_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.54k
|
|---|---|
05378af0c67c59505067e2cbeb9ca29ed5f085e4 | हामी प्रसारमा आधारित, वितरित यातायात सूचना प्रणालीमा अवलोकनहरूको पदानुक्रमित एकत्रीकरणको लागि एल्गोरिथ्म प्रस्ताव गर्दछौं। विशिष्ट मानहरू बोक्ने सट्टा (उदाहरणका लागि, दिइएको क्षेत्रमा निःशुल्क पार्किङ ठाउँहरूको संख्या), हाम्रो समग्रमा एक संशोधित फ्लाजोलेट-मार्टिन स्केच सम्भावित अनुमानको रूपमा समावेश गर्दछ। यस दृष्टिकोणको मुख्य फाइदा यो हो कि समग्रहरू दोहोर्याइएको असंवेदनशील छन्। यसले भ्यानेट अनुप्रयोगहरूको लागि विद्यमान एकत्रीकरण योजनाहरूको दुई मुख्य समस्याहरूलाई पार गर्दछ। पहिलो, जब एउटै क्षेत्रका लागि धेरै अवलोकनहरूको समूह उपलब्ध हुन्छ, तब ती समूहहरूलाई मूल समूहबाट प्राप्त सबै जानकारी समावेश गर्ने समूहमा मिलाउन सकिन्छ। यसैले, कुनै पनि अन्य अवशेषहरू जुन कुनै अन्य अवशेषहरू भन्दा फरक छन्, तिनीहरू एक समान अवशेषको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। दोस्रो, कुनै पनि अवलोकन वा समग्र उच्च स्तरको समग्रमा समावेश गर्न सकिन्छ, चाहे यो पहिले नै - प्रत्यक्ष वा अप्रत्यक्ष रूपमा - थपिएको छ। यसैले, अन्य अन्य क्षेत्रहरूमा पनि, जस्तै कि, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, इटाली, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, जापान, आदि। हामी हाम्रो दृष्टिकोणको यी विशेषताहरू सिमुलेशन अध्ययनद्वारा प्रदर्शन गर्दछौं। |
2f83d2294d44b44ad07d327635a34276abe1ec55 | यस कागजातले आईईईई 802.11 बी / जी अनुप्रयोगको लागि एन्टेना-एकीकृत प्याकेज प्राप्त गर्न MCM-D निर्माण टेक्नोलोजीमा आधारित एन्टेना डिजाइन प्रस्तुत गर्दछ। एन्टेना र आरएफ मोड्युलको एकीकरणको कारण हुने परजीवी प्रभावहरूलाई समावेश गर्न कोडिजाइन दिशानिर्देशहरू प्रयोग गरिन्छ। लूप एन्टेना MCM-D सब्सट्रेटको दोस्रो तहमा अवस्थित छ। एन्टेनाले क्षमतात्मक रूपमा फिड स्ट्रिप समावेश गर्दछ जुन कोप्लेनार वेभगाइड (सीपीडब्ल्यू) द्वारा खुवाइएको छ। युग्मन फीड प्रविधिद्वारा, प्रस्तावित एन्टेनाको आकार केवल 3.8 मिमी × 4.7 मिमी WLAN ब्यान्ड (2.4-2.484 GHz) मा छ। यसबाहेक, युग्मन पट्टीको लम्बाइ ट्यून गरेर अनुनाद आवृत्ति समायोजित गर्न सकिन्छ। परिणामले देखाउँछ कि युग्मन-खाद्य लूप एन्टेनाले १.६ डीबीआईको लाभ र २.४५ गीगाहर्जमा ८५% विकिरण दक्षता हासिल गर्यो। यसबाहेक, प्याकेजको कुल क्षेत्रफलको तुलनामा एन्टेनाको क्षेत्रफल धेरै सानो छ (४.४%) । त्यसैले, प्याकेज एन्टेना डिजाइनका लागि प्रस्तावित विधि धेरै उपयोगी छ । विस्तृत मापदण्ड अध्ययन प्रस्तुत गरिएको छ, जसले प्रस्तावित विधिको सम्भाव्यतालाई देखाउँछ। |
cf08bf7bcf3d3ec926d0cedf453e257e21cc398a | उपकरण परीक्षणले अर्धचालक उद्योगमा सबैभन्दा ठूलो एकल निर्माण खर्च प्रतिनिधित्व गर्दछ, जुन एक वर्षमा $ 40 मिलियन भन्दा बढी खर्च हुन्छ। डिजिटल प्रणालीको परीक्षण यस प्रकारको सबैभन्दा व्यापक र व्यापक पुस्तक हो जसले तपाईंलाई यो अत्यन्त महत्त्वपूर्ण विषयको बारेमा जान्नुपर्ने सबै कुरा समेट्छ। आधारभूत कुराबाट सुरु गर्दै, लेखकहरूले पाठकलाई स्वचालित परीक्षण ढाँचा उत्पादन, परीक्षणको लागि डिजाइन र डिजिटल सर्किटको निर्मित आत्म-परीक्षणको माध्यमबाट लैजान्छन्। अधिक उन्नत शीर्षकहरूमा जानु अघि जस्तै आईडीडीक्यू परीक्षण, कार्यात्मक परीक्षण, ढिलाइ दोष परीक्षण, मेमोरी परीक्षण, र दोष निदान। पुस्तकमा नवीनतम प्रविधिहरूको विस्तृत उपचार समावेश छ जसमा विभिन्न दोष मोडहरूको लागि परीक्षण उत्पादन, एकीकृत सर्किट पदानुक्रमको विभिन्न स्तरहरूमा परीक्षण प्रविधिहरूको छलफल र प्रणाली-मा-चिप परीक्षण संश्लेषणमा एउटा अध्याय समावेश छ। विद्यार्थी र इन्जिनियरहरूका लागि लेखिएको यो उत्कृष्ट वरिष्ठ/स्नातक स्तरको पाठ्यपुस्तक र बहुमूल्य सन्दर्भ हो। |
44c3dac2957f379e7646986f593b9a7db59bd714 | |
5a4bb08d4750d27bd5a2ad0a993d144c4fb9586c | हालैका डाटा भ्याक्सनका घटनाहरूले लाखौं मानिसहरूको व्यक्तिगत जानकारी खुलासा गरेका छन्। केही रिपोर्टहरूले डाटा चोरीको मात्रा र बारम्बारको डरलाग्दो वृद्धि भएको देखाउँछन्। यसले विश्वभरका संस्थाहरूलाई खराब हुँदै गएको अवस्थाको समाधान गर्न उत्प्रेरित गरेको छ। तर, के समस्या साँच्चै बढ्दै गइरहेको छ? यस लेखमा हामी एउटा लोकप्रिय सार्वजनिक डाटासेटको अध्ययन गर्छौं र डाटा भ्याक्सको प्रवृत्तिबारे अनुसन्धान गर्न बेयसियन जनरललाइज्ड लिनियर मोडेलको विकास गर्छौं। मोडेलको विश्लेषणले देखाउँछ कि पछिल्लो दशकमा डाटाको उल्लंघनको आकार र आवृत्तिमा वृद्धि भएको छैन। हामीले पत्ता लगायौं कि ध्यान आकर्षित गर्ने वृद्धिलाई डाटासेटमा आधारित भारी-पछाडिको सांख्यिकीय वितरणले व्याख्या गर्न सकिन्छ। विशेष गरी, हामीले पत्ता लगायौं कि डाटा भंगको आकार सामान्यतया वितरण गरिएको छ र भंगको दैनिक आवृत्ति नकारात्मक द्विपद वितरण द्वारा वर्णन गरिएको छ। यी वितरणहरूले उल्लंघनका लागि जिम्मेवार जनरेटिभ मेकानिक्सका लागि सुराग प्रदान गर्न सक्छ। यसको अतिरिक्त, हाम्रो मोडेलले भविष्यमा निश्चित आकारको भंग हुने सम्भावनाको भविष्यवाणी गर्छ। उदाहरणका लागि, हामीले पत्ता लगायौं कि अर्को वर्ष अमेरिकामा १० लाख रेकर्ड वा त्यो भन्दा बढीको उल्लंघन हुने सम्भावना ३१ प्रतिशत मात्र छ। कुनै पनि प्रवृत्तिलाई ध्यान दिएर, डाटाको चोरी महँगो हुन्छ, र हामीले यो मोडेललाई दुई फरक लागत मोडेलसँग मिलाएर अनुमान लगायौं कि आगामी तीन वर्षमा चोरीको चोरीमा ५५ अर्ब डलरसम्म खर्च हुन सक्छ। |
e8e2c3d884bba807bcf7fbfa2c27f864b20ceb80 | यो मेमो इन्टरनेट समुदायको लागि जानकारी प्रदान गर्दछ। यो मेमो कुनै पनि प्रकारको इन्टरनेट मानक निर्दिष्ट गर्दैन। यो ज्ञापनपत्रको वितरण असीमित छ। सारांश यो कागजातले एचएमएसी, क्रिप्टोग्राफिक हैश प्रकार्यहरू प्रयोग गरेर सन्देश प्रमाणीकरणको लागि एक संयन्त्र वर्णन गर्दछ। एचएमएसी कुनै पनि पुनरावर्ती क्रिप्टोग्राफिक हैश प्रकार्यको साथ प्रयोग गर्न सकिन्छ, उदाहरणका लागि, MD5, SHA-1, एक गोप्य साझा कुञ्जीको साथ संयोजनमा। एचएमएसीको क्रिप्टोग्राफिक शक्ति अन्तर्निहित हैश फंक्शनको गुणहरूमा निर्भर गर्दछ। |
f01d369becb42ff69d156d5e19d8af18dadacc6e | वायरलेस सेन्सर नेटवर्क (डब्लुएसएन) को निरन्तर वृद्धि भएसँगै प्रभावकारी सुरक्षा संयन्त्रको आवश्यकता पनि बढ्दै गएको छ। सेन्सर नेटवर्क संवेदनशील डाटासँग अन्तरक्रिया गर्न सक्छ र/वा शत्रुतापूर्ण वातावरणमा बिना निगरानी सञ्चालन गर्न सक्छ, त्यसैले यी सुरक्षा चिन्ताहरूलाई प्रणाली डिजाइनको सुरुदेखि नै सम्बोधन गर्न आवश्यक छ। यस लेखमा डब्लुएसएनमा डाटा संकलन र प्रशोधनका लागि सुरक्षा समाधानहरूको वर्णन गरिएको छ। मध्यम र ठूलो स्तरका डब्लुएसएनका लागि पर्याप्त सुरक्षा क्षमताहरू यी नेटवर्कहरूलाई बजारका लागि तयार पार्नका लागि प्राप्त गर्न कठिन तर आवश्यक लक्ष्य हो। यस कागजातमा डब्लुएसएनको अन्तरिक्ष सुरक्षा समाधान र विश्वस्तता चुनौतीहरूको बारेमा एक सिंहावलोकन समावेश छ। |
18f5593d6082b1ba3c02cf64d64eb9d969db3e6b | भेक्टर स्पेस शब्द प्रतिनिधित्वहरू धेरै प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग अनुप्रयोगहरूको लागि उपयोगी छन्। भेक्टर प्रतिनिधित्वको गणनाका लागि प्रविधिहरूको विविधता र मूल्यांकन बेन्चमार्कहरूको ठूलो संख्याले भरपर्दो तुलनालाई दुबै नयाँ भेक्टर स्पेस मोडेलहरू विकास गर्ने अनुसन्धानकर्ताहरू र ती प्रयोग गर्न चाहनेहरूका लागि थकाउने कार्य बनाउँदछ। हामी एक वेबसाइट र अफलाइन उपकरणहरूको सूट प्रस्तुत गर्दछौं जसले मानक लेक्सिकल सिमेन्टिक्स बेन्चमार्कमा शब्द भेक्टरहरूको मूल्यांकनलाई सजिलो बनाउँदछ र प्रयोगकर्ताहरू द्वारा आदानप्रदान र अभिलेखलाई अनुमति दिन्छ जसले उनीहरूको अनुप्रयोगहरूको लागि राम्रो भेक्टरहरू फेला पार्न चाहन्छन्। यो प्रणाली www.wordvectors.org मा उपलब्ध छ। |
cc383d9308c38e36d268b77bd6acee7bcd79fc10 | हालको प्रगतिले स्वास्थ्य निगरानी प्रविधिमा ठूलो सम्भावना राख्दछ। यसले बिरामीहरूको निगरानीलाई सबै ठाउँमा सक्षम बनाउँदछ। सामान्य स्वास्थ्य अनुगमन प्रणालीमा शारीरिक मापदण्डको निरन्तर अनुगमन गर्ने पहिरनयोग्य वा प्रत्यारोपित सेन्सरहरूको सञ्जाल हुन्छ। सङ्कलन गरिएका डाटालाई विद्यमान वायरलेस सञ्चार प्रोटोकलको प्रयोग गरेर थप प्रशोधनका लागि आधार स्टेशनमा पठाइन्छ। यस लेखले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई विद्यमान कम-पावर संचार प्रविधिहरूको तुलना गर्न जानकारी प्रदान गर्दछ जसले WBAN प्रणालीहरूको द्रुत विकास र तैनातीलाई समर्थन गर्न सक्दछ, र मुख्यतया आवासीय वातावरणमा वृद्ध वा दीर्घकालीन बिरामी बिरामीहरूको टाढाको अनुगमनमा केन्द्रित छ। |
b3e326f56fd2e32f33fd5a8f3138c6633da25786 | यस लेखमा रोबोकिङ नामक स्वचालित सफाइ रोबोटको प्रणालीको एकीकरण र अवलोकन प्रस्तुत गरिएको छ। रोबोकिङ एक स्व-चालित स्वायत्त रूपमा नेभिगेट गर्ने भ्याकुम क्लीन्जिङ रोबोट हो। यसले सफा गर्ने क्रममा घरभित्रको वातावरण र आफूलाई सुरक्षित राख्न धेरै सेन्सर प्रयोग गर्छ। यस लेखमा हामी प्रणाली संरचना, सेन्सर, कार्य र एकीकृत उपप्रणालीहरू सहित सञ्चालनको सिद्धान्त वर्णन गर्नेछौं। |
85b3cd74945cc6517aa3a7017f89d8857c3600da | विद्यार्थीको भविष्यको प्रदर्शनको सही अनुमानको महत्त्व महत्त्वपूर्ण छ ताकि विद्यार्थीलाई सिकाइ प्रक्रियामा पर्याप्त सहयोग प्रदान गर्न सकियोस्। यस उद्देश्यका लागि, यस अनुसन्धानले केही पहिचान गरिएका विशेषताहरूको मानको आधारमा विद्यार्थीको प्रदर्शनको भविष्यवाणी गर्न बेइजियन नेटवर्कहरूको प्रयोगको अनुसन्धान गर्ने उद्देश्य राख्यो। हामीले ८ गुणहरू समावेश गरेको उच्च माध्यमिक विद्यालयका विद्यार्थीहरूको डेटासेटको साथ प्रदर्शनको भविष्यवाणीमा अनुभवजन्य प्रयोगहरू प्रस्तुत गरेका छौं। यस लेखले शिक्षाको क्षेत्रमा बेयसियन दृष्टिकोणको प्रयोगलाई देखाउँछ र यसले बेयसियन नेटवर्क वर्गीकरणकर्तालाई विद्यार्थीहरूको प्रदर्शनको भविष्यवाणी गर्ने उपकरणको रूपमा प्रयोग गर्ने क्षमता रहेको देखाउँछ। |
86aa83ebab0f72ef84f8e6d62379c71c04cb6b68 | |
05e5e58edead6167befb089444d35fbd17b13414 | |
8c63d23cc29dc6221ed6bd0704fccc03baf20ebc | हालैका दिनहरूमा संवादात्मक अन्तर्क्रियाका लागि प्रयोग हुने एप्लिकेसनहरूको संख्यामा तीव्र वृद्धि भएको छ। तर यी प्रणालीहरूको लागि प्राकृतिक भाषा उत्पादन (एनएलजी) घटक धेरै हदसम्म हस्तनिर्मित रहन्छ। यो सीमाले अनुप्रयोगहरूको दायरालाई धेरै सीमित गर्दछ; यसको मतलब यो पनि हो कि अभिव्यक्त र सांख्यिकीय भाषा उत्पादनमा हालसालैका कामहरूको फाइदा लिन असम्भव छ जुन गतिशील र स्वचालित रूपमा दिइएको सामग्रीको धेरै संख्यामा भिन्नताहरू उत्पादन गर्न सक्दछ। हामी यो समस्याको समाधान भाषा उत्पादन स्रोतको विकासका लागि नयाँ विधिहरूमा रहेको प्रस्ताव गर्दछौं। हामी ईएस-ट्रान्सलेटरको वर्णन गर्छौं, एक कम्प्युटेशनल भाषा जनरेटर जुन पहिले केवल दन्त्यकथाहरूमा लागू गरिएको थियो, र वेबलगबाट व्यक्तिगत कथाहरूमा लागू गरेर ईएसटीको डोमेन स्वतन्त्रताको मात्रात्मक मूल्यांकन गर्दछौं। त्यसपछि हामीले भाषा निर्माणमा हालै गरिएको कामको फाइदा उठाएर कथा निर्माणका लागि एउटा प्यारामिटरयुक्त वाक्य योजनाकार सिर्जना गर्यौं जसले एकत्रीकरण कार्यहरू, प्रवचनमा भिन्नता र दृष्टिकोण प्रदान गर्दछ। अन्तमा, हामी विभिन्न व्यक्तिगत कथाहरूको पुनः कथाहरूको प्रयोगकर्ता मूल्याङ्कन प्रस्तुत गर्दछौं। |
43dfdf71c82d7a61367e94ea927ef1c33d4ac17a | संवेदनशील डाटाको तीव्र वृद्धि र लामो समयसम्म डाटाको संरक्षण र संरक्षणको आवश्यकता पर्ने सरकारी नियमहरूको बढ्दो संख्याले उद्यमहरूलाई भण्डारण सुरक्षामा गम्भीर ध्यान दिन बाध्य पारेको छ। यस लेखमा हामी भण्डारणसँग सम्बन्धित महत्त्वपूर्ण सुरक्षा मुद्दाहरूको बारेमा छलफल गर्नेछौं र विद्यमान भण्डारण प्रणालीहरूद्वारा प्रदान गरिएका सुरक्षा सेवाहरूको विस्तृत समीक्षा प्रस्तुत गर्नेछौं। हामी भण्डारण सुरक्षा साहित्यको एक विस्तृत श्रृंखला कभर, अवस्थित समाधान को एक महत्वपूर्ण समीक्षा प्रस्तुत, तिनीहरूलाई तुलना, र सम्भावित अनुसन्धान मुद्दाहरू हाइलाइट। |
b594a248218121789e5073a90c31b261610478e0 | यस कागजातले ठूलो-स्तरको SLAM को लागि एक रणनीति प्रस्तुत गर्दछ रैखिक कम से कम वर्ग समस्याहरूको अनुक्रम समाधान गरेर। यो एल्गोरिथ्म उप-नक्सा जोड्नेमा आधारित छ जहाँ उप-नक्साहरू कुनै पनि अवस्थित SLAM प्रविधि प्रयोग गरेर निर्माण गरिन्छ। यो देखाइएको छ कि यदि उप-नक्सा समन्वय फ्रेमहरू विवेकपूर्ण रूपमा चयन गरियो भने, दुई उप-नक्साहरू जोड्नको लागि कम से कम वर्ग उद्देश्य प्रकार्य राज्य भेक्टरको वर्गिक प्रकार्य हुन्छ। यसैले, ठूलो-स्तरको SLAM को लागि एक रैखिक समाधान जुन क्रमशः वा अधिक कुशल डिभिड र कन्कोयर तरिकामा स्थानीय उप-नक्साहरूको संख्यामा सामेल हुन आवश्यक छ, प्राप्त गर्न सकिन्छ। प्रस्तावित रैखिक एसएलएएम प्रविधि सुविधा-आधारित र पोज ग्राफ एसएलएएम दुवैमा लागू हुन्छ, दुई र तीन आयाममा, र सह-विभेदक म्याट्रिक्सको चरित्रमा कुनै धारणा वा राज्य भेक्टरको प्रारम्भिक अनुमानको आवश्यकता पर्दैन। यद्यपि यो एल्गोरिथ्म इष्टतम पूर्ण गैर-रेखीय न्यूनतम वर्ग SLAM को एक अनुमान हो, सिमुलेशन र प्रयोगहरू सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध डाटासेटहरू २ डी र थ्रीडीमा प्रयोग गरेर देखाउँदछ कि रैखिक SLAM ले परिणामहरू उत्पादन गर्दछ जुन उत्तम समाधानहरूको धेरै नजिक छ जुन पूर्ण गैर-रेखीय अनुकूलन प्रयोग गरेर प्राप्त गर्न सकिन्छ सही प्रारम्भिक मानबाट शुरू भयो। प्रस्तावित एल्गोरिथ्मका लागि सी/सी++ र म्याटलाब स्रोत कोडहरू ओपनस्लाममा उपलब्ध छन्। |
