_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
2f991be8d35e4c1a45bfb0d646673b1ef5239a1f | యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు ఎందుకు ప్రవర్తించాలో అర్థం చేసుకోవడం సిస్టమ్ డిజైనర్లు మరియు తుది వినియోగదారులను అనేక విధాలుగా శక్తివంతం చేస్తుందిః మోడల్ ఎంపికలో, ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్లో, అంచనాలను విశ్వసించడానికి మరియు చర్య తీసుకోవడానికి మరియు మరింత సహజమైన వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్లలో. అందువల్ల, యంత్ర అభ్యాసంలో వ్యాఖ్యాతీకరణ అనేది ఒక ముఖ్యమైన ఆందోళనగా మారింది, మరియు వ్యాఖ్యాతీకరణ నమూనాల రంగంలో పని కొత్త ఆసక్తిని కనుగొంది. కొన్ని అనువర్తనాల్లో, ఇటువంటి నమూనాలు అన్వయించలేని వాటి వలె ఖచ్చితమైనవి, అందువల్ల వాటి పారదర్శకతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది. అవి ఖచ్చితమైనవి కాకపోయినా, వ్యాఖ్యానం ప్రాముఖ్యత ఉన్నప్పుడు అవి ఇంకా ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడవచ్చు. అయితే, యంత్ర అభ్యాసాన్ని అర్థంచేసుకోదగిన నమూనాలకు పరిమితం చేయడం అనేది తరచుగా తీవ్రమైన పరిమితి. ఈ వ్యాసంలో మనం మోడల్-అజ్ఞేయ విధానాలను ఉపయోగించి యంత్ర అభ్యాస అంచనాలను వివరించడానికి వాదించాము. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను బ్లాక్ బాక్స్ ఫంక్షన్లుగా పరిగణించడం ద్వారా, ఈ విధానాలు మోడల్స్, వివరణలు మరియు ప్రాతినిధ్యాల ఎంపికలో కీలకమైన వశ్యతను అందిస్తాయి, డీబగ్గింగ్, పోలిక మరియు వివిధ రకాల వినియోగదారులు మరియు మోడళ్ల కోసం ఇంటర్ఫేస్లను మెరుగుపరుస్తాయి. ఈ పద్ధతులకు ప్రధాన సవాళ్లను కూడా మేము వివరిస్తాము మరియు ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించే ఇటీవల ప్రవేశపెట్టిన మోడల్-అజ్ఞాత వివరణ విధానం (LIME) ను సమీక్షిస్తాము. |
546add32740ac350dda44bab06f56d4e206622ab | లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లు చిత్ర వర్గీకరణలో ఆకట్టుకునే ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను సాధించాయి, కానీ ఆశ్చర్యకరంగా విరుద్ధమైన భంగాలకు సంబంధించి అస్థిరంగా ఉంటాయి, అనగా ఇన్పుట్ చిత్రంలో కనీస మార్పులు నెట్వర్క్ను తప్పుగా వర్గీకరించడానికి కారణమవుతాయి. స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్ల కోసం అవగాహన మాడ్యూల్స్ మరియు ఎండ్-టు-ఎండ్ కంట్రోలర్లతో సహా సంభావ్య అనువర్తనాలతో, ఇది వారి భద్రత గురించి ఆందోళనలను పెంచుతుంది. మేము సంతృప్తి మాడ్యూల్ సిద్ధాంతం (SMT) ఆధారంగా ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ బహుళ-లేయర్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల కోసం ఒక నవల ఆటోమేటెడ్ ధృవీకరణ ఫ్రేమ్వర్క్ను అభివృద్ధి చేస్తాము. మేము చిత్రాల తారుమారుపై దృష్టి పెడతాము, కెమెరా కోణం లేదా లైటింగ్ పరిస్థితులలో గీతలు లేదా మార్పులు వంటివి, మరియు చిత్ర వర్గీకరణ నిర్ణయానికి భద్రతను వర్గీకరణ యొక్క మార్పులేని పరంగా నిర్వచించాము. మేము విచక్షణను ఉపయోగించి ప్రాంతం యొక్క సమగ్ర శోధనను ప్రారంభిస్తాము మరియు విశ్లేషణ పొరను పొర ద్వారా వ్యాప్తి చేస్తాము. మా పద్ధతి నేరుగా నెట్వర్క్ కోడ్ తో పనిచేస్తుంది మరియు, ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులకు విరుద్ధంగా, ప్రతికూల ఉదాహరణలు, అవి ఉనికిలో ఉంటే, ఇచ్చిన ప్రాంతం మరియు తారుమారుల కుటుంబానికి కనుగొనబడతాయని హామీ ఇవ్వగలదు. దొరికితే, మానవ పరీక్షకులకు ప్రత్యర్థి ఉదాహరణలను చూపించవచ్చు మరియు / లేదా నెట్వర్క్ను చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. మేము Z3 ను ఉపయోగించి సాంకేతికతలను అమలు చేస్తాము మరియు క్రమబద్ధీకరించిన మరియు లోతైన అభ్యాస నెట్వర్క్లతో సహా అత్యాధునిక నెట్వర్క్లలో వాటిని అంచనా వేస్తాము. మేము కూడా శోధన కోసం ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులు వ్యతిరేక ఉదాహరణలు మరియు అంచనా నెట్వర్క్ దృఢత్వాన్ని పోల్చడానికి. |
8db9df2eadea654f128c1887722c677c708e8a47 | ఇది సంబంధిత సమాచారంపై దృష్టి పెట్టడానికి శ్రద్ధ నమూనాలపై ఇటీవలి పనిని కూడా అనుసంధానిస్తుంది, తద్వారా ఎంబెడెడ్ హార్డ్వేర్లో విస్తరణ కోసం కంప్యూటరల్ సంక్లిష్టతను తగ్గిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ను TORCS అని పిలువబడే ఓపెన్ సోర్స్ 3D కార్ రేసింగ్ సిమ్యులేటర్లో పరీక్షించారు. మా సిమ్యులేషన్ ఫలితాలు సంక్లిష్టమైన రహదారి వక్రతలు మరియు ఇతర వాహనాల సాధారణ పరస్పర చర్యల దృష్ట్యా స్వయంప్రతిపత్తి గల యుక్తులు నేర్చుకోవడం నిరూపించాయి. స్వయంప్రతిపత్తితో నడిచే రోబో కారు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క దీర్ఘకాల లక్ష్యం. వాహనాన్ని నడపడం అనేది మానవ డ్రైవర్ నుండి అధిక స్థాయి నైపుణ్యం, శ్రద్ధ మరియు అనుభవాన్ని అవసరమయ్యే పని. కంప్యూటర్లు మానవుల కంటే ఎక్కువ శ్రద్ధ మరియు దృష్టిని కొనసాగించగలిగినప్పటికీ, పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తిగల డ్రైవింగ్కు AI ఏజెంట్లు ఇప్పటివరకు సాధించిన దానికంటే ఎక్కువ మేధస్సు అవసరం. స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ ఏజెంట్ను సృష్టించడంలో పాల్గొన్న పనులను 3 వర్గాలుగా విభజించవచ్చు, ఇది రేఖాచిత్రం 1: 1) గుర్తింపుః పరిసర వాతావరణంలోని భాగాలను గుర్తించడం. దీనికి ఉదాహరణలు పాదచారుల గుర్తింపు, ట్రాఫిక్ సైన్ గుర్తింపు మొదలైనవి. అయితే, ఈ రోజున డీప్ లెర్నింగ్ (డిఎల్) అల్గోరిథంలలో పురోగతి కారణంగా గుర్తించడం చాలా సులభం, ఇది అనేక వస్తువుల గుర్తింపు మరియు వర్గీకరణ సమస్యలలో మానవ స్థాయి గుర్తింపు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్థాయికి చేరుకుంది [1] [2]. లోతైన అభ్యాస నమూనాలు ముడి ఇన్పుట్ డేటా నుండి సంక్లిష్ట లక్షణాల ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోగలవు, చేతితో తయారు చేసిన లక్షణాల అవసరాన్ని వదిలివేస్తాయి [15] [2] [7]. ఈ విషయంలో, కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (సిఎన్ఎన్లు) బహుశా అత్యంత విజయవంతమైన లోతైన అభ్యాస నమూనా, మరియు అలెక్స్ నెట్ [8] నుండి ఇమేజ్ నెట్ సవాలులో ప్రతి విజేత ప్రవేశానికి ఆధారం. ఈ విజయానికి స్వయంప్రతిపత్తిగల డ్రైవింగ్ కోసం లేన్ & వాహనం గుర్తింపులో ప్రతిరూపం ఉంది [6]. 2) అంచనా: స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ ఏజెంట్ తన పర్యావరణాన్ని గుర్తించడం సరిపోదు; ఇది పర్యావరణం యొక్క భవిష్యత్ రాష్ట్రాలను అంచనా వేసే అంతర్గత నమూనాలను కూడా నిర్మించగలగాలి. ఈ తరగతి సమస్యలకు ఉదాహరణలు పర్యావరణం యొక్క మ్యాప్ను నిర్మించడం లేదా ఒక వస్తువును ట్రాక్ చేయడం. భవిష్యత్తును అంచనా వేయడానికి, గత సమాచారాన్ని సమగ్రపరచడం చాలా ముఖ్యం. ఈ రకమైన సమస్యలకు రికరింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNs) చాలా అవసరం. లాంగ్-షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్వర్క్లు [5] ఎండ్-టు-ఎండ్ సీన్ లేబులింగ్ సిస్టమ్స్ [14] లో ఉపయోగించిన RNN యొక్క ఒక వర్గం. ఇటీవల, డీప్ట్రాకింగ్ నమూనాలో వస్తువు ట్రాకింగ్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కూడా RNN లను ఉపయోగించారు [13]. 3) ప్రణాళికః వాహనం విజయవంతంగా నావిగేట్ చేయడానికి వీలు కల్పించే భవిష్యత్ డ్రైవింగ్ చర్యల క్రమాన్ని ప్లాన్ చేయడానికి గుర్తింపు మరియు అంచనాను కలిగి ఉన్న సమర్థవంతమైన నమూనా యొక్క ఉత్పత్తి. ఈ మూడు పనుల్లో ప్రణాళికే అతి క్లిష్టమైన పని. ఈ నమూనా యొక్క సామర్థ్యాన్ని పర్యావరణాన్ని (గుర్తింపు) మరియు దాని డైనమిక్స్ (ప్రవచనాలు) అర్థం చేసుకోవడంలో ఇబ్బందులు ఉన్నాయి, ఇది భవిష్యత్తులో చర్యలను ప్లాన్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, తద్వారా ఇది అవాంఛిత పరిస్థితులను (పెనాల్టీలు) నివారించవచ్చు మరియు సురక్షితంగా దాని గమ్యస్థానానికి (ప్రీమియాలు) డ్రైవ్ చేస్తుంది. రేఖాచిత్రం 1: అధిక స్థాయి స్వయంప్రతిపత్తి గల డ్రైవింగ్ పనులు రెన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ (ఆర్ఎల్) ఫ్రేమ్వర్క్ [17] [20] ను చాలా కాలంగా నియంత్రణ పనులలో ఉపయోగిస్తున్నారు. RL మరియు DL ల మిశ్రమం మానవ స్థాయి నియంత్రణను సాధించడానికి అత్యంత ఆశాజనకమైన విధానాలలో ఒకటిగా గుర్తించబడింది [9]. [12] మరియు [11] లో, ఈ మానవ స్థాయి నియంత్రణను అటారీ గేమ్స్ లో డీప్ క్యూ నెట్వర్క్స్ (డిక్యూఎన్) మోడల్ ఉపయోగించి ప్రదర్శించారు, దీనిలో ఆర్ఎల్ ప్రణాళికా భాగానికి బాధ్యత వహిస్తుంది, అయితే డిఎల్ ప్రాతినిధ్య అభ్యాస భాగానికి బాధ్యత వహిస్తుంది. తరువాత, పాక్షికంగా పరిశీలించదగిన దృశ్యాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి RNN లను మిశ్రమంలో చేర్చారు [4]. స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్కు సమాచార సమగ్రత అవసరం 02 53 2v 1 [ st at . M L ] 8 A pr 2 01 7 బహుళ సెన్సార్ల నుండి. వాటిలో కొన్ని తక్కువ పరిమాణం, LIDAR వంటివి, మరికొన్ని కెమెరాలు వంటి అధిక పరిమాణం. అయితే, ఈ ప్రత్యేక ఉదాహరణలో, ముడి కెమెరా చిత్రాలు అధిక డైమెన్షనల్ అయినప్పటికీ, స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ పనిని సాధించడానికి అవసరమైన ఉపయోగకరమైన సమాచారం చాలా తక్కువ డైమెన్షనల్. ఉదాహరణకు, డ్రైవింగ్ నిర్ణయాలను ప్రభావితం చేసే దృశ్యం యొక్క ముఖ్యమైన భాగాలు కదిలే వాహనం, ముందు రహదారిపై ఖాళీ స్థలం, కర్బస్ల స్థానం మొదలైన వాటికి పరిమితం చేయబడ్డాయి. వాహనాల యొక్క చక్కటి వివరాలు కూడా ముఖ్యమైనవి కావు, ఎందుకంటే వాటి స్థలాకృతి మాత్రమే సమస్యకు నిజంగా అవసరం. అందువల్ల సంబంధిత సమాచారం కోసం మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ చాలా తక్కువగా ఉంటుంది. ఈ సంబంధిత సమాచారాన్ని సేకరించగలిగితే, ఇతర సంబంధిత భాగాలు ఫిల్టర్ చేయబడితే, అది స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ వ్యవస్థల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని రెండింటినీ మెరుగుపరుస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఇది వ్యవస్థ యొక్క గణన మరియు మెమరీ అవసరాలను తగ్గిస్తుంది, ఇవి స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ నియంత్రణ యూనిట్ను కలిగి ఉన్న ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్పై క్లిష్టమైన పరిమితులు. అటువంటి సమాచార వడపోత ప్రక్రియకు శ్రద్ధ నమూనాలు సహజంగా సరిపోతాయి. ఇటీవల, ఈ నమూనాలు [23] మరియు [10] లో చిత్ర గుర్తింపు కోసం విజయవంతంగా అమలు చేయబడ్డాయి, దీనిలో RL RNN లతో కలపబడి, చిత్రంలోని భాగాలను దృష్టిలో ఉంచుకుని. ఈ నమూనాలు DQN [11] మరియు డీప్ రికరియంట్ Q నెట్వర్క్ (DRQN) [4] నమూనాలకు సులభంగా విస్తరించబడతాయి మరియు సమగ్రపరచబడతాయి. ఈ విలీనం [16] లో జరిగింది. శ్రద్ధ నమూనాల విజయం స్వయంప్రతిపత్తిగల డ్రైవింగ్ కోసం ముడి సెన్సరీ సమాచారం నుండి తక్కువ స్థాయి సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు వాటిని ప్రతిపాదించడానికి మాకు దారితీస్తుంది. ఈ పత్రంలో, మేము ముడి సెన్సార్ ఇన్పుట్లను మరియు డ్రైవింగ్ చర్యలను అవుట్పుట్ చేసే ఎండ్-ఎండ్ స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ మోడల్ కోసం ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రతిపాదించాము. ఈ నమూనా పాక్షికంగా పరిశీలించదగిన దృశ్యాలను నిర్వహించగలదు. అంతేకాకుండా, ఇటీవల వచ్చిన శ్రద్ధ నమూనాల పురోగతిని చేర్చాలని మేము ప్రతిపాదించాము, అందుచేత అందుకున్న సెన్సార్ల డేటా నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని మాత్రమే సేకరించవచ్చు, తద్వారా ఇది నిజ-సమయ వ్యవస్థలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఈ పత్రం యొక్క ప్రధాన రచనలుః 1) లోతైన రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ యొక్క ఇటీవలి పురోగతుల యొక్క సర్వేను ప్రదర్శించడం మరియు 2) ఆటోమోటివ్ కమ్యూనిటీకి లోతైన రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ను ముగించడానికి ఒక చట్రాన్ని పరిచయం చేయడం. మిగిలిన పత్రం రెండు భాగాలుగా విభజించబడింది. మొదటి భాగం లోతైన రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంల సర్వేను అందిస్తుంది, ఇది సాంప్రదాయ MDP ఫ్రేమ్వర్క్ మరియు Q- లెర్నింగ్తో ప్రారంభమవుతుంది, తరువాత DQN, DRQN మరియు డీప్ అటెన్షన్ రికరింగ్ Q నెట్వర్క్లు (DARQN). ఈ పత్రం యొక్క రెండవ భాగం లోతైన రీన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ లో ఇటీవలి పురోగతిని సమగ్రపరిచే ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్ వర్గాన్ని వివరిస్తుంది. చివరగా, మేము ముగించి, భవిష్యత్ పని కోసం ఆదేశాలను సూచిస్తాము. రీన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ యొక్క సమీక్ష రీన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ యొక్క సమగ్ర అవలోకనం కోసం, దయచేసి రిచ్ సట్టన్ యొక్క పాఠ్యపుస్తకం యొక్క రెండవ ఎడిషన్ను చూడండి [18]. ఈ విభాగంలో ముఖ్యమైన అంశాల గురించి క్లుప్తంగా తెలుసుకుందాం. రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ను [17] ఒక ఏజెంట్ అనుసరించగల ఉత్తమ విధానాన్ని (ఒక స్థితిలో తీసుకోవలసిన ఉత్తమ చర్య) అందించడానికి ఒక నమూనాగా రూపొందించారు, తద్వారా ఏజెంట్ ప్రస్తుత నుండి టెర్మినల్ స్థితి వరకు ఆ విధానాన్ని అనుసరిస్తున్నప్పుడు మొత్తం సేకరించిన బహుమతులు పెంచబడతాయి. ఆర్ ఎల్ పారాడిగ్మ్ డ్రైవింగ్ కోసం ప్రేరణ అనేది బహుళ-ఏజెంట్ పరస్పర చర్య సమస్య. ఒక మానవ డ్రైవర్ గా, భారీ ట్రాఫిక్ లో లేన్ లను మార్చడం కంటే ఇతర కార్లతో ఎటువంటి పరస్పర చర్య లేకుండా లేన్ లో ఉండడం చాలా సులభం. ఇతర డ్రైవర్ల ప్రవర్తనలో అంతర్లీన అనిశ్చితి కారణంగా రెండోది మరింత కష్టం. పరస్పర చర్య చేసే వాహనాల సంఖ్య, వాటి జ్యామితీయ ఆకృతీకరణ మరియు డ్రైవర్ల ప్రవర్తన పెద్ద వైవిధ్యతను కలిగి ఉంటాయి మరియు అన్ని దృశ్యాలను సమగ్రంగా కవర్ చేసే పర్యవేక్షక అభ్యాస డేటాసెట్ను రూపొందించడం సవాలుగా ఉంది. మానవ డ్రైవర్లు ఆన్లైన్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ను ఉపయోగించి ఇతర డ్రైవర్ల ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకుంటారు. వారు రక్షణాత్మకంగా లేదా దూకుడుగా, అనుభవజ్ఞులు లేదా అనుభవం లేనివారు మొదలైనవి. ఇది ప్రత్యేకించి రౌండ్అబౌట్లోకి ప్రవేశించడం, ట్రాఫిక్ లైట్లు లేకుండా జంక్షన్లను నావిగేట్ చేయడం, భారీ ట్రాఫిక్ సమయంలో లేన్ మార్పులు మొదలైనవి వంటి చర్చలు అవసరమయ్యే దృశ్యాలలో ఉపయోగపడుతుంది. స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ లో ప్రధాన సవాలు ఏమిటంటే, మానవ డ్రైవర్ కోసం కూడా ఊహించని కర్న్ కేసులను ఎదుర్కోవడం, GPS లేకుండా తెలియని ప్రాంతంలో కోల్పోయిన తర్వాత కోలుకోవడం లేదా వరదలు లేదా భూమిపై సింక్హోల్ కనిపించడం వంటి విపత్తు పరిస్థితులను ఎదుర్కోవడం. RL నమూనా మ్యాప్ చేయని భూభాగాన్ని నమూనా చేస్తుంది మరియు చర్యలు తీసుకోవడం ద్వారా దాని స్వంత అనుభవం నుండి నేర్చుకుంటుంది. అదనంగా, RL నిర్వహించలేని వ్యయ విధులను నిర్వహించగలదు, ఇది పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస సమస్యలకు సవాళ్లను సృష్టించగలదు. ప్రస్తుతం, స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ కోసం ప్రామాణిక విధానం వ్యవస్థను వేరుచేసిన ఉప-సమస్యలుగా విడదీయడం, సాధారణంగా పర్యవేక్షించబడిన-అభ్యాస-వంటి వస్తువు గుర్తింపు, దృశ్యమాన ఓడోమెట్రీ మొదలైనవి మరియు మునుపటి దశల ఫలితాలన్నింటినీ కలపడానికి పోస్ట్ ప్రాసెసింగ్ పొరను కలిగి ఉండటం. ఈ విధానంలో రెండు ప్రధాన సమస్యలు ఉన్నాయి. మొదటిది, పరిష్కారమయ్యే ఉప-సమస్యలు స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ కంటే చాలా కష్టంగా ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒకరు సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ ద్వారా ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ ను పరిష్కరించవచ్చు, ఇది సవాలు మరియు అనవసరం. డ్రైవింగ్ చేసేటప్పుడు కనిపించే అన్ని వస్తువులను డ్రైవర్లు గుర్తించి వర్గీకరించరు, చాలా ముఖ్యమైన వాటిని మాత్రమే. రెండవది, వివిక్త ఉప సమస్యలను ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానం చేయకుండా, ఒకదానితో ఒకటి సమన్వయంతో పరిష్కరించుకోలేము. రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అనేది బలమైన AI నమూనాగా పరిగణించబడుతుంది, ఇది పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య ద్వారా యంత్రాలను నేర్పడానికి మరియు వారి తప్పుల నుండి నేర్చుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. దాని ప్రయోజనం ఉన్నప్పటికీ, ఇది ఇంకా ఆటోమోటివ్ అనువర్తనాల్లో విజయవంతంగా ఉపయోగించబడలేదు. అటారీ గేమ్స్, గూగుల్ డీప్ మైండ్ ద్వారా గో ల ద్వారా నేర్చుకోవడం యొక్క విజయవంతమైన ప్రదర్శనల ద్వారా ప్రేరణ పొంది, మేము లోతైన రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ కోసం ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రతిపాదించాము. ఇతర వాహనాలు, పాదచారులు మరియు రోడ్డు పనులు సహా పర్యావరణంతో బలమైన పరస్పర చర్యల కారణంగా స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ను పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస సమస్యగా ఉంచడం చాలా కష్టం కాబట్టి ఇది చాలా ప్రాముఖ్యత కలిగి ఉంది. స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ కోసం ఇది సాపేక్షంగా కొత్త పరిశోధన ప్రాంతం కాబట్టి, మేము లోతైన రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ యొక్క సంక్షిప్త వివరణను అందిస్తాము మరియు తరువాత మా ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్వర్క్ను వివరిస్తాము. ఇది సమాచార సమైక్యత కోసం పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లను కలిగి ఉంది, ఇది కారు పాక్షికంగా పరిశీలించదగిన దృశ్యాలను నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. |
