_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
1b2a0e8af5c1f18e47e71244973ce4ace4ac6034 | హైరార్కికల్ పిట్మాన్-యోర్ ప్రాసెస్ ప్రైయర్లు భాషా నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి బలవంతపు పద్ధతులు, పాయింట్-అంచనా ఆధారిత పద్ధతులను అధిగమిస్తాయి. అయితే, ఈ నమూనాలు కంప్యూటరింగ్ మరియు గణాంక అనుకరణ సమస్యల కారణంగా జనాదరణ పొందలేదు, వీటిలో మెమరీ మరియు సమయ వినియోగం, అలాగే నమూనా యొక్క పేలవమైన మిక్సింగ్ ఉన్నాయి. ఈ కృషిలో మేము ఒక నవల ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది సంపీడన ప్రత్యయం చెట్లను ఉపయోగించి HPYP నమూనాను కాంపాక్ట్గా సూచిస్తుంది. అప్పుడు, మేము ఈ ఫ్రేమ్ లో ఒక సమర్థవంతమైన సుమారుగా ఊహ స్కీమ్ అభివృద్ధి పూర్తి HPYP పోలిస్తే మెమరీ అడుగుజాడల్లో చాలా తక్కువ మరియు ఊహ సమయం లో వేగంగా ఉంది. మునుపటి HPYP మోడళ్లతో పోలిస్తే మా నమూనాను గణనీయంగా పెద్ద డేటాసెట్లపై నిర్మించవచ్చని ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి, అయితే అనేక ఆర్డర్లు చిన్నవిగా, శిక్షణ మరియు అనుకరణకు వేగంగా ఉంటాయి మరియు అత్యాధునిక మోడరేటెడ్ కనెసర్-నే గణన ఆధారిత LM సున్నితత్వం యొక్క గందరగోళాన్ని 15% వరకు అధిగమిస్తాయి. |
6c9bd4bd7e30470e069f8600dadb4fd6d2de6bc1 | ఈ పత్రం వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితులను వర్ణించే సంఘటనలు మరియు అర్థ పాత్రల యొక్క కొత్త భాషా వనరును వివరిస్తుంది. కథన పథకాలు సంబంధిత సంఘటనల సమితులను (సవరణ మరియు ప్రచురణ), సంఘటనల యొక్క కాల క్రమాన్ని (ప్రచురణకు ముందు సవరించండి) మరియు పాల్గొనేవారి అర్థ పాత్రలను (రచయితలు పుస్తకాలను ప్రచురిస్తారు) కలిగి ఉంటాయి. ఈ రకమైన ప్రపంచ జ్ఞానం సహజ భాషా అవగాహనలో ప్రారంభ పరిశోధనలకు కేంద్రంగా ఉంది. ప్రపంచం లో జరిగే సంఘటనల యొక్క సాధారణ క్రమాన్ని సూచించే ప్రధాన ఫార్మలిజంలలో స్క్రిప్ట్స్ ఒకటి. దురదృష్టవశాత్తు, ఈ జ్ఞానం చాలావరకు చేతితో కోడ్ చేయబడింది మరియు సృష్టించడానికి సమయం తీసుకుంటుంది. ప్రస్తుత యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులు, అలాగే కోరెఫరెన్స్ గొలుసుల ద్వారా నేర్చుకోవటానికి కొత్త విధానం, మనకు స్వయంచాలకంగా రిచ్ ఈవెంట్ నిర్మాణాన్ని బహిరంగ డొమైన్ టెక్స్ట్ నుండి కథా పథకాల రూపంలో సేకరించడానికి అనుమతించింది. ఈ పత్రంలో వివరించిన కథాత్మక స్కీమా వనరులో సుమారు 5000 ప్రత్యేకమైన సంఘటనలు ఉన్నాయి, ఇవి వేర్వేరు పరిమాణాల స్కీమాలలో కలిపి ఉంటాయి. ఈ వనరును, అది ఎలా నేర్చుకుందో, మరియు ఈ పథకాల కవరేజ్ యొక్క కొత్త అంచనాను చూడని పత్రాలపై మేము వివరిస్తాము. |
8e508720cdb495b7821bf6e43c740eeb5f3a444a | ప్రసంగం, రోబోటిక్స్, ఫైనాన్స్, మరియు జీవశాస్త్రంలో అనేక అనువర్తనాలు క్రమబద్ధమైన డేటాతో వ్యవహరిస్తాయి, ఇక్కడ ఆర్డరింగ్ విషయాలు మరియు పునరావృత నిర్మాణాలు సాధారణం. అయితే, ఈ నిర్మాణాన్ని ప్రామాణిక కెర్నల్ ఫంక్షన్ల ద్వారా సులభంగా సంగ్రహించలేము. అటువంటి నిర్మాణాన్ని మోడల్ చేయడానికి, గౌస్సియన్ ప్రక్రియల కోసం వ్యక్తీకరణ క్లోజ్డ్-ఫారం కార్నెల్ ఫంక్షన్లను మేము ప్రతిపాదించాము. ఫలితంగా ఏర్పడిన GP-LSTM నమూనా, దీర్ఘకాలిక స్వల్పకాలిక మెమరీ (LSTM) పునరావృత నెట్వర్క్ల యొక్క ప్రేరణాత్మక పక్షపాతాలను పూర్తిగా పొందుపరుస్తుంది, అయితే గౌస్సియన్ ప్రక్రియల యొక్క పారామెట్రిక్ కాని సంభావ్యత ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంటుంది. కొత్తగా నిరూపించగలిగిన సమ్-స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ విధానాన్ని ఉపయోగించి గౌస్సియన్ ప్రక్రియ మార్జినల్ సంభావ్యతను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా ప్రతిపాదిత కోర్ల యొక్క లక్షణాలను మేము నేర్చుకుంటాము మరియు స్కేలబుల్ శిక్షణ మరియు అంచనా కోసం ఈ కోర్ల నిర్మాణాన్ని దోపిడీ చేస్తాము. ఈ విధానం బేసియన్ LSTM లకు ఒక ఆచరణాత్మక ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తుంది. మేము అనేక బెంచ్మార్క్లపై అత్యాధునిక పనితీరును ప్రదర్శిస్తాము మరియు GP-LS TM అందించే భవిష్యత్ అనిశ్చితులు ప్రత్యేకంగా విలువైనవి అయిన పర్యవసాన స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ అనువర్తనాన్ని పూర్తిగా పరిశీలిస్తాము. |
033b62167e7358c429738092109311af696e9137 | ఈ కాగితం సమీక్షలను సిఫార్సు చేసిన (డొమ్ములు అప్) లేదా సిఫార్సు చేయని (డొమ్ములు డౌన్) గా వర్గీకరించడానికి ఒక సాధారణ పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాస అల్గోరిథంను అందిస్తుంది. సమీక్ష యొక్క వర్గీకరణ సమీక్షలో విశేషణాలు లేదా విశేషణాలను కలిగి ఉన్న పదబంధాల సగటు అర్థ ధోరణి ద్వారా అంచనా వేయబడుతుంది. ఒక పదబంధం మంచి అనుబంధాలను కలిగి ఉన్నప్పుడు సానుకూల అర్థ ధోరణిని కలిగి ఉంటుంది (ఉదా, సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు) మరియు చెడు అనుబంధాలను కలిగి ఉన్నప్పుడు ప్రతికూల అర్థ ధోరణిని కలిగి ఉంటుంది (ఉదా, చాలా కావిలర్). ఈ వ్యాసంలో, ఒక పదబంధం యొక్క అర్థ ధోరణి ఇచ్చిన పదబంధం మరియు పదం అద్భుతమైన మైనస్ ఇచ్చిన పదబంధం మరియు పదం పేద మధ్య పరస్పర సమాచారం గా లెక్కించబడుతుంది. ఒక సమీక్ష దాని పదబంధాల సగటు అర్థ ధోరణి సానుకూలంగా ఉంటే సిఫార్సు చేయబడినదిగా వర్గీకరించబడుతుంది. నాలుగు వేర్వేరు డొమైన్ల (ఆటోమొబైల్స్, బ్యాంకులు, సినిమాలు, ప్రయాణ గమ్యస్థానాల సమీక్షలు) నుండి సేకరించిన 410 సమీక్షలపై ఎపినియన్స్ అంచనా వేసినప్పుడు అల్గోరిథం సగటున 74% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించింది. ఆటోమొబైల్ సమీక్షల విషయంలో 84 శాతం నుంచి సినిమా సమీక్షల విషయంలో 66 శాతం వరకు ఖచ్చితత్వం ఉంటుంది. |
0eaa75861d9e17f2c95bd3f80f48db95bf68a50c | ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్ (ఐసి) డిజైన్లో ఇంటర్కనెక్ట్ విశ్వసనీయత కోసం ఎలక్ట్రోమిగ్రేషన్ (ఇఎం) అనేది కీలకమైన ఆందోళనలలో ఒకటి. అనలాగ్ డిజైనర్లు కొంతకాలంగా EM సమస్య గురించి తెలుసుకున్నప్పటికీ, డిజిటల్ సర్క్యూట్లు కూడా ఇప్పుడు ప్రభావితమవుతున్నాయి. ఈ చర్చలో ఇంటర్కనెక్ట్ భౌతిక రూపకల్పన సమయంలో ఎలక్ట్రోమిగ్రేషన్ పై వాటి ప్రభావం మరియు ప్రాథమిక డిజైన్ సమస్యలను ప్రస్తావిస్తారు. ఎలక్ట్రోమిగ్రేషన్ నిరోధక చర్యలను స్వీకరించడం ద్వారా ఇంటర్కనెక్ట్లో ప్రస్తుత సాంద్రత పరిమితులను పెంచడం ఉద్దేశం, చిన్న పొడవు మరియు రిజర్వాయర్ ప్రభావాలు వంటివి. ఈ ప్రభావాలను లొకేషన్ దశలో ఉపయోగించుకోవడం వల్ల భవిష్యత్తులో ఐసి డిజైన్ ప్రవాహాలలో ఎమ్ఎల్ ఆందోళనలకు కొంత ఉపశమనం లభిస్తుంది. |
45e2e2a327ea696411b212492b053fd328963cc3 | దీర్ఘకాలిక వ్యాధుల నివారణకు, ఆరోగ్యాన్ని మెరుగుపర్చడానికి, ప్రజారోగ్యంలో జీవనశైలి జోక్యం చేసుకునేందుకు మొబైల్ యాప్లు మంచి అవకాశాలను అందిస్తున్నాయని, అయితే దీర్ఘకాలిక వ్యాధులు ఉన్న వ్యక్తులు మొబైల్ యాప్లను ఎలా ఉపయోగిస్తారనే దాని గురించి చాలా తక్కువ సమాచారం ఉంది. దీర్ఘకాలిక వ్యాధులతో బాధపడుతున్న వ్యక్తుల మధ్య మొబైల్ ఫోన్ ఆధారిత ఆరోగ్య అనువర్తనాల గురించి ప్రవర్తనలు మరియు అవగాహనను అన్వేషించడం ఈ అధ్యయనం యొక్క లక్ష్యం. మెథడ్స్ యునైటెడ్ స్టేట్స్ లో 1604 మంది మొబైల్ ఫోన్ వినియోగదారుల జాతీయ క్రాస్ సెక్షనల్ సర్వే నుండి డేటాను సేకరించారు, ఇది mHealth ఉపయోగం, నమ్మకాలు మరియు ప్రాధాన్యతలను అంచనా వేసింది. ఈ అధ్యయనంలో ఆరోగ్య అనువర్తన వినియోగం, డౌన్లోడ్ చేయడానికి కారణం మరియు దీర్ఘకాలిక పరిస్థితి ద్వారా గ్రహించిన సామర్థ్యం పరిశీలించబడ్డాయి. ఫలితాలు పాల్గొన్న వారిలో, 1 మరియు 5 అనువర్తనాల మధ్య 38.9% (314/807) పరిస్థితి లేని ప్రతివాదులు మరియు 6.6% (24/364) రక్తపోటు ఉన్న ప్రతివాదులు నివేదించారు. ఆరోగ్య సంబంధిత యాప్లను రోజుకు 2 సార్లు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సార్లు ఉపయోగించడం 21.3% (172/807) మంది అనారోగ్యంతో ఉన్నవారిలో, 2.7% (10/364) మంది రక్తపోటుతో ఉన్నవారు, 13.1% (26/198) మంది ఊబకాయంతో ఉన్నవారు, 12.3% (20/163) మంది మధుమేహంతో ఉన్నవారు, 12.0% (32/267) మంది నిరాశతో ఉన్నవారు, మరియు 16.6% (53/319) మంది అధిక కొలెస్ట్రాల్ ఉన్నవారు నివేదించారు. దీర్ఘకాలిక వ్యాధులు ఉన్నవారికి మరియు లేనివారికి మధ్య ఆరోగ్య అనువర్తనం డౌన్లోడ్లో లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ ఫలితాలు గణనీయమైన వ్యత్యాసాన్ని సూచించలేదు (P>.05). ఆరోగ్యం తక్కువగా ఉన్న వ్యక్తులతో పోలిస్తే, స్వీయ నివేదించిన చాలా మంచి ఆరోగ్యం (ఆడ్స్ రేషియో [OR] 3.80, 95% CI 2.38-6.09, P <.001) మరియు అద్భుతమైన ఆరోగ్యం (OR 4.77, 95% CI 2.70-8.42, P <.001) ఉన్నవారిలో ఆరోగ్య అనువర్తనం డౌన్లోడ్ ఎక్కువగా ఉంది. అదేవిధంగా, ఎప్పుడూ లేదా అరుదుగా శారీరక శ్రమలో పాల్గొన్నట్లు నివేదించిన వ్యక్తులతో పోలిస్తే, వారానికి 1 రోజు వ్యాయామం చేసినట్లు నివేదించిన వ్యక్తులలో (OR 2.47, 95% CI 1. 6- 3. 83, P<. 001), వారానికి 2 రోజులు (OR 4. 77, 95% CI 3. 27- 6. 94, P<. 001), వారానికి 3 నుండి 4 రోజులు (OR 5. 00, 95% CI 3. 52- 7. 10, P<. 001), మరియు వారానికి 5 నుండి 7 రోజులు (OR 4. 64, 95% CI 3. 11- 6. 92, P<. 001) ఆరోగ్య అనువర్తనం డౌన్లోడ్ ఎక్కువగా ఉంది. అన్ని లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ ఫలితాలు వయస్సు, లింగం, జాతి లేదా జాతి కోసం నియంత్రించబడతాయి. ఈ అధ్యయనం నుండి వచ్చిన ఫలితాలు, ఆరోగ్యం గురించి స్వయంగా నివేదించిన పేద ఆరోగ్యం మరియు తక్కువ శారీరక శ్రమ ఉన్న వ్యక్తులు, ఆరోగ్యం అనువర్తనాల నుండి ఎక్కువ ప్రయోజనం పొందే వారు, ఈ ఆరోగ్య సాధనాలను డౌన్లోడ్ చేసి ఉపయోగించుకునే అవకాశం తక్కువగా ఉందని సూచిస్తున్నాయి. |
1935e0986939ea6ef2afa01eeef94dbfea6fb6da | సగటు వ్యత్యాస పోర్ట్ఫోలియో విశ్లేషణ లాభం మరియు ప్రమాదం మధ్య ట్రబుల్షూట్ యొక్క మొదటి పరిమాణాత్మక చికిత్సను అందించింది. సెమివియారియెన్స్ నమూనాలతో సహా అనేక సింగిల్ పీరియడ్ వేరియంట్లలో లక్ష్యం మరియు పరిమితుల మధ్య పరస్పర చర్యను మేము వివరంగా వివరిస్తాము. అధిక పనితీరును పెనాల్టీగా పరిగణించకుండా ఉండటంపై ప్రత్యేక దృష్టి పెట్టారు. ఈ ఫలితాలను దృశ్య వృక్షాల ఆధారంగా బహుళ కాల నమూనాల అభివృద్ధి మరియు సిద్ధాంత విశ్లేషణలో బిల్డింగ్ బ్లాక్లుగా ఉపయోగిస్తారు. భవిష్యత్ నిర్ణయాలలో మిగులు డబ్బును తొలగించే అవకాశం ఒక కీలక లక్షణం, సుమారుగా తగ్గింపు ప్రమాదాన్ని తగ్గించడం. |
0e1431fa42d76c44911b07078610d4b9254bd4ce | ప్రధాన భాగం విశ్లేషణ యొక్క సరళరహిత రూపం నిర్వహించడానికి ఒక కొత్త పద్ధతి ప్రతిపాదించబడింది. సమగ్ర ఆపరేటర్ కర్నల్ ఫంక్షన్ల ద్వారా, అధిక-పరిమాణ లక్షణాల ప్రదేశాలలోని ప్రధాన భాగాలను సమర్థవంతంగా లెక్కించవచ్చు, కొన్ని సరళతర మ్యాప్ ద్వారా ఇన్పుట్ స్థలానికి సంబంధించినది, ఉదాహరణకు, 16 16 చిత్రాలలో సాధ్యమయ్యే అన్ని ఐదు పిక్సెల్ ఉత్పత్తుల స్థలం. మేము పద్ధతి యొక్క ఉత్ప్రేరకం ఇస్తాము మరియు నమూనా గుర్తింపు కోసం బహుపద లక్షణాల వెలికితీతపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను ప్రదర్శిస్తాము. |
292eee24017356768f1f50b72701ea636dba7982 | బహిరంగ పట్టణ దృశ్యాలను సూచించే 3 డి పాయింట్ క్లౌడ్లలో ఆటోమేటిక్ ఆబ్జెక్ట్ లొకేషన్ మరియు గుర్తింపు కోసం మేము ఒక పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తాము. ఈ పద్ధతి ఇంప్లిసిట్ షేప్ మోడల్స్ (ISM) ఫ్రేమ్వర్క్పై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది వాటి కేంద్ర స్థానాలకు ఓటు వేయడం ద్వారా వస్తువులను గుర్తిస్తుంది. ఇది తరగతికు కొన్ని శిక్షణా ఉదాహరణలు మాత్రమే అవసరం, ఇది ఆచరణాత్మక ఉపయోగం కోసం ఒక ముఖ్యమైన ఆస్తి. మేము స్పిన్ ఇమేజ్ డిస్ప్లెర్ యొక్క మెరుగైన సంస్కరణను కూడా పరిచయం చేసి, అంచనా వేస్తాము, సాధారణ దిశలో పాయింట్ సాంద్రత వైవిధ్యం మరియు అనిశ్చితిని అంచనా వేయడానికి మరింత దృ rob మైనది. ఈ మార్పులు గుర్తింపు పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతాయని మా ప్రయోగాలు వెల్లడిస్తున్నాయి. మేము మా ఫలితాలను స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పద్ధతితో పోల్చి చూస్తాము మరియు ఒహియో డేటాసెట్లో ఖచ్చితత్వం మరియు రికవరీ రెండింటిలోనూ గణనీయమైన మెరుగుదల పొందుతాము, ఇందులో మొత్తం 150,000 మీటర్ల పట్టణ ప్రాంతం యొక్క మిశ్రమ వైమానిక మరియు భూగోళ లిడార్ స్కాన్లు ఉంటాయి. |
922b5eaa5ca03b12d9842b7b84e0e420ccd2feee | కమ్యూనికేషన్ మరియు నియంత్రణలో సిద్ధాంతపరమైన మరియు ఆచరణాత్మక సమస్యల యొక్క ఒక ముఖ్యమైన వర్గం గణాంక స్వభావం కలిగి ఉంటుంది. ఇటువంటి సమస్యలు: (i) యాదృచ్ఛిక సంకేతాల అంచనా; (ii) యాదృచ్ఛిక శబ్దం నుండి యాదృచ్ఛిక సంకేతాల విభజన; (iii) యాదృచ్ఛిక శబ్దం సమక్షంలో తెలిసిన రూపం (పల్స్, సైనోసైడ్స్) యొక్క సంకేతాలను గుర్తించడం. తన మార్గదర్శక పనిలో, వీనర్ [1]3 (i) మరియు (ii) సమస్యలు వీనర్-హోప్ఫ్ సమగ్ర సమీకరణం అని పిలవబడే వాటికి దారితీస్తాయని చూపించాడు; స్థిరమైన గణాంకాలు మరియు హేతుబద్ధ స్పెక్ట్రాల యొక్క ఆచరణాత్మకంగా ముఖ్యమైన ప్రత్యేక సందర్భంలో ఈ సమగ్ర సమీకరణం యొక్క పరిష్కారం కోసం అతను ఒక పద్ధతిని (స్పెక్ట్రల్ కారకత్వం) కూడా ఇచ్చాడు. అనేక విస్తరణలు మరియు సాధారణీకరణలు వియెనర్ యొక్క ప్రాథమిక పనిని అనుసరించాయి. జడే మరియు రగజీని పరిమిత-జ్ఞాపకశక్తి కేసును పరిష్కరించారు [2]. బోడ్ మరియు షాన్నన్ [3] తో సమాంతరంగా మరియు స్వతంత్రంగా, వారు కూడా ఒక సరళీకృత పద్ధతిని [2] పరిష్కారం ఇచ్చారు. బూటన్ స్థిరరత లేని వియెనర్-హోఫ్ సమీకరణం గురించి చర్చించారు [4]. ఈ ఫలితాలు ఇప్పుడు ప్రామాణిక గ్రంథాలలో ఉన్నాయి [5-6]. ఈ ప్రధాన మార్గాల్లో కొంతవరకు భిన్నమైన విధానాన్ని ఇటీవల డార్లింగ్టన్ [7] ఇచ్చింది. నమూనా సంకేతాలకు పొడిగింపుల కోసం, ఉదాహరణకు, ఫ్రాంక్లిన్ [8], లీస్ [9] చూడండి. వైనర్హోఫ్ సమీకరణం యొక్క స్వీయ-పనిపై ఆధారపడిన మరొక విధానం (ఇది స్థిరర సమస్యలకు కూడా వర్తిస్తుంది, అయితే మునుపటి పద్ధతులు సాధారణంగా అలా చేయవు), డేవిస్ [10] చేత మార్గదర్శకత్వం వహించబడింది మరియు అనేక మంది ఇతరులు, ఉదాహరణకు, షిన్బ్రోట్ [11], బ్లూమ్ [12], పుగాచేవ్ [13], సోలోడోవ్నికోవ్ [14] చేత ఉపయోగించబడింది. ఈ పనులన్నింటిలోనూ, ఒక యాదృచ్ఛిక సిగ్నల్ యొక్క అంచనా, విభజన లేదా గుర్తింపును సాధించే ఒక సరళ డైనమిక్ వ్యవస్థ (వియెనర్ ఫిల్టర్) యొక్క వివరణను పొందడం లక్ష్యం. 2 7212 బెల్లోనా అవెన్యూ 3 బ్రాకెట్లలోని సంఖ్యలు కాగితం చివర ఉన్న సూచనలను సూచిస్తాయి. 4 సాధారణంగా ఈ పనులను సరళరహిత ఫిల్టర్లు బాగా చేయగలవు. అయితే, ప్రస్తుతం, ఈ సరళరహిత వడపోతలను ఎలా పొందాలో (సిద్ధాంతపరంగా మరియు ఆచరణాత్మకంగా) గురించి చాలా తక్కువ లేదా ఏమీ తెలియదు. ఈ పత్రాన్ని వాయిద్యాలు మరియు నియంత్రణ పరికరాల విభాగం సమర్పించింది. దీనిని 1959 మార్చి 29 నుంచి ఏప్రిల్ 12 వరకు జరిగిన వాయిద్యాలు మరియు నియంత్రణ పరికరాల సమావేశంలో అమెరికన్ సొసైటీ ఆఫ్ మెకానికల్ ఇంజనీర్స్ (అమెరికన్ సొసైటీ ఆఫ్ మెకానికల్ ఇంజనీర్స్) సమర్పించింది. గమనిక: పత్రికలలో ఉన్న ప్రకటనలు, అభిప్రాయాలు వాటి రచయితల వ్యక్తిగత వ్యక్తీకరణలుగానే భావించాలి, సొసైటీ యొక్క వ్యక్తీకరణలుగా కాదు. 1959 ఫిబ్రవరి 24 న ASME ప్రధాన కార్యాలయంలో అందుకున్న మాన్యుస్క్రిప్ట్. పత్రం నం. 59- ఐఆర్ డి -11 లీనియర్ ఫిల్టరింగ్ మరియు ప్రిడిక్షన్ సమస్యలకు కొత్త విధానం |
