_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.89k
|
|---|---|
1b2a0e8af5c1f18e47e71244973ce4ace4ac6034 | ಕ್ರಮಾನುಗತ ಪಿಟ್ಮನ್-ಯೋರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಿಯರು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಲವಾದ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ, ಪಾಯಿಂಟ್-ಅಂದಾಜು ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಗಣನೀಯ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಬಳಕೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಮಾದರಿಗಳ ಕಳಪೆ ಮಿಶ್ರಣ. ಈ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ನಾವು ಸಂಕುಚಿತ ಪ್ರತ್ಯಯ ಮರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು HPYP ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಾಂದ್ರವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಒಂದು ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಂತರ, ನಾವು ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸಮೀಪದ ಅಂದಾಜು ತೀರ್ಮಾನದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಪೂರ್ಣ HPYP ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಡಿಮೆ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹಿಂದಿನ HPYP ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹಲವಾರು ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಸಣ್ಣ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ವೇಗವಾಗಿ, ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಕ್ನೆಸರ್-ನೀ ಎಣಿಕೆ ಆಧಾರಿತ LM ಸರಾಗಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯನ್ನು 15% ವರೆಗೆ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. |
6c9bd4bd7e30470e069f8600dadb4fd6d2de6bc1 | ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪಾತ್ರಗಳ ಹೊಸ ಭಾಷಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರೂಪಣಾ ಯೋಜನೆಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟನೆಗಳ (ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಣೆ), ಘಟನೆಗಳ ಕಾಲೋಚಿತ ಕ್ರಮ (ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಂಪಾದನೆ), ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು (ಲೇಖಕರು ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತಾರೆ) ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ವ ಜ್ಞಾನವು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಆರಂಭಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿತ್ತು. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು ಮುಖ್ಯವಾದ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದ್ದು, ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಘಟನೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಈ ಜ್ಞಾನದ ಬಹುಪಾಲು ಕೈಯಿಂದ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ರಚಿಸಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು, ಜೊತೆಗೆ ಕೋರೆಫರೆನ್ಸ್ ಸರಪಳಿಗಳ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಗೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನವು, ಮುಕ್ತ ಡೊಮೇನ್ ಪಠ್ಯದಿಂದ ನಿರೂಪಣಾ ಯೋಜನೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಶ್ರೀಮಂತ ಘಟನೆಯ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ನಿರೂಪಣಾ ಸ್ಕೀಮಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲವು ಸುಮಾರು 5000 ವಿಶಿಷ್ಟ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಗಾತ್ರದ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ನಾವು ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಲಿತಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಯೋಜನೆಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಕಾಣದ ದಾಖಲೆಗಳ ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. |
8e508720cdb495b7821bf6e43c740eeb5f3a444a | ಭಾಷಣ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಆದೇಶಿಸುವ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ರಚನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಕರ್ನಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತಹ ರಚನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು, ನಾವು ಗೌಸಿಯನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಮುಚ್ಚಿದ-ರೂಪದ ಕಾರ್ನಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬಂದ ಮಾದರಿಯಾದ ಜಿಪಿ-ಎಲ್ ಎಸ್ ಟಿಎಂ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮೆಮೊರಿ (ಎಲ್ ಎಸ್ ಟಿಎಂ) ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಜಾಲಗಳ ಇಂಡಕ್ಟಿವ್ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗಾಸ್ಸಿನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಿಯತಾಂಕವಲ್ಲದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಕೋರ್ಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಸಾಬೀತಾಗಿ ಒಮ್ಮುಖವಾದ ಅರೆ-ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗೌಸ್ಸಿಯನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಂಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಈ ಕೋರ್ಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಬೇಯಸಿಯನ್ ಎಲ್ ಎಸ್ ಟಿ ಎಂ ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಹಲವಾರು ಮಾನದಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಜಿಪಿ-ಎಲ್ಎಸ್ ಟಿಎಂ ಒದಗಿಸುವ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳು ಅನನ್ಯವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. |
033b62167e7358c429738092109311af696e9137 | ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಥಂಬ್ಸ್ ಅಪ್) ಅಥವಾ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ (ಥಂಬ್ಸ್ ಡೌನ್) ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸರಳವಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವಿಮರ್ಶೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಗುಣವಾಚಕಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿನ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳ ಸರಾಸರಿ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಊಹಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನುಡಿಗಟ್ಟು ಉತ್ತಮವಾದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು") ಮತ್ತು ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾದ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ತುಂಬಾ ಕ್ಯಾವಲಿಯರ್") ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಪದಗುಚ್ಛದ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದಗುಚ್ಛ ಮತ್ತು ಪದದ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿಯಂತೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದಗುಚ್ಛ ಮತ್ತು ಪದದ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿಯ ಬಡ. ಒಂದು ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಅದರ ಪದಗುಚ್ಛಗಳ ಸರಾಸರಿ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾಲ್ಕು ವಿಭಿನ್ನ ಡೊಮೇನ್ಗಳಿಂದ (ಆಟೋಮೊಬೈಲ್, ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು, ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯಾಣದ ತಾಣಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು) ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಎಪಿನಿಯನ್ಸ್ನಿಂದ 410 ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದಾಗ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸರಾಸರಿ 74% ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಖರತೆಯು ಆಟೋ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಗೆ 84% ರಿಂದ ಚಲನಚಿತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಗೆ 66% ವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. |
0eaa75861d9e17f2c95bd3f80f48db95bf68a50c | ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ (ಐಸಿ) ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಮಿಗ್ರೇಷನ್ (ಇಎಂ) ಪ್ರಮುಖ ಕಾಳಜಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಅನಲಾಗ್ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಇಎಮ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ತಿಳಿದಿದ್ದರೂ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳು ಈಗಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತಿವೆ. ಈ ಭಾಷಣವು ಮೂಲ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕದ ಭೌತಿಕ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ವಲಸೆಯ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮತ್ತು ಜಲಾಶಯದ ಪರಿಣಾಮಗಳಂತಹ ವಿದ್ಯುತ್ ವಲಸೆಯನ್ನು ತಡೆಯುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವಿದೆ. ವಿನ್ಯಾಸದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಈ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬಳಕೆ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಐಸಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಇಎಮ್ ಕಾಳಜಿಯ ಭಾಗಶಃ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. |
45e2e2a327ea696411b212492b053fd328963cc3 | ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯದಲ್ಲಿ ಜೀವನಶೈಲಿಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆ ಇರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪವೇ ತಿಳಿದಿದೆ. ಉದ್ದೇಶ ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಉದ್ದೇಶವು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆ ಇರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಆಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು. METHODS ಯುಎಸ್ನಲ್ಲಿ 1604 ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಬಳಕೆದಾರರ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಅಡ್ಡ-ವಿಭಾಗದ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು mHealth ಬಳಕೆ, ನಂಬಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಕೆ, ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮೂಲಕ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಭಾಗವಹಿಸುವವರಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಮತ್ತು 5 ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ನಡುವೆ 38.9% (314/807) ರೋಗಲಕ್ಷಣವಿಲ್ಲದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆದಾರರು ಮತ್ತು 6.6% (24/364) ಅಧಿಕ ರಕ್ತದೊತ್ತಡ ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆದಾರರು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ದಿನಕ್ಕೆ 2 ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ 21.3% (172/807) ರೋಗಲಕ್ಷಣವಿಲ್ಲದವರಲ್ಲಿ, 2.7% (10/364) ಅಧಿಕ ರಕ್ತದೊತ್ತಡ, 13.1% (26/198) ಸ್ಥೂಲಕಾಯತೆ, 12.3% (20/163) ಮಧುಮೇಹ, 12.0% (32/267) ಖಿನ್ನತೆ ಮತ್ತು 16.6% (53/319) ಅಧಿಕ ಕೊಲೆಸ್ಟರಾಲ್ ಹೊಂದಿರುವವರಲ್ಲಿ ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡುವೆ ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೌನ್ಲೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿಲ್ಲ (ಪಿ>.05). ಆರೋಗ್ಯದ ಸ್ಥಿತಿಯು ಕಳಪೆಯಾಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಆರೋಗ್ಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂ ವರದಿ ಮಾಡಿದ ಉತ್ತಮ ಆರೋಗ್ಯ (ಆಡ್ಸ್ ಅನುಪಾತ [OR] 3.80, 95% CI 2.38-6.09, P <.001) ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆರೋಗ್ಯ (OR 4.77, 95% CI 2.70-8.42, P <.001) ಹೊಂದಿರುವವರಲ್ಲಿ. ಅಂತೆಯೇ, ದೈಹಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ವಿರಳವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ವಾರಕ್ಕೆ 1 ದಿನ ವ್ಯಾಯಾಮವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದವರಲ್ಲಿ (OR 2.47, 95% CI 1. 6- 3. 83, P<. 001), ವಾರಕ್ಕೆ 2 ದಿನಗಳು (OR 4. 77, 95% CI 3. 27- 6. 94, P<. 001), ವಾರಕ್ಕೆ 3 ರಿಂದ 4 ದಿನಗಳು (OR 5. 00, 95% CI 3. 52- 7. 10, P<. 001), ಮತ್ತು ವಾರಕ್ಕೆ 5 ರಿಂದ 7 ದಿನಗಳು (OR 4. 64, 95% CI 3. 11- 6. 92, P<. 001) ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು. ಎಲ್ಲಾ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಜನಾಂಗ ಅಥವಾ ಜನಾಂಗೀಯತೆಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಆರೋಗ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಕಳಪೆ ಸ್ವಯಂ ವರದಿ ಮಾಡಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ದೈಹಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರು, ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವವರು, ಈ ಆರೋಗ್ಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. |
1935e0986939ea6ef2afa01eeef94dbfea6fb6da | ಸರಾಸರಿ-ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಬಂಡವಾಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಲಾಭ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯದ ಮೊದಲ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು. ನಾವು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಪರಸ್ಪರ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ನಡುವೆ ಹಲವಾರು ಏಕ-ಅವಧಿಯ ರೂಪಾಂತರಗಳು, ಸೇರಿದಂತೆ semivariance ಮಾದರಿಗಳು. ಅತಿಯಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದಂಡವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ವಿಶೇಷ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸನ್ನಿವೇಶದ ಮರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಹು-ಅವಧಿಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸರಿಸುಮಾರು ಕೆಳಮುಖ ಅಪಾಯದ ಕನಿಷ್ಠೀಕರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. |
0e1431fa42d76c44911b07078610d4b9254bd4ce | ಮುಖ್ಯ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ರೂಪವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಮಗ್ರ ಆಪರೇಟರ್ ಕರ್ನಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ, ಒಂದು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿನ ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು, ಕೆಲವು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ನಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ಇನ್ಪುಟ್ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 16 16 ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಐದು-ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಸ್ಥಳ. ನಾವು ವಿಧಾನದ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಹುಪದೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. |
292eee24017356768f1f50b72701ea636dba7982 | ನಾವು 3D ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೋಡಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಹೊರಾಂಗಣ ನಗರ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸೂಚ್ಯ ಆಕಾರ ಮಾದರಿ (ಐಎಸ್ಎಂ) ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು ಅವುಗಳ ಕೇಂದ್ರ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಮತ ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಕೆಲವೇ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಯಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಸ್ಪಿನ್ ಇಮೇಜ್ ವಿವರಣೆಯ ಸುಧಾರಿತ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ದಿಕ್ಕಿನ ಅಂದಾಜಿನಲ್ಲಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ದೃ ust ವಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ನಾವು ನಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ 150,000 ಮೀಟರ್ ನಗರ ಪ್ರದೇಶದ ಸಂಯೋಜಿತ ವಾಯು ಮತ್ತು ಭೂಗತ ಲಿಡಾರ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಓಹಿಯೋ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. |
922b5eaa5ca03b12d9842b7b84e0e420ccd2feee | ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವರ್ಗದ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸ್ವರೂಪದ್ದಾಗಿವೆ. ಇಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಹೀಗಿವೆ: (i) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಕೇತಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆ; (ii) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶಬ್ದದಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಕೇತಗಳ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ; (iii) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶಬ್ದದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ತಿಳಿದಿರುವ ರೂಪದ (ಉತ್ತರಗಳು, ಸೈನೊಸೈಡ್ಗಳು) ಸಂಕೇತಗಳ ಪತ್ತೆ. ವೈನರ್ [1]3 ತನ್ನ ಪ್ರವರ್ತಕ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ, (i) ಮತ್ತು (ii) ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ವೈನರ್-ಹೋಪ್ ಸಮಗ್ರ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದರು; ಸ್ಥಿರ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ತರ್ಕಬದ್ಧ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಾಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖವಾದ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಈ ಸಮಗ್ರ ಸಮೀಕರಣದ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಅವರು ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು (ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್) ನೀಡಿದರು. ಅನೇಕ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳು ವೀನರ್ ಅವರ ಮೂಲಭೂತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದವು. ಝಾಡೆ ಮತ್ತು ರಗಾಝಿನಿ ಸೀಮಿತ-ಸ್ಮರಣಾರ್ಥ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದರು. ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಬೋಡ್ ಮತ್ತು ಶಾನನ್ [3] ರ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ, ಅವರು ಪರಿಹಾರದ ಸರಳೀಕೃತ ವಿಧಾನವನ್ನು [೨] ನೀಡಿದರು. ಬೂಟನ್ ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ವೀನರ್-ಹೋಫ್ ಸಮೀಕರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿದರು. ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಈಗ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿವೆ [5-6]. ಈ ಮುಖ್ಯ ರೇಖೆಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಡಾರ್ಲಿಂಗ್ಟನ್ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ [7]. ಮಾದರಿ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫ್ರಾಂಕ್ಲಿನ್ [8], ಲೀಸ್ [9] ನೋಡಿ. ವೈನರ್ಹೋಪ್ ಸಮೀಕರಣದ ಸ್ವಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು (ಇದು ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ), ಡೇವಿಸ್ [10] ಪ್ರವರ್ತಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕರು ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶಿನ್ಬ್ರೋಟ್ [11], ಬ್ಲಮ್ [12], ಪುಗಾಚೆವ್ [13], ಸೊಲೊಡೊವ್ನಿಕೋವ್ [14]. ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಉದ್ದೇಶವು ಒಂದು ರೇಖೀಯ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ (ವೈನರ್ ಫಿಲ್ಟರ್) ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು, ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಕೇತದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ ಅಥವಾ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. 2 7212 ಬೆಲ್ಲೋನಾ ಅವೆನ್ಯೂ 3 ಬ್ರಾಕೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಪತ್ರಿಕೆಯ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. 4 ಸಹಜವಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತ, ಈ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುವುದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಥವಾ ಏನೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ (ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ). ವಾದ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕಗಳ ವಿಭಾಗದಿಂದ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಾದ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕಗಳ ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ, ಮಾರ್ಚ್ 29- ಏಪ್ರಿಲ್ 12, 1959 ರಂದು, ದಿ ಅಮೇರಿಕನ್ ಸೊಸೈಟಿ ಆಫ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಸ್. ಸೂಚನೆ: ಲೇಖನಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಲೇಖಕರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಸೊಸೈಟಿಯವರಾಗಿರಬಾರದು. ಕೈಬರಹವು ASME ಪ್ರಧಾನ ಕಚೇರಿಯಲ್ಲಿ, ಫೆಬ್ರವರಿ 24, 1959ರಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿತು. ಪೇಪರ್ ನಂ. 59-ಐಆರ್ಡಿ -11 ರೇಖೀಯ ಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಹೊಸ ವಿಧಾನ |
