_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.75k
|
|---|---|
05378af0c67c59505067e2cbeb9ca29ed5f085e4 | हम प्रसार-आधारित, वितरित यातायात सूचना प्रणालियों में अवलोकनों के पदानुक्रमित एकत्रीकरण के लिए एक एल्गोरिथ्म प्रस्तावित करते हैं। विशिष्ट मान (जैसे, कोनो देल गेल क्षेत्र में मुफ्त पार्किंग स्थान के संख्या) लेवे के बजाय, हमर समग्र में एगो संशोधित फ्लैजोलेट-मार्टिन स्केच के संभावनावादी अनुमान के रूप में शामिल हई। इ दृष्टिकोण के मुख्य लाभ इ हय कि समूह दोहराव के प्रति असंवेदनशील होवो हय। ई VANET अनुप्रयोग के लेल मौजूदा एकत्रीकरण योजना के दू केंद्रीय समस्या के दूर करई हई। सबसे पहले, जब एके क्षेत्रवा लगि अवलोकनवन के कई गो एकत्रित डेटा उपलब्ध होव है, त उ के एगो एकत्रित डेटा में जोड़ल संभव हो है जेकरा मे मूल एकत्रित डेटा से सभे जानकारी शामिल हो। इ मौजूदा दृष्टिकोण से मौलिक रूप से अलग हय जेजा आमतौर पर एक समग्र के आगे के उपयोग के लिए चुनल जा हय जबकि बाकी के त्याग दिहल जा हय। दोसर, कोनो भी अवलोकन चाहे समग्र के उच्च स्तर के समग्र में शामिल कैल जा सकई हई, भले ही ऊ पहिले से - प्रत्यक्ष चाहे अप्रत्यक्ष रूप से - जोड़ा गेल हो। इ मानल जा हय कि इ तरह के पत्थर के उपयोग के लिए इजाफा के रूप में इजाफा के रूप में इजाफा कैल जा हय। हम अपन दृष्टिकोण के येई विशेषता के एगो अनुकरण अध्ययन द्वारा प्रदर्शित करई हई। |
2f83d2294d44b44ad07d327635a34276abe1ec55 | ई पेपर आईईईई 802.11 बी/जी अनुप्रयोग के लेल एंटीना-एकीकृत पैकेज के साकार करे के लेल एमसीएम-डी विनिर्माण तकनीक पर आधारित एगो एंटीना डिजाइन के परिचय देई हई। एंटीना और आरएफ मॉड्यूल के एकीकरण के कारण परजीवी प्रभावों के शामिल करे के लिए सह-डिज़ाइन दिशानिर्देशों के उपयोग कियल जा हय। लूप एंटीना एमसीएम-डी सब्सट्रेट के दूसरी परत पर स्थित हय। एंटीना में कैपेसिटिवली फीड स्ट्रिप शामिल हय जे कोप्लेनार वेव गाइड (सीपीडब्ल्यू) द्वारा खिलावल जा हय। युग्मन फीड तकनीक द्वारा, प्रस्तावित एंटीना के आकार WLAN बैंड (2.4-2.484 GHz) पर केवल 3.8 मिमी × 4.7 मिमी है। एकर अलावा, युग्मन पट्टी के लंबाई के ट्यून करके अनुनाद आवृत्ति के समायोजित कैल जा सको हय। परिणाम से पता चलई हई कि युग्मन-फीड लूप एंटीना 1.6 डीबीआई के लाभ अउर 2.45 गीगाहर्ट्ज पर 85 प्रतिशत के विकिरण दक्षता के बहुत कॉम्पैक्ट आकार (0.03 λ0 × 0.04 λ0) में प्राप्त कलई। एकर अलावा, पैकेज के कुल क्षेत्रफल के तुलना में एंटीना के कब्जा वाला क्षेत्र बहुत छोट (4.4%) हय; इ प्रकार, प्रस्तावित विधि पैकेज एंटीना डिजाइन के लिए बहुत उपयोगी हय। विस्तृत पैरामीटर अध्ययन प्रस्तुत कैल गेल हई, जे प्रस्तावित विधि के व्यवहार्यता के प्रदर्शित करई हई। |
cf08bf7bcf3d3ec926d0cedf453e257e21cc398a | उपकरण परीक्षण अर्धचालक उद्योग में सबसे बड़ा एकल विनिर्माण व्यय के प्रतिनिधित्व करो हय, जेकरा प्रति वर्ष $ 40 मिलियन से अधिक के लागत होवो हय। अपन तरह के सबसे व्यापक और व्यापक पुस्तक, डिजिटल सिस्टम के परीक्षण में ई महत्वपूर्ण विषय के बारे में सब कुछ शामिल हई जेकरा आपको जानना आवश्यक हई। मूल बातें से शुरू करते हुए, लेखक पाठक के स्वचालित परीक्षण पैटर्न पीढ़ी, परीक्षण योग्यता के लिए डिजाइन और आईडीडीक्यू परीक्षण, कार्यात्मक परीक्षण, देरी दोष परीक्षण, स्मृति परीक्षण और दोष निदान जैसे अधिक उन्नत विषयों पर जाने से पहले डिजिटल सर्किट के अंतर्निहित स्व-परीक्षण के माध्यम से ले जा हय। पुस्तक में नवीनतम तकनीकों के विस्तृत उपचार शामिल हय जेकरा मे विभिन्न दोष मोड के लिए परीक्षण पीढ़ी, एकीकृत सर्किट पदानुक्रम के विभिन्न स्तरों पर परीक्षण तकनीकों के चर्चा और सिस्टम-ऑन-ए-चिप परीक्षण संश्लेषण पर एक अध्याय शामिल हय। छात्र अउर इंजीनियर के लेल लिखल गेलई, ई एगो उत्कृष्ट वरिष्ठ/स्नातक स्तर के पाठ्यपुस्तक अउर मूल्यवान संदर्भ दुनु हई। |
44c3dac2957f379e7646986f593b9a7db59bd714 | |
5a4bb08d4750d27bd5a2ad0a993d144c4fb9586c | हाल ही में व्यापक रूप से प्रचारित डेटा उल्लंघन ने सैकड़ों लाखों लोगन के व्यक्तिगत जानकारी के उजागर कैलकय हय। कुछ रिपोर्ट डेटा उल्लंघन के आकार और आवृत्ति दुनहु में खतरनाक वृद्धि के ओर इशारा करो हय, दुनिया भर के संस्थान के खराब स्थिति के संबोधित करे के लिए प्रेरित करो हय। लेकिन, की वास्तव में ई समस्या तेजी से बढ़ रहले ह ? इ पत्र में, हम एगो लोकप्रिय सार्वजनिक डेटासेट के अध्ययन कर हई आउर डेटा उल्लंघन में रुझान के जांच करे के लेल बेयसियन सामान्यीकृत रैखिक मॉडल विकसित कर हई। मॉडल के विश्लेषण से पता चलई हई कि पिछला दशक में न त डेटा उल्लंघन के आकार अउर न ही आवृत्ति में वृद्धि होलई। हम पइलिअइ कि ध्यान आकर्षित करे वाला वृद्धि के डेटासेट के आधार पर भारी-बैल सांख्यिकीय वितरण द्वारा समझाएल जा सकई हई। विशेष रूप से, हम पाते हकिं कि डेटा उल्लंघन के आकार लॉग-सामान्य रूप से वितरित कैल गेल हई अउर कि उल्लंघन के दैनिक आवृत्ति के नकारात्मक द्विपद वितरण द्वारा वर्णित कैल गेल हई। येई वितरण उल्लंघन के लेल जिम्मेदार उत्प्रेरक तंत्र के लेल सुराग प्रदान कर सकई हई। एकरा अलावा, हमर मॉडल भविष्य में एक विशेष आकार के उल्लंघन के संभावना के भविष्यवाणी करो हय। उदाहरण के लेल, हम पई हई कि अगला वर्ष में केवल 31% संभावना हई कि 10 मिलियन रिकॉर्ड या उससे अधिक के उल्लंघन होतई। चाहे कोई भी रुझान हो, डेटा उल्लंघन महंगा है, और हम मॉडल के दो अलग लागत मॉडल के साथ जोड़ते हैं अनुमान लगाने के लिए कि अगले तीन वर्षों में उल्लंघन $ 55 बिलियन तक खर्च कर सकता है। |
e8e2c3d884bba807bcf7fbfa2c27f864b20ceb80 | ई मेमो इंटरनेट समुदाय के लेल जानकारी प्रदान करई छई। ई मेमो कोनो भी प्रकार के इंटरनेट मानक के निर्दिष्ट ना करई छई। ई ज्ञापन के वितरण असीमित हई। सार ई दस्तावेज़ क्रिप्टोग्राफिक हैश फ़ंक्शन के उपयोग करके संदेश प्रमाणीकरण के लेल एगो तंत्र एचएमएसी के वर्णन करई हई। एचएमएसी के उपयोग कोनो पुनरावर्ती क्रिप्टोग्राफिक हैश फ़ंक्शन के साथ कैल जा सकई हई, उदाहरण के लेल, एमडी 5, एसएचए -1, एगो गुप्त साझा कुंजी के संयोजन में। एचएमएसी के क्रिप्टोग्राफिक ताकत अंतर्निहित हैश फ़ंक्शन के गुण पर निर्भर करो हय। |
f01d369becb42ff69d156d5e19d8af18dadacc6e | जैसे-जैसे वायरलेस सेंसर नेटवर्क (डब्ल्यूएसएन) बढ़ते जा रहल हई, ओई तरह प्रभावी सुरक्षा तंत्र के आवश्यकता बढ़ रहल हई। चूंकि सेंसर नेटवर्क संवेदनशील डेटा के साथ बातचीत कर सकई हई अउर/या प्रतिकूल असुरक्षित वातावरण में काम कर सकई हई, येहिलेल इ आवश्यक हई कि येई सुरक्षा चिंता के सिस्टम डिजाइन के शुरुआत से संबोधित कैल जाए। ई पेपर के उद्देश्य WSN में डेटा एकत्र करे और संसाधित करे के लिए सुरक्षा समाधान के वर्णन करनाई हई। मध्यम और बड़े पैमाने के WSNs के लिए पर्याप्त सुरक्षा क्षमताएं बाजार के लिए इन नेटवर्क के तैयार करने के लिए एक कठिन लेकिन आवश्यक लक्ष्य है। पेपर में डब्ल्यूएसएन के अंतरिक्ष सुरक्षा समाधान और विश्वसनीयता के लिए चुनौतियों पर एक सिंहावलोकन शामिल है। |
18f5593d6082b1ba3c02cf64d64eb9d969db3e6b | वेक्टर स्पेस वर्ड प्रतिनिधित्व कई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हय। वेक्टर प्रतिनिधित्व के गणना के लेल तकनीक के विविधता अउर मूल्यांकन बेंचमार्क के बड़ी संख्या विश्वसनीय तुलना के नया वेक्टर स्पेस मॉडल विकसित करे वाला शोधकर्ता अउर उनकर उपयोग करे के इच्छुक लोग दुनु के लेल एगो कठिन काम करई छलो। हम एगो वेबसाइट अउर ऑफ़लाइन उपकरण के सूट प्रस्तुत करई हई जे मानक शाब्दिक शब्दार्थ बेंचमार्क पर शब्द वैक्टर के मूल्यांकन के सुविधा प्रदान करई हई अउर उन उपयोगकर्ता द्वारा आदान-प्रदान अउर संग्रहण के अनुमति देइ हई जे अपन अनुप्रयोग के लेल अच्छा वैक्टर खोजे के चाहई हई। सिस्टम के www.wordvectors.org पर पहुंचल जा सकई हई। |
cc383d9308c38e36d268b77bd6acee7bcd79fc10 | पहनने योग्य और प्रत्यारोपित स्वास्थ्य निगरानी प्रौद्योगिकियों में वर्तमान प्रगति में रोगियों के सर्वव्यापी निगरानी के सक्षम बनाकर स्वास्थ्य सेवा के भविष्य के बदलने के मजबूत क्षमता हय। एक विशिष्ट स्वास्थ्य निगरानी प्रणाली में पहनने योग्य या प्रत्यारोपित सेंसर के एक नेटवर्क होवो हय जे लगातार शारीरिक मापदंडों के निगरानी करो हय। एकत्रित डेटा के अतिरिक्त प्रसंस्करण के लिए मौजूदा वायरलेस संचार प्रोटोकॉल के उपयोग करके बेस स्टेशन के लिए रिले कैल जा हय। ई लेख शोधकर्ता के मौजूदा कम-शक्ति संचार प्रौद्योगिकि के तुलना करे के लिए जानकारी प्रदान करई हई जे संभावित रूप से डब्ल्यूबीएएन सिस्टम के तेजी से विकास अउर तैनाती के समर्थन कर सकई हई, अउर मुख्य रूप से आवासीय वातावरण में बुजुर्ग चाहे पुरानी बीमार मरीज के दूरस्थ निगरानी पर केंद्रित छलई। |
b3e326f56fd2e32f33fd5a8f3138c6633da25786 | ई पेपर स्वायत्त सफाई रोबोट रोबोकिंग के सिस्टम एकीकरण अउर अवलोकन के प्रस्तुत करतई। रोबॉकिंग स्व-चालित स्वायत्त रूप से नेविगेट करे वाला वैक्यूम क्लीनिंग रोबोट हय। सफाई के दौरान आंतरिक वातावरण और खुद के सुरक्षा के लिए इ कई सेंसर के उपयोग करो हय। इ पत्र में, हम सिस्टम संरचना, सेंसर, कार्यों और एकीकृत उप-प्रणालियों के साथ संचालन के सिद्धांत के वर्णन करतय। |
85b3cd74945cc6517aa3a7017f89d8857c3600da | छात्र के भविष्य के प्रदर्शन के सटीक अनुमान के महत्व छात्र के सीखने की प्रक्रिया में पर्याप्त सहायता प्रदान करे के लिए आवश्यक हय। एकरा लेल, इ शोध के उद्देश्य कुछ पहचानल गेल विशेषता के मूल्य के आधार पर, छात्र के प्रदर्शन के भविष्यवाणी करे के लेल बेयसन नेटवर्क के उपयोग के जांच करनाई रहई। हम हाई स्कूल के छात्रों के डेटा सेट के साथ प्रदर्शन के भविष्यवाणी पर अनुभवजन्य प्रयोग प्रस्तुत कैलकय जेकरा मे 8 विशेषता हलय। पेपर शिक्षा के क्षेत्र में बेयसन दृष्टिकोण के एक आवेदन के प्रदर्शन करो हय और इ दर्शावो हय कि बेयसन नेटवर्क वर्गीकरणकर्ता के छात्र के प्रदर्शन के भविष्यवाणी के लिए एक उपकरण के रूप में उपयोग करे के क्षमता हय। |
86aa83ebab0f72ef84f8e6d62379c71c04cb6b68 | |
05e5e58edead6167befb089444d35fbd17b13414 | |
8c63d23cc29dc6221ed6bd0704fccc03baf20ebc | हाल ही में डायलॉग इंटरैक्शन के लेल अनुप्रयोग में विस्फोट होएल हई जे दिशा-निर्देश अउर पर्यटक सूचना से लेके इंटरैक्टिव स्टोरी सिस्टम तकले छलई। फिर भी येईमे से कैगो सिस्टम के लेल प्राकृतिक भाषा निर्माण (एनएलजी) घटक बड़का पैमाना पर हस्तनिर्मित बनल रहलो। ई सीमा अनुप्रयोग के सीमा के बहुत सीमित कर देई हई; एकर मतलब ई भी हई कि अभिव्यक्ति अउर सांख्यिकीय भाषा निर्माण में हाल के काम के लाभ उठाना असंभव हई जे गतिशील रूप से अउर स्वचालित रूप से देल गेल सामग्री के बड़ी संख्या में भिन्नता के उत्पादन कर सकई हई। हम प्रस्तावित कर हई कि ई समस्या के समाधान भाषा उत्पादन संसाधन के विकास के लेल नया तरीका में निहित हई। हम ईएस-अनुवादक के वर्णन करबई, एगो कम्प्यूटेशनल भाषा जनरेटर जे पहिले केवल कथा पर लागू कैल गेल रहई, अउर वेबलॉग से व्यक्तिगत कथा पर लागू करके ईएसटी के डोमेन स्वतंत्रता के मात्रात्मक रूप से मूल्यांकन करबई। फेर हम भाषा निर्माण पर हाल के काम के लाभ उठाके कहानी निर्माण के लेल एगो पैरामीटरकृत वाक्य योजनाकार बनाबई हई जे एकत्रीकरण संचालन, प्रवचन में भिन्नता अउर दृष्टिकोण प्रदान करई हई। अंत में, हम विभिन्न व्यक्तिगत कथा के पुनरुत्थान के उपयोगकर्ता मूल्यांकन प्रस्तुत करई छी। |
43dfdf71c82d7a61367e94ea927ef1c33d4ac17a | संवेदनशील डेटा के तेजी से वृद्धि और सरकारी नियमों के बढ़ती संख्या के लिए दीर्घकालिक डेटा प्रतिधारण और सुरक्षा की आवश्यकता है, उद्यमों को भंडारण सुरक्षा पर गंभीर ध्यान देने के लिए मजबूर किया है। इ पत्र में, हम भंडारण से संबंधित महत्वपूर्ण सुरक्षा मुद्दों पर चर्चा करते हैं और मौजूदा भंडारण प्रणालियों द्वारा प्रदान कियल जाए वाला सुरक्षा सेवाओं के एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करते हैं। हम भंडारण सुरक्षा साहित्य के एक विस्तृत श्रृंखला के कवर करो हय, मौजूदा समाधान के एक महत्वपूर्ण समीक्षा प्रस्तुत करो हय, ओकर तुलना करो हय, और संभावित शोध मुद्दों के उजागर करो हय। |
b594a248218121789e5073a90c31b261610478e0 | ई पेपर रैखिक लघुतम वर्ग समस्या के एक क्रम के हल करे के माध्यम से बड़े पैमाने पर SLAM के लिए एक रणनीति प्रस्तुत करई हई। एल्गोरिथ्म उप-नक्शा जुड़ाव पर आधारित हई जहां उप-नक्शा कोनो मौजूदा एसएलएएम तकनीक के उपयोग कैके बनएल जाई हई। ई देखाएल गेल हई कि अगर उपमैप के निर्देशांक फ्रेम के विवेकपूर्ण रूप से चुनल जाई हई, त दुगो उपमैप के जोड़े के लेल सबसे कम वर्ग के उद्देश्य फलन राज्य वेक्टर के द्विघात फलन बन जाई छलई। येहिलेल, बड़े पैमाने पर एसएलएएम के एगो रैखिक समाधान के प्राप्त कैल जा सकई हई जेकरा कैगो स्थानीय सबमैप के क्रमबद्ध रूप से चाहे अधिक कुशल डिवाइड एंड कॉन्कर तरीका से जोड़े के आवश्यकता होई हई। प्रस्तावित रैखिक एसएलएएम तकनीक दो और तीन आयाम में फीचर-आधारित और पोज़ ग्राफ एसएलएएम दुनु पर लागू होवो हय, और एकर खातिर सह-विचलन मैट्रिक्स के चरित्र पर कोई धारणा या राज्य वेक्टर के प्रारंभिक अनुमान के आवश्यकता नए हय। यद्यपि इ एल्गोरिथ्म इष्टतम पूर्ण गैर-रैखिक लघुतम वर्ग SLAM के अनुमान हय, 2 डी और 3 डी में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट के उपयोग करके सिमुलेशन और प्रयोग से पता चलो हय कि रैखिक SLAM ऊ परिणाम के उत्पादन करो हय जे सर्वोत्तम समाधान के बहुत करीब हय जे पूर्ण गैर-रैखिक अनुकूलन के उपयोग करके प्राप्त कैल जा सको हय। एक सटीक प्रारंभिक मान से शुरू होवो हय। प्रस्तावित एल्गोरिथ्म के लेल C/C++ अउर MATLAB स्रोत कोड OpenSLAM पर उपलब्ध हई। |