a4d513cfc9d4902ef1a80198582f29b8ba46ac28 | ఈ నివేదిక AI యొక్క హానికరమైన ఉపయోగాల నుండి సంభావ్య భద్రతా బెదిరింపుల ప్రకృతి దృశ్యాన్ని సర్వే చేస్తుంది మరియు ఈ బెదిరింపులను బాగా అంచనా వేయడానికి, నివారించడానికి మరియు తగ్గించడానికి మార్గాలను ప్రతిపాదించింది. డిజిటల్, భౌతిక, రాజకీయ రంగాలలో ముప్పుల దృశ్యాన్ని AI ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో విశ్లేషించిన తరువాత, మేము AI పరిశోధకులు మరియు ఇతర వాటాదారులకు నాలుగు ఉన్నత స్థాయి సిఫార్సులను చేస్తాము. రక్షణల పోర్ట్ఫోలియోను విస్తరించగల, లేదా దాడులను తక్కువ ప్రభావవంతంగా లేదా అమలు చేయడానికి కష్టతరం చేసే తదుపరి పరిశోధన కోసం మేము అనేక ఆశాజనక ప్రాంతాలను కూడా సూచిస్తున్నాము. చివరగా, మేము చర్చించాము, కాని నిర్ణయాత్మకంగా పరిష్కరించలేదు, దీర్ఘకాలిక సమతుల్యత దాడి చేసేవారు మరియు రక్షకులు. |
b5a047dffc3d70dce19de61257605dfc8c69535c | సంక్లిష్టమైన, వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే మరియు సమర్థవంతమైన మార్గంగా లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లు ఉద్భవించాయి. అయితే, భద్రతకు కీలకమైన వ్యవస్థలకు వాటిని వర్తింపజేయడంలో ఒక ప్రధాన అడ్డంకి వారి ప్రవర్తన గురించి అధికారిక హామీలను అందించడంలో ఉన్న గొప్ప కష్టం. లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ల లక్షణాలను ధృవీకరించడానికి (లేదా ప్రతి-ఉదాహరణలను అందించడానికి) మేము ఒక నవల, స్కేలబుల్ మరియు సమర్థవంతమైన సాంకేతికతను ప్రదర్శిస్తాము. ఈ సాంకేతికత సింప్లెక్స్ పద్ధతిపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది నాన్-కన్వెక్స్ రెక్టిఫైడ్ లీనియర్ యూనిట్ (ReLU) యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ను నిర్వహించడానికి విస్తరించబడింది, ఇది అనేక ఆధునిక న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో కీలకమైన పదార్ధం. ఈ ధృవీకరణ విధానం న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఏవైనా సరళీకృత అంచనాలు లేకుండా మొత్తం వ్యవహరిస్తుంది. మానవరహిత విమానాల కోసం తదుపరి తరం ఎయిర్బోర్డ్ కొలిషన్ ఎవిడెన్స్ సిస్టమ్ (ACAS Xu) యొక్క నమూనా లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ అమలుపై మేము మా సాంకేతికతను అంచనా వేశాము. ఫలితాలు మా సాంకేతికత విజయవంతంగా నెట్వర్క్ల లక్షణాలు నిరూపించడానికి అని చూపించు ఒక పరిమాణం యొక్క ఆర్డర్ ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులను ఉపయోగించి ధృవీకరించబడింది అతిపెద్ద నెట్వర్క్ల కంటే పెద్దది. |
b4bd9fab8439da4939a980a950838d1299a9b030 | పూర్తి నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలు: http://pubsonline.informs.org/page/terms-and-conditions ఈ వ్యాసం పరిశోధన, బోధన మరియు / లేదా ప్రైవేట్ అధ్యయనం కోసం మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుంది. ప్రచురణకర్త యొక్క స్పష్టమైన అనుమతి లేకుండా వాణిజ్య ఉపయోగం లేదా క్రమబద్ధమైన డౌన్లోడ్ (రోబోట్లు లేదా ఇతర ఆటోమేటిక్ ప్రక్రియల ద్వారా) నిషేధించబడింది, లేకపోతే పేర్కొనబడింది. మరింత సమాచారం కోసం, permissions@informs. org. ప్రచురణకర్త వ్యాసం యొక్క ఖచ్చితత్వం, పరిపూర్ణత, విక్రయత, ఒక నిర్దిష్ట ప్రయోజనం కోసం అనుకూలత లేదా ఉల్లంఘన కాదని హామీ ఇవ్వదు లేదా హామీ ఇవ్వదు. ఈ ఆర్టికల్లో ఉత్పత్తులు లేదా ప్రచురణల వివరణలు లేదా సూచనలు లేదా ప్రకటనలను చేర్చడం ఆ ఉత్పత్తి, ప్రచురణ లేదా సేవ గురించి చేసిన వాదనలకు హామీ, ఆమోదం లేదా మద్దతును సూచించదు లేదా సూచించదు. © 1990 ఇన్ఫోర్మ్స్ కు లింకున్న పేజీలు |
5288d14f6a3937df5e10109d4e23d79b7ddf080f | |
c9946fedf333df0c6404765ba6ccbf8006779753 | స్వయంప్రతిపత్తి గల డ్రైవింగ్ డ్రైవర్ సౌలభ్యాన్ని అందించే సామర్థ్యాన్ని మరియు భద్రతను మెరుగుపరిచే సామర్థ్యాన్ని చూపించింది. ప్రస్తుత ట్రాఫిక్ వ్యవస్థలో స్వయంప్రతిపత్తిగల డ్రైవింగ్ను ప్రవేశపెడుతున్నప్పుడు, ఒక ముఖ్యమైన సమస్య ఏమిటంటే, స్వయంప్రతిపత్తిగల వాహనం నిజమైన మానవ డ్రైవర్ల మాదిరిగానే స్పందించగలగడం. భవిష్యత్ లో స్వయంప్రతిపత్త వాహనం మానవ డ్రైవర్ల లాగా పనిచేస్తుందని నిర్ధారించడానికి, ఈ పత్రం వాహనం మోషన్ ప్లానింగ్ మోడల్ను ప్రతిపాదించింది, ఇది డ్రైవర్లు వాస్తవ సిగ్నలింగ్ కూడలిలో ట్రాఫిక్ పరిసరాల అంచనా ఆధారంగా వాహనాలను ఎలా నియంత్రిస్తారో సూచిస్తుంది. ప్రతిపాదిత మోషన్ ప్లానింగ్ మోడల్ లో పాదచారుల ఉద్దేశం గుర్తింపు, ఖాళీ గుర్తింపు మరియు వాహనం యొక్క డైనమిక్ నియంత్రణ వంటి విధులు ఉంటాయి. ఈ మూడు విధులు వాస్తవ ట్రాఫిక్ పరిసరాల నుండి సేకరించిన వాస్తవ డేటా విశ్లేషణ ఆధారంగా నిర్మించబడ్డాయి. చివరగా, ఈ కాగితం మా నమూనా యొక్క ప్రవర్తనలను నిజమైన పాదచారుల మరియు మానవ డ్రైవర్ల ప్రవర్తనలతో పోల్చడం ద్వారా ప్రతిపాదిత పద్ధతి యొక్క పనితీరును ప్రదర్శిస్తుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి, మన ప్రతిపాదిత నమూనా 85% గుర్తింపు రేటును సాధించగలదని పాదచారుల క్రాసింగ్ ఉద్దేశం కోసం. అంతేకాకుండా, ప్రతిపాదిత మోషన్ ప్లానింగ్ మోడల్ ద్వారా నియంత్రించబడే వాహనం మరియు వాస్తవ మానవ-నడపబడే వాహనం ఖండనలలో ఖాళీ అంగీకారానికి సంబంధించి చాలా పోలి ఉంటాయి. |
061356704ec86334dbbc073985375fe13cd39088 | ఈ కృషిలో పెద్ద ఎత్తున చిత్ర గుర్తింపు సెట్టింగులో కన్వల్షనల్ నెట్వర్క్ లోతు యొక్క ఖచ్చితత్వంపై ప్రభావాన్ని పరిశీలిస్తాము. పెరుగుతున్న లోతు గల నెట్వర్క్ల యొక్క క్షుణ్ణంగా అంచనా వేయడం మా ప్రధాన సహకారం, ఇది మునుపటి కళ ఆకృతీకరణలపై గణనీయమైన మెరుగుదల 16-19 బరువు పొరలకు లోతును పెంచడం ద్వారా సాధించవచ్చని చూపిస్తుంది. ఈ ఫలితాల ఆధారంగానే 2014లో ఇమేజ్ నెట్ ఛాలెంజ్లో పాల్గొని, స్థానికీకరణ, వర్గీకరణలో మా బృందం మొదటి, రెండో స్థానాలను దక్కించుకుంది. మన ప్రతిబింబాలు ఇతర డేటా సమితులకు బాగా సాధారణీకరణ అవుతాయని, తాజా ఫలితాలను సాధిస్తామని కూడా మేము చూపిస్తాము. కంప్యూటర్ దృష్టిలో లోతైన దృశ్య ప్రాతినిధ్యాల వాడకం పై మరింత పరిశోధన చేయడానికి, మేము మా రెండు ఉత్తమమైన కన్వెన్ట్ నమూనాలను ప్రజలకు అందుబాటులో ఉంచాము. |
14318685b5959b51d0f1e3db34643eb2855dc6d9 | మేము ఒక లోతైన కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ను కోడ్ పేరుతో ప్రతిపాదించాము ప్రారంభం ఇది ImageNet పెద్ద ఎత్తున విజువల్ రికగ్నిషన్ ఛాలెంజ్ 2014 (ILSVRC14) లో వర్గీకరణ మరియు గుర్తింపు కోసం కొత్త కళను సాధిస్తుంది. ఈ నిర్మాణం యొక్క ప్రధాన లక్షణం నెట్వర్క్ లోపల కంప్యూటింగ్ వనరుల యొక్క మెరుగైన వినియోగం. జాగ్రత్తగా రూపొందించిన డిజైన్ ద్వారా, మేము నెట్వర్క్ యొక్క లోతు మరియు వెడల్పును పెంచాము, అదే సమయంలో కంప్యూటింగ్ బడ్జెట్ స్థిరంగా ఉంచాము. నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి, నిర్మాణ నిర్ణయాలు హెబ్బియన్ సూత్రం మరియు బహుళ-స్థాయి ప్రాసెసింగ్ యొక్క అంతర్దృష్టిపై ఆధారపడి ఉన్నాయి. ILSVRC14 కోసం మా సమర్పణలో ఉపయోగించిన ఒక ప్రత్యేక అవతారం GoogLeNet అని పిలువబడుతుంది, ఇది 22 పొరల లోతైన నెట్వర్క్, దీని నాణ్యతను వర్గీకరణ మరియు గుర్తింపు సందర్భంలో అంచనా వేస్తారు. |
1827de6fa9c9c1b3d647a9d707042e89cf94abf0 | శిక్షణ సమయంలో ప్రతి పొర యొక్క ఇన్పుట్ల పంపిణీ మారుతుండటంతో, మునుపటి పొరల పారామితులు మారడంతో లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శిక్షణ సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది. ఇది తక్కువ లెర్నింగ్ రేట్లు మరియు జాగ్రత్తగా పారామితి ప్రారంభం అవసరం ద్వారా శిక్షణను నెమ్మదిస్తుంది, మరియు అది సంతృప్త నాన్లీనియారిటీలతో నమూనాలను శిక్షణ చాలా కష్టం చేస్తుంది. ఈ దృగ్విషయాన్ని అంతర్గత కోవరేట్ షిఫ్ట్ గా సూచిస్తాము, మరియు లేయర్ ఇన్పుట్లను సాధారణీకరించడం ద్వారా సమస్యను పరిష్కరించుకుంటాము. మా పద్ధతి దాని బలాన్ని మోడల్ నిర్మాణంలో భాగంగా సాధారణీకరణను తయారు చేయడం మరియు ప్రతి శిక్షణా మినీ-బ్యాచ్ కోసం సాధారణీకరణను నిర్వహించడం నుండి తీసుకుంటుంది. బ్యాచ్ నార్మలైజేషన్ మనకు చాలా ఎక్కువ లెర్నింగ్ రేట్లను ఉపయోగించడానికి మరియు ప్రారంభించడం గురించి తక్కువ జాగ్రత్తగా ఉండటానికి అనుమతిస్తుంది మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో డ్రాప్అవుట్ అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది. స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్ మోడల్కు వర్తింపజేసిన బ్యాచ్ నార్మలైజేషన్ 14 రెట్లు తక్కువ శిక్షణ దశలతో అదే ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తుంది మరియు అసలు మోడల్ను గణనీయమైన మార్జిన్తో కొడుతుంది. బ్యాచ్-సాధారణ నెట్వర్క్ల సమితిని ఉపయోగించి, ఇమేజ్నెట్ వర్గీకరణలో ఉత్తమంగా ప్రచురించిన ఫలితాన్ని మేము మెరుగుపరుస్తాముః 4.82% టాప్-5 పరీక్ష లోపం, మానవ రేటర్ల ఖచ్చితత్వాన్ని మించిపోయింది. |
6e80768219b2ab5a3247444cfb280e8d33d369f0 | ఈ పత్రంలో అల్ట్రా వైడ్ బ్యాండ్ (UWB) పవర్ డివైడర్ రూపకల్పన చేయబడింది. ఈ పవర్ డివైడర్ యొక్క UWB పనితీరు ఎక్స్పోనెన్షియల్ మరియు దీర్ఘవృత్తాకార విభాగాలను కలిగి ఉన్న ఒక కోనార్డ్ మైక్రోస్ట్రిప్ లైన్ను ఉపయోగించడం ద్వారా పొందబడుతుంది. కఠినమైన ధాన్యం సమాంతర మైక్రో-జెనెటిక్ అల్గోరిథం (పిఎంజిఎ) మరియు సిఎస్టి మైక్రోవేవ్ స్టూడియోలను కలిపి ఆటోమేటెడ్ సమాంతర రూపకల్పన ప్రక్రియను సాధించారు. ఈ పద్ధతి యుడబ్ల్యుబి పవర్ డివైడర్ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఆప్టిమైజ్డ్ పవర్ డివైడర్ తయారు చేయబడి, కొలుస్తారు. కొలిచిన ఫలితాలు సాపేక్షంగా తక్కువ చొప్పించే నష్టం, మంచి తిరిగి నష్టం, మరియు మొత్తం UWB (3.1-10.6 GHz) అంతటా అవుట్పుట్ పోర్టుల మధ్య అధిక ఒంటరిగా చూపుతాయి. |
2532d0567c8334e4cadf282a73ffe399c1c32476 | ఫలితాల కొలత అనేది అందుకున్న ప్రతిఫలాల మొత్తం. ఉదాహరణకు, ఒక బంబుల్ బీ ఆహారం కోసం వెతుకుతున్నప్పుడు, ప్రతి దశలో రివార్డ్ ఫంక్షన్ ప్రయాణించిన దూరం (నెగటివ్ బరువు) మరియు తీసుకున్న తేనెటీగల కలయిక కావచ్చు. మార్కోవ్ నిర్ణయా ప్రక్రియలను (ఎండిపిలు) పరిష్కరించడానికి రీన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ (ఆర్ఎల్) పద్ధతులు ప్రధానంగా ఆన్లైన్ అల్గోరిథంలు. ప్రతి సాధ్యమైన చర్యపై ఆధారపడిన బహుమతి ఫంక్షన్ మరియు మోడల్, అంటే రాష్ట్ర పరివర్తన సంభావ్యత ద్వారా MDP నిర్వచించబడుతుంది. RL అల్గోరిథంలు మోడల్ ఆధారితంగా ఉండవచ్చు, ఇక్కడ ఏజెంట్ ఒక మోడల్ నేర్చుకుంటుంది, లేదా మోడల్-ఫ్రీ-ఉదా, Q- లెర్నింగ్ వాట్కిన్స్ః 1989, ఇది Q ((s) అనే ఫంక్షన్ను మాత్రమే నేర్చుకుంటుంది, a) రాష్ట్రంలో చర్య తీసుకోవడం యొక్క దీర్ఘకాలిక విలువను పేర్కొంటుంది s మరియు ఆ తరువాత ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది. వారి విజయాల ఉన్నప్పటికీ, RL పద్ధతులు ఎక్కువగా పూర్తిగా పరిశీలించదగిన MDP లకు పరిమితం చేయబడ్డాయి, దీనిలో ప్రతి స్థితిలో సెన్సార్ ఇన్పుట్ స్థితిని గుర్తించడానికి సరిపోతుంది. వాస్తవానికి, వాస్తవ ప్రపంచంలో, మనం తరచుగా పాక్షికంగా పరిశీలించదగిన MDP లను (POMDP లు) ఎదుర్కోవలసి ఉంటుంది. POMDP లలో సరైన నిర్ణయాలు ప్రతి సమయంలో b అనే నమ్మక స్థితిపై ఆధారపడి ఉంటాయని ఆస్ట్రోమ్ (1965) నిరూపించాడు, అంటే, ఇప్పటి వరకు అన్ని సాక్ష్యాలను బట్టి, అన్ని సాధ్యమైన వాస్తవ రాష్ట్రాలపై వెనుక సంభావ్యత పంపిణీ. V మరియు Q ఫంక్షన్లు s కు బదులుగా b యొక్క ఫంక్షన్లు అవుతాయి. పార్ మరియు రస్సెల్ (1995) ఒక సాధారణ POMDP RL అల్గోరిథంను వర్ణించారు, ఇది b యొక్క స్పష్టమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని సంభావ్యత యొక్క వెక్టర్గా ఉపయోగిస్తుంది, మరియు మాకల్లమ్ (1993) ఇటీవలి అవగాహన శ్రేణులను ఉపయోగించి నమ్మక స్థితిని సుమారుగా చూపించే మార్గాన్ని చూపిస్తుంది. పెద్ద సంఖ్యలో స్థితి వేరియబుల్స్ మరియు దీర్ఘకాలిక కాల సంబంధిత ఆధారాలు ఉన్న పరిస్థితులకు ఈ రెండు విధానాలు కూడా విస్తరించే అవకాశం లేదు. నమూనాను సంక్షిప్తంగా సూచించేందుకు, ప్రతి కొత్త పరిశీలనలోనూ నమూనాను పరిగణనలోకి తీసుకుని నమ్మక స్థితిని సమర్ధవంతంగా నవీకరించేందుకు ఒక మార్గం అవసరం. డైనమిక్ బేసియన్ నెట్వర్క్లు (డీన్ & కనజావా, 1989) కొన్ని అవసరమైన లక్షణాలను కలిగి ఉన్నట్లు కనిపిస్తాయి; ప్రత్యేకించి, కల్మాన్ ఫిల్టర్లు మరియు దాచిన మార్కోవ్ నమూనాలు వంటి ఇతర విధానాలపై వాటికి గణనీయమైన ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి. మా బేస్ లైన్ ఆర్కిటెక్చర్, ఫిగర్ 1 లో చూపబడింది, కొత్త సెన్సార్ సమాచారం వచ్చినప్పుడు నమ్మక స్థితిని సూచించడానికి మరియు నవీకరించడానికి DBN లను ఉపయోగిస్తుంది. b కోసం ఒక ప్రాతినిధ్యం ఇచ్చినట్లయితే, న్యూరల్ నెట్వర్క్ వంటి కొన్ని బ్లాక్ బాక్స్ ఫంక్షన్ సమీకరణ ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్న Q-ఫంక్షన్ను తెలుసుకోవడానికి రివార్డ్ సిగ్నల్ ఉపయోగించబడుతుంది. హైబ్రిడ్ (విశ్లేషణ) ను మనం నిర్వహించగలిగితేనే ఈ ప్రసంగం స్టోకాస్టిక్, పాక్షికంగా పరిశీలించదగిన వాతావరణాలను నిర్వహించగల అభ్యాస ఏజెంట్ కోసం చాలా సరళమైన "బేస్లైన్ ఆర్కిటెక్చర్" ను ప్రతిపాదించింది. నిర్మాణం కాల ప్రక్రియలను గ్రాఫిక్ నమూనాలుగా సూచించే పద్ధతితో పాటుగా రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ను ఉపయోగిస్తుంది. ఇటువంటి ప్రాతినిధ్యాల యొక్క పారామితులు మరియు నిర్మాణాన్ని ఇంద్రియ ఇన్పుట్ల నుండి లెక్కించడానికి మరియు వెనుక సంభావ్యతలను లెక్కించడానికి నేను పద్ధతులను చర్చిస్తాను. పూర్తి స్థాయి ఏజెంట్ ను పరీక్షించక ముందే కొన్ని బహిరంగ సమస్యలు మిగిలి ఉన్నాయి; మేము స్కేలింగ్ ను పరిగణనలోకి తీసుకున్నప్పుడు మరిన్ని తలెత్తుతాయి. ప్రసంగం యొక్క రెండవ అంశం ఏమిటంటే, బలపరిచే అభ్యాసం జంతువు మరియు మానవ అభ్యాసానికి మంచి నమూనాను అందిస్తుందా. ఈ ప్రశ్నకు జవాబు ఇవ్వడానికి, మనం రివర్స్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ చేయాలి: గమనించిన ప్రవర్తనను బట్టి, ఏ రివార్డ్ సిగ్నల్, ఏదైనా ఉంటే, ఆప్టిమైజ్ చేయబడుతోంది? ఇది COLT, UAI, మరియు ML కమ్యూనిటీలకు చాలా ఆసక్తికరమైన సమస్యగా కనిపిస్తుంది, మరియు మార్కోవ్ నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియల యొక్క నిర్మాణాత్మక అంచనా శీర్షికలో ఎకనోమెట్రిక్స్లో పరిష్కరించబడింది. 1 అనిశ్చిత వాతావరణాలలో నేర్చుకోవడం AI అనేది తెలివైన ఏజెంట్ల నిర్మాణం గురించి, అనగా, ఒక వాతావరణంలో సమర్థవంతంగా (కొన్ని పనితీరు కొలత ప్రకారం) గ్రహించి, వ్యవహరించే వ్యవస్థలు. రస్సెల్ మరియు నార్విగ్ (1995) అనేవారు చాలావరకు AI పరిశోధన స్థిరమైన, నిర్ణయాత్మక, వివిక్త మరియు పూర్తిగా పరిశీలించదగిన వాతావరణాలపై దృష్టి పెట్టిందని నేను వేరే చోట వాదించాను. వాస్తవ ప్రపంచంలో వలె, పర్యావరణం డైనమిక్, స్టోకాస్టిక్, నిరంతర మరియు పాక్షికంగా పరిశీలించదగినది అయినప్పుడు ఏమి చేయాలి? ఈ పత్రం NSF @I-9634215), ONR (N00014-97-l-0941) మరియు AR0 (DAAH04-96-1-0341) లచే మద్దతు లభించిన వివిధ పరిశోధన ప్రయత్నాలపై ఆధారపడింది. ఈ కృతి యొక్క మొత్తం లేదా భాగాల డిజిటల్ లేదా కాపీలను వ్యక్తిగత లేదా తరగతి గది ఉపయోగం కోసం తయారు చేయడానికి అనుమతి ఉచితంగా ఇవ్వబడుతుంది, అయితే కాపీలు ప్రైట్ లేదా వాణిజ్య ప్రయోజనాల కోసం తయారు చేయబడవు లేదా పంపిణీ చేయబడవు మరియు కాపీలు ఈ నోటీసు మరియు మొదటి పేజీలో పూర్తి ఉల్లేఖనాన్ని కలిగి ఉంటాయి. కాపీ చేయడానికి లేకపోతే. పునః ప్రచురించడానికి, సర్వర్లలో పోస్ట్ చేయడానికి లేదా జాబితాలకు పునః పంపిణీ చేయడానికి, ముందుగా నిర్దిష్ట అనుమతి మరియు / లేదా రుసుము అవసరం. COLT 98 Madison WI IJSA Copyright ACM 1998 1-5X1 13-057--0/9X/ 7...$5.00 ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ (న్యూరోడైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ అని కూడా పిలుస్తారు) స్వయంచాలకంగా ఏజెంట్లను నిర్మించే విధానంగా వేగంగా పురోగతి సాధించింది (సట్టన్, 1988; కెల్బ్లింగ్ మరియు ఇతరులు, 1996; బెర్త్సెకాస్ & షిట్సిక్లిస్, 1996). ప్రాథమిక ఆలోచన ఏమిటంటే, పనితీరు కొలత ఏజెంట్కు అందుబాటులో ఉంటుంది, ప్రతి రాష్ట్రానికి ప్రతిఫల ఫంక్షన్ రూపంలో ఏజెంట్ ప్రయాణిస్తుంది. |
6f20506ce955b7f82f587a14301213c08e79463b | |
d14ddc01cff72066c6655aa39f3e207e34fb8591 | ఈ పత్రం మైక్రోఎలెక్ట్రోమెకానికల్ సిస్టమ్స్ (MEMS) ఆధారంగా రేడియో ఫ్రీక్వెన్సీ (RF) సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క సాపేక్షంగా కొత్త ప్రాంతాన్ని చర్చిస్తుంది. RF MEMS కొత్త పరికరాలు మరియు భాగాల యొక్క ఒక తరగతిని అందిస్తుంది, ఇవి సాంప్రదాయ (సాధారణంగా సెమీకండక్టర్) పరికరాలకు సంబంధించి ఉన్నతమైన అధిక-పౌనఃపున్య పనితీరును ప్రదర్శిస్తాయి మరియు ఇవి కొత్త సిస్టమ్ సామర్థ్యాలను అనుమతిస్తాయి. అంతేకాకుండా, MEMS పరికరాలు చాలా పెద్ద ఎత్తున ఇంటిగ్రేషన్కు సమానమైన పద్ధతుల ద్వారా రూపొందించబడ్డాయి మరియు తయారు చేయబడతాయి మరియు సాంప్రదాయ బ్యాచ్-ప్రాసెసింగ్ పద్ధతుల ద్వారా తయారు చేయవచ్చు. ఈ పత్రంలో, ప్రస్తావించబడిన ఏకైక పరికరం ఎలక్ట్రోస్టాటిక్ మైక్రోస్విచ్-బహుశా నమూనా RF-MEMS పరికరం. దాని ఉన్నతమైన పనితీరు లక్షణాల ద్వారా, మైక్రోస్విచ్ ఇప్పటికే ఉన్న అనేక సర్క్యూట్లు మరియు వ్యవస్థలలో అభివృద్ధి చేయబడుతోంది, వీటిలో రేడియో ఫ్రంట్-ఎండ్లు, కెపాసిటర్ బ్యాంకులు మరియు టైమ్-డెలే నెట్వర్క్లు ఉన్నాయి. అల్ట్రా-తక్కువ శక్తి వ్యర్థం మరియు పెద్ద ఎత్తున ఇంటిగ్రేషన్తో కలిపి ఉన్నతమైన పనితీరు కొత్త వ్యవస్థ కార్యాచరణను కూడా అనుమతిస్తుంది. ఇక్కడ రెండు అవకాశాలు క్వాసి-ఆప్టికల్ బీమ్ స్టీరింగ్ మరియు విద్యుత్ రీకాన్ఫిగర్ యాంటెన్నాలు. |
9d5f36b92ac155fccdae6730660ab44d46ad501a | రిస్క్ పారాలిటీ అనేది విభిన్న పోర్ట్ఫోలియోలను నిర్మించడానికి ఉపయోగించే కేటాయింపు పద్ధతి, ఇది expected హించిన రాబడిపై ఎటువంటి అంచనాలపై ఆధారపడదు, తద్వారా వ్యూహంలో రిస్క్ నిర్వహణను కేంద్రంగా ఉంచుతుంది. 2008 లో ప్రపంచ ఆర్థిక సంక్షోభం తరువాత రిస్క్ పారాలిటీ ఎందుకు ప్రసిద్ధ పెట్టుబడి నమూనాగా మారిందో ఇది వివరిస్తుంది. అయితే, రిస్క్ పారాలిటీని కూడా విమర్శించారు ఎందుకంటే ఇది పోర్ట్ఫోలియో పనితీరు కంటే రిస్క్ కేంద్రీకరణను నిర్వహించడంపై దృష్టి పెడుతుంది, అందువల్ల క్రియాశీల నిర్వహణ కంటే నిష్క్రియాత్మక నిర్వహణకు దగ్గరగా ఉంటుంది. ఈ ఆర్టికల్లో, రిస్క్ పారెటీ పోర్ట్ఫోలియోల్లో ఆశించిన రాబడిని ఎలా ప్రవేశపెట్టాలో చూపిస్తాము. దీన్ని చేయడానికి, మేము పోర్ట్ఫోలియో రాబడి మరియు అస్థిరత రెండింటినీ పరిగణనలోకి తీసుకునే సాధారణీకరించిన ప్రమాద కొలతను పరిశీలిస్తాము. అయితే, పనితీరు మరియు అస్థిరత సహకారాల మధ్య ట్రేడ్ ఆఫ్ కొంత ఇబ్బందిని సృష్టిస్తుంది, అయితే రిస్క్ బడ్జెట్ సమస్యను స్పష్టంగా నిర్వచించాలి. అటువంటి రిస్క్ బడ్జెట్ పోర్ట్ఫోలియోల యొక్క సిద్ధాంతపరమైన లక్షణాలను పొందిన తరువాత, మేము ఈ కొత్త నమూనాను ఆస్తి కేటాయింపుకు వర్తింపజేస్తాము. మొదట, దీర్ఘకాలిక పెట్టుబడి విధానం మరియు వ్యూహాత్మక ఆస్తి కేటాయింపును నిర్ణయించడం గురించి మేము పరిశీలిస్తాము. తరువాత డైనమిక్ కేటాయింపును పరిశీలిస్తాము మరియు ఆశించిన రాబడిపై ఆధారపడిన రిస్క్ పారాలిటీ ఫండ్లను ఎలా నిర్మించాలో చూపిస్తాము. |
