_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.75k
|
|---|---|
2b211f9553ec78ff17fa3ebe16c0a036ef33c54b | ਮਾਰਕੋ ਏ. ਰੋਡਰੀਗਜ਼ ਏਟੀ ਐਂਡ ਟੀ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਖੇ ਗ੍ਰਾਫ ਸਿਸਟਮ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਹੈ। ਉਸ ਨਾਲ marko<at>markorodriguez.com ਤੇ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੀਟਰ ਨਿਊਬਾਊਅਰ ਨੀਓ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀ ਹਨ। ਉਸ ਨੂੰ peter.neubauer<at>neotechnology.com ਤੇ ਪਹੁੰਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਬਿੰਦੀਆਂ (ਭਾਵ, ਵਰਟੀਕਸ) ਅਤੇ ਲਾਈਨਾਂ (ਭਾਵ, ਕਿਨਾਰਿਆਂ) ਤੋਂ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਬਿੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੱਕੜ ਦੀਆਂ ਕੰਧਾਂ ਤੱਕ ਜੋ ਕਿਸੇ ਘਰ ਨੂੰ ਫਰੇਮਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਲਗਭਗ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਇਕ ਅਨੁਸਾਰੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਫ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਮਾਡਲਰ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੀ ਭਰਪੂਰਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਜਿਹੀ ਮੈਪਿੰਗ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਮਾਡਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। |
0c5e3186822a3d10d5377b741f36b6478d0a8667 | ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ਤੇ ਦੇਖਣਯੋਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਤਹਿਤ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਇਨਾਮ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਾਵਲ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਐਕਸ਼ਨ-ਅਧਿਐਨ ਜੋੜਿਆਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਨਿਰੀਖਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੱਕ ਦੀ ਲੂਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਰਾਜ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ (ਪੀਐਸਆਰ) ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਕੂਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ, ਵਿਜ਼ਨ-ਅਧਾਰਤ ਮੋਬਾਈਲ ਰੋਬੋਟ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਕਾਰਜ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿੱਖ ਕੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਿੱਖੀ ਗਈ ਪੀਐਸਆਰ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬਿੰਦੂ-ਅਧਾਰਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਰਾਜ ਸਪੇਸ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। |
16611312448f5897c7a84e2f590617f4fa3847c4 | ਲੁਕਵੇਂ ਮਾਰਕੋਵ ਮਾਡਲ (ਐਚਐਮਐਮ) ਵੱਖਰੀ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਅੰਕੜਾ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ। ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਉਹ ਸਮੁੰਦਰੀ ਰਚਨ ਦੇ ਅਨੁਭਵੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਾਉਮ-ਵੈਲਚ / ਈਐਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਆਮ ਸਥਾਨਕ ਅਨੁਕੂਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਇਹ ਮਾਡਲ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਕੁਦਰਤੀ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਤਹਿਤ ਐਚਐਮਐਮਜ਼ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ (ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ) ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਤੌਰ ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਇਹ ਸ਼ਰਤ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵਿਚਾਰੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਲਗਭਗ ਸਮਾਨ ਹੈ (ਜਿੱਥੇ, ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ). ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਾਡੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪੂਰਨਤਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਵੱਖਰੇ (ਵਿਭਿੰਨ) ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ - ਉਹ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਐਚਐਮਐਮ ਦੀਆਂ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਨੰਬਰ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਿੰਗੁਲਾ r ਮੁੱਲ ਦੇ ਵਿਗਾੜ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗੁਣਾ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. |
8ad6fda2d41dd823d2569797c8c7353dad31b371 | ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਐਟ੍ਰਿਬਿਊਟ-ਬੇਸਡ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ (ਏਬੀਈ) ਸਕੀਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕੁੰਜੀ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਹੁੰਚ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੀਆਂ ਏਬੀਈ ਸਕੀਮਾਂ ਕੇਵਲ ਇਕਸਾਰ ਪਹੁੰਚ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਸਨ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਕੀਮ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਡਿਸਿਸੀਸ਼ਨਲ ਬਿਲਿਨਰ ਡਿਫੀ-ਹੈਲਮੈਨ (ਬੀਡੀਐਚ) ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਾਡੀ ਨਵੀਂ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮੌਜੂਦਾ, ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। |
4f3dbfec5c67f0fb0602d9c803a391bc2f6ee4c7 | ਇੱਕ 20 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਦੀ ਪੜਾਅ-ਲੌਕਡ ਲੂਪ 4.9 ਪੀਐਸ/ਸਬ ਪੀਪੀ/0.65 ਪੀਐਸ/ਸਬ ਆਰਐਮਐਸ/ਜਿੱਟਰ ਅਤੇ -113.5 ਡੀਬੀਸੀ/ਐਚਜ਼ ਪੜਾਅ ਸ਼ੋਰ ਨਾਲ 10 ਮੈਗਾਹਰਟਜ਼ ਆਫਸੈੱਟ ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਅੱਧਾ-ਦੁਆਰਾ-ਫੂਡ-ਅੱਗੇ ਲੂਪ ਫਿਲਟਰ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਵਿੱਚ ਨਾਲ ਰੈਸਟਰ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇਨਵਰਟਰ ਰੈਫਰੈਂਸ ਸਪੋਰ ਨੂੰ -44.0 ਡੀਬੀਸੀ ਤੱਕ ਦਬਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦੁਹਰਾਓ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਰੂਪ ਰੇਖਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕਪਲਡ ਮਾਈਕਰੋਸਟ੍ਰਿਪ ਰੇਜ਼ੋਨੇਟਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ-ਜੀ / ਸਬ ਐਮ / ਓਸਿਲੇਟਰ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੇ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਪਲਸਡ ਲਾਚਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਸਥਿਰ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵੰਡਣ ਵਾਲੇ ਫਲਿੱਪ-ਫਲੋਪਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 2:1 ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਰੇਂਜ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। 0.13-/ਸਪਿਲ ਮੂ/ਮੀਟਰ ਸੀ.ਐਮ.ਓ.ਐਸ. ਵਿੱਚ ਨਿਰਮਿਤ ਪੜਾਅ-ਬੰਦ ਲੂਪ 17.6 ਤੋਂ 19.4 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 480 ਮੀਡਵਾਟ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
1fcaf7ddcadda724d67684d66856c107375f448b | ਅਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਵਿਧਾਨਕ ਵਾਕਾਂ ਤੇ ਲੇਬਲ ਦਾ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਵਾਕਾਂ (ਜਾਂ ਸਨਿੱਪਟ) ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ, ਉਹ ਤਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਅਜਿਹੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਇੱਕ ਲੜੀਵਾਰ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਭਾਗ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਸੁਮੇਲ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਕ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਦਿੱਤਾ ਵਾਕ ਇੱਕ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਾਂ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਵਾਲੇ ਪੰਜ ਵਰਗੀਕਰਣ ਡੇਟਾ ਸੈਟਾਂ ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਨਿਰੰਤਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੇਸਲਾਈਨਜ਼ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
20b41b2a0d8ee71efd3986b4baeed24eba904350 | ਉਦੇਸ਼ ਵਿਕਸਿਤ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਤਣਾਅ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਾਹਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ। ਵਿਧੀ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਤਣਾਅ ਅਤੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ 2010 ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅਧਿਐਨ ਲਈ ਛੇ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਸਟੈਂਡਰਡ ਮੈਟਾ- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਡਿਪਰੈੱਸ ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਬੱਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਭਾਰ ਅਤੇ ਕਮੀ ਦੇ ਲਈ ਸੰਚਤ ਔਕੜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ (ਓਆਰਜ਼) ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਾਰੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਅਤੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਰੈਂਡਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜੋ ਅਧਿਐਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਮਾਤਾ ਦੀ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਸਖਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਜਨਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਜੋਖਮ (ਪੀਏਆਰ) ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। 11 ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਕੁੱਲ 13,923 ਮਾਂ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਜੋੜਿਆਂ ਸਮੇਤ ਸਤਾਰਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ। ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਬੱਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਭਾਰ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੀ (OR: 1. 5; 95% ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ, CI: 1. 2- 1. 8) ਜਾਂ ਟੰਟ (OR: 1. 4; 95% CI: 1. 2- 1. 7) । ਤਿੰਨ ਲੰਬਕਾਰੀ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਉਪ- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਿਖਾਇਆਃ ਘੱਟ ਭਾਰ ਲਈ OR 2.2 ਸੀ (95% CI: 1. 5- 3. 2) ਅਤੇ ਸਟੰਟਿੰਗ ਲਈ, 2.0 (95% CI: 1. 0- 3. 9). ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ PAR ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਜੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਉਦਾਸੀਨ ਲੱਛਣਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸੀ ਆਉਂਦੀ ਤਾਂ 23% ਤੋਂ 29% ਘੱਟ ਬੱਚੇ ਘੱਟ ਭਾਰ ਜਾਂ ਕਮੀ ਵਾਲੇ ਹੋਣਗੇ। ਸਿੱਟਾ ਮਾਤਾ ਦੀ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਬਚਪਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਭਾਰ ਅਤੇ ਕਮੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਸੀ। ਇਸ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਭਵਿੱਖਮੁਖੀ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮਾਵਾਂ ਦੇ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਛੇਤੀ ਪਛਾਣ, ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਕਮੀ ਅਤੇ ਘੱਟ ਭਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। |
c596f88ccba5b7d5276ac6a9b68972fd7d14d959 | ਆਈਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਚੁਅਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਭੌਤਿਕ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਇੰਟਰਨੈਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਸ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਾਇਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਕਿਉਂਕਿ ਆਈਓਟੀ ਇਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਵਿਭਿੰਨ - ਅਕਸਰ ਨਵੀਆਂ - ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਸਮਝ ਤੇ ਆਉਣ ਲਈ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਲਈ ਇੱਕ ਡੋਮੇਨ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਟੈਕਸੋਨੋਮੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸੇਵਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਅਜਿਹੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਡਲ ਹੋਣ ਨਾਲ ਠੋਸ ਆਈਓਟੀ ਸਿਸਟਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚ ਵੀ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. |
5a9f4dc3e5d7c70d58c9512d7193d079c3331273 | ਅਸੀਂ 3ਡੀ ਲੋਕ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪੋਜ਼ ਅਤੇ ਮੋਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਇਰੀਅਰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਗੌਸਸੀਅਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਮਾਡਲਾਂ (ਜੀਪੀਡੀਐਮਜ਼) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਕਾਲਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਜੀਪੀਡੀਐਮ ਇੱਕ ਘਟੀਆ-ਅਯਾਮੀ ਇਨਬੈੱਡਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀ ਡੇਟਾ, ਇੱਕ ਘਣਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪੋਜ਼ ਅਤੇ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਬੇਸਿਅਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਔਸਤਨ ਇੱਕ ਜੀਪੀਡੀਐਮ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਜੀਪੀਡੀਐਮ ਨੂੰ ਸੋਧਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ੈਲੀਗਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨਾਲ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਾਇਅਰਜ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਤੁਰਨ ਦੇ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਪ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ. |
c3f2d101b616d82d07ca2cc4cb8ed0cb53fde21f | ਅਸੀਂ ਰੈਂਡਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਤੇ ਸਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੀਡੀ ਅਤੇ ਈਐਮਡੀ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ। ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਇੱਕ GUI ਟੂਲ ਨਾਲ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਇਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਤਿਕੋਣੀ ਜਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਟੂਲ (ਚਿੱਤਰ 1 ਦੇਖੋ) ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ 3D ਵਿੱਚ ਮੇਸ਼ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕੀਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ 16 ਮਾਡਲ ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। N = 1024 ਪੁਆਇੰਟ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। |
32791996c1040b9dcc34e71a05d72e5c649eeff9 | ਆਮ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੌਰਾਨ ਦਿਲ ਦੇ ਅਸਧਾਰਨ ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਐਂਬੂਲਟਰੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਕਾਰਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਾਹ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਰਾਤ ਭਰ ਦੇ ਅਪਨੀਏ ਅਧਿਐਨ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਰੀਜ਼ ਸਥਿਰ ਹਨ, ਜਾਂ ਤਣਾਅ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਮਲਟੀਲੇਡ ਈਸੀਜੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ-ਲੀਡ ਪੋਰਟੇਬਲ ਈਸੀਜੀ ਮਾਨੀਟਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਛੇ ਸਾਹ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ ਐਂਬੂਲਟਰੀ ਨਾਸਿਕ ਕੈਨੁਲਾ ਸਾਹ ਮਾਨੀਟਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਮਾਪੇ ਗਏ ਸਾਹ ਦੇ ਹਵਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਾਲ ਕੀਤੀ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ (ਲੱਜੇ, ਬੈਠੇ, ਖੜ੍ਹੇ, ਤੁਰਨ, ਜੌਗਿੰਗ, ਦੌੜਨ ਅਤੇ ਪੌੜੀਆਂ ਚੜ੍ਹਨ) ਅਤੇ ਛੇ ਰਾਤੋ ਰਾਤ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ 10 ਨਿਯੰਤਰਿਤ 1- ਘੰਟੇ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ 0.2-0.8 Hz ਬੈਂਡਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ RR ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਔਸਤ ਸੀ ਜੋ RR ਅੰਤਰਾਲ ਦੇ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਹੋਣ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੀ। ਮੂਲ ਸੋਨੇ ਦੇ ਮਿਆਰ ਦੇ ਨਾਲ ਔਸਤ ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਸਨ +mn4 ਸਾਹ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ (bpm) (ਸਾਰੇ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ), +mn2 bpm (ਲੱਜੇ ਅਤੇ ਬੈਠੇ), ਅਤੇ +mn1 ਸਾਹ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ (ਰਾਤ ਦੇ ਅਧਿਐਨ) । ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ ਤੇ ਸਮਾਨ ਨਤੀਜੇ ਸਿਰਫ ਦਿਲ ਦੀ ਦਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਆਰਆਰ ਤਕਨੀਕ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੂਰੇ ਈਸੀਜੀ ਵੇਵ ਫਾਰਮ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ਜੋ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿੰਗਲ-ਲੀਡ ਈਸੀਜੀ ਤੋਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਸਾਹ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
