_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
2b211f9553ec78ff17fa3ebe16c0a036ef33c54b | మార్కో ఎ. రోడ్రిగెజ్ AT&T ఇంటరాక్టివ్లో గ్రాఫ్ సిస్టమ్స్ ఆర్కిటెక్ట్ గా పనిచేస్తున్నారు. మార్కోరోడ్రిగెజ్. కామ్ లో ఆయనను సంప్రదించవచ్చు. పీటర్ న్యూబౌర్ నియో టెక్నాలజీ యొక్క చీఫ్ ఆపరేటింగ్ ఆఫీసర్. ఆయనను peter.neubauer<at>neotechnology.com వద్ద సంప్రదించవచ్చు. గ్రాఫ్ అనేది చుక్కలు (అనగా, శిఖరాలు) మరియు పంక్తులు (అనగా, అంచులు) కలిగి ఉన్న డేటా నిర్మాణం. గ్రాఫ్ లోని చుక్కలు, రేఖలను సంక్లిష్టమైన అమరికలలోకి అమర్చవచ్చు. వస్తువులను మరియు వాటి పరస్పర సంబంధాలను సూచించే గ్రాఫ్ యొక్క సామర్థ్యం ఆశ్చర్యకరంగా పెద్ద సంఖ్యలో విషయాలను గ్రాఫ్లుగా మోడల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. సాఫ్ట్ వేర్ ప్యాకేజీలను అనుసంధానించే ఆధారాల నుండి ఒక ఇల్లుకు ఫ్రేమింగ్ అందించే చెక్క పుంజాల వరకు, దాదాపు ఏదైనా సంబంధిత గ్రాఫ్ ప్రాతినిధ్యం ఉంది. అయితే, ఏదైనా ఒక వస్తువును గ్రాఫ్ గా సూచించగలిగినందువల్ల దాని గ్రాఫ్ ప్రాతినిధ్యం ఉపయోగకరంగా ఉంటుందని కాదు. ఒక మోడలర్ గ్రాఫ్లను నిల్వ చేసి ప్రాసెస్ చేసే అనేక సాధనాలు మరియు అల్గోరిథంలను ఉపయోగించుకోగలిగితే, అటువంటి మ్యాపింగ్ విలువైనదే. ఈ వ్యాసం కంప్యూటింగ్ లో గ్రాఫ్ ల ప్రపంచాన్ని అన్వేషిస్తుంది మరియు గ్రాఫికల్ నమూనాలు ప్రయోజనకరంగా ఉన్న పరిస్థితులను బహిర్గతం చేస్తుంది. |
0c5e3186822a3d10d5377b741f36b6478d0a8667 | కృత్రిమ మేధస్సులో ఒక ప్రధాన సమస్య ఏమిటంటే, పాక్షికంగా పరిశీలించదగిన వాతావరణంలో అనిశ్చితి కింద భవిష్యత్ బహుమతిని పెంచడానికి ప్రణాళిక వేయడం. ఈ కాగితంలో మేము ఒక నవల అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించి, ప్రదర్శిస్తాము, ఇది చర్య-పరిశీలన జతల శ్రేణుల నుండి నేరుగా అటువంటి వాతావరణం యొక్క నమూనాను ఖచ్చితంగా నేర్చుకుంటుంది. అప్పుడు మనం నేర్చుకున్న నమూనా ప్రకారం ప్రణాళికలు తయారు చేసి, అసలు వాతావరణంలో దాదాపుగా ఆప్టిమల్గా ఉండే విధానాన్ని పునరుద్ధరించడం ద్వారా పరిశీలనల నుండి చర్యల వరకు లూప్ను మూసివేస్తాము. ప్రత్యేకించి, మేము ఒక ప్రిడిక్టివ్ స్టేట్ రిప్రజెంటేషన్ (PSR) యొక్క పారామితులను నేర్చుకోవడానికి సమర్థవంతమైన మరియు గణాంకపరంగా స్థిరమైన స్పెక్ట్రల్ అల్గోరిథంను అందిస్తున్నాము. మేము ఒక నమూనాను నేర్చుకోవడం ద్వారా అల్గోరిథంను ప్రదర్శిస్తాము అనుకరణ అధిక-పరిమాణ, దృష్టి-ఆధారిత మొబైల్ రోబోట్ ప్రణాళిక పని, మరియు తరువాత నేర్చుకున్న PSR లో సుమారు పాయింట్-ఆధారిత ప్రణాళికను నిర్వహించండి. మా ఫలితాల విశ్లేషణ అల్గోరిథం పర్యావరణం యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాలను సమర్థవంతంగా సంగ్రహించే రాష్ట్ర స్థలాన్ని నేర్చుకుంటుంది. ఈ ప్రాతినిధ్యం తక్కువ సంఖ్యలో పారామితులతో ఖచ్చితమైన అంచనాను అనుమతిస్తుంది మరియు విజయవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన ప్రణాళికను అనుమతిస్తుంది. |
16611312448f5897c7a84e2f590617f4fa3847c4 | హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్స్ (HMM లు) వివిక్త కాల శ్రేణుల నమూనా కోసం అత్యంత ప్రాధమిక మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే గణాంక సాధనాల్లో ఒకటి. సాధారణంగా, వారు సాధారణ స్థానిక ఆప్టిమా సమస్యల నుండి బాధపడుతున్న సీ ఆర్చ్ హ్యూరిస్టిక్స్ (బామ్-వెల్చ్ / EM అల్గోరిథం వంటివి) ఉపయోగించి నేర్చుకుంటారు. సాధారణంగా ఈ నమూనాలను ప్రాథమిక పంపిణీ నుండి నమూనాలను నేర్చుకోవడం కష్టమని తెలిసినప్పటికీ, సహజమైన విభజన పరిస్థితిలో HMM లను నేర్చుకోవడానికి మేము మొదటి సమర్థవంతమైన అల్గోరిథం (నమూనా మరియు గణన సంక్లిష్టత పరంగా) అందిస్తున్నాము. ఈ పరిస్థితి మిశ్రమాల పంపిణీలను నేర్చుకోవటానికి పరిగణించబడిన విభజన పరిస్థితులకు సమానంగా ఉంటుంది (ఇక్కడ, అదేవిధంగా, ఈ నమూనాలు సాధారణంగా నేర్చుకోవడం కష్టం). అంతేకాకుండా, మా నమూనా సంపూర్ణత ఫలితాలు స్పష్టంగా విభిన్న (వివిభిన్న) పరిశీలనల సంఖ్యపై ఆధారపడి ఉండవు - అవి అంతర్లీన HMM యొక్క స్పెక్ట్రల్ లక్షణాల ద్వారా ఈ సంఖ్యపై నిష్క్రియాత్మకంగా ఆధారపడి ఉంటాయి. ఇది సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో ఉన్నట్లుగా, గమనించిన పదాల స్థలం కొన్నిసార్లు ఒక భాషలోని పదాలు వంటి పెద్ద సంఖ్యలో పరిశీలనలతో కూడిన సెట్టింగులకు అల్గోరిథంను ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది. చివరగా, అల్గోరిథం చాలా సరళమైనది, ఇది సింగిలార్ r విలువ విచ్ఛిన్నం మరియు మాత్రిక గుణకాలపై మాత్రమే ఆధారపడుతుంది. |
8ad6fda2d41dd823d2569797c8c7353dad31b371 | మేము ఒక అట్రిబ్యూట్-బేస్డ్ ఎన్క్రిప్షన్ (ABE) పథకాన్ని నిర్మిస్తాము, ఇది ఒక వినియోగదారు యొక్క ప్రైవేట్ కీని లక్షణాల ద్వారా ఏదైనా యాక్సెస్ ఫార్ములా పరంగా వ్యక్తీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. మునుపటి ఎబిఇ పథకాలు ఏకరీతి యాక్సెస్ నిర్మాణాలను వ్యక్తపరచడానికి మాత్రమే పరిమితం చేయబడ్డాయి. మేము మా పథకం కోసం ఒక భద్రతా రుజువును అందిస్తాము, ఇది డిసిషనల్ బిలినియర్ డిఫి-హెల్మాన్ (BDH) పరికల్పన ఆధారంగా ఉంటుంది. అంతేకాకుండా, మా కొత్త పథకం యొక్క పనితీరు ఇప్పటికే ఉన్న, తక్కువ వ్యక్తీకరణ పథకాలతో అనుకూలంగా ఉంటుంది. |
4f3dbfec5c67f0fb0602d9c803a391bc2f6ee4c7 | 20GHz దశ లాక్ లూప్ 4.9 ps/sub pp//0.65 ps/sub rms/ jitter మరియు -113.5 dBc/Hz దశ శబ్దం 10-MHz ఆఫ్సెట్ వద్ద ప్రదర్శించబడుతుంది. ఒక సగం-పని నమూనా ఫీడ్ ఫార్వర్డ్ లూప్ ఫిల్టర్ కేవలం ఒక స్విచ్ మరియు ఒక ఇన్వర్టర్ తో రెసిస్టర్ భర్తీ -44.0 dBc వరకు రిఫరెన్స్ స్పూర్ అణచివేస్తుంది. ఒక మిక్రోస్ట్రిప్ రిసొనేటర్తో కలిపి ఒక ప్రతికూల-g/సబ్ m/ ఆసిలేటర్ యొక్క దశ శబ్దాన్ని తగ్గించే ఒక డిజైన్ పునరావృత ప్రక్రియను వివరించారు. పల్స్ లాచ్లతో తయారు చేసిన స్టాటిక్ ఫ్రీక్వెన్సీ డివైడర్లు ఫ్లిప్-ఫ్లాప్లతో తయారు చేసిన వాటి కంటే వేగంగా పనిచేస్తాయి మరియు 2:1 ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధికి దగ్గరగా ఉంటాయి. 0.13-/spl mu/m CMOS లో తయారు చేసిన దశ-లాక్డ్ లూప్ 17.6 నుండి 19.4GHz వరకు పనిచేస్తుంది మరియు 480mW ను చెదరగొడుతుంది. |
1fcaf7ddcadda724d67684d66856c107375f448b | మేము ఒక కొత్త కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (సిఎన్ఎన్) నమూనాను టెక్స్ట్ వర్గీకరణ కోసం ప్రదర్శిస్తున్నాము, ఇది పత్రాలపై లేబుల్స్ మరియు వాటి నిర్మాణాత్మక వాక్యాలను సంయుక్తంగా ఉపయోగించుకుంటుంది. ప్రత్యేకించి, వ్యాఖ్యాతలు వారి మొత్తం పత్ర వర్గీకరణకు మద్దతు ఇచ్చే వాక్యాలను (లేదా స్నిప్పెట్లను) స్పష్టంగా గుర్తించే దృశ్యాలను మేము పరిశీలిస్తాము, అనగా, వారు హేతుబద్ధతలను అందిస్తారు. మా నమూనా అటువంటి పర్యవేక్షణను ఒక అధికార పద్ధతి ద్వారా దోపిడీ చేస్తుంది, దీనిలో ప్రతి పత్రం దాని భాగాల వాక్యాల వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాల యొక్క సరళ కలయిక ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది. ఒక వాక్యం ఒక హేతుబద్ధమైనదిగా ఉండే సంభావ్యతను అంచనా వేసే వాక్యం-స్థాయి కన్వొల్యూషనల్ మోడల్ను మేము ప్రతిపాదించాము, ఆపై ఈ అంచనాలకు అనుగుణంగా మొత్తం పత్ర ప్రాతినిధ్యానికి ప్రతి వాక్యం యొక్క సహకారాన్ని మేము స్కేల్ చేస్తాము. డాక్యుమెంట్ లేబుల్స్ మరియు అనుబంధిత హేతుబద్ధతలను కలిగి ఉన్న ఐదు వర్గీకరణ డేటాసెట్లపై ప్రయోగాలు మా విధానం స్థిరంగా బలమైన బేస్లైన్లను అధిగమిస్తుందని చూపిస్తుంది. అంతేకాక, మన నమూనా సహజంగా దాని అంచనాల కోసం వివరణలు అందిస్తుంది. |
20b41b2a0d8ee71efd3986b4baeed24eba904350 | అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో తల్లి నిరాశ మరియు పిల్లల పెరుగుదల మధ్య సంబంధాన్ని క్రమబద్ధమైన సాహిత్య సమీక్ష మరియు మెటా-విశ్లేషణ ద్వారా పరిశోధించడం. తల్లుల నిరాశ, పిల్లల పెరుగుదలపై 2010 వరకు ప్రచురించిన అధ్యయనాల కోసం ఆరు డేటాబేస్లను అన్వేషించారు. అన్ని అధ్యయనాలకు మరియు అధ్యయనం రూపకల్పన, మాతృ మాంద్యానికి గురికావడం మరియు ఫలిత వేరియబుల్స్పై కఠినమైన ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉన్న అధ్యయనాల ఉపసమితుల కోసం యాదృచ్ఛిక ప్రభావ నమూనాలను ఉపయోగించి నిరాశతో కూడిన తల్లుల పిల్లలలో తక్కువ బరువు మరియు వృద్ధి రేటు (OR లు) కోసం ప్రామాణిక మెటా- విశ్లేషణాత్మక పద్ధతులు అనుసరించబడ్డాయి మరియు సమగ్రమైన అసమానత నిష్పత్తులు (OR లు) లెక్కించబడ్డాయి. జనాభాకు కారణమయ్యే ప్రమాదం (PAR) ఎంపిక చేసిన అధ్యయనాల కోసం అంచనా వేయబడింది. 11 దేశాల నుండి మొత్తం 13,923 తల్లి-పిల్లల జతలతో కూడిన 17 అధ్యయనాలు చేరిక ప్రమాణాలను నెరవేర్చాయి. మాతృత్వంలో నిరాశ లేదా నిరాశ లక్షణాలతో ఉన్న పిల్లలు తక్కువ బరువు (OR: 1. 5; 95% విశ్వసనీయత విరామం, CI: 1. 2- 1. 8) లేదా వృద్ధి తగ్గింపు (OR: 1. 4; 95% CI: 1. 2- 1. 7) కలిగి ఉంటారు. మూడు దీర్ఘకాలిక అధ్యయనాల ఉప విశ్లేషణ బలమైన ప్రభావాన్ని చూపించిందిః తక్కువ బరువు ఉన్నవారికి OR 2.2 (95% CI: 1. 5- 3. 2) మరియు స్టాండింగ్ కోసం 2. 0 (95% CI: 1. 0- 3. 9). ఎంపిక చేసిన అధ్యయనాల కొరకు PAR సూచించింది, శిశు జనాభా పూర్తిగా తల్లి నిరాశ లక్షణాలకు గురికాకపోతే 23% నుండి 29% తక్కువ పిల్లలు తక్కువ బరువు లేదా వృద్ధిని కోల్పోతారు. తల్లి మాంద్యం చిన్నతనంలో బరువు తగ్గడం, వృద్ధి తగ్గడం వంటివి కలిగే అవకాశం ఉంది. యంత్రాంగాలు మరియు కారణాలను గుర్తించడానికి కఠినమైన భవిష్యత్ అధ్యయనాలు అవసరం. అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో తల్లి మాంద్యం యొక్క ప్రారంభ గుర్తింపు, చికిత్స మరియు నివారణ పిల్లల వృద్ధిని తగ్గించడానికి మరియు తక్కువ బరువును తగ్గించడానికి సహాయపడుతుంది. |
c596f88ccba5b7d5276ac6a9b68972fd7d14d959 | వాస్తవ వస్తువుల భౌతిక ప్రపంచాన్ని ఐటి వ్యవస్థల వర్చువల్ ప్రపంచంతో కలిపేందుకు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ సంస్థల ప్రపంచాన్ని, సమాజాన్ని గణనీయంగా మార్చే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. అయితే, ఈ పదం చాలా హైప్ చేయబడింది మరియు వివిధ సమాజాలచే భిన్నంగా అర్థం చేసుకోబడుతుంది, ప్రత్యేకించి ఐఒటి ఒక సాంకేతికత కాదు, కానీ వివిధ ఇంజనీరింగ్ డొమైన్లకు సంబంధించిన భిన్నమైన - తరచుగా కొత్త - సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల కలయికను సూచిస్తుంది. ఒక సాధారణ అవగాహన కోసం రావడానికి ఏమి అవసరమో, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ కోసం ఒక డొమైన్ మోడల్, ప్రధాన భావనలను మరియు వాటి సంబంధాలను నిర్వచించడం, మరియు ఒక సాధారణ పదకోశం మరియు వర్గీకరణ మరియు అందువలన మరింత శాస్త్రీయ ప్రసంగం మరియు థింగ్స్ యొక్క ఇంటర్నెట్ అభివృద్ధికి ఆధారంగా పనిచేయడం. మేము చూపినట్లుగా, ఇటువంటి డొమైన్ మోడల్ కలిగి ఉండటం కాంక్రీట్ ఐఒటి సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్ల రూపకల్పనలో కూడా సహాయపడుతుంది, ఎందుకంటే ఇది ఒక టెంప్లేట్ను అందిస్తుంది మరియు తద్వారా వినియోగ కేసుల విశ్లేషణను నిర్మిస్తుంది. |
5a9f4dc3e5d7c70d58c9512d7193d079c3331273 | 3 డి వ్యక్తుల ట్రాకింగ్ కోసం మానవ భంగిమ మరియు కదలిక పూర్వాలను నేర్చుకోవడానికి గౌస్సియన్ ప్రాసెస్ డైనమిక్ మోడల్స్ (జిపిడిఎంలు) వాడకాన్ని మేము సమర్థిస్తున్నాము. ఒక GPDM మానవ కదలిక డేటాను తక్కువ-పరిమాణంలో పొందుపరుస్తుంది, దీనిలో సాంద్రత ఫంక్షన్ శిక్షణా డేటాకు దగ్గరగా ఉన్న భంగిమలు మరియు కదలికలకు ఎక్కువ సంభావ్యతను ఇస్తుంది. బేసియన్ మోడల్ సగటున ఒక GPDM ను సాపేక్షంగా చిన్న మొత్తంలో డేటా నుండి నేర్చుకోవచ్చు, మరియు ఇది శిక్షణ సమితి వెలుపల కదలికలకు చక్కగా సాధారణీకరించబడుతుంది. ఇక్కడ మనం GPDM ని గణనీయమైన శైలీకృత వైవిధ్యంతో కదలికల నుండి నేర్చుకోవటానికి అనుమతిస్తుంది. ఫలితంగా వచ్చే ప్రియూర్లు బలహీనమైన మరియు ధ్వనించే చిత్ర కొలతలు మరియు ముఖ్యమైన అడ్డుపడటం ఉన్నప్పటికీ, మానవ నడక శైలుల శ్రేణిని ట్రాక్ చేయడానికి ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి. |
c3f2d101b616d82d07ca2cc4cb8ed0cb53fde21f | మేము మా ప్రస్తుత CD మరియు EMD విలువలకు రిఫరెన్స్ అందించడానికి మానవ అధ్యయనాన్ని నిర్వహించాము. మేము మానవ అంశం ఒక GUI సాధనం అందించిన చిత్రం నుండి ఒక త్రిభుజాకార మెష్ సృష్టించడానికి. ఈ సాధనం (ఫిగర్ 1 చూడండి) వినియోగదారుని 3Dలో మెష్ను సవరించడానికి మరియు మోడల్ చేయబడిన వస్తువును ఇన్పుట్ చిత్రానికి తిరిగి సమలేఖనం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. మా ధ్రువీకరణ సమితి యొక్క ఇన్పుట్ చిత్రాల నుండి మొత్తం 16 నమూనాలు సృష్టించబడతాయి. ప్రతి నమూనా నుండి N = 1024 పాయింట్లు నమూనా చేయబడతాయి. |
32791996c1040b9dcc34e71a05d72e5c649eeff9 | సాధారణ రోజువారీ కార్యకలాపాల సమయంలో గుండె యొక్క అసాధారణ విద్యుత్ ప్రవర్తనను గుర్తించడానికి ఆంబులేటరీ ఎలక్ట్రోకార్డియోగ్రఫీని క్లినికల్ ప్రాక్టీస్లో ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తున్నారు. ఈ పర్యవేక్షణ యొక్క ఉపయోగం శ్వాసను పొందడం ద్వారా మెరుగుపరచవచ్చు, ఇది గతంలో రోగులు స్థిరంగా ఉన్న రాత్రిపూట ఉబ్బసం అధ్యయనాలపై ఆధారపడింది లేదా ఒత్తిడి పరీక్ష కోసం బహుళ-అంతస్తుల ECG వ్యవస్థలను ఉపయోగించడం. ఒకే-లీడ్ పోర్టబుల్ ECG మానిటర్ నుండి పొందిన ఆరు శ్వాసకోశ కొలతలను అంబులేటరీ నాసికా కాన్యూలా శ్వాసకోశ మానిటర్ నుండి పొందిన ఏకకాలంలో కొలిచిన శ్వాస వాయు ప్రవాహంతో పోల్చాము. రోజువారీ జీవన కార్యకలాపాలు (పొడుచుకోవడం, కూర్చోవడం, నిలబడటం, నడవడం, జాగింగ్, పరుగులు చేయడం, మెట్లు ఎక్కడం) మరియు ఆరు రాత్రిపూట అధ్యయనాలు. ఉత్తమ పద్ధతి 0.2-0.8 Hz బ్యాండ్ పాస్ ఫిల్టర్ మరియు RR సాంకేతికత యొక్క పొడిగింపు మరియు తగ్గింపు ఆధారంగా RR విరామం. బంగారు ప్రమాణంతో సగటు దోష రేట్లు నిమిషానికి +mn4 శ్వాసలు (bpm) (అన్ని కార్యకలాపాలు), +mn2 bpm (అబద్ధం మరియు కూర్చోవడం) మరియు నిమిషానికి +mn1 శ్వాస (రాత్రిపూట అధ్యయనాలు). పూర్తి ECG తరంగ ఆకారం నుండి పొందిన ఉత్తమ సాంకేతికతతో పోలిస్తే, డేటా సేకరణ విధానాలను సరళీకృతం చేసే విధంగా, గుండె రేటు సమాచారాన్ని మాత్రమే (RR టెక్నిక్) ఉపయోగించి గణాంకపరంగా సారూప్య ఫలితాలు పొందబడ్డాయి. ఈ అధ్యయనంలో శ్వాసను ఒక సింగిల్ లీడ్ ఎసిజి నుండి సంప్రదాయ పద్ధతుల నుండి గణనీయమైన తేడాలు లేకుండా డైనమిక్ కార్యకలాపాల క్రింద పొందవచ్చు. |
