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45c56dc268a04c5fc7ca04d7edb985caf2a25093 | विभेदित संभाव्यता वितरण के साथ आम पैरामीटर अनुमान पद्धति प्रस्तुत करत है, जवन पाठ मॉडलिंग में विशेष रुचि का विषय है. अधिकतम संभावना, बाद वाला अउर बेयसियन अनुमान से शुरू कइके, केंद्रीय अवधारणाओं जइसे कि संयुग्मित वितरण अउर बेयसियन नेटवर्क क समीक्षा की जात है। एक आवेदन के रूप मा, लुप्त Dirichlet आवंटन (LDA) का मॉडल गिब्स नमूनाकरण पर आधारित एक अनुमानित अनुमान एल्गोरिथ्म का एक पूर्ण व्युत्पन्न के साथ विस्तार से समझाया गया है, जिसमें Dirichlet हाइपरपैरामीटर अनुमान की चर्चा भी शामिल है। इतिहास: संस्करण १, मई २००५, संस्करण २.४, अगस्त २००८. |
9e463eefadbcd336c69270a299666e4104d50159 | |
2e268b70c7dcae58de2c8ff7bed1e58a5e58109a | लेखक का डायनामिक प्रोग्रामिंग एंड ऑप्टिमाइज़ेशन कंट्रोल, वॉल्यूम, अध्याय 4 का अद्यतन संस्करण है। द्वितीय, चौथा संस्करण, एथेना साइंटिफिक, 2012। एहमा नया सामग्री सामिल बा, अउर इ काफी हद तक संशोधित अउर विस्तृत कीन्ह ग अहै (अधिक से अधिक द्वी गुना आकार कय) । नया सामग्री कय उद्देश्य कई मॉडल कय एकीकृत उपचार प्रदान करना अहै, जौन सब पे अनुबंधात्मक संरचना नाय हय जवन अध्याय 1 अउर 2 कय छूटित समस्या कय विशेषता हय: सकारात्मक अउर नकारात्मक लागत मॉडल, निर्धारक इष्टतम नियंत्रण (अनुकूली डीपी सहित), स्टोकास्टिक सबसे छोटा पथ मॉडल, अउर जोखिम-संवेदनशील मॉडल। इ पन्ना कय सारांश कुछ नए सामग्री पय हैः |
6d596cb55d99eae216840090b46bc5e49d7aeea5 | हम रैखिक प्रणाली के समाधान खातिर प्रासंगिक घन मैट्रिक्स कारककरण में तथाकथित लुक-आगे तंत्र लागू करे पर सामना करे वाले भार-असंतुलन के दूर करे खातिर दू गो उपन्यास तकनीक प्रस्तावित करत बानी. दुनो तकनीक ओई परिदृश्य के लक्षित करत हई जहां दो धागा टीम फैक्टराइजेशन के दौरान बनायीं/सक्रिय कीन जात हैं, प्रत्येक टीम एक स्वतंत्र कार्य / निष्पादन शाखा के प्रदर्शन के प्रभारी होखेला। पहिला तकनीक दुन्नो कार्यन के बीच वर्कर शेयरिंग (WS) क बढ़ावा देत है, जवन कि सबसे पहले पूरा होखे वाल कार्य के थ्रेड का अधिक खर्चीला कार्य द्वारा उपयोग की खातिर पुनर्वितरित करे क अनुमति देत है। दूसर तकनीक एक तेज कार्य क पूरा होए का धीमा कार्य का अलर्ट करेक अनुमति देत है, दूसर कार्य कय जल्दी समाप्ति (ईटी) लागू करत है, अउर अगला पुनरावृत्ति मा कारक प्रक्रिया कय एक सहज संक्रमण करत है। दुनो तंत्र के मूल रैखिक बीजगणित उप-प्रोग्राम के एगो नया सुव्यवस्थित धागा-स्तर कार्यान्वयन के माध्यम से उदाहरण दिहल गईल बा, अउर उनकर लाभ आंशिक धुरी के साथ बढ़ावल गइल आंशिक धुरी के साथ LU कारककरण के कार्यान्वयन के माध्यम से चित्रित करल गईल बा. विशेष रूप से, 12 कोर वाले इंटेल-एक्सियन सिस्टम पर हमारे प्रयोगात्मक परिणाम WS+ET के संयोजन का लाभ दिखाते हैं, जो एक टास्क-समानांतर रनटाइम-आधारित समाधान की तुलना में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन का रिपोर्ट करते हैं। |
7157dda72073ff66cc2de6ec5db056a3e8b326d7 | 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 लेख इतिहासः 13 फरवरी 2012 प्राप्त 18 मार्च 2013 को संशोधित रूप से प्राप्त 4 अप्रैल 2013 को स्वीकार ऑनलाइन xxxx |
66903e95f84767a31beef430b2367492ac9cc750 | ई लेख 18 साल की उमर तक न्यूजीलैंड मा 1,000 से जादा बच्चन कय जनम कय बाद यौन शोषण (CSA) कय प्रसार, संबंध, औ परिणाम के बारे मा बतावै वाला लेखन् कय श्रृंखला कय दुसर लेख अहै। ई लेख 18 साल की उमर मा सीएसए अउर 18 साल की उमर मा डीएसएम-IV निदान वर्गीकरण के बीच संघों की जांच करत है। विधि न्यूजीलैंड के बच्चन का जनम कय एक समूह कय अध्ययन जन्म से 16 साल कय उमर तक हर साल कय अंतराल पे करल गवा रहा । 18 साल की उम्र से पूर्व 16 साल की उम्र से पूर्व CSA की पूर्वानुमान रिपोर्ट और साथ ही साथ मापा गया मनोवैज्ञानिक लक्षण भी मिले। परिणाम जे सीएसए रिपोर्ट करैं वाले थे ऊ लोगन से ज्यादा गंभीर अवसाद, चिंता विकार, आचरण विकार, मादक द्रव्य सेवन विकार, और आत्महत्या वाले व्यवहार का दर रहे (p <.002) । सीएसए की सीमा अउर विकार के जोखिम के बीच लगातार संबंध रहा, जउन संभोग से संबंधित सीएसए रिपोर्ट करत रहे, उनमे विकार का सबसे अधिक जोखिम रहा। इ परिनाम तब मिले जब परिनाम अपेछित बचपन परिवार और संबंधित कारक से मेल खात हैं। सीएसए अउर गैर-समान रूप से मापा गए विकार के बीच समान लेकिन कम चिह्नित संबंध पाए गए थे। निष्कर्षः यहिकर निष्कर्ष ई दिखावा करत है कि गैर-सामान्य रूप से सामान्य जन स्वास्थ्य स्थिति वाले लोगों का एक विशिष्ट स्वास्थ्य समस्या के कारण एक अलग राज्य मा रहना बेहतर है जहां वैक्सीन का उपयोग न की जा सका हो। |
8df383aae16ce1003d57184d8e4bf729f265ab40 | एक नया माइक्रोस्ट्रिप-लाइन-फीड वाइडबैंड सर्कुलर रूप से ध्रुवीकृत (सीपी) एन्युलर-रिंग स्लॉट एंटीना (एआरएसए) का डिजाइन प्रस्तावित है। मौजूदा रिंग स्लॉट एंटेना की तुलना में, यहां पर डिज़ाइन किए गए ARSAs का CP बैंडविड्थ काफी बड़ा है। प्रस्तावित डिजाइन की मुख्य विशेषताएं एक व्यापक रिंग स्लॉट, एक जोड़ी ग्राउंडेड टोपी के आकार का पैच, और एक विकृत घुमावदार फीडिंग माइक्रोस्ट्रिप लाइन शामिल हैं। एल और एस बैंड मा एफआर 4 सब्सट्रेट का उपयोग कर डिजाइन ARSAs क्रमशः 46% और 56% तक 3-dB अक्षीय-अनुपात बैंडविड्थ (ARBWs) है, जबकि एल बैंड मा RT5880 सब्सट्रेट का उपयोग कर एक 65%। इन 3 डीबी अक्षीय अनुपात बैंड मा, वीएसडब्ल्यूआर ≤ 2 के साथ प्रतिबाधा मिलान भी हासिल की जाली। |
95e873c3f64a9bd8346f5b5da2e4f14774536834 | एक सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (SIW) एच-प्लेन सेक्टोरल हॉर्न एंटीना, काफी सुधार बैंडविड्थ के साथ, प्रस्तुत की गई है। एक कॉनफ्रेड रिज, बहुपरत सब्सट्रेट के भीतर साइड फ्लेयरड दीवार पर वीआस का एक सरल व्यवस्था से बना है, ऑपरेशनल बैंडविड्थ का विस्तार करने के लिए पेश किया जाता है। एंटीना संरचना खातिर प्रसारित तरंग प्रदान करे खातिर एक सरल फ़ीड विन्यास का सुझाव दिहल गइल बा. प्रस्तावित एंटीना का अनुकरण दो प्रसिद्ध पूर्ण-तरंग पैकेज, एनसॉफ्ट एचएफएसएस अउर सीएसटी माइक्रोवेव स्टूडियो, सेगेगेटेड संख्यात्मक विधियन पर आधारित है। सिमुलेशन परिणाम के बीच घनिष्ठ समझौता पय पहुँच गवा अहै। डिजाइन किए गए एंटीना 18-40 गीगाहर्ट्ज की पूरी आवृत्ति रेंज के लिए अच्छा विकिरण विशेषताएं दिखाते हैं और कम वीएसडब्ल्यूआर, 2.5 से कम, दिखाता है। |
12a376e621d690f3e94bce14cd03c2798a626a38 | इ पेपर एक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का वर्णन करत है जो दृश्य वस्तु का पता लगाने के लिए है जो इमेज का बहुत तेजी से प्रसंस्करण करने और उच्च पता लगाने की दर प्राप्त करने में सक्षम है। इ तीन महत्वपूर्ण पहलुओं पर आधारित अहै अउर एक नए अध्ययन के अनुसार इ तीन महत्वपूर्ण पहलुओं पर आधारित अहै। सबसे पहिले हम अपने अवलोकनकर्ता से एक नए अवलोकन चित्र का परिचय कराइए हए, जेका "अंतरिक्ष चित्र" कहा जात ह, जेका "अंतरिक्ष चित्र" कहा जात ह, जेका "अंतरिक्ष चित्र" कहा जात ह, जेका "अंतरिक्ष चित्र" कहा जात ह, जेका "अंतरिक्ष चित्र" कहा जात ह, जेका "अंतरिक्ष चित्र" कहा जात ह, अउर जेका "अंतरिक्ष चित्र" कहा जात ह । दूसर एक सीखना एल्गोरिथ्म, AdaBoost पर आधारित है, जो एक बड़ा सेट से महत्वपूर्ण दृश्य सुविधाओं की एक छोटी संख्या का चयन करता है और बेहद कुशल वर्गीकरणकर्ता पैदा करता है। तीसर योगदान एक कैस्केड मा तेजी से अधिक जटिल वर्गीकरणकर्ता क संयोजन का एक तरीका है जवन प्रतिबिंब के पृष्ठभूमि क्षेत्रन का जल्दी से खारिज करे क अनुमति देत है जबकि आश्वासन देने वाले वस्तु-जैसे क्षेत्रों पे अधिक गणना खर्च करत है। कैस्केड का एक ऑब्जेक्ट विशिष्ट फोकस-ऑफ-एटेंशन तंत्र के रूप मा देखा जा सकत है जउन पिछली दृष्टिकोणों के विपरीत सांख्यिकीय गारंटी प्रदान करत है कि छोड़ दिए गए क्षेत्रों मा रुचि का विषय शामिल नहीं है। चेहरा का पता लगाने के क्षेत्र में, सिस्टम पिछले सबसे अच्छे सिस्टम से तुलनात्मक रूप से पहचान दर का उत्पादन करता है। रीयल-टाइम एप्लीकेशन मा इ डिटेक्टर 15 फ्रेम प्रति सेकेंड पर चलत है बिना इमेज डिफरेंसिंग या त्वचा रंग का पता लगाए। |
51f0e3fe5335e2c3a55e673a6adae646f0ad6e11 | ■ अमूर्त समाजशास्त्री अक्सर सामाजिक प्रक्रियाओं का रूपांतरण कराते हैं, कई बार वेरिएबल के बीच बातचीत का रूप ले रहे हैं। हम एक वैकल्पिक दृष्टिकोण का समीक्षा करें जो सामाजिक जीवन का रूपांतरण एजेंटों के बीच बातचीत के रूप में मॉडल बनाता है जो एक दूसरे को प्रभावित करते हैं। एजेन्ट-आधारित मॉडल (एबीएम) दिखावा करत है कि कैसे सरल अउर अनुमानित स्थानीय बातचीत परिचित लेकिन रहस्यमय वैश्विक पैटर्न का निर्माण कइ सकत है, जइसे कि सूचना का प्रसार, मानदंडों का उदय, सम्मेलनों का समन्वय, या सामूहिक कार्रवाई में भागीदारी। सामाजिक पैटर्न भी अप्रत्याशित रूप से प्रकट हो सकत हैं अउर फिर नाटकीय रूप से बदल सकत हैं या गायब हो सकत हैं, जैसा कि क्रांति, बाजार पतन, फैशन, और खाद्य उन्माद में होता है। एबीएम सैद्धांतिक उत्तोलन प्रदान करत हैं जहां रुचि का वैश्विक पैटर्न व्यक्तिगत गुणों का एकत्रीकरण से अधिक है, लेकिन साथ ही, रिलेशनल स्तर पर माइक्रोफाउंडेशन के नीचे से ऊपरी गतिशील मॉडल के बिना उभरते पैटर्न को समझना असंभव है। हम कम्प्यूटेशनल समाजशास्त्र मा कारकों से अभिनेताओं मा बदलाव का एक संक्षिप्त ऐतिहासिक स्केच के साथ शुरू करते हैं जो दिखाता है कि एजेंट-आधारित मॉडलिंग कंप्यूटर सिमुलेशन के पहिले समाजशास्त्रीय उपयोग से मूल रूप से कैसे भिन्न है। हम तब हाल के योगदान कय समीक्षा करत हैं जवने मा सामाजिक संरचना अउर सामाजिक व्यवस्था के स्थानीय बातचीत से बाहर निकले पे ध्यान केंद्रित करा जात है। यद्यपि समाजशास्त्रीय इ नई पद्धति क सराहना करैं मा अन्य सामाजिक विज्ञानन से पिछड़ ग है, हम जउन कागजात की समीक्षा करें हन, ऊ मा एक विशिष्ट समाजशास्त्रीय योगदान स्पष्ट है। सबसे पहिले, सैद्धांतिक रुचि ऊ गतिशील सामाजिक नेटवर्क पर केंद्रित होत है, जउन एजेंट इंटरैक्शन द्वारा आकार अउर आकार देत है। दूसर, एबीएम का उपयोग वर्चुअल प्रयोग करे खातिर करल जात है जवन मैक्रोसोशियोलॉजिकल सिद्धांतन का परीक्षण कर के संरचनात्मक कारक जइसे नेटवर्क टोपोलॉजी, सामाजिक स्तरीकरण, या स्थानिक गतिशीलता से हेरफेर करत हैं। हम आपन समीक्षा कय अंत मा इ दृष्टिकोण कय समृद्ध समाजशास्त्रीय संभावनाओं का एहसास करै खातिर कई सिफारिशें पेस करत हैं । |
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aa0c01e553d0a1ab40c204725d13fe528c514bba | मनई अउर रोबोट के बीच सहज अउर सुरक्षित बातचीत करै खातिर दुनु पार्टनर के एक दुसरे का का कारवाही का अनुमान लगावैं के जरूरत है। मानव इरादा अनुमान का एक सामान्य दृष्टिकोण पर्यवेक्षित वर्गीकरणकर्ता के साथ ज्ञात लक्ष्यों की ओर विशिष्ट प्रक्षेपवक्र का मॉडल है। हालांकि, इ सबइ प्रसिद्धि भविष्य क गति क बारे मँ नाहीं बतावत हीं, न ही उ पचे गतिशील संकेतन क उपयोग करत हीं, जइसे कि पठनीय अउर पूर्वानुमान योग्य गति। इ विधियन का एक ठो दिक्कत ई है कि आम आदमी का एक सटीक मॉडल नही है. इ काम मा, हम सशर्त भिन्नता वाले ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करत हयन जवन पिछला फ्रेम कय एक खिड़की देई कय भविष्य मा मानव गति कय एक खिड़की कय भविष्यवाणी करेक खातिर प्रशिक्षित किहिन हँय। आरजीबी गहराई छवियों से प्राप्त कंकाल डेटा का उपयोग करते हुए, हम दिखाते हैं कि कैसे इस अनसुरीक्षित दृष्टिकोण का उपयोग 1660 एमएस तक ऑनलाइन गति भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, हम लक्ष्य विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा के उपयोग के बिना गति की शुरुआत के बाद पहले 300-500 एमएस के भीतर ऑनलाइन लक्ष्य भविष्यवाणी का प्रदर्शन करते हैं। हमार संभाव्य दृष्टिकोण का फायदा संभावित भविष्य की गति का नमूना खींचने की संभावना है। अंत मा, हम जांच करैं कि कैना गतिज और गतिज संकेत सीखिन गए कम आयामी विविधता मा कैसे प्रस्तुत कीन जात हैं। |
cbbf72d487f5b645d50d7d3d94b264f6a881c96f | इ पेपर 65 एनएम सीएमओएस टेक्नोलॉजी मा डब्ल्यू-बैंड मा पहला पूरी तरह से ऑन-चिप एकीकृत ऊर्जा हार्वेस्टर और रेक्टिना प्रस्तुत करत है। डिजाइन एक-चरण डिकसन वोल्टेज गुणक मा आधारित छ। रेक्टिना मा ऑन-चिप इंटीग्रेटेड डायपोल एंटीना मा शामिल होत है जौन सब्सट्रेट के नीचे एक रिफ्लेक्टर के साथ दिशात्मकता अउर महसूस कीन गेन बढ़ावे खातिर होत है। ऊर्जा कटाईकर्ता अउर रेक्टिना 94GHz मा क्रमशः 10% अउर 2% की शक्ति रूपांतरण दक्षता प्राप्त करत हैं। स्टैंड-अलोन हार्वेस्टर पैड सहित केवल 0.0945mm2 पर कब्जा कर रहा है, जबकि पूरी तरह से एकीकृत रेक्टिना 0.48mm2 का न्यूनतम चिप क्षेत्र पर कब्जा कर रहा है। |
