_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
05378af0c67c59505067e2cbeb9ca29ed5f085e4 | ട്രാഫിക് വിവരങ്ങളുടെ പരസ്യമായ, വിതരണ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള സംവിധാനങ്ങളിലെ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ ശ്രേണിക്രമ സംയോജനത്തിനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ചില പ്രത്യേക മൂല്യങ്ങൾ (ഉദാഃ ഒരു പ്രത്യേക പ്രദേശത്തെ സൌജന്യ പാർക്കിംഗ് സ്ഥലങ്ങളുടെ എണ്ണം) വഹിക്കുന്നതിനു പകരം, ഞങ്ങളുടെ സംഗ്രഹങ്ങളിൽ ഒരു പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ആമുഖമായി പരിഷ്ക്കരിച്ച ഫ്ലജോലെറ്റ്-മാർട്ടിൻ സ്കെച്ച് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന ഗുണം, കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകള് ഇരട്ടിപ്പിക്കൽ അസ്വാസ്ഥ്യമാണ് എന്നതാണ്. ഇത് വാനറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ നിലവിലുള്ള രണ്ട് പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളെ മറികടക്കുന്നു. ഒന്നാമതായി, ഒരേ പ്രദേശത്തെ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒന്നിലധികം കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകൾ ലഭ്യമാകുമ്പോൾ, അവയെ ഒന്നിച്ച് ചേർത്ത് യഥാർത്ഥ കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകളിൽ നിന്നുള്ള എല്ലാ വിവരങ്ങളും അടങ്ങിയ ഒരു കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ സാധ്യമാണ്. ഇത് നിലവിലുള്ള സമീപനങ്ങളിൽ നിന്നും അടിസ്ഥാനപരമായി വ്യത്യസ്തമാണ്, സാധാരണയായി ഒരു അഗ്രഗേറ്റാണ് കൂടുതൽ ഉപയോഗത്തിനായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്, ബാക്കിയുള്ളവ ഉപേക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. രണ്ടാമതായി, ഏതെങ്കിലും നിരീക്ഷണമോ കൂട്ടിച്ചേർക്കലോ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്താം, അത് നേരത്തേ നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ ചേർത്തിട്ടുണ്ടോ എന്നത് പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ. ഈ സവിശേഷതകളുടെ ഫലമായി, അഗ്രഗേറ്റുകളുടെ ഗുണനിലവാരം ഉയർന്നതാണ്, അതേസമയം അവയുടെ നിർമ്മാണം വളരെ വഴക്കമുള്ളതാണ്. നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ ഈ സവിശേഷതകൾ ഒരു സിമുലേഷൻ പഠനത്തിലൂടെ നാം തെളിയിക്കുന്നു. |
2f83d2294d44b44ad07d327635a34276abe1ec55 | ഈ പ്രബന്ധം എംസിഎം-ഡി നിർമ്മാണ സാങ്കേതികവിദ്യയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആന്റിന രൂപകൽപ്പനയെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ഐഇഇഇ 802.11 ബി / ജി ആപ്ലിക്കേഷനായി ആന്റിന സംയോജിത പാക്കേജ് യാഥാർത്ഥ്യമാക്കുന്നതിന്. ആന്റിനയും RF മൊഡ്യൂളും സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഉണ്ടാകുന്ന പരാന്നഭോജികൾക്കുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് കോ-ഡിസൈൻ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എംസിഎം-ഡി സബ്സ്ട്രേറ്റിന്റെ രണ്ടാം പാളിയിലാണ് ലൂപ്പ് ആന്റിന സ്ഥിതി ചെയ്യുന്നത്. കോപ്ലാനർ വേവ് ഗൈഡ് (സിപിഡബ്ല്യു) വഴി ഭക്ഷണം നൽകുന്ന കപ്പാസിറ്റീവ് ഫീഡ് സ്ട്രിപ്പ് ആന്റിനയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഡബ്ല്യുഎല്എന് ബാന്റ് (2.4-2.484 ജിഗാഹെട്സ്) ഉപയോഗിച്ച്, proposed antenna യുടെ വലിപ്പം 3.8 mm × 4.7 mm മാത്രമാണ്. കൂടാതെ, കപ്ലിംഗ് സ്ട്രിപ്പിന്റെ നീളം ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് റിസോണന്റ് ആവൃത്തി ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും. വളരെ ചെറിയ വലിപ്പമുള്ള (0.03 λ0 × 0.04 λ0) 2.45 ജിഗാഹെർട്സ് എന്ന നിരക്കിൽ 1.6 ഡിബിഐ നേട്ടവും 85 ശതമാനം റേഡിയേഷൻ കാര്യക്ഷമതയും കപ്ലിംഗ് ഫീഡഡ് ലൂപ്പ് ആന്റിന കൈവരിച്ചതായി ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പാക്കേജിന്റെ മൊത്തം വിസ്തൃതിയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ആന്റിനയുടെ വിസ്തീർണ്ണം വളരെ കുറവാണ് (4.4%). അതുകൊണ്ട് പാക്കേജ് ആന്റിനയുടെ രൂപകല്പനയ്ക്ക് ഈ രീതി വളരെ പ്രയോജനകരമാണ്. നിർദ്ദിഷ്ട രീതി നടപ്പിലാക്കാന് സാധിക്കുമെന്ന് വിശദമായി തെളിയിക്കുന്ന പരാമീറ്ററുകള് പഠനങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
cf08bf7bcf3d3ec926d0cedf453e257e21cc398a | ഉപകരണം പരിശോധന അർദ്ധചാലക വ്യവസായത്തിലെ ഏറ്റവും വലിയ ഒറ്റത്തവണ നിർമ്മാണ ചെലവാണ് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്, പ്രതിവർഷം 40 ദശലക്ഷം ഡോളറിലധികം ചിലവ്. ഈ തരത്തിലുള്ള ഏറ്റവും സമഗ്രവും വിശാലവുമായ പുസ്തകം, ടെസ്റ്റിംഗ് ഓഫ് ഡിജിറ്റൽ സിസ്റ്റംസ് ഈ സുപ്രധാന വിഷയത്തെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടതെല്ലാം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച്, ഐഡിഡിക്യു ടെസ്റ്റിംഗ്, ഫംഗ്ഷണൽ ടെസ്റ്റിംഗ്, കാലതാമസം പിശക് പരിശോധന, മെമ്മറി ടെസ്റ്റിംഗ്, പിശക് രോഗനിർണയം എന്നിവ പോലുള്ള കൂടുതൽ വിപുലമായ വിഷയങ്ങളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഓട്ടോമാറ്റിക് ടെസ്റ്റ് പാറ്റേൺ ജനറേഷൻ, ടെസ്റ്റബിളിറ്റി രൂപകൽപ്പന, ഡിജിറ്റൽ സർക്യൂട്ടുകളുടെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ സ്വയം പരിശോധന എന്നിവയിലൂടെ രചയിതാക്കൾ വായനക്കാരനെ കൊണ്ടുപോകുന്നു. വിവിധ തകരാറുകൾക്കുള്ള ടെസ്റ്റ് ജനറേഷൻ ഉൾപ്പെടെ ഏറ്റവും പുതിയ ടെക്നിക്കുകളുടെ വിശദമായ ചികിത്സയും, ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ട് ശ്രേണിയുടെ വിവിധ തലങ്ങളിലെ ടെസ്റ്റിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുടെ ചർച്ചയും സിസ്റ്റം-ഓൺ-എ-ചിപ്പ് ടെസ്റ്റ് സിന്തസിസിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു അധ്യായവും പുസ്തകത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വിദ്യാര് ത്ഥികള് ക്കും എഞ്ചിനീയര് മാർക്കും വേണ്ടിയാണ് ഈ പുസ്തകം എഴുതിയത്. മുതിര് ന്നവര് ക്കും ബിരുദധാരികള് ക്കും ഇത് ഒരു മികച്ച പാഠപുസ്തകവും വിലപ്പെട്ട ഒരു റഫറന് സുമാണ്. |
44c3dac2957f379e7646986f593b9a7db59bd714 | |
5a4bb08d4750d27bd5a2ad0a993d144c4fb9586c | അടുത്തിടെ നടന്ന ഡാറ്റാ ലംഘനങ്ങളുടെ പേരിൽ കോടിക്കണക്കിന് ആളുകളുടെ വ്യക്തിപരമായ വിവരങ്ങൾ പുറത്തുവന്നിട്ടുണ്ട്. ചില റിപ്പോർട്ടുകള് ഡാറ്റാ ലംഘനങ്ങളുടെ വ്യാപ്തിയിലും ആവര് ത്തനത്തിലും ആശങ്കാജനകമായ വർദ്ധനവിനെ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള സ്ഥാപനങ്ങള് മോശമായ ഒരു അവസ്ഥയാണെന്ന് തോന്നുന്നതിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാന് പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. പക്ഷേ, പ്രശ്നം ശരിക്കും വഷളാകുകയാണോ? ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു ജനപ്രിയ പൊതു ഡാറ്റാ സെറ്റ് പഠിക്കുകയും ഡാറ്റാ ലംഘനങ്ങളിലെ പ്രവണതകൾ അന്വേഷിക്കുന്നതിനായി ബേസിയൻ ജനറലൈസ്ഡ് ലീനിയർ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കഴിഞ്ഞ ദശാബ്ദത്തിനിടയില് ഡാറ്റാ ലംഘനങ്ങളുടെ വ്യാപ്തിയും ആവര് ത്തനവും കൂടിയിട്ടില്ലെന്ന് മാതൃകയുടെ വിശകലനം കാണിക്കുന്നു. ശ്രദ്ധ ആകർഷിച്ച വർദ്ധനവ് ഡാറ്റാ സെറ്റിന് അടിത്തറയായ കനത്ത വാൽ സ്ഥിതിവിവര വിതരണങ്ങളാൽ വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. പ്രത്യേകിച്ചും, ഡാറ്റാ ലംഘന വലുപ്പം ലോഗ്-സാധാരണ വിതരണമാണെന്നും ലംഘനങ്ങളുടെ ദൈനംദിന ആവൃത്തി ഒരു നെഗറ്റീവ് ബിനോമിയൽ വിതരണത്തിലൂടെ വിവരിക്കപ്പെടുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. ഈ വിതരണങ്ങള് ലംഘനങ്ങള് ക്ക് കാരണമായ ജനറേറ്റീവ് സംവിധാനങ്ങള് ക്ക് സൂചന നല് കും. കൂടാതെ, നമ്മുടെ മാതൃക ഭാവിയിൽ ഒരു പ്രത്യേക വലുപ്പത്തിലുള്ള ലംഘനങ്ങളുടെ സാധ്യത പ്രവചിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, അടുത്ത വർഷം അമേരിക്കയില് 10 മില്യണ് റെക്കോഡുകളോ അതിലധികമോ ലംഘിക്കപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത 31% മാത്രമാണെന്നാണ് നാം കണ്ടെത്തുന്നത്. ഏതു പ്രവണതയാണെങ്കിലും, ഡാറ്റാ ലംഘനങ്ങൾ വിലയേറിയതാണ്, അടുത്ത മൂന്നു വർഷത്തിനുള്ളിൽ ലംഘനങ്ങൾക്ക് 55 ബില്യൺ ഡോളർ വരെ ചിലവാകുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഈ മാതൃകയെ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ചെലവ് മാതൃകകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. |
e8e2c3d884bba807bcf7fbfa2c27f864b20ceb80 | ഇന്റർനെറ്റ് സമൂഹത്തിന് ഈ കുറിപ്പ് വിവരങ്ങൾ നല് കുന്നു. ഈ മെമ്മോ ഇന്റർനെറ്റിന് ഒരു തരത്തിലുള്ള നിലവാരവും വ്യക്തമാക്കുന്നില്ല. ഈ കുറിപ്പിന്റെ വിതരണം പരിധിയില്ലാതെ ആണ്. സംഗ്രഹം ഈ പ്രമാണത്തിൽ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് ഹാഷ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സന്ദേശ ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനമായ എച്ച്എംഎസി വിവരിക്കുന്നു. ഒരു രഹസ്യ പങ്കിട്ട കീ ഉപയോഗിച്ച് ഏതെങ്കിലും ആവർത്തന ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് ഹാഷ് ഫംഗ്ഷനുമായി എച്ച്എംഎസി ഉപയോഗിക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്, എംഡി 5, എസ്എഎച്ച്എ -1. HMAC യുടെ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് ശക്തി അടിസ്ഥാന ഹാഷ് ഫംഗ്ഷന്റെ സ്വഭാവത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. |
f01d369becb42ff69d156d5e19d8af18dadacc6e | വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (WSN) വളരുന്നതോടൊപ്പം തന്നെ ഫലപ്രദമായ സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളുടെ ആവശ്യകതയും വളരുന്നു. സെന് സര് നെറ്റ്വര് ക്ക് സെന് സിറ്റീവ് ഡാറ്റയുമായി ഇടപെടാനും അഥവാ നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത ശത്രുതാപരമായ പരിതസ്ഥിതിയില് പ്രവര് ത്തിക്കാനും കഴിയുന്നതിനാല് , ഈ സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങള് സിസ്റ്റം രൂപകല് പനയുടെ തുടക്കം മുതല് തന്നെ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് അനിവാര്യമാണ്. ഡബ്ല്യുഎസ്എനുകളിലെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും പ്രോസസ് ചെയ്യാനുമുള്ള സുരക്ഷാ പരിഹാരങ്ങളെക്കുറിച്ചാണ് ഈ പ്രബന്ധം പറയുന്നത്. ഇടത്തരം വലിപ്പമുള്ള ഡബ്ല്യുഎസ്എന് കള് ക്ക് ആവശ്യമായ സുരക്ഷാ ശേഷി കൈവരിക്കുക എന്നത് ഈ ശൃംഖലകളെ മാര് ക്കറ്റിനുവേണ്ടി തയ്യാറാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രയാസകരമായ, പക്ഷേ ആവശ്യമായ ലക്ഷ്യമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം, ബഹിരാകാശ സുരക്ഷാ പരിഹാരങ്ങളും, ബഹിരാകാശ ശൃംഖലയുടെ വിശ്വാസ്യത സംബന്ധിച്ച വെല്ലുവിളികളും സംബന്ധിച്ച ഒരു അവലോകനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. |
18f5593d6082b1ba3c02cf64d64eb9d969db3e6b | വെക്റ്റർ സ്പേസ് വേഡ് റെപ്രസന്റേഷനുകൾ പല പ്രകൃതിഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുടെ കണക്കുകൂട്ടലിനുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന സാങ്കേതികതകളും വിലയിരുത്തൽ മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ വലിയ എണ്ണവും പുതിയ വെക്റ്റർ സ്പേസ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന ഗവേഷകർക്കും അവ ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കും വിശ്വസനീയമായ താരതമ്യം ഒരു മടുപ്പിക്കുന്ന ജോലിയാണ്. സാധാരണ ലെക്സിക്കൽ സെമാന്റിക് ബെഞ്ച് മാർക്കുകളിലെ വേഡ് വെക്റ്ററുകളുടെ വിലയിരുത്തലിനെ സുഗമമാക്കുന്ന ഒരു വെബ്സൈറ്റും ഓഫ്ലൈൻ ടൂളുകളുടെ ഒരു സ്യൂട്ടും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി നല്ല വെക്റ്ററുകൾ കണ്ടെത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൈമാറ്റം ചെയ്യാനും ആർക്കൈവുചെയ്യാനും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനം www.wordvectors.org എന്ന വെബ്സൈറ്റിൽ ലഭ്യമാണ്. |
cc383d9308c38e36d268b77bd6acee7bcd79fc10 | രോഗികളെ എല്ലായിടത്തും നിരീക്ഷിക്കാന് സാധിക്കുന്നതിലൂടെ ആരോഗ്യപരിപാലന സേവനങ്ങളുടെ ഭാവി മാറ്റാന് ധരിക്കാവുന്നതും ഇംപ്ലാന്റ് ചെയ്യാവുന്നതുമായ ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണ സാങ്കേതികവിദ്യകളിലെ നിലവിലെ പുരോഗതിക്ക് ശക്തമായ സാധ്യതയുണ്ട്. ഒരു സാധാരണ ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണ സംവിധാനം ധരിക്കാവുന്ന അല്ലെങ്കിൽ ഇംപ്ലാന്റ് ചെയ്ത സെൻസറുകളുടെ ഒരു ശൃംഖലയാണ്, അത് നിരന്തരം ഫിസിയോളജിക്കൽ പാരാമീറ്ററുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ നിലവിലുള്ള വയർലെസ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഒരു ബേസ് സ്റ്റേഷനിലേക്ക് റിലേ ചെയ്യുന്നു. ഈ ലേഖനം WBAN സംവിധാനങ്ങളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വികസനത്തിനും വിന്യാസത്തിനും പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയുന്ന നിലവിലുള്ള കുറഞ്ഞ-പവർ ആശയവിനിമയ സാങ്കേതികവിദ്യകളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വിവരങ്ങൾ ഗവേഷകർക്ക് നൽകുന്നു. കൂടാതെ, പ്രധാനമായും ഭവന പരിതസ്ഥിതികളിലെ പ്രായമായ അല്ലെങ്കിൽ വിട്ടുമാറാത്ത രോഗികളുടെ വിദൂര നിരീക്ഷണത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. |
b3e326f56fd2e32f33fd5a8f3138c6633da25786 | ഈ പ്രബന്ധം റോബോക്കിംഗ് എന്ന സ്വയംഭരണ ശുചീകരണ റോബോട്ടിന്റെ സിസ്റ്റം സംയോജനവും അവലോകനവും അവതരിപ്പിക്കും. റോബോക്കിംഗ് സ്വയം ചലിക്കുന്ന സ്വതന്ത്രമായി നാവിഗേറ്റുചെയ്യുന്ന വാക്വം ക്ലീനിംഗ് റോബോട്ടാണ്. ഇത് പല സെൻസറുകളും ഉപയോഗിച്ച് അകത്തെ പരിതസ്ഥിതിയും സ്വയം വൃത്തിയാക്കുന്നതിലും സംരക്ഷിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് നാം സിസ്റ്റം ഘടന, സെന് സര് , ഫംഗ്ഷനുകള് , സംയോജിത ഉപസിസ്റ്റങ്ങള് എന്നിവയുമായി ചേര് ന്ന് പ്രവര് ത്തന തത്വത്തെ വിവരിക്കും. |
85b3cd74945cc6517aa3a7017f89d8857c3600da | വിദ്യാര് ത്ഥിയുടെ ഭാവി പ്രകടനത്തെ കൃത്യമായി വിലയിരുത്തുന്നതിന്റെ പ്രാധാന്യം വിദ്യാര് ത്ഥിക്ക് പഠന പ്രക്രിയയില് മതിയായ സഹായം നല് കാന് അത്യാവശ്യമാണ്. ചില സവിശേഷതകളുടെ മൂല്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പ്രകടനം പ്രവചിക്കുന്നതിനായി ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ഉപയോഗം അന്വേഷിക്കുക എന്നതായിരുന്നു ഈ ഗവേഷണത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഞങ്ങൾ 8 ഗുണങ്ങളുള്ള ഹൈസ്കൂൾ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഡാറ്റ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രകടന പ്രവചനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അനുഭവ പരീക്ഷണങ്ങൾ അവതരിപ്പിച്ചു. വിദ്യാഭ്യാസ മേഖലയിലെ ബേസിയൻ സമീപനത്തിന്റെ പ്രയോഗം ഈ പ്രബന്ധം തെളിയിക്കുന്നു. ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്ക് ക്ലാസിഫയർ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പ്രകടനത്തെ പ്രവചിക്കാനുള്ള ഒരു ഉപകരണമായി ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ടെന്ന് ഇത് കാണിക്കുന്നു. |
86aa83ebab0f72ef84f8e6d62379c71c04cb6b68 | |
05e5e58edead6167befb089444d35fbd17b13414 | |
8c63d23cc29dc6221ed6bd0704fccc03baf20ebc | സമീപകാലത്ത് ഡയലോഗ് ഇന്ററാക്റ്റിവിറ്റിക്കായുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഒരു സ്ഫോടനം ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. ദിശാസൂചന, ടൂറിസ്റ്റ് വിവരങ്ങൾ മുതൽ ഇന്ററാക്റ്റീവ് സ്റ്റോറി സിസ്റ്റങ്ങൾ വരെ. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സംവിധാനങ്ങളിൽ പലതിനും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഉൽപാദന ഘടകം (എൻഎൽജി) വലിയ തോതിൽ കൈകൊണ്ട് നിർമ്മിച്ചതാണ്. ഈ പരിമിതി ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വ്യാപ്തിയെ വളരെയധികം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു; ഒരു പ്രത്യേക ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ നിരവധി വ്യതിയാനങ്ങൾ ചലനാത്മകമായും യാന്ത്രികമായും ഉൽപാദിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന എക്സ്പ്രസീവ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഭാഷാ ഉൽപാദനത്തിലെ സമീപകാല പ്രവർത്തനങ്ങളെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് അസാധ്യമാണെന്ന് ഇത് അർത്ഥമാക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നത്തിന് പുതിയ രീതികളിലൂടെ ഭാഷാ ഉല്പാദന വിഭവങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാമെന്നാണ് ഞങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം. മുമ്പ് വെറും കഥകളില് മാത്രം പ്രയോഗിച്ചിരുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണല് ഭാഷാ ജനറേറ്ററായ ES-TRANSLATOR നാം വിവരിക്കുന്നു, വെബ്ബ്ലോഗുകളിലെ വ്യക്തിപരമായ വിവരണങ്ങളില് പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട് EST യുടെ ഡൊമെയ്ന് സ്വാതന്ത്ര്യം അളവുകോലായി വിലയിരുത്തുന്നു. പിന്നെ, ഭാഷാ ഉല്പാദനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സമീപകാല പ്രവര് ത്തനങ്ങളെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി, കഥാ ഉല്പാദനത്തിനായി ഒരു പരാമീറ്ററൈസ്ഡ് വാക്യ പ്ലാനർ ഉണ്ടാക്കുന്നു. അത് സംയോജന പ്രവർത്തനങ്ങൾ, സംഭാഷണത്തിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ, കാഴ്ചപ്പാടുകൾ എന്നിവ നൽകുന്നു. അവസാനമായി, വ്യത്യസ്ത വ്യക്തിഗത വിവരണങ്ങളുടെ ഉപയോക്തൃ വിലയിരുത്തൽ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
43dfdf71c82d7a61367e94ea927ef1c33d4ac17a | സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ അതിവേഗത്തിലുള്ള വളര് ച്ചയും ദീർഘകാല ഡാറ്റാ നിലനിര് ത്തലും സംരക്ഷണവും ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഗവണ് മെന്റ് നിയന്ത്രണങ്ങളുടെ എണ്ണവും സംരംഭങ്ങളെ സംഭരണ സുരക്ഷയ്ക്ക് ഗൌരവമായി ശ്രദ്ധിക്കാന് നിര് ബന്ധിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം സംഭരണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രധാനപ്പെട്ട സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചർച്ചചെയ്യുകയും നിലവിലുള്ള സംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ നൽകുന്ന സുരക്ഷാ സേവനങ്ങളെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ഒരു അവലോകനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. സംഭരണ സുരക്ഷയെക്കുറിച്ചുള്ള നിരവധി ലേഖനങ്ങള് ഈ ലേഖനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. നിലവിലുള്ള പരിഹാരങ്ങളെക്കുറിച്ച് അവലോകനം നടത്തുകയും അവയെ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ഗവേഷണ പ്രശ്നങ്ങള് ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