7eac1eb85b919667c785b9ac4085d8ca68998d20 | 2. ਈ-ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮੋਬਾਈਲ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਲਾਭ ਮੋਬਾਈਲ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ: ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚੱਲਿਆ ਹੈ ਕਿ ਮਾਈ-ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਰੀ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਾਜ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਾਭ ਲਿਆਇਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਸਿਖਲਾਈ ਜਦੋਂ ਇਸਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ; ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਗ੍ਹਾ; ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸਮੱਗਰੀ; ਕੰਮ ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ; ਟੈਕਸਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਉਹ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਲੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਕੇਂਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਝੇ ਹੋਏ ਹਨ; ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਉਦਯੋਗਿਕਕਰਨ. ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਨੋਟਬੁੱਕ, ਮੋਬਾਈਲ ਟੈਬਲੇਟ, ਆਈਪੌਡ ਟਚ ਅਤੇ ਆਈਪੈਡ ਮੋਬਾਈਲ ਈ-ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਉਪਕਰਣ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਐਪਸ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ। ---------------------------------------- ਸੈਂਟਰਲ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਬੁੱਧੀ, ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅੱਜ ਇੱਥੇ ਦੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ: ਰਵਾਇਤੀ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਦੂਰੀ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ। ਮੋਬਾਈਲ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਂ "ਐਮ-ਲਰਨਿੰਗ", ਮੋਬਾਈਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਦੇ ਆਧੁਨਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈਂਡਹੈਲਡ ਅਤੇ ਟੈਬਲੇਟ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਐਮਪੀ 3 ਪਲੇਅਰ, ਸਮਾਰਟ ਫੋਨ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ। ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਮੋਬਾਈਲ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦਾ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਉੱਤੇ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਉੱਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਜਾਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਮੋਬਾਈਲ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ, ਲਾਭ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਉਪਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਲਈ ਡੇਟਾ ਜਨਵਰੀ ਤੋਂ ਮਾਰਚ 2013 ਤੱਕ ਦੇ ਸਾਹਿਤਕ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ: ਮੋਬਾਈਲ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। |
57820e6f974d198bf4bbdf26ae7e1063bac190c3 | |
8e393c18974baa8d5d704edaf116f009cb919463 | ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗਤੀ ਵਾਲੇ ਸਰਡਿਸ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗਤੀ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ, ਤੀਬਰ ਸਮਾਨਤਾ ਤਕਨੀਕ, ਘੱਟ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ, ਛੋਟੇ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਮੇਤ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਨਵੇਂ ਮਿਆਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਆਈਐਫ ਸੀਈਆਈ-25ਜੀ-ਐਲਆਰ, ਸੀਈਆਈ-28ਜੀ-ਐਮਆਰ/ਐਸਆਰ/ਵੀਐਸਆਰ, ਆਈਈਈਈ 802.3 ਬੀਜੇ ਅਤੇ 32 ਜੀ-ਐਫਸੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਰੇਟ 25 ਤੋਂ 28 ਜੀਬੀ / ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਰਡਜ਼ ਦੀ ਪਿਛਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨਾਲੋਂ 75% ਵੱਧ ਹੈ। ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਪ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਈ ਸੌ ਲੇਨਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਸਰਡਿਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ। 28Gb/s ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਟਾ ਰੇਟ [1-2] ਨਾਲ ਕਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਹਨ। ਉਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਟਾਈਮਿੰਗ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਣ-ਰੋਲਡ ਡੀਐਫਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਣ-ਰੋਲਡ ਡੀਐਫਈ structureਾਂਚਾ ਡੀਐਫਈ ਸਲਾਈਸਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਮਰਨ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਅਸੀਂ ਕਈ ਸਰਕਟਾਂ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਐਨਾਲਾਗ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ (ਏਐਫਈ) ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ-ਸਟੇਜ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸ-ਇਮਪੇਡੈਂਸ ਐਂਪਲੀਫਾਇਰ (ਟੀਆਈਏ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਇਨ-ਚਿੱਪ ਪੈਸਿਵ ਇੰਡਕਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ 15 ਡੀਬੀ ਦੀ ਵਾਧਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੂਸਟ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਣ ਲੂਪ ਗਰੁੱਪ-ਲਟਾਈ ਅਨੁਕੂਲਣ (ਜੀਡੀਏ) ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਫੈਸਲੇ-ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੁਏਲਾਈਜ਼ਰ (ਡੀਐਫਈ) ਅਨੁਕੂਲਣ ਲੂਪ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੀਐਫਈ ਵਿੱਚ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ 2 ਕੁੱਲ ਗਲਤੀ ਲਾਚਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਧੇ ਦਰ 1-ਟੈਪ ਅਨਰੋਲਡ ਢਾਂਚਾ ਹੈ। ਦੋ-ਪੜਾਅ ਦੇ ਸੈਂਸ-ਐਂਪਲੀਫਾਇਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਲਾਈਸਰ 15mV ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਡੀਐਫਈ ਟਾਈਮਿੰਗ ਬੰਦ ਹੋਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗਤੀ ਵਾਲੇ ਘੜੀ ਬਫਰ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਵੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਐਕਟਿਵ-ਇੰਡਕਟਰ ਸਰਕਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਕਟਿਵ-ਇੰਡਕਟਰ ਸਰਕਟ ਸਰਕਟ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ-ਆਮ-ਮੋਡ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। |
505c58c2c100e7512b7f7d906a9d4af72f6e8415 | ਪੰਨਾ ii ਕੰਪਲੈਕਸ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੌਨ ਐਚ. ਹੌਲੈਂਡ, ਕ੍ਰਿਸਟੋਫਰ ਲੈਂਗਟਨ, ਅਤੇ ਸਟੀਵਰਟ ਡਬਲਯੂ. ਵਿਲਸਨ, ਸਲਾਹਕਾਰ ਕੁਦਰਤੀ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾਃ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਐਮਆਈਟੀ ਪ੍ਰੈਸ ਐਡੀਸ਼ਨ ਜੌਨ ਐਚ. ਹੌਲੈਂਡ ਆਟੋਨੋਮਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਵੱਲ: ਫ੍ਰਾਂਸਿਸਕੋ ਜੇ. ਵੇਰੇਲਾ ਅਤੇ ਪਾਲ ਬੁਰਗਿਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਪਾਦਿਤ ਨਕਲੀ ਜੀਵਨ ਬਾਰੇ ਪਹਿਲੇ ਯੂਰਪੀਅਨ ਕਾਨਫਰੰਸ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਜੈਨੇਟਿਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗਃ ਕੁਦਰਤੀ ਚੋਣ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਬਾਰੇ ਜੌਨ ਆਰ. ਕੋਜ਼ਾ |
3a46c11ad7afed8defbb368e478dbf94c24f43a3 | ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈਃ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵੰਡ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਾਂਝੀ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਤਹਿ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ। ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ-ਗ੍ਰਸਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ-ਹੈਡੂਪ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਧਾਰ, ਸਾਂਝੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੋਵਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ "ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਓਗਰਸ" ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਦੋ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਰਕਲੋਡਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇਣ ਦੇ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧ ਕਰਾਂਗੇ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦੇ ਆਮ ਲਾਗੂਕਰਨ/ਨਿਰੋਧਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ"ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ" ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਤੇ ਚਾਨਣਾ ਪਾਵਾਂਗੇ ਅਤੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਥੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸਮਾਨਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਅਤੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਾਗੂਕਰਣਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਏਕੀਕਰਣ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਤੁਲਨਾ ਦੋ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੁਣਾਤਮਕ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਅਰਧ-ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਵਿਧੀ ਵੱਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਓਗਰ (ਕੇ-ਮੀਡ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਦੋਵਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦੇ ਕਈ ਲਾਗੂਕਰਣ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੋ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਤਾਕਤ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਓਗਰਸ ਦਾ ਸਮੂਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। |
dc7024840a4ba7ab634517fae53e77695ff5dda9 | ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਨੂੰ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਸੈਂਸਿੰਗ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਪਾਹਜ ਅਤੇ ਬਜ਼ੁਰਗਾਂ ਲਈ ਰਿਮੋਟ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਸੋਧਿਆ ਮਲਟੀਕਲਾਸ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (ਐਸਵੀਐਮ) ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇਣ ਲਈ ਫਿਕਸਡ-ਪੁਆਇੰਟ ਗਣਿਤ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਰਵਾਇਤੀ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅਧਾਰਤ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਉਮਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੇ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਐਸਵੀਐਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਪਛਾਣ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਹਨ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਧੀ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। |
f4cdd1d15112a3458746b58a276d97e79d8f495d | ਇਸਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨਾਰਮ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ, ਕਈ ਵਾਰ ਮੁੜ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ. ਇਹ ਪੇਪਰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਬੂਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਆਧੁਨਿਕ ਡੂੰਘੇ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ, ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਿਯਮਿਤਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਕੋਬੀਅਨ ਅਧਾਰਤ ਨਿਯਮਿਤਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਅਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਗਰੇਡੀਐਂਟਸ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੱਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. |
984df1f081fbd623600ec45635e5d9a4811c0aef | ਦੋ ਵਿਵਾਲਦੀ ਐਂਟੀਨਾ ਐਰੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਇੱਕ 8-ਐਲੀਮੈਂਟ ਕਾਨੇਪਰ ਸਲੋਟ ਐਰੇ ਹੈ ਜੋ ਇੱਟ/ਕੰਕਰੀਟ ਦੀ ਕੰਧ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਲਈ STW ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ 1.2 ਤੋਂ 4 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਬੈਂਡ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਇੱਕ 16-ਐਲੀਮੈਂਟ ਐਂਟੀਪੋਡਲ ਐਰੇ ਹੈ ਜੋ 8 ਤੋਂ 10.6 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੁੱਕੇ ਕੰਧ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉੱਚ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰਣ ਲਈ. ਦੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ, ਅਤੇ ਵਿਵਾਲਡੀ ਐਂਟੀਨਾ ਐਰੇ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਈਕਰੋਸਟ੍ਰਿਪ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਵਿਆਪਕ ਬੈਂਡ ਸਲਾਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, 1-10 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬੈਂਡ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ ਤੇ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੂੰ ਇੱਕ 1-3 GHz ਜਾਂ 8-10 GHz ਬੈਂਡ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੜ-ਸੰਰਚਿਤ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮਾਪੇ ਗਏ ਨਤੀਜੇ ਪੂਰੇ ਹੋ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ, ਪੁਨਰ-ਸੰਰਚਿਤ ਅਤੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਵੇਗਾ। |
e3f4fdf6d2f10ebe4cfc6d0544afa63976527d60 | ਇਹ ਪੇਪਰ ਰੇਡੀਓ ਖਗੋਲ ਵਿਗਿਆਨ ਯੰਤਰਾਂ ਲਈ 324-ਐਲੀਮੈਂਟ 2-ਡੀ ਬ੍ਰੌਡਸਾਈਡ ਐਰੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦੋ ਆਪਸੀ ort ort ort ort ort ort ort ort orthogonal ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ. ਇਹ ਐਰੇ ਕ੍ਰਾਸ-ਆਕਾਰ ਦੇ ਯੂਨਿਟਾਂ ਨਾਲ ਬਣਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਵਿਵਾਲਦੀ ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਕਰਾਸ-ਆਕਾਰ ਦੇ structureਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਵਿਵਾਲਦੀ ਐਂਟੀਨਾ ਦੀ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਤੀਬਰਤਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 3 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਤੇ 87.5° ਅਤੇ 6 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਤੇ 44.2° ਦੀ ਸਮਮਿਤੀ ਮੁੱਖ ਰੌਸ਼ਨੀ ਹੈ। ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਅਧਿਕਤਮ ਸਾਈਡ/ਬੈਕਲੋਬ ਪੱਧਰ 10.3 ਡੀਬੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਮੁੱਖ ਲਾਈਟ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹੈ। ਇਹ ਐਰੇ 5.4 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਦੀ ਉੱਚ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਤੇ ਗ੍ਰੇਟਿੰਗ ਲੋਬਾਂ ਦੇ ਗਠਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
1a090df137014acab572aa5dc23449b270db64b4 | |
9ae252d3b0821303f8d63ba9daf10030c9c97d37 | ਅਸੀਂ ਕੁਦਰਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਾਵਲ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਪਿਛਲੇ ਕੰਮ ਦੇ ਉਲਟ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਹਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਸਥਾਨਕ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਕੋਡਵਰਡਸ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ "ਥੀਮ" ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਹੱਥ-ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਸਿੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਵਿਤਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਕੋਡਵਰਡ ਵਿਤਰਣ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ 13 ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ. |
fa6cbc948677d29ecce76f1a49cea01a75686619 | ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੀਨ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਘੱਟ ਆਯਾਮੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਸਪੇਸੀਅਲ ਐਨਵੋਲੋਪ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਧਾਰਨਾਤਮਕ ਮਾਪਾਂ (ਕੁਦਰਤੀ, ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਨ, ਕਠੋਰਤਾ, ਵਿਸਥਾਰ, ਕਠੋਰਤਾ) ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਥਾਨਿਕ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਮਾਪ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਅਤੇ ਮੋਟੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੀਨਜ਼ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ ਅਰਥ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਲੀਆਂ, ਹਾਈਵੇ, ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ) ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਸਪੇਸੀਅਲ ਐਂਵਲੌਪ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਸ਼ਕਲ ਜਾਂ ਪਛਾਣ ਬਾਰੇ ਖਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੀਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਸੀਨ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਰਥ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
1ac52b7d8db223029388551b2db25657ed8c9852 | ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਹੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਾਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਓਵਰਰਟਿੰਗ ਦਾ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਦੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ: ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਹਿਅਰਾਰਕੀ ਬੇਸਿਅਨ ਮਾਡਲਿੰਗ। ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਲਰਨਿੰਗ ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਕਿ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਲਈ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦੋ-ਪਰਤ ਵਾਲੇ ਨਯੂਰਨ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਦਾ ਆਪਣਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੰਪੁੱਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਤੱਕ ਦੇ ਭਾਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਵ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਨੈੱਟਵਰਕ ਇੰਪੁੱਟ) ਦਾ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਵੱਡਾ ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਗੁਪਤ ਇਕਾਈਆਂ) ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਸੌਖੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਇੱਕ ਲੜੀਵਾਰ ਬੇਸਿਆਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਸਰਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਓਵਰ-ਟੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਦੱਸਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ। ਅਸੀਂ ਅਖ਼ਬਾਰਾਂ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। |
