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05378af0c67c59505067e2cbeb9ca29ed5f085e4 | हम प्रसार-आधारित, वितरित यातायात सूचना प्रणाली में अवलोकन के पदानुक्रमित एकत्रीकरण खातिर एगो एल्गोरिथ्म प्रस्तावित कर रहल बानी. विशिष्ट मान (जइसे, कउनो देवल गइल क्षेत्र में मुफ्त पार्किंग स्थान के संख्या) के बदले, हमनी के समुच्चय में एगो संशोधित फ्लैजोलेट-मार्टिन स्केच एगो संभाव्य अनुमान के रूप में होला. इ दृष्टिकोण के मुख्य लाभ इ बा कि कुल दोहराव के प्रति संवेदनशील ना होला. ई VANET अनुप्रयोगन खातिर मौजूदा एकत्रीकरण योजना के दुगो केंद्रीय समस्या के दूर करेला. पहिले, जब एके क्षेत्र खातिर अवलोकन के कई ठे समुच्चय उपलब्ध होला, त उनहन के मूल समुच्चय से सगरी जानकारी के सामिल करे वाला एगो समुच्चय में जोड़ल संभव होला. इ मौजूदा दृष्टिकोण से काफी अलग बा जहां आमतौर पर एक ठो कुल के आगे के उपयोग खातिर चुनल जाला जबकि बाकी के छोड़ दिहल जाला. दूसरा, कौनो भी अवलोकन या कुल के उच्च स्तर के कुल में शामिल कइल जा सकेला, भले ही इ पहिले से ही - प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से - जोड़ल गइल होखे. इ सब सामग्री के उपयोग से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से, इ सब सामग्री के एकीकरण से कइल जा सकेला. हम आपन दृष्टिकोण के इ सब लक्षण के एगो अनुकरण अध्ययन द्वारा प्रदर्शित करब. |
2f83d2294d44b44ad07d327635a34276abe1ec55 | ई पेपर एगो एंटीना डिजाइन के परिचय देला जे एमसीएम-डी विनिर्माण तकनीक पर आधारित बा ताकि आईईईई 802.11 बी/जी अनुप्रयोग खातिर एंटीना-एकीकृत पैकेज के एहसास कइल जा सके. एंटीना आउर आरएफ मॉड्यूल के एकीकरण द्वारा उत्पन्न परजीवी प्रभाव के शामिल करे खातिर सह-डिज़ाइन दिशानिर्देश के उपयोग कइल जाला. लूप एंटीना एमसीएम-डी सब्सट्रेट के दूसर परत पर स्थित बा. एंटीना में कैपेसिटिवली फीड स्ट्रिप शामिल होला जे कोप्लेनार वेव गाइड (सीपीडब्लू) द्वारा फीड कइल जाला. युग्मन फीड तकनीक द्वारा, प्रस्तावित एंटीना के आकार केवल 3.8 मिमी × 4.7 मिमी वाईएलएएन बैंड (2.4-2.484 गीगाहर्ट्ज) पर बाटे. एकरे अलावा, युग्मन पट्टी के लंबाई के ट्यून करके अनुनाद आवृत्ति के समायोजित कइल जा सकेला. परिणाम से पता चलल कि युग्मन-खाद्य लूप एंटीना 2.45 गीगाहर्ट्ज पर 1.6 डीबीआई के लाभ आउर 85 प्रतिशत के विकिरण दक्षता के बहुत कॉम्पैक्ट आकार (0.03 λ0 × 0.04 λ0) में प्राप्त कइलस. एकरे अलावा, पैकेज के कुल क्षेत्रफल के तुलना में एंटीना के कब्जा वाला क्षेत्र बहुत छोट (4.4%) बा; एही से, पैकेज एंटीना डिजाइन खातिर प्रस्तावित विधि बहुत उपयोगी बा. विस्तृत पैरामीटर अध्ययन प्रस्तुत कइल गइल बा, जवन प्रस्तावित विधि के व्यवहार्यता के दर्शावेला. |
cf08bf7bcf3d3ec926d0cedf453e257e21cc398a | उपकरण परीक्षण सेमीकंडक्टर उद्योग में सबसे बड़ एकल विनिर्माण व्यय के प्रतिनिधित्व करेला, जेकर लागत $ 40 मिलियन से जादे सालाना होला. डिजिटल सिस्टम के परीक्षण, अपना तरह के सबसे व्यापक आ व्यापक किताब ह, जे में ई बहुत जरूरी बिसय के बारे में सब कुछ बतावल बा। मूल चीज से शुरू करके, लेखक पाठक के स्वचालित परीक्षण पैटर्न पीढ़ी, परीक्षण योग्यता खातिर डिजाइन आउर डिजिटल सर्किट के अंतर्निहित स्व-परीक्षण के माध्यम से ले जालन, जइसे कि आईडीडीक्यू परीक्षण, कार्यात्मक परीक्षण, देरी दोष परीक्षण, मेमोरी परीक्षण आउर दोष निदान जइसन अधिक उन्नत विषय पर जाने से पहिले. एह किताब में नवीनतम तकनीक के विस्तृत बिबरन बाटे जेह में अलग-अलग खराबी के तरीका के परीक्षण के बिबरन, एकीकृत सर्किट के बिबिध स्तर पर परीक्षण के तकनीक के चर्चा आ सिस्टम-ऑन-ए-चिप टेस्ट सिंथेसिस पर एगो अध्याय बाटे। छात्रन आ इंजीनियरन खातिर लिखल ई किताब बढ़िया किताब बा आ एगो मूल्यवान संदर्भ भी बा। |
44c3dac2957f379e7646986f593b9a7db59bd714 | |