e50a316f97c9a405aa000d883a633bd5707f1a34 | ಕಳೆದ 20 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು, ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ತೂಕವಿರುವ ಏಕ ಪದಗಳ ನಿಯೋಜನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಠ್ಯ ಸೂಚ್ಯಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇತರ ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಡೆಯಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪದದ ತೂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪದದ ತೂಕದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತಾರವಾದ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಮೂಲಭೂತ ಏಕ-ಪದ-ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. 1. ಪದ್ಯಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ 1980ರ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಲೂನ್ [l] ಮೊದಲಿಗೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪಠ್ಯ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದೆಂದು ಸೂಚಿಸಿದರು, ಇದು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಪಠ್ಯಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ವಿಷಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪಠ್ಯಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಕೆಲವು ಪದಗಳನ್ನು ವಿಷಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ವಿಷಯ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ವಿಷಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸಂಗ್ರಹಗಳ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತವಾಗಿರುವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸೂಚ್ಯಂಕಕಾರರಿಂದ ಕೈಯಾರೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಡಿ = (ಟಿ, ಟಿಜೆ, . . . ಐಟಿಪಿ) (1) ರೂಪದ ಪದದ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಟಿಕೆ ಕೆಲವು ಮಾದರಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಡಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ವಿಷಯ ಪದವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಮಾಹಿತಿ ವಿನಂತಿಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಬೂಲಿಯನ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ Q ಅನ್ನು Q = (qa,qbr. . . ) (2) |
6ac15e819701cd0d077d8157711c4c402106722c | ಈ ತಾಂತ್ರಿಕ ವರದಿಯು ತಂಡ MIT ಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ DARPA ನಗರ ಸವಾಲು. ನಾವು ಅನೇಕ ಅಗ್ಗದ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಒಂದು ಹೊಸ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ, ವಾಹನಗಳ ಬಾಹ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಕ್ರಾಸ್-ಮೋಡಲ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ತಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲಿದಾರ್, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮತ್ತು ರೇಡಾರ್ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ನವೀನ, ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸುಗಮವಾದ ರಾಜ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಚಾರದಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಒಂದು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಿಷನ್ ಯೋಜನೆ, ಸನ್ನಿವೇಶದ ಯೋಜನೆ, ಸನ್ನಿವೇಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಪಥದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಬೀತಾಗಿರುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ನವೀನ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ನಗರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಗೆ ಸಜ್ಜುಗೊಂಡ ಎರಡು ಹೊಸ ರೋಬೋಟ್ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಡಾರ್ಪಾ ಸೈಟ್ ಭೇಟಿ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಚರಣೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಸಂಚಾರ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ನಿರಂಕುಶ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಾಲನೆ, ಶುದ್ಧ-ಪರ್ಸ್ಯೂಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೇನ್ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಫ್ರೇಮ್ ಗ್ರಹಿಕೆ ತಂತ್ರ, ಕಿನೋ-ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆರ್ಟಿಟಿ ಮಾರ್ಗ ಯೋಜನೆ, ತಿರುವುಗಳು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಬಳಸಿ ಅಡ್ಡಹಾಯುವಲ್ಲಿ ಇತರ ಕಾರುಗಳ ನಡುವೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿದ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ನಾವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಈ ತಾಂತ್ರಿಕ ವರದಿಯು DARPA ನಗರ ಸವಾಲಿಗೆ ತಂಡ MIT ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಅನೇಕ ಅಗ್ಗದ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಒಂದು ಹೊಸ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ, ವಾಹನ ಪರಿಧಿಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಹೊಸ ಅಡ್ಡ-ಮೋಡಲ್ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ತಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲಿಡಾರ್, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮತ್ತು ರೇಡಾರ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳನ್ನು ನವೀನ, ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ನಯವಾದ ರಾಜ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ದೃ rob ವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಚಾರದಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಿಷನ್ ಯೋಜನೆ, ಸನ್ನಿವೇಶದ ಯೋಜನೆ, ಸನ್ನಿವೇಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಪಥ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಬೀತಾಗಿರುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ನವೀನ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ನಗರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಗೆ ಸಜ್ಜುಗೊಂಡ ಎರಡು ಹೊಸ ರೋಬೋಟ್ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಡಾರ್ಪಾ ಸೈಟ್ ಭೇಟಿ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಚರಣೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಸಂಚಾರ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ನಿರತ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ, ಶುದ್ಧ-ಪರ್ಸೀಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೇನ್ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಫ್ರೇಮ್ ಗ್ರಹಿಕೆ ತಂತ್ರ, ಕಿನೋ-ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆರ್ಆರ್ಟಿ ಮಾರ್ಗ ಯೋಜನೆ, ಯು-ಟರ್ನ್ಸ್ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಬಳಸಿ ಅಡ್ಡಹಾಯುವಲ್ಲಿ ಇತರ ಕಾರುಗಳ ನಡುವೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿದ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ನಾವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಹಕ್ಕುತ್ಯಾಗಃ ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯು ಡಿಫೆನ್ಸ್ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಸ್ ಏಜೆನ್ಸಿ (ಡಿಎಆರ್ಪಿಎ) ಅಥವಾ ರಕ್ಷಣಾ ಇಲಾಖೆಯ ಅಧಿಕೃತ ನೀತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ನಿಖರತೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು DARPA ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬೆಂಬಲ |
e275f643c97ca1f4c7715635bb72cf02df928d06 | |
1e55bb7c095d3ea15bccb3df920c546ec54c86b5 | |
8acaebdf9569adafb03793b23e77bf4ac8c09f83 | ನಾವು ಸ್ಥಿರವಾದ ಭೌತಿಕ ಉದ್ದದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಟೆರಾಹರ್ಟ್ಜ್ ಆವರ್ತನಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ವಿಳಂಬದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪೂಫ್ ಸರ್ಫೇಸ್ ಪ್ಲಾಸ್ಮಾನ್ ಪೋಲಾರಿಟಾನ್ ಆಧಾರಿತ ತರಂಗ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು. ಅಲೆಮಾರಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯ ಒಟ್ಟು ಭೌತಿಕ ಉದ್ದವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಅದರ ಅಲೆಗಳ ಆಳವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಕೋರಗೇಟೆಡ್ ಪ್ಲಾನರ್ ಗೌಬೌ ಲೈನ್ಸ್ (ಸಿಪಿಜಿಎಲ್) ಬಳಸಿ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು 237.9°, 220.6°, ಮತ್ತು 310.6° ವಿದ್ಯುತ್ ಉದ್ದಗಳನ್ನು 250 μm ಮತ್ತು 200 μm ನ ಭೌತಿಕ ಉದ್ದಗಳಿಂದ 0.25, 0.275, ಮತ್ತು 0.3 THz ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರದರ್ಶನ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ. ಈ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಭೌತಿಕ ನಿಯತಾಂಕ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಸ್ಥಿರವಾಗಿವೆ. ನಾವು ಒಂದೇ ಉದ್ದದ ವಿಳಂಬ ರೇಖೆಗಳ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಟೆರಾಹರ್ಟ್ಜ್ ಹಂತದ ಶಿಫ್ಟರ್ನ ಎರಡು ಶಾಖೆಗಳಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ನಾವು 5.8% ಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಹಂತದ ಶಿಫ್ಟ್ ಅಂದಾಜಿನ ದೋಷ ದರವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಮ್ಮ ಜ್ಞಾನದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ, ಈ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸ್ಪೂಫ್ ಮೇಲ್ಮೈ ಪ್ಲಾಸ್ಮನ್ ಪೋಲರಿಟಾನ್ ಆಧಾರಿತ CPGL ವಿಳಂಬ ರೇಖೆಗಳು ಪ್ರದರ್ಶನವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಟೆರಾಹೆರ್ಜ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ರಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ಉದ್ದಗಳು ಮತ್ತು ಹಂತದ ಶಿಫ್ಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಟ್ಯೂನಬಲ್ ವಿಳಂಬ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು. |
325d145af5f38943e469da6369ab26883a3fd69e | ಒಂದು ಗ್ರೇಸ್ಕೇಲ್ ಛಾಯಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ನೀಡಿದರೆ, ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಛಾಯಾಚಿತ್ರದ ಒಂದು ನಂಬಲರ್ಹ ಬಣ್ಣದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ ಅಥವಾ ಅಪರ್ಯಾಪ್ತ ಬಣ್ಣೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ನಾವು ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಒಂದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವರ್ಗ-ಪುನರ್ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಿಎನ್ಎನ್ನಲ್ಲಿ ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ ಆಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ನಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಣ್ಣೀಕರಣ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಮಾನವ ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ರಚಿಸಿದ ಮತ್ತು ನೆಲದ ಸತ್ಯ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರದ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಕೇಳುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು 32% ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವರನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಮೋಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಬಣ್ಣೀಕರಣವು ಸ್ವಯಂ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಪ್ರಬಲವಾದ ಪ್ರಮೇಯದ ಕಾರ್ಯವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಕ್ರಾಸ್-ಚಾನಲ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಹಲವಾರು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. |
57bbbfea63019a57ef658a27622c357978400a50 | |
7ffdf4d92b4bc5690249ed98e51e1699f39d0e71 | ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ, 10 GHz ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಮೃದುವಾದ, ಸಾವಯವ ತಲಾಧಾರದಲ್ಲಿ ರೇಡಿಯೋ ಆವರ್ತನ ಮೈಕ್ರೋಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಕಾನಿಕಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ (RF MEMS) ಸ್ವಿಚ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿತ ಹಂತದ ರಚನೆಯ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಡಿಮೆ ಶಬ್ದ ವರ್ಧಕ (LNA), MEMS ಹಂತದ ಶಿಫ್ಟರ್, ಮತ್ತು 2x2 ಪ್ಯಾಚ್ ಆಂಟೆನಾ ಸರಣಿಯನ್ನು ದ್ರವ ಸ್ಫಟಿಕ ಪಾಲಿಮರ್ ತಲಾಧಾರದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್-ಆನ್-ಪ್ಯಾಕೇಜ್ (SOP) ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಆಂಟೆನಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲಾಗಿದೆ; ಒಂದು ಏಕ-ಪದರದ ಎಸ್ಒಪಿ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದು ಬಹುಪದರದ ಎಸ್ಒಪಿ ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಕಡಿಮೆ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು 12 ಡಿಗ್ರಿ ಕಿರಣದ ಸ್ಟೀರಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ವಿನ್ಯಾಸ ಆವರ್ತನವು 14 GHz ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎರಡೂ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗೆ ಅಳೆಯಲಾದ ರಿಟರ್ನ್ ನಷ್ಟವು 12 dB ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. LNA ಯ ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಕಿರಣ ಶಕ್ತಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಂಟೆನಾಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಗಾತ್ರ, ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸಾವಯವ SOP ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ. |
d00ef607a10e5be00a9e05504ab9771c0b05d4ea | ಹೈ-ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೇಟೆಡ್ ಘನ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ವಿಚ್ಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದ-ಗೇಟ್ ಬೈಪೋಲಾರ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ಗಳು (ಐಜಿಬಿಟಿಗಳು) ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ 6.5 ಕೆವಿ ವರೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಅಂತಹ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳು ಪಲ್ಸ್ಡ್ ಪವರ್ ಮತ್ತು ಹೈ-ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಸ್ವಿಚ್-ಮೋಡ್ ಪರಿವರ್ತಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಐಜಿಬಿಟಿ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಏರಿಕೆ ಮತ್ತು ಇಳಿಕೆಯ ದರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ, ಏಕೆಂದರೆ ಐಜಿಬಿಟಿಗಳು ಎಪಿಟಾಕ್ಸಿಯಲ್ ಅಥವಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪ್ರದೇಶದ ಪದರದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ರಿವರ್ಸ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ದಪ್ಪ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೈ-ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೇಟ್ ಮಾಡಿದ ಐಜಿಬಿಟಿಗಳಿಗೆ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಹಕ ಸಾಂದ್ರತೆಗಳನ್ನು ಆನ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಚುಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಫ್ ಮಾಡಿದಾಗ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ವೇಗವನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವೇಗವಾಗಿ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಆಯ್ಕೆಯು ಸರಣಿ ಬಹು, ಕಡಿಮೆ ವೋಲ್ಟೇಜ್-ರೇಟೆಡ್ ಐಜಿಬಿಟಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು. ಆರು, 1200 ವೋಲ್ಟ್ ರೇಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಐಜಿಬಿಟಿಗಳನ್ನು ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿರುವ ಐಜಿಬಿಟಿ-ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆರು-ಸರಣಿಯ ಐಜಿಬಿಟಿ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕ, ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟ, ಗೇಟ್ ಚಾಲಕರು ಮತ್ತು ಬಲವಂತದ ಗಾಳಿಯ ತಂಪಾಗಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಅಲ್ಯೂಮಿನಿಯಂ ಕೂಲಿಂಗ್ ಪ್ಲೇಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಐಜಿಬಿಟಿಯು ಅಸ್ಥಿರ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಸಪ್ಲಾಸರ್ಗಳಿಂದ ರಕ್ಷಣೆ ಪಡೆದಿದೆ. ಆರು-ಸರಣಿಯ ಐಜಿಬಿಟಿ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಏಕೈಕ 6.5 ಕೆವಿ ರೇಟ್ ಐಜಿಬಿಟಿಯ ಆನ್-ಆನ್ ಪ್ರವಾಹದ ಏರಿಕೆ ಸಮಯವನ್ನು ಪಲ್ಸ್ಡ್ ರೆಸಿಸ್ಟಿವ್-ಲೋಡ್, ಕೆಪಾಸಿಟರ್ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ. ಐಜಿಬಿಟಿ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಸರಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಎರಡು ಐಜಿಬಿಟಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ 3.3 ಕೆವಿ ದರದವು, ಬೂಸ್ಟ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ 9 ಕೆಹೆಚ್ಝ್ ಮತ್ತು 5 ಕೆವಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆರು-ಸರಣಿಯ ಐಜಿಬಿಟಿ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಸುಧಾರಿತ ಆನ್-ಆನ್ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ವೇಗ ಮತ್ತು ಆಫ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರವಾಹದ ಬಾಲದಿಂದಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪವರ್ ಬೂಸ್ಟ್ ಪರಿವರ್ತಕ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. |
20f5b475effb8fd0bf26bc72b4490b033ac25129 | ನಗರ ರಸ್ತೆಗಳಲ್ಲಿ ಲೇನ್ ಮಾರ್ಕರ್ ಪತ್ತೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ರಸ್ತೆಯ ಮೇಲ್ಭಾಗದ ನೋಟವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಆಯ್ದ ಆಧಾರಿತ ಗಾಸ್ಸಿಯನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಬೆಜಿಯರ್ ಸ್ಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಹೊಸ ಮತ್ತು ವೇಗದ RANSAC ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು RANSAC ಲೈನ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಹಂತವು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ರಸ್ತೆಯ ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಲೇನ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, 50 Hz ದರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. |
e6bef595cb78bcad4880aea6a3a73ecd32fbfe06 | ಆನ್ಲೈನ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಹೆಚ್ಚಳವು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಭಾವನೆ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಷಯವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಹಲವು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಬಲ್ಲವು, ಅವೆಲ್ಲಕ್ಕೂ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಭಾವನೆ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರಿಗೆ ಡೊಮೇನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲ ಡೊಮೇನ್ನಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಇನ್ನೊಂದು ಮೇಲೆ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಪ್ರತಿ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಅಮೆಜಾನ್ ನ ಈ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಭಾವನೆ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರು 4 ರೀತಿಯ ಅಮೆಜಾನ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದ ಮಾನದಂಡದ ಮೇಲೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ವಿಧಾನವು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 22 ಡೊಮೇನ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಕೈಗಾರಿಕಾ-ಬಲ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಡೊಮೇನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. |