1e56ed3d2c855f848ffd91baa90f661772a279e1 | ਅਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹੋਰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਲਈ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਪਿਛਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੇ ਆਮ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਾਈਵ ਬੇਅਸ / ਯੂਨੀਗ੍ਰਾਮ, ਯੂਨੀਗ੍ਰਾਮਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ [6] ਅਤੇ ਹੋਫਮੈਨ ਦਾ ਪਹਿਲੂ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਅਰਥਵਾਦੀ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ (ਪੀਐਲਐਸਆਈ) [3] ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨਿਰੰਤਰ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਅਨੁਪਾਤ ਇੱਕ ਲੁਕਵੇਂ ਡਿਰਚਲੇਟ ਰੈਂਡਮ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੁਆਰਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਭਵੀ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ. |
e990a41e8f09e0ef4695c39af351bf25f333eefa | |
1f8116db538169de3553b1091e82107f7594301a | |
539ea86fa738afd939fb18566107c971461f8548 | ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪੇਸ (ਸਟ੍ਰਿੰਗਸ, ਟ੍ਰੀਜ਼, ਡਿਸਟ੍ਰੀਸ਼ਨਜ਼ ਆਦਿ) ਨਾਲ ਮੇਲ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਧਾਰਣ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ structuresਾਂਚਿਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਲੀਨੀਅਰ ਚੇਨਜ਼) ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਮਾਨ ਬਿਲਕੁਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਖੋਜ ਜਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਮਾਨ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਸਹੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਸਾਧਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਖੋਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਲਾਜ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਦੋ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਪਡੇਟਸ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਥੀ-ਓਰੇਮਜ਼ ਅਤੇ ਬੌਂਡਸ ਦੇ ਨਾਲ. ਅਨੁਭਵੀ ਸਬੂਤ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਲਈ ਸਾਡੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਘੱਟ ਕੰਪਿutਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਸਕਦੀ ਹੈ। |
1219fb39b46aabd74879a7d6d3c724fb4e55aeae | ਅਸੀਂ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਉੱਦਮਤਾ ਤੇ ਇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿਚ ਏਜੰਸੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਵਿਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਅਦਾਕਾਰ ਇੱਕ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਨਾਲ ਜੁੜ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਇੰਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਰਗ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਰਗ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟਸ ਦਾ ਨਿਰੰਤਰ ਇਕੱਠਾ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਗਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਤਰਿਤ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਏਜੰਸੀ ਨਾ ਸਿਰਫ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇਹ ਏਮਬੇਡਡ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡੈਨਮਾਰਕ ਅਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਹਵਾ ਟਰਬਾਈਨਜ਼ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਸਾਡੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ, ਅਸੀਂ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਵਿਰੋਧੀ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਬ੍ਰਿਕੋਲੇਜ ਅਤੇ ਬ੍ਰੇਕਥ੍ਰੂ ਨੂੰ ਵਿਸਤਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। © 2002 ਏਲਸੇਵੀਅਰ ਸਾਇੰਸ ਬੀ.ਵੀ. ਸਾਰੇ ਹੱਕ ਰਾਖਵੇਂ ਹਨ। |
2266636d87e44590ade738b92377d1fe1bc5c970 | |
2af586c64c32baeb445992e0ea6b76bbbbc30c7f | |
0e8b8e0c37b0ebc9c36b99103a487dbbbdf9ee97 | |
2c03df8b48bf3fa39054345bafabfeff15bfd11d | ਡੂੰਘੇ ਨਯੂਰਨ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਬਾਕੀ ਰਹਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅਸਾਨ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤੇ ਗਏ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਡੂੰਘੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਰੀਫਾਰਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਅਰ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿੱਖਣਾ, ਨਾ ਕਿ ਅਨਰੈਫਰੈਂਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿੱਖਣਾ. ਅਸੀਂ ਵਿਆਪਕ ਅਨੁਭਵੀ ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਬਾਕੀ ਰਹਿਤ ਨੈਟਵਰਕ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੌਖੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧੀ ਡੂੰਘਾਈ ਤੋਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ImageNet ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਤੇ ਅਸੀਂ 152 ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲੇ ਬਾਕੀ ਜਾਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - VGG ਜਾਲਾਂ ਨਾਲੋਂ 8x ਡੂੰਘੇ [40] ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਘੱਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਵਾਲੇ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਬਾਕੀ ਰਹਿੰਦਿਆਂ ਜਾਲਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਇਮੇਜਨੇਟ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਤੇ 3.57% ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਨੇ ਆਈਐਲਐਸਵੀਆਰਸੀ 2015 ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਅਸੀਂ 100 ਅਤੇ 1000 ਪਰਤਾਂ ਨਾਲ CIFAR-10 ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਕਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਕੇਂਦਰੀ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਸਾਡੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਡੂੰਘੇ ਨੁਮਾਇੰਦਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਅਸੀਂ ਕੋਕੋ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ 28% ਅਨੁਸਾਰੀ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਡੂੰਘੇ ਬਕਾਇਆ ਜਾਲ ਆਈਐਲਐਸਵੀਆਰਸੀ ਅਤੇ ਕੋਕੋ 2015 ਮੁਕਾਬਲੇ1 ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਅਧੀਨਗੀ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਇਮੇਜਨੇਟ ਖੋਜ, ਇਮੇਜਨੇਟ ਸਥਾਨਕਕਰਨ, ਕੋਕੋ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕੋਕੋ ਵਿਭਾਜਨ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ 1 ਸਥਾਨ ਵੀ ਜਿੱਤੇ. |
5763c2c62463c61926c7e192dcc340c4691ee3aa | ਅਸੀਂ ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਸੁਪਰ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ (ਐਸਆਰ) ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਘੱਟ/ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ। ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) [15] ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਘੱਟ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਸਪਾਰਸ-ਕੋਡਿੰਗ-ਅਧਾਰਤ ਐਸਆਰ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਡੂੰਘੇ ਸੀਐਨਐਨ ਦਾ ਹਲਕਾ ਭਾਰ ਵਾਲਾ ਢਾਂਚਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਔਨਲਾਈਨ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
2db168f14f3169b8939b843b9f4caf78c3884fb3 | ਇਸ ਪੱਤਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਬ੍ਰੌਡਬੈਂਡ ਬੈਂਚਡ ਤਿਕੋਣੀ ਸਰਬ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਐਂਟੀਨਾ ਆਰਐਫ ਊਰਜਾ ਦੀ ਕਟਾਈ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਐਂਟੀਨਾ ਦੀ 850 MHz ਤੋਂ 1.94 GHz ਤੱਕ VSWR ≤ 2 ਲਈ ਇੱਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਹੈ। ਐਂਟੀਨਾ ਨੂੰ ਹਰੀਜ਼ਟਲ ਅਤੇ ਵਰਟੀਕਲ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਵੇਵ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਪੂਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਉੱਤੇ ਸਥਿਰ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਹੈ। ਐਨਟੈਨਾ ਨੂੰ ਊਰਜਾ ਦੀ ਕਟਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ 100 Ω ਇੰਪੁੱਟ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਰੈਕਟਿਫਾਇਰ ਨੂੰ ਪੈਸਿਵ ਵੋਲਟੇਜ ਐਂਪਲੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਤਾ ਮੇਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। 500 Ω ਦੇ ਲੋਡ ਲਈ ਕ੍ਰਮਵਾਰ 980 ਅਤੇ 1800 MHz ਤੇ 60% ਅਤੇ 17% ਦੀ ਇੱਕ ਪੀਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਸਾਈਟ ਤੇ ਸਾਰੇ ਬੈਂਡਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕੱਟਣ ਵੇਲੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਰਕਟ ਲਈ 3.76 V ਅਤੇ 4.3 k Ω ਦੇ ਲੋਡ ਤੇ 1.38 V ਦਾ ਵੋਲਟੇਜ 25 ਮੀਟਰ ਦੀ ਦੂਰੀ ਤੇ ਰੈਕਟਿਨਾ ਦੇ ਦੋ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
484ac571356251355d3e24dcb23bdd6d0911bd94 | ਹਾਲੀਆ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਨੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਭਰਪੂਰਤਾ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਵੱਡੇ ਗ੍ਰਾਫ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਕੰਟੇਨਮੈਂਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਡਾਟਾਬੇਸ G ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਗ੍ਰਾਫ q ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਗ੍ਰਾਫ ਕੰਟੇਨਮੈਂਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛ G ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਪਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ q ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜੀ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਸਬਗ੍ਰਾਫ ਆਈਸੋਮੋਰਫਿਜ਼ਮ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਕੁਆਲਟੀ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਉਚਿਤ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੁਆਲਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰਾਸੈਸਿੰਗ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਗ੍ਰਾਫ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀਆਂ ਅਕਸਰ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗ੍ਰਾਫ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਤਿੰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਦਰੱਖਤ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂਃ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਲਾਗਤ, ਅਤੇ ਛਾਂਟਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ. ਮੌਜੂਦਾ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਤ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਛਾਂਟਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਰੁੱਖ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਟ੍ਰੀ) ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮਹਿੰਗੇ ਗ੍ਰਾਫ ਮਾਈਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ, ਮੰਗ ਤੇ, ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਿਤਕਰਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫਾਂ (∆) ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡਾ ਅਧਿਐਨ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ (ਟ੍ਰੀ+∆) ਗ੍ਰਾਫ ਕੰਟੇਨਮੈਂਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਚੋਣ ਹੈ, (ਟ੍ਰੀ+∆ ≥ਗ੍ਰਾਫ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਦੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨਃ (1) (ਟ੍ਰੀ+∆) ਦੁਆਰਾ ਇੰਡੈਕਸ ਨਿਰਮਾਣ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ, ਅਤੇ (2) (ਟ੍ਰੀ+∆) ਦੁਆਰਾ ਗ੍ਰਾਫ ਕੰਟੇਨਮੈਂਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ (ਟ੍ਰੀ+∆) ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਸੂਚਕਾਂਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ, ਸੂਚਕਾਂਕ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਕਾਰ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਤ ਸੂਚਕਾਂਕ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਗ੍ਰਾਫ ਕੰਟੇਨਮੈਂਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ gIndex ਅਤੇ C-Tree. |
22749899b50c5113516b9820f875a580910aa746 | ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਲਾਟ-ਲੋਡ ਕੀਤੇ ਪੈਚ ਐਂਟੀਨਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ L1 ਅਤੇ L2 ਬੈਂਡ ਦੋਵਾਂ GPS ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਦੋਹਰੀ ਬੈਂਡ ਕਵਰੇਜ L2 ਬੈਂਡ ਤੇ ਪੈਚ ਮੋਡ ਅਤੇ L1 ਬੈਂਡ ਤੇ ਸਲਾਟ ਮੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉੱਚ ਡਾਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਲੁਕਵੀਂ ਸਲਾਟ ਲਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ 25.4 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਵਿਆਸ ਤੱਕ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਰਐਚਸੀਪੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ 0°-90° ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਚਿੱਪ ਰਾਹੀਂ ਦੋ ਔਰਥੋਗੋਨਲ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਪੈਚ ਅਤੇ ਸਲਾਟ ਮੋਡ ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਪਾਸੇ ਤੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਤੌਰ ਤੇ ਸਥਿਤ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੇੜਤਾ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਚਿੱਤਰ 1). ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਸਿਮੂਲੇਟ ਐਂਟੀਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। |
afbe59950a7d452ce0a3f412ee865f1e1d94d9ef | ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਵਹਾਰਕ ਹੁਨਰਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਰੈਪਰਟੋਰੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਰੋਬੋਟਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਹੱਥ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀਆਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਪੁਨਰ-ਸੁਰਜੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਇਸ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਿੱਧੀ ਡੂੰਘੀ ਪੁਨਰ-ਸੁਰਜੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਕਾਰਜ ਹੁਣ ਤੱਕ ਸਿਮੂਲੇਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਉੱਚ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ. ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੂੰਘੀ Q-ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਆਫ-ਪਾਲਿਸੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਡੂੰਘੀ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ 3 ਡੀ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਭੌਤਿਕ ਰੋਬੋਟਾਂ ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਰੋਬੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਨੀਤੀ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ 3 ਡੀ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਅਸਲ ਰੋਬੋਟਾਂ ਤੇ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਪੂਰਵ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜਾਂ ਹੱਥੀਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨੁਮਾਇੰਦਿਆਂ ਦੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ। |
b8aa8b5d06c98a900d8cea61864669b28c3ac0fc | ਇਹ ਲੇਖ ਵਾਹਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਾਹਨ ਦੇਰੀ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਵੀਡੀਟੀਐਨ) ਵਿੱਚ ਰੂਟਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਰੂਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਰਵੇਖਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੀਟੀਐਨਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਅਤੇ ਡਿਸਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਦੇਰੀ ਵਾਲੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਹੀਕਲ ਐਡ-ਹੋਕ ਨੈਟਵਰਕ (VANET) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿਸਮ ਦੇ VANET ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਵਾਹਨ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿੱਧੇ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਰਸਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਵਾਹਨ ਦੇਰੀ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਵੀਡੀਟੀਐਨ) ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਰਐਸਯੂ (ਰੋਡ ਸਾਈਡ ਯੂਨਿਟ) ਦੀ ਸੀਮਤ ਸੰਚਾਰ ਰੇਂਜ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਵੀਡੀਟੀਐਨ ਵਿੱਚ ਰਿਮੋਟ ਵਾਹਨ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਆਰਐਸਯੂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਪੈਕੇਟਾਂ ਨੂੰ ਰੀਲੇਅ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਵਾਹਨਾਂ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਦੇਸ਼ ਰੀਲੇਅ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਭਾਗ-ਤੋਂ-ਪੱਖੀ ਮਾਰਗ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਾਗ ਵਾਲੇ VANET ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਮੌਕਾਪ੍ਰਸਤ ਤੌਰ ਤੇ ਬਫਰ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਭੇਜਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਫਰ, ਕੈਰੀ ਅਤੇ ਫਾਰਵਰਡ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ, ਸੰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮੰਜ਼ਿਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੰਜ਼ਿਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਦੇ ਵੀ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦਾ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਡੀਟੀਐਨ ਵਿੱਚ ਰੂਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੰਜ਼ਿਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਵਾਹਨ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਡੀਟੀਐਨ ਰੂਟਿੰਗ ਲਈ ਵਾਹਨ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਮਾਡਲ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਡੀਟੀਐਨ ਰੂਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। 2014 ਏਲਸੇਵੀਅਰ ਬੀ.ਵੀ. ਸਾਰੇ ਹੱਕ ਰਾਖਵੇਂ ਹਨ। |