b594a248218121789e5073a90c31b261610478e0 | ഈ പ്രബന്ധം വലിയ തോതിലുള്ള SLAM- യ്ക്കുള്ള ഒരു തന്ത്രം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ഏതെങ്കിലും SLAM സാങ്കേതികത ഉപയോഗിച്ച് സബ്മാപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന സബ്മാപ്പ് ജോയിൻ ചെയ്യലാണ് അൽഗോരിതം അടിസ്ഥാനമാക്കിയിരിക്കുന്നത്. സബ്മാപ്പുകളുടെ കോർഡിനേറ്റ് ഫ്രെയിമുകൾ വിവേകപൂർവ്വം തിരഞ്ഞെടുത്താൽ, രണ്ട് സബ്മാപ്പുകൾ ചേർക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ചെറിയ സ്ക്വയറുകളുടെ ഒബ്ജക്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ സ്റ്റേറ്റ് വെക്റ്ററിന്റെ ചതുരശ്ര ഫംഗ്ഷനായി മാറുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. അതിനാൽ, നിരവധി പ്രാദേശിക ഉപമാപ്പുകൾ തുടർച്ചയായി അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ ഡിവിഡ് ആൻഡ് കൺകോർ രീതിയിലൂടെ ചേർക്കേണ്ട വലിയ തോതിലുള്ള SLAM- ന് ഒരു ലീനിയർ പരിഹാരം ലഭിക്കും. നിർദ്ദിഷ്ട ലീനിയർ എസ്എഎം സാങ്കേതികത രണ്ട്, മൂന്ന് അളവുകളിലുള്ള സവിശേഷത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും പോസ് ഗ്രാഫ് എസ്എഎംഎമ്മിനും ബാധകമാണ്, കൂടാതെ കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സുകളുടെ സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചോ സ്റ്റേറ്റ് വെക്റ്ററിന്റെ പ്രാരംഭ ഊഹത്തെക്കുറിച്ചോ ഒരു അനുമാനവും ആവശ്യമില്ല. ഈ അൽഗോരിതം ഒപ്റ്റിമൽ പൂർണ്ണ നോൺലൈനർ ലഘുചതുരശ്ര സ്ലാം എന്നതിന്റെ ഒരു ഏകദേശമാണെങ്കിലും, 2 ഡി, 3 ഡി എന്നിവയിൽ പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സിമുലേഷനുകളും പരീക്ഷണങ്ങളും കാണിക്കുന്നത് കൃത്യമായ പ്രാരംഭ മൂല്യത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച പൂർണ്ണ നോൺലൈനർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ലഭിക്കുന്ന മികച്ച പരിഹാരങ്ങളോട് വളരെ അടുത്തുള്ള ഫലങ്ങൾ ലീനിയർ സ്ലാം നൽകുന്നു എന്നാണ്. ഈ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള C/C++ ഉം MATLAB ഉം സോഴ്സ് കോഡുകൾ ഓപ്പൺസ്ലാമിൽ ലഭ്യമാണ്. |
69ab8fe2bdc2b1ea63d86c7fd64142e5d3ed88ec | വിവരശേഖരണത്തിന്റെ ക്ലാസിക് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകളും വളർന്നുവരുന്ന ഭാഷാ മോഡലിംഗ് സമീപനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ക്ലാസിക് മോഡലുകളുടെ ഫലപ്രദമായ പ്രകടനത്തിന് പ്രധാന തടസ്സം ഒരു പ്രസക്തി മോഡൽ കണക്കാക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയാണെന്ന് വളരെക്കാലമായി അംഗീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്: പ്രസക്തമായ ക്ലാസിലെ വാക്കുകളുടെ സാധ്യതകൾ. ഈ സാധ്യതകളെ കണക്കുകൂട്ടാന് ഒരു പുതിയ രീതി നാം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സാങ്കേതികതയ്ക്ക് വളരെ കൃത്യമായ പ്രസക്തി മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു, സമാനതയുടെയും പോളിസെമിയുടെയും പ്രധാന ആശയങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് പ്രസക്തി മോഡലുകൾ അടിസ്ഥാന ഭാഷാ മോഡലിംഗ് സംവിധാനങ്ങളെ ട്രെക് വീണ്ടെടുക്കൽ, ടിഡിടി ട്രാക്കിംഗ് ടാസ്ക്കുകളിൽ മറികടക്കുന്നു എന്നാണ്. പരിശീലന ഡാറ്റ ഇല്ലാത്ത ഒരു മാതൃകയുടെ പ്രസക്തി കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ ഒരു ഔപചാരിക രീതിയാണ് ഈ സൃഷ്ടിയുടെ പ്രധാന സംഭാവന. |
2a894be44d07a963c28893cc6f45d29fbfa872f7 | മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ) അൽഗോരിതം സാധാരണയായി വലിയ ഡാറ്റയിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു, ഡാറ്റയെ മെഷീനുകളിലുടനീളം വിഭജിക്കുകയും ഓരോ മെഷീനും എല്ലാ എംഎൽ മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളും വായിക്കാനും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്ന വിതരണ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - ഡാറ്റ സമാന്തരത എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു തന്ത്രം. ഒരു ബദലായും അനുബന്ധമായുള്ള തന്ത്രം, മോഡൽ സമാന്തരത, പങ്കിടാത്ത സമാന്തര ആക്സസ്സിനും അപ്ഡേറ്റുകൾക്കുമായി മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ വിഭജിക്കുന്നു, ആശയവിനിമയം സുഗമമാക്കുന്നതിന് പാരാമീറ്ററുകൾ ആനുകാലികമായി പുനർവിഭജിക്കാം. ഡാറ്റാ സമാന്തരത സാധാരണയായി അഭിസംബോധന ചെയ്യാത്ത രണ്ട് വെല്ലുവിളികളാണ് മോഡൽ സമാന്തരതയെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നത്ഃ (1) പാരാമീറ്ററുകൾ ആശ്രിതമായിരിക്കാം, അതിനാൽ നിഷ്കളങ്കമായ ഒരേസമയം അപ്ഡേറ്റുകൾ ഒത്തുചേരൽ മന്ദഗതിയിലാക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ അൽഗോരിതം പരാജയപ്പെടുന്ന പിശകുകൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും; (2) മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ വ്യത്യസ്ത നിരക്കുകളിൽ ഒത്തുചേരുന്നു, അതിനാൽ ഒരു ചെറിയ ഉപസെറ്റ് പാരാമീറ്ററുകൾക്ക് ML അൽഗോരിതം പൂർത്തിയാക്കുന്നത് തടസ്സപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. പാരാമീറ്റർ ആശ്രിതത്വങ്ങളും അസമമായ സംയോജനവും കണക്കിലെടുത്ത് പാരാമീറ്റർ അപ്ഡേറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ML അൽഗോരിതം കൺവെർജൻസ് വേഗത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് സമീപനമായ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത മോഡൽ സമാന്തരത (SchMP) ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. സ്കെയിലിൽ സ്കെംപിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന്, സ്കെംപി പ്രോഗ്രാമുകളുടെ പ്രവർത്തനക്ഷമത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്ന ഒരു വിതരണ ചട്ടക്കൂട് STRADS ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും സ്കെംപി പ്രോഗ്രാമുകളായി എഴുതിയ നാല് സാധാരണ ML ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുഃ LDA ടോപ്പ് മോഡലിംഗ്, മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ, അപൂർവ മിനിമം സ്ക്വയറുകൾ (ലാസോ) റിഗ്രഷൻ, അപൂർവ ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ. സ്കാംപ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് വഴി ഓരോ ആവർത്തനത്തിനും എൽഎൽ പുരോഗതി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും സ്ട്രാഡ്സ് വഴി ആവർത്തന ത്രൂപുട്ട് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും, സ്ട്രാഡ്സിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്കാംപ് പ്രോഗ്രാമുകൾ നോൺ-മോഡൽ-പാരലൽ എൽഎൽ നടപ്പാക്കലുകളെ മറികടക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നുഃ ഉദാഹരണത്തിന്, സ്കാംപ് എൽഡിഎയും സ്കാംപ് ലാസോയും യഥാക്രമം 10x, 5x വേഗത്തിൽ കൺവെർജൻസ് നേടുന്നു സമീപകാലത്തെ, നന്നായി സ്ഥാപിതമായ അടിസ്ഥാനരേഖകളേക്കാൾ. |
bdc6acc8d11b9ef1e8f0fe2f0f41ce7b6f6a100a | പരമ്പരാഗത ടെക്സ്റ്റ് സമാനത അളവുകൾ ഓരോ പദവും സ്വയം സമാനമായി കണക്കാക്കുന്നു, മാത്രമല്ല പദങ്ങളുടെ അർത്ഥപരമായ ബന്ധത്തെ മാതൃകയാക്കുന്നില്ല. നാം ഒരു പുതിയ വിവേചന പരിശീലന രീതി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു അത് അസംസ്കൃത പദ വെക്റ്ററുകളെ ഒരു സാധാരണ, കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള വെക്റ്റർ സ്പേസിലേക്ക് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനം പ്രവചിച്ച വെക്റ്ററുകളുടെ മുൻകൂട്ടി തിരഞ്ഞെടുത്ത സമാനത ഫംഗ്ഷന്റെ (ഉദാഃ കോസിനസ്) നഷ്ടം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഒപ്റ്റിമൽ മാട്രിക്സ് കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള സ്ഥലത്ത് ധാരാളം പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. വളരെ വ്യത്യസ്തമായ രണ്ട് കാര്യങ്ങളില് വിലയിരുത്തപ്പെട്ടാല് , ഭാഷാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള പ്രമാണങ്ങള് കണ്ടെത്തലും പരസ്യ പ്രാധാന്യവും അളക്കലും, നമ്മുടെ രീതി നിലവിലുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ സമീപനങ്ങളെ മറികടക്കുക മാത്രമല്ല, കുറഞ്ഞ അളവുകളില് ഉയര് ന്ന കൃത്യത കൈവരിക്കുകയും അങ്ങനെ കൂടുതല് കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
50988101501366324c11e9e7a199e88a9a899bec | |
b2e68ca577636aaa6f6241c3af7478a3ae1389a7 | നഴ്സിംഗ് രംഗത്തെ പരിവർത്തന നേതൃത്വത്തിന്റെ ആശയം വിശകലനം ചെയ്യുക. പരിപാലന ചെലവ് കുറയ്ക്കുമ്പോള് രോഗികളുടെ ഫലങ്ങള് മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്ന ചുമതലയുള്ള നഴ്സുമാര് ക്ക് ആരോഗ്യ പരിപാലനത്തില് പരിഷ്കരണം നടപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങള് ആവശ്യമുണ്ട്. ഒരു വാഗ്ദാന തന്ത്രം പരിവർത്തന നേതൃത്വമാണ്. പരിവർത്തന നേതൃത്വത്തെക്കുറിച്ചും അതിന്റെ സാധ്യതകളെക്കുറിച്ചും പര്യവേക്ഷണം നടത്തുകയും കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലിന്റെയും രോഗികളുടെ സുരക്ഷയുടെയും അവിഭാജ്യ ഘടകമാണ്. വോക്കറുടെയും അവാന്റിന്റെയും (2005) ആശയ വിശകലന രീതി ഉപയോഗിച്ച് ഡിസൈൻ ആശയം വിശകലനം ചെയ്യുക. ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ പബ്മെഡ്, സിനഹെല്, സൈക് ഇൻഫോ എന്നിവയാണ്. നഴ്സിംഗ് രംഗത്ത് പരിവർത്തന നേതൃത്വത്തിന്റെ ആശയം ഫലപ്രദമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി പരിവർത്തന നേതൃത്വം, മാനേജ്മെന്റ്, നഴ്സിംഗ് എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള നിലവിലുള്ള സാഹിത്യത്തെ ഈ റിപ്പോർട്ട് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. പരിവർത്തന നേതൃത്വത്തിന് പുതിയൊരു പ്രവർത്തന നിർവചനം ഈ റിപ്പോർട്ട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. മാതൃകാ കേസുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും നഴ്സിംഗ് പശ്ചാത്തലത്തിന് പ്രത്യേകമായ സവിശേഷതകൾ നിർവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സംഘടനാപരമായ സംസ്കാരത്തിലും രോഗിയുടെ ഫലങ്ങളിലും പരിവർത്തന നേതൃത്വത്തിന്റെ സ്വാധീനം പ്രകടമാണ്. പരിവർത്തന നേതൃത്വം എന്നത് പഠിപ്പിക്കാവുന്ന കഴിവുകളുടെ ഒരു കൂട്ടമായി നിർവചിക്കാവുന്നതാണ് എന്ന കണ്ടെത്തലാണ് പ്രത്യേക താൽപര്യമുള്ളത്. എന്നിരുന്നാലും, പരിവർത്തന നേതൃത്വം രോഗികളുടെ ഫലങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്ന സംവിധാനം വ്യക്തമല്ല. പരിവർത്തനപരമായ നഴ്സിംഗ് നേതൃത്വം ഉയർന്ന പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന ടീമുകളുമായും മെച്ചപ്പെട്ട രോഗികളുടെ പരിചരണവുമായും ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഇത് അപൂർവ്വമായി മാത്രമേ പഠിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കൂട്ടം കഴിവുകളായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നുള്ളൂ. കൂടാതെ, കൂടുതൽ ഗവേഷണം അനുഭവസമ്പത്തുള്ള റഫറൻസുകളെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിന് ആവശ്യമായി വരും. പ്രവർത്തനപരമായ നിർവചനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും പ്രധാന നിർമ്മാണങ്ങളിലെ അവ്യക്തത കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെയും ഉപ-സ്കെയിൽ നടപടികൾ സാധൂകരിക്കുന്നതിന് പരിവർത്തന നേതൃത്വം ആരോഗ്യ പരിരക്ഷയുടെ ഫലങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്ന പ്രത്യേക സംവിധാനങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. |
bdcdc95ef36b003fce90e8686bfd292c342b0b57 | മൂല്യം ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ഒരൊറ്റ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് അസംസ്കൃത സെൻസറി ഡാറ്റയെ പൊതുവാക്കുന്നതിൽ റിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് വലിയ സാധ്യത കാണിക്കുന്നു. ആഗോള ഒപ്റ്റിമലിലേക്ക് ഒത്തുചേരുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്ന നിലവിലെ അത്യാധുനിക ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന അൽഗോരിതങ്ങളിൽ നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ ഉണ്ട്. ഈ പ്രശ്നങ്ങള്ക്ക് പരിഹാരം ഹ്രസ്വകാല ദീർഘകാല ആസൂത്രണം, പര്യവേക്ഷണം, റിന്ഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് അല്ഗോരിതംസ് എന്നിവയിലായിരിക്കും. ഗെയിമുകൾ പലപ്പോഴും ബലപ്പെടുത്തൽ പഠന അൽഗോരിതം ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം അവ വഴക്കമുള്ളതും പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്നതും നിയന്ത്രിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ അന്തരീക്ഷം നൽകുന്നു. പരിഗണിക്കാതെ, കുറച്ച് ഗെയിമുകൾക്ക് പര്യവേക്ഷണം, മെമ്മറി, ആസൂത്രണം എന്നിവയുടെ ഫലങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഒരു സ്റ്റേറ്റ് സ്പേസ് ഉണ്ട്. ഈ പേപ്പർ ഡ്രീമിംഗ് വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോ എൻകോഡർ (ഡിവിഎഇ) അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജനറേറ്റീവ് മോഡലിംഗ് ആർക്കിടെക്ചറാണ്, ഇത് അപൂർവ ഫീഡ്ബാക്ക് ഉള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ പര്യവേക്ഷണം നടത്തുന്നു. ഡീപ് ലേബറിസ്റ്റിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ, പുതിയതും വഴക്കമുള്ളതുമായ ലേബറിസ്റ്റിക് എഞ്ചിൻ, ഇത് ഭാഗികവും പൂർണ്ണമായും നിരീക്ഷിക്കാവുന്നതുമായ സ്റ്റേറ്റ് സ്പേസുകളിൽ, ദീർഘദൂര ജോലികൾ, നിർണ്ണായകവും സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് പ്രശ്നങ്ങളും എന്നിവയിൽ ഡിവിഎഇയെ വെല്ലുവിളിക്കുന്നു. നാം പ്രാരംഭ കണ്ടെത്തലുകൾ കാണിക്കുന്നു, ഒപ്പം ജനറേറ്റീവ് പര്യവേക്ഷണത്തിലൂടെ നയിക്കപ്പെടുന്ന ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിന്റെ കൂടുതൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. |
7e5af1cf715305fc394b5d24fc1caf17643a9205 | വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയും സംഘടനകളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിന്റെ സ്വഭാവം വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യാ സാഹിത്യത്തിൽ ദീർഘകാലമായി ചർച്ച ചെയ്യപ്പെട്ടുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന വിഷയമാണ്. ഐടി സംഘടനകളെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നുണ്ടോ അതോ ഐടി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് സംഘടനയിലെ ആളുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നുണ്ടോ? ചോദ്യം അല്പം വ്യത്യസ്തമായി രൂപപ്പെടുത്താൻ: ഏജൻസി (ഒരു വ്യത്യാസം വരുത്താനുള്ള കഴിവ്) പ്രധാനമായും യന്ത്രങ്ങളുമായി (കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങൾ) അല്ലെങ്കിൽ മനുഷ്യരോടാണോ (സംഘടനാ അഭിനേതാക്കൾ)? സാങ്കേതികവും സാമൂഹികവുമായ നിർണയവാദത്തിന്റെ തീവ്രതയ്ക്കിടയിലുള്ള ഒരു മധ്യമാർഗത്തിനായുള്ള നിരവധി നിർദ്ദേശങ്ങൾ മുന്നോട്ട് വച്ചിട്ടുണ്ട്; സമീപ വർഷങ്ങളിൽ സാമൂഹിക സിദ്ധാന്തങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്ന ഗവേഷകർ ഘടനാപരമായ സിദ്ധാന്തത്തിലും (അടുത്തിടെ) നടൻ ശൃംഖല സിദ്ധാന്തത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ രണ്ട് സിദ്ധാന്തങ്ങളും ഏജൻസിയെക്കുറിച്ച് വ്യത്യസ്തവും പൊരുത്തപ്പെടാത്തതുമായ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നു. അങ്ങനെ, ഘടനാപരമായ സിദ്ധാന്തം ഏജൻസിയെ മനുഷ്യന്റെ ഒരു സ്വത്തായി മാത്രം കാണുന്നു, അതേസമയം നടൻ നെറ്റ്വർക്ക് സിദ്ധാന്തത്തിലെ പൊതുവായ സമമിതിയുടെ തത്വം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് യന്ത്രങ്ങളും ഏജന്റുമാരാകാമെന്നാണ്. ഘടനാപരമായ സിദ്ധാന്തത്തിന്റെയും നടക ശൃംഖല സിദ്ധാന്തത്തിന്റെയും വിമർശനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മനുഷ്യനും യന്ത്രവും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലിന്റെ ഒരു സിദ്ധാന്തം ഈ ലേഖനം വികസിപ്പിക്കുന്നു: ഏജൻസിയുടെ ഇരട്ട നൃത്തം. മനുഷ്യന്റെയും യന്ത്രത്തിന്റെയും ഇടപെടലിന്റെ വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവവും അവയുടെ പരസ്പര പ്രവർത്തനത്തിന്റെ പുതിയ സ്വഭാവവും തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ സാങ്കേതികവിദ്യയും സംഘടനയും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിന്റെ സിദ്ധാന്തവൽക്കരണത്തിന് സംഭാവന നൽകാനാണ് ഈ റിപ്പോർട്ട് ശ്രമിക്കുന്നത്. |
d7cbedbee06293e78661335c7dd9059c70143a28 | വളരെ കാര്യക്ഷമമായ സിഎൻഎൻ മോഡലുകളുടെ ഒരു ക്ലാസ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, മൊബൈൽ ഫെയ്സ് നെറ്റുകൾ, ഇത് 1 ദശലക്ഷത്തിൽ താഴെ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, മൊബൈലുകളിലും ഉൾച്ചേർത്ത ഉപകരണങ്ങളിലും ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള തത്സമയ മുഖ പരിശോധനയ്ക്കായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ആദ്യം നാം മുഖം പരിശോധനയ്ക്കായി സാധാരണ മൊബൈൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ബലഹീനതയെക്കുറിച്ച് ഒരു ലളിതമായ വിശകലനം നടത്തുന്നു. ഈ ബലഹീനതയെ നമ്മുടെ പ്രത്യേകം രൂപകല് പിച്ച മൊബൈല് ഫെയ്സ് നെറ്റ്സ് മറികടന്നു. അതേ പരീക്ഷണ സാഹചര്യങ്ങളില് , മൊബൈല് ഫെയ്സ് നെറ്റ്സ് വളരെ മികച്ച കൃത്യത കൈവരിക്കുകയും മൊബൈല് നെറ്റ് വി 2 നെ അപേക്ഷിച്ച് 2 മടങ്ങ് വേഗത കൈവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആര് ക്ക് ഫെയ്സ് നഷ്ടം കൊണ്ട് പരിശീലിപ്പിച്ച ശേഷം, നമ്മുടെ ഏക മൊബൈല് ഫെയ്സ് നെറ്റ് 4.0 എംബി വലുപ്പമുള്ളതാണ്. ഇത് 99.55% കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. മൊബൈല് ഫെയ്സ് നെറ്റുകളില് ഏറ്റവും വേഗതയേറിയത് മൊബൈല് ഫോണില് 18 മില്ലിസെക്കന് ഡുകള് മാത്രമാണ് യഥാര് ത്ഥ നിഗമന സമയം. മുഖം പരിശോധനയ്ക്കായി, മൊബൈൽ ഫെയ്സ് നെറ്റുകൾ മുൻകാലത്തെ അത്യാധുനിക മൊബൈൽ സിഎൻഎൻകളേക്കാൾ കാര്യക്ഷമതയിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നു. |
44f18ef0800e276617e458bc21502947f35a7f94 | മാർക്കർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും മാർക്കർ ഇല്ലാത്തതുമായ ഒപ്റ്റിക്കൽ സ്കെലെറ്റൽ ചലന ക്യാപ്ചർ രീതികൾ ഒരു രംഗത്തിന് ചുറ്റും സ്ഥാപിച്ചിട്ടുള്ള ക്യാമറകളുടെ പുറം-ഇൻ ക്രമീകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാഴ്ചപ്പാടുകൾ കേന്ദ്രത്തിൽ ഒത്തുചേരുന്നു. അവർ പലപ്പോഴും മാർക്കർ സ്യൂട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അസ്വസ്ഥത സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അവരുടെ റെക്കോർഡിംഗ് വോളിയം കർശനമായി നിയന്ത്രിച്ചിരിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും നിയന്ത്രിത പശ്ചാത്തലമുള്ള ഇൻഡോർ രംഗങ്ങളിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ബദൽ സ്യൂട്ട് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ നിരവധി ഇർഷ്യൽ അളക്കൽ യൂണിറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു എക്സോസ്കെലെറ്റോ ഉപയോഗിച്ച് ചലനം പിടിച്ചെടുക്കാൻ അകത്ത് സജ്ജീകരണത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതായത്. ബാഹ്യ സെൻസറുകളില്ലാതെ. ഇത് ഒരു പരിമിതമായ വോള്യത്തിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, പക്ഷേ ഗണ്യമായ, പലപ്പോഴും നിയന്ത്രണവും, ശരീര ഉപകരണങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കാൻ പ്രയാസവുമാണ്. അതുകൊണ്ട്, നാം ഒരു പുതിയ രീതി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, യഥാസമയം, മാർക്കർ-കുറഞ്ഞ, സ്വാർത്ഥ കേന്ദ്രീകൃത ചലന ക്യാപ്ചറിനായി: ഹെൽമെറ്റിലോ വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി ഹെഡ്സെറ്റിലോ ഘടിപ്പിച്ചിട്ടുള്ള ഒരു ഭാരം കുറഞ്ഞ സ്റ്റീരിയോ ജോഡി ഫിഷ്-ഐ ക്യാമറകളിൽ നിന്ന് ശരീരത്തിന്റെ മുഴുവൻ അസ്ഥികൂടം കണക്കാക്കുന്നു - ഒരു ഒപ്റ്റിക്കൽ അകത്ത്-ഇൻ രീതി, അങ്ങനെ പറയാൻ. ഇത് പൊതുവെ ഇൻഡോർ, ഔട്ട്ഡോർ രംഗങ്ങളിൽ പൂർണ്ണ ശരീര ചലന ക്യാപ്ചറിനെ അനുവദിക്കുന്നു, സമീപത്തുള്ള നിരവധി ആളുകളുള്ള തിരക്കേറിയ രംഗങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ, ഇത് വലിയ തോതിലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പുനർനിർമ്മാണം സാധ്യമാക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനം ഒരു പുതിയ ജനറേറ്റീവ് പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് ചട്ടക്കൂടിന്റെ കരുത്ത് മത്സ്യകണ്ണ് കാഴ്ചകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു ഒരു വലിയ പുതിയ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ConvNet അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ശരീരഭാഗം കണ്ടെത്തൽ. പൂർണ്ണമായും ചലന-പിടിച്ചെടുക്കുന്ന വെർച്വൽ ബോഡി കാണുമ്പോൾ സ്വതന്ത്രമായി സഞ്ചരിക്കാനും സംവദിക്കാനും വെർച്വൽ റിയാലിറ്റിയിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. |