69ab8fe2bdc2b1ea63d86c7fd64142e5d3ed88ec | हम सूचना पुनर्प्राप्ति के शास्त्रीय संभाव्यता मॉडल अउर उभरते भाषा मॉडलिंग दृष्टिकोण के बीच संबंध के पता लगाबई हई। इ लंबे समय से मान्यता प्राप्त हय कि शास्त्रीय मॉडल के प्रभावी प्रदर्शन के लिए प्राथमिक बाधा एक प्रासंगिकता मॉडल के अनुमान लगावे के आवश्यकता हय: प्रासंगिक वर्ग में शब्द के संभावना। हम केवल क्वेरी के उपयोग करके इ संभावना के अनुमान लगावे के लिए एक उपन्यास तकनीक के प्रस्ताव करो हय। हम प्रदर्शित करई हई कि हमर तकनीक समरूपता अउर बहुपद के महत्वपूर्ण धारणा के संबोधित करइत, अत्यधिक सटीक प्रासंगिकता मॉडल उत्पन्न कर सकई हई। हमार प्रयोग दिखावे हय कि प्रासंगिकता मॉडल टीआरईसी पुनर्प्राप्ति और टीडीटी ट्रैकिंग कार्य पर बेसलाइन भाषा मॉडलिंग सिस्टम के बेहतर प्रदर्शन करो हय। इ काम के मुख्य योगदान प्रशिक्षण डेटा के बिना प्रासंगिकता मॉडल के अनुमान लगावे के लिए एक प्रभावी औपचारिक विधि हय। |
2a894be44d07a963c28893cc6f45d29fbfa872f7 | मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम आमतौर पर बड़े डेटा पर लागू होवो हय, वितरित सिस्टम के उपयोग करके जे डेटा के मशीनों में विभाजित करो हय और प्रत्येक मशीन के एमएल मॉडल पैरामीटर के पढ़े और अपडेट करे के अनुमति देवो हय - एक रणनीति जेकरा डेटा समानांतरवाद के रूप में जानल जा हय। एगो वैकल्पिक अउर पूरक रणनीति, मॉडल समानांतरता, गैर-साझा समानांतर पहुंच अउर अपडेट के लेल मॉडल पैरामीटर के विभाजन करई हई, अउर संचार के सुविधा के लेल पैरामीटर के आवधिक रूप से पुनर्वितरण कर सकई हई। मॉडल समानांतरवाद दो चुनौतियों से प्रेरित हय जे डेटा-समानांतरवाद आमतौर पर संबोधित नए करो हय: (1) पैरामीटर आश्रित हो सको हय, इ प्रकार भोली समवर्ती अपडेट त्रुटि के पेश कर सको हय जे रूपांतरण के धीमा कर सको हय या एल्गोरिथ्म विफलता के भी कारण बन सको हय; (2) मॉडल पैरामीटर अलग-अलग दर से रूपांतरित हो जा हय, इ प्रकार पैरामीटर के एक छोटा उपसमुच्चय एमएल एल्गोरिथ्म के पूरा करे में बाधा डाल सको हय। हम अनुसूचित मॉडल समानांतरवाद (SchMP) के प्रस्ताव देई हई, एगो प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण जे पैरामीटर निर्भरता अउर असमान अभिसरण के ध्यान में रखके पैरामीटर अपडेट के कुशलता से शेड्यूलिंग करके ML एल्गोरिथ्म अभिसरण गति में सुधार करई हई। स्केल पर SchMP के समर्थन करे के लेल, हम एगो वितरित फ्रेमवर्क STRADS विकसित करई हई जे SchMP प्रोग्राम के थ्रूपुट के अनुकूलित करई हई, अउर SchMP प्रोग्राम के रूप में लिखल गेल चार सामान्य ML अनुप्रयोग के बेंचमार्क करई हई: LDA विषय मॉडलिंग, मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन, विरल सबसे कम-वर्ग (लासो) प्रतिगमन अउर विरल लॉजिस्टिक प्रतिगमन। SchMP प्रोग्रामिंग के माध्यम से प्रति पुनरावृत्ति ML प्रगति में सुधार करके STRADS के माध्यम से पुनरावृत्ति थ्रूपुट में सुधार करके हम देखई हई कि STRADS पर चलई छई SchMP प्रोग्राम गैर-मॉडल-समानांतर ML कार्यान्वयन से बेहतर प्रदर्शन करई हई: उदाहरण के लेल, SchMP LDA अउर SchMP लासो क्रमशः हाल के, अच्छी तरह से स्थापित बेसलाइन के तुलना में 10x अउर 5x तेजी से अभिसरण प्राप्त करई हई। |
bdc6acc8d11b9ef1e8f0fe2f0f41ce7b6f6a100a | पारंपरिक पाठ समानता माप प्रत्येक शब्द के केवल अपने के समान मानो हय और शब्द के अर्थ संबंधी संबंध के मॉडल नए करो हय। हम एगो नया विभेदक प्रशिक्षण पद्धति प्रस्तावित करई हई जे कच्चे शब्द वेक्टर के एगो सामान्य, निम्न-आयामी वेक्टर स्थान में प्रोजेक्ट करई हई। प्रोजेक्ट कैल गेल वेक्टर के पूर्व-चयनित समानता फ़ंक्शन (जैसे, कोसिनस) के नुकसान के कम करे के लेल इष्टतम मैट्रिक्स खोजके हमर दृष्टिकोण संचालित करई हई, अउर उच्च आयामी स्थान में बड़ी संख्या में प्रशिक्षण उदाहरण के कुशलता से संभाले में सक्षम छलई। दो बहुत अलग-अलग कार्यों, क्रॉस-लिंगुअल दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति और विज्ञापन प्रासंगिकता माप पर मूल्यांकन, हमारा तरीका न केवल मौजूदा अत्याधुनिक दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है, बल्कि कम आयामों पर उच्च सटीकता भी प्राप्त करता है और इस प्रकार अधिक कुशल है। |
50988101501366324c11e9e7a199e88a9a899bec | |
b2e68ca577636aaa6f6241c3af7478a3ae1389a7 | उद्देश्य नर्सिंग संदर्भ में परिवर्तनकारी नेतृत्व के अवधारणा के विश्लेषण करना। पृष्ठभूमि देखभाल के लागत कम करते हुए रोगी के परिणाम में सुधार के लेल जिम्मेदार, नर्स के स्वास्थ्य देखभाल में सुधार लागू करे के लेल रणनीति के आवश्यकता होई हई अउर एगो आशाजनक रणनीति परिवर्तनकारी नेतृत्व छलई। परिवर्तनकारी नेतृत्व के अन्वेषण अउर अधिक समझ अउर एकरा क्षमता प्रदर्शन में सुधार अउर रोगी सुरक्षा के लेल अभिन्न अंग छलई। वॉकर और अवंत (2005) के अवधारणा विश्लेषण विधि के उपयोग करके डिजाइन अवधारणा विश्लेषण। डेटा स्रोत PubMed, CINAHL और PsychINFO. ई रिपोर्ट नर्सिंग संदर्भ में परिवर्तनकारी नेतृत्व के अवधारणा के प्रभावी ढंग से विश्लेषण करे के लेल परिवर्तनकारी नेतृत्व, प्रबंधन अउर नर्सिंग पर मौजूदा साहित्य पर आधारित छलई। नर्सिंग के लेल निहितार्थ ई रिपोर्ट परिवर्तनकारी नेतृत्व के लेल एगो नया परिचालन परिभाषा प्रस्तावित करई हई अउर मॉडल मामला के पहचान करई हई अउर नर्सिंग संदर्भ के लेल विशिष्ट विशेषता के परिभाषित करई हई। संगठनात्मक संस्कृति अउर रोगी परिणाम पर परिवर्तनकारी नेतृत्व के प्रभाव स्पष्ट हई। विशेष रुचि के ई खोज हई कि परिवर्तनकारी नेतृत्व के सिखावे योग्य दक्षता के एगो सेट के रूप में परिभाषित कैल जा सकई हई। हालांकि, ई तंत्र जेकरा द्वारा परिवर्तनकारी नेतृत्व रोगी के परिणाम के प्रभावित करई हई, अस्पष्ट बनल रहलो। निष्कर्ष नर्सिंग में परिवर्तनकारी नेतृत्व के उच्च प्रदर्शन वाला टीम अउर बेहतर रोगी देखभाल से जोड़ा गेल हई, लेकिन एकरा शायद ही कभी कौशल के एगो सेट के रूप में मानल जाई छलई जेकरा पढ़ाएल जा सकई हई। साथ ही, अनुभवजन्य संदर्भ के मजबूत करे के लेल आगे के शोध के आवश्यकता छलई; ई परिचालन परिभाषा में सुधार करके, प्रमुख निर्माण में अस्पष्टता के कम करके अउर विशेष तंत्र के पता लगाके कैल जा सकई हई, जोनसे परिवर्तनकारी नेतृत्व उप-स्तरीय उपाय के मान्य करे के लेल स्वास्थ्य सेवा परिणाम के प्रभावित करई हई। |
bdcdc95ef36b003fce90e8686bfd292c342b0b57 | मूल्य अनुकूलन के लेल केवल एगो तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग कैके कच्चा संवेदी डेटा पर सामान्यीकरण में सुदृढीकरण सीखना बड़का क्षमता देखौलकय हा। वर्तमान अत्याधुनिक सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम में कैगो चुनौती हई जे ओकरा वैश्विक इष्टतम के ओर अभिसरण करे से रोकई हई। ई संभावना हई कि येई समस्या के समाधान संवर्धन सीखने के एल्गोरिदम के लेल अल्पकालिक अउर दीर्घकालिक योजना, अन्वेषण अउर स्मृति प्रबंधन में छलई। गेम के अक्सर सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम के बेंचमार्क करे के लेल उपयोग कैल जाई हई काहेकी ऊ एगो लचीला, पुनरुत्पादित, अउर नियंत्रित करे में आसान वातावरण प्रदान करई हई। एकरा बावजूद, कुछ खेल में एक राज्य-स्थान होवो हय जेजा खोज, स्मृति और योजना के परिणाम आसानी से समझल जा सको हय। ई पेपर ड्रीमिंग वैरिएशनल ऑटोएनकोडर (डीवीएई) के प्रस्तुत करई हई, जे एगो न्यूरल नेटवर्क आधारित जनरेटिव मॉडलिंग आर्किटेक्चर हई जे कम प्रतिक्रिया वाला वातावरण में अन्वेषण के लेल छलई। हम आगे डीप मैरिज, एगो उपन्यास अउर लचीला मैरिज इंजन प्रस्तुत करई हई जे आंशिक अउर पूर्ण-पर्यवेक्षित राज्य-अंतरिक्ष, लंबा क्षितिज कार्य, अउर निर्धारक अउर स्थैतिक समस्या में डीवीएई के चुनौती देइ हई। हम प्रारंभिक खोज के दिखावो और जनरेटिव अन्वेषण द्वारा संचालित सुदृढीकरण सीखने में आगे के काम के प्रोत्साहित करो। |
7e5af1cf715305fc394b5d24fc1caf17643a9205 | सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) अउर संगठन के बीच संबंध के प्रकृति सूचना प्रणाली साहित्य में एगो लंबा समय से चल रहल बहस हई। का आईटी संगठनों के आकार देवो हय, या संगठन में लोग आईटी के उपयोग कैसे करो हय? प्रश्न के कुछ अलग ढंग से तैयार करे के लेलः क्या एजेंसी (फरक करे के क्षमता) मुख्य रूप से मशीन (कंप्यूटर सिस्टम) या मनुष्य (संगठनात्मक अभिनेता) के जौरे छलई? तकनीकी और सामाजिक निर्धारणवाद के चरम सीमा के बीच एक मध्य मार्ग के लिए कई प्रस्ताव पेश कियल गलय हा; हाल के वर्षों में सामाजिक सिद्धांत के ओर उन्मुख शोधकर्ता संरचना सिद्धांत और (हाल में) अभिनेता नेटवर्क सिद्धांत पर ध्यान केंद्रित कैलकय हा। हालांकि, येई दो सिद्धांत एजेंसी के अलग-अलग अउर असंगत विचार के अपनाबई हई। येई प्रकार, संरचना सिद्धांत एजेंसी के विशेष रूप से मनुष्य के संपत्ति के रूप में देखई हई, जबकि अभिनेता नेटवर्क सिद्धांत में सामान्य समरूपता के सिद्धांत के तात्पर्य हई कि मशीन एजेंट भी हो सकई हई। संरचना सिद्धांत और अभिनेता नेटवर्क सिद्धांत दोनों के आलोचना पर आधारित, इ पेपर मानव और मशीन एजेंसी के बीच बातचीत के एक सैद्धांतिक खाता विकसित करो हय: एजेंसी के दोहरी नृत्य। ई खाता मानव और मशीन एजेंसी के अलग-अलग चरित्र और उनकर बातचीत के उभरते गुण दोनों के मान्यता देके प्रौद्योगिकी और संगठन के बीच संबंध के सिद्धांत में योगदान देवे के प्रयास करई छलो। |
d7cbedbee06293e78661335c7dd9059c70143a28 | हम एगो अत्यंत कुशल सीएनएन मॉडल, मोबाइलफेसनेट के एगो वर्ग प्रस्तुत करई हई, जे 1 मिलियन से कम पैरामीटर के उपयोग करई हई अउर विशेष रूप से मोबाइल अउर एम्बेडेड उपकरण पर उच्च-सटीक वास्तविक समय चेहरा सत्यापन के लेल अनुकूलित कैल गेल हई। हम पहिले आम मोबाइल नेटवर्क के चेहरा के सत्यापन के कमजोरी पर एगो सरल विश्लेषण करबई। कमजोरियों के हमारे विशेष रूप से डिजाइन मोबाइलफेसनेट द्वारा अच्छी तरह से दूर कर देवल गेलय हय। समान प्रयोगात्मक परिस्थितियों के तहत, हमारे मोबाइलफेसनेट्स ने मोबाइलनेटवी 2 के मुकाबले काफी बेहतर सटीकता के साथ-साथ 2 गुना से अधिक वास्तविक गति हासिल की। परिष्कृत एमएस-सेलेब -1 एम पर आर्कफेस हानि द्वारा प्रशिक्षित होवे के बाद, 4.0 एमबी आकार के हमर एकल मोबाइलफेसनेट एलएफडब्ल्यू पर 99.55% सटीकता प्राप्त करो हय और मेगाफेस पर 92.59% टीएआर @ एफएआर 1 ई -6, जे सैकड़ों एमबी आकार के राज्य-ऑफ-द-आर्ट बड़े सीएनएन मॉडल के तुलना में भी तुलनीय हय। मोबाइलफेसनेट में से सबसे तेज मोबाइल फोन पर 18 मिलीसेकंड के वास्तविक अनुमान समय हई। चेहरा सत्यापन के लेल, मोबाइलफेसनेट पिछला राज्य के अत्याधुनिक मोबाइल सीएनएन के तुलना में काफी बेहतर दक्षता प्राप्त करई हई। |
44f18ef0800e276617e458bc21502947f35a7f94 | मार्कर-आधारित और मार्कर-कम ऑप्टिकल कंकाल गति-कैप्चर विधियों में एक दृश्य के चारों ओर रखे गए कैमरों के एक बाहरी-इन व्यवस्था के उपयोग होवो हय, जेकरा मे केंद्र पर अभिसरण होवे वाला दृश्य बिंदु होवो हय। उ अक्सर मार्कर सूट के साथे असुविधा पैदा करो हय, और ओकर रिकॉर्डिंग वॉल्यूम गंभीर रूप से प्रतिबंधित हय और अक्सर नियंत्रित पृष्ठभूमि के साथे इनडोर दृश्य तक ही सीमित होवो हय। वैकल्पिक सूट-आधारित सिस्टम आंतरिक सेटअप के साथ गति को कैप्चर करने के लिए कई जड़ता माप इकाइयों या एक एक्सोस्केलेटन का उपयोग करते हैं, अर्थात बाहरी सेंसर के बिना. ई कैप्चर के एगो सीमित मात्रा से स्वतंत्र बनाबई हई, लेकिन एकरा लेल पर्याप्त, अक्सर सीमित, अउर शरीर के उपकरण सेट करे के लेल कठिन के आवश्यकता होई हई। इसलिए, हम वास्तविक समय, मार्कर-कम, और अहंकार-केंद्रित गति कैप्चर के लिए एक नई विधि प्रस्तावित करते हैंः हेलमेट या आभासी वास्तविकता हेडसेट से जुड़े फिश-आइ कैमरों के एक हल्के स्टीरियो जोड़ी से पूरे शरीर के कंकाल की मुद्रा का अनुमान लगाना - एक ऑप्टिकल अंदर-इन विधि, तो बोलना। ई आम तौर पर इनडोर और आउटडोर दृश्यों में पूरे शरीर के गति कैप्चर के अनुमति देई हई, जोनमे भीड़-भाड़ वाला दृश्य शामिल हई, जोनमे बहुत लोग पास में रहई हई, जे बड़ पैमाना के गतिविधि में पुनर्निर्माण के सक्षम करई हई। हमर दृष्टिकोण एगो नया जनरेटिव पोज अनुमान ढांचा के ताकत के मछली के आँख के दृश्य के लेल एगो कॉनवेट-आधारित शरीर-भाग डिटेक्टर के जौरे जोड़ई हई जे एगो बड़का नया डेटा सेट पर प्रशिक्षित छलई। आभासी वास्तविकता में पूरी तरह से गति-कैप्चर कैल गेल आभासी शरीर के देखैत समय स्वतंत्र रूप से घूमना और बातचीत करना विशेष रूप से उपयोगी हई। |
094ca99cc94e38984823776158da738e5bc3963d | ई लेख भविष्यवाणी के लेल विशेष रूप से विकसित वृद्धिशील सीखने के प्रक्रिया के एगो वर्ग के परिचय देई हई - अर्थात, एगो अपूर्ण रूप से ज्ञात प्रणाली के जौरे पिछला अनुभव के उपयोग करके एकर भविष्य के व्यवहार के भविष्यवाणी करे के लेल। जबकि पारंपरिक भविष्यवाणी-शिक्षा विधियां भविष्यवाणी और वास्तविक परिणाम के बीच के अंतर के माध्यम से क्रेडिट आवंटित करो हय, नया विधियां समय के साथ लगातार भविष्यवाणिय के बीच के अंतर के माध्यम से क्रेडिट आवंटित करो हय। यद्यपि सैमुअल के चेकर प्लेयर, हॉलैंड के बकेट ब्रिगेड, और लेखक के अनुकूली हेरस्टिक आलोचक में ऐसन क्षणिक-अंतर विधियों के उपयोग कैल गेलय हय, ऊ खराब रूप से समझल गेलय हय। इजा हम विशेष मामलों के लिए ओकर अभिसरण और अनुकूलता के साबित करो हय और ओकरा पर्यवेक्षित-शिक्षा विधियों से संबंधित करो हय। अधिकांश वास्तविक-विश्व भविष्यवाणी समस्या के लिए, समसामयिक-अंतर विधियों के पारंपरिक विधियों के तुलना में कम मेमोरी और कम पीक गणना के आवश्यकता होवो हय और ऊ अधिक सटीक भविष्यवाणियां उत्पन्न करो हय। हम तर्क दे हती कि अधिकांश समस्या जेकरा पर वर्तमान में पर्यवेक्षित सीखना लागू कैल जा हई, वास्तव में भविष्यवाणी के समस्या हई जेकरा पर समय-अंतर के विधि के लाभ के लेल लागू कैल जा सकई हई। |