4555fd3622908e2170e4ffdd717b83518b123b09 | ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਐਂਟੀਨਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਧਾਤੂ ਪਲੇਟ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਰੀਜੱਟਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟ ਦਾ ਅਕਾਰ ਸੀਮਤ ਅਤੇ ਆਇਤਾਕਾਰ ਆਕਾਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਫੋਲਡਡ ਡਿਪੋਲ ਐਂਟੀਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪਲੇਟ ਦੇ ਉੱਪਰ ਸਮਮਿਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਐਫਈਐਮ (ਅੰਤਿ ਤੱਤ ਵਿਧੀ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਲੇਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਪਲੇਟ ਅਤੇ ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਤੇ ਐਂਟੀਨਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਧਾਤ ਦੀ ਪਲੇਟ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਛੋਟੀ ਹੋਵੇ ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਹੀ ਦੂਰੀ ਤੇ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟ ਜਿੰਨੀ ਵੱਡੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਚੌੜਾਈ ਵਿੱਚ, ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਜਿੰਨੀ ਤਿੱਖੀ ਅਤੇ ਤੰਗ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਂਟੀਨਾ ਦੀ ਉਚਾਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਲੋਬ ਹਨ। ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਕਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੰਪੈਡੈਂਸ, ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸਾਹਮਣੇ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਤੇ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਐਂਟੀਨਾ ਦੀ ਉਚਾਈ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਮੈਟਲ ਪਲੇਟ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਧੀਨ ਐਂਟੀਨਾ ਦੀ ਗੂੰਜਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। |
d70cd3d2fe0a194321ee92c305976873b883d529 | ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਬੈਂਡ 57.7-84.2 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਫੇਜ਼ ਸ਼ਿਫਟਰ ਨੂੰ ਇਨ-ਫੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਕੁਏਡਰਚਰ ਸਿਗਨਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਲੈਨਜ ਕਪਲਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਲੈਨਜ ਕਪਲਰ ਦੇ ਬਾਅਦ ਦੋ ਬੈਲੂਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਈਕਿਯੂ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਆਈ ਅਤੇ ਕਿ Q ਸਿਗਨਲਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡੁਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪੜਾਅ ਸ਼ਿਫਟਰ ਵਿੱਚ ਔਸਤਨ 6 ਡੀ ਬੀ ਦਾ ਪਾਉਣ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ 5 ਡੀ ਬੀ ਦਾ ਲਾਭ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਮਾਪੀ ਗਈ ਔਸਤ rms ਪੜਾਅ ਅਤੇ ਲਾਭ ਗਲਤੀਆਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ 7 ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ 1 ਡੀਬੀ ਹਨ। ਪੜਾਅ ਸ਼ਿਫਟਰ ਨੂੰ ਗਲੋਬਲ ਫਾਉਂਡਰੀਜ਼ 45-ਐਨਐਮ ਐਸਓਆਈ ਸੀਐਮਓਐਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਾੱਰ-ਅਮੀਰ ਸਬਸਟਰੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਚਿੱਪ ਖੇਤਰ 385 μm × 285 μm ਹੈ ਅਤੇ ਪੜਾਅ ਸ਼ਿਫਟਰ 17 mW ਤੋਂ ਘੱਟ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੇਖਕਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਸ਼ਿਫਟਰ ਹੈ ਜੋ ਕਿ 37% ਦੀ ਅੰਸ਼ਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੇ ਨਾਲ 60 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਬੈਂਡ ਅਤੇ ਈ-ਬੈਂਡ ਦੋਨਾਂ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
eb58118b9db1e95f9792f39c3780dbba3bb966cb | ਇਹ ਪੇਪਰ ਸਟ੍ਰੋਕ ਜਾਂ ਪਾਰਕਿੰਸਨ ਰੋਗ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਪੇਸੀਓਟੈਂਪੋਰਲ ਗੈਚ ਪੈਟਰਨ ਤੋਂ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮਾਪ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਕੇਤਕਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਇਨਰਸ਼ੀਅਲ ਮਾਪ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸਪੇਸੀਓਟੈਂਪੋਰਲ ਗੈਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇੱਕ ਮਾਈਕਰੋ ਕੰਟਰੋਲਰ, ਇੱਕ ਟ੍ਰਿਆਸੀਅਲ ਐਕਸਲੇਰੋਮੀਟਰ, ਇੱਕ ਟ੍ਰਿਆਸੀਅਲ ਗਾਇਰੋਸਕੋਪ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਰਐਫ ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਮੋਡੀਊਲ ਤੋਂ ਬਣਿਆ ਹੈ। ਸਪੇਸ-ਟਾਈਮਪੋਰਲ ਗੈਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਰਸ਼ੀਅਲ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਗੈਚ ਫੇਜ਼ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਅੰਗੂਠੇ ਦੀ ਗਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਰਫਤਾਰ ਅਤੇ ਕੋਣਿਕ ਗਤੀ ਤੋਂ ਗੈਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱractਣ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅੰਗੂਠੇ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਨਰਸ਼ੀਅਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਏਕੀਕਰਣ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸੰਚਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਫਿਲਟਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਗ ਅਤੇ ਕੋਣਿਕ ਗਤੀ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਹੈ। ਸਾਰੇ 24 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪੈਰਾਂ ਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਾਊਟ ਕੀਤਾ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਆਮ ਗਤੀ ਨਾਲ 10 ਮੀਟਰ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਣ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਰਨ ਦੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪੇਸ-ਟਾਈਮੋਰਲ ਗੈਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਇਨਰਸ਼ੀਅਲ ਮਾਪਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਪੇਸ-ਟਾਈਮੋਰਲ ਗੈਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਜੋ ਸਟ੍ਰੋਕ ਜਾਂ ਪਾਰਕਿੰਸਨ ਰੋਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਇਲਾਜ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਕੇਤਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
7e7f14f325d7e8d70e20ca22800ad87cfbf339ff | ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਛਾਪੇ ਗਏ ਲੇਖ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ IEEE ਕੋਲ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਲੇਖਾਂ ਲਈ IEEE Xplore ਤੇ ਪੂਰਾ ਪਾਠ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। |
002a8b9ef513d46dc8dcce85c04a87ae6a221b4c | ਅਸੀਂ ਰੀਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵਾਧੂ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਦੂਜੇ ਮੁਫਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈਃ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਿਤਕਰਣ ਸਥਿਰ ਸੀ. ਅਸੀਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕੁਝ ਸਿਧਾਂਤਕ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਰਥ ਅਤੇ ਚੋਣ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ. |
0911bcf6bfff20a84a56b9d448bcb3d72a1eb093 | ਆਟੋ ਏਨਕੋਡਰ ਦੀ ਨਿਯਮਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਲੁਕਵੀਂ ਇਕਾਈ ਦੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪੱਖਪਾਤ ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੋਣ ਵਿਧੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪੱਖਪਾਤ ਡਾਟਾ ਵੰਡਾਂ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਯਾਮੀਤਾ ਉੱਚ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਦੀਆਂ ਦੋ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਯਾਮੀਅਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਤੇ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਿਆਰੀ ਆਟੋਕੋਡਰ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਕਿਉਂਕਿ ਡਿਸਕਪਲਡ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਨਿਯਮਿਤਕਰਤਾ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਨਿਯਮਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੇ. |
27f9b805de1f125273a88786d2383621e60c6094 | ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਗਤੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਪੋਜ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟਰੈਕ ਕੀਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਰੋਬੋਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਗਿੱਲੇਪਣ ਅਤੇ ਟਰੈਕ-ਮਿੱਟੀ ਦੇ ਆਪਸੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਟਰੈਕ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਾਹਨ ਦੀ ਸਹੀ ਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਫਿਰ ਵੀ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਲਈ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕੰਪਿutਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹੱਲ ਇਸ ਤੱਥ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਕਿ ਵਾਹਨ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਮੋਸ਼ਨ ਜਹਾਜ਼ ਤੇ ਟ੍ਰੇਡਾਂ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਘੁੰਮਣ ਦੇ ਕੇਂਦਰ (ਆਈਸੀਆਰ) ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ-ਨਿਰਭਰ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਨ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਲਈ ਸਥਿਰ ਆਈਸੀਆਰ ਅਹੁਦਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕੀਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਰੋਬੋਟਾਂ ਲਈ ਲਗਭਗ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮਾਡਲ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਆਫ-ਲਾਈਨ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨਃ (i) ਵਾਹਨ ਦੀ ਪੂਰੀ ਗਤੀ ਰੇਂਜ ਲਈ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਟੇਸ਼ਨਰੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ; (ii) ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸੈਟਅਪ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਜੈਨੇਟਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕੇ. ਔਰਿਗਾ ਮੋਬਾਈਲ ਰੋਬੋਟ ਨਾਲ ਔਨਲਾਈਨ ਓਡੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਮੱਧਮ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਸਖ਼ਤ ਸਤਹ ਵਾਲੀ ਸਮਤਲ ਮਿੱਟੀ ਤੇ ਘੱਟ-ਪੱਧਰੀ ਗਤੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦ- ਟਰੈਕਡ ਵਾਹਨ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਟਰੋਲ, ਮੋਬਾਈਲ ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪਛਾਣ, ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ |
04caa1a55b12d5f3830ed4a31c4b47921a3546f2 | ਸਤਰਾਂ, ਰੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਰਗੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੁੰਜੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰਸਰਾਂ ਨੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਰਗੇ ਕਈ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਕੁੰਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ structuresਾਂਚਿਆਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਤਮਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੁੰਡਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੁੰਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਦੋ-ਪੜਾਅ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਵੀ ਲੱਖਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ. ਅਸੀਂ structure2vec, ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਿ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ। ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ structure2vec ਫੰਕਸ਼ਨ ਮੈਪਿੰਗ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਕੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱ extਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੱਧ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਸਾਰ. ਲੱਖਾਂ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ structure2vec 2 ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ ਚਲਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ 10,000 ਗੁਣਾ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। |
1dc5b2114d1ff561fc7d6163d8f4e9c905ca12c4 | ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪੀਅਰਸਨ ਦੇ ਆਰ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਟਾਈਪ I ਗਲਤੀ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅੰਕੜਾ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕਾਂ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਾਹਿਤ ਪੀਅਰਸਨ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹੀ ਹੈ। 12 ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪੀਅਰਸਨ, ਸਪੀਅਰਮੈਨ ਦਾ ਰੈਂਕ-ਆਰਡਰ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ (n ≥ 20) ਦੇ ਨਾਲ, ਪੀਅਰਸਨ ਸਬੰਧ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਸ਼ਕਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਟਾਈਪ I ਅਤੇ ਟਾਈਪ II ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਇੱਕ ਆਮ ਉਦੇਸ਼ ਰੈਂਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਉਲਟਾ ਸਧਾਰਨ ਪਰਿਵਰਤਨ (ਭਾਵ, ਰੈਂਕਿਟ ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ) ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਕਾਰੀ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦੋਵੇਂ ਛੋਟੇ (n ≤ 10) ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਅਸਧਾਰਨ ਹੁੰਦੇ ਸਨ, ਤਾਂ ਪਰਮੂਟੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੂਟਸਟ੍ਰੈਪ ਟੈਸਟਾਂ ਸਮੇਤ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਸੀ। |
d3abb0b5b3ce7eb464846bbdfd93e0fbf505e954 | ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਬਸਟਰੇਟ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟਡ ਵੇਵ ਗਾਈਡਾਂ (ਐਸਆਈਡਬਲਯੂ) ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੰਖੇਪ ਐਂਟੀਨਾ ਐਰੇ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਐਂਟੀਨਾ ਸੰਕਲਪ ਰੇਡੀਏਟਰਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਲੋਟ ਚੁੰਬਕੀ ਰੇਡੀਏਟਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪੈਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਸਤਹ ਰੇਡੀਏਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਵਾਲਦੀ ਸਲੋਟ ਯਾਤਰਾ-ਲਹਿਰ ਐਂਟੀਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਐਸਆਈਡਬਲਯੂ ਫੀਡਰ ਨੂੰ ਐਂਟੀਨਾ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ mechanismsੰਗਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ. ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਂਟੀਨਾ ਐਰੇ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਅਤੇ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਆਵਿਰਤੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਐਂਟੀਨਾ ਐਰੇਜ਼ ਦੀ ਆਪਸੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਸਟੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲਜ਼, ਐਸਆਈਡਬਲਯੂ ਫੀਡਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਐਂਟੀਨਾ ਦੇ ਅੰਤਮ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇ। |
e4acaccd3c42b618396c9c28dae64ae7091e36b8 | ਇੱਕ ਨਾਵਲ ਆਈ/ਕਿਊ ਰਿਸੀਵਰ ਐਰੇ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਰਿਸੀਵ ਬੀਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਕਟਕਾਲੀ ਆਰਐਫ ਸਿਗਨਲ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਰਿਸੀਵ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਪੜਾਅ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਐਰੇ 8.1 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਾਰ ਤੱਤ ਐਰੇ ਲਈ +/-35 ਡਿਗਰੀ ਦੇ ਸਟੀਰਿੰਗ ਐਂਗਲ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰਿਸੀਵਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਈ/ਕਿਊ ਡਾਊਨ-ਕਨਵਰਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਅਤੇ ਈਵੀਐੱਮ ਨਾਲ 64 ਕਿਊਏਐੱਮ ਨੂੰ 4% ਤੋਂ ਘੱਟ ਡਿਮੌਡਿਊਲੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਪ 45 ਐਨਐਮ ਸੀਐਮਓਐਸ ਐਸਓਆਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨਿਰਮਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ 3.45 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਵਰਗ ਦਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ 143 ਮੀਡਵਾਟ ਦੀ ਡੀਸੀ ਪਾਵਰ ਦੀ ਖਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। |
