_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.42k
|
|---|---|
d1ee87290fa827f1217b8fa2bccb3485da1a300e | پیشن گوئی کرن وٲلۍ بیگنگ چُھ اکھ طریقہٕ یمہٕ سۭتۍ پیشن گوئی ہنٛد متعدد ورژن چِھ تیار یوان کرنہٕ تہٕ یم چِھ مجموعی پیشن گوئی حأصل کرنہٕ خاطرٕ استعمال یوان کرنہٕ۔ عددی نتیجس ہنٛز پیشین گوئی کرنہٕ وقتہٕ چُھ ایگریگریشن ورجنزن ہنٛدس اوسطس پیٹھ تہٕ کلاسچ پیشین گوئی کرنہٕ وقتہٕ چُھ کثرتُک ووٹ کران۔ متعدد ورجن چِھ لرننگ سیٹک بوٹسٹریپ ریپلیکا بناون تہٕ یمن نئس لرننگ سیٹن ہنٛدس طورس پیٹھ استعمال کرتھ تشکیل دیوان۔ درجہ بٔنٛدی تہٕ ریگریشن ٹریٖز تہٕ لکیری ریگریشنس منٛز سبسیٹ سلیکشن ہنٛد استعمال کران حقیقی تہٕ نقلی ڈیٹا سیٹن پیٚٹھ ٹیسٹ کرنہٕ سۭتۍ چُھ پتہٕ لگان ز بیگنگ ہیٚکہ صحت یابی منٛز کٲفی اضافہٕ دتھ۔ اہم عنصر چُھ پیشین گوئی ہند طریقہٕ کارُک عدم استحکام۔ اگر ہیچھنہٕ وٲل سیٹس منز خلل آسنہٕ سٕتۍ ہیکہِ تعمیر شدہ پیشین گوئی منز اہم تبدیلیہٕ ٲسِتۍ، تہٕ بیگنگ ہیکہِ صحتُک حٲصل کرِتھ۔ |
649197627a94fc003384fb743cfd78cdf12b3306 | |
0b440695c822a8e35184fb2f60dcdaa8a6de84ae | کیٚنٛنہِ کٹیٚک سینسر ہویٚن نٔمو RGB-D کیمرن ہٕنٛز حالیہ کامیٲبی سۭتۍ چُھ 3D ڈیٹا پیٚٹھ مبنی کمپیوٹر ایپلی کیشنن ہٕنٛدۍ وسیع امکانات ظٲہر گژھان۔ تاہم، معیٲری جانچ ہنٛد ڈیٹا بیسک عدم موجودگی کہ وجہ سۭتۍ، یہٕ اندازٕ لگاون چُھ مشکل کہ کِتھ پأنٹھ چُھ چہرہٕ پہچانچ ٹیکنالوجی اتھ جدید امیجنگ سینسرس سۭتۍ فأئدٕ حأصل کرتھ ہیکان۔ کنیکٹ تہٕ چہرے ہنز پہچان کہِ تحقیق کہِ درمیان تعلق قائم کرنہٕ خٲطرٕہ، چُھ اتھ مقالس منز کینکٹ سینسرس پیٹھ مبنی گوڈنِچ عوٲمی طورس پیٹھ دستیاب چہرے کہِ ڈیٹا بیس (یعنی KinectFaceDB1) پیش کران۔ ڈیٹا بیسس منٛز چھ مختلف ڈیٹا موڈلیٹیز (خوبہٕ طور پٲنٹھ سیدھ تہٕ پروسیسڈ 2-D، 2.5-D، 3-D، تہٕ ویڈیو پیٹھ مبنی چہرہٕ ہنٛد ڈیٹا) تہٕ متعدد چہرہٕ ہنٛز مختلف حالتہٕ شٲمل۔ ٲسۍ معمولک چہ پہچانک طریقہٕ استعمال کران تجویز کردہ ڈیٹا بیسس پیٹھ بینچ مارک تشخیص کران، تہٕ سکور لیول فیوژن کہ ذریعہٕ آر جی بی ڈیٹا سۭتۍ گہرائی ہنٛد ڈیٹا مربوط کرنہٕ وقتہٕ کارکردگی منٛز فٲیدٕ ظٲہر کران۔ اسہٕ تہٕ چُھ کینکٹچ تھری ڈی امیجزن (KinectFaceDB سۭتۍ) روایتی اعلی معیارک تھری ڈی اسکینن (FRGC ڈیٹا بیسس سۭتۍ) سۭتۍ چُھ آمُت مقابل کرنہٕ، یُس چُھ چہرے بایومیٹرکس کس تناظرس منٛز، یُس چُھ چہرےچ شناختچ تحقیق خاطرٕ مجوزہ ڈیٹا بیسک لازمی ضرورتن ہنٛز نشاندہی کران۔ |
a85275f12472ecfbf4f4f00a61514b0773923b86 | وائرلیس ٹیکنالوجی تہٕ معاون انفراسٹرکچرچ ترقی چھِ صارفن ہنٛز سرگرمیہٕ محدود کرنہٕ بغٔیر ہر جایہٕ حقیقی وقتس منٛز صحتچ دیکھ بھال تہٕ فٹنسچ نگرانیک غأر معمولی موقعہٕ فراہم کران۔ بیٚیہ، جسمس منٛز تہٕ آس پاس تھاونہٕ آمٕتۍ بےٚ تار جڑتھ مینی ٹوٗلیٚز سینسر تہٕ ایکچوایٹر چھ جسمٕکۍ علاقہٕ نیٹ ورک بناوان طبی، طرز زندگی تہٕ تفریحی ایپلی کیشنن ہٕنٛز مدد خٲطرٕ فزیو لٲگیٚن ہٕنٛدیٚن نشانن ہٕنٛز مسلسل، خودکار تہٕ غٲر واضح نگرٲنی خٲطرٕ۔ بی اے این ٹیکنالوجی چھےٚ ترقی کس ابتدٲیی مرحلس منٛز، تہٕ واریاہ تحقیقی چیلنجن پیٚٹھ چھ تس برٛۄنٛہہ کن کن قابو پیٚوان ییٚلہ یہ وسیع پیمانس پیٚٹھ قبول کرنہٕ ین۔ اتھ مضمونس منز چِھ BAN کہِ اطلاق، فعال تہٕ تکنیکی تقاضن ہند کور سیٹہٕ ہند مطالعہ۔ اسہٕ چِھ بنیأدی تحقیقی چیلنجزن پیٹھ تہٕ تبادلہ خیال کران یتھکن کہ توسیع پذیری (ڈیٹا ریٹ، بجلی ہنٛز کھپت، تہٕ ڈیوٹی سائیکل کہ لحاظ سۭتۍ) ، اینٹینا ڈیزائن، مداخلت کم کرنہٕ، ہم آہنگی، کیو ایس، وشوسنییتا، سیکیورٹی، پرائیویسی، تہٕ توانائی ہنٛز کارکردگی۔ واریاہ امیدوار ٹیکنالوجیزن ہنٛز تشخیص آیہٕ کرنہٕ یم ابھرن وٲل BAN منڈی ہنٛد نمٹنہٕ خاطرٕ تیار چِھ، تہٕ یمن ہنٛز فٲئدٕ تہٕ خأطرٕ آیہٕ یمن ہنٛز خأطرٕ روشنی ڈالیٛن۔ بی این اے یس سۭتۍ متعلقہٕ معیاری کاری ہنٛز سرگرمیہٕ ہنٛد چُھ اکھ مختصر جائزٕ تہٕ پیش کرنہٕ آمُت۔ |
f4abebef4e39791f358618294cd8d040d7024399 | یہٕ رپورٹ چِھ Fitbit Flex ماحولیاتی نظامک تجزیہٕ بیان کران۔ تہندٕ مقصد چِھ (1) ڈیٹا بیان کرن یُس فٹبٹ چُھ پننین صارفینن نیش جمع کران، (2) ڈیٹا یُس فٹبٹ چُھ پننین صارفینن فراہم کران، تہٕ (3) ڈیوائس مالکن خأطرٕ دستیاب ڈیٹا بیسچ بازیابی ہنٛد طریقہٕ۔ سانہٕ تجزیہ چُھ ژور الگ الگ حملوک ویکٹرزک احاطہ کران۔ گۄڈٕ، ٲسۍ فٹبٹ ڈیوائس کہ سیکورٹی تہٕ پرائیویسی ہٕنٛز خصوصیاتن ہنٛد تجزیہٕ کران۔ امہٕ پتہٕ، ٲسۍ سمارٹ فون یا پرسنل کمپیوٹر کہٕ درمیان مطابقت پذیری دوران بلوٹوتھ ٹریفککک مشٲہدٕ کران۔ تریٚیم، أسۍ چھ فٹبٹ اینڈروئیڈ ایپٕچ سیکورٹی تجزیہٕ کران۔ ٲخر کار، ٲسۍ فٹبٹ اسمارٹ فون یا کمپیوٹر ایپلیکیشن تہٕ فٹبٹ ویب سروس کہِ درمیان نیٹ ورک ٹریفک کہِ سیکورٹی خصوصیات ہند مطالعہ کران۔ اسہٕ چِھ ثوٚبوت فراہم کران کہ فٹبٹ چُھ مخصوص حالاتن منٛز قریب کین فلکس آلاتچ معلومات غأر ضروری طورس پیٹھ حأصل کران۔ اسہٕ چُھ بییہٕ یہٕ ظاہر کران کہ Fitbit ڈیوائس مالکن چُھ نہٕ تمام جمع کٔرمتہٕ ڈیٹا فراہم کران۔ درحقیقت، أس چِھ فی منٹ سرگرمی ہنٛد ڈیٹا کہ ثبوت پٔدٕ کران یس Fitbit ویب سروس منٛز چُھ یوان سوٛنہٕ مگر مالکس چُھنہٕ یوان فراہم کرنہٕ۔ اسہٕ چُھ یہٕ تہٕ دریافت کرمُت کہ Fitbit آلاتس پیٹھ MAC ایڈریس چُھ نہٕ زٕہنۍ تبدیل گژھان، یمہٕ سۭتۍ صارفن ہنٛد ہم آہنگی پیٹھ چُھ حملہٕ آسان۔ ٹی ایل ایس پیٹھ ڈیوائس جوڑٕ بناونہٕ دوران چُھ بی ٹی ایل ای سند سندٕ شأہِر نیٹ ورکس پیٹھ تہٕ ظاہر گژھان، یُس ایم آئی ٹی ایم حملن ہنٛد ذریعہٕ ہیٛکہٕ رٹتھ۔ ٲخر کار، چِھ أس ثأبت کران کہ صارفچ اصل سرگرمی ہنٛد ڈیٹا چُھ تصدیق آمت کرنہٕ تہٕ آلہٕ پیٹھہٕ فٹبٹ ویب سروس تام چُھ نہٕ انتہأئی بنیادس پیٹھ سادٕ متنس منٛز فراہم آمت کرنہٕ۔ |
3007a8f5416404432166ff3f0158356624d282a1 | گراف تجرید چُھ واریاہ ایپلیکیشنن خاطرٕ ضروری۔ اکھ مختصر ترین وتھ ژھانٛڈنہٕ پیٹھہٕ پیچیدٕہ مشین لرننگ (ML) الگورتھم ییتھ کیٛن زن کولیبوریٹو فلٹرنگ چُھ کرنہٕ یوان۔ اعداد و شمارس منٛز تیزی سان اضافہٕ، تہٕ بڑس پیمانس پیٹھ گراف پروسیسنگچ ضرورت کہ وجہ سۭتۍ مختلف ایپلیکیشنن خاطرٕ خام ڈیٹا سۭتۍ گرافچ تعمیر چِھ چیلنجنگ گژان۔ چونکہ گرافچ تعمیر چِھ ڈیٹاہک متوازی مسئلہٕ، میپ ریڈوکس چُھ اتھ کٲمٕ خٲطرٕ اصل۔ گراف بلڈر، گراف ایکسٹریکٹ ٹرانسفارم لوڈ (ای ٹی ایل) خاطرٕ اکھ قابل توسیع فریم ورک، گراف تعمیرچ واریہ پیچیدگیہٕ دور کرنہٕ خاطرٕ، بشمول گرافچ تشکیل، ٹیبولیشن، تبدیلی، پارٹیشننگ، آؤٹ پٹ فارمیٹنگ، تہٕ سیریلائزیشن۔ گراف بلڈر چُھ جاواہس منز لیکھنہٕ آمُت، پروگرامنگ ہند آسانی خٲطرٕہ، تہٕ یہٕ چُھ MapReduce ماڈلس سٕتۍ پیمانہٕ کران۔ اتھ مقالس منز چِھ ہم گراف بلڈر کہِ حوصلہٕ افزٲئی، ایمِچ فن تعمیر، MapReduce الگورتھم، تہٕ فریم ورک کہِ کارکردگی ہند تشخیص بیان کران۔ چونکہ بڑن گرافن چُھ ذخیرٕہ تہٕ پروسیسنگ خٲطرٕہ کلسٹرس منز تقسیم کرنہٕ یُن گژھہٕ تہٕ تقسیم کرنٕک طریقہٕ چِھ کارکردگی پیٹھ اہم اثرات مرتب کران، توٲی چِھ اسہِ گراف تقسیم کرنٕک واریاہ طریقہٕ تیار کران تہٕ تہنز کارکردگی ہند اندازٕہ چِھ کران۔ ہم چِھ فریم ورکس https://01.org/graphbuilder/ پیٹھ تہٕ کھولان۔ |
2e526c2fac79c080b818b304485ddf84d09cf08b | ٹائم ریل ڈیٹا مائننگ ہنٛد مقصد چُھ تاریخی ڈیٹا منٛز نمونہٕ تلاش کرن۔ سانہٕ کامہٕ چُھ ڈیٹا نیش وقتی نمونہٕ ننہٕ خاطرٕ اکہٕ نقطہٕ نظرٕ ہنٛز تجویز کران تاکہ ہدف کہ واقعاتن ہنٛد وقوعک پیشین گوئی ییہٕ کرنہٕ، زن میزبان نیٹ ورکس پیٹھ کمپیوٹر اَنٹاک، یا مالیاتی ادارن منٛز جعلی لین دین۔ تہنزٕ مسئلہٕ کہٕ تشکیلہٕ منٛز چِھ زٕ اہم چیلنجہٕ پیش یوان کرنہٕ: 1) أس چِھ واقعاتن درجہٕ بندی ہنٛد خصوصیات تہٕ غیر مساوی انٹرا آرکیڈ ٹائمچ نمائش سۭتۍ منسوب کران فرض کران؛ یتھ مفروضہٕ چُھ کلاسیکی ٹائم سیریز تجزیہٕ کس دائرٕ کارس نیبر آسان، 2) أس چِھ ہدف کہ واقعاتن انتہائی کم کثرت سۭتۍ فرض کران؛ پیشین گوئی ہنٛز تکنیکزن چِھ طبقاتی عدم توازن کس مسئلس سۭتۍ نمٹون ضروری۔ ہم چھ اکھ موثر الگورتھم تجویز کران یس واقعہٕچ پیشین گوئی ہنٛد مسئلہٕ ہدف کہ واقعاتن برونٹھ موجود تمام بار بار ایونٹس سیٹن ہنٛز تلاش منٛز تبدیل کرتھ چُھ ہیرکین چیلینجنزن ہنٛد مقابلہ کران۔ طبقاتی عدم توازنک مسئلہٕ چُھ صرف اقلیتی طبقس پیٹھ نمونن ہنٛز تلاش سۭتۍ قابو یوان کرنہٕ؛ نمونن ہنٛز امتیازی طاقت چِھ پتہٕ باقی طبقاتن خلاف درست یوان کرنہٕ۔ امہٕ پتہٕ چُھ پیشن گوئی خاطرٕ نمونن یکوٹہٕ قواعدس پیٹھ مبنی ماڈلس منٛز ملاونہٕ یوان۔ سانہٕ تجربٲتی تجزیہٕ چُھ امہٕ قسمچ واقعہٕچ ترتیبچ نشاندہی کران ییتھ منٛز ہدفچ واقعاتن ہنٛز درست پیشین گوئی ہیکو کرتھ۔ |
0a54d2f49bda694071bbf43d8e653f5adf85be19 | ڈیٹامائننگ سسٹم چُھ ڈیٹابیسس منٛز درج حقائقن سۭتۍ نمونن ہنٛد پتا لگاون تہٕ مفید معلومات ننہٕ ہنٛد مقصد۔ اتھ مقصدس تام وآریا وسیع پیمانس پیٹھ اپناونہٕ آمت طٔریقہٕ چُھ دستیاب ڈیٹا کہ وضاحتی ماڈلن ہنٛد حساب کتاب خأطرٕ مختلف مشین لرننگ الگورتھم لاگو کرُن۔ اتھ تحقیقس منٛز چھ، اسہٕ تحقیقک اتھ شعبس منٛز اکھ اہم چیلنجک دریافت کرمژ، تمن تکنیکن ہنٛز ترقی یُس بھڑس پیمانس پیٹھ تہٕ ممکنہٕ طور پٲنٹھ جسمٲنی طور پٲنٹھ تقسیم شدٕ ڈیٹا بیسس تام چھ بڑھاونہٕ یوان۔ میٹا لرننگ چھ اکھ یژھ تکنیک یس اعلیٰ سطحی درجہ بٔنٛدی (یا درجہ بٔنٛدی ہنٛد ماڈل) ، یتھ میٹا کلاس بٔنٛدی ونان چھ، ہنٛد حساب کرن چھ یُن یُس مختلف ڈیٹا بیسس پیٹھ الگ الگ حساب کرنہٕ آمت متعدد درجہ بٔنٛدی ییہٕ کُنہٕ قٲبل عمل اندازس منٛز ضم کرنہٕ۔ یہٕ مطالعہٕ چُھ میٹا لرننگچ وضاحت کران تہٕ JAM سسٹمچ (Java Agents for Meta-learning) پیشکش چُھ کران، یس بھڑس پیمانس پیٹھ ڈیٹا مائننگ ایپلیکیشنن خاطرٕ اکھ ایجنٹس پیٹھ مبنی میٹا لرننگ سسٹم چُھ۔ خاص طور پٲنٹھ، یہٕ چُھ تقسیم شدٕ ڈیٹا مائننگ سسٹمن خٲطرٕ واریاہ اہم تقاضن ہنٛز نشاندہی کران تہٕ یمن ہنٛد پَتہٕ چُھ کران یم مرکزی یا میزبانس پیٹھ مبنی نظامن ہنٛدس مقابلس منٛز اضأفی پیچیدگی سۭتۍ پیدٕ چِھ گژھان۔ ڈسٹری بیوٹی سسٹمن ہیکہٕ ہیرٹجینوس پلیٹ فارمن سۭتۍ نمٹنہٕ کہ ضرورت پیتھ، متعدد ڈیٹا بیسس سۭتۍ تہٕ (ممکنہٕ طور پٲنٹھ) مختلف سکیمن سۭتۍ، ڈیٹا سائٹن درمیان مواصلات خاطرٕ قابل توسیع تہٕ موثر پروٹوکولن ہنٛد ڈیزائن تہٕ نفاذ، تہٕ دیمن ہم مرتبہٕ ڈیٹا سائٹن سۭتۍ گیٹ گژھن واجن معلوماتک انتخابی تہٕ موثر استعمال۔ دیگر اہم مسائل، اندرونی و جزوی طور پر IBM fellowship سے معاونت یافتہ۔ ڈیٹا مائننگ سسٹم یم نظر انداز گژھنہٕ چُھ نہٕ یوان کرنہٕ، یمن منٛز چُھ، گوڑنک، نٔوۍ حٲصل کردٕ معلوماتہٕ ہنٛد فٲئدٕ ننہٕ کہ قأبلہٕ ماڈلزن ہنٛز حساب کتاب تہٕ موجودٕ ماڈلن سۭتۍ جوڑنہٕ خاطرٕ، تہٕ دویم، نٔو مشین لرننگ ہنٛد طٔریقہٕ تہٕ ڈیٹا مائننگ ٹیکنالوجیزن شٲمل کرنک لچک۔ ہم چِھ یمن مسلو جے اے ایم کس تناظرس منٛز دریافت کران تہٕ وسیع تجربأتی مطألعہٕ کہ ذریع مختلف تجویز کردہ حلن ہیند اندازٕ لگاون۔ |
b00672fc5ff99434bf5347418a2d2762a3bb2639 | ایمبیڈڈ ڈیوائسز چِھ ہر جایہٕ لبنہٕ یوان، تہٕ تم چِھ رازداری تہٕ سیکورٹی کہ لحاظٕ سۭتۍ اہم ایپلیکیشنن ہنٛز اکہٕ رینجس منٛز استعمال یوان کرنہٕ۔ یمن منٛز چھ زیادٕ تر آلات پرپرائٹیری سافٹ ویئر چلاوان، تہٕ سافٹ ویئر کس اندرونی کٲم کس بارس منٛز چھ واریاہ کم دستاویزات دستیاب۔ کیٚنٛہن معاملن منٛز، ہارمون تہٕ حفاظتی میکانزم کہ لاگتٕ سۭتۍ ہیٚکہ آلات کہ استعمالٕ ناممکن بناونہٕ یتھ۔ یتھ ماحولس منٛز موجود سافٹ ویئرک تجزیہٕ چُھ مشکل، مگر ضروری، اگر سافٹ ویئر کیٛن کیڑے تہٕ کمزورین سۭتۍ وابستہٕ خطراتن نش گژھٕ گریز کرنہٕ یُن۔ درحقیقت، حالیہ مطالعاتن منٛز چِھ گۄڈٕ پیٹھہٕ کُنہٕ تہٕ مارکیٹس منٛز دستیاب یمبڈیڈ ڈیوائسزن منٛز بیک ڈورزن ہنٛز موجودگی ظأہر کرمژ۔ اتھ مقالس منز چُھ فرما لیکس پیش کران، یوس ایمبیڈڈ ڈیوائسزس پیٹھ چلاونہٕ ینہٕ وٲلۍ فرم ویئرٕک تجزیہٕ خٲطرٕہ اکھ بائنری تجزیہ فریم ورک چُھ۔ فرما لیکس چُھ اکھ سمبولیکل ایگزیکشن انجن، تہٕ تکنیکن پیٹھ بنان، یتھکن زِ پروگرام سلائسنگ، امچ پیمانہٕ بڑھاونہٕ خٲطرٕ۔ مزید برآں، Firmalice چُھ توثیقک بائی پاس نقائصن ہنٛد اکھ نئو ماڈل استعمال کران، یُس امہٕ حملہ آورن ہنٛز امکانیاتن ہنٛد بنیاد چُھ پیوان یُس امتیازک عمل انجام دینہٕ خاطرٕ ضروری ان پٹسن ہنٛد تعین چُھ کران۔ ٲسۍ فرما لیکس تریٚن تجارتی طور دستیاب آلات کیٚن فرم ویئرن پیٚٹھ جایزہ نوان، تہٕ تمن منٛزٕ دۄن منٛز ٲسۍ توٚہہِ تصدیق بائی پاس بیک ڈورزک پتہ لگاونہٕ قٲبل۔ امہٕ علاوٕ، Firmalice ییہٕ یہٕ طے کرنس منٛز کامیاب زِ ترٛیٚیم فرم ویئر کس نمونس منٛز اوس بیک ڈور غأر مخصوٗص اسنادن ہنٛد سیٹک علم وٲل حملہ آورن ہنٛد ذریعہٕ قابلہ استعمال۔ |