006df3db364f2a6d7cc23f46d22cc63081dd70db | ఒక అడ్రోక్ నెట్వర్క్ అనేది ఏ స్థిరపడిన మౌలిక సదుపాయాల లేదా కేంద్రీకృత పరిపాలన యొక్క సహాయం లేకుండా తాత్కాలిక నెట్వర్క్ను ఏర్పరుచుకునే వైర్లెస్ మొబైల్ హోస్ట్ల సేకరణ. అటువంటి వాతావరణంలో, ఒక మొబైల్ హోస్ట్ ప్యాకెట్ను దాని గమ్యస్థానానికి పంపడంలో ఇతర హోస్ట్ల సహాయాన్ని పొందడం అవసరం కావచ్చు, ఎందుకంటే ప్రతి మొబైల్ హోస్ట్ యొక్క వైర్లెస్ ప్రసారాల పరిమిత పరిధి కారణంగా. ఈ పత్రం యాడ్ హాక్ నెట్వర్క్లలో రౌటింగ్ కోసం ఒక ప్రోటోకాల్ను అందిస్తుంది, ఇది డైనమిక్ సోర్స్ రౌటింగ్ను ఉపయోగిస్తుంది. హోస్ట్ తరలింపు తరచుగా ఉన్నప్పుడు ప్రోటోకాల్ రూటింగ్ మార్పులకు త్వరగా అనుగుణంగా ఉంటుంది, అయితే హోస్ట్లు తక్కువ తరచుగా తరలిస్తున్న కాలంలో తక్కువ లేదా ఎటువంటి ఓవర్ హెడ్ అవసరం లేదు. యాడ్ హాక్ నెట్వర్క్లో పనిచేసే మొబైల్ హోస్ట్ల ప్యాకెట్-స్థాయి అనుకరణ ఫలితాల ఆధారంగా, హోస్ట్ సాంద్రత మరియు కదలిక రేట్లు వంటి వివిధ రకాల పర్యావరణ పరిస్థితులలో ప్రోటోకాల్ బాగా పనిచేస్తుంది. అన్నిటికీ కానీ అత్యధిక హోస్ట్ ఉద్యమం రేట్లు అనుకరణ కోసం, ప్రోటోకాల్ యొక్క ఓవర్ హెడ్ చాలా తక్కువగా ఉంటుంది, 24 మొబైల్ హోస్ట్స్ యొక్క నెట్వర్క్లో మితమైన ఉద్యమ రేట్లు కోసం ప్రసారం చేయబడిన మొత్తం డేటా ప్యాకెట్లలో కేవలం 1% కు పడిపోతుంది. అన్ని సందర్భాల్లో, ఉపయోగించిన మార్గాల మధ్య పొడవులో వ్యత్యాసం మరియు సరైన మార్గం పొడవులు చిన్నవిగా ఉంటాయి, మరియు చాలా సందర్భాలలో, మార్గం పొడవులు సగటున 1.01 యొక్క కారకం లోపల ఉంటాయి. |
25a26b86f4a2ebca2b154effbaf894aef690c03c | ఇటీవల టెక్స్ట్ లెర్నింగ్ టాస్క్ ల కోసం లేబుల్ చేయబడిన మరియు లేబుల్ చేయని డేటాను కలిపే పర్యవేక్షక అభ్యాస అల్గోరిథం లపై గణనీయమైన ఆసక్తి ఉంది. సహ-శిక్షణ సెట్టింగ్ [1] అనేది వాటి లక్షణాల యొక్క సహజమైన విభజన రెండు వివిక్త సమితులలో ఉన్న డేటాసెట్లకు వర్తిస్తుంది. లేబుల్ చేయబడిన మరియు లేబుల్ చేయని డేటా నుండి నేర్చుకునేటప్పుడు, లక్షణాల యొక్క సహజ స్వతంత్ర విభజనను స్పష్టంగా ప్రభావితం చేసే అల్గోరిథంలు లేబుల్ చేయని అల్గోరిథంల కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తాయని మేము ప్రదర్శిస్తాము. సహజ స్ప్లిట్ లేనప్పుడు, ఫీచర్ స్ప్లిట్ ను తయారు చేసే కో-ట్రైనింగ్ అల్గోరిథంలు స్ప్లిట్ ను ఉపయోగించని అల్గోరిథంల కంటే మెరుగైన పనితీరును కలిగి ఉంటాయి. ఈ ఫలితాలు సహ-శిక్షణ అల్గోరిథంలు ప్రకృతిలో వివేచన మరియు వారి ఎంబెడెడ్ వర్గీకరణ యొక్క అంచనాలకు బలంగా ఎందుకు వివరించడానికి సహాయపడతాయి. |
78beead3a05f7e8f2dc812298f813c5bacdc3061 | |
1d6889c44e11141cc82ef28bba1afe07f3c0a2b4 | గత కొన్ని సంవత్సరాలలో ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (ఐఒటి) విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతోంది మరియు ప్రతి రంగంలోనూ కనుగొనవచ్చు. పరికరాల మధ్య సురక్షిత కమ్యూనికేషన్ను ప్రారంభించడానికి ఐఒటి సందర్భంలో ప్రామాణీకరణ మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణ ముఖ్యమైన మరియు క్లిష్టమైన కార్యాచరణలు. ఐఒటి నెట్వర్క్లలో తక్కువ శక్తి పరికరాల యొక్క మొబిలిటీ, డైనమిక్ నెట్వర్క్ టోపోలాజీ మరియు బలహీనమైన భౌతిక భద్రత భద్రతా లోపాలకు సాధ్యమైన మూలాలు. ఇది వనరులు పరిమితం మరియు పంపిణీ IoT వాతావరణంలో ఒక ప్రమాణీకరణ మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణ దాడి నిరోధక మరియు తేలికైన చేయడానికి వాగ్దానం ఉంది. ఈ పత్రం ప్రోటోకాల్ మూల్యాంకనం మరియు పనితీరు విశ్లేషణతో గుర్తింపు ప్రమాణీకరణ మరియు సామర్థ్యం ఆధారిత యాక్సెస్ కంట్రోల్ (IACAC) నమూనాను అందిస్తుంది. మ్యాన్ ఇన్ ది మిడిల్, రీప్లే, డీఎల్ ఆఫ్ సర్వీస్ (డోస్) దాడుల నుంచి ఐఓటీని రక్షించడానికి యాక్సెస్ కంట్రోల్ సామర్థ్యం అనే భావనను ప్రవేశపెట్టారు. ఈ నమూనా యొక్క కొత్తదనం ఏమిటంటే, ఇది ఐఒటి పరికరాల కోసం ప్రామాణీకరణ మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణ యొక్క సమగ్ర విధానాన్ని అందిస్తుంది. ఇతర సంబంధిత అధ్యయనాల ఫలితాలను కూడా విశ్లేషించి, మా పరిశోధనలను ధృవీకరించారు. చివరగా, ప్రతిపాదిత ప్రోటోకాల్ను భద్రతా ప్రోటోకాల్ ధృవీకరణ సాధనాన్ని ఉపయోగించి అంచనా వేస్తారు మరియు ధృవీకరణ ఫలితాలు IACAC పైన పేర్కొన్న దాడులకు వ్యతిరేకంగా సురక్షితంగా ఉన్నాయని చూపిస్తుంది. ఈ పత్రం ఇతర జర్నల్ ఆఫ్ సైబర్ సెక్యూరిటీ అండ్ మొబిలిటీ, వాల్యూమ్ 2 తో పోల్చితే కంప్యూటరియల్ టైమ్ పరంగా ప్రోటోకాల్ యొక్క పనితీరు విశ్లేషణను కూడా చర్చిస్తుంది. 1, 309-348 పేరాలు c © 2013 రివర్ పబ్లిషర్స్. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. 310 పి. ఎన్. మహలే మరియు ఇతరులు. ఇప్పటికే ఉన్న పరిష్కారాలు. అంతేకాకుండా, ఈ పత్రం ఐఒటిలో సవాళ్లను పరిష్కరిస్తుంది మరియు ఐఒటి నెట్వర్క్ల యొక్క వాస్తవ దృక్పథాన్ని ఇవ్వడానికి వినియోగ కేసులతో భద్రతా దాడులను మోడల్ చేస్తుంది. |
310b72fbc3d384ca88ca994b33476b8a2be2e27f | ఆన్లైన్ టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్ల నుండి ఒక అంశం గురించి సెంటిమెంట్ (లేదా అభిప్రాయం) ను సేకరించే సెంటిమెంట్ ఎనలైజర్ (SA) ను మేము అందిస్తున్నాము. ఒక అంశం గురించి మొత్తం పత్రం యొక్క భావనను వర్గీకరించడానికి బదులుగా, SA ఇచ్చిన అంశానికి సంబంధించిన అన్ని సూచనలను గుర్తించి, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (ఎన్ఎల్పి) పద్ధతులను ఉపయోగించి ప్రతి సూచనలో భావనను నిర్ణయిస్తుంది. మన సెంటిమెంట్ విశ్లేషణలో 1) ఒక అంశం నిర్దిష్ట ఫీచర్ పదం వెలికితీత, 2) సెంటిమెంట్ వెలికితీత, మరియు 3) (విషయం, సెంటిమెంట్) అనుబంధం ద్వారా సంబంధ విశ్లేషణ ఉంటుంది. విశ్లేషణ కోసం రెండు భాషా వనరులను SA ఉపయోగిస్తుందిః సెంటిమెంట్ లెక్సికాన్ మరియు సెంటిమెంట్ నమూనా డేటాబేస్. ఆన్లైన్ ఉత్పత్తి సమీక్షల వ్యాసాలు (డిజిటల్ కెమెరా మరియు మ్యూజిక్ సమీక్షలు) మరియు సాధారణ వెబ్ పేజీలు మరియు వార్తా కథనాలతో సహా మరింత సాధారణ పత్రాలపై అల్గోరిథంల పనితీరును ధృవీకరించారు. |
59d9160780bf3eac8c621983a36ff332a3497219 | స్వయంచాలక భావ విశ్లేషణకు అనేక విధానాలు వాటి ముందు ధ్రువణత (సెమాంటిక్ ఓరియంటేషన్ అని కూడా పిలుస్తారు) తో గుర్తించబడిన పదాల పెద్ద పదజాలంతో ప్రారంభమవుతాయి. ఏదేమైనా, ఒక పదానికి సంబంధించిన ఒక ప్రత్యేక ఉదాహరణ కనిపించే పదబంధం యొక్క సందర్భోచిత ధ్రువణత పదానికి ముందు ఉన్న ధ్రువణత నుండి చాలా భిన్నంగా ఉండవచ్చు. సానుకూల భావాలు వ్యక్తం చేసే పదాలలో సానుకూల పదాలు ఉపయోగించబడతాయి, లేదా దీనికి విరుద్ధంగా. అంతేకాకుండా, సందర్భం నుండి బయటపడిన సానుకూల లేదా ప్రతికూల పదాలు సందర్భం లో తటస్థంగా ఉంటాయి, అంటే అవి ఒక భావనను వ్యక్తపరచడానికి కూడా ఉపయోగించబడవు. ఈ పని యొక్క లక్ష్యం ముందు మరియు సందర్భోచిత ధ్రువణత మధ్య స్వయంచాలకంగా విభజన చేయడం, ఈ పనికి ఏ లక్షణాలు ముఖ్యమైనవి అనేదానిపై దృష్టి పెట్టడం. ఎందుకంటే సమస్య యొక్క ఒక ముఖ్యమైన అంశం తటస్థ సందర్భాలలో ధ్రువ పదాలు ఉపయోగించబడుతున్నప్పుడు గుర్తించడం, తటస్థ మరియు ధ్రువ సందర్భాల మధ్య విభజన కోసం లక్షణాలు అంచనా వేయబడతాయి, అలాగే సానుకూల మరియు ప్రతికూల సందర్భోచిత ధ్రువణత మధ్య విభజన కోసం లక్షణాలు. ఈ మూల్యాంకనం బహుళ యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలలో లక్షణాల పనితీరును అంచనా వేయడం. ఒకదానితో మినహా అన్ని అభ్యాస అల్గోరిథంల కోసం, అన్ని లక్షణాల కలయిక కలిసి ఉత్తమ పనితీరును ఇస్తుంది. ఈ అంచనా యొక్క మరొక అంశం ఏమిటంటే, తటస్థ సందర్భాల ఉనికి సానుకూల మరియు ప్రతికూల ధ్రువణత మధ్య వ్యత్యాసం కోసం లక్షణాల పనితీరును ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో. ఈ ప్రయోగాలు తటస్థ సందర్భాలు ఉండటం ఈ లక్షణాల పనితీరును బాగా తగ్గిస్తుందని మరియు అన్ని ధ్రువణత తరగతులలో పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఉత్తమ మార్గం ఏమిటంటే, ఒక ఉదాహరణ తటస్థంగా ఉన్నప్పుడు గుర్తించే వ్యవస్థ యొక్క సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం. |
7c89cbf5d860819c9b5e5217d079dc8aafcba336 | ఈ వ్యాసంలో, వాక్యం స్థాయి వర్గీకరణ యొక్క కేస్ స్టడీని మేము వివరిస్తాము, దీనిలో టాగింగ్ సూచనలు అభివృద్ధి చేయబడతాయి మరియు వాల్ స్ట్రీట్ జర్నల్ నుండి నిబంధనలను ఆత్మాశ్రయ లేదా లక్ష్యం గా వర్గీకరించడానికి నలుగురు న్యాయమూర్తులు ఉపయోగిస్తారు. నలుగురు న్యాయమూర్తుల మధ్య ఒప్పందం విశ్లేషించబడుతుంది, మరియు ఆ విశ్లేషణ ఆధారంగా, ప్రతి నిబంధనకు తుది వర్గీకరణ ఇవ్వబడుతుంది. వర్గీకరణలకు అనుభవపూర్వక మద్దతును అందించడానికి, సబ్జెక్టివ్ వర్గం మరియు క్విర్క్ మరియు ఇతరులు ప్రతిపాదించిన ప్రాథమిక అర్థ తరగతి మధ్య డేటాలో సంబంధాలు అంచనా వేయబడతాయి. (1985). ఈ |
9141d85998eadb1bca5cca027ae07670cfafb015 | భావోద్వేగాలను (ఆలోచనల యొక్క భావోద్వేగ భాగాలను) గుర్తించడం ఒక సవాలు సమస్య. మేము ఒక వ్యవస్థను అందిస్తున్నాము, ఒక అంశం ఇచ్చినప్పుడు, ఆటోమేటిక్గా ఆ అంశం గురించి అభిప్రాయాలు ఉన్న వ్యక్తులను మరియు ప్రతి అభిప్రాయం యొక్క భావనను కనుగొంటుంది. ఈ వ్యవస్థలో పద భావనలను గుర్తించే ఒక మాడ్యూల్, వాక్యంలో భావనలను కలపడానికి మరొకటి ఉన్నాయి. మేము వివిధ నమూనాలను వర్గీకరించడం మరియు భావోద్వేగాలను పద మరియు వాక్య స్థాయిలలో కలపడం ద్వారా ప్రయోగాలు చేస్తున్నాము, మంచి ఫలితాలతో. |
c2ac213982e189e4ad4c7f60608914a489ec9051 | వ్యాఖ్యానించిన అరబిక్ పాఠం యొక్క పెద్ద ఎత్తున కార్పస్ను అభివృద్ధి చేయడంలో మా మూడు సంవత్సరాల అనుభవం నుండి, మా కాగితం ఈ క్రింది వాటిని పరిష్కరిస్తుందిః (ఎ) పర్సనల్ అరబిక్ భాషా సమస్యలను సమీక్షించండి, అవి పద్దతి ఎంపికలకు సంబంధించినవి, (బి) పెన్ ఇంగ్లీష్ ట్రీబ్యాంక్ స్టైల్ మార్గదర్శకాలను ఉపయోగించడానికి మా ఎంపికను వివరించండి, (అరబిక్ మాట్లాడే వ్యాఖ్యాతలకు కొత్త వ్యాకరణ సమస్యను పరిష్కరించడానికి అవసరమైన మార్గదర్శకాలను ఉపయోగించడం) మరియు (సి) మా వ్యాఖ్యాతలకు అవసరమైన మార్గదర్శకాలను ఉపయోగించడం. (సి) మానవ వ్యాఖ్యానం ముఖ్యమైనది మరియు ఆటోమేటిక్ విశ్లేషణ కష్టం, ఇందులో అక్షరక్రమం అస్పష్టత యొక్క నిర్వహణను మార్ఫోలాజికల్ విశ్లేషకుడు మరియు మానవ వ్యాఖ్యాతల ద్వారా సహా; (డి) మానవ వ్యాఖ్యాతల యొక్క ఒక ఉదాహరణ ఇవ్వండి అరబిక్ ట్రీబ్యాంక్ పద్దతి, అలంకారిక విశ్లేషణ మరియు ట్యాగింగ్ మరియు వాక్యనిర్మాణ విశ్లేషణ రెండింటిలోనూ ఒక నిర్దిష్ట నిర్మాణంపై దృష్టి సారించి, మొత్తం వ్యాఖ్యాన ప్రక్రియ ద్వారా వివరంగా అనుసరించడం మరియు చివరకు, (e) ఇప్పటివరకు సాధించిన దానితో మరియు ఇంకా ఏమి చేయాలో ముగించండి. |
e33a3487f9b656631159186db4b2aebaed230b36 | డిజిటల్ ప్లాట్ ఫామ్ లు దాదాపు ప్రతి పరిశ్రమ ను మార్చుకొంటున్నందున, అవి క్రమంగా ప్రధాన స్రవంతి సమాచార వ్యవస్థ (IS) సాహిత్యంలో తమ మార్గాన్ని కనుగొంటున్నాయి. డిజిటల్ ప్లాట్ ఫారమ్ లు వాటి పంపిణీ స్వభావం మరియు సంస్థలు, మార్కెట్లు మరియు సాంకేతికతలతో ముడిపడి ఉండటం వల్ల సవాలు చేసే పరిశోధన అంశం. ప్లాట్ ఫారమ్ ఆవిష్కరణల యొక్క ఘాతాంక పెరుగుతున్న స్థాయి, ప్లాట్ ఫారమ్ ఆర్కిటెక్చర్ల యొక్క పెరుగుతున్న సంక్లిష్టత మరియు అనేక విభిన్న పరిశ్రమలకు డిజిటల్ ప్లాట్ ఫారమ్ల వ్యాప్తి ఫలితంగా కొత్త పరిశోధన సవాళ్లు తలెత్తుతాయి. ఈ పత్రం IS లో డిజిటల్ ప్లాట్ఫారమ్ల పరిశోధన కోసం ఒక పరిశోధన అజెండాను అభివృద్ధి చేస్తుంది. డిజిటల్ ప్లాట్ఫారమ్ల విశ్లేషణ యూనిట్, డిజిటలైజేషన్ స్థాయి మరియు సామాజిక సాంకేతిక స్వభావాన్ని పేర్కొనే స్పష్టమైన నిర్వచనాలను అందించడం ద్వారా (1) భావన స్పష్టతను పెంచాలని పరిశోధకులు కోరుకోవాలని మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము; (2) వేర్వేరు నిర్మాణ స్థాయిలలో మరియు వివిధ పరిశ్రమ సెట్టింగులలో ప్లాట్ఫారమ్లను అధ్యయనం చేయడం ద్వారా డిజిటల్ ప్లాట్ఫాం భావనల యొక్క సరైన స్కోపింగ్ను నిర్వచించండి; మరియు (3) పొందుపరిచిన కేస్ స్టడీస్, లొంగినిటల్ స్టడీస్, డిజైన్ రీసెర్చ్, డేటా-డ్రైవ్డ్ మోడలింగ్ మరియు విజువలైజేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా పద్దతిపరమైన కఠినతను పెంచుకోండి. వ్యాపార రంగంలో ప్రస్తుత పరిణామాలను పరిశీలిస్తే, మరింత పరిశోధన కోసం మేము ఆరు ప్రశ్నలను సూచిస్తున్నాముః (1) ప్లాట్ఫారమ్లు ఇక్కడే ఉండాలా? 2) ప్లాట్ ఫామ్ లను ఎలా డిజైన్ చేయాలి? ; (3) డిజిటల్ ప్లాట్ ఫామ్ లు పరిశ్రమలను ఎలా మారుస్తాయి? ; (4) డేటా ఆధారిత విధానాలు డిజిటల్ ప్లాట్ఫారమ్ల పరిశోధనలో ఎలా ఉపయోగపడతాయి? ; (5) డిజిటల్ ప్లాట్ ఫామ్ ల కోసం పరిశోధకులు సిద్ధాంతాన్ని ఎలా అభివృద్ధి చేయాలి? ; మరియు (6) డిజిటల్ ప్లాట్ ఫారమ్ లు రోజువారీ జీవితాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయి? |
1be8cab8701586e751d6ed6d186ca0b6f58a54e7 | ఒక వ్యవస్థ వివరణ యొక్క ఉపయోగం అవసరాల యొక్క పరిపూర్ణతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయితే, అన్ని అవసరమైన అవసరాలను జాబితా చేయడం కష్టం, ముఖ్యంగా అవసరాలు అనూహ్య వాతావరణంతో సంకర్షణ చెందుతున్నప్పుడు. ఆదర్శప్రాయమైన పర్యావరణ దృక్పథంతో నిర్మించిన ఒక స్పెసిఫికేషన్, ఆదర్శప్రాయమైన ప్రవర్తనను నిర్వహించడానికి అవసరాలను కలిగి ఉండకపోతే అసంపూర్ణంగా ఉంటుంది. తరచుగా అసంపూర్ణమైన అవసరాలు అమలు, పరీక్ష లేదా అంతకంటే ఘోరంగా, విస్తరణ తర్వాత మాత్రమే గుర్తించబడతాయి. అవసరాల విశ్లేషణ సమయంలో చేసినప్పుడు కూడా, అసంపూర్ణ అవసరాలను గుర్తించడం సాధారణంగా లోపం, దుర్భరమైన మరియు మాన్యువల్ పని. ఈ కాగితం అరేస్ను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది క్రమబద్ధమైన అవసరాల నమూనాల యొక్క సింబాలిక్ విశ్లేషణను ఉపయోగించి అసంపూర్ణ అవసరాల విచ్ఛిన్నతను గుర్తించడానికి ఒక డిజైన్-టైమ్ విధానం. పరిశ్రమ ఆధారిత ఆటోమోటివ్ అనుకూల క్రూయిజ్ కంట్రోల్ సిస్టమ్ యొక్క అవసరాల నమూనాకు Ares ను వర్తింపజేయడం ద్వారా మేము మా విధానాన్ని వివరిస్తాము. అరెస్ డిజైన్ సమయంలో అసంపూర్ణ అవసరాల విచ్ఛిన్నం యొక్క నిర్దిష్ట సందర్భాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించగలదు, వీటిలో చాలా సూక్ష్మంగా ఉంటాయి మరియు మానవీయంగా లేదా పరీక్షతో గుర్తించడం కష్టం. |
155ed7834a8a44a195b80719985a8b4ca11e6fdc | బహుళ-ఇన్పుట్ బహుళ-అవుట్పుట్ (MIMO) రాడార్ సంప్రదాయ దశల శ్రేణి రాడార్ వ్యవస్థల కంటే తరంగ రూప వైవిధ్యం ద్వారా ఉన్నతమైన పనితీరును సాధించగలదు. ఒక MIMO రాడార్ ఆర్తోగోనల్ తరంగాలను ప్రసారం చేసినప్పుడు, స్కాటర్ల నుండి ప్రతిబింబించే సంకేతాలు ఒకదానికొకటి సరళంగా స్వతంత్రంగా ఉంటాయి. అందువల్ల, కాపోన్ మరియు యాంప్లిట్యూడ్ అండ్ ఫేజ్ ఎస్టిమేషన్ (APES) ఫిల్టర్లు వంటి అనుకూల స్వీకరించే ఫిల్టర్లను MIMO రాడార్ అనువర్తనాల్లో నేరుగా ఉపయోగించవచ్చు. అధిక శబ్దం మరియు అధిక అస్తవ్యస్తత, అయితే, స్నాప్షాట్ల కొరత కారణంగా డేటా-ఆధారిత బీమ్ఫార్మర్ల గుర్తింపు పనితీరును గణనీయంగా తగ్గిస్తాయి. పునరావృత అనుకూల విధానం (IAA), పారామీట్రిక్ కాని మరియు వినియోగదారు పారామీటర్ లేని బరువున్న అతి తక్కువ చతురస్రాల అల్గోరిథం, ఇటీవల అనేక నిష్క్రియాత్మక మరియు క్రియాశీల సెన్సింగ్ అనువర్తనాల్లో మెరుగైన రిజల్యూషన్ మరియు జోక్యం తిరస్కరణ పనితీరును అందిస్తుందని చూపించబడింది. ఈ వ్యాసంలో, మిమో రాడార్ ఇమేజింగ్కు IAA ఎలా విస్తరించవచ్చో చూపిస్తాము, చిన్న మరియు చిన్నవిషయం కాని ఇంట్రాపల్స్ డోప్లర్ కేసులలో, మరియు మేము IAA యొక్క కొన్ని సిద్ధాంతపరమైన సారూప్య లక్షణాలను కూడా ఏర్పాటు చేస్తాము. అదనంగా, మేము ఒక క్రమబద్ధీకరించిన IAA అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము, దీనిని IAA-R అని పిలుస్తారు, ఇది సిగ్నల్ మోడల్లో ప్రాతినిధ్యం లేని సంకలిత శబ్దం నిబంధనలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా IAA కన్నా మెరుగైన పనితీరును కలిగి ఉంటుంది. సింగిల్ ఇన్పుట్ మల్టిపుల్ అవుట్పుట్ (SIMO) రాడార్ కంటే MIMO రాడార్ యొక్క ఉన్నతమైన పనితీరును ప్రదర్శించడానికి సంఖ్యా ఉదాహరణలు ప్రదర్శించబడ్డాయి మరియు లక్ష్య ఇమేజింగ్ కోసం ప్రతిపాదిత IAA-R పద్ధతితో సాధించిన మెరుగైన పనితీరును మరింత హైలైట్ చేస్తాయి. |
0cfe588996f1bc319f87c6f75160d1cf1542d9a9 | |
20efcba63a0d9f12251a5e5dda745ac75a6a84a9 | |
ccaab0cee02fe1e5ffde33b79274b66aedeccc65 | రవాణా యొక్క ఊహించిన భవిష్యత్తుగా, స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్లు సామాజిక, ఆర్థిక, ఇంజనీరింగ్, కంప్యూటర్ సైన్స్, డిజైన్ మరియు నైతికతతో సహా వివిధ కోణాల నుండి చర్చించబడుతున్నాయి. ఒక వైపు, స్వీయ డ్రైవింగ్ కార్లు కొత్త ఇంజనీరింగ్ సమస్యలను అందిస్తాయి, అవి క్రమంగా విజయవంతంగా పరిష్కరించబడుతున్నాయి. మరోవైపు, సామాజిక, నైతిక సమస్యలను సాధారణంగా ఒక ఆదర్శప్రాయమైన పరిష్కారం లేని నిర్ణయాలు తీసుకునే సమస్యగా, ట్రాలీ సమస్యగా పిలుస్తారు, ఇది చాలా తప్పుదోవ పట్టించేది. కొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధికి ఒక అనువర్తిత ఇంజనీరింగ్ నైతిక విధానం అవసరమని మేము వాదిస్తున్నాము; ఈ విధానాన్ని వర్తింపజేయాలి, అంటే ఇది సంక్లిష్టమైన వాస్తవ ప్రపంచ ఇంజనీరింగ్ సమస్యల విశ్లేషణపై దృష్టి పెట్టాలి. స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్ల నియంత్రణలో సాఫ్ట్వేర్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది; అందువల్ల, సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ పరిష్కారాలు నైతిక మరియు సామాజిక అంశాలను తీవ్రంగా పరిగణించాలి. ఈ పత్రంలో, నియంత్రణ సాధనాలు, ప్రమాణాలు, రూపకల్పన మరియు భాగాలు, వ్యవస్థలు మరియు సేవల అమలులను మేము మరింత దగ్గరగా పరిశీలిస్తాము మరియు సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ కోసం కొత్త అంచనాలతో పాటు, సాధించాల్సిన ఆచరణాత్మక సామాజిక మరియు నైతిక సవాళ్లను మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