69ab8fe2bdc2b1ea63d86c7fd64142e5d3ed88ec | हामी सूचना पुनः प्राप्तिको शास्त्रीय सम्भावनावादी मोडेलहरू र उदीयमान भाषा मोडेलिंग दृष्टिकोणहरू बीचको सम्बन्धको अन्वेषण गर्दछौं। यो लामो समयदेखि मान्यता दिइएको छ कि शास्त्रीय मोडेलहरूको प्रभावकारी प्रदर्शनको लागि प्राथमिक बाधा प्रासंगिकता मोडेलको अनुमानको आवश्यकता होः प्रासंगिक वर्गमा शब्दहरूको सम्भावना। हामी यी सम्भावनाहरूको अनुमान गर्नका लागि एउटा नयाँ प्रविधिको प्रस्ताव गर्दछौं, केवल क्वेरीको प्रयोग गरेर। हामीले देखाइदियौं कि हाम्रो प्रविधिको प्रयोगले उच्च सटीक प्रासंगिकता मोडेलहरू उत्पादन गर्न सक्छ, जसले समानार्थी र बहुवचनको महत्त्वपूर्ण अवधारणाहरूलाई सम्बोधन गर्दछ। हाम्रो प्रयोगले प्रासंगिकता मोडेलहरू TREC पुनःप्राप्ति र TDT ट्र्याकिङ कार्यहरूमा आधारभूत भाषा मोडेलिंग प्रणालीहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्ने देखाउँछ। यस कार्यको मुख्य योगदान प्रशिक्षण डेटा बिना प्रासंगिकता मोडेलको अनुमान गर्न एक प्रभावकारी औपचारिक विधि हो। |
2a894be44d07a963c28893cc6f45d29fbfa872f7 | मेशिन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदमहरू सामान्यतया बिग डाटामा लागू हुन्छन्, वितरित प्रणालीहरू प्रयोग गरेर जुन डाटालाई मेशिनहरूमा विभाजन गर्दछ र प्रत्येक मेशिनलाई सबै एमएल मोडेल प्यारामिटरहरू पढ्न र अपडेट गर्न अनुमति दिन्छ - डाटा समानान्तरता भनेर चिनिने रणनीति। एक वैकल्पिक र पूरक रणनीति, मोडेल समानान्तरता, विभाजनहरू गैर-साझा समानांतर पहुँच र अद्यावधिकहरूको लागि मोडेल प्यारामिटरहरू, र संचारलाई सजिलो बनाउन आवधिक रूपमा प्यारामिटरहरू पुनः विभाजन गर्न सक्दछ। मोडेल समानान्तरता दुई चुनौतीहरू द्वारा प्रेरित हुन्छ जुन डाटा-समानान्तरताले सामान्यतया सम्बोधन गर्दैनः (१) प्यारामिटरहरू निर्भर हुन सक्छन्, यसैले naive समवर्ती अपडेटहरूले त्रुटिहरू ल्याउन सक्छ जुन ढिलो अभिसरण वा एल्गोरिथ्म विफलता पनि निम्त्याउन सक्छ; (२) मोडेल प्यारामिटरहरू फरक दरमा अभिसरण गर्दछन्, यसैले प्यारामिटरहरूको सानो उपसमूहले एमएल एल्गोरिथ्म पूरा गर्न सक्छ। हामी अनुसूचित मोडेल समानान्तरता (SchMP) को प्रस्ताव गर्दछौं, एक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण जसले परिमिति निर्भरता र असमान अभिसरणलाई ध्यानमा राख्दै, प्यारामिटर अपडेटहरू कुशलतापूर्वक तालिका बनाउँदै ML एल्गोरिथ्मको अभिसरण गति सुधार गर्दछ। स्केलमा SchMP लाई समर्थन गर्न, हामी एक वितरित फ्रेमवर्क STRADS विकास गर्छौं जसले SchMP प्रोग्रामहरूको थ्रुपुटलाई अनुकूलित गर्दछ, र चार सामान्य ML अनुप्रयोगहरू SchMP प्रोग्रामहरूको रूपमा लेखिएको बेन्चमार्क गर्दछः LDA विषय मोडेलिंग, म्याट्रिक्स फैक्टराइजेशन, स्पायर लेस्ट-स्क्वायर (लासो) रिग्रेसन र स्पायर लजिस्टिक रिग्रेसन। SchMP प्रोग्रामिंग मार्फत प्रति पुनरावृत्ति ML प्रगति सुधार गर्दा STRADS मार्फत पुनरावृत्ति थ्रूपुट सुधार गरेर हामी देखाउँछौं कि STRADS मा चल्ने SchMP कार्यक्रमहरू गैर-मोडेल-समानांतर ML कार्यान्वयनहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्दछन्: उदाहरणका लागि, SchMP LDA र SchMP लासो क्रमशः 10x र 5x छिटो अभिसरण प्राप्त गर्दछन् हालसालै, राम्रोसँग स्थापित आधारभूत रेखाहरू भन्दा। |
bdc6acc8d11b9ef1e8f0fe2f0f41ce7b6f6a100a | परम्परागत पाठ समानता मापनले प्रत्येक शब्दलाई आफैंमा मात्र समान मान्दछ र शब्दहरूको अर्थपूर्ण सम्बन्धलाई मोडेल गर्दैन। हामी एक नयाँ भेदभाव प्रशिक्षण विधि प्रस्ताव गर्छौं जसले कच्चा शब्द भेक्टरहरूलाई सामान्य, कम आयामी भेक्टर अन्तरिक्षमा प्रक्षेपण गर्दछ। हाम्रो दृष्टिकोणले पूर्व-चयनित समानता प्रकार्य (उदाहरणका लागि, कोसिनस) को अनुमानित भेक्टरहरूको हानि कम गर्न इष्टतम म्याट्रिक्स फेला पार्दै कार्य गर्दछ, र उच्च आयामी अन्तरिक्षमा प्रशिक्षण उदाहरणहरूको ठूलो संख्यालाई कुशलतापूर्वक ह्यान्डल गर्न सक्षम छ। दुई भिन्न कार्यहरू, क्रस-लिङ्गुअल कागजात पुनः प्राप्ति र विज्ञापन प्रासंगिकता मापनमा मूल्याङ्कन गरिएको, हाम्रो विधिले अवस्थित राज्य-को-कला दृष्टिकोणहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन मात्र गर्दैन, तर कम आयामहरूमा उच्च शुद्धता पनि प्राप्त गर्दछ र यसैले अधिक कुशल छ। |
50988101501366324c11e9e7a199e88a9a899bec | |
b2e68ca577636aaa6f6241c3af7478a3ae1389a7 | नर्सिङ क्षेत्रमा परिवर्तनकारी नेतृत्वको अवधारणाको विश्लेषण गर्ने। पृष्ठभूमि नर्सहरूलाई बिरामीको स्वास्थ्यमा सुधार ल्याउने र उपचारको लागत कम गर्ने जिम्मेवारी दिइएको छ। परिवर्तनकारी नेतृत्व र यसले प्रदान गर्ने सम्भावनाको अन्वेषण र बृहत् समझ प्रदर्शन सुधार र बिरामी सुरक्षाको अभिन्न अंग हो। डिजाइन अवधारणा विश्लेषण वाकर र अवन्तको (२०० 2005) अवधारणा विश्लेषण विधि प्रयोग गरेर। डाटा स्रोतहरू पबमेड, सिनाहल र साइकिन्फो। यो प्रतिवेदनले नर्सिङ सन्दर्भमा परिवर्तनकारी नेतृत्वको अवधारणाको प्रभावकारी विश्लेषण गर्न परिवर्तनकारी नेतृत्व, व्यवस्थापन र नर्सिङको बारेमा विद्यमान साहित्यमा आधारित छ। नर्सिङका लागि प्रभाव यो प्रतिवेदनले परिवर्तनकारी नेतृत्वको लागि नयाँ परिचालन परिभाषा प्रस्ताव गर्दछ र नर्सिङ सन्दर्भमा विशिष्ट नमूना केसहरू र परिभाषित विशेषताहरू पहिचान गर्दछ। संगठनको संस्कृति र बिरामीको नतिजामा परिवर्तनकारी नेतृत्वको प्रभाव स्पष्ट छ। विशेष चासोको विषय भनेको परिवर्तनकारी नेतृत्वलाई सिकाउन सकिने क्षमताहरूको सेटको रूपमा परिभाषित गर्न सकिन्छ भन्ने निष्कर्ष हो। तर, परिवर्तनकारी नेतृत्वले बिरामीको नतिजालाई कसरी प्रभाव पार्छ भन्ने कुरा स्पष्ट छैन। नर्सिङमा परिवर्तनकारी नेतृत्व उच्च प्रदर्शन टोली र सुधारिएको बिरामी हेरचाहसँग सम्बन्धित छ, तर यो कहिलेकाँही सीपहरूको सेटको रूपमा विचार गरिएको छ जुन सिकाउन सकिन्छ। साथै, अनुभविक सन्दर्भहरूलाई सुदृढ पार्न थप अनुसन्धानको आवश्यकता छ। यो परिचालन परिभाषामा सुधार गरेर, प्रमुख संरचनाहरूमा अस्पष्टता कम गरेर र उप-स्तर मापनहरू मान्य गर्न स्वास्थ्य सेवा परिणामहरूलाई रूपान्तरण नेतृत्वले प्रभाव पार्ने विशिष्ट संयन्त्रहरूको अन्वेषण गरेर गर्न सकिन्छ। |
bdcdc95ef36b003fce90e8686bfd292c342b0b57 | सुदृढीकरण सिकाइले कच्चा संवेदी डेटामा सामान्यीकरण गर्न ठूलो सम्भावना देखाएको छ मूल्य अनुकूलनको लागि केवल एक मात्र न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरेर। हालको अत्याधुनिक प्रबलित सिकाइ एल्गोरिदममा धेरै चुनौतीहरू छन् जसले तिनीहरूलाई विश्वव्यापी इष्टतमतर्फ कन्भर्जेन गर्नबाट रोक्दछ। यी समस्याहरूको समाधान अल्पकालीन र दीर्घकालीन योजना, अन्वेषण र सुदृढीकरण सिकाइ एल्गोरिदमहरूको लागि मेमोरी व्यवस्थापनमा रहेको छ। खेलहरू प्रायः सुदृढीकरण सिकाउने एल्गोरिदमहरूको बेंचमार्क गर्न प्रयोग गरिन्छ किनकि उनीहरूले लचिलो, पुनः उत्पादनयोग्य, र नियन्त्रण गर्न सजिलो वातावरण प्रदान गर्दछन्। जे होस्, केहि खेलहरूमा राज्य-स्थानको सुविधा हुन्छ जहाँ अन्वेषण, मेमोरी, र योजनाको परिणाम सजिलैसँग बुझिन्छ। यस कागजातले ड्रिमिङ भेरिएसनल अटो एन्कोडर (डीभीएई) प्रस्तुत गर्दछ, जुन एक न्यूरल नेटवर्कमा आधारित जनरेटिभ मोडलिङ आर्किटेक्चर हो जुन कम प्रतिक्रियाको साथ वातावरणमा अन्वेषणको लागि हो। हामी थप प्रस्तुत गर्दछौं गहिरो भूलभुलैया, एक उपन्यास र लचिलो भूलभुलैया इन्जिन जसले आंशिक र पूर्ण-अवलोकन योग्य राज्य-स्थान, लामो क्षितिज कार्यहरू, र निर्धारात्मक र स्टोकास्टिक समस्याहरूमा DVAE लाई चुनौती दिन्छ। हामी प्रारम्भिक निष्कर्षहरू देखाउँछौं र उत्प्रेरक अन्वेषणद्वारा संचालित सुदृढीकरण शिक्षामा थप कामलाई प्रोत्साहित गर्दछौं। |
7e5af1cf715305fc394b5d24fc1caf17643a9205 | सूचना प्रविधि (आईटी) र संगठनहरू बीचको सम्बन्धको प्रकृति सूचना प्रणाली साहित्यमा लामो समयदेखि बहस भएको छ। के सूचना प्रविधिले संगठनलाई आकार दिन्छ, वा संगठनका मानिसहरूले सूचना प्रविधि कसरी प्रयोग गरिन्छ भन्ने कुरा नियन्त्रण गर्छन्? प्रश्नलाई अलिक फरक ढंगले प्रस्तुत गर्न सकिन्छ: के एजेन्सी (फरक पार्ने क्षमता) मुख्यतः मेसिन (कम्प्युटर प्रणाली) वा मानिस (संगठनात्मक अभिनेता) सँग छ ? प्राविधिक र सामाजिक निर्धारणवादको चरम सीमाहरू बीचको मध्य मार्गको लागि धेरै प्रस्तावहरू अगाडि सारिएका छन्; हालका वर्षहरूमा सामाजिक सिद्धान्तहरूतर्फ उन्मुख अनुसन्धानकर्ताहरूले संरचना सिद्धान्त र (पछिल्लो समय) अभिनेता नेटवर्क सिद्धान्तमा ध्यान केन्द्रित गरेका छन्। यी दुई सिद्धान्तहरू, तथापि, एजेन्सीको फरक र असंगत विचारहरू अपनाउँछन्। यसरी, संरचनात्मक सिद्धान्तले एजेन्सीलाई विशेष रूपमा मानवको सम्पत्तीको रूपमा देख्छ, जबकि अभिनेता नेटवर्क सिद्धान्तमा सामान्य सममितिको सिद्धान्तले स .्केत गर्दछ कि मेशिनहरू पनि एजेन्ट हुन सक्छन्। संरचनात्मक सिद्धान्त र अभिनेता नेटवर्क सिद्धान्त दुवैको आलोचनामा आधारित यस लेखमा मानव र मेसिन एजेन्सीको बीचको अन्तरक्रियाको सैद्धान्तिक खाता विकसित गरिएको छ: एजेन्सीको दोहोरो नृत्य। यस खाताले मानव र मेसिन एजेन्सीको फरक चरित्र र उनीहरूको अन्तर्क्रियाको उदीयमान गुणहरू दुवैलाई मान्यता दिएर प्रविधि र संगठन बीचको सम्बन्धको सिद्धान्तमा योगदान पुर्याउने प्रयास गर्दछ। |
d7cbedbee06293e78661335c7dd9059c70143a28 | हामी यहाँ अत्यधिक कुशल सीएनएन मोडेलको एक वर्ग प्रस्तुत गर्दछौं, मोबाइल फेसनेट्स, जसले १० लाख भन्दा कम परिमितिहरू प्रयोग गर्दछ र विशेष रूपमा उच्च-सटीकता र वास्तविक-समय अनुहार प्रमाणीकरणका लागि मोबाइल र एम्बेडेड उपकरणहरूमा अनुकूलित गरिएको छ। हामीले पहिले आम मोबाइल नेटवर्कको कमजोरीको बारेमा एउटा सरल विश्लेषण गरेका छौं अनुहारको प्रमाणिकरणका लागि। यो कमजोरीलाई हाम्रो विशेष रूपमा डिजाइन गरिएको मोबाइल फेसनेटले राम्रोसँग हटाएको छ। यस्तै प्रयोगात्मक परिस्थितिमा, हाम्रो मोबाइलफेसनेटले मोबाइलनेटवी२ भन्दा धेरै उच्च सटीकता र दुई गुणा भन्दा बढी वास्तविक गति प्राप्त गर्दछ। आरकफेसको क्षयबाट एमएस-सेलेब-१एममा प्रशिक्षित भएपछि हाम्रो ४.० मेगाबाइटको मोबाइलफेसनेटले एलएफडब्लुमा ९९.५५ प्रतिशत र मेगाफेसमा ९२.५९ प्रतिशत सटीकता हासिल गर्छ, जुन सयौं मेगाबाइटको अत्याधुनिक सीएनएन मोडलसँग तुलना गर्न सकिन्छ । मोबाइलफेसनेटको सबैभन्दा छिटो एक मोबाइल फोनमा १८ मिलिसेकेन्डको वास्तविक अनुमान समय छ। अनुहारको प्रमाणिकरणका लागि, मोबाइल फेसनेट्सले अघिल्लो अत्याधुनिक मोबाइल सीएनएनहरूको तुलनामा उल्लेखनीय सुधारिएको दक्षता प्राप्त गर्दछ। |
44f18ef0800e276617e458bc21502947f35a7f94 | मार्कर-आधारित र मार्कर-कम अप्टिकल कंकाल गति क्याप्चर विधिहरूले दृश्यको वरिपरि राखिएको क्यामेराहरूको बाहिरी-भित्रको व्यवस्था प्रयोग गर्दछ, दृश्य केन्द्रमा केन्द्रित हुन्छ। तिनीहरू प्रायः मार्कर सूटको साथ असुविधा सिर्जना गर्छन्, र तिनीहरूको रेकर्डि volume भोल्युम कडा रूपमा प्रतिबन्धित छ र प्रायः नियन्त्रणित पृष्ठभूमिहरूको साथ इनडोर दृश्यहरूमा सीमित हुन्छन्। वैकल्पिक सूट-आधारित प्रणालीहरूले भित्र-भित्र सेटअपको साथ गति क्याप्चर गर्न धेरै जडान मापन एकाइहरू वा एक एक्सोस्केलेटन प्रयोग गर्दछ, अर्थात्। बाह्य सेन्सर बिना यसले एउटा सीमित मात्राबाट कब्जा स्वतन्त्र बनाउँछ, तर यसको लागि पर्याप्त, प्रायः सीमित, र शरीर उपकरण सेट अप गर्न गाह्रो हुन्छ। त्यसैले, हामी वास्तविक समय, मार्कर-कम, र अहंकार केन्द्रित गति क्याप्चरको लागि नयाँ विधि प्रस्ताव गर्दछौं: हेलमेट वा भर्चुअल रियलिटी हेडसेटमा जडान गरिएको माछाको आँखा क्यामेराको हल्का स्टेरियो जोडीबाट पूर्ण-शरीर कंकाल पोजको अनुमान लगाउने - एक अप्टिकल भित्री-भित्र विधि, त्यसैले बोल्न। यसले सामान्य भित्री र बाहिरी दृश्यहरूमा पूर्ण-शरीर गति क्याप्चर गर्न अनुमति दिन्छ, नजिकैका धेरै व्यक्तिहरू सहित भीडभाड दृश्यहरू सहित, जसले ठूलो-स्तरका गतिविधिहरूमा पुनर्निर्माण गर्न सक्षम गर्दछ। हाम्रो दृष्टिकोणले माछाको आँखाको दृश्यको लागि नयाँ जनरेटिभ पोज अनुमान ढाँचाको शक्तिलाई कन्भनेटमा आधारित शरीरको भाग डिटेक्टरको साथ जोड्दछ जुन ठूलो नयाँ डाटासेटमा प्रशिक्षित छ। यो विशेष गरी भर्चुअल वास्तविकतामा स्वतन्त्र रूपमा घुम्न र अन्तरक्रिया गर्न उपयोगी छ, जबकि पूर्ण गति-क्याप्चर भर्चुअल शरीर देख्दै। |