6949a33423051ce6fa5b08fb7d5f06ac9dcc721b | حصولی کہ عملہٕ منٛز چُھ فراڈک سلوکچ کھوجہٕ خاطرٕ پروسیس مائننگک استعمالچ نظریٲتی تہٕ عملی قدرن ہنٛد اکھ کیس اسٹڈی خلاصہٕ یہٕ تھیسس چھِ پروسیس مائننگ تہٕ فراڈک کھوجہٕ خاطرٕ شین مہین ہنٛد تحقیقی دورک نتائج پیش کران۔ اتھ مقالس سٕتۍ اوس اتھ تحقیقی سوالُک جواب دنُک مقصد زِ فراڈ کہِ پتہ لگاونہٕ خٲطرٕہ کیتھ کٕن ہیکو پروسیس مائننگُک استعمال کٔرِتھ تہٕ فراڈ کہِ پتہ لگاونہٕ خٲطرٕہ کیتھ کٕن چِھ پروسیس مائننگُک استعمال۔ ادبیاتک مطٲلعہٕ کس بنیادس پیٹھ چُھ یہٕ پروسیس مائننگ تہٕ امک مختلف پہلوؤن تہٕ تکنیکن ہنٛد نظریہٕ تہٕ اطلاق کس بارس منٛز اکھ بحث فراہم کران۔ ادبیاتک مطٲلعہٕ تہٕ ڈومین ماہرینن سۭتۍ انٹرویو دۄشوٕنۍ ہنٛد استعمال کران، فراڈ تہٕ فراڈک پتہ لگاونک تصوراتس پیٹھ چُھ بحث کرنہٕ یوان۔ یم نتأئج چِھ پروسیس مائننگ تہٕ فراڈ ڈٹیکشن کہ اطلاق کس بارس منٛز موجود کیس اسٹڈیز کس تجزیس سۭتۍ ملان، دوٛن کیس اسٹڈیزن ہنٛد ابتدائی ترتیب بناونہٕ خاطرٕ، ییتھ منٛز حصول کہ عملس منٛز ممکنہٕ دھوکہ دأری ہنٛد پأٹھۍ پٔدٕ کرنہٕ خاطرٕ پروسیس مائننگ ہنٛد اطلاق چُھ یوان کرنہٕ۔ یمن کیس اسٹڈیزن ہنٛد تجربات تہٕ نتائجن ہنٛد بنیادٕ پیٹھ، 1+5+1 طریقہٕ کار چُھ امہٕ کتھہٕ ہنٛد مشورٕ سۭتۍ کہ قواعد عملی بناون کس کس کس طورس پیٹھ پیش کرنہٕ آمت کہ کِتھ پأنٹھ ہیٛکہٕ عملہٕ کان کنی ہنٛز تکنیکہٕ عملی طور پأنٹھ استعمال کرتھ ییلہٕ فراڈک پتہ لگاونچ کوشش چِھ یوان کرنہٕ۔ یہٕ تھیسس چِھ ترٛےن نتائجن ہنٛز پیشکش کران: (1) فراڈچ کھوجہٕ خاطرٕ چِھ پروسیس مائننگ اکھ قأبل قدر اضافہٕ، (2) 1+5+1 تصورک استعمال کرتھ ممکنہٕ طور پأنٹھ جعلی طرز عملک اشارٕ چُھ پتہ لگان ممکن۔ (3) فراڈچ کھوجہٕ خاطرٕ چِھ پروسیس مائننگک عملی استعمال موجودٕ ٹولزن ہنٛز خراب کارکردگی سۭتۍ کم گژھان۔ تم تکنیکہٕ تہٕ اوزار یم کارکردگی ہنٛد مسائلن سۭتۍ متصادم چِھ نہٕ آسان تم چِھ ڈیٹاہک تجزیہٕ کرن وٲل باقاعدٕ تکنیکن ہنٛدس بجائہٕ اکھ اضافہٕ، یتھکن کہ عمل تہٕ ممکنہٕ دھوکہ دہی ہنٛدس رویس منٛز چِھ نٔو، تیز تر یا زیادٕ آسانی سان حأصل گژھن وأل بصیرت فراہم کران۔ ۔Occam s Razor: "1" کُنہِ تہٕ چیزٕچ وضاحت کرنہٕ خٲطرٕہ چُھ نہٕ ضروری کہینٛہٕ کھوتہٕ زیادٕہ ادارن ہنز تعداد بڑھان۔" 2" |
8aef832372c6e3e83f10532f94f18bd26324d4fd | موجودٕ علمس پیٹھ مبنی سوال جواب نظام چِھ اکثر لوکٹن تشریح شدہ تربیت کین اعداد و شمارن پیٹھ انحصار کران۔ اگرچہ رشتہٕ استخراج ہیو سطحی طریقہٕ چِھ ڈیٹا کہ کمی خاطرٕ مضبوط، مگر تم چِھ گہری معنی کہ نمائندگی ہنٛد طریقہٕ زن سیمنٹک پارسنگ کھوتہٕ کم اظہار پسند، اِتھ پأنٹھ چِھ واریاہ رکاوٹن پیٹھ مشتمل سوالاتن ہنٛد جواب دینس منٛز ناکام روزان۔ وِکیٖپیٖڈیاہس پیٚٹھٕ چھ اضٲفی ثوٗبوتن سۭتۍ تعلقاتن ہٕنٛزن نۄقطن ہٕنٛزن طٔریٖقن اختیار کٔرتھ اتھ مسلس منٛز کمی یوان کرنہٕ۔ گۄڈٕ چُھ ہم فری بیسس سٕتۍ امیدوار جوابات حٲصل کرنہٕ خٲطرٕہ اکھ نیورل نیٹ ورکس پیٹھ مبنی رشتہٕ کھینچُک پیش کران، تہٕ پتہٕ یمن جواباتن ہنز توثیق کرنہٕ خٲطرٕہ وکیپیڈیاہس پیٹھ قیاس کران۔ ویب کوئزس پیٹھ سوالیہٕ تہٕ جوابن ہند ڈیٹا سیٹس پیٹھ تجربات چِھ یہٕ ظاہر کران زِ سانہٕ طریقہٕ چُھ 53.3% F1 حٲصل کران، یوس جدید ترین طریقہٕ کِس مقابلس منز چُھ اکھ اہم بہتری۔ |
16edc3faf625fd437aaca1527e8821d979354fba | بہبود چُھ اکھ پیچیدٕہ تعٲمیر یُس بہترین تجربہٕ تہٕ کٲم کرنک چھ متعلق۔ بہبودس پیٹھ چِھ موجودٕ تحقیق دوٛن عمومی نقطہ نظرن سۭتۍ اخذ کرنہٕ آمژ: ہیڈونک نقطہ نظر، یُس خوشی پیٹھ چُھ مرکوز تہٕ خوشی ہنٛز حصول تہٕ تکلیف نیش بچنہٕ کہ لحاظ سۭتۍ چُھ بہبودچ وضاحت کران۔ تہٕ ایوڈیمونک نقطہ نظر، یُس معنی تہٕ خود احساسس پیٹھ چُھ مرکوز تہٕ چُھ بہبودچ تعریف امہٕ لحاظہٕ سۭتۍ کران کہ کنسہٕ شخص چُھ پورٕ پانٹھ کأم کران۔ یمو دشوینی نقطہٕ نظرن چِھ مختلف تحقیقی توجہ مرکوز تہٕ علمک اکھ جسم پیدٕ کرمُت یُس کنہہ شعبن منٛز چُھ مختلف تہٕ کنہہ شعبن منٛز چُھ مکمل۔ کثیر سطحہٕ ماڈلنگ تہٕ تعٲمیراتی موازنہٕ سٔتۍ متعلق نٔو طریقہٕ کارچ ترقی چھ محققینن فیلڈس خٲطرٕ نٔو سوالاتن ہینز تشکیل کرنک اجازت دوان۔ یہٕ جائزٕ چُھ فلاح و بہبود کہ نوعیت، امکہ سابقہٕ تہٕ وقتس تہٕ ثقافتس منٛز امکہ استحکام کس بارس منٛز دشوینی نقطہٕ نظرٕ سۭتۍ تحقیقس پیٹھ غور کران۔ |
ac8c2e1fa35e797824958ced835257cd49e1be9c | یہٕ مقالہ چُھ انفارمیشن ٹیکنالوجی تہٕ تنظیمی ہیچھنہٕ کس بارس منٛز ابھرن والن تحقیقی ادبک جائزٕ تہٕ اندازٕ لگاون۔ معنی تہٕ پیمائشک مسائلن پیٹھ بحث کرنہٕ پتہٕ، أس چِھ تحقیقک زٕ اہم سلسلن ہنٛز نشاندہی تہٕ تشخیص کران: مطالعہٕ یم تنظیمی سیکھنک تصوراتس تنظیمن منٛز انفارمیشن ٹیکنالوجی لاگو کرنہٕ تہٕ استعمال کرنہٕ کس عملس منٛز چِھ لاگو کران؛ تہٕ تنظیمن منٛز علمی مدد خأطرٕ انفارمیشن ٹیکنالوجی ایپلی کیشنن ہنٛد ڈیزائنن سۭتۍ متعلق مطالعہٕ۔ تحقیق کس گۄڈٕنکس دھارس سۭتۍ چِھ یہٕ نتیجہٕ اخذ کرنہٕ آمت کہ تجربہٕ چُھ نفاذ کس کامیأبی منٛز اَہم، مگر غأر متعین کردار ادا کران؛ ہیچھنہٕ چُھ رسمی تربیت تہٕ پریکٹسس منٛز شرکت دۄشوَنی ذریع حأصل یوان کرنہٕ؛ تنظیمی علمچ رکاوٹہٕ ہیٛکہٕ دیمن تنظیمن نیش ہیچھتھ قابو کرتھ؛ تہٕ یہٕ کہ نئۍ ٹیکنالوجیز ہیچھناون چِھ اکھ متحرک عمل یمک خاصیت فرصتچ نسبتاً تنگ دٲرٕ چِھ۔ مؤخر الذکر کہٕ سلسلہٕ پیٹھ چِھ یہٕ نتیجہٕ اخذ کرنہٕ آمُت کہ تنظیمی میموری انفارمیشن سسٹم خاطرٕ تصوراتی ڈیزائن چِھ آرٹیفیکٹ ڈویلپمنٹ خاطرٕ اکھ قیمتی شراکت۔ ہیچھنہٕ چِھ یمن نظامن ذریعہٕ بہتر بناونہٕ یوان یم مواصلات تہٕ گفتگو ہنٛز حمایت چِھ کران؛ تہٕ یہٕ کہ انفارمیشن ٹیکنالوجی چِھ تنظیمک ہیچھنہٕ چالو تہٕ غیر فعال کرنچ صلاحیت تھوان۔ از کل چِھ یم دۄنوَے سلسلہٕ اکس بیکس نٔتیٖجس پیٹھ آزادانہٕ طورس پیٹھ پٔدٕ گژان، حالانکہ تہدین گۄڈنکیٚن تصوراتی تہٕ عملی روابطن منٛز چِھ واریاہ رشتہٕ۔ ہم چھ مشورٕ دوان ز انفارمیشن ٹیکنالوجی تہٕ تنظیمی ہیچھنہٕ کس بارس منٛز ینہٕ واجن تحقیق گژھہٕ زیادٕ مربوط اندازس منٛز گژھت، تنظیمی ہیچھنہٕ کس واقعس چھ تسلیم کران، تقسیم شدہ تنظیمی میموری پیٹھ چھ توجہ مرکوز کران، عملی طور پٲنٹھ چھ آرٹیفیکٹسچ تاثیرک مظاہرٕ کران، تہٕ متعلقہٕ شعبن منٛز چھ متعلقہٕ تحقیقی نتائج تلاش کران۔ |
654d129eafc136bf5fccbc54e6c8078e87989ea8 | اتھ کٲمہِ منز چُھ اکھ ملٹی موڈ بیم فارمنگ 77 گیگا ہرٹز فریکوئنسی ماڈیولڈ مسلسل لہرٕ ریڈار سسٹم پیش کرنہٕ آمُت۔ ٹرانسمیشن کہِ پاتھس منز چِھ انٹیگریٹڈ ان فیز/کواڈریٹ ماڈیولٹرزس سٕتۍ ژور ٹرانسیور چپ استعمال کرنہٕ یوان تاکہ ایکسی اینٹینا کہِ ذریعہِ ایکسی وقتس منز قلیل دوری ہند فریکوئنسی ڈویژن ملٹیپل ایکسس (ایف ڈی ایم اے) ملٹیپل ان پٹ ملٹیپل آؤٹ پٹ (ایم آئی ایم او) تہٕ ایکسی لانگ رینج ٹرانسمیشن فیزڈ آرے (پی اے) ریڈار سسٹم چُھ حٲصل کرنہٕ یوان۔ یہٕ چُھ FDMA MIMO ریڈارن ہنز اعلی زاویہٕ ریزولوشن تہٕ PA ٹرانسمیشن اینٹینن ہنز ہائی گیین تہٕ سٹیریبل بیمچ امتزاج کران۔ ییہٕ چُھ ژور اینٹینن تہٕ ڈیجیٹل بیم فارمنگ ہنٛد طریقن سۭتۍ وصول کرن وألس پاتھس منٛز اکھ لکیری اینٹینا آرایہٕ خاطرٕ امہٕ تصورک استعمالک ممکنہٕ فوائد ظأہر کرنہٕ خاطرٕ واریاہ پیمائشہٕ کرنہٕ آمت۔ |
60611349d1b6d64488a5a88a9193e62d9db27b71 | یہٕ رپورٹ چِھ تھکاوچ پتہ لگانہٕ تہٕ پیشین گوئی کرن واجن موجودٕ ٹیکنالوجیزک جائزٕ۔ مختلف دستیاب ٹیکنالوجین ہنٛدس بارس منٛز ڈیٹا اوس پورٕ دنیاہس منٛز مختلف ذرائعو سۭتۍ جمع کرنہٕ آمت۔ اتھ رپورٹ کس گۄڑنچس نصفس منٛز چھ ٹیکنالوجی ہنٛز تحقیق تہٕ ترقی ہنٛد موجودٕ حالتُک خلاصہٕ دنہٕ آمت تہٕ حساسیت، وشوسنییتا، صداقت تہٕ قبولیتک بٲڑ مسائلن ہنٛدس سلسلس منٛز چھ ٹیکنالوجی ہنٛز حیثیتہٕ مختصرٕ پٲنٹھ بیان کرنہٕ آمت۔ دویمہٕ نصفہٕ منٛز چھ نقل و حملس منٛز ٹیکنالوجیزک کردارک اندازٕ لگاونہٕ آمت، تہٕ ٹکنالوجی ہنٛد باقی نفاذ تہٕ ریگولیٹری فریم ورکس، خاص طور آسٹریلیا تہٕ نیوزی لینڈس منٛز، مقام کس بارس منٛز چھ ریمارکس دنہٕ آمت۔ رپورٹک مصنفینن ہنٛد نتیجہٕ چُھ یہٕ کہ ہارڈ ویئر ٹیکنالوجی گژھ نہٕ زٕہنۍ تہٕ کمپنی ہنٛد تھکاوٹ ہنٛد انتظام کس نظام کس طورس پیٹھ استعمال گژھہٕ۔ ہارڈ ویئر ٹیکنالوجی چھےٚ صرف ٲخری حفاظتی آلہ کس طورس پیٚٹھ ممکنہٕ۔ بہر حال، ہارڈ ویئر ٹیکنالوجیزک آؤٹ پٹ چھ حقیقی وقتک خطرک تشخیص فراہم کرنہٕ خٲطرٕ کارپوریشنن ہنٛد تھکاوٹ ہنٛد انتظام کس نظامس منٛز مفید ثابت ہکان گژھتھ۔ تاہم، ہارڈ ویئر ٹیکنالوجی ہنٛد آؤٹ پٹ گژھہٕ نہٕ زٕہنۍ نظم و نسق کس نظامس منٛز وأحد ان پٹ گژھہٕ۔ باقی ان پٹ گژھن کم کھوتہٕ کم توثیق شدہ سافٹ ویئر ٹیکنالوجیز، ڈیوٹی خاطرٕ فٹنس ہنٛد باہمی تشخیص تہٕ کٲم ہنٛد بوجھ، شیڈول تہٕ روسٹرن ہنٛد دیمن خطرن ہنٛد تشخیص سۭتۍ ین۔ مقصد: معلوماتہٕ خٲطرٕ: تھکاوٹ کہ پتہ لگاون تہٕ پیشین گوئی ہنٛز ٹیکنالوجیزن ہنٛد تھکاوٹ کس انتظامس منٛز بھڑن گاڑین ہنٛد ڈرائیورن منٛز مقامچ تفہیم فراہم کرن۔ |
d26c517baa9d6acbb826611400019297df2476a9 | |
0ee1916a0cb2dc7d3add086b5f1092c3d4beb38a | پاسکل ویژول آبجیکٹ کلاسز (VOC) چیلنج چُھ بصری آبجیکٹ کیٹیگری ریکگنیشن تہٕ ڈیٹیکشنس منٛز اکھ معیار، یُس وژن تہٕ مشین لرننگ کمیونٹیزن امیجزن تہٕ اینوٹیشنن ہنٛد معیاری ڈیٹاسیٹ، تہٕ معیاری تشخیصک طریقہٕ کارس سۭتۍ فراہم چُھ کران۔ 2005 پیٹھہٕ وٕریو تام ہر وریہٕ اکھ چیلنجہٕ منظم، تہٕ امہٕ سٔتۍ وابستہٕ ڈیٹاسیٹ چُھ آبجیکٹ کہ دریافتک معیار پٲنٹھ قبول کرنہٕ آمت۔ یہٕ مقالہ چُھ ڈیٹاسیٹ تہٕ تشخیص کہ طریقہٕ کارچ وضاحت کران۔ ہم چھ درجہ بندی تہٕ پتہ لگاونس دۄشوٕنۍ خٲطرٕ تشخیص شدٕ طٔریقن منٛز فنچ حالتک جائزٕ نیوان، تجزیہ چھ کران زٕ آیا طٔریقہٕ چھ شماریاتی طور پٲنٹھ مختلف، امیج سۭتۍ کیا چھ ہیٚچھنہٕ یوان (مثلاً، امہٕ سۭتۍ چھ امہٕ سۭتۍ کیٚنٛہہ خاص کامہٕ) ۔ مقصد یا امک سیاق و سباق) ، تہٕ طریقہٕ کیا چُھ آسان یا الجھن۔ یہٕ مقالہ چُھ چیلنجچ تریہ ورین ہنٛد تاریخس منٛز ہیچھنہٕ آمت سبقو سۭتۍ ختم گژان، تہٕ مستقبل کس بہتری تہٕ توسیع خاطرٕ چِھ ہدایاتن ہنٛز تجویز کران۔ |
981fef7155742608b8b6673f4a9566158b76cd67 | |
a6eb10b1d30b4547b04870a82ec0c65baf2198f8 | |
40e06608324781f6de425617a870a103d4233d5c | پتہٕ، KM میکانزمس چِھ عملی بناونہٕ خاطرٕ، علمک اثاثن ہنٛد ترۍ ذرائع، میٹا ماڈل تہٕ میکرو پروسیس چِھ مسلسل جدت طرازی کس عملس منٛز ضم کرتھ اکھ درجہٕ بندی ہنٛد ماڈل چُھ بناونہٕ یوان۔ یہٕ ماڈل چُھ علم تہٕ جدت کہ درمیان پیچیدٕ تعلقاتن ژور سطحن منٛز تقسیم کران۔ عملی مضمرات - گۄڈٕنچ تحقیق منٛز KM ہنٛز مشق کس بارس منٛز ہیچھنہٕ آمت سبق کہ مطأبق، جدت خاطرٕ KM ہنٛد منصوبہٕ کامیاب نفاذ خاطرٕ گژھہٕ KM ہنٛد ترٛے اَہم نقطہٕ نظر پانہٕ وَننہٕ۔ تہٕ درجہٕ بندی ہنٛد ماڈل چُھ جدت خاطرٕ KM ہنٛد سسٹم چِھ نافذ کرنہٕ خاطرٕ اکھ موزوں فن تعمیر فراہم کران۔ اصلیت/قیمت - میٹا ماڈل تہٕ کے ایمُک میکرو پروسیس چُھ امہٕ کتھہٕ ہنٛز وضاحت کران کہ کس طرح یٔکس نٔتیٖمہٕ نسلک کے ایم چُھ قدرٕچ تخلیقس منٛز مدد کرتھ ہیکان تہٕ سسٹم سوچ کس نقطہ نظرٕ سۭتۍ مسلسل جدتس چِھ حمایت کران۔ درجہٕ بندی ہنٛد ماڈل چُھ مسلسل جدت طرازی کس عملس منٛز علمچ پیچیدٕ حرکیاتچ وضاحت کران۔ مقصد یمہٕ تحقیقک مقصد چُھ جدت خأطرٕ علمک انتظامک (KM) طریقہٕ کار سمجھن تہٕ کاروباری ادارن خأطرٕ چُھ اکھ نقطہٕ نظر فراہم کرُن تاکہ جدتس منٛز گژھہٕ علمک انتظامچ سرگرمیہٕ بڑھاونہٕ۔ ڈیزائن/طریقہ کار/روان - کثیر الجہتی شعبن ہنٛد ادبک جائزٕ نیتھ، علم، کے ایم تہٕ جدتک تصوراتن چِھ جانچ یوان کرنہٕ۔ کٲم مندانہٕ جدت خاطرٕ چِھ زٕ بنیأدی سرگرمیہٕ شناخت کرنس سۭتۍ علمک جسمأنی، انسانی تہٕ تکنیکی نقطہٕ نظرٕ ممتاز کرنہٕ یوان: علمچ تخلیق تہٕ علمک استعمال۔ ایمہِ پتہٕ چِھ مسلسل جدت کہِ ایکہِ بنیٲدی ضرورتہِ ہند تعین یوان کرنہٕ - اکھ انٹرنلیزیشن فیز۔ جدت خأطرٕ KM ہنٛدین طریقہ کارن ہنٛدس بارس منٛز جامع تفہیم فراہم کرنہٕ خاطرٕ چِھ نظامک سوچ تہٕ انسانی مرکوز نقطہٕ نظر اپنأئی آمت کرنہٕ۔ نتائج - اندرونی کاریک مرحلہٕ شٲمل کرتھ چھ علمی کارکردگی پیٹھ مبنی مسلسل جدتک نیٹ ورکنگ عمل تجویز آمت کرنہٕ۔ کٲم مندانہٕ طریقک ترٛیٚو نقطہ نظرو مطٲبق، جدتس منٛز چھ تنظیمی علمک اثاثک ترٛیٚو ذرائعو ہنٛز نشاندہی کرنہٕ آمژ۔ پتہٕ جدت چہٕ دوٛن بنیأدی سرگرمیو ہنٛد بنیادس پیٹھ، مسلسل جدت خأطرٕ KM ہنٛدین طریقہ کارن ماڈل کرنہٕ خاطرٕ چُھ میٹا ماڈل تہٕ KM ہنٛد اکھ میکرو عمل تجویز کرنہٕ آمُت۔ |
1dba1fa6dd287fde87823218d4f03559dde4e15b | یہٕ مقالہ چُھ سٹارٹ انفارمیشن ایکسیس سسٹم منٛز سوالن ہنٛد جواب دینس سہل بناونہٕ خاطرٕ فطری زبان ہنٛدین تشریحاتن ہنٛد استعمال سۭتۍ ہیچھنہٕ آمژٕ حکمت عملی تہٕ سبق پیش کران۔ |
77fbbb9ff612c48dad8313087b0e6ed03c31812a | مائع کرسٹل پولیمر (ایل سی پی) چُھ اکھ مواد یُس ممکنہٕ اعلی کارکردگی ہنٛد مائکروویو سبسٹریٹ تہٕ پیکیجنگ مواد کس طورس پیٹھ توجہ چُھ حأصل کرمت۔ یہٕ تحقیق ملی میٹر ویو فریکوئنسی خٲطرٕ LCP ہنز الیکٹریکل خصوصیاتک تعین کرنہٕ خٲطرٕ چِھ وارہیو طریقو استعمال کران۔ مائکرو اسٹریپ رنگ ریزونٹرز تہٕ کیویٹی ریزونٹرزن چِھ 30 گیگا ہرٹجٹہٕ پیٹھ ایل سی پی کہ ڈائی الیکٹرک کنسٹنٹ (/spl epsi//sub r/) تہٕ نقصان ٹینجینٹ (tan/spl delta/) ہنٛز خصوصیت دینہٕ خاطرٕ ماپنہٕ یوان۔ پیمژ ڈیلیکٹرک کنسٹنٹ چُھ 3.16 کہِ قریب مستقل اوسمُت، تہٕ نقصان کہِ ٹینجینٹ چُھ 0.0049 کھوتہٕ کم روزان۔ امہٕ علاوٕ، چھ مختلف ٹرانسمیشن لائنہٕ مختلف ایل سی پی سبسٹرٹ موٹرن پیٹھ بناونہٕ یوان تہٕ نقصانچ خصوصیتہٕ چھ 2 پیٹھہٕ 110 گیگا ہرٹزس تام ڈیسیبل فی سینٹی میٹر منٛز دنہٕ یوان۔ 110 گیگا ہرڈس پیٹھ ٹرانسمیشن لائنک چوٹی نقصان 0.88-2.55 ڈی بی / سینٹی میٹر درمیان چُھ، لائنک قسم تہٕ جیومیٹری پیٹھ منحصر۔ یم نتٲئج چِھ گوڑنچہٕ لٹہٕ یہٕ ظاہر کران زِ ایل سی پی چِھ ملیمیٹر ویو فریکوئنسی پیٹھ پھیلنہٕ وٲل ایپلیکیشنن خٲطرٕ بہترین ڈائی الیکٹرک خصوصیاتہٕ تھاوان۔ |
