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3c5c3e264e238fe1b76cfe528a0ef26b97f7309b | इ पेपर प्राकृतिक छवियों के लिए एक किनारे-निर्देशित इंटरपोलेशन एल्गोरिथ्म का प्रस्ताव करत है। मूल विचार ई है कि पहिले कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवि से स्थानीय सह-विचलन गुणांक का अनुमान लगावैं अउर फिर इन सह-विचलन अनुमानों का उपयोग कम रिज़ॉल्यूशन वाले सह-विचलन अउर उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले सह-विचलन के बीच ज्यामितीय द्वैत के आधार पर उच्च रिज़ॉल्यूशन पर इंटरपोलेशन के अनुकूलित करे खातिर कीन जाय। सह-विपरितता आधारित अनुकूलन की किनारा-निर्देशित संपत्ति एक मनमाने ढंग से उन्मुख कदम किनारे से मेल खाने के लिए इंटरपोलेशन गुणांक को ट्यून करने की क्षमता का श्रेय देती है। कुल गणना जटिलता कम करै खातिर द्विध्रुवीय इंटरपोलेशन अउर सह-विचलन आधारित अनुकूली इंटरपोलेशन के बीच स्विचिंग कय एक हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रस्तावित करल जात है। नया इंटरपोलेशन एल्गोरिथ्म के दुइ महत्वपूर्ण अनुप्रयोगन का अध्ययन कइल गइल बा: ग्रेस्केल छवियन के रिज़ॉल्यूशन बढ़ावे आउर सीसीडी नमूना से रंगीन छवियन के पुनर्निर्माण. सिमुलेशन परिणाम से पता चलता है कि हमार नया इंटरपोलेशन एल्गोरिथ्म पारंपरिक रैखिक इंटरपोलेशन से इंटरपोल इमेज का व्यक्तिपरक गुणवत्ता में काफी सुधार करता है। |
77c512cbb832436e1a35ad434e6bb3d763799763 | वर्नर रीचर्ड्ट सेंटर फॉर इंटीग्रेटिव न्यूरोसाइंस एंड इंस्टीट्यूट ऑफ थिओरेटिक फिजिक्स, यूनिवर्सिटी ऑफ ट्यूबिन्गेन, जर्मनी बर्नस्टीन सेंटर फॉर कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस, ट्यूबिन्गेन, जर्मनी ग्रेजुएट स्कूल फॉर न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग, ट्यूबिन्गेन, जर्मनी मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर बायोलॉजिकल साइबरनेटिक्स, ट्यूबिन्गेन, जर्मनी डिपार्टमेंट ऑफ न्यूरोसाइंस, बेयलर कॉलेज ऑफ मेडिसिन, ह्यूस्टन, टीएक्स, यूएसए जिनसे पत्राचार का पता होना चाहिए; ई-मेलः [email protected] |
7c14de73292d0398b73638f352f53c8b410049c1 | उद्देश्य - इ कागज का उद्देश्य एक मॉडल विकसित करना है जिसका उपयोग भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है कि कौन से छोटे से मध्यम आकार के उद्यम (एसएमई) उद्यम प्रणालियों (ईआरपी, सीआरएम, एससीएम और ई-निविदा) का अपनाया जा सकता है। डिजाइन/पद्धति/दृष्टिकोण - उत्तर पश्चिम इंग्लैंड मा स्थित एसएमई का एक यादृच्छिक नमूना से डेटा एकत्र करने के लिए प्रत्यक्ष साक्षात्कार का उपयोग किया गवा था। लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करके, 102 प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण किया गया। निष्कर्ष - ई निष्कर्ष कौनो ऐसन म िाद है जक SMEs कक सूचना प्रणाली क नवाचारों का अवलम्बन करय वाले कारकों से अलग होत ह जक SMEs कक सूचना प्रणाली क नवाचारों का अवलम्बन करय वाले कारकों से अलग होत ह जक SMEs पहले से ही नवाचारों का अध्ययन करत हों। एसएमई पर्यावरण कारक से ज्यादा तकनीकी अउर संगठनात्मक कारक से प्रभावित होत हइन। एकर अलावा, परिणाम से पता चलता है कि जौन कंपनी अधिक सख्त होत है, उ सख्त होत है, "बेस्ट" प्रणाली का अपनावे, उच्च प्रबंधन सहायता, बेहतर संगठनात्मक तैयारी, अउर बड़का पैमाना का उद्यम प्रणाली का अपनावे। अनुसंधान सीमाएं/प्रभाव - हालांकि ई अध्ययन ओ कारक पर केंद्रित रहा जवन एसएमई का उद्यम प्रणालियों का एक सेट (यानी ईएसपी) के अपनाने पर प्रभाव डालता है। ईआरपी, सीआरएम, एससीएम अउर ई-प्रायवसाय), इ इन सिस्टम के हर एक पर प्रभाव डाले वाले कारकन के बीच अंतर करे मा विफल रहत है। व्यावहारिक प्रभाव - ई मॉडल सॉफ्टवेयर विक्रेता के मदद करे खातिर ना सिर्फ विपणन रणनीति विकसित करे खातिर इस्तेमाल कइल जा सकत बा, जवन संभावित अपनावे वालन के लक्षित कर सकत बा, बल्कि एसएमई के बीच ईएस के अपनावे के बढ़ावे खातिर भी रणनीति विकसित करे खातिर इस्तेमाल कइल जा सकत बा। मौलिकता/मूल्य - पेपर मा साना व्यवसाय संदर्भ मा आईएस नवाचारों को गोद लेने/प्रसार मा निरंतर अनुसंधान मा योगदान। |
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ea39812bb04923faff76ba567649aceaf19a660e | मानव पैदल का सबसे महत्वपूर्ण बायोमेट्रिक है, जेकर उपयोग चिकित्सा निदान में अब तक कईल जात रहा है। इ पेपर मा, हम मानव पैदल पैदल मा एक व्यवहार्यता अध्ययन को एक पहनने योग्य सेंसर आधारित बायोमेट्रिक सूट को रूप मा बुद्धिमान पैदल गतिशीलता डिटेक्टर (आईजीओडी) को रूप मा प्राप्त गरे। इ सूट मानव शरीर कय आठ प्रमुख जोड़ (दु गो घुटना, दु गो कूल्ह, दु गो कोहनी अउर दु गो खाँचा) से एक साथ चले वाले गति के मापन करत अहै। मानव पैटर्न का विश्लेषण और समझ की तकनीक विकसित की गई थी। पैदल गति का विचलन पैदल गति की गति के संबंध में अध्ययन किया गया, जो 3 किमी / घंटा से 5 किमी / घंटा तक भिन्न होता है। लिंग विचलन (पुरुष/महिला) पैदल का दोलन भी अध्ययन किया गया है। घुटना संयुक्त गति और हिप संयुक्त दोलन से प्रभावित मानव पैदल पर एक व्यापक विश्लेषण हाथ स्विंग प्रभाव के साथ संबोधित किया गया है। इ विश्लेषण से हम लोगन क समझाई कि द्विपदीय गतिशीलता अउर एहमा स्थिरता काह हई। हम लोगन का पैदल गति के उतार-चढ़ाव का भंडार बनावे का योजना बा जवन कि व्यक्ति पहचान अउर मरीजन के पैदल गति के समस्या का पता लगावे खातिर व्यापक रूप से विश्लेषण कइल जा सकत बा, जवन कि चिकित्सा क्षेत्र में रोग का पता लगावे खातिर बा। |
f2c4082faeff5d63b0144ef371c8964621ee33bf | मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (बीसीआई) अपने उपयोगकर्ताओं का मस्तिष्क सिग्नल का उपयोग करके बाहरी उपकरणों पर संचार या नियंत्रण की अनुमति देता है, बजाय मस्तिष्क के सामान्य आउटपुट पथ पर बाहरी तंत्रिका और मांसपेशियों का उपयोग करके। गंभीर रूप से विकलांग व्यक्ति के स्वतंत्रता बहाल करे के आशा अउर बाहरी प्रणालियन पर मानव नियंत्रण के आगे बढ़ावे के रुचि से प्रेरित होके, कई क्षेत्रन के शोधकर्ता इ चुनौतीपूर्ण नया काम में लागल बाड़ें। बीसीआई अनुसंधान अउर विकास पिछले दुइ दशकन से अधिक समय से बडा़ प्रगति कय साथे बढ़त बाय। हाल ही मा गंभीर रूप से विकलांग लोगन के लैब-वैलिडेटेड बीसीआई सिस्टम वास्तविक दुनिया मा आवेदन खातिर उपलब्ध करावैं के प्रयास शुरू कीन गा है। इ पेपर मा हम बीसीआई प्रौद्योगिकी अउर इके नैदानिक अनुप्रयोग के वर्तमान स्थिति और भविष्य की संभावनाओं पर चर्चा करत हैं। हम बीसीआई का परिभाषित करब, मानव मस्तिष्क से बीसीआई-प्रासंगिक संकेतों की समीक्षा करब, और बीसीआई के कार्यात्मक घटकों का वर्णन करब। हम बीसीआई प्रौद्योगिकी के वर्तमान नैदानिक अनुप्रयोग का भी समीक्षा करेंगे अउर संभावित उपयोगकर्ताओं अउर संभावित अनुप्रयोगों का पहचान करेंगे। अंत मा, हम बीसीआई प्रौद्योगिकी की वर्तमान सीमा, एकर व्यापक नैदानिक उपयोग की बाधा, अउर भविष्य की उम्मीदों पे चर्चा कीन जई। |
b452a829d69fb1e265cf9277ff669bbc2fa8859b | मौजूदा तंत्रिका मशीन अनुवाद (एनएमटी) मॉडल आम तौर पे वाक्यांशों का अलग से अनुवाद करत है, दस्तावेज-स्तर की जानकारी का लाभ उठाने का अवसर गवाह है। इ काम मा, हम NMT मॉडल क एक बहुत हल्का कैश-जैसे मेमोरी नेटवर्क के साथ बढ़ाने का प्रस्ताव करत हैं, जउन हाल के छिपा हुआ प्रतिनिधित्व क अनुवाद इतिहास के रूप मा संग्रहीत करत है। उत्पन्न शब्द पर संभावना वितरण स्मृति से पुनर्प्राप्त अनुवाद इतिहास के आधार पर ऑनलाइन अद्यतन है, समय के साथ गतिशील रूप से अनुकूलित करने की क्षमता के साथ NMT मॉडल का निर्माण। विभिन्न विषयों अउर शैलियों वाले कई डोमेन पर प्रयोग कम्प्यूटेशनल लागत पर नगण्य प्रभाव के साथ प्रस्तावित दृष्टिकोण की प्रभावशीलता का दिखावा करत हैं। |
6a821cb17b30c26218e3eb5c20d609dc04a47bcb | स्पार्सिटी शून्य छोड़ के गहन तंत्रिका नेटवर्क कय कम्प्यूटेशनल जटिलता कम करै मा मदद करत है। TPU जैसन अगली पीढ़ी के DNN त्वरक मा विरलता का लाभ उठाना एक उच्च प्राथमिकता के रूप मा सूचीबद्ध है। विरलैपन कय संरचना, यानी, छंटाई कय दानेदारी, हार्डवेयर त्वरक डिजाइन कय दक्षता के साथ-साथ भविष्यवाणी कय सटीकता कय प्रभावित करत अहै। मोटे-भँउछल छँटाई नियमित रूप से कम मात्रा मा पैटर्न बनात है, इ हार्डवेयर त्वरण के लिए अधिक स्वीकार्य बनात है, लेकिन एक ही सटीकता बनाए रखने के लिए अधिक चुनौतीपूर्ण है। इ पेपर मा हम मात्रात्मक रूप से कम नियमितता और भविष्यवाणी सटीकता के बीच व्यापार-बंद मापते हैं, जबकि सटीकता बनाए रखने के लिए एक अधिक संरचित कम पैटर्न होने पर अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। हमार प्रयोग कइके पता चला कि मोटा-मोटा कटाई से बिना सटीकता के बिना बिना संरचना वाले कटाई के समान एक स्परसिटी अनुपात प्राप्त होइ सकत है। एकर अलावा, index saving effect के कारन, coarse-grained pruning समान सटीकता सीमा पर fine-grained sparsity से बेहतर संपीड़न अनुपात प्राप्त कर पाता है। हाल ही मा स्परस कन्वल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क एक्सेलेरेटर (SCNN) पर आधारित, हमार प्रयोग ई दर्शावत है कि मोटे-भरे भरे भरेपन से ∼ 2 × मेमोरी संदर्भ बचता है, जबकी बारीक भरे भरे भरे भरे भरेपन की तुलना में। चूँकि मेमोरी संदर्भ अंकगणितीय संचालन से दो से अधिक परिमाण का अधिक महंगा है, इसलिए छिटपुट संरचना की नियमितता अधिक कुशल हार्डवेयर डिजाइन का कारण बनती है। |
0651b333c2669227b0cc42de403268a4546ece70 | अनगिनत सीखइ वाला कार्यन खातिर क्रमिक डाटा का लेनदेन जरूरी होत है। इमेज कैप्शन, स्पीच सिंथेसिस, अउर म्यूजिक जेनरेशन सबकय आवश्यकता होत है कि एक मॉडल आउटपुट का उत्पादन करे जउन अनुक्रम होत है। अन्य डोमेन मा, जैसन कि समय श्रृंखला भविष्यवाणी, वीडियो विश्लेषण, और संगीत जानकारी पुनर्प्राप्ति, एक मॉडल इनपुट से सीखना चाहि जो अनुक्रम हैं। इंटरएक्टिव टास्क, जइसे कि प्राकृतिक भाषा का अनुवाद, बातचीत मा सामिल होना, अउर रोबोट का नियंत्रित करना, अक्सर इन दूनों क्षमताओं की मांग करत हैं। आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (RNNs) कनेक्शनवादी मॉडल हैं जो नोड्स के नेटवर्क में चक्रों के माध्यम से अनुक्रमों की गतिशीलता पर कब्जा कर लेते हैं। मानक फीड फ़ॉरवर्ड तंत्रिका नेटवर्क के विपरीत, आवर्ती नेटवर्क एक राज्य का बनाए रखत हैं जवन कि एक मनमाने ढंग से लम्बी संदर्भ खिड़की से जानकारी का प्रतिनिधित्व कर सकत हैं। यद्यपि रिकर्सिव न्यूरल नेटवर्क पारंपरिक रूप से प्रशिक्षित करै खातिर कठिन रहे हैं, अउर अक्सर लाखों मापदंड होत हैं, हाल के प्रगति नेटवर्क आर्किटेक्चर, अनुकूलन तकनीक, अउर समानांतर गणना मा उनके साथ सफल बड़े पैमाने पर सीखने मा सक्षम होइ ग है। हाल के बरस मा, लॉन्ग शॉर्ट टर्म मेमोरी (LSTM) और द्विदिशात्मक (BRNN) वास्तुकला पर आधारित सिस्टम ने छवि कैप्शन, भाषा अनुवाद, और हस्तलेखन मान्यता जैसन विविध कार्यो पर ग्राउंडब्रेकिंग प्रदर्शन का प्रदर्शन किया है। इ सर्वेक्षण मा, हम उन शोधन का सामिल रहे हन जवन पिछले तीन दशक से जादा समय से चल रहा हय। जउन सबसे पहले यी सब चीजु के दिखावा - दिखावा और स्टडीज का अध्ययन करें हन। जब उचित होई, हम विरोध चिह्न अउर नामकरण के सुलझावब। हमार लक्ष्य कला की स्थिति का एक ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य अउर प्राथमिक अनुसंधान संदर्भों के साथ एक आत्मनिर्भर व्याख्या प्रदान करना है। |
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168a89ce530c63720da844a30f5fce0c8f00fe8b | हम अनबाउंड स्ट्रीम के जोड़े पर स्लाइडिंग विंडो जोड़ों का मूल्यांकन करने के लिए एल्गोरिदम का जांच करते हैं। हम इ एल्गोरिदम कय अपेक्षित प्रदर्शन का विश्लेषण करेक लिए एक अकीति-आधार लागत मॉडल का प्रस्तुत करत अहँय। इ लागत मॉडल का उपयोग करत हुए, हम तीन पेस-सिरेमाइज़ेशन में ज्वाइन की दक्षता का अधिकतम करे खातिर रणनीतियों का प्रस्ताव करत हैं। सबसे पहिले हम बात करें कि ई सब बंद करो अऊर सुधर जावो अब. हम देखब कि ज्वाइन एल्गोरिदम कय असममित संयोजन, (उदाहरण के लिए, एक इनपुट पे हैश ज्वाइन, दूसर पे नेस्टेड-लूप ज्वाइन) सममित ज्वाइन एल्गोरिदम कार्यान्वयन से बेहतर काम कइ सकत हैं। दूसर बात हम ई बतावत अही कि अगर इ संस्था संस्था क सदस्य कउनो भी दुसरे देश मँ जात हीं तउ उ राज्य अहइ। हम देखब कि हम इ मामला मा पैदा जुड परिणाम ट्यूपल की संख्या को अधिकतम कर सकते हैं दो इनपुट धाराओं पर सही ढंग से कंप्यूटिंग संसाधनों का आवंटन करके। अंत मा, हम मेमोरी सीमित छ जब उत्पादन परिणाम tuples को संख्या अधिकतम गर्न को लागी रणनीतिहरु को अन्वेषण, र देखाउँछ कि दुई इनपुट धाराहरु मा उचित मेमोरी आवंटन महत्वपूर्ण कम संसाधन उपयोग र / वा अधिक उत्पादन परिणाम tuples मा परिणाम गर्न सक्छ। |
39348c10c90be968357e2a6b65d5e0e479307735 | हम आगे देखब कि कुछ जानकारी सामाजिक संपर्क मा दूसर लोगन से ज्यादा बेहतर तरीके से जुड़ी जुड़ी ब्यक्ति बणै है अउर इनतान के संकेत विभिन्न सामाजिक समूहन् कय बीच भिन्न होत है अउर विभिन्न समुदायन् कय मनईन कय सामाजिक जीवन कय जानकारी देत है। हमार तकनीक संभावित रूप से वास्तविक दुनिया के कनेक्शन का स्वचालित रूप से अनुमान लगाने अउर समुदायों का पता लगाने, लेबल लगाने, अउर लक्षण प्रदान करने में संभावित अनुप्रयोग प्रदान करत है। इंटरनेट एक समृद्ध अउर विशाल भण्डार बन ग है जउन हमरे बारे मा जानकारी का भंडार ह । एक उपयोगकर्ता के होमपेज पर लिंक अउर टेक्स्ट से लेकर मेलिंग लिस्ट तक सब कुछ एक उपयोगकर्ता के वास्तविक दुनिया मा सामाजिक बातचीत का प्रतिबिंब होत है। इ पेपर मा हम इ जानकारी का खनन करेक तकनीक विकसित कीन गवा हय ताकि अलग अलग लोगन के बीच सम्बन्धन की भविष्यवाणी कीन जा सके। |