094ca99cc94e38984823776158da738e5bc3963d | പ്രവചനത്തിനായി പ്രത്യേകമായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു വർധന പഠന നടപടിക്രമങ്ങളുടെ ഒരു വിഭാഗം ഈ ലേഖനത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു - അതായത്, ഒരു അപൂർണ്ണമായി അറിയപ്പെടുന്ന സിസ്റ്റവുമായി അതിന്റെ ഭാവി പെരുമാറ്റം പ്രവചിക്കാൻ മുൻകാല അനുഭവം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്. പ്രവചിച്ചതും യഥാർത്ഥവുമായ ഫലങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തിലൂടെ പരമ്പരാഗത പ്രവചന-പഠന രീതികൾ ക്രെഡിറ്റ് നൽകുമ്പോൾ, പുതിയ രീതികൾ കാലക്രമേണ തുടർച്ചയായ പ്രവചനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തിലൂടെ ക്രെഡിറ്റ് നൽകുന്നു. സാമുവലിന്റെ ചെക്കർ പ്ലെയർ, ഹോളണ്ടിന്റെ ബക്കറ്റ് ബ്രിഗേഡ്, രചയിതാവിന്റെ അഡാപ്റ്റീവ് ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് ക്രിട്ടിക് എന്നിവയിൽ അത്തരം സമയ-വ്യത്യാസ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും അവ മോശമായി മനസ്സിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഇവിടെ നാം അവയുടെ ഏകീകരണവും പ്രത്യേക കേസുകളിലെ ഒപ്റ്റിമലിറ്റിയും തെളിയിക്കുകയും അവയെ സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠന രീതികളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. മിക്ക യഥാർത്ഥ ലോക പ്രവചന പ്രശ്നങ്ങളിലും, ടൈമറൽ-ഡിഫറൻസ് രീതികൾക്ക് പരമ്പരാഗത രീതികളേക്കാൾ കുറച്ച് മെമ്മറിയും കുറഞ്ഞ പീക്ക് കംപ്യൂട്ടേഷനും ആവശ്യമാണ്, മാത്രമല്ല അവ കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. നാം വാദിക്കുന്നത്, മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം നിലവിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന മിക്ക പ്രശ്നങ്ങളും യഥാർഥത്തിൽ പ്രവചന പ്രശ്നങ്ങളാണ്, അവയ്ക്ക് സമയ-വ്യത്യാസ രീതികൾ പ്രയോജനകരമായി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. |
86955608218ab293d41b6d1c0bf9e1be97f571d8 | |
03aca587f27fda3cbdad708aa69c07fc71b691d7 | ഇന്റർസ്റ്റേഷ്യൽ ലംഗ് ഡിസീസ് (ഐഎൽഡി) യ്ക്കുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ അസിസ്റ്റഡ് ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് (സിഎഡി) സിസ്റ്റത്തിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഘടകങ്ങളിലൊന്നാണ് ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടിഷ്യു സ്വഭാവ നിർണ്ണയം . ഈ മേഖലയില് ധാരാളം ഗവേഷണം നടത്തിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ പ്രശ്നം ഇപ്പോഴും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ അടുത്തിടെ വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശന പ്രശ്നങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധേയമായ ഫലങ്ങൾ കൈവരിച്ചു, അവ മെഡിക്കൽ ഇമേജ് വിശകലനം പോലുള്ള മറ്റ് ഡൊമെയ്നുകളിൽ പ്രയോഗിക്കപ്പെടുമെന്ന പ്രതീക്ഷ ഉയർത്തുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് , ഐഎല് ഡി മാതൃകകളുടെ വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി രൂപകല് പിച്ച ഒരു കൺവൊലൂഷണല് ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്ക് (സിഎന് എ) ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ശൃംഖലയിൽ 5 കൺവൊലൂഷണൽ ലെയറുകളുണ്ട്, 2 × 2 കേർണലുകളും ലീക്കി റിലു ആക്റ്റിവേഷനുകളും, തുടർന്ന് അന്തിമ സവിശേഷത മാപ്പുകളുടെ വലുപ്പത്തിന് തുല്യമായ ശരാശരി കൂട്ടിച്ചേർക്കലും മൂന്ന് സാന്ദ്രമായ ലെയറുകളും. അവസാനത്തെ സാന്ദ്രമായ പാളിയിൽ 7 ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഉണ്ട്, അവ പരിഗണിച്ച ക്ലാസുകൾക്ക് തുല്യമാണ്ഃ ആരോഗ്യമുള്ള, ഗ്രൌണ്ട് ഗ്ലാസ് ഒപാസിറ്റി (ജിജിഒ), മൈക്രോനോഡ്യൂളുകൾ, ഏകീകരണം, റെറ്റിക്യുലേഷൻ, തേനീച്ചക്കൂട്, ജിജിഒ / റെറ്റിക്യുലേഷൻ എന്നിവയുടെ സംയോജനം. സിഎൻഎന് പരിശീലിപ്പിക്കാനും വിലയിരുത്താനും, ഞങ്ങൾ 14,696 ഇമേജ് പാച്ചുകളുടെ ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ചു, വ്യത്യസ്ത സ്കാനറുകളിൽ നിന്നും ആശുപത്രികളിൽ നിന്നും 120 സിടി സ്കാനുകളിൽ നിന്നും ലഭിച്ചതാണ്. ഞങ്ങളുടെ അറിവില് , ഈ പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിനായി രൂപകല് പ്പിച്ച ആദ്യത്തെ ആഴത്തിലുള്ള സി.എൻ.എൻ ആണ് ഇത്. ഒരു താരതമ്യ വിശകലനം, നിർദ്ദിഷ്ട സിഎൻഎന് ന്റെ ഫലപ്രാപ്തി തെളിയിച്ചു. ശ്വാസകോശ പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ സിഎൻഎൻകളുടെ സാധ്യതകൾ വർഗ്ഗീകരണ പ്രകടനം (~ 85.5%) തെളിയിച്ചു. സിടി വോളിയം സ്കാനുകൾ നൽകുന്ന ത്രിമാന ഡാറ്റയിലേക്ക് സിഎൻഎൻ വിപുലീകരിക്കുക, റേഡിയോളജിസ്റ്റുകൾക്ക് പിന്തുണാ ഉപകരണമായി ഐഎൽഡികൾക്ക് ഡിഫറൻഷ്യൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് നൽകാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒരു സിഎഡി സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നിർദ്ദിഷ്ട രീതി സംയോജിപ്പിക്കുക എന്നിവയാണ് ഭാവിയിലെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ. |
e7ad8adbb447300ecafb4d00fb84efc3cf4996cf | സിന്തറ്റിക് പ്രോബബിലിറ്റി രീതി ഒരു ഏകദേശ പ്രോബിലിറ്റി ഫംഗ്ഷൻ ഒരു പ്ലഗ്-ഇൻ സാധാരണ സാന്ദ്രത കണക്കിൽ നിന്ന് സംഗ്രഹിച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിനായി, മോഡലിൽ നിന്ന് മോണ്ടെ കാർലോ സിമുലേഷൻ വഴി ലഭിച്ച പ്ലഗ്-ഇൻ മീഡിയൻ, കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, മാർക്കോവ് ചെയിൻ മോണ്ടെ കാർലോ നടപ്പാക്കലുകളുടെ ബേസിയൻ സിന്തറ്റിക് സാധ്യതകൾക്കുള്ള ബദലുകൾ ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനം ലോഗ് പ്രോബബിലിറ്റിയിൽ നിഷ്പക്ഷമായ കണക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സിന്തറ്റിക് പ്രോബിലിറ്റി സന്ദർഭത്തിൽ പിൻവശത്തെ ആപേക്ഷികതയ്ക്കായി സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് വ്യതിയാന നിഗമന രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പുതിയ രീതി സാഹിത്യത്തിലെ അനുബന്ധ സാധ്യതാ സ്വതന്ത്ര വ്യതിയാന നിഗമന സാങ്കേതികതയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം ആ സമീപനത്തിന്റെ നടപ്പാക്കൽ നിരവധി വഴികളിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. പരാമീറ്ററിന്റെയും സംഗ്രഹ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിന്റെയും അളവനുസരിച്ച് പരമ്പരാഗത ഏകദേശ ബേസിയൻ കണക്കുകൂട്ടൽ (എബിസി) രീതികൾക്ക് വെല്ലുവിളിയാകുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഈ പുതിയ അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. പരാമീറ്ററുകളെക്കുറിച്ചുള്ള നിഗമനത്തിന് വിവരദായകമായ ഡാറ്റയ്ക്കായി ഏകദേശം ഗൌഷ്യൻ സംഗ്രഹ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ലഭ്യമാകുമ്പോൾ സിന്തറ്റിക് പ്രോബബിലിറ്റി പ്രോബിലിറ്റി ഫ്രീ ഇൻഫെറൻസിനുള്ള ആകർഷകമായ ഒരു സമീപനമാണ്. |
27a8f746f43876dbd1019235ad8e302ea838a499 | മൾട്ടി റോട്ടറുകൾ പോലുള്ള മൈക്രോ എയർ വാഹനങ്ങൾ കെട്ടിടങ്ങളുടെ സ്വയംഭരണ നിരീക്ഷണത്തിനും പരിശോധനയ്ക്കും നിരീക്ഷണത്തിനും പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന് വ്യാവസായിക പ്ലാന്റുകളിലെ അറ്റകുറ്റപ്പണികൾക്കായി. നിയന്ത്രിത പരിതസ്ഥിതികളിലെ മൈക്രോ എയർ വെഹിക്കിളുകളുടെ പൂർണ്ണ സ്വയംഭരണ പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള പ്രധാന മുൻവ്യവസ്ഥകൾ 3 ഡി മാപ്പിംഗ്, തത്സമയ പോസ് ട്രാക്കിംഗ്, തടസ്സങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ, കൂട്ടിയിടിയില്ലാത്ത പാതകളുടെ ആസൂത്രണം എന്നിവയാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു മൾട്ടിമോഡൽ സെൻസർ സജ്ജീകരണമുള്ള ഒരു സമ്പൂർണ്ണ നാവിഗേഷൻ സംവിധാനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒരു 3 ഡി ലേസർ സ്കാനറിന്റെ അളവുകൾ ഇഗോസെൻട്രിക് ലോക്കൽ മൾട്ടി റെസല്യൂഷൻ ഗ്രിഡ് മാപ്പുകളിൽ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു. പ്രാദേശിക മാപ്പുകൾ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുകയും MAV ലൊക്കലൈസ് ചെയ്യുന്ന അലോസെൻട്രിക് മാപ്പുകളിലേക്ക് ലയിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്വയം നിയന്ത്രിത നാവിഗേഷന് വേണ്ടി, മിഷന് പ്ലാനിംഗ് മുതൽ ആഗോള, പ്രാദേശിക ട്രാക്ടറി പ്ലാനിംഗ് വരെ പ്രതികരണാത്മക തടസ്സങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതുവരെ, ഞങ്ങൾ ഒരു മൾട്ടി ലെയർ സമീപനത്തിലൂടെ ട്രാക്ടറികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഗ്നോസ്റ്റിക് സ്ട്രീം സെറ്റ് സംവിധാനം ഇല്ലാത്ത ഒരു ഇന് റീം അന്തരീക്ഷത്തിലാണ് നാം നമ്മുടെ സമീപനം വിലയിരുത്തുന്നത്. അവിടെ ഒന്നിലധികം കൂട്ടിയിടി അപകടങ്ങൾ വിശ്വസനീയമായ ഓമ്നിഡയറക്ഷണൽ ധാരണയും വേഗത്തിലുള്ള നാവിഗേഷൻ പ്രതികരണങ്ങളും ആവശ്യമാണ്. |
e80d9d10956310d4ea926c2105c74de766c22345 | ഡിജിറ്റൽ അറേ റഡാറിന്റെ ഘടനയും വിശകലനവും ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഡിജിറ്റൽ ടി/ആർ മൊഡ്യൂളുകൾ, ഡിഡിഎസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തരംഗരൂപ ഉൽപാദനം, ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ്-ഫേസ് കൺട്രോൾ മൊഡ്യൂൾ, ഫ്രീക്വൻസി അപ്/ഡൌൺ കൺവെർട്ടർ, ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയുള്ള പവർ ആംപ്ലിഫയർ, ഹൈബ്രിഡ് ഡിജിറ്റൽ/മൈക്രോവേവ് മൾട്ടി ലെയർ സർക്യൂട്ട്, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവയെ പ്രധാന സാങ്കേതിക വിദ്യകളായി വിവരിക്കുന്നു. മൈക്രോസിസ്റ്റം സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഡിജിറ്റൽ അറേ ആർക്കിടെക്ചറുകളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധവും ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. |
6f6e10b229a5a9eca2a2f694143632191d4c5e0c | ഡ്രൈവർമാരുടെ ക്ഷീണം കണ്ടെത്തുന്നതിനും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. അവയിൽ പലതും വികസന, പരിശോധന, പ്രാബല്യത്തിൽ വരുത്തൽ തുടങ്ങിയ ഘട്ടങ്ങളിലാണ്. നേരത്തെ നടത്തിയ പഠനങ്ങളില് ലഭ്യമായ ക്ഷീണം കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളും രീതികളും അവലോകനം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ ഈ പദ്ധതി കാറുകളിലെ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകളെ കുറിച്ചാണ്. റോഡുകളിലെ അപകടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിന് ഇത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരവും സംവേദനാത്മകവുമാക്കുന്നു. ARM7 ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ഈ സംവിധാനം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും വിശ്വസനീയവും ഫലപ്രദവുമാണ്. കാറുകളിലോ അവയ്ക്കൊപ്പം മനുഷ്യരുടെ പെരുമാറ്റം കണ്ടെത്തുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ വളരെ കുറവാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഡ്രൈവർ ക്ഷീണിതനായിരിക്കുമ്പോൾ വാഹനത്തിന്റെ വേഗത നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഒരു തത്സമയ ഓൺലൈൻ സുരക്ഷാ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. ഡ്രൈവർമാരുടെ ക്ഷീണ ലക്ഷണങ്ങള് കണ്ടെത്താനും അപകടങ്ങള് ഒഴിവാക്കാന് വാഹനത്തിന്റെ വേഗത നിയന്ത്രിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു സംവിധാനം വികസിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ഈ മാതൃകയുടെ ലക്ഷ്യം. വാതകം, കണ്ണിമുകര് , മദ്യം, ഇന്ധനം, ആഘാത സെന് സര് എന്നിവ പോലുള്ള നിരവധി തത്സമയ സെന് സറുകള് സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങള് ക്കൊപ്പം GPS, ഗൂഗിള് മാപ്സ് API എന്നിവയുമായുള്ള ഒരു സോഫ്റ്റ് വെയര് ഇന് റഫേസും ഉണ്ട്. |
593bdaa21941dda0b8c888ee88bbe730c4219ad6 | ഡേറ്റാ മൈനിങ്ങിന്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമാണ് ഔട്ട് ലിയർ കണ്ടെത്തൽ, അടുത്തിടെ ഇത് വളരെയധികം ശ്രദ്ധ ആകർഷിച്ചു [BKNS00, JTH01, KNT00]. ഈ ലേഖനത്തിൽ, അപരിചിതത്വം വിലയിരുത്തുന്നതിനായി ഒരു പുതിയ രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അതിനെ ലോക്കൽ കോറലേഷൻ ഇന്റഗ്രൽ (LOCI) എന്ന് ഞങ്ങൾ വിളിക്കുന്നു. മികച്ച മുൻ രീതികളെ പോലെ, LOCI വളരെ ഫലപ്രദമാണ്, അത് അപരിചിതരായ വസ്തുക്കളെയും അപരിചിതരായ വസ്തുക്കളുടെ ഗ്രൂപ്പുകളെയും (മൈക്രോ ക്ലസ്റ്ററുകൾ) കണ്ടെത്തുന്നു. കൂടാതെ, ഇത് താഴെ പറയുന്ന ഗുണങ്ങളും പുതുമകളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു: (എ) ഒരു പോയിന്റ് ഒരു അപൂർവമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഇത് ഒരു യാന്ത്രിക, ഡാറ്റ-നിർദ്ദേശിത കട്ട്-ഓഫ് നൽകുന്നു-വിപരീതമായി, മുൻ രീതികൾ ഉപയോക്താക്കളെ കട്ട്-ഓഫുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിനായി ഏത് കട്ട്-ഓഫ് മൂല്യം മികച്ചതാണെന്ന് സൂചനകളില്ലാതെ. (b) ഓരോ പോയിന്റിനും ഒരു LOCI ഗ്രാഫ് നൽകാം; ഈ ഗ്രാഫ് പോയിന്റിന്റെ സമീപത്തുള്ള ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരാളം വിവരങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നു, ക്ലസ്റ്ററുകൾ, മൈക്രോ ക്ലസ്റ്ററുകൾ, അവയുടെ വ്യാസങ്ങൾ, അവയുടെ ഇന്റർ-ക്ലസ്റ്റർ ദൂരങ്ങൾ എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ഒട്ടനവധി രീതികൾക്കും ഈ സവിശേഷതയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയില്ല, കാരണം അവ ഓരോ പോയിന്റിനും ഒരൊറ്റ നമ്പർ മാത്രമേ നൽകുന്നുള്ളൂ: അതിന്റെ ഒട്ടനവധി സ്കോർ. (സി) നമ്മുടെ ലോസി രീതിയും മികച്ച മുൻ രീതികൾ പോലെ വേഗത്തിൽ കണക്കുകൂട്ടാൻ കഴിയും. (d) കൂടാതെ, LOCI, വളരെ കൃത്യമായ വേറിട്ട മൂല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് വേഗത്തിൽ ലഭ്യമാക്കുന്ന, ലീനിയർ ഏകദേശ രീതി aLOCI (ഏകദേശം LOCI ) ലേക്ക് നയിക്കുന്നു. നമ്മുടെ അറിവില് , ഇത് ഏകദേശ കണക്കുകൂട്ടലുകള് ഉപയോഗിച്ച് വേറിട്ടവ കണ്ടെത്താന് വേഗത കൂട്ടുന്ന ആദ്യത്തെ പ്രവര് ത്തനമാണ്. സിന്തറ്റിക്, റിയൽ ഡാറ്റ സെറ്റുകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് ലോസി, എലോസി എന്നിവയ്ക്ക് ഉപയോക്താവിന് ആവശ്യമായ കട്ട്-ഓഫുകൾ ഇല്ലാതെ, അപ്രതീക്ഷിതവും അപ്രതീക്ഷിതവുമായ അപ്രതീക്ഷിതവസ്തുക്കളെ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമെന്ന്. |
c1cfb9b530daae4dbb89f96a9bff415536aa7e4b | സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ എന്നത് സ്വമേധയാ ഉള്ള വിഷ്വൽ സ്റ്റൈലുകളെ ഉള്ളടക്ക ചിത്രങ്ങളിലേക്ക് മാറ്റുക എന്നതാണ്. അദൃശ്യമായ ശൈലികളിലോ, വിഷ്വൽ ഗുണനിലവാരത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ചയിലോ പൊതുവായവയാക്കിക്കൊണ്ട് ശൈലി കൈമാറ്റത്തിന്റെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന രണ്ട് പേപ്പറുകളിൽ നിന്ന് സ്വീകരിച്ച അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. പുതിയ ശൈലികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനിടയിൽ, വളരെ കുറച്ച് വിഭവങ്ങളും നിയന്ത്രണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് തത്സമയ ശൈലി കൈമാറ്റത്തിനായി അൽഗോരിതം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലാണ് ഭൂരിഭാഗം മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. ഈ തന്ത്രങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും അവയെ എങ്ങനെ അളക്കുന്നുവെന്നും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു കാഴ്ചയ്ക്ക് ആകർഷകമായ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ. ശൈലി കൈമാറ്റത്തിനുള്ള രണ്ട് സമീപനങ്ങളെയാണ് നാം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നത്: മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളുള്ള ന്യൂറൽ ശൈലി കൈമാറ്റം, സാർവത്രിക ശൈലി കൈമാറ്റം. വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങള് തമ്മില് ഒരു താരതമ്യം നടത്തുകയും അവയെ ഗുണപരമായി എങ്ങനെ അളക്കാമെന്ന് പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
1d2a3436fc7ff4b964fa61c0789df19e32ddf0ed | ഈ പ്രബന്ധം "ഓബിലിവിയസ് ട്രാൻസ്ഫേഴ്സ്" എന്ന ആശയം മുന്നോട്ട് വച്ചിരിക്കുന്നതും നന്നായി അറിയപ്പെടുന്നതും പലപ്പോഴും ഉദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നതുമായ ഒരു പ്രബന്ധമായതിനാൽ, ഞാൻ കയ്യെഴുത്തുപ്രതി ടൈപ്പ് ചെയ്യണമെന്ന് എനിക്ക് തോന്നി, ഇതാ ഫലം. ടൈപ്പ് സെറ്റിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഞാൻ പരമാവധി ഒറിജിനൽ കയ്യെഴുത്തുപ്രതിയിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കാൻ ശ്രമിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, ചില കേസുകൾ, ഏതാനും ടൈപ്പിംഗ് പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ചിഹ്നന ചിഹ്നങ്ങൾ, മാറ്റിയിട്ടുണ്ട്. ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിയെ കുറിച്ചുള്ള പല പ്രബന്ധങ്ങളിലും പോലെ, ആലീസും ബോബും നൽകിയിരിക്കുന്ന ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ പങ്കാളികളുടെ റോൾ വഹിക്കുന്നു. വായനയുടെ എളുപ്പത്തിനായി ആലീസിന്റെയും ബോബിന്റെയും സന്ദേശങ്ങൾ യഥാക്രമം ചുവപ്പും നീലയും മഷി ഉപയോഗിച്ച് അച്ചടിച്ചു. ഈ കൃതി എന്റെ സഹപ്രവര് ത്തകനായ യ. സോബ് ഡെല് ([email protected]) ശ്രദ്ധാപൂർവം പരിശോധിച്ചു. ഒരു ചെറിയ പിഴവ് നേരത്തെ പറഞ്ഞതിന് എച്ച്. എം. മോഗദ്ദാമിനും നന്ദി. എന്നിരുന്നാലും, എന്തെങ്കിലും തെറ്റുകൾ ഉണ്ടായാല് എന്നെ അറിയിച്ചാല് ഞാന് നന്ദിയുള്ളവനായിരിക്കും. |
d20a17b42f95ee07e9a43cc852b35bda407c4be6 | |
caf912b716905ccbf46d6d00d6a0b622834a7cd9 | യന്ത്രങ്ങള് കൂടുതല് ബുദ്ധിമാന്മാരായിത്തീരുന്നതോടെ അവയുടെ ബുദ്ധി അളക്കുന്നതിനുള്ള രീതികളില് പുതിയ താല്പര്യം ഉണ്ടായി. ഒരു സാധാരണ സമീപനം മനുഷ്യന് മികച്ചതായി തോന്നുന്ന, പക്ഷേ യന്ത്രങ്ങൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടായി തോന്നുന്ന ജോലികൾ നിർദ്ദേശിക്കുക എന്നതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു അനുയോജ്യമായ ടാസ്ക് വിലയിരുത്താൻ എളുപ്പമായിരിക്കണം, എളുപ്പത്തിൽ ഗെയിം ചെയ്യാനാകില്ല. അടുത്തിടെ വളരെ പ്രചാരത്തിലായ ചിത്രത്തിന്റെ അടിക്കുറിപ്പും അതിന്റെ പരിമിതികളും മെഷീൻ ഇന്റലിജൻസ് അളക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ടാസ്ക് എന്ന നിലയിൽ ഒരു കേസ് പഠനത്തോടെയാണ് നാം തുടങ്ങുന്നത്. ഒരു യന്ത്രത്തിന് ഭാഷയെയും കാഴ്ചയെയും കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാനുള്ള കഴിവ് പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു ബദലായും കൂടുതൽ പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നതുമായ ഒരു ടാസ്ക് വിഷ്വൽ ചോദ്യോത്തരമാണ്. ചിത്രങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള 760,000 ചോദ്യങ്ങൾ മനുഷ്യന് സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റാ സെറ്റിനെ കുറിച്ചാണ് നാം വിവരിക്കുന്നത്. മനുഷ്യന് നല് കിയ 10 മില്യണ് ഉത്തരങ്ങള് ഉപയോഗിച്ച്, യന്ത്രങ്ങളെ എളുപ്പത്തില് വിലയിരുത്താന് കഴിയും. |