149bf28af91cadf2cd933bd477599cca40f55ccd | ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਸੁਝਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਕੱਚੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਨਪੁਟ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਿਰਫ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੀਤੀ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੀ ਜਾਂਦੀ। ਸਫਲ ਹੋਣ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇਨਪੁਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਧਾਰਾ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱractਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਸਿਮਟਿਕਸ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ. ਅਸੀਂ ਇਸ ਨਵੇਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰਮਾਣ-ਪ੍ਰਮਾਣ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਤੇ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਰਥਾਤ ਇੱਕ ਰੇਸਿੰਗ ਸਲਾਟ ਕਾਰ ਦਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕੰਟਰੋਲ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਨੀਤੀ, ਜੋ ਸਿਰਫ ਸਫਲਤਾ ਜਾਂ ਅਸਫਲਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਮਨੁੱਖੀ ਖਿਡਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. |
759d9a6c9206c366a8d94a06f4eb05659c2bb7f2 | ਅੱਜ ਤੱਕ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਨਤਾ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੇ "ਬੰਦ ਸੈੱਟ" ਮਾਨਤਾ ਦਾ ਰੂਪ ਲਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੇਂ ਸਾਰੀਆਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਲਾਸਾਂ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ "ਓਪਨ ਸੈੱਟ" ਮਾਨਤਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਅਧੂਰਾ ਗਿਆਨ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੇਪਰ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸੈੱਟ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰਸਮੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਓਪਨ ਸੈੱਟ ਪਛਾਣ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੁਆਰਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਬੋਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਆਮਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੱਲ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਾਵਲ 1-ਵਿਸ-ਸੈੱਟ ਮਸ਼ੀਨ, ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਕਰਨਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 1-ਕਲਾਸ ਜਾਂ ਬਾਈਨਰੀ ਐਸਵੀਐਮ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੇ ਦੂਰੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨੂੰ ਉੱਕਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਧੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਓਪਨ ਸੈੱਟ ਪਛਾਣ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਦੇ ਹਾਂ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਕਰਾਸ-ਡੇਟਾਸੇਟ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਕੈਲਟੈਕ 256 ਅਤੇ ਇਮੇਜਨੇਟ ਸੈੱਟਾਂ ਤੇ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ. ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੇ ਉਸੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ 1-ਕਲਾਸ ਅਤੇ ਬਾਈਨਰੀ ਐਸਵੀਐਮਜ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਓਪਨ ਸੈਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। |
00960cb3f5a74d23eb5ded93f1aa717b9c6e6851 | ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਣਜਾਣ, ਮਹਿੰਗੇ ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਧੀ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਹੈ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਉੱਤੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬੇਯਸੀਅਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਗੌਸਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਪੂਰਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ ਵੱਖ ਕਲਾਸਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਵਾਪਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸਥਿਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਕਲਾਸ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਕਸਰ ਹੱਥੀਂ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਸਪੇਸ-ਰੁੱਖ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਲੌਗ-ਸਪੇਸ, ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ. ਅਸੀਂ ਬੀਟਾ ਸੰਚਤ ਵੰਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਨਪੁਟ ਸਪੇਸ ਦੇ ਬਿਜੈਕਟਿਵ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜਾਂ ਵਾਰਪਿੰਗ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਵਾਰਪਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਕਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਥਿਰ ਜਗ੍ਹਾ ਵਿੱਚ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਵਾਰਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਤਕਨੀਕੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. |
b53e4c232833a8e663a9cf15dcdd050ff801c05c | ਅਸੀਂ ਅਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਦੇ ਉੱਚ-ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸਿਸਟਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਅਸ਼ੁੱਧੀ ਖੋਜ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਬੈਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਡੂਪ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਲੇਟੈਂਸੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਾਡਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਫਲਾਈ ਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੇਵਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਧਾਰਨ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨੇੜੇ. ਇਹ ਸਮੇਂ ਸਿਰਤਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਧਮਕੀ, ਵਿੱਤੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਘੁਸਪੈਠ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਰਥਾਤ, ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖਤਰੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈਟ ਤੇ ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. |
39b58ef6487c893219c77c61c762eee5694d0e36 | ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਦੇ ਉਭਰ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕਰਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦਾ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਰਫ ਮੈਮੋਰੀ-ਰਿਹਾਇਸ਼ੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕਲਾਸੀਅਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ SLIQ, ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕਲਾਸੀਅਰ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। SLIQ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਰੁੱਖ ਵਰਗੀਕਰਨ ਹੈ ਜੋ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੁੱਖ-ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਵਲ ਪ੍ਰੀ-ਸੋਰਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੜੀਬੱਧ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡਿਸਕ-ਰਿਹਾਇਸ਼ੀ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬ੍ਰੌਡਥ੍ਰਸਟ ਟ੍ਰੀ ਵਧ ਰਹੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਐਸ ਐਲ ਆਈ ਕਿQ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਰੁੱਖ-ਸੁਕਾਉਣ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਸਸਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸਹੀ ਰੁੱਖਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਐਸ ਐਲ ਆਈ ਕਿQ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਗੁਣਾਂ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ (ਰਿਕਾਰਡਾਂ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਆਕਰਸ਼ਕ ਸਾਧਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
1f25ed3c9707684cc0cdf3e8321c791bc7164147 | ਵਰਗੀਕਰਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦਾ ਸਾਰਾ ਜਾਂ ਹਿੱਸਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਰਹੇ. ਇਹ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉੱਤੇ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਫੈਸਲਾ-ਪੁੱਖ ਅਧਾਰਿਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੈਰਲਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਨਤਾ, ਇੱਥੇ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਵੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਸੰਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
7c3a4b84214561d8a6e4963bbb85a17a5b1e003a | |
76c87ec44fc5dc96bc445abe008deaf7c97c9373 | ਇਹ ਪੇਪਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਰਮ ਸਬਸਟਰੇਟ ਦੀ ਇੱਕ ਪਰਤ ਤੇ 100 Ω ਫਰਕ ਮਾਈਕਰੋਸਟ੍ਰਿਪ ਲਾਈਨ ਫੀਡ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪਲੈਨਰ ਗਰਿੱਡ ਐਰੇ ਐਂਟੀਨਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਂਟੀਨਾ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਰਡਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ 79 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬੈਂਡ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਸਿੰਗਲ ਰਾਈਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਉਚਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੰਗ ਬੀਮ ਅਤੇ ਅਜ਼ੀਮਥ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੌੜੀ ਬੀਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫਰਕਦਾਰ ਮਾਈਕਰੋਸਟ੍ਰਿਪ ਲਾਈਨ ਫੀਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਐਂਟੀਨਾ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਫਰਕਦਾਰ ਮਲਟੀਚੈਨਲ ਐਮਐਮਆਈਸੀ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ. |
bc7308a97ec2d3f7985d48671abe7a8942a5b9f8 | ਇਹ ਪੇਪਰ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (ਐਸਵੀਐਮਜ਼) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣਾਂ ਲਈ ਕਈ ਤਰਜੀਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ, ਜਿੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇ, ਪਾਠ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਗਿਆਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕ-ਗ੍ਰਾਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ (ਪੈਂਗ ਐਟ ਅਲ., 2002) ਅਤੇ ਇਕ-ਗ੍ਰਾਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਲੇਮਟਾਈਜ਼ਡ ਸੰਸਕਰਣ. Epinions.com ਤੋਂ ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆ ਡੇਟਾ ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਐਸਵੀਐਮਜ਼ ਜੋ ਕਿ ਇਕ-ਗ੍ਰਾਮ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਫੀਚਰ-ਅਧਾਰਤ ਐਸਵੀਐਮਜ਼ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਵੈਲਯੂਡ ਫੇਵਰਬਿਲਟੀ ਮਾਪਾਂ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ, ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੁਣ ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ ਹੱਥ ਨਾਲ ਨੋਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਗੀਤ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਵੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
be389fb59c12c8c6ed813db13ab74841433ea1e3 | ਅੰਜੀਰ 1. ਅਸੀਂ ਆਈਮੈਪਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਬੰਧ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੋ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਮੋਨੋਕੂਲਰ ਵੀਡੀਓ (ਇਨਸੈੱਟ ਵੇਖੋ) ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਸਟੇਜਲੇਟਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏ, ਬੀ, ਸੀ) ਨਾਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਆਬਜੈਕਟ ਵਿਵਸਥਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀ ਮਾਰਗ (ਖੱਬੇ) ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫਿਟਿੰਗ ਲਈ ਅੜਿੱਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਅਣਜਾਣ (ਭਾਵ, ਲੁਕਵੇਂ) ਹੁੰਦੇ ਹਨ। (ਸੱਜੇ) ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਇੱਕ ਓਵਰਲੇਅ (ਉੱਪਰ ਤੋਂ ਵੇਖਣ ਤੋਂ) ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਗਰਾਉਂਡਟਰੂਥ ਆਬਜੈਕਟ ਪਲੇਸਮੈਂਟਸ ਉੱਤੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਮੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਆਬਜੈਕਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
f24a1af3bd8873920593786d81590d29520cfebc | ਇਹ ਪੱਤਰ ਮਲਟੀਲੇਅਰਡ ਸਬਸਟਰੈਟ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟਡ ਵੇਵ ਗਾਈਡ (ਐਮਐਸਆਈਡਬਲਯੂ) ਤਕਨੀਕ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਨਾਵਲ ਅੰਡਾਕਾਰ ਫਿਲਟਰ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚਾਰ ਫੋਲਡ ਕੀਤੇ ਐਮਐਸਆਈਡਬਲਯੂ ਖੋਹਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸੀ-ਬੈਂਡ ਏਲਿਪਟਿਕ ਫਿਲਟਰ ਉੱਚ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ structureਾਂਚੇ ਦੇ ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਦੋ-ਪਰਤ ਪ੍ਰਿੰਟਿਡ ਸਰਕਟ ਬੋਰਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮਾਪੇ ਗਏ ਨਤੀਜੇ ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਨ. |
8052bc5f9beb389b3144d423e7b5d6fcf5d0cc4f | ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਅਰਥਿਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ-ਅਧਾਰਤ ਚਿੱਤਰ ਖੋਜ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੁਣਾਂ ਤੋਂ ਕਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਡਾਲਮੇਟਿਅਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵ੍ਹੇਲ ਦੋਨਾਂ ਦੀ "ਸੁਥਰੀ ਚਮੜੀ" ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਦਿੱਖ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੀ ਗਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ। ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵੱਲ ਢਾਲਣਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਸਰੋਤ ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਾਵਲ ਟੀਚੇ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਪ-ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਦੁਆਰਾ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੋਮੇਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਨਾਵਲ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਨਾਵਲ ਡੋਮੇਨ ਲਈ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨਾ ਸਹਾਇਕ ਡੋਮੇਨ (ਅਨੁਕੂਲ SVM ਦੁਆਰਾ) ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
01094798b20e96e1d029d6874577167f2214c7b6 | ਤੇਜ਼ ਸਮਕਾਲੀ ਹੈਸ਼ ਟੇਬਲ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੋਰ ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਇਹ ਪੇਪਰ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ-ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਕਾਲੀ ਹੈਸ਼ ਟੇਬਲ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਲਟੀਪਲ ਪਾਠਕਾਂ ਅਤੇ ਲੇਖਕਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਿਸਟਮ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਜ਼ੁਕ ਭਾਗ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰੀ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਇੰਟਰਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ। ਇਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅਧਾਰ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਲਈ ਇੰਟੇਲ ਦੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ (ਐਚਟੀਐਮ) ਸਮਰਥਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਆਪਣੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਤੇ ਇੱਕ ਮੋਟੇ-ਅਨਾਜ ਵਾਲੇ ਲਾਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਮਕਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਥਰਿੱਡਾਂ ਨਾਲ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਚਟੀਐਮ ਇਸ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਐਚਟੀਐਮ ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਗ੍ਰੇਨਡ ਲਾਕਿੰਗ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡਾ ਨਵਾਂ ਹੈਸ਼ ਟੇਬਲ ਡਿਜ਼ਾਇਨ--- ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਕੂਕੂ ਹੈਸ਼ਿੰਗ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ--- ਲਿਖਣ-ਭਾਰੀ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ 2.5x ਤੱਕ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਮਕਾਲੀ ਹੈਸ਼ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਛੋਟੇ ਕੁੰਜੀ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ. 16-ਕੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਤੇ, ਸਾਡੀ ਹੈਸ਼ ਟੇਬਲ ਲਗਭਗ 40 ਮਿਲੀਅਨ ਸੰਮਿਲਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ 70 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖੋਜ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। |
5685a394b25fcb27b6ad91f7325f2e60a9892e2a | ਗ੍ਰਾਫ-ਵਰਗੇ ਢਾਂਚੇ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫ ਡਾਟਾਬੇਸ (ਜੀਡੀਬੀ) ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਉੱਭਰਿਆ ਹੈ। ਅੱਜ, ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫ-ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ. ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ, ਵੰਡ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, . . . ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹ ਗ੍ਰਾਫ ਸਿਧਾਂਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗ੍ਰਾਫ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਢਾਂਚਾ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਬੰਧਾਂ ਤੱਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਗ੍ਰਾਫ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਗ੍ਰਾਫ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। |
