_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
a0117ec4cd582974d06159644d12f65862a8daa3 | డీప్ బిలీవ్ నెట్వర్క్లు (DBN) అనేది అనేక పొరల దాచిన కారణ వేరియబుల్స్ కలిగిన ఉత్పాదక నమూనాలు, ఇటీవల హింటన్, ఒసిన్దేరో మరియు టెహ్ (2006) చేత ప్రవేశపెట్టబడ్డాయి, వీటితో పాటు అత్యాశ పొర-జ్ఞానంతో పర్యవేక్షించని అభ్యాస అల్గోరిథం. లె రూక్స్ మరియు బెంగియో (2008) మరియు సుట్కేవర్ మరియు హింటన్ (2008) ఆధారంగా, లోతైన కానీ ఇరుకైన ఉత్పాదక నెట్వర్క్లకు సార్వత్రిక సన్నిహితతను సాధించడానికి ఎక్కువ పారామితులు అవసరం లేదని మేము చూపిస్తున్నాము. రుజువు సాంకేతికతను ఉపయోగించి, సిగ్మోయిడల్ యూనిట్లతో లోతైన కానీ ఇరుకైన ఫీడ్ఫోర్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఏదైనా బూలియన్ వ్యక్తీకరణను సూచించగలవని మేము రుజువు చేస్తున్నాము. |
274946a974bc2bbbfe89c7f6fd3751396f295625 | ఈ వ్యాసంలో, రాబస్ట్ ఆప్టిమైజేషన్ (RO) రంగంలో సిద్ధాంతపరమైన మరియు అనువర్తిత ప్రాథమిక పరిశోధనలను మేము సమీక్షిస్తాము. ఆర్ఒ విధానాల యొక్క గణన ఆకర్షణపై, అలాగే మోడలింగ్ శక్తి మరియు పద్ధతి యొక్క విస్తృత అనువర్తనంపై మా దృష్టి ఉంటుంది. గత దశాబ్దంలో ఆర్ఒ యొక్క అత్యంత ప్రముఖమైన సైద్ధాంతిక ఫలితాలను పరిశీలించడంతో పాటు, బహుళ-దశల నిర్ణయాలు తీసుకునే సమస్యలకు అనుకూలమైన నమూనాలకు ఆర్ఒను అనుసంధానించే కొన్ని ఇటీవలి ఫలితాలను కూడా మేము ప్రదర్శిస్తాము. చివరగా, ఆర్.ఓ. యొక్క అప్లికేషన్స్ ను ఫైనాన్స్, స్టాటిస్టిక్స్, లెర్నింగ్, ఇంజనీరింగ్ యొక్క వివిధ రంగాలతో సహా విస్తృత రంగాలలో హైలైట్ చేస్తాము. |
573cd4046fd8b899a7753652cd0f4cf6e351c5ae | అస్తవ్యస్తమైన వాతావరణాలలో సంక్లిష్ట ఆకారపు వస్తువులను గుర్తించడానికి అంచు సమాచారం ఆధారంగా ఒక విధానాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము. మేము మొదట ఒక క్లాసిఫైయర్ క్యాస్కేడ్ను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక లక్ష్య వస్తువు యొక్క ఉదాహరణ చిత్రాలను ఉపయోగిస్తాము, ఇది ఒక చిత్రంలోని అంచు పిక్సెల్లు కావలసిన వస్తువు యొక్క ఉదాహరణకు చెందినవి లేదా అయోమయం. ఒక కొత్త చిత్రంతో ప్రదర్శించబడినప్పుడు, మేము అస్తవ్యస్తమైన అంచు పిక్సెల్స్ను విస్మరించడానికి మరియు వస్తువు యొక్క మొత్తం గుర్తింపులలో వస్తువు అంచు పిక్సెల్స్ను సమూహపరచడానికి క్యాస్కేడ్ను ఉపయోగిస్తాము. ఎడ్జ్ పిక్సెల్ వర్గీకరణ కోసం ఉపయోగించే లక్షణాలు స్థానికీకరించబడిన, చిన్న ఎడ్జ్ డెన్సిటీ ఆపరేషన్లు. చిత్ర-విమానం వెలుపల యాదృచ్ఛిక భ్రమణంలో వివిధ రకాల అస్తవ్యస్తమైన ఇండోర్ దృశ్యాలలో సంక్లిష్ట వస్తువుల సమితిని గుర్తించడానికి ఈ పద్ధతి యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రయోగాలు ధృవీకరిస్తాయి. అంతేకాకుండా, మా ప్రయోగాలు ఈ సాంకేతికత శిక్షణ మరియు పరీక్షా వాతావరణాల మధ్య వైవిధ్యాలకు బలంగా ఉందని మరియు రన్టైమ్లో సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుందని సూచిస్తున్నాయి. |
e9b7367c63ba970cc9a0360116b160dbe1eb1bb4 | ప్రోగ్రామటిక్ ఇంటర్ప్రెటబుల్ రిన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ (పిఐఆర్ఎల్) అని పిలువబడే రీన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము అందిస్తున్నాము, ఇది అర్థం చేసుకోదగిన మరియు ధృవీకరించదగిన ఏజెంట్ విధానాలను రూపొందించడానికి రూపొందించబడింది. ప్రముఖ డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ (డిఆర్ఎల్) నమూనా వలె కాకుండా, ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్ల ద్వారా విధానాలను సూచిస్తుంది, పిఐఆర్ఎల్ ఉన్నత స్థాయి, డొమైన్-నిర్దిష్ట ప్రోగ్రామింగ్ భాషను ఉపయోగించి విధానాలను సూచిస్తుంది. ఇటువంటి ప్రోగ్రామాటిక్ విధానాలు న్యూరల్ నెట్వర్క్ల కంటే సులభంగా అర్థం చేసుకోగల ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు సింబాలిక్ పద్ధతుల ద్వారా ధృవీకరణకు అనుకూలంగా ఉంటాయి. గరిష్ట బహుమతితో ప్రోగ్రామిక్ విధానాన్ని కనుగొనడం యొక్క సవాలు కాని మృదువైన ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యను పరిష్కరించడానికి న్యూరాలీ డైరెక్టెడ్ ప్రోగ్రామ్ సెర్చ్ (ఎన్డిపిఎస్) అని పిలువబడే కొత్త పద్ధతిని మేము ప్రతిపాదించాము. NDPS మొదట DRL ఉపయోగించి ఒక న్యూరల్ పాలసీ నెట్వర్క్ను నేర్చుకోవడం ద్వారా పనిచేస్తుంది, ఆపై ఈ న్యూరల్ ఓరాకిల్ నుండి దూరాన్ని తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ప్రోగ్రామాటిక్ విధానాలపై స్థానిక శోధనను నిర్వహిస్తుంది. మేము TORCS కారాసింగ్ వాతావరణంలో ఒక అనుకరణ కారును నడపడం నేర్చుకోవడం యొక్క పనిపై NDPS ను అంచనా వేస్తాము. ఎన్డిపిఎస్ కొన్ని ముఖ్యమైన పనితీరు బార్లను దాటి మానవ-చదవగలిగే విధానాలను కనుగొనగలదని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. PIRL విధానాలు మరింత సున్నితమైన పథాలను కలిగి ఉంటాయని, మరియు DRL ద్వారా కనుగొనబడిన సంబంధిత విధానాల కంటే శిక్షణ సమయంలో ఎదుర్కోని వాతావరణాలకు సులభంగా బదిలీ చేయవచ్చని కూడా మేము చూపిస్తాము. |
48d103f81e9b70dc2de82508973bc35f61f8ed01 | ఈ పత్రం హై స్పీడ్ రైళ్లు మరియు భూ వాహనాలపై మొబైల్ ఉపగ్రహ సమాచార ప్రసారాల కోసం టెస్ కు-బ్యాండ్ యాంటెన్నాల యొక్క స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ను మరియు కు-బ్యాండ్ యాంటెన్నా పనితీరు మెరుగుదల మరియు కా-బ్యాండ్ టెర్మినల్స్ కు అప్గ్రేడ్ పరంగా దాని పరిణామాన్ని అందిస్తుంది. |
7294d9fa5c5524a43619ad7e52d132a90cfe91bb | ఈ లేఖ యొక్క సాధారణ సమస్య అధిక డేటా రేటు SATCOM కోసం ఒక దశల శ్రేణి యాంటెన్నా రూపకల్పనతో వ్యవహరిస్తుంది. ఒక చివరి ప్రదర్శన యాంటెన్నాను ఒక మానవరహిత వైమానిక వాహనం (UAV) పై ఏర్పాటు చేసి, కా-బ్యాండ్ లో ఉపగ్రహంతో కమ్యూనికేట్ చేయవచ్చు. మొదట, కాంపాక్ట్ రిఫ్లెక్షన్ రకం దశ షిఫ్టర్ రూపకల్పన మరియు గ్రహించబడింది. రెండవది, ఒక దశల శ్రేణి యాంటెన్నా నమూనా యొక్క భావన వివరంగా ఉంది. మూడవది, ఒక కొత్త కాలిబ్రేషన్ పద్ధతి ఉంది, ఇది కావలసిన దిశలో పుంజం స్కాన్ చేయడానికి ప్రతి దశ షిఫ్టర్కు వర్తించే బయాస్ వోల్టేజ్ను అందించగలదు. |
b40b8a2b528a88f45bba5ecd23cec02840798e72 | కదలికలో ఉన్న Ka-బ్యాండ్ శాట్కామ్ గ్రౌండ్ యూజర్ టెర్మినల్ కోసం 2D-పరీడిక్ లీకీ-వేవ్ యాంటెన్నా ప్రదర్శించబడింది. యాంటెన్నా ప్యానెల్ 20 GHz డౌన్ లింక్ మరియు 30 GHz అప్లింక్ బ్యాండ్లలో సంబంధిత వృత్తాకార ధ్రువణాలతో పనిచేస్తుంది, సాధారణ రేడియేషన్ ఎపర్చరు మరియు సాధారణ దశ కేంద్రం ఉపయోగించి. డబుల్-బ్యాండ్ పనితీరును జాగ్రత్తగా రూపొందించిన స్టాక్డ్ డబుల్-లేయర్ ఫ్రీక్వెన్సీ సెలెక్టివ్ ఉపరితలం ద్వారా సాధించవచ్చు, ఒక పొర 20 GHz వద్ద పనిచేస్తుంది మరియు 30 GHz వద్ద పారదర్శకంగా ఉంటుంది, మరియు రెండవ పొర దీనికి విరుద్ధంగా పనిచేస్తుంది. ఈ పత్రం వృత్తాకారంగా ధ్రువణమైన ప్రాధమిక ఫీడ్, డబుల్ లేయర్ నిర్మాణాలు మరియు పూర్తి కాంపాక్ట్ లీకీ-వేవ్ యాంటెన్నా ప్యానెల్ యొక్క రూపకల్పనను వివరిస్తుంది. కొలిచిన రేడియేషన్ పనితీరు 22 dBi కంటే ఎక్కువ గ్రహించిన-గెయిన్ విలువలను మరియు 60% కంటే ఎక్కువ సామర్థ్యాలను వెల్లడిస్తుంది. క్రాస్-పోలరైజేషన్ వివక్షత మరియు సైడ్లోబ్ స్థాయి Ka-బ్యాండ్లో ఉపగ్రహ సమాచార ప్రసారాలకు పవర్ స్పెక్ట్రల్ అవసరాలను తీర్చడానికి అనుకూలంగా ఉంటాయి. |
1f009366a901c403a8aad65c94ec2fecf3428081 | మునుపటి నాడీ యంత్ర అనువాద నమూనాలు కొన్ని హ్యూరిస్టిక్ శోధన అల్గోరిథంలను (ఉదా. బీమ్ శోధన) ఉపయోగించాయి, తద్వారా పరీక్ష దశలో అనువాద వాక్యాలపై గరిష్టంగా ఆఖరి సమస్యను పరిష్కరించకుండా ఉండటానికి. ఈ వ్యాసంలో, మేము గంబుల్ గ్రీడీ డీకోడింగ్ ను ప్రతిపాదించాము, ఇది శిక్షణ పొందిన నమూనా కింద అనువాదాన్ని అంచనా వేయడానికి ఒక ఉత్పాదక నెట్వర్క్ను శిక్షణ ఇస్తుంది. మేము గంబెల్-సాఫ్ట్మాక్స్ రీపారామెటరైజేషన్ ఉపయోగించి అటువంటి సమస్యను పరిష్కరిస్తాము, ఇది మా ఉత్పాదక నెట్వర్క్ను ప్రామాణిక స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ పద్ధతుల ద్వారా విభిన్నంగా మరియు శిక్షణ పొందగలదు. మా ప్రతిపాదిత నమూనా వివిక్త పదాల శ్రేణులను ఉత్పత్తి చేయడానికి ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని మేము అనుభవపూర్వకంగా ప్రదర్శిస్తాము. |
8e49caba006e1832a70162f3a93a31be25927349 | ఈ ఆర్టికల్ ఒక కొత్త ఆలోచనను చర్చిస్తుంది. జ్ఞాన రాడార్ యొక్క నిర్మాణానికి మూడు పదార్థాలు ప్రాథమికమైనవిః 1) తెలివైన సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్, ఇది పరిసర వాతావరణంతో రాడార్ యొక్క పరస్పర చర్యల ద్వారా నేర్చుకోవడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది; 2) రిసీవర్ నుండి ప్రసారకానికి ఫీడ్బ్యాక్, ఇది మేధస్సు యొక్క సులభతరం; మరియు 3) రాడార్ రిటర్న్స్ యొక్క సమాచార కంటెంట్ను సంరక్షించడం, ఇది ట్రాకింగ్ ద్వారా లక్ష్య గుర్తింపుకు బేసియన్ విధానం ద్వారా గ్రహించబడుతుంది. ఈ మూడు పదార్ధాలు ఒక గబ్బిలాల యొక్క ఎకో-లోకల్ సిస్టమ్లో ఉంటాయి, ఇది అభిజ్ఞా రాడార్ యొక్క భౌతిక సాక్షాత్కారంగా (న్యూరోబయోలాజికల్ పరంగా ఉన్నప్పటికీ) చూడవచ్చు. రాడార్ అనేది సుదూర-సెన్సింగ్ వ్యవస్థ, ఇది నిఘా, ట్రాకింగ్ మరియు ఇమేజింగ్ అనువర్తనాల కోసం పౌర మరియు సైనిక అవసరాలకు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ ఆర్టికల్లో, రాడార్ యొక్క భవిష్యత్ అవకాశాలపై దృష్టి పెడతాము, ముఖ్యంగా జ్ఞానం యొక్క సమస్యపై ప్రత్యేక దృష్టి పెడతాము. ఈ క్రమంలో ఒక ఉదాహరణగా సముద్ర వాతావరణంలో రాడార్ నిఘా సమస్యను పరిశీలిద్దాం. |
f584c3d1c2d0e4baa7f8fc72fcab7b9395970ef5 | ఈ ఆసక్తికరమైన ప్రశ్నల అధ్యయనంలో చాలా తక్కువ జరిగింది, మరియు "సిద్ధాంతం" అని పిలువబడే విస్తృతమైన ఆలోచనల సమితి ఉందని నేను ముద్ర వేయాలనుకోవడం లేదు. విజ్ఞాన శాస్త్రం మరియు తత్వశాస్త్ర చరిత్రల విషయానికి వస్తే, ఆశ్చర్యకరమైన విషయం ఏమిటంటే, మెదడు ప్రక్రియల పట్ల ఆసక్తి యొక్క అద్భుతమైన పెరుగుదలకు ప్రధాన ప్రేరణ, మానసిక మరియు శారీరక రెండింటిలోనూ, ఒక పరికరం, ఒక యంత్రం, డిజిటల్ కంప్యూటర్ నుండి వచ్చింది. ఒక మానవునితో మరియు ఒక మానవ సమాజంతో వ్యవహరించేటప్పుడు, మనం అహేతుక, అశాస్త్రీయ, అస్థిరమైన, మరియు అసంపూర్ణమైనదిగా ఉండటానికి లగ్జరీని ఆస్వాదిస్తాము, ఇంకా భరించేలా. కంప్యూటర్ ను ఆపరేట్ చేసేటప్పుడు, వివరణాత్మక సూచనలు మరియు సంపూర్ణ ఖచ్చితత్వానికి సంబంధించిన కఠినమైన అవసరాలను మనం తీర్చాలి. సంక్లిష్టత, అనిశ్చితి, మరియు అహేతుకత ఎదుర్కున్నప్పుడు సమర్థవంతమైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మానవ మనస్సు యొక్క సామర్థ్యాన్ని మనం అర్థం చేసుకుంటే అప్పుడు మనం కంప్యూటర్లను మనం చేసే దానికంటే మిలియన్ రెట్లు ఎక్కువ సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఈ వాస్తవాన్ని గుర్తించడం న్యూరోఫిజియాలజీ రంగంలో పరిశోధనల పురోగతికి ప్రేరణగా ఉంది. మనస్సులో సమాచార ప్రాసెసింగ్ అంశాలను మనం ఎంత ఎక్కువగా అధ్యయనం చేస్తే, అంతగా మనం గందరగోళానికి గురవుతాము. ఈ ప్రక్రియలను పునరుత్పత్తి చేయడానికి తగినంతగా అర్థం చేసుకోవడానికి చాలా కాలం పడుతుంది. ఏదేమైనా, గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు వందలాది మరియు వేలాది కొత్త సమస్యలను డజన్ల కొద్దీ అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రాంతాలలో, పజిల్స్ లోడ్, మరియు అతని హృదయ కంటెంట్కు సవాళ్లను చూస్తాడు. ఆయన వీటిలో కొన్నింటిని ఎప్పటికీ పరిష్కరించకపోవచ్చు, కానీ ఆయన ఎప్పటికీ విసుగు చెందడు. అతను మరింత ఏమి అడగవచ్చు? |
9d2222506f6a076e2c9803ac4ea5414eda881c73 | INTRODUCTION రోడ్డు ప్రమాదాలకు డ్రైవర్ల మగత ఒక ముఖ్యమైన కారణము. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఒక మార్గం డ్రైవర్ యొక్క మగతను గుర్తించడానికి సాంకేతిక ప్రతిఘటనలను అభివృద్ధి చేయడం, తద్వారా ప్రమాదం జరగడానికి ముందే డ్రైవర్ను హెచ్చరించవచ్చు. ఈ సమీక్ష యొక్క లక్ష్యం ఏమిటంటే, ప్రస్తుత పరిజ్ఞానం ప్రకారం, వాహన కొలతలు నిజ సమయంలో నిద్రను విశ్వసనీయంగా అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించవచ్చో లేదో అంచనా వేయడం. ఫలితాలు అనేక ప్రవర్తనా ప్రయోగాలు నిద్రమత్తుగా ఉండటం నియంత్రిత, ప్రయోగాత్మక అమరికలలో డ్రైవింగ్ పనితీరుపై తీవ్ర ప్రభావాన్ని చూపుతుందని చూపించాయి. అయితే, ఆ అధ్యయనాలలో ఎక్కువ భాగం పనితీరు యొక్క సాధారణ విధులను (లేన్ స్థానం యొక్క ప్రామాణిక విచలనం వంటివి) పరిశోధించాయి మరియు ఫలితాలు తరచుగా డ్రైవర్ల మధ్య మరియు కాలక్రమేణా సగటులుగా నివేదించబడతాయి. మరింత సంక్లిష్టమైన విధులు, అలాగే డ్రైవర్ల మధ్య వ్యక్తిగత తేడాలను పరిశీలించడానికి మరింత పరిశోధన అవసరం. పరిశ్రమపై ప్రభావం డ్రైవర్ల మగతను అంచనా వేయడానికి ఒక విజయవంతమైన ప్రతిఘటనకు బహుళ ప్రమాణాలను సెట్ చేయడం మరియు బహుళ చర్యలను ఉపయోగించడం అవసరం. |
7bbd56f4050eb9f8b63f0eacb58ad667aaf49f25 | మొబైల్ డేటా ట్రాఫిక్ లో విపరీతమైన పెరుగుదల మొబైల్ నెట్వర్క్ సామర్థ్యాన్ని ప్రస్తుత 3G/4G నెట్వర్క్ల కంటే గణనీయంగా పెంచాలని డిమాండ్ చేస్తోంది. ఈ పత్రంలో, తదుపరి తరం మొబైల్ కమ్యూనికేషన్ వ్యవస్థ (5G) కోసం మిల్లీమీటర్ వేవ్ మొబైల్ బ్రాడ్బ్యాండ్ (MMB) వ్యవస్థను మేము ప్రతిపాదించాము. ఈ పెరుగుతున్న డిమాండ్ను తీర్చడానికి 3-300 GHz పరిధిలో విస్తారమైన స్పెక్ట్రమ్ను MMB ఉపయోగించుకుంటుంది. మొబైల్ బ్రాడ్బ్యాండ్ అప్లికేషన్లకు మిల్లీమీటర్ వేవ్ స్పెక్ట్రం ఎందుకు అనుకూలంగా ఉందో మేము వివరించాము. చిన్న ఫార్మ్ ఫాక్టర్ లలో స్పెక్ట్రమ్ లభ్యత మరియు పెద్ద బీమ్ ఫార్మింగ్ లాభం వంటి మిల్లీమీటర్ తరంగాల యొక్క ప్రత్యేక ప్రయోజనాలను మేము చర్చిస్తాము. 500 మీటర్ల దూరంలో గిగాబైట్/సెకను డేటా రేట్లను అందించగల మరియు 350 కిలోమీటర్ల వేగంతో మొబిలిటీని అందించగల ఒక ఆచరణాత్మక MMB వ్యవస్థ రూపకల్పనను కూడా మేము వివరిస్తాము. సిస్టమ్ సిమ్యులేషన్ల ద్వారా, ఒక ప్రాథమిక MMB వ్యవస్థ సగటు సెల్ థ్రూపుట్ మరియు సెల్-ఎడ్జ్ థ్రూపుట్ పనితీరును అందించగలదని మేము చూపిస్తున్నాము, ఇది ప్రస్తుత 20MHz LTE- అడ్వాన్స్డ్ సిస్టమ్స్ కంటే 10-100 రెట్లు మెరుగ్గా ఉంది. |
3bc9f8eb5ba303816fd5f642f2e7408f0752d3c4 | |
0c83eeceee8f55fb47aed1420b5510aa185feace | భౌగోళిక మ్యాషప్ ల ద్వారా ప్రేరణ పొందిన ఒక విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము, దీనిలో ఉచితంగా లభించే కార్యాచరణ మరియు డేటా వదులుగా కానీ సరళంగా మిళితం చేయబడతాయి, వాస్తవ మార్పిడి ప్రమాణాలను ఉపయోగించి. మా కేస్ స్టడీ MySQL, PHP మరియు LandSerf GIS లను కలిపి, KML లో వివరించిన ఎన్కోడింగ్లతో దృశ్య సంశ్లేషణ మరియు పరస్పర చర్య కోసం గూగుల్ ఎర్త్ ను ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. మొబైల్ డైరెక్టరీ సేవకు 1.42 మిలియన్ అభ్యర్థనల లాగ్ను అన్వేషించడానికి ఈ విధానం వర్తించబడుతుంది. స్పేషియల్ ట్యాగ్ క్లౌడ్స్ , ట్యాగ్ మ్యాప్స్ , డేటా డయల్స్ మరియు మల్టీ-స్కేల్ డెన్సిటీ ఉపరితలాలతో సహా పరస్పర చర్య మరియు దృశ్య ఎన్కోడింగ్ యొక్క కొత్త కలయికలు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. ఈ విధానం యొక్క నాలుగు అంశాలు అనధికారికంగా అంచనా వేయబడ్డాయిః ఉపయోగించిన దృశ్య ఎన్కోడింగ్లు, డేటాసెట్ యొక్క దృశ్య అన్వేషణలో వారి విజయం, ఉపయోగించిన నిర్దిష్ట సాధనాలు మరియు మషప్ విధానం. ఈ ప్రాథమిక ఫలితాలు దృశ్యమానత కోసం మాషప్లను ఉపయోగించాలని భావిస్తున్న ఇతరులకు ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి. ఇక్కడ అన్వేషించిన రకం యొక్క బహుళ అంతరిక్ష-కాల డేటా యొక్క నిర్మాణం లోకి అంతర్దృష్టులను అందించడానికి అభివృద్ధి చేసిన ప్రత్యేక పద్ధతులు మరింత విస్తృతంగా ఉపయోగించబడతాయి. పెద్ద నిర్మాణాత్మక, బహుముఖ స్పేషియో-టైమరల్ డేటాసెట్ల యొక్క ప్రాథమిక దర్యాప్తు కోసం అన్వేషణాత్మక దృశ్య విశ్లేషణ ఉపయోగపడుతుంది. ఈ ప్రక్రియకు సమయం, స్థలం మరియు లక్షణం ద్వారా రికార్డుల ఎంపిక మరియు కలయిక, డేటాను మార్చగల సామర్థ్యం మరియు తగిన దృశ్య ఎన్కోడింగ్లు మరియు పరస్పర చర్యలను వర్తింపజేసే సౌలభ్యం అవసరం. |
