_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.42k
|
|---|---|
2b211f9553ec78ff17fa3ebe16c0a036ef33c54b | مارکو اے روڈریگوس چُھ اے ٹی اینڈ ٹی انٹرایکٹو پیٹھ گراف سسٹم آرکیٹیکٹ۔ تمس ہیکو www.marko.com پیٹھ رٲبطہٕ کرتھ۔ پیٹر نیو باؤر چُھ نیو ٹیکنالوجی ہند چیف آپریٹنگ آفیسر۔ سُہٕ ہیکہِ peter.neubauer<at>neotechnology.com پیٹھ واتنہٕ یتھ اکھ گراف چُھ ڈیٹا سٹرکچر یوس ڈاٹس (یعنی، ورٹیکس) تہٕ لائنز (یعنی، ایڈز) سٕتۍ بنیومُت چُھ۔ گرافک ڈاٹس تہٕ لائنن ہیکو پیچیدٕ ترتیباتن منٛز منظم کرتھ۔ گرافچ اشیاء تہٕ یمن ہنٛدین تعلقاتن ظاہر کرنچ صلٲحیت چِھ اکھ اکس سۭتۍ حیرت انگیز پانٹھ واریہ چیزن گراف کس طورس پیٹھ ماڈل کرنچ اجازت دیوان۔ سافٹ ویئر پیکجزن سۭتۍ منسلک گژھن وٲل انحصارن پیٹھہٕ کُنہٕ گھرٕ ہنٛز فریمنگ فراہم کرن وٲل لٔکرن تام، زیادٕ تر چیزن چِھ اکس مربوط گرافک نمائندگی۔ تاہم، صرف امہٕ وجہ سۭتۍ زِ کنہہ چیز چُھ گرافک پانٹھ نمائندگی کرن ممکن یمیک مطلب چُھ نہٕ یہٕ زِ امچ گرافک نمائندگی گژھہٕ مفید۔ اگر اکھ ماڈلر چُھ ٹولز تہٕ الگورتھم کہِ کثرتُک فائدہ اُٹھان یم گرافس چِھ ذخیرٕہ کران تہٕ پرسنس کران، تہٕ تیلہِ چُھ ایمہِ قٕسمٕچ میپنگ قٲبلہِ فٲئدٕہ۔ یہٕ مضمون چُھ کمپیوٹنگس منٛز گرافچ دنیاہک کھوج کران تہٕ تمن حالاتن ہنٛز نقاب کشٲئی کران یمن منٛز گرافک ماڈل چِھ فٲئدٕ مند آسان۔ |
0c5e3186822a3d10d5377b741f36b6478d0a8667 | مصنوعی ذہانتس منٛز چُھ اکھ مرکزی مسئلہٕ جزوی طورس پیٹھ مشاہدٕ گژھن وألن ماحولس منٛز غأر یقینی صورتحالس تحت مستقبل کہ انعاماتن بھڑھانچ منصوبہٕ بندی۔ اتھ مقالس منز چِھ ہم اکھ نٲئی الگورتھم تجویز تہٕ ظٲہر کران یوس ایکشن- آبزرویشن جوڑٕ کہِ ترتیب سٕتۍ براہ راست اتھ ماحولُک اکھ ماڈل درست طورس پیٹھ ہیکہِ ہیچھنٕچ تہٕ ظٲہر تہٕ کرِتھ۔ امہٕ پتہٕ چِھ ہم سیکھنہٕ آمتس ماڈلس منٛز منصوبہٕ بندی تہٕ اصل ماحولس منٛز قریبی بہتر پالیسی ہنٛد بازیابی ہنٛد ذریع مشاہدات پیٹھ عملس تام لوپ بند کران۔ خاص طور پٲٹھۍ، چھ ہم پیش کران اکھ موثر تہٕ شماریاتی طور پٲٹھۍ ہم آہنگ سپیکٹرائل الگورتھم پیریڈیکٹو سٹیٹ ریپریسنٹیشن (پی ایس آر) ہنٛد پیرامیٹرز ہیچھنہٕ خٲطرٕ۔ اسہٕ چُھ اکھ اعلیٰ جہتی، وژن پیٹھ مبنی موبائل روبوٹ پلاننگ ٹاسکک ماڈل ہیچھان تہٕ پتہٕ ہیچھنہٕ آمت PSR منٛز چُھ تقریباً پوائنٹ بیسڈ پلاننگ کران۔ تہنز نتائجن ہند تجزیہ چُھ یہٕ ونان زِ الگورتھم چُھ ایکہِ ریاستک جاۓ ہیوان یُس ماحولٕچ بنیٲدی خصوصیاتن چُھ موثر طریقہٕ سۭتۍ حٲصل کران۔ یہٕ نمائندگی چِھ کم تعدادس منٛز پیرامیٹرزن سۭتۍ درست پیشین گوئی ہنٛز اجازت دیوان، تہٕ کامیاب تہٕ موثر منصوبہٕ بندی ہنٛز اجازت چِھ دیوان۔ |
16611312448f5897c7a84e2f590617f4fa3847c4 | خفیہ مارکوون ماڈل (HMMs) چِھ مجرد ٹائم سیریز ماڈلنگ خاطرٕ ساری کھوتہٕ زیادٕ بنیادی تہٕ وسیع پیمانس پیٹھ استعمال گژھن وألن شماریاتی آلاتن منٛز اکھ۔ عام طور، تم چِھ سی آرچ ہیوریسٹکس (یتھ کن زَن بام ویلچ / ای ایم الگورتھم) ہنٛد استعمال کرتھ ہیچھنہٕ یوان، یم معمول کہ مقأمی بہترین مسائلن سۭتۍ چِھ دوچار۔ اگرچہ عام طور پٲنٹھ یمن ماڈلن ہنٛد بنیٲدی تقسیمک نمونن سۭتۍ ہیچھن چھ مشکل یوان، مگر ہم چھ قدرتی علیحدگی ہٕنٛز حالتہٕ منٛز HMMs ہٕچ ہیچھنہٕ خٲطرٕ گۄڑنیک قٲبلہِ ثٲبت کارکردگی ہنٛد الگورتھم (نمونہٕ تہٕ کمپیوٹیشنل پیچیدگی کہ لحاظ سۭتۍ) فراہم کران۔ یہٕ شرط چُھ تقریباً مرکب تقسیمس ہیچھنہٕ خٲطرٕہ سمجِنہٕ ینہٕ وٲل علیحدگی ہندین حالاتن سٕتۍ مشابہت تھاوان (یتہِ، یتہِ، یم ماڈل چِھ عام طورس پیٹھ ہیچھنہٕ خٲطرٕہ مشکل آسان) ۔ مزید برآں، نمونچ مکمل نتائجن چھنہٕ واضح طورس پیٹھ الگ (مختلف) مشاہداتن ہنٛز تعددس پیٹھ منحصر - تم چِھ ضمنی طورس پیٹھ اتھ نمبرس پیٹھ انحصار کران بنیأدی HMM ہنٛز سپیکٹرل خصوصیاتن ذریعہٕ۔ یہٕ چُھ الگورتھم خاص طور پانٹھ وآریا زیادٕ مشاہدن سۭتۍ متعلق ترتیبن پیٹھ لاگو کران، یتھکن زن قدرتی زبان ہنٛد پروسیسنگس منٛز یتہٕ مشاہدن ہنٛد جاۓ چِھ بعض اوقات کُنہٕ زبان ہنٛد الفاظ آسان۔ آخر کار، الگورتھم چُھ خاص طور پٲنٹھ آسان، صرف اکھ سنگل r قدرک تحلیل تہٕ میٹرکس ضربس پیٹھ انحصار کران۔ |
8ad6fda2d41dd823d2569797c8c7353dad31b371 | اسہٕ چِھ اکھ انتہأئی پیٹھ مبنی خفیہ کاری (ABE) ہنٛز تشکیل کران یُس اکس صارف سنٛز نجی کلیدہٕ انتہأئی صفاتن پیٹھ کنہہ تہٕ رسائی ہنٛد فارمولہٕ کہ لحاظ سۭتۍ بیان کرنچ اجازت دیوان۔ سابقہٕ ABE سکیمہٕ ٲس صرف یکساں رسائی ہنٛد ڈھانچک اظہار خاطرٕ محدود۔ ہم چھ ڈیسیشنل بِلینیر ڈفی-ہلمین (بی ڈی ایچ) مفروضہ پیٚٹھ مبنی پنٛنہ سکیمہ خٲطرٕ سیکورٹی ہنٛد ثبوت فراہم کران۔ امہٕ علاوٕ، چھےٚ پنٛنہ نٔوۍ سکیمہ ہٕنٛز کارکردگی ہنٛد مقابلہٕ موجودٕ، کم پرزناون والیٚن سکیمن سۭتۍ کران۔ |
4f3dbfec5c67f0fb0602d9c803a391bc2f6ee4c7 | اکھ 20 گیگاہرٹز فیز لاکڈ لوپ چُھ 4.9 پی ایس/سب پی پی پی/0.65 پی ایس/سب آر ایم ایس/جٹرس تہٕ -113.5 ڈی بی سی/ہیرٹز فیز شور 10 میگاہرٹز آفسیٹس پیٹھ پیش کرنہٕ یوان۔ اکھ نیمی ڈیوٹی سیمپلڈ فیڈ فارورڈ لوپ فلٹر یُس صرف ریزوسٹرس کُن سوئچ تہٕ انورٹر سۭتۍ تبدیل چُھ کران ریفرنس سپر -44.0 ڈی بی سی تام دباوان۔ اکھ ڈیزائن آئیٹیریشن طریقہٕ چُھ بیان آمُت کرنہٕ یُس منفي-g/sub m/oscillator سۭتۍ جوڑٕ مائیکرو اسٹراپ ریزونیٹر کہ فیز شورس کم کرٕ۔ دٲیشی فریکوئنسی ڈویڈرز چھ پلسڈ لاچز سۭتۍ بناونہٕ آمت تیزی سان کٲم کران تہٕ فلیپ فلاپ سۭتۍ بناونہٕ آمت چھ قریب 2: 1 فریکوئنسی رینج حٲصل کران۔ 0.13-/spl mu/m CMOS منٛز بناونہٕ آمت فیز لاکڈ لوپ چُھ 17.6 پیٹھہٕ 19.4GHz تام کٲم کران تہٕ 480mW چُھ منتشر کران۔ |
1fcaf7ddcadda724d67684d66856c107375f448b | ہم چِھ متنچ درجہٕ بندی خاطرٕ اکھ نیو کنوولیشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) ماڈل پیش کران یُس مشترکہٕ طور پأنٹھ دستاویزن پیٹھ لیبلن تہٕ یمن ہنٛد بنیأدی جملن ہنٛد استحصال چُھ کران۔ خاص طورس پیٹھ چِھ ہم سینیارسن پیٹھ غور کران یتھ منز تشریح کرن والین چُھ واضح طورس پیٹھ تیم جملن (یا ٹکڑن) ہند نشانہٕ بناوان یم تہندٕ مجموعی دستاویز کِس درجہ بٔنٛدیس چِھ سپٲد کران، یعنی تم چِھ عقلی بنیاد فراہم کران۔ سُہٕ چُھ پنن پان پرزٕناوان، ییلہٕ زن سُہٕ چُھ پنن پان ڈھانچس منٛز اکھ ڈھانچہٕ تیار کران، ییتھ منٛز سُہٕ پنن ڈھانچہٕ چُھ تیار کران۔ اسہِ چِھ اکھ جملہ سطحک کنوولیشن ماڈل تجویز کران یوس اتھ امکانُک اندازہ چُھ لگاوان زِ اکھ دِنہٕ آمُت جملہ چُھ اکھ عقلی وجہ، تہٕ پَتہٕ چُھ اسہِ یمن تخمینن ہند تناسبس سٕتۍ مجموعی دستاویزچ نمائندگی منز ہر کُنہِ جملچ شراکتُک پیمانہٕ لگاوان۔ پانژن درجہٕ بندی ہنٛد ڈیٹا سیٹن پیٹھ تجربات یمن منٛز دستاویز لیبل تہٕ متعلقہ عقلیات چِھ آسان چِھ یہٕ ظأہر کران کہ سانہٕ نقطہٕ نظر چُھ مستقل طورس پیٹھ مضبوط بنیادن پیٹھ بہتر۔ امہٕ علاوٕ، چھ ماڈل قدرتی طور پیٚٹھ پنٛنیٚن پیشین گوٚن ہٕنٛز وضاحت فراہم کران۔ |
20b41b2a0d8ee71efd3986b4baeed24eba904350 | مقصد چُھ ترقی پذیر ممالکن منٛز ادبیاتک منظم جائزٕ تہٕ میٹا تجزیہٕ کہ ذریع ماجہٕ ہنٛز افسردگی تہٕ بچہٕ سنٛد نشوونما کہ درمیان تعلقچ تحقیقات کرُن۔ طریقہٕ 2010 تام ماجہٕ ہنٛز افسردگی تہٕ بچہٕ ہنٛز نشوونما کس بارس منٛز ترقی پذیر ممألکن ہنٛد مطالعہٕ خاطرٕ چھ شین ڈیٹا بیسس تلاش کرنہٕ آمت۔ معیاری میٹا تجزیٲتی طریقن ہٕنٛد پیروی آیہ کرنہٕ تہٕ افسردہ ماجہٕ ہنٛد بچین منٛز کم وزنہٕ تہٕ کم کھینچ آسنہٕ خٲطرٕ آو مجموعی مشکلاتُک تناسب (ORs) تمام مطالعاتن تہٕ مطالعاتن ہٕنٛدۍ ذیلی سیٚٹ یم مطالعہٕ کس ڈیزائنس، ماجہٕ کس افسردہ آسنس تہٕ نتٲیج کیٚن متغیراتن پیٚٹھ سخت معیارٕ پورٕ کران ٲس، چھ تصادفی اثراتن ہٕنٛدۍ ماڈل استعمال کٔرتھ محٲسب کرنہٕ آمٕتۍ۔ منتخب مطالعاتن خٲطرٕ آو آبٲدی سۭتۍ منسوب رسک (PAR) تخمینہٕ لگاونہٕ۔ 11 مُلکن منٛز 13،923 ماجہٕ تہٕ بچہٕ ہینز جوڑٕ شٲمل سٔتہٕ ستھ مطالعات أس شٲمل کرنہٕ کس معیارس پیٹھ پورا۔ ڈپریشن یا ڈپریشنک علاماتک حامل مٲلین ہنٛد بچہٕ ٲس کم وزنہٕ (OR: 1. 5؛ 95٪ CI: 1. 2 - 1. 8) یا کم کھوتہٕ کم (OR: 1. 4؛ 95٪ CI: 1. 2 - 1. 7) ۔ تریٚن لانگٹجینٹل مطالعاتن ہنٛد ذیلی تجزیہٕ کوٚر اکھ مضبوط اثر وُچھنہٕ: کم وزن اوس 2.2 (95% CI: 1. 5- 3. 2) تہٕ کم کھینچ آسنہٕ خٲطرٕ اوس 2.0 (95% CI: 1. 0- 3. 9) ۔ منتخب مطالعاتن خٲطرٕ اوس PAR یمہٕ کتھہٕ ہنٛد اشارٕ زِ اگر نوزائیدٕ آبٲدی گوس مکمل طور پٲنٹھ ماجہٕ ہنٛز افسردگی ہنٛز علامتن نبر، تیلہٕ 23 پیٹھ 29 فیصد کم بچہٕ آسہٕ کم وزن یا کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم۔ نتیجہٕ ماجہٕ ہنٛز افسردگی چِھ گۄڈٕنیُک بچپن منٛز کم وزن تہٕ کم کھینچ سۭتۍ وابستہٕ۔ میکانیزم تہٕ وجوہاتچ نشاندہی کرنہٕ خأطرٕ چِھ سخت ممکنہٕ مطالعاتن ہنٛز ضرورت۔ ماجہٕ ہنٛز افسردگی ہنٛز ابتدائی شناخت، علاج تہٕ روک تھام ہیٛکہٕ ترقی پذیر ملکن منٛز بچن ہنٛز کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم بچن منٛز کم کرنس منٛز مدد کرتھ۔ |
c596f88ccba5b7d5276ac6a9b68972fd7d14d959 | حقیقی چیزن ہینز جسمٲنی دنیاہس تہٕ IT سسٹمن ہینز مجازی دنیاہس یکجا کٔرتھ، چیزن ہنٛد انٹرنیٹس منٛز انٹرپرائز دنیاہس سۭتۍ سۭتۍ معاشرس منٛز تہٕ چِھ خاطرٕ نمایاں تبدیلی لاگان۔ تاہم، مختلف کمیونٹیز چِھ اصطلاحس واریاہ زیادٕ فروغ دیوان تہٕ مختلف طریقو سۭتۍ چِھ سمجھنہٕ یوان، خاص طورس پیٹھ کیازٕکہ IoT چُھ نہٕ اکھ ٹیکنالوجی بلکہ مختلف انجینئرنگ ڈومینن سۭتۍ متعلق مختلف - اکثر نٔو - ٹیکنالوجیزن ہنٛز ہم آہنگی ہنٛز نمائندگی چِھ کران۔ مشترکہ تفہیمس تام واتنہٕ خاطرٕ چُھ اکھ ڈومین ماڈل انٹرنیٹ آف تھنگزچ ضرورت، یُس بنیأدی تصورات تہٕ یمن ہنٛدین تعلقاتن ہنٛز وضاحت کران، تہٕ اکھ مشترکہ لغت تہٕ درجہٕ بندی ہنٛدس طورس پیٹھ کٲم کران تہٕ اِتھ پأنٹھ مزید سائنسی گفتگو تہٕ انٹرنیٹ آف تھنگزچ ترقی ہنٛز بنیادٕ کہ طور پأنٹھ۔ یتھ کٔنۍ زَن اسہِ وٕچھان، یتھ ڈومین ماڈلس آسنہٕ سۭتۍ چُھ ٹھوس IoT سسٹم فن تعمیر کس ڈیزائنس منٛز تہٕ مدد ملان، کیازکہِ یہٕ چُھ اکھ ٹیمپلیٹ فراہم کران تہٕ اِتھ پأنٹھ چُھ یوز کیسزن ہیند تجزیہٕ منظم کران۔ |
5a9f4dc3e5d7c70d58c9512d7193d079c3331273 | 3D لوکن ہند پتہ لگاونہٕ خٲطرٕہ چِھ ہم انسانی پوز تہٕ موشن پرائیر ہیٚچھنہٕ خٲطرٕہ Gaussian Process Dynamic Models (GPDMs) کہِ استعمالٕچ وکالت کران۔ اکھ جی پی ڈی ایم چُھ انسانی حرکتک ڈیٹا کم جہتی ایمبیڈ کرنچ سہولت فراہم کران، یتھ منٛز ڈینسٹی فنکشن چُھ آسان یُس تربیتک ڈیٹا کس قریب پوز تہٕ حرکتن زیادٕ امکان چُھ دیوان۔ بییزن ماڈل اوسطس سۭتۍ GPDM ہیکو ڈیٹا کہ نسبتاً لوکٹھ مقدارس سۭتۍ ہیچھتھ، تہٕ یہٕ چُھ ٹریننگ سیٹس نیبر حرکاتن خاطرٕ خوبصورت اندازس منٛز عام کران۔ اتھ جایہٕ چھِ جی پی ڈی ایم تبدیل کرنہٕ آمُت تاکہ سُہٕ کرِ نمایاں طرزٕچ مختلف حالتن سۭتۍ حرکتن پیٹھ ہیچھنک اجازت۔ نتیجُک پریور چُھ انسانی واکھن ہنٛز مختلف طرزن ہنٛز تعٲمیر خاطرٕ موثر، کمزور تہٕ شور و شورچ تصویرٕ پیمائش تہٕ اہم غٲر جانچن باوجود۔ |
c3f2d101b616d82d07ca2cc4cb8ed0cb53fde21f | ٲسۍ پنٕنۍ موجودہ سی ڈی تہٕ ای ایم ڈی قدمن ہنٛد حوالہ فراہم کرنہٕ خٲطرٕ ریڈیرڈ ڈیٹاسیٹہ پیٚٹھ رپوٹ کرنہٕ خٲطرٕ ہیومن سٹڈی کران۔ اسہٕ چُھ انسانی موضوعس اکھ GUI ٹول فراہم کوٚرمت تاکہ امیجس سۭتۍ ہیکہٕ اکھ مثلث میش بناونہٕ یتھ۔ یہٕ ٹول (وٕچھو Fig 1) صارفس 3D منٛز میشس ایڈیٹ کرنہٕ تہٕ ماڈل شدہ چیز ان پٹ امیجس پیٹھ واپس سیدھ کرنہٕ خاطرٕ چُھ قأبل بناوان۔ کل چھِ 16 ماڈل اسانچ توثیق سیٹ کہ ان پٹ امیجز سۭتۍ بناونہٕ آمت۔ N = 1024 پوائنٹس چِھ پرتھ ماڈلس سٔتۍ نمونے ننہٕ یوان۔ |
32791996c1040b9dcc34e71a05d72e5c649eeff9 | ایمبولریٹری الیکٹرو کارڈیوگرافی چھےٚ کلینیکل پریکٹس منٛز دلٕکۍ معمولٕکۍ روزمرہٕ کیٚن سرگرمیٚن دوران غیر معمولی برقی رویس دریافت کرنہٕ خٲطرٕ بڑس پیمانس پیٚٹھ استعمال گژھان۔ امہٕ مانیٹرنگ ہنٛد افادیتس ہیٚکہ سانس ننہٕ سۭتۍ بہتر بناونہٕ یتھ گوٚب مریضن ہٕنٛز راتھ اپنای ہنٛد مطالعس پیٚٹھ مبنی اوس، یا تناوٕنۍ ہنٛد ٹیسٹن خٲطرٕ ملٹی ہیڈ ای سی جی سسٹمن ہنٛد استعمال کرنہٕ سۭتۍ۔ ٲسۍ أکس سنگل لیڈ پورٹیبل ای سی جی مانیٹر پیٚٹھٕ حٲصل کرنہٕ آمٕتۍ چھ تنفس کیٚن چھ پیٚٹھٕ آمٕتۍ پیٚٹھٕ آمٕتۍ تنفسکۍ ہواہن ہٕنٛدس بہاوس سۭتۍ موازنہ کرنہٕ آمٕتۍ یم أکس ایمبولریٹری ناسل کینولی تنفس مانیٹر پیٚٹھٕ حٲصل کرنہٕ ٲسۍ آمٕتۍ۔ روزانہ زندگی ہنٛز سرگرمیہٕ (چھٹان، بَست، کھڑا، چلنا، جگان، دوڑنا، تہٕ سیڑھیو پیٹھ واتنا) تہٕ شٔے راتک مطالعہٕ کس بارس منٛز آیہٕ دہن کنٹرول شدہ 1- گھنٹہ ریکارڈنگ کرنہٕ۔ بہترین طریقہٕ اوس 0.2-0.8 ہرٹج بینڈ پاس فلٹر تہٕ RR تکنیکچ اوسط یس RR وقفس کس طول و عرضس تہٕ کم کرنہٕ کس بنیادس پیٹھ اوس۔ ریفرنس گولڈ سٹینڈرڈس سۭتۍ اوس اوس اوسط غلطی ہنٛز شرح پلسmn4 سانس فی منٹ (bpm) (تمام سرگرمیہٕ) ، پلسmn2 bpm (ہاتھ تراون تہٕ بٹھنہٕ) ، تہٕ پلسmn1 سانس فی منٹ (راتھک مطالعہٕ) ۔ اعداد و شمارس منٛز ہِوی نتأئج آیہٕ صرف دلچ شرحچ معلوماتہٕ (آر آر تکنیک) ہنٛد استعمال کران حأصل کرنہٕ یمس سۭتۍ پورٕ ای سی جی ویوفارم سۭتۍ اخذ کردٕ بہترین تکنیک سۭتۍ موازنہ کرنہٕ آمت یُس ڈیٹا اکٹھا کرنک طریقہٕ کار چُھ آسان بناوان۔ مطالعہٕ سۭتۍ چُھ پتہٕ لگان کہ سانس چُھ متحرک سرگرمیو منٛز اکہٕ سِلِڈ ای سی جی سۭتۍ روایتی طریقو سۭتۍ اہم اختلافن ہنٛد بَغأر اخذ کرنہٕ یوان۔ |