7cbbe0025b71a265c6bee195b5595cfad397a734 | ಜನರು ಕುರ್ಚಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಯತ್ನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಅಂತರ್ಗತ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂವೇದನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ಸ್ಥಳವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನಾವು 550 ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ ಜನರು ಕುರ್ಚಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕುರ್ಚಿಯ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಅದು ಹೃದಯ ಮತ್ತು ಉಸಿರಾಟದ ದರವನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಕುರ್ಚಿಯ ತೋಳುಗಳ ಮತ್ತು ಬೆನ್ನಿನ ಬೆಂಬಲದಿಂದ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 18 ಭಾಗವಹಿಸುವವರೊಂದಿಗಿನ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಹೃದಯ ಬಡಿತ ಮತ್ತು ಉಸಿರಾಟದ ದರ ಪತ್ತೆ ಯಾವಾಗ ಸಾಧ್ಯ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ (32% ಹೃದಯ ಬಡಿತ, 52% ಉಸಿರಾಟದ ದರ) ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಯಾದ ದರದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ (83% ಹೃದಯ ಬಡಿತ, 73% ಉಸಿರಾಟದ ದರ). ನಾವು ಈ ಸಂವೇದನೆಯನ್ನು ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಒಟ್ಟು 40 ಗಂಟೆಗಳ 11 ಭಾಗವಹಿಸುವವರೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಳದಲ್ಲೇ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ. ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಒಂದು ಸುಪ್ತ ಸಂವೇದಕವಾಗಿ, ಕುರ್ಚಿ ಅದರ ನಿವಾಸಿಗಳಿಂದ ಜೀವಂತ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಕುರ್ಚಿ ಜೊತೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ. |
bf003bb2d52304fea114d824bc0bf7bfbc7c3106 | |
9a59a3719bf08105d4632898ee178bd982da2204 | ಈ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನವು ಬಹು ಸಂವೇದಕ ಸಂಚರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನೀಕರಣ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು "ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಪಯೋನೀರ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪರಿಚಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಮಾರ್ಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ಡಿಗ್ರಿ-ಫ್ರೀಡಮ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ರಾಜ್ಯ-ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಗ-ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಷಣಿಕ ಪಥದ ದೋಷವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿಯತಾಂಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಡಚಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಹೊಸದಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ-ಪಿಐಡಿ ನಿಯಂತ್ರಕವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ವಾಹನ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪಠ್ಯದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ, ನಾವು ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಪಯೋನೀರ್ ಮತ್ತು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನದಿಂದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು 2010 ಮತ್ತು 2011 ರ ಚೀನಾದ ಫ್ಯೂಚರ್ ಚಾಲೆಂಜ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಿತು. ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಪಯೋನೀರ್ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮುಗಿಸಿ 2010 ರಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು 2011 ರಲ್ಲಿ ಮೂರನೇ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಗೆದ್ದಿದೆ. |
7592f8a1d4fa2703b75cad6833775da2ff72fe7b | ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಎಂಎನ್ಐಎಸ್ಟಿ ಕೈಬರಹದ ಅಂಕಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾನದಂಡವು 1998 ರಿಂದಲೂ ಮುರಿದ ದಾಖಲೆಗಳ ದೀರ್ಘ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇತರರು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಮಾಡಿದ ಪ್ರಗತಿಯು 8 ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದಿನದು (ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣ 0.4%). ಸರಳ ಬಹು-ಪದರದ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಹಳೆಯ ಆನ್ ಲೈನ್ ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣವು ಒಂದು MLP ಯೊಂದಿಗೆ MNIST ಕೈಬರಹದ ಅಂಕೆಗಳ ಮಾನದಂಡದಲ್ಲಿ 0.35% ದೋಷ ದರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಳು MLP ಯ ಸಮಿತಿಯೊಂದಿಗೆ 0.31% ನೀಡುತ್ತದೆ. 2011 ರವರೆಗೆ ಈ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು ಅನೇಕ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳು, ಪ್ರತಿ ಪದರಕ್ಕೆ ಅನೇಕ ನರಕೋಶಗಳು, ಅತಿಯಾದ ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಹಲವಾರು ವಿರೂಪಗೊಂಡ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳು, ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು. |
cbcd9f32b526397f88d18163875d04255e72137f | |
14829636fee5a1cf8dee9737849a8e2bdaf9a91f | ಬಿಟ್ ಕಾಯಿನ್ ಒಂದು ವಿತರಿಸಿದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕರೆನ್ಸಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಗಣನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸಿದೆ. ನಾವು ಆಳವಾದ ತನಿಖೆ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ, ಬಿಟ್ ಕಾಯಿನ್ ಎಷ್ಟು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಆದರೆ ದಶಕಗಳ ಕಾಲ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಇ-ನಗದು ಸಂಶೋಧನೆಯು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಬಿಟ್ ಕಾಯಿನ್ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಸ್ಥಿರ ಕರೆನ್ಸಿಗೆ ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ಕೇಳುತ್ತೇವೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವಾಗ, ನಾವು ಬಿಟ್ ಕಾಯಿನ್ನ ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸೂಕ್ತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. |
3d16ed355757fc13b7c6d7d6d04e6e9c5c9c0b78 | |
d19f938c790f0ffd8fa7fccc9fd7c40758a29f94 | |
cd5b7d8fb4f8dc3872e773ec24460c9020da91ed | ಈ ಲೇಖನವು ಐದನೇ ಪೀಳಿಗೆಯ (5G) ಪೂರ್ಣ ಆಯಾಮದ ಬಹು ಇನ್ಪುಟ್ ಬಹು ಔಟ್ಪುಟ್ (FD-MIMO) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಾಗಿ 29 GHz ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ WR28 ತರಂಗ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಆಧಾರಿತ ಬೀಮ್ ಸ್ಟಿರೇಬಲ್ ಹೈ ಗೇನ್ ಫೇಸ್ಡ್ ಅರೇ ಆಂಟೆನಾದ ಹೊಸ ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 8×8 ಸಮತಲದ ಹಂತದ ರಚನೆಯು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಕಿರಣದ ಫಾರ್ಮರ್ನಿಂದ ಆಹಾರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಜಿಮುತ್ ಮತ್ತು ಎತ್ತರದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ -60 ರಿಂದ +60 ಡಿಗ್ರಿ ವರೆಗಿನ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಕಿರಣ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಬಿಮ್ಫಾರ್ಮಿಂಗ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಬಿಎಫ್ಎನ್) ಅನ್ನು 64 ಕಿರಣದ ರಾಜ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು 8 × 8 ಬಟ್ಲರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೀಮ್ಫಾರ್ಮರ್ನ 16 ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಮತಲ ಮತ್ತು ಲಂಬ ಕೋನವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. 5 ಜಿ ಅನ್ವಯಕ್ಕಾಗಿ ಕಾ ಬ್ಯಾಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಬಹು ಕಿರಣಕ್ಕಾಗಿ ತರಂಗ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಆಧಾರಿತ ಉನ್ನತ-ಶಕ್ತಿಯ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಕಿರಣ ರೂಪಕವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. 28.9 GHz ನಿಂದ 29.4 GHz ವರೆಗಿನ ಆವರ್ತನ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹಂತದ ರಚನೆಯ ಗರಿಷ್ಠ ಲಾಭ 28.5 dBi ಆಗಿದೆ. |
34feeafb5ff7757b67cf5c46da0869ffb9655310 | ಕಡಿಮೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯ ವೈರ್ಲೆಸ್ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಪರಿಸರ ಶಕ್ತಿ ಆಕರ್ಷಕ ವಿದ್ಯುತ್ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಪ್ರೊಮೆಥಿಯಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಶಾಶ್ವತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಶಕ್ತಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ವಿವಿಧ ಇಂಧನ ಶೇಖರಣಾ ಅಂಶಗಳ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೊಪ್ರೊಸೆಸರ್ನ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ದಕ್ಷ ಬಹು-ಹಂತದ ಇಂಧನ ವರ್ಗಾವಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಏಕೈಕ ಇಂಧನ ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹುತೇಕ ಶಾಶ್ವತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ನಮ್ಮ ವಿನ್ಯಾಸ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು, ವಿನಿಮಯ, ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಾವು ಬರ್ಕ್ಲಿಯ ಟೆಲೋಸ್ ಮೋಟ್ಗೆ ವಿದ್ಯುತ್ ನೀಡಲು ಸೌರಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ನಿಜವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಮ್ಮ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು 43 ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ 1% ಲೋಡ್, 4 ವರ್ಷಗಳ 10% ಲೋಡ್, ಮತ್ತು 1 ವರ್ಷದ 100% ಲೋಡ್ ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಸೂಪರ್ ಕಂಡೆನ್ಸೇಟರ್ಗಳು (ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬಫರ್) ಮತ್ತು ಪುನರ್ಭರ್ತಿ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಲಿಥಿಯಂ ಬ್ಯಾಟರಿ (ದ್ವಿತೀಯ ಬಫರ್) ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎರಡು ಹಂತದ ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮೋಟ್ ವಿದ್ಯುತ್ ಮಟ್ಟಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. |
3689220c58f89e9e19cc0df51c0a573884486708 | ಅಂಬಿಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಒಂದು ಶಕ್ತಿ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ನಿಸ್ತಂತು ಸಂವೇದಕ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ (ಡಬ್ಲ್ಯುಎಸ್ಎನ್) ಸೂಪರ್ ಕಂಡೆನ್ಸರ್ ಆಧಾರಿತ ಶಕ್ತಿ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಹಿಂದಿನ ಡಬ್ಲ್ಯುಎಸ್ಎನ್ಗಳು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಬ್ಯಾಟರಿಗಳ ವಯಸ್ಸಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬ್ಯಾಟರಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಸೂಪರ್ ಕಂಡೆನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಂಪೆಡನ್ಸ್ ಅಸಮಂಜಸತೆಯಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಅಥವಾ ಅವುಗಳು ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಸಕ್ರಿಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆ, ಅಥವಾ ಅವು ಕೇವಲ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂಬಿಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಗರಿಷ್ಠ ಪವರ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ (ಎಂಪಿಪಿಟಿ) ಅನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಸೂಪರ್ ಕಂಡೆನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠ ದಕ್ಷತೆಯಲ್ಲಿ ಚಾರ್ಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅಂಬಿಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸೌರ, ಗಾಳಿ, ಉಷ್ಣ ಮತ್ತು ಕಂಪನ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ಶಕ್ತಿ ಕೊಯ್ಲು ಮೂಲಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸೂಕ್ತ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಿಜವಾದ WSN ವೇದಿಕೆ, Eco, AmbiMax ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ WSNs ಪ್ರಸ್ತುತ ರಾಜ್ಯದ-ಆಫ್-ದಿ-ಆರ್ಟ್ ದಕ್ಷತೆಯ ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಬಹು ಶಕ್ತಿ ಮೂಲಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು |
4833d690f7e0a4020ef48c1a537dbb5b8b9b04c6 | ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಗರಿಷ್ಠ ವಿದ್ಯುತ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ (MPPT) ಅನ್ನು ಫೊಟೊವೊಲ್ಟೈಕ್ (PV) ಫಲಕದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಫೋಟೊವೊಲ್ಟೇಯಕ್ ಪ್ಯಾನಲ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ 25% ಶಕ್ತಿಯ ವರ್ಧನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಬ್ಯಾಟರಿ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಪಿವಿ ಅರೇ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತವಾದ MPPT ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, PV ಫಲಕದ ಭಾಗವಾಗಿ ಸಮಗ್ರ MPPT ಪರಿವರ್ತಕವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ MPPT ವೆಚ್ಚ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸರಳ ನಿಯಂತ್ರಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪರಿವರ್ತಕವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬೇಕು, ನೇರ ಜೋಡಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊರೆಯನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲು. ಇದನ್ನು ಸರಳ ಮೃದು-ಸ್ವಿಚ್ಡ್ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿವರ್ತನೆ ದಕ್ಷತೆಯು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಪಿವಿ ಶಕ್ತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕೈಗೆಟುಕುವ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಎಂಪಿಪಿಟಿ ಆಗುತ್ತದೆ. |
61c1d66defb225eda47462d1bc393906772c9196 | ವೈರ್ಲೆಸ್ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲಗಳು ನಮ್ಮ ಸಮಾಜದ ಮೇಲೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಪಾರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಈ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಈಗ ಪರಿಸರ-ಸಿದ್ಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಿತಿಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ವಿನ್ಯಾಸದ ಜಾಗದ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ವಿವಿಧ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಮಾನವನ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಿಂಗಳುಗಳ ಕಾಲ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಸಂವೇದಕ ಜಾಲದ ಯಂತ್ರಾಂಶದ ಮೇಲಿನ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಮಗ್ರ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಸಂವೇದಕ ನೋಡ್ ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ನಮ್ಮ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಜೀಬ್ರಾನೆಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಜಿಪಿಎಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ವಲಸೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಉತ್ತಮವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತೇವೆ [14]. ಝೆಬ್ರಾನೆಟ್ ಯಂತ್ರಾಂಶವು 16-ಬಿಟ್ ಟಿಐ ಮೈಕ್ರೋಕಂಟ್ರೋಲರ್, 4 ಎಮ್ಬಿಟ್ ಆಫ್-ಚಿಪ್ ಫ್ಲ್ಯಾಶ್ ಮೆಮೊರಿ, 900 ಮೆಗಾಹರ್ಟ್ಝ್ ರೇಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ಶಕ್ತಿಯ ಜಿಪಿಎಸ್ ಚಿಪ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಸಂವೇದಕ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥ ವಿದ್ಯುತ್ ಸರಬರಾಜುಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ನಮ್ಮ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು, ನೋಡ್ಗಳ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ರೇಡಿಯೋ, ಫ್ಲ್ಯಾಶ್ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಬಾಹ್ಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಜೆಬ್ರಾನೆಟ್ ನೋಡ್ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ತೀರ್ಮಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ನಾವು ಪಡೆದ ಪಾಠಗಳು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂವೇದಕ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನೈಜ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. |
146da74cd886acbd4a593a55f0caacefa99714a6 | ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಿಕಾಸವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದೆ. ನಾವು ಈಗ ಒಂದು ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದ್ದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಒಂದು ಸೃಷ್ಟಿ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರಿನ ಜನನವಾಗಿದೆ. ಕಾರಿನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ನಿದ್ರಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತಹ ದಿನಗಳು ಬಂದಿವೆ. ಸ್ಟೀರಿಂಗ್ ಚಕ್ರ, ಗ್ಯಾಸ್ ಪೆಡಲ್ ಅನ್ನು ಮುಟ್ಟದೆ ನೀವು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವನ್ನು ತಲುಪಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನವು ಒಂದು ಸ್ಥಳದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳಾದ ವಕ್ರ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳು, ನೇರ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ನೇರ ನಂತರ ವಕ್ರ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಗಳಂತಹ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರಿನ ಕಾರ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಕಾರಿನ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರಾಸ್ಪ್ಬೆರಿ ಪೈ ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ ಬಲ, ಎಡ, ಮುಂದಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ನಿಲ್ಲಿಸಿ ನಂತರ ಆರ್ಡುನೊದಿಂದ ದೂರದಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ಕಾರಿನ ನಿಯಂತ್ರಕಕ್ಕೆ ಸಿಗ್ನಲ್ ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕಾರು ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. |
bb17e8858b0d3a5eba2bb91f45f4443d3e10b7cd | |
090a6772a1d69f07bfe7e89f99934294a0dac1b9 | |