e50a316f97c9a405aa000d883a633bd5707f1a34 | గత 20 సంవత్సరాలలో సేకరించిన ప్రయోగాత్మక ఆధారాలు, తగిన బరువు కలిగిన ఒకే పదాల కేటాయింపు ఆధారంగా టెక్స్ట్ ఇండెక్సింగ్ వ్యవస్థలు ఇతర మరింత విస్తృతమైన టెక్స్ట్ ప్రాతినిధ్యాలతో పొందగలిగే వాటి కంటే మెరుగైన రిట్రీవల్ ఫలితాలను ఇస్తాయి. ఈ ఫలితాలు సమర్థవంతమైన పదార్ధం బరువు వ్యవస్థల ఎంపికపై ఆధారపడి ఉంటాయి. ఈ వ్యాసం ఆటోమేటిక్ టర్మ్ వెయిటింగ్ లో పొందిన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించి, ఇతర మరింత విస్తృతమైన కంటెంట్ విశ్లేషణ విధానాలను పోల్చగల బేస్ లైన్ సింగిల్-టర్మ్-ఇండెక్సింగ్ నమూనాలను అందిస్తుంది. 1. పశువులు ఆటోమేటిక్ టెక్స్ట్ అనాలిసిస్ 1980 ల చివరలో, లూన్ [l] మొదట ఆటోమేటిక్ టెక్స్ట్ రిట్రీవల్ సిస్టమ్స్ నిల్వ చేయబడిన పాఠాలకు మరియు వినియోగదారుల సమాచార ప్రశ్నలకు అనుసంధానించబడిన కంటెంట్ ఐడెంటిఫైయర్ల పోలిక ఆధారంగా రూపొందించవచ్చని సూచించారు. సాధారణంగా, పత్రాలు మరియు ప్రశ్నల యొక్క పాఠాల నుండి సేకరించిన కొన్ని పదాలు కంటెంట్ గుర్తింపు కోసం ఉపయోగించబడతాయి; ప్రత్యామ్నాయంగా, కంటెంట్ ప్రాతినిధ్యాలు పరిగణనలోకి తీసుకున్న విషయ ప్రాంతాలు మరియు పత్ర సేకరణల యొక్క విషయాలతో సుపరిచితమైన శిక్షణ పొందిన ఇండెక్సర్లు చేతితో ఎంచుకోవచ్చు. ఏ సందర్భంలోనైనా, పత్రాలు D= (ti,tj,...ytp) (1) రూపంలో పద వెక్టర్ల ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి, ఇక్కడ ప్రతి tk కొన్ని నమూనా పత్రం D కి కేటాయించిన కంటెంట్ పదాన్ని గుర్తిస్తుంది. అదేవిధంగా, సమాచార అభ్యర్థనలు లేదా ప్రశ్నలు వెక్టర్ రూపంలో లేదా బూలియన్ స్టేట్మెంట్ల రూపంలో ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి. అందువల్ల, ఒక సాధారణ ప్రశ్న Q ను Q = (qa,qbr . . . ,4r) (2) |
6ac15e819701cd0d077d8157711c4c402106722c | ఈ సాంకేతిక నివేదిక DARPA అర్బన్ ఛాలెంజ్ కు MIT బృందం యొక్క విధానాన్ని వివరిస్తుంది. వాహనం యొక్క పరిధులలో అమర్చిన అనేక చవకైన సెన్సార్లను ఉపయోగించుకునేందుకు మేము ఒక కొత్త వ్యూహాన్ని అభివృద్ధి చేశాము, కొత్త క్రాస్-మోడల్ కాలిబ్రేషన్ టెక్నిక్తో కాలిబ్రేట్ చేయబడింది. లిడార్, కెమెరా, రాడార్ డేటా ప్రవాహాలను ఒక వినూత్న, స్థానికంగా సున్నితమైన రాష్ట్ర ప్రాతినిధ్యంతో ప్రాసెస్ చేస్తారు, ఇది నిజ-సమయ స్వతంత్ర నియంత్రణ కోసం బలమైన అవగాహనను అందిస్తుంది. ట్రాఫిక్ లో డ్రైవింగ్ కోసం ఒక స్థిరమైన ప్రణాళిక మరియు నియంత్రణ నిర్మాణం అభివృద్ధి చేయబడింది, ఇది మిషన్ ప్రణాళిక, పరిస్థితుల ప్రణాళిక, పరిస్థితుల వివరణ మరియు ట్రాక్టోరి నియంత్రణ కోసం బాగా నిరూపితమైన అల్గోరిథంల యొక్క వినూత్న కలయికను కలిగి ఉంది. ఈ ఆవిష్కరణలను పట్టణ ప్రాంతాల్లో స్వయంప్రతిపత్తితో నడిపేందుకు వీలుగా రెండు కొత్త రోబోట్ వాహనాల్లో పొందుపరిచారు. డార్పా సైట్ విజిట్ కోర్సులో విస్తృతమైన పరీక్షలు జరిగాయి. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు అన్ని ప్రాథమిక నావిగేషన్ మరియు కొన్ని ప్రాథమిక ట్రాఫిక్ ప్రవర్తనలను ప్రదర్శిస్తాయి, వీటిలో ఖాళీగా ఉన్న స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్, ప్యూర్-పర్సూట్ కంట్రోల్ మరియు మా స్థానిక ఫ్రేమ్ పెర్సెప్షన్ స్ట్రాటజీని ఉపయోగించి లేన్ కిందికి రావడం, కినో-డైనమిక్ RRT మార్గం ప్రణాళికను ఉపయోగించి అడ్డంకిని నివారించడం, U- టర్న్స్ మరియు మా పరిస్థితుల వ్యాఖ్యాత ఉపయోగించి కూడళ్లలో ఇతర కార్ల మధ్య ప్రాధాన్యత అంచనా. ఈ విధానాలను అధునాతన నావిగేషన్ మరియు ట్రాఫిక్ దృశ్యాలకు విస్తరించడానికి మేము కృషి చేస్తున్నాము. † ఎగ్జిక్యూటివ్ సారాంశం ఈ సాంకేతిక నివేదిక DARPA అర్బన్ ఛాలెంజ్ కు టీమ్ MIT యొక్క విధానాన్ని వివరిస్తుంది. వాహనం యొక్క పరిధులలో అమర్చిన అనేక చవకైన సెన్సార్లను ఉపయోగించి, క్రొత్త క్రాస్-మోడల్ కాలిబ్రేషన్ టెక్నిక్తో క్రమాంకనం చేయడానికి మేము ఒక కొత్త వ్యూహాన్ని అభివృద్ధి చేసాము. లిడార్, కెమెరా మరియు రాడార్ డేటా ప్రవాహాలను వినూత్న, స్థానికంగా మృదువైన రాష్ట్ర ప్రాతినిధ్యంతో ప్రాసెస్ చేస్తారు, ఇది నిజ-సమయ స్వతంత్ర నియంత్రణ కోసం బలమైన అవగాహనను అందిస్తుంది. మిషన్ ప్లానింగ్, పరిస్థితుల ప్రణాళిక, పరిస్థితుల వివరణ, ట్రాక్టోరి నియంత్రణ కోసం బాగా నిరూపితమైన అల్గోరిథంల యొక్క వినూత్న కలయికతో కూడిన ట్రాఫిక్లో డ్రైవింగ్ కోసం ఒక స్థితిస్థాపక ప్రణాళిక మరియు నియంత్రణ నిర్మాణం అభివృద్ధి చేయబడింది. ఈ ఆవిష్కరణలను పట్టణ ప్రాంతాల్లో స్వయంప్రతిపత్తితో నడిపేందుకు వీలుగా రెండు కొత్త రోబోట్ వాహనాల్లో పొందుపరిచారు. డార్పా సైట్ విజిట్ కోర్సులో విస్తృతమైన పరీక్షలు జరిగాయి. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు అన్ని ప్రాథమిక నావిగేషన్ మరియు కొన్ని ప్రాథమిక ట్రాఫిక్ ప్రవర్తనలను ప్రదర్శిస్తాయి, వీటిలో ఖాళీగా ఉన్న స్వయంప్రతిపత్తిగల డ్రైవింగ్, స్వచ్ఛమైన-పర్సూట్ నియంత్రణను ఉపయోగించి లేన్ ఫాలోయింగ్ మరియు మా స్థానిక ఫ్రేమ్ అవగాహన వ్యూహం, కినో-డైనమిక్ RRT మార్గం ప్రణాళికను ఉపయోగించి అడ్డంకిని నివారించడం, U- టర్న్స్ మరియు మా పరిస్థితుల వ్యాఖ్యాత ఉపయోగించి కూడలిలో ఇతర కార్ల మధ్య ప్రాధాన్యత అంచనా. ఈ విధానాలను అధునాతన నావిగేషన్ మరియు ట్రాఫిక్ దృశ్యాలకు విస్తరించడానికి మేము కృషి చేస్తున్నాము. డిస్క్లైమర్: ఈ పత్రంలో ఉన్న సమాచారం రక్షణ అధునాతన పరిశోధన ప్రాజెక్టుల ఏజెన్సీ (DARPA) లేదా రక్షణ శాఖ యొక్క అధికారిక విధానాలను, వ్యక్తీకరించిన లేదా సూచించినది కాదు. ఈ పత్రంలో ఉన్న సమాచారం యొక్క ఖచ్చితత్వం లేదా విశ్వసనీయతకు DARPA హామీ ఇవ్వదు. అదనపు మద్దతు . . . |
e275f643c97ca1f4c7715635bb72cf02df928d06 | |
1e55bb7c095d3ea15bccb3df920c546ec54c86b5 | |
8acaebdf9569adafb03793b23e77bf4ac8c09f83 | స్థిర భౌతిక పొడవు, స్పూఫ్ సర్ఫేస్ ప్లాస్మాన్ పోలారిటన్ ఆధారిత వేవ్ గైడ్ల యొక్క విశ్లేషణ మరియు రూపకల్పనను టెరాహెర్జ్ పౌనఃపున్యాలలో సర్దుబాటు చేయగల ఆలస్యంతో మేము ప్రదర్శిస్తాము. సర్దుబాటు చేయగల ఆలస్యం వేవ్ గైడ్ యొక్క మొత్తం భౌతిక పొడవును మార్చకుండా దాని తరంగదైర్ఘ్యం లోతును మార్చడం ద్వారా కర్రగాటెడ్ ప్లానార్ గౌబౌ లైన్స్ (CPGL) ను ఉపయోగించి పొందబడుతుంది. మా అనుకరణ ఫలితాలు 237.9°, 220.6°, 310.6° యొక్క విద్యుత్ పొడవులు 250 μm మరియు 200 μm యొక్క భౌతిక పొడవులతో 0.25, 0.275, మరియు 0.3 THz వద్ద, ప్రదర్శన ప్రయోజనాల కోసం సాధించవచ్చు. ఈ అనుకరణ ఫలితాలు భౌతిక పరామితి మరియు పదార్థ లక్షణాలను ఉపయోగించి మా విశ్లేషణాత్మక లెక్కలతో కూడా స్థిరంగా ఉంటాయి. ఒకే పొడవు గల జాప్య రేఖల జతలను టెరాహెర్జ్ ఫేజ్ షిఫ్టర్ యొక్క రెండు శాఖలుగా కలపినప్పుడు, 5.8% కంటే మెరుగైన సాపేక్ష ఫేజ్ షిఫ్ట్ అంచనా యొక్క దోష రేటును మేము సాధించాము. మా జ్ఞానం యొక్క ఉత్తమ, ఈ సర్దుబాటు స్పూఫ్ ఉపరితల ప్లాస్మాన్ పోలారిటన్ ఆధారంగా CPGL ఆలస్యం లైన్లు మొదటిసారి ప్రదర్శన ఉంది. ఈ ఆలోచనను టెరాహెర్జ్ బ్యాండ్ సర్క్యూట్ కోసం స్థిర పొడవు మరియు దశ షిఫ్టర్లతో ట్యూన్ చేయగల ఆలస్యం లైన్లను పొందటానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
325d145af5f38943e469da6369ab26883a3fd69e | గ్రేస్కేల్ ఫోటోగ్రఫీని ఇన్పుట్గా ఇచ్చిన ఈ కాగితం ఫోటోగ్రఫీ యొక్క ఆమోదయోగ్యమైన రంగు సంస్కరణను భ్రమించే సమస్యను దాడి చేస్తుంది. ఈ సమస్య స్పష్టంగా పరిమితం కాలేదు, కాబట్టి మునుపటి విధానాలు గణనీయమైన వినియోగదారు పరస్పర చర్యపై ఆధారపడ్డాయి లేదా అసంతృప్త రంగులకు దారితీశాయి. మేము ఒక పూర్తిగా ఆటోమేటిక్ విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము ఇది శక్తివంతమైన మరియు వాస్తవిక రంగులను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మేము సమస్య యొక్క అంతర్లీన అనిశ్చితిని వర్గీకరణ పనిగా ఉంచడం ద్వారా స్వీకరిస్తాము మరియు ఫలితంలో రంగుల వైవిధ్యాన్ని పెంచడానికి శిక్షణ సమయంలో తరగతి-పునర్వినియోగ సమతుల్యతను ఉపయోగిస్తాము. ఈ వ్యవస్థను పరీక్ష సమయంలో ఒక సిఎన్ఎన్లో ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ పాస్గా అమలు చేస్తారు మరియు మిలియన్ కంటే ఎక్కువ రంగు చిత్రాలపై శిక్షణ పొందుతారు. మేము మా అల్గోరిథంను ఒక కలరైజేషన్ ట్యూరింగ్ పరీక్షను ఉపయోగించి అంచనా వేస్తాము, మానవ పాల్గొనేవారిని ఉత్పత్తి చేయబడిన మరియు గ్రౌండ్ సత్య రంగు చిత్రాల మధ్య ఎంచుకోమని అడుగుతుంది. మా పద్ధతి విజయవంతంగా 32% పరీక్షలలో మానవులను మోసం చేస్తుంది, మునుపటి పద్ధతుల కంటే గణనీయంగా ఎక్కువ. అంతేకాకుండా, స్వీయ పర్యవేక్షణ లక్షణ అభ్యాసానికి రంగురంగుల శక్తివంతమైన ప్రత్యామ్నాయ పని అని మేము చూపిస్తాము, క్రాస్-ఛానల్ ఎన్కోడర్గా పనిచేస్తుంది. ఈ విధానం అనేక ఫీచర్ లెర్నింగ్ బెంచ్ మార్కులపై స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పనితీరును అందిస్తుంది. |
57bbbfea63019a57ef658a27622c357978400a50 | |
7ffdf4d92b4bc5690249ed98e51e1699f39d0e71 | మొదటిసారిగా, రేడియో ఫ్రీక్వెన్సీ మైక్రో ఎలక్ట్రోమెకానికల్ సిస్టమ్స్ (RF MEMS) తో కూడిన పూర్తిస్థాయిలో ఇంటిగ్రేటెడ్ ఫేజ్డ్ ఆర్టే యాంటెన్నా 10 GHz కంటే ఎక్కువ మృదువైన, సేంద్రీయ ఉపరితలంపై స్విచ్లు ప్రదర్శించబడ్డాయి. తక్కువ శబ్దం యాంప్లిఫైయర్ (LNA), MEMS దశ షిఫ్టర్, మరియు 2 x 2 ప్యాచ్ యాంటెన్నా శ్రేణి ద్రవ క్రిస్టల్ పాలిమర్ ఉపరితలంపై సిస్టమ్-ఆన్-ప్యాకేజీ (SOP) లో విలీనం చేయబడ్డాయి. రెండు యాంటెన్నా శ్రేణులను పోల్చారు; ఒకటి సింగిల్-లేయర్ SOP ను ఉపయోగించి అమలు చేయబడింది మరియు రెండవది బహుళ-లేయర్ SOP తో. ఈ రెండు అమలులు తక్కువ నష్టం కలిగివుంటాయి మరియు 12 డిగ్రీల బీమ్ స్టీరింగ్ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. డిజైన్ ఫ్రీక్వెన్సీ 14 GHz మరియు కొలిచిన రిటర్న్ నష్టం రెండు అమలులకు 12 dB కంటే ఎక్కువ. LNA వాడకం చాలా ఎక్కువ రేడియేటెడ్ పవర్ స్థాయిని అనుమతిస్తుంది. ఈ యాంటెన్నాలను దాదాపుగా ఏ పరిమాణం, ఫ్రీక్వెన్సీ, మరియు పనితీరు అవసరమో అందుకోవడానికి అనుకూలీకరించవచ్చు. ఈ పరిశోధన సేంద్రీయ SOP పరికరాల కోసం అత్యాధునికతను ప్రోత్సహిస్తుంది. |
d00ef607a10e5be00a9e05504ab9771c0b05d4ea | హై వోల్టేజ్ రేటెడ్ సాలిడ్ స్టేట్ స్విచ్లు, ఇన్సూలేటెడ్ గేట్ బైపోలార్ ట్రాన్సిస్టర్లు (ఐజిబిటిలు) 6.5 కిలోవాట్ల వరకు వాణిజ్యపరంగా లభిస్తాయి. ఇటువంటి రేటింగ్ వోల్టేజ్లు పల్స్డ్ పవర్ మరియు హై వోల్టేజ్ స్విచ్ మోడ్ కన్వర్టర్ అప్లికేషన్లకు ఆకర్షణీయంగా ఉంటాయి. అయితే, IGBT వోల్టేజ్ రేటింగ్స్ పెరిగేకొద్దీ, ప్రస్తుత పెరుగుదల మరియు తగ్గుదల రేటు సాధారణంగా తగ్గుతుంది. ఈ ట్రేడ్ఆఫ్ను నివారించడం కష్టం ఎందుకంటే IGBT లు ఎపిటాక్సియల్ లేదా డ్రిఫ్ట్ రీజియన్ పొరలో తక్కువ నిరోధకతను నిర్వహించాలి. రివర్స్ వోల్టేజ్కు మద్దతు ఇవ్వడానికి మందపాటి డ్రిఫ్ట్ ప్రాంతాలతో ఉన్న అధిక వోల్టేజ్ రేట్ చేసిన IGBT ల కోసం, అవసరమైన అధిక క్యారియర్ సాంద్రతలు ఆన్ చేసినప్పుడు ఇంజెక్ట్ చేయబడతాయి మరియు ఆఫ్ చేసినప్పుడు తొలగించబడతాయి, ఇది స్విచింగ్ వేగాన్ని తగ్గిస్తుంది. వేగంగా మారడానికి ఒక ఎంపిక, బహుళ, తక్కువ వోల్టేజ్ రేటెడ్ IGBT లను సిరీస్ చేయడం. ఆరు, 1200 V రేట్ IGBT లతో IGBT-స్టాక్ నమూనా ప్రయోగాత్మకంగా పరీక్షించబడింది. ఆరు సిరీస్ ఐజిబిటి స్టాక్లో వ్యక్తిగత, ఆప్టికల్ ఐసోలేటెడ్, గేట్ డ్రైవర్లు మరియు బలవంతంగా గాలి శీతలీకరణ కోసం అల్యూమినియం శీతలీకరణ ప్లేట్లు ఉంటాయి, ఇది కాంపాక్ట్ ప్యాకేజీకి దారితీస్తుంది. ప్రతి ఐజిబిటి ఓవర్ వోల్టేజ్ పరిరక్షణకు తాత్కాలిక వోల్టేజ్ అణచివేతదారుల ద్వారా రక్షించబడుతుంది. ఆరు సిరీస్ IGBT స్టాక్ మరియు ఒక 6.5 kV రేట్ IGBT యొక్క ఆన్-ఆన్ ప్రస్తుత పెరుగుదల సమయం ప్రయోగాత్మకంగా పల్స్డ్ రెసిస్టివ్-లోడ్, కెపాసిటర్ డిశ్చార్జ్ సర్క్యూట్లో కొలుస్తారు. IGBT స్టాక్ను రెండు IGBT మాడ్యూళ్ళతో కూడా పోల్చారు, ప్రతి ఒక్కటి 3.3 kV వద్ద రేట్ చేయబడింది, 9 kHz వద్ద బూస్ట్ సర్క్యూట్ అప్లికేషన్ స్విచింగ్ మరియు 5 kV అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఆరు సిరీస్ ఐజిబిటి స్టాక్ ఫలితంగా మెరుగైన ఆన్-ఆన్ స్విచింగ్ వేగం మరియు ఆఫ్ సమయంలో తగ్గిన కరెంట్ తోక కారణంగా గణనీయంగా ఎక్కువ పవర్ బూస్ట్ కన్వర్టర్ సామర్థ్యం ఉంటుంది. ప్రయోగాత్మక పరీక్ష పారామితులు మరియు పోలిక పరీక్షల ఫలితాలు ఈ క్రింది పత్రంలో చర్చించబడ్డాయి |
20f5b475effb8fd0bf26bc72b4490b033ac25129 | పట్టణ వీధుల్లో లేన్ మార్కర్లను గుర్తించడానికి మేము బలమైన మరియు నిజ సమయ విధానాన్ని అందిస్తున్నాము. ఇది రహదారి యొక్క పై నుండి వీక్షణను రూపొందించడం, ఎంపిక చేసిన ఆరియెంటెడ్ గౌస్సియన్ ఫిల్టర్లను ఉపయోగించి ఫిల్టర్ చేయడం, బెజియర్ స్ప్లిన్లను అమర్చడానికి కొత్త మరియు వేగవంతమైన RANSAC అల్గోరిథంకు ప్రారంభ అంచనాలను ఇవ్వడానికి RANSAC లైన్ ఫిట్టింగ్ను ఉపయోగించడం, తరువాత పోస్ట్-ప్రాసెసింగ్ దశ అనుసరిస్తుంది. మా అల్గోరిథం వివిధ పరిస్థితులలో వీధి యొక్క నిశ్చల చిత్రాలలో అన్ని లేన్లను గుర్తించగలదు, అయితే 50 Hz రేటుతో పనిచేస్తుంది మరియు మునుపటి పద్ధతులతో పోల్చదగిన ఫలితాలను సాధిస్తుంది. |
e6bef595cb78bcad4880aea6a3a73ecd32fbfe06 | ఆన్లైన్ సమీక్షలు మరియు సిఫార్సుల లభ్యతలో అస్థిరమైన పెరుగుదల విద్యా మరియు పారిశ్రామిక పరిశోధనలో సెంటిమెంట్ వర్గీకరణను ఆసక్తికరమైన అంశంగా చేస్తుంది. సమీక్షలు చాలా విభిన్న డొమైన్లను కవర్ చేయగలవు, వాటి కోసం అన్ని శిక్షణా డేటాను సేకరించడం కష్టం. అందువల్ల, ఈ కాగితం సెంటిమెంట్ వర్గీకరణ కోసం డొమైన్ అనుసరణ సమస్యను అధ్యయనం చేస్తుంది, దీని ద్వారా ఒక వ్యవస్థ ఒక సోర్స్ డొమైన్ నుండి లేబుల్ చేయబడిన సమీక్షలపై శిక్షణ పొందుతుంది, అయితే మరొకదానిపై అమలు చేయబడుతుంది. మేము ఒక లోతైన అభ్యాస విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది ప్రతి సమీక్షకు ఒక అర్ధవంతమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని పర్యవేక్షించని రీతిలో సేకరించేందుకు నేర్చుకుంటుంది. అమెజాన్ యొక్క ఈ అధిక స్థాయి లక్షణ ప్రాతినిధ్యంతో శిక్షణ పొందిన సెంటిమెంట్ వర్గీకరణదారులు 4 రకాల అమెజాన్ ఉత్పత్తుల సమీక్షలతో కూడిన బెంచ్మార్క్లో అధునాతన పద్ధతులను స్పష్టంగా అధిగమిస్తారు. అంతేకాకుండా, ఈ పద్ధతి బాగా స్కేల్ చేస్తుంది మరియు 22 డొమైన్ల యొక్క పెద్ద పారిశ్రామిక-బలం డేటాసెట్లో డొమైన్ అనుసరణను విజయవంతంగా నిర్వహించడానికి మాకు అనుమతి ఇచ్చింది. |
7cbbe0025b71a265c6bee195b5595cfad397a734 | ప్రజలు తరచుగా కుర్చీలతో సంకర్షణ చెందుతారు, వినియోగదారుల నుండి అదనపు ప్రయత్నం అవసరం లేని నిగూ health ఆరోగ్య సెన్సింగ్ చేయడానికి వాటిని సంభావ్య ప్రదేశంగా మారుస్తుంది. మేము 550 మందిని సర్వే చేశాము. ప్రజలు కుర్చీలో ఎలా కూర్చుంటారో తెలుసుకోవడానికి. కుర్చీ రూపకల్పనలో సహాయపడటానికి. ఇది కుర్చీలో చేతివెనుక, వెనుక వరుసగా హృదయ స్పందన రేటును, శ్వాస రేటును గుర్తిస్తుంది. 18 మంది పాల్గొన్న ప్రయోగశాల అధ్యయనంలో, హృదయ స్పందన రేటు మరియు శ్వాసకోశ రేటును గుర్తించడం సాధ్యమైనప్పుడు (32% సమయం హృదయ స్పందన రేటు, 52% శ్వాసకోశ రేటు కోసం) మరియు గుర్తించిన రేటు యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి (83% హృదయ స్పందన రేటు, 73% శ్వాసకోశ రేటు కోసం) మేము అనేక సాధారణ కూర్చొని స్థానాలను అంచనా వేశాము. ఈ సెన్సింగ్ ను అడవిలోకి తరలించడంలో ఉన్న సవాళ్ళ గురించి మేము చర్చించాము. 11 మంది పాల్గొన్న 40 గంటల ఇన్-సిటూ అధ్యయనాన్ని అంచనా వేయడం ద్వారా. ఒక అసంపూర్ణ సెన్సార్ గా, కుర్చీ దాని వాసుల నుండి ప్రాణాంతక సంకేతాల డేటాను సేకరించగలదని మేము చూపిస్తాము. కుర్చీతో సహజంగా సంకర్షణ ద్వారా. |