86955608218ab293d41b6d1c0bf9e1be97f571d8 | |
03aca587f27fda3cbdad708aa69c07fc71b691d7 | स्वचालित ऊतक लक्षणीकरण इंटरस्टिशल फेफड़ों के रोग (आईएलडी) के लेल कंप्यूटर एडेड डायग्नोसिस (सीएडी) प्रणाली के सबसे महत्वपूर्ण घटक में से एगो हई। हालांकि इ क्षेत्र में केतना शोध कैल गेलय हय, इ समस्या अभी भी चुनौतीपूर्ण हकय। डीप लर्निंग तकनीक हाल ही में कंप्यूटर विजन समस्या के विभिन्न प्रकार में प्रभावशाली परिणाम प्राप्त कैले हई, जे उम्मीद बढ़ावई हई कि ऊ दोसर डोमेन में लागू कैल जा सकई हई, जैसे कि चिकित्सा छवि विश्लेषण। इ पत्र में, हम आईएलडी पैटर्न के वर्गीकरण के लिए डिज़ाइन कैल गेलय एक संवहन तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) के प्रस्ताव और मूल्यांकन करो हय। प्रस्तावित नेटवर्क में 2 × 2 कर्नेल और लीकएरीएलयू सक्रियण के जौरे 5 संवहन परत शामिल हई, फेर एकर बाद औसत पूलिंग अंतिम विशेषता मानचित्र के आकार के बराबर आकार के जौरे अउर तीन घनी परत के जौरे होई हई। अंतिम घनी परत में 7 आउटपुट हय, जे विचारित वर्ग के बराबर हयः स्वस्थ, ग्राउंड ग्लास अपारदर्शिता (जीजीओ), माइक्रोनोड्यूल, समेकन, रेटिकुलेशन, हनीकॉम्बिंग और जीजीओ / रेटिकुलेशन के संयोजन। सी एन एन के प्रशिक्षित करे और मूल्यांकन करे लागी, हम 14696 छवि पैच के डेटासेट के उपयोग करलई, जे अलग-अलग स्कैनर और अस्पताल से 120 सी टी स्कैन से प्राप्त कैल गेलई हल। हमर ज्ञान के सबसे अच्छा, ई विशिष्ट समस्या के लेल डिज़ाइन कैल गेल पहिला गहन सीएनएन हई। एक तुलनात्मक विश्लेषण ने एक चुनौतीपूर्ण डेटासेट में पिछले तरीकों के खिलाफ प्रस्तावित सीएनएन के प्रभावशीलता के साबित कैलकय। वर्गीकरण प्रदर्शन (~ 85.5%) फेफड़ों के पैटर्न के विश्लेषण में सीएनएन के क्षमता के प्रदर्शन कैलकय। भविष्य के काम में सीएनएन के सीटी वॉल्यूम स्कैन द्वारा प्रदान कैल गेलय तीन-आयामी डेटा तक विस्तारित करनाई और प्रस्तावित विधि के सीएडी प्रणाली में एकीकृत करनाई शामिल हई जेकर उद्देश्य रेडियोलॉजिस्ट के लिए सहायक उपकरण के रूप में आईएलडी के लिए अंतर निदान प्रदान करनाई हई। |
e7ad8adbb447300ecafb4d00fb84efc3cf4996cf | सिंथेटिक संभावना पद्धति संक्षिप्त सांख्यिकीय के लिए एक प्लग-इन सामान्य घनत्व अनुमान से एक अनुमानित संभावना फ़ंक्शन प्राप्त करो हय, जेकरा मे मॉडल से मोंटे कार्लो सिमुलेशन द्वारा प्राप्त प्लग-इन औसत और सह-विचलन मैट्रिक्स होवो हय। इ लेख में, हम कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ बेयसियन सिंथेटिक संभावनाओं के मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो कार्यान्वयन के विकल्प विकसित करो हय। हमर दृष्टिकोण सिंथेटिक संभावना संदर्भ में पछाड़ी के अनुमान के लिए स्थैतिक ढाल भिन्नता अनुमान पद्धति के उपयोग करो हय, लॉग संभावना के निष्पक्ष अनुमान के नियोजित करो हय। हम नया विधि के साहित्य में संबंधित संभावना मुक्त भिन्नतापूर्ण अनुमान तकनीक के साथ तुलना करई हई, जबकि साथ ही कैगो तरीका से ओई दृष्टिकोण के कार्यान्वयन में सुधार करई हई। येई नया एल्गोरिदम के उन स्थितिय में लागू करनाई संभव हई जे पैरामीटर के आयाम अउर सारांश सांख्यिकी के संदर्भ में पारंपरिक अनुमानित बेयज़ियन गणना (एबीसी) विधि के लेल चुनौतीपूर्ण छलई। सिंथेटिक संभावना संभावना से मुक्त अनुमान के लिए एक आकर्षक दृष्टिकोण हय जब डेटा के लिए लगभग गॉसियन सारांश सांख्यिकीय, पैरामीटर के बारे में अनुमान के लिए सूचनात्मक, उपलब्ध होवो हय। |
27a8f746f43876dbd1019235ad8e302ea838a499 | माइक्रो एरियल वाहन, जैसे कि मल्टीरोटर, विशेष रूप से स्वायत्त निगरानी, निरीक्षण और इमारतों के निगरानी के लिए उपयुक्त हय, उदाहरण के लिए, औद्योगिक संयंत्रों में रखरखाव के लिए। प्रतिबंधित वातावरण में माइक्रो हवाई वाहन के पूर्ण स्वायत्त संचालन के लेल प्रमुख पूर्व शर्त 3 डी मानचित्रण, वास्तविक समय के स्थिति ट्रैकिंग, बाधा के पता लगाबे, अउर टकराव से मुक्त प्रक्षेपवक्र के योजना बनाएल जाई छलई। इ लेख में, हम ओमनिडायरेक्शनल पर्यावरण धारणा के लिए एक मल्टीमोडल सेंसर सेटअप के साथ एक पूर्ण नेविगेशन प्रणाली के प्रस्ताव करो हय। 3डी लेजर स्कैनर के माप के एगो इगोसेंट्रिक स्थानीय मल्टी-रिज़ॉल्यूशन ग्रिड मानचित्र में एकत्र कैल जाई हई। स्थानीय मानचित्रवन के पंजीकृत और एलोसेंट्रिक मानचित्रवन में विलय कर देल जा हो जेकरा मे एमएवी स्थानीयकृत हो। स्वायत्त नेविगेशन के लेल, हम मिशन योजना से वैश्विक अउर स्थानीय प्रक्षेपवक्र योजना से लेकर प्रतिक्रियाशील बाधा से बचाव तक एगो बहु-स्तरीय दृष्टिकोण में प्रक्षेपवक्र उत्पन्न करई हई। हम जीएनएसएस-निरोधक इनडोर वातावरण में अपन दृष्टिकोण के मूल्यांकन करई हई जहां कैगो टकराव के खतरा के लेल विश्वसनीय सर्वदिशात्मक धारणा अउर त्वरित नेविगेशन प्रतिक्रिया के आवश्यकता होई हई। |
e80d9d10956310d4ea926c2105c74de766c22345 | इ पेपर डिजिटल एरे रडार के वास्तुकला के प्रस्तुत करो हय और प्रमुख प्रौद्योगिकियों के विश्लेषण करो हय, डिजिटल टी / आर मॉड्यूल, तरंग रूप पीढ़ी और डीडीएस पर आधारित आयाम-चरण नियंत्रण मॉड्यूल, आवृत्ति ऊपर / नीचे कनवर्टर, उच्च दक्षता बिजली एम्पलीफायर, हाइब्रिड डिजिटल / माइक्रोवेव मल्टीलेयर सर्किट और उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के मुख्य प्रौद्योगिकियों के रूप में वर्णित कियल गलय हा। माइक्रोसिस्टम्स प्रौद्योगिकियों और डिजिटल सरणी आर्किटेक्चर रुझानों के बीच सहसंबंध पर भी चर्चा कियल गलय हा। |
6f6e10b229a5a9eca2a2f694143632191d4c5e0c | ड्राइवर के थकान के थकान के स्तर के पता लगावे और निगरानी के लिए तकनीकी दृष्टिकोण उभरना जारी रखो हय और कई अब विकास, सत्यापन परीक्षण, या प्रारंभिक कार्यान्वयन चरण में हय। पिछला अध्ययन में थकान के पता लगावे आउर भविष्यवाणी करे के उपलब्ध तकनीक अउर पद्धति के समीक्षा कैल गेल हई। जैसन कि नाम से पता चलई हई, ई परियोजना सड़क पर दुर्घटना से बचे के लेल कार के अधिक बुद्धिमान अउर इंटरैक्टिव बनावे के लेल उन्नत तकनीक के बारे में छलई। ARM7 के उपयोग करके इ प्रणाली अधिक कुशल, विश्वसनीय और प्रभावी हो जा हय। कार में या एकर साथ मानव व्यवहार के पता लगावे पर लागू प्रणालि के संख्या बहुत कम हय। इ पत्र में, हम वास्तविक समय के ऑनलाइन सुरक्षा प्रोटोटाइप के वर्णन करो हय जे चालक के थकान के तहत वाहन के गति के नियंत्रित करो हय। इ मॉडल के उद्देश्य ड्राइवर में थकान के लक्षण के पता लगावे और दुर्घटना से बचे के लेल वाहन के गति के नियंत्रित करे के लेल एगो प्रणाली के आगे बढ़ाबई हई। प्रणाली के मुख्य घटक में गैस, पलक झपकना, शराब, ईंधन, प्रभाव सेंसर और स्थान के लिए जीपीएस और गूगल मैप्स एपीआई के साथ एक सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस जैसे वास्तविक समय सेंसर के संख्या शामिल हय। |
593bdaa21941dda0b8c888ee88bbe730c4219ad6 | आउटलाइर डिटेक्शन डेटा माइनिंग के एक अभिन्न अंग हय और हाल ही में बहुत ध्यान आकर्षित कैलकय हा [बीकेएनएस 00, जेटीएच 01, केएनटी 00]। इ पेपर में, हम आउटलाइर-नेस के मूल्यांकन करे के लिए एक नया विधि प्रस्तावित करो हय, जेकरा हम स्थानीय सहसंबंध इंटीग्रल (एलओसीआई) कहो हय। LOCI, सर्वोत्तम पिछला विधियों के तरह, आउटलियर और आउटलियर के समूहों (अन्यथा माइक्रो-क्लस्टर) के पता लगावे के लिए अत्यधिक प्रभावी हय। एकर अलावा, ई निम्नलिखित लाभ और नवीनता प्रदान करई हईः (ए) ई निर्धारित करे के लेल एगो स्वचालित, डेटा-निर्धारित कट-ऑफ प्रदान करई हई कि की कोनो बिंदु एगो असामान्य हई - एकरा विपरीत, पिछला विधि उपयोगकर्ता के कट-ऑफ चुनने के लेल मजबूर करई हई, बिना कोनो संकेत के कि कोनो देल गेल डेटासेट के लेल कोन कट-ऑफ मान सर्वोत्तम छलई। (b) ई प्रत्येक बिंदु के लिए एक LOCI ग्राफ प्रदान कर सकई हई; ई ग्राफ बिंदु के आसपास के डेटा के बारे में जानकारी के खजाना के सारांशित करई हई, क्लस्टर, माइक्रो-क्लस्टर, ओकर व्यास अउर ओकर अंतर-क्लस्टर दूरी के निर्धारण करई हई। मौजूदा आउटलाइर-डिटेक्शन विधियों में से कोई भी इ विशेषता के मेल नहीं खा सको हय, काहेकी ऊ प्रत्येक बिंदु के लिए केवल एक संख्या आउटपुट करो हय: एकर आउटलाइरनेस स्कोर। (c) हमारी LOCI विधि को उतना ही तेजी से गणना की जा सकती है जितना कि सबसे अच्छा पिछले तरीकों। (d) इसके अलावा, LOCI एक व्यावहारिक रूप से रैखिक अनुमानित विधि, aLOCI (लगभग LOCI के लिए) की ओर जाता है, जो तेजी से उच्च सटीक आउटलाइर का पता लगाने प्रदान करता है। हमर ज्ञान के सबसे अच्छा के लिए, इ आउटलाइर डिटेक्शन के गति बढ़ावे के लिए अनुमानित गणना के उपयोग करे वाला पहला काम हई। सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के डेटा सेट पर प्रयोग से पता चलई हई कि LOCI अउर aLOCI स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता द्वारा आवश्यक कट-ऑफ के बिना आउटलाइर्स अउर माइक्रो-कस्टर के पता लगा सकई हई, अउर ई कि ऊ जल्दी से अपेक्षित अउर अप्रत्याशित आउटलाइर्स दुनु के पता लगाबई हई। |
c1cfb9b530daae4dbb89f96a9bff415536aa7e4b | शैली हस्तांतरण का उद्देश्य सामग्री छवियों में मनमाना दृश्य शैलियों के स्थानांतरित करना हय। हम दो कागजात से अनुकूलित एल्गोरिदम के पता लगावई हई जे अनदेखी शैलियों या समझौता कैल गेल दृश्य गुणवत्ता पर सामान्यीकरण करते हुए शैली हस्तांतरण के समस्या के हल करे के प्रयास करई हई। अधिकांश सुधार वास्तविक समय शैली हस्तांतरण के लिए एल्गोरिथ्म के अनुकूलित करे पर केंद्रित हय जबकि नया शैलियों के अनुकूलन काफी कम संसाधन और बाधा के साथे होवो हय। हम इ रणनीतियों के तुलना करो हय और तुलना करो हय कि ऊ दृश्य रूप से आकर्षक छवियों के उत्पादन करे के लिए कैसे माप हय। हम शैली हस्तांतरण के दो दृष्टिकोणों के पता लगावई हई: सुधार के जौरे तंत्रिका शैली हस्तांतरण अउर सार्वभौमिक शैली हस्तांतरण। हम विभिन्न उत्पादित छवियों के बीच एक तुलना भी करते हैं और उन्हें गुणात्मक रूप से कैसे मापा जा सकता है। |
1d2a3436fc7ff4b964fa61c0789df19e32ddf0ed | चूंकि ई पेपर "ओब्लिवियस ट्रांसफर" के धारणा के आगे रखई हई अउर एगो प्रसिद्ध अउर अक्सर उद्धृत पेपर हई, हम महसूस कलियई कि हमरा पांडुलिपि के टाइप करे के चाहि, अउर ई परिणाम हई। टाइप सेट करते समय, हम जेतना हो सके ओरिजिनल मैनुस्क्रिप्ट से चिपके रहे के कोशिश कर हलिअइ। हालांकि, कुछ मामला हलय, जैसे कि कुछ टाइपो या विराम चिह्न, जेकरा बदल देल गेलय हल। क्रिप्टोग्राफी पर कैगो पत्र के तरह, ऐलिस अउर बॉब देल गेल क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल के प्रतिभागी के भूमिका निभई हई। पठनीयता के खातिर, एलिस के संदेश लाल और बॉब के संदेश क्रमशः लाल और नीली स्याही में छपल हलय। ई काम के ध्यान से हमर सहयोगी य. सोबदेल ([email protected]) द्वारा सही कैल गेल हल। एगो पिछला संस्करण में एगो मामूली त्रुटि के उल्लेख करे के लेल एच. एम. मोगादम के भी धन्यवाद। एकरा कहल जाय, कि अगर हमरा कोय संभावित गलती के बारे सूचित करथिन, त हम आभारी हकिअइ । |
d20a17b42f95ee07e9a43cc852b35bda407c4be6 | |
caf912b716905ccbf46d6d00d6a0b622834a7cd9 | जैसे-जैसे मशीनें अधिक बुद्धिमान हो गलय हैं, ऊ उनकर बुद्धि के मापने के तरीकों में एक नया रुचि पैदा कैलकय हा। एगो आम दृष्टिकोण ऊ कार्य के प्रस्ताव देवे के हई जोनमे एगो मनुष्य उत्कृष्ट छलई, लेकिन ऊ जोनमे मशीन के मुश्किल हो जाई छलई। हालांकि, एक आदर्श कार्य के मूल्यांकन करनाई आसान होए के चाहि अउर एकरा खेलल जाए के चाहि। हम इमेज कैप्शन के हालिया लोकप्रिय कार्य के खोज करे वाला एक केस स्टडी से शुरू करई हई अउर मशीन इंटेलिजेंस के मापे के लेल एगो कार्य के रूप में एकर सीमा के पता लगाबई हई। एगो वैकल्पिक अउर अधिक आशाजनक कार्य दृश्य प्रश्न उत्तर छलई जे भाषा अउर दृष्टि के बारे में तर्क करे के एगो मशीन के क्षमता के परीक्षण करई हई। हम इ कार्य के लेल बनाएल गेल आकार में अभूतपूर्व डेटासेट के वर्णन करई हई जोनमे छवि के बारे में 760,000 से अधिक मानव-जनित प्रश्न शामिल छलई। लगभग 10 मिलियन मानव उत्पन्न उत्तर के उपयोग करके, मशीन के आसानी से मूल्यांकन कियल जा सको हय। |
8d3b8a59144352d0f60015f32c836001e4344a34 | तीन-आयामी ज्यामितीय डेटा प्रतिनिधित्व सीखने और जनरेटिव मॉडलिंग के अध्ययन के लिए एक उत्कृष्ट डोमेन प्रदान करो हय। इ पेपर में, हम बिंदु बादल के रूप में प्रदर्शित ज्यामितीय डेटा के देखबई। हम राज्य के अत्याधुनिक पुनर्निर्माण गुणवत्ता और सामान्यीकरण क्षमता के साथ एक गहरे ऑटोकोडर (एई) नेटवर्क के परिचय देवो हय। सीखे गेल प्रतिनिधित्व 3 डी मान्यता कार्य पर मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करो हय और सरल बीजगणितीय हेरफेर के माध्यम से बुनियादी आकार संपादन के सक्षम करो हय, जैसे कि अर्थपूर्ण भाग संपादन, आकार समानता और आकार इंटरपोलेशन। हम विभिन्न जनरेटिव मॉडल के गहन अध्ययन करई हई, जोनमे शामिल हईः कच्चे बिंदु बादल पर संचालित जीएएन, हमर एई के निश्चित लुप्त स्थान में प्रशिक्षित बेहतर जीएएन अउर गॉसियन मिश्रण मॉडल (जीएमएम) । हमर मात्रात्मक मूल्यांकन के लेल हम बिंदु बादल के सेट के बीच मिलान के आधार पर नमूना निष्ठा अउर विविधता के उपाय प्रस्तावित करई हई। दिलचस्प बात ई हई कि सामान्यीकरण, निष्ठा अउर विविधता के हमार सावधानीपूर्वक मूल्यांकन से पता चलई हई कि हमर एई के लुप्त स्थान में प्रशिक्षित जीएमएम सबसे अच्छा परिणाम उत्पन्न करई छलई। |