7eac1eb85b919667c785b9ac4085d8ca68998d20 | 2 ۔ وَہراتھ ۔ ای - لرننگ تہٕ موبائل لرننگس درمیان چِھ فرق۔ موبائل لرننگچ قدر تہٕ فٲیدٕ موبائل لرننگ ہنٛد چیلنجز تہٕ رکاوٹہٕ: مطالعہ سۭتۍ چُھ پتہ لگان کہ M-Learning ییتھ کیٛن زن فاصلہٕ پیٹھ ہیچھن چُھ معاشرس خاطرٕ واریاہ فائدٕ واتناون: تربیت ییلہٕ ضرورت آسہٕ، تربیت کنہٕ تہٕ وقتہٕ؛ تربیت کنہٕ تہٕ جایہٕ؛ سیکھن وألس مرکوز مواد؛ نوکری منٛز دوبارٕ دأخل گژھنک مسائلن نش بچنہٕ؛ ٹیکس دہندگانن خاطرٕ تربیت، تہٕ یمن لوکن خاطرٕ مکمل طور پأنٹھ مشغول یم یونیورسٹی ہنٛد لیکچر تہٕ ٹریننگ سینٹرن منٛز چِھ سیشن کران؛ تہٕ تدریسی تہٕ ہیچھن ہنٛز صنعت کأری۔ تہٕ نوٹ بک، موبائل ٹیبلٹ، آئی پوڈ ٹچ، تہٕ آئی پیڈ تہٕ چھ موبائل ای لرننگ خٲطرٕ واریاہ مقبول آلات تہ کیازِکہِ یمن ہنز لاگت تہٕ ایپسٕچ دستیابی چھِ آسان۔ --------------------------------------- چُھس محمُود گأمی تعلیم تہٕ تربیت چِھ سُہٕ عمل یمہٕ ذریعہٕ اکہٕ نسلہٕ پیٹھہٕ دیمہٕ نسلہٕ تام حکمت، علم تہٕ مہارت منتقل چِھ گژھان۔ از کل چِھ سکُولس منٛز تعلیم تہٕ تربیتچ زٕ شکلہٕ: روایتی تعلیم تہٕ فاصلاتی تعلیم۔ موبائل لرننگ، یا "ایم-لرننگ،" چِھ موبائل ڈیوائسزن ہنٛد ذریعہٕ تعلیمی عملس حمایت کرنک جدید طریقہٕ پیش کران، یتھکن ہینڈ ہیلڈ تہٕ ٹیبلٹ کمپیوٹرز، ایم پی 3 پلیئرز، اسمارٹ فونز تہٕ موبائل فونز۔ یہٕ دستاویز چِھ تعلیم کس مقصدس خاطرٕ موبائل سیکھنچ موضوعس متعارف کراوان۔ یہٕ چُھ جانچ کران کہ موبائل ڈیوائسزن چُھ کیتھ پأنٹھ تدریس تہٕ ہیچھنک طریقن پیٹھ اثر انداز گومُت تہٕ موبائل ڈیوائسزن پیٹھ ڈیجیٹل میڈیا کہ استعمال سۭتۍ پیش گژھن وأل مواقعن پیٹھ چُھ نظر یوان۔ اتھ مقالس منز چُھ بنیادی مقصد موبایِل لرننگ کہِ موجودہ حالتہٕ، فوائد، چیلنجز تہٕ تدریسی تہٕ تعلیمی مدد خٲطرٕہ اتھ منز چِھ رکاوٹٕہنز وضاحت کرٕن۔ اتھ مقالس خٲطرٕ آو ڈیٹا جینیوٗری پیٚٹھٕ مارچ 2013 تام کتابچہ تہٕ انٹرنیٹ ریسرچ کس ذٔریعہٕ جمع کرنہٕ۔ اتھ مقالس منز چِھ ژور اہم موضوعاتن پیٹھ تبادلہ خیال کرنہٕ آمُت: موبائل لرننگ ہنٛد تجزیہٕ۔ |
57820e6f974d198bf4bbdf26ae7e1063bac190c3 | |
8e393c18974baa8d5d704edaf116f009cb919463 | ہائی سپیڈ سیرڈیسس چِھ واریاہ چیلنجن ہنٛد مقابلہ کرنچ ضرورت، بشمول تیز رفتار آپریشن، شدید مساوات تکنیک، کم بجلی ہنٛز کھپت، لوکچہٕ علاقہٕ تہٕ مضبوطی۔ نٔوین معیاراتن پورٕ کرنہٕ خاطرٕ، یتھکن OIF CEI-25G-LR، CEI-28G-MR/SR/VSR، IEEE802.3bj تہٕ 32G-FC، ڈیٹا ریٹس چِھ 25 پیٹھ 28Gb/s تام بڑھاونہٕ آمت، یُس کہٕ سابقہ نسلہٕ SerDes کھوتہٕ چُھ 75 فیصد زیادٕ۔ سینٛگہٕ ساسن لینن ہینٛد اکہٕ چپس منٛز ضم گژھن وألن SerDes ایپلیکیشنن خاطرٕ، بجلی ہنٛز کھپت چِھ واریہ اہم عنصر آسان ییلہٕ زن کارکردگی چِھ بھڑس پیمانس پیٹھ برقرار تھونہٕ یوان۔ 28 جی بی / سیکنڈ یا تمہٕ کھوتہٕ زیادٕ ڈیٹاہس پیٹھ چِھ واریاہ سابقہٕ کامہٕ موجود [1-2]۔ تم چھ تنقیدی ٹائمنگ مارجن پورٕ کرنہٕ خٲطرٕ اکھ غٲر منسلک ڈی ایف ای استعمال کران، مگر غٲر منسلک ڈی ایف ای ڈھانچس سۭتۍ ڈی ایف ای سلائیسرزن ہینز تعٲدادس منٛز اضافہٕ گژھان، یمچ مجموعی طاقت تہٕ ڈائی ایریا چُھ بڑان۔ یمن چیلنجن ہنٛد مقابلہٕ کرنہٕ خاطرٕ، ٲسۍ اسہِ وٕنہِ کنہہ سرکٹس تہٕ فن تعمیرچ تکنیک متعارف کراونۍ آمٕتۍ۔ اینالاگ فرنٹ اینڈ (AFE) چُھ اکھ سنگل اسٹیج فن تعمیر تہٕ ٹرانس ایمپیڈینس ایمپلیفائر (TIA) منٛز چِھ ایکہٕ کمپیکٹ آن چپ چپ انڈکٹر استعمال کران، یُس 15dB بوسٹ چُھ فراہم کران۔ فروغ چُھ موافقت پسند تہٕ امک موافقتک لوپ چُھ گروپ ڈیلی ایڈیشن (GDA) الگورتھم کہ استعمال سۭتۍ فیصلہٕ فیڈ بیک یکوئلائزر (DFE) موافقتک لوپ سۭتۍ الگ یوان کرنہٕ۔ ڈی ایف ای یس منز چُھ ہاف ریٹ 1-ٹپ ان رولڈ ڈھانچہٕ 2 کل غلطی لاچزن سٕتۍ بجلی تہٕ رقبہٕ کہِ کمی خٲطرٕہ۔ ڈو سٹیج سینس ایمپلیفائر بیسڈ سلائسر چُھ 15mV تہٕ DFE ٹائمنگ بندشچ حساسیت حٲصل کران۔ اسہٕ چھِ اکھ تیز رفتار گھڑی بوفر تہٕ تیار کرمژ یُس اکھ نئو فعال انڈکٹر سرکٹ چُھ استعمال کران۔ یہٕ فعال انڈکٹر سرکٹس چِھ سرکٹ آپریٹنگ پوائنٹس بہتر بناونہٕ خاطرٕ آؤٹ پٹ کامن موڈ وولٹیج کنٹرول کرنچ صلاحیت تھوان۔ |
505c58c2c100e7512b7f7d906a9d4af72f6e8415 | صفحہ ii کمپلیکس انکولی سسٹم جان ایچ ہالینڈ ، کرسٹوفر لینگٹن ، تہٕ سٹیورٹ ڈبلیو ولسن ، مشیر قدرتی تہٕ مصنوعی نظامن منٛز موافقت: حیاتیات ، کنٹرول ، تہٕ مصنوعی ذہانتس پیٹھ اطلاق سۭتۍ تعارفی تجزیہٕ ، ایم آئی ٹی پریس ایڈیشن جان ایچ ہالینڈ خود مختار نظامن ہنٛز مشق کس طرفس کُن: مصنوعی زندگی پیٹھ گۄڈنچ یورپی کانفرنسچ کارروائی فرانسیکو جے ورالیہ تہٕ پال بورجینن ترمیم شدہ جینیاتی پروگرامنگ: قدرتی انتخابک ذریعہٕ کمپیوٹرزن پروگرامنگ پیٹھ جان آر کوزا |
3a46c11ad7afed8defbb368e478dbf94c24f43a3 | سائنسی مسائل یم بڑس مقدارس منٛز ڈیٹا پراسیسنگس پیٹھ منحصر چِھ آسان تمن ہنٛدس مقابلس منٛز چِھ واریاہن شعبن منٛز چیلنجزن ہنٛد مقابلہٕ کرنک ضرورت: بھڑس پیمانس پیٹھ ڈیٹاچ تقسیم، کمپیوٹنگ وسائلس سۭتۍ ڈیٹاچ ہم آہنگی تہٕ شیڈولنگ، تہٕ ڈیٹاچ بھڑس مقدارس ذخیرٕ تہٕ منتقلی۔ ہم چھ ڈیٹا انٹینسٹیو ایپلی کیشنزن خٲطرٕ، دو اہم نمونن ہنٛد ماحولیاتی نظامک تجزیہٕ کران، یمن پٔتہٕ ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ تہٕ اپاچی-ہڈوپ نمونہٕ چُھ وننہٕ یوان۔ ہم چھ اکھ بنیاد، مشترکہ اصطلاحات تہٕ فعال عواملن ہینز تجویز کران یمن پیٹھ دۄن نمونن ہنٛد دۄن نقطہ نظرن ہیند تجزیہ کرنہٕ ییہٕ۔ ہم چھ"بگ ڈیٹا اوگرس"ہنٛدیٚن تصورن تہٕ تمن ہٕنٛدیٚن پہلووٗنن ہنٛدس بارس منٛز دوٚن نمونن منٛز لبنہٕ ینہٕ والیٚن عام ایپلیکیشن ورک لوڈسن ہنٛد فہم تہٕ خصوصیاتہٕ کس طورس پیٚٹھ بحث کران۔ امہٕ پتہٕ چِھ أس دۄن نمونن ہنٛز نمایاں خصوصیاتن پیٹھ بحث کران، تہٕ دشونی نقطہ نظرن ہیند موازنہٕ تہٕ تضاد چُھ کران۔ خاص طورس پیٹھ، أس چِھ یمن نمونن ہنٛد مشترکہٕ نفاذ/نقطہ نظرن ہنٛز جانچ کران، یمن ہنٛد موجودٕ"آرکیٹیکچرچ" وجوہاتس پیٹھ روشنی تراوان تہٕ یمن ہنٛد استعمال کرن وألن کینٛہہ عام ورک لوڈسن پیٹھ چِھ بحث کران۔ اہم سافٹ ویئر فرقس باوجود، أس چِھ یقین تھاوان کہ معمارچ مماثلت چِھ موجود۔ مختلف سطحن تہٕ اجزاءن منٛز مختلف نفاذاتن ہنٛز ممکنہٕ انضمامس پیٹھ چِھ بحث یوان کرنہٕ۔ سُہٕ چُھ پننہٕ تقابلی نقطہٕ نظرس منٛز دوٛن نمونن ہنٛد مکمل طور پأنٹھ کوالٹیٹو معایناتس پیٹھ نیم مقداری طریقہٕ کارس منٛز منتقل گژھان۔ ہم چھ اکھ سادٕ تہٕ وسیع پیمانس پیٚٹھ استعمال گژھن وول اوگر (کی میٖن کلسٹرنگ) استعمال کران، تہٕ امہ کس کارکردگی ہٕنٛز خصوصیت چھ کیٚنٛہہ نمٲیندگی کرن وٲلۍ پلیٹ فارمن پیٚٹھ تھاوان، یم دۄن نمونن ہٕنٛدۍ واریاہ نفاذات محفوٗظ کران چھ۔ سانہٕ تجربات چِھ دۄن نمونن ہنٛز متعلقہٕ طاقت کس بارس منٛز بصیرت فراہم کران۔ ہم چھ تجویز کران زِ اوگرسُک مجموعہ چھ دۄن نمونن مختلف جہتن سۭتۍ تشخیص کرنہٕ خٲطرٕ اکھ معیارک پٲنٹھ کٲم کران۔ |
dc7024840a4ba7ab634517fae53e77695ff5dda9 | اتھ مقالس منٛز چھِ اسمارٹ فونز بطور پہننے والہٕ سینسنگ ڈیوائسز استعمال کران انسٲنی سرگرمیہٕ تسلیم کرنہٕ خٲطرٕ اکھ نئۍ توانٲئی موثر نقطہٕ نظرٕ تجویز کرنہٕ آمت، یُس معٲمل افراد تہٕ بوڑن خٲطرٕ چھِ ریموٹ پیشنٹ ایکٹیویٹی مانیٹرنگ ہیو مدد یافتہٕ رہائش ایپلیکیشنن نشانہٕ بناوان۔ یہٕ طریقہٕ چُھ فکسڈ پوائنٹ ریٲضی ہند استعمال کران تاکہ اکھ تبدیل شدٕ ملٹی کلاس سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) ہیچھنُک الگورتھم یمہٕ سٕتۍ سسٹمٕچ درستگی ہینز سطح برقرار تھاونہٕ کہِ دوران روٲیتی فلوٹنگ پوائنٹ بیسڈ فارمولیشن کہِ نسبت اسمارٹ فون بیٹری ہنز زندگی بہتر طورس پیٹھ محفوظ چُھ روزان۔ تجربات چِھ شناختچ کارکردگی تہٕ بیٹری ہنٛز کھپت کہ لحاظ سۭتۍ اتھ نقطہٕ نظر تہٕ روایتی SVM کہ درمیان تقابلی نتائجن ہنٛز نشاندہی کران، تجویز کردہ طریقہٕ کارک فوائد چِھ اجاگر کران۔ |
f4cdd1d15112a3458746b58a276d97e79d8f495d | نیورل نیٹ ورک کہ ان پٹ کہ حوالہٕ سۭتۍ آؤٹ پٹ کس گریڈینٹ معمولس منظم کرُن چِھ اکھ طاقتور تکنیک، یُس کنہہ بار دوبارٕ دریافت چُھ۔ یہٕ مقالہ چُھ امہٕ کتھہٕ ہنٛد ثبوت پیش کران کہ گریڈینٹ ریگولیریشن جدید ڈیپ نیورل نیٹ ورکس ہنٛد استعمال کران، خاص طورس پیٹھ ییلہٕ ٹریننگ ڈیٹاہچ مقدار چِھ لوکٹ آسان، وژنن ہنٛدٕ کٲمٕ پیٹھ درجہٕ بندی ہنٛز دُرُستی منٛز چُھ مستقل طورس پیٹھ بہتری ہیکان۔ ہم چِھ پنن باقاعدٕ بناون وأل زیادٕ وسیع طبقہٕ کہ جیکوبین پیٹھ مبنی باقاعدٕ بناون وألن ہنٛدین ممبران کس طورس پیٹھ متعارف کران۔ اسہٕ چُھ حقیقی تہٕ مصنوعی ڈیٹا پیٹھ تجرباتی طورس پیٹھ ظٲہر کران زِ ہیچھنُک عمل چُھ تربیتی مقاماتن نیبر کنٹرول شدٕ گریڈینٹن کُن واتان، تہٕ چُھ حَلہٕ یم اصل پأٹھۍ عام چِھ گژھان۔ |
984df1f081fbd623600ec45635e5d9a4811c0aef | زٕ وایوالیڈی اینٹینا چِھ تیار آمت کرنہٕ۔ گوڑنک چُھ اکھ 8-عنصر کونیڈ سلاٹ آرایٔ یُس 1.2 پیٹھہٕ 4 گیگا ہرٹز بینڈس پیٹھ محیط چُھ بریک/ کنکریٹ وال امیجنگ خٲطرٕ STW ایپلیکیشنن خٲطرٕ۔ دوٚیم چھ اکھ 16-عنصر اینٹی پوڈل آرای یُس 8 پیٹھہٕ 10.6 گیگا ہرٹزس پیٹھ چھ کٲم کران خشک دیوارس منٛز دٲخل گژھنہٕ وقتہٕ ہائی ریزولوشن امیجنگ خٲطرٕ۔ دونوٕنی ڈیزائنن ہندِس بنیادس پیٹھ، تہٕ Vivaldi اینٹینا کہِ صفہٕ کھپت کرنہٕ خٲطرٕہ مائکرو اسٹراپ ٹرانزیشنہِ منز ایکِس ہموار وسیع بینڈ سلاٹُک استعمال کرِتھ، 1-10 گیگا ہرٹز فریکوئنسی بینڈ ہیکو ڈھکِتھ۔ متبادل طورس پیٹھ ہیکو ڈیزائن 1 پیٹھہٕ 3 گیگا ہرٹجٹس تام یا 8 پیٹھہٕ 10 گیگا ہرٹجٹس تام بینڈ کہِ احاطہٕ خٲطرٕہ دوبارٕہ ترتیب دِنہٕ وٲلۍ ڈھانچہِ منز تہٕ استعمال کٔرِتھ۔ تجربٲتی تہٕ پیمائشہٕ کیٛن نتائجن چُھ مکمل آمت کرنہٕ تہٕ یمن پیٹھ چُھ تفصیل سان بحث کرنہٕ آمت۔ ڈیزائنن ہینز نمایاں طور پأنٹھ چُھ کمپیکٹ، ری کنفیگریبل تہٕ پورٹیبل سسٹمن ہنٛز ترقی پیٹھ اثر انداز گژان۔ |
e3f4fdf6d2f10ebe4cfc6d0544afa63976527d60 | یہٕ مقالہٕ چھ ریڈیو فلکیاتچ آلاتٕ خٲطرٕ 324-عنصر 2D براڈسائڈ صف پیش کران یس زٕ باہمی آرتھوگونل پولرائزیشنن خٲطرٕ چھ حساس۔ یہٕ آرے چُھ کراس فارمیٹ ڈھانچس منٛز ترتیب دینہٕ آمژٕ ژور ویوالڈی اینٹینن ہنٛد گروپ پیٹھ مشتمل۔ اتھ میٹرکس منز استعمال گژھن وٲلۍ Vivaldi اینٹینا چُھ 3 GHz پیٹھ 87.5° تہٕ 6 GHz پیٹھ 44.2° ہند symmetrical مین بیمس سٕتۍ تابکٲری ہند شدتٕچ خصوصیت ظاہر کران۔ پیمژ زیادٕ کھوتہٕ زیادٕ سائڈ/بیک لوب سطح چِھ مین بیم سطحہٕ کھوتہٕ 10.3 ڈی بی۔ یہٕ آرے ہیکہٕ 5.4 گیگا ہرٹز کس اعلی تعددس پیٹھ چالو گژھتھ ریٹنگ لابن ہنٛز تشکیل بغأر۔ |
1a090df137014acab572aa5dc23449b270db64b4 | |
9ae252d3b0821303f8d63ba9daf10030c9c97d37 | قدرتی منظرٕ ہنٛزن زمرن ہیچھنہٕ تہٕ پہچانہٕ خاطرٕ چِھ أس اکھ نئو نقطہٕ نظرٕ تجویز کران۔ سابقہٕ کٲمٕ برعکس، اتھ چُھنہٕ ماہرینن تربیت کس سیٹس منٛز تشریح کرنک ضرورت۔ ہم چِھ اکھ منظرٕ کہ تصویرٕ مقامی علاقن ہنٛد مجموعہٕ سۭتۍ پیش کران، یُس کوڈ ورڈ کہ طور پأنٹھ چُھ اشارٕ کران یُس غأر نگرانی ہنٛد تعلیمی ذریع حأصل چُھ۔ پرتھ خطس چِھ"تھیم" کہِ حصہٕ کِس طورس پیٹھ پیش کرنہٕ یوان۔ سابقہٕ کٲمٕ منٛز، امہٕ قٕسمٕک موضوعات ٲس ماہرینن ہنٛدٕ ذریعہٕ اتھہٕ سۭتۍ تشریحاتہٕ سۭتۍ ہاونہٕ آمت، ییلہٕ زن تہند طریقہٕ چُھ تھیمن ہنٛز تقسیم سۭتۍ سۭتۍ کوڈ ورڈچ تقسیم تہٕ ہیند تعٲلم بناوان۔ پیچیدٕہ مناظرن ہٕنٛزن 13 زمرن ہٕنٛدس أکس بڑس سیٚٹہ پیٚٹھ چھ اطمینان بخش درجہ بٔنٛدی ہٕنٛز کارکردگی ہٕنٛز اطلاع دنہٕ آمٕژ۔ |
fa6cbc948677d29ecce76f1a49cea01a75686619 | اتھ مقالس منز چُھ ہمن حقیقی دنیا کہِ مناظرن ہند شناختُک اکھ کمپیوٹیشنل ماڈل تجویز کوٚرُن یوس انفرٲدی اشیاء یا علاقن ہند تقسیم تہٕ پروسیسنگ ہند دور چُھ کران۔ یہٕ طریقہٕ چُھ منظرٕ کہ اکہٕ واریاہ کم جہتی نمائندگی پیٹھ مبنی، یتھ أس خألی لفافہٕ ونان چِھ۔ ہم چھ ادراکی جہتک اکھ سیٹ تجویز کران (قدرتی، کھلہٕ، کھردٕ، توسیع، کھردٕ) یُس کُنہٕ منظرک غالب مقامی ڈھانچچچ نمائندگی چھ کران۔ پتہٕ، چِھ أس یہٕ ظأہر کران کہ یم طول و عرض ہیکن بھروسہٕ سان سپیکٹرم تہٕ بھڑس پیمانس پیٹھ مقأمی معلوماتُک استعمال کرتھ اندازٕ لگاونہٕ یتھ۔ ماڈل چُھ اکھ کثیر جہتی جاۓ پٲدٕ کران یتھ منٛز سیمانٹک زمرن (مثلاً سڑکہٕ، شاہراہٕ، ساحلس) منٛز رکنیتک اشتراک کرن وٲل مناظر چِھ اکس سۭتۍ بند یوان کرنہٕ۔ سپیسل انوولپ ماڈلچ کارکردگی چِھ یہٕ ظأہر کران کہ چیزچ شکل یا شناخت کس بارس منٛز مخصوص معلومات چِھ نہٕ منظرٕ ہنٛز درجہٕ بندی خاطرٕ اکھ ضرورت تہٕ یہٕ کہ منظرچ اکھ جامع نمائندگی ہنٛد ماڈلنگ چِھ امسند ممکنہٕ معنوی زمرٕ کس بارس منٛز معلومات فراہم کران۔ |
1ac52b7d8db223029388551b2db25657ed8c9852 | اتھ مقالس منز چُھ ہمہٕ مشینی سیکھُنُک حل تجویز کران یتھ منز واریاہ ہیوی پیشین گوئی ہند مشٲہدات چِھ۔ پرتھ اکس انفرٲدی کٲمٕ منٛز چُھ اوور ٹائمُک اکھ بوڑ خطرٕ آسان۔ اتھ خطرس کم کرنہٕ خٲطرٕ چھِ أس کٲمٕ درمیان دۄن اقسامن ہٕنٛز علمچ منتقلی یکجا کران: ملٹی ٹاسک لرننگ تہٕ درجہ بٔنٛدی سۭتۍ متعلق بایسی ماڈلنگ۔ ملٹی ٹاسک لرننگ چِھ اتھ مفروضس پیٹھ مبنی زِ اتھ اتھہٕ کنہٕ ٹاسکس چِھ مخصوص خصوصیات موجود۔ یم خصوصیات تلاش کرنہٕ خٲطرٕہ، چِھ أس اکھ بوڑ دوہری نیورل نیٹ ورکس ٹرین کران۔ پرتھ کٲمٕچ چھےٚ پنٕنۍ آؤٹ پٹ، مگر ان پٹ پیٚٹھٕ چھپنہٕ ینہٕ والیٚن اکٲییٚن ہٕنٛدۍ وزنہٕ چھ تمام باقین کٲمٕ سۭتۍ شیئر کرنہٕ یوان۔ اتھ پٲنٹھ چھ ممکنہٕ وضاحتی متغیراتک نسبتاً بٔڑ سیٹ (نیٹ ورک ان پٹ) خصوصیتن ہنٛدس اکس لکٹس تہٕ ہینڈل کرنس منٛز آسان سیٹس (پوشیدہ اکائین) منٛز کم یوان کرنہٕ۔ خصوصیاتن ہنٛد ییہٕ سیٹ تہٕ مناسب پیمانس پیٹھ تبدیل کرنہٕ پتہٕ، أس چِھ فرض کران کہ ٹاسک چِھ تبادلہٕ قأبل۔ یہٕ مفروضہ چُھ اکھ درجہٕ بندی ہنٛدس بییسین تجزیس اجازت دیوان یتھ منٛز ہائپر پیرامیٹرزن ہنٛد اندازٕ ہیکو ڈیٹا سۭتۍ لگاوتھ۔ یہٕ ہائپر پیرامیٹر چُھ فعال طورس پیٹھ ریگولیریٹرز کِس طورس پیٹھ کٲم کران تہٕ اوور ٹیننگ چُھ روکاوان۔ ہم چِھ وضاحت کران کہ نظام کتھ پٲنٹھ چُھ ٹائم سیریزس منٛز غٲر مستحکم چیزن خلاف مضبوط بناونہٕ یوان تہٕ مزید بہتری خاطرٕ کتھ پٲنٹھ چُھ سمتھہٕ دینہٕ یوان۔ اخبارن ہنز فروختِچ پیش گوئی کِس بارس منز چِھ ہم پنٕن خیالات ڈیٹابیسس پیٹھ ظٲہر کران۔ |