bf003bb2d52304fea114d824bc0bf7bfbc7c3106 | |
9a59a3719bf08105d4632898ee178bd982da2204 | ఈ స్వయంప్రతిపత్తిగల వాహనం ఒక మొబైల్ రోబోట్, ఇది బహుళ సెన్సార్ నావిగేషన్ మరియు స్థాన, తెలివైన నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు నియంత్రణ సాంకేతికతను అనుసంధానిస్తుంది. ఈ పత్రం "ఇంటెలిజెంట్ పయనీర్" అని పిలువబడే స్వయంప్రతిపత్త వాహనం యొక్క నియంత్రణ వ్యవస్థ నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది మరియు తెలియని వాతావరణాలలో సమర్థవంతంగా నావిగేట్ చేయడానికి మార్గం ట్రాకింగ్ మరియు కదలిక స్థిరత్వం గురించి చర్చించబడుతుంది. ఈ విధానంలో, రెండు డిగ్రీల స్వేచ్ఛా డైనమిక్ మోడల్ను అభివృద్ధి చేస్తారు, ఇది రాష్ట్ర స్థలం ఆకృతిలో మార్గం-ట్రాకింగ్ సమస్యను రూపొందించడానికి. తక్షణ పథ లోపం నియంత్రించడానికి, సంప్రదాయ నియంత్రికలు పారామితి మార్పులు మరియు అంతరాయాల విస్తృత శ్రేణిలో పనితీరు మరియు స్థిరత్వాన్ని హామీ ఇవ్వడంలో ఇబ్బంది పడుతున్నాయి. అందువల్ల కొత్తగా అభివృద్ధి చేసిన అనుకూల-పిఐడి నియంత్రికను ఉపయోగిస్తారు. ఈ విధానాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా వాహనం నియంత్రణ వ్యవస్థ యొక్క వశ్యతను పెంచుతుంది మరియు గొప్ప ప్రయోజనాలను సాధిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో ఇంటెలిజెంట్ పయనీర్ మరియు ఈ విధానాన్ని ఉపయోగించి స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన వాహనం 2010 మరియు 2011 సంవత్సరాల్లో చైనా యొక్క ఫ్యూచర్ ఛాలెంజ్లో పోటీ పడిన ఉదాహరణలు మరియు ఫలితాలను మేము అందిస్తున్నాము. 2010లో మొదటి స్థానంలో, 2011లో మూడో స్థానంలో నిలిచిన ఇంటెలిజెంట్ పయనీర్ అన్ని పోటీ కార్యక్రమాలను పూర్తి చేసింది. |
7592f8a1d4fa2703b75cad6833775da2ff72fe7b | 1998 నుంచి పోటీగా నడుస్తున్న MNIST చేతివ్రాత అంకెల గుర్తింపు ప్రమాణం రికార్డులను బద్దలు కొట్టింది. ఇతరులు ఇటీవల చేసిన పురోగతి 8 సంవత్సరాల క్రితం జరిగింది (లోపం రేటు 0.4%). సాధారణ బహుళ-పొరల పర్సెప్ట్రాన్ల కోసం మంచి పాత ఆన్ లైన్ బ్యాక్ ప్రమోషన్ చాలా తక్కువ 0.35% లోపం రేటును ఇస్తుంది MNIST చేతితో రాసిన అంకెలు బెంచ్ మార్క్ ఒకే MLP తో మరియు 0.31% ఏడు MLP ల కమిటీతో. 2011 వరకు ఈ ఉత్తమ ఫలితాన్ని సాధించడానికి మనకు కావలసిందల్లా అనేక దాచిన పొరలు, ప్రతి పొరకు అనేక న్యూరాన్లు, అధికంగా అమర్చకుండా ఉండటానికి అనేక వికృతమైన శిక్షణా చిత్రాలు, మరియు నేర్చుకోవడాన్ని వేగవంతం చేయడానికి గ్రాఫిక్స్ కార్డులు. |
cbcd9f32b526397f88d18163875d04255e72137f | |
14829636fee5a1cf8dee9737849a8e2bdaf9a91f | బిట్కాయిన్ అనేది ఒక డిజిటల్ కరెన్సీ, ఇది చాలా మంది వినియోగదారులను ఆకర్షించింది. బిట్కాయిన్ ఇంత విజయవంతం కావడానికి కారణాలు ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడానికి మేము లోతైన పరిశోధన చేసాము, అయితే దశాబ్దాల క్రిప్టోగ్రాఫిక్ ఇ-నగదుపై పరిశోధన పెద్ద ఎత్తున విస్తరణకు దారితీయలేదు. బిట్ కాయిన్ దీర్ఘకాలం నిలకడగా ఉండే కరెన్సీకి మంచి అభ్యర్థిగా ఎలా మారగలదో కూడా మేము అడుగుతున్నాము. అలా చేయడం ద్వారా, బిట్కాయిన్ యొక్క అనేక సమస్యలను మరియు దాడులను మేము గుర్తించాము మరియు వాటిని పరిష్కరించడానికి తగిన పద్ధతులను ప్రతిపాదించాము. |
3d16ed355757fc13b7c6d7d6d04e6e9c5c9c0b78 | |
d19f938c790f0ffd8fa7fccc9fd7c40758a29f94 | |
cd5b7d8fb4f8dc3872e773ec24460c9020da91ed | ఐదవ తరం (5G) పూర్తి పరిమాణ బహుళ ఇన్పుట్ బహుళ అవుట్పుట్ (FD-MIMO) వ్యవస్థ కోసం 29 GHz పౌనఃపున్యంలో WR28 వేవ్ గైడ్ ఆధారంగా బీమ్ స్టీరిబుల్ హై గైన్ ఫేజ్డ్ ఆర్యే యాంటెన్నా యొక్క కొత్త డిజైన్ కాన్సెప్ట్ను ఈ పత్రం అందిస్తుంది. 8×8 ప్లానర్ ఫేజ్డ్ అరేను త్రిమితీయ బీమ్ఫార్మర్ ద్వారా తినిపించి, అజిమత్ మరియు ఎలివేషన్ దిశలో -60 నుండి +60 డిగ్రీల వరకు వాల్యూమిట్రిక్ బీమ్ స్కానింగ్ పొందవచ్చు. బీమ్ ఫార్మింగ్ నెట్వర్క్ (BFN) అనేది 64 బీమ్ స్టేట్స్ ను పొందడానికి 8 × 8 బట్లర్ మాతృక బీమ్ ఫార్మర్ యొక్క 16 సెట్లను ఉపయోగించి రూపొందించబడింది, ఇది క్షితిజ సమాంతర మరియు నిలువు కోణాన్ని నియంత్రిస్తుంది. 5 జి అప్లికేషన్ కోసం కా బ్యాండ్లో వాల్యూమెట్రిక్ మల్టీబీమ్ కోసం వేవ్ గైడ్ ఆధారిత హై పవర్ త్రిమితీయ బీమ్ ఫార్మర్ రూపకల్పన కోసం ఇది ఒక కొత్త భావన. 28.9 GHz నుండి 29.4 GHz వరకు ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్లో ఫేజ్డ్ ఆర్ఎంఐ యొక్క గరిష్ట లాభం 28.5 డిబిఐ. |
34feeafb5ff7757b67cf5c46da0869ffb9655310 | తక్కువ శక్తి కలిగిన వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లకు పర్యావరణ శక్తి ఆకర్షణీయమైన శక్తి వనరు. మేము ప్రోమేథియస్, ఒక వ్యవస్థను సమర్పించుకుంటాము, ఇది మానవుల జోక్యం లేదా నిర్వహణ లేకుండా నిరంతర ఆపరేషన్ కోసం శక్తి బదిలీని తెలివిగా నిర్వహిస్తుంది. వివిధ శక్తి నిల్వ మూలకాల యొక్క సానుకూల లక్షణాలను మిళితం చేయడం మరియు మైక్రోప్రాసెసర్ యొక్క మేధస్సును పెంచడం, మేము సమర్థవంతమైన బహుళ-దశల శక్తి బదిలీ వ్యవస్థను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది ఒకే శక్తి నిల్వ వ్యవస్థల యొక్క సాధారణ పరిమితులను తగ్గిస్తుంది, దాదాపు శాశ్వత ఆపరేషన్ను సాధించడానికి. మేము మా డిజైన్ ఎంపికలు, ట్రేడ్ఆఫ్స్, సర్క్యూట్ మూల్యాంకనాలు, పనితీరు విశ్లేషణ మరియు నమూనాలను ప్రదర్శిస్తాము. సిస్టమ్ భాగాల మధ్య సంబంధాలను చర్చిస్తాము మరియు అప్లికేషన్ యొక్క అవసరాలను తీర్చడానికి సరైన హార్డ్వేర్ ఎంపికలను గుర్తిస్తాము. చివరగా మేము బర్కిలీ యొక్క Telos మోట్ శక్తి సౌర శక్తి ఉపయోగించే ఒక నిజమైన వ్యవస్థ మా అమలు ప్రదర్శిస్తుంది. మా విశ్లేషణ ప్రకారం ఈ వ్యవస్థ 1 శాతం లోడ్తో 43 సంవత్సరాలు, 10 శాతం లోడ్తో 4 సంవత్సరాలు, 100 శాతం లోడ్తో 1 సంవత్సరం పనిచేస్తుంది. మా అమలులో రెండు దశల నిల్వ వ్యవస్థను సూపర్ కెపాసిటర్లు (ప్రైమరీ బఫర్) మరియు లిథియం రీఛార్జిబుల్ బ్యాటరీ (సెకండరీ బఫర్) ఉపయోగించుకుంటాము. శక్తి స్థాయిల గురించి పూర్తి అవగాహన కలిగివున్న ఈ మోట్, జీవితకాలం గరిష్టంగా ఉండేలా శక్తి బదిలీని తెలివిగా నిర్వహిస్తుంది. |
3689220c58f89e9e19cc0df51c0a573884486708 | AmbiMax అనేది ఒక శక్తి సేకరణ సర్క్యూట్ మరియు వైర్లెస్ సెన్సార్ నోడ్స్ (WSN) కోసం ఒక సూపర్ కెపాసిటర్ ఆధారిత శక్తి నిల్వ వ్యవస్థ. మునుపటి WSNs వివిధ వనరుల నుండి శక్తిని సేకరించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి, మరియు కొన్ని బ్యాటరీల వృద్ధాప్య సమస్యను పరిష్కరించడానికి బ్యాటరీలకు బదులుగా సూపర్ కెపాసిటర్లను కూడా ఉపయోగిస్తాయి. అయితే, అవి ఇంపెడెన్స్ అసమతుల్యత కారణంగా అందుబాటులో ఉన్న శక్తిని వృథా చేస్తాయి, లేదా వాటికి ఓవర్ హెడ్ అయ్యే క్రియాశీల డిజిటల్ నియంత్రణ అవసరం, లేదా అవి ఒక నిర్దిష్ట రకం మూలం మాత్రమే పనిచేస్తాయి. AmbiMax ఈ సమస్యలను మొదట గరిష్ట శక్తి పాయింట్ ట్రాకింగ్ (MPPT) ను స్వతంత్రంగా నిర్వహించడం ద్వారా పరిష్కరిస్తుంది, ఆపై గరిష్ట సామర్థ్యంతో సూపర్ కెపాసిటర్లను ఛార్జ్ చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, అంబిమాక్స్ మాడ్యులర్గా ఉంటుంది మరియు సౌర, గాలి, ఉష్ణ మరియు కంపనం వంటి బహుళ శక్తిని సేకరించే వనరుల కూర్పును అనుమతిస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి వేరే సరైన పరిమాణంతో ఉంటాయి. వాస్తవమైన WSN ప్లాట్ఫామ్ ఎకోపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు AmbiMax విజయవంతంగా బహుళ విద్యుత్ వనరులను ఒకేసారి మరియు స్వతంత్రంగా WSNs కోసం ప్రస్తుత స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ యొక్క అనేక రెట్లు సామర్థ్యంతో నిర్వహిస్తుందని చూపిస్తుంది |
4833d690f7e0a4020ef48c1a537dbb5b8b9b04c6 | ఒక ఫొటోవల్టాయిక్ (PV) ప్యానెల్లో విలీనం చేయబడే తక్కువ శక్తి తక్కువ ఖర్చు అత్యంత సమర్థవంతమైన గరిష్ట శక్తి పాయింట్ ట్రాకర్ (MPPT) ప్రతిపాదించబడింది. ఇది ప్రామాణిక ఫొటోవల్టాయిక్ ప్యానెల్ తో పోలిస్తే 25% శక్తి మెరుగుదల ఫలితంగా ఉంటుంది, అదే సమయంలో బ్యాటరీ వోల్టేజ్ నియంత్రణ మరియు లోడ్ తో PV శ్రేణి యొక్క సరిపోలిక వంటి విధులను నిర్వహిస్తుంది. బాహ్యంగా అనుసంధానించబడిన MPPTని ఉపయోగించడం కంటే, PV ప్యానెల్లో భాగంగా ఇంటిగ్రేటెడ్ MPPT కన్వర్టర్ను ఉపయోగించాలని ప్రతిపాదించబడింది. ఈ ఇంటిగ్రేటెడ్ MPPT ఖర్చుతో కూడుకున్నదిగా ఉండటానికి ఒక సాధారణ కంట్రోలర్ను ఉపయోగిస్తుందని ప్రతిపాదించబడింది. అంతేకాకుండా, నేరుగా జత చేయబడిన వ్యవస్థ కంటే ఎక్కువ శక్తిని లోడ్కు బదిలీ చేయడానికి కన్వర్టర్ చాలా సమర్థవంతంగా ఉండాలి. ఇది ఒక సాధారణ మృదువైన-స్విచ్డ్ టోపోలాజీని ఉపయోగించడం ద్వారా సాధించబడుతుంది. తక్కువ ఖర్చుతో చాలా ఎక్కువ మార్పిడి సామర్థ్యం ఫలితంగా, MPPT చిన్న పివి శక్తి వ్యవస్థలకు సరసమైన పరిష్కారం అవుతుంది. |
61c1d66defb225eda47462d1bc393906772c9196 | వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లు మన సమాజంపై సానుకూల ప్రభావాన్ని చూపగల అపారమైన సామర్థ్యం ఈ అంశంపై చాలా పరిశోధనలు జరిగాయి, ఈ పరిశోధన ఇప్పుడు పర్యావరణ-సిద్ధమైన వ్యవస్థలను ఉత్పత్తి చేస్తోంది. ప్రస్తుత సాంకేతిక పరిమితులు విస్తృతంగా మారుతున్న అప్లికేషన్ అవసరాలతో కలిపి డిజైన్ స్థలం యొక్క వివిధ భాగాలకు వివిధ హార్డ్వేర్ ప్లాట్ఫారమ్లకు దారితీస్తుంది. అంతేకాకుండా, మానవ జోక్యం లేకుండా నెలల తరబడి పనిచేయాల్సిన వ్యవస్థ యొక్క ప్రత్యేకమైన శక్తి మరియు విశ్వసనీయత పరిమితులు సెన్సార్ నెట్వర్క్ హార్డ్వేర్పై డిమాండ్లు ప్రామాణిక ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్లపై డిమాండ్ల నుండి భిన్నంగా ఉంటాయి. ఈ పత్రం సెన్సార్ నోడ్స్ మరియు వాటిని నియంత్రించడానికి తక్కువ స్థాయి సాఫ్ట్వేర్ రూపకల్పన మా అనుభవాలను వివరిస్తుంది. జీబ్రానెట్ వ్యవస్థలో, జంతువుల వలసలను దీర్ఘకాలికంగా ట్రాక్ చేయడానికి జరిమానా-గ్రేన్డ్ స్థాన డేటాను రికార్డ్ చేయడానికి మేము GPS సాంకేతికతను ఉపయోగిస్తాము [14]. జెబ్రానెట్ హార్డ్వేర్లో 16-బిట్ టిఐ మైక్రోకంట్రోలర్, 4 ఎంబిఐటి ఆఫ్-చిప్ ఫ్లాష్ మెమరీ, 900 మెగాహెర్ట్జ్ రేడియో మరియు తక్కువ శక్తి గల జిపిఎస్ చిప్ ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసంలో సెన్సార్ నెట్వర్క్లకు సమర్థవంతమైన విద్యుత్ సరఫరాను రూపొందించడానికి, నోడ్ల శక్తి వినియోగాన్ని నిర్వహించడానికి, రేడియో, ఫ్లాష్, సెన్సార్లతో సహా పరిధీయ పరికరాలను నిర్వహించడానికి మా పద్ధతులను చర్చిస్తాము. జీబ్రా నెట్ నోడ్ల రూపకల్పనను అంచనా వేయడం ద్వారా మరియు దానిని ఎలా మెరుగుపరచవచ్చో చర్చించడం ద్వారా మేము ముగించాము. ఈ హార్డ్వేర్ను అభివృద్ధి చేయడంలో మనం నేర్చుకున్న పాఠాలు భవిష్యత్ సెన్సార్ నోడ్లను రూపొందించడంలో మరియు వాటిని వాస్తవ వ్యవస్థలలో ఉపయోగించడంలో ఉపయోగపడతాయి. |
146da74cd886acbd4a593a55f0caacefa99714a6 | కృత్రిమ మేధస్సు పరిణామం సాంకేతిక రంగంలో ఉత్ప్రేరకంగా పనిచేసింది. ఒకప్పుడు కేవలం ఊహల్లోనే ఉండే విషయాలను ఇప్పుడు మనం అభివృద్ధి చేసుకోగలం. అలాంటి సృష్టిలో ఒకటి స్వీయ-డ్రైవింగ్ కారు పుట్టుక. కారులో పని చేయడానికీ, నిద్రపోవడానికీ వీలున్న రోజులు వచ్చాయి. మీరు స్టీరింగ్ వీల్, యాక్సిలరేటర్ను తాకకుండానే సురక్షితంగా మీ గమ్యస్థానానికి చేరుకోవచ్చు. ఈ పత్రం స్వీయ-డ్రైవింగ్ కారు యొక్క పని నమూనాను ప్రతిపాదించింది, ఇది ఒక ప్రదేశం నుండి మరొక ప్రదేశానికి లేదా వక్ర ట్రాక్లు, సరళ ట్రాక్లు మరియు సరళమైన తరువాత వక్ర ట్రాక్లు వంటి వివిధ రకాల ట్రాక్లపై డ్రైవింగ్ చేయగలదు. కారు పైభాగంలో ఒక కెమెరా మాడ్యూల్ను అమర్చారు. రాస్ప్బెర్రీ పై వాస్తవ ప్రపంచం నుండి చిత్రాలను కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్కు పంపుతుంది. ఇది కింది దిశలలో ఒకదాన్ని అంచనా వేస్తుంది. అంటే కుడి, ఎడమ, ముందుకు లేదా ఆగిపోవడానికి, ఆ తరువాత ఆర్డునో నుండి రిమోట్ కంట్రోల్ చేయబడిన కారు యొక్క కంట్రోలర్కు ఒక సిగ్నల్ పంపడం జరుగుతుంది మరియు దాని ఫలితంగా కారు ఏ మానవ జోక్యం లేకుండా కావలసిన దిశలో కదులుతుంది. |
bb17e8858b0d3a5eba2bb91f45f4443d3e10b7cd | |
090a6772a1d69f07bfe7e89f99934294a0dac1b9 | |
f07fd927971c40261dd7cef1ad6d2360b23fe294 | మేము అరుదైన కానానికల్ అనుసంధాన విశ్లేషణ (CCA) యొక్క సమస్యను పరిశీలిస్తాము, అనగా, రెండు సరళ కాంబినేషన్ల కోసం శోధించడం, ప్రతి మల్టీవేరియట్ కోసం ఒకటి, ఇది పేర్కొన్న సంఖ్యలో వేరియబుల్స్ ఉపయోగించి గరిష్ట అనుసంధానం ఇస్తుంది. ప్రతి దశలోనూ సంబంధాన్ని పరిమితం చేసే ప్రత్యక్ష దురాశతో కూడిన పద్ధతి ఆధారంగా సమర్థవంతమైన సంఖ్యా సమీకరణను మేము ప్రతిపాదించాము. ఈ పద్ధతి ప్రత్యేకంగా పెద్ద డేటా సమితులను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడింది మరియు దాని గణన సంక్లిష్టత కేవలం స్పార్సిటీ స్థాయిలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మేము అల్గోరిథం యొక్క పనితీరును అనుసంధానం మరియు సంపద మధ్య ట్రేడ్ఆఫ్ ద్వారా విశ్లేషిస్తాము. సంఖ్యాపర అనుకరణ ఫలితాలు అనుసంధానంలో గణనీయమైన భాగాన్ని సాపేక్షంగా తక్కువ సంఖ్యలో వేరియబుల్స్ ఉపయోగించి సంగ్రహించవచ్చని సూచిస్తున్నాయి. అంతేకాకుండా, అందుబాటులో ఉన్న నమూనాల సంఖ్య బహుళ వేరియంట్ల పరిమాణాలతో పోలిస్తే తక్కువగా ఉన్నప్పుడు క్రమబద్ధీకరణ పద్ధతిగా తక్కువ CCA ను ఉపయోగించడాన్ని మేము పరిశీలిస్తాము. I. I NTRODUCTION హరోల్ డి హోటెల్లింగ్ [1] పరిచయం చేసిన కానానికల్ కొరలేషన్ అనాలిసిస్ (CCA) అనేది బహుళ వేరియంట్ డేటా n లిసిస్లో ఒక ప్రామాణిక సాంకేతికత, ఇది ఒక జత డేటా సోర్సెస్ [2] [3] నుండి సాధారణ లక్షణాలను సేకరించడానికి. ఈ డేటా మూలాల ప్రతి ఒక యాదృచ్ఛిక వెక్టర్ r మేము ఒక బహుళ వేరియంట్ కాల్ ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఒక బహుళ వేరియంట్ను పరిష్కరించే క్లాసిక్ డైమెన్షనాలిటీ రిడక్షన్ పద్ధతుల మాదిరిగా కాకుండా, CCA లు రెండు అంతరిక్షాల నుండి నమూనాల మధ్య గణాంక సంబంధాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటాయి, ఇవి బహుశా వేర్వేరు కొలతలు మరియు నిర్మాణం కలిగి ఉంటాయి. ముఖ్యంగా, ఇది రెండు సరళ కలయికలను శోధిస్తుంది, వాటి యొక్క అనుసంధానాన్ని పెంచడానికి ప్రతి మల్టీవేరియట్కు ఒకటి. ఇది వివిధ విభాగాలలో స్వతంత్ర సాధనంగా లేదా ఇతర గణాంక పద్ధతులకు ముందస్తు ప్రాసెసింగ్ దశగా ఉపయోగించబడుతుంది. అంతేకాకుండా, CCA అనేది ఒక సాధారణ చట్రం, ఇందులో గణాంకాలలో అనేక క్లాసిక్ పద్ధతులు ఉన్నాయి, ఉదాహరణకు, ప్రధాన భాగం t విశ్లేషణ (PCA), పాక్షిక అతి తక్కువ చతురస్రాలు (PLS) మరియు బహుళ సరళ తిరోగమనం (MLR) [4]. ఇటీవల, కర్నల్ CCA మరియు స్వతంత్ర భాగాల విశ్లేషణకు దాని అనువర్తనంతో CCA దృష్టిని తిరిగి పొందింది [5], [6]. గత దశాబ్దంలో సంకేతాల యొక్క అరుదైన ప్రాతినిధ్యాలు మరియు అరుదైన సంఖ్యా పద్ధతుల కోసం అన్వేషణలో పెరుగుతున్న ఆసక్తి ఉంది. అందువల్ల, మేము తక్కువ సంఖ్యలో వేరియబుల్స్ ఉపయోగించి గరిష్ట అనుసంధానంతో సరళ కలయికల కోసం