2c51c8da2f82a956e633049616b1bb7730faa2da | जैसे-जैसे हम इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) के ओर बढ़ रहल हई, दुनिया भर में तैनात सेंसर के संख्या तेजी से बढ़ रहल हई। बाजार अनुसंधान पिछला दशक में सेंसर तैनाती के महत्वपूर्ण वृद्धि के दर्शायल हई अउर भविष्य में विकास दर के महत्वपूर्ण वृद्धि के भविष्यवाणी कैले हई। इ सेंसर लगातार भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करो हय। हालांकि, कच्चे सेंसर डेटा में मूल्य जोड़ने के लिए हमें इसे समझने की आवश्यकता है। सेंसर डेटा के संबंध में संदर्भ के संग्रह, मॉडलिंग, तर्क और वितरण इ चुनौती में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हय। संदर्भ-जागरूक कंप्यूटिंग सेंसर डेटा के समझे में सफल साबित होलय हा। इ पत्र में, हम आई ओ टी के परिप्रेक्ष्य से संदर्भ जागरूकता के सर्वेक्षण कर हकिअइ। हम शुरुआत में IoT प्रतिमान और संदर्भ-जागरूक मूल बातें के परिचय देके आवश्यक पृष्ठभूमि प्रस्तुत करई छी। फिर हम संदर्भ जीवन चक्र के गहन विश्लेषण प्रदान करो हय। हम परियोजना के एक उपसमूह (50) के मूल्यांकन करो हय जे पिछले दशक (2001-2011) के दौरान आयोजित संदर्भ-जागरूक कंप्यूटिंग के क्षेत्र में प्रस्तावित अधिकांश शोध और वाणिज्यिक समाधान के प्रतिनिधित्व करो हय, जे हमनही के अपन वर्गीकरण के आधार पर हय। अंत में, अपन मूल्यांकन के आधार पर, हम अतीत से सीखल जाए वाला सबक और भविष्य के अनुसंधान के कुछ संभावित दिशा के उजागर करई हियई। सर्वेक्षण संदर्भ जागरूकता और आईओटी से संबंधित तकनीकों, विधियों, मॉडलों, कार्यक्षमताओं, प्रणालियों, अनुप्रयोगों और मिडलवेयर समाधानों के एक विस्तृत श्रृंखला के संबोधित करो हय। हमार लक्ष्य न केवल पिछला शोध कार्य के विश्लेषण, तुलना और समेकन करनाई हई बल्कि उनकर निष्कर्ष के सराहना करनाई अउर आईओटी के प्रति उनकर प्रयोज्यता पर चर्चा करनाई छलई। |
3406b672402828f2522b57e9ab11e0ae9c76ab2e | सर्वव्यापी कंप्यूटिंग ने संवेदनशील, सूचना-समृद्ध "स्मार्ट स्पेस" के निर्माण के विचार के बढ़ावा देलकय हय जे भौतिक स्थान, एम्बेडेड डिवाइस, सेंसर और अन्य मशीनरी के शामिल करे के लिए पारंपरिक कंप्यूटिंग के सीमा के विस्तार करो हय। एकरा प्राप्त करे के लेल, स्मार्ट स्पेस के स्थिति संबंधी जानकारी के कैप्चर करे के आवश्यकता होई हई ताकि ऊ संदर्भ में परिवर्तन के पता लगा सकई अउर तदनुसार अपन आप के अनुकूलित कर सकई। हालांकि, बुनियादी सुरक्षा मुद्दों पर विचार के बिना, सर्वव्यापी कंप्यूटिंग वातावरण कमजोरियों से भरल हो सको हय। सर्वव्यापी कंप्यूटिंग वातावरण सुरक्षा पर नया आवश्यकता लागू करो हय। प्रमाणीकरण और अभिगम नियंत्रण जैसन सुरक्षा सेवा के गैर-घुसपैठ, बुद्धिमान, और रिक्त स्थान के तेजी से बदलते संदर्भ के अनुकूल होए के चाहि। हम एगो सर्वव्यापी सुरक्षा तंत्र प्रस्तुत करई हई जे सर्वव्यापी कंप्यूटिंग वातावरण में प्रमाणीकरण अउर पहुंच नियंत्रण के प्रदर्शन करे के लेल स्वचालित तर्क के साथ संदर्भ-जागरूकता के एकीकृत करई हई। |
e658f77af84415bfa794202c433a22d08c91bed2 | तथाकथित इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) के उदय के कारण व्यापक कंप्यूटिंग एक वास्तविकता बन रहले हय। इ प्रतिमान में, रोजमर्रा के और भौतिक वस्तु के उनके पर्यावरण से प्राप्त सूचना के पता लगावे और संवाद करे के क्षमता से लैस कैल जा रहल हई, जोनसे ऊ स्मार्ट वस्तु में बदल जाई छलई। हालांकि, ऐसन संस्था आमतौर पर बदलते अउर गतिशील परिस्थिति वाला वातावरण पर तैनात कैल जाई हई, जेकर उपयोग उनकरा द्वारा अपन संचालन चाहे व्यवहार के संशोधित करे के लेल कैल जा सकई हई। यूरोपीय संघ के FP7 FP7 SocIoTal परियोजना के नींव के तहत, इ काम एगो ओरेक्सा प्रदान करई हई कि कैसे सुरक्षा निर्णय लेबे के समय प्रासंगिक जानकारी के स्मार्ट ऑब्जेक्ट द्वारा ध्यान में रखल जा सकई हई, ऐसन जानकारी के प्रथम श्रेणी के घटक के रूप में विचार करके, आईओटी परिदृश्य पर तथाकथित संदर्भ-जागरूक सुरक्षा के एहसास करे के लेल। |
1c5a40cff6297bd14ecc3e0c5efbae76a6afce5b | हम संदर्भ-जागरूक वातावरण के लेल सुरक्षा सेवा के निर्माण के एगो दृष्टिकोण के वर्णन करई छलई। विशेष रूप से, हम सुरक्षा सेवाओं के डिजाइन पर ध्यान केंद्रित करो हय जे लचीला पहुंच नियंत्रण और नीति प्रवर्तन प्रदान करे के लिए सुरक्षा-प्रासंगिक "संदर्भ" के उपयोग के शामिल करो हय। हम पहिले एगो सामान्यीकृत पहुंच नियंत्रण मॉडल प्रस्तुत कैले हई जे नीति परिभाषा में प्रासंगिक जानकारी के महत्वपूर्ण उपयोग करई हई। ई दस्तावेज़ एगो प्रणाली-स्तर के सेवा आर्किटेक्चर के प्रस्तुत करके, साथ ही ढांचे के साथ प्रारंभिक कार्यान्वयन अनुभव के प्रस्तुत करके ऐसन मॉडल के एक ठोस प्राप्ति प्रदान करई हई। हमनी के संदर्भ-जागरूक सुरक्षा सेवा के माध्यम से, हमनी के सिस्टम आर्किटेक्चर उन्नत प्रमाणीकरण सेवा, अधिक लचीला पहुंच नियंत्रण और एक सुरक्षा उपप्रणाली प्रदान करई हई जे पर्यावरण में वर्तमान परिस्थिति के आधार पर खुद के अनुकूलित कर सकई हई। हम अपन वास्तुकला और कार्यान्वयन पर चर्चा करबई अउर देखबई कि एकर उपयोग कैगो नमूना अनुप्रयोग के सुरक्षित करे के लेल कैले जा सकई हई। |
4b814e9d09ff72279030960df5718041b8c1b50c | |
586407b38cc3bb0560ff9941a89f3402e34ee08b | ई पेपर में बिजनेस इकोसिस्टम के अवधारणा पर चर्चा कैल गेल हई। व्यापार पारिस्थितिकी तंत्र व्यवसाय अनुसंधान के क्षेत्र में एक अपेक्षाकृत नई अवधारणा हय, और एकरा स्थापित करे के लिए अभी भी बहुत काम करे के बाकी हय। सबसे पहले विषय के जैविक पारिस्थितिकी तंत्र के जांच करके संपर्क कैल जा हय, विशेष रूप से जैविक पारिस्थितिकी तंत्र के कैसे परिभाषित कैल जा हय, ऊ कैसे विकसित होवो हय और ओकर वर्गीकरण और संरचना कैसे होवो हय। दूसरा, जैविक पारिस्थितिकी तंत्र के विभिन्न सादृश्यों की समीक्षा की जाती है, जिसमें औद्योगिक पारिस्थितिकी तंत्र, पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में अर्थव्यवस्था, डिजिटल व्यवसाय पारिस्थितिकी तंत्र और सामाजिक पारिस्थितिकी तंत्र शामिल हैं। तीसरा, मुख्य योगदानकर्ता के विचार पर चर्चा करके और फिर लेखक के अपन परिभाषा के सामने रखकर व्यवसाय पारिस्थितिकी तंत्र के अवधारणा के रूपरेखा तैयार कैल गेल हई। चौथा, पारिस्थितिक तंत्र और व्यावसायिक पारिस्थितिक तंत्र के जटिल, अनुकूली प्रणालियों के रूप में विचार करे के लेखक के दृष्टिकोण के कारण सामाजिक विज्ञान में जटिलता के उभरते अनुसंधान क्षेत्र के सामने लायल गलय हा। व्यावसायिक पारिस्थितिक तंत्र में प्रकट होवे वाला फोकल जटिलता पहलु के प्रस्तुत कैल गेल हई; ऊ आत्म-संगठन, उभरना, सह-विकास अउर अनुकूलन हई। जटिलता अनुसंधान के लिए व्यावसायिक पारिस्थितिकी तंत्र अवधारणा के जोड़कर, बदलते व्यावसायिक वातावरण में नया अंतर्दृष्टि लाना संभव हय। |
08c2649dee7ba1ab46106425a854ca3af869c2f0 | व्यापक धारणा के विपरीत, गतिशील रैम (डीआरएएम), अधिकांश आधुनिक कंप्यूटर में मुख्य मेमोरी, बिजली खोले के बाद कई सेकंड के लिए अपन सामग्री के बरकरार रखो हय, यहां तक कि कमरा के तापमान पर और यहां तक कि अगर मदरबोर्ड से हटा दिहल गेलय होय। यद्यपि DRAM तब कम विश्वसनीय हो जा हय जब एकरा ताज़ा नए कियल जा हय, एकरा तुरंत मिटावल नए जा हय, और एकर सामग्री दुर्भावनापूर्ण (या फोरेंसिक) उपयोग योग्य पूर्ण-प्रणाली मेमोरी छवियों के अधिग्रहण के लिए पर्याप्त रूप से बरकरार रहो हय। हम देखई हई कि ई घटना एगो ऑपरेटिंग सिस्टम के क्रिप्टोग्राफिक कुंजी सामग्री के एगो हमलावर से मशीन तक भौतिक पहुंच के सुरक्षा करे के क्षमता के सीमित करई हई। ई लैपटॉप उपयोगकर्ता के लेल एगो विशेष खतरा पैदा करई हई जे डिस्क एन्क्रिप्शन पर निर्भर करई हई: हम प्रदर्शित करई हई कि एकर उपयोग कैगो लोकप्रिय डिस्क एन्क्रिप्शन उत्पाद के समझौता करे के लेल कैल जा सकई हई बिना कोनो विशेष उपकरण चाहे सामग्री के आवश्यकता के। हम प्रयोगात्मक रूप से स्मृति प्रतिधारण के सीमा अउर अनुमान लगाबे के क्षमता के विशेषता देई हई अउर रिपोर्ट करई हई कि सरल शीतलन तकनीक के जौरे शेष समय के नाटकीय रूप से बढ़ाएल जा सकई हई। हम मेमोरी इमेज में क्रिप्टोग्राफिक कुंजी के खोज करे आउर बिट क्षय के कारण होए वाला त्रुटि के सुधार करे के लेल नया एल्गोरिदम प्रदान करई छियई। हालांकि हम इ जोखिम के कम करे के लिए कई रणनीतियों पर चर्चा करो हय, हम कोई साधारण उपाय नय जानो हय जे एकरा समाप्त कर सको हय। |
05ba00812bbbe15be83418df6657f74edf76f727 | पिछला दशक में, तथाकथित "डिजिटल" प्रभाव के पहचान करे के लेल अधिक से अधिक प्रयास कैल गेल छलई। क्रिया के शामिल करे वाला वीडियो के एन्कोड करे के लेल विभिन्न दृष्टिकोण के प्रस्ताव देल गेल हई, जोनमे से सेल्फ-सिमिलरटी मैट्रिक्स (एसएसएम) वीडियो के गतिशीलता के एन्कोड करके बहुत अच्छा प्रदर्शन देखएल छलई। हालांकि, एसएसएम संवेदनशील हो जा हय जब बहुत बड़ा दृश्य परिवर्तन होवो हय। ई पेपर में, हम एगो स्पर कोड फ़िल्टरिंग (एससीएफ) ढांचा के प्रस्ताव देके बहु-दृश्य क्रिया मान्यता समस्या के समाधान करई हई जे क्रिया पैटर्न के खनन कर सकई हई। सबसे पहले, कक्षा-वार विरल कोडिंग विधि के प्रस्ताव कैल गेल हई ताकि इंटर-क्लास डेटा के विरल कोड निकट रह सकई। फेर हम वर्गीकरणकर्ता के एकीकृत कर हई अउर वर्ग-वार विरल कोडिंग प्रक्रिया के सहयोगी फ़िल्टरिंग (सीएफ) ढांचे में विभेदक विरल कोड अउर वर्गीकरणकर्ता के संयुक्त रूप से खनन करे के लेल। कै सार्वजनिक मल्टी-व्यू एक्शन रिकॉग्निशन डेटासेट पर प्रयोगात्मक परिणाम से पता चलई हई कि प्रस्तुत एससीएफ ढांचा अन्य अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करई हई। |
c956b29a133673c32586c7736d12c606f2d59a21 | |
f36ef0d3e8d3abc1f30abc06603471c9aa1cc0d7 | |
9c573daa179718f6c362f296f123e8ea2a775082 | हम समान और असमान दो-तरफा पावर स्प्लिटर के लिए एच-प्लेन आयताकार वेवगइड टी-जंक्शन के डिजाइन करे के लिए एक सरल और कुशल प्रक्रिया विकसित कैलकय हा। ई संश्लेषण प्रक्रिया स्केलेबल हई, निर्माण योग्य संरचना बनाबई हई, कोनो मनमाना शक्ति विभाजन-अनुपात पर लागू होई हई, अउर व्यापक बैंड संचालन के पेशकश कर सकई हई। हमनी के कार्यान्वयन में, हम अधिक स्वतंत्रता के डिग्री प्रदान करे के लेल, टी-जंक्शन के एक अभिन्न हिस्सा होए के नाते, पेंच और प्रेरक खिड़कियों के उपयोग कलई, येई प्रकार, इनपुट पोर्ट पर उत्कृष्ट मिलान, समान चरण के साथ बैंड पर फ्लैट पावर-स्प्लिट अनुपात, जहां विभिन्न एंटीना फीड के लेल चरण संतुलन आवश्यक छलई। |
640eccc55eeb23f561efcb32ca97d445624cf326 | ऊर्जा निगरानी से लेके जल स्तर माप तक के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग में वायरलेस सेंसर नेटवर्क के तेजी से तैनात कैल जा रहल हई। मौजूदा नेटवर्क बुनियादी ढांचे के साथ बेहतर एकीकरण के लिए, उन्हें IPv6 के उपयोग के साथ संवाद करने के लिए डिज़ाइन किया जा रहा है। IPv6-आधारित सेंसर नेटवर्क में रूटिंग के लेल वर्तमान डी-फैक्टो मानक IETF 6LoWPaN कार्य समूह द्वारा विकसित सबसे छोटा पथ-आधारित RPL हई। ई पेपर बैकआईपी के वर्णन करई हई, जे आईपीवी 6-आधारित वायरलेस सेंसर नेटवर्क में डेटा संग्रह के लेल एगो वैकल्पिक रूटिंग प्रोटोकॉल हई जे बैकप्रेशर प्रतिमान पर आधारित छलई। एगो बैकप्रेशर-आधारित प्रोटोकॉल में, प्रति पैकेट आधार पर नोड्स द्वारा वर्तमान स्थानीय रूप से मनाएल गेल राज्य के आधार पर ऑन-द-फ्लाई रूटिंग निर्णय लेल जा सकई हई, अउर पिछला काम से पता चलल हई कि ऊ सबसे छोट पथ रूटिंग प्रोटोकॉल के तुलना में गतिशील स्थिति के लेल बेहतर थ्रूपुट प्रदर्शन अउर प्रतिक्रिया प्रदान कर सकई हई। हम कई डिजाइन निर्णय पर चर्चा कर हई जे आई पी वी 6 के साथ एक स्केलेबल और कुशल तरीका से काम करे के लेल बैकप्रेशर रूटिंग के सक्षम करे के लेल आवश्यक हई। हम टिनीओएस-आधारित वास्तविक वायरलेस सेंसर नेटवर्क टेस्टबेड पर इ प्रोटोकॉल के प्रदर्शन के लागू आउर मूल्यांकन करई हई। |
053912e76e50c9f923a1fc1c173f1365776060cc | प्रशिक्षण में गहराई से सीखने के प्रमुख पद्धति स्टोचस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी) के उपयोग के वकालत करो हय। कार्यान्वयन के आसानी के बावजूद, एसजीडी के ट्यून करे और समानांतर करे में मुश्किल होवो हय। येई समस्या एसजीडी के जौरे गहरी सीखना एल्गोरिदम के विकसित करे, डिबग करे अउर स्केल अप करे के चुनौती बनाबई हई। इ पत्र में, हम देखवई हई कि अधिक परिष्कृत ऑफ-द-शेल्फ अनुकूलन विधियां जैसे कि सीमित मेमोरी बीएफजीएस (एल-बीएफजीएस) अउर संयुग्मित ढाल (सीजी) लाइन खोज के जौरे गहन एल्गोरिदम के पूर्व-प्रशिक्षण के प्रक्रिया के काफी सरल अउर तेज कर सकई हई। हमार प्रयोग में, LBFGS/CG और SGD के बीच के अंतर अधिक स्पष्ट हय यदि हम एल्गोरिथम एक्सटेंशन (जैसे, स्पर्सिटी रेगुलराइजेशन) और हार्डवेयर एक्सटेंशन (जैसे, GPU या कंप्यूटर क्लस्टर) पर विचार करो हय। वितरित अनुकूलन के जौरे हमर प्रयोग स्थानीय रूप से जुड़ल नेटवर्क अउर संक्षारक तंत्रिका नेटवर्क के जौरे एल-बीएफजीएस के उपयोग के समर्थन करई हई। L-BFGS के उपयोग करके, हमर संवहन नेटवर्क मॉडल मानक MNIST डेटासेट पर 0.69% प्राप्त करो हय। ई एमएनआईएसटी पर एल्गोरिदम में एगो अत्याधुनिक परिणाम हई जे विकृत चाहे पूर्व-प्रशिक्षण के उपयोग ना करई हई। |