7eac1eb85b919667c785b9ac4085d8ca68998d20 | 2. పశువులు మొబైల్ లెర్నింగ్ నుండి ఇ-లెర్నింగ్ ను వేరు చేయడం 3. మొబైల్ లెర్నింగ్ యొక్క విలువ మరియు ప్రయోజనాలు మొబైల్ లెర్నింగ్ సవాళ్లు మరియు అడ్డంకులు: దూరవిద్యగా ఎమ్-లెర్నింగ్ సమాజానికి గొప్ప ప్రయోజనాలను తెచ్చిపెట్టినట్లు అధ్యయనం చూపించింది. వీటిలోః అవసరమైనప్పుడు శిక్షణ, ఎప్పుడైనా శిక్షణ; ఎక్కడైనా శిక్షణ; అభ్యాసకుడిపై కేంద్రీకృత కంటెంట్; తిరిగి పనిలోకి ప్రవేశించే సమస్యలను నివారించడం; పన్ను చెల్లింపుదారులకు శిక్షణ, మరియు విశ్వవిద్యాలయ ఉపన్యాసాలు మరియు శిక్షణా కేంద్రాలలో సెషన్లలో పూర్తిగా నిమగ్నమైన వారికి శిక్షణ; మరియు బోధన మరియు అభ్యాసం యొక్క పారిశ్రామికీకరణ. అంతేకాకుండా, నోట్బుక్లు, మొబైల్ టాబ్లెట్లు, ఐపాడ్ టచ్, ఐప్యాడ్ లు మొబైల్ ఇ లెర్నింగ్ కోసం చాలా ప్రాచుర్యం పొందిన పరికరాలు ఎందుకంటే వాటి ధర మరియు యాప్ ల లభ్యత. ---------------------------------------- ప ర్యా ణ మ ం విద్య, శిక్షణ అనేది ఒక తరం నుండి మరొక తరానికి జ్ఞానం, జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలను అందించే ప్రక్రియ. ప్రస్తుతం, సాంప్రదాయక విద్య మరియు దూర విద్య అనే రెండు రకాలైన విద్య మరియు శిక్షణ ఉన్నాయి. మొబైల్ లెర్నింగ్ లేదా "ఎమ్-లెర్నింగ్" అనేది మొబైల్ పరికరాల ద్వారా నేర్చుకునే ప్రక్రియకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ఆధునిక మార్గాలను అందిస్తుంది, వీటిలో హ్యాండ్హెల్డ్ మరియు టాబ్లెట్ కంప్యూటర్లు, ఎమ్పి 3 ప్లేయర్లు, స్మార్ట్ఫోన్లు మరియు మొబైల్ ఫోన్లు ఉన్నాయి. ఈ పత్రం విద్య కోసం మొబైల్ లెర్నింగ్ అంశం పరిచయం. మొబైల్ పరికరాల వల్ల బోధన, అభ్యాస పద్ధతులపై ఎలాంటి ప్రభావం ప డుతుందో, మొబైల్ పరికరాల్లో డిజిటల్ మాధ్యమాల వినియోగం వల్ల వచ్చే అవకాశాలను పరిశీలిస్తుంది. ఈ పత్రం యొక్క ప్రధాన ఉద్దేశ్యం మొబైల్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రస్తుత స్థితి, ప్రయోజనాలు, సవాళ్లు మరియు బోధన మరియు అభ్యాసానికి మద్దతు ఇవ్వడానికి దాని అడ్డంకులు. ఈ పత్రం కోసం డేటాను జనవరి నుండి మార్చి 2013 వరకు గ్రంథ పట్టిక మరియు ఇంటర్నెట్ పరిశోధన ద్వారా సేకరించారు. ఈ పత్రంలో నాలుగు కీలక అంశాలు ప్రస్తావించబడ్డాయి: 1. మొబైల్ లెర్నింగ్ పై ఒక విశ్లేషణ. |
57820e6f974d198bf4bbdf26ae7e1063bac190c3 | |
8e393c18974baa8d5d704edaf116f009cb919463 | అధిక వేగం గల సర్డిస్ అధిక వేగం గల ఆపరేషన్, ఇంటెన్సివ్ ఈక్వాలిజేషన్ టెక్నిక్, తక్కువ విద్యుత్ వినియోగం, చిన్న ప్రాంతం మరియు దృఢత్వం వంటి అనేక సవాళ్లను ఎదుర్కోవాలి. OIF CEI-25G-LR, CEI-28G-MR/SR/VSR, IEEE802.3bj మరియు 32G-FC వంటి కొత్త ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా, డేటా రేట్లు 25 నుండి 28Gb/s వరకు పెంచబడ్డాయి, ఇది మునుపటి తరం సర్డిస్ కంటే 75% ఎక్కువ. ఒకే చిప్ లో అనేక వందల లేన్ లు కలపబడిన SerDes అప్లికేషన్ ల కొరకు, అధిక పనితీరును కొనసాగించేటప్పుడు విద్యుత్ వినియోగం చాలా ముఖ్యమైన అంశం. 28Gb/s లేదా అంతకంటే ఎక్కువ డేటా రేటుతో అనేక మునుపటి పనులు ఉన్నాయి [1-2]. క్లిష్టమైన టైమింగ్ మార్జిన్ను చేరుకోవడానికి అవి అన్రోల్డ్ డిఎఫ్ఇని ఉపయోగిస్తాయి, కాని అన్రోల్డ్ డిఎఫ్ఇ నిర్మాణం డిఎఫ్ఇ స్లైసర్ల సంఖ్యను పెంచుతుంది, మొత్తం శక్తి మరియు డై ప్రాంతాన్ని పెంచుతుంది. ఈ సవాళ్లను ఎదుర్కోవటానికి, మేము అనేక సర్క్యూట్లు మరియు నిర్మాణ పద్ధతులను పరిచయం చేస్తున్నాము. అనలాగ్ ఫ్రంట్ ఎండ్ (AFE) ఒక సింగిల్-స్టేజ్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ట్రాన్స్ ఇంపెడెన్స్ యాంప్లిఫైయర్ (TIA) లో కాంపాక్ట్ ఆన్-చిప్ పాసివ్ ఇండక్టర్ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది 15dB బూస్ట్ను అందిస్తుంది. బూస్ట్ అనుకూలమైనది మరియు దాని అనుసరణ లూప్ ఒక గ్రూప్-డిలేయిడ్ అనుసరణ (GDA) అల్గోరిథం ఉపయోగించడం ద్వారా నిర్ణయం-ఫీడ్బ్యాక్ ఈక్వలైజర్ (DFE) అనుసరణ లూప్ నుండి విడదీయబడుతుంది. DFEలో సగం రేటు 1-ట్యాప్ అన్రోల్డ్ నిర్మాణం ఉంది, శక్తి మరియు ప్రాంతం తగ్గింపు కోసం 2 మొత్తం లోపం లాచెస్ ఉన్నాయి. రెండు దశల సెన్స్-యాంప్లిఫైయర్ ఆధారిత స్లైసర్ 15mV సున్నితత్వాన్ని మరియు DFE టైమింగ్ మూసివేతను సాధిస్తుంది. మేము కూడా ఒక కొత్త చురుకైన-ఇండక్టర్ సర్క్యూట్ ఉపయోగించే అధిక వేగం గడియారం బఫర్ అభివృద్ధి. ఈ యాక్టివ్-ఇండక్టర్ సర్క్యూట్ సర్క్యూట్ ఆపరేటింగ్ పాయింట్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అవుట్పుట్-కామన్-మోడ్ వోల్టేజ్ను నియంత్రించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. |
505c58c2c100e7512b7f7d906a9d4af72f6e8415 | పేజీ ii సంక్లిష్ట అనుకూల వ్యవస్థలు జాన్ హెచ్. హాలండ్, క్రిస్టోఫర్ లాంగ్టన్, మరియు స్టీవర్ట్ డబ్ల్యూ. విల్సన్, సలహాదారులు సహజ మరియు కృత్రిమ వ్యవస్థలలో అనుసరణః జీవశాస్త్రం, నియంత్రణ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు, MIT ప్రెస్ ఎడిషన్ జాన్ హెచ్. హాలండ్ స్వయంప్రతిపత్తి వ్యవస్థల అభ్యాసం వైపుః ఫ్రాన్సిస్కో జె. వరేలా మరియు పాల్ బోర్గిన్ చేత సవరించబడిన కృత్రిమ జీవితంపై మొదటి యూరోపియన్ సమావేశం యొక్క చర్యలు జన్యు ప్రోగ్రామింగ్ః సహజ ఎంపిక ద్వారా కంప్యూటర్ల ప్రోగ్రామింగ్ గురించి జాన్ ఆర్. కోజా |
3a46c11ad7afed8defbb368e478dbf94c24f43a3 | పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడంలోనే ఆధారపడిన శాస్త్రీయ సమస్యలకు అనేక రంగాల్లో సవాళ్లను అధిగమించాల్సిన అవసరం ఉంది. పెద్ద ఎత్తున డేటా పంపిణీని నిర్వహించడం, కంప్యూటింగ్ వనరులతో డేటాను సమకూర్చడం మరియు షెడ్యూల్ చేయడం, పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిల్వ చేయడం మరియు బదిలీ చేయడం వంటివి ఇందులో భాగంగా ఉన్నాయి. డేటా-ఇంటెన్సివ్ అప్లికేషన్ల కోసం రెండు ప్రముఖ నమూనాల పర్యావరణ వ్యవస్థలను మేము విశ్లేషిస్తాము, వీటిని హై-పెర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్ మరియు అపాచీ-హడూప్ నమూనాగా సూచిస్తారు. రెండు విధానాల యొక్క రెండు విధానాలను విశ్లేషించడానికి ఒక ఆధారం, సాధారణ పదజాలం మరియు క్రియాత్మక కారకాలను మేము ప్రతిపాదించాము. ఈ రెండు నమూనాల మధ్య ఉన్న అత్యంత సాధారణ అప్లికేషన్ వర్క్ లోడ్లను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు వర్ణించడానికి మార్గంగా "బిగ్ డేటా ఆగ్రిస్" భావన మరియు వాటి అంశాలను మేము చర్చిస్తాము. ఈ రెండు నమూనాల యొక్క ముఖ్య లక్షణాలను మేము చర్చించి, రెండు విధానాలను పోల్చి, విరుద్ధంగా చూస్తాము. ప్రత్యేకించి, ఈ నమూనాల యొక్క సాధారణ అమలు/దశలను మేము పరిశీలిస్తాము, వాటి ప్రస్తుత "వాస్తుశిల్పం" యొక్క కారణాలపై వెలుగునిస్తాము మరియు వాటిని ఉపయోగించే కొన్ని సాధారణ పనిభారాన్ని చర్చిస్తాము. సాఫ్ట్ వేర్ లో గణనీయమైన తేడాలు ఉన్నప్పటికీ, నిర్మాణాత్మక సారూప్యత ఉందని మేము నమ్ముతున్నాము. వివిధ స్థాయిలు, భాగాల మధ్య వివిధ అమలుల యొక్క సంభావ్య సమన్వయాన్ని మేము చర్చిస్తాము. ఈ రెండు నమూనాల యొక్క పూర్తిగా గుణాత్మక పరిశీలన నుండి, సగం పరిమాణాత్మక పద్దతి వరకు మా పోలిక పురోగమిస్తుంది. మేము ఒక సాధారణ మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఓగ్రే (కె-మీన్స్క్లస్టరింగ్) ను ఉపయోగిస్తాము, రెండు నమూనాల నుండి అనేక అమలులను కవర్ చేసే వివిధ ప్రాతినిధ్య వేదికలపై దాని పనితీరును వర్గీకరిస్తాము. మా ప్రయోగాలు రెండు నమూనాల యొక్క సాపేక్ష బలాల గురించి ఒక అవగాహనను అందిస్తాయి. ఈ రెండు నమూనాలను వేర్వేరు కోణాలలో అంచనా వేయడానికి ఒగ్రెస్ సమితి ఒక బెంచ్ మార్క్గా ఉపయోగపడుతుందని మేము ప్రతిపాదించాము. |
dc7024840a4ba7ab634517fae53e77695ff5dda9 | ఈ పత్రంలో, మానవుల కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి ఒక కొత్త శక్తి సమర్థవంతమైన విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము, స్మార్ట్ఫోన్లను ధరించగలిగే సెన్సింగ్ పరికరాలుగా ఉపయోగిస్తాము, వికలాంగులకు మరియు వృద్ధులకు రిమోట్ రోగి కార్యాచరణ పర్యవేక్షణ వంటి సహాయక జీవన అనువర్తనాలను లక్ష్యంగా చేసుకుంటాము. ఈ పద్ధతి ఫిక్స్డ్ పాయింట్ అరిథ్మెటిక్స్ ను ఉపయోగించి ఒక సవరించిన మల్టీ క్లాస్ సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) లెర్నింగ్ అల్గోరిథం ను ప్రతిపాదించింది, ఇది సాంప్రదాయ ఫ్లోటింగ్ పాయింట్ ఆధారిత సూత్రీకరణకు సంబంధించి స్మార్ట్ఫోన్ బ్యాటరీ జీవితకాలం మెరుగ్గా సంరక్షించడానికి అనుమతిస్తుంది, అదే సమయంలో పోల్చదగిన సిస్టమ్ ఖచ్చితత్వ స్థాయిలను నిర్వహిస్తుంది. ఈ పద్ధతి మరియు సాంప్రదాయ SVM ల మధ్య గుర్తింపు పనితీరు మరియు బ్యాటరీ వినియోగం పరంగా ప్రయోగాలు పోలిక ఫలితాలను చూపుతాయి, ప్రతిపాదిత పద్ధతి యొక్క ప్రయోజనాలను హైలైట్ చేస్తాయి. |
f4cdd1d15112a3458746b58a276d97e79d8f495d | ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క అవుట్పుట్ యొక్క గ్రాడియంట్ ప్రమాణాన్ని దాని ఇన్పుట్లకు సంబంధించి క్రమబద్ధీకరించడం ఒక శక్తివంతమైన సాంకేతికత, ఇది అనేకసార్లు తిరిగి కనుగొనబడింది. ఈ కాగితం ఆధునిక లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించి, దృష్టి పనులపై వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని క్రమంగా మెరుగుపరుస్తుందని రుజువు చేస్తుంది, ముఖ్యంగా శిక్షణ డేటా మొత్తం తక్కువగా ఉన్నప్పుడు. మేము మా రెగ్యులరైజర్లను విస్తృత జాకోబియన్ ఆధారిత రెగ్యులరైజర్ల తరగతి సభ్యులుగా పరిచయం చేస్తున్నాము. వాస్తవ, కృత్రిమ డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే ప్రక్రియ శిక్షణా పాయింట్ల దాటి నియంత్రించబడిన ప్రవణతలకు దారితీస్తుందని, ఫలితంగా బాగా సాధారణీకరించే పరిష్కారాలను అందిస్తుందని మేము అనుభవపూర్వకంగా ప్రదర్శిస్తున్నాము. |
984df1f081fbd623600ec45635e5d9a4811c0aef | రెండు వివాల్డి యాంటెన్నా శ్రేణులు ప్రదర్శించబడ్డాయి. మొదటిది ఇటుక/కాంక్రీటు గోడ చిత్రాల కోసం STW అప్లికేషన్ల కోసం 1.2 నుండి 4 GHz బ్యాండ్ను కవర్ చేసే 8-ఎలిమెంట్ కోనరెడ్ స్లాట్ అరే. రెండవది, ఎండిన గోడ గుండా ప్రవేశించేటప్పుడు అధిక రిజల్యూషన్ ఇమేజింగ్ కోసం 8 నుండి 10.6 GHz వద్ద పనిచేసే 16-ఎలిమెంట్ యాంటీపోడల్ అరే. రెండు డిజైన్ల ఆధారంగా, మరియు వివాల్డి యాంటెన్నా శ్రేణిని తిప్పడానికి మైక్రోస్ట్రిప్ పరివర్తనకు సున్నితమైన విస్తృత బ్యాండ్ స్లాట్ను ఉపయోగించి, 1-10 GHz ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్ను కవర్ చేయవచ్చు. ప్రత్యామ్నాయంగా, ఈ డిజైన్ను 1-3 GHz లేదా 8-10 GHz బ్యాండ్ను కవర్ చేయడానికి ఒక పునఃనిర్మాణ నిర్మాణంలో ఉపయోగించవచ్చు. ప్రయోగాత్మక మరియు కొలిచిన ఫలితాలు పూర్తయ్యాయి మరియు వివరంగా చర్చించబడతాయి. ఈ నమూనాలు కాంపాక్ట్ రీ కాన్ఫిగర్ మరియు పోర్టబుల్ వ్యవస్థల అభివృద్ధిపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతాయి. |
e3f4fdf6d2f10ebe4cfc6d0544afa63976527d60 | ఈ కాగితం రేడియో ఖగోళ శాస్త్ర పరికరాల కోసం 324-అంశాల 2-డి బ్రాడ్సైడ్ శ్రేణిని అందిస్తుంది, ఇది రెండు పరస్పర ఆర్తోగోనల్ ధ్రువణాలకు సున్నితంగా ఉంటుంది. ఈ శ్రేణి నాలుగు వివాల్డి యాంటెన్నాల సమూహంతో కూడిన క్రూసిఫార్మ్ యూనిట్లతో కూడి ఉంటుంది, ఇవి క్రాస్ ఆకారంలో ఉంటాయి. ఈ శ్రేణిలో ఉపయోగించిన వివాల్డి యాంటెన్నా 3 GHz వద్ద 87.5° మరియు 6 GHz వద్ద 44.2° యొక్క సుష్ట ప్రధాన కిరణంతో ఒక రేడియేషన్ తీవ్రత లక్షణాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. కొలిచిన గరిష్ట వైపు/బ్యాక్లోబ్ స్థాయి 10.3 dB దూరపు కాంతి స్థాయి కంటే తక్కువగా ఉంటుంది. ఈ యంత్రం గ్రిట్ లోబ్స్ ఏర్పడకుండా 5.4 GHz అధిక పౌనఃపున్యంతో పనిచేయగలదు. |
1a090df137014acab572aa5dc23449b270db64b4 | |
9ae252d3b0821303f8d63ba9daf10030c9c97d37 | ప్రకృతి దృశ్య వర్గాలను నేర్చుకోవడానికి మరియు గుర్తించడానికి మేము ఒక కొత్త విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. మునుపటి పనికి భిన్నంగా, నిపుణులు శిక్షణా సమితిని వ్యాఖ్యానించాల్సిన అవసరం లేదు. స్థానిక ప్రాంతాల సేకరణ ద్వారా ఒక దృశ్యం యొక్క చిత్రాన్ని మేము సూచిస్తాము, ఇది పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాసం ద్వారా పొందిన కోడ్ పదాలుగా సూచించబడుతుంది. ప్రతి ప్రాంతం ఒక "థీమ్" లో భాగంగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది. మునుపటి పనిలో, ఇటువంటి ఇతివృత్తాలు నిపుణుల చేతితో చేసిన వ్యాఖ్యల నుండి నేర్చుకున్నాయి, అయితే మా పద్ధతి ఇతివృత్త పంపిణీలను అలాగే కోడ్ పదాల పంపిణీని పర్యవేక్షణ లేకుండా ఇతివృత్తాలపై నేర్చుకుంటుంది. సంక్లిష్ట దృశ్యాల యొక్క 13 వర్గాల యొక్క పెద్ద సమితిపై సంతృప్తికరమైన వర్గీకరణ ప్రదర్శనలను మేము నివేదిస్తున్నాము. |
fa6cbc948677d29ecce76f1a49cea01a75686619 | ఈ కాగితంలో, మేము వాస్తవ ప్రపంచ దృశ్యాల గుర్తింపు యొక్క కంప్యూటరీకరణ నమూనాను ప్రతిపాదించాము, ఇది విభాగీకరణ మరియు వ్యక్తిగత వస్తువులు లేదా ప్రాంతాల ప్రాసెసింగ్ను దాటవేస్తుంది. ఈ విధానం దృశ్యం యొక్క చాలా తక్కువ డైమెన్షనల్ ప్రాతినిధ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, దీనిని స్పేషియల్ ఎన్వలప్ అని పిలుస్తాము. దృశ్యంలోని ఆధిపత్య ప్రాదేశిక నిర్మాణాన్ని సూచించే అవగాహన కొలతల (సహజత, బహిరంగత, కఠినత, విస్తరణ, కఠినత) సమితిని మేము ప్రతిపాదించాము. ఆ తరువాత, ఈ పరిమాణాలను స్పెక్ట్రల్ మరియు స్థానికంగా ఉన్న సమాచారాన్ని ఉపయోగించి విశ్వసనీయంగా అంచనా వేయవచ్చని మేము చూపిస్తాము. ఈ నమూనా బహుళ కోణాల స్థలాన్ని సృష్టిస్తుంది, దీనిలో అర్థ వర్గాలలో (ఉదా. వీధులు, రహదారులు, తీరాలు) సభ్యత్వాన్ని పంచుకునే దృశ్యాలు కలిసి మూసివేయబడతాయి. స్పేషియల్ ఎన్వలప్ మోడల్ యొక్క పనితీరు వస్తువు ఆకారం లేదా గుర్తింపు గురించి నిర్దిష్ట సమాచారం దృశ్య వర్గీకరణకు అవసరం కాదని మరియు దృశ్యం యొక్క సంపూర్ణ ప్రాతినిధ్య నమూనా దాని సంభావ్య అర్థ వర్గం గురించి తెలియజేస్తుంది. |
1ac52b7d8db223029388551b2db25657ed8c9852 | ఈ వ్యాసంలో, అనేక రకాల భవిష్యత్ పనులను కలిగి ఉన్న సమస్యలకు యంత్ర అభ్యాస పరిష్కారాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము. ప్రతి ఒక్క పనులన్నీ అధిక ప్రమాదం కలిగి ఉంటాయి. ఈ ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి మేము రెండు రకాలైన విజ్ఞాన బదిలీని మిళితం చేస్తాముః బహుళ-పని అభ్యాసం మరియు సోపానక్రమం బేసియన్ మోడలింగ్. బహుళ-పని అభ్యాసం అనేది చేతిలో ఉన్న పనికి విలక్షణమైన లక్షణాలు ఉన్నాయని భావనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ లక్షణాలను కనుగొనడానికి, మేము ఒక భారీ రెండు పొరల న్యూరల్ నెట్వర్క్ను శిక్షణ ఇస్తాము. ప్రతి పనికి దాని స్వంత అవుట్పుట్ ఉంటుంది, కానీ అన్ని ఇతర పనులతో ఇన్పుట్ నుండి దాచిన యూనిట్ల వరకు బరువులను పంచుకుంటుంది. ఈ విధంగా, సాధ్యమైన వివరణాత్మక వేరియబుల్స్ (నెట్వర్క్ ఇన్పుట్లు) యొక్క సాపేక్షంగా పెద్ద సమితి చిన్న మరియు సులభంగా నిర్వహించగల లక్షణాల సమితికి (దాచిన యూనిట్లు) తగ్గించబడుతుంది. ఈ లక్షణాల సమితిని మరియు తగిన స్థాయి పరివర్తన తరువాత, పనులు మార్పిడి చేయగలవని మేము అనుకుంటాము. ఈ ఊహ ఒక అధికార బేసియన్ విశ్లేషణకు అనుమతిస్తుంది, దీనిలో హైపర్ పారామితులను డేటా నుండి అంచనా వేయవచ్చు. ఈ హైపర్-రామెట్రాలు క్రమబద్ధీకరణగా పనిచేస్తాయి మరియు అధిక-ట్యాకింగ్ను నివారిస్తాయి. కాల శ్రేణుల లోని స్థిరత్వం లేని వాటికి వ్యతిరేకంగా వ్యవస్థను ఎలా బలంగా తయారు చేయాలో మేము వివరిస్తాము మరియు మరింత మెరుగుదల కోసం ఆదేశాలు ఇస్తాము. వార్తాపత్రిక అమ్మకాల అంచనాకు సంబంధించి ఒక డేటాబేస్ పై మన ఆలోచనలను మనం వర్ణించాము. |