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6cdb6ba83bfaca7b2865a53341106a71e1b3d2dd | सोशल मीडिया हर जगह बन रहा है अउर हर तरह से मीडिया चलावे के जरूरत है ताकि लोग एका एक्के स्तर पर समझ सकइँ। बहरहाल, सोशल मीडिया पर चल रही धोखाधड़ी से लोग परेसान हैं, कुछ लोग सोशल मीडिया पर या फिर ऑनलाइन मीडिया पर भी। इन अंतरों का समुचित विश्लेषण और बाद के प्रबंधन की आवश्यकता के रूप मा एक अलग मापने का दृष्टिकोण का आवश्यकता होत है। सही सोशल मीडिया मीट्रिक विकसित करै अउर बाद मा उचित डैशबोर्ड बनवावैं खातिर, हम तीन नवा घटक से युक्त एक टूल किट प्रदान करत हैं। सबसे पहिले, हम सैद्धांतिक रूप से एक समग्र ढांचे का निर्माण करें और प्रस्तावित करें कि सोशल मीडिया का मुख्य घटक, विपणन, मनोविज्ञान, समाजशास्त्र से सिद्धान्तों का आदान-प्रदान करें। हम इन तत्वन का समर्थन अउर विस्तार देत रहे हैं - यानी मोटिव, सामग्री, नेटवर्क संरचना, अउर सामाजिक भूमिका अउर बातचीत - हाल के शोध अध्ययन से। दुसरे, हम अपने सैद्धांतिक ढांचे, साहित्य समीक्षा, अउर व्यावहारिक अनुभव का आधार पर ई सुझाव देत हई कि अच्छा सोशल मीडिया का डिज़ाइन करे खातिर अउर समझदार सोशल मीडिया डैशबोर्ड तैयार करे खातिर नौ गो दिशानिर्देश हैं। तीसर, फ्रेमवर्क अउर दिशानिर्देश के आधार पे हम प्रबंधकीय प्रभाव का पता लगाइत है अउर भविष्य क खोज के लिए एक एजेंडा का सुझाव देत है। © 2013 डायरेक्ट मार्केटिंग एजुकेशनल फाउंडेशन, इंक। एल्सवेर इंक. द्वारा प्रकाशित सभी अधिकार सुरक्षित |
3c9598a2be80a88fccecde80e6f266af7907d7e7 | |
ab3d0ea202b2641eeb66f1d6a391a43598ba22b9 | सुदृढीकरण सीख (आरएल) यहा मशीन के तंत्रिका नियंत्रक कय एक अनुकूलन तकनीक के रूप मा समझा जात है। लक्ष्य ई है कि एक्टर-क्रिटिक एल्गोरिदम के समान गुणवत्ता वाले नीति प्राप्त करे खातिर अतिरिक्त पृष्ठभूमि गणना के कीमत पर एजेंट-पर्यावरण बातचीत के कम आवश्यकता होत है। हम प्रस्तावित कीन गवा रहेन कि ई सब कछू क एक तिहाई हिस्सा अभी भी निहित अहइ। एक बदलती नीति का सुधार दिशा का अनुमान लगाने का तरीका, पिछले अनुभव पर आधारित, यहां आवश्यक है। हम प्रस्तावित कीन गवा रहेन कि ई सब बंदी घातक बिसय क बारे मँ निम्मन हीं बतावत रहेन। हम उ प्रकार कय अनुमानक कय पूर्वाग्रह कय सीमा का प्राप्त करत हैं औ ई साबित करत हैं कि इ पूर्वाग्रह असममित रूप से गायब होत है। प्रयोगात्मक अध्ययन मा हम आपन दृष्टिकोण क्लासिक एक्टरक्रिटिक पर लागू करत हई अउर सीखने की गति मा बीस गुना वृद्धि होत है। |
71e258b1aeea7a0e2b2076a4fddb0679ad2ecf9f | "इंटरनेट ऑफ थिंग्स" (आईओटी) डिवाइस अउर सॉफ्टवेयर खातिर अभूतपूर्व पैमाना पै सूचना साझा करैं का अवसर देत है। बहरहाल, ई सब सस्ता माल से आभासी संचार बनावै कै साधन नाय बाय। इ लेख मा, हम आईओटी प्रणाली की एक स्तरीय वास्तुकला का प्रस्ताव करत हैं। इ मॉडल का उपयोग कइके, हम लोगन क पता चलइ चाहीं कि प्रत्येक वर्ग कय आपन समस्या का काबू में रखै के लिए का करेक चाही। हम कई मौजूदा तकनीकों का भी चर्चा करेंगे जेके पर ई निर्भर करत है कि ई इमारत केतना हद तक सुरक्षित है। |
61f4f67fc0e73fa3aef8628aae53a4d9b502d381 | सूचना अधिकतमीकरण गन (इन्फोगान) जनरेटर का आउटपुट अपने इनपुट के एक घटक से जोड़ता है, जिसे लैंटेंट कोड कहा जाता है। इनपुट घटक से आउटपुट का बंधन बनवाने से, हम आउटपुट प्रतिनिधित्व के कुछ गुणों का नियंत्रण कर सकते हैं। जब एक GAN मा भेदभावकर्ता अउर जनरेटर का संयुक्त रूप से प्रशिक्षण दिया जात है, त Nash संतुलन पावै में बहुत कठिन है। हम कुछ सफल अउर असफल कॉन्फ़िगरेशन का पता लगाइत ह जवन कि इमेज के निर्माण खातिर इंफोगेन का उपयोग करत ह. व्याख्यात्मक चर जनरेटिव मॉडल मा उपयोगी हावें। जनरेटिव एडवर्सियल नेटवर्क (GANs) जेनरेटिव मॉडल हैं जो इनपुट में लचीले हैं। |
41289566ac0176dced2312f813328ad4c0552618 | मोबाइल प्लेटफार्म कय प्रचलन, एंड्राइड कय बड़ बाजार हिस्सेदारी, अउर एंड्राइड बाजार कय खुलापन इ मैलवेयर हमला कय लिए एक गरम लक्ष्य बन जात है। एक बार मैलवेयर का नमूना पहचान लिए जाए, ई जल्दी से ओकर दुर्भावनापूर्ण इरादा अउर आंतरिक कार्य के खुलासा करे खातिर महत्वपूर्ण है। इ पेपर मा हम DroidScope, एक एंड्रॉयड विश्लेषण मंच प्रस्तुत करत है जो वर्चुअलाइजेशन-आधारित मैलवेयर विश्लेषण की परंपरा को जारी रखत है। वर्तमान डेस्कटॉप मैलवेयर विश्लेषण प्लेटफार्म के विपरीत, DroidScope एक साथ अउर निर्बाध रूप से OS-स्तर अउर जावा-स्तर अर्थशास्त्र दुनहु का पुनर्निर्माण करत है। कस्टम विश्लेषण की सुविधा के लिए, DroidScope तीन स्तरीय एपीआई का निर्यात करता है जो एक एंड्रॉइड डिवाइस के तीन स्तरों को दर्पण करता हैः हार्डवेयर, ओएस और Dalvik वर्चुअल मशीन। DroidScope के ऊपर, हम आगे कई विश्लेषण उपकरण विकसित करे है ताकि विस्तृत देशी और Dalvik निर्देश ट्रेस, प्रोफ़ाइल एपीआई-स्तर गतिविधि, और जावा और देशी दोनों घटकों के माध्यम से जानकारी लीक का पता लगा सकें। ई उपकरण वास्तविक दुनिया मा मालवेयर के नमूना का विश्लेषण करै मा प्रभावी साबित ह्वे जांद अर उचित रूप से कम प्रदर्शन ओवरहेड लागद। |
05ca17ffa777f64991a8da04f2fd03880ac51236 | इ पेपर मा हम कमजोरियों का चिह्नित करेंन् पर चर्चा करेंन् . एक कमजोर जगह का हस्ताक्षर एक दिए गए कमजोर जगह का सभी शोषण से मेल खात है, यहां तक कि पॉलीमॉर्फिक या मेटामॉर्फिक वेरिएंट भी। हमार काम पहिले के तरीका से अलग ह, जब हम प्रोग्राम के सिमेंटिक्स अउर एक्स्पलोइट के सिंटैक्स के बजाय एक्स्पलोइट के नमूना के द्वारा इस्तेमाल कीन जाये वाली कमजोरियन पर ध्यान केंद्रित करत ह. हम देखब कि एक कमजोर जगह के सिमेंटिक्स एक भाषा का परिभाषित करत है जौन सब अउर केवल ऊ इनपुट शामिल करत है जौन कमजोर जगह का शोषण करत है. एक भेद्यता हस्ताक्षर भेद्यता भाषा का एक प्रतिनिधित्व (जैसे, एक नियमित अभिव्यक्ति) है। एक्सप्लोइट-आधारित हस्ताक्षर के विपरीत जेकर त्रुटि दर केवल ज्ञात परीक्षण मामला के लिए अनुभवजन्य रूप से मापा जा सकत है, एक भेद्यता हस्ताक्षर की गुणवत्ता सभी संभावित इनपुट के लिए औपचारिक रूप से मापा जा सकत है। हम एक कमजोर जगह का औपचारिक परिभाषा प्रदान करते हैं और कमजोर जगह का हस्ताक्षर बनाने और मिलान करने की कम्प्यूटेशनल जटिलता का जांच करते हैं। हम भी व्यवस्थित रूप से खोज डिजाइन जगह कमजोर हस्ताक्षर का. हम कमजोर-हस्ताक्षर सृजन में तीन केंद्रीय मुद्दा का पहचान करते हैंः एक कमजोर हस्ताक्षर इनपुट का सेट का प्रतिनिधित्व करता है जो एक कमजोर का उपयोग कर सकता है, कमजोर कवरेज (यानी, कमजोर प्रोग्राम पथ की संख्या) जो हस्ताक्षर सृजन के दौरान हमारे विश्लेषण के अधीन है, और फिर एक दिए गए प्रतिनिधित्व और कवरेज के लिए एक कमजोर हस्ताक्षर कैसे बनाया जाता है। हम नये डेटा-फ्लो विश्लेषण अउर मौजूदा तकनीक जइसे कि स्वचालित रूप से कमजोर जगह के हस्ताक्षर बनावै खातिर बाधा के समाधान के नवा तरीका अपनावे का प्रस्ताव करत हन। हम अपने तकनीक से या तो परीक्षण परीक्षण करत रहे अउर इ पता लगावा कि की वास्तव मँ इ परीक्षण योग्य बा। हमार प्रयोग से पता चलता है कि हम स्वचालित रूप से एक कमजोर जगह के हस्ताक्षर का निर्माण कर सकते हैं, एक एकल एक्सप्लोइट का उपयोग करके, जो कि पहिले के एक्सप्लोइट-आधारित हस्ताक्षर से कहीं अधिक उच्च गुणवत्ता का है। एकरे अलावा हम अउर भी कई सकित है जेके सुरक्षा की खातिर अगर हम अलग अलग तरीका से काम करित है तौ इनका ज्यादा फायदा होत है। |
6fece3ef2da2c2f13a66407615f2c9a5b3737c88 | इ पेपर एक गतिशील नियंत्रक संरचना अउर असतत समय हाइब्रिड सिस्टम के स्थिर करे खातिर एक व्यवस्थित डिजाइन प्रक्रिया का प्रस्ताव करत है। प्रस्तावित दृष्टिकोण नियंत्रण Lyapunov कार्य (CLFs) की अवधारणा पर आधारित है, जब उपलब्ध हो, एक स्थिर राज्य-प्रतिक्रिया नियंत्रण कानून डिजाइन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। सामान्य तौर पर, hybrid dynamical systems का एक CLF का निर्माण, जिसमें continuous and discrete states शामिल हैं, विशेष रूप से non-trivial discrete dynamics की उपस्थिति में, अत्यंत जटिल है। एहिसे, हम हाइब्रिड कंट्रोल ल्यपुनोव फलन क उपन्यास अवधारणा का परिचय देत ह, जउन सीएलएफ क एक असतत अउर एक सतत भाग क रचनात्मक डिजाइन क अनुमति देत ह, अउर हम औपचारिक रूप से साबित करत ह कि एक हाइब्रिड सीएलएफ क अस्तित्व एक शास्त्रीय सीएलएफ क अस्तित्व क गारंटी देत ह। एक हाइब्रिड सीएलएफ का संश्लेषण करने के लिए एक रचनात्मक प्रक्रिया प्रदान की गई है, एक विशिष्ट नियंत्रक गतिशीलता के साथ हाइब्रिड सिस्टम का गतिशीलता का विस्तार करके। हम देखब कि इ संश्लेषण प्रक्रिया एक गतिशील नियंत्रक की ओर ले जात है जवन एक रिसीविंग क्षितिज नियंत्रण रणनीति द्वारा लागू कीन जा सकत है, अउर इ कि संबंधित अनुकूलन समस्या हाइब्रिड सिस्टम के एक काफी सामान्य वर्ग के लिए संख्यात्मक रूप से व्यवहार्य है, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में उपयोगी है। क्लासिकल हाइब्रिड रिसीडिंग होराइजन कंट्रोल एल्गोरिदम की तुलना में, प्रस्तावित दृष्टिकोण को आम तौर पर क्लोज-लूप सिस्टम की असीमित स्थिरता की गारंटी के लिए एक छोटे भविष्यवाणी क्षितिज की आवश्यकता होती है, जो कम्प्यूटेशनल भार की कमी का उत्पादन करता है, जैसा कि दो उदाहरणों के माध्यम से दर्शाया गया है। |
3b3c153b09495e2f79dd973253f9d2ee763940a5 | मशीन लर्निंग विधियन क अनुप्रयोग अक्सर उपलब्ध लेबल डेटा क मात्रा से अउर इनपुट डेटा वैक्टरन के बरे अच्छा आंतरिक प्रतिनिधित्व अउर अच्छा समानता मापन तैयार करेक क्षमता (या अक्षमता) से सीमित होत ह। इ थीसिस का उद्देश्य इन दो सीमाओं का हल करना है, जो आंतरिक प्रतिनिधित्व और अपरिवर्तनीय विशेषता पदानुक्रमों से अनाम लेबल वाले डेटा से सीखने वाले एल्गोरिदम का प्रस्ताव है। इ पद्धति पारंपरिक रूप से अनुरक्षित सीखी गई एल्गोरिदम से परे जा रही है, अउर अनुरक्षित, अउर अर्ध-अनुरक्षित सीखी गई जानकारी पर निर्भर करत है। विशेष रूप से, इ काम "गहरी शिक्षा" विधियन पर केंद्रित है, जो पदानुक्रमित मॉडल का प्रशिक्षण देने की तकनीकें और सिद्धांतों का एक सेट है। पदानुक्रमित मॉडल सुविधा पदानुक्रम का उत्पादन करत हैं जवन संक्षिप्त अउर कुशल तरीके से देखे गए डेटा चर के बीच जटिल गैर-रैखिक निर्भरता का कैप्चर कर सकत हैं। प्रशिक्षण के बाद, इ मोड वास्तविक समय प्रणाली मा नियोजित कीन जाय सकत हैं काहे से की उ इनपुट का एक गैर-रैखिक परिवर्तनों के अनुक्रम के माध्यम से एक बहुत तेजी से आगे प्रसार द्वारा प्रतिनिधित्व की गणना करत हैं। जब लेबल वाले डेटा कय कमी पारंपरिक सुपरवाइज़्ड एल्गोरिदम कय उपयोग कय अनुमति नाइ देत है, तब पदानुक्रम कय हर परत का नीचे से शुरू होइके अनुक्रमिक रूप से बिना निगरानी या अर्ध-पर्यवेक्षित एल्गोरिदम कय उपयोग कइके प्रशिक्षित कै सका जात है। जब एक बार हर परत का प्रशिक्षण हो चुका है, तब पूरा सिस्टम एक एंड-टू-एंड फैशन में ठीक-ठाक हो सकता है। हम कई अनसुलझे एल्गोरिदम का प्रस्ताव करत हैं जिनका उपयोग वैशिष्ट्य पदानुक्रमों का प्रशिक्षण देने के लिए बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में कइल जा सकत है. हम अइसन एल्गोरिदम के जांच करत बानी जउन विरले अतिसंपूर्ण निरूपण अउर कुछ अइसन चरन के उत्पादन करत बा जउन ज्ञात अउर सीखे हुए रूपांतरण खातिर अपरिवर्तनीय बा. ई एल्गोरिदम ऊर्जा- |
447ce2aecdf742cf96137f8bf7355a7404489178 | इ पत्र मा, एक नया प्रकार का वाइडबैंड सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (SIW) गुहा-समर्थित पैच एंटीना और मिलीमीटर तरंग (mmW) के लिए सरणी क जांच की गई है और लागू की गई है। प्रस्तावित एंटीना का एक आयताकार पैच से बना है, जौन एक SIW गुहा का समर्थन करत है। बैंडविड्थ अउर विकिरण दक्षता बढ़ावे के खातिर, गुहा के ई ई210 मोड पर प्रतिध्वनित करे खातिर डिज़ाइन करल गइल बा. प्रस्तावित एंटीना के आधार पर, एक 4 × 4 सरणी भी डिजाइन की गई है। प्रस्तावित एंटीना अउर सरणी दुनौ मानक प्रिंटेड सर्किट बोर्ड (पीसीबी) प्रक्रिया से निर्मित है, जेकर सपाट सर्किट के साथ आसान एकीकरण का फायदा है। एंटीना तत्व का मापा बैंडविड्थ (gadS11gad ≤ -10 dB) 15% से अधिक है, और एंटीना सरणी का लगभग 8.7% है. मापा गेल चोटी लाभ तत्व का खातिर 6.5 dBi और सरणी का खातिर 17.8 dBi है, और संबंधित अनुकरण विकिरण दक्षता क्रमशः 83.9% और 74.9% है. प्रस्तावित एंटीना अउर सरणी मिलीमीटर तरंग अनुप्रयोग खातिर वादेदार हई काहे से की एकर व्यापक बैंड, उच्च दक्षता, कम लागत, कम प्रोफ़ाइल, आदि की योग्यता है। |
429d0dd7192450e2a52a8ae7f658a5d99222946e | एक कॉम्पैक्ट, कम लागत और उच्च विकिरण दक्षता एंटीना संरचना, समतल तरंग मार्गदर्शक, सब्सट्रेट एकीकृत तरंग मार्गदर्शक (SIW), ढांकता हुआ अनुनाद एंटेना (DRA) इस पेपर में प्रस्तुत है। चूंकि एसआईडब्ल्यू एक उच्च क्यू-वेव गाइड है और डीआरए एक कम नुकसान रेडिएटर है, फिर एसआईडब्ल्यू-डीआरए एक उत्कृष्ट एंटीना प्रणाली बनाता है, जिसमें मिलीमीटर-वेव बैंड पर उच्च विकिरण दक्षता है, जहां कंडक्टर हानि हावी है। एंटीना प्रदर्शन पर विभिन्न एंटीना मापदंडों का प्रभाव का अध्ययन किया जाता है। SIW-DRA खातिर प्रयोगात्मक डेटा, दुई अलग स्लॉट अभिविन्यास पर आधारित, मिलीमीटर-तरंग बैंड पर पेश करल गयल हौवे आउर हमार प्रस्तावित एंटीना मॉडल के मान्य करे खातिर अनुकरण HFSS परिणाम के साथ तुलना करल गयल हौवे. एक अच्छा समझौता होय गवा है एसआईडब्ल्यू-डीआरए एकल तत्व का मापा गया लाभ 5.51 डीबी, -19 डीबी अधिकतम क्रॉस ध्रुवीकृत विकिरण स्तर का एक चौड़ाई लाभ दिखाया, और 95% से अधिक की कुल गणना की गई विकिरण दक्षता (एचएफएसएस का उपयोग करके अनुकरण) । |
