_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
bdf67ee2a13931ca2d5eac458714ed98148d1b34 | കമ്പ്യൂട്ടറിലെ നുഴഞ്ഞുകയറ്റങ്ങളും മറ്റും കണ്ടുപിടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു തത്സമയ നുഴഞ്ഞുകയറ്റ-കണ്ടെത്തൽ വിദഗ്ധ സംവിധാനത്തിന്റെ മാതൃക വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം ഉപയോഗത്തിന്റെ അസാധാരണമായ രീതികൾക്കായി ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഓഡിറ്റ് രേഖകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ സുരക്ഷാ ലംഘനങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകുമെന്ന അനുമാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഈ മാതൃക. വസ്തുക്കളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിഷയങ്ങളുടെ പെരുമാറ്റം അളവുകളും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളും കണക്കിലെടുത്ത് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രൊഫൈലുകളും ഓഡിറ്റ് രേഖകളിൽ നിന്ന് ഈ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് നേടുന്നതിനും അപൂർവ പെരുമാറ്റം കണ്ടെത്തുന്നതിനുമുള്ള നിയമങ്ങളും മോഡലിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ മാതൃക ഏതെങ്കിലും പ്രത്യേക സംവിധാനം, ആപ്ലിക്കേഷൻ പരിസ്ഥിതി, സിസ്റ്റം ദുർബലത, അല്ലെങ്കിൽ നുഴഞ്ഞുകയറ്റ തരം എന്നിവയിൽ നിന്നും സ്വതന്ത്രമാണ്, അങ്ങനെ പൊതുവായുള്ള നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ വിദഗ്ധ സംവിധാനത്തിന് ഒരു ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു. |
eeb1a1e0cab8d809b5789d04418dc247dca956cc | ലീ, സ്റ്റോൾഫോ, മോക്ക് എന്നിവരും മുമ്പ് നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തലിനായി അറിവ് നേടുന്നതിന് മൈനിംഗ് ഓഡിറ്റ് ഡാറ്റയ്ക്കായി അസോസിയേഷൻ നിയമങ്ങളും ആവൃത്തി എപ്പിസോഡുകളും ഉപയോഗിച്ചതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. അസോസിയേഷൻ നിയമങ്ങളും ആവൃത്തി എപ്പിസോഡുകളും ഫ്യൂസി ലോജിക് ഉപയോഗിച്ച് സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തലിനായി കൂടുതൽ അമൂർത്തവും വഴക്കമുള്ളതുമായ പാറ്റേണുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, കാരണം നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തലിൽ നിരവധി അളവിലുള്ള സവിശേഷതകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, സുരക്ഷ തന്നെ ഫ്യൂസിയാണ്. ഫ്യൂസി അസോസിയേഷൻ നിയമങ്ങൾ ഖനനം ചെയ്യുന്നതിനായി മുമ്പ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത ഒരു അൽഗോരിതം പരിഷ്ക്കരിച്ചാണ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്, ഫ്യൂസി ഫ്രീക്വൻസി എപ്പിസോഡുകളുടെ ആശയം നിർവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫ്യൂസി ഫ്രീക്വൻസി എപ്പിസോഡുകൾ ഖനനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു യഥാർത്ഥ അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ഡാറ്റാ ഇൻസ്റ്റാന്റ് മറ്റുള്ളവരെക്കാൾ കൂടുതലായി സംഭാവന ചെയ്യുന്നത് തടയുന്നതിനായി ഫ്യൂസി അസോസിയേഷൻ നിയമങ്ങൾ ഖനനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമത്തിലേക്ക് ഞങ്ങൾ ഒരു സാധാരണവൽക്കരണ ഘട്ടം ചേർക്കുന്നു. ഫ്യൂസി ഫ്രീക്വൻസി എപ്പിസോഡുകൾ പഠിക്കുന്നതിനായി മൈനിംഗ് ഫ്രീക്വൻസി എപ്പിസോഡുകളുടെ നടപടിക്രമവും ഞങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കുന്നു. നുഴഞ്ഞുകയറ്റത്തെ കണ്ടെത്തുന്നതില് ഫ്യൂസ് അസോസിയേഷൻ നിയമങ്ങളും ഫ്യൂസ് ഫ്രീക്വൻസി എപ്പിസോഡുകളും ഉപയോഗപ്രദമാണെന്ന് പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. കരട്: ഇന്റർനാഷണൽ ജേണൽ ഓഫ് ഇന്റലിജന്റ് സിസ്റ്റംസ്, വാല്യം 15, നമ്പർ I, 2000 ആഗസ്ത് മാസം 3 |
0b07f84c22ce01309981a02c23d5cd1770cad48b | പട്ടിക വിഭജനം ഒരു പട്ടികയെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു, അവ പരസ്പരം സ്വതന്ത്രമായി ആക്സസ് ചെയ്യാനും സംഭരിക്കാനും പരിപാലിക്കാനും കഴിയും. പരമ്പരാഗതമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന അന്വേഷണ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ നിന്ന്, ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള നിയന്ത്രണക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു സംവിധാനമായി പാർട്ടീഷനിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ വികസിച്ചു. ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യലും നീക്കം ചെയ്യലും ബാക്കപ്പ് ചെയ്യലും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് പരിപാലനവും സംഭരണ വിതരണവും പോലുള്ള അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ജോലികൾ പട്ടിക വിഭജനം ലളിതമാക്കുന്നു. അന്വേഷണ ഭാഷാ വിപുലീകരണങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഉപയോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങൾക്കും അവരുടെ ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ ഉപയോഗത്തിനായി എങ്ങനെ വിഭജിക്കണമെന്ന് വ്യക്തമാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ടേബിൾ പാർട്ടീഷനിംഗിന്റെ ഉപയോഗത്തിലും ഉപയോക്തൃ നിയന്ത്രണത്തിലും അതിവേഗ പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നതിന് ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾക്ക് കഴിഞ്ഞിട്ടില്ല. വിഭജിക്കപ്പെട്ട പട്ടികകളിലെ മൾട്ടി വേ ജോയിനുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന എസ്.ക്യു.എൽ. ക്വയറുകളുടെ കാര്യക്ഷമമായ പ്ലാനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഈ വിടവ് പരിഹരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ടെക്നിക്കുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് ഇന്ന് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന ബോട്ടം അപ് ക്വയറി ഒപ്റ്റിമൈസറുകളിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാനാണ്. പോസ്റ്റിഗ്രെസ് ക്യു എൽ ഒപ്റ്റിമൈസറിലാണ് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് നാം നിർമ്മിച്ചത്. ഒരു വിപുലമായ വിലയിരുത്തൽ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ പാർട്ടീഷൻ-അവബോധമുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ, കുറഞ്ഞ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഓവർഹെഡിനൊപ്പം, നിലവിലെ ഒപ്റ്റിമൈസറുകൾ നിർമ്മിച്ച പ്ലാനുകളേക്കാൾ മികച്ച ഒരു ഓർഡർ ആകാൻ കഴിയുന്ന പ്ലാനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. |
26d673f140807942313545489b38241c1f0401d0 | ലോകത്തും നമ്മുടെ ജീവിതത്തിലും ഡാറ്റയുടെ അളവ് നിരന്തരം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്, അതിന് അവസാനമില്ല. ഏറ്റവും പുതിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും ഡാറ്റ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപകരണങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു സംഘടിത ശേഖരമാണ് വെക വർക്ക്ബെഞ്ച്. ഈ രീതികളുമായി ഇടപെടാനുള്ള അടിസ്ഥാന മാർഗ്ഗം കമാൻഡ് ലൈനിൽ നിന്ന് അവയെ വിളിക്കുക എന്നതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാ പര്യവേക്ഷണം, വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ വലിയ തോതിലുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുക, സ്ട്രീം ചെയ്ത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനായി കോൺഫിഗറേഷനുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക എന്നിവയ്ക്കായി സൌകര്യപ്രദമായ ഇന്ററാക്ടീവ് ഗ്രാഫിക്കൽ യൂസർ ഇന്റർഫേസുകൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്. ഈ ഇന്റര് ഫേസുകള് പരീക്ഷണ ഡാറ്റാ മൈനിംഗിനായി ഒരു നൂതന പരിതസ്ഥിതി രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. വിശാലമായ പ്രയോഗങ്ങളുള്ള ഒരു പ്രധാന ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് സാങ്കേതികതയാണ് വർഗ്ഗീകരണം. വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയെ ഇത് തരംതിരിക്കുന്നു. REPTree, Simple Cart, RandomTree എന്നീ തരം തിരിക്കൽ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടന വിലയിരുത്തലിന് വേണ്ടിയാണ് ഈ പ്രബന്ധം തയ്യാറാക്കിയിരിക്കുന്നത്. യഥാര് ത്ഥ പോസിറ്റീവ് നിരക്ക് പരമാവധി കുറയ്ക്കാനും വ്യാജ പോസിറ്റീവ് നിരക്ക് കുറയ്ക്കാനും ഇന്ത്യയിലെ വാർത്താ ഡേറ്റാ സെറ്റിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തില് റെപ് ട്രീ, സിംപിള് കാര് ട്ട്, റാന് ഡം ട്രീ എന്നീ ക്ലാസിഫയറുകള് താരതമ്യപ്പെടുത്തി വിലയിരുത്തുകയാണ് ഈ പ്രബന്ധം ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. പ്രോസസ്സിംഗിനായി വിക്ക എപിഐ ഉപയോഗിച്ചു. റാന് ഡം ട്രീയുടെ കാര്യക്ഷമതയും കൃത്യതയും റെപ് ട്രീയേക്കാളും സിംപിൾ കാർട്ടിനേക്കാളും മികച്ചതാണെന്ന് ഇന്ത്യാ ന്യൂസിന്റെ ഡേറ്റാസെറ്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള പേപ്പറിലെ ഫലങ്ങളും കാണിക്കുന്നു. കീവേഡുകൾ- ലളിതമായ കാർട്ട്, റാൻഡം ട്രീ, REP ട്രീ, വെക, WWW |
6e633b41d93051375ef9135102d54fa097dc8cf8 | അടുത്തിടെ "സംയോജിത പഠനം" എന്നതിലേക്ക് വളരെയധികം താല്പര്യം ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട് - നിരവധി ക്ലാസിഫയറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും അവയുടെ ഫലങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതികൾ. രണ്ട് അറിയപ്പെടുന്ന രീതികൾ വർഗ്ഗീകരണ മരങ്ങളുടെ ബൂസ്റ്റിംഗ് (ഉദാഃ ഷാപ്പയർ എറ്റ് എൽ. , 1998) ഉം ബാഗിംഗ് ബ്രൈമാൻ (1996) ഉം ആണ്. ബൂസ്റ്റിംഗിൽ, തുടർച്ചയായ വൃക്ഷങ്ങൾ മുൻകാല പ്രവചകർ തെറ്റായി പ്രവചിച്ച പോയിന്റുകൾക്ക് അധിക ഭാരം നൽകുന്നു. അവസാനം, പ്രവചനത്തിനായി ഒരു ഭാരം വോട്ട് എടുക്കുന്നു. ബാഗിംഗിൽ, തുടർച്ചയായ വൃക്ഷങ്ങൾ മുമ്പത്തെ വൃക്ഷങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല - ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ ഒരു ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോന്നും സ്വതന്ത്രമായി നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു. അവസാനം, പ്രവചനത്തിനായി ഒരു ലളിതമായ ഭൂരിപക്ഷ വോട്ട് എടുക്കുന്നു. ബ്രീമാൻ (2001) റാൻഡം ഫോറസ്റ്റുകൾ നിർദ്ദേശിച്ചു, ഇത് ബാഗിംഗിന് ഒരു അധിക റാൻഡം ലെയർ ചേർക്കുന്നു. ഓരോ വൃക്ഷവും ഡാറ്റയുടെ വ്യത്യസ്ത ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കുന്നതിനു പുറമേ, ക്രമരഹിതമായ വനങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരണ അല്ലെങ്കിൽ റിഗ്രഷൻ മരങ്ങൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കുന്നുവെന്നത് മാറ്റുന്നു. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ട്രീകളിൽ, എല്ലാ വേരിയബിളുകളിലും ഏറ്റവും മികച്ച വിഭജനം ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ നോഡും വിഭജിക്കപ്പെടുന്നു. ഒരു റാൻഡം ഫോറസ്റ്റിൽ, ഓരോ നോഡും ആ നോഡിൽ ക്രമരഹിതമായി തിരഞ്ഞെടുത്ത പ്രവചനങ്ങളുടെ ഉപസെറ്റിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ചത് ഉപയോഗിച്ച് വിഭജിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ തന്ത്രം മറ്റ് പല വർഗ്ഗീകരണങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ വളരെ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു, ഇതിൽ ഡിസ്ക്രിമന്റന്റ് വിശകലനം, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. അമിതമായി യോജിക്കുന്നതിനെതിരെ ഇത് ശക്തമാണ് (ബ്രീമാൻ, 2001). കൂടാതെ, ഇതിന് രണ്ട് പാരാമീറ്ററുകൾ മാത്രമേയുള്ളൂ എന്ന അർത്ഥത്തിൽ ഇത് വളരെ ഉപയോക്തൃ സൌഹൃദമാണ് (ഓരോ നോഡിലും റാൻഡം ഉപസെറ്റിലെ വേരിയബിളുകളുടെ എണ്ണം, കാട്ടിലെ മരങ്ങളുടെ എണ്ണം), സാധാരണയായി അവയുടെ മൂല്യങ്ങളോട് വളരെ സെൻസിറ്റീവ് അല്ല. റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ് പാക്കേജ് ബ്രീമാൻ, കട്ട്ലർ എന്നിവരുടെ ഫോർട്രാൻ പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് ഒരു ആർ ഇന്റർഫേസ് നൽകുന്നു (http://www.stat.berkeley.edu/ users/breiman/ ൽ ലഭ്യമാണ്). ഈ ലേഖനം R ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ഉപയോഗവും സവിശേഷതകളും സംബന്ധിച്ച് ഒരു സംക്ഷിപ്ത ആമുഖം നൽകുന്നു. |
8cfe24108b7f73aa229be78f9108e752e8210c36 | ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് ഒരു കാലമായി ബിസിനസ്സ് ലോകത്ത് വിജയകരമായി നടപ്പാക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ അതിന്റെ ഉപയോഗം ഇപ്പോഴും താരതമ്യേന പുതിയതാണ്, അതായത്, ഡാറ്റയില് നിന്ന് പുതിയതും മൂല്യവത്തായതുമായ അറിവ് തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ലഭ്യമാക്കുന്നതിനും ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണു്. ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് വിദ്യാർത്ഥികളുടെ അക്കാദമിക് വിജയത്തെക്കുറിച്ച് നിഗമനം നടത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു മാതൃക വികസിപ്പിക്കുക എന്നതായിരുന്നു ലക്ഷ്യം. 2010-2011 അക്കാഡമിക് വർഷത്തെ തുസ്ല യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഫാക്കൽറ്റി ഓഫ് ഇക്കണോമിക്സിൽ നടത്തിയ സർവേയിൽ നിന്നും ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയും ഒന്നാം വർഷ വിദ്യാർത്ഥികൾക്കിടയിൽ എടുത്ത ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് വിദ്യാർത്ഥികളുടെ വിജയ പ്രവചന സമയത്ത് ഡാറ്റ മൈനിംഗിന്റെ വിവിധ രീതികളും സാങ്കേതികതകളും താരതമ്യം ചെയ്തു. പരീക്ഷയില് വിജയം നേടിയതിന്റെ ഫലമായി പാസ്സായതിന്റെ ഗുണനിലവാരം കണക്കാക്കിയിരുന്നു. വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ സാമൂഹിക ജനസംഖ്യാ വ്യതിയാനങ്ങളുടെ സ്വാധീനവും ഹൈസ്കൂളിലും പ്രവേശനപരീക്ഷയിലും നേടിയ ഫലങ്ങളും പഠനത്തോടുള്ള മനോഭാവവും എല്ലാം വിജയത്തെ ബാധിച്ചേക്കാം. പഠന പ്രക്രിയയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് വേരിയബിളുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും അവയെ വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുകയും സാമ്പിൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നതിനു സഹായകമായ സംവിധാനം വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് അടിസ്ഥാനമായി ഒരു മാതൃക സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. |
cc5c84c1c876092e6506040cde7d2a5b9e9065ff | രണ്ട് വ്യത്യസ്ത അക്കാദമിക് സ്ഥാപനങ്ങളിലെ ബിരുദ, ബിരുദാനന്തര വിദ്യാർത്ഥികളുടെ അക്കാദമിക് പ്രകടനം പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള തീരുമാന വൃക്ഷത്തിന്റെയും ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്ക് അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും കൃത്യത ഈ പേപ്പർ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു: വിയറ്റ്നാമിലെ ഒരു വലിയ ദേശീയ സർവകലാശാലയായ കാൻ തോ യൂണിവേഴ്സിറ്റി (സിടിയു), 86 വ്യത്യസ്ത രാജ്യങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളെ ആകർഷിക്കുന്ന തായ്ലൻഡിലെ ഒരു ചെറിയ അന്താരാഷ്ട്ര ബിരുദാനന്തര ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ആയ ഏഷ്യൻ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ടെക്നോളജി (എഐടി). ഈ രണ്ട് വിദ്യാർത്ഥി ജനസംഖ്യകളുടെയും വൈവിധ്യങ്ങൾ വളരെ വ്യത്യസ്തമാണെങ്കിലും, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾക്ക് വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പ്രകടനം പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള സമാനമായ കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ കഴിഞ്ഞുഃ യഥാക്രമം 73/71% {ഫ്ലൈ, ഫെയർ, ഗുഡ്, വളരെ നല്ലത്}, 94/93% {ഫ്ലൈ, പാസ്} എന്നിവ CTU/AIT ൽ. ഈ പ്രവചനങ്ങൾ സിടിയുവിൽ പരാജയപ്പെട്ട വിദ്യാർത്ഥികളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നതിനും (64% കൃത്യത), എഐടിയിൽ സ്കോളർഷിപ്പുകൾക്കായി വളരെ നല്ല വിദ്യാർത്ഥികളെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനും (82% കൃത്യത) ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഈ വിശകലനത്തിൽ, ബേസിയൻ ശൃംഖലയേക്കാൾ 3-12% കൂടുതൽ കൃത്യതയാണ് തീരുമാന വൃക്ഷം. ഈ കേസ് പഠനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങള് വിദ്യാര് ഥികളുടെ പ്രകടനം കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ചും ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് അല് ഗോരിതംസിന്റെ കൃത്യതയെക്കുറിച്ചും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഉപകരണങ്ങളുടെ പക്വതയെക്കുറിച്ചും ഉള്ള ധാരണ നല് കുന്നു. |
9d0f09e343ebc9d5e896528273b79a1f13aa5c07 | |
2cb6d78e822ca7fd0e29670ec7e26e37ae3d3e8f | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു പുതിയ കോംപാക്ട് താഴ്ന്ന താപനിലയിൽ കോഫെറൈസ്ഡ് സെറാമിക് (എൽടിസിസി) ബാൻഡ് പാസ് ഫിൽട്ടർ (ബിപിഎഫ്) അവതരിപ്പിക്കുന്നു. രണ്ട് സംയോജിത λ<sub>g</sub>/4 ട്രാൻസ്മിഷൻ ലൈൻ റിസോണേറ്ററുകളാണ് ഈ സർക്യൂട്ടിൽ ഉള്ളത്. മൂന്നാമത്തെ ഹാർമോണിക് ആവൃത്തിയില് ട്രാൻസ്മിഷൻ സീറോ (TZ) ഉണ്ടാക്കുന്നതിനായി ഒരു പ്രത്യേക കൂപ്പിംഗ് മേഖല തെരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. സംവിധാനം വിശകലനം ചെയ്യുകയും രൂപകല്പനയുടെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം വിവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്രോതസ്സ്-ലോഡ് കപ്ലിംഗ് പാസ്ബാൻഡിന് സമീപം രണ്ട് ടിസെഡുകളും സ്റ്റോപ്പ്ബാൻഡിൽ ഒരെണ്ണം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അങ്ങനെ അധിക സർക്യൂട്ടുകൾ ഇല്ലാതെ വിശാലമായ സ്റ്റോപ്പ്ബാൻഡ് ലഭിക്കും. LTCC മൾട്ടി ലെയർ ഘടനകൾ കാരണം, ഫിൽട്ടർ വലുപ്പം 0.058 λ <sub> g</sub> × 0.058 λ <sub> g</sub> × 0.011 λ <sub> g</sub> അല്ലെങ്കിൽ 2.63 mm × 2.61 mm × 0.5 mm ആണ്. നിർദ്ദിഷ്ട രൂപകല്പനയുടെ സാധുത ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനായി തെളിയിക്കപ്പെട്ട LTCC BPF യുടെ സിമുലേഷനും അളവുകോലുകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
52c9eb70c55685b349126ed907e037f383673cf3 | സമാനമായ URL-കളുടെ സംഗ്രഹങ്ങൾ ഉള്ളടക്കത്തിലും ഘടനയിലും സമാനമാണ് എന്ന നിരീക്ഷണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അബ്സ്ട്രാക്റ്റീവ് വെബ് സംഗ്രഹത്തിന് ഒരു പുതിയ സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള URL ക്ലസ്റ്ററുകളെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തി ഓരോ ക്ലസ്റ്ററിനും വേഡ് ഗ്രാഫുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. അവ അറിയപ്പെടുന്ന സംഗ്രഹങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുകയും URL- നിർദ്ദിഷ്ട ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. URL സവിശേഷതകളെ ആശ്രയിച്ച് രൂപംകൊണ്ട ടോപ്പോളജി, ചുരുക്കത്തിൽ ഒരു സംഗ്രഹം ഉണ്ടാക്കുന്ന പ്രശ്നം ഒരു ഘടനാപരമായ പഠന പ്രക്രിയയായി അവതരിപ്പിക്കാൻ നമ്മെ അനുവദിക്കുന്നു. നേരത്തെ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട വെബ് സംഗ്രഹകരെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം ഈ സമീപനത്തിനുണ്ടെന്ന് ധാരാളം യുആർഎൽ ക്ലസ്റ്ററുകളിലെ ആദ്യകാല പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
8947ca4949fc66eb65f863dfb825ebd90ab01772 | ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗിലെ പല ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും വലിയ ഡോക്യുമെന്റ് ശേഖരങ്ങളെ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനോ (സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ പഠിക്കുമ്പോൾ) അല്ലെങ്കിൽ അവയിൽ നിന്ന് നിയമങ്ങൾ എക്സ്ട്രാപോൾ ചെയ്യുന്നതിനോ (നൊളേജ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ) കാര്യമായ മനുഷ്യ പരിശ്രമം ആവശ്യമാണ്. യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തിയ ടെക്സ്റ്റ് പാറ്റേണുകൾക്ക് മുകളിൽ മനുഷ്യന്റെ യുക്തി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഹൈബ്രിഡ് ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിച്ചുകൊണ്ട് ഈ പരിശ്രമം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗം ഈ കൃതിയിൽ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് സെന്റിമെന്റ്-ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഡാറ്റാ സെറ്റും യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക് ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച്, ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന സാങ്കേതികത ഒരു നിശ്ചിത വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത നേടുന്നതിന് ആവശ്യമായ മനുഷ്യ പരിശ്രമത്തെ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഹൈബ്രിഡ് ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫയർ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ ഒരു താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന അളവ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലാസിഫയറുകളേക്കാൾ കൃത്യതയിൽ കാര്യമായ വർദ്ധനവ് ഉണ്ടാക്കുന്നു. |