1e56ed3d2c855f848ffd91baa90f661772a279e1 | ہم چھ ٹیکسٹ تہٕ ڈسکرٹ ڈیٹاہک باقی مجموعن خٲطرٕ اکھ جنریٹو ماڈل تجویز کران یس متعدد سابقہ ماڈلزن پیٹھ عمومی یا بہتر چھ کران یتھ منٛز سادٕ بایز/یونیگرام، یونیگرامک مرکب، تہٕ ہوفمنن ایسپکٹ ماڈل شٲمل چھ، یتھ احتمالک پوشیدہ سیمنٹک انڈیکسنگ (pLSI) تہٕ چھ وننہٕ یوان۔ ٹیکسٹ ماڈلنگ کس تناظرس منٛز، چُھ سُہ ماڈل یہٕ ونان کہ پرتھ دستاویز چُھ عنوانات کس مرکب کس طورس پیٹھ پٔدٕ گژان، یتن مسلسل قدرک مرکبچ تناسب چُھ latent Dirichlet بے ترتیب متغیر کس طورس پیٹھ تقسیم یوان کرنہٕ۔ قیاس آرائی تہٕ ہیچھنہٕ چُھ واریاہ موثر طریقہٕ سۭتۍ مختلف الگورتھم کہ ذریع کرنہٕ یوان۔ ہم چھ اتھ ماڈلس متنس ماڈلنگ، باہمی تعاونس سۭتۍ فلٹرنگ، تہٕ متنس درجہٕ بندی ہنٛد مسائلن منٛز اطلاق کس بارس منٛز تجرباتی نتائجن پیش کران۔ |
e990a41e8f09e0ef4695c39af351bf25f333eefa | |
1f8116db538169de3553b1091e82107f7594301a | |
539ea86fa738afd939fb18566107c971461f8548 | ساختی آؤٹ پٹ خلین (سلس، درخت، تقسیم وغیرہ) ہنٛد ملاپ عام طور پٲنٹھ چھ درجہٕ بندی ہنٛد الگورتھمچ توسیعک استعمال کرتھ سادٕ گرافک ڈھانچس (مثلاً، لکیری زنجیرٕ) منٛز ہیٚچھنہٕ یوان یمن منٛز تلاش تہٕ پیرامیٹرک تخمینہ بالکل یییہٕ کرنہٕ۔ بدقسمتی سان، واریاہن پیچیدٕ مسلو منٛز، یہٕ چُھ نایاب زِ عین مطابق تلاش یا پیرامیٹر تخمینہ چُھ قابلہٕ استعمال۔ عین مطابق ماڈل ہیچھنہٕ تہٕ ہیوریسٹک ذرائع سۭتۍ تلاش کرنہٕ بجایہ، أس چِھ اتھ مشکلس گٔمیوان تہٕ ساختی آؤٹ پٹ مسئلس چِھ تقریباً تلاش کس لحاظ سۭتۍ علاج کران۔ أس چِھ سرچ آپٹمائزیشن کہٕ طور پأنٹھ ہیچھنہٕ خاطرٕ اکھ فریم ورک پیش کران، تہٕ کنورجنس تھیوریز تہٕ حدودن سۭتۍ چِھ زٕ پیرامیٹر اپ ڈیٹس۔ تجربٲتی شٲہدن سۭتۍ چُھ پتہ چلان زِ ہیچھنہٕ تہٕ ڈیکوڈنگ خٲطرٕ ہُنٛد مربوط نقطہٕ نظر ہیکہٕ کم کمپیوٹیشنل لاگتس پیٹھ عین مطابق ماڈلزن بہتر بناوتھ۔ |
1219fb39b46aabd74879a7d6d3c724fb4e55aeae | ٲسۍ ٹیکنالوجی انٹرپرینیورشپس پیٚٹھ اکھ نقطہ نظر تیار کران یتھ منٛز ایجنسی شٲمل چھےٚ یس مختلف قسمن ہٕنٛدیٚن اداکارن منٛز تقسیم گژھان چھےٚ۔ ہر ایک اداکار چُھ ٹیکنالوجی سۭتۍ ملوث گژھان، تہٕ اتھ عملہٕ منٛز، چُھ تم ان پٹ تیار کران یم کس نتیجس منٛز چُھ اکہٕ نٔوۍ تکنیکی وتہٕ ہنٛز تبدیلی یوان۔ تکنیکی وتہٕ منٛز ان پٹ کس مستقل جمع گژھنس سۭتۍ چُھ اکھ یُتھ رفتار پیدٕ گژھان یُس تقسیم شدٕ اداکارن ہنٛز سرگرمیہٕ چِھ قأبل بناوان تہٕ محدود کران۔ بیین لفظن منٛز، ایجنسی چِھ نہٕ صرف تقسیم کرنہٕ یوان بلکہ چِھ سرایت تہٕ کران۔ اسہٕ چُھ ونٛہٕ ڈنمارکس تہٕ امریکہس منٛز ونٛہ ٹربائنن ہنٛز ظہور کس بنیادس پیٹھ عمل کس تقابلی مطالعس ذریعہٕ یہٕ نقطہٕ نظر واضح کران۔ پننہٕ تقابلی مطالعس ذریعہٕ، أس"بریکولیج" تہٕ"بریک تھرو" تکنیکی وتہٕ تشکیل دینس منٛز اداکارن ہنٛز شمولیت کس متضاد طریقن ہنٛدس طور پأنٹھ بیان کران۔ © 2002 Elsevier Science B.V. تمام حقوق محفوظ ہیں۔ |
2266636d87e44590ade738b92377d1fe1bc5c970 | |
2af586c64c32baeb445992e0ea6b76bbbbc30c7f | |
0e8b8e0c37b0ebc9c36b99103a487dbbbdf9ee97 | |
2c03df8b48bf3fa39054345bafabfeff15bfd11d | گہری نیورل نیٹ ورکس چِھ تربیت دینہٕ خاطرٕ زیادٕ مشکل۔ ہم چِھ اکس بقایا تعلیمی فریم ورکس پیش کران تاکہ نیٹ ورکس ہنٛز تربیت یٔسہٕ برونٹھ استعمال گژھن وألن ہنٛدس مقابلس منٛز بٔڑس پیمانس پیٹھ چِھ آسان۔ ہم چھ لیئرز واضح طور پٲنٹھ ریفرینسڈ فنکشنن ہیچھنہٕ بجایہ لیئر ان پٹس سۭتۍ ریفرنسڈ فنکشنن ہیچھنہٕ کس طورس پیٚٹھ دوبارٕ وضع کران۔ اسہٕ چُھ جامع تجربٲتی ثبوت فراہم کران یم یہٕ چُھ ظاہر کران زِ یمہٕ بقایا نیٹ ورکس چُھ بہتر بنانہٕ خٲطرٕہ آسان، تہٕ ہیکن کٲفی زیادٕہ گہرائی سٕتۍ صحتٕہ یسہٕ حٲصل کرِتھ۔ امیج نیٹ ڈیٹاسیٹس پیٹھ چِھ ہم 152 پرت تام گہرائی سۭتۍ بقایا نیٹ ورکس ہنٛد اندازٕ لگاوان - VGG نیٹ ورکس کھوتہٕ 8x گہری [40] مگر تییہٕ چِھ کم پیچیدگی آسان۔ یمن باقی ماندہ نیٹرن ہنٛد مجموعہٕ امیج نیٹ ٹیسٹ سیٹس پیٹھ چُھ 3.57% غلطی حأصل کران۔ ایمہِ نتیجہِ سٕتۍ آو ILSVRC 2015 کہِ درجہ بندی کہِ مشٲہدن منز 1 مقام حٲصل کرنہٕ۔ 100 تہٕ 1000 کہِ لیرٕ کِس CIFAR-10 کہِ تجزیس تہٕ چِھ پیش کرنہٕ یوان۔ نمائندگی ہنز گہرائی چِھ واریاہ بصری شناخت کین کامین خٲطرٕہ مرکزی اہمیتٕچ۔ صرف پننہٕ انتہائی گہری نمائندگی کہ وجہ سۭتۍ، أس کوکو آبجیکٹ ڈیٹیکشن ڈیٹاسیٹس منٛز 28% کہ نسبت بہتر آسن۔ ڈیپ ریزڈوئل نیٹ چِھ ILSVRC تہٕ COCO 2015 مقابلہٕ 1 منٛز تہندٕ اندراجاتک بنیاد، یتن تہٕ أس امیج نیٹ ڈیٹیکشن، امیج نیٹ لوکلائزیشن، COCO ڈیٹیکشن، تہٕ COCO سیگمنٹشن ہنٛد مشن پیٹھ 1 مقام حأصل کوٛر۔ |
5763c2c62463c61926c7e192dcc340c4691ee3aa | أس چِھ اکھ گہری سیکھنک طریقہٕ تجویز کران یُس وأحد تصویری سوپر ریزولوشن (SR) خاطرٕ چُھ۔ سُہٕ چُھ کم/بییہٕ ریزولوشن والین تصاویرن درمیان براہ راست اینڈ ٹو اینڈ میپنگ ہیچھان۔ نقشہٕ چُھ اکھ گہری کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) کہٕ طور پأنٹھ پیش یوان کرنہٕ [1] یُس کم ریزولوشن امیجہٕ ان پٹ کہٕ طور پأنٹھ چُھ نیوان تہٕ ہائی ریزولوشن چُھ آؤٹ پٹس منٛز ظأہر کران۔ اسہٕ چُھ بییہٕ یہٕ ظأہر کران کہ روایتی پونٹھ کوڈنگ پیٹھ مبنی SR طریقن تہٕ چُھ گہری کنوولوشنل نیٹ ورک کس طورس پیٹھ وژھنہٕ یوان۔ مگر روایتی طریقو برعکس یم پرتھ جزو الگ الگ چِھ ہینڈل کران، پانہٕ طریقہٕ چُھ تمام تہن مشترکہٕ طور پأنٹھ بہتر بناوان۔ سانہٕ ڈیپ سی این اینس چُھ اکھ ہلکہٕ ساختہٕ، مگر چُھ جدید ترین بحالی ہنٛد معیار ظأہر کران، تہٕ عملی آن لائن استعمال خاطرٕ چِھ تیز رفتار حأصل کران۔ |
2db168f14f3169b8939b843b9f4caf78c3884fb3 | اتھ خطس منز چُھ اکھ براڈ بینڈ بٕڈ ٹرائی اینٹینا پیش کرنہٕ آمُت یوس RF انرجی ہنز کٹائی خٲطرٕہ چُھ استعمال گژھان۔ اینٹینا چُھ VSWR ≤ 2 خٲطرٕ 850 MHz پیٹھ 1.94 GHz تام بینڈوتھ تھاوان۔ اینٹینا چِھ افقی تہٕ عمودی دۄشوٕنۍ پولرائزڈ لہرٕ وصول کرنہٕ خٲطرٕہ بناونہٕ آمٕژ تہٕ اتھ چِھ پورٕ بینڈوتھس پیٹھ مستحکم تابکاری نمونہٕ۔ اینٹینا چُھ توانٲئی ہینٛد اطلاق خاطرٕ تہٕ بہتر بناونہٕ آمت تہٕ یہٕ چُھ 100 Ω ان پٹ امپِڈنس خٲطرٕ ڈیزائن آمت کرنہٕ تاکہ پَسوی وولٹیج یییہٕ بڑھاونہٕ تہٕ ریکٹیفائر سۭتۍ امپیڈنس یییہٕ مماثل کرنہٕ۔ 980 تہٕ 1800 میگاہرٹزس پیٹھ 500 اوہم بوجھس پیٹھ چھ بالترتیب 60 فیصد تہٕ 17 فیصدچ چوٹی کارکردگی حٲصل یوان کرنہٕ۔ ایکہِ سیل سائٹہِ پیٹھ ایکسی وقتس منز تمام بینڈس کٹنہٕ وقتہٕ چُھ 4.3 k Ω کہِ لوڈس پیٹھ 3.76 V اوپن سرکٹ تہٕ 1.38 V وولٹیج 25 میٹر کہِ فٲصلس پیٹھ ریکٹنا کہِ زٕ عناصرن ہندِ ایکہِ صفہِ ہند استعمال کرِتھ حٲصل کرنہٕ یوان۔ |
484ac571356251355d3e24dcb23bdd6d0911bd94 | سائنسی تہٕ تکنیکی ترقی چِھ گرافک شکلہٕ منٛز بناونہٕ آمت ساختی نمونن ہنٛز کثرتک مشاہدٕ چٕھ کران۔ نتیجتاً، گرافک انعقادک سوالاتن ہنٛد گرافک بڑن ڈیٹا بیسس پیٹھ چُھ موثر اندازس منٛز عمل کرنہٕ خاطرٕ خاص دلچسپی ہنٛد باعث بنان۔ گراف ڈیٹابیس G، تہٕ اکھ استفسار گراف q، گراف کنٹینمنٹ استفسار چُھ G یس منٛز تمام گرافس بازیافت کرن ییتھ منٛز q ذیلی گرافک پانٹھ چُھ آسان) ۔ گرافس منز چِھ گرافن ہنز بڑِ تعداد تہٕ سب گراف آئسومرفزم کہِ جانچ خٲطرٕہ پیچیدگی ہند نوعیتہِ کہِ وجہ سٕتۍ سوالن ہنز مجموعی پروسیسنگ لاگت کم کرنہٕ خٲطرٕہ چُھ اعلیٰ معیار کہِ گراف انڈیکسنگ میکانزمُک استعمال کرُن ضروری۔ اتھ مقالس منز چُھ گراف ڈیٹابیس کہِ اکثر ٹری فیچرز کہِ بنیادس پیٹھ گراف انڈیکسنگ ہند اکھ نٲو لاگت مؤثر طریقہٕ تجویز کرنہٕ آمُت۔ ہم چھ تریٚن اہم پہلوؤن پیٚٹھٕ انڈیکسنگ فیچر کس طورس پیٚٹھ کُل کس تاثیرس تہٕ کارکردگی ہنٛد تجزیہ کران: فیچر سایز، فیچر سلیکشن لاگت، تہٕ پروونگ پاور۔ گرافس پیٹھ مبنی موجود انڈیکسنگ ہنٛد طریقہٕ کارن کھوتہٕ بہتر چھُ ٹرننگ صلاحیت حأصل کرنہٕ خاطرٕ، ہم چھِ اکثر ٹری فیچرز (ٹری) علاوٕ، گرافک کان کنی ہنٛد گورننگ عملہٕ بغأر، طلبس پیٹھ لوٛکٹ تعدادس منٛز امتیازی گرافس (∆) منتخب کران۔ سٲنس مطالعس منز چُھ آمُت ثٲبت کرنہٕ زِ (ٹری+∆) گراف کہِ انڈیکسنگ کہِ مقصدس خٲطرٕہ چُھ گراف کھوتہٕ بہتر انتخاب، یتھ (ٹری+∆ ≥ گراف) چُھ ظٲہر کرنہٕ یوان، تاکہ گراف کنٹینمنٹ کہِ سوالن ہند مسئلہٕ حل کرنہٕ خٲطرٕہ۔ امہِ چِھ زٕ معنی: (1) (Tree+∆) ہند ذریعہٕ انڈیکسچ تعمیر چِھ موثر، تہٕ (2) (Tree+∆) ہند ذریعہٕ گراف کنٹینمنٹ سوالچ پروسیسنگ چِھ موثر۔ سانہٕ تجربٲتی مطالعات سۭتۍ چُھ پتہ چلان کہ (Tree+∆) چُھ اکھ کمپیکٹ انڈیکس ڈھانچہٕ، انڈیکس کنسٹرکشنس منٛز چُھ بڑس پیمانس پیٹھ بہتر کارکردگی حٲصل کران، تہٕ ساروی کھوتہٕ اہم کتھ چِھ یہٕ کہ گراف کنٹینمنٹ سوال پروسیسنگس منٛز چُھ گراف بیسڈ انڈیکسنگک جدید ترین طریقہٕ: gIndex تہٕ C-Tree، بہتر کارکردگی حٲصل کران۔ |
22749899b50c5113516b9820f875a580910aa746 | اکھ لوکٹ سلاٹ لوڈڈ پیچ اینٹینا ڈیزائن چُھ تیار آمت کرنہٕ یم L1 تہٕ L2 بینڈس GPS سگنلز دۄشوٕنۍ وصول کرنہٕ خٲطرٕ چُھ تیار آمت کرنہٕ۔ ڈوئل بینڈ کوریج چھ L2 بینڈس پیٹھ اکھ پیچ موڈ تہٕ L1 بینڈس پیٹھ اکھ سلاٹ موڈک استعمال کرتھ حٲصل یوان کرنہٕ۔ اینٹینا کس سائزس دٲئرس منٛز 25.4 ملی میٹر تام کم کرنہٕ خاطرٕ چُھ ہائی ڈائی الیکٹرک مواد تہٕ مینیڈریٹڈ سلاٹ لائن استعمال کرنہٕ آمژ۔ آر ایچ سی پی چُھ ایکِس لکٕٹ 0°-90° ہائبرڈ چپ کہِ ذریعہِ زٕ اورٹوگونل طریقن ہند امتزاج کرِتھ حٲصل کرنہٕ یوان۔ پیچ تہٕ سلاٹ دۄشوے طریقہٕ چِھ وٲحد قربتک سینڈٕ آسان یُس اینٹین کہِ طرفس پیٹھ آسان چُھ (Fig.1) ۔ یہٕ مقالہ چُھ ڈیزائن طریقہٕ کارس سۭتۍ سۭتۍ نقلی اینٹینا کارکردگی ہنٛدس بارس منٛز تہٕ کتھ کران۔ |
afbe59950a7d452ce0a3f412ee865f1e1d94d9ef | تقویت یافتہٕ تعلیم چِھ خود مختار روبوٹس کم کھوتہٕ کم انسأنی مداخلت سۭتۍ طرز عملچ مہارتن ہنٛد بھڑ ریپرٹویر ہیچھنہٕ کہ قأبل بناونچ امید تھوان۔ تاہم، تقویت یافتہٕ ہیچھنہٕ کس روبوٹک ایپلیکیشنن چُھ اکثر حقیقی جسمانی نظامن خأطرٕ عملی تربیتک وقت حأصل کرنہٕ خأطرٕ ہیچھنہٕ کس عملچ خود مختاری پیٹھ ژھانٛڑان۔ اتھ منٛز چُھ عام طور پٲنٹھ ہینڈ انجینئرڈ پالیسی نمائندٕ تہٕ انسانی ذریعہٕ فراہم کردہ مظاہرن ہنٛد تعارف شٲمل۔ ڈیپ ریفینسمنٹ لرننگ چِھ عام مقصد کین نیورل نیٹ ورک کیٛن پالیسیہٕ چِھ تربیت دیتھ اتھ محدودیس کم کران، مگر براہ راست ڈیپ ریفینسمنٹ لرننگ الگورتھمک اطلاق چُھ وٕنک تام نقلی ترتیبات تہٕ نسبتاً سادٕ کامین تام محدود، یمن ہنٛز واضح طورس پیٹھ چِھ نمونچ پیچیدگی زیادٕ۔ اتھ مقالس منز چُھ، ٲسۍ ثٲبت کران ز گہری قٲیتی افعال کہِ آف پالیسی ٹریننگ ہندِس بنیادس پیٹھ چُھ اکھ حالیہ ڈیپ ریفنسمنٹ لرننگ الگورتھم پیچیدٕہ تھری ڈی ہیرا پھیری ہندین مشٲہدن منز پیمانہٕ لگاونٕک قٲبل تہٕ حقیقی جسمٲنی روبوٹس پیٹھ ٹریننگ خٲطرٕہ ہیکہِ ڈیپ نیورل نیٹ ورک پالیسیہٕ کٲفی موثر طریقہٕ سٕتۍ ہیچھنہٕ۔ اسہٕ چُھ یہٕ ظأہر کران کہ ٹریننگ ہنٛد وقت ہیٛکو متعدد روبوٹس منٛز الگورتھم یکساں تھونہٕ سۭتۍ مزید کم کرتھ یُس یمن ہنٛز پالیسی اپڈیٹس یکساں طور پأنٹھ چُھ جمع کران۔ سانہٕ تجربٲتی تشخیص سۭتۍ چُھ پتہ چلان زِ سانہٕ طریقہٕ سٔتۍ ہیکو اصلی روبوٹس پیٹھ مختلف قسمک تھری ڈی ہیرا پھیری ہنر تہٕ پیچیدٕہ دروازٕ کھولنٕچ مہارت ہیچھنہٕ یتھ کنہٕ تہٕ سابقہ مظاہرٕ یا دستی طور ڈیزائن شدٕ نمائندٕ بناونہٕ بغٔیر۔ |
b8aa8b5d06c98a900d8cea61864669b28c3ac0fc | یہٕ مضمون چُھ گاڑین ہنٛدس ماحولس منٛز ویکیولر ڈیلیے ٹولرنٹ نیٹ ورکس (VDTN) منٛز روٹنگ خاطرٕ تجویز کردہ روٹنگ پروٹوکولن ہنٛد اکھ جامع جائزٕ پیش کران۔ ڈی ٹی این چھ مختلف آپریشنل ماحولن منٛز استعمال یوان کرنہٕ، بشمول تم یم خلل تہٕ منقطع آسنک تابع چھ تہٕ تم یم زیٛادٕ تاخیرک شکار چھ، یتھ کٔنۍ زِ وہیکل ایڈ ہاک نیٹ ورکس (VANET) ۔ اسہٕ چِھ اکھ خاص قسم کس VANET پیٹھ توجہ مرکوز کران، ییتہٕ گاڑین ہنٛد ٹریفک کم چُھ تہٕ مواصلات کرن وألن فریقن درمیان چِھ نہٕ ہمیشہٕ سرٕ پیٹھہٕ سرٕ تام براہ راست راست راست موجود آسان۔ اتھ تناظرس منٛز چُھ مواصلات ویکیولر ڈیلیٹ ٹولرنٹ نیٹ ورک (VDTN) کس زمرس منٛز یوان۔ RSU (روڈ سائیڈ یونٹ) کہٕ محدود ترسیل کہِ حد کہِ وجہ سٕتۍ، VDTN منز ہیکہِ ریموٹ گاڑین براہ راست RSU سٕتۍ نیران تہٕ اتھٲی پٲٹھ چُھ پیکٹہٕ رلی کرنہٕ خٲطرٕہ درمیٲنی گاڑین پیٹھ انحصار کرُن ضروری۔ میسج ریلے عملہٕ دوران، مکمل اینڈ ٹو اینڈ پاتھ ہیکن نہٕ انتہائی تقسیم شدہ VANETs منٛز موجود أستھ۔ لہذا، انٹرمیڈیٹ ویکیومن پزٕ فرصت پسندی سۭتۍ پیغاماتن بفر تہٕ منتقل کرُن۔ بفر، کیری تہٕ فارورڈ کہٕ ذریعہٕ، پٲغام ہیکہِ بالآخر منزلس تام واتنٲوتھ یوتام زِ ماخذ تہٕ منزلس درمیان ہیکہِ نہٕ انتہٲئی رابطہ کینٛہہ تہٕ ٲستھ۔ ڈی ٹی این یس منٛز روٹنگ پروٹوکولک بنیٲدی مقصد چُھ اختتام پیٹھ اختتامس تام تاخیر کم کرنہٕ سۭتۍ منزلس تام ترسیلک امکانس زیادٕ کھوتہٕ زیادٕ بناون۔ نیز، گاڑین ہنٛد ٹریفک ماڈل چِھ گاڑین ہنٛد نیٹ ورکس منٛز DTN روٹنگ خاطرٕ اہم تیکیازِ DTN روٹنگ پروٹوکولن ہنٛز کارکردگی ہنٛد تعلق چُھ نیٹ ورکچ آبادی تہٕ نقل و حرکت کین ماڈلن سۭتۍ۔ 2014 Elsevier B.V. تمام حقوق محفوظ ہیں۔ |