cb84ef73db0a259b07289590f0dfcb9b8b9bbe79 | یہٕ مقالہ چُھ وائرلیس ڈیوائسز خٲطرٕ ہائبرڈ ریڈیو فریکوئنسی (RF) تہٕ پیزو الیکٹرک تھین فلم پولی وینیلیڈین فلورائڈ (PVDF) کمپن انرجی ہیرسٹرس بیان کران۔ پرجیوی صلاحیت تہٕ مجرد انڈکٹرزن ہنٛد امپیڈنس خصوصیاتن ہنٛد استحصال کرتھ، مجوزہ کٹائی چُھ نہٕ صرف 15 ہرٹز کمپن توانائی ہنٛد صفائی کران بلکہ 915 میگاہرٹز لچکدار سلور انک RF ڈایپول اینٹینا کس طورس پیٹھ تہٕ کأم کران۔ ایمہِ علاوہ چُھ اکھ انٹرفیس سرکٹ یوس 6 سٹیج ڈِکسن RF-to-DC کنورٹر تہٕ ہائبرڈ ہارویسٹر کہِ RF تہٕ کمپن آؤٹ پٹس DC سگنلس منز تبدیل کرنہٕ خٲطرٕہ چُھ ایک ڈائیوڈ برج ریکٹیفائر شٲمل چُھ یوس طاقت کہِ مزاحمتی بوجھس پیٹھ چُھ اثر انداز گژھان۔ ۔RF to DC کنورٹر تہٕ −8 dBm ان پٹ RF پاور استعمال کٔرتھ چھ زیادہ سے زیادہ 20.9 μچ ڈی سی آؤٹ پٹ پاور اوپن سرکٹ آؤٹ پٹ وولٹیجک 36 فیصد پیٹھ حٲصل یوان کرنہٕ ییلہٕ زِ 3 g کمپن محرک سۭتۍ حٲصل گژھن واجنہ ڈی سی پاور چھ زیادہ سے زیادہ 2.8 μW 51 فیصد اوپن سرکٹ وولٹیج پیٹھ حٲصل یوان کرنہٕ۔ تجربٲتی نتٲئج چھِ یہٕ ظٲہر کران زِ تجربہٕ شدٕ ہائبرڈ کٹائی ہنٛد نظام چھِ بیک وقت 7.3 μW DC طاقت پٲدٕ کران، ییلہٕ کٹائی ہینٛد اکھ 3 W EIRP 915 MHz ٹرانسمیٹر تام فاصلہٕ چھُ 5.5 میٹر، تہٕ 1.8 g کمپنک تیز رفتار چوٹی پیٹھٕ 1.8 μW DC طاقت۔ |
d8e8bdd687dd588b71d92ff8f6018a1084f85437 | انسانن ہنٛد انٹرنیٹ استعمال کرنک طریقہٕ ہیوند مطأبق، آلات IoT ماحولیاتی نظامس منٛز اہم صارفین ہکن گژھت۔ لہذا، ڈیوائس ٹو ڈیوائس (D2D) مواصلاتک توقع چِھ یوان کرنہٕ کہ IoT ہنٛد بنیأدی حصہٕ گژھہٕ گژھ۔ ڈیوائسز گژھن اکس بییس سۭتۍ آزادانہٕ طور پأنٹھ کُنہٕ تہٕ مرکزی کنٹرول کہ بَغأر کتھ باتھ کران تہٕ ملٹی ہاپ اندازس منٛز معلومات جمع ، بانٹنہٕ تہٕ آگے بڑھانہٕ خاطرٕ چِھ تعاون کران۔ ریئل ٹائمس منٛز متعلقہٕ معلومات جمع کرنچ صلاحیت چِھ IoT کہ قدر بڑھاونہٕ خاطرٕ کلیدی حیثیت تھوان، تیکیازِ یژھ معلومات چِھ انٹیلیجنس منٛز تبدیل گژان، یُس اکھ ذہین ماحولچ تخلیقس سہل بناون چُھ۔ بالآخر، اَتھ منٛز چُھ جمع گژھن واجن معلوماتک معیار امہٕ سۭتۍ منحصر کہ آلہٕ کتھ حدس تام چِھ ذہین۔ امہٕ علاوٕ، یم مواصلٲتی آلات چھ مختلف نیٹ ورکنگ سٹینڈرڈس سۭتۍ کٲم کران، یمن منٛز چھ اکھ اکس سۭتۍ وقتاً فوقتاً رابطہٕ آسہٕ ہکان تھاوان، تہٕ یمن منٛز چھ واریاہ وسٲئل محدود آسان۔ یم خصوصیات چھ نیٹ ورکنگ چیلنجن ہنٛز اکھ لہرٕ کھولان یم روایتی روٹنگ پروٹوکول چُھ نہٕ حل ہیکان کرتھ۔ نتیجتاً، ڈیوائسزن چِھ ذہین D2D مواصلات حأصل کرنہٕ خاطرٕ ذہین روٹنگ پروٹوکولن ہنٛز ضرورت آسان۔ اسہِ چِھ ایمہِ ہند اکھ جائزٕ پیش کران زِ IoT ماحولیٲتی نظامس منز کِتھ پٲٹھ ہیکہِ ذہین D2D مواصلات حٲصل گژھِتھ۔ خاص طور پٲٹھۍ، چھ ہم اتھ کتھۍ پیٹھ توجہ مرکوز کران زِ کِتھ پٲٹھۍ چھ جدید ترین روٹنگ الگورتھم آئی او ٹی یس منٛز ذہین ڈی ٹو ڈی مواصلات حٲصل ہکان کٔرتھ۔ |
5e6035535d6d258a29598faf409b57a71ec28f21 | |
766c251bd7686dd707acd500e80d7184929035c6 | ٹریفک لائٹ ڈیٹیکشن (TLD) چُھ ذہین گاڑین تہٕ ڈرائیونگ اسسٹنٹ سسٹم (DAS) دۄشوٕنی ہنٛد اکھ اہم حصہٕ۔ زیادٕ تر TLDs خاطرٕ عام چُھ یہٕ زِ تمن ہنٛد اندازٕ چُھ لوٛکٹ تہٕ نجی ڈیٹاسیٹس پیٹھ کرنہٕ یوان یمہٕ سۭتۍ کُنہٕ طریقہٕ کارچ صحیح کارکردگی ہنٛد تعین کرن چُھ مشکل آسان۔ اتھ مقالس منز چُھ اسہِ جدید ترین، ریئل ٹائم آبجیکٹ ڈیٹیکشن سسٹم You Only Look Once، (YOLO) VIVA چیلنج کہِ ذریعہِ دستیاب عوٲمی LISA ٹریفک لائٹ ڈیٹاسیٹس پیٹھ لاگو کران، یتھ منز مختلف روشنی تہٕ موسم کین حالاتن منز قبضہ شدہ ٹریفک لائٹن ہند اکھ بڑ تعداد چُھ، YOLO آبجیکٹ ڈیٹیکٹر چُھ daysequence1 خٲطرٕہ شاندار 90.49 فیصد AUC حٲصل کران، یوس VIV چیلنجس منز چُھ ٲخری ACF اندراج کہِ مقابلس منز 50.32 فیصد اضافہٕ۔ اے سی ایف ڈیٹیکٹر کہِ طورس پیٹھ چُھ بالکل ایمہِ مشٲہدن ہنز تشکیل استعمال کران، یولو ڈیٹیکٹر چُھ 58.3 فیصد کہِ اے یو سی تام واتان، یوس کہِ 18.13 فیصد اضافس منز چُھ۔ |
136b9952f29632ab3fa2bbf43fed277204e13cb5 | منظرٕ ہنٛز درجہٕ بندی چِھ کمپیوٹر ویژنس منٛز اکھ بنیأدی مسئلہٕ۔ تاہم، منظرٕ کہ تفہیمچ تحقیق چِھ موجودٕ وقتس منٛز استعمال گژھن وألن ڈیٹا بیسن ہنٛد محدود دائرٕ کار کہ وجہ سۭتۍ محدود رودمت یُس منظرٕ کین زمرن ہنٛز مکمل قسمہٕ چُھ نہٕ تھوان۔ اگرچہ آبجیکٹ کیٹیگریزشن خٲطرٕ چھ معیاری ڈیٹا بیسس منٛز آبجیکٹس ہینز ساروی کھوتہٕ زیادٕ مختلف کلاسہٕ آسان، مگر منظرٕچہٕ زمرہ جاتک ساروی کھوتہٕ بڑ ڈیٹاسیٹ چھ صرف 15 کلاسز۔ اتھ مقالس منز چُھ ہم Scene UNderstanding (SUN) کہِ وسیع ڈیٹا بیسٕچ تجویز کران یتھ منز 899 زمرہٕ تہٕ 130,519 تصاویر چِھ۔ ہم چھ 397 اچھی طرح نمونے نٲمی زمرن ہنٛد استعمال سینہٕ پہچانہٕ خٲطرٕ متعدد جدید ترین الگورتھمن ہنٛد اندازٕ لگاونہٕ تہٕ کارکردگی ہنٛز نئۍ حدود قٲئم کرنہٕ خٲطرٕ کران۔ ہم چھ انسانن ہٕنٛز تصنیف کارکردگی کس پیمانس پیٚٹھ آفتاب کس ڈیٹا بیسس پیٚٹھ پیٚٹھ تہٕ اتھ کمپیوٹیشنل طریقن سۭتۍ موازنہ کران۔ امہٕ علاوٕ، ہم چھ تمن مناظرن ہینز تلاش کران یم بڑن مناظرن اندر چِھ سرایت کران۔ |
eb06182a2817d06e82612a0c32a6c843f01c6a03 | یہٕ مقالہ چُھ اکھ نیورل جنریٹو ماڈل تجویز کران، یعنی Table2Seq، تاکہ اکھ ٹیبل پیٹھ مبنی قدرتی زبان ہنٛد جملہٕ تیار کرنہٕ خاطرٕ۔ خاص طور پٲنٹھ، ماڈل چُھ اکھ ٹیبل مسلسل ویکٹرزن سۭتۍ میپ کران تہٕ پتہٕ چُھ ٹیبلک سیمنٹکسک استعمال کرتھ قدرتی زبانک جملہٕ بنان۔ چونکہ نایاب الفاظ، مثلن، ہستی تہٕ اقدار، چِھ عام طورس پیٹھ ٹیبلن منٛز ظأہر گژان، توٛ چِھ أس اکھ لچکدار کاپی کرن وأل طریقہٕ تیار کران یُس منتخب طورس پیٹھ چُھ جدولس پیٹھ موادس آؤٹ پٹ ترتیبس منٛز نقل کران۔ ہم چِھ وسیع تجربات کران تاکہ پننہٕ Table2Seq ماڈلچ تاثیر تہٕ ڈیزائن کرنہٕ آمت کاپی میکانیزمچ افادیت ہیکو ظأہر کرتھ۔ وکیبیو تہٕ SIMPLEQUESTIONS ڈیٹاسیٹن پیٹھ، Table2Seq ماڈل چُھ بالترتیب BLU-4 سکور کہ لحاظٕ سٹیٹ آف دی آرٹ نتائجن 34.70 پیٹھ 40.26 تہٕ 33.32 پیٹھ 39.12 تام بہتر کران۔ مزید برآں، أس چِھ اکھ اوپن ڈومین ڈیٹاسیٹ WIKITABLETEXT بناوان یتھ منٛز 4962 ٹیبلن خاطرٕ 13 318 وضاحتی جملہٕ چِھ۔ سانہٕ Table2Seq ماڈل چُھ WIKITABLETEXT پیٹھ 38.23 ہند BLEU-4 سکور حٲصل کران یم ٹیمپلیٹ تہٕ زبانہٕ ماڈلس پیٹھ مبنی نقطہ نظرس چِھ بہتر کران۔ مزید برآں، سرچ انجن کہٕ ذریعہٕ 1 M ٹیبل-کوائری جوڑن پیٹھ تجربات کہٕ ذریعہٕ، تہند Table2Seq ماڈل چُھ ٹیبل کہ ساختی حصس پیٹھ غور کران، یعنی ٹیبل صفات تہٕ ٹیبل سیلز، اضافی معلومات کہٕ طورس پیٹھ چُھ صرف ٹیبل کہ ترتیب وار حصس پیٹھ غور کرن وٲل ترتیب پیٹھ ترتیب ماڈلس بہتر کران۔ |
ea951c82efe26424e3ce0d167e01f59e5135a2da | ٹائمڈ اپ اینڈ گو چھ اکھ کلینیکل ٹیسٹ یس بزرگن تہٕ پارکنسن سنز بیمٲرۍ منٛز موبلٹی ہنٛد اندازٕ لگاونہٕ خٲطرٕ چھ یوان کرنہٕ۔ ٹیسٹک حالٕے آلاتٕک ورجن چِھ زیر غور، یتہٕ جڑواں سینسر حرکتک اندازٕ چِھ کران۔ رسائی، استعمالچ آسانی، تہٕ لاگت بہتر بناونہٕ خاطرٕ، أس سمارٹ فونک ایکسلریومیٹر پیمائش کس نظامس پانٹھ سمجھان۔ ٹیسٹک دوران ریکارڈ گژھن والن سگنلن سۭتۍ ہیٛکہٕ کنہہ پیرامیٹرز (عام طور پانٹھ انتہائی ہم آہنگ) ہیند حساب لگاونہٕ یتھ۔ ریڈونڈیسی نش بچنہٕ تہٕ تم خصوصیات حٲصل کرنہٕ خٲطرٕ یم لوکوموٹر کارکردگی خٲطرٕ چھ زیادٕ حساس آسان، بنیٲدی اجزاء کہ تجزیہٕ (پی سی اے) کہٕ ذریعہٕ چھ جہتی کمی کرنہٕ آمٕژ۔ مختلف عمرن ہند 49 صحت مند افرادن ہنز چِھ جانچ یوان کرنہٕ۔ پی سی اے آیہٕ نٔو خصوصیات (بنیادی اجزاء) اُخٕراج کرنہٕ خٲطرٕ کرنہٕ یم اصلی پیرامیٹرزن ہنٛد اضٲفی مجموعہٕ چھنہٕ تہٕ زیادٕ تر ڈیٹا کہ تغیرک سبب چِھ بنتھ۔ تم ہیکن جٲئزہٕ تجزیہٕ تہٕ آؤٹ لیئرک پتہ لگاونہٕ خٲطرٕ مفید أستھ۔ پتہٕ، بنیٲدی پیرامیٹرزن ہنٛد اکھ کم سیٹ آو بنیٲدی اجزاء سۭتۍ ارتباطک تجزیہٕ کہ ذریع منتخب کرنہٕ۔ یہٕ سیٹ ہیٛکہٕ صحت مند بالغن پیٹھ مبنی مطالعاتن خٲطرٕ تجویز کرنہٕ یتھ۔ تجویز کردہ طریقہٕ کار درجہٕ بندی ہنٛدس مطالعس منٛز گۄڈنچس سطحس پیٹھ خصوصیت کس انتخابس (یعنی درجہٕ بندی ہنٛد مطالعہٕ) منٛز استعمال ہیکو کٔرتھ۔ صحت مند-پارکنسن سنز بیمٲر، فالسٹرز-نون فالسٹرز) تہٕ مستقبلس منٛز ہیکہٕ اسمارٹ فونس منٛز حرکتک تجزیک اکھ مکمل نظام شٲمل کرنک اجازت دتھ۔ |
e467278d981ba30ab3b24235d09205e2aaba3d6f | اتھ مطالعک مقصد اوس اکھ متواتر ثالثی ماڈل تیار کرُن تہٕ ٹیسٹ کرُن یُس ملازمینن ہنٛز فلاح و بہبودس سۭتۍ غأر فعال قیادتک منفی تعلقچ وضاحت چُھ کران۔ کردار کہ تناؤک نظریہٕ کس بنیادس پیٹھ، چِھ أس فرض کران کہ غیر فعال قیادت کردارچ ابہام، کردارچ تنازعہٕ تہٕ کردارچ زیادہ بوجھ ہنٛز اعلی سطحچ پیشین گوئی کرٕ۔ وسائلن ہینز تحفظک نظریہٕ پیش کران، ٲسۍ مزید یہٕ مفروضہٕ پیش کران زِ یہٕ کردار چُھ دباؤس دوٛن پہلوؤن پیٹھ بالواسطہٕ تہٕ منفی طور پأنٹھ اثر انداز گژھان۔ ملازمینن ہنٛز فلاح و بہبود، یعنی مجموعی ذہنی صحت تہٕ مجموعی کامہٕ ہنٛد رویہٕ، نفسیاتی کامہٕ کس تھکاوٹس ذریعہٕ۔ 2467 امریکی کارکنن ہنٛد امکانی نمونہٕ استعمال کرتھ، ساختی مساواتچ ماڈلنگن کوٚر یہٕ ظاہر کرتھ ماڈلچ حمایت زِ کردارک دباؤ تہٕ نفسیاتی کٲمٕ ہنٛز تھکاوٹ چھ جزوی طور پٲنٹھ غیر فعال قیادت تہٕ ملازمینن ہنٛز فلاح و بہبودک دشونی پہلون درمیان منفی تعلقس منٛز ثالثی کران۔ قیاس شدہ، ترتیب وار بالواسطہٕ تعلقات چِھ غیر فعال قیادت تہٕ دماغی صحت کہ درمیان مجموعی تعلقچ 47.9 فیصد تہٕ غیر فعال قیادت تہٕ مجموعی کامہٕ کس رویہٕ کہ درمیان مجموعی تعلقچ 26.6 فیصد وضاحت کران۔ Copyright © 2016 جان وائل اینڈ سنز، لمیٹڈ. |
9a86ae8e9b946dc6d957357e0670f262fa1ead9d | آرٹیکل ہسٹری: موصول 22 اگست 2007 قبول 29 فروری 2008 آن لائن دستیاب xxxx |
f8acaabc99801a89baa5a9eff445fc5922498dd0 | ڈیپ ڈومین ایڈپشن ہیکہِ ڈومین انویرینٹ ایمبیڈینشنز سِٹارنگ کہِ ذریعہِ ڈسٹری بیوشن ڈسکرپشن کم کٔرِتھ۔ تاہم، یم طریقہٕ چِھ صرف سورس تہٕ ہدف کہ امیجزن درمیان طبقاتی تعلقاتس پیٹھ غور کرنہٕ بغٔیر پورٕ ڈیٹا تقسیمس ہم آہنگ کرنس پیٹھ توجہ مرکوز کران۔ یتھ کٔنۍ، پرٛٲنۍ ہنٛد ہدف چُھ ہوٲئی جہازٕ کیٛن ماخذن سۭتۍ ہم آہنگ کرنہٕ یوان۔ یہٕ معنوی غلط سمت ہیکہٕ ٹارگٹ ڈیٹاسیٹس پیٹھ درجہٕ بندی ہنٛز کارکردگی براہ راست خراب کرتھ۔ اتھ مسلس کم کرنہٕ خٲطرٕ، چھ ہم آہنگی ہٕنٛز پابند ہم آہنگی (ایس سی اے) اکھ طریقہٕ پیش کران یس غٲر نگرانی شدٕ ڈومین موافقت خٲطرٕ چھ۔ ایمبیڈڈ اسپیسس منٛز ڈسٹری بیوشن سیدھ کرنہٕ وقتہٕ، ایس سی اے چُھ سورس امیج تہٕ ٹارگٹ امیجس درمیان کلاس سطحک تعلقات برقرار تھونہٕ خاطرٕ مماثلت برقرار تھونچ پابندی نافذ کران، یعنی اگر سورس امیج تہٕ ٹارگٹ امیج چِھ اکہٕ کلاس لیبلک آسان، تہند مُطابق ایمبیڈین چِھ قریب سیدھ کرنہٕ یوان، تہٕ الٹہٕ۔ ہدف لیبلن ہینز عدم موجودگی منٛز، چھِ أس ہدفچ تصاویرن جھوڑو لیبلن تفویض کران۔ لیبلڈ سورس امیجز تہٕ سیوڈو لیبلڈ ٹارگٹ امیجز دینہٕ آمژ، مماثلتس محفوظ تھونچ پابندی ٹرپلٹ نقصان کم کرتھ ہیکو نافذ کرتھ۔ ڈومین سیدھس منٛز تراونک نقصان تہٕ مماثلت برقرار تھونک پابندی ہنٛد مشترکہ نگرانی سۭتۍ، أس چِھ ڈومین انویرینٹ ایمبیڈینٹس حأصل کرنہٕ خاطرٕ اکھ نیٹ ورکس تربیت دیوان یٔسہٕ دشویی اہم خصوصیاتن سۭتۍ چِھ، انٹرا کلاس کمپیکٹنی تہٕ انٹرکلاس سیریبلٹی۔ دۄن ڈیٹاسیٹن پیٹھ کرنہٕ آمت وسیع تجربات چِھ ایس سی اے کہ افادیتس اصل پأٹھۍ ظأہر کران۔ |
a3c3c084d4c30cf40e134314a5dcaf66b4019171 | |
21aebb53a45ccac7f6763d9c47477092599f6be1 | |
12e1923fb86ed06c702878bbed51b4ded2b16be1 | اتھ مضمونس منٛز، چھ ہم لوکن ہٕنٛدیٚن اشارن ہٕنٛز شناخت کرن وٲلۍ نظام کس ڈیزائنس پیٚٹھ غور کران یس پورٹیبل اسمارٹ ریڈار سینسر پیٚٹھٕ دستخطن ہٕنٛدس نمونہٕ پیٚٹھ مبنی چھ۔ اے اے اے بیٹری ہٕنٛد ذٔریعہ چلاونہٕ یوان، چھ سمارٹ ریڈار سینسر 2.4 گیگا ہرٛٹز انڈسٹریل، ساینسی تہٕ میڈیکل (آئی ایس ایم) بینڈس منٛز کٲم کران۔ ٲسۍ زٕ مختلف سیٹن ہٕنٛدۍ اشارن خٲطرٕ ریڈار سگنلن پیٚٹھٕ اخذ کرنہٕ آمٕتۍ اہم اجزا تہٕ ایپلیکیشنن خٲطرٕ مخصوص ٹایم تہٕ فریکوینسی ڈومین خصوصیاتن ہنٛد استعمال کران فیچر سپیسک تجزیہٕ کران۔ ہم چھ ونان زِ قریب ترین ہمسایہٕ پیٚٹھ مبنی درجہ بٔنٛدی چھ کثیر طبقاتی درجہ بٔنٛدی خٲطرٕ 95 فیصد کھۄتہٕ زیٛادٕ درستگی حٲصل کرتھ ہیٚکان 10 گنا کراس ویلیڈیشن استعمال کٔرتھ ییٚلہ خصوصیتن ہنٛد طول و عرضس پیٚٹھ فرق تہٕ ڈوپلر شفٹوں ہٕنٛدس مقابلس منٛز اوٚرٹوگونل تبدیٖلی ہٕنٛد ذٔریع حٲصل کرنہٕ آمژٕ خصوصیتن ہٕنٛدس مقابلس منٛز نیران چھ۔ رپورٹ کرنہٕ آمت نتائجن چُھ ہائی پریسجن سمارٹ ہوم تہٕ صحتچ نگرٲنی ہنٛد مقصدن خٲطرٕ نمونہٕ پہچانک نظامس سۭتۍ مربوط ذہین ریڈارن ہنٛز صلاحیتچ عکاسی کران۔ |