శోధించడం, అంటే, తక్కువ సంఖ్యలో CCA యొక్క సమస్యను పరిశీలిస్తాము. వివిధ కారణాల వల్ల తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన జీవనం సాగించాలనే తపన ఏర్పడవచ్చు. మొదటిది ఫలితాలను అర్థం చేసుకోగల మరియు దృశ్యమానం చేయగల సామర్థ్యం. చిన్న వివరాలను త్యాగం చేస్తున్నప్పుడు, పెద్ద చిత్రాన్ని పొందడానికి కొద్ది సంఖ్యలో వేరియబుల్స్ అనుమతిస్తాయి. అంతేకాకుండా, స్పార్స్ e ప్రాతినిధ్యాలు కంప్యూటరీకరణ సమర్థవంతంగా t మొదటి రెండు రచయితలు ఈ మాన్యుస్క్రిప్ట్ సమానంగా దోహదపడింది . ఈ పని FA9550-06-1-0 324 గ్రాంట్ కింద AFOSR MURI ద్వారా పాక్షికంగా మద్దతు లభించింది. రెగ్యులరైజేషన్ మరియు స్థిరత్వం అనేది అల్పమైన రెండవ ప్రేరణ. CCA యొక్క ప్రధాన బలహీనతలలో ఒకటి చిన్న సంఖ్యలో పరిశీలనలకు దాని సున్నితత్వం. అయితే, రిడ్జ్ సిసిఎ [7] వంటి క్రమబద్ధమైన పద్ధతులను ఉపయోగించాలి. ఈ సందర్భంలో, స్పార్స్ సిసిఎ అనేది సబ్ సెట్ ఎంపిక పథకం, ఇది వెక్టర్ల కొలతలు తగ్గించడానికి మరియు స్థిరమైన పరిష్కారాన్ని పొందటానికి అనుమతిస్తుంది. మన జ్ఞానానికి ఉత్తమమైనదిగా, అరుదైన CCA కు మొదటి సూచన [2] లో కనిపించింది, ఇక్కడ వెనుకబడిన మరియు దశల వారీ ఉపసమితి ఎంపిక ప్రతిపాదించబడింది. ఈ చర్చ గుణాత్మక స్వభావం కలిగి ఉంది మరియు నిర్దిష్ట సంఖ్యా అల్గోరిథం ప్రతిపాదించబడలేదు. ఇటీవల, బహుమితీయ డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు గణన ఖర్చు తగ్గుదల కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్లు ఈ అంశం మరోసారి ప్రాముఖ్యతనిచ్చాయి [8]- [13]. ఈ ప్రస్తుత పరిష్కారాలతో ప్రధాన లోపాలు ఏమిటంటే, స్పార్సిటీపై ప్రత్యక్ష నియంత్రణ లేదు మరియు వాటి సరైన హైపర్పారామితులను ఎంచుకోవడం కష్టం (మరియు నాన్-సూక్షాత్మక). అదనంగా, ఈ పద్ధతుల్లో చాలా వరకు గణన సంక్లిష్టత అధిక డైమెన్షనల్ డేటా సెట్లతో ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల కోసం చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది. అరుదైన CCA ని కూడా అస్పష్టంగా పరిష్కరించారు [9], [14] మరియు d అనేది అరుదైన PCA పై ఇటీవలి ఫలితాలతో సన్నిహితంగా సంబంధం కలిగి ఉంది [9] , [15] - [17]. నిజానికి, మా ప్రతిపాదిత పరిష్కారం CCA లో [17] ఫలితాల పొడిగింపు. ఈ కృతి యొక్క ప్రధాన సహకారం రెండు రకాలుగా ఉంది. మొదట, మేము ప్రతి మల్టీవేరియట్లలోని అల్పత్వంపై ప్రత్యక్ష నియంత్రణతో CCA అల్గోరిథంలను పొందుతాము మరియు వాటి పనితీరును పరిశీలిస్తాము. మా కంప్యూటరీకరణ సమర్థవంతమైన పద్ధతులు ప్రత్యేకంగా పెద్ద పరిమాణాల డేటా సమితుల మధ్య సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడతాయి. మేము వరుసగా ఎంచుకోవడం (లేదా డ్రాప్) వేరియబుల్స్ ఆధారంగా ఇది ఒక ముందుకు (లేదా వెనుకకు) అత్యాశ విధానం దత్తత. ప్రతి దశలో, మేము సరైన CCA పరిష్కారాన్ని కట్టుబడి, పూర్తి సమస్యను పరిష్కరించాల్సిన అవసరాన్ని దాటవేస్తాము. అంతేకాకుండా, ఫార్వర్డ్ గ్రీడీ పద్ధతి యొక్క గణన సంక్లిష్టత డేటా యొక్క కొలతలపై ఆధారపడి ఉండదు, కానీ స్పార్సిటీ పారామితులపై మాత్రమే ఆధారపడి ఉంటుంది. సంఖ్యా అనుకరణ ఫలితాలు తులనాత్మక అనుసంధానంలో గణనీయమైన భాగం సున్నాకి భిన్నమైన గుణకాల యొక్క సాపేక్షంగా తక్కువ సంఖ్యను ఉపయోగించి సమర్థవంతంగా పరిమితం చేయవచ్చని చూపుతాయి. రెగ్యులరైజేషన్ పద్ధతిగా అరుదైన CCA ను పరిశోధించడం మా రెండవ సహకారం. ప్రయోగాత్మక అనుకరణలను ఉపయోగించి, బహుళ వేరియంట్ల కొలతలు నమూనాల సంఖ్య కంటే పెద్దవిగా ఉన్నప్పుడు (లేదా అదే క్రమంలో) వివిధ అల్గోరిథంల వాడకాన్ని పరిశీలిస్తాము మరియు తక్కువ CCA యొక్క ప్రయోజనాన్ని ప్రదర్శిస్తాము. ఈ సందర్భంలో, దురాశతో కూడిన విధానం యొక్క ప్రయోజనాల్లో ఒకటి, ఇది ఒకే రన్ లో పూర్తి స్పార్సిటీ మార్గాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు ఉపయోగించి సమర్థవంతమైన పారామితి ట్యూనింగ్ను అనుమతిస్తుంది |
49afbe880b8bd419605beb84d3382647bf8e50ea | |
19b7e0786d9e093fdd8c8751dac0c4eb0aea0b74 | |
0b3cfbf79d50dae4a16584533227bb728e3522aa | పునరావృతమయ్యే బ్యాక్ప్రొపగేషన్ ద్వారా ఎక్కువ సమయం వ్యవధిలో సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి నేర్చుకోవడం చాలా ఎక్కువ సమయం పడుతుంది, ఎక్కువగా సరిపోని, క్షీణిస్తున్న లోపం బ్యాక్ఫ్లో కారణంగా. ఈ సమస్యపై హోచ్ రైటర్ (1991) చేసిన విశ్లేషణను క్లుప్తంగా సమీక్షించి, సుదీర్ఘ స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తి (ఎల్ఎస్టిఎం) అనే కొత్త, సమర్థవంతమైన, ప్రవణత ఆధారిత పద్ధతిని పరిచయం చేయడం ద్వారా దీనిని పరిష్కరించుకుంటాము. ఇది హాని కలిగించని చోట వాలును తగ్గించడం ద్వారా, LSTM ప్రత్యేక యూనిట్లలో స్థిరమైన లోపం కారిసెల్స్ ద్వారా స్థిరమైన లోపం ప్రవాహాన్ని అమలు చేయడం ద్వారా 1000 వివిక్త-సమయ దశలకు మించి కనీస సమయ జాప్యాలను అధిగమించడానికి నేర్చుకోవచ్చు. గుణకార గేట్ యూనిట్లు స్థిరమైన లోపం ప్రవాహానికి ప్రాప్యతను తెరవడానికి మరియు మూసివేయడానికి నేర్చుకుంటాయి. LSTM స్థలం మరియు సమయాలలో స్థానికంగా ఉంటుంది; దాని గణన సంక్లిష్టత ప్రతి సమయ దశ మరియు బరువు O. 1. పశువులు కృత్రిమ డేటాతో మా ప్రయోగాలు స్థానిక, పంపిణీ, వాస్తవ-విలువ, మరియు ధ్వనించే నమూనా ప్రాతినిధ్యాలను కలిగి ఉంటాయి. రియల్ టైమ్ రికరింగ్ లెర్నింగ్, టైమ్ ద్వారా వెనుకకు ప్రచారం, రికరింగ్ క్యాస్కేడ్ కొరెలేషన్, ఎల్మాన్ నెట్స్, మరియు న్యూరల్ సీక్వెన్స్ చంకతో పోల్చి చూస్తే, LSTM చాలా విజయవంతమైన పరుగులకు దారితీస్తుంది మరియు చాలా వేగంగా నేర్చుకుంటుంది. LSTM సంక్లిష్టమైన, కృత్రిమ దీర్ఘకాల-లాగ్ పనులను కూడా పరిష్కరిస్తుంది, వీటిని మునుపటి పునరావృత నెట్వర్క్ అల్గోరిథంలు ఎప్పుడూ పరిష్కరించలేదు. |
9eb67ca57fecc691853636507e2b852de3f56fac | గతంలో చేసిన అధ్యయనాల్లో పదాలు, వచనాల అర్థ సంబంధిత ప్రాతినిధ్యాలను న్యూరల్ ఎంబెడింగ్ మోడల్స్ ద్వారా పొందవచ్చని తేలింది. ముఖ్యంగా, పేరా వెక్టర్ (పివి) నమూనాలు కొన్ని సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులలో ఆకట్టుకునే పనితీరును చూపించాయి. అయితే, సాంప్రదాయ భాషా నమూనా విధానాలతో పివి నమూనాలను సమగ్రపరచడం వల్ల అస్థిర పనితీరు మరియు పరిమిత మెరుగుదలలు లభిస్తాయి. ఈ కాగితంలో, మేము అధికారికంగా రిట్రీవల్ పనులలో దాని పనితీరును పరిమితం చేసే అసలు పివి మోడల్ యొక్క మూడు అంతర్గత సమస్యలను చర్చిస్తాము. IR పనికి మరింత అనుకూలంగా ఉండేలా నమూనాకు చేసిన మార్పులను కూడా మేము వివరిస్తాము మరియు ప్రయోగాలు మరియు కేస్ స్టడీస్ ద్వారా వాటి ప్రభావాన్ని చూపుతాము. మేము ప్రస్తావించిన మూడు సమస్యలు (1) పివి యొక్క క్రమబద్ధీకరించని శిక్షణా ప్రక్రియ చివరి రిట్రీవల్ మోడల్లో పొడవు బయాస్ను ఉత్పత్తి చేసే చిన్న పత్రం ఓవర్-ఫిట్టింగ్కు హాని కలిగిస్తుంది; (2) పివి యొక్క కార్పస్-ఆధారిత ప్రతికూల నమూనా పదాల కోసం అధిక బరువును కలిగి ఉన్న పదాల కోసం ఒక బరువును కలిగి ఉంటుంది, ఇది తరచుగా పదాల ప్రాముఖ్యతను అణచివేస్తుంది; మరియు (3) పద-సందర్భ సమాచారం లేకపోవడం వల్ల పివి పద ప్రత్యామ్నాయ సంబంధాలను సంగ్రహించలేకపోతుంది. |
4df321947a2ac4365584a01d78a780913b171cf5 | అంశ ఆధారిత సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ (ABSA) అనేది నిర్దిష్ట సంస్థలు మరియు వాటి అంశాల గురించి టెక్స్ట్ నుండి అభిప్రాయాలను త్రవ్వడం మరియు సంగ్రహించడం. ఈ వ్యాసం ఫ్రెంచ్ భాషకు ABSA వ్యవస్థల అభివృద్ధి మరియు పరీక్ష కోసం రెండు డేటాసెట్లను వివరిస్తుంది, వీటిలో సంబంధిత ఎంటిటీలు, అంశాలు మరియు ధ్రువణత విలువలతో వ్యాఖ్యానించబడిన వినియోగదారు సమీక్షలు ఉన్నాయి. మొదటి డేటాసెట్లో ABSA వ్యవస్థల శిక్షణ మరియు పరీక్ష కోసం 457 రెస్టారెంట్ సమీక్షలు (2365 వాక్యాలు) ఉన్నాయి, రెండవది 162 మ్యూజియం సమీక్షలు (655 వాక్యాలు) డొమైన్ వెలుపల అంచనాకు అంకితం చేయబడ్డాయి. సెమ్వాల్-2016 టాస్క్ 5 అస్పెక్ట్-బేస్డ్ సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్లో భాగంగా రెండు డేటాసెట్లను నిర్మించారు. ఇందులో ఏడు వేర్వేరు భాషలు ప్రాతినిధ్యం వహించాయి. ఇవి పరిశోధన ప్రయోజనాల కోసం బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసం ఉదాహరణలు మరియు గణాంకాలను వ్యాఖ్యానం రకం ద్వారా అందిస్తుంది, వ్యాఖ్యానం మార్గదర్శకాలను సంగ్రహిస్తుంది మరియు వారి క్రాస్-భాషా వర్తించేలా చర్చిస్తుంది. సెమ్ ఎవల్ ఎబిఎస్ఎ పనిలో అంచనా కోసం డేటాను ఎలా ఉపయోగించారో కూడా ఇది వివరిస్తుంది మరియు ఫ్రెంచ్ కోసం పొందిన ఫలితాలను క్లుప్తంగా అందిస్తుంది. |
2445089d4277ccbec3727fecfe73eaa4cc57e414 | ఈ పత్రం 8 భాషా జతల కోసం యంత్ర అనువాద వ్యవస్థల అనువాద నాణ్యతను అంచనా వేస్తుందిః ఫ్రెంచ్, జర్మన్, స్పానిష్ మరియు చెక్లను ఇంగ్లీష్ మరియు వెనక్కి అనువదించడం. మేము విస్తృతమైన మానవ అంచనాను నిర్వహించాము, ఇది వివిధ MT వ్యవస్థలను ర్యాంక్ చేయడానికి మాత్రమే కాకుండా, అంచనా ప్రక్రియ యొక్క ఉన్నత స్థాయి విశ్లేషణను కూడా నిర్వహించడానికి మాకు అనుమతించింది. మేము మూడు రకాలైన ఆత్మాశ్రయ అంచనా కోసం టైమింగ్ మరియు ఇంట్రా-అండ్ ఇంటర్-అనోటేటర్ ఒప్పందాన్ని కొలుస్తాము. మేము మానవ తీర్పులతో ఆటోమేటిక్ మూల్యాంకన కొలమానాల యొక్క అనుసంధానాన్ని కొలుస్తాము. ఈ మెటా-విలువను పరిశీలించినప్పుడు, సాధారణంగా ఉపయోగించే పద్దతుల గురించి ఆశ్చర్యకరమైన వాస్తవాలు వెల్లడయ్యాయి. |
1965a7d9a3eb0727c054fb235b1758c8ffbb8e22 | వృత్తాకారంగా ధ్రువణత కలిగిన సింగిల్ లేయర్ U- స్లాట్ మైక్రో స్ట్రిప్ పాచ్ యాంటెన్నా ప్రతిపాదించబడింది. సూచించిన అసమాన U- స్లాట్ ప్రోబ్-ఫెడ్ స్క్వేర్ ప్యాచ్ మైక్రో స్ట్రిప్ యాంటెన్నా యొక్క ఏ మూలలోనైనా చింపివేయకుండా వృత్తాకార ధ్రువణత కోసం రెండు ఆర్తోగోనల్ మోడ్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. U- స్లాట్ యొక్క వేర్వేరు చేతి పొడవుల వల్ల కలిగే ప్రభావాలను పరిశోధించడానికి పారామితి అధ్యయనం జరిగింది. నురుగు ఉపరితల మందం ఆపరేటింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ వద్ద తరంగదైర్ఘ్యం యొక్క 8.5% ఉంటుంది. యాంటెన్నా యొక్క 3 dB అక్షసంబంధ నిష్పత్తి బ్యాండ్విడ్త్ 4% ఉంటుంది. యాంటెన్నా యొక్క ప్రయోగాత్మక మరియు సిద్ధాంతపరమైన ఫలితాలు రెండూ ప్రదర్శించబడ్డాయి మరియు చర్చించబడ్డాయి. వృత్తాకార ధ్రువణత, ముద్రించిన యాంటెన్నాలు, U- స్లాట్. |
9462cd1ec2e404b22f76c88b6149d1e84683acb7 | ఈ లేఖలో, ఒక వైడ్బ్యాండ్ కాంపాక్ట్ వృత్తాకారంగా ధ్రువణ (సిపి) పాచ్ యాంటెన్నా ప్రతిపాదించబడింది. ఈ పాచ్ యాంటెన్నా ఒక ముద్రించిన మంత్రముగ్ధమైన ప్రోబ్ (M-ప్రోబ్) మరియు ఒక బ్రాడ్బ్యాండ్ CP ఆపరేషన్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఆర్తోగోనల్ ప్రతిధ్వని రీతులను ఉత్తేజపరిచే కత్తిరించిన పాచెస్ కలిగి ఉంటుంది. 5G వై-ఫై అప్లికేషన్కు సరిపోయేలా యాక్సియల్-రేషియో (AR) బ్యాండ్విడ్త్ను మరింత మెరుగుపరచడానికి స్టాక్డ్ ప్యాచ్ ఉపయోగించబడుతుంది. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా 42.3% ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ మరియు 16.8% AR బ్యాండ్విడ్త్ను సాధిస్తుంది. AR బ్యాండ్విడ్త్ లోపల సగటు లాభం 0.5 dBic కంటే తక్కువ వైవిధ్యంతో 6.6 dBic. ఈ పని ఒక M-సొండ్పై CP ప్యాచ్ యాంటెన్నా యొక్క బ్యాండ్విడ్త్ విస్తరణ పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తుంది. ఎం-సొండ్ కూడా డైఎలెక్ట్రిక్ లోడ్డ్డ్ పాచ్ యాంటెన్నాలో వైడ్బ్యాండ్ లక్షణాలను అందించగలదని పరిశోధించి ప్రదర్శించే మొదటి అధ్యయనం ఇది. 5జీ వై-ఫై, ఉపగ్రహ సమాచార వ్యవస్థల్లో ఈ యాంటెన్నాకు ఉపయోగాలున్నాయి. |
d6002a6cc8b5fc2218754aed970aac91c8d8e7e9 | ఈ వ్యాసంలో, నిజ సమయంలో బహుళ నిర్దిష్ట 3 డి వస్తువులను గుర్తించడానికి ఒక కొత్త పద్ధతిని మేము ప్రతిపాదించాము. మేము ఇటీవల హింటర్స్టోయిసర్ మరియు ఇతరులు ప్రవేశపెట్టిన LINE2D/LINEMOD ప్రాతినిధ్యంపై ఆధారపడిన టెంప్లేట్ ఆధారిత విధానం నుండి ప్రారంభిస్తాము, అయితే దీనిని రెండు విధాలుగా విస్తరిస్తాము. మొదట, మేము టెంప్లేట్లను వివేకవంతమైన పద్ధతిలో నేర్చుకోవాలని ప్రతిపాదించాము. మేము చూపిస్తున్నాము ఇది ఆన్లైన్లో చేయవచ్చు ఉదాహరణ చిత్రాల సేకరణ సమయంలో, కేవలం కొన్ని మిల్లీసెకన్లలో, మరియు డిటెక్టర్ యొక్క ఖచ్చితత్వంపై పెద్ద ప్రభావాన్ని కలిగి ఉంటుంది. రెండవది, మేము ఒక పథకాన్ని ప్రతిపాదించాము జలపాతాల ఆధారంగా ఇది గుర్తింపును వేగవంతం చేస్తుంది. ఒక వస్తువును గుర్తించడం చాలా వేగంగా ఉంటుంది కాబట్టి, కొత్త వస్తువులను చాలా తక్కువ ఖర్చుతో జోడించవచ్చు, మన విధానం బాగా స్కేల్ అవుతుంది. మా ప్రయోగాలలో, మేము సులభంగా 10-30 3D వస్తువులు 10fps పైన ఫ్రేమ్ రేట్లు ఒకే CPU కోర్ ఉపయోగించి నిర్వహించడానికి. మేము స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ను అధిగమిస్తాము రెండు పరంగా వేగం అలాగే ఖచ్చితత్వం పరంగా, 3 వేర్వేరు డేటా సెట్లలో ధృవీకరించబడినట్లు. మోనోక్యులర్ కలర్ ఇమేజ్లను (LINE2D తో) మరియు RGBD ఇమేజ్లను (LINEMOD తో) ఉపయోగించినప్పుడు ఇది వర్తిస్తుంది. అంతేకాకుండా, 12 వస్తువులతో కూడిన సవాలుతో కూడిన కొత్త డేటాసెట్ను మేము ప్రతిపాదించాము, భవిష్యత్తులో మోనోక్యులర్ కలర్ ఇమేజ్లపై పోటీ పడే పద్ధతులు. |
41d103f751d47f0c140d21c5baa4981b3d4c9a76 | ప్రజలు తమ ఇంటర్నెట్ వెబ్ బ్లాగులలో వ్రాసే వ్యక్తిగత కథలలో రోజువారీ సంఘటనల మధ్య కారణ సంబంధాల గురించి గణనీయమైన సమాచారం ఉంటుంది. ఈ పత్రంలో లక్షలాది కథలను ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ కామన్ సెన్స్ కారణ కారణాలను వివరించడానికి మేము చేసిన ప్రయత్నాలను వివరించాము. కామన్ సెన్స్ కారణ కారణ సమస్యను ఆమోదయోగ్యమైన ప్రత్యామ్నాయాల ఎంపికగా విసిరి, మేము కథా కార్పోరాలలో కారణ సమాచారాన్ని దోపిడీ చేయడానికి వివిధ గణాంక మరియు సమాచార పునరుద్ధరణ విధానాలను పోల్చిన నాలుగు ప్రయోగాలను వివరిస్తాము. ఈ ప్రయోగాలలో అత్యుత్తమ పనితీరు గల వ్యవస్థ కారణ పూర్వ మరియు పర్యవసాన పదాల మధ్య ఒక సాధారణ సహ సంభవించిన గణాంకాలను ఉపయోగిస్తుంది, లక్షలాది వ్యక్తిగత కథల యొక్క పదాల మధ్య పాయింట్వైజ్ మ్యూచువల్ ఇన్ఫర్మేషన్గా లెక్కించబడుతుంది. |
c9d1bcdb95aa748940b85508fd7277622f74c0a4 | కేస్ రీసెర్చ్ కనీసం ఒక దశాబ్దం పాటు సమాచార వ్యవస్థల (ఐఎస్) క్రమశిక్షణలో గౌరవం పొందింది. కేస్ స్టడీస్ యొక్క ప్రాముఖ్యత మరియు సంభావ్య విలువ ఉన్నప్పటికీ, ఈ పద్దతి విధానం ఒకప్పుడు తక్కువ క్రమబద్ధమైనదిగా పరిగణించబడింది. 1980 ల చివరలో, IS కేస్ రీసెర్చ్ కఠినంగా నిర్వహించబడిందా అనే ప్రశ్న మొదట లేవనెత్తబడింది. మా రంగం నుండి పరిశోధకులు (ఉదా. 1987; లీ 1989) మరియు ఇతర విభాగాల నుండి (ఉదా. ఐసెన్హార్ట్ 1989; యిన్ 1994) కేస్ రీసెర్చ్లో మరింత కఠినతకు పిలుపునిచ్చారు మరియు వారి సిఫార్సుల ద్వారా కేస్ స్టడీ మెథడాలజీని ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి దోహదపడ్డారు. ఈ రచనలను పరిగణనలోకి తీసుకుని, కేస్ స్టడీ పద్ధతిని ఉపయోగించడంలో IS రంగం ఎంతవరకు పురోగమించిందో నిర్ణయించడానికి ఈ అధ్యయనం ప్రయత్నిస్తుంది. గత దశాబ్ద కాలంలో నిర్వహించిన పాజిటివిస్ట్ ఐఎస్ కేస్ రీసెర్చ్లో పద్ధతిపరమైన కఠినత స్థాయిని ఇది పరిశీలిస్తుంది. ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి, మేము ఏడు ప్రధాన IS జర్నల్స్ నుండి 183 కేస్ ఆర్టికల్స్ ను గుర్తించి, కోడ్ చేసాము. ఈ సమీక్షలో పరిశీలించిన మూల్యాంకన లక్షణాలు లేదా ప్రమాణాలు మూడు ప్రధాన రంగాలపై దృష్టి పెడతాయి, అవి, డిజైన్ సమస్యలు, డేటా సేకరణ మరియు డేటా విశ్లేషణ. కొన్ని నిర్దిష్ట లక్షణాలకు సంబంధించి పద్దతిపరమైన కఠినత స్థాయిలో నిరాడంబరమైన పురోగతి సాధించినప్పటికీ, మొత్తం అంచనా కఠినత కొంతవరకు సందిగ్ధంగా ఉంది మరియు మెరుగుదల కోసం ఇప్పటికీ ముఖ్యమైన ప్రాంతాలు ఉన్నాయి. ఈ విషయంలో కీలకమైన అంశం ఏమిటంటే, డేటా సేకరణ, సమాచార పంపిణీకి సంబంధించిన అంశాలపై మెరుగైన డాక్యుమెంటేషన్ ను చేర్చడం. |