5a4bb08d4750d27bd5a2ad0a993d144c4fb9586c | हाल में भइल डेटा भंग के बारे में बहुत जानकारी भइल बा आ एह से करोड़न लोगन के निजी जानकारी के खुलासा भइल बा। कुछ रिपोर्ट डेटा उल्लंघन के आकार आ आवृत्ति दुनों में चिंताजनक वृद्धि के ओर इशारा करेली, जवन दुनिया भर के संस्थान के खराब स्थिति के संबोधित करे खातिर प्रेरित करेली. लेकिन, का वास्तव में ई सब समस्या के समाधान खोज रहल बानी? एह लेख में, हमनी के एगो लोकप्रिय सार्वजनिक डेटासेट के अध्ययन करे के बा आ डेटा चोरी के रुझान के जाँच करे खातिर बेयसन के सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के विकास करे के बा। मॉडल के विश्लेषण से पता चलल कि पिछला दस साल में डेटा चोरी के ना त आकार बढ़ल बा, ना ही एकर आवृत्ति. हमनी के ई पावे के बा कि ध्यान आकर्षित करे वाली बढ़ोतरी के डेटासेट के आधार पर भारी-भरकम सांख्यिकीय वितरण द्वारा समझावल जा सकेला. विशेष रूप से, हमनी के ई पावे के बा कि डेटा उल्लंघन के आकार लॉग-सामान्य रूप से वितरित होला आउर उल्लंघन के दैनिक आवृत्ति के नकारात्मक द्विपद वितरण द्वारा बतावल जाला. इ वितरण उ सृजन तंत्र के सुराग प्रदान कर सकेला जवन उल्लंघन खातिर जिम्मेदार बा. एकरे अलावा, हमनी के मॉडल भविष्य में एगो खास साइज के उल्लंघन के संभावना के भी भविष्यवाणी करेला. उदाहरण खातिर, हमनी के इ पावे के बा कि अगिला साल अमेरिका में 10 मिलियन से जादे रिकॉर्ड के चोरी होखे के संभावना मात्र 31% बा. चाहे जवन भी रुझान होखे, डाटा के चोरी होखे पर बहुत खर्चा आवेला, आ हमनी के ई मॉडल के दू गो अलग-अलग लागत मॉडल के साथ जोड़ के अनुमान लगावल जा कि अगिला तीन साल में चोरी के 55 अरब डॉलर तक के लागत आ सकेला। |
e8e2c3d884bba807bcf7fbfa2c27f864b20ceb80 | ई संस्मरण इंटरनेट समुदाय खातिर जानकारी उपलब्ध करावेला। ई संस्मरण कौनो भी प्रकार के इंटरनेट मानक के निर्दिष्ट ना करेला. इ संस्मरण के वितरण असीमित बा. सारांश ई दस्तावेज एचएमएसी, क्रिप्टोग्राफिक हैश फंक्शन के उपयोग क के संदेश प्रमाणीकरण खातिर एगो तंत्र के वर्णन करेला. एचएमएसी के इस्तेमाल कौनों भी क्रिएटिव क्रिप्टोग्राफिक हैश फंक्शन, जइसे कि एमडी 5, एसएचए-1, के साथे गुप्त साझा कुंजी के संयोजन में कइल जा सके ला। एचएमएसी के क्रिप्टोग्राफिक ताकत अंतर्निहित हैश फलन के गुण पर निर्भर करेला. |
f01d369becb42ff69d156d5e19d8af18dadacc6e | जइसे-जइसे वायरलेस सेंसर नेटवर्क (डब्लूएसएन) के बढ़न्ती जारी बा, ओइसहीं प्रभावी सुरक्षा तंत्र के जरूरत बढ़त बा. चूंकि सेंसर नेटवर्क संवेदनशील डेटा के साथ बातचीत कर सकेला आउर/या शत्रुतापूर्ण बिना निगरानी के वातावरण में काम कर सकेला, इ जरूरी बा कि इ सुरक्षा चिंता के सिस्टम डिजाइन के शुरुआत से संबोधित कइल जाए. ई पेपर के मकसद WSN में डेटा के इकट्ठा करे आउर ओकर प्रसंस्करण खातिर सुरक्षा समाधान के वर्णन कइल बा. मध्यम आ बड़ पैमाना के डब्ल्यूएसएन खातिर पर्याप्त सुरक्षा क्षमता हासिल कइल एगो कठिन बाकिर जरूरी लक्ष्य बा ताकि ई नेटवर्क बाजार खातिर तैयार हो सके। एह पत्र में डब्ल्यूएसएन के अंतरिक्ष सुरक्षा समाधानन के बारे में एगो अवलोकन शामिल बा आ अंतरिक्ष में सुरक्षा के क्षेत्र में विश्वसनीयता के चुनौती के बारे में भी जानकारी दिहल गइल बा। |
18f5593d6082b1ba3c02cf64d64eb9d969db3e6b | वेक्टर स्पेस वर्ड रिप्रेजेंटेशन कई प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग एप्लीकेशन खातिर उपयोगी होला. वेक्टर निरूपण के गणना खातिर तकनीक के विविधता आउर मूल्यांकन बेंचमार्क के बड़ संख्या विश्वसनीय तुलना के नया वेक्टर स्पेस मॉडल विकसित करे वाला शोधकर्ता आउर उनकर उपयोग करे के चाहने वालन खातिर एगो उबाऊ काम बनावेला. हमनी के एगो वेबसाइट आ ऑफलाइन औजार के सुइट प्रस्तुत करत बानी जा जे शब्द के वेक्टर के मानक शब्दार्थ बिज्ञान के आधार पर मूल्यांकन करे में मदद करत बा आ प्रयोगकर्ता लोग के द्वारा आदान-प्रदान आ संग्रह के अनुमति देत बा जे लोग अपना एप्लीकेशन खातिर बढ़िया वेक्टर खोजे के चाहत बा। ई प्रणाली www.wordvectors.org पर उपलब्ध बाटे। |
cc383d9308c38e36d268b77bd6acee7bcd79fc10 | पहिनल जा सके आ इम्प्लान्ट कइल जा सके वाली स्वास्थ्य निगरानी तकनीक में वर्तमान प्रगति में मरीजन के हर जगह निगरानी के सक्षम बना के स्वास्थ्य सेवा के भविष्य के बदले के मजबूत क्षमता बाटे। एगो सामान्य स्वास्थ्य निगरानी प्रणाली में पहनावे लायक या प्रत्यारोपित सेंसर के एगो नेटवर्क होला जवन लगातार शारीरिक पैरामीटर के निगरानी करेला. इकट्ठा कइल गइल डेटा के अतिरिक्त प्रसंस्करण खातिर एगो आधार स्टेशन के मौजूदा वायरलेस संचार प्रोटोकॉल के उपयोग करके भेजल जाला. ई लेख शोधकर्ता लोग के मौजूदा कम बिजली वाला संचार तकनीक के तुलना करे खातिर जानकारी देला जवन कि WBAN सिस्टम के तेजी से विकास आ तैनाती के समर्थन कर सकेला, आ मुख्य रूप से आवासीय वातावरण में बुजुर्ग लोग या पुरानी बीमारी के मरीजन के दूरस्थ निगरानी पर ध्यान केंद्रित करेला। |