0541d5338adc48276b3b8cd3a141d799e2d40150 | ਮੈਪਰੇਡੂਸ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਗੂਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਦੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਕਾਰਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਰਨਟਾਈਮ ਸਿਸਟਮ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਡਿਸਕਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤਰ-ਮਸ਼ੀਨ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ: ਪਿਛਲੇ ਚਾਰ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਵਿਖੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ਤੇ ਦਸ ਹਜ਼ਾਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਖਰੇ ਮੈਪਰੇਡਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਤੇ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਔਸਤਨ ਇਕ ਲੱਖ ਮੈਪਰੇਡਸ ਨੌਕਰੀਆਂ ਚਲਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਕੁੱਲ 20 ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੇਟਾਬਾਈਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। |
683c8f5c60916751bb23f159c86c1f2d4170e43f | |
3a116f2ae10a979c18787245933cb9f984569599 | ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਸੈਂਸਰ ਨੈਟਵਰਕ (ਡਬਲਯੂਐੱਸਐੱਨ) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਵਜੋਂ ਉਭਰੇ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰਵਾਇਤੀ ਡਬਲਯੂਐਸਐਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਥਿਰ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੰਘਣੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਮੋਬਾਈਲ ਐਲੀਮੈਂਟਸ (ਐੱਮਈ) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਈ ਡਬਲਯੂਐਸਐਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡਬਲਯੂਐੱਸਐੱਨ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੱਧਮ ਅਦਾਰਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਬਲਯੂਐਸਐਨਜ਼ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੱਧਮ ਅਦਾਰਿਆਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਟੈਕਸੋਨੋਮੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਅਸੀਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਾਹਿਤ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪਹੁੰਚਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ. |
e7b50e3f56e21fd2a5eb34923d427a0bc6dd8905 | ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਮਾਈਕ੍ਰੋਵੇਵ ਫਿਲਟਰਾਂ ਲਈ ਕਪਲਿੰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਵਾਂ ਪਹੁੰਚ ਕਪਲਿੰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੇ ਇੱਕ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਲਈ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ ਕਪਲਿੰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੋਜ ਕਰੇਗਾ ਜੇ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੌਜੂਦ ਹਨ. ਇਸ ਨਾਲ ਕਪਲਿੰਗ ਵੈਲਯੂਜ਼, ਰੇਜ਼ੋਨੇਟਰ ਫ੍ਰੀਕਵੈਂਸੀ ਆਫਸੈੱਟ, ਪੈਰਾਸਿਟਿਕ ਕਪਲਿੰਗ ਟੋਲਰੈਂਸ ਆਦਿ ਦੇ ਸੈੱਟ ਦਾ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਈਕ੍ਰੋਵੇਵ ਫਿਲਟਰ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੰਗੀ ਗਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ "ਐਕਸਟੈਂਡਡ ਬਾਕਸ" (ਈਬੀ) ਕਪਲਿੰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੇਸ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਈਬੀ ਫਿਲਟਰ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਕਪਲਿੰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ 8 ਡਿਗਰੀ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਲਈ 16. ਇਸ ਕੇਸ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ - ਦੋਹਰੀ-ਮੋਡ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਕਪਲਿੰਗਜ਼ ਅਣਦੇਖੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਛੋਟੇ ਹਨ. ਇੰਡੈਕਸ ਸ਼ਬਦ - ਕਪਲਿੰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਫਿਲਟਰ ਸਿੰਥੇਸਿਸ, ਗ੍ਰੋਬਨੇਰ ਅਧਾਰ, ਉਲਟ ਗੁਣ, ਬਹੁ ਹੱਲ. |
a6f1dfcc44277d4cfd8507284d994c9283dc3a2f | ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਸਿਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀ ਹੈ ਉਸ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਗਿਆ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਹੁੰਚ ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਸਿਧਾਂਤ ਦੋਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀਆਂ ਵਿਹਾਰਕ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ. ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਦੀ ਰਿਕਵਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ਤੇ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ (2-ਡੀ) ਪਛਾਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਮੰਨਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤੱਥ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਚਿਹਰੇ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ 2-ਡੀ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਪੇਸ ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ "ਈਗੇਨਫੇਸ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਸੈੱਟ ਦੇ ਈਗੇਨਵੇਕਟਰ (ਮੁੱਖ ਭਾਗ) ਹਨ; ਉਹ ਅੱਖਾਂ, ਕੰਨਾਂ ਅਤੇ ਨੱਕਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਤੇ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ. ਪ੍ਰਾਜੈਕਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਭਾਰਿਤ ਜੋੜ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਭਾਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ। ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਇਦੇ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਨਵੇਂ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਸਾਨ ਹੈ. |
b217788dd6d274ad391ee950e6f6a34033bd2fc7 | ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸਪਰਟ੍ਰੋਨ, ਜਦੋਂ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੇਗੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਤਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੇਅਜ਼ ਅਨੁਕੂਲ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਨਤੀਜਾ ਦੋ-ਕਲਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਕਲਾਸਾਂ ਲਈ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸਪਰਟ੍ਰੋਨ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਕਲਾਸਾਂ ਦੇ ਏ ਪੋਸਟੀਰੀਓਰਿਯੋ ਸੰਭਾਵਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਹਨ. ਸਬੂਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਯੂਨਿਟ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਲੀਨੀਅਰ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। |
647cb3825baecb6fab8b098166d5a446f7711f9b | ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੂੰਘੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਟੀਚੇ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ - ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਤ ਕ੍ਰਮ ਜੋ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਲੋੜੀਂਦੀ ਟੀਚੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ਤੇ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ. ਸਾਡਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਅਯਾਮੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਸ਼ੋਰ. ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਅਯਾਮੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੱਸਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਈ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਲਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਬੰਧਿਤ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਤੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਟਰੈਕਟੀਰੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਟਰੈਕਟੀਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਰੱਸੀ ਦੀ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਲਾਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਤੇ ਆਪਣੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ3 |
a63b97291149bfed416aa9e56a21314069540a7b | ਉਦੇਸ਼ ਬੱਚਿਆਂ ਅਤੇ ਕਿਸ਼ੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ-ਘਟਾਅ/ਉੱਚ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਿਕਾਰ (ਏਡੀਐਚਡੀ) ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ (ਡਬਲਯੂਐਮ) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਘਾਟ ਦੇ ਅਨੁਭਵੀ ਸਬੂਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ। ਵਿਧੀ ਖੋਜੀ ਮੈਟਾ- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਏਡੀਐਚਡੀ ਵਾਲੇ ਬੱਚਿਆਂ ਵਿੱਚ WM ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। 1997 ਤੋਂ ਦਸੰਬਰ 2003 ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ 26 ਅਨੁਭਵੀ ਖੋਜ ਅਧਿਐਨ (ਪਿਛਲੀ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਬਾਅਦ) ਸਾਡੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੋਨਾਂ ਢੰਗਾਂ (ਵਰਬਲ, ਸਪੇਸੀਅਲ) ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਸਟੋਰੇਜ ਬਨਾਮ ਸਟੋਰੇਜ/ਮੈਨਿਪੁਲੇਸ਼ਨ) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਨਤੀਜਾ ਏਡੀਐਚਡੀ ਵਾਲੇ ਬੱਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡਬਲਯੂਐਮ ਦੇ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘਾਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਬੌਧਿਕ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿ-ਰੋਗ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਸਨ। ਸਪੇਸੀਅਲ ਸਟੋਰੇਜ (ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਆਕਾਰ = 0. 85, ਆਈ. ਆਈ. = 0. 62 - 1.08) ਅਤੇ ਸਪੇਸੀਅਲ ਸੈਂਟਰਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ ਡਬਲਯੂ. ਐਮ. (ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਆਕਾਰ = 1. 06, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਅੰਤਰਾਲ = 0. 72-1.39) ਲਈ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਰਬਲ ਸਟੋਰੇਜ (ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਆਕਾਰ = 0. 47, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਅੰਤਰਾਲ = 0. 36- 0. 59) ਅਤੇ ਵਰਬਲ ਸੈਂਟਰਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ ਡਬਲਯੂ. ਐਮ. (ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਆਕਾਰ = 0. 43, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਅੰਤਰਾਲ = 0. 24- 0. 62) ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਆਕਾਰ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਸੀ। ਸਿੱਟਾ ਏਡੀਐਚਡੀ ਵਾਲੇ ਬੱਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡਬਲਯੂਐਮ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੇ ਸਬੂਤ ਐਡੀਐਚਡੀ ਵਿੱਚ ਡਬਲਯੂਐਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਾਲੀਆ ਸਿਧਾਂਤਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਏਡੀਐਚਡੀ ਦੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਗੰਭੀਰਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। |
49e77b981a0813460e2da2760ff72c522ae49871 | ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿ computerਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਖ ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿਚ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਿਆ ਜਾ ਸਕੇ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੂੰਘੇ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਅਪੂਰਣਤਾਵਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਰੋਧੀ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨਃ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਡੂੰਘੇ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੰਪੁੱਟ. ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੇ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (ਡੀਐਨਐਨਜ਼) ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਡੀਐਨਐਨਜ਼ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਦੀ ਸਹੀ ਸਮਝ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਲਾਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਮੂਨੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ 97% ਵਿਰੋਧੀ ਸਫਲਤਾ ਦਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੀਐਨਐਨ ਦੁਆਰਾ ਖਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿਰਫ ਔਸਤਨ 4.02% ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਤੀ ਨਮੂਨਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਫੀਚਰ. ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਠੋਰਤਾ ਮਾਪ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਵਿਰੋਧੀ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀਆਂ ਲਈ ਵੱਖ ਵੱਖ ਨਮੂਨੇ ਦੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਭੋਲੇ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟਾਰਗੇਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਦੇ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਪ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਕੇ ਵਿਰੋਧੀ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਬਚਾਅ ਦੀ ਰੂਪ ਰੇਖਾ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। |
3f52f57dcfdd1bb0514ff744f4fdaa986a325591 | ਐਪਲ ਦੇ ਮੈਕਬੁੱਕ ਫਰਮਵੇਅਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਖਾਮੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਲੈਪਟਾਪਾਂ ਦੇ ਐਸਪੀਆਈ ਫਲੈਸ਼ ਬੂਟ ਰੋਮ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੋਧਾਂ ਲਿਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਐਪਲ ਮੈਕਬੁੱਕ ਉਤਪਾਦ ਲਾਈਨ ਲਈ ਸਥਾਈ ਫਰਮਵੇਅਰ ਰੂਟਕਿਟ, ਜਾਂ ਬੂਟਕਿਟ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਟਿਲਟ ਬੂਟਕਿਟ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਖੋਜ ਤੋਂ ਲੁਕਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਬੂਟ ROM ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਸੋਧਾਂ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਮੁੜ ਸਥਾਪਨਾ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਹਾਰਡ ਡਰਾਈਵ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਵੀ ਬਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਲਵੇਅਰ ਹੋਰ ਥੰਡਰਬੋਲਟ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਰੋਮਜ਼ ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਏਅਰ-ਗੇਪ ਸੁਰੱਖਿਆ ਘੇਰੇ ਵਿੱਚ ਵਾਇਰਲ ਤੌਰ ਤੇ ਫੈਲ ਸਕੇ। ਐਪਲ ਨੇ ਸੀਵੀਈ 2014-4498 ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਖਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਾ ਕੋਈ ਸੌਖਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਕਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਬੂਟ ਸਮੇਂ ਫਰਮਵੇਅਰ ਦੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। |
3b3acbf7cc2ec806e4177eac286a2ee22f6f7630 | ਇਹ ਪੇਪਰ ਅਤਿ-ਬ੍ਰੌਡਬੈਂਡ ਡਿਜੀਟਲ-ਟੂ-ਐਨਾਲੌਗ (ਡੀ/ਏ) ਪਰਿਵਰਤਨ ਉਪ-ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ 110-ਗਿਗਾਹਰਟਜ਼-ਬੈਂਡਵਿਡਥ 2:1 ਐਨਾਲਾਗ ਮਲਟੀਪਲੈਕਸਰ (ਏਐਮਯੂਐਕਸ) ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। AMUX ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ $\pmb{0.25-\mu \mathrm{m}}$ -ਐਮੀਟਰ-ਚੌੜਾਈ ਇਨਪੀ ਡਬਲ ਹੈਟਰੋਜੰਕਸ਼ਨ ਬਾਈਪੋਲਰ ਟ੍ਰਾਂਜਿਸਟਰਾਂ (ਡੀਐਚਬੀਟੀਜ਼) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਨਿਰਮਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੀਕ $\pmb{f_{\mathrm{T}}}$ ਅਤੇ $\pmb{f\displaystyle \max}$ ਕ੍ਰਮਵਾਰ 460 ਅਤੇ 480 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਹੈ। AMUX ਆਈਸੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ-ਇਨਪੁੱਟ ਲੀਨੀਅਰ ਬਫਰ, ਇੱਕ ਘੜੀ-ਇਨਪੁੱਟ ਸੀਮਿਤ ਬਫਰ, ਇੱਕ AMUX ਕੋਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੀਨੀਅਰ ਬਫਰ ਸਮੇਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਘੜੀ ਮਾਰਗਾਂ ਲਈ ਮਾਪੀ ਗਈ 3-ਡੀਬੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੋਵੇਂ 110 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ 180 GS/s ਤੱਕ ਦੇ ਟਾਈਮ-ਡੋਮੇਨ ਵੱਡੇ-ਸਿਗਨਲ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ AMUX ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ 224-Gb/s (112-GBaud) ਚਾਰ-ਪੱਧਰੀ ਪਲਸ-ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ ਮੋਡਿਊਲੇਸ਼ਨ (PAM4) ਸਿਗਨਲ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਸਾਡੇ ਗਿਆਨ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸ AMUX IC ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਪਹਿਲਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਗਏ AMUX ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਦਰ ਹੈ। |
4dd7721248c5489e25f46f7ab78c7d0229a596d4 | ਇਹ ਪੇਪਰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਆਰਐਫ ਊਰਜਾ-ਖੁਰਾਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਬਾਹਰੀ ਡੀਸੀ ਲੋਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਪਲਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਬਾਹਰੀ ਕੈਪਸੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਊਰਜਾ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਾਇਨ 0.18- $ \mu \text{m}$ CMOS ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਚਿੱਪ ਖੇਤਰ 1.08 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਵੈ-ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਐਲਸੀ ਮੈਚਿੰਗ ਨੈਟਵਰਕ, ਇੱਕ ਆਰਐਫ ਰੈਕਟਿਫਾਇਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਾਵਰ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ/ਕੰਟਰੋਲਰ ਯੂਨਿਟ ਨਾਲ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ 66-157 ਐਨਡਬਲਯੂ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੋੜੀਂਦੀ ਘੜੀ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਵੋਲਟੇਜ ਸੰਦਰਭ ਸਰਕਟ ਇੱਕੋ ਚਿੱਪ ਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹਨ। ਡਿਊਟੀ ਸਾਈਕਲ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘੱਟ ਇੰਪੁੱਟ ਪਾਵਰ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਾਵਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਪਲੱਬਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਾਵਰ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਆਰਐਫ ਰੈਕਟਿਫਾਇਰ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਸ਼ਕਤੀ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਊਰਜਾ ਭੰਡਾਰਨ ਤੱਤ ਨੂੰ ਚਾਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੈਕੰਡਰੀ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਪੀ ਗਈ ਆਰਐਫ ਇਨਪੁਟ ਪਾਵਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ -14.8 ਡੀਬੀਐਮ ਹੈ 1-ਵੋਲਟ ਸੀਸੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੇ. |