11e907ef1dad5daead606ce6cb69ade18828cc39 | మేము ఇచ్చిన నాన్ నెగటివ్ ఆర్క్ బరువులతో పెద్ద మరియు చిన్న దర్శక గ్రాఫ్లలో పాయింట్-టు-పాయింట్ అతి తక్కువ-మార్గం గణనల కోసం త్వరణం పద్ధతిని అధ్యయనం చేస్తాము. ఈ త్వరణ పద్ధతిని ఆర్క్-ఫ్లాగ్ విధానం అని పిలుస్తారు మరియు ఇది డిజ్క్స్ట్రా యొక్క అల్గోరిథం ఆధారంగా ఉంటుంది. ఆర్క్-ఫ్లాగ్ విధానంలో, మేము అదనపు సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి నెట్వర్క్ డేటాను ముందస్తు ప్రాసెసింగ్ చేయడానికి అనుమతిస్తాము, ఇది తరువాత అతి తక్కువ-మార్గం ప్రశ్నలను వేగవంతం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ముందుగా ప్రాసెసింగ్ దశలో, గ్రాఫ్ను ప్రాంతాలుగా విభజించి, ఒక ఆర్క్ ఇచ్చిన ప్రాంతంలో అతి తక్కువ మార్గంలో ఉందో లేదో సమాచారం సేకరిస్తారు. ఆర్క్ ఫ్లాగ్ పద్ధతి తగిన విభజన మరియు ద్వి దిశల శోధనతో కలిపి పెద్ద నెట్వర్క్లలో (1 మిలియన్ నోడ్లు, 2.5 మిలియన్ ఆర్క్లు) డిజ్క్స్ట్రా యొక్క ప్రామాణిక అల్గోరిథంతో పోలిస్తే 500 కంటే ఎక్కువ సగటు వేగవంతం కారకాన్ని సాధిస్తుంది. ఈ కలయిక డిజ్క్స్ట్రా యొక్క అల్గోరిథం యొక్క శోధన స్థలాన్ని సుదూర అతి తక్కువ-మార్గం ప్రశ్నలకు సంబంధిత అతి తక్కువ మార్గం యొక్క పరిమాణానికి తగ్గించింది. మేము ఒక ప్రయోగాత్మక అధ్యయనం నిర్వహించడం ఇది విభజనలను ఆర్క్-ఫ్లాగ్ పద్ధతి కోసం ఉత్తమ సరిపోయే అంచనా. ముఖ్యంగా, మేము కంప్యూటరీకరణ జ్యామితి నుండి విభజన అల్గోరిథంలు మరియు బహుళ-మార్గం ఆర్క్ సెపరేటర్ విభజనను పరిశీలిస్తాము. జర్మనీ రహదారి నెట్వర్క్లపై ఈ అంచనా జరిగింది. అతి తక్కువ మార్గం అల్గోరిథం యొక్క వేగవంతం మీద వివిధ విభజనల ప్రభావం పోల్చబడుతుంది. ఇంకా, మేము విభజనల బహుళ స్థాయిలకు వేగవంతం టెక్నిక్ యొక్క పొడిగింపును అందిస్తున్నాము. ఈ బహుళస్థాయి వేరియంట్ తో, అదే వేగవంతం కారకాలు చిన్న స్థలం అవసరాలు తో సాధించవచ్చు. అందువల్ల, ఇది ముందుగా లెక్కించిన డేటా యొక్క కుదింపుగా చూడవచ్చు, ఇది లెక్కించిన అతి తక్కువ మార్గాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని కాపాడుతుంది. |
09be020a9738464799740602d7cf3273c1416c6a | ప్రాసెస్ ట్రక్చర్ జనరేషన్ అనేది కళాకారుడి సహాయం లేకుండా మరింత ధనిక మరియు వివరణాత్మక వర్చువల్ పరిసరాలను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అయితే, వాస్తవ ప్రపంచ ఆకృతుల యొక్క సౌకర్యవంతమైన ఉత్పాదక నమూనాను కనుగొనడం ఇప్పటికీ బహిరంగ సమస్యగా ఉంది. మేము ఒక నవల కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత ఆకృతి నమూనాను అందిస్తున్నాము, ఇందులో రెండు సారాంశ గణాంకాలు (గ్రామియన్ మరియు ట్రాన్స్లేషన్ గ్రామియన్ మాత్రికలు) అలాగే స్పెక్ట్రల్ పరిమితులు ఉన్నాయి. స్పెక్ట్రల్ పరిమితులను వర్తింపజేయడంలో ఫ్యూరియర్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ లేదా విండో ఫ్యూరియర్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ను పరిశీలిస్తాము మరియు విండో ఫ్యూరియర్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ ఉత్పత్తి చేయబడిన అల్లికల నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుందని కనుగొన్నాము. ఉత్పత్తి చేసిన అవుట్పుట్ ను సంబంధిత స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ సిస్టమ్స్ తో పోల్చడం ద్వారా మా సిస్టమ్ యొక్క సమర్థతను ప్రదర్శిస్తాము. |
9fa3c3f1fb6f1566638f97fcb993fe121646433e | |
f8f92624c8794d54e08b3a8f94910952ae03cade | వ్యక్తి పునః గుర్తింపు (రీ-ఐడి) అనేది క్రాస్-కెమెరా రిట్రీవల్ టాస్క్, ఇది వేర్వేరు కెమెరాల వల్ల కలిగే ఇమేజ్ స్టైల్ వైవిధ్యాల వల్ల బాధపడుతోంది. కెమెరా-ఇన్వారియంట్ డిస్ప్లెర్ ఉప అంతరిక్షాన్ని నేర్చుకోవడం ద్వారా ఈ కళ నిష్క్రియాత్మకంగా ఈ సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, కెమెరా శైలి (కామ్స్టైల్) ను ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా ఈ సవాలును మేము స్పష్టంగా పరిశీలిస్తాము. కామ్స్టైల్ డేటా వృద్ధి విధానంగా ఉపయోగపడుతుంది, ఇది లోతైన నెట్వర్క్ ఓవర్ఫిట్ ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు కామ్స్టైల్ అసమానతలను సున్నితంగా చేస్తుంది. ప్రత్యేకించి, శైలి బదిలీ నమూనాతో, లేబుల్ చేయబడిన శిక్షణా చిత్రాలను ప్రతి కెమెరాకు శైలి బదిలీ చేయవచ్చు మరియు అసలు శిక్షణా నమూనాలతో పాటు, విస్తరించిన శిక్షణ సమితిని ఏర్పరుస్తుంది. ఈ పద్ధతి, ఓవర్ ఫిట్టింగ్కు వ్యతిరేకంగా డేటా వైవిధ్యాన్ని పెంచుతూ, గణనీయమైన స్థాయిలో శబ్దాన్ని కూడా కలిగిస్తుంది. శబ్దం యొక్క ప్రభావాన్ని తగ్గించే ప్రయత్నంలో, లేబుల్ సున్నితమైన క్రమబద్ధీకరణ (ఎల్ఎస్ఆర్) ను స్వీకరించారు. మా పద్ధతి యొక్క వనిల్లా వెర్షన్ (ఎల్ఎస్ఆర్ లేకుండా) కొన్ని కెమెరా సిస్టమ్స్లో సహేతుకంగా బాగా పనిచేస్తుంది, దీనిలో ఓవర్ ఫిట్టింగ్ తరచుగా జరుగుతుంది. LSR తో, మేము అన్ని వ్యవస్థలలో స్థిరమైన మెరుగుదల ప్రదర్శిస్తాయి సంబంధం లేకుండా ఓవర్ఫిట్ యొక్క మేరకు. మార్కెట్-1501 మరియు డ్యూక్ఎమ్టిఎంసి-రీ-ఐడి లలో ఉన్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానంతో పోలిస్తే పోటీ ఖచ్చితత్వాన్ని కూడా మేము నివేదిస్తాము. వ్యక్తి పునః గుర్తింపు (రీ-ఐడి) లో ఒక వీక్షణ అభ్యాసం మరియు పర్యవేక్షణ లేని డొమైన్ అనుసరణ (యుడిఎ) యొక్క సవాలు సమస్యలకు కామ్స్టైల్ను ఉపయోగించడం చాలా ముఖ్యం, రెండూ క్లిష్టమైన పరిశోధన మరియు అనువర్తన ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉన్నాయి. మొదటిది ఒక కెమెరా వీక్షణలో మాత్రమే డేటాను లేబుల్ చేసింది మరియు రెండోది సోర్స్ డొమైన్లో మాత్రమే డేటాను లేబుల్ చేసింది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు కామ్స్టైల్ రెండు సమస్యలలో బేస్లైన్ పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుందని చూపిస్తుంది. ప్రత్యేకించి, UDA కోసం, కామ్స్టైల్ మార్కెట్-1501 మరియు డ్యూక్ MTMC-reID పై బేస్లైన్ లోతైన రీ-ఐడి మోడల్ ఆధారంగా అత్యాధునిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తుంది. మా కోడ్ https://github.com/zhunzhong07/CamStyle లో అందుబాటులో ఉంది. |
61ec08b1fd5dc1a0e000d9cddee6747f58d928ec | ఈ వ్యాసం మంచి సుమారు విశ్వసనీయ అంతరాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి బూట్స్ట్రాప్ పద్ధతులను పరిశీలిస్తుంది. దీని లక్ష్యం ప్రామాణిక విరామాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ఒక క్రమంలో మెరుగుపరచడం, చాలా క్లిష్టమైన సమస్యలకు కూడా సాధారణ అనువర్తనాన్ని అనుమతించే విధంగా. ఇది ఎలా జరిగిందో చూపించడానికి సిద్ధాంతం మరియు ఉదాహరణలు రెండూ ఉపయోగించబడతాయి. మొదటి ఏడు విభాగాలు నాలుగు బూట్స్ట్రాప్ కాన్ఫిడెన్స్ ఇంటర్వెల్ విధానాల యొక్క హ్యూరిస్టిక్ అవలోకనాన్ని అందిస్తాయిః BCa, బూట్స్ట్రాప్-t, ABC మరియు కాలిబ్రేషన్. ఈ పద్ధతుల వెనుక ఉన్న సిద్ధాంతాన్ని, బార్న్ డోర్ఫ్-నిల్సన్, కాక్స్ మరియు రీడ్ మరియు ఇతరులు అభివృద్ధి చేసిన సంభావ్యత ఆధారిత విశ్వాసం విరామం సిద్ధాంతంతో వారి సన్నిహిత సంబంధాన్ని విభాగాలు 8 మరియు 9 వివరిస్తాయి. |
a9a6322f5d6575adb04d9ed670ffdef741840958 | ఫోర్డైస్ మచ్చలు 2 మరియు 3 మిమీ వ్యాసం మధ్య ఉండే ఎక్టోపిక్ సేబేయస్ గ్రంధులు. ఈ స్వచ్ఛమైన గాయాలు ఎక్కువగా నోటి శ్లేష్మ పొర మరియు జననేంద్రియ చర్మంలో ఉంటాయి. ముఖ్యంగా పురుషుని జననేంద్రియ ప్రాంతంలో ఇవి దురద, లైంగిక కార్యకలాపాల సమయంలో అసౌకర్యం కలిగించవచ్చు మరియు సౌందర్యపరంగా అసహ్యకరమైనవి. ఇప్పటివరకు, వివిధ రకాల చికిత్సా విధానాలు వేర్వేరు విజయాలతో మరియు పునరావృత రేట్లతో నివేదించబడ్డాయి. ప్రస్తుత గత పరిశీలన అధ్యయనంలో (2003 మరియు 2011 మధ్య 23 మంది రోగులు) మేము మైక్రో పంచ్ టెక్నిక్ ద్వారా మా శస్త్రచికిత్సా విధానాన్ని ప్రదర్శిస్తున్నాము. ఈ సమర్థవంతమైన పద్ధతిని ఉపయోగించి, మేము చాలా సంతృప్తికరమైన క్రియాత్మక మరియు సౌందర్య ఫలితాలను సాధించాము. 12 నుండి 84 నెలల వరకు ఆపరేషన్ అనంతర పరిశీలనలలో పునరావృతమయ్యే సంకేతాలు లేవు (మీడియన్ = 51. 3 నెలలు). |
970698bf0a66ddf935b14e433c81e1175c0e8307 | ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ అనే పదానికి ఒక ప్రత్యక్ష వివరణ ఏమిటంటే, ఎంబెడెడ్ నెట్వర్క్లలో మానవ-నుండి-విషయం లేదా విషయం-నుండి-విషయం కమ్యూనికేషన్ కోసం ప్రామాణిక ఇంటర్నెట్ ప్రోటోకాల్ల వాడకాన్ని సూచిస్తుంది. ఈ రంగంలో భద్రతా అవసరాలు బాగా గుర్తించబడినప్పటికీ, ఇప్పటికే ఉన్న ఐపి భద్రతా ప్రోటోకాల్లు మరియు నిర్మాణాలను ఎలా అమలు చేయవచ్చో ఇంకా పూర్తిగా అర్థం కాలేదు. ఈ పత్రంలో, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ సందర్భంలో ప్రస్తుత ఇంటర్నెట్ ప్రోటోకాల్స్ మరియు సెక్యూరిటీ ఆర్కిటెక్చర్ల యొక్క వర్తించే మరియు పరిమితులను మేము చర్చిస్తాము. మొదట, మేము విస్తరణ నమూనా మరియు సాధారణ భద్రతా అవసరాల యొక్క అవలోకనాన్ని ఇస్తాము. ఐపి ఆధారిత భద్రతా పరిష్కారాల కోసం సవాళ్లు మరియు అవసరాలను మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు ప్రామాణిక ఐపి భద్రతా ప్రోటోకాల్ల యొక్క నిర్దిష్ట సాంకేతిక పరిమితులను హైలైట్ చేస్తాము. |
140df6ceb211239b36ff1a7cfdc871f06d787d11 | ఫంక్షనల్ ఎన్క్రిప్షన్ పరిమిత డీక్రిప్షన్ కీలకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది వినియోగదారులు ఎన్క్రిప్టెడ్ సందేశాల యొక్క నిర్దిష్ట విధులను నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఫంక్షనల్ ఎన్క్రిప్షన్ పై పరిశోధనలో ఎక్కువ భాగం ఎన్క్రిప్టెడ్ మెసేజ్ల గోప్యతపై దృష్టి పెట్టినప్పటికీ, అనేక వాస్తవిక దృశ్యాలలో, డీక్రిప్షన్ కీలు అందించిన ఫంక్షన్లకు కూడా గోప్యత అందించడం చాలా ముఖ్యం. పబ్లిక్ కీ సెట్టింగ్లో ఫంక్షన్ ప్రైవసీ స్వభావరీత్యా పరిమితం కాగా, ప్రైవేట్ కీ సెట్టింగ్లో దీనికి అపారమైన సామర్థ్యం ఉంది. ప్రత్యేకించి, సందేశాల గుప్తీకరణలు $$\mathsf{m}_1, \ldots , \mathsf{m}_T$$ m 1 , ... , m T ఫంక్షన్లకు అనుగుణంగా ఉన్న డీక్రిప్షన్ కీలతో కలిసి $$f_1, \ldots , f_T$ f 1 , ... , f T , విలువలు $$\{ f_i(\mathsf{m}_j) }_{i,j\in [T]}$ { f i (m j) } i , j ∈ [ T ] తప్ప మరే సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేయలేదని ఆశించవచ్చు. దాని గొప్ప సామర్థ్యం ఉన్నప్పటికీ, తెలిసిన ఫంక్షన్-ప్రైవేట్ ప్రైవేట్-కీ పథకాలు ఫంక్షన్ల యొక్క పరిమిత కుటుంబాలకు (ఇంటర్నర్ ఉత్పత్తులు వంటివి) మద్దతు ఇస్తాయి లేదా ఫంక్షన్ గోప్యత యొక్క కొంత బలహీనమైన భావనలను అందిస్తాయి. తగినంత సంపన్నమైన ఫంక్షన్ తరగతి కోసం ఏదైనా ఫంక్షన్-ప్రైవేట్ కాని స్కీమ్తో ప్రారంభించి, ఫంక్షన్-ప్రైవేట్ ఫంక్షనల్ ఎన్క్రిప్షన్ స్కీమ్ను ఇచ్చే సాధారణ పరివర్తనను మేము ప్రదర్శిస్తాము. మా పరివర్తన అంతర్లీన పథకం యొక్క సందేశ గోప్యతను కాపాడుతుంది మరియు వివిధ రకాల ఇప్పటికే ఉన్న పథకాలను ఉపయోగించి తక్షణం చేయవచ్చు. ఫంక్షనల్ ఎన్క్రిప్షన్ స్కీమ్ల యొక్క తెలిసిన నిర్మాణాలలో ప్లగ్ చేయడం ద్వారా, లోపాలతో నేర్చుకోవడం, అస్పష్టత, సాధారణ బహుళ-రేఖ-మ్యాప్స్, మరియు ఏవైనా ఏక-మార్గం ఫంక్షన్ (భద్రత మరియు సామర్థ్యం మధ్య వివిధ వాణిజ్య ఒప్పందాలను అందించడం) ఉనికిపై ఆధారపడిన ఫంక్షన్-ప్రైవేట్ పథకాలను మేము పొందుతాము. |
d0895e18d0553b9a35cff80bd7bd5619a19d51fb | మేము అధిక వేగం ఆప్టికల్ కమ్యూనికేషన్ లింకులు కోసం 107 GHz బేస్బ్యాండ్ డిఫరెన్షియల్ ట్రాన్స్ ఇంపెడెన్స్ యాంప్లిఫైయర్ IC ను నివేదిస్తాము. రెండు డార్లింగ్టన్ రెసిస్టివ్ ఫీడ్బ్యాక్ దశలతో కూడిన యాంప్లిఫైయర్ 500 nm InP HBT ప్రక్రియలో అమలు చేయబడింది మరియు 55 dBΩ డిఫెరెన్షియల్ ట్రాన్స్ ఇంపెడెన్స్ గైన్, 30 ps గ్రూప్ లాగ్, P1dB = 1 dBm మరియు 5.2 V సరఫరా ద్వారా శక్తిని పొందుతుంది. ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ ఇంపెడెన్స్ల మధ్య వ్యత్యాసం 50Ω. ఐసి ఇన్పుట్ వద్ద హై స్పీడ్ ఫోటోడియోడ్స్ కు కనెక్ట్ అయ్యే -2 వి DC కి మరియు గిల్బర్ట్ సెల్ మిక్సర్లకు మరియు ECL లాజిక్ కు ఇంటర్ఫేస్ల కోసం అవుట్పుట్ వద్ద -450 mV DC కి ఇంటర్ఫేస్ చేస్తుంది. |
b9d5f2da9408d176a5cfc6dc0912b6d72e0ea989 | |
6910f307fef66461f5cb561b4d4fc8caf8594af5 | గత రెండు సంవత్సరాలలో, వర్డ్ ఎంబెడ్డింగ్ అల్గోరిథంలు మరియు వాటిపై పరిశోధనల పెరుగుదల ఉంది. అయితే, మూల్యాంకనం ఎక్కువగా ఒక ఇరుకైన సమితి పనులపై, ప్రధానంగా పద సారూప్యత/సంబంధం మరియు పద సంబంధ సారూప్యత మరియు ఒకే భాషపై, అనగా ఆంగ్లంలో జరిగింది. వివిధ భాషలలో పొందుపరిచిన పదాలను అంచనా వేయడానికి మేము ఒక విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది వివిధ వాక్యనిర్మాణ లక్షణాల వెంట పద పొందుపరిచిన సమూహాలను ఎంతవరకు పరిశోధించడం ద్వారా పొందుపరిచిన స్థలం యొక్క నిర్మాణంపై అంతర్దృష్టులను కూడా ఇస్తుంది. ఈ పనిలో అన్ని ఎంబెడ్డింగ్ విధానాలు ఒకే విధంగా పనిచేస్తాయని మేము చూపిస్తున్నాము, డిపెండెన్సీ ఆధారిత ఎంబెడ్డింగ్స్ ఉత్తమంగా పనిచేస్తాయి. ఈ ప్రభావం తక్కువ డైమెన్షనల్ ఎంబెడ్- |
8d31dbda7c58de30ada8616e1fcb011d32d5cf83 | కన్వర్టర్ ఏరియా నెట్వర్క్ (సిఎఎన్-ఎఫ్డి) అనేది తదుపరి తరం వాహన నెట్వర్క్ టెక్నాలజీగా దృష్టిని ఆకర్షిస్తోంది. అయితే, CAN-FD రూపకల్పనలో భద్రతా సమస్యలను పూర్తిగా పరిగణనలోకి తీసుకోలేదు, అయినప్పటికీ ప్రసారం చేయబడిన ప్రతి బిట్ సమాచారం డ్రైవర్ భద్రతకు కీలకం కావచ్చు. CAN-FD యొక్క భద్రతా లోపాలను పరిష్కరించడంలో మనం విఫలమైతే, వాహన-సమాచార మరియు కమ్యూనికేషన్ టెక్నాలజీ (వాహన-ఐసిటి) యొక్క ఏకాగ్రత అభివృద్ధి చెందుతుందని మేము ఆశించలేము. అదృష్టవశాత్తూ, సురక్షితమైన ఇన్-వెహికల్ CAN-FD కమ్యూనికేషన్ వాతావరణాలను CAN-FD యొక్క పెద్ద డేటా ప్యాలెడ్ ఉపయోగించి నిర్మించవచ్చు. ఈ పత్రంలో, మేము ఒక ప్రతిఘటనగా వాహనంలో CAN-FD కోసం ఒక భద్రతా నిర్మాణాన్ని ప్రతిపాదించాము (CAN-FD స్పెసిఫికేషన్లకు అనుగుణంగా రూపొందించబడింది). అంతర్జాతీయ ప్రమాణీకరణ సంస్థ (ఐఎస్ఓ) 26262 ఆటోమోటివ్ సేఫ్టీ ఇంటెగ్రిటీ లెవెల్ మరియు ఇన్-వెహికల్ సబ్ నెట్ వర్క్ యొక్క లక్షణాలను పరిగణనలోకి తీసుకుని ఒక ఆచరణాత్మక భద్రతా నిర్మాణాన్ని రూపొందించాము. మూడు రకాల మైక్రోకంట్రోలర్ యూనిట్లను, కానో సాఫ్ట్ వేర్ ను ఉపయోగించి ప్రతిపాదిత భద్రతా నిర్మాణం యొక్క సాధ్యత ను కూడా మేము అంచనా వేశాము. మా అంచనా ఫలితాలను తదుపరి తరం వాహనాల తయారీకి ఎలక్ట్రానిక్ నియంత్రణ యూనిట్ల పనితీరు స్థాయి సూచికగా ఉపయోగించవచ్చు. |
122ab8b1ac332bceacf556bc50268b9d80552bb3 | సంక్లిష్టమైన సాఫ్ట్వేర్లో తరచుగా దూరదృష్టితో దాడి చేసే బగ్స్ ఉంటాయి. ఈ సాఫ్ట్ వేర్ ఒక వాహనం లోని ఎలక్ట్రానిక్ కంట్రోల్ యూనిట్ (ECU) లో ఉన్నప్పుడు, ఈ దోషాలను దోపిడీ చేయడం వల్ల ప్రాణ నష్టం లేదా మరణం సంభవించవచ్చు. వాహనాల సాఫ్ట్ వేర్ కాలక్రమేణా విస్తరిస్తూ సంక్లిష్టత పెరగడం వల్ల, దోపిడీకి గురయ్యే హానిల సంఖ్య పెరుగుతుంది. తత్ఫలితంగా, తయారీదారులు త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా నవీకరణలను అమలు చేయవలసిన అవసరాన్ని బాగా తెలుసుకుంటారు, తద్వారా సాఫ్ట్వేర్ హానిని వీలైనంత త్వరగా పరిష్కరించవచ్చు. |