1e56ed3d2c855f848ffd91baa90f661772a279e1 | వచనం మరియు ఇతర వివిక్త డేటా సేకరణల కోసం మేము ఒక ఉత్పాదక నమూనాను ప్రతిపాదించాము, ఇది నావిగేట్ బేజ్ / యునిగ్రామ్, యునిగ్రామ్ల మిశ్రమం [6] మరియు హోఫ్మాన్ యొక్క కారక నమూనాతో సహా అనేక మునుపటి నమూనాలపై సాధారణీకరించడం లేదా మెరుగుపరచడం, దీనిని సంభావ్యత లాటెంట్ సెమాంటిక్ ఇండెక్సింగ్ (పిఎల్ఎస్ఐ) అని కూడా పిలుస్తారు. టెక్స్ట్ మోడలింగ్ సందర్భంలో, మా మోడల్ ప్రతి పత్రం విషయాల మిశ్రమంగా ఉత్పత్తి చేయబడుతుందని, ఇక్కడ నిరంతర-విలువైన మిశ్రమ నిష్పత్తులు ఒక అజ్ఞాత డైరిచ్లెట్ యాదృచ్ఛిక వేరియబుల్గా పంపిణీ చేయబడతాయి. పరిణామ అల్గోరిథంల ద్వారా అనుమానాలు మరియు అభ్యాసం సమర్థవంతంగా నిర్వహించబడతాయి. టెక్స్ట్ మోడలింగ్, సహకార ఫిల్టరింగ్ మరియు టెక్స్ట్ వర్గీకరణలో సమస్యలకు ఈ నమూనా యొక్క అనువర్తనాలపై మేము అనుభవ ఫలితాలను ప్రదర్శిస్తాము. |
e990a41e8f09e0ef4695c39af351bf25f333eefa | |
1f8116db538169de3553b1091e82107f7594301a | |
539ea86fa738afd939fb18566107c971461f8548 | నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్ ఖాళీలకు మ్యాపింగ్లు (స్ట్రింగ్లు, చెట్లు, విభజనలు మొదలైనవి) సాధారణంగా వర్గీకరణ అల్గోరిథంల పొడిగింపులను ఉపయోగించి సరళమైన గ్రాఫికల్ నిర్మాణాలకు (ఉదా. లీనియర్ గొలుసులు) నేర్చుకుంటారు, దీనిలో శోధన మరియు పారామితి అంచనాను ఖచ్చితంగా నిర్వహించవచ్చు. దురదృష్టవశాత్తు, అనేక సంక్లిష్ట సమస్యలలో, ఖచ్చితమైన శోధన లేదా పారామితి అంచనాను నిర్వహించడం చాలా అరుదు. ఖచ్చితమైన నమూనాలను నేర్చుకోవడం మరియు హ్యూరిస్టిక్ మార్గాల ద్వారా శోధించడం కంటే, మేము ఈ కష్టాన్ని స్వీకరిస్తాము మరియు నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్ సమస్యను సుమారు శోధన పరంగా చూస్తాము. మేము శోధన ఆప్టిమైజేషన్గా నేర్చుకోవడానికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రదర్శిస్తాము మరియు కన్వర్జెన్స్ థీ-ఓరెంస్ మరియు బౌండ్లతో రెండు పారామితి నవీకరణలను అందిస్తాము. అనుభవపూర్వక సాక్ష్యం చూపిస్తుంది మన సమగ్ర విధానం నేర్చుకోవడం మరియు డీకోడింగ్ ఖచ్చితమైన నమూనాలను అధిగమించగలదు తక్కువ కంప్యూటరీకరణ ఖర్చుతో. |
1219fb39b46aabd74879a7d6d3c724fb4e55aeae | సాంకేతిక వ్యవస్థాపకతపై ఒక దృక్పథాన్ని అభివృద్ధి చేస్తాం. వివిధ రకాల నటుల మధ్య పంపిణీ చేయబడిన ఏజెన్సీని కలిగి ఉంటుంది. ప్రతి నటుడు ఒక సాంకేతికతతో ముడిపడి ఉంటాడు, మరియు ఈ ప్రక్రియలో, అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక మార్గంలో పరివర్తన చెందడానికి దారితీసే ఇన్పుట్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. సాంకేతిక మార్గంలో ఇన్పుట్లను క్రమంగా కూడబెట్టుకోవడం అనేది పంపిణీ చేయబడిన నటుల కార్యకలాపాలను అనుమతించే మరియు పరిమితం చేసే ఒక ప్రేరణను సృష్టిస్తుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ఏజెన్సీ పంపిణీ చేయబడటమే కాదు, అది కూడా పొందుపరచబడింది. డెన్మార్క్ మరియు యునైటెడ్ స్టేట్స్లో గాలి టర్బైన్లు ఆవిర్భావం ఆధారంగా ప్రక్రియల తులనాత్మక అధ్యయనం ద్వారా మేము ఈ దృక్పథాన్ని వివరించాము. మా తులనాత్మక అధ్యయనంలో, సాంకేతిక మార్గాలను రూపొందించడంలో నటుల నిశ్చితార్థానికి విరుద్ధమైన విధానాలుగా బ్రికోలేజ్ మరియు బ్రేక్ త్రూ లను మేము వివరించాము. © 2002 ఎల్సెవియర్ సైన్స్ B. V. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
2266636d87e44590ade738b92377d1fe1bc5c970 | |
2af586c64c32baeb445992e0ea6b76bbbbc30c7f | |
0e8b8e0c37b0ebc9c36b99103a487dbbbdf9ee97 | |
2c03df8b48bf3fa39054345bafabfeff15bfd11d | లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇవ్వడం మరింత కష్టం. గతంలో ఉపయోగించిన వాటి కంటే గణనీయంగా లోతైన నెట్వర్క్ల శిక్షణను సులభతరం చేయడానికి మేము అవశేష అభ్యాస చట్రాన్ని అందిస్తున్నాము. లేయర్ ఇన్పుట్లను సూచించేందుకు, రిఫరెన్స్ లేని ఫంక్షన్లను నేర్చుకునేందుకు బదులుగా, లేయర్లను రెసిడ్యువల్ ఫంక్షన్లను నేర్చుకునేందుకు రీఫార్ములేట్ చేస్తాం. ఈ అవశేష నెట్వర్క్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం సులభం అని చూపించే సమగ్ర అనుభవ సాక్ష్యాలను మేము అందిస్తున్నాము మరియు గణనీయంగా పెరిగిన లోతు నుండి ఖచ్చితత్వాన్ని పొందవచ్చు. ImageNet డేటాసెట్లో మేము 152 పొరల లోతు వరకు ఉన్న అవశేష నెట్లను అంచనా వేస్తాము - VGG నెట్ల కంటే 8x లోతుగా ఉంటుంది [40] కానీ ఇప్పటికీ తక్కువ సంక్లిష్టత కలిగి ఉంటుంది. ఈ అవశేష నెట్ ల సమితి ఇమేజ్ నెట్ టెస్ట్ సెట్ లో 3.57% లోపం సాధిస్తుంది. ఈ ఫలితం ILSVRC 2015 వర్గీకరణ పనిలో 1 వ స్థానాన్ని గెలుచుకుంది. మేము 100 మరియు 1000 పొరలతో CIFAR-10 పై విశ్లేషణను కూడా ప్రదర్శిస్తాము. అనేక దృశ్యమాన గుర్తింపు పనులకు ప్రాతినిధ్యాల లోతు కీలకం. మా అత్యంత లోతైన ప్రాతినిధ్యాల కారణంగా, మేము COCO వస్తువు గుర్తింపు డేటాసెట్లో 28% సాపేక్ష మెరుగుదల పొందుతాము. లోతైన అవశేష నెట్ లు ILSVRC & COCO 2015 పోటీలకు మా సమర్పణల పునాదులు, ఇక్కడ మేము ఇమేజ్ నెట్ డిటెక్షన్, ఇమేజ్ నెట్ లొకేలేషన్, COCO డిటెక్షన్ మరియు COCO సెగ్మెంటేషన్ పనులలో 1 వ స్థానాలను గెలుచుకున్నాము. |
5763c2c62463c61926c7e192dcc340c4691ee3aa | ఒకే చిత్రానికి సూపర్ రిజల్యూషన్ (ఎస్ఆర్) కోసం ఒక లోతైన అభ్యాస పద్ధతిని మేము ప్రతిపాదించాము. మా పద్ధతి నేరుగా తక్కువ/అధిక రిజల్యూషన్ చిత్రాల మధ్య ఎండ్-టు-ఎండ్ మ్యాపింగ్ నేర్చుకుంటుంది. మ్యాపింగ్ ఒక లోతైన కన్వోల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (సిఎన్ఎన్) [15] గా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది, ఇది తక్కువ రిజల్యూషన్ చిత్రాన్ని ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది మరియు అధిక రిజల్యూషన్ చిత్రాన్ని అవుట్పుట్ చేస్తుంది. సాంప్రదాయక స్పార్స్ కోడింగ్ ఆధారిత SR పద్ధతులను కూడా లోతైన కన్వోల్వియనల్ నెట్వర్క్గా చూడవచ్చని మేము మరింత చూపిస్తున్నాము. కానీ సంప్రదాయ పద్ధతుల మాదిరిగా కాకుండా ప్రతి భాగాన్ని విడిగా నిర్వహించే మా పద్ధతి అన్ని పొరలను సంయుక్తంగా ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. మా లోతైన సిఎన్ఎన్ తేలికైన నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉంది, ఇంకా అత్యాధునిక పునరుద్ధరణ నాణ్యతను ప్రదర్శిస్తుంది మరియు ఆచరణాత్మక ఆన్-లైన్ ఉపయోగం కోసం వేగవంతమైన వేగాన్ని సాధిస్తుంది. |
2db168f14f3169b8939b843b9f4caf78c3884fb3 | ఈ లేఖలో, RF శక్తిని సేకరించేందుకు బ్రాడ్బ్యాండ్ వంగిన త్రిభుజాకార సర్వ దిశాత్మక యాంటెన్నా ప్రదర్శించబడుతుంది. యాంటెన్నా 850 MHz నుండి 1.94 GHz వరకు VSWR ≤ 2 కోసం బ్యాండ్విడ్త్ కలిగి ఉంటుంది. యాంటెన్నా సమాంతర మరియు నిలువు ధ్రువణ తరంగాలను స్వీకరించడానికి రూపొందించబడింది మరియు మొత్తం బ్యాండ్విడ్త్లో స్థిరమైన రేడియేషన్ నమూనాను కలిగి ఉంది. యాంటెన్నా కూడా శక్తిని సేకరించే అనువర్తనం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది మరియు ఇది 100 Ω ఇన్పుట్ ఇంపెడెన్స్ కోసం రూపొందించబడింది, ఇది పాసివ్ వోల్టేజ్ యాంప్లిఫికేషన్ మరియు ఇంపెడెన్స్ మ్యాచింగ్ను రెక్టిఫైయర్కు అందిస్తుంది. 980 మరియు 1800 MHz వద్ద 500 Ω లోడ్ కోసం 60% మరియు 17% గరిష్ట సామర్థ్యం లభిస్తుంది. ఒక సెల్ సైట్లో అన్ని బ్యాండ్లను ఒకేసారి సేకరించేటప్పుడు, రిక్టెన్నా యొక్క రెండు అంశాల శ్రేణిని ఉపయోగించి 25 మీటర్ల దూరంలో 4.3 కిలో Ω లోడ్లో ఓపెన్ సర్క్యూట్ కోసం 3.76 V మరియు 1.38 V వోల్టేజ్ పొందబడుతుంది. |
484ac571356251355d3e24dcb23bdd6d0911bd94 | ఇటీవలి శాస్త్రీయ మరియు సాంకేతిక పురోగతులు గ్రాఫ్లుగా రూపొందించిన నిర్మాణ నమూనాల సమృద్ధిని చూసింది. ఫలితంగా, గ్రాఫ్ కంటైన్మెంట్ ప్రశ్నలను పెద్ద గ్రాఫ్ డేటాబేస్లలో సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడం ప్రత్యేక ఆసక్తిని కలిగిస్తుంది. ఒక గ్రాఫ్ డేటాబేస్ G, మరియు ఒక క్వెరీ గ్రాఫ్ q ఇచ్చినట్లయితే, గ్రాఫ్ కంటైన్మెంట్ క్వెరీ అనేది G లోని అన్ని గ్రాఫ్ లను ఉపగ్రాఫ్ గా q కలిగి ఉన్న విధంగా పొందడం. G లోని గ్రాఫ్ ల సంఖ్య చాలా ఎక్కువగా ఉండడం, ఉపగ్రాఫ్ ఐసోమోర్ఫిజం పరీక్షల సంక్లిష్టత కారణంగా, మొత్తం ప్రశ్న ప్రాసెసింగ్ ఖర్చును తగ్గించడానికి అధిక నాణ్యత గల గ్రాఫ్ ఇండెక్సింగ్ యంత్రాంగాలను ఉపయోగించడం మంచిది. ఈ కాగితంలో, గ్రాఫ్ డేటాబేస్ యొక్క తరచుగా చెట్టు లక్షణాల ఆధారంగా కొత్త ఖర్చుతో కూడిన గ్రాఫ్ ఇండెక్సింగ్ పద్ధతిని మేము ప్రతిపాదించాము. మేము చెట్టు యొక్క ప్రభావము మరియు సామర్థ్యాన్ని మూడు కీలక అంశాలను సూచికగా విశ్లేషిస్తాముః ఫీచర్ పరిమాణం, ఫీచర్ ఎంపిక ఖర్చు మరియు కత్తిరింపు శక్తి. ప్రస్తుతమున్న గ్రాఫ్ ఆధారిత ఇండెక్సింగ్ పద్ధతుల కంటే మెరుగైన కత్తిరింపు సామర్థ్యాన్ని సాధించడానికి, మేము తరచుగా చెట్టు-లక్షణాలకు (Tree) అదనంగా, డిమాండ్ మీద తక్కువ సంఖ్యలో వివక్షత గల గ్రాఫ్లను (∆) ఎంచుకుంటాము, ముందుగా ఖరీదైన గ్రాఫ్ మైనింగ్ ప్రక్రియ లేకుండా. గ్రాఫ్ కంటైన్మెంట్ క్వెరీ సమస్యను పరిష్కరించడానికి (ట్రీ +∆ ≥ గ్రాఫ్) గా సూచించబడిన (ట్రీ +∆) గ్రాఫ్ కంటే (ట్రీ +∆) మంచి ఎంపిక అని మా అధ్యయనం ధృవీకరిస్తుంది. దీనిలో రెండు అంశాలు ఉన్నాయి: (1) (Tree+∆) ద్వారా ఇండెక్స్ నిర్మాణం సమర్థవంతంగా ఉంటుంది, మరియు (2) (Tree+∆) ద్వారా గ్రాఫ్ కంటైన్మెంట్ క్వరీ ప్రాసెసింగ్ సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. మా ప్రయోగాత్మక అధ్యయనాలు (Tree+∆) కు కాంపాక్ట్ ఇండెక్స్ నిర్మాణం ఉందని, ఇండెక్స్ నిర్మాణంలో మెరుగైన పనితీరును సాధిస్తుందని మరియు ముఖ్యంగా, గ్రాఫ్ కంటైన్మెంట్ క్వరీ ప్రాసెసింగ్లో తాజా గ్రాఫ్ ఆధారిత ఇండెక్సింగ్ పద్ధతులను అధిగమిస్తుందని చూపిస్తున్నాయిః gIndex మరియు C- ట్రీ. |
22749899b50c5113516b9820f875a580910aa746 | L1 మరియు L2 బ్యాండ్ల GPS సిగ్నల్స్ రెండింటినీ స్వీకరించడానికి అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక చిన్న స్లాట్-లోడ్ చేసిన పాచ్ యాంటెన్నా డిజైన్ చర్చించబడింది. L2 బ్యాండ్లో ప్యాచ్ మోడ్ను, L1 బ్యాండ్లో స్లాట్ మోడ్ను ఉపయోగించడం ద్వారా డ్యూయల్ బ్యాండ్ కవరేజీని సాధించవచ్చు. యాంటెన్నా పరిమాణాన్ని 25.4 మిమీ వ్యాసానికి తగ్గించడానికి అధిక విద్యుద్వాహక పదార్థం మరియు మంత్రదండం గల స్లాట్ లైన్ ఉపయోగించబడతాయి. రెండు ఆర్తోగోనల్ రీతులను చిన్న 0°-90° హైబ్రిడ్ చిప్ ద్వారా కలపడం ద్వారా RHCP సాధించబడుతుంది. రెండు ప్యాచ్ మరియు స్లాట్ రీతులు యాంటెన్నా యొక్క వైపున సౌకర్యవంతంగా ఉన్న ఒకే సామీప్య ప్రోబ్ను పంచుకుంటాయి (Fig.1). ఈ పత్రం డిజైన్ విధానం గురించి అలాగే అనుకరణ యాంటెన్నా పనితీరు గురించి చర్చిస్తుంది. |
afbe59950a7d452ce0a3f412ee865f1e1d94d9ef | స్వయంప్రతిపత్త రోబోట్లు కనీస మానవ జోక్యం తో ప్రవర్తనా నైపుణ్యాల యొక్క పెద్ద రిపెర్టోరియాలను నేర్చుకోవటానికి వీలు కల్పించే వాగ్దానాన్ని రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ కలిగి ఉంది. అయితే, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ యొక్క రోబోటిక్ అప్లికేషన్లు తరచుగా నిజమైన భౌతిక వ్యవస్థలకు ఆచరణాత్మకమైన శిక్షణ సమయాలను సాధించడానికి అనుకూలంగా అభ్యాస ప్రక్రియ యొక్క స్వయంప్రతిపత్తిని రాజీపడతాయి. ఇందులో సాధారణంగా చేతితో రూపొందించిన విధాన ప్రాతినిధ్యాలు మరియు మానవ సరఫరా ప్రదర్శనలు ప్రవేశపెట్టడం ఉంటుంది. లోతైన రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ సాధారణ ప్రయోజన న్యూరల్ నెట్వర్క్ విధానాలను శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా ఈ పరిమితిని తగ్గిస్తుంది, అయితే ప్రత్యక్ష లోతైన రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంల అనువర్తనాలు ఇప్పటివరకు అనుకరణ సెట్టింగులు మరియు సాపేక్షంగా సాధారణ పనులకు పరిమితం చేయబడ్డాయి, ఎందుకంటే వాటి స్పష్టమైన అధిక నమూనా సంక్లిష్టత. ఈ కాగితంలో, ఇటీవలి లోతైన Q- ఫంక్షన్ల యొక్క ఆఫ్-పాలసీ శిక్షణ ఆధారంగా ఒక లోతైన ఉపబల అభ్యాస అల్గోరిథం సంక్లిష్టమైన 3D మానిప్యులేషన్ పనులకు స్కేల్ చేయగలదని మరియు నిజమైన భౌతిక రోబోట్లలో శిక్షణ ఇవ్వడానికి తగినంత సమర్థవంతంగా లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ విధానాలను నేర్చుకోగలదని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. పాలసీ అప్ డేట్ లను అసమకాలికంగా సమకూర్చుకునే బహుళ రోబోట్ల మధ్య అల్గోరిథం ను సమాంతరంగా ఉంచడం ద్వారా శిక్షణ సమయాన్ని మరింత తగ్గించవచ్చని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. మా ప్రయోగాత్మక అంచనా ప్రకారం మా పద్ధతి సిమ్యులేషన్ లో వివిధ రకాల 3డి మానిప్యులేషన్ నైపుణ్యాలను నేర్చుకోగలదు మరియు ముందుగా ప్రదర్శనలు లేదా మాన్యువల్గా రూపొందించిన ప్రాతినిధ్యాలు లేకుండా నిజమైన రోబోలపై సంక్లిష్టమైన తలుపు తెరవడానికి నైపుణ్యం. |
b8aa8b5d06c98a900d8cea61864669b28c3ac0fc | ఈ వ్యాసం వాహన వాతావరణంలో వెహికల్ డిలే టోలరెంట్ నెట్వర్క్ (విడిటిఎన్) లో రూటింగ్ కోసం ప్రతిపాదించిన రూటింగ్ ప్రోటోకాల్ల యొక్క సమగ్ర సర్వేను అందిస్తుంది. డిటిఎన్ లు వివిధ కార్యాచరణ వాతావరణాలలో ఉపయోగించబడతాయి, వీటిలో అంతరాయం మరియు డిస్కనెక్ట్ మరియు వాహనాల యాడ్-హాక్ నెట్వర్క్లు (వానెట్) వంటి అధిక ఆలస్యం ఉన్నవి ఉన్నాయి. వాహనాల రద్దీ తక్కువగా ఉన్న ఒక ప్రత్యేక రకం VANET పై మేము దృష్టి పెడుతున్నాము మరియు కమ్యూనికేట్ చేసే పార్టీల మధ్య ప్రత్యక్ష ఎండ్-టు-ఎండ్ మార్గాలు ఎల్లప్పుడూ ఉండవు. అందువల్ల, ఈ సందర్భంలో కమ్యూనికేషన్ వెహికల్ డెలాయ్ టోలరెంట్ నెట్వర్క్ (VDTN) యొక్క వర్గానికి వస్తుంది. ఒక RSU (రోడ్ సైడ్ యూనిట్) యొక్క పరిమిత ప్రసార పరిధి కారణంగా, VDTN లోని రిమోట్ వాహనాలు RSU కి నేరుగా కనెక్ట్ కాకపోవచ్చు మరియు అందువల్ల ప్యాకెట్లను రిలే చేయడానికి ఇంటర్మీడియట్ వాహనాలపై ఆధారపడాలి. సందేశ రిలే ప్రక్రియలో, పూర్తి ఎండ్-టు-ఎండ్ మార్గాలు అత్యంత విభజించబడిన VANET లలో ఉండకపోవచ్చు. అందువల్ల, మధ్యంతర వాహనాలు సందేశాలను బఫర్ చేసి, అవకాశవాదంగా పంపించాలి. బఫర్, క్యారేజ్ మరియు ఫార్వర్డ్ ద్వారా, సందేశం చివరకు గమ్యస్థానానికి పంపిణీ చేయబడుతుంది, మూలం మరియు గమ్యం మధ్య ఎండ్-టు-ఎండ్ కనెక్షన్ ఎప్పుడూ లేనప్పటికీ. DTN లో రూటింగ్ ప్రోటోకాల్ల యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం ఎండ్-టు-ఎండ్ ఆలస్యాన్ని తగ్గించేటప్పుడు గమ్యస్థానానికి డెలివరీ యొక్క సంభావ్యతను పెంచడం. అలాగే, వాహన నెట్వర్క్లలో DTN రౌటింగ్ కోసం వాహన ట్రాఫిక్ నమూనాలు ముఖ్యమైనవి ఎందుకంటే DTN రౌటింగ్ ప్రోటోకాల్ల పనితీరు నెట్వర్క్ యొక్క జనాభా మరియు చైతన్యం నమూనాలతో దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. 2014 ఎల్సెవియర్ B. V. అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
