_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
a0117ec4cd582974d06159644d12f65862a8daa3 | അടുത്തിടെ ഹിന്റൺ, ഒസിൻഡെറോ, ടെഹ് (2006) അവതരിപ്പിച്ച, അനേകം പാളികളുള്ള മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന കാരണ വേരിയബിളുകൾ ഉള്ള ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകളാണ് ഡീപ് ബെലിഫ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡിബിഎൻ), ഒപ്പം ഒരു അത്യാഗ്രഹികളായ പാളി-വൈസ് നിരീക്ഷിക്കപ്പെടാത്ത പഠന അൽഗോരിതം. ലെ റൂക്സും ബെൻജിയോയും (2008) സട്സ്കെവർ, ഹിന്റൺ (2008) എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ആഴമേറിയതും എന്നാൽ ഇടുങ്ങിയതുമായ ജനറേറ്റീവ് നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് സാർവത്രിക ആസന്നത കൈവരിക്കാൻ ആഴമില്ലാത്തവയേക്കാൾ കൂടുതൽ പാരാമീറ്ററുകൾ ആവശ്യമില്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. തെളിവ് സാങ്കേതികത ഉപയോഗിച്ച്, സിഗ്മോയിഡൽ യൂണിറ്റുകളുള്ള ആഴമേറിയതും എന്നാൽ ഇടുങ്ങിയതുമായ ഫീഡ് ഫോർവേഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് ഏത് ബൂളിയൻ എക്സ്പ്രഷനെയും പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
274946a974bc2bbbfe89c7f6fd3751396f295625 | ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം റോബസ്റ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (RO) മേഖലയിലെ പ്രാഥമിക ഗവേഷണങ്ങളെ, സൈദ്ധാന്തികവും പ്രയോഗപരവുമായ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. റോപ്ടോണറൽ സമീപനങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ആകർഷണീയതയിലും, മാതൃകാപരമായ ശേഷിയിലും, ഈ രീതിശാസ്ത്രത്തിന്റെ വിശാലമായ പ്രയോഗത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട സിദ്ധാന്തപരമായ ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനൊപ്പം, മൾട്ടി-സ്റ്റേജ് തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ മോഡലുകളുമായി RO ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ചില സമീപകാല ഫലങ്ങളും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കും. ഒടുവിൽ, ധനകാര്യം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, പഠനം, വിവിധ എഞ്ചിനീയറിംഗ് മേഖലകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി മേഖലകളിലെ RO യുടെ പ്രയോഗങ്ങളെ ഞങ്ങൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. |
573cd4046fd8b899a7753652cd0f4cf6e351c5ae | സങ്കീർണ്ണമായ ആകൃതിയിലുള്ള വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ചിത്രത്തിലെ എഡ്ജ് പിക്സലുകൾ ആവശ്യമുള്ള വസ്തുവിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണത്തിലേക്കോ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലോട്ടറിലേക്കോ ആണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന ഒരു ക്ലാസിഫയർ കാസ്കേഡിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആദ്യം ഒരു ടാർഗെറ്റ് ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ ഉദാഹരണ ചിത്രങ്ങൾ സാധാരണ പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു പുതിയ ഇമേജ് അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, നമ്മൾ കാസ്കേഡ് ഉപയോഗിച്ച് അസ്വസ്ഥതയുടെ അരികിലെ പിക്സലുകൾ ഒഴിവാക്കുകയും ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ അരികിലെ പിക്സലുകൾ ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള കണ്ടെത്തലുകളായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. എഡ്ജ് പിക്സൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ചതും അപൂർവവുമായ എഡ്ജ് ഡെൻസിറ്റി പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആണ്. സങ്കീർണ്ണമായ വസ്തുക്കളുടെ ഒരു കൂട്ടം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതയുടെ ഫലപ്രാപ്തി പരീക്ഷണങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുന്നു. പരിശീലനവും പരിശോധനയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളോട് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യ പ്രതികരിക്കുമെന്നും റൺ ടൈമിൽ കാര്യക്ഷമമാണെന്നും ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
e9b7367c63ba970cc9a0360116b160dbe1eb1bb4 | പ്രോഗ്രമാറ്റിക് ഇന്റർപ്രെറ്റബിൾ റിന് ഫര് സ്മെന് സ്മെന് റ് ലേണിംഗ് (പി ഐ ആർ എൽ) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു റിന് ഫര് സ്മെന് സ്മെന് റ് ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂട് നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ ഏജന്റ് നയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. ജനപ്രിയമായ ഡീപ് റെയിൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് (ഡിആർഎൽ) മാതൃകയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നയങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, പിആർഎൽ ഒരു ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള, ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് നയങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഇത്തരം പ്രോഗ്രാമിക് നയങ്ങൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളേക്കാൾ എളുപ്പത്തിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുകയും പ്രതീകാത്മക രീതികളിലൂടെ പരിശോധനയ്ക്ക് വിധേയമാകുകയും ചെയ്യുന്നതിന്റെ ഗുണങ്ങളുണ്ട്. പരമാവധി പ്രതിഫലമുള്ള ഒരു പ്രോഗ്രാമിക് പോളിസി കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ നോൺ-സ്മൂത്ത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് ന്യൂറലി ഡയറക്ട്ഡ് പ്രോഗ്രാം സെർച്ച് (എൻഡിപിഎസ്) എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഡിആർഎൽ ഉപയോഗിച്ച് ആദ്യം ഒരു ന്യൂറൽ പോളിസി നെറ്റ്വർക്ക് പഠിച്ചുകൊണ്ട് എൻഡിപിഎസ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഈ ന്യൂറൽ ഒറാക്കിളിൽ നിന്നുള്ള ദൂരം കുറയ്ക്കുന്നതിന് പ്രോഗ്രമാറ്റിക് പോളിസികളിൽ ഒരു പ്രാദേശിക തിരയൽ നടത്തുന്നു. ടോർക്സ് കാർ റേസിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഒരു സിമുലേറ്റഡ് കാർ ഓടിക്കാൻ പഠിക്കുന്ന ചുമതലയിൽ ഞങ്ങൾ എൻഡിപിഎസിനെ വിലയിരുത്തുന്നു. ചില കാര്യമായ പ്രകടന ബാറുകൾ കടന്നുപോകുന്ന മനുഷ്യന് വായിക്കാവുന്ന നയങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ NDPS ന് കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. ഡി.ആർ.എൽ. കണ്ടെത്തിയ സമാനമായ നയങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് പി.ഐ.ആർ.എൽ നയങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ സുഗമമായ പാതകളുണ്ടാകാമെന്നും പരിശീലന സമയത്ത് കണ്ടുമുട്ടാത്ത സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മാറ്റാൻ കഴിയുമെന്നും ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
48d103f81e9b70dc2de82508973bc35f61f8ed01 | ഹൈ സ്പീഡ് ട്രെയിനുകളിലും, കര വാഹനങ്ങളിലും മൊബൈൽ സാറ്റലൈറ്റ് ആശയവിനിമയത്തിനായി ടെസ് കു ബാൻഡ് ആന്റിനകളുടെ ഏറ്റവും പുതിയ രൂപവും, കു ബാൻഡ് ആന്റിനകളുടെ പ്രകടനത്തിന്റെ മെച്ചപ്പെടുത്തലും, കാ ബാൻഡ് ടെർമിനലുകളിലേക്കുള്ള നവീകരണവും ഈ പ്രമാണത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
7294d9fa5c5524a43619ad7e52d132a90cfe91bb | ഈ കത്തിന്റെ പൊതുവായ പ്രശ്നം ഉയർന്ന ഡേറ്റാ നിരക്ക് SATCOM- നായി ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേ ആന്റിനയുടെ രൂപകൽപ്പനയെക്കുറിച്ചാണ്. ഒരു ഉപഗ്രഹവുമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിനായി ഒരു ഡ്രോണിൽ ഒരു അന്തിമ പ്രദർശന ആന്റിന സ്ഥാപിക്കാം. ആദ്യം, ഒരു കോംപാക്ട് റിഫ്ലക്ഷൻ തരം ഫേസ് ഷിഫ്റ്റർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. രണ്ടാമതായി, ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേ ആന്റിനയുടെ മാതൃകയുടെ ആശയം വിശദമായി വിവരിക്കുന്നു. മൂന്നാമതായി, ഒരു പുതിയ കാലിബ്രേഷൻ രീതി ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ ഫേസ് ഷിഫ്റ്ററിലും പ്രയോഗിക്കേണ്ട ഡയയസ് വോൾട്ടേജ് ലഭ്യമാക്കുന്നു. |
b40b8a2b528a88f45bba5ecd23cec02840798e72 | ഒരു ക-ബാൻഡ് സാറ്റ്കോം-ഓൺ-ദി-മൊവ് നിലത്തു ഉപയോക്തൃ ടെർമിനലിനായി ഒരു 2 ഡി ആവർത്തന ലീക്കി-വേവ് ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആന്റിന പാനൽ 20 ജിഗാഹെർട്സ് ഡൌൺലിങ്കിലും 30 ജിഗാഹെർട്സ് അപ്ലിങ്കിലും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അതത് സർക്കിൾ പോളറൈസേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു സാധാരണ റേഡിയേഷൻ അപ്പെർച്ചറും ഒരു സാധാരണ ഘട്ട കേന്ദ്രവും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡ്യുവൽ ബാൻഡ് പ്രകടനം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സ്റ്റാക്ക് ചെയ്ത ഡ്യുവൽ ലെയർ ഫ്രീക്വൻസി സെലക്ടീവ് ഉപരിതലത്തിലൂടെയാണ് നേടുന്നത്, ഒരു പാളി 20 ജിഗാഹെർട്സ് പ്രവർത്തിക്കുകയും 30 ജിഗാഹെർട്സ് സുതാര്യമാവുകയും ചെയ്യുന്നു, രണ്ടാമത്തെ പാളി വിപരീതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണ പ്രാഥമിക ഫീഡിന്റെ രൂപകൽപ്പനയും, ഇരട്ട-ലെയർ ഘടനകളും, പൂർണ്ണമായ കോംപാക്റ്റ് ചോർച്ച-വേവ് ആന്റിന പാനലും വിവരിക്കുന്നു. അളക്കപ്പെട്ട റേഡിയേഷൻ പ്രകടനം 22 dBi ന് മുകളിലുള്ള നേടിയ നേട്ട മൂല്യങ്ങളും 60% ന് മുകളിലുള്ള കാര്യക്ഷമതയും വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ക്രോസ്-പോളറൈസേഷൻ വിവേചനവും സൈഡ്ലോബ് ലെവലും കാ-ബാൻഡിലെ സാറ്റലൈറ്റ് ആശയവിനിമയത്തിനുള്ള പവർ സ്പെക്ട്രൽ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റാൻ അനുയോജ്യമാണ്. |
1f009366a901c403a8aad65c94ec2fecf3428081 | ടെസ്റ്റ് ഘട്ടത്തിൽ വിവർത്തന വാക്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പരമാവധി a posteriori പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടാൻ മുമ്പത്തെ ന്യൂറൽ മെഷീൻ വിവർത്തന മോഡലുകൾ ചില ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് തിരയൽ അൽഗോരിതം (ഉദാഃ ബീം തിരയൽ) ഉപയോഗിച്ചു. ഈ പേപ്പറിൽ, ഞങ്ങൾ ഗംബെല്-ഗെരിഡി ഡീകോഡിംഗ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലിന് കീഴിൽ വിവർത്തനം പ്രവചിക്കാൻ ഒരു ജനറേറ്റീവ് നെറ്റ്വർക്കിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. ഗുംബെല് - സോഫ്റ്റ് മാക്സ് റിപ്പാരമെട്രിസേഷന് ഉപയോഗിച്ച് അത്തരമൊരു പ്രശ്നം നാം പരിഹരിക്കുന്നു, ഇത് നമ്മുടെ ജനറേറ്റീവ് നെറ്റ്വർക്ക് വ്യത്യാസപ്പെടുത്താവുന്നതും സ്റ്റാൻഡേർഡ് സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് രീതികളിലൂടെ പരിശീലിപ്പിക്കാവുന്നതുമാക്കുന്നു. നമ്മുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃക, വേർതിരിവുള്ള വാക്കുകളുടെ ശ്രേണികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ഫലപ്രദമാണെന്ന് നാം അനുഭവസമ്പത്തോടെ തെളിയിക്കുന്നു. |
8e49caba006e1832a70162f3a93a31be25927349 | ഈ ലേഖനം ഒരു പുതിയ ആശയത്തെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. മൂന്ന് ഘടകങ്ങൾ കോഗ്നിറ്റീവ് റഡാറിന്റെ ഭരണഘടനയ്ക്ക് അടിസ്ഥാനമാണ്: 1) ഇന്റലിജന്റ് സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഇത് ചുറ്റുമുള്ള പരിസ്ഥിതിയുമായി റഡാറിന്റെ ഇടപെടലിലൂടെ പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്; 2) ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ഫെസിലിറ്റേറ്ററായ റിസീവറിൽ നിന്ന് ട്രാൻസ്മിറ്ററിലേക്ക് ഫീഡ്ബാക്ക്; 3) ട്രാക്കിംഗ് വഴി ടാർഗെറ്റ് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ബേസിയൻ സമീപനത്തിലൂടെ തിരിച്ചറിയുന്ന റഡാർ റിട്ടേണുകളുടെ വിവര ഉള്ളടക്കം സംരക്ഷിക്കൽ. ഈ മൂന്നു ഘടകങ്ങളും ഒരു വവ്വാലിന്റെ എക്കോ-ലൊക്കേഷൻ സിസ്റ്റത്തിൽ ഉണ്ട്, ഇത് ഒരു ഫിസിക്കൽ തിരിച്ചറിവായി (ന്യൂറോബയോളജിക്കൽ പദങ്ങളിൽ ആണെങ്കിലും) കോഗ്നിറ്റീവ് റഡാറിന്റെ ഒരു രൂപമായി കാണാവുന്നതാണ്. സിവിലിയൻ, സൈനിക ആവശ്യങ്ങൾക്കായി നിരീക്ഷണ, ട്രാക്കിംഗ്, ഇമേജിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു വിദൂര സെൻസിംഗ് സംവിധാനമാണ് റഡാർ. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം റഡാറിന്റെ ഭാവി സാധ്യതകളെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കും. ഒരു ഉദാഹരണമായി, സമുദ്ര പരിതസ്ഥിതിയിൽ റഡാർ നിരീക്ഷണത്തിന്റെ പ്രശ്നം നാം പരിഗണിക്കുന്നു. |
f584c3d1c2d0e4baa7f8fc72fcab7b9395970ef5 | ഈ രസകരമായ ചോദ്യങ്ങളുടെ പഠനത്തില് വളരെ കുറച്ച് മാത്രമേ ചെയ്തിട്ടുള്ളൂ, ഒരു "സിദ്ധാന്തം" എന്ന് വിളിക്കാവുന്ന ഏതെങ്കിലും വിപുലമായ ആശയങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം നിലവിലുണ്ടെന്ന ധാരണ സൃഷ്ടിക്കാന് ഞാന് ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല. ശാസ്ത്രത്തിന്റെയും തത്ത്വചിന്തയുടെയും ചരിത്രത്തെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, അതിശയകരമെന്നു പറയട്ടെ, മനഃശാസ്ത്രപരവും ശാരീരികവുമായ തലച്ചോറിലെ പ്രക്രിയകളോടുള്ള താൽപര്യത്തിന്റെ അതിശയകരമായ വളർച്ചയ്ക്ക് ഒരു ഉപകരണം, ഒരു യന്ത്രം, ഒരു ഡിജിറ്റൽ കമ്പ്യൂട്ടർ എന്നിവയാണ് പ്രധാന പ്രചോദനം നൽകിയത്. ഒരു മനുഷ്യനുമായും ഒരു മനുഷ്യ സമൂഹവുമായും ഇടപെടുമ്പോൾ, നാം യുക്തിരഹിതരും, യുക്തിവിരുദ്ധരും, പൊരുത്തക്കേടുകളും, അപൂർണതകളും ആയിത്തീരുകയും, എന്നിട്ടും അതിജീവിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, വിശദമായ നിർദ്ദേശങ്ങളും തികഞ്ഞ കൃത്യതയും സംബന്ധിച്ച കർശനമായ ആവശ്യകതകൾ നാം പാലിക്കണം. സങ്കീർണ്ണത, അനിശ്ചിതത്വം, യുക്തിവിരുദ്ധത എന്നിവയുമായി അഭിമുഖീകരിക്കുമ്പോൾ ഫലപ്രദമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനുള്ള മനുഷ്യ മനസ്സിന്റെ കഴിവ് നാം മനസ്സിലാക്കിയിരുന്നെങ്കിൽ, നമുക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമായിരുന്നു നമ്മളെക്കാൾ ഒരു ദശലക്ഷം മടങ്ങ് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി. ഈ വസ്തുത തിരിച്ചറിഞ്ഞത് ന്യൂറോ ഫിസിയോളജി മേഖലയിലെ ഗവേഷണത്തിന് ഒരു പ്രചോദനമായി. മനസ്സിന്റെ വിവര സംസ്കരണ വശങ്ങളെക്കുറിച്ച് നാം കൂടുതൽ പഠിക്കുമ്പോൾ, നാം കൂടുതൽ അമ്പരപ്പിക്കപ്പെടുകയും കൂടുതൽ ആകർഷിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രക്രിയകളെല്ലാം മനസ്സിലാക്കി അവയെ പുനഃസൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇനിയും ഏറെ സമയമെടുക്കും. ഏതായാലും, നൂറുകണക്കിന് ഭീകരമായ പുതിയ പ്രശ്നങ്ങള് , പുഷ്പിക്കുന്ന ഡസന് കണക്കിന് മേഖലകളില് , പസിലുകള് , അവന്റെ ഹൃദയത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തിന് വെല്ലുവിളികള് എന്നിവ ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞന് കാണുന്നു. അവയില് ചിലത് ഒരിക്കലും പരിഹരിക്കാന് കഴിയില്ല, പക്ഷേ അവന് ഒരിക്കലും ബോറടിക്കില്ല. അവന് വേറെ എന്ത് ചോദിക്കാനാ? |
9d2222506f6a076e2c9803ac4ea5414eda881c73 | റോഡപകടങ്ങള് ക്ക് കാരണമാകുന്ന പ്രധാന ഘടകമാണ് ഡ്രൈവിംഗ് തളര് ച്ച. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാന് ഒരു സമീപനം ഡ്രൈവിംഗ് സ്നാനം കണ്ടെത്താന് സാങ്കേതിക പ്രതിരോധ നടപടികള് വികസിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്, അങ്ങനെ ഒരു അപകടം സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു ഡ്രൈവിനെ മുന്നറിയിപ്പ് നല് കാം. ഈ അവലോകനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം, നിലവിലെ അറിവിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തില്, വാഹനത്തിന്റെ അളവുകള് യഥാസമയം ഉറക്കത്തെ പ്രവചിക്കാന് ഉപയോഗിക്കാന് കഴിയുമോ എന്ന് വിലയിരുത്തലാണ്. ഫലങ്ങള് നിയന്ത്രിത പരീക്ഷണ സാഹചര്യങ്ങളില് ഡ്രൈവിംഗ് പ്രകടനത്തെ ഉറക്കക്കുറവ് ഗുരുതരമായി ബാധിക്കുമെന്ന് പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നിരവധി പരീക്ഷണങ്ങൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, മിക്ക പഠനങ്ങളും പ്രകടനത്തിന്റെ ലളിതമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ (ലെയിൻ സ്ഥാനത്തിന്റെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ പോലുള്ളവ) അന്വേഷിച്ചു, ഫലങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഡ്രൈവർമാരുടെയും സമയത്തിന്റെയും ശരാശരിയായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. കൂടുതൽ സങ്കീർണമായ പ്രവർത്തനങ്ങളും ഡ്രൈവറുകളുടെ വ്യക്തിഗത വ്യത്യാസങ്ങളും പരിശോധിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്. ഡ്രൈവർമാരുടെ മയക്കം പ്രവചിക്കാനുള്ള വിജയകരമായ പ്രതിരോധ നടപടികൾ പല മാനദണ്ഡങ്ങളും ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. |
7bbd56f4050eb9f8b63f0eacb58ad667aaf49f25 | മൊബൈല് ഡാറ്റാ ട്രാഫിക്കിന്റെ അതിശയകരമായ വളര് ച്ച മൂലം നിലവിലുള്ള 3 ജി/4 ജി നെറ്റ് വർക്കുകളില് കൂടുതല് മൊബൈല് നെറ്റ് വര് ക്ക് ശേഷി വര് ദ്ധിപ്പിക്കേണ്ടി വരും. അടുത്ത തലമുറ മൊബൈല് ആശയവിനിമയ സംവിധാനമായ 5ജിക്ക് വേണ്ടി മില്ലിമീറ്റര് വേവ് മൊബൈല് ബ്രോഡ്ബാന്റ് സംവിധാനം (എംഎംബി) ഈ പ്രബന്ധത്തില് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ വളര് ന്നുവരുന്ന ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്നതിനായി 3-300 ജിഗാഹെര് സ്റ്റ് ശ്രേണിയിലെ വിശാലമായ സ്പെക്ട്രം എംഎംബി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മൊബൈല് ബ്രോഡ്ബാന്റ് പ്രയോഗങ്ങള് ക്ക് മില്ലിമീറ്റര് തരംഗ സ്പെക്ട്രം അനുയോജ്യമായതിന്റെ കാരണം നാം വിശദീകരിക്കുന്നു. മില്ലിമീറ്റർ തരംഗങ്ങളുടെ സവിശേഷമായ ഗുണങ്ങളെക്കുറിച്ച് നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, സ്പെക്ട്രം ലഭ്യത, ചെറിയ ഫോം ഘടകങ്ങളിൽ വലിയ ബീം ഫോർമിംഗ് നേട്ടം എന്നിവ. 500 മീറ്റർ വരെ ദൂരത്തില് ജിബി/സെക്കന്റ് ഡേറ്റാ നിരക്ക് ലഭ്യമാക്കാനും 350 കിലോമീറ്റര് വേഗതയില് യാത്ര ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന പ്രായോഗിക എംഎംബി സിസ്റ്റം രൂപകല് പനയും നാം വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. സിസ്റ്റം സിമുലേഷനുകൾ വഴി, ഒരു അടിസ്ഥാന എംഎംബി സിസ്റ്റം നിലവിലുള്ള 20 മെഗാഹെർട്സ് എൽടിഇ-അഡ്വാൻസ്ഡ് സിസ്റ്റങ്ങളെക്കാൾ 10 മുതൽ 100 മടങ്ങ് വരെ മികച്ച സെൽ ത്രൂപുട്ട്, സെൽ എഡ്ജ് ത്രൂപുട്ട് പ്രകടനം എന്നിവ നൽകാൻ പ്രാപ്തമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
3bc9f8eb5ba303816fd5f642f2e7408f0752d3c4 | |
0c83eeceee8f55fb47aed1420b5510aa185feace | സ്വതന്ത്രമായി ലഭ്യമായ പ്രവർത്തനങ്ങളും ഡാറ്റയും യഥാര് ത്ഥ കൈമാറ്റ മാനദണ്ഡങ്ങള് ഉപയോഗിച്ച് അയഞ്ഞെങ്കിലും വഴക്കത്തോടെ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സമീപനമാണ് നാം മുന്നോട്ടുവെക്കുന്നത്. ഞങ്ങളുടെ കേസ് പഠനം MySQL, PHP, LandSerf GIS എന്നിവ സംയോജിപ്പിച്ച് ഗൂഗിൾ എർത്ത് വിഷ്വൽ സിന്തസിസിനും കെഎംഎല്ലിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന എൻകോഡിംഗുകളുമായി സംവദിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. മൊബൈല് ഡയറക്ടറി സേവനത്തില് നിന്ന് 1.42 മില്യണ് അഭ്യര് ത്ഥനകളുടെ ലോഗ് പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഈ സമീപനം ഉപയോഗിച്ചു. സ്പേഷ്യൽ ടാഗ് ക്ലൌഡുകൾ , ടാഗ് മാപ്പുകൾ , ഡാറ്റ ഡയലുകൾ എന്നിവയും മൾട്ടി-സ്കെയിൽ ഡെൻസിറ്റി ഉപരിതലങ്ങളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള ആശയവിനിമയത്തിന്റെയും വിഷ്വൽ എൻകോഡിംഗിന്റെയും പുതിയ സംയോജനങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഈ സമീപനത്തിന്റെ നാലു വശങ്ങള് അനൌപചാരികമായി വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു: ഉപയോഗിച്ച വിഷ്വല് കോഡിങ്ങുകള് , ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ വിഷ്വല് പര്യവേക്ഷണത്തില് അവയുടെ വിജയം, ഉപയോഗിച്ച പ്രത്യേക ഉപകരണങ്ങള് , മാഷപ്പ് സമീപനം. പ്രാഥമിക കണ്ടെത്തലുകൾ വിഷ്വലൈസേഷനായി മാഷപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്ന മറ്റുള്ളവർക്ക് ഗുണം ചെയ്യും. ഇവിടെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്ത തരത്തിലുള്ള വിവിധ സ്പേഷ്യൽ-ടൈം ഡാറ്റയുടെ ഘടനയെക്കുറിച്ച് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നതിന് വികസിപ്പിച്ച പ്രത്യേക സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ കൂടുതൽ വ്യാപകമായി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. വലിയ ഘടനാപരമായ, ബഹുമുഖമായ സ്പേഷ്യൽ-ടൈമറൽ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ പ്രാഥമിക അന്വേഷണത്തിന് പര്യവേക്ഷണപരമായ വിഷ്വൽ വിശകലനം ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് റെക്കോർഡുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പും കൂട്ടിച്ചേർക്കലും സമയവും സ്ഥലവും ആട്രിബ്യൂട്ടും അനുസരിച്ച്, ഡാറ്റ പരിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്, ഉചിതമായ വിഷ്വൽ എൻകോഡിംഗുകളും ഇടപെടലുകളും പ്രയോഗിക്കാനുള്ള വഴക്കവും ആവശ്യമാണ്. |