0cb2e8605a7b5ddb5f3006f71d19cb9da960db98 | आधुनिक गहन तंत्रिका नेटवर्क मा बड़ी संख्या मा मापदंड ह्वे जांद, याने कि इनका प्रशिक्षित करण बहुत कठिन ह्वे जांद। हम डीएसडी का प्रस्ताव करत हई, एगो घन-छोट-घन प्रशिक्षण प्रवाह, गहरा तंत्रिका नेटवर्क के नियमित करे खातिर अउर बेहतर अनुकूलन प्रदर्शन प्राप्त करे खातिर। पहिला D (घनत्व) चरण मा, हम कनेक्शन भार अउर महत्व का जाने खातिर एक घन नेटवर्क का प्रशिक्षण देत हई। एस (स्पार्स) चरण मा, हम कम वजन के साथ महत्वहीन कनेक्शन का छंटाई कर नेटवर्क को नियमित कर सकते हैं और फिर नेटवर्क को पुनर्व्यवस्थित कर सकते हैं। अंतिम D (re-Dense) चरण मा, हम घनत्व बाधा हटाकर मॉडल क्षमता मा वृद्धि, शून्य से pruned पैरामीटर फिर से शुरू करें और पूरे घन नेटवर्क को फिर से प्रशिक्षित करें। प्रयोग से पता चलता है कि डीएसडी प्रशिक्षण सीएनएन, आरएनएन और एलएसटीएम की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए छवि वर्गीकरण, कैप्शन पीढ़ी और भाषण मान्यता के कार्यों पर प्रदर्शन में सुधार कर सकता है। ImageNet पर, DSD ने क्रमशः 1.1%, VGG-16 4.3%, ResNet-18 1.2% और ResNet-50 1.1% द्वारा GoogLeNet की Top1 सटीकता में सुधार किया। WSJ93 डाटासेट पर, DSD ने DeepSpeech और DeepSpeech2 WER में 2.0% और 1.1% की सुधार की. फ़्लिकर-8K डेटासेट पर, DSD ने 1.7 से अधिक का न्यूरल टॉक BLEU स्कोर सुधार दिया। डीएसडी का प्रयोग व्यवहार में आसान बा: प्रशिक्षण समय पर, डीएसडी केवल एक अतिरिक्त हाइपर-पैरामीटर का सामना करता है: एस चरण में स्परसिटी अनुपात। परीक्षण समय मा, डीएसडी नेटवर्क वास्तुकला मा बदलाव नहीं करत है या कौनो अनुमान लगावत है। डीएसडी प्रयोगों का सुसंगत और महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ सबसे अच्छा स्थानीय इष्टतम खोजने के लिए वर्तमान प्रशिक्षण विधियों की अपर्याप्तता का पता लगाता है, जबकि डीएसडी प्रभावी रूप से एक बेहतर समाधान खोजने के लिए बेहतर अनुकूलन प्रदर्शन प्राप्त करता है। डीएसडी मॉडल डाउनलोड करे खातिर उपलब्ध अहै https://songhan.github.io/DSD. |
6fd329a1e7f513745e5fc462f146aa80c6090a1d | पहनावा सेंसर का उपयोग कइके प्राप्त रिकार्डिंग में अवैध डेटा की पहचान विशेष रूप से महत्वपूर्ण ह, काहे से कि मोबाइल मरीजन से प्राप्त डेटा, सामान्य रूप से, गैर-मोबाइल मरीजन से प्राप्त डेटा से अधिक शोर है। इ पेपर मा, हम सिग्नल क्वालिटी इंडेक्स (एसक्यूआई) प्रस्तुत करत हौ, जेकर मकसद ई बताय के हौ कि क्या पहनावा सेंसर का उपयोग कइके इकट्ठा कीन गैल इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ईसीजी) अउर फोटोपलेथिस्मोग्राम (पीपीजी) सिग्नल से विश्वसनीय हृदय गति (एचआर) प्राप्त कीन जा सकत हय। एल्गोरिदम मैन्युअल रूप से लेबल किए गए डेटा पर मान्य थे। ईसीजी खातिर 94% अउर पीपीजी खातिर 91% अउर 95% की संवेदनशीलता अउर विशिष्ठता हासिल कीन गवा। एकरे अलावा हम एस.क्यू.आई. का दूई तरह से प्रयोग करय के प्रस्ताव रखित अहन. सबसे पहिले, हम इ दिखावा करते हैं कि, SQI का उपयोग करके एक ऊर्जा-बचत रणनीति के लिए एक ट्रिगर के रूप में, ईसीजी के लिए रिकॉर्डिंग समय को 94% तक कम करना संभव है और PPG के लिए 93% केवल मान्य महत्वपूर्ण संकेत डेटा का न्यूनतम नुकसान के साथ। दूसरा, हम देखब कि PPG से श्वसन गति (RR) के अनुमान में त्रुटि का कम करे खातिर SQI का उपयोग कै सका जात है. दुनो अनुप्रयोगन कय प्रदर्शन कय मूल्यांकन अस्पताल कय रोगीन् पे करल गय क्लिनिकल अध्ययन से एकत्रित आंकड़ा पे करल गय जवन बिना सहायता चले जाय सका जात रहा। |
ef8070a37fb6f0959acfcee9d40f0b3cb912ba9f | पिछले तीन दशक से, सूचना प्रणाली (आईएस) के भीतर एक पद्धतिगत बहुलवाद का विकास हुआ है। विभिन्न विषयवस्तु अउर कई शोध समुदाय भी इनक्यूबेटर पय चर्चा करत हैं। बहरहाल, समान शोध विषय पर काम या एक ही घटना का अध्ययन जरूरी नहीं कि परस्पर समझ का आभाव हो। विशेष रूप से इ बहु-विषयक अउर अंतर्राष्ट्रीय संदर्भ के भीतर, अलग-अलग शोधकर्ता इपिस्टेमोलॉजिकल धारणाओं का बखान करत अहैं। इ धारणा का सार रूप से प्रभाव डालत है कि वैधता, विश्वसनीयता, गुणवत्ता और अनुसंधान की कठोरता जैसन अवधारणाओं का हम किस तरह से समझत हैं. इ प्रकार, epistemological मान्यताओं का व्यापक प्रकाशन, प्रभाव में, लगभग अनिवार्य है। इ प्रकार, इ पेपर का उद्देश्य एक ज्ञानमीमांसा का ढांचा विकसित करना है, जेकर उपयोग आईएस अनुसंधान में ज्ञानमीमांसा संबंधी धारणाओं का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। आईएस अनुसंधान प्रतिमानों की पहचान और वर्गीकरण का प्रयास करने के बजाय, इस शोध का उद्देश्य आईएस के संदर्भ में ज्ञानमीमांसा का एक व्यापक चर्चा है। एकर उद्देश्य ई है कि ई अलग अलग तरह से हो सके कि ई अलग अलग तरह से हो सके आरा (IS) के बारे में भी जानकारी जुटाई जाए। ज्ञानमीमांसा का ढांचा दिखाने के लिए, वैचारिक मॉडलिंग का आम सहमति-उन्मुख व्याख्यावादी दृष्टिकोण एक उदाहरण के रूप में उपयोग किया जाता है। |
25e989b45de04c6086364b376d29ec11008360a3 | मनुष्य विकास के शुरुआती दौर मा आपन सबसे बुनियादी भौतिक अवधारणाओं का अधिग्रहण करत है, अउर जीवन भर आपन सहज भौतिक विज्ञान का समृद्ध अउर विस्तार करत है काहे से की उ ज्यादा से ज्यादा अउर विविध गतिशील वातावरण से अवगत है. हम एक पदानुक्रमित बेयज़ियन ढांचा का परिचय देत हैं ताकि समझावय कि लोग कई स्तरों पर भौतिक मानकों का कैसे सीख सकत हैं। सैद्धांतिक अधिग्रहण (टेन्नेनबाउम, केम्प, ग्रिफ़िथ्स, & गुडमैन, 2011) के पहिले के बेयज़ियन मॉडल के विपरीत, हम जादा अभिव्यक्तिपूर्ण संभाव्यता कार्यक्रम प्रतिनिधित्व के साथ काम करत हैं, जउन समय के साथ विकसित गतिशील दृश्यों में वस्तुओं का परस्पर क्रिया कैसे नियंत्रित करते हैं, इ सीखने के लिए उपयुक्त हैं। हम आपन मॉडल का मानव शिक्षार्थियन से तुलना करेनी जवन कि छोट फिल्म दे के कई भौतिक मापदंडन का अनुमान लगावे के चुनौतीपूर्ण काम करत है। इ काम मा लोगन का एक साथ कई परस्पर भौतिक नियम अउर गुणन के बारे मा सोचै का चाही। लोग आमतौर पे इ जगह पे सीखत हैं अउर उनकययय समझय मा बहुत अन्तर होत है. फिर भी ई लोग सिस्टम त्रुटी से बचते हैं, जो इनक्यूबेटर मा बहुत ज्यादा जटिल समस्याओं का समाधान करैं के लिए एक संभावित समाधान का संकेत देत है। हम दुई प्रस्तावना लिखने का उम्मीद करत हैं, अऊर आप पूरा यकीन करे तो सही है कि आप सही हैं, अऊर आप सही जगह पर हैं। एक अनुमानित मॉडल एक अधिक तल्लो-ऊपर सुविधा-आधारित अनुमान योजना पर निर्भर करता है। भौतिक-पैरामीटर स्थान मा खोज के लिए सुविधा-आधारित अनुमान को अपनाने द्वारा, दूसरे अनुमान नीचे-ऊपर और ऊपर-नीचे दृष्टिकोण की ताकत का संयोजन करता है। |
6f0144dc7ba19123ddce8cdd4ad0f6dc36dd4ef2 | अंतर्राष्ट्रीय दिशानिर्देश यौवन अवसाद (जीडी) के साथ किशोरों में गोनाडोट्रोपिन-रिलीज़िंग हार्मोन (जीएनआरएच) एगोनिस्ट्स के उपयोग की सिफारिश करते हैं। लैंगिक विकृति से ग्रस्त किशोर किशोरी अपने आप मा इ प्रारंभिक चिकित्सा हस्तक्षेप के बारे मा सोचने का तरीका के बारे मा बहुत कम जान्दछन्। वर्तमान अध्ययन का उद्देश्य (1) लैंगिक डिस्फोरिक किशोरों का नीदरलैंड में यौवन दमन के उपयोग के बारे में विचार स्पष्ट करना; (2) जांचें कि क्या लैंगिक डिस्फोरिक किशोरों का विचार उपचार टीमों में काम कर रहे पेशेवरों से भिन्न है, और यदि ऐसा है तो, किस अर्थ में। इ एक गुणात्मक अध्ययन रहा जेकरे तहत लैंगिक विकृति वाले लरिकन का प्रारंभिक इलाज के बारे में विचार कईल गयल रहा। एक के अलावा, 13 युवा लोगन का भी पोस्की दवई गई थी पांच युवा लोगन का ट्रांसजेंडर लड़की अउर आठ ट्रांसजेंडर लड़का रहै। उमर 13 से 18 साल के बीच रहा जेकर औसत आयु 16 साल 11 महीना रहा अउर उमर 17 साल 4 महीना रहा जेकर मतलब उमर 10 से 15 साल के बीच रहा। बाद मा, किशोरों का विचार क्लिनिकर्स के विचार से जीडी के साथ युवाओं का इलाज कर रहा था। लैंगिक विकृति से ग्रस्त किशोर के साथ साक्षात्कार से तीन विषय सामने आए: (1) यौवन दमन शुरू करने की उपयुक्त निचली आयु सीमा का निर्धारण करने की कठिनाई। अधिकांश किशोर किशोरी उचित आयु सीमा का परिभाषित करना कठिन समझत रहेन अउर इसे एक दुविधा के रूप मा देखात रहेन; अधिकांश किशोर किशोरी बताइन कि लम्बी अवधि कै डाटा कै कमी नाय बाय अउर नाय इनकै किशोरावस्था कै दमन कै इच्छा रोक सका थै; (3) सामाजिक संदर्भ कै भूमिका, जेहकै दुई उप-विषय रहा: (ए) मीडिया कै बढ़ी हुई ध्यान, टेलीविजन अउर इंटरनेट पै; (बी) एक थोपा हुआ रूढ़िवादी। कुछ किशोर सामाजिक संदर्भ की भूमिका का बारे मा सकारात्मक रहे, जबकि अन्य को बारे मा संदेह जताया। क्लिनिकर्स की तुलना में, किशोर अक्सर अपने उपचार के दृष्टिकोण से अधिक सतर्कता से पेश आते हैं। जब लैंगिक विकार पर चर्चा होत है, त लैंगिक विकार से ग्रस्त किशोर लोगन का आवाज उठाना महत्वपूर्ण होत है। अगर तंय अभिचे तंय ह, तंय हा खुद अपन बात करबे, न कि अपन विचार. हम लैंगिक विकृति के बारे मा जादा जानकारी जुटावे कै प्रोत्साहित करत हई। |
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6e6f47c4b2109e7824cd475336c3676faf9b113e | हम मानित है कि विजुअली डिस्क्रिप्टिव लैंग्वेज कम्प्यूटर विजन रिसर्चर्स का दुनिया के बारे मा जानकारी अउर लोगन के दुनिया के बारे मा जानकारी देई देई। ई स्रोत कय संभावित लाभ आज कय भाषा डाटा कय भारी मात्रा कय कारण से अधिक महत्वपूर्ण अहै। हम एक प्रणाली प्रस्तुत करत हई जउन स्वचालित रूप से प्राकृतिक भाषा के वर्णन से उत्पन्न हो सकत है, अउर जउन छवि से, अउर टेक्स्ट डेटा के भारी मात्रा के विश्लेषण से, अउर कंप्यूटर दृष्टि से पहचान एल्गोरिदम से, दूई तरह से जुड़ल आँकड़े का शोषण करत है। इ प्रणाली छवियों का संदर्भ देने वाले वाक्य बनावे मा बहुत उपयोगी अहै। इ भी विवरण के उत्पादन करत है, जौन पिछले काम की तुलना मा विशिष्ट चित्र सामग्री से काफी अधिक यथार्थवादी (अनुरूप) अहै। |
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9e5a13f3bc2580fd16bab15e31dc632148021f5d | ए पेपर मा कम प्रोफाइल सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (SIW) गुहा-समर्थित स्लॉट एंटीना की एक बैंडविड्थ संवर्धित विधि प्रस्तुत कीन गा है। बैंडविड्थ वृद्धि एक साथ एसआईडब्ल्यू समर्थित गुहा में दो हाइब्रिड मोड उत्तेजित करके और आवश्यक आवृत्ति सीमा के भीतर उन्हें विलय करके प्राप्त की जा रही है। ई दुइ हाइब्रिड मोड, जेकर प्रमुख क्षेत्र SIW गुहा के अलग-अलग आधा भाग में स्थित अहै, ई दुनो प्रतिध्वनि के दुई अलग-अलग संयोजन हैं। इ रचना कय विधि प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित होय चुका अहै । पहिले से प्रस्तुत एसआईडब्ल्यू गुहा-समर्थित स्लॉट एंटीना के तुलना में, प्रस्तावित एंटीना का आंशिक प्रतिरोध बैंडविड्थ 1.4% से बढ़कर 6.3% हो गया है, इसके लाभ और विकिरण दक्षता में भी मामूली सुधार हुआ है, 6.0 डीबीआई और 90% तक, और इसका एसआईडब्ल्यू गुहा आकार लगभग 30% कम हो गया है। प्रस्तावित एंटीना मा कम क्रॉस पोलराइजेशन स्तर अउर उच्च फ्रंट टू बैक अनुपात देखावा गा है। ई अब भी कम प्रोफ़ाइल, कम निर्माण लागत, अउर सपाट सर्किट के साथ आसान एकीकरण के लाभ के बरकरार रखत है। |
4c68e7eff1da14003cc7efbfbd9a0a0a3d5d4968 | पृष्ठभूमि कार्यान्वयन विज्ञान सैद्धांतिक दृष्टिकोण का बढ़ते उपयोग की ओर प्रगति की है ताकि बेहतर समझ और व्याख्या प्रदान की जा सके कि कार्यान्वयन कैसे और क्यों सफल या असफल हो रहा है। ई लेख कय उद्देश्य एक वर्गीकरण प्रस्ताव करना अहै जवन कार्यान्वयन विज्ञान मा सिद्धांतों, मॉडल और ढांचे की विभिन्न श्रेणियों के बीच अंतर करत है, ताकि कार्यान्वयन अनुसंधान और अभ्यास में प्रासंगिक दृष्टिकोणों का उचित चयन और अनुप्रयोग की सुविधा हो सके, और कार्यान्वयन शोधकर्ताओं के बीच पार-विषयक संवाद को बढ़ावा देवे। कार्यान्वयन विज्ञान मा प्रयुक्त सैद्धांतिक दृष्टिकोण तीन प्रमुख उद्देश्यहरु छन्: वर्णन र/वा अभ्यास मा अनुसन्धान को अनुवाद को प्रक्रिया को मार्गदर्शन (प्रक्रिया मोडेल); बुझ्न र/वा व्याख्या के कार्यान्वयन परिणामहरु लाई प्रभावित गर्दछ (निर्धारक फ्रेमवर्क, क्लासिक सिद्धान्तहरु, कार्यान्वयन सिद्धान्तहरु); र कार्यान्वयन (मूल्यांकन फ्रेमवर्क) को मूल्यांकन। इ आलेख मा तीन प्रमुख उद्देश्य की प्राप्ति खातिर पांच सैद्धांतिक दृष्टिकोणऽन् कय श्रेणिन कय प्रस्ताव रखत अहै। इ श्रेणिन साहित्य मा अलग-अलग प्रकार के दृष्टिकोन के रूप मा नई पहचान कीन जाय। जबकि कुछ सिद्धांत, मॉडल अउर ढांचे के बीच ओवरलैप है, फरक का जागरूकता प्रासंगिक दृष्टिकोण के चयन का सुविधा प्रदान करै खातिर महत्वपूर्ण अहै। अधिकांश डेटर्मिनेन्ट फ्रेमवर्क कार्यान्वयन प्रयासों का संचालन करने के लिए सीमित "कैसे करे" का समर्थन प्रदान करते हैं, क्योंकि डेटर्मिनेन्ट आमतौर पर एक कार्यान्वयन प्रक्रिया का मार्गदर्शन करने के लिए पर्याप्त विवरण प्रदान करने के लिए बहुत सामान्य हैं। अउर जब अनुसंधान के व्यवहार में अनुवाद करै खातिर बाधाओं अउर सक्षमकर्ता का संबोधित करै के प्रासंगिकता कै कई प्रक्रिया मॉडल मा उल्लेख करा जात है, तब भी ई मॉडल कार्यान्वयन की सफलता से जुड़ी विशिष्ट निर्धारकन की पहचान या व्यवस्थित रूप से संरचना नहीं करत हैं। ई प्रक्रिया मॉडल लागू करेक प्रयासऽन् कय एक समयावधि अनुक्रम मानत है जबकि निर्धारक फ़्रेमवर्क लागू करेक प्रक्रिया के दृष्टिकोण के स्पष्ट रूप से मानत नाही है। |
00a7370518a6174e078df1c22ad366a2188313b5 | ऑप्टिकल प्रवाह क स्थानीय रूप से गणना नाही कई जा सकत, काहे से की एक बिंदु पे छवि अनुक्रम से केवल एक स्वतंत्र माप उपलब्ध है, जबकि प्रवाह वेग मा दुई घटक हैं। एक दुसरी बाधा कय प्रयोग करय कय जरूरत है । ऑप्टिकल प्रवाह पैटर्न का पता लगाने की एक विधि प्रस्तुत की गई है जो मानता है कि चमक पैटर्न का स्पष्ट वेग छवि में लगभग हर जगह सुचारू रूप से भिन्न होता है। एक पुनरावर्ती कार्यान्वयन देखाई देई गवा है जवन कई सिंथेटिक छवि अनुक्रमों खातिर ऑप्टिकल प्रवाह क सफलतापूर्वक गणना करत है। एल्गोरिथ्म इ रूप मा मजबूत है कि इ छवि अनुक्रमों को संभाल सकता है जो जगह और समय मा बल्कि मोटे तौर पर quantized रहे हैं। ई चमकदार स्तर अउर अतिरिक्त शोर के क्वांटिज़ेशन खातिर भी अछूत है. उदाहरण शामिल हैं जहां चिकनाई की धारणा का उल्लंघन किया जाता है या एकल बिंदुओं पर रेखाएं शामिल हैं। |