025cdba37d191dc73859c51503e91b0dcf466741 | వేలిముద్రల గుర్తింపు అనువర్తనాల్లో వేలిముద్రల చిత్ర మెరుగుదల అనేది ఒక ముఖ్యమైన ముందస్తు ప్రాసెసింగ్ దశ. ఈ వ్యాసంలో గబోర్ వేవ్లెట్ ఫిల్టర్ బ్యాంక్ ద్వారా వేలిముద్ర చిత్రంలో స్థానిక శిఖరం యొక్క ధోరణి మరియు పౌనఃపున్యాన్ని ఏకకాలంలో సేకరించే ఒక విధానాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము మరియు వాటిని గబోర్ ఫిల్టరింగ్ ఆఫ్ ఇమేజ్లో ఉపయోగిస్తాము. అంతేకాకుండా, ఫింగర్ ప్రింట్ ఇమేజ్ ఎన్హెచ్మెంట్కు ఒక బలమైన విధానాన్ని మేము వివరిస్తాము, ఇది గాబోర్ ఫిల్టర్లు మరియు డైరెక్షనల్ మీడియన్ ఫిల్టర్ (డిఎంఎఫ్) యొక్క ఏకీకరణపై ఆధారపడి ఉంటుంది. నిజానికి, గౌస్సియన్-పంపిణీ శబ్దాలు గబోర్ ఫిల్టర్ల ద్వారా మరియు ప్రేరణ శబ్దాలు DMF ద్వారా సమర్థవంతంగా తగ్గించబడతాయి. ప్రతిపాదిత డిఎమ్ఎఫ్ తన అసలు పనులను పూర్తి చేయడమే కాకుండా, విరిగిన వేలిముద్ర శిఖరాలను కలిపి, వేలిముద్ర చిత్రాల రంధ్రాలను పూరించవచ్చు, సజావుగా అక్రమ శిఖరాలను మృదువైనదిగా చేయవచ్చు మరియు శిఖరాల మధ్య కొన్ని బాధించే చిన్న కళాఖండాలను తొలగించవచ్చు. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు సాహిత్యంలో వివరించిన వాటి కంటే మా పద్ధతి ఉన్నతమైనదని చూపిస్తున్నాయి. |
3dfce4601c3f413605399267b3314b90dc4b3362 | - నేటి ప్రపంచవ్యాప్తంగా నెట్వర్క్ చేయబడిన సమాజం సమాచార ప్రసారం మరియు భాగస్వామ్యంపై గొప్ప డిమాండ్ను ఉంచుతుంది. గతంలో విడుదల చేసిన సమాచారం ఎక్కువగా పట్టిక మరియు గణాంక రూపంలో ఉండగా, నేడు అనేక సందర్భాల్లో నిర్దిష్ట డేటా (మైక్రోడేటా) విడుదల అవసరం. సమాచారం సూచించే సంస్థల (ప్రతివాదులు అని పిలుస్తారు) అనామకతను కాపాడటానికి, డేటా హోల్డర్లు తరచుగా పేర్లు, చిరునామాలు మరియు ఫోన్ నంబర్లు వంటి స్పష్టమైన ఐడెంటిఫైయర్లను తొలగిస్తారు లేదా గుప్తీకరిస్తారు. అయితే, గుర్తించలేని డేటా అనామకతకు హామీ ఇవ్వదు. విడుదల చేసిన సమాచారం తరచూ జాతి, పుట్టిన తేదీ, లింగం మరియు జిప్ కోడ్ వంటి ఇతర డేటాను కలిగి ఉంటుంది, ఇది ప్రతివాదులను తిరిగి గుర్తించడానికి మరియు బహిర్గతం చేయడానికి ఉద్దేశించని సమాచారాన్ని నిర్ధారించడానికి బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న సమాచారంతో అనుసంధానించబడుతుంది. ఈ పత్రంలో, డేటా సూచించే ప్రతివాదుల అనామకతను కాపాడటంతో మైక్రోడేటాను విడుదల చేసే సమస్యను మేము పరిష్కరిస్తాము. ఈ విధానం k-అనామకత యొక్క నిర్వచనంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఒక పట్టికలో కనీసం k ఎంటిటీలకు సమాచారాన్ని మ్యాప్ చేసేందుకు ప్రయత్నిస్తే, అది k-అనామకతను అందిస్తుంది. సాధారణీకరణ మరియు అణచివేత పద్ధతులను ఉపయోగించి విడుదల చేసిన సమాచారం యొక్క సమగ్రతను (లేదా సత్యత) రాజీ పడకుండా k-అనామకతను ఎలా అందించవచ్చో మేము వివరిస్తాము. విడుదల ప్రక్రియ యొక్క ఆస్తిని సంగ్రహించే కనీస సాధారణీకరణ యొక్క భావనను మేము పరిచయం చేస్తాము, k-అనామకతను సాధించడానికి అవసరమైన దానికంటే ఎక్కువ డేటాను వక్రీకరించదు మరియు అటువంటి సాధారణీకరణ యొక్క గణన కోసం ఒక అల్గోరిథంను ప్రదర్శిస్తుంది. వివిధ కనీస మధ్య ఎంచుకోవడానికి సాధ్యం ప్రాధాన్యత విధానాలు కూడా చర్చించడానికి |
cd866d4510e397dbc18156f8d840d7745943cc1a | |
74c24d7454a2408f766e4d9e507a0e9c3d80312f | వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ల కోసం స్మార్ట్ కార్డ్ ఆధారిత యూజర్ ప్రామాణీకరణ పథకం (సంక్షిప్తంగా, SUA-WSN పథకం) స్మార్ట్ కార్డ్ మరియు సంబంధిత పాస్వర్డ్ రెండింటినీ కలిగి ఉన్న వినియోగదారులకు మాత్రమే సెన్సార్ డేటాకు ప్రాప్యతను పరిమితం చేయడానికి రూపొందించబడింది. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో అనేక SUA-WSN పథకాలు ప్రతిపాదించబడినప్పటికీ, వాటి ఉద్దేశించిన భద్రతా లక్షణాలు అధికారిక నిర్వచనాలు మరియు విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన నమూనాలో రుజువులను కలిగి లేవు. దీని ఫలితంగా వివిధ దాడులకు వ్యతిరేకంగా సుర-విఎస్ఎన్ పథకాలు పెరిగాయి. ఈ వ్యాసంలో, బెల్లేర్, పాయింట్చెవాల్ మరియు రోగవే (2000) యొక్క విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన నమూనాను విస్తరించడం ద్వారా SUA-WSN పథకాల విశ్లేషణ కోసం మేము ఒక భద్రతా నమూనాను రూపొందిస్తాము. మా నమూనా అధికారిక నిర్వచనాలను అందిస్తుంది ప్రామాణిక కీ మార్పిడి మరియు వినియోగదారు అనామకత సైడ్-ఛానల్ దాడులను సంగ్రహించేటప్పుడు, అలాగే ఇతర సాధారణ దాడులు. మేము ఎలిప్టిక్ కర్వ్ క్రిప్టోగ్రఫీ (ఇసిసి) ఆధారంగా ఒక కొత్త ఎస్యుఎ-డబ్ల్యుఎస్ఎన్ పథకాన్ని కూడా ప్రతిపాదించాము మరియు మా విస్తరించిన నమూనాలో దాని భద్రతా లక్షణాలను రుజువు చేస్తాము. మా పరిజ్ఞానంలో, మా ప్రతిపాదిత పథకం మొదటి SUA-WSN పథకం, ఇది నిరూపితమైన కీ మార్పిడి మరియు వినియోగదారు అనామకతను సాధిస్తుంది. మా పథకం ఇతర ECC ఆధారిత (నిరూపిత సురక్షితం కాని) పథకాలతో గణనపరంగా పోటీగా ఉంది. |
3973e14770350ed54ba1272aa3e19b4d21f5dad3 | ఈ పత్రం 2007 DARPA అర్బన్ ఛాలెంజ్లో కార్నెగీ మెల్లన్ విశ్వవిద్యాలయం గెలుచుకున్న బాస్ కోసం అభివృద్ధి చేసిన అడ్డంకి గుర్తింపు మరియు ట్రాకింగ్ అల్గోరిథంలను వివరిస్తుంది. ట్రాకింగ్ ఉపవ్యవస్థను వర్ణించి, అది పెద్ద అవగాహన వ్యవస్థ సందర్భంలో ఎలా పనిచేస్తుందో చూపిస్తాము. ట్రాకింగ్ ఉప వ్యవస్థ రోబోట్కు పట్టణ డ్రైవింగ్ యొక్క సంక్లిష్ట దృశ్యాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఇతర వాహనాల సమీపంలో సురక్షితంగా పనిచేయడానికి సామర్థ్యాన్ని ఇస్తుంది. ట్రాకింగ్ సిస్టమ్ ఒక డజను కంటే ఎక్కువ సెన్సార్ల నుండి సెన్సార్ డేటాను పర్యావరణం గురించి అదనపు సమాచారంతో కలపడం ద్వారా స్థిరమైన పరిస్థితుల నమూనాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. సెన్సార్ డేటా నాణ్యత ఆధారంగా వస్తువులను ట్రాక్ చేయడానికి ఒక కొత్త బహుళ-మోడల్ విధానాన్ని ఉపయోగిస్తారు. చివరగా, ట్రాకింగ్ ఉపవ్యవస్థ యొక్క నిర్మాణం ప్రతి ప్రాసెసింగ్ స్థాయిలను స్పష్టంగా వియుక్త చేస్తుంది. కొత్త సెన్సార్ లు మరియు వాలిడేషన్ అల్గోరిథం లను జోడించడం ద్వారా ఈ ఉప వ్యవస్థ ను సులభంగా విస్తరించవచ్చు. |
6a694487451957937adddbd682d3851fabd45626 | ప్రశ్న-సమాధాన వ్యవస్థలు (QA) జవాబుల పాసేజ్లను తిరిగి పొందటానికి పద-డెన్సిటీ ర్యాంకింగ్ను ఉపయోగిస్తాయి. ప్రశ్న పదాల మధ్య సంబంధాలు పరిగణించబడనందున ఇటువంటి పద్ధతులు తరచుగా తప్పు భాగాలను తిరిగి పొందుతాయి. ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాల మధ్య ఆధారపడే సంబంధాలను సరిపోల్చడం ద్వారా మునుపటి అధ్యయనాలు ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నించాయి. అవి ఖచ్చితమైన సరిపోలికను ఉపయోగించాయి, ఇది అర్థపరంగా సమానమైన సంబంధాలు భిన్నంగా వ్యక్తీకరించబడినప్పుడు విఫలమవుతుంది. గణాంక నమూనాల ఆధారంగా అస్పష్టమైన సంబంధాల సరిపోలికను మేము ప్రతిపాదించాము. గత క్వాలిటీ అకౌంటింగ్ జతల నుండి సంబంధ మ్యాపింగ్ స్కోర్లను నేర్చుకోవడానికి మేము రెండు పద్ధతులను అందిస్తున్నాముః ఒకటి పరస్పర సమాచారం ఆధారంగా మరియు మరొకటి అంచనాల గరిష్టీకరణపై. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు మా పద్ధతి గణనీయంగా 78% వరకు సగటు పరస్పర ర్యాంక్ లో స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ డెన్సిటీ ఆధారిత పాసేజ్ రిట్రీవల్ పద్ధతులను అధిగమిస్తుందని చూపిస్తుంది. రిలేషన్ మ్యాచింగ్ కూడా క్వరీ విస్తరణ ద్వారా మెరుగైన వ్యవస్థలో 50% మెరుగుదల తెస్తుంది. |
2538e3eb24d26f31482c479d95d2e26c0e79b990 | మేము ఒక ఏకీకృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణం మరియు అభ్యాస అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము, వీటిని వివిధ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులకు వర్తింపజేయవచ్చుః ప్రసంగ భాగాల ట్యాగింగ్, చంకింగ్, పేరున్న ఎంటిటీ గుర్తింపు మరియు అర్థ పాత్ర లేబులింగ్. ఈ బహుముఖత పని-నిర్దిష్ట ఇంజనీరింగ్ను నివారించడానికి ప్రయత్నిస్తూ మరియు అందువల్ల ముందస్తు జ్ఞానాన్ని విస్మరిస్తూ సాధించబడుతుంది. ప్రతి పనికి జాగ్రత్తగా ఆప్టిమైజ్ చేసిన మానవ నిర్మిత ఇన్పుట్ లక్షణాలను ఉపయోగించుకునే బదులు, మా సిస్టమ్ పెద్ద మొత్తంలో లేబుల్ చేయని శిక్షణా డేటా ఆధారంగా అంతర్గత ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకుంటుంది. ఈ పనిని మంచి పనితీరు మరియు కనీస కంప్యూటింగ్ అవసరాలతో ఉచితంగా లభించే ట్యాగింగ్ వ్యవస్థను నిర్మించడానికి ఆధారంగా ఉపయోగిస్తారు. |
317deb87586baa4ee7c7b5dfc603ebed94d1da07 | సహజ భాషా పార్సింగ్ కోసం ఒక కొత్త వేగవంతమైన పూర్తిగా వివక్షత అల్గోరిథంను మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది లోతైన పునరావృత కన్వల్షనల్ గ్రాఫ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్ (జిటిఎన్) పై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఒక పార్స్ చెట్టును "స్థాయిలు" కు కుప్పగా విభజించి, నెట్వర్క్ మునుపటి స్థాయిల అంచనాలను పరిగణనలోకి తీసుకుని చెట్టు యొక్క స్థాయిని అంచనా వేస్తుంది. కొలోబెర్ట్ మరియు వెస్టన్ (2008) నుండి పద ప్రాతినిధ్యాలను ప్రభావితం చేసే కొన్ని ప్రాథమిక వచన లక్షణాలను మాత్రమే ఉపయోగించి, మేము ఇప్పటికే ఉన్న స్వచ్ఛమైన వివక్షత కలిగిన పార్సర్లకు మరియు ఇప్పటికే ఉన్న "బెంచ్మార్క్" పార్సర్లకు (కొల్లిన్స్ పార్సర్, సంభావ్యత లేని సందర్భ-రహిత వ్యాకరణాల ఆధారంగా) సమానమైన పనితీరును (F1 స్కోర్లో) చూపిస్తాము. భారీ వేగ ప్రయోజనంతో. |
04cc04457e09e17897f9256c86b45b92d70a401f | సామాజిక నెట్వర్క్లు, చలనచిత్ర ప్రాధాన్యతలు లేదా జ్ఞాన స్థావరాలు వంటి అనేక డేటా బహుళ సంబంధాలు, అవి ఎంటిటీల మధ్య బహుళ సంబంధాలను వివరిస్తాయి. ఈ డేటాను మోడలింగ్ చేయడంపై దృష్టి సారించిన పెద్ద పని ఉన్నప్పటికీ, ఈ బహుళ రకాల సంబంధాలను సంయుక్తంగా మోడలింగ్ చేయడం సవాలుగా ఉంది. అంతేకాకుండా, ఈ రకాలు పెరిగేకొద్దీ, ఇప్పటికే ఉన్న విధానాలు విచ్ఛిన్నం అవుతాయి. ఈ కాగితంలో, మేము పెద్ద బహుళ-సంబంధ డేటాసెట్లను మోడలింగ్ చేయడానికి ఒక పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము, బహుశా వేలాది సంబంధాలు. మా నమూనా ఒక ద్విపార్శ్వ నిర్మాణం మీద ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది డేటా యొక్క పరస్పర చర్య యొక్క వివిధ ఆదేశాలను సంగ్రహిస్తుంది, మరియు వివిధ సంబంధాలలో పలుచని అజ్ఞాత కారకాలను కూడా పంచుకుంటుంది. ప్రామాణిక టెన్సర్-ఫాక్టర్యిజేషన్ డేటాసెట్లపై మా విధానం యొక్క పనితీరును మేము వర్ణించాము, ఇక్కడ మేము అధునాతన ఫలితాలను సాధిస్తాము లేదా అధిగమిస్తాము. చివరగా, ఒక NLP అప్లికేషన్ మా స్కేలబిలిటీని మరియు సమర్థవంతమైన మరియు అర్థ అర్థ అర్థవంతమైన క్రియల ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడానికి మా నమూనా యొక్క సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. |
052b1d8ce63b07fec3de9dbb583772d860b7c769 | న్యూరాన్ లాంటి యూనిట్ల నెట్వర్క్ల కోసం ఒక కొత్త అభ్యాస విధానాన్ని, తిరిగి-ప్రసారం, మేము వర్ణించాము. ఈ విధానం నెట్వర్క్లోని కనెక్షన్ల బరువులను పదేపదే సర్దుబాటు చేస్తుంది, తద్వారా నెట్ యొక్క వాస్తవ అవుట్పుట్ వెక్టర్ మరియు కావలసిన అవుట్పుట్ వెక్టర్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించవచ్చు. బరువు సర్దుబాట్ల ఫలితంగా, ఇన్పుట్ లేదా అవుట్పుట్లో భాగం కాని అంతర్గత "దాచిన" యూనిట్లు టాస్క్ డొమైన్ యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాలను సూచిస్తాయి మరియు టాస్క్లోని క్రమబద్ధతలు ఈ యూనిట్ల పరస్పర చర్యల ద్వారా సంగ్రహించబడతాయి. ఉపయోగకరమైన కొత్త లక్షణాలను సృష్టించే సామర్థ్యం పెర్సెప్ట్రాన్-సంయోగ ప్రక్రియ వంటి మునుపటి, సరళమైన పద్ధతుల నుండి తిరిగి-ప్రసారంను వేరు చేస్తుంది1. |
07f3f736d90125cb2b04e7408782af411c67dd5a | అనేక సహజ భాషా పనులకు సెమాంటిక్ మ్యాచింగ్ కీలకం [2, 28]. ఒక విజయవంతమైన మ్యాచింగ్ అల్గోరిథం భాషా వస్తువుల యొక్క అంతర్గత నిర్మాణాలను మరియు వాటి మధ్య పరస్పర చర్యను తగినంతగా మోడల్ చేయాలి. ఈ లక్ష్యం దిశగా ఒక అడుగుగా, కన్వల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ నమూనాలను రెండు వాక్యాలను సరిపోల్చడానికి, కన్వల్వియనల్ వ్యూహాన్ని దృష్టి మరియు ప్రసంగంలో స్వీకరించడం ద్వారా ప్రతిపాదిస్తున్నాము. ప్రతిపాదిత నమూనాలు వాక్యాల యొక్క శ్రేణి నిర్మాణాలను వారి పొరల కూర్పు మరియు పూలింగ్తో చక్కగా సూచించడమే కాకుండా, వివిధ స్థాయిలలో గొప్ప సరిపోలిక నమూనాలను కూడా సంగ్రహిస్తాయి. మా నమూనాలు సాధారణమైనవి, భాషపై ముందస్తు జ్ఞానం అవసరం లేదు, అందువల్ల వివిధ రకాల మరియు వివిధ భాషలలోని పనులను సరిపోల్చడానికి వాటిని ఉపయోగించవచ్చు. వివిధ రకాల మ్యాచింగ్ పనులపై చేసిన అనుభవ అధ్యయనంలో ప్రతిపాదిత నమూనా యొక్క వివిధ రకాల మ్యాచింగ్ పనులపై ప్రభావం మరియు పోటీ నమూనాల కంటే దాని ఉన్నతత్వం ప్రదర్శించబడుతుంది. |
0af737eae02032e66e035dfed7f853ccb095d6f5 | జవాబు ఎంపిక (AS), పారాఫ్రేజ్ గుర్తింపు (PI) మరియు వచన సంగ్రహణ (TE) వంటి అనేక NLP పనులలో ఒక జంట వాక్యాలను ఎలా మోడల్ చేయాలి అనేది ఒక క్లిష్టమైన సమస్య. చాలావరకు మునుపటి పని (i) ఒక నిర్దిష్ట వ్యవస్థను చక్కగా ట్యూన్ చేయడం ద్వారా ఒక వ్యక్తిగత పనిని పరిష్కరిస్తుంది; (ii) ప్రతి వాక్యం యొక్క ప్రాతినిధ్యాలను విడిగా మోడల్ చేస్తుంది, ఇతర వాక్యం యొక్క ప్రభావాన్ని అరుదుగా పరిశీలిస్తుంది; లేదా (iii) పూర్తిగా మానవీయంగా రూపొందించిన, పని-నిర్దిష్ట భాషా లక్షణాలపై ఆధారపడుతుంది. ఈ పని ఒక జత వాక్యాలను మోడలింగ్ చేయడానికి ఒక సాధారణ శ్రద్ధ ఆధారిత కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (ABCNN) ను అందిస్తుంది. మేము మూడు రచనలు చేస్తాము. (i) ABCNN ను వాక్య జతలను మోడలింగ్ చేయవలసిన అనేక రకాల పనులకు ఉపయోగించవచ్చు. (ii) మేము మూడు శ్రద్ధా పథకాలను ప్రతిపాదించాము, ఇవి వాక్యాల మధ్య పరస్పర ప్రభావాన్ని సిఎన్ఎన్లలోకి అనుసంధానిస్తాయి; అందువల్ల, ప్రతి వాక్యం యొక్క ప్రాతినిధ్యం దాని ప్రతిరూపాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. ఈ పరస్పర ఆధారిత వాక్య జత ప్రాతినిధ్యాలు వివిక్త వాక్య ప్రాతినిధ్యాల కంటే మరింత శక్తివంతమైనవి. (iii) ఎబిసిఎన్ఎన్ లు ఎస్, పిఐ మరియు టిఇ పనుల పై అత్యున్నత స్థాయి పనితీరును సాధిస్తాయి. మేము కోడ్ను https://github.com/yinwenpeng/Answer_Selection లో విడుదల చేస్తున్నాము. |