4555fd3622908e2170e4ffdd717b83518b123b09 | ఒక యాంటెన్నాను ఒక మెటల్ ప్లేట్ దగ్గర అడ్డంగా ఉంచినప్పుడు యాంటెన్నా పారామితులపై ప్రభావాలను ఈ పత్రం ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ ప్లేట్ పరిమిత పరిమాణం మరియు దీర్ఘచతురస్రాకార ఆకారాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఒక మడత పెట్టిన డీపోల్ యాంటెన్నా ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఇది ప్లేట్ పైన సుష్టంగా ఉంచబడుతుంది. ఫైనీట్ ఎలిమెంట్ మెథడ్ (FEM) అనేది యాంటెన్నా పారామితులు ప్లేట్ యొక్క పరిమాణం మరియు ప్లేట్ మరియు యాంటెన్నా మధ్య దూరం మీద ఆధారపడినట్లు అనుకరించడానికి ఉపయోగిస్తారు. మెటల్ ప్లేట్ యొక్క ఉనికి, అది సరైన దూరంలో ఉంటే చిన్నది అయినప్పటికీ, యాంటెన్నా యొక్క ప్రవర్తనలో చాలా పెద్ద మార్పులకు కారణమవుతుంది. ఈ ప్లేట్ ఎంత పెద్దదైతే, ముఖ్యంగా వెడల్పులో, రేడియేషన్ నమూనా యొక్క లోబ్స్ అంత పదునైనవి మరియు ఇరుకైనవి. యాంటెన్నా ఎత్తు రేడియేషన్ నమూనా ఎన్ని లబ్స్ కలిగి ఉందో నిర్వచిస్తుంది. యాంటెన్నా యొక్క ఎత్తు పెరిగేకొద్దీ అనేక యాంటెన్నా పారామితులు, వీటిలో ఇంపెడెన్స్, డైరెక్టివిటీ మరియు ఫ్రంట్-టు-బ్యాక్ రేషియో ఉన్నాయి. యాంటెన్నా యొక్క ప్రతిధ్వని ఫ్రీక్వెన్సీ కూడా మెటల్ ప్లేట్ ప్రభావంతో మారుతుంది. |
d70cd3d2fe0a194321ee92c305976873b883d529 | ఫేజ్ మరియు క్వాడ్రట్యూర్ సిగ్నల్ ను ఉత్పత్తి చేయడానికి కాంపాక్ట్ లాంజ్ కప్లర్ ను ఉపయోగించి 57.7-84.2 GHz వైడ్బ్యాండ్ ఫేజ్ షిఫ్టర్ ప్రదర్శించబడుతుంది. లాంగే కప్లర్ తరువాత రెండు బలోన్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లు ఉన్నాయి, ఇవి IQ వెక్టర్ మాడ్యులేషన్ను డిఫరెన్షియల్ I మరియు Q సిగ్నల్స్ తో అందిస్తాయి. అమలు చేసిన దశ షిఫ్టర్ సగటున 6 dB చొప్పించే నష్టాన్ని మరియు 5 dB లాభ వైవిధ్యతను ప్రదర్శిస్తుంది. కొలిచిన సగటు rms దశ మరియు గాన్ లోపాలు వరుసగా 7 డిగ్రీలు మరియు 1 dB. దశ షిఫ్టర్ గ్లోబల్ ఫౌండ్రీస్ 45-nm SOI CMOS టెక్నాలజీలో ట్రాప్-రిచ్ సబ్స్ట్రేట్ ఉపయోగించి అమలు చేయబడింది. చిప్ ప్రాంతం 385 μm × 285 μm మరియు దశ షిఫ్టర్ 17 mW కంటే తక్కువ వినియోగిస్తుంది. రచయితలకు తెలిసినంతవరకు, ఇది మొదటి దశ షిఫ్టర్, ఇది 60 GHz బ్యాండ్ మరియు E- బ్యాండ్ పౌనఃపున్యాలను 37% పాక్షిక బ్యాండ్విడ్త్తో కవర్ చేస్తుంది. |
eb58118b9db1e95f9792f39c3780dbba3bb966cb | ఈ పత్రం ఒక ధరించగలిగిన నిష్క్రియాత్మక కొలత వ్యవస్థను మరియు దానితో సంబంధం ఉన్న స్పేషియో-టైమ్పోరల్ నడక విశ్లేషణ అల్గోరిథంను క్వాంటిటేటివ్ కొలతలు పొందటానికి మరియు స్ట్రోక్ లేదా పార్కిన్సన్ వ్యాధి ఉన్న రోగులకు స్పేషియో-టైమ్పోరల్ నడక నమూనాల నుండి క్లినికల్ సూచికలను అన్వేషించడానికి అందిస్తుంది. ఈ ధరించగలిగిన వ్యవస్థలో మైక్రోకంట్రోలర్, త్రి-అక్షపు యాక్సిలెరోమీటర్, త్రి-అక్షపు గైరోస్కోప్, మరియు RF వైర్లెస్ ట్రాన్స్మిషన్ మాడ్యూల్ ఉన్నాయి. ఇనర్షియల్ సిగ్నల్ సముపార్జన, సిగ్నల్ ప్రీ ప్రాసెసింగ్, నడక దశ గుర్తింపు, మరియు చలన అంచనా యొక్క చీలమండ పరిధిని కలిగి ఉన్న స్పేషియోటైమ్పోరల్ నడక విశ్లేషణ అల్గోరిథం, త్వరణాలు మరియు కోణీయ వేగం నుండి నడక లక్షణాలను సేకరించేందుకు అభివృద్ధి చేయబడింది. కాలి కదలిక యొక్క ఖచ్చితమైన పరిధిని అంచనా వేయడానికి, మేము ఇన్నెర్షియల్ సిగ్నల్స్ యొక్క ఇంటిగ్రేషన్ లోపం యొక్క చేరడం తగ్గించడానికి ఒక పరిపూరకరమైన వడపోతలో త్వరణాలు మరియు కోణ వేగాన్ని సమగ్రపరిచాము. ఈ 24 మంది పాల్గొనేవారు తమ పాదాలపై వ్యవస్థను అమర్చారు, సాధారణ వేగంతో 10 మీటర్ల సరళ రేఖ వెంట నడవడానికి మరియు వారి నడక రికార్డింగ్లను ప్రతిపాదిత వ్యవస్థ మరియు అల్గోరిథం యొక్క ప్రభావాన్ని ధృవీకరించడానికి సేకరించారు. స్పేషియో-టైమ్పోరల్ గ్యాట్ అనాలిసిస్ అల్గోరిథం తో ప్రతిపాదిత ఇనర్షియల్ కొలత వ్యవస్థ స్పేషియో-టైమ్పోరల్ గ్యాట్ సమాచారాన్ని స్వయంచాలకంగా విశ్లేషించడానికి ఒక మంచి సాధనం అని ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి, స్ట్రోక్ లేదా పార్కిన్సన్ వ్యాధి నిర్ధారణకు చికిత్సా సామర్థ్యాన్ని పర్యవేక్షించడానికి క్లినికల్ సూచికలుగా పనిచేస్తాయి. |
7e7f14f325d7e8d70e20ca22800ad87cfbf339ff | ఈ ప్రచురణలో IEEE కాపీరైట్ కలిగి లేని పునః ముద్రణ కథనాలు ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసాల పూర్తి పాఠం IEEE Xplore లో అందుబాటులో లేదు. |
002a8b9ef513d46dc8dcce85c04a87ae6a221b4c | మేము రిగ్రెషన్ మరియు వర్గీకరణ కోసం ఒక కొత్త తరగతి మద్దతు వెక్టర్ అల్గోరిథంలను ప్రతిపాదించాము. ఈ అల్గోరిథంలలో, ఒక పారామితి ఒక సమర్థవంతంగా మద్దతు వెక్టర్ల సంఖ్యను నియంత్రించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది దాని స్వంత హక్కులో ఉపయోగకరంగా ఉండగా, అల్గోరిథం యొక్క ఇతర ఉచిత పారామితులలో ఒకదాన్ని తొలగించడానికి పారామితీకరణకు అదనపు ప్రయోజనం ఉందిః రిగ్రెషన్ కేసులో ఖచ్చితత్వ పారామితి మరియు వర్గీకరణ కేసులో రెగ్యులరైజేషన్ స్థిరాంకం సి. మేము అల్గోరిథంలను వివరిస్తాము, అర్థం మరియు ఎంపిక గురించి కొన్ని సిద్ధాంతపరమైన ఫలితాలను ఇస్తాము మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను నివేదిస్తాము. |
0911bcf6bfff20a84a56b9d448bcb3d72a1eb093 | ఆటో ఎన్కోడర్ యొక్క క్రమబద్ధమైన శిక్షణ సాధారణంగా పెద్ద ప్రతికూల విలువలను తీసుకునే దాచిన యూనిట్ పక్షపాతాలకు దారితీస్తుంది. ప్రతికూల పక్షపాతాలు దాచిన పొరను ఉపయోగించడం యొక్క సహజ ఫలితం అని మేము చూపిస్తాము, దీని బాధ్యత ఇన్పుట్ డేటాను సూచించడం మరియు ప్రాతినిధ్యం యొక్క అల్పతను నిర్ధారించే ఎంపిక యంత్రాంగాన్ని పనిచేయడం. అప్పుడు, ప్రతికూల పక్షపాతాలు అధిక అంతర్గత పరిమాణాత్మకత కలిగిన డేటా పంపిణీలను నేర్చుకోవడాన్ని అడ్డుకుంటాయని మేము చూపిస్తాము. మేము కూడా ఒక కొత్త క్రియాశీలతను ఫంక్షన్ ప్రతిపాదించారు దాచిన పొర రెండు పాత్రలు decouples మరియు మాకు చాలా అధిక అంతర్గత పరిమాణాత్మక డేటా ప్రాతినిధ్యాలు తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, ప్రామాణిక autoencoders సాధారణంగా విఫలం. డికప్లేడ్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ఒక అసంపూర్ణ రెగ్యులరైజర్ లాగా పనిచేస్తుంది కాబట్టి, అదనపు రెగ్యులరైజేషన్ అవసరం లేకుండా, శిక్షణా డేటా యొక్క పునర్నిర్మాణ లోపం తగ్గించడం ద్వారా మోడల్ను శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. |
27f9b805de1f125273a88786d2383621e60c6094 | ఈ వ్యాసంలో మనం కదలిక నియంత్రణను మెరుగుపరచడానికి మరియు భంగిమ అంచనాను మెరుగుపరచడానికి ట్రాక్ చేయబడిన మొబైల్ రోబోట్ల కోసం ఒక కైనెమాటిక్ విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. జారడం మరియు ట్రాక్-మట్టి పరస్పర చర్యల కారణంగా సంక్లిష్టమైన డైనమిక్స్ ట్రాక్ వేగం ఆధారంగా వాహనం యొక్క ఖచ్చితమైన కదలికను అంచనా వేయడం కష్టతరం చేస్తుంది. ఏదేమైనా, స్వయంప్రతిపత్త నావిగేషన్ కోసం రియల్ టైమ్ గణనలకు లూప్లో డైనమిక్స్ను ప్రవేశపెట్టకుండా సమర్థవంతమైన కైనెమాటిక్స్ సమీకరణ అవసరం. ఈ పరిష్కారం వాహనం యొక్క కదలిక విమానం పై ట్రైల్స్ యొక్క తక్షణ భ్రమణ కేంద్రాలు (ICR లు) డైనమిక్స్-ఆధారితవి, కానీ అవి ఒక పరిమిత ప్రాంతంలో ఉంటాయి. అందువల్ల, ఒక నిర్దిష్ట భూభాగం కోసం స్థిరమైన ఐసిఆర్ స్థానాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం వలన ట్రాక్డ్ మొబైల్ రోబోట్ల కోసం సుమారుగా కైనెమాటిక్ మోడల్ వస్తుంది. కైనెమాటిక్ పారామితుల యొక్క ఆఫ్ లైన్ అంచనా కోసం రెండు వేర్వేరు విధానాలు ప్రదర్శించబడ్డాయిః (i) వాహనం యొక్క మొత్తం వేగం పరిధికి డైనమిక్ మోడల్ యొక్క స్థిరమైన ప్రతిస్పందన యొక్క అనుకరణ; (ii) ఒక ప్రయోగాత్మక సెటప్ యొక్క పరిచయం, తద్వారా ఒక జన్యు అల్గోరిథం వాస్తవ సెన్సార్ రీడింగుల నుండి నమూనాను ఉత్పత్తి చేయగలదు. ఈ పద్ధతులు ఆన్ లైన్ ఓడోమెట్రిక్ గణనలకు మరియు మధ్యస్థ వేగంతో కఠినమైన ఉపరితలంపై చదునైన నేలపై ఆరిగా మొబైల్ రోబోట్తో తక్కువ స్థాయి కదలిక నియంత్రణకు అంచనా వేయబడ్డాయి. KEY WORDS ట్రాక్ చేయబడిన వాహనాలు, కైనెమాటిక్ నియంత్రణ, మొబైల్ రోబోటిక్స్, పారామితుల గుర్తింపు, డైనమిక్స్ అనుకరణ |
04caa1a55b12d5f3830ed4a31c4b47921a3546f2 | క్రమాలు, చెట్లు మరియు గ్రాఫ్లు వంటి నిర్మాణాత్మక డేటా కోసం రూపొందించిన కెర్నల్ వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషర్లు కంప్యూటరబుల్ బయాలజీ మరియు డ్రగ్ డిజైన్ వంటి అనేక ఇంటర్డిసిప్లినరీ ప్రాంతాలను గణనీయంగా ముందుకు తెచ్చాయి. సాధారణంగా, కర్నల్స్ ముందుగానే డేటా రకం కోసం రూపొందించబడతాయి, ఇవి నిర్మాణాల గణాంకాలను దోపిడీ చేస్తాయి లేదా సంభావ్యత గల ఉత్పాదక నమూనాలను ఉపయోగిస్తాయి, ఆపై కాన్వెక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ ద్వారా కర్నల్స్ ఆధారంగా వివక్షత వర్గీకరణను నేర్చుకుంటారు. అయితే, ఇటువంటి సొగసైన రెండు దశల విధానం కూడా మిలియన్ల డేటా పాయింట్లకు స్కేలింగ్ చేయకుండా మరియు ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడానికి వివక్షత సమాచారాన్ని దోపిడీ చేయకుండా కార్నెల్ పద్ధతులను పరిమితం చేసింది. నిర్మాణాత్మక డేటా ప్రాతినిధ్యానికి సమర్థవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ విధానాన్ని మేము structure2vec, లక్షణాల ప్రదేశాలలో అజ్ఞాత వేరియబుల్ మోడళ్లను పొందుపరచడం మరియు వివక్షత సమాచారాన్ని ఉపయోగించి అటువంటి లక్షణాల ప్రదేశాలను నేర్చుకోవడం అనే ఆలోచన ఆధారంగా ప్రతిపాదిస్తున్నాము. ఆసక్తికరంగా, structure2vec సగటు క్షేత్రం మరియు నమ్మక ప్రచారం వంటి గ్రాఫికల్ మోడల్ అనుకరణ విధానాలకు సమానమైన విధంగా ఫంక్షన్ మ్యాపింగ్ల శ్రేణిని నిర్వహించడం ద్వారా లక్షణాలను సంగ్రహిస్తుంది. మిలియన్ల డేటా పాయింట్లతో కూడిన అప్లికేషన్లలో, structure2vec 2 రెట్లు వేగంగా నడుస్తుందని, 10,000 రెట్లు చిన్న నమూనాలను ఉత్పత్తి చేస్తుందని, అదే సమయంలో అత్యాధునిక అంచనా పనితీరును సాధిస్తుందని మేము చూపించాము. |
1dc5b2114d1ff561fc7d6163d8f4e9c905ca12c4 | డేటా అస్వతస్తితంగా పంపిణీ చేయబడినప్పుడు, పీర్సన్ యొక్క r యొక్క ప్రాముఖ్యత యొక్క పరీక్ష టైప్ I లోపం రేట్లు పెరగవచ్చు మరియు శక్తిని తగ్గిస్తుందని అందరికీ తెలుసు. గణాంకాల పాఠ్యపుస్తకాలు మరియు అనుకరణ సాహిత్యం పియర్సన్ యొక్క సంబంధానికి అనేక ప్రత్యామ్నాయాలను అందిస్తాయి. అయితే, ఈ ప్రత్యామ్నాయాల యొక్క సాపేక్ష పనితీరు అస్పష్టంగా ఉంది. పర్సన్, స్పీర్మాన్ ర్యాంక్-ఆర్డర్, ట్రాన్స్ ఫర్మేషన్, రీ-సంపిలింగ్ విధానాలతో సహా 12 పద్ధతులను పోల్చడానికి రెండు అనుకరణ అధ్యయనాలు జరిగాయి. చాలా నమూనా పరిమాణాలతో (n ≥ 20), పియర్సన్ అనుసంధానం అంచనా వేయడానికి ముందు డేటాను సాధారణ ఆకృతికి మార్చడం ద్వారా టైప్ I మరియు టైప్ II లోపాల రేట్లు తగ్గించబడ్డాయి. పరివర్తన విధానాలలో, సాధారణ ప్రయోజన ర్యాంక్ ఆధారిత విలోమ సాధారణ పరివర్తన (అనగా, ర్యాంకిట్ స్కోర్లకు పరివర్తన) చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంది. అయితే, నమూనాలు చిన్నవి (n ≤ 10) మరియు చాలా అసాధారణమైనవి అయినప్పుడు, వివిధ బూట్స్ట్రాప్ పరీక్షలతో సహా ఇతర ప్రత్యామ్నాయాలను పెర్ముటేషన్ పరీక్ష తరచుగా అధిగమించింది. |
d3abb0b5b3ce7eb464846bbdfd93e0fbf505e954 | ఈ వ్యాసంలో, సబ్స్ట్రేట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్స్ (SIW) ద్వారా సరఫరా చేయబడిన కాంపాక్ట్ యాంటెన్నా శ్రేణుల యొక్క మూడు వేర్వేరు భావనలను మేము పోల్చాము. యాంటెన్నా భావనలు రేడియేటర్ల రకంలో భిన్నంగా ఉంటాయి. స్లాట్లు మాగ్నెటిక్ లీనియర్ రేడియేటర్లను సూచిస్తాయి, పాచెస్ ఎలక్ట్రిక్ ఉపరితల రేడియేటర్లు, మరియు వివాల్డి స్లాట్లు ట్రావెలింగ్-వేవ్ యాంటెన్నాలకు చెందినవి. అందువల్ల, SIW ఫీడర్లు యాంటెన్నా ఎలిమెంట్లను ఉత్తేజపరిచే వివిధ యంత్రాంగాలను ఉపయోగించుకోవాలి. అధ్యయనం చేసిన యాంటెన్నా శ్రేణుల ఇంపెడెన్స్ మరియు రేడియేషన్ లక్షణాలు సాధారణీకరించిన పౌనఃపున్యానికి సంబంధించినవి. యాంటెన్నా శ్రేణులను పరస్పరం పోల్చి, డిజైన్ చేసిన యాంటెన్నాల యొక్క అంతిమ పారామితుల యొక్క ప్రాథమిక ఆధారాలను యాంటెన్నాల యొక్క స్థితి వేరియబుల్స్, SIW ఫీడర్ ఆర్కిటెక్చర్లపై మరియు సంబంధిత అమలు వివరాలపై చూపించారు. |
e4acaccd3c42b618396c9c28dae64ae7091e36b8 | ప్రతి రిసీవ్ ఛానల్లో దశ మార్పులను అనుకూలీకరించే ఒక నవల I / Q రిసీవర్ అమరిక ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇది ఒక ఇన్సిడెంట్ RF సిగ్నల్ వైపు రిసీవ్ బీమ్ను సూచించడానికి. కొలిచిన శ్రేణి 8.1 GHz వద్ద పనిచేస్తుంది మరియు నాలుగు ఎలిమెంట్ శ్రేణి కోసం +/-35 డిగ్రీల స్టీరింగ్ కోణాలను కవర్ చేస్తుంది. అదనంగా, రిసీవర్ ఒక I/Q డౌన్-కన్వర్టర్ను కలిగి ఉంది మరియు 64QAM ను EVM తో 4% కంటే తక్కువతో డీమోడ్యులేట్ చేస్తుంది. ఈ చిప్ 45 ఎన్ఎమ్ సిఎమ్ఒఎస్ ఎస్ఓఐ ప్రక్రియలో తయారు చేయబడింది మరియు 143 ఎమ్డబ్ల్యు డిసి శక్తిని వినియోగించేటప్పుడు 3.45 మిమీ 2 విస్తీర్ణంలో ఉంది. |
149bf28af91cadf2cd933bd477599cca40f55ccd | మేము ఒక అభ్యాస నిర్మాణాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది ముడి దృశ్య ఇన్పుట్ డేటా ఆధారంగా రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ చేయగలదు. మునుపటి విధానాలకు విరుద్ధంగా, నియంత్రణ విధానం మాత్రమే నేర్చుకోబడుతుంది. విజయవంతం కావాలంటే, సిస్టమ్ స్వతంత్రంగా నేర్చుకోవాలి, ఇన్పుట్ సమాచారం యొక్క అధిక-పరిమాణ ప్రవాహం నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని ఎలా తీయాలి, దీని కోసం సెమాంటిక్స్ నేర్చుకునే వ్యవస్థకు అందించబడదు. ఈ కొత్త లెర్నింగ్ ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క మొదటి ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్ ను సవాలు చేసే బెంచ్ మార్క్ పై ఇస్తున్నాం, అంటే రేసింగ్ స్లాట్ కారు యొక్క దృశ్య నియంత్రణ. ఫలితంగా వచ్చే విధానం, విజయం లేదా వైఫల్యం ద్వారా మాత్రమే నేర్చుకోబడుతుంది, ఇది అనుభవజ్ఞుడైన మానవ ఆటగాడు అరుదుగా కొట్టబడుతుంది. |
759d9a6c9206c366a8d94a06f4eb05659c2bb7f2 | ఇప్పటి వరకు, కంప్యూటర్ దృష్టిలో మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆధారిత గుర్తింపు అల్గోరిథంల యొక్క దాదాపు అన్ని ప్రయోగాత్మక అంచనాలు "క్లోజ్డ్ సెట్" గుర్తింపు రూపంలో ఉన్నాయి, దీని ద్వారా అన్ని పరీక్ష తరగతులు శిక్షణ సమయంలో తెలుసు. దృశ్య అనువర్తనాల కోసం మరింత వాస్తవిక దృశ్యం "ఓపెన్ సెట్" గుర్తింపు, ఇక్కడ శిక్షణ సమయంలో ప్రపంచం యొక్క అసంపూర్ణ జ్ఞానం ఉంది, మరియు పరీక్ష సమయంలో తెలియని తరగతులను అల్గోరిథంకు సమర్పించవచ్చు. ఈ పత్రం ఓపెన్ సెట్ గుర్తింపు యొక్క స్వభావాన్ని అన్వేషిస్తుంది మరియు దాని నిర్వచనాన్ని పరిమిత కనిష్టీకరణ సమస్యగా అధికారికంగా చేస్తుంది. ఓపెన్ సెట్ గుర్తింపు సమస్యను ప్రస్తుత అల్గోరిథంలు సరిగా పరిష్కరించలేవు ఎందుకంటే దీనికి బలమైన సాధారణీకరణ అవసరం. పరిష్కారం వైపు ఒక అడుగుగా, మేము ఒక నవల 1-vs- సెట్ యంత్రాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది ఒక సరళమైన కోర్తో 1-తరగతి లేదా బైనరీ SVM యొక్క ఉపాంత దూరాల నుండి ఒక నిర్ణయం స్థలాన్ని చెక్కేస్తుంది. ఈ పద్దతి కంప్యూటర్ దృష్టిలో అనేక విభిన్న అనువర్తనాలకు వర్తిస్తుంది, ఇక్కడ ఓపెన్ సెట్ గుర్తింపు అనేది ఒక సవాలు సమస్య, ఇందులో వస్తువు గుర్తింపు మరియు ముఖ ధృవీకరణ ఉన్నాయి. ఈ కృషిలో కల్టెక్ 256 మరియు ఇమేజ్ నెట్ సెట్లలో నిర్వహించిన పెద్ద ఎత్తున క్రాస్-డేటాసెట్ ప్రయోగాలతో పాటు, లేబుల్డ్ ఫేస్స్ ఇన్ ది వైల్డ్ సెట్లో నిర్వహించిన ముఖం సరిపోలే ప్రయోగాలతో మేము రెండింటినీ పరిశీలిస్తాము. ఈ ప్రయోగాలు ఓపెన్ సెట్ మూల్యాంకనం కోసం అనువైన యంత్రాల ప్రభావాన్ని ప్రస్తుతమున్న 1 తరగతి మరియు బైనరీ SVM లతో పోలిస్తే అదే పనుల కోసం హైలైట్ చేస్తాయి. |