25b87d1d17adabe2923da63e0b93fb7d2bac73f7 | نیٹ ورکس تہٕ یمن ہنٛد وسائلن خلاف حملن منٛز مسلسل اضافہٕ (یتھ کیٛن زن حالٕے کوڈ ریڈ کیڑے سۭتۍ چُھ ہاونہٕ آمت) یمن قیمتی اثاثن ہنٛد تحفظچ ضرورت بناوان۔ فائر والز چِھ ؤن اکھ عام تنصیب یُس گۄڈٕ پیٹھہٕ چُھ دأخلہٕ کہ کوششہٕ رٹان۔ انٹروڈ ڈیٹیکشن سسٹم (IDS) ، یم بدنیتی پرستی ہنٛز روک تھامک بجائہٕ یمن ہنٛز کھوج کرنچ کوشش چِھ کران، گۄڈٕنچ دفاعی پیرامیٹر پٔتٕ چُھ زیادٕ تحفظ فراہم کران۔ شناختک نظام چھ جمع کرنہٕ آمت ڈیٹاہک موازنہٕ کٔرتھ حملن ہنٛد پونٛسہٕ کرنٕچ کوشش کران یُس زِ خبیث آسنہٕ خٲطرٕ زاننہٕ چھ یوان (تعٔریفس پیٹھ مبنی) یا قانونی رویس ماڈل (غیر معمولی پیٹھ مبنی) سۭتۍ۔ بے ضابطگی پیٹھ مبنی نظامن منٛز چھ امہٕ برونٹھ نامعلوم حملن ہنٛد پتہ لگاونک قٲبل آسنک فٲئدٕ مگر تم چِھ قابل قبول رویس اکھ ٹھوس ماڈل بناونس منٛز دشواری ہنٛد شکار تہٕ غٲر معمولی مگر مجاز سرگرمیو سۭتۍ پیدٕ گژھن وٲل الارمچ زیادٕ تعداد۔ ہم چِھ اکھ یُتھ نقطہٕ نظرٕ پیش کران یُس نیٹ ورکچ خدماتن ہنٛد اطلاقچ مخصوص علمس استعمال چُھ کران یُس محفوظ گژھہٕ۔ یہٕ معلومات چِھ نیٹ ورک ٹریفک کین موجودٕ، سادٕ ماڈلن اکہٕ ایپلیکیشن ماڈل بناونہٕ خاطرٕ بڑھاونہٕ منٛز مدد کران یُس زن انفرادی نیٹ ورک پیکٹسن منٛز پوشیدہ بدسورتھ موادک پتہ لگاونس اجازت دیوان چُھ۔ أس چِھ پننہٕ تجویز کردہ ماڈلچ خصوصیات بیان کران تہٕ تجربأتی ڈیٹا چِھ پیش کران یُس أس نظامچ کارکردگی پیٹھ زور دیوان چِھ۔ |
10338babf0119e3dba196aef44fa717a1d9a06df | |
36e41cdfddd190d7861b91b04a515967fd1541d9 | وصول: 20 جولائی 2012 نظر ثانی: 18 فروری 2013 2nd Revision: 28 June 2013 3rd Revision: 20 September 2013 4th Revision: 7 November 2013 قبول: 1 فروری 2014 خلاصہٕ یتھکن کہ سوشل نیٹ ورکنگ سائٹن (SNS) منٛز مضمر پیغاماتن تہٕ سمأجی تعلقاتن ہنٛز تعداد چِھ بڑھان، اِتھے پأنٹھ سمأجی معلوماتچ مقدار یٔسہٕ افرادن ردعملچ ضرورت چِھ آسان تییہٕ چِھ بڑھان۔ اسہِ چِھ محسوس کران زِ، نتیجتا، ایس این ایس استعمال کرن والین چُھ باسان زِ تم چِھ باکین ایس این ایس استعمال کرن والین واریاہ زیادٕ سمٲجی مدد فراہم کران۔ سمٲجی مدد کہِ نظریہٕ (ایس ایس ٹی) پیٹھ مبنی، اس چِھ ہم اس ایس این ایس استعمالس سٕتۍ منفی تعلقس social overload ونان تہٕ ایمِچ پیمائش کرنہٕ خٲطرٕہ چُھ اکھ خفیہ متغیر تیار کران۔ امہٕ پتہٕ چِھ سمأجی اوورلوڈ کین نظریأتی سابقین تہٕ نتأئجن ہنٛز نشاندہی کران تہٕ 12 سۭتۍ انٹرویو تہٕ 571 فیس بک استعمال کنندگانن ہنٛد سروے کہ استعمال سۭتۍ سمأجی اوورلوڈ ماڈلُک تجربأتی طورس پیٹھ چِھ جائزٕ نوان۔ نتائج چِھ یہٕ ظاہر کران کہ استعمالچ حد، دوستن ہنٛز تعداد، ذأتی سماجی مدد ہنٛد اصول، تہٕ رشتن ہنٛز قسم (صرف آن لائن بمقابلہ آف لائن دوست) چِھ تم عوامل یم براہ راست سمأجی اوورلوڈس منٛز چِھ حصہٕ نیوان ییلہٕ زن عمر ہنٛد صرف اکھ بالواسطہٕ اثر چُھ۔ سمٲجی اوورلوڈک نفسیٲتی تہٕ طرز عملک نتٲئج چِھ صارفینن ذریعہٕ ایس این ایس کہ تھکاوٹک احساس، صارفس سۭتۍ اطمینانچ کم سطح، تہٕ ایس این ایس استعمالس کم کرنہٕ یا یوتتھ تام زِ روکاونک زیادٕ ارادٕ۔ ایس ایس ٹی تہٕ ایس این ایس قبولیتچ تحقیقہٕ خٲطرٕ نٔتیٖجی نظریٲتی مضمرات چھ زیر بحث تِہ تنظیمن، ایس این ایس فراہم کنندگان، تِہ ایس این ایس صارفینن خٲطرٕ چھ عملی مضمرات تیار کرنہٕ آمت۔ European Journal of Information Systems پیشگی آن لائن اشاعت، 4 مارچ 2014؛ doi:10.1057/ejis.2014.3؛ 11 مارچ 2014 پیٹھ آن لائن اصلاح |
ffcb7146dce1aebf47a910b51a873cfec897d602 | سکین تہٕ سیگمنٹڈ سکین چِھ واریاہن ایپلیکیشنن خٲطرٕ اہم ڈیٹا متوازی پرائمٹائپس۔ گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPUs) پیٹھ چِھ یمن پرائمریزن خاطرٕ تیز، کأم مؤثر الگورتھم پیش کران۔ أس چِھ نیوان ڈیٹاہک نمائندگی استعمال کران یم گپ یو فن تعمیرس سۭتۍ چِھ اصل پانٹھ میپ کران۔ تہنز الگورتھم چھِ یاداشتک کارکردگی بہتر بناونہٕ خٲطرٕ مشترکہٕ میموریک استحصال کران۔ ہم چھ مشترکہ میموری بینک تنازعات ختم کرنہٕ تہٕ سابقہ مشترکہ میموری جی پی یو الگورتھم منٛز اوور ہیڈس کم کرتھ پنن الگورتھمچ کارکردگی بہتر بناوان۔ مزید برآں، چھِ سانہٕ الگورتھم عام ڈیٹا سیٹن پیٹھ اصل کٲم کرنہٕ خٲطرٕ بناونہٕ آمت، بشمول قسمن ہنٛد لمبٲے ہنٛد قسمن سۭتۍ سیگمنٹڈ سرنی۔ ہم چھ سیگمنٹ لمبٲیی ہٕنٛدس بنیادس پیٚٹھ سیگمنٹ اسکینن ہٕنٛز کارکردگی بہتر بناونہٕ خٲطرٕ اصلاحات تہ پیش کران۔ ٲسۍ گۄڈٕ پی سی یس پیٚٹھ پنٛنہِ الگورتھمک نفاذ NVIDIA GeForce 8800 GPU سۭتۍ کوٚرمت تہٕ پنٛنہِ نتٲئج گۄڑنکیٚن GPU-بنیادٕ الگورتھمن سۭتۍ کٔرک موازنہٕ۔ تہنز نتٲئج چِھ لچھین عناصرن سٕتۍ ان پٹ ترتیبس پیٹھ سابقہ الگورتھم کہِ مقابلس منز 10 گُن زیادٕہ کارکردگی ہند اشارٕہ کران۔ |
6a640438a4e50fa31943462eeca716413891a773 | ہم چھ اکھ نٔو درجہ بندی الگورتھم پیش کران یس برٛۄنٛہہ کن دۄن طریقن ہٕنٛز مضبوطی یکجا کران چھ: بڑھاونہٕ آمٕژ کٔھسٕچ درجہ بٔنٛدی، تہٕ لیمبڈا آر، یس وسیع پیمانس پیٚٹھ استعمال گژھن والیٚن معلومٲتی بازیافتن ہٕنٛزٕ پیٚٹھٕ چھ تجرباتی طور بہترین ثٲبت گٔمٕژ۔ یہٕ الگورتھم چُھ بڑھاونہٕ آمت رجسٹریشن کُلن پیٹھ مبنی، حالانکہ نظریات چِھ کنہہ کمزور سیکھن والن پیٹھ لاگو گژھان، تہٕ فنچ ریاست خاطرٕ چِھ یہٕ ٹریننگ تہٕ ٹیسٹ دشونی مرحلن منٛز نمایاں طور پأنٹھ تیز۔ اسہٕ چُھ یہٕ تہٕ وٕچھنہٕ یوان زِ کُنہٕ تہٕ زٕ رینک کہٕ خاطرٕ کِتھ پأنٹھ چُھ بہترین لکیری امتزاج، تہٕ اسہٕ چُھ ہم یہٕ طریقہٕ استعمال کران لائن سرچ مسلس حل کرنہٕ خاطرٕ بالکل ڈو رنگ بڑھاونس خاطرٕ۔ ایمہِ علاوہ چُھ یہٕ ظٲہر کرنہٕ آمُت زِ گوڈٕ پیٹھہٕ ٹریننگ آمٕژِ ماڈلس سٕتۍ شروع گژھُن، تہٕ ایمِچ بقایا چیزن ہند استعمال بڑھان چُھ ماڈل کہِ موافقت خٲطرٕہ اکھ موثر تکنیک فراہم کران، تہٕ چُھکھ ویب سرچ ٹریننگ رینکنگ منز خاص طورس پیٹھ اہم مسئلہٕ کہِ خٲطرٕہ نتٲئج فراہم کران یتھ منز مارکیٹن خٲطرٕہ صرف لکٕٹ مقدارٕک لیبلڈ ڈیٹا دستیاب چُھ، ایمہِ علاوہ چُھ اکھ رینکرن اکھ بوٕڑِس مارکیٹٕک واریاہ زیادٕہ ڈیٹا پیٹھ ٹریننگ دوان۔ |
72691b1adb67830a58bebdfdf213a41ecd38c0ba | ہم چِھ اکھ ڈیپ نیٹ ورک فن تعمیر متعارف کران یتھ ڈیرائن نیٹ چُھ وننہٕ یوان تصویرٕ پیٹھ مینہٕ ہند سٹرینز ہٹاونہٕ خٲطرٕہ۔ ڈیپ کنوولیوشنل نیورل نیٹ ورکس (سی این این) پیٹھ مبنی، أس چِھ براہ راست اعداد و شمارس سۭتۍ مینہٕ تہٕ صاف امیج ڈیٹیل تہن درمیان نقشہٕ بندی ہنٛد تعلق ہیٚچھان۔ چونکہ اسہٕ چھنہٕ حقیقی دنیا کیٛن بارش کین تصویرن سۭتۍ مطابقت تھون واجن زمینی سچأئی ہنٛد مالک، امہٕ موجوب چِھ ہم تربیت خاطرٕ بارش سۭتۍ تصاویر مرتب کران۔ بیٚین عام حکمت عملیو برعکس یم نیٹ ورکس منٛز گہرائی یا چوڑائی بڑاوان چھ، چھ ہم امیج پروسیسنگ ڈومینچ زانٛکٲری استعمال کران تہٕ مقصدچ کٲم تبدیٖل کران تہٕ اکھ لۄکچار سایزٕک سی این این سۭتۍ ڈیرایننگ بہتر بناوان۔ خاص طور پٲٹھۍ، چھ ہم پننس ڈیراین نیٹس تصویر کس ڈومینس بجایہٕ تفصیل (ہائی پاس) کس پرتس پیٹھ تربیت دیوان۔ اگرچہ ڈیرائن نیٹ چُھ مصنوعی ڈیٹا پیٹھ تربیت یافتہٕ، مگر چُھس یہٕ لبنہٕ یوان کہ لیکھنہٕ آمت نیٹ ورک چُھ ٹیسٹنگ خاطرٕ حقیقی دنیا کہٕ تصاویرن منٛز واریاہ مؤثر طریقہٕ سۭتۍ ترجمہٕ کران۔ امہٕ علاوٕ، چِھ أس سی این این کہ فریم ورکس بصری نتائجن بہتر بناونہٕ خاطرٕ تصویری اضافہٕ سۭتۍ بڑھاون۔ جدید ترین سنگل امیج ڈی ریننگ طریقن ہنٛدس مقابلس منٛز، سانہٕ طریقہٕ سۭتۍ چُھ مینہٕ ہٹاونہٕ منٛز بہتری ین تہٕ نیٹ ورکچ تربیتہٕ پتہٕ چُھ حساب کتابچ وقت واریہ تیز آسان۔ |
34d1ba9476ae474f1895dbd84e8dc82b233bc32e | |
1cdc4ad61825d3a7527b85630fe60e0585fb9347 | لرننگ تجزیہ چُھ ٹیکنالوجی سۭتۍ بہتر تعلیمی شعبہٕ یُس پٔتِمیٚن دہن دوران ابھرےمٕت چھ۔ فیلڈک یہٕ جائزٕچ شروعات چِھ تکنیکی، تعلیمی تہٕ سیاسی عواملک امتحان سۭتۍ گژھان یم تعلیمی ترتیباتن منٛز تجزیاتچ ترقی چِھ چلاوان۔ ایمہِ پتہٕ چُھ ایمہِ تعلیمی تجزیہ کہِ ظہورُک خاکہٕ پیش کران، بشمول 20مہِ صدی منز ایمہِ کہِ ابتدا، ڈیٹا پیٹھ مبنی تجزیہٕ کہِ ترقی، ہیچھنس پیٹھ مرکوز نقطہ نظرِ ہند عروج تہٕ قومی اقتصادی خدشاتُک اثر۔ ایمہِ پتہٕ چُھ ایمہِ درمیان تعلقاتس پیٹھ توجہ مرکوز کران تعلیمی تجزیہ، تعلیمی ڈیٹا مائننگ تہٕ علمی تجزیہ۔ ٲخر کار، چُھ یہٕ لرننگ تجزیاتچ تحقیقک ترقیس منٛز وٲصل علاقن ہنٛد جائزٕ نوان، تہٕ مستقبلک چیلنجن ہنٛز اکھ سیریز چُھ شناخت کران۔ |
f3ac0d94ba2374e46dfa3a13effcc540205faf21 | |
49fd00a22f44a52f4699730403033416e0762e6d | |
860d3d4114711fa4ce9a5a4ccf362b80281cc981 | تاہم، جگہٕ ہنٛز کمی کہ وجہ سۭتۍ، یہٕ سیکشن چُھ واریہ کم کرنہٕ آمت۔ امہٕ علاوٕ، وقت، جغرافیائی، شخص، واقعات تہٕ نیٹ ورک کیٛن آپریشنن پیٹھ مرکوز افادیت آنٹولوجیزن ہنٛز چِھ مختصری طورس پیٹھ وضاحت کرنہٕ آمژ۔ یِم افادیت آنٹولوجی چھِ خصوصی سپر ڈومین یا یوتام زِ مڈل لیول آنٹولوجی ہٕنٛدس طورس پیٚٹھ وٕچھنہٕ یوان، تہ کیٛازِ تم چھِ واریاہن، اگر نہٕ زیادٕ تر، آنٹولوجیزن پیٚٹھ مشتمل آسان، بشمول کانٛہہ تہ سایبر آنٹولوجی۔ تجارتی مطالعس منٛز استعمال گژھن وٲل آنٹولوجیکل فن تعمیرک مجموعی نظریہٕ تہٕ چُھ دنہٕ آمت۔ تجارتک مطٲلعک رپورٹ چِھ تجارتک ارتقاء منٛز کیہہ تجویٖزک نٔوۍ اقداماتن سۭتۍ ختم گژھان۔ یہٕ مقالہ چُھ اکس تجارتی مطالعس پیٹھ رپورٹ کران یُس أس گۄڈٕنچہٕ میلویئر اونٹولوجی پیٹھ سائبر اونٹولوجی ہنٛز ترقی ہنٛد حمایت کرنہٕ خاطرٕ انجام دیُت۔ سائبر آنٹولوجی ہنٛز کٲم ہنٛد اہداف چِھ گۄڈٕ بیان کرنہٕ آمت، امہٕ پتہٕ چِھ آنٹولوجی ڈویلپمنٹ طریقہٕ کارک استعمال گژھنک بحث۔ امہٕ پتہٕ چُھ مقالک بنیٲدی حصہٕ، یس امہٕ وقتہٕ ممکنہ آنٹولوجی تہٕ معیاراتن ہنٛز وضاحت چِھ یُس سائبر آنٹولوجی کوٛر شروعاتی محدود مالویئر توجہ مرکوز کرنہٕ پیٹھ بڑھاونہٕ خاطرٕ استعمال ییہٕ کرنہٕ۔ یمن وسائلن منٛز چِھ خاص طور پٲنٹھ سائبر تہٕ مالویئر معیارات، سکیمہٕ، تہٕ اصطلاحات شٲمل یم براہ راست چھ مالویئر آنٹولوجیچ ابتدٲئی کٲم منٛز اہم کردار ادا کران۔ باقی وسائل چِھ اپر (بعض اوقات چِھ فاؤنڈیشنل ) آنٹولوجی یوان وننہٕ۔ بنیٲدی تصورات یم کونہٕ تہٕ سائبر اونٹولوجی توسیع کرٕ، گۄڈٕ پیٹھ چِھ یمن بنیٲدی اونٹولوجیزن منٛز شناخت تہٕ سختی سۭتۍ بیان آمت کرنہٕ۔ |
4767a0c9f7261a4265db650d3908c6dd1d10a076 | پتہ لگاونہٕ کہ ذریع چُھ پتہ لگاون غیر محدود منظرنامن منٛز متعدد اہدافن پیٹھ کٲم کرنک کٲم حل کرنہٕ خاطرٕ ساروی کھوتہٕ کامیاب حکمت عملی ثأبت گومت۔ [۴۰، ۵۳، ۵۵] روایتی طور، پری پروسیسنگ کس مرحلس منٛز تیار گژھن وٲل تھری ڈیکٹیشنن ہنٛد اکھ سیٹ چھِ ہائی لیول ٹریکرس ان پٹ کس طورس پیٹھ کٲم کران یمک مقصد وقتس سۭتۍ سۭتۍ یمن ڈوٹن صحیح طور پٲنٹھ وابستہٕ کرُن چُھ۔ ایمہِ نقطہ نظرِ ہند اکھ واضح کمی چِھ یہ زِ تصویر کہِ ترتیبس منز دستیاب زیادٕہ تر معلوماتس چُھ کمزور پتہ لگاونہٕ کہِ ردعملس حد بندی کرِتھ تہٕ غٲر زیادہ سے زیادہ دباؤ لاگو کرِتھ صرف نظر انداز کرنہٕ یوان۔ ہم چھ اکھ ملٹی ٹارگٹ ٹریکر تجویز کران یس لو لیول امیج انفارمیشنہ ہنٛد استحصال کران چھ تہٕ پرتھ (سپر) پکسلس اکھ مخصوص ٹارگٹ سۭتۍ جوڑان چھ یا اتھ پس منظر کس طورس پیٚٹھ درجہ بٔنٛدی کران۔ نتیجتاً، چِھ أس گۄڈٕ پیٹھہٕ غأر محدود، حقیقی دنیا کہٕ ویڈیوز منٛز کلاسیکی باؤنڈنگ باکسچ نمائندگی علاوٕ اکھ ویڈیو سیگمنٹ حأصل کران۔ سُہٕ چُھ پننہٕ طریقہٕ کار کہ ذریع واریہ معیاری بینچ مارک ترتیباتن پیٹھ حوصلہ افزا نتائجن ہنز نشاندہی کران تہٕ طویل مدتی جزوی بندشہٕ سۭتۍ بھڑن مناظرن منٛز چُھ جدید ترین ٹریکنگ بذریعہ پتہ لگانہٕ کہ طریقن نمایاں طور پأٹھۍ بہتر کران۔ |
8eefd28eb47e72794bb0355d8abcbebaac9d8ab1 | وارہٕن دہائین پیٹھ، چھ شماریات دانو توقعک میکسمائزیشن (ای ایم) تکنیکک ذریعہٕ پٲداوار ماڈلک پیرامیٹرزن ہنٛد اندازٕ لگاونہٕ سۭتۍ درجہٕ بندی کرن والن تربیت دینہٕ خٲطرٕ لیبلڈ تہٕ غیر لیبلڈ ڈیٹا ہنٛد امتزاجک استعمالک وکالت کرمژ۔ یہٕ باب چُھ متن کس کلاس کس شناخت کس ڈومینس پیٹھ لاگو گژھنہٕ ییلہٕ امہٕ نقطہٕ نظرچ تاثیرچ چھان بین کران۔ ٹیکسٹ دستاویزن چِھ ییتہٕ بیگ آف ورڈس ماڈلس سۭتۍ نمائندگی کرنہٕ آمژٕ، یُس ملٹی نیومن ہنٛد مرکب پیٹھ مبنی نسل پرست درجہٕ بندی ہنٛد ماڈلچ قیادت چُھ کران۔ یہٕ ماڈل چُھ تحریری متنن ہنٛز پیچیدگی ہنٛز اکھ انتہائی آسان نمائندگی۔ یہ باب چُھ تولیدی ماڈلزن سۭتۍ متنچ درجہٕ بندی خاطرٕ نیم سرپرستی سۭتۍ سیکھنہٕ کس بارس منٛز ترین اہم نکاتن ہنٛز وضاحت تہٕ وضاحت کران۔ گوڑنک، سادٕ نمائندگی باوجود، کنہہ متنن منٛز چُھ جنریٹو ماڈلچ امکان تہٕ درجہٕ بندیچ درستگی درمیان اکھ اعلی مثبت ارتباط۔ یمن ڈومینن منٛز، سادٕ ایمیٹک ایپلی کیشنز چِھ خألی Bayes ٹیکسٹ ماڈل سۭتۍ اصل پأٹھۍ کٲم کران۔ دوٚیم، کیٚنٛہہ ٹیکسٹ ڈومینن منٛز چھنہٕ یہ ارتباط۔ اتھ صورتس منز ہیکو ٲسٕتۍ اکھ زیادٕہ اظہار پسند تہٕ موزوں جینیٲتی ماڈل منتخب کرِتھ یتھ منز مثبت ارتباط تہٕ آسہِ۔ یمن ڈومینن منٛز، چھےٚ نیم سرپرستی ہٕنٛدس تعلیمی نظامس منٛز درجہ بٔنٛدی ہٕنٛز صٔحیٖحیتس منٛز تہٕ بہتری یوان دٔنہٕ۔ ٲخر کار، چُھ ای ایم لوکل میکسما کہِ مسئلس سٕتۍ دوچار، خاص طورس پیٹھ چُھ ایمی ٹیکسٹ کلاسفیکیشن ہیو اعلیٰ جہتی نیٹ ورکس منز۔ اسہٕ چُھ ظأہر کران کہ ڈیٹرمینیسٹک اینیلنگ، یم EM ہنٛز اکھ متغیر چِھ، مقأمی میکسماہن ہنٛدٕ مسئلس حل کرنس منٛز مدد ہیکہٕ دیتھ تہٕ درجہٕ بندی ہنٛز دُرُستی ہیٛکہٕ مزید بھڑتھ ییلہٕ جنریٹو ماڈل چُھ مناسب آسان۔ |