cabcfc0c8704fa15fa8212a6f8944a249d5dcfa9 | इ पेपर में, मेटामटेरियल संरचना के रूप में संतुलित कैपेसिटिवली लोडेड लूप्स (सीएलएल) के साथ लोड कैल गेलय एक नया लघुकृत दो-पक्षीय मुद्रित द्विध्रुवीय एंटीना प्रस्तुत कैल गेलय हय। मुद्रित एंटीना के किनारे के करीब रखल गेल CLLs एंटीना के दो अलग-अलग आवृत्तियों पर विकिरणित करे के कारण बनवो हय, जेकरा में से एक डायपोल एंटीना के स्व-प्रतिध्वनि आवृत्ति से कम हय। दोसर शब्द में, लोड कैल गेल डाइपोल एंटीना आधा तरंग दैर्ध्य डिपोल के प्राकृतिक अनुनाद आवृत्ति के तुलना में कम आवृत्ति पर प्रदर्शन कर सकई हई। अंत में, सीएलएल तत्व के चिप कैपेसिटर के साथ एकीकृत कियल जा हय जे एक बड़ा क्षमता प्रदान करो हय जे बदले में परिणामी सीएलएल तत्व के कम आवृत्ति पर प्रतिध्वनित करे के अनुमति देवो हय। ई प्रदर्शित कैल गेल हई कि प्रस्तावित लोडेड डाइपोल एंटीना एगो डुअल बैंड रेडिएटर हई, जेकर पर्याप्त लाभ मोबाइल संचार अउर औद्योगिक, वैज्ञानिक अउर चिकित्सा (आईएसएम) प्रणाली जैसन अनुप्रयोग के लेल उपयुक्त छलई। लघुकृत डबल अनुनाद द्विध्रुवीय एंटीना के प्रोटोटाइप के निर्माण और परीक्षण कियल गलय हा। मापा गेल परिणाम सिमुलेशन से प्राप्त परिणाम के जौरे अच्छा समझौता करई हई। |
2671bf82168234a25fce7950e0527eb03b201e0c | पेन वॉल स्ट्रीट जर्नल (डब्ल्यूएसजे) के ट्रीबैंक पर प्रशिक्षित और परीक्षण कैल गेलय सांख्यिकीय पार्सर पिछले 10 वर्षों में व्यापक सुधार देखयलकय हा। हालांकि, इ सुधार में से अधिकांश (आमतौर पर) डब्ल्यूएसजे ट्रीबैंक डेटा पर प्रशिक्षित होवे वाला सुविधा के बढ़ते संख्या पर आधारित हय। इ चिंता पैदा कैलकय हय कि ऐसन पार्सर अन्य शैलियों के लिए पोर्टेबिलिटी के कीमत पर इ कॉर्पस के लिए बहुत बारीकी से ट्यून कियल जा सको हय। अइसन चिंता के कोई औचित्य नई हई। मानक चार्नियाक पार्सर पेन डब्ल्यूएसजे टेस्ट सेट पर 89.7% के लेबल कैल गेलय सटीकता रिकॉल एफ-माप पर जांच करई हई, लेकिन ब्राउन ट्रीबैंक कॉर्पस से टेस्ट सेट पर केवल 82.9%। ई पेपर के बाद के डर के कम करे के चाही । विशेष रूप से, हम देखई हई कि चार्नियाक अउर जॉनसन (2005) में वर्णित रीरैंकिंग पार्सर ब्राउन पर पार्सर के प्रदर्शन के 85.2% तक सुधार करई हई। एकर अलावा, (मैकक्लोस्की एट अल, 2006) में वर्णित स्व-प्रशिक्षण तकनीक के उपयोग लेबल कैल गेल ब्राउन डेटा के उपयोग के बिना फेर से एकरा 87.8% (त्रुटि में 28% के कमी) तकले बढ़ा देई छलो। ई उल्लेखनीय हई काहेकी लेबल कैल गेल ब्राउन डेटा पर पार्सर अउर रीरैंकर के प्रशिक्षण केवल 88.4% प्राप्त करई हई। |
d4e974d68c36de92609fcffaa3ee11bbcbc9eb57 | |
13d09bcec49d2f0c76194f88b59520e6d20e7a34 | अपराध के दृश्य से लेल गेल अज्ञात लुप्त फिंगरप्रिंट के कानून प्रवर्तन डेटाबेस में पूर्ण (रोल्ड या सादा) फिंगरप्रिंट से मिलान करनाई अपराध से लड़ई अउर आतंकवाद से लड़े के लेल महत्वपूर्ण छलई। नामांकन के दौरान लाइव-स्कैन या स्याही के तरीकों के उपयोग करके प्राप्त अच्छी गुणवत्ता के पूर्ण फिंगरप्रिंट के तुलना में, लुप्त फिंगरप्रिंट अक्सर धुंधला और धुंधला होवो हय, केवल एक छोटी उंगली क्षेत्र के कैप्चर करो हय, और इसमें बड़े गैर-रैखिक विकृति होवो हय। इ कारण से, लैंटेंट में विशेषता (मिनुटिया और सिंगुलर पॉइंट) के आमतौर पर प्रशिक्षित लैंटेंट परीक्षकों द्वारा मैन्युअल रूप से चिह्नित कियल जा हय। हालांकि, इ लुप्त परीक्षक और स्वचालित फिंगरप्रिंट पहचान प्रणाली (एएफआईएस) के बीच एक अवांछित अंतर-प्रणाली समस्या पेश करो हय; परीक्षकों द्वारा चिह्नित विशेषता हमेशा एएफआईएस द्वारा स्वचालित रूप से निकाले गेलय के साथे संगत नए होवो हय, जेकरा परिणामस्वरूप मिलान सटीकता में कमी होवो हय। जबकि लुप्त से स्वचालित रूप से निकाले गेल मिनुइटी के उपयोग अंतर-संचालन समस्या से बचे के लेल कैल जा सकई हई, ऐसन मिनुइटी लुप्त के खराब गुणवत्ता के कारण बहुत अविश्वसनीय होई हई। इ पेपर में, हम स्वचालित रूप से निकाले गए मिंटियू के साथ मैन्युअल रूप से चिह्नित (ग्राउंड ट्रूथ) मिंटियू के संयोजन करके पूर्ण फिंगरप्रिंट मिलान सटीकता में सुधार करो हय। सार्वजनिक डोमेन डेटाबेस, एनआईएसटी एसडी 27 पर प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तावित एल्गोरिथ्म के प्रभावशीलता के प्रदर्शित करो हय। |
a5a268d65ad1e069770c11005021d830754b0b5c | वस्तुओं के इंटरनेट वर्तमान में वैज्ञानिक समुदाय से काफी रुचि ले रहले हय। अकादमिक और उद्योग दोनों मानकीकरण और सर्वोत्तम प्रथाओं के विकास के माध्यम से उपयोगिता, रखरखाव और सुरक्षा के बढ़ावे के प्रयास में आगे बढ़ने पर केंद्रित हय। हम सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करो हय काहेकी इ व्यापक इंटरनेट ऑफ थिंग्स अपनाने के लिए सबसे सीमित कारकों में से एक हय। सुरक्षा डोमेन में कई शोध क्षेत्र मौजूद हय, जे क्रिप्टोग्राफी से लेकर नेटवर्क सुरक्षा तकले पहचान प्रबंधन तकले हय। इ पेपर पहचान प्रबंधन, प्रमाणीकरण और प्राधिकरण के क्षेत्र में अनुप्रयोग परत पर इंटरनेट ऑफ थिंग्स वातावरण पर लागू मौजूदा शोध के एक सर्वेक्षण प्रदान करो हय। हम 200 से अधिक लेख के सर्वेक्षण अउर विश्लेषण करई हई, उनका वर्गीकृत करई हई, अउर इंटरनेट ऑफ थिंग्स सुरक्षा डोमेन में वर्तमान रुझान प्रस्तुत करई हई। |
81f76e74807e9d04e14065715e46a2d770a6d9cd | |
df26f9822785b07e787d43429ee5fdd2794ac7f8 | ई पेपर वस्तु के सापेक्ष स्थान के प्रतिनिधित्व करे वाला निर्देशांक फ़्रेम के बीच नाममात्र संबंध अउर अपेक्षित त्रुटि (सह-विचलन) के अनुमान लगाबे के लेल एगो सामान्य विधि के वर्णन करई हई। फ़्रेम के केवल अप्रत्यक्ष रूप से स्थानिक संबंधों के एक श्रृंखला के माध्यम से जानल जा सको हय, प्रत्येक अपन संबंधित त्रुटि के साथे, विभिन्न कारणों से उत्पन्न होवो हय, जेकरा मे पोजिशनिंग त्रुटि, माप त्रुटि या भाग के आयाम में सहिष्णुता शामिल हय। इ अनुमान पद्धति के उपयोग ऐसन प्रश्न के उत्तर देवे के लिए कियल जा सको हय कि क्या एक कैमरा, एक रोबोट से जुड़ल हय, एकर दृश्य क्षेत्र में एक विशेष संदर्भ वस्तु होवे के संभावना हय। गणना कैल गेल अनुमान स्वतंत्र मोंटे कार्लो सिमुलेशन के अनुमान से अच्छा तरह से मेल खाई हई। विधि से इ तय करना संभव हो जा हय कि किन्हीं कार्य के लिए अनिश्चित संबंध के पर्याप्त रूप से जानल जा हय और, यदि नय, तो स्थानात्मक ज्ञान में कितना सुधार प्रस्तावित सेंसर प्रदान करतय। प्रस्तुत विधि के स्वतंत्रता के छह डिग्री तकले सामान्यीकृत कैल जा सकई हई अउर वस्तु के बीच संबंध (स्थिति अउर अभिविन्यास) के अनुमान लगाबे के जौरे-जौरे संबंध से जुड़ल अनिश्चितता के अनुमान लगाबे के एगो व्यावहारिक साधन प्रदान करई छलई। |
414b0d139d83024d47649ba37c3d11b1165057d6 | भारत कृषि प्रधान देश हई कृषि-आधारित उत्पाद के उत्पादकता अउर गुणवत्ता में सुधार के जरूरत हई। प्रस्तावित डिजाइन एक स्वचालित प्रणाली हय जे किसान के सिंचाई प्रक्रिया में सहायता करो हय। ई ऑन-बोर्ड एलसीडी डिस्प्ले अउर किसान के सेल फोन नंबर पर भेजल जाए वाला संदेश के माध्यम से किसान के सूचित करई रहई। ई प्रस्तावित डिजाइन ऊ किसान के लेल भी मददगार हई जे बिजली के विफलता या अपर्याप्त अउर गैर-समान पानी के आपूर्ति के कारण समान जल आपूर्ति बनाए रखे के लेल बिजली के विफलता के समस्या के सामना कर रहल हई। स्वचालित सिंचाई प्रणाली एगो सिम 900 मॉड्यूल के माध्यम से किसान के सब पृष्ठभूमि गतिविधि से अपडेट रखई हई जे पंजीकृत संख्या पर संदेश भेजई हई। ई उपकरणवा हमनी के समाज लगि एगो मोड़ बिंदु हो सक है। देश के किसान के ई उपकरण आसानी से खरीदे के मिल जाई छई। ई प्रस्तावित डिजाइन मानव श्रम के कम करे में मददगार हई। ई एगो आवश्यक सामाजिक अनुप्रयोग के जौरे एगो कम बजट वाला प्रणाली हई। |
6ed591fec03437ed2bf7479d92f49833e3851f71 | एगो बुद्धिमान ड्रिप सिंचाई प्रणाली वायरलेस सेंसर अउर फजी तर्क के उपयोग कैके कृषि फसल के लेल पानी अउर उर्वरक के उपयोग के अनुकूलित करई हई। वायरलेस सेंसर नेटवर्क में कई सेंसर नोड्स, हब और नियंत्रण इकाई शामिल हय। सेंसर तापमान, मृदा आर्द्रता जैसे वास्तविक समय के डेटा एकत्र करो हय। येई डेटा के वायरलेस तकनीक के उपयोग करके हब के लेल भेजल जाई छलई। हब फजी तर्क के उपयोग करके डेटा के संसाधित करई हई अउर वाल्व के खुला रखे के लेल समय अवधि के निर्णय करई छलई। तदनुसार, टपक सिंचाई प्रणाली के एक विशेष समय के लिए लागू कियल जा हय। पूरा प्रणाली फोटोवोल्टिक कोशिका से संचालित होवो हय और एक संचार लिंक हय जे सिस्टम के निगरानी, नियंत्रण और सेलुलर पाठ संदेश के माध्यम से अनुसूचित करे के अनुमति देवो हय। प्रणाली फसल के पानी के मांग के मात्रा के जल्दी से और सटीक रूप से गणना कर सको हय, जे पानी के बचत करे वाला सिंचाई के लिए एक वैज्ञानिक आधार प्रदान कर सको हय, साथे ही उपयोग कैल जाए वाला उर्वरक के मात्रा के अनुकूलित करे के एक विधि भी प्रदान कर सको हय। |
8075c73fd8b13fa9663230a383f5712bf210ebcf | अर्ध शुष्क और शुष्क क्षेत्रों में कई फसल प्रणालियों में कुशल जल प्रबंधन एक प्रमुख चिंता हय। क्षेत्र में सेंसर-आधारित वितरित सिंचाई प्रणाली साइट-विशिष्ट सिंचाई प्रबंधन के समर्थन करे के लिए एक संभावित समाधान प्रदान करो हय जे उत्पादकों के पानी के बचत करते हुए अपन उत्पादकता के अधिकतम करे के अनुमति देवो हय। ई कागज चर दर सिंचाई, एक वायरलेस सेंसर नेटवर्क, और साइट-विशिष्ट सटीक रैखिक-आंदोलन सिंचाई प्रणाली के वास्तविक समय में क्षेत्र में संवेदन और नियंत्रण के लिए सॉफ्टवेयर के डिजाइन और वाद्ययंत्रण के विवरण के वर्णन करो हय। क्षेत्र के स्थिति के साइट-विशिष्ट रूप से छह इन-फील्ड सेंसर स्टेशन द्वारा निगरानी कियल गलय हल, जे मिट्टी के संपत्ति के मानचित्र के आधार पर क्षेत्र में वितरित कियल गलय हल, और समय-समय पर नमूना कियल गलय हल और बेस स्टेशन के लिए वायरलेस रूप से प्रेषित कियल गलय हल। एक सिंचाई मशीन के एक प्रोग्रामिंग लॉजिक नियंत्रक द्वारा इलेक्ट्रॉनिक रूप से नियंत्रित करे के लिए परिवर्तित कियल गलय हल जे एक अंतर ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (जीपीएस) से स्प्रेन्कर के जियोरेफ़रेंस स्थान के अपडेट करो हय और बेस स्टेशन पर एक कंप्यूटर के साथ वायरलेस रूप से संवाद करो हय। बेस स्टेशन के लेल सेंसर नेटवर्क अउर सिंचाई नियंत्रक से कम लागत वाला ब्लूटूथ वायरलेस रेडियो संचार के उपयोग कैके संचार संकेत के सफलतापूर्वक इंटरफेस कैल गेल रहई। इ पेपर में विकसित ग्राफिक यूजर इंटरफेस-आधारित सॉफ्टवेयर क्षेत्र के स्थिति के लिए स्थिर दूरस्थ पहुंच और चर-दर सिंचाई नियंत्रक के वास्तविक समय नियंत्रण और निगरानी प्रदान कैलकय। |
ebf9bfbb122237ffdde5ecbbb292181c92738fd4 | ई कागज एगो थर्मो-इलेक्ट्रिक जनरेटर (टीईजी) के डिजाइन और निर्माण अउर ई टीईजी के मिट्टी के नमी डिटेक्टर के रूप में उपयोग कैके स्वचालित सिंचाई प्रणाली के कार्यान्वयन के दर्शाबई छलो। दो हीट एक्सचेंजर्स में डाले गेल टीईजी हवा और मिट्टी के बीच ऊष्मा अंतर के पता लगावे में सक्षम हय जे मिट्टी के नमी के स्थिति के साथ संबंध स्थापित करो हय। टीईजी के आउटपुट से मिट्टी के नमी के स्तर प्राप्त करे में सक्षम होए के नाते, सिंचाई प्रणाली के स्वचालित करे के लेल एगो माइक्रोकंट्रोलर के उपयोग कैल जाई हई। सिंचाई प्रणाली टीईजी के माध्यम से पता लगावल गेल आर्द्रता के आधार पर सिंचाई करे वाला मिट्टी के क्षेत्र के स्थिति के अनुकूल होवो हय। मिट्टी के पानी के खपत के मिट्टी के स्थिति के आधार पर स्वचालित सिंचाई प्रणाली द्वारा नियंत्रित कैल जा हय और इ प्रकार, मैन्युअल सिंचाई प्रणाली के पानी के खपत के तुलना में पानी के संरक्षण के बढ़ावा देवो हय। ई पौधा के विकास के भी अनुकूलित करई हई काहेकी ई एकरा सही समय पर सही नमी के स्तर तक पानी देई हई। |
59f153ddd37e22af153aa0d7caf3ec44053aa8e8 | वर्तमान में, श्रम-बचत अउर पानी-बचत तकनीक सिंचाई में एगो प्रमुख मुद्दा छलई। ZigBee प्रौद्योगिकी पर आधारित, चीन के झेजियांग के लिशुई में यहूदी के कान के रोपण के लेल समर्पित बुद्धिमान क्षेत्र सिंचाई प्रणाली के लेल एगो वायरलेस समाधान के प्रस्ताव इ पेपर में कैल गेल रहई। पारंपरिक वायर्ड कनेक्शन के बजाय, वायरलेस डिज़ाइन ने सिस्टम के स्थापना और रखरखाव के आसान बना देलकय। ZigBee वायरलेस सेंसर नेटवर्क में क्रमशः एंड डिवाइस और कोऑर्डिनेटर के रूप में कार्य करे वाला वायरलेस सेंसर/एक्ट्यूएटर नोड और पोर्टेबल कंट्रोलर के हार्डवेयर आर्किटेक्चर और सॉफ्टवेयर एल्गोरिथ्म के विस्तार से तैयार कैल गेल रहई। अंत में, संपूर्ण प्रणाली के प्रदर्शन के मूल्यांकन कियल गेलय हल। क्षेत्र में प्रणाली के लंबे समय तक सुचारू और उचित संचालन ने एकर उच्च विश्वसनीयता और व्यावहारिकता के साबित कैलकय। सिंचाई प्रबंधन में वायरलेस सेंसर नेटवर्क के एक खोजपूर्ण अनुप्रयोग के रूप में, इ पेपर बड़े पैमाने पर दूरस्थ बुद्धिमान सिंचाई प्रणाली के स्थापना के लिए एक पद्धति प्रदान कैलकय। |