b3e326f56fd2e32f33fd5a8f3138c6633da25786 | इ पेपर में सिस्टम इंटीग्रेशन आउर स्वायत्त सफाई रोबोट रोबोकिंग के अवलोकन प्रस्तुत कइल जाई. रोबॉकिंग एगो स्वचालित स्वायत्तता से नेविगेट करे वाला वैक्यूम क्लीनिंग रोबोट ह. सफाई के समय ई कई गो सेंसर के इस्तेमाल करे ले ताकि साफ सफाई के दौरान ई खुद के आ घर के भीतरी वातावरण के भी बचा सके। इ काम में, हम सिस्टम संरचना, सेंसर, फंक्शन आउर एकीकृत उपप्रणाली के साथे संचालन के सिद्धांत के वर्णन करब. |
85b3cd74945cc6517aa3a7017f89d8857c3600da | छात्र के भविष्य के प्रदर्शन के सटीक अनुमान के महत्व जरूरी बा ताकि छात्र के सीखने के प्रक्रिया में पर्याप्त सहायता दिहल जा सके। एह खातिर, एह शोध के उद्देश्य कुछ पहचाने जाए वाला गुणन के मूल्य के आधार पर छात्र के प्रदर्शन के भविष्यवाणी करे खातिर बेयसन नेटवर्क के उपयोग के जांच कइल रहे. हम हाई स्कूल के छात्रन के डेटा सेट के साथ प्रदर्शन के भविष्यवाणी पर अनुभवजन्य प्रयोग प्रस्तुत कईनीं, जेमें 8 गुण सामिल रहे. ई पेपर शिक्षा के क्षेत्र में बेयसियन दृष्टिकोण के अनुप्रयोग के प्रदर्शन करेला आउर ई दर्शावेला कि बेयसियन नेटवर्क वर्गीकरण के छात्र के प्रदर्शन के भविष्यवाणी खातिर एगो उपकरण के रूप में उपयोग करे के क्षमता हवे. |
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05e5e58edead6167befb089444d35fbd17b13414 | |
8c63d23cc29dc6221ed6bd0704fccc03baf20ebc | हाल में बातचीत बातचीत खातिर एप्लीकेशन सभ में तेजी से बढ़ती देखल गइल बा जे दिशा-निर्देश देवे से ले के टूरिस्ट जानकारी ले आ इंटरैक्टिव स्टोरी सिस्टम ले हो सके लीं। तबो इ सब प्रणाली में से कई के खातिर प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (एनएलजी) घटक काफी हद तक हाथ से बनल रहेला. इ सीमा अनुप्रयोग के दायरा के बहुत सीमित कर देले; एकर मतलब ई भी बा कि अभिव्यक्तिपूर्ण आउर सांख्यिकीय भाषा निर्माण में हाल के काम के लाभ उठावे के असंभव बा जे गतिशील आउर स्वचालित रूप से दिहल गइल सामग्री के बड़ी संख्या में भिन्नता के उत्पन्न कर सकेला. हमनी के प्रस्ताव बा कि एह समस्या के समाधान भाषा निर्माण संसाधन के विकास के नया तरीका में बाटे. हमनी के ईएस-ट्रांसलेटर के वर्णन करब, एगो कम्प्यूटेशनल भाषा जनरेटर जे पहिले खाली कथा पर लागू कइल गइल रहे, आउर वेबलॉग से व्यक्तिगत कथा पर लागू करके ईएसटी के डोमेन स्वतंत्रता के मात्रात्मक रूप से मूल्यांकन करब. फेर हम भाषा निर्माण पर हाल के काम के फायदा उठा के कहानी निर्माण खातिर एगो पैरामीटरयुक्त वाक्य नियोजक बनइब जवन संचयन क्रिया, प्रवचन में भिन्नता आ दृष्टिकोण प्रदान करेला. अंत में, हम अलग-अलग व्यक्तिगत कथा के पुनरुक्ति के उपयोगकर्ता मूल्यांकन प्रस्तुत करब. |
43dfdf71c82d7a61367e94ea927ef1c33d4ac17a | संवेदनशील डेटा के तेजी से बढ़ल संख्या आ सरकारी नियम के बढ़ल संख्या जे लंबा समय ले डेटा के रखरखाव आ सुरक्षा के मांग करे ला, अइसन चीज के कारण उद्यम के भंडारण सुरक्षा पर गंभीरता से धियान देबे के पड़ल बा। एह लेख में हमनी के भंडारण से जुड़ल महत्वपूर्ण सुरक्षा मुद्दा पर चर्चा करब आ मौजूदा भंडारण सिस्टम द्वारा दिहल जाए वाली सुरक्षा सेवा के व्यापक समीक्षा प्रस्तुत करब। हम भंडारण सुरक्षा साहित्य के एगो विस्तृत श्रृंखला के कवर करत बानी, मौजूदा समाधान के आलोचनात्मक समीक्षा प्रस्तुत करत बानी, उनकर तुलना करत बानी, आउर संभावित शोध मुद्दा के उजागर करत बानी. |
b594a248218121789e5073a90c31b261610478e0 | ई पेपर रैखिक लघुतम वर्ग समस्या के समाधान के माध्यम से बड़ पैमाना के एसएलएएम खातिर एगो रणनीति प्रस्तुत करेला. एल्गोरिथ्म सबमैप ज्वाइनिंग पर आधारित बा जहाँ सबमैप के निर्माण कौनों मौजूदा एसएलएएम तकनीक के उपयोग कइ के कइल जाला. ई देखावल गइल बा कि अगर उपमानचित्रन के निर्देशांक फ्रेम के सही तरीका से चुनल गइल बा त दू गो उपमानचित्रन के जोड़े खातिर सबसे कम वर्ग के उद्देश्य फलन राज्य वेक्टर के द्विघात फलन बन जाला. एही से, बड़ पैमाना के एसएलएएम खातिर एगो रैखिक समाधान के प्राप्त कइल जा सकेला जेकरा खातिर कई स्थानीय उप-नक्शा के क्रमबद्ध रूप से या अधिक कुशल डिवाइड एंड कनकर तरीका से जोड़ल जरूरी होला. प्रस्तावित रैखिक SLAM तकनीक दुनों विशेषता-आधारित आउर पोज ग्राफ SLAM, दु आउर तीन आयाम में लागू होला आउर एकर खातिर सह-परिमेयता मैट्रिक्स के चरित्र पर कौनो धारणा के आवश्यकता ना होला आउर न ही राज्य वेक्टर के प्रारंभिक अनुमान के आवश्यकता होला. हालांकि इ एल्गोरिथ्म इष्टतम पूर्ण गैर-रैखिक लघुतम वर्ग SLAM के अनुमान बा, 2D आउर 3D में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट के उपयोग करे वाला सिमुलेशन आउर प्रयोग से पता चलेला कि रैखिक SLAM अइसन परिणाम उत्पन्न करेला जवन कि सबसे अच्छा समाधान के बहुत करीब होला जवन पूर्ण गैर-रैखिक अनुकूलन के उपयोग करके प्राप्त कइल जा सकेला. प्रस्तावित एल्गोरिथ्म खातिर C/C++ आउर MATLAB स्रोत कोड OpenSLAM पर उपलब्ध बा. |