d729b3a3f519a7b095891ed2b6aab459f6e121a9 | इ पेपर 65-nm CMOS टेक्नोलॉजी मा इलेक्ट्रोस्टैटिक डिस्चार्ज (ESD) संरक्षित RF कम शोर एम्पलीफायर (LNAs) का अध्ययन करत है। तीन अलग अलग ईएसडी डिजाइन, डबल-डायोड सहित, संशोधित सिलिकॉन-नियंत्रित रेक्टिफायर (एससीआर), और संशोधित-एससीआर डबल-डायोड विन्यास के साथ, ईएसडी संरक्षित एलएनए को 5.8 गीगाहर्ट्ज पर महसूस करने के लिए उपयोग किया जाता है। डबल-डायोड के साथ संयोजन में संशोधित-एससीआर का उपयोग करके, कई ईएसडी वर्तमान पथों के साथ 5.8-जीएचजेड एलएनए एक 4.3-ए ट्रांसमिशन लाइन पल्स (टीएलपी) विफलता स्तर का प्रदर्शन करता है, जो ~ 6.5-केवी मानव-शरीर-मोड (एचबीएम) ईएसडी सुरक्षा स्तर के अनुरूप है। 1.2 V की आपूर्ति वोल्टेज और 6.5 mA की नाली करंट के तहत, प्रस्तावित ESD-संरक्षित LNA 2.57 dB का शोर आंकड़ा दिखाता है, साथ ही साथ 16.7 dB का पावर गेन भी दिखाता है। इनपुट थर्ड-ऑर्डर इंटरसेप्ट प्वाइंट (IIP3) -11 dBm है, इनपुट और आउटपुट रिटर्न लॉस क्रमशः 15.9 और 20 dB से अधिक है. |
b1397c9085361f308bd70793fc2427a4416973d7 | ई पेपर स्थानों की उपस्थिति के आधार पर मान्यता की समस्या का एक संभाव्य दृष्टिकोण का वर्णन करता है। इ प्रणाली का हम प्रस्तुत करत हई उ स्थानीय स्तर पर सीमित नाहीं बा, बल्कि ई निर्धारित करत ह कि कऊनो नवा अवलोकन एई स्थान पर से होत है, जेका हम आज तकले असममित कई चुका हई, अउर इही बरे इ अपने मानचित्रन में बढ़ाए हुए बा। असल मा इ दिखावट के जगह मा एक SLAM सिस्टम है। हमार संभाव्य दृष्टिकोण वातावरण-समान लेकिन असमान अवलोकन मा एक ही जगह से आए की एक कम संभावना प्राप्त करेक खातिर स्पष्ट रूप से अवधारणात्मक अलियाज़िंग का हिसाब से अनुमति देत है। हम ई स्थान कय उपस्थिति कय एक जनरेटिव मॉडल सीखके करा जात है। सीखे के समस्या का दुइ भाग मा बाँट के, नया जगह मॉडल ऑनलाइन सीखे जा सकत हैं, बस एक जगह का एक निरीक्षण से। एल्गोरिथ्म जटिलता मानचित्र मा स्थानहरु को संख्या मा रैखिक छ, र विशेष रूप मा गति मा अनलाइन पाश बन्द को पता लगाउन को लागी उपयुक्त छ। |
988058ab8dfcb27e9566c6bcef398a4407b1ea04 | |
b320b4b23f708344b7bc4af20fdb37e56543d1a2 | हम लकीरबद्ध, शब्दकोशिक निर्वाचन क्षेत्र के पेड़न का अनुवाद करके एक तंत्रिका मशीन अनुवाद प्रणाली में लक्ष्य भाषा के बारे में वाक्यविन्यास जानकारी का शामिल करे खातिर एक सरल विधि प्रस्तुत करत बानी. डब्ल्यूएमटी16 जर्मन-अंग्रेजी समाचार अनुवाद कार्य पर प्रयोग से पता चला है कि जब एक ही डेटासेट पर प्रशिक्षित वाक्यविन्यास-अज्ञेय NMT आधार रेखा की तुलना में BLEU स्कोर में सुधार हुआ है। सिंटैक्स-जागरूक प्रणाली से अनुवादन का एक विश्लेषण ई दिखावा करत है कि इ मूल रूप से अनुवादित शब्द की तुलना मा अनुवाद के दौरान जादा रीऑर्डरिंग करत है। एक छोटा पैमाना पर मानव मूल्यांकन भी वाक्यविन्यास-जागरूक प्रणाली का एक फायदा दिखाया। स्वीकृत... हेडर |
3d809bb3b414a8ee58492e7ea775d6631ea05e91 | कंतोनीज़ दक्षिणी चीन कय कुछ प्रदेशन मा एक महत्वपूर्ण बोली होय। स्थानीय ऑनलाइन उपयोगकर्ता अक्सर वेब पर लिखत कन्नौजियन कय साथे आपन राय अउर अनुभव प्रस्तुत करत हँय। हालांकि इन समीक्षाओं मा संभावित उपभोक्ताओं औ विक्रेताओं के लिए मूल्यवान जानकारी है, वेब समीक्षाओं का विशाल मात्रा एक उत्पाद का निष्पक्ष मूल्यांकन करना कठिन बनाता है औ कैनटोनीज़ समीक्षाएं मंदारिन चीनी बोलने वालों के लिए अintelligible हैं। इ पेपर मा, मानक मशीन लर्निंग तकनीक बेय्स और एसवीएम ऑनलाइन कैंटोनीज़-लिखित रेस्तरां समीक्षाओं के डोमेन मा शामिल कीन जात हैं ताकि उपयोगकर्ता समीक्षाओं को स्वचालित रूप से सकारात्मक या नकारात्मक के रूप मा वर्गीकृत कीन जा सके। वर्गीकरण प्रदर्शन पर सुविधा प्रस्तुति अउर सुविधा आकार का प्रभाव चर्चा कीन जात है। हम इ पाइत ह कि वर्गीकरण मॉडल अउर सुविधा विकल्प के बीचे बातचीत से सटीकता प्रभावित होई हई। बेय्स वर्गीकरणकर्ता एसवीएम से भी या बेहतर सटीकता प्राप्त करत है। वर्ण-आधारित बिग्राम कैंटोनीज़ भावना अभिविन्यास कैप्चर करे मा यूनोग्राम अउर ट्राइग्राम से बेहतर सुविधा साबित होत हैं। 2010 एल्सवीयर लिमिटेड. सब अधिकार सुरक्षित. |
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025720574ef67672c44ba9e7065a83a5d6075c36 | हम विडियो अनुक्रमों का प्रतिनिधित्व सीखै खातिर बहुपरत लमहर लघु अवधि स्मृति (LSTM) नेटवर्क का प्रयोग करत हैं। हमार मॉडल एक इनपुट अनुक्रम का एक निश्चित लंबाई प्रतिनिधित्व मा मैप करे खातिर एक एन्कोडर LSTM का उपयोग करत है। ई प्रतिनिधित्व अलग-अलग कार्य करय के लिए एकल या एकाधिक डिकोडर LSTMs का उपयोग करके डिकोड करल जा रहा है, जैसन कि इनपुट अनुक्रम के पुनर्निर्माण, या भविष्य के अनुक्रम के भविष्यवाणी करल। हम दुई प्रकार कय इनपुट अनुक्रम कय प्रयोग करत हैँ - छवि पिक्सेल कय पैच अउर उच्च-स्तर कय प्रतिनिधित्व (percepts) विडियो फ्रेम कय एक पूर्व प्रशिक्षित संवितरण जाल कय उपयोग कइके निकारा गवा। हम अलग अलग डिजाइन विकल्प जैसे कि क्या डिकोडर LSTMs उत्पन्न उत्पादन पर शर्त का पालन करें। हम मॉडल का आउटपुट का गुणात्मक रूप से विश्लेषण करते हैं कि मॉडल सीखी गई वीडियो प्रतिनिधित्व का भविष्य और अतीत में कितना अच्छा एक्स्ट्रापोलेट कर सकता है। हम लोगन जउन सीखे हई ओका अउर काव चाही, ओका समझत हुएन अउर व्याख्या करत भए प्रयोग करत हईन। हम मॉडल का स्ट्रेस टेस्ट कर रहे हैं लम्बे समय तक चल रहे हैं और डोमेन से बाहर डेटा पर. हम आगे का मूल्यांकन प्रतिनिधित्व एक पर्यवेक्षित सीखने समस्या के लिए उन्हें fine tuning द्वारा - यूसीएफ-101 और एचएमडीबी-51 डेटासेट पर मानव कार्रवाई मान्यता। हम देखब कि का प्रतिनिधित्व वर्गीकरण सटीकता मा सुधार करे मा मदद करत है, खासकर जब कुछ प्रशिक्षण उदाहरण मा हो। ईन्जिनियरिङ् मा, ईन्जिनियरिङ् मा, ईन्जिनियरिङ् मा, ईन्जिनियरिङ् मा, ईन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा, इन्जिनियरिङ् मा। |
14316b885f65d2197ce8c6d4ab3ee61fdab052b8 | 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। |
3068d1d6275933e7f4d332a2f2cf52543a4f0615 | एक होमोमॉर्फिक, या वृद्धिशील, बहु-सेट हैश फ़ंक्शन, वस्तुओं के मनमाने संग्रह (संभावित पुनरावृत्तियों के साथ) के लिए एक हैश मान को इस तरह से जोड़ता है कि दो संग्रहों के संघ का हैश दो संग्रहों के हैश से आसानी से गणना की जा सकती हैः यह बस एक उपयुक्त समूह संचालन के तहत उनका योग है। विसेस रूप से, बड़ा संग्रह कय हैश मान एक्ठु अउर/या समानांतर रूप से गणना कै सका जात है। एकर मतलब ई ह कि होममॉर्फिक हैशिंग एगो बहुत ही उपयोगी आदिम है जेकर उपयोग डेटाबेस की अखंडता सत्यापन से स्ट्रीमिंग सेट/मल्टीसेट तुलना और नेटवर्क कोडिंग तक कई जगह पर करल जा सकत है. दुर्भाग्य से, साहित्य मा homomorphic हैश कार्य को निर्माण दुई मुख्य कमियां द्वारा बाधा है: उ एक ही सुरक्षा स्तर मा सामान्य हैश कार्य भन्दा धेरै लामो हो (उदाहरण को लागी। 2 का टक्कर प्रतिरोध प्राप्त करने के लिए, वे कई हजार बिट्स लंबे हैं, जबकि सामान्य हैश फ़ंक्शन के लिए 256 बिट्स का विरोध है), और वे भी काफी धीमे हैं। इ पेपर मा, हम एलिप्टिक वक्र मल्टीसेट हैश (ECMH) का परिचय देत है, जउन एक सामान्य बिट स्ट्रिंग-मूल्यवान हैश फ़ंक्शन जैसे BLAKE2 को दुबै कठिनाइयों को दूर करने के लिए द्विआधारी अण्डाकार वक्र मा एक कुशल एन्कोडिंग के साथ जोड़ता है। एक ओर, ईसीएमएच डाइजेस्ट का आकार अनिवार्य रूप से इष्टतम हैः 2m-बिट हैश मान O{\displaystyle O} 2 टकराव प्रतिरोध प्रदान करते हैं। दूसरी ओर, हम ईसीएमएच का एक उच्च-कुशल सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन का प्रदर्शन करते हैं, जो कि हमारे गहन अनुभवजन्य मूल्यांकन से पता चलता है कि प्रति सेकंड 4 गीगाहर्ट्ज इंटेल हैसवेल मशीन पर 128 बिट सुरक्षा स्तर पर - कई गुना तेजी से पिछले व्यावहारिक तरीकों से कई गुना तेजी से सेट तत्वों पर प्रक्रिया करने में सक्षम है। जबकि दीर्घवृत्तीय वक्रों पर आधारित वृद्धिशील हैशिंग पहिले से ही विचार कीन गा है, प्रस्तावित विधि कम कुशल रहे, समय के हमलों के लिए अतिसंवेदनशील, और संभावित रूप से पेटेंट-कब्जेदार, और कोई व्यावहारिक कार्यान्वयन का प्रदर्शन नहीं किया गया था। |
fbcd758ecc083037cd035c8ed0c26798ce62f15e | हम विशेषाधिकार प्राप्त प्रोग्राम में कमजोरियों का शोषण का पता लगाने के लिए एक विधि प्रस्तुत करते हैं, जहां ऑडिट परीक्षणों का उपयोग करके उनके निष्पादन की निगरानी की जा रही है, जहां निगरानी कार्यक्रमों के सुरक्षा-संबंधित व्यवहार के विनिर्देशों के संबंध में है। हमार काम घुसपैठ का पता लगावे वाले पैराडैम से प्रेरित है, लेकिन गलत व्यवहार का कोडित करे खातिर डी होक दृष्टिकोण से बचे का प्रयास है। हमार दृष्टिकोण इ अवलोकन पे आधारित है कि यद्यपि विशेषाधिकार प्राप्त कार्यक्रमों का उपयोग (त्रुटि के कारण) उनके लिए प्रदान की गई विशेषाधिकारों की वजह से सिस्टम में सुरक्षा समझौता का कारण बन सकता है, विशेषाधिकार प्राप्त कार्यक्रमों का इच्छित व्यवहार, निश्चित रूप से, सीमित है और सौम्य है। कुंजी, तब i का इरादा व्यवहार (ले., प्रोग्राम नीति) का निर्दिष्ट करना है और विशेषाधिकार प्राप्त प्रोग्राम द्वारा की गई कोई भी कार्रवाई का पता लगाना है जो कि इरादा व्यवहार से बाहर है और सुरक्षा को खतरे में डाल रहा है। हम एक प्रोग्राम नीति विनिर्देश भाषा का वर्णन करत अही, जवन कि सरल प्रेडिकेट तर्क अउर नियमित अभिव्यक्ति पर आधारित बा। एकर अलावा, हम यूनीक्स में विशेषाधिकार प्राप्त प्रोग्राम की विनिर्देशों का भी प्रस्तुत करत हैं, अउर इन विनिर्देशों के संबंध में ऑडिट ट्रेल का विश्लेषण करने के लिए क्यू प्रोटोटाइप निष्पादन मॉनिटर का भी। ई कार्यक्रम नीति है कि ई कार्यक्रमों मा ज्ञात कमजोरियों का शोषण का पता लगावे कै क्षमता है। यद्यपि हम अपने काम का यूनिक्स मा ज्ञात कमजोरियों से प्रेरित है, हम मानत हैं कि सभी विशेषाधिकार प्राप्त प्रोग्राम का व्यवहार कड़ाई से प्रतिबंधित है, अज्ञात कमजोरियों का शोषण का पता लगा सकता है। ए एस Q जांच मा विनिर्देशों, एक अमूर्त सुरक्षा नीति को सम्बन्ध मा उनको सत्यापन मा काम प्रगति मा छ। *इ काम राष्ट्रीय सुरक्षा एजेंसी विश्वविद्यालय अनुसंधान कार्यक्रम से अनुबंध संख्या के तहत वित्त पोषित है। डीओडी-एमडीए 904-93-सी 4083 अउर एआरपीए द्वारा अनुबंध नं. USNN00014-94-1-0065 मा |
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564264f0ce2b26fd80320e4f71b70ee8c67602ef | इ पेपर मा, हम अनसुरीक्षित डोमेन स्थानांतरण सीखने की समस्या का समाधान करत हैं जौन लक्षित डोमेन मा कोई लेबल उपलब्ध नाय है। हम एक रूपांतरण मैट्रिक्स का उपयोग स्रोत अउर लक्ष्य डेटा दुनहु को एक सामान्य उप-स्थान पर स्थानांतरित करने के लिए करते हैं, जहां प्रत्येक लक्ष्य नमूना स्रोत नमूना के संयोजन से दर्शाया जा सकता है ताकि विभिन्न डोमेन से नमूने अच्छी तरह से इंटरलेस्ड हो सकें। ई तरीका से, स्रोत अउर लक्ष्य डोमेन के बीच अंतर कम हो जात है। पुनर्निर्माण गुणांक मैट्रिक्स पर संयुक्त कम-रैंक अउर विरल बाधाओं का लागू करके, डेटा का वैश्विक अउर स्थानीय संरचनाओं का संरक्षित करल जा सकत बा. भिन्न वर्गों के बीच सीमाओं का विस्तार करने के लिए जितना संभव हो सके और विसंगति को कम करने के लिए अधिक स्वतंत्रता प्रदान करें, एक लचीला रैखिक वर्गीकरण (प्रक्षेपण) एक गैर-नकारात्मक लेबल छूट मैट्रिक्स सीखकर प्राप्त किया जाता है जो सख्त द्विआधारी लेबल मैट्रिक्स को ढीला चर मैट्रिक्स में आराम करने की अनुमति देता है। हमार विधि शोर का मॉडल करे खातिर एक विरल मैट्रिक्स का उपयोग कइके संभावित नकारात्मक स्थानांतरण से बचे सकत है अउर, इ प्रकार, विभिन्न प्रकार के शोर खातिर अधिक मजबूत है। हम आपन समस्या का एक सीमित कम-रैंक अउर कम-अधिकता के समस्या के रूप मा तैयार करत हई अउर इके असतत संवर्धित लैग्रेंज गुणक विधि से हल करत हई। विभिन्न दृश्य डोमेन अनुकूलन कार्य पर व्यापक प्रयोग कला के राज्य पर प्रस्तावित विधि का श्रेष्ठता दिखाते हैं। हमार विधि का MATLAB कोड http://www.yongxu.org/lunwen.html पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होई । |
13645dd03627503fd860a2ba73189e92393a67e3 | इ पेपर मा हम नया न्यूटन अउर ग्रास्मान अउर स्टीफेल कैनिफोल्ड पर संयुग्मित ढाल एल्गोरिदम विकसित करे रहेन। इ विविधताएँ सममित स्वयंसिद्ध समस्या, गैर-रैखिक स्वयंसिद्ध समस्या, इलेक्ट्रॉनिक संरचना गणना, अउर सिग्नल प्रसंस्करण जैसन क्षेत्रन मा उत्पन्न होय वाली बाधाओं का प्रतिनिधित्व करत हैं। नया एल्गोरिदम के अलावा, हम देखब कि कैसे ज्यामितीय ढांचा अंतर्दृष्टि देत है, जवन कि हमार सृजन, समझ, अउर एल्गोरिदम की तुलना करेक अनुमति देत है. इँहा प्रस्तावित सिद्धांत संख्यात्मक रैखिक बीजगणित एल्गोरिदम खातिर एक वर्गीकरण प्रदान करत हा जे पहले से संबंधित एल्गोरिदम का एक उच्च स्तरीय गणितीय दृश्य प्रदान करत हा. हमार आसा बा कि नवा एल्गोरिदम अउर व्युत्क्रम सिद्धांत विकसित करइवालन का एँह पत्रक में सिद्धांत, विधि अउर उदाहरन से लाभ होई। |
38d555bfe13b61e838364016219c7e42fb5dc919 | उद्देश्य - इ कागज का उद्देश्य एक व्यापार प्रक्रिया प्रबंधन (बीपीएम) शासन मॉडल का प्रस्ताव है कि बीपीएम निर्णय लेने, भूमिकाओं और जिम्मेदारियों के साथ-साथ। अध्ययन का संदर्भ ऑस्ट्रेलिया मा एक सरकारी स्वामित्व वाली कंपनी मा छ। डिजाइन/पद्धति/दृष्टिकोण - एक गुणात्मक मामला अध्ययन सामग्री विश्लेषण दृष्टिकोण का उपयोग करके संगठनात्मक दस्तावेजों की जांच और विश्लेषण किया। दस्तावेज़ विश्लेषण का परिणाम संगठन के प्रमुख हितधारक लोगन से गहन साक्षात्कार का एक श्रृंखला का मार्गदर्शन करे खातिर उपयोग कइल जात बा. इंटरव्यू का विश्लेषण निरंतर तुलना पद्धति से किया जाता है ताकि विषयवस्तु का निर्माण हो सके और विवरण की श्रेणियां बनाई जा सकें। निष्कर्ष - बीपीएम शासन का एक मॉडल पेश करे गा है। विषयगत विश्लेषण का परिणाम बीपीएम शासन मॉडल के ढांचे के खिलाफ व्याख्या कीन जात है, जेसे निष्कर्ष निकाला जात है कि ई सिद्धांत अउर व्यवहार खातिर निहितार्थ शामिल हैं। व्यावहारिक निहितार्थ - व्यावहारिक रूप से, अनुसंधान से पता चलता है कि बीपीएम अभ्यास का चयनित मामला अध्ययन संगठन में कॉर्पोरेट शासन और प्रबंधन प्रणालियों के साथ कैसे एकीकृत किया जा सकता है। मौलिकता/मूल्य - अनुसंधान के बावजूद शासन का महत्व, साथ ही संबंधित क्षमताओं की पहचान, ऊपर बताई गई क्षमताओं को एक संगठन में प्रभावी ढंग से तैनात करने पर बहुत कम प्रगति हुई है। ई पेपर एक संगठन मा बीपीएम शासन क तैनात करने का तरीका से संबंधित साहित्य मा एक अंतर को संबोधित करत है। |