2315fc6c2c0c4abd2443e26a26e7bb86df8e24cc | हम ImageNet LSVRC-2010 प्रतियोगिता मा 1.2 मिलियन उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों को 1000 अलग-अलग श्रेणियों मा वर्गीकृत करने के लिए एक बड़े, गहरे convolutional तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया। परीक्षण डेटा पर हम क्रमशः 37.5% अउर 17.0% त्रुटि दर का शीर्ष-1 अउर शीर्ष-5 पायलन, जवन कि पहिले के अत्याधुनिक स्थिति से काफी बेहतर अहै। न्यूरल नेटवर्क, जेकर 60 मिलियन पैरामीटर अउर 650,000 न्यूरॉन्स होत हैं, मा पांच संकुचन परत होत हैं, जेमा से कुछ के बाद मा अधिकतम-पूलिंग परत होत हैं, अउर तीन पूरी तरह से जुड़ल परतें होत हैं, जिनकी अंतिम 1000-तरफ़ा नरम-अधिकतम होत हैं। प्रशिक्षण तेज करे खातिर, हम गैर-संतृप्त न्यूरॉन्स का इस्तेमाल कइलीं अउर एक बहुत प्रभावी जीपीयू कार्यान्वयन का संवहन ऑपरेशन। पूरी तरह से जुड़ा हुआ परतों मा ओवरफिटिंग कम करै खातिर हम हाल ही मा विकसित एक नियमितकरण विधि का इस्तेमाल कीन जेकर नाम "ड्रॉप आउट" रहा जवन बहुत प्रभावी साबित होइ। हम ई मॉडल कय वैरिएंट भी आईएलएसवीआरसी-2012 प्रतियोगिता मा दर्ज कीन गय औउ अव्वल-5 टेस्ट त्रुटि दर 15.3% जीती, जबकि अव्वल-26.2% एक्सेस पय पहुँच गवा। |
1bc49abe5145055f1fa259bd4e700b1eb6b7f08d | हम प्रस्तुत करे हव SummaRuNNer, कागजात के निष्कर्षण सारांश के लिए एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (RNN) आधारित अनुक्रम मॉडल अउर दिखावा है कि इ राज्य के तुलना में बेहतर या तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करत है कला। हमार मॉडल का अतिरिक्त फायदा इ है कि ई बहुत व्याख्या योग्य है, काहे से ई आपन भविष्यवाणियन का विज़ुअलाइज़ेशन कय अनुमति देत है जवन कि सूचना सामग्री, प्रमुखता अउर नवीनता जैसन अमूर्त सुविधाओं से टूट गयल है। हमार काम का एक अउर नया योगदान हमार निष्कर्षण मॉडल का अमूर्त प्रशिक्षण है जवन केवल मानव निर्मित संदर्भ सारांश पर प्रशिक्षण दे सकत है, वाक्य-स्तर पर निष्कर्षण लेबल की आवश्यकता को समाप्त करत है। |
3e4bd583795875c6550026fc02fb111daee763b4 | इ पेपर मा, हम फोटो यथार्थवादी चेहरा चित्र संश्लेषण को चेहरे स्केच को उल्टा गर्न को लागी गहिरो तंत्रिका नेटवर्क को उपयोग गर्दछन्। पहिले हम अर्ध-अनुकरण डेटासेट का निर्माण करत हई जेहमा कंप्यूटर द्वारा निर्मित बहुत बड़ संख्या में चेहरा स्केच अउर अलग अलग स्टाइल अउर संबंधित चेहरा चित्र होत हई, मौजूदा अप्रतिबंधित चेहरा डेटासेट का विस्तार करत हुए। फिर हम कंप्यूटर जनित स्केच और हाथ से खींचे स्केच दोनों पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करने वाले मॉडल का प्रशिक्षण देते हैं जैसे कि बैच सामान्यीकरण, गहरी अवशिष्ट शिक्षा, धारणा हानि और स्टोचस्टिक अनुकूलन जैसे गहरी सीखने में हालिया प्रगति का लाभ उठाते हुए हमारे नए डेटासेट के साथ संयोजन में। हम अंततः अपने मॉडल का सुंदरता अऊर सुंदरता के लिए कलात्मक अभ्यास करत रहे हैं. मौजूदा पैच-आधारित दृष्टिकोणों के विपरीत, हमारे गहरे-न्यूरलनेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग फोटो-यथार्थवादी चेहरे की छवियों का संश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, जो कि जंगली में चेहरे के स्केच का उल्टा है। |
2fd9f4d331d144f71baf2c66628b12c8c65d3ffb | वर्गीकरण पद्धति मा हाल मा सबसे महत्वपूर्ण विकास में से एक बढाव है। प्रशिक्षण डेटा का पुनः भारित संस्करणों पर क्रमशः एक वर्गीकरण एल्गोरिथ्म लागू करके और फिर वर्गीकरणकर्ता के क्रम का एक भारित बहुमत वोट लेते हुए काम करता है। कई वर्गीकरण एल्गोरिदम खातिर, इ सरल रणनीति का परिणाम प्रदर्शन मा नाटकीय सुधार होत है। हम देखब कि इ रहस्यमय घटना का हम पूर रूप से ज्ञात सांख्यिकीय सिद्धांतों से तात्पर्य कर सकत हई, अर्थात् योगात्मक मॉडल अउर अधिकतम संभाव्यता. दो-वर्ग समस्या के लिए, अधिकतम बर्नौली संभावना का उपयोग मानदंड के रूप मा लॉजिस्टिक पैमाने पर योज्य मॉडलिंग का एक अनुमान के रूप मा देखा जा सकता है। हम जादा सीधे अनुमान लगाये हैं और दिखाये हैं कि ई लगभग ओही तरह से चलत है जैसय कि बढ़त का संकेत देत है। बहुपद संभावना पर आधारित प्रत्यक्ष बहुवर्गीय सामान्यीकरण व्युत्पन्न हैं जो हाल ही में प्रस्तावित बहुवर्गीय सामान्यीकरण के तुलना में तुलनात्मक प्रदर्शन का प्रदर्शन करते हैं, ज्यादातर स्थितियों में, और कुछ में कहीं बेहतर। हम सुझाव देत हई कि बूस्टिंग का मामूली बदलाव कीन जाय जेसे गणना कम हो सके, अक्सर 10 से 50 कीन जाय वाले कारक से। अंत मा हम इ अंतर्दृष्टि क उपयोग निर्णय पेड़ों का बढ़ावा देवे खातिर वैकल्पिक सूत्र तैयार करैं खातिर करत हई। इ दृष्टिकोण, बेस्ट-फर्स्ट ट्रंक्टेड ट्री प्रेरण पर आधारित है, अक्सर बेहतर प्रदर्शन का कारण बनता है, और समग्र निर्णय नियम का व्याख्यात्मक विवरण प्रदान कर सकता है। इ कम्प्यूटेशनल रूप से भी काफी तेज बा, अउर इहाँ तक कि बड़ी-बड़ी कम्प्यूटेशनन कय डाटा mining करेक अनुमति देत है। |
573ae3286d050281ffe4f6c973b64df171c9d5a5 | हम देखब कि काव बनावै मा बहुत दिक्कत है। पारंपरिक दृष्टिकोण क कई स्थानों अउर पैमानों पर छवि क विभिन्न वर्गीकरणकर्ताओं क एक बैटरी लागू करै क आवश्यकता होत है। इ धीमा हो सकत है अउर बहुत प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता हो सकत है काहे से की हर वर्गीकरक कय बहुत अलग छविय विशेषता कय गणना करय कय आवश्यकता होत है। विसेस रूप से, स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षित डिटेक्टरन के खातिर, (रनटाइम) कम्प्यूटेशनल जटिलता और (ट्रेनिंग-टाइम) नमूना जटिलता स्केल का पता लगाए जाए वाले वर्गन के संख्या के साथ रैखिक रूप से. हम एक मल्टीटास्क लर्निंग प्रक्रिया प्रस्तुत करत हैं, जवन कि बढ़ाए गए निर्णय स्टंप्स पर आधारित है, जवन कि कम्प्यूटेशनल अउर नमूना जटिलता के कम करत है, आम सुविधाओं का खोज करत है जवन कि कक्षाओं (और/या दृश्यों) के बीच साझा की जा सकत है। प्रत्येक वर्ग खातिर खोजकर्ता संयुक्त रूप से प्रशिक्षित अहैं, अउर बिना केहू कय अलग से प्रशिक्षित करे कय कोशिश कई चुका हैं। एक देहे गए प्रदर्शन स्तर के लिए, आवश्यक सुविधाओं का कुल संख्या, और, यस प्रकार, वर्गीकरणकर्ता का रनटाइम लागत, कक्षाओं की संख्या के साथ लगभग लॉगरिदमिक रूप से मापने के लिए देखा जाता है। संयुक्त प्रशिक्षण द्वारा चुनी गई विशेषताएं सामान्य किनारा-जैसी विशेषताएं हैं, जबकि प्रत्येक वर्ग को अलग से प्रशिक्षण द्वारा चुनी गई विशेषताएं अधिक वस्तु-विशिष्ट हैं। जेनेरिक विशेषताएं बेहतर सामान्यीकरण और बहु-वर्ग वस्तु का पता लगाने की कम्प्यूटेशनल लागत को काफी कम कर रही हैं |
1e75a3bc8bdd942b683cf0b27d1e1ed97fa3b4c3 | गॉसियन प्रक्रिया राज्य स्थान मॉडल मा अज्ञात गतिशीलता की पूर्व धारणाओं का लचीला विनिर्देश की अनुमति देत है। हम गॉसियन प्रक्रिया राज्य स्थान मॉडल मा कुशल बेयज़ियन सीखने की एक प्रक्रिया प्रस्तुत करत हैं, जहां प्रतिनिधित्व पिछले सह-विपरित संरचना से प्राप्त अनुमानित eigenfunctions के एक सेट पर समस्या का अनुमान लगाकर बनाई गई है। मॉडल के इ परिवार के तहत सीखना एक सावधानी से तैयार कण MCMC एल्गोरिथ्म का उपयोग करके चलाया जा सकत है। इ योजना कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल है अउर फिर भी इ समस्या का पूरा बेयसीन उपचार की अनुमति देत है। पारंपरिक प्रणाली पहचान उपकरण या मौजूदा सीखने विधियों की तुलना में, हम प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और मॉडल में अनिश्चितताओं का विश्वसनीय मात्रात्मकता दिखाते हैं। |
142a799aac35f3b47df9fbfdc7547ddbebba0a91 | हम रंग डेटा मा मॉडल आधारित 6D पोज परिष्करण को लागी एक उपन्यास दृष्टिकोण प्रस्तुत गर्दछौं। समोच्च आधारित मुद्रा ट्रैकिंग का स्थापित विचार पर निर्माण, हम एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क का अनुवादात्मक और घूर्णन अद्यतन का अनुमान लगाने के लिए सिखाते हैं। मूल रूप से, हम एक नया दृश्य हानि का प्रस्ताव करत हैं जवन वस्तु के समोच्च के संरेखित करके पोज अपडेट चलावत है, इ प्रकार से कौनो स्पष्ट उपस्थिति मॉडल की परिभाषा से बचे हुए है पिछला काम के विपरीत हमार विधि मेल-जोल से मुक्त है, खंडन से मुक्त है, ओक्ल्यूजन का संभाल सकता है और ज्यामितीय समरूपता के साथ-साथ दृश्य अस्पष्टता के लिए भी अज्ञेयवादी है। एकर अतिरिक्त, हम ई देखाई देई चाहित है कि ई काम बहुत स लोगन के बरे रोचक अहै। ई दृष्टिकोण वास्तविक समय मा चलाय सकति है औ 3D ICP के पास आवे वाले पोज सटीकता का उत्पादन करत है बिना गहराई डेटा क आवश्यकता के। एकरे अलावा, हमार जड़न पूरी तरह से सिंथेटिक डेटा से ट्रेनिंग होत हय औ http://campar.in.tum पर रिफाइनिंग कोड के साथ प्रकासित कीन जाय। de/Main/FabianManhardt पुनरुत्पादन सुनिश्चित करै खातिर। |
046bf6fb90438335eaee07594855efbf541a8aba | शहरीकरण क तेज प्रगति से बहुत लोगन क जीवन आधुनिक बन ग अहइ, परन्तु इ भी बड़ी समस्याएँ पइदा करत अहइ, जइसेन कि यातायात जाम, ऊर्जा की खपत, अउर प्रदूषण। शहरी कंप्यूटिंग का उद्देश्य इन मुद्दों का समाधान शहरो (जैसे, यातायात प्रवाह, मानव गतिशीलता, और भौगोलिक डेटा) में उत्पन्न डेटा का उपयोग करके करना है। शहरी कंप्यूटिंग शहरी संवेदन, डाटा प्रबंधन, डाटा विश्लेषण, अउर सेवा प्रदान करैं वाले लोगन के जीवन, शहर संचालन प्रणाली अउर पर्यावरण कै एक अनौपचारिक अउर सतत सुधार कै एक आवर्ती प्रक्रिया मा जोड़त है। शहरी कंप्यूटिंग एक अंतःविषय क्षेत्र है जहां कंप्यूटर विज्ञान पारंपरिक शहर से संबंधित क्षेत्रों, जैसे परिवहन, सिविल इंजीनियरिंग, पर्यावरण, अर्थव्यवस्था, पारिस्थितिकी, और शहरी स्थानों के संदर्भ में समाजशास्त्र से मिलता है। ई लेख सबसे पहिले शहरी कंप्यूटिंग की अवधारणा का परिचय देत है, एकर सामान्य ढांचा अउर कम्प्यूटर विज्ञान की दृष्टि से मुख्य चुनौतियों पर चर्चा करत है। दूसरा, हम शहरी कंप्यूटिंग का आवेदन सात श्रेणियों में वर्गीकृत करते हैं, जिसमें शहरी नियोजन, परिवहन, पर्यावरण, ऊर्जा, सामाजिक, अर्थव्यवस्था, और सार्वजनिक सुरक्षा शामिल है, प्रत्येक श्रेणी में प्रतिनिधि परिदृश्य प्रस्तुत करते हैं। तीसर, हम चार गुना मा शहरी कंप्यूटिंग मा जरूरी विशिष्ट प्रौद्योगिकियों का सारांश देत हैं, जो शहरी संवेदन, शहरी डेटा प्रबंधन, विषम डेटा मा ज्ञान फ्यूजन, और शहरी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बारे मा हैं। अंत मा हम शहरी कम्प्यूटिंग के भविष्य पर एक नजर डालत हैं, कुछ शोध विषयों का सुझाव देत हैं जौन समुदाय के भीतर गायब हैं। |
970b4d2ed1249af97cdf2fffdc7b4beae458db89 | लगभग एक बिलियन ऑनलाइन वीडियोस प्रतिदिन देखा जा रहा है, कंप्यूटर के माध्यम से देखने का एक नया तरीका, खोज और वीडियो का पता लगाने का एक नया तरीका है। जबकि कई प्रयास बड़े पैमाने पर स्थिर छवि डेटासेट का संग्रहण और एनोटेशन के लिए समर्पित हैं, जिनमें से हजारों छवि श्रेणियां शामिल हैं, मानव कार्रवाई डेटासेट बहुत पीछे हैं। वर्तमान मा कार्य मान्यता डाटाबेस दस अलग अलग कार्य कोटि मा पर्याप्त रूप से नियंत्रित परिस्थिति मा एकत्रित छ। इ आंकड़े पे नवीनतम कराई गई प्रगति का एक उच्च स्तर पर ध्यान दिया जा रहा है, और इ नए आंकड़े से पता चलता है कि सभी चीनी फोन की कीमतें लगभग एक अरब डॉलर से भी ज्यादा हैं। इ समस्या का हल करै के बरे हम 51 एक्शन श्रेणियों वाले एक्शन वीडियो डाटाबेस का बटोरे रहेन, जेहमा लगभग 7,000 हाथ-पैर से बटोरे गए थे अउर जउन अबै तक कै डिजिटल फिल्मन से लेकर यू-ट्यूब तक में बदलाव हो चुका हैं। हम इ डेटाबेस का उपयोग एक्शन मान्यता के लिए दो प्रतिनिधि कंप्यूटर विजन सिस्टम के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और विभिन्न स्थितियों जैसे कैमरा गति, दृश्य बिंदु, वीडियो गुणवत्ता और ऑक्ल्यूजन के तहत इन विधियों की मजबूती का पता लगाने के लिए करते हैं। |
3087289229146fc344560478aac366e4977749c0 | सूचना सिद्धांत हाल ही मा कुछ संवेदी, अनुभूति, और अनुभूति-मोटिव कार्यों मा मानव क्षमता को पहिले से कहीं अधिक सटीक रूप से निर्दिष्ट करने के लिए नियोजित किया ग रहा है (5, 10, 13, 15, 17, 18) । वर्तमान कागज मा रिपोर्ट प्रयोग मानव मोटर प्रणाली मा सिद्धान्त विस्तार। केवल बुनियादी अवधारणाओं, सूचना का मात्रा, शोर, चैनल क्षमता, सूचना प्रसारण की दर का ही इस समय जांच की जायेगी। हाल के लेखक (4,11,20,22) द्वारा तैयार की गई इन अवधारणाओं से सामान्य परिचितता का अनुमान है। सख्ती से कहैं त हम आदमी का मोटर सिस्टम का व्यवहारिक स्तर पर अध्ययन नहीं कर सकत हई, जब तक कि ऊ एकर संवेदी तंत्र से अलग न हो जाए। हम केवल यक परीक्षण कय ही काम करत हैं, जवन कि पूरी तरह से स्वचालित रूप से "अनुकूलित" अहैं अउर/या "सही तरह से स्वचालित" अहैं। कइसे- कइसे |
64305508a53cc99e62e6ff73592016d0b994afd4 | आरडीएफ का उपयोग डाटा एन्कोडिंग के लिए भी कई बार किया जा रहा है, ताकि वेब पर डेटा का आदान-प्रदान हो सके। कई काम कई तरह से हो रहा है, जो अलग अलग तरीकों से आरडीएफ डाटा प्रबंधन का काम कर रहा है। इ आलेख मा हम उन सब्बों का अवलोकन करेन् है जवन बदे ई काम करँय जा रहा यहेन् । इ समीक्षा मा केंद्रीकृत समाधान (जेके गोदाम पद्धति के रूप मा संदर्भित कईल जात है), वितरित समाधान, और तकनीकें जो लिंक की गई डेटा क्वेरी के लिए विकसित की गई हैं, पर विचार कईल गईल बा। प्रत्येक श्रेणी मा, आगे वर्गीकरण ई देई गय कि पाठक अलग-अलग दृष्टिकोणों की पहचान की विशेषता को समझने मा मदद कर सकेंगे। |