69ab8fe2bdc2b1ea63d86c7fd64142e5d3ed88ec | हम सूचना पुनर्प्राप्ति के क्लासिक संभाव्यता मॉडल आउर उभरती भाषा मॉडलिंग दृष्टिकोण के बीच संबंध के पता लगावेला. इ बहुत पहिले से ही स्वीकार करल गइल बा कि शास्त्रीय मॉडल के प्रभावी प्रदर्शन खातिर प्राथमिक बाधा प्रासंगिकता मॉडल के अनुमान लगावे के आवश्यकता बाटे: प्रासंगिक वर्ग में शब्द के संभावना. हम खाली क्वेरी के उपयोग करके इ संभावना के अनुमान लगावे खातिर एगो उपन्यास तकनीक के प्रस्ताव देले बानी. हम देखब कि हमनी के तकनीक समरूपता आ बहुपद के महत्वपूर्ण धारणा के संबोधित करत, अत्यधिक सटीक प्रासंगिकता मॉडल तैयार कर सकेला. हमनी के प्रयोग से पता चलल कि प्रासंगिकता मॉडल टीआरईसी रिकवरी आउर टीडीटी ट्रैकिंग कार्य पर बेसलाइन भाषा मॉडलिंग सिस्टम के बेहतर प्रदर्शन करेला. ई काम के मुख्य योगदान बिना प्रशिक्षण डेटा के प्रासंगिकता मॉडल के अनुमान लगावे खातिर एगो प्रभावी औपचारिक तरीका बाटे. |
2a894be44d07a963c28893cc6f45d29fbfa872f7 | मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम के आम तौर पर बिग डेटा पर लागू कइल जाला, वितरित सिस्टम के उपयोग करके जे डेटा के मशीन में विभाजित करेला आउर प्रत्येक मशीन के एमएल मॉडल पैरामीटर के पढ़े आउर अपडेट करे के अनुमति देवेला - एगो रणनीति जेकरा के डेटा समानांतरता के रूप में जानल जाला. एगो वैकल्पिक आउर पूरक रणनीति, मॉडल समानांतरता, गैर-साझा समानांतर पहुंच आउर अद्यतन खातिर मॉडल पैरामीटर के विभाजन करेला, आउर संचार के सुविधा देबे खातिर पैरामीटर के आवधिक रूप से पुनर्वितरण कर सकेला. मॉडल समानांतरता दू गो चुनौती से प्रेरित होला जे डेटा-समानांतरता आमतौर पर संबोधित ना करे: (1) पैरामीटर आश्रित हो सकेला, एही से निष्क्रिय समवर्ती अपडेट त्रुटि के शुरुआत कर सकेला जे अभिसरण के धीमा कर सकेला या एल्गोरिथ्म विफलता के भी कारण बन सकेला; (2) मॉडल पैरामीटर अलग-अलग दर से अभिसरण करेला, एही से पैरामीटर के एगो छोट उपसमूह एमएल एल्गोरिथ्म के पूरा करे में बाधा डाल सकेला. हम अनुसूचित मॉडल समानांतरता (SchMP) के प्रस्ताव देले बानी, एगो प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण जे पैरामीटर निर्भरता आउर असमान अभिसरण के ध्यान में रखत, पैरामीटर अपडेट के कुशलता से शेड्यूलिंग करके एमएल एल्गोरिथ्म अभिसरण गति में सुधार करेला. स्केल पर SchMP के समर्थन करे खातिर, हम एगो वितरित ढांचा STRADS विकसित कर रहल बानी जे SchMP प्रोग्राम के थ्रूपुट के अनुकूलित करेला, आउर SchMP प्रोग्राम के रूप में लिखल गइल चार आम ML अनुप्रयोग के बेंचमार्क करेला: LDA टॉपिक मॉडलिंग, मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन, स्परस लेस्ट-स्क्वायर (लासो) रिग्रेशन आउर स्परस लॉजिस्टिक रिग्रेशन. SchMP प्रोग्रामिंग के माध्यम से प्रति पुनरावृत्ति ML प्रगति में सुधार करके आउर STRADS के माध्यम से पुनरावृत्ति थ्रूपुट में सुधार करके हम देखिला कि STRADS पर चले वाला SchMP प्रोग्राम गैर-मॉडल-समानांतर ML कार्यान्वयन से बेहतर प्रदर्शन करेला: उदाहरण खातिर, SchMP LDA आउर SchMP लासो क्रमशः हाल के, अच्छी तरह से स्थापित आधार रेखा के तुलना में 10x आउर 5x तेजी से अभिसरण प्राप्त करेला. |
bdc6acc8d11b9ef1e8f0fe2f0f41ce7b6f6a100a | पारंपरिक पाठ समानता माप प्रत्येक शब्द के केवल अपने खातिर समान मानेलन आउर शब्द के अर्थ संबंधी संबंध के मॉडल ना करेलन. हम एगो नया भेदभावपूर्ण प्रशिक्षण पद्धति के प्रस्ताव देले बानी जवन कच्चा शब्द वेक्टर के एगो सामान्य, कम-आयामी वेक्टर स्थान में प्रोजेक्ट करेला. हमार दृष्टिकोण इष्टतम मैट्रिक्स के खोज के काम करेला ताकि अनुमानित वैक्टर के पूर्व-चयनित समानता फलन (जैसे, कोसिनस) के नुकसान के कम कइल जा सके, आउर उच्च आयामी स्थान में बड़ी संख्या में प्रशिक्षण उदाहरण के कुशलता से संभाले में सक्षम होला. दू गो अलग-अलग काम, क्रॉस-लिंगुअल डॉक्यूमेंट रिकवरी आ एड प्रासंगिकता के माप पर मूल्यांकन कइल गइल, हमार तरीका ना खाली मौजूदा अत्याधुनिक तरीका से बेहतर बा, बल्कि कम आयाम पर भी उच्च सटीकता हासिल करेला आ एही से ई ज्यादा कारगर भी बा। |