8d3b8a59144352d0f60015f32c836001e4344a34 | ത്രിമാന ജ്യാമിതീയ ഡാറ്റ പ്രതിനിധാന പഠനവും ജനറേറ്റീവ് മോഡലിംഗും പഠിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഡൊമെയ്ൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, നാം ജ്യാമിതീയ ഡാറ്റ നോക്കൂ പോയിന്റ് മേഘങ്ങൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ആധുനിക പുനഃസൃഷ്ടി നിലവാരവും സാമാന്യവൽക്കരണ ശേഷിയുമുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ഓട്ടോ എൻകോഡർ (എഇ) ശൃംഖല നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പഠിച്ച പ്രാതിനിധ്യം 3D തിരിച്ചറിയൽ ജോലികളിൽ നിലവിലുള്ള രീതികളെ മറികടക്കുന്നു, കൂടാതെ സെമാന്റിക് ഭാഗം എഡിറ്റിംഗ്, ഫോം അനലോഗിക്സ്, ഫോം ഇന്റർപോലേഷൻ തുടങ്ങിയ ലളിതമായ ബീജഗണിത കൈകാര്യം ചെയ്യലുകളിലൂടെ അടിസ്ഥാന രൂപം എഡിറ്റുചെയ്യാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. അസംസ്കൃത പോയിന്റ് ക്ലൌഡുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന GAN-കൾ, നമ്മുടെ AEs-കളുടെ നിശ്ചിത ലാറ്റന്റ് സ്പേസിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെട്ട GAN-കൾ, ഗൌസിയൻ മിശ്രിത മോഡലുകൾ (GMM) എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകളുടെ സമഗ്രമായ പഠനം ഞങ്ങൾ നടത്തുന്നു. നമ്മുടെ അളവുകോലായ വിലയിരുത്തലിന് നാം ശേഖരത്തിന്റെ വിശ്വാസ്യതയും വൈവിധ്യവും അളക്കാന് ഉദ്ദേശിക്കുന്നു. രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, നമ്മുടെ സാമാന്യവൽക്കരണത്തിന്റെയും വിശ്വാസ്യതയുടെയും വൈവിധ്യത്തിന്റെയും ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ വിലയിരുത്തൽ വെളിപ്പെടുത്തുന്നത് നമ്മുടെ എ.ഇ.കളുടെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന സ്ഥലത്ത് പരിശീലനം ലഭിച്ച ജി.എം.എമ്മുകൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു എന്നാണ്. |
2c51c8da2f82a956e633049616b1bb7730faa2da | ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) യിലേക്ക് നാം നീങ്ങുമ്പോൾ ലോകമെമ്പാടും വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്ന സെന് സറുകളുടെ എണ്ണം അതിവേഗം വളരുകയാണ്. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തില് സെന് സറുകള് വിന്യസിച്ചതില് കാര്യമായ വളര് ച്ചയുണ്ടായിട്ടുണ്ടെന്നും ഭാവിയില് ഈ വളര് ച്ചയുടെ നിരക്ക് കൂടുമെന്നും മാര് ക്കറ്റ് ഗവേഷണങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സെൻസറുകൾ നിരന്തരം വമ്പിച്ച അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉല് പാദിപ്പിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അസംസ്കൃത സെൻസർ ഡാറ്റയുടെ മൂല്യം കൂട്ടുന്നതിന്, അത് മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. സെന് സര് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സന്ദര് ഭം ശേഖരിക്കുക, മോഡലിംഗ് ചെയ്യുക, യുക്തിസഹമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുക, വിതരണം ചെയ്യുക എന്നിവ ഈ വെല്ലുവിളിക്കായി നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. സെൻസർ ഡാറ്റ മനസിലാക്കുന്നതിൽ സന്ദർഭ ബോധമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിജയിച്ചതായി തെളിഞ്ഞു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, നാം ഒരു ഐഒടി കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് സന്ദർഭ ബോധവൽക്കരണം പരിശോധിക്കുന്നു. ഐഒടി മാതൃകയും സന്ദര് ഭ ബോധമുള്ള അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളും തുടക്കത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ആവശ്യമായ പശ്ചാത്തലം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അതിനുശേഷം, ജീവിതചക്രം സംബന്ധിച്ച ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം നാം നൽകുന്നു. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ (2001-2011) നടത്തിയ സന്ദര് ഭ ബോധമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് മേഖലയിലെ ഗവേഷണത്തിലും വാണിജ്യപരമായ പരിഹാരങ്ങളിലും ഭൂരിഭാഗവും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു ഉപവിഭാഗം പദ്ധതികളെ (50) നാം വിലയിരുത്തുന്നു. അവസാനമായി, നമ്മുടെ വിലയിരുത്തലിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തില് , നാം ഭൂതകാലത്തില് നിന്ന് പഠിക്കേണ്ട പാഠങ്ങളും ഭാവി ഗവേഷണത്തിന് ചില സാധ്യതാ ദിശകളും ഉയര് ത്തുന്നു. സന്ദര് ഭ ബോധവല് ക്കരണവും ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിന്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകള് , രീതികള് , മോഡലുകള് , പ്രവര് ത്തനങ്ങള് , സിസ്റ്റങ്ങള് , ആപ്ലിക്കേഷനുകള് , മിഡില് വേവര് പരിഹാരങ്ങള് എന്നിവയാണ് ഈ പഠനം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നത്. കഴിഞ്ഞ ഗവേഷണ പ്രവര് ത്തനങ്ങളെ വിശകലനം ചെയ്യുകയും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ഏകീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക മാത്രമല്ല, അവയുടെ കണ്ടെത്തലുകളെ വിലയിരുത്തുകയും അവയുടെ പ്രയോഗക്ഷമതയെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. |
3406b672402828f2522b57e9ab11e0ae9c76ab2e | പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ അതിരുകൾ വിപുലീകരിക്കുകയും ഭൌതിക ഇടങ്ങൾ, ഉൾച്ചേർത്ത ഉപകരണങ്ങൾ, സെൻസറുകൾ, മറ്റ് യന്ത്രങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുകയും ചെയ്യുന്ന വിവേകമുള്ളതും വിവര സമ്പന്നവുമായ "സ്മാർട്ട് സ്പേസുകൾ" നിർമ്മിക്കാനുള്ള ആശയത്തിന് സാർവത്രിക കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇന്ധനം നൽകി. ഇത് നേടാന് സ്മാർട്ട് സ്പേസുകള് സാഹചര്യ വിവരങ്ങള് പിടിച്ചെടുക്കണം. അതുവഴി അവയ്ക്ക് സന്ദര് ഭത്തിലെ മാറ്റങ്ങള് തിരിച്ചറിയാനും അതിനനുസരിച്ച് സ്വയം മാറാനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, അടിസ്ഥാന സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, എല്ലായിടത്തും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരിതസ്ഥിതികൾ ദുർബലതകളാൽ നിറഞ്ഞിരിക്കാം. എല്ലായിടത്തും ലഭ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരിതസ്ഥിതികൾ സുരക്ഷയ്ക്ക് പുതിയ ആവശ്യകതകൾ ഏർപ്പെടുത്തുന്നു. ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കലും പ്രവേശന നിയന്ത്രണവും പോലുള്ള സുരക്ഷാ സേവനങ്ങള് , ആക്രമണകാരികളാകാതിരിക്കുകയും ബുദ്ധിപരമായി പ്രവർത്തിക്കുകയും അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാന് പ്രാപ്തമാകുകയും വേണം. എല്ലായിടത്തും ലഭ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരിതസ്ഥിതികളില് ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും പ്രവേശന നിയന്ത്രണത്തിനും സന്ദര് ഭ ബോധത്തെ യാന്ത്രികമായ യുക്തിവാദവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സര് വ്വവ്യാപന സുരക്ഷാ സംവിധാനം ഞങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
e658f77af84415bfa794202c433a22d08c91bed2 | ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) എന്നറിയപ്പെടുന്നവയുടെ വളര് ച്ച മൂലം വ്യാപകമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് യാഥാര് ത്ഥ്യമായി മാറുകയാണ്. ഈ മാതൃകയിൽ, ദൈനംദിനവും ഭൌതികവുമായ വസ്തുക്കൾക്ക് അവരുടെ പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും ആശയവിനിമയം നടത്താനും കഴിവുകൾ നൽകുന്നു, അവയെ സ്മാർട്ട് വസ്തുക്കളാക്കി മാറ്റുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം എന്റിറ്റികൾ സാധാരണയായി മാറുന്നതും ചലനാത്മകവുമായ സാഹചര്യങ്ങളുള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ വിന്യസിക്കപ്പെടുന്നു, അവ അവരുടെ പ്രവർത്തനമോ പെരുമാറ്റമോ പരിഷ്കരിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കാം. ഐ.ഒ.ടി. രംഗത്ത് സന്ദര് ഭാ ബോധമുള്ള സുരക്ഷാ സംവിധാനം നടപ്പാക്കുന്നതിന്, സുരക്ഷാ തീരുമാനങ്ങള് എടുക്കുന്നതില് സ്മാർട്ട് ഒബ്ജക്റ്റുകള് ക്ക് സന്ദര് ഭാ വിവരങ്ങള് എങ്ങനെയാണ് പരിഗണിക്കാന് കഴിയുക എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു അവലോകനം ഈ പ്രവര് ത്തനം നല് കുന്നു. |
1c5a40cff6297bd14ecc3e0c5efbae76a6afce5b | സന്ദര് ഭ ബോധമുള്ള പരിതസ്ഥിതികളില് സുരക്ഷാ സേവനങ്ങള് നിര് മ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനമാണ് നാം വിവരിക്കുന്നത്. പ്രത്യേകിച്ചും, സുരക്ഷാ സേവനങ്ങളുടെ രൂപകല് പനയില് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. സുരക്ഷയ്ക്ക് പ്രസക്തമായ സാഹചര്യ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവേശന നിയന്ത്രണവും നയങ്ങളുടെ നടപ്പാക്കലും സുഗമമായി നടപ്പാക്കുന്നു. നയ നിർവ്വചനത്തില് സന്ദര് ഭ വിവരങ്ങള് കാര്യമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പൊതുവായ പ്രവേശന നിയന്ത്രണ മാതൃക ഞങ്ങള് നേരത്തെ അവതരിപ്പിച്ചിരുന്നു. ഈ പ്രമാണം സിസ്റ്റം ലെവൽ സർവീസ് ആർക്കിടെക്ചർ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും ചട്ടക്കൂടിനൊപ്പം ആദ്യകാല നടപ്പാക്കൽ അനുഭവത്തിലൂടെയും അത്തരം ഒരു മാതൃകയുടെ ഒരു പ്രത്യേക യാഥാർത്ഥ്യം നൽകുന്നു. നമ്മുടെ സന്ദര് ഭം മനസ്സിലാക്കുന്ന സുരക്ഷാ സേവനങ്ങള് വഴി, നമ്മുടെ സിസ്റ്റം വാസ്തുവിദ്യ മെച്ചപ്പെട്ട ആധികാരിക സേവനങ്ങള് , കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ള ആക്സസ് നിയന്ത്രണം, പരിതസ്ഥിതിയിലെ നിലവിലെ അവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്വയം പൊരുത്തപ്പെടാന് കഴിയുന്ന ഒരു സുരക്ഷാ ഉപസിസ്റ്റം എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ വാസ്തുവിദ്യയും നടപ്പാക്കലും ഞങ്ങൾ ചർച്ചചെയ്യുകയും നിരവധി സാമ്പിൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സുരക്ഷിതമാക്കാൻ ഇത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
4b814e9d09ff72279030960df5718041b8c1b50c | |
586407b38cc3bb0560ff9941a89f3402e34ee08b | ഈ പ്രബന്ധം ബിസിനസ് പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥയുടെ ആശയം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ബിസിനസ് ഗവേഷണ മേഖലയില് ഒരു പുതിയ ആശയമാണ് ബിസിനസ് ഇക്കോസിസ്റ്റം, അത് സ്ഥാപിക്കുന്നതിന് ഇനിയും വളരെയധികം പ്രവര് ത്തനങ്ങള് ചെയ്യാനുണ്ട്. ആദ്യം ഈ വിഷയത്തെ സമീപിക്കുന്നത് ജൈവ പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥയെ പരിശോധിച്ചാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ജൈവ പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥകളെ എങ്ങനെ നിർവചിക്കുന്നു, അവ എങ്ങനെ വികസിക്കുന്നു, അവ എങ്ങനെ വർഗ്ഗീകരിക്കപ്പെടുന്നു, ഘടനാപരമായി. രണ്ടാമതായി, വ്യാവസായിക പരിസ്ഥിതി, ഒരു പരിസ്ഥിതി എന്ന നിലയിലുള്ള സമ്പദ്വ്യവസ്ഥ, ഡിജിറ്റൽ ബിസിനസ് പരിസ്ഥിതി, സാമൂഹിക പരിസ്ഥിതി എന്നിവയുൾപ്പെടെ ജൈവ പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥയുടെ വിവിധ സാമ്യതകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. മൂന്നാമതായി, പ്രധാന സംഭാവകരുടെ കാഴ്ചപ്പാടുകളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് രചയിതാക്കളുടെ സ്വന്തം നിർവചനം പുറത്തെടുക്കുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് ബിസിനസ്സ് ആവാസവ്യവസ്ഥ എന്ന ആശയം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. നാലാമതായി, സാമൂഹ്യ ശാസ്ത്രങ്ങളിലെ സങ്കീർണതയുടെ ഗവേഷണ മേഖല ഉയർന്നുവരുന്നതിന്റെ കാരണം, പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥകളെയും ബിസിനസ്സ് പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥകളെയും സങ്കീർണ്ണവും അനുയോജ്യവുമായ സംവിധാനങ്ങളായി കണക്കാക്കാനുള്ള രചയിതാക്കളുടെ മനോഭാവമാണ്. ബിസിനസ് പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥിതികളില് പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന സങ്കീർണ്ണതയുടെ പ്രധാന വശങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു; അവ സ്വയം സംഘടന, ഉദയം, സഹ-പരിണാമം, അനുരൂപീകരണം എന്നിവയാണ്. ബിസിനസ് പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥയുമായി സങ്കീർണത ഗവേഷണത്തെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, മാറുന്ന ബിസിനസ്സ് പരിതസ്ഥിതികളിലേക്ക് പുതിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കൊണ്ടുവരാൻ കഴിയും. |
08c2649dee7ba1ab46106425a854ca3af869c2f0 | വ്യാപകമായി വിശ്വസിക്കുന്നതിനു വിപരീതമായി, മിക്ക ആധുനിക കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലെയും പ്രധാന മെമ്മറി ആയ ഡൈനാമിക് റാം (DRAM) ഊർജ്ജം നഷ്ടപ്പെട്ടതിനുശേഷം നിരവധി സെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ അതിന്റെ ഉള്ളടക്കം നിലനിർത്തുന്നു, മുറിയിലെ താപനിലയിലും മദർബോർഡിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്താലും. ഡിആർഎഎം പുതുക്കാത്തപ്പോൾ അത് വിശ്വസനീയത കുറയുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അത് ഉടനടി മായ്ക്കപ്പെടുന്നില്ല, മാത്രമല്ല ഉപയോഗയോഗ്യമായ മുഴുവൻ സിസ്റ്റം മെമ്മറി ഇമേജുകളുടെ ക്ഷുദ്രകരമായ (അല്ലെങ്കിൽ ഫോറൻസിക്) ഏറ്റെടുക്കലിനായി അതിന്റെ ഉള്ളടക്കം മതിയായ അളവിൽ നിലനിൽക്കുന്നു. ഒരു മെഷീന് റെ ശാരീരിക പ്രവേശനം ഉള്ള ഒരു ആക്രമണകാരിക്ക് എതിരെ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് കീ മെറ്റീരിയൽ സംരക്ഷിക്കാനുള്ള ഒരു ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവിനെ ഈ പ്രതിഭാസം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഡിസ്ക് എൻക്രിപ്ഷനെ ആശ്രയിക്കുന്ന ലാപ്ടോപ്പ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഇത് ഒരു പ്രത്യേക ഭീഷണിയാണ്: പ്രത്യേക ഉപകരണങ്ങളോ വസ്തുക്കളോ ആവശ്യമില്ലാതെ നിരവധി ജനപ്രിയ ഡിസ്ക് എൻക്രിപ്ഷൻ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ അപഹരിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. നാം പരീക്ഷണാത്മകമായി മെമ്മറി നിലനിർത്തലിന്റെ വ്യാപ്തിയും പ്രവചനക്ഷമതയും വിവരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ലളിതമായ തണുപ്പിക്കൽ സാങ്കേതികതകളിലൂടെ അവശേഷിക്കുന്ന സമയങ്ങൾ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കാമെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. മെമ്മറി ഇമേജുകളിലെ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് കീകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ബിറ്റ് ഡീക്കയറിന് കാരണമായ പിശകുകൾ തിരുത്തുന്നതിനും പുതിയ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ അപകടങ്ങളെ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള പല തന്ത്രങ്ങളും നാം ചർച്ചചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും അവയെ ഇല്ലാതാക്കുന്ന ഒരു ലളിതമായ പരിഹാരവും നമുക്കറിയില്ല. |
05ba00812bbbe15be83418df6657f74edf76f727 | കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ പ്രവർത്തന അംഗീകാരത്തിന് കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ ലഭിച്ചു. പ്രവര് ത്തനങ്ങളുള്ള വീഡിയോകളെ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിനായി വിവിധ സമീപനങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. അവയില് സ്വയം സമാനത മാട്രിക്സുകള് (എസ്എസ്എം) വീഡിയോയുടെ ചലനാത്മകത എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ വളരെ നല്ല പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വളരെ വലിയ കാഴ്ചപ്പാട് മാറുമ്പോൾ SSM- കൾ സെൻസിറ്റീവ് ആയിത്തീരുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, മൾട്ടി-വ്യൂ ആക്ഷൻ റെക്കഗ്നിഷൻ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ആക്ഷൻ പാറ്റേണുകൾ മൈൻ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സ്കാർസ് കോഡ് ഫിൽട്ടറിംഗ് (എസ്സിഎഫ്) ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒന്നാമതായി, ക്ലാസ്സ്-വൈസ് സ്പാർസസ് കോഡിംഗ് രീതി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ക്ലാസ്സ് ഡാറ്റയുടെ സ്പാർസസ് കോഡുകൾ അടുത്തായി കിടക്കുന്നു. പിന്നെ, ക്ലാസിഫയറുകളും ക്ലാസ്-വൈസ് സ്പാർസ് കോഡിംഗ് പ്രക്രിയയും ഒരു സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് (സിഎഫ്) ചട്ടക്കൂടിലേക്ക് സംയോജിപ്പിച്ച് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റീവ് സ്പാർസ് കോഡുകളും ക്ലാസിഫയറുകളും സംയുക്തമായി ഖനനം ചെയ്യുന്നു. വിവിധ പൊതു മൾട്ടി-വ്യൂ ആക്ഷൻ റെക്കഗ്നിഷന് ഡേറ്റാ സെറ്റുകളിലെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് പ്രദര് ശിപ്പിക്കുന്നത്, അവതരിപ്പിച്ച എസ്സിഎഫ് ചട്ടക്കൂട് മറ്റ് അത്യാധുനിക രീതികളെ മറികടക്കുന്നു എന്നാണ്. |
c956b29a133673c32586c7736d12c606f2d59a21 | |
f36ef0d3e8d3abc1f30abc06603471c9aa1cc0d7 | |
9c573daa179718f6c362f296f123e8ea2a775082 | തുല്യവും അസമവുമായ ഇരുവശങ്ങളിലുള്ള പവർ സ്പ്ലിറ്ററുകൾക്കായി എച്ച്-പ്ലെയിൻ ചതുരാകൃതിയിലുള്ള വേവ്ഗൈഡ് ടി-ജംഗ്ഷനുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ലളിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു നടപടിക്രമം ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഈ സംയോജന പ്രക്രിയ സ്കേലബിൾ ആണ്, നിർമ്മാണയോഗ്യമായ ഘടനകളെ ഉണ്ടാക്കുന്നു, ഏത് സ്വമേധയാ പവർ സ്പ്ലിറ്റ്-റേഷ്യോയിലും ഇത് പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്, കൂടാതെ വൈഡ് ബാൻഡ് പ്രവർത്തനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യാനും കഴിയും. ഞങ്ങളുടെ നടപ്പാക്കലിൽ, ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ ഡിഗ്രി സ്വാതന്ത്ര്യം നൽകുന്നതിന് കഷണങ്ങളും ഇൻഡക്റ്റീവ് വിൻഡോകളും (ടി-ജംഗ്ഷനുകളുടെ അവിഭാജ്യ ഘടകമായി) ഉപയോഗിച്ചു, അതിനാൽ ഇൻപുട്ട് പോർട്ടിൽ മികച്ച പൊരുത്തം, തുല്യ ഘട്ടമുള്ള ബാൻഡിൽ ഫ്ലാറ്റ് പവർ-സ്പ്ലിറ്റ് അനുപാതം, വിവിധ ആന്റിന ഫീഡുകൾക്ക് ഘട്ട സന്തുലിതാവസ്ഥ അത്യാവശ്യമാണ്. |
640eccc55eeb23f561efcb32ca97d445624cf326 | ഊര് ജ നിരീക്ഷണം മുതൽ ജലനിരപ്പ് അളക്കല് വരെ പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളില് വയര് ലസ് സെന് സര് ശൃംഖല കൂടുതല് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. നിലവിലുള്ള നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനസൌകര്യങ്ങളുമായി മികച്ച രീതിയിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന്, അവയെ ഐപിവി 6 ഉപയോഗിച്ച് ആശയവിനിമയം നടത്താൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ഐപിവി6-അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ റൂട്ടിംഗിനായുള്ള നിലവിലെ യഥാർത്ഥ നിലവാരം ഐഇടിഎഫ് 6 ലോവ് പാൻ വർക്കിംഗ് ഗ്രൂപ്പ് വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഏറ്റവും ഹ്രസ്വ പാത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആർപിഎൽ ആണ്. ഈ പേപ്പർ വിവരിക്കുന്നു ബാക്ക്ഐപി, ഐപിവി6-അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിനുള്ള ഒരു ഇതര റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോൾ, ഇത് ബാക്ക്പ്രഷർ മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഒരു ബാക്ക്പ്രഷർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രോട്ടോക്കോളിൽ, നിലവിലെ പ്രാദേശികമായി നിരീക്ഷിച്ച അവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നോഡുകൾക്ക് ഓരോ പാക്കറ്റ് അടിസ്ഥാനത്തിലും റൂട്ടിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ വേഗത്തിൽ എടുക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഹ്രസ്വ പാത റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ചലനാത്മക സാഹചര്യങ്ങളോട് മികച്ച പ്രവർത്തനക്ഷമതയും പ്രതികരണശേഷിയും വാഗ്ദാനം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് മുൻകാല പ്രവർത്തനങ്ങൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. IPv6 ഉപയോഗിച്ച് കാര്യക്ഷമമായും അളക്കാവുന്നതുമായ രീതിയിൽ ബാക്ക്പ്രഷർ റൂട്ടിംഗ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ നിരവധി ഡിസൈൻ തീരുമാനങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രോട്ടോക്കോളിന്റെ പ്രകടനം, ടൈനി ഒഎസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു യഥാർത്ഥ വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്ക് ടെസ്റ്റ് ബെഡിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. |