4555fd3622908e2170e4ffdd717b83518b123b09 | یہٕ مقالہ چُھ اینٹینا کہ پیرامیٹرز پیٹھ اثراتن پیش کران ییلہٕ اینٹینا چُھ میٹل پلیٹ کس قریب افقی پانٹھ تھونہٕ یوان۔ پلیٹ چِھ محدود سائزس تہٕ مستطیل شکلہٕ ہنٛز۔ اکھ تہٕ ڈوپول اینٹینا چُھ استعمال یوان کرنہٕ تہٕ یہٕ چُھ پلیٹہٕ پیٹھ symmetrically تھونہٕ یوان۔ ۔FEM (Finite element method) چُھ پلیٹ کہِ سائزس تہٕ پلیٹ تہٕ اینٹینا کہِ درمیان فاصلس پیٹھ اینٹینا کہِ پیرامیٹرزن ہند انحصارٕچ مشابہت خٲطرٕہ استعمال گژھان۔ میٹل پلیٹچ موجودگی، یوتام زِ اگر یہٕ صحیح فاصلس پیٹھ آسہٕ، تہٕ تہٕ کرٕ اینٹینا کہٕ برتاؤس منٛز واریاہ بٕڑ تبدیلیہٕ۔ پلیٹ ییتھ کیٛن بوٛڑ چِھ، خاص طورس پیٹھ چوڑائی منٛز، تیتی چِھ تابکاری ہنٛد نمونک لوب تیز تہٕ تنگ آسان۔ اینٹینا ہٕنٛز بلندی چھےٚ یہ بیان کران ز ریڈی ایشن پیٹرن چُھ کیٚنٛہہ لوب۔ اینٹینا ہٕنٛدۍ واریاہ پیرامیٹر، یمن منٛز امپیدنس، ڈایریکٹیوٹی تہٕ فرنٹ ٹو بیک ریشو شٲمل چھ، چھ اینٹینا ہٕنٛز بلندی بڑاونہٕ سۭتۍ وقتاً فوقتاً تبدیٖل گژھان۔ میٹل پلیٹ کہِ اثرس سٕتۍ چِھ اینٹِنٕچ گونجٕچ تعدد تہٕ بدلان۔ |
d70cd3d2fe0a194321ee92c305976873b883d529 | اکھ وائیڈ بینڈ 57.7-84.2 گیگا ہرٹز فیز شیفر چُھ ان فیز تہٕ کواڈریٹچر سگنل پٲدٕ کرنہٕ خٲطرٕ کمپیکٹ لینج کپلنگک استعمال کرتھ پیش کرنہٕ آمت۔ لینج کپلرس پتہٕ چِھ زٕ بالون ٹرانسفارمرز آسان یم IQ ویکٹر ماڈیولیشن چِھ دیفریشل I تہٕ Q سگنلن سۭتۍ فراہم کران۔ لاگو فیز شیفر چھ 6 ڈی بی انسرشن نقصان تہٕ 5 ڈی بی گینچ اوسط تغیرک مظٲہرٕ کران۔ پیمائش شدہ اوسط rms فیز تہٕ گیئن ایرر چِھ بالترتیب 7 ڈگری تہٕ 1 ڈی بی۔ فیز شیٹر چُھ گلوبل فاؤنڈریز 45nm SOI CMOS ٹیکنالوجی منٛز ٹریپ ریچ سبسٹریٹُک استعمال کرتھ لاگو آمُت کرنہٕ۔ چپکُک رقبہٕ چُھ 385 μm × 285 μm تہٕ فیز شیفر چُھ 17 mW کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم کھوتہٕ کم مصنفینن ہنٛدس بہترین علمس تام، یہٕ چُھ گوڑنک فیز شیٹر یُس 60 گیگا ہرٹز بینڈ تہٕ ای بینڈ فریکوئنسی دۄشوَنی پیٹھ محیط چُھ 37% کس کس کسری بینڈوتھس سۭتۍ۔ |
eb58118b9db1e95f9792f39c3780dbba3bb966cb | یہٕ مقالہ چُھ فلیٹ یا پارکنسن سنز بیمأری سۭتۍ دوچار مریضن خاطرٕ مقداری پیمائشہٕ حأصل کرنہٕ تہٕ فلیٹ پیٹرن سۭتۍ کلینیکل اشارن ہنٛد تلاش کرنہٕ خاطرٕ اکھ قابلہٕ استعمال جراثیمی پیمائش ہنٛد نظام تہٕ امہٕ سٔتۍ وابستہٕ اسپیس ٹائمورل واکہٕ تجزیہٕ الگورتھم پیش کران۔ یہٕ وائرلیس سسٹم چُھ اکھ مائکرو کنٹرولر، اکھ ٹریاکسیئل ایکسلرو میٹر، اکھ ٹریاکسیئل گیروسکوپ، تہٕ اکھ RF وائرلیس ٹرانسمیشن ماڈیول پیٹھ مشتمل۔ سپیس ٹائمورل گیٹ تجزیہ الگورتھم، یتھ منٛز جڑواں سگنل حصول، سگنل پری پروسیسنگ، گیٹ فیز ڈیٹیکشن، تہٕ حرکتک ٹخنک حد اندازٕ کرنک طریقہٕ کار چُھ، گیٹچ خصوصیاتس تیز رفتاری تہٕ زاویہٕ رفتارٕ سۭتۍ ننہٕ خاطرٕ چُھ تیار آمت کرنہٕ۔ حرکتٕچ درست رینجس ہند اندازٕ لگاونہٕ خٲطرٕہ، چُھ ہمس تیز رفتاری تہٕ زاویہٕ رفتارس ایکِس مکمل فلٹرس منز ضم کرِتھ تھاوان تاکہ جڑواں سگنلن ہند انضمام کہِ غلطی ہند جمع گژھنہٕ کم۔ تمام 24 شرکاء کوٚر پننہٕ ٹہنس پیٹھ سسٹم نصب تاکہ سڑکہٕ پیٹھ 10 میٹرچ سیدھس پیٹھ نارمل رفتارٕ سۭتۍ ییہٕ واکھن ہنٛد ریکارڈنگ جمع کرنہٕ تہٕ تجویز کردہ نظام تہٕ الگورتھمک افادیتچ توثیق کرنہٕ خاطرٕ۔ تجربٲتی نتٲئج چھِ یہٕ ظٲہر کران زِ ڈیزائن کردہ اسپیس ٹائمورل گِجٹ تجزیہٕ الگورتھم سۭتۍ مجوزہٕ جڑواں پیمائشُک نظام چھِ خود کار طریقےٕ اسپیس ٹائمورل گِجٹ معلوماتک تجزیہٕ خٲطرٕ اکھ پرامید آلہٕ، یس فالج یا پارکنسن سنز بیمٲرۍ کہ تشخیص خٲطرٕ چھِ علاجچ افادیتک مانیٹرنگ خٲطرٕ کلینیکل اشارٕ پٲٹھۍ کٲم کران۔ |
7e7f14f325d7e8d70e20ca22800ad87cfbf339ff | اتھ اشاعتس منز چِھ دوبارٕہ پرنٹ گژھن وٲلۍ مقالہٕ شٲمل یمن خٲطرٕہ IEEE چُھنہٕ کاپی رائٹ تھاوان۔ یمن مضامینن ہنٛد مکمل متن چُھ نہٕ IEEE Xplore پیٹھ دستیاب۔ |
002a8b9ef513d46dc8dcce85c04a87ae6a221b4c | ہم چھ رجریشن تہٕ درجہ بٔنٛدی خٲطرٕ سپورٹ ویکٹر الگورتھمک اکھ نٔو کلاس تجویز کران۔ یمن الگورتھمن منٛز، اکھ پیرامیٹر چُھ اکس سپورٹ ویکٹرزن ہنٛز تعدادس مؤثر طریقہٕ سۭتۍ کنٹرول کرنک اجازت دیوان۔ اگرچہ یہٕ پننس پانس منٛز ہیکہٕ مفید أستھ، مگر پیرامیٹرائزیشنس چُھ یہٕ اضافی فائدٕ تہٕ کہ یہٕ چُھ اسہٕ قأبل بناوان الگورتھمک باقی آزاد پیرامیٹرز منٛز اکھ ختم کرنس: ریگریشن کس معاملس منٛز دُرُستی پیرامیٹر، تہٕ درجہٕ بندی کس معاملس منٛز باقاعدٕ کاری مستقل C۔ ہم چھ الگورتھم بیان کران، معنی تہٕ انتخابس متعلق کنہہ نظریٲتی نتائج دوان تہٕ تجربٲتی نتائجن ہنٛز رپورٹ کران۔ |
0911bcf6bfff20a84a56b9d448bcb3d72a1eb093 | آٹو انکوڈرچ باقاعدٕ تربیت عام طور پٲنٹھ چھ چھپی یونٹ تعصبک نتیجہٕ پٲدٕ کران یس بٔڑ منفی اقدار چھ تھاوان۔ اسہٕ چُھ ظأہر کران کہ منفی تعصب چُھ اکھ پوشیدہ تہہٕ استعمال کرنُک اکھ فطری نتیجہٕ یمک ذمہٕ دأری چِھ دأخلہٕ کس ڈیٹا کہ نمائندگی کرن تہٕ انتخاب کس طریقہٕ کار کس طورس پیٹھ کأم کرن یُس نمائندگی ہنٛز کمی یقینی چُھ بناوان۔ امہٕ پتہٕ چِھ یہٕ ظأہر کرنہٕ آمت کہ منفی تعصبات چِھ ڈیٹا تقسیمچ ہیچھنس منٛز رکاونہٕ یوان یمک اندرونی جہت چِھ بھڑ۔ اسہٕ چُھ اکھ نیو ایکٹیویشن فنکشن تہٕ تجویز کران یُس پوشیدٕ پرتک زٕ کردار چھِ الگ کران تہٕ یُس اسہٕ چُھ اجازت دیوان ڈیٹا پیٹھ نمائندگی ہیچھنہٕ واریاہ زیادٕ اندرونی جہتی سۭتۍ، ییتہٕ معیاری آٹو انکوڈرز عام طور پٲنٹھ ناکأمی چِھ گژھان۔ چونکہ ڈیکوپلڈ ایکٹیویشن فنکشن چُھ اکھ مضمر ریگولیزر پٲنٹھ کٲم کران، ماڈلس ہیکو ٹریننگ ڈیٹاہک دوبارٕ تعمیرچ غلطی کم کٔرتھ، بغیر کُنہٕ اضٲفی ریگولیٹریشنک ضرورتہٕ۔ |
27f9b805de1f125273a88786d2383621e60c6094 | اتھ مقالس منز چُھ ہم تجویز کران کہ ٹریکڈ موبائل روبوٹس خٲطرٕہ گژھہِ اکھ کیینمیٹک نقطہ نظر استعمال کرنہٕ یتھ منز حرکت ہند کنٹرول تہٕ پوز ایٚسٹیمیشن منز بہتری آیہِ کرنہٕ۔ رلکہٕ تہٕ ٹریکس سۭتۍ زمینچ تعامل کہ وجہ سۭتۍ پیچیدٕ حرکیات چِھ ٹریکچ رفتارٕ کہ بنیادس پیٹھ گاڈچ عین مطابق حرکت ہنٛز پیشین گوئی کرنس مشکل بناوان۔ امہ باوجود، خود مختار نیویگیشن خٲطرٕ چھ ریل ٹائم کمپیوٹیشنز لوپس منٛز متحرکات متعارف کرٔنہٕ بغٲر اکھ مؤثر حرکیاتی تخمینک ضرورت۔ تجویز کردہ حل چُھ اتھ حقیقتس پیٹھ مبنی زِ گاڑکہٕ کہ حوالہٕ سۭتۍ چھِ حرکت کس جہازس پیٹھ ٹریکسن ہنٛد گردشک فوری مراکز (ICRs) متحرکس پیٹھ منحصر، مگر تم چِھ اکھ محدود علاقس اندر واقع۔ یتھ کٔنۍ، کُنہٕ خاص علاقہٕ خٲطرٕ مستقل ICR پوزیشنن ہنٛز اصلاح سۭتۍ چُھ ٹریکڈ موبائل روبوٹس خاطرٕ اکھ متوقع حرکیاتی ماڈل پیدٕ گژھان۔ کیینمیٹک پیرامیٹرزن ہند آف لائن اندازٕ لگاونہٕ خٲطرٕہ چِھ زٕ مختلف نقطہ نظر پیش کرنہٕ آمٕتۍ: (i) گاڈٕ کہِ پورٕ رفتارس پیٹھ چُھ متحرک ماڈل کہِ اسٹیشنری رسپانسٕچ نقالی۔ (ii) ایکہِ تجربٲتی سیٹ اپُک متعارف کرُن تاکہ جینیٲتی الگورتھم ہیکہِ اصل سینسر ریڈنگز پیٹھہٕ ماڈل پٲدٕ کرِتھ۔ یمن طریقن ہنٛد تشخیص اوس اون لائن اوڈومیٹرک حساب تہٕ اوس Aurigaα موبائل روبوٹس سۭتۍ ہلکہٕ رفتارٕ سۭتۍ سخت سطحس پیٹھ ہموار زمینس پیٹھ لوک سطحک حرکتک کنٹرول خٲطرٕ کرنہٕ آمت۔ کلیدی الفاظ ٹریک شدہ گاڑیاں, حرکیاتی کنٹرول, موبائل روبوٹکس, پیرامیٹر شناخت, متحرک تخروپن |
04caa1a55b12d5f3830ed4a31c4b47921a3546f2 | کینیل درجہ بٔنٛدی تہٕ ریگریسر چِھ منظم ڈیٹا، یتھ کٔنۍ زن ترتیب، کُلۍ تہٕ گراف خٲطرٕ بناونہٕ آمت، یمو چُھ متعدد بین الضابطہٕ شعبن یتھ کٔنۍ زن کمپیوٹیشنل حیاتیات تہٕ منشیاتک ڈیزائنس منٛز نمایاں طور پٲنٹھ ترقی کٔرمٕژ۔ عام طور پٲنٹھ، چھ کرنل گۄڈٕ پیٹھے اکہٕ ڈیٹا ٹائپ خٲطرٕ ڈیزائن یوان کرنہٕ یم ڈھانچن ہیند شمٲریاتک استحصال کران چھ یا چُھ ممکنہٕ پٲنٹھ پیدٕ کرن وٲل ماڈلزن ہیند استعمال کران، تہٕ پتہٕ چھ کونویکس آپٹمائزیشن کہٕ ذریعہٕ کرنل کس بنیادس پیٹھ اکھ امتیازی درجہ بٔنٛدی ہیچھنہٕ یوان۔ تاہم، امہٕ قٕسمٕچ اکھ خوبصورت دوٛن مرحلن واجین طٔریقہٕ تہٕ کرٕن کرنل میتھڈس ڈیٹاہک ملینن تام پیمانہٕ نش محدود، تہٕ خصوصیتچ نمائندگی ہیچھنہٕ خاطرٕ چِھ امتیازی معلوماتن ہنٛد استحصال کران۔ ہم چھ، structure2vec، ساختی ڈیٹاچ نمائندگی خٲطرٕ اکھ موثر تہٕ توسیع پذیر نقطہ نظرٕ تجویز کران یتھ منٛز خصوصیتک جاۓ منٛز چھ خفیہ متغیر ماڈل ترٛاونک خیالس پیٹھ مبنی، تہٕ امتیازی معلوماتک استعمال کران چھ امہٕ قٕسمک جاۓ ہیٚچھنہٕ یوان۔ دلچسپ بات چِھ یہٕ زِ structure2vec چُھ فنکشن میپنگک اکھ ترتیب گرافک ماڈل انفیئرنس طریقہٕ کارس ہیوین طریقہٕ کارن منٛز انجام دیتھ خصوصیاتن ہٹاوان، یتھکن زِ میجن فیلڈ تہٕ عقیدچ پھیلاؤ۔ لاکھو ڈیٹا پوائنٹس شٲمل ایپلیکیشنن منٛز، أسہٕ یہٕ ظٲہر کرمُت زِ structure2vec چُھ 2 گنا زیادٕ تیز، ماڈل یُس 10،000 گنہٕ لکٕٹ چُھ تیار کران، ییلہٕ زن اکسی وقتس منٛز جدید ترین پیشین گوئی ہنٛز کارکردگی حٲصل چُھ کران۔ |
1dc5b2114d1ff561fc7d6163d8f4e9c905ca12c4 | یہٕ چُھ اصل پأنٹھ معٔلوم زِ ییلہٕ ڈیٹاہس غیر معمولی طور پأنٹھ تقسیم چُھ یوان کرنہٕ، تیلہٕ پیئرسن کہ r اہمیتک ٹیسٹ چُھ ٹائپ I غلطی ہنٛز شرح بڑھاونہٕ تہٕ بجلی ہیند کم گژھنس قأبل ہیٛکہٕ أستھ۔ شماریاتٕکۍ درسی کتب تہٕ نقلی ادب چِھ پیئرسن کہِ ارتباطہٕ کین واریاہ متبادل فراہم کران۔ تاہم، یمن متبادلن ہنٛد موازنہٕ کرن وألن متبادلن ہنٛز کارکردگی چِھ غأر واضح۔ 12 طٔریٖقن ہنٛد موازنہٕ کرنہٕ خٲطرٕ آو دۄن نقلی مطالعاتن ہنٛد اہتمام کرنہٕ، بشمول پیرسن، سپیرمینن درجہٕ بندی، تبدیلی، تہٕ ری سیمپلنگ اپروچ۔ زیادٕ تر نمونہٕ سائز (n ≥ 20) سۭتۍ، ٹائپ I تہٕ ٹائپ II غلطی ہنٛز شرح چِھ پیرسن ارتباطک اندازٕ لگاونہٕ برونٹھ ڈیٹا معمول کہ شکلہٕ منٛز تبدیل کرتھ کم کرنہٕ آمژ۔ تبدیل کرنک نقطہ نظرن منٛز، اکھ عام مقصدچ درجہٕ بندی پیٹھ مبنی الٹہٕ معمولٕچ تبدیلی (یعنی، درجہٕ بندی ہنٛد سکورُک تبدیلی) اوس ساری کھوتہٕ زیادٕ فائدٕ مند۔ تاہم، ییلہٕ نمونہٕ لوکٹھ (n ≤ 10) تہٕ انتہائی غیر معمولی آسان چِھ، تہٕ چھ پرموٹیشن ٹیسٹن اکثر باقی متبادلات، بشمول مختلف بوٹسٹریپ ٹیسٹن پیٹھ بہتر کارکردگی ہیوند مظاہرٕ کران۔ |
d3abb0b5b3ce7eb464846bbdfd93e0fbf505e954 | اتھ مقالس منز چِھ ہم آہنگ اینٹینا کہِ آرایزن ہند ترین مختلف تصوراتُک موازنہ یوان کرنہٕ یم سبسٹریٹ انٹیگریٹڈ ویو گائیڈزن (SIW) ہند ذریعہٕ چِھ کھین یوان کرنہٕ۔ اینٹینا تصورات چِھ ریڈی ایٹرز کس قسمس منٛز مختلف۔ سلاٹ چِھ مقناطیسی لکیری ریڈی ایٹرزن ہنٛز نمائندگی کران، پیچ چِھ برقی سطح ریڈی ایٹرز، تہٕ ویولڈی سلاٹ چِھ ٹریولنگ ویو اینٹینن سۭتۍ تعلق تھوان۔ لہذا، SIW فیڈرز چِھ متحرک اینٹینا عناصرن ہنٛد مختلف طریقہٕ کارن ہنٛد استحصال کرُن پیوان۔ مطالعہ شدہ اینٹینا سرنی ہنٛد موصلیت تہٕ تابکٲری ہنٛز خصوصیاتہٕ چِھ معمول کہ تعدد سۭتۍ متعلق۔ اینٹینا سرنی ہنٛد باہمی موازنہٕ چُھ آمُت کرنہٕ تاکہ اینٹینا کیٛن ریاستی متغیراتس پیٹھ، SIW فیڈر فن تعمیرن پیٹھ تہٕ متعلقہٕ نفاذ کین تفصیلاتن پیٹھ ڈیزائن کردہ اینٹینن ہنٛد حتمی پیرامیٹرزن ہنٛد بنیأدی انحصار یییہٕ ظاہر کرنہٕ۔ |
e4acaccd3c42b618396c9c28dae64ae7091e36b8 | اکھ ناول I/Q ریسیور سرنی چِھ ظأہر کرنہٕ آمژٕ یس پریتھ وصول کرن وألس چینلس منٛز فیز شفٹ چِھ ایڈجسٹ کران تاکہ وصول کرن وألس بیمس گژھہٕ واقع RF سگنل کہ طرفہٕ اشارٕ۔ پیمائش شدہ صف چِھ 8.1 گیگا ہرٹزس پیٹھ کٲم کران تہٕ ژور عنصرک صفہٕ خاطرٕ +/-35 ڈگری ہنٛدن اسٹیئرنگ اینگلن پیٹھ چُھ محیط۔ امہٕ علاوٕ، چُھ ریسیور I/Q ڈاون کنورٹر تہٕ 64QAM چُھ EVM 4 فیصد کھوتہٕ کم سۭتۍ ڈیموڈول کران۔ یہٕ چپ چِھ 45 nm CMOS SOI پروسیس منٛز بننہٕ آمژ تہٕ 3.45 mm2 کس رقبس پیٹھ چِھ 143 mW ڈی سی طاقت استعمال کران۔ |
149bf28af91cadf2cd933bd477599cca40f55ccd | اسہٕ چِھ ہیچھنچ اکھ فن تعمیر تجویز کران، یس خام بصری ان پٹ ڈیٹاہس پیٹھ مبنی چُھ تقویت یافتہٕ ہیچھنچ صلاحیت تھاوان۔ امہٕ برونٹھم مقٲبلین برعکس، ییہٕ چُھ نہٕ صرف کنٹرول پالیسی ہیچھنہٕ یوان۔ کامیاب آسنہٕ خٲطرٕ گژھہٕ نظام خود مختار طورس پیٹھ یہٕ تہٕ ہیٚچھنٕ کہ ان پٹ انفارمیشن کس اکہٕ اعلی جہتی بہاؤ پیٚٹھٕ متعلقہ معلومات کِتھ پأنٹھ ننہٕ ییہٕ، یمک سیمنٹکس چُھنہٕ ہیٚچھنہٕ وٲل نظامس فراہم کرنہٕ آمت۔ اسہٕ چِھ اسہٕ تعلیمی فن تعمیرک گوڑنک ثبوت فراہم کران اکھ چیلنجنگ بینچ مارکس پیٹھ، یعنی ریسنگ سلاٹ کارک بصری کنٹرول۔ نتیجُک پالیسی، یُس صرف کامیٲبی یا ناکامی سۭتۍ ہیچھنہٕ چُھ یوان، تجربأتی انسانی کھلاڑی کہ طرفہٕ چُھ شاید ہیٛکہٕ نہٕ شکست دیتھ۔ |
759d9a6c9206c366a8d94a06f4eb05659c2bb7f2 | از تام چِھ کمپیوٹر ویژنس منٛز مشین لرننگس پیٹھ مبنی شناختک الگورتھمک تقریباً تمام تجرباتی تشخیصن ""closed set"" شناختک شکل اختیار کرمت، یمہٕ ذریعہٕ تمام ٹیسٹنگ کلاس چِھ ٹریننگ کس وقتس منٛز زاننہٕ یوان۔ وژن ایپلی کیشنز خاطرٕ اکھ زیادٕ حقیقت پسندانہ منظر چُھ"اوپن سیٹ"چ پہچان، ییتہٕ تربیت کس وقتس منٛز دنیا کس بارے منٛز غأر مکمل علم چُھ موجود، تہٕ نامعلوم طبقہٕ چِھ جانچ دوران الگورتھمس مطأبق کرنہٕ یوان۔ یہٕ مقالہ چُھ اوپن سیٹچ شناختچ نوعیتک چھان بین کران تہٕ امچ تعریف چِھ اکھ محدود کم کھوتہٕ کم کرنہٕ کس مسئلک پانٹھ رسمی شکل دیوان۔ اوپن سیٹچ شناختک مسئلہٕ چُھنہٕ موجودٕ الگورتھم کہ ذریعہٕ اصل پأٹھۍ حل کرنہٕ آمت تکیازِ اتھ چِھ مضبوط عمومیاتن ہنٛز ضرورت آسان۔ حل کس طرفہٕ اکھ قدم کس طورس پیٹھ، چُھ اکھ نیو 1-vs-set مشین متعارف کران، یُس اکھ لینیر کرنل سۭتۍ 1 کلاس یا بائنری SVM کس حاشیائی فاصلس پیٹھ چُھ اکھ فیصلہٕ سسٹم بناوان۔ یہٕ طریقہٕ کار چُھ کمپیوٹر ویژنس منٛز واریہ مختلف ایپلیکیشنن پیٹھ لاگو گژھن ییتہٕ اوپن سیٹچ شناخت اکھ چیلنجنگ مسئلہٕ چِھ، بشمول آبجیکٹچ شناخت تہٕ چہرےچ تصدیق۔ اسہٕ چھ اتھ کٲمہٕ منٛز دۄنونی ہیند خیال تھاوان، یتھ منٛز Caltech 256 تہٕ ImageNet سیٹن پیٹھ کرنہٕ آمت بھڑس پیمانس پیٹھ کراس ڈیٹاسیٹ تجربات، تہٕ لیبلڈ فیسز ان دی وائلڈ سیٹس پیٹھ کرنہٕ آمت چہٕ مماثلتک تجربات۔ تجربات چِھ کُنہٕ اَکیٛن ٹاسکن خاطرٕ موجود 1 کلاس تہٕ بائنری SVMs ہنٛد مقابلہٕ کھلی سیٹ تشخیص خاطرٕ اپنأیدٕ مشینن ہنٛز تاثیرس اجاگر کران۔ |