696ad1c38b588dae3295668a0fa34021c4481030 | ہم چھ ملٹی لیبل، بٔڑس پیمانس پیٚٹھ کثیر طبقہٕ والیٚن تصویری درجہ بٔنٛدی ہٕنٛدیٚن ماڈلن ہٕنٛز تربیت خٲطرٕ اکھ طریقہٕ پیش کران، یس سگموڈ کراس اینٹروپی ضایع (لاگسٹک ریگریشن) ذٔریع نگرانی کھۄتہٕ تیز تہٕ زیٛادٕ درست چھ۔ سُہٕ چُھ یونٹ نورمڈ ویکٹرزن ہند ایکِس کم جہتی گھنے دائرٕس پیٹھ ہائی ڈیمینشنل سٕپیر لیبلن شٲمل کران، تہٕ درجہٕ بندی ہندس مسئلس چُھ اتھ دائرٕس پیٹھ کازینوس پروکسیکیٹی ریگریشن کہِ مسئلس سٕتۍ نمٹاوان۔ ٲسۍ چِھ پنٕن طریقہ کار 17,000 لیبلن ہٕنٛزٕ 300 ملین ہٲر ریزولوشن تصویٖرن ہٕنٛدس ڈیٹاسیٹس پیٚٹھ پرٛیٚکھان، ییٚتہ یہ نمایاں طور تیز کنورجنس تہٕ 7% ہٕنٛز اعلی میٖن اوسط درستگی فراہم کران چھےٚ۔ |
ad5974c04b316f4f379191e4dbea836fd766f47c | یہٕ مقالہ چُھ مشینی ترجمہٕ منٛز بڑس پیمانس پیٹھ شماریاتی زبان ماڈلنگ ہنٛد فٲیدٕ پیٹھ رپورٹ کران۔ اکھ تقسیم شدہ انفراسٹرکچر چُھ تجویز کرنہٕ آمُت یُس 2 ٹریلین ٹوکنن پیٹھ چِھ تربیت دینہٕ خٲطرٕ استعمال یوان کرنہٕ، یمہٕ کس نتیجس منٛز زبان ہنٛد ماڈل 300 بلین این گرامس تام چِھ آسان۔ یہٕ چُھ تیز، سنگل پاس ڈیکوڈنگ خاطرٕ ہموار امکانات فراہم کرنک قٲبل۔ اسہٕ چُھ اکھ نیو ہموار کرنُک طریقہٕ متعارف کراوان، ییتھ بیوقوف بیک اپ وننہٕ چُھ یوان، یُس بھڑن ڈیٹاہن پیٹھ چُھ ٹریننگ خاطرٕ سستہٕ تہٕ ٹریننگ ہنٛد ڈیٹاہک مقدار بڑنس سۭتۍ چُھ کنیسر-نی ہموارک معیارس قریب گژھان۔ |
6cb45af3db1de2ba5466aedcb698deb6c4bb4678 | اتھ پروجیکٹس منٛز، أس مشہور سٹینفورڈ سوال جواب ڈیٹاسیٹس (SQuAD) پیٹھ سوال جواب ٹاسکس خاطرٕ اکھ اینڈ ٹو اینڈ نیورل نیٹ ورک فن تعمیر بناونس منٛز دلچسپی تھوان۔ سُہٕ چُھ اکھ اعلیٰ کارکردگی ہند حٲصل کرن وول طریقہٕ کارس پیٹھ مبنی یوس ہم آہنگی ہند انکوڈرس چُھ ایکہِ متحرک پوائنٹنگ ڈیکوڈرس سٕتۍ جوڑان یتھ ڈائنامک ہم آہنگی نیٹ ورک چُھ وننہٕ یوان۔ ٲسۍ مختلف مجموعہ تہٕ ڈی کوڈنگ تکنیکن ہٕنٛز جانچ کران یم ہٕنٛز مانٛنہٕ چھ یوان ز تم ہیٚکن امہ قٕسمٕچہ نظامٕچہ کارکردگی بہتر بناوتھ۔ |
e11d5a4edec55f5d5dc8ea25621ecbf89e9bccb7 | نیٹ ورکس پیٹھ چُھ کمپیوٹرزس پیٹھ پنن معاشرُک انحصار خوفناک بنیومُت: معیشتس منٛز، پورٕ ڈیجیٹل نیٹ ورک چِھ سہولت کارن پیٹھ ڈرائیونگس منٛز تبدیل گومت۔ یتھکن سائبر-فزیکل سسٹم چِھ بالغ گژان، کمپیوٹر نیٹ ورک چِھ وۄنۍ پانن جسمانی دنیاہک مرکزی اعصابی نظام بنان - یوتام زِ بجلی ہنٛز گرڈک پٲنٹھ چِھ انتہائی اہم انفراسٹرکچر۔ اتھ کٔن، نیٹ ورکس منٛز جڑتھ کمپیوٹرن ہنٛز 24/7 دستیابی تہٕ صحیح کٲم کرن چُھ واریہ زیادٕ خطرس منٛز: آئی ٹی سسٹمن پیٹھ چھِ پیچیدٕ تہٕ انتہائی مُختلف حملن ہنٛد تعٲداد بڑومُت۔ انٹروژن ڈیٹیکشن سسٹم (IDS) چِھ متعلقہ دفاعی تدابیرک اکھ اہم جزو۔ یمن ہنٛد چُھ گۄڈٕ پیٹھ وسیع پیمانس پیٹھ مطالعہٕ تہٕ استعمال آمُت کرنہٕ۔ چونکہ روایتی آئی ڈی ایس چھنہٕ بڑن کمپنیو ہنٛد نیٹ ورکن تہٕ امہٕ ورایٔے، تہٕ نہٕ بھڑس پیمانس پیٹھ متوازی حملن خٲطرٕ، امہٕ موجوب چِھ تعاونہٕ سۭتۍ چلن وٲل آئی ڈی ایس (سی آئی ڈی ایس) ابھرنہٕ آمت۔ تم چِھ متعدد نگرأنی ہنٛد اجزاء پیٹھ مشتمل یم ڈیٹا چِھ جمع کران تہٕ تبدیل کران۔ مخصوص CIDS فن تعمیرک لحاظ سۭتۍ، مرکزی یا تقسیم شدٕ تجزیہٕ اجزاء چھ حملن ہنٛز نشاندہی کرنہٕ خٲطرٕ جمع کٔرمتہٕ ڈیٹا کھینچان۔ نتیجُک انتباہات چھ متعدد مانیٹرین درمیان ہم آہنگی سۭتۍ نگرٕ کرنہٕ یوان تاکہ نگرٕنہٕ ینہٕ وٲل نیٹ ورکک مجموعی نظریہٕ ییہٕ تیار کرنہٕ۔ یہٕ مضمون چُھ ساروی کھوتہٕ گوڈٕ CIDS خاطرٕ متعلقہٕ تقاضن ہنٛد تعین کران؛ امہٕ پتہٕ چُھ یہٕ CIDS ڈیزائن سپیس متعارف کرنچ بنیادٕ تہٕ تقاضن ہنٛدس بارس منٛز امس پیٹھ بحث کرنہٕ خاطرٕ الگ الگ بلڈنگ بلاکسس منٛز فرق کران۔ اتھ ڈیزائنس اسپیسچ بنیادس پیٹھ، حملن پیٹھ چِھ تبادلہ خیال کرنہٕ آمت یم CIDS تہٕ پانہٕ CIDS ہنٛز دستیابی پیٹھ چِھ حملہٕ کران۔ ضروریات، بلڈنگ بلاکس تہٕ حملن ہنٛد پورٕ فریم ورک ییتھ کیٛن زن متعارف کراونہٕ چُھ آمت امہ پتہٕ چُھ ہم آہنگی سۭتۍ دخل اندازی ہنٛد پتہ لگاونس منٛز فنک ریاست کس جامع تجزیہٕ خاطرٕ استعمال یوان کرنہٕ، بشمول اکھ تفصیلی سروے تہٕ مخصوص CIDS نقطہ نظرُک موازنہٕ۔ |
720158a53b79667e39c2caf2f7ebb2670b848693 | جسمک سینسر نیٹ ورکس (BSN) ہیوین اہم، زندگی بچاون وألن انفراسٹرکچرن خاطرٕ چُھ کُنہٕ شخصن ہنٛز پرائیویسی محفوظ تھون واریاہ اہم۔ یہٕ مقالہ چُھ اکھ نئو کلیدی معاہدٕ سکیم پیش کران یُس BSN منٛز زٕ سینسرن برقی کارڈیوگرام (ای کے جی) سگنلن ہنٛد استعمال کرتھ تیار کرنہٕ آمژٕ مشترکہ کلیدس پیٹھ رضامندی ہنٛز اجازت دیوان چُھ۔ یہٕ ای کے جی پیٹھ مبنی کلیدی معاہدٕ (ای کے اے) سکیمُک مقصد چُھ بی ایس این سیکیورٹی منٛز "پلگ این پلے" نمونہٕ انن یمہٕ ذریعہٕ موضوعس پیٹھ سینسرن ہنٛز سادٕ تعیناتی چِھ محفوظ مواصلاتس قابل بنأوتھ، بغأر کُنہٕ تییہٕ قسمچ ابتدائی شکلچ ضرورت ییتھ کیٛن زن پری تعیناتی۔ ایم آئی ٹی فزیو بینک ڈیٹابیس پیٹھ حٲصل کرنہٕ آمٕتۍ حقیقی ای ای جی ڈیٹا پیٹھ مبنی سکیمُک تجزیہٕ چُھ یہٕ ظٲہر کران زِ ای کے اے ہند نتیجس منٛز چِھ چابہٕ: بے ترتیب، وقتچ مختلف حالتہٕ، مختصر مدتچ ای ای جی پیمائشن پیٹھ مبنی ہیکو بنٲوِتھ، کونہٕ تہٕ موضوعہٕ خٲطرٕ ہیکو یکساں تہٕ الگ الگ افرادن خٲطرٕ مختلف ٲسٕتۍ۔ |
f692c692d3426cc663f3ec9be0c7025b670b2e5c | وارہٕن وٕرین تام، آئی ٹی انڈسٹری چِھ موجودٕ سافٹ ویئر اثاثن سۭتۍ نٔو ایپلی کیشنز جمع کرتھ سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ پروسیس تیز کرنچ کوشش کران۔ تاہم، 1960 کس دہائی منٛز ڈگلس میک لروی ہنٛد اندازٕ کس حقیقی جزو پیٹھ مبنی دوبارٕ استعمال چُھ ؤن اصولن بجایہٕ استثنیٰ، تہٕ اَزٕ زیادٕ تر منظم سافٹ ویئر دوبارٕ استعمال چُھ ہیوی ویٹ اپروچزن ییتھ کیٛن زن پروڈکٹ لائن انجینئرنگ یا ڈومین مخصوص فریم ورک استعمال کران۔ جزو سۭتۍ، چُھ مراد سافٹ ویئرک کُنہٕ تہٕ مربوط تہٕ کمپیکٹ یونٹ یمک انٹرفیس چُھ اصل پأنٹھ بیان آمُت کرنہٕ - سادٕ پروگرامنگ زبان ہنٛد کلاسو پیٹھہٕ ویب سروسز تہٕ انٹرپرائز جاوا بینز ہیوند زیادٕ پیچیدٕہ آرٹیفیکٹس تام۔ |
96ea8f0927f87ab4be3a7fd5a3b1dd38eeaa2ed6 | اتھ خطس منز چُھ اکھ وٕہڈ بینڈ تہٕ سادٕہ ٹورس نوڈ مونپول اینٹینا پیش کرنہٕ آمُت۔ اینٹینا چُھ ایڈٹیو مینوفیکچرنگ ٹیکنالوجی ہند استعمال کرِتھ بنٲومٕت، یتھ عام طورس پیٹھ تھری ڈی پرنٹنگ ونان چِھ۔ اینٹینا چُھ میکانیکی طورس پیٹھ تییہٕ بناونہٕ خٲطرٕہ آسان تہٕ اتھ منز چُھ مستحکم ریڈی ایشن پیٹرن تہٕ ان پٹ ریفلیکشن کوفِفِشَنٹ -10 ڈی بی ایل ایم بی ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم ایم اینٹینٕچ پیمائش تہٕ نقلی کارکردگی ہند موازنہٕ تہٕ چُھ آمُت کرنہٕ۔ |
206b204618640917f278e72bd0e2a881d8cec7ad | پیٹرنچ شناخت خاطرٕ بییسین طریقن ہنٛد استعمالس منٛز چِھ اکھ بڑ رکاوٹ امسند کمپیوٹیشنل اخراجات۔ یہٕ مقالہ چُھ اکھ تخمینہٕ تکنیک پیش کران یُس بییسین قیاس چُھ تیزی سان تہٕ برونٹھم ممکن کھوتہٕ زیادٕ درست انجام دیوان۔ یہٕ طریقہٕ، "ایکسپٹیشن پروپیگنڈہٕ،" چُھ زٕ سابقہ تکنیکہٕ متحد تہٕ عام کران: فرض شدہ کثافت فلٹرنگ، کیلمین فلٹرچ توسیع، تہٕ لوپی عقیدچ تشہیر، بایسین نیٹ ورکس منٛز عقیدچ تشہیرچ توسیع۔ اتحاد چُھ یہٕ ظاہر کران زِ یمہٕ دشوینی الگورتھم کتھ پانٹھ ہیکو اکھ آسان تقسیمس سۭتۍ حقیقی پٔیٹھم تقسیمس قریب سمجتھ، یُس KL-divergence کہ معنیس منٛز نزدیک چُھ۔ توقعاتک پھیلاؤ چھ دۄن الگورتھمزن منٛز بہترین استعمال کران: فرض شدہ کثافتک فلٹرنگچ عمومیات تہٕ پُر یقینیتک پھیلاؤچ درستگی۔ لوپی عقیدچ نشریات، کیازکہٕ یہٕ چُھ عقیدچ عین مطابق حالتہٕ پھیلاوان، عقیدچ نیٹ ورک کیٛن محدود قسمن خاطرٕ چِھ مفید، یتھکن خالص طورس پیٹھ مجرد نیٹ ورک۔ توقعہٕ پھیلاؤ چھ عقیدٕچ حالتہٕ توقعہٕ سۭتۍ متوقع کران، یتھ کٔنۍ زٕ میڈینز تہٕ ویریئنسس، اتھ چھ واریاہ زیادٕ دائرٕ فراہم کران۔ توقعاتک پھیلاؤ چھ عقیدک پھیلاؤ متضاد سمتس منٛز تہٕ بڑاوان- امیر عقیدچ ریاستہٕ پھیلاوان یم متغیراتس درمیان تعلقاتن چھ شٲمل کران۔ یہٕ فریم ورک چُھ مصنوعی تہٕ حقیقی دنیا کہٕ ڈیٹا کہِ استعمال سٕتۍ مختلف شماریاتی ماڈلن منز ظٲہر کرنہٕ یوان۔ گیوسین مرکب مسائلن پیٹھ، توقعک پھیلاؤ چُھ، اکسی مقدار کہ حساب کتاب خاطرٕ، حریف تخمینہٕ تکنیک: مونٹی کارلو، لپلاس سُند طریقہٕ کار، تہٕ تغیراتی بیز کھوتہٕ قائل کن بہتر۔ پیٹرنچ شناخت خاطرٕ، توقعک پھیلاؤ چُھ اکھ الگورتھم فراہم کران Bayes پوائنٹ مشین درجہٕ بندی کرن وٲل ٹریننگ خٲطرٕ یُس برونٹھ کُنہٕ تہٕ زاننہٕ آمت کھوتہٕ تیز تہٕ زیادٕ درست چُھ۔ نتیجِیہٕ درجہ بٔنٛدی چِھ متعدد معیاری ڈیٹاسیٹس پیٹھ سپورٹ ویکٹر مشینن برٛۄنٛہہ پکان، امہٕ علاوٕ چُھ تقابلی ٹریننگ وقت آسان۔ توقعک پھیلاؤ ہیکو classificationہٕ خٲطرٕ اکھ موزوں فیچر سیٹ منتخب کرنہٕ خٲطرٕ تہٕ استعمال کرتھ، بییسین ماڈل کس انتخابس ذریعہٕ۔ تھیسس سپروائزر: روزالینڈ پکارڈ ٹائٹل: ایسوسی ایٹ پروفیسر میڈیا آرٹس اینڈ سائنسز |
ad40428b40b051164ade961bc841a0da2c44515d | |
e4bd80adc5a3486c3a5c3d82cef91b70b67ae681 | یہٕ مضمون چُھ کارپوریٹ بانڈٕچ قٲمتن ہنٛد پانٛژ ساختہٕ ماڈلن تجربٲتی طورس پیٹھ پرکھان: مرٹن (1974، گیسکی (1977) ، لانگ اسٹاف تہٕ شوارٹز (1995) ، لیلینڈ تہٕ ٹوفٹ (1996) ، تہٕ کولن ڈفرین تہٕ گولڈسٹین (2001) ۔ ٲسۍ 1986-1997 دوران سادٕ دارالحکومت ڈھانچس سۭتۍ کمپنین ہنٛد 182 بانڈ کس قیمتس سۭتۍ اکھ نمونہٕ استعمال کران ماڈل لاگو کران۔ روایتی عقیدت چِھ یہٕ کہ ساختی ماڈل چِھ نہٕ تیوتہٕ زیادٕ پھیلاؤ پٲدٕ کران یوتہٕ بانڈ مارکیٹس منٛز چُھ وچھنہٕ یوان، تہٕ توقعہٕ کہ مطأبق، چِھ أس وَزن کہ مرٹن ماڈل کہ پننہٕ نفاذس منٛز پیشین گوئی شدہ پھیلاؤ چِھ واریہ کم۔ تاہم، زیادٕ تر ڈھانچہٕ ماڈل چِھ اوسطس منٛز واریاہ زیادٕ اسپریڈزن ہنٛز پیشین گوئی کران۔ تاہم، درستگی چھ اکھ مسئلہٕ، تہ کیٛازِ نٔوۍ ماڈل چِھ زیادٕ لیوریج یا اتار چڑھاؤ وٲلۍ فرمون ہنٛد کریڈٹ رسک واریاہ زیادٕ بڑھاوان تہٕ امہٕ باوجود محفوظ بانڈس سۭتۍ چھ سپریڈچ کم پیشن گوئی ہنٛد مسئلہٕ۔ لیلینڈ تہٕ ٹاٹ ماڈل چِھ اکھ استثنا ییتھ منٛز یہٕ زیادٕ تر بانڈس پیٹھ پھیلاؤچ پیشین گوئی چِھ کران، خاص طورس پیٹھ یم واریہ زیادٕ کوپن چِھ۔ زیادٕ درست ساختی ماڈلن گژھہٕ تمن خصوصیاتن نش بچنہٕ یُس زیادٕ خطرک بانڈک کریڈٹ رسک چُھ بڑھاوان ییلہٕ زن محفوظ ترین بانڈک پھیلاؤ چُھ واریہ کم متاثر کران۔ |
da67375c8b6a250fbd5482bfbfce14f4eb7e506c | یہٕ سروے چُھ کمپیوٹیشنل ایجنٹن منٛز ذہنی صلاحیتن ہنٛز خود مختار ترقی ہنٛد اکھ جائزٕ پیش کران۔ یہٕ چُھ علمی نظامن ہنٛز اکہٕ خصوصیت کس بنیادس پیٹھ ییتھ کیٛن زن سسٹم یم موافقت، پیشین گوئی تہٕ مقصدس پیٹھ مبنی برتاوک مظاہرٕ چِھ کران۔ ہم چھ علمیاتک مختلف نمونن ہنٛد اکھ وسیع سروے پیش کران، علمی (جسمٲنی علامتک نظام) نقطہ نظر، اُبھرن نظامک نقطہ نظر، یتھ منٛز کنکشنسٹ، متحرک، تہٕ فعال نظام شٲمل چھ، تہٕ ہائبرڈ سسٹمن منٛز یمن دۄن یکجا کرنٕچ کوششہٕ تہٕ چھ۔ امہٕ پتہٕ چِھ یمن نمونن سۭتۍ اخذ کردٕ واریاہ علمی فن تعمیرن ہنٛد جائزٕ۔ یمن منٛز چھِ پرتھ اکس شعبس منٛز، ہم ترقیٲتی نقطہ نظر اپنٲونک مضمرات تہٕ اتھ سۭتۍ وابستہٕ مسائلن، فائیلوجنیٹک تہٕ آنٹوجنیٹک نقطہ نظرٕ سۭتۍ اجاگر کران۔ ہم چِھ یمن اہم ساختی خصوصیاتن ہنٛد خلاصہٕ سۭتۍ ختم کران یم ذہنی صلاحیتن ہنٛز خود مختار ترقیس قأبل نظامس پٔزٕ کرن۔ |
e7ee27816ade366584d411f4287e50bdc4771e56 | |
55289d3feef4bc1e4ff17008120e371eb7f55a24 | حال حالٕے چُھ مختلف لسٲنی جنریشن ٹاسکن ہٕندِس سلسلس منز مختلف LSTM-بنیادس پیٹھ مشروط لسٲنی ماڈل (LM) لاگو آمٕتۍ کرنہٕ۔ اتھ کٲمٕ منٛز چھِ أس مختلف ماڈل فن تعمیرن تہٕ ماخذچ معلوماتن اینڈ ٹو اینڈ نیورل ڈائیلاگ سسٹم فریم ورکس منٛز نمائندگی تہٕ جمع کرنچ مختلف طریقن ہنٛد مطالعہ کران۔ کنڈیشننگ ویکٹرس پیٹھ چُھ کمپنین کراس اینٹروپی آبجیکٹ فنکشن لاگو کرتھ نگرانی شدٕ ترتیب شدٕ سگنلن سۭتۍ ہیچھنس سہل بناونہٕ خاطرٕ اسنیپ شاٹ لرننگ وننہٕ آمت اکھ طریقہٕ تہٕ تجویز کرنہٕ آمت۔ تجربٲتی تہٕ تجزیٲتی نتٲئج چِھ گۄڈٕنچہِ یہٕ ظٲہر کران زِ کنڈیشننگ ویکٹر تہٕ ایل ایمس درمیان چُھ مقابلہٕ گژھان، تہٕ مختلف فن تعمیر چِھ دۄنونی درمیان مختلف تجارت فراہم کران۔ دویمہٕ، کنڈیشنگ ویکٹرچ امتیازی طاقت تہٕ شفافیت چِھ ماڈلچ تشریح تہٕ بہتر کارکردگی دۄشوٕنۍ فراہم کرنہٕ خأطرٕ کلیدی حیثیت تھوان۔ ترٛیٚیِمہٕ، اسنیپ شاٹ لرننگ چُھ کونہٕ فن تعمیرس استعمال کرنہٕ سۭتۍ قطع نظر مستقل کارکردگی منٛز بہتری ہنٛد بٲعث بنان۔ |
75c4b33059aa300e7b52d1b5dab37968ac927e89 | اکھ 2 × 1 ڈوئل پولرائزڈ L- پروب اسٹیکڈ پیچ اینٹینا چُھ پیش کرنہٕ آمت۔ ایم چُھ دیو ان پٹ پورٹ کہِ درمیان اعلیٰ تنہائی حٲصل کرنہٕ خٲطرٕہ اکھ نیو تکنیک استعمال کوٚر مُت۔ مجوزہ اینٹینس چِھ 14-ڈی بی ریٹرن لاس بینڈوتھ 19.8 فیصد، یُس 0.808 پیٹھہٕ 0.986 گیگا ہرٹزس تام چُھ، دشویو بندرگاہن خاطرٕ۔ امہٕ علاوٕ، امہٕ چُھ ان پٹ پورٹ کس تنہائی منٛز 30 ڈی بی یس کھوتہٕ زیادٕ تہٕ اتھ بینڈوتھس پیٹھ اوسطاً 10.5 ڈی بی آیچ گین۔ مزید برآں، یمن دشوینی بنیأدی جہازن منٛز چھ امیچ تابکاری ہنٛد نمونن پاس بینڈس منٛز 3 ڈی بی بیم چوڑائی اندر -15 ڈی بی کھوتہٕ کم کراس پولرائزیشنچ سطح۔ یمن خصوصیاتن ہٕنٛد وجہ سۭتۍ، چھ یہ اینٹینا آرای بیرونی بیس سٹیشنہ خٲطرٕ واریاہ موزوں یس CDMA800 تہٕ GSM900 موبائل مواصلاتی سسٹم دۄنونی آپریٹنگ بینڈوتھن ہنٛز ضرورت چھےٚ۔ |