288c67457f09c0c30cadd7439040114e9c377bc3 | అగ్రవాల్, ఇమిలిన్స్కి, మరియు స్వామి పరిచయం చేసిన అసోసియేషన్ నియమాలు, సంబంధాల యొక్క 90% వరుసలకు రూపంలో నియమాలు, వరుసకు సెట్ W లోని నిలువు వరుసలలో 1 విలువ ఉంటే, అప్పుడు అది కాలమ్ B లో కూడా 1 కలిగి ఉంటుంది. పెద్ద డేటా సేకరణల నుండి అనుబంధ నియమాలను కనుగొనడానికి సమర్థవంతమైన పద్ధతులు ఉన్నాయి. అయితే, కనుగొనబడిన నియమాల సంఖ్య చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది, అందువల్ల నియమావళిని బ్రౌజ్ చేయడం మరియు దాని నుండి ఆసక్తికరమైన నియమాలను కనుగొనడం వినియోగదారుకు చాలా కష్టమవుతుంది. సాధారణ నియమం యొక్క ఫార్మలిజం ఆసక్తికరమైన నియమాల నిర్మాణాన్ని సులభంగా వివరించడానికి ఎలా సాధ్యపడుతుందో మేము చూపిస్తాము. మేము నియమాల దృశ్యమానతకు ఉదాహరణలు కూడా ఇస్తాము మరియు ఒక దృశ్యమానత సాధనం నియమాల టెంప్లేట్లతో ఎలా ఇంటర్ఫేస్ చేస్తుందో చూపుతుంది. |
384bb3944abe9441dcd2cede5e7cd7353e9ee5f7 | |
47f0f6a2fd518932734cc90936292775cc95aa5d | |
b336f946d34cb427452517f503ada4bbe0181d3c | ఇటీవల వీడియో అవగాహనలో పురోగతి మరియు సంవత్సరాలుగా కాల చర్య స్థానికీకరణలో నిరంతర మెరుగుదల ఉన్నప్పటికీ, ఇది ఇంకా ఎంతవరకు (లేదా దగ్గరగా? సమస్యను పరిష్కరించుకోవాలన్నదే మా లక్ష్యం. ఈ క్రమంలో, మేము వీడియోలలో తాత్కాలిక చర్య డిటెక్టర్ల పనితీరును విశ్లేషించడానికి మరియు ఒకే స్కేలార్ మెట్రిక్కు మించి వివిధ పద్ధతులను పోల్చడానికి కొత్త డయాగ్నస్టిక్ సాధనాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము. మేము మా సాధనం యొక్క ఉపయోగం ఉదాహరణగా తాజా ActivityNet చర్య స్థానికీకరణ సవాలు లో టాప్ బహుమతి ఎంట్రీలు పనితీరు విశ్లేషించడం ద్వారా. మా విశ్లేషణ ప్రకారం, పని చేయడానికి అత్యంత ప్రభావవంతమైన ప్రాంతాలుః సందర్భాల చుట్టూ కాల సంబంధిత పరిస్థితులను బాగా నిర్వహించడానికి వ్యూహాలు, w.r.t. సంపూర్ణ మరియు సాపేక్ష పరిమాణం, మరియు స్థానికీకరణ లోపాలను తగ్గించడానికి వ్యూహాలు. అంతేకాకుండా, ఈ రంగంలో పురోగతి సాధించడానికి వ్యాఖ్యాతలలో ఏకాభిప్రాయం లేకపోవడం పెద్ద అడ్డంకి కాదని మా ప్రయోగాత్మక విశ్లేషణ కనుగొంది. మా రోగ నిర్ధారణ సాధనం ఇతర పరిశోధకుల మనస్సులను వారి అల్గోరిథంల గురించి అదనపు అంతర్దృష్టులతో ఇంధనంగా ఉంచడానికి బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉంది. |
160404fb0d05a1a2efa593c448fcb8796c24b873 | ప్రాతినిధ్య యొక్క ఎమ్యులేషన్ సిద్ధాంతం మెదడు యొక్క విస్తృత రకాల ప్రాతినిధ్య విధులను సంశ్లేషణ చేయగల ఒక ఫ్రేమ్వర్క్గా అభివృద్ధి చేయబడింది మరియు అన్వేషించబడింది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ నియంత్రణ సిద్ధాంతం (ఫార్వర్డ్ మోడల్స్) మరియు సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ (కల్మాన్ ఫిల్టర్లు) నుండి నిర్మాణాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఆలోచన ఏమిటంటే, శరీరం మరియు పర్యావరణంతో కేవలం నిమగ్నమవ్వడంతో పాటు, మెదడు శరీరం మరియు పర్యావరణం యొక్క నమూనాలుగా పనిచేసే న్యూరల్ సర్క్యూట్లను నిర్మిస్తుంది. బహిరంగ సెన్సార్మోటార్ నిశ్చితార్థం సమయంలో, ఈ నమూనాలు శరీరంతో మరియు పర్యావరణంతో సమాంతరంగా ఎఫెరెన్స్ కాపీల ద్వారా నడపబడతాయి, తద్వారా ఇంద్రియ అభిప్రాయాన్ని ఆశించేలా, మరియు ఇంద్రియ సమాచారాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి. ఈ నమూనాలను ఆఫ్ లైన్ లో కూడా అమలు చేయవచ్చు, తద్వారా చిత్రాలను రూపొందించవచ్చు, వివిధ చర్యల ఫలితాలను అంచనా వేయవచ్చు, మరియు మోటార్ ప్రణాళికలను అంచనా వేయవచ్చు మరియు అభివృద్ధి చేయవచ్చు. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ప్రారంభంలో మోటార్ కంట్రోల్ సందర్భంలో అభివృద్ధి చేయబడింది, ఇక్కడ శరీరంతో సమాంతరంగా నడుస్తున్న అంతర్గత నమూనాలు ఫీడ్బ్యాక్ ఆలస్యం సమస్యల ప్రభావాలను తగ్గించగలవని నిరూపించబడింది. ఈమెకానిజం ద్వారా మోటార్ ఇమేజరీని ఎమ్యులేటర్ ఆఫ్ లైన్ డ్రైవింగ్గా పరిగణించవచ్చు. మోటార్-విజువల్ లూప్ యొక్క ఎమ్యులేటర్ యొక్క ఆఫ్-లైన్ డ్రైవింగ్ వంటి దృశ్యమాన చిత్రాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ విస్తరించబడింది. ఈ వ్యవస్థలు ఎలా అమోడల్ స్పేషియల్ ఇమేజరీని అందిస్తాయో కూడా నేను చూపిస్తాను. ఇటువంటి నమూనాలు ఇంద్రియ ఇన్పుట్ యొక్క అంచనాలను రూపొందించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగించబడటంతో, దృశ్యమాన అవగాహనతో సహా అవగాహన ఫలితంగా ఉంటుంది. ఈ ఫ్రేమ్ లో సంశ్లేషణ చేయబడే ఇతర అభిజ్ఞాత్మక విధులను క్లుప్తంగా వివరించడం ద్వారా ముగిస్తాను, వీటిలో తార్కికం, మనస్సు యొక్క దృగ్విషయం యొక్క సిద్ధాంతం మరియు భాష ఉన్నాయి. |
65c85498be307ee940976db668dae4546943a4c8 | |
761f2288b1b0cea385b0b9a89bb068593d94d6bd | 3 డి ముఖ గుర్తింపు పరిశ్రమ మరియు విద్యాసంస్థలలో ఒక ట్రెండింగ్ పరిశోధన దిశగా మారింది. ఇది సాంప్రదాయ 2 డి ముఖ గుర్తింపు నుండి సహజ గుర్తింపు ప్రక్రియ మరియు విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలను పొందుతుంది. అంతేకాకుండా, 3డి ముఖ గుర్తింపు వ్యవస్థలు మసకబారిన లైట్ల కింద కూడా, ముఖం యొక్క వైవిధ్యమైన స్థానాలు మరియు వ్యక్తీకరణలతో కూడా మానవ ముఖాలను ఖచ్చితంగా గుర్తించగలవు, అటువంటి పరిస్థితులలో 2డి ముఖ గుర్తింపు వ్యవస్థలు పనిచేయడం చాలా కష్టం. ఈ పత్రం 3 డి ముఖ గుర్తింపు పరిశోధన రంగంలో చరిత్ర మరియు ఇటీవలి పురోగతిని సంగ్రహిస్తుంది. సరిహద్దు పరిశోధన ఫలితాలను మూడు వర్గాలుగా పరిచయం చేశారుః భంగిమ-అనంతర గుర్తింపు, వ్యక్తీకరణ-అనంతర గుర్తింపు మరియు అడ్డుపడే-అనంతర గుర్తింపు. భవిష్యత్ పరిశోధనలను ప్రోత్సహించడానికి, ఈ పత్రం బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న 3 డి ఫేస్ డేటాబేస్ల గురించి సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది. ఈ పత్రం ముఖ్యమైన బహిరంగ సమస్యలను కూడా జాబితా చేస్తుంది. |
2d2b1f9446e9b4cdb46327cda32a8d9621944e29 | సోషల్ నెట్ వర్కింగ్ సైట్ల లో పాల్గొనడం ఇటీవలి సంవత్సరాలలో గణనీయంగా పెరిగింది. ఫ్రెండ్స్టర్, ట్రైబ్, ఫేస్ బుక్ వంటి సేవలు లక్షలాది మంది వ్యక్తులు ఆన్లైన్ ప్రొఫైల్స్ ను సృష్టించి, వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని స్నేహితుల విస్తారమైన నెట్వర్క్లతో - మరియు తరచుగా తెలియని వ్యక్తుల సంఖ్యతో - పంచుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. ఈ వ్యాసంలో ఆన్లైన్ సోషల్ నెట్వర్క్లలో సమాచార వెల్లడి నమూనాలను, వాటి ప్రైవసీపై ప్రభావం గురించి అధ్యయనం చేస్తున్నాం. మేము ఆన్లైన్ ప్రవర్తనను విశ్లేషించాము 4,000 కార్నెగీ మెలోన్ విశ్వవిద్యాలయ విద్యార్థులు కళాశాలలకు అందించిన ప్రసిద్ధ సోషల్ నెట్వర్కింగ్ సైట్లో చేరారు. వారు ఎంత సమాచారాన్ని వెల్లడిస్తారో అంచనా వేసి, వారు సైట్ యొక్క గోప్యతా సెట్టింగులను ఎలా ఉపయోగిస్తారో అధ్యయనం చేస్తాము. వారి గోప్యత యొక్క వివిధ అంశాలపై సంభావ్య దాడులను మేము హైలైట్ చేస్తాము, మరియు తక్కువ శాతం మంది వినియోగదారులు మాత్రమే అత్యంత పారగమ్య గోప్యతా ప్రాధాన్యతలను మారుస్తారని మేము చూపిస్తాము. |
e9c525679fed4dad85699d09b5ce1ccaffe8f11d | |
192687300b76bca25d06744b6586f2826c722645 | ఈ వ్యాసంలో లోతైన గౌస్ ప్రక్రియ (GP) నమూనాలను పరిచయం చేస్తున్నాము. లోతైన GPs గాస్సియన్ ప్రక్రియ మ్యాపింగ్ ఆధారంగా ఒక లోతైన నమ్మకం నెట్వర్క్. ఈ డేటా ఒక బహుళ వేరియంట్ GP యొక్క అవుట్పుట్గా మోడల్ చేయబడింది. ఆ గౌస్సియన్ ప్రక్రియకు ఇన్పుట్లను మరొక GP నియంత్రిస్తుంది. ఒక సింగిల్ లేయర్ మోడల్ అనేది ప్రామాణిక GP లేదా GP లాటెంట్ వేరియబుల్ మోడల్ (GP-LVM) కు సమానం. మేము నమూనాలో సుమారు వైవిధ్య మార్జినిజేషన్ ద్వారా ఊహించాము. దీని ఫలితంగా మోడల్ ఎంపిక కోసం ఉపయోగించే మోడల్ యొక్క ఉపాంత సంభావ్యతపై కఠినమైన దిగువ పరిమితి ఏర్పడుతుంది (లేయర్కు పొరలు మరియు నోడ్ల సంఖ్య). లోతైన నమ్మక నెట్వర్క్లు సాధారణంగా సాపేక్షంగా పెద్ద డేటా సమితులకు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ దిగువను ఉపయోగించి వర్తించబడతాయి. మా పూర్తి బేసియన్ చికిత్స డేటా కొరత ఉన్నప్పటికీ లోతైన నమూనాల అప్లికేషన్ కోసం అనుమతిస్తుంది. మా వైవిధ్య బౌండ్ ద్వారా నమూనా ఎంపిక కేవలం 150 ఉదాహరణలు మాత్రమే కలిగి ఉన్న ఒక అంకెల డేటా సమితిని మోడలింగ్ చేసినప్పుడు కూడా ఐదు పొరల శ్రేణి సమర్థించబడుతుందని చూపిస్తుంది. |
2cac0942a692c3dbb46bcf826d71d202ab0f2e02 | మేము ఒక గుర్తింపు నమూనా తో లోతైన గౌస్సియన్ ప్రక్రియలు పెంచడం ద్వారా ఒక స్కేలబుల్ లోతైన కాని పారామెట్రిక్ ఉత్పాదక నమూనా అభివృద్ధి. ఈ పరిణామం ఒక కొత్త స్కేలబుల్ వేరియషనల్ ఫ్రేమ్వర్క్లో జరుగుతుంది, ఇక్కడ వేరియషనల్ వెనుక భాగ పంపిణీలు బహుళ-పొరల పెర్సెప్ట్రాన్ ద్వారా తిరిగి పారామితీకరించబడతాయి. ఈ పునఃరూపకల్పన యొక్క ముఖ్య అంశం ఏమిటంటే, ఇది నమూనా పరిమాణానికి అనుగుణంగా సరళంగా పెరుగుతున్న వైవిధ్య పారామితుల యొక్క విస్తరణను నిరోధిస్తుంది. మేము ఒక కొత్త సూత్రీకరణను పొందాము వైవిధ్య దిగువ పరిమితి ఇది చాలా గణనలను పంపిణీ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది ప్రధాన స్రవంతి లోతైన అభ్యాస పనుల పరిమాణం యొక్క డేటాసెట్లను నిర్వహించడానికి వీలు కల్పించే విధంగా. మేము వివిధ రకాల సవాళ్లపై పద్ధతి యొక్క సామర్థ్యాన్ని చూపిస్తాము, వీటిలో లోతైన పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాసం మరియు లోతైన బేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్ ఉన్నాయి. |
722fcc35def20cfcca3ada76c8dd7a585d6de386 | కాఫీ మల్టీమీడియా శాస్త్రవేత్తలు మరియు అభ్యాసకులకు అత్యాధునిక లోతైన అభ్యాస అల్గోరిథంల కోసం శుభ్రమైన మరియు సవరించదగిన చట్రంతో పాటు రిఫరెన్స్ మోడళ్ల సేకరణను అందిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ అనేది BSD- లైసెన్స్డ్ C++ లైబ్రరీ, ఇది పైథాన్ మరియు MATLAB బైండింగ్లతో కూడినది, ఇది జనరల్-పర్పస్ కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను మరియు ఇతర లోతైన నమూనాలను సమర్థవంతంగా వస్తువుల నిర్మాణాలపై శిక్షణ మరియు విస్తరించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. కాఫీ పరిశ్రమ మరియు ఇంటర్నెట్-స్కేల్ మీడియా అవసరాలకు CUDA GPU కంప్యూటింగ్ ద్వారా సరిపోతుంది, ఒకే K40 లేదా టైటాన్ GPU (ఒక చిత్రానికి సుమారు 2 ms) లో రోజుకు 40 మిలియన్ చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేస్తుంది. మోడల్ ప్రాతినిధ్యాన్ని వాస్తవ అమలు నుండి వేరు చేయడం ద్వారా, కాఫీ ప్రయోగాలు మరియు ప్లాట్ఫారమ్ల మధ్య అతుకులు మారడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది ప్రోటోటైపింగ్ మెషీన్ల నుండి క్లౌడ్ వాతావరణాలకు అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను సులభతరం చేస్తుంది. కాఫీని బర్కిలీ విజన్ అండ్ లెర్నింగ్ సెంటర్ (BVLC) GitHubలో చురుకైన సహకారి సంఘం సహాయంతో నిర్వహిస్తుంది మరియు అభివృద్ధి చేస్తుంది. ఇది కొనసాగుతున్న పరిశోధన ప్రాజెక్టులు, పెద్ద ఎత్తున పారిశ్రామిక అనువర్తనాలు మరియు దృష్టి, ప్రసంగం మరియు మల్టీమీడియాలో స్టార్టప్ ప్రోటోటైప్లకు శక్తినిస్తుంది. |
fd50fa6954e1f6f78ca66f43346e7e86b196b137 | పట్టణీకరణ ప్రక్రియ పెరుగుతున్న కొద్దీ పట్టణ ప్రాంతాల్లో ప్రజల కార్యకలాపాలను క్రమపద్ధతిలో రూపొందించడం కీలకమైన సామాజిక ఆర్థిక పనిగా గుర్తించబడుతోంది. విశ్వసనీయ డేటా వనరులు లేకపోవడం వల్ల ఈ పని చాలా సంవత్సరాల క్రితం దాదాపు అసాధ్యం, అయితే జియో-ట్యాగ్డ్ సోషల్ మీడియా (జిటిఎస్ఎం) డేటా ఆవిర్భావం దానిపై కొత్త వెలుగును ప్రసరిస్తుంది. ఇటీవల, జిటిఎస్ఎం డేటా నుండి భౌగోళిక అంశాలను కనుగొనడంలో ఫలవంతమైన అధ్యయనాలు జరిగాయి. అయితే, వాటి అధిక గణన వ్యయాలు మరియు అస్పష్టమైన అంశాల గురించి బలమైన పంపిణీ అంచనాలు GTSM యొక్క శక్తిని పూర్తిగా విడుదల చేయకుండా అడ్డుకుంటాయి. ఈ అంతరాన్ని పూడ్చడానికి, మేము క్రాస్ మ్యాప్ ను అందిస్తున్నాము, ఇది భారీ జిటిఎస్ఎం డేటాతో పట్టణ డైనమిక్స్ను వెలికితీసే కొత్త క్రాస్ మోడల్ ప్రాతినిధ్య అభ్యాస పద్ధతి. క్రాస్ మ్యాప్ మొదట ప్రజల కార్యకలాపాలకు సంబంధించిన ప్రాదేశిక-కాల హాట్ స్పాట్ లను గుర్తించడానికి వేగవంతమైన మోడ్ శోధన విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ గుర్తించిన హాట్ స్పాట్లు స్థల-కాల వైవిధ్యాలను పరిష్కరించడమే కాకుండా, GTSM డేటా యొక్క అరుదుగా కూడా తగ్గించాయి. గుర్తించిన హాట్స్పాట్లతో, క్రాస్ మ్యాప్ రెండు వేర్వేరు వ్యూహాలను ఉపయోగించి అన్ని ప్రాదేశిక, కాల, మరియు వచన యూనిట్లను ఒకే స్థలంలో పొందుపరుస్తుందిః ఒకటి పునర్నిర్మాణ-ఆధారిత మరియు మరొకటి గ్రాఫ్-ఆధారిత. ఈ రెండు వ్యూహాలు యూనిట్ల మధ్య సంబంధాలను వారి సహసంభవం మరియు పొరుగువారి సంబంధాలను కోడింగ్ చేయడం ద్వారా సంగ్రహిస్తాయి మరియు అటువంటి సంబంధాలను కాపాడటానికి తక్కువ-పరిమాణ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకుంటాయి. మన ప్రయోగాలు క్రాస్ మ్యాప్ గణనీయంగా కార్యకలాపాల రికవరీ మరియు వర్గీకరణ కోసం స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పద్ధతులను అధిగమిస్తుందని మాత్రమే కాకుండా, చాలా మెరుగైన సామర్థ్యాన్ని కూడా సాధిస్తుందని నిరూపించాయి. |
ce8d99e5b270d15dc09422c08c500c5d86ed3703 | మానవ నడక విశ్లేషణ అనేది అంతర్గత నడక సంతకాన్ని కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది, దీని ద్వారా సర్వవ్యాప్తి చెందిన మానవ గుర్తింపు మరియు వైద్య రుగ్మత సమస్యలను విస్తృత స్పెక్ట్రంలో పరిశోధించవచ్చు. నడక బయోమెట్రిక్ అనేది ఒక నిగూఢమైన లక్షణాన్ని అందిస్తుంది, దీని ద్వారా వీడియో నడక డేటాను ముందుగా విషయం యొక్క అవగాహన లేకుండా ఎక్కువ దూరం నుండి సంగ్రహించవచ్చు. ఈ పత్రంలో, కిన్క్ట్ ఎక్స్బాక్స్ పరికరంతో మానవ నడక విశ్లేషణను అధ్యయనం చేయడానికి ఒక కొత్త సాంకేతికతను పరిష్కరించారు. ఇది ఆటోమేటెడ్ నేపథ్య వ్యవకలన పద్ధతితో సెగ్మెంటేషన్ లోపాలను తగ్గించడానికి మాకు హామీ ఇస్తుంది. మానవ అస్థిపంజరం నమూనాను నేపథ్యంలో తీసివేసిన నడక చిత్రాల నుండి ఉత్పత్తి చేయవచ్చు, ఇది నడక వేగం మరియు దుస్తుల రకంలో వైవిధ్యాలు వంటి కోవరేట్ పరిస్థితుల ద్వారా మార్చబడుతుంది. నడక సంతకాలు ఎడమ హిప్, ఎడమ మోకాలి, కుడి హిప్ మరియు కుడి మోకాలి యొక్క ఉమ్మడి కోణ పథాల నుండి స్వాధీనం చేసుకుంటారు. కిన్ యాక్ట్ నడక డేటా పై ప్రయోగాత్మక ధృవీకరణను సెన్సార్ ఆధారిత బయోమెట్రిక్ సూట్, ఇంటెలిజెంట్ గైట్ ఓస్సిలేషన్ డిటెక్టర్ (ఐజిఒడి) యొక్క మా అంతర్గత అభివృద్ధితో పోల్చారు. ఈ సెన్సార్ ఆధారిత బయోమెట్రిక్ సూట్ ను కైనెక్ట్ పరికరంతో బలమైన నడక గుర్తింపు వ్యవస్థ యొక్క విస్తరణ కోసం మార్చవచ్చో లేదో పరిశోధించడానికి ప్రయత్నం జరిగింది. ఫీచర్ వెక్టర్ యొక్క వివక్ష శక్తిని పరిశీలించడానికి ఫిషర్ వివక్ష విశ్లేషణ శిక్షణా నడక సంతకంపై వర్తించబడింది. నాయివ్ బేసియన్ వర్గీకరణ Kinect సెన్సార్ ద్వారా సంగ్రహించిన పరిమిత డేటాసెట్లో లోపాల అంచనాతో ప్రోత్సాహకరమైన వర్గీకరణ ఫలితాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. |
582ea307db25c5764e7d2ed82c4846757f4e95d7 | ఫంక్షన్ సమీకరణాన్ని పారామితి స్థలంలో కాకుండా ఫంక్షన్ స్థలంలో సంఖ్యా ఆప్టిమైజేషన్ దృక్పథం నుండి చూస్తారు. దశలవారీగా సంకలిత విస్తరణలు మరియు అత్యధిక దిగువ తగ్గింపుల మధ్య ఒక సంబంధం ఏర్పడింది. ఏవైనా ప్రమాణాల ఆధారంగా సంకలిత విస్తరణల కోసం ఒక సాధారణ గ్రాడియంట్ {descent \boosting" నమూనా అభివృద్ధి చేయబడింది. రిగ్రెషన్ కోసం కనీస చతురస్రాలు, కనీస సంపూర్ణ విచలనం మరియు హుబెర్ నష్టం ఫంక్షన్లకు మరియు వర్గీకరణ కోసం బహుళ తరగతి లాజిస్టిక్ సంభావ్యతకు నిర్దిష్ట అల్గోరిథంలు ప్రదర్శించబడతాయి. వ్యక్తిగత సంకలిత భాగాలు నిర్ణయ వృక్షాలు అయినప్పుడు ప్రత్యేక మెరుగుదలలు తీసుకోబడ్డాయి మరియు అటువంటి "ట్రీబూస్ట్" నమూనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి సాధనాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి. నిర్ణయాత్మక చెట్ల యొక్క వాలు పెంపు పోటీ, అత్యంత బలమైన, వివరింపదగిన విధానాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ముఖ్యంగా స్వచ్ఛమైన డేటా కంటే తక్కువ మైనింగ్ కోసం అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఈ విధానం మరియు ఫ్రెండ్ మరియు షాపిర్ 1996 మరియు ఫ్రైడ్మాన్, హాస్టీ మరియు టిబ్షిరానీ 1998 యొక్క బూస్టింగ్ పద్ధతుల మధ్య సంబంధాలు చర్చించబడ్డాయి. 1 ఫంక్షన్ అంచనా ఫంక్షన్ అంచనా సమస్యలో ఒక యాదృచ్ఛిక \ అవుట్పుట్ " లేదా \ స్పందన " వేరియబుల్ y మరియు యాదృచ్ఛిక \ ఇన్పుట్ " లేదా \ వివరణాత్మక " వేరియబుల్స్ x = fx1; ; xng. fyi;xig N 1 తెలిసిన (y;x) { విలువలను ఇచ్చినట్లయితే, అన్ని (y;x) { విలువలను కలిపి పంపిణీ చేసినప్పుడు, కొన్ని నిర్దిష్ట నష్టం ఫంక్షన్ (y; F (x)) యొక్క అంచనా విలువ కనిష్టీకరించబడుతుంది F (x) = argmin F (x) Ey;x (y; F (x)) = argmin F (x) Ex [Ey (y; F (x)) jx]: (1) తరచుగా ఉపయోగించే నష్టం ఫంక్షన్లు (y; F) లో y 2 R (రెగ్రెషన్) కోసం చతురస్రాకార లోపం (y F) మరియు సంపూర్ణ లోపం jy j F మరియు ప్రతికూల ద్విపద లాగోమి {సమానత, log1 + e 2y F), y 2 f 1 (classification 1;g) ఉన్నప్పుడు. F (x; P) అనే ఫంక్షన్ల యొక్క పారామితీకరణ తరగతి యొక్క సభ్యుడిగా F (x; P) ను తీసుకోవడం ఒక సాధారణ ప్రక్రియ, ఇక్కడ P = fP1; P2; g అనేది పారామితుల సమితి. ఈ వ్యాసంలో మనం "అడిటివ్" విస్తరణలపై దృష్టి పెడతాం |