00960cb3f5a74d23eb5ded93f1aa717b9c6e6851 | بےزین اصلاح چِھ نامعلوم، مہنگو تہٕ ملٹی موڈل افعال کہ عالمی اصلاح خاطرٕ اکھ انتہائی موثر طریقہٕ کار ثأبت گومُت۔ فنکشنن پیٹھ چِھ تقسیمس درست اندازس منٛز ماڈل کرنٕچ صلٲحیت بایسیئن اصلاح کہ افادیت خاطرٕ اہم۔ اگرچہ Gaussian عمل چِھ افعال کس بارس منٛز اکھ لچکدار سابقہٕ فراہم کران، افعال چِھ مختلف طبقہٕ یمن ماڈل بنانہٕ چُھ مشکل آسان۔ یمن منٛز چُھ اکھ یُس اکثر غأر مستحکم فنکشنن ہنٛز کلاس چِھ آسان۔ مشین لرننگ الگورتھم چِھ ہائپر پیرامیٹرن ہنٛز اصلاح اکھ مسئلہٕ ڈومین ییتھ منٛز پیرامیٹر چِھ اکثر دستی طور پأنٹھ تبدیل یوان کرنہٕ، مثلن لاگ اسپیس منٛز اصلاح کرتھ، فٲصلہٕ وارین لمبائی کس پیمانس سۭتۍ اثراتن کم کرنہٕ خاطرٕ۔ بیٹا کُلیٛوٹیو ڈسٹری بیوشن فنکشنُک استعمال کرِتھ چِھ ہم ان پٹ سپیسٕچ بائیجیکٹو ٹرانسفارمیشن یا وارپنگُک اکھ وسیع خاندان خود بخود ہیٚچھنہٕ خٲطرٕ اکھ طریقہٕ کار تیار کران۔ ہم چِھ وارپنگ فریم ورکس ملٹی ٹاسک بییزیئن آپٹمائزیشن تام بڑھاوان تاکہ متعدد ٹاسکس ہیکو مشترکہٕ طور پأنٹھ مستحکم جاۓ منٛز وٹتھ۔ بنچمارکس اصلاح کرنک چیلنجنگ ٹاسکن ہنٛد اکہ سیٹہٕ پیٹھ، أسہٕ یہٕ مشاہدٕ کوٚرمت کہ وارتھنگ شٲمل کرٕن چُھ جدید ترین حالتس منٛز واریاہ بہتر بناوان، بہتر نتائجن تیزی سان تہٕ زیادٕ قابل اعتماد پٔدٕ کران۔ |
b53e4c232833a8e663a9cf15dcdd050ff801c05c | ہم چھ ہیرمجن ڈیٹاہس سٹریمز ہٕنٛدس ریٚل ٹایِم انالیسس خٲطرٕ اکھ ہاٹ تھرو پُٹ قابل توسیع نظام پیش کران۔ سُہٕ چُھ پننہٕ فن تعمیر کہ ذریع پیش گوئی کرن وألن تجزیہٕ تہٕ بے ضابطگی ہنٛد پتا لگاون والن ماڈلن ہنٛز بتدریج ترقی ہنٛز اجازت دیوان ییلہٕ ڈیٹاہس نظامس منٛز چُھ یوان۔ بیٚیہ، بیٚیہ، تہٕ چھ اکھ واریاہ اہم تہٕ اہم ڈیٹا بیس یس امہ کس عملس منٛز استعمال گژھان چھ۔ بیٚیہ، تہٕ چھ اکھ واریاہ اہم تہٕ اہم ڈیٹا بیس یس امہ کس عملس منٛز استعمال گژھان چھ۔ یہٕ بروقت آسن چُھ اندرونی خطرات، مالی دھوکہ دہی، تہٕ نیٹ ورک کہ انٹروژن ہیوٛن ایپلیکیشنن خاطرٕ اہم۔ ہم چِھ اندرونی خطراتن ہنٛد پتا لگاونک مسئلن خاطرٕ امہٕ نظامک اطلاقچ مظأہرہٕ کران، یعنی نظامک استعمال کرن والن ہنٛد طرفہٕ تنظیم کین وسائلن غلط استعمال کرُن تہٕ اندرونی خطراتن ہنٛدس عوأمی طور پأنٹھ دستیاب ڈیٹاسیٹس پیٹھ پنن تجرباتک نتائج چِھ پیش کران۔ |
39b58ef6487c893219c77c61c762eee5694d0e36 | ڈیٹا مائننگ کس نٔو شعبس منٛز چُھ درجہٕ بندی اکھ اہم مسئلہٕ۔ اگرچہ ماضی منٛز درجہٕ بندی ہنٛد وسیع پیمانس پیٹھ مطالعہٕ آسہٕ آمت کرنہٕ، مگر درجہٕ بندی ہنٛد زیادٕ تر الگورتھم چِھ صرف میموری-رہائشی ڈیٹا خاطرٕ ڈیزائن کرنہٕ آمت، یتھ کٔنۍ ڈیٹامائننگ ہنٛدس بڑس ڈیٹا سیٹس خاطرٕ یمن ہنٛز موزونیت چِھ محدود۔ یہٕ مقالہ چُھ اکھ قابل توسیع درجہٕ بندی ہنٛد تعمیر کس مسئلن پیٹھ بحث کران تہٕ SLIQ، اکھ نٔو درجہٕ بندی ہنٛد ڈیزائن چُھ پیش کران۔ ایس ایل آئی کیو چُھ اکھ ڈیسیشن ٹری کلاسریٹر یُس عددی تہٕ زمری دشونی صفات ہینڈل ہیکہٕ کرِتھ۔ یہٕ چُھ کُلۍ کٔٹۍ بڑنٕچ مرحلس منز اکھ نیو پری سورتنگ تکنیک استعمال کران۔ یہٕ چُھ ترتیب دینہٕ آمُت طریقہٕ چُھ ڈسک ریذیڈنٹ ڈیٹاسیٹسچ درجہٕ بندی قٲبل بناونہٕ خاطرٕ اکھ براڈتھرسٹ ٹری کلونگ حکمت عملی سۭتۍ مربوط۔ ایس ایل آئی کیو چُھ اکھ نٔو ٹری پروننگ الگورتھم تہٕ استعمال کران یُس کم لاگت چُھ، تہٕ امہٕ کہ نتیجس منٛز چِھ کمپیکٹ تہٕ درست کُلۍ کٔرِتھ۔ یمن تکنیکن ہنٛد مجموعہٕ چُھ SLIQ یس بڑس ڈیٹا سیٹس خاطرٕ پیمانہٕ دینہٕ تہٕ ڈیٹا سیٹس چُھ درجہٕ بندی کرن بغأر کلاس، صفات تہٕ مثالن (ریکارڈ) ہنٛز تعداد کہ لحاظ سۭتۍ، اِتھ پأنٹھ چُھ یہٕ ڈیٹا مائننگ خاطرٕ اکھ پرکشش آلہٕ بناوان۔ |
1f25ed3c9707684cc0cdf3e8321c791bc7164147 | درجہ بٔنٛدی چھےٚ اکھ اہم ڈاٹا مایننگ مسلہٕ۔ اگرچہ درجہ بٔنٛدی چھےٚ اکھ اصل مطالع شدٕ مسلہٕ، زیادٕ تر موجودٕ درجہ بٔنٛدی ہنٛد الگورتھمک ضرورت چھےٚ یہ ز تمام یا ڈیٹا سیٹک کنہٕ حصہٕ گژھہ مستقل طور میموری منٛز روزٕنۍ۔ یہٕ چُھ بڑٕ ڈیٹا بیسس پیٹھ کان کنی خاطرٕ تہندٕ موزونیتس محدود کران۔ اسپرینٹ ناوٕ سۭتۍ چھِ اکھ نوِ ڈیسِشن ٹری بیسڈ درجہٕ بندی الگورتھم پیش کران یُس میموری ہینٛد تمام رکاوٹہٕ ہٹاوان چھِ، تہٕ چُھ تیز تہٕ قابل توسیع۔ الگورتھم چُھ تییہٕ آسانس سۭتۍ متوازی بناونہٕ خاطرٕ ڈیزائن کرنہٕ آمت، یمہٕ سۭتۍ واریاہ پروسیسر چِھ اکس مستقل ماڈلس بنانہٕ خاطرٕ ملأی کامہٕ کرنچ اجازت دیوان۔ یہٕ متوازی، یُس یتھے تہٕ چُھ پیش کرنہٕ آمُت، چُھ بہترین توسیع پذیر تہٕ۔ یمن خصوصیاتن ہنٛد مجموعہٕ چُھ تجویز کردہ الگورتھمس ڈیٹا مائننگ خاطرٕ اکھ مثالی ذریعہٕ بناوان۔ |
7c3a4b84214561d8a6e4963bbb85a17a5b1e003a | |
76c87ec44fc5dc96bc445abe008deaf7c97c9373 | یہٕ مقالہ چُھ معیاری نرم سبسٹریٹچ اکہٕ تہہ پیٹھ 100 Ω تفریق مائکرو اسٹراپ لائن فیڈس سۭتۍ اکھ پلینار گرڈ آرے اینٹینا پیش کران۔ یہٕ اینٹینا چُھ 79 گیگا ہرٹز ریڈار ایپلی کیشنز خٲطرٕہ گہرٹی بینڈس منز کٲم کران۔ امک سنگل صفک ڈیزائن چُھ بلندی منٛز تنگ بیم تہٕ ازموتھس منٛز وسیع بیم فراہم کران۔ ڈیفریشل مائیکرو اسٹراپ لائن فیڈنگس سٕتۍ سٕتۍ چُھ اینٹینا فریکوئنسی رینجس منز ڈیفریشل ملٹی چینل MMICs خٲطرٕہ موزوں۔ |
bc7308a97ec2d3f7985d48671abe7a8942a5b9f8 | یہٕ مقالہ چُھ جذبات کس تجزیس خاطرٕ اکھ نقطہٕ نظر متعارف کران یُس امہٕ لحاظ سۭتۍ متعلقہٕ معلومات کین مختلف ذرائعن یکجا کرنہٕ خاطرٕ سپورٹ ویکٹر مشینن (SVMs) ہنٛد استعمال چُھ کران، بشمول جملن تہٕ صفتن خاطرٕ متعدد ترجیحی اقدامات تہٕ، ییلہٕ دستیاب آسہٕ، متن کس موضوع کس بارس منٛز علم۔ متعارف کراونہٕ آمژٕ خصوصیاتُک استعمال کرِن وٲلۍ ماڈل چِھ یونیگرام ماڈلزن سٕتۍ مزید یکجا کرنہٕ یوان یوس ماضی منز چُھ موثر ثٲبت گومُت (پینگ ایٹ ال، 2002) تہٕ یونیگرام ماڈلزن ہندۍ lemmatized ورجن چِھ۔ Epinions.com پیٹھ فلمن ہنٛد جائزٕ ڈیٹاہس پیٹھ تجربات چِھ یہٕ ظأہر کران کہ ہائبرڈ SVMs یم یونیگرام طرزک فیچر پیٹھ مبنی SVMs چِھ فیچر بیسڈ SVMs سۭتۍ سۭتۍ حقیقی قدر پسندیدگی ہنٛدین اقداماتن پیٹھ چِھ مبنی بہتر کارکردگی حأصل کران، یمن ہنٛد استعمال کران چِھ بہترین نتأئج شائع گژان۔ موسیقی ہٕنٛدس جائزس سۭتۍ متعلق موضوع خٲطرٕ ہینٛدیٚن نوٹ کرنہٕ آمتیٚن لۄکٹن ڈیٹاسیٹن پیٚٹھ چھ موضوع کس مطعلق معلوماتہ سۭتۍ بٔڑس پیمانس پیٚٹھ فیچر سیٹن ہنٛد استعمال کران مزید تجربات تہ جٲری تھاوان، یمن ہٕنٛدیٚن نتٲیجن سۭتۍ یہ ظٲہر چھ گژھان ز امہ قٕسمٕکۍ ماڈلن منٛز موضوعچ معلومات شٲمل کرنہٕ سۭتۍ تہ ہیٚکہ بہتری گٔژھتھ۔ |
be389fb59c12c8c6ed813db13ab74841433ea1e3 | انجیر۔ ١ - چھ چھ ہم چِھ iMapper پیش کران، اکھ طریقہٕ یُس انسانن ہنٛد اشیاء سۭتۍ تعامل کس بارس منٛز استدلال چُھ کران، تاکہ اکھ قأبلہٕ فہم منظر ترتیب تہٕ انسانی حرکتیں دۄنوَے یُس بہترین پأٹھۍ ان پٹ مونوکولر ویڈیو ہنٛز وضاحت چِھ کران (وٕچھو انسیٹ) ۔ ہم چھ مخصوص تعاملات یتھ سینلیٹ چھ وننہٕ یوان (مثلاً، A، B، C) ویڈیوہس منٛز فٹ کران۔ تہٕ یمن ہنٛد استعمال چُھ اکھ قٲبل فہم چیزچ ترتیب تہٕ انسانی حرکتک وتھ (بائیں) دوبارٕ بناونہٕ خٲطرٕ کران۔ اہم چیلنج چُھ یہٕ زِ قابل اعتماد فٹنگ خٲطرٕ چِھ غٲر معلوم (یعنی پوشیدہ) غٲر موجودگی ہند متعلق معلوماتٕچ ضرورت آسان۔ (دائیں) أس چِھ دستی طورس پیٹھ تشریح کرنہٕ آمت گراونڈ ٹرٹس آبجیکٹ پلیسمنٹس پیٹھ پننہٕ نتیجہٕچ (اوپر ویو پیٹھ) اکھ اوورلیہ ہاونہٕ۔ نوٹ کرٕنۍ ز آبجیکٹ میشہ چھ اندازٕ شدہ آبجیکٹ کیٹیگوری، لوکیشن تہٕ سائزٕچ معلوماتہِ ہٕنٛدس بنیادس پیٚٹھ تھاوان۔ |
f24a1af3bd8873920593786d81590d29520cfebc | یہٕ خط چُھ ملٹی لیئرڈ سبسٹریٹ انٹیگریٹڈ ویو گائیڈ (MSIW) تکنیک پیٹھ مبنی اکھ نیو ایلیپٹک فلٹر کس ڈیزائنس تہٕ تجربس پیش کران۔ اکھ سی بینڈ ایلیپٹک فلٹر چُھ ژور فولڈ MSIW گہاہن ہینز ہائی فریکوئنسی ڈھانچہٕ سمیلیٹر سافٹ ویئرُک استعمال کرتھ سمیلاونہٕ یوان تہٕ دۄن پرتین چھپیہٕ وٲل سرکٹ بورڈ پروسیس سۭتۍ چُھ تیار کرنہٕ یوان، پیمائشہٕ ہنٛد نتائج چِھ اصل کارکردگی ظٲہر کران تہٕ سمیلیٹڈ نتائجن سۭتۍ چِھ مطابقت تھاوان۔ |
8052bc5f9beb389b3144d423e7b5d6fcf5d0cc4f | صفات چِھ سیمانٹک بصری خصوصیات یم چیزن سۭتۍ مشترکہٕ چِھ۔ تم چِھ چیزن ہنٛز شناخت بہتر بناونس تہٕ موادس پیٹھ مبنی تصویری تلاشس بہتر بناونس منٛز چِھ مدد کرمژ۔ اگرچہ خصوصیاتن ہنٛد متعدد زمرن پیٹھ احاطہٕ کرنک توقع چِھ یوان کرنہٕ، مثلن۔ ڈلمٹیشن تہٕ وہیل دونوٲی ہیکن "1" ہموار جلد "2" تھٲوِتھ، تہٕ یہ چھ وٕنہٕ یوان زِ اکہٕ صفتُک ظٲہری شکلہٕ چھے مختلف زمرن منز واریاہ مختلف آسان۔ اِتھ پأٹھۍ، اکھ زمرس پیٹھ ہیچھنہٕ آمت صفتک ماڈل ہیٛکہٕ نہٕ دیمس زمرس پیٹھ استعمال گژھتھ۔ نٔوین زمرن سۭتۍ وابستہٕ صفاتک ماڈل چِھ ہم آہنگ گژھنک طریقہٕ چِھ ہاونہٕ یوان۔ اسہِ چُھ یوان یہٕ یقینی بناونہٕ زِ زمرن ہند اکھ سورس ڈومین تہٕ اکھ نیو ٹارگٹ ڈومینس درمیان ہیکہِ مثبت ٹرانسفر گژھِتھ، فیچر سلیکشن کہِ ذریعہِ ملن وٲل فیچر سب اسپیسس منز ہیچھنہٕ سٕتۍ یتہِ ڈومینزن ہند ڈیٹا ڈسٹری بیوشن چُھ ہوی آسان۔ اسہٕ چُھ ظأہر کران کہ ییلہٕ ناول ڈومین ہنٛد ڈیٹا چُھ محدود آسان، تیلہٕ امہٕ ناول ڈومین خاطرٕ صفت کین ماڈلن چُھ باقاعدٕ بناون یُس اکس معاون ڈومینس پیٹھ چِھ تربیت یافتہٕ ماڈلزن سۭتۍ چُھ (ایڈاپٹیو SVM کہ ذریع) صفتچ پیشین گوئی ہنٛز درستگی چِھ بہتر بنان۔ |
01094798b20e96e1d029d6874577167f2214c7b6 | تیز ہم آہنگ ہیش ٹیبل چِھ اکھ بڑون اہم بلڈنگ بلاک ییتھ کیٛن زن أس سسٹمن کور تہٕ تھریڈزن ہنٛز زیادٕ تعدادس پیٹھ پیمانہٕ چِھ کران۔ یہٕ مقالہ چُھ ہائی تھرو پٹ تہٕ میموری موثر ہم وقتہٕ ہیش ٹیبلک ڈیزائن، نفاذ تہٕ تشخیص پیش کران یُس متعدد قارئین تہٕ لکھنک حمایت چُھ کران۔ ڈیزائن چھ نظام کس سطحس پیٹھ اصلاحاتس پیٹھ محتاط توجہہٕ سۭتۍ پٔدٕ گژھان یتھ کٔنۍ زن تنقیدی حصن ہنٛز لمبٲے کم کرٕنۍ تہٕ الگورتھم ری انجینئرنگ کہ ذریع انٹرا پروسیسر ہم آہنگی ہنٛز ٹریفک کم کرٕنۍ۔ ایمہِ انجینئرنگ ہندِ آرکیٹیکچرل بیسز کہِ حصہٕ کِس طورس پیٹھ چِھ اسہِ اہم بلڈنگ بلاکس منز انٹیل کہِ حالیہ ہارڈ ویئر ٹرانزیکشنل میموری (HTM) سپورٹ اپنٲئِتھ پنُن تجربہٕ تہٕ نتٲئجُک بحث شٲمل۔ اسہٕ چُھ باسان زِ موجودہ ڈیٹا سسٹمزن پیٹھ چُھ اکھ غٔر ٹھوس لاک استعمال کرتھ ہم آہنگ رسائی ہنٛد اجازت دین زیادٕ تھریڈز سۭتۍ مجموعی کارکردگی کم کران۔ اگرچہ HTM ییہٕ کمیس کم کران، مگر یہٕ چُھ نہٕ اتھ ختم کران۔ اعلی کارکردگی حٲصل کرنہٕ خٲطرٕ چھ الگورتھمک اصلاحات ہٕنٛز ضرورت یۄس HTM تہٕ فین گرانڈ لاکنگ خٲطرٕ ڈیزاین دۄشوٕنۍ خٲطرٕ فٲیدٕ چھ۔ ہنز کارکردگی ہند نتائج چِھ یہٕ ظٲہر کران زِ سُہٕ چُھ ہنز نئۍ ہیش ٹیبل ڈیزائن--- یوس خوشگوار کوکو ہیشنگس پیٹھ مبنی چُھ--- چُھ لکھن وٲلۍ ورک لوڈ خٲطرٕہ 2.5 گُن دیگر بہتر ہم وقتہٕ ہیش ٹیبلزس برونٛہہ پکان، یوتتھ تام زِ لوکٹن کلیدی قدرن ہند اشیاء خٲطرٕہ چِھ نمایاں طورس پیٹھ کم میموری استعمال کران۔ 16-کورس مشینس پیٹھ، چُھ سُہٕ ہیش ٹیبل تقریباً 40 ملین اندراج تہٕ فی سیکنڈ 70 ملین کھوتہٕ زیادٕ سرچ آپریشنز انجام دیوان۔ |
5685a394b25fcb27b6ad91f7325f2e60a9892e2a | گرافک ڈیٹا بیسس (GDB) چِھ حالٕے گرافک ساختس سۭتۍ ڈیٹا اسٹور کرنہٕ تہٕ منظم کرنہٕ خٲطرٕ روایتی ڈیٹا بیسس ہنٛزٕ حدود عبور کرنہٕ خاطرٕ پٔدٕ گومت۔ از چِھ یم واریاہن ایپلیکیشنن خاطرٕ اکھ ضرورت یُس گرافک ڈیٹا چُھ منظم کران، یتھکن سوشل نیٹ ورکس۔ گرافک ڈیٹا بیسس منٛز سوالاتن بہتر بناونہٕ خاطرٕ استعمال گژھن وأل زیادٕ تر تکنیک چِھ روایتی ڈیٹا بیسس، تقسیم کین نظامن منٛز استعمال گژان، یا گراف تھیوری سۭتۍ چِھ متاثر گژان۔ تاہم، گراف ڈیٹابیسس منٛز یمن ہنٛد دوبارٕ استعمال گراف ڈیٹابیسچ بنیأدی خصوصیاتن ہنٛز دیکھ بھال کرٕن، یتھکن زن متحرک ڈھانچہٕ، انتہأئی جڑتھ ڈیٹا، تہٕ ڈیٹا کین تعلقاتن پیٹھ موثر اندازس منٛز رسائی ہنٛد صلاحیت۔ اتھ مقالس منز چُھ گراف ڈیٹابیسس منز سوالن ہند اصلاح ہندین تکنیکن ہند سروے کرنہٕ آمُت۔ خاص طور پٲٹھۍ، چِھ أس گرافک ڈیٹا کہٕ استفسارس بہتر بناونہٕ خاطرٕ یمن خصوصیاتن پیٹھ توجہ مرکوز کران۔ |
0541d5338adc48276b3b8cd3a141d799e2d40150 | میپ ریڈوس چُھ اکھ پروگرامنگ ماڈل تہٕ اتھ سٔتۍ وابستہٕ عملہٕ بڑس ڈیٹا سیٹس پروسیسنگ تہٕ جنریٹ کرنہٕ خٲطرٕہ یوس حقیقی دنیا کہِ مختلف قسمن ہند ٹاسکن خٲطرٕہ قابل عمل چُھ۔ صارفین چِھ نقشہٕ تہٕ کم فنکشن کہ لحاظ سۭتۍ حساب کتاب ہنٛز وضاحت کران، تہٕ بنیادی رن ٹائم سسٹم چُھ مشینن ہنٛد بھڑس پیمانس پیٹھ جھرمٹس منٛز خود بخود حساب کتابس متوازی بناوان، مشینچ ناکأمیہٕ چُھ ہینڈل کران، تہٕ نیٹ ورکس تہٕ ڈسکن ہنٛد موثر استعمال کرنہٕ خاطرٕ چُھ انٹر مشین مواصلاتس شیڈول کران۔ پروگرامر چھِ سسٹم استعمال کرنس منٛز آسان سمجھان: پتمین ژورن ورین منٛز چھِ گوگلس اندرونی طور پٲنٹھ دۄشؤے کھوتہٕ زیادٕ الگ الگ میپ ریڈوس پروگرامن پیٹھ عمل درآمد آمُت کرنہٕ، تہٕ پریتھ دۄہہٕ چُھ اوسطس منٛز گوگل کس کلسٹرس پیٹھ اکہٕ ہتھہٕ لچھ میپ ریڈوس کاژ انجام دِنہٕ یوان، یُس پریتھ دۄہہٕ مجموعی طور پٲنٹھ وُہن پیٹا بائٹس ڈیٹا پٔرٕ کران۔ |
683c8f5c60916751bb23f159c86c1f2d4170e43f | |