268d3f28ae2295b9d2bf6fef2aa27faf9048a86c | हम प्रस्तावित की हई कि इम्प्लेसमेंट RNN भाषा मॉडलिंग के लिए क्लास-आधारित रिकर्सिव न्यूरल नेटवर्क (RNN) भाषा मॉडल में कई शब्द क्लस्टरिंग की क्षमता का शोषण करें। समूहबद्ध मापदण्ड अउर शब्द सम्मिलन कय जगह बदलै से, अलग-अलग शब्द समूह बनाय जाय ताकि अलग-अलग शब्द/वर्ग कारक कय परिभाषित कै सका जाय। प्रत्येक शब्द/वर्ग कारक के खातिर, कई आधार RNNLMs सीखा जात है, अउर आधार RNNLMs के शब्द भविष्यवाणी संभावनाओं का तब एक संयोजन भविष्यवाणी का निर्माण करने के लिए संयुक्त होत है. हम मॉडल का चयन करने के लिए एक लालची पिछड़ा मॉडल चयन प्रक्रिया का उपयोग करते हैं मॉडल का एक उप-समूह का चयन करें और इन मॉडल को शब्द भविष्यवाणी के लिए जोड़ें। प्रस्तावित एंसटम भाषा मॉडलिंग विधि का मूल्यांकन पेन ट्रीबैंक टेस्ट सेट के साथ-साथ वॉल स्ट्रीट जर्नल (डब्ल्यूएसजे) इवल 92 अउर 93 टेस्ट सेट पर भी कै गय है, जहां इ अत्याधुनिक एकल आरएनएनएलएम के साथ-साथ कई आरएनएनएलएम के बदले-बदले आरएनएन लर्निंग कंडीशन द्वारा उत्पादित टेस्ट सेट पेलेक्सिटी अउर वर्ड एरर रेट में सुधार कै गय है। |
05a958194f1756fb91ddd3e2cd5794f9b0c312ce | बहुस्तरीय इन्वर्टर उद्योग अउर अनुसंधान में रुचि का एक नया लहर पैदा कै दिहे हैं। जबकि क्लासिकल टोपोलॉजीज उच्च-शक्ति मध्यम-वोल्टेज अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में एक व्यवहार्य विकल्प साबित हुई हैं, नई टोपोलॉजीज के विकास में सक्रिय रुचि रही है। क्लासिकल टोपोलॉजी की तुलना में समग्र भाग संख्या का कमी हाल ही मा शुरू की गई टोपोलॉजी का एक महत्वपूर्ण उद्देश्य रहा है। इ पेपर मा, हाल मा प्रस्तावित कुछ बहुस्तरीय इन्वर्टर टोपोलॉजीज को कम पावर स्विच गिनती संग समीक्षा र विश्लेषण गरीएको छ। इ पेपर इन टॉपॉलॉजी का परिचय अउर अद्यतन क रूप मा काम करेगा, दोनों गुणात्मक अउर मात्रात्मक पैरामीटर के संदर्भ मा. साथ ही, ई यंत्रन कय संख्या घटावे कय प्रयास करय कय समय आव्हानन् कय भी ध्यान में रखत है। इ कागज मा प्रस्तुत इ topologies का एक विस्तृत तुलना के आधार पर, एक दिए गए आवेदन के लिए उपयुक्त बहुस्तरीय समाधान पर पहुंचा जा सकता है। |
79357470d76ae7aeb4f6e39efd7c3936d615caa4 | इ पेपर1 20Gbaud/s (40Gb/s) PAM-4 मॉड्यूलेशन के लिए उपयुक्त 28nm CMOS तकनीक का उपयोग करके डिजाइन किए गए एक रैखिक ऑप्टिकल रिसीवर का परिचय देता है। ऑप्टिकल रिसीवर मा एक ट्रांसइम्पेडेंस एम्पलीफायर (जोगा 40dBΩ से 56dBO तक समायोज्य) मा शामिल छ, जसका पछि एक चर लाभ एम्पलीफायर (जोगा 6dB देखि 17dB तक समायोज्य छ) । ~10GHz बैंडविड्थ प्राप्त करने के लिए कैपेसिटिव पीकिंग का उपयोग किया जाता है, इस प्रकार ऑन-चिप इंडक्टर्स के उपयोग से बचा जाता है, जिन्हें बड़े मरने वाले क्षेत्र की आवश्यकता होती है। एक मजबूत स्वचालित लाभ नियंत्रण लूप का उपयोग 20μA से 500μA (पीक करंट) की इनपुट गतिशील सीमा के लिए ~ 100mV का निरंतर अंतर आउटपुट वोल्टेज स्विंग सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है। एई सीमा पर, उच्च रैखिकता (कुल हार्मोनिक विकृति 5%, 250MHz साइनवेव, 10 हार्मोनिक्स ध्यान में रखकर) प्राप्त की जाती है। आरएमएस इनपुट संदर्भित शोर वर्तमान (10MHz से 20GHz तक एकीकृत) 2.5μArms रहा। रैखिक ऑप्टिकल रिसीवर 1.5V आपूर्ति वोल्टेज से 56mW का उपभोग करता है। |
2c361ef5db3231d34656dd86d9b288397f0b929e | एक ढांचा ई e ective अनुकूलन एल्गोरिदम र समस्याहरु को हल गर्दै छन् को बीच सम्बन्ध को अन्वेषण गर्न को लागी विकसित गरीएको छ कुनै निः शुल्क दोपहर का भोजन एनएफएल प्रमेय को एक संख्या प्रस्तुत गरीएको छ कि कुनै एल्गोरिथ्म को लागी एक वर्ग को समस्या मा कुनै उन्नत प्रदर्शन अर्को वर्ग मा प्रदर्शन मा ठीक भुक्तान गरीन्छ यी प्रमेय एक एल्गोरिथ्म को लागी एक एल्गोरिथ्म को लागी एक अनुकूलन समस्या मा राम्रो तरिकाले उपयुक्त हुनु को अर्थ को एक ज्यामितीय व्याख्या मा परिणाम एनएफएल प्रमेय को आवेदन अनुकूलन को जानकारी सैद्धांतिक पहलुहरु र प्रदर्शन को बेंचमार्क मापन को लागी पनि प्रस्तुत गरीएको छ अन्य मुद्दाहरु लाई सम्बोधन गरीएको समय परिवर्तनशील अनुकूलन समस्याहरु र एक प्राथमिकता हेड टू हेड मिनिमक्स भेदभाव को बीच अनुकूलन एल्गोरिदम भेदभाव प्राप्त गर्न सकिन्छ कि एनएफएल प्रमेय सबै एल्गोरिदम मा एक प्रकार को एकरूपता को लागू गर्न को बावजूद प्राप्त गर्न सक्छन् |
bc87585b4fc874a29bd1d9a031dce1807b2ba0e8 | रुचि का विषय दिया जाये, एक विरोधाभासी विषय दृष्टिकोण का एक समूह है। हम विरोधात्मक विषयवस्तु का सारांश देने का कार्य करते हैंः एक राय वाले दस्तावेजों का एक सेट दिया गया है, उन दस्तावेजों में मौजूद विरोधात्मक विषयों का प्रतिनिधित्व करने के लिए सार्थक वाक्य का चयन करें। कई कारक इ समस्या का एक चुनौतीपूर्ण बना देत हैंः अज्ञात विषयों का संख्या, अज्ञात विषयों का संबंध, अउर तुलनात्मक वाक्य का निष्कर्षण। हमार दृष्टिकोण तीन मुख्य तत्वन पे टिकल अहै: विरोधाभासी विषय मॉडल, विविध विषय निष्कर्षण, अउर विरोधाभासी विषय सारांश। विशेष रूप से, हम विषयवस्तु के बीच पदानुक्रमित संबंध का वर्णन करने के लिए एक पदानुक्रमित गैर-पैरामीटर मॉडल प्रस्तुत करते हैं; इस मॉडल का उपयोग विषयवस्तु के धागे का निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है क्योंकि विषय-वस्तु नेस्टेड चीनी रेस्तरां प्रक्रिया से हैं। हम उच्च गुणवत्ता वाले विविध विषयवस्तुओं का चयन करने के लिए संरचित निर्धारक बिंदु प्रक्रियाओं का उपयोग करके विषयवस्तुओं की विविधता का बढ़ा रहे हैं। अंत मा, हम विपरीत विषयवस्तु के जोड़े और वाक्य का चयन करे खातिर पुनरावर्ती अनुकूलन एल्गोरिथ्म का उपयोग करत हैं, स्पष्ट रूप से विपरीत, प्रासंगिकता और विविधता पर विचार करत हैं। तीन डेटा सेट पर प्रयोग से पता चलता है कि सभी लोग एक बड़ी चेन का हिस्सा हैं। |
147fe6bfc76f30ccacc3620662511e452bc395f6 | चेहरा पहचान छवि विश्लेषण अउर कंप्यूटर दृष्टि के क्षेत्र मा एक चुनौतीपूर्ण समस्या का सामना करत है, अउर इहिसे पिछले कुछ वर्षों में विभिन्न डोमेन मा एकर कई अनुप्रयोगों की वजह से काफी ध्यान दिया गै है। चेहरा पहचान तकनीक का आम तौर पै चेहरा डेटा अधिग्रहण पद्धति के आधार पै तीन श्रेणिन मा बांटा जा सकत है: ऊ तकनीक जवन तीव्रता चित्रन पै काम करत है; जवन वीडियो अनुक्रमों से संबंधित है; औ वहन कय जवन अन्य संवेदी डेटा जइसे 3D सूचना या अवरक्त चित्रण कय आवश्यकता होत है। इ प्रपत्र में, इन श्रेणियों में से प्रत्येक में से कुछ का एक सामान्य अवलोकन दिया गया है, साथ ही साथ कुछ का लाभ और हानि भी शामिल है। एकरे अलावा, एक चर्चा चेहरा पहचान का उपयोग करै खातिर प्रोत्साहन, ए तकनीक का अनुप्रयोग, अउर ए कार्य के संबंध मा वर्तमान प्रणालि के साथ समस्या पैदा करय वाले कुछ कठिनाइयों का भी रेखांकित करत है। इ पेपर में इ प्रयोजन के लिए विकसित की गई कुछ सबसे हालिया एल्गोरिदम का भी उल्लेख है और चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी की कला की स्थिति का एक विचार देने का प्रयास है। |
26d172f0a4d7e903ce388f3159059f9c5463e5c5 | छवि सुविधाओं का निष्कर्षण छवि मान्यता में मूलभूत कार्यों में से एक है। अब तक, छवि मान्यता के उद्देश्य से कई प्रकार की विशेषता का उपयोग किया जा रहा हैः (1) दृश्य विशेषता; (2) पिक्सेल की सांख्यिकीय विशेषता; (3) रूपांतरण गुणांक विशेषताएं। एकरे अलावा, एक ठो बातचीत पन्ना बा जहाँ लेखक आपन लेख बहुत रोचक ढंग से रखत बा। (4) बीजीय विशेषताएं जो एक छवि का आंतरिक गुण का प्रतिनिधित्व करती हैं। छवि का Singular Values (SV) इस तरह का फीचर है। इ पेपर मा, हम साबित कर रहे हैं कि एसवी फीचर वेक्टर मा बीजगणितीय और ज्यामितीय अपरिवर्तनीयता, और शोर के प्रति असंवेदनशीलता के कुछ महत्वपूर्ण गुण है। इ सुविधाएँ बहुत उपयोगी अहै काहेकी इ सबइ चित्रण और छविन् की पहिचान करत हैं । उदाहरण के लिए, मानव चेहरे की छवियों की पहचान की समस्या का एसवी फीचर वेक्टर का उपयोग किया जा रहा है। इ पेपर मा, चेहरा चित्रों का एसवी फीचर वेक्टर नमूना का उपयोग करत, सैमोन का इष्टतम डिस्क्रिमिनेट प्लेन पर आधारित एक सामान्य पैटर्न बेय्स वर्गीकरण मॉडल का निर्माण किया गवा है। प्रयोगात्मक परिणाम से पता चलता है कि एसवी फीचर वेक्टर का एक अच्छा प्रदर्शन है । छवि मान्यता बीजगणितीय सुविधा निष्कर्षण एकल मूल्य सुविधा चेहरा छवि मान्यता डिस्क्रीनलाइनेंट वेक्टर आयाम कमी |
55206f0b5f57ce17358999145506cd01e570358c | एचएमएम पर आधारित गैर-स्थिर वेक्टर समय श्रृंखला का स्टोकास्टिक मॉडलिंग भाषण अनुप्रयोगों [5] खातिर बहुत सफल रहा है। हाल ही मा इ कई चित्रन कय पहिचान समस्या कय लिए लागू कीन गा है [7, 9] । पहिले से रिपोर्ट करल काम [6] पहचान के उद्देश्य से मानव चेहरा मॉडल बनावे खातिर एचएमएम के उपयोग के जांच कईले बा। चेहरा का सहज रूप से कई जगहन पर विभाजित कइल जा सकत ह जइसे कि मुंह, आँख, नाक, आदि, अउर ई क्षेत्र HMM के स्थिति से जुड़ल हो सकत ह. एक ऊपरी-नीचे HMM का पहचान प्रदर्शन कुछ प्रसिद्ध एल्गोरिदम के साथ अनुकूल रूप से तुलना करता है, उदाहरण के लिए eigenfaces जैसा कि [8] में विस्तृत है। हालांकि, अब तक प्रस्तुत कार्य में एचएमएम पैरामीटरिज़ेशन का पता लगाकर व्यक्तिपरक अंतर्ज्ञान द्वारा पहुंचा जा रहा है। इ पेपर प्रयोगात्मक परिणाम का प्रस्तुत करत है जवन दिखावा करत है कि कैसे पहचान दर एचएमएम मापदंडों के साथ बदलत है, और जो मापदंडों का सबसे समझदार चयन का संकेत देत है। पेपर का आयोजन इस प्रकार है: खंड 2 एचएमएम आधारित दृष्टिकोण का अवलोकन देता है; खंड 3 प्रशिक्षण और मान्यता प्रक्रियाओं का विवरण देता है; खंड 4 प्रयोगात्मक सेटअप का वर्णन करता है; खंड 5 पहचान परिणाम प्रस्तुत करता है; खंड 6 पेपर का समापन करता है। |
5985014dda6d502469614aae17349b4d08f9f74c | -इस पेपर में विभिन्न अनुप्रयोगों में सफलतापूर्वक लागू कई कई पाठ उपायों का मूल्यांकन करें, साथ ही कुछ नई उम्मीद की जा रही है, हाल ही में proposed new promising approaches का मूल्यांकन करें। वर्गीकरण खातिर नमूना अउर प्रोटोटाइप वितरण के कुलबैक भेदभाव पर आधारित एक विधि का उपयोग करल जाला. एकल विशेषता का परिणाम एक आयामी विशेषता मूल्य वितरण के साथ और दो आयामी वितरण के साथ पूरक सुविधाओं के जोड़ों के लिए वर्गीकरण प्रस्तुत हैं बनावट विश्लेषण विशेषता वितरण वर्गीकरण कुलबैक भेदभाव प्रदर्शन मूल्यांकन ब्रॉडैट्ज़ बनावट l. I N T R O D U C T I O N बनावट कई प्रकार की छवियों के विश्लेषण के लिए एक महत्वपूर्ण विशेषता है। कई तरह क उपाय सुझावा ग रहा है ताकि बनावट क भेद कखियो जा सके, c1 2~ कुछ बनावट उपायन क परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करै खातिर तुलनात्मक अध्ययन Weszka et al. द्वारा करवावा ग रहा है, ~3~ Du Bufet al. ~4~ अउर Ohanian अउर Dubes, ~s) खातिर |
1270044a3fa1a469ec2f4f3bd364754f58a1cb56 | इ पेपर मानव अनुहार का वीडियो अनुक्रमों मा मॉडल और पहचानने का एक नया तरीका प्रस्तुत करत है। प्रत्येक रजिस्टर्ड व्यक्ति का पर्यावरण छवि स्थान पर एक कम आयामी उपस्थिति जनरेटर द्वारा दर्शाया जाता है। जटिल गैर-रैखिक उपस्थिति विविधता उप-समूहों (जोश विविधता नामित) का संग्रह के रूप में व्यक्त, और उनके बीच संबंध। प्रत्येक पोजीशन मा एक पोजीशन प्लैन द्वारा समीकृत होत है। इ प्रतिनिधित्व क निर्माण करेक लिए, वीडियो से नमूना लिया जात है, अउर इ उदाहरण के लिए एक के-माध्यम एल्गोरिथ्म के साथ क्लस्टर कीन जात है; प्रत्येक क्लस्टर को एक विमान के रूप मा दर्शाया जात है, जेका मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) के माध्यम से गणना कीन जात है। पोज मल्टीफोल्ड के बीच जुड़ाव पोज मल्टीफोल्ड में से प्रत्येक में छवियों के बीच संक्रमण की संभावना को कोडित करता है अउर एक प्रशिक्षण वीडियो अनुक्रम से सीखा जाता है। परीक्षण वीडियो अनुक्रमों मा चेहरा पहचान के लिए एक अधिकतम एपोस्टोरियो सूत्रीकरण प्रस्तुत की जात है कि इनपुट छवि एक विशेष पोजीशन manifold से आती है और पिछले फ्रेम से इस पोजीशन manifold पर संक्रमण की संभावना को एकीकृत करके। आंशिक रूप से अवरुद्ध चेहरे का पहचानने के लिए, हम प्रक्रिया में एक वजन मास्क का परिचय देते हैं। व्यापक प्रयोग से पता चलता है कि प्रस्तावित एल्गोरिथ्म समय-समय पर मतदान योजनाओं के साथ मौजूदा फ्रेम-आधारित फेस रिकॉग्निशन विधियों से बेहतर है। |
358e2ae243cb022938ae3d40ea0ac112319a6325 | |
ad9cbf31a1cd6a71e773a0d3e93c489304327174 | ई कागज पैदल विकलांग मरीजन के चाल पुनर्वास खातिर एक संचालित पैर ऑर्थोसिस का वर्णन करत है। कागज नियंत्रक प्रस्तावित करत है जवन पैर पर उपयुक्त बल लागू कइ सकत है ताकि इ एक वांछित प्रक्षेपवक्र पर चल सके। कंट्रोलर, सिमुलेशन अउर प्रयोगात्मक परिणाम के बारे मा जानकारी इ लेख मा दीन गा है। वर्तमान मा, आर्थोसिस मा एक डमी पैर संग प्रयोग किया जात है। आवे वाले महीना मा, ई संचालित ऑर्थोसिस का उपयोग स्वस्थ लोगन अउर स्ट्रोक मरीजन के लिए कीन जई। |
853ac9d5ae2662b8e33946d106b261005e391fed | आइरिस बनावट मा मौजूद यादृच्छिकता औ समृद्धि 2 डी गबोर फ़िल्टर बैंक विश्लेषण आइरिस मान्यता प्रणालि खातिर इस्तेमाल करे जाए वाली एक उपयुक्त तकनीक बनाथै। 2D गबर फ़िल्टर का उपयोग करके जटिल बनावट संरचनाओं का सटीक रूप से लक्षणित करना, इस प्रकार के फ़िल्टरों के कई पैरामीटर सेट का उपयोग करना आवश्यक है। इ पेपर एक आईरिस मान्यता प्रणाली की सटीकता को धीरे-धीरे बढ़ाने के लिए 2 डी गबोर फ़िल्टर मापदंडों का कई सेट का अनुकूलन करने की एक तकनीक का प्रस्ताव करता है। प्रस्तावित पद्धति का उपयोग निकट अवरक्त अउर दृश्यमान स्पेक्ट्रम आइरिस छवियन दुनहु पर लागू करे खातिर उपयुक्त अहै। फ़िल्टर बैंक डिजाइन तकनीक की दक्षता का चित्रण करने के लिए, बेंचमार्किंग के लिए UBIRISv1 डेटाबेस का उपयोग किया गया था। |