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b2e68ca577636aaa6f6241c3af7478a3ae1389a7 | उद्देश्य नर्सिंग संदर्भ में परिवर्तनकारी नेतृत्व के अवधारणा के विश्लेषण कइल. पृष्ठभूमि देखभाल के लागत कम करत रोगी के परिणाम में सुधार करे के काम करे वाली नर्स लोग के स्वास्थ्य सेवा में सुधार लागू करे खातिर रणनीति के जरूरत होला आ एगो आशाजनक रणनीति बदलावकारी नेतृत्व के बा। परिवर्तनकारी नेतृत्व के खोज आउर बड़ समझ आउर एकर क्षमता प्रदर्शन में सुधार आउर रोगी सुरक्षा खातिर अभिन्न बाटे. वॉकर आउर अवंत (2005) के अवधारणा विश्लेषण विधि के उपयोग करके डिजाइन अवधारणा विश्लेषण. डेटा स्रोत पबमेड, सिनाहल आउर साइकिंफो. ई रिपोर्ट नर्सिंग के संदर्भ में परिवर्तनकारी नेतृत्व के अवधारणा के प्रभावी ढंग से विश्लेषण करे खातिर परिवर्तनकारी नेतृत्व, प्रबंधन आउर नर्सिंग पर मौजूदा साहित्य पर आधारित बा. ई रिपोर्ट बदलावकारी नेतृत्व खातिर एगो नया परिचालन परिभाषा के प्रस्ताव देले बिया आ नर्सिंग के संदर्भ में विशिष्ट मॉडल के मामला के पहिचान करे आ विशेषता के परिभाषित करे ला। संगठनात्मक संस्कृति आउर रोगी परिणाम पर परिवर्तनकारी नेतृत्व के प्रभाव स्पष्ट बा. विशेष रुचि के बात ई बा कि बदलावकारी नेतृत्व के परिभाषित कइल जा सकेला कि ई एगो सिखे लायक दक्षता के सेट ह. हालांकि, ई तंत्र जेकरा द्वारा परिवर्तनकारी नेतृत्व रोगी परिणाम के प्रभावित करेला, स्पष्ट नइखे. परिणति नर्सिंग में परिवर्तनकारी नेतृत्व के उच्च-प्रदर्शन टीम आउर बेहतर रोगी देखभाल से जुड़ल रहल ह, लेकिन शायद ही कभी एकरा के दक्षता के एगो सेट के रूप में मानल गइल बा जेकरा के सिखावल जा सकेला. साथ ही, अनुभवजन्य संदर्भ के मजबूत करे खातिर आगे के शोध के जरूरत बा; ई परिचालन परिभाषा में सुधार, मुख्य निर्माण में अस्पष्टता के कम करे आउर ऊ विशिष्ट तंत्र के पता लगावे के माध्यम से कइल जा सकेला, जेकरे द्वारा परिवर्तनकारी नेतृत्व उप-स्तरीय उपाय के मान्य करे खातिर स्वास्थ्य सेवा परिणाम के प्रभावित करेला. |
bdcdc95ef36b003fce90e8686bfd292c342b0b57 | सुदृढीकरण सीखना मूल्य अनुकूलन खातिर केवल एगो तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग क के कच्चा संवेदी डेटा पर सामान्यीकरण में बड़ संभावना देखवले बा. वर्तमान में अत्याधुनिक सुदृढीकरण सीखल एल्गोरिदम में कई गो चुनौती बा जे उनका के वैश्विक इष्टतम के ओर अभिसरण करे से रोकत बा. ई संभावना बा कि ई समस्या के समाधान अल्पकालिक आउर दीर्घकालिक योजना, अन्वेषण आउर सुदृढीकरण सीखल एल्गोरिदम खातिर स्मृति प्रबंधन में निहित बा. गेम के उपयोग अक्सर सुदृढीकरण सीखल जाए वाला एल्गोरिदम के बेंचमार्क करे खातिर कइल जाला काहे कि ई एगो लचीला, पुनरुत्पादित, आउर नियंत्रित करे में आसान वातावरण प्रदान करेला. एकरा बावजूद, कुछ खेल में एगो राज्य-स्थान होला जहाँ खोज, स्मृति, आ योजना के परिणाम आसानी से देखल जा सकेला. इ पेपर ड्रीमिंग वैरिएशनल ऑटोएनकोडर (डीवीएई) प्रस्तुत करेला, जे एगो न्यूरल नेटवर्क आधारित जनरेटिव मॉडलिंग आर्किटेक्चर बा जे कम प्रतिक्रिया वाला वातावरण में खोज खातिर बा. हम आगे डीप लेबिस के प्रस्तुत करत बानी, एगो नया आ लचीला लेबिस इंजन जे डीवीएई के चुनौती देला आंशिक आ पूरा-पूरा से देखे लायक स्टेट-स्पेस, लंबा-अवधि के काम, आ डेटर्मिनेस्टिक आ स्टोकेस्टिक समस्या सभ में। हमनी के प्रारंभिक खोज के देखावल जा रहल बा आउर सृजनात्मक खोज द्वारा संचालित सुदृढीकरण सीख में आगे के काम के प्रोत्साहित कइल जा रहल बा. |
7e5af1cf715305fc394b5d24fc1caf17643a9205 | सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) आउर संगठन के बीच संबंध के प्रकृति सूचना प्रणाली साहित्य में एगो लंबा समय से चलल आ रहल बहस बाटे. का आईटी संगठन के आकार देवेला, या संगठन में लोग आईटी के उपयोग कइसे करेले? सवाल के थोड़ा अलग तरीका से तैयार करे खातिर: का एजेंसी (फरक करे के क्षमता) मुख्य रूप से मशीन (कंप्यूटर सिस्टम) या मनुष्य (संगठनात्मक अभिनेता) के साथे बा? तकनीकी आउर सामाजिक निर्धारकता के चरम सीमा के बीच एगो मध्य मार्ग खातिर कई प्रस्ताव के आगे रखल गइल बा; हाल के बरस में सामाजिक सिद्धांत के ओर उन्मुख शोधकर्ता संरचना सिद्धांत आउर (हाल में) अभिनेता नेटवर्क सिद्धांत पर ध्यान केंद्रित कइले