11e907ef1dad5daead606ce6cb69ade18828cc39 | വലിയതും അപൂർവ്വവുമായ ഡയറക്ട് ഗ്രാഫുകളിലെ പോയിന്റ് ടു പോയിന്റ് ഹ്രസ്വ പാത കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്ക് ഒരു ആക്സിലറേഷൻ രീതി പഠിക്കുന്നു. ആക്സിലറേഷൻ രീതിയെ ആർക്ക്-ഫ്ലാഗ് സമീപനം എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഇത് ഡിജെക് സ്ട്രയുടെ അൽഗോരിതം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ആര് ക്ക് ഫ്ലാഗ് സമീപനത്തില് , നെറ്റ്വര് ക്ക് ഡാറ്റയുടെ പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗ് അധിക വിവരങ്ങള് സൃഷ്ടിക്കാന് അനുവദിക്കുന്നു, അത് പിന്നീട് ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയ പാത അന്വേഷണങ്ങള് വേഗത്തിലാക്കാന് . പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടത്തിൽ, ഗ്രാഫ് മേഖലകളായി വിഭജിക്കപ്പെടുകയും ഒരു പ്രത്യേക മേഖലയിലേക്ക് ഒരു കമാനം ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയ പാതയിലാണോ എന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വലിയ നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ (ഒരു ദശലക്ഷം നോഡുകൾ, 2.5 ദശലക്ഷം ആർക്കുകൾ) ഡിജെക് സ്ട്രയുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, അനുയോജ്യമായ പാർട്ടീഷനിംഗും ദ്വിദിശ തിരയലും സംയോജിപ്പിച്ച് ആർക്ക് ഫ്ലാഗ് രീതി ശരാശരി 500 ൽ കൂടുതൽ വേഗത കൈവരിക്കുന്നു. ഈ കോമ്പിനേഷൻ ദൈക് സ്ട്രയുടെ അൽഗോരിതം തിരയൽ ഇടം ദീർഘദൂര ഹ്രസ്വ പാത അന്വേഷണങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഏറ്റവും ഹ്രസ്വ പാതയുടെ വലുപ്പത്തിലേക്ക് ചുരുക്കുന്നു. നാം ഒരു പരീക്ഷണ പഠനം നടത്തുന്നു. ഏത് വിഭജനം ആണ് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമെന്ന് വിലയിരുത്തുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ജ്യാമിതീയത്തിൽ നിന്നുള്ള പാർട്ടീഷനിംഗ് അൽഗോരിതംസും മൾട്ടി വേ ആർക്ക് സെപ്പറേറ്റർ പാർട്ടീഷനിംഗും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ജര് മ്മന് റോഡുകളുടെ ശൃംഖലയില് ഈ വിലയിരുത്തല് നടന്നു. ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയ പാത അൽഗോരിതം വേഗത്തിലാക്കുന്നതിലെ വ്യത്യസ്ത പാർട്ടീഷനുകളുടെ സ്വാധീനം താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, നാം പല തലത്തിലുള്ള പാർട്ടീഷനുകളിലേക്ക് സ്പീഡ്അപ്പ് ടെക്നിക്കിന്റെ ഒരു വിപുലീകരണം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മൾട്ടി ലെവൽ വേരിയന്റുമായി, ചെറിയ സ്ഥല ആവശ്യകതകളോടെ അതേ വേഗത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ നേടാനാകും. അതിനാൽ, മുൻകൂട്ടി കണക്കാക്കിയ ഡാറ്റയുടെ കംപ്രഷനായി ഇത് കണക്കാക്കാം, അത് കണക്കാക്കിയ ഏറ്റവും ഹ്രസ്വ പാതകളുടെ കൃത്യത നിലനിർത്തുന്നു. |
09be020a9738464799740602d7cf3273c1416c6a | ഒരു കലാകാരന്റെ സഹായമില്ലാതെ കൂടുതൽ സമ്പന്നവും വിശദവുമായ വെർച്വൽ പരിതസ്ഥിതികൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രോസസ്സറൽ ടെക്സ്ചർ ജനറേഷൻ അനുവദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, യഥാർത്ഥ ലോക ടെക്സ്ചറുകളുടെ ഒരു വഴക്കമുള്ള ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ കണ്ടെത്തുന്നത് ഒരു തുറന്ന പ്രശ്നമായി തുടരുന്നു. രണ്ട് സംഗ്രഹ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (ഗ്രാമിയൻ, ട്രാൻസ്ലേഷൻ ഗ്രാമിയൻ മാട്രിക്സുകൾ), അതുപോലെ തന്നെ സ്പെക്ട്രൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു പുതിയ കൺവോള്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടെക്സ്ചർ മോഡൽ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സ്പെക്ട്രൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതില് ഫൂറിയര് ട്രാന് സ്ഫോർമിനെയോ വിൻഡോ ഫൂറിയര് ട്രാന് സ്ഫോർമിനെയോ നാം അന്വേഷിക്കുന്നു, ജനറേറ്റുചെയ്ത ടെക്സ്ചറുകളുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതായി വിൻഡോ ഫൂറിയര് ട്രാന് സ്ഫോർമിനെയും കണ്ടെത്തുന്നു. നമ്മുടെ സംവിധാനത്തിന്റെ കാര്യക്ഷമത തെളിയിക്കാന് , ഉല് പാദിപ്പിക്കുന്ന ഉല് പ്പാദനം, അതിനോട് ബന്ധപ്പെട്ട ഏറ്റവും പുതിയ സംവിധാനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയാണ്. |
9fa3c3f1fb6f1566638f97fcb993fe121646433e | |
f8f92624c8794d54e08b3a8f94910952ae03cade | വ്യക്തി പുനർ-ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ (re-ID) എന്നത് വിവിധ ക്യാമറകൾ മൂലമുണ്ടാകുന്ന ഇമേജ് സ്റ്റൈൽ വ്യതിയാനങ്ങളിൽ നിന്ന് കഷ്ടപ്പെടുന്ന ഒരു ക്രോസ്-ക്യാമറ വീണ്ടെടുക്കൽ ജോലിയാണ്. ക്യാമറ-ഇൻവാരിയന്റ് ഡിസ്ക്രിപ്റ്റർ ഉപസ്ഥലം പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഈ പ്രശ്നം കല അനിശ്ചിതമായി പരിഹരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ക്യാമറ ശൈലി (കാംസ്റ്റൈൽ) അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഈ വെല്ലുവിളി ഞങ്ങൾ വ്യക്തമായി പരിഗണിക്കുന്നു. ഡീപ് നെറ്റ്വർക്ക് ഓവർഫിറ്റിംഗിന്റെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിനും കാംസ്റ്റൈൽ അസമത്വങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും ഒരു ഡാറ്റ വർദ്ധന സമീപനമായി കാംസ്റ്റൈൽ പ്രവർത്തിക്കാം. പ്രത്യേകിച്ചും, ഒരു സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച്, ലേബൽ ചെയ്ത പരിശീലന ചിത്രങ്ങൾ ഓരോ ക്യാമറയിലേക്കും സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ ചെയ്യാനും യഥാർത്ഥ പരിശീലന സാമ്പിളുകൾക്കൊപ്പം വർദ്ധിച്ച പരിശീലന സെറ്റ് രൂപീകരിക്കാനും കഴിയും. ഈ രീതി, ഡാറ്റയുടെ വൈവിധ്യത്തെ വർദ്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അമിതമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെതിരെ, ഗണ്യമായ അളവിലുള്ള ശബ്ദവും ഉണ്ടാക്കുന്നു. ശബ്ദത്തിന്റെ ആഘാതം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രമത്തിൽ, ലേബൽ സുഗമമായ റെഗുലറൈസേഷൻ (എൽഎസ്ആർ) സ്വീകരിച്ചു. നമ്മുടെ രീതി (എൽഎസ്ആർ ഇല്ലാതെ) വാനില പതിപ്പ് വളരെ കുറച്ച് ക്യാമറ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അതിൽ പലപ്പോഴും അമിത ഫിറ്റിംഗ് സംഭവിക്കുന്നു. എല് എസ് ആര് ഉപയോഗിച്ച്, എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളിലും സ്ഥിരമായ പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു, ഓവർഫിറ്റിന്റെ വ്യാപ്തി പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ. മാര് ക്കറ്റ് 1501, ഡ്യൂക്ക് എം ടി എം സി റീ ഐ ഡി എന്നിവയുടെ സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോള് മത്സരാധിഷ്ഠിത കൃത്യതയും ഞങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. വ്യക്തി പുനർ-ഐഡന്റിഫിക്കേഷനിൽ (re-ID) ഒറ്റ കാഴ്ച പഠനത്തിന്റെയും മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ഡൊമെയ്ൻ അഡാപ്റ്റേഷന്റെയും (UDA) വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് കാംസ്റ്റൈൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, ഇവ രണ്ടും നിർണായക ഗവേഷണവും പ്രയോഗ പ്രാധാന്യവുമുള്ളവയാണ്. ആദ്യത്തേത് ഒരു ക്യാമറ കാഴ്ചയിൽ മാത്രമേ ഡാറ്റയെ ലേബൽ ചെയ്തിട്ടുള്ളൂ, രണ്ടാമത്തേത് ഉറവിട ഡൊമെയ്നിൽ മാത്രമേ ഡാറ്റയെ ലേബൽ ചെയ്തിട്ടുള്ളൂ. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, ഈ രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങളിലും അടിസ്ഥാന പ്രകടനത്തെ കാംസ്റ്റൈല് ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്നാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും, യുഡിഎയ്ക്കായി, മാർക്കറ്റ് -1501, ഡ്യൂക്ക് എംടിഎംസി-റിഐഡി എന്നിവയിലെ അടിസ്ഥാന ഡീപ് റീ-ഐഡി മോഡലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കാംസ്റ്റൈൽ ഏറ്റവും പുതിയ കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ കോഡ് ലഭ്യമാണ്: https://github.com/zhunzhong07/CamStyle. |
61ec08b1fd5dc1a0e000d9cddee6747f58d928ec | ഈ ലേഖനം നല്ല ഏകദേശ വിശ്വാസ്യതാ ഇടവേളകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പ് രീതികൾ പരിശോധിക്കുന്നു. വളരെ സങ്കീർണമായ പ്രശ്നങ്ങളില് പോലും പതിവായി പ്രയോഗിക്കാന് കഴിയുന്ന തരത്തില് സ്റ്റാന് ഡര് ട്ട് ഇന്റര് വല് θ ± z ഇത് എങ്ങനെ ചെയ്യാമെന്ന് കാണിക്കുന്നതിന് സിദ്ധാന്തവും ഉദാഹരണങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആദ്യ ഏഴ് വിഭാഗങ്ങൾ ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പ് വിശ്വാസ്യതാ ഇടവേള നടപടിക്രമങ്ങളുടെ ഒരു ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് അവലോകനം നൽകുന്നുഃ BCa, ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പ്-t, ABC, കാലിബ്രേഷൻ. ഈ രീതികളുടെ പിന്നിലെ സിദ്ധാന്തവും ബാർൻഡോർഫ്-നിൽസൺ, കോക്സ്, റീഡ് തുടങ്ങിയവർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത പ്രോബബിലിറ്റി അധിഷ്ഠിത ആത്മവിശ്വാസ ഇടവേള സിദ്ധാന്തവുമായി അവയുടെ അടുത്ത ബന്ധവും വിഭാഗങ്ങൾ 8 ഉം 9 ഉം വിവരിക്കുന്നു. |
a9a6322f5d6575adb04d9ed670ffdef741840958 | ഫോർഡൈസ് പാടുകൾ 2 മുതൽ 3 മില്ലീമീറ്റർ വരെ വ്യാസമുള്ള എക്ടോപിക് സെബാസിയസ് ഗ്രന്ഥികളാണ്. ഈ ഗുണകരമല്ലാത്ത രോഗങ്ങള് കൂടുതലും വായില് മ്യൂക്കോസയിലും ജനനേന്ദ്രിയ ചർമ്മത്തിലും കാണപ്പെടുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും പുരുഷന്മാരുടെ ജനനേന്ദ്രിയ മേഖലയില് ഇവ ചൊറിച്ചില് ഉണ്ടാക്കുകയും ലൈംഗിക ബന്ധത്തില് അസ്വസ്ഥത ഉണ്ടാക്കുകയും സൌന്ദര്യത്തിന് അസുഖകരമായ അവസ്ഥ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതുവരെ, വിവിധതരം ചികിത്സാ നടപടികൾ വ്യത്യസ്ത വിജയവും ആവർത്തന നിരക്കും ഉള്ളതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഈ റിട്രോസ്പെക്ടിവ് പഠനത്തിൽ (2003 നും 2011 നും ഇടയിൽ n = 23 രോഗികൾ) മൈക്രോ- പഞ്ച് ടെക്നിക്കിലൂടെ ഞങ്ങളുടെ ശസ്ത്രക്രിയാ സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഫലപ്രദമായ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, വളരെ തൃപ്തികരമായ പ്രവർത്തനപരവും സൌന്ദര്യാത്മകവുമായ ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നേടി. 12 മുതൽ 84 മാസം വരെയുള്ള പോസ്റ്റ് ഓപ്പറേറ്റീവ് നിരീക്ഷണങ്ങളിൽ (മധ്യ = 51. 3 മാസം) ആവർത്തനത്തിന്റെ ലക്ഷണങ്ങളൊന്നും ഉണ്ടായിരുന്നില്ല. |
970698bf0a66ddf935b14e433c81e1175c0e8307 | ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് എന്ന പദത്തിന്റെ നേരിട്ടുള്ള വ്യാഖ്യാനം, മനുഷ്യന് - വസ്തുവിനുള്ള ആശയവിനിമയത്തിനായുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇന്റർനെറ്റ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ ഉപയോഗത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മേഖലയിലെ സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകൾ നന്നായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും നിലവിലുള്ള ഐപി സുരക്ഷാ പ്രോട്ടോക്കോളുകളും ആർക്കിടെക്ചറുകളും എങ്ങനെ വിന്യസിക്കാമെന്ന് ഇപ്പോഴും പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലായിട്ടില്ല. ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിലവിലുള്ള ഇന്റർനെറ്റ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെയും സുരക്ഷാ ഘടനകളുടെയും പ്രയോഗവും പരിമിതികളും ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ആദ്യം, വിന്യാസ മാതൃകയുടെയും പൊതുവായ സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകളുടെയും ഒരു അവലോകനം നാം നൽകുന്നു. ഐപി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സുരക്ഷാ പരിഹാരങ്ങളിലെ വെല്ലുവിളികളും ആവശ്യകതകളും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
140df6ceb211239b36ff1a7cfdc871f06d787d11 | ഫങ്ഷണൽ എൻക്രിപ്ഷൻ പരിമിതമായ ഡീക്രിപ്ഷൻ കീകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത സന്ദേശങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങൾ പഠിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഫങ്ഷണൽ എൻക്രിപ്ഷനെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഇതുവരെ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത സന്ദേശങ്ങളുടെ സ്വകാര്യതയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, പല യാഥാർത്ഥ്യ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഡീക്രിപ്ഷൻ കീകൾ നൽകിയിട്ടുള്ള ഫംഗ്ഷനുകൾക്കും സ്വകാര്യത നൽകേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. പൊതു കീ ക്രമീകരണത്തിൽ ഫംഗ്ഷൻ സ്വകാര്യത സ്വഭാവം പരിമിതമാണെങ്കിലും സ്വകാര്യ കീ ക്രമീകരണത്തിൽ ഇതിന് വളരെയധികം സാധ്യതകളുണ്ട്. പ്രത്യേകിച്ചും, സന്ദേശങ്ങളുടെ എൻക്രിപ്ഷനുകൾ $$\mathsf{m}_1, \ldots , \mathsf{m}_T$$ m 1 , ... , m T ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് യോജിക്കുന്ന ഡീക്രിപ്ഷൻ കീകളുമായി $$f_1, \ldots , f_T$ f 1 , ... , f T, മൂല്യങ്ങൾ $$\{ f_i(\mathsf{m}_j) \}_{i,j\in [T]}$ { f i (m j) } i , j ∈ [ T ] എന്നല്ലാതെ മറ്റൊരു വിവരവും വെളിപ്പെടുത്തുന്നില്ല. അതിന്റെ വലിയ സാധ്യതകൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, അറിയപ്പെടുന്ന ഫംഗ്ഷൻ-പ്രൈവറ്റ് സ്വകാര്യ കീ സ്കീമുകൾ പരിമിതമായ ഫംഗ്ഷനുകളുടെ കുടുംബങ്ങളെ (ഇന്റർ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പോലുള്ളവ) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ സ്വകാര്യതയുടെ ദുർബലമായ ആശയങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഒരു ഫംഗ്ഷൻ-പ്രൈവറ്റ് ഫങ്ഷണൽ എൻക്രിപ്ഷൻ സ്കീം ലഭിക്കുന്ന ഒരു ജനറിക് ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു മതിയായ സമ്പന്നമായ ഫംഗ്ഷൻ ക്ലാസിനായി ഏതെങ്കിലും ഫംഗ്ഷൻ-പ്രൈവറ്റ് അല്ലാത്ത സ്കീമിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പരിവർത്തനം അടിസ്ഥാന സ്കീമിന്റെ സന്ദേശ സ്വകാര്യതയെ സംരക്ഷിക്കുന്നു, നിലവിലുള്ള വിവിധ സ്കീമുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് ഇൻസ്റ്റൻസേഷൻ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഫങ്ഷണൽ എൻക്രിപ്ഷൻ സ്കീമുകളുടെ അറിയപ്പെടുന്ന നിർമ്മാണങ്ങളിൽ പ്ലഗ് ഇൻ ചെയ്യുമ്പോൾ, പിശകുകളുള്ള പഠന അനുമാനത്തിൽ, ഒഫ്ഫുസ്കേഷൻ അനുമാനങ്ങളിൽ, ലളിതമായ മൾട്ടി ലീനിയർ-മാപ്പ് അനുമാനങ്ങളിൽ, കൂടാതെ ഏതെങ്കിലും ഏക-വഴി ഫംഗ്ഷന്റെ നിലനിൽപ്പിൽ (സുരക്ഷയും കാര്യക്ഷമതയും തമ്മിലുള്ള വിവിധ ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫംഗ്ഷൻ-സ്വകാര്യ സ്കീമുകൾ ഞങ്ങൾ നേടുന്നു. |
d0895e18d0553b9a35cff80bd7bd5619a19d51fb | ഉയർന്ന വേഗതയുള്ള ഒപ്റ്റിക്കൽ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ലിങ്കുകൾക്കായി 107 ജിഗാഹെർട്സ് ബേസ് ബാൻഡ് ഡിഫറൻഷ്യൽ ട്രാൻസിമ്പെഡൻസ് ആംപ്ലിഫയർ ഐസി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. രണ്ട് ഡാർലിംഗ്ടൺ റെസിസ്റ്റീവ് ഫീഡ്ബാക്ക് ഘട്ടങ്ങൾ അടങ്ങിയ ആംപ്ലിഫയർ 500 നാനോമീറ്റർ ഇൻപി എച്ച്ബിടി പ്രക്രിയയിൽ നടപ്പിലാക്കി, 55 ഡിബിഒ ഡിഫറൻഷ്യൽ ട്രാൻസിമ്പെഡൻസ് നേട്ടം, 30 പിഎസ് ഗ്രൂപ്പ് കാലതാമസം, പി 1 ഡിബി = 1 ഡിബിഎം എന്നിവ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ 5.2 വി വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം 50Ω ആണ്. ഇന്റഗ്രേഷന് ഇന്റര് ഫേസുകള് - 2V DC ആണ്, അതിവേഗ ഫോട്ടോഡയോഡുകളിലേക്കുള്ള കണക്ഷനുകള് ക്ക് വേണ്ടി, - 450 mV DC ആണ്, ഗില് ബെര് ട്ട് സെല് മിക്സറുകളിലേക്കും ECL ലോജിക് ലേക്കുമുള്ള ഇന്റര് ഫേസുകള് ക്ക് വേണ്ടി. |
b9d5f2da9408d176a5cfc6dc0912b6d72e0ea989 | |
6910f307fef66461f5cb561b4d4fc8caf8594af5 | കഴിഞ്ഞ രണ്ടു വര് ഷമായി, വേര് ഡ് എംബെഡിംഗ് അല് ഗോരിതംസും അവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണവും വര് ദ്ധിച്ചുവരികയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, പ്രധാനമായും ഒരു ഇടുങ്ങിയ കൂട്ടം ജോലികളിലാണ് മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തിയത്, പ്രധാനമായും വാക്കുകളുടെ സാമ്യത/ബന്ധം, വാക്കുകളുടെ ബന്ധത്തിന്റെ സാമ്യത എന്നിവയും ഒരു ഭാഷയിൽ, അതായത് ഇംഗ്ലീഷിൽ. വിവിധ ഭാഷകളിലെ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത വാക്യഘടന സവിശേഷതകളിലൂടെ വാക്ക് ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ എത്ര നന്നായി കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നുവെന്നത് അന്വേഷിച്ചുകൊണ്ട് ഉൾച്ചേർത്ത സ്ഥലത്തിന്റെ ഘടനയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചയും നൽകുന്നു. എല്ലാ ഉൾപ്പെടുത്തൽ രീതികളും ഈ ചുമതലയിൽ സമാനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, ആശ്രിതത്വം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉൾപ്പെടുത്തലുകൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു. ഈ പ്രഭാവം കൂടുതൽ പ്രകടമാണ് താഴ്ന്ന അളവിലുള്ള എംബഡ്- |
8d31dbda7c58de30ada8616e1fcb011d32d5cf83 | അടുത്ത തലമുറ വാഹനങ്ങളിലെ നെറ്റ് വർക്ക് സാങ്കേതിക വിദ്യയായി ഫ്ലെക്സിബിൾ ഡേറ്റാ റേറ്റ് കൺട്രോളർ ഏരിയ നെറ്റ് വർക്ക് (CAN-FD) ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഡ്രൈവർ സുരക്ഷയ്ക്ക് നിർണായകമായ എല്ലാ വിവരങ്ങളും കൈമാറാമെങ്കിലും, സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ CAN-FD രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ പൂർണ്ണമായി കണക്കിലെടുത്തിട്ടില്ല. CAN-FD യുടെ സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങള് പരിഹരിക്കുന്നതില് പരാജയപ്പെട്ടാല് വാഹന വിവര, ആശയവിനിമയ സാങ്കേതിക വിദ്യ (വെഹിക്കിള് - ഐസിടി) യുടെ ഏകീകരണം തുടര് ന്ന് വികസിക്കുമെന്ന് നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാനാവില്ല. ഭാഗ്യവശാൽ, വാഹനത്തിലെ സുരക്ഷിത CAN-FD ആശയവിനിമയ പരിതസ്ഥിതികൾ CAN-FD- യുടെ വലിയ ഡാറ്റ പേലോഡ് ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഈ പ്രബന്ധത്തില്, ഒരു പ്രതിരോധ നടപടിയായി വാഹനങ്ങളിലെ CAN-FD യ്ക്കുള്ള സുരക്ഷാ വാസ്തുവിദ്യ (CAN-FD സവിശേഷതകള് അനുസരിച്ച് രൂപകല് പിച്ചിരിക്കുന്നത്) ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. ഇന്റർനാഷണല് ഓർഗനൈസേഷന് ഫോര് സ്റ്റാന് റഡിസേഷന് (ഐഎസ്ഒ) 26262 ഓട്ടോമോട്ടീവ് സേഫ്റ്റി ഇന്റഗ്രിറ്റി ലെവലിന്റെയും വാഹനത്തിനുള്ളിലെ സബ്നെറ്റ് വർക്കിന്റെയും പ്രത്യേകതകൾ പരിഗണിച്ചാണ് പ്രായോഗിക സുരക്ഷാ വാസ്തുവിദ്യ രൂപകല് പിച്ചത്. മൂന്ന് തരം മൈക്രോകൺട്രോളര് യൂണിറ്റുകളും കാനോ സോഫ്റ്റ്വെയറും ഉപയോഗിച്ച് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട സുരക്ഷാ സംവിധാനത്തിന്റെ പ്രായോഗികതയും ഞങ്ങള് വിലയിരുത്തി. അടുത്ത തലമുറ വാഹനങ്ങളുടെ നിർമ്മാണത്തിനായി ഇലക്ട്രോണിക് നിയന്ത്രണ യൂണിറ്റുകളുടെ പ്രകടന നിലവാരത്തിന്റെ സൂചകമായി ഞങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തൽ കണ്ടെത്തലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. |
122ab8b1ac332bceacf556bc50268b9d80552bb3 | സങ്കീർണ്ണമായ സോഫ്റ്റ് വെയറുകളിൽ പലപ്പോഴും ബഗുകൾ ഉണ്ടെന്നത് വ്യാപകമായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട ഒരു പ്രമേയമാണ്. ഈ സോഫ്റ്റ് വെയര് ഒരു വാഹനത്തിലെ ഇലക്ട്രോണിക് കൺട്രോൾ യൂണിറ്റിലുണ്ടെങ്കില് , ഈ ബഗുകള് ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നത് ജീവന് റെയോ മരണത്തിന് റെയോ പരിണതഫലങ്ങള് ഉണ്ടാക്കും. വാഹനങ്ങളിലെ സോഫ്റ്റ് വെയര് കാലക്രമേണ കൂടുതല് വിപുലമാവുകയും സങ്കീർണ്ണമാവുകയും ചെയ്യുന്നതുകൊണ്ട്, ദുരുപയോഗം ചെയ്യാവുന്ന കേടുപാടുകളുടെ എണ്ണം കൂടുതലായിരിക്കും. സോഫ്റ്റ് വെയറിലെ കേടുപാടുകള് എത്രയും വേഗം പരിഹരിക്കാന് കഴിയുന്ന തരത്തില് അപ്ഡേറ്റുകള് വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും വിന്യസിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ച് നിര് മ്മിതര് ക്ക് നല്ല ബോധ്യമുണ്ട്. |
3a257a87ab5d1e317336a6cefb50fee1958bd84a | പുതിയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതും വഴക്കമുള്ളതും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമാണ്. ഒരു വലിയ പ്രൊഡക്ഷൻ ക്ലസ്റ്ററിലെ യഥാർത്ഥ വർക്ക്ലോഡുകളുടെ സവിശേഷതകൾ മനസിലാക്കുന്നത് ക്ലൌഡ് സേവന ദാതാക്കൾക്ക് മാത്രമല്ല, ഗവേഷകർക്കും ദൈനംദിന ഉപയോക്താക്കൾക്കും ഗുണം ചെയ്യും. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു വലിയ തോതിലുള്ള ഗൂഗിൾ ക്ലസ്റ്റർ ഉപയോഗ ട്രേസ് ഡാറ്റാ സെറ്റ് പഠിക്കുകയും ക്ലസ്റ്ററിലെ മെഷീനുകൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്നും 29 ദിവസത്തെ കാലയളവിൽ സമർപ്പിച്ച വർക്ക്ലോഡുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും വിവരിക്കുന്നു. മെഷീന് മെയിന്റനന് സ് പരിപാടികളുടെ ആവൃത്തിയും മാതൃകയും, ജോലിയും ടാസ്ക് ലെവലും അനുസരിച്ച് വർക്ക് ലോഡ് പെരുമാറ്റവും, മൊത്തത്തിലുള്ള ക്ലസ്റ്റർ റിസോഴ്സുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചും നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. |