563384a5aa6111610ac4939f645d1125a5a0ac7f | നിയമം നടപ്പാക്കൽ, സുരക്ഷാ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വീഡിയോ ഇൻഡെക്സിംഗ് തുടങ്ങിയ വിവിധ മേഖലകളിലെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കാരണം ആളുകളെ യാന്ത്രികമായി തിരിച്ചറിയുന്നത് സമീപ വർഷങ്ങളിൽ വളരെയധികം ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ എന്നത് ആളുകളെ യാന്ത്രികമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ടതും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതുമായ ഒരു സാങ്കേതികതയാണ്. മുഖം തിരിച്ചറിയല് എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങള് ക്കും വ്യത്യസ്തമായ പ്രയോഗങ്ങള് ക്കും ഒരു ശക്തമായ പരിഹാരം നല് കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയും ഇന്നുവരെ നിലവിലില്ല. പൊതുവേ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനത്തിന്റെ പ്രകടനം കൃത്യമായി സവിശേഷത വെക്റ്റർ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതും കൃത്യമായി ഒരു ഗ്രൂപ്പിലേക്ക് തരംതിരിക്കുന്നതും അനുസരിച്ചാണ് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് എന്ന് നമുക്ക് ഉറപ്പാക്കാം. അതുകൊണ്ട് നമുക്ക് സവിശേഷതകളുടെ എക്സ്ട്രാക്റ്ററും ക്ലാസിഫയറും സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറിൽ പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാൻ പ്രിൻസിപ്പൽ കോംപോണന്റ് അനാലിസിസ് (പിസിഎ) ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് എസ്വിഎമ്മുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മാതൃകാ തിരിച്ചറിയലിന് പുതിയ ഒരു ക്ലാസിഫയർ ആയി അടുത്തിടെ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ (എസ്വിഎം) നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടു. 40 വ്യക്തികളുടെ 400 ചിത്രങ്ങൾ അടങ്ങിയ കേംബ്രിഡ്ജ് ഒ.ആർ.എൽ ഫെയ്സ് ഡാറ്റാബേസിൽ എസ്.വി.എമ്മുകളുടെ സാധ്യതകൾ ഞങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു, അവയിൽ വളരെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള വ്യതിയാനങ്ങൾ, ഭാവം, മുഖ വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഉപയോഗിച്ച എസ്വിഎമ്മുകളിൽ ലീനിയർ (എൽഎസ്വിഎം), പോളിനോമിയൽ (പിഎസ്വിഎം), റേഡിയൽ ബേസ് ഫംഗ്ഷൻ (ആർബിഎഫ്എസ്വിഎം) എസ്വിഎമ്മുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ORL ഫെയ്സ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പോളിനോമിയൽ, റേഡിയൽ ബേസിസ് ഫംഗ്ഷൻ (ആർബിഎഫ്) എസ്വിഎമ്മുകൾ ലീനിയർ എസ്വിഎമ്മിനേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുന്ന പരീക്ഷണാത്മക തെളിവുകൾ ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. മൾട്ടി ലെയർ പെര് സെപ്റ്റ്രോൺ (എം എൽ പി) ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മാനദണ്ഡം ഉപയോഗിച്ച് എസ് വി എം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തിരിച്ചറിയൽ സ്റ്റാൻഡേർഡ് എജെൻ ഫെയ്സ് സമീപനവുമായി ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്തു. |
47daf9cc8fb15b3a4b7c3db4498d29a5a8b84c22 | 3D വസ്തുക്കളുടെ വർഗ്ഗീകരണം കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിലെ ഒരു നിസ്സാരമായ ജോലിയാണ്, അത് യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ പല ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. 3D പോളിഗൺ മെഷുകളെ തരംതിരിക്കാനുള്ള പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, മൾട്ടി-വ്യൂ 2D ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് രൂപഭാവം പരിണാമം പഠിക്കുന്നു. 3D പോളിഗൺ മെഷുകളുടെ ഒരു കോർപസ് നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ആദ്യം ഞങ്ങൾ ഒരു യൂണിഫോം ഗോളത്തിൽ ഒന്നിലധികം കാഴ്ചപ്പാടുകളിൽ നിന്ന് അനുബന്ധ RGB, ആഴത്തിലുള്ള ഇമേജുകൾ റെൻഡർ ചെയ്യുന്നു. റാങ്ക് പൂളിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, 2 ഡി കാഴ്ചകളുടെ രൂപഭാവം പഠിക്കാൻ ഞങ്ങൾ രണ്ട് രീതികൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ആദ്യം, ഞങ്ങൾ ഒരു ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (സിഎൻഎൻ) അടിസ്ഥാനമാക്കി കാഴ്ച-ഇൻവാരിയന്റ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. റെൻഡർ ചെയ്ത ആർജിബി-ഡി ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആദ്യത്തെ പൂർണ്ണമായും ബന്ധിപ്പിച്ച ലെയർ ആക്റ്റിവേഷനുകൾ റാങ്ക് ചെയ്യാൻ പഠിക്കുകയും അതിനാൽ ഈ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത സവിശേഷതകളുടെ പരിണാമം പിടിച്ചെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിൽ പഠിച്ച പരാമീറ്ററുകൾ 3D രൂപ പ്രതിനിധീകരണങ്ങളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തെ രീതിയില് , റേന്ഡിംഗ് മെഷീന് റെൻഡര് ചെയ്ത RGB-D ഇമേജുകളിലേക്ക് നേരിട്ട് ഉപയോഗിച്ച് കാഴ്ചകളുടെ കൂട്ടിച്ചേര് പ്പ് നാം പഠിക്കുന്നു, ഇത് കൂട്ടിച്ചേര് ന്ന 2D ഇമേജുകള് ഉല് പാദിപ്പിക്കുന്നു, അവയെ നാം ``3D ഷേപ്പ് ഇമേജുകള് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. പിന്നെ ഈ പുതിയ രൂപം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന സിഎൻഎൻ മോഡലുകൾ നമ്മൾ പഠിക്കുന്നു. RGB, ആഴം എന്നിവ രണ്ടും പോളിഗണിന്റെ പ്രധാന ജ്യാമിതീയ ഘടനയെ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു. മോഡല് നെറ്റ് 40 ഉം മോഡല് നെറ്റ് 10 ഉം ഡേറ്റാ സെറ്റുകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് 3 ഡി രൂപങ്ങള് തിരിച്ചറിയുന്നതില് നിലവിലുള്ള അത്യാധുനിക അല് ഗോരിതംസിനെ അപേക്ഷിച്ച് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട രീതി സ്ഥിരമായി മികച്ചതാണെന്ന്. |
58156d27f80ee450ba43651a780ebd829b70c363 | കേർണൽ നിരീക്ഷണവും പരിരക്ഷണവും സംബന്ധിച്ച മുൻ ഗവേഷണങ്ങൾ ഹാർഡ്വെയർ വിർച്വലൈസേഷൻ വിപുലീകരണങ്ങൾ പോലുള്ള ഉയർന്ന പദവികളുള്ള സിസ്റ്റം ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചാണ്, സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങളെ സാധ്യതയുള്ള കേർണൽ ആക്രമണങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒറ്റപ്പെടുത്തുന്നതിന്. ഈ സമീപനങ്ങള് പരിപാലന പ്രയത്നവും, പ്രത്യേകാവകാശമുള്ള സിസ്റ്റം ഘടകങ്ങളുടെ കോഡ് ബേസ് വലുപ്പവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് സുരക്ഷാ കേടുപാടുകൾ ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. സുരക്ഷിത കേർണൽ ലെവൽ എക്സിക്യൂഷൻ എൻവയോണ് മെന്റ് എന്നതിന്റെ ചുരുക്കരൂപമായ എസ്കെഇഇ ഈ അടിസ്ഥാന പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നു. കെർണലിന്റെ അതേ അധികാര തലത്തിൽ ഒറ്റപ്പെട്ട ഒരു ഭാരം കുറഞ്ഞ എക്സിക്യൂഷൻ പരിസ്ഥിതി നൽകുന്ന ഒരു പുതിയ സംവിധാനമാണ് എസ്കെഇഇ. കച്ചവട ARM പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കായി SKEE രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ഉയർന്ന പദവികളുള്ള സോഫ്റ്റ് വെയറുകളുടെ സജീവ പങ്കാളിത്തം ഇല്ലാതെ കേർണലിന്റെ സുരക്ഷിത നിരീക്ഷണവും സംരക്ഷണവും അനുവദിക്കുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം. ഒറ്റപ്പെടലിന് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിനായി പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളാണ് എസ്കെഇഇ നല് കുന്നത്. ഇത് കേർണലിന് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഒരു പരിരക്ഷിത വിലാസ ഇടം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് കേർണലും ഒറ്റപ്പെട്ട പരിതസ്ഥിതിയും ഒരേ അധികാര നില പങ്കിടുമ്പോൾ നേടാൻ വെല്ലുവിളിയാണ്. സ്കീ ഈ വെല്ലുവിളി പരിഹരിക്കുന്നതിനായി കേർണൽ സ്വന്തം മെമ്മറി ട്രാൻസ്ലേഷൻ ടേബിളുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്നു. അതിനാൽ, സിസ്റ്റത്തിന്റെ മെമ്മറി ലേഔട്ട് പരിഷ്കരിക്കുന്നതിന് കെർണൽ എസ്കെഇയിലേക്ക് മാറാൻ നിർബന്ധിതമാകുന്നു. അതോടൊപ്പം, ആവശ്യപ്പെട്ട മാറ്റം സംരക്ഷിത വിലാസ ഇടത്തിന്റെ ഒറ്റപ്പെടലിനെ ബാധിക്കുന്നില്ലെന്ന് എസ്കെഇഇ പരിശോധിക്കുന്നു. ഓഎസ് കേർണലിൽ നിന്ന് സ്കീയിലേയ്ക്ക് മാറുന്നത് നന്നായി നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു സ്വിച്ച് ഗേറ്റിലൂടെ മാത്രമാണ്. ഈ സ്വിച്ച് ഗേറ്റ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് അതിന്റെ എക്സിക്യൂഷൻ സീക്വൻസ് ആറ്റോമിക് ആൻഡ് ഡെറ്റര് മിനിസ്റ്റിക് ആണ്. ഈ സ്വഭാവങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു അപകടകരമായ കേർണലിന് ഒറ്റപ്പെടലിനെ അപകടപ്പെടുത്തുന്നതിന് സ്വിച്ചിംഗ് ശ്രേണി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നു. ഈ സ്വഭാവങ്ങളെ ലംഘിക്കാൻ കേർണൽ ശ്രമിച്ചാൽ, അത് സംരക്ഷിത വിലാസ ഇടം തുറക്കാതെ സിസ്റ്റം പരാജയപ്പെടാൻ കാരണമാകും. മുഴുവൻ ഓ.എസ് മെമ്മറിയുടെയും ആക്സസ് അനുമതികളെ എസ്.കെ.ഇ.ഇ. നിയന്ത്രിക്കുന്നു. അതിനാൽ, പരിശോധിക്കാത്ത കോഡ് കേർണലിലേക്ക് കുത്തിവയ്ക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ആക്രമണങ്ങളെ ഇത് തടയുന്നു. കൂടാതെ, വിവിധ നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ, സമഗ്രത പരിശോധന ഉപകരണങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി മറ്റ് സിസ്റ്റം ഇവന്റുകൾ തടയുന്നതിന് ഇത് എളുപ്പത്തിൽ വിപുലീകരിക്കാൻ കഴിയും. ഈ പേപ്പർ 32-ബിറ്റ് ARMv7, 64-ബിറ്റ് ARMv8 ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു SKEE പ്രോട്ടോടൈപ്പ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പ്രകടന വിലയിരുത്തലിന്റെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, യഥാര് ത്ഥ ലോക സംവിധാനങ്ങള് ക്ക് പ്രായോഗികമായ ഒരു പരിഹാരമാണ് എസ്കെഇഇ എന്ന്. ഈ രചയിതാക്കൾ ഈ കൃതിക്ക് തുല്യമായി സംഭാവന നൽകിയിട്ടുണ്ട് |
698902ce1a836d353d4ff955c826095e28506e05 | |
da09bc42bbf5421b119abea92716186a1ca3f02f | നാം ഒരു പുതിയ തരം ഐഡന്റിറ്റി അധിഷ്ഠിത എൻക്രിപ്ഷൻ (ഐബിഇ) സ്കീം അവതരിപ്പിക്കുന്നു അത് നാം ഫ്യൂസി ഐഡന്റിറ്റി അധിഷ്ഠിത എൻക്രിപ്ഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഫ്യൂസി ഐബിഇയിൽ നാം ഒരു ഐഡന്റിറ്റി ഒരു വിവരണ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളായി കാണുന്നു. ഒരു ഫ്യൂസി ഐബിഇ സ്കീം ഒരു ഐഡന്റിറ്റിക്ക് ഒരു സ്വകാര്യ കീ അനുവദിക്കുന്നു, ω, ഒരു ഐഡന്റിറ്റി ഉപയോഗിച്ച് എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത ഒരു സിഫർടെക്സ്റ്റ് ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാൻ, ω , ഐഡന്റിറ്റികൾ സെറ്റ് ഓവർലാപ്പ് ദൂരം മെട്രിക് ഉപയോഗിച്ച് അളന്നതുപോലെ ω, ω′ എന്നിവ പരസ്പരം അടുത്താണെങ്കിൽ മാത്രം. ബയോമെട്രിക് ഇൻപുട്ടുകൾ ഐഡന്റിറ്റികളായി ഉപയോഗിച്ച് എൻക്രിപ്ഷൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് ഒരു ഫ്യൂസി ഐബിഇ സ്കീം പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും; ഒരു ഫ്യൂസി ഐബിഇ സ്കീമിന്റെ പിശക്-സഹിഷ്ണുത പ്രോപ്പർട്ടി കൃത്യമായി ബയോമെട്രിക് ഐഡന്റിറ്റികളുടെ ഉപയോഗം അനുവദിക്കുന്നു, അവ സ്വതവേ ചില ശബ്ദമുണ്ടാക്കും ഓരോ തവണയും അവ സാമ്പിൾ ചെയ്യപ്പെടും. കൂടാതെ, ഫ്യൂസി-ഐബിഇ ഒരു തരം ആപ്ലിക്കേഷനായി ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു ആട്രിബ്യൂട്ട് അധിഷ്ഠിത എൻക്രിപ്ഷൻ. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഫ്യൂസി ഐബിഇ സ്കീമുകളുടെ രണ്ട് നിർമ്മാണങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ നിർമ്മാണങ്ങളെ ഒരു ഐഡന്റിറ്റി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എൻക്രിപ്ഷനായി കാണാവുന്നതാണ്. നമ്മുടെ ഐ.ബി.ഇ സംവിധാനങ്ങള് തെറ്റുകള് അനുവദിക്കുന്നതും കൂട്ടുകെട്ട് ആക്രമണങ്ങള് ക്ക് സുരക്ഷിതവുമാണ്. കൂടാതെ, നമ്മുടെ അടിസ്ഥാന നിർമ്മാണം ക്രമരഹിതമായ ഒറാക്കിളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല. സെലക്ടീവ് ഐഡി സുരക്ഷാ മാതൃകയിലൂടെ നമ്മുടെ പദ്ധതികളുടെ സുരക്ഷ തെളിയിക്കുകയാണ്. |
b3baba6c34a2946b999cc0f6be6bb503d303073e | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു ലളിതമായ, നോൺ-പാരാമെട്രിക്, ജനറിക് ടെസ്റ്റ് റിസീവർ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സ്വഭാവം (ROC) കർവുകളുടെ സമത്വത്തെ ഒരു പരിഷ്കരിച്ച കൊൽമോഗോറോവ്-സ്മിർനോവ് (കെഎസ്) ടെസ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കി വിവരിക്കുന്നു. ROC കർവ് (AUC) ന്റെ കീഴിലുള്ള ഏരിയയും നെയ്മന് - പിയര് സണ് രീതിയും പോലുള്ള സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടാണ് ഈ പരിശോധന വിവരിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഒരു ക്ലാസിഫയർ പ്രവചിച്ച ക്ലാസ് ലേബലുകൾ റാൻഡം എന്നതിനേക്കാൾ മികച്ചതല്ല എന്ന നിഷ്ഫലമായ അനുമാനങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ കെഎസ് ടെസ്റ്റ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ ആദ്യം അവലോകനം ചെയ്യും. രണ്ട് ക്ലാസിഫയറുകളിലും തുല്യമായ ROC കർവുകൾ ഉണ്ടെന്ന പൂജ്യം സിദ്ധാന്തം പരിശോധിക്കാൻ രണ്ട് കെഎസ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഇന്റർവൽ മാപ്പിംഗ് ടെക്നിക് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ പരീക്ഷണം വ്യത്യസ്ത ROC കർവുകളെ വേർതിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു, ഒരു കർവ് മറ്റൊന്നിൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുമ്പോഴും കർവുകൾ ക്രോസ് ചെയ്യുമ്പോഴും AUC ഉപയോഗിച്ച് വേർതിരിക്കപ്പെടുന്നില്ല. AUC അതിന്റെ പരിമിതികളുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് ഒരു മോഡൽ-സ്വതന്ത്രവും ഏകീകൃതവുമായ ക്ലാസിഫയർ പ്രകടന അളവുകോലാണെന്ന് തെളിയിക്കാൻ ഇന്റർവൽ മാപ്പിംഗ് രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. |
090f4b588ba58c36a21eddd67ea33d59614480c1 | എന്റെ സമീപനം ഒരു ആഴമില്ലാത്ത സംഭാഷണ മാതൃകയിലും, ഒരു ലെക്സിക്കൽ വിജ്ഞാന അടിത്തറയിൽ നിന്നും ലഭിച്ച ആനിമാസി വിവരങ്ങളിലും ആശ്രയിക്കുന്നു. പ്രാദേശിക സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു തീരുമാന നടപടിക്രമം ഉപയോഗിച്ച് ക്ലോസും അപ്പോസിറ്റീവ് ബോർഡറുകളും എങ്ങനെ വിശ്വസനീയമായി നിർണ്ണയിക്കാമെന്നും ഞാൻ കാണിക്കുന്നു, ഇത് ഭാഗിക-സംഭാഷണ ടാഗുകളും നാമം കഷണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പിന്നെ, ലളിതവൽക്കരണ പ്രക്രിയയിൽ വാക്യഘടനയും സംഭാഷണവും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലുകളെ ഞാൻ ഔപചാരികമാക്കുന്നു. ഇത് പ്രധാനമാണ് കാരണം ഒരു വാചകം കൂടുതൽ പ്രേക്ഷകർക്ക് ലഭ്യമാക്കുന്നതിനുള്ള വാക്യഘടനാപരമായ ലളിതവൽക്കരണത്തിന്റെ ഉപയോഗം പുനർനിർമ്മിച്ച വാചകത്തിന് ഏകോപനമില്ലെങ്കിൽ അത് ദുർബലമാകാം. വാക്യ ക്രമീകരണം, അടയാള വാക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, പരാമർശിക്കുന്ന പദപ്രയോഗം, നിർണ്ണയിക്കുന്നയാളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, പര്യായ ഉപയോഗം എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ തലമുറ പ്രശ്നങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് ഞാൻ വിവരിക്കുന്നു. സിന്റാക്റ്റിക് ലളിതവൽക്കരണം നടത്തുന്നതിന്, എനിക്ക് പലതരം സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കേണ്ടിവന്നു, അതിൽ ക്ലോസ്, അപ്പോസിറ്റീവ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, അറ്റാച്ച്മെന്റ്, പര്യായ പരിഹാരം, റഫറിംഗ് എക്സ്പ്രഷൻ ജനറേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഓരോ പ്രശ്നവും പരിഹരിക്കാനുള്ള എന്റെ സമീപനങ്ങളെ ഞാൻ വിലയിരുത്തുന്നു, കൂടാതെ എന്റെ വാക്യഘടന ലളിതവൽക്കരണ സംവിധാനത്തിന്റെ സമഗ്രമായ വിലയിരുത്തലും ഞാൻ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു വാചകത്തിന്റെ വ്യാകരണ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയയാണ് സിന്റാക്റ്റിക് ലളിതവൽക്കരണം, അതിന്റെ വിവര ഉള്ളടക്കവും അർത്ഥവും നിലനിർത്തുന്നു. മനുഷ്യ വായനക്കാർക്ക് എളുപ്പം മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിലോ പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിലോ ഉള്ള വാചകം ഉണ്ടാക്കുക എന്നതാണ് വാക്യഘടന ലളിതമാക്കലിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ആഴമില്ലാത്ത ശക്തമായ വിശകലനം, കൈകൊണ്ട് നിർമ്മിച്ച ലളിതവൽക്കരണ നിയമങ്ങളുടെ ഒരു ചെറിയ സെറ്റ്, വാചകം വാക്യഘടനാപരമായി പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിന്റെ പ്രഭാഷണ തലത്തിലുള്ള വശങ്ങളുടെ വിശദമായ വിശകലനം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വാക്യഘടനാപരമായ ലളിതവൽക്കരണം എങ്ങനെ നേടാമെന്ന് ഞാൻ വിവരിക്കുന്നു. ഞാൻ ഒരു ചികിത്സ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു ആപേക്ഷിക ക്ലോസുകൾ, അപ്പോസിഷൻ, കോർഡിനേഷൻ, സബോർഡിനേഷൻ. ആപേക്ഷിക വാക്യവും അപ്പോസിറ്റീവ് അറ്റാച്ചുമെന്റും ഉപയോഗിക്കുന്ന പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഞാൻ ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ അറ്റാച്ച്മെന്റ് തീരുമാനങ്ങള് കേവലം വാക്യഘടനാപരമായതല്ലെന്ന് ഞാന് വാദിക്കുന്നു. |
a9a7168b5b45fcf63e7f8904f68f6a90f8062443 | |
6d7c6c8828c7ac91cc74a79fdc06b5783102a784 | ഈ ലേഖനം മൈക്രോവേവ് വിഷൻ എന്ന കമ്പനി, മുമ്പ് സതിമോ എന്ന പേരിൽ അറിയപ്പെട്ടിരുന്ന, ആരോഗ്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രയോഗങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒരു അവലോകനം നൽകുന്നു. പ്രത്യേക ആഗിരണം നിരക്ക് (SAR) അളക്കലും RF സുരക്ഷയും കണക്കിലെടുത്ത് നിലവിലുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളെക്കുറിച്ച് വിശദമായി വിവരിക്കുന്നു. മൈക്രോവേവ് ഉപയോഗിച്ച് സ്തന രോഗനിർണയം നടത്തുന്നതിനുള്ള പുതിയ ഇമേജിംഗ് രീതി വികസിപ്പിക്കുന്നതിലെ പുരോഗതി ഉടൻ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യും. |
0c1a55e0e02c1dbf6cf363ec022ca17925586e16 | നിരീക്ഷണത്തിലുള്ള വസ്തുക്കളുടെ തിരിച്ചറിയല് വായു, ഉപരിതല, ഉപരിതല (സമുദ്ര), ഭൂഗർഭ (ഭൂമി) പരിതസ്ഥിതികളിലെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് നിരീക്ഷണ, വിവര സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു പ്രധാന ശേഷിയാണ്, സ്ഥിതിഗതികളുടെ അവബോധം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും പ്രവർത്തന ഉപയോക്താക്കൾക്ക് തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനുള്ള പിന്തുണ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ബേസിയന് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തിരിച്ചറിയല് ഡാറ്റാ സംയോജന പ്രക്രിയ (ഐഡിസിപി) വിവിധ സ്രോതസ്സുകളില് നിന്നുള്ള അനിശ്ചിതത്വമുള്ള തിരിച്ചറിയല് സൂചനകളുടെ സംയോജനത്തിന് ഫലപ്രദമായ ഒരു ഉപകരണം നല് കുന്നു. പ്രക്രിയയുടെ ക്രമീകരണത്തിന് ഉപയോക്തൃ-അധിഷ്ഠിത സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഓപ്പറേറ്റർമാർക്ക് ഐഡിസിപി വ്യത്യസ്ത പ്രവർത്തന സാഹചര്യങ്ങളിൽ മാറുന്ന തിരിച്ചറിയൽ ആവശ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. കോഗ്നിറ്റീവ് സൈക്കോളജി, ഡിസിഷൻ തിയറി എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഫലങ്ങളുടെ പ്രയോഗം ബേസിയൻ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് നല്ല ആക്സസ് നൽകുന്നു, കൂടാതെ പ്രവർത്തന വിദഗ്ധർക്ക് കോൺഫിഗറേഷൻ എളുപ്പത്തിൽ സാധ്യമാക്കുന്നു. |
2636bff7d3bdccf9b39c5e1e7d86a77690f1c07d | റിവാർഡ് ഷേപ്പിംഗ് എന്നത് റെയിന് ഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗിലെ (ആര് എല്) ക്രെഡിറ്റ് അസ്സൈൻമെന്റിന്റെ നിർണായകവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതുമായ പ്രശ്നം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ രീതികളിലൊന്നാണ്. എന്നിരുന്നാലും, രൂപപ്പെടുത്തൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് സാധാരണയായി ധാരാളം വിദഗ്ദ്ധ അറിവും കൈ എഞ്ചിനീയറിംഗും ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ പരിഹരിക്കേണ്ട ഒന്നിലധികം സമാന ജോലികൾ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ കൂടുതൽ വഷളാകുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, ടാസ്ക്കുകളുടെ വിതരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രതിഫല രൂപീകരണത്തെ ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു, കൂടാതെ പുതിയ സാമ്പിൾ ടാസ്ക്കുകളിൽ കാര്യക്ഷമമായ പ്രതിഫല രൂപീകരണം യാന്ത്രികമായി പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പൊതു മെറ്റാ-ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, പങ്കിട്ട സ്റ്റേറ്റ് സ്പേസ് മാത്രം കരുതുക, പക്ഷേ പ്രവർത്തന ഇടം ആവശ്യമില്ല. ആദ്യം നമുക്ക് സിദ്ധാന്തപരമായി ഏറ്റവും നല്ല പ്രതിഫലം ലഭിക്കും. അതിനുശേഷം, ഒരു മൂല്യാധിഷ്ഠിത മെറ്റാ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, മികച്ച പ്രതിഫല രൂപീകരണത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു ഫലപ്രദമായ മുൻകരുതൽ എടുക്കാൻ. മുൻകൂർ പുതിയ ചുമതലകൾക്ക് നേരിട്ട് പ്രയോഗിക്കാനോ അല്ലെങ്കിൽ കുറച്ച് ഗ്രേഡിയന്റ് അപ്ഡേറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ ചുമതല പരിഹരിക്കുമ്പോൾ ടാസ്ക്-പിന്നോക്കിലേക്ക് തെളിയിക്കാവുന്ന രീതിയിൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്താനോ കഴിയും. ഡിക്യുഎന്നില് നിന്ന് ഡിഡിപിജിയിലേക്ക് വിജയകരമായി മാറ്റുന്നത് ഉൾപ്പെടെ, പഠന കാര്യക്ഷമതയും വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന വിഷ്വലൈസേഷനുകളും ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ഞങ്ങളുടെ രൂപീകരണത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
0309ec1f0e139cc10090c4fefa08a83a2644530a | |