053912e76e50c9f923a1fc1c173f1365776060cc | ആഴത്തിലുള്ള പഠന പരിശീലനത്തിലെ പ്രധാന രീതിശാസ്ത്രം സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസൻറ് രീതികൾ (എസ്ജിഡി) ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. നടപ്പിലാക്കാന് എളുപ്പമാണെങ്കിലും, എസ്ജിഡി യില് സമാനതകളുണ്ടാക്കാനും സജ്ജീകരിക്കാനും പ്രയാസമാണ്. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ എസ്ജിഡി ഉപയോഗിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ഡീബഗ് ചെയ്യുന്നതിനും സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിനും വെല്ലുവിളിയാക്കുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, പരിമിതമായ മെമ്മറി ബിഎഫ്ജിഎസ് (എൽ-ബിഎഫ്ജിഎസ്), ലൈൻ തിരയലുള്ള കോജുഗേറ്റ് ഗ്രേഡിയന്റ് (സിജി) പോലുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികൾ ആഴത്തിലുള്ള അൽഗോരിതം പ്രീ ട്രെയിനിംഗ് പ്രക്രിയയെ ഗണ്യമായി ലളിതമാക്കുകയും വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ, LBFGS/CG, SGD എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം കൂടുതൽ വ്യക്തമാണ്, നമ്മൾ അൽഗോരിതം വിപുലീകരണങ്ങളും (ഉദാഃ സ്പാർസിറ്റി റെഗുലറൈസേഷൻ) ഹാർഡ്വെയർ വിപുലീകരണങ്ങളും (ഉദാഃ ജിപിയു അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ക്ലസ്റ്ററുകൾ) പരിഗണിക്കുകയാണെങ്കിൽ. നമ്മുടെ വിതരണ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുമായുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾ പ്രാദേശികമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന നെറ്റ്വർക്കുകളും കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് എൽ-ബിഎഫ്ജിഎസിന്റെ ഉപയോഗത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. L-BFGS ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങളുടെ കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡൽ സാധാരണ MNIST ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ 0.69% നേടുന്നു. ഇത് MNIST-ൽ ഒരു സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് ദി ആർട്ട് ഫലമാണ്, ഇത് അൽഗോരിതംസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് വ്യതിയാനങ്ങളോ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനമോ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല. |
cabcfc0c8704fa15fa8212a6f8944a249d5dcfa9 | മെറ്റാ മെറ്റീരിയൽ ഘടനയായി സമതുലിതമായ കപ്പാസിറ്റീവ് ലോഡഡ് ലൂപ്പുകൾ (സിഎൽഎൽ) ഉപയോഗിച്ച് ലോഡുചെയ്ത ഒരു പുതിയ മിനിയേച്ചറൈസ്ഡ് ഡബിൾ-സൈഡഡ് പ്രിന്റഡ് ഡൈപോൾ ആന്റിനയാണ് ഈ പേപ്പറിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. അച്ചടിച്ച ആന്റിനയുടെ അരികിൽ സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്ന CLL- കൾ ആന്റിനയെ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ആവൃത്തികളിൽ വികിരണം ചെയ്യാൻ കാരണമാകുന്നു, അതിൽ ഒന്ന് ഡൈപോൾ ആന്റിനയുടെ സ്വയം-റിസോണന്റ് ആവൃത്തിയേക്കാൾ കുറവാണ്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ലോഡ് ചെയ്ത ഡിപ്പോൾ ആന്റിനയ്ക്ക് ലോഡ് പകുതി തരംഗദൈർഘ്യമുള്ള ഡിപ്പോളിന്റെ സ്വാഭാവിക പ്രതിധ്വന ആവൃത്തിയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കുറഞ്ഞ ആവൃത്തിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. അവസാനമായി, CLL ഘടകം ഒരു ചിപ്പ് കപ്പാസിറ്ററുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു വലിയ കപ്പാസിറ്റൻസ് നൽകുന്നു, ഇത് ഫലമായി CLL ഘടകം താഴ്ന്ന ആവൃത്തിയിൽ പ്രതിധ്വനിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. മൊബൈല് ആശയവിനിമയത്തിനും വ്യാവസായിക, ശാസ്ത്ര, മെഡിക്കൽ (ഐ.എസ്.എം.) സംവിധാനങ്ങള് ക്കും അനുയോജ്യമായ ആവശ്യത്തിന് നേട്ടമുള്ള ഒരു ഡ്യുവല് ബാന്റ് റേഡിയേറ്ററാണ് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ലോഡഡ് ഡ്യുപോള് ആന്റിനയെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ചെറുതാക്കിയ ഇരട്ട റിസോണന്റ് ഡിപ്പോൾ ആന്റിനയുടെ മാതൃക നിർമ്മിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു. അളവുകോലുകള് സിമുലേഷന് റെ ഫലമായി ലഭിച്ചവയുമായി നല്ലൊരു യോജിപ്പാണ്. |
2671bf82168234a25fce7950e0527eb03b201e0c | കഴിഞ്ഞ 10 വർഷമായി പെന് സ് വാല് സ്ട്രീറ്റ് ജേണലിന്റെ (ഡബ്ല്യു.എസ്.ജെ.) ട്രീബാങ്കിൽ പരിശീലനം നേടിയതും പരീക്ഷിച്ചതുമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നവർ വൻ പുരോഗതി കൈവരിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളിൽ ഭൂരിഭാഗവും (സാധാരണയായി) ഡബ്ല്യുഎസ്ജെ ട്രീബാങ്ക് ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ട സവിശേഷതകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. മറ്റ് വിഭാഗങ്ങളിലേക്ക് പോർട്ടബിളിറ്റി ചെലവിൽ അത്തരം പാഴ്സറുകൾ ഈ കോർപ്പസിലേക്ക് വളരെ നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്തിരിക്കാമെന്ന ആശങ്കയിലേക്ക് ഇത് നയിച്ചു. അത്തരം ആശങ്കകൾ ന്യായമാണ്. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചാർനിയാക് പാർസറിന് 89.7% കൃത്യതയുണ്ട് പെൻ വ്സ് ജെ ടെസ്റ്റ് സെറ്റിൽ, എന്നാൽ 82.9% മാത്രമേ ബ്രൌൺ ട്രീബാങ്ക് കോർപസിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്നുള്ളൂ. ഈ പേപ്പര് ഈ ഭയം അകറ്റും. ചാർണിയാക്കിലും ജോൺസണിലും (2005) വിവരിച്ച റീറാങ്കിംഗ് പാഴ്സറിന് ബ്രൌണിലെ പാഴ്സറിൻറെ പ്രകടനം 85.2% വരെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്ന് നാം കാണിക്കുന്നു. കൂടാതെ, (മക്ലോസ്കി et al., 2006) ൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന സ്വയം പരിശീലന വിദ്യകളുടെ ഉപയോഗം ലേബൽ ചെയ്ത ബ്രൌൺ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാതെ ഇത് 87.8% (ഒരു പിശക് കുറവ് 28%) ആയി ഉയർത്തുന്നു. ബ്രൌൺ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് പാഴ്സറിനും റീറാങ്കറിനും പരിശീലനം നൽകുന്നത് 88.4% മാത്രമേ നേടുന്നുള്ളൂ എന്നതിനാൽ ഇത് ശ്രദ്ധേയമാണ്. |
d4e974d68c36de92609fcffaa3ee11bbcbc9eb57 | |
13d09bcec49d2f0c76194f88b59520e6d20e7a34 | കുറ്റകൃത്യങ്ങളുടെ സ്ഥലത്തുനിന്നും കണ്ടെത്തിയ അജ്ഞാതമായ വിരലടയാളങ്ങൾ നിയമപാലകരുടെ ഡാറ്റാബേസുകളിലെ പൂർണ്ണമായ (റോളഡ് അല്ലെങ്കിൽ പ്ലെയിൻ) വിരലടയാളങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നത് കുറ്റകൃത്യങ്ങൾക്കെതിരെയും ഭീകരവാദത്തിനെതിരെയും പോരാടുന്നതിന് വളരെ പ്രധാനമാണ്. എൻറോൾമെന്റ് സമയത്ത് ലൈവ് സ്കാൻ അല്ലെങ്കിൽ മഷി ഉപയോഗിച്ച് നേടിയെടുക്കുന്ന നല്ല നിലവാരമുള്ള പൂർണ്ണ വിരലടയാളങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, അദൃശ്യമായ വിരലടയാളങ്ങൾ പലപ്പോഴും മങ്ങിയതും മങ്ങിയതുമാണ്, ഒരു ചെറിയ വിരൽ പ്രദേശം മാത്രമേ പിടിച്ചെടുക്കൂ, കൂടാതെ വലിയ രേഖീയമല്ലാത്ത വികലതയുണ്ട്. ഈ കാരണത്താൽ, ലാറ്റന്റുകളിലെ സവിശേഷതകൾ (മിനുട്ടീ, സിംഗുലാർ പോയിന്റുകൾ) സാധാരണയായി പരിശീലനം ലഭിച്ച ലാറ്റന്റ് എക്സാമിനർമാർ സ്വമേധയാ അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് അദൃശ്യ പരിശോധകരും ഓട്ടോമാറ്റിക് ഫിംഗർപ്രിന്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളും (എഎഫ്ഐഎസ്) തമ്മിലുള്ള അനാവശ്യമായ ഇന്ററാഗ്രബിലിറ്റി പ്രശ്നം അവതരിപ്പിക്കുന്നു; പരിശോധകരുടെ അടയാളപ്പെടുത്തിയ സവിശേഷതകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും എഎഫ്ഐഎസ് സ്വപ്രേരിതമായി എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്തവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല, ഇത് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ കൃത്യത കുറയ്ക്കുന്നു. ലാറ്റെന്റുകളിൽ നിന്ന് യാന്ത്രികമായി എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത മിനിറ്റിയേകളുടെ ഉപയോഗം ഇന്റർഓപ്പറബിളിറ്റി പ്രശ്നം ഒഴിവാക്കാമെങ്കിലും, അത്തരം മിനിറ്റിയേകൾ വളരെ വിശ്വസനീയമല്ല, കാരണം ലാറ്റെന്റുകളുടെ ഗുണനിലവാരം മോശമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഞങ്ങൾ ലാറ്റെന്റ് പൂർണ്ണമായ വിരലടയാളം പൊരുത്തപ്പെടുന്ന കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സ്വയം വേർതിരിച്ചെടുത്ത മിനിറ്റിഎസ് ഉപയോഗിച്ച് കൈകൊണ്ട് അടയാളപ്പെടുത്തിയ (നിലം സത്യം) മിനിറ്റിഎസ് സംയോജിപ്പിച്ച്. പൊതു ഡൊമെയ്ൻ ഡാറ്റാബേസായ NIST SD27 ലെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ നിർദ്ദിഷ്ട അൽഗോരിതത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി തെളിയിക്കുന്നു. |
a5a268d65ad1e069770c11005021d830754b0b5c | ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിന് ശാസ്ത്ര സമൂഹത്തില് നിന്നും കാര്യമായ താല്പര്യം ലഭിക്കുന്നുണ്ട്. മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളുടെ നിലവാരവും വികസനവും വഴി ഉപയോഗക്ഷമതയും പരിപാലനവും സുരക്ഷയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ശ്രമങ്ങളിൽ അക്കാദമിയും വ്യവസായവും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് സ്വീകാര്യതയെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ഏറ്റവും വലിയ ഘടകങ്ങളിലൊന്നായതിനാൽ സുരക്ഷയിൽ ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഐഡന്റിറ്റി മാനേജ്മെന്റ്, ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കൽ, അംഗീകാരം എന്നീ മേഖലകളിലെ ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് പരിതസ്ഥിതിക്ക് ബാധകമായ നിലവിലുള്ള ഗവേഷണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഈ പ്രബന്ധം ഒരു അവലോകനം നൽകുന്നു. 200ലധികം ലേഖനങ്ങളെ നിരീക്ഷിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും അവയെ തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
81f76e74807e9d04e14065715e46a2d770a6d9cd | |
df26f9822785b07e787d43429ee5fdd2794ac7f8 | വസ്തുക്കളുടെ ബന്ധു സ്ഥാനങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന കോർഡിനേറ്റ് ഫ്രെയിമുകൾ തമ്മിലുള്ള നാമമാത്ര ബന്ധവും പ്രതീക്ഷിച്ച പിശകും (കോവാരിയൻസ്) കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പൊതു രീതി ഈ പേപ്പർ വിവരിക്കുന്നു. ഓരോ ഫ്രെയിമും അതിന്റെ അനുബന്ധ പിശകുകളുള്ള സ്ഥലബന്ധിത ബന്ധങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പരയിലൂടെ പരോക്ഷമായി മാത്രമേ അറിയാൻ കഴിയൂ, വിവിധ കാരണങ്ങളാൽ ഉണ്ടാകുന്നവ, സ്ഥാനനിർണ്ണയ പിശകുകൾ, അളക്കൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഭാഗങ്ങളുടെ അളവുകളിലെ ടോളറൻസുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ. റോബോട്ടിന് ഒരു പ്രത്യേക റഫറൻസ് ഒബ്ജക്റ്റ് അതിന്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ ഉണ്ടോ എന്നതുപോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ ഈ കണക്കാക്കൽ രീതി ഉപയോഗിക്കാം. കണക്കുകൂട്ടപ്പെട്ട കണക്കുകൾ സ്വതന്ത്രമായ മോണ്ടെ കാർലോ സിമുലേഷനുമായി യോജിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഒരു നിശ്ചിത ജോലിയ്ക്ക് അനിശ്ചിതത്വമുള്ള ബന്ധം കൃത്യമായി അറിയാമോ എന്ന് മുൻകൂട്ടി തീരുമാനിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇല്ലെങ്കിൽ, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സെൻസർ ലൊക്കേഷണൽ അറിവിൽ എത്രത്തോളം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ നൽകും. ഈ രീതി ആറ് ഡിഗ്രി സ്വാതന്ത്ര്യത്തിലേക്ക് പൊതുവാക്കാവുന്നതാണ്. വസ്തുക്കളുടെ ഇടയിലുള്ള ബന്ധം (സ്ഥാനവും ദിശയും) കണക്കാക്കുന്നതിനും ബന്ധങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അനിശ്ചിതത്വം കണക്കാക്കുന്നതിനും ഇത് പ്രായോഗിക മാർഗമാണ്. |
414b0d139d83024d47649ba37c3d11b1165057d6 | ഇന്ത്യ കൃഷി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രാജ്യമാണ്. കാർഷികോല് പ്പാദന ഉല് പ്പന്നങ്ങളുടെ ഉല് പ്പാദനക്ഷമതയും ഗുണനിലവാരവും മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ജലസേചന പ്രക്രിയയില് കൃഷിക്കാരെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഓട്ടോമാറ്റിക് സംവിധാനമാണ് നിര് ദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നത്. കര് ഷകന് നിരന്തരം അറിയിപ്പുകള് നല് കുന്നു. കര് ഷകന്റെ മൊബൈല് നമ്പറില് അയക്കുന്ന സന്ദേശങ്ങളും കപ്പലില് ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന എല് സി ഡി ഡിസ്പ്ലേയിലൂടെയും. വൈദ്യുതി മുടങ്ങുകയോ അപര്യാപ്തമായതോ ഏകതാനമല്ലാത്തതോ ആയ ജലവിതരണം നിലനിര് ത്താന് വൈദ്യുതി മുടങ്ങുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങള് നേരിടുന്ന കര് ഷകര് ക്ക് ഈ നിര് ദ്ദേശകര് ഷകര് ക്ക് സഹായകമാണ്. രജിസ്റ്റര് ചെയ്ത നമ്പറില് സന്ദേശങ്ങള് അയയ്ക്കുന്ന സിം900 മൊഡ്യൂള് വഴി ഓട്ടോമാറ്റിക് ജലസേചന സംവിധാനം എല്ലാ പശ്ചാത്തല പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി കര് ഷകനെ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഈ ഉപകരണം നമ്മുടെ സമൂഹത്തിന് ഒരു വഴിത്തിരിവായിരിക്കും. ഈ ഉപകരണം രാജ്യത്തെ കര് ഷകര് ക്ക് എളുപ്പത്തില് താങ്ങാവുന്നതാണ്. മനുഷ്യന്റെ ജോലി കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ നിർദ്ദിഷ്ട രൂപകല് പനം സഹായകമാണ്. ഇത് വളരെ കുറഞ്ഞ ബജറ്റുള്ള ഒരു സംവിധാനമാണ്, അവശ്യമായ സാമൂഹിക പ്രയോഗങ്ങളുള്ളതും. |
6ed591fec03437ed2bf7479d92f49833e3851f71 | വയർലെസ് സെന് സറുകളും ഫ്യൂസി ലോജിക് ഉപയോഗിച്ചും കൃഷി വിളകളുടെ ജലവും വളവും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒരു ഇന്റലിജന്റ് ഡ്രിപ്പ് ഇറിഗേഷന് സിസ്റ്റം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പല സെൻസർ നോഡുകൾ, ഹബ്, കൺട്രോൾ യൂണിറ്റ് എന്നിവയാണ്. താപനില, മണ്ണിന്റെ ഈർപ്പം തുടങ്ങിയ തത്സമയ ഡാറ്റ സെന് സര് ശേഖരിക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റ വയർലെസ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ഹബിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു. ഫ്യൂസി ലോജിക് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ഹബ് വാൽവുകൾ തുറന്നിടാനുള്ള സമയ ദൈർഘ്യം തീരുമാനിക്കുന്നു. അതനുസരിച്ച്, ഡ്രിപ്പ് ജലസേചന സംവിധാനം ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിലേക്കാണ് നടപ്പാക്കുന്നത്. മൊത്തം സംവിധാനം ഫോട്ടോവോൾട്ടെയ്ക്ക് സെല്ലുകളാൽ പവർ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ ഒരു ആശയവിനിമയ ലിങ്കും ഉണ്ട്, ഇത് സെല്ലുലാർ ടെക്സ്റ്റ് സന്ദേശങ്ങളിലൂടെ സിസ്റ്റം നിരീക്ഷിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു. ജലസംരക്ഷണ ജലസേചനത്തിന് ശാസ്ത്രീയ അടിത്തറയും ഉപയോഗിക്കുന്ന വളങ്ങളുടെ അളവ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിയും ഈ സംവിധാനത്തിന് വേഗത്തിലും കൃത്യമായും കണക്കാക്കാൻ കഴിയും. |
8075c73fd8b13fa9663230a383f5712bf210ebcf | ഫലപ്രദമായ ജലസംഭരണം അർദ്ധ വരണ്ട പ്രദേശങ്ങളിലെ പല വിളവെടുപ്പ് സംവിധാനങ്ങളിലും ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയാണ്. ജലസംരക്ഷണത്തെ സഹായിക്കുന്നതിനായി, ജലസേചന സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വിതരണം ചെയ്യുന്നതും, ജലസംരക്ഷണം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതും, ജലസംരക്ഷണം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും, ജലസംരക്ഷണത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. ഈ പ്രബന്ധം, വേരിയബിൾ റേറ്റ് ജലസേചനത്തിന്റെ രൂപകൽപ്പനയും ഉപകരണങ്ങളും, വയർലെസ് സെൻസർ ശൃംഖലയും, തത്സമയ ഇൻ-ഫീൽഡ് സെൻസിംഗിനും സൈറ്റ്-സ്പെസിഫിക് കൃത്യതയുള്ള ലീനിയർ-മൊവ് ജലസേചന സംവിധാനത്തിന്റെ നിയന്ത്രണത്തിനുമുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയറും വിശദമായി വിവരിക്കുന്നു. ഫീൽഡ് അവസ്ഥകൾ ആറ് ഇൻഫീൽഡ് സെൻസർ സ്റ്റേഷനുകൾ വഴി പ്രത്യേകമായി നിരീക്ഷിച്ചു. അവ മണ്ണിന്റെ സ്വഭാവ മാപ്പിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫീൽഡിലുടനീളം വിതരണം ചെയ്യുകയും അവയിൽ നിന്ന് ആനുകാലികമായി സാമ്പിളുകൾ എടുക്കുകയും അടിസ്ഥാന സ്റ്റേഷനിലേക്ക് വയർലെസ് ആയി കൈമാറുകയും ചെയ്തു. ഒരു ജലസേചന യന്ത്രം ഒരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് ലോജിക് കൺട്രോളർ ഉപയോഗിച്ച് ഇലക്ട്രോണിക് നിയന്ത്രണത്തിനായി പരിവർത്തനം ചെയ്തു, ഇത് ഡിഫറൻഷ്യൽ ഗ്ലോബൽ പൊസിഷനിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൽ (ജിപിഎസ്) നിന്ന് സ്പ്രിങ്കറുകളുടെ ജിയോറെഫറൻസഡ് സ്ഥാനം അപ്ഡേറ്റുചെയ്യുകയും അടിസ്ഥാന സ്റ്റേഷനിലെ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറുമായി വയർലെസ് ആയി ആശയവിനിമയം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. സെന് സര് നെറ്റ് വർക്കില് നിന്നും ജലസേചന കൺട്രോളര് ല് നിന്നും അടിസ്ഥാന സ്റ്റേഷനിലേക്കുള്ള ആശയവിനിമയ സിഗ്നലുകള് കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള ബ്ലൂടൂത്ത് വയര് ലസ് റേഡിയോ ആശയവിനിമയം ഉപയോഗിച്ച് വിജയകരമായി ഇന്റർഫേസ് ചെയ്തു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഗ്രാഫിക് യൂസർ ഇന്റര് ഫേസ് അധിഷ്ഠിത സോഫ്റ്റ് വെയര് ഫീല് ഡ് അവസ്ഥകളിലേക്കുള്ള സ്ഥിരമായ വിദൂര പ്രവേശനവും വേരിയബിള് റേറ്റ് ഇറിഗേഷന് കൺട്രോളറിന്റെ തത്സമയ നിയന്ത്രണവും നിരീക്ഷണവും നല് കുന്നു. |
ebf9bfbb122237ffdde5ecbbb292181c92738fd4 | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു തെർമോ ഇലക്ട്രിക് ജനറേറ്ററിന്റെ (TEG) രൂപകൽപ്പനയും നിർമ്മാണവും ഈ TEG നെ മണ്ണിന്റെ ഈർപ്പം കണ്ടെത്തുന്ന ഉപകരണമായി ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് ജലസേചന സംവിധാനത്തിന്റെ നടപ്പാക്കലും കാണിക്കുന്നു. രണ്ട് താപ വിനിമയ ഉപകരണങ്ങളില് ചേര് ത്തിരിക്കുന്ന TEG വായുവും മണ്ണും തമ്മിലുള്ള താപ വ്യത്യാസം കണ്ടെത്താന് കഴിയും. ടെഗിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്ന് മണ്ണിന്റെ ഈർപ്പം അളക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ ജലസേചന സംവിധാനം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മൈക്രോകൺട്രോളർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ജലസേചന സംവിധാനം ടിഇജി വഴി കണ്ടുപിടിക്കുന്ന ഈർപ്പം അടിസ്ഥാനമാക്കി ജലസേചനമേഖലയിലെ മണ്ണിന്റെ അവസ്ഥയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. മണ്ണിന്റെ ജല ഉപഭോഗം നിയന്ത്രിക്കുന്നത് മണ്ണിന്റെ അവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഓട്ടോമേറ്റഡ് ജലസേചന സംവിധാനമാണ്. അതുകൊണ്ട് തന്നെ മാനുവൽ ജലസേചന സംവിധാനത്തിന്റെ ജല ഉപഭോഗവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ജലസംരക്ഷണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. സസ്യങ്ങളുടെ വളർച്ചയ്ക്ക് ഉതകുന്ന വിധം വെള്ളം നല് കുന്നു |
59f153ddd37e22af153aa0d7caf3ec44053aa8e8 | നിലവിൽ, തൊഴിലാളികളെ സംരക്ഷിക്കുന്നതും ജലസംരക്ഷണ സാങ്കേതികവിദ്യയും ജലസേചനത്തിലെ ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നമാണ്. ചൈനയിലെ സെജിയാങ്ങിലെ ലിഷുവായിലെ ജൂതരുടെ ചെവിയിൽ നടുന്ന ജലസേചന സംവിധാനത്തിന് വേണ്ടി സിഗ്ബി സാങ്കേതികവിദ്യയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു വയർലെസ് പരിഹാരം ഈ പേപ്പറിൽ നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ട്. സാധാരണ വയർ കണക്ഷന് പകരം വയർലെസ് ഡിസൈന് സംവിധാനം എളുപ്പത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും പരിപാലിക്കാനും സഹായിച്ചു. സിഗ്ബി വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ് വർക്കിലെ അന്തിമ ഉപകരണവും കോർഡിനേറ്ററും ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്ന വയർലെസ് സെൻസർ/ആക്റ്റുവേറ്റർ നോഡിന്റെയും പോർട്ടബിൾ കൺട്രോളറിന്റെയും ഹാർഡ്വെയർ ആർക്കിടെക്ചറും സോഫ്റ്റ്വെയർ അൽഗോരിതവും വിശദമായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. അവസാനം മുഴുവൻ സിസ്റ്റത്തിന്റെയും പ്രകടനം വിലയിരുത്തി. ഈ സംവിധാനം വളരെക്കാലമായി ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണെന്നും അതിന്റെ വിശ്വാസ്യതയും പ്രായോഗികതയും തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു. ജലസേചന മാനേജ്മെന്റിന്റെ വയർലെസ് സെന് സര് നെറ്റ് വർക്കിന്റെ ഒരു പര്യവേക്ഷണ പ്രയോഗമെന്ന നിലയിൽ, ഈ പേപ്പര് വലിയ തോതിലുള്ള വിദൂര ഇന്റലിജന്റ് ജലസേചന സംവിധാനം സ്ഥാപിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിശാസ്ത്രം വാഗ്ദാനം ചെയ്തു. |