3a257a87ab5d1e317336a6cefb50fee1958bd84a | కొత్తగా ఎదురయ్యే కంప్యూటింగ్ అవసరాలను తీర్చడానికి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అధిక స్థాయిలో స్కేలబిలిటీ, సౌలభ్యం మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్నది. పెద్ద ఉత్పత్తి క్లౌడ్ క్లస్టర్లో వాస్తవ వర్క్ లోడ్ల లక్షణాలను అర్థం చేసుకోవడం క్లౌడ్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్లకు మాత్రమే కాకుండా పరిశోధకులు మరియు రోజువారీ వినియోగదారులకు కూడా ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది. ఈ పత్రం గూగుల్ క్లస్టర్ వినియోగ ట్రాక్ డేటాసెట్ యొక్క పెద్ద ఎత్తున అధ్యయనం చేస్తుంది మరియు క్లస్టర్లోని యంత్రాలు ఎలా నిర్వహించబడతాయో మరియు 29 రోజుల వ్యవధిలో సమర్పించిన పనిభారం ఎలా ప్రవర్తిస్తుందో వర్ణిస్తుంది. యంత్ర నిర్వహణ సంఘటనల యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు నమూనా, ఉద్యోగ- మరియు టాస్క్-స్థాయి వర్క్లోడ్ ప్రవర్తన మరియు మొత్తం క్లస్టర్ వనరులు ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయో మేము దృష్టి పెడతాము. |
7dfce578644bc101ae4ffcd0184d2227c6d07809 | పాలిమార్ఫిక్ ఎన్క్రిప్షన్ మరియు ప్రైవసీ ఎన్క్రిప్షన్, PEP గా సంక్షిప్తీకరించబడింది, ముఖ్యంగా ఆరోగ్య సంరక్షణలో సున్నితమైన వ్యక్తిగత డేటా నిర్వహణకు ఒక కొత్త విధానాన్ని రూపొందిస్తుంది. సాంప్రదాయక ఎన్క్రిప్షన్ చాలా కఠినమైనదిః ఒకసారి ఎన్క్రిప్ట్ చేసిన తర్వాత, డేటాను డీక్రిప్ట్ చేయడానికి ఒక కీని మాత్రమే ఉపయోగించవచ్చు. పెద్ద డేటా విశ్లేషణల సందర్భంలో ఈ దృఢత్వం మరింత పెద్ద సమస్యగా మారుతోంది, ఇక్కడ ఎన్క్రిప్టెడ్ డేటా సమితిలో కొంత భాగాన్ని పరిశోధించాలనుకునే వివిధ పార్టీలకు డీక్రిప్షన్ కోసం ఒకే కీ అవసరం. పాలిమార్ఫిక్ ఎన్క్రిప్షన్ అనేది ఈ సమస్యలను పరిష్కరించే కొత్త క్రిప్టోగ్రాఫిక్ టెక్నిక్. పాలిమార్ఫిక్ స్యూడోనిమిసేషన్ యొక్క సంబంధిత సాంకేతికతతో పాటుగా కొత్త భద్రత మరియు గోప్యతా హామీలు ఇవ్వవచ్చు, ఇవి (వ్యక్తిగతీకరించిన) ఆరోగ్య సంరక్షణ, స్వీయ-కొలత అనువర్తనాల ద్వారా వైద్య డేటా సేకరణ మరియు మరింత సాధారణంగా గోప్యతా-స్నేహపూర్వక గుర్తింపు నిర్వహణ మరియు డేటా విశ్లేషణ వంటి రంగాలలో చాలా ముఖ్యమైనవి. బహురూప గుప్తీకరణ యొక్క ముఖ్య ఆలోచనలుః ఉత్పత్తి అయిన వెంటనే, డేటాను పాలిమార్ఫిక్ పద్ధతిలో ఎన్క్రిప్ట్ చేసి, నిల్వ చేసే సంస్థ యాక్సెస్ పొందలేని విధంగా (క్లౌడ్) నిల్వ సదుపాయంలో నిల్వ చేయవచ్చు. ముఖ్యంగా, డేటాను ఎవరు చూడవచ్చో ముందుగానే నిర్ణయించాల్సిన అవసరం లేదు, తద్వారా డేటాను వెంటనే రక్షించవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక PEP- ఎనేబుల్ స్వీయ కొలత పరికరం దాని కొలత డేటా అన్ని ఒక బ్యాక్ ఎండ్ డేటాబేస్ లో polymorphically ఎన్క్రిప్టెడ్ రూపంలో నిల్వ చేస్తుంది. 2. పశువులు ఆ తర్వాత డేటాను ఎవరు డీక్రిప్ట్ చేయవచ్చో నిర్ణయించుకోవచ్చు. ఈ నిర్ణయం ఒక విధానం ఆధారంగా తీసుకోబడుతుంది, దీనిలో డేటా సబ్జెక్ట్ కీలక పాత్ర పోషించాలి. PEP-ఎనేబుల్ చేయబడిన పరికరం యొక్క వినియోగదారు, ఉదాహరణకు, వైద్యులు X, Y, Z వారి రోగ నిర్ధారణలో డేటాను ఉపయోగించడానికి కొంత దశలో డీక్రిప్ట్ చేయగలరని, లేదా వైద్య పరిశోధకుల సమూహాలు A, B, C వారి పరిశోధనలు కోసం ఉపయోగించవచ్చని లేదా మూడవ పార్టీలు U, V, W అదనపు సేవలకు ఉపయోగించవచ్చని నిర్ణయించుకోవచ్చు. 3. దేవుని వాక్యము ఎన్క్రిప్టెడ్ డేటాను ఒక నిర్దిష్ట పార్టీ ద్వారా డీక్రిప్ట్ చేయగలిగేలా చేయడానికి ఈ ట్యూయింగ్ గుడ్డిగా చేయవచ్చు. ఇది ఒక విశ్వసనీయ పార్టీ ద్వారా చేయవలసి ఉంటుంది ఎవరు ఎవరు కోసం ciphertekst tweak ఎలా తెలుసు. ఈ PEP సాంకేతికత బిగ్ డేటా విశ్లేషణలకు అవసరమైన భద్రత మరియు గోప్యతా మౌలిక సదుపాయాలను అందిస్తుంది. ప్రజలు తమ డేటాను పాలిమార్ఫిక్గా గుప్తీకరించిన రూపంలో అప్పగించవచ్చు మరియు ప్రతిసారీ నిర్దిష్ట విశ్లేషణ ప్రయోజనాల కోసం నిర్దిష్ట పార్టీలకు (భాగాలను) అందుబాటులో ఉంచడానికి (డి-క్రిప్టబుల్) తరువాత నిర్ణయించుకోవచ్చు. ఈ విధంగా వినియోగదారులు నియంత్రణలో ఉంటారు, మరియు వారి డేటాను ఎవరు ఎక్కడ, ఎవరి కోసం ఉపయోగిస్తున్నారో పర్యవేక్షించవచ్చు. ది - |
0426408774fea8d724609769d6954dd75454a97e | వైవిధ్య ఆటోఎన్కోడర్లు పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాసానికి శక్తివంతమైన ఫ్రేమ్వర్క్. అయితే, మునుపటి పని పూర్తిగా కారకాలతో స్టోకాస్టిక్ అస్పష్టమైన వేరియబుల్స్ ఒకటి లేదా రెండు పొరలతో నిస్సార నమూనాలు పరిమితం చేయబడింది, అస్పష్టమైన ప్రాతినిధ్యం యొక్క వశ్యతను పరిమితం చేస్తుంది. మేము వైవిధ్య ఆటోఎన్కోడర్ల శిక్షణ అల్గోరిథంలలో మూడు పురోగతులను ప్రతిపాదించాము, మొదటిసారిగా ఐదు స్టోకాస్టిక్ పొరల యొక్క లోతైన నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అనుమతిస్తుంది, (1) నిష్పత్తి నమూనాగా లిడర్ నెట్వర్క్కు సమానమైన నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించడం, (2) ప్రారంభ శిక్షణలో చురుకుగా ఉండే స్టోకాస్టిక్ యూనిట్లకు మద్దతు ఇవ్వడానికి వేడి-అప్ కాలం మరియు (3) బ్యాచ్ సాధారణీకరణను ఉపయోగించడం. ఈ మెరుగుదలలను ఉపయోగించి మేము అనేక బెంచ్మార్క్ డేటాసెట్లపై జనరేటివ్ మోడలింగ్ కోసం స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ లాగ్-విలువ ఫలితాలను చూపిస్తాము. |
feebbb3378245c28c708a290a888248026b06ca8 | ఈ కాగితంలో బహుళ చేతి సాంకేతికత ఆధారంగా ఒక నవల బహుళ-పౌనఃపున్య ముద్రణ క్వాడ్రిఫిలార్ హెలిక్స్ యాంటెన్నా ప్రదర్శించబడుతుంది. డబుల్ ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు సంతృప్తికరమైన యాంటెన్నా లక్షణాలు సాధించబడతాయి. యాంటెన్నా సాపేక్షంగా కాంపాక్ట్ పరిమాణం మరియు హేమిస్పిరియల్ నమూనాతో అద్భుతమైన వృత్తాకార ధ్రువణ కవరేజీని కలిగి ఉంది. యాంటెన్నా HFSS సాఫ్ట్వేర్ను ఉపయోగించి రూపొందించబడింది మరియు అనుకరించబడింది. సిమ్యులేషన్ ఫలితాలు మరియు విశ్లేషణలు ప్రదర్శించబడ్డాయి. |
1ee72ed1db4ddbc49922255194890037c7a2f797 | ఈ లేఖలో గ్యాస్ ప్రాసెస్ ఆధారంగా ఒక బ్రాడ్బ్యాండ్ మోనోపల్స్ పోలిక MMIC (మోనోలిథిక్ మైక్రోవేవ్ ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్) ను ప్రదర్శించారు. మూడు మాజిక్ టీలు మరియు ఒక గంప్డ్ పవర్ డివైడర్ ద్వారా నిర్మించిన పోల్చదగిన నెట్వర్క్ ఒక సమ్ ఛానల్ మరియు రెండు డెల్టా ఛానెల్ల కోసం ప్రతిపాదించబడింది. కొలత ఫలితాలు సమితి ఛానెల్ కోసం 2.5-dB కన్నా తక్కువ నష్టంతో 15 నుండి 30 GHz (66.7% సాపేక్ష ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్విడ్త్) వరకు చాలా విస్తృత ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్ను సాధించవచ్చని చూపుతాయి. మరియు రెండు డెల్టా ఛానల్స్ కోసం 15-27GHz లో 22 dB మరియు 27-30 GHz లో 17 dB కంటే ఎక్కువ శూన్య లోతు. మొత్తం చిప్ పరిమాణం 3.4 mm (<inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$0.26\lambda _{0}~0.26\lambda _{0}$</tex-math></inline-formula> 22.5 GHz సెంటర్ ఫ్రీక్వెన్సీ వద్ద) ఉంది. |
202b3b3bb4a5190ce53b77564f9ae1dc65f3489b | |
8eea0da60738a54c0fc6a092aecf0daf0c51cee3 | ఈ అధ్యయనంలో వినియోగదారుల అంగీకారం, ఆందోళనలు, పాక్షికంగా, అధికంగా, మరియు పూర్తిగా ఆటోమేటెడ్ వాహనాలను కొనుగోలు చేయడానికి వారి సంకల్పం గురించి పరిశోధించారు. 63 ప్రశ్నలతో కూడిన ఇంటర్నెట్ ఆధారిత సర్వే ద్వారా 109 దేశాల నుంచి 5000 మంది ప్రతిస్పందనలను సేకరించాం. మేము దేశాల మధ్య తేడాలను గుర్తించాము, మరియు వ్యక్తిగత వేరియబుల్స్ తో సంబంధాలను అంచనా వేశాము, వయస్సు, లింగం, మరియు వ్యక్తిత్వ లక్షణాలు వంటివి బిగ్ ఫైవ్ ఇన్వెంటరీ యొక్క చిన్న వెర్షన్తో కొలుస్తారు. ఫలితాల ప్రకారం, ప్రతివాదులు, సగటున, మాన్యువల్ డ్రైవింగ్ను డ్రైవింగ్ యొక్క అత్యంత ఆహ్లాదకరమైన మోడ్గా కనుగొన్నారు. దీనికి భిన్నంగా 22 శాతం మంది పూర్తి ఆటోమేటెడ్ డ్రైవింగ్ సిస్టమ్ కోసం 0 డాలర్ల కంటే ఎక్కువ చెల్లించకూడదని, 5 శాతం మంది 30 వేల డాలర్ల కంటే ఎక్కువ చెల్లించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారని, 33 శాతం మంది పూర్తి ఆటోమేటెడ్ డ్రైవింగ్ చాలా ఆనందదాయకంగా ఉంటుందని చెప్పారు. ఈ సర్వేలో పాల్గొన్న వారిలో 69 శాతం మంది 2050 నాటికి పూర్తిగా ఆటోమేటెడ్ డ్రైవింగ్ మార్కెట్ వాటా 50 శాతానికి చేరుకుంటుందని అంచనా వేశారు. ప్రతివాదులు సాఫ్ట్వేర్ హ్యాకింగ్/ దుర్వినియోగం గురించి ఎక్కువగా ఆందోళన చెందుతున్నారని, చట్టపరమైన సమస్యలు మరియు భద్రత గురించి కూడా ఆందోళన చెందుతున్నారని తేలింది. న్యూరోటిసిజం పై ఎక్కువ స్కోరు సాధించిన వారు డేటా ప్రసారంలో కొంచెం తక్కువ సౌకర్యంగా ఉన్నారు, అయితే అంగీకారతపై ఎక్కువ స్కోరు సాధించిన వారు దీనితో కొంచెం ఎక్కువ సౌకర్యంగా ఉన్నారు. అభివృద్ధి చెందిన దేశాల నుంచి వచ్చినవారు (తక్కువ ప్రమాదాల గణాంకాలు, ఉన్నత విద్య, అధిక ఆదాయం) తమ వాహనం డేటా ప్రసారం చేయడంలో తక్కువ సౌకర్యంగా ఉన్నారు, క్రాస్ నేషనల్ కరలేషన్స్ q = 0.80 మరియు q = 0.90 మధ్య ఉన్నాయి. అంతర్జాతీయంగా ప్రజల్లో ఉన్న ప్రధాన ఆశావాహ, ఆందోళనకర అంశాలను ఈ ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. వాహన తయారీదారులు, ఇతర వాటాదారులకు ఇవి ఉపయోగపడతాయి. 2015 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
2d4f10ccd2503c37ec32aa0033d3e5b3559f4404 | విమానాల భద్రత, ఆపరేషన్ పనితీరులో పరిస్థితులపై అవగాహన అనేది ఒక ముఖ్యమైన అంశంగా మారింది. ఆధునిక విమానాలలో అధునాతన ఏవియోనిక్స్ వ్యవస్థలను ఏర్పాటు చేయడంతో కలిగే మానవ పనితీరు సవాళ్లను అధిగమించేందుకు పరిశోధన పురోగమించింది. పరిస్థితులపై అవగాహన యొక్క క్రమబద్ధమైన అధ్యయనం మరియు అనువర్తనం కూడా కాక్పిట్కు మించి విస్తరించింది, ఇతర సంక్లిష్టమైన, అధిక పరిణామ పని రంగాలలో పనిచేసే ఎయిర్ ట్రాఫిక్ కంట్రోలర్లు మరియు సిబ్బందిని కలిగి ఉంది. ఈ సంపుటిలో పరిస్థితుల అవగాహన పరిశోధన మరియు అభ్యాసానికి ముఖ్యమైన సహకారాన్ని అందించిన వ్యాసాల సేకరణను అందిస్తుంది. ఈ ప్రయోజనం కోసం, ఇది పరిస్థితుల అవగాహన యొక్క భావన అభివృద్ధి, దాని అంచనా కోసం పద్ధతులు మరియు శిక్షణ మరియు రూపకల్పన ద్వారా పరిస్థితుల అవగాహనను మెరుగుపరచడానికి అనువర్తనాలను పరిష్కరించే కీలక రీడింగులకు ప్రత్యేకమైన ప్రాప్యతను అందిస్తుంది. |
a7621b4ec18719b08f3a2a444b6d37a2e20227b7 | కన్వొల్షనల్ నెట్వర్క్లు కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించే నిర్మాణాలలో ఒకటి. సంక్లిష్టమైన విధులను నేర్చుకునే వారి సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి, శిక్షణ కోసం పెద్ద మొత్తంలో డేటా అవసరం. ఆధునిక GPU లను ఉపయోగించినప్పుడు కూడా, అత్యుత్తమ ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి పెద్ద కన్వోల్వియనల్ నెట్వర్క్ను శిక్షణ ఇవ్వడానికి వారాలు పట్టవచ్చు. వెబ్-స్కేల్ డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు శిక్షణ పొందిన నెట్వర్క్ను ఉపయోగించి లేబుల్స్ ఉత్పత్తి చేయడం కూడా ఖరీదైనది. ఈ కృషిలో, మేము ఒక సాధారణ అల్గోరిథంను ప్రదర్శిస్తాము, ఇది శిక్షణ మరియు అనుసంధానాన్ని గణనీయమైన కారకంగా వేగవంతం చేస్తుంది మరియు ఇప్పటికే ఉన్న స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ అమలులతో పోలిస్తే ఒక ఆర్డర్ ఆఫ్ మాగ్నిట్యూడ్ కంటే ఎక్కువ మెరుగుదలలను ఇస్తుంది. అదే రూపాంతర లక్షణం మ్యాప్ను అనేక సార్లు పునర్వినియోగం చేస్తున్నప్పుడు ఫ్యూరియర్ డొమైన్లో పాయింట్వైజ్ ఉత్పత్తులుగా కన్వల్షన్లను లెక్కించడం ద్వారా ఇది జరుగుతుంది. ఈ అల్గోరిథం ఒక GPU నిర్మాణంపై అమలు చేయబడింది మరియు అనేక సంబంధిత సవాళ్లను పరిష్కరిస్తుంది. |
0ee6f663f89e33eb84093ea9cd94212d1a8170c9 | మిశ్రమ కుడి/ఎడమ చేతి (CRLH) సబ్స్ట్రేట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) ఆధారంగా వృత్తాకార ధ్రువణత కలిగిన లీకీ-వేవ్ యాంటెన్నా (LWA) ను పరిశోధించి, ప్రదర్శించారు. సీరియల్ ఇంటర్డిజిటల్ కెపాసిటర్లను సర్క్యూట్లోకి ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా వేవ్ గైడ్ ఉపరితలంపై స్లాట్లను ఎట్ చేయడం ద్వారా CRLH కార్యాచరణను సాధించారు. రెండు సింథటిక్ లీకీ ట్రావెలింగ్-వేవ్ ట్రాన్స్మిషన్ లైన్స్ ఆర్తోగోనల్ ధ్రువణాలతో పక్కపక్కనే ఉంచబడి, 90 ° దశ వ్యత్యాసంతో ఉత్తేజితం చేయబడి, స్వచ్ఛమైన వృత్తాకార ధ్రువణ మోడ్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ యాంటెన్నా యొక్క ప్రధాన కాంతిని ఫ్రీక్వెన్సీని మార్చడం ద్వారా నిరంతరం మార్గనిర్దేశం చేయవచ్చు, అయితే ప్రధాన కాంతి దిశలో తక్కువ అక్షసంబంధ నిష్పత్తిని (3 dB కంటే తక్కువ) నిర్వహిస్తుంది. ఈ LWA యొక్క పనితీరును పూర్తి తరంగ అనుకరణ మరియు మంచి ఒప్పందాన్ని చూపించే ఫ్యాబ్రికేటెడ్ ప్రోటోటైప్ యొక్క కొలత ద్వారా ధృవీకరించబడుతుంది. |
50bc77f3ec070940b1923b823503a4c2b09e9921 | |
48b38420f9c39c601dcf81621609d131b8035f94 | గత రెండు దశాబ్దాలుగా ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ వ్యవస్థలు వేగంగా అభివృద్ధి చెందాయి మరియు ప్రస్తుతం ఆరోగ్య సంరక్షణను అందించే విధానాన్ని మార్చే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయి. స్మార్ట్ హెల్త్ మానిటరింగ్ సిస్టమ్స్ రోగుల పర్యవేక్షణ పనులను ఆటోమేట్ చేసి, తద్వారా రోగుల వర్క్ఫ్లో నిర్వహణను మెరుగుపరుస్తున్నప్పటికీ, క్లినికల్ సెట్టింగులలో వాటి సామర్థ్యం ఇప్పటికీ చర్చనీయాంశంగా ఉంది. ఈ పత్రం స్మార్ట్ హెల్త్ మానిటరింగ్ సిస్టమ్స్ యొక్క సమీక్షను మరియు వాటి రూపకల్పన మరియు మోడలింగ్ యొక్క అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ప్రస్తుత ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ వ్యవస్థలను మెరుగుపరచడానికి సమర్థత, క్లినికల్ ఆమోదయోగ్యత, వ్యూహాలు మరియు సిఫార్సుల యొక్క క్లిష్టమైన విశ్లేషణ ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ సమావేశం యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశం ప్రస్తుత సాంకేతికత యొక్క పర్యవేక్షణ వ్యవస్థలను సమీక్షించడం మరియు స్మార్ట్ హెల్త్ పర్యవేక్షణ వ్యవస్థల రంగంలో కనుగొన్న విషయాల యొక్క విస్తృతమైన మరియు లోతైన విశ్లేషణను నిర్వహించడం. దీనికోసం యాభైకి పైగా వేర్వేరు పర్యవేక్షణ వ్యవస్థలను ఎంపిక చేసి, వర్గీకరించారు, వర్గీకరించారు మరియు పోల్చారు. చివరగా, వ్యవస్థ రూపకల్పన స్థాయిలో ప్రధాన పురోగతులు చర్చించబడ్డాయి, ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాతలు ఎదుర్కొంటున్న ప్రస్తుత సమస్యలు, అలాగే ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ రంగంలో సంభావ్య సవాళ్లను గుర్తించి ఇతర సారూప్య వ్యవస్థలతో పోల్చడం జరుగుతుంది. |
66336d0b89c3eca3dec0a41d2696a0fda23b6957 | అధిక లాభం, బ్రాడ్బ్యాండ్, మరియు తక్కువ ప్రొఫైల్ నిరంతర త్రిభుజాకార స్టబ్ యాంటెన్నా అమరిక E-బ్యాండ్లో ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ శ్రేణిలో 32 పొడవైన స్లాట్లు సమాంతరంగా ఒక ఏకరీతి కార్పొరేట్ సమాంతర-ప్లేట్-వేవ్ గైడ్ బీమ్ఫార్మింగ్ నెట్వర్క్ ద్వారా కలిపి పిల్బాక్స్ కప్లర్తో కలిపి ఉంటాయి. రేడియేటింగ్ స్లాట్లు మరియు కార్పొరేట్ ఫీడ్ నెట్వర్క్ అల్యూమినియంలో నిర్మించబడ్డాయి, అయితే పిల్బాక్స్ కప్లర్ మరియు దాని ఫోకల్ సోర్స్ ప్రింటెడ్ సర్క్యూట్ బోర్డ్ టెక్నాలజీలో తయారు చేయబడ్డాయి. రెండు తయారీ సాంకేతికతలను కలపడానికి ప్రత్యేకమైన పరివర్తనాలు రూపొందించబడ్డాయి. డిజైన్, తయారీ, మరియు కొలత ఫలితాలు వివరంగా ఉన్నాయి, మరియు ఒక సాధారణ డిజైన్ పద్దతి ప్రతిపాదించబడింది. 71 మరియు 86 GHz మధ్య యాంటెన్నా బాగా సరిపోతుంది (S < -13.6 dB), మరియు సిమ్యులేషన్లు మరియు కొలతల మధ్య అద్భుతమైన ఒప్పందం కనుగొనబడింది, తద్వారా ప్రతిపాదిత డిజైన్ను ధృవీకరిస్తుంది. యాంటెన్నా లాభం మొత్తం బ్యాండ్విడ్త్లో 29.3 dBi కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది, 82.25 GHz వద్ద 30.8 dBi యొక్క గరిష్ట లాభం మరియు E మరియు H- విమానాలలో సుమారుగా సగం శక్తి బీమ్విడ్త్ కలిగి ఉన్న ఒక పుంజం. ఈ యాంటెన్నా నిర్మాణం ఇ-బ్యాండ్లో ఐదవ తరం బ్యాక్హౌలింగ్ వంటి సుదూర మిల్లీమీటర్-వేవ్ టెలికమ్యూనికేషన్ అనువర్తనాల కోసం ఒక వినూత్న పరిష్కారంగా పరిగణించబడుతుంది. |