b891a8df3d7b4a6b73c9de7194f7341b00d93f6f | سفارش کرنک نظام چھ شخصی پسندیدٕ خدمات فراہم کرنہٕ خٲطرٕ پرعزم۔ کٲم مٲلی فلٹرنگ (سی ایف) ٹیکنالوجی، یِم وٲنٛدن وٲنٛدن گۄڑنکین روین پیٹھ مبنی صارفینن ہٕنٛز ترجیحاتچ پیشین گوئی چھ کران، چھ جدید سفارش کرن وٲل نظام بناونہٕ خٲطرٕ ساروی کھوتہٕ کامیاب تکنیکن منٛز اکھ بنیمٕژ۔ برونٹھہٕ آیہٕ CF طریقن منٛز واریاہ چیلنجنگ مسائل پیدٕ کرنہٕ: (1) زیادٕ تر CF طریقن چِھ استعمال کنندگانن ہنٛد جواب کین نمونن نظر انداز کران تہٕ پریشان کن پیرامیٹر تخمینہ تہٕ سب اوپٹیمل کارکردگی ہیٛکن پیدٕ کرتھ۔ (2) کنہہ CF طریقن ہنٛد چِھ ہیورسٹک ویٹ سیٹنگہٕ اپنأوِن، ییتھ منٛز منظم نفاذچ کمی چِھ آسان۔ تہٕ (3) ملٹی نیومل مرکب ماڈل ہیکن ڈیٹا میٹرکس پیدٕ کرنہٕ خأطرٕ میٹرکس فیکٹرایزیشنچ کمپیوٹیشنل صلاحیت کمزور کرتھ، اِتھ پأنٹھ چِھ ٹریننگچ کمپیوٹیشنل لاگت بڑھان۔ یمن مسٲئلن حل کرنہٕ خٲطرٕ، چِھ أس صارفن ہنٛد جوابک ماڈل ممکنہٕ میٹرکس فیکٹرایزیشن (PMF) منٛز شٲمل کران، اکھ مشہور میٹرکس فیکٹرایزیشن CF ماڈل، جواب آگاہ ممکنہٕ میٹرکس فیکٹرایزیشن (RAPMF) فریم ورک قائم کرنہٕ خٲطرٕ۔ زیادٕ خاص طورس پیٹھ، چِھ أس صارف کہٕ ردعمل کس بارس منٛز اکھ برنولی ڈسٹری بیوشن ہنٛد پأٹھۍ فرض کران یُس مشاہدٕ کرنہٕ آمژٕ درجہٕ بندی ہنٛدس اسکورس سۭتۍ پیرامیٹرائز چُھ یوان کرنہٕ ییلہٕ زن غأر مشاہدٕ درجہٕ بندی ہنٛدس مرحلس منٛز فنکشن کہ طور پأنٹھ چُھ یوان۔ مزید برآں، ہم چھِ الگورتھم تیز کران۔ مینی بیچ عمل درآمد تہٕ کرافٹنگ شیڈولنگ پالیسی۔ ٲخر کار، چھ ہم مختلف تجربٲتی پروٹوکول تیار کران تہٕ مصنوعی تہٕ حقیقی دنیاہک ڈیٹا سیٹس دونوٲنی پیٹھ چھ منظم تجربٲتی تشخیص کران تاکہ مجوزہ RAPMF تہٕ امچ مینی بیچ عمل درآمدک فٲئدٕ ہکن ظٲہر گژھتھ۔ |
1459d4d16088379c3748322ab0835f50300d9a38 | کراس ڈومین بصری ڈیٹا چُھ واریہن حقیقی دنیا کین وژن ٹاسکن منٛز بنیادی مسائلن منٛز اکھ، مثلن، شناختک فوٹو تہٕ نگرانیک ویڈیوزن منٛز لوکن سۭتۍ مماثل۔ اتھ مسلس روایتی نقطہ نظرس منٛز عام طور پانٹھ زٕ قدم چِھ شأمل آسان: i) مختلف ڈومینن ہنٛد نمونہٕ چِھ عام جایہٕ منٛز پیش کرنہٕ یوان، تہٕ ii) اتھ جایہٕ منٛز چِھ (dis-) مماثلتچ حساب کتابچ بنیاد اکھ خاص فاصلہٕ پیٹھ آسان۔ اتھ مقالس منز چُھ ہم اکھ ناول جوڑٕ کہِ مماثلتُک پیمانہٕ پیش کران یوس موجودٕہ ماڈلزن چُھ برونٛہہ بڑاوان۔ i) روٲیتی لکیری پروجیکشنن چُھ افائن ٹرانسفارمیشنس منز بڑاوان تہٕ ii) ڈیٹاہس پیٹھ مبنی امتزاج کہِ ذریعہِ افائن مہالونوبیس فاصلہٕ تہٕ کوسین مماثلتس جوڑان۔ امہٕ علاوٕ، ہم چھ پنن مماثلتن ہنٛز پیمٲئش فیچر ریپریسنٹیشن ہیٚچھناونس سۭتۍ ڈیپ کنوولیشنل نیورل نیٹ ورکس کہ ذریع متحد کران۔ خاص طور پٲٹھۍ، ہم چھ مماثلتن ہینز پیمٲئش میٹرکس گہری فن تعمیرس منٛز شٲمل کران، ماڈلچ اصلاحک اکھ اختتام پیٹھہٕ اختتامک طریقہٕ چُھ قٲبل بناوان۔ ہم چھ واریاہ چیلنجنگ کراس ڈومین میچنگ ٹاسکن منٛز پنن عمومی مماثلتک ماڈلک وسیع پیمانس پیٹھ تشخیص کران۔ مختلف نظارن تحت چھ شخصیاتچ دوبارٕ شناخت تہٕ مختلف طریقن پیٹھ چھ چہرہٕ ہنٛز توثیق (یعنی، سٹیل امیجز تہٕ ویڈیوزک چہرہٕ، بوڑٕ تہٕ جوان چہرہٕ، تہٕ خاکہ تہٕ فوٹو پورٹریٹ) ۔ تجربٲتی نتٲئج چِھ دیگر جدید طریقن ہنٛدس مقابلس منٛز یمن ماڈلن ہنٛز اعلیٰ کارکردگی ہنٛد مظاہرٕ کران۔ |
03a00248b7d5e2d89f5337e62c39fad277c66102 | مسائل کثیر الجہتی وقتس منٛز حل گژھن وألن مسئلن ہنٛز کلاس سمجھنہٕ خاطرٕ، ساروی گۄڈٕ گژھہٕ یہٕ اکھ رسمی تصور گژھہٕ کہ problem کیا چُھ۔ ہم چِھ تجریدی مسئلہٕ Q یمہٕ سۭتۍ ہم مسئلک مثالن ہنٛدس سیٹس I تہٕ مسئلک حلن ہنٛدس سیٹس S پیٹھ بائنری تعلق کس طورس پیٹھ بیان چِھ کران۔ مثلن، SHORTEST-PATH خاطرٕ اکھ مثال چِھ اکھ گراف تہٕ زٕ کلس ہند ٹرپل کنسنگ۔ اکھ حل چُھ g raph منٛز ٹاپن ہنٛد اکھ ترتیب، شاید خٲلی ترتیب سۭتۍ یمک مطلب چُھ زِ کنہہ چُھ نہٕ راستہ موجود۔ مسئلہٕ SHORTEST-PATH پانہٕ چُھ سُہٕ رشتہٕ یُس گراف کہ ہر مثالس چُھ پیتھ کران تہٕ زٕ کُنیٹس چُھ گرافس منٛز ساروی کھوتہٕ کم وتھ سۭتۍ جوڑان یُس زٕ کُنیٹس چُھ جوڑان۔ سَنٕنِس ساروی کھوتہٕ قۄرب پاتھس چِھ نہٕ ضروری زِ منفرد آسہِ، اکھ دِنہٕ آمُت مسلس ہیکہِ ایکہِ کھوتہٕ زیادٕہ حل ٲسٕتۍ۔ تجریدی مسئلن ہنٛز یہٕ تشکیل چِھ زیادٕ عام تیکیازِ أسۍ چِھ یمن مقاصدن خاطرٕ ضروری۔ یتھ کٔنۍ زَن اسہٕ پیٚٹھمے وٕچھمٕژ، NP-مکمل نظریہ چھ فٲصلہٕ کن مسٲیلن پیٚٹھ توجہ مرکوز کران: تمن منٛز یس ہاں/نہ حل چھ۔ اتھ صورتس منز، ہیکو اکھ تجریدی فیصلہٕ کٲرِتھ مسئلہٕ اتھ فعل کِس طورس پیٹھ وٕچھنہٕ یُس مثال سیٹ I حل کِس سیٹس {0، 1}س منز چُھ میپ کران۔ مثلن، شارٹسٹ پاتھس سۭتۍ متعلق فیصلہٕ کن مسئلہٕ چُھ سُہ پاتھ مسأئل یُس گۄڈٕ اوس۔ اگر i = G,u,v,k چُھ فیصلہٕ کن مسئلک اکھ مثال PATH، تیلہٕ PATH (i) = 1 (ہاں) اگر u پیٹھ v تام مختصر ترین وتھ چُھ زیادٕ کھوتہٕ زیادٕ k کنارٕ آسان، تہٕ PATH (i) = 0 (نہٕ) بصورت دیگر۔ واریاہ تجریدی مسائل چھنہٕ فیصلہٕ کن مسائل، بلکہ چِھ اصلاحک مسائل، ییتھ منٛز کنہہ قدر کم یا زیادٕ گژھہٕ ین کرنہٕ۔ تاہم، یتھ کٔنۍ زَن اسہٕ پٔہل وون چھ، چھ بہتر بناونک مسلہٕ ییہٕ فیصلہٕ کرنک مسلہٕ کس طورس پیٚٹھ دوبارٕ پیش کرنہٕ یس نہٕ مشکل چھ آسان۔ 1ہوپکروفٹ تہٕ اولمین [156] یا لیوس تہٕ پاپادیمٹریو [20 4] ووچھو ٹورنگ مشین ماڈل کس مکمل معالجس خاطرٕ۔ 34.1 کثیر الجہتی وقت 973 |
9ac5b66036da98f2c1e62c6ca2bdcc075083ef85 | |
f45eb5367bb9fa9a52fd4321a63308a37960e93a | اتھ مقالس کس حصہ I منٛز، آیہٕ اکھ ترقیٲتی عمل تہٕ اکھ نظام پلیٹ فارم تجویز کرنہٕ یتھ منٛز خود مختار کارن ہنٛز ترقی خٲطرٕ اکھ تقسیم شدہ نظامک فن تعمیرس پیٹھ مبنی چھ۔ تجویز کردہ ترقیاتی طریقہٕ کارن دیٛت کمپیوٹیشنل پیچیدگی منٛز کمی، فالٹ روادٲری ہنٛز خصوصیات، تہٕ نظامچ ماڈیولرٹی ہیوین فوائدن سۭتۍ اکھ خود کار کار ڈیزائن تہٕ ترقی ہنٛز اجازت۔ اتھ مقالس (حصہ II) منز چُھ تجویز کردہ ترقیٲتی طریقہٕ کارُک اکھ کیس اسٹڈی آزادانہ ڈرائیونگ سسٹم کہِ نفاذ کہِ عملہِ ہنز نشاندہی کرِتھ کرنہٕ آمُت۔ نفاذک عملہٕ وجدانس مطأبق بیان کرنہٕ خاطرٕ، بنیادی خود مختار ڈرائیونگ الگورتھم (مقامی، ادراک، منصوبہٕ بندی، گاڑین ہنٛد کنٹرول، تہٕ سسٹم مینجمنٹ) چِھ مختصری طورس پیٹھ متعارف آمت کرنہٕ تہٕ خود مختار ڈرائیونگ سسٹم کہ نفاذ پیٹھ چِھ اطلاق آمت کرنہٕ۔ ہم چھ خودمختار نظام کس نفاذس پیٚٹھ اکھ کیس اسٹڈی چلاوان تہٕ تقسیم شدٕ نظام کس فن تعمیر تہٕ تجویز شدٕ ترقیاتی عمل کس فٲیدس پرکھان۔ تجویٖز کرنہٕ آمٕتۍ طٔریٖقہٕ عملہٕچ درستگی چھےٚ اتھ خود مختار کارہ A1 ہٕنٛد ذٔریع ثٲبت کرنہٕ آمٕژ ییٚمۍ 2012 منٛز کوریاہس منٛز تمام مشن مکمل کرنہٕ سۭتۍ خود مختار گاڑین ہٕنٛدس مسابقس منٛز زیٚون حٲصل کوٚر۔ |
db17a183cb220ae8473bf1b25d62d5ef6fcfeac7 | اگرچہ تمام موجود ہوا بھرتھ سبسٹریٹ انٹیگریٹڈ ویو گیڈ (AFSIW) ٹوپولوجی چھ سبسٹریٹ آزاد برقی کارکردگی پیدٕ کران، تم چھ برقی مقناطیسی شعبن پیٹھ مشتمل ہوا بھرتھ خطہٕ بناونہٕ خٲطرٕ وقف، درگہ، لامینائٹس پیٹھ انحصار کران۔ یہٕ مقالہ چُھ اکھ نئو سبسٹریٹ-آزاد AFSIW مینوفیکچرنگ ٹیکنالوجی تجویز کران، یُس معیاری اضافی (3D پرنٹنگ) یا گھٹاؤ (کمپیوٹر کنٹرولڈ فرننگ / لیزر کٹنگ) مینوفیکچرنگ عملہٕ کہ ذریع عام مقصدن خاطرٕ دستیاب سطح کین موادن ہنٛز اکھ وسیع رینجس منٛز اعلی کارکردگی ہنٛد مائکروویو اجزاء آسان انضمامس چُھ قأبل بناوان۔ گوڑنک، چھ اے ایف ایس آئی ڈبلیو ویو گائیڈچ موثر اجازت تہٕ نقصان ٹینجینٹ خٲطرٕ اکھ تجزیٲتی فارمولا اخذ کرنہٕ یوان۔ یہٕ چُھ ڈیزائنرسس سبسٹریٹچ نقصاناتن کم کرنس قٲبل بناوان تاکہ عام طورس پیٹھ چُھ ہائی فریکوئنسی لامینیٹسس منٛز لبنہٕ یوان۔ امہٕ پتہٕ، چھ کیہہ مائکروویو اجزاء ڈیزائن تہٕ تیار کرنہٕ یوان۔ متعدد AFSIW ویوگیڈز تہٕ ژور طرفہٕ پاور ڈویڈرز/کمبینرچ پیمائش، یم دۄنوَے اکس نیس کواکسیئل پیٹھہٕ ہوہس تام بھرتھ SIW منتقلی پیٹھ انحصار کران چِھ، یہٕ چُھ ثأبت کران کہ یہٕ نئۍ نقطہٕ نظر مائیکرو ویو اجزاء چُھ پیدٕ کران یم روزمرہٕ کیٛن سطحن پیٹھ براہ راست انضمام خاطرٕ موزوں چِھ، کم اندراج نقصان، تہٕ پورٕ [5.15-5.85] گیگا ہرٛٹز بینڈس پیٹھ بہترین مماثلت تہٕ تنہائی سۭتۍ۔ لہذا، یہٕ جدید نقطہ نظر چُھ لاگت موثر، اعلی کارکردگی تہٕ غأر مرئی طورس پیٹھ مربوط سمارٹ سطح کین نظامن ہنٛز اکہٕ نئۍ نسل خاطرٕ راہ ہموار کران یُس زن روزمرہٕ زندگی ہنٛد اشیاء منٛز موجودٕ علاقہٕ تہٕ موادن چُھ موثر طریقہٕ سۭتۍ استعمال کران۔ |
8216673632b897ec50db06358b77f13ddd432c47 | |
05eef019bac01e6520526510c2590cc1718f7fe6 | موبائل پلے سٹریمنگ چُھ ؤن تیسرے لہرس منٛز بڑون۔ بامبوزر تہٕ کیک ہویٚن گۄڑنکیٚن نظامن پیٚٹھٕ، میرکٹ تہٕ پیری سکوپ ہویٚن زیادٕ مشہوٗر ایپس، فیس بک تہٕ انسٹاگرامس منٛز موجود سمٲجی سٹریمنگ فیچرزس تام، ٹیکنالوجی تہٕ استعمال دۄشوے چھ ڈرامائی طور تبدیٖل گٔمٕتۍ۔ لائیو اسٹریمنگ کس امہٕ تازٕ مرحلس منٛز ، کیمرہٕ چِھ اندرونی طرفہٕ اسٹریمرس پیٹھ توجہ مرکوز کرنہٕ خاطرٕ تبدیل گژھان ، ارد گردس منٛز بیرونی چیزن بجائہٕ۔ نوجوان چِھ یمن پلیٹ فارمن ہنٛد استعمال کرنس منٛز تیزی سان دوستن تفریح خاطرٕ، نٔو لوکن سۭتۍ ملنہٕ خاطرٕ، تہٕ مشترکہٕ مفاداتس پیٹھ دیمن سۭتۍ رابطہٕ کرنہٕ خاطرٕ کران۔ ٲسۍ گٔمۍ نوجوانن ہٕنٛدس لائیو سٹریمنگس پیٚٹھ رویہ تہٕ یمن نٔین پلیٹ فارمن پیٚٹھ محرکاتن ہنٛد مطالعہٕ ۲۲۴۷ امریکن لائیو سٹریمنگ سروے تہٕ ۲۰ نوجوانن سۭتۍ انٹرویو کرنہٕ کہ ذٔریع، تبدیٖل گژھن والیٚن طریٖقن، نوجوانن ہٕنٛزن مختلف حالتن تہٕ نوٚن لائیو سٹریمنگ سروسزن ہٕنٛدۍ بناونس پیٚٹھ مضمرات اجاگر کرنہٕ خٲطرٕ۔ |
08c30bbfb9ff90884f9d1f873a1eeb6bb616e761 | ناممکن تھیوریمن ہنٛد مشورٕ چُھ یہٕ کہ امتزاجی تفویض کس مسئلس خاطرٕ واحد موثر تہٕ حکمت عملی پروف طریقہٕ کار-مثلن، طلباءن کورسن ہنٛد شیڈول تفویض کرن-آزادی چِھ دیکتاتوری۔ آمریتہٕ چِھ زیادٕہ تر غأر منصفانہٕ کہ طورس پیٹھ مسترد کرنہٕ یوان: کنہہ تہٕ زٕ ایجنٹن خاطرٕ، اکھ چُھ پنن تمام اشیاء دیمس گۄڈٕ منتخب کران۔ کنہہ تہٕ حل چُھ کارکردگی، ترغیب تہٕ انصاف کہ تحفظاتن درمیان سمجھوتہٕ شأمل۔ یہٕ مقالہ چُھ امتزاجک تفویضک مسئلک حل تجویز کران۔ یہٕ چُھ ژورمہٕ چیٖز۔ گوڑنک، چُھ میہ نتیجہ کہ انصاف کہ دوٛن نٔوین معیارن ہنٛز تجویز کران، زیادٕ کھوتہٕ زیادٕ حصہٕ کہ ضمانت تہٕ اکہٕ اصل سۭتۍ منسلک حسد، یم ناقابل تقسیم چیزن ایڈجسٹ کرنہٕ خاطرٕ معروف معیارات چِھ کمزور کران۔ معیار چِھ رسمی کران زِ امہٕ کیٛن چِھ آمریت غیر منصفانہ۔ دوٚیم، چھُ مےٚ یہ ثٲبت کران ز مسٲوی آمدنی سۭتۍ مسٲوی توازنس تام وٲتِتھ چھ اکھ قریبی تعلُق موجود یتھ منٛز (i) آمدنی چھَ نابرابری مگر اَنَظیمی طور پأنٹھ چھُ أکۍس أکس سۭتۍ نزدیک آسان۔ (ii) مارکیٹس چِھ غلطی سۭتۍ صاف گژھان، یُس حدس منٛز صفرس قریب چُھ تہٕ حقیقت پسندانہٕ مسئلن خاطرٕ چُھ لۄکُٹ۔ ترٛیٚیِمہٕ، مےٚ چُھ یہٕ ثٲبت کران ز یہٕ تقریباً CEEI چُھ منصفانہٕ معیارٕ پورٕ کران۔ ٲخر کار، چُھ میہ اپروچیمیٹ CEEI پیٹھ مبنی اکھ طریقہٕ کار بیان کران یُس زن زن صفرٕ اقداماتک ایجنٹن خٲطرٕ حکمت عملی ہند ثبوت چُھ یم روایتی طورس پیٹھ قٲمتن ہینز وصول کنندگان کہِ طورس پیٹھ چِھ سمجِنہٕ یوان۔ تجویز کردہ طریقہٕ کار چُھ حقیقی اعداد و شمارس پیٹھ قابو یوان کرنہٕ تہٕ نظریہٕ تہٕ عملیتک متبادلو سۭتۍ چُھ موازنہ یوان کرنہٕ: باقی تمام معلوم طریقہٕ کار چِھ یا صفرٕ اقداماتک ایجنٹن ذریعہٕ ہیرا پھیری یوان کرنہٕ یا پٔتہٕ چِھ غیر منصفانہٕ آسان، تہٕ زیادٕ تر چِھ دۄشوَے چِھ ہیرا پھیری تہٕ غیر منصفانہٕ۔ |
7d2c7748359f57c2b4227b31eca9e5f7a70a6b5c | |
0d1fd04c0dec97bd0b1c4deeba21b8833f792651 | ترٛیٚن مرحلن ہنٛد، ژور سوئچ، اکہ مرحلہٕ کس، الگ تھلگ زیرو وولٹیج سوئچنگ (ZVS) ریکٹفایرس ہنٛد ڈیزائنک تحفظات تہٕ کارکردگی ہنٛد تشخیص چھ پیش کرنہٕ آمت۔ سرکٹ چُھ تریہ فیزک، زٕ سوئچ، ZVS، ڈسکونٹینیو کرنٹ موڈ (DCM) ، بوسٹ پاور فیکٹر کورریکشن (PFC) ریکٹیفائر، ییتھ TAIPEI ریکٹیفائر چُھ ونان، ZVS فل برج (FB) فیز شفٹ ڈی سی / ڈی سی کنورٹر سۭتۍ مربوط کرتھ حٲصل یوان کرنہٕ۔ کارکردگی ہنٛد اندازٕ اوس HVDC ڈسٹری بیوشن ایپلی کیشنن خاطرٕ ڈیزائن کرنہٕ آمت تریہ فیزک 2.7-kW پروٹو ٹائپ کس طورس پیٹھ کرنہٕ آمت ییتھ منٛز لائن ٹولین وولٹیج اوس 180 VRMS پیٹھ 264 VRMS تام تہٕ 200 V پیٹھ 300 V تام اوس سخت منظم متغیر ڈی سی آؤٹ پٹ وولٹیج۔ پروٹو ٹائپ اوس ZVS سۭتۍ پورٕ ان پٹ وولٹیج تہٕ لوڈ کرنٹ رینجس پیٹھ کٲم کران تہٕ اوسط THD کس 5 فیصد کھوتہٕ کم ان پٹ کرنٹس پیٹھ کٲم کران، 95 فیصد رینجس منٛز کارکردگی سۭتۍ۔ |
5417bd72d1b787ade0c485f1188189474c199f4d | ہم چِھ اکھ جدید ٹریننگ طریقہٕ تجویز کران جنریٹو ایڈوسیریل نیٹ ورکس (GANs) خاطرٕ تاکہ اکھ انکولی ہنگس نقصان کس مقصد کس فنکشنک استعمال کرتھ ییہٕ استحکام تہٕ کارکردگی بہتر بناونہٕ۔ ہم چھ ہدف تقسیمچ متوقع توانٲئی سۭتۍ منٲسب ہیجل نقصان کس مارجنک اندازٕ لگاوان، تہٕ مارجنس اپ ڈیٹ کرنہٕ خٲطرٕ چھ اکھ اصولی معیار تہٕ تقریباً کنورجنس کس پیمائشس دۄنوٕنی حاصل کران۔ نتیجُک ٹریننگ طریقہٕ چُھ آسان مگر ڈیٹا سیٹن ہنٛد متنوع سیٹن پیٹھ چُھ مضبوط۔ ہم چھ پیش کردہ تربیت کس طریقہ کارس بغیر نگرانیہٕ امیج جنریشن کس کامہٕ پیٹھ تشخیص کران، کارکردگی منٛز کوالٹی تہٕ مقداری دۄشوٕنۍ بہتری ہنٛد نوٹ کران۔ |