f07fd927971c40261dd7cef1ad6d2360b23fe294 | ನಾವು ವಿರಳ ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಪರಸ್ಪರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಸಿಸಿಎ) ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಂದರೆ, ಎರಡು ರೇಖೀಯ ಕಾಂಬಿ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳ ಹುಡುಕಾಟ, ಪ್ರತಿ ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ಗೆ ಒಂದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗರಿಷ್ಠ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ನೇರ ದುರಾಸೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸರಿಸುಮಾರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಗಣನಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ವಿರಳತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಾವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಸಂಯಮದ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯದ ಮೂಲಕ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಬಹುಪರಿವರ್ತಕಗಳ ಆಯಾಮಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಚಿಕ್ಕದಾದಾಗ ನಿಯಮಿತಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿ ವಿರಳ ಸಿಎಸಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹರೋಲ್ ಡಿ ಹೊಟೆಲಿಂಗ್ [1] ಪರಿಚಯಿಸಿದ ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (CCA) ಎಂಬುದು ಬಹುಪರಿವರ್ತಕ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲದ ಜೋಡಿಯಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸುವ ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳು ಒಂದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೆಕ್ಟರ್ r ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಅದನ್ನು ನಾವು ಬಹುಪರಿವರ್ತಕ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ. ಒಂದು ಬಹುಪರಿವರ್ತಕವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಆಯಾಮದ ಕಡಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, CCA ಯು ಎರಡು ಜಾಗಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಎರಡು ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ಗೆ ಒಂದು. ಇದನ್ನು ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಾಧನವಾಗಿ ಅಥವಾ ಇತರ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಿಎಎ ಎನ್ನುವುದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಪಿಸಿಎ), ಭಾಗಶಃ ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಗಳು (ಪಿಎಲ್ಎಸ್) ಮತ್ತು ಬಹು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿಕೆಯು (ಎಂಎಲ್ಆರ್) [4]. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಕರ್ನಲ್ ಸಿಎ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅದರ ಅನ್ವಯದೊಂದಿಗೆ ಸಿಎಸಿ ಗಮನ ಸೆಳೆದಿದೆ [5], [6]. ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಸಂಕೇತಗಳ ವಿರಳ ನಿರೂಪಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿರಳ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಂಡಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಾವು ವಿರಳವಾದ ಸಿ. ಸಿ. ಎ. ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಂದರೆ, ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗರಿಷ್ಠ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಹುಡುಕಾಟ. ವಿವಿಧ ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ ಕೊಳೆತ ವಸ್ತುಗಳ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಪ್ರೇರಣೆ ನೀಡಬಹುದು. ಮೊದಲನೆಯದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ನಮಗೆ "ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು" ಪಡೆಯಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವು ಸಣ್ಣ ವಿವರಗಳನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಕರಪತ್ರಕ್ಕೆ ಮೊದಲ ಎರಡು ಲೇಖಕರು ಸಮಾನವಾಗಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಕೆಲಸವು ಭಾಗಶಃ AFOSR MURI ನಿಂದ FA9550-06-1-0 324 ಅನುದಾನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ. ವಿರಳತೆಗೆ ಎರಡನೆಯ ಪ್ರೇರಣೆ ನಿಯಮಿತೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆ. ಸಿ. ಸಿ. ಎ. ಯ ಮುಖ್ಯ ದುರ್ಬಲತೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅದರ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅವಲೋಕನಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ರೆಡ್ಜ್ CCA [7] ನಂತಹ ನಿಯಮಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ವಿರಳವಾದ ಸಿ.ಸಿ.ಎ. ಉಪವಿಭಾಗದ ಆಯ್ಕೆ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ನಮಗೆ ವಾಹಕಗಳ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ವಿರಳವಾದ ಸಿಎಸಿ ಬಗ್ಗೆ ಮೊದಲ ಉಲ್ಲೇಖವು [2] ನಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿತು, ಅಲ್ಲಿ ಹಿಂದುಳಿದ ಮತ್ತು ಹಂತ ಹಂತದ ಉಪವಿಭಾಗದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಚರ್ಚೆಯು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪದ್ದಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಬಹು ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಈ ವಿಷಯವು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗೆ ಏರಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ [1]- [13]. ಈ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಹಾರಗಳ ಮುಖ್ಯ ಅನಾನುಕೂಲವೆಂದರೆ, ವಿರಳತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟ (ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಲ್ಲ). ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಈ ವಿಧಾನಗಳ ಗಣನಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ವಿರಳವಾದ ಸಿಎಎ ಸಹ ಸುಪ್ತವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ [9], [14] ಮತ್ತು ಡಿ ವಿರಳವಾದ ಪಿಸಿಎಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ [9] , [15] - [17]. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಪರಿಹಾರವು [17] ನಲ್ಲಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದ್ದು, CCA ಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಈ ಕೃತಿಯ ಮುಖ್ಯ ಕೊಡುಗೆ ಎರಡು ವಿಧವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ಪ್ರತಿ ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ವಿರಳತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಸಿಸಿಎ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಗಣನಾ ದಕ್ಷ ವಿಧಾನಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಆಯಾಮಗಳ ಎರಡು ದತ್ತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ನಾವು ಸತತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ (ಅಥವಾ ಬಿಡುವ) ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಮುಂದಕ್ಕೆ (ಅಥವಾ ಹಿಂದುಳಿದ) ದುರಾಸೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ CCA ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಬೌಂಡ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಗ್ರೀಡಿ ವಿಧಾನದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಅಪರೂಪದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತೋರಿಸಲು th ಒಂದು ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಶೂನ್ಯವಲ್ಲದ ಗುಣಾಂಕಗಳ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಿತಿ ಮಾಡಬಹುದು. ನಮ್ಮ ಎರಡನೇ ಕೊಡುಗೆಯೆಂದರೆ, ನಿಯಮಿತೀಕರಣ ವಿಧಾನವಾಗಿ ವಿರಳವಾದ ಸಿ.ಸಿ.ಎ.ಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಬಹುಪರಿವರ್ತಕಗಳ ಆಯಾಮಗಳು ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (ಅಥವಾ ಅದೇ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ) ದೊಡ್ಡದಾದಾಗ ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವಿರಳ ಸಿಎಸಿಯ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ದುರಾಸೆಯ ವಿಧಾನದ ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅದು ಒಂದೇ ರನ್ ನಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿರಳತೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಿಯತಾಂಕ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ |
49afbe880b8bd419605beb84d3382647bf8e50ea | |
19b7e0786d9e093fdd8c8751dac0c4eb0aea0b74 | |
0b3cfbf79d50dae4a16584533227bb728e3522aa | ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣದ ಮೂಲಕ ವಿಸ್ತೃತ ಸಮಯದ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಕಲಿಯುವುದು ಬಹಳ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಸಮರ್ಪಕ, ಕ್ಷೀಣಿಸುವ ದೋಷ ಹಿಮ್ಮುಖದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ. ನಾವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ Hochreiter (1991) ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ನಂತರ ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮೆಮೊರಿ (LSTM) ಎಂಬ ಹೊಸ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಇಳಿಜಾರು ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನ ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು. ಇದು ಹಾನಿಯಾಗದಂತೆ ಇಳಿಜಾರುಗಳನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ, LSTM ವಿಶೇಷ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ದೋಷದ ಏರಿಳಿಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರಂತರ ದೋಷದ ಹರಿವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ 1000 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮಯದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಕನಿಷ್ಠ ಸಮಯದ ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ಸೇತುವೆ ಮಾಡಲು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಗುಣಾಕಾರ ಗೇಟ್ ಘಟಕಗಳು ನಿರಂತರ ದೋಷ ಹರಿವಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತೆರೆಯಲು ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚಲು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. LSTM ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿದೆ; ಅದರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಪ್ರತಿ ಸಮಯ ಹಂತ ಮತ್ತು ತೂಕವು O ಆಗಿದೆ. 1. ಪದ್ಯಗಳು ಕೃತಕ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ನಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಸ್ಥಳೀಯ, ವಿತರಿಸಿದ, ನೈಜ-ಮೌಲ್ಯದ, ಮತ್ತು ಗದ್ದಲದ ಮಾದರಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಲಿಕೆ, ಸಮಯದ ಮೂಲಕ ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ, ಎಲ್ಮನ್ ನೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನರ ಅನುಕ್ರಮ ಚಂಕ್ ಮಾಡುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ವಿ ರನ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. LSTM ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಕೃತಕ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ವಿಳಂಬ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಂದ ಎಂದಿಗೂ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. |
9eb67ca57fecc691853636507e2b852de3f56fac | ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ನರಗಳ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ವೆಕ್ಟರ್ (ಪಿವಿ) ಮಾದರಿಗಳು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ (ವಿಷಯ) ಮಟ್ಟದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲವು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪಿವಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಅಸ್ಥಿರವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮೂಲ ಪಿವಿ ಮಾದರಿಯ ಮೂರು ಅಂತರ್ಗತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಮಾದರಿಗೆ ಮಾಡಲಾದ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಐಆರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳು (1) ಪಿವಿ ಯ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಣ್ಣ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಓವರ್-ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ಗೆ ದುರ್ಬಲವಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಉದ್ದದ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ; (2) ಪಿವಿ ಯ ಕಾರ್ಪಸ್ ಆಧಾರಿತ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ಪದಗಳಿಗೆ ತೂಕದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪದಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು (3) ಪದ-ಸಂದರ್ಭದ ಮಾಹಿತಿಯ ಕೊರತೆಯು ಪಿವಿ ಪದ ಬದಲಿ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. |
4df321947a2ac4365584a01d78a780913b171cf5 | ಅಂಶ ಆಧಾರಿತ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಎಬಿಎಸ್ಎ) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಫ್ರೆಂಚ್ ಭಾಷೆಗೆ ಎಬಿಎಸ್ಎ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಎರಡು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳು, ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ರುವೀಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಬಳಕೆದಾರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಮೊದಲ ದತ್ತಾಂಶವು ABSA ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ 457 ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು (2365 ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು) ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಆದರೆ ಎರಡನೆಯದು 162 ಮ್ಯೂಸಿಯಂ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು (655 ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು) ಡೊಮೇನ್-ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಮೀಸಲಿಟ್ಟಿದೆ. ಎರಡೂ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೆಮ್ಎವಲ್-2016 ಟಾಸ್ಕ್ 5 ಆಕಾರ ಆಧಾರಿತ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಏಳು ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕಾರದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅಡ್ಡ-ಭಾಷಾ ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸೆಮೆವಾಲ್ ಎಬಿಎಸ್ಎ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫ್ರೆಂಚ್ ಭಾಷೆಗೆ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. |
2445089d4277ccbec3727fecfe73eaa4cc57e414 | ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು 8 ಭಾಷಾ ಜೋಡಿಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅನುವಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆಃ ಫ್ರೆಂಚ್, ಜರ್ಮನ್, ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಮತ್ತು ಜೆಕ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ಗೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುವುದು. ನಾವು ವ್ಯಾಪಕ ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ನಡೆಸಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ನಮಗೆ ವಿವಿಧ MT ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ನಾವು ಮೂರು ವಿಧದ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಅಂತರ-ವಿಮರ್ಶಕ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾನವ ತೀರ್ಪುಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ. ಈ ಮೆಟಾ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. |
1965a7d9a3eb0727c054fb235b1758c8ffbb8e22 | ವೃತ್ತಾಕಾರವಾಗಿ ಧ್ರುವೀಕೃತ ಏಕ-ಪದರದ ಯು-ಸ್ಲಾಟ್ ಮೈಕ್ರೋ ಸ್ಟ್ರಿಪ್ ಪ್ಯಾಚ್ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾಪಿತ ಅಸಮಪಾರ್ಶ್ವದ ಯು-ಸ್ಲಾಟ್ ಪ್ರೋಬ್-ಫೀಡ್ಡ್ ಚದರ ಪ್ಯಾಚ್ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಟ್ರಿಪ್ ಆಂಟೆನಾದ ಯಾವುದೇ ಮೂಲೆಯನ್ನು ಚಾಂಪರ್ ಮಾಡದೆ ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಧ್ರುವೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಎರಡು ಆರ್ಟೋಗೋನಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. U- ಸ್ಲಾಟ್ನ ವಿಭಿನ್ನ ತೋಳಿನ ಉದ್ದಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಒಂದು ನಿಯತಾಂಕ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ. ಫೋಮ್ ತಲಾಧಾರದ ದಪ್ಪವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ತರಂಗಾಂತರದ ಸುಮಾರು 8.5% ಆಗಿದೆ. ಆಂಟೆನಾದ 3 ಡಿಬಿ ಅಕ್ಷೀಯ ಅನುಪಾತದ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ 4% ಆಗಿದೆ. ಆಂಟೆನಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಧ್ರುವೀಕರಣ, ಮುದ್ರಿತ ಆಂಟೆನಾಗಳು, ಯು-ಸ್ಲಾಟ್. |
9462cd1ec2e404b22f76c88b6149d1e84683acb7 | ಈ ಪತ್ರದಲ್ಲಿ, ವಿಶಾಲ-ಬ್ಯಾಂಡ್ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ವೃತ್ತಾಕಾರವಾಗಿ ಧ್ರುವೀಕೃತ (ಸಿಪಿ) ಪ್ಯಾಚ್ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ಯಾಚ್ ಆಂಟೆನಾವು ಮುದ್ರಿತ ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಶೋಧಕ (ಎಂ-ಸೋಂಡ್) ಮತ್ತು ಕಿರಿದಾದ ಪ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶಾಲ-ಬ್ಯಾಂಡ್ ಸಿಪಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಆರ್ಥೋಗನಲ್ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ. 5G ವೈ-ಫೈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಕ್ಷೀಯ-ಅನುಪಾತ (ಎಆರ್) ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಡ್ ಪ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾ ಕ್ರಮವಾಗಿ 42.3% ಇಂಪೆಡೆನ್ಸ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಮತ್ತು 16.8% AR ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. AR ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ನಲ್ಲಿನ ಸರಾಸರಿ ಲಾಭವು 6.6 dBic ಆಗಿದ್ದು, 0.5 dBಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಕೆಲಸವು ಎಂ-ಸೋಂಡ್ ಫೀಡ್ ಸಿಪಿ ಪ್ಯಾಚ್ ಆಂಟೆನಾದ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂ-ಸೋಂಡ್ ಕೂಡ ಡೈಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ಲೋಡ್ಡ್ ಪ್ಯಾಚ್ ಆಂಟೆನಾದಲ್ಲಿ ವಿಶಾಲ-ಬ್ಯಾಂಡ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದೆಂದು ತನಿಖೆ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಇದು ಮೊದಲ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ. ಆಂಟೆನಾದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು 5 ಜಿ ವೈ-ಫೈ ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹ ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. |
d6002a6cc8b5fc2218754aed970aac91c8d8e7e9 | ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ 3D ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಹಿಂಟರ್ಸ್ಟೋಯಿಸರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಪರಿಚಯಿಸಿದ LINE2D/LINEMOD ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಎರಡು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒಂದು ವಿವೇಚನಾಶೀಲ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ ಇದು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮಾದರಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕೆಲವೇ ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಇದು ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ನ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ನಾವು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ ಆಧಾರಿತ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ವಸ್ತುವಿನ ಪತ್ತೆ ವೇಗವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು, ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು. ನಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸುಲಭವಾಗಿ 10-30 3D ವಸ್ತುಗಳನ್ನು 10fps ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರೇಮ್ ದರದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ CPU ಕೋರ್ ಬಳಸಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ವೇಗದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತೇವೆ, 3 ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಏಕಕಣ್ಣಿನ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ (LINE2D ನೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು RGBD ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ (LINEEMOD ನೊಂದಿಗೆ) ಇದು ಎರಡೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಾವು 12 ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಮಾಡಿದ ಸವಾಲಿನ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ಏಕಕೋಶೀಯ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ. |