00960cb3f5a74d23eb5ded93f1aa717b9c6e6851 | తెలియని, ఖరీదైన మరియు మల్టీమోడల్ ఫంక్షన్ల యొక్క గ్లోబల్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం బేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్ అత్యంత ప్రభావవంతమైన పద్దతి అని నిరూపించబడింది. ఫంక్షన్లపై పంపిణీలను ఖచ్చితంగా మోడల్ చేసే సామర్థ్యం బేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క ప్రభావానికి కీలకం. గౌస్సియన్ ప్రక్రియలు ఫంక్షన్ల మీద ఒక సౌకర్యవంతమైన పూర్వస్థితిని అందిస్తున్నప్పటికీ, మోడలింగ్కు కష్టంగా ఉండే వివిధ తరగతుల ఫంక్షన్లు ఉన్నాయి. వీటిలో ఎక్కువగా కనిపించేవి స్టేషనరీ కాని ఫంక్షన్ల తరగతి. యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంల యొక్క హైపర్ పారామితుల యొక్క ఆప్టిమైజేషన్ అనేది ఒక సమస్య డొమైన్, దీనిలో పారామితులు తరచుగా మాన్యువల్గా పరివర్తన చెందుతాయి, ఉదాహరణకు, స్థానికంగా మారుతున్న పొడవు స్థాయి యొక్క ప్రభావాలను తగ్గించడానికి లాగ్-స్పేస్, లో ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా. బీటా సంచిత పంపిణీ ఫంక్షన్ను ఉపయోగించి ఇన్పుట్ స్థలం యొక్క విస్తృత కుటుంబం యొక్క బిజెక్టివ్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్లు లేదా వోర్పింగ్లను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకోవడానికి మేము ఒక పద్దతిని అభివృద్ధి చేస్తాము. మేము వోర్పింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ను బహుళ-పని బేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్కు మరింత విస్తరిస్తాము, తద్వారా బహుళ పనులను ఉమ్మడిగా స్థిరమైన ప్రదేశంలోకి వంగవచ్చు. సవాలు చేసే బెంచ్మార్క్ ఆప్టిమైజేషన్ పనుల సమితిలో, వోర్పింగ్ను చేర్చడం అనేది స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పై బాగా మెరుగుపడుతుందని, మంచి ఫలితాలను వేగంగా మరియు మరింత విశ్వసనీయంగా ఉత్పత్తి చేస్తుందని మేము గమనించాము. |
b53e4c232833a8e663a9cf15dcdd050ff801c05c | మేము హై-త్రూపుట్ రియల్ టైమ్ విశ్లేషణ కోసం హెటెరోజెన్ డేటా ప్రవాహాల కోసం స్కేలబుల్ సిస్టమ్ను ప్రదర్శిస్తాము. మా నిర్మాణం సిస్టమ్లోకి డేటా రాగానే అంచనా విశ్లేషణ మరియు అసాధారణత గుర్తింపు కోసం నమూనాల పెరుగుతున్న అభివృద్ధిని అనుమతిస్తుంది. అధిక లాటెన్సీని కలిగి ఉండే హడూప్ వంటి బ్యాచ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ వ్యవస్థలకు విరుద్ధంగా, మా నిర్మాణం డేటాను ఎగిరిన వెంటనే తీసుకోవడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి అనుమతిస్తుంది, తద్వారా అసాధారణ ప్రవర్తనను వాస్తవ సమయంలో గుర్తించి ప్రతిస్పందించవచ్చు. అంతర్గత బెదిరింపులు, ఆర్థిక మోసం, నెట్వర్క్ చొరబాట్లు వంటి అనువర్తనాలకు ఈ సమయస్ఫూర్తి ముఖ్యం. అంతర్గత ముప్పులను గుర్తించే సమస్యకు ఈ వ్యవస్థ యొక్క అనువర్తనాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము, అనగా వ్యవస్థ యొక్క వినియోగదారులచే ఒక సంస్థ యొక్క వనరులను దుర్వినియోగం చేయడం మరియు బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న అంతర్గత ముప్పు డేటాసెట్పై మా ప్రయోగాల ఫలితాలను ప్రదర్శిస్తాము. |
39b58ef6487c893219c77c61c762eee5694d0e36 | వర్గీకరణ అనేది డేటా మైనింగ్ యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగంలో ఒక ముఖ్యమైన సమస్య. గతంలో వర్గీకరణను విస్తృతంగా అధ్యయనం చేసినప్పటికీ, చాలా వర్గీకరణ అల్గోరిథంలు మెమరీ-రెసిడెంట్ డేటా కోసం మాత్రమే రూపొందించబడ్డాయి, తద్వారా పెద్ద డేటా సమితుల డేటా మైనింగ్ కోసం వాటి అనుకూలతను పరిమితం చేస్తుంది. ఈ పత్రం స్కేలబుల్ క్లాసియర్ను నిర్మించడంలో సమస్యలను చర్చిస్తుంది మరియు SLIQ యొక్క రూపకల్పనను అందిస్తుంది, ఇది కొత్త క్లాసియర్. SLIQ అనేది సంఖ్యా మరియు వర్గ లక్షణాలను రెండింటినీ నిర్వహించగల ఒక నిర్ణయం చెట్టు వర్గీకరణ. ఇది వృక్షాల పెరుగుదల దశలో ఒక నవల ప్రీ-సోర్టింగ్ టెక్నిక్ను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ క్రమబద్ధీకరణ విధానం డిస్క్-నివాస డేటాసెట్ల వర్గీకరణను ప్రారంభించడానికి బ్రాడ్-ఫస్ట్ ట్రీ పెరుగుతున్న వ్యూహంతో అనుసంధానించబడింది. SLIQ కొత్త చెట్టు-పొదగింపు అల్గోరిథంను కూడా ఉపయోగిస్తుంది, ఇది చవకైనది, మరియు కాంపాక్ట్ మరియు ఖచ్చితమైన చెట్లను కలిగి ఉంటుంది. ఈ పద్ధతుల కలయిక SLIQ పెద్ద డేటా సమితుల కోసం స్కేల్ చేయడానికి మరియు తరగతులు, లక్షణాలు మరియు ఉదాహరణలు (రికార్డులు) సంఖ్యతో సంబంధం లేకుండా డేటా సమితులను వర్గీకరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, తద్వారా ఇది డేటా మైనింగ్ కోసం ఆకర్షణీయమైన సాధనంగా మారుతుంది. |
1f25ed3c9707684cc0cdf3e8321c791bc7164147 | వర్గీకరణ అనేది ఒక ముఖ్యమైన డేటా మైనింగ్ సమస్య. వర్గీకరణ అనేది బాగా అధ్యయనం చేయబడిన సమస్య అయినప్పటికీ, ప్రస్తుత వర్గీకరణ అల్గోరిథంలలో ఎక్కువ భాగం మొత్తం డేటాసెట్ యొక్క మొత్తం లేదా కొంత భాగం మెమరీలో శాశ్వతంగా ఉండాలని అవసరం. ఇది పెద్ద డేటాబేస్లలో మైనింగ్ కోసం వారి అనుకూలతను పరిమితం చేస్తుంది. మేము ఒక కొత్త నిర్ణయాత్మక చెట్టు ఆధారిత వర్గీకరణ అల్గోరిథంను అందిస్తున్నాము, దీనిని స్ప్రింట్ అని పిలుస్తారు ఇది అన్ని మెమరీ పరిమితులను తొలగిస్తుంది, మరియు వేగంగా మరియు స్కేలబుల్. ఈ అల్గోరిథం సులభంగా సమాంతరంగా ఉండేలా రూపొందించబడింది, అనేక ప్రాసెసర్లు ఒకే స్థిరమైన నమూనాను నిర్మించడానికి కలిసి పనిచేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ సమాంతర విధానం, ఇక్కడ కూడా ప్రదర్శించబడింది, అద్భుతమైన స్కేలబిలిటీని ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ లక్షణాల కలయిక ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం డేటా మైనింగ్ కోసం ఒక ఆదర్శ సాధనంగా చేస్తుంది. |
7c3a4b84214561d8a6e4963bbb85a17a5b1e003a | |
76c87ec44fc5dc96bc445abe008deaf7c97c9373 | ఈ కాగితం ఒక ప్లానార్ గ్రిడ్ అరే యాంటెన్నాను 100 Ω డిఫెరెన్షియల్ మైక్రోస్ట్రిప్ లైన్ ఫీడ్తో ప్రామాణిక మృదువైన ఉపరితలంపై ఒకే పొరపై ప్రదర్శిస్తుంది. ఆటోమోటివ్ రాడార్ అప్లికేషన్ల కోసం యాంటెన్నా 79 GHz ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్లో పనిచేస్తుంది. దీని యొక్క ఒకే వరుస రూపకల్పన ఎత్తులో ఇరుకైన పుంజం మరియు అజిముత్లో విస్తృత పుంజం అందిస్తుంది. ఈ యాంటెన్నా, డిఫరెన్షియల్ మైక్రోస్ట్రిప్ లైన్ ఫీడింగ్తో పాటు, ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిలో డిఫరెన్షియల్ మల్టీచానల్ MMIC లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. |
bc7308a97ec2d3f7985d48671abe7a8942a5b9f8 | ఈ పత్రం భావన విశ్లేషణకు ఒక విధానాన్ని పరిచయం చేస్తుంది, ఇది సంభావ్య సంబంధిత సమాచారానికి వివిధ వనరులను కలిపేందుకు మద్దతు వెక్టర్ యంత్రాలను (SVM లు) ఉపయోగిస్తుంది, ఇందులో పదబంధాలు మరియు విశేషణాల కోసం అనేక అనుకూలత కొలతలు మరియు అందుబాటులో ఉన్న చోట, టెక్స్ట్ యొక్క అంశంపై జ్ఞానం. పరిచయం చేసిన లక్షణాలను ఉపయోగించే నమూనాలు గతంలో సమర్థవంతంగా చూపించిన ఏకగ్రామ్ నమూనాలతో (పాంగ్ మరియు ఇతరులు, 2002) మరియు ఏకగ్రామ్ నమూనాల యొక్క లెమటిజైజ్డ్ వెర్షన్లతో మరింత కలిపి ఉంటాయి. Epinions. com నుండి వచ్చిన సినిమా సమీక్ష డేటాపై చేసిన ప్రయోగాలు హైబ్రిడ్ SVM లు, అవి యూనిగ్రామ్-శైలి ఫీచర్-ఆధారిత SVM లను రియల్-విలువైన అనుకూలత కొలతలపై ఆధారపడిన వాటితో కలిపి ఉన్నత పనితీరును పొందుతాయని, ఈ డేటాను ఉపయోగించి ఇప్పటివరకు ప్రచురించబడిన ఉత్తమ ఫలితాలను ఇస్తాయి. ఈ నమూనాలోని అంశాలపై సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, ఈ అంశాలపై మరింత సమాచారం అందించడం ద్వారా, |
be389fb59c12c8c6ed813db13ab74841433ea1e3 | అంజూరపు చెట్టు 1. పశువులు ఒక ఇన్పుట్ మోనోక్యులర్ వీడియో (ఇన్సెట్ చూడండి) ను ఉత్తమంగా వివరించే ఒక ఆమోదయోగ్యమైన సన్నివేశ అమరిక మరియు మానవ కదలికలను తిరిగి పొందటానికి, వస్తువులతో మానవుల పరస్పర చర్యల గురించి కారణాలు చెప్పే ఒక పద్ధతి అయిన ఐమాపర్ను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. మేము సన్నివేశాలు (ఉదా, A, B, C) అని పిలువబడే లక్షణ పరస్పర చర్యలను వీడియోకు సరిపోల్చాము మరియు వాటిని ఒక నమ్మదగిన వస్తువు అమరిక మరియు మానవ కదలిక మార్గాన్ని (ఎడమ) పునర్నిర్మించడానికి ఉపయోగిస్తాము. ప్రధాన సవాలు ఏమిటంటే, నమ్మదగిన అమరికకు తెలియని (అనగా, అజ్ఞాత) అడ్డుపడటం గురించి సమాచారం అవసరం. (కుడి) మా ఫలితాలను మాన్యువల్గా వ్యాఖ్యానించిన గ్రౌండ్ట్రూత్ ఆబ్జెక్ట్ ప్లేస్మెంట్లపై ఓవర్లే (ఎగువ నుండి) చూపిస్తాము. అంచనా వేసిన వస్తువు వర్గం, స్థానం మరియు పరిమాణ సమాచారం ఆధారంగా వస్తువు మెష్లను ఉంచినట్లు గమనించండి. |
f24a1af3bd8873920593786d81590d29520cfebc | ఈ లేఖలో బహుళస్థాయి ఉపరితల ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (MSIW) టెక్నిక్ ఆధారంగా ఒక నవల దీర్ఘవృత్తాకార వడపోత యొక్క రూపకల్పన మరియు ప్రయోగం ప్రదర్శించబడుతుంది. నాలుగు మడత MSIW కావిటీలతో కూడిన C-బ్యాండ్ దీర్ఘవృత్తాకార వడపోత అధిక పౌనఃపున్య నిర్మాణ సిమ్యులేటర్ సాఫ్ట్వేర్ను ఉపయోగించి అనుకరించబడుతుంది మరియు రెండు-పొరల ప్రింటెడ్ సర్క్యూట్ బోర్డ్ ప్రక్రియతో తయారు చేయబడుతుంది, కొలిచిన ఫలితాలు మంచి పనితీరును చూపుతాయి మరియు అనుకరించిన ఫలితాలతో అంగీకరిస్తాయి. |
8052bc5f9beb389b3144d423e7b5d6fcf5d0cc4f | గుణాలు వస్తువుల ద్వారా పంచుకోబడిన అర్థ విజువల్ లక్షణాలు. అవి వస్తువుల గుర్తింపును మెరుగుపరుస్తాయి మరియు కంటెంట్ ఆధారిత చిత్ర శోధనను మెరుగుపరుస్తాయి. లక్షణాలు బహుళ వర్గాలను కవర్ చేస్తాయని భావిస్తున్నారు, ఉదా. ఒక డాల్మాటియన్ మరియు ఒక తిమింగలం రెండూ "మృదువైన చర్మం" కలిగి ఉంటాయి, ఒకే లక్షణం యొక్క ప్రదర్శన వర్గాల మధ్య చాలా భిన్నంగా ఉంటుందని మేము కనుగొన్నాము. అందువలన, ఒక వర్గంలో నేర్చుకున్న లక్షణం నమూనా మరొక వర్గంలో ఉపయోగపడకపోవచ్చు. కొత్త వర్గాల వైపు లక్షణ నమూనాలను ఎలా అనువదించాలో మేము చూపిస్తాము. వర్గాల యొక్క మూల డొమైన్ మరియు ఒక నవల లక్ష్య డొమైన్ మధ్య సానుకూల బదిలీ సంభవించవచ్చని మేము నిర్ధారిస్తాము, డొమైన్ల యొక్క డేటా పంపిణీలు ఒకేలా ఉన్న ఫీచర్ ఎంపిక ద్వారా కనుగొనబడిన ఫీచర్ ఉప అంతరిక్షంలో నేర్చుకోవడం ద్వారా. నవల డొమైన్ నుండి డేటా పరిమితం అయినప్పుడు, సహాయక డొమైన్లో (అడాప్టివ్ SVM ద్వారా) శిక్షణ పొందిన మోడళ్లతో ఆ నవల డొమైన్ కోసం లక్షణ నమూనాలను క్రమబద్ధీకరించడం లక్షణ అంచనా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుందని మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
01094798b20e96e1d029d6874577167f2214c7b6 | వేగవంతమైన ఏకకాల హాష్ పట్టికలు పెరుగుతున్న ముఖ్యమైన బిల్డింగ్ బ్లాక్, ఎందుకంటే మేము వ్యవస్థలను ఎక్కువ సంఖ్యలో కోర్స్ మరియు థ్రెడ్లకు స్కేల్ చేస్తాము. ఈ కాగితం బహుళ రీడర్లు మరియు రైటర్లకు మద్దతు ఇచ్చే అధిక-త్రూపుట్ మరియు మెమరీ-సమకాలిక హాష్ టేబుల్ యొక్క రూపకల్పన, అమలు మరియు అంచనాను అందిస్తుంది. ఈ డిజైన్ వ్యవస్థ స్థాయి ఆప్టిమైజేషన్లకు జాగ్రత్తగా శ్రద్ధ వహించడం ద్వారా పుడుతుంది, వీటిలో క్లిష్టమైన విభాగం పొడవును తగ్గించడం మరియు అల్గోరిథం రీ ఇంజనీరింగ్ ద్వారా ఇంటర్ ప్రాసెసర్ కోహెరెన్స్ ట్రాఫిక్ను తగ్గించడం వంటివి ఉన్నాయి. ఈ ఇంజనీరింగ్ కోసం నిర్మాణాత్మక ఆధారం యొక్క భాగంగా, ఈ క్లిష్టమైన బిల్డింగ్ బ్లాక్ కోసం ఇంటెల్ యొక్క ఇటీవలి హార్డ్వేర్ ట్రాన్సాక్షనల్ మెమరీ (HTM) మద్దతును స్వీకరించడం ద్వారా మా అనుభవం మరియు ఫలితాల గురించి మేము చర్చించాము. ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నిర్మాణాలపై ఒక కఠినమైన-గ్రేన్ లాక్ ఉపయోగించి ఏకకాల ప్రాప్యతను అనుమతించడం వల్ల ఎక్కువ థ్రెడ్లతో మొత్తం పనితీరు తగ్గుతుందని మేము కనుగొన్నాము. హెచ్టిఎం ఈ మందగమనాన్ని కొంతవరకు తగ్గించినప్పటికీ, అది దానిని తొలగించదు. అధిక పనితీరును సాధించడానికి HTM మరియు చక్కటి-గ్రేన్ లాకింగ్ కోసం డిజైన్లను రెండింటినీ ప్రయోజనం చేసే అల్గోరిథమిక్ ఆప్టిమైజేషన్లు అవసరం. మా పనితీరు ఫలితాలు మా కొత్త హాష్ టేబుల్ డిజైన్---ఆశావాద కుక్కూ హాషింగ్ చుట్టూ ఆధారపడింది---ఇతర ఆప్టిమైజ్డ్ ఏకకాల హాష్ టేబుల్స్ ను 2.5x వరకు రాత-భారీ వర్క్ లోడ్ ల కోసం అధిగమిస్తుందని, చిన్న కీ-విలువ అంశాల కోసం గణనీయంగా తక్కువ మెమరీని ఉపయోగించినప్పటికీ. 16 కోర్ల యంత్రం మీద, మా హాష్ టేబుల్ సెకనుకు దాదాపు 40 మిలియన్ ఇన్సర్ట్ మరియు 70 మిలియన్లకు పైగా శోధన కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తుంది. |
5685a394b25fcb27b6ad91f7325f2e60a9892e2a | గ్రాఫ్ లాంటి నిర్మాణంతో డేటాను నిల్వ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి సాంప్రదాయ డేటాబేస్ల పరిమితులను అధిగమించడానికి గ్రాఫ్ డేటాబేస్లు (GDB) ఇటీవల ఉద్భవించాయి. గ్రాఫ్ డేటాబేస్లలో ప్రశ్నలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉపయోగించే చాలా పద్ధతులు సాంప్రదాయ డేటాబేస్లు, పంపిణీ వ్యవస్థలు, . . . లేదా గ్రాఫ్ సిద్ధాంతం నుండి ప్రేరణ పొందాయి. అయితే, గ్రాఫ్ డేటాబేస్లలో వాటి పునర్వినియోగం గ్రాఫ్ డేటాబేస్ల యొక్క ప్రధాన లక్షణాలను, డైనమిక్ నిర్మాణం, అధిక పరస్పర అనుసంధాన డేటా మరియు డేటా సంబంధాలను సమర్థవంతంగా యాక్సెస్ చేసే సామర్థ్యం వంటి వాటిని జాగ్రత్తగా చూసుకోవాలి. ఈ వ్యాసంలో, గ్రాఫ్ డేటాబేస్లలో క్వరీ ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్లను పరిశీలిస్తాము. గ్రాఫ్ లాంటి డేటాను మెరుగుపరచడానికి వారు ప్రవేశపెట్టిన లక్షణాలపై మేము ప్రత్యేకంగా దృష్టి పెడతాము. |
0541d5338adc48276b3b8cd3a141d799e2d40150 | మ్యాప్ రిడ్యూస్ అనేది ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్ మరియు పెద్ద డేటాసెట్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుబంధిత అమలు, ఇది విస్తృత శ్రేణి వాస్తవ ప్రపంచ పనులకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. మ్యాప్ మరియు రిడక్ట్ ఫంక్షన్ల రూపంలో వినియోగదారులు కంప్యూటింగ్ను పేర్కొంటారు, మరియు అంతర్లీన రన్టైమ్ సిస్టమ్ స్వయంచాలకంగా పెద్ద ఎత్తున యంత్రాల సమూహాలలో కంప్యూటింగ్ను సమాంతరంగా చేస్తుంది, యంత్ర వైఫల్యాలను నిర్వహిస్తుంది మరియు నెట్వర్క్ మరియు డిస్క్లను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి ఇంటర్-మెషిన్ కమ్యూనికేషన్ను షెడ్యూల్ చేస్తుంది. ప్రోగ్రామర్లు ఈ వ్యవస్థను ఉపయోగించడం సులభం అని భావిస్తారు: గత నాలుగు సంవత్సరాల్లో గూగుల్ లో పదివేలకు పైగా విభిన్న మ్యాప్ రిడ్యూస్ ప్రోగ్రామ్లు అంతర్గతంగా అమలు చేయబడ్డాయి, మరియు గూగుల్ యొక్క క్లస్టర్లలో ప్రతిరోజూ సగటున వంద వేల మ్యాప్ రిడ్యూస్ ఉద్యోగాలు అమలు చేయబడతాయి, రోజుకు మొత్తం ఇరవై పెటాబైట్ల కంటే ఎక్కువ డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తాయి. |
683c8f5c60916751bb23f159c86c1f2d4170e43f | |