7dfce578644bc101ae4ffcd0184d2227c6d07809 | പോളിമോര് ഫിക് എൻക്രിപ്ഷനും പ്സെഡൊണൈസേഷനും, ചുരുക്കത്തില് പിഇപി, പ്രത്യേകിച്ചും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തില്, സെൻസിറ്റീവ് വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുടെ മാനേജ്മെന്റിന് ഒരു പുതിയ സമീപനമാണ്. പരമ്പരാഗത എൻക്രിപ്ഷൻ വളരെ കർക്കശമാണ്: ഒരിക്കൽ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്താൽ, ഒരു കീ മാത്രമേ ഡാറ്റ ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയൂ. ഈ കർക്കശത വലിയ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഒരു വലിയ പ്രശ്നമായി മാറുകയാണ്, അവിടെ ഒരു എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ സെറ്റിന്റെ ഭാഗം അന്വേഷിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത കക്ഷികൾക്ക് ഡീക്രിപ്ഷന് ഒരു കീ ആവശ്യമാണ്. പോളിമോർഫിക് എൻക്രിപ്ഷൻ ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് ടെക്നിക്കാണ്. പോളിമോര് ഫിക് സ്യൂഡോണിമൈസേഷന് എന്ന ബന്ധപ്പെട്ട സാങ്കേതിക വിദ്യയുമായി ചേര് ന്ന് പുതിയ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതാ ഗ്യാരന്റിയുകളും നല് കാന് കഴിയും. (വ്യക്തിഗത) ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ, സ്വയം അളക്കാന് കഴിയുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലൂടെ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ ശേഖരണം, സ്വകാര്യതയ്ക്ക് അനുകൂലമായ ഐഡന്റിറ്റി മാനേജ്മെന്റ്, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളില് ഇത് അനിവാര്യമാണ്. പോളിമോർഫിക് എൻക്രിപ്ഷന്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങൾ ഇവയാണ്: ഉല് പാദനത്തിനു ശേഷം ഡാറ്റയെ പോളിമോര് ഫിക് രീതിയിൽ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുകയും സംഭരണ ദാതാവിന് ആക്സസ് ലഭിക്കാതെ (ക്ലൌഡ്) സംഭരണ സംവിധാനത്തില് സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യാം. പ്രധാനമായി, ഡാറ്റ ആര് കാണുമെന്ന് മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിക്കേണ്ടതില്ല, അതിനാൽ ഡാറ്റ ഉടനടി പരിരക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു PEP പ്രാപ്തമാക്കിയ സ്വയം അളക്കൽ ഉപകരണം അതിന്റെ എല്ലാ അളക്കൽ ഡാറ്റയും പോളിമോർഫിക് എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത രൂപത്തിൽ ഒരു ബാക്ക്-എൻഡ് ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിക്കും. 2. പശുക്കളുടെ പിന്നീട് ആര് ഡാറ്റ ഡീകോഡ് ചെയ്യുമെന്ന് തീരുമാനിക്കാം. ഡാറ്റാ വിഷയത്തിന് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാവുന്ന ഒരു നയത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് ഈ തീരുമാനം എടുക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, പിഇപി പ്രാപ്തമാക്കിയ ഉപകരണത്തിന്റെ ഉപയോക്താവിന് ഡോക്ടർമാർ എക്സ്, വൈ, ഇസഡ് അവരുടെ രോഗനിർണയത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാമെന്നും അല്ലെങ്കിൽ മെഡിക്കൽ ഗവേഷണ ഗ്രൂപ്പുകൾ എ, ബി, സി അവരുടെ അന്വേഷണത്തിനായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നും അല്ലെങ്കിൽ മൂന്നാം കക്ഷികൾ യു, വി, ഡബ്ല്യു അധിക സേവനങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നും തീരുമാനിക്കാൻ കഴിയും. 3. പശുക്കളെ ഒരു പ്രത്യേക കക്ഷിക്ക് ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാവുന്ന വിധത്തിൽ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ ഈ ട്യൂക്കിംഗ് അന്ധമായ രീതിയിൽ ചെയ്യാം. അത് വിശ്വസനീയമായ ഒരു കക്ഷി ചെയ്യേണ്ടതാണ്, ആർക്കായി ആ കോഡ് മാറ്റിയെഴുതണമെന്ന് അറിയുന്നവർ. ഈ പിഇപി സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് വലിയ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന് ആവശ്യമായ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതാ അടിസ്ഥാനസൌകര്യവും നൽകാൻ കഴിയും. ആളുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റ പോളിമോർഫിക് എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത രൂപത്തിൽ വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയും, ഓരോ തവണയും നിർദ്ദിഷ്ട വിശകലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി നിർദ്ദിഷ്ട കക്ഷികൾക്ക് (ഭാഗങ്ങൾ) ലഭ്യമാക്കാൻ (ഡീ-ക്രിപ്റ്റബിൾ) തീരുമാനിക്കുന്നു. ഈ രീതിയിൽ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നിയന്ത്രണം നിലനിർത്താനും അവരുടെ ഡാറ്റ എവിടെ, ആര് , ഏത് ആവശ്യത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് നിരീക്ഷിക്കാനും കഴിയും. - അതെ . |
0426408774fea8d724609769d6954dd75454a97e | നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത പഠനത്തിന് വരിഅഷനല് ഓട്ടോ എൻകോഡര് ഒരു ശക്തമായ ചട്ടക്കൂടാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മുമ്പത്തെ പ്രവൃത്തികൾ പൂർണ്ണമായും ഘടകങ്ങളുള്ള സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ലാറ്റൻറ് വേരിയബിളുകളുടെ ഒന്നോ രണ്ടോ പാളികളുള്ള ഉപരിതല മോഡലുകളിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് ലാറ്റൻറ് പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെ വഴക്കത്തെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. വ്യതിയാന ഓട്ടോ എൻകോഡറുകളുടെ പരിശീലന അൽഗോരിതങ്ങളിൽ മൂന്ന് പുരോഗതികൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് ആദ്യമായി അഞ്ച് സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ലെയറുകളുടെ ആഴത്തിലുള്ള മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, (1) ലാഡർ നെറ്റ്വർക്കിന് സമാനമായ ഒരു ഘടനയെ ഇൻഫെറൻസ് മോഡലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, (2) സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് യൂണിറ്റുകൾക്ക് തുടക്കത്തിൽ പരിശീലനത്തിൽ സജീവമായി തുടരാൻ സഹായിക്കുന്നതിനുള്ള താപനം, (3) ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ ഉപയോഗിക്കുക. ഈ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിരവധി ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ജനറേറ്റീവ് മോഡലിംഗിനായി ഏറ്റവും പുതിയ ലോഗ്-പ്രായോഗിക ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
feebbb3378245c28c708a290a888248026b06ca8 | മൾട്ടി ആം ടെക്നിക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പുതിയ മൾട്ടി ഫ്രീക്വൻസി അച്ചടിച്ച ക്വാഡ്രിഫിലാർ ഹെലിക്സ് ആന്റിനയാണ് ഈ പേപ്പറിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഇരട്ട ആവൃത്തിയും തൃപ്തികരമായ ആന്റിന സ്വഭാവങ്ങളും കൈവരിക്കുന്നു. ആന്റിന താരതമ്യേന ഒതുക്കമുള്ള വലുപ്പവും മികച്ച വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണ കവറേജുള്ള അർദ്ധഗോള പാറ്റേണും ഉണ്ട്. ഹെഡ് ഫ്ളൂയിംഗ് സോഫ്റ്റ് വെയർ ഉപയോഗിച്ചാണ് ആന്റിനയുടെ രൂപകല്പനയും രൂപകല്പനയും നടത്തിയത്. സിമുലേഷന് റെ ഫലങ്ങളും വിശകലനങ്ങളും ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
1ee72ed1db4ddbc49922255194890037c7a2f797 | ഗയാസ് പ്രക്രിയയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ബ്രോഡ്ബാൻഡ് മോണോപൾസ് താരതമ്യ എംഎംഐസി (മോണോലിത്തിക് മൈക്രോവേവ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ട്) ഈ കത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. മൂന്ന് മാജിക് ടീകളും ഒരു ഗ്ലോംപ്ഡ് പവർ ഡിവിഡറും ചേര് ന്ന് നിർമ്മിച്ച താരതമ്യ ശൃംഖല ഒരു സുമ് ചാനലിനും രണ്ട് ഡെൽറ്റ ചാനലിനും വേണ്ടി നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് 15 മുതൽ 30 GHz വരെയുള്ള വളരെ വിശാലമായ ആവൃത്തി ബാൻഡ് (ആപേക്ഷിക ആവൃത്തി ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിന്റെ 66.7%) 2.5 dB-ൽ കുറവ് നഷ്ടം സംഖ്യാ ചാനലിന് നേടാനാകുമെന്ന്. രണ്ട് ഡെൽറ്റ ചാനലുകളില് 15-27 ജിഗാഹെര് ട്സ് എന്ന നിരക്കില് 22 ഡിബിഎലിനേക്കാളും 27-30 ജിഗാഹെര് ട്സ് എന്ന നിരക്കില് 17 ഡിബിഎലിനേക്കാളും കൂടുതലാണ്. മൊത്തം ചിപ്പ് വലുപ്പം 3.4 mm ആണ് (<inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$0.26\lambda _{0}~0.26\lambda _{0}$</tex-math></inline-formula> 22.5 GHz എന്ന സെന്റർ ഫ്രീക്വൻസിയിൽ) |
202b3b3bb4a5190ce53b77564f9ae1dc65f3489b | |
8eea0da60738a54c0fc6a092aecf0daf0c51cee3 | ഈ പഠനം ഉപയോക്താക്കളുടെ സ്വീകാര്യത, ആശങ്കകൾ, ഭാഗികമായി, വളരെ, പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് വാഹനങ്ങൾ വാങ്ങാനുള്ള സന്നദ്ധത എന്നിവയെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിച്ചു. ഇന്റർനെറ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള 63 ചോദ്യങ്ങളുള്ള ഒരു സർവേയിലൂടെ 109 രാജ്യങ്ങളില് നിന്നായി 5000 പ്രതികരണങ്ങള് ഞങ്ങള് ശേഖരിച്ചു. നാം രാജ്യാന്തര വ്യത്യാസങ്ങള് കണ്ടെത്തി, പ്രായവും, ലിംഗവും, വ്യക്തിത്വ സ്വഭാവങ്ങളും പോലുള്ള വ്യക്തിപരമായ വേരിയബിളുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് അവയെ വിലയിരുത്തി. ബിഗ് ഫൈവ് ഇൻവെന്ററിയുടെ ഒരു ചെറിയ പതിപ്പിലൂടെയാണ് ഇത് അളക്കുന്നത്. ശരാശരി, മാനുവൽ ഡ്രൈവിംഗ് ഏറ്റവും ആസ്വാദ്യകരമായ ഡ്രൈവിംഗ് മോഡായി കണ്ടെത്തിയതായി ഫലങ്ങൾ കാണിച്ചു. പ്രതികരണങ്ങൾ വൈവിധ്യപൂർണ്ണമായിരുന്നു: 22% പ്രതികരിച്ചവർ പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന് $ 0 ൽ കൂടുതൽ നൽകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല, അതേസമയം 5% അവർ 30,000 ഡോളറിൽ കൂടുതൽ നൽകാൻ തയ്യാറാണെന്ന് സൂചിപ്പിച്ചു, 33% പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡ്രൈവിംഗ് വളരെ ആസ്വാദ്യകരമാണെന്ന് സൂചിപ്പിച്ചു. 69% ആളുകളും വിശ്വസിക്കുന്നത് 2050 ആകുമ്പോഴേക്കും പൂർണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡ്രൈവിംഗ് 50% വിപണി വിഹിതം കൈവരിക്കുമെന്നാണ്. സോഫ്റ്റ് വെയര് ഹാക്ക് ചെയ്യപ്പെടുന്നതിനെക്കുറിച്ചും ദുരുപയോഗം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചും പ്രതികരിക്കുന്നവര് കൂടുതല് ആശങ്കാകുലരാണെന്നും നിയമപരമായ പ്രശ്നങ്ങളും സുരക്ഷയും സംബന്ധിച്ച ആശങ്കകളും ഉണ്ടെന്നും കണ്ടെത്തി. ന്യൂറോട്ടിസിസത്തിന് കൂടുതല് സ്കോര് ചെയ്തവര് ഡാറ്റ കൈമാറുന്നതില് അല്പം കുറവായിരുന്നു, അതേസമയം സ്വീകാര്യതയില് കൂടുതല് സ്കോര് ചെയ്തവര് അല്പം കൂടുതല് സുഖകരമായിരുന്നു. കൂടുതൽ വികസിത രാജ്യങ്ങളിലെ പ്രതികരിക്കുന്നവർ (കുറഞ്ഞ അപകട സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസം, ഉയർന്ന വരുമാനം എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ) അവരുടെ വാഹനം ഡാറ്റ കൈമാറുന്നതിൽ കുറവാണ്, ക്രോസ്-നാഷണൽ പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ q = 0.80 നും q = 0.90 നും ഇടയിലാണ്. നിലവിലെ ഫലങ്ങള് അന്താരാഷ്ട്ര പൊതുജനങ്ങള് ക്ക് ആശങ്കയും പ്രതീക്ഷയും നല് കുന്ന പ്രധാന മേഖലകള് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വാഹന വികസന വിദഗ്ധര് ക്കും മറ്റ് പങ്കാളികള് ക്കും ഇത് പ്രയോജനകരമാകും. 2015 എല് സിവിയര് ലിമിറ്റഡ് എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
2d4f10ccd2503c37ec32aa0033d3e5b3559f4404 | വിമാനങ്ങളുടെ സുരക്ഷയ്ക്കും പ്രവർത്തന പ്രകടനത്തിനും സംഭാവന നൽകുന്ന ഒരു പ്രധാന ഘടകമായി സ്ഥിതിഗതി അവബോധം മാറിയിരിക്കുന്നു. ആധുനിക വിമാനങ്ങളിൽ നൂതന ഏവിയോണിക്സ് സംവിധാനങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മനുഷ്യ പ്രകടന വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ ഗവേഷണം വളർന്നു. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ വ്യവസ്ഥാപിത പഠനവും പ്രയോഗവും കോക്പിറ്റിന് അപ്പുറം വിപുലീകരിച്ചു. വിമാനയാത്രാ നിയന്ത്രണ വിഭാഗത്തിലും മറ്റ് സങ്കീർണ്ണവും ഉയർന്ന പ്രത്യാഘാതങ്ങളുള്ളതുമായ തൊഴിൽ മേഖലകളിലെ ജീവനക്കാരെ ഉൾപ്പെടുത്തി. ഈ വാല്യം സ്ഥിതിവിവര ബോധ ഗവേഷണത്തിനും പ്രായോഗികതയ്ക്കും പ്രധാന സംഭാവനകൾ നൽകിയ ഉപന്യാസങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ലക്ഷ്യത്തിനായി, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ആശയവിനിമയ വികസനം, അതിന്റെ വിലയിരുത്തലിനുള്ള രീതികൾ, പരിശീലനത്തിലൂടെയും രൂപകൽപ്പനയിലൂടെയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള അപേക്ഷകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന വായനകളിലേക്ക് ഇത് അദ്വിതീയ ആക്സസ് നൽകുന്നു. |
a7621b4ec18719b08f3a2a444b6d37a2e20227b7 | കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലും ഏറ്റവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ ഒന്നാണ് കൺവോള്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ. സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പഠിക്കാനുള്ള അവരുടെ കഴിവിനെ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന്, പരിശീലനത്തിനായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. ആധുനിക ജിപിയു ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ പോലും, ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങൾ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു വലിയ കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഴ്ചകൾ എടുത്തേക്കാം. പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു ശൃംഖല ഉപയോഗിച്ച് ലേബലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് വെബ് സ്കെയിൽ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ ചെലവേറിയതായിരിക്കും. ഈ കൃതിയില് , നാം ഒരു ലളിതമായ അല് ഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു അത് പരിശീലനവും അനുമാനവും കാര്യമായ ഒരു ഘടകത്താല് വേഗത്തിലാക്കുന്നു, നിലവിലുള്ള അത്യാധുനിക നടപ്പാക്കലുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോള് ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലുകള് നല് കുന്നു. ഒരേ പരിവർത്തനം ചെയ്ത സവിശേഷത മാപ്പ് പല തവണ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഫോറിയർ ഡൊമെയ്നിലെ പോയിന്റ്വൈസ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളായി കൺവോള്യൂഷൻ കണക്കാക്കുന്നതിലൂടെയാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്. ഈ അൽഗോരിതം ഒരു ജിപിയു ആർക്കിടെക്ചറിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും നിരവധി അനുബന്ധ വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. |
0ee6f663f89e33eb84093ea9cd94212d1a8170c9 | ഒരു ലീക്കി വേവ് ആന്റിന (LWA) ഒരു സംയോജിത വലത്/ഇടത് കൈ (CRLH) സബ്സ്ട്രേറ്റ് സംയോജിത വേവ്ഗൈഡ് (SIW) അടിസ്ഥാനമാക്കി വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണത്തോടെയാണ് അന്വേഷിക്കുകയും അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത്. സി.ആർ.എൽ.എച്ച്. പ്രവർത്തനം നേടുന്നതിനായി വേവ്ഗൈഡിന്റെ ഉപരിതലത്തിൽ സ്ലോട്ടുകൾ എച്ച്റ്റ് ചെയ്തുകൊണ്ട് സീരീസ് ഇന്റർഡിജിറ്റൽ കപ്പാസിറ്ററുകൾ സർക്യൂട്ടിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഓര് ട്ടോഗോണല് പോളറൈസേഷനുകളുള്ള രണ്ട് സിംമെട്രിക് ചോര് ന്ന യാത്രാ തരംഗ പ്രക്ഷേപണ ലൈനുകള് ഒരു വശത്ത് വച്ച് സ്ഥാപിക്കുകയും 90 ° ഘട്ട വ്യത്യാസത്തോടെ ഉത്തേജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഒരു ശുദ്ധമായ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള പോളറൈസേഷൻ മോഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ ആന്റിനയുടെ പ്രധാന പ്രകാശം നിരന്തരം ചലിക്കുന്ന ആവൃത്തിയിൽ വ്യത്യാസമുണ്ടാക്കിക്കൊണ്ട്, പ്രധാന പ്രകാശ ദിശയിൽ കുറഞ്ഞ അക്ഷ അനുപാതം (3 dB-ൽ താഴെ) നിലനിർത്താൻ കഴിയും. ഈ LWA യുടെ പ്രകടനം പൂർണ്ണ തരംഗ സിമുലേഷനിലൂടെയും നല്ലൊരു അനുരൂപത കാണിക്കുന്ന ഒരു നിർമ്മിത പ്രോട്ടോടൈപ്പിന്റെ അളവിലൂടെയും പരിശോധിക്കുന്നു. |
50bc77f3ec070940b1923b823503a4c2b09e9921 | |
48b38420f9c39c601dcf81621609d131b8035f94 | കഴിഞ്ഞ രണ്ടു ദശാബ്ദക്കാലമായി ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങള് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ നല് കുന്ന രീതിയില് മാറ്റം വരുത്താന് കഴിവുള്ളവയാണ് അവ. സ്മാർട്ട് ഹെൽത്ത് മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ രോഗികളുടെ നിരീക്ഷണ ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുകയും അതുവഴി രോഗികളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോ മാനേജ്മെന്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും ക്ലിനിക്കൽ ക്രമീകരണങ്ങളിലെ അവയുടെ കാര്യക്ഷമത ഇപ്പോഴും ചർച്ചാവിഷയമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം സ്മാർട്ട് ഹെൽത്ത് മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ അവലോകനവും അവയുടെ രൂപകൽപ്പനയും മോഡലിംഗും സംബന്ധിച്ച ഒരു അവലോകനവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമത, ക്ലിനിക്കല് സ്വീകാര്യത, തന്ത്രങ്ങള് , നിലവിലുള്ള ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങള് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള നിര് ദ്ദേശങ്ങള് എന്നിവയുടെ വിമര് ശനപരമായ വിശകലനം ഇതില് അവതരിപ്പിക്കും. നിലവിലെ സാങ്കേതിക നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളുടെ അവലോകനം നടത്തുക, ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളുടെ മേഖലയിലെ കണ്ടെത്തലുകളെക്കുറിച്ച് സമഗ്രവും ആഴത്തിലുള്ളതുമായ വിശകലനം നടത്തുക എന്നിവയാണ് പ്രധാന ലക്ഷ്യം. ഇതിനായി അമ്പതിലധികം വ്യത്യസ്ത നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങൾ തെരഞ്ഞെടുക്കുകയും അവയെ തരംതിരിക്കുകയും വർഗ്ഗീകരിക്കുകയും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. അവസാനമായി, സിസ്റ്റം ഡിസൈന് തലത്തിലെ പ്രധാന പുരോഗതികളും, ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ദാതാക്കള് നേരിടുന്ന നിലവിലെ പ്രശ്നങ്ങളും, ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണ മേഖലയിലെ സാധ്യതയുള്ള വെല്ലുവിളികളും മറ്റ് സമാന സംവിധാനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. |
66336d0b89c3eca3dec0a41d2696a0fda23b6957 | ഉയർന്ന നേട്ടമുള്ള, ബ്രോഡ്ബാൻഡ്, ലോ-പ്രൊഫൈൽ തുടർച്ചയായ ട്രാൻസ്വേഴ്സൽ സ്റ്റബ് ആന്റിന അറേ ഇ-ബാൻഡിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ശ്രേണിയിൽ 32 നീളമുള്ള സ്ലോട്ടുകൾ സമാന്തരമായി ഉത്തേജിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. റേഡിയേറ്റിംഗ് സ്ലോട്ടുകളും കോർപ്പറേറ്റ് ഫീഡ് നെറ്റ് വർക്കും അലുമിനിയത്തിൽ നിർമ്മിച്ചവയാണ്. പിൽബോക്സ് കപ്ലറും അതിന്റെ ഫോക്കൽ സ്രോതസ്സും അച്ചടിച്ച സർക്യൂട്ട് ബോർഡ് സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ നിർമ്മിച്ചവയാണ്. രണ്ട് നിർമ്മാണ സാങ്കേതികവിദ്യകളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനായി പ്രത്യേക പരിവർത്തനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. രൂപകല് പന, നിർമ്മാണം, അളക്കല് എന്നിവയുടെ വിശദാംശങ്ങള് നല് കുകയും ലളിതമായ രൂപകല് പന രീതി നിര് ദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 71 മുതൽ 86 GHz വരെയുള്ള ശ്രേണികളിലെ ആന്റിനയുടെ ശബ്ദം (S_{11} < -13.6$ dB) നല്ല രീതിയിൽ യോജിക്കുന്നു. സിമുലേഷനും അളവുകളും തമ്മിലുള്ള നല്ലൊരു യോജിപ്പ് കണ്ടെത്തി, അങ്ങനെ നിർദ്ദിഷ്ട രൂപകൽപ്പനയെ സാധൂകരിക്കുന്നു. ആന്റിനയുടെ നേട്ടം 29.3 dBi ൽ കൂടുതലാണ്, 82.25 GHz ൽ 30.8 dBi ആണ്, ഇ-ലൈനിലും എച്ച്-പ്ലെയിനിലും പകുതി പവർ ബീം വീതി ഏകദേശം തുല്യമാണ്. ഇ-ബാൻഡിലെ അഞ്ചാം തലമുറ ബാക്ക്ഹൌളിംഗ് പോലുള്ള ദീർഘദൂര മില്ലിമീറ്റർ തരംഗ ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള നൂതനമായ പരിഹാരമായി ഈ ആന്റിന വാസ്തുവിദ്യ കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. |
07d9dd5c25c944bf009256cdcb622feda53dabba | സങ്കീർണ്ണമായ സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് പ്രക്രിയകളുടെ അനുകരണത്തിനുള്ള ഒരു പൊതു ഉപകരണമാണ് മാർകോവ് ചെയിൻ മോണ്ടെ കാർലോ (ഉദാഃ മെട്രോപോളിസ് അൽഗോരിതം, ഗിബ്സ് സാമ്പിളർ). പലതരം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ നിഗമനത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണ് ഇത്. മാർകോവ് ചെയിൻ മോണ്ടെ കാർലോയുടെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അൽഗോരിതം തിരഞ്ഞെടുക്കലും വ്യതിയാന കണക്കാക്കലും ഉൾപ്പെടെ, ചില പുതിയ രീതികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മാർക്കോവ് ചെയിൻ മോണ്ടെ കാർലോയുടെ ഉപയോഗം പരമാവധി സാധ്യതാ കണക്കുകൾക്കായി വിശദീകരിക്കുന്നു, അതിന്റെ പ്രകടനം പരമാവധി സാങ്കൽപ്പിക സാധ്യതാ കണക്കുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. |