96e92ff6c7642cc75dc856ae4b22a5409c69e6cb | सहकारी नेविगेशन (सीएन) सहकारी रोबोट के एगो समूह के अपन व्यक्तिगत नेविगेशन त्रुटि के कम करे में सक्षम बनाबई हई। एगो सामान्य मल्टी-रोबोट (एमआर) माप मॉडल के लेल, जोनमे विभिन्न समय के उदाहरण पर लेल गेल जड़त्वीय नेविगेशन डेटा अउर दोसर ऑनबोर्ड सेंसर रीडिंग दुनु शामिल छलई, विभिन्न सूचना स्रोत सहसंबद्ध हो जाई छलई। इ प्रकार, सुसंगत राज्य अनुमान प्राप्त करे के लिए सूचना संलयन के प्रक्रिया में इ सहसंबंध के हल कैल जाए के चाहि। सहसंबंध शब्द प्राप्त करे के लिए सामान्य दृष्टिकोण एगो संवर्धित सह-विचलन मैट्रिक्स के बनाए रखे के हई। ई विधि सापेक्ष मुद्रा माप के लेल काम करतई, लेकिन सामान्य एमआर माप मॉडल के लेल अव्यावहारिक हई, काहेकी माप उत्पन्न करे में शामिल रोबोट के पहचान के जौरे-जौरे माप समय उदाहरण, एगो पूर्व-ज्ञात छलई। वर्तमान कार्य में, एक सामान्य एमआर माप मॉडल के लिए एक नया सुसंगत सूचना संलयन विधि विकसित कियल गलय हा। प्रस्तावित दृष्टिकोण ग्राफ सिद्धांत पर निर्भर करो हय। ई आवश्यक सहसंबंध शब्द के मांग पर स्पष्ट गणना के सक्षम करई हई। ग्राफ के समूह के प्रत्येक रोबोट द्वारा स्थानीय रूप से रखरखाव कैल जाई हई, जे सभे एमआर माप अपडेट के प्रतिनिधित्व करई हई। विकसित विधि एमआर माप के सबसे सामान्य परिदृश्य में सहसंबंध शब्द के गणना करई हई, जबकि शामिल प्रक्रिया अउर माप शोर के सही ढंग से संभाले के लेल। एक सैद्धांतिक उदाहरण और एक सांख्यिकीय अध्ययन प्रदान कैल गेल हई, जे तीन-दृश्य माप मॉडल के आधार पर दृष्टि-सहायता प्राप्त नेविगेशन के लेल विधि के प्रदर्शन के प्रदर्शन करई हई। विधि के तुलना, एक अनुकरणीय वातावरण में, एक निश्चित-विलंब केंद्रीकृत चिकनाई दृष्टिकोण से कियल जा हय। इ विधि के एक प्रयोग में भी मान्य कियल गलय हा जेकरा मे वास्तविक छवियों और नेविगेशन डेटा शामिल हलय। कम्प्यूटेशनल जटिलता अनुमान से पता चलई हई कि नया विकसित विधि कम्प्यूटेशन रूप से कुशल हई। |
fc20f0ce11946c7d17a676fd880fec6dfc1c0397 | |
bef9d9edd340eb09e2cda37cb7f4d4886a36fe66 | |
96230bbd9804f4e7ac0017f9065ebe488f30b642 | हाल ही में गहरे तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी) के व्यवहार के समझे से बहुत चिंता पैदा होलय हा। इ पंक्ति के साथ, हम सैद्धांतिक रूप से निष्पक्ष शोर के साथ ग्रेडिएंट आधारित अनुकूलन गतिशीलता के एक सामान्य रूप के अध्ययन करो हय, जे एसजीडी और मानक लैंगवेविन गतिशीलता के एकीकृत करो हय। इ सामान्य अनुकूलन गतिशीलता के जांच के माध्यम से, हम न्यूनतम से भागने पर एसजीडी के व्यवहार और एकर नियमितकरण प्रभाव के विश्लेषण करो हय। ध्वनि सह-परिवर्तन के संरेखण और हानि फ़ंक्शन के वक्रता के मापे के माध्यम से न्यूनतम से बचने के दक्षता के विशेषता के लिए एक नया संकेतक प्राप्त कैल गेलय हय। इ सूचक के आधार पर, दू शर्त के स्थापित कैल गेलय हय जे इ दिखावो हय कि कौन प्रकार के शोर संरचना आइसोट्रोपिक शोर से बेहतर हय। हम आगे देखई हई कि एसजीडी में एनिसोट्रॉपिक शोर दुगो शर्त के पूरा करई हई, अउर येई प्रकार तेज अउर खराब न्यूनतम से प्रभावी रूप से, अधिक स्थिर अउर सपाट न्यूनतम के ओर निकले में मदद करई हई जे आमतौर पर अच्छा तरह से सामान्यीकृत होई हई। हम पूर्ण ढाल वंश के साथ इ अनिसोट्रोपिक फैलाव के तुलना करके अपन समझ के सत्यापित करई हई अउर समरूप फैलाव (यानी। लैंजेविन गतिशीलता) और अन्य प्रकार के स्थिति-निर्भर शोर। |
d908f630582f1a11b6d481e635fb1d06e7671f32 | |
27db63ab642d9c27601a9311d65b63e2d2d26744 | जबकि एकल डेटा सेट पर दो लर्निंग एल्गोरिदम के तुलना करे के विधि के काफी समय से पहले से जांच कियल जा चुकले हय, कैगो डेटा सेट पर कै एल्गोरिदम के तुलना के लिए सांख्यिकीय परीक्षण के मुद्दा, जे विशिष्ट मशीन लर्निंग अध्ययन के लिए और भी आवश्यक हय, के सब उपेक्षित कैल गेलय हय। इ लेख वर्तमान अभ्यास के समीक्षा करो हय और फिर सैद्धांतिक और अनुभवजन्य रूप से कई उपयुक्त परीक्षणों के जांच करो हय। एकर आधार पर, हम वर्गीकरणकर्ता के सांख्यिकीय तुलना के लिए सरल, फिर भी सुरक्षित और मजबूत गैर-पैरामीटर परीक्षण के एक सेट के सिफारिश करई हई: दू वर्गीकरणकर्ता के तुलना के लेल विल्कोक्सन हस्ताक्षरित रैंक परीक्षण अउर कैगो डेटा सेट पर अधिक वर्गीकरणकर्ता के तुलना के लेल संबंधित पोस्ट-हॉक परीक्षण के जौरे फ्रीडमैन परीक्षण। उत्तरार्द्ध के परिणाम के नया पेश कियल गेल सीडी (महत्वपूर्ण अंतर) आरेख के साथ भी साफ-सुथरा रूप से प्रस्तुत कैल जा सको हय। |
4dbd924046193a51e4a5780d0e6eb3a4705784cd | बेयज़ऑप्ट एक पुस्तकालय है, जो गैर-रैखिक अनुकूलन, स्थैतिक डाकुओं या अनुक्रमिक प्रयोगात्मक डिजाइन समस्याओं को हल करने के लिए अत्याधुनिक बेयज़ियन अनुकूलन विधियों के साथ है। बेसियन अनुकूलन लक्ष्य फ़ंक्शन के लिए साक्ष्य और पूर्व ज्ञान के कैप्चर करे के लिए एक पछाड़ी वितरण के निर्माण करके नमूना कुशल हय। मानक सी ++ में निर्मित, पुस्तकालय पोर्टेबल और लचीला होते हुए भी अत्यंत कुशल हय। एकरा मे C, C++, Python, Matlab और Octave के लिए एक सामान्य इंटरफ़ेस शामिल हय। |
801556eae6de26616d2ce90cdd4aecc4e2de7fe4 | एक कुर्सी पर विद्युत गैर-संपर्क ईसीजी माप प्रणाली के दैनिक जीवन में निरंतर स्वास्थ्य निगरानी के लिए कई अलग-अलग क्षेत्रों में लागू कैल जा सको हय। हालांकि, कैपेसिटिव इलेक्ट्रोड के कारण इ प्रणाली के लिए शरीर विद्युत रूप से तैरता हय और तैरता हुआ शरीर बाहरी शोर या गति कलाकृतियों के लिए बहुत संवेदनशील हय जे सामान्य मोड शोर के रूप में माप प्रणाली के प्रभावित करो हय। इ पेपर में, ड्राइव-सीट-ग्राउंड सर्किट के समान ड्राइव-राइट-लेग सर्किट के सामान्य मोड के शोर के कम करे के प्रस्ताव दिहल गेलय हय। इ समकक्ष सर्किट के विश्लेषण कैल जा हय और आउटपुट सिग्नल तरंगों के ड्राइव सीट-ग्राउंड और कैपेसिटिव ग्राउंड के साथे तुलना कैल जा हय। परिणाम के रूप में, ड्राइव-सीट-ग्राउंड सर्किट नकारात्मक प्रतिक्रिया के रूप में पूरी तरह से कैपेसिटिव ईसीजी माप प्रणाली के गुण में काफी सुधार करो हय। |
95f388c8cd9db1e800e515e53aaaf4e9b433866f | 0747-5632/$ देखऽ सामने वाला 2012 एल्सेवियर लिमिटेड ए http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2012.08.001 संवाददाता लेखक। टेलीफोन नंबर: : +886 02 7734 3347; f ई-मेल पता: [email protected] (एम. जोउ) । क्लाउड कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी परिपक्व हो गलय हा काहेकी एकरा हर प्रकार के डिजिटलीकरण प्रक्रिया के साथ एकीकृत कियल गलय हा। ई डेटा अउर सॉफ्टवेयर साझा करे के लेल कैगो फायदा प्रदान करई हई, अउर येई प्रकार जटिल आईटी सिस्टम के प्रबंधन के बहुत सरल बनाबई हई। इंजीनियरिंग में शिक्षा के लेल, क्लाउड कंप्यूटिंग छात्र के एगो वास्तविक कंप्यूटर लैब में कदम रखे के बिना क्षेत्र में आमतौर पर उपयोग कैल जाए वाला सॉफ्टवेयर के बहुमुखी अउर सर्वव्यापी पहुंच प्रदान करई छलो। हमनी के अध्ययन क्लाउड कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों द्वारा संचालित संसाधनों के उपयोग द्वारा प्रेरित सीखने के दृष्टिकोण और अकादमिक प्रदर्शन के विश्लेषण कैलकय। हाई स्कूल और व्यावसायिक हाई स्कूल की पृष्ठभूमि वाले कॉलेज के छात्रों के बीच तुलना की गई। अध्ययन में कंप्यूटर-एडेड डिजाइनिंग (सीएडी) पाठ्यक्रम में भाग लेवे वाला एक सौ बत्तीस छात्र शामिल रहई। प्रौद्योगिकी स्वीकृति मॉडल (टीएएम) के बुनियादी ढांचे के रूप में उपयोग कियल गलय हल। प्रश्नपत्र के खुला सेट के शैक्षणिक प्रदर्शन अउर कारण संबंधी विशेषता के मापे के लेल डिज़ाइन कैल गेल रहई; परिणाम छात्र के दू समूह के बीच संज्ञानात्मक डोमेन में कोनो महत्वपूर्ण अंतर ना देखएलई, हालांकि ई मनोचिकित्सा अउर भावनात्मक डोमेन दुनु में ऐसन ना हई। व्यावसायिक हाई स्कूल पृष्ठभूमि वाला कॉलेज के छात्र सीएडी अनुप्रयोगों में उच्च सीखने की प्रेरणा के लिए दिखाई दिए। 2012 एल्सेवियर लिमिटेड। सब अधिकार सुरक्षित। |
e2413f14a014603253815398e56c7fee0ba01a3d | ई अध्याय घुसपैठ के पता लगावे के अनुसंधान में कला के स्थिति के अवलोकन प्रदान करो हय। घुसपैठ के पता लगावे वाला सिस्टम सॉफ्टवेयर अउर/या हार्डवेयर घटक हई जे कंप्यूटर सिस्टम के निगरानी करई हई अउर घुसपैठ के संकेत के लेल उनकरा में होए वाला घटना के विश्लेषण करई हई। कंप्यूटर बुनियादी ढांचे के व्यापक विविधता और जटिलता के कारण, एक पूरी तरह से सुरक्षित कंप्यूटर प्रणाली प्रदान करना मुश्किल हय। येहिलेल, कैगो सुरक्षा प्रणाली अउर घुसपैठ के पता लगाबे के प्रणाली हई जे कंप्यूटर सुरक्षा के विभिन्न पहलु के संबोधित करई हई। ई अध्याय पहिले कंप्यूटर घुसपैठ के वर्गीकरण प्रदान करई हई, जौरे प्रमुख कंप्यूटर हमला श्रेणिय के संक्षिप्त विवरण छलई। दोसर, घुसपैठ के पता लगावे वाला सिस्टम के एगो सामान्य वास्तुकला अउर ओकर मूल विशेषता के प्रस्तुत कैल गेल हई। तीसरा, पांच मानदंड (सूचना स्रोत, विश्लेषण रणनीति, समय के पहलु, वास्तुकला, प्रतिक्रिया) के आधार पर घुसपैठ का पता लगाने के प्रणालियों के वर्गीकरण दिहल गेलय हय। अंत में, घुसपैठ के पता लगावे के प्रणाली के येई प्रत्येक श्रेणी के अनुसार वर्गीकृत कैल गेल हई अउर सबसे अधिक प्रतिनिधि अनुसंधान प्रोटोटाइप के संक्षेप में वर्णित कैल गेल हई। |
42cfb5614cbef64a5efb0209ca31efe760cec0fc | एगो विकासात्मक रोबोट के मूल्य प्रणाली प्रमुख संवेदी इनपुट के घटना के संकेत देई हई, संवेदी इनपुट से एक्शन आउटपुट तक मानचित्रण के मॉड्यूल कर हई, अउर उम्मीदवार क्रिया के मूल्यांकन करई हई। इ काम में रिपोर्ट कैल गेलय हय, एक निम्न स्तर के मूल्य प्रणाली के मॉडल और लागू कैल गेलय हय। इ जानवर के गैर-संयोजक सीखने के तंत्र के अनुकरण करो हय जेकरा अभ्यस्तता प्रभाव के रूप में जानल जा हय। सुदृढीकरण सीखनाई भी नवीनता के जौरे एकीकृत छलई। प्रयोगात्मक परिणाम से पता चलई हई कि प्रस्तावित मूल्य प्रणाली रोबोट विजुअल एंगल चयन के अध्ययन में डिज़ाइन कैल गेल अनुसार काम करई हई। |
73447b6a02d1caff0a96472a2e0b571e1be497c8 | इंटरनेट प्रौद्योगिकी डिजिटल युग में व्यक्तिगत याद के याद करे और साझा करे के एक नया साधन प्रदान करो हय। व्यक्तिगत याद के ऑनलाइन पोस्ट करे के यादगार परिणाम की हइ? लेन-देन संबंधी स्मृति और आत्मकथात्मक स्मृति के सिद्धांत विपरीत भविष्यवाणियां करतय। वर्तमान अध्ययन में, कॉलेज के छात्र एक सप्ताह के लिए एक दैनिक डायरी पूरा करो हय, प्रत्येक दिन के अंत में उन सब घटना के सूचीबद्ध करो हय जे ओकरा उस दिन घटलय हल। उ ई भी बतैलकय कि ओकरा पास कोनो ऑनलाइन संसाधन नए हय। प्रतिभागि के डायरी रिकॉर्डिंग पूरा करे के बाद एक आश्चर्यजनक स्मृति परीक्षण प्राप्त होलई अउर फेर एक सप्ताह बाद एगो दोसर परीक्षण। दुनहु परीक्षण में, ऑनलाइन पोस्ट कैल गेल घटना के ऑनलाइन पोस्ट न कैल गेल घटना के तुलना में याद करे के संभावना काफी अधिक रहई। ऐसन लगई हई कि ऑनलाइन याददाश्त साझा करनाई रिहर्सल अउर अर्थ निर्माण के लेल अद्वितीय अवसर प्रदान कर सकई हई जे स्मृति धारणा के सुविधा प्रदान करई हई। |
b3ede733fcd97271f745d8c0f71e44562abbb6d5 | समस्या व्यवहार के कार्य के पहचान करे से अधिक प्रभावी हस्तक्षेप के विकास हो सको हय। फ़ंक्शन के पहचान करे के एगो तरीका कार्यात्मक व्यवहार मूल्यांकन (एफबीए) के माध्यम से हई। शिक्षक स्कूल में एफबीए करई छथिन। हालांकि, मैन्युअल रूप से डेटा रिकॉर्ड करे के कार्यभार उच्च हय, और छात्रों के साथे बातचीत करते समय पूर्ववर्ती और परिणाम के सटीक रूप से पहचान करे के चुनौती महत्वपूर्ण हय। इ मुद्दों पर अक्सर अपूर्ण सूचना कैप्चर करे के परिणाम होवो हय। केयरलॉग शिक्षक के एफबीए के संचालन करे के अधिक आसानी से अनुमति देई हई अउर प्रासंगिक जानकारी के कैप्चर में सुधार करई हई। इ पत्र में, हम डिजाइन प्रक्रिया के वर्णन कर हियई जे पांच डिजाइन सिद्धांत के जन्म देलई जे केयरलॉग के विकास के नियंत्रित कलई। हम पांच महीने के, अर्ध-नियंत्रित अध्ययन के परिणाम प्रस्तुत करई हियई, जेकर उद्देश्य ऊ डिजाइन सिद्धांत के मान्य करनाई हई। हम इ बात पर विचार कर हई कि विशेष शिक्षा सेटिंग्स द्वारा लगायल गेल विभिन्न प्रतिबंध एचसीआई प्रैक्टिशनर अउर शोधकर्ता के लेल डिजाइन अउर मूल्यांकन प्रक्रिया के कैसे प्रभावित करई हई। |
77e7b0663f6774b3d6e1d51106020a9a0f96bcd2 | ई लेख इंटरनेट के उपयोग अउर सामाजिक पूंजी के व्यक्तिगत स्तर के उत्पादन के बीच संबंध के पता लगाबई हई। ऐसा करे के लिए, लेखक नागरिक जुड़ाव, पारस्परिक विश्वास और जीवन संतुष्टि के भविष्यवाणी करे वाला कारक के जांच करते समय इंटरनेट उपयोग के प्रकार के बीच अंतर करे के लिए एक प्रेरक परिप्रेक्ष्य के अपनाबई हई। नया मीडिया उपयोग के भविष्यवाणी शक्ति के तब 1999 के डीडीबी लाइफस्टाइल स्टडी के उपयोग करके प्रमुख जनसांख्यिकीय, प्रासंगिक और पारंपरिक मीडिया उपयोग चर के सापेक्ष विश्लेषण कैल जा हय। यद्यपि संघ के आकार आम तौर पर छोटा होवो हय, डेटा सुझाव देवो हय कि इंटरनेट के सूचनात्मक उपयोग सामाजिक पूंजी के उत्पादन में व्यक्तिगत अंतर से सकारात्मक रूप से संबंधित हय, जबकि सामाजिक-मनोरंजक उपयोग इ नागरिक संकेतक से नकारात्मक रूप से संबंधित हय। पीढ़ीय आयु टूट के परिभाषित उप-नमूना के भीतर विश्लेषण आगे बताबई हई कि सामाजिक पूंजी उत्पादन पीढ़ि X के बीच इंटरनेट के उपयोग से संबंधित छलई, जबकि ई बेबी बूमर्स के बीच टेलीविजन के उपयोग अउर नागरिक पीढ़ी के सदस्य के बीच अखबार के उपयोग से जुड़ल हई। जीवन चक्र और समूह प्रभाव के संभावना पर चर्चा कियल गलय हा। |