094ca99cc94e38984823776158da738e5bc3963d | यस लेखले भविष्यवाणीका लागि विशेष वृद्धिशील सिकाइ प्रक्रियाहरूको कक्षाको परिचय दिन्छ - त्यो हो, यसको भविष्यको व्यवहारको भविष्यवाणी गर्न अपूर्ण रूपमा ज्ञात प्रणालीको साथ विगतको अनुभव प्रयोग गर्न। जबकि परम्परागत भविष्यवाणी-शिक्षा विधिहरूले भविष्यवाणी र वास्तविक परिणामहरू बीचको भिन्नताको माध्यमबाट क्रेडिट प्रदान गर्दछ, नयाँ विधिहरूले समय-क्रमशः भविष्यवाणीहरूको बीचको भिन्नताको माध्यमबाट क्रेडिट प्रदान गर्दछ। यद्यपि यस्ता समय-भिन्नता विधिहरू साम्युएलको चेकर प्लेयर, हल्याण्डको बाल्टिन ब्रिगेड, र लेखकको अनुकूली हेरिस्टिक क्रिटिकमा प्रयोग गरिएको छ, तिनीहरू कम बुझिएका छन्। यहाँ हामी विशेष केसहरूको लागि उनीहरूको अभिसरण र इष्टतमता प्रमाणित गर्छौं र तिनीहरूलाई सुपरिवेक्षित-लर्निंग विधिहरूसँग सम्बन्धित गर्दछौं। अधिकांश वास्तविक-विश्व भविष्यवाणी समस्याहरूको लागि, समय-भिन्नता विधिहरूलाई परम्परागत विधिहरू भन्दा कम मेमोरी र कम चोटी गणनाको आवश्यकता पर्दछ र उनीहरूले अधिक सटीक भविष्यवाणीहरू उत्पादन गर्दछन्। हामी तर्क गर्छौं कि अधिकांश समस्याहरू जुन हाल सुपरिवेक्षित सिकाइ लागू गरिन्छ वास्तवमा भविष्यवाणी समस्याहरू हुन् जुन प्रकारको समय-अंतर विधिहरू फाइदाको लागि लागू गर्न सकिन्छ। |
86955608218ab293d41b6d1c0bf9e1be97f571d8 | |
03aca587f27fda3cbdad708aa69c07fc71b691d7 | स्वचालित ऊतक विशेषता इन्टरस्टिटियल फोक्सो रोग (आईएलडी) को लागि कम्प्युटर सहायता प्राप्त निदान (सीएडी) प्रणालीको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण घटक हो। यस क्षेत्रमा धेरै अनुसन्धान गरिए तापनि यो समस्या अझै चुनौतीपूर्ण छ। हालै गहिरो सिकाइ प्रविधिहरूले कम्प्युटर दृष्टि समस्याहरूको विविधतामा प्रभावशाली परिणामहरू प्राप्त गरेका छन्, जसले चिकित्सा छवि विश्लेषण जस्ता अन्य डोमेनहरूमा पनि लागू गर्न सकिन्छ भन्ने अपेक्षाहरू बढाइरहेको छ। यस लेखमा, हामी आईएलडी ढाँचाको वर्गीकरणका लागि डिजाइन गरिएको कन्भोल्युसनल न्युरोनल नेटवर्क (सीएनएन) को प्रस्ताव र मूल्यांकन गर्छौं। प्रस्तावित नेटवर्कमा ५ कन्भोल्युसनल लेयरहरू हुन्छन् जसमा २ × २ कर्नेल र लिकीरेलु सक्रियताहरू हुन्छन्, त्यसपछि औसत पूलिंग हुन्छ जुन अन्तिम सुविधा नक्साको आकार बराबर हुन्छ र तीन घना लेयरहरू हुन्छन्। अन्तिम घना तहमा ७ वटा आउटपुटहरू छन्, जुन विचार गरिएका वर्गहरूसँग बराबर छन्ः स्वस्थ, ग्राउन्ड ग्लास अपासिटी (जीजीओ), माइक्रोनोड्युल, कन्सोलिडेशन, रेटिकुलेसन, हनीकम्बिंग र जीजीओ/रेटिकुलेसनको संयोजन। सीएनएनलाई तालिम र मूल्याङ्कन गर्न हामीले १४,६९६ छविहरूको डेटासेट प्रयोग गर्यौं, जुन विभिन्न स्क्यानर र अस्पतालहरूबाट १२० सीटी स्क्यानबाट प्राप्त गरियो। हाम्रो ज्ञानको आधारमा यो पहिलो गहिरो सीएनएन हो जुन विशेष समस्याका लागि डिजाइन गरिएको हो। एक तुलनात्मक विश्लेषणले चुनौतीपूर्ण डाटासेटमा अघिल्लो विधिहरूको तुलनामा प्रस्तावित सीएनएनको प्रभावकारिता प्रमाणित गर्यो। वर्गीकरण प्रदर्शन (~ 85.5%) ले फोक्सोको ढाँचा विश्लेषण गर्न सीएनएनको क्षमता प्रदर्शन गर्यो। भविष्यमा सीएनएनलाई क्युटी स्केन्सबाट प्राप्त हुने त्रि-आयामिक डाटामा विस्तार गर्ने र प्रस्तावित विधिलाई सीएडी प्रणालीमा एकीकृत गर्ने काम हुनेछ। यसको उद्देश्य आईएलडीको लागि भिन्नता निदान प्रदान गर्नु हो। |
e7ad8adbb447300ecafb4d00fb84efc3cf4996cf | संश्लेषित सम्भावना विधिले मोटे कार्लो सिमुलेशनबाट प्राप्त हुने प्लग-इन औसत र सह-विभेदक म्याट्रिक्सको साथ सारांश तथ्याङ्कको लागि प्लग-इन सामान्य घनत्व अनुमानबाट अनुमानित सम्भावना प्रकार्य प्राप्त गर्दछ। यस लेखमा, हामी कम गणनात्मक ओभरहेडको साथ बेइजियन सिंथेटिक सम्भावनाहरूको मार्कोभ चेन मोन्टे कार्लो कार्यान्वयनको विकल्पहरू विकास गर्दछौं। हाम्रो दृष्टिकोणले संश्लेषित सम्भावना सन्दर्भमा पछाडिको अनुमानको लागि स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट भेरिएशनल अनुमान विधिहरू प्रयोग गर्दछ, लग सम्भावनाको निष्पक्ष अनुमानहरू प्रयोग गर्दछ। हामी नयाँ विधिलाई साहित्यमा सम्बन्धित सम्भावना मुक्त भिन्नता अनुमान प्रविधिको साथ तुलना गर्छौं, जबकि एकै समयमा धेरै तरिकामा त्यो दृष्टिकोणको कार्यान्वयनमा सुधार गर्दछौं। यी नयाँ एल्गोरिदमहरू परिमाण र सारांश तथ्याङ्कको आयामको सन्दर्भमा परम्परागत अनुमानित बेइजियन गणना (एबीसी) विधिहरूको लागि चुनौतीपूर्ण परिस्थितिहरूमा लागू गर्न सम्भव छ। संश्लेषित सम्भावना सम्भावना-मुक्त अनुमानको लागि एक आकर्षक दृष्टिकोण हो जब डेटाको लागि लगभग ग्यासियन सारांश तथ्याङ्क, प्यारामिटरहरूको बारेमा अनुमानको लागि जानकारीपूर्ण हुन्छ। |
27a8f746f43876dbd1019235ad8e302ea838a499 | माइक्रो एरियल भेक्युलहरू, जस्तै मल्टि-रोटरहरू, विशेष गरी भवनहरूको स्वायत्त अनुगमन, निरीक्षण, र निगरानीको लागि उपयुक्त छन्, उदाहरणका लागि, औद्योगिक संयंत्रहरूमा मर्मतका लागि। सीमित वातावरणमा माइक्रो एरियल भेक्युलहरूको पूर्ण स्वायत्त सञ्चालनका लागि प्रमुख पूर्व शर्तहरू थ्रीडी म्यापिङ, वास्तविक समय पोज ट्र्याकिङ, बाधा पत्ता लगाउने, र टक्कर-रहित ट्र्याजेक्टरीहरूको योजना हो। यस लेखमा, हामी एक बहुमुखी सेन्सर सेटअपको साथ एक पूर्ण नेभिगेसन प्रणाली प्रस्ताव गर्दछौं जुन वातावरणको सर्व-दिशात्मक धारणाको लागि हो। थ्रीडी लेजर स्क्यानरको मापनहरू स्थानीय बहु-रिजोल्युसन ग्रिड नक्सामा एकत्रित हुन्छन्। स्थानीय नक्साहरू दर्ता र MAV स्थानीयकृत भएको allocentric नक्सामा मर्ज गरिन्छ। स्वायत्त नेभिगेसनका लागि हामी बहु-स्तरिय दृष्टिकोणमा यात्रा मार्गहरू उत्पन्न गर्छौं: मिशन योजनाबाट वैश्विक र स्थानीय यात्रा योजनामा बाधाबाट बच्नको लागि। हामी आफ्नो दृष्टिकोणको मूल्यांकन ग्नसस-अस्वीकृत इनडोर वातावरणमा गर्छौं जहाँ बहुविध टक्करको खतराले भरपर्दो सर्वदिशात्मक धारणा र द्रुत नेभिगेसन प्रतिक्रियाहरू आवश्यक पर्दछ। |
e80d9d10956310d4ea926c2105c74de766c22345 | यस लेखमा डिजिटल एरे राडारको वास्तुकला प्रस्तुत गरिएको छ र प्रमुख प्रविधिहरूको विश्लेषण गरिएको छ। डिजिटल टी/आर मोड्युल, तरंगरूप उत्पादन र डीडीएसमा आधारित एम्पलीट्युड-फेज कन्ट्रोल मोड्युल, फ्रिक्वेन्सी अप/डाउन कन्भर्टर, उच्च दक्षता पावर एम्पलीफायर, हाइब्रिड डिजिटल/माइक्रोवेभ बहुपर सर्किट र उच्च प्रदर्शन कम्प्युटिङलाई मुख्य प्रविधिहरूको रूपमा वर्णन गरिएको छ। माइक्रोसिस्टम टेक्नोलोजी र डिजिटल एरे आर्किटेक्चर प्रवृत्ति बीचको सम्बन्ध पनि छलफल गरिएको छ। |
6f6e10b229a5a9eca2a2f694143632191d4c5e0c | चालकको थकानको थकान स्तर पत्ता लगाउन र निगरानी गर्न टेक्नोलोजिकल दृष्टिकोणहरू देखा पर्न जारी छ र धेरै अब विकास, प्रमाणीकरण परीक्षण, वा प्रारम्भिक कार्यान्वयन चरणमा छन्। यसअघि भएका अध्ययनहरूले थकान पत्ता लगाउने र भविष्यवाणी गर्ने उपलब्ध प्रविधि र विधिहरूको समीक्षा गरेका छन्। यो परियोजनाको नामले नै देखाउँछ कि यो परियोजना कारमा उन्नत प्रविधिहरूको बारेमा हो जसले यसलाई थप बुद्धिमान र अन्तरक्रियात्मक बनाउँछ ताकि सडकमा दुर्घटनाहरूबाट बच्न सकियोस्। एआरएम ७ को प्रयोगले यो प्रणाली अझ बढी प्रभावकारी, विश्वसनीय र प्रभावकारी बन्छ। कारभित्र वा कारसँग मानव व्यवहार पत्ता लगाउने प्रणालीहरू धेरै कम संख्यामा छन्। यस लेखमा, हामी वास्तविक समय अनलाइन सुरक्षा प्रोटोटाइप वर्णन गर्दछौं जसले चालकको थकानमा सवारीको गति नियन्त्रण गर्दछ। यस्तो मोडेलको उद्देश्य चालकहरूमा थकानका लक्षणहरू पत्ता लगाउन र दुर्घटनाहरू रोक्नको लागि सवारीको गति नियन्त्रण गर्न प्रणालीलाई उन्नत बनाउनु हो। प्रणालीका मुख्य घटकहरूमा ग्यास, आँखा झिम्काउने, रक्सी, इन्धन, प्रभाव सेन्सर जस्ता वास्तविक समयका सेन्सरहरू र स्थानका लागि जीपीएस र गुगल नक्सा एपीआईको साथ सफ्टवेयर इन्टरफेस समावेश छ। |
593bdaa21941dda0b8c888ee88bbe730c4219ad6 | डाटा माइनिङको एउटा अभिन्न अंग नै आउटलाइर पत्ता लगाउने हो र यसले हालै धेरै ध्यान आकर्षित गरेको छ [BKNS00, JTH01, KNT00] । यस लेखमा हामी असामान्यतालाई मूल्याङ्कन गर्नका लागि नयाँ विधि प्रस्ताव गर्छौं जसलाई हामी स्थानीय सहसंबंध अभिन्न (LOCI) भन्छौं। यसअघिका सबै भन्दा राम्रो विधिहरू जस्तै, LOCI पनि असामान्य मूल्यहरू र असामान्य मूल्यहरूको समूहहरू (अन्य नामहरू माइक्रो-क्लस्टरहरू) पत्ता लगाउनका लागि अत्यधिक प्रभावकारी छ। यसको अतिरिक्त, यसले निम्न फाइदाहरू र नवीनताहरू प्रदान गर्दछ: (a) यसले स्वचालित, डाटा-निर्देशित कट-अफ प्रदान गर्दछ कि बिन्दु एक आउटलाइर हो कि भनेर निर्धारण गर्न - यसको विपरित, अघिल्लो विधिहरूले प्रयोगकर्ताहरूलाई कट-अफहरू छनौट गर्न बाध्य पार्दछ, कुनै डाटासेटको लागि कुन कट-अफ मान उत्तम हो भन्ने बारे कुनै संकेत बिना। (ख) यसले प्रत्येक बिन्दुको लागि एक LOCI ग्राफ प्रदान गर्न सक्छ; यो ग्राफले बिन्दुको वरपरको डेटाको बारेमा जानकारीको धनलाई सारांश दिन्छ, क्लस्टरहरू, माइक्रो-क्लस्टरहरू, तिनीहरूको व्यास र उनीहरूको अन्तर-क्लस्टर दूरी निर्धारण गर्दछ। कुनै पनि अवस्थित बाह्य-खोज विधिहरू यस सुविधासँग मेल खान सक्दैनन्, किनकि तिनीहरू प्रत्येक बिन्दुको लागि केवल एक नम्बर आउटपुट गर्छन्ः यसको बाह्यता स्कोर। (ग) हाम्रो LOCI विधि पनि पहिलेको उत्तम विधिहरू जस्तै छिटो गणना गर्न सकिन्छ। (d) यसबाहेक, LOCI ले लगभग रैखिक अनुमानित विधि, aLOCI (लगभग LOCI को लागि) को नेतृत्व गर्दछ, जसले द्रुत र अत्यधिक सटीक आउटलाइर पत्ता लगाउँदछ। हाम्रो ज्ञानको आधारमा, यो पहिलो काम हो जसले असामान्य पहिचानलाई गति दिनको लागि अनुमानित गणनाको प्रयोग गर्दछ। सिंथेटिक र वास्तविक संसार डाटा सेटमा प्रयोगहरू देखाउँछन् कि LOCI र aLOCI स्वचालित रूपमा प्रयोगकर्ता-आवश्यक कट-अफ बिना आउटलाइरहरू र माइक्रो-क्लस्टरहरू पत्ता लगाउन सक्दछन्, र उनीहरूले द्रुत रूपमा अपेक्षित र अप्रत्याशित आउटलाइरहरू दुवै पत्ता लगाउँदछन्। |
c1cfb9b530daae4dbb89f96a9bff415536aa7e4b | शैली स्थानान्तरणको उद्देश्य सामग्री छविहरूमा मनमाने दृश्य शैलीहरू स्थानान्तरण गर्नु हो। हामी दुईवटा लेखबाट अनुकूलित एल्गोरिदमहरू अन्वेषण गर्छौं जसले शैली स्थानान्तरणको समस्या समाधान गर्ने प्रयास गर्दछ जबकि अदृश्य शैलीहरू वा सम्झौता गरिएको दृश्य गुणस्तरमा सामान्यीकरण गर्दछ। अधिकांश सुधारहरू वास्तविक समय शैली स्थानान्तरणको लागि एल्गोरिथ्मलाई अनुकूलित गर्नमा केन्द्रित छन् जबकि नयाँ शैलीहरूमा अनुकूलन गर्दा धेरै कम स्रोतहरू र प्रतिबन्धहरू छन्। हामी यी रणनीतिहरूको तुलना गर्छौं र ती कसरी तुलना गर्छौं दृश्य रूपले आकर्षक छविहरू उत्पादन गर्नका लागि। हामी शैली हस्तान्तरणका दुई दृष्टिकोणहरू अन्वेषण गर्छौं: सुधारसहितको न्यूरल शैली हस्तान्तरण र सार्वभौमिक शैली हस्तान्तरण। हामी विभिन्न छविहरू र कसरी गुणात्मक रूपमा मापन गर्न सकिन्छ भन्ने बीच तुलना पनि गर्छौं। |
1d2a3436fc7ff4b964fa61c0789df19e32ddf0ed | यो लेखले अविलम्बित स्थानान्तरण को धारणालाई अगाडि बढाएको छ र यो एक प्रसिद्ध र प्रायः उद्धृत लेख हो, मैले महसुस गरे कि मैले पाण्डुलिपि टाइप गर्नु पर्छ, र यहाँ परिणाम छ। [पृष्ठ २३-मा भएको चित्र] केही स्थानमा टाइपो वा विराम चिह्नहरू परिवर्तन गरियो। क्रिप्टोग्राफीमा धेरै कागजातहरूमा जस्तै, एलिस र बब दिइएको क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकलका सहभागीहरूको भूमिका खेल्छन्। पढ्न सजिलो होस् भनेर एलिस र बबको सन्देश क्रमशः रातो र नीलो मसीमा छापिएको थियो। यो कार्य मेरो सहकर्मी यु. सोभदेल ([email protected]) ले सावधानीपूर्वक प्रूफरीड गरेका थिए। यसअघि भएको संस्करणमा भएको एउटा सानो गल्तीको उल्लेख गरेकोमा एच.एम. मोघदमलाई पनि धन्यवाद। तर, यदि कुनै गल्ती भए मलाई जानकारी दिनुहोस् भने म आभारी हुनेछु। |
d20a17b42f95ee07e9a43cc852b35bda407c4be6 | |
caf912b716905ccbf46d6d00d6a0b622834a7cd9 | यन्त्रहरू बुद्धिमानी हुँदै गएपछि यन्त्रहरूको बुद्धिमानी मापन गर्ने तरिकाहरूमा नयाँ चासो देखा परेको छ। एउटा सामान्य दृष्टिकोण भनेको मानिसले उत्कृष्ट काम गर्ने तर मेसिनले गर्न गाह्रो काम गर्ने काम प्रस्ताव गर्नु हो। तर, एउटा आदर्श कार्यको मूल्यांकन गर्न सजिलो हुनुपर्दछ र खेलमा सजिलै खेल्न सकिने हुनु हुँदैन। हामी एउटा केस स्टडीबाट सुरु गर्छौं जसले हालै लोकप्रिय भएको छवि क्याप्शन र यसको सीमिततालाई मेसिन इन्टेलिजेन्सको मापनको कार्यको रूपमा अन्वेषण गर्दछ। एउटा वैकल्पिक र बढी आशाजनक कार्य भनेको भिजुअल प्रश्न उत्तर हो जसले भाषा र दृष्टिको बारेमा तर्क गर्न मेसिनको क्षमताको परीक्षण गर्दछ। हामी एउटा डाटासेटको वर्णन गर्छौं जुन आकारमा अभूतपूर्व छ र यो कार्यका लागि सिर्जना गरिएको हो जसमा ७६०,००० भन्दा बढी मानव निर्मित प्रश्नहरू छन् छविहरूको बारेमा। लगभग १० करोड मानव उत्पन्न उत्तरहरू प्रयोग गरेर, मेशिनहरू सजिलैसँग मूल्या be्कन गर्न सकिन्छ। |
8d3b8a59144352d0f60015f32c836001e4344a34 | त्रि-आयामिक ज्यामितीय डाटा प्रतिनिधित्व शिक्षा र जनरेटिभ मोडलिङ अध्ययन गर्नका लागि उत्कृष्ट डोमेन प्रदान गर्दछ। यस लेखमा, हामी ज्यामितीय डाटालाई बिन्दु बादलको रूपमा हेर्छौं। हामी एक गहिरो स्वतः एन्कोडर (एई) नेटवर्कको परिचय दिन्छौं जुन अत्याधुनिक पुनर्निर्माण गुणस्तर र सामान्यीकरण क्षमताको साथ छ। यी प्रतिनिधित्वहरू थ्रीडी पहिचान कार्यहरूमा विद्यमान विधिहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्दछन् र साधारण बीजगणितिक हेरफेरहरू मार्फत आधारभूत आकार सम्पादन सक्षम गर्दछन्, जस्तै अर्थपूर्ण भाग सम्पादन, आकार समानता र आकार अन्तर्क्रिया। हामी विभिन्न जनरेटिभ मोडेलहरूको गहन अध्ययन गर्छौं जसमाः कच्चा बिन्दु बादलमा सञ्चालित GANs, हाम्रो एईहरूको निश्चित लुकेको स्थानमा प्रशिक्षित उल्लेखनीय सुधार गरिएको GANs र, गॉसियन मिश्रण मोडेलहरू (जीएमएम) । हाम्रो मात्रात्मक मूल्यांकनको लागि हामी नमूना निष्ठा र बिभिन्नताका उपायहरू प्रस्ताव गर्दछौं जुन बिन्दु बादलहरूको सेटहरू बीचको मिलानमा आधारित छ। रोचक कुरा के छ भने, सामान्यीकरण, निष्ठा र विविधताको हाम्रो सावधानीपूर्वक मूल्यांकनले देखाउँछ कि हाम्रो एईहरूको लुकेको स्थानमा प्रशिक्षित जीएमएमहरूले सबैभन्दा राम्रो परिणामहरू उत्पादन गर्छन्। |