2ffd5c401a958e88c80291c48738d21d96942c1a | സ്വയം നിയന്ത്രിത റോബോട്ടുകളെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ കാഴ്ചപ്പാടുകളെ താങ്ങാനാവുന്ന വില എന്ന ആശയം എങ്ങനെ ബാധിക്കുമെന്നും സ്വയം നിയന്ത്രിത റോബോട്ടിക്സിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ഫലങ്ങൾ എങ്ങനെ താങ്ങാനാവുന്ന വില എന്ന ആശയം സംബന്ധിച്ച ചർച്ചകളിലും പഠനങ്ങളിലും പ്രതിഫലിക്കുമെന്നും അറിയാൻ ഞങ്ങൾ താൽപ്പര്യപ്പെടുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു 3 ഡി ലേസർ സ്കാനർ കൊണ്ട് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു മൊബൈൽ റോബോട്ടിന് എങ്ങനെ ട്രാവസബിലിറ്റി അഫോർഡൻസ് മനസ്സിലാക്കാനും അത് ഉപയോഗിച്ച് കഷ്ണങ്ങൾ, സിലിണ്ടറുകൾ, ബോക്സുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മുറിയിൽ അലഞ്ഞുതിരിയാനും കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പഠിച്ചു. പഠനത്തിനു ശേഷം റോബോട്ടിന് ചുറ്റും നടക്കാനും, കടക്കാൻ പറ്റാത്ത വസ്തുക്കളുമായി സമ്പർക്കം പുലർത്താതിരിക്കാനും സാധിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ബോക്സുകൾ, നേരായ സിലിണ്ടറുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ചില ഓറിയന്റേഷനുകളിൽ കിടക്കുന്ന സിലിണ്ടറുകൾ), എന്നാൽ കടന്നുപോകാൻ കഴിയുന്ന വസ്തുക്കളുടെ (ഗോളങ്ങൾ, റോബോട്ടുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഒരു റോളബിൾ ഓറിയന്റേഷനിൽ കിടക്കുന്ന സിലിണ്ടറുകൾ) മുകളിലൂടെ നീങ്ങുന്നു. അവയെ അതിന്റെ വഴിയിൽ നിന്ന് ഉരുട്ടുന്നു. ഓരോ പ്രവര് ത്തനത്തിനും, അത് നല്കപ്പെട്ടതാണോ അല്ലയോ എന്ന് നിര് ണയിക്കുന്നതിന്, ഏതാണ്ട് 1% ദൃശ്യവത്കരണ സവിശേഷതകളാണ് പ്രസക്തമെന്ന് നാം തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ, ശ്രേണിയുടെ ചില മേഖലകളിലാണ് സ്ഥാനം പിടിച്ചിരിക്കുന്നത്. ശാരീരിക ശാസ്ത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിമുലേറ്ററിലും ഒരു യഥാർത്ഥ റോബോട്ടിലും പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നു. |
788121f29d86021a99a4d1d8ba53bb1312334b16 | ഈ പ്രബന്ധം ട്യൂട്ടോറിയൽ പ്രക്രിയയുടെ സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചാണ്; ഒരു മുതിർന്നയാൾ അല്ലെങ്കിൽ "വിദഗ്ദ്ധൻ" കുറവ് മുതിർന്നയാളെയോ അല്ലെങ്കിൽ വിദഗ്ദ്ധനെയോ സഹായിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗങ്ങൾ. അതിന്റെ ലക്ഷ്യം പൊതുവാണെങ്കിലും, അത് ഒരു പ്രത്യേക ചുമതലയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് പ്രകടിപ്പിക്കുന്നത്: ഒരു ട്യൂട്ടർ 3, 4, 5 വയസുള്ള കുട്ടികളെ ഒരു പ്രത്യേക ത്രിമാന ഘടന നിർമ്മിക്കാൻ പഠിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, അത് തുടക്കത്തിൽ അവയ്ക്ക് അപ്പുറത്തുള്ള ഒരു വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്. ഇത് സാധാരണയായി ഒരു അംഗത്തിന് "ഉത്തരം അറിയാം" മറ്റൊരാൾക്ക് അറിയില്ല, ഒരു "പ്രായോഗിക" പോലെ, അതിൽ ഇൻസ്ട്രക്ടർക്ക് മാത്രമേ "എങ്ങനെ അറിയാം" എന്നതുപോലുള്ള ട്യൂട്ടറിംഗ് സാഹചര്യമാണ്. അധ്യാപകനും കുട്ടികളും തമ്മിലുള്ള മാറുന്ന ഇടപെടലാണ് നമ്മുടെ ഡാറ്റ. വളരുന്ന കുട്ടിയുടെ ആദ്യകാല പ്രശ്നപരിഹാരത്തിന്റെ ഒരു വലിയ ഭാഗം ഈ ക്രമത്തിലാണ്. ജീവിതത്തിന്റെ ആദ്യ മാസങ്ങളിൽ തന്നെ, അവൻ ഒരു "സ്വാഭാവിക" പ്രശ്ന പരിഹാരിയാണ് (ഉദാ. ബ്രൂണര് , 1973) പലപ്പോഴും അദ്ദേഹത്തിന്റെ ശ്രമങ്ങള് ക്ക് അയാളെക്കാള് കഴിവുള്ള മറ്റുള്ളവര് സഹായിക്കുകയും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (കെയ്, 1970). അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ്, ആശയവിനിമയം, വസ്തുക്കളെ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ലോക്കോമോട്ടിംഗ്, അല്ലെങ്കിൽ, കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ പ്രശ്ന പരിഹാര നടപടിക്രമം എന്നിവയെല്ലാം പഠിക്കുന്നവരാണെങ്കിലും, സാധാരണയായി അദ്ദേഹത്തെ സഹായിക്കുന്ന മറ്റുള്ളവരും പങ്കെടുക്കുന്നു. ചുരുക്കത്തില് , കുട്ടിക്കാലത്തിന്റെയും കുട്ടിക്കാലത്തിന്റെയും പ്രധാന സവിശേഷതയാണ് ട്യൂട്ടോറിയൽ ഇടപെടലുകള് . നമ്മുടെ ജീവിവർഗത്തില് മാത്രമാണു് ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള ആസൂത്രിത അധ്യാപനം നടക്കുന്നതു് (ബ്രൂണര് , 1972; ഹിന്ദേ , 1971). ഉയർന്ന പ്രൈമാറ്റ് ജീവിവർഗങ്ങളിൽ പലരും തങ്ങളുടെ മൂപ്പന്മാരെ നിരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് പഠിക്കുന്നു എന്നത് ശരിയാണെങ്കിലും (ഹാംബർഗ്, 1968; വാൻ ലാവിക്-ഗുഡാൽ, 1968), ഈ മൂപ്പന്മാർ അവരുടെ കുഞ്ഞുങ്ങളെ ഈ വൈദഗ്ദ്ധ്യം പ്രയോഗത്തിൽ വരുത്തുന്നതിന് എന്തെങ്കിലും നിർദ്ദേശം നൽകുന്നു എന്നതിന് തെളിവുകളൊന്നുമില്ല. മനുഷ്യനെ ഒരു ജീവിവർഗമായി വേര് തിരിക്കുന്നതു് പഠിക്കാനുള്ള കഴിവ് മാത്രമല്ല, പഠിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവും കൂടിയാണ്. ഈ പഠനത്തിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന കുട്ടിയും മുതിർന്നവരും തമ്മിലുള്ള ഈ പരസ്പര, നിർദ്ദേശ ബന്ധത്തിന്റെ ചില പ്രധാന പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക എന്നതാണ്. മനുഷ്യകുട്ടിയുടെ നൈപുണ്യ സമ്പാദനം ഒരു ശ്രേണിപദ്ധതി എന്ന നിലയിൽ ഫലപ്രദമായി സങ്കൽപ്പിക്കാവുന്നതാണ്, അതിൽ ഘടക നൈപുണ്യങ്ങൾ പുതിയതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ടാസ്ക് ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഉചിതമായ ഓർകെസ്ട്രേഷൻ വഴി "ഉയർന്ന കഴിവുകളായി" സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു (ബ്രൂണർ, 1973). ഈ പ്രക്രിയ പ്രശ്നപരിഹാരത്തിന് സമാനമാണ്, അതിൽ "താഴ്ന്ന ക്രമത്തിലുള്ള" അല്ലെങ്കിൽ ഘടക പ്രശ്നങ്ങളുടെ മാസ്റ്ററിംഗ് ഒരു വലിയ പ്രശ്നവുമായി വിജയത്തിന് ഒരു sine qua non ആണ്, ഓരോ ലെവലും മറ്റൊന്നിനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു - വായനയിൽ പോലെ വാക്കുകളുടെ ഡീക്രിഫറിംഗ് വാക്യങ്ങളുടെ ഡീക്രിഫറിംഗ് സാധ്യമാക്കുന്നു, വാക്യങ്ങൾ പ്രത്യേക വാക്കുകളുടെ ഡീക്രിഫറിംഗിൽ സഹായിക്കുന്നു (എഫ്. സ്മിത്ത്, 1971). യുവ പഠിതാക്കളുടെ സ്ഥിരോത്സാഹമുള്ള ഉദ്ദേശം, അടിസ്ഥാന കഴിവുകളുടെ ഒരു "ലക്ഷ്യകോശം" എന്നിവ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, നിർണായകമായ ചുമതല പലപ്പോഴും ഒരു കോംപാക്റ്റ് ആണ്. |
13eba30632154428725983fcd8343f3f1b3f0695 | നിലവിലുള്ള മിക്കവാറും എല്ലാ ആശ്രിതത്വ പാഴ്സറുകളും ദശലക്ഷക്കണക്കിന് അപൂർവ സൂചക സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തരംതിരിക്കുന്നു. ഈ സവിശേഷതകൾ മോശമായി പൊതുവാക്കുക മാത്രമല്ല, സവിശേഷതകളുടെ കണക്കുകൂട്ടലിന്റെ വില വിശകലന വേഗതയെ ഗണ്യമായി പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ കൃതിയില് , ഒരു പുതിയ രീതിയില് ഒരു ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്ക് ക്ലാസിഫയര് പഠിക്കാന് നിര് ദേശിക്കുന്നു. അത്യാഗ്രഹമുള്ള, പരിവര് ത്തന അധിഷ്ഠിത ആശ്രിതത്വ പാരസറുകള് ക്ക് ഉപയോഗിക്കാന് . ഈ ക്ലാസിഫയർ പഠിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് വളരെ കുറച്ച് സവിശേഷതകളാണ്, അതിനാൽ ഇത് വളരെ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം ഇംഗ്ലീഷ്, ചൈനീസ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ലേബൽ ചെയ്യാത്തതും ലേബൽ ചെയ്തതുമായ അറ്റാച്ചുമെന്റ് സ്കോറുകളിൽ ഏകദേശം 2% മെച്ചപ്പെടുത്തൽ നേടുന്നു. കൃത്യമായി പറഞ്ഞാൽ, നമ്മുടെ പാഴ്സറിന് സെക്കന്റിൽ 1000 വാക്യങ്ങൾ പാഴ്സ് ചെയ്യാന് കഴിയും 92.2% ലേബൽ ചെയ്യാത്ത അറ്റാച്ച്മെന്റ് സ്കോറിൽ ഇംഗ്ലീഷ് പെൻ ട്രീബാങ്കിൽ. |
c22f9e2f3cc1c2296f7edb4cf780c6503e244a49 | |
3dd9793bc7b1f97115c45e90c8874f786262f466 | ഇന്റർ റേഡിയോ ആക്സസ് ടെക്നോളജി (ആർഎടി) ഓഫ് ലോഡിംഗിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ് സെല്ലുലാർ മുതൽ വൈഫൈ വരെ ഡാറ്റാ ട്രാഫിക് നീക്കുന്നത്. ഇത് വ്യക്തമായി അമിതഭാരമുള്ള സെല്ലുലാർ നെറ്റ്വർക്കിലെ തിരക്ക് കുറയ്ക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അത്തരം ഓഫ്ലോഡിംഗിന്റെ ആത്യന്തിക സാധ്യതയും മൊത്തത്തിലുള്ള സിസ്റ്റം പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുന്നതും നന്നായി മനസ്സിലായിട്ടില്ല. ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, M വ്യത്യസ്ത RAT കൾ അടങ്ങിയ ഒരു പൊതുവായതും കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ ഒരു മാതൃക ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു, ഓരോന്നും K വ്യത്യസ്ത ലെവൽ ആക്സസ് പോയിന്റുകൾ (AP കൾ) വരെ വിന്യസിക്കുന്നു, അവിടെ ഓരോ ലെവലും ട്രാൻസ്മിറ്റ് പവർ, പാത്ത് ലോസ് എക്സ്പോണന്റ്, വിന്യാസ സാന്ദ്രത, ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് എന്നിവയിൽ വ്യത്യാസമുണ്ട്. ഓരോ ക്ലാസ് എപിഎസും ഒരു സ്വതന്ത്ര പോഷോൺ പോയിന്റ് പ്രക്രിയയായി (പിപിപി) മാതൃകയാക്കപ്പെടുന്നു, മൊബൈൽ ഉപയോക്തൃ ലൊക്കേഷനുകൾ മറ്റൊരു സ്വതന്ത്ര പിപിപി ആയി മാതൃകയാക്കുന്നു, എല്ലാ ചാനലുകളും ഐഐഡികളാണ്. റേലീ മങ്ങുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക ലക്ഷ്യം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി അത്തരം ഭാരങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഭാരമുള്ള അസോസിയേഷൻ തന്ത്രത്തിനായി മുഴുവൻ നെറ്റ്വർക്കിലുടനീളം നിരക്ക് വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. SINR പരിരക്ഷ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒപ്റ്റിമൽ ട്രാഫിക് ഓഫ്ലോഡ് ചെയ്ത ഭാഗം പൊതുവെ ഒരു നിശ്ചിത നിരക്ക് കവറേജ് പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന അതേ ഭാഗമല്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
e7b4ea66dff3966fc9da581f32cb69132a7bbd99 | ഒരു മാക്രോസെൽ ശൃംഖലയില് ഫെംറ്റോസെല്ലുകള് വിന്യസിക്കുന്നത് ശൃംഖലയുടെ ശേഷിയും പരിധിയും വര് ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സാമ്പത്തികവും ഫലപ്രദവുമായ മാർഗമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരത്തിലുള്ള വിന്യാസം അന്തർ-ലേയർ, ഇൻട്രാ-ലേയർ ഇടപെടലുകളുടെ സാന്നിധ്യം, ഫെംറ്റോസെല്ലുകളുടെ അഡ് ഹോക്ക് പ്രവർത്തനം എന്നിവ കാരണം വെല്ലുവിളിയാണ്. ഒഎഫ്ഡിഎംഎയുടെ സബ് ചാനൽ അലോക്കേഷൻ കഴിവ് കൊണ്ട് പ്രചോദിതരായി, രണ്ട്-ടയർ നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ സ്പെക്ട്രം അലോക്കേഷന്റെ പ്രഭാവം ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, അവിടെ മാക്രോസെല്ലുകൾ അടച്ച ആക്സസ് നയം ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫെംറ്റോസെല്ലുകൾക്ക് തുറന്നതോ അടച്ചതോ ആയ ആക്സസ് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു ട്രാക്ടറബിൾ മോഡൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, വ്യത്യസ്ത സ്പെക്ട്രം അലോക്കേഷനും ഫെംറ്റോസെൽ ആക്സസ് നയങ്ങളും പ്രകാരം ഓരോ ടയർ വിജയ സാധ്യത ഞങ്ങൾ നേടുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, നാം സംയുക്ത ഉപചാനൽ വിഹിതം പരിഗണിക്കുന്നു, അതിൽ മുഴുവൻ സ്പെക്ട്രവും രണ്ട് തലങ്ങളും പങ്കിടുന്നു, അതുപോലെ തന്നെ ഡിസ്യൂട്ട് സബ്ചാനൽ വിഹിതം, അതിൽ ഡിസ്യൂട്ട് സെറ്റ് സബ്ചാനലുകൾ രണ്ട് തലങ്ങളിലേക്കും നിയോഗിക്കുന്നു. സേവനത്തിന്റെ ഗുണനിലവാര പരിമിതികൾക്ക് വിധേയമായി വിജയസാധ്യതകളെയും ഓരോ ടയർ മിനിമം നിരക്കുകളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി നാം ത്രൂപുട്ട് മാക്സിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം രൂപപ്പെടുത്തുകയും ഒപ്റ്റിമൽ സ്പെക്ട്രം അലോക്കേഷനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് അടച്ച ആക്സസ് ഫെംതൊചെല്ലുകള് ഉപയോഗിച്ച്, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത സംയുക്തവും അസംയുക്തവുമായ സബ്ചാനൽ അലോക്കേഷനുകള് യഥാക്രമം വിരളവും സാന്ദ്രവുമായ ഫെംതൊചെല്ലുകള് നെറ്റ്വര്ക്കുകളിലെ എല്ലാ സ്കീമുകളിലും ഏറ്റവും ഉയർന്ന തോതിലുള്ള ഡുറ്പുട്ട് നൽകുന്നു എന്നാണ്. ഓപ്പൺ ആക്സസ് ഫെംറ്റോസെല്ലുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത സംയുക്ത ഉപചാനൽ അലോക്കേഷൻ എല്ലാ ഫെംറ്റോസെൽ സാന്ദ്രതയ്ക്കും സാധ്യമായ ഏറ്റവും ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് നൽകുന്നു. |
09168f7259e0df1484115bfd44ce4fdcafdc15f7 | ഒരു ഇരട്ട-ടയർ സെല്ലുലാർ നെറ്റ്വർക്കിൽ - ഒരു കേന്ദ്ര മാക്രോസെൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിൽ കുറവ് ദൂരമുള്ള ഫെംറ്റോസെൽ ഹോട്ട്സ്പോട്ടുകൾ ഉണ്ട് - ക്രോസ്-ടയർ ഇടപെടൽ സാർവത്രിക ആവൃത്തി പുനരുപയോഗത്തോടെ മൊത്തത്തിലുള്ള ശേഷി പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. സാർവത്രിക ആവൃത്തി പുനരുപയോഗം ഉപയോഗിച്ച് സമീപ-ദൂര ഫലങ്ങൾ അളക്കുന്നതിന്, ഈ പേപ്പർ ഒരു അടിസ്ഥാന ബന്ധം ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്, സാധ്യമായ സെല്ലുലാർ സിഗ്നൽ-ടു-ഇന്റർഫെറൻസ്-പ്ലസ്-നോയ്സ് അനുപാതം (SINR) നൽകുന്നു, സാധ്യമായ ഫെംറ്റോസെൽ SINR- കളുടെ ഏതെങ്കിലും സെറ്റ് നൽകുന്നു. നാം ഒരു ലിങ്ക് ബജറ്റ് വിശകലനം നൽകുന്നു, അത് ലളിതവും കൃത്യവുമായ പ്രകടന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഒരു ഡ്യുവൽ ടയർ നെറ്റ്വർക്കിൽ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഫെമ്ടോ സെല്ലുകളിലെ വിതരണ യൂട്ടിലിറ്റി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള SINR അനുരൂപീകരണം കോചാനൽ ഫെമ്ടോ സെല്ലുകളിൽ നിന്നുള്ള മാക്രോസെല്ലിലെ ക്രോസ്- ടയർ ഇടപെടൽ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഫോസ്കിനി-മിൽജാനിക് (എഫ്എം) അൽഗോരിതം അനുരൂപീകരണത്തിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക കേസാണ്. ഓരോ ഫെംറ്റോസെല്ലും അവരുടെ വ്യക്തിഗത പ്രയോജനം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ ഒരു എസ്ഐഎൻആർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രതിഫലം കുറച്ചുകൊണ്ട് ഉണ്ടാകുന്ന ചിലവ് (മാക്രോസെല്ലിനുള്ള ഇടപെടൽ) ഉൾപ്പെടുന്നു. എണ്ണമറ്റ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ഫെംറ്റോസെൽ എസ്ഐഎൻആറുകളുടെ ശരാശരി ഫെംറ്റോസെൽ എസ്ഐഎൻആറുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോള് 30% മെച്ചപ്പെട്ടതായിരിക്കും. ക്രോസ്-ടയർ ഇടപെടൽ ഒരു സെല്ലുലാർ ഉപയോക്താവിനെ അതിന്റെ എസ്ഐഎൻആർ ടാർഗെറ്റ് നേടുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്നുവെങ്കിൽ, ഏറ്റവും ശക്തമായ ഫെംറ്റോസെൽ ഇടപെടലുകളുടെ ട്രാൻസ്മിഷൻ ശക്തി കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. സെല്ലുലാർ ഉപയോക്താവ് 100 ഫെംറ്റോസെല്ലുകൾ / സെൽ സൈറ്റ് (സാധാരണ സെല്ലുലാർ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച്) ഉപയോഗിച്ച് പോലും അതിന്റെ SINR ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നുവെന്ന് അൽഗോരിതം ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫെംറ്റോസെല്ലുകളിൽ 16% മാത്രമേ ഏറ്റവും മോശം SINR കുറയ്ക്കേണ്ടതുള്ളൂ. ഈ ഫലങ്ങള് , പങ്കിട്ട സ്പെക്ട്രം ഉപയോഗിച്ച് രണ്ടുതരം ശൃംഖലകളില് കുറഞ്ഞ ശൃംഖലാ ഓവര്ഹെഡ് ആവശ്യമുള്ള വൈദ്യുതി നിയന്ത്രണ പദ്ധതികളുടെ രൂപകല് പനയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. |
5309b8f4723d44de2fa51cd2c15bffebf541ef57 | പരമ്പരാഗത പ്ലാനർ അച്ചടിച്ച ക്വാസി-യാഗി ആന്റിനകളുടെ ലാളിത്യവും അവബോധജന്യവുമായ രൂപകൽപ്പന അതിന്റെ നല്ല ദിശാസൂചനയ്ക്ക് വ്യാപകമായ ജനപ്രീതി നേടി. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ഒരു ഡയറക്ടറും എസ്-ബാൻഡിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു കൺകേവ് പാരബോളിക് റിഫ്ലക്ടറും ഉള്ള ഒരു നോവൽ ക്വാസി-യാഗി ആന്റിനയാണ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. സി.എസ്.ടി-മൈക്രോവേവ് സ്റ്റുഡിയോ ഉപയോഗിച്ച് ഇംപെഡൻസിയും റേഡിയേഷനും സിമുലേറ്റ് ചെയ്യുകയും ആന്റിന നിർമ്മിക്കുകയും അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 2.28-2.63GHz ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആന്റിനയ്ക്ക് 6.5dBi ശരാശരി നേട്ടം നേടാൻ കഴിയുമെന്ന് അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഓപ്പറേറ്റിംഗ് ഫ്രീക്വൻസി ശ്രേണിയിൽ, 2.5GHz ൽ 7.5dBi എന്ന ഏറ്റവും ഉയർന്ന നേട്ടം. ഈ ആന്റിനയെ WLAN/TD-LTE/BD1 മുതലായവയില് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കാന് കഴിയും. |
c03c3583153d213f696f1cbd4cd65c57437473a5 | ഉയർന്ന പവർ ഫാക്ടറുള്ള എൽ.സി.സി. റിസോണന്റ് കൺവെർട്ടർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എൽ.ഇ.ഡി (ലൈറ്റ് എമിറ്റിംഗ് ഡയോഡ്) വിളക്ക് ഡ്രൈവർ ഈ പേപ്പർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. തുടര് ന്ന ചാലകതയില് (സിസിഎം) പ്രവര് ത്തിക്കുന്ന പിഎഫ്സി (പവര് ഫാക്ടര് കോറക്ഷന്) യ്ക്കുള്ള ബൂസ്റ്റ് കണ് വെര് ട്ടറും എല് ഇഡി വിളക്ക് ലോഡിനെ നയിക്കാന് ഒരു ക്വാസി ഹാഫ് ബ്രിഡ്ജ് റിസോണ് സന്റ് കണ് വെര് ട്ടറും ഉപയോഗിച്ചാണ് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ഈ സർക്യൂട്ട് രൂപകല് പിക്കുന്നത്. സോളിഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് ക്വാസി ഹാഫ് ബ്രിഡ്ജ് സോളിഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് ക്വാസി ഹാഫ് ബ്രിഡ്ജ് സ്വിച്ച് സോളിഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോളിഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ച് സോൾഡ് വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ച് 50 വാട്ട് എൽഇഡി ഡ്രൈവറിന്റെ വിശകലനം, രൂപകൽപ്പന, മോഡലിംഗ്, സിമുലേഷൻ എന്നിവ സാർവത്രിക എസി നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കായുള്ള MATLAB/Simulink ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട എല് ഇ ഡി വിളക്ക് ഡ്രൈവറിന്റെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നതിനായി എസി മെയിന് നിലവിലെ ആകെ ഹാര് മോണിക് ഡേര് ഫര് ഷന് (THDi), പവര് ഫാക്റ്റര് (PF), ക്രെസ്റ്റ് ഫാക്റ്റര് (CF) എന്നിവ പോലുള്ള പവര് ക്വാളിറ്റി സൂചികകള് കണക്കുകൂട്ടുന്നു. |
94a62f470aeea69af436e2dd0b54cd50eaaa4b23 | ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിജയകരമായ സമീപനങ്ങളിലൊന്നായി, സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് (സിഎഫ്) ഒരു കൂട്ടം ഉപയോക്താക്കളുടെ അറിയപ്പെടുന്ന മുൻഗണനകൾ ഉപയോഗിച്ച് മറ്റ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അജ്ഞാതമായ മുൻഗണനകളെക്കുറിച്ച് ശുപാർശകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഞങ്ങൾ ആദ്യം ഫിക്സ്ചർ ഫണ്ട് ജോലികളും അവയുടെ പ്രധാന വെല്ലുവിളികളും, ഡാറ്റയുടെ അപൂർവത, സ്കേലബിളിറ്റി, സമാനത, ഗ്രേ ഷെഫ്, ഷില്ലിംഗ് ആക്രമണങ്ങൾ, സ്വകാര്യത പരിരക്ഷണം മുതലായവയും അവയുടെ സാധ്യമായ പരിഹാരങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സിഎഫ് ടെക്നിക്കുകളുടെ മൂന്ന് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നുഃ മെമ്മറി അധിഷ്ഠിത, മോഡൽ അധിഷ്ഠിത, ഹൈബ്രിഡ് സിഎഫ് അൽഗോരിതം (ഇത് സിഎഫിനെ മറ്റ് ശുപാർശാ സാങ്കേതികതകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു), ഓരോ വിഭാഗത്തിന്റെയും പ്രതിനിധി അൽഗോരിതം ഉദാഹരണങ്ങൾ, അവയുടെ പ്രവചന പ്രകടനത്തിന്റെ വിശകലനം, വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാനുള്ള അവരുടെ കഴിവ്. അടിസ്ഥാന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ മുതൽ ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വരെ, ഈ മേഖലയിലെ ഗവേഷണത്തിനും പ്രായോഗികതയ്ക്കും ഒരു റോഡ് മാപ്പായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന സി.എഫ്. സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ സമഗ്രമായ ഒരു സർവേ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. |
ced981c28215dd218f05ecbba6512671b22d1cc6 | സംഗ്രഹം: വാർത്തകൾ, ലിങ്കുകൾ, ചിത്രങ്ങൾ, വിഡിഒകൾ തുടങ്ങിയ സാമൂഹിക മാധ്യമങ്ങളിലെ വിവരങ്ങൾ ഇന്ന് വ്യാപകമായി പങ്കുവെക്കപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സോഷ്യൽ മീഡിയയിലൂടെ വിവരങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി ഗുണനിലവാരത്തിൽ കുറവാണ്: വസ്തുത പരിശോധന കുറവാണ്, കൂടുതൽ പക്ഷപാതവും നിരവധി കിംവദന്തികളും. ട്വിറ്ററിലെ വിശ്വാസ്യതയെക്കുറിച്ച് പല ഗവേഷകരും അന്വേഷണം നടത്തിയിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ ഫേസ്ബുക്കിലെ വിശ്വാസ്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒരു ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടും ഇല്ല. ഫേസ്ബുക്കിലെ വിവരങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത അളക്കുന്നതിനുള്ള ചില സവിശേഷതകൾ ഈ ലേഖനം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഫേസ്ബുക്കിലെ വിശ്വാസ്യതയ്ക്കായി ഞങ്ങൾ ഈ സംവിധാനം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ആദ്യം, ഓരോ പോസ്റ്റിന്റെയും വിശ്വാസ്യത അളക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ FB വിശ്വാസ്യത വിലയിരുത്തൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. പിന്നെ, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീൻ (എസ്വിഎം) ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി പരിശീലന ഡാറ്റ ഞങ്ങൾ ശേഖരിച്ചു. രണ്ടാമതായി, ഓരോ പോസ്റ്റിന്റെയും വിശ്വാസ്യത വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഫേസ്ബുക്ക് ഉപയോക്താക്കൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഫേസ്ബുക്ക് വിശ്വാസ്യതയുടെ ഒരു ക്രോം വിപുലീകരണം വികസിപ്പിച്ചു. ഞങ്ങളുടെ FB വിശ്വാസ്യത ക്രോം എക്സ്റ്റൻഷന്റെ ഉപയോഗ വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, 81% ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രതികരണങ്ങൾ നിർദ്ദിഷ്ട സിസ്റ്റം സ്വപ്രേരിതമായി കണക്കാക്കിയ നിർദ്ദേശിത വിശ്വാസ്യതയുമായി യോജിക്കുന്നു. |