076be17f97325fda82d1537aaa48798eb66ba91f | पहचान-आधारित एन्क्रिप्शन (आईबीई) सार्वजनिक-कुंजी एन्क्रिप्शन के लेल एगो रोमांचक विकल्प हई, काहेकी आईबीई सार्वजनिक कुंजी बुनियादी ढांचा (पीकेआई) के आवश्यकता के समाप्त करई छलई। IBE के उपयोग करे वाला प्रेषक के सार्वजनिक कुंजी अउर प्राप्तकर्ता के संबंधित प्रमाणपत्र, पहचान (जैसे कि आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबीई, आईबी, आईबी, आईबी, आई, आई, आई, आई, आई, आई, आई, आई, आई, आई, आई, आई, बाद वाला के ईमेल या आईपी पते) एन्क्रिप्ट करे के लिए पर्याप्त हय। कोनो भी सेटिंग, PKI- या पहचान-आधारित, के उपयोगकर्ता के सिस्टम से वापस लेवे के साधन प्रदान करेके चाहि। पारंपरिक पीकेआई सेटिंग में कुशल रद्दीकरण एक अच्छी तरह से अध्ययन कैल गेल समस्या हय। हालांकि, आईबीई के सेटिंग में, रद्दीकरण तंत्र के अध्ययन पर बहुत कम काम होलय हा। सबसे व्यावहारिक समाधान के लेल प्रेषक के भी एन्क्रिप्शन के दौरान समय अवधि के उपयोग करे के आवश्यकता होई हई, अउर सभे प्राप्तकर्ता (ई बात से परवाह करे के कि उनकर कुंजी के समझौता कैल गेल हई कि ना) विश्वसनीय प्राधिकरण से संपर्क करके नियमित रूप से अपन निजी कुंजी के अपडेट करे के लेल। हम देखऽ हिअइ कि ई समाधान अच्छा तरह से नाप नयँ सकऽ हइ - जइसे-जइसे उपयोगकर्ता के संख्या बढ़े लगऽ हइ, प्रमुख अद्यतन पर काम एगो बाधा बन जा हइ । हम एक आईबीई योजना के प्रस्ताव करो हय जे विश्वसनीय पक्ष के ओर से कुंजी-अद्यतन दक्षता में काफी सुधार करो हय (उपयोगकर्ता के संख्या में रैखिक से लघुगणक तक), जबकि उपयोगकर्ताओं के लिए कुशल बनल रहो हय। हमार योजना फजी आईबीई आदिम और बाइनरी ट्री डेटा संरचना के विचार पर बनल हई, अउर ई साबित होबे वाला सुरक्षित हई। |
7a58abc92dbe41c9e5b3c7b0a358ab9096880f25 | अनचाहे थोक ईमेल (स्पैम) के कम करे के एगो अक्सर प्रस्तावित तरीका ई हई कि प्रेषक अपन द्वारा भेजी जाए वाला प्रत्येक ईमेल के लेल भुगतान करे। प्रूफ-ऑफ-वर्क योजनाएं वास्तविक धन के चार्ज करे से बचे के लिए प्रेषक से ई प्रदर्शित करे के आवश्यकता होवो हय कि ऊ एक क्रिप्टोग्राफिक पहेली के हल करे में प्रसंस्करण समय खर्च कैलकय हा। हम इ निर्धारित करे के प्रयास कर हियई कि स्पैम के रोकथाम में प्रभावी होए के लेल ओई पहेली के कतना कठिन होए के चाहि। हम एकरा आर्थिक दृष्टिकोण से विश्लेषण करऽ हिअइ, "हम कइसे स्पैम भेजे के लागत प्रभावी होवे से रोक सकऽ हिअइ" अउर सुरक्षा दृष्टिकोण से, "स्पैमर असुरक्षित अंतिम उपयोगकर्ता मशीन तक पहुँच सकई हई अउर पहेली के हल करे के लेल प्रोसेसिंग चक्र के चोरी कर सकई हई"। दुनहु विश्लेषण पहेली कठिनाई के समान मूल्य के ओर ले जाई छलई। दुर्भाग्य से, एगो बड़का आईएसपी के वास्तविक दुनिया के डेटा से पता चलई हई कि येई कठिनाई स्तर के मतलब हई कि वैध ईमेल के पर्याप्त संख्या अपन वर्तमान गतिविधि के स्तर के जारी रखे में असमर्थ होतई। हम निष्कर्ष निकाललई कि काम के प्रमाण स्पैम के समस्या के समाधान ना होई हई। |
5284e8897f3a73ff08da1f2ce744ba652583405a | 1. हल सारांश प्रोग्रामिंग असाइनमेंट के स्वचालित ग्रेडिंग लगभग कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम के रूप में कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम के रूप में लंबा समय से कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम के एक विशेषता रहल हई [1]। हालांकि, कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम में समकालीन ऑटोग्रेडिंग सिस्टम ने गेमिफिकेशन [2], परीक्षण कवरेज विश्लेषण [3], मानव-लेखक प्रतिक्रिया के प्रबंधन, प्रतियोगिता निर्णायक [4], सुरक्षित दूरस्थ कोड निष्पादन [5] और अधिक शामिल करे के लिए स्वचालित मूल्यांकन के प्रदर्शन से बहुत आगे अपन दायरा बढ़ा देले हई। येईमे से कैगो व्यक्तिगत विशेषता के कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा साहित्य में वर्णित अउर मूल्यांकन कैल गेल हई, लेकिन कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम में येई विशेषता के लागू करे वाला सिस्टम के उपयोग के व्यावहारिक लाभ अउर चुनौती पर बहुत कम ध्यान देल गेल हई। |
8a58a1107f790bc07774d18e0184e4bf9d1901ba | ई थीसिस वाईट्रैक, एगो सिस्टम प्रस्तुत करई हई जे एगो उपयोगकर्ता के शरीर से परावर्तित रेडियो सिग्नल से 3 डी गति के ट्रैक करई हई। ई तबो काम करई हई जब व्यक्ति वाईट्रैक उपकरण से या कोनो दोसर कमरा में बंद होई हई। WiTrack के लेल उपयोगकर्ता के कोनो वायरलेस उपकरण ले जाए के आवश्यकता ना होई हई, फिर भी एकर सटीकता वर्तमान आरएफ स्थानीयकरण प्रणाली से बेसी हई, जेकरा लेल उपयोगकर्ता के एगो ट्रांससीवर के धारण करे के आवश्यकता होई हई। एगो वाईट्रैक प्रोटोटाइप के जौरे अनुभवजन्य माप देखबई हई कि, औसतन, ई मानव शरीर के केंद्र के एक्स अउर वाई आयाम में 10 से 13 सेमी के एगो मध्य के भीतर स्थानीयकृत करई हई, अउर जेड आयाम में 21 सेमी। ई शरीर के अंग के मोटाई के ट्रैकिंग भी प्रदान करई हई, जे 11.20 के मध्य के जौरे एगो इंगित करे वाला हाथ के दिशा के पहचान करई हई। WiTrack आरएफ-आधारित स्थानीयकरण प्रणाली के बीच एगो अंतर के पाट हई जे दीवार अउर ऑक्ल्यूशन के माध्यम से एगो उपयोगकर्ता के पता लगाबई हई, अउर किनेक्ट जैसन मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन सिस्टम, जे एगो उपयोगकर्ता के ओकर शरीर के जांच के बिना ट्रैक कर सकई हई, लेकिन उपयोगकर्ता के आवश्यकता होई हई कि ऊ डिवाइस के दृष्टि के प्रत्यक्ष रेखा के भीतर रहे। थीसिस सुपरवाइजर: दीना कटाबी शीर्षक: कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के प्रोफेसर |
42004b6bdf5ea375dfaeb96c1fd6f8f77d908d65 | इंटरनेट खोज रैंकिंग के उपभोक्ता विकल्प पर महत्वपूर्ण प्रभाव पडो हय, मुख्य रूप से काहेकी उपयोगकर्ता उच्च रैंकिंग वाला परिणाम के निम्न रैंकिंग वाला परिणाम से अधिक भरोसा करो हय और ओकरा चुनो हय। खोज रैंकिंग के स्पष्ट शक्ति के देखते हुए, हम पूछलई कि क्या ओकरा लोकतांत्रिक चुनाव में अनिर्णायक मतदाता के प्राथमिकता के बदले के लेल हेरफेर कैल जा सकई छलई। ईहां हम संयुक्त राज्य अमेरिका अउर भारत के मतदान करे वाला आबादी के विभिन्न जनसांख्यिकीय विशेषता के प्रतिनिधित्व करे वाला कुल 4,556 अनिर्धारित मतदाता के उपयोग करके पांच प्रासंगिक दोहरा-अंध, यादृच्छिक नियंत्रित प्रयोग के परिणाम के रिपोर्ट करई हई। पांचवा प्रयोग विशेष रूप से उल्लेखनीय हई कि ई भारत भर में 2014 के लोकसभा चुनाव के बीच अंतिम वोट डाले से ठीक पहिले पूरा भारत में योग्य मतदाता के जौरे आयोजित कैल गेल रहई। इ प्रयोग के परिणाम से पता चललय हा कि (i) पक्षपाती खोज रैंकिंग अनिर्धारित मतदाता के मतदान वरीयता के 20% या उससे अधिक द्वारा बदल सको हय, (ii) कुछ जनसांख्यिकीय समूह में बदलाव बहुत अधिक हो सको हय, और (iii) खोज रैंकिंग पूर्वाग्रह के मुखौटा देल जा सको हय ताकि लोग हेरफेर के कोई जागरूकता नए दिखावो। हम इ प्रकार के प्रभाव के, जे विभिन्न दृष्टिकोण और विश्वास पर लागू हो सको हय, खोज इंजन हेरफेर प्रभाव कहो हय। जब कि कई चुनाव छोट अंतर से जीतल जाई हई, हमार परिणाम बताबई हई कि एगो खोज इंजन कंपनी के पास पर्याप्त संख्या में चुनाव के परिणाम के प्रभावित करे के शक्ति होई हई। ऐसन हेरफेर के प्रभाव एगो एकल खोज इंजन कंपनी के प्रभुत्व वाला देश में विशेष रूप से बड़ होतई। |
30a7fcdaa836837d87a8e4702ed015cd66e6ad03 | ई पेपर क्लासिक तकनीक अउर तंत्रिका-नेट विधियों के संयोजन के उपयोग कैके हाथ से छापल गेल अंक के पहचान करे वाला प्रणाली के निर्माण के वर्णन करई हई। सिस्टम के वास्तविक दुनिया के डेटा पर प्रशिक्षित और परीक्षण कैल गेल हई, जे वास्तविक यू.एस. मेल पर देखल गेल ज़िप कोड से प्राप्त कैल गेल हई। सिस्टम उदाहरण के एक छोटे प्रतिशत के असंगत के रूप में अस्वीकार करो हय, और शेष उदाहरणों पर बहुत कम त्रुटि दर प्राप्त करो हय। सिस्टम अन्य राज्य-ऑफ-द-आर्ट मान्यता के साथ अनुकूल रूप से तुलना करो हय। जबकि कुछ विधि इ कार्य के लिए विशिष्ट हय, इ आशा कैल जा हय कि कई तकनीकें व्यापक स्तर के मान्यता कार्य के लिए लागू होतय। |
605a12a1d02451157cc5fd4dc475d5cbddd5cb01 | बहुत लोग के लेल, घर एगो पवित्र स्थान हके। विशेष चिकित्सा देखभाल के आवश्यकता वाला लोग के लेल, उनकर चिकित्सा आवश्यकता के पूरा करे के लेल उनका घर से बाहर निकाले के आवश्यकता हो सकई हई। जैसे-जैसे आबादी के उम्र बढ़ई हई, येई समूह में लोग के प्रतिशत बढ़ रहल हई अउर प्रभाव महंगा अउर असंतोषजनक छलो। हम परिकल्पना कर हकिअइ कि कैगो विकलांग लोग अपन घर में स्वचालित सहायता अउर स्वास्थ्य निगरानी के सहायता से स्वतंत्र जीवन जी सकई हई। एकरा पूरा करे के लेल, प्रासंगिक डेटा एकत्र करे अउर एकरा गतिशील अउर अनुकूली रूप से संसाधित करे के लेल मजबूत विधि के विकसित कैल जाए के चाहि ताकि दीर्घकालिक रुझान चाहे तत्काल संकट के खतरा के पता लगा सकई अउर/या भविष्यवाणी कर सकई। ई पेपर के मुख्य उद्देश्य एजेन्ट-आधारित स्मार्ट होम प्रौद्योगिकि के उपयोग करे के लेल तकनीक के जांच करनाई हई ताकि ई घर पर स्वास्थ्य निगरानी अउर सहायता प्रदान कर सकई। एकरा लेल, हम उपन्यास निवासी मॉडलिंग अउर स्वचालन एल्गोरिदम विकसित कैले हई जे देखभाल करे वाला के लेल दूरस्थ स्वास्थ्य निगरानी प्रदान करई हई। विशेष रूप से, हम निम्नलिखित तकनीकी चुनौतियों को संबोधित करते हैंः 1) जीवन शैली के रुझानों की पहचान करना, 2) वर्तमान डेटा में विसंगतियों का पता लगाना, और 3) अनुस्मारक सहायता प्रणाली डिजाइन करना। यूटीए के मावहोम साइट पर सिमुलेशन में आउर स्वयंसेवकों के जौरे हमर समाधान दृष्टिकोण के परीक्षण कैल जा रहल हई, एगो एजेंट-आधारित |
494fc1e30be172fbe393e0d68695ae318e23da8c | हरित आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन (जीएससीएम) अकादमिक और उद्योग दुनु में तेजी से ध्यान आकर्षित कर रहल हई। जैसे-जैसे साहित्य बढ़ई हई, शोध के आलोचनात्मक रूप से मूल्यांकन करके अउर भविष्य के दिशा के पहचान कैके नया दिशा खोजनाई क्षेत्र के लेल ज्ञान के आगे बढ़ाबे में महत्वपूर्ण हो जाई छलई। साहित्य के वर्गीकृत करे में मदद करे के लेल संगठनात्मक सिद्धांत के उपयोग करनाई दुनहु उद्देश्य के संबोधित करे के अवसर प्रदान करई हई कि क्षेत्र वर्तमान में कहां खड़ा हई अउर अनुसंधान के अवसर अउर दिशा के पहचान करई हई। जीएससीएम पर पृष्ठभूमि चर्चा प्रदान करे के बाद, हम नौ व्यापक संगठनात्मक सिद्धांत के तहत हालिया जीएससीएम साहित्य के वर्गीकृत अउर समीक्षा करई हई। इ समीक्षा ढांचे के भीतर, हम जीएससीएम अनुसंधान प्रश्न के भी पहचान करो हय जे जांच के योग्य हय। भविष्य के जीएससीएम अनुसंधान के लिए मूल्यवान मानल जाए वाला अतिरिक्त संगठनात्मक सिद्धांत के भी इ समीक्षा के लिए एक निष्कर्ष के साथ पहचाना जा हय। |
c3a41f97b29c6abce6f75ee9c668584d77a84170 | टिकाऊपन ई सिद्धांत पर टिकल हई कि हमनी के वर्तमान के जरूरत के पूरा करे के चाहि, बिना येई बात के समझौता करे कि भविष्य के पीढ़ी के अपन जरूरत के पूरा करे के क्षमता होई हई। गरीब देश में लोग के भूख से मारे के, अमीर देश में मोटापा के, खाद्य कीमत के बढ़े के, चल रहल जलवायु परिवर्तन के, ईंधन और परिवहन लागत के बढ़े के, वैश्विक बाजार के खामियों के, दुनिया भर में कीटनाशक प्रदूषण के, कीट अनुकूलन और प्रतिरोध के, मिट्टी के उर्वरता और कार्बनिक कार्बन के नुकसान के, मिट्टी के क्षरण के, जैव विविधता के कम करे के, रेगिस्तान के रूप में विकसित होवे के, और इसी तरह के। विज्ञान में अभूतपूर्व प्रगति के बावजूद जे हमनी के ग्रह के यात्रा करे और उप-परमाणु कण के खुलासा करे के अनुमति देई हई, भोजन के बारे में गंभीर स्थलीय मुद्दा स्पष्ट रूप से देखई हई कि पारंपरिक कृषि अब मनुष्य के खिलाने और पारिस्थितिक तंत्र के संरक्षित करे के लेल उपयुक्त ना हई। पारिस्थितिक तरीका से खाद्य उत्पादन से संबंधित मौलिक अउर लागू मुद्दा के हल करे के लेल टिकाऊ कृषि एगो विकल्प छलई (लाल (2008) एग्रोन। रखले हई। देवन - देवन 28, 57-64 के साथ) । जबकि पारंपरिक कृषि लगभग पूरी तरह से उत्पादकता और लाभ से प्रेरित हय, टिकाऊ कृषि जैविक, रासायनिक, भौतिक, पारिस्थितिक, आर्थिक और सामाजिक विज्ञान के व्यापक रूप से एकीकृत करो हय ताकि नया कृषि प्रथा विकसित कैल जा सके जे सुरक्षित हय और हमर पर्यावरण के कम नए करो हय। वर्तमान कृषि संबंधी मुद्दा के संबोधित करे और दुनिया भर में चर्चा और सहयोग के बढ़ावा देवे के लिए हम 2003 से 2006 तकले पत्रिका एग्रोनोमी फॉर सस्टेनेबल डेवलपमेंट में तेज बदलाव लागू कैलकय। इ में हम (1) पत्रिका के नवीनीकरण के परिणाम के रिपोर्ट कर रहलियई आउर (2) टिकाऊ कृषि के लेल कृषि विज्ञान अनुसंधान के वर्तमान अवधारणा के एगो संक्षिप्त सिंहावलोकन। लंबे समय से एक नरम, साइड विज्ञान के रूप में मानल जा हय, कृषि विज्ञान एक केंद्रीय विज्ञान के रूप में तेजी से बढ़ रहले हा काहेकी वर्तमान मुद्दे भोजन के बारे में हय, और मनुष्य भोजन खा हय। ई रिपोर्ट ईडीपी साइंसेज अउर स्प्रिंगर (लिच्टफ्यूज एट अल। (2009) सतत कृषि, वॉल्यूम। 1, स्प्रिंगर, ईडीपी साइंसेज, प्रेस में) । |
8216ca257a33d0d64cce02f5bb37de31c5b824f8 | |
1518c8dc6a07c2391e58ece6e2ad8edca87be56e | डेटा संग्रह और पीढ़ी प्रौद्योगिकियों में प्रगति के साथ, संगठन और शोधकर्ता के सामने बड़ी गतिशील डेटासेट के प्रबंधन और विश्लेषण कैसे करे के लगातार बढ़त समस्या हय। डेटा के स्ट्रीमिंग स्रोत के उत्पादन करे वाला वातावरण आम जगह बन रहल हई। उदाहरण में स्टॉक मार्केट, सेंसर, वेब क्लिक स्ट्रीम और नेटवर्क डेटा शामिल हैं। कई उदाहरणों में, इ वातावरण कई वितरित कंप्यूटिंग नोड्स से भी लैस होवो हय जे अक्सर डेटा स्रोत के पास स्थित होवो हय। ऐसन वातावरण में डेटा के विश्लेषण और निगरानी के लिए डेटा खनन तकनीक के आवश्यकता होवो हय जे खनन कार्य, डेटा के वितरित प्रकृति और डेटा प्रवाह दर के बारे में जागरूक होवो हय। इ अध्याय में, हम क्षेत्र के वर्तमान स्थिति के सर्वेक्षण करई हई अउर भविष्य के अनुसंधान के संभावित दिशा के पहचान करई हई। |