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29f5ecc324e934d21fe8ddde814fca36cfe8eaea | परिचय स्तन कैंसर (बीसी) महिला का सबसे आम कैंसर है, लगभग सभी महिलाओं का एक प्रतिशत तक यह रोग का इलाज कर रहा है। हाल के बरस मा, घटना दर लगातार बढ़ रही है और डेटा से पता चलता है कि जीने की दर पांच साल बाद 88% है और निदान से 10 साल बाद 80% है। स्तन कैंसर का प्रारंभिक भविष्यवाणी, फॉलो-अप प्रक्रिया का सबसे महत्वपूर्ण काम है। डेटा खनन विधियन से गलत सकारात्मक अउर गलत नकारात्मक निर्णय के संख्या कम होय मा मदद मिल सकत है [2,3]। नतीजतन, नई तकनीकें जैसे कि डेटाबेस (KDD) में ज्ञान की खोज चिकित्सा शोधकर्ताओं के लिए एक लोकप्रिय शोध उपकरण बन गई है, जो बड़ी संख्या में चर के बीच पैटर्न और संबंधों का पता लगाने और उनका शोषण करने का प्रयास करते हैं, और डेटासेट में संग्रहीत ऐतिहासिक मामलों का उपयोग करके बीमारी के परिणाम की भविष्यवाणी करते हैं। |
261e841c8e0175586fb193b1a199cefaa8ecf169 | का कउनो क गहरी सीखे क कार्यन जइसे कि मॉर्फोलॉजिकल रीइन्फ्लेक्शन, जौन स्टोचैस्टिक रूप से एक स्ट्रिंग का संपादित कइके दुसरे प्राप्त करै खातिर लागू करेक चाही? इ तरह से अनुक्रम-से-अनुक्रम कार्य कय लिए एक हालिया दृष्टिकोण इनपुट स्ट्रिंग कय एक वेक्टर मा संकुचित करेक अहै, जेकर बाद आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क कय उपयोग कइके आउटपुट स्ट्रिंग उत्पन्न करेक खातिर प्रयोग कैला जात है। एकर विपरीत, हम पारंपरिक आर्किटेक्चर का रखरखाव का प्रस्ताव करत हैं, जउन एक सीमित-राज्य ट्रांसड्यूसर का उपयोग करत है ताकि सभी संभावित आउटपुट स्ट्रिंग्स का स्कोरिंग हो सके, लेकिन रिकर्सिव नेटवर्क की मदद से स्कोरिंग फ़ंक्शन को बढ़ाया जा सके। द्विदिशात्मक LSTMs का एक स्टैक इनपुट स्ट्रिंग को बाएं से दाएं और दाएं से बाएं से पढ़ता है, ताकि इनपुट संदर्भ का सारांश हो सके जिसमे एक ट्रांसड्यूसर आर्क लागू होता है. हम इ सीखल वैशिष्ट्यन का ट्रांसड्यूसर के साथ जोड़त हैं ताकि एक सम्भाव्यता वितरण का परिभाषित करेक लिए समरूप आउटपुट स्ट्रिंग्स पर, एक भारित परिमित-राज्य ऑटोमैटन के रूप में. इ सुविधाओं का हाथ-इंजीनियरिंग कम करत है, सीखे सुविधाओं का इनपुट स्ट्रिंग में असीमित संदर्भ की जांच करने की अनुमति देता है, और फिर भी गतिशील प्रोग्रामिंग के माध्यम से सटीक अनुमान की अनुमति देता है। हम आपन तरीका का मॉर्फोलॉजिकल रीइन्फ्लेक्शन अउर लेमिटाइजेशन के काम पर चित्रित करत बानी. |
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014b191f412f8496813d7c358ddd11d8512f2005 | उच्च रिजोल्यूशन वाले इमेज रडार एक एकल अवलोकन से विस्तारित वस्तुओं की गति और गति की दिशा का अनुमान लगाने का नया अवसर प्रदान करते हैं। चूंकि रडार सेंसर केवल रेडियल वेग मापत हैं, वस्तु का वेग वेक्टर निर्धारित करेक खातिर सामान्यतः एक ट्रैकिंग सिस्टम का उपयोग कईल जात है। एक स्थिर गति का अनुमान कई फ्रेम के बाद सबसे जल्दी लगावल जात है, जेकर परिणाम कुछ स्थिति में प्रतिक्रिया खातिर महत्वपूर्ण समय के नुकसान होत है जैसे कि क्रॉस-ट्राफिक. निम्नलिखित कागज विस्तारित लक्ष्य का वेग वेक्टर का निर्धारित करने का एक मजबूत और मॉडल-मुक्त दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। कलमैन फ़िल्टर के विपरीत, इ समय अउर स्थान मा डेटा एसोसिएशन की आवश्यकता नहीं होत है। एकर वेग वेक्टर का एक तत्काल (~ 50 ms) अउर पूर्वाग्रह रहित अनुमान संभव बा. हमार तरीका से शोर अउर सिग्नल मा व्यवस्थित बदलाव (जैसे, पहियों का माइक्रो-डॉपलर) का संभाल सकत है। इ न केवल रेडियल वेग मा बल्कि अज़ीमुथ स्थिति मा भी रडार सेंसर की माप त्रुटि से निपटने के लिए अनुकूलित है। इ विधि कय सटीकता कय कई राडार सेंसर कय फ्यूजन कय माध्यम से बढ़ावा गा है। |
ad6d5e4545c60ec559d27a09fbef13fa538172e1 | उन्नत ड्राइवर सहायता प्रणाली अउर स्वायत्त ड्राइविंग मा, रडार पर आधारित विश्वसनीय पर्यावरण धारणा अउर वस्तु ट्रैकिंग मूलभूत अहै। उच्च रिज़ॉल्यूशन वाले रडार सेंसर अक्सर प्रति ऑब्जेक्ट कई माप प्रदान करत हैं। चूँकि इ मामला मा पारंपरिक बिंदु ट्रैकिंग एल्गोरिदम अब लागू नहीं होत हैं, पिछले कुछ वर्षों मा विस्तारित वस्तु ट्रैकिंग के लिए नई दृष्टिकोण उभरे हैं। हालांकि, ई मुख्य रूप से लीडर अनुप्रयोगों खातिर डिज़ाइन कइल गवा अहै, या एकरे अलावा, ई अब उन परियोजनाओं के लिए भी डिज़ाइन कइल गइल बा जिनमा कम से कम एक ठो पैरामीटर जरूर चाहीं (जैसे कि फ़ॉन्ट, थंबनेल, या टेलीफ़ोन) । क्लासिक रडार आधारित ट्रैकिंग विधियन का उपयोग करत हुए डॉपलर सूचना का ज्यादातर समानांतर यातायात के बिंदु ट्रैकिंग खातिर डिज़ाइन कइल गइल बा. इ कागज मा प्रस्तुत माप मॉडल समानांतर और पार यातायात सहित मनमाने यातायात परिदृश्यों मा लगभग आयताकार आकार का वाहनों को ट्रैक करने के लिए विकसित की गइस है। गतिशील अवस्था के अलावा, ई वस्तु की ज्यामितीय स्थिति का भी निर्धारित अउर अनुरेखित करै में मदद करत है। डॉप्लर सूचना का उपयोग मॉडल का एक महत्वपूर्ण घटक है। एकर अलावा, ई माप पूर्व-प्रसंस्करण, डेटा क्लस्टरिंग, या डेटा एसोसिएशन के लिए जरूरी नहीं है। ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग खातिर, माप मॉडल के हिसाब से अनुकूलित राओ-ब्लैकवेललाइज्ड पार्टिकल फिल्टर (आरबीपीएफ) प्रस्तुत करल गइल बा. |
965f8bb9a467ce9538dec6bef57438964976d6d9 | स्वचालित मानव चेहरा पहचान एल्गोरिदम की सटीकता का मेकअप और छुपा उपस्थिति के तहत एक ही विषयों की पहचान करते समय काफी हद तक गिरावट आ सकती है। बढ़ी सुरक्षा अउर निगरानी पै बढ़ी बाधाओं का भेष मा अउर/या मेकअप के तहत चेहरा पहचान एल्गोरिदम से बढ़ी सटीकता के जरूरत है। इ कागज मास्क और मेकअप उपस्थिति के तहत चेहरे की छवियों का एक नया डेटाबेस प्रस्तुत करता है। इ डेटाबेस मा 410 अलग अलग विषयों से 2460 छवियां हैं और वास्तविक वातावरण के तहत अधिग्रहित है, मेकअप पर ध्यान केंद्रित करता है और को-वैरिएट्स को छिपाता है और हर छवि के लिए जमीन सच्चाई (आंख का चश्मा, गॉगल्स, मूंछें, दाढ़ी) भी प्रदान करता है। इ विकसित एल्गोरिदम के सक्षम कर सकत है ताकि चेहरा पहचान के दौरान इ तरह के महत्वपूर्ण भेस विशेषता का पहचान करे खातिर स्वचालित रूप से उनकर क्षमता के मात्रा निर्धारित कीन जा सके हम दुई लोकप्रिय वाणिज्यिक मिलानकर्ता से तुलनात्मक प्रयोगात्मक परिणाम भी प्रस्तुत करत हैं अउर हाल के प्रकाशन से। हमार प्रयोग कइके इ पता लगावा गवा ह कि इ सबइ हिंसक पसु एक तरह स गैर-संयमी जीव अहइँ। हम इन मिलानों से चेहरा का पता लगाने की सटीकता का भी विश्लेषण करते हैं। प्रयोगात्मक परिणाम ई दिखावा करत है कि कैसे ई बदलाव रउवा चेहरा के पहिचान में बाधा डाल सकेला। सार्वजनिक डोमेन मा इ नया डेटाबेस की उपलब्धता मेकअप और छुपा चेहरा पहचान मा बहुत जरूरी अनुसंधान और विकास को बढ़ावा देने मा मदद मिलेगी। |
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32c8c7949a6efa2c114e482c830321428ee58d70 | ई लेख अत्याधुनिक GPU-आधारित उच्च-प्रवाह संगणना प्रणालि कै क्षमता का बखान करत अहै औ एकल-चिप समानांतर-संगणना प्रणालि का पैमाना लगावै कै चुनौति पय विचार करत अहै, उच्च-प्रभाव वाले क्षेत्रन कै उजागर करत अहै जौन संगणना अनुसंधान समुदाय कय संबोधित कइ सकत हैं। एनवीडिया रिसर्च एक विषम उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग सिस्टम के वास्तुकला का जांच कर रहा है, जउन इ चुनौतियों का सामना करे का प्रयास करत है। |
8890bb44abb89601c950eb5e56172bb58d5beea8 | एक लक्ष्य उन्मुख संवाद नीति सीखना आमतौर पर पर्यवेक्षित सीखने वाले एल्गोरिदम के साथ ऑफ़लाइन या सुदृढीकरण सीखने (आरएल) के साथ ऑनलाइन किया जाता है। एकर अतिरिक्त, जइसही कंपनी ग्राहकों अउर प्रशिक्षित मनई एजेंटन के बीच संवाद अनुक्रमों की भारी मात्रा मा जमा करत हैं, एनकोडर-डेकोडर विधियों ने लोकप्रियता हासिल की है, जैसा कि एजेंट एटरेन्स का सीधा पर्यवेक्षण के रूप मा इलाज कीन जा सकत है, बिना एटरेन्स-लेवल एनोटेशन की आवश्यकता के। हालांकि, इ सबइ प्रस्न मँ एक संभावित दोष इ अहइ कि उ सबइ मोजूद बातचीत स्तर क विचारन क बिना अगले एजेंट वक्तव्य का सृजन करत हीं। ई चिंता का हल करेक खातिर, इ पेपर एक ऑफलाइन आरएल विधि का वर्णन करत है जवन बिना एनोटेट किए कॉर्पोरेस से सीखे खातिर बा, जवन कि कथन अउर संवाद स्तर दुन्नो पर लक्ष्य-उन्मुख नीति का अनुकूलन कर सकत है। हम एक नया इनाम फंक्शन शुरू करत हई अउर नीति पर-नीति अउर नीति-बाहरी दुनौ ग्रेडिएंट का उपयोग नीति के ऑफलाइन सीखे खातिर करत हई बिना ऑनलाइन उपयोगकर्ता बातचीत या स्पष्ट राज्य स्थान परिभाषा के आवश्यकता के। |
589d84d528d353a382a42e5b58dc48a57d332be8 | रटगर्स एंकल एक स्टीवर्ट प्लेटफार्म-प्रकार का हैप्टिक इंटरफेस है, जेकर उपयोग पुनर्वास में करे खातिर कीन गवा है। इ प्रणाली मरीज के पैर पर छह डिग्री-ऑफ-फ्रीडम (डीओएफ) प्रतिरोधक बल प्रदान करत है, आभासी वास्तविकता-आधारित अभ्यास के जवाब में। रटगर्स एंकल नियंत्रक मा एक एम्बेडेड पेंटियम बोर्ड, वायवीय सोलेनोइड वाल्व, वाल्व नियंत्रक, र सम्बन्धित संकेत कंडीशनिंग इलेक्ट्रॉनिक्स शामिल छ। हमार मामला अध्ययन मा इस्तेमाल कीन जाय वाले पुनर्मूल्यांकन कय अभ्यास में एक वैकल्पिक विमान कय लूप से उड़ावा जाय कय बात बाय। अभ्यास कठिनाई लूप्स की संख्या और प्लेसमेंट, आभासी वातावरण मा विमान गति, और स्पर्श इंटरफ़ेस द्वारा प्रदान प्रतिरोध की डिग्री के आधार पर चुना जा सकता है। एक्सरसाइज डाटा पारदर्शी रूप से, रीयल टाइम मा, एक ओरेकल डाटाबेस मा संग्रहीत है। इ आंकड़े मा एक्सरसाइज के दौरान अउर बाद के रिहैबिलिटेशन सेशन के दौरान टखने की स्थिति, बल, अउर यांत्रिक काम शामिल है। पूरा लूप कय संख्या अउर समय भी ऑनलाइन संग्रहीत है। इ प्रणाली का उपयोग कइके, स्ट्रोक के बाद नौ महीना तक एक मरीज का मामला के अध्ययन प्रस्तुत कै दीन गवा बा। परिणाम से पता चला कि छह पुनर्वास सत्र के बाद, रोगी के ताकत अउर सहनशक्ति के नैदानिक माप पर सुधार भवा, जवन कि रटगर्स एंकल द्वारा मापा गयल टॉर्क अउर पावर आउटपुट वृद्धि के साथ ठीक से मेल खात रहा। सिमुलेशन के दौरान कार्य सटीकता अउर समन्वय अउर मरीज के पैदल अउर सीढ़ी चढ़े के क्षमता मा भी काफी सुधार हुआ है। |
67161d331d496ad5255ad8982759a1c853856932 | इ कागज बाढ़ आपदाओं से जनता का सचेत करे खातिर एक प्रारंभिक चेतावनी बाढ़ प्रणाली के वास्तुकला का प्रस्ताव करत है। चार तत्वन के बीच संबंध के साथ एक प्रभावी प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली विकसित कीन जाय, जउन जोखिम मूल्यांकन करे खातिर सटीक डेटा संग्रह, खतरा निगरानी सेवा के विकास, जोखिम से संबंधित जानकारी पर संचार अउर सामुदायिक प्रतिक्रिया क्षमता के अस्तित्व हैं। इ परियोजना बेतार सेंसर नेटवर्क का उपयोग कइके दूर से पानी के स्तर का निगरानी रखे मा केंद्रित अहै। परियोजना से मोबाइल संचार खातिर ग्लोबल सिस्टम (जीएसएम) अउर लघु संदेश सेवा (एसएमएस) का भी उपयोग होत है ताकि सेंसर से कंप्यूटर तक डाटा पहुंचावा जा सके या संबंधित पीड़ितन का उनके मोबाइल फोन के माध्यम से सीधे सतर्क करा जा सके। आशा कीन जाय कि प्रस्तावित संरचना आगे चलिके एक वैध प्रणाली बनावै मँ मदद करब्या जउन समुदाय खातिर फायदेमंद होइ। |
a5de09243b4b12fc4bcf4db56c8e38fc3beddf4f | हाल के अध्ययन से पता चलता है कि उद्यम सामाजिक प्रणाली (ईएसएस) का कार्यान्वयन संगठनों का एक नए सामाजिक व्यवसाय के रूप में बदल देगा, जिससे उन्हें एक बड़ी आर्थिक आय और प्रतिस्पर्धी लाभ का एहसास होगा। सामाजिक व्यवसाय एक पूरी तरह से नया तरीका है काम का और आयोजन का, सामाजिक सहयोग का, आंतरिक ज्ञान का आदान प्रदान, स्वेच्छा से सामूहिक भागीदारी का, कुछ का नाम लेने का. एसे ई एस एस का क्रियान्वयन ई काम का अनोखा तरीका अउर संगठन के बारे में बात करै का चाही। बहरहाल, इनतान के बड़े-बड़े उद्यम की योजनाओं का क्रियान्वयन का ज्ञान कम हय। ई पेपर का उद्देश्य ईएसएस कार्यान्वयन का शासन मॉडल का अध्ययन है। स्टैटक्राफ्ट, नॉर्वे मा एक विश्व-प्रमुख ऊर्जा कम्पनी मा स्ट्रीम नामक सामाजिक इंट्रानेट को कार्यान्वयन को जांच को लागी एक मामला अध्ययन आयोजित गरीयो। Stream का शासन मॉडल कॉर्पोरेट संचार, मानव संसाधन अउर आईटी के बीच घनिष्ठ सहयोग अउर जवाबदेही पर जोर देत है, जेकर अर्थ ईएसएस के कार्यान्वयन के शासन मा प्रतिमान बदलाव है। कार्यान्वयन मा लाभ अउर चुनौति के बारे मा भी जानकारी दीन गा है। अध्ययन मा प्राप्त ज्ञान अउर अंतर्दृष्टि के आधार पर, ईएसएस कार्यान्वयन के शासन मा सुधार मा कंपनी की सहायता के लिए सिफारिश की जा रही है। ई अध्ययन ईएसएस कार्यान्वयन के शासन पर ज्ञान/कौशल का योगदान देत अहै। |
5ca6217b3e8353778d05fe58bcc5a9ea79707287 | ई-शासन हर सरकार कय एजेंडा कय हिस्सा बनिगै बाय। कई सरकारे अइसना महतवा का अंगीकार करिन हैं जवन सरकारी कामकाज मा भारी असर डालत हैं। जब टेक्नोलॉजी का मंत्र हर जगह बन रहा है, तब सरकार ई-गवर्नेंस पॉलिसी का शुभारंभ करेगी, ताकि सेवा की गुणवत्ता, बेहतर पारदर्शिता और अधिक जवाबदेही हो सके। मलेशिया के खातिर, सरकार ई-सरकार की लहर से प्रेरित है, काहे से कि एकर स्थापना सार्वजनिक सेवा वितरण की गुणवत्ता, अउर एकर आंतरिक संचालन मा सुधार हो सकत है। ई गुणात्मक अध्ययन ई-सरकार पहल के कार्यान्वयन के स्थिति का एक केस स्टडी के रूप मा जांच करेगा, अउर ई निष्कर्ष के तुलनात्मक मूल्यांकन भी प्रदान करेगा, दक्षिण कोरियाई सरकार का एक बेंचमार्क अध्ययन के रूप मा उपयोग करत हुए, ई-सरकार में अपने उत्कृष्ट प्रदर्शन को देखते हुए। इ अध्ययन के निष्कर्षों से सार्वजनिक प्रशासन के दृष्टिकोण के संबंध में सुधार की संभावना वाले क्षेत्रों पर प्रकाश डाला जायेगा और इस तुलनात्मक दृष्टिकोण से भी मलेशिया ई-शासन परियोजनाओं की सफलता सुनिश्चित करने के लिए दक्षिण कोरियाई प्रथाओं से कुछ सीख सकता है। |