3a116f2ae10a979c18787245933cb9f984569599 | وائرلیس سینسر نیٹ ورکس (WSNs) چِھ واریاہن ایپلیکیشنن خاطرٕ اکھ موثر حلک پانٹھ ابھرنہٕ آمت۔ زیادٕ تر روایتی WSN فن تعمیر چِھ جامد نوڈس پیٹھ مشتمل آسان یم سینسنگ ایریا پیٹھ چِھ گھنی طورس پیٹھ تعینات آسان۔ حالٕے چِھ واریاہ WSN فن تعمیر یم mobile elements (MEs) پیٹھ مبنی چِھ۔ زیادٕ تر چِھ یم ڈبلیو ایس این منٛز ڈیٹا اکٹھا کرنچ مسئلس حل کرنہٕ خاطرٕ نقل و حرکتک استحصال کران۔ اتھ مضمونس منٛز چھِ أس گۄڈٕ ایم ای ہٕنٛدس سۭتۍ WSNs تعین کران تہٕ ایم ای ہٕنٛدس کردارس پیٚٹھ مبنی یمن ہٕنٛدیٚن فن تعمیرن ہنٛد اکھ جامع درجہ بٔنٛدی فراہم کران۔ امہٕ پتہٕ چِھ أس امہٕ قٕسمک منظر نامس منٛز ڈیٹا اکٹھا کرنہٕ کس عملک اکھ جائزٕ پیش کران، تہٕ متعلقہٕ مسائل تہٕ چیلنجن ہنٛز نشاندہی کران۔ یمن شمارن ہندِس بنیادس پیٹھ چِھ ہم متعلقہٕ ادبُک اکھ وسیع جائزٕ فراہم کران۔ ٲخر کار، چھ ہم بنیٲدی نقطہ نظر تہٕ حلک موازنہٕ کران، کھلہٕ مسٲئل تہٕ مستقبلچ تحقیقی سمتن ہنٛد اشارن سۭتۍ۔ |
e7b50e3f56e21fd2a5eb34923d427a0bc6dd8905 | اتھ مقالس منز چُھ مائکروویو فلٹرن خٲطرٕہ جوڑٕن میٹرکس کہِ ترکیب خٲطرٕہ اکھ نٲو نقطہ نظر پیش کرنہٕ آمُت۔ نٲو نقطہ نظر چُھ جوڑٕن میٹرکس کہِ ترکیب خٲطرٕہ موجود براہ راست تہٕ اصلاح کرن وٲلۍ طریقن پیٹھ اکھ پیش رفتٕچ نمائندگی کران کیازکہِ یہٕ کرِ ایکہِ نیٹ ورکہٕ خٲطرٕہ تمام ممکنہ جوڑٕن میٹرکس حل مکمل طورس پیٹھ دریافت اگر ایکہِ کھوتہٕ زیادٕہ موجود چِھ۔ یہ چھ امہ کس مجموعہ کس جوڑن والن ہندس قدرس، ریزونیٹر فریکوئنسی آفسیٹس، پرجیوی جوڑن ہنٛز روادٲری وغیرہ ہنٛد انتخاب کرنک اجازت دیوان یُس مائیکرو ویو فلٹر بناونک مقصدس سۭتۍ چھ ٹیکنالوجی سۭتۍ بہترین طور پٲنٹھ منسلک گژھان۔ طریقہٕ کارُک استعمالٕچ مظٲہرٕ کرنہٕ خٲطرٕہ چُھ حالٕے متعارف کراونہٕ آمٕتۍ Extended Box (EB) جوڑٕنٕچ میٹرکس کنفیگریشنُک معاملہٕ ننہٕ۔ ای بی چُھ فلٹر کنسٹرکشن کس اکس نئس کلاسس ہنٛز نمائندگی کران یتھ منٛز کنہہ اہم فوائد چِھ، یمن منٛز اکھ چُھ پرتھ پروٹو ٹائپ فلٹرنگ فنکشن خاطرٕ متعدد جوڑن میٹرکس حلن ہنٛد وجود، مثلن 8 ڈگری کیسزن خاطرٕ 16۔ یہٕ معاملہٕ چُھ سنتھیسز طریقہٕ کار کہ استعمالچ مظاہرٕ خاطرٕ اکھ مثال کہ طور پأنٹھ ننہٕ یوان - دوٛن طریقن ہنٛد نفاذ خاطرٕ موزوں اکھ حَل چُھ حأصل کران تہٕ بیاکھ یتہٕ کینہہ جوڑٕ چِھ تییہٕ لوٛکٹ آسان کہ یمن نظر انداز کرنہٕ خاطرٕ۔ انڈیکس ٹرمز - جوڑنک میٹرکس، فلٹر ترکیب، گروبنر بنیاد، الٹہٕ خصوصیت، متعدد حل۔ |
a6f1dfcc44277d4cfd8507284d994c9283dc3a2f | اسہٕ چُھ اکھ عملی طور پٲنٹھ حقیقی وقتُک کمپیوٹر سسٹم تیار کوٚرمت یوس کُنہٕ شخصہٕ سُند ہیڈ ہیکہٕ تلاش کرتھ تہٕ پتہٕ چُھ ہینز شناخت کرن، تہٕ پتہٕ چُھ شناخت کرن واجین لوکن ہیندین خصوصیاتن سٔتۍ چُھ سُند موازنہ کران۔ اتھ نظامس منٛز استعمال گژھن وٲل کمپیوٹیشنل نقطہ نظرچ حوصلہٕ افزائی چِھ فزیالوجی تہٕ انفارمیشن تھیوری، نیز عملی تقاضن سۭتۍ قریبی حقیقی وقتچ کارکردگی تہٕ درستگی ہنٛد ذریع کرنہٕ یوان۔ سُہٕ چُھ اتھ کتھہٕ پیٹھ غور کران کہ چُھ وچھان کہ وچھان چُھ عام طور پانٹھ کھڑا آسان تہٕ اتھ پأنٹھ ہیکو سُہٕ 2-D خصوصیت کین نظارن ہنٛد اکھ لوکٹ سیٹ سۭتۍ بیان کرتھ۔ یہٕ نظام چُھ فیچرس پیٹھ چہرے ہینز تصاویر پیش کران یُس زن چِھ معروف چہرے ہینز تصاویرن درمیان اہم تغیراتس پیٹھ محیط۔ اہم خصوصیاتن چِھ "ایجن فیچرز" وننہٕ یوان، کیازٕکہ تم چِھ چہٕ کہن سیٹن ہنٛد ایجن ویکٹر (بنیادی اجزاء) ۔ تم چِھنہٕ ضروری زِ نظر، کنہٕ تہٕ ناک ہیو خصوصیاتن سۭتۍ مطابقت تھاوان۔ پروجیکشن آپریشن چُھ اکھ انفرادی چہرہٕ eigenface خصوصیاتن ہنٛد وزنی مجموعس سۭتۍ خصوصیت دِوان، تہٕ اِتھ پأنٹھ چُھ کونہٕ خاص چہرہٕ پہچانن خاطرٕ صرف یمن ویٹن ہنٛد معروف افرادن سۭتۍ موازنہٕ کرن ضروری۔ سُہٕ چُھ پننہٕ نقطہٕ نظر کین کینٛہہ خاص فوائدن سۭتۍ نمایاں کران کہ سُہٕ چُھ اتھ صلاحیت فراہم کران کہ سُہٕ ہیکہٕ سیکھہٕ تہٕ پتہٕ چُھ ینہٕ والن لوکن ہیند شناخت کرتھ بے راہ رویہٕ منٛز، تہٕ یہٕ کہ نیورل نیٹ ورک فن تعمیرس استعمال کرتھ چُھ یہٕ نافذ کرُن آسان۔ |
b217788dd6d274ad391ee950e6f6a34033bd2fc7 | ملٹی لیئر پرسپکٹران، ییلہٕ بیک پروپیگنڈے ہنٛد استعمال کران اکھ درجہٕ بندی کرن وٲل کس طورس پیٹھ چُھ تربیت دینہٕ یوان، تیلہٕ چُھ بیز کس بہترین امتیازی فعلس قریب واتناونہٕ یوان۔ نتیجہٕ چُھ دۄن کلاسن ہند مسئلہٕ تہٕ متعدد کلاسن خٲطرٕہ دۄنونی ہند مظٲہرٕ کرنہٕ یوان۔ یہٕ چُھ آمُت ثٲبت کرنہٕ زِ ملٹی لیئر پرسپکٹرن ہند آؤٹ پٹس چِھ ٹریننگ کرن وٲلۍ کلاسزن ہند a posteriori امکان افعال کہِ اندازس منز۔ یہٕ ثبوت چُھ تہن تہن تہٕ کُنہٕ تہٕ قسمک یونٹ ایکٹیویشن فنکشن، لکیری یا غأر لکیری پیٹھ لاگو گژھان۔ |
647cb3825baecb6fab8b098166d5a446f7711f9b | پٔتِمین ؤرین منٛز، گہری پیداواری ماڈل چِھ ہاونہٕ آمت کہ "خیال کرن قائل کرن وٲل اعلی جہتی مشاہدات یتھ کٔنۍ زن تصاویر، آڈیو تہٕ یوتام زِ ویڈیو، چھ براہ راست خام ڈیٹا سۭتۍ ہیٚچھنہٕ یوان۔ اتھ کامہِ منز چِھ سون سوال یہٕ زِ مقصدس پیٹھ مبنی بصری منصوبہٕ کتھ کٕن چِھ تصور یوان کرنہٕ - مشاہداتن ہند اکھ قٲبلہِ فہم ترتیب یوس ایکہِ متحرک نظامس چُھ پنِس موجودٕہ ترتیبہٕ پیٹھہٕ مطلوبہٕ ہدف کہِ حالتس منز منتقل کران، یوس پتہٕ کنٹرول خٲطرٕہ ریفرنس ٹریکٹری کِس طورس پیٹھ ہیکو استعمال کٔرِتھ۔ ہم چِھ اعلیٰ جہتی مشاہداتن پیٹھ توجہ مرکوز کران، یتھکن کہ امیجز، تہٕ اکھ یُتھ نقطہٕ نظرٕ چُھ تجویز کران یُس قدرتی طورس پیٹھ نمائندگی چُھ ہیچھنہٕ تہٕ منصوبہٕ بندیس یکجا کران۔ سُہٕ چُھ ترتیب وار مشاہدن ہند اکھ جنریٹو ماڈل ہیچھان، یتین جینیٹو عمل کم جہتی منصوبہٕ بندی کہِ ماڈلس منز منتقلی، تہٕ اکھ اضٲفی شور کہِ ذریعہٕ چُھ یوان۔ تخلیق شدہ مشاہداتن تہٕ منصوبہٕ بندی کس ماڈلس منٛز منتقلی درمیان باہمی معلوماتس بڑھاونہٕ سۭتۍ، أس چِھ اکھ کم جہتی نمائندگی حأصل کران یُس ڈیٹا کہ وجہ سۭتۍ فطرتچ ساری کھوتہٕ بہتر وضاحت چُھ کران۔ ہم چِھ منصوبہٕ بندی ہنٛد ماڈل موثر منصوبہٕ بندی ہنٛد الگورتھمس سۭتۍ ہم آہنگ آسنہٕ خاطرٕ بناوان، تہٕ ہم چِھ کنہہ یتھ ماڈل تجویز کران یم یا تہٕ مجرد یا مسلسل ریاستن پیٹھ مبنی چِھ۔ ٲخر کار، اکھ بصری منصوبہٕ پٲدٕ کرنہٕ خٲطرٕ، چُھ ہم موجودہ تہٕ ہدفک مشٲہداتن منصوبہٕ بندی کس ماڈلس منٛز یمن ہیند متعلقہٕ حالاتن پیٹھ پروجیکٹ کران، اکھ ٹریکٹوری چُھ پلان کران، تہٕ پتہٕ ٹریکٹوری مشٲہداتن ہنٛز اکھ ترتیب منٛز تبدیل کرنہٕ خٲطرٕ جینیریٹو ماڈلُک استعمال کران۔ رسی ہٕنٛزن ہیٚندۍ قٲبلہِ فہم بصری پلاین ہٕنٛز تصور کرنٕچ چھےٚ سٲنۍ طریقہٕ کارٕچ مظٲہرٕ۔ |
a63b97291149bfed416aa9e56a21314069540a7b | مقصد چُھ توجہٕچ کمی/بیہٕ سرگرمی واجنہِ خلل والین (ADHD) بچین تہٕ نوجوانن منز ورکنگ میموری (WM) کہِ عملہِ منز نقص کہِ تجربٲتی شواہدُک تعین کرنٕچ کوشش۔ طریقہٕ یہٕ چُھ جانچ کرنہٕ خأطرٕ استعمال گژھن واجن تلاشی میٹا تجزیاتی طریقہٕ کار کہ کیا ADHD سۭتۍ بَچن چِھ WM ہنٛز خأمیہٕ ظأہر کران۔ 1997 پیٹھہٕ دسمبر 2003 تام شائع گژھن وٲل چھبیس تجربٲتی تحقیقی مطالعات (پہٕمۍ جائزٕ پتہٕ) ٲس شٲمل کرنک معیارات پورٕ کٔرمٕت۔ ڈبلیو ایم پیمائشہٕ آیہٕ طریق (زبانی، مقامی) تہٕ مطلوبہ پروسیسنگ کس قسمس (سٹوریج بمقابلہ اسٹوریج / ہیرا پھیری) ہنٛد مطابق درجہٕ بندی کرنہٕ۔ نتیجہٕ ADHD سۭتۍ دوچار بچین منٛز اوس WM کیٛن متعدد اجزاءن منٛز کمی یُس زبٲنۍ ہیچھنہٕ کہ عوارضن تہٕ عمومی فکری صلاحیتن منٛز ٲس کمزورین سۭتۍ ہم آہنگی سۭتۍ آزاد۔ مقامی ذخیرٕ (ایفیکٹ سائز = 0. 85، CI = 0. 62 - 1.08) تہٕ مقامی مرکزی ایگزیکٹو WM (ایفیکٹ سائز = 1. 06، اعتماد کس وقفس = 0. 72- 1. 39) خاطرٕ مجموعی اثرک سائز اوس زبٲنی ذخیرٕ (ایفیکٹ سائز = 0. 47، اعتماد کس وقفس = 0. 36- 0. 59) تہٕ زبٲنی مرکزی ایگزیکٹو WM (ایفیکٹ سائز = 0. 43، اعتماد کس وقفس = 0. 24- 0. 62) خاطرٕ حٲصل کرنہٕ آمت بڑ۔ اختتام ADHD سۭتۍ بچین منٛز WM ہنٛز خامی ہنٛد ثبوت چُھ ADHD منٛز WM عملس منٛز ملوث حالیہ نظریاتی ماڈلزن ہنٛز حمایت کران۔ اے ڈی ایچ ڈی یس منٛز نقائصن ہنٛز نوعیت، شدت تہٕ مخصوصیتس واضح طور پأنٹھ بیان کرنہٕ خاطرٕ چِھ مستقبلچ تحقیقچ ضرورت۔ |
49e77b981a0813460e2da2760ff72c522ae49871 | ڈیپ لرننگ چھِ بڑن ڈیٹاسیٹن تہٕ کمپیوٹیشنل طور موثر ٹریننگ الگورتھمن ہنٛد فائدٕ نوان مختلف مشین لرننگ کٲمٕ منٛز دیمن طریقن کھوتہٕ بہتر کارکردگی ہنٛد مظاہرٕ کرنہٕ خٲطرٕ۔ تاہم، ڈیپ نیورل نیٹ ورکس چِھ ٹریننگ کس مرحلس منٛز خامیہٕ تہٕ یمن چِھ مخالف نمونن خاطرٕ کمزور بناوان: مخالفین ہنٛد ذریعہٕ تیار کردہ ان پٹ یم گہری نیورل نیٹ ورکس غلط درجہٕ بندی ہنٛد سبب چِھ بنان۔ اتھ کامہِ منز چِھ، ہم گہری نیورل نیٹ ورکس (DNNs) خلاف مخالفین ہندس جاۓ ہند رسمی شکل دِوان تہٕ ڈی این این کہِ ان پٹ تہٕ آؤٹ پٹس درمیان میپنگ کہِ عین مطابق تفہیم کہِ بنیادس پیٹھ مخالفین ہند نمونے تیار کرنہٕ خٲطرٕہ چِھ الگورتھم کہِ اکھ نئو طبقہٕ متعارف کران۔ کمپیوٹر ویژن کہِ ایپلیکیشنہِ منز چُھ، ٲس وٕچھنہٕ یوان زِ تہند الگورتھم ہیکن معروضی طورس پیٹھ انسانی مضٲمینن ہند ذریعہِ صحیح طورس پیٹھ درجہٕ بندی کرنہٕ آمٕتۍ نمونہٕ تیار کرِتھ مگر ڈی این این کہِ ذریعہِ مخصوص ہدفن منز چِھ غلط درجہٕ بندی کرنہٕ آمٕژ، یمہِ سٕتۍ کہِ 97 فیصد کہِ کامیابی ہند شرح چِھ مخالف، ییلہِ زَن کہِ فی نمونہٕ چُھ صرف 4.02% ان پٹ فیچرزٕچ تبدیلی گژھان۔ امہٕ پتہٕ چِھ ہم سختی ہنٛز پیمائش کرتھ مختلف نمونہٕ طبقن ہنٛدس مخالف پریشانی ہنٛد خطرٕ ہیند اندازٕ لگاون۔ ٲخر کار، چھ ہم ابتدائی کامہٕ بیان کران یس اکس بنیٲدی ان پٹ تہٕ ٹارگٹ درجہ بٔنٛدی درمیان فٲصلن ہٕنٛز پیش گوئی کرن وٲلۍ پیمٲئش متعین کٔرتھ مخٲلف نمونن خٕلاف دفاعی خاکہٕ پیش کران چھ۔ |
3f52f57dcfdd1bb0514ff744f4fdaa986a325591 | ایپل کہِ میک بک فرم ویئر سیکورٹی منز چِھ واریاہ نقص یم SPI فلیش بوٹ ROM کین لیپ ٹاپسن منز چِھ ناقابلِ اعتماد تبدیلیہِ لکھنہِ اجازت دِوان۔ یہٕ صلاحیت چِھ مقبول ایپل میک بوک پروڈکٹ لائنہٕ خٲطرٕ مستقل فرم ویئر روٹ کٹس ، یا بوٹ کٹس ہنٛز اکھ نئۍ کلاسچ نمائندگی کران۔ چپکے بوٹ کٹس ہیکن پنن پان جچھنہٕ نش چھپٲوتھ تہٕ سافٹ ویئر کہِ یمن ہٹاونٕچ کوششہِ ہیکن رکاوتھ۔ بوٹ رومس منٛز خبیث ترمیمہٕ چھ آپریٹنگ سسٹمچ دوبارٕ تنصیب تہٕ یوتام زِ ہارڈ ڈرائیو ہینز تبدیلی منٛز چھ زندہ روزنہٕ قٲبل۔ امہٕ علاوٕ، ہیکہٕ میلویئر پنن اکھ کاپی دیمن تھنڈربلٹ ڈیوائسزن ہنٛدس آپشن رومس منٛز انسٹال کرتھ تاکہ یہٕ ایئر گیپ سیکیورٹی پیرامیٹرن منٛز وائرل پھیلٕتھ۔ ایپل چُھ CVE 2014-4498 کس حصہٕ کس طورس پیٹھ یمن منٛز کینٛہہ نقائص ٹھیک کرمت، مگر امہٕ قسمک خطرس خاطرٕ چُھنہٕ کنہہ آسان حل، کیازٕکہ میک بوک چُھنہٕ بوٹس پیٹھ فرم ویئرچ خفیہ کاری ہنٛز توثیق کرنہٕ خاطرٕ قابل اعتماد ہارڈ ویئرک فقدان۔ |
3b3acbf7cc2ec806e4177eac286a2ee22f6f7630 | یہٕ مقالہ چُھ الٹرا براڈ بینڈ ڈیجیٹل ٹو اینالاگ (D/A) کنورژن سب سسٹم خاطرٕ 110 GHz پیٹھ بینڈوتھ 2: 1 ینالاگ ملٹی پلیکر (AMUX) پیش کران۔ ۔AMUX اوس نیۍ تیار کرنہٕ آمت $\pmb{0.25-\mu \mathrm{m}}$ - ایمیٹر چوڑائی InP ڈبل ہیٹروجنکشن بائی پولر ٹرانزسٹرز (DHBTs) استعمال کرتھ ڈیزائن تہٕ تیار کرنہٕ آمت، یمن منٛز بالترتیب 460 تہٕ 480 گیگا ہرٹزک چوٹی $\pmb{f_{\mathrm{T}}}$ تہٕ $\pmb{f\displaystyle \max}$ چِھ۔ ۔AMUX IC چُھ بنان ڈومین بلڈنگ بلاکس، بشمول ڈیٹاہک ان پٹ لینیئر بفرس، اکھ گھڑی-ان پٹ محدود کرن وول بفر، اکھ AMUX کور، تہٕ اکھ آؤٹ پٹ لینیئر بفر۔ ڈیٹاہس تہٕ کلاک کہِ پاتھٕ خٲطرٕہ چِھ پیمائش کرنہٕ آمٕژ 3 dB بینڈوتھ دونوٲی 110 گیگا ہرٹز کھوتہٕ زیادٕہ۔ امہٕ علاوٕ، یہٕ چُھ 180 GS/s تام ٹائم ڈومین بڑس سگنل نمونہٕ ننہٕ کہ آپریشنن پیمائش تہٕ حٲصل کران۔ ایم یو ایکس کہِ استعمال سٕتۍ آو اکھ 224-جیبی/سیکنڈ (112-جی باڈ) چار سطحن ہند پلس ایمپیلیوڈو ماڈیولیشن (پی اے ایم 4) سگنل کامیابی سٕتۍ تیار کرنہٕ۔ یتھ کٔنۍ زَن اسہِ زانان چھ، اتھ AMUX IC یس منز چھ تمام AMUXs کہِ مقابلس منز ساروی کھوتہٕ بوٕڑ بینڈوتھ تہٕ سٕتۍ سٕتۍ چُھ تیز ترین سیمپلنگ ریٹ۔ |
4dd7721248c5489e25f46f7ab78c7d0229a596d4 | یہٕ مقالہ چُھ مکمل طورس پیٹھ مربوط RF توانٲئی ہینٛد اکھ نظام متعارف کراوان۔ سسٹم ہیکہِ بیک وقت بیرونی ڈی سی بوجھ کہِ ذریعہِ کرنٹ فراہم کرِتھ تہٕ اضافی آؤٹ پٹ پاور کہِ ادوارن منز بیرونی کیپسیٹرز منز اضافی توانٲئی ذخیرٕہ کرِتھ۔ ڈیزائن چُھ 0.18- $\mu \text{m}$ CMOS ٹیکنالوجی منٛز بناونہٕ آمت، تہٕ فعال چپک رقبہٕ چُھ 1.08 ملی میٹر۔ مجوزہ سیلف اسٹارٹ اپ سسٹم چُھ اکھ مربوط ایل سی میچنگ نیٹ ورکس، اکھ آر ایف ریکٹیفائر، تہٕ پاور مینجمنٹ / کنٹرولر یونٹس سۭتۍ دوبارٕ ترتیب دیوان، یُس 66-157 nW چُھ استعمال کران۔ مطلوبہٕ گھڑی پیداوار تہٕ وولٹیج ریفرنس سرکٹ چِھ اَکی چپس پیٹھ مربوط۔ ڈیوٹی سائیکل کنٹرول چُھ لوک ان پٹ پاور خٲطرٕ کٲم کرنہٕ خٲطرٕ استعمال یوان کرنہٕ یُس مطلوبہٕ آؤٹ پٹ پاور ہکن نہٕ فراہم کٔرتھ۔ امہٕ علاوٕ، RF ریکٹیفائرچ سٹیجس ہنٛز تعٔداد چھ دستیاب آؤٹ پٹ پاورچ کارکردگی بڑھاونہٕ خٲطرٕ ری کنفیگریبل۔ زیادٕ دستیاب طاقتہٕ خٲطرٕ، چُھ اکھ ثانوی پاتھ توانائی ہنٛد ذخیرٕہ کرن وٲل بیرونی عنصرس چارج کرنہٕ خٲطرٕ فعال یوان کرنہٕ۔ پیمٲئشن ہند RF ان پٹ پاورچ حساسیت چِھ -14.8 dBm 1 V ڈی سی آؤٹ پٹس پیٹھ۔ |
7314be5cd836c8f06bd1ecab565b00b65259eac6 | الگورتھم کس اکس مجموعس ہنٛد سروے کرُن یُس بھڑن دستاویزن ہنٛد آرکائیون منظم کرنہٕ خاطرٕ اکھ حل پیش چُھ کران۔ |