dd86669b91927f4c4504786269f93870854e117f | प्रौद्योगिकी के स्वीकृति के अध्ययन सामान्य रूप से और विशेष रूप से सॉफ्टवेयर एंग्लो-अमेरिकन अनुसंधान के अनुशासन (प्रबंधन) सूचना प्रणाली और जर्मन आर्थिक सूचना विज्ञान में एक उपयोगी क्षेत्र हय। प्रौद्योगिकी-स्वीकृति मॉडल और संबंधित सिद्धांत में अपन उत्पत्ति के कई अध्ययन के बावजूद, कई योगदान हय, जे पिछला अध्ययन और अनुसंधान दृष्टिकोण के कमी के उजागर करो हय। एक महत्वपूर्ण कारण मात्रात्मक अनुसंधान विधियों पर ध्यान केंद्रित करना हय, जैसा कि हम मेटास्टडीज और एक स्वयं के साहित्यिक अनुसंधान के हाथ से देखवो हय। जबकि मात्रात्मक प्रक्रियाएं आमतौर पर स्थापित सिद्धांत के परीक्षण के लिए अच्छा होवो हय, नया सिद्धांत के गठन के लिए ओकर योगदान सीमित हय। इ वर्तमान योगदान के दर्शावे के लेल कैल गेल हई, कि कैसे एगो गुणात्मक प्रक्रिया बेहतर सिद्धांत निर्माण के लेल उपयोग कैल जा सकई हई। प्रोजेक्ट मैनेजमेंट-सॉफ्टवेयर (पीएमएस) के स्वीकृति के जांच के उदाहरण के रूप में, ई दिखाएल जा सकई हई कि ई प्रक्रिया नया निर्माण के तरफ जाई हई, जबकि कुछ मौजूदा स्वीकृति-सिद्धांत के निर्माण के पुष्टि ना कैल जा सकई हई। |
9249389a2fbc2151a80b4731f007c780616b067a | एस्फ्रेक्ट- फीडिंग मेमोरी के धारणा के उपयोग करके हम दो लोक प्रमेय के बहुत मजबूत संस्करण साबित करई छियई। पहला ई हई कि कोनो समय-अनियमित (टीजेड) निरंतर गैर-रैखिक ऑपरेटर के वोल्टेरा श्रृंखला ऑपरेटर द्वारा अनुमानित कैल जा सकई हई, अउर दोसर ई हई कि अनुमानित ऑपरेटर के एगो सीमित आयामी रैखिक गतिशील प्रणाली के रूप में एगो गैर-रैखिक रीडआउट मैप के जौरे महसूस कैल जा सकई हई। जबकि पिछला सन्निकटन परिणाम सीमित समय में और कॉम्पैक्ट सेट में सिग्नल के लिए मान्य हय, इ यहां प्रस्तुत सन्निकटन सभी समय के लिए और उपयोगी (गैर-संक्षिप्त) सेट में सिग्नल के लिए मान्य हय। दोसर प्रमेय के असतत समय एनालॉग दावा करई हई कि फीडिंग मेमोरी वाला nny TZ ऑपरेटर के एगो गैर-रैखिक चलती औसत ऑपरेटर द्वारा (हमरा मजबूत अर्थ में) अनुमानित कैल जा सकई हई। मेमोरी फेलिंग के धारणा के कुछ आगे चर्चा दिहल गेल हई। |
ef8af16b408a7c78ab0780fe419d37130f2efe4c | फ़िल्टर प्रोटोटाइप के संश्लेषण के आधार पर लघु Marchand balun के तीन नया वर्ग के परिभाषित कैल गेल हई। ऊ मिश्रित गांठ-वितरित समतल प्राप्ति के लेल उपयुक्त हई जेकरा पासबैंड केंद्र आवृत्ति से उच्च आवृत्ति पर ट्रांसमिशन-लाइन रेज़ोनैटर के परिणाम स्वरूप छोटा आकार होई हई। प्रत्येक वर्ग ट्रांसमिशन शून्य स्थान के विनिर्देश से प्राप्त एस-प्लेन बैंडपास प्रोटोटाइप के अनुरूप हय। यहां प्रस्तुत दृष्टिकोण के लाभ के प्रदर्शित करे के लिए 1 गीगाहर्ट्ज पर एक ट्यून करने योग्य 50:100-/स्प्लिन ओमेगा / बैलून के एहसास कियल गलय हा। |
87eeb5622d8fbe4dca5f1c9b4190f719818c4d6e | वेब 2.0 प्रौद्योगिकियों ने अधिक से अधिक लोगों को विभिन्न प्रकार के संस्थाओं (जैसे विक्रेता, उत्पाद, सेवाएं) । सूचना के विशाल पैमाना स्वचालित सारांश के आवश्यकता और चुनौती पैदा करो हय। कई मामलन में, उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न प्रत्येक संक्षिप्त टिप्पणी के समग्र रेटिंग के साथे आवेला। इ पेपर में, हम संक्षिप्त टिप्पणियों के एक "रेटेड पहलू सारांश" उत्पन्न करे के समस्या के अध्ययन करो हय, जे प्रमुख पहलुओं के लिए समग्र रेटिंग्स के एक विघटित दृश्य हय ताकि एक उपयोगकर्ता लक्ष्य इकाई के प्रति अलग-अलग दृष्टिकोण प्राप्त कर सके। हम औपचारिक रूप से समस्या के परिभाषित करऽ हिअइ आउ समाधान के तीन चरण में विघटित करऽ हिअइ । हम ईबे विक्रेता के फीडबैक टिप्पणी के उपयोग करके अपन विधियों के प्रभावशीलता के प्रदर्शन करो हय। हम अपन विधियन के प्रत्येक चरण के मात्रात्मक रूप से मूल्यांकन भी कर हई अउर अध्ययन कर हई कि ऐसन सारांश कार्य पर मानव केतना अच्छा से सहमत हई। प्रस्तावित विधियां काफी सामान्य हय और एकर उपयोग समग्र रेटिंग से जुड़े प्रत्येक संक्षिप्त टिप्पणी के कोनो संग्रह के देके स्वचालित रूप से रेटेड पहलू सारांश उत्पन्न करे के लिए कियल जा सको हय। |
626d68fbbb10182a72d1ac305fbb52ae7e47f0dc | इ काम पारंपरिक रेक्टिफायर में जल्दी टूटने वाला वोल्टेज के मुद्दा के संबोधित करे के लिए एक अनुकूली पुनः विन्यास योग्य रेक्टिफायर के डिजाइन के प्रदर्शन करो हय और व्यापक गतिशील इनपुट पावर रेंज के लिए रेक्टिफायर के संचालन के विस्तार करो हय। एगो डिप्लीशन-मोड फील्ड-इफेक्ट ट्रांजिस्टर के एगो स्विच के रूप में काम करे के लेल पेश कैल गेल हई अउर रेक्टिफायर के लेल कम अउर उच्च इनपुट पावर लेवल पर मुआवजा देल गेल छलई। ई डिजाइन -10 डीबीएम से 27 डीबीएम तक के एगो विस्तृत गतिशील इनपुट पावर रेंज पर आरएफ-डीसी पावर रूपांतरण दक्षता के 40% प्राप्त करई हई, जबकि 22 डीबीएम पर चोटी शक्ति दक्षता के 78% प्रदर्शित करई छलई। पावर हार्वेस्टर के 900 मेगाहर्ट्ज आईएसएम बैंड में काम करे के लेल डिज़ाइन कैल गेल हई अउर वायरलेस पावर ट्रांसफर अनुप्रयोग के लेल उपयुक्त छलई। |
767755e5c7389eefb8b60e784dc8395c8d0f417a | बिटकॉइन जैसन क्रिप्टोकरेंसी एगो अभूतपूर्व सफलता साबित होलो। बिटकॉइन जैसन सिस्टम प्रूफ-ऑफ-वर्क तंत्र के उपयोग करई हई जेकरा इसलिए 1-हॉप ब्लॉकचेन मानल जाई हई, अउर उनकर सुरक्षा तब होई हई जब अधिकांश कंप्यूटिंग शक्ति ईमानदार खिलाड़ियों के नियंत्रण में होई हई। हालांकि, हाल ही में इ धारणा के गंभीरता से चुनौती देल गेल हई अउर बिटकॉइन जैसन प्रणाली विफल हो जतई जब इ धारणा टूट जाई छलई। हम प्रूफ-ऑफ-वर्क (प्रथम हॉप) अउर प्रूफ-ऑफ-स्टेक (दूसरा हॉप) तंत्र के संयोजन करके पहिला प्रमाणित रूप से सुरक्षित 2-हॉप ब्लॉकचेन के प्रस्ताव करई छलई। ब्लॉकचेन के सुरक्षित करे के लेल अपन कंप्यूटिंग संसाधन के माध्यम से ईमानदार खनिक के शक्ति के उपयोग करे के बिटकॉइन के शानदार विचार के शीर्ष पर, हम अपन सिक्का / हिस्सेदारी के माध्यम से ईमानदार उपयोगकर्ता / हितधारक के शक्ति के आगे बढ़ाबई हई, ई लक्ष्य के प्राप्त करे के लेल। अगर ईमानदार खिलाड़ी सामूहिक संसाधन (जेकरा में कंप्यूटिंग शक्ति आउ हिस्सेदारी दुनु शामिल हइ) के बहुमत पर नियंत्रण रखऽ हइ, त हमर ब्लॉकचेन के सुरक्षा बरकरार रहतइ । ए कहलई, भले ही विरोधी 50% से अधिक कंप्यूटिंग शक्ति के नियंत्रित कर ले, ईमानदार खिलाड़ियों के अभी भी ईमानदार दांव के माध्यम से ब्लॉकचेन के रक्षा करे के मौका मिलई हई। शीर्षक के साथ एक प्रारंभिक संस्करण बिटकॉइन जैसे ब्लॉकचेन को कंप्यूटिंग पावर के दुर्भावनापूर्ण बहुमत के खिलाफ सुरक्षित करना जुलाई 2016 में ईप्रिंट आर्काइव में दिखाई दिया। वर्तमान संस्करण समान प्रेरणा साझा करो हय। लेकिन निर्माण विचार और मॉडलिंग दृष्टिकोण पूरी तरह से संशोधित कियल गलय हा। †वर्जीनिया कॉमनवेल्थ विश्वविद्यालय। ई-मेल: duong[email protected]. ‡शंघाई जियाओ तुंग विश्वविद्यालय। वर्जीनिया कॉमनवेल्थ विश्वविद्यालय में क्रिप्टोग्राफी लैब के दौरा करते समय अधिकांश काम कैल गेलय हल। ई-मेल: [email protected]. §वर्जीनिया कॉमनवेल्थ विश्वविद्यालय। ई-मेल: [email protected]. |
a293b3804d1972c9f72ed3490eaafa66349d1597 | कैगो खेल में बोर्ड के एगो संग्रह होई हई जेकरा मे बोर्ड के प्रारंभिक विन्यास द्वारा निर्धारित खेल के एगो उदाहरण के कठिनाई होई हई। बोर्डों के कठिनाई के सही ढंग से रेटिंग करनाई कुछ हद तक बेतरतीब हई अउर एकरा खेल के समझ के उल्लेखनीय स्तर चाहे अच्छा खेल-परीक्षण के आवश्यकता होई छलई। इ अध्ययन में हम विकासवादी एल्गोरिदम के सोकोबन गेम के संस्करण के लिए स्वचालित रूप से बोर्ड के कठिनाई के ग्रेड करे के उपकरण के रूप में खोजे के कोशिश कर हली। एगो विकासवादी एल्गोरिथ्म द्वारा हल करे के औसत समय अउर बोर्ड के हल करे में विफलता के संख्या के उपयोग बोर्ड के कठिनाई के लेल एगो सरोगेट के रूप में कैल जाई छलई। सोकोबान एजेंट के लेल चाल के एगो अनुक्रम देबे वाला एगो सरल स्ट्रिंग-आधारित प्रतिनिधित्व के जौरे प्रारंभिक परीक्षण बहुत कम संकेत प्रदान कलई; ई आमतौर पर विफल होलई। एगो प्रतिक्रियाशील रैखिक आनुवंशिक प्रोग्रामिंग संरचना पर आधारित दू अन्य प्रतिनिधित्व, जेकरा आईएसएसी सूची कहल जाई हई, दुनहु कठोरता सरोगेट के लेल उपयोगी कठोरता-वर्गीकरण जानकारी उत्पन्न कलई। ई दुगो प्रतिनिधित्व येई बात में भिन्न होई हई कि एगो आईएसएसी सूची के यादृच्छिक रूप से आरंभिक आबादी के उपयोग करई हई जबकि दोसर सोकोबन बोर्ड के यादृच्छिक संग्रह पर पूर्व-प्रशिक्षित सक्षम एजेंट के जौरे आबादी के आरंभ करई हई। अध्ययन में चार कठोरता सरोगेट शामिल हय: इ दुनो प्रतिनिधित्व के प्रत्येक के लिए विफलता के संभावना और समाधान के लिए औसत समय। सभे चार बोर्ड कठोरता के बारे में समान जानकारी उत्पन्न करे के लिए पायल गलय हा, लेकिन पूर्व-विकसित एजेंटों के साथ विफलता के संभावना के गणना करे में तेजी से पायल गलय हा और अन्य तीन बोर्ड-कठोरता सरोगेट के तुलना में एक स्पष्ट अर्थ हय। |
844b795767b7c382808cc866ffe0c74742f706d4 | मस्तिष्क के चलैत समय मस्तिष्क के मस्तिष्क में परिवर्तन के पता लगायल गेलय हय। इ अध्ययन में वास्तविक गति के दौरान पूरे मस्तिष्क सक्रियण और निष्क्रियता पैटर्न के [(18) एफ] -एफडीजी-पीईटी द्वारा जांच कियल गलय हल और एफएमआरआई के उपयोग करे वाला समान विषयों में कल्पनाशील गति के दौरान बोल्ड-सिग्नल परिवर्तन के तुलना में। सोलह स्वस्थ विषय के गतिशीलता और [(18) एफ]-एफडीजी-पीईटी के साथ आराम पर स्कैन कैल गेलय हल। लोकोमोशन प्रतिमान में विषय 10 मिनट के लेल स्थिर वेग से चललई। फेर [(18) F]-FDG के अंतःशिरा में इंजेक्ट कैल गेलय जबकि विषयों के एक और 10 मिनट के लिए चलना जारी रखल गेलय। तुलना के लिए, कल्पनाशील पैदल चलैत समय समान विषयों में एफएमआरआई कैल गेलय हल। वास्तविक और कल्पनाशील गतिशीलता के दौरान एक बुनियादी गतिशीलता नेटवर्क जिसमें फ्रंटल कॉर्टेक्स, सेरेबैलम, पोंटोमेन्सेफेलिक टेगमेंटम, पैराहिप्पोकैम्पल, फ्यूसिफॉर्म और ओसिपिटल ग्रिरी में सक्रियण और बहुसंवेदी वेस्टिबुलर कॉर्टेक्स (विशेष रूप से) में निष्क्रियता शामिल है। ऊपरी temporal gyrus, निचला parietal lobule) के लक्षण देखल गेलय। अंतर के रूप में, वास्तविक गति के दौरान प्राथमिक मोटर और सोमैटोसेंसरि कॉर्टेक्स के सक्रिय कैल गेल रहई, जोनमे सप्लीमेंटरी मोटर कॉर्टेक्स अउर कल्पनाशील गति के दौरान बेसल गैंग्लिया के विपरीत रहलई। मस्तिष्क तने के लोकोमोटोर केंद्र के सक्रियता काल्पनिक गतिशीलता में अधिक प्रमुख हलय। निष्कर्ष में, वास्तविक गतिशीलता के बुनियादी सक्रियण और निष्क्रियकरण पैटर्न काल्पनिक गतिशीलता के अनुरूप हय। अंतर परीक्षण कैल गेल गति के अलग-अलग पैटर्न के कारण हो सकई हई। [(18) एफ]-एफडीजी-पीईटी में निरंतर वेग वास्तविक गतिशीलता (10 मिनट) के विपरीत, दोहरायल गेल 20-एस अवधि में गतिशीलता के मानसिक कल्पना में पैदल गति के शुरुआत और वेग परिवर्तन शामिल हय। वास्तविक स्थिर-राज्य गतिशीलता प्राथमिक मोटर कॉर्टेक्स के माध्यम से एक प्रत्यक्ष मार्ग के उपयोग करे लगई हई, जबकि कल्पनाशील मॉड्यूलेटरी गतिशीलता एक पूरक मोटर कॉर्टेक्स और बेसल गैंग्लिया लूप के माध्यम से एक अप्रत्यक्ष मार्ग के उपयोग करई हई। |
d372629db7d6516c4729c847eb3f6484ee86de94 | दृश्य प्रश्न उत्तर (वीक्यूए) चुनौती के सबसे पेचीदा विशेषता में से एगो प्रश्न के अप्रत्याशितता छलई। ओकर उत्तर देवे के लेल आवश्यक जानकारी के निकाले के लेल पता लगाबे अउर गिनती से लेके विभाजन अउर पुनर्निर्माण तक विभिन्न प्रकार के छवि संचालन के आवश्यकता होई हई। {छवि, प्रश्न, उत्तर} ट्यूपल्स से सटीक रूप से येई में से एगो ऑपरेशन करे के लेल एगो विधि के प्रशिक्षित करनाई चुनौतीपूर्ण होतई, लेकिन ऐसन प्रशिक्षण डेटा के सीमित सेट के जौरे येई सभे के प्राप्त करे के लक्ष्य रखनाई सबसे अच्छा रूप से महत्वाकांक्षी प्रतीत होई हई। इ प्रकार हमर विधि अपन लक्ष्य के प्राप्त करे के लिए बाहरी ऑफ-द-शेल्फ एल्गोरिदम के एक सेट के शोषण कैसे करो हय, एक दृष्टिकोण जेकरा मे तंत्रिका ट्यूरिंग मशीन के साथ कुछ समान हय। हमर प्रस्तावित पद्धति के मूल एगो नया सह-ध्यान मॉडल हई। एकरा अलावा, प्रस्तावित दृष्टिकोण अपन निर्णय के लेल मानव-पठनीय कारण उत्पन्न करई हई, अउर ई अभीयो बिना आधार सत्य कारण के देल जाए के अंत-से-अंत के लेल प्रशिक्षित कैल जा सकई हई। हम दो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट, विजुअल जीनोम और वीक्यूए पर प्रभावशीलता प्रदर्शित करई हई, अउर देखावई हई कि ई दुनु मामला में अत्याधुनिक परिणाम उत्पन्न करई हई। |
8e9119613bceb83cc8a5db810cf5fd015cf75739 | भितरी खतरा समस्या डोमेन में दुष्ट उपकरण एगो तेजी से खतरनाक वास्तविकता हई। उद्योग, सरकार और अकादमिक जगत के इ समस्या से अवगत होवे के जरूरत हय और अत्याधुनिक पता लगावे के तरीकों के बढ़ावा देवे के आवश्यकता हय। |
95a213c530b605b28e1db4fcad6c3e8e1944f48b | |
018fd30f1a51c6523b382b6f7db87ddd865e393d | हम एलटीसीसी पर क्रमशः क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर ध्रुवीकरण के साथ दो अंत-आग एंटीना डिजाइन कैलकय हा। एंटीना 38GHz पर काम करो हय, 5G अनुप्रयोगों के लिए एक संभावित आवृत्ति। क्षैतिज रूप से ध्रुवीकृत एंटीना लगभग 27% और 6dB एंड-फायर लाभ के साथ एक ब्रॉडबैंड प्रदर्शन प्रदान करो हय और लंबवत-ध्रुवीकृत एक 12.5% बैंडविड्थ और 5dB लाभ प्रदान करो हय। दुनहु एंटीना के एक कॉम्पैक्ट सब्सट्रेट के तहत एकीकृत कैल गेल हई। आसन्न तत्ववन के बीच उत्कृष्ट अलगाव प्राप्त किईल गेल हो, जे ई एंटीना के 5 जी मोबाइल सिस्टमवा में कोने के तत्ववन लगि उपयुक्त बनाव है। |
Subsets and Splits