2b2c30dfd3968c5d9418bb2c14b2382d3ccc64b2 | DBpedia विकिपीडिया से संरचित जानकारी निकाले खातिर अउर इ जानकारी वेब पर उपलब्ध करावे खातिर एक सामुदायिक प्रयास बा। DBpedia आप कय विकिपीडिया से लिया गवा डाटासेट कय खिलाफ जटिल क्वेरी पूछय अउर वेब पे अन्य डाटासेट कय विकिपीडिया डाटा से जोड़ेक अनुमति देत है। हम DBpedia डाटासेट का निष्कर्षण का वर्णन करते हैं, और कैसे परिणामी जानकारी मानव और मशीन उपभोग के लिए वेब पर प्रकाशित की जाती है। हम DBpedia समुदाय से कुछ उभरते हुए अनुप्रयोगों का वर्णन करते हैं और दिखावा करते हैं कि कैसे वेबसाइट लेखक DBpedia सामग्री को अपनी साइट के भीतर आसान बना सकते हैं। अंत मा, हम वेब पर अन्य खुला डेटासेट के साथ DBpedia इंटरलिंकिंग की वर्तमान स्थिति का परिचय देत हैं औ ई समझावा कि कैसे DBpedia खुला डेटा के उभरते हुए वेब का एक केंद्रक के रूप मा काम कर सकत है। |
92930f4279b48f7e4e8ec2edc24e8aa65c5954fd | हम बैंक क क्लाइंट्स का प्रोफाइलिंग करैं खातिर डेटा माइनिंग का तरीका बतायब ताकि एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग ऑपरेशंस का पता लगावे कै प्रक्रिया मा मदद मिल सकै। हम पहिले से ही समग्र प्रणाली संरचना का परिचय करा रहे हैं, फिर बाद में ई पेपर के लिए प्रासंगिक घटक पर ध्यान केंद्रित करेंगे। हम एक वित्तीय संस्थान से वास्तविक दुनिया का डाटा पर कराए गए प्रयोग का ब्यौरा देत हैं, जवन हमका क्लाइंट्स का समूह में बाँटने अउर फिर वर्गीकरण नियम का एक सेट उत्पन्न करने की अनुमति देता है। हम स्थापित ग्राहक प्रोफाइल अउर उत्पन्न वर्गीकरण नियम का प्रासंगिकता का चर्चा करत हैं। परिभाषित समग्र एजेंट-आधारित वास्तुकला के अनुसार, ई नियम संदिग्ध लेनदेन के संकेत के लिए जिम्मेदार बुद्धिमान एजेंटों का ज्ञान आधार में शामिल होई। |
8985000860dbb88a80736cac8efe30516e69ee3f | स्मार्ट होम सेंसर का उपयोग कइके मानव गतिविधि के पहिचान स्मार्ट वातावरण में सर्वव्यापी कंप्यूटिंग का आधार है अउर परिवेश सहायता वाले जीवन के क्षेत्र में गहन शोध से गुजर रहा है। डाटाबेस कय बढ़त मात्रा यक यंत्र सिखै कय तरीका का मापदण्ड करत है। इ पेपर मा, हम एक गहरी सीखी हुई मॉडल पेश करत हई जउन मानव गतिविधि का वर्गीकृत करे सीखत है बिना कौनो पूर्व ज्ञान कय उपयोग करे। इ उद्देश्य खातिर, एक लंबा लघु अवधि का स्मृति (LSTM) आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क तीन वास्तविक दुनिया के स्मार्ट होम डेटासेट पर लागू होत है। इ प्रयोग कय परिणाम ई देखावत है कि प्रस्तावित यंत्र सटीकता अउर प्रदर्शन कय दृष्टि से मौजूदा यंत्रन कय बेहतर करत है। |
b31f0085b7dd24bdde1e5cec003589ce4bf4238c | डोमेन अनुकूलन (डीए) ट्रांसफर लर्निंग है जेकर उद्देश्य स्रोत डेटा से लक्ष्य डेटा पर एक प्रभावी भविष्यवक्ता सीखना है, हालांकि स्रोत और लक्ष्य के बीच डेटा वितरण असंगतता के बावजूद। हम इ पेपर मा क्रॉस-डोमेन दृश्य मान्यता के लिए एक उपन्यास unsupervised डीए विधि प्रस्तुत करत हैं जो एक साथ सैद्धांतिक रूप से स्थापित त्रुटि सीमा के तीन शर्तों का अनुकूलन करत है। विशेष रूप से, प्रस्तावित डीए विधि iteratively एक सुप्त साझा सुविधा उप-स्थान खोजत है जहां न केवल स्रोत डोमेन और लक्ष्य डोमेन के बीच डेटा वितरण का विचलन कम हो जाता है, जैसा कि अधिकांश राज्य-ऑफ-द-आर्ट डीए विधियों का होता है, बल्कि अंतर-वर्ग दूरी भी बढ़ जाती है ताकि भेदभावपूर्ण सीखने की सुविधा हो सके। ई अतिरिक्त प्रस्तावित DA विधि साझा उप-स्थान मा प्राप्त सुविधाओं से कक्षा लेबल को कम कर देहे जबकि स्रोत डेटा पर भविष्यवाणी त्रुटि को कम कर देहे और स्रोत और लक्ष्य के बीच लेबल एकरूपता सुनिश्चित करे। नकारात्मक ज्ञान का हस्तांतरण से बचे खातिर डेटा आउटलाइर्स का भी हिसाब रखा जात है। व्यापक प्रयोग और गहन विश्लेषण प्रस्तावित डीए पद्धति की प्रभावशीलता का सत्यापन करते हैं, जो मानक डीए बेंचमार्क पर लगातार अत्याधुनिक डीए विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, अर्थात, 12 क्रॉस-डोमेन छवि वर्गीकरण कार्य। |
b9bc9a32791dba1fc85bb9d4bfb9c52e6f052d2e | उच्च-आयामी विन्यास स्थानों मा एकल-सवाल पथ योजना समस्या का समाधान करने के लिए एक सरल और कुशल यादृच्छिक एल्गोरिथ्म प्रस्तुत किया जाता है। इ पद्धति दुइ तेजी से खोजे वाले यादृच्छिक पेड (आरआरटी) का निर्माण करके काम करत है जउन प्रारंभ अउर लक्ष्य विन्यास पर जड़ले हुए हैं। हर पेड़ अपने आस पास क जगह का पता लगावत ह अउर एक दुसरे क ओर बढ़त ह एक सरल लालची अवलोकन का उपयोग करत हुए। यद्यपि मूल रूप से मानव हाथ की गति योजना (एक 7-डीओएफ गतिज श्रृंखला के रूप में मॉडल) के लिए टकराव-मुक्त पकड़ने और हेरफेर कार्यों की स्वचालित ग्राफिक एनीमेशन के लिए डिज़ाइन किया गया था, एल्गोरिथ्म को सफलतापूर्वक कई पथ योजना समस्याओं पर लागू किया गया है। कम्प्यूटेशनल उदाहरण मा 2 डी और 3 डी मा कठोर वस्तुओं के लिए टक्कर-मुक्त गति उत्पन्न करना शामिल है, और 3 डी कार्यक्षेत्र मा 6-डीओएफ पुमा हाथ के लिए टक्कर-मुक्त हेरफेर गति शामिल है। कुछ बुनियादी सैद्धांतिक विश्लेषण भी प्रस्तुत किए गए हैं। |
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6a686b525a84a87ca3e4d90a6704da8588e84344 | ई संचार एक क्रमिक-चरण फ़ीडिंग नेटवर्क का उपयोग कर एक चौड़ा बैंड गोलाकार रूप से ध्रुवीकृत (सीपी) 2 × 2 पैच सरणी प्रस्तुत करत है. तीन ऑपरेटिंग मोड्स का संयोजन करके, अक्षीय अनुपात (एआर) और प्रतिबाधा बैंडविड्थ दोनों पिछले प्रकाशित अनुक्रमिक-खाद्य एकल-परत पैच सरणियों की तुलना में बढ़ाए गए हैं। इ तीन सीपी ऑपरेटिंग मोड पैच तत्वों अउर अनुक्रमिक-चरण फ़ीडिंग नेटवर्क का ट्रंक कोनों का अनुकूलित करके ट्यून अउर मिलान कीन जात है। प्रस्तावित पैच सरणी का एक प्रोटोटाइप डिजाइन का प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित करने के लिए बनाया गया है। मापा गया -10-dB प्रतिबाधा बैंडविड्थ 1.03 GHz (5.20-6.23 GHz) है, और मापा गया 3-dB AR बैंडविड्थ 0.7 GHz (5.25-5.95 GHz) है, या 12.7% 5.5 GHz की केंद्र आवृत्ति से मेल खाती है। मापा ग्यारह 12 dBic के बारे मा है और ग्यारह बदलाव एआर बैंडविड्थ के भीतर 3 dB से कम है। |
d97e3655f50ee9b679ac395b2637f6fa66af98c7 | 30 साल से ज्यादा समय से ऊर्जा संरक्षण का एक रणनीति के रूप में फीडबैक का अध्ययन किया जा रहा है, हालांकि कई रिपोर्ट्स का कहना है की एपल का झुकाव क्लैमशेल डिजाइन की तरफ ज्यादा है. साहित्य समीक्षा से पता चला है कि फीडबैक की प्रभावशीलता का आधार यह है कि यह कैसे प्रदान किया जाता है, और किसके लिए प्रदान किया जाता है; फिर भी, प्रदान की गई फीडबैक की विविधताएं, साथ ही अध्ययन पद्धति से निष्कर्ष निकालना मुश्किल बना दिया है। वर्तमान लेख अनुत्तरित मुद्दा का पहचान करैं खातिर प्रतिक्रिया अउर समर्थक पर्यावरणीय व्यवहार दुन्नो पर पिछले सैद्धांतिक अउर अनुभवजन्य अनुसंधान का विश्लेषण करत है, अउर 1976 से 2010 के बीच प्रकाशित 42 प्रतिक्रिया अध्ययनों का मेटा-विश्लेषण का उपयोग करत है ताकि ई परिकल्पना के परीक्षण कीन जा सके कि कब अउर कइसे ऊर्जा के उपयोग के बारे में प्रतिक्रिया सबसे प्रभावी है। परिणाम ई दर्सावत है कि प्रतिक्रिया कुल रूप से कारगर है, r = .071, p < .001, लेकिन प्रभाव में महत्वपूर्ण भिन्नता के साथ (r -0.080 से .480 तक भिन्न रहा) । कई उपचार चर इ सम्बन्ध को नियंत्रित करने के लिए पाया गयल, जइसै आवृत्ति, माध्यम, तुलना संदेश, अवधि, अउर अन्य हस्तक्षेप के साथ संयोजन (जैसे, लक्ष्य, प्रोत्साहन) । कुल मिलाके, ई निष्कर्ष निकरा कि कम से कम एक ठो पैरामीटर जरूर चाहीं (टेम्पलेटःश्रेणी इहो देखीं) । एकरे अलावा, ई पन्ना विकिपीडिया पय भी उपलब्ध अहै। |
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54e7e6348fc8eb27dd6c34e0afbe8881eeb0debd | विज्ञान, कला अउर संस्कृति के सीमा से परे बढ़त सामग्री-आधारित मल्टीमीडिया सूचना पुनर्प्राप्ति दुनिया भर मा मीडिया के असंख्य विविधता के माध्यम से खोज के लिए नया प्रतिमान अउर विधि प्रदान करत है। ई सर्वेक्षण सामग्री-आधारित मल्टीमीडिया सूचना पुनर्प्राप्ति पर 100+ हालिया लेखन कय समीक्षा करत है औ वर्तमान अनुसंधान दिशाओं मा इनकर भूमिका कय चर्चा करत है जेहमा ब्राउज़िंग औ खोज प्रतिमान, उपयोगकर्ता अध्ययन, प्रभावशाली कम्प्यूटिंग, सीखे, सिमेंटिक क्वेरी, नई सुविधा औ मीडिया प्रकार, उच्च प्रदर्शन अनुक्रमण, औ मूल्यांकन तकनीक शामिल हैं। तकनीकी प्रगति की वजह से आज का टाइम मोबाइल्स फ़ोन्स का ओर इंटरनेट का टाइम है। |
2902e0a4b12cf8269bb32ef6a4ebb3f054cd087e | कार्य-संबंधित गणितीय मॉडल का अनुकूलन सांख्यिकीय और सीखने वाले क्षेत्रों में सबसे बुनियादी पद्धति से एक है। हालांकि, सामान्य रूप से डिजाइन किए गए स्कीमैटिक पुनरावृत्तियां वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में जटिल डेटा वितरण की जांच करना कठिन हो सकता है। हाल मा, प्रशिक्षण गहन प्रसार (यानी, नेटवर्क) कुछ विशेष कार्य मा होनहार प्रदर्शन प्राप्त गरेको छ। दुर्भाग्य से, मौजूदा नेटवर्क अक्सर खराब प्रदर्शन का कारण बनता है, हालांकि कई भौतिकविदों असहमत हैं. ई काम में, हम ई अलग-अलग तंत्र (यानी, मॉडल अनुकूलन और गहरी प्रसार) के बीच अंतर को कम करने के लिए एक नया प्रतिमान प्रदान करते हैं, जिसका नाम प्रसारण और अनुकूलन आधारित गहरी मॉडल (पीओडीएम) है। एक तरफ हम PODM का उपयोग मॉडल अनुकूलन के लिए एक गहन प्रशिक्षित सॉल्वर के रूप मा कर रहे हैं। इ मौजूदा नेटवर्क आधारित पुनरावृत्तन से अलग, जौन अक्सर सैद्धांतिक जांच से रहित होत हैं, हम चुनौतीपूर्ण गैर-उण्डेष अउर गैर-सुचारू परिदृश्यों में पीओडीएम खातिर सख्त अभिसरण विश्लेषण प्रदान करत हैं। दूसर ओर, मॉडल बाधाओं का ढीला करैं अउर अंत-से-अंत प्रशिक्षण का संचालन कइके, हम डोमेन ज्ञान (मॉडल के रूप मा तैयार) अउर वास्तविक डेटा वितरण (नेटवर्क द्वारा सीखा) का एकीकृत करे खातिर एक PODM आधारित रणनीति का भी विकास करत हैं, जेकर परिणामस्वरूप वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के चुनौती के लिए एक सामान्य एसेम्बल ढांचा होत है। व्यापक प्रयोग से हमार सैद्धांतिक परिणाम सत्यापित होई जात है अउर ई अत्याधुनिक दृष्टिकोण के खिलाफ पीओडीएम की श्रेष्ठता का प्रदर्शन करत है। |
5dca5aa024f513801a53d9738161b8a01730d395 | अज्ञात वातावरण का मानचित्रण करैं अउर साथ ही साथ नक्शा का नेविगेट करै खातिर इ मानचित्रण कय उपयोग करै का काम मोबाइल रोबोटिक्स अनुसंधान में एक केंद्रीय समस्या है। इ पेपर इ समस्या का हल करत है कि कैसे समवर्ती मैपिंग और स्थानीयकरण (सीएमएल) का अनुकूली रूप से सोनार का उपयोग करके प्रदर्शन करें. स्टोचैस्टिक मैपिंग सीएमएल कय एगो सुविधा-आधारित तरीका होय जवन वाहन स्थानिकीकरण अउर पर्यावरण मैपिंग कय शामिल करेक खातिर विस्तारित कलमैन इटर कय सामान्यीकृत करत अहै। हम स्टोचैस्टिक मैपिंग कय एक कार्यान्वयन का वर्णन करत है जवन नक्शा मा नई सुविधाओं का आरंभ करेक, नक्शा सुविधाओं से माप का मेल करेक, औ पुरान सुविधाओं का हटावेक खातिर विलंबित निकटतम पड़ोसी डेटा एसोसिएशन रणनीति का प्रयोग करत है। हम अनुकूली संवेदन खातिर एक मीट्रिक प्रस्तुत करत हई जवन फिशर सूचना के संदर्भ में परिभाषित बा अउर नक्शा में वाहन अउर सुविधा अनुमान के त्रुटि दीर्घवृत्त के क्षेत्र के योग का प्रतिनिधित्व करत है। पूर्वानुमानित सेंसर रीडिंग्स और अपेक्षित डेड-रेकडिंग त्रुटियों का उपयोग रोबोट की प्रत्येक संभावित कार्रवाई के लिए मीट्रिक का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, और जो कार्रवाई सबसे कम लागत (यानी, अधिकतम जानकारी) देती है, उसे चुना जाता है। इ तकनीक हवा मा सोनर प्रयोग, औ पानी के भीतर सोनर प्रयोग के माध्यम से सिमुलेशन, मा सिद्ध कीन जात है। परिणाम दिखावा गवा है 1) गति का अनुकूली नियंत्रण और 2) गति का अनुकूली नियंत्रण और स्कैनिंग। वाहन मा पर्यावरण मा विभिन्न वस्तुओं का चयनात्मक रूप से खोज करण का चलन है। इ अनुकूली एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन सीधा-लाइन गति अउर यादृच्छिक गति से बेहतर दिखावा जात है। |
5eb1e4bb87b0d99d62f171f1eede90c98bf266ab | वायरलेस पावर ट्रांसफर वायरलेस सेंसर नेटवर्क मा ऊर्जा समस्या का मूल रूप से हल करै खातिर एक आशाजनक तकनीक है। इ तकनीक का प्रभावी ढंग से काम करेक लिए, राउटर का एक राउटर हवा से बाहर रखा गवा है, जेकरे साथ राउटर परमाणु ऊर्जा प्रदान करत ह। दूसरी ओर, ई अच्छी तरह से ज्ञात है कि मोबाइल फोन की तुलना में, फोन का उपयोग ज्यादातर इलेक्ट्रॉनिक रूप से किया जाता है, खासकर जब से ई फोन कई बार फोन पर उपलब्ध हो। इ पेपर मा, हम वायरलेस चार्जिंग वाहन पर मोबाइल बेस स्टेशन को-लोकेशन की एक दिलचस्प समस्या का जांच करें। हम एक अनुकूलन समस्या का अध्ययन करत हैं जवन संयुक्त रूप से यात्रा पथ, रोक बिंदु, चार्जिंग शेड्यूल, अउर प्रवाह रूटिंग का अनुकूलन करत है। हमार स्टडी दुई चरण मा करा जात है। सबसे पहिले, हम एक आदर्श समस्या का अध्ययन करे जे शून्य यात्रा समय मानता है, अउर इ आदर्श समस्या का एक सिद्ध निकट-सर्वोत्तम समाधान विकसित करे. दूसर चरण मा, हम दिखायब कि कैसे गैर-शून्य यात्रा समय के साथ एक व्यावहारिक समाधान का विकास करें और इ समाधान और मूल समस्या का अज्ञात इष्टतम समाधान के बीच प्रदर्शन अंतर को मापें। |