बाड़ें. हालांकि, इ दुन्नु सिद्धांत एजेंसी के अलग-अलग आउर असंगत विचार के अपनावेलन. इ प्रकार, संरचना सिद्धांत एजेंसी के विसेस रूप से मनुष्य के संपत्ति के रूप में देखेला, जबकि अभिनेता नेटवर्क सिद्धांत में सामान्य समरूपता के सिद्धांत से तात्पर्य बा कि मशीन भी एजेंट हो सकेला. संरचना सिद्धांत आउर अभिनेता नेटवर्क सिद्धांत दुनों के आलोचना पर आधारित, इ पत्र मानव आउर मशीन एजेंसी के बीच बातचीत के सैद्धांतिक खाता विकसित करेला: एजेंसी के दोहरा नृत्य. ई खाता मानव आउर मशीन एजेंसी के अलग-अलग चरित्र आउर उनकर परस्पर क्रिया के उभरल गुण के मान्यता देके प्रौद्योगिकी आउर संगठन के बीच संबंध के सिद्धांत में योगदान देवे के मांग करेला. |
d7cbedbee06293e78661335c7dd9059c70143a28 | हम सीएनएन मॉडल के एगो वर्ग प्रस्तुत करत बानी, मोबाइल फेसनेट, जे 1 मिलियन से कम पैरामीटर के उपयोग करेला आउर मोबाइल आउर एम्बेडेड डिवाइस पर उच्च-सटीक वास्तविक समय चेहरा सत्यापन खातिर विशेष रूप से अनुकूलित कइल गइल बा. सबसे पहिले हम आम मोबाइल नेटवर्क के कमजोरी के विश्लेषण करब चेहरा के सत्यापन खातिर. हमनी के खास तौर पर डिजाइन कइल मोबाइल फेसनेट से एह कमजोरी पर काबू पावल जा सकेला. ओही प्रयोगात्मक परिस्थिति में, हमनी के मोबाइलफेसनेट्स के सटीकता काफी बेहतर बा, साथ ही मोबाइलनेटवी2 के तुलना में 2 गुना से भी ज्यादा वास्तविक गति हासिल कइल जा सकेला. परिष्कृत एमएस-सेलेब-1एम पर आर्कफेस हानि द्वारा प्रशिक्षित भइला के बाद, हमनी के एकल मोबाइलफेसनेट 4.0एमबी आकार के एलएफडब्ल्यू पर 99.55% सटीकता प्राप्त करेला आउर मेगाफेस पर 92.59% टीएआर@एफएआर1ई-6, जे सैकड़ों एमबी आकार के अत्याधुनिक बड़ सीएनएन मॉडल से भी तुलनात्मक बा. मोबाइल फेसनेट में सबसे तेज मोबाइल फोन पर 18 मिलीसेकंड के वास्तविक अनुमान समय होला. चेहरा के सत्यापन खातिर, मोबाइल फेसनेट पहिले के अत्याधुनिक मोबाइल सीएनएन के तुलना में काफी बेहतर दक्षता हासिल करेला. |
44f18ef0800e276617e458bc21502947f35a7f94 | मार्कर-आधारित आउर मार्कर-कम ऑप्टिकल कंकाल गति-कैप्चर विधि एगो दृश्य के चारों ओर रखल गइल कैमरन के बाहरी-भीतरी व्यवस्था के उपयोग करेला, जेमें केंद्र पर दृष्टिकोण अभिसरण होला. ई लोग अक्सर मार्कर सूट के साथ असुविधा पैदा करेला, आऊर इनकर रिकॉर्डिंग वॉल्यूम गंभीर रूप से प्रतिबंधित होला आऊर अक्सर नियंत्रित पृष्ठभूमि के साथ घर के अंदर के दृश्य तक सीमित रहेला. वैकल्पिक सूट-आधारित सिस्टम कई जड़ता माप इकाई या एगो एक्सोस्केलेटन के उपयोग आंतरिक-सेटिंग के साथ गति के कैप्चर करे खातिर करेला, अर्थात बिना बाहरी सेंसर के इ कैप्चर के सीमित मात्रा से स्वतंत्र बनावेला, लेकिन एकरा खातिर पर्याप्त, अक्सर सीमित, आउर बॉडी इंस्ट्रूमेंटेशन सेट करे में मुश्किल के आवश्यकता होला. एही से, हम वास्तविक समय, मार्कर-कम, आ अहंकार-केंद्रित गति कैप्चर खातिर एगो नया तरीका प्रस्तावित करत बानी: पूरा शरीर के कंकाल के स्थिति के आकलन हेलमेट या वर्चुअल रियलिटी हेडसेट से जुड़ल माछ के आँख वाला कैमरा के एगो हल्का स्टीरियो जोड़ी से - एगो ऑप्टिकल इनबाउंड-इन तरीका, अइसन कहल जाय त। ई आम तौर पर इनडोर आ आउटडोर दृश्य में पूरा शरीर के गति के कैप्चर करे में मदद करेला, जेह में भीड़भाड़ वाला दृश्य भी शामिल बा जेह में बहुत सारा लोग बगल में रहे लें, जे बड़हन पैमाना पर होखे वाला गतिविधि में पुनर्निर्माण के सुविधा देला। हमनी के दृष्टिकोण एगो नया जनरेटिव पोज अनुमान ढांचा के ताकत के मछली के आँख के दृश्य खातिर कॉनवेट-आधारित शरीर-भाग डिटेक्टर के साथे जोड़त बा जे एगो बड़ नया डेटासेट पर प्रशिक्षित बा. आभासी वास्तविकता में इ विशेष रूप से उपयोगी बा कि पूरी तरह से गति-कैप्चर कइल गइल आभासी शरीर के देख के स्वतंत्र रूप से घूमे आ बातचीत करे खातिर. |