96e92ff6c7642cc75dc856ae4b22a5409c69e6cb | സഹകരണപരമായ നാവിഗേഷൻ (സിഎൻ) സഹകരണപരമായ റോബോട്ടുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം അവരുടെ വ്യക്തിഗത നാവിഗേഷൻ പിശകുകൾ കുറയ്ക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. വിവിധ സമയങ്ങളിൽ എടുത്ത ഇനെർഷ്യൽ നാവിഗേഷൻ ഡാറ്റയും മറ്റ് ബോർഡ് സെൻസർ റീഡിങ്ങുകളും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു പൊതു മൾട്ടി-റോബോട്ട് (എംആർ) അളക്കൽ മോഡലിന്, വിവിധ വിവര സ്രോതസ്സുകൾ പരസ്പര ബന്ധിതമായി മാറുന്നു. അതിനാൽ, സ്ഥിരമായ സംസ്ഥാന കണക്കുകൾ ലഭിക്കുന്നതിന് വിവര സംയോജന പ്രക്രിയയിൽ ഈ പരസ്പര ബന്ധം പരിഹരിക്കണം. ഒരു കൂട്ടിച്ചേർത്ത കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സ് നിലനിർത്തുക എന്നതാണ് പരസ്പര ബന്ധം നേടുന്നതിനുള്ള പൊതുവായ സമീപനം. ഈ രീതി ആപേക്ഷിക പോസ് അളവുകൾക്ക് വേണ്ടി പ്രവർത്തിക്കും, പക്ഷേ ഒരു പൊതു എംആർ അളവെടുപ്പ് മോഡലിന് ഇത് പ്രായോഗികമല്ല, കാരണം അളവുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ഉൾപ്പെട്ട റോബോട്ടുകളുടെ ഐഡന്റിറ്റികളും അളവെടുപ്പ് സമയ ഇൻസ്റ്റൻസുകളും മുൻകൂട്ടി അറിയപ്പെടുന്നില്ല. നിലവിലെ പ്രവര് ത്തനത്തില് ഒരു പൊതുവായ എംആര് അളക്കല് മാതൃകയ്ക്കായി ഒരു പുതിയ സ്ഥിരതയുള്ള വിവര സംയോജന രീതി വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നു. ഈ സമീപനം ഗ്രാഫ് തിയറി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ആവശ്യമായ പരസ്പര ബന്ധം ആവശ്യാനുസരണം വ്യക്തമായി കണക്കുകൂട്ടാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഗ്രൂപ്പിലെ എല്ലാ റോബോട്ടുകളും ഗ്രാഫ് പ്രാദേശികമായി പരിപാലിക്കുന്നു, എല്ലാ എംആർ അളക്കൽ അപ്ഡേറ്റുകളും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. വികസിപ്പിച്ച രീതി, എംആർ അളവുകളുടെ ഏറ്റവും പൊതുവായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ അനുബന്ധ പദങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്നു, അതേസമയം ഉൾപ്പെട്ട പ്രക്രിയയും അളവെടുപ്പ് ശബ്ദവും ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഒരു ത്രി-വ്യൂ അളക്കൽ മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ദൃശ്യ സഹായ നാവിഗേഷന് വേണ്ടിയുള്ള രീതിയുടെ പ്രകടനം തെളിയിക്കുന്ന ഒരു സൈദ്ധാന്തിക ഉദാഹരണവും ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പഠനവും നൽകിയിരിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഒരു സിമുലേറ്റഡ് പരിതസ്ഥിതിയില് ഒരു നിശ്ചിത-ലാഗ് കേന്ദ്രീകൃത മിനുസപ്പെടുത്തല് സമീപനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ രീതി ഒരു പരീക്ഷണത്തിലും സാധൂകരിച്ചിട്ടുണ്ട്. പുതിയ രീതി വളരെ കാര്യക്ഷമമാണെന്ന് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത കണക്കുകൾ കാണിക്കുന്നു. |
fc20f0ce11946c7d17a676fd880fec6dfc1c0397 | |
bef9d9edd340eb09e2cda37cb7f4d4886a36fe66 | |
96230bbd9804f4e7ac0017f9065ebe488f30b642 | ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസൻറ് (എസ്ജിഡി) ന്റെ പെരുമാറ്റം മനസിലാക്കുന്നത് അടുത്തിടെ നിരവധി ആശങ്കകൾ ഉയർത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഈ വരിയിൽ, ഞങ്ങൾ സിദ്ധാന്തപരമായി എസ്ജിഡിയും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലാംഗ്വിൻ ഡൈനാമിക്സും ഏകീകരിക്കുന്ന നിഷ്പക്ഷമായ ശബ്ദമുള്ള ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഡൈനാമിക്സിന്റെ ഒരു പൊതു രൂപം പഠിക്കുന്നു. ഈ പൊതുവായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ചലനാത്മകതയെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കുന്നതിലൂടെ, മിനിമങ്ങളിൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടുന്നതിലെ എസ്ജിഡിയുടെ പെരുമാറ്റവും അതിന്റെ റെഗുലറൈസേഷൻ ഇഫക്റ്റുകളും ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ശബ്ദ കോവാരിയന്സിന്റെ വിന്യാസവും നഷ്ടം ഫങ്ഷന്റെ വളവുകളും അളക്കുന്നതിലൂടെ മിനിമം ഒഴിവാക്കുന്നതിന്റെ കാര്യക്ഷമതയെ വിവരിക്കുന്നതിനായി ഒരു പുതിയ സൂചകം ഉരുത്തിരിഞ്ഞിരിക്കുന്നു. ഈ സൂചകത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തില് , ഏത് തരത്തിലുള്ള ശബ്ദഘടനയാണ് ഐസോട്രോപിക് ശബ്ദത്തെക്കാളും മികച്ചതെന്ന് കാണിക്കുന്നതിനായി രണ്ടു വ്യവസ്ഥകള് സ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നു. എസ്ജിഡിയിലെ അനീസോട്രോപിക് ശബ്ദം രണ്ട് വ്യവസ്ഥകളും പാലിക്കുന്നുവെന്നും അതിനാൽ മൂർച്ചയുള്ളതും മോശവുമായ മിനിമങ്ങളിൽ നിന്ന് ഫലപ്രദമായി രക്ഷപ്പെടാൻ സഹായിക്കുന്നുവെന്നും സാധാരണയായി നന്നായി പൊതുവായുള്ള കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ളതും പരന്നതുമായ മിനിമങ്ങളിലേക്ക്. ഈ അനീസോട്രോപിക് ഡിഫ്യൂഷനെ പൂർണ്ണ ഗ്രേഡിയന്റ് ഇറക്കവും ഐസോട്രോപിക് ഡിഫ്യൂഷനും (അതായത്. ലാംഗ്വെയിൻ ഡൈനാമിക്സ്) മറ്റ് തരം സ്ഥാനത്തെ ആശ്രയിക്കുന്ന ശബ്ദവും. |
d908f630582f1a11b6d481e635fb1d06e7671f32 | |
27db63ab642d9c27601a9311d65b63e2d2d26744 | ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ രണ്ട് പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള രീതികൾ വളരെക്കാലമായി പരിശോധിച്ചെങ്കിലും, ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ കൂടുതൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ പ്രശ്നം, സാധാരണ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പഠനങ്ങളിൽ കൂടുതൽ പ്രധാനമാണ്, എല്ലാം അവഗണിക്കപ്പെട്ടു. ഈ ലേഖനം നിലവിലെ രീതികളെ അവലോകനം ചെയ്യുകയും അതിനുശേഷം അനുയോജ്യമായ നിരവധി പരിശോധനകളെ സിദ്ധാന്തപരമായും അനുഭവപരമായും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ക്ലാസിഫയറുകളുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ താരതമ്യത്തിനായി ലളിതവും സുരക്ഷിതവും കരുത്തുറ്റതുമായ പാരാമീറ്ററില്ലാത്ത ടെസ്റ്റുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നുഃ രണ്ട് ക്ലാസിഫയറുകളുടെ താരതമ്യത്തിനായി വിൽക്കോക്സൺ സിഗ്നേച്ചർ റാങ്കുകൾ ടെസ്റ്റ്, ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ കൂടുതൽ ക്ലാസിഫയറുകളെ താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്നതിന് അനുബന്ധ പോസ്റ്റ്-ഹോക്ക് ടെസ്റ്റുകളുള്ള ഫ്രീഡ്മാൻ ടെസ്റ്റ്. ഈ പുതിയ സിഡി (ക്രിട്ടിക്കൽ ഡിഫറൻസ്) ഡയഗ്രമുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ അവസാനത്തെ ഫലങ്ങൾ നന്നായി അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. |
4dbd924046193a51e4a5780d0e6eb3a4705784cd | നോൺ-ലീനിയർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ബാൻഡിറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തുടർച്ചയായ പരീക്ഷണ രൂപകൽപ്പന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ ബേസിയൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികളുള്ള ഒരു ലൈബ്രറിയാണ് ബേസ് ഒപ്റ്റ്. ബേസിയൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഒരു പിൻ വിതരണത്തിന്റെ നിർമ്മാണത്തിലൂടെ ടാർഗെറ്റ് ഫംഗ്ഷന്റെ തെളിവുകളും മുൻ അറിവും പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിലൂടെ സാമ്പിൾ കാര്യക്ഷമമാണ്. സ്റ്റാൻഡേർഡ് സി++ യിൽ നിർമ്മിച്ച ഈ ലൈബ്രറി വളരെ കാര്യക്ഷമവും പോർട്ടബിളും വഴക്കമുള്ളതുമാണ്. സി, സി++, പൈത്തൺ, മാറ്റ്ലാബ്, ഒക്ടേവ് എന്നിവയ്ക്കായി ഒരു പൊതു ഇന്റർഫേസ് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. |
801556eae6de26616d2ce90cdd4aecc4e2de7fe4 | വൈദ്യുതപരമായി സമ്പർക്കമില്ലാത്ത ഇസിജി അളക്കൽ സംവിധാനം ഒരു കസേരയിൽ ഉപയോഗിച്ച് ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണത്തിനായി വിവിധ മേഖലകളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, കപ്പാസിറ്റീവ് ഇലക്ട്രോഡുകൾ കാരണം ഈ സിസ്റ്റത്തിന് വേണ്ടി ബോഡി വൈദ്യുതപരമായി പൊങ്ങിക്കിടക്കുന്നു, കൂടാതെ സാധാരണ മോഡ് ശബ്ദമായി അളക്കൽ സംവിധാനത്തെ ബാധിക്കുന്ന ബാഹ്യ ശബ്ദങ്ങളോ ചലന വസ്തുക്കളോ പൊങ്ങിക്കിടക്കുന്ന ബോഡി വളരെ സെൻസിറ്റീവ് ആണ്. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ഡ്രൈവ്-സീറ്റ്-ഗ്രൌണ്ട് സർക്യൂട്ട് ഡ്രൈവ്-റൈറ്റ്-ലെഗ് സർക്യൂട്ടിന് സമാനമായ സാധാരണ മോഡ് ശബ്ദം കുറയ്ക്കുന്നതിന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ തുല്യമായ സർക്യൂട്ട് വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഔട്ട്പുട്ട് സിഗ്നൽ തരംഗരൂപങ്ങൾ ഡ്രൈവ് സീറ്റ് ഗ്രൌണ്ട്, കപ്പാസിറ്റീവ് ഗ്രൌണ്ട് എന്നിവയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിന്റെ ഫലമായി, ഡ്രൈവ് സീറ്റ്-ഗ്രൌണ്ട് സർക്യൂട്ട് നെഗറ്റീവ് ഫീഡ്ബാക്ക് പോലെ പൂർണ്ണമായും കപ്പാസിറ്റീവ് ഇസിജി അളക്കൽ സംവിധാനത്തിന്റെ ഗുണങ്ങളെ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. |
95f388c8cd9db1e800e515e53aaaf4e9b433866f | 0747-5632/$ 2012 ലെ എൽസെവിയർ ലിമിറ്റഡ് എ http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2012.08.001 ലേഖകന്റെ രചന ടെല് . : +886 02 7734 3347; f ഇമെയിൽ വിലാസം: [email protected] (M. Jou) എല്ലാത്തരം ഡിജിറ്റലൈസേഷന് പ്രക്രിയകളുമായി സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ പക്വത പ്രാപിച്ചു. ഡാറ്റയും സോഫ്റ്റ് വെയറും പങ്കുവയ്ക്കുന്നതിന് ഇത് നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ട്, അങ്ങനെ സങ്കീർണ്ണമായ ഐടി സംവിധാനങ്ങളുടെ മാനേജ്മെന്റ് വളരെ ലളിതമാക്കുന്നു. എഞ്ചിനീയറിംഗിലെ വിദ്യാഭ്യാസത്തിന്, ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഒരു യഥാർത്ഥ കമ്പ്യൂട്ടർ ലാബിൽ കയറാതെ തന്നെ സാധാരണയായി ഈ മേഖലയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയറുകളിലേക്ക് വൈവിധ്യമാർന്നതും സാർവത്രികവുമായ ആക്സസ് നൽകുന്നു. ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളിലൂടെ വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ഉണ്ടാകുന്ന പഠന മനോഭാവങ്ങളും അക്കാദമിക് പ്രകടനങ്ങളും ഞങ്ങളുടെ പഠനം വിശകലനം ചെയ്തു. ഹൈസ്കൂളും പ്രൊഫഷണൽ ഹൈസ്കൂളും പഠിച്ച കോളേജ് വിദ്യാര് ത്ഥികളെ താരതമ്യം ചെയ്തു. കമ്പ്യൂട്ടർ അസിസ്റ്റഡ് ഡിസൈനിംഗ് (കെ.എ.ഡി.) കോഴ്സ് പഠിച്ച നൂറ്റി മുപ്പത്തിരണ്ടു വിദ്യാര് ത്ഥികള് ഈ പഠനത്തില് പങ്കെടുത്തു. ടെക്നോളജി അക്സിപ്റ്റൻസ് മോഡൽ (ടിഎം) ആണ് അടിസ്ഥാന ചട്ടക്കൂടായി ഉപയോഗിച്ചത്. അക്കാദമിക് പ്രകടനവും കാരണപരമായ ആട്രിബ്യൂഷനുകളും അളക്കുന്നതിനായി തുറന്ന ചോദ്യാവലി സെറ്റുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളിലെ വിദ്യാർത്ഥികൾക്കിടയിൽ ബുദ്ധിപരമായ മേഖലയിൽ കാര്യമായ വ്യത്യാസങ്ങളൊന്നുമില്ലെന്ന് ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും സൈക്കോമോട്ടോർ, ആഫെക്റ്റീവ് ഡൊമെയ്നുകളിൽ ഇത് അങ്ങനെയല്ല. തൊഴിലധിഷ്ഠിത ഹൈസ്കൂൾ പശ്ചാത്തലമുള്ള കോളേജ് വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് CAD ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പഠനത്തിനുള്ള ഉന്നതമായ പ്രചോദനം ഉണ്ടെന്ന് തോന്നുന്നു. 2012 എൽസെവിയർ ലിമിറ്റഡ് എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
e2413f14a014603253815398e56c7fee0ba01a3d | ഈ അധ്യായം നുഴഞ്ഞുകയറ്റത്തെ കണ്ടെത്തുന്ന ഗവേഷണത്തിലെ ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് ഒരു അവലോകനം നൽകുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങളെ നിരീക്ഷിക്കുകയും അവയിൽ സംഭവിക്കുന്ന സംഭവങ്ങളെ ആക്രമണത്തിന്റെ ലക്ഷണങ്ങളിലേക്ക് വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ, ഹാർഡ്വെയർ ഘടകങ്ങളാണ് നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങൾ. കമ്പ്യൂട്ടര് അടിസ്ഥാനസൗകര്യങ്ങളുടെ വ്യാപകമായ വൈവിധ്യവും സങ്കീർണ്ണതയും കാരണം, പൂർണ്ണമായും സുരക്ഷിതമായ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടര് സംവിധാനം ലഭ്യമാക്കുക പ്രയാസമാണ്. അതുകൊണ്ട് തന്നെ കമ്പ്യൂട്ടർ സുരക്ഷയുടെ വിവിധ വശങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന നിരവധി സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളും നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങളും നിലവിലുണ്ട്. ഈ അധ്യായം ആദ്യം കമ്പ്യൂട്ടർ ആക്രമണങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം നൽകുന്നു, പ്രധാന കമ്പ്യൂട്ടർ ആക്രമണ വിഭാഗങ്ങളുടെ സംക്ഷിപ്ത വിവരണങ്ങളോടൊപ്പം. രണ്ടാമതായി, നുഴഞ്ഞുകയറ്റ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളുടെ പൊതുവായ ഒരു വാസ്തുവിദ്യയും അവയുടെ അടിസ്ഥാന സവിശേഷതകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മൂന്നാമതായി, അഞ്ച് മാനദണ്ഡങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം (വിവര ഉറവിടം, വിശകലന തന്ത്രം, സമയ വശങ്ങൾ, വാസ്തുവിദ്യ, പ്രതികരണം) നൽകിയിരിക്കുന്നു. ഒടുവിൽ, ഈ വിഭാഗങ്ങൾ അനുസരിച്ച് നുഴഞ്ഞുകയറ്റത്തെ കണ്ടെത്തുന്ന സംവിധാനങ്ങളെ തരം തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഏറ്റവും പ്രതിനിധാന ഗവേഷണ മാതൃകകളെക്കുറിച്ച് ചുരുക്കമായി വിവരിക്കുന്നു. |
42cfb5614cbef64a5efb0209ca31efe760cec0fc | ഒരു വികസന റോബോട്ടിന്റെ മൂല്യ സംവിധാനം പ്രധാനപ്പെട്ട സെൻസറി ഇൻപുട്ടുകളുടെ സംഭവം സൂചിപ്പിക്കുന്നു, സെൻസറി ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തന output ട്ട്പുട്ടുകളിലേക്ക് മാപ്പിംഗ് മോഡുലേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ കാൻഡിഡേറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ വിലയിരുത്തുന്നു. ഇവിടെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ട പ്രവര് ത്തനത്തില് ഒരു താഴ്ന്ന നിലവാരമുള്ള മൂല്യ വ്യവസ്ഥ മാതൃകയാക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് ആഡംബര പ്രഭാവം എന്നറിയപ്പെടുന്ന അസ്സോസിയേറ്റീവ് അല്ലാത്ത മൃഗ പഠന സംവിധാനത്തെ അനുകരിക്കുന്നു. പുതിയ അറിവുകളുമായി ചേര് ന്ന് പഠനവും നടക്കുന്നു. റോബോട്ടുകളുടെ കാഴ്ച കോണുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തില് രൂപകല് പിച്ച രീതിയില് തന്നെ നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട മൂല്യവ്യവസ്ഥ പ്രവര് ത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് പരീക്ഷണഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. |
73447b6a02d1caff0a96472a2e0b571e1be497c8 | ഇന്റർനെറ്റ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഡിജിറ്റല് യുഗത്തില് വ്യക്തിപരമായ ഓർമ്മകള് തിരിച്ചുവിളിക്കാനും പങ്കുവയ്ക്കാനും പുതിയ വഴികള് നല് കുന്നു. ഓൺലൈനിൽ വ്യക്തിപരമായ ഓർമ്മകൾ പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിന്റെ ഓർമ്മശക്തി എന്താണ്? ഇടപാടുകളിലൂടെയുള്ള ഓർമ്മയും ആത്മകഥാപരമായ ഓർമ്മയും തമ്മിലുള്ള സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പരസ്പരവിരുദ്ധമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തും. ഈ പഠനത്തിൽ, കോളേജ് വിദ്യാര് ത്ഥികള് ഒരാഴ്ചയായി ഒരു ദിനപത്രം എഴുതി, ഓരോ ദിവസത്തിന്റെയും അവസാനം ആ ദിവസം തങ്ങള് ക്ക് സംഭവിച്ച എല്ലാ സംഭവങ്ങളും എഴുതി. ഇവര് ഓണ് ലൈനില് ഏതെങ്കിലും സംഭവം പോസ്റ്റ് ചെയ്തോ എന്ന് അവര് പറഞ്ഞു. ഡയറി റെക്കോർഡിംഗ് പൂർത്തിയാക്കിയ ശേഷം പങ്കാളികൾക്ക് ഒരു സർപ്രൈസ് മെമ്മറി ടെസ്റ്റും ഒരാഴ്ചയ്ക്ക് ശേഷം മറ്റൊരു ടെസ്റ്റും ലഭിച്ചു. ഓൺലൈനിൽ പോസ്റ്റ് ചെയ്ത സംഭവങ്ങൾ ഓൺലൈനിൽ പോസ്റ്റ് ചെയ്യാത്തവയേക്കാൾ കൂടുതൽ തിരിച്ചുവിളിക്കപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് രണ്ട് പരീക്ഷണങ്ങളിലും തെളിഞ്ഞു. ഓൺലൈനിൽ ഓർമ്മകൾ പങ്കുവെക്കുന്നത്, ഓർമ്മ നിലനിർത്താൻ സഹായിക്കുന്ന, പരിശീലനത്തിനും അർത്ഥം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുമുള്ള സവിശേഷമായ അവസരങ്ങൾ നൽകുന്നു. |
b3ede733fcd97271f745d8c0f71e44562abbb6d5 | പ്രശ്ന സ്വഭാവത്തിന്റെ പ്രവർത്തനം തിരിച്ചറിയുന്നത് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ ഇടപെടലുകളുടെ വികസനത്തിലേക്ക് നയിക്കും. ഫങ്ഷണൽ ബിഹേവിയർ അസസ്മെന്റ് (എഫ് ബി എ) വഴിയാണ് ഫങ്ഷൻ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുക. അധ്യാപകർ സ്കൂളുകളിൽ എഫ്.ബി.എ നടത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ കൈകൊണ്ട് രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിന്റെ ചുമതല വളരെ കൂടുതലാണ്, വിദ്യാർത്ഥികളുമായി ഇടപഴകുമ്പോൾ മുൻഗാമികളും അനന്തരഫലങ്ങളും കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാനുള്ള വെല്ലുവിളി വളരെ വലുതാണ്. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പലപ്പോഴും അപൂർണമായ വിവരശേഖരണത്തിന് കാരണമാകുന്നു. അധ്യാപകര് ക്ക് എഫ്.ബി.എ നടത്താന് എളുപ്പമാക്കുന്നതിനും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങള് ശേഖരിക്കുന്നതിനും കെയര് ലോഗ് സഹായിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, കെയർലോഗിന്റെ വികസനത്തിന് വഴിയൊരുക്കിയ അഞ്ച് ഡിസൈൻ തത്വങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ച ഡിസൈൻ പ്രക്രിയയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. ഈ രൂപകല്പനയുടെ തത്വങ്ങള് പരിശോധിക്കാന് ഉദ്ദേശിച്ചുള്ള അഞ്ചുമാസത്തെ ക്വാസി-കണ് ട്രോളഡ് പഠനത്തിന്റെ ഫലങ്ങള് ഞങ്ങള് ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പ്രത്യേക വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങളില് നിര് ണയിക്കപ്പെടുന്ന വിവിധ നിയന്ത്രണങ്ങള് എച്ച്.സി.ഐ. പ്രാക്ടീഷണര് മാരും ഗവേഷകരും രൂപകല് പന ചെയ്യുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് നാം ചിന്തിക്കുന്നു. |
77e7b0663f6774b3d6e1d51106020a9a0f96bcd2 | ഇന്റർനെറ്റ് ഉപയോഗവും വ്യക്തിഗത തലത്തിലുള്ള സാമൂഹിക മൂലധന ഉല് പാദനവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ഈ ലേഖനം പരിശോധിക്കുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിന്, സിവിൽ ഇടപെടൽ, വ്യക്തിപരമായ വിശ്വാസം, ജീവിത സംതൃപ്തി എന്നിവ പ്രവചിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ പരിശോധിക്കുമ്പോൾ ഇന്റർനെറ്റ് ഉപയോഗം തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം തിരിച്ചറിയാൻ രചയിതാക്കൾ ഒരു പ്രചോദനാത്മക വീക്ഷണം സ്വീകരിക്കുന്നു. 1999 ലെ ഡിഡിബി ലൈഫ് സ്റ്റൈൽ പഠനം ഉപയോഗിച്ച് പുതിയ മാധ്യമ ഉപയോഗത്തിന്റെ പ്രവചന ശേഷി പ്രധാന ജനസംഖ്യാശാസ്ത്ര, സന്ദർഭോചിത, പരമ്പരാഗത മാധ്യമ ഉപയോഗ വേരിയബിളുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്നു. അസോസിയേഷനുകളുടെ വലിപ്പം പൊതുവെ ചെറുതാണെങ്കിലും, ഇന്റർനെറ്റിന്റെ വിവര ഉപയോഗം സാമൂഹിക മൂലധനത്തിന്റെ ഉല്പാദനത്തിലെ വ്യക്തിഗത വ്യത്യാസങ്ങളുമായി നല്ല രീതിയിൽ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം സാമൂഹിക-വിനോദ ഉപയോഗങ്ങൾ ഈ സിവിക്കി സൂചകങ്ങളുമായി പ്രതികൂലമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. തലമുറകളുടെ പ്രായപരിധിയിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ കൊണ്ട് നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഉപസാമ്പിളുകളിലെ വിശകലനങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് സാമൂഹിക മൂലധന ഉത്പാദനം ജനറേഷൻ X-ൽ ഇന്റർനെറ്റ് ഉപയോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നും അതേസമയം ബേബി ബൂമർമാരിൽ ടെലിവിഷൻ ഉപയോഗവും സിവിക് ജനറേഷനിലെ അംഗങ്ങളിൽ പത്ര ഉപയോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നും ആണ്. ജീവിതചക്രം, കോഹോർട്ട് ഇഫക്റ്റുകൾ എന്നിവയുടെ സാധ്യതയും ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. |