42771aede47980ae8eeebac246c7a8b941d11414 | വ്യക്തിഗത വെബ് തിരയൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി തിരയൽ ഫലങ്ങൾ വൈവിധ്യവത്കരിക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു സാധാരണ വ്യക്തിഗത സമീപനം ഉപയോക്താവ് ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന പ്രമാണങ്ങൾ ഉയർന്നതായി അവതരിപ്പിക്കുന്ന തരത്തിൽ മികച്ച N തിരയൽ ഫലങ്ങൾ റാങ്കുചെയ്യുന്നു. റീറാങ്കിംഗിന്റെ പ്രയോജനത്തെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് പരിഗണിച്ച ഫലങ്ങളുടെ എണ്ണവും വൈവിധ്യവുമാണ്. മികച്ച ഫലങ്ങളുടെ വൈവിധ്യത്തെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഈ രീതികളുടെ ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഞങ്ങൾ മൂന്ന് രീതികൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. |
22a8979b53315fad7f98781328cc0326b5147cca | ഒറ്റ ഫീഡുള്ള വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണ സ്ക്വയർ മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ആന്റിന (സിപിഎസ്എംഎ) യും മുറിച്ച കോണുകളും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമന്വയ മാതൃക നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ലഭിക്കുന്നതിന്, ചതുരാകൃതിയിലുള്ള മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് ആന്റിനകളുടെ പ്രതിധ്വന ആവൃത്തിയും ക്യു-ഫാക്ടറും അനുഭവസമ്പന്നമായ ഫോർമുലകളിലൂടെ കണക്കാക്കുന്നു. അതിനുശേഷം, ഏറ്റവും മികച്ച അക്ഷ അനുപാതമുള്ള മുറിച്ച കോണുകളുടെ വലുപ്പവും പ്രവർത്തന ആവൃത്തിയും ലഭിക്കുന്നു. ലെവെൻബെർഗ്-മാർക്വാർഡ് (എൽഎം) അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച്, കൃത്യമായ ഒരു സിന്തസിസ് മോഡൽ നേടുന്നതിന് മൂന്ന് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയറുകളുള്ള ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. അവസാനം, മോഡലിന്റെ ഫലങ്ങളെ വൈദ്യുതകാന്തിക സിമുലേഷനും അളവുകളും ഉപയോഗിച്ച് താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് മോഡലിനെ സാധൂകരിക്കുന്നു. ഒറ്റ ഫീഡ് സിപിഎസ്എംഎയുടെ ശാരീരിക അളവുകൾ ട്രങ്കുചെയ്ത കോണുകളുമായി നേരിട്ട് നേടുന്നതിന് ഇത് ആന്റിന എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. |
93f962a46b24030bf4486a77b282f567529e7782 | ഈ പ്രബന്ധം, 180 ഡിഗ്രി റിങ് ഹൈബ്രിഡ് കപ്ലർ ഉപയോഗിച്ച് ആൻസിസ് എച്ച്എഫ്എസ്എസിൽ കോംപാക്ട്, ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമമായ 5 ജിഗാഹെർട്സ് ഇൻ-ബാൻഡ് ഫുൾ-ഡ്യുപ്ലെക്സ് (എഫ്ഡി) രൂപകൽപ്പന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഡിസൈന് 57 ഡിബില് ഐസൊലേഷന് നേടാന് സഹായിക്കും. ഇത് കേടുപാടുകൾ വരുത്തുന്ന രണ്ട് ആന്റിനകളുടെ ഇടയില് ഉണ്ടാകുന്ന ഇടപെടലുകള് ഒഴിവാക്കും. ഈ ഡിസൈൻ നിഷ്ക്രിയമാണ്, അതിനാൽ ചാനൽ അനുയോജ്യമായ കണക്കാക്കലിനായി അധിക വൈദ്യുതി ആവശ്യകതയെ മറികടക്കുന്നു. കൂടാതെ, ആവശ്യമുള്ള പ്രവർത്തന ആവൃത്തിക്ക് വളരെ പ്രായോഗികമായ ഒരു ഭൌതിക വലുപ്പമുണ്ട്. അതുകൊണ്ട് തന്നെ നിർദ്ദിഷ്ട എഫ്.ഡി. ഡിസൈന് കോംപാക്ട് ആണ്. വൈദ്യുതി കാര്യക്ഷമതയും ഉണ്ട്. ഇത് സെൽ ഫോണുകളിലോ ടാബ്ലറ്റ്/ഫാബ്ലറ്റ് ഉപകരണങ്ങളിലോ ഉപയോഗിക്കാം. |
023cc7f9f3544436553df9548a7d0575bb309c2e | ഈ പ്രബന്ധം ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിന് ലളിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു അടിസ്ഥാന രേഖ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ ഫാസ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫയർ ഫാസ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ് പലപ്പോഴും ആഴത്തിലുള്ള പഠന ക്ലാസിഫയറുകളുമായി കൃത്യതയുടെ കാര്യത്തിൽ തുല്യമാണ്, പരിശീലനത്തിനും വിലയിരുത്തലിനും വലുപ്പത്തിന്റെ നിരവധി ഓർഡറുകൾ വേഗതയുള്ളതാണ്. ഒരു സാധാരണ മൾട്ടി കോർ സിപിയു ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് ഒരു ബില്യണിലധികം വാക്കുകള് ക്ക് 10 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ഫാസ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ് പരിശീലനം നല് കാം, 312,000 ക്ലാസുകളില് അര ലക്ഷം വാക്യങ്ങള് ഒരു മിനിറ്റിനകം തരം തിരിക്കാനും കഴിയും. |
d80e7da055f9c25e29f732d0a829daf172eb1fa0 | ആരോഗ്യ സേവനങ്ങളുടെ വിതരണത്തിലും സംഘടനയിലും പുതുമകളെ എങ്ങനെ പ്രചരിപ്പിക്കാനും നിലനിർത്താനും കഴിയും? എന്ന ചോദ്യത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന ഒരു വിപുലമായ സാഹിത്യ അവലോകനമാണ് ഈ ലേഖനത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കുന്നത്. സംഘടനകളിലെ നവീകരണത്തിന്റെ വ്യാപനം നിർവ്വചിക്കുകയും അളക്കുകയും ചെയ്യുക) പ്രക്രിയ (സിസ്റ്റമാറ്റിക് ആൻഡ് റീപ്രൊഡക്റ്റബിൾ രീതിയിൽ സാഹിത്യ അവലോകനം) എന്നിവയെല്ലാം ഈ പഠനത്തിൽ പരിഗണിക്കുന്നുണ്ട്. ഈ ലേഖനം (1) ആരോഗ്യ സേവന സംഘടനകളിലെ പുതുമകളുടെ വ്യാപനം പരിഗണിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സാവധാനവും തെളിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതുമായ മാതൃക, (2) കൂടുതൽ ഗവേഷണം കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ട അറിവ് വിടവുകൾ, (3) ആരോഗ്യ സേവന നയവും മാനേജ്മെന്റും വ്യവസ്ഥാപിതമായി അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശക്തവും കൈമാറ്റം ചെയ്യാവുന്നതുമായ രീതിശാസ്ത്രം എന്നിവ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. മാതൃകയും രീതിയും വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളില് കൂടുതല് വ്യാപകമായി പരീക്ഷിക്കപ്പെടണം. |
3343d1d78f2a14045b52b71428efaf43073d616d | ലക്ഷ്യം അമിതവണ്ണത്തിന്റെ വർദ്ധനവ് ഊർജ്ജം കൂടുതലുള്ള ഭക്ഷണക്രമവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഭക്ഷണത്തിലെ ഊര് ജ സാന്ദ്രത അമിതവണ്ണവും ഇൻസുലിന് പ്രതിരോധവും മെറ്റബോളിക് സിൻഡ്രോം ഉൾപ്പെടെയുള്ള അനുബന്ധ രോഗങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണോ എന്ന് നാം പരിശോധിച്ചു. 1999-2002 നാഷണൽ ഹെൽത്ത് ആന്റ് ന്യൂട്രീഷൻ എക്സാമിനേഷൻ സർവേയിൽ നിന്ന് യുഎസ് മുതിർന്നവരുടെ > അല്ലെങ്കിൽ =20 വയസ് പ്രായമുള്ള ദേശീയ പ്രതിനിധി ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ഒരു ക്രോസ് സെക്ഷണൽ പഠനം നടത്തി (n = 9,688). ഭക്ഷണത്തിലെ ഊര് ജ സാന്ദ്രത കണക്കുകൂട്ടിയത് ഭക്ഷണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. നാം ഒരു കൂട്ടം മൾട്ടി വാരിയേറ്റ് ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ചു ഭക്ഷണത്തിലെ ഊർജ്ജ സാന്ദ്രത, അമിതവണ്ണ അളവുകൾ (ബി.എം.ഐ [കിലോഗ്രാം ചതുരശ്ര മീറ്ററിൽ] വയറിലെ ചുറ്റളവ് [സെന്റിമീറ്ററിൽ]), ഗ്ലൈസീമിയ, ഇൻസുലിനെമിയ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള സ്വതന്ത്രമായ ബന്ധം നിർണ്ണയിക്കാൻ. നാഷണൽ കൊളസ്ട്രോൾ ആന്റ് എഡ്യൂക്കേഷൻ പ്രോഗ്രാം (അഡൾട്ട് ട്രീറ്റ്മെന്റ് പാനൽ III) നിർവചിച്ചതുപോലെ ഭക്ഷണത്തിലെ ഊർജ്ജ സാന്ദ്രതയും മെറ്റബോളിക് സിൻഡ്രോം തമ്മിലുള്ള സ്വതന്ത്ര ബന്ധം നിർണ്ണയിക്കാൻ ഞങ്ങൾ മൾട്ടി വാരിയേറ്റ് പോസൺ റിഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ചു. ഫലങ്ങള് സ്ത്രീകളില് ഡയറ്ററി എനര് ജ് ഡെന് സിറ്റി സ്വതന്ത്രമായും ഗണ്യമായും കൂടുതല് BMI യുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു (ബീറ്റ = 0. 44 [95% CI 0. 14- 0. 73]) പുരുഷന്മാരില് ഗണ്യമായ ബന്ധം പ്രവണത കാണിക്കുന്നു (ബീറ്റ = 0. 37 [- 0. 007 മുതൽ 0. 74] വരെ, P = 0. 054). ഭക്ഷണത്തിലെ ഊര് ജ സാന്ദ്രത സ്ത്രീകളിലും പുരുഷന്മാരിലും (ബീറ്റ = 1. 11 [0. 42 - 1. 80]) ഉയർന്ന വയറുവേദനയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു (ബീറ്റ = 1. 33 [0. 46 - 2. 19]). ഭക്ഷണത്തിലെ ഊർജ്ജ സാന്ദ്രതയും ഉയർന്ന ഉപവാസ ഇൻസുലിനുമായി (ബീറ്റ = 0. 65 [0. 18 - 1. 12]) മെറ്റബോളിക് സിൻഡ്രോം (പ്രസാധന അനുപാതം = 1. 10 [95% ഐസി 1. 03- 1. 17]) സ്വതന്ത്രമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഉപസംഹാരങ്ങള് യു.എസ് മുതിര് ന്നവരില് അമിതവണ്ണവും, ഉയര് ന്ന ഉപവാസ ഇൻസുലിന് അളവും, മെറ്റബോളിക് സിൻഡ്രോം എന്നിവയുടെ ഒരു സ്വതന്ത്ര പ്രവചനമാണ് ഭക്ഷണത്തിലെ ഊര് ജസാന്ദ്രത. ഭക്ഷണത്തിലെ ഊര് ജ സാന്ദ്രത കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഇടപെടല് പഠനങ്ങള് ആവശ്യമായി വരും. |
3e597e492c1ed6e7bbd539d5f2e5a6586c6074cd | മിക്ക ന്യൂറൽ മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ (എൻഎംടി) മോഡലുകളും സീക്വൻഷ്യൽ എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ ചട്ടക്കൂടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് വാക്യഘടനാപരമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഉറവിട വശത്തെ സിന്റാക്റ്റിക് ട്രീകൾ വ്യക്തമായി ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ഈ മോഡൽ ഞങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. കൂടുതൽ വ്യക്തമായി, (1) തുടർച്ചയായതും വൃക്ഷ ഘടനാപരമായതുമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്ന ഒരു ദ്വിദിശ വൃക്ഷ എൻകോഡർ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു; (2) ഉറവിട-വശത്തെ വാക്യഘടനയെ ആശ്രയിച്ച് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു വൃക്ഷ-കവറേജ് മോഡൽ. ചൈനീസ്-ഇംഗ്ലീഷ് പരിഭാഷയിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ, ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകകൾ തുടർച്ചയായ ശ്രദ്ധാ മാതൃകയെയും, താഴേയ്ക്ക് മുകളിലേക്ക് ട്രീ എൻകോഡറും, വാക്കുകളുടെ വ്യാപ്തിയും ഉള്ള ശക്തമായ അടിസ്ഥാനരേഖയെയും മറികടക്കുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു. |
4e88de2930a4435f737c3996287a90ff87b95c59 | കാലക്രമേണ സീക്വൻസ് വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കാനുള്ള മികച്ച കഴിവ് കാരണം, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ യൂണിറ്റുള്ള ഒരു തരം ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കായ ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി (എൽഎസ്ടിഎം) നെറ്റ്വർക്കുകൾ, വിവിധതരം സീക്വൻസ് മോഡലിംഗ് ടാസ്ക്കുകളിൽ ശക്തമായ ഫലങ്ങൾ നേടിയിട്ടുണ്ട്. ഇതുവരെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്ത ഒരേയൊരു അടിസ്ഥാന എൽഎസ്ടിഎം ഘടന ഒരു ലീനിയർ ശൃംഖലയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ വാക്യഘടനാപരമായ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നുണ്ട്, അത് സ്വാഭാവികമായും വാക്കുകളെ വാക്യങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കും. ട്രീ-എൽഎസ്ടിഎം, ട്രീ ഘടനയുള്ള നെറ്റ്വർക്ക് ടോപ്പോളജികളിലേക്കുള്ള എൽഎസ്ടിഎമ്മുകളുടെ ഒരു പൊതുവായതയാണ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. രണ്ട് വാക്യങ്ങളുടെ അർത്ഥപരമായ ബന്ധം പ്രവചിക്കുന്നതും (സെമെവൽ 2014, ടാസ്ക് 1) വികാര വർഗ്ഗീകരണവും (സ്റ്റാൻഫോർഡ് സെന്റിമെന്റ് ട്രീബാങ്ക്) എന്നീ രണ്ട് ചുമതലകളിൽ നിലവിലുള്ള എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളെയും ശക്തമായ എൽഎസ്ടിഎം അടിസ്ഥാനരേഖകളെയും ട്രീ എൽഎസ്ടിഎം കവിയുന്നു. |
6411da05a0e6f3e38bcac0ce57c28038ff08081c | അർത്ഥ സംരക്ഷണവും യാന്ത്രിക വിവർത്തന രീതികളുടെ പൊതുവായ പ്രകടനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സെമാന്റിക് പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ വളരെക്കാലമായി ഉപയോഗപ്രദമാണെന്ന് വാദിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ കൃതിയിൽ, ഉറവിട വാക്യങ്ങളുടെ (അതായത്, സെമാന്റിക് റോൾ പ്രാതിനിധ്യം) പ്രെഡിക്കേറ്റ്-ആർഗ്യുമെന്റ് ഘടനയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ന്യൂറൽ മെഷീൻ വിവർത്തനത്തിലേക്ക് ആദ്യമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നവരാണ് ഞങ്ങൾ. ഇംഗ്ലീഷ്-ജർമ്മൻ ഭാഷാ ജോഡിയിലെ ഭാഷാ-അഗ്നോസ്റ്റിക്, സിന്റാക്സ്വെയർ പതിപ്പുകളേക്കാൾ BLEU സ്കോറുകളിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നേടുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഗ്രാഫ് കൺവോള്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ജിസിഎൻ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. |
9f291ce2d0fc1d76206139a40a859283674d8f65 | എൻകോഡര് - ഡീകോഡര് വാസ്തുവിദ്യയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ന്യൂറല് മെഷീന് പരിഭാഷ (എന്.എം.ടി.) അടുത്തിടെ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം നേടിയിട്ടുണ്ട്. ഉറവിട വശത്തെ വാക്യഘടന ഉൾപ്പെടുത്തി വാക്കുകളുടെ ശ്രദ്ധ പദങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധയിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുന്നത് ശ്രദ്ധയുടെ മാതൃകയെ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും വാഗ്ദാനപരമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കുകയും ചെയ്യുമെന്ന് ഗവേഷകർ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ഉറവിട വാചകം ശരിയായി മനസിലാക്കാൻ നിർണായകമായ വാക്കുകളുടെ ആശ്രിതത്വം എല്ലായ്പ്പോഴും തുടർച്ചയായ രീതിയിൽ (അതായത്. ചിലപ്പോള് അവ വളരെ ദൂരത്തായിരിക്കും. വാക്യഘടനകൾ ദീർഘദൂര ആശ്രിതത്വങ്ങളെ വ്യക്തമായി മാതൃകയാക്കാനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗ്ഗമല്ല. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഒരു ലളിതമായ എന്നാൽ ഫലപ്രദമായ രീതി എൻഎംടി ഉറവിട-സൈഡ് ദീർഘദൂര ആശ്രിതത്വം ഉൾപ്പെടുത്താൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ആശ്രിതത്വ വൃക്ഷങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഞങ്ങളുടെ രീതി ഓരോ ഉറവിട അവസ്ഥയെയും ആഗോള ആശ്രിതത്വ ഘടനകളാൽ സമ്പന്നമാക്കുന്നു, ഇത് ഉറവിട വാക്യങ്ങളുടെ അന്തർലീനമായ വാക്യഘടനയെ നന്നായി പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും. ചൈനീസ്-ഇംഗ്ലീഷ്, ഇംഗ്ലീഷ്-ജപ്പാൻ പരിഭാഷാ ജോലികളിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ നിർദ്ദിഷ്ട രീതി ഏറ്റവും പുതിയ എസ്എംടി, എൻഎംടി അടിസ്ഥാനരേഖകളെ മറികടക്കുന്നു എന്നാണ്. |
d12c173ea92fc33dc276d1da90dc72a660f7ea12 | ലിങ്ക്ഡ് ഡേറ്റയുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം ലിങ്കിങ്ങും സംയോജനവുമാണ്. ഈ ലക്ഷ്യം കൈവരിച്ചോ എന്ന് വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന നടപടി ലിങ്ക്ഡ് ഓപ്പൺ ഡേറ്റാ (എൽഒഡി) ക്ലൌഡ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ എല്ലാ കണക്ഷനുകളും കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. രണ്ടോ അതിലധികമോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള കണക്റ്റിവിറ്റി സാധാരണ എന്റിറ്റികൾ, ട്രിപ്പിൾസ്, ലിറ്ററലുകൾ, സ്കീമ എലമെന്റുകൾ എന്നിവയിലൂടെ നേടാൻ കഴിയും, അതേസമയം യുആർഐകൾ തമ്മിലുള്ള തുല്യത ബന്ധങ്ങൾ കാരണം കൂടുതൽ കണക്ഷനുകൾ ഉണ്ടാകാം, ഉദാഹരണത്തിന് owl:sameAs, owl:equivalentProperty, owl:equivalentClass, കാരണം പല പ്രസാധകരും അത്തരം തുല്യത ബന്ധങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവരുടെ യുആർഐകൾ മറ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ യുആർഐകളുമായി തുല്യമാണെന്ന് പ്രഖ്യാപിക്കുന്നതിന്. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ മുഴുവൻ ഉള്ളടക്കവും (ഉദാഃ എന്റിറ്റികൾ, സ്കീമ, ട്രിപ്പിൾസ്) അല്ലെങ്കിൽ സ്ലൈസുകൾ (ഉദാഃ ഒരു പ്രത്യേക എന്റിറ്റിക്കായി ട്രിപ്പിൾസ്) ഉൾക്കൊള്ളുന്ന രണ്ട് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ കൂടുതൽ ഉൾപ്പെടുന്ന കണക്റ്റിവിറ്റി അളവുകൾ (അല്ലെങ്കിൽ സൂചികകൾ) ലഭ്യമല്ല, എന്നിരുന്നാലും വിവര സമ്പുഷ്ടീകരണം, ഡാറ്റാ സെറ്റ് കണ്ടെത്തൽ തുടങ്ങിയ നിരവധി യഥാർത്ഥ ലോക ജോലികൾക്ക് അവ പ്രാഥമിക പ്രാധാന്യമുള്ളവയാണ്. ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കിടയിൽ കണക്ഷനുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് പൊതുവേ എളുപ്പമുള്ള കാര്യമല്ല, കാരണം ധാരാളം LOD ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ നിലവിലുണ്ട്, കൂടാതെ കണക്ഷനുകൾ നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാൻ തുല്യത ബന്ധങ്ങളുടെ ട്രാൻസിറ്റീവ്, സിമ്മെട്രിക് ക്ലോസിംഗ് കണക്കാക്കണം. ഈ കാരണത്താൽ, ഞങ്ങൾ സ്കേലബിൾ രീതികളും അൽഗോരിതങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു, (എ) തുല്യത ബന്ധങ്ങൾക്കായി ട്രാൻസിറ്റീവ്, സിമ്മട്രിക് ക്ലോസറിന്റെ കണക്കുകൂട്ടൽ നടത്തുന്നതിന് (അവ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കിടയിൽ കൂടുതൽ കണക്ഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ); (ബി) ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ മുഴുവൻ ഉള്ളടക്കവും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന സമർപ്പിത ആഗോള സെമാന്റിക്സ്-അവബോധമുള്ള സൂചികകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്; (സി) രണ്ടോ അതിലധികമോ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള കണക്റ്റിവിറ്റി അളക്കുന്നതിന്. അവസാനമായി, നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനത്തിന്റെ വേഗതയെ വിലയിരുത്തുന്നു, അതേസമയം രണ്ട് ബില്ല്യൺ ട്രിപ്പിൾസ് എന്നതിനായുള്ള താരതമ്യ ഫലങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. |
d6020bdf3b03f209174cbc8fb4ecbe6208eb9ff1 | വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ (ഐടി) സംഘടനാ മാറ്റത്തിനുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണത്തിന് വലിയൊരു ഭാഗം സമർപ്പിച്ച ആദ്യത്തെ രചയിതാവിന്റെ ഗവേഷണ ജീവിതത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ആവർത്തനചിന്തയോടെയാണ് നാം ആരംഭിക്കുന്നത്. ഐടി വളരെക്കാലമായി സംഘടനാ മാറ്റവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സംഘടനാ സിദ്ധാന്തത്തിലെ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ചികിത്സയെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ചരിത്രപരമായ അവലോകനം, സിദ്ധാന്ത വികസനത്തിന്റെ പിന്നോക്കാവസ്ഥയിൽ സംഘടനകളുടെ ഭ material തിക വശങ്ങൾ എത്ര എളുപ്പത്തിൽ അപ്രത്യക്ഷമാകുമെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു. ഐടി സംരംഭങ്ങളുടെ ഭൌതിക സവിശേഷതകൾ അവയെ മറ്റു സംഘടനാ മാറ്റ സംരംഭങ്ങളിൽ നിന്നും വേർതിരിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് ഒരു നിർഭാഗ്യകരമായ ഫലമാണ്. വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ പ്രത്യാഘാതത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനങ്ങള് ക്ക് അവശ്യമായത് തിരിച്ചു നല് കുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ പ്രത്യാഘാതത്തിന് ഒരു കേന്ദ്രീകൃതമായ തത്വപരമായ പങ്ക് വഹിക്കുന്ന ഓപ്ഷനുകള് നല് കിക്കൊണ്ട് അതിന്റെ അപ്രത്യക്ഷതയുടെ കാരണങ്ങള് കണ്ടെത്തുകയാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. സാമൂഹിക-സാങ്കേതിക വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി സാമൂഹിക-സാധ്യതാപരമായ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഭൌതിക വസ്തുക്കളും അവയുടെ സാമൂഹിക പശ്ചാത്തലവും തമ്മിലുള്ള ഓൺറ്റോളജിക്കൽ വേർതിരിവ് നിലനിർത്താൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. സാമൂഹിക സാങ്കേതിക വീക്ഷണകോണുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഒരു ബന്ധപരമായ ആശയമായി "സഹായശേഷി" എന്ന ആശയം ഉപയോഗിച്ചാണ് നമ്മുടെ വിശകലനം മുന്നോട്ട് പോകുന്നത്. അതിനുശേഷം, സംഘടനാ പതിവ് സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ വിപുലീകരണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അവ പതിവ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ജനറേറ്റീവ് സിസ്റ്റത്തിൽ മെറ്റീരിയൽ ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഐടി ന്റെ സംഘടനാ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തില് പുതിയ ഗവേഷണ കേന്ദ്രമായി ഭൌതികതയെ സ്വീകരിക്കുന്നതില് അന്തർലീനമായ നിരവധി വെല്ലുവിളികളില് രണ്ടെണ്ണം ഈ സംഭാവനകള് വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
7039b7c97bd0e59693f2dc4ed7b40e8790bf2746 | ടെക്സ്റ്റുകളുടെയും വിജ്ഞാന അടിസ്ഥാനത്തിന്റെയും (കെബി) വിതരണ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളെ സംയുക്തമായി പഠിക്കുന്ന ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. കെബിയിൽ ഒരു ടെക്സ്റ്റ് നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ടെക്സ്റ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എന്റിറ്റികളെ പ്രവചിക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മോഡലിനെ ഞങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ മാതൃക രൂപകല്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് വിവിധ എൻ.എൽ.പി. ജോലികൾ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുള്ള ഒരു ജനറിക് ആയിട്ടാണ്. വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്നും എടുത്ത വലിയൊരു കൂട്ടം ടെക്സ്റ്റുകളും അവയുടെ എന്റിറ്റി വ്യാഖ്യാനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. മൂന്ന് പ്രധാന എൻഎൽപി ടാസ്ക്കുകളിൽ (അതായത് വാക്യ വാചക സമാനത, എന്റിറ്റി ലിങ്കിംഗ്, ഫാക്റ്റോയിഡ് ചോദ്യ ഉത്തരം) ഞങ്ങൾ മോഡൽ വിലയിരുത്തി. നിരീക്ഷണമില്ലാത്തതും മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതുമായ ക്രമീകരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. അതിന്റെ ഫലമായി, ഈ മൂന്നു കാര്യങ്ങളിലും നാം അത്യാധുനികമായ ഫലങ്ങള് നേടിയിട്ടുണ്ട്. ഞങ്ങളുടെ കോഡും പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകളും കൂടുതൽ അക്കാദമിക് ഗവേഷണത്തിനായി പൊതുവായി ലഭ്യമാണ്. |