41d103f751d47f0c140d21c5baa4981b3d4c9a76 | ಜನರು ತಮ್ಮ ಅಂತರ್ಜಾಲ ವೆಬ್ಲಾಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಥೆಗಳು ದೈನಂದಿನ ಘಟನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಕಾರಣ-ಸಂಬಂಧದ ಬಗ್ಗೆ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಕಥೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ಕಾರಣಾಧಾರಕ ತರ್ಕಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸುವ ನಮ್ಮ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಕಾರಣಾಧಾರದ ತರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿ ಬಿತ್ತರಿಸುವುದು ನಂಬಲರ್ಹ ಪರ್ಯಾಯಗಳು, ನಾವು ಕಥೆಯ ಕಾರ್ಪೊರಾದಲ್ಲಿ ಕಾರಣಾಧಾರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿವಿಧ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಪ್ರದರ್ಶನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸರಳವಾದ ಸಹ-ಘಟನೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಕಾರಣ ಪೂರ್ವವರ್ತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿರುವ ಪದಗಳ ನಡುವೆ, ಲಕ್ಷಾಂತರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಥೆಗಳ ದೇಹದಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ನಡುವಿನ ಪಾಯಿಂಟ್ವೈಸ್ ಮ್ಯೂಚುಯಲ್ ಇನ್ಫಾರ್ಮೇಶನ್ ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. |
c9d1bcdb95aa748940b85508fd7277622f74c0a4 | ಪ್ರಕರಣ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ದಶಕದಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ಐಎಸ್) ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಗೌರವವನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ. ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೌಲ್ಯದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಈ ವಿಧಾನದ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. 1980ರ ದಶಕದ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ, ಐಎಸ್ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಎತ್ತಲಾಯಿತು. ನಮ್ಮ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಸಂಶೋಧಕರು (ಉದಾ. 1987; ಲೀ 1989) ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಭಾಗಗಳ (ಉದಾ, ಐಸೆನ್ಹಾರ್ಟ್ 1989; ಯಿನ್ 1994) ಪ್ರಕರಣ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಠಿಣತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಅವರ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದರು. ಈ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಐಎಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ ವಿಧಾನದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಮಟ್ಟಿಗೆ ಮುಂದುವರೆದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ ಧನಾತ್ಮಕ ಐಎಸ್ ಪ್ರಕರಣ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪೂರೈಸಲು, ನಾವು ಏಳು ಪ್ರಮುಖ IS ನಿಯತಕಾಲಿಕೆಗಳಿಂದ 183 ಪ್ರಕರಣ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಕೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಈ ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ, ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಮಟ್ಟವು ಸಾಧಾರಣ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಕಂಡಿದ್ದರೂ, ಒಟ್ಟಾರೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಮಟ್ಟವು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಇನ್ನೂ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಿವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. |
025cdba37d191dc73859c51503e91b0dcf466741 | ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ ಇಮೇಜ್ ವರ್ಧನೆಯು ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಗೇಬರ್ ವೇವ್ಲೆಟ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಮೂಲಕ ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಶಿಖರದ ಏಕಕಾಲಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಆವರ್ತನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರದ ಗೇಬರ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಾವು ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ ಇಮೇಜ್ ವರ್ಧನೆಗೆ ದೃಢವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಗ್ಯಾಬೊರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಮೀಡಿಯನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ((ಡಿಎಂಎಫ್) ನ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಗಾಸ್ಸಿನ್-ವಿತರಣೆ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಗ್ಯಾಬೊರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಡಿಎಮ್ಎಫ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಡಿಎಂಎಫ್ ತನ್ನ ಮೂಲ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಮುರಿದ ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ ಶಿಖರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್ ಚಿತ್ರಗಳ ರಂಧ್ರಗಳನ್ನು ತುಂಬಲು, ಅನಿಯಮಿತ ಶಿಖರಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಶಿಖರಗಳ ನಡುವೆ ಕೆಲವು ಕಿರಿಕಿರಿಗೊಳಿಸುವ ಸಣ್ಣ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದವುಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. |
3dfce4601c3f413605399267b3314b90dc4b3362 | ಇಂದಿನ ಜಾಗತಿಕ ಜಾಲಬಂಧಿತ ಸಮಾಜವು ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸರಣ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದೆ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೋಷ್ಟಕ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿತ್ತು, ಆದರೆ ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶಗಳ (ಮೈಕ್ರೋಡೇಟಾ) ಬಿಡುಗಡೆಗೆ ಕರೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಘಟಕಗಳ (ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿತರು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ) ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಹೊಂದಿರುವವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಸರುಗಳು, ವಿಳಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಂತಹ ಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗುರುತನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಡೇಟಾವು ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜನಾಂಗ, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಪಿನ್ ಕೋಡ್ನಂತಹ ಇತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವವರನ್ನು ಮರು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು inferring ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವವರ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಂಡು ಮೈಕ್ರೋಡೇಟಾವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು k-ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಒಂದು ಕೋಷ್ಟಕವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅದರ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ k ಘಟಕಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿದರೆ k- ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿಗ್ರಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು (ಅಥವಾ ಸತ್ಯಾಸತ್ಯತೆಯನ್ನು) ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಕೆ-ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಒದಗಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಕನಿಷ್ಠ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು ಬಿಡುಗಡೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಅದು k- ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ವಿವಿಧ ಕನಿಷ್ಠ ದರಗಳ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಆದ್ಯತಾ ನೀತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. |
cd866d4510e397dbc18156f8d840d7745943cc1a | |
74c24d7454a2408f766e4d9e507a0e9c3d80312f | ನಿಸ್ತಂತು ಸಂವೇದಕ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಆಧಾರಿತ ಬಳಕೆದಾರ ದೃಢೀಕರಣ ಯೋಜನೆ (ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, SUA-WSN ಯೋಜನೆ) ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಪಾಸ್ವರ್ಡ್ ಹೊಂದಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ SUA-WSN ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಉದ್ದೇಶಿತ ಭದ್ರತಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ formal ಪಚಾರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳ ಕೊರತೆಯಿದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ವಿವಿಧ ದಾಳಿಗಳಿಗೆ ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾದ SUA-WSN ಯೋಜನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಬೆಲ್ಲರೆ, ಪಾಯಿಂಟ್ಚೆವಾಲ್ ಮತ್ತು ರೋಗವೇ (2000) ರ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಸ್. ಯು. ಎ. -ಡಬ್ಲ್ಯುಎಸ್. ಎನ್. ಯೋಜನೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಾವು ಭದ್ರತಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಅಡ್ಡ-ಚಾನಲ್ ದಾಳಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಾಗ ದೃಢೀಕೃತ ಕೀ ವಿನಿಮಯ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಔಪಚಾರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಇತರ ಸಾಮಾನ್ಯ ದಾಳಿಗಳು. ನಾವು ಎಲಿಪ್ಟಿಕ್ ಕರ್ವ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ (ಇಸಿಸಿ) ಆಧಾರಿತ ಹೊಸ ಎಸ್ಯುಎ-ಡಬ್ಲ್ಯುಎಸ್ಎನ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ವಿಸ್ತೃತ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಭದ್ರತಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ನಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಯೋಜನೆ ಮೊದಲ SUA-WSN ಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ದೃಢೀಕೃತ ಕೀ ವಿನಿಮಯ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಯೋಜನೆ ಇಸಿಸಿ ಆಧಾರಿತ (ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಲ್ಲದ) ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. |
3973e14770350ed54ba1272aa3e19b4d21f5dad3 | ಈ ಲೇಖನವು 2007ರ ಡಾರ್ಪಾ ನಗರ ಸವಾಲಿನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ನೆಗೀ ಮೆಲ್ಲನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ವಿಜೇತ ಪ್ರವೇಶವಾದ ಬಾಸ್ ಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಅಡಚಣೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ರೋಬೋಟ್ಗೆ ನಗರ ಚಾಲನೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ವಾಹನಗಳ ಸಮೀಪದಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಒಂದು ಡಜನ್ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಸರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಒಂದು ಹೊಸ ಬಹು-ಮಾದರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. |
6a694487451957937adddbd682d3851fabd45626 | ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರಿಸುವ (QA) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಉತ್ತರ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಪದ-ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಶ್ನೆ ಪದಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದ ಕಾರಣ ಇಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಹಾದಿಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಈ ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದವು. ಅವರು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದರು, ಇದು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಸಮಾನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಾವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಸುಕಾದ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹಿಂದಿನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಜೋಡಿಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ನಾವು ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆಃ ಒಂದು ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಗರಿಷ್ಠೀಕರಣದ ಮೇಲೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಂದ್ರತೆ ಆಧಾರಿತ ಹಾದಿ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಸರಾಸರಿ ಪರಸ್ಪರ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ 78% ವರೆಗೆ. ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಸಹ ಪ್ರಶ್ನೆ ವಿಸ್ತರಣೆಯಿಂದ ವರ್ಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 50% ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. |
2538e3eb24d26f31482c479d95d2e26c0e79b990 | ನಾವು ಏಕೀಕೃತ ನರಮಂಡಲದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದನ್ನು ವಿವಿಧ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದುಃ ಭಾಗ-ಭಾಷಣ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್, ಚಂಕ್, ಹೆಸರಿಸಿದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪಾತ್ರ ಲೇಬಲ್. ಈ ಬಹುಮುಖತೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾನವ ನಿರ್ಮಿತ ಇನ್ಪುಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು, ನಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಂತರ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. |
317deb87586baa4ee7c7b5dfc603ebed94d1da07 | ನಾವು ಒಂದು ಹೊಸ ವೇಗದ ಶುದ್ಧವಾಗಿ ತಾರತಮ್ಯದ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್, ಆಧಾರಿತ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಆಳವಾದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕನ್ವೋಲ್ಯೂಷನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (GTN). ಪಾರ್ಸ್ ಮರದ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಮಟ್ಟಗಳ ಒಂದು ಸ್ಟಾಕ್ ಆಗಿ ಊಹಿಸಿ, ಹಿಂದಿನ ಮಟ್ಟಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮರದ ಒಂದು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕೊಲ್ಲೊಬರ್ಟ್ ಮತ್ತು ವೆಸ್ಟನ್ (2008) ರ ಪದ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಪಠ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಶುದ್ಧ ತಾರತಮ್ಯದ ಪಾರ್ಸರ್ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ "ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್" ಪಾರ್ಸರ್ಗಳಿಗೆ (ಕೊಲಿನ್ಸ್ ಪಾರ್ಸರ್, ಸಂಭವನೀಯ ಸಂದರ್ಭ-ಮುಕ್ತ ವ್ಯಾಕರಣ ಆಧಾರಿತ) ಹೋಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು (ಎಫ್ 1 ಸ್ಕೋರ್ನಲ್ಲಿ) ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ವೇಗದ ಅನುಕೂಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. |
04cc04457e09e17897f9256c86b45b92d70a401f | ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳು, ಚಲನಚಿತ್ರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಗಳಂತಹ ಅನೇಕ ಡೇಟಾವು ಬಹು-ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಬಹು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಕೆಲಸಗಳು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಬಹು ರೀತಿಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಜಂಟಿಯಾಗಿ ರೂಪಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ರೀತಿಯ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಾದಾಗ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಘಟನೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬಹು-ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ಬಹುಶಃ ಸಾವಿರಾರು ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಬೈಲೈನಿಯರ್ ರಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ವಿವಿಧ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಬಂಧಗಳಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾದ ಸುಪ್ತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಾವು ಸಾಧಿಸುವ ಅಥವಾ ಮೀರಿದ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಟೆನ್ಸರ್-ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ವಿಧಾನದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಾವು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಎನ್ಎಲ್ಪಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಮ್ಮ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಕ್ರಿಯಾಪದ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು. |
052b1d8ce63b07fec3de9dbb583772d860b7c769 | ನಾವು ನರಕೋಶದಂತಹ ಘಟಕಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣ. ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ತೂಕಗಳನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಜಾಲಬಂಧದ ನಿಜವಾದ output vector ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ output vector ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅಳತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತೂಕದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇನ್ಪುಟ್ ಅಥವಾ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಭಾಗವಾಗಿರದ ಆಂತರಿಕ "ಗುಪ್ತ" ಘಟಕಗಳು ಕಾರ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿನ ಕ್ರಮಬದ್ಧತೆಗಳನ್ನು ಈ ಘಟಕಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಪಯುಕ್ತ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಹಿಂದಿನ, ಸರಳ ವಿಧಾನಗಳಾದ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್-ಸಂಯೋಜನೆ ವಿಧಾನದಿಂದ ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ1. |
07f3f736d90125cb2b04e7408782af411c67dd5a | ಅನೇಕ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಕೇಂದ್ರೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ [2, 28]. ಯಶಸ್ವಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಭಾಷೆಯ ವಸ್ತುಗಳ ಆಂತರಿಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ರೂಪಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಈ ಗುರಿಯತ್ತ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿ, ನಾವು ಎರಡು ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರ ಜಾಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಮಾದರಿಗಳು ವಾಕ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪದರ-ಪದರದ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪೂಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೀಮಂತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಭಾಷೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪದ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಧ್ಯಯನವು ವಿವಿಧ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಮಾದರಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲಿನ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. |
0af737eae02032e66e035dfed7f853ccb095d6f5 | ಉತ್ತರ ಆಯ್ಕೆ (ಎಎಸ್), ಪ್ಯಾರಾಫ್ರೇಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಪಿಐ) ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ (ಟಿಇ) ಮುಂತಾದ ಅನೇಕ ಎನ್ಎಲ್ಪಿ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವಾಕ್ಯಗಳ ಜೋಡಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸಗಳು (i) ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ; (ii) ಪ್ರತಿ ವಾಕ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇತರ ವಾಕ್ಯದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ; ಅಥವಾ (iii) ಕೈಯಾರೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ, ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಷಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಈ ಕೃತಿಯು ಒಂದು ಜೋಡಿ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಮನ ಆಧಾರಿತ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಎಬಿಸಿಎನ್ಎನ್) ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಮೂರು ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ. (i) ABCNN ಅನ್ನು ವಾಕ್ಯ ಜೋಡಿಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. (ii) ನಾವು ಮೂರು ಗಮನ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ವಾಕ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ; ಹೀಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ವಾಕ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಅದರ ಪ್ರತಿರೂಪವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬಿತ ವಾಕ್ಯ ಜೋಡಿ ನಿರೂಪಣೆಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಾಕ್ಯ ನಿರೂಪಣೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿವೆ. (iii) ಎಬಿಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಎಎಸ್, ಪಿಐ ಮತ್ತು ಟಿಇ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ. ನಾವು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು https://github.com/yinwenpeng/Answer_Selection ನಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. |