07d9dd5c25c944bf009256cdcb622feda53dabba | మార్కోవ్ చైన్ మోంటే కార్లో (ఉదా. మెట్రోపోలిస్ అల్గోరిథం మరియు గిబ్స్ శాంప్లర్) సంక్లిష్ట స్టోకాస్టిక్ ప్రక్రియల అనుకరణకు ఒక సాధారణ సాధనం, ఇది అనేక రకాల గణాంక అనుకరణలో ఉపయోగపడుతుంది. మార్కోవ్ చైన్ మోంటే కార్లో యొక్క ప్రాథమిక అంశాలు సమీక్షించబడ్డాయి, వీటిలో అల్గోరిథంల ఎంపిక మరియు వ్యత్యాస అంచనా ఉన్నాయి మరియు కొన్ని కొత్త పద్ధతులు ప్రవేశపెట్టబడ్డాయి. గరిష్ట సంభావ్యత అంచనా కోసం మార్కోవ్ గొలుసు మోంటే కార్లో వాడకం వివరించబడింది మరియు దాని పనితీరు గరిష్ట తప్పుడు సంభావ్యత అంచనాతో పోల్చబడింది. |
2ffd5c401a958e88c80291c48738d21d96942c1a | స్వయంప్రతిపత్త రోబోటిక్ నియంత్రణపై మన అభిప్రాయాన్ని అఫోర్డెన్సెస్ భావన ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందనే దానిపై మేము ఆసక్తి కలిగి ఉన్నాము మరియు స్వయంప్రతిపత్త రోబోటిక్స్ నుండి పొందిన ఫలితాలు అఫోర్డెన్సెస్ భావనపై చర్చ మరియు అధ్యయనాలపై ఎలా ప్రతిబింబిస్తాయి. ఈ వ్యాసంలో, ఒక 3 డి లేజర్ స్కానర్తో కూడిన మొబైల్ రోబోట్, క్రాస్ చేయదగిన సామర్థ్యాన్ని గ్రహించడం నేర్చుకోవడం మరియు గోళాలు, సిలిండర్లు మరియు పెట్టెలతో కప్పబడిన గదిలో తిరుగుతూ దాన్ని ఎలా ఉపయోగించాలో మేము అధ్యయనం చేసాము. ఈ ఫలితాల ప్రకారం, నేర్చుకున్న తర్వాత, రోబోట్ చుట్టూ తిరుగుతూ, కదలలేని వస్తువులతో (అనగా, కదిలే వస్తువులతో) సంబంధాన్ని నివారించవచ్చు. బాక్సులను, నిలువు సిలిండర్లు లేదా కొన్ని దిశలలో ఉన్న సిలిండర్లు), కానీ గుండా వెళ్ళగలిగే వస్తువులపై కదులుతుంది (స్పియర్స్ వంటివి, మరియు రోబోట్కు సంబంధించి రోల్ చేయగల దిశలో ఉన్న సిలిండర్లు) వాటిని దాని మార్గం నుండి బయటకు తిప్పుతాయి. ప్రతి చర్యకు సంబంధించి, అది ఇవ్వబడుతుందా లేదా అని నిర్ణయించడానికి సుమారు 1% గ్రహణ లక్షణాలు సంబంధితంగా ఉన్నాయని మరియు ఈ సంబంధిత లక్షణాలు పరిధి చిత్రంలోని కొన్ని ప్రాంతాలలో ఉంచబడిందని మేము చూపించాము. ఈ ప్రయోగాలు భౌతిక ఆధారిత సిమ్యులేటర్ మరియు నిజమైన రోబోట్ రెండింటిని ఉపయోగించి నిర్వహించబడుతున్నాయి. |
788121f29d86021a99a4d1d8ba53bb1312334b16 | ఈ పత్రం ట్యుటోరియల్ ప్రక్రియ యొక్క స్వభావం గురించి ఆందోళన చెందుతుంది; ఒక వయోజన లేదా "నిపుణుడు" తక్కువ వయోజన లేదా తక్కువ నిపుణుడైన ఎవరికైనా సహాయపడే మార్గాలు. దీని లక్ష్యం సాధారణమైనప్పటికీ, ఇది ఒక నిర్దిష్ట పని పరంగా వ్యక్తీకరించబడుతుందిః ఒక ట్యూటర్ 3, 4 మరియు 5 సంవత్సరాల వయస్సు గల పిల్లలకు ఒక నిర్దిష్ట త్రిమితీయ నిర్మాణాన్ని నిర్మించడానికి నేర్పడానికి ప్రయత్నిస్తాడు, దీనికి ప్రారంభంలో వారికి మించిన నైపుణ్యం అవసరం. ఇది ఒక సాధారణ రకం ట్యూటరింగ్ పరిస్థితి, దీనిలో ఒక సభ్యుడు "జవాబు తెలుసు" మరియు మరొకరు కాదు, "ప్రాక్టికల్" లాగా, దీనిలో బోధకుడు మాత్రమే "ఎలా తెలుసు". గురువు మరియు పిల్లల మధ్య మారుతున్న పరస్పర చర్య మన డేటాను అందిస్తుంది. అభివృద్ధి చెందుతున్న పిల్లల ద్వారా ప్రారంభ సమస్య పరిష్కారం యొక్క గొప్ప ఒప్పందం ఈ క్రమంలో ఉంది. జీవితపు తొలి నెలల నుండే అతను తన స్వంత హక్కులో "సహజ" సమస్య పరిష్కారంగా ఉన్నప్పటికీ (ఉదా. బ్రూనర్, 1973) తనకన్నా ఎక్కువ నైపుణ్యం కలిగిన ఇతరులు తన ప్రయత్నాలకు సహకరిస్తారు మరియు ప్రోత్సహిస్తారు (కే, 1970). అతను హాజరు కావడం, కమ్యూనికేట్ చేయడం, వస్తువులను మార్చడం, లోకోమోటివ్ చేయడం లేదా, వాస్తవానికి, మరింత సమర్థవంతమైన సమస్య పరిష్కార విధానాన్ని నేర్చుకోవడం వంటి నైపుణ్యాలను కలిగి ఉన్న విధానాలను నేర్చుకున్నా, సాధారణంగా అతని మార్గంలో అతనికి సహాయపడే ఇతరులు హాజరవుతారు. చిన్నతనంలో, బాల్యంలో ట్యూటోరియల్ ఇంటరాక్షన్ అనేది ఒక ముఖ్యమైన లక్షణం. అంతేకాకుండా, మన జాతి మాత్రమే "నిర్ణయపూర్వక" ట్యూటరింగ్ కొనసాగుతున్నట్లు కనిపిస్తోంది (బ్రూనర్, 1972; హిండే, 1971). ఉన్నత ప్రాణుల జాతులు తమ పెద్దలను గమనించి నేర్చుకుంటాయి (హాంబర్గ్, 1968; వాన్ లావిక్-గుడాల్, 1968) అని నిజం అయినప్పటికీ, ఈ పెద్దలు తమ పిల్లలకు ఈ నైపుణ్యం యొక్క పనితీరులో ఏదైనా బోధించడానికి ఎటువంటి ఆధారాలు లేవు. మానవులను ఒక జాతిగా వేరుచేసేది నేర్చుకోవాలనే వారి సామర్థ్యం మాత్రమే కాదు, బోధించాలనే వారి సామర్థ్యం కూడా. నైపుణ్యాల సముపార్జన మరియు సమస్య పరిష్కార అధ్యయనానికి అభివృద్ధి చెందుతున్న పిల్లవాడు మరియు అతని పెద్దల మధ్య ఈ పరస్పర, బోధనా సంబంధాల యొక్క కొన్ని ప్రధాన చిక్కులను పరిశీలించడం ఈ కాగితపు ప్రధాన లక్ష్యం. మానవ శిశువులో నైపుణ్యం యొక్క సముపార్జన క్రమానుగత కార్యక్రమం వలె ఫలవంతంగా భావించబడుతుంది, దీనిలో భాగాలు నైపుణ్యాలు కొత్త, మరింత సంక్లిష్టమైన పని అవసరాలను తీర్చడానికి తగిన ఆర్కెస్ట్రేషన్ ద్వారా "అధిక నైపుణ్యాలు" గా మిళితం చేయబడతాయి (బ్రూనర్, 1973). ఈ ప్రక్రియ సమస్య పరిష్కారానికి సమానంగా ఉంటుంది, దీనిలో "తక్కువ ఆర్డర్" లేదా రాజ్యాంగ సమస్యల యొక్క మాస్టరింగ్ పెద్ద సమస్యతో విజయవంతం కావడానికి ఒక sine qua non, ప్రతి స్థాయి ఇతర ప్రభావాలను ప్రభావితం చేస్తుంది - పఠనం వంటివి పదాల డీసిఫరింగ్ వాక్యాల డీసిఫరింగ్ను సాధ్యం చేస్తుంది, మరియు వాక్యాలు అప్పుడు ప్రత్యేక పదాల డీసిఫరింగ్లో సహాయపడతాయి (F. స్మిత్, 1971). యువ అభ్యాసకుడిలో నిరంతర ఉద్దేశం, రాజ్యాంగ నైపుణ్యాల యొక్క "లేక్సీకోన్" ఇచ్చినట్లయితే, కీలకమైన పని తరచుగా కంప్లీట్- |
13eba30632154428725983fcd8343f3f1b3f0695 | దాదాపు అన్ని ప్రస్తుత డిపెండెన్సీ పార్సర్లు మిలియన్ల కొద్దీ అరుదైన సూచిక లక్షణాల ఆధారంగా వర్గీకరిస్తాయి. ఈ లక్షణాలు పేలవంగా సాధారణీకరణ చేయడమే కాకుండా, ఫీచర్ కంప్యూటింగ్ ఖర్చు కూడా పార్సింగ్ వేగాన్ని గణనీయంగా పరిమితం చేస్తుంది. ఈ పనిలో, మేము ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ వర్గీకరణను నేర్చుకోవడానికి ఒక నవల మార్గాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది దురాశతో కూడిన, పరివర్తన-ఆధారిత డిపెండెన్సీ పార్సర్లో ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ వర్గీకరణదారుడు కేవలం కొన్ని గుణాలను మాత్రమే నేర్చుకుంటాడు మరియు ఉపయోగిస్తాడు కాబట్టి, ఇది చాలా వేగంగా పని చేయగలదు, అదే సమయంలో ఇంగ్లీష్ మరియు చైనీస్ డేటాసెట్లలో లేబుల్ చేయని మరియు లేబుల్ చేయబడిన అటాచ్మెంట్ స్కోర్లలో 2% మెరుగుదల సాధిస్తుంది. ప్రత్యేకించి, మన పార్సర్ సెకనుకు 1000 వాక్యాలను పార్స్ చేయగలదు 92.2% లేబుల్ చేయని అటాచ్మెంట్ స్కోర్ ఇంగ్లీష్ పెన్ ట్రీబ్యాంక్లో. |
c22f9e2f3cc1c2296f7edb4cf780c6503e244a49 | |
3dd9793bc7b1f97115c45e90c8874f786262f466 | సెల్ ఫోన్ నుండి వైఫైకి డేటా ట్రాఫిక్ను నెట్టడం ఇంటర్ రేడియో యాక్సెస్ టెక్నాలజీ (రాట్) ఆఫ్లోడింగ్కు ఒక ఉదాహరణ. ఇది అధికంగా లోడ్ అయిన సెల్యులార్ నెట్వర్క్లో రద్దీని స్పష్టంగా తగ్గించినప్పటికీ, అటువంటి ఓవర్లోడ్ యొక్క అంతిమ సామర్థ్యం మరియు మొత్తం వ్యవస్థ పనితీరుపై దాని ప్రభావం బాగా అర్థం కాలేదు. దీనిని పరిష్కరించడానికి, మేము M వేర్వేరు RAT లతో కూడిన సాధారణ మరియు నిర్వహించదగిన నమూనాను అభివృద్ధి చేస్తాము, ప్రతి ఒక్కటి K వేర్వేరు స్థాయిల యాక్సెస్ పాయింట్లను (AP లు) విస్తరిస్తాయి, ఇక్కడ ప్రతి స్థాయి ప్రసార శక్తి, మార్గం నష్టం ఎక్స్పోనెంట్, విస్తరణ సాంద్రత మరియు బ్యాండ్విడ్త్లో భిన్నంగా ఉంటుంది. ప్రతి తరగతి AP లు ఒక స్వతంత్ర పోయెసన్ పాయింట్ ప్రాసెస్ (PPP) గా రూపొందించబడ్డాయి, మొబైల్ వినియోగదారుల స్థానాలు మరొక స్వతంత్ర PPP గా రూపొందించబడ్డాయి, అన్ని ఛానెల్లు i. i. d. రేలీ క్షీణించడం. మొత్తం నెట్వర్క్లో రేటు పంపిణీ అప్పుడు ఒక బరువు అసోసియేషన్ వ్యూహం కోసం తీసుకోబడుతుంది, ఇక్కడ ఇటువంటి బరువులు ఒక నిర్దిష్ట లక్ష్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ట్యూన్ చేయవచ్చు. SINR కవరేజీని పెంచడానికి ఆప్టిమల్ ట్రాఫిక్ యొక్క భిన్నం సాధారణంగా రేటు కవరేజీని పెంచే దానితో సమానం కాదని మేము చూపిస్తాము, ఇది ఇచ్చిన రేటును సాధించే వినియోగదారుల భిన్నంగా నిర్వచించబడింది. |
e7b4ea66dff3966fc9da581f32cb69132a7bbd99 | మాక్రోసెల్ నెట్వర్క్లో ఫెమ్టోసెల్ల విస్తరణ నెట్వర్క్ సామర్థ్యం మరియు కవరేజీని పెంచడానికి ఆర్థిక మరియు సమర్థవంతమైన మార్గం. అయినప్పటికీ, అంతర-స్థాయి మరియు అంతర-స్థాయి జోక్యం మరియు ఫెమ్టోసెల్స్ యొక్క తాత్కాలిక ఆపరేషన్ కారణంగా ఇటువంటి విస్తరణ సవాలుగా ఉంది. OFDMA యొక్క సౌకర్యవంతమైన ఉప ఛానల్ కేటాయింపు సామర్థ్యం ద్వారా ప్రేరేపించబడిన మేము రెండు-స్థాయి నెట్వర్క్లలో స్పెక్ట్రం కేటాయింపు యొక్క ప్రభావాన్ని పరిశీలిస్తాము, ఇక్కడ మాక్రోసెల్ల క్లోజ్డ్ యాక్సెస్ విధానాన్ని ఉపయోగిస్తాయి మరియు ఫెమ్టోసెల్ల ఓపెన్ లేదా క్లోజ్డ్ యాక్సెస్లో పనిచేయగలవు. ఒక ట్రేస్ చేయదగిన నమూనాను ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా, వేర్వేరు స్పెక్ట్రం కేటాయింపు మరియు ఫెమ్టోసెల్ యాక్సెస్ విధానాల క్రింద ప్రతి స్థాయికి విజయ సంభావ్యతను మేము పొందుతాము. ముఖ్యంగా, ఉమ్మడి ఉప ఛానల్ కేటాయింపును పరిశీలిస్తాము, దీనిలో మొత్తం స్పెక్ట్రం రెండు స్థాయిలచే పంచుకోబడుతుంది, అలాగే వివిక్త ఉప ఛానల్ కేటాయింపు, దీనిలో వివిక్త సమితులు రెండు స్థాయిలకు కేటాయించబడతాయి. మేము విజయ అవకాశాలు మరియు ప్రతి-స్థాయి కనీస రేట్లు పరంగా సేవ యొక్క నాణ్యత పరిమితులకు లోబడి థ్రూపుట్ మాక్సిమైజేషన్ సమస్యను రూపొందించాము మరియు సరైన స్పెక్ట్రం కేటాయింపుపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తాము. క్లోజ్డ్ యాక్సెస్ ఫెమ్టోసెల్లతో, ఆప్టిమైజ్ చేసిన జాయింట్ మరియు డిజైన్డ్ సబ్ ఛానల్ కేటాయింపులు వరుసగా తక్కువ మరియు దట్టమైన ఫెమ్టోసెల్ల నెట్వర్క్లలోని అన్ని పథకాలలో అత్యధిక థ్రూపుట్ను అందిస్తాయని మా ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. ఓపెన్ యాక్సెస్ ఫెమ్టోసెల్లతో, ఆప్టిమైజ్ చేసిన ఉమ్మడి సబ్ ఛానల్ కేటాయింపు అన్ని ఫెమ్టోసెల్ల సాంద్రతలకు సాధ్యమైనంత ఎక్కువ థ్రూపుట్ను అందిస్తుంది. |
09168f7259e0df1484115bfd44ce4fdcafdc15f7 | రెండు స్థాయిల సెల్యులార్ నెట్వర్క్లో - తక్కువ పరిధి femtocell హాట్స్పాట్లతో కూడిన కేంద్ర మాక్రోసెల్ కలిగి ఉంటుంది - క్రాస్-లెవల్ జోక్యం సార్వత్రిక పౌనఃపున్య పునర్వినియోగంతో మొత్తం సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేస్తుంది. సార్వత్రిక పౌనఃపున్య పునర్వినియోగంతో సమీప-దూర ప్రభావాలను లెక్కించడానికి, ఈ కాగితం ఒక ప్రాథమిక సంబంధాన్ని పొందుతుంది, ఇది సాధ్యమయ్యే ఫెమ్టోసెల్ SINR ల యొక్క ఏదైనా సమితిని ఇచ్చిన అతిపెద్ద సెల్యులార్ సిగ్నల్-టు-ఇంటెర్ఫెన్స్-ప్లస్-నాయిస్ నిష్పత్తి (SINR) ను అందిస్తుంది. మేము ఒక లింక్ బడ్జెట్ విశ్లేషణను అందిస్తాము, ఇది రెండు-స్థాయి నెట్వర్క్లో సాధారణ మరియు ఖచ్చితమైన పనితీరు అంతర్దృష్టులను అనుమతిస్తుంది. కోచానెల్స్ యొక్క ఫెమ్టోసెల్ల నుండి మాక్రోసెల్లో క్రాస్- టైర్ జోక్యాన్ని తగ్గించడానికి ఫెమ్టోసెల్లలో పంపిణీ చేయబడిన యుటిలిటీ- ఆధారిత SINR అనుసరణ ప్రతిపాదించబడింది. ఫోస్కిని-మిల్జానిక్ (FM) అల్గోరిథం అనుసరణ యొక్క ప్రత్యేక కేసు. ప్రతి ఫెమ్టోసెల్ వారి వ్యక్తిగత ప్రయోజనాన్ని పెంచుతుంది, ఇందులో SINR ఆధారిత బహుమతి మైనస్ అయ్యే ఖర్చు (మాక్రోసెల్కు జోక్యం). ఎఫ్ఎమ్ కు సంబంధించి సగటు ఫెమ్టోసెల్ ఎస్ఐఎన్ఆర్ లలో 30% కంటే ఎక్కువ మెరుగుదల సంఖ్యాపరంగా ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. క్రాస్-టైర్ జోక్యం ఒక సెల్యులార్ వినియోగదారుని దాని SINR లక్ష్యాన్ని పొందకుండా నిరోధిస్తే, ఒక అల్గోరిథం ప్రతిపాదించబడింది, ఇది బలమైన ఫెమ్టోసెల్ జోక్యం యొక్క ప్రసార శక్తులను తగ్గిస్తుంది. ఈ అల్గోరిథం ఒక సెల్యులార్ యూజర్ 100 ఫెమ్టోసెల్స్/సెల్-సైట్ (సాధారణ సెల్యులార్ పారామితులతో) తో కూడా తన SINR లక్ష్యాన్ని సాధిస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది మరియు ఫెమ్టోసెల్స్ వద్ద చెత్త కేసు SINR తగ్గింపు 16% మాత్రమే అవసరం. ఈ ఫలితాలు పవర్ కంట్రోల్ స్కీమ్ల రూపకల్పనకు ప్రేరణనిస్తాయి, ఇవి రెండు-స్థాయి నెట్వర్క్లలో షేర్డ్ స్పెక్ట్రమ్తో కనీస నెట్వర్క్ ఓవర్హెడ్ అవసరం. |
5309b8f4723d44de2fa51cd2c15bffebf541ef57 | సాంప్రదాయక ప్లానర్ ప్రింటెడ్ క్వాసి-యాగి యాంటెన్నాల యొక్క సరళత మరియు సహజమైన రూపకల్పన దాని మంచి దిశకు విస్తృతమైన ప్రజాదరణకు దారితీసింది. ఈ కాగితంలో, ఒకే డైరెక్టర్ మరియు ఎస్-బ్యాండ్లో పనిచేసే కాన్కావ్ పారాబోలిక్ రిఫ్లెక్టర్తో ఒక నవల క్వాసి-యాగి యాంటెన్నా ప్రతిపాదించబడింది. ఇంపెడెన్స్ లక్షణం మరియు రేడియేషన్ లక్షణం CST- మైక్రోవేవ్ స్టూడియోతో అనుకరించబడతాయి మరియు యాంటెన్నా తయారు చేయబడుతుంది మరియు కొలుస్తారు. కొలిచిన ఫలితాలు 2.28-2.63GHz వద్ద పనిచేసే యాంటెన్నా ఆపరేటింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిలో 6.5dBi సగటు లాభం సాధించగలదని, ముఖ్యంగా 2.5GHz వద్ద 7.5dBi అత్యధిక లాభం సాధించగలదని సూచిస్తున్నాయి. ఈ యాంటెన్నాను WLAN/TD-LTE/BD1 మొదలైన వాటిలో విస్తృతంగా ఉపయోగించవచ్చు. |
c03c3583153d213f696f1cbd4cd65c57437473a5 | ఈ కాగితం అధిక శక్తి కారకంతో ఎల్ఎల్సి ప్రతిధ్వని కన్వర్టర్ ఆధారిత ఎల్ఈడీ (లైట్ ఎమిటింగ్ డయోడ్) లాంప్ డ్రైవర్ను ప్రతిపాదించింది. ఈ సర్క్యూట్ లో నిరంతర కండక్షన్ మోడ్ (సిసిఎం) లో పనిచేసే పిఎఫ్సి (పవర్ ఫ్యాక్టర్ కరెక్షన్) కోసం ఒక బూస్ట్ కన్వర్టర్ను, ఎల్ఈడీ లాంప్ లోడ్ను నడపడానికి క్వాసి హెల్ఫ్ బ్రిడ్జ్ రెసోనెంట్ కన్వర్టర్ను ఉపయోగిస్తారు. ఎల్ ఎల్ సి కన్వర్టర్ ను క్వాసి హాఫ్ బ్రిడ్జ్ యొక్క సాలిడ్ స్టేట్ స్విచ్ లు స్విచ్ నష్టాలను తగ్గించడానికి జీరో వోల్టేజ్ స్విచ్ (జివిఎస్) కింద పనిచేసే విధంగా రూపొందించారు. 50W LED డ్రైవర్ యొక్క విశ్లేషణ, రూపకల్పన, మోడలింగ్ మరియు అనుకరణ యూనివర్సల్ AC మెయిన్స్ కోసం MATLAB / Simulink సాధనాన్ని ఉపయోగించి నిర్వహించబడతాయి. ప్రతిపాదిత LED దీపం డ్రైవర్ యొక్క పనితీరును అంచనా వేయడానికి AC మెయిన్స్ కరెంట్ (THDi), పవర్ ఫ్యాక్టర్ (PF) మరియు క్రెస్ట్ ఫ్యాక్టర్ (CF) యొక్క మొత్తం హార్మోనిక్ వక్రీకరణ వంటి శక్తి నాణ్యత సూచికలను లెక్కిస్తారు. |
94a62f470aeea69af436e2dd0b54cd50eaaa4b23 | సిఫార్సు వ్యవస్థలను నిర్మించడంలో అత్యంత విజయవంతమైన విధానాలలో ఒకటిగా, సహకార వడపోత (CF) ఇతర వినియోగదారులకు తెలియని ప్రాధాన్యతలను సిఫార్సులు లేదా అంచనాలు చేయడానికి వినియోగదారుల సమూహం యొక్క తెలిసిన ప్రాధాన్యతలను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ పత్రంలో, మేము మొదట CF పనులు మరియు వాటి ప్రధాన సవాళ్లను పరిచయం చేస్తాము, డేటా స్పార్సిటీ, స్కేలబిలిటీ, పర్యాయపదాలు, బూడిద గొర్రెలు, షిల్లింగ్ దాడులు, గోప్యతా రక్షణ మొదలైనవి మరియు వాటి సాధ్యమైన పరిష్కారాలు. తరువాత, మేము CF పద్ధతుల యొక్క మూడు ప్రధాన వర్గాలను ప్రదర్శిస్తాముః మెమరీ ఆధారిత, మోడల్ ఆధారిత మరియు హైబ్రిడ్ CF అల్గోరిథంలు (ఇవి CF ను ఇతర సిఫార్సు పద్ధతులతో మిళితం చేస్తాయి), ప్రతి వర్గానికి చెందిన ప్రతినిధి అల్గోరిథంల ఉదాహరణలతో మరియు వారి అంచనా పనితీరు మరియు సవాళ్లను పరిష్కరించే వారి సామర్థ్యం యొక్క విశ్లేషణ. ప్రాథమిక పద్ధతుల నుండి అత్యుత్తమ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల వరకు, మేము ఈ రంగంలో పరిశోధన మరియు అభ్యాసానికి రోడ్మ్యాప్గా ఉపయోగపడే CF పద్ధతుల కోసం సమగ్ర సర్వేను ప్రదర్శించడానికి ప్రయత్నిస్తాము. |