2c51c8da2f82a956e633049616b1bb7730faa2da | हामी इन्टरनेट अफ थिंग्स (आईओटी) को दिशामा अघि बढिरहेका छौं, विश्वभरमा प्रयोग हुने सेन्सरको संख्या तीव्र गतिमा बढिरहेको छ। बजार अनुसन्धानले पछिल्लो दशकमा सेन्सरको प्रयोगमा उल्लेखनीय वृद्धि भएको देखाएको छ र भविष्यमा वृद्धि दरमा उल्लेखनीय वृद्धि हुने भविष्यवाणी गरेको छ। यी सेन्सरहरूले निरन्तर रूपमा ठूलो मात्रामा डाटा उत्पन्न गर्छन्। तर, कच्चा सेन्सर डाटाको मूल्य बढाउन हामीले त्यसलाई बुझ्न आवश्यक छ। सेन्सर डाटाको सम्बन्धमा सन्दर्भको संग्रह, मोडेलिंग, तर्क र वितरणले यस चुनौतीमा महत्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। सन्दर्भ-सचेत कम्प्युटिङले सेन्सर डेटा बुझ्न सफल भएको छ। यस लेखमा, हामी सन्दर्भ जागरूकताको सर्वेक्षण गर्दछौं आईओटीको दृष्टिकोणबाट। हामी आवश्यक पृष्ठभूमि प्रस्तुत गर्दछौं आईओटी प्रतिमान र सुरूमा सन्दर्भ-सचेत आधारभूत परिचय दिएर। त्यसपछि हामी सन्दर्भ जीवन चक्रको गहन विश्लेषण प्रदान गर्दछौं। हामीले परियोजनाहरूको एउटा उपसमूहको मूल्यांकन गरेका छौं (५०) जुन हाम्रो आफ्नै वर्गीकरणको आधारमा विगत दशक (२००१-२०११) मा सञ्चालित सन्दर्भ-सचेत कम्प्युटिङको क्षेत्रमा प्रस्तावित अनुसन्धान र व्यावसायिक समाधानहरूको बहुमत प्रतिनिधित्व गर्दछ। अन्तमा, हाम्रो मूल्याङ्कनको आधारमा, हामी विगतबाट सिक्न सकिने पाठहरू र भविष्यका अनुसन्धानका लागि केही सम्भावित दिशाहरू हाइलाइट गर्दछौं। सर्वेक्षणले सन्दर्भ जागरूकता र आईओटीसँग सम्बन्धित प्रविधि, विधि, मोडेल, कार्यक्षमता, प्रणाली, अनुप्रयोग र मध्यवर्ती समाधानहरूको विस्तृत श्रृंखलालाई सम्बोधन गर्दछ। हाम्रो लक्ष्य विगतका अनुसन्धान कार्यहरूको विश्लेषण, तुलना र समेकन मात्र होइन तर उनीहरूको निष्कर्षको मूल्यांकन र आईओटीको लागि उनीहरूको अनुप्रयोगको बारेमा छलफल गर्नु पनि हो। |
3406b672402828f2522b57e9ab11e0ae9c76ab2e | युबिक्विटस कम्प्युटिङले चेतनशील, सूचनामा धनी "स्मार्ट स्पेस" निर्माण गर्ने विचारलाई बढावा दिएको छ जसले भौतिक स्थान, इम्बेडेड उपकरण, सेन्सर, र अन्य मेसिनरीलाई समेट्न परम्परागत कम्प्युटिङको सीमा विस्तार गर्दछ। यसलाई प्राप्त गर्नका लागि, स्मार्ट स्पेसले परिस्थितिगत जानकारीहरू संकलन गर्न आवश्यक छ ताकि तिनीहरू सन्दर्भमा परिवर्तनहरू पत्ता लगाउन र तदनुसार आफूलाई अनुकूलित गर्न सक्दछन्। तर, आधारभूत सुरक्षा मुद्दाहरूलाई विचार नगरीकन, सबै ठाउँमा उपलब्ध कम्प्युटिङ वातावरणमा कमजोर ठाउँहरू प्रशस्त हुन सक्छन्। कम्प्युटिङ वातावरणको व्यापकताले सुरक्षामा नयाँ आवश्यकताहरू ल्याएको छ। सुरक्षा सेवाहरू, जस्तै प्रमाणीकरण र पहुँच नियन्त्रण, गैर-आक्रामक, बुद्धिमान, र ठाउँहरूको द्रुत परिवर्तनशील सन्दर्भहरूमा अनुकूलन गर्न सक्षम हुनुपर्दछ। हामी एक सर्वव्यापी सुरक्षा संयन्त्र प्रस्तुत गर्दछौं जसले प्रासंगिक-जागरूकतालाई स्वचालित तर्कको साथ एकीकृत गर्दछ जसमा सर्वव्यापी कम्प्युटिङ वातावरणमा प्रमाणीकरण र पहुँच नियन्त्रण गर्न सकिन्छ। |
e658f77af84415bfa794202c433a22d08c91bed2 | इन्टरनेट अफ थिंग्स (आईओटी) को उदयका कारण कम्प्युटिङको व्यापक प्रयोग वास्तविकतामा परिणत हुँदैछ। यस परिदृश्यमा, दैनिक र भौतिक वस्तुहरू उनीहरूको वातावरणबाट प्राप्त जानकारी पत्ता लगाउन र सञ्चार गर्नका लागि क्षमताहरूसहित सुसज्जित छन्, तिनीहरूलाई स्मार्ट वस्तुहरूमा परिणत गर्दै। तथापि, यस्ता संस्थाहरू सामान्यतया परिवर्तनशील र गतिशील अवस्थाका साथ वातावरणमा तैनाथ हुन्छन्, जुन उनीहरूको सञ्चालन वा व्यवहारलाई परिमार्जन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। युरोपेली संघको FP7 SocIoTal परियोजनाको आधारमा, यो कार्यले कसरी सन्दर्भ जानकारीलाई स्मार्ट वस्तुहरूले सुरक्षा निर्णयहरू गर्दा ध्यानमा राख्न सक्छन् भन्ने बारे एक सिंहावलोकन प्रदान गर्दछ, यस्तो जानकारीलाई पहिलो श्रेणीको घटकको रूपमा विचार गरेर, आईओटी परिदृश्यहरूमा तथाकथित सन्दर्भ-सचेत सुरक्षा प्राप्त गर्न। |
1c5a40cff6297bd14ecc3e0c5efbae76a6afce5b | हामी सन्दर्भ-सचेत वातावरणका लागि सुरक्षा सेवाहरू निर्माण गर्ने दृष्टिकोणको वर्णन गर्दछौं। विशेष गरी, हामी सुरक्षा सेवाहरूको डिजाइनमा ध्यान केन्द्रित गर्दछौं जसले सुरक्षा-सम्बन्धित "सन्दर्भ" को प्रयोगलाई लचिलो पहुँच नियन्त्रण र नीति प्रवर्तन प्रदान गर्न समावेश गर्दछ। हामीले यसअघि एउटा सामान्यीकृत पहुँच नियन्त्रण मोडेल प्रस्तुत गरेका थियौं जसले नीति परिभाषामा प्रासंगिक जानकारीको महत्वपूर्ण प्रयोग गर्दछ। यस दस्तावेजले प्रणाली स्तरको सेवा वास्तुकलाको प्रस्तुतीकरणको साथसाथै फ्रेमवर्कको साथ प्रारम्भिक कार्यान्वयन अनुभव प्रदान गरेर यस्तो मोडेलको ठोस प्राप्ति प्रदान गर्दछ। हाम्रो सन्दर्भ-सचेत सुरक्षा सेवाहरूको माध्यमबाट, हाम्रो प्रणाली वास्तुकलाले उन्नत प्रमाणीकरण सेवाहरू, अधिक लचिलो पहुँच नियन्त्रण र एक सुरक्षा उपप्रणाली प्रदान गर्दछ जुन वातावरणमा हालको अवस्थाको आधारमा आफूलाई अनुकूलन गर्न सक्दछ। हामी हाम्रो वास्तुकला र कार्यान्वयनको बारेमा छलफल गर्छौं र देखाउँछौं कि यसलाई कसरी धेरै नमूना अनुप्रयोगहरू सुरक्षित गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। |
4b814e9d09ff72279030960df5718041b8c1b50c | |
586407b38cc3bb0560ff9941a89f3402e34ee08b | यस लेखमा व्यवसायिक पारिस्थितिकी प्रणालीको अवधारणाबारे चर्चा गरिएको छ। व्यापारिक पारिस्थितिकी प्रणाली व्यवसाय अनुसन्धानको क्षेत्रमा अपेक्षाकृत नयाँ अवधारणा हो, र यसलाई स्थापित गर्न अझै धेरै काम गर्नुपर्नेछ। पहिलो विषय एक जैविक पारिस्थितिकी तंत्र को परीक्षा द्वारा नजिक छ, विशेष गरी जैविक पारिस्थितिकी तंत्र को परिभाषित कसरी, कसरी उनि विकसित र कसरी वर्गीकृत र संरचित छन्। दोस्रो, जैविक पारिस्थितिकी प्रणालीको विभिन्न समानताहरूको समीक्षा गरिएको छ, जसमा औद्योगिक पारिस्थितिकी प्रणाली, पारिस्थितिकी प्रणालीको रूपमा अर्थव्यवस्था, डिजिटल व्यवसाय पारिस्थितिकी प्रणाली र सामाजिक पारिस्थितिकी प्रणाली समावेश छ। तेस्रो, व्यवसायिक पारिस्थितिकी प्रणालीको अवधारणालाई मुख्य योगदानकर्ताहरूको विचारको चर्चा गरेर र त्यसपछि लेखकहरूको आफ्नै परिभाषा ल्याएर रेखांकित गरिएको छ। चौथो, सामाजिक विज्ञानमा जटिलताको उदीयमान अनुसन्धान क्षेत्र पारिस्थितिकी तंत्र र व्यवसायिक पारिस्थितिकी तंत्रलाई जटिल, अनुकूली प्रणालीको रूपमा विचार गर्ने लेखकहरूको दृष्टिकोणका कारण बाहिर ल्याइएको छ। व्यावसायिक पारिस्थितिकी प्रणालीमा देखा पर्ने जटिलताको मुख्य पक्षहरू प्रस्तुत गरिएको छ; तिनीहरू आत्म-संगठन, उदय, सह-विकास र अनुकूलन हुन्। व्यापारिक पारिस्थितिकीय अवधारणालाई जटिलता अनुसन्धानसँग जोडेर, परिवर्तनशील व्यापारिक वातावरणमा नयाँ अन्तरदृष्टि ल्याउन सम्भव छ। |
08c2649dee7ba1ab46106425a854ca3af869c2f0 | सामान्य धारणाको विपरित, गतिशील र्याम (DRAM), जुन धेरैजसो आधुनिक कम्प्युटरहरूमा मुख्य मेमोरी हो, यसको सामग्रीलाई पावर हराएपछि धेरै सेकेन्डसम्म राख्दछ, कोठाको तापक्रममा र मदरबोर्डबाट हटाए पनि। यद्यपि DRAM कम विश्वसनीय हुन्छ जब यो ताजा हुँदैन, यो तुरुन्त मेटिदैन, र यसको सामग्री दुर्भावनापूर्ण (वा फोरेंसिक) प्रयोगयोग्य पूर्ण प्रणाली मेमोरी छविहरूको अधिग्रहणको लागि पर्याप्त रहन्छ। हामी देखाउँछौं कि यो घटनाले एक अपरेटिङ सिस्टमको क्षमतालाई सीमित गर्दछ किटको क्रिप्टोग्राफिक सामग्रीलाई आक्रमणकारीबाट भौतिक पहुँचको साथ मेसिनबाट सुरक्षित गर्न। यसले विशेष खतरा ल्यापटप प्रयोगकर्ताहरूलाई निम्त्याउँछ जसले डिस्क इन्क्रिप्सनमा भर पर्दछन्: हामीले देखाएका छौं कि यसको प्रयोग कुनै विशेष उपकरण वा सामग्रीको आवश्यकता बिना नै धेरै लोकप्रिय डिस्क इन्क्रिप्सन उत्पादनहरूलाई कमजोरी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। हामी प्रयोगात्मक रूपमा मेमोरी रिटेन्सनको सीमा र पूर्वानुमानको विशेषता दिन्छौं र रिपोर्ट गर्छौं कि सरल शीतलन प्रविधिहरूको साथ अवशेष समय नाटकीय रूपमा बढाउन सकिन्छ। हामी मेमोरी छविहरूमा क्रिप्टोग्राफिक कुञ्जीहरू फेला पार्न र बिट क्षयको कारण त्रुटिहरू सच्याउन नयाँ एल्गोरिदमहरू प्रस्ताव गर्दछौं। यी जोखिमहरूलाई कम गर्नका लागि हामीले विभिन्न रणनीतिहरूबारे छलफल गर्यौं तर हामीलाई यी समस्याहरूलाई हटाउन सक्ने कुनै सरल उपाय थाहा छैन। |
05ba00812bbbe15be83418df6657f74edf76f727 | विगत दशकमा क्रियाकलापको पहिचानमा बढ्दो ध्यान दिइएको छ। विभिन्न दृष्टिकोणहरू प्रस्तावित गरिएको छ कि भिडियोहरू जुन कार्यहरू समावेश गर्दछन्, जसमध्ये आत्म-समानता म्याट्रिक्स (एसएसएम) ले भिडियोको गतिशीलता एन्कोड गरेर धेरै राम्रो प्रदर्शन देखाएको छ। तर, एसएसएमहरू संवेदनशील हुन्छन् जब धेरै ठूलो परिवर्तन हुन्छ । यस कागजमा, हामी बहु-दृश्य कार्य मान्यता समस्यालाई एक स्पायर कोड फिल्टरिंग (SCF) फ्रेमवर्क प्रस्ताव गरेर कार्य ढाँचा खनन गर्न सक्छौं। पहिलो, एक वर्ग-वार स्पायर कोडिङ विधि प्रस्ताव गरिएको छ कि बीच-वर्ग डेटाको स्पायर कोडहरू नजिकै छन्। त्यसपछि हामी वर्गीकरणकर्ताहरू र वर्ग-वार स्पायर कोडिङ प्रक्रियालाई सहयोगी फिल्टरिङ (सीएफ) ढाँचामा एकीकृत गर्छौं जसले भेदभावपूर्ण स्पायर कोडहरू र वर्गीकरणकर्ताहरूलाई संयुक्त रूपमा खानी गर्न सक्छ। धेरै सार्वजनिक बहु-दृश्य कार्य मान्यता डाटासेटमा प्रयोगात्मक परिणामहरूले देखाउँदछ कि प्रस्तुत एससीएफ फ्रेमवर्कले अन्य राज्य-को-कला विधिहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्दछ। |
c956b29a133673c32586c7736d12c606f2d59a21 | |
f36ef0d3e8d3abc1f30abc06603471c9aa1cc0d7 | |
9c573daa179718f6c362f296f123e8ea2a775082 | हामीले एच-प्लेन आयताकार वेभगाइड टी-जंक्शनहरू बराबर र असमान दुई-तरिका पावर स्प्लिटरहरूको लागि डिजाइन गर्न सरल र कुशल प्रक्रिया विकास गरेका छौं। यो संश्लेषण प्रक्रिया स्केलेबल छ, कुनै पनि मनमानी शक्ति विभाजन-अनुपातमा लागू हुने निर्माण योग्य संरचनाहरू बनाउँछ, र विस्तृत ब्यान्ड अपरेशन प्रस्ताव गर्न सक्छ। हाम्रो कार्यान्वयनमा, हामीले केज र प्रेरक विन्डोजहरू (टी-जंक्शनको अभिन्न हिस्सा भएको) प्रयोग गर्यौं, अधिक डिग्रीको स्वतन्त्रता प्रदान गर्न, यसैले, इनपुट पोर्टमा उत्कृष्ट मिलान, बान्डामा समतल पावर-स्प्लिट अनुपात बराबर चरणको साथ, जहाँ चरण सन्तुलन विभिन्न एन्टेना फिडहरूको लागि आवश्यक छ। |
640eccc55eeb23f561efcb32ca97d445624cf326 | विद्युतको निगरानीदेखि पानीको सतह मापनसम्मका वास्तविक विश्वका अनुप्रयोगहरूमा वायरलेस सेन्सर नेटवर्कहरू बढ्दो रूपमा प्रयोग भइरहेको छ। विद्यमान नेटवर्क पूर्वाधारसँग राम्रोसँग एकीकृत गर्न, तिनीहरू आईपीवी ६ प्रयोग गरेर सञ्चार गर्न डिजाइन गरिएको छ। आईपीवी६ आधारित सेन्सर नेटवर्कमा रुटिङको लागि हालको डी-फ्याक्टो मानक आईईटीएफ ६ लोडप्यान कार्य समूहद्वारा विकसित गरिएको सबैभन्दा छोटो मार्गमा आधारित आरपीएल हो। यस कागजातले ब्याकआईपी वर्णन गर्दछ, आईपीवी६ आधारित वायरलेस सेन्सर नेटवर्कमा डाटा संकलनको लागि वैकल्पिक मार्ग प्रोटोकल जुन ब्याकप्रेशर प्रतिमानमा आधारित छ। ब्याकप्रेशरमा आधारित प्रोटोकलमा, रुटिङ निर्णयहरू प्रति प्याकेट आधारमा नोडहरूद्वारा हालको स्थानीय अवलोकन गरिएको राज्यमा आधारित उडानमा गर्न सकिन्छ, र अघिल्लो कार्यले देखाएको छ कि उनीहरूले छोटो-पथ रुटिङ प्रोटोकलको तुलनामा गतिशील अवस्थाहरूमा उच्च थ्रुपुट प्रदर्शन र प्रतिक्रिया प्रदान गर्न सक्छन्। हामी धेरै डिजाइन निर्णयहरू छलफल गर्छौं जुन आईपीवी६ सँग स्केलेबल र कुशल तरिकाले काम गर्नका लागि ब्याकप्रेशर रुटिङ सक्षम पार्न आवश्यक छ। हामी यो प्रोटोकलको प्रदर्शनलाई टिनीओएसमा आधारित वास्तविक वायरलेस सेन्सर नेटवर्क टेस्टबेडमा लागू र मूल्यांकन गर्छौं। |
053912e76e50c9f923a1fc1c173f1365776060cc | गहिरो शिक्षाको प्रशिक्षणमा प्रचलित विधिले स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिससेन्ट विधिहरू (एसजीडी) को प्रयोगको वकालत गर्दछ। कार्यान्वयनमा सहजता भए पनि एसजीडीलाई ट्युन गर्न र समानान्तर गर्न कठिन छ। यी समस्याहरूले एसजीडीहरूको साथ गहिरो शिक्षा एल्गोरिदमको विकास, डिबग र स्केल अप गर्न चुनौतीपूर्ण बनाउँछ। यस कागजातमा, हामी देखाउँदछौं कि अधिक परिष्कृत अफ-द-शेल्फ अप्टिमाइजेसन विधिहरू जस्तै सीमित मेमोरी BFGS (L-BFGS) र लाइन खोजीको साथ कन्जुगेट ग्रेडियन्ट (CG) ले गहिरो एल्गोरिदमको पूर्व-प्रशिक्षणको प्रक्रियालाई सरल र द्रुत बनाउन सक्छ। हाम्रो प्रयोगहरूमा, LBFGS/CG र SGDs बीचको भिन्नता अधिक स्पष्ट हुन्छ यदि हामी एल्गोरिथ्म विस्तारहरू (उदाहरणका लागि, स्पायरिटी नियमितकरण) र हार्डवेयर विस्तारहरू (उदाहरणका लागि, GPU वा कम्प्युटर क्लस्टरहरू) लाई विचार गर्छौं। वितरित अनुकूलनको साथ हाम्रो प्रयोगहरूले स्थानीय रूपमा जडित नेटवर्कहरू र कन्भोल्युसनल न्यूरल नेटवर्कहरूको साथ L-BFGS को प्रयोगलाई समर्थन गर्दछ। L-BFGS प्रयोग गरेर, हाम्रो कन्भोल्युसनल नेटवर्क मोडेलले मानक MNIST डाटासेटमा ०.६९% प्राप्त गर्दछ। यो MNIST मा अत्याधुनिक परिणाम हो जुन एल्गोरिदमहरू बीचमा विकृति वा पूर्व प्रशिक्षण प्रयोग गर्दैन। |