7314be5cd836c8f06bd1ecab565b00b65259eac6 | ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਇੱਕ ਸੂਟ ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਨਾ ਜੋ ਵੱਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। |
f0eace9bfe72c2449f76461ad97c4042d2a7141b | ਇਸ ਪੱਤਰ ਵਿੱਚ ਡਬਲਯੂ-ਬੈਂਡ ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਂਟੀਨਾ-ਇਨ-ਪੈਕਜ (ਏਆਈਪੀ) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਧਾਤੂ ਪੈਕਿੰਗ ਨੂੰ ਉੱਚ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਘੱਟ ਤਾਪਮਾਨ ਸਹਿ-ਫਾਇਰਡ ਵਸਰਾਵਿਕ (LTCC) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਲੈ ਕੇ, ਐਂਟੀਨਾ ਦੀ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਉੱਚ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਏਆਈਪੀ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LTCC ਐਂਟੀਨਾ, ਘੱਟ-ਖਰਾਬ ਫੀਡਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੋਨੇਡ ਹੌਰਨ ਅਪਰਚਰ ਦੇ ਨਾਲ ਧਾਤੂ ਪੈਕੇਜ ਦਾ ਗਠਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ LTCC ਫੀਡਰ ਲਮੀਨੇਟਡ ਵੇਵ ਗਾਈਡ (LWG) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਐਲਡਬਲਯੂਜੀ ਖੋਖਲਾਪਣ ਜੋ ਕਿ ਐਲਟੀਸੀਸੀ ਵਿੱਚ ਦਫ਼ਨਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨੂੰ ਐਂਟੀਨਾ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ (ਈ.ਐੱਮ.) ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਂਟੀਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮਾਪ ਪੂਰੇ ਵਿਆਜ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹਿਮਤ ਹਨ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ 88 ਤੋਂ 98 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਤੱਕ 10 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਦੀ -10-ਡੀਬੀਐਲ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 89 ਗੀਗਾਹਰਟਜ਼ ਤੇ 12.3 ਡੀਬੀਆਈ ਦਾ ਸਿਖਰ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
2077d0f30507d51a0d3bbec4957d55e817d66a59 | ਅਸੀਂ ਆਮ, ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪਿਕਸਲ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਉੱਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿੱਖ ਕੇ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਰਕੋਵ ਰੈਂਡਮ ਫੀਲਡ (ਐਮਆਰਐਫ) ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਫੀਲਡ ਸੰਭਾਵੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ-ਆਫ-ਐਕਸਪਰਟਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੀਨੀਅਰ ਫਿਲਟਰ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਗੈਰ-ਰੁਖਵੀਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਐਮਆਰਐਫ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਾਰੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਫਿਲਟਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਇਸ ਫੀਲਡ ਆਫ਼ ਐਕਸਪਰਟਸ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਉਦਾਹਰਣ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਚਿੱਤਰ ਡੈਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਇਨਪੇਂਟਿੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਅਨੁਮਾਨਤ ਅਨੁਮਾਨ ਸਕੀਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਝੁਕਾਇਆ ਜਾਂਦਾ, ਅਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬਿਹਤਰ ਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. |
214658334c581f0d18b9a871928e91b6e4f83be7 | ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਸਵਿਚਡ ਕੈਪਸੀਟਰ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੈਪਸੀਟਰ ਜਾਂ ਕੈਪਸੀਟਰ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬੈਟਰੀ ਸੈੱਲ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੈੱਲ ਦੇ ਸਮਰੱਥਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਸਮਰੱਥਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੈੱਲ ਸੰਤੁਲਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਕਨਵਰਟਡ ਕੈਪਸੀਟਰ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇਕੁਅਲਾਈਜ਼ਰ ਕੈਪਸੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼ ਊਰਜਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਟੋਪੋਲੋਜੀ ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਊਰਜਾ ਭੰਡਾਰਨ ਤੱਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਪਸੀਟਰਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੂਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਪਾਵਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਵਾਧੂ ਊਰਜਾ ਭੰਡਾਰਨ ਤੱਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਾਏ ਗਏ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰਕਟਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸੰਤੁਲਨ ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਅਨੁਸਾਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਨੂੰ ਮੈਟਲਾਬ/ਸਿਮੂਲਿੰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ ਸਵਿਚਡ ਕੈਪਸੀਟਰ ਟੌਪੋਲੋਜੀਜ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਏ ਹਨ। ਬੈਟਰੀਆਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ਕਤੀ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸੈੱਲ ਸੰਤੁਲਨ ਸਰਕਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਬੈਟਰੀ ਪੈਕੇਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈੱਲ ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਾਵਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕਸ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਐਕਟਿਵ ਸੈੱਲ ਬੈਲਸਿੰਗ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਬੈਟਰੀ ਦੇ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸੈੱਲਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੰਡਕਟਰ-ਕੈਪੇਸੀਟਰ ਜਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਕੈਪੇਸੀਟਰ ਜਾਂ ਸਵਿਚਡ ਕੈਪੇਸੀਟਰ ਜਾਂ ਸਵਿਚਡ ਇੰਡਕਟਰ ਦੇ ਸੰਜੋਗ ਵਰਗੇ ਊਰਜਾ ਭੰਡਾਰਨ ਤੱਤ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਊਰਜਾ ਭੰਡਾਰਨ ਤੱਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਸੰਤੁਲਨ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। |
0c04909ed933469246defcf9aca2b71ae8e3f623 | ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤਬਦੀਲੀ ਸੰਭਾਵਨਾਤਮਕ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਅਧਿਆਇ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਧਿਆਇ ਇਸ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ. ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਹਨ ਇਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਆਇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਅਧਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੋਰ ਤਾਜ਼ਾ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਬਰੂਸ ਕ੍ਰੌਫਟ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉੱਨਤ ਅੰਡਰਗ੍ਰੈਜੁਏਟ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ) ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ, ਪੋਸਟ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ IR ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹੈ। ਕੁਝ ਅਧਿਆਇ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅਧਿਆਇ 6 *, ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਸਾਧਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਪਾਠਾਂ ਤੋਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਾਹਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਅਤੇ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਹਵਾਲੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਗਣਿਤ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਘਣਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ। ਮੈਂ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲੇ ਦੇਣ ਦੀ ਲਾਲਸਾ ਵਿੱਚ ਸੀ ਪਰ ਡਰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਪਾਠ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਦੇਣਗੇ। ਮੈਂ ਇੱਕ ਮੱਧਮ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਦੀ ਸਲਾਨਾ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਉਨ੍ਹਾਂ ਰਚਨਾਵਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਜਾਂ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਆਈਆਰ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪ ਕੰਮ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਹਿੱਸਾ ਤਕਨੀਕੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਪੀਐਚ.ਡੀ. ਥੀਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਕੋਰਨੇਲ ਵਿਖੇ ਸਮਾਰਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਸਿਰਫ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੁਣ ਨੈਸ਼ਨਲ ਟੈਕਨੀਕਲ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਸਰਵਿਸ (ਯੂ.ਐਸ.) ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਮਾਈਕਰੋਫਿਲਮਜ਼ (ਯੂ.ਕੇ.) ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਮੈਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਬਚਿਆ ਹਾਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਜੇ ਉਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਆਪਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਕਰਜ਼ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹਾਂਗਾ ਕਿ ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਗਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਲਈ ਉਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ ਪਰ ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਮੈਨੂੰ ਹੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਠਹਿਰਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਮੇਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕਰਜ਼ਾ ਕੈਰਨ ਸਪਾਰਕ ਜੋਨਸ ਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਾਇਆ। ਨਿਕ ਜਰਡਿਨ ਅਤੇ ਰੋਬਿਨ ... |
3cfbb77e5a0e24772cfdb2eb3d4f35dead54b118 | ਸੰਦਰਭ-ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਡਲ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਏਮਬੇਡਿੰਗ ਜਾਂ ਨਿਊਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਵਿਤਰਣਿਕ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਬਲਾਕ ਦੇ ਨਵੇਂ ਬੱਚੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਬਜ਼ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸਾਹਿਤ ਅਜੇ ਵੀ ਕਲਾਸੀਕਲ, ਕਾਉਂਟ-ਵੇਕਟਰ-ਅਧਾਰਤ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿ semਸ਼ਨਲ ਸਿਮੈਨਟਿਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤੁਲਨਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ. ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਪਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਲੇਕਸੀਕਲ ਸਿਮੈਨਟਿਕਸ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੇ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ. ਨਤੀਜੇ, ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਹੈਰਾਨੀ ਲਈ, ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਜ਼ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਦਰਭ-ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਕਾਉਂਟ-ਅਧਾਰਤ ਹਮਰੁਤਬਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਅਤੇ ਗੂੰਜਦੀ ਜਿੱਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ. |
9ec20b90593695e0f5a343dade71eace4a5145de | ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਵਿਭਾਗ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਵੇਸਿਤ, ਮਹਾਰਾਸ਼ਟਰ, ਭਾਰਤ ---------------------------------------------------------------------------*** ------------------------------------------------------------------------------------------- ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਆਈ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ, ਆਵਾਜ਼, ਚਿੱਤਰ ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਣ ਲੱਗੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਹਾਲੀਆ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
cc13fde0a91f4d618e6af66b49690702906316ae | ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਯੁੱਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਗਵਾਹ ਬਣਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਖਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਦੂਜਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਕੁਝ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ I / O ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਧਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਮਕਸਦ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਮੈਪ ਰੈਡਿਊਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਆਮ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮ, ਸੀ 4.5, ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਰਵਾਇਤੀ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਨੂੰ ਮੈਪ ਅਤੇ ਘਟਾਓ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਸੰਚਾਰ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡਾ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
d73a71fa24b582accb934a9c2308567376ff396d | 3ਡੀ ਭੂ-ਡਾਟਾਬੇਸ ਖੋਜ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ 3ਡੀ ਸ਼ਹਿਰੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਛੇਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਜਾਂ ਆਫ਼ਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਅਦਾਯੋਗ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੀਆਈਐੱਸ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਡੇ ਭੂ-ਸੰਦਰਭਿਤ ਡੇਟਾ ਸੈਟਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਭੂ-ਭੌਤਿਕੀ ਵਰਤਾਰੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੀਓ-ਡਾਟਾਬੇਸ 2 ਡੀ ਨਕਸ਼ਿਆਂ, 3 ਡੀ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜੀਓ-ਰੈਫਰੈਂਸਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਭੂ-ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ 3ਡੀ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਤਹ ਅਤੇ ਖੰਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਨਵੇਂ 3D ਭੂ-ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਪਹਿਲਾਂ ਭੂ-ਡਾਟਾਬੇਸ ਖੋਜ ਦੀ 25 ਸਾਲ ਦੀ ਪਿਛੋਕੜ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਮਿਆਰਾਂ ਅਤੇ ਭੂ-ਡਾਟਾ ਦੀ ਸੂਚੀਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਖੋਜ ਲਈ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ 3D ਭੂ-ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਨਵੇਂ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਛੇਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਅਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਭੂ-ਭੌਤਿਕੀ ਵਰਤਾਰੇ ਦੇ ਸੰਯੁਕਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਲੇਖ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਨਜ਼ਰੀਏ ਨਾਲ ਸਮਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। & 2011 ਏਲਸੇਵੀਅਰ ਲਿਮਟਿਡ ਸਾਰੇ ਹੱਕ ਰਾਖਵੇਂ ਹਨ. |
dce7a0550b4d63f6fe2e6908073ce0ce63626b0c | ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਾਲਨ ਦੇ ਰਸਤੇ ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ। ਪਰ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਉਹ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਕੁਝ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੈਤਿਕ ਕੇਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਲਈ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇ ਅਸੀਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਸਥਾਪਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਲੇਖਕ ਇਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਸਵੈਚਾਲਨ ਦੇ ਨਾਲ ਹਨ. ਉਹ ਕੁਝ ਆਮ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਰੂਮ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੂਲ ਦਾ ਸਕੈਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ, ਨੈਤਿਕਤਾਵਾਦੀ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਕੁਝ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰਨਾ ਹੈ। |
ab19cbea5c61536b616cfa7654cf01bf0621b83f | |