6a7c63a73724c0ca68b1675e256bb8b9a35c94f4 | JSTOR ఆర్కైవ్ ను మీరు ఉపయోగించడం ద్వారా, http://www.jstor.org/about/terms.html లో లభించే JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలను మీరు అంగీకరిస్తున్నారని సూచిస్తుంది. JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలు, మీరు ముందస్తు అనుమతి పొందకపోతే, మీరు ఒక పత్రిక యొక్క మొత్తం సంచికను లేదా వ్యాసాల యొక్క బహుళ కాపీలను డౌన్లోడ్ చేయలేరు మరియు మీరు మీ వ్యక్తిగత, వాణిజ్యేతర ఉపయోగం కోసం మాత్రమే JSTOR ఆర్కైవ్లోని కంటెంట్ను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ కృతిని ఏవిధంగా ఉపయోగించాలో ప్రచురణకర్తను సంప్రదించండి. ప్రచురణకర్తల సంప్రదింపు సమాచారాన్ని http://www.jstor.org/journals/econosoc.html లో పొందవచ్చు. JSTOR ప్రసారంలోని ఏదైనా భాగం యొక్క ప్రతి కాపీలో అటువంటి ప్రసారంలో తెరపై లేదా ముద్రించిన పేజీలో కనిపించే అదే కాపీరైట్ నోటీసు ఉండాలి. |
8eca169f19425c76fa72078824e6a91a5b37f470 | తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన, అధిక పనితీరు గల రాడార్ వ్యవస్థలను విజయవంతంగా రూపొందించాలంటే, ఖచ్చితమైన, సమర్థవంతమైన సిస్టమ్ సిమ్యులేషన్ అనేది కీలకమైన అవసరం. ఈ పత్రంలో ఫ్రీక్వెన్సీ-మాడ్యులేటెడ్ నిరంతర తరంగ రాడార్ వ్యవస్థలకు కొత్త బహుముఖ అనుకరణ వాతావరణాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. సాధారణ హార్డ్వేర్ అనుకరణతో పాటు ఇది సిగ్నల్ సంశ్లేషణ నుండి బేస్బ్యాండ్ వరకు ఇంటిగ్రేటెడ్ సిస్టమ్ అనుకరణ మరియు కాన్సెప్ట్ విశ్లేషణను వర్తిస్తుంది. ఇందులో ఒక సౌకర్యవంతమైన దృశ్యమానత జనరేటర్, ఖచ్చితమైన శబ్దం మోడలింగ్ మరియు సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ అల్గోరిథంల అభివృద్ధి మరియు పరీక్ష కోసం అనుకరణ డేటాను సమర్థవంతంగా అందిస్తుంది. ఒక సమీకృత 77-GHz రాడార్ నమూనా కోసం అనుకరణలు మరియు కొలత ఫలితాల పోలిక రెండు వేర్వేరు దృశ్యాలలో సిమ్యులేటర్ యొక్క సామర్థ్యాలను చూపిస్తుంది. |
71337276460b50a2cb37959a2d843e593dc4fdcc | ఒక కొత్త నాన్-ఇసోలేటెడ్ ట్రి-పోర్ట్ కన్వర్టర్ (NI-TPC) ను ప్రతిపాదించారు, ఇది ఒక పివి పోర్ట్, ఒక ద్వి దిశాత్మక బ్యాటరీ పోర్ట్ మరియు ఒక లోడ్ పోర్ట్ను ఇంటర్ఫేస్ చేస్తుంది. మూడు పోర్టులలో ఏ రెండు మధ్య ఏక దశ శక్తి మార్పిడి సాధించవచ్చు. సంప్రదాయ నిర్మాణం యొక్క ద్వి దిశాత్మక శక్తి ప్రవాహ మార్గాన్ని రెండు ఏక దిశాత్మక వాటిలో విడదీయడం ద్వారా టోపోలాజీ తీసుకోబడింది. మూడు పోర్టులలో రెండు పోర్టులను గరిష్ట శక్తిని సాధించడానికి గట్టిగా నియంత్రించవచ్చు PV లేదా బ్యాటరీ కోసం ఛార్జ్ నియంత్రణ, మరియు అదే సమయంలో లోడ్ వోల్టేజ్ స్థిరంగా ఉంచండి, మూడవ పోర్ట్ కన్వర్టర్ యొక్క శక్తి అసమతుల్యతను భర్తీ చేయడానికి సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది. ఆపరేషన్ స్టేట్స్ విశ్లేషించబడ్డాయి. బహుళ-నియంత్రణ పోటీ నియంత్రణ వ్యూహం ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇది PV ఇన్పుట్ శక్తి హెచ్చుతగ్గులు ఉన్నప్పుడు స్వతంత్ర మరియు మృదువైన రాష్ట్ర స్విచింగ్ను సాధించడానికి. ప్రయోగాత్మక ఫలితాల ద్వారా విశ్లేషణను ధృవీకరించారు. |
ac8877b0e87625e26f52ab75e84c534a576b1e77 | డిజిటల్ ప్రపంచంలో, వ్యాపార నిర్వాహకులు తమ కంపెనీల విలువ సృష్టికి సమాచార మరియు సమాచార నిర్వహణ యొక్క వ్యూహాత్మక ప్రాముఖ్యత గురించి ఎక్కువ అవగాహన కలిగి ఉన్నారు. ఇది CIO లకు నాయకత్వ అవకాశాలు మరియు సవాళ్లను అందిస్తుంది. CIO స్థానాలు అట్టడుగున పడకుండా ఉండటానికి మరియు వ్యాపార విలువ సృష్టికి CIOల సహకారాన్ని పెంచడానికి, వారు సమర్థ IT యుటిలిటీ మేనేజర్లుగా ఉండటాన్ని మించి, తమ కంపెనీలకు బలమైన సమాచార వినియోగ సంస్కృతిని నిర్మించడంలో చురుకైన పాత్ర పోషించాలి. ఈ ఆర్టికల్ యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, తమ కంపెనీల సమాచార ధోరణిని మెరుగుపరచడానికి CIO లు మరియు వ్యాపార నిర్వాహకులు అనుసరించగల నాయకత్వ విధానాల గురించి మంచి అవగాహన కల్పించడం. నాలుగు కేస్ స్టడీస్ నుండి వచ్చిన ఫలితాల ఆధారంగా, మేము నాలుగు క్వాడ్రంట్ల నాయకత్వ-స్థాపించే ఫ్రేమ్వర్క్ను సృష్టించాము. ఈ చట్రం CIO యొక్క దృక్పథం నుండి నిర్మించబడింది మరియు ఒక CIO తన వ్యూహాత్మక దృష్టిని సాధించడానికి కంపెనీ యొక్క సమాచార ధోరణిని అభివృద్ధి చేయడంలో నాయకుడిగా, అనుచరుడిగా లేదా నాన్ ప్లేయర్గా వ్యవహరించవచ్చని సూచిస్తుంది. తమ కంపెనీల సమాచార-ఆధారిత కార్యక్రమాలను ప్రవేశపెట్టడంలో లేదా కొనసాగించడంలో నాయకత్వ సవాళ్లను పరిష్కరించడంలో సహాయపడటానికి CIO లు ఉపయోగించగల మార్గదర్శకాలతో ఈ వ్యాసం ముగుస్తుంది మరియు CIO ల ప్రత్యేక పరిస్థితులను బట్టి నిర్దిష్ట నాయకత్వ విధానాలను సిఫార్సు చేస్తుంది. |
5c6b51bb44c9b2297733b58daaf26af01c98fe09 | ఈ పత్రం రెండు ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ అల్గోరిథంలను వినియోగదారు సమీక్షల్లో వ్యాఖ్యానించిన మైన్ ఉత్పత్తి లక్షణాలతో క్రమపద్ధతిలో పోల్చింది. మొదటి పద్ధతి [17] POS నమూనాల సమితిని వర్తింపజేయడం ద్వారా అభ్యర్థి లక్షణాలను గుర్తిస్తుంది మరియు లాగ్ సంభావ్యత నిష్పత్తి పరీక్ష ఆధారంగా అభ్యర్థి సమితిని కత్తిరించడం. రెండవ పద్ధతి [11] తరచుగా కనిపించే లక్షణాలను గుర్తించడానికి అసోసియేషన్ రూల్ మైనింగ్ను మరియు అరుదైన లక్షణాలను గుర్తించడానికి సెంటిమెంట్ నిబంధనల ఉనికి ఆధారంగా ఒక హ్యూరిస్టిక్ను వర్తిస్తుంది. వినియోగదారు ఎలక్ట్రానిక్ పరికరాలకు సంబంధించిన ఐదు ఉత్పత్తి-నిర్దిష్ట డాక్యుమెంట్ సేకరణలపై అల్గోరిథంల పనితీరును మేము అంచనా వేస్తాము. మేము లోపాల విశ్లేషణను నిర్వహిస్తాము మరియు అల్గోరిథంల యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు పరిమితులను చర్చిస్తాము. |
623fd6adaa5585707d8d7339b5125185af6e3bf1 | ఇంటర్నెట్ గేమింగ్ డిజార్డర్ (IGD) కు సంబంధించిన జోక్యాల పై ఈ అధ్యయనంలో ఒక క్వాసి- ప్రయోగాత్మక, భవిష్యత్ అధ్యయనం ఉంది. నాలుగు చికిత్స సమూహాలలో ఒకదానికి కేటాయించిన 104 మంది తల్లిదండ్రులు మరియు వారి కౌమార పిల్లలు ఉన్నారు; 7 రోజుల సిరిరాజ్ థెరప్యూటిక్ రెసిడెన్షియల్ క్యాంప్ (ఎస్-టిఆర్సి) ఒంటరిగా, 8 వారాల గేమ్ వ్యసనం కోసం తల్లిదండ్రుల నిర్వహణ శిక్షణ (పిఎమ్టి-జి) ఒంటరిగా, ఎస్-టిఆర్సి మరియు పిఎమ్టి-జి కలిపి, మరియు ప్రాథమిక మానసిక విద్య (నియంత్రణ). IGD యొక్క తీవ్రతను గేమ్ అడ్డిక్షన్ స్క్రీనింగ్ టెస్ట్ (GAST) ద్వారా కొలుస్తారు. GAST స్కోర్లలో సమూహాల మధ్య సగటు వ్యత్యాసం గణాంకపరంగా గణనీయంగా ఉంది, P విలువలు < 0. 001, 0. 002 మరియు 0. 005 వద్ద 1, 3, మరియు 6 నెలల తర్వాత, వరుసగా. అన్ని గ్రూపులు నియంత్రణ గ్రూపుతో పోలిస్తే మెరుగుదల చూపించాయి. వ్యసనపరులైన లేదా బహుశా వ్యసనపరులైన సమూహాలలో మిగిలి ఉన్న యుక్తవయస్కుల శాతం S- TRC, PMT- G మరియు మిశ్రమ సమూహాలలో 50% కంటే తక్కువగా ఉంది. ముగింపులో, S-TRC మరియు PMT-G రెండూ IGD కోసం సమర్థవంతమైన మానసిక సామాజిక జోక్యం మరియు ప్రాథమిక మానసిక విద్య కంటే మెరుగ్గా ఉన్నాయి. |
aca437e9e2a453c84a38d716ca9a7a7683ae58b6 | ఈ కాగితం 3 డి సన్నివేశాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక కొత్త దృక్పథాన్ని అందిస్తుంది. మన విధానం ఒక సాధారణ పరిశీలనను ఉపయోగిస్తుంది, మానవ రూపకల్పన ద్వారా, స్థిరమైన దృశ్యాలలోని వస్తువులు గురుత్వాకర్షణ క్షేత్రంలో స్థిరంగా ఉండాలి మరియు మానవ కార్యకలాపాలు వంటి వివిధ భౌతిక భంగాలకు సంబంధించి సురక్షితంగా ఉండాలి. ఈ భావన అన్ని సన్నివేశ వర్గాలకు వర్తిస్తుంది మరియు సన్నివేశ అవగాహనలో ఆమోదయోగ్యమైన వివరణలకు (పార్సెస్) ఉపయోగకరమైన పరిమితులను కలిగి ఉంటుంది. లోతు కెమెరాల ద్వారా ఒక స్థిరమైన దృశ్యం కోసం సంగ్రహించిన ఒక 3D పాయింట్ క్లౌడ్ ఇచ్చినట్లయితే, మా పద్ధతి మూడు దశలను కలిగి ఉంటుంది: (i) వోక్సెల్స్ నుండి ఘన 3D వాల్యూమ్మెట్రిక్ ప్రైమిటివ్లను తిరిగి పొందడం; (ii) స్థిరత్వం మరియు దృశ్యం ముందు స్థిరత్వాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా అస్థిర ప్రైమిటివ్లను భౌతికంగా స్థిరమైన వస్తువులకు సమూహపరచడం ద్వారా స్థిరత్వాన్ని తార్కికం చేయడం; మరియు (iii) మానవ కార్యకలాపాలు, గాలి లేదా భూకంపాలు వంటి భౌతిక అంతరాయాల కింద వస్తువులకు భౌతిక నష్టాలను అంచనా వేయడం ద్వారా భద్రతను తార్కికం చేయడం. మేము ఒక నవల సహజమైన భౌతిక నమూనాను అవలంబిస్తాము మరియు దృశ్యంలోని ప్రతి ఆదిమ మరియు వస్తువు యొక్క శక్తి ప్రకృతి దృశ్యాన్ని డిస్కనెక్టివిటీ గ్రాఫ్ (డిజి) ద్వారా సూచిస్తాము. మేము ఒక కాంటాక్ట్ గ్రాఫ్ ను నిర్మించాము, దీనిలో నోడ్స్ 3D వాల్యూమ్మిట్రిక్ ప్రైమిటివ్స్ మరియు అంచులు మద్దతు సంబంధాలను సూచిస్తాయి. అప్పుడు మేము ఒక స్వెండ్సన్-వాంగ్ కట్స్ అల్గోరిథంను పరిచయ గ్రాఫ్ను సమూహాలుగా విభజించడానికి అవలంబిస్తాము, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి స్థిరమైన వస్తువు. స్థిరమైన దృశ్యంలో అసురక్షిత వస్తువులను గుర్తించడానికి, మా పద్ధతి దృశ్యంలో దాచిన మరియు ఉన్న కారణాలను (ఘర్షణలు) మరింతగా నిర్ధారిస్తుంది, ఆపై అంతరాయాల పరిణామాలుగా సాధ్యమయ్యే ప్రభావాలను (ఉదా. పతనం) అంచనా వేయడానికి సహజమైన భౌతిక మెకానిక్స్ను పరిచయం చేస్తుంది. ప్రయోగాలలో, ఈ అల్గోరిథం (i) వస్తువు విభజన, (ii) 3 డి వాల్యూమ్ రికవరీ, మరియు (iii) ఇతర స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పద్ధతులకు సంబంధించి దృశ్య అవగాహన కోసం గణనీయంగా మెరుగైన పనితీరును సాధిస్తుందని మేము ప్రదర్శిస్తాము. అలాగే, మనము సహజమైన మెకానిక్స్ నమూనా నుండి భద్రత అంచనాను మానవ తీర్పుతో పోల్చాము. |
7e9507924ceebd784503fd25128218a7119ff722 | మా విధానం ప్రతి టెక్స్టువల్ కార్పస్ ను టాపిక్ గ్రాఫ్ గా రూపొందిస్తుంది. ఈ గ్రాఫ్ లు ఒక స్థిరమైన గ్రాఫ్ మ్యాచింగ్ పద్ధతిని ఉపయోగించి సరిపోలబడతాయి. తరువాత, మేము వివరాల స్థాయి (LOD) దృశ్యమానతను అభివృద్ధి చేస్తాము, ఇది చదవగలిగే మరియు స్థిరత్వాన్ని సమతుల్యం చేస్తుంది. దీని ప్రకారం, ఫలితంగా వచ్చే విజువలైజేషన్ వినియోగదారుల యొక్క సామర్ధ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు బహుళ దృక్పథాల నుండి సరిపోలిన గ్రాఫ్ను విశ్లేషించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి. గ్రాఫ్ మ్యాచింగ్ అల్గోరిథం లో మెట్రిక్ లెర్నింగ్ మరియు ఫీచర్ సెలక్షన్ ను చేర్చడం ద్వారా, వినియోగదారులు వారి సమాచార అవసరాల ఆధారంగా గ్రాఫ్ మ్యాచింగ్ ఫలితాన్ని ఇంటరాక్టివ్ గా సవరించడానికి అనుమతిస్తాము. వార్తా కథనాలు, ట్వీట్లు, బ్లాగ్ డేటా వంటి వివిధ రకాల డేటాపై మా విధానాన్ని అమలు చేశాం. పరిమాణాత్మక అంచనా మరియు వాస్తవ ప్రపంచ కేస్ స్టడీస్ మా విధానం యొక్క వాగ్దానం, ముఖ్యంగా వివిధ స్థాయిలలో వివరాలు ఒక టాపిక్ గ్రాఫ్ ఆధారిత పూర్తి చిత్రాన్ని పరిశీలించడం మద్దతు ప్రదర్శిస్తాయి. వార్తలు, బ్లాగులు లేదా సూక్ష్మ బ్లాగులు వంటి బహుళ వనరులలో చర్చించిన సంబంధిత అంశాల యొక్క పూర్తి చిత్రాన్ని విశ్లేషించడానికి ఈ కాగితం దృశ్య విశ్లేషణ విధానాన్ని అందిస్తుంది. ఈ సంపూర్ణ చిత్రంలో అనేక మూలాల నుండి అనేక సాధారణ విషయాలు, అలాగే ప్రతి మూలాల నుండి ప్రత్యేకమైన విషయాలు ఉన్నాయి. |
b04a503487bc6505aa8972fd690da573f771badb | లోతైన నరాల అవగాహన మరియు నియంత్రణ నెట్వర్క్లు స్వీయ-డ్రైవింగ్ వాహనాల యొక్క ముఖ్య భాగంగా ఉంటాయి. ఈ నమూనాలు వివరించదగినవిగా ఉండాలి - అవి వారి ప్రవర్తనకు సులభంగా అర్థం చేసుకోగల హేతుబద్ధతలను అందించాలి - తద్వారా ప్రయాణీకులు, భీమా సంస్థలు, చట్ట అమలు, డెవలపర్లు మొదలైనవి ఒక నిర్దిష్ట ప్రవర్తనను ప్రేరేపించిన వాటిని అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఇక్కడ మనం దృశ్య వివరణల వాడకాన్ని అన్వేషిస్తాము. ఈ వివరణలు ఒక చిత్రంలోని నిజ సమయ హైలైట్ ప్రాంతాల రూపంలో ఉంటాయి, ఇవి నెట్వర్క్ యొక్క అవుట్పుట్ (స్టెరింగ్ కంట్రోల్) ను కారణాత్మకంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. మా విధానం రెండు దశల్లో ఉంటుంది. మొదటి దశలో, మేము దృశ్యమాన శ్రద్ధ నమూనాను ఉపయోగించి చిత్రాల నుండి స్టీరింగ్ కోణం వరకు ఎండ్-టు-ఎండ్ కన్వల్విషన్ నెట్వర్క్ను శిక్షణ ఇస్తాము. నెట్వర్క్ అవుట్పుట్ను ప్రభావితం చేసే చిత్ర ప్రాంతాలను దృష్టి నమూనా హైలైట్ చేస్తుంది. వీటిలో కొన్ని నిజమైన ప్రభావాలు, మరికొన్ని అబద్ధమైనవి. ఆ తరువాత మనం కారణ వడపోత దశను వర్తింపజేసి, ఏ ఇన్పుట్ ప్రాంతాలు అవుట్పుట్ను నిజంగా ప్రభావితం చేస్తాయో గుర్తించాము. ఇది మరింత క్లుప్తమైన దృశ్య వివరణలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు నెట్వర్క్ యొక్క ప్రవర్తనను మరింత ఖచ్చితంగా బహిర్గతం చేస్తుంది. మేము మా నమూనా యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాము మొత్తం 16 గంటల డ్రైవింగ్ యొక్క మూడు డేటాసెట్లలో. మొదట మనం చూపిస్తున్నది ఏమిటంటే శ్రద్ధతో కూడిన శిక్షణ ఎండ్ టు ఎండ్ నెట్వర్క్ పనితీరును తగ్గించదు. అప్పుడు మనం చూపిస్తాం ఆ నెట్వర్క్ కారణాత్మకంగా డ్రైవింగ్ చేసేటప్పుడు మానవులు ఉపయోగించే వివిధ లక్షణాలపై ఆధారపడుతుంది. |
4954bb26107d69eb79bb32ffa247c8731cf20fcf | అట్రిబ్యూట్ బేస్డ్ ఎన్క్రిప్షన్ (ABE) [13] అనేది వినియోగదారు యొక్క లక్షణాల ఆధారంగా డీక్రిప్షన్ సామర్థ్యాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. బహుళ-అధికార ABE పథకంలో, బహుళ లక్షణ-అధికారాలు విభిన్న లక్షణాల సమితులను పర్యవేక్షిస్తాయి మరియు వినియోగదారులకు సంబంధిత డీక్రిప్షన్ కీలను జారీ చేస్తాయి మరియు ఎన్క్రిప్టర్లు ఒక సందేశాన్ని డీక్రిప్ట్ చేయడానికి ముందు ప్రతి అధికారం నుండి తగిన లక్షణాల కోసం కీలను పొందాలని వినియోగదారుని కోరవచ్చు. విశ్వసనీయ కేంద్ర అధికారం (సిఎ) మరియు గ్లోబల్ ఐడెంటిఫైయర్స్ (జిఐడి) అనే భావనలను ఉపయోగించి చెస్ [5] బహుళ-అధికార ABE పథకాన్ని ఇచ్చింది. అయితే, ఆ నిర్మాణంలో CA ప్రతి సిఫార్సును డీక్రిప్ట్ చేసే శక్తిని కలిగి ఉంది, ఇది అనేక సంభావ్యంగా విశ్వసనీయత లేని అధికారులపై నియంత్రణను పంపిణీ చేసే అసలు లక్ష్యానికి కొంత విరుద్ధంగా కనిపిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఆ నిర్మాణంలో, స్థిరమైన GID యొక్క ఉపయోగం అధికారులు వారి సమాచారాన్ని ఒక పూర్తి ప్రొఫైల్ను అన్ని వినియోగదారు లక్షణాలతో నిర్మించడానికి అనుమతించింది, ఇది అనవసరంగా వినియోగదారు యొక్క గోప్యతను దెబ్బతీస్తుంది. ఈ పత్రంలో, విశ్వసనీయ కేంద్ర అధికారాన్ని తొలగించే మరియు నిర్దిష్ట వినియోగదారులపై తమ సమాచారాన్ని అధికారులు సమీకరించకుండా నిరోధించడం ద్వారా వినియోగదారుల గోప్యతను కాపాడే ఒక పరిష్కారాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము, తద్వారా ABE ఆచరణలో మరింత ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. |
25098861749fe9eab62fbe90c1ebeaed58c211bb | ఈ వ్యాసంలో మనం కొత్త కోణం నుండి బూస్టింగ్ పద్ధతులను అధ్యయనం చేస్తున్నాం. ఎఫ్రాన్ తదితరుల ఇటీవలి పనిపై మేము నిర్మించాము. కోఎఫీషియంట్ వెక్టర్ పై l1 పరిమితితో సుమారుగా (మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో ఖచ్చితంగా) దాని నష్ట ప్రమాణాన్ని తగ్గించేలా చూపడానికి. ఇది నష్టం ప్రమాణం యొక్క క్రమబద్ధీకరించిన అమరికగా ప్రారంభ స్టాపింగ్ తో పెంచడం యొక్క విజయం అర్థం సహాయపడుతుంది. రెండు అత్యంత సాధారణంగా ఉపయోగించే ప్రమాణాల కోసం (ఎక్స్పోనెన్షియల్ మరియు బినోమియల్ లాగ్-సంభావ్యత), మేము మరింత చూపిస్తాము, పరిమితి సడలించబడినప్పుడు-లేదా బూస్టింగ్ పునరావృత్తులు కొనసాగుతున్నప్పుడు సమానంగా-పరిష్కారం కలుస్తుంది (విడదీయదగిన సందర్భంలో) l1-ఆప్టిమల్ వేరుచేసే హైపర్-ప్లేన్. ఈ l1-ఆప్టిమల్ సెపరేటింగ్ హైపర్-ప్లేన్ శిక్షణా డేటా యొక్క కనీస l1-మార్జిన్ను పెంచే లక్షణాన్ని కలిగి ఉందని మేము రుజువు చేస్తున్నాము, ఇది సాహిత్యంలో నిర్వచించబడింది. బూస్టింగ్ మరియు కెర్నల్ సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్ల మధ్య ఒక ఆసక్తికరమైన ప్రాథమిక సారూప్యత ఉద్భవిస్తుంది, ఎందుకంటే రెండింటినీ అధిక-పరిమాణ ప్రిడిక్టర్ స్థలంలో క్రమబద్ధీకరించిన ఆప్టిమైజేషన్ కోసం పద్ధతులుగా వర్ణించవచ్చు, గణనను ఆచరణాత్మకంగా చేయడానికి గణన ట్రిక్ ఉపయోగించి మరియు మార్జిన్-మాక్సిమైజింగ్ పరిష్కారాలకు కలుపుతుంది. ఈ ప్రకటన SVM లను ఖచ్చితంగా వర్ణించినప్పటికీ, ఇది సుమారుగా మాత్రమే బూస్టింగ్కు వర్తిస్తుంది. |
0825788b9b5a18e3dfea5b0af123b5e939a4f564 | పదాల యొక్క వెక్టర్ స్పేస్ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడానికి ఇటీవలి పద్ధతులు వెక్టర్ అరిథ్మెటిక్స్ ఉపయోగించి చక్కటి ధాన్యపు అర్థ మరియు వాక్యనిర్మాణ క్రమబద్ధతలను సంగ్రహించడంలో విజయవంతమయ్యాయి, అయితే ఈ క్రమబద్ధతల మూలం అపారదర్శకంగా ఉంది. ఈ క్రమబద్ధతలు వర్డ్ వెక్టర్లలో కనిపించడానికి అవసరమైన మోడల్ లక్షణాలను విశ్లేషించి, స్పష్టం చేస్తాము. దీని ఫలితంగా ఒక కొత్త గ్లోబల్ లాగ్బిలినియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్ వచ్చింది. ఇది సాహిత్యంలో రెండు ప్రధాన మోడల్ కుటుంబాల ప్రయోజనాలను మిళితం చేస్తుందిః గ్లోబల్ మ్యాట్రిక్స్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ మరియు స్థానిక సందర్భ విండో పద్ధతులు. మా నమూనా సమర్థవంతంగా గణాంక సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా ప్రభావితం చేస్తుంది, మొత్తం స్పార్క్ మాతృకలో లేదా పెద్ద కార్పస్లోని వ్యక్తిగత సందర్భ విండోలలో కాకుండా, పద-పద సహసంభవ మాతృకలోని సున్నా కాని అంశాలపై మాత్రమే శిక్షణ ఇస్తుంది. ఈ నమూనా అర్ధవంతమైన ఉప నిర్మాణంతో ఒక వెక్టర్ స్థలాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇటీవలి పద సారూప్యత పనితీరులో 75% దాని పనితీరు ద్వారా నిరూపించబడింది. ఇది సారూప్య పనుల విషయంలో మరియు పేరున్న సంస్థ గుర్తింపు విషయంలో కూడా సంబంధిత నమూనాలను అధిగమిస్తుంది. |