cabcfc0c8704fa15fa8212a6f8944a249d5dcfa9 | यस कागजातमा, नयाँ लघुकृत डबल-पक्षीय मुद्रित डायपोल एन्टेना मेटामटेरियल संरचनाको रूपमा सन्तुलित क्षमता लोड लूपहरू (सीएलएल) को साथ लोड गरिएको छ। CLLs मुद्रित एन्टेनाको किनारको नजिक राखिएको एन्टेनालाई दुई फरक फ्रिक्वेन्सीमा विकिरण गर्नको लागि कारण दिन्छ, जसमध्ये एउटा डिपोल एन्टेनाको आत्म-उत्सर्जन आवृत्ति भन्दा कम छ। अर्को शब्दमा, लोड गरिएको डाइपोल एन्टेनाले आधा तरंगदैर्ध्य डिपोलको प्राकृतिक अनुनाद आवृत्तिको तुलनामा कम आवृत्तिमा प्रदर्शन गर्न सक्छ। अन्तमा, CLL तत्व चिप संधारित्र संग एकीकृत छ एक ठूलो capacitance प्रदान गर्न जो बारी मा परिणामस्वरूप CLL तत्व एक कम आवृत्ति मा प्रतिध्वनित गर्न अनुमति दिन्छ। यो प्रमाणीकरण गरिएको छ कि प्रस्तावित लोड गरिएको डाइपोल एन्टेना एक डबल ब्यान्ड रेडिएटर हो जुन मोबाइल संचार र औद्योगिक, वैज्ञानिक र चिकित्सा (आईएसएम) प्रणाली जस्ता अनुप्रयोगहरूको लागि पर्याप्त लाभको साथ उपयुक्त छ। लघु आकारको डबल रेजोनेन्ट डिपोल एन्टेनाको प्रोटोटाइप बनाइएको र परीक्षण गरिएको छ। मापन गरिएका नतिजाहरू सिमुलेसनबाट प्राप्त भएका नतिजाहरूसँग राम्रोसँग सहमत छन्। |
2671bf82168234a25fce7950e0527eb03b201e0c | पेन वाल स्ट्रीट जर्नल (डब्लुएसजे) ट्रीबैंकमा तालिम र परीक्षण गरिएको तथ्याङ्क विश्लेषकहरूले विगत १० वर्षमा ठूलो सुधार देखाएका छन्। यद्यपि, यो सुधारको धेरै भाग WSJ ट्रीबैंक डाटामा (सामान्यतया) तालिम लिने सुविधाहरूको बढ्दो संख्यामा आधारित छ। यसबाट चिन्ता उत्पन्न भएको छ कि यस्ता पार्सरहरू अन्य विधाहरूमा पोर्टेबिलिटीको खर्चमा यस कोर्पसमा अति नै राम्रोसँग ट्यून गर्न सकिन्छ। [पृष्ठ २-मा भएको चित्र] मानक चार्नियाक पार्सर लेबल गरिएको प्रेसिजन रिकल फ-मापनमा पेन डब्ल्यूएसजे परीक्षण सेटमा 89.7% मा जाँच गर्दछ, तर ब्राउन ट्रीबैंक कर्पसबाट परीक्षण सेटमा केवल 82.9%। यो कागजले यी डरहरूलाई कम गर्नुपर्दछ। विशेष गरी, हामी देखाउँछौं कि Charniak र Johnson (2005) मा वर्णन गरिएको पुनः पङ्क्तिबद्ध पार्सरले ब्राउनमा पार्सरको प्रदर्शनलाई 85.2% सम्म सुधार गर्दछ। यसबाहेक, (McClosky et al., 2006) मा वर्णन गरिएको आत्म-प्रशिक्षण प्रविधिहरूको प्रयोगले यसलाई 87.8% (त्रुटि घटाउने २ 28%) ले लेबल गरिएको ब्राउन डाटाको कुनै प्रयोग बिना फेरि बढाउँदछ। यो उल्लेखनीय छ किनकि लेबल गरिएको ब्राउन डाटामा पार्सर र रेरान्करलाई प्रशिक्षण दिँदा ८८.४% मात्र प्राप्त हुन्छ। |
d4e974d68c36de92609fcffaa3ee11bbcbc9eb57 | |
13d09bcec49d2f0c76194f88b59520e6d20e7a34 | अपराधको दृश्यबाट लिइएको अज्ञात लुकेका औंठाछापलाई पूर्ण (रोल्ड वा सादा) औंठाछापसँग मेल खाने कानून प्रवर्तन डेटाबेस अपराध र आतंकवादको बिरूद्ध लड्नको लागि महत्वपूर्ण छ। भर्नाको समयमा लाइभ-स्क्यान वा स्याङ्किङ विधिहरू प्रयोग गरेर प्राप्त गरिएको राम्रो गुणस्तरको पूर्ण औंठाछापको तुलनामा, लुकेका औंठाछापहरू प्रायः धुंधला र धुंधला हुन्छन्, केवल एउटा सानो औंठा क्षेत्र कब्जा गर्दछन्, र ठूलो गैर-रेखीय विकृति हुन्छ। यस कारण, विशेषताहरू (minutiae र singular बिन्दुहरू) लुकाइएकोमा सामान्यतया प्रशिक्षित लुकाइएको परीक्षकहरू द्वारा मैन्युअल रूपमा चिन्ह लगाइन्छ। तर, यसले लुकेका परीक्षकहरू र स्वचालित औंठाछाप पहिचान प्रणाली (एएफआईएस) बीचको अन्तरक्रियाशीलता समस्या ल्याउँछ। परीक्षकहरूले चिन्ह लगाएका विशेषताहरू एएफआईएसद्वारा स्वचालित रूपमा निकालेका विशेषताहरूसँग सधैं मिल्दैन। यद्यपि लुकेका डाटाबाट स्वचालित रूपमा निकालेका विवरणहरूको प्रयोगले अन्तरक्रियाशीलता समस्याबाट बच्न सक्छ, त्यस्ता विवरणहरू लुकेका डाटाको खराब गुणस्तरको कारण धेरै अविश्वसनीय हुन्छन्। यस लेखमा हामी स्वचालित रूपमा निकालेको विवरणको साथ हातले चिन्ह लगाइएको (ग्राउन्ड सत्य) minutiae संयोजन गरेर लुकेको पूर्ण औंठाछाप मिलान सटीकतामा सुधार गर्दछौं। सार्वजनिक डोमेन डाटाबेस, एनआईएसटी एसडी २७ मा प्रयोगात्मक परिणामहरूले प्रस्तावित एल्गोरिथ्मको प्रभावकारिता प्रदर्शन गर्दछ। |
a5a268d65ad1e069770c11005021d830754b0b5c | वस्तुहरूको इन्टरनेट हाल वैज्ञानिक समुदायबाट महत्वपूर्ण चासो प्राप्त गर्दैछ। शैक्षिक तथा औद्योगिक क्षेत्र दुवै प्रविधिहरूको मानककरण र विकासको माध्यमबाट प्रयोग, मर्मतसम्भार र सुरक्षालाई बढाउने प्रयासमा केन्द्रित छन्। हामी सुरक्षामा केन्द्रित छौं किनभने यसको प्रभाव इन्टरनेट अफ थिंग्सको व्यापक प्रयोगमा सबैभन्दा सीमित कारक हो। सुरक्षा क्षेत्रमा धेरै अनुसन्धान क्षेत्रहरू छन्, क्रिप्टोग्राफीदेखि नेटवर्क सुरक्षादेखि पहिचान व्यवस्थापनसम्म। यो कागजातले पहिचान व्यवस्थापन, प्रमाणीकरण र प्राधिकरणको क्षेत्रमा अनुप्रयोग तहमा इन्टरनेट अफ थिंग्स वातावरणमा लागू हुने अवस्थित अनुसन्धानको एक सर्वेक्षण प्रदान गर्दछ। हामी २०० भन्दा बढी लेखहरूको सर्वेक्षण र विश्लेषण गर्छौं, तिनीहरूलाई वर्गीकृत गर्छौं, र इन्टरनेट अफ थिंग्स सुरक्षा क्षेत्रमा हालको प्रवृत्ति प्रस्तुत गर्दछौं। |
81f76e74807e9d04e14065715e46a2d770a6d9cd | |
df26f9822785b07e787d43429ee5fdd2794ac7f8 | यस कागजातले वस्तुहरूको सापेक्षिक स्थान प्रतिनिधित्व गर्ने समन्वय फ्रेमहरू बीचको नाममात्र सम्बन्ध र अपेक्षित त्रुटि (कोभेरिएन्स) अनुमान गर्न एक सामान्य विधि वर्णन गर्दछ। फ्रेमहरू केवल अप्रत्यक्ष रूपमा स्थानिक सम्बन्धहरूको श्रृंखला मार्फत मात्र थाहा हुन सक्छ, प्रत्येक यसको सम्बन्धित त्रुटिको साथ, विभिन्न कारणहरूबाट उत्पन्न हुन्छ, जसमा स्थिति त्रुटिहरू, मापन त्रुटिहरू, वा भाग आयामहरूमा सहिष्णुता समावेश छ। यो अनुमान विधि यस्तो प्रश्नहरूको जवाफ दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ कि क्यामेरा जडान गरिएको छ, रोबोटमा यसको दृश्य क्षेत्रमा एक विशेष सन्दर्भ वस्तु हुन सक्छ। गणना गरिएको अनुमानहरू स्वतन्त्र मोन्टे कार्लो सिमुलेसनको अनुमानहरूसँग राम्रोसँग मेल खान्छ। यस विधिले पहिले नै निर्णय गर्न सम्भव बनाउँछ कि कुनै अनिश्चित सम्बन्ध कुनै कार्यको लागि पर्याप्त रूपमा ज्ञात छ कि छैन र, यदि होईन भने, स्थानिय ज्ञानमा प्रस्तावित सेन्सरले कति सुधार ल्याउनेछ। प्रस्तुत विधिलाई स्वतन्त्रताको छ डिग्रीमा सामान्यीकरण गर्न सकिन्छ र वस्तुहरू बीचको सम्बन्ध (स्थिति र अभिमुखीकरण) अनुमान गर्नका साथै सम्बन्धसँग सम्बन्धित अनिश्चितताको अनुमान गर्न व्यावहारिक माध्यम प्रदान गर्दछ। |
414b0d139d83024d47649ba37c3d11b1165057d6 | भारत कृषिमा आधारित राष्ट्र हो। कृषिमा आधारित उत्पादनको उत्पादकत्व र गुणस्तरमा सुधार ल्याउनु आवश्यक छ। प्रस्तावित डिजाइन एक स्वचालित प्रणाली हो जसले सिंचाई प्रक्रियामा किसानहरूलाई सहयोग पुर्याउँछ। यो प्रणालीले किसानलाई एलसीडी डिस्प्ले र किसानको मोबाइल नम्बरमा पठाइने सन्देशहरू मार्फत सूचित राख्छ। यो प्रस्तावित डिजाइन विद्युत आपूर्तिमा समस्या भएका किसानहरूका लागि पनि उपयोगी छ। स्वचालित सिंचाई प्रणालीले किसानलाई सिम ९०० मोड्युलमार्फत सबै पृष्ठभूमि गतिविधिहरूको बारेमा जानकारी दिन्छ जसले दर्ता गरिएको नम्बरमा सन्देश पठाउँछ। यो उपकरण हाम्रो समाजको लागि एउटा महत्वपूर्ण मोड हुन सक्छ। यो उपकरण देशका किसानले सजिलैसँग किन्न सक्छन्। यो प्रस्तावित डिजाइन मानव श्रम कम गर्नका लागि उपयोगी छ। यो एउटा कम बजेट प्रणाली हो जसको सामाजिक महत्व छ। |
6ed591fec03437ed2bf7479d92f49833e3851f71 | एक बुद्धिमान ड्रिप सिंचाई प्रणालीले पानी र मलको उपयोगलाई कृषि बालीका लागि वायरलेस सेन्सर र फजी तर्क प्रयोग गरेर अनुकूलित गर्दछ। वायरलेस सेन्सर नेटवर्कमा धेरै सेन्सर नोड, हब र कन्ट्रोल युनिट हुन्छन् । सेन्सरले तापमान, माटोको आर्द्रता जस्ता वास्तविक समयको डाटा संकलन गर्छ। यो डाटा वायरलेस टेक्नोलोजी प्रयोग गरेर हबमा पठाइन्छ। हबले डाटालाई फजी तर्कको प्रयोग गरेर प्रशोधन गर्छ र भल्भहरू खुला राख्नको लागि समय अवधि निर्धारण गर्दछ। यस अनुसार, ड्रिप सिंचाई प्रणाली एक निश्चित समयको लागि लागू गरिएको छ। सम्पूर्ण प्रणाली फोटोभोल्टिक सेलहरूद्वारा संचालित छ र यसमा सञ्चार लिंक छ जसले प्रणालीलाई सेलुलर पाठ सन्देशहरू मार्फत अनुगमन, नियन्त्रण र तालिकाबद्ध गर्न अनुमति दिन्छ। यो प्रणालीले बालीनालीको पानीको मागको मात्रालाई छिटो र सही रूपमा गणना गर्न सक्छ, जसले पानी बचत गर्ने सिंचाईको लागि वैज्ञानिक आधार प्रदान गर्न सक्छ, साथै प्रयोग गरिएको मलको मात्रालाई अनुकूलित गर्ने विधि पनि प्रदान गर्न सक्छ। |
8075c73fd8b13fa9663230a383f5712bf210ebcf | अर्ध शुष्क र शुष्क क्षेत्रहरूमा पानीको कुशल व्यवस्थापन धेरै खेती प्रणालीहरूमा प्रमुख चिन्ताको विषय हो। क्षेत्रभित्रका सेन्सरमा आधारित सिँचाइ प्रणालीले क्षेत्र विशेषमा सिँचाइ व्यवस्थापन गर्नका लागि एक सम्भावित समाधान प्रदान गर्दछ जसले उत्पादकहरूलाई पानी बचत गर्दै उत्पादकत्व अधिकतम बनाउन मद्दत गर्दछ। यस कागजातले चर दर सिंचाई, एक वायरलेस सेन्सर नेटवर्क, र साइट-विशिष्ट सटीक रैखिक-चल सिंचाई प्रणालीको वास्तविक-समय इन-फिल्ड सेन्सिङ र नियन्त्रणको लागि सफ्टवेयरको डिजाइन र उपकरणको विवरण वर्णन गर्दछ। क्षेत्रको अवस्थालाई क्षेत्रभर छ वटा क्षेत्रभित्रका सेन्सर स्टेशनहरूद्वारा स्थल विशेष रूपमा अनुगमन गरिएको थियो, जसमा माटोको सम्पत्ति नक्साको आधारमा वितरण गरिएको थियो, र आवधिक रूपमा नमूना लिइएको थियो र आधार स्टेशनमा वायरलेस रूपमा प्रसारित गरिएको थियो। एक सिंचाई मेसिनलाई एक प्रोग्रामिङ तर्क नियन्त्रकद्वारा इलेक्ट्रोनिक रूपमा नियन्त्रण गर्नका लागि रूपान्तरण गरिएको थियो जसले एक भिन्नता ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (जीपीएस) बाट स्प्रेन्करहरूको जियोरेफरेन्स्ड स्थान अपडेट गर्दछ र बेस स्टेशनमा कम्प्युटरसँग वायरलेस रूपमा कुराकानी गर्दछ। सेन्सर नेटवर्क र सिंचाई नियन्त्रकबाट बेस स्टेशनमा कम लागतको ब्लुटुथ वायरलेस रेडियो संचार प्रयोग गरेर सञ्चार संकेतहरू सफलतापूर्वक इन्टरफेस गरिएको थियो। यस लेखमा विकसित ग्राफिक प्रयोगकर्ता इन्टरफेसमा आधारित सफ्टवेयरले क्षेत्रको अवस्थाको स्थिर रिमोट पहुँच र वास्तविक समय नियन्त्रण र चर दर सिंचाई नियन्त्रकको अनुगमन प्रदान गर्यो। |
ebf9bfbb122237ffdde5ecbbb292181c92738fd4 | यस लेखमा थर्मो-इलेक्ट्रिक जनरेटर (टीईजी) को डिजाइन र निर्माण र माटोको आर्द्रता डिटेक्टरको रूपमा यो टीईजी प्रयोग गरेर स्वचालित सिंचाई प्रणालीको कार्यान्वयन देखाइएको छ। दुईवटा ताप आदानप्रदानकर्तामा राखिएको टीईजीले हावा र माटोको तापक्रमको फरक पत्ता लगाउन सक्छ जसले माटोको आर्द्रतासँग सम्बन्ध स्थापित गर्छ। TEGको आउटपुटबाट माटोको आर्द्रता स्तर प्राप्त गर्न सक्षम भएकोले, सिंचाई प्रणालीलाई स्वचालित गर्न एक माइक्रो कन्ट्रोलर प्रयोग गरिन्छ। सिंचाई प्रणालीले टीईजी मार्फत पत्ता लगाएको आर्द्रताका आधारमा सिंचाई गर्ने भूभागको अवस्था अनुसार अनुकूलन गर्दछ। माटोको पानीको खपतलाई माटोको अवस्थाका आधारमा स्वचालित सिंचाई प्रणालीद्वारा नियन्त्रण गरिन्छ र यसैले, म्यानुअल सिंचाई प्रणालीको पानीको खपतको तुलनामा पानीको संरक्षणलाई बढावा दिन्छ। [पृष्ठ २३-मा भएको चित्र] |
59f153ddd37e22af153aa0d7caf3ec44053aa8e8 | पानीको प्रयोगमा बचत चीनको लिशुई, झेजियाङमा यहुदीको कान लगाउने क्षेत्रमा समर्पित बुद्धिमान खेत सिंचाई प्रणालीको लागि एक वायरलेस समाधान, जिगबी टेक्नोलोजीमा आधारित यस कागजातमा प्रस्ताव गरिएको थियो। परम्परागत तारयुक्त जडानको सट्टा, वायरलेस डिजाइनले प्रणाली स्थापना र मर्मतसम्भार सजिलो बनायो। सफ्टवेयरको हार्डवेयर आर्किटेक्चर र सफ्टवेयर एल्गोरिथ्मको ताररहित सेन्सर/एक्ट्युएटर नोड र पोर्टेबल कन्ट्रोलरको विस्तृत विवरण तयार पारिएको थियो, जुन क्रमशः जिगबी वायरलेस सेन्सर नेटवर्कमा अन्तिम उपकरण र समन्वयकको रूपमा कार्य गर्दछ। अन्तमा, सम्पूर्ण प्रणालीको कार्यसम्पादनको मूल्यांकन गरियो। लामो समयसम्म प्रणालीको सहज र उचित सञ्चालनले यसको उच्च विश्वसनीयता र व्यावहारिकता प्रमाणित गर्यो। सिंचाई व्यवस्थापनमा वायरलेस सेन्सर नेटवर्कको अन्वेषणात्मक प्रयोगको रूपमा यस पत्रमा ठूलो मात्रामा रिमोट इन्टेलिजेन्ट सिंचाई प्रणाली स्थापना गर्नका लागि एक विधि प्रस्ताव गरिएको छ। |