42f75b297aed474599c8e598dd211a1999804138 | ഓട്ടോക്ലാസ്, ക്ലാസിക് മിശ്രിത മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിരീക്ഷണരഹിതമായ ക്ലാസിക്വേഷൻ സമീപനമാണ്, ഇത് മികച്ച ക്ലാസുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ബേസിയൻ രീതി ഉപയോഗിച്ച് പൂരിപ്പിക്കുന്നു. ഓട്ടോക്ലാസ് സിസ്റ്റത്തിനു പിന്നിലെ ഗണിതശാസ്ത്രത്തെ കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ വിവരണം ഇവിടെ ചേർക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ഒരു നിരീക്ഷണ സംവിധാനത്തിനും ഒറ്റയ്ക്ക് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ പരമാവധി ഉപയോഗപ്രദമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ ഊന്നിപ്പറയുന്നു. ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധരും മോഡൽ സ്പേസ് തിരയുന്ന മെഷീനും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലാണ് പുതിയ അറിവ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. ഡേറ്റാബേസ് വിശകലനത്തിന് ഇരുവരും തനതായ വിവരങ്ങളും കഴിവുകളും നൽകുന്നു, ഓരോരുത്തരും മറ്റുള്ളവരുടെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാബേസുകളിലേക്ക് ഓട്ടോക്ലാസിന്റെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ഈ പോയിന്റ് ചിത്രീകരിക്കുന്നു, ഒപ്പം ഫലമായുണ്ടായ വിജയങ്ങളും പരാജയങ്ങളും വിവരിക്കുന്നു. 6.1 ആമുഖം ഡേറ്റാബേസുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനായി ഒരു ഓട്ടോമാറ്റിക് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രോഗ്രാം (AutoClass) ഉപയോഗിക്കുന്നതിലെ ഞങ്ങളുടെ അനുഭവത്തിന്റെ സംഗ്രഹമാണ് ഈ അധ്യായം. ഓട്ടോമാറ്റിക് ക്ലാസിഫിക്കേഷന് പൊതുവേ, പ്രത്യേകിച്ചും ഓട്ടോക്ലാസിനു പിന്നിലുള്ള തത്വങ്ങളുടെ ഒരു രൂപരേഖയും ഇതിലുണ്ട്. ലേബൽ ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് ക്ലാസ് വിവരണങ്ങളുടെ ഉത്പാദനത്തേക്കാൾ (സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന) ഡാറ്റയിലെ ക്ലാസുകളുടെ യാന്ത്രിക കണ്ടെത്തൽ (ചിലപ്പോൾ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു) എന്ന പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചാണ് ഞങ്ങൾ ആശങ്കാകുലരാണ്. ഒരു തരത്തില് പറഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റയിലെ സ്വാഭാവിക ക്ലാസുകള് കണ്ടെത്തലാണ് ഓട്ടോമാറ്റിക് ക്ലാസിഫിക്കേഷന് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ഈ ക്ലാസുകള് അടിസ്ഥാനപരമായ കാരണങ്ങളുള്ള സംവിധാനങ്ങള് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, ചില കേസുകള് മറ്റുള്ള കേസുകളേക്കാൾ പരസ്പരം സാമ്യമുള്ളതാക്കുന്നു. കാരണമായുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ ഡാറ്റയിലെ സാമ്പിൾ ബയസുകൾ പോലെ തന്നെ ബോറടിപ്പിക്കുന്നതായിരിക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ ഡൊമെയ്നിലെ ചില പ്രധാന പുതിയ കണ്ടെത്തലുകൾക്ക് കാരണമാകാം. ചില സമയങ്ങളിൽ ഈ ക്ലാസുകൾ ഈ മേഖലയിലെ വിദഗ്ധർക്ക് നന്നായി അറിയാമായിരുന്നു, പക്ഷേ ഓട്ടോക്ലാസിന് അറിയില്ലായിരുന്നു, മറ്റ് സമയങ്ങളിൽ |
32aea4c9fb9eb7cf2b6869efa83cf73420374628 | |
091778f43d947affb69dbccc2c3251abfa852ad2 | ഫയൽ തരം നിർദ്ദിഷ്ട ട്രാൻസ്ഡ്യൂസറുകളുള്ള ഫയലുകളിൽ നിന്ന് സ്വപ്രേരിതമായി ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിലൂടെ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തിലേക്ക് വഴക്കമുള്ള അസോസിയേറ്റീവ് ആക്സസ് നൽകുന്ന ഒരു വിവര സംഭരണ സംവിധാനമാണ് സെമാന്റിക് ഫയൽ സിസ്റ്റം. നിലവിലുള്ള ട്രീ ഘടനയുള്ള ഫയൽ സിസ്റ്റം പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ ഒരു കൺസർവേറ്റീവ് വിപുലീകരണവും ഉള്ളടക്ക അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആക്സസ്സിനായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പ്രോട്ടോക്കോളുകളും അസോസിയേറ്റീവ് ആക്സസ് നൽകുന്നു. നിലവിലുള്ള ഫയൽ സിസ്റ്റം പ്രോട്ടോക്കോളുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് ഒരു വെർച്വൽ ഡയറക്ടറി എന്ന ആശയം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വെർച്വൽ ഡയറക്ടറി പേരുകൾ അന്വേഷണങ്ങളായി വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ നിലവിലുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയറുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന രീതിയിൽ ഫയലുകളിലേക്കും ഡയറക്ടറികളിലേക്കും വഴക്കമുള്ള അസോസിയേറ്റീവ് ആക്സസ് നൽകുന്നു. ഫയൽ സിസ്റ്റം ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ പ്രധാന സ്വത്തുക്കളുടെ യാന്ത്രിക എക്സ്ട്രാക്ഷനും സൂചികയിലാക്കലും വഴി ഫയൽ സിസ്റ്റം ഉള്ളടക്കങ്ങളിലേക്ക് വേഗത്തിലുള്ള ആട്രിബ്യൂട്ട് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആക്സസ് നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഫയലുകളുടെയും ഡയറക്ടറികളുടെയും യാന്ത്രിക സൂചിക നിർണ്ണയത്തെ "സെമാന്റിക്" എന്ന് വിളിക്കുന്നു, കാരണം ഉപയോക്തൃ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാവുന്ന ട്രാൻസ്ഡ്യൂസറുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റം ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ സെമാന്റിക്സിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ സൂചിക നിർണ്ണയത്തിനുള്ള പ്രോപ്പർട്ടികൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിവരവിനിമയത്തിനും കമാൻഡ് ലെവൽ പ്രോഗ്രാമിംഗിനും പരമ്പരാഗത ട്രീ ഘടനാപരമായ ഫയൽ സിസ്റ്റങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് സെമാന്റിക് ഫയൽ സിസ്റ്റങ്ങൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ സംഭരണ അബ്സ്ട്രാക്ഷൻ അവതരിപ്പിക്കുന്നു എന്ന പ്രബന്ധത്തെ സെമാന്റിക് ഫയൽ സിസ്റ്റം നടപ്പാക്കലിൽ നിന്നുള്ള പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. |
096db7e8d2b209fb6dca9c7495ac84405c40e507 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, നോൺ-നെഗറ്റീവ് മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷനായി (എൻഎംഎഫ്) പുതിയ ആൾട്ടർനേറ്റിംഗ് ലെസ്റ്റ് സ്ക്വയറുകൾ (എഎൽഎസ്) അൽഗോരിതം, ത്രീഡി നോൺ-നെഗറ്റീവ് ടെൻസർ ഫാക്ടറൈസേഷനിലേക്ക് (എൻടിഎഫ്) അവയുടെ വിപുലീകരണങ്ങൾ എന്നിവ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇവ ശബ്ദത്തിന്റെ സാന്നിധ്യത്തിൽ കരുത്തുറ്റതും മൾട്ടി-വേ ബ്ലൈൻഡ് സോഴ്സ് സെപ്പറേഷൻ (ബിഎസ്എസ്), മൾട്ടി-സെൻസറി അല്ലെങ്കിൽ മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റ വിശകലനം, നോൺ-നെഗറ്റീവ് ന്യൂറൽ സ്പാർസ് കോഡിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്. ഒരേസമയം അല്ലെങ്കിൽ തുടർച്ചയായി (ഒന്നൊന്നായി) ചുരുക്കൽ വളരെ ലളിതമായ ഒരു എ.എൽ.എസ് അൽഗോരിതം നയിക്കുന്ന പ്രാദേശിക ചെലവ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് ചില സ്പാർസിറ്റി നിയന്ത്രണങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഇത് അണ്ടർ-ഡെറ്റർമിനഡ് (ഉറവിടങ്ങളേക്കാൾ കുറച്ച് സെൻസറുകളുള്ള ഒരു സിസ്റ്റം) അമിതമായി നിർണ്ണയിക്കപ്പെട്ട മോഡലിനും. വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സാധുതയും ഉയർന്ന പ്രകടനവും വിശാലമായ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും മൾട്ടി ലെയർ ശ്രേണിവർഗ്ഗ NMF ഉപയോഗിച്ച്. ഈ അല് ഗോരിതം വിവിധ തലങ്ങളിലുള്ള അപൂർവ ഘടക വിശകലനത്തിനും സുഗമ ഘടക വിശകലനത്തിനും വിപുലീകരിക്കാനും നിർദ്ദേശമുണ്ട്. |
339888b357e780c6e80fc135ec48a14c3b524f7d | അംഗത്വ അന്വേഷണങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി ഒരു സെറ്റിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ലളിതമായ ഇടം കാര്യക്ഷമമായ റാൻഡമിക് ഡാറ്റാ ഘടനയാണ് ബ്ലൂം ഫിൽട്ടർ. ബ്ലൂം ഫിൽട്ടറുകൾ തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ അനുവദിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഒരു പിശകിന്റെ സാധ്യത നിയന്ത്രിക്കുമ്പോൾ ഇടം ലാഭിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും ഈ പോരായ്മയെ മറികടക്കുന്നു. 1970 കളിൽ മുതൽ ഡാറ്റാബേസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ബ്ലൂം ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്, എന്നാൽ സമീപ വർഷങ്ങളിൽ മാത്രമാണ് അവ നെറ്റ്വർക്കിംഗ് സാഹിത്യത്തിൽ ജനപ്രിയമായിത്തീർന്നത്. ബ്ലൂം ഫിൽട്ടറുകൾ വിവിധ നെറ്റ് വർക്ക് പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുകയും പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്ത രീതികൾ പരിശോധിക്കുക എന്നതാണു ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. അവയെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഭാവിയിലെ പ്രയോഗങ്ങളിൽ അവയുടെ ഉപയോഗം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും ഏകീകൃതമായ ഒരു ഗണിതപരവും പ്രായോഗികവുമായ ചട്ടക്കൂട് നൽകുക എന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെയാണ് ഇത്. |
dc3e8bea9ef0c9a2df20e4d11860203eaf795b6a | സാധാരണ നടത്തത്തിനിടെ ഉണ്ടാകുന്ന ഗ്രൌണ്ട് റിയാക്ഷൻ ഫോഴ്സുകൾ അടുത്തിടെ ഉപയോഗിച്ചു. കാലക്രമേണ നിരീക്ഷിച്ച ഫോഴ്സുകളുടെ മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യക്തികളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും / അല്ലെങ്കിൽ തരംതിരിക്കുന്നതിനും. ലംബമായ നിലത്തുള്ള പ്രതിപ്രവർത്തന ശക്തികളിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സവിശേഷത ശരീര പിണ്ഡമാണ്. ഈ ഒറ്റ സവിശേഷതയ്ക്ക് ഒന്നിലധികം സങ്കീർണ്ണ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റ് പഠനങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന തിരിച്ചറിയൽ ശേഷിയുണ്ട്. (1) ലംബമായ നില പ്രതിപ്രവർത്തന ശക്തികൾ ഉപയോഗിച്ച് ശരീരഭാരം നേടാൻ കഴിയുന്ന കൃത്യതയും കൃത്യതയും അളക്കുക, (2) മുമ്പത്തെ പഠനങ്ങളേക്കാൾ വലിയ ജനസംഖ്യയിലുടനീളം ശരീരഭാരം വിതരണം ചെയ്യുക, (3) ശരീരഭാരം ദുർബലമായ ബയോമെട്രിക് ആയി ഉപയോഗിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയൽ ശേഷികൾ അളക്കുക. നമ്മുടെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ശരീരത്തിന്റെ പിണ്ഡം ഒരു സെക്കന് ഡിന്റെ ഒരു ഭാഗത്തില് 1 കിലോഗ്രാമിന് താഴെയുള്ള ഒരു സ്റ്റാന് ഡര് ഡ് ഡിവിയേഷന് പിശകോടെ അളക്കാന് സാധിക്കുമെന്ന്. |
1b2f2bb90fb08d0e02eabb152120dbf1d6e5837e | തുടർച്ചയായ വാക്കുകളുടെ പ്രാതിനിധ്യം കണക്കാക്കുന്നതിനായി ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട മോഡലുകളുടെ ഒരു കുടുംബം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, പ്രത്യേകമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് ഏകഭാഷാ, ബഹുഭാഷാ ടെക്സ്റ്റുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്താനാണ്. ഈ ചട്ടക്കൂട്, മുൻ മോഡലുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, സിന്റാക്റ്റിക്, സെമാന്റിക് കോമ്പോസിഷണാലിറ്റി എന്നിവയിൽ കൂടുതൽ കൃത്യത പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന ഉൾച്ചേർക്കലുകളുടെ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പരിശീലനം നടത്താൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ബഹുഭാഷാ ഉൾപ്പെടുത്തലുകൾക്ക്, അർത്ഥ സമാനതയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത, സമാന്തര ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്ത വാക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനെ സംബന്ധിച്ച് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ യാന്ത്രിക വിവർത്തനത്തിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
396945dabf79f4a8bf36ca408a137d6e961306e7 | |
6010c2d8eb5b6c5da3463d0744203060bdcc07a7 | സാൽമൺ അലി, ലെപിയോഫെറൈറസ് സാൽമണിസ് (ക്രോയർ, 1837), അറ്റ്ലാന്റിക് സാൽമൺ, സാൽമോ സലാർ ലിനേയസ്, 1758 എന്നിവയുടെ മാരിക്ളച്ചറിൽ കാര്യമായ സാമ്പത്തിക നാശനഷ്ടം വരുത്തുന്ന മത്സ്യ എക്ടോപാരസിറ്റുകളാണ്. മത്സ്യകൃഷികളിലെ എൽ.സാൽമണിസ് നിയന്ത്രണം വലിയ തോതിൽ പരാന്നഭോജികൾക്കെതിരായ മരുന്നുകളുടെ ഉപയോഗത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. രാസവസ്തുക്കളുടെ നിയന്ത്രണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു പ്രശ്നം പ്രതിരോധശേഷി വികസിപ്പിക്കാനുള്ള സാധ്യതയാണ്, ഇത് എൽ. സാൽമണിസിൽ ഓർഗനോഫോസ്ഫേറ്റുകൾ, പൈറട്രോയിഡുകൾ, അവെർമെക്റ്റിൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി മയക്കുമരുന്ന് ക്ലാസുകൾക്കായി രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. എടിപി-ബൈൻഡിംഗ് കാസറ്റ് (എബിസി) ജീൻ സൂപ്പർഫാമിലി എല്ലാ ബയോട്ടയിലും കാണപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ കാൻസറുകൾക്കും രോഗകാരികൾക്കും മയക്കുമരുന്ന് പ്രതിരോധം നൽകുന്ന നിരവധി മയക്കുമരുന്ന് എഫ്ലക്സ് ട്രാൻസ്പോർട്ടറുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, ചില എബിസി ട്രാൻസ്പോർട്ടറുകൾ പ്രാണിനിരീക്ഷണ പ്രതിരോധം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ പങ്കാളികളാണെന്ന് അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. എൽ. സാൽമണിസിൽ എബിസി ട്രാൻസ്പോർട്ടർമാരെക്കുറിച്ച് നിരവധി പഠനങ്ങൾ നടന്നിട്ടുണ്ടെങ്കിലും ഈ ജീവിവർഗത്തിൽ എബിസി ജീൻ കുടുംബത്തിന്റെ വ്യവസ്ഥാപിത വിശകലനം നിലവിലില്ല. എൽ. സാൽമണിസിലെ എബിസി ജീനുകളുടെ ഒരു ജനിതകവ്യാപക സർവേയാണ് ഈ പഠനത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. എബിസി സൂപ്പർ ഫാമിലി അംഗങ്ങളെ എൽ. സാൽമണിസ് ജനിതകത്തിന്റെ ഹൊമോളജി തിരയലിലൂടെ തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. കൂടാതെ, മൾട്ടി- സ്റ്റേജ് ആർഎൻഎ ലൈബ്രറിയുടെ ഹൈ- ത്രൂപുട്ട് ആർഎൻഎ സീക്വൻസിംഗ് (ആർഎൻഎ- സെക്) വഴി സൃഷ്ടിച്ച പരാന്നഭോജിയുടെ ഒരു റഫറൻസ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റോമിൽ എബിസി പ്രോട്ടീനുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു. ജനിതകവും ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റോമും പരിശോധിച്ചപ്പോൾ എബിസി പ്രോട്ടീനുകൾക്ക് കോഡ് നൽകുന്ന ആകെ 33 ജീനുകൾ / ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ കണ്ടെത്തി. അതിൽ 3 എണ്ണം ജനിതകത്തിലും 4 എണ്ണം ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റോമിലും മാത്രം പ്രതിനിധീകരിച്ചു. മയക്കുമരുന്ന് ട്രാൻസ്പോർട്ടറുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന എബിസി ഉപകുടുംബങ്ങളിലേക്ക് പതിനെട്ട് സീക്വൻസുകൾ നിയോഗിച്ചു, അതായത് ബി (4 സീക്വൻസുകൾ), സി (11) , ജി (2) എന്നീ ഉപകുടുംബങ്ങൾ. എൽ. സാൽമണിസിന്റെ എബിസി ജീൻ കുടുംബത്തിൽ മറ്റ് ആർത്രോപോഡുകളേക്കാൾ കുറവ് അംഗങ്ങളുണ്ടെന്ന് ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. സാൽമൺ ഡിലൂസിംഗ് ഏജന് സികളുടെ വിഷബാധയിലും മയക്കുമരുന്ന് പ്രതിരോധത്തിന്റെ സാധ്യതയുള്ള സംവിധാനങ്ങളിലും എബിസി ട്രാൻസ്പോർട്ടറുകളുടെ സാധ്യതയുള്ള റോളുകളെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ ഗവേഷണങ്ങൾക്ക് ഈ പഠനം അടിത്തറയിടും. |
4a3235a542f92929378a11f2df2e942fe5674c0e | ഈ പ്രബന്ധം, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നെറ്റ് വർക്ക് അധിഷ്ഠിത നുഴഞ്ഞുകയറ്റങ്ങളും ആക്രമണങ്ങളും കണ്ടെത്തുന്ന, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് അധിഷ്ഠിത നുഴഞ്ഞുകയറ്റ ഡിറ്റക്ടർ (യുഎൻഎൻഐഡി) സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നുഴഞ്ഞുകയറ്റക്കാരെ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത വലകളുടെ പരിശീലനത്തിനും പരിശോധനയ്ക്കും ട്യൂണിംഗിനും ഈ സംവിധാനം സൌകര്യമൊരുക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനം ഉപയോഗിച്ച്, രണ്ട് തരം അഡാപ്റ്റീവ് റെസോണൻസ് തിയറി (എആർടി) നെറ്റ്വർക്കുകൾ (എആർടി -1, എആർടി -2) പരിശോധിച്ചു. ഫലങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് , അത്തരം നെറ്റുകള് ക്ക് കാര്യക്ഷമമായി നെറ്റ്വർക്ക് ട്രാഫിക്കിനെ സാധാരണവും ആക്രമണാത്മകവുമാക്കി തരം തിരിക്കാന് കഴിയും. ഈ സംവിധാനം ദുരുപയോഗവും അപാകത കണ്ടെത്തൽ സമീപനങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ അറിയപ്പെടുന്ന ആക്രമണ തരങ്ങളും പുതിയ ആക്രമണ തരങ്ങളും അപാകതകളായി കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. |
10a9abb4c78f0be5cc85847f248d3e8277b3c810 | കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ലേണിംഗ് കോൺഫറൻസിൽ പങ്കുവെച്ച ഒരു ടാസ്ക് ഉണ്ട്, അതിൽ പങ്കെടുക്കുന്നവർ ഒരേ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ അവരുടെ പഠന സംവിധാനങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 2007ലും 2006ലും, പങ്കിട്ട ചുമതല ആശ്രിതത്വം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി നീക്കിവച്ചിട്ടുണ്ട്, ഈ വർഷം ഒരു ബഹുഭാഷാ ട്രാക്കും ഡൊമെയ്ൻ അഡാപ്റ്റേഷൻ ട്രാക്കും ഉപയോഗിച്ച്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, വിവിധ ട്രാക്കുകളുടെ ചുമതലകൾ നാം നിർവചിക്കുകയും പത്ത് ഭാഷകളിലെ നിലവിലുള്ള ട്രീബാങ്കുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിച്ചുവെന്ന് വിവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിനു പുറമെ, പങ്കെടുക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങളുടെ വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങളെക്കുറിച്ചും പരിശോധനാ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. |
14626b05a5ec7ec2addc512f0dfa8db60d817c1b | ഈ പേപ്പറിൽ നാം ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ പ്രത്യേക ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് വലിയ തോതിലുള്ള നോൺ-കോൺവെക്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള ത്വരിതപ്പെടുത്തൽ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. അഴുകിയ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഇറങ്ങുന്നത് ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ക്ലാസിക് സമീപനമാണ് എക്സ്ട്രാപോളേഷൻ സ്കീം, പക്ഷേ ഇത് സാധാരണയായി അൺ-കൺവെക്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല. ഇതരമായി, നോൺ-കോൺവെക്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ ഒരു ഇന്റർപോലേഷൻ സ്കീം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, കൂടാതെ രീതി ഇന്റർപോളാട്രോൺ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഇന്റർപോളാട്രോണിന് പിന്നിലെ പ്രേരണകളെക്കുറിച്ച് വിശദീകരിക്കുകയും സമഗ്രമായ ഒരു അനുഭവ വിശകലനം നടത്തുകയും ചെയ്യും. CIFAR-10 ലും ImageNet ലും വലിയ ആഴത്തിലുള്ള DNNs (ഉദാഃ 98- ലെയർ ResNet, 200- ലെയർ ResNet) എന്നിവയിലെ അനുഭവസമ്പന്നമായ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് ഇന്റർപോളാട്രോണിന് മോട്ടേജും ആദാമും ഉപയോഗിച്ച് എസ്ജിഡി പോലുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ ഒത്തുചേരാനാകുമെന്ന്. കൂടാതെ, മിക്സിംഗ് കോഫിഫിഷ്യൻറുകൾ ഏറ്റവും ചെറിയ സ്ക്വയറുകളുടെ കണക്കനുസരിച്ച് കണക്കാക്കുന്ന ആൻഡേഴ്സൺ ന്റെ ത്വരിതപ്പെടുത്തലും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കാം. ഇന്റർപോളാട്രോണും ആൻഡേഴ്സണും വളരെ എളുപ്പത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാനും ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും. ഇന്റർപോളാട്രോണിന് ചില നിയമപരമായ അനുമാനങ്ങളുള്ളപ്പോൾ ലീനിയർ കൺവെർജൻസ് നിരക്ക് ഉണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
55baef0d54403387f5cf28e2ae1ec850355cf60a | കീഴ്സ്, നീൽ, റോത്ത്, വു [ഐസിഎംഎൽ 2018] അടുത്തിടെ സമൃദ്ധമായ ഉപഗ്രൂപ്പ് ന്യായബോധം എന്ന ആശയം നിർദ്ദേശിച്ചു. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെയും വ്യക്തിഗത ന്യായബോധത്തിന്റെയും ആശയങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള അന്തരം കുറയ്ക്കുന്നതിനാണ് ഇത് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്. സമ്പന്നമായ ഉപഗ്രൂപ്പ് ന്യായീകരണം ഒരു സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ന്യായീകരണ നിയന്ത്രണം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു (സംരക്ഷിത ഗ്രൂപ്പുകളിലുടനീളം തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് നിരക്കുകൾ തുല്യമാക്കുക), എന്നാൽ ഈ നിയന്ത്രണം പരിമിതമായ വിസി അളവിലുള്ള ഒരു ക്ലാസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ഉപഗ്രൂപ്പുകളുടെ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ അല്ലെങ്കിൽ അനന്തമായ വലിയ ശേഖരത്തിൽ നിലനിർത്തണമെന്ന് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഈ നിയന്ത്രണത്തിന് വിധേയമായി പഠിക്കാൻ ഒരു അൽഗോരിതം ഉറപ്പുനൽകുന്നു, ന്യായമായ നിയന്ത്രണം ഇല്ലാതെ തികച്ചും പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒറാക്കിളുകളിലേക്ക് പ്രവേശനം ഉണ്ടെന്ന വ്യവസ്ഥയിൽ. ഈ ലേഖനത്തിൽ, കെയേഴ്സ് എറ്റ് എൽ. യുടെ അൽഗോരിതം സംബന്ധിച്ച് നാം ഒരു സമഗ്രമായ അനുഭവാ വിലയിരുത്തൽ നടത്തുന്നു. ന്യായമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ, പഠന ഒറാക്കിളുകൾക്ക് പകരം വേഗത്തിലുള്ള ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് ഇൻസ്റ്റൻസേഷൻ ചെയ്യുമ്പോൾ അൽഗോരിതത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന കൺവെർജൻസി ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, ന്യായവും കൃത്യതയും തമ്മിലുള്ള വിട്ടുവീഴ്ചകൾ അളക്കുന്നു, ഈ സമീപനം അഗർവാൾ, ബെയ്ഗൽസൈമർ, ഡുഡിക്, ലാംഗ്ഫോർഡ്, വാലാച്ച് [ഐസിഎംഎൽ 2018] എന്നിവരുടെ സമീപകാല അൽഗോരിതവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, ഇത് വ്യക്തിഗത പരിരക്ഷിത ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ദുർബലവും കൂടുതൽ പരമ്പരാഗതവുമായ പരിധിവരെ ന്യായമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു. പൊതുവേ, കീര് ന്നുകളും മറ്റുള്ളവരും അത് കണ്ടെത്തി. അൽഗോരിതം വേഗത്തിൽ ഒത്തുചേരുന്നു, കൃത്യതയ്ക്ക് ചെറിയ ചിലവുകൾ വരുത്തിക്കൊണ്ട് ന്യായതയിൽ വലിയ നേട്ടങ്ങൾ നേടാൻ കഴിയും, കൂടാതെ പരിധിവരെ ന്യായതയ്ക്ക് വിധേയമായ കൃത്യത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് ഗണ്യമായ ഉപഗ്രൂപ്പ് അന്യായമായ ക്ലാസിഫയറുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. കീര് ന്നിന്റെയും കൂട്ടരുടെയും ചലനാത്മകതയുടെയും പെരുമാറ്റത്തിന്റെയും വിശകലനങ്ങളും ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങളും ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. അല് ഗരിതം. മൊത്തത്തില് ഈ അല് ഗോരിതം യഥാര് ത്ഥ വിവരങ്ങള് ക്ക് ഫലപ്രദമാണെന്ന് ഞങ്ങള് കണ്ടെത്തി, സമ്പന്നമായ ഉപഗ്രൂപ്പ് ന്യായമായ ഒരു പ്രായോഗിക ആശയം. |