1c059493904b2244d2280b8b4c0c7d3ca115be73 | నెట్వర్క్లలో నోడ్స్ మరియు ఎడ్జ్ లపై అంచనా పనులు నేర్చుకునే అల్గోరిథంల ద్వారా ఉపయోగించే ఇంజనీరింగ్ లక్షణాలలో జాగ్రత్తగా కృషి అవసరం. ప్రాతినిధ్య అభ్యాస విస్తృత రంగంలో ఇటీవలి పరిశోధన లక్షణాలు నేర్చుకోవడం ద్వారా అంచనాను ఆటోమేట్ చేయడంలో గణనీయమైన పురోగతికి దారితీసింది. అయితే, ప్రస్తుతం ఉన్న ఫీచర్ లెర్నింగ్ విధానాలు నెట్వర్క్లలో గమనించిన కనెక్టివిటీ నమూనాల వైవిధ్యాన్ని సంగ్రహించడానికి తగినంత వ్యక్తీకరణ కాదు. ఇక్కడ మేము నోడ్ 2 వెక్ ను ప్రతిపాదించాము, ఇది నెట్వర్క్లలోని నోడ్ల కోసం నిరంతర లక్షణ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడానికి ఒక అల్గోరిథమిక్ ఫ్రేమ్వర్క్. నోడ్ 2 వెక్ లో, నోడ్ల యొక్క నెట్వర్క్ పరిసరాలను సంరక్షించే అవకాశాన్ని పెంచే లక్షణాల యొక్క తక్కువ-పరిమాణ స్థలానికి నోడ్ల మ్యాపింగ్ నేర్చుకుంటాము. మేము ఒక నోడ్ యొక్క నెట్వర్క్ పరిసరాల యొక్క ఒక సౌకర్యవంతమైన భావనను నిర్వచించాము మరియు విభిన్న పరిసరాలను సమర్థవంతంగా అన్వేషించే ఒక పక్షపాత యాదృచ్ఛిక నడక విధానాన్ని రూపొందిస్తాము. మా అల్గోరిథం మునుపటి పనిని సాధారణీకరిస్తుంది, ఇది నెట్వర్క్ పరిసరాల యొక్క దృ notions మైన భావనలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, మరియు పరిసరాలను అన్వేషించడంలో అదనపు వశ్యత ధనిక ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవటానికి కీలకం అని మేము వాదిస్తాము. బహుళ-లేబుల్ వర్గీకరణ మరియు లింక్ అంచనాపై ఇప్పటికే ఉన్న అత్యాధునిక పద్ధతులపై node2vec యొక్క సామర్థ్యాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము వివిధ డొమైన్ల నుండి అనేక వాస్తవ ప్రపంచ నెట్వర్క్లలో. సంక్లిష్టమైన నెట్వర్క్లలో పనికి సంబంధించిన స్వతంత్ర ప్రాతినిధ్యాలను సమర్థవంతంగా నేర్చుకోవడానికి మా పని ఒక కొత్త మార్గాన్ని సూచిస్తుంది. |
de93c4f886bdf55bfc1bcaefad648d5996ed3302 | ఈ అధ్యాయం ఆధునిక చొరబాటు గుర్తింపు యొక్క స్థితిని పరిశీలిస్తుంది, డేటా మైనింగ్ యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న విధానంపై ప్రత్యేక దృష్టి పెడుతుంది. ఈ చర్చలో చొరబాటును గుర్తించే రెండు ముఖ్యమైన అంశాలు ఉన్నాయిః సాధారణ గుర్తింపు వ్యూహం (దుర్వినియోగ గుర్తింపు వర్సెస్ అసాధారణ గుర్తింపు) మరియు డేటా మూలం (వ్యక్తిగత హోస్ట్లు వర్సెస్ నెట్వర్క్ ట్రాఫిక్). దుర్వినియోగ గుర్తింపు తెలిసిన చొరబాటు నమూనాలకు సరిపోయే ప్రయత్నాలు చేస్తుంది , అయితే అసాధారణ గుర్తింపు సాధారణ ప్రవర్తన నుండి విచలనాలు కోసం చూస్తుంది . రెండు విధానాల మధ్య, అసాధారణత గుర్తింపు మాత్రమే తెలియని దాడులను గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. అసాధారణతలను గుర్తించేందుకు ఒక మంచి పద్ధతి అనుబంధ మైనింగ్ను వర్గీకరణ వంటి ఇతర రకాల మెషిన్ లెర్నింగ్తో కలిపి ఉపయోగిస్తారు. అంతేకాకుండా, చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థ ఉపయోగించే డేటా మూలం అది గుర్తించగల దాడుల రకాలను గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. అందుబాటులో ఉన్న వివరణాత్మక సమాచారం యొక్క స్థాయిలో ఒక ట్రబుల్షూట్ ఉంది. బార్బరా ఎట్ అల్. (సంఘం . ), కంప్యూటర్ సెక్యూరిటీలో డేటా మైనింగ్ అప్లికేషన్స్ © క్లూవర్ అకాడెమిక్ పబ్లిషర్స్ 2002 s |
9e00005045a23f3f6b2c9fca094930f8ce42f9f6 | |
2ec2f8cd6cf1a393acbc7881b8c81a78269cf5f7 | ఒక పెద్ద లేబుల్ చేయబడిన వస్తువు గుర్తింపు డేటాసెట్లో శిక్షణ పొందిన లోతైన కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (సిఎన్ఎన్) యొక్క ఫీచర్ వెలికితీత పొరలను ఉపయోగించి లెక్కించిన విజువల్ కాన్సెప్ట్ ప్రాతినిధ్య వెక్టర్తో స్కిప్-గ్రామ్ భాషా ప్రాతినిధ్య వెక్టర్ను అనుసంధానించడం ద్వారా మేము బహుళ-మోడల్ కాన్సెప్ట్ ప్రాతినిధ్యాలను నిర్మిస్తాము. ఈ బదిలీ అభ్యాస విధానం సాంప్రదాయ బ్యాగ్-ఆఫ్-విజువల్-వర్డ్ విధానం ఆధారంగా లక్షణాలపై స్పష్టమైన పనితీరు లాభం తెస్తుంది. వర్డ్సిమ్353 మరియు మెన్ సెమాంటిక్ సంబంధిత అంచనా పనులపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు నివేదించబడ్డాయి. మేము ఇమేజ్ నెట్ లేదా ఇఎస్ పి గేమ్ చిత్రాలను ఉపయోగించి లెక్కించిన దృశ్య లక్షణాలను ఉపయోగిస్తాము. |
a65e815895bed510c0549957ce6baa129c909813 | మేము అరాబిక్ మూలాలు మరియు నమూనా టెంప్లేట్ల యొక్క పదజాలం ప్రేరేపించడానికి మేము వర్తించే నాన్-కంటెనేటివ్ మోర్ఫోలాజీని నేర్చుకోవడానికి ఒక పర్యవేక్షించని విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. ఈ విధానం మూలాలు మరియు నమూనాలను పరస్పరం పునరావృత స్కోరింగ్ ద్వారా వెల్లడించగల ఆలోచనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మరింత పునరావృత శుద్ధీకరణ దశ తరువాత, ప్రేరిత పదజాలంతో రూపశాస్త్ర విశ్లేషణ 94% కంటే ఎక్కువ మూల గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తుంది. అరబిక్ భాష యొక్క అక్షర నిర్మాణం యొక్క పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాసంపై మునుపటి పని నుండి మా విధానం భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది సహజంగా వ్రాసిన, అచ్చులేని వచనానికి వర్తిస్తుంది. |
3f4e71d715fce70c89e4503d747aad11fcac8a43 | ఈ కేస్ స్టడీ లో మూడు వేర్వేరు డిజిటల్ ఇన్నోవేషన్ ప్రాజెక్టులు పరిశీలిస్తున్నారు ఆటో ఇంక్ లో -- ఒక పెద్ద యూరోపియన్ ఆటో తయారీ సంస్థ. పోటీ విలువల ఫ్రేమ్వర్క్ను ఒక సిద్ధాంతపరమైన లెన్స్గా ఉపయోగించడం ద్వారా, డిజిటలైజేషన్ నుండి ఉత్పన్నమయ్యే మరియు ఆవిష్కరించే పెరుగుతున్న డిమాండ్లను తీర్చడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఒక సంస్థలో డైనమిక్ సామర్థ్యాలు ఎలా జరుగుతాయో మేము అన్వేషిస్తాము. ఈ డిజిటలైజేషన్ ప్రక్రియలో, మా అధ్యయనం స్థిరపడిన సామాజిక-సాంకేతిక సమానత్వం సవాలు చేయబడుతుందని సూచిస్తుంది. అంతేకాదు, డిజిటలైజేషన్ యుగంలో కొత్త ప్రయోగాత్మక అభ్యాస ప్రక్రియలను స్వీకరించడానికి సంస్థలు మార్గాలను కనుగొనవలసిన అవసరాన్ని మేము గుర్తించాము. ఇటువంటి మార్పుకు దీర్ఘకాలిక నిబద్ధత మరియు దృష్టి అవసరం అయితే, ఈ అధ్యయనం అటువంటి ప్రయోగాత్మక ప్రక్రియలకు మూడు అనధికారిక ఎనేబుల్లను అందిస్తుంది. ఈ ఎనేబుల్ లు టైమింగ్, పట్టుదల మరియు పరిచయాలు. |
c22366074e3b243f2caaeb2f78a2c8d56072905e | ఒక కాంపాక్ట్ క్రాస్ డైమెన్షన్ తో ఒక పొడవునా-స్లాట్డ్ శిఖరం వేవ్ గైడ్ యాంటెన్నా అమరిక ప్రదర్శించబడుతుంది. శ్రేణి యొక్క బ్యాండ్విడ్త్ విస్తరించడానికి, ఇది ఒక నవల కాంపాక్ట్ కన్వెక్స్ వేవ్ గైడ్ డివైడర్ ద్వారా రెండు ఉప శ్రేణులుగా వేరు చేయబడుతుంది. ఈ నమూనా యొక్క ప్రామాణికతను నిర్ధారించడానికి X-బ్యాండ్ వద్ద 16 ఎలిమెంట్ యూనిఫాం లీనియర్ ఆర్యైను తయారు చేసి, కొలుస్తారు. S11les-15 dB యొక్క కొలిచిన బ్యాండ్విడ్త్ 14.9% మరియు కొలిచిన క్రాస్- పోలరైజేషన్ స్థాయి మొత్తం బ్యాండ్విడ్త్లో -36 dB కంటే తక్కువగా ఉంటుంది. ఈ శ్రేణిని ఎడ్జ్-స్లాట్డ్ వేవ్ గైడ్ శ్రేణితో కలిపి సింథటిక్ అపర్చర్ రాడార్ (SAR) అప్లికేషన్ కోసం ద్వి-డైమెన్షనల్ డ్యూయల్-పోలరైజేషన్ యాంటెన్నా శ్రేణిని నిర్మించవచ్చు |
0d57ba12a6d958e178d83be4c84513f7e42b24e5 | పెద్ద న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు పెద్ద డేటాసెట్లతో లోతైన అభ్యాసం వృద్ధి చెందుతుంది. అయితే, పెద్ద నెట్వర్క్లు మరియు పెద్ద డేటాసెట్ల ఫలితంగా ఎక్కువ శిక్షణ సమయం ఉంటుంది, ఇది పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి పురోగతిని అడ్డుకుంటుంది. పంపిణీ చేయబడిన సమకాలీన SGD ఈ సమస్యకు సమాంతర కార్మికుల పూల్ అంతటా SGD మినీ-బ్యాచ్లను విభజించడం ద్వారా ఒక సంభావ్య పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. అయితే ఈ పథకం సమర్థవంతంగా ఉండాలంటే, ఒక కార్మికుడికి పనిభారం ఎక్కువగా ఉండాలి, అంటే ఎస్. జి. డి. మినీ-బ్యాచ్ పరిమాణంలో తక్కువేమీ లేని పెరుగుదల ఉంటుంది. ఈ కాగితంలో, ఇమేజ్ నెట్ డేటాసెట్లో పెద్ద మినీ బ్యాచ్లు ఆప్టిమైజేషన్ ఇబ్బందులను కలిగిస్తాయని మేము అనుభవపూర్వకంగా చూపిస్తాము, కాని వీటిని పరిష్కరించినప్పుడు శిక్షణ పొందిన నెట్వర్క్లు మంచి సాధారణీకరణను ప్రదర్శిస్తాయి. ముఖ్యంగా, 8192 చిత్రాల వరకు పెద్ద మినీ బ్యాచ్ పరిమాణాలతో శిక్షణ ఇచ్చేటప్పుడు ఖచ్చితత్వం కోల్పోవడాన్ని మేము చూపించము. ఈ ఫలితాన్ని సాధించడానికి, మేము చిన్న బ్యాచ్ పరిమాణం యొక్క ఫంక్షన్గా అభ్యాస రేట్లు సర్దుబాటు చేయడానికి సరళ స్కేలింగ్ నియమాన్ని అవలంబిస్తాము మరియు శిక్షణ ప్రారంభంలో ఆప్టిమైజేషన్ సవాళ్లను అధిగమించే కొత్త వార్మప్ పథకాన్ని అభివృద్ధి చేస్తాము. ఈ సరళమైన పద్ధతులతో, మా కాఫీ 2 ఆధారిత వ్యవస్థ రెస్నెట్ 50 ను ఒక గంటలో 256 జిపియులపై 8192 మినీ బ్యాచ్ పరిమాణంతో శిక్షణ ఇస్తుంది, అదే సమయంలో చిన్న మినీ బ్యాచ్ ఖచ్చితత్వాన్ని సరిపోల్చండి. కామడిటీ హార్డ్వేర్ ఉపయోగించి, మా అమలు 8 నుండి 256 GPU లకు వెళ్ళేటప్పుడు ∼90% స్కేలింగ్ సామర్థ్యాన్ని సాధిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ ఇంటర్నెట్ స్కేల్ డేటాపై దృశ్యమాన గుర్తింపు నమూనాలను అధిక సామర్థ్యంతో శిక్షణ ఇవ్వడానికి మాకు వీలు కల్పిస్తుంది. |
2bbe9735b81e0978125dad005656503fca567902 | కంప్యూటర్ వ్యవస్థలకు రూట్కిట్లు ఒక భయంకరమైన ముప్పు. అవి స్టీల్త్ మరియు సిస్టమ్ వనరులకు అపరిమిత ప్రాప్యతను కలిగి ఉంటాయి. ఈ కాగితం గెస్ట్ VM లో నియంత్రణ-ప్రవాహాన్ని సవరించే కెర్నల్ రూట్కిట్లను గుర్తించడానికి మరియు గుర్తించడానికి ఒక కొత్త వర్చువల్ మెషిన్ (VM) మానిటర్ ఆధారిత ఫ్రేమ్వర్క్ ను ప్రదర్శిస్తుంది. సిస్టమ్ కాల్ అమలు సమయంలో సంభవించే కొన్ని హార్డ్వేర్ సంఘటనల సంఖ్యను కొలవడం ద్వారా అతిథి VM లోని సిస్టమ్ కాల్కు హానికరమైన మార్పులను నమ్ చెకర్ గుర్తించి గుర్తిస్తుంది. ఈ సంఘటనలను ఆటోమేటిక్గా లెక్కించడానికి, నమ్చెక్కర్ ఆధునిక ప్రాసెసర్లలో ఉన్న హార్డ్వేర్ పెర్ఫార్మెన్స్ కౌంటర్లను (హెచ్పిసిలు) ప్రభావితం చేస్తుంది. హెచ్ పి సి ల ను ఉపయోగించడం ద్వారా, తనిఖీ ఖర్చు గణనీయంగా తగ్గుతుంది మరియు తారుమారు నిరోధకత మెరుగుపడుతుంది. మేము Linux లో నమ్ చెకర్ యొక్క ఒక నమూనాను కర్నల్ ఆధారిత VM తో అమలు చేస్తాము. హెచ్ పి సి ఆధారిత రెండు దశల కెర్నల్ రూట్కిట్ గుర్తింపు మరియు గుర్తింపు పద్ధతిని అనేక వాస్తవ ప్రపంచ కెర్నల్ రూట్కిట్లలో ప్రదర్శించి అంచనా వేస్తారు. ఫలితాలు దాని ఆచరణాత్మకత మరియు సమర్థతను ప్రదర్శిస్తాయి. |
a3d638ab304d3ef3862d37987c3a258a24339e05 | రెండు చిత్ర పంపిణీల మధ్య పరివర్తనను నేర్చుకోవడానికి ఇటీవల విజయవంతమైన ఒక విధానం CycleGAN [Zhu et al., 2017]. ప్రయోగాల వరుసలో, మేము మోడల్ యొక్క ఒక ఆసక్తికరమైన లక్షణాన్ని ప్రదర్శిస్తాముః సైకిల్ గ్యాన్ ఒక మూల చిత్రం గురించి సమాచారాన్ని దాదాపుగా గుర్తించలేని, అధిక పౌనఃపున్య సంకేతంలో ఉత్పత్తి చేసే చిత్రాలలో "దాచడం" నేర్చుకుంటుంది. ఈ ట్రిక్ జనరేటర్ అసలు నమూనాను తిరిగి పొందగలదని మరియు తద్వారా చక్రీయ స్థిరత్వం అవసరాన్ని తీర్చగలదని నిర్ధారిస్తుంది, అయితే ఉత్పత్తి చేయబడిన చిత్రం వాస్తవికంగా ఉంటుంది. ఈ దృగ్విషయాన్ని మేము విరుద్ధ దాడులతో అనుసంధానిస్తాము, సైకిల్ గ్యాన్ యొక్క శిక్షణా విధానాన్ని విరుద్ధ ఉదాహరణల జనరేటర్ను శిక్షణగా చూస్తాము మరియు చక్రీయ స్థిరత్వం కోల్పోవడం వల్ల సైకిల్ గ్యాన్ విరుద్ధ దాడులకు ప్రత్యేకంగా హాని కలిగించేలా చూపుతుంది. |
c171faac12e0cf24e615a902e584a3444fcd8857 | |
5a14949bcc06c0ae9eecd29b381ffce22e1e75b2 | ఈ డేటాబేస్ లోని ఆర్టికల్స్ ను ఆంథోనీ జి. లండన్ గ్రాడ్యుయేట్ స్కూల్ ఆఫ్ బిజినెస్ స్టడీస్ లో అకౌంటింగ్ మరియు ఫైనాన్షియల్ రిపోర్టింగ్ ప్రొఫెసర్ అయిన హోప్వుడ్. ఈ వ్యాసాలలో ముఖ్యమైన ఆలోచనలు ఉన్నాయి, ప్రొఫెసర్ హోప్వుడ్ రాశారు, సమాచార వ్యవస్థలపై ఆసక్తి ఉన్న వారందరికీ ప్రాముఖ్యత ఉంది, వారు అభ్యాసకులు లేదా విద్యావేత్తలు కావచ్చు. ఆ సమయంలో వారి వృత్తిపరమైన అనుబంధాలతో రచయితలు క్రిస్ అర్గిరిస్, గ్రాడ్యుయేట్ స్కూల్ ఆఫ్ ఎడ్యుకేషన్, హార్వర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం; బో హెడ్బెర్గ్ మరియు స్టెన్ జోన్సన్, డిపార్ట్మెంట్ ఆఫ్ బిజినెస్ అడ్మినిస్ట్రేషన్, యూనివర్సిటీ ఆఫ్ గోథెన్బర్గ్; J. ఫ్రిస్కో డెన్ హెర్టోగ్, ఎన్. V. Philips Gloeilampenfabrieken, నెదర్లాండ్స్, మరియు మైఖేల్ J. ఎర్ల్, ఆక్స్ఫర్డ్ సెంటర్ ఫర్ మేనేజ్ మెంట్ స్టడీస్ నుండి. ఈ వ్యాసాలు మొదట అకౌంటింగ్, ఆర్గనైజేషన్స్ అండ్ సొసైటీలో ప్రచురించబడ్డాయి. ప్రొఫెసర్ హోప్వుడ్ ఈ పత్రికకు చీఫ్ ఎడిటర్గా ఉన్నారు. అభివృద్ధి చెందుతున్న పరిణామాలను పర్యవేక్షించడానికి మరియు కొత్త విధానాలు మరియు దృక్పథాలను చురుకుగా ప్రోత్సహించడానికి AOS ఉంది . |
02227c94dd41fe0b439e050d377b0beb5d427cda | సహజ చిత్రాల నుండి వచనాన్ని గుర్తించడం మరియు చదవడం అనేది ఒక కఠినమైన కంప్యూటర్ దృష్టి పని, ఇది వివిధ రకాల అభివృద్ధి చెందుతున్న అనువర్తనాలకు కేంద్రంగా ఉంది. డాక్యుమెంట్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ వంటి సంబంధిత సమస్యలు కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిశోధకులచే విస్తృతంగా అధ్యయనం చేయబడ్డాయి మరియు చేతితో రాసిన అంకెలను చదవడం వంటి ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల కోసం వాస్తవంగా పరిష్కరించబడతాయి. అయితే, ఫోటోగ్రఫీ వంటి మరింత సంక్లిష్టమైన దృశ్యాలలో పాత్రలను విశ్వసనీయంగా గుర్తించడం చాలా కష్టంః ఉత్తమమైన ప్రస్తుత పద్ధతులు అదే పనులలో మానవ పనితీరు కంటే చాలా వెనుకబడి ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసంలో, వీధి స్థాయి ఫోటోల నుండి ఇంటి నంబర్లను చదవడం వంటి పర్యవేక్షణ లేని ఫీచర్ లెర్నింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించి నిజమైన అనువర్తనంలో అంకెలను గుర్తించే సమస్యను మేము ఎదుర్కొంటున్నాము. ఈ క్రమంలో, స్ట్రీట్ వ్యూ చిత్రాల నుండి కత్తిరించిన 600,000 కంటే ఎక్కువ లేబుల్ చేసిన అంకెలను కలిగి ఉన్న పరిశోధన ఉపయోగం కోసం మేము కొత్త బెంచ్మార్క్ డేటాసెట్ను పరిచయం చేస్తున్నాము. ఈ అంకెలను గుర్తించడంలో ఎంత కష్టమో మనం చూపిస్తాం. చేతితో రూపొందించిన లక్షణాలతో సమస్యను ఎదుర్కొన్నప్పుడు. చివరగా, మేము ఇటీవల ప్రతిపాదించిన రెండు పర్యవేక్షణ లేని లక్షణ అభ్యాస పద్ధతుల యొక్క వైవిధ్యాలను ఉపయోగిస్తాము మరియు అవి మా బెంచ్మార్క్లపై నమ్మదగినవి అని కనుగొంటాము. |