007ee2559d4a2a8c661f4f5182899f03736682a7 | کنٹرولر ایریا نیٹ ورک (CAN) بس پروٹوکول [1] چھ اکھ بس پروٹوکول یس 1986 منٛز رابرٹ بوش جی ایم بی ایچ ذریعہٕ ایجاد اوس آمت کرنہٕ، یس اصلی آٹوموبائل استعمال خٲطرٕ اوس بناونہٕ آمت۔ از تام، بس چِھ گأڈٕ کارن تہٕ ٹرکن پیٹھ، بجلی ہنٛز ترتیب پیٹھ صنعتی لومن تام آلاتن منٛز لبنہٕ یوان۔ پننہٕ نوعیت کہ وجہ سۭتۍ، یہٕ چُھ اکھ یُتھ نظام یُسہٕ سیفٹی پیٹھ چُھ واریاہ زیادٕ توجہ مرکوز کران، یعنی، وشوسنییتا۔ بدقسمتۍ، سیکورٹی ہنٛد نفاذ خاطرٕ چُھنہٕ کنہہ بلٹ ان طریقہٕ موجود، یتھکن زن خفیہ کاری یا توثیق۔ اتھ مقالس منز چِھ ہم CAN بسس پیٹھ پتمہٕ ہم آہنگ پیغام تصدیق پروٹوکول چہٕ نافذ کرنس سٕتۍ وابستہٕ مسلن ہنز تحقیقات کران۔ اسہِ چِھ یہٕ ونان زِ یتھ پروٹوکولس کن کنہہ پابندین پیٹھ چُھ عمل کرن ضروری تہٕ یہٕ چُھ اتھ وجہ سٕتۍ ختم گژھان، یوس زن سٕنزِ بہترین معلوماتس تام چِھ، تمام توثیق کرن وٲلۍ پروٹوکول چِھ یمو تام شائع کٔرِتھ۔ مزید برآں، چھ ہم اکھ میسج توثیق پروٹوکول، CANAuth پیش کران، یس پیش کرنہٕ آمژِ تمام تقاضن پورٕ کران چھ تہٕ CAN بسک کنہٕ تہٕ پابندیچ خلاف ورزی کران چھ نہٕ۔ کلیدی الفاظ-CAN بس, ایمبیڈڈ نیٹ ورکس, براڈکاسٹ توثیق, سمیٹری کرپٹوگرافی |
129359a872783b7c3a82c2c9dbef75df2956d2d3 | ایکس ایف آئی چُھ اکھ جامع تحفظُک نظام یُس لچکدار رسائی کنٹرول تہٕ بنیادی سالمیت دۄشوَنی ہنٛد ضمانت چُھ دیوان، کُنہٕ تہٕ امتیازس پیٹھ تہٕ یوتتھ تام زِ کوڈس خأطرٕ کموڈٹی سسٹمن منٛز۔ ایمہٕ مقصدٕ خٲطرٕ چُھ، XFI ان لائن سافٹ ویئر گارڈز تہٕ دوٛن سٹیکن ہنٛدٕ پھانسی ہنٛد ماڈلس سۭتۍ جامد تجزیہٕ جوڑان۔ اسہٕ چُھ ونڈوزس خٲطرٕ XFI x86 فن تعمیرس پیٹھ بائنری ری رائٹنگ تہٕ اکھ سادٕہ، اسٹینڈ اکی ویریفرُک استعمال کرتھ نافذ کوٚرمت۔ نفاذچ درستگی چِھ ویریفرس پیٹھ منحصر، مگر ری رائٹر پیٹھ نہٕ۔ اسہٕ چُھ ایکس ایف آئی سافٹ ویئر یتھ کٔنۍ ڈیوائس ڈرائیور تہٕ ملٹی میڈیا کوڈیکس پیٹھ لاگو کوٚرمُت۔ نتیجُک ماڈیول چُھ کرنل تہٕ یوزر موڈ ایڈریس اسپیسن اندر محفوظ طورس پیٹھ کٲم کران، صرف معمولی نفاذ کین اوور ہیڈسن سۭتۍ۔ |
3b938f66d03559e1144fa2ab63a3a9a076a6b48b | سگنل پروسیسنگ تہٕ شماریات ہوۍ ایپلی کیشنن منٛز، واریاہ مسٲئل چھ مساواتن ہینز کم تعین شدٕ لکیری نظامن ہنٛد وآریا حل تلاش کرن شٲمل۔ یم مسائل ہیکو اکھ منظم غیر ہموار اصلاح مسائل کہ طور پأنٹھ وضع کرتھ، یعنی ∀1-باقاعدٕ لکیری کم از کم مربع مسائل کم کرنچ مسئلہٕ۔ اتھ مقالس منز چُھ ہم اکھ بلاک کوآرڈینیٹ گریڈینٹ ڈیسنٹ طریقہٕ تجویز کران (ییتھ ژھوٹۍ سی جی ڈی وننہٕ چُھ یوان) تاکہ زیادٕہ عام ∀1- باقٲعدہ موزون کم کھوتہٕ کم کرنہٕ خٲطرٕہ، یعنی ∀1- باقٲعدہ موزون ہموار فنکشن کم کھوتہٕ کم کرنُک مسئلہٕ حل کرنہٕ خٲطرٕہ۔ ہم چِھ پننہٕ طریقہٕ خٲطرٕ Q- لکیری ہم آہنگی ہنٛز شرح قأئم کران ییلہٕ کوآرڈینیٹ بلاک چُھ کافی نزول یقینی بناونہٕ خاطرٕ گاؤس ساؤتھ ویل قسم کہ قاعدہٕ کہ ذریع چُھ منتخب کرنہٕ یوان۔ ہم چِھ CGD طریقہٕ کار کہ موثر نفاذٕ ہنٛز تجویز کران تہٕ ڈیٹاہک درجہٕ بندی منٛز خصوصیت کہ انتخاب خاطرٕ بڑے پیمانس پیٹھ ∀1-باقاعدہٕ لکیری کم سے کم مربع مسائلن ہنٛد حل کرنہٕ خاطرٕ اعدادچ رپورٹ چِھ کران۔ کنہہ ریاستی جدید الگورتھمسن سۭتۍ موازنہٕ یُس خاص طور پأنٹھ بھڑس پیمانس پیٹھ منظم لکیری کم کھوتہٕ کم مربع یا لاجسٹک ریگریشن ہنٛد مسائل حل کرنہٕ خاطرٕ چُھ ڈیزائن کرنہٕ آمت امہٕ سۭتۍ چُھ پتہ چلان کہ اکھ موثر اندازس منٛز نافذ گژھن وول سی جی ڈی طریقہٕ یییہٕ یمن الگورتھمسن بہتر بناونہٕ باوجود یُس صرف یمن خصوصی قسم کیٛن مسائلن حل کرنہٕ خاطرٕ مخصوص طور پأنٹھ ڈیزائن چُھ نہٕ آمت کرنہٕ۔ |
8ad03b36ab3cba911699fe1699332c6353f227bc | یونیسکوک مطأبق، تعلیم چِھ اکھ بنیأدی انسانی حق تہٕ ہر قومہٕ ہنٛد شہری گژھہٕ آتھ تام مساوی معیارس سۭتۍ عالمگیر رسائی حأصل کرُن۔ چونکہ یہٕ مقصد چُھ وٕنہٕ زیادٕ تر ممالکن منٛز، خاص طورس پیٹھ ترقی پذیر تہٕ پسماندہ ممالکن منٛز، حأصل کرنہٕ یوان، لہذا تعلیم بہتر بناونس خاطرٕ چِھ زیادٕ موثر طریقہٕ تلاش کرن نہٕ تیلہٕ چُھ واریاہ ضروری۔ یہٕ مقالہ چُھ کمپیوٹیشنل انٹیلیجنس (ڈیٹا مائننگ تہٕ ڈیٹا سائنس) کہ اطلاقس پیٹھ مبنی اکھ ماڈل پیش کران یُس طلباء کہٕ علمک پروفائلک ترقی ہنٛد بٲعث چُھ بنان تہٕ یُس یمن ہیند طلباء بہترین اندازس منٛز واقف کرنہٕ خأطرٕ پنن فیصلہٕ سازن منٛز ہیکن مدد کرتھ۔ یہٕ ماڈل چُھ پرتھ طالبہٕ علمن خأطرٕ جمع کرنہٕ آمت انفرأدی اسٹریٹجک منصوبہٕ بندی کہ اندر مقصدن ہنٛز حأصلین پیٹھ نظر تھونہٕ خأطرٕ کلیدی کارکردگی ہنٛد اشارٕ تییہٕ قأئم کرنُک کوشِش کران۔ ماڈلس منٛز چھ درجہ بٔنٛدی تہٕ پیشین گوئی خٲطرٕ بے ترتیب جنگل، ڈیٹا سسٹرک تصور تہٕ ریفرنس سسٹم خٲطرٕ گرافک وضاحتہٕ ذٲتی فریقن خٲطرٕ متعلقہٕ معلومات پیش کرنہٕ خٲطرٕ استعمال کرنہٕ یوان۔ پیش کرنہٕ آمت نتائج چِھ برازیلین نجی K-9 (ابتدائی اسکول) سۭتۍ حأصل کردٕ حقیقی ڈیٹا بیس کس بنیادس پیٹھ تیار کرنہٕ آمت۔ حٲصل کرنہٕ آمتین نتائجن منٛز چُھ کلیدی ڈیٹا کہ درمیان تعلق، طالبہٕ علمن ہنٛز کارکردگی ہنٛد پیشین گوئی کرنہٕ خاطرٕ اکھ ماڈل تہٕ دلچسپی وألن ہنٛد خاطرٕ تیار کرنہٕ آمژٕ سفارشات شٲمل۔ |
500923d2513d30299350a6a0e9b84b077250dc78 | معلوماتچ بازیافت تہٕ معلوماتچ انضمامس منٛز چھ، معنوی مماثلتک اقدامات اہم کردار ادا کران۔ سیمنٹک مماثلتک ماڈلنگ خاطرٕ روایتی نقطہ نظر چُھ اکہٕ آنٹولوجی اندر تعریفن درمیان سیمنٹک فاصلک حساب لگاوان۔ یہٕ واحد آنٹولوجی چِھ یا تہٕ ڈومینس پیٹھ آزاد آنٹولوجی یا موجودٕ آنٹولوجیزن ہند انضمامُک نتیجہٕ۔ ہم چھ سیمانٹک مماثلتک حساب لگاونہٕ خٲطرٕ اکھ نقطہٕ نظر پیش کران یُس اکس آنٹولوجی ہنٛز ضرورتس آرام دیوان چھ تہٕ مختلف آنٹولوجی وضاحتن ہنٛز واضحیت تہٕ رسمی سطحن منٛز چھ اختلافاتن ہیند حساب دیوان۔ مماثلتک فنکشن چھ مماثل ہستیک کلاس مترادف سیٹن، معنوی محلن، تہٕ ممتاز خصوصیاتن پیٹھ مماثل عملک استعمال کرتھ طے کران یم حصن، افعال تہٕ صفاتس منٛز چھ درجہٕ بندی کرنہٕ یوان۔ مختلف آنٹولوجیزن سۭتۍ تجرباتی نتائجن سۭتۍ چُھ پتہ لگان کہ ماڈل چُھ اصل نتائجن دیوان ییلہٕ آنٹولوجیزن منٛز ہستی ہنٛد کلاسن ہنٛز مکمل تہٕ تفصیلی نمائندگی آسہٕ۔ اگرچہ لفظک مماثلت تہٕ معنوی ہمساین ہنٛد مماثلت ہیند مجموعہ مساوی ہستی ہنٛد کلاسک پتہ لگاونہٕ خاطرٕ چُھ کافی، مگر خصوصیتک مماثلت چِھ اَتھ اِنتِظٲمٕت کہ ہمساین ہنٛد کلاسن درمیان چِھ فرق کرنُک اجازت دیوان، مگر ضروری چُھنہٕ زِ مساوی آسہٕ۔ |
1c58b4c7adee37874ac96f7d859d1a51f97bf6aa | اسٹیکڈ جنرلائزیشن چھ اکھ عام طریقہٕ یمہٕ سۭتۍ لوئر لیول ماڈلزن چھ ملان کم سطحک ماڈلزن ملان زیادٕ پیشین گوئی ہنٛز درستگی حٲصل کرنہٕ خٲطرٕ۔ اتھ مقالس منز چِھ سُہٕ دوٛن اہم مسلن پیٹھ توجہ دِنہٕ آمُت یمن درجہٕ بندی کین کامین منز "1"بلیک آرٹ"2" چُھ سمجِنہٕ یوان یوٚتام کہ وولپرٹن کوٚر 1992 منز سٹیکڈ جنریلیشن متعارف: عمومی کرن وٲلۍ کِس قسمس سٕتۍ یوس ہیرِ لیول ماڈلُک اخذ کرنہٕ خٲطرٕہ موزوں چُھ، تہٕ یم صفات چِھ ایمہِ ان پٹ کہِ طورس پیٹھ استعمال گژھِن۔ اسہٕ چُھ لبنہٕ آمت کہ بہترین نتأئج چِھ امہٕ وقتہٕ حأصل گژان ییلہٕ اعلیٰ سطحُک ماڈل چُھ کم سطح کین نمونن ہنٛز کثافتس (تہٕ نہٕ صرف پیشین گوئیہٕ) یکجا کران۔ ہم چھ درجہ بٔنٛدی ہنٛد کٲمٕ خٲطرٕ ترٛیٚن مختلف قسمن ہٕنٛدیٚن لرننگ الگورتھمن ہٕنٛد امتزاج خٲطرٕ سٹیٚپڈ جنرلایزیشن چہ کارکردگی ہٕنٛز مظٲہرٕ کران۔ اسٹیکڈ جنرلائزیشنچ کارکردگی تہٕ چِھ اکثریت کس ووٹس سۭتۍ تہٕ آرکنگ تہٕ بیگنگ ہنٛد شائعہٕ نتائجن سۭتۍ تہٕ موازنہ یوان کرنہٕ۔ |
017ee86aa9be09284a2e07c9200192ab3bea9671 | مشروط GANs چِھ قدرتی تصویری ترکیب کس گۄڈٕنکس صفس منٛز۔ یتھ ماڈلن ہنٛد بنیأدی خأطرٕ چِھ لیبلڈ ڈیٹا ہنٛز ضرورت۔ اتھ کٲمٕ منٛز چِھ أس مشروط تہٕ غٲر مشروط GANs درمیان خلا بند کرنہٕ خاطرٕ دوٛن مقبول غیر نگرانی ہنٛد تعلیمی تکنیکن، مخالف تربیت تہٕ خۄد نگرانی ہنٛد استحصال کران۔ خاص طور پٲٹھۍ، چھ ہم نیٹ ورکس نمائندگی ہٕنٛدس تعلیمی کامہ پیٚٹھ تعاون کرنک اجازت دوان، ییٚلہ زن کلاسیکی GAN گیم کس بارس منٛز چھ مخٲلف آسان۔ خود نگرانیُک کردار چُھ امتیازی سلوک کرن والس معنی خیز خصوصیتچ نمائندگی ہیچھنچ حوصلہٕ افزائی کرن یُس تربیت کہ دوران چُھنہٕ بھُومت۔ ہم چھ تجربٲتی طور زٕنۍ ہیچھنہٕ آمژٕ تصویری نمٲئندگی ہٕنٛز کیفیت تہٕ مصنوعی تصویری معیار دۄشوٕنۍ ہیچھنہٕ یوان۔ اتھۍ حالاتن منٛز، خود نگرانی والا GAN چھ جدید ترین مشروط ہم منصبن ہیند پٲٹھۍ کارکردگی حٲصل کران۔ آخر کار، چِھ أس یہٕ ظأہر کران کہ مکمل طورس پیٹھ غأر نگرانی ہنٛد تعلیمی نقطہٕ نظرس غیر مشروط امیجنیٹ نسل پیٹھ 33 کہ FID حأصل کرنہٕ خاطرٕ ہیٛکو بڑھاونہٕ۔ |
5c695f1810951ad1bbdf7da5f736790dca240e5b | سوشل میڈیاہس پیٹھ صارفن ہینز موادُک تجزیہٕ تہٕ مصنوعات تہٕ واقعات کہٕ طرفہٕ صارف کہٕ رائن ہنٛز درست وضاحت چِھ واریاہ ایپلیکیشنن خاطرٕ واریاہ قیمتی۔ ویب 2.0 کہِ پھیلاؤ تہٕ ویب پیٹھ یوزر جنریٹڈ کنٹینٹ کہِ تیزی سان بڑنس سٕتۍ سٕتۍ چِھ پہلو سطحس پیٹھ جذبات کہِ تجزیس پیٹھ نقطہ نظر یم ٹھیک ٹھیک معلومات فراہم کران چِھ انتہٲئی دلچسپی ہند۔ اتھ کامہِ منز چُھ پہلو پیٹھ مبنی جذبات کہِ تجزیہٕ خٲطرٕہ ایکہِ درجہ بندی کرن وٲلۍ مجموعہٕک نقطہٕ نظرٕچ پیشکش کرنہٕ آمٕژ۔ یہٕ نقطہٕ نظر چُھ عام تہٕ چُھ کُنہٕ موضوعک ماڈل بناونہٕ تہٕ یمو بٔڑو پہلوؤن ہنٛز وضاحت کرنہٕ خاطرٕ پوشیدہ ڈیریچلیٹ مختص کرنچ استعمال کران۔ امہٕ پتہٕ، پرتھ تبصرک چُھ مزید تجزیہ کرنہٕ یوان تہٕ لفظن ہنٛز انحصار چِھ نیران یُس الفاظ تہٕ پہلون درمیان تعاملس ظأہر چُھ کران۔ اکھ انسیبل درجہ بٔنٛدی یُس naive bayes، زیادٕ کھوتہٕ زیادٕ انٹروپی تہٕ سپورٹ ویکٹر مشینن ہنٛد ذریع تیار چُھ کرنہٕ آمُت، ہر پہلو کس بارس منٛز صارف کہٕ تبصرچ قطبییت تسلیم کرنہٕ خاطرٕ چُھ ڈیزائن کرنہٕ آمُت۔ تشخیصک نتائجن چُھ انفرادی درجہٕ بندی ہنٛدس مقابلس منٛز ٹھوس بہتری ظأہر کران تہٕ یہٕ چُھ امہٕ کتھہٕ ہنٛز نشاندہی کران کہ مجموعی نظام صارفس سۭتۍ تیار کردہ موادک تجزیہٕ تہٕ صارفینن ہنٛز راے تہٕ رویہٕ ہنٛز وضاحت منٛز چُھ قابل توسیع تہٕ درست۔ |
4f1fe957a29a2e422d4034f4510644714d33fb20 | ہم چھ دستاویزن موضوع کہ لحاظہٕ نہٕ بلکہ مجموعی جذبات کہ لحاظہٕ درجہٕ بندی کرنک مسئلس پیٹھ غور کران، مثلن، یہٕ طے کرُن کہ اکھ جائزٕ مثبت چُھ یا منفی۔ فلمن ہندین جائزین ہند استعمالٕ سۭتۍ، چِھ أسہٕ یہٕ لبنہٕ یوان کہ مشینی سیکھنچ معیاری تکنیک چِھ بنیأدی طورس پیٹھ انسأنی تیار کردٕ بیس لائنن کھوتہٕ بہتر۔ تاہم، یم ترۍ مشین لرننگ ہیند طریقہٕ ٲس استعمال آمت کرنہٕ (نایو بیز، زیادہ سے زیادہ اینٹروپی درجہٕ بندی، تہٕ سپورٹ ویکٹر مشینیں) روایتی موضوعس پیٹھ مبنی درجہٕ بندی ہنٛد پأنٹھ چھنہٕ جذباتچ درجہٕ بندی پیٹھ تییہٕ کارکردگی ہنٛد مظاہرٕ کران۔ ہم چِھ یمن عواملن ہنٛد معائنہ کرتھ نتیجہٕ اخذ کران یم جذباتچ درجہٕ بندی ہنٛد مسئلہٕ چِھ زیادٕ چیلنج بناوان۔ اشاعتک معلومات: EMNLP 2002، pp. 79-86 مننننن |
722e2f7894a1b62e0ab09913ce9b98654733d98e | 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۔ |
2485c98aa44131d1a2f7d1355b1e372f2bb148ad | اتھ مقالس منز چِھ ہم CAS-PEAL چہِ ہندین ہندین ڈیٹابیس کہِ ایکسیویشن تہٕ موادُک بیان کران۔ ۔CAS-PEAL چہِ بیسہٕ بناونک مقصد چِھ یم: 1) چہِ شناختک عالمی محققین مختلف تغیراتک ذرائع، خاص طورس پیٹھ پوز، اظہار، لوازمات تہٕ روشنی (PEAL) ، تہٕ اکھ یکساں ڈیٹا بیس منٛز زمینی سچائیچ مکمل معلومات فراہم کرُن؛ 2) آف دی شیلف امیجنگ آلاتک استعمال کران تہٕ ڈیٹا بیسس منٛز معمولک چہِ تغیرات ڈیزائن کرتھ عملی ایپلیکیشنن ہنٛد مقصد جدید ترین چہِ شناختچ ٹیکنالوجیزن ترقی دِن۔ تہٕ 3) منگولین ہنٛد اکھ بھڑس پیمانس پیٹھ چہِ ڈیٹا بیس فراہم کرن۔ وٕنکیٚس CAS-PEAL چہ ڈیٹا بیسس منٛز چھ 1040 افرادن ہٕنٛزٕ 99 594 تصویٖرٕ (595 نَر تہٕ 445 مادٕ) ۔ مجموعی طور پٲنٹھ چِھ نو کیمرہٕ اکس آرک آرمس پیٹھ افقی طور پٲنٹھ نصب کرنہٕ آمت تاکہ مختلف پوزشن منٛز ییہٕ بیک وقت تصاویر نیتھ۔ ہر اکس موضوعس چِھ ترٛیٚن شاٹن منٛز 27 تصاویر حٲصل کرنہٕ خٲطرٕ براہ راست برونٹھ، بۄن تہٕ نیہٕ کُن وژھنہٕ یوان۔ پانژ چہِ چہِ تاثرات، شے لوازمات، تہٕ 15 روشنی ہنز تبدیلیہٕ تہٕ چِھ ڈیٹا بیسس منز شٲمل۔ ڈیٹا بیسک اکھ منتخب ذیلی سیٹ (CAS-PEAL-R1، ییتھ منٛز 1040 مضامینن 30 863 تصاویرن پیٹھ مشتمل چِھ) چُھ ؤن باقی محققینن خاطرٕ دستیاب۔ ہم چھ CAS-PEAL-R1 ڈیٹا بیسس پیٚٹھ مبنی تشخیص پروٹوکولس پیٚٹھ تبادلہ خیال کران تہٕ ژورو الگورتھم کیٚن کارکردگی ہنٛد بنیاد کس طورس پیٚٹھ پیش کران یتھ کٔنۍ ز 1) بنیٲدی طور لٹہٕ چہ شناختک الگورتھم خٲطرٕ ڈیٹا بیسس ہٕنٛز مشکل ہنٛد تشخیص کٔرتھ۔ 2) ڈیٹا بیس استعمال کرن وٲل محققینن خٲطرٕ ترجیحی تشخیصک نتائج؛ تہٕ 3) عام طور استعمال گژھن والیٚن الگورتھمن ہٕنٛز طاقت تہٕ کمزوری ہنٛد شناخت۔ |