3a116f2ae10a979c18787245933cb9f984569599 | వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లు (WSNs) విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలకు సమర్థవంతమైన పరిష్కారంగా ఉద్భవించాయి. సాంప్రదాయక WSN నిర్మాణాలలో ఎక్కువ భాగం ఒక సెన్సింగ్ ప్రాంతంలో దట్టంగా విస్తరించిన స్టాటిక్ నోడ్స్ కలిగి ఉంటాయి. ఇటీవల, మొబైల్ ఎలిమెంట్స్ (ఎంఈ) ఆధారంగా అనేక డబ్ల్యుఎస్ఎన్ ఆర్కిటెక్చర్లను ప్రతిపాదించారు. వాటిలో చాలా వరకు WSN లలో డేటా సేకరణ సమస్యను పరిష్కరించడానికి మొబిలిటీని ఉపయోగించుకుంటాయి. ఈ ఆర్టికల్లో మనం మొదట MEs తో WSNs ను నిర్వచించి, MEs యొక్క పాత్ర ఆధారంగా వారి నిర్మాణాల యొక్క సమగ్ర వర్గీకరణను అందిస్తాము. ఆ తరువాత, అటువంటి దృశ్యంలో డేటా సేకరణ ప్రక్రియ యొక్క అవలోకనాన్ని మేము అందిస్తాము మరియు సంబంధిత సమస్యలు మరియు సవాళ్లను గుర్తించాము. ఈ సంచికల ఆధారంగా, సంబంధిత సాహిత్యంలో విస్తృతమైన సర్వేను మేము అందిస్తున్నాము. చివరగా, మేము అంతర్లీన విధానాలు మరియు పరిష్కారాలను పోల్చాము, బహిరంగ సమస్యలకు మరియు భవిష్యత్ పరిశోధన దిశలకు సూచనలు. |
e7b50e3f56e21fd2a5eb34923d427a0bc6dd8905 | ఈ కాగితంలో మైక్రోవేవ్ ఫిల్టర్ల కోసం కప్లింగ్ మాతృకలను సంశ్లేషణ చేయడానికి ఒక కొత్త విధానం ఉంది. కొత్త విధానం కప్లింగ్ మాతృక సంశ్లేషణ కోసం ఇప్పటికే ఉన్న ప్రత్యక్ష మరియు ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులపై పురోగతిని సూచిస్తుంది, ఎందుకంటే ఒకటి కంటే ఎక్కువ ఉన్నట్లయితే నెట్వర్క్ కోసం అన్ని సాధ్యమైన కప్లింగ్ మాతృక పరిష్కారాలను ఇది పూర్తిగా కనుగొంటుంది. దీనివల్ల మిక్రోవేవ్ ఫిల్టర్ ను తయారు చేయడానికి ఉద్దేశించిన సాంకేతికతకు అనుగుణంగా ఉండే కప్లింగ్ విలువలు, రిసోనేటర్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఆఫ్సెట్స్, పరాన్నజీవి కప్లింగ్ టోలరేన్స్ మొదలైన వాటి సమితిని ఎంచుకోవచ్చు. ఈ పద్ధతి యొక్క ఉపయోగం నిరూపించడానికి, ఇటీవల ప్రవేశపెట్టిన "విస్తరించిన బాక్స్" (EB) కప్లింగ్ మాతృక ఆకృతీకరణ యొక్క కేసు తీసుకోబడింది. EB అనేది ఒక కొత్త తరగతి ఫిల్టర్ కాన్ఫిగరేషన్ను సూచిస్తుంది, ఇది అనేక ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది, వీటిలో ఒకటి ప్రతి ప్రోటోటైప్ ఫిల్టరింగ్ ఫంక్షన్ కోసం బహుళ కలపడం మాతృక పరిష్కారాల ఉనికి, ఉదాహరణకు 8 డిగ్రీ కేసులకు 16. ఈ కేసును సంశ్లేషణ పద్ధతి యొక్క ఉపయోగం ప్రదర్శించడానికి ఒక ఉదాహరణగా తీసుకుంటారు - ద్వంద్వ-మోడ్ అమలుకు అనువైన ఒక పరిష్కారాన్ని మరియు కొన్ని కలపడం నిర్లక్ష్యం చేయడానికి తగినంత చిన్నది. ఇండెక్స్ నిబంధనలు - కప్లింగ్ మాతృక, వడపోత సంశ్లేషణ, గ్రూబ్నర్ ఆధారం, విలోమ లక్షణం, బహుళ పరిష్కారాలు. |
a6f1dfcc44277d4cfd8507284d994c9283dc3a2f | మేము ఒక వాస్తవ కాల కంప్యూటర్ వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేసాము అది ఒక వ్యక్తి యొక్క తలని గుర్తించి, ట్రాక్ చేయగలదు, ఆపై ముఖ లక్షణాలను తెలిసిన వ్యక్తులతో పోల్చడం ద్వారా వ్యక్తిని గుర్తించగలదు. ఈ వ్యవస్థలో తీసుకున్న కంప్యూటరీకరణ విధానం ఫిజియాలజీ మరియు సమాచార సిద్ధాంతం రెండింటి ద్వారా ప్రేరేపించబడుతుంది, అలాగే వాస్తవ-సమయ పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వం యొక్క ఆచరణాత్మక అవసరాలు. మా విధానం ముఖం గుర్తింపు సమస్యను త్రిమితీయ జ్యామితి యొక్క పునరుద్ధరణ అవసరం కంటే అంతర్గతంగా ద్వి-మితీయ (2-D) గుర్తింపు సమస్యగా పరిగణిస్తుంది, ముఖాలు సాధారణంగా నిటారుగా ఉంటాయి మరియు అందువల్ల 2-D లక్షణాల యొక్క చిన్న సమితి ద్వారా వివరించబడతాయి. ఈ వ్యవస్థ ముఖ చిత్రాలను ఒక ఫీచర్ స్పేస్ పై ప్రొజెక్ట్ చేయడం ద్వారా పనిచేస్తుంది, ఇది తెలిసిన ముఖ చిత్రాల మధ్య ముఖ్యమైన వైవిధ్యాలను కలిగి ఉంటుంది. ముఖ్యమైన లక్షణాలను "eigenfaces" అని పిలుస్తారు, ఎందుకంటే అవి ముఖాల సమితి యొక్క స్వీయ వెక్టర్స్ (ప్రధాన భాగాలు); అవి కళ్ళు, చెవులు మరియు ముక్కు వంటి లక్షణాలకు అనుగుణంగా ఉండవు. ప్రొజెక్షన్ ఆపరేషన్ ఒక వ్యక్తి ముఖాన్ని ఆయా ముఖ లక్షణాల యొక్క బరువుతో వర్గీకరిస్తుంది, కాబట్టి ఒక నిర్దిష్ట ముఖాన్ని గుర్తించడానికి ఈ బరువులను తెలిసిన వ్యక్తులతో పోల్చడం మాత్రమే అవసరం. మన విధానం యొక్క కొన్ని ప్రత్యేక ప్రయోజనాలు ఏమిటంటే, ఇది నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది మరియు తరువాత కొత్త ముఖాలను పర్యవేక్షణ లేకుండా గుర్తించగలదు మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించి అమలు చేయడం సులభం. |
b217788dd6d274ad391ee950e6f6a34033bd2fc7 | బహుళస్థాయి పెర్సెప్ట్రాన్, బ్యాక్ప్రొపగేషన్ ఉపయోగించి వర్గీకరణగా శిక్షణ పొందినప్పుడు, బేస్ ఆప్టిమల్ డిస్క్రిమినేంట్ ఫంక్షన్ను సుమారుగా చూపిస్తుంది. రెండు తరగతుల సమస్యకు మరియు బహుళ తరగతులకు ఫలితం ప్రదర్శించబడుతుంది. బహుళస్థాయి పెర్సెప్ట్రాన్ యొక్క అవుట్పుట్లు శిక్షణ పొందిన తరగతుల యొక్క అనంతర సంభావ్యత ఫంక్షన్లకు దగ్గరగా ఉన్నాయని ఇది చూపిస్తుంది. ఈ రుజువు ఏ సంఖ్యలో పొరలకు మరియు ఏ రకమైన యూనిట్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్, సరళ లేదా సరళరహితానికి వర్తిస్తుంది. |
647cb3825baecb6fab8b098166d5a446f7711f9b | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, ముడి డేటా నుండి నేరుగా నేర్చుకోవడం, చిత్రాలు, ఆడియో మరియు వీడియో వంటి అధిక-పరిమాణ పరిశీలనలను నమ్మదగినదిగా imagine చేయడానికి లోతైన ఉత్పాదక నమూనాలు చూపించబడ్డాయి. ఈ పనిలో, లక్ష్య-నేతృత్వంలోని దృశ్యమాన ప్రణాళికలను ఎలా imagine హించాలో మేము అడుగుతాము - పరిశీలనల యొక్క నమ్మదగిన క్రమం, ఇది డైనమిక్ వ్యవస్థను దాని ప్రస్తుత కాన్ఫిగరేషన్ నుండి కావలసిన లక్ష్య స్థితికి మారుస్తుంది, తరువాత దీనిని నియంత్రణ కోసం సూచన పథంగా ఉపయోగించవచ్చు. చిత్రాలు వంటి అధిక-పరిమాణ పరిశీలనలతో ఉన్న వ్యవస్థలపై మేము దృష్టి పెడతాము మరియు సహజంగా ప్రాతినిధ్య అభ్యాసం మరియు ప్రణాళికను కలిపే విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. మా ఫ్రేమ్వర్క్ క్రమబద్ధమైన పరిశీలనల యొక్క ఉత్పాదక నమూనాను నేర్చుకుంటుంది, ఇక్కడ ఉత్పాదక ప్రక్రియ తక్కువ-పరిమాణ ప్రణాళిక నమూనాలో పరివర్తన ద్వారా ప్రేరేపించబడుతుంది మరియు అదనపు శబ్దం. ఉత్పత్తి చేసిన పరిశీలనలు మరియు ప్రణాళిక నమూనాలో పరివర్తన మధ్య పరస్పర సమాచారాన్ని పెంచడం ద్వారా, మేము డేటా యొక్క కారణ స్వభావాన్ని ఉత్తమంగా వివరించే తక్కువ-పరిమాణ ప్రాతినిధ్యాన్ని పొందుతాము. సమర్థవంతమైన ప్రణాళిక అల్గోరిథంలతో అనుకూలంగా ఉండేలా ప్రణాళిక నమూనాను మేము రూపొందించాము మరియు వివిక్త లేదా నిరంతర రాష్ట్రాల ఆధారంగా ఇలాంటి అనేక నమూనాలను మేము ప్రతిపాదించాము. చివరగా, దృశ్యమాన ప్రణాళికను రూపొందించడానికి, మేము ప్రస్తుత మరియు లక్ష్య పరిశీలనలను ప్రణాళిక నమూనాలోని వాటి సంబంధిత రాష్ట్రాలకు ప్రతిబింబిస్తాము, ఒక పథాన్ని ప్లాన్ చేస్తాము, ఆపై పథాన్ని పరిశీలనల శ్రేణిగా మార్చడానికి జనరేటివ్ మోడల్ను ఉపయోగిస్తాము. తాడు తారుమారు యొక్క నమ్మదగిన దృశ్యమాన ప్రణాళికలను ఊహించడం ద్వారా మేము మా పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తాము3. |
a63b97291149bfed416aa9e56a21314069540a7b | లక్ష్యము శ్రద్ధ-లోటు/అధిక చురుకుతనం రుగ్మత (ADHD) తో బాధపడుతున్న పిల్లలు మరియు యుక్తవయసువారిలో పని జ్ఞాపకశక్తి (WM) ప్రక్రియలలో లోపాలకు సంబంధించిన అనుభవసాక్ష్యాలను గుర్తించడం. ADHD ఉన్న పిల్లలు WM బలహీనతలను ప్రదర్శిస్తున్నారో లేదో పరిశోధించడానికి అన్వేషణాత్మక మెటా- విశ్లేషణాత్మక విధానాలు ఉపయోగించబడ్డాయి. 1997 నుంచి 2003 డిసెంబర్ వరకు ప్రచురించిన ఇరవై ఆరు పరిశోధన అధ్యయనాలు (గత సమీక్ష తర్వాత) మా చేరిక ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయి. WM చర్యలు రెండు మోడల్ (వార్బల్, స్పేషియల్) మరియు అవసరమైన ప్రాసెసింగ్ రకం (నిల్వ versus నిల్వ / తారుమారు) ప్రకారం వర్గీకరించబడ్డాయి. ఫలితాలు ADHD తో ఉన్న పిల్లలు WM యొక్క బహుళ భాగాలలో లోపాలను ప్రదర్శించారు, ఇవి భాషా అభ్యాస రుగ్మతలతో మరియు సాధారణ మేధో సామర్థ్యంలో బలహీనతలతో సంబంధం లేకుండా ఉన్నాయి. స్థలాత్మక నిల్వ (ప్రభావ పరిమాణం = 0. 85, CI = 0. 62 - 1.08) మరియు స్థలాత్మక కేంద్ర కార్యనిర్వాహక WM (ప్రభావ పరిమాణం = 1.06, విశ్వసనీయత విరామం = 0. 72-1.39) కొరకు మొత్తం ప్రభావ పరిమాణాలు శబ్ద నిల్వ (ప్రభావ పరిమాణం = 0. 47, విశ్వసనీయత విరామం = 0. 36- 0. 59) మరియు శబ్ద కేంద్ర కార్యనిర్వాహక WM (ప్రభావ పరిమాణం = 0. 43, విశ్వసనీయత విరామం = 0. 24- 0. 62) కొరకు పొందిన వాటి కంటే ఎక్కువగా ఉన్నాయి. ADHD తో పిల్లలలో WM బలహీనతల యొక్క సాక్ష్యం ADHD లో WM ప్రక్రియలను కలిగి ఉన్న ఇటీవలి సైద్ధాంతిక నమూనాలను మద్దతు ఇస్తుంది. ADHD కు సంబంధించిన బలహీనతల స్వభావం, తీవ్రత, మరియు ప్రత్యేకతను మరింత స్పష్టంగా వివరించడానికి భవిష్యత్ పరిశోధన అవసరం. |
49e77b981a0813460e2da2760ff72c522ae49871 | వివిధ రకాల మెషిన్ లెర్నింగ్ పనుల్లో ఇతర విధానాలను అధిగమించడానికి లోతైన అభ్యాసం పెద్ద డేటాసెట్లను మరియు కంప్యూటరీకరణ సమర్థవంతమైన శిక్షణ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించుకుంటుంది. అయితే, లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ల శిక్షణ దశలో ఉన్న లోపాలు వాటిని విరుద్ధమైన నమూనాలకు హాని కలిగిస్తాయి: లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లను తప్పుగా వర్గీకరించడానికి కారణమయ్యే ఉద్దేశ్యంతో ప్రత్యర్థులు రూపొందించిన ఇన్పుట్లు. ఈ పనిలో, మేము లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లకు (DNN లు) వ్యతిరేకంగా ప్రత్యర్థుల స్థలాన్ని అధికారికంగా చేస్తాము మరియు DNN ల యొక్క ఇన్పుట్లు మరియు అవుట్పుట్ల మధ్య మ్యాపింగ్ యొక్క ఖచ్చితమైన అవగాహన ఆధారంగా ప్రత్యర్థి నమూనాలను రూపొందించడానికి ఒక నవల తరగతి అల్గోరిథంలను పరిచయం చేస్తాము. కంప్యూటర్ దృష్టికి ఒక అప్లికేషన్ లో, మా అల్గోరిథంలు విశ్వసనీయంగా మానవ విషయాల ద్వారా సరిగ్గా వర్గీకరించబడిన నమూనాలను ఉత్పత్తి చేయగలవు కాని 97% ప్రత్యర్థి విజయ రేటుతో ఒక DNN ద్వారా నిర్దిష్ట లక్ష్యాలలో తప్పుగా వర్గీకరించబడ్డాయి, అయితే సగటున 4.02 శాతం మాత్రమే సవరించడం నమూనాకు ఇన్పుట్ లక్షణాలు. అప్పుడు మేము ఒక కాఠిన్యం కొలత నిర్వచించడం ద్వారా ప్రతికూల భంగం వివిధ నమూనా తరగతులు హాని అంచనా. చివరగా, ఒక మంచి ఇన్పుట్ మరియు లక్ష్య వర్గీకరణ మధ్య దూరం యొక్క అంచనా కొలత నిర్వచించడం ద్వారా ప్రతికూల నమూనాలపై రక్షణలను వివరించే ప్రాథమిక పనిని మేము వివరిస్తాము. |
3f52f57dcfdd1bb0514ff744f4fdaa986a325591 | ఆపిల్ యొక్క మాక్బుక్ ఫర్మ్వేర్ భద్రతలో అనేక లోపాలు ఉన్నాయి, ఇవి ఈ ల్యాప్టాప్ల యొక్క SPI ఫ్లాష్ బూట్ ROM కు నమ్మదగని మార్పులను వ్రాయడానికి అనుమతిస్తాయి. ఈ సామర్థ్యం ప్రసిద్ధ ఆపిల్ మాక్బుక్ ఉత్పత్తి శ్రేణి కోసం కొత్త తరగతి నిరంతర ఫర్మ్వేర్ రూట్కిట్లను లేదా బూట్కిట్లను సూచిస్తుంది. స్టీల్త్ బూట్కిట్లు తమను తాము గుర్తించకుండా దాచవచ్చు మరియు వాటిని తొలగించడానికి సాఫ్ట్వేర్ ప్రయత్నాలను నిరోధించవచ్చు. బూట్ ROM లో హానికరమైన మార్పులు ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క పునఃస్థాపన మరియు హార్డ్ డ్రైవ్ భర్తీని కూడా మనుగడ సాగించగలవు. అంతేకాకుండా, ఈ మాల్వేర్ తన యొక్క కాపీని ఇతర థండర్ బోల్ట్ పరికరాల ఆప్షన్ ROM లలో ఇన్స్టాల్ చేసుకోవచ్చు. ఇది ఎయిర్ గ్యాప్ భద్రతా పరిధుల అంతటా వైరల్గా వ్యాప్తి చెందడానికి ఒక సాధనంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఈ లోపాలలో కొన్నింటిని ఆపిల్ CVE 2014-4498లో భాగంగా పరిష్కరించినప్పటికీ, ఈ తరగతి హానికి సులభమైన పరిష్కారం లేదు, ఎందుకంటే మాక్బుక్ బూట్ సమయంలో ఫర్మ్వేర్ యొక్క క్రిప్టోగ్రాఫిక్ ధృవీకరణను నిర్వహించడానికి విశ్వసనీయ హార్డ్వేర్ లేదు. |
3b3acbf7cc2ec806e4177eac286a2ee22f6f7630 | ఈ పత్రం అల్ట్రా-బ్రాడ్బ్యాండ్ డిజిటల్-టు-అనలాగ్ (D/A) మార్పిడి ఉపవ్యవస్థల కోసం 110-GHz- బ్యాండ్విడ్త్ 2:1 అనలాగ్ మల్టీప్లెక్సర్ (AMUX) ను అందిస్తుంది. కొత్తగా అభివృద్ధి చేసిన $\pmb{0.25-\mu \mathrm{m}}$ -ఎమిటర్-వైడ్త్ ఇన్ పి డబుల్ హెటెరోజంక్షన్ బైపోలార్ ట్రాన్సిస్టర్లను (DHBTs) ఉపయోగించి AMUX రూపకల్పన చేయబడింది మరియు తయారు చేయబడింది, ఇవి పీక్ $\pmb{f_{\mathrm{T}}}$ మరియు $\pmb{f\displaystyle \max}$ 460 మరియు 480 GHz, వరుసగా కలిగి ఉంటాయి. AMUX IC లో డేటా-ఇన్పుట్ లీనియర్ బఫర్లు, క్లాక్-ఇన్పుట్ లిమిటింగ్ బఫర్, AMUX కోర్ మరియు అవుట్పుట్ లీనియర్ బఫర్తో సహా గంభీరమైన బిల్డింగ్ బ్లాక్స్ ఉంటాయి. డేటా మరియు క్లాక్ మార్గాల కోసం కొలుస్తారు 3-dB బ్యాండ్విడ్త్ 110 GHz కంటే ఎక్కువ. అంతేకాకుండా, ఇది 180 GS/s వరకు సమయ-డొమైన్ పెద్ద-సిగ్నల్ నమూనా కార్యకలాపాలను కొలుస్తుంది మరియు పొందుతుంది. ఈ AMUX ను ఉపయోగించి 224-Gb/s (112-GBaud) నాలుగు-స్థాయి పల్స్- యాంప్లిట్యూడ్ మాడ్యులేషన్ (PAM4) సిగ్నల్ ను విజయవంతంగా ఉత్పత్తి చేశారు. మా పరిజ్ఞానంలో, ఈ AMUX IC కి ఇంతకుముందు నివేదించబడిన ఏ ఇతర AMUX లతో పోలిస్తే విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్ మరియు వేగవంతమైన నమూనా రేటు ఉంది. |
4dd7721248c5489e25f46f7ab78c7d0229a596d4 | ఈ పత్రం పూర్తిగా సమీకృత RF శక్తి-పంట వ్యవస్థను పరిచయం చేస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ ఏకకాలంలో బాహ్య DC లోడ్లు డిమాండ్ ప్రస్తుత సరఫరా మరియు అదనపు అవుట్పుట్ శక్తి కాలంలో, బాహ్య కెపాసిటర్లు అదనపు శక్తి నిల్వ చేయవచ్చు. ఈ డిజైన్ 0.18- $\mu \text{m}$ CMOS టెక్నాలజీలో తయారు చేయబడింది, మరియు క్రియాశీల చిప్ ప్రాంతం 1.08 mm2. ఈ స్వీయ ప్రారంభ వ్యవస్థను ఒక సమీకృత ఎల్సీ మ్యాచింగ్ నెట్వర్క్, ఒక ఆర్ఎఫ్ రెక్టిఫైయర్, మరియు 66-157 ఎన్డబ్ల్యు వినియోగించే ఒక పవర్ మేనేజ్మెంట్/కంట్రోలర్ యూనిట్తో పునఃనిర్మింప చేయవచ్చు. అవసరమైన క్లాక్ జనరేషన్ మరియు వోల్టేజ్ రిఫరెన్స్ సర్క్యూట్ ఒకే చిప్లో విలీనం చేయబడ్డాయి. డిమాండ్ అవుట్పుట్ శక్తిని అందించలేని తక్కువ ఇన్పుట్ శక్తి కోసం పనిచేయడానికి డ్యూటీ సైకిల్ నియంత్రణ ఉపయోగించబడుతుంది. అంతేకాకుండా, అందుబాటులో ఉన్న అవుట్పుట్ శక్తి యొక్క సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి RF రెక్టిఫైయర్ యొక్క దశల సంఖ్యను పునఃనిర్మిస్తుంది. అధిక శక్తి కోసం, ఒక బాహ్య శక్తి నిల్వ మూలకం ఛార్జ్ చేయడానికి ఒక ద్వితీయ మార్గం సక్రియం చేయబడుతుంది. కొలిచిన RF ఇన్పుట్ పవర్ సెన్సిటివిటీ -14.8 dBm 1V dc అవుట్పుట్ వద్ద ఉంది. |
7314be5cd836c8f06bd1ecab565b00b65259eac6 | పెద్ద డాక్యుమెంట్ ఆర్కైవ్లను నిర్వహించడానికి ఒక పరిష్కారాన్ని అందించే అల్గోరిథంల సూట్ను సర్వే చేయడం. |