ced981c28215dd218f05ecbba6512671b22d1cc6 | సారాంశం- ఈ రోజుల్లో వార్తలు, లింకులు, చిత్రాలు లేదా విడిఓలు వంటి సోషల్ మీడియా సమాచారం విస్తృతంగా పంచుకోబడుతుంది. అయితే సోషల్ మీడియా ద్వారా సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడంలో నాణ్యత తక్కువగా ఉంది. ట్విట్టర్ లో విశ్వసనీయత గురించి చాలా మంది పరిశోధకులు పరిశోధించారు, కానీ ఫేస్ బుక్ లో విశ్వసనీయత సమాచారం గురించి పరిశోధన నివేదిక లేదు. ఫేస్ బుక్ సమాచారం యొక్క విశ్వసనీయతను కొలిచేందుకు ఈ పత్రం కొన్ని మార్గాలను ప్రతిపాదించింది. మేము ఫేస్బుక్లో విశ్వసనీయత కోసం వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేసాము. మొదట, మానవీయంగా మానవ లేబులింగ్ ద్వారా ప్రతి పోస్ట్ యొక్క విశ్వసనీయతను కొలవడానికి మేము FB విశ్వసనీయత అంచనాను అభివృద్ధి చేసాము. ఆ తరువాత, మేము మద్దతు వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) ఉపయోగించి ఒక నమూనాను సృష్టించడానికి శిక్షణ డేటాను సేకరించాము. రెండవది, ఫేస్బుక్ వినియోగదారులు ప్రతి పోస్ట్ యొక్క విశ్వసనీయతను అంచనా వేయడానికి మేము ఫేస్బుక్ విశ్వసనీయత యొక్క క్రోమ్ పొడిగింపును అభివృద్ధి చేసాము. మా FB క్రెడిబిలిటీ క్రోమ్ ఎక్స్టెన్షన్ యొక్క వినియోగ విశ్లేషణ ఆధారంగా, సుమారు 81% వినియోగదారుల ప్రతిస్పందనలు ప్రతిపాదిత వ్యవస్థ ద్వారా స్వయంచాలకంగా లెక్కించబడిన సూచించిన విశ్వసనీయతతో అంగీకరిస్తాయి. |
1b2a8dc42d6eebc937c9642799a6de87985c3da6 | సోషల్ మీడియా నెట్వర్క్ దృగ్విషయం ఆన్లైన్లో లభించే మరియు సులభంగా యాక్సెస్ చేయగల విలువైన డేటా యొక్క భారీ మొత్తాలను సృష్టిస్తుంది. పలువురు వినియోగదారులు వివిధ సామాజిక నెట్వర్క్లలో చిత్రాలు, వీడియోలు, వ్యాఖ్యలు, సమీక్షలు, వార్తలు, అభిప్రాయాలను పంచుకుంటారు. ట్విట్టర్ నుండి సేకరించిన డేటా అత్యంత నిర్మాణాత్మకమైనది కాదు, మరియు ట్వీట్ల నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించడం ఒక సవాలు పని. ట్విట్టర్ లో అరబిక్ భాషలో ట్వీట్ చేసేవారు చాలా మంది ఉన్నారు. సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ పై ఆంగ్లంలో చాలా పరిశోధనలు జరిగాయి, అరబిక్ భాషలో పరిశోధనలు మరియు డేటాసెట్ల సంఖ్య పరిమితం. ఈ వ్యాసం ఆరోగ్య సేవల పై అభిప్రాయాల గురించి అరబిక్ భాషలో ఉన్న డేటా సమితిని పరిచయం చేస్తుంది. ఈ పత్రం మొదట ట్విట్టర్ నుండి డేటాను సేకరించే ప్రక్రియను మరియు అరబిక్ భాషలో పెద్ద సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ డేటాసెట్ను నిర్మించడానికి అరబిక్ భాషా వచనాన్ని ఫిల్టర్ చేయడం, ముందస్తు ప్రాసెసింగ్ మరియు వ్యాఖ్యానించడం వంటి ప్రక్రియను వివరంగా తెలియజేస్తుంది. మా ఆరోగ్య డేటాసెట్పై సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ యొక్క మా ప్రయోగాలలో డీప్ మరియు కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో పాటు అనేక మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు (నైవ్ బేయిస్, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ మరియు లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్) ఉపయోగించబడ్డాయి. |
d228e3e200c2c6f757b9b3579fa058b2953083c0 | |
f87b713182d39297e930c41e23ff26394cbdcade | |
838ec45eeb7f63875742a76aa1080563f44af619 | కేస్ రీసెర్చ్ విధానాన్ని ఉపయోగించి పరిశోధనలకు ప్రత్యేకంగా అనువైన పరిశోధన ప్రాంతాల ఉదాహరణలతో ఈ పత్రం ముగుస్తుంది. ఎసిఎం వర్గాలుః హెచ్. ఓ. , జె. ఓ. ఈ వ్యాసం ఈ గుణాత్మక పద్ధతుల్లో ఒకదాన్ని నిర్వచిస్తుంది మరియు చర్చిస్తుంది - కేస్ రీసెర్చ్ వ్యూహం. ఈ విధానాన్ని ఉపయోగించి పరిశోధన చేయాలనుకునే పరిశోధకులకు సూచనలు ఇవ్వబడ్డాయి. కేస్ రీసెర్చ్ ల అంచనాకు ప్రమాణాలు ఏర్పాటు చేయబడ్డాయి మరియు అధ్యయనాలను వర్గీకరించడానికి ఉపయోగపడే అనేక లక్షణాలు గుర్తించబడ్డాయి. సమాచార వ్యవస్థల జర్నల్స్ నుండి సేకరించిన పత్రాల నమూనాను సమీక్షించారు. |
9cf2c6d3ab15c1f23fc708e74111324fa82a8169 | ఈ ఆర్టికల్ లో విద్యా రంగంలో ఐసిటి పాత్ర గురించి చర్చించనున్నారు. ప్రస్తుతం సమాచార, సమాచార సాంకేతిక పరిజ్ఞానం (ఐసిటి) మానవ జీవితంలోని ప్రతి అంశాన్ని ప్రభావితం చేస్తోంది. పనిలో, వ్యాపారంలో, విద్యలో, వినోదంలో వారు ప్రముఖ పాత్రలు పోషిస్తున్నారు. అంతేకాకుండా, ఐసిటి లు మార్పుకు ఉత్ప్రేరకాలుగా, పని పరిస్థితులు, సమాచార నిర్వహణ, మార్పిడి, బోధనా పద్ధతులు, అభ్యాస విధానాలు, శాస్త్రీయ పరిశోధన, సమాచారానికి ప్రాప్యత వంటి వాటిలో మార్పును తీసుకురావడానికి సహాయపడతాయని చాలా మంది ప్రజలు భావిస్తున్నారు. అందువల్ల ఈ సమీక్షా వ్యాసం ఐసిటిల పాత్ర, వాగ్దానాలు, పరిమితులు మరియు విద్యా వ్యవస్థలలోకి అనుసంధానం యొక్క ముఖ్య సవాళ్లను చర్చిస్తుంది. ఈ సమీక్షలో కింది ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు: (1) విద్యా రంగంలో ఐసిటిల ప్రయోజనాలు ఏమిటి? (2) కొన్ని అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో విద్యా వ్యవస్థలలో ఐసిటి వాడకం యొక్క ప్రస్తుత వాగ్దానాలు ఏమిటి? (3) విద్యా వ్యవస్థల్లో ఐసిటిల సమన్వయానికి ఉన్న పరిమితులు, సవాళ్లు ఏమిటి? ఐసిటి లకు ఉన్న అన్ని పరిమితుల పైనా, నిర్మాణాత్మకతతో సమకాలీన అభ్యాస నమూనాతో అనుసంధానించబడిన నాణ్యమైన విద్యను అందించడానికి విద్యా వ్యవస్థలకు ఐసిటి ప్రయోజనాలు ఉన్నాయని సమీక్షలో తేలింది. |
bb73ea8dc36030735c1439acf93a0e77ac8a907c | ఈ లేఖ టాబ్లెట్/ల్యాప్టాప్ కంప్యూటర్ అప్లికేషన్ల కోసం ఒక అంతర్గత ఏకపక్ష చిన్న పరిమాణ బహుళ బ్యాండ్ యాంటెన్నాను అందిస్తుంది. ఈ ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా సాధారణ LTE/WWAN ఛానల్స్ తో పాటు వాణిజ్య GPS/GLONASS ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్లను కూడా కవర్ చేస్తుంది. యాంటెన్నా మూడు విభాగాలను కలిగి ఉంటుందిః 50 × 11 × 0.8 mm2 పరిమాణంలో జత-ఆహార, కరెంట్ మరియు తక్కువ-పౌనఃపున్య స్పైరల్ స్ట్రిప్స్. స్పైరల్ స్ట్రిప్ సహాయంతో 900 MHz వద్ద తక్కువ బ్యాండ్ ఆపరేషన్ సాధించబడుతుంది. రెండు ఆపరేటింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్లు 870-965 మరియు 1556-2480 MHz ను కవర్ చేస్తాయి. అనుకరణ ఫలితాలను ధ్రువీకరించడానికి, ప్రతిపాదిత ముద్రించిన యాంటెన్నా యొక్క నమూనాను తయారు చేసి పరీక్షించారు. అనుకరణ మరియు కొలత ఫలితాల మధ్య మంచి ఒప్పందం లభిస్తుంది. |
8308e7b39d1f556e4041b4630a41aa8435fe1a49 | MIMO (మల్టిపుల్-ఇన్పుట్ మల్టిపుల్-అవుట్పుట్) రాడార్ అనేది బహుళ, స్థానికంగా పంపిణీ చేయబడిన ట్రాన్స్మిటర్లు మరియు రిసీవర్లను ఉపయోగించే నిర్మాణాన్ని సూచిస్తుంది. సాధారణ అర్థంలో, MIMO రాడార్ను ఒక రకమైన మల్టీస్టాటిక్ రాడార్గా చూడవచ్చు, అయితే ప్రత్యేక నామకరణం MIMO రాడార్ను మల్టీస్టాటిక్ రాడార్ సాహిత్యానికి భిన్నంగా ఉంచే ప్రత్యేక లక్షణాలను సూచిస్తుంది మరియు MIMO సమాచారానికి దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. ఈ వ్యాసం MIMO రాడార్ పై ఇటీవల చేసిన కొన్ని పనిని సమీక్షిస్తుంది. విస్తృతంగా వేరు చేయబడిన ప్రసార/అనుగ్రహ యాంటెన్నాలు లక్ష్య రాడార్ క్రాస్ సెక్షన్ (RCS) యొక్క ప్రాదేశిక వైవిధ్యాన్ని సంగ్రహిస్తాయి. మిమో రాడార్ యొక్క ప్రత్యేక లక్షణాలను ఉదాహరణలతో వివరించారు. లక్ష్యాలను గుర్తించేందుకు మరియు రాక కోణం మరియు డోప్లర్ వంటి వివిధ పారామితుల అంచనా కోసం లక్ష్యాల యొక్క RCS ప్రాదేశిక వైవిధ్యాలను ఉపయోగించుకోవచ్చని ఇది చూపిస్తుంది. లక్ష్య స్థానానికి సంబంధించి, రాడార్ యొక్క తరంగ ఆకారం ద్వారా మద్దతు ఇవ్వబడిన దానికంటే చాలా ఎక్కువ స్పష్టతను అందించగలదని ఇది చూపిస్తుంది. |
958d165f8bb77838ec915d4f214a2310e3adde19 | పదాల యొక్క పంపిణీ ప్రాతినిధ్యాలు వాస్తవ విలువ కలిగిన వెక్టర్లుగా సాపేక్షంగా తక్కువ డైమెన్షనల్ స్థలంలో పెద్ద టెక్స్ట్ కార్పోరాస్ నుండి వాక్యనిర్మాణ మరియు అర్థ లక్షణాలను తీయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. ఇటీవల ప్రవేశపెట్టిన న్యూరల్ నెట్వర్క్, పేరు word2vec (మికోలోవ్ మరియు ఇతరులు, 2013a; మికోలోవ్ మరియు ఇతరులు, 2013b), పదం వెక్టర్ల దిశలో అర్థ సమాచారాన్ని ఎన్కోడ్ చేయడానికి చూపబడింది. ఈ సంక్షిప్త నివేదికలో, పదాల యొక్క ప్రాముఖ్యత కొలతగా, వెక్టర్ల పొడవును, పదాల ఫ్రీక్వెన్సీతో పాటు ఉపయోగించాలని ప్రతిపాదించబడింది. ఈ ప్రతిపాదనకు మద్దతుగా డొమైన్-నిర్దిష్ట సారాంశాల యొక్క కార్పస్ ఉపయోగించి ప్రయోగాత్మక సాక్ష్యం ప్రదర్శించబడుతుంది. టెక్స్ట్ కార్పొరేషన్ల కోసం ఒక ఉపయోగకరమైన విజువలైజేషన్ టెక్నిక్ ఉద్భవించింది, ఇక్కడ పదాలు రెండు-డైమెన్షనల్ విమానంలో మ్యాప్ చేయబడతాయి మరియు స్వయంచాలకంగా ప్రాముఖ్యత ప్రకారం ర్యాంక్ చేయబడతాయి. |
bb9e418469d018be7f5ac2c4b2435ccac50088a3 | మల్టీమీడియా కంటెంట్ను మరింత సమర్థవంతంగా విశ్లేషించడంలో డీప్ లెర్నింగ్ ఆధారిత పద్ధతులు పెరగడాన్ని మల్టీమీడియా కమ్యూనిటీ చూసింది. గత దశాబ్దంలో, లోతైన అభ్యాసం మరియు మల్టీమీడియా విశ్లేషణల యొక్క సారూప్యత వర్గీకరణ, గుర్తింపు మరియు రిగ్రెషన్ వంటి అనేక సాంప్రదాయ పనుల పనితీరును పెంచింది మరియు సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్, శీర్షికలు మరియు కంటెంట్ ఉత్పత్తి వంటి అనేక సాపేక్షంగా కొత్త ప్రాంతాల ప్రకృతి దృశ్యాన్ని కూడా ప్రాథమికంగా మార్చింది. ఈ వ్యాసం మల్టీమీడియా విశ్లేషణలో ప్రధాన పనుల అభివృద్ధి మార్గాన్ని సమీక్షించడానికి మరియు భవిష్యత్ దిశలను పరిశీలించడానికి ఉద్దేశించబడింది. మల్టీమీడియా విశ్లేషణకు సంబంధించిన ప్రాథమిక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలను, ముఖ్యంగా దృశ్య రంగంలో, సంగ్రహించడం ద్వారా ప్రారంభిస్తాము, ఆపై ఇటీవలి పురోగతి ద్వారా శక్తినిచ్చే ప్రతినిధి ఉన్నత స్థాయి పనులను సమీక్షిస్తాము. అంతేకాకుండా, ప్రముఖ బెంచ్ మార్కుల పనితీరు సమీక్ష సాంకేతిక పురోగతికి ఒక మార్గాన్ని ఇస్తుంది మరియు మైలురాయి పనులు మరియు భవిష్యత్ దిశలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. |
c481fb721531640e047ac7f598bd7714a5e62b33 | సాంప్రదాయ విద్యా వ్యవస్థలో పాఠ్యపుస్తకాలతో పాటు మౌఖిక సూచనలను ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా ఉపాధ్యాయులు తమ విద్యార్థులకు నేర్పడానికి ప్రయత్నించారు. అయితే, సమాచార, కమ్యూనికేషన్ టెక్నాలజీ (ఐసిటి) అభివృద్ధి కోసం బోధన, అభ్యాస పద్ధతులను మార్చుకోవచ్చు. విద్యార్థులు తమ అభ్యాస, పట్టుదల, మరియు జ్ఞాపకశక్తి సామర్థ్యాలను మెరుగుపర్చడానికి ఇంటరాక్టివ్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్తో అనుగుణంగా సమయం ఆసన్నమైంది. విద్యార్థులకు నాణ్యమైన, వాస్తవికమైన శిక్షణా వాతావరణాన్ని కల్పించడం ఎంతో అవసరం. దృశ్యమాన అభ్యాసం వారి అభ్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఎదుర్కోవడానికి సులభంగా ఉంటుంది. వివిధ మల్టీమీడియా అప్లికేషన్ టూల్స్ ను ఉపయోగించి ప్రాథమిక స్థాయి విద్యార్థుల కోసం వీడియో రూపంలో దృశ్య అభ్యాస సామగ్రిని (సౌర వ్యవస్థ యొక్క అవలోకనం) అభివృద్ధి చేసాము. ఈ వ్యాసం యొక్క లక్ష్యం విజువల్ లెర్నింగ్ మెటీరియల్స్ మరియు మిశ్రమ వాలు ద్వారా కొత్త జ్ఞానం లేదా నైపుణ్యాలను సంపాదించడానికి విద్యార్థుల సామర్థ్యాల ప్రభావాన్ని పరిశీలించడం, ఇది విజువల్ లెర్నింగ్ మెటీరియల్స్ను ఉపాధ్యాయుల సూచనలతో అనుసంధానించడం. ఈ అధ్యయనం కోసం మేము ఢాకా నగరంలోని ఒక ప్రాథమిక పాఠశాలను సందర్శించి, మూడు వేర్వేరు విద్యార్థి సమూహాలతో బోధనను నిర్వహించాము (i) ఉపాధ్యాయుడు విద్యార్థులకు సాంప్రదాయ పద్ధతిలో అదే పదార్థాలపై బోధించాడు మరియు విద్యార్థుల అనుసరణ సామర్థ్యం యొక్క స్థాయిని ప్రశ్నల సమితి ద్వారా గుర్తించాడు (ii) మరొక సమూహం దృశ్యమాన అభ్యాస సామగ్రితో మాత్రమే బోధించబడింది మరియు 15 ప్రశ్నాపత్రాలతో అంచనా వేయబడింది, (iii) మూడవ సమూహం సౌర వ్యవస్థ యొక్క వీడియోతో ఉపాధ్యాయుల సూచనలతో కలిపి బోధించబడింది మరియు అదే ప్రశ్నాపత్రాలతో అంచనా వేయబడింది. ఈ విజువల్ మెటీరియల్స్ (సౌర వ్యవస్థ) ను మౌఖిక సూచనలతో అనుసంధానం చేయడం అనేది మిశ్రమ అభ్యాస విధానం. విద్యార్థుల లో జ్ఞానం, నైపుణ్యాల ను సంపాదించుకొనేందుకు ఇంటరాక్టివ్ మిశ్రమ విధానం ఎంతో దోహదపడింది. మిశ్రమ పద్ధతి పట్ల విద్యార్థుల స్పందన, అవగాహన ఇతర రెండు పద్ధతుల కంటే చాలా సానుకూలంగా ఉన్నాయి. ఈ ఇంటరాక్టివ్ మిక్సింగ్ వాలు వ్యవస్థ ముఖ్యంగా పాఠశాల పిల్లలకు తగిన పద్ధతి కావచ్చు. |
bde40c638fd03b685114d8854de2349969f2e091 | పట్టణ బ్లాక్ హోల్, ట్రాఫిక్ అసాధారణంగా, ఈ రోజుల్లో అనేక పెద్ద నగరాల్లో విపత్తు ప్రమాదాలు చాలా కారణమైంది. సాంప్రదాయ పద్ధతులు ఒకే మూల డేటా (ఉదా. టాక్సీ ట్రాజెక్టరీలు) పై మాత్రమే ఆధారపడి ఉంటాయి. దీనివల్ల బ్లాక్ హోల్ డిటెక్షన్ అల్గోరిథం ఒక కోణం నుండి రూపొందించబడుతుంది. ఇది ప్రాంతీయ సమూహ ప్రవాహాన్ని వివరించడానికి అసంపూర్ణంగా ఉంటుంది. ఈ వ్యాసంలో, న్యూయార్క్ నగరంలోని ప్రతి ప్రాంతంలో (NYC) వివిధ సమయ వ్యవధిలో పట్టణ బ్లాక్ హోల్స్ ను 3 డైమెన్షనల్ టెన్సర్తో క్రాస్-డొమైన్ డేటా సోర్సెస్ ను కలపడం ద్వారా మోడల్ చేస్తాము. టెన్సర్ యొక్క తప్పిపోయిన ఎంట్రీలను కాంటెక్స్ట్-అవగాహన టెన్సర్ డికంపొజిషన్ విధానం ద్వారా భర్తీ చేయడం, మేము భౌగోళిక లక్షణాల నుండి జ్ఞానాన్ని పెంచుతాము, 311 ఫిర్యాదు లక్షణాలు మరియు NYC అంతటా బ్లాక్ హోల్ పరిస్థితిని పునరుద్ధరించడానికి మానవ చలనశీలత లక్షణాలు. ఈ సమాచారం స్థానిక నివాసితులు మరియు అధికారుల నిర్ణ య యాల ను సులభతరం చేయగలదు. మేము మా నమూనాను NYC కి సంబంధించిన ఐదు డేటాసెట్లతో అంచనా వేస్తాము, ఒకే డేటాసెట్ ద్వారా గుర్తించలేని (లేదా గుర్తించిన వాటి కంటే ముందు) పట్టణ బ్లాక్ హోల్స్ను నిర్ధారణ చేస్తాము. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు నాలుగు ప్రాథమిక పద్ధతులకు మించి ప్రయోజనాలను ప్రదర్శిస్తాయి. |
09f83b83fd3b0114c2c902212101152c2d2d1259 | |
e905396dce34e495b32e40b93195deeba7096476 | ఈ కమ్యూనికేషన్ విస్తృత-బ్యాండ్ మరియు తక్కువ-ప్రొఫైల్ H- ప్లేన్ హార్న్ యాంటెన్నాను అందిస్తుంది, ఇది ఒక పెద్ద కండక్టింగ్ గ్రౌండ్తో ఒక గీత సబ్స్ట్రాట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) పై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ హార్న్ యాంటెన్నా ఒకే ఉపరితలంలో అమర్చబడి ఉంటుంది, దీని మందం 0.13 λ0 సెంటర్ ఫ్రీక్వెన్సీ వద్ద ఉంటుంది. తక్కువ ప్రొఫైల్ ఉన్నప్పటికీ, కొత్త H- ప్లేన్ హార్న్ యాంటెన్నా విస్తరించిన విద్యుద్వాహక స్లాబ్ మరియు మూడు-దశల గీత SIW పరివర్తనపై ముద్రించిన వంపు ఆకారంలో రాగి కోనపర్ను ఉపయోగించడం ద్వారా చాలా విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్ను సాధిస్తుంది. ఆపరేషన్ బ్యాండ్విడ్త్ను విస్తరించడానికి మరియు లక్షణ నిరోధకతను తగ్గించడానికి గీత SIW కీలకం, తద్వారా విస్తృత పౌన range పున్య పరిధిలో ఏకాక్షక ప్రోబ్ నుండి ఇరుకైన SIW వరకు అద్భుతమైన నిరోధకత సరిపోలికను పొందవచ్చు. తయారు చేసిన హార్న్ యాంటెన్నా యొక్క కొలిచిన VSWR 2.5 కంటే తక్కువ 6.6 GHz నుండి 18 GHz వరకు ఉంటుంది. యాంటెన్నా కూడా అదే ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిలో స్థిరమైన రేడియేషన్ బీమ్ను ప్రదర్శిస్తుంది. కొలిచిన ఫలితాలు అనుకరణ ఫలితాలతో బాగా సరిపోతాయని గమనించబడింది. |
a33a1c0f69327b9bc112ee4857112312c41b13ff | మేము శైలి విస్తరణను పరిచయం చేస్తున్నాము, యాదృచ్ఛిక శైలి బదిలీ ఆధారంగా డేటా విస్తరణ యొక్క కొత్త రూపం, వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ ఆధారిత పనులపై కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల (సిఎన్ఎన్) దృ rob ంగా మెరుగుపరచడానికి. శిక్షణ సమయంలో, మా శైలి విస్తరణ ఆకారం, విరుద్ధత మరియు రంగును యాదృచ్ఛికంగా చేస్తుంది, ఆకారం మరియు అర్థ కంటెంట్ను కాపాడుతుంది. శైలి యాదృచ్ఛికీకరణను నిర్వహించడానికి ఒక యాదృచ్ఛిక శైలి బదిలీ నెట్వర్క్ను అనుకూలీకరించడం ద్వారా, శైలి చిత్రాల నుండి వాటిని ఊహించడం కంటే బహుళ వేరియంట్ సాధారణ పంపిణీ నుండి ఇన్పుట్ శైలి ఎంబెడ్మెంట్లను నమూనా చేయడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. ప్రామాణిక వర్గీకరణ ప్రయోగాలకు అదనంగా, డొమైన్ బదిలీ పనులపై శైలి విస్తరణ (మరియు సాధారణంగా డేటా విస్తరణ) యొక్క ప్రభావాన్ని మేము పరిశీలిస్తాము. డేటా విస్తరణ డొమైన్ షిఫ్ట్ కు దృఢత్వాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుందని మేము కనుగొన్నాము, మరియు డొమైన్ అనుసరణకు సరళమైన, డొమైన్ అజ్ఞేయ ప్రత్యామ్నాయంగా ఉపయోగించవచ్చు. ఏడు సాంప్రదాయక వృద్ధి పద్ధతుల మిశ్రమంతో శైలి వృద్ధిని పోల్చి చూస్తే, నెట్వర్క్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఇది వారితో సులభంగా కలపవచ్చని మేము కనుగొన్నాము. వర్గీకరణ మరియు ఏకపక్ష లోతు అంచనాలో డొమైన్ బదిలీ ప్రయోగాలతో మా సాంకేతికత యొక్క సామర్థ్యాన్ని మేము ధృవీకరిస్తాము, సాధారణీకరణలో స్థిరమైన మెరుగుదలలను వివరిస్తుంది. |