229547ed3312ee6195104cdec7ce47578f92c2c6 | इ पेपर इ पता लगावत है कि कैसे फ़र्मों की गतिशील क्षमताओं का एक उद्योग के भीतर अंतर फर्म प्रदर्शन का उदय हो सकता है। रणनीतिक अउर संगठनात्मक सिद्धांत दुन्नो से अंतर्दृष्टि का संश्लेषण करत हुए, गतिशील क्षमताओं के चार प्रदर्शन-संबंधित गुण प्रस्तावित हयेन: गतिशील क्षमता तैनाती का समय, वैकल्पिक संसाधन विन्यास की खोज के हिस्से के रूप में नकल, गतिशील क्षमता तैनाती की लागत, अउर गतिशील क्षमताओं का तैनाती सीखना। सैद्धांतिक प्रस्ताव विकसित कै जाये जेसे ई पता चलाय सका जाये कि ई विशेषताएं किस तरह से विभेदक फर्म प्रदर्शन के उद्भव मा योगदान देत हैं। एक औपचारिक मॉडल प्रस्तुत कीन गा है जेहमा गतिशील क्षमता का मॉडल एक फर्म के विकासात्मक प्रक्रियाओं का मार्गदर्शन करे वालन दिनचर्या के समूह के रूप मा तैयार कीन गा है। मॉडल का अनुकरण गतिशील क्षमता तैनाती के माध्यम से परिवर्तन की प्रक्रिया में अंतर्दृष्टि का उत्पादन करता है, और सैद्धांतिक प्रस्तावों का परिष्करण की अनुमति देता है। इ अध्ययन कय एक दिलचस्प निष्कर्ष ई हय कि जदपि गतिशील क्षमताओं का विभिन्न फर्मों मा समान रूप से इस्तेमाल कै जाथै, तबउ भी अगर लागत और समय अलग अलग फर्मों मा गतिशील क्षमताओं की तैनाती का कारण बनत है, तौ विभिन्न फर्मों मा प्रदर्शन मा भारी अंतर हो सकत हय। |
b533b13910cc0de21054116715988783fbea87cc | आजकाल इंटरनेट के माध्यम से सार्वजनिक अउर वाणिज्यिक सेवा के बढ़त संख्या मा उपयोग कै जाये का अहै, जेसे सूचना सुरक्षा समाज मा एक महत्वपूर्ण मुद्दा बनत बाय। दूसर तरीका से, कुछ डेटा खनन तकनीक भी घुसपैठ का पता लगाने में मदद करती हैं। घुसपैठ का पता लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली कुछ डेटा माइनिंग तकनीक को दो वर्गों में वर्गीकृत किया जा सकता हैः गलत घुसपैठ का पता लगाने और अनियमित घुसपैठ का पता लगाने। गलत उपयोग हमेशा ज्ञात हमला अउर हानिकारक गतिविधि खातिर संदर्भित होत है जवन कि सिस्टम के ज्ञात संवेदनशीलता का शोषण करत है। विसंगति आम तौर पे एक आम गतिविधि का मतलब है जो घुसपैठ का संकेत दे सकता है। इ पेपर मा, घुसपैठ का पता लगावे के खातिर डेटा माइनिंग तकनीक का उपयोग करैं वाले 23 संबंधित पेपर के बीच तुलना कीन गै बाय। हमार काम डेटा माइनिंग अउर सॉफ्ट कंप्यूटिंग तकनीक जइसे कि आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन), सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) अउर मल्टीवेरिएट एडाप्टिव रिग्रेशन स्पाइन (एमएआरएस) इत्यादि पर एक नजरिया प्रदान करत है। इ पेपर आईडीएस डाटा माइनिंग तकनीक अउर घुसपैठ का पता लगावे खातिर इस्तेमाल कीन जाय वाले ट्यूपल के बीच तुलना देखावा गा है। उन 23 संबंधित कागजात मा, 7 शोध पत्र एएनएन का उपयोग करत हैं अउर 4 एसवीएम का उपयोग करत हैं, काहे से एएनएन अउर एसवीएम अन्य मॉडल अउर संरचनाओं की तुलना मा अधिक विश्वसनीय हैं। एकर अलावा, 8 रिसर्च DARPA1998 ट्यूपल्स अउर 13 रिसर्च KDDCup1999 का उपयोग करत हैं, काहे से कि स्टैंडर्ड ट्यूपल्स दूसर लोगन की तुलना में अधिक विश्वसनीय हय। वर्तमान समय मा इटर्रूजन डिटेक्शन का सबसे अच्छा मॉडल नहीं है। हालांकि, भविष्य के शोध दिशाओं के लिए घुसपैठ का पता लगाने का प्रयास इस पेपर में देखा जाना चाहिए। कीवर्ड- घुसपैठ का पता लगाना, डाटा माइनिंग, एएनएन |
a69fd2ad66791ad9fa8722a3b2916092d0f37967 | एकरे अलावा, शहरन के उदाहरण के लिए शहरन के जगह-जगह का मिक्स करे के क्षमता नई सिंथेटिक सामग्री का उत्पादन करे खातिर एक शक्तिशाली तरीका प्रदान करत है। हम आपन प्रणाली का प्रदर्शन कई वास्तविक दुनिया के शहरन से उदाहरण के टुकड़न का उपयोग करके शहरी लेआउट बनाएके करत हैं, हर एक सैकड़ों से हजारों शहर ब्लॉक अउर पार्सल से होत है। हम उदाहरण के लिए एक इंटरैक्टिव सिस्टम का परिचय देते हैं ताकि शहर का डिजाइन बना सके। हमार विधि एक साथ संरचना-आधारित संश्लेषण अउर छवि-आधारित संश्लेषण दुनु करत है ताकि एक पूर्ण शहरी लेआउट का निर्माण हो सके, जौन एक यथार्थवादी सड़क नेटवर्क अउर हवाई-दृश्य छवि के साथ है। हमार तरीका वास्तविक दुनिया के शहरी क्षेत्रन के संरचना अउर छवि डेटा अउर एक संश्लेषण एल्गोरिथ्म का उपयोग कई उच्च-स्तरीय संचालन प्रदान करे खातिर आसान अउर इंटरैक्टिव तरीका से जटिल लेआउट का उदाहरण से उत्पन्न करे खातिर करत ह। उपयोगकर्ता एक ऑपरेशन का अनुक्रम जैसे कि ज्वाइन, एक्सपैंड, और ब्लेंड द्वारा नए शहरी लेआउट बना सकता है, बिना निम्न-स्तरीय संरचनात्मक विवरणों के बारे में चिंतित हो। |
9b8be6c3ebd7a79975067214e5eaea05d4ac2384 | हम देखब कि ग्रेडिएंट अवतरण स्थानीय न्यूनतम करे वाला मा लगभग निश्चित रूप से यादृच्छिक आरंभ के साथ अभिसरण करत है. यह गतिशील प्रणालियों का सिद्धांत से स्थिर मैनिफोल्ड प्रमेय का उपयोग करके सिद्ध किया जाता है। |
75235e03ac0ec643e8a784f432e6d1567eea81b7 | खनन डेटा प्रवाह पिछले दशक मा अनुसंधान रुचि का एक फोकल बिन्दु रहा है। हार्डवेयर अउर सॉफ्टवेयर के तरक्की से ई क्षेत्र के खोज के महत्व बढ़त जात है। इ तेजी से बढ़त भवा डाटाबेस कय विकास होत बाय। क्रेडिट कार्ड लेनदेन, गूगल सर्च, शहर मा फोन कॉल, और कई अन्य सामान्य डाटा स्ट्रीम हैं। कई महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों मा , ई प्रवाह डेटा का वास्तविक समय मा विश्लेषण गर्न को लागी अपरिहार्य छ। पारंपरिक डेटा खनन तकनीक डेटा स्ट्रीम खनन की जरूरतों का समाधान करने में विफल रही है। यादृच्छिकरण, सन्निकटन, अउर अनुकूलन का व्यापक रूप से नई तकनीक का विकास या बाहर निकले वाले लोगन का अपनाने में उपयोग करल गयल ह ताकि उ एक स्ट्रीमिंग वातावरण में काम कर सकें। इ पेपर मा मुख्य मील का पत्थर और कला की स्थिति का डेटा स्ट्रीम खनन क्षेत्र मा समीक्षा कीन गै बाय। भविष्य का भी जायका दिया जा रहा है। C © 2011 विले पेरीडिकल, इंक. |
2327ad6f237b37150e84f0d745a05565ebf0b24d | बिटकोइन पहिला डिजिटल मुद्रा अहै जेकर व्यापक रूप से स्वीकृति मिले अहै। जबकि भुगतान छद्म नाम के बीच कीन जात है, बिट सिक्का मजबूत गोपनीयता गारंटी प्रदान नहीं कइ सकत: भुगतान लेनदेन एक सार्वजनिक विकेन्द्रीकृत खाता बही मा दर्ज करा गा है, जौन से बहुत सारी जानकारी का निष्कर्ष निकाला जा सकत है। शून्य सिक्का (मिर्स एट अल., आईईईई एस एंड पी 2013) पेमेंट की उत्पत्ति से लेनदेन को अलग करके इन गोपनीयता मुद्दों का कुछ समाधान करता है। फिर भी, ई पेमेंट्स का डिस्टिनेशन और मात्रा का पता लगाना, अऊर इन सब पर काम करना, अब भी बहुत मुश्किल है. इ पेपर मा, हम पूरी तरह से बही-आधारित डिजिटल मुद्रा का निर्माण करत हैं, मजबूत गोपनीयता गारंटी के साथ। हमार परिणाम शून्य-ज्ञान संक्षिप्त गैर-इंटरैक्टिव ज्ञान का तर्क (zk-SNARKs) मा हालिया प्रगति का लाभ उठावत हैं। सबसे पहिले, हम विकेन्द्रीकृत बेनामी भुगतान योजना (DAP योजना) का निर्माण करें। एक डीएपी योजना उपयोगकर्ता का एक दूसरे से निजी तौर पर भुगतान करने का अनुमति देती हैः संबंधित लेनदेन भुगतान की उत्पत्ति, गंतव्य, और हस्तांतरित राशि छिपाता है। हम औपचारिक रूप से परिभाषित कर रहे हैं और संरचना का प्रमाण दे रहे हैं। दूसरा, हम शून्य नकद बनायब, हमरे डीएपी योजना निर्माण का एक व्यावहारिक उदाहरण। शून्य नकद मा, लेनदेन 1 केबी से कम होये अउर सत्यापित करे खातिर 6 एम एस से कम समय लागये - कम-अनामी शून्य सिक्का से अधिक कुशल परिमाण का आदेश और साधारण बिट सिक्का के साथ प्रतिस्पर्धी। |
3d08280ae82c2044c8dcc66d2be5a72c738e9cf9 | हम एक हाइब्रिड मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन मॉडल का प्रस्तुत करत हई जवन उपयोगकर्ता अउर आइटम के उनके सामग्री सुविधाओं लुप्त कारक के रैखिक संयोजन के रूप मा प्रतिनिधित्व करत है। मॉडल कोल्ड-स्टार्ट या विरल इंटरैक्शन डेटा परिदृश्यों (उपयोगकर्ता और आइटम मेटाडेटा दोनों का उपयोग करके) में सहयोगी और सामग्री-आधारित मॉडल दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है, और कम से कम एक शुद्ध सहयोगी मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन मॉडल के रूप में प्रदर्शन करता है जहां इंटरैक्शन डेटा प्रचुर मात्रा में है। ई अतिरिक्त रूप से, मॉडल द्वारा निर्मित फीचर एम्बेडिंग शब्द एम्बेडिंग दृष्टिकोण की याद दिलाते हुए अर्थपूर्ण जानकारी का एन्कोड करत है, जिससे उन्हें संबंधित कार्यों की एक श्रृंखला के लिए उपयोगी बना दिया जाता है, जैसे कि टैग अनुशंसाएँ। |
25d1a2c364b05e0db056846ec397fbf0eacdca5c | मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन-आधारित विधि डायडिक डेटा विश्लेषण में लोकप्रिय होत हैं, जहां एक मौलिक समस्या, उदाहरण के लिए, दस्तावेज़ क्लस्टरिंग या शब्द अउर दस्तावेज़ों का सह-क्लस्टरिंग शब्द-दस्तावेज़ मैट्रिक्स दिए गए हैं। गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स त्रि-कारककरण (एनएमटीएफ) सह-क्लस्टरिंग के लिए एक आशाजनक उपकरण के रूप में उभरता है, सभी कारक मैट्रिक्स के साथ गैर-नकारात्मक होने पर प्रतिबंधित 3-कारक अपघटन एक्स यूएसवी की मांग करता है, अर्थात, यू पी 0; एस पी 0; वी पी 0: इस पेपर में हम ऑर्थोगोनल एनएमटीएफ के लिए गुणक अद्यतन विकसित करते हैं जहां एक्स यूएसवी का ऑर्थोगोनैलिटी बाधाओं, यूयू 1⁄4 आई; और वीवी 1⁄4 आई के साथ पीछा किया जाता है, स्टीफेल मल्टीफॉल्ड पर सच्चे ढाल का शोषण करते हुए। विभिन्न दस्तावेज़ डेटा सेट पर प्रयोग से पता चलता है कि हमारी विधि दस्तावेज़ क्लस्टरिंग के लिए अच्छी तरह से काम करती है और बहु-शब्दों वाले शब्दों का पता लगाने में उपयोगी है। 2010 एल्सवीयर लिमिटेड. सब अधिकार सुरक्षित. |
461ac81b6ce10d48a6c342e64c59f86d7566fa68 | इ प्रकाशन मा पुनरुत्पादित लेख शामिल हैं जिनकी IEEE प्रतिलिपि अधिकार नहीं रखत है। इ लेख कय पूरा पाठ IEEE Xplore पय उपलब्ध नाहीं अहै। |
c03fb606432af6637d9d7d31f447e62a855b77a0 | यद्यपि इ बात क प्रमाण इहै बाय कि अकादमिक रूप से सफल छात्र आपन अध्ययन के बरे पेस करत हय, यह बरे कठिन इहै बा कि छात्रन कय प्रतिबद्धता सही मा परिभाषित कीन जाय। छात्र की भागीदारी का मतलब आमतौर पर दो पहलुओं से संबंधित होता है- सामाजिक अउर शैक्षणिक भागीदारी। सोशल मीडिया अउर डिजिटल टेक्नोलॉजी के तेजी से अपनै से छात्रन के पढ़ाई मा बढ़ोतरी होय का चाही। इ पेपर में फेसबुक का उपयोग प्रथम वर्ष के मनोविज्ञान छात्र समूह के बीच करा है अउर रिपोर्ट करत है कि जदपि ज्यादातर छात्रन का फेसबुक अकाउंट होत है अउर औसतन फेसबुक का उपयोग एक घंटे तक करत है, तौ यहिकै उपयोग मुख्य रूप से सामाजिक रूप से होत है। व्यक्तित्व कारक उपयोग पैटर्न को प्रभावित कर रहा है, अधिक जागरूक छात्र कम जागरूक छात्रों की तुलना में फेसबुक का उपयोग कम करते हैं। इ पेपर का तर्क है कि, सामाजिक रूप से सक्रिय रहने का एक तरीका है कि ई वर्तमान में सक्रिय रूप से सोसल मीडिया का प्रचार करे . . . |
171071069cb3b58cfe8e38232c25bfa99f1fbdf5 | ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग साइटन आपन परिचय प्रस्तुत करय खातिर एक एकदम नया तरीका खोलि दिहेन हय। ई साइबर सामाजिक औजार व्यक्तित्व अउर पहचान कय जांच करै खातिर एक नवा साइट कय प्रदान करत है। वर्तमान अध्ययन मा युनिवर्सिटीज अफ नेशन्स शीर्षक पय कीन गवा , जेहमा युनिवर्सिटीज अफ नेशन्स अउर युनिवर्सिटीज अफ नेशन्स शामिल अहैं । यॉर्क विश्वविद्यालय मा 100 फेसबुक उपयोगकर्ता से आत्मसम्मान और नार्सिस्टिक व्यक्तित्व आत्म-रिपोर्ट एकत्रित कीन गै रहिन। प्रतिभागी वेब पेज भी स्व-प्रचार सामग्री सुविधाओं के आधार पर कोडित रहिन । सहसंबंध विश्लेषण से पता चला कि व्यक्ति अधिक नार्सिज्म मा उच्च और आत्मसम्मान मा कम ऑनलाइन गतिविधि के साथ-साथ कुछ आत्म-प्रचार सामग्री से संबंधित थे। लैंगिक अंतर व्यक्तिगत फेसबुक उपयोगकर्ता द्वारा प्रस्तुत आत्म-प्रचार सामग्री के प्रकार का प्रभावित करने का पता चला है। सामाजिक नेटवर्किंग वेब साइट्स पर नार्सिज्म अउर आत्मसम्मान का प्रभाव अउर भविष्य के शोध दिशाओं पर चर्चा कीन जात है। |
5e30227914559ce088a750885761adbb7d2edbbf | किशोर लोग इंटरनेट पर सामाजिक नेटवर्क मा शामिल होण खातिर आपन व्यक्तिगत जानकारी दे दे हीन। बाद मा, उ पचे जबाव देत भए कहइ लागेन, "सचमुच ही उ ओहे अहइ। " समुदाय ऑनलाइन युवा लोगन द्वारा पोस्ट की गई व्यक्तिगत जानकारी से नाराज हैं अउर कॉलेज परिसर अउर बाहर के छात्रन की गतिविधि का ट्रैक रखे हैं। किशोर अउर छात्रन के निजी जानकारी जमा करावै मा बहुत दिक्कत हुवत बाय। ई लेख गोपनीयता विरोधाभास का वर्णन करके सामाजिक नेटवर्क में गोपनीयता मुद्दों पर हंगामा पर चर्चा करेगा; निजी बनाम सार्वजनिक स्थान; और, सामाजिक नेटवर्किंग गोपनीयता मुद्दों. अंत मा निजता के प्रस्तावित समाधान अउर निजता के विरोधाभास के समाधान खातिर उठाए जाय वाले कदमन पर चर्चा होई। |
6c394f5eecc0371b43331b54ed118c8637b8b60d | व्यापक अलगाव प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए बहु-अनुभाग शक्ति विभाजक का एक नया डिजाइन सूत्र प्राप्त होता है। व्युत्पन्न डिजाइन सूत्र एकल समाप्त फिल्टर डिजाइन सिद्धांत पर आधारित है। ई पेपर प्रस्तावित डिजाइन सूत्र की वैधता दिखाने के लिए बहु-खंड शक्ति विभाजक का कई सिमुलेशन और प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत करता है। प्रयोग से पता चलता है कि बहु-खंड शक्ति विभाजक का उत्कृष्ट प्रदर्शन बहु-अष्टक अलगाव विशेषता के साथ है। |