076be17f97325fda82d1537aaa48798eb66ba91f | ഐഡന്റിറ്റി അധിഷ്ഠിത എൻക്രിപ്ഷൻ (ഐബിഇ) പൊതു കീ എൻക്രിപ്ഷന് ഒരു ആവേശകരമായ ബദലാണ്, കാരണം ഐബിഇ ഒരു പൊതു കീ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ (പികിഐ) ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു. IBE ഉപയോഗിക്കുന്ന അയയ്ക്കുന്നവർക്ക് സ്വീകർത്താക്കളുടെ പൊതു കീകളും അനുബന്ധ സർട്ടിഫിക്കറ്റുകളും, ഐഡന്റിറ്റികളും (ഉദാ. ഇമെയിലുകളോ ഐപി വിലാസങ്ങളോ) ഉപയോഗിച്ച് എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാന് മതിയാകും. ഏതെങ്കിലും ക്രമീകരണം, PKI- അഥവാ ഐഡന്റിറ്റി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാകട്ടെ, ഉപയോക്താക്കളെ സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്നും പിൻവലിക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗം നൽകണം. പരമ്പരാഗത പി.കെ.ഐ ക്രമീകരണത്തിൽ കാര്യക്ഷമമായ റദ്ദാക്കൽ ഒരു നന്നായി പഠിച്ച പ്രശ്നമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, IBE യുടെ ക്രമീകരണത്തില്, റദ്ദാക്കല് സംവിധാനങ്ങളെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുന്നതില് വളരെ കുറച്ച് പ്രവര് ത്തനങ്ങള് മാത്രമേ നടന്നിട്ടുള്ളൂ. ഏറ്റവും പ്രായോഗികമായ പരിഹാരം ആവശ്യപ്പെടുന്നത് അയയ്ക്കുന്നവർ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ സമയപരിധികളും ഉപയോഗിക്കണമെന്നും എല്ലാ സ്വീകർത്താക്കളും (അവരുടെ കീകൾ ഹാക്ക് ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്നത് പരിഗണിക്കാതെ) അവരുടെ സ്വകാര്യ കീകൾ പതിവായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യണമെന്നും വിശ്വസനീയമായ അധികാരിയെ ബന്ധപ്പെടുക. ഈ പരിഹാരം നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നില്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു - ഉപയോക്താക്കളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിക്കുമ്പോൾ, പ്രധാന അപ്ഡേറ്റുകളുടെ പ്രവർത്തനം ഒരു കുടുങ്ങിയ സ്ഥലമായി മാറുന്നു. വിശ്വാസയോഗ്യമായ പാർട്ടിയുടെ (ലീനിയർ മുതൽ ലോഗരിതം വരെ ഉപയോക്താക്കളുടെ എണ്ണത്തിൽ) കീ അപ്ഡേറ്റ് കാര്യക്ഷമത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ഐബിഇ സ്കീം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അതേസമയം ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കാര്യക്ഷമമായി തുടരുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പദ്ധതി ഫ്യൂസി ഐബിഇ പ്രൈമിറ്റീവ്, ബൈനറി ട്രീ ഡാറ്റാ ഘടന എന്നിവയുടെ ആശയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, മാത്രമല്ല ഇത് തെളിയിക്കപ്പെട്ട സുരക്ഷിതവുമാണ്. |
7a58abc92dbe41c9e5b3c7b0a358ab9096880f25 | ആവശ്യപ്പെടാത്ത ബൾക്ക് ഇമെയിൽ (സ്പാം) കുറയ്ക്കുന്നതിനായി പലപ്പോഴും നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു രീതി, അയയ്ക്കുന്നവർ അവർ അയയ്ക്കുന്ന ഓരോ ഇമെയിലിനും പണം നൽകുക എന്നതാണ്. പ്രൂഫ് ഓഫ് വർക്ക് സ്കീമുകൾ യഥാർത്ഥ പണം ഈടാക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നു, ഒരു ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് പസിൽ പരിഹരിക്കുന്നതിന് പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം ചെലവഴിച്ചതായി കാണിക്കാൻ അയച്ചവരിൽ നിന്ന് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. സ്പാം തടയുന്നതിന് ആ പസിൽ എത്രത്തോളം ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കണം എന്ന് നാം നിർണ്ണയിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. സ്പാം അയയ്ക്കുന്നതു് ചെലവ് കുറഞ്ഞതാക്കുന്നത് എങ്ങനെയാണു് തടയുക എന്ന സാമ്പത്തിക കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്നും സുരക്ഷാ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്നും സ്പാം അയയ്ക്കുന്നവർ സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളുടെ മെഷീനുകളിലേക്കു് പ്രവേശിക്കുകയും പ്രോസസ്സിംഗ് സൈക്കിളുകൾ മോഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യാം. രണ്ട് വിശകലനങ്ങളും പസിൽ ബുദ്ധിമുട്ടുകളുടെ സമാനമായ മൂല്യങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഒരു വലിയ ISP- യിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ കാണിക്കുന്നത് ഈ ബുദ്ധിമുട്ട് നിലകൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് നിയമാനുസൃത ഇമെയിൽ അയയ്ക്കുന്നവരുടെ ഗണ്യമായ എണ്ണം അവരുടെ നിലവിലെ പ്രവർത്തന നില തുടരാൻ കഴിയുകയില്ല എന്നാണ്. സ്പാം പ്രശ്നത്തിന് പ്രൂഫ് ഓഫ് വർക്ക് ഒരു പരിഹാരമാകില്ലെന്നാണ് ഞങ്ങളുടെ നിഗമനം. |
5284e8897f3a73ff08da1f2ce744ba652583405a | 1. പശുക്കളെ ചുരുക്കം. കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് കോഴ്സുകൾ ഉണ്ടായിരുന്ന കാലം മുതൽ തന്നെ പ്രോഗ്രാമിങ് അസൈൻമെന്റുകളുടെ യാന്ത്രിക ഗ്രേഡിംഗ് കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് കോഴ്സുകളുടെ ഒരു സവിശേഷതയാണ് [1]. എന്നിരുന്നാലും, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് കോഴ്സുകളിലെ സമകാലിക ഓട്ടോഗ്രേഡിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ അവരുടെ വ്യാപ്തി യാന്ത്രിക വിലയിരുത്തൽ നടത്തുന്നതിനപ്പുറം ഗെയിമിഫിക്കേഷൻ [2], ടെസ്റ്റ് കവറേജ് വിശകലനം [3], മനുഷ്യ-രചയിതാവിന്റെ ഫീഡ്ബാക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, മത്സര വിധി നിർണ്ണയം [4], സുരക്ഷിത വിദൂര കോഡ് നിർവ്വഹണം [5] എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുത്താൻ വിപുലീകരിച്ചു. ഈ വ്യക്തിഗത സവിശേഷതകളിലേറെയും വിവരിച്ചതും വിലയിരുത്തിയതും കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് വിദ്യാഭ്യാസ സാഹിത്യത്തിലാണെങ്കിലും, ഈ സവിശേഷതകൾ നടപ്പിലാക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് കോഴ്സുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രായോഗിക നേട്ടങ്ങളെയും വെല്ലുവിളികളെയും കുറിച്ചുള്ള ശ്രദ്ധ വളരെ കുറവാണ്. |
8a58a1107f790bc07774d18e0184e4bf9d1901ba | ഈ തീസിസ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു വൈ ട്രാക്ക്, അവളുടെ ശരീരത്തിൽ നിന്ന് പ്രതിഫലിക്കുന്ന റേഡിയോ സിഗ്നലുകളിൽ നിന്ന് ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ 3D ചലനം ട്രാക്കുചെയ്യുന്ന ഒരു സിസ്റ്റം. ആ വ്യക്തി വൈ ട്രാക്ക് ഉപകരണത്തിൽ നിന്നും മറഞ്ഞിരിക്കുകയോ മറ്റൊരു മുറിയിൽ ആയിരിക്കുകയോ ചെയ്താലും ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. WiTrack ഉപയോക്താവിന് ഏതെങ്കിലും വയർലെസ് ഉപകരണം കൊണ്ടുപോകാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നില്ല, എന്നിരുന്നാലും അതിന്റെ കൃത്യത നിലവിലെ RF ലോക്കലൈസേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളെ കവിയുന്നു, ഇത് ഉപയോക്താവിന് ഒരു ട്രാൻസ്സിവർ കൈവശം വയ്ക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു വൈട്രാക്ക് പ്രോട്ടോടൈപ്പിനൊപ്പം നടത്തിയ അനുഭവപരിചയ അളവുകൾ കാണിക്കുന്നത്, ശരാശരി, ഇത് ഒരു മനുഷ്യശരീരത്തിന്റെ കേന്ദ്രത്തെ 10 മുതൽ 13 സെന്റിമീറ്റർ വരെ x, y അളവിലും, 21 സെന്റിമീറ്റർ z അളവിലും ഉള്ള ഒരു മീഡിയൻ പരിധിക്കുള്ളിൽ സ്ഥാനം പിടിക്കുന്നു എന്നാണ്. ഇത് ശരീരഭാഗങ്ങളുടെ പരുക്കൻ ട്രാക്കിംഗ് നൽകുന്നു, 11.20 എന്ന മീഡിയൻ ഉപയോഗിച്ച് ചൂണ്ടുന്ന കൈയുടെ ദിശ തിരിച്ചറിയുന്നു. ചുവരുകളിലൂടെയും ഒക് ലൂസിയനുകളിലൂടെയും ഉപയോക്താവിനെ കണ്ടെത്തുന്ന RF അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലോക്കലൈസേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളും, ശരീരത്തിന്റെ അളവുകൾ ഇല്ലാതെ ഒരു ഉപയോക്താവിനെ ട്രാക്കുചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന Kinect പോലുള്ള മനുഷ്യ-കമ്പ്യൂട്ടർ ഇടപെടൽ സംവിധാനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വിടവ് WiTrack നികത്തുന്നു, പക്ഷേ ഉപയോക്താവ് ഉപകരണത്തിന്റെ നേരിട്ടുള്ള കാഴ്ചാ നിരയിൽ തുടരേണ്ടതുണ്ട്. ഡിസിസ് സൂപ്പറേറ്റർ: ദിന കതബി പദവി: കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് ആൻഡ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്രൊഫസർ |
42004b6bdf5ea375dfaeb96c1fd6f8f77d908d65 | ഇന്റർനെറ്റ് തിരയലുകളുടെ റാങ്കിങ്ങുകൾ ഉപഭോക്താക്കളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളിൽ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു, പ്രധാനമായും ഉപയോക്താക്കൾ ഉയർന്ന റാങ്കുള്ള ഫലങ്ങളെ വിശ്വസിക്കുകയും താഴ്ന്ന റാങ്കുള്ള ഫലങ്ങളേക്കാൾ കൂടുതൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തിരയൽ റാങ്കിങ്ങുകളുടെ പ്രകടമായ ശക്തി കണക്കിലെടുത്ത്, ജനാധിപത്യപരമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളിൽ തീരുമാനമെടുക്കാത്ത വോട്ടർമാരുടെ മുൻഗണനകളെ മാറ്റുന്നതിന് അവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ എന്ന് ഞങ്ങൾ ചോദിച്ചു. അമേരിക്കയിലെയും ഇന്ത്യയിലെയും വോട്ടവകാശമുള്ള ജനസംഖ്യയുടെ വിവിധ ജനസംഖ്യാ പ്രത്യേകതകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ആകെ 4556 അനിശ്ചിതത്വമുള്ള വോട്ടർമാരെ ഉപയോഗിച്ച് നടത്തിയ അഞ്ച് ഡബിൾ ബ്ലൈൻഡ്, റാൻഡമിക് നിയന്ത്രിത പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഫലമാണ് ഇവിടെ നാം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നത്. 2014 ലെ ലോക്സഭാ തെരഞ്ഞെടുപ്പിന് തൊട്ടു മുമ്പായി ഇന്ത്യയിലുടനീളമുള്ള വോട്ടർമാരുമായി നടത്തിയ അഞ്ചാമത്തെ പരീക്ഷണമാണ് ശ്രദ്ധേയമായത്. ഈ പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് (i) പക്ഷപാതപരമായി തിരയുന്ന റാങ്കിങ്ങുകള് അനിശ്ചിതത്വത്തിലായ വോട്ടര് മാരുടെ വോട്ടിംഗ് മുൻഗണനകളെ 20% അല്ലെങ്കില് കൂടുതല് മാറ്റാന് കഴിയും, (ii) ചില ജനസംഖ്യാ വിഭാഗങ്ങളില് ഈ മാറ്റം കൂടുതല് കൂടുതലായിരിക്കാം, (iii) തിരയല് റാങ്കിങ്ങില് പക്ഷപാതം മറയ്ക്കാന് കഴിയും, അങ്ങനെ ആളുകള് കൈകാര്യം ചെയ്യലിനെക്കുറിച്ച് ബോധവല്ക്കരിക്കുന്നില്ല. ഈ തരത്തിലുള്ള സ്വാധീനം, വിവിധ തരത്തിലുള്ള മനോഭാവങ്ങളോടും വിശ്വാസങ്ങളോടും ബാധകമാകുന്നതാണ്, സെർച്ച് എഞ്ചിൻ കൃത്രിമ പ്രഭാവം എന്ന് നാം വിളിക്കുന്നു. പല തെരഞ്ഞെടുപ്പുകളിലും ചെറിയ തോതിലാണ് ജയിക്കുന്നത് എന്നതനുസരിച്ച്, നമ്മുടെ ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു സെര്ച്ച് എഞ്ചിൻ കമ്പനിക്ക് കാര്യമായ എണ്ണം തെരഞ്ഞെടുപ്പുകളുടെ ഫലത്തെ സ്വാധീനിക്കാനുള്ള അധികാരം ഉണ്ടെന്ന്. ഒരൊറ്റ സെര് ച്ച് എഞ്ചിന് കമ്പനി മാത്രം അധികാരമുള്ള രാജ്യങ്ങളില് ഇത്തരം കൃത്രിമങ്ങള് കൂടുതല് പ്രബലമായിരിക്കും. |
30a7fcdaa836837d87a8e4702ed015cd66e6ad03 | ക്ലാസിക് രീതികളും ന്യൂറൽ നെറ്റ് രീതികളും സംയോജിപ്പിച്ച് കൈകൊണ്ട് അച്ചടിച്ച അക്കങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്ന ഒരു സംവിധാനത്തിന്റെ നിർമ്മാണത്തെക്കുറിച്ചാണ് ഈ ലേഖനം വിവരിക്കുന്നത്. ഈ സംവിധാനം പരിശീലനം നേടുകയും യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയിൽ പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു, യഥാർത്ഥ യു.എസ്. മെയിലിൽ കാണുന്ന തപാൽ കോഡുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞതാണ്. സിസ്റ്റം ഒരു ചെറിയ ശതമാനം ഉദാഹരണങ്ങളെ തരം തിരിക്കാനാകാത്തവയായി നിരസിക്കുന്നു, ബാക്കിയുള്ള ഉദാഹരണങ്ങളിൽ വളരെ കുറഞ്ഞ പിശക് നിരക്ക് കൈവരിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനം മറ്റ് അത്യാധുനിക തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ വളരെ മികച്ചതാണ്. ചില രീതികൾ ഈ ജോലിയ്ക്ക് പ്രത്യേകമായിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, പല സാങ്കേതിക വിദ്യകളും വൈവിധ്യമാർന്ന തിരിച്ചറിയൽ ജോലികളിൽ പ്രയോഗിക്കപ്പെടുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. |
605a12a1d02451157cc5fd4dc475d5cbddd5cb01 | വീട് ഒരു അഭയസ്ഥാനമാണ് പ്രത്യേക വൈദ്യസഹായം ആവശ്യമുള്ള ആളുകളെ അവരുടെ വൈദ്യസഹായം ലഭിക്കുന്നതിന് വീടിന് പുറത്ത് കൊണ്ടുപോകേണ്ടതായി വന്നേക്കാം. ജനസംഖ്യയുടെ പ്രായം കൂടുന്നതിനനുസരിച്ച് ഈ വിഭാഗത്തിലുള്ള ആളുകളുടെ ശതമാനം കൂടുകയാണ്. വീടുകളില് തന്നെ സ്വയം സഹായവും ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണവും നടത്തുന്നതിലൂടെ പല വൈകല്യമുള്ളവര്ക്കും സ്വതന്ത്രമായ ജീവിതം നയിക്കാന് കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങള് കരുതുന്നു. ഇതു സാധ്യമാക്കുന്നതിനായി, പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും അവയെ ചലനാത്മകമായും അനുയോജ്യമായും പ്രോസസ് ചെയ്യാനും ദീർഘകാല പ്രവണതകളോ അടിയന്തര പ്രതിസന്ധികളോ കണ്ടെത്താനും പ്രവചിക്കാനും ശക്തമായ രീതികൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം, വീട്ടിലെ ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണവും സഹായവും ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് ഏജന്റ് അധിഷ്ഠിത സ്മാർട്ട് ഹോം സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ അന്വേഷിക്കുക എന്നതാണ്. ഇതിനായി, ഞങ്ങൾ പുതിയ ആവാസ മോഡലിംഗ്, ഓട്ടോമേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, അത് പരിചരണക്കാർക്ക് വിദൂര ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണം നൽകുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, താഴെ പറയുന്ന സാങ്കേതിക വെല്ലുവിളികളെ നാം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു: 1) ജീവിതശൈലിയുടെ പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയുക, 2) നിലവിലെ ഡാറ്റയിലെ അപാകതകൾ കണ്ടെത്തുക, 3) ഒരു ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ സഹായ സംവിധാനം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക. ഞങ്ങളുടെ പരിഹാര സമീപനങ്ങളെ സിമുലേഷനിലും, UTA യുടെ MavHome സൈറ്റിലെ സന്നദ്ധപ്രവർത്തകരുമായും പരീക്ഷിക്കുന്നുണ്ട്. |
494fc1e30be172fbe393e0d68695ae318e23da8c | ഗ്രീൻ സപ്ലൈ ചെയിൻ മാനേജ്മെന്റ് (ജിഎസ്സിഎം) അക്കാദമിക മേഖലയിലും വ്യവസായത്തിലും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. സാഹിത്യം വളരുന്തോറും, ഗവേഷണത്തെ വിമർശനാത്മകമായി വിലയിരുത്തുകയും ഭാവിയിലെ ദിശകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ പുതിയ ദിശകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് ഈ മേഖലയിലെ അറിവ് മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നതിൽ പ്രധാനമാണ്. സാഹിത്യത്തെ തരംതിരിക്കാന് സഹായിക്കുന്നതിന് സംഘടനാ സിദ്ധാന്തങ്ങള് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഈ മേഖല നിലവിൽ എവിടെയാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഗവേഷണ അവസരങ്ങളും ദിശകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിനുമുള്ള ലക്ഷ്യങ്ങള് കൈകാര്യം ചെയ്യാന് അവസരങ്ങള് നല് കുന്നു. ജിഎസ്സിഎമ്മിനെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു പശ്ചാത്തല ചർച്ചയ്ക്ക് ശേഷം, ഒൻപത് വിശാലമായ ഓർഗനൈസേഷണൽ സിദ്ധാന്തങ്ങൾക്ക് കീഴിലുള്ള സമീപകാല ജിഎസ്സിഎം സാഹിത്യത്തെ ഞങ്ങൾ തരംതിരിക്കുകയും അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ അവലോകന ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ, ഗവേഷണത്തിന് യോഗ്യമായ ജിഎസ്സിഎം ഗവേഷണ ചോദ്യങ്ങളും ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു. ഭാവിയിലെ ജി.എസ്.സി.എം ഗവേഷണത്തിന് വിലപ്പെട്ടതായി കരുതപ്പെടുന്ന അധിക സംഘടനാ സിദ്ധാന്തങ്ങളും ഈ അവലോകനത്തിനുള്ള ഒരു നിഗമനത്തോടെ തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. |
c3a41f97b29c6abce6f75ee9c668584d77a84170 | ഭാവി തലമുറകളുടെ ആവശ്യങ്ങള് നിറവേറ്റാനുള്ള കഴിവിനെ ബാധിക്കാതെ ഇന്നത്തെ ആവശ്യങ്ങള് നിറവേറ്റുക എന്ന തത്വത്തില് അധിഷ്ഠിതമാണ് സുസ്ഥിരത. പാവപ്പെട്ട രാജ്യങ്ങളിലെ പട്ടിണി, സമ്പന്ന രാജ്യങ്ങളിലെ അമിതവണ്ണം, ഭക്ഷ്യവില വർധന, കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനങ്ങൾ, ഇന്ധനത്തിന്റെയും ഗതാഗതത്തിന്റെയും വില വർധന, ആഗോള വിപണിയിലെ തകരാറുകൾ, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള കീടനാശിനി മലിനീകരണം, കീടങ്ങളുടെ അനുരൂപീകരണവും പ്രതിരോധവും, മണ്ണിന്റെ ഫലഭൂയിഷ്ഠതയുടെയും ജൈവ കാർബണിന്റെയും നഷ്ടം, മണ്ണിന്റെ മണ്ണൊലിപ്പ്, ജൈവ വൈവിധ്യത്തിന്റെ കുറവ്, മരുഭൂമിയാകൽ തുടങ്ങിയവ. ശാസ്ത്രത്തിന്റെ അഭൂതപൂർവമായ പുരോഗതിക്ക് ശേഷവും ഗ്രഹങ്ങളെ സന്ദർശിക്കാനും സബ് അറ്റോമിക് കണങ്ങളെ കണ്ടെത്താനും നമ്മെ അനുവദിക്കുന്നു, ഭക്ഷ്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഗുരുതരമായ ഭൌമിക പ്രശ്നങ്ങൾ വ്യക്തമായി കാണിക്കുന്നത് പരമ്പരാഗത കൃഷി മനുഷ്യരെ പോറ്റുന്നതിനും പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥകളെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും അനുയോജ്യമല്ല എന്നാണ്. ഭക്ഷ്യോത്പാദനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അടിസ്ഥാനപരവും പ്രയോഗപരവുമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിസ്ഥിതിപരമായ രീതിയിൽ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ബദലാണ് സുസ്ഥിര കൃഷി (ലാൽ (2008) അഗ്രോൺ. തുടരുക. ദേവ് . 28, 57-64.) എന്നിങ്ങനെ ഒരു കൂട്ടം. പരമ്പരാഗത കൃഷി ഉല് പ്പാദനക്ഷമതയും ലാഭവും മാത്രം ലക്ഷ്യമാക്കിയാണെങ്കിലും, സുസ്ഥിര കൃഷി ജൈവ, രാസ, ഭൌതിക, പാരിസ്ഥിതിക, സാമ്പത്തിക, സാമൂഹിക ശാസ്ത്രങ്ങളെ സമഗ്രമായി സംയോജിപ്പിച്ച് പുതിയ കൃഷി രീതികൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. അവ സുരക്ഷിതവും പരിസ്ഥിതിയെ നശിപ്പിക്കാത്തതുമാണ്. നിലവിലെ കാർഷിക പ്രശ്നങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാനും ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ചർച്ചകളും സഹകരണവും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും 2003 മുതൽ 2006 വരെ സുസ്ഥിര വികസനത്തിനായുള്ള അഗ്രോണമി ജേണലിൽ ഞങ്ങൾ ശക്തമായ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തി. ഇവിടെ നാം (1) ജേണലിന്റെ നവീകരണത്തിന്റെ ഫലങ്ങളും (2) സുസ്ഥിര കൃഷിക്കായുള്ള കാർഷിക ഗവേഷണത്തിന്റെ നിലവിലെ ആശയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ഹ്രസ്വ അവലോകനവും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. വളരെക്കാലമായി ഒരു മൃദുവായ, സൈഡ് സയൻസായി കണക്കാക്കപ്പെട്ടിരുന്ന കാർഷിക ശാസ്ത്രം ഒരു കേന്ദ്ര ശാസ്ത്രമായി അതിവേഗം ഉയരുകയാണ് കാരണം നിലവിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ ഭക്ഷണത്തെക്കുറിച്ചാണ്, മനുഷ്യർ ഭക്ഷണം കഴിക്കുന്നു. ഈ റിപ്പോർട്ട് ഇ.ഡി.പി സയൻസസും സ്പ്രിംഗറും പ്രസിദ്ധീകരിച്ച സുസ്ഥിര കൃഷി, വാല്യം 1 എന്ന പുസ്തകത്തിന്റെ ആമുഖ ലേഖനമാണ് (ലിക്റ്റ്ഫൌസും മറ്റുള്ളവരും). (2009) സുസ്ഥിര കൃഷി, വാല്യം. 1, സ്പ്രിംഗർ, ഇ.ഡി.പി സയൻസസ്, അച്ചടിയിൽ). |
8216ca257a33d0d64cce02f5bb37de31c5b824f8 | |
1518c8dc6a07c2391e58ece6e2ad8edca87be56e | ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിലും ഉല് പാദന സാങ്കേതികവിദ്യകളിലും പുരോഗതി കൈവരിച്ചതോടെ, വലിയ ഡൈനാമിക് ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്നും വിശകലനം ചെയ്യാമെന്നും എന്ന പ്രശ്നം വളരുന്നതായി സംഘടനകളും ഗവേഷകരും നേരിടുന്നു. ഡേറ്റാ സ്രോതസ്സുകള് സ്ട്രീം ചെയ്യുന്ന പരിതസ്ഥിതികൾ സാധാരണമായി മാറുകയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന് ഓഹരി വിപണി, സെൻസർ, വെബ് ക്ലിക്ക് സ്ട്രീം, നെറ്റ്വർക്ക് ഡാറ്റ എന്നിവയും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പല സന്ദർഭങ്ങളിലും, ഈ പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾക്ക് സമീപം സ്ഥിതിചെയ്യുന്ന ഒന്നിലധികം വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് നോഡുകൾ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. അത്തരം പരിതസ്ഥിതികളിലെ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ടാസ്ക്, ഡാറ്റയുടെ വിതരണ സ്വഭാവം, ഡാറ്റാ ഇൻഫ്ലക്സ് നിരക്ക് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ബോധമുള്ള ഡാറ്റ മൈനിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ ആവശ്യമാണ്. ഈ അധ്യായത്തില് ഈ മേഖലയിലെ നിലവിലെ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ചും ഭാവി ഗവേഷണത്തിന്റെ സാധ്യതകളെക്കുറിച്ചും നാം വിലയിരുത്തുന്നു. |