094ca99cc94e38984823776158da738e5bc3963d | ई लेख भविष्यवाणी खातिर विसेस रूप से विकसित वृद्धिशील सीखे के तरीका के एगो वर्ग के परिचय देला - यानी, एगो अपूर्ण रूप से जानल जाए वाली प्रणाली के साथ पिछला अनुभव के उपयोग करके एकर भविष्य के व्यवहार के भविष्यवाणी करे खातिर. जबकि पारंपरिक भविष्यवाणी-सीखे के तरीका में अनुमानित आउर वास्तविक परिणाम के बीच के अंतर के माध्यम से क्रेडिट आवंटित कइल जाला, नया तरीका में समय के क्रम में भविष्यवाणी के बीच के अंतर के माध्यम से क्रेडिट आवंटित कइल जाला. हालाँकि सैमुअल के चेकर प्लेयर, हॉलैंड के बकेट ब्रिगेड, आ लेखक के अनुकूली हेरस्टिक क्रिटिक में अइसन समसामयिक-अंतर के तरीका के इस्तेमाल कइल गइल बा, बाकी इनहन के समझल बहुत कम बा। इहाँ हमनी के विशेष मामला खातिर एकर अभिसरण आउर अनुकूलता के साबित करेनी आउर एकरा के पर्यवेक्षित-सिखावे के तरीका से जोड़नी. जादातर वास्तविक दुनिया के भविष्यवाणी समस्या खातिर, समसामयिक-अंतर विधि के पारंपरिक विधि के तुलना में कम मेमोरी आउर कम पीक गणना के आवश्यकता होला आउर ऊ जादा सटीक भविष्यवाणी पैदा करेला. हमनी के तर्क बा कि जादातर समस्या जवनन पर वर्तमान में पर्यवेक्षित सीख के लागू कइल जाला उ वास्तव में भविष्यवाणी के समस्या ह जेकरा खातिर समय-अंतर के तरीका के लाभ के रूप में लागू कइल जा सकेला. |
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03aca587f27fda3cbdad708aa69c07fc71b691d7 | स्वचालित ऊतक लक्षणिकरण अंतःस्रावी फेफड़ा रोग (आईएलडी) खातिर कंप्यूटर सहायता प्राप्त निदान (सीएडी) प्रणाली के सबसे महत्वपूर्ण घटक में से एगो होला. हालाँकि, एह क्षेत्र में बहुत शोध भइल बा, फिर भी इ समस्या एगो चुनौती बा. हाल में डीप लर्निंग तकनीक सभ कंप्यूटर विजन के कई समस्या सभ में प्रभावशाली परिणाम हासिल कइलस, ई उम्मीद बढ़ल कि इनहन के मेडिकल इमेज एनालिसिस नियर अन्य क्षेत्र में भी इस्तेमाल कइल जा सके ला। इ पत्र में, हम आईएलडी पैटर्न के वर्गीकरण खातिर डिजाइन कइल गइल एगो संवहन तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) के प्रस्ताव आउर मूल्यांकन करत बानी. प्रस्तावित नेटवर्क में 5 गो संकुचन परत होला जेह में 2 × 2 कर्नेल आ लीकियरल्यू सक्रियण होला, एकरे बाद औसत पूलिंग होला जेकर आकार अंतिम फीचर मैप के आकार के बराबर होला आ तीन गो घन परत होला। अंतिम घन परत में 7 आउटपुट होला, जवन कि विचार कइल गइल वर्ग के बराबर होलाः स्वस्थ, ग्राउंड ग्लास अपारदर्शिता (जीजीओ), माइक्रोनोड्यूल, समेकन, रेटिकुलेशन, हनीकॉम्बिंग आउर जीजीओ/रेटिकुलेशन के संयोजन. सीएनएन के प्रशिक्षित करे आ ओकर मूल्यांकन करे खातिर, हमनी के 14696 चित्र के डेटासेट के इस्तेमाल कइनी, जवन अलग-अलग स्कैनर आ अस्पताल के 120 सीटी स्कैन से लिहल गइल रहे। जेतना हम जानत बानी, ई पहिला गहिरा सीएनएन ह जवन खास समस्या खातिर बनावल गइल बा. एगो तुलनात्मक विश्लेषण चुनौतीपूर्ण डेटासेट में पहिले के तरीका के तुलना में प्रस्तावित सीएनएन के प्रभावकारिता के साबित कइलस. वर्गीकरण प्रदर्शन (~ 85.5%) फेफड़ा के पैटर्न के विश्लेषण में सीएनएन के क्षमता के प्रदर्शित कइलस. भविष्य में काम में सीएनएन के सीटी वॉल्यूम स्कैन द्वारा प्रदान कइल गइल तीन-आयामी डेटा तक विस्तारित कइल आउर प्रस्तावित विधि के सीएडी सिस्टम में एकीकृत कइल शामिल बा जेकर उद्देश्य आईएलडी के अंतर निदान के रूप में रेडियोलॉजिस्ट खातिर सहायक उपकरण के रूप में प्रदान कइल बा. |
e7ad8adbb447300ecafb4d00fb84efc3cf4996cf | सिंथेटिक संभावना विधि सारांश सांख्यिकी खातिर प्लग-इन सामान्य घनत्व अनुमान से अनुमानित संभावना फलन के प्राप्त करेला, जेकरा में प्लग-इन माध्य आउर मोटे कार्लो सिमुलेशन द्वारा प्राप्त सह-विचलन मैट्रिक्स मॉडल से प्राप्त होला. इ लेख में, हम मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो कार्यान्वयन के कम गणनात्मक ओवरहेड के साथे बेयसन सिंथेटिक संभावना के विकल्प विकसित करब. हमार दृष्टिकोण लॉग संभावना के निष्पक्ष अनुमान के नियोजित करत सिंथेटिक संभावना संदर्भ में बाद के अनुमान खातिर स्थैतिक ढाल भिन्नता अनुमान पद्धति के उपयोग करेला. हम नया तरीका के तुलना सास्त्र में एगो संबंधित संभावना मुक्त भिन्नता अनुमान तकनीक से कर तानी, जबकि साथ ही कई तरह से ऊ दृष्टिकोण के कार्यान्वयन में सुधार कर तानी. इ नया एल्गोरिदम के अइसन स्थिति में लागू कइल जा सकेला जवन पैरामीटर आउर सारांश सांख्यिकी के आयाम के संदर्भ में पारंपरिक अनुमानित बेजियन गणना (एबीसी) विधि खातिर चुनौतीपूर्ण बा. संश्लेषित संभावना संभावना-मुक्त अनुमान खातिर एगो आकर्षक दृष्टिकोण होला जब डेटा खातिर लगभग गॉसियन सारांश सांख्यिकीय, पैरामीटर के बारे में अनुमान लगावे खातिर सूचनात्मक होला. |