081651b38ff7533550a3adfc1c00da333a8fe86c | సహజ చిత్రాలపై శిక్షణ పొందిన అనేక లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లు ఒక ఆసక్తికరమైన దృగ్విషయాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి: మొదటి పొరలో అవి గబోర్ ఫిల్టర్లు మరియు రంగు మచ్చలు వంటి లక్షణాలను నేర్చుకుంటాయి. ఇటువంటి మొదటి పొర లక్షణాలు ఒక నిర్దిష్ట డేటాసెట్ లేదా పనికి ప్రత్యేకమైనవి కావు, కానీ అవి అనేక డేటాసెట్లకు మరియు పనులకు వర్తించే విధంగా సాధారణమైనవి. ఈ లక్షణాలన్నీ చివరికి నెట్వర్క్ యొక్క చివరి పొర ద్వారా సాధారణ నుండి నిర్దిష్టంగా మారాలి, కానీ ఈ మార్పు విస్తృతంగా అధ్యయనం చేయబడలేదు. ఈ వ్యాసంలో మనం ఒక లోతైన కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ లోని ప్రతి పొరలో న్యూరాన్ల యొక్క సాధారణత వర్సెస్ నిర్దిష్టతను ప్రయోగాత్మకంగా కొలవటానికి ప్రయత్నిస్తాము మరియు కొన్ని ఆశ్చర్యకరమైన ఫలితాలను నివేదిస్తాము. బదిలీ చేయదగినది రెండు విభిన్న సమస్యల ద్వారా ప్రతికూలంగా ప్రభావితమవుతుంది: (1) లక్ష్య పనితీరుపై పనితీరు వ్యయంతో ఉన్నత పొర న్యూరాన్ల స్పెషలైజేషన్ వారి అసలు పనికి, ఇది expected హించబడింది మరియు (2) సహ-అనుకూలమైన న్యూరాన్ల మధ్య నెట్వర్క్లను విభజించడంతో సంబంధం ఉన్న ఆప్టిమైజేషన్ ఇబ్బందులు, ఇది expected హించబడలేదు. ImageNetలో శిక్షణ పొందిన ఒక ఉదాహరణ నెట్వర్క్లో, ఈ రెండు సమస్యలలో ఏదైనా ఒకటి ఆధిపత్యం చెలాయించవచ్చని మేము చూపిస్తాము, లక్షణాలు దిగువ, మధ్య లేదా నెట్వర్క్ ఎగువ నుండి బదిలీ చేయబడుతున్నాయా అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. బేస్ టాస్క్ మరియు టార్గెట్ టాస్క్ మధ్య దూరం పెరిగేకొద్దీ ఫీచర్ల బదిలీ తగ్గుతుందని మేము కూడా డాక్యుమెంట్ చేసాము, కాని దూరపు టాస్క్ల నుండి కూడా ఫీచర్లను బదిలీ చేయడం యాదృచ్ఛిక లక్షణాలను ఉపయోగించడం కంటే మంచిది. ఒక ఆశ్చర్యకరమైన ఫలితం ఏమిటంటే, దాదాపు ఏవైనా పొరల నుండి బదిలీ చేయబడిన లక్షణాలతో నెట్వర్క్ను ప్రారంభించడం లక్ష్య డేటాసెట్కు చక్కటి ట్యూనింగ్ చేసిన తర్వాత కూడా కొనసాగే సాధారణీకరణకు ప్రోత్సాహాన్ని ఇస్తుంది. |
6c8d5d5eee5967958a2e03a84bcc00f1f81f4d9e | హై-త్రూపుట్పుట్ సీక్వెన్సింగ్ అధిక నాణ్యత గల డి నోవో అసెంబ్లీడ్ జన్యువు సీక్వెన్సులను పొందటానికి సిద్ధాంతపరంగా సాధ్యపడింది, అయితే ఆచరణలో DNA సారం తరచుగా ఇతర జీవుల నుండి వచ్చిన సీక్వెన్సులతో కలుషితమవుతుంది. ప్రస్తుతం, యుకారియోటిక్ అసెంబ్లీలను కఠినంగా శుభ్రపరిచేందుకు కొన్ని పద్ధతులు ఉన్నాయి. కాలుష్య కారకాలకు న్యూక్లియోటైడ్ సారూప్యత ఆధారంగా వరుసలను ఫిల్టర్ చేసేవి మరియు లక్ష్య జీవి నుండి వరుసలను తొలగించే ప్రమాదం ఉంది. మేము ఒక కొత్త అప్లికేషన్ను పరిచయం చేస్తున్నాము స్థిరపడిన యంత్ర అభ్యాస పద్ధతి, ఒక నిర్ణయం చెట్టు, ఇది ఖచ్చితంగా క్రమాలను వర్గీకరించగలదు. నిర్ణయం చెట్టు యొక్క ప్రధాన బలం ఏమిటంటే, ఇది ఏదైనా కొలిచిన లక్షణాన్ని ఇన్పుట్గా తీసుకోవచ్చు మరియు ముఖ్యమైన వర్ణనల యొక్క ముందస్తు గుర్తింపు అవసరం లేదు. కొత్తగా సమీకరించిన శ్రేణులను వర్గీకరించడానికి మరియు ప్రచురించిన ప్రోటోకాల్లతో పద్ధతిని పోల్చడానికి మేము నిర్ణయం చెట్టును ఉపయోగిస్తాము. యుకారియోటిక్ డి నోవో అసెంబ్లీలలో సీక్వెన్స్లను వర్గీకరించేటప్పుడు ఒక నిర్ణయం చెట్టు ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతుల కంటే మెరుగైన పనితీరును కలిగి ఉంటుంది. ఇది సమర్థవంతమైనది, సులువుగా అమలు చేయబడుతుంది మరియు లక్ష్య మరియు కలుషిత శ్రేణులను ఖచ్చితంగా గుర్తిస్తుంది. ముఖ్యమైనది ఏమిటంటే, కొలిచిన వర్ణనల ప్రకారం శ్రేణులను వర్గీకరించడానికి ఒక నిర్ణయ వృక్షాన్ని ఉపయోగించవచ్చు మరియు జీవసంబంధ డేటాసెట్లను స్వేదనం చేయడంలో ఇది చాలా ఉపయోగాలను కలిగి ఉంటుంది. |
26433d86b9c215b5a6871c70197ff4081d63054a | బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు వ్యవస్థలో దాని అధిక పనితీరు కోసం మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్స్ ఇటీవల గణనీయమైన ఆసక్తిని ఆకర్షించింది. ఈ వ్యాసంలో ముఖం మరియు అరచేతి ముద్రల చిత్రాల కోసం మల్టీమోడల్ బయోమెట్రిక్స్ ను పరిచయం చేస్తున్నాము. వివక్ష లక్షణాలను సేకరించేందుకు గాబోర్ ఆధారిత ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది, ప్రధాన భాగం విశ్లేషణ (పిసిఎ) మరియు సరళ వివక్ష విశ్లేషణ (ఎల్డిఎ) ప్రతి మోడాలిటీ యొక్క పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. LDA యొక్క అవుట్పుట్ లక్షణాలు క్రమంగా మిళితం చేయబడతాయి మరియు ఒక యూక్లిడియన్ దూర వర్గీకరణ ద్వారా వర్గీకరించబడతాయి. ORL ముఖం మరియు Poly-U పామ్ ప్రింట్ డేటాబేస్ల ఆధారంగా ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ఈ ఫ్యూజన్ టెక్నిక్ సింగిల్ మోడల్ బయోమెట్రిక్స్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వాటితో పోలిస్తే బయోమెట్రిక్ గుర్తింపు రేట్లను పెంచగలదని నిరూపించాయి. |
1c01e44df70d6fde616de1ef90e485b23a3ea549 | మార్కోవ్ యాదృచ్ఛిక క్షేత్రం (MRF) యొక్క లాగ్ విభజన ఫంక్షన్ పై మేము కొత్త తరగతి ఎగువ పరిమితులను పరిచయం చేస్తున్నాము. ఈ పరిమాణం వివిధ సందర్భాల్లో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది, వీటిలో మార్జినల్ పంపిణీలు, పారామితి అంచనా, కలయిక లెక్క, గణాంక నిర్ణయం సిద్ధాంతం మరియు పెద్ద-విచలనాలు పరిమితులు ఉన్నాయి. మా ఉత్ప్రేరణ కన్వెక్స్ ద్వంద్వత్వం మరియు సమాచార జ్యామితి నుండి వచ్చిన భావనలపై ఆధారపడి ఉంటుంది: ప్రత్యేకించి, ఇది ఎక్సోపెన్షియల్ డొమైన్లో పంపిణీల మిశ్రమాలను మరియు ఎక్సోపెన్షియల్ మరియు సగటు పారామితుల మధ్య లెజెండ్రే మ్యాపింగ్ను ఉపయోగిస్తుంది. చెట్టు నిర్మాణాత్మక పంపిణీల యొక్క ఉబ్బిన కలయికల ప్రత్యేక సందర్భంలో, మేము బేత్ వైవిధ్య సమస్యకు సమానమైన వైవిధ్య సమస్యల కుటుంబాన్ని పొందుతాము, కాని ఈ క్రింది కావాల్సిన లక్షణాల ద్వారా వేరుచేయబడుతుందిః i) అవి ఉబ్బినవి, మరియు ఒక ప్రత్యేకమైన గ్లోబల్ ఆప్టిమమ్ కలిగి ఉంటాయి; మరియు ii) ఆప్టిమమ్ లాగ్ విభజన ఫంక్షన్పై ఎగువ పరిమితిని ఇస్తుంది. ఈ ఆప్టిమమ్ ని సమ్-ప్రొడక్ట్ అల్గోరిథం యొక్క స్థిర పాయింట్లను నిర్వచించే స్థిర పరిస్థితుల ద్వారా నిర్వచించారు, లేదా మరింత సాధారణంగా, బేత్ వేరియషనల్ సమస్య యొక్క ఏదైనా స్థానిక ఆప్టిమమ్. సమ్-ప్రొడక్ట్ స్థిర పాయింట్ల మాదిరిగానే, ఆప్టిమైజ్ ఆర్గ్యుమెంట్ యొక్క అంశాలను అసలు మోడల్ యొక్క మార్జిన్లకు సన్నిహితంగా ఉపయోగించవచ్చు. ఈ విశ్లేషణ సహజంగా హైపర్ట్రీ-నిర్మిత పంపిణీల యొక్క కుంభాకార కలయికలకు విస్తరించింది, తద్వారా కికుచి సమీకరణాలు మరియు వేరియంట్లకు లింక్లను ఏర్పాటు చేస్తుంది. |
39a6cc80b1590bcb2927a9d4c6c8f22d7480fbdd | ఈ వ్యాసంలో వీడియో లేదా 3 డి ఇమేజరీకి 3 డి (3D) సిఫ్ట్ వర్ణనను పరిచయం చేస్తున్నాము. ఈ కొత్త వర్ణకం యాక్షన్ రికగ్నిషన్ అప్లికేషన్ లో వీడియో డేటా యొక్క 3 డి స్వభావాన్ని ఎలా బాగా సూచించగలదో కూడా మేము చూపిస్తాము. ఈ వ్యాసం 3D SIFT ఇంతకుముందు ఉపయోగించిన వివరణాత్మక పద్ధతులను ఎలా చక్కగా మరియు సమర్థవంతంగా అధిగమించగలదో చూపిస్తుంది. వీడియోలను సూచించడానికి మేము పదాల సంచి విధానాన్ని ఉపయోగిస్తాము మరియు వీడియో డేటాను బాగా వివరించడానికి స్థల-కాల పదాల మధ్య సంబంధాలను కనుగొనడానికి ఒక పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తాము. |
0a10d64beb0931efdc24a28edaa91d539194b2e2 | చాలా పెద్ద డేటా సమితుల నుండి పదాల నిరంతర వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలను లెక్కించడానికి మేము రెండు నవల మోడల్ నిర్మాణాలను ప్రతిపాదించాము. ఈ ప్రాతినిధ్యాల నాణ్యతను పద సారూప్యత పనిలో కొలుస్తారు, మరియు ఫలితాలను వివిధ రకాల నాడీ నెట్వర్క్ల ఆధారంగా గతంలో ఉత్తమంగా పనిచేసే పద్ధతులతో పోల్చారు. మేము చాలా తక్కువ గణన వ్యయంతో ఖచ్చితత్వంలో పెద్ద మెరుగుదలలను గమనించాము, అనగా 1.6 బిలియన్ పదాల డేటా సమితి నుండి అధిక నాణ్యత గల పద వెక్టర్లను నేర్చుకోవడానికి ఒక రోజు కన్నా తక్కువ సమయం పడుతుంది. అంతేకాకుండా, ఈ వెక్టర్ లు మన పరీక్ష సమితిపై సంయోగ మరియు అర్థ పద సారూప్యతలను కొలిచేందుకు అత్యుత్తమ పనితీరును అందిస్తాయని మేము చూపిస్తున్నాము. |
b07bfdebdf11b7ab3ea3d5f0087891c464c5e34d | 5G మిల్లీమీటర్ వేవ్ అప్లికేషన్ల కోసం 64 ఎలిమెంట్ 29-30GHz యాక్టివ్ ఫేజ్డ్ అరేను ఈ పత్రంలో ప్రదర్శించారు. ప్రతిపాదిత దశల శ్రేణి మిశ్రమాలు 64-ఎలిమెంట్ యాంటెన్నాలు, 64-ఛానల్ టి/ఆర్ మాడ్యూల్స్, 4 ఫ్రీక్వెన్సీ కన్వర్షన్ లింకులు, బీమ్ కంట్రోలింగ్ సర్క్యూట్, పవర్ మేనేజ్ మెంట్ సర్క్యూట్లు మరియు శీతలీకరణ అభిమానులు, మరియు చాలా కాంపాక్ట్ పరిమాణంలో (ఉదాః 135mmX 77mmX56mm) సమగ్రపరచబడ్డాయి. మెరుగైన RF పనితీరును సాధించడానికి GaAs మరియు Si సర్క్యూట్ల హైబ్రిడ్ ఇంటిగ్రేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ప్రతిపాదిత దశల శ్రేణి యొక్క నిర్మాణం మరియు T / R మాడ్యూల్స్ మరియు యాంటెన్నాల యొక్క వివరణాత్మక రూపకల్పన విశ్లేషించబడ్డాయి. OTA (గాలిపై) కొలత ద్వారా, ప్రతిపాదిత దశల శ్రేణి 29.5GHz యొక్క కేంద్ర పౌనఃపున్యంలో 1 GHz బ్యాండ్విడ్త్ను సాధిస్తుంది మరియు అజిమత్ బీమ్-వెడల్పు 12 డిగ్రీలు ± 45 డిగ్రీల స్కానింగ్ పరిధితో ఉంటుంది. 800MHz 64QAM సిగ్నల్స్ యొక్క ఉత్సాహంతో, ట్రాన్స్మిటర్ బీమ్ 5.5% EVM ను సాధిస్తుంది, PA -10dB వద్ద పనిచేసే PA తో -30.5dBc యొక్క ACLR, మరియు కొలిచిన సంతృప్త EIRP 63 dBm. |
5f507abd8d07d3bee56820fd3a5dc2234d1c38ee | |
6424b69f3ff4d35249c0bb7ef912fbc2c86f4ff4 | సంక్లిష్టమైన ముఖ వైవిధ్యాల కారణంగా అడవిలో ముఖ లక్షణాలను అంచనా వేయడం సవాలుగా ఉంది. మేము ఒక నవల లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రతిపాదించాము అడవిలో లక్షణాల అంచనా కోసం. ఇది రెండు CNN లను, LNet మరియు ANet లను కలుపుతుంది, ఇవి లక్షణ ట్యాగ్లతో సంయుక్తంగా చక్కగా ట్యూన్ చేయబడతాయి, కానీ ముందుగా శిక్షణ పొందినవి భిన్నంగా ఉంటాయి. LNet ముఖం స్థానికీకరణ కోసం భారీ సాధారణ వస్తువు వర్గాల ద్వారా ముందుగా శిక్షణ పొందింది, ANet లక్షణం అంచనా కోసం భారీ ముఖ గుర్తింపుల ద్వారా ముందుగా శిక్షణ పొందింది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ఆధునిక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని మించిపోవడమే కాకుండా, ముఖం యొక్క ప్రాతినిధ్యంపై విలువైన వాస్తవాలను కూడా వెల్లడిస్తుంది. (1) ముఖం యొక్క స్థానికీకరణ (LNet) మరియు లక్షణం అంచనా (ANet) యొక్క పనితీరును వివిధ పూర్వ శిక్షణా వ్యూహాల ద్వారా ఎలా మెరుగుపరచవచ్చో ఇది చూపిస్తుంది. (2) LNet యొక్క ఫిల్టర్లు ఇమేజ్-లెవల్ అట్రిబ్యూట్ ట్యాగ్లతో మాత్రమే చక్కగా ట్యూన్ చేయబడినప్పటికీ, మొత్తం చిత్రాలపై వారి ప్రతిస్పందన మ్యాప్లు ముఖాల స్థానాలను బలంగా సూచిస్తాయని ఇది వెల్లడిస్తుంది. ఈ వాస్తవం ముఖం యొక్క స్థానికీకరణ కోసం LNet ను ఇమేజ్-స్థాయి వ్యాఖ్యలతో మాత్రమే శిక్షణ ఇవ్వడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, కానీ ముఖం యొక్క సరిహద్దు పెట్టెలు లేదా మైలురాళ్ళు లేకుండా, అన్ని లక్షణ గుర్తింపు పనులకు ఇది అవసరం. (3) భారీ ముఖ గుర్తింపులతో ముందస్తు శిక్షణ పొందిన తరువాత ANet యొక్క ఉన్నత స్థాయి దాచిన న్యూరాన్లు స్వయంచాలకంగా అర్థ భావనలను కనుగొంటాయని ఇది చూపిస్తుంది, మరియు లక్షణ ట్యాగ్లతో చక్కగా ట్యూనింగ్ చేసిన తర్వాత అటువంటి భావనలు గణనీయంగా మెరుగుపడతాయి. ప్రతి లక్షణాన్ని ఈ భావనల యొక్క ఒక చిన్న సరళ కలయికతో బాగా వివరించవచ్చు. |
d2938415204bb6f99a069152cb954e4baa441bba | ఈ లేఖ 1.57-1.60 GHz పై ఆర్టిలరీ ప్రొజెక్టిల్స్ పై GPS సిగ్నల్స్ స్వీకరించడానికి అనువైన ఒక కాంపాక్ట్ యాంటెన్నాను అందిస్తుంది. నాలుగు విలోమ F- రకం అంశాలు సమాన పరిమాణంలో మరియు వరుసగా 90 ° దశ వ్యత్యాసం లో ఒక సిరీస్ ఫీడ్ నెట్వర్క్ ద్వారా ఉత్తేజిత ఉంటాయి. యాంటెన్నా యొక్క ఆకారం మరియు రూపం కారకం అనుకూలీకరించబడింది, తద్వారా యాంటెన్నాను సులభంగా ఫిరంగి ఫ్యూజ్ లోపల ఇన్స్టాల్ చేయవచ్చు. ఈ యాంటెన్నా 2.90-3.77 dBic లాభం, 1.9-2.86 dB అక్షసంబంధ నిష్పత్తి, 1.57-1.62 GHz పై -10 dB కంటే తక్కువ ప్రతిబింబ గుణకం కలిగి ఉందని కొలతలు చూపిస్తున్నాయి. |
0e52fbadb7af607b4135189e722e550a0bd6e7cc | నేపథ్యం రేజర్ బ్లేడ్ ఉపయోగించి స్వీయ-కత్తిరించడం అనేది ఒక రకమైన స్వీయ-అవినీతి ప్రవర్తన, ఇది ప్రత్యేకమైన నమూనాలతో శాశ్వత మరియు సామాజికంగా ఆమోదయోగ్యం కాని మచ్చలను వదిలివేస్తుంది, ముఖ్యంగా ఎగువ అవయవాలు మరియు ముందు ఛాతీ గోడపై. స్వీయ గాయాల వల్ల కలిగే గాయాలు సమాజంలో సులభంగా గుర్తించబడతాయి. ఈ క్లినికల్ స్టడీలో, స్వీయ-ప్రేరిత రేజర్ బ్లేడ్ కోతలు దాచడంలో కార్బన్ డయాక్సైడ్ లేజర్ రెసర్ఫైసింగ్ మరియు సన్నని చర్మ ఇంప్లాంట్ల ప్రభావాన్ని పరిశోధించాలని మేము లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము. పద్ధతులు 2001 ఫిబ్రవరి నుంచి 2003 ఆగస్టు మధ్య కాలంలో 20 నుంచి 41 సంవత్సరాల (సగటు 23.8 సంవత్సరాలు) వయస్సు గల 16 మంది తెల్లజాతి పురుషుల శరీర నిర్మాణం మీద (11 ఎగువ చేతి, 11 అదుపు, నాలుగు ముందు ఛాతీ) చికిత్స జరిగింది. శస్త్రచికిత్సకు ముందు వివరణాత్మక మానసిక విశ్లేషణ; ఈ ప్రక్రియ ఒక "కామౌల్జ్" ఆపరేషన్ అని రోగికి తెలియజేయడం; హైపర్ట్రోఫిక్ మచ్చలను కామంగా ఉన్న చర్మం స్థాయికి తగ్గించడం; హైపర్ట్రోఫిక్ మచ్చలకు ఇంట్రాలేషనల్ కార్టికోస్టెరాయిడ్ ఇంజెక్షన్; కార్బన్ డయాక్సైడ్ లేజర్ రీసర్ఫైయింగ్ ఒకే యూనిట్గా; సన్నని (0.2 నుండి 0.3 మిమీ) చర్మం ఇంప్లాంట్; 15 రోజులు కుదింపు డ్రెస్సింగ్; ట్యూబుల్ బ్యాండ్ వాడకం; మరియు కనీసం 6 నెలలు సూర్యకాంతి నుండి రక్షణ ఈ ప్రక్రియ యొక్క ముఖ్య అంశాలు. ఫలితాలు ఈ గాయాలను విజయవంతంగా దాచిపెట్టి, బర్న్ స్కార్ లాంటి సామాజికంగా ఆమోదయోగ్యమైన రూపాన్ని ఇచ్చారు. ఒక కేసులో పాక్షిక ఇంప్లాంట్ నష్టం మరియు మరొక కేసులో హైపర్పిగ్మెంటేషన్ సంక్లిష్టాలు. కొత్త హైపర్ట్రోఫిక్ మచ్చ అభివృద్ధి చెందలేదు. CO2 లేజర్ రీసర్ఫైసింగ్ మరియు సన్నని చర్మం ఇంప్లాంట్ పద్ధతి స్వీయ-ప్రేరిత రేజర్ బ్లేడ్ కోతలు మభ్యపెట్టడంలో ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. |
2b0750d16db1ecf66a3c753264f207c2cb480bde | కస్టమర్ లావాదేవీల యొక్క పెద్ద డేటాబేస్ మాకు ఇవ్వబడింది, ఇక్కడ ప్రతి లావాదేవీ కస్టమర్-ఐడి, లావాదేవీ సమయం మరియు లావాదేవీలో కొనుగోలు చేసిన అంశాలను కలిగి ఉంటుంది. అటువంటి డేటాబేస్ల మీద క్రమ పద్ధతుల త్రవ్వకాల సమస్యను పరిచయం చేస్తాము. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి మేము మూడు అల్గోరిథంలను ప్రదర్శిస్తాము మరియు సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించి వారి పనితీరును అనుభవపూర్వకంగా అంచనా వేస్తాము. ప్రతిపాదిత అల్గోరిథంలలో రెండు, అప్రోరిసొమ్ మరియు అప్రోరిఆల్, పోల్చదగిన పనితీరును కలిగి ఉన్నాయి, అయితే అప్రోరిసొమ్ ఒక క్రమ నమూనాకు మద్దతు ఇవ్వాల్సిన కనీస సంఖ్యలో వినియోగదారులు తక్కువగా ఉన్నప్పుడు కొంచెం మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది. స్కేల్ అప్ ప్రయోగాలు అప్రోరిసొమే మరియు అప్రోరిఅల్ల్ రెండూ కస్టమర్ లావాదేవీల సంఖ్యతో సరళంగా స్కేల్ అవుతాయని చూపిస్తున్నాయి. ఒక కస్టమర్కు సంబంధించిన లావాదేవీల సంఖ్య, ఒక లావాదేవీలో ఉన్న అంశాల సంఖ్యల విషయంలో కూడా ఈ పథకాలు మంచి స్కేల్ అప్ లక్షణాలను కలిగి ఉన్నాయి. |
3f4558f0526a7491e2597941f99c14fea536288d | |
f6c265af493c74cb7ef64b8ffe238e3f2487d133 | ఈ పరిశోధన వ్యాసంలో, బ్లూటూత్, WLAN/WiMAX మరియు పబ్లిక్ సేఫ్టీ అప్లికేషన్ల కోసం కాంపాక్ట్ డ్యూయల్ బ్యాండ్ అసమాన కోప్లానార్ స్ట్రిప్-ఫెడ్ ప్రింటెడ్ యాంటెన్నా రూపకల్పన చేయబడింది మరియు ప్రదర్శించబడింది. ACS ఫీడ్ లైన్ కు రెండు సాధారణ మయోండరు ఆకారపు రేడియేటింగ్ స్ట్రిప్స్ ను జోడించడం ద్వారా ద్వంద్వ ఫ్రీక్వెన్సీ ఆపరేటింగ్ బ్యాండ్లు (2.45 GHz మరియు 5.25 GHz) సాధించబడ్డాయి. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా జ్యామితి 1.6 మిమీ మందం కలిగిన తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన FR4 ఉపరితలంపై ముద్రించబడింది, మొత్తం కొలతలు 13 × 21.3m, ఇందులో యునిప్లానార్ గ్రౌండ్ ప్లేన్ కూడా ఉంది. ACS-ఆధారిత ద్వంద్వ-బ్యాండ్ మోనోపోల్ యాంటెన్నా యొక్క -10 dB ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ వరుసగా 2.36-2.5 GHz నుండి 140MHz మరియు 4.5-7.0 GHz నుండి 2500MHz, ఇది 2.4 GHz బ్లూటూత్ / WLAN, 5.2/5.8 GHz WLAN, 5.5 GHz WiMAX మరియు 4.9 GHz US పబ్లిక్ సేఫ్టీ బ్యాండ్లను కవర్ చేస్తుంది. సరళమైన జ్యామితి మరియు విస్తృత ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ లక్షణాలతో పాటు, ప్రతిపాదిత నిర్మాణం వరుసగా E మరియు H- ప్లేన్ రెండింటిలోనూ ద్వి-దిశాత్మక మరియు సర్వ దిశాత్మక రేడియేషన్ నమూనాను నిర్వహిస్తుంది. |