1b2a8dc42d6eebc937c9642799a6de87985c3da6 | സോഷ്യല് മീഡിയ നെറ്റ്വര് ക്ക് പ്രവര് ത്തനം ഓണ് ലൈനില് ലഭ്യമായതും എളുപ്പത്തില് ലഭ്യമാകുന്നതുമായ വിലയേറിയ വിവരങ്ങള് വര് ധിപ്പിക്കുന്നു. പല ഉപയോക്താക്കളും വിവിധ സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കിംഗ് സൈറ്റുകളില് ചിത്രങ്ങള് , വീഡിയോകള് , അഭിപ്രായങ്ങള് , അവലോകനങ്ങൾ, വാർത്തകള് , അഭിപ്രായങ്ങള് എന്നിവ പങ്കുവയ്ക്കുന്നു. ട്വിറ്ററിൽ നിന്നും ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ വളരെ അസംഘടിതമാണ്, കൂടാതെ ട്വീറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ഒരു ജോലിയാണ്. ട്വിറ്ററിന് ധാരാളം അറബി ഉപയോക്താക്കളുണ്ട്, അവർ കൂടുതലും അറബി ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ട്വീറ്റുകൾ പോസ്റ്റുചെയ്യുകയും എഴുതുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇംഗ്ലീഷിൽ സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസിനെക്കുറിച്ച് ധാരാളം ഗവേഷണങ്ങൾ നടത്തിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും അറബി ഭാഷയിൽ ഗവേഷണങ്ങളും ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും പരിമിതമാണ്. ഈ ലേഖനം ആരോഗ്യ സേവനങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള അഭിപ്രായങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള അറബി ഭാഷാ ഡാറ്റാ സെറ്റിനെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ ലേഖനം ആദ്യം വിശദമായി വിവരിക്കുന്നത് ട്വിറ്ററിൽ നിന്നും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. നമ്മുടെ ആരോഗ്യ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ വികാര വിശകലന പരീക്ഷണങ്ങളിൽ ഡീപ്, കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾക്കൊപ്പം നിരവധി മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം (നൈവ് ബേയ്സ്, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീൻ, ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ) ഉപയോഗിച്ചു. |
d228e3e200c2c6f757b9b3579fa058b2953083c0 | |
f87b713182d39297e930c41e23ff26394cbdcade | |
838ec45eeb7f63875742a76aa1080563f44af619 | കേസ് റിസർച്ച് സമീപനം ഉപയോഗിച്ച് അന്വേഷണത്തിന് പ്രത്യേകമായി അനുയോജ്യമായ ഗവേഷണ മേഖലകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളോടെയാണ് ഈ പ്രബന്ധം അവസാനിക്കുന്നത്. എസിഎം വിഭാഗങ്ങൾ: എച്ച്. ഒ. , ജെ. ഒ. ഈ ലേഖനം ഈ ഗുണപരമായ രീതികളിലൊന്ന് നിർവചിക്കുകയും ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു - കേസ് റിസർച്ച് തന്ത്രം. ഈ സമീപനം ഉപയോഗിച്ച് ഗവേഷണം നടത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഗവേഷകര് ക്ക് നിര്ദ്ദേശങ്ങള് നല് കുന്നു. കേസ് റിസേര്ച്ച് വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങള് സ്ഥാപിക്കുകയും പഠനങ്ങളെ തരംതിരിക്കാന് ഉപയോഗപ്രദമായ നിരവധി സവിശേഷതകള് തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. വിവര സിസ്റ്റം ജേണലുകളിൽ നിന്നും എടുത്ത ഒരു സാമ്പിൾ പേപ്പറുകൾ അവലോകനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. |
9cf2c6d3ab15c1f23fc708e74111324fa82a8169 | വിദ്യാഭ്യാസരംഗത്ത് വിവരസാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പങ്ക് ഈ ലേഖനം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. വിവരസാങ്കേതികവിദ്യ (ഐസിടി) മനുഷ്യജീവിതത്തിന്റെ എല്ലാ മേഖലകളിലും സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു. ലോകത്തെ വിഭജിക്കുന്നതിൽ കൂടാതെ, ഐസിടി മാറ്റത്തിന് കാരണമാകുന്നതായി പലരും അംഗീകരിക്കുന്നുണ്ട്. തൊഴിൽ സാഹചര്യങ്ങളിലെ മാറ്റം, വിവര കൈകാര്യം ചെയ്യലും കൈമാറ്റവും, അധ്യാപന രീതികൾ, പഠന സമീപനങ്ങൾ, ശാസ്ത്ര ഗവേഷണം, വിവരങ്ങളിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം എന്നിവയിൽ. അതുകൊണ്ട് ഈ അവലോകന ലേഖനം ഐസിടികളുടെ പങ്ക്, വാഗ്ദാനങ്ങൾ, പരിമിതികൾ, വിദ്യാഭ്യാസ സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലെ പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങള് ക്ക് ഉത്തരം നല് കാന് ഈ അവലോകനം ശ്രമിക്കുന്നു: 1) വിദ്യാഭ്യാസ രംഗത്ത് വിവരസാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രയോജനങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്? (2) ചില വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ വിദ്യാഭ്യാസ സംവിധാനങ്ങളില് ഐ.സി.ടി. ഉപയോഗം എന്തെല്ലാം വാഗ്ദാനങ്ങള് നല് കുന്നു? 3) വിദ്യാഭ്യാസ സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് ഐ.സി.ടി.കൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലെ പരിമിതികളും പ്രധാന വെല്ലുവിളികളും എന്തൊക്കെയാണ്? ഐസിടി വിദ്യാഭ്യാസ സംവിധാനങ്ങള് ഗുണനിലവാരമുള്ള വിദ്യാഭ്യാസം നല് കുന്നതില് ഗുണകരമാണെന്ന് അവലോകനം നിഗമനം ചെയ്യുന്നു. |
bb73ea8dc36030735c1439acf93a0e77ac8a907c | ഈ കത്ത് ടാബ്ലെറ്റ് / ലാപ്ടോപ്പ് കമ്പ്യൂട്ടർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഒരു ആന്തരിക യൂണിപ്ലാനർ ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള മൾട്ടിബാൻഡ് ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സാധാരണ എല് റ്റിഇ/ഡബ്ല്യു.ഡബ്ല്യു.എന് ചാനലുകള് ക്ക് പുറമെ, വാണിജ്യപരമായ ജിപിഎസ്/ഗ്ലോണാസ് ആവര് ത്തന ബാന്ഡുകളും ഈ ആന്റിന കവര് ചെയ്യുന്നു. ആന്റിനയില് മൂന്ന് ഭാഗങ്ങളുണ്ട്: 50 × 11 × 0.8 mm2 വലിപ്പമുള്ള കൂപ്പര് ഫീഡുചെയ്ത, കുറുക്കുവഴി, കുറഞ്ഞ ആവൃത്തിയിലുള്ള കതിര് വരകൾ. സ്പൈറൽ സ്ട്രിപ്പിന്റെ സഹായത്തോടെ 900 മെഗാഹെർട്സ് എന്ന താഴ്ന്ന ബാൻഡ് പ്രവർത്തനം സാധ്യമാകുന്നു. 870-965ഉം 1556-2480 MHzഉം ആണ് രണ്ട് പ്രവര് ത്തന ആവര് ത്തന പാളികള് . സിമുലേഷന് റെ ഫലങ്ങള് പരിശോധിക്കുന്നതിനായി, നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട അച്ചടിച്ച ആന്റിനയുടെ ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സിമുലേഷനും അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങളും തമ്മിലുള്ള നല്ല യോജിപ്പ് ലഭിക്കുന്നു. |
8308e7b39d1f556e4041b4630a41aa8435fe1a49 | ഒന്നിലധികം, സ്പേഷ്യൽ ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്ത ട്രാൻസ്മിറ്ററുകളും റിസീവറുകളും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ആർക്കിടെക്ചറിനെ MIMO (മൾട്ടിപ്പിൾ-ഇൻപുട്ട് മൾട്ടിപ്പിൾ-ഔട്ട്പുട്ട്) റഡാർ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. പൊതുവായ അർത്ഥത്തിൽ, MIMO റഡാർ ഒരു തരം മൾട്ടിസ്റ്റാറ്റിക് റഡാറായി കാണാമെങ്കിലും, പ്രത്യേക നാമകരണത്തിൽ MIMO റഡാർ മൾട്ടിസ്റ്റാറ്റിക് റഡാർ സാഹിത്യത്തിൽ നിന്ന് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നതും MIMO ആശയവിനിമയവുമായി അടുത്ത ബന്ധമുള്ളതുമായ സവിശേഷതകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനം വിദൂരമായി അന്തർനിർമ്മിതമായ ആന്റിനകളുള്ള MIMO റഡാറിലെ സമീപകാലത്തെ ചില പ്രവൃത്തികളെ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. വിദൂരമായി വേർതിരിക്കപ്പെട്ട് കിടക്കുന്ന വിതരണ/സ്വീകരണ ആന്റിനകൾ ലക്ഷ്യത്തിന്റെ റഡാർ ക്രോസ് സെക്ഷന്റെ (ആർസിഎസ്) സ്പേഷ്യൽ വൈവിധ്യത്തെ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. മിമോ റഡാറിന്റെ തനതായ സവിശേഷതകൾ വിശദീകരിക്കുകയും ഉദാഹരണങ്ങളിലൂടെ വ്യക്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു ടാർഗറ്റിന്റെ RCS സ്പേഷ്യൽ വ്യതിയാനങ്ങൾ ടാർഗറ്റ് കണ്ടെത്തലിനും എത്തിച്ചേരൽ ആംഗിൾ, ഡോപ്ലർ എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ പാരാമീറ്ററുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനും വൈവിധ്യമാർന്ന നേട്ടം നേടുന്നതിന് ഉപയോഗപ്പെടുത്താമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തിനായി, റഡാറിന്റെ തരംഗരൂപം പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ നൽകാൻ കോഹെറന്റ് പ്രോസസ്സിംഗിന് കഴിയുമെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. |
958d165f8bb77838ec915d4f214a2310e3adde19 | താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള സ്ഥലത്ത് യഥാർത്ഥ മൂല്യമുള്ള വെക്റ്ററുകളായി പദങ്ങളുടെ വിതരണം ചെയ്ത പ്രാതിനിധ്യം വലിയ ടെക്സ്റ്റ് കോർപറുകളിൽ നിന്ന് വാക്യഘടനാപരവും അർത്ഥപരവുമായ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. അടുത്തിടെ അവതരിപ്പിച്ച word2vec എന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (മികോലോവ് et al., 2013a; മികോലോവ് et al., 2013b), വാക്കുകളുടെ വെക്റ്ററുകളുടെ ദിശയിൽ സെമാന്റിക് വിവരങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതായി തെളിയിക്കപ്പെട്ടു. ഈ ചുരുക്ക റിപ്പോർട്ടിൽ, ഒരു കോർപസിലെ വാക്കുകളുടെ പ്രാധാന്യത്തിന്റെ അളവുകോലായി, വക്രങ്ങളുടെ ദൈർഘ്യം, പദങ്ങളുടെ ആവൃത്തി എന്നിവ ഉപയോഗിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ നിർദ്ദേശത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി ഡൊമെയിന് - പ്രത്യേക സംഗ്രഹങ്ങളുടെ ഒരു കോർപസ് ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണാത്മക തെളിവ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് കോർപറുകളുടെ ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു ദൃശ്യവൽക്കരണ രീതി ഉയർന്നുവരുന്നു, അവിടെ വാക്കുകൾ ഒരു ദ്വിമാന തലത്തിലേക്ക് മാപ്പുചെയ്യുകയും പ്രാധാന്യമനുസരിച്ച് യാന്ത്രികമായി റാങ്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. |
bb9e418469d018be7f5ac2c4b2435ccac50088a3 | മൾട്ടിമീഡിയ ഉള്ളടക്കം കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ ഉദയത്തിന് മൾട്ടിമീഡിയ സമൂഹം സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെയും മൾട്ടിമീഡിയ അനലിറ്റിക്സിന്റെയും ഒത്തുചേരൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ഡിറ്റക്ഷൻ, റിഗ്രഷൻ തുടങ്ങിയ നിരവധി പരമ്പരാഗത ജോലികളുടെ പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ, അടിക്കുറിപ്പ്, ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടിക്കൽ എന്നിവ പോലുള്ള താരതമ്യേന പുതിയ നിരവധി മേഖലകളുടെ ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് അടിസ്ഥാനപരമായി മാറ്റുകയും ചെയ്തു. മൾട്ടിമീഡിയ അനലിറ്റിക്സിന്റെ പ്രധാന ജോലികളുടെ വികസന പാത അവലോകനം ചെയ്യുകയും ഭാവിയിലേക്കുള്ള ദിശകൾ പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഈ ലേഖനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. മൾട്ടിമീഡിയ അനലിറ്റിക്സുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അടിസ്ഥാന ആഴത്തിലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് വിഷ്വൽ ഡൊമെയ്നിൽ, സംഗ്രഹിച്ചുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നു, തുടർന്ന് സമീപകാല പുരോഗതികളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന പ്രതിനിധി ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ജോലികൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. ജനപ്രിയമായ ബെഞ്ച് മാർക്കുകളുടെ പ്രകടന അവലോകനം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പുരോഗതിക്ക് വഴിയൊരുക്കുകയും നാഴികക്കല്ലുകളായ ജോലികളും ഭാവി ദിശകളും തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
c481fb721531640e047ac7f598bd7714a5e62b33 | പരമ്പരാഗത വിദ്യാഭ്യാസ സമ്പ്രദായത്തില് വാക്കാലുള്ള നിര് ദേശങ്ങള് സഹിതം പാഠപുസ്തകങ്ങള് അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് അധ്യാപകര് തങ്ങളുടെ വിദ്യാര് ത്ഥികളെ പഠിപ്പിക്കാന് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, വിവര, ആശയവിനിമയ സാങ്കേതിക വിദ്യ (ഐസിടി) വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് അദ്ധ്യാപന, പഠന രീതികൾ മാറ്റാവുന്നതാണ്. ഇന്ററാക്റ്റീവ് പഠന സംവിധാനം ഉപയോഗിച്ച് വിദ്യാർത്ഥികളെ പൊരുത്തപ്പെടുത്തേണ്ട സമയമായിരിക്കുന്നു, അങ്ങനെ അവരുടെ പഠന, പിടിച്ചെടുക്കൽ, ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. വിദ്യാര് ത്ഥികള് ക്ക് ഉയര് ന്ന നിലവാരമുള്ളതും യാഥാര് ത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമായ പഠന പരിസ്ഥിതി സൃഷ്ടിക്കാന് അത് അനിവാര്യമാണ്. ദൃശ്യ പഠനം അവരുടെ പഠനത്തെ മനസ്സിലാക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും എളുപ്പമാണ്. വിവിധ മൾട്ടിമീഡിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകള് ഉപയോഗിച്ച് പ്രാഥമിക വിദ്യാര് ഥികള് ക്ക് വേണ്ടി വീഡിയോ രൂപത്തില് വിഷ്വല് പഠന സാമഗ്രികള് (സൗരയൂഥത്തിന്റെ ഒരു അവലോകനം) വികസിപ്പിച്ചു. വിദ്യാര് ത്ഥികള് ക്ക് വിഷ്വല് പഠന സാമഗ്രികള് വഴി പുതിയ അറിവുകള് നേടുന്നതിനോ പുതിയ കഴിവുകള് നേടുന്നതിനോ ഉള്ള കഴിവുകള് പരിശോധിക്കുക എന്നതാണ് ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഈ പഠനത്തിനായി നാം ധാക്കയിലെ ഒരു പ്രൈമറി സ്കൂളിൽ പോയി മൂന്നു വ്യത്യസ്ത വിദ്യാര് ത്ഥി സംഘങ്ങളുമായി പഠനം നടത്തി. (i) ഒരേ മെറ്റീരിയലുകളില് അധ്യാപകന് വിദ്യാര് ത്ഥികളെ പരമ്പരാഗത രീതിയില് പഠിപ്പിച്ചു. വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ കഴിവ് ഒരു കൂട്ടം ചോദ്യങ്ങളിലൂടെ വിലയിരുത്തി. (ii) മറ്റൊരു സംഘത്തിന് വിഷ്വല് പഠന സാമഗ്രികള് മാത്രം പഠിപ്പിച്ചു. ഈ സംയോജനം ദൃശ്യ വസ്തുക്കൾ (സോളാർ സിസ്റ്റം) വാക്കാലുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ പഠനത്തിന്റെ ഒരു മിക്സഡ് സമീപനമാണ്. ഇന്ററാക്റ്റീവ് ബ്ലെന് ഡ് അപ്രോച്ച് വിദ്യാര് ഥികളുടെ അറിവും നൈപുണ്യവും നേടുന്നതിനുള്ള കഴിവ് വളരെയധികം പ്രോത്സാഹിപ്പിച്ചു. വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ പ്രതികരണവും ധാരണയും മറ്റു രണ്ടു രീതികളേക്കാൾ മിക്സഡ് ടെക്നിക്കിനോട് വളരെ അനുകൂലമായിരുന്നു. ഈ ഇന്ററാക്റ്റീവ് മിക്സിംഗ് ഓൺലിംഗ് സിസ്റ്റം പ്രത്യേകിച്ചും സ്കൂൾ കുട്ടികൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു രീതിയായിരിക്കാം. |
bde40c638fd03b685114d8854de2349969f2e091 | നഗരങ്ങളിലെ ബ്ലാക്ക് ഹോൾ, ഒരു ട്രാഫിക് അസാധാരണത എന്ന നിലയിൽ, ഇന്ന് പല വലിയ നഗരങ്ങളിലും നിരവധി ദുരന്തങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഒരു കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് ബ്ലാക്ക്ഹോൾ കണ്ടെത്തൽ അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് പരമ്പരാഗത രീതികൾ ഒരൊറ്റ ഉറവിട ഡാറ്റയെ (ഉദാഃ ടാക്സി ട്രാക്ടറികൾ) ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് പ്രാദേശിക ജനക്കൂട്ടത്തിന്റെ ഒഴുക്കിനെ വിവരിക്കാൻ അപൂർണ്ണമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ന്യൂയോർക്ക് സിറ്റിയുടെ (NYC) ഓരോ പ്രദേശത്തുമുള്ള നഗര കറുത്ത ദ്വാരങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത സമയ ഇടവേളകളിൽ ത്രിമാന ടെൻസറുകളുമായി ഡൊമെയ്ൻ ക്രോസ് ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ഞങ്ങൾ മോഡൽ ചെയ്യുന്നു. ടെൻസറിന്റെ നഷ്ടപ്പെട്ട എൻട്രികൾ പൂരിപ്പിച്ച്, സന്ദർഭ ബോധമുള്ള ടെൻസർ വിഘടിപ്പിക്കൽ സമീപനത്തിലൂടെ, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സവിശേഷതകൾ, 311 പരാതി സവിശേഷതകൾ, മനുഷ്യ ചലന സവിശേഷതകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു NYC- യിലുടനീളമുള്ള ബ്ലാക്ക്ഹോൾ സാഹചര്യം വീണ്ടെടുക്കാൻ. ഈ വിവരങ്ങള് പ്രാദേശികവാസികള് ക്കും ഉദ്യോഗസ്ഥര് ക്കും തീരുമാനമെടുക്കാന് സഹായകമാകും. ന്യൂയോർക്കുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അഞ്ച് ഡേറ്റാസെറ്റുകളുമായി ഞങ്ങളുടെ മാതൃക വിലയിരുത്തുന്നു, ഒറ്റ ഡേറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്ത (അല്ലെങ്കിൽ കണ്ടെത്തിയതിനേക്കാൾ നേരത്തെ) നഗര ബ്ലാക്ക് ഹോളുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് നാല് അടിസ്ഥാന രീതികളേക്കാളും ഗുണങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. |
09f83b83fd3b0114c2c902212101152c2d2d1259 | |
e905396dce34e495b32e40b93195deeba7096476 | ഈ ആശയവിനിമയം ഒരു വലിയ ചാലക ഗ്രൌണ്ട് ഉപയോഗിച്ച് റിഡ്ജ്ഡ് സബ്സ്ട്രേറ്റ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് വേവ്ഗൈഡ് (എസ്ഐഡബ്ല്യു) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു വൈഡ് ബാൻഡ്, ലോ-പ്രൊഫൈൽ എച്ച്-പ്ലെയിൻ ഹോൺ ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഹോർൺ ആന്റിന 0.13 λ0 കനം ഉള്ള ഒരു സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ കേന്ദ്ര ആവൃത്തിയിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. താഴ്ന്ന പ്രൊഫൈൽ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, പുതിയ എച്ച്-പ്ലെയിൻ ഹോൺ ആന്റിന വളരെ വിശാലമായ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് കൈവരിക്കുന്നു. നീണ്ട ഡീലക്ട്രിക് സ്ലാബിൽ അച്ചടിച്ച ഒരു കമാന ആകൃതിയിലുള്ള ചെമ്പ് കോണർ ഉപയോഗിച്ചും മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളുള്ള റിഡ്ജ്ഡ് എസ്ഐഡബ്ല്യു പരിവർത്തനത്തിലൂടെയും ഇത് സാധ്യമാണ്. ഓപ്പറേഷൻ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വിപുലീകരിക്കുന്നതിനും സ്വഭാവ ഇംപെഡൻസി കുറയ്ക്കുന്നതിനും റിഡ്ജ്ഡ് എസ്ഐഡബ്ല്യു നിർണായകമാണ്, അതിനാൽ ഒരു വിശാലമായ ആവൃത്തി ശ്രേണിയിൽ കോക്സിൽ സോണ്ടിൽ നിന്ന് ഇടുങ്ങിയ എസ്ഐഡബ്ല്യുവിന് മികച്ച ഇംപെഡൻസി പൊരുത്തപ്പെടൽ ലഭിക്കും. 6.6 ജിഗാഹെർട്സ് മുതൽ 18 ജിഗാഹെർട്സ് വരെ നിർമ്മിച്ച ഹോൺ ആന്റിനയുടെ അളന്ന വിഎസ്ഡബ്ല്യുആർ 2.5 ന് താഴെയാണ്. ആന്റിന ഒരേ ആവൃത്തിയിലുള്ള സ്ഥിരതയുള്ള റേഡിയേഷൻ ബീം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. അളവുകോലുകള് സിമുലേഷന് റെ ഫലങ്ങളുമായി യോജിക്കുന്നു എന്ന് നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. |
a33a1c0f69327b9bc112ee4857112312c41b13ff | സ്റ്റൈൽ അഗ്രിമെന്റേഷൻ, ഡാറ്റാ അഗ്രിമെന്റേഷന്റെ പുതിയ രൂപം റാൻഡം സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ക്ലാസിഫിക്കേഷനും റിഗ്രഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജോലികളും ഉപയോഗിച്ച് കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ (സിഎൻഎൻ) കരുത്ത് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പരിശീലനത്തിനിടയില് , നമ്മുടെ ശൈലി വിപുലീകരണം, ആകൃതിയും അർത്ഥവത്തായ ഉള്ളടക്കവും സംരക്ഷിക്കുമ്പോള് , ടെക്സ്ചർ, കോൺട്രാസ്റ്റ്, നിറം എന്നിവ ക്രമരഹിതമാക്കുന്നു. ഒരു സ്റ്റൈൽ ഇമേജിൽ നിന്ന് അവയെ നിഗമനം ചെയ്യുന്നതിനുപകരം ഒരു മൾട്ടിവാരിയേറ്റ് നോർമൽ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനിൽ നിന്ന് ഇൻപുട്ട് സ്റ്റൈൽ എംബെഡിംഗുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സ്റ്റൈൽ റാൻഡമിസേഷൻ നടത്തുന്നതിന് ഒരു സ്വമേധയാ ഉള്ള സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ നെറ്റ്വർക്ക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ ഇത് നേടാം. സാധാരണ വർഗ്ഗീകരണ പരീക്ഷണങ്ങൾക്ക് പുറമെ, ഡൊമെയ്ൻ ട്രാൻസ്ഫർ ടാസ്ക്കുകളിൽ ശൈലി വർദ്ധനവിന്റെ (സാധാരണയായി ഡാറ്റ വർദ്ധനവ്) ഫലത്തെ ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. ഡേറ്റാ അഗ്രിമെന്റേഷൻ ഡൊമെയിൻ ഷിഫ്റ്റിന് കരുത്തുറ്റതയെ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുവെന്നും ഡൊമെയിൻ അഡാപ്റ്റേഷന് ഒരു ലളിതമായ, ഡൊമെയിൻ അഗ്നോസ്റ്റിക് ബദലായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. ഏഴ് പരമ്പരാഗത സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ കൂട്ടിച്ചേർക്കലുമായി സ്റ്റൈൽ അഗ്ര്മെന്റേഷൻ താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, നെറ്റ് വർക്ക് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അവയുമായി എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. നമ്മുടെ സാങ്കേതികതയുടെ കാര്യക്ഷമതയെ നാം പരിശോധിക്കുന്നു ഡൊമെയ്ൻ ട്രാൻസ്ഫർ പരീക്ഷണങ്ങളിലൂടെ വർഗ്ഗീകരണത്തിലും ഏകകോശ ആഴം കണക്കാക്കലിലും, പൊതുവായവയിൽ സ്ഥിരമായ പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു. |