6be461dd5869d00fc09975a8f8e31eb5f86be402 | കമ്പ്യൂട്ടര് ആനിമേറ്റഡ് ഏജന്റുമാരും റോബോട്ടുകളും മനുഷ്യ കമ്പ്യൂട്ടര് ഇടപെടലിന് ഒരു സാമൂഹിക വശം നല് കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടര് ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് പുതിയ രീതിയില് ചിന്തിക്കാന് നമ്മെ നിര് ബന്ധിക്കുന്നു. മുഖാമുഖ ആശയവിനിമയം എന്നത് 40 മില്ലിസെക്കന് ഡുകളുടെ ഒരു സമയ സ്കെയിലിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു തത്സമയ പ്രക്രിയയാണ്. ഈ സമയ സ്കെയിലിലെ അനിശ്ചിതത്വത്തിന്റെ തോത് ഗണ്യമാണ്, ഇത് മനുഷ്യരും യന്ത്രങ്ങളും സാവധാനത്തിലുള്ള പ്രതീകാത്മക അനുമാന പ്രക്രിയകളേക്കാൾ സെൻസറി സമ്പന്നമായ വിവേചന പ്രിമിറ്റീവുകളെ ആശ്രയിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് നാം അത്തരം ഒരു പ്രാകൃതമായ കാര്യത്തില് പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനം വീഡിയോ സ്ട്രീമിലെ മുഖങ്ങളെ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തുകയും അവയെ 7 അളവുകളിലേക്ക് തത്സമയം കോഡുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു: നിഷ്പക്ഷത, കോപം, വിദ്വേഷം, ഭയം, സന്തോഷം, ദുഃഖം, ആശ്ചര്യം. മുഖം കണ്ടെത്തുന്നതിനു്, ബൂസ്റ്റിങ് ടെക്നിക്കുകളുമായി പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഫീച്ചർ ഡിറ്റക്ടറുകളാണു് ഉപയോഗിയ്ക്കുന്നത് [15, 2]. മുഖം തിരിച്ചറിയുന്ന ഉപകരണത്തിന് മുഖം കണ്ടെത്തുന്ന ഉപകരണത്തിന്റെ ചിത്രങ്ങളുണ്ട്. പാച്ചിന്റെ ഒരു ഗാബോർ പ്രതിനിധീകരണം രൂപപ്പെടുകയും തുടർന്ന് എസ്വിഎം ക്ലാസിഫയറുകളുടെ ഒരു ബാങ്ക് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അഡാബൂസ്റ്റും എസ്വിഎമ്മും ചേര് ന്ന് പുതിയൊരു കോമ്പിനേഷന് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. കോഹ്-കാനഡെ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ മുഖഭാവങ്ങളുടെ എക്സ്പ്രഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഈ സംവിധാനം പരീക്ഷിച്ചത് [6]. പുതിയ വിഷയങ്ങളിലേക്ക് പൊതുവായുള്ള പ്രകടനം 7 വഴികളിലൂടെ നിർബന്ധിത തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ശരിയാക്കുക. ഏറ്റവും രസകരമായി, ക്ലാസിഫയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ കാലത്തിനനുസരിച്ച് സുഗമമായി മാറുന്നു, ഇത് മുഖഭാവങ്ങളുടെ ചലനാത്മകതയെ പൂർണ്ണമായും യാന്ത്രികവും ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാത്തതുമായ രീതിയിൽ കോഡ് ചെയ്യുന്നതിന് മൂല്യവത്തായ ഒരു പ്രാതിനിധ്യം നൽകുന്നു. സോണിയുടെ ഐബോ പെറ്റ് റോബോട്ട്, എടിആറിന്റെ റോബോവിയ, സിയു ആനിമേറ്റർ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധതരം പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ ഈ സംവിധാനം വിന്യസിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഓട്ടോമാറ്റിക് റീഡിംഗ് ട്യൂട്ടറുകൾ, മനുഷ്യ-റോബോട്ട് ഇടപെടൽ വിലയിരുത്തൽ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഇത് നിലവിൽ വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു. |
15f932d189b13786ca54b1dc684902301d34ef65 | കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫോട്ടോവോൾട്ടെയ്ക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനായി ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയുള്ള എൽഎൽസിസി തരം റിസോണന്റ് ഡിസി-ഡിസി കൺവെർട്ടർ ഈ പേപ്പറിൽ ചർച്ചചെയ്യുന്നു. റിസോണന്റ് ടാങ്കിന്റെ വിവിധ രൂപകൽപ്പന സംവിധാനങ്ങളിൽ ഊന്നൽ നൽകുന്നു. അതേ സമയം ഇൻവെർട്ടറിന്റെ മൃദുവായ സ്വിച്ച് ചെയ്യലും റക്റ്റിഫയർ ബ്രിഡ്ജും പരിഗണിക്കുന്നു. ഡിസൈൻ നിയമങ്ങളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, വോൾട്ടേജ് സ്രോതസ്സ് ഔട്ട്പുട്ട് ഉള്ള ഒരു എൽഎൽസിസി കൺവെർട്ടർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിൽ ഒരു പുതിയ വെല്ലുവിളി പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നു. പ്രതിധ്വനിക്കുന്ന മൂലകങ്ങൾക്ക് പകരം അവയുടെ അനുപാതം, ഉദാ. ഇൻഡക്റ്റൻസികളുടെ അനുപാതം Ls/Lp ആണ് ആദ്യം ഡിസൈൻ പരാമീറ്ററായി കണക്കാക്കുന്നത്. കൂടാതെ, ട്രാൻസ്ഫോർമർ-ഇൻഡക്ടർ ഉപകരണത്തിനായുള്ള ഡെറിവേറ്റഡ് ഡിസൈൻ റൂൾ മൊത്തത്തിലുള്ള എൽഎൽസിസി രൂപകൽപ്പനയിൽ നേരിട്ട് യോജിക്കുന്നു. ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളുടെ സ്വഭാവം കാരണം, അതായത് ഇൻഡക്റ്റൻസികളുടെ ബന്ധം Ls/Lp എന്നത് ജ്യാമിതീയത്തിന്റെ ഒരു ഫംഗ്ഷൻ മാത്രമാണ്, ഈ ഡിസൈൻ പാരാമീറ്റർ ജ്യാമിതീയമായി നേരിട്ട് പരിഗണിക്കുന്നു. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് അതിന്റെ ഉയര് ന്ന കാര്യക്ഷമത തെളിയിക്കുന്നു. |
f13902eb6429629179419c95234ddbd555eb2bb6 | |
07d138a54c441d6ae9bff073025f8f5eeaac4da4 | വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയില് പരിശീലനം നേടിയ വലിയ ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്ക് (ഡിഎന്എന്) മോഡലുകള് ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷന് പോലുള്ള കഠിനമായ ജോലികളില് അടുത്തിടെ മികച്ച കൃത്യത കൈവരിച്ചു. ഈ ഡിഎൻഎനുകളെ ഒരു കൂട്ടം കമേഡിറ്റി മെഷീനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു വാഗ്ദാന സമീപനമാണ്, കാരണം പരിശീലനം സമയമെടുക്കുന്നതും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് തീവ്രവുമാണ്. വളരെ വലിയ ഡിഎൻഎൻ പരിശീലനം സാധ്യമാക്കുന്നതിന്, മോഡലുകൾ മെഷീനുകളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു. വളരെ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പരിശീലനം വേഗത്തിലാക്കാൻ, പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങളുടെ വ്യത്യസ്ത ഉപസെറ്റുകളിൽ ഒന്നിലധികം മോഡൽ റെപ്ലിക്കകൾ സമാന്തരമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു, ഈ റെപ്ലിക്കകളിലുടനീളം പങ്കിട്ട ഭാരം നിലനിർത്തുന്ന ഒരു ആഗോള പാരാമീറ്റർ സെർവറുമായി. മോഡലിന്റെയും ഡേറ്റാ പാർട്ടീഷനിംഗിന്റെയും മൊത്തത്തിലുള്ള സിസ്റ്റം പ്രൊവിഷനിംഗിന്റെയും ശരിയായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഡിഎൻഎൻ, വിതരണം ചെയ്ത സിസ്റ്റം ഹാർഡ്വെയർ സവിശേഷതകൾ എന്നിവയെ വളരെയധികം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ തീരുമാനങ്ങള് ക്ക് നിലവിൽ കാര്യമായ ഡൊമെയിന് വൈദഗ്ധ്യവും സമയമെടുക്കുന്ന അനുഭവസമ്പത്തുള്ള സംസ്ഥാന ബഹിരാകാശ പര്യവേക്ഷണവും ആവശ്യമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം പ്രകടന മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് മൊത്തത്തിലുള്ള വിതരണ സംവിധാനത്തിന്റെ പ്രകടനത്തിലും അളക്കാവുന്നതിലും ഈ വിഭജന, വിതരണ തീരുമാനങ്ങളുടെ സ്വാധീനം അളക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഈ പ്രകടന മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഡിഎൻഎൻ പരിശീലന സമയം കുറയ്ക്കുന്ന മികച്ച സിസ്റ്റം കോൺഫിഗറേഷൻ നിർണ്ണയിക്കുന്ന സ്കേലബിളിറ്റി ഒപ്റ്റിമൈസർ നിർമ്മിക്കുന്നു. രണ്ട് ബെഞ്ച് മാർക്കറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളില് ഏറ്റവും പുതിയ ഡി.എൻ.എൻ പരിശീലന ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങളുടെ പ്രകടന മോഡലുകളും സ്കേലബിളിറ്റി ഒപ്റ്റിമൈസറും ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു. ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ പ്രകടന മോഡലുകള് ഡിഎൻഎന് പരിശീലന സമയം ഉയര് ന്ന കണക്കാക്കല് കൃത്യതയോടെ കണക്കാക്കുന്നുവെന്നും നമ്മുടെ സ്കേലബിളിറ്റി ഒപ്റ്റിമൈസര് മികച്ച കോൺഫിഗറേഷനുകള് ശരിയായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നുവെന്നും, വിതരണ ഡിഎൻഎന് പരിശീലന സമയം കുറയ്ക്കുന്നുവെന്നും. |
eee686b822950a55f31d4c9c33d02c1942424785 | ചുരുക്കം: ക്വാർട്ടർ വേവ് ട്രാൻസ്ഫോർമറുമായി ടി ജംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് 2 x 2 ത്രികോണ മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിനയെ ഈ പ്രബന്ധം വിവരിക്കുന്നു. പാച്ച് ആന്റിനയിലെ ദൂരം നിയന്ത്രിക്കുകയും ഫീഡ് സ്ഥാനം ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് നേടാനും ഒരു അറേ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ദിശ വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയും. വലിയ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, ഉയർന്ന ദിശ, കുറഞ്ഞ വലുപ്പം എന്നിവയുടെ ആവശ്യകത, 2 x 2 ത്രികോണ മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിന അറേയുടെ രൂപകൽപ്പനയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ടി-ജംഗ്ഷൻ നെറ്റ്വർക്കിനൊപ്പം 5.5 ജിഗാഹെർട്സ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഒരു FR4 സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ആന്റിനയ്ക്ക് ഒരു ഡീലക്ട്രിക് സ്ഥിരാങ്കം (r) 4.4, ഒരു നഷ്ടം ടാൻജന്റ് 0.02 ഉം കനം 1.6 മില്ലിമീറ്ററും ഉണ്ടായിരുന്നു. സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് ആന്റിനയ്ക്ക് 12.91 dB ദിശാസൂചനയും ടി-ജംഗ്ഷൻ ഫീഡിംഗ് നെറ്റ് വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് VSWR 1.07 ഉപയോഗിച്ച് 173 MHz ബാൻഡ്വിഡ് ത്തും ഉണ്ടെന്നാണ്. നിർദ്ദിഷ്ട 2 x 2 ത്രികോണ അറേയ്ക്ക് ഭാരം കുറഞ്ഞതും, നിർമ്മാണത്തിന്റെ ലാളിത്യം, ഒറ്റ പാളി ഘടന, ഉയർന്ന ദിശാപ്രാപ്തി എന്നിവയുടെ ഗുണങ്ങളുണ്ട്. കീവേഡ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, കോർപ്പറേറ്റ് ഫീഡിംഗ്, റിട്ടേൺ ലോസ്, ടി ജംഗ്ഷൻ, വി എസ് ഡബ്ല്യു ആർ. |
c707938422b60bf827ec161872641468ec1ffe00 | മാർക്കോവ് തീരുമാന പ്രക്രിയകളിലെ പരിമിതമായ അവസ്ഥകളിലെ മൂല്യ ഫംഗ്ഷനുകളുടെ സ്ഥലത്തിന്റെ ജ്യാമിതീയവും ടോപ്പോളജിക്കൽ സ്വഭാവങ്ങളും ഞങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു. അതിന്റെ രൂപത്തിന്റെ സ്വഭാവം സ്വഭാവരൂപീകരണമാണ് ഞങ്ങളുടെ പ്രധാന സംഭാവനഃ ഒരു പൊതു പോളിറ്റോപ്പ് (Aigner et al., 2010). ഈ ഫലം തെളിയിക്കാൻ, നയങ്ങളും മൂല്യ ഫംഗ്ഷനുകളും തമ്മിലുള്ള ഘടനാപരമായ ബന്ധത്തിന്റെ നിരവധി സ്വത്തുക്കൾ ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ ലൈൻ സിദ്ധാന്തം ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരു സംസ്ഥാനമൊഴികെ എല്ലാ സംസ്ഥാനങ്ങളിലും നിയന്ത്രിത നയങ്ങളുടെ മൂല്യ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഒരു ലൈൻ സെഗ്മെന്റിനെ വിവരിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഈ പുതിയ കാഴ്ചപ്പാട് ഉപയോഗിച്ച്, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ചലനാത്മകതയെ കുറിച്ചുള്ള ധാരണ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
86854374c13516a8ad0dc28ffd9cd4be2bca9bfc | സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റയോ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന സ്റ്റേറ്റ് വേരിയബിളുകളോ അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു റീമാനിൻ മൾട്ടിഫോൾഡിൽ ഒതുങ്ങുന്ന പ്രശ്നങ്ങളിൽ താൽപ്പര്യം വർദ്ധിച്ചുവരികയാണ്. തുടർച്ചയായ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ ഈ താൽപ്പര്യവും വളരുകയാണ്, പക്ഷേ അസംസ്കൃത അൽഗോരിതംസ് പ്രയോഗിച്ചുഃ മോണ്ടെ കാർലോ ഫിൽട്ടറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ക്രൂരമായ ഫോഴ്സ് ഡിസ്ക്രിറ്റൈസേഷനുകൾ. ഈ സമീപനങ്ങൾ മോശമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും ഒരു വിടവ് കാണാതാകുകയും ചെയ്യുന്നുഃ കാൽമാൻ ഫിൽട്ടറുകൾക്ക് പൊതുവായ അനലോഗ് നിലവിൽ യൂക്ലിഡിൻ ഇതര ഡൊമെയ്നുകളിൽ ലഭ്യമല്ല. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ആദ്യം സുഗന്ധമില്ലാത്ത പരിവർത്തനവും പിന്നീട് സുഗന്ധമില്ലാത്ത കാൽമാൻ ഫിൽട്ടറും റിമാനിൻ മനിഫോൾഡുകളിലേക്ക് പൊതുവാക്കിക്കൊണ്ട് ഞങ്ങൾ ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നു. ഗോസ്-ന്യൂട്ടൺ രീതിക്ക് സമാനമായ ഒരു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതം ആയി കൽമാൻ ഫിൽട്ടറിനെ കാണുന്നതിനാൽ, ഞങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം മനിഫോൾഡുകളിൽ ഒരു പൊതു-ഉദ്ദേശ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു. ഈ പഠനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, ഒരു മേഖലയുടെ ട്രാക്കിംഗ് പ്രശ്നം, ഒരു സംയോജിത ട്രാക്കിംഗ് പ്രശ്നം, ഒരു ശരാശരി മൂല്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഒരു പോസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം എന്നിവയിൽ, കരുത്തുറ്റതും ഒത്തുചേരലും പഠിക്കുന്നതിനായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിച്ച രീതി ഞങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. |
a075a513b2b1e8dbf9b5d1703a401e8084f9df9c | അച്ചടിച്ച ആന്റിന ജ്യാമിതീയതയിലെ ഉപരിതല തരംഗ ആവേശം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ നടപടിയാണ് യൂണിപ്ലാനർ കോംപാക്റ്റ് ഇലക്ട്രോമാഗ്നറ്റിക് ബാൻഡ്ഗാപ് (യുസി-ഇബിജി) സബ്സ്ട്രേറ്റ് എന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു യുസി-ഇബിജി സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ള ഒരു മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ആന്റിന ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ശ്രേണിയുടെ പ്രകടനം പരിശോധിക്കുന്നു. ഫലങ്ങള് മൂലകങ്ങള് തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധം കുറയുന്നതായി കാണിക്കുന്നു. അച്ചടിച്ച മൂലകങ്ങളുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ "അന്ധമായ പാടുകള് " പ്രശ്നത്തിന് ഒരു പരിഹാരം നൽകുന്നു. പുതിയതും കാര്യക്ഷമവുമായ UC-EBG അറേ കോൺഫിഗറേഷൻ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഉയർന്ന ഡീലക്ട്രിക് സ്ഥിരതയുള്ള അടിത്തറയിൽ 7/സ്പ്ല് തവണ/5 ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു സോണ്ട് ഫീഡഡ് പാച്ച് ആന്റിന ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും നിർമ്മിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു. സിമുലേഷനും അളക്കലിന്റെ ഫലങ്ങളും കാണിക്കുന്നത് സജീവമായ റിട്ടേൺ നഷ്ടത്തിലും സജീവമായ പാറ്റേണിലും അറേ സെന്റർ ഘടകത്തിന്റെ മെച്ചപ്പെടുത്തലാണ്. മികച്ച പ്രകടനം നേടുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ട്രേഡ് ഓഫ്സ് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
16a0fde5a8ab5591a9b2985f60a04fdf50a18dc4 | നടക്കൽ ഉപയോക്തൃ ആധികാരികത ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ ഒരു ബയോമെട്രിക് സവിശേഷതയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. നടപ്പു അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങളിലെ നടപ്പു മാതൃകകൾ സുരക്ഷിതമാക്കുന്നതിനുള്ള ചില പഠനങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, അവ നടപ്പു ഡാറ്റയുടെ കുറഞ്ഞ വേർതിരിച്ചറിയലും ഉയർന്ന വ്യതിയാനവും കണക്കിലെടുക്കുന്നില്ല. ഇത് നിർദ്ദിഷ്ട സംവിധാനങ്ങളുടെ സുരക്ഷയെയും പ്രായോഗികതയെയും സാരമായി ബാധിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, മുകളിൽ പറഞ്ഞിരിക്കുന്ന കുറവുകളെ പരിഹരിക്കുന്നതിലാണ് നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. പ്രത്യേകിച്ചും, നാം ലീനിയർ ഡിസ്ക്രിമിനേഷൻ അനാലിസിസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, നടത്തം ടെംപ്ലേറ്റുകളുടെ വിവേചനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും, ഗ്രേ കോഡ് ക്വാണ്ടൈസേഷനും ഉയർന്ന വിവേചനപരവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ ബൈനറി ടെംപ്ലേറ്റ് വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും. 38 വ്യത്യസ്ത ഉപയോക്താക്കളുടെ പരീക്ഷണഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, ഞങ്ങളുടെ നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട രീതി ഗാഡ് ക്രിപ്റ്റോസിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രകടനവും സുരക്ഷയും കാര്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്നാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും, 6 × 10−5% (അതായത്, 16983 പരീക്ഷണങ്ങളിൽ 1 പരാജയപ്പെടുന്നു) എന്ന വ്യാജ സ്വീകാര്യത നിരക്കും 148-ബിറ്റ് സുരക്ഷയോടെ 9.2% വ്യാജ നിരസിക്കൽ നിരക്കും ഞങ്ങൾ നേടി. |
d7fd575c7fae05e055e47d898a5d9d2766f742b9 | |
84ade3cb5b57624baee89d9e617bb5847ee07375 | |
9e5158222c911bec96d4f533cd0d7a1a0cff1731 | മൾട്ടിഫങ്ഷണല് ആക്ടീവ് ഇലക്ട്രോണിക് ഗിയര് ഡ്ഡ് ആന്റിന (എഇഎസ്എ) സിസ്റ്റങ്ങള് ക്കായുള്ള അടുത്ത തലമുറ റേഡിയോ സെന് സര് മൊഡ്യൂളുകള് ക്ക് റഡാര്, ഇലക്ട്രോണിക് വാർഫെയര് (ഇഡബ്ല്യു) ഫന് സിറ്റിലുകള് , ഒരേ ആന്റിനയുടെ ഫ്രോണ് എഡിറ്റിനുള്ളിലെ ആശയവിനിമയങ്ങള് / ഡേറ്റാ ലിങ്കുകള് എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡുകളുടെ സംയോജനം ആവശ്യമാണ്. സാധാരണയായി C-ബാൻഡ്, X-ബാൻഡ്, Ku-ബാൻഡ് എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ 10 GHz-ൽ കൂടുതൽ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ആവശ്യകതയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ആധുനിക സജീവ ഇലക്ട്രോണിക് സംവിധാനമുള്ള ആന്റിനകളുടെ നിർമ്മാണത്തിന്, ട്രാൻസ്മിറ്റ്/റിസീവ് (ടി/ആർ) മൊഡ്യൂളുകൾ കർശനമായ ജ്യാമിതീയ ആവശ്യകതകൾക്ക് അനുസൃതമായിരിക്കണം. ഈ ഭാവിയിലെ മൾട്ടിഫങ്ഷൻ ആർഎഫ് സെൻസർ മൊഡ്യൂളുകൾക്ക് ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി അർദ്ധ തരംഗദൈർഘ്യമുള്ള ആന്റിന ഗ്രിഡ് സ്പേസിംഗ് ആണ്, ഇത് ഫിസിക്കൽ ചാനൽ വീതി <12 മില്ലീമീറ്ററായി പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കുറവാണ്, ഏറ്റവും ഉയർന്ന പ്രവർത്തന ആവൃത്തി അനുസരിച്ച് ബീം പോയിന്റ് ആവശ്യകതകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. ഈ ജ്യാമിതീയ ആവശ്യങ്ങൾ മറികടക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു വാഗ്ദാന പരിഹാരം മൊത്തത്തിലുള്ള മോണോലിത്തിക് മൈക്രോവേവ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ട് (എംഎംഐസി) ചിപ്പ് ഏരിയ കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ്, ഇത് വ്യക്തിഗത ആർഎഫ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ സംയോജിപ്പിച്ച് നേടുന്നു, അവ സാധാരണയായി വ്യക്തിഗത ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ടുകൾ (ഐസി) വഴി നേടുന്നു, പുതിയ മൾട്ടിഫങ്ഷണൽ (എംഎഫ്സി) എംഎംഐസികളിലേക്ക്. അടുത്ത തലമുറയിലെ RF സെൻസർ മൊഡ്യൂളുകളിലേക്കുള്ള വിവിധ ആശയങ്ങൾ, അവയിൽ ചിലത് ഇതിനകം നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്, ഈ കൃതിയിൽ ചർച്ച ചെയ്യുകയും വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യും. |
77a9473256f6841d40cb9198feb5b91dccf9ffd1 | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു ഡൈം ചെയ്യാവുന്ന ചാർജ് പമ്പ് ഡ്രൈവർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു പവർ ഫാക്ടർ തിരുത്തൽ (പിഎഫ്സി) ഉം സീറോ വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ചിംഗ് (സിവിഎസ്) ഉം ഉള്ള ലൈറ്റ് എമിറ്റിംഗ് ഡയോഡുകൾ (എൽഇഡി) പവർ ചെയ്യുന്നതിന്. നിർദ്ദിഷ്ട എൽഇഡി ഡ്രൈവർ ഇലക്ട്രോലൈറ്റിക് കപ്പാസിറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, ഇത് ഉയർന്ന ഉപയോഗപ്രദമായ ആയുസ്സ് നൽകുന്നു, കൂടാതെ നിലവിലെ സെൻസറുകൾ ആവശ്യമില്ലാതെ ഓപ്പൺ ലൂപ്പ് നിയന്ത്രണത്തിൽ output ട്ട്പുട്ട് കറന്റ് സ്ഥിരപ്പെടുത്താനും കഴിയും, ഇത് ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് പവർ സ്വിച്ചിംഗ് ആവൃത്തിക്ക് ആനുപാതികമാണ്, ഇത് എൽഇഡികൾ മങ്ങിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. 22 വാട്ട് ശേഷിയുള്ള ഒരു മാതൃക നടപ്പാക്കി. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്തു. ഈ പ്രോട്ടോടൈപ്പിന് 0.996 എന്ന പവർ ഫാക്ടറും 89.5% കാര്യക്ഷമതയും ഉണ്ടായിരുന്നു. 53 kHz മുതൽ 30 kHz വരെ വ്യത്യാസമുള്ള സ്വിച്ചിംഗ് ആവൃത്തിയിലൂടെ ഡ്രൈവർ ഔട്ട്പുട്ട് പവർ 40% ത്തിലധികം കുറച്ചിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ കൺവെർട്ടർ ZVS ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് തുടരുന്നു. |