050eda213ce29da7212db4e85f948b812a215660 | हम प्रस्तावित चेहरा पहचान के लिए एक मॉडल अउर उदाहरण के आधार पर काम करत हैं। इ समस्या या तो मॉडल या नमूना के रूप मा हल कीन जात है, यकिन रूप से सीमित सफलता के साथ। हमार विचार मॉडल का कई गो उदाहरण के बरे संश्लेषित करत हयन, जवन कि तबके सिखय वालन चरण में उपयोग होत हयन जबके चेहरा पहचान प्रणाली. इ दिखावै खातिर, हम एक सांख्यिकीय आकार-से-छायांकन मॉडल विकसित करेक है ताकि चेहरा कै आकार एक्कय छवि से बहाल होइ सके, अउर नया प्रकाश के तहत वही चेहरा का संश्लेषित कइ सका। हम त ई प्रयोग करबे की एगो सरल और तेज वर्गीकरण करय के लिए की जवन पहिले संभव ना रहे काहेकि प्रशिक्षण का आंकड़ा का अभाव रहे. |
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b05fdba8f447b37d7fa6fdd63d23c70b2f4ee01b | इ पेपर मा, हम राय खनन मा पहलू निकालन खातिर पहला गहरी सीखने दृष्टिकोण प्रस्तुत करत हैं। पहलू निकालना भावना विश्लेषण का एक उप कार्य है, जो राय वाले पाठ में राय लक्ष्य की पहचान करने पर निहित है, अर्थात, एक उत्पाद या सेवा के विशिष्ट पहलुओं का पता लगाने पर राय धारक या तो प्रशंसा कर रहा है या शिकायत कर रहा है। हम 7 परत गहरी संवलन तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कइके प्रत्येक शब्द का एक पहलू या गैर-आयामी शब्द के रूप मा टैग करे खातिर कइयउ वाक्य मा टैग करे रहेन। हम एही उद्देश्य से भासाई पैटर्न का भी सेट तैयार कीन अउर उनकै संयोजन तंत्रिका जाल से कीन। परिणामी समूह वर्गीकरणकर्ता, भावना विश्लेषण खातिर शब्द-एम्बेडिंग मॉडल के साथ जोड़ के, हमार दृष्टिकोण राज्य-केंद्रित विधि से काफी बेहतर सटीकता प्राप्त करे खातिर अनुमति दई दिहिस है। |
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6fdbbefe05648f6c0f027428ccff248b174798d5 | इ पेपर मा, हम मोबाइल रोबोटिक्स मा एक महत्वपूर्ण खुला समस्या पर चर्चा करत हैंः एक साथ नक्शा निर्माण और स्थानीयकरण, जौन हम बिना पूर्व जानकारी के दीर्घकालिक वैश्विक संदर्भित स्थिति अनुमान के रूप मा परिभाषित करत हैं। इ समस्या का हल निकालना मुश्किल है काहे से की इ पैरोडॉक्स है: सटीक रूप से घूमने के लिए, एक मोबाइल रोबोट का एक सटीक पर्यावरण मानचित्र होना चाहिये; हालांकि, एक सटीक मानचित्र बनाने के लिए, मोबाइल रोबोट का संवेदी स्थान सटीक रूप से जाना जाना चाहिये। इ तरह से, एक साथ मानचित्र निर्माण अउर स्थानीयकरण के प्रश्न प्रस्तुत करे खातिर देखा जा सकत है कि "कौन पहिले आया, मुर्गा या अंडा? अल्ट्रासोनिक सेंसर का उपयोग करते समय, हम इस समस्या से निपटने के लिए वाहन को कई सर्वो-माउंटेड सोनार सेंसर से लैस करते हैं, ताकि एक साधन प्रदान किया जा सके जिसमें रोबोट की प्रारंभिक स्थिति से पर्यावरण सुविधाओं का एक उप-समूह सटीक रूप से सीखा जा सके और बाद में सटीक स्थिति प्रदान करने के लिए ट्रैक किया जा सके। |
efbc200feab74e5087c4005d8759e5dadb3a3077 | पाठ कय सामान्य निर्माण अउर हेरफेर चुनौतीपूर्ण अहै औ दृश्य डोमेन में हाल के गहन जनरेटिव मॉडलिंग कय तुलना मा सीमित सफलता मिली अहै। इ पेपर का उद्देश्य प्रासंगिक प्राकृतिक भाषा वाक्य उत्पन्न करना है, जिनकी विशेषताएँ निर्दिष्ट सिमेंटिक्स के साथ अनियंत्रित छिपे हुए प्रतिनिधित्वों का सीखने से गतिशील रूप से नियंत्रित की जा रही हैं। हम एक नया न्यूरल जनरेटिव मॉडल का प्रस्ताव करत हई जवन वैरिएशनल ऑटो-एन्कोडर अउर समग्र विशेषता विभेदक के संयोजन करत बा ताकि अर्थपूर्ण संरचना के प्रभावी रूप से लागू हो सके। विभेदित पाठ नमूना, स्वतंत्र विशेषता नियंत्रण पर स्पष्ट बाधाओं, और जनरेटर और भेदभाव का कुशल सहयोगी सीखने पर विभेदित अनुमान के साथ, हमारा मॉडल केवल शब्द एनोटेशन से भी अत्यधिक व्याख्या योग्य प्रतिनिधित्व सीखता है, और वांछित विशेषताओं वाले यथार्थवादी वाक्य का उत्पादन करता है। मात्रात्मक मूल्यांकन वाक्य अउर विशेषता पीढ़ी की सटीकता का मान्य करत है। |
24aed1b7277dfb2c2a6515a1be82d30cc8aa85cc | हम दृश्य सामग्री से भावना विश्लेषण का चुनौती का सामना कर रहे हैं। मौजूदा तरीको के विपरीत जवन भावना या भावना का सीधा रूप से दृश्य निम्न स्तर के सुविधा से अनुमान लगावत है, हम भावना से सख्त रूप से संबंधित दृश्य अवधारणाओं की समझ के आधार पर एक नया दृष्टिकोण का प्रस्ताव करत हैं। हमार मुख्य योगदान दुइ गुना हैः पहिला, हम मनोवैज्ञानिक सिद्धांतों अउर वेब खनन पर आधारित एक विधि का प्रस्तुत करत अही ताकि स्वचालित रूप से एक बड़े पैमाने पर दृश्य भावना ओन्टोलॉजी (वीएसओ) का निर्माण हो सके, जेहमा 3,000 से अधिक विशेषण संज्ञा जोड़े (एएनपी) शामिल होंइ सकत हैं। दूसरा, हम SentiBank का प्रस्ताव करत बानी, एगो नया विजुअल कांसेप्ट डिटेक्टर लाइब्रेरी जेकर उपयोग 1200 एएनपी की उपस्थिति का पता लगावे खातिर कइल जा सकत बा। वीएसओ अउर सेंटीबैंक मौजूदा काम से अलग है अउर स्वचालित सेंटीमेंट विश्लेषण द्वारा सक्षम कई अनुप्रयोगों का द्वार खोलेगा। छवि ट्वीट्स की भावना का पता लगाने पर प्रयोग पाठ-आधारित दृष्टिकोण के साथ प्रस्तावित SentiBank आधारित भविष्यवाणियों की तुलना करते समय पता लगाने की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार का प्रदर्शन करते हैं। प्रयास भी एक बड़ा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संसाधन का नेतृत्व करता है जिसमें एक दृश्य भावना ontology, एक बड़ा डिटेक्टर पुस्तकालय, और दृश्य भावना विश्लेषण के लिए प्रशिक्षण / परीक्षण बेंचमार्क शामिल है। |
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b6bbb228300c72f141a2f05702ddc7f8ab4a8297 | सूचना का अधिकार अधिनियम, 2005 का अनुपालन (अनुपालन) (सन् २००४, अनु. सूचना सुरक्षा का उद्देश्य सूचना, हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और लोगन जैसे की मूल्यवान संपत्ति की सुरक्षा करना है। सूचना सुरक्षा विशेषज्ञ का मानना है कि एक प्रभावी सूचना सुरक्षा प्रबंधन प्रणाली (ISMS) का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अंत उपयोगकर्ता व्यवहार का प्रचार करना है। सूचना सुरक्षा का प्रभावी ढंग से क्रियान्वयन करे खातिर सुरक्षा-संबंधी जोखिम का समझय के जरूरत हवै। आम तौर पै जेतना जादा अच्छे कर्मचारी का नियंत्रण मिलै का चाही वतना ही जादा सुघ्घर संगठन (केंद्र) बनै काहेकि अगर कउनौ भी स्टाफ सदस्य येकै समझ न पावे कि काम कै नाय नाय नाय जात बाय तो जेतना जादा सुघ्घर ढंग से तकनीकी नियंत्रण और प्रक्रिया कीन जाय ओतना ही कम महत्व कीन जाय। आवश्यक समझ का स्तर प्राप्त करने के लिए आमतौर पर एक वार्षिक जागरूकता प्रशिक्षण पहल से अधिक की आवश्यकता होती है और ज्यादातर संगठनों का एक बड़ा चुनौती है। वास्तव मा, धेरै संगठनों को लागी एक सांस्कृतिक परिवर्तन को रूप मा यो संगठनात्मक संस्कृति मा सूचना सुरक्षा अवधारणाहरु को एकीकरण सुनिश्चित गर्न को लागी एक संस्कृति परिवर्तन को रूप मा शामिल हुनेछ। |
0bd6442092bc4a9e0e77cd2f302f2db1a242e250 | स्वास्थ्य सेवा कै गुणवत्ता बढ़ावे कै उद्देश्य से इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) पय आधारित स्वास्थ्य निगरानी प्रणाली हालै मा शुरू कीन गै बाय। हालांकि, आईओटी-आधारित उन्नत सतत ग्लूकोज निगरानी प्रणालियों की संख्या छोटी है और मौजूदा प्रणालियों की कई सीमाएं हैं। इ पेपर मा हम आईओटी आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करत हुए घुसपैठ और निरंतर ग्लूकोज निगरानी (सीजीएम) प्रणाली की व्यवहार्यता का अध्ययन करें। हम एक IoT-आधारित सिस्टम आर्किटेक्चर का डिजाइन एक सेंसर डिवाइस से बैक-एंड सिस्टम तक रीयल-टाइम ग्लूकोज, बॉडी टेम्परेचर और संदर्भ डेटा (यानी. पर्यावरण का तापमान) ग्राफिक अउर मानव-पठनीय रूप से अंतिम उपयोगकर्ताओं जइसे कि मरीज अउर डॉक्टरन के लिए। ई अतिरिक्त रूप से, nRF संचार प्रोटोकॉल ग्लूकोज मॉनिटरिंग सिस्टम मा अनुकूलित है और ऊर्जा दक्षता का एक उच्च स्तर प्राप्त करत है। एकरे अलावा हम जांच करित ह कि का ऊर्जा सेंसर डिवाइस के खपत करत ह अउर का उर्जा के बटोरै वाले यंत्रन के डिजाइन करत ह। अंत मा, काम एक गेटवे स्तर पर कई उन्नत सेवाएं प्रदान करत है जैसै की असामान्य स्थिति (यानी. बहुत कम या बहुत ज्यादा ग्लूकोज का स्तर) नतीजा ई बताइस कि हमार सिस्टम वास्तविक समय मा दूर से देखत है अउर आगे बढ़त है, जौन समय मा हम काम करित है। एकर अलावा, परिणाम से पता चलता है कि ऊर्जा की उच्च स्तर की दक्षता भी प्राप्त की जा सकती है, विशेष रूप से कम ऊर्जा वाले पदार्थो का उत्सर्जन। c © 2017 लेखक लोगन। ई सेवियर बी.वी. द्वारा प्रकाशित, इलिट फ् फ् रे सेर हैर। |
0bfc3626485953e2d3f87854a00a50f88c62269d | सेलुलर नेटवर्क आमतौर पय बेस स्टेशनन का ग्रिड पय रखिके मॉडल कीन जात है, जेहमा मोबाइल उपयोगकर्ता या तो बेतरतीब ढंग से बिखरे या निर्धारक रूप से रखे जात हैं। इ मॉडल का व्यापक रूप से उपयोग कई गयल ह, लेकिन इ बहुत जादा अनुकूलन नाही हय, इकरे बजाय, कवरेज / आउटेज संभावनाओं और दर का मूल्यांकन करे क खातिर जटिल सिस्टम-स्तरीय सिमुलेशन का उपयोग कीन जात है। अधिक सुसंगत मॉडल का लंबा समय लगता है कि पूरी तरह से स्वचालित रूप से स्वचालित रूप से बदल सकता है। हम स्टोचैस्टिक ज्यामिति का उपयोग कई सेल सिग्नल-टू-इंटरफेरेंस-प्लस-शोर अनुपात (SINR) के लिए नए सामान्य मॉडल विकसित करते हैं। बहुत सामान्य मानों के तहत, डाउनलिंक SINR CCDF (कभरेज संभावना के बराबर) खातिर परिणामी अभिव्यक्ति में जल्दी से गणना योग्य अभिन्न शामिल होत हैं, अउर कुछ व्यावहारिक विशेष मामला में आम अभिन्न (जैसे, Q-फंक्शन) या यहां तक कि सरल बंद-रूप अभिव्यक्ति तक सरल करल जा सकत हैं। हम भी औसत दर का, अउर फिर कवरेज लाभ (और औसत दर हानि) स्थिर आवृत्ति पुनः उपयोग से प्राप्त करते हैं। हम आपन कवरेज भविष्यवाणियन का ग्रिड मॉडल अउर वास्तविक बेस स्टेशन तैनाती से तुलना करत हई, अउर देखा है कि प्रस्तावित मॉडल निराशावादी (कवरेज पर एक निचली सीमा) है जबकि ग्रिड मॉडल आशावादी है, अउर इ दुनो लगभग समान रूप से सटीक हय। जादा सुलझाव होय के अलावा, प्रस्तावित मॉडल भविष्य के नेटवर्क मा बेस स्टेशनों की बढ़त अवसरवादी अउर घनी प्लेसमेंट का बेहतर ढंग से कैप्चर कर सकत है। |
54bef8bca4bef4a5cb597c11b9389496f40df35c | स्वचालित भाषण मान्यता आउटपुट में विराम चिह्न उपलब्ध नाहीं हैं, जउन बाद के कई पाठ प्रसंस्करण कार्य के लिए बाधाएं पैदा कर सकत हैं। इ पेपर ट्रांसक्रिप्टेड भाषण पाठों मा शब्दों की धारा के लिए विराम चिह्न का भविष्यवाणी करे खातिर एक उपन्यास विधि का प्रस्ताव करत है। हमार विधि संयुक्त रूप से पार्सिंग अउर विराम चिह्न भविष्यवाणी करत है जब वाम से दाईं ओर शब्दन का संसाधित करत है तब वाक्य रचना सुविधाओं का एक समृद्ध सेट का एकीकृत करत है। इ रैखिक जटिलता के साथ विराम चिह्न भविष्यवाणी के लिए लंबी दूरी की निर्भरता कैप्चर करे खातिर एक वैश्विक दृश्य का शोषण कर सकत है। IWSLT अउर TDT4 के टेस्ट डाटा सेट पर प्रयोगात्मक परिणाम से पता चलता है कि हमार विधि ट्रांसक्रिप्टेड भाषण पाठ में शब्द के धारा पर विराम चिह्न भविष्यवाणी में उच्च स्तर के प्रदर्शन का हासिल कर सकत है। |
82e9a883f47380ce2c89ecbc57597efbdd120be1 | रेडियो-आवृत्ति पहचान प्रौद्योगिकी, रीडर/टैग प्रतिमान पर आधारित, तेजी से रोजमर्रा की जिंदगी के कई पहलुओं का विस्तार कर रही है। विद्युत चुम्बकीय अनुसंधान मुख्य रूप से उच्च दक्षता और छोटे आकार वाले टैग एंटेना का डिजाइन से संबंधित है, और एम्बेडेड इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए जटिल प्रतिबाधा मिलान के लिए उपयुक्त है। उपलब्ध लेकिन खंडित खुला साहित्य से शुरू होकर, यह पेपर UHF पैसिव टैग एंटेना के डिजाइन के लिए प्रासंगिक पद्धति का एक समरूप सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है। एक आम ढांचे के भीतर, सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले डिजाइन लेआउट की बुनियादी अवधारणाओं का चित्रण करने का विशेष ध्यान रखा जाता है। कई गैर-वाणिज्यिक उदाहरणों के माध्यम से डिजाइन तकनीक का चित्रण कई गैर-वाणिज्यिक उदाहरणों के माध्यम से है। |
54a4c8051e655e3035f98bb9dd8876a6511517ff | इ पेपर LIMSI का साझा WMT16 कार्य Translation of News खातिर प्रस्तुत का वर्णन करत है। हम रोमानियन-अंग्रेजी दुन्नो दिशाओं मा परिणाम, अंग्रेजी से रूसी खातिर, साथ ही अंग्रेजी से जर्मन अनुवाद करै खातिर पुनर्व्यवस्थापन पर प्रारंभिक प्रयोग का रिपोर्ट करत हैं। हमार सबमिशन मुख्य रूप से एनकोड अउर मोसेस के साथ-साथ पोस्ट-प्रोसेसिंग चरण मा निरंतर अंतरिक्ष मॉडल का उपयोग करत हैं। इ साल के भागीदारी के मुख्य नवाचार इ हैं: रूसी अउर रोमानियाई में अनुवाद खातिर, हम विकोडर के आउटपुट का विस्तार करेक कोशिश कईले बानी अउर इ नया खोज स्थान का फिर से अंकन करेक खातिर CRF मॉडल का उपयोग करेक कोशिश कईले बानी; जर्मन में अनुवाद खातिर, हम स्रोत-पक्ष पूर्व-क्रम का प्रयोग कर रहल बानी, जवन निर्भरता संरचना के आधार पर निर्भरता संरचना के अनुमति देत बा ताकि टार- |
e092be3120ce51aaa35af673fabd07b6513e702e | प्रबंधन सूचना प्रणाली (एमआईएस) अउर प्रबंधन विज्ञान/प्रचालन अनुसंधान (एमएस/ओआर) परियोजनाओं के विफलता से जुड़ी कई समस्याएं अउर समस्याएं, संगठनात्मक व्यवहारिक समस्याएं से संबंधित अहैं। संगठन एमआईएस अउर एमएस/ओआर विकास पर लाखो डॉलर खर्च करत हैं, लेकिन एकर बहुत कम लाभ होत है काहे से सिस्टम लगातार विफल होत है। इन व्यवहारिक समस्याओ का हल करने खातिर कुछ उपाय अहैं जवन ठीक से समझ मा नाही आय। ई लेख में तर्क दिहल बा कि ज्यादातर ओएसिस में ई व्यवहारिक समस्याएं अपर्याप्त डिजाइन के कारन होत बा. इ खराब डिजाइन के कारण एमआईएस सिस्टम डिजाइनर संगठनों, उनके सदस्यों, और उनके भीतर एक एमआईएस का कार्य देखने का तरीका है। यानी सिस्टम डिजाइनर का संदर्भ फ्रेम। इ संदर्भ फ्रेम खराब डिजाइन विकल्पों का कारण बनते हैं और बेहतर डिजाइन विकल्पों का अवलोकन करे मा विफल होत हैं। सात स्थितियन पे चर्चा कीन गै बाय जवन वर्तमान समय कै सिस्टम डिजाइनर कै नजरिया का दर्शावत अहैं। इन शर्तों का चर्चा सामाजिक-तकनीकी प्रणालियों (एसटीएस) डिजाइन दृष्टिकोण के भीतर एमआईएस डिजाइन पद्धति का पालन करने की आवश्यकता का प्रदर्शन करती है। एसटीएस दृष्टिकोण का परिचय संगठनों का एक यथार्थवादी दृष्टिकोण और उन्हें बदलने का एक तरीका के रूप में दिया जा रहा है। इ लेख MIS क्वार्टरली कय लगातार अंकन मा छपा दुइ लेखन् कय पहिला लेख अहै। इ पहिला लेख का उद्देश्य एसआरएस दृष्टिकोण की आवश्यकता का प्रदर्शन करना है। दूसरा एसटीएस पद्धति के मूल अवधारणाओं अउर सिद्धांतों का परिचय देगा अउर एमआईएस के डिजाइन में एकर उपयोग कैसे किया जा सकता है। |