91acde3f3db1f793070d9e58b05c48401ff46925 | സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡാറ്റാ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ ഒരു ജനപ്രിയ സാങ്കേതികതയാണ് തീരുമാന വൃക്ഷങ്ങൾ. ഓരോ ഉപപ്രദേശവും ഒരു പ്രത്യേക ക്ലാസിനെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം സമാനതയുള്ളതുവരെ അവ സവിശേഷത സ്പേസ് ഡിസ്ജുയിന്റ് ഉപപ്രദേശങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു. അടിസ്ഥാന വർഗ്ഗീകരണവും റിഗ്രഷൻ ട്രീ (CART) അൽഗോരിതം ആക്സിസ് സമാന്തര വിഭജനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സവിശേഷത ഇടം വിഭജിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ തീരുമാന പരിധികൾ സവിശേഷത അക്ഷങ്ങളുമായി വിന്യസിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിൽ, ഈ സമീപനം സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു അതിർത്തി ഘടന സൃഷ്ടിക്കും. ഓബ്ലിക് തീരുമാന വൃക്ഷങ്ങൾ ഓബ്ലിക് തീരുമാന പരിധികൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിധി ഘടന ലളിതമാക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഈ സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന പരിമിതി ട്രീ ഇൻഡക്ഷൻ അൽഗോരിതം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിലയേറിയതാണ് എന്നതാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഒരു പുതിയ തീരുമാന വൃക്ഷം അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, HHCART എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ട്രീ നിർമ്മാണ സമയത്ത് ഓരോ നോഡിലും പരിശീലന ഡാറ്റ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ രീതി ഒരു കൂട്ടം ഹൌസ്ഹോൾഡർ മാട്രിക്സുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ ക്ലാസ് കോവറിയൻസ് മാട്രിക്സിൽ നിന്നും ഓരോ എജെൻ വെക്റ്ററുകളുടെയും ദിശകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഓരോ പ്രതിഫലനവും. പ്രതിഫലിക്കുന്ന പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ അക്ഷ സമാന്തര വിഭജനങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നത് പ്രതിഫലിക്കാത്ത പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ ചരിഞ്ഞ വിഭജനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു കാര്യക്ഷമമായ മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, ഹ്ച്ര്ത് മരങ്ങളുടെ കൃത്യതയും വലിപ്പവും സാഹിത്യത്തിലെ ചില ബെഞ്ച്മാര് ക്ക് രീതികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണെന്ന്. ഒരേ സ്ലിക്ക് സ്പ്ലിറ്റിൽ ഗുണപരവും അളവുകോലുമുള്ള സവിശേഷതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുക എന്നതാണ് എച്ച്എച്ച്സിആർടിയുടെ ആകർഷകമായ സവിശേഷത. |
896e160b98d52d13a97caa664038e37e86075ee4 | ഇമേജുകൾക്കായുള്ള യാന്ത്രികമായി പഠിച്ച ഗുണനിലവാര വിലയിരുത്തൽ അടുത്തിടെ ഒരു ചൂടുള്ള വിഷയമായി മാറിയിരിക്കുന്നു, കാരണം ഇമേജ് ക്യാപ്ചർ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ, സംഭരണ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ, മീഡിയ പങ്കിടൽ എന്നിവ വിലയിരുത്തുന്നതുപോലുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഈ പ്രശ്നത്തിന്റെ ആത്മനിഷ്ഠ സ്വഭാവം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, നിലവിലുള്ള മിക്ക രീതികളും AVA, TID2013 പോലുള്ള ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ നൽകുന്ന ശരാശരി അഭിപ്രായ സ്കോർ മാത്രമേ പ്രവചിക്കുകയുള്ളൂ. നമ്മുടെ സമീപനം മറ്റുള്ളവരിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം നമ്മൾ മനുഷ്യ അഭിപ്രായ സ്കോറുകളുടെ വിതരണം പ്രവചിക്കുന്നത് ഒരു കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ചാണ്. നമ്മുടെ വാസ്തുവിദ്യയ്ക്ക് സമാനമായ പ്രകടനമുള്ള മറ്റ് രീതികളേക്കാൾ വളരെ ലളിതമാണ്. നമ്മുടെ നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനം തെളിയിക്കപ്പെട്ട, അത്യാധുനിക ആഴത്തിലുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ ശൃംഖലകളുടെ വിജയത്തെ (പുനരേകീകരണത്തെയും) ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ഫലമായി നെറ്റ്വർക്ക് വിശ്വസനീയമായി മനുഷ്യ ധാരണ ഉയർന്ന അനുബന്ധം ചിത്രങ്ങൾ സ്കോർ മാത്രമല്ല ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, മാത്രമല്ല ഒരു ഫോട്ടോ പൈപ്പ്ലൈൻ ഫോട്ടോ എഡിറ്റിംഗ് / മെച്ചപ്പെടുത്തൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ അനുരൂപീകരണം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സഹായിക്കാൻ. ഒരു ഗോൾഡൻ റഫറൻസ് ഇമേജിന്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ ഇതെല്ലാം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ ഒരൊറ്റ ഇമേജ്, സെമാന്റിക്-ആൻഡ് പെർസെപ്റ്റുവൽ-അവബോധമുള്ള, റഫറൻസ് ഇല്ലാത്ത ഗുണനിലവാര വിലയിരുത്തൽ അനുവദിക്കുന്നു. |
8cfb316b3233d9b598265e3b3d40b8b064014d63 | നിലവിലെ ഏറ്റവും പുതിയ വീഡിയോ വർഗ്ഗീകരണം പ്രാദേശിക വിഷ്വൽ ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബാഗ് ഓഫ് വേഡ്സിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. സാധാരണയായി ഇവ ഓറിയന്റഡ് ഗ്രേഡിയന്റുകളുടെ ഹിസ്റ്റോഗ്രാം (HOG), ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോയുടെ ഹിസ്റ്റോഗ്രാം (HOF) ചലന പരിധി ഹിസ്റ്റോഗ്രാം (MBH) വിവരണങ്ങളാണ്. അത്തരം സമീപനം വർഗ്ഗീകരണത്തിന് വളരെ ശക്തമാണെങ്കിലും, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി ചെലവേറിയതാണ്. ഈ പ്രബന്ധം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമതയുടെ പ്രശ്നത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. പ്രത്യേകമായി: (1) സാന്ദ്രതയേറിയ സാമ്പിൾ എച്ച്ഒജി, എച്ച്ഒഎഫ്, എംബിഎച്ച് ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററുകൾക്കായി ഞങ്ങൾ നിരവധി വേഗത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും മാറ്റ്ലാബ് കോഡ് പുറത്തിറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; (2) ഫ്രെയിം സാമ്പിൾ നിരക്കും ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ രീതിയും കണക്കിലെടുത്ത് ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററുകളുടെ കൃത്യതയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമതയും തമ്മിലുള്ള വിട്ടുവീഴ്ച ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു; (3) സാധാരണയായി സ്വീകരിച്ച വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫീച്ചർ പദാവലി കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള കൃത്യതയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമതയും തമ്മിലുള്ള വിട്ടുവീഴ്ച ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു: $ $ k $ k -means, ശ്രേണി $ $ k $ k -means, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റുകൾ, ഫിഷർ വെക്റ്ററുകൾ, വിഎൽഎഡി. |
9992626e8e063c1b23e1920efd63ab4f008710ac | |
1a8fd4b2f127d02f70f1c94f330628be31d18681 | |
d880d303ee0bfdbc80fc34df0978088cd15ce861 | സംഗ്രഹം- സാധാരണ സാമ്പിളുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോ അപാകത കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുന്നതിനും ഒരു നൂതന എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഭാഗികമായി മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പഠനത്തിന് പ്രചോദനം നൽകുന്ന ഉൾക്കാഴ്ച, സാധാരണ സാമ്പിളുകൾ ഒരു ഗോഷ്യൻ മിശ്രിത മാതൃകയുടെ (ജിഎംഎം) കുറഞ്ഞത് ഒരു ഗോഷ്യൻ ഘടകവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്നതാണ്, അതേസമയം അപാകതകൾ ഏതെങ്കിലും ഗോഷ്യൻ ഘടകത്തിന്റേതല്ല. ഗോസിയൻ മിശ്രിത വ്യതിയാന ഓട്ടോ എൻകോഡറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഈ രീതി, ഇത് സാധാരണ സാമ്പിളുകളുടെ സവിശേഷത പ്രാതിനിധ്യം ഒരു ഗോസിയൻ മിശ്രിത മാതൃകയായി ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഇമേജും ഔട്ട്പുട്ട് ഫീച്ചർ മാപ്പും തമ്മിലുള്ള ആപേക്ഷിക സ്പേഷ്യൽ കോർഡിനേറ്റുകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനായി എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ ഘടനയ്ക്കായി പൂർണ്ണമായും കണക്റ്റുചെയ്ത ലെയർ അടങ്ങിയിട്ടില്ലാത്ത ഒരു പൂർണ്ണമായും കൺവോള്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്ക് (എഫ്സിഎൻ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഗോസിയൻ മിശ്രിതത്തിന്റെ ഓരോ ഘടകങ്ങളുടെയും സംയുക്ത സാധ്യതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഇമേജ് ടെസ്റ്റ് പാച്ചുകളുടെ അപാകതയെ സ്കോർ ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു സാമ്പിൾ എനർജി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കാഴ്ചയും ചലനവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ രണ്ട് സ്ട്രീം നെറ്റ്വർക്ക് ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സമീപനം രണ്ട് ജനപ്രിയ ബെഞ്ച് മാർക്കുകളിൽ (യുസിഎസ്ഡി ഡാറ്റാ സെറ്റും അവന്യൂ ഡാറ്റാ സെറ്റും) പരീക്ഷിക്കുന്നു. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് നമ്മുടെ രീതിയില് ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മേല് ക്കോയ്മ തെളിയിക്കുന്നു. |
09f02eee625b7aa6ba7e6f31cfb56f6d4ddd0fdd | വേൾഡ് വൈഡ് വെബ് (ഡബ്ല്യു.ഡബ്ല്യു.ഡബ്ല്യു.വി) യും സ്മാർട്ട്ഫോൺ സാങ്കേതികവിദ്യകളും നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തില് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചിട്ടുണ്ട്. ലൊക്കേഷന് അധിഷ്ഠിത സോഷ്യല് നെറ്റ്വര് ക്കുകള് (എല് ബി എസ് എൻ) ഉപയോക്താക്കള് ക്ക് ചെക്ക്-ഇന് വിവരങ്ങളും മൾട്ടിമീഡിയ ഉള്ളടക്കങ്ങളും പങ്കുവെക്കാന് സഹായിച്ചു. ചെക്ക് ഇൻ ചെയ്യേണ്ട സ്ഥലങ്ങളെക്കുറിച്ച് പ്രവചിക്കാൻ ചെക്ക് ഇൻ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചെക്ക്-ഇൻ വിവരങ്ങളുടെ വിവിധ വശങ്ങൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു POI യുടെ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ ദൂരം, വിഭാഗം, കാലിക ജനപ്രീതി; കാലിക ചെക്ക്-ഇൻ പ്രവണതകൾ, ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ സാമൂഹിക (സൌഹൃദ) വിവരങ്ങൾ എന്നിവ കാര്യക്ഷമമായ ശുപാർശയിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് , നാം ഒരു ഫ്യൂസ്ഡ് ശുപാർശ മാതൃകയാണ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. മൾട്ടി ആസ്പെക്റ്റ് പേഴ്സണലൈസ്ഡ് പിഒഐ റെക്കോംഡെൻറർ സിസ്റ്റം (എം.എ.പി.എസ്) എന്ന് വിളിക്കുന്നു. നമ്മുടെ അറിവില് , വിഭാഗീയവും, സമയവും, സാമൂഹികവും, സ്പേഷ്യൽ വശങ്ങളും ഒരൊറ്റ മാതൃകയില് ലയിപ്പിക്കുന്ന ആദ്യത്തെ മാതൃകയാണിത്. ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ പ്രധാന സംഭാവനകൾ ഇവയാണ്: (i) ഇത് പ്രശ്നം ഗ്രാഫിക് ആയി തിരിച്ചറിയുന്നു വിഭാഗത്തിലും ദൂരത്തിലും ഉള്ള പരിമിതികളുള്ള ലൊക്കേഷൻ നോഡുകൾ (അതായത്. രണ്ട് സ്ഥലങ്ങള് തമ്മിലുള്ള ദൂരം ഒരു ദൂരപരിധിയും സ്ഥലങ്ങളുടെ വിഭാഗവും കൊണ്ട് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു), (ii) ഇത് ഒരു മൾട്ടി-ആസ്പെക്റ്റ് ഫ്യൂസ്ഡ് POI ശുപാർശ മോഡൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, (iii) ഇത് രണ്ട് യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുമായി മോഡലിനെ വ്യാപകമായി വിലയിരുത്തുന്നു. |
04d7b7851683809cab561d09b5c5c80bd5c33c80 | വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രാഥമിക ശാസ്ത്ര പരീക്ഷാ മേഖലയില് ക്വാളിറ്റി കെയര് സംവിധാനങ്ങള് സ്ഥിരമായി പുരോഗമിക്കുകയാണ്. ഈ കൃതിയില്, അറിവിന്റെയും നിഗമനത്തിന്റെയും ആവശ്യകതകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദീകരണാധിഷ്ഠിത വിശകലനം വികസിപ്പിക്കുന്നു, അത് വെല്ലുവിളികളുടെ സൂക്ഷ്മമായ സ്വഭാവത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ക്വാളിറ്റി അറ്റകുറ്റപ്പണിക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന തെളിവുകളുടെ ഉചിതമായ സ്രോതസ്സുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞങ്ങൾ ആവശ്യകതകൾ മാതൃകയാക്കുന്നു. ശരിയായ ഉത്തരത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു വിജ്ഞാന അടിത്തറയിൽ അനുയോജ്യമായ വാക്യങ്ങൾ ആദ്യം തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ ഞങ്ങൾ ആവശ്യകതകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, തുടർന്ന് അവ വിശദീകരണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുക, ആവശ്യമായ എല്ലാ വിവരങ്ങളും പൂരിപ്പിക്കുക. ഈ വിശദീകരണങ്ങള് ആവശ്യകതകളുടെ ഒരു നല്ല ഗ്രേനിംഗ് വിഭാഗീകരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ആവശ്യകതകൾ ഉപയോഗിച്ച്, 212 ചോദ്യങ്ങളിൽ ഒരു വീണ്ടെടുക്കലും ഒരു അനുമാന പരിഹാരിയും ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ നിഗമനം ആവശ്യമുള്ള കൂടുതൽ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നുവെന്നും അതേസമയം പരിഹാരികളുടെയും വിജ്ഞാന സ്രോതസ്സുകളുടെയും ആപേക്ഷിക ശക്തികളെക്കുറിച്ച് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നുവെന്നും വിശകലനം തെളിയിക്കുന്നു. വിജ്ഞാന അടിസ്ഥാന നിർമ്മാണ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് നിഗമനത്തിലെ വിവര സംയോജനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും ഉൾപ്പെടെ, സയൻസ് പരീക്ഷ ക്വാളിറ്റി എക്കോണമിക്ക് വിശാലമായ പ്രയോജനമുള്ള ഒരു വിഭവമായി ഞങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിച്ച ചോദ്യങ്ങളും വിശദീകരണങ്ങളും പുറത്തിറക്കുന്നു. |
248040fa359a9f18527e28687822cf67d6adaf16 | ഉദാഹരണ സംസ്ഥാനങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തന മാപ്പിങ്ങുകളിലേക്ക് നയങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയായ റോബോട്ട് ലേണിംഗ് ഫ്രം ഡെമോൺസ്ട്രേഷൻ (എൽഎഫ്ഡി) ന്റെ സമഗ്രമായ ഒരു സർവേ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പ്രകടനത്തിന്റെയും പ്രശ്നത്തിന്റെയും നയങ്ങളുടെയും പ്രകടനത്തിന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ എൽഎഫ്ഡി ഡിസൈൻ ചോയ്സുകൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ എൽഎഫ്ഡി ഗവേഷണത്തെ തരംതിരിക്കാനുള്ള ഒരു ഘടനയുടെ അടിത്തറ നൽകുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ടെലിഓപ്പറേഷൻ മുതൽ അനുകരണം വരെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള വിവിധ വഴികളും, പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ചലനാത്മക മോഡലുകൾ, പദ്ധതികൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള നയ നിർവ്വചനത്തിനുള്ള വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, എല് എഫ് ഡി പരിമിതികളും ഭാവി ഗവേഷണത്തിനുള്ള അനുബന്ധ മേഖലകളും നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
38b1eb892e51661cd0e3c9f6c38f1f7f8def1317 | സ്മാർട്ട്ഫോണുകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും വിപണിയിൽ മൂന്നാം കക്ഷി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോക്താക്കളുടെ സ്വകാര്യതയെ സംബന്ധിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ദുരുപയോഗം ചെയ്യുന്നതിനോ തെറ്റായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനോ ആശങ്കയുണ്ടാക്കുന്നു. ഭാഗ്യവശാൽ, പിസി ലോകത്ത് നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള ഒരു സവിശേഷ അവസരം നമുക്ക് ഉണ്ട്. ആപ്ലിക്കേഷൻ വിപണികളിലൂടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ വിതരണത്തിന്റെ കേന്ദ്രീകൃത സ്വഭാവത്തിന് നന്ദി. ആപ്ലിക്കേഷന് മാര് ക്കറ്റില് പ്രവേശന പ്രക്രിയയുടെ ഭാഗമായി നടപ്പിലാക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ സമഗ്രമായ പരിശോധന മൊബൈല് ഉപകരണ സുരക്ഷ കാര്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താന് സാധ്യതയുണ്ട്. ഈ പേപ്പറിൽ, ഞങ്ങൾ ആപ്പ് ഇൻസ്പെക്ടർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് സുരക്ഷാ പരിശോധന സംവിധാനം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും ലംഘിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് വാലിഡേഷൻ വഴി സ്മാർട്ട്ഫോൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമാക്കുന്നതിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ കാഴ്ചപ്പാട് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതാ ലംഘനങ്ങളും കണ്ടെത്തുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക, സമഗ്രമായ ടെസ്റ്റ് കവറേജ് ഉറപ്പാക്കുക, ധാരാളം ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് സ്കെയിലിംഗ് ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. |
74640bdf33a1e8b7a319fbbbaeccf681f80861cc | |
b7634a0ac84902b135b6073b61ed6a1909f89bd2 | |
c7b007d546d24322152719898c2836910f0d3939 | വിദ്യാര് ത്ഥികള് പ്രധാനമായും നിലവിലുള്ള വ്യക്തിപരമായ ബന്ധങ്ങള് നിലനിര് ത്താന് ഫേസ്ബുക്ക് പോലുള്ള സൈറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നും, സ്വകാര്യതാ ക്രമീകരണങ്ങള് തിരഞ്ഞെടുത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നും എസ്.എന് .എസ്. ഈ പഠനത്തിന്റെ ഫലങ്ങള് കോളേജ് വിദ്യാര് ഥികള് ക്ക് അവരുടെ വ്യക്തിത്വവും സ്വയപ്രതിപാദനവും സംബന്ധിച്ച സാഹിത്യത്തിന് ഒരു കൂട്ടിച്ചേര് പ്പാണ്. ഓണ് ലൈന് സ്വയം അവതരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണത്തിനും പ്രവര് ത്തനത്തിനും ഭാവിയില് വഴിയൊരുക്കും. എല് സെവിര് ലിമിറ്റഡ് പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു നിലവിലുള്ള ഗവേഷണത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങളിലെ ഓൺലൈൻ രംഗത്തേക്ക് സ്വയം വെളിപ്പെടുത്തലിനെക്കുറിച്ചുള്ള നിലവിലുള്ള സിദ്ധാന്തം വ്യാപിപ്പിക്കുകയും കോളേജ് വിദ്യാർത്ഥികൾ ഒരു ജനപ്രിയ സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്കിംഗ് സൈറ്റ് (എസ്എൻഎസ്), ഫേസ്ബുക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിനും ധാരണയ്ക്കും സംഭാവന നൽകുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. യൂണിവേഴ്സിറ്റി വിദ്യാര് ത്ഥികള് (N = 463) ഫേസ്ബുക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് അന്വേഷിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങള് ഒരു പരീക്ഷണാത്മകമല്ലാത്ത പഠനം നടത്തി. ഓണ് ലൈന് എസ്.എന് .എസ് അധിഷ്ഠിത പരിതസ്ഥിതികളില് വിവരങ്ങള് വെളിപ്പെടുത്തുന്നതില് വ്യക്തിത്വവും സംസ്കാരവും വഹിക്കുന്ന പങ്കിനെക്കുറിച്ച് പരിശോധിച്ചു. ഓൺലൈനിൽ കാണുന്നതിനും നേരിട്ട് കാണുന്നതിനും വ്യത്യാസമുണ്ടെന്നും സംസ്കാരവും വ്യക്തിത്വവും പ്രധാനമാണെന്നും ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, പുറംതള്ളൽ കുറവുള്ളതും ഓൺലൈൻ പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഇടപഴകുന്നതുമായ കൂട്ടായ വ്യക്തികൾ മറ്റുള്ളവരുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഏറ്റവും സത്യസന്ധതയില്ലാത്തതും പ്രേക്ഷകരുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതുമായ വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തിയതായി കണ്ടെത്തി. |
c83abfeb5a2f7d431022cd1f8dd7da41431c4810 | നാം ഒരു ചട്ടക്കൂട് അവതരിപ്പിക്കുന്നു ഡ്രൈവർ പെരുമാറ്റം വിലയിരുത്തുന്നതിനായി, ചാട്ടം, അപേക്ഷകൾ സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് വാഹന സുരക്ഷ. ഡ്രൈവർ പെരുമാറ്റവും വാഹന ചലനാത്മകതയും ഒരു ഹൈബ്രിഡ്-സ്റ്റേറ്റ് സിസ്റ്റമായി (എച്ച്എസ്എസ്) മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഈ ചട്ടക്കൂട്, ഡ്രൈവർ തീരുമാനങ്ങൾ ഒരു ഡിസ്ക്രീറ്റ്-സ്റ്റേറ്റ് സിസ്റ്റമായി മോഡൽ ചെയ്യുകയും വാഹന ചലനാത്മകത ഒരു തുടർച്ചയായ-സ്റ്റേറ്റ് സിസ്റ്റമായി മോഡൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ നിരീക്ഷണങ്ങള് പ്രകാരം ഒരു ഡ്രൈവറുടെ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള പെരുമാറ്റം കണക്കാക്കാന് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുള്ള ഈ രീതി നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന പരാമീറ്ററുകള് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം വാഹന-ഡ്രൈവർ കൂപ്പിംഗിന്റെ ഹൈബ്രിഡ് ഘടന ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂട് വിവരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡ്രൈവർ പെരുമാറ്റം കണക്കാക്കാൻ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർകോവ് മോഡലുകൾ (എച്ച്എംഎമ്മുകൾ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രീതി മറ്റ് വാഹനങ്ങളുടെ അജ്ഞാത തീരുമാനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, പാത മാറ്റം അല്ലെങ്കിൽ കവലയിലേക്ക് പ്രവേശനം. ഇത്തരം ഒരു ചട്ടക്കൂടിന് വിപുലമായ ഡാറ്റ ശേഖരണം ആവശ്യമാണ്. വാഹനത്തിന്റെ ഡ്രൈവിംഗ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന നടപടിക്രമം രചയിതാക്കൾ വിവരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഹൈബ്രിഡ് വാസ്തുവിദ്യയും ഡ്രൈവർ പെരുമാറ്റവും കണക്കാക്കാനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളും പരിശീലനം നേടുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ചട്ടക്കൂട്, ലളിതമായ ക്ലാസിഫയറുകൾ, പ്രകൃതിദത്ത ഡ്രൈവർ വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള താരതമ്യം നടത്തുന്നു. ഹെച്ച്എസ്എസ്-എച്ച്എംഎം ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ലഭിച്ച ഫലങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. |