b5fe4731ff6a7a7f1ad8232186e84b1f944162e0 | വിവിധ രീതികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയെ ഒരു പൊതുവായ കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള ഹാംമിംഗ് സ്പെയ്സിലേക്ക് ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിലൂടെ ക്രോസ്-മീഡിയ ഹാഷിംഗ് നടത്തുന്നു, ഇത് സമീപ വർഷങ്ങളിൽ തീവ്രമായ ശ്രദ്ധ ആകർഷിച്ചു. ഇതിന് കാരണമായത്, a) മൾട്ടിമോഡൽ ഡാറ്റ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ഫ്ലിക്കറിലെ വെബ് ഇമേജുകൾ ടാഗുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, b) ഹാഷിംഗ് വലിയ തോതിലുള്ള ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള ഫലപ്രദമായ സാങ്കേതികതയാണ്, ഇത് ക്രോസ് മീഡിയ വീണ്ടെടുക്കലിന്റെ അവസ്ഥയാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ സമീപകാല പുരോഗതികളില് നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട്, മൾട്ടി-മോഡല് ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്രോസ്-മീഡിയ ഹാഷിംഗ് സമീപനം ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. പഠന ലക്ഷ്യത്തിൽ a) പ്രസക്തമായ ക്രോസ്-മീഡിയ ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള ഹാഷ് കോഡുകൾ സമാനമാണെന്നും b) ക്ലാസ് ലേബലുകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനായി ഹാഷ് കോഡുകൾ വിവേചനപരമാണെന്നും പരിമിതപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, പഠിച്ച ഹമ്മിംഗ് സ്പേസ് ക്രോസ്-മീഡിയ സെമാന്റിക് ബന്ധങ്ങൾ നന്നായി പിടിച്ചെടുക്കുമെന്നും സെമാന്റിക് വിവേചനപരമായിരിക്കുമെന്നും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. രണ്ട് യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ സമീപനം മികച്ച ക്രോസ്-മീഡിയ വീണ്ടെടുക്കൽ പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നു എന്നാണ്. |
9814dd00440b08caf0df96988edb4c56cfcf7bd1 | ഒരു ആകർഷകന് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ടാസ്ക് ഉദ്ദേശങ്ങള് നല് കുകയും പ്രാദേശിക ആസൂത്രകന് പരിസ്ഥിതിയെക്കുറിച്ചുള്ള ആഗോള വിവരങ്ങള് ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു, അങ്ങനെ ദൈര് ഘ്യമേറിയ ആഗോള ആസൂത്രണത്തിന്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു. ഒരു ആകർഷകത്തോടുകൂടിയ ട്രാജക്റ്ററി ആസൂത്രണം പ്രാദേശിക ആസൂത്രണം മാത്രം ഉള്ള സിസ്റ്റങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് മികച്ച പ്രകടനത്തിന് കാരണമാകുമെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട് സജീവ SLAM ഒരു സ്വയംഭരണ റോബോട്ടിന് SLAM പ്രക്രിയയ്ക്ക് സമാനമായി കാര്യക്ഷമമായ പാതകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളി ഉയർത്തുന്നു. റോബോട്ടിന്റെയും മാപ്പിന്റെയും സെൻസറിന്റെയും അളവുകളുടെയും അനിശ്ചിതത്വങ്ങളും ചലനാത്മകവും ചലനവുമായ നിയന്ത്രണങ്ങളും ആസൂത്രണ പ്രക്രിയയിൽ പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, സജീവ SLAM പ്രശ്നം ഒരു മികച്ച ട്രാജക്റ്ററി ആസൂത്രണ പ്രശ്നമായി രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഒരു പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യ അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, അത് ഒരു ആകർഷകനെ ഉപയോഗിച്ച് പ്രാദേശിക ആസൂത്രണ തന്ത്രങ്ങളായ മോഡൽ പ്രവചന നിയന്ത്രണം (മറ്റ് പേരുകളിൽ അറിയപ്പെടുന്ന) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ. |
bc32313c5b10212233007ebb38e214d713db99f9 | മുതിർന്നവരുടെ ക്ലിനിക്കൽ ഇലക്ട്രോകാർഡിയോഗ്രാഫി (ഇസിജി) സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകളിലും ഡിജിറ്റൽ പ്രോസസറുകളുടെ ശക്തിയിലും കാര്യമായ പുരോഗതി ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, നോൺ-ഇൻവസിവ് ഫെറ്റൽ ഇസിജിയുടെ (എൻഐ-എഫ്ഇസിജി) വിശകലനം ഇപ്പോഴും അതിന്റെ ശിശുക്കളിലാണ്. സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ വിലയിരുത്തുന്നതിനായി ശാസ്ത്ര സമൂഹത്തിന് ഒരു കൂട്ടം ഫെക്ഗ് ഡാറ്റ പൊതുവായി ലഭ്യമാക്കുന്നതിലൂടെ ഫിസിയോനെറ്റ്/കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇൻ കാർഡിയോളജി ചലഞ്ച് 2013 ഈ പരിമിതികളിൽ ചിലത് പരിഹരിക്കുന്നു. ഉയർന്ന ആവൃത്തികളും അടിസ്ഥാന വാണ്ടർമെന്റും നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനായി വയറുവേദനയുടെ ഇസിജി സിഗ്നലുകൾ ആദ്യം ഒരു ബാൻഡ് പാസ് ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്തു. ആവശ്യമെങ്കിൽ 50 Hz അല്ലെങ്കിൽ 60 Hz എന്നീ പവർ ഇടപെടലുകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു നോച്ച് ഫിൽട്ടർ പ്രയോഗിച്ചു. മാതൃ ഇസിജി റദ്ദാക്കുന്നതിന് വിവിധ സ്രോതസ്സ് വേർതിരിക്കൽ വിദ്യകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സിഗ്നലുകൾ സാധാരണ നിലയിലാക്കി. ഈ രീതികളിൽ ഉൾപ്പെട്ടവ: ടെംപ്ലേറ്റ് സബ്ട്രാക്ഷൻ, പ്രധാന/സ്വതന്ത്ര ഘടക വിശകലനം, വിപുലീകൃത കാൽമാൻ ഫിൽട്ടർ, ഈ രീതികളുടെ ഒരു ഉപസെറ്റിന്റെ സംയോജനം (FUSE രീതി). ഫ്യൂട്ടൽ ക്യുആർഎസ് കണ്ടെത്തൽ ഒരു പാൻ ആന്റ് ടോംപിൻസ് ക്യുആർഎസ് ഡിറ്റക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് എല്ലാ അവശിഷ്ടങ്ങളിലും നടത്തി, ഏറ്റവും സുഗമമായ ഫ്യൂട്ടൽ ഹാർട്ട് റിറ്റ് ടൈം സീരീസ് ഉള്ള അവശിഷ്ട ചാനൽ തിരഞ്ഞെടുത്തു. പരിശീലന ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ എല്ലാ വ്യക്തിഗത രീതികളേക്കാളും മികച്ച പ്രകടനം ഫ്യൂസ് അൽഗോരിതം നടത്തി. ഫ്യൂസ് രീതി ഉപയോഗിച്ച് മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും ടെസ്റ്റ് സെറ്റുകളിലും യഥാക്രമം 1-5 സംഭവങ്ങൾക്ക് E1 = 179.44, E2 = 20.79, E3 = 153.07, E4 = 29.62, E5 = 4.67 എന്നിങ്ങനെയാണ് മികച്ച ചലഞ്ച് സ്കോറുകൾ ലഭിച്ചത്. വെല്ലുവിളിയിൽ പങ്കെടുത്ത 53 അന്താരാഷ്ട്ര ടീമുകളിൽ E1, E2 എന്നിവയുടെ ഏറ്റവും മികച്ച വെല്ലുവിളി സ്കോറുകളും E3, E4, E5 എന്നിവയുടെ മൂന്നാമത്തെയും രണ്ടാമത്തെയും മികച്ച വെല്ലുവിളി സ്കോറുകളാണിത്. ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ഗര് ഭപിണ്ഡത്തിന്റെ ഹൃദയമിടിപ്പ് കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള നിലവിലുള്ള സ്റ്റാന് ഡര് ഡ്ഡ് സമീപനങ്ങള് ഒരുമിച്ചു ചേര് ന്ന് മെച്ചപ്പെടുത്താന് കഴിയും എന്നാണ്. വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന ഓരോ സ്റ്റാൻഡേർഡ് സമീപനങ്ങളുടെയും ബെഞ്ച് മാർക്കറ്റിംഗ് സാധ്യമാക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് കോഡ് നൽകുന്നു. |
09f13c590f19dce53dfd8530f8cbe8044cce33ed | സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, പലതരം ശാരീരിക ഇടപെടലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി നിരവധി ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസ് ഉപകരണങ്ങൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. വിപ്ലവകരവും പ്രയോജനകരവുമായ ആഴത്തിലുള്ള ക്യാമറയാണ് മൈക്രോസോഫ്റ്റ് കിനെക്റ്റ് ക്യാമറ. ഇത് ഗേസ്റ്റിക് അല്ലെങ്കിൽ ചലന കണ്ടെത്തൽ വഴി എക്സ്ബോക്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിലെ ഇന്ററാക്ടീവ് ഗെയിമിംഗിന്റെ പുതിയ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം മൈക്രോസോഫ്റ്റിന്റെ കിനെക്റ്റ് സെൻസർ ഉപയോഗിച്ച് ക്വാഡ്രോട്ടർ എ.ആർ. ഡ്രോൺ നിയന്ത്രിക്കാനുള്ള ഒരു സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
ca78c8c4dbe4c92ba90c8f6e1399b78ced3cf997 | ഈ പേപ്പറിൽ നാം കാണിക്കുന്നത് ശ്രദ്ധയും ഔട്ട്പുട്ടും തമ്മിലുള്ള സംയുക്ത വിതരണത്തിന്റെ ലളിതമായ ബീം അപ്രോക്സിമേഷൻ എളുപ്പവും കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ ശ്രദ്ധാ സംവിധാനമാണ്. ഹാർഡ് ഫോക്കസ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് ഹാർഡ് ഫോക്കസ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് കൊണ്ട് ലഭിക്കുന്നു. സോഫ്റ്റ് ഫോക്കസ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് കൊണ്ട് ലഭിക്കുന്നു. അഞ്ച് പരിഭാഷാ ജോലികളിലും രണ്ട് രൂപരേഖാ വ്യതിയാനങ്ങളിലും നിലവിലുള്ള ശ്രദ്ധ സംവിധാനങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ BLEU-ൽ നാം അനായാസവും സ്ഥിരവുമായ നേട്ടങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
abdb694ab4b1cb4f54f07ed16a657765ce8c47f5 | നൂതനാശയങ്ങളുടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളും അവയുടെ സ്വീകാര്യതയും നടപ്പാക്കലും തമ്മിലുള്ള ബന്ധവും സംബന്ധിച്ച എഴുപത്തഞ്ചു ലേഖനങ്ങളുടെ അവലോകനവും മെറ്റാ അനലിസിയും നടത്തി. നിലവിലുള്ള പഠനങ്ങളുടെ ഒരു രീതിശാസ്ത്രപരമായ പ്രൊഫൈൽ നിർമ്മിക്കുകയും, ഒരു അനുമാനമായ ഒപ്റ്റിമൽ സമീപനവുമായി ഇത് താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നതായിരുന്നു വിശകലനത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗം. നിലവിലുള്ള അനുഭവസമ്പത്തുകളുടെ പൊതുവായതയും സ്ഥിരതയും വിലയിരുത്തുന്നതിനായി പഠനത്തിന്റെ രണ്ടാം ഭാഗം മെറ്റാ അനലിറ്റിക് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചു. മൂന്ന് നവീനാശയ സവിശേഷതകളാണ് (പൊരുത്തപ്പെടല് , ആപേക്ഷിക ഗുണം , സങ്കീർണ്ണത) നവീനാശയങ്ങളുടെ സ്വീകാര്യതയുമായി ഏറ്റവും സ്ഥിരതയുള്ള ബന്ധം പുലര് ത്തുന്നത്. ഈ മേഖലയിലെ ഭാവി ഗവേഷണത്തിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളും നല് കിയിരുന്നു. |
518fd110bbf86df5259fb99126173d626a2ff744 | വ്യക്തിഗത റോബോട്ടുകളും അസംബ്ലി ലൈൻ റോബോട്ടുകളും പോലുള്ള മൊബൈൽ മാനിപുലേറ്ററുകളുടെ ട്രാക്ടറികളേക്കാൾ പഠന മുൻഗണനകളുടെ പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. നാം പഠിക്കുന്ന മുൻഗണനകൾ ലളിതമായ ജ്യാമിതീയ പരിമിതികളേക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമാണ്. അവ പരിസ്ഥിതിയിലെ വിവിധ വസ്തുക്കളുടെയും മനുഷ്യ ഇടപെടലുകളുടെയും ചുറ്റുമുള്ള പശ്ചാത്തലത്താൽ നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു. പശ്ചാത്തലസമ്പന്നമായ അന്തരീക്ഷങ്ങളില് മുൻഗണനകള് പഠിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഒരു കൂട്ടായ ഓണ് ലൈന് പഠന ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന പുതുമ ഉപയോക്താവിൽ നിന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഫീഡ്ബാക്ക് തരത്തിലാണ്: മനുഷ്യ ഉപയോക്താവ് പരിശീലന ഡാറ്റയായി ഒപ്റ്റിമൽ ട്രാജക്ടറികൾ പ്രദർശിപ്പിക്കേണ്ടതില്ല, പക്ഷേ സിസ്റ്റം നിലവിൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ട്രാജക്ടറിയിൽ അല്പം മെച്ചപ്പെട്ട ട്രാജക്ടറികൾ ആവർത്തിച്ച് നൽകേണ്ടതുണ്ട്. ഈ സഹകരണപരമായ മുൻഗണന ഫീഡ്ബാക്ക് മികച്ച ട്രാജക്ടറികളുടെ പ്രകടനങ്ങളേക്കാൾ എളുപ്പത്തിൽ ഉളവാക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നമ്മുടെ അൽഗോരിതം അനുശാസിക്കുന്ന പരിമിതികൾ പരമാവധി ട്രാജെക്ടറി അൽഗോരിതംസിന്റെ അസിംപ്റ്റോട്ടിക് നിരക്കുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കുന്നു ഉയർന്ന സ്വാതന്ത്ര്യമുള്ള രണ്ട് റോബോട്ടുകളായ പിആർ 2, ബാക്സ്റ്റർ എന്നിവയിൽ, അത്തരം വർദ്ധനവ് ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകുന്നതിനുള്ള മൂന്ന് അവബോധജന്യ സംവിധാനങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പരീക്ഷണ മൂല്യനിർണ്ണയത്തില് നാം രണ്ട് സന്ദര് ഭ സമ്പന്നമായ ക്രമീകരണങ്ങള് പരിഗണിക്കുന്നു, വീട്ടുജോലികള് , പലചരക്ക് കടയിലെ ചെക്ക് ഔട്ട്, ഉപയോക്താക്കള് ക്ക് കുറച്ച് ഫീഡ്ബാക്കുകളിലൂടെ റോബോട്ടിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാന് കഴിയുമെന്ന് കാണിക്കുന്നു (കുറച്ച് മിനിറ്റ് മാത്രം എടുക്കുന്നു). |
9f927249d7b33b91ca23f8820e21b22a6951a644 | മില്ലിമീറ്റർ വേവ് (എംഎംവേവ്) സെല്ലുലാർ സംവിധാനങ്ങളുടെ ഉയർന്ന ഡാറ്റാ നിരക്കുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് അടിസ്ഥാന സ്റ്റേഷനുകളിലും മൊബൈൽ ഉപയോക്താക്കളിലും വലിയ ആന്റിന ശ്രേണികൾ വിന്യസിക്കേണ്ടതുണ്ട്. എംഎംവേവ് സെല്ലുലാർ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ കവറേജും നിരക്കും സംബന്ധിച്ച മുൻകൂർ പഠനങ്ങൾ, ബേസ് സ്റ്റേഷനുകളും മൊബൈൽ ബീം ഫോർമിംഗ് വെക്റ്ററുകളും പരമാവധി ബീം ഫോർമിംഗ് നേട്ടങ്ങൾക്കായി മുൻകൂട്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സാഹചര്യത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. ബീം ഫോർമിംഗ്/കോമ്പിനേഷൻ വെക്റ്ററുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് പരിശീലനം ആവശ്യമാണ്, ഇത് എസ്ഐഎൻആർ കവറേജിനെയും എംഎംഎൽഎഫ് സംവിധാനങ്ങളുടെ നിരക്കിനെയും ബാധിച്ചേക്കാം. ഈ പ്രബന്ധം എംഎംവേവ് സെല്ലുലാർ നെറ്റ് വർക്കിന്റെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നു. ആദ്യം, ബീം സ്വീപ്പിംഗും ഡൌൺലിങ്ക് കൺട്രോൾ പൈലറ്റ് റീ-ഉപയോഗവും അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രാരംഭ ബീം അസോസിയേഷന് ഒരു മാതൃക വികസിപ്പിക്കുന്നു. ബീം ട്രെയിനിംഗിന്റെ സ്വാധീനം കണക്കിലെടുക്കാനായി, ഫലപ്രദമായ വിശ്വസനീയമായ നിരക്ക് എന്ന പുതിയ മെട്രിക് നിർവചിക്കുകയും അംഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ജ്യാമിതീയ ഉപയോഗിച്ച്, രണ്ട് പ്രത്യേക കേസുകൾക്കായി എംഎംവേവ് സെല്ലുലാർ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ഫലപ്രദമായ നിരക്ക് ലഭിക്കുന്നുഃ സമീപ-ഓർട്ടോഗണൽ പൈലറ്റുകൾക്കും പൂർണ്ണ പൈലറ്റ് പുനരുപയോഗത്തിനും. വിശകലനവും സിമുലേഷനും വഴി ലഭിച്ച ഫലങ്ങള് രണ്ട് പ്രധാനപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങള് ക്ക് ഉത്തരം നല് കുന്നു. ഒന്നാമതായി, എംഎം വേവ് നെറ്റ് വർക്ക് പ്രകടനത്തിന് ബീം അസോസിയേഷന്റെ സ്വാധീനം എന്താണ്? അപ്പോൾ, ഓര് ട്ടോഗോണല് പൈലറ്റുമാരെ ഉപയോഗിക്കണോ അതോ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കണോ? ഉപയോഗിച്ച ബീം വളരെ വിശാലമല്ലെങ്കിൽ, പൂർണ്ണ പൈലറ്റ് പുനരുപയോഗത്തോടെയുള്ള പ്രാരംഭ ബീം പരിശീലനം തികഞ്ഞ ബീം വിന്യാസത്തിന് തുല്യമാണെന്ന് ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
6bd1f2782d6c8c3066d4e7d7e3afb995d79fa3dd | ഒരു സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ അൽഗോരിതം ഒരു ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും ഒരു ലേബൽ നൽകണം. അടുത്തിടെ, ആർജിബി ഇമേജുകളുടെ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ഗണ്യമായി പുരോഗമിച്ചു. സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനായി ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് അധ്വാനമാണ്, അതിനാൽ ഈ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളേക്കാൾ വളരെ ചെറുതായിരിക്കും. ഇത് സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനായി ഒരു ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനെ നേരിട്ട് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു, കാരണം ഇത് അമിതമായി യോജിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഇതിനെ നേരിടാൻ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ സാധാരണയായി വലിയ തോതിലുള്ള ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ പിന്നീട് സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനായി മികച്ച രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുന്നു. RGB അല്ലാത്ത ചിത്രങ്ങൾക്ക്, നിലവിൽ ഇത് സാധ്യമല്ല കാരണം വലിയ തോതിലുള്ള ലേബൽ ചെയ്ത RGB അല്ലാത്ത ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ നിലവിലില്ല. ഈ പ്രബന്ധത്തില് , നാം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് രണ്ട് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറല് ശൃംഖലകളാണ് മൾട്ടി സ്പെക്ട്രല് റിമോട്ട് സെന് സിംഗ് ഇമേജറികളുടെ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷന് വേണ്ടി. ഡേറ്റാ സെറ്റിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, വലിയ അളവിലുള്ള സിന്തറ്റിക് മൾട്ടി സ്പെക്ട്രൽ ഇമേജറി ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ആരംഭിക്കുന്നു. ഇത് യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ വിദൂര സംവേദന ചിത്രങ്ങളുടെ ഫലത്തെ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, ഒപ്പം ഹാംലിൻ ബീച്ച് സ്റ്റേറ്റ് പാർക്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ ഒരു പുതിയ അത്യാധുനിക ഫലം സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
9e9b8832b9e727d5f7a61cedfa4bdf44e8969623 | ആഗോള പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി വലിയ തോതിലുള്ള നോൺ-ലീനിയർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾക്കായി ടീച്ചിംഗ്-ലേണിംഗ്-ബേസ്ഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (ടിഎൽബിഒ) എന്ന ഒരു കാര്യക്ഷമമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതി ഈ പേപ്പറിൽ നിർദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു ക്ലാസ്സിലെ വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ ഉല് പാദനത്തില് അധ്യാപകന്റെ സ്വാധീനത്തിന്റെ ഫലത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട രീതി. ഈ രീതിയുടെ അടിസ്ഥാന തത്വശാസ്ത്രം വിശദമായി വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ രീതിയുടെ ഫലപ്രാപ്തി വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവസവിശേഷതകളുള്ള നിരവധി ബെഞ്ച്മാർക്ക് പ്രശ്നങ്ങളില് പരീക്ഷിക്കുകയും ഫലങ്ങള് മറ്റു ജനസംഖ്യാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. 2011 എൽസെവിയർ ഇൻകോർപ്പറേഷൻ എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
3ca6ab58ae015860098d800a9942af9df4d1e090 | ഹ്രസ്വ പാതകളും ഐസോമോർഫിക് സബ് ഗ്രാഫുകളും കണ്ടെത്തുന്നത് പോലുള്ള തിരയൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഗ്രാഫ് അന്വേഷണങ്ങൾ മെമ്മറി ലേറ്റൻസിയിൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഗ്രാഫുകൾ ശരിയായി വിഭജിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, വലിയ ക്ലസ്റ്റർ അധിഷ്ഠിത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്ക് ഈ അന്വേഷണങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഇൻപുട്ട് ഗ്രാഫിന്റെ ഓരോ വെർട്ടക്സിൽ കമ്പ്യൂട്ട്-ബൌണ്ട് പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ അഭാവവും അയൽവാസികളെ വീണ്ടെടുക്കാനുള്ള നിരന്തരമായ ആവശ്യവും കുറഞ്ഞ പ്രോസസ്സർ വിനിയോഗം സൂചിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സ്കെയിൽ ഫ്രീ സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പോലുള്ള ഗ്രാഫ് ക്ലാസുകൾക്ക് പാർട്ടീഷനിംഗ് വ്യക്തമായി ഫലപ്രദമാക്കുന്നതിനുള്ള പ്രാദേശികതയില്ല. മാസിവ് മൾട്ടി ത്രെഡിംഗ് എന്നത് ഒരു ബദൽ ആർക്കിടെക്ചറൽ മാതൃകയാണ്, അതിൽ ഒരു വലിയ പങ്കിട്ട മെമ്മറി നിരവധി ത്രെഡ് സന്ദർഭങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി അധിക ഹാർഡ്വെയർ ഉള്ള പ്രോസസ്സറുകളുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രോസസ്സറിന്റെ വേഗത സാധാരണയേക്കാൾ കുറവാണ്, ഡാറ്റ കാഷെ ഇല്ല. മെമ്മറി ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുന്നതിനു പകരം മൾട്ടി ത്രെഡ് മെഷീനുകൾ അത് സഹിക്കുന്നു. ഈ മാതൃക ഗ്രാഫ് തിരയലിന്റെ പ്രശ്നവുമായി നന്നായി യോജിക്കുന്നു, കാരണം കമ്പ്യൂട്ടേഷനുവേണ്ടിയുള്ള മെമ്മറി അഭ്യർത്ഥനകളുടെ ഉയർന്ന അനുപാതം മൾട്ടി ത്രെഡിംഗ് വഴി സഹിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ലേഖനത്തിൽ, മൾട്ടി ത്രെഡ് ഗ്രാഫ് ലൈബ്രറി (എംടിജിഎൽ) അവതരിപ്പിക്കുന്നു, മൾട്ടി ത്രെഡ് കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ സെമാന്റിക് ഗ്രാഫുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ജനറിക് ഗ്രാഫ് അന്വേഷണ സോഫ്റ്റ്വെയർ. ഈ ലൈബ്രറി നിലവിൽ സീരിയൽ മെഷീനുകളിലും ക്രെയ് എംടിഎ -2 ലും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, എന്നാൽ എംടിജിഎൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കോഡ് സിമ്മട്രിക് മൾട്ടിപ്രോസസ്സറുകളിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ സാദ്ധ്യതയുള്ള ഒരു റൺ-ടൈം സിസ്റ്റം സാൻഡിയ വികസിപ്പിക്കുന്നു. ബന്ധിപ്പിച്ച ഘടകങ്ങൾക്കായുള്ള ഒരു മൾട്ടി ത്രെഡ് അൽഗോരിതം, കൃത്യമല്ലാത്ത സബ് ഗ്രാഫ് ഐസോമോർഫിസത്തിന് ഒരു പുതിയ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് എന്നിവയും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇവയുടെയും മറ്റ് അടിസ്ഥാന ഗ്രാഫ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും പ്രകടനം വലിയ തോതിലുള്ള സ്വതന്ത്ര ഗ്രാഫുകളിൽ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ക്രെയ് എംടിഎ-2 ഉം ബ്ലൂ ജീൻ/ലൈറ്റ് തമ്മിലുള്ള കണക്ടിവിറ്റിയുടെ കാര്യക്ഷമത താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് നമുക്ക് അവസാനിപ്പിക്കാം. |