04f39720b9b20f8ab990228ae3fe4f473e750fe3 | |
17fac85921a6538161b30665f55991f7c7e0f940 | [10, 11]లో ప్రారంభించిన గణాంక డేటాబేస్ల గోప్యతను కాపాడటంపై పరిశోధనలను కొనసాగిస్తున్నాం. సున్నితమైన సమాచారం ఉన్న ఒక డేటాబేస్ ను కలిగి ఉన్న ఒక విశ్వసనీయ సర్వర్ ను ఆలోచించండి. డేటాబేస్లను రియల్ లకు మ్యాపింగ్ చేసే క్వెరీ ఫంక్షన్ f ఇచ్చినట్లయితే, f ను డేటాబేస్కు వర్తింపజేయడం వల్ల వచ్చిన ఫలితం నిజమైన సమాధానం అని పిలువబడుతుంది. గోప్యతను కాపాడటానికి, జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేసిన పంపిణీ ప్రకారం ఉత్పత్తి చేయబడిన యాదృచ్ఛిక శబ్దం చేత నిజమైన సమాధానం భంగం చెందుతుంది మరియు ఈ ప్రతిస్పందన, నిజమైన సమాధానం ప్లస్ శబ్దం, వినియోగదారుకు తిరిగి ఇవ్వబడుతుంది. మునుపటి పని శబ్దం మొత్తాల కేసులో దృష్టి పెట్టింది, దీనిలో f = P i g ((xi), ఇక్కడ xi డేటాబేస్ యొక్క i వరుసను సూచిస్తుంది మరియు g డేటాబేస్ వరుసలను [0, 1] కు మ్యాప్ చేస్తుంది. మేము సాధారణ ఫంక్షన్ f కు అధ్యయనం విస్తరించాము , ఫంక్షన్ f యొక్క సున్నితత్వం ప్రకారం శబ్దం యొక్క ప్రామాణిక విచలనాన్ని క్రమాంకనం చేయడం ద్వారా గోప్యతను కాపాడుకోవచ్చని రుజువు చేస్తోంది . సుమారుగా చెప్పాలంటే, f యొక్క ఏ ఒక్క వాదన అయినా దాని అవుట్పుట్ను మార్చగల పరిమాణం ఇది. కొత్త విశ్లేషణ అనేక ప్రత్యేక అనువర్తనాల కోసం గతంలో అర్థం చేసుకున్న దానికంటే గణనీయంగా తక్కువ శబ్దం అవసరమని చూపిస్తుంది. ప్రైవసీని ప్రత్యామ్నాయం చేయకుండానే ప్రైవసీని చాలా స్పష్టంగా వర్ణించడం మొదటి అడుగు. అదనంగా, ఇంటరాక్టివ్ కాని శానిటైజేషన్ యంత్రాంగాల యొక్క పెరిగిన విలువను చూపించే విభజన ఫలితాలను మేము పొందుతాము. |
2a622720d4021259a6f6d3c6298559d1b56e7e62 | ఇటీవలి వెబ్ శోధన పద్ధతులు సాంప్రదాయక వచన సరిపోలికను గూగుల్ యొక్క పేజ్ రాంక్ అల్గోరిథం వంటి వెబ్ యొక్క లింక్ నిర్మాణం ఆధారంగా "ముఖ్యత" యొక్క ప్రపంచ భావనతో పెంచుతాయి. మరింత శుద్ధి చేసిన శోధనల కోసం, ప్రాముఖ్యత యొక్క ఈ గ్లోబల్ భావనను ప్రాముఖ్యత యొక్క వ్యక్తిగతీకరించిన వీక్షణలను సృష్టించడానికి ప్రత్యేకత ఇవ్వవచ్చు - ఉదాహరణకు, ప్రాముఖ్యత స్కోర్లు ప్రారంభంలో ఆసక్తికరమైన పేజీల యొక్క వినియోగదారు-నిర్దిష్ట సమితి ప్రకారం పక్షపాతంతో ఉంటాయి. అన్ని సాధ్యమైన వ్యక్తిగతీకరించిన వీక్షణలను ముందుగానే లెక్కించడం మరియు నిల్వ చేయడం అసాధ్యమైనది, ప్రశ్న సమయంలో వ్యక్తిగతీకరించిన వీక్షణలను లెక్కించడం వంటిది, ఎందుకంటే ప్రతి వీక్షణ యొక్క గణన వెబ్ గ్రాఫ్లో పునరావృత గణన అవసరం. మేము కొత్త గ్రాఫ్-సిద్ధాంత ఫలితాలను మరియు ఈ ఫలితాల ఆధారంగా ఒక కొత్త సాంకేతికతను అందిస్తున్నాము, ఇది వ్యక్తిగతీకరించిన వీక్షణలను పాక్షిక వెక్టర్లుగా ఎన్కోడ్ చేస్తుంది. పాక్షిక వెక్టర్లను బహుళ వ్యక్తిగతీకరించిన వీక్షణలలో పంచుకుంటారు, మరియు వాటి గణన మరియు నిల్వ ఖర్చులు వీక్షణల సంఖ్యతో బాగా స్కేల్ అవుతాయి. మా విధానం పెరుగుదల గణనను అనుమతిస్తుంది, తద్వారా పాక్షిక వెక్టర్ల నుండి వ్యక్తిగతీకరించిన వీక్షణల నిర్మాణం ప్రశ్న సమయంలో ఆచరణాత్మకమైనది. పాక్షిక వెక్టర్లను లెక్కించడానికి సమర్థవంతమైన డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ అల్గోరిథంలను, పాక్షిక వెక్టర్ల నుండి వ్యక్తిగతీకరించిన వీక్షణలను నిర్మించడానికి ఒక అల్గోరిథం మరియు మా పద్ధతుల యొక్క ప్రభావం మరియు స్కేలబిలిటీని ప్రదర్శించే ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
37c3303d173c055592ef923235837e1cbc6bd986 | మేము ఒక అభ్యాస అల్గోరిథంను న్యాయమైన వర్గీకరణ కోసం ప్రతిపాదించాము, ఇది సమూహ న్యాయం (ప్రతిరక్షించబడిన సమూహంలోని సభ్యుల నిష్పత్తి సానుకూల వర్గీకరణను మొత్తం జనాభాలోని నిష్పత్తికి సమానంగా ఉంటుంది) మరియు వ్యక్తిగత న్యాయం (అదే విధమైన వ్యక్తులను అదే విధంగా చికిత్స చేయాలి) రెండింటినీ సాధిస్తుంది. మేము రెండు పోటీ లక్ష్యాలతో డేటాను మంచి ప్రాతినిధ్యం కనుగొనే ఒక ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యగా న్యాయంను రూపొందించాముః డేటాను సాధ్యమైనంతవరకు ఎన్కోడ్ చేయడానికి, అదే సమయంలో రక్షిత సమూహంలో సభ్యత్వం గురించి ఏదైనా సమాచారాన్ని అస్పష్టం చేస్తుంది. మూడు డేటా సెట్లలో, ఇతర తెలిసిన పద్ధతులతో పోల్చితే మన అల్గోరిథం యొక్క సానుకూల ఫలితాలను చూపిస్తాము. అంతేకాకుండా, మన విధానానికి అనేక ప్రయోజనాలు ఉన్నాయని మేము చూపిస్తున్నాము. మొదటిది, మా మధ్యంతర ప్రాతినిధ్యం ఇతర వర్గీకరణ పనులకు ఉపయోగించవచ్చు (అనగా, బదిలీ అభ్యాసం సాధ్యమే); రెండవది, వర్గీకరణ కోసం డేటా యొక్క ముఖ్యమైన కొలతలు కనుగొనగల దూర కొలమానాన్ని నేర్చుకోవటానికి మేము ఒక అడుగు వేస్తాము. |
4556f3f9463166aa3e27b2bec798c0ca7316bd65 | ఈ వ్యాసంలో, ఇచ్చిన సున్నితమైన లక్షణానికి సంబంధించి స్వతంత్రంగా వర్గీకరించడానికి పరిమితం చేయబడిన వర్గీకరణను నిర్వహించడానికి నావిగేట్ బేజ్ వర్గీకరణను ఎలా సవరించాలో మేము పరిశీలిస్తాము. డేటా సమితిలో లేబుల్స్కు దారితీసే నిర్ణయం ప్రక్రియ పక్షపాతంతో ఉన్నప్పుడు ఇటువంటి స్వతంత్ర పరిమితులు సహజంగా సంభవిస్తాయి; ఉదాహరణకు, లింగం లేదా జాతి వివక్ష కారణంగా. వివక్షతపై పాక్షికంగా ఆధారపడిన నిర్ణయం తీసుకోకుండా నిషేధించే చట్టాలు ఉన్న అనేక కేసుల కారణంగా ఈ విధానం ఏర్పడింది. యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను అమాయకంగా ఉపయోగించడం వల్ల కంపెనీలకు భారీ జరిమానాలు విధించవచ్చు. మేము ముగ్గురు విధానాలను అందిస్తున్నాము, అవి నావికా బేజ్ వర్గీకరణను వివక్షత లేనివిగా చేయడానికిః (i) నిర్ణయం సానుకూలంగా ఉండే సంభావ్యతను సవరించడం, (ii) ప్రతి సున్నితమైన లక్షణ విలువకు ఒక మోడల్ను శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు వాటిని సమతుల్యం చేయడం మరియు (iii) బేసియన్ మోడల్కు అస్పష్టమైన వేరియబుల్ను జోడించడం, ఇది పక్షపాత రహిత లేబుల్ను సూచిస్తుంది మరియు అంచనా గరిష్టీకరణను ఉపయోగించి సంభావ్యత కోసం మోడల్ పారామితులను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. కృత్రిమ మరియు నిజ జీవిత డేటా రెండింటిపై మూడు విధానాల కోసం మేము ప్రయోగాలను ప్రదర్శిస్తాము. |
f5de0751d6d73f0496ac5842cc6ca84b2d0c2063 | మైక్రోఎలక్ట్రానిక్స్, ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్లు, సిస్టమ్-ఆన్-చిప్ డిజైన్, వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్, తక్కువ శక్తి వినియోగించే ఇంటెలిజెంట్ సెన్సార్లలో ఇటీవల జరిగిన పురోగతి వైర్లెస్ బాడీ ఏరియా నెట్వర్క్ (WBAN) ను అమలు చేయడానికి వీలు కల్పించింది. డబ్ల్యుబిఎన్ అనేది తక్కువ శక్తి, సూక్ష్మ, చొరబాటు / నాన్-చొరబాటు తేలికపాటి వైర్లెస్ సెన్సార్ నోడ్ల సేకరణ, ఇది మానవ శరీర విధులు మరియు పరిసర వాతావరణాన్ని పర్యవేక్షిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఇది అనేక వినూత్న మరియు ఆసక్తికరమైన అనువర్తనాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, వీటిలో సర్వవ్యాప్తి ఆరోగ్య సంరక్షణ, వినోదం, ఇంటరాక్టివ్ గేమింగ్ మరియు సైనిక అనువర్తనాలు ఉన్నాయి. ఈ పత్రంలో, WBAN యొక్క ప్రాథమిక యంత్రాంగాలు, నిర్మాణం మరియు టోపోలాజీ, వైర్లెస్ ఇంప్లాంట్ కమ్యూనికేషన్, తక్కువ శక్తి మీడియం యాక్సెస్ కంట్రోల్ (MAC) మరియు రూటింగ్ ప్రోటోకాల్లు సమీక్షించబడ్డాయి. భౌతిక (PHY), MAC, మరియు నెట్వర్క్ పొరలలో WBAN కోసం ప్రతిపాదిత సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల యొక్క సమగ్ర అధ్యయనం ప్రదర్శించబడుతుంది మరియు ప్రతి పొర కోసం అనేక ఉపయోగకరమైన పరిష్కారాలు చర్చించబడతాయి. చివరగా, అనేక WBAN అప్లికేషన్లు హైలైట్ చేయబడ్డాయి. |
bebdd553058ab50d0cb19a1f65d7f4daeb7cda37 | సమాచార సాంకేతిక పరిజ్ఞానం (ఐటి) రక్షణ సంస్థలకు ఒక ప్రధాన ఆర్థిక సవాలుగా మారింది మరియు కొనసాగుతుందని అంచనా. ఐటి భద్రత పెట్టుబడులపై పరిశోధన వేగంగా పెరుగుతున్నప్పటికీ, పరిశోధనలను నిర్మాణాత్మకంగా రూపొందించడానికి, ఆర్థిక సాంకేతిక విషయాలను వివరించడానికి మరియు భవిష్యత్ పరిశోధనలకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి దీనికి సిద్ధాంతపరమైన ఆధారం లేదు. వనరుల ఆధారిత దృక్పథం మరియు సంస్థాగత అభ్యాస సిద్ధాంతాన్ని అవలంబించే బహుళ-సిద్ధాంత దృక్పథం నుండి ఉద్భవించే కొత్త సైద్ధాంతిక నమూనాను సూచించడం ద్వారా మేము ఈ లోపానికి పరిష్కారం చూపుతాము. ఈ సిద్ధాంతాల యొక్క ఉమ్మడి అనువర్తనం సంస్థాగత వనరులను ఐటి భద్రతా ప్రతిఘటనల ద్వారా రక్షించడం కాలక్రమేణా అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు సంభవించే సంస్థాగత అభ్యాస ప్రభావాలను ఒక సిద్ధాంత నమూనాలో భావన చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఐటి భద్రత పెట్టుబడుల ఈ నమూనాను పెద్ద సాహిత్యాల యొక్క ఫలితాలను సంశ్లేషణ చేయడానికి మరియు పరిశోధన అంతరాలను పొందటానికి ఉపయోగిస్తాము. ఈ అంతరాలను (మూసివేయడం) యొక్క నిర్వహణ చిక్కులను కూడా మేము చర్చించాము, ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలను అందిస్తాము. |
1407b3363d9bd817b00e95190a95372d3cb3694a | సహజ భాషా ప్రసంగంలో, సంబంధిత సంఘటనలు ఒక పెద్ద దృశ్యాన్ని వివరించడానికి ఒకదానికొకటి దగ్గరగా కనిపిస్తాయి. ఇటువంటి నిర్మాణాలను ఒక ఫ్రేమ్ (ఎ. కె. ఎ. సంబంధిత సంఘటనలు మరియు నమూనా పాల్గొనేవారు మరియు ఈవెంట్ పరివర్తనాలు సమితి కలిగి ఒక టెంప్లేట్). ఫ్రేమ్లను గుర్తించడం అనేది సమాచార సంగ్రహణ మరియు సహజ భాష ఉత్పత్తికి ఒక అవసరం, మరియు సాధారణంగా మానవీయంగా జరుగుతుంది. ఫ్రేమ్లను ప్రేరేపించే పద్ధతులు ఇటీవల ప్రతిపాదించబడ్డాయి, కానీ అవి సాధారణంగా యాడ్ హాక్ విధానాలను ఉపయోగిస్తాయి మరియు రోగ నిర్ధారణ లేదా విస్తరించడం కష్టం. ఈ కాగితంలో, ఫ్రేమ్ ఇండక్షన్కు మొదటి సంభావ్యత విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది ఫ్రేమ్లు, సంఘటనలు, పాల్గొనేవారిని అజ్ఞాత అంశాలుగా పొందుపరుస్తుంది మరియు వచనాన్ని ఉత్తమంగా వివరించే ఫ్రేమ్ మరియు ఈవెంట్ పరివర్తనాలను నేర్చుకుంటుంది. ఫ్రేమ్ ల సంఖ్య ను సింటాక్టిక్ పార్సింగ్ నుండి స్ప్లిట్-మెర్జ్ పద్ధతి యొక్క ఒక నవల అప్లికేషన్ ద్వారా ఊహించబడుతుంది. టెక్స్ట్ నుండి ప్రేరేపిత ఫ్రేమ్ల వరకు మరియు సేకరించిన వాస్తవాల వరకు ఎండ్-టు-ఎండ్ మూల్యాంకనాలలో, మా పద్ధతి అత్యుత్తమ ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేసింది, ఇంజనీరింగ్ కృషిని గణనీయంగా తగ్గించింది. |
1bf9a76c9d9838afc51983894b58790b14c2e3d3 | ఎంబియంట్ అసిస్టెడ్ లివింగ్ (ఎఎఎల్) అనేది వికలాంగులు, వృద్ధులు, దీర్ఘకాలిక అనారోగ్యంతో బాధపడుతున్న వారి జీవితాలను సులభతరం చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి ఉద్దేశించిన ఐటి పరిష్కారాలను అందిస్తుంది. వృద్ధులకు చైతన్యం అనేది ఒక కీలకమైన అంశం ఎందుకంటే వారి శారీరక శ్రమ, సాధారణంగా, వారి జీవన నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఆరోగ్య స్థితిని కాపాడుతుంది. ఈ పత్రం, వృద్ధుల సంరక్షకులకు మరియు వృద్ధులకు AAL ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది, ఇది వారి కదలికలను పరిమితం చేయకుండా చురుకైన జీవనశైలిని కొనసాగించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్ వర్క్ లో మొబైల్ పరిసరాల కోసం నాలుగు AAL టూల్స్ ఉన్నాయి: i) పతనం గుర్తించే మొబైల్ అప్లికేషన్; ii) ధరించగలిగే సెన్సార్ల ద్వారా బయోఫీడ్ బ్యాక్ మానిటరింగ్ సిస్టమ్; iii) గ్లోబల్ పొజిషనింగ్ సిస్టమ్ (GPS) తో అమర్చిన షూ ద్వారా బహిరంగ స్థాన సేవ; మరియు iv) ఇంటి వాతావరణంలో పరిమితం చేయబడిన అనేక మంది వృద్ధులను చూసుకునే సంరక్షకుల కోసం మొబైల్ అప్లికేషన్. ప్రతిపాదనను అంచనా వేసి, ప్రదర్శిస్తారు మరియు ఇది ఉపయోగం కోసం సిద్ధంగా ఉంది. |
2375f6d71ce85a9ff457825e192c36045e994bdd | |
91c7fc5b47c6767632ba030167bb59d9d080fbed | చిత్రాలు, సూచనలు మరియు పోజ్ అంచనాల నుండి నేరుగా మ్యాపింగ్ చేయడం ద్వారా అధిక-స్థాయి నావిగేషన్ సూచనలను అనుసరించే పద్ధతిని మేము పరిచయం చేస్తున్నాము. నిజ-సమయ నియంత్రణ కోసం నిరంతర తక్కువ-స్థాయి వేగం ఆదేశాలకు. గ్రౌండ్డ్ సెమాంటిక్ మ్యాపింగ్ నెట్వర్క్ (GSMN) అనేది పూర్తిగా వేరుచేయగల నాడీ నెట్వర్క్ నిర్మాణం, ఇది నెట్వర్క్లో పిన్హోల్ కెమెరా ప్రొజెక్షన్ మోడల్ను చేర్చడం ద్వారా ప్రపంచ సూచన ఫ్రేమ్లో స్పష్టమైన అర్థ పటాన్ని నిర్మిస్తుంది. మ్యాప్లో నిల్వ చేయబడిన సమాచారం అనుభవం నుండి నేర్చుకోబడుతుంది, అయితే స్థానిక నుండి ప్రపంచ పరివర్తన స్పష్టంగా లెక్కించబడుతుంది. DAGGERFM ను ఉపయోగించి మేము మోడల్ను శిక్షణ ఇస్తున్నాము, DAGGER యొక్క సవరించిన వేరియంట్, ఇది మెరుగైన శిక్షణ వేగం మరియు మెమరీ వినియోగం కోసం పట్టిక సారూప్యత హామీలను వర్తకం చేస్తుంది. వాస్తవిక క్వాడ్కోప్టర్ సిమ్యులేటర్పై వర్చువల్ ఎన్విరాన్మెంట్లో జిఎస్ఎన్ఎన్ను పరీక్షించాము మరియు స్పష్టమైన మ్యాపింగ్ మరియు గ్రౌండింగ్ మాడ్యూళ్ళను చేర్చడం వల్ల జిఎస్ఎన్ఎన్ బలమైన న్యూరల్ బేస్లైన్లను అధిగమించడానికి మరియు నిపుణుల విధాన పనితీరును దాదాపుగా చేరుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. చివరగా, మేము నేర్చుకున్న మ్యాప్ ప్రాతినిధ్యాలను విశ్లేషిస్తాము మరియు స్పష్టమైన మ్యాప్ను ఉపయోగించడం వల్ల వివరణాత్మక సూచన-అనుసరిస్తున్న నమూనాకు దారితీస్తుందని చూపిస్తాము. |
cc98157b70d7cf464b880668d7694edd12188157 | ప్రస్తుతం వివిధ సంస్థల మధ్య సురక్షితమైన, విశ్వసనీయ సమాచార ప్రసారానికి ఉన్నత స్థాయి భద్రత చాలా ముఖ్యం. కానీ ఇంటర్నెట్ మరియు ఇతర నెట్వర్క్ల ద్వారా సురక్షితమైన డేటా కమ్యూనికేషన్ ఎల్లప్పుడూ చొరబాట్లు మరియు దుర్వినియోగాల ముప్పులో ఉంటుంది. అందువల్ల కంప్యూటర్, నెట్వర్క్ భద్రతకు ఇంట్రూషన్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్స్ ఒక ముఖ్యమైన భాగంగా మారాయి. చొరబాటును గుర్తించేందుకు వివిధ పద్ధతులు ఉపయోగిస్తున్నారు. కానీ దురదృష్టవశాత్తు ఇప్పటివరకు ఏ వ్యవస్థ కూడా పూర్తిగా దోషరహితం కాదు. కాబట్టి, మెరుగైన అన్వేషణ కొనసాగుతుంది. ఈ క్రమంలో, వివిధ రకాల నెట్వర్క్ చొరబాట్లను సమర్థవంతంగా గుర్తించడానికి జన్యు అల్గోరిథం (జిఎ) ను ఉపయోగించి ఇంట్రూషన్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్ (ఐడిఎస్) ను ఇక్కడ ప్రదర్శిస్తున్నాము. ఎగ్జిక్యూటివ్ గ్యాస్ కోసం పారామితులు మరియు పరిణామ ప్రక్రియలను వివరంగా చర్చించి అమలు చేస్తారు. ఈ విధానం ట్రాఫిక్ డేటాను ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు సంక్లిష్టతను తగ్గించడానికి పరిణామ సిద్ధాంతాన్ని సమాచార పరిణామానికి ఉపయోగిస్తుంది. మా వ్యవస్థ పనితీరును అమలు చేయడానికి మరియు కొలవడానికి మేము KDD99 బెంచ్మార్క్ డేటాసెట్ను ఉపయోగించాము మరియు సహేతుకమైన గుర్తింపు రేటును పొందాము. |
Subsets and Splits