f0eace9bfe72c2449f76461ad97c4042d2a7141b | اتھ خطس منز چُھ ڈبلیو بینڈس پیٹھ اکھ نیو اینٹینا ان پیکیج (AiP) ٹیکنالوجی تجویز کرنہٕ آمٕژ۔ یہٕ ٹیکنالوجی چِھ اتھ خصوصی کیس حل کرنہٕ خٲطرٕ پیش کرنہٕ آمژٕ زِ دھاتی پیکیج گژھہٕ اعلی مکینیکل طاقت ایڈجسٹ کرنہٕ خٲطرٕ استعمال کرنہٕ ین۔ ملٹی لیئر کم درجہٕ حرارتک کو فائرڈ سیرامک (LTCC) ٹیکنالوجی ہنٛد فٲئدٕ استعمال کرتھ، اینٹینچ تابکاری ہنٛز کارکردگی ہکو برقرار تھوتھ۔ ایمہِ دوران چُھ اعلیٰ مکینیکل طاقت تہٕ شیلڈنگ کارکردگی حٲصل کرنہٕ آمٕژ۔ اے آۓ پی ہٕنٛز اکھ نمونہٕ آیہ تیار کرنہٕ۔ پروٹو ٹائپ چُھ مربوط ایل ٹی سی سی اینٹینا، کم نقصانک فیڈر، تہٕ اکھ دھاتی پیکیج یتھ منٛز سینک کھلہٕ چھ۔ یہٕ LTCC فیڈر چُھ لامینیٹڈ ویو گائیڈ (LWG) سۭتۍ رلیز کرنہٕ آمُت۔ ایل ٹی سی سی یس منز چُھ اکھ ایل ڈبلیو جی کیویٹی استعمال کرنہٕ یوان تاکہ اینٹینا کہِ ایمپیڈنس بینڈوتھِچ وسعت گژھِ بڑھاونہٕ۔ الیکٹرو میگنیٹک (ای ایم) نقلیات تہٕ اینٹینا کیٛن کارکردگی ہنٛد پیمائشہٕ دلچسپی کس پورٕ تعدد کس حدس منٛز چِھ اصل پأنٹھ متفق۔ مجوزہ پروٹو ٹائپ 88 پیٹھہٕ 98 گیگا ہرٹزس تام 10 گیگا ہرٹزس پیٹھ -10 ڈی بی امپیننس بینڈوتھ تہٕ 89 گیگا ہرٹزس پیٹھ چُھ 12.3 ڈی بی آئی ہنٛد چوٹی ہنٛد فائدہ حٲصل کران۔ |
2077d0f30507d51a0d3bbec4957d55e817d66a59 | ٲسۍ چھیہ عام، اظہاری تصویرٕ ہیندِس فریم ورکس تیار کران یم قدرتی مناظرن ہٕنٛدۍ اعداد و شمار حٲصل کران چھ تہٕ مختلف مشینی وژن کامیٚن خٲطرٕ ہیٚکن استعمال کٔرتھ۔ یہٕ نقطہٕ نظر چُھ بڑٕ پکسل ہمساین پیٹھ ممکنہٕ افعال ہیچھتھ روایتی مارکوف رینڈم فیلڈ (MRF) ماڈل بڑاوان۔ فیلڈ پوٹینشلز چھ پروڈکٹ آف ماہرینن ہنٛد فریم ورکک استعمال کران ماڈل بناونہٕ یوان یم واریاہ لکیری فلٹر ردعملن ہنٛد غٲر لکیری افعالک استحصال کران چھ۔ ایم آر ایف کہِ سابقہ نقطہ نظر کہِ برعکس چِھ تمام پیرامیٹرز، بشمول خود لینیئر فلٹرز، ٹریننگ ڈیٹاہس سٕتۍ ہیچھنہٕ یوان۔ ہم چِھ ماہرینن ہنٛدس اتھ فیلڈک ماڈلچ صلاحیتن دوٛن مثالن سۭتۍ ظأہر کران، تصویری ڈینوائزنگ تہٕ تصویری انپینٹنگ، یُس اکھ سادٕ، تقریبا inference سکیمک استعمال کرتھ چُھ لاگو آمت کرنہٕ۔ ییلہِ زَن کہِ ماڈلس چُھ ایکِس عام امیج ڈیٹابیسس پیٹھ ٹریننگ یوان کرنہٕ تہٕ یہٕ چُھ نہٕ مخصوص ایپلیکیشنس کُن کیانٛہہ ٹون یوان کرنہٕ، توٲی چِھ سُہٕ نتٲئج حٲصل کران یوس خصوصی تکنیکو سٕتۍ مقابلہٕ کران چِھ تہٕ حٲصل چِھ کران تہٕ بہتر۔ |
214658334c581f0d18b9a871928e91b6e4f83be7 | یہ خیال چُھ سوئچڈ کیپسیٹر ٹوپولوجی ہش یتھ منز وولٹیجزس متوازن کرنہٕ خٲطرٕہ ایکہِ کیپسیٹر یا کیپسیٹر بینک چُھ بیٹری ہندین سیلن منز سوئچ کرنہٕ یوان۔ چونکہ بیٹری سیل ماڈلس منٛز چُھ سیل کس کیپسیٹیو اثر کس وجہ سۭتۍ اہلیت شأمل، امہٕ کیپسیٹیو اثرُک استعمال چُھ سیل توازنس منٛز یوان کرنہٕ۔ لہذا کٕرِتھ ہیکو سوئچڈ کیپسیٹر ٹوپولوجی منز ایکیولیزر کیپسیٹرز ختم تہٕ بیٹری ہند سیل ایکِس بییِس سٕتۍ سوئچ کٔرِتھ۔ یہٕ چُھ توانائی ہنز تیزی سان منتقلی اجازت دیوان تہٕ اتھٲی پٲٹھ چُھ فوری طور پٲٹھۍ مساوات پیدٕ گژھان۔ مجوزہ ٹوپولوجی سۭتۍ چِھ توانائی ہنٛد ذخیرٕ کرن وٲل اضأفی عناصر زن کیپسیٹرزچ ضرورت ختم گژھان یُس اکثر پاور الیکٹرانک سرکٹس منٛز ناکأمی سۭتۍ چُھ برٛو پکان، توانائی ہنٛد ذخیرٕ کرنہٕ وٲل اضأفی عناصر سۭتۍ شٲمل گژھن وأل نقصانات چِھ کم گژان تہٕ سرکٹسچ لاگت تہٕ حجم چِھ کم گژان تہٕ کنٹرول الگورتھم چُھ آسان۔ تجویز کردہ توازن سرکٹ ہیکو درخواست کس تقاضس مطٲبق لاگو کرتھ۔ تجویز کردہ ٹوپولوجی ہنٛد مشابہت چِھ MATLAB/Simulink ماحولس منٛز کرنہٕ آمژٕ تہٕ سوئچڈ کیپسیٹر ٹوپولوجی ہنٛدس مقابلس منٛز چِھ توازنچ رفتار کس لحاظ سۭتۍ بہتر نتأئج ظأہر کرنہٕ آمژ۔ سیل بیلنسنگ سرکٹس چِھ بیٹری ہنز زندگی بڑھاونہٕ تہٕ بیٹریو سٕتۍ چِھ زیادٕہ کھوتہٕ زیادٕہ طاقت نیران۔ بیٹری پیکجزن منٛز چُھ سیل بیلنسنگ خاطرٕ واریہ طاقت الیکٹرانکس ٹوپولوجی ہنٛد کوشش کرنہٕ آمژ۔ ایکٹو سیل بیلنسنگ ٹوپولوجی چِھ توانٲئی انڈکٹر-کیپسیٹر یا ٹرانسفارمر-کیپسیٹر یا سوئچڈ کیپسیٹر یا سوئچڈ انڈکٹر کہِ امتزاج کہِ طورس پیٹھ توانٲئی ذخیرٕہ کرن وٲل عناصر ہند استعمال کرِتھ بیٹری ہندین سیلن منز وولٹیج چُھ متوازن کرنہٕ خٲطرٕہ زیادٕہ کارکردگی وٲل سیلن پیٹھہٕ کم کارکردگی وٲلۍ سیلن منز منتقل کران۔ اتھ مطالعس منٛز چھ کونہٕ تہٕ توانٲئی ہٕنٛدس ذخیرس منٛز ایٚلمیٚنٹ استعمال کٔرتھ غٲر فعال توازن ٹوپولوجی تجویز کرنہٕ آمٕژ۔ |
0c04909ed933469246defcf9aca2b71ae8e3f623 | امہ کتابہِ ہندس دویمس ایڈیشنس منز چِھ بڑین تبدیلی ممکنہ بازیافتس پیٹھ اکھ نٲو بابُک اضافہٕ۔ یہ باب چُھ اتھ منٛز شٲمل کرنہٕ آمت تکیازِ یہٕ چُھ سونچھنہٕ یوان زِ معلوماتچ بازیافتک تحقیقک ساروی کھوتہٕ دلچسپ تہٕ فعال شعبن منٛز چُھ اکھ۔ وۅنۍ تہٕ چھ واریاہ مسائل حل گژھنہٕ یِوان۔ لہذا چھُ مےٚ اُمید کران زِ یہ خاص باب آسہٕ تمن لوٗکن ہٕنٛز کانٛہہ مدد کران یم اتھ شعبہٕ منٛز علمچ ترقی چاھہِ۔ باقی تمام باب چِھ زیر بحث موضوعاتن پیٹھ کیہہ حالیہ کامہٕ شٲمل کرتھ اپ ڈیٹ آمت کرنہٕ۔ اتھ نٔوِس ایڈیشنس تیار کرنہٕ وقتہٕ کوٚر مےٚ بروس کروفٹس سۭتۍ گفت گوٕ سۭتۍ استفادہ۔ اتھ کتابہِ ہٕنٛدس موادس چھ اعلیٰ درجٕچ انڈرگریجویٹ انفارمیشن (یا کمپیوٹر) سائنس سٹوڈنٹس، پوسٹ گریجویٹ لائبریری سائنس سٹوڈنٹس، تہٕ IR کس میدانس منٛز تحقیق کارن خٲطرٕ تیار کرنہٕ آمت۔ کیہہ باب، خاص طور باب 6 * ، چِھ تھوڑا ایڈوانسڈ ریاضی ہنٛد سادٕہ استعمال کران۔ تاہم، ضروری ریاضیاتی اوزار چھ وآریا ریاضیاتی متنن منٛز آسانی سان مہارت حٲصل کرتھ ہیکان یُس وۄنۍ موجود چھ تہٕ، کُنہٕ تہٕ صورتس منٛز، حوالہٕ چھ آمت دنہٕ ییتہٕ ریاضی چھ گژھان۔ میہ کوٛر حوالن ہنٛز کثافت سۭتۍ وضاحتن متوازن کرنچ مسئلک سامنہٕ۔ میہ اوس واریاہ حوالہٕ دینچ کوشش کرمژ مگر میہ اوس خوف زِ تم کرن متنچ تسلسل تباہ۔ میہ چُھ اکس درمیانی طٔریقس منٛز گژھنچ کوشش کرمژ تہٕ انفارمیشن سائنس تہٕ ٹیکنالوجی کس سالانہٕ جائزس سۭتۍ چھنہٕ مقابلہٕ کران۔ عام طور پٲنٹھ چھ اکھ یژھ کٲم اقتباس کرنک حوصلہٕ افزٲئی یوان کرنہٕ یُس کنہہ آسانی سان رسائی ہینز شکلہٕ منٛز چھ شائعہٕ آمت کرنہٕ، یتھ کٔنۍ کتاب یا دورٕ ناو۔ بدقسمتی سان، IR یس منٛز چِھ زیادٕ تر دلچسپ کٲم تکنیکی رپورٹن تہٕ پی ایچ ڈی تھیسس منٛز شأمل۔ مثال کہِ طورس پیٹھ چُھ کورنیلس منز سمارٹ سسٹمس پیٹھ کرنہٕ آمٕژ زیادٕہ تر کٲم صرف رپورٹن منز دستیاب۔ خوش قسمتی سان یمن منٛز چِھ واریاہ چِھ وۄنۍ نیشنل ٹیکنیکل انفارمیشن سروس (یو ایس) تہٕ یونیورسٹی مائکرو فلمز (برطانیہ) ہنٛد ذریع دستیاب۔ میہ چُھنہٕ یمن ذرائعن استعمال کرنہٕ نش ہٹان حالانکہ اگر تییہٕ مواد آسہٕ بییہٕ کُنہٕ شکلہٕ منٛز زیادٕ آسانی سان دستیاب تیلہٕ دیون میہٕ امہٕ ترجیح۔ میہ چُھ واریاہن لوکن تہٕ ادارن پیٹھ تہٕ اعتماد کران یمو سۭتۍ بہٕ چُھ مدد کرمژ۔ میہ چِھ گۄڈٕ یہٕ ونن یژھان کہ یمن ہیند چھِ اتھ کتابہٕ منٛز واریاہ خیالاتن پیٹھ ذمہٕ دار مگر یہٕ چُھ صرف میہٕ ہیوندٕ ذمہٕ دأری۔ میہ چُھ ساروی کھوتہٕ زیادٕہ قرض کیرن سپارک جونسس سٕتۍ یوس میہٕ چُھ معلومات کہِ بازیافتہٕ کہِ تحقیقہِ ایکہِ تجربٲتی سائنس کہِ طورس پیٹھ ہاونہٕ آمُت۔ نیک جارڈن تہٕ رابن ... |
3cfbb77e5a0e24772cfdb2eb3d4f35dead54b118 | سیاق و سباقچ پیشین گوئی کرن وٲل ماڈل (یتھ عام طورس پیٹھ ایبڈیشنز یا نیورل لینگویج ماڈلز وننہٕ چُھ یوان) چِھ ڈسٹری بیوشن سیمنٹکس بلاکس پیٹھ نٔوۍ بچہٕ۔ یمن ماڈلن آس پاس گژھن وٲل شور کہ باوجود، ادبس منٛز چُھ ونہٕ تہٕ پیشین گوئی کرن وٲل ماڈلن کلاسیکی، گنتی ویکٹر پیٹھ مبنی تقسیم کار سیمنٹک نقطہ نظرس سۭتۍ منظم موازنہٕ کرنک فقدان۔ اتھ مقالس منز چُھ ہم لغوی سیمنٹکس کِس وسیع رینجس پیٹھ تہٕ واریاہن پیرامیٹر سیٹنگن منز ایمِچ وسیع تشخیص کران۔ نتائج، پانن تعجبس تام، چِھ یہٕ ظأہر کران کہ شور چُھ مکمل طورس پیٹھ معقول، کیازٕکہ سیاق و سباق پیٹھ مبنی ماڈل چِھ پننہٕ گنتی پیٹھ مبنی ہم منصبن خلاف مکمل تہٕ زبردست فتح حأصل کران۔ |
9ec20b90593695e0f5a343dade71eace4a5145de | 1 طالبہٕ علم،ڈپٹی کمپیوٹر انجینئرنگ، ویسٹ، مہاراشٹر، ہندوستان -----------------------------------------------------------------------------------*** تجریدی ڈیپ لرننگ چُھ مشین لرننگس منٛز تحقیق کس اکس نٔوس شعبہٕ کس طورس پیٹھ وجودس منٛز آمت۔ امک مقصد چُھ انسٲنی دماغک پٲنٹھ کٲم کرن، پیچیدٕ ڈیٹا سۭتۍ ہیژھنہٕ تہٕ پراسیس کرنچ صلٲحیت تھون تہٕ پیچیدٕ کامین حل کرنٕچ کوشش کرن۔ امہٕ صلاحیت کہ وجہ سۭتۍ، یہٕ چُھ مختلف شعبن منٛز استعمال یوان کرنہٕ یتھکن زِ متن، آواز، تصویر وغیرہ۔ قدرتی زبانک عملہٕ چُھ گہری لرننگ تکنیک سۭتۍ متٲثر گژھن شروع گومُت۔ یہٕ تحقیقی مقالہ چُھ قدرتی زبان پروسیسنگس منٛز ڈیپ لرننگچ حالیہ پیشرفت تہٕ ایپلیکیشنن پیٹھ روشنی ڈالی۔ |
cc13fde0a91f4d618e6af66b49690702906316ae | حالیہ ورین منٛز چِھ کلاؤڈ کمپیوٹنگ تہٕ بڑٕ ڈیٹا کس دورچ ترقی ہنٛد مشاہدٕ گژان، یُس روایتی فیصلہٕ کِس کُلِس الگورتھمس چیلنج چُھ دیوان۔ گوڑنک، چونکہ ڈیٹاسیٹُک سائز چُھ واریاہ بٕڑ گژھان، فیصلہٕ کِس کُلِس تعمیر کرنُک عمل ہیکہٕ واریاہ وقت طلب ٲستھ۔ دوٚیم، کیازکہٕ ڈیٹاہس چھنہٕ میموری منٛز مزید فٹ گژھن، امہٕ کِنۍ گژھہٕ کنہہ کمپیوٹیشن بیرونی اسٹوریج منٛز منتقل گژھن تہٕ امہٕ سۭتۍ گژھہٕ I/O لاگت بڑھان۔ ایمہِ مقصدہِ خٲطرٕہ چِھ ہم تجویز کران کہ MapReduce پروگرامنگ ماڈلُک استعمال کرِتھ ییہٕ اکھ عام ڈیسیشن ٹری الگورتھم، C4.5، لاگو کرنہٕ۔ خاص طور پٲٹھۍ، ہم چھ روایتی الگورتھم میپ تہٕ کم کرنک طریقہٕ کارن ہینز سیریزس منٛز تبدیل کران۔ امہ علاوٕ، ہم چھ مواصلاتک اخراجات کم کرنہٕ خٲطرٕ ڈیٹا سٹرکچرزک ڈیزائن کران۔ اسہٕ تہٕ چُھ واریاہ زیادٕ وسیع پیمانس پیٹھ ڈیٹا بیس پیٹھ وسیع تجربات کران۔ نتیجن سۭتۍ چُھ پتہ لگان کہ تہندٕ الگورتھم چُھ وقتُک اَصٕل تہٕ توسیع دۄشوَنی ہینٛد مظاہرٕ کران۔ |
d73a71fa24b582accb934a9c2308567376ff396d | تھری ڈی جیو ڈیٹا بیسچ تحقیق چِھ اکھ پرامید شعبہٕ یتھ منٛز تھری ڈی شہری منصوبہٕ بندی، ماحولیاتی نگرانی، انفراسٹرکچر مینجمنٹ، تہٕ ابتدائی انتباہ یا آفتک انتظام تہٕ ردعمل ہیون چیلنجنگ ایپلیکیشنن ہنٛز حمایت چِھ کرنہٕ یوان۔ یمن شعبن منٛز، جی آئی ایس سائنس تہٕ متعلقہٕ شعبن منٛز چھ بین الضابطہٕ تحقیقچ ضرورت تاکہ بھڑ جغرافیائی حوالہ جاتک ڈیٹا سیٹن ہنٛد ماڈلنگ، تجزیہ، انتظام تہٕ انضمامچ حمایت یییہٕ کرنہٕ، یم انسٲنی سرگرمیہٕ تہٕ جغرافیائی مظاہرچ وضاحت چھِ کران۔ جیو ڈیٹا بیسس ہیکن 2D نقشن، 3D جیو سائنسی ماڈلز، تہٕ باقی جیو ریفرینسڈ ڈیٹا ضم کرنہٕ خاطرٕ پلیٹ فارمک پانٹھ کٲم کرتھ۔ تاہم، موجودٕ جغرافیائی ڈیٹا بیسس منٛز چُھنہٕ کٲفی 3D ڈیٹا ماڈلنگ تہٕ ڈیٹا ہینڈلنگ ہچ تکنیکہٕ فراہم کرنہٕ آمژ۔ سطح تہٕ حجمک ماڈلزن ہینٛد نمٹنہٕ خٲطرٕ چھ نئۍ 3D جیو ڈیٹا بیسس ضرورت۔ یہٕ مضمون چُھ گوڑنک جیو ڈیٹا بیسچ تحقیقک 25 ورین ہنٛد جائزٕ پیش کران۔ ڈیٹا ماڈلنگ، معیارات، تہٕ جیو ڈیٹا ہنٛز انڈیکسنگ پیٹھ چِھ تفصیل سان بحث کرنہٕ آمژ۔ بین الضابطہ تحقیقہٕ خٲطرٕ نٔوۍ شعبہٕ کھولنہٕ خٲطرٕ 3D جیو ڈیٹا بیسس چہٕ ترقی خٲطرٕ نٔوۍ ہدایاتن ہنٛد ذکر آمُت کرنہٕ۔ ابتدائی انتباہ تہٕ ہنگٲمی حالاتن پیٹھ ردعملک شعبن منٛز چِھ زٕ منظرنامہٕ انسٲنی تہٕ جیو فزکل مظٲہرن ہنٛد مشترکہ انتظامک مظاہرٕ کران۔ مقالہ چُھ کھلہٕ تحقیق کیٛن مسائلن پیٹھ تنقیدی نظریس سۭتۍ ختم گژھان۔ & 2011 Elsevier Ltd. تمام حقوق محفوظ ہیں۔ |
dce7a0550b4d63f6fe2e6908073ce0ce63626b0c | یتھ کٔنۍ زِ أس روبوٹکس تہٕ مصنوعی ذہانتس منٛز آٹومیشن کس روٹس پیٚٹھ مارچ کران چھ، اتھ چھ اخلاقی فیصلہٕ کنن ہٕنٛز اکھ بڑس مقدارس خودکار بناونٕچ ضرورت تاکہ سۄ آلات آسہٕ پنٛنہِ مرضی پیٚٹھٕ آزاد۔ مگر اخلٲقی فٲصلہٕ سٲزی ہٕنٛز خودکار کاری چھ انجینئرن تہٕ ڈیزائنرسن خٲطرٕ نئۍ سوال پٲدٕ کران، یمن یہ فٲصلہٕ کرٕنۍ چھ ضروٗرت ز یہ کامہ کتھ پٲٹھۍ ییہٕ مکمل کرنہٕ۔ مثالہٕ پٲٹھۍ، کینٛہہ اخلٲقی فٲصلہٕ سٲزی منٛز چھ مشکل اخلٲقی معاملات شٲمل آسان، یتھ منٛز بییہٕ صارف سٕنٛدِ ان پٹٕچ ضرورت چھےٚ آسان اگر اسہٕ خودمختٲری تہٕ باخبر رضامندی ہٕنٛدۍ قٲیِم کردہ اصولن ہٕنٛد احترام کرٕنۍ چھِ یِوان۔ مصنف چھ اتھ تہٕ باقی اخلاقی تحفظاتس پیٹھ غور کران یم اخلٲقی فیصلہٕ ننس منٛز آٹومیشنس سۭتۍ چھ ملان۔ سُہٕ چُھ کینٛہہ عمومی اخلأقی تقاضہٕ تجویز کران یمن پیٹھ ڈیزائن رومس منٛز غور کرنہٕ ین، تہٕ اکھ ڈیزائن ٹول چُھ تیار کران یُس ڈیزائنک عملس منٛز ضم ہیکو کرتھ تاکہ انجینئرن، ڈیزائنرز، اخلأقی ماہرین، تہٕ پالیسی سازن ییہٕ یہٕ فیصلہ کرنہٕ کہ اخلأقی فیصلہٕ نگأری ہنٛد کینٛہہ شکلہٕ خودکار کرنچ بہترین طریقہٕ کتھ چِھ۔ |
ab19cbea5c61536b616cfa7654cf01bf0621b83f | |
102153467f27d43dd1db8a973846d3ac10ffdc3c | صحتچ دیکھ بھال چھِ انٹرنیٹ آف چیزن (IoT) ٹیکنالوجی ہنٛد ساروی کھوتہٕ تیٛزی سان پھیلن وأل اطلاقک علاقن منٛز اکھ۔ ۔IOT ڈیوائسز ہیکن کرون بیمارن ہنٛد مریضن ہنٛز ریموٹ ہیلتھ مانیٹرنگ ہیچھنس قٲبل بناونہٕ خٲطرٕ استعمال گژھت یتھ کٔنۍ زن قلبی عروقی بیماری (CVD) ۔ اتھ مقالس منز چُھ ہمہٕ دلٕکہِ دھڑکن ہند تشخیص خٲطرٕہ ای سی جی تجزیہ تہٕ درجہ بندی خٲطرٕہ اکھ الگورتھم تیار کران، تہٕ ایمِچ تعٲملی چُھ ایکِس آئی او ٹی پیٹھ مبنی ایمبیڈڈ پلیٹ فارمس پیٹھ کران۔ یہٕ الگورتھم چُھ اکھ ویریبل ای سی جی تشخیص آلہٕ خٲطرٕہ سون تجویز، یوس مریضن ہنز 24 گھنٹن ہنز مسلسل نگرانی خٲطرٕہ موزوں چُھ۔ ہم چھ ای سی جی تجزیہ خٲطرٕ ڈسکرٹ ویو لیٹ ٹرانسفارمر (ڈی ڈبلیو ٹی) ، تہٕ سپورٹ ویکٹر مشین (ایس وی ایم) درجہ بٔنٛدی ہنٛد استعمال کران۔ ۔ درجہ بٔنٛدی ہٕنٛز بہترین صحت یابی چھےٚ 98.9 فیصد، سایز 18 کس فیچر ویکٹر تہٕ 2493 سپورٹ ویکٹر خٲطرٕ۔ گیلیلیو بورڈس پیٹھ الگورتھمچ مختلف نفاذات چِھ یہٕ ظاہر کرنس منٛز مدد کران کہ کمپیوٹیشنل لاگت چِھ یژھ، کہ ای سی جی تجزیہٕ تہٕ درجہٕ بندی ہیکو حقیقی وقتس منٛز کرتھ۔ |