1c059493904b2244d2280b8b4c0c7d3ca115be73 | ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚುಗಳ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುವ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪ್ರಯತ್ನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಶಾಲ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿ ನಾವು node2vec ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಜಾಲಬಂಧಗಳಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ನಿರಂತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. node2vec ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ನೋಡ್ಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೆರೆಹೊರೆಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮದ ಜಾಗಕ್ಕೆ ನೋಡ್ಗಳ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಒಂದು ನೋಡ್ನ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಒಂದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ನೆರೆಹೊರೆಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಪರಿಶೋಧಿಸುವ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೆರೆಹೊರೆಗಳ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಮತ್ತು ನೆರೆಹೊರೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಮ್ಯತೆ ಶ್ರೀಮಂತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ವಾದಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಹಲವಾರು ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಬಹು-ಲೇಬಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ನೋಡ್ 2 ವೆಕ್ನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯ-ಸ್ವತಂತ್ರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. |
de93c4f886bdf55bfc1bcaefad648d5996ed3302 | ಈ ಅಧ್ಯಾಯವು ಆಧುನಿಕ ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವಿಧಾನದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಚರ್ಚೆಯು ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಪತ್ತೆಮಾಡುವ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ನಡೆಸುತ್ತದೆಃ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರ (ದುರುಪಯೋಗ ಪತ್ತೆಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಸಹಜ ಪತ್ತೆಮಾಡುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲ (ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆತಿಥೇಯರು ಮತ್ತು ಜಾಲಬಂಧ ಸಂಚಾರ). ದುರುಪಯೋಗ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ , ಆದರೆ ಅಸಹಜ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ . ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವೆ, ಅಪರೂಪದ ಪತ್ತೆ ಮಾತ್ರ ಅಜ್ಞಾತ ದಾಳಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಸಹಜತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಭರವಸೆಯ ವಿಧಾನವು ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣದಂತಹ ಇತರ ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಸುವ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲವು ಅದು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ದಾಳಿಯ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿನಿಮಯವಿದೆ. ಬಾರ್ಬರಾ ಮತ್ತು ಇತರರು. (ಸಂಪಾದಕ . ), ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭದ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಗಳು © ಕ್ಲುವರ್ ಅಕಾಡೆಮಿಕ್ ಪ್ರಕಾಶಕರು 2002 s |
9e00005045a23f3f6b2c9fca094930f8ce42f9f6 | |
2ec2f8cd6cf1a393acbc7881b8c81a78269cf5f7 | ನಾವು ಬಹು-ಮಾದರಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ ಸ್ಕಿಪ್-ಗ್ರಾಮ್ ಭಾಷಾ ನಿರೂಪಣೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ದೃಶ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ನೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕನ್ವೋಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರಮಂಡಲದ (ಸಿಎನ್ಎನ್) ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪದರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ದೊಡ್ಡ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಈ ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬ್ಯಾಗ್-ಆಫ್-ವಿಷುಯಲ್-ವರ್ಡ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಲಾಭವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ವರ್ಡ್ಸಿಮ್353 ಮತ್ತು ಮೆನ್ ಶಬ್ದಾರ್ಥ ಸಂಬಂಧದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಇಮೇಜ್ ನೆಟ್ ಅಥವಾ ಇಎಸ್ ಪಿ ಗೇಮ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದ ದೃಶ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. |
a65e815895bed510c0549957ce6baa129c909813 | ನಾವು ಅರೆಬೀಜದ ಬೇರುಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳ ಲೆಕ್ಸಿಕಾನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲು ನಾವು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಅಜಾಗರೂಕ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಊಹಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಆವರ್ತನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಸ್ಪರ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಮತ್ತಷ್ಟು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಹಂತದ ನಂತರ, ಪ್ರಚೋದಿತ ಲೆಕ್ಸಿಕನ್ನೊಂದಿಗೆ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು 94% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೂಲ ಗುರುತಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಅರೇಬಿಕ್ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸದಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ-ಬರೆದ, ಅಯೋಧ್ಯೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. |
3f4e71d715fce70c89e4503d747aad11fcac8a43 | ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಆಟೋ ಇಂಕ್ ನಲ್ಲಿನ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಡಿಜಿಟಲ್ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ -- ದೊಡ್ಡ ಯುರೋಪಿಯನ್ ವಾಹನ ತಯಾರಕ. ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮಸೂರವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣದಿಂದ ಹುಟ್ಟುವ ಮತ್ತು ಹೊಸತನದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಹೇಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನವು ಸ್ಥಾಪಿತ ಸಾಮಾಜಿಕ-ತಾಂತ್ರಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣದ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇಂತಹ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಬದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೂ, ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಅಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಮೂರು ಅನೌಪಚಾರಿಕ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವವರನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವವರು ಸಮಯ, ನಿರಂತರತೆ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಗಳು. |
c22366074e3b243f2caaeb2f78a2c8d56072905e | ಒಂದು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅಡ್ಡ ಆಯಾಮದೊಂದಿಗೆ ಉದ್ದಕ್ಕೂ-ಸ್ಲಾಟ್ಡ್ ರಿಡ್ಜ್ ವೇವ್ಗೈಡ್ ಆಂಟೆನಾ ಸರಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ರಚನೆಯ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು, ಇದನ್ನು ಎರಡು ಉಪ-ರೇಗಳಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಎಕ್ಸ್-ಬ್ಯಾಂಡ್ನಲ್ಲಿ 16-ಅಂಶಗಳ ಏಕರೂಪದ ರೇಖೀಯ ರಚನೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲಾಯಿತು. S11les-15 dB ಯ ಅಳೆಯಲಾದ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ 14.9% ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲಾದ ಕ್ರಾಸ್- ಧ್ರುವೀಕರಣ ಮಟ್ಟವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ನಲ್ಲಿ -36 dB ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ. ಈ ರಚನೆಯನ್ನು ಅಂಚಿನ ಸ್ಲಾಟ್ಡ್ ತರಂಗ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಅಪರ್ಚರ್ ರೇಡಾರ್ (ಎಸ್ಎಆರ್) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಾಗಿ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಡ್ಯುಯಲ್-ಪೋಲರೈಸೇಶನ್ ಆಂಟೆನಾ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು |
0d57ba12a6d958e178d83be4c84513f7e42b24e5 | ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ದೊಡ್ಡ ನರ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದೊಡ್ಡ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ತರಬೇತಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ವಿತರಿಸಿದ ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಎಸ್ಜಿಡಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಎಸ್ಜಿಡಿ ಮಿನಿ-ಬ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಮಿಕರ ಪೂಲ್ನಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಈ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿಸಲು, ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಮಿಕನ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಬೇಕು, ಇದು ಎಸ್ಜಿಡಿ ಮಿನಿ-ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಲ್ಪ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಮಿನಿಬ್ಯಾಚ್ಗಳು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದಾಗ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಜಾಲಗಳು ಉತ್ತಮ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 8192 ಚಿತ್ರಗಳವರೆಗೆ ದೊಡ್ಡ ಮಿನಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವಾಗ ನಾವು ನಿಖರತೆಯ ನಷ್ಟವನ್ನು ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ನಾವು ಮಿನಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ ದರಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ರೇಖೀಯ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನಿಯಮವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಜಯಿಸುವ ಹೊಸ ವಾರ್ಮ್ ಅಪ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಸರಳ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಮ್ಮ ಕಾಫೀ 2 ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ರೆಸ್ನೆಟ್ 50 ಅನ್ನು ಒಂದು ಗಂಟೆಯಲ್ಲಿ 256 ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ 8192 ಮಿನಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಣ್ಣ ಮಿನಿ ಬ್ಯಾಚ್ ನಿಖರತೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಸರಕು ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಮ್ಮ ಅನುಷ್ಠಾನವು 8 ರಿಂದ 256 ಜಿಪಿಯುಗಳಿಗೆ ಚಲಿಸುವಾಗ ∼90% ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಮಗೆ ಅಂತರ್ಜಾಲದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ದೃಷ್ಟಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. |
2bbe9735b81e0978125dad005656503fca567902 | ಕರ್ನಲ್ ರೂಟ್ಕಿಟ್ ಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಭೀಕರ ಬೆದರಿಕೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳು ಅಡಗಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಅತಿಥಿ VM ಯಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ-ಪ್ರವಾಹ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಕರ್ನಲ್ ರೂಟ್ಕಿಟ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಹೊಸ ವರ್ಚುವಲ್ ಮೆಷಿನ್ (VM) ಮಾನಿಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕರೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಾಗ ಸಂಭವಿಸುವ ಕೆಲವು ಯಂತ್ರಾಂಶ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಅತಿಥಿ ವಿಎಂನಲ್ಲಿನ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕರೆಗೆ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು NumChecker ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಎಣಿಸಲು, ಆಧುನಿಕ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಕೌಂಟರ್ಗಳನ್ನು (ಎಚ್ಪಿಸಿ) ನಮ್ಚೆಕರ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಎಚ್ಪಿಸಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಪರಿಶೀಲನಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ-ನಿರೋಧಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಲಿನಕ್ಸ್ ನಲ್ಲಿನ ನಮ್ ಚೆಕರ್ ನ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕರ್ನಲ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಎಂ ನೊಂದಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಎಚ್.ಪಿ.ಸಿ ಆಧಾರಿತ ಎರಡು ಹಂತದ ಕರ್ನಲ್ ರೂಟ್ಕಿಟ್ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರವನ್ನು ಹಲವಾರು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕರ್ನಲ್ ರೂಟ್ಕಿಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇದರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. |
a3d638ab304d3ef3862d37987c3a258a24339e05 | ಸೈಕಲ್ಗ್ಯಾನ್ [ಝು ಮತ್ತು ಇತರರು, 2017] ಎರಡು ಚಿತ್ರ ವಿತರಣೆಗಳ ನಡುವಿನ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಇತ್ತೀಚಿನ ಯಶಸ್ವಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸರಣಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಗುಣವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ: ಸೈಕಲ್ಗ್ಯಾನ್ ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅದು ಉತ್ಪತ್ತಿ ಮಾಡುವ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಗ್ರಹಿಸಲಾಗದ, ಅಧಿಕ-ಆವರ್ತನ ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿ "ಮರೆಮಾಡಲು" ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಟ್ರಿಕ್ ಜನರೇಟರ್ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಆ ಮೂಲಕ ಆವರ್ತಕ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಚಿತ್ರವು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ನಾವು ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಎದುರಾಳಿ ದಾಳಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸೈಕಲ್ಗ್ಯಾನ್ನ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಎದುರಾಳಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಂತೆ ನೋಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಆವರ್ತಕ ಸ್ಥಿರತೆಯ ನಷ್ಟವು ಸೈಕಲ್ಗ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಎದುರಾಳಿ ದಾಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. |
c171faac12e0cf24e615a902e584a3444fcd8857 | |
5a14949bcc06c0ae9eecd29b381ffce22e1e75b2 | ಈ ಅಂಕಣದಲ್ಲಿನ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಆಂಟನಿ ಜಿ. ಹಾಪ್ವುಡ್, ಲಂಡನ್ ಗ್ರಾಜುಯೇಟ್ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ನಲ್ಲಿ ಅಕೌಂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫೈನಾನ್ಷಿಯಲ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ನ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರೊಫೆಸರ್ ಹಾಪ್ವುಡ್ ಬರೆದಂತೆ, ಲೇಖನಗಳು ಪ್ರಮುಖ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅವರು ವೈದ್ಯರು ಅಥವಾ ಶೈಕ್ಷಣಿಕರು ಆಗಿರಬಹುದು. ಲೇಖಕರು, ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವರ ವೃತ್ತಿಪರ ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ, ಕ್ರಿಸ್ ಅರ್ಗರಿಸ್, ಗ್ರಾಜುಯೇಟ್ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಎಜುಕೇಶನ್, ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ; ಬೊ ಹೆಡ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೆನ್ ಜಾನ್ಸನ್, ವ್ಯವಹಾರ ಆಡಳಿತ ವಿಭಾಗ, ಗೋಥೆನ್ಬರ್ಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ; ಜೆ. ಫ್ರೆಸ್ಕೊ ಡೆನ್ ಹೆರ್ಟೊಗ್, ಎನ್. V. Philips Gloeilampenfabrieken, ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್, ಮತ್ತು ಮೈಕೆಲ್ ಜೆ. ಎರ್ಲ್, ಆಕ್ಸ್ ಫರ್ಡ್ ಸೆಂಟರ್ ಫಾರ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ ಮೆಂಟ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಲೇಖನಗಳು ಮೂಲತಃ ಪ್ರೊಫೆಸರ್ ಹಾಪ್ವುಡ್ ಮುಖ್ಯ ಸಂಪಾದಕರಾಗಿರುವ ಅಕೌಂಟಿಂಗ್, ಆರ್ಗನೈಸೇಷನ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಸೊಸೈಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಗೊಂಡವು. ಹೊಸ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲು AOS ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ . |
02227c94dd41fe0b439e050d377b0beb5d427cda | ನೈಸರ್ಗಿಕ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಓದುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ವಿವಿಧ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ. ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅಕ್ಷರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಂಶೋಧಕರು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಕೈಬರಹದ ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ಓದುವಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿನ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದು, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆಃ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನಗಳು ಅದೇ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಿಂದ ಹಿಂದುಳಿದಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ನೈಜ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಕ್ರಮಣ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ: ರಸ್ತೆ ಮಟ್ಟದ ಫೋಟೋಗಳಿಂದ ಮನೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಓದುವುದು. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಂಶೋಧನಾ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಹೊಸ ಮಾನದಂಡದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಟ್ ವ್ಯೂ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ 600,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಂತರ ನಾವು ಈ ಅಂಕಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಕಷ್ಟವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮೀಪಿಸಿದಾಗ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಎರಡು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವು ನಮ್ಮ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಮನವೊಲಿಸುವಂತೆ ಉತ್ತಮವೆಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. |