f0eace9bfe72c2449f76461ad97c4042d2a7141b | ఈ లేఖలో, W-బ్యాండ్లో ఒక నవల యాంటెన్నా-ఇన్-ప్యాకేజీ (AiP) సాంకేతికత ప్రతిపాదించబడింది. ఈ సాంకేతికత అధిక మెకానికల్ బలం కోసం మెటల్ ప్యాకేజీని ఉపయోగించాలని ప్రత్యేక కేసును పరిష్కరించడానికి ప్రదర్శించబడుతుంది. బహుళ పొరల తక్కువ ఉష్ణోగ్రత సహ-బూడిద సెరామిక్ (LTCC) సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, యాంటెన్నా యొక్క రేడియేషన్ సామర్థ్యాన్ని కొనసాగించవచ్చు. అదే సమయంలో, అధిక యాంత్రిక బలం మరియు షీల్డింగ్ పనితీరు సాధించబడుతుంది. ఐఐపి యొక్క నమూనా రూపకల్పన చేయబడింది. ఈ నమూనాలో సమీకృత LTCC యాంటెన్నా, తక్కువ నష్టం ఫీడర్, మరియు ఒక కోనార్డ్ హార్న్ ఎపర్చరుతో మెటల్ ప్యాకేజీ ఉన్నాయి. ఈ LTCC ఫీడర్ను లామినేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (LWG) ద్వారా సాధించవచ్చు. LTCC లోని ఒక LWG కావిటీని ఉపయోగించి యాంటెన్నా ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ విస్తరించబడుతుంది. విద్యుదయస్కాంత (EM) అనుకరణలు మరియు యాంటెన్నా పనితీరు యొక్క కొలతలు మొత్తం ఆసక్తిగల ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిలో బాగా అంగీకరిస్తాయి. ప్రతిపాదిత నమూనా 88 నుండి 98 GHz వరకు 10 GHz -10-dB ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ మరియు 89 GHz వద్ద 12.3 dBi యొక్క గరిష్ట లాభం సాధిస్తుంది. |
2077d0f30507d51a0d3bbec4957d55e817d66a59 | ప్రకృతి దృశ్యాల గణాంకాలను సంగ్రహించే సాధారణ, వ్యక్తీకరణ చిత్ర పూర్వాలను నేర్చుకోవడానికి మేము ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను అభివృద్ధి చేస్తాము మరియు వివిధ రకాల యంత్ర దృష్టి పనులకు ఉపయోగించవచ్చు. ఈ విధానం సాంప్రదాయ మార్కోవ్ యాదృచ్ఛిక క్షేత్ర (MRF) నమూనాలను విస్తరించేలా చేస్తుంది. ఫీల్డ్ సంభావ్యతలను ప్రొడక్ట్స్-ఆఫ్-ఎక్స్పర్ట్స్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఉపయోగించి మోడల్ చేస్తారు, ఇది అనేక సరళ ఫిల్టర్ ప్రతిస్పందనల యొక్క సరళం కాని విధులను దోపిడీ చేస్తుంది. మునుపటి MRF విధానాలకు విరుద్ధంగా, లీనియర్ ఫిల్టర్లతో సహా అన్ని పారామితులు శిక్షణ డేటా నుండి నేర్చుకుంటారు. ఈ ఫీల్డ్ ఆఫ్ ఎక్స్పర్ట్స్ మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలను మేము రెండు ఉదాహరణ అనువర్తనాలతో ప్రదర్శిస్తాము, ఇమేజ్ డెనోయిసింగ్ మరియు ఇమేజ్ ఇన్పెయింటింగ్, ఇవి సరళమైన, సుమారుగా inference పథకాన్ని ఉపయోగించి అమలు చేయబడతాయి. మోడల్ ఒక సాధారణ చిత్రం డేటాబేస్ మీద శిక్షణ మరియు ఒక నిర్దిష్ట అప్లికేషన్ వైపు ట్యూన్ లేదు అయితే, మేము పోటీ మరియు కూడా ప్రత్యేక పద్ధతులు అధిగమించడానికి ఫలితాలు పొందండి. |
214658334c581f0d18b9a871928e91b6e4f83be7 | ఈ ఆలోచన స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ టోపోలాజీకి సమానంగా ఉంటుంది, దీనిలో వోల్టేజ్లను సమతుల్యం చేయడానికి కెపాసిటర్ లేదా కెపాసిటర్ బ్యాంకులు బ్యాటరీ యొక్క కణాల అంతటా మారతాయి. ఒక ప్రాథమిక బ్యాటరీ సెల్ మోడల్ సెల్ యొక్క కెపాసిటివ్ ప్రభావం కారణంగా కెపాసిటెన్సీని కలిగి ఉంటుంది కాబట్టి, ఈ కెపాసిటివ్ ప్రభావాన్ని సెల్ బ్యాలెన్సింగ్లో ఉపయోగించవచ్చు. అందువల్ల స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ టోపోలాజీలో ఈక్వలైజర్ కెపాసిటర్లను తొలగించవచ్చు మరియు బ్యాటరీ యొక్క కణాలను ఒకదానితో ఒకటి మార్చవచ్చు. ఇది వేగంగా శక్తి బదిలీని అనుమతిస్తుంది మరియు తద్వారా వేగంగా సమానత్వం ఏర్పడుతుంది. ప్రతిపాదిత టోపోలాజీ విద్యుత్ ఎలక్ట్రానిక్ సర్క్యూట్లలో తరచుగా విఫలమయ్యే కెపాసిటర్లు వంటి అదనపు శక్తి నిల్వ అంశాలు అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది, అదనపు శక్తి నిల్వ అంశాలు మరియు సర్క్యూట్ల ఖర్చు మరియు వాల్యూమ్ చేర్చిన నష్టాలను తగ్గిస్తుంది మరియు నియంత్రణ అల్గోరిథంను సులభతరం చేస్తుంది. ప్రతిపాదిత బ్యాలెన్సింగ్ సర్క్యూట్ అప్లికేషన్ అవసరానికి అనుగుణంగా అమలు చేయవచ్చు. ప్రతిపాదిత టోపోలాజీ MATLAB/సిమ్యులింక్ వాతావరణంలో అనుకరించబడింది మరియు స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ టోపోలాజీలతో పోలిస్తే బ్యాలెన్సింగ్ వేగం పరంగా మెరుగైన ఫలితాలను చూపించింది. బ్యాటరీల జీవిత చక్రం పొడిగించడానికి మరియు బ్యాటరీల నుండి గరిష్ట శక్తిని సేకరించడానికి సెల్ బ్యాలెన్సింగ్ సర్క్యూట్లు ముఖ్యమైనవి. బ్యాటరీ ప్యాకేజీలలో సెల్ బ్యాలెన్సింగ్ కోసం చాలా పవర్ ఎలక్ట్రానిక్స్ టోపోలాజీని ప్రయత్నించారు. యాక్టివ్ సెల్ బ్యాలెన్సింగ్ టోపోలాజీలు ఇండక్టర్-కెపాసిటర్ లేదా ట్రాన్స్ఫార్మర్-కెపాసిటర్ లేదా స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ లేదా స్విచ్డ్ ఇండక్టర్ కలయిక వంటి శక్తి నిల్వ అంశాలను ఉపయోగించి బ్యాటరీ యొక్క కణాల అంతటా వోల్టేజ్లను సమతుల్యం చేయడానికి అధిక పనితీరును చూపించే కణాల నుండి తక్కువ పనితీరును చూపించే కణాలకు శక్తిని బదిలీ చేస్తాయి. ఈ అధ్యయనంలో ఏ శక్తి నిల్వ మూలకం ఉపయోగించకుండా ఒక క్రియాశీల సమతుల్య టోపోలాజీ ప్రతిపాదించబడింది. |
0c04909ed933469246defcf9aca2b71ae8e3f623 | ఈ పుస్తకంలోని రెండవ సంచికలో ప్రధాన మార్పు సంభావ్యత రిట్రీవల్ పై కొత్త అధ్యాయం జోడించడం. ఈ అధ్యాయం చేర్చబడింది ఎందుకంటే ఇది సమాచార పునరుద్ధరణలో పరిశోధన యొక్క అత్యంత ఆసక్తికరమైన మరియు చురుకైన ప్రాంతాలలో ఒకటి అని నేను భావిస్తున్నాను. ఇంకా పరిష్కరించాల్సిన అనేక సమస్యలు ఉన్నాయి కాబట్టి ఈ ప్రత్యేక అధ్యాయం ఈ రంగంలో జ్ఞానం యొక్క స్థితిని ముందుకు తీసుకెళ్లాలనుకునే వారికి కొంత సహాయం చేస్తుందని నేను ఆశిస్తున్నాను. ఈ ఇతర అధ్యాయాలన్నీ, ఈ సంచికలో చర్చించిన అంశాలపై ఇటీవల చేసిన కొన్ని రచనలను చేర్చడం ద్వారా నవీకరించబడ్డాయి. ఈ కొత్త సంచికను సిద్ధం చేసేటప్పుడు బ్రూస్ క్రోఫ్ట్ తో జరిగిన చర్చల నుండి నేను ప్రయోజనం పొందాను. ఈ పుస్తకంలోని పదార్థం అధునాతన అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ ఇన్ఫర్మేషన్ (లేదా కంప్యూటర్) సైన్స్ విద్యార్థులు, పోస్ట్ గ్రాడ్యుయేట్ లైబ్రరీ సైన్స్ విద్యార్థులు మరియు IR రంగంలో పరిశోధనా కార్మికులను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. కొన్ని అధ్యాయాలు, ముఖ్యంగా 6వ అధ్యాయం * కొద్దిగా అధునాతనమైన గణితాన్ని సరళంగా ఉపయోగిస్తుంది. అయితే, అవసరమైన గణిత సాధనాలను ప్రస్తుతం ఉన్న అనేక గణిత గ్రంథాల నుండి సులభంగా నేర్చుకోవచ్చు మరియు ఏ సందర్భంలోనైనా, గణితం సంభవించే చోట సూచనలు ఇవ్వబడ్డాయి. వివరణాత్మక వ్యాఖ్యానాన్ని, సూచనల సాంద్రతను సమతుల్యం చేసుకోవాలన్న సమస్యను నేను ఎదుర్కొన్నాను. నేను పెద్ద సంఖ్యలో సూచనలు ఇవ్వడానికి శోదించబడ్డాను కాని అవి వచన కొనసాగింపును నాశనం చేస్తాయి అని భయపడ్డాను. నేను మధ్యస్థమైన మార్గాన్ని అనుసరించడానికి ప్రయత్నించాను మరియు వార్షిక సమాచార శాస్త్రం మరియు సాంకేతికత సమీక్షతో పోటీ పడలేదు. సాధారణంగా పుస్తకము లేదా పత్రిక వంటి సులభంగా అందుబాటులో ఉండే రూపంలో ప్రచురించబడిన రచనలను మాత్రమే ఉదహరించమని ప్రోత్సహించబడుతుంది. దురదృష్టవశాత్తు, IR లో ఆసక్తికరమైన పని చాలా సాంకేతిక నివేదికలు మరియు Ph. D. థీసిస్ లో ఉంది. ఉదాహరణకు, కార్నెల్ లోని స్మార్ట్ వ్యవస్థపై చేసిన పని చాలావరకు నివేదికలలో మాత్రమే లభిస్తుంది. అదృష్టవశాత్తూ వీటిలో చాలా ఇప్పుడు నేషనల్ టెక్నికల్ ఇన్ఫర్మేషన్ సర్వీస్ (యుఎస్) మరియు యూనివర్సిటీ మైక్రోఫిల్మ్స్ (యుకె) ద్వారా అందుబాటులో ఉన్నాయి. నేను ఈ వనరులను ఉపయోగించకుండా ఉండలేదు, అయితే అదే పదార్థం ఇతర రూపంలో మరింత సులభంగా అందుబాటులో ఉంటే నేను ప్రాధాన్యతనిచ్చాను. నాకు సహాయం చేసిన అనేక మంది వ్యక్తులకు, సంస్థలకు నేను ఎంతో రుణపడి ఉన్నానని తెలియజేయాలనుకుంటున్నాను. ఈ పుస్తకంలోని అనేక ఆలోచనలకు వారు బాధ్యత వహిస్తున్నారని నేను మొదట చెప్పాలనుకుంటున్నాను, కాని నేను మాత్రమే బాధ్యత వహించాలని కోరుకుంటున్నాను. నా అతి పెద్ద రుణాన్ని కరెన్ స్పార్క్ జోన్స్ కు చెల్లిస్తున్నాను, ఆమె నాకు సమాచార పునరుద్ధరణను ఒక ప్రయోగాత్మక శాస్త్రంగా పరిశోధించమని నేర్పింది. నిక్ జార్డిన్ మరియు రాబిన్ ... |
3cfbb77e5a0e24772cfdb2eb3d4f35dead54b118 | కాంటెక్స్ట్-ప్రిడిక్టింగ్ మోడల్స్ (ఇంకెంబెడ్డింగ్స్ లేదా న్యూరల్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ అని పిలుస్తారు) డిస్ట్రిబ్యూషనల్ సెమాంటిక్స్ బ్లాక్ లో కొత్త పిల్లలు. ఈ నమూనాల చుట్టూ ఉన్న buzz ఉన్నప్పటికీ, సాహిత్యంలో ఇప్పటికీ క్లాసిక్, కౌంట్-వెక్టర్ ఆధారిత పంపిణీ అర్థ విధానాలతో అంచనా నమూనాల యొక్క క్రమబద్ధమైన పోలిక లేదు. ఈ కాగితంలో, మేము విస్తృతమైన లెక్సికల్ సెమాంటిక్స్ పనులపై మరియు అనేక పారామితి సెట్టింగులలో విస్తృతమైన అంచనాను నిర్వహిస్తాము. ఫలితాలు, మన స్వంత ఆశ్చర్యానికి, ఈ buzz పూర్తిగా సమర్థించబడుతుందని చూపిస్తుంది, ఎందుకంటే సందర్భ-ప్రవచించే నమూనాలు వారి కౌంట్-ఆధారిత ప్రతిరూపాలకు వ్యతిరేకంగా పూర్తి మరియు స్పష్టమైన విజయాన్ని పొందుతాయి. |
9ec20b90593695e0f5a343dade71eace4a5145de | 1 విద్యార్థి, డిపార్ట్ మెంట్. మెషిన్ లెర్నింగ్ లో పరిశోధన కోసం ఒక కొత్త ప్రాంతంగా అబ్స్ట్రాక్ట్ డీప్ లెర్నింగ్ ఉనికిలోకి వచ్చింది. ఇది మానవ మెదడులాగా వ్యవహరించేలా, సంక్లిష్టమైన డేటా నుండి నేర్చుకునే మరియు ప్రాసెస్ చేసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది మరియు సంక్లిష్టమైన పనులను కూడా పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం కారణంగా, ఇది టెక్స్ట్, సౌండ్, ఇమేజెస్ మొదలైన వివిధ రంగాలలో ఉపయోగించబడింది. సహజ భాషా ప్రక్రియ లోతైన అభ్యాస పద్ధతుల ద్వారా ప్రభావితమవుతుంది. ఈ పరిశోధన పత్రం సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ లో డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ఇటీవలి పరిణామాలు మరియు అనువర్తనాలను హైలైట్ చేస్తుంది. |
cc13fde0a91f4d618e6af66b49690702906316ae | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ మరియు పెద్ద డేటా యుగం అభివృద్ధి చెందాయి, ఇది సాంప్రదాయ నిర్ణయం చెట్టు అల్గోరిథంలకు సవాళ్లను తెస్తుంది. మొదట, డేటాసెట్ పరిమాణం చాలా పెద్దదిగా మారడంతో, నిర్ణయం చెట్టును నిర్మించే ప్రక్రియ చాలా సమయం తీసుకుంటుంది. రెండవది, డేటా ఇకపై మెమరీలో సరిపోనందున, కొంత గణనను బాహ్య నిల్వకు తరలించాలి మరియు అందువల్ల I / O ఖర్చు పెరుగుతుంది. ఈ క్రమంలో, మాప్ రిడ్యూస్ ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్ ఉపయోగించి ఒక సాధారణ నిర్ణయం చెట్టు అల్గోరిథం, C4.5 ను అమలు చేయాలని మేము ప్రతిపాదించాము. ప్రత్యేకించి, మేము సాంప్రదాయ అల్గోరిథంను మ్యాప్ మరియు తగ్గించు విధానాల శ్రేణిగా మారుస్తాము. అంతేకాకుండా, సమాచార వ్యయాన్ని తగ్గించడానికి కొన్ని డేటా నిర్మాణాలను రూపొందిస్తాం. భారీ డేటా సమితిపై విస్తృతమైన ప్రయోగాలు కూడా చేస్తాం. ఫలితాల ప్రకారం మన అల్గోరిథం సమయానుకూలత, స్కేలబిలిటీ రెండింటినీ ప్రదర్శిస్తుంది. |
d73a71fa24b582accb934a9c2308567376ff396d | 3 డి జియో-డేటాబేస్ పరిశోధన అనేది 3 డి పట్టణ ప్రణాళిక, పర్యావరణ పర్యవేక్షణ, మౌలిక సదుపాయాల నిర్వహణ, మరియు ప్రారంభ హెచ్చరిక లేదా విపత్తు నిర్వహణ మరియు ప్రతిస్పందన వంటి సవాలు అనువర్తనాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ఒక మంచి రంగం. ఈ రంగాలలో, మానవ కార్యకలాపాలు మరియు భూభౌతిక దృగ్విషయాలను వివరించే పెద్ద జియో-రిఫరెన్సు డేటా సమితుల మోడలింగ్, విశ్లేషణ, నిర్వహణ మరియు సమైక్యతకు మద్దతు ఇవ్వడానికి జిఐఎస్ సైన్స్ మరియు సంబంధిత రంగాలలో ఇంటర్డిసిప్లినరీ పరిశోధన అవసరం. జియో-డేటాబేస్లు 2 డి మ్యాప్లు, 3 డి జియో-సైంటిఫిక్ మోడల్స్ మరియు ఇతర జియో-రిఫరెన్సింగ్ డేటాను సమగ్రపరచడానికి వేదికలుగా ఉపయోగపడతాయి. అయితే, ప్రస్తుత జియో-డేటాబేస్లు తగినంత 3 డి డేటా మోడలింగ్ మరియు డేటా నిర్వహణ పద్ధతులను అందించవు. ఉపరితల మరియు వాల్యూమ్ నమూనాలను నిర్వహించడానికి కొత్త 3 డి జియో-డేటాబేస్లు అవసరం. ఈ ఆర్టికల్ మొదట జియో-డేటాబేస్ పరిశోధన యొక్క 25 సంవత్సరాల పునరాలోచనను అందిస్తుంది. డేటా మోడలింగ్, ప్రమాణాలు, జియో-డేటా యొక్క సూచిక వివరాలు చర్చించబడ్డాయి. ఇంటర్ డిసిప్లినరీ రీసెర్చ్ కు కొత్త రంగాలను తెరవడానికి 3 డి జియో-డేటాబేస్ల అభివృద్ధికి కొత్త దిశలను పరిష్కరించారు. ప్రారంభ హెచ్చరిక మరియు అత్యవసర ప్రతిస్పందన రంగాలలో రెండు దృశ్యాలు మానవ మరియు భూభౌతిక దృగ్విషయాల యొక్క మిశ్రమ నిర్వహణను ప్రదర్శిస్తాయి. ఈ వ్యాసం బహిరంగ పరిశోధన సమస్యలపై విమర్శనాత్మక దృక్పథంతో ముగుస్తుంది. & 2011 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
dce7a0550b4d63f6fe2e6908073ce0ce63626b0c | రోబోటిక్స్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సులో ఆటోమేషన్ యొక్క రహదారిపై మేము కవాతు చేస్తున్నప్పుడు, మా పరికరాలు మన నుండి స్వతంత్రంగా పనిచేయడానికి క్రమంలో మేము పెరుగుతున్న నైతిక నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని ఆటోమేట్ చేయాలి. కానీ నైతిక నిర్ణయాలు స్వయంచాలకం ఇంజనీర్లు మరియు డిజైనర్లు కోసం కొత్త ప్రశ్నలు లేవనెత్తుతుంది, ఎవరు ఆ పనిని సాధించడానికి ఎలా నిర్ణయాలు తీసుకోవాలి. ఉదాహరణకు, కొన్ని నైతిక నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో కఠినమైన నైతిక కేసులు ఉంటాయి, ఇది స్వతంత్రత మరియు సమాచారం సమ్మతి చుట్టూ ఉన్న స్థాపించబడిన నిబంధనలను గౌరవించాలంటే వినియోగదారు ఇన్పుట్ అవసరం. రచయిత ఈ మరియు ఇతర నైతిక పరిశీలనలు నైతిక నిర్ణయం తీసుకోవడంలో ఆటోమేషన్ తో పాటుగా భావిస్తారు. డిజైన్ రూమ్ లో పరిగణనలోకి తీసుకోవలసిన కొన్ని సాధారణ నైతిక అవసరాలను ఆయన ప్రతిపాదించారు, మరియు ఇంజనీర్లు, డిజైనర్లు, నైతిక నిపుణులు మరియు విధాన రూపకర్తలు కొన్ని రకాల నైతిక నిర్ణయాధికారాన్ని ఎలా ఉత్తమంగా ఆటోమేట్ చేయాలో నిర్ణయించడానికి సహాయపడటానికి డిజైన్ ప్రక్రియలో విలీనం చేయగల ఒక డిజైన్ సాధనాన్ని ఆయన స్కెచ్ చేశారు. |
ab19cbea5c61536b616cfa7654cf01bf0621b83f | |
102153467f27d43dd1db8a973846d3ac10ffdc3c | ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (ఐఒటి) టెక్నాలజీ వేగంగా విస్తరిస్తున్న రంగాలలో హెల్త్ కేర్ ఒకటి. హృదయ సంబంధ వ్యాధులు (సివిడి) వంటి దీర్ఘకాలిక వ్యాధులతో బాధపడుతున్న రోగుల ఆరోగ్యాన్ని రిమోట్గా పర్యవేక్షించడానికి ఐఓటి పరికరాలను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ పత్రంలో, హృదయ స్పందన నిర్ధారణ కోసం ఎసిజి విశ్లేషణ మరియు వర్గీకరణ కోసం ఒక అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేసి, ఐఒటి ఆధారిత ఎంబెడెడ్ ప్లాట్ఫామ్లో అమలు చేస్తాము. ఈ అల్గోరిథం రోగి యొక్క 24 గంటల నిరంతర పర్యవేక్షణకు అనువైన ధరించగలిగే ఎసిజి డయాగ్నొస్టిక్ పరికరం కోసం మా ప్రతిపాదన. ఎసిజి విశ్లేషణ కోసం డిస్క్రెట్ వేవ్లెట్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ (డిడబ్ల్యుటి) ను మరియు సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (ఎస్విఎం) వర్గీకరణను ఉపయోగిస్తాము. 18 పరిమాణం కలిగిన ఫీచర్ వెక్టర్ మరియు 2493 సపోర్ట్ వెక్టర్ ల కోసం సాధించిన ఉత్తమ వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వం 98.9%. గాలిలీయో బోర్డులో అల్గోరిథం యొక్క వివిధ అమలులు, కంప్యూటింగ్ ఖర్చు ఇటువంటిది అని నిరూపించడానికి సహాయపడతాయి, తద్వారా ECG విశ్లేషణ మరియు వర్గీకరణ నిజ సమయంలో నిర్వహించబడతాయి. |