26b6341330085c8588b0d6e3eaf34ab5a0f7ca53 | इ पेपर मा एक नया वोल्टेज नियंत्रित रिंग ऑसिलेटर प्रस्तुत कै देहे हई। प्रस्तावित वीसीओ अपने विलंब सेल मा आंशिक सकारात्मक प्रतिक्रिया का उपयोग करत है, सर्किट एकल दुई चरणों के साथ काम करने की अनुमति देत है, कम बिजली की खपत के साथ उच्च गति प्राप्त करत है। नया वीसीओ मा ऑपरेशन आवृत्ति का एक विस्तृत श्रृंखला (0.2 से 2.1 गीगाहर्ट्ज), आउटपुट आवृत्ति और नियंत्रण वोल्टेज के बीच अच्छी रैखिकता, -90 डीबीसी/एचजेड का चरण शोर 100 केएचजेड ऑफसेट पर है और इ केवल 7.01 एमडब्ल्यू की खपत करता है 1.3 गीगाहर्ट्ज की अपनी केंद्रीय आवृत्ति में 3.3 वी बिजली की आपूर्ति का उपयोग करके। सर्किट 0.35 /spl mu/m CMOS-AMS प्रक्रिया मा निर्मित ह्वेई अर 67.5/spl बार/77.5 /spl mu/m/sup 2/ का क्षेत्रफल मा कब्जा करण ह्वे। |
4d4be6294e5b30cdf985fcc044f44ec9da495af3 | कंप्यूटर आधारित सेंसर अउर एक्ट्यूएटर जइसे कि ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम, मशीन विजन, अउर लेजर आधारित सेंसर धीरे-धीरे मोबाइल रोबोट में शामिल करल गयल ह ताकि कृषि कार्य में ऑपरेटर गतिविधि के बदलाव करे मा सक्षम स्वायत्त सिस्टम के कॉन्फ़िगर करे क सके। हालांकि, कई इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम का एक रोबोट में शामिल होना, इसकी विश्वसनीयता को कम कर रहा है, साथ ही साथ इसकी लागत भी बढ़ रही है। हार्डवेयर का कम से कम करे, साथ ही सॉफ्टवेयर का कम से कम करे अउर एकीकरण में आसानी, रोबोटिक सिस्टम के संभव बनावे खातिर बहुत जरूरी बा। कृषि मा स्वचालित उपकरण का आवेदन मा एक कदम रोबोट का उपयोग हो, जिकर मा एक या अधिक कृषि कार्य पूरा करे खातिर कई विशिष्ट रोबोट सहयोग करत हैं। इ पेपर मा अलग अलग रोबोट और रोबोट की फ्लीट में काम करैं वाले सिस्टम वास्तुकला का विकास करै का प्रयास है ताकि विश्वसनीयता मा सुधार, जटिलता और लागत मा कमी, और विभिन्न डेवलपर्स से सॉफ्टवेयर का एकीकरण की अनुमति मिल सके। कई समाधानन कय अध्ययन कईल जात है, पूरी तरह से वितरित से एक पूरी एकीकृत वास्तुकला तक जेहमा एक केंद्रीय कंप्यूटर सभी प्रक्रियाओं का चलावत है। इ काम में रोबोट के बेड़ा का नियंत्रित करे खातिर अलग-अलग टोपोलॉजी का भी अध्ययन कईल गईल अउर अन्य संभावित टोपोलॉजी के आगे बढ़ाईल गईल। इ कागज मा प्रस्तुत वास्तुकला सफलतापूर्वक RHEA बेड़े मा लागू कीन जात है, जसमा एक वाणिज्यिक ट्रैक्टर चेसिस मा आधारित तीन जमीनी मोबाइल इकाइ शामिल हैं। |
cbc5d3e04f80a07b49ac3fbdb41f4bd577664cdc | घन उपग्रहों खातिर संचार प्रणाली का कुछ विशिष्ट मांगों से निपटना है, जैसे कि खपत ऊर्जा, ज्यामिति और थ्रूपुट। अनुप्रयोग के प्रकार के आधार पर, वांछित डेटा दर प्रति सेकंड दस मेगाबिट्स तक पहुंच सकती है, जबकि पावर खपत और भौतिक आकार प्लेटफ़ॉर्म द्वारा सीमित हैं। प्रस्तावित संचार योजना ऊर्जा कुशल मोडुलन अउर चैनल कोडिंग का कई पहुंच अउर स्प्रेड स्पेक्ट्रम तकनीक से जोड़िही, जेसे कई उपग्रहन के तैनाती संभव होई। एकरे अलावा, एंटीना सिस्टम का डिज़ाइन एई तरह से करे जाय कि सैटेलाइट के ओरिएंटेशन से स्वतंत्र रूप से लिंक स्थापित कै सका जाय अउर रख सका जाय। घन के हर पहलू पर एंटीना लगाकर एक विद्युत रूप से निर्देशित विकिरण पैटर्न प्राप्त किया जाता है। अनुरूप बीम फोर्मिंग सिस्टम को 5 डीबीआई लाभ प्रदान करता है, ट्रांसमिशन की किसी भी वांछित दिशा के लिए, अभिविन्यास नियंत्रण की आवश्यकता को समाप्त कर रहा है। एकरे अलावा, planar antennas का प्रयोग mechanical part का complexity कम कर देहे बा काहे से की इनका deployment की जरूरत नाहीं है। अन्तर उपग्रह लिंक का एहसास क्यूबेसैट झुंड मिशन की सफलता सुनिश्चित करने के लिए जरूरी है। फिर भी, ई अब कठिन बा काहे कि इ नाहीं सोचे वाली बात बा। |
029ec0d53785eaf719632f5aa67ae5c22689dc70 | मिलिमीटर बैंड मा एक गोलाकार ध्रुवीकृत स्लॉट रेडिएटर प्रस्तुत कीन गा है। कम परावर्तन अउर अच्छा ध्रुवीकरण प्रदर्शन कला स्लॉट तत्वों की स्थिति की तुलना मा प्राप्त कीन गै बाय। एक उच्च लाभ सरणी प्रोटोटाइप नई तत्व प्रदर्शन की जांच करने के लिए, सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (SIW) प्रौद्योगिकी में लागू किया गया है। ऊंचाई समतल मा एक cosecant आयाम कवरेज, साथ ही अज़ीमुथ समतल मा एक 6 ° झुकाव monopulse पैटर्न प्राप्त हो। एक निर्मित एंटीना प्रोटोटाइप के लिए विनिर्दिष्ट संचालन बैंड (36.7 - 37 GHz) मा 28.6 dBi का लाभ शिखर मूल्य और 36.7 GHz पर 79% दक्षता प्राप्त की गई है। इसी तरह, 36.85 गीगाहर्ट्ज पर 1.95 डीबी का ऊपरी मापा अक्षीय अनुपात है। |
e17879cf2bb858fbbc3a3aa2441287c53a0f684a | ट्राइसोमी एक्स एक लिंग गुणसूत्र विसंगति है, एक चर फेनोटाइप के साथ, जो मादाओं मा अतिरिक्त एक्स गुणसूत्र (46,XXX की बजाय 47,XXX) की उपस्थिति से उत्पन्न होता है। इ सबसे आम महिला क्रोमोसोमल असामान्यता हय, लगभग 1 में से 1000 मा महिला जन्मों मा होत हय। चूंकि कुछ लोगन का केवल मामूली रूप से प्रभावित या बिना लक्षण वाले हैं, इ अनुमानित है कि ट्राइसोमी X वाले केवल 10% लोग ही वास्तव में निदान प्राप्त कर पाए हैं. सबसे आम भौतिक विशेषताएं ऊंची कद, एपिकेन्टल फोल्ड्स, हाइपोटोनिया और क्लिनोडाक्टिलिया शामिल हैं। मच्छर का दौरा, गुर्दे अउर जननांग-मूत्र संबंधी विकार, अउर समय से पहिले अंडाशय विफलता (पीओएफ) भी संबंधित निष्कर्ष हो सकत हैं। ट्राइसोमी एक्स से ग्रस्त बच्चन मा मोटर अउर भाषण देरी की दर ज्यादा है, स्कूल के उम्र मा संज्ञानात्मक कमी अउर सीखने की कमजोरी का खतरा बढ़ जात है। मनोवैज्ञानिक लक्षण ध्यान घाटा, मूड विकार (चिंता और अवसाद), अउर अन्य मनोवैज्ञानिक विकार भी सामान्य आबादी के तुलना मा अधिक आम हैं। ट्राइसोमी एक्स सबसे आम तौर पर अर्धसूत्रीविभाजन के दौरान गैर-विभाजन के परिणामस्वरूप होता है, हालांकि पोस्ट-ज़ायगोटिक गैर-विभाजन लगभग 20% मामलों में होता है। ट्रिसोमी एक्स का खतरा उन्नत मातृ आयु के साथ बढ़ता है। ट्राइसोमी एक्स मा फेनोटाइप का अनुमान एक्स-असक्रियता से बचने वाले जीन की अति अभिव्यक्ति से उत्पन्न होता है, लेकिन जीनोटाइप-फेनोटाइप संबंध को परिभाषित किया जाना बाकी है। प्रसवपूर्व अवधि के दौरान एमनियोसेंटिसिस या कोरियन विली नमूना द्वारा निदान आम है। प्रसव के बाद निदान खातिर संकेत सबसे आम तौर पै विकासात्मक देरी या हाइपोटोनिया, सीखने की अक्षमता, भावनात्मक या व्यवहारिक कठिनाइ या पीओएफ शामिल हैं। निश्चित कैरियोटाइप परिणाम से पहिले विभेदक निदान में नाजुक एक्स, टेट्रासोमी एक्स, पेंटासोमी एक्स, और टर्नर सिंड्रोम मोज़ेकिज्म शामिल हैं। आनुवंशिक परामर्श का सुझाव दिया जा रहा है। प्रसवपूर्व अवधि मा निदान की गई मरीजन का विकासात्मक देरी के लिए बारीकी से पालन कीन जाये ताकि प्रारंभिक हस्तक्षेप थेरेपी को आवश्यकता के रूप मा लागू किया जा सके। स्कूली उम्र के बच्चन अउर किशोर मनस्कूल स्तर पै मूल्यांकन से लाभान्वित होत है अउर संज्ञानात्मक/शैक्षणिक कौशल, भाषा अउर/या सामाजिक-भावनात्मक विकास मा समस्या कै पहचान करै अउर हस्तक्षेप योजना विकसित करै पै जोर देत है। किशोर अउर वयस्क मेहरारू जउन देर से मासिक धर्म, मासिक धर्म अनियमितता, या प्रजनन समस्या से पीड़ित होत हैं, उनका पीओएफ के लिए मूल्यांकन कीन जाये चाही। रोगी लोगन का व्यक्तिगत अउर पारिवारिक सहायता प्राप्त करै खातिर सहायता संगठनन का संदर्भित कीन जाय । लक्षणन की गंभीरता अउर इलाज की गुणवत्ता अउर समय-समय पर इलाज के आधार पर रोग का भविष्यवाणी अलग-अलग होत है। |
5b42ed20a1a01cb8d097141303dfd8f7cf1ced10 | सबसे छोटा पथ क्वेरी (SPQ) कई ग्राफ विश्लेषण अउर खनन कार्य में आवश्यक अहय। हालांकि, बड़ी तालिकाओं पर त्वरित प्रतिक्रिया का जवाब देने से काफी नुकसान हो रहा है। ऑनलाइन सबसे छोटा रास्ता क्वेरीज का जवाब देहे खातिर, हम सबसे छोटा रास्ता चिह्नित कर सकत हन। हालांकि, एन वर्टिक्स के एक ग्राफ में सभी लघुतम पथ का एक सीधा सूचकांक O ((N2) जगह लेता है। इ पेपर मा, हम सब से छोटो रास्ता का सूचकांक औरु ऑनलाइन उत्तर देने वाले प्रश्नों का समाधान करत हौवा। चूंकि कई बड़े वास्तविक ग्राफ अमीर सममित दिखाए जाते हैं, हमारी दृष्टिकोण का केंद्रीय विचार ग्राफ सममिति का उपयोग करना है ताकि संकेतक आकार को कम करने के लिए सटीकता और कम से कम पथ क्वेरी का जवाब देने की दक्षता बनाए रखी जा सके। तकनीकी रूप से, हम एक ढांचा विकसित कर रहे हैं एक बड़े ग्राफ को ऑर्बिट स्तर पर अनुक्रमित करने के लिए न कि शिखर स्तर पर ताकि चौड़ाई-पहले खोज पेड़ों की संख्या O से कम हो जाए। हम संकुचित चौड़ाई-पहिला-खोज पेड़ (संकुचित बीएफएस-पेड़) प्राप्त करने के लिए कक्षा आसन्नता और स्थानीय समरूपता का पता लगाएं। सिंथेटिक डाटा अउर वास्तविक डाटा दुनौ का प्रयोग कइके एक व्यापक अनुभवजन्य अध्ययन से पता चला है कि कॉम्पैक्ट बीएफएस-ट्री का कुशलता से निर्माण कै सका जात है अउर जगह लागत काफी हद तक कम कै सका जात है। एकरे अलावा, संकुचित बीएफएस-पेड़ का उपयोग कइके ऑनलाइन सबसे कम पथ क्वेरी उत्तर प्राप्त कीन जाय सकत ह। |
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6bf1770a79309e4f05ef65e65e19f99c25974657 | भविष्य मा इकोलॉजी की समझ और अनुभव मा हर जगह संवेदीकरण की क्या भूमिका होई? जमीनी स्तर से, प्राकृतिक वातावरण में सेंसर का एक निरंतर नमूना, भौगोलिक रूप से घने जाल बुनाई से क्या अवसर पैदा होते हैं? इ लेख मा, हम इन सवालन का समग्र रूप से जांच करैं, अउर एक पर्यावरण सेंसर नेटवर्क पर आपन काम प्रस्तुत करैं जउन एक विविध सरणी का समर्थन करै खातिर डिज़ाइन कीन गै बाय, व्याख्या, अउर कलात्मक अभिव्यक्ति, प्राथमिक पारिस्थितिक अनुसंधान से लेकर संगीत रचना तक। पिछले चार साल से हम आपन हर जगह सेंसर ढांचा का शामिल कर रहे हैं एक बड़े पैमाने पर आर्द्रभूमि बहाली के डिजाइन अउर कार्यान्वयन में, परिदृश्य पैमाना पर रचनात्मक खोज के लिए एक व्यापक कैनवास बना रहा है। इ परियोजनाओं क विकास अउर कस्टम सेंसर नोड हार्डवेयर, नवा वेब सेवाएं प्रदान करने के लिए वास्तविक समय सेंसर डेटा प्रदान करने के लिए अंत उपयोगकर्ता अनुप्रयोगों, डेटा के खुले अंत अन्वेषण के लिए सार्वजनिक-सामने वाला उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, साथ ही साथ अधिक कट्टरपंथी यूआई मोडलिटीज, मानव रहित हवाई वाहनों, वर्चुअल और संवर्धित वास्तविकता, और संवेदी संवर्धन के लिए पहनने योग्य डिवाइस के माध्यम से शामिल हैं। इ काम से, हम संजाल संवेदी परिदृश्य का निर्माण करे है, हर जगह कंप्यूटिंग और पर्यावरण की बहाली का एक विजन। सेंसर नेटवर्क टेक्नोलॉजीज अउर बातचीत खातिर नया तरीका उपस्थिति का फिर से आकार देवे के वादा करत है, जो स्थानिक अउर समसामयिक पैमाना पर पारिस्थितिक प्रक्रियाओं के सेंसरियल कनेक्शन खोलता है। |
c5cc6243f070d80f5edef24608694c39195e2d1a | एसक्यूएल सर्वर 11 रिलीज (कोड नाम "डेनाली") एक नया डेटा वेयरहाउस क्वेरी त्वरण सुविधा का परिचय देता है, जो एक नए इंडेक्स प्रकार पर आधारित है, जिसे कॉलम स्टोर इंडेक्स कहा जाता है। नई अनुक्रमणिका प्रकार नई क्वेरी ऑपरेटरों के साथ संयुक्त रूप से पंक्तियों का बैच प्रसंस्करण डेटा वेयरहाउस क्वेरी प्रदर्शन में काफी सुधार करता हैः कुछ मामलों में कई सौ गुना तक और नियमित रूप से कई निर्णय सहायता क्वेरी के लिए दस गुना तेजी से। स्तंभ भंडार अनुक्रमणिका बाकी सिस्टम के साथ पूरी तरह से एकीकृत है, जिसमें क्वेरी प्रसंस्करण अउर अनुकूलन शामिल है। इ पेपर कॉलम स्टोर इंडेक्स के डिजाइन अउर कार्यान्वयन का अवलोकन देत है, नई इंडेक्स का पूरा लाभ उठावे खातिर क्वेरी प्रोसेसिंग अउर क्वेरी ऑप्टिमाइजेशन में सुधार शामिल है। ई कार्यवाही कै सुधार कै उदाहरण कुछ उदाहरण क साथे देखाइ दिहा जाय। |
09a9a6b6a0b9e8fa210175587181d4a8329f3f20 | सीखे, योजना बनाए, अउर कई स्तरन पे ज्ञान का प्रतिनिधित्व करय वाले अस्थायी अवधारणन क AI खातिर महत्वपूर्ण, लम्बा समय से चुनौति रही ह। इ पेपर मा हम विचार करैं कि कैसन इन चुनौति का सुदृढीकरण सीखे अउर मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं (एमडीपी) के गणितीय ढांचे के भीतर हल कीन जा सकत है। हम इ संदर्भ में सामान्य रूप से क्रिया का विस्तार करत हई ताकि कुछ अवधी के लिए क्रिया-विकल्प-बंद-चक्र नीति शामिल कीन जा सके। विकल्पों का उदाहरण शामिल हैं वस्तु उठाना, दोपहर का भोजन करना, और दूर के शहर का दौरा करना, साथ ही साथ आदिम क्रियाएं जैसे मांसपेशियों का टकराव और संयुक्त मोर्चे शामिल हैं। कुल मिलाके, हम देखय चाहित है कि विकल्प पय काम करय से अस्थायी रूप से अमूर्त ज्ञान अउर कारवाही reinforcement learning फ्रेमवर्क में शामिल होय जाए। विशेष रूप से, हम इ दिखावा करते हैं कि चयनित वर्गाकार योजना विधियों में आदिम क्रियाओं के साथ परस्पर बदल रहा है, जैसे कि गतिशील प्रोग्रामिंग अउर सीखने के तरीकों में, जैसे कि क्यू-लर्निंग। औपचारिक रूप से, एक एमडीपी मा परिभाषित विकल्पों का एक सेट एक अर्ध-मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (एसएमडीपी) का गठन करता है, और एसएमडीपी का सिद्धांत विकल्पों के सिद्धांत की नींव प्रदान करता है। बहरहाल, सब से दिलचस्प बात इ है कि एमडीपी का आदान-प्रदान, अउर एसएमडीपी का सिद्धांत, बुनियादी एमडीपी अउर एसएमडीपी से जुड़ल बा। हम तीन अईसन मामलन के लिए परिणाम प्रस्तुत करत हई: (1) हम देखबई हई की विकल्प के साथ योजना के परिणाम विकल्प के क्रियान्वयन के दौरान उपयोग कै जाए सकत है अउर इस प्रकार योजना से भी बेहतर प्रदर्शन कै सका जात है, (2) हम नई इंट्रा-ऑप्शन विधियन के परिचय देत हई जवन कि एक्सेक्चुरेशन के टुकड़न से विकल्प के बारे मा सीखे में सक्षम होत है, अउर (3) हम उप-लक्ष्य की धारणा का प्रस्ताव करत हई जेकर उपयोग विकल्पन के सुधार कै खातिर कै सका जात है। ई सब परिणाम मौजूदा साहित्य मा अग्रदूत हैं; इ पेपर का योगदान मौजूदा सुदृढीकरण शिक्षा ढांचे मा कम बदलाव के साथ एक सरल और अधिक सामान्य सेटिंग मा स्थापित करना है। विशेष रूप से, हम ई देखाई देई कि ई परिणाम बिना कौनो विशेष दृष्टिकोण के (या बाहर रखे) क प्राप्त कीन जा सकत है। राज्य अमूर्तता, पदानुक्रम, फ़ंक्शन सन्निकटन, या मैक्रोउटिलिटी समस्या। मा मा यानी! 1999 एल्सेवियर साइंस बी.वी. द्वारा प्रकाशित सभी अधिकार सुरक्षित। संबंधित लेखक का फोटो। 0004-3702/99/$ - सामने का भाग देखें! 1999 एल्सेवियर साइंस बी.वी. द्वारा प्रकाशित सभी अधिकार सुरक्षित। PII: S0004-3702(99)00052 -1 182 R.S. सटन अउर अन्य / आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 112 (1999) 181-211 |