081651b38ff7533550a3adfc1c00da333a8fe86c | ನೈಸರ್ಗಿಕ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅನೇಕ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳು ಒಂದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ: ಮೊದಲ ಪದರದಲ್ಲಿ ಅವರು ಗ್ಯಾಬೊರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದ ಬ್ಲಾಬ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಅಂತಹ ಮೊದಲ ಪದರದ ಲಕ್ಷಣಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವು ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಜಾಲದ ಕೊನೆಯ ಪದರದಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗೊಳ್ಳಬೇಕು, ಆದರೆ ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಆಳವಾದ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರ ಜಾಲದ ಪ್ರತಿ ಪದರದಲ್ಲಿನ ನರಕೋಶಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆಃ (1) ಉನ್ನತ ಪದರದ ನರಕೋಶಗಳ ವಿಶೇಷತೆಯು ತಮ್ಮ ಮೂಲ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಗುರಿ ಕಾರ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು (2) ಸಹ-ಹೊಂದಿಕೊಂಡ ನರಕೋಶಗಳ ನಡುವೆ ಜಾಲಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತೊಂದರೆಗಳು, ಇದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಲಿಲ್ಲ. ಇಮೇಜ್ ನೆಟ್ ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಉದಾಹರಣೆ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ ನಲ್ಲಿ, ಈ ಎರಡು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದಾದರೂ ಒಂದು ಪ್ರಬಲವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕೆಳಭಾಗದಿಂದ, ಮಧ್ಯಭಾಗದಿಂದ ಅಥವಾ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ ನ ಮೇಲ್ಭಾಗದಿಂದ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಕಾರ್ಯದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ದಾಖಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ದೂರದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದಲೂ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅಂತಿಮ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆ, ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪದರಗಳಿಂದ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಜಾಲವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದರಿಂದ ಗುರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿದ ನಂತರವೂ ಸಹ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಉತ್ತೇಜನ ನೀಡಬಹುದು. |
6c8d5d5eee5967958a2e03a84bcc00f1f81f4d9e | ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮಣಿಕೆ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡಿ ನೊವೊ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಡಿಎನ್ಎ ಸಾರಗಳು ಇತರ ಜೀವಿಗಳಿಂದ ಅನುಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಲುಷಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಯೂಕರಿಯೋಟಿಕ್ ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಸೋಂಕುರಹಿತಗೊಳಿಸುವ ಕೆಲವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವವುಗಳು ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳಿಂದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ನಾವು ಒಂದು ಹೊಸ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ಒಂದು ಸ್ಥಾಪಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನ, ಒಂದು ನಿರ್ಧಾರ ಮರ, ಇದು ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕಠಿಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷದ ಪ್ರಮುಖ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೆಂದರೆ ಅದು ಯಾವುದೇ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಹತ್ವದ ವಿವರಣಾಕಾರರ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನಾವು ನಿರ್ಣಯ ಮರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಸದಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿತ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳಿಗೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಯುಕಾರ್ಯೋಟಿಕ್ ಡಿ ನೊವೊ ಜೋಡಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವಾಗ ನಿರ್ಧಾರ ಮರವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಮತ್ತು ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ನಿರ್ಧಾರ ಮರವನ್ನು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ವಿವರಣಾಕಾರರ ಪ್ರಕಾರ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಬಳಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. |
26433d86b9c215b5a6871c70197ff4081d63054a | ಬಹು ಮಾದರಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಗಣನೀಯ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೆಳೆದಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಮುಖ ಮತ್ತು ಅಂಗೈ ಮುದ್ರಣ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಫ್ಯೂಷನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಗ್ಯಾಬೊರ್ ಆಧಾರಿತ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮುಖ್ಯ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಪಿಸಿಎ) ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ವಿಂಗಡಿಸುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಎಲ್ಡಿಎ) ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ವಿಧಾನದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಡಿಎಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಣಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯೂಕ್ಲಿಡ್ ದೂರ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರಿಂದ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಆರ್ಎಲ್ ಮುಖ ಮತ್ತು ಪಾಲಿ-ಯು ಪಾಲ್ಮಪ್ರಿಂಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಈ ಸಮ್ಮಿಳನ ತಂತ್ರವು ಏಕ ಮೋಡಲ್ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ದರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ದರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದೆ. |
1c01e44df70d6fde616de1ef90e485b23a3ea549 | ನಾವು ಮಾರ್ಕೋವ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದ (ಎಂಆರ್ಎಫ್) ಲಾಗ್ ವಿಭಾಗದ ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲಿನ ಗಡಿಗಳ ಹೊಸ ವರ್ಗವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಪ್ರಮಾಣವು ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಮೀಪದ ಅಂಚಿನ ವಿತರಣೆಗಳು, ನಿಯತಾಂಕ ಅಂದಾಜು, ಸಂಯೋಜಕ ಎಣಿಕೆ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ-ಅಸಮತೋಲನಗಳ ಗಡಿಗಳು ಸೇರಿವೆ. ನಮ್ಮ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯು ಕುಗ್ಗಿದ ದ್ವಂದ್ವತೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಇದು ಘಾತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿತರಣೆಗಳ ಮಿಶ್ರಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಘಾತೀಯ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ನಡುವಿನ ಲೆಜೆಂಡ್ರೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮರದ ರಚನೆಯ ವಿತರಣೆಗಳ ಕುಗ್ಗಿದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ವಿಶೇಷ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬೆಥೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಯಂತೆಯೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕುಟುಂಬವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಃ i) ಅವು ಕುಗ್ಗಿದವು, ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಜಾಗತಿಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದವು; ಮತ್ತು ii) ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದವು ಲಾಗ್ ವಿಭಾಗದ ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅತ್ಯುತ್ತಮವನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಮೊತ್ತ-ಉತ್ಪನ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವವರಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಬೆಥೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳೀಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ. ಮೊತ್ತ-ಉತ್ಪನ್ನ ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದುಗಳಂತೆಯೇ, ಆಪ್ಟಿಮೈಜಿಂಗ್ ವಾದದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯ ಅಂಚುಗಳಿಗೆ ಸರಿಸುಮಾರು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಹೈಪರ್ಟ್ರೀ-ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿತರಣೆಗಳ ಕುಗ್ಗಿದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಕಿಕುಚಿ ಸರಿಸುಮಾರುಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. |
39a6cc80b1590bcb2927a9d4c6c8f22d7480fbdd | ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು 3D ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಹೊಸ ವಿವರಣೆಯು ಕ್ರಿಯೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾದ 3D ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಹೇಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಲೇಖನವು 3D SIFT ಹೇಗೆ ಹಿಂದೆ ಬಳಸಿದ ವಿವರಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೊಗಸಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೀರಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ನಾವು ಪದಗಳ ಚೀಲ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಸ್ಥಳ-ಸಮಯದ ಪದಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. |
0a10d64beb0931efdc24a28edaa91d539194b2e2 | ನಾವು ಎರಡು ಹೊಸ ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳಿಂದ ಪದಗಳ ನಿರಂತರ ವೆಕ್ಟರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು. ಈ ನಿರೂಪಣೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪದ ಹೋಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಹಿಂದೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಂದರೆ. 1.6 ಬಿಲಿಯನ್ ಪದಗಳ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪದದ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಒಂದು ದಿನಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ವಾಹಕಗಳು ನಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಪದ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. |
b07bfdebdf11b7ab3ea3d5f0087891c464c5e34d | 5G ಮಿಲಿಮೀಟರ್ ತರಂಗ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ 64-ಎಲಿಮೆಂಟ್ 29-30GHz ಆಕ್ಟಿವ್ ಫೇಸ್ಡ್ ಅರೇ ಅನ್ನು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಹಂತದ ರಚನೆ ಸಂಯೋಜಿತ 64-ಅಂಶ ಆಂಟೆನಾಗಳು, 64-ಚಾನೆಲ್ ಟಿ / ಆರ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು, 4 ಆವರ್ತನ ಪರಿವರ್ತನೆ ಕೊಂಡಿಗಳು, ಕಿರಣ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್, ವಿದ್ಯುತ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೂಲಿಂಗ್ ಅಭಿಮಾನಿಗಳು, ಮತ್ತು ಬಹಳ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ (~ 135mmX 77mmX56mm). ಉತ್ತಮ RF ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು GaAs ಮತ್ತು Si ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಹಂತದ ರಚನೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಟಿ / ಆರ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಂಟೆನಾಗಳ ವಿವರ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಟಿಎ (ಏರ್) ಮಾಪನದ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಹಂತದ ರಚನೆಯು 29.5GHz ನ ಕೇಂದ್ರ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ 1 GHz ನ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಜೀಮತ್ ಕಿರಣ-ಅಗಲವು 12 ಡಿಗ್ರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ± 45 ಡಿಗ್ರಿ. 800MHz 64QAM ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳ ಉತ್ಸಾಹದೊಂದಿಗೆ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಟರ್ ಕಿರಣವು 5.5% ನಷ್ಟು EVM ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, -30.5dBc ನ ACLR PA -10dB ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಸ್ಯಾಚುರೇಟೆಡ್ EIRP 63 dBm ಆಗಿದೆ. |
5f507abd8d07d3bee56820fd3a5dc2234d1c38ee | |
6424b69f3ff4d35249c0bb7ef912fbc2c86f4ff4 | ಸಂಕೀರ್ಣ ಮುಖದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದಾಗಿ ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಹೊಸ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಎರಡು ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳನ್ನು, ಎಲ್ನೆಟ್ ಮತ್ತು ಎಎನ್ಇಟಿಯನ್ನು ಸರಣಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಮುಖದ ಸ್ಥಳೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ LNet ಅನ್ನು ಬೃಹತ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಸ್ತು ವರ್ಗಗಳಿಂದ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ANet ಅನ್ನು ಬೃಹತ್ ಮುಖದ ಗುರುತುಗಳಿಂದ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟು ಕೇವಲ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೀರಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಲಿಕೆಯ ಮುಖದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. (1) ಮುಖದ ಸ್ಥಳೀಕರಣ (LNet) ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (ANet) ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. (2) ಇದು LNet ನ ಶೋಧಕಗಳು ಚಿತ್ರ ಮಟ್ಟದ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದರೂ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮುಖದ ಸ್ಥಳಗಳ ಬಲವಾದ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂಶವು ಮುಖದ ಸ್ಥಳೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಎಲ್ನೆಟ್ ಅನ್ನು ಚಿತ್ರ ಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮುಖದ ಗಡಿ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. (3) ಇದು ಎಎನ್ಇಟಿಯ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಗುಪ್ತ ನರಕೋಶಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಮುಖದ ಗುರುತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿದ ನಂತರ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ವಿರಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು. |
d2938415204bb6f99a069152cb954e4baa441bba | ಈ ಪತ್ರವು 1.57-1.60 GHz ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಆರ್ಟಿಲರಿ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟಿಲ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಜಿಪಿಎಸ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಾಲ್ಕು ತಲೆಕೆಳಗಾದ ಎಫ್-ಟೈಪ್ ಅಂಶಗಳು ಸರಣಿ ಫೀಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಿಂದ ಸಮಾನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸತತ 90 ° ಹಂತದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಿಂದ ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಆಂಟೆನಾದ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ರೂಪ ಅಂಶವನ್ನು ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಇದರಿಂದ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಫ್ಯೂಸ್ ಫ್ಯೂಸ್ ಒಳಗೆ ಅಳವಡಿಸಬಹುದು. ಅಳತೆಗಳು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾವು 2.90-3.77 dBic ಗಳಿಕೆ, 1.9-2.86 dB ನ ಅಕ್ಷೀಯ ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು 1.57-1.62 GHz ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ -10 dB ನ ಪ್ರತಿಫಲನ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. |
0e52fbadb7af607b4135189e722e550a0bd6e7cc | ಹಿನ್ನೆಲೆ ಒಂದು ಚಾಕುವಿನಿಂದ ಸ್ವಯಂ-ಕತ್ತರಿಸುವುದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸ್ವಯಂ-ಹಾನಿಕಾರಕ ನಡವಳಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಶಾಶ್ವತವಾದ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕವಾಗಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಚರ್ಮವು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೇಲಿನ ಕಾಲುಗಳ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಮುಂಭಾಗದ ಎದೆಯ ಗೋಡೆಯ ಮೇಲೆ ಬಿಡುತ್ತದೆ. ಈ ಗಾಯಗಳು ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಹಾನಿಕಾರರಿಗೆ ಜೀವಮಾನದ ಅಪರಾಧ, ಅವಮಾನ ಮತ್ತು ವಿಷಾದದ ಮೂಲವಾಗಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕಾರ್ಬನ್ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಲೇಸರ್ ಪುನರುಜ್ಜೀವನ ಮತ್ತು ತೆಳುವಾದ ಚರ್ಮದ ಕಸಿ ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರಚೋದಿತ ರೇಜರ್ ಬ್ಲೇಡ್ ಛೇದನ ಗಾಯಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದೇವೆ. ವಿಧಾನಗಳು 2001ರ ಫೆಬ್ರವರಿ ಮತ್ತು 2003ರ ಆಗಸ್ಟ್ ನಡುವೆ 20ರಿಂದ 41 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ (ಸರಾಸರಿ 23.8 ವರ್ಷ) 16 ಬಿಳಿ ಪುರುಷ ರೋಗಿಗಳ ಒಟ್ಟು 26 ಅಂಗರಚನಾ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು (11 ಮೇಲಿನ ತೋಳು, 11 ಮುಂಭಾಗದ ತೋಳು, ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕು ಎದೆಯ ಮುಂಭಾಗ) ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ವಿವರವಾದ ಮಾನಸಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ; ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು "ಗೊಪೆ" ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ರೋಗಿಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು; ಹೈಪರ್ಟ್ರೋಫಿಕ್ ಗಾಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಮದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಇಳಿಸುವುದು; ಹೈಪರ್ಟ್ರೋಫಿಕ್ ಗಾಯಗಳಿಗೆ ಇಂಟ್ರಾಲೆಸಿಯಲ್ ಕಾರ್ಟಿಕೊಸ್ಟೆರಾಯ್ಡ್ ಚುಚ್ಚುಮದ್ದು; ಕಾರ್ಬನ್ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಲೇಸರ್ ಪುನರುಜ್ಜೀವನ ಏಕೈಕ ಘಟಕವಾಗಿ; ತೆಳುವಾದ (0.2 ರಿಂದ 0.3 ಮಿಮೀ) ಚರ್ಮದ ಕಸಿ; 15 ದಿನಗಳ ಕಾಲ ಸಂಕುಚಿತ ಡ್ರೆಸಿಂಗ್; ಟ್ಯೂಬಲ್ ಬ್ಯಾಂಡೇಜ್ ಬಳಕೆ; ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ 6 ತಿಂಗಳುಗಳವರೆಗೆ ಸೂರ್ಯನ ಬೆಳಕಿನಿಂದ ರಕ್ಷಣೆ ನೀಡುವುದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸುಟ್ಟ ಗಾಯದ ಹಾಗೆ ಕಾಣುವಂತಹ, ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾದ ನೋಟವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಗಾಯಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಮರೆಮಾಚಲಾಯಿತು. ಒಂದು ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಭಾಗಶಃ ಕಸಿ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಹೈಪರ್ ಪಿಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ತೊಡಕುಗಳಾಗಿವೆ. ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ಹೈಪರ್ಟ್ರೋಫಿಕ್ ಗಾಯವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿಲ್ಲ. ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಕಾರ್ಬನ್ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಲೇಸರ್ ಪುನರುಜ್ಜೀವನ ಮತ್ತು ತೆಳುವಾದ ಚರ್ಮದ ಕಸಿ ವಿಧಾನವು ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರಚೋದಿತ ರೇಜರ್ ಬ್ಲೇಡ್ ಛೇದನ ಚರ್ಮವನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. |
2b0750d16db1ecf66a3c753264f207c2cb480bde | ನಮಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವಹಿವಾಟು ಗ್ರಾಹಕ-ಐಡಿ, ವಹಿವಾಟು ಸಮಯ, ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಿದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಾವು ಇಂತಹ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳ ಮೇಲೆ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ಮೂರು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು, AprioriSome ಮತ್ತು AprioriAll, ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೂ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕಾದ ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗ್ರಾಹಕರು ಕಡಿಮೆ ಇದ್ದಾಗ AprioriSome ಸ್ವಲ್ಪ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲ್-ಅಪ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಏಪ್ರಿರಿಯೊಸೊಮ್ ಮತ್ತು ಏಪ್ರಿರಿಯೊಆಲ್ ಎರಡೂ ಗ್ರಾಹಕರ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿ ವಹಿವಾಟಿನ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟಿನ ಐಟಂಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ಕೇಲ್-ಅಪ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. |