44159c85dec6df7a257cbe697bfc854ecb1ebb0b | నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ హెల్త్ యొక్క నేషనల్ సెంటర్ ఫర్ రీసెర్చ్ రిసోర్సెస్ ఆధ్వర్యంలో కొత్తగా ప్రారంభించిన రీసెర్చ్ రిసోర్స్ ఫర్ కాంప్లెక్స్ ఫిజియోలాజికల్ సిగ్నల్స్, హృదయనాళ మరియు ఇతర సంక్లిష్ట బయోమెడికల్ సిగ్నల్స్ అధ్యయనంలో ప్రస్తుత పరిశోధన మరియు కొత్త దర్యాప్తులను ఉత్తేజపరచడానికి ఉద్దేశించబడింది. ఈ వనరులో 3 పరస్పర ఆధారిత భాగాలు ఉన్నాయి. ఫిజియోబ్యాంక్ అనేది జీవవైద్య పరిశోధన సమాజం ఉపయోగించుకునే శారీరక సంకేతాల యొక్క బాగా వర్గీకరించబడిన డిజిటల్ రికార్డింగ్లు మరియు సంబంధిత డేటా యొక్క పెద్ద మరియు పెరుగుతున్న ఆర్కైవ్. ప్రస్తుతం ఆరోగ్యకరమైన వ్యక్తుల నుండి మరియు ప్రాణాంతక అరిథ్మియా, హృదయనాళ వైఫల్యం, స్లీప్ అప్నియా, నాడీ సంబంధిత రుగ్మతలు మరియు వృద్ధాప్యం వంటి అనేక రకాల ప్రజారోగ్య ప్రభావాలతో బాధపడుతున్న రోగుల నుండి బహుళ పారామితి హృదయనాళ, నాడీ మరియు ఇతర జీవ వైద్య సంకేతాల డేటాబేస్లను ఇందులో కలిగి ఉంది. ఫిజియోటూల్కిట్ అనేది శరీరధర్మ సంకేతాల ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణ, గణాంక భౌతిక శాస్త్రం మరియు నాన్-లైనియర్ డైనమిక్స్ ఆధారంగా క్లాసిక్ పద్ధతులు మరియు నవల పద్ధతులను ఉపయోగించి శరీరధర్మపరంగా ముఖ్యమైన సంఘటనల గుర్తింపు, సంకేతాల ఇంటరాక్టివ్ ప్రదర్శన మరియు లక్షణం, కొత్త డేటాబేస్ల సృష్టి, శరీరధర్మ మరియు ఇతర సంకేతాల అనుకరణ, విశ్లేషణ పద్ధతుల యొక్క పరిమాణాత్మక అంచనా మరియు పోలిక మరియు స్థిర ప్రక్రియల విశ్లేషణ కోసం ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్వేర్ లైబ్రరీ. PhysioNet అనేది రికార్డు చేయబడిన జీవ వైద్య సంకేతాల యొక్క ప్రసారానికి మరియు మార్పిడికి మరియు వాటిని విశ్లేషించడానికి ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్వేర్ కోసం ఒక ఆన్ లైన్ ఫోరమ్. ఇది డేటా యొక్క సహకార విశ్లేషణ మరియు ప్రతిపాదిత కొత్త అల్గోరిథంల అంచనా కోసం సౌకర్యాలను అందిస్తుంది. ఫిజియోబ్యాంక్ డేటాకు ఉచిత ఎలక్ట్రానిక్ యాక్సెస్ను అందించడంతో పాటు, వరల్డ్ వైడ్ వెబ్ (http://www.physionet. org), PhysioNet వివిధ స్థాయిల నైపుణ్యం ఉన్న వినియోగదారులకు సహాయం చేయడానికి ఆన్ లైన్ ట్యుటోరియల్స్ ద్వారా సేవలు మరియు శిక్షణను అందిస్తుంది. |
a92eac4415719698d7d2097ef9564e7b36699010 | కార్పొరేట్ సుస్థిరత మరియు దాని పనితీరుపై అంచనా వేయడంలో మరియు నివేదించడంలో వాటాదారులను పాల్గొనే విధానంగా సామాజిక ఆడిటింగ్ యొక్క అనువర్తనాన్ని గుర్తించడం. డిజైన్/పద్ధతి/దృక్పథం - AA1000 మరియు సామాజిక ఆడిటింగ్ అధ్యయనాల చట్రంపై ఆధారపడి, ఈ పత్రం వాటాదారుల నిశ్చితార్థం, సామాజిక ఆడిటింగ్ మరియు కార్పొరేట్ స్థిరత్వాన్ని అనుసంధానిస్తుంది, కార్పొరేట్ స్థిరత్వాన్ని పరిష్కరించడానికి సంభాషణ ఆధారిత సామాజిక ఆడిటింగ్ను వర్తింపజేయడం. ఫలితాలు - కార్పొరేట్ సుస్థిరత మరియు సామాజిక ఆడిటింగ్ మధ్య ఒక సరిపోలిక ను ఈ పత్రం గుర్తిస్తుంది, ఎందుకంటే రెండూ ఒక సంస్థ యొక్క సామాజిక, పర్యావరణ మరియు ఆర్థిక పనితీరును మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి, విస్తృత శ్రేణి వాటాదారుల శ్రేయస్సును పరిగణనలోకి తీసుకుంటాయి మరియు ఈ ప్రక్రియలో వాటాదారుల నిశ్చితార్థం అవసరం. చర్చల ద్వారా వాటాదారులను ఆకర్షించడం ద్వారా సామాజిక ఆడిటింగ్ను ట్రస్ట్లను నిర్మించడానికి, నిబద్ధతను గుర్తించడానికి మరియు వాటాదారులు మరియు సంస్థల మధ్య సహకారాన్ని ప్రోత్సహించడానికి ఉపయోగించవచ్చని ఈ పత్రం సూచిస్తుంది. పరిశోధన పరిమితులు/అనుభవం - ఈ పరిశోధనలో కార్పొరేట్ సుస్థిరతకు సంబంధించిన సామాజిక ఆడిటింగ్ యొక్క ఆచరణాత్మకతపై మరింత అనుభవ పరిశోధన మరియు సంభాషణ ఆధారిత సామాజిక ఆడిటింగ్ యొక్క పరిమితుల నిర్ణయాన్ని అవసరం. ఆచరణాత్మక చిక్కులు - ప్రజాస్వామ్య వ్యాపార సమాజంలో వాటాదారులు మరియు సంస్థల మధ్య విభిన్న ఆసక్తులను సమతుల్యం చేయడానికి సామాజిక ఆడిటింగ్ ఒక ఉపయోగకరమైన యంత్రాంగాన్ని గుర్తించింది. కార్పొరేట్ సుస్థిరత అభివృద్ధి మరియు సాధించడంలో సామాజిక ఆడిటింగ్ యొక్క అనువర్తనం స్పష్టంగా ఆచరణాత్మక చిక్కులను కలిగి ఉంది. అసలైనది/విలువ - ఈ పత్రం వ్యాపారాలు స్థిరత్వం వైపు వెళ్ళడానికి సహాయపడే సంభాషణ ఆధారిత సామాజిక ఆడిటింగ్ యొక్క అనువర్తనాన్ని పరిశీలిస్తుంది. సామాజిక ఆడిటింగ్ అనేది కార్పొరేట్ సామాజిక మరియు పర్యావరణ పనితీరును విశ్లేషించే మరియు నివేదించే ప్రక్రియ, ఇది చర్చల ద్వారా వాటాదారులను నిమగ్నం చేయడం ద్వారా ట్రస్ట్లను నిర్మించడానికి, నిబద్ధతను గుర్తించడానికి మరియు వాటాదారులు మరియు కార్పొరేషన్ల మధ్య సహకారాన్ని ప్రోత్సహించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
915c4bb289b3642489e904c65a47fa56efb60658 | మనం ఇమేజ్ ట్రాన్స్ ఫర్మేషన్ సమస్యలను పరిశీలిస్తాం, ఇక్కడ ఇన్పుట్ ఇమేజ్ ను అవుట్పుట్ ఇమేజ్ గా మార్చుకుంటాం. ఇటువంటి సమస్యలకు ఇటీవలి పద్ధతులు సాధారణంగా అవుట్పుట్ మరియు గ్రౌండ్-ట్రూత్ చిత్రాల మధ్య పిక్సెల్ నష్టాన్ని ఉపయోగించి ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇస్తాయి. ముందస్తు శిక్షణ పొందిన నెట్వర్క్ల నుండి సేకరించిన ఉన్నత స్థాయి లక్షణాల ఆధారంగా అవగాహన నష్టం ఫంక్షన్లను నిర్వచించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా అధిక నాణ్యత గల చిత్రాలను ఉత్పత్తి చేయవచ్చని సమాంతర పని చూపించింది. రెండు విధానాల ప్రయోజనాలను కలిపి, ఇమేజ్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ పనుల కోసం ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవగాహన నష్టం ఫంక్షన్లను ఉపయోగించాలని మేము ప్రతిపాదించాము. ఇమేజ్ స్టైల్ బదిలీపై ఫలితాలను చూపిస్తాము, ఇక్కడ ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ నెట్వర్క్ను గేటిస్ మరియు ఇతరులు ప్రతిపాదించిన ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యను నిజ సమయంలో పరిష్కరించడానికి శిక్షణ ఇస్తారు. ఆప్టిమైజేషన్ ఆధారిత పద్ధతితో పోలిస్తే, మా నెట్వర్క్ ఇలాంటి గుణాత్మక ఫలితాలను ఇస్తుంది కాని మూడు ఆర్డర్లు వేగంగా ఉంటుంది. మేము ఒకే చిత్రానికి సూపర్ రిజల్యూషన్ తో ప్రయోగాలు కూడా చేస్తున్నాము, ఇక్కడ ప్రతి పిక్సెల్ నష్టాన్ని ఒక అవగాహన నష్టంతో భర్తీ చేయడం దృశ్యపరంగా ఆహ్లాదకరమైన ఫలితాలను ఇస్తుంది. |
9201bf6f8222c2335913002e13fbac640fc0f4ec | |
929a376c6fea1376baf40fc2979cfbdd867f03ab | లాస్సీ ఇమేజ్ కంప్రెషన్ పద్ధతులు ఎల్లప్పుడూ వివిధ అసహ్యకరమైన కళాఖండాలను సంపీడన ఫలితాల్లో ప్రవేశపెడతాయి, ముఖ్యంగా తక్కువ బిట్ రేట్లలో. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, JPEG కంప్రెస్డ్ చిత్రాల కోసం అనేక సమర్థవంతమైన మృదువైన డీకోడింగ్ పద్ధతులు ప్రతిపాదించబడ్డాయి. అయితే, మనకు తెలిసినంతవరకు, JPEG 2000 కంప్రెస్డ్ చిత్రాల మృదువైన డీకోడింగ్ పై చాలా తక్కువ పని జరిగింది. వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ పనులలో కన్వొల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (సిఎన్ఎన్) యొక్క అత్యుత్తమ పనితీరుతో ప్రేరణ పొంది, మేము బహుళ బిట్-రేట్-ఆధారిత లోతైన సిఎన్ఎన్లను ఉపయోగించి జెపిజి 2000 కోసం మృదువైన డీకోడింగ్ పద్ధతిని అందిస్తున్నాము. మరింత ప్రత్యేకంగా, శిక్షణ దశలో, మేము అధిక నాణ్యత శిక్షణ చిత్రాలు మరియు వివిధ కోడింగ్ బిట్ రేట్లు వద్ద సంబంధిత JPEG 2000 కుదించబడిన చిత్రాలు ఉపయోగించి లోతైన CNNs వరుస శిక్షణ. పరీక్ష దశలో, ఇన్పుట్ కంప్రెస్డ్ ఇమేజ్ కోసం, సమీప కోడింగ్ బిట్-రేట్తో శిక్షణ పొందిన CNN ను మృదువైన డీకోడింగ్ చేయడానికి ఎంపిక చేస్తారు. విస్తృతమైన ప్రయోగాలు ప్రదర్శించబడిన మృదువైన డీకోడింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి, ఇది JPEG 2000 కుదిరిన చిత్రాల యొక్క దృశ్య నాణ్యతను మరియు లక్ష్యం స్కోర్లను బాగా మెరుగుపరుస్తుంది. |
cfa092829c4c7a42ec77ab6844661e1dae082172 | బిట్కాయిన్ ఒక కొత్త భావనను ప్రవేశపెట్టింది, ఇది మొత్తం ఇంటర్నెట్ను విప్లవాత్మకంగా మార్చగలదు, మరియు బ్యాంకింగ్, ప్రభుత్వ రంగం మరియు సరఫరా గొలుసుతో సహా అనేక రకాల పరిశ్రమలపై సానుకూల ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. ఈ ఆవిష్కరణ అబద్ధమైన అనామకతపై ఆధారపడింది మరియు బ్లాక్చెయిన్ టెక్నాలజీ ఆధారంగా దాని వినూత్న వికేంద్రీకృత నిర్మాణంపై కృషి చేస్తుంది. వ్యాపార ప్రక్రియలో జవాబుదారీతనం మరియు పారదర్శకతను ప్రోత్సహించే కేంద్రీకృత అధికారం అవసరం లేకుండా ట్రస్ట్ స్థాపనతో లావాదేవీల ఆధారిత అనువర్తనాల రేసును బ్లాక్చెయిన్ ముందుకు నెట్టివేస్తోంది. అయితే, బ్లాక్చెయిన్ లెడ్జర్ (ఉదా. బిట్కాయిన్) చాలా క్లిష్టంగా మారుతుంది మరియు ప్రత్యేకమైన సాధనాలు, సమిష్టిగా "బ్లాక్చెయిన్ అనలిటిక్స్" అని పిలుస్తారు, వ్యక్తులు, చట్ట అమలు సంస్థలు మరియు సేవా ప్రదాతలు దానిని శోధించడానికి, అన్వేషించడానికి మరియు దృశ్యమానం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా, అనేక విశ్లేషణాత్మక సాధనాలు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి, ఇవి సంబంధాలను మ్యాప్ చేయడానికి, లావాదేవీల ప్రవాహాన్ని పరిశీలించడానికి మరియు ఫోరెన్సిక్ దర్యాప్తులను మెరుగుపరచడానికి నేర కేసులను ఫిల్టర్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. ఈ పత్రం బ్లాక్చెయిన్ విశ్లేషణాత్మక సాధనాల యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని చర్చిస్తుంది మరియు వాటి అనువర్తనాల ఆధారంగా ఒక నేపథ్య వర్గీకరణ నమూనాను అందిస్తుంది. ఇది భవిష్యత్ అభివృద్ధి మరియు పరిశోధన కోసం బహిరంగ సవాళ్లను కూడా పరిశీలిస్తుంది. |
2e5fadbaab27af0c2b5cc6a3481c11b2b83c4f94 | ఫోటోగ్రాఫర్ ను గుర్తించడంలో కొత్త సమస్యను పరిచయం చేస్తున్నాం. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ప్రస్తుత కంప్యూటర్ విజన్ పద్ధతుల సాధ్యతను అన్వేషించడానికి, మేము ఒక కొత్త డేటాసెట్ను సృష్టించాము 180,000 చిత్రాల కంటే ఎక్కువ 41 ప్రసిద్ధ ఫోటోగ్రాఫర్లు తీసినవి. ఈ డేటా సమితిని ఉపయోగించి, ఫోటోగ్రాఫర్ను గుర్తించడంలో వివిధ లక్షణాల (తక్కువ మరియు ఉన్నత స్థాయి, సిఎన్ఎన్ లక్షణాలతో సహా) ప్రభావాన్ని మేము పరిశీలించాము. ఈ పని కోసం ఒక కొత్త లోతైన కన్వోల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ను కూడా మేము శిక్షణ ఇచ్చాము. మా ఫలితాలు అధిక స్థాయి లక్షణాలు తక్కువ స్థాయి లక్షణాలను బాగా అధిగమిస్తాయని చూపిస్తున్నాయి. ఈ నేర్చుకున్న నమూనాలను ఉపయోగించి గుణాత్మక ఫలితాలను అందిస్తాము, ఇది ఫోటోగ్రాఫర్ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గుర్తించే మా పద్ధతి యొక్క సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది మరియు నిర్దిష్ట ఫోటోగ్రాఫర్లు ఏమి తీయాలనే దాని గురించి ఆసక్తికరమైన తీర్మానాలను పొందటానికి అనుమతిస్తుంది. మా పద్ధతి యొక్క రెండు అనువర్తనాలను కూడా ప్రదర్శిస్తాము. |
25b6818743a6c0b9502a1c026c653038ff505c09 | |
6ed67a876b3afd2f2fb7b5b8c0800a0398c76603 | |
24281c886cd9339fe2fc5881faf5ed72b731a03e | MapReduce మరియు దాని వేరియంట్లు పెద్ద ఎత్తున డేటా-ఇంటెన్సివ్ అప్లికేషన్లను వస్తువుల క్లస్టర్లలో అమలు చేయడంలో చాలా విజయవంతమయ్యాయి. అయితే, ఈ వ్యవస్థల్లో ఎక్కువ భాగం ఇతర ప్రముఖ అనువర్తనాలకు అనుకూలంగా లేని అసైక్లిక్ డేటా ఫ్లో మోడల్ చుట్టూ నిర్మించబడ్డాయి. ఈ పత్రం అటువంటి అనువర్తనాల తరగతిపై దృష్టి పెడుతుందిః బహుళ సమాంతర కార్యకలాపాలలో పని డేటా సమితిని తిరిగి ఉపయోగించుకునేవి. ఇందులో అనేక పునరావృత యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు, అలాగే ఇంటరాక్టివ్ డేటా విశ్లేషణ సాధనాలు ఉన్నాయి. మాప్ రిడ్యూస్ యొక్క స్కేలబిలిటీ మరియు ఫాల్ట్ టోలరేన్స్ ను నిలుపుకొని ఈ అప్లికేషన్లకు మద్దతు ఇచ్చే స్పార్క్ అనే కొత్త ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము ప్రతిపాదించాము. ఈ లక్ష్యాలను సాధించడానికి, స్పార్క్ రెసిలియంట్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ డేటాసెట్స్ (RDD లు) అని పిలువబడే ఒక వియుక్తతను పరిచయం చేస్తుంది. RDD అనేది ఒక విభజన కోల్పోయినట్లయితే పునర్నిర్మించగల యంత్రాల సమితిలో విభజించబడిన వస్తువుల యొక్క చదవడానికి మాత్రమే సేకరణ. స్పార్క్ పునరావృత యంత్ర అభ్యాస పనులలో హడూప్ కంటే 10 రెట్లు ఎక్కువ పనితీరును కలిగి ఉంటుంది మరియు సబ్-సెకండ్ ప్రతిస్పందన సమయంతో 39 GB డేటాసెట్ను ఇంటరాక్టివ్గా ప్రశ్నించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
03ff3f8f4d5a700fbe8f3a3e63a39523c29bb60f | భాషా అవగాహనకు వాక్యాలను సరిగ్గా సూచించే సామర్థ్యం కీలకం. వాక్యాల అర్థ నమూనా కోసం మనం అవలంబించే డైనమిక్ కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (డిసిఎన్ఎన్) అని పిలువబడే ఒక కన్వొల్యూషనల్ నిర్మాణాన్ని మేము వివరిస్తాము. ఈ నెట్వర్క్ డైనమిక్ k-మాక్స్ పూలింగ్ ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది సరళ శ్రేణులపై గ్లోబల్ పూలింగ్ ఆపరేషన్. ఈ నెట్వర్క్ వేర్వేరు పొడవుల ఇన్పుట్ వాక్యాలను నిర్వహిస్తుంది మరియు చిన్న మరియు దీర్ఘ-శ్రేణి సంబంధాలను స్పష్టంగా సంగ్రహించగల వాక్యంపై ఫీచర్ గ్రాఫ్ను ప్రేరేపిస్తుంది. ఈ నెట్వర్క్ పార్స్ చెట్టు మీద ఆధారపడదు మరియు ఏ భాషకైనా సులభంగా వర్తిస్తుంది. మేము DCNN ను నాలుగు ప్రయోగాలలో పరీక్షించాము: చిన్న స్థాయి బైనరీ మరియు బహుళ-తరగతి సెంటిమెంట్ అంచనా, ఆరు-మార్గం ప్రశ్న వర్గీకరణ మరియు రిమోట్ పర్యవేక్షణ ద్వారా ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ అంచనా. మొదటి మూడు పనులలో నెట్వర్క్ అద్భుతమైన పనితీరును సాధించింది మరియు బలమైన బేస్ లైన్కు సంబంధించి చివరి పనిలో 25% కంటే ఎక్కువ లోపం తగ్గింది. |
ff5c193fd7142b3f426baf997b43937eca1bbbad | అధిక శక్తి కలిగిన మధ్య వోల్టేజ్ శక్తి నియంత్రణ రంగంలో మల్టీ లెవల్ ఇన్వర్టర్ టెక్నాలజీ ఇటీవల చాలా ముఖ్యమైన ప్రత్యామ్నాయంగా ఉద్భవించింది. ఈ కాగితం డయోడ్-క్లాంప్డ్ ఇన్వర్టర్ (న్యూట్రల్ పాయింట్ క్లాంప్డ్), కెపాసిటర్-క్లాంప్డ్ (ఫ్లయింగ్ కెపాసిటర్) మరియు ప్రత్యేక DC మూలాలతో క్యాస్కేడ్డ్ మల్టీసెల్ వంటి అతి ముఖ్యమైన టోపోలాజీలను అందిస్తుంది. అసమాన హైబ్రిడ్ కణాలు మరియు మృదువైన-స్విచ్డ్ మల్టీలెవల్ ఇన్వర్టర్లు వంటి అభివృద్ధి చెందుతున్న టోపోలాజీలు కూడా చర్చించబడ్డాయి. ఈ కాగితం ఈ కన్వర్టర్ల కుటుంబానికి అభివృద్ధి చేసిన అత్యంత సంబంధిత నియంత్రణ మరియు మాడ్యులేషన్ పద్ధతులను కూడా అందిస్తుందిః బహుళస్థాయి సైనోసైడల్ పల్స్విడ్త్ మాడ్యులేషన్, బహుళస్థాయి సెలెక్టివ్ హార్మోనిక్ తొలగింపు మరియు స్పేస్-వెక్టర్ మాడ్యులేషన్. ఈ కన్వర్టర్ లలో లమినేటర్లు, కన్వేయర్ బెల్ట్లు, యూనిఫైడ్ పవర్ ఫ్లో కంట్రోలర్లు వంటి తాజా మరియు మరింత సంబంధిత అప్లికేషన్లకు ప్రత్యేక శ్రద్ధ ఇవ్వబడింది. పునరుత్పాదక లోడ్లను సరఫరా చేసే ఇన్వర్టర్లకు ఇన్పుట్ వైపు యాక్టివ్ ఫ్రంట్ ఎండ్ అవసరం కూడా చర్చించబడుతుంది మరియు సర్క్యూట్ టోపోలాజీ ఎంపికలు కూడా ప్రదర్శించబడతాయి. చివరగా, హై వోల్టేజ్ అధిక శక్తి పరికరాలు మరియు ఆప్టికల్ సెన్సార్లు మరియు భవిష్యత్తు అభివృద్ధికి ఇతర అవకాశాలు వంటి పరిధీయ అభివృద్ధి ప్రాంతాలను పరిష్కరించారు. |
Subsets and Splits