91acde3f3db1f793070d9e58b05c48401ff46925 | గణాంక డేటా వర్గీకరణలో నిర్ణయం చెట్లు ఒక ప్రసిద్ధ పద్ధతి. అవి ఒక ప్రత్యేక తరగతికి సంబంధించి ప్రతి ఉప-ప్రాంతం సజాతీయమయ్యే వరకు అవి లక్షణ స్థలాన్ని వివిక్త ఉప-ప్రాంతాలుగా పునరావృతంగా విభజిస్తాయి. ప్రాథమిక వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ ట్రీ (CART) అల్గోరిథం అక్షం సమాంతర విభజనలను ఉపయోగించి ఫీచర్ స్థలాన్ని విభజిస్తుంది. నిజమైన నిర్ణయ సరిహద్దులు ఫీచర్ అక్షాలతో సమలేఖనం కానప్పుడు, ఈ విధానం సంక్లిష్టమైన సరిహద్దు నిర్మాణాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అడ్డంగా నిర్ణయించే చెట్లు అడ్డంగా నిర్ణయించే సరిహద్దులను ఉపయోగిస్తాయి, తద్వారా సరిహద్దు నిర్మాణాన్ని సరళీకృతం చేయవచ్చు. ఈ పద్ధతి యొక్క ప్రధాన పరిమితి ఏమిటంటే, చెట్టు ప్రేరణ అల్గోరిథం కంప్యూటరీకరణపరంగా ఖరీదైనది. ఈ ఆర్టికల్లో మనం HHCART అని పిలువబడే కొత్త నిర్ణయం చెట్టు అల్గోరిథంను అందిస్తున్నాము. ఈ పద్ధతి ట్రీ నిర్మాణ సమయంలో ప్రతి నోడ్ వద్ద శిక్షణ డేటాను ప్రతిబింబించేలా హౌస్ హోల్డర్ మాతృకలను ఉపయోగిస్తుంది. ప్రతి ప్రతిబింబం ప్రతి తరగతి కోవారియెన్స్ మాతృక నుండి స్వీయ వెక్టర్ల దిశలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ప్రతిబింబించే శిక్షణా డేటా లో అక్షం సమాంతర విభజనలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ప్రతిబింబించని శిక్షణా డేటా లో వాలుగా విభజనలను కనుగొనడానికి ఒక సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు HHCART చెట్ల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు పరిమాణం సాహిత్యంలో కొన్ని బెంచ్మార్క్ పద్ధతులతో పోల్చదగినవి అని చూపిస్తున్నాయి. HHCART యొక్క ఆకర్షణీయమైన లక్షణం ఏమిటంటే, ఇది ఒకే స్లిక్ స్ప్లిట్ లో గుణాత్మక మరియు పరిమాణాత్మక లక్షణాలను నిర్వహించగలదు. |
896e160b98d52d13a97caa664038e37e86075ee4 | చిత్రాల కోసం స్వయంచాలకంగా నేర్చుకున్న నాణ్యత అంచనా ఇటీవల విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాల్లో దాని ఉపయోగం కారణంగా హాట్ టాపిక్గా మారింది, ఇమేజ్ క్యాప్చర్ పైప్లైన్లు, నిల్వ పద్ధతులు మరియు మీడియాను పంచుకోవడం వంటివి అంచనా వేయడం. ఈ సమస్య యొక్క ఆత్మాశ్రయ స్వభావం ఉన్నప్పటికీ, చాలావరకు ప్రస్తుత పద్ధతులు AVA మరియు TID2013 వంటి డేటా సమితుల ద్వారా అందించబడిన సగటు అభిప్రాయ స్కోర్ను మాత్రమే అంచనా వేస్తాయి. మన విధానం ఇతరుల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే మనం మానవ అభిప్రాయ స్కోర్ల పంపిణీని కన్వోల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఉపయోగించి అంచనా వేస్తాము. మా నిర్మాణం కూడా పోల్చదగిన పనితీరు ఇతర పద్ధతుల కంటే గణనీయంగా సరళమైన అని ప్రయోజనం ఉంది. మా ప్రతిపాదిత విధానం నిరూపితమైన, అత్యాధునిక లోతైన వస్తువు గుర్తింపు నెట్వర్క్ల విజయం (మరియు తిరిగి శిక్షణ) పై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఫలితంగా ఏర్పడిన మా నెట్వర్క్ ను విశ్వసనీయంగా మరియు మానవ అవగాహనతో అధిక అనుసంధానంతో చిత్రాలను స్కోర్ చేయడానికి మాత్రమే కాకుండా, ఫోటో ఎడిటింగ్ / మెరుగుదల అల్గోరిథంల అనుసరణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్కు కూడా సహాయపడుతుంది. ఇవన్నీ గోల్డెన్ రిఫరెన్స్ ఇమేజ్ అవసరం లేకుండానే జరుగుతాయి, తద్వారా ఒకే ఇమేజ్, సెమాంటిక్- మరియు అవగాహన-అవగాహన, రిఫరెన్స్ లేని నాణ్యత అంచనాను అనుమతిస్తుంది. |
8cfb316b3233d9b598265e3b3d40b8b064014d63 | వీడియో వర్గీకరణలో ప్రస్తుత స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ స్థానిక దృశ్య వర్ణనలను ఉపయోగించి బ్యాగ్-ఆఫ్-వర్డ్స్ ఆధారంగా ఉంది. సాధారణంగా ఇవి ఓరియెంటెడ్ గ్రేడియంట్స్ (HOG) హిస్టోగ్రామ్, ఆప్టికల్ ఫ్లో హిస్టోగ్రామ్ (HOF) మరియు మోషన్ బౌండరీ హిస్టోగ్రామ్ (MBH) వర్ణకాలు. ఈ విధానం వర్గీకరణకు చాలా శక్తివంతమైనది అయినప్పటికీ, ఇది కంప్యూటరీకరణపరంగా ఖరీదైనది. ఈ పత్రం గణన సామర్థ్యం సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. ప్రత్యేకంగా: (1) మేము దట్టంగా నమూనా HOG, HOF మరియు MBH వర్ణనల కోసం అనేక వేగాలను ప్రతిపాదించాము మరియు MATLAB కోడ్ను విడుదల చేస్తాము; (2) ఫ్రేమ్ శాంప్లింగ్ రేటు మరియు ఆప్టికల్ ఫ్లో పద్ధతి రకం పరంగా వర్ణనల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు గణన సామర్థ్యం మధ్య రాజీని పరిశీలిస్తాము; (3) మేము సాధారణంగా ఆమోదించబడిన వెక్టర్ క్వాంటిజేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించి మరియు పోల్చి, ఫీచర్ పదజాలం యొక్క గణన కోసం ఖచ్చితత్వం మరియు గణన సామర్థ్యం మధ్య రాజీని పరిశీలిస్తాముః $ $ k $ k -means, అధికార $ $ k $ k -means, యాదృచ్ఛిక అడవులు, ఫిషర్ వెక్టర్స్ మరియు VLAD. |
9992626e8e063c1b23e1920efd63ab4f008710ac | |
1a8fd4b2f127d02f70f1c94f330628be31d18681 | |
d880d303ee0bfdbc80fc34df0978088cd15ce861 | సారాంశం-సాధారణ నమూనాలను మాత్రమే ఉపయోగించి వీడియో అసాధారణతలను గుర్తించడం మరియు స్థానికీకరించడం కోసం మేము ఒక నవల ఎండ్-టు-ఎండ్ పాక్షికంగా పర్యవేక్షించబడిన లోతైన అభ్యాస విధానాన్ని అందిస్తున్నాము. ఈ అధ్యయనానికి ప్రేరణగా ఉన్న అంతర్దృష్టి ఏమిటంటే, సాధారణ నమూనాలను గౌస్సియన్ మిశ్రమం మోడల్ (జిఎంఎం) లోని కనీసం ఒక గౌస్సియన్ భాగంతో అనుబంధించవచ్చు, అయితే అసాధారణతలు ఏ గౌస్సియన్ భాగంకీ చెందినవి కావు. ఈ పద్ధతి గౌస్సియన్ మిశ్రమం వేరియషనల్ ఆటోఎన్కోడర్ పై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది సాధారణ నమూనాల లక్షణాల ప్రాతినిధ్యాలను లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన గౌస్సియన్ మిశ్రమం మోడల్గా నేర్చుకోవచ్చు. ఇన్పుట్ ఇమేజ్ మరియు అవుట్పుట్ ఫీచర్ మ్యాప్ మధ్య సాపేక్ష ప్రాదేశిక అక్షాంశాలను సంరక్షించడానికి ఎన్కోడర్-డికోడర్ నిర్మాణం కోసం పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన పొరను కలిగి లేని పూర్తిగా కన్వొల్యూషనల్ నెట్వర్క్ (FCN) ఉపయోగించబడుతుంది. గౌస్ మిశ్రమం యొక్క ప్రతి భాగాల యొక్క ఉమ్మడి సంభావ్యత ఆధారంగా, మేము ఇమేజ్ టెస్ట్ పాచెస్ యొక్క అసాధారణతను స్కోర్ చేయడానికి నమూనా శక్తి ఆధారిత పద్ధతిని పరిచయం చేస్తాము. ప్రదర్శన మరియు కదలిక అసాధారణతలను కలపడానికి రెండు-స్ట్రీమ్ నెట్వర్క్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఉపయోగించబడుతుంది, మొదటి మరియు డైనమిక్ ఫ్లో చిత్రాల కోసం RGB ఫ్రేమ్లను ఉపయోగిస్తుంది. మేము మా విధానాన్ని రెండు ప్రసిద్ధ బెంచ్ మార్క్ లపై (UCSD డేటాసెట్ మరియు అవెన్యూ డేటాసెట్) పరీక్షిస్తాము. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ఆధునిక సాంకేతిక పరిజ్ఞానంతో పోలిస్తే మన పద్ధతి యొక్క ఉన్నతత్వాన్ని ధృవీకరిస్తాయి. |
09f02eee625b7aa6ba7e6f31cfb56f6d4ddd0fdd | వరల్డ్ వైడ్ వెబ్ (డబ్ల్యుడబ్ల్యుడబ్ల్యుడబ్ల్యు) మరియు స్మార్ట్ ఫోన్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మన రోజువారీ జీవితంలో విప్లవాత్మక పాత్ర పోషించాయి. లొకేషన్ బేస్డ్ సోషల్ నెట్వర్క్లు (ఎల్బిఎస్ఎన్) ఉద్భవించాయి మరియు చెక్-ఇన్ సమాచారం మరియు మల్టీమీడియా కంటెంట్లను పంచుకోవడానికి వినియోగదారులకు సౌకర్యాలు కల్పించాయి. ఆసక్తికర ప్రదేశాల (POI) సిఫార్సు వ్యవస్థ చెక్-ఇన్ సమాచారం ఉపయోగించి అత్యంత సంభావ్య చెక్-ఇన్ స్థానాలను అంచనా వేస్తుంది. చెక్ ఇన్ సమాచారం యొక్క వివిధ అంశాలు, ఉదాహరణకు, భౌగోళిక దూరం, వర్గం మరియు POI యొక్క కాలక్రమేణా ప్రజాదరణ; మరియు కాలక్రమేణా చెక్ ఇన్ పోకడలు, మరియు ఒక వినియోగదారు యొక్క సామాజిక (స్నేహపూర్వక) సమాచారం సమర్థవంతమైన సిఫార్సులో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. ఈ పత్రంలో, మేము MAPS (మల్టీ-యాస్పెక్ట్ పర్సనలైజ్డ్ POI రెఫరెండర్ సిస్టమ్) అని పిలువబడే ఒక ఫ్యూజ్డ్ సిఫార్సు మోడల్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది వర్గీకరణ, కాల, సామాజిక మరియు ప్రాదేశిక అంశాలను ఒకే నమూనాలో విలీనం చేయడానికి మా జ్ఞానంలో మొదటిది. ఈ పత్రం యొక్క ప్రధాన సహకారంః (i) ఇది వర్గం మరియు దూర అంశాలకు పరిమితులు ఉన్న స్థాన నోడ్ల గ్రాఫ్గా సమస్యను గ్రహించింది (అనగా. రెండు ప్రదేశాల మధ్య ఉన్న అంచు ఒక పరిమితి దూరం మరియు ప్రదేశాల వర్గం ద్వారా పరిమితం చేయబడింది), (ii) ఇది బహుళ-దృక్పథాల కలయిక POI సిఫార్సు నమూనాను ప్రతిపాదించింది, మరియు (iii) ఇది రెండు వాస్తవ ప్రపంచ డేటా సమితులను ఉపయోగించి నమూనాను విస్తృతంగా అంచనా వేస్తుంది. |
04d7b7851683809cab561d09b5c5c80bd5c33c80 | క్వాలిటీ అకౌంటింగ్ వ్యవస్థలు సవాలుతో కూడిన ప్రాథమిక విజ్ఞాన పరీక్షల రంగంలో స్థిరమైన పురోగతి సాధిస్తున్నాయి. ఈ కృషిలో, మేము జ్ఞానం మరియు అనుమితి అవసరాల యొక్క వివరణాత్మక ఆధారిత విశ్లేషణను అభివృద్ధి చేస్తాము, ఇది సవాళ్ల యొక్క చక్కటి ధాతువు లక్షణానికి మద్దతు ఇస్తుంది. ముఖ్యంగా, మేము QA పని కోసం ఉపయోగించే తగిన సాక్ష్యం ఆధారంగా అవసరాలు నమూనా. సరైన జవాబుకు మద్దతు ఇచ్చే జ్ఞాన ఆధారం లోని తగిన వాక్యాలను గుర్తించడం ద్వారా మొదట అవసరాలను సృష్టిస్తాము, ఆపై వీటిని వివరణలను నిర్మించడానికి ఉపయోగించండి, అవసరమైన ఏదైనా తప్పిపోయిన సమాచారాన్ని పూరించండి. ఈ వివరణలు అవసరాల యొక్క చక్కటి-గ్రేన్ వర్గీకరణను సృష్టించడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఈ అవసరాలను ఉపయోగించి, మేము 212 ప్రశ్నలపై రిట్రీవల్ మరియు ఇన్ఫెరెన్స్ సొల్వర్ను పోల్చాము. విశ్లేషణ అనేది సంక్లిష్టమైన అనుకరణ అవసరమయ్యే మరిన్ని ప్రశ్నలకు సమాధానమిచ్చేలా చూపిస్తూ, పరిష్కారాల యొక్క సాపేక్ష బలాలు మరియు జ్ఞాన వనరులపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. విజ్ఞాన పరీక్షల క్వాలిటీ అకౌంటింగ్ కోసం విస్తృత ప్రయోజనంతో కూడిన వనరుగా మేము వ్యాఖ్యానించిన ప్రశ్నలు మరియు వివరణలను విడుదల చేస్తాము, ఇందులో జ్ఞాన ఆధారం నిర్మాణ లక్ష్యాలను నిర్ణయించడం, అలాగే ఆటోమేటెడ్ అనుకరణలో సమాచార సమగ్రతను మద్దతు ఇవ్వడం. |
248040fa359a9f18527e28687822cf67d6adaf16 | రోబోట్ లెర్నింగ్ ఫ్రమ్ డెమోన్స్ట్రేషన్ (ఎల్ఎఫ్డి) యొక్క సమగ్ర సర్వేను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము, ఇది ఉదాహరణ స్థితి నుండి కార్యాచరణ మ్యాపింగ్ల వరకు విధానాలను అభివృద్ధి చేసే సాంకేతికత. ప్రదర్శన, సమస్య స్థలం, విధాన ఉత్పన్నం మరియు పనితీరు పరంగా ఎల్ఎఫ్డి రూపకల్పన ఎంపికలను మేము పరిచయం చేస్తాము మరియు ఎల్ఎఫ్డి పరిశోధనలను వర్గీకరించడానికి ఒక నిర్మాణానికి పునాదులను అందిస్తాము. ప్రత్యేకించి, ఉదాహరణలు సేకరించే బహుళ మార్గాలను మేము విశ్లేషిస్తాము మరియు వర్గీకరించాము, టెలిఆపరేషన్ నుండి అనుకరణ వరకు, అలాగే మ్యాచింగ్ ఫంక్షన్లు, డైనమిక్స్ నమూనాలు మరియు ప్రణాళికలతో సహా విధానాల ఉత్పన్నత కోసం వివిధ పద్ధతులు. చివరగా, ఎల్ఎఫ్డి పరిమితులు మరియు భవిష్యత్తు పరిశోధనలకు సంబంధించి ఆశాజనక ప్రాంతాలను చర్చిస్తాము. |
38b1eb892e51661cd0e3c9f6c38f1f7f8def1317 | స్మార్ట్ ఫోన్లు, యాప్ మార్కెట్లలో మూడవ పక్ష యాప్లు వినియోగదారుల గోప్యతా-సున్నితమైన డేటాను ఎలా దుర్వినియోగం చేయగలవు లేదా సరిగా నిర్వహించలేవు అనే ఆందోళన వ్యక్తమవుతోంది. అదృష్టవశాత్తూ, పిసి ప్రపంచంలో కాకుండా, మొబైల్ అప్లికేషన్ల భద్రతను మెరుగుపరచడానికి మాకు ప్రత్యేకమైన అవకాశం ఉంది. ప్రముఖ యాప్ మార్కెట్ల ద్వారా యాప్ పంపిణీ యొక్క కేంద్రీకృత స్వభావానికి కృతజ్ఞతలు. యాప్ మార్కెట్ ప్రవేశ ప్రక్రియలో భాగంగా అప్లికేషన్ల యొక్క పూర్తి ధ్రువీకరణ మొబైల్ పరికర భద్రతను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, మేము AppInspector ను ప్రతిపాదించాము, ఇది యాప్లను విశ్లేషించే మరియు సంభావ్య భద్రత మరియు గోప్యతా ఉల్లంఘనల నివేదికలను రూపొందించే ఆటోమేటెడ్ భద్రతా ధృవీకరణ వ్యవస్థ. ఆటోమేటెడ్ వాలిడేషన్ ద్వారా స్మార్ట్ ఫోన్ యాప్ లను మరింత సురక్షితంగా చేయడానికి మా దృష్టిని మేము వివరిస్తాము మరియు భద్రత మరియు గోప్యతా ఉల్లంఘనలను గుర్తించడం మరియు విశ్లేషించడం, క్షుణ్ణంగా పరీక్ష కవరేజీని నిర్ధారించడం మరియు పెద్ద సంఖ్యలో యాప్ లకు స్కేలింగ్ చేయడం వంటి ముఖ్య సవాళ్లను మేము వివరిస్తాము. |
74640bdf33a1e8b7a319fbbbaeccf681f80861cc | |
b7634a0ac84902b135b6073b61ed6a1909f89bd2 | |
c7b007d546d24322152719898c2836910f0d3939 | విద్యార్థులు ఫేస్బుక్ వంటి సైట్లు ప్రధానంగా ఇప్పటికే ఉన్న వ్యక్తిగత సంబంధాలను కొనసాగించడానికి మరియు ఎస్ఎన్ఎస్లలో తమ స్వీయ-ప్రదర్శనను నియంత్రించడానికి గోప్యతా సెట్టింగులను ఎంపికగా ఉపయోగించారని అన్వేషణాత్మక విశ్లేషణలు సూచిస్తున్నాయి. ఈ అధ్యయనం యొక్క ఫలితాలు కళాశాల విద్యార్థుల స్వీయ-ప్రకటనను అర్థం చేసుకోవడానికి అంతర్దృష్టిని అందిస్తాయి, వ్యక్తిత్వం మరియు స్వీయ-ప్రకటనపై సాహిత్యానికి జోడిస్తాయి మరియు ఆన్లైన్ స్వీయ-ప్రదర్శనపై పరిశోధన మరియు అభ్యాసానికి భవిష్యత్తు దిశలను రూపొందిస్తాయి. ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ ప్రచురించింది ప్రస్తుత పరిశోధన ఉన్నత విద్యా సంస్థలలో ఆన్లైన్ రంగంలో స్వీయ-వివరణపై ఇప్పటికే ఉన్న సిద్ధాంతాన్ని విస్తరించడానికి మరియు కళాశాల విద్యార్థులచే ప్రసిద్ధ సోషల్ నెట్వర్కింగ్ సైట్ (ఎస్ఎన్ఎస్), ఫేస్బుక్ వాడకం గురించి జ్ఞాన ఆధారం మరియు అవగాహనకు దోహదం చేస్తుంది. విశ్వవిద్యాలయ విద్యార్థులు (ఎన్ = 463) ఫేస్బుక్ను ఎలా ఉపయోగిస్తారో పరిశోధించడానికి మేము ప్రయోగాత్మక అధ్యయనం నిర్వహించాము మరియు ఆన్లైన్ ఎస్ఎన్ఎస్ ఆధారిత వాతావరణాలలో సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేయడంలో వ్యక్తిత్వం మరియు సంస్కృతి పోషించే పాత్రలను పరిశీలించాము. ఆన్లైన్ లో కాకుండా వ్యక్తిగతంగా వ్యక్తుల అభిప్రాయాలు వేరు వేరుగా ఉంటాయని, సంస్కృతి, వ్యక్తిత్వం రెండూ ముఖ్యమని తేలింది. ప్రత్యేకించి, బహిరంగంగా తక్కువ పరస్పర చర్య మరియు ఆన్లైన్ వాతావరణంలో పరస్పర చర్య చేసే సమిష్టి వ్యక్తులు ఇతరులతో పోలిస్తే తక్కువ నిజాయితీ మరియు ప్రేక్షకులకు సంబంధించిన సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేశారని కనుగొనబడింది. |