96e92ff6c7642cc75dc856ae4b22a5409c69e6cb | सहकारी नेभिगेसन (सीएन) ले सहकारी रोबोटहरूको समूहलाई उनीहरूको व्यक्तिगत नेभिगेसन त्रुटिहरू कम गर्न सक्षम गर्दछ। सामान्य बहु-रोबोट (एमआर) मापन मोडेलको लागि जुन दुवै जडान नेभिगेसन डेटा र अन्य बोर्डिङ सेन्सर रीडिंगहरू समावेश गर्दछ, विभिन्न समयका उदाहरणहरूमा लिइएको, विभिन्न स्रोतहरूको जानकारी सम्बन्धित हुन्छ। यस प्रकार, यो सहसंबंधको लागि सूचना फ्यूजनको प्रक्रियामा सुसंगत राज्य अनुमान प्राप्त गर्नका लागि समाधान गर्नुपर्दछ। सहसंबंध शब्दहरू प्राप्त गर्नको लागि सामान्य दृष्टिकोण एक संवर्धित सह-विभेदक म्याट्रिक्स कायम गर्नु हो। यो विधि सापेक्षिक स्थिति मापनका लागि काम गर्दछ, तर सामान्य एमआर मापन मोडेलका लागि अव्यावहारिक छ, किनकि मापन उत्पन्न गर्नमा संलग्न रोबोटहरूको पहिचान, साथै मापन समय उदाहरणहरू, अप्रत्याशित रूपमा अज्ञात छन्। हालको काममा एमआर मापनको सामान्य मोडेलको लागि नयाँ सुसंगत सूचना फ्यूजन विधि विकसित गरिएको छ। प्रस्तावित दृष्टिकोण ग्राफ सिद्धान्तमा निर्भर छ। यसले आवश्यक सम्बन्ध शब्दहरूको मागमा स्पष्ट गणना गर्न अनुमति दिन्छ। ग्राफ स्थानीय रूपमा समूहमा प्रत्येक रोबोट द्वारा राखिएको छ, सबै एमआर मापन अपडेट प्रतिनिधित्व गर्दछ। विकसित विधिले एमआर मापनको सबैभन्दा सामान्य परिदृश्यहरूमा सहसंबंध शब्दहरूको गणना गर्दछ जबकि सम्बन्धित प्रक्रिया र मापन हल्लालाई सही रूपमा ह्यान्डल गर्दछ। एक सैद्धान्तिक उदाहरण र एक सांख्यिकीय अध्ययन प्रदान गरिएको छ, जसले तीन-दृश्य मापन मोडेलमा आधारित दृष्टि-सहायता प्राप्त नेभिगेसनको लागि विधि प्रदर्शन गर्दछ। यो विधिलाई सिमुलेटेड वातावरणमा फिक्स्ड-लेग केन्द्रीकृत समतल गर्ने दृष्टिकोणसँग तुलना गरिन्छ। यो विधिलाई एउटा प्रयोगमा पनि प्रमाणित गरिएको छ जसमा वास्तविक चित्र र नेभिगेसन डाटा समावेश गरिएको छ। कम्प्युटेशनल जटिलता अनुमानले नयाँ विकसित विधि कम्प्युटेशनल रूपमा कुशल छ भनेर देखाउँछ। |
fc20f0ce11946c7d17a676fd880fec6dfc1c0397 | |
bef9d9edd340eb09e2cda37cb7f4d4886a36fe66 | |
96230bbd9804f4e7ac0017f9065ebe488f30b642 | गहिरो न्यूरोल नेटवर्कको सन्दर्भमा स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिससेन्ट (एसजीडी) को व्यवहार बुझ्न हालसालै धेरै चिन्ताहरू उठाएको छ। यस लाइनमा, हामी सैद्धान्तिक रूपमा एक सामान्य ढाँचाको अध्ययन गर्छौं ग्रेडियन्ट आधारित अनुकूलन गतिशीलता निष्पक्ष शोरको साथ, जसले एसजीडी र मानक ल्यान्जेभिन गतिशीलतालाई एकीकृत गर्दछ। यो सामान्य अनुकूलन गतिशीलता अनुसन्धान मार्फत, हामी SGD को व्यवहार न्यूनतम र यसको नियमितकरण प्रभावबाट भाग्ने विश्लेषण गर्दछौं। एक नयाँ सूचकले न्यूनतमबाट भाग्ने दक्षतालाई ध्वनी सह-विभिन्नता र हानि प्रकार्यको वक्रताको मापनको माध्यमबाट विशेषता प्रदान गर्दछ। यस सूचकको आधारमा, दुईवटा शर्तहरू स्थापित हुन्छन् जुन देखाउनका लागि कुन प्रकारको हल्ला संरचना आइसोट्रोपिक हल्ला भन्दा माथि छ। हामी थप देखाउँछौं कि एसजीडीमा एनिसोट्रपिक शोरले दुई सर्तहरू पूरा गर्दछ, र यसैले तीव्र र गरीब न्यूनतमबाट प्रभावकारी रूपमा उम्कन मद्दत गर्दछ, अधिक स्थिर र सपाट न्यूनतम तिर जुन सामान्यतया राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्दछ। हामी यो अनिसोट्रोपिक फैलावटलाई पूर्ण ढाँचाको वंश र आइसोट्रोपिक फैलावट (अर्थात् लान्जेभिन गतिशीलता) र अन्य प्रकारको स्थिति-निर्भर आवाज। |
d908f630582f1a11b6d481e635fb1d06e7671f32 | |
27db63ab642d9c27601a9311d65b63e2d2d26744 | जबकि एकल डाटा सेटमा दुई सिकाउने एल्गोरिदमहरू तुलना गर्ने विधिहरू पहिले नै धेरै समयको लागि छानबिन गरिएको छ, बहु डाटा सेटहरूमा अधिक एल्गोरिदमहरूको तुलनाको लागि सांख्यिकीय परीक्षणहरूको मुद्दा, जुन विशिष्ट मेशिन शिक्षा अध्ययनहरूमा अझ बढी आवश्यक छ, सबै तर बेवास्ता गरिएको छ। यस लेखमा हालको अभ्यासको समीक्षा गरिएको छ र त्यसपछि सैद्धान्तिक र अनुभविक रूपमा धेरै उपयुक्त परीक्षणहरूको जाँच गरिएको छ। त्यसका आधारमा हामी वर्गीकरणकर्ताहरूको सांख्यिकीय तुलनाका लागि सरल, सुरक्षित र बलियो गैर-पारामेट्रिक परीक्षणहरूको सेट सिफारिस गर्दछौं: दुई वर्गीकरणकर्ताहरूको तुलनाका लागि विल्कोक्सन हस्ताक्षरित रैंक परीक्षण र फ्रिडम्यान परीक्षण सम्बन्धित पोस्ट-हॉक परीक्षणहरूको साथ बहु डेटा सेटहरूमा अधिक वर्गीकरणकर्ताहरूको तुलनाको लागि। पछिल्लो परिणामहरू पनि नयाँ परिचय गरिएको सीडी (महत्वपूर्ण भिन्नता) रेखाचित्रको साथ सफासँग प्रस्तुत गर्न सकिन्छ। |
4dbd924046193a51e4a5780d0e6eb3a4705784cd | बेयसओप्ट एक पुस्तकालय हो जसमा गैर-रेखीय अनुकूलन, स्टोकास्टिक डाकूहरू वा अनुक्रमिक प्रयोगात्मक डिजाइन समस्याहरू समाधान गर्न अत्याधुनिक बेयसियन अनुकूलन विधिहरू छन्। बेइजियन अनुकूलन लक्ष्य प्रकार्यको लागि प्रमाण र पूर्व ज्ञान कब्जा गर्न पछाडि वितरण निर्माण गरेर नमूना कुशल छ। मानक सी++ मा निर्मित, यो पुस्तकालय अत्यन्तै कुशल छ जबकि पोर्टेबल र लचिलो छ। यसमा सी, सी++, पाइथन, म्याटलाब र अक्टभका लागि साझा इन्टरफेस समावेश छ। |
801556eae6de26616d2ce90cdd4aecc4e2de7fe4 | विद्युतीय सम्पर्क रहित ईसीजी मापन प्रणाली कुर्सीमा दैनिक जीवनमा निरन्तर स्वास्थ्य अनुगमनको लागि विभिन्न क्षेत्रहरूमा लागू गर्न सकिन्छ। तर, यो प्रणालीमा, शरीर विद्युतीय रूपमा फ्लोट हुन्छ, क्यापेसिटिभ इलेक्ट्रोडको कारण र फ्लोट शरीर बाह्य आवाज वा गति कलाकृतिको लागि धेरै संवेदनशील हुन्छ जसले मापन प्रणालीलाई सामान्य मोडको आवाजको रूपमा असर गर्छ। यस कागजमा, ड्राइभ-सीट-ग्राउन्ड सर्किट ड्राइभ-राइट-लेग सर्किट जस्तै सामान्य मोड हल्ला कम गर्न प्रस्ताव गरिएको छ। यो बराबर सर्किटको विश्लेषण गरिन्छ र आउटपुट सिग्नल तरंगहरू ड्राइभ-सीट-ग्राउन्ड र क्यापेसिटिभ ग्राउन्डसँग तुलना गरिन्छ। परिणामको रूपमा, ड्राइभ-सीट-ग्राउन्ड सर्किटले नकारात्मक प्रतिक्रियाको रूपमा पूर्ण क्षमता ईसीजी मापन प्रणालीको गुणहरूमा उल्लेखनीय सुधार गर्दछ। |
95f388c8cd9db1e800e515e53aaaf4e9b433866f | 0747-5632/$ हेर्नुहोस् 2012 एल्सभियर लिमिटेड ए http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2012.08.001 सम्बन्धित लेखक। टेल. : +८८६ ०२ ७७३४ ३३४७; f इमेलः [email protected] (म. जो) क्लाउड कम्प्युटिङ प्रविधि परिपक्व भएको छ किनकि यसलाई हरेक प्रकारको डिजिटलाइजेशन प्रक्रियामा एकीकृत गरिएको छ। यसले डाटा र सफ्टवेयर साझेदारीका लागि धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ, र यसैले जटिल आईटी प्रणालीहरूको व्यवस्थापनलाई धेरै सरल बनाउँदछ। इन्जिनियरिङ शिक्षाका लागि क्लाउड कम्प्युटिङले विद्यार्थीलाई वास्तविक कम्प्युटर ल्याबमा प्रवेश नगरी सामान्यतया प्रयोग गरिने सफ्टवेयरमा बहुमुखी र सर्वव्यापी पहुँच प्रदान गर्दछ। हाम्रो अध्ययनले क्लाउड कम्प्युटिङ प्रविधिद्वारा संचालित स्रोतको उपयोगबाट प्रेरित सिकाइ दृष्टिकोण र शैक्षिक प्रदर्शनको विश्लेषण गरेको छ। उच्च माध्यमिक र व्यावसायिक माध्यमिक शिक्षा हासिल गरेका कलेज विद्यार्थीहरूको तुलना गरिएको थियो। कम्प्युटर एडेड डिजाइनिङ (सीएडी) कोर्समा अध्ययनरत एक सय ३२ जना विद्यार्थीहरूले यस अध्ययनमा भाग लिएका थिए। टेक्नोलोजी स्वीकृति मोडेल (टीएएम) लाई आधारभूत ढाँचाको रूपमा प्रयोग गरिएको थियो। खुला प्रश्नावली सेटहरू शैक्षिक प्रदर्शन र कारण एट्रिब्युसनहरू मापन गर्न डिजाइन गरिएको थियो; परिणामहरूले विद्यार्थीहरूको दुई समूहहरू बीचको संज्ञानात्मक डोमेनमा कुनै महत्त्वपूर्ण भिन्नताहरू देखाएनन्, यद्यपि यो मनोमोटर र भावनात्मक डोमेन दुबैमा त्यस्तो छैन। व्यावसायिक उच्च विद्यालयको पृष्ठभूमि भएका कलेजका विद्यार्थीहरू सीएडी अनुप्रयोगहरूमा उच्च शिक्षा प्रेरणाको स्वामित्वमा देखिन्थे। २०१२ एल्सभियर लिमिटेड सबै अधिकार सुरक्षित। |
e2413f14a014603253815398e56c7fee0ba01a3d | यस अध्यायले घुसपैठ पत्ता लगाउने अनुसन्धानमा प्रविधिको अवस्थाको बारेमा जानकारी दिन्छ। घुसपैठ पत्ता लगाउने प्रणाली सफ्टवेयर र/वा हार्डवेयर घटकहरू हुन् जसले कम्प्युटर प्रणालीहरू निगरानी गर्दछन् र घुसपैठका संकेतहरूको लागि त्यहाँ हुने घटनाहरूको विश्लेषण गर्दछन्। कम्प्युटर संरचनाको व्यापक विविधता र जटिलताको कारण पूर्ण सुरक्षित कम्प्युटर प्रणाली प्रदान गर्न कठिन छ। यसैले, त्यहाँ धेरै सुरक्षा प्रणालीहरू र घुसपैठ पत्ता लगाउने प्रणालीहरू छन् जुन कम्प्युटर सुरक्षाका विभिन्न पक्षहरूलाई सम्बोधन गर्दछ। यस अध्यायले पहिले कम्प्युटर आक्रमणको वर्गीकरण प्रदान गर्दछ, साथै प्रमुख कम्प्युटर आक्रमणको संक्षिप्त वर्णन गर्दछ। दोस्रो, घुसपैठ पत्ता लगाउने प्रणालीको साझा वास्तुकला र उनीहरूको आधारभूत विशेषताहरू प्रस्तुत गरिएको छ। तेस्रो, पाँच मापदण्ड (सूचना स्रोत, विश्लेषण रणनीति, समय पक्ष, वास्तुकला, प्रतिक्रिया) मा आधारित घुसपैठ पत्ता लगाउने प्रणालीको वर्गीकरण दिइएको छ। अन्तमा, घुसपैठ पत्ता लगाउने प्रणालीहरू यी प्रत्येक श्रेणी अनुसार वर्गीकृत गरिएका छन् र सबैभन्दा प्रतिनिधि अनुसन्धान प्रोटोटाइपहरू संक्षिप्त रूपमा वर्णन गरिएको छ। |
42cfb5614cbef64a5efb0209ca31efe760cec0fc | विकासशील रोबोटको मूल्य प्रणालीले महत्त्वपूर्ण संवेदी इनपुटहरूको घटनालाई संकेत गर्दछ, संवेदी इनपुटबाट कार्य आउटपुटमा म्यापिङ मोडुलेट गर्दछ, र उम्मेदवार कार्यहरूको मूल्यांकन गर्दछ। यहाँ रिपोर्ट गरिएको काममा, निम्न स्तरको मूल्य प्रणाली मोडेल गरिएको छ र लागू गरिएको छ। यसले पशुमा अभ्यस्तता प्रभावको रूपमा चिनिने गैर-संबद्ध सिक्ने संयन्त्रको अनुकरण गर्दछ। सुदृढीकरण सिकाइ पनि नवीनतासँग जोडिएको छ। प्रयोगात्मक परिणामहरूले देखाउँछ कि प्रस्तावित मान प्रणालीले रोबोट दृश्य कोण चयनको अध्ययनमा डिजाइन गरिएको अनुसार काम गर्दछ। |
73447b6a02d1caff0a96472a2e0b571e1be497c8 | इन्टरनेट प्रविधिले डिजिटल युगमा व्यक्तिगत सम्झनाहरू पुनः सम्झन र साझा गर्न नयाँ माध्यम प्रदान गर्दछ। व्यक्तिगत सम्झना अनलाइनमा पोस्ट गर्नुको न्युमोनिक परिणाम के हुन्छ? लेनदेनशील स्मृति र आत्मकथात्मक स्मृतिका सिद्धान्तहरूले भिन्न भविष्यवाणीहरू गर्छन्। हालको अध्ययनमा कलेजका विद्यार्थीहरूले एक हप्तासम्म दैनिक डायरी लेख्ने गरेका थिए, प्रत्येक दिनको अन्त्यमा त्यस दिन भएका सबै घटनाहरू सूचीबद्ध गर्दै। उनीहरूले घटनाहरू अनलाइन पोष्ट गरेका छन् कि छैनन् भन्ने पनि रिपोर्ट गरे। एक हप्तापछि अर्को परीक्षण गरियो। दुवै परीक्षणमा अनलाइनमा पोस्ट गरिएका घटनाहरू अनलाइनमा पोस्ट नगरिएका घटनाहरूको तुलनामा सम्झिने सम्भावना धेरै थियो। यस्तो देखिन्छ कि अनलाइनमा सम्झनाहरु बाँडफाँड गर्दा अभ्यास र अर्थ निर्माणको लागि अनौठो अवसर प्रदान गर्न सकिन्छ जसले स्मृति भण्डारणलाई सजिलो बनाउँछ। |
b3ede733fcd97271f745d8c0f71e44562abbb6d5 | समस्या व्यवहारको कार्य पहिचान गर्दा अझ प्रभावकारी हस्तक्षेपको विकास गर्न सकिन्छ। कार्य पहिचान गर्ने एउटा तरिका फंक्शनल व्यवहार मूल्यांकन (एफबीए) मार्फत हो। विद्यालयमा शिक्षकहरूले एफबीए सञ्चालन गर्छन्। तर, म्यानुअल रूपमा डाटा रेकर्ड गर्ने कार्यभार धेरै छ, र विद्यार्थीहरूसँग अन्तरक्रिया गर्दा पूर्ववर्ती र परिणामहरू सही रूपमा पहिचान गर्ने चुनौती महत्वपूर्ण छ। यी मुद्दाहरू अक्सर अपूर्ण जानकारी कब्जा मा परिणाम। केयरलगले शिक्षकहरूलाई एफबीएहरू गर्न सजिलो बनाउँछ र सान्दर्भिक जानकारीको संकलनमा सुधार ल्याउँछ। यस लेखमा, हामी डिजाइन प्रक्रियाको वर्णन गर्छौं जसले केयरलगको विकासलाई निर्देशित गर्ने पाँच डिजाइन सिद्धान्तहरू ल्यायो। हामी पाँच महिनाको, लगभग नियन्त्रित अध्ययनको परिणाम प्रस्तुत गर्दछौं जसको उद्देश्य ती डिजाइन सिद्धान्तहरूको प्रमाणिकरण गर्नु हो। हामी विशेष शिक्षा सेटिङहरू द्वारा लगाइएको विभिन्न प्रतिबन्धहरू एचसीआई व्यवसायी र अनुसन्धानकर्ताहरूको लागि डिजाइन र मूल्यांकन प्रक्रियामा कसरी प्रभाव पार्दछ भन्ने बारे हामी विचार गर्दछौं। |
77e7b0663f6774b3d6e1d51106020a9a0f96bcd2 | यस लेखमा इन्टरनेटको प्रयोग र सामाजिक पूँजीको व्यक्तिगत स्तरको उत्पादनबीचको सम्बन्धको बारेमा छलफल गरिएको छ। त्यसो गर्न, लेखकहरूले नागरिक संलग्नता, अन्तर-व्यक्तिगत विश्वास, र जीवन सन्तुष्टि भविष्यवाणी गर्ने कारकहरूको जाँच गर्दा इन्टरनेट प्रयोगका प्रकारहरू बीच भिन्नता गर्न एक प्रेरणादायक परिप्रेक्ष्य अपनाउँछन्। नयाँ मिडिया प्रयोगको भविष्यवाणी शक्तिलाई त्यसपछि सन् १९९९ को डीडीबी लाइफस्टाइल स्टडीको प्रयोग गरेर प्रमुख जनसांख्यिकीय, प्रासंगिक र परम्परागत मिडिया प्रयोगको चरहरूको तुलनामा विश्लेषण गरिन्छ। यद्यपि संघहरूको आकार सामान्यतया सानो छ, डाटाले सुझाव दिन्छ कि इन्टरनेटको सूचनात्मक प्रयोगहरू सामाजिक पूँजीको उत्पादनमा व्यक्तिगत भिन्नतासँग सकारात्मक रूपमा सम्बन्धित छ, जबकि सामाजिक-मनोरञ्जन प्रयोगहरू यी नागरिक सूचकहरूसँग नकारात्मक रूपमा सम्बन्धित छ। जेनेरेसनल उमेर ब्रेकद्वारा परिभाषित उप-नमूनाहरू भित्रको विश्लेषणले थप सुझाव दिन्छ कि सामाजिक पूंजी उत्पादन जेनेरेशन एक्स बीच इन्टरनेट प्रयोगसँग सम्बन्धित छ, जबकि यो बेबी बूमर्स बीच टेलिभिजन प्रयोग र नागरिक जेनेरेशनका सदस्यहरू बीच अखबार प्रयोगसँग सम्बन्धित छ। जीवन चक्र र समूह प्रभावको सम्भावनाको बारेमा छलफल गरिएको छ। |