a8c1347b82ba3d7ce03122955762db86d44186d0 | ഈ പ്രബന്ധം വലിയ തോതിലുള്ള വീഡിയോ വീണ്ടെടുക്കലിന് ഒരു പുതിയ ചട്ടക്കൂട് വികസിപ്പിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗതമായി ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് സെർച്ച് ചെയ്യുന്നതിനപ്പുറമുള്ള ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സമാനതകളനുസരിച്ച് വീഡിയോ കണ്ടെത്തുകയാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. ജനപ്രിയ ഹാഷിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ പിന്തുടർന്ന് അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഞങ്ങൾ കോംപാക്റ്റ് ബൈനറി കോഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വീണ്ടെടുക്കലിനായി ഒരു തരം ഹാഷ് കോഡ് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്ന മുൻ രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഈ പേപ്പർ വൈവിധ്യമാർന്ന ഹാഷ് കോഡുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് വീഡിയോകളിലെ വൈവിധ്യമാർന്നതും മൾട്ടി-സ്കെയിലുള്ളതുമായ വിഷ്വൽ ഉള്ളടക്കങ്ങളെ ഫലപ്രദമായി വിവരിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ രീതി സവിശേഷതകളുടെ കൂട്ടിച്ചേർക്കലും ഹാഷിംഗും ഒരൊറ്റ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ ഘട്ടത്തിൽ, ഞങ്ങൾ വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിലേക്ക് പകർത്തുന്നു, അത് വീഡിയോ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ വിവിധ സെമാന്റിക്സ് പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. ഹാഷ് ഘട്ടത്തിൽ, ഓരോ വീഡിയോ ഘടകവും ഒരു കോംപാക്ട് ഹാഷ് കോഡായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഫലപ്രദമായ തിരയലിനായി ഒന്നിലധികം ഹാഷ് കോഡുകൾ ഹാഷ് പട്ടികകളായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. വിവരങ്ങള് കൂടുതല് സൂക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് വീണ്ടെടുക്കല് വേഗത്തിലാക്കാന് , ഗ്രാഫ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്വാധീനം പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. സ്വാധീനം പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന പ്രശ്നം സബ് മോഡുലാർ ആണെന്ന് നാം കാണിക്കുന്നു, അത് ഒരു അത്യാഗ്രഹമുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതി ഒരു മികച്ച പരിഹാരം നേടാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ രീതി വളരെ കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ട്രെക്വിഡ് ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ നിന്ന് ആയിരക്കണക്കിന് വീഡിയോ ക്ലിപ്പുകൾ 0.001 സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ വീണ്ടെടുക്കുന്നു. ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാ സെറ്റിന് 1M സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, 100 അന്വേഷണങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുന്നതിന് ഇത് 1 സെക്കൻഡിൽ കുറവ് സമയമെടുക്കും. ഞങ്ങളുടെ രീതി നിരീക്ഷണമില്ലാത്തതും നിരീക്ഷണത്തിലുള്ളതുമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ വ്യാപകമായി വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ TRECVID മൾട്ടിമീഡിയ ഇവന്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, കൊളംബിയ കൺസ്യൂമർ വീഡിയോ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട സാങ്കേതികതയുടെ വിജയം തെളിയിക്കുന്നു. |
0faccce84266d2a8f0c4fa08c33b357b42cf17f2 | പല ഭാഷാ ഉല് പാദന ജോലികളും ഘടനാപരമായതും ഘടനാപരമല്ലാത്തതുമായ ഇൻപുട്ടുകൾക്ക് വിധേയമായി ടെക്സ്റ്റ് ഉല് പാദനം ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഒരു പുതിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് സീക്വൻസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അത് ഒരു എണ്ണം ഇൻപുട്ട് ഫംഗ്ഷനുകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രധാനമായും, നമ്മുടെ സമീപനം കണ്ടീഷനിംഗ് സന്ദർഭത്തിന്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പും ജനറേഷന്റെ ഗ്രാനുലാരിറ്റിയും അനുവദിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് പ്രതീകങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ടോക്കണുകൾ, അവഗണിക്കാൻ കഴിയും, അങ്ങനെ സ്കേലബിൾ ഫലപ്രദമായ പരിശീലനം അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു മിക്സഡ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജും ഘടനാപരമായ സ്പെസിഫിക്കേഷനും ഉപയോഗിച്ച് പ്രോഗ്രാമിംഗ് കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. ഈ മാതൃകയ്ക്കായി ഞങ്ങൾ രണ്ട് പുതിയ ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, മാജിക് ദി ഗേറ്റിംഗ്, ഹെർത്ത്സ്റ്റോൺ എന്നീ കളക്ടറബിൾ ട്രേഡിംഗ് കാർഡ് ഗെയിമുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞതാണ്. ഇവയിലും മൂന്നാമത്തെ കോർപസിലും, ഒന്നിലധികം പ്രവചനങ്ങളെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് നമ്മുടെ മാതൃകയെ ശക്തമായ ബെഞ്ച് മാർക്കുകളെ മറികടക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
ac569822882547080d3dc51fed10c746946a6cfd | |
e70ea58d023df2c31325a9b409ee4493e38b6768 | |
3895912b187adee599b1ea662da92865dd0b197d | ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലെ വലിയ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ വാഗ്ദാനവും സാധ്യതയും വിവരിക്കുക. മെത്തഡോളജി ഈ പ്രബന്ധം ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലെ വലിയ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ ഉദയ മേഖലയെ വിവരിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഗുണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, ഒരു വാസ്തുവിദ്യാ ചട്ടക്കൂടും രീതിശാസ്ത്രവും രൂപപ്പെടുത്തുന്നു, സാഹിത്യത്തിൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ച് ചുരുക്കമായി ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, നിഗമനങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഫലങ്ങള് ഈ പ്രബന്ധം ആരോഗ്യ പരിപാലന ഗവേഷകര് ക്കും പ്രാക്ടീഷണര് ക്കും വലിയ ഡാറ്റ വിശകലനത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു വിശാലമായ അവലോകനം നല് കുന്നു. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലെ വലിയ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് വളരെ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നതിനും ചെലവ് കുറയ്ക്കുകയും ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു വാഗ്ദാന മേഖലയായി മാറുകയാണ്. ഇതില് വലിയ സാധ്യതകളുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, അതിജീവിക്കാനുള്ള വെല്ലുവിളികള് ഇനിയും ബാക്കിയുണ്ട്. |
73a19026fb8a6ef5bf238ff472f31100c33753d0 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, അസോസിയേഷൻ റൂൾ മൈനിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങളുടെ പ്രാഥമിക വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു, നിലവിലുള്ള അസോസിയേഷൻ റൂൾ മൈനിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുടെ പട്ടിക പരിശോധിക്കുന്നു. എല്ലാ അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും പൂർണ്ണമായ അവലോകനം ഒരു ലേഖനത്തിനു് സാധ്യമല്ല എന്നതു് ശരിയാണു്. എങ്കിലും, പ്രധാനപ്പെട്ട തത്വശാസ്ത്രപരമായ വിഷയങ്ങളെല്ലാം ഉദ്ധരിച്ചിരിക്കുന്ന പരാമർശങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളിക്കുമെന്നും, ഗവേഷകന് ഇനിയും കണ്ടെത്താനാവാത്ത രസകരമായ ഗവേഷണ ദിശകളിലേക്ക് നയിക്കുമെന്നും ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. |
75e5ba7621935b57b2be7bf4a10cad66a9c445b9 | നാം ഒരു പരാമീറ്റർ-സ്വതന്ത്ര മുഖം തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു അത് പ്രകാശം, ആവിഷ്കാരം, ഒക്ലൂഷൻ, പ്രായം എന്നിവയിലെ വലിയ വ്യത്യാസങ്ങളോട് സംവേദനക്ഷമതയില്ലാത്തതാണ് ഓരോ വിഷയത്തിനും ഒരു ഗാലറി സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച്. ഒരേ ദൂരത്തിലുള്ള പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ക്ലാസുകൾ തമ്മിലുള്ള ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഒരു-മറ്റ്-മറ്റ് മാർജിൻ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു മികച്ച ഉൾപ്പെടുത്തലാണ് എന്ന നിരീക്ഷണത്തിന്റെ ഗുണം ഞങ്ങൾ എടുക്കുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ആഗോള അല്ലെങ്കിൽ പ്രാദേശിക ഘടന നിലനിർത്തുന്നതിനുപകരം, ഞങ്ങളുടെ രീതി, ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ അനാലിസിസ് (LRA) എന്ന് വിളിക്കുന്നു, പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ യഥാർത്ഥ ഘടനയെ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, തുല്യമായി അകന്നിരിക്കുന്ന സ്ഥലങ്ങളിലേക്ക് ഗാലറി സാമ്പിളുകൾ മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് ഏറ്റവും ചെറിയ സ്ക്വയർ റിഗ്രഷൻ രീതി പ്രയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, എൽആർഎയുടെ പൊതുവായ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ജനറിക് മുഖങ്ങളുടെ ക്ലാസ്-ഇൻട്രാ ഫേഷ്യൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ പൂജ്യം വെക്റ്ററുകളിലേക്ക് മാപ്പുചെയ്യുന്ന ഒരു പുതിയ ജനറിക് ലേണിംഗ് രീതി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ പുതിയ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, ഒരുപിടി ജനറിക് ക്ലാസുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പഠിക്കുന്നത് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രകടനം വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ജനറിക് ഡാറ്റ മറ്റൊരു ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്നും ക്യാമറ സജ്ജീകരണത്തിൽ നിന്നും ശേഖരിക്കപ്പെടുമ്പോഴും. ഗ്രെവില്ലെ അൽഗോരിതം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വർദ്ധനവ് പഠനം പുതിയതായി വരുന്ന ഗാലറി ക്ലാസുകൾ, പരിശീലന സാമ്പിളുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ജനറിക് വ്യതിയാനങ്ങളിൽ നിന്ന് മാപ്പിംഗ് മാട്രിക്സ് കാര്യക്ഷമമായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് വളരെ ലളിതവും പാരാമീറ്റർ രഹിതവുമാണെങ്കിലും, ഗാബോർ പ്രാതിനിധ്യം, പ്രാദേശിക ബൈനറി പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രാദേശിക വിവരണങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് എൽആർഎ, എക്സ്റ്റെൻഡഡ് യേൽ ബി, സിഎംയു പിഐഇ, എആർ, അനുബന്ധ രചയിതാവ് എന്നിവയിലെ നിരവധി സ്റ്റാൻഡേർഡ് പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളെ മറികടക്കുന്നു. ടെലിഫോൺ: +86 10 62283059 ഫാക്സ്: +86 10 62285019 ഇമെയിൽ വിലാസം: [email protected] (വെയ്ഹോങ് ഡെങ്) പ്രിപ്രിന്റ് എൽസെവിയറിന് സമർപ്പിച്ചു 2014 മാർച്ച് 28 |
b1cfe7f8b8557b03fa38036030f09b448d925041 | മനുഷ്യന്റെ കാഴ്ച സംവിധാനത്തിന്റെ ആദ്യഘട്ടങ്ങളിലെ വിഷ്വൽ വിവര സംസ്കരണത്തിനായി മൾട്ടി ചാനൽ ഫിൽട്ടറിംഗ് സിദ്ധാന്തത്തിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട ഒരു ടെക്സ്ചർ സെഗ്മെന്റേഷൻ അൽഗോരിതം ഈ പേപ്പർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ചാനലുകൾക്ക് ഏകീകൃതമായി സ്പേഷ്യൽ ഫ്രീക്വൻസി ഡൊമെയ്ൻ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഗാബോർ ഫിൽട്ടറുകളുടെ ഒരു ബാങ്ക് ഉണ്ട്, കൂടാതെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ഇൻപുട്ട് ഇമേജിന്റെ പുനർനിർമ്മാണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു വ്യവസ്ഥാപിത ഫിൽട്ടർ സെലക്ഷൻ സ്കീം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഓരോ (തിരഞ്ഞെടുത്ത) ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത ചിത്രവും ഒരു രേഖീയമല്ലാത്ത പരിവർത്തനത്തിന് വിധേയമാക്കുകയും ഓരോ പിക്സലിനെയും ചുറ്റുമുള്ള ഒരു വിൻഡോയിൽ "ഊർജ്ജം" അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ടെക്സ്ചർ സവിശേഷതകൾ ലഭിക്കുന്നു. ഒരു സ്ക്വയർ-എറർ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അൽഗോരിതം ഫീച്ചർ ഇമേജുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു സെഗ്മെന്റേഷൻ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പ്രക്രിയയില് സ്ഥല വിവരങ്ങള് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ലളിതമായ ഒരു നടപടിക്രമം നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. ടെക്സ്ചർ വിഭാഗങ്ങളുടെ "യഥാർത്ഥ" എണ്ണം കണക്കാക്കാൻ ഒരു ആപേക്ഷിക സൂചിക ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടെക്സ്ചർ സെഗ്മെന്റേഷൻ മൾട്ടി ചാനൽ ഫിൽട്ടറിംഗ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് സൂചിക ഗാബോർ ഫിൽട്ടറുകൾ വേവ്ലെറ്റ് പരിവർത്തനം I. ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ പല ഇമേജ് വിശകലനത്തിലും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ ഒരു ജോലിയാണ്. ചെറിയ അയൽപക്കങ്ങളിലെ ശരാശരി ഗ്രേ ലെവലിലോ നിറത്തിലോ ഉള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ മാത്രം ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷന് എല്ലായ്പ്പോഴും പര്യാപ്തമല്ല. പകരം, അയൽ പിക്സലുകളുടെ ഗ്രേ മൂല്യങ്ങളുടെ സ്പേഷ്യൽ ക്രമീകരണത്തിലെ വ്യത്യാസങ്ങളെ ആശ്രയിക്കേണ്ടിവരും, അതായത്, ടെക്സ്ചറിലെ വ്യത്യാസങ്ങളെ ആശ്രയിക്കേണ്ടിവരും. ടെക്സ്ചറൽ സൂചനകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഇമേജ് സെഗ്മെൻറ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം ടെക്സ്ചർ സെഗ്മെന്റേഷൻ പ്രശ്നം എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ടെക്സ്ചർ സെഗ്മെന്റേഷനിൽ ഒരു പ്രത്യേക ചിത്രത്തിൽ "യൂണിഫോം" ടെക്സ്ചറുകളുള്ള പ്രദേശങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക മേഖലയ്ക്ക് ഏകീകൃത ഘടന ഉണ്ടോ എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ ഘടനയുടെ ഉചിതമായ അളവുകൾ ആവശ്യമാണ്. സ് ക്ളാൻസ്കി (o) ടെക്സ്ചറിന്റെ താഴെ പറയുന്ന നിർവചനം നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ട്, അത് സെഗ്മെന്റേഷൻ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഉചിതമാണ്: "ഒരു ഇമേജിലെ ഒരു പ്രദേശത്തിന് ഒരു കൂട്ടം പ്രാദേശിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളോ ചിത്രത്തിന്റെ മറ്റ് പ്രാദേശിക ഗുണങ്ങളോ സ്ഥിരതയുള്ളതോ സാവധാനത്തിൽ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നതോ ഏകദേശം ആനുകാലികമോ ആണെങ്കിൽ സ്ഥിരമായ ഒരു ടെക്സ്ചർ ഉണ്ട്". അതിനാൽ, ടെക്സ്ചറിന് പ്രാദേശികവും ആഗോളവുമായ അർത്ഥങ്ങളുണ്ട് - ഒരു ഇമേജ് മേഖലയിലെ ചില പ്രാദേശിക അളവുകളുടെയോ ഗുണങ്ങളുടെയോ മാറ്റമില്ലായ്മയാണ് ഇത്. പ്രകൃതിദത്തവും കൃത്രിമവുമായ ടെക്സ്ചറുകളുടെ വൈവിധ്യത്തെത്തുടർന്ന് ടെക്സ്ചറിന് ഒരു സാർവത്രിക നിർവചനം നൽകുന്നത് അസാധ്യമാക്കുന്നു. കഴിഞ്ഞ രണ്ടു ദശാബ്ദങ്ങളായി ചിത്രത്തിന്റെ ഘടന വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി ധാരാളം സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഡ്യൂ പോണ്ട് ഡി നെമോഴ്സ് ആന്റ് കമ്പനി ഇൻക്. മനുഷ്യന്റെ കാഴ്ച സംവിധാനത്തിന്റെ ആദ്യഘട്ടങ്ങളിൽ വിഷ്വൽ വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മൾട്ടി-ചാനൽ ഫിൽട്ടറിംഗ് സിദ്ധാന്തത്തിൽ നിന്ന് ഈ സമീപനം പ്രചോദനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. കാംബെല്ലും റോബ്സണും ആദ്യമായി മുന്നോട്ടുവച്ച സിദ്ധാന്തം (4) വിഷ്വൽ സിസ്റ്റം റെറ്റിന ഇമേജ് നിരവധി ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത ഇമേജുകളായി വിഭജിക്കുന്നുവെന്നാണ്. ഓരോന്നിലും ഇടുങ്ങിയ ആവൃത്തി (വലിപ്പം) ഓറിയന്റേഷനിൽ തീവ്രത വ്യതിയാനങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. അത്തരമൊരു വിഘടിപ്പനത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന മാനസിക ശാരീരിക പരീക്ഷണങ്ങൾ വിവിധ ഗ്രേറ്റിംഗ് പാറ്റേണുകൾ ഉത്തേജകങ്ങളായി ഉപയോഗിക്കുകയും അവയുടെ അടിസ്ഥാനം അനുരൂപീകരണ സാങ്കേതികതകളായിരുന്നു. തുടർന്നുള്ള മാനസിക ശാരീരിക പരീക്ഷണങ്ങൾ ഈ സിദ്ധാന്തത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന കൂടുതൽ തെളിവുകൾ നൽകി. ഡി വാലോയിസും മറ്റുള്ളവരും. ഉദാഹരണത്തിന്, മാക്കക്ക് കുരങ്ങന്റെ വിഷ്വൽ കോർട്ടക്സിൽ വിവിധ ആവൃത്തികളിലും ഓറിയന്റേഷനുകളിലും ഉള്ള സൈനസോയ്ഡൽ ഗ്രേറ്റിംഗുകളോടുള്ള ലളിതമായ കോശങ്ങളുടെ പ്രതികരണം രേഖപ്പെടുത്തി. ഓരോ കോശവും ഒരു ഇടുങ്ങിയ ആവൃത്തിയും ഓറിയന്റേഷനും മാത്രം പ്രതികരിക്കുന്നുവെന്ന് നിരീക്ഷിക്കപ്പെട്ടു. അതുകൊണ്ട്, സസ്തനികളുടെ വിഷ്വൽ കോർട്ടക്സിൽ ഒരു സംവിധാനം ഉണ്ടെന്ന് തോന്നുന്നു അത് ഒരു ഇടുങ്ങിയ ശ്രേണിയിലെ ആവൃത്തിയും ഓറിയന്റേഷനും ചേർന്നാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഈ സംവിധാനങ്ങളെ പലപ്പോഴും ചാനലുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അവ ബാൻഡ് പാസ് ഫിൽട്ടറുകളായി ഉചിതമായി വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു. ടെക്സ്ചർ വിശകലനത്തിനുള്ള മൾട്ടി-ചാനൽ ഫിൽട്ടറിംഗ് സമീപനം അവബോധജന്യമായി ആകർഷകമാണ്, കാരണം ഇത് വ്യത്യസ്ത ടെക്സ്ചറുകളുടെ ആധിപത്യ വലുപ്പത്തിലും ഓറിയന്റേഷനുകളിലും വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇന്ന്, ടെക്സ്ചർ വിശകലനത്തിന് ഒരു മൾട്ടി റെസല്യൂഷൻ സമീപനത്തിന്റെ ആവശ്യകത നന്നായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഈ മാതൃക ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി ടെക്സ്ചർ വിശകലനത്തിനുള്ള മറ്റ് സമീപനങ്ങൾ വിപുലീകരിക്കേണ്ടിവന്നപ്പോൾ, മൾട്ടി-ചാനൽ ഫിൽട്ടറിംഗ് സമീപനം സ്വതവേ ഒന്നിലധികം റെസല്യൂഷനുകളാണ്. മറ്റൊരു പ്രധാന കാര്യം |
5757dd57950f6b3c4d90a342a170061c8c535536 | സ്റ്റീരിയോ ദർശനത്തിന് അനുയോജ്യമായ ചെലവ് കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ സമീപനമാണ് ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. സ്റ്റീരിയോ ഇമേജ് ജോഡികളിൽ നിന്നുള്ള ഇൻപുട്ട് പാച്ചുകളുടെ സമാനത കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു കൺവോള്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലാണ് ഈ സമീപനം അടിസ്ഥാനമാക്കിയിരിക്കുന്നത്. ഏറ്റവും പുതിയ സ്റ്റീരിയോ പൈപ്പ്ലൈൻ ഘട്ടങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച്, പ്രധാന സ്റ്റീരിയോ ബെഞ്ച് മാർക്കുകളിൽ ഈ രീതി മികച്ച ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനം സ്റ്റീരിയോ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിന്റെ പ്രശ്നം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, നിർദ്ദിഷ്ട രീതി ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, സമീപകാല സ്റ്റീരിയോ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