c83abfeb5a2f7d431022cd1f8dd7da41431c4810 | మేము ఒక చట్రంలో డ్రైవర్ ప్రవర్తన అంచనా కోసం ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తున్నాము, స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ మరియు వాహన భద్రతకు అనువర్తనాలతో. డ్రైవర్ ప్రవర్తన మరియు వాహన డైనమిక్స్ను హైబ్రిడ్-స్టేట్ సిస్టమ్ (హెచ్ఎస్ఎస్) గా మోడలింగ్ చేయడంపై ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ఆధారపడి ఉంటుంది, డ్రైవర్ నిర్ణయాలు డిస్క్రీట్-స్టేట్ సిస్టమ్గా మరియు వాహన డైనమిక్స్ నిరంతర-స్టేట్ సిస్టమ్గా మోడల్ చేయబడతాయి. ఈ అంచనా పద్ధతి తక్షణ నిరంతర స్థితిని ట్రాక్ చేయడానికి పరిశీలించదగిన పారామితులను ఉపయోగిస్తుంది మరియు ఈ పరిశీలనలను బట్టి డ్రైవర్ యొక్క అత్యంత సంభావ్య ప్రవర్తనను అంచనా వేస్తుంది. ఈ కాగితం వాహనం-డ్రైవర్ కప్లింగ్ యొక్క హైబ్రిడ్ నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉన్న ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను వివరిస్తుంది మరియు ఫిల్టర్ చేయబడిన నిరంతర పరిశీలనల నుండి డ్రైవర్ ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి దాచిన మార్కోవ్ నమూనాలను (HMM లు) ఉపయోగిస్తుంది. ఈ పద్ధతి ఇతర వాహనాల తెలియని నిర్ణయాలు, లాన్ మార్పులు లేదా ఖండన యాక్సెస్ వంటి దృశ్యాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఈ రకమైన ఫ్రేమ్వర్క్ విస్తృతమైన డేటా సేకరణను అవసరం చేస్తుంది మరియు వాహన డ్రైవింగ్ డేటాను సేకరించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించే విధానాన్ని రచయితలు వివరిస్తారు. ఉదాహరణకి, ప్రతిపాదిత హైబ్రిడ్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు డ్రైవర్ ప్రవర్తన అంచనా పద్ధతులు శిక్షణ మరియు నమూనా ఫలితాలతో కూడిన కూడలి సమీపంలో పరీక్షించబడ్డాయి. ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్వర్క్, సాధారణ వర్గీకరణ, మరియు సహజ డ్రైవర్ అంచనా మధ్య పోలిక జరుగుతుంది. ఈ ఫలితాల ప్రకారం హెచ్ఎస్ఎస్-హెచ్ఎంఎం ఫ్రేమ్ వర్క్ ను ఉపయోగించుకోవచ్చని భావిస్తున్నారు. |
a8c1347b82ba3d7ce03122955762db86d44186d0 | ఈ పత్రం సమర్థవంతమైన పెద్ద ఎత్తున వీడియో రిట్రీవల్ కోసం ఒక నవల ఫ్రేమ్వర్క్ను అభివృద్ధి చేస్తుంది. మేము వీడియోను అధిక స్థాయి సారూప్యత ప్రకారం కనుగొనాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము, ఇది సాంప్రదాయ సమీప నకిలీ శోధన యొక్క పరిధికి మించి ఉంటుంది. ప్రసిద్ధ హాషింగ్ టెక్నిక్ తరువాత మేము సమీప పొరుగు శోధన సులభతరం కాంపాక్ట్ బైనరీ సంకేతాలు ఉపయోగిస్తారు. రిట్రీవల్ కోసం ఒకే రకమైన హాష్ కోడ్ను మాత్రమే ఉపయోగించుకునే మునుపటి పద్ధతుల మాదిరిగా కాకుండా, ఈ కాగితం వీడియోలలో విభిన్న మరియు బహుళ-స్థాయి దృశ్యమాన కంటెంట్ను సమర్థవంతంగా వివరించడానికి భిన్నమైన హాష్ కోడ్లను మిళితం చేస్తుంది. మా పద్ధతి ఒకే ఫ్రేమ్వర్క్లో ఫీచర్ పూలింగ్ మరియు హాషింగ్ను అనుసంధానిస్తుంది. ఈ దశలో, మేము వీడియో ఫ్రేమ్లను ముందుగా పేర్కొన్న భాగాల సమితిలో ఉంచాము, ఇవి వీడియో కంటెంట్ యొక్క వివిధ అర్థాలను సంగ్రహిస్తాయి. హాషింగ్ దశలో, మేము ప్రతి వీడియో భాగాన్ని కాంపాక్ట్ హాష్ కోడ్గా సూచిస్తాము మరియు సమర్థవంతమైన శోధన కోసం బహుళ హాష్ కోడ్లను హాష్ పట్టికలలో మిళితం చేస్తాము. అత్యంత సమాచార కోడ్లను నిలుపుకుంటూ రిట్రీవల్ను వేగవంతం చేయడానికి, పూలింగ్ మరియు హాషింగ్ దశలను అధిగమించడానికి గ్రాఫ్ ఆధారిత ప్రభావ గరిష్టీకరణ పద్ధతిని మేము ప్రతిపాదించాము. ప్రభావ గరిష్టీకరణ సమస్య సబ్ మాడ్యులర్ అని మేము చూపిస్తాము, ఇది దాదాపు సరైన పరిష్కారాన్ని సాధించడానికి అత్యాశతో కూడిన ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతిని అనుమతిస్తుంది. మా పద్ధతి చాలా సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుంది, TRECVID డేటాసెట్ నుండి వేలాది వీడియో క్లిప్లను 0.001 సెకనులో తిరిగి పొందడం. 1 మిలియన్ నమూనాలను కలిగి ఉన్న పెద్ద ఎత్తున సింథటిక్ డేటాసెట్ కోసం, ఇది 100 ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించడానికి 1 సెకను కంటే తక్కువ సమయం పడుతుంది. మా పద్ధతి విస్తృతంగా పర్యవేక్షణ లేని మరియు పర్యవేక్షించబడిన దృశ్యాలలో అంచనా వేయబడింది మరియు TRECVID మల్టీమీడియా ఈవెంట్ డిటెక్షన్ మరియు కొలంబియా కన్స్యూమర్ వీడియో డేటాసెట్లపై ఫలితాలు మా ప్రతిపాదిత సాంకేతికత యొక్క విజయాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. |
0faccce84266d2a8f0c4fa08c33b357b42cf17f2 | అనేక భాషా ఉత్పత్తి పనులకు నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణరహిత ఇన్పుట్ రెండింటిపై ఆధారపడిన టెక్స్ట్ ఉత్పత్తి అవసరం. మేము ఒక నవల న్యూరల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణాన్ని ప్రదర్శిస్తాము, ఇది ఒక అవుట్పుట్ క్రమాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది ఒక యాదృచ్ఛిక సంఖ్యలో ఇన్పుట్ ఫంక్షన్లను నియంత్రిస్తుంది. ముఖ్యంగా, మా విధానం కండిషనింగ్ కాంటెక్స్ట్ ఎంపిక మరియు జనరేషన్ యొక్క గ్రాన్యులారిటీ, ఉదాహరణకు అక్షరాలు లేదా టోకెన్లు, ప్రక్కన ఉంచడానికి అనుమతిస్తుంది, తద్వారా స్కేలబుల్ మరియు సమర్థవంతమైన శిక్షణను అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్ వర్క్ ను ఉపయోగించి, మిశ్రమ సహజ భాష మరియు నిర్మాణాత్మక స్పెసిఫికేషన్ నుండి ప్రోగ్రామింగ్ కోడ్ ను ఉత్పత్తి చేసే సమస్యను మేము పరిష్కరిస్తాము. ఈ నమూనా కోసం మేము రెండు కొత్త డేటా సమితులను సృష్టించాము సేకరణ ట్రేడింగ్ కార్డ్ గేమ్స్ మేజిక్ ది గాథరింగ్ మరియు హర్త్స్టోన్ నుండి తీసుకోబడింది. వీటిపై, మరియు మూడవ ముందుగా ఉన్న కార్పస్, మేము ప్రదర్శిస్తాము బహుళ అంచనా కారకాలను అంచున ఉంచడం మా నమూనాను బలమైన బెంచ్మార్క్లను అధిగమించడానికి అనుమతిస్తుంది. |
ac569822882547080d3dc51fed10c746946a6cfd | |
e70ea58d023df2c31325a9b409ee4493e38b6768 | |
3895912b187adee599b1ea662da92865dd0b197d | ఆరోగ్య సంరక్షణలో పెద్ద డేటా విశ్లేషణ యొక్క వాగ్దానం మరియు సామర్థ్యాన్ని వివరించడానికి. ఈ పత్రం ఆరోగ్య సంరక్షణలో పెద్ద డేటా విశ్లేషణ యొక్క పుట్టుకొస్తున్న క్షేత్రాన్ని వివరిస్తుంది, ప్రయోజనాలను చర్చిస్తుంది, నిర్మాణాత్మక చట్రం మరియు పద్దతిని వివరిస్తుంది, సాహిత్యంలో నివేదించబడిన ఉదాహరణలను వివరిస్తుంది, సవాళ్లను క్లుప్తంగా చర్చిస్తుంది మరియు తీర్మానాలను అందిస్తుంది. ఫలితాలు ఈ పత్రం ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులకు పెద్ద డేటా విశ్లేషణల యొక్క విస్తృత అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. ఆరోగ్య సంరక్షణలో పెద్ద డేటా విశ్లేషణ చాలా పెద్ద డేటా సెట్ల నుండి అంతర్దృష్టిని అందించడానికి మరియు ఖర్చులను తగ్గించేటప్పుడు ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి ఒక మంచి రంగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది. దీనిలో అపారమైన అవకాశాలున్నాయి. అయితే, ఇంకా కొన్ని సవాళ్లు ఉన్నాయి. |
73a19026fb8a6ef5bf238ff472f31100c33753d0 | ఈ వ్యాసంలో, అసోసియేషన్ రూల్ మైనింగ్ గురించి ప్రాథమిక భావనల యొక్క ప్రాథమికాలను మేము అందిస్తున్నాము మరియు ఇప్పటికే ఉన్న అసోసియేషన్ రూల్ మైనింగ్ పద్ధతుల జాబితాను పరిశీలిస్తాము. వాస్తవానికి, ఒక వ్యాసం అన్ని అల్గోరిథంల యొక్క పూర్తి సమీక్ష కాదు, అయినప్పటికీ, ఉదహరించిన సూచనలు ప్రధాన సైద్ధాంతిక సమస్యలను కవర్ చేస్తాయని మేము ఆశిస్తున్నాము, పరిశోధకుడిని ఇంకా అన్వేషించని ఆసక్తికరమైన పరిశోధన దిశలలో మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది. |
75e5ba7621935b57b2be7bf4a10cad66a9c445b9 | మేము ఒక పారామితి రహిత ముఖ గుర్తింపు అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేస్తున్నాము ఇది పెద్ద తేడాలకు సున్నితమైనది లైటింగ్, వ్యక్తీకరణ, అబ్లొకేషన్, మరియు వయస్సు ఒకే గ్యాలరీ నమూనాను ఉపయోగించి ప్రతి అంశానికి. సమాన దూర నమూనాల ఎంబెడ్డింగ్ అనేది ఒక ఆప్టిమల్ ఎంబెడ్డింగ్ అని గమనించడం యొక్క ప్రయోజనాన్ని మేము తీసుకుంటాము, ఇది తరగతుల మధ్య కనీస ఒక-వ్యతిరేక-మిగిలిన మార్జిన్ను పెంచుతుంది. శిక్షణా డేటా యొక్క ప్రపంచ లేదా స్థానిక నిర్మాణాన్ని సంరక్షించడానికి బదులుగా, మా పద్ధతి, సరళ రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ (LRA) అని పిలుస్తారు, శిక్షణా డేటా యొక్క నిజమైన నిర్మాణంతో సంబంధం లేకుండా, సమానంగా దూర ప్రదేశాలకు గ్యాలరీ నమూనాలను మ్యాప్ చేయడానికి అతి తక్కువ చదరపు రిగ్రెషన్ పద్ధతిని వర్తిస్తుంది. ఇంకా, ఒక నవల సాధారణ అభ్యాస పద్ధతి, ఇది సాధారణ ముఖాల యొక్క అంతర్-తరగతి ముఖ వ్యత్యాసాలను సున్నా వెక్టర్లకు మ్యాప్ చేస్తుంది, LRA యొక్క సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి చేర్చబడింది. ఈ కొత్త పద్ధతిని ఉపయోగించి, కేవలం కొన్ని సాధారణ తరగతుల ఆధారంగా నేర్చుకోవడం ముఖ గుర్తింపు పనితీరును బాగా మెరుగుపరుస్తుంది, సాధారణ డేటా వేరే డేటాబేస్ మరియు కెమెరా సెటప్ నుండి సేకరించినప్పుడు కూడా. గ్రెవిల్ అల్గోరిథం ఆధారంగా పెరుగుతున్న అభ్యాసం కొత్తగా వచ్చే గ్యాలరీ తరగతులు, శిక్షణ నమూనాలు లేదా సాధారణ వైవిధ్యాల నుండి మ్యాపింగ్ మాతృకను సమర్థవంతంగా నవీకరిస్తుంది. ఇది చాలా సరళమైనది మరియు పారామితి రహితమైనది అయినప్పటికీ, LRA, సాధారణంగా ఉపయోగించే స్థానిక వర్ణనలతో కలిపి, గాబోర్ ప్రాతినిధ్యం మరియు స్థానిక బైనరీ నమూనాలు వంటివి, విస్తరించిన యేల్ B, CMU PIE, AR మరియు సంబంధిత రచయితపై అనేక ప్రామాణిక ప్రయోగాల కోసం అత్యాధునిక పద్ధతులను అధిగమిస్తాయి. Tel: +86 10 62283059 Fax: +86 10 62285019 ఇమెయిల్ చిరునామా: whdeng@bupt. edu. cn (వేహోంగ్ డెంగ్) ప్రిప్రింట్ ఎల్సెవియర్కు మార్చి 28, 2014 న సమర్పించబడింది |
b1cfe7f8b8557b03fa38036030f09b448d925041 | - ఈ కాగితం మానవ దృశ్య వ్యవస్థ యొక్క ప్రారంభ దశలలో దృశ్య సమాచార ప్రాసెసింగ్ కోసం బహుళ-ఛానల్ ఫిల్టరింగ్ సిద్ధాంతం నుండి ప్రేరణ పొందిన ఒక ఆకృతి విభజన అల్గోరిథంను అందిస్తుంది. ఈ ఛానెల్లు గబోర్ ఫిల్టర్ల బ్యాంక్ ద్వారా వర్గీకరించబడ్డాయి, ఇది దాదాపుగా ఏకరీతిగా ప్రాదేశిక-పౌనఃపున్య డొమైన్ను కవర్ చేస్తుంది, మరియు ఫిల్టర్ చేసిన చిత్రాల నుండి ఇన్పుట్ ఇమేజ్ యొక్క పునర్నిర్మాణంపై ఆధారపడిన క్రమబద్ధమైన ఫిల్టర్ ఎంపిక పథకం ప్రతిపాదించబడింది. ప్రతి (ఎంచుకున్న) ఫిల్టర్ చేసిన చిత్రాన్ని సరళరహిత పరివర్తనకు గురి చేయడం ద్వారా మరియు ప్రతి పిక్సెల్ చుట్టూ ఉన్న విండోలో "శక్తి" యొక్క కొలతను లెక్కించడం ద్వారా ఆకృతి లక్షణాలు పొందబడతాయి. ఒక చదరపు-తప్పు క్లస్టరింగ్ అల్గోరిథం అప్పుడు ఫీచర్ చిత్రాలను సమగ్రపరచడానికి మరియు విభాగీకరణను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. క్లస్టరింగ్ ప్రక్రియలో ప్రాదేశిక సమాచారాన్ని చేర్చడానికి ఒక సాధారణ విధానం ప్రతిపాదించబడింది. నిజమైన సంఖ్యలో ఉన్న టెక్స్ట్యూర్ కేటగిరీలను అంచనా వేయడానికి ఒక సాపేక్ష సూచికను ఉపయోగిస్తారు. వస్త్రం విభజన బహుళ-ఛానల్ వడపోత క్లస్టరింగ్ క్లస్టరింగ్ సూచిక గాబోర్ వడపోతలు వేవ్లెట్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ I. I N T R O D U C I O N అనేక చిత్ర విశ్లేషణ లేదా కంప్యూటర్ దృష్టి అనువర్తనాల్లో చిత్ర విభజన చాలా కష్టమైన, కానీ చాలా ముఖ్యమైన పని. చిన్న పొరుగు ప్రాంతాలలో సగటు బూడిద స్థాయి లేదా రంగులో తేడాలు ఎల్లప్పుడూ చిత్రం విభజన కోసం సరిపోవు. బదులుగా, పొరుగు పిక్సెల్స్ యొక్క బూడిదరంగు విలువల యొక్క ప్రాదేశిక అమరికలో తేడాలపై ఆధారపడాలి - అంటే, ఆకృతిలో తేడాలు. వస్త్ర సూచనల ఆధారంగా చిత్రాన్ని విభజించే సమస్యను వస్త్ర విభజన సమస్యగా సూచిస్తారు. టెక్స్ట్యూర్ సెగ్మెంటేషన్ అనేది ఒక చిత్రంలో "ఏకరీతి" అల్లికలతో ఉన్న ప్రాంతాలను గుర్తించడం. ఒక ప్రాంతం ఏకరీతిగా ఉందో లేదో నిర్ణయించడానికి తగిన ఆకృతి కొలతలు అవసరం. స్క్లాన్స్కీ (o) కింది టెక్స్ట్యూర్ నిర్వచనాన్ని సూచించారు, ఇది సెగ్మెంటేషన్ సందర్భంలో తగినదిః "ఒక చిత్రంలో ఒక ప్రాంతం స్థిరమైన ఆకృతిని కలిగి ఉంటుంది, అయితే స్థానిక గణాంకాలు లేదా చిత్రంలోని ఇతర స్థానిక లక్షణాలు స్థిరంగా, నెమ్మదిగా మారుతూ లేదా సుమారుగా ఆవర్తనంలో ఉంటాయి. అందువల్ల, ఆకృతికి స్థానిక మరియు ప్రపంచ అర్థాలు రెండూ ఉన్నాయి - ఇది ఒక చిత్ర ప్రాంతంలో కొన్ని స్థానిక కొలతలు లేదా లక్షణాల యొక్క మార్పులేనిదిగా వర్గీకరించబడుతుంది. సహజ మరియు కృత్రిమ అల్లికల వైవిధ్యం అల్లిక యొక్క సార్వత్రిక నిర్వచనాన్ని ఇవ్వడం అసాధ్యం చేస్తుంది. గత రెండు దశాబ్దాలలో చిత్ర నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించడానికి అనేక పద్ధతులు ప్రతిపాదించబడ్డాయి / 2,3) ఈ కాగితంలో, నిర్మాణ విశ్లేషణకు ఒక ప్రత్యేకమైన విధానంపై మేము దృష్టి పెడతాము. డ్యూ పాంట్ డి నెమోర్స్ & కంపెనీ ఇంక్. బహుళ-ఛానల్ వడపోత విధానం. ఈ విధానం మానవ దృశ్య వ్యవస్థ యొక్క ప్రారంభ దశలలో దృశ్య సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి బహుళ-ఛానల్ ఫిల్టరింగ్ సిద్ధాంతం నుండి ప్రేరణ పొందింది. కాంప్బెల్ మరియు రాబ్సన్ (4) మొదట ప్రతిపాదించిన సిద్ధాంతం ప్రకారం, దృశ్య వ్యవస్థ రెటినా చిత్రాన్ని అనేక ఫిల్టర్ చేసిన చిత్రాలుగా విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి స్వల్ప పౌన frequency పున్యం (పరిమాణం) మరియు ధోరణిలో తీవ్రత వైవిధ్యాలను కలిగి ఉంటుంది. ఇటువంటి విచ్ఛిన్నతను సూచించిన మానసిక భౌతిక ప్రయోగాలు వివిధ గ్రిట్ నమూనాలను ఉద్దీపనలుగా ఉపయోగించాయి మరియు అనుసరణ పద్ధతులపై ఆధారపడి ఉన్నాయి. I~l తరువాత జరిగిన మానసిక-శారీరక ప్రయోగాలు ఈ సిద్ధాంతానికి మద్దతుగా అదనపు సాక్ష్యాలను అందించాయి. డి వాలోయిస్ మరియు ఇతరులు. ఉదాహరణకు, మాకా కోతి యొక్క దృశ్య కణజాలంలో సాధారణ కణాల ప్రతిస్పందనను వివిధ పౌనఃపున్యాలు మరియు ధోరణులతో సైనోసైడల్ గ్రిట్లకు రికార్డ్ చేశారు. ప్రతి కణం ఒక ఇరుకైన ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు ఓరియంటేషన్ పరిధికి మాత్రమే స్పందిస్తుందని గమనించబడింది. అందువల్ల, క్షీరదాల దృశ్య కణుపులో కొన్ని యంత్రాంగాలు ఉన్నాయి, ఇవి సంకుచిత పరిధిలో ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు ఓరియంటేషన్ కలయికలకు ట్యూన్ చేయబడ్డాయి. ఈ యంత్రాంగాలను తరచుగా ఛానెల్స్ అని పిలుస్తారు, మరియు బ్యాండ్-పాస్ ఫిల్టర్లుగా సరిగా అర్థం చేసుకోవచ్చు. వస్త్ర విశ్లేషణకు బహుళ-ఛానల్ వడపోత విధానం సహజంగా ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది ఎందుకంటే ఇది విభిన్న వస్త్రాల యొక్క ఆధిపత్య పరిమాణాలు మరియు ధోరణుల వ్యత్యాసాలను దోపిడీ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. నేడు, వస్త్ర విశ్లేషణకు బహుళ-రిజల్యూషన్ విధానం యొక్క అవసరం బాగా గుర్తించబడింది. ఈ నమూనాకు అనుగుణంగా ఇతర టెక్స్ట్యూర్ విశ్లేషణ విధానాలను విస్తరించాల్సి ఉండగా, బహుళ-ఛానల్ ఫిల్టరింగ్ విధానం స్వాభావికంగా బహుళ-రిజల్యూషన్. మరో ముఖ్యమైన |
5757dd57950f6b3c4d90a342a170061c8c535536 | ఈ కాగితం స్టీరియో దృష్టి కోసం సరిపోలే ఖర్చును లెక్కించే సమస్యకు ఒక నవల విధానాన్ని అందిస్తుంది. ఈ విధానం ఒక కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ పై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది స్టీరియో ఇమేజ్ జతల నుండి ఇన్పుట్ ప్యాచ్ల సారూప్యతను లెక్కించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ స్టీరియో పైప్లైన్ దశలతో కలిపి, ఈ పద్ధతి ప్రధాన స్టీరియో బెంచ్మార్క్లలో అత్యుత్తమ ఫలితాలను సాధిస్తుంది. ఈ పత్రం స్టీరియో మ్యాచింగ్ సమస్యను పరిచయం చేస్తుంది, ప్రతిపాదిత పద్ధతిని చర్చిస్తుంది మరియు ఇటీవలి స్టీరియో డేటాసెట్ల నుండి ఫలితాలను చూపుతుంది. |