102153467f27d43dd1db8a973846d3ac10ffdc3c | ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਸ (ਆਈਓਟੀ) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲ ਰਹੇ ਕਾਰਜ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਆਈਓਟੀ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਿਲ ਅਤੇ ਨਾੜੀ ਰੋਗਾਂ (ਸੀਵੀਡੀ) ਜਿਹੀਆਂ ਗੰਭੀਰ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਰਿਮੋਟ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਈਸੀਜੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਈਓਟੀ-ਅਧਾਰਤ ਏਮਬੇਡਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਇੱਕ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਈਸੀਜੀ ਡਾਇਗਨੋਸਟਿਕ ਉਪਕਰਣ ਲਈ ਸਾਡਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਹੈ, ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ 24 ਘੰਟੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਈਸੀਜੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡਿਸਕ੍ਰਿਟ ਵੇਵਲੇਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ (ਡੀਡਬਲਯੂਟੀ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (ਐਸਵੀਐਮ) ਵਰਗੀਕਰਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧਤਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 18 ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ 2493 ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰਾਂ ਲਈ 98.9% ਹੈ। ਗੈਲੀਲੀਓ ਬੋਰਡ ਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਾਗੂਕਰਣ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲਾਗਤ ਅਜਿਹੀ ਹੈ, ਕਿ ਈਸੀਜੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. |
44159c85dec6df7a257cbe697bfc854ecb1ebb0b | ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਹੈਲਥ ਦੇ ਨੈਸ਼ਨਲ ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਰਿਸਰਚ ਰਿਸੋਰਸ ਦੇ ਪ੍ਰਾਯੋਜਕ ਦੇ ਤਹਿਤ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਕੰਪਲੈਕਸ ਫਿਜ਼ੀਓਲੌਜੀਕਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਉਦਘਾਟਿਤ ਰਿਸਰਚ ਸਰੋਤ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਾਰਡੀਓਵੈਸਕੁਲਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ 3 ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਭਰ ਭਾਗ ਹਨ। ਫਿਜ਼ੀਓਬੈਂਕ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਰੀਰਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਣਿਤ ਡਿਜੀਟਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਪੁਰਾਲੇਖ ਹੈ। ਇਸ ਵੇਲੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤਮੰਦ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮਲਟੀਪਾਰਮੀਟਰ ਕਾਰਡੀਓਪਲਮੋਨਰੀ, ਨਯੂਰਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਰੀਥਮੀਆ, ਸੰਘਣੇ ਦਿਲ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ, ਸਲੀਪ ਅਪਨੀਏ, ਨਿurਰੋਲੋਜੀਕਲ ਵਿਗਾੜ ਅਤੇ ਬੁ agingਾਪੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਫਿਜ਼ੀਓਟੂਲਕਿਟ ਸਰੀਰਕ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਰੁਖਵੀਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਲਾਸਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਨਾਵਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ, ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡਿਸਪਲੇਅ ਅਤੇ ਗੁਣ, ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ, ਸਰੀਰਕ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਫਿਜ਼ੀਓਨੈੱਟ ਇੱਕ ਆਨਲਾਈਨ ਫੋਰਮ ਹੈ ਜੋ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਅਤੇ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਸਹੂਲਤਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਲਡ ਵਾਈਡ ਵੈੱਬ (http://www.physionet.com) ਰਾਹੀਂ PhysioBank ਡਾਟਾ ਅਤੇ PhysioToolkit ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, org) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, PhysioNet ਆਨਲਾਈਨ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਰਾਹੀਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰ ਦੇ ਮਾਹਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। |
a92eac4415719698d7d2097ef9564e7b36699010 | ਉਦੇਸ਼ - ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਵਜੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ। ਡਿਜ਼ਾਇਨ/ਵਿਧੀ/ਢੰਗ - ਏਏ1000 ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ, ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਵਾਦ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ, ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ - ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟਿਕਾabilityਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮੈਚ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਸਮਾਜਿਕ, ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਵਿਆਪਕ ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਭਲਾਈ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਟਰੱਸਟ ਬਣਾਉਣ, ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ/ਪ੍ਰਭਾਵ - ਇਸ ਖੋਜ ਲਈ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਦੀ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਅਤੇ ਸੰਵਾਦ ਅਧਾਰਤ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਣ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਅਨੁਭਵੀ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਿਵਹਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ - ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਵਪਾਰਕ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ। ਮੂਲਤਾ/ਮੁੱਲ - ਇਹ ਪੇਪਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਟਿਕਾabilityਤਾ ਵੱਲ ਜਾਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਵਾਦ ਅਧਾਰਤ ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਸਮਾਜਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਜੋਂ, ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਟਰੱਸਟ ਬਣਾਉਣ, ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
915c4bb289b3642489e904c65a47fa56efb60658 | ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਹਾਲੀਆ ਢੰਗ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਫੀਡ-ਫਾਰਵਰਡ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਗਰਾਉਂਡ-ਟ੍ਰੂਥ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪ੍ਰਤੀ ਪਿਕਸਲ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਮਾਨ ਕੰਮ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੀ-ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਲੇ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਦੋਵਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਫੀਡ-ਫਾਰਵਰਡ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਧਾਰਨਾਤਮਕ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਸ਼ੈਲੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਗੇਟਿਸ ਐਟ ਅਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫੀਡ-ਫਾਰਵਰਡ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਧਾਰਤ ਵਿਧੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਸਾਡਾ ਨੈਟਵਰਕ ਸਮਾਨ ਗੁਣਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਤੀਜੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਸਿੰਗਲ-ਇਮੇਜ ਸੁਪਰ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਨਾਲ ਵੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਪਿਕਸਲ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਧਾਰਨਾਤਮਕ ਨੁਕਸਾਨ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਸੰਨ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। |
9201bf6f8222c2335913002e13fbac640fc0f4ec | |
929a376c6fea1376baf40fc2979cfbdd867f03ab | ਲੌਸੀ ਚਿੱਤਰ ਸੰਕੁਚਨ ਵਿਧੀਆਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਕੁਚਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਾਪਸੰਦ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਘੱਟ ਬਿੱਟ ਰੇਟਾਂ ਤੇ. ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੇਪੀਈਜੀ ਸੰਕੁਚਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਰਮ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਨੁਸਾਰ, ਜੇਪੀਈਜੀ 2000 ਸੰਕੁਚਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਸਾਫਟ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕੰਮ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਮਲਟੀਪਲ ਬਿੱਟ-ਰੇਟ-ਡ੍ਰਾਈਵਡ ਡੂੰਘੇ ਸੀਐਨਐਨਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੇਪੀਈਜੀ 2000 ਲਈ ਇੱਕ ਨਰਮ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਵਿਧੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਵਧੇਰੇ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜੇਪੀਈਜੀ 2000 ਸੰਕੁਚਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਵੱਖ ਕੋਡਿੰਗ ਬਿੱਟ ਰੇਟਾਂ ਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ ਡੂੰਘੇ ਸੀਐਨਐਨ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ. ਟੈਸਟਿੰਗ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਕੰਪਰੈੱਸਡ ਚਿੱਤਰ ਲਈ, ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਕੋਡਿੰਗ ਬਿੱਟ-ਰੇਟ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੀਐਨਐਨ ਨੂੰ ਨਰਮ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਫਟ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ ਹੈ, ਜੋ JPEG 2000 ਸੰਕੁਚਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਦਿੱਖ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। |
cfa092829c4c7a42ec77ab6844661e1dae082172 | ਬਿਟਕੋਇਨ ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੰਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨੂੰ ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੌਰ ਤੇ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ, ਬੈਂਕਿੰਗ, ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ. ਇਹ ਨਵੀਨਤਾ ਛਪੇ-ਗੁਪਤਤਾ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕਰਣ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਬਲਾਕਚੈਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਬਲਾਕਚੈਨ ਬਿਜਨਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੇਂਦਰੀਕਰਨ ਅਧਿਕਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਟਰੱਸਟ ਸਥਾਪਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਅਧਾਰਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਦੌੜ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਬਲਾਕਚੈਨ ਲੇਜਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਿਟਕੋਇਨ) ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ਤੇ "ਬਲਾਕਚੈਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਆਂ, ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਏਜੰਸੀਆਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਖੋਜ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ, ਕਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਾਧਨ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਪਰਾਧਿਕ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਵਜੋਂ. ਇਹ ਪੇਪਰ ਬਲਾਕਚੈਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਵਟਾਂਦਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਥੀਮੈਟਿਕ ਟੈਕਸੋਨੋਮੀ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। |
2e5fadbaab27af0c2b5cc6a3481c11b2b83c4f94 | ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਨਾਵਲ ਸਮੱਸਿਆ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ 41 ਮਸ਼ਹੂਰ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫ਼ਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਈਆਂ ਗਈਆਂ 180,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਬਣਾਇਆ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ, ਅਸੀਂ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਘੱਟ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ, ਸੀ ਐਨ ਐਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਮੇਤ) ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੂੰਘਾ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਨਯੂਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤਾ। ਸਾਡੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਘੱਟ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫ਼ਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਖਾਸ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫ਼ਰਾਂ ਨੇ ਕੀ ਸ਼ੂਟ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਵਿਧੀ ਦੇ ਦੋ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। |
25b6818743a6c0b9502a1c026c653038ff505c09 | |
6ed67a876b3afd2f2fb7b5b8c0800a0398c76603 | |
24281c886cd9339fe2fc5881faf5ed72b731a03e | ਮੈਪ ਰੈਡਿਊਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਰੂਪਾਂ ਨੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ-ਗ੍ਰਸਤ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਇੱਕ ਅਸੀਕਲਿਕ ਡੇਟਾ ਫਲੋ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਪੇਪਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਅਜਿਹੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈਃ ਉਹ ਜਿਹੜੇ ਕਈ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਥਮ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਸਪਾਰਕ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਮੈਪਰੇਡਸ ਦੀ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਫਾਲਟ ਟੌਲਰੈਂਸ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਪਾਰਕ ਇੱਕ ਅਟੁੱਟਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਲਚਕੀਲਾ ਵੰਡਿਆ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ (ਆਰਡੀਡੀ) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਰਡੀਡੀ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਭਾਗਿਤ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੜ੍ਹਨ-ਸਿਰਫ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ ਜੋ ਭਾਗ ਗੁੰਮ ਜਾਣ ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਪਾਰਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈਡੂਪ ਨੂੰ 10 ਗੁਣਾ ਬਿਹਤਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਬ-ਸੈਕਿੰਡ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ 39 ਜੀਬੀ ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਤੌਰ ਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। |
03ff3f8f4d5a700fbe8f3a3e63a39523c29bb60f | ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਨੂੰ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਡੀਸੀਐਨਐਨ) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਅਰਥਵਾਦੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਕੇ-ਮੈਕਸ ਪੂਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੀਨੀਅਰ ਕ੍ਰਮ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਪੂਲਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਹੈ। ਨੈਟਵਰਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਕ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਛੋਟੀ ਅਤੇ ਲੰਮੀ-ਸੀਮਾ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ. ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਾਰਸ ਟ੍ਰੀ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡੀਸੀਐਨਐਨ ਨੂੰ ਚਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਖਦੇ ਹਾਂ: ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਬਾਈਨਰੀ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਸ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਛੇ-ਪਾਸੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਟਵਿੱਟਰ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੂਰ ਦੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੁਆਰਾ। ਨੈਟਵਰਕ ਪਹਿਲੇ ਤਿੰਨ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੇਸਲਾਈਨ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਕੰਮ ਵਿੱਚ 25% ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਮੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
ff5c193fd7142b3f426baf997b43937eca1bbbad | ਮਲਟੀਲੇਵਲ ਇਨਵਰਟਰ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਪਾਵਰ ਦਰਮਿਆਨੇ-ਵੋਲਟੇਜ ਊਰਜਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਲਪ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਭਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੇਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਟੌਪੋਲੋਜੀਜ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਇਡ-ਕਲੈਮਪਡ ਇਨਵਰਟਰ (ਨਿਰਪੱਖ-ਪੁਆਇੰਟ ਕਲੈਮਪਡ), ਕੈਪਸੀਟਰ-ਕਲੈਮਪਡ (ਫਲਾਇੰਗ ਕੈਪਸੀਟਰ), ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਡੀਸੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੈਸਕੇਡਡ ਮਲਟੀਸੈਲ. ਅਸੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸੈੱਲਾਂ ਅਤੇ ਸਾਫਟ-ਸਵਿਚਡ ਮਲਟੀਲੇਵਲ ਇਨਵਰਟਰਾਂ ਵਰਗੇ ਉਭਰ ਰਹੇ ਟੌਪੋਲੋਜੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਕਨਵਰਟਰਾਂ ਦੇ ਇਸ ਪਰਿਵਾਰ ਲਈ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਮਾਡੁਲੇਸ਼ਨ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ: ਮਲਟੀਲੇਵਲ ਸਾਈਨਸੋਇਡਲ ਪਲਸਵਿੱਡਥ ਮਾਡੁਲੇਸ਼ਨ, ਮਲਟੀਲੇਵਲ ਚੋਣਵੇਂ ਹਾਰਮੋਨਿਕ ਹਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਸਪੇਸ-ਵੇਕਟਰ ਮਾਡੁਲੇਸ਼ਨ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਿਆਨ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਨਵਰਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ relevantੁਕਵੀਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਮੀਨੇਟਰ, ਕਨਵੇਅਰ ਬੈਲਟ ਅਤੇ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪਾਵਰ-ਫਲੋ ਕੰਟਰੋਲਰ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਇਨਵਰਟਰਾਂ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਸਾਈਡ ਤੇ ਐਕਟਿਵ ਫਰੰਟ ਐਂਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੀ ਵੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਰਿਕਵਰੀ ਲੋਡਸ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਰਕਟ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪਰੀਫਿਰਲ ਵਿਕਾਸ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਚ-ਵੋਲਟੇਜ ਉੱਚ-ਪਾਵਰ ਉਪਕਰਣ ਅਤੇ ਆਪਟੀਕਲ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਹੋਰ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। |
Subsets and Splits