326cfa1ffff97bd923bb6ff58d9cb6a3f60edbe5 | కంటెంట్ ఆధారిత ఇమేజ్ రిట్రీవల్ కోసం రెండు పంపిణీల మధ్య ఒక మెట్రిక్, ఎర్త్ మోవర్స్ డిస్టెన్స్ (EMD) యొక్క లక్షణాలను పరిశీలిస్తాము. ఒక పంపిణీని మరొకటిగా మార్చడానికి చెల్లించాల్సిన కనీస వ్యయం ఆధారంగా EMD ఆధారపడి ఉంటుంది, ఖచ్చితమైన అర్థంలో, మరియు మొదట కొన్ని దృష్టి సమస్యలకు పెలేగ్, వెర్మాన్ మరియు రోమ్ ప్రతిపాదించారు. చిత్రాల వెలికితీత కోసం, మేము ఈ ఆలోచనను వెక్టర్ క్వాంటిజేషన్ ఆధారంగా పంపిణీ కోసం ఒక ప్రాతినిధ్య పథకంతో మిళితం చేస్తాము. ఈ కలయిక చిత్ర పోలిక ఫ్రేమ్వర్క్కు దారితీస్తుంది, ఇది గతంలో ప్రతిపాదించిన ఇతర పద్ధతుల కంటే మంచి అవగాహన సారూప్యతను కలిగి ఉంటుంది. ఈఎమ్డి అనేది సరళ ఆప్టిమైజేషన్ నుండి రవాణా సమస్యకు ఒక పరిష్కారం ఆధారంగా ఉంటుంది, దీని కోసం సమర్థవంతమైన అల్గోరిథంలు అందుబాటులో ఉన్నాయి మరియు సహజంగా పాక్షిక సరిపోలికను కూడా అనుమతిస్తుంది. ఇది హిస్టోగ్రామ్ మ్యాచింగ్ టెక్నిక్ల కంటే మరింత బలంగా ఉంటుంది, ఇది హిస్టోగ్రామ్లకు విలక్షణమైన క్వాంటిజేషన్ మరియు ఇతర బిన్నింగ్ సమస్యలను నివారించే పంపిణీల యొక్క వేరియబుల్-పొడవు ప్రాతినిధ్యాలపై పనిచేయగలదు. ఒకే మొత్తం ద్రవ్యరాశితో పంపిణీలను పోల్చడానికి ఉపయోగించినప్పుడు, EMD నిజమైన మెట్రిక్. ఈ వ్యాసంలో మనం రంగు, ఆకృతిపై దృష్టి పెడతాం. ఈఎమ్డి యొక్క రిట్రీవల్ పనితీరును ఇతర దూరాలతో పోల్చాము. |
508d8c1dbc250732bd2067689565a8225013292f | స్థానిక పల్స్ వేవ్ వేల్యూటీ (PWV) కోసం ఒక నవల ద్వంద్వ ఫోటోప్లెథిస్మోగ్రాఫ్ (PPG) ప్రోబ్ మరియు కొలత వ్యవస్థ ప్రతిపాదించబడింది మరియు ప్రదర్శించబడింది. అభివృద్ధి చేసిన ప్రోబ్ డిజైన్ రెండు ప్రక్కనే ఉన్న కొలత పాయింట్ల నుండి (28 మిమీ దూరంలో) రక్త పల్స్ ప్రచారం తరంగ రూపాలను నాన్-ఇన్వాసివ్ డిటెక్షన్ కోసం రిఫ్లెక్టెన్సీ PPG ట్రాన్స్డ్యూసర్లను ఉపయోగిస్తుంది. నిరంతరంగా పొందిన ద్వంద్వ పల్స్ తరంగ రూపం మధ్య రవాణా సమయం ఆలస్యం బీట్-టు-బీట్ స్థానిక PWV కొలత కోసం ఉపయోగించబడింది. పిపిజి ప్రోబ్ డిజైన్ను ధృవీకరించడానికి మరియు స్థానిక పిడబ్ల్యువి కొలత వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయడానికి 10 మంది ఆరోగ్యకరమైన వాలంటీర్లపై (8 మగవారు మరియు 2 ఆడవారు, 21 నుండి 33 సంవత్సరాల వయస్సు) ఇన్-వివో ప్రయోగాత్మక ధృవీకరణ అధ్యయనం నిర్వహించబడింది. ఈ వ్యవస్థ ద్వారా అనేక మందిలో కరోటిడ్ లోకల్ పిడబ్ల్యువిని కొలవగలిగారు. 10 మందిలో 7 మందికి కరోటిడ్ PWV యొక్క ప్రారంభ రేఖ యొక్క బీట్- టు- బీట్ వైవిధ్యం 7. 5% కంటే తక్కువగా ఉంది, అధ్యయనం సమయంలో 16% యొక్క గరిష్ట బీట్- టు- బీట్ వైవిధ్యం గమనించబడింది. వ్యాయామం తర్వాత రికవరీ కాలంలో బీట్-టు-బీట్ కరోటిడ్ స్థానిక PWV మరియు బ్రాచీయల్ రక్తపోటు (BP) విలువలలో మార్పును కూడా పరిశీలించారు. అంతర్గత PWV వైవిధ్యం మరియు బ్రాచియల్ BP పారామితుల మధ్య గణాంకపరంగా గణనీయమైన సంబంధం గమనించబడింది (r > 0. 85, p < 0. 001). కరోటిడ్ ధమనుల నుండి నిరంతర బీట్-టు-బీట్ స్థానిక పిడబ్ల్యువి కొలత కోసం ప్రతిపాదిత పిపిజి ప్రోబ్ యొక్క సాధ్యతను ఫలితాలు ప్రదర్శించాయి. ఈ విధమైన నాన్ ఇన్వాసివ్ స్థానిక PWV కొలత యూనిట్ నిరంతర అంబులేటరీ BP కొలతలకు ఉపయోగించవచ్చు. |
79465f3bac4fb9f8cc66dcbe676022ddcd9c05c6 | ఈ పత్రం లోతు పటాల శ్రేణుల నుండి మానవ చర్యలను గుర్తించే పద్ధతిని అందిస్తుంది. ప్రత్యేకించి, మేము చర్యల యొక్క డైనమిక్స్ను మరియు చర్యల గ్రాఫ్లోని నోడ్లకు అనుగుణంగా ఉన్న ప్రముఖ భంగిమల సమితిని వర్ణించడానికి 3D పాయింట్ల సంచిని స్పష్టంగా మోడల్ చేయడానికి ఒక చర్య గ్రాఫ్ను ఉపయోగిస్తాము. అదనంగా, మేము ఒక సాధారణ, కానీ సమర్థవంతమైన ప్రొజెక్షన్ ఆధారిత నమూనా పథకం లోతు పటాలు నుండి 3D పాయింట్లు బ్యాగ్ నమూనా. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు 90% కంటే ఎక్కువ గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని లోతు పటాల నుండి 1% 3D పాయింట్లను మాత్రమే నమూనా చేయడం ద్వారా సాధించాయని చూపించాయి. 2 డి సిల్హౌట్ ఆధారిత గుర్తింపుతో పోలిస్తే, గుర్తింపు లోపాలు సగానికి తగ్గాయి. అంతేకాకుండా, సిమ్యులేషన్ ద్వారా అడ్డుపడే సమస్యలను పరిష్కరించడానికి బ్యాగ్ ఆఫ్ పాయింట్స్ పోజ్ మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తాము. |
46fd85775cab39ecb32cf2e41642ed2d0984c760 | ఈ పత్రం AI రోబోట్ల చట్టపరమైన స్థితిపై నేటి చర్చను పరిశీలిస్తుంది మరియు ఎంత తరచుగా పండితులు మరియు విధాన నిర్ణేతలు ఈ కృత్రిమ ఏజెంట్ల చట్టపరమైన ఏజెంట్ను చట్టపరమైన వ్యక్తిత్వ స్థితితో గందరగోళానికి గురిచేస్తారు. ఈ రంగంలో ప్రస్తుత ధోరణులను పరిగణనలోకి తీసుకుంటూ, ఈ పత్రం రెండు విధాలుగా ఉండాలని సూచిస్తుంది. మొదట, విధాన రూపకర్తలు కాంట్రాక్టులు మరియు వ్యాపార చట్టాలలో AI రోబోట్ల కార్యకలాపాలకు కొత్త రకాల జవాబుదారీతనం మరియు బాధ్యతలను ఏర్పాటు చేసే అవకాశాన్ని తీవ్రంగా పరిశీలిస్తారు, ఉదాహరణకు, సంక్లిష్టమైన పంపిణీ బాధ్యత ఉన్న సందర్భాల్లో కొత్త రకాల చట్టపరమైన ఏజెంట్. రెండవది, AI రోబోట్లకు పూర్తి చట్టపరమైన వ్యక్తిత్వాన్ని మంజూరు చేసే ఏదైనా పరికల్పనను సమీప భవిష్యత్తులో విస్మరించాలి. అయితే, 2017 అక్టోబర్ లో సౌదీ అరేబియా వంటి దేశాల పౌరసత్వం పొందిన తొలి AI అప్లికేషన్ అయిన సోఫియాను మనం ఎలా ఎదుర్కోవాలి? ఎవరైనా లేదా ఏదైనా చట్టపరమైన వ్యక్తిత్వాన్ని ఇవ్వడం అనేది ఎల్లప్పుడూ ఉన్నట్లుగా, అత్యంత సున్నితమైన రాజకీయ సమస్య, ఇది కేవలం హేతుబద్ధమైన ఎంపికలు మరియు అనుభవపూర్వక సాక్ష్యాలపై ఆధారపడి ఉండదు. విచక్షణ, విచక్షణారహితత్వం, మరియు వింత నిర్ణయాలు కూడా ఈ సందర్భంలో పాత్ర పోషిస్తాయి. అయితే, చట్టపరమైన వ్యవస్థలు మానవ మరియు కృత్రిమ సంస్థలకు, కార్పొరేషన్ల వంటి వాటికి వారి హోదాను ఎందుకు ఇస్తాయో అనే దానిపై నిబంధనల కారణాలు, AI రోబోట్ల యొక్క చట్టపరమైన వ్యక్తిత్వానికి సంబంధించిన నేటి అన్వేషణలో మాకు సహాయపడతాయి. పౌరుడు సోఫియా నిజంగా స్పృహలో ఉంది, లేదా బాధపడే సామర్థ్యం స్లింగ్స్ మరియు విద్వాంసుల విల్లులు? |
0943ed739c909d17f8686280d43d50769fe2c2f8 | మానవ ప్రవర్తనను విశ్లేషించడానికి మరియు సంశ్లేషించడానికి ఒక విధానంగా మేము యాక్షన్-రియాక్షన్ లెర్నింగ్ను ప్రతిపాదించాము. ఈ నమూనా గత మరియు భవిష్యత్ సంఘటనల మధ్య లేదా ఒక చర్య మరియు దాని ప్రతిచర్య మధ్య కాల క్రమాన్ని గమనించడం ద్వారా కారణ మ్యాపింగ్లను వెల్లడిస్తుంది. మానవ పరస్పర చర్యను విశ్లేషించడానికి మరియు తరువాత మానవ ప్రవర్తనను సంశ్లేషించడానికి మేము ఈ పద్ధతిని వర్తింపజేస్తాము. అవగాహన కొలతల యొక్క కాల శ్రేణిని ఉపయోగించి, ఒక వ్యవస్థ ఒక మానవ పాల్గొనేవారి నుండి (చర్య) మరియు మరొక పాల్గొనేవారి నుండి తదుపరి సంజ్ఞ (ప్రతిచర్య) మధ్య మ్యాపింగ్ను స్వయంచాలకంగా వెల్లడిస్తుంది. ఒక సంభావ్యత నమూనాను మానవ పరస్పర చర్య యొక్క డేటా నుండి ఒక కొత్త అంచనా పద్ధతి, కండిషనబుల్ ఎక్స్పెక్టేషన్ మాక్సిమైజేషన్ (CEM) ను ఉపయోగించి శిక్షణ ఇస్తారు. ఈ వ్యవస్థ ఒక గ్రాఫికల్ ఇంటరాక్టివ్ క్యారెక్టర్ను డ్రైవ్ చేస్తుంది, ఇది వినియోగదారు ప్రవర్తనకు అత్యంత సంభావ్య ప్రతిస్పందనను సంభావ్యంగా అంచనా వేస్తుంది మరియు ఇంటరాక్టివ్గా నిర్వహిస్తుంది. అందువల్ల, ఒక జత పాల్గొనేవారిలో మానవ పరస్పర చర్యను విశ్లేషించిన తరువాత, వ్యవస్థ వారిలో ఒకరిని భర్తీ చేయగలదు మరియు మిగిలి ఉన్న ఒకే వినియోగదారుతో పరస్పర చర్య చేయగలదు. |
272216c1f097706721096669d85b2843c23fa77d | మేము ఆడమ్ ను పరిచయం చేస్తున్నాము, తక్కువ-ఆర్డర్ క్షణాల యొక్క అనుకూల అంచనాల ఆధారంగా స్టోకాస్టిక్ ఆబ్జెక్టివ్ ఫంక్షన్ల యొక్క మొదటి-ఆర్డర్ ప్రవణత-ఆధారిత ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఒక అల్గోరిథం. ఈ పద్ధతి అమలు చేయడం చాలా సులభం, గణనపరంగా సమర్థవంతంగా ఉంటుంది, మెమరీ అవసరాలు తక్కువగా ఉంటాయి, ప్రవణత యొక్క వికర్ణ రీస్కేలింగ్కు ఇన్వారియంట్, మరియు డేటా మరియు / లేదా పారామితుల పరంగా పెద్ద సమస్యలకు బాగా సరిపోతుంది. ఈ పద్ధతి స్థిరంగా లేని లక్ష్యాలకు మరియు చాలా శబ్దం మరియు/లేదా తక్కువ వాలు ఉన్న సమస్యలకు కూడా అనుకూలంగా ఉంటుంది. హైపర్ పారామితులు సహజమైన వ్యాఖ్యానాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు సాధారణంగా తక్కువ ట్యూనింగ్ అవసరం. సంబంధిత అల్గోరిథం లకు కొన్ని అనుసంధానాలు, వీటిపై ఆడమ్ ప్రేరణ పొందాడు, చర్చించబడ్డాయి. మేము అల్గోరిథం యొక్క సిద్ధాంతపరమైన సారూప్యత లక్షణాలను కూడా విశ్లేషిస్తాము మరియు ఆన్లైన్ కన్వెక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్ కింద ఉత్తమమైన తెలిసిన ఫలితాలతో పోల్చదగిన సారూప్యత రేటుపై విచారం కలిగి ఉన్నాము. ఆచరణలో ఆడమ్ బాగా పనిచేస్తుందని మరియు ఇతర స్టోకాస్టిక్ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులతో అనుకూలంగా పోల్చబడుతుందని అనుభవ ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. చివరగా, మేము అడామాక్స్ గురించి చర్చిస్తాము, అనంతం ప్రమాణం ఆధారంగా ఆడమ్ యొక్క వేరియంట్. |
05aba481e8a221df5d8775a3bb749001e7f2525e | మేము ఒక కొత్త కుటుంబాన్ని అందిస్తున్నాము సబ్గ్రేడియంట్ పద్ధతులు మునుపటి పునరావృతాలలో గమనించిన డేటా యొక్క జ్యామితి యొక్క జ్ఞానాన్ని మరింత సమాచార గ్రాడియంట్ ఆధారిత అభ్యాసాన్ని అందించడానికి డైనమిక్గా చేర్చండి. అలంకారంగా, ఈ అనుసరణ చాలా అంచనా వేసే రూపంలో కానీ అరుదుగా కనిపించే లక్షణాల రూపంలో గడ్డి కుప్పలో నెయిడ్ల్స్ కనుగొనటానికి అనుమతిస్తుంది. అల్గోరిథం యొక్క ప్రవణత దశలను నియంత్రించడానికి సమీప ఫంక్షన్లను ఉపయోగించే స్టోకాస్టిక్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ఆన్లైన్ లెర్నింగ్లో ఇటీవలి పురోగతి నుండి మా నమూనా పుడుతుంది. సమీప ఫంక్షన్ ను అనుకూలంగా మార్చుకునే ఒక యంత్రాంగాన్ని మేము వర్ణించి విశ్లేషిస్తాము, ఇది అభ్యాస రేటును సెట్ చేయడాన్ని గణనీయంగా సులభతరం చేస్తుంది మరియు పునరావృత హామీలను ఫలితంగా ఇస్తుంది, ఇది ఉత్తమ సమీప ఫంక్షన్ వలె నిరూపితమైనది, ఇది వెనుకబడిన దృష్టిలో ఎంపిక చేయబడుతుంది. సాధారణ మరియు ముఖ్యమైన క్రమబద్ధీకరణ విధులు మరియు డొమైన్ పరిమితులతో అనుభవపూర్వక ప్రమాద కనిష్టీకరణ సమస్యలకు మేము అనేక సమర్థవంతమైన అల్గోరిథంలను ఇస్తాము. మన ప్రయోగాలు మన సిద్ధాంత విశ్లేషణను అధ్యయనం చేస్తాయి మరియు అనుకూలమైన ఉపగ్రహ పద్ధతులు స్టేట్-ఓ-ఎఫ్-ది-ఆర్ట్, ఇంకా అనుకూలమైన, ఉపగ్రహ అల్గోరిథంలను అధిగమిస్తాయని చూపుతాయి. |
f2bc77fdcea85738d1062da83d84dfa3371d378d | ఈ పత్రం చిప్ టు చిప్ అప్లికేషన్ల కోసం 90nm CMOS లో 6.25-Gb/s 14-mW ట్రాన్స్సీవర్ను వివరిస్తుంది. విద్యుత్ వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి ట్రాన్స్సీవర్ అనేక లక్షణాలను ఉపయోగిస్తుంది, వీటిలో షేర్డ్ ఎల్సి-పిఎల్ఎల్ క్లాక్ మల్టిప్లైయర్, ఇండక్టర్-లోడ్ చేసిన ప్రతిధ్వని గడియార పంపిణీ నెట్వర్క్, తక్కువ- మరియు ప్రోగ్రామబుల్-స్వింగ్ వోల్టేజ్-మోడ్ ట్రాన్స్మిటర్, సాఫ్ట్వేర్-నియంత్రిత గడియారం మరియు డేటా రికవరీ (సిడిఆర్) మరియు రిసీవర్లో అనుకూల సమంజసం మరియు సిడిఆర్ కోసం ఒక నవల పిఎల్ఎల్ ఆధారిత దశ రోటేటర్. ఈ డిజైన్ -15 dB లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఛానల్ అటెన్యుయేషన్తో 10-15 లేదా అంతకంటే తక్కువ బిట్-ఎర్రర్ రేటుతో పనిచేయగలదు, అయితే ప్రతి ట్రాన్స్సీవర్కు 2.25 mW/Gb/s కంటే తక్కువ వినియోగం ఉంటుంది. |
9da870dbbc32c23013ef92dd9b30db60a3cd7628 | డైనమిక్ దృశ్యాలను స్కాన్ చేయడానికి కామడిటీ డెప్త్ సెన్సార్స్ మరింత విస్తృతంగా అందుబాటులోకి రావడంతో 3 డి ఆకృతుల యొక్క దృఢమైన నమోదు అనేది పెరుగుతున్న ప్రాముఖ్యత కలిగిన ముఖ్యమైన పని. దృఢమైన నమోదు కంటే దృఢమైన నమోదు చాలా సవాలుగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది ఒకే గ్లోబల్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్కు బదులుగా స్థానిక పరివర్తన సమితిని అంచనా వేస్తుంది, అందువల్ల అండర్డెటిమేషన్ కారణంగా ఓవర్ ఫిట్ సమస్యకు గురవుతుంది. స్థానిక పరివర్తన వ్యత్యాసాలపై l2-నార్మ్ క్రమబద్ధీకరణను విధించడం మునుపటి పద్ధతుల్లో సాధారణ జ్ఞానం. అయితే, l2-నార్మ్ రెగ్యులరైజేషన్ పరిష్కారాన్ని భారీ-టెయిల్డ్ పంపిణీతో అవుట్లైర్లు మరియు శబ్దం వైపు పక్షపాతం చేస్తుంది, ఇది పరివర్తన తేడాలపై గౌస్సియన్ పంపిణీ యొక్క పేలవమైన మంచి-అనుకూలత ద్వారా ధృవీకరించబడుతుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, లాప్లాసియన్ పంపిణీ పరివర్తన తేడాలతో బాగా సరిపోతుంది, ఇది ఒక అల్పత ముందు ఉపయోగం సూచిస్తుంది. పరివర్తన అంచనా కోసం ఒక l1-నార్మ్ క్రమబద్ధీకరించిన నమూనాతో ఒక చిన్న కాని దృఢమైన రిజిస్ట్రేషన్ (SNR) పద్ధతిని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది విస్తరించిన లాగ్రేజియన్ ఫ్రేమ్వర్క్ కింద ప్రత్యామ్నాయ దిశ పద్ధతి (ADM) ద్వారా సమర్థవంతంగా పరిష్కరించబడుతుంది. బలమైన, క్రమంగా నమోదు చేసుకోవడానికి బహుళ తీర్మానాల పథకాన్ని కూడా రూపొందిస్తున్నాం. పబ్లిక్ డేటాసెట్స్, స్కాన్ చేసిన డేటాసెట్స్ రెండింటి ఫలితాలు మా పద్ధతి యొక్క ఉన్నతత్వాన్ని చూపిస్తున్నాయి, ముఖ్యంగా పెద్ద ఎత్తున వైకల్యాలు అలాగే ఔట్లైర్లు మరియు శబ్దాన్ని నిర్వహించడంలో. |
e36ecd4250fac29cc990330e01c9abee4c67a9d6 | ఈ లేఖలో ఒక నవల కా-బ్యాండ్ డ్యూయల్-బ్యాండ్ డ్యూయల్-సర్క్యులర్-పోలరైజ్డ్ యాంటెన్నా అమరిక ప్రదర్శించబడుతుంది. కా-బ్యాండ్ డౌన్ లింక్ పౌనఃపున్యాల కోసం ఎడమ చేతి వృత్తాకార ధ్రువణత మరియు కా-బ్యాండ్ అప్లింక్ పౌనఃపున్యాల కోసం కుడి చేతి వృత్తాకార ధ్రువణత కలిగిన ద్వంద్వ-బ్యాండ్ యాంటెన్నా కాంపాక్ట్ ఉంగరపు రింగ్ స్లాట్లతో గ్రహించబడింది. వరుసగా తిరిగే పద్ధతిని ఉపయోగించడం ద్వారా, మంచి పనితీరు కలిగిన 2 × 2 సబ్అరే లభిస్తుంది. ఈ లేఖ రూపకల్పన ప్రక్రియను వివరిస్తుంది మరియు అనుకరణ మరియు కొలత ఫలితాలను అందిస్తుంది. |
0bb71e91b29cf9739c0e1334f905baad01b663e6 | ఈ పత్రంలో LTE నెట్వర్క్లలో ఉపయోగించే బ్యాటరీ ఆధారిత పరికరాల శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి షెడ్యూలింగ్ మరియు ప్రసార శక్తి నియంత్రణను పరిశీలిస్తారు. భారీ సంఖ్యలో యంత్ర రకం చందాదారుల కోసం సమర్థవంతమైన షెడ్యూలింగ్ను ప్రారంభించడానికి, యంత్ర నోడ్లు స్థానిక క్లస్టర్లను ఏర్పరచడానికి మరియు క్లస్టర్-హెడ్ల ద్వారా బేస్-స్టేషన్తో కమ్యూనికేట్ చేయడానికి ఒక కొత్త పంపిణీ పథకాన్ని ప్రతిపాదించారు. తరువాత, LTE నెట్వర్క్లలో అప్లింక్ షెడ్యూలింగ్ మరియు పవర్ కంట్రోల్ ప్రవేశపెట్టబడ్డాయి మరియు క్లస్టర్-హెడ్స్ మరియు బేస్-స్టేషన్ మధ్య కమ్యూనికేషన్ కోసం ఉపయోగించడానికి జీవితకాల-అవగాహన పరిష్కారాలు పరిశోధించబడ్డాయి. ఖచ్చితమైన పరిష్కారాలతో పాటు, తక్కువ సంక్లిష్టత కలిగిన సబ్-ఆప్టిమల్ పరిష్కారాలను ఈ పనిలో ప్రదర్శించారు, ఇవి చాలా తక్కువ గణన సంక్లిష్టతతో సరైన పనితీరును సాధించగలవు. ప్రతిపాదిత ప్రోటోకాల్స్ ఉపయోగించి నెట్వర్క్ జీవితకాలం గణనీయంగా పొడిగించబడిందని పనితీరు అంచనా చూపిస్తుంది. |
6dc4be33a07c277ee68d42c151b4ee866108281f | సంపీడన కొలతల నుండి కోవియారియెన్సీ మాతృకలను అంచనా వేయడం ఇటీవల శాస్త్రం మరియు ఇంజనీరింగ్ యొక్క వివిధ రంగాలలో గణనీయమైన పరిశోధనా ప్రయత్నాలను ఆకర్షించింది. తక్కువ సంఖ్యలో పరిశీలనలు ఉన్నందున, కోవారియెన్స్ మాతృకలను అంచనా వేయడం చాలా అరుదుగా ఉన్న సమస్య. కోవియారియెన్స్ మాతృక నిర్మాణం గురించి ముందస్తు సమాచారాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా దీనిని అధిగమించవచ్చు. ఈ కాగితం ఒక తరగతి కాన్వెక్స్ సూత్రీకరణలను మరియు అధిక-పరిమాణ కోవారియెన్స్ మాతృక అంచనా సమస్యకు సంబంధిత పరిష్కారాలను సంపీడన కొలతల క్రింద అందిస్తుంది, సానుకూల సెమీ-నిర్దిష్టతతో పాటు, పరిష్కారంలో టూప్లిట్జ్, స్పార్సనెస్, శూన్య-ప్యాటర్న్, తక్కువ ర్యాంక్ లేదా తక్కువ పరస్పరం ర్యాంక్ నిర్మాణాన్ని విధించడం. ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి, స్ప్లిట్ ఆగ్మెంటెడ్ లాగ్రేజియన్ ష్రింక్ అల్గోరిథం (SALSA) యొక్క ఒక ఉదాహరణ అయిన కో-వారియెన్స్ బై ఆగ్మెంటెడ్ లాగ్రేజియన్ ష్రింక్ అల్గోరిథం (CoVALSA) ను పరిచయం చేస్తున్నాము. అధునాతన అల్గోరిథంలతో పోల్చి చూస్తే మన విధానం ఎంత సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుందో మనం చూపిస్తాం. |
05357314fe2da7c2248b03d89b7ab9e358cbf01e | అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. ఈ పుస్తకంలోని ఏ భాగాన్ని అయినా ప్రచురణకర్త వ్రాతపూర్వక అనుమతి లేకుండా ఏ రూపంలోనైనా ఎలక్ట్రానిక్ లేదా మెకానికల్ మార్గాల ద్వారా (ఫోటోకాపీ, రికార్డింగ్ లేదా సమాచార నిల్వ మరియు పునరుద్ధరణతో సహా) పునరుత్పత్తి చేయకూడదు. |
06d0a9697a0f0242dbdeeff08ec5266b74bfe457 | మేము సహజ భాషా చెట్టు నిర్మాణాల కోసం ఒక కొత్త తరం నమూనాను ప్రదర్శిస్తున్నాము, దీనిలో అర్థ (లేక్సికల్ డిపెండెన్సీ) మరియు వాక్యనిర్మాణ నిర్మాణాలు వేర్వేరు నమూనాలతో స్కోర్ చేయబడతాయి. ఈ కారకాలీకరణ భావనాత్మక సరళతను అందిస్తుంది, కాంపోనెంట్ నమూనాలను విడిగా మెరుగుపరచడానికి ప్రత్యక్ష అవకాశాలు, మరియు ఇలాంటి, కారకాలతో కూడిన నమూనాల కంటే ఇప్పటికే దగ్గరగా ఉన్న పనితీరు స్థాయి. ముఖ్యంగా, ఇతర ఆధునిక పార్సింగ్ నమూనాల మాదిరిగా కాకుండా, కారకాలతో కూడిన నమూనా చాలా సమర్థవంతమైన పార్సింగ్ అల్గోరిథంను కలిగి ఉంది, ఇది సమర్థవంతమైన, ఖచ్చితమైన ఉల్లేఖనాలను సాధ్యం చేస్తుంది. |
8f76334bd276a2b92bd79203774f292318f42dc6 | ఈ పత్రం ఒక L- ఆకారపు ప్రోబ్ ద్వారా సరఫరా చేయబడిన ఒక వృత్తాకార కొమ్ము యాంటెన్నాతో వ్యవహరిస్తుంది. 50 ఒమేగా కో-ఆక్సియల్ కేబుల్ కు బ్రాడ్బ్యాండ్ మ్యాచింగ్ కోసం డిజైన్ ప్రక్రియ, యాక్సియల్ రేషియో మరియు గైన్ లో యాంటెన్నా పనితీరు ప్రదర్శించబడ్డాయి. ఈ కాగితం యొక్క అనుకరణ ఫలితాలు Ansoft HFSS 9.2 ను ఉపయోగించి పొందబడ్డాయి |
41c987b8a7e916d56fed2ea7311397e0f2286f3b | నెట్వర్క్ స్థాయిలో క్వాంటిజేషన్ పై దృష్టి సారించే సాంప్రదాయ విధానాల మాదిరిగా కాకుండా, ఈ పనిలో టెన్సర్ స్థాయిలో క్వాంటిజేషన్ ప్రభావాన్ని తగ్గించాలని మేము ప్రతిపాదించాము. మేము క్వాంటిజేషన్ శబ్దం మరియు తక్కువ ఖచ్చితత్వ నెట్వర్క్లలో కత్తిరించే వక్రీకరణ మధ్య వాణిజ్యాన్ని విశ్లేషిస్తాము. వివిధ టెన్సర్ల గణాంకాలను గుర్తించి, క్లిప్పింగ్ కారణంగా సగటు చదరపు-తప్పు క్షీణతకు ఖచ్చితమైన వ్యక్తీకరణలను పొందుతాము. ఈ వ్యక్తీకరణలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా, మేము సాధారణంగా కత్తిరించడాన్ని నివారించే ప్రామాణిక క్వాంటిజేషన్ పథకాలపై గుర్తించదగిన మెరుగుదలలను చూపిస్తాము. ఉదాహరణకు, ఖచ్చితమైన కత్తిరింపు విలువలను ఎంచుకోవడం ద్వారా, VGG16-BN యొక్క క్వాంటిజేషన్ కోసం 4-బిట్ ఖచ్చితత్వానికి 40% ఖచ్చితత్వ మెరుగుదల లభిస్తుంది. మన ఫలితాలకు శిక్షణ మరియు అనుకరణ సమయంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ల క్వాంటిజేషన్ కోసం అనేక అనువర్తనాలు ఉన్నాయి. తక్కువ ఖచ్చితత్వంతో పనిచేసే యాక్సిలరేటర్లలో న్యూరల్ నెట్వర్క్లను వేగంగా అమలు చేయడానికి, సమయం తీసుకునే ఫైన్ ట్యూనింగ్ లేదా పూర్తి డేటాసెట్ల లభ్యత లేకుండా ఒక తక్షణ అప్లికేషన్ ఉంది. |