4b65024cd376067156a5ac967899a7748fa31f6f | అపరిమిత, క్రమరహిత, ప్రపంచ స్థాయి డేటాసెట్లు రోజువారీ వ్యాపారంలో (ఉదా. వెబ్ లాగ్ లు, మొబైల్ వినియోగ గణాంకాలు, సెన్సార్ నెట్వర్క్ లు). అదే సమయంలో, ఈ డేటా సెట్ల వినియోగదారులు అధునాతన అవసరాలను అభివృద్ధి చేశారు, ఈవెంట్-టైమ్ ఆర్డరింగ్ మరియు డేటా యొక్క లక్షణాల ద్వారా విండోయింగ్ వంటివి, వేగవంతమైన సమాధానాల కోసం అసంతృప్తికరమైన ఆకలితో పాటు. ఇంతలో, ఆచరణాత్మకత ఈ రకమైన ఇన్పుట్ కోసం ఖచ్చితత్వం, జాప్యం మరియు ఖర్చు యొక్క అన్ని కొలతలు వెంట పూర్తిగా ఆప్టిమైజ్ చేయలేదని నిర్దేశిస్తుంది. ఫలితంగా, డేటా ప్రాసెసింగ్ అభ్యాసకులు ఈ పోటీ ప్రతిపాదనల మధ్య ఉద్రిక్తతలను ఎలా సమన్వయం చేయాలనే సంశయంతో మిగిలిపోతారు, దీని ఫలితంగా తరచుగా భిన్నమైన అమలులు మరియు వ్యవస్థలు ఉంటాయి. ఆధునిక సమాచార ప్రాసెసింగ్ లో ఈ పరిణామ అవసరాలను తీర్చడానికి ఒక ప్రాథమిక మార్పు అవసరం అని మేము ప్రతిపాదించాము. ఒక రంగంగా మనం అపరిమిత డేటాసెట్లను అపరిమిత సమాచార పూల్లుగా మార్చడానికి ప్రయత్నించడం మానేయాలి, చివరికి పూర్తి అవుతుంది, మరియు బదులుగా మన డేటా అంతా ఎప్పుడు లేదా ఎప్పుడు చూశామో మనకు ఎప్పటికీ తెలియదు అనే భావనతో జీవించి, శ్వాస తీసుకోవాలి, కొత్త డేటా వస్తాయి, పాత డేటా ఉపసంహరించబడవచ్చు, మరియు ఈ సమస్యను పరిష్కరించగల ఏకైక మార్గం సూత్రప్రాయమైన నైరూప్యాల ద్వారా, ఇది అభ్యాసకుడికి ఆసక్తి యొక్క అక్షాల వెంట తగిన రాజీలను ఎంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుందిః ఖచ్చితత్వం, జాప్యం మరియు ఖర్చు. ఈ కాగితంలో, మేము అటువంటి ఒక విధానాన్ని, డేటాఫ్లో మోడల్ను, దాని సెమాంటిక్స్ యొక్క వివరణాత్మక పరిశీలనతో పాటు, దాని రూపకల్పనకు మార్గనిర్దేశం చేసిన ప్రధాన సూత్రాల అవలోకనాన్ని మరియు దాని అభివృద్ధికి దారితీసిన వాస్తవ ప్రపంచ అనుభవాల ద్వారా మోడల్ యొక్క ధృవీకరణను అందిస్తున్నాము. గూగుల్ క్లౌడ్ డేటాఫ్లో యొక్క ప్రాసెసింగ్ మోడల్ను వివరించడానికి మేము డేటాఫ్లో మోడల్ అనే పదాన్ని ఉపయోగిస్తాము [20], ఇది ఫ్లూమ్జావా [12] మరియు మిల్ వీల్ [2] నుండి వచ్చిన సాంకేతిక పరిజ్ఞానంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ కృతి క్రియేటివ్ కామన్స్ అట్రిబ్యూషన్ నాన్ కమర్షియల్-నో డెరివ్స్ 3.0 అన్పోర్టెడ్ లైసెన్సు క్రింద లైసెన్స్ చేయబడింది. ఈ లైసెన్స్ యొక్క కాపీని చూడటానికి, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ ని సందర్శించండి. లైసెన్స్ లో పేర్కొన్న వాటికి మించి ఏదైనా ఉపయోగం చేయడానికి ముందు అనుమతి తీసుకోండి. info@vldb. org కు ఇమెయిల్ పంపడం ద్వారా కాపీరైట్ హోల్డర్ను సంప్రదించండి. ఈ వాల్యూమ్ లోని వ్యాసాలు ఆగస్టు 31 నుంచి సెప్టెంబర్ 4, 2015 వరకు జరిగిన 41వ ఇంటర్నేషనల్ కాన్ఫరెన్స్ ఆన్ వెరీ లార్జ్ డేటాబేస్స్, కోహాలా కోస్ట్, హవాయిలో తమ ఫలితాలను ప్రదర్శించడానికి ఆహ్వానించబడ్డాయి. విఎల్ డి బి ఎండోమెంట్ యొక్క ప్రొసీడింగ్స్, వాల్యూమ్. 8, నం. 12 కాపీరైట్ 2015 VLDB ఎండోమెంట్ 2150-8097/15/08. |
40c3b350008ada8f3f53a758e69992b6db8a8f95 | గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా వస్తువుల గుర్తింపు అనేది HOG లక్షణాల కంటే సరళ SVM లను ఉపయోగించడంపై దృష్టి పెట్టింది. అయితే, లీనియర్ ఎస్విఎంల శిక్షణ చాలా ఖరీదైనది, మరియు వర్గాల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ ఇది అసంభవంగా మారుతుంది. ఈ కృతి లో మనం చాలా పాత పద్ధతిని పునః పరిశీలించాము. లీనియర్ డిస్క్రిమినేంట్ అనాలిసిస్, మరియు LDA నమూనాలను దాదాపుగా ట్రివియాలిటీగా శిక్షణ ఇవ్వవచ్చని మరియు పనితీరులో తక్కువ లేదా ఎటువంటి నష్టం లేకుండా చూపించవచ్చు. మేము అంచనా వేసిన కోవియారియెన్స్ మాతృకలు సహజ చిత్రాల లక్షణాలను సంగ్రహిస్తాయి. ఈ కోవారియెన్సులతో HOG లక్షణాలను తెల్లబారడం HOG లక్షణాల మధ్య సహజంగా సంభవించే సంబంధాలను తొలగిస్తుంది. ఈ తెల్లని లక్షణాలను (మేము WHO అని పిలుస్తాము) పోలికలను లెక్కించడానికి అసలు HOG లక్షణాల కంటే మెరుగ్గా ఉన్నాయని మేము చూపిస్తాము మరియు క్లస్టరింగ్లో వాటి ఉపయోగం నిరూపించాము. చివరగా, మేము మా కనుగొన్న ఒక వస్తువును గుర్తించే వ్యవస్థను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగిస్తాము, ఇది పాస్కల్ VOC 2007 తో పోటీపడేటప్పుడు శిక్షణ మరియు పరీక్షలో చాలా సులభం. |
28e0c6088cf444e8694e511148a8f19d9feaeb44 | ఈ పత్రం క్యూబ్ శాట్ ల కోసం స్వీయ-విస్తరించే హెలికల్ పాంటోగ్రాఫ్ యాంటెన్నా యొక్క ప్రవర్తనను అన్వేషిస్తుంది. హెలికల్ పాంటోగ్రాఫ్ భావన ఉపగ్రహ బస్ కు అటాచ్మెంట్ కోసం భావనలతో పాటు వివరించబడింది. ఎనిమిది హెలిక్యులస్ లతో కూడిన పాంటోగ్రాఫ్ యొక్క ఫైనల్ ఎలిమెంట్ ఫోల్డింగ్ సిమ్యులేషన్స్ ప్రదర్శించబడ్డాయి మరియు ఒక నమూనా యాంటెన్నాపై చేసిన కాంపాక్ట్ ఫోర్స్ ప్రయోగాలతో పోల్చబడ్డాయి. ప్రతిబింబ గుణకం పరీక్షలు కూడా ప్రదర్శించబడ్డాయి, నమూనా యాంటెన్నా యొక్క ఆపరేటింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిని ప్రదర్శిస్తుంది. ప్రస్తుత చిన్న ఉపగ్రహ యాంటెన్నా పరిష్కారాలకు హెలికల్ పాంటోగ్రాఫ్ ఒక మంచి ప్రత్యామ్నాయంగా నిరూపించబడింది. |
1aad2da473888cb7ebc1bfaa15bfa0f1502ce005 | ఈ వ్యాసం మొదటి వ్యక్తి దృక్పథం నుండి పరస్పర చర్య స్థాయి మానవ కార్యకలాపాలను గుర్తించే సమస్యను చర్చిస్తుంది. నిరంతర వీడియో ఇన్పుట్ల నుండి ఇతరులు దానిపై ఏ కార్యాచరణను నిర్వహిస్తున్నారు అని అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక పరిశీలకుడిని (ఉదా. రోబోట్ లేదా ధరించగలిగే కెమెరా) ప్రారంభించడం దీని లక్ష్యం. వీటిలో సర్వేయర్ను కౌగిలించుకునే వ్యక్తి వంటి స్నేహపూర్వక పరస్పర చర్యలు, సర్వేయర్ను గుద్దడం లేదా సర్వేయర్కు వస్తువులను విసిరేయడం వంటి శత్రుత్వ పరస్పర చర్యలు ఉన్నాయి, దీని వీడియోలలో భౌతిక పరస్పర చర్యల వల్ల కలిగే కెమెరా అహం-కదలికలు చాలా ఉన్నాయి. ప్రపంచ మరియు స్థానిక కదలిక సమాచారాన్ని సమగ్రపరచడానికి బహుళ-ఛానల్ కోర్లను ఈ పత్రం పరిశీలిస్తుంది మరియు మొదటి-వ్యక్తి కార్యాచరణ వీడియోలలో ప్రదర్శించబడే కాల నిర్మాణాలను స్పష్టంగా పరిగణించే కొత్త కార్యాచరణ అభ్యాసం / గుర్తింపు పద్దతిని అందిస్తుంది. మా ప్రయోగాలలో, మేము విభజించబడిన వీడియోలతో వర్గీకరణ ఫలితాలను చూపించడమే కాకుండా, మా కొత్త విధానం నిరంతర వీడియోల నుండి కార్యకలాపాలను విశ్వసనీయంగా గుర్తించగలదని కూడా నిర్ధారిస్తుంది. |
97876c2195ad9c7a4be010d5cb4ba6af3547421c | |
259c25242db4a0dc1e1b5e61fd059f8949bdb79d | భాగస్వామ్య మెమరీని ఉపయోగించి బహుళ ప్రాసెసర్ కోర్లతో కంప్యూటర్లు ఇప్పుడు సర్వవ్యాప్తి చెందాయి. ఈ కాగితంలో, అదనపు కంప్యూటింగ్ శక్తిని ఉపయోగించుకునే లక్ష్యంతో, ఈ వాతావరణాన్ని ప్రత్యేకంగా లక్ష్యంగా చేసుకున్న అనేక సమాంతర రేఖాగణిత అల్గోరిథంలను మేము ప్రదర్శిస్తాము. మేము వివరించే d- డైమెన్షనల్ అల్గోరిథంలు (ఎ) స్పేషియల్ సార్టింగ్ ఆఫ్ పాయింట్స్, ఇది సాధారణంగా ఇంక్రిమెంటల్ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించే ముందు ప్రీప్రొసెసింగ్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది, (బి) కెడి-ట్రీ నిర్మాణం, (సి) యాక్సిస్-అలైన్డ్ బాక్స్ ఇంటర్సెక్షన్ కంప్యూటింగ్, చివరకు (డి) మెష్ జనరేషన్ అల్గోరిథంల కోసం డెల్అనే త్రికోణాలలో పాయింట్ల సమూహ చొప్పించడం లేదా డెల్అనే త్రికోణాలను లెక్కించడం. ఈ అల్గోరిథంల ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను 3Dలో ప్రదర్శిస్తున్నాం, కంప్యూటేశనల్ జ్యామితి అల్గోరిథంస్ లైబ్రరీ (CGAL, http://www.cgal.org/) ఆధారంగా మా అమలులను ఉపయోగిస్తున్నాము. ఈ పని CGAL కోసం సమాంతర రీతిలో మారుతుందని మేము ఆశిస్తున్నాము, ఇక్కడ అల్గోరిథంలు గణనీయమైన వినియోగదారు జోక్యం అవసరం లేకుండా అందుబాటులో ఉన్న సమాంతర వనరులను స్వయంచాలకంగా ఉపయోగిస్తాయి. |
ac4a2337afdf63e9b3480ce9025736d71f8cec1a | అధునాతన పార్కిన్సన్ వ్యాధి (పిడి) తో బాధపడుతున్న రోగులలో 50% మంది నడక యొక్క స్తంభింపజేయడం (ఎఫ్ఓజి) నుండి బాధపడుతున్నారు, ఇది నడవడానికి ఆకస్మిక మరియు తాత్కాలిక అసమర్థత. ఇది తరచుగా పతనం, రోజువారీ కార్యకలాపాలకు ఆటంకం మరియు గణనీయంగా జీవిత నాణ్యతను దెబ్బతీస్తుంది. PD రోగులలో నడక లోపాలు తరచుగా ఫార్మాకోలాజికల్ చికిత్సకు నిరోధకతను కలిగి ఉన్నందున, సమర్థవంతమైన ఔషధేతర చికిత్సలు ప్రత్యేక ఆసక్తిని కలిగి ఉంటాయి. లక్ష్యాలు మా అధ్యయనంలో లక్ష్యం నిజ సమయ నడక డేటాను పొందగల, వాటిని ప్రాసెస్ చేయగల మరియు ముందుగా నిర్ణయించిన స్పెసిఫికేషన్ల ఆధారంగా సహాయాన్ని అందించగల ధరించగలిగే పరికరం యొక్క భావనను అంచనా వేయడం. మేము ఒక రియల్ టైమ్ ధరించగలిగే ఫాగ్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్ను అభివృద్ధి చేసాము, ఇది ఫాగ్ గుర్తించబడినప్పుడు స్వయంచాలకంగా ఒక సూచన ధ్వనిని అందిస్తుంది మరియు ఇది విషయం నడవడం ప్రారంభించే వరకు ఉంటుంది. మేము మా ధరించగలిగే సహాయక సాంకేతికతను 10 PD రోగులతో ఒక అధ్యయనంలో అంచనా వేశాము. ఎనిమిది గంటల డేటా రికార్డు చేయబడింది మరియు ప్రతి రోగి ఒక ప్రశ్నావళిని నింపారు. ఫలితాలు పోస్ట్ హాక్ వీడియో విశ్లేషణలో ప్రొఫెషనల్ ఫిజియోథెరపిస్టులు రెండు వందల ముప్పై ఏడు FOG సంఘటనలను గుర్తించారు. ఈ పరికరం ఫ్రేమ్ ఆధారిత 0.5 సెకండ్ అంచనాపై 73.1% సున్నితత్వంతో మరియు 81.6% నిర్దిష్టతతో FOG సంఘటనలను ఆన్లైన్లో గుర్తించింది. ఈ అధ్యయనంతో పిడి రోగులకు ఆన్లైన్ సహాయక అభిప్రాయాన్ని అందించడం సాధ్యమని మేము చూపిస్తున్నాము. మేము ధరించగలిగే సహాయకుడి ధరించగలిగే సామర్థ్యం మరియు పనితీరుపై రోగులు మరియు ఫిజియోథెరపిస్టుల దృక్పథాలను అలాగే సహాయకుడిని ఉపయోగించినప్పుడు వారి నడక పనితీరును ప్రదర్శిస్తాము మరియు తదుపరి పరిశోధన దశలను సూచిస్తాము. మా ఫలితాలు అటువంటి సందర్భ-అవగాహన వ్యవస్థ యొక్క ప్రయోజనాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి మరియు తదుపరి అధ్యయనాలను ప్రేరేపిస్తాయి. |
2a68c39e3586f87da501bc2a5ae6138469f50613 | పర్యవేక్షక అభ్యాసంలో పరిశోధన యొక్క పెద్ద శరీరం సింగిల్ లేబుల్ డేటా యొక్క విశ్లేషణతో వ్యవహరిస్తుంది, ఇక్కడ శిక్షణా ఉదాహరణలు వివిక్త లేబుల్స్ L సమితి నుండి ఒకే లేబుల్ λ తో సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. అయితే, అనేక అప్లికేషన్ డొమైన్లలో శిక్షణా ఉదాహరణలు తరచుగా లేబుల్స్ Y L సమితితో సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. ఇటువంటి డేటాను బహుళ లేబుల్ అని పిలుస్తారు. పత్రాలు మరియు వెబ్ పేజీలు వంటి వచన డేటా తరచుగా ఒకటి కంటే ఎక్కువ లేబుల్లతో వ్యాఖ్యానించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, డా విన్సీ కోడ్ సినిమా విడుదలైనప్పుడు క్రైస్తవ చర్చి ఎలా స్పందించిందనే దానిపై ఒక వార్తా కథనాన్ని మతం మరియు సినిమాలు రెండూ అని పిలుస్తారు. వచన డేటా యొక్క వర్గీకరణ బహుశా బహుళ లేబుల్ అప్లికేషన్ యొక్క ప్రధానమైనది. ఇటీవల, బహుళ లేబుల్ డేటా నుండి నేర్చుకోవడం అనే సమస్య చాలా మంది పరిశోధకుల నుండి గణనీయమైన శ్రద్ధను ఆకర్షించింది, ఇమేజ్ [1, 2, 3] మరియు వీడియో [4, 5], ఫంక్షనల్ జన్యుశాస్త్రం [6, 7, 8, 9, 10], సంగీతాన్ని భావోద్వేగాలుగా వర్గీకరించడం [11, 12, 13, 14] మరియు దర్శకత్వం వహించిన మార్కెటింగ్ [15] వంటి కొత్త అనువర్తనాల సంఖ్య పెరుగుతున్నందున ప్రేరేపించబడింది. సాహిత్యంలో చర్చించిన వివిధ రకాల అనువర్తనాలను టేబుల్ 1 ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ అధ్యాయం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న బహుళ లేబుల్ డేటా మైనింగ్ పరిశోధన రంగంపై గత మరియు ఇటీవలి పనిని సమీక్షిస్తుంది. సెక్షన్ 2 బహుళ లేబుల్ డేటా నుండి నేర్చుకోవడంలో రెండు ప్రధాన పనులను నిర్వచిస్తుంది మరియు గణనీయమైన సంఖ్యలో అభ్యాస పద్ధతులను అందిస్తుంది. బహుళ లేబుల్ డేటా కోసం విభాగం 3 పరిమాణాత్మకత తగ్గింపు పద్ధతులను చర్చిస్తుంది. విభాగాలు 4 మరియు 5 రెండు ముఖ్యమైన పరిశోధన సవాళ్లను చర్చిస్తాయి, ఇవి విజయవంతంగా నెరవేర్చినట్లయితే, బహుళ లేబుల్ అభ్యాస పద్ధతుల యొక్క వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలను గణనీయంగా విస్తరించవచ్చుః a) లేబుల్ నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించడం మరియు బి) పెద్ద సంఖ్యలో లేబుల్లతో డొమైన్లకు స్కేలింగ్ చేయడం. సెక్షన్ 6లో బహుళ లేబుల్ డేటా సెట్ల మరియు వాటి గణాంకాలను పరిచయం చేయగా, సెక్షన్ 7లో బహుళ లేబుల్ లెర్నింగ్ కోసం ఎక్కువగా ఉపయోగించే అంచనా చర్యలను అందిస్తుంది. |
60686a80b91ce9518428e00dea95dfafadadd93c | ఈ సమాచార ప్రసారంలో 2.4 GHz కోసం ధ్రువణ వైవిధ్యంతో డ్యూయల్-పోర్ట్ పునఃనిర్మాణం చేయగల చదరపు పాచ్ యాంటెన్నా ఉంది. ప్యాచ్లో నాలుగు పి-ఐ-ఎన్ డయోడ్ల స్థితిని నియంత్రించడం ద్వారా ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా యొక్క ధ్రువణత సరళ ధ్రువణత (ఎల్పి), ఎడమ లేదా కుడి చేతి వృత్తాకార ధ్రువణత (సిపి) మధ్య ప్రతి పోర్ట్లో మారవచ్చు. పి-ఐ-ఎన్ డయోడ్ల యొక్క బయాస్ సర్క్యూట్ ను సరళీకృతం చేయడానికి ఎయిర్ సబ్స్ట్రేట్ మరియు ఎపర్చరు-కప్లెడ్ ఫీడ్ నిర్మాణం ఉపయోగించబడతాయి. LP రీతుల్లో అధిక ఐసోలేషన్ మరియు తక్కువ క్రాస్-పోలరైజేషన్ స్థాయితో, రెండు పోర్టులు పోలారిమెట్రిక్ రాడార్ల కోసం డ్యూయల్ లీనియర్గా ధ్రువణీకరించిన యాంటెన్నాగా ఏకకాలంలో పని చేయవచ్చు. ప్రతి నౌకాశ్రయంలో వేర్వేరు CP తరంగాలు లభిస్తాయి, ఇవి చైతన్యం, ప్రతికూల వాతావరణ పరిస్థితులు మరియు దృష్టి రేఖ లేని అనువర్తనాల నుండి సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి అనుకూలంగా ఉంటాయి. ఈ యాంటెన్నా సరళమైన బయాసింగ్ నెట్వర్క్, సులభమైన తయారీ మరియు సర్దుబాటు యొక్క ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది, దీనిని ధ్రువణ వైవిధ్య అనువర్తనాల్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించవచ్చు. |
0d11248c42d5a57bb28b00d64e21a32d31bcd760 | 2001 జూలై 19న, ఇంటర్నెట్కు అనుసంధానించబడిన 359,000 కంప్యూటర్లు 14 గంటల కన్నా తక్కువ వ్యవధిలో కోడ్-రెడ్ (CRv2) వార్మ్ తో సోకినట్లు గుర్తించారు. ఈ మహమ్మారికి, తరువాత వచ్చిన కోడ్-రెడ్ వైరస్ కు అయ్యే ఖర్చు 2.6 బిలియన్ డాలర్లకు పైగా ఉంటుందని అంచనా. ఈ దాడి వల్ల ప్రపంచవ్యాప్తంగా నష్టం జరిగినప్పటికీ, ఈ పురుగు వ్యాప్తిని వివరించే ప్రయత్నాలు చాలా తక్కువ. దీనికి కారణం పురుగుల గురించి ప్రపంచవ్యాప్తంగా సమాచారాన్ని సేకరించడం. ఈ వ్యాప్తిపై ప్రపంచవ్యాప్తంగా పరిశోధనలు జరిపిన ఒక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి, కోడ్-రెడ్ వ్యాప్తి యొక్క లక్షణాలను గుర్తించడానికి, 2001 జూలై 2 నుండి 45 రోజుల పాటు డేటాను సేకరించి, విశ్లేషించాము. ఈ వ్యాసంలో, కోడ్-రెడ్ వ్యాప్తిపై మేము ఉపయోగించే పద్దతిని వివరించాము, ఆపై మా ట్రేస్ విశ్లేషణల ఫలితాలను వివరించాము. కోడ్-రెడ్ మరియు కోడ్-రెడ్ II పురుగుల వ్యాప్తి వివరాలను మొదట సంక్రమణ మరియు క్రియారహిత రేట్లు పరంగా చూద్దాం. సంక్రమణ వ్యాప్తికి అనుకూలంగా లేకపోయినా, కోడ్-రెడ్ సంక్రమణ రేట్లు నిమిషానికి 2,000 కంటే ఎక్కువ హోస్ట్లలో పెరిగాయి. ఆ తర్వాత, భౌగోళిక స్థానం, వారానికి మరియు రోజుకు సమయం ప్రభావం, అగ్ర స్థాయి డొమైన్లు, మరియు ఐఎస్పిలతో సహా, సోకిన హోస్ట్ జనాభా యొక్క లక్షణాలను పరిశీలిస్తాము. ఈ వార్మ్ అంతర్జాతీయంగా వ్యాపించిందని, రోజులో ఏ సమయంలోనైనా వ్యాప్తి చెందుతుందని, పెద్ద కంపెనీలపై ఎక్కువ దృష్టి కేంద్రీకరించినప్పటికీ, కోడ్-రెడ్ వార్మ్ ప్రధానంగా గృహ వినియోగదారులను, చిన్న వ్యాపారాలను లక్ష్యంగా చేసుకుందని మేము నిరూపించాము. అలాగే, వైరస్ సోకిన హోస్ట్ లపై DHCP యొక్క ప్రభావాలను కూడా మేము పరిశీలించాము మరియు 24 గంటల కంటే ఎక్కువ సమయం లో ఒక పురుగు యొక్క వ్యాప్తికి IP చిరునామాలు ఖచ్చితమైన కొలత కాదని నిర్ణయించాము. చివరగా, కోడ్-రెడ్ పురుగు యొక్క అనుభవం ఇంటర్నెట్ హోస్ట్లలో విస్తృతంగా వ్యాపించిన హానిని త్వరగా మరియు నాటకీయంగా దోపిడీ చేయగలదని మరియు ఇంటర్నెట్ పురుగులను తగ్గించడానికి హోస్ట్ ప్యాచింగ్ కాకుండా ఇతర పద్ధతులు అవసరమని చూపిస్తుంది. |
0462a4fcd991f8d6f814337882da182c504d1d7b | గూగుల్ బుక్స్ ఎన్గ్రామ్ కార్పస్ యొక్క కొత్త ఎడిషన్ను మేము మీకు అందిస్తున్నాము, ఇది ఐదు శతాబ్దాల కాలంలో ఎనిమిది భాషలలో పదాలు మరియు పదబంధాలను ఎంత తరచుగా ఉపయోగించారో వివరిస్తుంది; ఇది ఇప్పటివరకు ప్రచురించిన అన్ని పుస్తకాలలో 6% ను ప్రతిబింబిస్తుంది. ఈ కొత్త ఎడిషన్ సింటాక్టిక్ అనోటేషన్లను పరిచయం చేసింది: పదాలు వాటి భాగ-ప్రసంగంతో ట్యాగ్ చేయబడ్డాయి మరియు హెడ్మోడిఫైయర్ సంబంధాలు నమోదు చేయబడ్డాయి. చారిత్రక పాఠానికి ప్రత్యేకంగా అనుగుణంగా ఉన్న గణాంక నమూనాలతో వ్యాఖ్యలు స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేయబడతాయి. ఈ గ్రంథ సమితి భాషా సంబంధిత ధోరణుల అధ్యయనానికి, ప్రత్యేకించి వాక్ నిర్మాణం యొక్క పరిణామానికి సంబంధించిన వాటికి దోహదపడుతుంది. |
Subsets and Splits