d4c65ee21bb8d64b8e4380f80ad856a1629b5949 | ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ഓർത്തോ മോഡ് ട്രാൻസ്ഡ്യൂസറുകളിലെ ഇരട്ട ഓർത്തോഗണൽ ലീനിയർ പോളറൈസേഷനുകൾ വേർതിരിക്കുന്നതിന് മടക്കിയ ലാറ്ററൽ ആയുധങ്ങളുള്ള ഒരു വേവ്ഗൈഡ് ഡിവൈഡർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഘടന അറിയപ്പെടുന്ന ഇരട്ട സമമിതി ജംഗ്ഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അവിടെ ലോഹ പിൻസ് ഒഴിവാക്കുകയും ലാറ്ററൽ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ മടക്കിക്കളയുകയും ചെയ്തു. കൂടാതെ, വശങ്ങളിലെ ശാഖകളുടെ പാത കുറച്ചതിനാൽ, വ്യത്യസ്ത ധ്രുവീകരണങ്ങളുടെ ഉൾപ്പെടുത്തൽ നഷ്ടങ്ങൾ സന്തുലിതമാണ്. ജംഗ്ഷന്റെ ഇരട്ട-സമമിതി കാരണം ഓർത്തോഗണൽ ധ്രുവീകരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഒറ്റപ്പെടൽ നിലനിർത്തുന്നു. മെക്കാനിക്കൽ കാഴ്ചപ്പാടിൽ, 12.6 മുതൽ 18.25 ജിഗാഹെർട്സ് വരെയുള്ള മുഴുവൻ Ku-ബാൻഡും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന Ku-ബാൻഡ് ഡിസൈൻ ഉപയോഗിച്ച് കാണിച്ചിരിക്കുന്ന ഓർത്തോ മോഡ് ട്രാൻസ്ഡ്യൂസർ ഭാഗങ്ങളുടെ നിർമ്മാണവും അസംബ്ലിയും ലളിതമാക്കാൻ നിർദ്ദിഷ്ട ജംഗ്ഷൻ അനുവദിക്കുന്നു. പരീക്ഷണ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ഡിസൈൻ ബാൻഡിൽ 28 ഡിബിയിൽ കൂടുതലുള്ള റിട്ടേൺ നഷ്ടവും രണ്ട് ധ്രുവീകരണങ്ങളിലും 0.15 ഡിബിയിൽ കുറവുള്ള ഇൻസേർഷൻ നഷ്ടവും തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. |
db3259ae9e7f18a319cc24229662da9bf400221a | |
10dae7fca6b65b61d155a622f0c6ca2bc3922251 | |
5021c5f6d94ffaf735ab941241ab21e0c491ffa1 | പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും വീണ്ടെടുക്കലും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി എംഎസ്ഇആർ സവിശേഷതകൾ പുനർനിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. സിംസര് സവിശേഷതകളാണ് (അതായത് സ്കെയിൽ-അസെൻസിറ്റീവ് എംഎസ്ഇആർ) എന്നത് പരിധി മാറ്റങ്ങൾക്ക് കീഴിൽ (എംഎസ്ഇആർ പോലുള്ളവ) മാത്രമല്ല, കൂടാതെ ഇമേജ് റീസെല്ലിംഗിനും (സൌമ്യമാക്കൽ) കീഴിൽ പരമാവധി സ്ഥിരതയുള്ള അതിർത്തി പ്രദേശങ്ങളാണ്. ഈ മാറ്റത്തിന്റെ തത്വപരമായ ഗുണങ്ങള് ഇവിടെ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഈ മാറ്റം എം.എസ്.ഇ.ആറിന്റെ അടിസ്ഥാന സ്വഭാവം നിലനിർത്തുന്നുണ്ടെന്നതും പരീക്ഷണപരമായി പ്രാഥമികമായി പരിശോധിക്കപ്പെടുന്നു. ശരാശരി സവിശേഷതകളുടെ എണ്ണം, ആവർത്തിക്കാവുന്നതും, കണക്കുകൂട്ടൽ സങ്കീർണ്ണതയും (ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്കെയിലുകളുടെ എണ്ണം കൊണ്ട് ഗുണിതമായി വർദ്ധിക്കുന്നു), അതേസമയം പ്രകടനങ്ങൾ (സാധാരണ CBVIR അളവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അളക്കുന്നു) ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. പ്രത്യേകിച്ചും, ബെഞ്ച് മാർക്കുകളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ഫലങ്ങള് , വിവരണാധിഷ്ഠിത പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിനും വാക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിനും റെക്കോള് മൂല്യങ്ങളില് കാര്യമായ വർദ്ധനവ് കാണിക്കുന്നു. പൊതുവേ, സിംസെര്സ് വലിയ വിഷ്വൽ പദസമ്പത്ത് ഉപയോഗത്തിനായി പ്രത്യേകിച്ച് അനുയോജ്യമായ തോന്നുന്നു, ഉദാ. വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാബേസുകളിലെ ബോഡിയുടെ പ്രീ-റീട്രീച്ച് ഓപ്പറേഷനുകളുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അവയെ ഭാവിയിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. |
e23c9687ba0bf15940af76b7fa0e0c1af9d3156e | ഉപഭോക്തൃ ഇലക്ട്രോണിക്സ് വ്യവസായം 240 ബില്യൺ ഡോളറിന്റെ ആഗോള വ്യവസായമാണ്, വളരെ മത്സരാധിഷ്ഠിത ആഗോള കളിക്കാരുടെ ഒരു ചെറിയ എണ്ണം. ഈ വ്യവസായത്തിലെ ആഗോള വിതരണ ശൃംഖലയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പല അപകടസാധ്യതകളും നാം വിവരിക്കുന്നുണ്ട്. ഉദാഹരണമായി, സാംസങ് ഇലക്ട്രോണിക്സും അതിന്റെ സബ്സിഡിയറിയായ സാംസങ് ഇലക്ട്രോണിക്സ് യുകെയും ഈ അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനായി സ്വീകരിച്ച നടപടികളും ഞങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു. അപകടസാധ്യതകളുടെ വിവരണവും അവയെ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രമങ്ങളുടെ ചിത്രീകരണവും ഭാവി ഗവേഷണ മേഖലകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള പശ്ചാത്തലം നൽകുന്നു. |
2f52cbef51a6a8a2a74119ad821526f9e0b57b39 | സങ്കീർണ്ണമായ ബിസിനസ് അനലിറ്റിക്കൽ പ്രക്രിയകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും ഇടപാടുകൾക്ക് അനുസൃതമായ പ്രവർത്തന പ്രവർത്തന ലോഡുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും SAP HANA ഡാറ്റാബേസ് SAP HANA അപ്ലയൻസിന്റെ കാതലായി സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തില്, SAP HANA ഡാറ്റാബേസിന്റെ അടിസ്ഥാന സ്വഭാവ സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ച് നാം വിശദീകരിക്കുന്നു. SAP HANA ഡാറ്റാബേസിനെ മറ്റു ക്ലാസിക് റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസ് മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമാക്കുന്ന സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ച് നാം ഊന്നിപ്പറയുന്നു. സാങ്കേതിക വശത്ത്, SAP HANA ഡാറ്റാബേസ് ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ മുഴുവൻ സ്പെക്ട്രവും നൽകുന്നതിന് വിതരണം ചെയ്ത അന്വേഷണ പ്രോസസ്സിംഗ് പരിതസ്ഥിതി ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് എഞ്ചിനുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു - ഒരു ഹൈബ്രിഡ് എഞ്ചിനിലെ വരി, നിര-അധിഷ്ഠിത ഭ physical തിക പ്രാതിനിധ്യങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ക്ലാസിക് റിലേഷണൽ ഡാറ്റ മുതൽ ഒരേ സിസ്റ്റത്തിനുള്ളിൽ സെമി, അൺസ്ട്രക്ചർഡ് ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റിനായി ഗ്രാഫും ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗും വരെ. കൂടുതൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ അധിഷ്ഠിത വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, പ്രാദേശികമായി നടപ്പിലാക്കിയ ബിസിനസ്സ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ഒരു ബിൽറ്റ്-ഇൻ സെറ്റിനൊപ്പം ഒന്നിലധികം ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ഭാഷകളുടെ SAP HANA ഡാറ്റാബേസ് നൽകുന്ന പ്രത്യേക പിന്തുണ ഞങ്ങൾ രൂപരേഖപ്പെടുത്തുന്നു. ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് ലെയറുമായി വളരെ അടുത്ത ബന്ധം പുലർത്തുന്ന ആധുനിക ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ എല്ലാ ആവശ്യങ്ങളും നിറവേറ്റാൻ എസ്.ക്യു.എൽ. ഇനിമേൽ ഉപയോഗിക്കാനാവില്ല. അതിനാൽ, ആപ്ലിക്കേഷൻ സെമാന്റിക്സ് അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുമായി കൈമാറാൻ SAP HANA ഡാറ്റാബേസ് അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് അന്വേഷണ പ്രകടനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും വ്യക്തിഗത ആപ്ലിക്കേഷനിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാബേസിലേക്കുള്ള യാത്രകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാം. |
3a011bd31f1de749210b2b188ffb752d9858c6a6 | നാം വിപുലമായ സങ്കീർണ്ണമായ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് തീരുമാനങ്ങൾ പിന്തുണ സൌകര്യങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ പരിഗണിക്കുക, ഏത് മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ ഗുണവിശേഷങ്ങൾ നെറ്റ്വർക്ക് എന്റിറ്റികൾ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, അങ്ങനെ വിളിക്കപ്പെടുന്ന രൂപപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ. ഡേറ്റാ വെയറുകളും ഓൺലൈൻ അനലിറ്റിക്കൽ പ്രോസസിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയും ബന്ധിത ഡേറ്റയെ കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നതിനു സഹായകരമായ ഫലപ്രദമായ ഉപകരണങ്ങളാണ്. എന്നിരുന്നാലും, പുതിയതും എന്നാൽ പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ ബഹുമാന ശൃംഖലകളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവയ്ക്ക് മതിയായ സജ്ജീകരണങ്ങളില്ല. ഈ പേപ്പറിൽ, ഗ്രാഫ് ക്യൂബ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, വലിയ മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ ഒഎൽഎപി അന്വേഷണങ്ങളെ ഫലപ്രദമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ഡാറ്റ വെയർഹ ousing സിംഗ് മോഡൽ. നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ആട്രിബ്യൂട്ട് അഗ്രഗേഷനും ഘടന സംഗ്രഹവും കണക്കിലെടുക്കുന്നതിലൂടെ, ഗ്രാഫ് ക്യൂബ് പരമ്പരാഗത ഡാറ്റ ക്യൂബ് മോഡലിനെ മറികടക്കുന്നു, ഇത് സംഖ്യാ മൂല്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഗ്രൂപ്പ്-ബൈകളുമായി മാത്രം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ സാധ്യമായ എല്ലാ ബഹുമുഖ സ്ഥലങ്ങളിലും കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ളതും ഘടനാപരവുമായ അഗ്രഗേറ്റഡ് നെറ്റ്വർക്ക് ലഭിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ക്യൂബോയിഡ് അന്വേഷണങ്ങൾക്ക് പുറമേ, ക്രോസ്ബോയിഡ് എന്ന പുതിയ ക്ലാസ് ഒഎൽഎപി അന്വേഷണങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ അദ്വിതീയമായി ഉപയോഗപ്രദമാണ്, മുമ്പ് പഠിച്ചിട്ടില്ല. നാം ഗ്രാഫ് ക്യൂബ് നടപ്പിലാക്കുന്നു നിലവിലുള്ള നന്നായി പഠനം ഡാറ്റ ക്യൂബ് വിദ്യകൾ കൂടെ ബഹുമുഖ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പ്രത്യേക പ്രത്യേകതകൾ സംയോജിപ്പിച്ച്. നാം ഒരു പരമ്പര യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ സെറ്റുകളിൽ വിപുലമായ പരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾ നടത്തുന്നു ഗ്രാഫ് ക്യൂബ് വലിയ ബഹുമാനമായ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ തീരുമാനങ്ങൾ പിന്തുണ ശക്തവും കാര്യക്ഷമമായ ഉപകരണം തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. |
4b573416043cf9cff42cbb7b753993c907a2be4a | പല പരമ്പരാഗതവും പുതിയതുമായ ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ അന്തർലീനമായി ഗ്രാഫ് ഘടനയുള്ള ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ് ലെയറിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന ഗ്രാഫ് അമൂർത്തീകരണങ്ങളും പ്രവർത്തനങ്ങളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. പ്രോപ്പർട്ടി ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാ മോഡൽ സ്കീമയുടെ വഴക്കം പ്രദാനം ചെയ്യുക മാത്രമല്ല ഡാറ്റയും മെറ്റാഡാറ്റയും സംയുക്തമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു. സാധാരണ ഗ്രാഫ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിനിൽ നേരിട്ട് നടപ്പിലാക്കുകയും അവയെ അവബോധജന്യമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇന്റർഫേസ്, ഒരു ഡിക്ലറേറ്റീവ് ഭാഷ എന്നിവയുടെ രൂപത്തിൽ തുറന്നുകാട്ടുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സങ്കീർണ്ണമായ ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ലോജിക് കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ പ്രകടിപ്പിക്കാനും വളരെ കാര്യക്ഷമമായി നടപ്പിലാക്കാനും കഴിയും. ഈ പേപ്പറിൽ, ഗ്രാഫ് ഡാറ്റ പിന്തുണ ഉൾപ്പെടുത്തി SAP HANA ഡാറ്റാബേസ് വിപുലീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ തുടർച്ചയായ പ്രവർത്തനം ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. SAP HANA ഉപയോഗിച്ച് ആധുനിക ബിസിനസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി കാര്യക്ഷമവും അവബോധജന്യവുമായ ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ലഭ്യമാക്കുന്നതിനുള്ള അടുത്ത പടിയായി ഞങ്ങൾ ഇതിനെ കാണുന്നു. |
16af753e94919ca257957cee7ab6c1b30407bb91 | |
cc75568885ab99851cc0e0ea5679121606121e5d | ജോലി ചെയ്യുന്ന നായ്ക്കളെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് ചെലവേറിയ ഒരു പ്രക്രിയയാണ്. കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള പരിശീലന രീതികൾ ഈ നായ്ക്കളുമായുള്ള നമ്മുടെ ബന്ധം മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, അവരുടെ കഴിവുകൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും നമ്മെ പ്രാപ്തരാക്കും. ഇത് സുഗമമാക്കുന്നതിനായി, നായകളുടെ ശരീര-പ്രദേശ ശൃംഖല (സിബിഎൻ) വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുകയാണ്. സെൻസിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലിംഗും സംയോജിപ്പിച്ച്, നായകളുടെ പരിശീലനത്തിന് കൂടുതൽ കൃത്യമായ വ്യാഖ്യാനം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നവർക്ക് നൽകുന്നതിന്. ഇതിന്റെ ആദ്യപടിയായി, നായ്ക്കളുടെ പെരുമാറ്റ പ്രവർത്തനം വിദൂരമായി കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഇണർഷ്യൽ മെഷർമെന്റ് യൂണിറ്റുകൾ (ഐഎംയു) ഉപയോഗിച്ചു. ഡയലോഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു നായയുടെ വെസ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വയർലെസ് സെൻസിംഗ് സിസ്റ്റം നൽകുന്ന ആക്സിലറേറ്റർ, ഗൈറോസ്കോപ്പ് ഡാറ്റ എന്നിവയുടെ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്റ്റാറ്റിക് പോസ്റ്റുകളും (ഇരിക്കുക, നിൽക്കുക, കിടക്കുക, രണ്ട് കാലിൽ നിൽക്കുക, നിലത്തു നിന്ന് ഭക്ഷണം കഴിക്കുക) ചലനാത്മക പ്രവർത്തനങ്ങളും (നടക്കുക, പടികൾ കയറുക, റാംപിൽ ഇറങ്ങുക) കണ്ടെത്താൻ തീരുമാന വൃക്ഷ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർകോവ് മോഡലുകളും ഉപയോഗിച്ചു. 6 ലാബ്രഡോർ റിട്രീവറുകളില് നിന്നും ഒരു കെയ് കെനില് നിന്നും ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചു. ഐഎംയു സ്ഥാനവും ഓറിയന്റേഷനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സ്റ്റാറ്റിക്, ഡൈനാമിക് പ്രവർത്തന തിരിച്ചറിയലിനായി ഉയർന്ന വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ സഹായിച്ചു. |
694a40785f480cc0d65bd94a5e44f570aff5ea37 | മൊബൈൽ റോബോട്ട് നാവിഗേഷനെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണം ഇൻഡോർ പരിതസ്ഥിതികൾ മാപ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള രണ്ട് പ്രധാന മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിച്ചുഃ ഗ്രിഡ് അധിഷ്ഠിതവും ടോപ്പോളജിക്കൽ. ഗ്രിഡ് അധിഷ്ഠിത രീതികൾ കൃത്യമായ മെട്രിക് മാപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, അവയുടെ സങ്കീർണ്ണത പലപ്പോഴും വലിയ തോതിലുള്ള ഇൻഡോർ പരിതസ്ഥിതികളിൽ കാര്യക്ഷമമായ ആസൂത്രണവും പ്രശ്ന പരിഹാരവും നിരോധിക്കുന്നു. ടോപ്പോളജിക്കൽ മാപ്പുകൾ, മറുവശത്ത്, കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, എന്നിരുന്നാലും കൃത്യവും സ്ഥിരവുമായ ടോപ്പോളജിക്കൽ മാപ്പുകൾ വലിയ തോതിലുള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ പഠിക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഈ പേപ്പർ രണ്ട് മാതൃകകളും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സമീപനത്തെ വിവരിക്കുന്നു: ഗ്രിഡ് അധിഷ്ഠിതവും ടോപ്പോളജിക്കൽ. ഗ്രിഡ് അധിഷ്ഠിത മാപ്പുകൾ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും ബേസിയൻ സംയോജനവും ഉപയോഗിച്ച് പഠിക്കുന്നു. ഗ്രിഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മാപ്പുകൾക്ക് മുകളിൽ ടോപ്പോളജിക്കൽ മാപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അവയെ സുസ്ഥിരമായ പ്രദേശങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു. ഗ്രിഡ് അധിഷ്ഠിതവും ടോപ്പോളജിക്കൽ അധിഷ്ഠിതവുമായ രണ്ട് മാതൃകകളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഇവിടെ അവതരിപ്പിച്ച സമീപനം രണ്ട് ലോകങ്ങളിലും ഏറ്റവും മികച്ചത് നേടുന്നുഃ കൃത്യത / സ്ഥിരത, കാര്യക്ഷമത. ഈ പ്രബന്ധം, ജനവാസമുള്ള, ഒന്നിലധികം മുറികളുള്ള പരിതസ്ഥിതിയിൽ, സോണാർ സെൻസറുകൾ കൊണ്ട് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു മൊബൈൽ റോബോട്ടിനെ സ്വയം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിലെ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. |
a512385be058b1e2e1d8b418a097065707622ecd | ലോകജനസംഖ്യയുടെ വാർദ്ധക്യവും വളർച്ചയും, കാൻസർ ഉണ്ടാക്കുന്ന സ്വഭാവരീതികൾ, പ്രത്യേകിച്ച് പുകവലി, സാമ്പത്തികമായി വികസ്വര രാജ്യങ്ങളില് കൂടുതലായി സ്വീകരിക്കുന്നതും മൂലം ആഗോളതലത്തില് കാൻസർ ബാധിതരുടെ എണ്ണം കൂടുതലായി വർധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഗ്ലോബോക്കൺ 2008ന്റെ കണക്കുകൾ പ്രകാരം 12.7 ദശലക്ഷം കാൻസർ കേസുകളും 7.6 ദശലക്ഷം കാൻസർ മരണങ്ങളും 2008ൽ ഉണ്ടായതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഇതിൽ 56% കേസുകളും 64% മരണങ്ങളും സാമ്പത്തികമായി വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലാണ്. സ്തനാർബുദം ഏറ്റവും കൂടുതല് കണ്ടെത്തിയ കാൻസറാണ്. സ്ത്രീകളില് കാൻസർ മൂലം ഉണ്ടാകുന്ന മരണത്തിന്റെ പ്രധാന കാരണവും ഇതുതന്നെ. ആകെ കാൻസർ കേസുകളില് 23 ശതമാനവും കാൻസർ മൂലം ഉണ്ടാകുന്ന മരണത്തില് 14 ശതമാനവും ഇതുതന്നെ. പുരുഷന്മാരുടെ കാൻസറുകളുടെ പ്രധാന ഭാഗമാണ് ശ്വാസകോശ കാൻസർ. ആകെ പുതിയ കാൻസർ കേസുകളുടെ 17 ശതമാനവും ആകെ കാൻസർ മരണങ്ങളുടെ 23 ശതമാനവും ഇതിലുണ്ട്. സാമ്പത്തികമായി വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ സ്ത്രീകളില് ക്യാൻസർ മരണത്തിന്റെ പ്രധാന കാരണവും ഇപ്പോൾ സ്തനാര്ബുദമാണ്. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തില് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് ഗര്ഭപാത്രത്തില് ഏറ്റവും കൂടുതല് കാൻസർ മരണത്തിന് കാരണമായത് വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ സ്ത്രീകളില് ശ്വാസകോശ കാൻസർ മൂലമുള്ള മരണനിരക്ക് ഗര് ഭാശയ കാൻസർ മൂലമുള്ള മരണനിരക്കിനാല് കൂടുതലാണ്. വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ മൊത്തം ക്യാൻസർ രോഗബാധിതരുടെ എണ്ണം ഇരുവർക്കും വികസിത രാജ്യങ്ങളിലെ പകുതിയിലാണെങ്കിലും, മൊത്തം ക്യാൻസർ മരണനിരക്ക് പൊതുവെ സമാനമാണ്. കാൻസർ രോഗനിർണയം വൈകിയതും സമയബന്ധിതവും സാധാരണവുമായ ചികിത്സ ലഭിക്കാത്തതുമാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ കാരണമായി വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ കാൻസർ രോഗികളുടെ അതിജീവന സാധ്യത കുറയുന്നത്. കാൻസർ നിയന്ത്രണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നിലവിലുള്ള അറിവ് പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയും പുകയില നിയന്ത്രണം, വാക്സിനേഷൻ (കരൾ, ഗര് ഭാശയ ക്യാൻസർ), ആദ്യകാല കണ്ടെത്തലും ചികിത്സയും, ശാരീരിക പ്രവർത്തനങ്ങളും ആരോഗ്യകരമായ ഭക്ഷണക്രമവും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്ന പൊതുജനാരോഗ്യ കാമ്പയിനുകളും നടപ്പാക്കുന്നതിലൂടെയും ലോകമെമ്പാടുമുള്ള കാൻസർ ബാധയുടെ ഒരു വലിയ ഭാഗം തടയാനാകും. ഇത്തരം ഇടപെടലുകള് ആഗോളമായി നടപ്പാക്കുന്നതില് ക്ലിനിക്കുകള് , പൊതുജനാരോഗ്യ വിദഗ്ധര് , നയരൂപീകരണങ്ങള് എന്നിവയ്ക്ക് സജീവമായ പങ്കു വഹിക്കാനാകും. |
37fa040ec0c4bc1b85f3ca2929445f3229ed7f72 | സാധാരണ വസ്തുക്കളുടെ സ്ട്രോക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡ്രോയിംഗുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒരു ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (ആർഎൻഎൻ) ആണ് സ്കെച്ച്-ആർഎൻഎൻ. നൂറുകണക്കിന് ക്ലാസുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ആയിരക്കണക്കിന് മനുഷ്യനിർമിത ചിത്രങ്ങളിലൂടെയാണ് മോഡലിന് പരിശീലനം ലഭിക്കുന്നത്. വ്യവസ്ഥാപിതവും നിരുപാധികവുമായ സ്കെച്ച് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു, ഒപ്പം ഒരു വെക്റ്റർ ഫോർമാറ്റിൽ സ്ഥിരമായ സ്കെച്ച് ഡ്രോയിംഗുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ കരുത്തുറ്റ പരിശീലന രീതികൾ വിവരിക്കുന്നു. |
a1a1c4fb58a2bc056a056795609a2be307b6b9bf | വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ബാക്കപ്പ്, സമന്വയം, പങ്കിടൽ എന്നിവയ്ക്കുള്ള തടസ്സമില്ലാത്ത പരിഹാരമായി ക്ലൌഡ് സ്റ്റോറേജ് അതിവേഗം പല ഐടി ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറുകളുടെയും മൂലക്കല്ലായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റയെ ക്ലൌഡ് സേവന ദാതാക്കളുടെ നേരിട്ടുള്ള നിയന്ത്രണത്തിലാക്കുന്നത്, പുറംജോലി ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രത, അബദ്ധത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ മനഃപൂർവ്വം സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങളുടെ ചോർച്ച, ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പ്രൊഫൈലിംഗ് തുടങ്ങിയവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും സംബന്ധിച്ച ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു. കൂടാതെ, ക്ലൌഡ് ദാതാവിനെ വിശ്വസിക്കാമെങ്കിലും, പുറംജോലി ചെയ്ത ഫയലുകളിലേക്ക് പ്രവേശനം ലഭിക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾ ദോഷകരവും മോശമായ പെരുമാറ്റവുമാകാം. വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ രേഖകളും ക്രെഡിറ്റ് സ്കോർ സംവിധാനങ്ങളും പോലുള്ള സെൻസിറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഈ ആശങ്കകൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഗുരുതരമാണ്. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, ഗോറാം എന്ന ഒരു ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് സിസ്റ്റം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത സെർവറിനും ക്ഷുദ്രകരമായ ക്ലയന്റുകൾക്കും പുറമെ പുറംജോലി ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ രഹസ്യവും സമഗ്രതയും പരിരക്ഷിക്കുന്നു, അത്തരം ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ആക്സസുകളുടെ അജ്ഞാതതയും ലിങ്കുചെയ്യാനാവാത്തതുമാണ് ഉറപ്പുനൽകുന്നത്, കൂടാതെ ഡാറ്റ ഉടമയ്ക്ക് മറ്റ് ക്ലയന്റുകളുമായി പുറംജോലി ചെയ്ത ഡാറ്റ പങ്കിടാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അവർക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാവുന്ന രീതിയിൽ വായന, എഴുത്ത് അനുമതികൾ നൽകുന്നു. പുറംജോലി സംഭരണത്തിനായി ഇത്രയും വിശാലമായ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും നേടുന്ന ആദ്യത്തെ സംവിധാനമാണ് ഗോറാം. കാര്യക്ഷമമായ ഒരു നിർമ്മാണ പ്രക്രിയ രൂപകല് പിക്കുന്നതില് , ഞങ്ങള് രണ്ടു പുതിയ, പൊതുവായി ബാധകമായ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് സ്കീമുകള് വികസിപ്പിച്ചു, അതായത്, ഷഫിളിന്റെ ബാച്ചഡ് സീറോ-കണ് ജ്ഞാന തെളിവുകളും സ്വതന്ത്ര താല്പര്യം എന്ന് ഞങ്ങള് കരുതുന്ന കാമലീയോൺ ഒപ്പുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു അക്കൌണ്ടബിലിറ്റി ടെക്നിക്കും. ആമസോൺ എലാസ്റ്റിക് കമ്പ്യൂട്ട് ക്ലൌഡിൽ (ഇസി 2) ഗോറാം നടപ്പിലാക്കി, ഞങ്ങളുടെ നിർമ്മാണത്തിന്റെ അളക്കാവുന്നതും കാര്യക്ഷമതയും തെളിയിക്കുന്ന ഒരു പ്രകടന വിലയിരുത്തൽ നടത്തി. |