3939607e665159002391082cd4a8952374d6bd99 | उच्च-शक्ति अनुप्रयोगों के लिए पावर कनवर्टर विकल्पों की एक नई नस्ल के रूप में उभरा जा रहा है। बहुस्तरीय वोल्टेज स्रोत कन्वर्टर्स आम तौर पर सीढ़ी वोल्टेज तरंग का संश्लेषण डीसी कैपेसिटर वोल्टेज के कई स्तरों से करते हैं। बहुस्तरीय कनवर्टर कय एक प्रमुख सीमा विभिन्न स्तरन कय बीच वोल्टेज असंतुलन होय। विभिन्न स्तरों के बीच वोल्टेज का संतुलन बनाए रखने की तकनीकें आमतौर पर वोल्टेज क्लैम्पिंग या कैपेसिटर चार्ज कंट्रोल का उपयोग करती हैं। बहुस्तरीय कनवर्टर मा वोल्टेज संतुलन लागू करण का कई तरीका च। पारंपरिक चुंबकीय युग्मित कनवर्टर पर विचार किए बिना, यह कागज हाल ही में विकसित तीन बहुस्तरीय वोल्टेज स्रोत कनवर्टर प्रस्तुत करता हैः 1) डायोड-कैंप, 2) फ्लाइंग कैपेसिटर, और 3) अलग सीसी स्रोतों के साथ कैस्केड-इनवर्टर। ई कनवर्टर कय संचालन सिद्धांत, विशेषता, बाधा, अउर संभावित अनुप्रयोग कय चर्चा कीन जाय। |
61c901789c7fb4721aae63769d7c4eb0e27a7e45 | बहुस्तरीय शक्ति परिवर्तक जो अधिक से अधिक दो स्तरों का वोल्टेज प्रदान करते हैं, ताकि सुचारू रूप से और कम विकृत एसी-डीसी, डीसी-एसी, और डीसी-डीसी शक्ति रूपांतरण प्राप्त हो सके, कई योगदानकर्ता आकर्षित हुए हैं। ई कागज एगो सामान्यीकृत बहुस्तरीय इन्वर्टर (कन्वर्टर) टोपोलॉजी प्रस्तुत करत बा जौन स्वयं वोल्टेज संतुलन के साथ बा। मौजूदा बहुस्तरीय इन्वर्टर जैसे डायोड-क्लैम्प्ड अउर कैपेसिटर-क्लैम्प्ड बहुस्तरीय इन्वर्टर सामान्यीकृत इन्वर्टर टोपोलॉजी से प्राप्त कीन जा सकत ह। एकर अलावा, सामान्यीकृत बहुस्तरीय इन्वर्टर टोपोलॉजी एक वास्तविक बहुस्तरीय संरचना प्रदान करत है जौन अन्य सर्किट से किसी भी सहायता के बिना स्वचालित रूप से प्रत्येक डीसी वोल्टेज स्तर का संतुलन बना सकत है, इ प्रकार, सिद्धांत रूप मा, एक पूर्ण और वास्तविक बहुस्तरीय टोपोलॉजी प्रदान करत है जौन मौजूदा बहुस्तरीय इन्वर्टरों को शामिल करत है। इ सामान्यीकृत बहुस्तरीय इन्वर्टर टोपोलॉजी से, कई नई बहुस्तरीय इन्वर्टर संरचनाएं प्राप्त की जा सकती हैं। सामान्यीकृत बहुस्तरीय कनवर्टर का कुछ अनुप्रयोग उदाहरण दिए जाएंगे। |
bb004d2d04ce6872d0f7965808ae4867aa037f8b | 21वीं सदी मा बिजली उत्पादन भौतिकी, नियंत्रण औ सूचना प्रौद्योगिकी दुनौ जगह पै भारी बदलाव आई। एक बदलाव अपेक्षाकृत कुछ बड़े, केंद्रित उत्पादन केंद्रों से होगा और बिजली का ट्रांसमिशन ज्यादातर एक उच्च वोल्टेज एसी ग्रिड (चित्र 1) पर होगा। 1) एक अधिक विविध अउर बिखरे हुए उत्पादन बुनियादी ढांचे का खातिर जेकर भी उच्च प्रतिशत डीसी ट्रांसमिशन लाइनें हैं (चित्र। 2) [1] मा संयुक्त राज्य अमेरिका मा, उत्पादन क्षमता पहिले नै मांग मा पाइन्छ, पछिल्लो दशक मा आरक्षित मार्जिन १९९० मा २२% बाट १ 1997% मा गिरावट आएको छ। ई गिरावट अगले दस साल तक जारी रही काहे से कि भविष्य मा बिजली के व्यवस्था कै काम कै अनिश्चितता रही। कम रिज़र्व मार्जिन से ज्यादा मांग वाले दिन मा कम पीक क्षमता अउर ज्यादा अस्थिर ऊर्जा कीमतें [2] होंगी। भौतिक ढाँचा मा इ बदलाव एक अधिक विनियमित बिजली उद्योग के साथ संयुक्त विद्युत उत्पादन - या वितरित उत्पादन मा अधिक पक्षों का परिणाम होई। वितरित उत्पादन बिजली स्रोतों में से कुछ जो संयुक्त राज्य अमेरिका और विदेशों में उत्पादित कुल बिजली का अपना बाजार हिस्सेदारी बढ़ाएगी, वे अक्षय ऊर्जा स्रोत जैसे कि फोटोवोल्टिक, पवन, कम-हेड हाइड्रो, और भूतापीय [3] शामिल हैं। ईंधन सेल प्रौद्योगिकी भी विकास बिंदु पर पहुंच रही है जहां यह ऊर्जा जरूरतों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा [4] की आपूर्ति शुरू कर सकती है। उच्च शक्ति वाले इलेक्ट्रॉनिक मॉड्यूल के आगमन से डीसी ट्रांसमिशन का ज्यादा से ज्यादा उपयोग प्रोत्साहित हुआ है और ईंधन सेल और फोटोवोल्टिक जैसे डीसी पावर स्रोतों का इंटरफेस करने की संभावनाएं अधिक आसानी से प्राप्त की जा सकती हैं। एक मॉड्यूलर, स्केलेबल पावर इलेक्ट्रॉनिक्स टेक्नोलॉजी जवन इ प्रकार के उपयोगिता अनुप्रयोगों खातिर आदर्श है ऊ ट्रांसफार्मर रहित बहुस्तरीय कनवर्टर है। |
c29ac3455cb73a777e1908b2c2c09b1d14ea1e9e | नया आवासीय पैमाना पर फोटोवोल्टिक (पीवी) सरणी आम तौर पर पीवी पैनलों की एक श्रृंखला से जुड़े एक एकल डीसी-एसी इन्वर्टर, या कई छोटे डीसी-एसी इन्वर्टर द्वारा ग्रिड से जुड़ा हुआ है जो एक या दो पैनलों को सीधे एसी ग्रिड से जोड़ता है। ई कागज एगो वैकल्पिक टोपोलॉजी प्रस्ताव करत है जो गैर-पृथक प्रति-पैनल डीसी-डीसी कन्वर्टरों का श्रृंखला में जोड़ा जाता है ताकि एक सरलीकृत डीसी-एसी इन्वर्टर से जुड़ा एक उच्च वोल्टेज स्ट्रिंग बना सके। इ "कन्वर्टर-प्रति-पैनल" दृष्टिकोण का लाभ प्रदान करत है बिना व्यक्तिगत डीसी-एसी ग्रिड से जुड़ा इन्वर्टर के लागत या दक्षता दंड के। बक, बूस्ट, बक-बूस्ट, और Cu/spl तीव्र/k कन्वर्टर्स को संभावित डीसी-डीसी कन्वर्टर्स माना जाता है जिन्हें कैस्केड किया जा सकता है। मैटलैब सिमुलेशन का उपयोग प्रत्येक टोपोलॉजी की दक्षता की तुलना करने के साथ-साथ लागत और जटिलता बढ़े के लाभों का मूल्यांकन करने के लिए भी किया जाता है। बक्ख अउर फिर बूस्ट कनवर्टर एक निश्चित लागत के लिए सबसे कुशल टोपोलॉजी के रूप मा दिखावा जात है, बक्ख सबसे अच्छा लम्बा तारन खातिर उपयुक्त है अउर छोट तारन खातिर बूस्ट। जबकि वोल्टेज रेंज मा लचीला, बक्स-बूस्ट, और Cu/spl तीव्र/k कन्वर्टर्स हमेशा एक दक्षता या वैकल्पिक रूप से लागत नुकसान मा छ। |
1bb06f401fac046234a9eeeb8735b8a456ba9d6d | हाल के वर्षों मा, वायरलेस सेंसर नेटवर्क मा एक बढ्दो रुचि छ। वायरलेस सेंसर नेटवर्क मा एक प्रमुख मुद्दा एक ऊर्जा कुशल क्लस्टरिंग प्रोटोकॉल को विकास हो रहा है। नेटवर्क कय जीवन काल बढ़ावेक लिए पदानुक्रमित समूहन एल्गोरिदम बहुत जरूरी होत है। प्रत्येक क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म दुई चरणों से बना है, सेटअप चरण और स्थिर स्थिति चरण। इ एल्गोरिदम मा हॉट पॉइंट क्लस्टर हेड चयन है। इ पेपर मा, हम बिना तार सेंसर नेटवर्क मा नोड्स की विषमता का प्रभाव का अध्ययन करें जो कि पदानुक्रमित रूप से क्लस्टर हैं। हम मान लें कि आपके पास एक अच्छा वेब होस्ट है. हम आपके साथ चल रहे हैं, आपके पास मौजूद है, वह प्रासंगिक है। हम ई भी मान लेते हैं कि सेंसर नोड्स बेतरतीब ढंग से वितरित हैं और मोबाइल नहीं हैं, सिंक का निर्देशांक और सेंसर फील्ड का आयाम ज्ञात है। समरूपी क्लस्टरिंग प्रोटोकॉल ई मानत है कि सभी सेंसर नोड्स ऊर्जा की एक ही मात्रा से सुसज्जित है और परिणामस्वरूप, वे नोड विसयता की उपस्थिति का लाभ नहीं उठा सकते हैं। इ दृष्टिकोण का अनुकूलन करत हुए, हम प्रत्येक नोड में अवशिष्ट ऊर्जा के अनुसार एक क्लस्टर हेड बनने के लिए प्रत्येक नोड की भारित चुनाव संभावनाओं के आधार पर वायरलेस सेंसर नेटवर्क के लिए एक ऊर्जा कुशल विषम समूहीकृत योजना का परिचय देते हैं। अंत मा, सिमुलेशन परिणाम से पता चलता है कि हमारे प्रस्तावित विषम समूहीकरण दृष्टिकोण LEACH की तुलना मा नेटवर्क जीवन काल को लम्बा करने मा अधिक प्रभावी है। 2008 एल्सवियर बी.वी. सब अधिकार सुरक्षित अहै |
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552528ae817834765e491d8f783c785c07ca7ccb | सामाजिक नेटवर्क डाटा कय गोपनीयता एक बढि चिंता का विषय अहै जवन इ मूल्यवान डेटा स्रोत तक पहुंच कय सीमित करेक धमकी देत अहै। सामाजिक नेटवर्क के ग्राफ संरचना का विश्लेषण आय सृजन अउर सामाजिक विज्ञान अनुसंधान खातिर मूल्यवान जानकारी प्रदान कर सकत है, लेकिन दुर्भाग्य से, इ सुनिश्चित करब कि इ विश्लेषण व्यक्तिगत गोपनीयता का उल्लंघन न करे, कठिन है। खाली ग्राफ के गुमनाम करैं या सिर्फ विश्लेषण के कुल परिणाम का जारी करैं से पर्याप्त सुरक्षा नहीं मिलत आय। विभेदक गोपनीयता एक वैकल्पिक गोपनीयता मॉडल, तालिका डेटा मा डाटा खनन मा लोकप्रिय छ, जो शोर को उपयोग गरी परिणाम को समग्र गर्न को लागी व्यक्तिहरु को योगदान लाई अस्पष्ट पार्न को लागी र एक धेरै मजबूत गणितीय गारंटी प्रदान गर्दछ कि डेटा सेट मा व्यक्तिहरु को उपस्थिति लुकेको छ। अइसन विश्लेषण जवन पहिले व्यक्ति के पहचान खातिर अउर निजी डेटा के निष्कर्षण खातिर कमजोर रहे ऊ अंतर-गोपनीयता गारंटी के तहत सुरक्षित रूप से जारी कीन जा सकत है। हम अलग अलग गोपनीयता नेटवर्क डाटा का अनुकूलन के लिए दो मौजूदा मानकों का जायजा लें और इन मानकों के तहत कई सामान्य सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण तकनीक की व्यवहार्यता का विश्लेषण करें। एकर अतिरिक्त, हम ईगो-लिंक गोपनीयता का प्रस्ताव करत अही, नेटवर्क डेटा पर अंतर-गोपनीयता खातिर एक नया मानक, अउर साझा नेटवर्क विश्लेषण तकनीक खातिर दुई शक्तिशाली आउट-लिंक निजी एल्गोरिदम जे पहिले अंतर-गोपनीयता मानदंड के तहत निजीकृत करे खातिर असंभव रहे. |
002c3339df17101b1b8f56d534ba4de2437f7a22 | हम आपन नेटवर्क का हाल के डी.टी.आर.ए.सी. बेंचमार्क पर मूल्यांकन करत हैं अउर अत्याधुनिक फास्टर आर.सी.एन.एन. से 9.5% एम.ए.पी. का काफी सुधार पाइत हैं। आगे, हमार नेटवर्क 9-13 एफपीएस डिटेक्शन स्पीड का एक मध्यम वाणिज्यिक जीपीयू पर प्राप्त करत है। हम यातायात निगरानी कैमरा से तेजी से वाहन का पता लगावत है। एक नया गहरी शिक्षा ढांचा, अर्थात् विकसित बक्से, विकसित कीन जात है, जवन अलग-अलग सुविधा प्रतिनिधित्व के तहत ऑब्जेक्ट बक्से का प्रस्ताव अउर परिष्कृत करत है। विशेष रूप से, हमार ढांचा प्रारंभिक एंकर बॉक्स क उत्पन्न करे खातिर अउर साथ ही असम्भाव्य क्षेत्रन का जल्दी से खारिज करे खातिर एक हल्का प्रस्ताव नेटवर्क के साथ एम्बेडेड बा; एक सूक्ष्म-बदल नेटवर्क इ उम्मीदवार बक्सा खातिर विस्तृत सुविधा क उत्पादन करत है। हम दिलचस्प तरीका से देखावत हई कि अलग-अलग फीचर फ्यूजन तकनीक का लागू कइके, प्रारंभिक बक्सा का स्थानीयकरण अउर मान्यता दुनहु खातिर परिष्कृत करल जा सकत हई। |
541a89579d77942c0b8ac6debf8ef99a04684dca | इ पेपर मा, सीरीज-फीड माइक्रोस्ट्रिप एंटीना सरणी का डिजाइन चर्चा कीन गा है औ सीमित लाभ की एकर डिजाइन चुनौती का समझाइ दिहा गा है। इ बात पर चर्चा कीन जात है कि array की patches की phase का काम कठिनाईयों का हल करै मा बहुत मदद मिलत है। Ka-बैंड पर 23 एलिमेंट सीरीज फ़ीड रैखिक सरणी 19dBi का लाभ देती है, ब्रीडसाइड दिशा में बीम के साथ, और -15dB से बेहतर SLL है। सी-बैंड पर एक स्केल डाउन संस्करण डिजाइन और निर्मित किया गया है। एक 7-एलिमेंट सीरीज फीड एंटीना सरणी मा मापा गया लाभ 15.1 dBi मा 5.79 GHz मा उत्पादन। ई डिज़ाइन उच्च लाभ प्राप्त करे खातिर प्लैनर एंटीना सरणी खातिर बढ़ावा जाय सकत है। |
056e13d5045e7d594489705f78834cfaf6642c36 | बढ़त कवनो भी दिहिस लर्निंग एल्गोरिथ्म की सटीकता मा सुधार के लिए एक सामान्य विधि है। मुख्य रूप से AdaBoost एल्गोरिथ्म पर ध्यान केंद्रित करते हुए, यह अध्याय AdaBoost की प्रशिक्षण त्रुटि और सामान्यीकरण त्रुटि का विश्लेषण सहित बूस्टिंग पर हाल के कुछ काम का अवलोकन करता है; खेल सिद्धांत और रैखिक प्रोग्रामिंग के लिए बूस्टिंग का संबंध; बूस्टिंग और तार्किक प्रतिगमन के बीच संबंध; बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्याओं के लिए AdaBoost का विस्तार; बूस्टिंग में मानव ज्ञान को शामिल करने के तरीके; और बूस्टिंग का उपयोग करके प्रयोगात्मक और लागू कार्य। |
38f35dd624cd1cf827416e31ac5e0e0454028eca | हम ड्रॉप कनेक्ट, ड्रॉपआउट का एक सामान्यीकरण (हिंटन एट अल, 2012) का परिचय देते हैं, न्यूरल नेटवर्क के भीतर बड़ी पूरी तरह से जुड़ी परतों को नियमित करने के लिए। ड्रॉपआउट के साथ प्रशिक्षण करत समय, सक्रियण का एक यादृच्छिक रूप से चयनित उपसमुच्चय प्रत्येक परत के भीतर शून्य पर सेट होत है। dropconnect बजाय नेटवर्क मा वजन का एक यादृच्छिक रूप से चयनित उपसमुच्चय शून्य सेट। इ प्रकार से हर इकाई पिछले परत पर इकाई के एक यादृच्छिक उपसमुच्चय से आदान प्रदान का प्राप्त कर रही है। हम ड्रॉपआउट अउर ड्रॉपकनेक्ट दुनो के सामान्यीकरण प्रदर्शन पर एक सीमा प्राप्त करत बानी. फिर हम DropConnect का मूल्यांकन कई डेटासेट पर करते हैं, ड्रॉपआउट से तुलना करते हैं, और कई इमेज रिकॉग्निशन बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम दिखाते हैं कई DropConnect-trained models को जोड़कर। |
8579b32d0cabee5a9f41dcde0b17aa51d9508850 | हम हिडन मार्कोव मॉडल पर आधारित एक इशारा पहचान प्रणाली विकसित की है, जो इशारों का इंटरैक्टिव रूप से पहचान सकती है और नए इशारों का ऑनलाइन सीख सकती है। एकरे अलावा, ई एगो बोधगम्य तरीका से व्यवहारिक मॉडल बनावेला जवन कि आच्छादित न होय सका सका सका अहै। इ प्रणाली कय 14 अलग-अलग हिज्जे कय पहिचान कय बाद केवल एक या दुइ उदाहरण कय साथे विश्वसनीयता कय प्रदर्शन किहिन है। इ प्रणाली वर्तमान मा एक साइबरग्लोव से इंटरफेस कीन जात है ताकि संकेत भाषा वर्णमाला से इशारन क पहचान की जा सके। इ प्रणाली रोबोट टेलीऑपरेशन अउर उदाहरण द्वारा प्रोग्रामिंग खातिर एक इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस के हिस्सा के रूप मा लागू कीन जात है। |