4b65024cd376067156a5ac967899a7748fa31f6f | പരിധിയില്ലാത്തതും ക്രമരഹിതവുമായ ആഗോളതലത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ദൈനംദിന ബിസിനസ്സിൽ കൂടുതൽ സാധാരണമാണ് (ഉദാ. വെബ് ലോഗ്, മൊബൈൽ ഉപയോഗ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിവയും. അതേ സമയം, ഈ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് സങ്കീർണ്ണമായ ആവശ്യകതകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, ഇവന്റ്-ടൈം ഓർഡറിംഗ്, ഡാറ്റയുടെ സവിശേഷതകളാൽ വിൻഡോകൾ എന്നിവ, വേഗത്തിലുള്ള ഉത്തരങ്ങൾക്കായുള്ള തീക്ഷ്ണമായ വിശപ്പിന് പുറമേ. അതേസമയം, പ്രായോഗികത ഈ തരത്തിലുള്ള ഇൻപുട്ടുകൾക്കായുള്ള കൃത്യത, ലേറ്റൻസി, ചെലവ് എന്നിവയുടെ എല്ലാ അളവുകളിലും ഒരാൾക്ക് ഒരിക്കലും പൂർണ്ണമായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ലെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഫലമായി, ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർമാർ ഈ മത്സരാധിഷ്ഠിത നിർദ്ദേശങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള പിരിമുറുക്കങ്ങൾ എങ്ങനെ യോജിപ്പിക്കാമെന്നതിന്റെ കുഴപ്പത്തിലാണ്, പലപ്പോഴും വ്യത്യസ്തമായ നടപ്പാക്കലുകളും സംവിധാനങ്ങളും ഉണ്ടാകുന്നതാണ്. ആധുനിക ഡേറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിലെ ഈ ആവശ്യകതകളെ നേരിടാൻ അടിസ്ഥാനപരമായ ഒരു സമീപന മാറ്റം ആവശ്യമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒരു മേഖല എന്ന നിലയിൽ നാം പരിധിയില്ലാത്ത ഡേറ്റാസെറ്റുകൾ പരിമിതമായ വിവരങ്ങളുടെ പൂളുകളാക്കി മാറ്റാനുള്ള ശ്രമം അവസാനിപ്പിക്കണം, അത് ഒടുവിൽ പൂർണ്ണമാകുകയും, പകരം നമ്മുടെ എല്ലാ ഡേറ്റയും എപ്പോഴാണ് കണ്ടതെന്ന് നമുക്ക് ഒരിക്കലും അറിയില്ലെന്ന ധാരണയിൽ ജീവിക്കുകയും ശ്വസിക്കുകയും വേണം, പുതിയ ഡാറ്റകൾ എത്തുമെന്നും പഴയ ഡാറ്റകൾ പിൻവലിക്കപ്പെടാമെന്നും, ഈ പ്രശ്നം കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതാക്കാനുള്ള ഏക മാർഗം തത്വപരമായ അമൂർത്തീകരണങ്ങളിലൂടെയാണ്, അത് പ്രാക്ടീഷണർക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ള അക്ഷങ്ങളിലൂടെ ഉചിതമായ ട്രേഡ് ഓഫ് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു: കൃത്യത, ലേറ്റൻസി, ചെലവ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഡാറ്റാ ഫ്ലോ മോഡൽ, അതു സാധ്യമാക്കുന്ന സെമാന്റിക്സിന്റെ വിശദമായ പരിശോധന, അതിന്റെ രൂപകൽപ്പനയെ നയിക്കുന്ന പ്രധാന തത്വങ്ങളുടെ ഒരു അവലോകനം, അതിന്റെ വികസനത്തിന് കാരണമായ യഥാർത്ഥ ലോക അനുഭവങ്ങളിലൂടെ മോഡലിന്റെ തന്നെ സാധൂകരണം എന്നിവ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഫ്ലൂംജാവയുടെയും മിൽവീലിന്റെയും സാങ്കേതികവിദ്യയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഗൂഗിൾ ക്ലൌഡ് ഡാറ്റാഫ്ലോയുടെ [20] പ്രോസസ്സിംഗ് മോഡലിനെ വിവരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റാഫ്ലോ മോഡൽ എന്ന പദം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ കൃതി ക്രിയേറ്റീവ് കോമൺസ് ആട്രിബ്യൂഷൻ നോൺ കൊമേഴ്സ്യൽ-നോ ഡെറിവ്സ് 3.0 അൺപോർട്ട്ഡ് ലൈസൻസിനു കീഴിൽ ലൈസൻസുള്ളതാണ്. ഈ ലൈസൻസിന്റെ ഒരു പകർപ്പ് കാണുന്നതിന്, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ സന്ദർശിക്കുക. ലൈസൻസില് കവര് ചെയ്തിട്ടുള്ളവയ്ക്കു പുറമെ മറ്റേതെങ്കിലും ഉപയോഗത്തിന് അനുമതി നേടുക. [email protected] എന്ന വിലാസത്തിലേക്ക് ഇമെയിൽ അയച്ചുകൊണ്ട് പകർപ്പവകാശ ഉടമയുമായി ബന്ധപ്പെടുക. ഈ വാല്യത്തിലെ ലേഖനങ്ങൾ അവരുടെ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ ക്ഷണിച്ചു. 41-ാമത് ഇന്റർനാഷണൽ കോൺഫറൻസ് ഓൺ വൺ ലാർജ് ഡാറ്റാബേസുകൾ, ഓഗസ്റ്റ് 31 മുതൽ സെപ്റ്റംബർ 4 വരെ, കോഹല കോസ്റ്റ്, ഹവായി. വിഎല് ഡി ബി എൻഡോവ്മെന്റിന്റെ നടപടികൾ, വാല്യം. 8, അല്ല 12 പകർപ്പവകാശം 2015 VLDB എൻഡോവ്മെന്റ് 2150-8097/15/08. |
40c3b350008ada8f3f53a758e69992b6db8a8f95 | കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ HOG സവിശേഷതകളേക്കാൾ ലീനിയർ SVM- കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലേക്ക് ഒത്തുചേർന്നു. എന്നാൽ, ലീനിയർ എസ്വിഎമ്മുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് വളരെ ചെലവേറിയതാണ്. ഈ കൃതിയില് നാം പഴയ രീതിയിലുള്ള ഒരു പ്രയോഗം വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലീനിയർ ഡിസ്ക്രിമിനന്റ് അനാലിസിസ്, കൂടാതെ എൽഡിഎ മോഡലുകൾക്ക് വളരെ ലളിതമായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ പ്രകടനത്തിൽ ചെറിയതോ നഷ്ടമോ ഇല്ല. നാം കണക്കാക്കുന്ന കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സുകൾ സ്വാഭാവിക ചിത്രങ്ങളുടെ സ്വഭാവം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. ഈ കോവറിയൻസുകളുള്ള HOG സവിശേഷതകൾ വെളുപ്പിക്കുന്നത് HOG സവിശേഷതകൾ തമ്മിലുള്ള സ്വാഭാവികമായി ഉണ്ടാകുന്ന പരസ്പരബന്ധങ്ങൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു. ഈ വെളുത്ത സവിശേഷതകൾ (നമ്മൾ WHO എന്ന് വിളിക്കുന്നു) സമാനതകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള യഥാർത്ഥ HOG സവിശേഷതകളേക്കാൾ വളരെ മികച്ചതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ക്ലസ്റ്ററിംഗിൽ അവയുടെ ഉപയോഗക്ഷമത തെളിയിക്കുന്നു. അവസാനമായി, നമ്മുടെ കണ്ടെത്തലുകള് ഉപയോഗിച്ച്, പാസ്കല് വോക് 2007 ന് മത്സരിക്കാവുന്ന ഒരു വസ്തു കണ്ടെത്തല് സംവിധാനം ഉണ്ടാക്കുന്നു. |
28e0c6088cf444e8694e511148a8f19d9feaeb44 | ക്യൂബ് സാറ്റുകളുടെ സ്വയം വിന്യസിക്കുന്ന ഹെലിക്കൽ പാന്റോഗ് ആന്റിനയുടെ സ്വഭാവം ഈ പേപ്പർ പരിശോധിക്കുന്നു. സാറ്റലൈറ്റ് ബസ്സിൽ ഘടിപ്പിക്കാനുള്ള ആശയങ്ങളോടൊപ്പം ഹെലിക്കൽ പാന്റോഗ്രാഫ് ആശയം വിവരിക്കുന്നു. എട്ട് ഹെലികോപ്പുകൾ അടങ്ങിയ പാന്റോഗ്രാഫിന്റെ പരിമിതമായ ഘടക മടക്കുകളുള്ള സിമുലേഷനുകൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ആന്റിനയിൽ നടത്തിയ കംപാക്റ്റ് ഫോഴ്സ് പരീക്ഷണങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ആന്റിനയുടെ പ്രവർത്തന ആവൃത്തി പരിധി തെളിയിക്കുന്ന പ്രതിഫലന ഗുണന പരിശോധനകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ചെറിയ സാറ്റലൈറ്റ് ആന്റിന പരിഹാരങ്ങൾക്ക് ഒരു വാഗ്ദാനമാണ് ഹെലിക്കൽ പാന്റോഗാഫ്. |
1aad2da473888cb7ebc1bfaa15bfa0f1502ce005 | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു ആദ്യ വ്യക്തി കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് ഇടപെടൽ തലത്തിലുള്ള മനുഷ്യ പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്ന പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. നിരീക്ഷകന് (ഉദാഃ റോബോട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ധരിക്കാവുന്ന ക്യാമറ) തുടർച്ചയായ വീഡിയോ ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് മറ്റുള്ളവർ എന്ത് പ്രവർത്തനം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. ഒരു വ്യക്തി നിരീക്ഷകനെ ആലിംഗനം ചെയ്യുന്നു എന്നതുപോലുള്ള സൌഹൃദപരമായ ഇടപെടലുകളും നിരീക്ഷകനെ അടിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ നിരീക്ഷകന് വസ്തുക്കൾ എറിയുന്നു എന്നതുപോലുള്ള ശത്രുതാപരമായ ഇടപെടലുകളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, അവയുടെ വീഡിയോകളിൽ ശാരീരിക ഇടപെടലുകളാൽ ഉണ്ടാകുന്ന വലിയ അളവിലുള്ള ക്യാമറ ഇഗോ ചലനം ഉൾപ്പെടുന്നു. ആഗോള, പ്രാദേശിക ചലന വിവരങ്ങളെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിന് മൾട്ടി-ചാനൽ കേർണലുകൾ പഠിക്കുന്ന ഈ പ്രബന്ധം, ഫസ്റ്റ്-പേഴ്സ് ആക്റ്റിവിറ്റി വീഡിയോകളിൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ടൈമറൽ ഘടനകളെ വ്യക്തമായി പരിഗണിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ആക്റ്റിവിറ്റി ലേണിംഗ് / റെക്കഗ്നിഷൻ രീതിശാസ്ത്രം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ, സെഗ്മെന്റഡ് വീഡിയോകളിലൂടെയുള്ള വർഗ്ഗീകരണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുക മാത്രമല്ല, ഞങ്ങളുടെ പുതിയ സമീപനം തുടർച്ചയായ വീഡിയോകളിൽ നിന്നുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ വിശ്വസനീയമായി കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
97876c2195ad9c7a4be010d5cb4ba6af3547421c | |
259c25242db4a0dc1e1b5e61fd059f8949bdb79d | പങ്കുവെച്ച മെമ്മറി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സർ കോറുകളുള്ള കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഇപ്പോൾ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്. ഈ പേപ്പറിൽ, ഈ പരിതസ്ഥിതിയിൽ പ്രത്യേകമായി ടാർഗെറ്റുചെയ്ത നിരവധി സമാന്തര ജ്യാമിതീയ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അധിക കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുക എന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ. ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്ന ഡി-ഡൈമൻഷണൽ അൽഗോരിതം (എ) പോയിന്റുകളുടെ സ്പേഷ്യൽ സോർട്ടിംഗ്, ഇൻക്രിമെന്റൽ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സാധാരണയായി പ്രീപ്രോസസ്സിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, (ബി) കെഡി-ട്രീ നിർമ്മാണം, (സി) ആക്സിസ്-അലൈനഡ് ബോക്സ് ഇന്റർസെക്ഷൻ കംപ്യൂട്ടേഷൻ, ഒടുവിൽ (ഡി) മെഷ് ജനറേഷൻ അൽഗോരിതംസിനായി ഡെലയൂണേ ട്രയാംഗുലേഷനുകളിൽ പോയിന്റുകളുടെ ബൾക്ക് ഇൻസേർഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഡെലയൂണേ ട്രയാംഗുലേഷനുകൾ കണക്കാക്കുക. കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ജ്യാമിതീയ അൽഗോരിതംസ് ലൈബ്രറി (സിജിഎഎൽ, http://www.cgal.org/) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഞങ്ങളുടെ നടപ്പാക്കലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ 3D യിൽ ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഈ പ്രവര് ത്തനം സി.ജി.എ.എലിനു വേണ്ടി ഒരു സമാന്തര മോഡായി മാറുമെന്ന് ഞങ്ങള് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, അവിടെ അല് ഗോരിതംസ് ഓട്ടോമാറ്റിക്കായി ലഭ്യമായ സമാന്തര വിഭവങ്ങള് ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാര്യമായ ഉപയോക്തൃ ഇടപെടല് ആവശ്യമില്ല. |
ac4a2337afdf63e9b3480ce9025736d71f8cec1a | പശ്ചാത്തലം പുരോഗമിച്ച പാർക്കിൻസൺസ് രോഗമുള്ള രോഗികളിൽ 50% പേരും നടക്കാനുള്ള കഴിവ് മരവിപ്പിക്കുന്ന അവസ്ഥയിലാണ് (FOG). ഇത് പലപ്പോഴും വീഴ്ചയ്ക്ക് കാരണമാകുന്നു, ദൈനംദിന പ്രവര് ത്തനങ്ങളെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും ജീവിത നിലവാരത്തെ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. PD രോഗികളിൽ നടത്തം കുറവുകൾ പലപ്പോഴും ഫാർമക്കോളജിക്കൽ ചികിത്സയ്ക്ക് പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതിനാൽ, ഫലപ്രദമായ ഫാർമക്കോളജിക്കൽ അല്ലാത്ത ചികിത്സകൾ പ്രത്യേക താൽപ്പര്യമുള്ളവയാണ്. യഥാര് ത്ഥ കാലഘട്ടത്തില് നടക്കാന് പറ്റുന്ന ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുകയും, അവയെ പ്രോസസ് ചെയ്യുകയും, മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള സവിശേഷതകള് അടിസ്ഥാനമാക്കി സഹായം നല് കുകയും ചെയ്യുന്ന ധരിക്കാവുന്ന ഒരു ഉപകരണത്തിന്റെ ആശയം വിലയിരുത്തുക എന്നതാണ് നമ്മുടെ പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. FOG കണ്ടുപിടിച്ചാല് സ്വപ്രേരിതമായി ഒരു അടയാളപ്പെടുത്തല് ശബ്ദം പുറപ്പെടുവിക്കുന്ന ഒരു തത്സമയ ധരിക്കാവുന്ന FOG കണ്ടെത്തല് സംവിധാനം ഞങ്ങള് വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. പത്ത് പി.ഡി രോഗികളുമായി നടത്തിയ ഒരു പഠനത്തിലാണ് ഞങ്ങളുടെ ധരിക്കാവുന്ന സഹായ സാങ്കേതിക വിദ്യയെ വിലയിരുത്തിയത്. എട്ടു മണിക്കൂറിലധികം ഡാറ്റ രേഖപ്പെടുത്തി ഓരോ രോഗിയും ഒരു ചോദ്യാവലി പൂരിപ്പിച്ചു. ഫലം പ്രൊഫഷണൽ ഫിസിയോതെറാപ്പിസ്റ്റുകൾ പോസ്റ്റ്-ഹോക് വീഡിയോ വിശകലനത്തിൽ 237 എഫ്.ഒ.ജി സംഭവങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. ഈ ഉപകരണം ഓൺലൈനായി FOG സംഭവങ്ങളെ 73.1% സംവേദനക്ഷമതയോടും 81.6% പ്രത്യേകതയോടും കൂടി 0.5 സെക്കന്റ് ഫ്രെയിം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിലയിരുത്തലിലൂടെ കണ്ടെത്തി. ഈ പഠനത്തിലൂടെ, പിഡി രോഗികൾക്ക് ഓൺലൈൻ സഹായകരമായ ഫീഡ്ബാക്ക് സാധ്യമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ധരിക്കാവുന്ന അസിസ്റ്റന്റിന്റെ ധരിക്കാവുന്നതും പ്രകടനവും അതുപോലെ തന്നെ അസിസ്റ്റന്റ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ അവരുടെ നടത്ത പ്രകടനവും സംബന്ധിച്ച് രോഗികളുടെയും ഫിസിയോതെറാപ്പിസ്റ്റുകളുടെയും കാഴ്ചപ്പാടുകൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചർച്ച ചെയ്യുകയും അടുത്ത ഗവേഷണ ഘട്ടങ്ങൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ ഫലങ്ങള് അത്തരം ഒരു സന്ദര് ഭ ബോധമുള്ള സംവിധാനത്തിന്റെ പ്രയോജനം തെളിയിക്കുകയും കൂടുതൽ പഠനങ്ങള് ക്ക് പ്രചോദനം നല് കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
2a68c39e3586f87da501bc2a5ae6138469f50613 | സിംഗിൾ ലേബൽ ഡാറ്റയുടെ വിശകലനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ് സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനത്തിലെ ഒരു വലിയ ഗവേഷണ ശേഖരം, അവിടെ പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ ഒരു കൂട്ടം ഡിസ്ജുജന്റ് ലേബലുകളിൽ നിന്ന് ഒരു ലേബൽ λ മായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൊമെയ്നുകളിലെ പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ പലപ്പോഴും Y L ലേബലുകളുടെ ഒരു കൂട്ടവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. അത്തരം ഡാറ്റയെ മൾട്ടി-ലേബൽ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. രേഖകളും വെബ് പേജുകളും പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റുൽ ഡാറ്റ പലപ്പോഴും ഒന്നിലധികം ലേബലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാവിഞ്ചി കോഡ് എന്ന സിനിമയുടെ റിലീസിന് ക്രിസ് ത്യൻ സഭയുടെ പ്രതികരണങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വാർത്താ ലേഖനം മതവും സിനിമയും എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യാവുന്നതാണ് . ടെക്സ്റ്റുൽ ഡാറ്റയുടെ വർഗ്ഗീകരണം ഒരുപക്ഷേ മുഖ്യമായും മൾട്ടി ലേബൽ ആപ്ലിക്കേഷനാണ്. അടുത്തിടെ, മൾട്ടി-ലേബൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്ന പ്രശ്നം നിരവധി ഗവേഷകരിൽ നിന്ന് ശ്രദ്ധ ആകർഷിച്ചു, ചിത്രങ്ങളുടെ [1, 2, 3] വീഡിയോയുടെ [4, 5], ഫങ്ഷണൽ ജനിതകശാസ്ത്രം [6, 7, 8, 9, 10], സംഗീതത്തെ വികാരങ്ങളായി തരംതിരിക്കൽ [11, 12, 13, 14], സംവിധാനം ചെയ്ത വിപണനം [15]. സാഹിത്യത്തില് ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന വിവിധ പ്രയോഗങ്ങള് പട്ടിക 1യില് കാണിക്കുന്നു. ഈ അധ്യായത്തിൽ, മൾട്ടി ലേബൽ ഡാറ്റാ മൈനിംഗിന്റെ അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഗവേഷണ മേഖലയിലെ മുൻകാലത്തെയും സമീപകാലത്തെയും പ്രവൃത്തികൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. മൾട്ടി ലേബൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിലെ രണ്ട് പ്രധാന ജോലികൾ വിഭാഗം 2 നിർവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ ധാരാളം പഠന രീതികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മൾട്ടി ലേബൽ ഡാറ്റയുടെ അളവുകോൽ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ വിഭാഗം 3 ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. നാലാമത്തെയും അഞ്ചാമത്തെയും വിഭാഗങ്ങളിൽ രണ്ടു പ്രധാന ഗവേഷണ വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ച് ചർച്ചചെയ്യുന്നു. അവ വിജയകരമായി നേരിടുകയാണെങ്കിൽ, മൾട്ടി ലേബൽ പഠന രീതികളുടെ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഗണ്യമായി വിപുലീകരിക്കാൻ കഴിയും: a) ലേബൽ ഘടന ഉപയോഗപ്പെടുത്തുക, b) വലിയ എണ്ണം ലേബലുകളുള്ള ഡൊമെയ്നുകളിലേക്ക് വ്യാപിക്കുക. വിഭാഗം 6 മൾട്ടി ലേബൽ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും അവയുടെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
60686a80b91ce9518428e00dea95dfafadadd93c | ഈ ആശയവിനിമയം 2.4 ജിഗാഹെർട്സ് പോളറൈസേഷൻ വൈവിധ്യമുള്ള ഒരു ഡ്യുവൽ പോർട്ട് റീകോൺഫിഗറബിൾ സ്ക്വയർ പാച്ച് ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പാച്ചിലെ നാല് പി-ഐ-എൻ ഡയോഡുകളുടെ അവസ്ഥ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിലൂടെ, നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിനയുടെ ധ്രുവീകരണം ഓരോ പോർട്ടിലും ലീനിയർ ധ്രുവീകരണം (എൽപി), ഇടത് അല്ലെങ്കിൽ വലത് കൈ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണം (സിപി) എന്നിവയിൽ മാറ്റാൻ കഴിയും. പി-ഐ-എൻ ഡയോഡുകളുടെ ബയസ് സർക്യൂട്ട് ലളിതമാക്കുന്നതിന് എയർ സബ്സ്ട്രേറ്റും അപ്രെച്ചർ-കോപ്ലെഡ് ഫീഡ് ഘടനയും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉയർന്ന ഒറ്റപ്പെടലും കുറഞ്ഞ ക്രോസ്-പോളറൈസേഷൻ ലെവലും ഉള്ള എൽപി മോഡുകളിൽ, പോളറൈമെട്രിക് റഡാറുകൾക്കായി ഡ്യുവൽ ലീനിയർ പോളറൈസ്ഡ് ആന്റിനയായി രണ്ട് പോർട്ടുകളും ഒരേസമയം പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ഓരോ തുറമുഖത്തും വ്യത്യസ്ത സിപി തരംഗങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു, അവ ചലനാത്മകത, പ്രതികൂല കാലാവസ്ഥ, കാഴ്ചാ നിരക്ക് അല്ലാത്ത പ്രയോഗങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ അനുയോജ്യമാണ്. ലളിതമായ ബയസിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക്, എളുപ്പത്തിൽ നിർമ്മിക്കുന്നതും ക്രമീകരിക്കുന്നതും ആന്റിനയ്ക്ക് ഗുണങ്ങളുണ്ട്, ഇത് ധ്രുവീകരണ വൈവിധ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വ്യാപകമായി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. |
0d11248c42d5a57bb28b00d64e21a32d31bcd760 | 2001 ജൂലൈ 19ന് ഇന്റർനെറ്റുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന 359,000 - ലധികം കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലേക്കു കോഡ് റെഡ് (സി.ആർ.വി2) എന്ന വൈറസ് ബാധ 14 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ പടർന്നു കയറി. കോഡ് റെഡ് എന്ന വൈറസിന്റെ തുടർന്നുള്ള വകഭേദങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ ഈ പകർച്ചവ്യാധിയുടെ വില 2.6 ബില്യൺ ഡോളറിലധികം ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ആഗോളതലത്തിൽ ഈ ആക്രമണം ഉണ്ടാക്കിയ നാശനഷ്ടങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, പുഴുവിന്റെ വ്യാപനത്തെക്കുറിച്ച് വിശദീകരിക്കാനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ വളരെ കുറവാണ്. പുഴുക്കളെക്കുറിച്ചുള്ള ആഗോള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിലെ വെല്ലുവിളി കാരണം. 2001 ജൂലൈ 2 മുതല് 45 ദിവസത്തെ കാലയളവില് വേം വ്യാപനം കണ്ടെത്താന് സഹായിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ഇന്റർനെറ്റിലുടനീളം കോഡ് റെഡ് വ്യാപനത്തിന്റെ സവിശേഷതകള് നിര് ണയിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങള് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് കോഡ് റെഡ് വ്യാപനം കണ്ടെത്താന് ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതിശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ചും, ഞങ്ങളുടെ ട്രെയ്സ് വിശകലനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ചും വിവരിക്കുന്നു. കോഡ് റെഡ്, കോഡ് റെഡ് II വേമുകളുടെ വ്യാപനവും അണുബാധയുടെയും നിർജ്ജീവമാക്കലിന്റെയും നിരക്കുകളും ആദ്യം വിശദീകരിക്കും. അണുബാധ വ്യാപനത്തിന് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തില്ലെങ്കിലും കോഡ് റെഡ് അണുബാധ നിരക്ക് മിനിറ്റിൽ 2,000 ഹോസ്റ്റുകളിൽ എത്തി. പിന്നെ, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥാനം, ആഴ്ചയിലെ സമയവും പകൽ സമയവും, ടോപ്പ് ലെവൽ ഡൊമെയ്നുകൾ, ഐ.എസ്.പി.കൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള രോഗബാധിത ഹോസ്റ്റ് ജനസംഖ്യയുടെ സ്വഭാവം പരിശോധിക്കുന്നു. ഈ പുഴു അന്താരാഷ്ട്ര സംഭവമായിരുന്നു, പകർച്ചവ്യാധി പ്രവർത്തനം ദിവസത്തിലെ സമയ ഫലങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിച്ചു, വലിയ കോർപ്പറേഷനുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും കോഡ്-റെഡ് പുഴു പ്രധാനമായും വീടുകളിലും ചെറുകിട ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കളിലും ഇരയായി. കൂടാതെ, രോഗബാധിത ഹോസ്റ്റുകളുടെ അളവുകളിലെ ഡിഎച്ച്സിപിയുടെ ഫലങ്ങളും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുകയും 24 മണിക്കൂറിൽ കൂടുതൽ സമയത്തിനുള്ളിൽ ഒരു പുഴുവിന്റെ വ്യാപനത്തിന്റെ കൃത്യമായ അളവുകോലല്ല ഐപി വിലാസങ്ങൾ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്തു. അവസാനമായി, കോഡ്-റെഡ് പുഴുവിന്റെ അനുഭവം ഇന്റർനെറ്റ് ഹോസ്റ്റുകളിലെ വ്യാപകമായ ദുർബലതകൾ വേഗത്തിലും ഗണ്യമായും ചൂഷണം ചെയ്യാമെന്നും ഇന്റർനെറ്റ് പുഴുക്കളെ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് ഹോസ്റ്റ് പാച്ച് ചെയ്യുന്നതിനപ്പുറം മറ്റ് സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ആവശ്യമാണെന്നും തെളിയിക്കുന്നു. |
0462a4fcd991f8d6f814337882da182c504d1d7b | ഗൂഗിൾ ബുക്സ് ങ്റാം കോർപസിന്റെ പുതിയ പതിപ്പ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അഞ്ചു നൂറ്റാണ്ടുകളായി എട്ട് ഭാഷകളിലായി എത്ര തവണ വാക്കുകളും വാക്യങ്ങളും ഉപയോഗിച്ചുവെന്ന് വിവരിക്കുന്നു. ഈ പുതിയ പതിപ്പിൽ വാക്യഘടനാപരമായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു: വാക്കുകൾ അവയുടെ ഭാഗം-പ്രസംഗം ഉപയോഗിച്ച് ടാഗുചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ഹെഡ്മോഡിഫയർ ബന്ധങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. ചരിത്രപരമായ ടെക്സ്റ്റുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളിലൂടെയാണ് ആന്റോട്ടേഷനുകൾ യാന്ത്രികമായി നിർമ്മിക്കുന്നത്. ഭാഷാപരമായ പ്രവണതകളുടെ പഠനത്തിന് ഈ കോർപസ് സഹായകമാകും. പ്രത്യേകിച്ചും വാക്യഘടനയുടെ പരിണാമവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടവ. |
Subsets and Splits