1bde4205a9f1395390c451a37f9014c8bea32a8a | శ్రేణి చిత్రాలలో ప్రశ్నార్థకమైన వస్తువులను గుర్తించడం మరియు స్థాపించడం రోబోటిక్ మానిప్యులేషన్ మరియు నావిగేషన్ కోసం ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది క్రమంగా అధ్యయనం చేయబడినా, ఇది ఇప్పటికీ అడ్డుపడటం మరియు అస్తవ్యస్తతతో ఉన్న దృశ్యాలకు సవాలుగా ఉంది. |
242caa8e04b73f56a8d4adae36028cc176364540 | మేము 3 డి సెన్సార్లకు వోటింగ్ ఆధారిత పోస్ అంచనా అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము, ఇవి చాలా రోబోటిక్స్, కంప్యూటర్ విజన్ మరియు గేమింగ్ అనువర్తనాలలో వారి 2 డి ప్రతిరూపాలను వేగంగా భర్తీ చేస్తున్నాయి. ఓటింగ్ ఫ్రేమ్ లో ఓరియంటెడ్ 3 డి పాయింట్స్ అనే పాయింట్స్ ఒక ఫ్రేమ్ లో వేగంగా మరియు దృఢంగా పోస్ అంచనాను అనుమతిస్తుంది. తగినంత వక్రత మార్పులు కలిగిన వస్తువులకు ఆరియెంటెడ్ ఉపరితల పాయింట్లు వివక్షత కలిగి ఉన్నప్పటికీ, అవి చాలా పారిశ్రామిక మరియు వాస్తవ ప్రపంచ వస్తువులకు తగినంతగా కాంపాక్ట్ మరియు వివక్షత కలిగి ఉండవు, ఇవి ఎక్కువగా చదునైనవి. 2 డి రిజిస్ట్రేషన్లో అంచులు కీలక పాత్ర పోషిస్తున్నందున, 3 డిలో లోతు విచ్ఛిన్నాలు కీలకం. ఈ కాగితంలో, ఈ సరిహద్దు సమాచారాన్ని బాగా ఉపయోగించుకునే భంగిమ అంచనా అల్గోరిథంల కుటుంబాన్ని మేము పరిశోధించి అభివృద్ధి చేస్తాము. ఆదిరిత ఉపరితల పాయింట్లతో పాటు, మేము రెండు ఇతర ఆదిమాలను ఉపయోగిస్తాముః దిశలతో సరిహద్దు పాయింట్లు మరియు సరిహద్దు రేఖ విభాగాలు. ఈ జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేసిన ప్రాధమిక పదార్థాలు మరింత సమాచారాన్ని కాంపాక్ట్గా ఎన్కోడ్ చేస్తాయని, తద్వారా విస్తృత తరగతి పారిశ్రామిక భాగాలకు అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తాయని మరియు వేగవంతమైన గణనలను అనుమతిస్తాయని మా ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి. మేము ఒక ఆచరణాత్మక రోబోటిక్ కం-పిక్ సిస్టమ్ను ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం మరియు 3 డి సెన్సార్ ఉపయోగించి ప్రదర్శిస్తాము. |
5df318e4aac5313124571ecc7e186cba9e84a264 | అధికారిక మొబైల్ యాప్ మార్కెట్లలో మాల్వేర్ల పెరిగిన సంఖ్య తుది వినియోగదారుల వ్యక్తిగత మరియు సున్నితమైన సమాచారం యొక్క గోప్యత మరియు గోప్యతకు అధిక భద్రతా ముప్పును కలిగిస్తుంది. విరుద్ధమైన యాప్ లకు బలిగా పడకుండా తుది వినియోగదారు పరికరాలను రక్షించడం విద్యాసంస్థలు, పరిశ్రమల్లోని భద్రతా పరిశోధకులు/ఇంజనీర్లకు సాంకేతిక, పరిశోధనాపరమైన సవాలును విసురుతోంది. యాప్ మార్కెట్లలో అమలు చేసిన భద్రతా విధానాలు, విశ్లేషణ తనిఖీలు ఉన్నప్పటికీ, మాల్వేర్ రక్షణల ద్వారా చొరబడి వినియోగదారు పరికరాలను సోకుతుంది. మాల్వేర్ యొక్క పరిణామం అది అధునాతనంగా మరియు డైనమిక్గా మారుతున్న సాఫ్ట్వేర్గా మారింది, ఇది సాధారణంగా చట్టబద్ధమైన అనువర్తనాలుగా మారువేషంలో ఉంటుంది. ఎన్క్రిప్టెడ్ కోడ్, అస్పష్టత మరియు డైనమిక్ కోడ్ అప్డేట్లు వంటి అత్యంత అధునాతన తప్పించుకునే పద్ధతులను ఉపయోగించడం కొత్త మాల్వేర్లలో కనిపించే సాధారణ పద్ధతులు. డైనమిక్ కోడ్ అప్ డేట్ ల ను తప్పించుకునేందుకు, ఒక మాల్వేర్ ఒక మంచి యాప్ గా నటిస్తూ విశ్లేషణ తనిఖీలను దాటవేస్తుంది మరియు వినియోగదారు పరికరంలో ఇన్స్టాల్ చేసినప్పుడు మాత్రమే దాని హానికరమైన కార్యాచరణను వెల్లడిస్తుంది. ఈ డిసర్టేషన్ ఆండ్రాయిడ్ యాప్ లలో డైనమిక్ కోడ్ అప్ డేట్స్ యొక్క ఉపయోగం మరియు వినియోగ పద్ధతిపై సమగ్ర అధ్యయనాన్ని అందిస్తుంది. అంతేకాకుండా, మేము హైబ్రిడ్ విశ్లేషణ విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము, స్టాడార్ట్, ఇది స్టాటిక్ మరియు డైనమిక్ విశ్లేషణలను ఇంటర్లీవ్ చేస్తుంది, డైనమిక్ కోడ్ నవీకరణల సమక్షంలో అనువర్తనాలను విశ్లేషించడానికి స్టాటిక్ విశ్లేషణ పద్ధతుల స్వాభావిక లోపాలను కవర్ చేయడానికి. వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలపై మా అంచనా ఫలితాలు స్టాడార్ట్ యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. అయితే, సాధారణంగా డైనమిక్ విశ్లేషణ, మరియు హైబ్రిడ్ విశ్లేషణ కూడా ఆ విషయం కోసం, అనువర్తనం యొక్క ప్రవర్తనను ఉత్తేజపరిచే సమస్యను తెస్తుంది, ఇది ఆటోమేటెడ్ విశ్లేషణ సాధనాలకు సామాన్యమైన సవాలు కాదు. ఈ క్రమంలో, మేము ఒక వెనుకకు ముక్కలు ఆధారంగా లక్ష్యంగా ఇంటర్ కాంపోనెంట్ కోడ్ మార్గాలు అమలు టెక్నిక్, TeICC ప్రతిపాదించారు. TeICC యాప్ లోని లక్ష్య పాయింట్ నుండి ప్రారంభమయ్యే కోడ్ మార్గాలను సేకరించేందుకు ఒక వెనుకకు కత్తిరించే యంత్రాంగాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. ఇది అంతర్ భాగాల కమ్యూనికేషన్ కలిగి ఉన్న కోడ్ మార్గాలను సేకరించేందుకు సిస్టమ్ డిపెండెన్సీ గ్రాఫ్ ను ఉపయోగిస్తుంది. సేకరించిన కోడ్ మార్గాలు అప్పుడు యాప్ సందర్భం లోపల సాధనం మరియు అమలు చేయబడతాయి సున్నితమైన డైనమిక్ ప్రవర్తనను సంగ్రహించడానికి, డైనమిక్ కోడ్ నవీకరణలు మరియు అస్పష్టతను పరిష్కరించడానికి. TeICC యొక్క మా అంచనా అది సమర్థవంతంగా అస్పష్టమైన Android అనువర్తనాల్లో ఇంటర్ కాంపోనెంట్ కోడ్ మార్గాల లక్ష్యంగా అమలు కోసం ఉపయోగించవచ్చు చూపిస్తుంది. అలాగే, ఇప్పటికీ ప్రత్యర్థులు వినియోగదారు పరికరాలు చేరే అవకాశం మినహాయించలేదు, మేము ఒక ఆన్ ఫోన్ API హుకింగ్ ప్రతిపాదించారు |
5ed4b57999d2a6c28c66341179e2888c9ca96a25 | ఈ వ్యాసంలో, సంక్లిష్ట ప్రపంచాలలో పనిచేయడం నేర్చుకోగల ఏజెంట్లను అభివృద్ధి చేయాలనే లక్ష్యం కోసం మేము పని చేస్తున్నాము. మేము సంభావ్యత, సంబంధిత ప్రణాళికా నియమావళి ప్రాతినిధ్యాలను అభివృద్ధి చేస్తాము, ఇది ధ్వనించే, నాన్-డెటరినిస్టిక్ చర్య ప్రభావాలను కాంపాక్ట్గా మోడల్ చేస్తుంది మరియు అటువంటి నియమాలను ఎలా సమర్థవంతంగా నేర్చుకోవచ్చో చూపుతుంది. సాధారణ ప్రణాళికా రంగాలలో ప్రయోగాలు మరియు వాస్తవిక భౌతిక శాస్త్రంతో 3 డి అనుకరణ బ్లాక్స్ ప్రపంచం ద్వారా, ఈ అభ్యాస అల్గోరిథం ప్రపంచ డైనమిక్స్ను సమర్థవంతంగా మోడల్ చేయడానికి ఏజెంట్లను అనుమతిస్తుంది. |
55c769b5829ca88ba940e0050497f4956c233445 | దృశ్యమాన ఓడోమెట్రీని RGB-D కెమెరాలు అందించే లేదా కెమెరాలతో అనుబంధించబడిన లిడార్ల వంటి లోతు సమాచారంతో విస్తరించవచ్చు. అయితే, ఇటువంటి లోతు సమాచారాన్ని సెన్సార్ల ద్వారా పరిమితం చేయవచ్చు, దృశ్య చిత్రాలలో పెద్ద ప్రాంతాలను వదిలివేస్తుంది, ఇక్కడ లోతు అందుబాటులో లేదు. ఇక్కడ, మేము కెమెరా కదలికను తిరిగి పొందడంలో, అందుబాటులో లేనప్పటికీ, లోతును ఉపయోగించుకునే పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము. అదనంగా, ఈ పద్ధతి ముందే అంచనా వేసిన కదలికను ఉపయోగించి కదలిక నుండి నిర్మాణం ద్వారా లోతును మరియు లోతు అందుబాటులో లేని విశిష్ట దృశ్య లక్షణాలను ఉపయోగిస్తుంది. అందువల్ల, ఈ పద్ధతి RGBD దృశ్యమాన ఓడోమెట్రీని పెద్ద ఎత్తున, బహిరంగ వాతావరణాలకు విస్తరించగలదు, ఇక్కడ లోతు తరచుగా తగినంతగా పొందలేము. మా పద్ధతి యొక్క ప్రధాన భాగం ఒక బండ్లెట్ సర్దుబాటు దశ, ఇది ఒక బ్యాచ్ ఆప్టిమైజేషన్లో చిత్రాల శ్రేణిని ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా కదలిక అంచనాలను సమాంతరంగా మెరుగుపరుస్తుంది. మేము మా పద్ధతిని మూడు సెన్సార్ సెటప్లలో విశ్లేషించాము, ఒకటి RGB-D కెమెరాను ఉపయోగించి, మరియు రెండు కెమెరా మరియు 3D లిడార్ కలయికను ఉపయోగించి. త్రికోణీకరణ ద్వారా లోతును తిరిగి పొందే స్టీరియో విజువల్ ఓడోమెట్రీ పద్ధతులతో పోలిస్తే సెన్సింగ్ మోడాలిటీతో సంబంధం లేకుండా కిట్టి ఓడోమెట్రీ బెంచ్మార్క్లో మా పద్ధతి # 4 రేట్ చేయబడింది. ఫలితంగా సగటు స్థాన లోపం ప్రయాణించిన దూరం యొక్క 1.14% ఉంటుంది. |
0c668ee24d58ecca165f788d40765e79ed615471 | |
9cccd211c9208f790d71fa5b3499d8f827744aa0 | వివిధ విద్యాసంబంధమైన సమస్యలను ఎడ్యుకేషనల్ డేటా మైనింగ్ ద్వారా పరిష్కరించవచ్చు. ఇది డేటా మైనింగ్ యొక్క అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందిన అనువర్తనాలు. ఈ పత్రం యొక్క ముఖ్య లక్ష్యాలలో ఒకటి EDM పై ఇటీవల జరిపిన పనులను అధ్యయనం చేయడం మరియు వాటి ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు విశ్లేషించడం. ఈ పత్రం వివిధ డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు మరియు టెక్నిక్ల యొక్క సంచిత ఫలితాలను కూడా హైలైట్ చేస్తుంది, తద్వారా పరిశోధకులు EDM పై భవిష్యత్ దిశలను సూచిస్తారు. అంతేకాకుండా, భవిష్యత్ పరిశోధనల కోసం అత్యంత విశ్వసనీయ అల్గోరిథంలను పరిశీలించడానికి కొన్ని వర్గీకరణ మరియు క్లస్టరింగ్ అల్గోరిథంలను అంచనా వేయడానికి ఒక ప్రయోగం కూడా జరిగింది. |
197a7fc2f8d57d93727b348851b59b34ce990afd | SRILM అనేది C++ లైబ్రరీలు, ఎగ్జిక్యూటబుల్ ప్రోగ్రామ్లు మరియు సహాయక స్క్రిప్ట్ల సేకరణ, ఇది ప్రసంగ గుర్తింపు మరియు ఇతర అనువర్తనాల కోసం గణాంక భాషా నమూనాల ఉత్పత్తి మరియు ప్రయోగాలను అనుమతించడానికి రూపొందించబడింది. SRILM అనేది వాణిజ్యేతర ప్రయోజనాల కోసం ఉచితంగా అందుబాటులో ఉంది. ఈ టూల్ కిట్ N-గ్రామ్ గణాంకాల ఆధారంగా వివిధ రకాల భాషా నమూనాల సృష్టి మరియు అంచనాకు మద్దతు ఇస్తుంది, అలాగే N- ఉత్తమ జాబితాలు మరియు పద గ్రిడ్ల యొక్క గణాంక ట్యాగింగ్ మరియు తారుమారు వంటి అనేక సంబంధిత పనులు. ఈ పత్రం టూల్ కిట్ యొక్క కార్యాచరణను సంగ్రహిస్తుంది మరియు దాని రూపకల్పన మరియు అమలు గురించి చర్చిస్తుంది, వేగవంతమైన నమూనాను, పునర్వినియోగపరచదగిన మరియు సాధనాల కలయికను హైలైట్ చేస్తుంది. |
12f661171799cbd899e1ff4ae0a7e2170c3d547b | గణాంక భాషా నమూనాలు ప్రసంగ గుర్తింపు మరియు ఇతర భాషా సాంకేతికతల ప్రయోజనం కోసం వివిధ సహజ భాషా దృగ్విషయాల పంపిణీని అంచనా వేస్తాయి. 1980లో మొదటి ముఖ్యమైన నమూనా ప్రతిపాదించబడినప్పటి నుండి, సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని మెరుగుపరచడానికి అనేక ప్రయత్నాలు జరిగాయి. మేము వాటిని సమీక్షిస్తాము, కొన్ని ఆశాజనక దిశలను సూచిస్తాము మరియు డేటాతో భాషా సిద్ధాంతాల అనుసంధానం కోసం బేసియన్ విధానాన్ని వాదిస్తాము. |
395f4b41578c3ff5139ddcf9e90eb60801b50394 | బిగ్రామ్ మరియు త్రిగ్రామ్ భాషా నమూనాల నిర్మాణం మరియు పరీక్షను సులభతరం చేయడానికి CMU స్టాటిస్టికల్ లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్ టూల్కిట్ను తిరిగి అద్దెకు తీసుకున్నారు ఇది ప్రస్తుతం 100 కి పైగా దేశాలలో అకాడెమిక్, ప్రభుత్వ మరియు పారిశ్రామిక ప్రయోగశాలలలో ఉపయోగించబడుతోంది ఈ పత్రం టూల్కిట్ యొక్క కొత్త వెర్షన్ను అందిస్తుంది టూల్కిట్లో అమలు చేయబడిన సాంప్రదాయ భాషా మోడలింగ్ సాంకేతికతను మేము వివరించాము మరియు ఈ పని కోసం మునుపటి సాఫ్ట్వేర్తో పోలిస్తే కొత్త టూల్కిట్ అందించే అదనపు సామర్థ్యం మరియు కార్యాచరణను వివరిస్తాము చివరగా, ఒక సాధారణ భాషా నమూనాను నిర్మించడంలో మరియు పరీక్షించడంలో టూల్కిట్ వాడకాన్ని మేము పరిశీలిస్తాము |
0b8f4edf1a7b4d19d47d419f41cde432b9708ab7 | సిలికాన్ నిండిన ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ల తయారీకి ఒక సాంకేతికతను మేము అందిస్తున్నాము, ఇది తక్కువ నష్టం ఉన్న అధిక-పనితీరు గల మిల్లీమీటర్-వేవ్ పాసివ్ భాగాలు మరియు అధిక లాభం గల యాంటెన్నాలను గ్రహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, తద్వారా అత్యంత ఇంటిగ్రేటెడ్ మిల్లీమీటర్-వేవ్ వ్యవస్థలను గ్రహించడం సులభతరం చేస్తుంది. ఈ సాంకేతికతలో అల్యూమినియం మెటలైజేషన్ దశలతో డీప్ రియాక్టివ్-అయాన్-ఎచింగ్ (డిఆర్ఐఈ) టెక్నిక్లను ఉపయోగించి అధిక రేఖాగణిత ఖచ్చితత్వంతో మరియు నిరంతర మెటల్ సైడ్ వాల్స్తో దీర్ఘచతురస్రాకార తరంగ మార్గదర్శకాలను సమగ్రపరచడం జరుగుతుంది. 105 GHz వద్ద 0. 15 dB/ λg నష్టాలను ప్రదర్శించే సమీకృత దీర్ఘచతురస్రాకార తరంగ మార్గదర్శకాల యొక్క కొలత ఫలితాలు నివేదించబడ్డాయి. అంతేకాకుండా, 105 GHz వద్ద 0.6 dB ఇన్సర్ట్ లాస్ తో మరియు 80 నుండి 110 GHz వరకు 15 dB కంటే మెరుగైన రిటర్న్ లాస్ తో అల్ట్రా-వైడ్బ్యాండ్ కోప్లానార్ నుండి వేవ్ గైడ్ పరివర్తనాలు వివరించబడ్డాయి మరియు వర్గీకరించబడ్డాయి. ఫ్రీక్వెన్సీ స్కానింగ్ స్లాట్డ్-వేవ్గైడ్ ఆర్రే యాంటెన్నా యొక్క డిజైన్, ఇంటిగ్రేషన్ మరియు కొలిచిన పనితీరు నివేదించబడ్డాయి, ఇది కొలిచిన పుంజం స్టీరింగ్ సామర్థ్యాన్ని 82 ° 23 GHz బ్యాండ్లో మరియు 96 GHz వద్ద 8.5 ° సగం శక్తి పుంజం-వెడల్పు (HPBW) ను సాధించింది. చివరగా, తక్కువ ఖర్చుతో మిల్లీమీటర్ తరంగ వ్యవస్థ స్థాయి సమైక్యతను సులభతరం చేసేందుకు ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించడానికి, ఇమేజింగ్ రాడార్ అనువర్తనాల కోసం ఫ్రీక్వెన్సీ మాడ్యులేటెడ్ నిరంతర తరంగ (FMCW) ప్రసార-పొందడానికి IC నేరుగా ఇంటిగ్రేటెడ్ శ్రేణిపై ఫ్లిప్-చిప్ను అమర్చారు మరియు ప్రయోగాత్మకంగా వర్గీకరించబడింది. |
31864e13a9b3473ebb07b4f991f0ae3363517244 | ఈ పత్రం ఎడ్జ్ డిటెక్షన్ కు ఒక కంప్యూటరీకరణ విధానాన్ని వివరిస్తుంది. ఈ విధానం యొక్క విజయం అంచు పాయింట్ల గణన కోసం సమగ్ర లక్ష్యాల సమితిని నిర్వచించడంలో ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ లక్ష్యాలు డిటెక్టర్ యొక్క కావలసిన ప్రవర్తనను పరిమితం చేయడానికి తగినంత ఖచ్చితమైనవిగా ఉండాలి, అయితే పరిష్కారం యొక్క రూపం గురించి కనీస అంచనాలు చేయాలి. మేము అంచుల తరగతికి గుర్తింపు మరియు స్థానికీకరణ ప్రమాణాలను నిర్వచించాము మరియు ఆపరేటర్ ప్రేరణ ప్రతిస్పందనపై ఫంక్షనల్గా ఈ ప్రమాణాల కోసం గణిత రూపాలను ప్రదర్శిస్తాము. ఒక ఎడ్జ్ కు డిటెక్టర్ ఒకే స్పందన మాత్రమే కలిగి ఉందని నిర్ధారించడానికి మూడవ ప్రమాణం జోడించబడుతుంది. మేము అనేక సాధారణ చిత్ర లక్షణాల కోసం డిటెక్టర్లను పొందటానికి సంఖ్యా ఆప్టిమైజేషన్లో ప్రమాణాలను ఉపయోగిస్తాము, వీటిలో దశ అంచులు ఉన్నాయి. విశ్లేషణను స్టెప్ ఎడ్జ్లకు ప్రత్యేకత ఇవ్వడం ద్వారా, రెండు ప్రధాన లక్ష్యాలు అయిన డిటెక్షన్ మరియు లొకేలేషన్ పనితీరు మధ్య సహజమైన అనిశ్చితి సూత్రం ఉందని మేము కనుగొన్నాము. ఈ సూత్రం ద్వారా ఏ స్థాయిలోనైనా సరైన ఒకే ఆపరేటర్ ఆకారాన్ని పొందవచ్చు. సరైన డిటెక్టర్ ఒక సరళమైన సుమారు అమలును కలిగి ఉంటుంది, దీనిలో గౌస్సియన్-సూటిగా ఉన్న చిత్రం యొక్క ప్రవణత పరిమాణంలో అంచులను గరిష్టంగా గుర్తించారు. ఈ సాధారణ డిటెక్టర్ ను విస్తరించడానికి మేము అనేక వెడల్పుల ఆపరేటర్లను ఉపయోగిస్తాము. చిత్రంలో వివిధ సిగ్నల్-టు-శబ్దం నిష్పత్తులను ఎదుర్కోవడానికి. వివిధ స్థాయిలలోని ఆపరేటర్ల నుండి సమాచారాన్ని చక్కగా మరియు కఠినంగా సమగ్రపరచడానికి మేము ఫీచర్ సింథసిస్ అని పిలువబడే ఒక సాధారణ పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తాము. చివరగా, ఆపరేటర్ పాయింట్ స్ప్రెడ్ ఫంక్షన్ అంచు వెంట విస్తరించినప్పుడు స్టెప్ ఎడ్జ్ డిటెక్టర్ పనితీరు గణనీయంగా మెరుగుపడుతుందని మేము చూపిస్తాము. |
b41c45b2ca0c38a4514f0779395ebdf3d34cecc0 | |
7e19f7a82528fa79349f1fc61c7f0d35a9ad3a5e | ముఖాలు సంక్లిష్టమైన, బహుమితీయ, అర్ధవంతమైన దృశ్య ఉద్దీపనలను సూచిస్తాయి మరియు ముఖ గుర్తింపు కోసం కంప్యూటరల్ మోడల్ను అభివృద్ధి చేయడం కష్టం [42]. ఇతర పద్ధతులతో అనుకూలంగా పోల్చిన హైబ్రిడ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ పరిష్కారాన్ని మేము అందిస్తున్నాము. ఈ వ్యవస్థ స్థానిక ఇమేజ్ శాంప్లింగ్, స్వీయ-వ్యవస్థీకృత మ్యాప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మరియు కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను మిళితం చేస్తుంది. స్వీయ-వ్యవస్థీకృత మ్యాప్ ఇమేజ్ నమూనాల యొక్క క్వాంటిజేషన్ను ఒక టోపోలాజికల్ స్పేస్లోకి అందిస్తుంది, ఇక్కడ అసలు స్థలంలో సమీపంలో ఉన్న ఇన్పుట్లు అవుట్పుట్ స్థలంలో కూడా సమీపంలో ఉంటాయి, తద్వారా ఇమేజ్ నమూనాలోని చిన్న మార్పులకు డైమెన్షనాలిటీ రెడ్ ఉక్షన్ మరియు ఇన్వారియెన్సీని అందిస్తుంది మరియు కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ట్రాన్స్లేషన్, రోటేషన్, స్కేల్ మరియు వైకల్యానికి పాక్షిక ఇన్వారియెన్సీని అందిస్తుంది. కన్వోల్షనల్ నెట్ వర్క్ క్రమక్రమంగా పెద్ద లక్షణాలను శ్రేణి శ్రేణుల సమితిలో సంగ్రహిస్తుంది. స్వీయ-వ్యవస్థీకృత మ్యాప్ స్థానంలో కర్హునెన్-లోయెవ్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ను ఉపయోగించి మరియు కన్వల్యుషనల్ నెట్వర్క్ స్థానంలో బహుళ-లేయర్ పెర్సెప్ట్రాన్ను ఉపయోగించి మేము ఫలితాలను ప్రదర్శిస్తాము. కర్హునెన్-లోయెవ్ పరివర్తన కూడా దాదాపుగా బాగా పనిచేస్తుంది (5.3% లోపం వర్సెస్ 3.8%). బహుళ-పొరల పర్సెప్ట్రాన్ చాలా పేలవంగా పనిచేస్తుంది (40% లోపం 3.8% కి వ్యతిరేకంగా). ఈ పద్ధతి వేగంగా వర్గీకరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, వేగవంతమైన, సుమారుగా సాధారణీకరణ మరియు పూర్వ ప్రాసెసింగ్ మాత్రమే అవసరం మరియు శిక్షణా డేటాబేస్లో ప్రతి వ్యక్తికి చిత్రాల సంఖ్య 1 నుండి 5 వరకు మారినందున డేటాబేస్లో స్వీయ ముఖాల విధానం [42] కంటే మెరుగైన వర్గీకరణ పనితీరును నిరంతరం ప్రదర్శిస్తుంది. ప్రతి వ్యక్తికి 5 చిత్రాలు తీసుకుంటే, ప్రతిపాదిత పద్ధతి మరియు స్వీయ ముఖాలు వరుసగా 3.8% మరియు 10.5% లోపం కలిగిస్తాయి. ఈ గుర్తింపు దాని అవుట్పుట్కు ఒక విశ్వాసం కొలత ఇస్తుంది మరియు 10% ఉదాహరణలను మాత్రమే తిరస్కరించినప్పుడు వర్గీకరణ లోపం సున్నాకి చేరుతుంది. 40 మంది వ్యక్తుల 400 చిత్రాల డేటాబేస్ ను ఉపయోగిస్తున్నాం. ఇందులో వ్యక్తీకరణ, భంగిమ, ముఖ వివరాలు చాలా వైవిధ్యంగా ఉన్నాయి. మేము కంప్యూటరీకరణ సంక్లిష్టతను విశ్లేషిస్తాము మరియు శిక్షణ పొందిన గుర్తింపుదారునికి కొత్త తరగతులను ఎలా జోడించవచ్చో చర్చిస్తాము. |