0617301c077e56c44933e2b790a270f3e590db12 | हम अनुमानित स्ट्रिंग मिलान समस्या के लिए एक नया अनुक्रमणिका विधि प्रस्तुत करत हैं। इ विधि पैटर्न का विभाजन के साथ संयुक्त एक प्रत्यय सरणी पर आधारित अहै। हम परिणाम के एल्गोरिथ्म का विश्लेषण करें और दिखाएं कि औसत पुनर्प्राप्ति समय है , कुछ के लिए यह सहिष्णु त्रुटि अंश पर निर्भर करता है और अल्फाबेट का आकार । ई बताओ ऐसे फोटो काहे खिचाते हैं . . . . कौनो बात तो है जहां देखो वहीं ई पाठ का आकार चार गुना बड़ा है, ई समस्या के बरे काफी मामूली अहै। हम प्रयोग से देखावत हई की ई सूचकांक अनुक्रमित अनुमानित खोज के लिए मौजूद सब विकल्प से बहुत जादा बेहतर कर सकत है। ई त पहिलही प्रयोग ह जवन अलग अलग योजना के तुलना करत बा. |
6c94ec89603ffafcdba4600bc7506a2df35cc246 | ई डॉक्टरेट कंसोर्टियम पेपर चर्चा करत है कि कैसे एनएलपी का बीपीएम के डोमेन में लागू करल जा सकत है ताकि संगठन के भीतर मौजूदा प्रलेखन से स्वचालित रूप से बिजनेस प्रोसेस मॉडल तैयार करल जा सके. मुख्य विचार इ है कि वाक्य का वाक्य रचना अउर व्याकरणिक संरचना से, एक व्यापार प्रक्रिया मॉडल का घटक प्राप्त कीन जा सकत है (यानी। गतिविधि, संसाधन, कार्य, पैटर्न) का अध्ययन कर रहे हैं। परिणाम एक व्यापार प्रक्रिया मॉडल का उपयोग कर चित्रित BPMN - एक समर्पित व्यापार प्रक्रिया मॉडलिंग तकनीक होगा |
075bc988728788aa033b04dee1753ded711180ee | हम लोग इ समस्या पर विचार करित ह कि का हम लोगन क चेहरा कउने तरह पहिचानत ह, जब उ सबइ लोग अलग-अलग जगहन पर अलग-अलग तरह स देखात हीं या प्रकास देत हीं। हम मान्यता समस्या का कई रैखिक प्रतिगमन मॉडल के बीच वर्गीकृत करे का एक के रूप मा डाली और तर्क दिया कि विरल संकेत प्रतिनिधित्व से नया सिद्धांत इ समस्या का समाधान करने का कुंजी प्रदान करता है। C1-minimization द्वारा गणना की गई एक बिखरी हुई प्रतिनिधित्व के आधार पर, हम (छवि-आधारित) वस्तु मान्यता के लिए एक सामान्य वर्गीकरण एल्गोरिथ्म का प्रस्ताव करते हैं। ई नया ढांचा चेहरा पहचान के दु गो महत्वपूर्ण मुद्दा पर नया अंतर्दृष्टि प्रदान करत अहै: फ़ीचर निष्कर्षण अउर ओक्ल्यूजन के मजबूती। फीचर निष्कर्षण खातिर, हम देखब कि अगर पहचान समस्या मा विरलता सही ढंग से उपयोग करल गयल हय, त फीचर के चयन अब महत्वपूर्ण नाही हय। हालांकि, महत्वपूर्ण रूप से, कई कंपनियां एक बड़ी चेन का निर्माण कर रही हैं, कई ग्राहक उत्पाद से बेहद रोमांचित हैं! अपरंपरागत विशेषताएं जैसे डाउनसाम्प्ल्ड इमेज और रैंडम प्रोजेक्शन पारंपरिक विशेषताएं जैसे कि एजेनफेस और लैप्लेसियनफेस के साथ-साथ प्रदर्शन करते हैं, जब तक कि विशेषता अंतरिक्ष का आयाम कुछ सीमा से अधिक हो, जैसा कि विरल प्रतिनिधित्व के सिद्धांत द्वारा भविष्यवाणी की गई है। इ फ्रेमवर्क मानक (पिक्सेल) आधार के संबंध मा इ तथ्य का शोषण करके समान रूप से ऑक्ल्यूशन और भ्रष्टाचार के कारण त्रुटि का संभाल सकत हैं। विरल प्रतिनिधित्व का सिद्धांत इ बतावे मा मदद करत है कि मान्यता एल्गोरिथ्म कै केतना ओक्ल्यूजन संभाल सकत है और प्रशिक्षण छवियन का कैसे चुनें ताकि ओक्ल्यूजन के प्रति मजबूती अधिकतम की जा सके। हम प्रस्तावित एल्गोरिथ्म की प्रभावशीलता का सत्यापित करने अउर उपरोक्त दावों का पुष्ट करने के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटाबेस पर व्यापक प्रयोग करें। |
0d117c9fc3393237d71be5dce9bb6498b5e0c020 | आई.आई.डी. दिया गवा एक यादृच्छिक वेक्टर X ∈ R का अवलोकन, हम एकर सह-भिन्नता मैट्रिक्स Σ, अउर एकर उलटा सह-भिन्नता या एकाग्रता मैट्रिक्स Θ = (Σ) दुनहु का अनुमान लगावे की समस्या का अध्ययन करत हैं। जब X बहु-परिवर्ती गॉसियन है, तब θ का गैर-शून्य संरचना एक संबद्ध गॉसियन मार्कोव यादृच्छिक क्षेत्र के ग्राफ द्वारा निर्दिष्ट है; और ऐसे विरल θ के लिए एक लोकप्रिय अनुमानक l1-regularized Gaussian MLE है। ई अनुमानक गैर-गॉसियन X खातिर भी समझदार बा, काहे से कि ई एगो l1-दंडित लॉग-निर्धारक ब्रेगमैन विचलन के कम से कम करे से मेल खात है. हम उच्च आयामी स्केलिंग के तहत एकर प्रदर्शन का विश्लेषण करत हैं, जौन ग्राफ p में नोड्स की संख्या, किनारों की संख्या s, औ अधिकतम नोड डिग्री d, को नमूना आकार n का फलन के रूप मा बढे की अनुमति दी जात है। पैरामीटर (p, s, d) के अलावा, हमार विश्लेषण अन्य प्रमुख मात्राओं की पहचान करता है जो दरों का नियंत्रण करते हैंः (ए) सत्य सह-परिवर्तन मैट्रिक्स Σ का l∞-ऑपरेटर मानदंड; और (b) उप-मैट्रिक्स ΓSS का l∞ ऑपरेटर मानदंड, जहां S ग्राफ किनारों को अनुक्रमित करता है, और Γ = (Θ) (Θ); और (c) मैट्रिक्स Γ पर एक पारस्परिक असंगति या अपरिपक्वता माप और (d) क्षय की दर 1/f{n, δ) {ससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससससस हमार पहिला परिणाम ई निर्धारित करेला कि हमार अनुमान Θ̂ तत्व के हिसाब से अधिकतम-मानक मा स्थिरता बा. ई बदले में हमको फ्रॉबेनियस अउर स्पेक्ट्रल मानदंडों में अभिसरण दरें प्राप्त करने की अनुमति देता है, अधिकतम नोड डिग्री d = o ((√ s) वाले ग्राफों के लिए मौजूदा परिणामों पर सुधार के साथ। हमार दुसर परिणाम में, हम देखब कि एक के समीकरण के साथ, अनुमान Θ̂ सही ढंग से एकाग्रता मैट्रिक्स Θ का शून्य पैटर्न निर्दिष्ट करत है. हम आपन सैद्धांतिक परिणाम के विभिन्न ग्राफ अउर समस्या पैरामीटर के लिए सिमुलेशन के माध्यम से चित्रित करत हैं, सैद्धांतिक भविष्यवाणियों अउर सिमुलेशन में व्यवहार के बीच अच्छा पत्राचार दिखा रहा है। एएमएस 2000 विषय वर्गीकरणः प्राथमिक 62F12; माध्यमिक 62F30। |
216c8515f9f53533b2e87c8183e70d3b50c2c097 | वर्तमान वाणिज्यिक एंटी-मैलवेयर सॉफ्टवेयर मा एक लोकप्रिय दृष्टिकोण स्कैन स्ट्रिंग्स के लिए प्रोग्राम के कोड मा खोज कर दुर्भावनापूर्ण प्रोग्राम का पता लगाता है जो दुर्भावनापूर्ण कोड का संकेत देने वाले बाइट अनुक्रम हैं। स्कैन स्ट्रिंग, जेके मौजूदा मैलवेयर के हस्ताक्षर के रूप मा भी जाना जात है, मैलवेयर विश्लेषकों द्वारा ज्ञात मैलवेयर नमूनों से निकाला जात है, और एक डेटाबेस मा संग्रहीत किया जात है जौन अक्सर एक वायरस शब्दकोश के रूप मा संदर्भित किया जात है। इ प्रक्रिया मा अक्सर मनईन कय बहुत जादा मात्रा मा खटाई परी। एकरे अलावा, इ तकनीक क उपयोग करत हुए, हम जानत अही कि कीहीउ बड़ी समस्या होत अहइ। पहिला, हर खराब प्रोग्राम मा बिट्स पैटर्न नाहीं होत है जउन ओकर खराब प्रकृति का सबूत होत है। एही कारन कुछ मैलवेयर वायरस शब्दकोश मा दर्ज नहीं है अउर न ही सिग्नेचर मिलान के माध्यम से इनका पता चला सकत है। दूसरा, विशिष्ट बिट पैटर्न की खोज मैलवेयर पर काम नहीं करेगा जो कई रूप ले सकता है - अस्पष्ट मैलवेयर। हस्ताक्षर मिलान नया मैलवेयर पैटर्न का पहचान करने में असमर्थ है अउर अस्पष्ट मैलवेयर का पहचान करने में विफल है। इ पेपर एक मैलवेयर डिटेक्शन तकनीक का प्रस्तुत करत है जवन मैलवेयर के उदाहरणों का एक सेट पर प्रशिक्षित एक लर्निंग इंजन के माध्यम से मैलवेयर का पता लगाता है और सौम्य कोड उदाहरणों का एक सेट। लर्निंग इंजन एक अनुकूली डेटा संपीड़न मॉडल का उपयोग करता है - आंशिक मिलान (पीपीएम) द्वारा भविष्यवाणी - दो संपीड़न मॉडल का निर्माण करने के लिए, एक मैलवेयर उदाहरण से और दूसरा सौम्य कोड उदाहरण से। एक कोड उदाहरण को वर्गीकृत किया जाता है, या तो "मैलवेयर" या "सुखद", अपने अनुमानित पार entropy को कम करके। हमरे प्रारंभिक अध्ययन से पता चला कि ई सब बहुत अच्छी तरह से संभव अहै। हम लगभग 0.94 सच्चे सकारात्मक दर का लगभग 0.016 झूठे सकारात्मक दर का साथ हासिल की है। हमार प्रयोग इ बतावइ के बरे किहेन कि इ तकनीक दवाई से तउलिके गैर बुरे कारजन क होत ह। |
682640754c867ecc6ae2ccaa5dc68403ee7d2e63 | हम देखब कि बिटकॉइन बटुआ खातिर दुइ-कारक प्रमाणीकरण का कइसे इस्तेमाल कइल जाय। ई करै खातिर, हम ई समझाइब कि ईसीडीएसए मैकेंज़ी और रीटर (इंट जे इन्फ सिक्योर 2 ((3-4): 218-239, 2004. doi: 10.1007/s10207-004-0041-0) द्वारा बिटकॉइन के संदर्भ में द्वि-पक्षीय हस्ताक्षर प्रोटोकॉल का उपयोग कैसन करेक है और बिटकॉइन वॉलेट का एक प्रोटोटाइप कार्यान्वयन प्रस्तुत करेक है जवन दुनो प्रस्तावित करत हैः दुई-कारक प्रमाणीकरण और एक अलग चैनल पर सत्यापन। चूँकि हम एक स्मार्ट फोन का दुसरे प्रमाणिकरण कारक के रूप मा उपयोग करित है, हमार समाधान पहिले से ही ज्यादातर उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हार्डवेयर से काम करा जात है और उपयोगकर्ता अनुभव मौजूदा ऑनलाइन बैंकिंग प्रमाणिकरण विधियों के समान है। |
e427c8d3c1b616d319c8b5f233e725d4ebfd9768 | वस्तुओं या affordances का कार्यात्मक क्षेत्र का पता लगाना दृश्य समझ का एक महत्वपूर्ण पहलू है और कई रोबोटिक्स अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक है। इ काम मा, हम 3090 छवियों का 9916 ऑब्जेक्ट उदाहरणों वाले पिक्सेल-वार एनोटेटेड अफोर्डेंस डेटासेट पेश करते हैं। चूँकि एक वस्तु कय भाग कय कई सस्तापन हो सकत है, हम एका बहु-लेबल सस्तापन खंडन कय लिए एक संवितरण तंत्रिका नेटवर्क कय माध्यम से संबोधित करत है। हम त प्रस्तावना लिखने का उम्मीद में हैं अऊर आप समिच्छा का बात कर रही हैं। आप शायद अतना समझदार नहीं हैं कि हम का लिखें। हमार तरीका अन्य कमजोर पर्यवेक्षित विधियन की तुलना मा उच्च सस्तापन का पता लगाने की सटीकता प्राप्त करत है जवन कि कमजोर पर्यवेक्षण के रूप मा कीपॉइंट एनोटेशन या छवि एनोटेशन पर भी भरोसा करत है। |
731359cd04c7625549e78d9fbd9ad362642be9c8 | अनिश्चितता, एकर मॉडलिंग अउर विश्लेषण के बारे मा सांख्यिकी अउर परिचालन अनुसंधान, ज्ञान प्रबंधन अउर दर्शन सहित कै साहित्य मा चर्चा कीन गा है। बेयसियन दृष्टिकोण का अनुयायी आमतौर पर तर्क देत हैं कि अनिश्चितता या तो संभावनाओं से मोडल की जानी चाहिए या फिर चर्चा से हल की जानी चाहिए, जो कि स्पष्ट रूप से समझ में नहीं आ रही है। अन्य लोग Knight का अनुसरण risk and uncertainty context के बीच अंतर करने में करते हैंः पूर्व मॉडल का मॉडल और विश्लेषण through probability; बाद वाला नहीं। साहित्य मा फजी सेट की ज़ादेह की अवधारणा से उत्पन्न कई दृष्टिकोण भी हैं। दर्शन अउर प्रबंधन साहित्य मा अर्थ-निर्माण का सिद्धांत ज्ञान अउर अनिश्चितता के रूप मा मानव समझ का विपरीत चरम के रूप मा देखथे अउर तदनुसार अनिश्चितता के समाधान पर चर्चा करत है। इ जगह हम बायसियन रुख अपनावत हैं, लेकिन पारंपरिक से ज्यादा नरम, जवन कि अन्य दृष्टिकोणों में चिंताओं का पहचानता है, अउर, विशेष रूप से, निर्णय संदर्भों के साइनेफिन ढांचे में अपनी चिंताओं का सेट करता है ताकि सांख्यिकीय, जोखिम और निर्णय विश्लेषण में मॉडलिंग और विश्लेषण की प्रक्रियाओं पर विचार किया जा सके। इ दृष्टिकोण चर्चा के कई हालिया तार पर निर्माण करत है जवन गुणात्मक परिदृश्य योजना विचारन अउर विश्लेषण के अधिक मात्रात्मक दृष्टिकोण के अभिसरण का तर्क देत है। हम चर्चा करत हैं कि कैसे इ सुझाव अउर चर्चा मॉडलिंग के पद्धति पर कुछ पहिले के सोच से संबंधित हैं, अउर विशेष रूप से, सैवेज द्वारा बताये गए "छोटी दुनिया" के अवधारणा। |
f0fe2b9cb1f4de756db573127fe7560421e5de3d | लगभग दुइ दशक से अधिक समय से, बढ़त जातीयता के बीच अउर सामाजिक विकृति के बीच लड़ाई-झगड़ा जारी है, अउर संयुक्त राष्ट्र संघ का प्रयास भारत अउर विश्व में शांति की स्थापना के लिए एकजुटता के बीच आगे बढ़े का है। पिछले 10 साल के दौरान महामारी विज्ञान क सोध क सुझाव देत है कि किशोरावस्था के दौरान और वयस्कता में भांग का नियमित उपयोग प्रतिकूल प्रभाव डाले सकता है। महामारी विज्ञान, नैदानिक अउर प्रयोगशाला अध्ययन कैनाबिस के उपयोग अउर प्रतिकूल परिणाम के बीचे एक संबंध स्थापित कै दिहे अहय। कैनबिस के खिलाफ टीकाकरण का उद्देश्य सार्वजनिक स्वास्थ्य पर सबसे अधिक संभावित प्रभाव डालना है-यानी, उन पर जो सबसे अधिक संभावित हैं और बड़ी संख्या में कैनबिस उपयोगकर्ताओं को प्रभावित कर रहे हैं। सबसे संभावित प्रतिकूल प्रभाव में निर्भरता सिंड्रोम, मोटर वाहन दुर्घटनाओं का खतरा, श्वसन समारोह में कमी, हृदय रोग, और किशोर मनोसामाजिक विकास और मानसिक स्वास्थ्य पर नियमित उपयोग के प्रतिकूल प्रभाव शामिल हैं। |
4d625677469be99e0a765a750f88cfb85c522cce | हमार लक्ष्य कम्प्यूटर दृष्टि आधारित तकनीक विकसित कइके प्राकृतिक रूप से हाथ-वस्तु हेरफेर कय समझ का स्वचालित बनाबई अहै। हमार परिकल्पना ई बा कि हेरफेर क्रिया के सही पहचान खातिर हाथन के पकड़े के प्रकार अउर हेरफेर की गई वस्तुअन के गुणन का मॉडलिंग करल जरूरी बा। विशेष रूप से, हम एक एकीकृत मॉडल के भीतर की एकल छवि से हाथ पकड प्रकार, वस्तु गुण और कार्यों की पहचान पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। सबसे पहिले, हम ग्रिप प्रकार अउर वस्तु गुणन के बीच संदर्भ संबंधी संबंध क पता लगाइब, अउर देखाइब कि कैसे इ संदर्भ दुनो ग्रिप प्रकार अउर वस्तु गुणन के मान्यता का बढ़ावा देवे खातिर इस्तेमाल कै सका जात है. दूसर, हम प्रस्तावित करत हई कि ई धारणा पर आधारित आचरण अउर वस्तु गुणन के साथ व्यवहार कईल जाए कि विभिन्न क्रियाओं के वर्णन करे क खातिर पूरक जानकारी होखे। हमार प्रस्तावित एक्शन मॉडल पारंपरिक रूप से दिखावा-आधारित मॉडल से बेहतर है, जवन कि समझदार प्रकार या वस्तु विशेषताओं जइसन सिमेंटिक बाधाओं का ध्यान रखे खातिर डिज़ाइन ना कै गयल हव। सार्वजनिक अहंकार गतिविधि डेटासेट पर प्रयोग का परिणाम दृढ़ता से हमारी परिकल्पना का समर्थन करता है। |
59fa9d40d129f18f1f3193f65935fcb9e2042afb | नई कार अनुप्रयोगों अउर सेवा के लिए, सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) महत्वपूर्ण महत्व का बनाइस बा। कार निर्माण मा आईटी से जुड़ी लागत पहिले से ही ज्यादा च और ऊ भविष्य मा नाटकीय रूप से बढ़ि जई। जबकि सुरक्षा अउर विश्वसनीयता अपेक्षाकृत अच्छी तरह से स्थापित क्षेत्र बन गयल ह, तब भी वाहिन्यन की सूचना प्रौद्योगिकी प्रणालियों का संरक्षण प्रणालीगत हेरफेर या घुसपैठ से बचाने का हाल ही में पता चला है। बहरहाल, आईटी सुरक्षा पहले से ही कुछ वाहन अनुप्रयोगों की नींव पर है, जैसे कि गतिरोध या डिजिटल टैकोग्राफ। भविष्य मा ऑटोमोटिव अनुप्रयोगों और व्यापार मॉडल को सुरक्षित रूप से सक्षम करने के लिए, आईटी सुरक्षा अगले पीढ़ी के वाहनों खातिर केंद्रीय प्रौद्योगिकियों मा से एक होही। वाहन मा आईटी सुरक्षा का एक अत्याधुनिक अवलोकन के बाद, हम क्रिप्टोग्राफिक शब्दावली और कार्यक्षमता मा एक संक्षिप्त परिचय देत हैं। ई योगदान तब ऑटोमोटिव आईटी सुरक्षा की जरूरत का पहचान करेगा जब कि ऑटोमोटिव क्षेत्र के भीतर विशिष्ट हमलों, परिणामी सुरक्षा उद्देश्यों, और विशिष्ट बाधाओं का प्रतिनिधित्व करेगा। हम मूल सुरक्षा प्रौद्योगिकि अउर संबंधित सुरक्षा तंत्र का परिचय देब जवन आईटी सुरक्षा पर निर्भर महत्वपूर्ण वाहन अनुप्रयोग, व्यवसाय मॉडल अउर घटकों का विस्तृत विवरण देत है। हम आपन योगदान का अंत करत बानी अव ई बतावत बानी की हम वू खुद, अउर कार की आईटी समुदाय खातिर, वू खुद, अउर कार की आईटी सुरक्षा खातिर, चुनौतियों अव अवसरन पर ध्यान देत बानी। |