076be17f97325fda82d1537aaa48798eb66ba91f | पहिचानमा आधारित एन्क्रिप्शन (आईबीई) सार्वजनिक कुञ्जी एन्क्रिप्शनको लागि एक रोचक विकल्प हो, किनकि आईबीईले सार्वजनिक कुञ्जी पूर्वाधार (पीकेआई) को आवश्यकतालाई हटाउँछ। IBE प्रयोग गर्ने प्रेषकहरूले सार्वजनिक कुञ्जीहरू र प्राप्तकर्ताहरूको सम्बन्धित प्रमाणपत्रहरू, पहिचानहरू (उदाहरणका लागि आईबीई) खोज्नुपर्दैन। ईमेल वा आईपी ठेगानाहरू) को लागि पर्याप्त छन्। कुनै पनि सेटिङ, PKI- वा पहिचान-आधारित, प्रणालीबाट प्रयोगकर्ताहरू रद्द गर्न एक साधन प्रदान गर्नु पर्छ। प्रभावकारी खारेजी परम्परागत PKI सेटिंग मा एक राम्रो अध्ययन समस्या हो। तर, आईबीईको सन्दर्भमा, खारेजीको प्रक्रियाको अध्ययन गर्न त्यति धेरै काम भएको छैन। सबैभन्दा व्यावहारिक समाधानको लागि प्रेषकहरूले पनि समय अवधि प्रयोग गर्न आवश्यक छ जब एन्क्रिप्टिङ, र सबै प्राप्तकर्ताहरू (उनीहरूको कुञ्जीहरू सम्झौता गरिएको छ वा छैन भन्ने कुराको पर्वाह नगरी) नियमित रूपमा उनीहरूको निजी कुञ्जीहरू अपडेट गर्न विश्वसनीय प्राधिकरणलाई सम्पर्क गरेर। हामी यो समाधान राम्रोसँग मापन गर्न नसक्ने देख्छौं - प्रयोगकर्ताको संख्या बढ्दै जाँदा, प्रमुख अद्यावधिकहरूमा काम एउटा बाधा बन्छ। हामी एक IBE योजना प्रस्ताव गर्दछौं जसले विश्वसनीय पक्षको तर्फबाट कुञ्जी-अद्यावधिक दक्षतामा उल्लेखनीय सुधार गर्दछ (प्रयोगकर्ताहरूको संख्यामा रैखिकबाट लगरिथमिकमा), जबकि प्रयोगकर्ताहरूको लागि दक्ष रहन्छ। हाम्रो योजना फज्जी आईबीई आदिम र बाइनरी ट्री डाटा संरचनाको विचारमा आधारित छ, र प्रमाणित रूपमा सुरक्षित छ। |
7a58abc92dbe41c9e5b3c7b0a358ab9096880f25 | अनावश्यक थोक इमेल (स्पाम) लाई कम गर्नका लागि प्रायः प्रस्तावित विधि भनेको प्रेषकहरूले पठाएको प्रत्येक इमेलको लागि भुक्तान गर्नु हो। प्रूफ-अफ-वर्क योजनाहरूले वास्तविक पैसा चार्ज गर्नबाट जोगाउँदछन् किनकि प्रेषकहरूलाई उनीहरूले क्रिप्टोग्राफिक पजल समाधान गर्न प्रशोधन समय खर्च गरेको देखाउन आवश्यक पर्दछ। हामी स्प्याम रोक्नको लागि त्यो पजल कति कठिन हुनुपर्छ भन्ने निर्धारण गर्ने प्रयास गर्छौं। हामी यसलाई आर्थिक दृष्टिकोणबाट विश्लेषण गर्छौं, हामी कसरी स्प्याम पठाउन लागत-प्रभावी हुनबाट रोक्न सक्छौं? , र सुरक्षा दृष्टिकोणबाट, स्प्यामरहरू असुरक्षित अन्तिम प्रयोगकर्ता मेशिनहरूमा पहुँच गर्न सक्छन् र पजलहरू समाधान गर्न प्रोसेसिंग चक्रहरू चोरी गर्न सक्छन्। दुवै विश्लेषणले पजल कठिनाईको समान मानहरू निम्त्याउँछ। दुर्भाग्यवश, एक ठूलो आईएसपीको वास्तविक संसारको डाटाले देखाउँछ कि यी कठिनाई स्तरको अर्थ यो हो कि वैध ईमेलको महत्वपूर्ण संख्याका प्रेषकहरू उनीहरूको हालको स्तरको गतिविधि जारी राख्न असमर्थ हुनेछन्। हामी निष्कर्षमा पुग्छौं कि कामको प्रमाण स्प्यामको समस्याको समाधान हुनेछैन। |
5284e8897f3a73ff08da1f2ce744ba652583405a | १. सारांश प्रोग्रामिङ असाइनमेन्टको स्वचालित ग्रेडिङ कम्प्युटर विज्ञान पाठ्यक्रमहरूको विशेषता हो जुन लगभग कम्प्युटर विज्ञान पाठ्यक्रमहरू छन् [1]। यद्यपि, कम्प्युटर विज्ञान पाठ्यक्रमहरूमा समकालीन अटोग्रेडिङ प्रणालीहरूले स्वचालित मूल्याङ्कन गर्ने दायरालाई गेमिफिकेसन [2], परीक्षण कभरेज विश्लेषण [3], मानव-लेखक प्रतिक्रियाको व्यवस्थापन, प्रतियोगिता न्याय [4], सुरक्षित रिमोट कोड कार्यान्वयन [5] र अधिक समावेश गर्नका लागि विस्तार गरेका छन्। यी धेरै व्यक्तिगत विशेषताहरू कम्प्युटर विज्ञान शिक्षा साहित्यमा वर्णन र मूल्याङ्कन गरिएको छ, तर कम्प्युटर विज्ञान पाठ्यक्रमहरूमा यी सुविधाहरू लागू गर्ने प्रणालीहरू प्रयोग गर्ने व्यावहारिक फाइदा र चुनौतीहरूलाई थोरै ध्यान दिइएको छ। |
8a58a1107f790bc07774d18e0184e4bf9d1901ba | यो शोधपत्रमा वाइट्र्याक नामक प्रणाली प्रस्तुत गरिएको छ जसले प्रयोगकर्ताको शरीरबाट परावर्तित रेडियो संकेतबाट तिन आयामी गतिलाई ट्र्याक गर्छ। यो व्यक्ति वाइट्र्याक उपकरणबाट अवरुद्ध भएमा वा फरक कोठामा भएमा पनि काम गर्दछ। वाइट्र्याकले प्रयोगकर्तालाई कुनै पनि वायरलेस उपकरण बोक्न आवश्यक पर्दैन, तर यसको सटीकता हालको आरएफ स्थानीयकरण प्रणालीहरू भन्दा बढी छ, जसलाई प्रयोगकर्तालाई ट्रान्ससीभर समात्न आवश्यक पर्दछ। वाइट्र्याक प्रोटोटाइपको प्रयोगात्मक मापनले औसतमा यसले मानव शरीरको केन्द्रलाई एक्स र वाई आयाममा १० देखि १३ सेन्टिमिटर र जेड आयाममा २१ सेन्टिमिटरको मध्यमा स्थानिक बनाउँछ। यसले शरीरका अंगहरूको मोटो ट्र्याकिङ पनि प्रदान गर्दछ, ११.२० को मध्यको साथ औंल्याउने हातको दिशा पहिचान गर्दछ। वाइट्र्याकले आरएफमा आधारित स्थानीयकरण प्रणालीहरू बीचको खाडललाई हटाउँछ जसले पर्खाल र ओक्ल्युसनहरू मार्फत प्रयोगकर्तालाई पत्ता लगाउँदछ, र किनेक्ट जस्ता मानव-कम्प्युटर अन्तर्क्रिया प्रणालीहरू, जसले प्रयोगकर्ताको शरीरको उपकरण बिना नै ट्र्याक गर्न सक्दछ, तर प्रयोगकर्तालाई उपकरणको प्रत्यक्ष दृश्य रेखा भित्र रहन आवश्यक पर्दछ। शोध प्रबंध निर्देशक: दीना कटाबी पदनाम: कम्प्युटर विज्ञान र इन्जिनियरिङका प्राध्यापक |
42004b6bdf5ea375dfaeb96c1fd6f8f77d908d65 | इन्टरनेट खोज र्याङ्किङ्गले उपभोक्ताको छनौटमा महत्वपूर्ण प्रभाव पार्छ, मुख्यतः किनभने प्रयोगकर्ताहरूले उच्च श्रेणीका परिणामहरूलाई कम श्रेणीका परिणामहरू भन्दा बढी विश्वास गर्छन् र छनौट गर्छन्। खोज र्याङ्किङ्गको स्पष्ट शक्तिलाई ध्यानमा राख्दै हामीले सोध्यौं कि के यसलाई लोकतान्त्रिक चुनावमा अनिर्णित मतदाताहरूको प्राथमिकता परिवर्तन गर्न हेरफेर गर्न सकिन्छ ? यहाँ हामी पाँचवटा प्रासंगिक डबल-ब्लाइन्ड, अनियमित नियन्त्रित प्रयोगको परिणामहरू रिपोर्ट गर्दछौं, जसमा कुल ४,५५६ अनिर्णित मतदाताहरू प्रयोग गरिएको छ जसले संयुक्त राज्य अमेरिका र भारतको मतदान जनसंख्याको विविध जनसांख्यिकीय विशेषताहरूको प्रतिनिधित्व गर्दछ। पाँचौं प्रयोग विशेष रूपमा उल्लेखनीय छ किनकि यो भारतभरि योग्य मतदाताहरूसँग भारतको २०१४ को लोकसभा चुनावको बीचमा अन्तिम मत खसाल्नु अघि गरिएको थियो। यी प्रयोगहरूको परिणामहरूले देखाउँछ कि (i) पूर्वाग्रह खोज रैंकिंगले अनिश्चित मतदाताहरूको मतदान प्राथमिकताहरू २०% वा बढीले परिवर्तन गर्न सक्दछ, (ii) परिवर्तन केही जनसांख्यिकीय समूहहरूमा धेरै बढी हुन सक्छ, र (iii) खोज रैंकिंग पूर्वाग्रहलाई मास्क गर्न सकिन्छ ताकि मानिसहरूले हेरफेरको कुनै जागरूकता देखाउँदैनन्। हामी यस प्रकारको प्रभावलाई, जुन विभिन्न प्रकारका दृष्टिकोण र विश्वासहरूमा लागू हुन सक्छ, सर्च इन्जिन हेरफेर प्रभाव भन्छौं। धेरै चुनावहरू सानो अन्तरले जित्ने गरेकोले हाम्रो परिणामले खोज इन्जिन कम्पनीले ठूलो संख्यामा चुनावको परिणामलाई दण्डहीनताका साथ प्रभाव पार्ने शक्ति रहेको देखाउँछ। यस्तो हेरफेरको प्रभाव विशेष गरी एकल खोज इन्जिन कम्पनीले प्रभुत्व जमाएको देशमा ठूलो हुनेछ। |
30a7fcdaa836837d87a8e4702ed015cd66e6ad03 | यस लेखमा परम्परागत प्रविधि र न्यूरल-नेट विधिहरूको संयोजनको प्रयोग गरी हातले छापिएको अंकहरू पहिचान गर्ने प्रणालीको निर्माणको वर्णन गरिएको छ। यो प्रणालीलाई वास्तविक संसारको तथ्याङ्कमा प्रशिक्षण र परीक्षण गरिएको छ, जुन वास्तविक अमेरिकी मेलमा देखिएको जिप कोडबाट लिइएको हो। प्रणालीले उदाहरणहरूको सानो प्रतिशतलाई वर्गीकृत गर्न नसकिने भनेर अस्वीकार गर्दछ, र बाँकी उदाहरणहरूमा धेरै कम त्रुटि दर प्राप्त गर्दछ। यो प्रणाली अन्य अत्याधुनिक पहिचानकर्ताहरूसँग तुलना गर्दा राम्रो छ। केही विधिहरू यस कार्यको लागि विशिष्ट छन्, यो आशा छ कि धेरै प्रविधिहरू पहिचान कार्यहरूको एक विस्तृत श्रृंखलामा लागू हुनेछ। |
605a12a1d02451157cc5fd4dc475d5cbddd5cb01 | [पृष्ठ २-मा भएको चित्र] विशेष चिकित्सा हेरचाहको आवश्यकता भएका व्यक्तिहरूको लागि, उनीहरूको चिकित्सा आवश्यकताहरू पूरा गर्नका लागि उनीहरूलाई घरबाट बाहिर निकाल्नु आवश्यक पर्दछ। जनसंख्या वृद्ध हुँदै जाँदा यस समूहमा मानिसहरूको प्रतिशत बढ्दै गइरहेको छ र यसको प्रभाव महँगो र असन्तुष्टिकरण पनि छ। हामी यो परिकल्पना गर्छौं कि अपाङ्गता भएका धेरै मानिसहरूले स्वयमसेवा र स्वास्थ्य अनुगमनको सहायताले आफ्नै घरमा स्वतन्त्र जीवन बिताउन सक्छन्। यस उद्देश्यका लागि, सान्दर्भिक डाटा संकलन गर्न र यसलाई गतिशील र अनुकूलनशील रूपमा प्रशोधन गर्नका लागि बलियो विधिहरू विकास गर्न आवश्यक छ ताकि दीर्घकालीन प्रवृत्ति वा तत्काल संकटहरूको खतरा पत्ता लगाउन र/वा पूर्वानुमान गर्न सकियोस्। यस कागजातको मुख्य उद्देश्य घरमा स्वास्थ्य अनुगमन र सहयोग प्रदान गर्न एजेन्ट-आधारित स्मार्ट होम टेक्नोलोजीहरू प्रयोग गर्ने तरिकाहरू अनुसन्धान गर्नु हो। यस उद्देश्यका लागि हामीले नयाँ बासिन्दा मोडेलिङ र स्वचालित एल्गोरिदमहरू विकास गरेका छौं जसले हेरचाहकर्ताहरूको लागि टाढाको स्वास्थ्य अनुगमन प्रदान गर्दछ। विशेष गरी हामी निम्न प्राविधिक चुनौतीहरूको सामना गर्छौं: १) जीवनशैलीको प्रवृत्ति पहिचान गर्ने, २) हालको तथ्याङ्कमा विसंगति पत्ता लगाउने र ३) सम्झाउने सहायता प्रणालीको डिजाइन गर्ने। हाम्रो समाधान दृष्टिकोण सिमुलेशनमा परीक्षण भइरहेको छ र UTA को MavHome साइटमा स्वयंसेवकहरूसँग, एजेन्ट-आधारित |
494fc1e30be172fbe393e0d68695ae318e23da8c | हरित आपूर्ति श्रृंखला व्यवस्थापन (जीएससीएम) ले शैक्षिक र उद्योग दुबैमा बढ्दो ध्यान प्राप्त गरेको छ। साहित्य बढ्दै जाँदा, अनुसन्धानको आलोचनात्मक मूल्यांकन गरेर र भविष्यका दिशाहरू पहिचान गरेर नयाँ दिशाहरू खोज्नु यस क्षेत्रको लागि ज्ञानको अग्रिमतामा महत्त्वपूर्ण हुन्छ। साहित्यको वर्गीकरण गर्न सहयोग गर्न संगठनात्मक सिद्धान्तहरूको प्रयोगले क्षेत्रको वर्तमान स्थिति बुझ्न र अनुसन्धान अवसरहरू र दिशाहरू पहिचान गर्ने दुवै उद्देश्यहरूलाई सम्बोधन गर्ने अवसरहरू प्रदान गर्दछ। जीएससीएमको बारेमा पृष्ठभूमि चर्चा प्रदान गरेपछि हामीले भर्खरको जीएससीएम साहित्यलाई नौ व्यापक संगठनात्मक सिद्धान्तहरू अन्तर्गत वर्गीकृत र समीक्षा गरेका छौं। यस समीक्षाको ढाँचामा, हामी जीएससीएम अनुसन्धानका प्रश्नहरू पनि पहिचान गर्छौं जुन अनुसन्धानको लागि योग्य छन्। भविष्यमा जीएससीएम अनुसन्धानका लागि मूल्यवान मानिने अन्य संगठनात्मक सिद्धान्तहरू पनि यस समीक्षाको लागि निष्कर्षमा पहिचान गरिएका छन्। |
c3a41f97b29c6abce6f75ee9c668584d77a84170 | दिगोपनको सिद्धान्तमा आधारित छ कि हामीले वर्तमानका आवश्यकताहरू पूरा गर्नुपर्दछ, भविष्यका पुस्ताहरूको आफ्नै आवश्यकताहरू पूरा गर्ने क्षमतामा सम्झौता नगरी। गरिब देशका मानिसहरु भोकै मर्ने, धनी देशका मानिसहरु मोटोपनको शिकार हुने, खाद्य पदार्थको मूल्य बढ्ने, जलवायु परिवर्तनको असर, इन्धन र यातायातको लागत बढ्ने, विश्व बजारमा भएका कमजोरी, विश्वव्यापी विषादी प्रदूषण, कीटको अनुकूलन र प्रतिरोध, माटोको उर्वरता र जैविक कार्बनको ह्रास, माटोको क्षरण, जैविक विविधतामा कमी, मरुभूमिकरण, र यस्तै। विज्ञानमा अभूतपूर्व प्रगति भए पनि जसले हामीलाई ग्रहहरूको भ्रमण गर्न र उप-परमाणु कणहरूको खुलासा गर्न अनुमति दिन्छ, खानाको बारेमा गम्भीर स्थलीय मुद्दाहरूले स्पष्ट रूपमा देखाउँदछ कि परम्परागत कृषि अब मानिसहरूलाई खुवाउन र इकोसिस्टमहरू संरक्षण गर्न उपयुक्त छैन। दिगो कृषि एक पर्यावरणीय तरिकामा खाद्य उत्पादन संग सम्बन्धित मौलिक र लागू मुद्दाहरु को समाधान को लागी एक विकल्प हो (लाल (२००)) एग्रोन। समर्थन गर्नुहोस्। देव. २८, ५७-६४) परम्परागत कृषि उत्पादन र नाफाबाट मात्र चलेको छ भने दिगो कृषिले जैविक, रासायनिक, भौतिक, पारिस्थितिक, आर्थिक र सामाजिक विज्ञानलाई व्यापक रूपमा एकीकृत गरी नयाँ कृषि अभ्यासहरू विकास गर्दछ जुन सुरक्षित छन् र हाम्रो वातावरणलाई बिगार्दैनन्। हालको कृषि सम्बन्धी मुद्दाहरूको सम्बोधन गर्न र विश्वव्यापी छलफल र सहयोगलाई बढावा दिन हामीले २००३ देखि २००६ सम्मको अवधिमा कृषि विज्ञानको लागि दिगो विकास पत्रिकामा तीव्र परिवर्तनहरू लागू गरेका छौं। यहाँ हामी रिपोर्ट गर्छौं (१) पत्रिकाको नवीकरणको नतिजा र (२) दिगो कृषिका लागि कृषि अनुसन्धानको वर्तमान अवधारणाहरूको संक्षिप्त सिंहावलोकन। लामो समयसम्म नरम, साइड साइन्सको रूपमा मानिने कृषि विज्ञान केन्द्रीय विज्ञानको रूपमा द्रुत गतिमा बढिरहेको छ किनकि वर्तमान मुद्दाहरू खानाको बारेमा छन्, र मानिसहरूले खाना खान्छन्। यो प्रतिवेदन ईडीपी साइन्स र स्प्रिन्गरद्वारा प्रकाशित पुस्तक दिगो कृषि, खण्ड १ को परिचयात्मक लेख हो (लिचफोउज एट अल। (२००९) दिगो कृषि, खण्ड १ 1, स्प्रिन्गर, ईडीपी साइन्स, प्रेसमा) । |
8216ca257a33d0d64cce02f5bb37de31c5b824f8 | |
1518c8dc6a07c2391e58ece6e2ad8edca87be56e | डाटा संकलन र उत्पादन प्रविधिमा भएको प्रगतिले संगठन र अनुसन्धानकर्ताहरूले ठूलो गतिशील डाटासेटहरू कसरी व्यवस्थापन गर्ने र विश्लेषण गर्ने भन्ने समस्याको सामना गरिरहेका छन्। डाटाको प्रवाह स्रोतहरू उत्पादन गर्ने वातावरणहरू सामान्य स्थानमा आइरहेका छन्। उदाहरणका लागि शेयर बजार, सेन्सर, वेब क्लिक स्ट्रिम, र नेटवर्क डाटा समावेश गर्दछ। धेरै उदाहरणहरूमा, यी वातावरणहरू बहु वितरित कम्प्युटि nod नोडहरूसँग पनि सुसज्जित छन् जुन प्रायः डाटा स्रोतहरूको नजिकै अवस्थित हुन्छन्। यस्तो वातावरणमा डाटाको विश्लेषण र अनुगमन गर्न डाटा माइनिङ टेक्नोलोजी आवश्यक हुन्छ जसले माइनिङ कार्य, डाटाको वितरित प्रकृति र डाटा प्रवाह दरलाई जान्दछ। यस अध्यायमा हामी यस क्षेत्रको वर्तमान अवस्थाको सर्वेक्षण गर्छौं र भविष्यका अनुसन्धानका सम्भावित दिशाहरू पहिचान गर्दछौं। |