5dd9dc47c4acc9ea3e597751194db52119398ac6 | షిఫ్ట్ రిజిస్టర్ అనేది ఒక రకమైన సీక్వెన్షియల్ లాజిక్ సర్క్యూట్, ఇది ఎక్కువగా డిజిటల్ డేటాను నిల్వ చేయడానికి లేదా వ్యవస్థ యొక్క భద్రతను మెరుగుపరచడానికి రేడియో ఫ్రీక్వెన్సీ ఐడెంటిఫికేషన్ (RFID) అనువర్తనాల్లో బైనరీ సంఖ్యల రూపంలో డేటాను బదిలీ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఈ వ్యాసంలో ఒక కొత్త ఫ్లిప్-ఫ్లాప్ ను ఉపయోగించి ఒక శక్తి-సమర్థవంతమైన షిఫ్ట్ రిజిస్టర్ ను ఒక పల్స్-ట్రిగ్గర్డ్ నిర్మాణంతో ప్రదర్శించారు. ఈ ఫ్లాప్-ఫ్లాప్ అధిక పనితీరు మరియు తక్కువ శక్తిని కలిగి ఉంటుంది. ఇది ఐదు ట్రాన్సిస్టర్లు, పెరుగుదల మరియు పతనం మార్గాల కోసం ఒక సి-ఎలిమెంట్ మరియు కీపర్ స్టేజ్ ద్వారా అమలు చేయబడిన నమూనా సర్క్యూట్తో కూడి ఉంటుంది. నాలుగు క్లాక్ ట్రాన్సిస్టర్లను ట్రాన్సిషన్ కండిషన్ టెక్నిక్తో కలిపి అమలు చేయడం ద్వారా వేగాన్ని పెంచుతారు. సిమ్యులేషన్ ఫలితం ప్రతిపాదిత టోపోలాజీ 30.1997 మరియు 22.7071 nW యొక్క అతి తక్కువ విద్యుత్ వినియోగాన్ని సమాంతర ఇన్ - సమాంతర అవుట్ (పిఐపిఓ) మరియు సీరియల్ ఇన్ - సీరియల్ అవుట్ (సిసో) షిఫ్ట్ రిజిస్టర్ కోసం వరుసగా 22 μm2 చిప్ ప్రాంతాన్ని కవర్ చేస్తుందని ధృవీకరిస్తుంది. మొత్తం రూపకల్పనలో కేవలం 16 ట్రాన్సిస్టర్లు మాత్రమే ఉన్నాయి మరియు 1.2 V విద్యుత్ సరఫరాతో 130 nm కాంప్లిమెంటరీ-మెటల్-ఆక్సైడ్-సెమీకండక్టర్ (CMOS) టెక్నాలజీలో అనుకరించబడింది. |
d76beb59a23c01c9bec1940c4cec1ca26e00480a | ఎయిర్ ఫోర్స్ రీసెర్చ్ లాబొరేటరీ రెండు మెదడు-కంప్యూటర్ ఇంటర్ఫేస్లను (బిసిఐలు) అమలు చేసి అంచనా వేసింది, ఇవి స్థిరమైన-స్థితి దృశ్యమాన ప్రతిస్పందనను భౌతిక పరికరం లేదా కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ను ఆపరేట్ చేయడానికి నియంత్రణ సంకేతంగా అనువదిస్తాయి. ఒక పద్ధతిలో, ఆపరేటర్లు మెదడు ప్రతిస్పందనను స్వీయ-నియంత్రించుకుంటారు; మరొక పద్ధతి బహుళ ప్రేరేపిత ప్రతిస్పందనలను ఉపయోగిస్తుంది. |
8a65dc637d39c14323dccd5cbcc08eed2553880e | దక్షిణాఫ్రికాలో జిల్లా నిర్వహణకు మద్దతుగా ఆరోగ్య సమాచార వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి కొనసాగుతున్న కార్యాచరణ పరిశోధన ప్రాజెక్టు ప్రారంభ కాలం (1994-2001) ను ఈ వ్యాసం వివరిస్తుంది. వర్గవివక్ష అనంతర కాలంలో దక్షిణాఫ్రికాలో ఆరోగ్య రంగం పునర్నిర్మాణం ఆరోగ్య సేవల పంపిణీలో సమానత్వం కోసం కృషి చేయడం మరియు ఆరోగ్య జిల్లాల ఆధారంగా వికేంద్రీకృత నిర్మాణాన్ని నిర్మించడం. సమాచార వ్యవస్థల (ఐఎస్) అభివృద్ధి పరంగా, ఈ సంస్కరణ ప్రక్రియ సమాచార నిర్వహణ యొక్క స్థానిక నియంత్రణ మరియు సమైక్యతను మెరుగుపరచడం ద్వారా కొత్త దక్షిణాఫ్రికా యొక్క లక్ష్యాలను నమోదు చేసే మార్గాల్లో ఆరోగ్య డేటాను ప్రామాణీకరించడం. మేము చర్య పరిశోధన మా విధానం వివరించడానికి మరియు కేసు పదార్థం విశ్లేషించడం లో నటుడు నెట్వర్క్ మరియు నిర్మాణం సిద్ధాంతాలు నుండి భావనలు ఉపయోగించడానికి. IS అభివృద్ధి ప్రక్రియ యొక్క వివరణాత్మక వర్ణన మరియు విశ్లేషణలో, ప్రామాణీకరణ మరియు స్థానిక ఎక్సిబిలిటీ (స్థానికీకరణ) మధ్య సమతుల్యత యొక్క అవసరంపై మేము దృష్టి పెడతాము; ప్రామాణీకరణను భిన్నమైన నటుల శ్రేణి యొక్క దిగువ నుండి పైకి అమరికగా చూస్తారు. సమాచార వ్యవస్థల యొక్క సామాజిక వ్యవస్థ నమూనా ఆధారంగా, ఈ నటులు తమ ఆసక్తులను అనువదించి, సమలేఖనం చేసే ప్రక్రియల పెంపకం వలె అభివృద్ధి చేయబడిన మరియు ఉపయోగించిన IS డిజైన్ వ్యూహాన్ని మేము భావన చేస్తాము. ప్రామాణీకరణ మరియు స్థానికీకరణ మధ్య ఉద్రిక్తతలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు పరిష్కరించడానికి ఒక చట్రంగా గ్లోబల్ మరియు స్థానిక డేటాసెట్ల యొక్క మాడ్యులర్ సోపానక్రమాన్ని మేము అభివృద్ధి చేస్తాము. చివరగా, ఇతర దేశాలలో పరిశోధన ఫలితాల యొక్క సాధ్యమైన ఔచిత్యం గురించి చర్చించాము. |
600434c6255c160b53ad26912c1c0b96f0d48ce6 | రాండమ్ ఫారెస్ట్ అనేది గణనపరంగా సమర్థవంతమైన సాంకేతికత, ఇది పెద్ద డేటాసెట్లలో త్వరగా పనిచేయగలదు. ఇది ఇటీవల అనేక పరిశోధన ప్రాజెక్టులలో మరియు వివిధ రంగాలలో వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలలో ఉపయోగించబడింది. అయితే, యాదృచ్ఛిక అటవీని రూపొందించడానికి ఎన్ని చెట్లను ఉపయోగించాలో సంబంధిత సాహిత్యం దాదాపుగా ఎటువంటి ఆదేశాలను ఇవ్వదు. ఇక్కడ నివేదించబడిన పరిశోధన యాదృచ్ఛిక అడవిలో సరైన సంఖ్యలో చెట్లు ఉన్నాయా అని విశ్లేషిస్తుంది, అనగా, చెట్ల సంఖ్యను పెంచడం వల్ల గణనీయమైన పనితీరు లాభం రాదు మరియు గణన వ్యయాన్ని మాత్రమే పెంచుతుంది. మా ప్రధాన తీర్మానాలు: చెట్ల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ, మునుపటి అడవుల కంటే అటవీ పనితీరు గణనీయంగా మెరుగ్గా ఉంటుందని (తక్కువ చెట్లు) ఎల్లప్పుడూ అర్థం కాదు, మరియు చెట్ల సంఖ్య రెట్టింపు చేయడం విలువైనది కాదు. భారీ గణన వాతావరణం అందుబాటులో లేకుంటే, గణనీయమైన లాభం లేనటువంటి ఒక పరిమితి ఉందని కూడా చెప్పవచ్చు. అంతేకాకుండా, ఏ అడవిలోనైనా చెట్ల సంఖ్య రెట్టింపు అయినప్పుడు AUC లాభానికి ఒక ప్రయోగాత్మక సంబంధం కనుగొనబడింది. అంతేకాకుండా, చెట్ల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ, యాదృచ్ఛిక అడవిలో పూర్తి లక్షణాల సమితిని ఉపయోగించడం జరుగుతుంది, ఇది బయోమెడికల్ డొమైన్లో ఆసక్తికరంగా ఉండకపోవచ్చు. అదనంగా, ఇక్కడ ప్రతిపాదించిన డేటాసెట్ల సాంద్రత ఆధారిత కొలమానాలు బహుశా నిర్ణయం చెట్లపై విసి కోణంలో కొన్ని అంశాలను సంగ్రహిస్తాయి మరియు తక్కువ సాంద్రత గల డేటాసెట్లకు పెద్ద సామర్థ్యం గల యంత్రాలు అవసరం కావచ్చు, అయితే దీనికి విరుద్ధంగా కూడా నిజం. |
4cbadc5f4afe9ac178fd14a6875ef1956a528313 | గత కొన్నేళ్లలో సాంకేతిక పరిజ్ఞానం లో పురోగతి చిన్న సెన్సార్ నోడ్స్ కు మిగిలిన ఇంటర్నెట్ తో వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ సాధ్యం చేసింది. ఈ విజయంతో, ఇటువంటి ఐపి-ఎనేబుల్డ్ వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లను (ఐపి-డబ్ల్యుఎస్ఎన్) భద్రపరచడం అనే ప్రశ్న తలెత్తింది మరియు అప్పటి నుండి ఇది ఒక ముఖ్యమైన పరిశోధన అంశంగా మారింది. ఈ థీసిస్ లో మనం TLS మరియు DTLS ప్రోటోకాల్స్ ను అమలు చేయడం గురించి చర్చించాము. కాన్టికి ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ కోసం ఒక ప్రీ-షేర్డ్ కీ సిఫర్ సూట్ (TLS PSK WITH AES 128 CCM 8) ను ఉపయోగించి. కాన్టికి OS మద్దతు ఇచ్చే ప్రోటోకాల్ల సమితికి కొత్త ప్రోటోకాల్ను జోడించడం కాకుండా, ఈ ప్రాజెక్ట్ ట్రాన్స్పోర్ట్-లేయర్ సెక్యూరిటీ మరియు ప్రీ-షేర్డ్ కీ మేనేజ్మెంట్ స్కీమ్లు ఐపి-డబ్ల్యుఎస్ఎన్లకు ఎంతవరకు అనుకూలంగా ఉన్నాయో అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది. |
0ab99aa04e3a8340a7552355fb547374a5604b24 | అనేక రోగ నిర్ధారణ పనులకు అసాధారణతలను గుర్తించడానికి, కొలతలు మరియు కాలక్రమేణా మార్పులను లెక్కించడానికి ప్రారంభ శోధన ప్రక్రియ అవసరం. చికిత్స అవసరమయ్యే ఫలితాలను గుర్తించడం మరియు నిపుణుల పనితీరును సమర్ధించడం ద్వారా రోగ నిర్ధారణను మెరుగుపరచడానికి కంప్యూటర్ పరికరాలు, ప్రత్యేకించి చిత్ర విశ్లేషణ మరియు యంత్ర అభ్యాసం కీలకమైనవి. ఈ సాధనాల్లో, డీప్ లెర్నింగ్ అనేది అత్యుత్తమ పునాది అని వేగంగా రుజువు అవుతోంది, ఇది మెరుగైన ఖచ్చితత్వానికి దారితీస్తుంది. ఇది డేటా విశ్లేషణలో కొత్త సరిహద్దులను కూడా తెరిచింది, ఇంతకు మునుపు అనుభవించని పురోగతి రేట్లు. D EEP లెర్నింగ్ అనేది సాధారణ డేటా విశ్లేషణలో పెరుగుతున్న ధోరణి మరియు 2013 లో 10 వినూత్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలలో ఒకటిగా పిలువబడింది [1]. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ల యొక్క మెరుగుదల, ఇది ఎక్కువ పొరలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది అధిక స్థాయి వియుక్తతను మరియు డేటా నుండి మెరుగైన అంచనాలను అనుమతిస్తుంది [2]. ఈ రోజు వరకు, ఇది సాధారణ ఇమేజింగ్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ డొమైన్లలో ప్రముఖ మెషిన్-లెర్నింగ్ సాధనంగా అవతరించింది. ముఖ్యంగా, కన్వోల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (సిఎన్ఎన్లు) విస్తృత శ్రేణి కంప్యూటర్ విజన్ పనులకు శక్తివంతమైన సాధనాలుగా నిరూపించబడ్డాయి. డీప్ సిఎన్ఎన్లు ముడి డేటా (ఉదా. చిత్రాలు) నుండి పొందిన మధ్య స్థాయి మరియు ఉన్నత స్థాయి నైరూప్యాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకుంటాయి. ఇటీవలి ఫలితాలు సిఎన్ఎన్ల నుండి సేకరించిన సాధారణ వర్ణనదారులు సహజ చిత్రాలలో వస్తువు గుర్తింపు మరియు స్థానికీకరణలో చాలా ప్రభావవంతంగా ఉన్నారని సూచిస్తున్నాయి. ప్రపంచవ్యాప్తంగా వైద్య చిత్ర విశ్లేషణ సమూహాలు ఈ రంగంలోకి వేగంగా ప్రవేశిస్తున్నాయి మరియు విస్తృత రకాల అనువర్తనాలకు CNN లు మరియు ఇతర లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను వర్తింపజేస్తున్నాయి. మంచి ఫలితాలు వస్తున్నాయి. వైద్య ఇమేజింగ్లో, వ్యాధి యొక్క ఖచ్చితమైన రోగ నిర్ధారణ మరియు / లేదా అంచనా చిత్రం సముపార్జన మరియు చిత్రం వ్యాఖ్యానం రెండింటిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో చిత్ర సముపార్జన గణనీయంగా మెరుగుపడింది, పరికరాలు వేగంగా మరియు పెరిగిన రిజల్యూషన్లో డేటాను పొందుతాయి. అయితే, ఇటీవలే కంప్యూటర్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం వల్ల చిత్రాల వ్యాఖ్యాన ప్రక్రియకు ప్రయోజనం లభించడం ప్రారంభమైంది. వైద్య చిత్రాల యొక్క చాలా వ్యాఖ్యానాలు వైద్యులు చేత చేయబడతాయి; అయినప్పటికీ, మానవుల చిత్ర వ్యాఖ్యానం దాని అసంకల్పితంగా, వ్యాఖ్యాతల మధ్య పెద్ద వైవిధ్యాలు మరియు అలసట కారణంగా పరిమితం చేయబడింది. |
5343b6d5c9f3a2c4d9648991162a6cc13c1c5e70 | రెండు స్వతంత్ర చిత్రాల సమితులను అనువదించాలనే లక్ష్యంతో పర్యవేక్షణ లేని చిత్ర అనువాదం, జత డేటా లేకుండా సరైన అనుగుణ్యాలను కనుగొనడంలో సవాలుగా ఉంది. ప్రస్తుతం ఉన్న చిత్రాలు జనరేటివ్ అడ్వసెరియల్ నెట్వర్క్ (GAN) లపై ఆధారపడి ఉంటాయి. తద్వారా అనువదించబడిన చిత్రాల పంపిణీ లక్ష్య సమితి పంపిణీ నుండి వేరు చేయబడదు. అయితే, ఇటువంటి సెట్-స్థాయి పరిమితులు ఇన్స్టాన్స్-స్థాయి అనుగుణ్యాలను (ఉదా. వస్తువు పరివర్తన పనిలో సమలేఖనం చేయబడిన అర్థ భాగాలు). ఈ పరిమితి తరచుగా తప్పుడు పాజిటివ్లకు దారితీస్తుంది (ఉదా. జ్యామితీయ లేదా అర్థ సంబంధమైన కళాఖండాలు), మరియు మరింత మోడ్ కూలిపోయే సమస్యకు దారితీస్తుంది. పై సమస్యలను పరిష్కరించడానికి, డీప్ అటెన్షన్ GAN (DA-GAN) ద్వారా ఉదాహరణ-స్థాయి చిత్ర అనువాదం కోసం ఒక నవల ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము ప్రతిపాదించాము. ఈ రూపకల్పన DA-GAN రెండు సెట్ల నుండి నమూనాలను అనువదించే పనిని అత్యంత నిర్మాణాత్మక అజ్ఞాత ప్రదేశంలో అనువదించే సందర్భాలుగా విచ్ఛిన్నం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ప్రత్యేకించి, మనం కలిసి ఒక లోతైన శ్రద్ధ ఎన్కోడర్ నేర్చుకుంటాము, మరియు నేర్చుకున్న సందర్భాలకు హాజరవడం ద్వారా సందర్భ-స్థాయి అనుగుణ్యాలను తదనుగుణంగా కనుగొనవచ్చు. అందువల్ల, సమితి స్థాయిలో మరియు సందర్భం స్థాయిలో ఈ పరిమితులను ఉపయోగించుకోవచ్చు. అనేక స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్స్ తో పోల్చడం మా విధానం యొక్క ఆధిపత్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, మరియు విస్తృత అనువర్తన సామర్థ్యం, ఉదాహరణకు, మోర్ఫింగ్, డేటా విస్తరణ మొదలైనవి, డొమైన్ ట్రాన్స్లేషన్ సమస్య యొక్క మార్జిన్ను నెట్టివేస్తుంది. |
f1526054914997591ffdb8cd523bea219ce7a26e | ఈ ఏడాది మార్చిలో, అమెరికన్ స్టాటిస్టికల్ అసోసియేషన్ (ASA) P- విలువలను సరిగ్గా ఉపయోగించడంపై ఒక ప్రకటనను పోస్ట్ చేసింది, P- విలువ సాధారణంగా దుర్వినియోగం మరియు తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడంపై పెరుగుతున్న ఆందోళనలకు ప్రతిస్పందనగా. ASA ఇచ్చిన ఈ హెచ్చరికలను గణాంకాలలో లోతైన నేపథ్యం లేని వైద్యులు మరియు పరిశోధకులు సులభంగా అర్థం చేసుకునే భాషలోకి అనువదించాలని మేము లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము. అంతేకాకుండా, P- విలువలను సరిగా ఉపయోగించినప్పుడు మరియు అర్థం చేసుకున్నప్పుడు కూడా, వాటి పరిమితులను వివరించడానికి మరియు ఇటీవల నివేదించబడిన రెండు అధ్యయనాలను ఉదాహరణలుగా ఉపయోగించి అధ్యయన ఫలితాల క్లినికల్ ఔచిత్యంపై ఎక్కువ దృష్టి పెట్టడానికి మేము ఉద్దేశించాము. పి-విలువలు తరచుగా తప్పుగా అర్థం చేసుకోబడుతున్నాయని మేము వాదిస్తున్నాము. P < 0.05 అంటే శూన్య పరికల్పన తప్పు అని, P ≥ 0.05 అంటే శూన్య పరికల్పన నిజమని చెప్పడం ఒక సాధారణ తప్పు. 0.05 యొక్క P- విలువ యొక్క సరైన వివరణ ఏమిటంటే, శూన్య పరికల్పన నిజమైతే, ఇలాంటి నమూనాలో అధ్యయనం పునరావృతం చేసినప్పుడు 5% సార్లు ఇలాంటి లేదా మరింత తీవ్రమైన ఫలితం సంభవిస్తుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, P- విలువ శూన్య పరికల్పన ఇచ్చిన డేటా యొక్క సంభావ్యత గురించి తెలియజేస్తుంది మరియు ఇతర మార్గం కాదు. P- విలువకు సంబంధించిన ఒక ప్రత్యామ్నాయ మార్గం విశ్వసనీయ విరామం (CI). ఇది ఒక ప్రభావము యొక్క పరిమాణం మరియు ఆ ప్రభావము అంచనా వేయబడిన అస్పష్టత గురించి మరింత సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. అయితే, పి-విలువలను భర్తీ చేయడానికి మరియు శాస్త్రీయ ఫలితాల యొక్క తప్పు వివరణను ఆపడానికి మేజిక్ బుల్లెట్ లేదు. శాస్త్రవేత్తలు మరియు పాఠకులు ఒకే విధంగా గణాంక పరీక్షలు, పి-విలువలు మరియు సిఐల యొక్క సరైన, స్వల్ప వివరణాత్మక వ్యాఖ్యానంతో తమను తాము పరిచయం చేసుకోవాలి. |
50ca90bc847694a7a2d9a291f0d903a15e408481 | మానవ కదలిక గుర్తింపుకు సమగ్రమైన విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది లోతైన వీడియో, ఉచ్చరించిన భంగిమ మరియు ప్రసంగం వంటి బహుళ డేటా మోడాలిటీల ఆధారంగా. మన వ్యవస్థలో, ప్రతి కదలికను పెద్ద ఎత్తున శరీర కదలికగా మరియు చేతి ఉచ్చారణ వంటి స్థానిక సూక్ష్మ కదలికలుగా విచ్ఛిన్నం చేస్తారు. బహుళ స్థాయిలలో నేర్చుకోవడం అనే ఆలోచన కూడా కాలపు కోణానికి వర్తించబడుతుంది, తద్వారా ఒక సంజ్ఞను లక్షణ కదలిక ప్రేరణల సమితిగా లేదా డైనమిక్ భంగిమలుగా భావిస్తారు. ప్రతి మోడల్ మొదట స్వల్ప స్పేషియో-టైమరల్ బ్లాక్లలో విడిగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది, ఇక్కడ వివక్షత డేటా-నిర్దిష్ట లక్షణాలు మానవీయంగా సేకరించబడతాయి లేదా నేర్చుకుంటాయి. చివరగా, మేము ఒక పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ను పెద్ద ఎత్తున కాల సంబంధ సంబంధాలను, డేటా కలయికను మరియు చివరకు సంజ్ఞ వర్గీకరణను రూపొందించడానికి ఉపయోగిస్తాము. బహుళ మోడల్ సంజ్ఞా గుర్తింపు డేటాసెట్పై 2013 సవాలుపై మా ప్రయోగాలు అనేక ప్రాదేశిక మరియు కాల స్థాయిలలో బహుళ పద్ధతులను ఉపయోగించడం వల్ల పనితీరులో గణనీయమైన పెరుగుదల ఏర్పడుతుందని, ఇది వ్యక్తిగత వర్గీకరణదారుల లోపాలను మరియు ప్రత్యేక ఛానెళ్లలో శబ్దాన్ని భర్తీ చేయడానికి నమూనాను అనుమతిస్తుంది. |
586d7b215d1174f01a1dc2f6abf6b2eb0f740ab6 | చిన్న మార్పులు మరియు వక్రీకరణలకు అస్థిరమైన అరుదైన లక్షణం డిటెక్టర్ల యొక్క అధికార పరిధిని నేర్చుకోవడానికి మేము పర్యవేక్షణ లేని పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తాము. ఫలితంగా వచ్చే ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్టర్లో బహుళ కన్వొల్యూషన్ ఫిల్టర్లు ఉంటాయి, తరువాత ప్రతి ఫిల్టర్ అవుట్పుట్ యొక్క గరిష్ట గణనను ప్రక్కనే ఉన్న విండోలలో లెక్కించే ఫీచర్-పూలింగ్ పొర మరియు పాయింట్-వైజ్ సిగ్మోయిడ్ నాన్-లీనియారిటీ ఉంటాయి. మొదటి స్థాయి నుండి లక్షణాల యొక్క పాచెస్పై అదే అల్గోరిథంను శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా పెద్ద మరియు మరింత మార్పులేని లక్షణాల యొక్క రెండవ స్థాయిని పొందవచ్చు. ఈ లక్షణాలపై పర్యవేక్షించబడిన వర్గీకరణకు శిక్షణ ఇవ్వడం MNIST లో 0.64% లోపం మరియు కాలిటెక్ 101 లో 54% సగటు గుర్తింపు రేటు 30 శిక్షణా నమూనాలను వర్గానికి ఇస్తుంది. ఫలితంగా వచ్చే నిర్మాణం కన్వల్షనల్ నెట్వర్క్లకు సమానంగా ఉండగా, పొర-జ్ఞానంతో పర్యవేక్షించని శిక్షణా విధానం పూర్తిగా పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస విధానాలను ప్రభావితం చేసే అధిక-పారామెటరైజేషన్ సమస్యలను తగ్గిస్తుంది మరియు చాలా తక్కువ లేబుల్ చేసిన శిక్షణా నమూనాలతో మంచి పనితీరును ఇస్తుంది. |
80bcfbb1a30149e636ff1a08aeb715dad6dd9285 | 0.15μm GaN HEMT ప్రాసెస్ టెక్నాలజీని ఉపయోగించి రెండు అధిక సామర్థ్య Ka-బ్యాండ్ పవర్ యాంప్లిఫైయర్ MMIC ల రూపకల్పన మరియు పనితీరు ప్రదర్శించబడుతుంది. మూడు దశల సమతుల్య యాంప్లిఫైయర్ కోసం కొలిచిన ఇన్-ఫిక్చర్ నిరంతర తరంగ (CW) ఫలితాలు 11GHz వద్ద 30W అవుట్పుట్ శక్తి మరియు 30% శక్తి జోడించిన సామర్థ్యం (PAE) ను ప్రదర్శిస్తాయి. మూడు దశల సింగిల్ ఎండ్ డిజైన్ 6W కంటే ఎక్కువ అవుట్పుట్ శక్తిని మరియు 34% PAE వరకు ఉత్పత్తి చేసింది. సమతుల్య మరియు ఒకే-ముగింపు MMIC లకు డైస్ పరిమాణం 3.24 × 3.60mm2 మరియు 1.74 × 3.24mm2 గా ఉంటుంది. |
284de726e700a6c52f9f8fb9f3de4d4b0ff778bb | పునరావృతమయ్యే నాడీ నెట్వర్క్లు (RNNs) సహజంగానే ప్రసంగ గుర్తింపుకు అనుకూలంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే అవి డైనమిక్గా మారుతున్న తాత్కాలిక సమాచారాన్ని ఉపయోగించుకునే సామర్థ్యం కలిగి ఉంటాయి. డీప్ ఆర్ఎన్ఎన్లు వేర్వేరు సమయ గ్రాన్యులారిటీలలో కాల సంబంధాలను మోడల్ చేయగలవని వాదించారు, కాని అవి అదృశ్యమయ్యే ప్రవణత సమస్యలను ఎదుర్కొంటాయి. ఈ కాగితంలో, మేము స్టాక్డ్ లాంగ్ షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (LSTM) RNN లను గ్రిడ్ LSTM బ్లాక్లను ఉపయోగించి విస్తరిస్తాము, ఇవి గణనను కాల కొలతతోనే కాకుండా, లోతు కొలతతో కూడా రూపొందించాయి, ఈ సమస్యను తగ్గించడానికి. అంతేకాకుండా, మేము ప్రాధాన్యతనిచ్చే లోతు పరిమాణం కంటే ఎక్కువ సమయానుకూలంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే దాని నుండి వచ్చే అవుట్పుట్ వర్గీకరణ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ నమూనాను ప్రాధాన్యత గ్రిడ్ LSTM (pGLSTM) అని పిలుస్తాము. నాలుగు పెద్ద డేటాసెట్లపై (AMI, HKUST, GALE, మరియు MGB) విస్తృతమైన ప్రయోగాలు pGLSTM ప్రత్యామ్నాయ లోతైన LSTM నమూనాలను అధిగమిస్తుందని సూచిస్తున్నాయి, స్టాక్ చేయబడిన LSTM లను 4% నుండి 7% సాపేక్ష మెరుగుదలతో ఓడించి, అన్ని డేటాసెట్లపై ఏక దిశ మోడళ్లలో కొత్త బెంచ్మార్క్లను సాధిస్తుంది. |
Subsets and Splits