d12e3606d94050d382306761eb43b58c042ac390 | एक दिलचस्प अउर सशक्त समस्या का समझने के लिए प्रयास करें कि कौन सा स्टेकहोल्डर्स आपके साथ काम कर रहा है । आपन सामान्य ज्ञान के हिसाब से आपके लिए एक बेहतर विकल्प है - अउर आप बेहतर तरीके से अपनी भाषा का अनुवाद कर सकते हैं, जइसे कि आप बेहतर तरीके से अपनी भाषा से अनुवाद कर सकते हैं । चूंकि केंद्रीकृत प्लेसमेंट टेस्ट अउर भविष्य कै शैक्षणिक उपलब्धि संबंधित अवधारणाएं माना जात हैं, प्लेसमेंट टेस्ट के पीछे सफलता कारक का विश्लेषण शैक्षणिक उपलब्धि को समझे अउर संभावित रूप से सुधारै मा मदद कर सकत है। इ अध्ययन मा टर्की मा माध्यमिक शिक्षा संक्रमण प्रणाली से एक बड़ा और सुविधा समृद्ध डेटासेट का उपयोग करत हुए हम माध्यमिक शिक्षा प्लेसमेंट परीक्षण परिणामों की भविष्यवाणी करेक खातिर मॉडल विकसित किहिन, अउर उन भविष्यवाणी मॉडल पर संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग करत हुए हम सबसे महत्वपूर्ण भविष्यवाणियों की पहचान कीन। परिणाम से पता चला कि C5 निर्णय वृक्ष एल्गोरिथ्म 95% सटीकता के साथ होल्ड-आउट नमूना पर सबसे अच्छा भविष्यवाणीकर्ता है, इसके बाद समर्थन वेक्टर मशीनें (91% सटीकता के साथ) और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (89% सटीकता के साथ) । लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल चार का सबसे कम सटीक निकला, औसतन 82% सटीकता के साथ। संवेदनशीलता विश्लेषण से पता चला कि पिछला परीक्षण अनुभव, चाहे छात्र का छात्रवृत्ति हो, छात्र का भाई-बहन का संख्या, पिछले वर्षों का ग्रेड पॉइंट औसत प्लेसमेंट टेस्ट स्कोर के सबसे महत्वपूर्ण भविष्यवाणी कारक हैं। 2012 एल्सवीयर लिमिटेड. सब अधिकार सुरक्षित. |
75859ac30f5444f0d9acfeff618444ae280d661d | बहु-जैविक तंत्र का कई बड़े-बड़े बायोमेट्रिक अनुप्रयोगों (जैसे, एफबीआई-आईएएफआईएस, भारत में यूआईडीएआई प्रणाली) में तेजी से उपयोग किया जा रहा है क्योंकि उनके पास कई फायदे हैं जैसे कि कम त्रुटि दर और अधिक जनसंख्या कवरेज, यूनिबायोमेट्रिक तंत्र की तुलना में। बहरहाल, मल्टीबायोमेट्रिक सिस्टम का जरूरी है कि हर उपयोगकर्ता के लिए कई बायोमेट्रिक टेम्पलेट्स (जैसे, फिंगरप्रिंट, आइरिस, और चेहरा) का भंडारण हो, जिससे उपयोगकर्ता की गोपनीयता और सिस्टम सुरक्षा पर खतरा बढ़ जाता है। व्यक्तिगत टेम्पलेट्स का सुरक्षा करै कै एक तरीका बाय कि बायोमेट्रिक क्रिप्टो सिस्टम का प्रयोग कइके संबंधित टेम्पलेट से उत्पन्न सुरक्षित स्केच का ही भण्डारण करै। इ कई स्केचों का भंडारण का आवश्यकता है। इ पेपर मा, हम एक सुविधा-स्तर फ्यूजन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करत हैं ताकि एक साथ कई उपयोगकर्ता टेम्पलेट्स को एक एकल सुरक्षित स्केच के रूप मा बचाया जा सके। हमार मुख्य योगदान ई बा: (1) प्रस्तावित फीचर-लेवल फ्यूजन फ्रेमवर्क का व्यावहारिक कार्यान्वयन दु प्रसिद्ध बायोमेट्रिक क्रिप्टो सिस्टम, नामरी, फजी वॉल्ट अउर फजी प्रतिबद्धता का उपयोग करत हुए, अउर (2) प्रस्तावित मल्टीबायोमेट्रिक क्रिप्टो सिस्टम में मिलान सटीकता अउर सुरक्षा के बीच व्यापार-बंद का विस्तृत विश्लेषण दु अलग-अलग डेटाबेस (एक वास्तविक अउर एक आभासी मल्टीमोडल डेटाबेस) पर आधारित, जेहमा तीन सबसे लोकप्रिय बायोमेट्रिक मोडलिटीज़ शामिल ह, अर्थात् फिंगरप्रिंट, आइरिस अउर चेहरा। प्रयोगात्मक परिणाम से पता चलता है कि बहु-बायोमीट्रिक क्रिप्टो सिस्टम, जेकर उपयोग यहां की पेशकश की जा रही है, अपने एकल-बायोमीट्रिक समकक्षों की तुलना में उच्च सुरक्षा और अनुकूलन प्रदर्शन का दावा कर रहा है। |
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65227ddbbd12015ba8a45a81122b1fa540e79890 | वेबपेज कय महत्व एक निसंसारिक विषय होय, जवन पाठक कय रुचि, ज्ञान अउर व्यवहार पे निर्भर करत है। लेकिन वेब-साइट का महत्व, साथ ही साथ वेब-आधारित सामग्री का एक अच्छा स्रोत कई बार बढ़ रहा है। इ पेपर पेजरैंक का वर्णन करता है, वेब पेजों का उद्देश्यपूर्ण और यांत्रिक रूप से रेटिंग का एक तरीका, उन पर समर्पित मानव रुचि और ध्यान का प्रभावी ढंग से माप। हम पेजरैंक का तुलना एगो आदर्श यादृच्छिक वेब सर्फर से करित है हम देखब कि काका कई पृष्ठन् कय बरे PageRank कय गणना कइ सकत हैं। अउर, हम देखब कि कइसे पृष्ठ रैंक खोजब अउर उपयोगकर्ता के नेविगेशन के लिए लागू होत है। |
0a202f1dfc6991a6a204eaa5e6b46d6223a4d98a | कौनो भी फीचर-आधारित विजन सिस्टम काम नहीं कर सकत जब तक कि अच्छा फीचर का पहचान ना कीन जाय अउर फ्रेम से फ्रेम तक ट्रैक ना कीन जाय। हालांकि ट्रैकिंग पूरी तरह से स्वचालित है, वास्तव में, "प्लास्टिक" का अर्थ है एक शक्तिशाली डिवाइस जो डिवाइस को नियंत्रित कर सकता है, वास्तव में, "प्लास्टिक" का अर्थ है ऊर्जा की खपत बढ़ रही है, ऊर्जा की खपत बढ़ रही है। हम एक सुविधा चयन मानदंड का प्रस्ताव करत हैं जउन निर्माण द्वारा इष्टतम अहै काहे से ई आधार पे है कि ट्रैकर कइसे काम करत है, अउर एक सुविधा निगरानी विधि जवन की ओक्लूजन, डिस्क्लोजर, अउर सुविधाओं का पता लगा सकत है जउन दुनिया मा बिंदुओं से मेल नहीं खात। इ विधियन क एक नया अनुरेखण एल्गोरिथ्म पर आधारित ह जवन कि न्यूटन-रैफसन शैली क खोज विधियन का विस्तार करत ह ताकि इ एक नई छवि रूपांतरणन के तहत काम कर सका जात । हम कई सिमुलेशन अउर प्रयोग के साथ प्रदर्शन का परीक्षण करत हैं। |
4f640c1338840f3740187352531dfeca9381b5c3 | खनन अनुक्रमिक पैटर्न की समस्या हाल ही मा [AS95] मा शुरू कीन गा रहा। हम लोगन का अनुक्रम का डाटाबेस दिया गवा है, जहाँ हर अनुक्रम लेन-देन का सूची है लेन-देन समय से क्रमबद्ध, अउर हर लेन-देन आइटम का एक सेट है. समस्या ई है कि उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट न्यूनतम समर्थन स्तर के साथ सभी अनुक्रमिक पैटर्न का खोज करें, जहां एक पैटर्न का समर्थन डेटा-अनुक्रमों की संख्या है, जो पैटर्न को संदर्भित करता है। एक अनुक्रमिक पैटर्न का एक उदाहरण है % ग्राहक एक लेनदेन मा फाउंडेशन और रिंगवर्ल्ड खरीदा, बाद मा एक बाद के लेनदेन मा सेकंड फाउंडेशन द्वारा पीछा किया। " हम यहि प्रश्न का हल करै कै प्रयास करत अहन कि आखिर केकरौ उत्तर पय जायि? सबसे पहिले, हम समय सीमा का जोड़ें जो एक पैटर्न में सीमा से बाहर कई अलग-अलग तत्वों तक एक न्यूनतम और/या अधिकतम सीमा का समय लगाता है। दुसरे, हम इ प्रतिबंधक के छूट देत हैं कि अनुक्रमिक पैटर्न का एक तत्व का आइटम एक ही लेनदेन से आना चाहिए, बजाय एटम का लेनदेन के सेट में मौजूद होने की अनुमति दें, जिनकी लेनदेन-समय उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट समय विंडो के भीतर हैं। तीसर, वस्तुओं पर एक उपयोगकर्ता-परिभाषित वर्गीकरण (एक पदानुक्रम है) दिए गए, हम अनुक्रमिक पैटर्न को वर्गीकरण के सभी स्तरों पर वस्तुओं को शामिल करने की अनुमति देते हैं। हम प्रस्तुत करत हई जीएसपी, एगो नया एल्गोरिथ्म जवन इ सब सामान्यीकृत अनुक्रमिक पैटर्न के खोज करत बा. सिंथेटिक अउर वास्तविक जीवन डेटा का उपयोग करके अनुभवजन्य मूल्यांकन बतात है कि जीएसपी [AS95] में प्रस्तुत अप्रियोरीअल एल्गोरिथ्म से बहुत तेज है। जीएसपी डेटा अनुक्रमों की संख्या के साथ रैखिक रूप से स्केल करता है, और औसत डेटा अनुक्रम आकार के संबंध में बहुत अच्छा स्केल-अप गुण होता है। साथ ही, कम्प्यूटर साइंस विभाग, विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालय, मैडिसन। |
4282abe7e08bcfb2d282c063428fb187b2802e9c | भरने का उपयोग करैं वाले मरीजन के धीरे-धीरे बढ़े के कारन गैर-चिकित्सा पेशेवर या अनुभवहीन चिकित्सक द्वारा इलाज कराये जाए वाले मरीजन के भी जटिलता बढ़त जात है। हम इहा पर 2 मरीजन का रिपोर्ट करत हई जिनका filler इंजेक्शन लगवाये के बाद गंभीर जटिलताएं होई गयन और उनका एडिपोज-डायरीवेटेड स्टेम सेल (ADSCs) थेरेपी से सफलतापूर्वक इलाज कीन गयल। मामला 1 एक 23 साल की महिला मरीज थी जकी गैर-चिकित्सा पेशेवर द्वारा उसके माथे, glabella, और नाक में filler (Restylane) का इंजेक्शन दिया गया था। इंजेक्शन लगवावैं के एक दिन बाद सूजन अउर 3x3 सेंटीमीटर त्वचा का नेक्रोसिस देखाई गै। केस 2 एक 30 साल की मेहरारू थी जेका एक निजी क्लिनिक मा हयालूरोनिक एसिड जेल (जुवेडरम) का फिलर इंजेक्शन लगावा ग रहा। उ मरीज कय पेट के उप- त्वचीय ऊतक से बरामद ADSCs युक्त एक घोल का उप- त्वचीय और त्वचीय स्तर पर घाव में इंजेक्शन लगावा गवा रहा। बिना कउनो अतिरिक्त उपचार कराइ के घाव ठीक होइ गवा रहा। निरंतर अनुवर्ती के साथ, दोनों मरीजों का पोस्टऑपरेटिव 6 महीने बाद केवल बारीक रैखिक निशान का अनुभव हुआ। एडिपस से प्राप्त स्टेम सेल का प्रयोग करके, हम सफलतापूर्वक फिलर इंजेक्शन के बाद त्वचा के नेक्रोसिस की तीव्र जटिलताओं का इलाज कर रहे थे, जिसके परिणामस्वरूप बहुत कम निशान बन रहे थे, और अधिक संतोषजनक परिणाम प्राप्त हुए थे न केवल घाव भरने में, बल्कि सौंदर्यशास्त्र में भी। |
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bdf434f475654ee0a99fe11fd63405b038244f69 | सैकड़ों कैदी कै सजा अउर पर्यवेक्षण खातिर फिर से अपराध का भविष्यवाणी स्कोर अमेरिका भर मा उपयोग कै जाये। पुनरावृत्ति पूर्वानुमान स्कोर का एक जनरेटर नॉर्थपॉइन्ट का सुधारात्मक अपराधी प्रबंधन प्रोफाइलिंग फॉर अल्टरनेटिव सैंक्शंस (कॉम्पस) स्कोर है, जिसका उपयोग कैलिफोर्निया और फ्लोरिडा जैसे राज्यों में किया जाता है, पिछले शोध से पता चला है कि कुछ निश्चित निष्पक्षता के अनुसार काले कैदियों के खिलाफ पूर्वाग्रह है। इ नस्लीय पूर्वाग्रह का मुकाबला करे खातिर, हम एक विरोधी रूप से प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क प्रस्तुत करत हई जवन पुनरावृत्ति का भविष्यवाणी करत ह अउर नस्लीय पूर्वाग्रह के दूर करे खातिर प्रशिक्षित ह। जब हम अपने मॉडल का परिणाम कोम्पास से तुलना करे, त हम भविष्यवाणिय सटीकता पाये और निष्पक्षता के तीन मापदंडों में से दो मा प्राप्त करे: समानता और अवसरों की समानता। हमार मॉडल कवनो भी तरह के भविष्यवाणी अऊर जनसांख्यिकी से संबंधित नई जानकारी का दावा कर सकता है. इ शोध के टुकड़ा पुनरावृत्ति पूर्वानुमान जैसन वास्तविक दुनिया मा उच्च-स्टेक अनुप्रयोगों मा वैज्ञानिक प्रतिकृति और सरलीकरण का एक उदाहरण योगदान देत है। |
33fad977a6b317cfd6ecd43d978687e0df8a7338 | ई पेपर सैद्धांतिक रूप से बहुत सरल, फिर भी कुशल, बहु-रिज़ॉल्यूशन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है ग्रे-स्केल और रोटेशन इन्वर्टेंट बनावट वर्गीकरण के लिए स्थानीय द्विआधारी पैटर्न और नमूना और प्रोटोटाइप वितरण के गैर-पैरामीटर भेदभाव पर आधारित है। इ विधि इ मान्यता पे आधारित है कि कुछ स्थानीय बाइनरी पैटर्न, जिन्हें एकसमान कहा जाता है, स्थानीय छवि बनावट का मौलिक गुण हैं और उनके घटना हिस्टोग्राम एक बहुत शक्तिशाली बनावट सुविधा साबित होती है। हम एक सामान्यीकृत ग्रे-स्केल अउर रोटेशन अपरिवर्तनीय ऑपरेटर प्रस्तुति प्राप्त करत हैं जउन कोणीय स्थान अउर कौनो भी स्थानिक रिज़ॉल्यूशन के लिए एकसमान पैटर्न का पता लगावे खातिर अनुमति देत हैं अउर बहु-रिज़ॉल्यूशन विश्लेषण खातिर कई ऑपरेटरों का संयोजन करे खातिर एक विधि प्रस्तुत करत हैं। ग्रे-स्केल भिन्नता के संदर्भ में प्रस्तावित दृष्टिकोण बहुत मजबूत है, काहे से कि ऑपरेटर, परिभाषा से, ग्रे-स्केल के किसी भी एकरस रूपांतरण के खिलाफ अपरिवर्तनीय है। एक अन्य फायदा इ है कि कम्प्यूटेशनल सादगी से ऑपरेटर का एहसास कई जा सकता है, एक छोटे से पड़ोस और एक लुकअप टेबल पर कई ऑपरेशन। घूर्णन अपरिवर्तनीयता की वास्तविक समस्याओ पर प्राप्त उत्कृष्ट प्रयोगात्मक परिणाम, जहां वर्गीकरणकर्ता को एक विशेष घूर्णन कोण पर प्रशिक्षित किया जाता है और अन्य घूर्णन कोणों से नमूनों के साथ परीक्षण किया जाता है, यह दर्शाता है कि सरल घूर्णन अपरिवर्तनीय स्थानीय द्विआधारी पैटर्न की घटना के आंकड़ों के साथ अच्छा भेदभाव प्राप्त किया जा सकता है। ई संचालक स्थानीय छवि बनावट कय स्थानिय विन्यास कय विशेषता देत हैं औ ई कार्यक्षमता इनका घूर्णन अपरिवर्तनीय विचलन मापन के साथ मिलाके अउर बेहतर करल जा सकत है जवन स्थानीय छवि बनावट कय विपरीतता कय विशेषता देत है। इ ऑर्थोगोनल माप का संयुक्त वितरण घूर्णन अपरिवर्तनीय बनावट विश्लेषण खातिर बहुत शक्तिशाली औजार साबित होत हय। Index TermsÐNonparametric, texture analysis, Outex, Brodatz, distribution, histogram, contrast. ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल, ऑप्टिकल |
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12a97799334e3a455e278f2a995a93a6e0c034bf | इ पेपर चीनी शब्द खंडन खातिर एक एम्बेडिंग मिलान दृष्टिकोण का प्रस्ताव करत है, जउन पारंपरिक अनुक्रम लेबलिंग ढांचे का सामान्यीकृत करत है और वितरित प्रतिनिधित्व का लाभ उठावत है। प्रशिक्षण अउर पूर्वानुमान एल्गोरिदम मा रैखिक-समय जटिलता होत है। प्रस्तावित मॉडल कय आधार पे, एक लोभी वर्गक विकसित कै गय अहै औ एकर मूल्यांकन बेन्चमार्क कॉर्पोरेसन कय साथे कै गय अहै। प्रयोग से पता चलता है कि हमार लालची सेगमेंटर पहिले के न्यूरल नेटवर्क आधारित वर्ड सेगमेंटर से बेहतर परिणाम प्राप्त करत है, अउर एकर प्रदर्शन अत्याधुनिक विधि से प्रतिस्पर्धी है, एकर सरल सुविधा सेट अउर प्रशिक्षण खातिर बाहरी संसाधनों की कमी के बावजूद। |
Subsets and Splits
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