a0456c27cdd58f197032c1c8b4f304f09d4c9bc5 | مجموعی طٔریقہٕ چھ ہیٚچھنٕکۍ الگورتھم یم درجہ بٔنٛدی ہٕنٛدۍ سیٚٹ بناوان چھ تہٕ پتہٕ چھ یمن ہٕنٛدیٚن پیشین گوٗنن ہٕنٛد وزنہٕ سۭتۍ ووٹ ترٛٲوتھ نوٕے ڈاٹا پوائنٹ درجہ بٔنٛدی کران۔ اصل مجموعی طٔریقہ چھ بایسی اوسط مگر حالیہ الگورتھم چھ غلطی ہٕنٛز تصحیح، آؤٹ پٹ کوڈنگ بیگنگ تہٕ بڑاون شٲمل۔ یہ مقالہ چھ یمن طٔریقن ہنٛد جٲئزٕ کران تہٕ یہ چھ ونان ز کیاز چھ مجموعے اکثر کانٛہہ تہ أکس أکس درجہ بٔنٛدی کھۄتہٕ بہتر کارکردگی ہنٛد مظٲہرٕ کران۔ مجموعی طٔریقہٕ ہنٛد تقابلی کیٚنٛہہ گۄڑنکیٚن تحقیٖقاتن ہنٛد جٲئزٕ چھ کرنہٕ یوان تہٕ کیٚنٛہہ نٔوۍ تجربات چھ یمن وجوٗدن ہنٛد پھانٛسہٕ کرنہٕ خٲطرٕ پیش کرنہٕ یوان ز ایڈابوسٹ چھ نہٕ تیزی سان ختم گژھان۔ |
9a292e0d862debccffa04396cd5bceb5d866de18 | |
610bc4ab4fbf7f95656b24330eb004492e63ffdf | ہم چِھ غٲر منفی میٹرکس فیکٹرایزیشن کس مسئلس پیٹھ تحقیق کران یس زن کم درجہٕ بندی کہ فیکٹرایزیشنہٕ ذریعہٕ غٲر منفی میٹرکس چُھ قریب کران۔ یہٕ مسئلہٕ چُھ خاص طورس پیٹھ مشین لرننگس منز اہم ، تہٕ چُھ ایپلی کیشنز کہِ ایکِس بڑِس تعدادس منز لبنہٕ یوان۔ بدقسمتۍ، اصلی فارمولہ چُھ غلط تہٕ NPhard۔ اتھ مقالس منز چُھ ہم تجویز کران کہ اکھ رو اسپارس ماڈل یوس رو اینٹروپی کم سے کم کرنس پیٹھ مبنی چُھ یوس الگ الگ مفروضس تحت NMF مسئلہٕ حل کران چُھ یوس یہٕ چُھ ونان زِ ہر اکھ ڈیٹا پوائنٹ چُھ کینٛہہ الگ الگ ڈیٹا کالمن ہند اکھ محور امتزاج۔ ہم چھ اینٹروپی فنکشنچ توجہ مرکوز تہٕ `∞ معمولک استعمال کران توانٲیی کم کھوتہٕ کم تعدادس منٛز چھ متغیراتس پیٹھ مرکوز کرنہٕ خٲطرٕ کران۔ اسہٕ چُھ ثأبت کران کہ الگ الگ گژھنہٕ کہ مفروضس تحت، سُہٕ چُھ پنن تجویز کردہ ماڈل مضبوطی سان ڈیٹا کالمس بحال کران یُس ڈیٹاسیٹ چُھ پٲدٕ کران، یوتتھ تام زِ ڈیٹا شور کہٕ وجہ سۭتۍ چُھ خراب گژھان۔ اسہٕ چُھ تجویز کردہ ماڈلچ مضبوطی ہیند تجربأتی طورس پیٹھ جواز پیش کران تہٕ یہٕ چُھ ہاوان کہ یہٕ چُھ جدید ترین الگ الگ NMF الگورتھم کھوتہٕ واریاہ زیادٕ مضبوط۔ |
f829fa5686895ec831dd157f88949f79976664a7 | درجہٕ بندی ہنٛد بایسیئن نقطہ نظر چھ تجربٲتی مارکیٹنگس منٛز مرکزی کردار ادا کران تکیازِ تم چھ انفرٲدی سطحک پیرامیٹرک تخمینہٕ فراہم کران یمن ہنٛد استعمال چھ فیصلن نشانہٕ بناونہٕ خٲطرٕ یوان کرنہٕ۔ ایم سی ایم سی ہیند طریقہٕ چھ درجہٕ بندی ہنٛد بایسی ماڈلزن ہنٛد اندازٕ لگاونہٕ خٲطرٕ پسندیدٕ طریقہٕ رودمت کیازٕکہ تم چھ انفرادی سطحک درست اندازٕ فراہم کرنس قٲبل۔ تاہم، MCMC طٔریقہٕ چھ کمپیوٹیشنل طور پٲنٹھ رکاونہٕ یوان تہٕ بھڑس پیمانس پیٹھ چھ نہٕ ڈیٹا سیٹس پیٹھ لاگو گژھان یُس بگ ڈیٹا کس موجودٕ دورس منٛز عام چھ بنمُت۔ ہم چِھ مارکیٹنگ کس ادبس منٛز اکھ نٔو طبقہٕ متعارف کران یُس بییسین تخمینہٕ تکنیکک چُھ یتھ متغیر بییسین (VB) استنباط چُھ وننہٕ یوان۔ یم طریقہٕ چِھ پٔتِمہٕ تقسیمس قریب واتنہٕ تہٕ نقلی پیمائشس پیٹھ مبنی MCMC طریقن سۭتۍ وابستہٕ کمپیوٹیشنل لاگت کس حصہٕ پیٹھ درست تخمینہٕ دینہٕ خاطرٕ اکھ متعین اصلاحی نقطہٕ نظرٕ ذریع اسکیل ایبلٹی چیلنجس سۭتۍ نمٹان۔ ہم چِھ متغیر بیسیئن استنباطس منٛز حالیہ پیشرفتن ہنٛد استحصال تہٕ توسیع کران تہٕ اتھ کتھہٕ پیٹھ چِھ روشنی تراوان کہ VB تخمینک زٕ نقطہٕ نظر - مائن فیلڈ VB (یُس گیبز سیمپلنگس سۭتۍ مشابہت چُھ تھوان) کنجوگیٹ ماڈلزن خاطرٕ تہٕ فکسڈ فارم VB (یُس میٹروپولیس ہسٹنگس سۭتۍ مشابہت چُھ تھوان) غأر کنجوگیٹ ماڈلن خاطرٕ - پیچیدٕ مارکیٹنگک ماڈلزن ہنٛد اندازٕ لگاونہٕ خاطرٕ کِتھ پأٹھۍ ہیٛکو مؤثر طریقہٕ سۭتۍ یکجا کرتھ۔ اسہٕ چُھ یہٕ تہٕ ہاوان زِ متوازی کمپیوٹنگ تہٕ سٹوکاسٹک اصلاحس منٛز حالیہ پیشرفت کتھ کٔنۍ چِھ یمہٕ وی بی طریقن ہنٛز رفتارس مزید بڑھاونہٕ خاطرٕ استعمال یوان کرنہٕ۔ ہم چِھ حقیقی تہٕ نقلی ڈیٹا سیٹن ہنٛد استعمال کران، ہم چِھ وی بی نقطہ نظر کین واریہ عام استعمال شدہ مارکیٹنگ ماڈلن پیٹھ لاگو کران (مثلن، ایچ ٹی ایم ایل) ۔ مخلوط لکیری، لاجٹ، انتخاب، تہٕ درجہٕ بندی ہند آرڈنل لاجٹ ماڈل) ، تہٕ یہٕ ظٲہر کرٕن زِ وی بی انفیکشن چُھ کِتھ پأنٹھ مارکیٹنگ کین مسلو پیٹھ وسیع پیمانس پیٹھ لاگو گژھان۔ |
bf8a0014ac21ba452c38d27bc7d930c265c32c60 | ہائی لیول فیوژن اپروچس ہنٛد اطلاق ملٹی سینسر ڈیٹا فیوژن منٛز اہم فوائدچ اکھ سلسلہٕ چُھ ظأہر کران تہٕ آٹوموبائل سیفٹی فیوژن سسٹم چِھ امہٕ سۭتۍ مستثنیٰ نہٕ۔ ہائی لیول فیوژن ہیکو آٹوموٹو سینسر نیٹ ورکس پیٹھ لاگو کرتھ ییتھ منٛز تکمیلی یا/تہٕ ریڈونڈنٹ ویوزک فیلڈ آسہٕ۔ ایمہِ نقطہ نظرُک فائدہ چُھ یہ زِ یہٕ چُھ نظامٕچ ماڈیولرٹی ہند یقین دِوان تہٕ چُھ بینچ مارکنگُک اجازت دوان کیازکہِ یہٕ چُھ نہٕ پروسیسنگ اندر فیڈ بیک تہٕ لوپس ہنز اجازت دوان۔ اتھ مقالس منز چِھ دۄن مخصوص اعلیٰ سطحی ڈیٹا فیوژن نقطہ نظرن ہنز وضاحت آمٕژ کرنہٕ یتھ منز اکھ مختصر آرکیٹیکچرل تہٕ الگورتھمک پیشکش تہٕ چِھ شٲمل۔ یم نقطہ نظر چھ بنیٲدی طور پٲنٹھ پنن ڈیٹا ایسوسی ایشن کس حصہٕ منٛز مختلف: (ا) ٹریک لیول فیوژن نقطہ نظر چھ اتھ نقطہٕ پیٹھہٕ نقطہٕ ایسوسی ایشنس سۭتۍ حل کران یتھ منٛز آبجیکٹچ تسلسل تہٕ کثیر جہتی تفویضس پیٹھ زور چھ دتھ، تہٕ (ب) گرڈس پیٹھ مبنی فیوژن نقطہ نظر چھ ماحولک ماڈل بناونک تہٕ سینسر ڈیٹا فیوژن انجام دینک اکھ عام طریقہٕ تجویز کران۔ یمن نقطہ نظرٕ خٲطرٕ چھ ٹیسٹ کیس ملٹی سینسر سۭتۍ لیس PReVENT/ProFusion2 ٹرک ڈیموٹر گاڑی۔ |
c8cc94dd21d78f4f0d07ccb61153bfb798aeef2c | |
4152070bd6cd28cc44bc9e54ab3e641426382e75 | درجہ بٔنٛدی ہنٛد مسئلہٕ چُھ ڈیٹا مائننگ، مشین لرننگ، ڈیٹا بیس، تہٕ معلوماتچ بازیافتی کمیونٹیزن منٛز واریہ مختلف ڈومینن منٛز ایپلیکیشنن سۭتۍ وسیع پیمانس پیٹھ زیر مطالعہٕ آمت، یتھ کٔنۍ ٹارگٹ مارکیٹنگ، طبی تشخیص، نیوز گروپ فلٹرنگ، تہٕ دستاویزچ تنظیم۔ اتھ مقالس منز چُھ ہمہٕ متن کہِ درجہ بٔنٛدی ہند وسیع اقسامُک جائزہ فراہم کرِتھ: |
e050e89d01afffd5b854458fc48c9d6720a8072c | |
8bf72fb4edcb6974d3c4b0b2df63d9fd75c5dc4f | امہٕ طریقک نقطہ نظر ہیکن ممکنہ طور پٲنٹھ اعلیٰ کارکردگی فراہم کرتھ، تکیازِ تم چھ قدرتی زبان ہنٛد تصوراتس سۭتۍ وابستہٕ ضمنی، سیمنٹکس خصوصیاتن ہنٛد تہٕ تجزیہٕ کرنس قٲبل۔ اتھ مقالس منز چُھ ہم سیمنٹک سینٹیمنٹ تجزیہ چیلنجُک ژوٗرم ایڈیشن پیش کران، یتھ منز سیمنٹک خصوصیتن پیٹھ انحصار کرن وٲلۍ نظامن ہنز تشخیص چُھ یوان کرنہٕ، تہٕ مختلف سینٹیمنٹ ٹاسکن پیٹھ چُھ بڑین ٹیسٹ سیٹن سٕتۍ وابستہٕ مسابقتہِ منز۔ صرف بناوٹ/لفظچ گنتی پیٹھ مبنی نظام یا صرف لغات پیٹھ مبنی نقطہ نظر چِھ تشخیص سۭتۍ خارج کرنہٕ آمت۔ امہٕ پتہٕ، چھ ہم ہر کٲمٕ خٲطرٕ تشخیصک نتائج پیش کران تہٕ ساروی کھوتہٕ جدید نقطہٕ نظرک انعامک فاتح چُھ ہاوان، یس جذباتک تجزیہٕ کٲمٕ سۭتۍ نمٹنہٕ خٲطرٕ چھ وآریا علمی بنیادن یکجا کران۔ جذباتک تجزیہٕ چُھ تحقیق تہٕ صنعت دۄشوَنی منٛز اکھ وسیع پیمانس پیٹھ زیر مطالعہٕ تحقیقی شعبہٕ، تہٕ جذباتک تجزیہٕ سۭتۍ متعلقہٕ کٲمٕ حل کرنہٕ خاطرٕ چِھ مختلف طریقہٕ۔ جذباتک تجزیہٕ انجن چِھ لغات پیٹھ مبنی تکنیکن، مشینی تعلیم، یا نحوی اصولن ہنٛد تجزیہٕ شأمل کرن وألن نقطہ نظرٕ نافذ کران۔ امہٕ قٕسمٕکۍ نظامن چِھ گۄڈٕ پیٹھ بین الاقوٲمی تحقیقی چیلنجن منٛز جایزٕ دنہٕ آمت۔ تاہم، سیمنٹک سینٹمنٹ تجزیہٕ نقطہ نظر، یم بھڑن سیمنٹک علمک اڈن تہٕ سیمنٹک ویبچ بہترین طریقن پیٹھ تییہٕ غور چِھ کران یا انحصار چِھ کران، چِھ نہٕ دیمن بین الاقوامی چیلنجن ہنٛد ذریعہٕ مخصوص تجربأتی تشخیص تہٕ موازنہ کہ تحت۔ |
21da9ece5587df5a2ef79bf937ea19397abecfa0 | یہٕ مقالہ چُھ پیشین گوئی تہٕ ادراکی درجہٕ بندیس اکھ استنباطک مسلہٕ سمجھان یُس دماغک ذریعہٕ چُھ حل یوان کرنہٕ۔ اسہٕ چُھ یوان یہٕ فرض کرنہٕ زِ دماغ چُھ دنیاہس اکھ درجہٕ بندی یا متحرک نظام کس طورس پیٹھ ماڈل بناوان یُس حسیاتس منٛز چھ سببچ ڈھانچس کوڈ کران۔ حسی ڈیٹاچ وضاحت کرنہٕ خأطرٕ، ادراکہٕ یمن اندرونی ماڈلن ہنٛز اصلاح یا الٹنس سۭتۍ چُھ مساوی یوان کرنہٕ۔ حسی ڈیٹا کِتھ پأنٹھ چُھ تیار یوان کرنہٕ، یہٕ ماڈل کہ ثبوتن پیٹھ مبنی آزاد توانائی پیٹھ مبنی، ماڈل انورژن خاطرٕ ہیکو اکھ عام نقطہٕ نظرٕ اپنٲوتھ۔ یمہٕ پتہٕ ینہٕ وٲل آزاد توانائی ہینز تشکیل چھ مساوات فراہم کران یم شناختک عمل چھ بیان کران، یعنی۔ نیورونل سرگرمی ہینز حرکیات یم حسی آدانن ہینز وجوہات چِھ ظٲہر کران۔ ییتھ منٛز، ٲسۍ چِھ اکھ واریاہ عام ماڈلس پیٚٹھ توجہ مرکوز کران، ییٚمک درجہ بٔنٛدی تہٕ متحرک ڈانٛچہٕ مصنوعی برینن حسی حالاتن ہٕنٛدس پٔتِسہٕ یا ترتیبس ماننٕچ تہٕ پیشین گوئی کرنٕچ قٲبل بناوان چھ۔ ساروی کھوتہٕ گوڈٕ چِھ ہم درجہٕ بندی ہند متحرک ماڈلن ہند تہٕ تہند انورژن ہند جائزٕ۔ امہٕ پتہٕ چِھ یہٕ ظاہر کران زِ دماغس چُھ اتھ الٹہٕ عمل درآمد کرنہٕ خٲطرٕہ ضروری انفراسٹرکچر تہٕ اتھ نقطہٕ چُھ مصنوعی پرندین ہند استعمال کرِتھ ہاونہٕ آمُت یم پرندین ہند گانٹھ چِھ پہچانہٕ تہٕ درجہ بٔنِتھ ہیکان۔ |
38a935e212c8e10460545b74a7888e3966c03e74 | یہٕ مقالہ چُھ 3D آبجیکٹ کہ دریافتک اموڈل ادراک کس مسئلس پیٹھ توجہ مرکوز کران۔ یہٕ کامہٕ چُھ نہٕ صرف 3D دنیاہس منٛز چیزن ہنٛز جایٔن تلاش کرُن، بلکہ یمن ہنٛد جسمانی سائز تہٕ پوزشن ہند تہٕ اندازٕ لگاون، یوتام زِ اگر یمن ہنٛد صرف کنہہ حصہٕ RGB-D تصویرس منٛز چُھ نظر یوان۔ حالیہ نقطہ نظرن چُھ 3D خأطرٕ براہ راست 3D خأطرٕ خصوصیاتن ہنٛد استحصال کرنہٕ خأطرٕ گہرائی چینلس سۭتۍ نقطہٕ بادلُک استعمال کرنچ کوشش کرمژ تہٕ روایتی 2.5D نمائندگی ہنٛد نقطہٕ نظرن ہنٛدس مقابلس منٛز چِھ امچ برتری ظأہر کرمژ۔ ہم چھ 2.5D نمائندگی ہٕنٛدس فریم ورکس پیٚٹھ پابند روزتھ تہٕ 2.5D بصری ظٲہری شکلہٕ 3D اشیاء سۭتۍ براہ راست وابستہٕ کران اموڈل 3D تشخیص کس مسئلس بیٚیہ نظر تھاوان۔ ہم چھ اکھ نوی 3D آبجیکٹ ڈیٹیکشن سسٹم تجویز کران یس بیک وقت آبجیکٹس 3D لوکیشنہ، جسمٲنی سائز، تہٕ اندرونی مناظرن منٛز واقفین ہینز پیشین گوئی چھ کران۔ NYUV2 ڈیٹاسیٹس پیٹھ تجربات چِھ ہاوان زِ سانہٕ الگورتھم چُھ جدید ترین کارکردگی نیش واریاہ بہتر تہٕ یہٕ چُھ اشارٕ کران زِ 2.5D نمائندگی چِھ 3D اموڈل آبجیکٹ کہ دریافت خاطرٕ خصوصیاتن کوڈنگ کرنچ صلاحیت تھاوان۔ تمام سورس کوڈ تہٕ ڈیٹا چُھ https://github.com/phoenixnn/Amodal3Det پیٹھ۔ |
4d7a8836b304a1ecebee19ff297f1850e81903b4 | |
461ebcb7a274525b8efecf7990c85994248ab433 | کم طاقت تہٕ نقصان دہ نیٹ ورکس (RPL) خٲطرٕ روٹنگ پروٹوکول چھ اکھ ناول روٹنگ پروٹوکول یس 6LoWPAN نیٹ ورکس ہویٚن محدود ماحولن خٲطرٕ معیٲری چھ بناونہٕ آمت۔ IPv6 / RPL جڑتھ 6LoWPANs منٛز سیکورٹی فراہم کرُن چُھ اکھ چیلنج کیازِکہ ڈیوائسز چِھ غأر قابل اعتماد انٹرنیٹس سۭتۍ جڑتھ تہٕ وسائل چِھ محدود، مواصلاتی روابط چِھ نقصان دہ، تہٕ ڈیوائسز چِھ نئۍ IoT ٹیکنالوجیزک اکہ سیٹ ہیند استعمال کران یتھکن RPL، 6LoWPAN، تہٕ CoAP/CoAPs۔ اتھ مقالس منز چُھ ہمہٕ IoT ٹیکنالوجی تہٕ تہنزِ نٲئی سیکورٹی صلاحیتن ہند اکھ جامع تجزیہ فراہم کران یوس حملہ آورن یا IDS کہِ ذریعہِ استحصال ہیکہِ گژھِتھ۔ اتھ مقالس منز چِھ اکھ بڑ حصہ 6LoWPAN نیٹ ورکس خلاف معروف روٹنگ حملن ہند اطلاق تہٕ مظاہرٕ یوس RPL چُھ روٹنگ پروٹوکول کِس طورس پیٹھ چلاوان۔ ہم چِھ یم حملٕ کنٹیکی آپریٹنگ سسٹم کس آر پی ایل نفاذس منٛز نافذ کران تہٕ یم حملٕ چِھ کوجا سمیلیٹرس منٛز ظأہر کران۔ مزید برآں، ہم چھ IPv6 پروٹوکولس منٛز ناول حفاظتی خصوصیاتن اجاگر کران تہٕ IoT منٛز دٲخل گژھنک پتہ لگاونک خاطرٕ یمن خصوصیاتن ہنٛد استعمالچ مثال پیش کران یتھ منٛز اکھ ہلکہ وزنک ہارٹ بیٹ پروٹوکول چُھ لاگو یوان کرنہٕ۔ |
5b8869bb7afa5d8d3c183dfac0d0f26c2e218593 | کیش درجہ بندی یس از ہائی پرفارمنس پروسیسرن منٛز چھ موجود، اتھ چھ یتھ الگورتھم ڈیزائن کرنہٕ خٲطرٕ ذٔریعن حساب کرن یُن یُس عملی طور پٲنٹھ اصل کارکردگی ہینٛد مظٲہرٕ کران۔ یہٕ مقالہ چُھ اتھ مقصدس خٲطرٕ بیرونی میموری الگورتھمک موافقتک وکالت کران۔ یہٕ خیال تہٕ اتھ منٛز شٲمل عملی مسائلن ہنٛز مثال چِھ تیزی سان ترجیحی قطارٕ ہنٛز انجینئرنگ سۭتۍ دیوان یۄسہٕ بیرونی میموری تہٕ کیچ میموری خاطرٕ موزوں چِھ یۄسہٕ <i>k</i> - وے فیوژن کس بنیادس پیٹھ چِھ آسان۔ یہٕ چُھ سابقہ بیرونی میموری الگورتھمس بہتر بنٲوان مستقل عواملہٕ کہٕ ذریعہٕ یم کیش میموری منز منتقل گژھنہٕ خٲطرٕہ اہم چِھ۔ ورک سٹیشن کہِ کیش درجہ بٔنِس منز چُھ الگورتھم بڑین ان پٹسن خٲطرٕہ بائنری ہیپس تہٕ 4-آری ہیپس کہِ بہتر نفاذہٕ کھوتہٕ کم زٕ گُن تیزی سان چُھ چلاونہٕ یوان۔ |
1f6ba0782862ec12a5ec6d7fb608523d55b0c6ba | ہم چِھ کنولویشنل نیورل نیٹ ورکس (CNN) سۭتۍ تجرباتک اکہ سیریزٕ کس بارس منٛز رپورٹ کران یُس جملن ہنٛز درجہٕ بندی ہنٛد کٲم خاطرٕ چھ پری ٹرینڈ ورڈ ویکٹرزن ہنٛدس پیٹھ تربیت یافتہٕ۔ اسہٕ چُھ ہاوان زِ کم ہائپر پیرامیٹر ٹوننگ تہٕ جامد ویکٹرن سۭتۍ چُھ اکھ سادٕ سی این این واریاہن بینچ مارکنگن پیٹھ بہترین نتائجن حٲصل کران۔ فن ٹوننگ کہٕ ذریعہٕ چُھ ٹاسک مخصوص ویکٹرز ہیچھناونہٕ کارکردگی منٛز مزید گینچ پیش کران۔ اسہٕ چِھ فن تعمیرس منٛز اکھ سادٕ ترمیم تہٕ تجویز کران تاکہ ٹاسک مخصوص تہٕ جامد ویکٹرز دۄشوٕنۍ استعمال کرنچ اجازت آسہٕ۔ ییتھ منٛز بحث کرنہٕ آمژٕ CNN ماڈل چِھ 4 پیٹھ 7 ٹاسکن پیٹھ فنچ حالتس بہتر بنان، یمن منٛز جذباتک تجزیہٕ تہٕ سوالچ درجہٕ بندی شأمل چِھ۔ |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.