3f4558f0526a7491e2597941f99c14fea536288d | |
f6c265af493c74cb7ef64b8ffe238e3f2487d133 | ಈ ಸಂಶೋಧನಾ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಬ್ಲೂಟೂತ್, ಡಬ್ಲ್ಯುಎಲ್ಎಎನ್/ವೈಎಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಡ್ಯುಯಲ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಅಸಮಪಾರ್ಶ್ವದ ಕೋಪ್ಲಾನರ್ ಸ್ಟ್ರಿಪ್-ಫೀಡ್ ಮುದ್ರಿತ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಆವರ್ತನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳನ್ನು (2.45 GHz ಮತ್ತು 5.25 GHz) ಎರಡು ಸರಳವಾದ ಮೆಂಡರ್ ಆಕಾರದ ವಿಕಿರಣ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ACS ಫೀಡ್ ಲೈನ್ಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ FR4 ತಲಾಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುದ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು 1.6 ಮಿಮೀ ದಪ್ಪವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಏಕ-ಸಮತಲ ನೆಲದ ಸಮತಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ 13 × 21.3 ಮೀಟರ್ಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ACS-ಪೂರಕ ಡ್ಯುಯಲ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಮೊನೊಪೋಲ್ ಆಂಟೆನಾದ -10 dB ಪ್ರತಿರೋಧ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಕ್ರಮವಾಗಿ 2.36-2.5 GHz ನಿಂದ 140MHz ಮತ್ತು 4.5-7.0 GHz ನಿಂದ 2500MHz ಆಗಿದೆ, ಇದು 2.4 GHz ಬ್ಲೂಟೂತ್ / WLAN, 5.2/5.8 GHz WLAN, 5.5 GHz WiMAX ಮತ್ತು 4.9 GHz US ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸುರಕ್ಷತಾ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾದ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ಪ್ರತಿರೋಧ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ರಚನೆಯು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಇ ಮತ್ತು ಎಚ್-ಪ್ಲೇನ್ ಎರಡರಲ್ಲೂ ದ್ವಿಮುಖ ಮತ್ತು ಸರ್ವದಿಕ್ಕಿನ ವಿಕಿರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. |
04f39720b9b20f8ab990228ae3fe4f473e750fe3 | |
17fac85921a6538161b30665f55991f7c7e0f940 | [10, 11]ರಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಸಲಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ದತ್ತಸಂಚಯದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯ ಕುರಿತಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಾವು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ f ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ನೈಜಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ನಿಜವಾದ ಉತ್ತರ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಫಲಿತಾಂಶವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ f ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ವಿತರಣೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶಬ್ದದ ಸೇರ್ಪಡೆಯಿಂದ ನಿಜವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ತೊಂದರೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ನಿಜವಾದ ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಶಬ್ದವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸವು ಗದ್ದಲದ ಮೊತ್ತಗಳ ಪ್ರಕರಣದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ f = P i g ((xi), ಅಲ್ಲಿ xi ದತ್ತಸಂಚಯದ ith ಸಾಲಿನ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು g ನಕ್ಷೆಗಳು ದತ್ತಸಂಚಯದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು [0, 1] ಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತೇವೆ f , ಕಾರ್ಯದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಶಬ್ದದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ . ಸರಿಸುಮಾರು ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಗೆ f ಅದರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹಲವಾರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಕಡಿಮೆ ಶಬ್ದದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ಎಂದರೆ ಪ್ರತಿಲಿಪಿಗಳ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲದ ಸ್ಯಾನಿಟೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. |
2a622720d4021259a6f6d3c6298559d1b56e7e62 | ಇತ್ತೀಚಿನ ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಗಳು ಗೂಗಲ್ನ ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಂತಹ ವೆಬ್ನ ಲಿಂಕ್ ರಚನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ "ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ" ಯ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪಠ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಷ್ಕೃತ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಈ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ವಿಶೇಷಗೊಳಿಸಬಹುದು - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಪುಟಗಳ ಬಳಕೆದಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೆಟ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕೆ ವೆಬ್ ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ನಾವು ಹೊಸ ಗ್ರಾಫ್-ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಹೊಸ ತಂತ್ರ, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಭಾಗಶಃ ವಾಹಕಗಳಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಭಾಗಶಃ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತವೆ. ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಭಾಗಶಃ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ನಿರ್ಮಾಣವು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಾವು ಭಾಗಶಃ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ದಕ್ಷ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, ಭಾಗಶಃ ವಾಹಕಗಳಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ತಂತ್ರಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. |
37c3303d173c055592ef923235837e1cbc6bd986 | ಸಮಂಜಸವಾದ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಗುಂಪಿನ ನ್ಯಾಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ (ಪ್ರಾಟೆಕ್ಟೆಡ್ ಗ್ರೂಪ್ನಲ್ಲಿನ ಸದಸ್ಯರ ಪ್ರಮಾಣವು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ನ್ಯಾಯ (ಸಮಾನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅದೇ ರೀತಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು). ನಾವು ನ್ಯಾಯವನ್ನು ಎರಡು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಗುರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾದ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆಃ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಸದಸ್ಯತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಮೂರು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಇತರ ತಿಳಿದಿರುವ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಮ್ಮ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಇತರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು (ಅಂದರೆ, ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆ ಸಾಧ್ಯ); ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮುಖ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದಾದ ದೂರ ಮಾಪಕವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಕಡೆಗೆ ನಾವು ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಇಡುತ್ತೇವೆ. |
4556f3f9463166aa3e27b2bec798c0ca7316bd65 | ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರಲು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾದ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಯವಾದ ಬೇಯ್ಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಡೇಟಾ-ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿನ ಲೇಬಲ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದಾಗಿ ಅಂತಹ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಿಂಗ ಅಥವಾ ಜನಾಂಗೀಯ ತಾರತಮ್ಯದಿಂದಾಗಿ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಭಾಗಶಃ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಅನುಮತಿಸದ ಕಾನೂನುಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳ ನಿಷ್ಕಪಟ ಅನ್ವಯವು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ದಂಡಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಮೂರ್ಖ ಬೇಯ್ಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರನ್ನು ತಾರತಮ್ಯ ಮುಕ್ತವಾಗಿಸಲು ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ: (i) ನಿರ್ಧಾರವು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು, (ii) ಪ್ರತಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು, ಮತ್ತು (iii) ಬೇಯ್ಸಿಯನ್ ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದು ಸುಪ್ತ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಅದು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಗರಿಷ್ಠೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಭವನೀಯತೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ನಾವು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. |
f5de0751d6d73f0496ac5842cc6ca84b2d0c2063 | ಮೈಕ್ರೊಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು, ಸಿಸ್ಟಮ್-ಆನ್-ಚಿಪ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ವೈರ್ಲೆಸ್ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಕಡಿಮೆ-ಶಕ್ತಿಯ ಸಂವೇದಕಗಳು ವೈರ್ಲೆಸ್ ಬಾಡಿ ಏರಿಯಾ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಡಬ್ಲ್ಯುಬಿಎಎನ್) ಅನ್ನು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿವೆ. ಡಬ್ಲ್ಯುಬಿಎನ್ ಕಡಿಮೆ-ಶಕ್ತಿಯ, ಚಿಕಣಿ, ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ / ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಹಗುರವಾದ ವೈರ್ಲೆಸ್ ಸಂವೇದಕ ನೋಡ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಮಾನವ ದೇಹದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪರಿಸರವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ಸರ್ವತ್ರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಮನರಂಜನೆ, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಆಟಗಳು ಮತ್ತು ಮಿಲಿಟರಿ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ನವೀನ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಟೊಪಾಲಜಿ, ವೈರ್ಲೆಸ್ ಇಂಪ್ಲಾಂಟ್ ಸಂವಹನ, ಕಡಿಮೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಮಧ್ಯಮ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಎಂಎಸಿ) ಮತ್ತು ರೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡಬ್ಲ್ಯುಬಿಎಎನ್ನ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಭೌತಿಕ (PHY), MAC ಮತ್ತು ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ WBAN ಗಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಸಮಗ್ರ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪದರಕ್ಕೆ ಅನೇಕ ಉಪಯುಕ್ತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಹಲವಾರು WBAN ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. |
bebdd553058ab50d0cb19a1f65d7f4daeb7cda37 | ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ (ಐಟಿ) ರಕ್ಷಣೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಆರ್ಥಿಕ ಸವಾಲಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹಾಗೆಯೇ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಐಟಿ ಭದ್ರತಾ ಹೂಡಿಕೆ ಕುರಿತ ಸಂಶೋಧನೆ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆಯಾದರೂ, ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ರಚನೆಗೊಳಿಸಲು, ಆರ್ಥಿಕತೆಯಲ್ಲಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಇದು ಒಂದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಆಧಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಆಧಾರಿತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಕಲಿಕೆ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡು ಬಹು-ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಹೊಸ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಈ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಜಂಟಿ ಅನ್ವಯವು ಐಟಿ ಭದ್ರತಾ ಪ್ರತಿಭಟನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ರಕ್ಷಣೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಐಟಿ ಭದ್ರತಾ ಹೂಡಿಕೆಗಳ ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಸಾಹಿತ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಅಂತರವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಅಂತರವನ್ನು (ಮುಚ್ಚುವ) ನಿರ್ವಹಣಾ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. |
1407b3363d9bd817b00e95190a95372d3cb3694a | ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ, ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟನೆಗಳು ದೊಡ್ಡ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಪರಸ್ಪರ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇಂತಹ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ (ಅ. ಮಾದರಿ), ಇದು ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಮತ್ತು ಘಟನೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಒಂದು ಸೆಟ್ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಫ್ರೇಮ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಒಂದು ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೈಯಾರೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅವು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ತತ್ಕ್ಷಣದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಫ್ರೇಮ್ ಇಂಡಕ್ಷನ್ ಗೆ ಮೊದಲ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಫ್ರೇಮ್ಗಳು, ಘಟನೆಗಳು, ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಸುಪ್ತ ವಿಷಯಗಳಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ಆ ಫ್ರೇಮ್ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನಿಂದ ಸ್ಪ್ಲಿಟ್-ಮರ್ಜ್ ವಿಧಾನದ ಒಂದು ಹೊಸ ಅನ್ವಯದಿಂದ ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಠ್ಯದಿಂದ ಪ್ರೇರಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆದ ಸಂಗತಿಗಳವರೆಗೆ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು ಮತ್ತು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿತು. |
1bf9a76c9d9838afc51983894b58790b14c2e3d3 | ಪರಿಸರ ಸಹಾಯಕ ಜೀವನ (ಎಎಎಲ್) ವಿಕಲಾಂಗರು, ವೃದ್ಧರು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಅನಾರೋಗ್ಯದ ಜನರ ಜೀವನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಐಟಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಯಸ್ಸಾದವರಿಗೆ ಚಲನಶೀಲತೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರ ದೈಹಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವರ ಜೀವನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಆರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸಾದವರಿಗೆ AAL ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಅವರ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸದೆ ಸಕ್ರಿಯ ಜೀವನಶೈಲಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಚಲನಶೀಲತೆ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಾಲ್ಕು AAL ಉಪಕರಣಗಳು ಸೇರಿವೆ: i) ಬೀಳುವಿಕೆಯ ಪತ್ತೆ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್; ii) ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಂವೇದಕಗಳ ಮೂಲಕ ಜೈವಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ; iii) ಜಾಗತಿಕ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ಜಿಪಿಎಸ್) ಹೊಂದಿದ ಶೂ ಮೂಲಕ ಹೊರಾಂಗಣ ಸ್ಥಳ ಸೇವೆ; ಮತ್ತು iv) ಮನೆಯ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾದ ಹಲವಾರು ಹಿರಿಯರನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಆರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್. ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಬಳಕೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. |
2375f6d71ce85a9ff457825e192c36045e994bdd | |
91c7fc5b47c6767632ba030167bb59d9d080fbed | ನಾವು ಚಿತ್ರಗಳು, ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸಂಚರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ನಿರಂತರ ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ವೇಗ ಆಜ್ಞೆಗಳಿಗೆ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಗ್ರೌಂಡೆಡ್ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಜಿಎಸ್ಎಮ್ಎನ್) ಎನ್ನುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಬಲ್ಲ ನರಮಂಡಲದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಪಿನ್ಹೋಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಶ್ವ ಉಲ್ಲೇಖ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನುಭವದಿಂದ ಕಲಿತರೆ, ಸ್ಥಳೀಯದಿಂದ ವಿಶ್ವಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು DAGGERFM ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, DAGGER ನ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ರೂಪಾಂತರವು ಸುಧಾರಿತ ತರಬೇತಿ ವೇಗ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಟೇಬಲ್ ಸಮಾನಾಂತರ ಖಾತರಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಾವು GSMN ಅನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಕ್ವಾಡ್ಕೋಪ್ಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ನಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ GSMN ಬಲವಾದ ನರಮಂಡಲದ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ನೀತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಕಲಿತ ನಕ್ಷೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಸೂಚನಾ-ಅನುಸರಿಸುವ ಮಾದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. |
cc98157b70d7cf464b880668d7694edd12188157 | ಇಂದು ವಿವಿಧ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾಹಿತಿ ಸಂವಹನವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಲು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಆದರೆ ಅಂತರ್ಜಾಲ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ ಸಂವಹನವು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದುರುಪಯೋಗದ ಬೆದರಿಕೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ ಭದ್ರತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಅಂಶವಾಗಿವೆ. ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್ ಈವರೆಗೆ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದೋಷರಹಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸುಧಾರಣೆಯ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿ, ಜಾಲಬಂಧದ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಜಿಎ) ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು (ಐಡಿಎಸ್) ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎಜಿಎಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಸನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಚಾರ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವಿಕಸನ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಮಾಹಿತಿ ವಿಕಸನಕ್ಕೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲು ನಾವು ಕೆಡಿಡಿ 99 ಮಾನದಂಡ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಸಮಂಜಸವಾದ ಪತ್ತೆ ದರವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. |
Subsets and Splits