dd86669b91927f4c4504786269f93870854e117f | सामान्यतया टेक्नोलोजी र विशेष गरी सफ्टवेयरको स्वीकृति अध्ययन एंग्लो-अमेरिकी (प्रबन्धन) सूचना प्रणाली र जर्मन आर्थिक सूचना विज्ञानको विषयको अनुसन्धानको लागि फलदायी क्षेत्र हो। प्रविधि स्वीकृति मोडेल र सम्बन्धित सिद्धान्तमा आधारित धेरै अध्ययनहरूको बावजुद, अध्ययन र अनुसन्धान दृष्टिकोणहरू बाहिर निकाल्ने धेरै योगदानहरू छन्। एक महत्त्वपूर्ण कारण मात्रात्मक अनुसन्धान विधिहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्नु हो, जुन हामी Metastudien र एक आफ्नै साहित्यिक अनुसन्धान को हात मा देखाउँछौं। जबकि मात्रात्मक प्रक्रियाहरू सामान्यतया स्थापित सिद्धान्तहरूको परीक्षणको लागि राम्रो हुन्छन्, नयाँ सिद्धान्तहरूको गठनको लागि तिनीहरूको योगदान सीमित छ। Im vorliegenden Beitrag wird aufgezeigt, wie ein qualitatives Verfahren zur besseren Theoriebildung genutzt werden kann. (उपलब्ध योगदानलाई देखाइन्छ, कसरी राम्रो सिद्धान्त निर्माणको लागि गुणात्मक प्रक्रिया प्रयोग गर्न सकिन्छ। परियोजना व्यवस्थापन सफ्टवेयर (पीएमएस) को स्वीकृति को अध्ययन को एक उदाहरण को रूप मा, यो देखाउन सकिन्छ कि यो प्रक्रिया नयाँ डिजाइन को लागी नेतृत्व गर्दछ, जबकि केहि डिजाइन अवस्थित स्वीकृति सिद्धान्तहरु को पुष्टि गर्न सकिएन। |
9249389a2fbc2151a80b4731f007c780616b067a | एस्फ्राक्ट- स्मरणको क्षयको अवधारणा प्रयोग गरेर हामी दुई लोक सिद्धान्तको धेरै बलियो संस्करण प्रमाणित गर्छौं। पहिलो यो हो कि कुनै पनि समय-अनियमित (TZ) निरन्तर गैर-रेखीय अपरेटरलाई भोल्टेरा श्रृंखला अपरेटर द्वारा अनुमान गर्न सकिन्छ, र दोस्रो यो हो कि अनुमानित अपरेटरलाई सीमित आयाम रैखिक गतिशील प्रणालीको रूपमा अविरल रिडआउट नक्साको साथ महसुस गर्न सकिन्छ। जबकि अघिल्लो अनुमान परिणामहरू सीमित समय भित्र र कम्प्याक्ट सेटहरूमा संकेतहरूको लागि मान्य छन्, यहाँ प्रस्तुत अनुमानहरू सबै समयका लागि र उपयोगी (गैर-कम्प्याक्ट) सेटहरूमा संकेतहरूको लागि मान्य छन्। दोस्रो प्रमेयको डिस्क्रेटटाइम एनालगले दाबी गर्दछ कि मेटाउने मेमोरीको साथ nny TZ अपरेटरलाई गैर-रेखीय चल औसत अपरेटर द्वारा (हाम्रो बलियो अर्थमा) अनुमान गर्न सकिन्छ। स्मृतिमा कमीको बारेमा थप चर्चा गरिएको छ। |
ef8af16b408a7c78ab0780fe419d37130f2efe4c | तीनवटा नयाँ वर्गका लघुमार्चण्ड बलुनहरू फिल्टर प्रोटोटाइपको संश्लेषणमा आधारित छन्। यो मिश्रित लम्पड-डिस्ट्रिब्युटेड प्लानर रिलिजेशनका लागि उपयुक्त छ जसको सानो आकार प्रसारण-लाइन रेजोनेटरको परिणाम हो जुन पासब्यान्ड केन्द्र आवृत्ति भन्दा उच्च आवृत्तिमा चौथाई तरंगदैर्ध्य लामो हुन्छ। प्रत्येक वर्ग प्रसारण शून्य स्थानहरूको विशिष्टताबाट व्युत्पन्न एस-प्लेन ब्यान्डपास प्रोटोटाइपसँग मेल खान्छ। यहाँ प्रस्तुत दृष्टिकोणको फाइदाहरू प्रदर्शन गर्न १ गीगाहर्ट्जमा ट्युन गर्न सकिने ५०ः१००/स्प्लि ओमेगा/बालुन बनाइएको छ। |
87eeb5622d8fbe4dca5f1c9b4190f719818c4d6e | वेब २.० प्रविधिले धेरै भन्दा धेरै मानिसहरूलाई विभिन्न प्रकारका संस्थाहरूमा स्वतन्त्र रूपमा टिप्पणी गर्न सक्षम बनाएको छ (उदाहरणका लागि, विक्रेताहरू, उत्पादनहरू, सेवाहरू) । सूचनाको ठूलो मात्राले स्वचालित सारांशको आवश्यकता र चुनौती खडा गर्दछ। धेरैजसो अवस्थामा, प्रयोगकर्ताद्वारा उत्पन्न प्रत्येक छोटो टिप्पणीको समग्र मूल्याङ्कन हुन्छ। यस लेखमा हामी छोटो टिप्पणीहरूको रेटेड एस्पेक्ट सारांश उत्पन्न गर्ने समस्याको अध्ययन गर्नेछौं, जुन मुख्य पक्षहरूको लागि समग्र रेटिंगहरूको एक विघटित दृश्य हो ताकि प्रयोगकर्ताले लक्षित संस्थाको बारेमा बिभिन्न दृष्टिकोणहरू प्राप्त गर्न सक्दछ। हामी औपचारिक रूपमा समस्या परिभाषित गर्छौं र समाधानलाई तीन चरणमा विभाजन गर्छौं। हामी eBay विक्रेताहरूको प्रतिक्रिया टिप्पणीहरू प्रयोग गरेर हाम्रो विधिहरूको प्रभावकारिता प्रदर्शन गर्दछौं। हामी हाम्रो विधिहरूको प्रत्येक चरणको मात्रात्मक मूल्यांकन गर्छौं र अध्ययन गर्छौं कि मानवहरू यस्तो सारांश कार्यमा कति राम्रोसँग सहमत छन्। प्रस्तावित विधिहरू सामान्य छन् र स्वचालित रूपमा मूल्याङ्कन गरिएको पक्ष सारांश उत्पन्न गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ जुन प्रत्येक समग्र मूल्याङ्कनसँग सम्बन्धित छोटो टिप्पणीहरूको कुनै संग्रह दिइएको छ। |
626d68fbbb10182a72d1ac305fbb52ae7e47f0dc | यो कार्यले एक अनुकूलन पुनः कन्फिगर योग्य रेक्टिफायरको डिजाइनलाई प्रदर्शन गर्दछ जुन एक परम्परागत रेक्टिफायरमा प्रारम्भिक ब्रेकडाउन भोल्टेजको मुद्दालाई सम्बोधन गर्न र व्यापक गतिशील इनपुट पावर दायराको लागि रेक्टिफायरको अपरेशन विस्तार गर्दछ। एक डिप्लीशन मोड क्षेत्र-प्रभाव ट्रांजिस्टर स्विचको रूपमा कार्य गर्न र रेक्टिफायरको लागि कम र उच्च इनपुट पावर स्तरहरूमा क्षतिपूर्ति गर्नका लागि पेश गरिएको छ। यो डिजाइनले आरएफ-डीसी पावर रूपान्तरण दक्षतामा ४०% प्राप्त गर्दछ, -१० डीबीएम देखि २७ डीबीएम सम्मको व्यापक गतिशील इनपुट पावर दायरामा, जबकि २२ डीबीएममा शिखर पावर दक्षताको ७८% प्रदर्शन गर्दछ। पावर हर्भेस्टरलाई ९०० मेगाहर्ट्ज आइएसएम ब्यान्डमा काम गर्नका लागि डिजाइन गरिएको हो र यो ताररहित पावर ट्रान्सफर अनुप्रयोगका लागि उपयुक्त छ। |
767755e5c7389eefb8b60e784dc8395c8d0f417a | बिटकॉइन जस्ता क्रिप्टोकरेन्सीहरू असाधारण सफलताका रूपमा प्रमाणित भएका छन्। बिटकॉइन जस्तो प्रणालीहरूले प्रूफ अफ वर्क मेकानिजम प्रयोग गर्दछ जुन त्यसकारण १-हप ब्लकचेनको रूपमा लिइन्छ, र तिनीहरूको सुरक्षा हो भने यदि कम्प्युटि power पावरको बहुमत इमानदार खेलाडीहरूको नियन्त्रणमा छ भने। यद्यपि, यो धारणालाई हालसालै गम्भीर रूपमा चुनौती दिइएको छ र यो धारणा भङ्ग भएमा बिटकॉइन जस्तो प्रणाली असफल हुनेछ। हामी पहिलो प्रमाणित सुरक्षित 2-हप ब्लकचेन प्रस्ताव गर्दछौं कामको प्रमाण (पहिलो हप) र स्टकको प्रमाण (दोस्रो हप) संयन्त्रहरूको संयोजन गरेर। बिटकॉइनको उत्कृष्ट विचारको शीर्षमा इमानदार खानीहरूको शक्ति प्रयोग गर्ने, तिनीहरूको कम्प्युटिङ संसाधनहरू मार्फत, ब्लकचेन सुरक्षित गर्न, हामी थप इमानदार प्रयोगकर्ताहरूको शक्तिलाई लाभ उठाउँछौं / सरोकारवालाहरू, तिनीहरूको सिक्का / खण्ड मार्फत, यो लक्ष्य प्राप्त गर्न। हाम्रो ब्लकचेनको सुरक्षा तब हुन्छ जब इमानदार खेलाडीहरूले सामूहिक स्रोतहरूको बहुमत नियन्त्रण गर्छन् (जसमा कम्प्युटिङ पावर र स्टेक दुवै हुन्छन्) । उनले भने, यदि प्रतिद्वन्द्वीले ५० प्रतिशत भन्दा बढी कम्प्युटिङ पावर नियन्त्रण गरे पनि इमानदार खेलाडीहरूले इमानदार दाउको माध्यमबाट ब्लकचेनको रक्षा गर्ने मौका पाउँछन्। शीर्षकको प्रारम्भिक संस्करण बिटकोइन जस्तो ब्लकचेनहरू कम्प्युटि Power पावरको दुर्भावनापूर्ण बहुमतको बिरूद्ध सुरक्षित गर्दै जुलाई २०१ in मा ePrint Archive मा देखा पर्यो। वर्तमान संस्करणमा पनि यही उद्देश्य छ। तर निर्माणको विचार र मोडलिङको दृष्टिकोण पूर्ण रूपमा परिमार्जन गरिएको छ। †भर्जिनिया कमनवेल्थ युनिभर्सिटी इमेल: duong[email protected]. ‡शाङ्घाई जियाओ टोंग विश्वविद्यालय। भर्जिनिया कमनवेल्थ युनिभर्सिटीको क्रिप्टोग्राफी ल्याबमा भ्रमण गर्दा अधिकांश कामहरू गरियो। ई-मेलः [email protected]। भर्जिनिया कमनवेल्थ युनिभर्सिटी इमेलः [email protected]. |
a293b3804d1972c9f72ed3490eaafa66349d1597 | धेरै खेलहरूमा बोर्डहरूको संग्रह हुन्छ जुन खेलको उदाहरणको कठिनाई बोर्डको सुरूवात कन्फिगरेसन द्वारा निर्धारित हुन्छ। बोर्डहरूको कठिनाईलाई सही रूपमा मूल्याङ्कन गर्न केही हदसम्म अनियमित हुन्छ र खेलको उल्लेखनीय स्तरको समझ वा राम्रो खेल परीक्षणको आवश्यकता पर्दछ। यस अध्ययनमा हामी विकासवादी एल्गोरिदमहरू अन्वेषण गर्दछौं जुन खेल सोकोबानको संस्करणको लागि बोर्डहरूको कठिनाईलाई स्वचालित रूपमा ग्रेड गर्नका लागि एक उपकरणको रूपमा। एक विकासवादी एल्गोरिथ्म द्वारा समाधान गर्नको लागि औसत समय र बोर्ड समाधान गर्न असफल हुने संख्या बोर्डको कठिनाईको लागि एक सरोगेटको रूपमा प्रयोग गरिन्छ। सोकोबान एजेन्टको लागि चालको अनुक्रम दिँदै साधारण स्ट्रिङ-आधारित प्रतिनिधित्वको साथ प्रारम्भिक परीक्षणले धेरै कम संकेत प्रदान गर्यो; यो सामान्यतया असफल भयो। दुई अन्य प्रतिनिधित्वहरू, एक प्रतिक्रियाशील रैखिक आनुवंशिक प्रोग्रामिंग संरचनामा आधारित एक ISAc सूची भनिन्छ, दुबै कठोरता surrogates को लागी उपयोगी कठोरता वर्गीकरण जानकारी उत्पन्न। यी दुई प्रतिनिधित्वहरू फरक छन् कि एकले आईएसएसी सूचीहरूको अनियमित रूपमा सुरूवात गरिएको जनसंख्या प्रयोग गर्दछ जबकि अर्कोले सोकोबन बोर्डहरूको अनियमित संग्रहहरूमा पूर्व-प्रशिक्षित सक्षम एजेन्टहरूको साथ जनसंख्याहरू सुरू गर्दछ। अध्ययनले चारवटा कठोरता विकल्पहरू समावेश गर्दछ: असफलताको सम्भावना र यी दुई प्रतिनिधित्वहरूको प्रत्येकको लागि समाधानको लागि औसत समय। चारै जनाले बोर्डको कठोरताको बारेमा समान जानकारी उत्पन्न गर्ने पाइन्छ, तर पूर्व विकसित एजेन्टहरूसँग असफलताको सम्भावना गणना गर्न छिटो पाइन्छ र अन्य तीन बोर्ड-कठोरता सरोगेटहरू भन्दा स्पष्ट अर्थ हुन्छ। |
844b795767b7c382808cc866ffe0c74742f706d4 | मानव मस्तिष्कमा चलिरहेको बेला मस्तिष्कको मस्तिष्कको छालामा हुने परिवर्तनलाई एफएमआरआईमा पहिचान गरिएको छ । यस अध्ययनमा वास्तविक गतिशीलताका बेला [(१८) एफ]-एफडीजी-पीईटीद्वारा सम्पूर्ण मस्तिष्क सक्रियता र निष्क्रियता ढाँचाको अनुसन्धान गरिएको थियो र एफएमआरआई प्रयोग गरी उही विषयहरूमा कल्पना गरिएको गतिशीलताका बेला बोल्ड-सिग्नल परिवर्तनहरूसँग तुलना गरिएको थियो। सोह्र स्वस्थ व्यक्तिहरूलाई [(१८) एफ]-एफडीजी-पीईटीको साथ लोकोमोशन र आराममा स्क्यान गरिएको थियो। लोकोमोशन प्रतिमानमा, विषयहरू १० मिनेटसम्म स्थिर गतिमा हिँडे। त्यसपछि [(१८) एफ]-एफडीजीलाई अन्तःशिरामा इन्जेक्सन गरिएको थियो जबकि विषयहरू अर्को १० मिनेटसम्म हिंड्न जारी राखियो। तुलनाको लागि, fMRI को प्रयोग ती व्यक्तिहरूमा गरिएको थियो, जसले कल्पनामा हिँडिरहेका थिए। वास्तविक र कल्पना गरिएको गतिशीलताका क्रममा फ्रन्टल कोर्टेक्स, सेरेबेलम, पन्टोमेन्सेफेलिक टेगमेन्टम, प्याराहिप्पोक्याम्पल, फ्युसिफर्म र ओसिपिटल गिरीमा सक्रियता र बहुसंवेदी वेस्टिबुलर कोर्टेक्समा निष्क्रियता सहितको आधारभूत गतिशीलता नेटवर्क (विशेष गरी) । माथिल्लो temporal gyrus, तल्लो parietal lobule) देखाइएको थियो। यसको विपरीत, प्राथमिक मोटर र सोमाटोसेन्सरि कर्टेक्स वास्तविक गतिशीलताका बेला सक्रिय हुन्छन्, जुन पूरक मोटर कर्टेक्स र कल्पनाशील गतिशीलताका बेला आधारभूत ग्याङ्ग्लियाको विपरीत हुन्छ । मस्तिष्कको तन्तुको गतिशील केन्द्रहरूको सक्रियता कल्पना गरिएको गतिशीलतामा बढी प्रख्यात थियो। निष्कर्षमा, वास्तविक गतिशीलताको आधारभूत सक्रियता र निष्क्रियता ढाँचा कल्पना गरिएको गतिशीलताको अनुरूप हुन्छ। यी भिन्नताहरू परीक्षण गरिएका विभिन्न गतिशीलताका कारण हुन सक्छन्। [१८] एफडीजी-पीईटीमा स्थिर वेग वास्तविक गति (१० मिनेट) को विपरीत, २० सेकेन्डको अवधिमा दोहोरिएको गतिशीलताको मानसिक कल्पनामा हिड्ने गति र वेग परिवर्तनहरू समावेश छन्। वास्तविक स्थिर अवस्थाको गतिशीलता प्राथमिक मोटर कोर्टेक्स मार्फत प्रत्यक्ष मार्ग प्रयोग गर्दछ, जबकि कल्पना गरिएको मोडुलर लोकोमोशन एक पूरक मोटर कोर्टेक्स र बेसल ग्यांगलिया लूप मार्फत अप्रत्यक्ष मार्ग प्रयोग गर्दछ। |
d372629db7d6516c4729c847eb3f6484ee86de94 | भिजुअल प्रश्न उत्तर (VQA) चुनौतीको सबैभन्दा रोचक विशेषता मध्ये एक प्रश्नहरूको अप्रत्याशितता हो। यसको उत्तरका लागि आवश्यक जानकारी निकाल्नको लागि विभिन्न प्रकारका छवि अपरेसनहरू आवश्यक पर्दछन्। {छवि, प्रश्न, उत्तर} ट्युपलबाट यी मध्ये कुनै एक अपरेशनलाई सही रूपमा प्रदर्शन गर्न एउटा विधिलाई तालिम दिन चुनौतीपूर्ण हुनेछ, तर त्यस्ता प्रशिक्षण डेटाको सीमित सेटको साथ ती सबै प्राप्त गर्ने लक्ष्य राख्नु राम्रोसँग महत्वाकांक्षी देखिन्छ। हाम्रो विधिले यसैले यसको लक्ष्य प्राप्त गर्न बाह्य अफ-द-शेल्फ एल्गोरिदमको सेटको शोषण कसरी गर्ने भनेर सिक्छ, एक दृष्टिकोण जुन न्यूरल ट्युरिंग मेशिनसँग साझा छ [१०] । हाम्रो प्रस्तावित विधिको मूल नयाँ सह-ध्यान मोडेल हो। यसबाहेक, प्रस्तावित दृष्टिकोणले यसको निर्णयको लागि मानव-पठनीय कारणहरू उत्पन्न गर्दछ, र अझै पनि आधारभूत सत्य कारणहरू दिए बिना अन्त-देखि-अन्तसम्म प्रशिक्षण दिन सकिन्छ। हामीले यसको प्रभावकारितालाई सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध दुई डाटासेट, भिजुअल जेनोम र भिक्यूएमा देखाएका छौं र दुवै अवस्थामा यसले अत्याधुनिक नतिजाहरू उत्पादन गरेको देखाएका छौं। |
8e9119613bceb83cc8a5db810cf5fd015cf75739 | भित्री खतरा समस्याको क्षेत्रमा नागो उपकरणहरू एक बढ्दो खतरनाक वास्तविकता हो। उद्योग, सरकार र शैक्षिक संस्थाहरूले यो समस्याबारे सचेत हुनु आवश्यक छ र अत्याधुनिक पत्ता लगाउने तरिकाहरू प्रचार गर्नुपर्छ। |
95a213c530b605b28e1db4fcad6c3e8e1944f48b | |
018fd30f1a51c6523b382b6f7db87ddd865e393d | हामीले एलटीसीसीमा दुईवटा अन्त-आगो एन्टेना डिजाइन गरेका छौं जसको क्रमशः क्षैतिज र ठाडो ध्रुवीकरण छ। एन्टेनाहरू ३८GHz मा काम गर्दछन्, जुन 5G अनुप्रयोगहरूको लागि एक सम्भावित आवृत्ति हो। तेर्सो-ध्रुवीकृत एन्टेनाले लगभग २%% र 6dB अन्त-आगो लाभको साथ एक ब्रॉडब्यान्ड प्रदर्शन प्रदान गर्दछ र ठाडो-ध्रुवीकृतले १२.5% ब्यान्डविथ र 5dB लाभ प्रदान गर्दछ। दुवै एन्टेना कम्प्याक्ट सब्सट्रेट अन्तर्गत एकीकृत छन्। नजिकका तत्वहरू बीच उत्कृष्ट पृथक्करण प्राप्त हुन्छ जसले यी एन्टेनाहरूलाई 5G मोबाइल प्रणालीमा कुना तत्वहरूको लागि उपयुक्त बनाउँदछ। |
Subsets and Splits