dd86669b91927f4c4504786269f93870854e117f | സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ പൊതുവായ സ്വീകാര്യതയുടെയും പ്രത്യേകിച്ചും സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെയും അന്വേഷണം ആംഗ്ലോ അമേരിക്കൻ ഗവേഷണത്തിന്റെ (മാനേജ്മെന്റ്) ഇൻഫർമേഷൻ സിസ്റ്റംസ് ഡിസിപ്ലിനിയുടെയും ജർമ്മൻ ബിസിനസ് ഇൻഫർമേഷൻ സയൻസിന്റെയും ഫലപ്രദമായ ഒരു മേഖലയാണ്. സാങ്കേതിക വിദ്യാ സ്വീകാര്യതാ മാതൃകയിലും അനുബന്ധ സിദ്ധാന്തങ്ങളിലും ഉത്ഭവിച്ച നിരവധി പഠനങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, പഠനങ്ങളും ഗവേഷണ സമീപനങ്ങളും കുറവുള്ളതിനാൽ കൂടുതൽ സംഭാവനകൾ നൽകുന്നു. മെറ്റാസ്റ്റുഡീൻസിന്റെയും സ്വന്തം സാഹിത്യ ഗവേഷണത്തിന്റെയും സഹായത്തോടെ ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നതുപോലെ അളവുകോലായ ഗവേഷണ രീതികളിലേക്കുള്ള ശ്രദ്ധയാണ് പ്രധാന കാരണം. നിലവിലുള്ള സിദ്ധാന്തങ്ങളെ പരിശോധിക്കുന്നതിന് ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് രീതികൾ പൊതുവേ നല്ലതാണെങ്കിലും പുതിയ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് അവയുടെ സംഭാവന പരിമിതമാണ്. നിലവിലുള്ള സംഭാവന കാണിക്കുന്നത്, മെച്ചപ്പെട്ട സിദ്ധാന്ത രൂപീകരണത്തിനുള്ള ഗുണപരമായ ഒരു രീതി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നാണ്. പ്രോജക്ട് മാനേജ്മെന്റ് സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെ (പിഎംഎസ്) സ്വീകാര്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തിന്റെ ഉദാഹരണത്തിലൂടെ, ഈ പ്രക്രിയ പുതിയ രൂപകൽപ്പനകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം നിലവിലുള്ള ചില രൂപകൽപ്പനകൾ സ്വീകാര്യതാ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല. |
9249389a2fbc2151a80b4731f007c780616b067a | അഷ്ഫ്രാക്റ്റ് - ഓർമ്മകൾ മങ്ങുന്നതിന്റെ ആശയം ഉപയോഗിച്ച് നാം രണ്ട് നാടോടി സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ വളരെ ശക്തമായ പതിപ്പുകൾ തെളിയിക്കുന്നു. ഒന്നാമത്തേത്, ഏത് സമയ-ഇൻകുഅരിഅന്ത് (TZ) തുടർച്ചയായ നോൺ-ലീനിയർ ഓപ്പറേറ്ററെയും ഒരു വോൾട്ടേറ സീരീസ് ഓപ്പറേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, രണ്ടാമത്തേത്, ആക്സസ് ചെയ്യുന്ന ഓപ്പറേറ്റർ ഒരു ഫിനിഡൈമൻഷണൽ ലീനിയർ ഡൈനാമിക് സിസ്റ്റമായി ഒരു നോൺ-ലീനിയർ റീഡ് ഔട്ട് മാപ്പിൽ യാഥാർത്ഥ്യമാക്കാം. മുൻകാല ഏകദേശ ഫലങ്ങൾ ഇൻലെറോ& യിലും കോംപാക്ട് സെറ്റുകളിലെ സിഗ്നലുകൾക്കും പരിമിതമായ സമയത്തിനുള്ളിൽ സാധുതയുള്ളതാണെങ്കിലും, ഇവിടെ അവതരിപ്പിച്ച ഏകദേശങ്ങൾ എല്ലാ സമയത്തും ഉപയോഗപ്രദമായ (നോൺ-കോംപാക്റ്റ്) സെറ്റുകളിലെ സിഗ്നലുകൾക്കും സാധുതയുള്ളതാണ്. രണ്ടാമത്തെ സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ ഡിസ്ക്രീറ്റ് ടൈം അനലോഗ് പറയുന്നു, മങ്ങിയ മെമ്മറിയുള്ള nny TZ ഓപ്പറേറ്ററെ ഒരു നോൺലീനിയർ മോഷൻ ശരാശരി ഓപ്പറേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് (നമ്മുടെ ശക്തമായ അർത്ഥത്തിൽ) ഏകീകരിക്കാൻ കഴിയും. മെമ്മറി മങ്ങുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചില കൂടുതൽ ചർച്ചകൾ ഇവിടെ നൽകിയിരിക്കുന്നു. |
ef8af16b408a7c78ab0780fe419d37130f2efe4c | ഫിൽട്ടർ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളുടെ സംയോജനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ മൂന്ന് പുതിയ ക്ലാസുകളായ മര് ച്ച് ആന്റ് ബലൂണുകള് നിര് ണയിക്കപ്പെട്ടു. പാസ്ബാൻഡ് സെന്റർ ഫ്രീക്വൻസിക്ക് മുകളിലുള്ള ആവൃത്തികളിൽ ട്രാൻസ്മിഷൻ ലൈൻ റിസോണേറ്ററുകൾ ഒരു ക്വാർട്ടർ തരംഗദൈർഘ്യമുള്ളതിനാൽ ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള മിക്സഡ് ലംപ്ഡ്-ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ട് പ്ലാനർ നിർവചനങ്ങൾക്ക് അവ അനുയോജ്യമാണ്. ഓരോ ക്ലാസും എസ്-പ്ലെയിൻ ബാൻഡ് പാസ് പ്രോട്ടോടൈപ്പിന് തുല്യമാണ്, ഇത് ട്രാൻസ്മിഷൻ സീറോ ലൊക്കേഷനുകളുടെ സവിശേഷതയിൽ നിന്നാണ്. ഇവിടെ അവതരിപ്പിച്ച സമീപനത്തിന്റെ ഗുണങ്ങള് തെളിയിക്കാന് 1 ജിഗാഹെര്ട്സ് എന്ന നിരക്കില് ഒരു ട്യൂണ് ചെയ്യാവുന്ന 50:100-/സ്പ്ള് ഒമേഗ ബലൂണ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. |
87eeb5622d8fbe4dca5f1c9b4190f719818c4d6e | വെബ് 2.0 സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കൂടുതൽ കൂടുതൽ ആളുകളെ വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ള എന്റിറ്റികളെക്കുറിച്ച് സ്വതന്ത്രമായി അഭിപ്രായമിടാൻ പ്രാപ്തമാക്കി (ഉദാ. വിൽപ്പനക്കാരും ഉത്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും). വിവരങ്ങളുടെ വൻതോതിലുള്ള ലഭ്യത യാന്ത്രിക സംഗ്രഹത്തിന്റെ ആവശ്യകതയും വെല്ലുവിളിയും ഉയർത്തുന്നു. പല കേസുകളിലും ഉപയോക്താവ് സൃഷ്ടിച്ച ഓരോ ചെറിയ അഭിപ്രായത്തിനും ഒരു മൊത്തത്തിലുള്ള റേറ്റിംഗ് ഉണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ചെറിയ അഭിപ്രായങ്ങളുടെ ഒരു അവലോകന സവിശേഷത സംഗ്രഹം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്റെ പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു, ഇത് പ്രധാന വശങ്ങൾക്കായുള്ള മൊത്തത്തിലുള്ള റേറ്റിംഗുകളുടെ ഒരു വിഭജിത കാഴ്ചയാണ്, അതിനാൽ ഒരു ഉപയോക്താവിന് ടാർഗെറ്റ് എന്റിറ്റിയോട് വ്യത്യസ്ത കാഴ്ചപ്പാടുകൾ നേടാൻ കഴിയും. നാം ഔപചാരികമായി പ്രശ്നം നിർവചിക്കുകയും പരിഹാരം മൂന്നു ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇബേ വിൽപ്പനക്കാരുടെ അഭിപ്രായങ്ങള് ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങളുടെ രീതികളുടെ ഫലപ്രാപ്തി ഞങ്ങള് തെളിയിക്കുന്നു. നമ്മുടെ രീതികളുടെ ഓരോ ഘട്ടവും അളവുകോലായി വിലയിരുത്തുകയും അത്തരം സംഗ്രഹിക്കുന്നതിൽ മനുഷ്യന് എത്രത്തോളം യോജിക്കുന്നുവെന്ന് പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട രീതികൾ വളരെ പൊതുവായതാണ്. മൊത്തത്തിലുള്ള റേറ്റിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഓരോ ചെറിയ അഭിപ്രായങ്ങളും നൽകിയിട്ടുള്ള റേറ്റിംഗ് ആസ്പെക്ട് സംഗ്രഹം സ്വപ്രേരിതമായി സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. |
626d68fbbb10182a72d1ac305fbb52ae7e47f0dc | ഈ പ്രവര് ത്തനം ഒരു പരമ്പരാഗത റക്റ്റിഫയറില് നേരത്തെയുള്ള തകര് ച്ച വോൾട്ടേജ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി ഒരു അഡാപ്റ്റീവ് റീകന് ഫിഗറബിൾ റക്റ്റിഫയറിന്റെ രൂപകല് പന പ്രകടമാക്കുന്നു. കൂടാതെ വിശാലമായ ഡൈനാമിക് ഇൻപുട്ട് പവർ റേഞ്ചിനായി റക്റ്റിഫയറിന്റെ പ്രവർത്തനം വിപുലീകരിക്കുന്നു. ഒരു സ്വിച്ച് ആയി പ്രവർത്തിക്കാനും റിക്റ്റിഫയറിന് കുറഞ്ഞതും ഉയർന്നതുമായ ഇൻപുട്ട് പവർ ലെവലുകളിൽ നഷ്ടപരിഹാരം നൽകാനും ഒരു എലവേഷൻ മോഡ് ഫീൽഡ് എഫക്റ്റ് ട്രാൻസിസ്റ്റർ അവതരിപ്പിച്ചു. ഈ ഡിസൈന് -10 dBm മുതൽ 27 dBm വരെയുള്ള വിശാലമായ ഡൈനാമിക് ഇൻപുട്ട് പവർ ശ്രേണിയിൽ 40% RF-DC പവർ പരിവർത്തന കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കുന്നു, അതേസമയം 22 dBm ൽ 78% പീക്ക് പവർ കാര്യക്ഷമത പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. 900 മെഗാഹെർട്സ് ഐഎസ്എം ബാൻഡിൽ പ്രവർത്തിക്കാന് രൂപകല് പനിച്ച ഈ പവർ ഹാർവെസ്റ്റര് വയർലെസ് പവർ ട്രാൻസ്ഫർ പ്രയോഗങ്ങള് ക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. |
767755e5c7389eefb8b60e784dc8395c8d0f417a | ബിറ്റ് കോയിൻ പോലുള്ള ക്രിപ്റ്റോകറൻസികൾ അതിശയകരമായ വിജയമാണെന്ന് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ബിറ്റ്കോയിൻ പോലുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ പ്രൂഫ് ഓഫ് വർക്ക് സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത് 1-ഹോപ്പ് ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവറിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും സത്യസന്ധമായ കളിക്കാരുടെ നിയന്ത്രണത്തിലാണെങ്കിൽ അവയുടെ സുരക്ഷ നിലനിൽക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ അനുമാനം അടുത്തിടെ ഗൌരവമായി വെല്ലുവിളിക്കപ്പെട്ടു, ഈ അനുമാനം തകർന്നാൽ ബിറ്റ്കോയിൻ പോലുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ പരാജയപ്പെടും. പ്രൂഫ് ഓഫ് വർക്ക് (ആദ്യത്തെ ഹോപ്) യും പ്രൂഫ് ഓഫ് സ്റ്റേക്ക് (രണ്ടാമത്തെ ഹോപ്പ്) സംവിധാനങ്ങളും സംയോജിപ്പിച്ച് തെളിയിക്കപ്പെട്ട സുരക്ഷിത 2-ഹോപ്പ് ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. സത്യസന്ധരായ ഖനിത്തൊഴിലാളികളുടെ ശക്തി ഉപയോഗപ്പെടുത്തി, അവരുടെ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ സുരക്ഷിതമാക്കുന്നതിനുള്ള ബിറ്റ്കോയിന്റെ ബുദ്ധിപരമായ ആശയങ്ങൾക്ക് പുറമെ, ഈ ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നതിന് അവരുടെ നാണയങ്ങൾ / ഓഹരി വഴി സത്യസന്ധരായ ഉപയോക്താക്കളുടെ / പങ്കാളികളുടെ ശക്തി ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. സത്യസന്ധരായ കളിക്കാര് കൂട്ടായ വിഭവങ്ങളുടെ ഭൂരിപക്ഷം നിയന്ത്രിക്കുകയാണെങ്കില് നമ്മുടെ ബ്ലോക്ക്ചെയിനിന്റെ സുരക്ഷ ഉറപ്പാണ് (അത് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവറും ഓഹരിയും രണ്ടും ചേര് ന്ന്). അത് പറഞ്ഞു, എതിരാളി 50% കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ നിയന്ത്രിക്കുന്നു പോലും, സത്യസന്ധമായ കളിക്കാർ ഇപ്പോഴും സത്യസന്ധമായ ഓഹരി വഴി ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ പ്രതിരോധിക്കാൻ അവസരം. ബിറ്റ്കോയിൻ പോലുള്ള ബ്ലോക്ക്ചെയിനുകൾ ക്ഷുദ്രകരമായ ഭൂരിപക്ഷ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിക്കെതിരെ സുരക്ഷിതമാക്കുക എന്ന തലക്കെട്ടിലുള്ള ഒരു ആദ്യകാല പതിപ്പ് 2016 ജൂലൈയിൽ ഇപ്രിന്റ് ആർക്കൈവിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടു. നിലവിലെ പതിപ്പും ഇതേ പ്രചോദനം പങ്കുവയ്ക്കുന്നു. പക്ഷേ, നിർമ്മാണ ആശയവും മോഡലിംഗ് സമീപനവും പൂർണ്ണമായും പരിഷ്കരിച്ചു. വിര് ജിനിയ കോമണ് വെല് ത്ത് യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഇമെയിൽ: duong[email protected]. ‡ഷാങ്ഹായ് ജിയാവോ ടോങ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി മിക്ക പ്രവര് ത്തനങ്ങളും വിര് ജിനിയ കോമണ് വെല് ത്ത് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫി ലാബ് സന്ദർശിക്കുമ്പോള് ചെയ്തു. ഇമെയിൽ: [email protected]. വിര് ജിനിയ കോമണ് വെല് ത്ത് യൂണിവേഴ്സിറ്റി. ഇമെയിൽ: [email protected]. |
a293b3804d1972c9f72ed3490eaafa66349d1597 | പല ഗെയിമുകളിലും ബോർഡുകളുടെ ഒരു ശേഖരം ഉണ്ട്, ബോർഡിന്റെ ആരംഭ കോൺഫിഗറേഷൻ നിർണ്ണയിക്കുന്ന ഗെയിമിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണത്തിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ട്. കളിയുടെ ബുദ്ധിമുട്ട് കൃത്യമായി വിലയിരുത്തുന്നത് അപ്രതീക്ഷിതമാണ്, ഗെയിമിനെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു തലത്തിലുള്ള ധാരണയോ അല്ലെങ്കിൽ ധാരാളം പ്ലേ-ടെസ്റ്റിംഗോ ആവശ്യമാണ്. ഈ പഠനത്തിൽ നാം സോക്കോബാൻ എന്ന ഗെയിമിന്റെ ഒരു പതിപ്പിനായി ബോർഡുകളുടെ ബുദ്ധിമുട്ട് യാന്ത്രികമായി ഗ്രേഡ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉപകരണമായി പരിണാമ അൽഗോരിതം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഒരു പരിണാമ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാനുള്ള ശരാശരി സമയവും ഒരു ബോർഡ് പരിഹരിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടവരുടെ എണ്ണവും ഒരു ബോർഡിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ ഒരു പകരക്കാരനായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. സോകോബൻ ഏജന്റിനായി ഒരു ശ്രേണി നീക്കങ്ങൾ നൽകുന്ന ലളിതമായ സ്ട്രിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രാതിനിധ്യത്തോടെയുള്ള പ്രാരംഭ പരിശോധന വളരെ കുറച്ച് സിഗ്നൽ നൽകി; ഇത് സാധാരണയായി പരാജയപ്പെട്ടു. ISAc ലിസ്റ്റ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രതിപ്രവർത്തന ലീനിയർ ജനിതക പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഘടനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മറ്റ് രണ്ട് പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ, ഇരു കഠിനതരം സറോഗേറ്റുകൾക്കും ഉപയോഗപ്രദമായ കാഠിന്യം-വർഗ്ഗീകരണ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചു. ഈ രണ്ട് പ്രാതിനിധ്യങ്ങളും വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഒന്ന് ഐഎസ്എസി ലിസ്റ്റുകളുടെ ക്രമരഹിതമായി ആരംഭിച്ച ജനസംഖ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു, മറ്റൊന്ന് സോക്കോബാൻ ബോർഡുകളുടെ ക്രമരഹിതമായ ശേഖരങ്ങളിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച യോഗ്യതയുള്ള ഏജന്റുമാരുമായി ജനസംഖ്യയെ ആരംഭിക്കുന്നു. ഈ പഠനത്തില് നാല് കാഠിന്യം സര് റോഗെറ്റുകള് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്: പരാജയത്തിനുള്ള സാധ്യതയും ഈ രണ്ട് പ്രതിനിധീകരണങ്ങള് ക്ക് ഓരോന്നിനും പരിഹാരത്തിനുള്ള ശരാശരി സമയവും. ബോർഡിന്റെ കാഠിന്യത്തെക്കുറിച്ച് സമാനമായ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതായി കണ്ടെത്തി, പക്ഷേ മുൻകൂട്ടി വികസിപ്പിച്ച ഏജന്റുമാരുമായി പരാജയപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത മറ്റ് മൂന്ന് ബോർഡ്-കഠിനതയുടെ പകരക്കാരെ അപേക്ഷിച്ച് കണക്കാക്കാൻ വേഗതയേറിയതും വ്യക്തമായ അർത്ഥമുള്ളതുമാണ്. |
844b795767b7c382808cc866ffe0c74742f706d4 | കോർട്ടിക്കൽ, സെറിബെല്ലർ, ബ്രെയിൻസ്റ്റം ബോൾഡ് സിഗ്നൽ മാറ്റങ്ങൾ മനുഷ്യരിൽ fMRI ഉപയോഗിച്ച് നടക്കുമ്പോൾ മാനസികമായി ചിത്രീകരിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ പഠനത്തിൽ, യഥാർത്ഥ ചലന സമയത്ത് തലച്ചോറിന്റെ മുഴുവൻ ആക്റ്റിവേഷനും നിർജ്ജീവമാക്കൽ മാതൃകയും [(18) F] - FDG- PET ഉപയോഗിച്ച് അന്വേഷിക്കുകയും fMRI ഉപയോഗിച്ച് അതേ വിഷയങ്ങളിൽ ഭാവനയിൽ ചലന സമയത്ത് BOLD- സിഗ്നൽ മാറ്റങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. []F]- FDG- PET ഉപയോഗിച്ച് പതിനാറ് ആരോഗ്യമുള്ള വ്യക്തികളെ ചലനത്തിലും വിശ്രമത്തിലും സ്കാൻ ചെയ്തു. ലോക്കോമോഷൻ മാതൃകയിൽ, പരീക്ഷണാർത്ഥികൾ 10 മിനിറ്റ് നിരന്തരമായ വേഗതയിൽ നടന്നു. പിന്നെ []F]-FDG വെനൈറ്ററി ആയി കുത്തിവച്ചു. താരതമ്യത്തിന്, നടക്കുമ്പോൾ അതേ വ്യക്തികളിൽ fMRI നടത്തിയിരുന്നു. യഥാർത്ഥവും ഭാവനാപരവുമായ ചലന സമയത്ത്, ഫ്രോണ്ടൽ കോർട്ടക്സ്, സെറിബെല്ലം, പോണ്ടോമെൻസെഫാലിക് ടെഗ്മെന്റം, പാരാ ഹിപ്പോകാമ്പൽ, ഫ്യൂസിഫോം, ഒക്സിപിറ്റൽ ഗൈറികൾ എന്നിവയിലെ സജീവമാക്കലുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഒരു അടിസ്ഥാന ചലന ശൃംഖലയും മൾട്ടിസെൻസറി വെസ്റ്റിബുലാർ കോർട്ടീസുകളിലെ സജീവമാക്കലുകളും (പ്രത്യേകിച്ച്. മുകളിലെ ക്ഷണിക ഗൈറസ്, താഴത്തെ പാരിയറ്റൽ ലോബുൾ) കാണിച്ചു. ഒരു വ്യത്യാസമെന്ന നിലയിൽ, പ്രാഥമിക മോട്ടോർ, സൊമാറ്റോസെൻസറി കോർട്ടസുകൾ യഥാർത്ഥ ചലന സമയത്ത് സപ്ലിമെന്ററി മോട്ടോർ കോർട്ടക്സിനും ബേസൽ ഗാംഗ്ലിയയ്ക്കും വിഭിന്നമായി സജീവമാക്കി. തലച്ചോറിലെ ലോക്കോമോട്ടോർ കേന്ദ്രങ്ങളുടെ സജീവമാക്കല് സങ്കല്പിച്ച ചലനത്തില് കൂടുതല് പ്രാധാന്യമുള്ളതായിരുന്നു. ഉപസംഹാരമായി, യഥാർത്ഥ ചലനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന സജീവമാക്കലും നിർജ്ജീവമാക്കലും മാതൃകകൾ സാങ്കൽപ്പിക ചലനത്തിന് തുല്യമാണ്. പരിശോധിച്ച വ്യത്യസ്തമായ ചലനരീതികളാണ് വ്യത്യാസത്തിന് കാരണം. [(18) എഫ്]-എഫ്ഡിജി-പിഇടിയിലെ സ്ഥിരമായ വേഗത യഥാർത്ഥ ചലനത്തിന് (10 മിനിറ്റ്) വിപരീതമായി, ആവർത്തിച്ചുള്ള 20-സെക്കൻഡ് കാലയളവുകളിലെ ചലനത്തിന്റെ മാനസിക ചിത്രീകരണത്തിൽ നടത്തത്തിന്റെ ആരംഭവും വേഗത മാറ്റങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. യഥാർത്ഥ സ്ഥിരതയുള്ള ലോക്കോമോഷൻ പ്രാഥമിക മോട്ടോർ കോർട്ടക്സിലൂടെ നേരിട്ടുള്ള പാത ഉപയോഗിക്കുന്നതായി തോന്നുന്നു, അതേസമയം സങ്കൽപ്പിച്ച മോഡുലേറ്ററി ലോക്കോമോഷൻ ഒരു സപ്ലിമെന്ററി മോട്ടോർ കോർട്ടക്സിലൂടെയും ബേസൽ ഗാംഗ്ലിയ ലൂപ്പിലൂടെയും ഒരു പരോക്ഷ പാതയാണ്. |
d372629db7d6516c4729c847eb3f6484ee86de94 | വിഷ്വൽ ക്വസ്റ്റു ഉത്തരം വെല്ലുവിളിയുടെ (വി.കെ.എ) ഏറ്റവും രസകരമായ ഒരു സവിശേഷതയാണ് ചോദ്യങ്ങളുടെ പ്രവചനാതീതത. അവയ്ക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിന് ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത് കണ്ടെത്തലും എണ്ണലും മുതൽ സെഗ്മെന്റേഷനും പുനർനിർമ്മാണവും വരെ വിവിധതരം ഇമേജ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. {ചിത്രം, ചോദ്യം, ഉത്തരം} ട്യൂപ്ലുകളിൽ നിന്ന് ഈ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഒന്ന് പോലും കൃത്യമായി നിർവഹിക്കാൻ ഒരു രീതി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാകും, പക്ഷേ പരിമിതമായ പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അവയെല്ലാം നേടാൻ ശ്രമിക്കുന്നത് ഏറ്റവും മികച്ചതായി തോന്നുന്നു. നമ്മുടെ രീതി അതിന്റെ ലക്ഷ്യം നേടാൻ ഒരു കൂട്ടം ബാഹ്യ ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് അൽഗോരിതങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് പഠിക്കുന്നു, ഇത് ന്യൂറൽ ട്യൂറിംഗ് മെഷീനുമായി പൊതുവായുള്ള ഒരു സമീപനമാണ് [10]. നമ്മുടെ നിർദ്ദിഷ്ട രീതിയുടെ കാതൽ ഒരു പുതിയ സഹശ്രദ്ധാ മാതൃകയാണ്. കൂടാതെ, നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനം അതിന്റെ തീരുമാനത്തിന് മനുഷ്യന് വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന കാരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കൂടാതെ അടിസ്ഥാന സത്യ കാരണങ്ങൾ നൽകാതെ തന്നെ അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. വിഷ്വൽ ജെനോം, വി.ക്യു.എ എന്നീ പൊതുവായി ലഭ്യമായ രണ്ട് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ഞങ്ങൾ ഫലപ്രാപ്തി തെളിയിക്കുന്നു, ഇത് രണ്ട് കേസുകളിലും ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. |
8e9119613bceb83cc8a5db810cf5fd015cf75739 | അകത്തുനിന്നുള്ള ഭീഷണികളുടെ പ്രശ്ന മേഖലയില് വഞ്ചനാപരമായ ഉപകരണങ്ങള് കൂടുതല് അപകടകരമായ ഒരു യാഥാര് ത്ഥ്യമാണ്. വ്യവസായ മേഖല, ഗവണ് മെന്റ്, അക്കാദമിക് മേഖല എന്നിവ ഈ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കുകയും അത്യാധുനിക കണ്ടെത്തൽ രീതികൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും വേണം. |
95a213c530b605b28e1db4fcad6c3e8e1944f48b | |
018fd30f1a51c6523b382b6f7db87ddd865e393d | എല് ടി സി സിയില് ഞങ്ങള് രണ്ട് അറ്റാന് റെണുകള് രൂപകല് പിച്ചു. അവയ്ക്ക് യഥാക്രമം തിരശ്ചീനവും ലംബവുമായ ധ്രുവീകരണങ്ങളുണ്ട്. 5 ജി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള സാധ്യതയുള്ള ആവൃത്തിയായ 38 ജിഗാഹെർട്സ് ആണ് ആന്റിനകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. തിരശ്ചീനമായി ധ്രുവീകരിക്കപ്പെട്ട ആന്റിന ഏകദേശം 27% ബ്രോഡ്ബാൻഡ് പ്രകടനവും 6dB എൻഡ്-ഫയർ നേട്ടവും നൽകുന്നു. ലംബമായി ധ്രുവീകരിക്കപ്പെട്ട ആന്റിന 12.5% ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും 5dB നേട്ടവും നൽകുന്നു. രണ്ട് ആന്റിനകളും ഒരു കോംപാക്ട് സബ്സ്ട്രേറ്റിന് കീഴിലാണ് സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. അടുത്തുള്ള ഘടകങ്ങൾക്കിടയിൽ മികച്ച ഒറ്റപ്പെടൽ നേടുന്നു, ഇത് 5 ജി മൊബൈൽ സിസ്റ്റത്തിലെ കോർണർ ഘടകങ്ങൾക്ക് ഈ ആന്റിനകളെ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. |
Subsets and Splits