ae5e5085b4e8f4851d9fd76e1d3845da942c3147 | जब आप कउनो दूर जगहिया पे जात होइँ, तब आप आपन वर्तमान स्थान स कउनो एक ठउर प जात होइँ जहाँ बस यातायात से जुड़ी महत्वपूर्ण जगह होत हीं। इ अनौपचारिक अवलोकन से शुरू करत हुए, हम एक एल्गोरिथ्म दृष्टिकोण विकसित कीन, पारगमन नोड रूटिंग, जउन हमका सड़कन के नेटवर्क मा सबसे तेज़ मार्ग क्वेरी को कम करने की अनुमति देत है तालिका खोजों की एक छोटी संख्या मा। पच्छिमी यूरोप औ अमेरिका कय सड़क मानचित्रन कय बरे, हमार सबसे अच्छा खोज समय पहिले प्रकाशित सर्वोत्तम आंकड़े से दुई गुना जादा रहा। इ सामान्य नेटवर्क खातिर सबसे प्रसिद्ध एल्गोरिथ्म से भी एक मिलियन गुना तेज बा। |
855d0f722d75cc56a66a00ede18ace96bafee6bd | Theano एक रैखिक बीजगणित संकलक है जो एक उपयोगकर्ता का प्रतीकात्मक रूप से निर्दिष्ट गणितीय गणनाओं का अनुकूलन करता है ताकि कुशल निम्न-स्तरीय कार्यान्वयन का उत्पादन किया जा सके। इ पेपर मा, हम थियानो मा नई सुविधाओं और दक्षता सुधार प्रस्तुत करते हैं, और Torch7 की तुलना में थियानो का प्रदर्शन प्रदर्शित करने वाले बेंचमार्क, हाल ही मा पेश की गई मशीन लर्निंग लाइब्रेरी, और RNNLM, आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क पर लक्षित एक C ++ लाइब्रेरी। |
f97b592092377a6e3afeb2f55e2aacd8794cb8b2 | एक कॉम्पैक्ट डबल-बैंड माइक्रोस्ट्रिप बैंडपास फिल्टर प्रस्तावित है औरु डिजाइन किया गवा है ताकि 2.4 और 5.2GHz पर काम करे बिना कौनो बाहरी प्रतिबाधा-मेल खाने वाले ब्लॉक की आवश्यकता हो। सिनुअल विन्यास के साथ संशोधित आधा-तरंग दैर्ध्य स्टेप्ड-इम्पेंडेंस अनुनाद एक साथ इन दो निर्दिष्ट आवृत्तियों पर दोहरी अनुनाद को उत्तेजित करने के लिए बनाया गया है, छोटे आकार का समग्र आकार के साथ। समानांतर-युग्मित माइक्रोस्ट्रिप लाइन दुनो डुअल पासबैंड के भीतर रिटर्न हानि के कम करे खातिर ठीक से विशेषता बा. इका सही परिणाम 20dB से अधिक रिटर्न हानि के साथ अच्छा डुअल-बैंड फ़िल्टरिंग प्रदर्शन का प्रदर्शन करते हैं, साथ ही साथ एक निर्मित फ़िल्टर सर्किट के साथ प्रयोग द्वारा पुष्टि की जा रही है। |
d4a8e93f004c86267eead89edecbd332518dbf21 | एसडीएम एक उच्च स्तरीय अर्थशास्त्र आधारित डेटाबेस विवरण अउर संरचनात्मक औपचारिकता (डाटाबेस मॉडल) है जवन डाटाबेस खातिर बा। इ डेटाबेस मॉडल का एक अनुप्रयोग वातावरण में कई बार अर्थहीन डेटाबेस मॉडल का उपयोग करके ओहसे अधिकृत किया जा सकता है। एक SDM विनिर्देशन अनुप्रयोग वातावरण मा मौजूद संस्थाओं, वर्गीकरणों औ उ संस्थाओं का समूह, औ उहौ बीच संरचनात्मक परस्पर संबंध के प्रकारों के संदर्भ मा एक डेटाबेस का वर्णन करत है। एसडीएम एक अनुप्रयोग वातावरण का अर्थ कैप्चर करने के लिए उच्च-स्तरीय मॉडलिंग आदिम का संग्रह प्रदान करता है। एक डेटाबेस संरचनात्मक विनिर्देश मा व्युत्पन्न जानकारी को समायोजित गरेर, एसडीएम एक ही जानकारी को धेरै तरीका मा देखिन को लागी अनुमति दिन्छ; यो डाटाबेस अनुप्रयोगहरुमा सामान्यतया उपस्थित आवश्यकताहरु र प्रशोधन आवश्यकताहरु को विविधता को सीधा समायोजित गर्न को लागी संभव बनाउँछ। ए एस डी एम का डिजाइन ए एस डी एम का प्रारंभिक संस्करण का प्रयोग करने का हमारा अनुभव पर आधारित है। एसडीएम डाटाबेस सिस्टम कय प्रभावकारिता अउर उपयोगिता बढ़ावे कय लिए डिज़ाइन कई गा है। एक SDM डाटाबेस विवरण एक डाटाबेस के लिए एक औपचारिक विनिर्देश और प्रलेखन उपकरण के रूप मा कार्य कर सकता है; इ एक शक्तिशाली उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस सुविधाओं की एक किस्म का समर्थन करने के लिए एक आधार प्रदान कर सकता है, इ एक डेटाबेस डिजाइन प्रक्रिया में एक वैचारिक डेटाबेस मॉडल के रूप मा कार्य कर सकता है; और, इ एक नए प्रकार का डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली के लिए डेटाबेस मॉडल के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। |
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eefcc7bcc05436dac9881acb4ff4e4a0b730e175 | हम बड़े पैमाने पर छवि वर्गीकरण का समाधान करते हैं, यानी जब बड़ी संख्या में images and classes शामिल हो। सबसे पहिले, हम छवि सिग्नेचर आयाम्यता अउर प्रशिक्षण सेट आकार के एक फलन के रूप मा वर्गीकरण सटीकता का अध्ययन करें। हम प्रयोग से देखाय देहे हन कि जेतना बड़ा प्रशिक्षण सेट होत है, वतना बड़ा परिमाण सटीकता पर प्रभाव डालत है। दूसर सब्द से, बड़े डेटासेट पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करै खातिर उच्च-आयामी हस्ताक्षर महत्वपूर्ण अहै। दूसर बात ई है कि हम बहुत बड़े (लगभग 105 आयाम वाले) हस्ताक्षर पर डेटा संपीड़न की समस्या का हल करत हैं, दुई खोए हुए संपीड़न रणनीतियों का उपयोग करकेः एक आयाम कम करने की तकनीक हैश कर्नेल के रूप में जानी जाती है, और एक एन्कोडिंग तकनीक उत्पाद क्वांटिज़र पर आधारित है। हम समझाये देहि कि ई सब बंद करो त समझ मा नाही आवत है कि यक रपट कब आई. कुछ बार ऊ घटना घटी जेहन में "ससुराल वाले" अऊर "रेप के साथी" शामिल रहेने. हम दुई बड़े डेटाबेस पर परिणाम की रिपोर्ट कर रहे हैं - ImageNet and a dataset of lM Flickr images - showing that we can reduce the storage of our signatures by a factor of 64 to 128 with little loss in accuracy. हम देख रहे हैं कि 64 से 128 तक का आंकड़ा सटीकता में काफी हद तक गिरावट के साथ घट रहा है। वर्गीकरणकर्ता सीखना मा डिकम्प्रेशन एकीकृत एक कुशल र स्केलेबल प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म पैदा गर्दछ। ILSVRC2010 पर हम टॉप-5 पर 74.3% सटीकता का रिपोर्ट करते हैं, जो कि अत्याधुनिक तकनीक के साथ तुलना में 2.5% बेहतर है। ImageNet का 10K कक्षाओं का एक उपसमूह पर हम 16.7% की शीर्ष-1 सटीकता की रिपोर्ट करते हैं, जो कि अत्याधुनिक स्थिति के संबंध में 160% का सापेक्ष सुधार है। |
016335ce7e0a073623e1deac7138b28913dbf594 | लोग नई अवधारना सीखत है अक्सर एक ही उदाहरण से सफलतापूर्वक सामान्यीकृत करे सकत है, फिर भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क समान सटीकता के साथ प्रदर्शन करने के लिए दस या सैकड़ों उदाहरणों की आवश्यकता होत है। लोग सीखिन अवधारणाओं का पारंपरिक एल्गोरिदम से भी अधिक समृद्ध तरीका से उपयोग कर सकते हैं-क्रिया, कल्पना, और व्याख्या के लिए। हम एक कम्प्यूटेशनल मॉडल प्रस्तुत करत हई जवन मानव सीखै वाला क्षमता का सरल दृश्य अवधारणाओं की एक बड़ी श्रेणी के लिए पकड़त है: दुनिया के अक्षर से हस्तलिखित अक्षर. मॉडल सादे प्रोग्राम के रूप मा अवधारणाओं का प्रतिनिधित्व करत है जवन बेयज़ियन मानदंड के तहत अवलोकन किए गए उदाहरणों का सबसे अच्छा तरीका से समझावत है। एक चुनौतीपूर्ण एक-शॉट वर्गीकरण कार्य पर, मॉडल मानव स्तर का प्रदर्शन प्राप्त करता है, जबकि हाल का गहरा सीखने का दृष्टिकोण बेहतर है। हम कई विसुअल ट्यूरिंग टेस्ट भी प्रस्तुत करत हैं, जवन मॉडल के रचनात्मक सामान्यीकरण क्षमता का जांच करत हैं, जवन कई मामलन में मानव व्यवहार से अलग नाहीं है। |
83bcd3591d8e5d43d65e9e1e83e4c257f8431d4a | इ संचार मा अक्षीय अनुपात (एआर) बैंडविड्थ बढाने और एक एकल खिला कम प्रोफाइल गोलाकार ध्रुवीकृत (सीपी) स्टैक्ड पैच एंटीना का अच्छा प्रतिबाधा मिलान प्राप्त करने के लिए एक सरल तकनीक विकसित कील गैई है। प्रस्तावित एंटीना मा एक संचालित पैच परत अउर एक परजीवी पैच परत से बना है। संचालित पैच परत मा एक ट्रंकित मुख्य पैच, एक परजीवी पैच और एक जांच खिला संरचना जबकि स्टैक्ड पैच परत मा पांच पैच शामिल है। प्रस्तावित एंटीना मा कम प्रोफाइल, व्यापक प्रतिरोधक अउर एआर बैंडविड्थ, उच्च लाभ के साथ-साथ डिजाइन, निर्माण अउर एकीकरण के सहजता जैसन आकर्षक विशेषता शामिल है। 6 गीगाहर्ट्ज बैंड पर काम कर रहे एंटीना का डिजाइन और निर्माण FR4 सब्सट्रेट पर किया गया है और समग्र आयतन 0.8 λ0 ×0.8 λ0 ×0.09 λ0 है। माप परिणाम से पता चला है कि एंटीना डीबी के लिए 30% से अधिक प्रतिबाधा बैंडविड्थ, लगभग 20.7% का 3-डीबी एआर बैंडविड्थ, और 3-डीबी एआर बैंडविड्थ के भीतर 7.9 डीबीआई से अधिक का लाभ स्तर प्राप्त करता है। |
b8deb0fcfa16a0dcb46652240c015cef93c711ed | क्रोहन रोग गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल ट्रैक्ट के सबै हिस्सा मा शामिल हो सकत है अउर अक्सर अन्य अंगन का भी शामिल कर सकत है। ये गैर आंतक संबंधी विकार एक्स्ट्रा इंटेस्टाइनल रूप कहलावत हैं. वल्वल शामिल होना क्रोहन रोग का एक असामान्य एक्स्ट्रा इंटेस्टाइनल प्रकटीकरण है, और यह बच्चों मा बहुत ही दुर्लभ है। वल्वल सीडी वाले मरीजन मा आमतौर पै एरिथेमा अउर लेबिया मेजोरा का एडेमा होत है, जवन कि व्यापक अल्सर गठन तक बढ़ जात है। वुल्वल क्रोहन रोग आंत के समस्या से पहिले या बाद मा देखाइ सकत है या ई एक साथ भी हो सकत है। हम एक 10 साल का लडका को प्रस्तुत करत है जो आंतों से क्रोहन रोग से ग्रस्त है जो पेरीअनल त्वचा टैग्स और एसिम्प्टोमेटिक एकतरफा लैबियल हाइपरट्रॉफी से जटिल है. ओकर घाव की प्रक्रिया आंत रोग से स्वतंत्र रही अउर एजाथियोप्रिन अउर स्थानीय स्टेरॉयड सहित चिकित्सा उपचार पर काफी हद तक प्रतिक्रिया रही। हम जोर देके कह हई कि यद्यपि बचपन मा वल्वा शामिल होना असामान्य है, क्रोहन का रोग को जननांग क्षेत्र के नॉनटेंडर, लाल, एडेमेटोस घावन के अंतर निदान में विचार किया जाना चाहिए। |
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2fdee22266d58ae4e891711208106ca46c8e2778 | उत्पाद क्वांटिज़ेशन एक प्रभावी वेक्टर क्वांटिज़ेशन दृष्टिकोण है जो उच्च आयामी वैक्टरों को कॉम्पैक्ट रूप से एन्कोड करे ताकि निकटतम पड़ोसी (एएनएन) खोज तेजी से हो सके। उत्पाद क्वांटिज़ेशन का सार मूल उच्च-आयामी स्थान को कम-आयामी उप-स्थानों की एक सीमित संख्या के कार्टेशियन उत्पाद में विघटित करना है, फिर उन्हें अलग से क्वांटिज़ किया जाता है। एएनएन खोज के प्रदर्शन खातिर इष्टतम स्थान विघटन महत्वपूर्ण अहै, लेकिन अभीन तक अनदेखा रहा है। इ पेपर मा, हम क्वांटिज़ेशन विकृतियों w.r.t. कम से कम करके उत्पाद क्वांटिज़ेशन का अनुकूलन करते हैं। अंतरिक्ष अपघटन अउर क्वांटिज़ेशन कोडबुक. हम अनुकूलन खातिर दुइ उपन्यास विधि प्रस्तुत करत हई: एक गैर-पैरामीटर विधि जवन वैकल्पिक रूप से दु छोट उप-समस्या का हल करत है, अउर एक पैरामीटर विधि जवन इष्टतम समाधान प्राप्त करे क गारंटी देत है अगर इनपुट डेटा कुछ गॉसियन वितरण का पालन करत है। हम प्रयोग से देखावत हई की हमार अनुकूलित दृष्टिकोण एएनएन खोज क लिए उत्पाद क्वांटिज़ेशन क सटीकता मा काफी सुधार करत है। |
149d8514b026cca3b31ef8379e78aeb7c7795eb7 | 2जी अउर 3जी सेलुलर नेटवर्क टेक्नोलॉजी के अपनावे से मोबाइल फोन मा अब बैंडविड्थ क्षमता होई गई है ताकि रीयल टाइम मा डाटा को मॉनिटरिंग स्टेशन तक पहुंचाया जा सके। हमार पेपर ब्लूटूथ इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम सेंसर का डिजाइन अउर मूल्यांकन बतावत है जवन मेडिकल डाटा का सेल फोन से ट्रांसमिट करत है। इ आंकड़ा टेलीफोन पय लिखा गा है अउर रजिस्टर पय लिखा गा है। सिस्टम का भविष्य का विकास सेलुलर जीपीआरएस नेटवर्क पर इस डेटा का रिले करेगा। वर्तमान प्रणाली मौजूदा ईकेजी घटना मॉनिटर का एक कम लागत और हल्का विकल्प प्रदान करती है। अंतिम जीपीआरएस जुड़ा सिस्टम से मरीज का दिल की लगातार निगरानी होगी जहां भी सेलुलर कवरेज उपलब्ध हो |
226ceb666cdb2090fc3ab786129e83f3ced56e05 | न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (एनएमटी) कई मशीन ट्रांसलेशन कार्यो में प्रमुख रहा है। हालांकि, कुछ डोमेन-विशिष्ट कार्य, जैसे फ़ील्ड या डोमेन का संग्रह, या डोमेन का चयन, जैसे फ़ील्ड या डोमेन, या डोमेन का चयन करें। अगर डोमेन के बाहर क कोरपस सीधे इन-डोमेन कोरपस मा जोड़ दियत ह, त अनुवादन कय कार्यक्षमता भी बिगड़ सकत है। एईसे, एनएमटी डोमेन समस्या का हल करै के लिए डोमेन अनुकूलन तकनीक जरूरी हई। डोमेन अनुकूलन खातिर अधिकांश मौजूदा विधियन क पारंपरिक वाक्यांश-आधारित मशीन अनुवाद खातिर डिज़ाइन करल गयल ह। एनएमटी डोमेन अनुकूलन खातिर, फाइन-ट्यूनिंग, डोमेन टैग, अउर डोमेन सुविधा जइसे विषय पर केवल कुछ अध्ययन ही हुए हैं। इ पेपर मा, हम वाक्य स्तर NMT डोमेन अनुकूलन को लागी चार लक्ष्यहरु छन्। सबसे पहिले, NMT का आंतरिक वाक्य सम्मिलन का उपयोग किया जाता है और वाक्य सम्मिलन समानता का उपयोग आउट-ऑफ-डोमेन वाक्य का चयन करने के लिए किया जाता है जो इन-डोमेन कोरपस के करीब हैं। दूसर बात, हम तीन मामलन मा वाक्य भार का प्रस्ताव करत हैं, यानी वाक्य भार, डोमेन भार, अउर बैच भार, NMT प्रशिक्षण के बखत डेटा वितरण का संतुलन बनावेक खातिर। तीसर, एकर अतिरिक्त, हम NMT प्रशिक्षण के दौरान वाक्य चयन अउर वजन के समायोजन के लिए गतिशील प्रशिक्षण विधियों का प्रस्ताव करत हैं। चौथा, वास्तविक दुनिया मा एक NMT परिदृश्य मा बहु-डोमेन समस्या को हल गर्न को लागी जहाँ प्रशिक्षण र परीक्षण डेटा को डोमेन वितरण अक्सर असंगत हुन्छ, हामी प्रशिक्षण डेटा को डोमेन वितरण को संतुलन को लागी एक बहु-डोमेन वाक्य वजन विधि प्रस्तावित र प्रशिक्षण र परीक्षण डेटा को डोमेन वितरण संग मेल खान्छ। प्रस्तावित विधियन का मूल्यांकन IWSLT-English-to-French/German tasks and a multidomain English-to-French task पर अंतर्राष्ट्रीय कार्यशाला पर बोलचाल अनुवाद पर कईल गईल बा। अनुभवजन्य परिणाम से पता चलता है कि वाक्य चयन और वजन का तरीका NMT प्रदर्शन में काफी सुधार कर सकता है, मौजूदा आधार रेखाओं से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। |
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