44159c85dec6df7a257cbe697bfc854ecb1ebb0b | نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف ہیلتھک نیشنل سینٹر فار ریسرچ ریسورسزک زیر اہتمام اوسُک نٔو افتتاح کرنہٕ آمت ریسرچ ریسورس فار کمپلیکس فزیولوجیکل سگنلزک مقصد چُھ موجودہ تحقیق تہٕ دل تہٕ دمٲغی تہٕ دیگر پیچیدٕ حیاتیاتی طبی سگنلن ہنٛد مطالعہٕ منٛز نٔو تحقیقاتن ہنٛز حوصلہٕ افزائی۔ وسٲئلن منز چِھ 3 باہمی وابستہٕ اجزاء۔ فزیو بینک چھ حیاتیٲتی تحقیقی کمیونٹی ہٕنٛد استعمالہٕ خٲطرٕ فزیولوجیکل سگنلن تہٕ متعلقہٕ ڈیٹا ہٕنٛزن گۄڑنکیٚن ڈیجیٹل ریکارڈنگن ہنٛد اکھ بوٚڑ تہٕ بڑون آرکایو۔ اتھ منٛز چُھ فی الحال صحتمند افراد تہٕ مختلف قسمک عوٲمی صحتس پیٹھ اثر و رسوخ وٲل حالاتن سۭتۍ دوچار مریضن سٔتۍ ملٹی پیرامیٹر کارڈیو پلمونری، نیورل، تہٕ باقی حیاتیاتی طبی سگنلن ہنٛد ڈیٹا بیس شٲمل، بشمول زندگی خاطرٕ خطرٕ مول arrhythmias، دلچ ناکأمی، نیند اپن، اعصابی عوارض، تہٕ عمر بڑھن۔ فزیو ٹول کٹ چھ جسمٲنی سگنل پروسیسنگ تہٕ تجزیہٕ خٲطرٕ اوپن سورس سافٹ ویئرک اکھ لائبریری، کلاسیکی تکنیکن تہٕ احصٲیٲتی طبیعیات تہٕ غٲر لکیری حرکیاتس پیٹھ مبنی ناول طریقن دۄنوٕنۍ ہنٛد استعمال کٔرتھ فزیولوجیکل طور اہم واقعاتن ہنٛد پتہ لگاون، سگنلن ہنٛد انٹرایکٹو ڈسپلے تہٕ خصوصیت، نئۍ ڈیٹا بیسس ہٕنٛز تخلیق، فزیولوجیکل تہٕ باقی سگنلن ہٕنٛز نقٲلی، تجزیہٕ کیٚن طٔریقن ہنٛد مقدٲری تشخیص تہٕ تقابلی، تہٕ غٲر مستحکم عملن ہنٛد تجزیہٕ۔ فزیو نیٹ چُھ اکھ آن لائن فورم ریکارڈ شدہ بائیو میڈیکل سگنلن تہٕ تہند تجزیہٕ خٲطرٕ اوپن سورس سافٹ ویئر کہ نشر تہٕ تبادلہٕ خٲطرٕ۔ یہٕ چُھ ڈیٹا کہ تعاونہٕ کہ تجزیہٕ تہٕ مجوزہٕ نٔوین الگورتھمن ہنٛز تشخیص خاطرٕ سہولیات فراہم کران۔ ورلڈ وائڈ ویب کہ ذٔریعہ PhysioBank ڈیٹا تہٕ PhysioToolkit سافٹ ویئرس تام مفت الیکٹرانک رسائی فراہم کرنہٕ علاوٕ (http://www.physionet.org) org) ، PhysioNet چھ آن لائن ٹیوٹوریلن ذریعہٕ خدمات تہٕ تربیت فراہم کران تاکہ مختلف سطحن پیٹھ ماہرینن ہنٛد استعمال کرن والن ہینز مدد ییہٕ کرنہٕ۔ |
a92eac4415719698d7d2097ef9564e7b36699010 | مقصد - کارپوریٹ پائیداری تہٕ امچ کارکردگی ہنٛد اندازٕ تہٕ رپورٹنگ منٛز دلچسپی وألن فریقن شٲمل کرنک نقطہٕ نظرٕ کس طورس پیٹھ سمأجی آڈٹ کہ اطلاقک شناخت کرٕن۔ ڈیزائن/طریقہ کار/روان - AA1000 تہٕ سمأجی آڈیٹنگ ہنٛدس مطالعس پیٹھ مبنی، یہٕ دستاویز چِھ کارپوریٹ پائیداری ہنٛدس بارس منٛز گفت و شنیدس پیٹھ مبنی سمأجی آڈیٹنگ ہنٛد اطلاق کرنہٕ خاطرٕ مفاد پرستو ہنٛز شمولیت، سمأجی آڈیٹنگ تہٕ کارپوریٹ پائیداریس مربوط کران۔ نتائج - یہٕ مقالہ چُھ کارپوریٹ پائیداری تہٕ سمأجی آڈیٹنگس درمیان اکھ میچ ہنٛز نشاندہی کران، کیازٕکہ دشوینی ہنٛد مقصد چُھ کُنہٕ تنظیم ہنٛز سمأجی، ماحولیاتی تہٕ اقتصادی کارکردگی بہتر بناون، سٹیک ہولڈرزچ اکھ وسیع رینجچ بہبودس پیٹھ غور کران تہٕ عملس منٛز سٹیک ہولڈرزچ شمولیتچ ضرورت چِھ۔ اتھ مقالس منٛز چُھ تجویز کرنہٕ آمُت کہ سمأجی آڈیٹنگ ہیٛکو ہیند اطلاق گفت و شنید کہ ذریع سٹیک ہولڈرز شمولیتہٕ کہ ذریع کرتھ ، ٹرسٹ بناون ، وابستگی ہنٛز نشاندہی کرنہٕ تہٕ سٹیک ہولڈرز تہٕ کارپوریشنن درمیان تعاونس فروغ دینہٕ خاطرٕ کرتھ۔ تحقیقی حدود/اثرات - یہٕ تحقیق چِھ کارپوریٹ پائیداری ہنٛدس اڈنس منٛز سمأجی آڈیٹنگ ہنٛد عملیت تہٕ گفت و شنیدس پیٹھ مبنی سمأجی آڈیٹنگ ہنٛد حدودن ہنٛد تعین کس بارس منٛز مزید تجربأتی تحقیق ہنٛز ضرورت۔ عملی مضمرات - سمأجی آڈیٹنگ ہنٛز نشاندہی چِھ اکہٕ جمہوری کاروباری معاشرس منٛز سٹیک ہولڈرز تہٕ کارپوریشنن درمیان مختلف مفاداتس متوازن کرنہٕ خأطرٕ اکہٕ مفید طریقہٕ کس طورس پیٹھ کرنہٕ آمژ۔ کارپوریٹ پائیداری ہنٛز ترقی تہٕ حأصل کرنس منٛز سمأجی آڈٹ کہ اطلاقس چِھ بظاہر عملی مضمرات۔ اصلیت/قیمت - یہٕ مقالہ چُھ کاروبارس پائیداری کس طرفس کُن منتقل گژھنس منٛز مدد کرنہٕ خاطرٕ گفت و شنیدس پیٹھ مبنی سمأجی آڈٹ کہ اطلاقک امتحان کران۔ سمأجی آڈٹ کہٕ طورس پیٹھ کارپوریٹ سمأجی تہٕ ماحولیاتی کارکردگی ہنٛد اندازٕ تہٕ رپورٹنگ ہنٛدس عملس سۭتۍ ہیٛکہٕ گفت و شنیدٕ ذریع دلچسپی وألن فریقن شأمل کرتھ اعتمادچ تعمیر، وابستگی ہنٛز نشاندہی تہٕ کارپوریشنن تہٕ دلچسپی وألن ہنٛدس درمیان تعاونس فروغ دینہٕ خاطرٕ اطلاق گژھت۔ |
915c4bb289b3642489e904c65a47fa56efb60658 | ہم چھ تصویری تبدیٖلی ہٕنٛزن مسٲیلن پیٚٹھ غور کران، ییٚتہ اکھ ان پٹ امیج آوٹ پٹ امیج منٛز تبدیٖل کرنہٕ۔ یتھ مسٲئلن خٲطرٕ چھ حالیہ طریقہٕ عام طور پٲنٹھ فیڈ فارورڈ کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس آؤٹ پٹ تہٕ گراؤنڈ سچ امیجزن درمیان فی پکسل نقصانک استعمال کرتھ تربیت دیوان۔ متوازی کٲمٕ سۭتۍ چُھ پتہ چلان زِ پری ٹرینڈ نیٹ ورکس سٕتۍ ننہٕ آمٕتۍ اعلیٰ سطحی خصوصیاتن ہندِس بنیادس پیٹھ چُھ ادراکی نقصان کہ افعال کہ تعریف تہٕ اصلاح کرِتھ اعلیٰ معیارٕک تصاویر بنٲوِن ہیکو۔ ہم چِھ دۄنونی نقطہ نظرن ہنٛد فٲئدٕ یکجا کران، تہٕ امیج ٹرانسفارمیشن ٹاسکن خاطرٕ فیڈ فارورڈ نیٹ ورکس تربیت خاطرٕ ادراکی نقصانک افعالک استعمال چِھ تجویز کران۔ ہم چھ امیج سٹائل ٹرانسفرک نتائج ہاوان، یتہٕ فیڈ فارورڈ نیٹ ورکس گیٹس تہٕ باقین ہنٛد تجویز کردہ اصلاحک مسئلہٕ حقیقی وقتس منٛز حل کرنہٕ خٲطرٕ چھ تربیت دنہٕ آمت۔ اصلاحس پیٹھ مبنی طریقہٕ کار کہ مقابلس منٛز، چُھ سُوٛ نیٹ ورک یُس ہِوی کوالٹیٹو نتائجن چُھ دیوان مگر پریتھ اکس منٛز چُھ ترٛےن مقدارن ہنٛد تیزی۔ اسہٕ چھ وٲحد تصویرچ سپر ریزولوشن تہٕ تجربہٕ کران، ییتھ منٛز پر پکسل نقصانس ادراکی نقصانس سۭتۍ تبدیل کرُن چھ بصری طور پٲنٹھ خوشگوار نتائجک اجازت دیوان۔ |
9201bf6f8222c2335913002e13fbac640fc0f4ec | |
929a376c6fea1376baf40fc2979cfbdd867f03ab | ۔Lossy امیج کمپریشن میتھڈز چِھ ہمیشہٕ مختلف ناگوار آرٹیفیکٹس کمپریسڈ نتائجن منٛز متعارف کران، خاص طورس پیٹھ کم بٹ ریٹس پیٹھ۔ پٔتِمین ؤرین منٛز، چھِ JPEG کمپریسڈ امیج خٲطرٕ واریاہ موثر سافٹ ڈیکوڈنگ طریقہٕ تجویز آمت کرنہٕ۔ تاہم، یتھ کٔنۍ زَن تہنز بہترین زانٛکٲری چھے، JPEG 2000 کمپریسڈ امیجزن ہٕنٛز نرم ڈیکوڈنگ پیٚٹھ چھ واریاہ کم کٲم کرنہٕ آمٕژ۔ مختلف کمپیوٹر ویژن ٹاسکن منٛز کنوولیشن نیورل نیٹ ورک (CNN) ہنٛز شاندار کارکردگی سۭتۍ متٲثر گژھت، چُھ ہم JPEG 2000 خاطرٕ اکھ نرم ڈیکوڈنگ طریقہٕ پیش کران یتھ منٛز متعدد بٹ ریٹ چلاون والن ڈیپ CNNs چِھ استعمال یوان کرنہٕ۔ زیادٕ خاص طورس پیٹھ، ٹریننگ کس مرحلس منٛز، ٲسۍ اسہٕ واریاہ اعلیٰ معیارٕک ٹریننگ امیج تہٕ متعلقہٕ JPEG 2000 کمپریسڈ امیج مختلف کوڈنگ بٹ ریٹس پیٹھ استعمال کرتھ، ڈیپ سی این این ہچ سیریز ٹرین کران۔ ٹیسٹنگ کس مرحلس منٛز، اکہ ان پٹ کمپریسڈ امیجس خاطرٕ، قریب ترین کوڈنگ بٹ ریٹ سۭتۍ تربیت یافتہٕ CNN چُھ نرم ڈیکوڈنگ کرنہٕ خاطرٕ منتخب کرنہٕ یوان۔ وسیع تجربات چِھ پیش کرنہٕ آمت نرم ڈیکوڈنگ فریم ورکچ تاثیر ظاہر کران، یُس JPEG 2000 کمپریسڈ امیجزن ہنٛز بصری معیار تہٕ مقصد سکورس منٛز بھڑس پیمانس پیٹھ چُھ بہتر بناوان۔ |
cfa092829c4c7a42ec77ab6844661e1dae082172 | بِٹ کوائن چُھ اکھ نٔو تصور متعارف کرمت یُس پورٕ انٹرنیٹس یتھکٔن یہٕ موجود چُھ، تہٕ واریاہ قسم کین صنعتن پیٹھ مثبت اثر انداز ہیکن کرتھ، بشمول، مگر چُھنہٕ محدود، بینکنگ، عوٲمی شعبہٕ تہٕ سپلائی چین۔ یہٕ جدت چِھ مُزک شناخت پیٹھ مبنی تہٕ بلاکچین ٹیکنالوجی پیٹھ مبنی پننہٕ جدید وکندریقرت فن تعمیر پیٹھ چِھ کأم کران۔ بلاکچین چُھ ٹرانزیکشنس پیٹھ مبنی ایپلیکیشنن ہنٛز اکھ دوڑ برونٹھ کُن دھونان ییتھ منٛز اکھ مرکزی اتھارٹی ہنٛز ضرورت بَغأر اعتمادچ بنیاد قأئم چِھ کرنہٕ یوان، یٔمہٕ سۭتۍ کاروباری عملس اندر احتساب تہٕ شفافیت چِھ فروغ دیوان۔ تاہم، اکھ بلاکچین لیجر (مثلاً، بٹ کوائن) چُھ واریہ پیچیدٕہ آسان تہٕ خصوصی ٹولز، یمچ مجموعی طور پٲنٹھ چُھ بلاکچین تجزیہ وننہٕ یوان، فرد، قانون نافذ کرن وٲل ایجنسیہٕ تہٕ سروس فراہم کنندگانن چِھ اتھ تلاش، کھوج تہٕ وژوولائزیشنچ اجازت دینہٕ خٲطرٕ ضروری۔ پٔتِمین ؤرین منٛز، چھ کیہہ تجزیٲتی ٹولز یمن ہنٛز صلاحیتہٕ سۭتۍ تیار کٔرمتھ یم مثال طور پٲنٹھ، تعلقاتن ہنٛد نقشہٕ بناون، لین دینک بہاؤک معٲینہٕ تہٕ فوجداری تفتیشس بہتر بناونک طریقہٕ پٲنٹھ جرائمک واقعاتن فلٹر کرنچ اجازت دیوان۔ یہٕ مقالہ چُھ بلاکچین تجزیٲتی ٹولزن ہینز موجودٕ حالتس پیٹھ بحث کران تہٕ یمن ہنٛد اطلاق کس بنیادس پیٹھ چُھ اکھ تیماتی درجہ بندی ہنٛد ماڈل پیش کران۔ یِہ چُھ مستقبل کہِ ترقی تہٕ تحقیق خٲطرٕہ کھلٲوۍ چیلنجزن ہنز تہٕ تحقیقات کران۔ |
2e5fadbaab27af0c2b5cc6a3481c11b2b83c4f94 | اکھ فوٹو گرافی دانچ شناخت کرنچ اکھ نئو مسئلہٕ چِھ متعارف کرٔن۔ اتھ مسلس حل کرنہٕ خٲطرٕہ چُھ کمپیوٹر ویژن تکنیکک فزیبلٹی پرکھنہٕ خٲطرٕہ، ٲسۍ 41 معروف فوٹوگرافرن ہٕنٛزٕ 180,000 کھۄتہٕ زیادٕ تصویٖرن ہٕنٛدس اکھ نٔو ڈیٹاسیٹس بناومٕتۍ۔ ایمہِ ڈیٹاسیٹ کہِ استعمالہٕ سٕتۍ کوٚر ہم فوٹو گرافرٕ کہِ شناختس منز مختلف خصوصیات (نیچ تہٕ ہائی لیول ، بشمول سی این این خصوصیات) کہِ تاثیرُک جائزہ۔ ایمہٕ کامہِ خٲطرٕہ چِھ اکھ نیو ڈیپ کانولوشن نیورل نیٹ ورک تہٕ تیار کرنہٕ آمُت۔ تہنز نتٲئج چِھ یہٕ ظاہر کران زِ اعلیٰ سطحی خصوصیات چِھ کم سطح کین خصوصیاتن واریاہ زیادٕ موثر آسان۔ یم ہیچھنہٕ آمت ماڈل چِھ استعمال کران یم سٲن طریقن ہنٛز فوٹو گرافرن درمیان فرق کرنہٕ کہٕ قٲبلیتہٕ منٛز بصیرت چِھ فراہم کران، تہٕ یہٕ چُھ اتھ بارس منٛز دلچسپ نتائج اخذ کرنچ اجازت دیوان زِ مخصوص فوٹو گرافرن کوتاہٕ چُھ گولی ماران۔ أسۍ چھِ پنٕنِس طٔریقس دوان |
25b6818743a6c0b9502a1c026c653038ff505c09 | |
6ed67a876b3afd2f2fb7b5b8c0800a0398c76603 | |
24281c886cd9339fe2fc5881faf5ed72b731a03e | میپ ریڈوس تہٕ امہٕ کیٛن متغیراتن چُھ کُنہٕ نشیبی کلسٹرز پیٹھ بڑس پیمانس پیٹھ ڈیٹا ہنٛدن گہری ایپلیکیشنن نافذ کرنس منٛز واریہ کامیاب گومت۔ تاہم، یمن منٛز چھ زیادٕ تر نظام اکھ غیر چکرک ڈیٹا فلو ماڈلس أندۍ پٔکۍ بناونہٕ آمت یم باقین مقبول ایپلیکیشنن خٲطرٕ چھ نہٕ موزوں۔ یہٕ مقالہ چُھ ایپلیکیشنن ہنٛد اکہٕ یتھ طبقس پیٹھ مرکوز: یِم متعدد متوازی کارروائیوں منٛز ڈیٹاہک کٲم کرن وأل سیٹ چِھ دوبارٕ استعمال کران۔ اتھ منٛز چِھ واریاہ تکراری مشین لرننگ الگورتھم، سۭتۍ سۭتۍ انٹرایکٹو ڈیٹا تجزیک اوزار تہٕ شأمل۔ اسہٕ چِھ اکھ نیو فریم ورک تجویز کران یتھ سپارک چُھ وننہٕ یوان یُس یمن ایپلیکیشنن چِھ سپورٹ کران ییلہٕ زن میپ ریڈوس چُھ اسکیل ایبلٹی تہٕ فالٹ ٹولرنس برقرار تھاوان۔ یمن اہدافن ہٕنٛد حصول خٲطرٕ، چھ سپارک اکھ تجرید متعارف کران یتھ ریزائلینٹ ڈسٹری بیوٹی ڈیٹاسیٹ (آر ڈی ڈی) ونان چھ۔ آر ڈی ڈی چُھ مشینن ہندس اکس سیٹس منٛز تقسیم گژھن وٲل چیزن ہنٛد اکھ ریڈ آنلی مجموعہٕ یُس تقسیمہٕ ضائع گژھنہٕ کہ صورتس منٛز دوبارٕ تعمیر ہیکو کرتھ۔ سپارک ہیکہِ ہدوپہٕ 10 گُن بڑٲوِتھ مشینی سیکھنہٕ کہِ ایوبزس منز، تہٕ یہٕ ہیکہِ 39 GB ڈیٹاسیٹس سٕتۍ سٕتۍ ایکِس سیکنڈ کہِ ذیلی جواب کہِ وقتس سٕتۍ انٹرایکٹو طورس پیٹھ سوال کرنہٕ خٲطرٕہ استعمال گژھِتھ۔ |
03ff3f8f4d5a700fbe8f3a3e63a39523c29bb60f | جملن ہنز درست نمائندگی کرنٕچ صلٲحیت چِھ زبان سمجھنہٕ خٲطرٕہ اہم۔ اسہٕ چِھ اکھ convolutional فن تعمیر بیان کران یتھ Dynamic Convolutional Neural Network (DCNN) چُھ وننہٕ یوان یُس زن أس جملن ہنٛز معنوی ماڈلنگ خاطرٕ چِھ اپنومژ۔ نیٹ ورک چُھ ڈینامک k-Max پولنگُک استعمال کران، یوس اکھ گلوبل پولنگ آپریشن چُھ یوس لکیری ترتیبس پیٹھ چُھ گژھان۔ نیٹ ورک چھ مختلف لمبٲے ہنٛد ان پٹ سٹینزس ہینڈل کران تہٕ سٹینس پیٹھ چھ فیچر گراف انڈکس کران یس شارٹ تہٕ لانگ رینج رشتن واضح پٲنٹھ قبضہ کرنس قٲبل چھ۔ یہٕ نیٹ ورک چُھ نہٕ اکھ تجزیٲتی کُلۍس پیٹھ منحصر تہٕ یہٕ چُھ کُنہٕ تہٕ زبانہٕ خٲطرٕہ آسٲنی سان لاگو گژھان۔ ٲسۍ چھیہ ڈی سی این این ژور تجربن منز پرکھان: لۄکچہِ پیمانہِ ہند بائنری تہٕ ملٹی کلاس جذباتچ پیشین گوئی، شیٚہ روٗٹہٕ سوالن ہنز درجہ بٔنٛدی تہٕ ٹویٹر جذباتچ پیشین گوئی ریموٹ نگرانی کہِ ذریعہٕ۔ نیٹ ورکس چِھ گوڑنکیٛن ترٛیٚن ٹاسکن منٛز بہترین کارکردگی حٲصل کران تہٕ ساروی کھوتہٕ مضبوط بنیاد کس سلسلس منٛز چِھ ٲخری ٹاسکس منٛز 25% کھوتہٕ زیادٕ غلطی ہنٛز کمی حٲصل کران۔ |
ff5c193fd7142b3f426baf997b43937eca1bbbad | ملٹی لیول انورٹر ٹیکنالوجی چھےٚ وٕنہِ اعلیٰ طاقتٕکۍ میڈیم وولٹیج توانٲیی کنٹرول کس شعبس منٛز اکھ اہم متبادل پٲنٹھ ابھرنہٕ آمٕژ۔ یہٕ مقالہ چُھ ساروی کھوتہٕ اہم ٹوپولوجیزن پیش کران یتھکن زِ ڈایڈڈ کلیمپڈ انورٹر (غیر جانبدار پوائنٹ کلیمپڈ) ، کیپسیٹر کلیمپڈ (فلائنگ کیپسیٹر) ، تہٕ الگ ڈی سی ماخذن سۭتۍ کیسکڈڈڈ ملٹی سیل۔ ایٚسممیٹرک ہائبرڈ سیلہٕ تہٕ سافٹ سوئچڈ ملٹی لیول انورٹرن ہٕنٛدۍ پٲٹھۍ چھ نٔو ٹوپولوجیٖن پیٚٹھ تہ بحث کرنہٕ یوان۔ یہٕ مقالہ چُھ کنورٹرن ہنٛدس اتھ خاندانس خاطرٕ تیار گژھن وأل کنٹرول تہٕ ماڈیولیشن ہنٛد ساروی کھوتہٕ زیادٕ متعلقہٕ طریقن تہٕ پیش کران: کثیر سطحک سینوسائڈل پلس وڈتھ ماڈیولیشن، کثیر سطحک انتخابی ہارمونک خاتمہٕ، تہٕ خلائی ویکٹر ماڈیولیشن۔ یمن کنورٹرن ہنٛد تازٕ تہٕ زیادٕ متعلقہ ایپلیکیشنن یتھ کٔنۍ زن لامینٹرز، کنویئر بیلٹس، تہٕ یونیفائیڈ پاور فلو ریگولیٹرز چھ خصوصی توجہس پیٹھ مرکوز۔ ان پٹ سائیڈس پیٹھ چُھ فعال فرنٹ اینڈچ ضرورت یمن انورٹرن خٲطرٕ ییمہٕ ریجنریٹو لوڈس فراہم کران چِھ تہٕ چِھ زیر بحث، تہٕ سرکٹ ٹوپولوجی ہنٛد اختیارات تہٕ چِھ پیش کرنہٕ آمت۔ ٲخر کار، چُھ پٲریفیریلی ترقی کین علاقن یتھ کٔنۍ زن ہائی وولٹیج ہائی پاور ڈیوائسز تہٕ آپٹیکل سینسر تہٕ مستقبل کہِ ترقی خٲطرٕہ دیگر مواقعن پیٹھ توجہ دِنہٕ آمٕژ۔ |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.