32527d9fcbfb0c84daf715d7e9a375f647b33c2c | |
269ed5ba525519502123b58472e069d77c5bda14 | ഒരു ഇന്ററാക്റ്റീവ് ചോദ്യോത്തര സംവിധാനം (QA) പലപ്പോഴും അപ്രധാനമായ (പൂർണ്ണമല്ലാത്ത) ചോദ്യങ്ങൾ നേരിടുന്നു. ഈ അപ്രധാന ചോദ്യങ്ങൾ ഒരു ഉപയോക്താവ് സംഭാഷണത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ചോദിക്കുമ്പോൾ സിസ്റ്റത്തിന് അർത്ഥമില്ല. അതുകൊണ്ട്, അപൂർണ്ണമായ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നല് കുന്നതിന് സംഭാഷണ സന്ദർഭം സിസ്റ്റം കണക്കിലെടുക്കണം. ഈ കൃതിയിൽ, അപൂർണ്ണമായ ചോദ്യവും സംഭാഷണ പശ്ചാത്തലവും കണക്കിലെടുത്ത് ഒരു പൂർണ്ണമായ (ഉദ്ദേശിച്ച) ചോദ്യം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (ആർഎൻഎൻ) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എൻകോഡർ ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വാക്യങ്ങളുള്ള സമാന്തര കോർപസിൽ പരിശീലനം ലഭിക്കുമ്പോൾ ആർഎൻഎൻ എൻകോഡർ ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും ഈ അളവിലുള്ള സംഭാഷണ ഡാറ്റ നേടുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അതുകൊണ്ട്, നാം യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം രണ്ട് പ്രത്യേക ലളിത പ്രശ്നങ്ങളായി വിഭജിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഓരോ പ്രശ്നവും ഒരു അമൂർത്തീകരണത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, നമ്മൾ ഒരു സെമാന്റിക് സീക്വൻസ് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു സെമാന്റിക് പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ, ഒരു സിന്റാക്റ്റിക് സീക്വൻസ് മോഡലിനെ ഭാഷാ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ. നാം കൂടുതൽ സംയോജിപ്പിച്ച് സിന്റാക്റ്റിക്, സെമാന്റിക് സീക്വൻസ് മോഡലുകൾ ഒരു അസംബ്ലി മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. നമ്മുടെ മോഡലിന് 30.15 എന്ന ബ്ലൂ സ്കോർ ലഭിക്കുന്നു. |
27099ec9ea719f8fd919fb69d66af677a424143b | ചിന്താ-യുക്തിസഹമായ അഡാപ്റ്റീവ് കൺട്രോൾ (എസിടി-ആർ; ജെ. ആർ. ആൻഡേഴ്സൺ & സി. ലെബിയർ, 1998) ഒന്നിലധികം മൊഡ്യൂളുകൾ അടങ്ങിയ ഒരു സിദ്ധാന്തമായി വികസിച്ചുവെങ്കിലും ഈ മൊഡ്യൂളുകൾ എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിച്ച് അനുയോജ്യമായ വിജ്ഞാനം ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നുവെന്നും വിശദീകരിക്കുന്നു. ആക്ട്-ആർ ലെ പ്രത്യേക സംവിധാനങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളായി പെർസെപ്റ്റുവൽ-മോട്ടോർ മൊഡ്യൂളുകൾ, ഗോൾ മൊഡ്യൂൾ, ഡിക്ലറേറ്റീവ് മെമ്മറി മൊഡ്യൂൾ എന്നിവ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മൊഡ്യൂളുകൾ പ്രത്യേക കോർട്ടിക്കൽ മേഖലകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഈ മൊഡ്യൂളുകൾ ബഫറുകളിലെ വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്ന ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ സിസ്റ്റം ഉപയോഗിച്ച് ബഫറുകളിലെ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. ഏതു സമയത്തും, നിലവിലെ മാതൃകയ്ക്ക് അനുസൃതമായി ഒരൊറ്റ ഉല്പാദന നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ചില മൊഡ്യൂളുകളുടെ ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങളെയും വെടിവയ്ക്കുന്നതിനുള്ള നിയമങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനും ഉപ-പ്രതീകാത്മക പ്രക്രിയകൾ സഹായിക്കുന്നു. പഠനത്തിന്റെ ഒരു വലിയ ഭാഗം ഈ ഉപ പ്രതീകാത്മക പ്രക്രിയകളുടെ ക്രമീകരണമാണ്. ഈ ഘടകങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കും കൂട്ടായും എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിന് ലളിതവും സങ്കീർണ്ണവുമായ നിരവധി അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇവിടെ വിവരിക്കുന്നു. |
6fdbf20f50dfd6276d9b89e494f86fbcc7b0b9b7 | 2x2 മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് സബ്-അറേകളില് രൂപംകൊണ്ട ഒരു പുതിയ ഇലക്ട്രോണിക് ട്രാക്കിംഗ് ആന്റിന അറേ ഞങ്ങള് രൂപകല് പിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു. ഓരോ ഉപ-അറേയിലും സമയ ക്രമം ഘട്ടം ഭാരം ഉപയോഗിച്ച്, ഓരോ ഉപ-അറേയിലും ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡും ഘട്ടവും ഫലമായി ഒറ്റ ചാനലിന്റെ output ട്ട്പുട്ടിൽ നിന്ന് വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയും. ഓരോ ശ്രേണിയിലും ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡും ഘട്ടവും ഡിജിറ്റൽ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് വഴി സംഖ്യയും വ്യത്യാസവും വികിരണം മാതൃക സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. മോണോപൾസ് സംവിധാനവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, RF താരതമ്യക്കാരനെ ഒഴിവാക്കുകയും റിസീവർ ചാനലുകളുടെ എണ്ണം 3 ൽ നിന്ന് 1 ആയി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു പ്രൂഫ് ഓഫ് കൺസെപ്റ്റ് പ്രോട്ടോടൈപ്പ് നിർമ്മിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു. ഈ അളവുകോലുകള് നിര് ദ്ദേശിച്ച പദ്ധതിയുടെ സാധുതയും ഗുണങ്ങളും സ്ഥിരീകരിച്ചു. ചാനൽ തിരുത്തലിന് വേണ്ട നടപടിക്രമം നല് കിയിരിക്കുന്നു. |
3701bdb05b6764b09a5735cdc3cb9c40736d9765 | സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് അസിൻക്രോണസ് പ്രോക്സിമൽ ആൾട്ടർനേറ്റിംഗ് ലീനിയർ മിനിമൈസേഷൻ (സാപാൽം) രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് നോൺ-കോൺവെക്സ്, നോൺ-സ്മൂത്ത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ബ്ലോക്ക് കോർഡിനേറ്റ് സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് പ്രോക്സിമൽ-ഗ്രേഡിയന്റ് രീതിയാണ്. അസിൻക്രോണസ് സമാന്തര ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികളിലെ ആദ്യത്തേതാണ് സപാൽം. ഇത് വലിയ അളവിലുള്ള നോൺ-കോൺവെക്സ്, നോൺ-സ്മൂത്ത് പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് ഒത്തുചേരുന്നു. ഈ പ്രശ്ന വിഭാഗത്തിലെ സമന്വയ രീതികളോ അസമന്വയ രീതികളോ തമ്മിലുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച അറിയപ്പെടുന്ന അനുപാതങ്ങളുമായി സപാൽം പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. ലളിതമായ പ്രശ്നങ്ങള് ക്ക് അറിയാവുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച പരിധികള് ക്കൊപ്പമുള്ള, ഒരു രേഖീയ വേഗത പ്രതീക്ഷിക്കാവുന്ന തൊഴിലാളികളുടെ എണ്ണത്തിന് മുകളില് പരിധി നിശ്ചയിക്കുകയും പ്രായോഗികമായി സപല്മ് ഈ രേഖീയ വേഗത കൈവരിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പല മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങളിലും ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. |
5cd28cdc4c82f788dee27cb73d7d9280cf9c7343 | ഈ ലേഖനം എയർ ഇമേജുകളിൽ നിന്നും എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്ത പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഗ്രാഫെറ്റുകൾ (അതായത്, ചെറിയ കണക്റ്റുചെയ്ത ഉപഗ്രാഫുകൾ) അടിസ്ഥാനമാക്കി എയർ ഇമേജ് വിഭാഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ എയർ ഇമേജിന്റെയും ജ്യാമിതീയ സ്വഭാവവും വർണ്ണ വിതരണവും എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു റീജിയൻ അഡ്ജസൻസി ഗ്രാഫ് (RAG) നിർമ്മിച്ചുകൊണ്ട്, RAG-to-RAG പൊരുത്തപ്പെടുത്തലായി എയർ ഇമേജ് വിഭാഗം തിരിച്ചറിയൽ ഞങ്ങൾ കാസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഗ്രാഫ് തിയറി അടിസ്ഥാനമാക്കി, RAG-to-RAG പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ അവരുടെ എല്ലാ ഗ്രാഫെറ്റുകളും പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയാണ് നടത്തുന്നത്. ഫലപ്രദമായ ഗ്രാഫെറ്റ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ പ്രക്രിയയിലേക്കുള്ള വഴി, വ്യത്യസ്ത വലുപ്പത്തിലുള്ള ഗ്രാഫെറ്റുകൾ തുല്യ നീളമുള്ള ഫീച്ചർ വെക്റ്ററുകളിലേക്ക് കൈമാറുന്നതിനും ഈ ഫീച്ചർ വെക്റ്ററുകളെ ഒരു കേർണലിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും ഞങ്ങൾ ഒരു മനിഫോൾഡ് എംബെഡിംഗ് അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഈ കേർണൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത് എയർ ഇമേജ് വിഭാഗങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയലിനായി ഒരു എസ്വിഎം [8] ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആണ്. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ രീതി പല അത്യാധുനിക വസ്തു/ രംഗം തിരിച്ചറിയല് മാതൃകകളെയും മറികടക്കുന്നു എന്നാണ്. |
b2dac341df54e5f744d5b6562d725d254aae8e80 | ഈ പഠനം പൊതുവായി തുറന്നിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും ഏകീകരിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സ്വതന്ത്ര മാറ്റ്ലാബ് ടൂൾബോക്സായ ഓപ്പൺഹാർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമായ പത്ത് മനുഷ്യ പ്രവർത്തന ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ആക്സിലറേറ്റർ സിഗ്നലുകളിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ പ്രവേശനം നൽകുന്നു. ഓപ്പൺഹാർ എല്ലാ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും ഒരേ ഫോർമാറ്റിൽ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനാൽ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ എളുപ്പമാണ്. കൂടാതെ, യൂണിറ്റുകളും അളക്കാനുള്ള ശ്രേണിയും ലേബലുകളും ഏകീകൃതമാണ്, അതുപോലെ തന്നെ, ബോഡി പൊസിഷൻ ഐഡികളും. കൂടാതെ, വ്യത്യസ്ത സാമ്പിൾ നിരക്കുകളുള്ള ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ ഡൌൺസാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച് ഏകീകരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ ദൃശ്യമായ പിശകുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് വിഷ്വലായി പരിശോധിച്ചു, ഉദാഹരണത്തിന് സെൻസർ തെറ്റായ ദിശയിൽ. ഈ പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിലൂടെ ഓപ്പൺഹാർ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ പുനരുപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഓപ്പൺഹാർ മൊത്തം 65 ദശലക്ഷത്തിലധികം ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ സാമ്പിളുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഇത് 3D ആക്സിലറോമീറ്ററുകളിൽ നിന്നും 280 മണിക്കൂറിലധികം ഡാറ്റയ്ക്ക് തുല്യമാണ്. ഇതിൽ 211 പഠനവിഷയങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുന്നു, 17 ദൈനംദിന മനുഷ്യ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുകയും 14 വ്യത്യസ്ത ശരീര സ്ഥാനങ്ങളിൽ സെൻസറുകൾ ധരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
7347b4601078bd52eec80d5de29f801890f82de3 | ഒരു കൂട്ടിച്ചേർത്ത ഗൈസെൽ ബ്രോഡ്ബാൻഡ് കോമ്പിനേറ്റർ/ഡിവിഡർ നിർദ്ദേശിക്കുകയും പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പുതിയ ആശയം രൂപകല് പനയില് ഒരു കൂട്ടിച്ചേര് ന്ന ലൈന് സെഗ്മെന്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ നഷ്ടം, ഡിസൈനിന്റെ ലാളിത്യം, വഴക്കം എന്നിവ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ബാൻഡ്വിഡ്തിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നു. 2.5-8 ജിഗാഹെർട്സ് (105% ഫ്രാക്ഷണൽ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്) ഡിവിഡറും 0.1 ഡിബി ഡിവിഡർ നഷ്ടവും 3.4-10.2 ജിഗാഹെർട്സ് (100% ഫ്രാക്ഷണൽ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്) 0.2 ഡിബി ഡിവിഡർ നഷ്ടവും ഉപയോഗിച്ച് കപ്ലർഡ് ഗൈസൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. |
a05d984443d62575c097ad65b747aae859a5f8b0 | കുട്ടികളുടെ മാനസിക സാമൂഹിക വികസനത്തിന് വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്ന പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ചർച്ചാവിഷയമായി തുടരുന്നു. ഒരു വർഷത്തെ ഇടവേളയിൽ 194 കുട്ടികളാണ് (7.27-11.43 വയസ്സ്; പുരുഷൻ = 98) ഗെയിമിംഗ് ആവൃത്തിയും അക്രമാസക്തമായ വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ കളിക്കാനുള്ള പ്രവണതയും (എ) സഹകരണപരമായും (ബി) മത്സരപരമായും കളിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തത്. അതുപോലെ, മാതാപിതാക്കൾ കുട്ടികളുടെ മാനസികാരോഗ്യത്തെക്കുറിച്ച് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. ഒന്നാം തിയതി കളിക്കുന്നത് വികാരപ്രശ്നങ്ങളുടെ വർദ്ധനയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. അക്രമാസക്തമായ ഗെയിമിംഗ് മാനസിക സാമൂഹിക മാറ്റങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിട്ടില്ല. സഹകരണ ഗെയിമിംഗ് സാമൂഹിക സ്വഭാവത്തിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരുന്നില്ല. അവസാനമായി, മത്സര ഗെയിമിംഗ് സാമൂഹിക സ്വഭാവത്തിലെ കുറവുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിൽ വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ കളിച്ച കുട്ടികളിൽ മാത്രം. അതിനാൽ, ഗെയിമിംഗ് ആവൃത്തി ആന്തരികവൽക്കരിക്കുന്നതിലും ബാഹ്യവൽക്കരിക്കാത്തതിലും വർദ്ധനവിന് കാരണമായി, ശ്രദ്ധ, അല്ലെങ്കിൽ സമപ്രായക്കാരുടെ പ്രശ്നങ്ങൾ, അക്രമാസക്തമായ ഗെയിമിംഗ് ബാഹ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിലെ വർദ്ധനവിന് കാരണമായില്ല, കൂടാതെ ആഴ്ചയിൽ ഏകദേശം 8 മണിക്കൂറോ അതിൽ കൂടുതലോ കളിക്കുന്ന കുട്ടികൾക്ക്, പതിവ് മത്സര ഗെയിമിംഗ് പ്രോസോഷ്യൽ പെരുമാറ്റം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അപകട ഘടകമായിരിക്കാം. ആവർത്തിക്കല് ആവശ്യമാണെന്നും ഭാവി ഗവേഷണങ്ങള് ഗെയിമിംഗിന്റെ വിവിധ രൂപങ്ങള് തമ്മില് വേര് തിരിക്കണമെന്നും ഞങ്ങള് വാദിക്കുന്നു. |
5a47e047d4d41b61204255e1b265d704b7f265f4 | വലിയ ഡാറ്റ എന്ന പദം എല്ലായിടത്തും ലഭ്യമായിരിക്കുന്നു. അക്കാദമിക ലോകവും വ്യവസായവും മാധ്യമങ്ങളും തമ്മിലുള്ള പങ്കാളിത്തത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു ഏകീകൃത നിർവചനം ഇല്ല. വിവിധ പങ്കാളികൾ വൈവിധ്യമാർന്നതും പലപ്പോഴും പരസ്പരവിരുദ്ധവുമായ നിർവചനങ്ങൾ നൽകുന്നു. സ്ഥിരമായ ഒരു നിർവചനത്തിന്റെ അഭാവം അവ്യക്തത സൃഷ്ടിക്കുകയും ബിഗ് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സംഭാഷണത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ചെറിയ ലേഖനം, ഒരു പരിധിവരെ പ്രചാരമുള്ള വിവിധ നിർവചനങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കാനും, വ്യക്തവും സംക്ഷിപ്തവുമായ നിർവചനം നൽകാനും ശ്രമിക്കുന്നു. |
7065e6b496af41bba16971246a02986f5e388860 | സംഘടനയുടെ കഴിവുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നത് പല കമ്പനികളുടെയും പ്രധാനപ്പെട്ടതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഒരു പ്രശ്നമാണ്. മാനേജ്മെന്റിനെ പിന്തുണയ്ക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്തലിന് പ്രാപ്തമാക്കാനും പ്രകടന വിലയിരുത്തലുകൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. സംഘടനയുടെ കഴിവുകൾ വിലയിരുത്താനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗം പക്വത ഗ്രിഡുകളാണ്. കാലാവധി കഴിഞ്ഞ ഗ്രിഡുകള് പൊതുവായ ഒരു ഘടന പങ്കുവെച്ചേക്കാം, അവയുടെ ഉള്ളടക്കം വ്യത്യസ്തമാണ്, അവ പലപ്പോഴും പുതുതായി വികസിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു റഫറൻസ് പോയിന്റും, കാലാവധി ഗ്രിഡുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും നൽകുന്നു. നിലവിലുള്ള 24 കാലാവധി ഗ്രിഡുകള് അവലോകനം ചെയ്യുകയും അവയുടെ വികസനത്തിന് ഒരു റോഡ്മാപ്പ് നിര് ദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്താണ് ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നത്. കാലാവധി റേറ്റിങ്ങുകളുടെ രൂപീകരണത്തില് സംഘടനാപരമായ മാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അന്തർലീനമായ അനുമാനങ്ങള് ക്ക് ഈ അവലോകനം പ്രത്യേക പ്രാധാന്യം നല് കുന്നു. ഈ റോഡ് മാപ്പ് നാല് ഘട്ടങ്ങളായാണ് രൂപകല് പിക്കുന്നത്: ആസൂത്രണം, വികസനം, വിലയിരുത്തൽ, പരിപാലനം. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും വികസനത്തിനായുള്ള നിരവധി തീരുമാനങ്ങൾ ചർച്ചചെയ്യുന്നു, അതായത് പ്രക്രിയ മേഖലകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, പക്വത നിലകൾ, ഡെലിവറി സംവിധാനം. വ്യവസായ പ്രയോഗത്തില് റോഡ് മാപ്പിന്റെ പ്രയോജനത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു ഉദാഹരണം നല് കുന്നു. നിലവിലുള്ള സമീപനങ്ങളെ വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഈ റോഡ് മാപ്പ് ഉപയോഗിക്കാം. ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ അവസാനത്തിൽ മാനേജ്മെന്റ് പ്രാക്ടീസിലും ഗവേഷണത്തിലും ഉള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
5dd79167d714ff3907ffbba102b8e6fba49f053e | ഡിജിറ്റൽ വയർലെസ് ആശയവിനിമയത്തിലെ ഉയർന്ന ബിറ്റ് നിരക്കുകൾക്ക് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് കാര്യക്ഷമമായി വിതരണം ചെയ്യുന്നതിന്റെ ആത്യന്തിക പരിമിതികളെക്കുറിച്ച് അടിസ്ഥാനപരമായ ധാരണയുടെ ആവശ്യകതയാണ് ഈ പേപ്പറിന് കാരണമായത്. ഈ പരിമിതികളെ എങ്ങനെ സമീപിക്കാമെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ തുടങ്ങുകയും ചെയ്യുന്നു. ചില പ്രയോഗങ്ങളില് വയർലെസ് ശേഷി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി സ്പേഷ്യല് അളവ് (സമയം അളവ് മാത്രമല്ല) പ്രോസസ് ചെയ്യുന്ന മൾട്ടി എലമെന്റ് അറേ (എം.ഇ.എ.) സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രയോജനത്തെ നാം പരിശോധിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, വയർലെസ് ലാൻസുകളിൽ MEAs ഉപയോഗിക്കുന്നതിലും വയർലെസ് ആശയവിനിമയ ലിങ്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിലും വലിയ നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ചില അടിസ്ഥാന വിവര സിദ്ധാന്ത ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ചാനൽ സ്വഭാവം ട്രാൻസ്മിറ്ററിൽ ലഭ്യമല്ലാത്തതും എന്നാൽ റെയ്ലി ഫേഡിംഗിന് വിധേയമായ സ്വഭാവം റിസീവർ അറിയുന്നതും (ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതും) പ്രധാനപ്പെട്ട കേസ് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. മൊത്തം കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്ന പവർ നിശ്ചയിച്ച്, എം.ഇ.എ. സാങ്കേതികവിദ്യ നൽകുന്ന ശേഷി നാം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ വലിയതും പ്രായോഗികവുമായ എണ്ണം, ആന്റിന ഘടകങ്ങൾക്കായി എങ്ങനെയാണ് എസ്എൻആർ വർദ്ധിക്കുന്നത് എന്ന് നമുക്ക് കാണാനാകും. ആന്റിന ഘടകങ്ങള് തമ്മിലുള്ള സ്വതന്ത്ര റേലിഗ് ഫേഡ് പാതകളുടെ കേസ് ഞങ്ങള് അന്വേഷിക്കുകയും അസാധാരണമായ ശേഷി ലഭ്യമാണെന്ന് കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അടിസ്ഥാന n = 1 കേസുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഷാനോണിന്റെ ക്ലാസിക് ഫോർമുല അനുസരിച്ച് ഓരോ 3 ഡിബി സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് റേഷ്യോ (എസ്എൻആർ) വർദ്ധനവിനും ഒരു ബിറ്റ് / സൈക്കിൾ കൂടുതലായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു, ശ്രദ്ധേയമായി MEAs ഉപയോഗിച്ച്, സ്കെയിലിംഗ് എസ്എൻആർ ഓരോ 3 ഡിബി വർദ്ധനവിനും n ബിറ്റുകൾ / സൈക്കിൾ പോലെയാണ്. ചെറിയ n ന് പോലും ഈ ശേഷി എത്ര വലുതാണെന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നതിന്, n = 2, 4 ഉം 16 ഉം ശരാശരി 21 ഡിബി ലഭിച്ച എസ്എൻആർ ഉപയോഗിച്ച് എടുക്കുക. 99% ചാനലുകളുടെ ശേഷി യഥാക്രമം 7, 19, 88 ബിറ്റ് / സൈക്കിൾ ആണ്, n = 1 ആണെങ്കിൽ 99% ലെവലിൽ 1.2 ബിറ്റ് / സൈക്കിൾ മാത്രമേയുള്ളൂ. സിഗ്നൽ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിന് തുല്യമായ ഒരു സിംബൽ നിരക്ക്, സിഗ്നൽ നക്ഷത്രസമൂഹങ്ങൾക്ക് പ്രസക്തമായ ബിറ്റുകൾ / ചിഹ്നം / അളവ് ആയതിനാൽ, ഈ ഉയർന്ന ശേഷികൾ യുക്തിരഹിതമല്ല. n = 4 ന് 19 ബിറ്റ് / സൈക്കിൾ 4.75 ബിറ്റ് / ചിഹ്നം / അളവ് ആണ്, അതേസമയം n = 16 ന് 88 ബിറ്റ് / സൈക്കിൾ 5.5 ബിറ്റ് / ചിഹ്നം / അളവ് ആണ്. തെരഞ്ഞെടുക്കലും ഒപ്റ്റിമൽ കോമ്പിനേഷനും പോലുള്ള സാധാരണ സമീപനങ്ങൾ ആത്യന്തികമായി സാധ്യമായതുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കുറവാണെന്ന് കാണുന്നു. വാഗ്ദാനം ചെയ്ത വലിയ ശേഷിയുടെ ഒരു വലിയ ഭാഗം നേടുന്നതിന് പുതിയ കോഡെക്കുകൾ കണ്ടുപിടിക്കേണ്ടതുണ്ട്. |
4f911fe6ee5040e6e46e84a9f1e211153943cd9b |
Subsets and Splits