27a8f746f43876dbd1019235ad8e302ea838a499 | माइक्रो एरियल वाहन, जइसे कि मल्टीरोटर, बिल्डिंग के स्वायत्त निगरानी, निरीक्षण आउर निगरानी खातिर विशेष रूप से उपयुक्त हव, उदाहरन खातिर, औद्योगिक संयंत्र में रखरखाव खातिर. प्रतिबंधित वातावरण में माइक्रो एरियल वाहन के पूरा स्वायत्त संचालन खातिर मुख्य पूर्व शर्त 3 डी मैपिंग, रीयल-टाइम पोज ट्रैकिंग, बाधा के पता लगावे आउर टक्कर-मुक्त प्रक्षेपवक्र के योजना बनावे के बा. इ लेख में, हम एगो पूरा नेविगेशन सिस्टम के प्रस्ताव करत बानी जे में बहुआयामी सेंसर सेटअप के साथ सभ दिशा में पर्यावरण के धारणा खातिर एगो पूरा सिस्टम बाटे. थ्रीडी लेजर स्कैनर के माप के एगो इगोसेंट्रिक स्थानीय मल्टी-रिज़ॉल्यूशन ग्रिड मानचित्र में एकत्रित कइल जाला. स्थानीय मानचित्र के पंजीकृत कइल जाला आउर एलोसेंट्रिक मानचित्र में विलय कइल जाला जेमे एमएवी स्थानीयकृत होला. स्वायत्त नेविगेशन खातिर, हम एगो बहुस्तरीय दृष्टिकोण में प्रक्षेपवक्र उत्पन्न करिलाः मिशन योजना से वैश्विक आउर स्थानीय प्रक्षेपवक्र योजना से लेकर प्रतिक्रियाशील बाधा से बचाव तक. हम आपन दृष्टिकोण के मूल्यांकन जीएनएसएस-निरसित इनडोर वातावरण में करब जहवाँ कई ठो टकराव के खतरा के खातिर विश्वसनीय सर्वदिशात्मक धारणा आउर तेजी से नेविगेशन प्रतिक्रिया के आवस्कयता होला. |
e80d9d10956310d4ea926c2105c74de766c22345 | इ पेपर डिजिटल एरे रडार के आर्किटेक्चर के प्रस्तुत करेला आउर मुख्य प्रौद्योगिकियन के विश्लेषण करेला, डिजिटल टी / आर मॉड्यूल, वेवफॉर्म जनरेशन आउर डीडीएस पर आधारित एम्पलीट्यूड-फेज कंट्रोल मॉड्यूल, आवृत्ति ऊपर / नीचे कनवर्टर, उच्च दक्षता पावर एम्पलीफायर, हाइब्रिड डिजिटल / माइक्रोवेव मल्टीलेयर सर्किट आउर उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के मुख्य प्रौद्योगिकियन के रूप में वर्णित कइल गइल बा. माइक्रोसिस्टम प्रौद्योगिकी आउर डिजिटल सरणी आर्किटेक्चर प्रवृत्तियन के बीच सहसंबंध पर भी चर्चा कइल गइल बा. |
6f6e10b229a5a9eca2a2f694143632191d4c5e0c | चालक के थकान के थकान के स्तर के पता लगावे आउर निगरानी करे खातिर तकनीकी दृष्टिकोण सामने आवे के जारी बा आउर कई अब विकास, सत्यापन परीक्षण, या प्रारंभिक कार्यान्वयन चरण में बा. पहिले के अध्ययन में उपलब्ध थकान के पता लगावे आउर भविष्यवाणी करे के तकनीक आउर पद्धति के समीक्षा कइल गइल बा. जइसन कि नाम से पता चल रहल बा कि इ परियोजना सड़क दुर्घटना से बचे खातिर कार के ज्यादा बुद्धिमान आ इंटरैक्टिव बनावे खातिर उन्नत तकनीक के बारे में बा। एआरएम7 के उपयोग कके इ प्रणाली जादा कुशल, विश्वसनीय और प्रभावशाली हो जायेला. कार में या ओकरी साथे मानव व्यवहार के पता लगावे खातिर बहुत कम संख्या में सिस्टम लागू बा. इ पत्र में, हम लोग एगो वास्तविक समय ऑनलाइन सुरक्षा प्रोटोटाइप के वर्णन कइले बानी जवन चालक के थकान के तहत वाहन के गति के नियंत्रित करेला. अइसन मॉडल के उद्देश्य ड्राइवर के थकान के लक्षण के पता लगावे आ दुर्घटना से बचे खातिर गाड़ी के गति के नियंत्रित करे के सिस्टम के विकसित कइल बा। एह सिस्टम के मुख्य घटक में कई गो रीयल टाइम सेंसर शामिल बा जइसे कि गैस, पलक झपकला, शराब, ईंधन, इम्पैक्ट सेंसर आ लोकेशन खातिर जीपीएस आ गूगल मैप्स एपीआई वाला सॉफ्टवेयर इंटरफेस। |
593bdaa21941dda0b8c888ee88bbe730c4219ad6 | आउटलाइर के पता लगावल डेटा माइनिंग के एगो अभिन्न अंग ह आउर हाल ही में बहुत ध्यान आकर्षित कइले बा [बीकेएनएस 00, जेटीएच 01, केएनटी 00]. इ पेपर में, हम असाधारणता के मूल्यांकन करे खातिर एगो नया तरीका प्रस्तावित कइले बानी, जेकरा के हम स्थानीय सहसंबंध इंटीग्रल (LOCI) कहलें. पहिले के सभसे बढ़िया तरीका के तरह, एलओसीआई अपवर्ग आ अपवर्ग के समूह (या माइक्रो-क्लस्टर) के पता लगावे खातिर बहुत कारगर बा। एकरे अलावा, ई निम्नलिखित फायदा आ नयापन भी प्रदान करेलाः (a) ई स्वचालित, डेटा-निर्धारित कट-ऑफ प्रदान करेला ताकि ई निर्धारित कइल जा सके कि का कउनो बिंदु एगो असामान्य बा- एकरे बिपरीत, पहिले के तरीका प्रयोगकर्ता लोग के कट-ऑफ चुनले पर मजबूर करेला, बिना कौनो संकेत के कि कौन-सा कट-ऑफ मान कउनो दिहल गइल डेटासेट खातिर सबसे अच्छा बा. (b) ई हर बिंदु खातिर एगो LOCI ग्राफ प्रदान कर सकेला; इ ग्राफ बिंदु के आसपास के डेटा के बारे में ढेर जानकारी के सारांश देवेला, क्लस्टर, माइक्रो-क्लस्टर, उनकर व्यास आउर उनकर अंतर-क्लस्टर दूरी के निर्धारण करेला. मौजूदा आउटलाइयर-डिटेक्शन विधि में से कौनो भी इ विशेषता के मेल ना खा सकेला, काहे कि इ हर बिंदु खातिर केवल एगो संख्या आउटपुट करेला: एकर आउटलाइरनेस स्कोर. (c) हमनी के LOCI विधि के गणना ओतने जल्दी कइल जा सकेला जेतना कि पहिले के सबसे बढ़िया विधि के गणना कइल जा सकेला. (d) एकरे अलावा, LOCI एगो लगभग रैखिक अनुमानित विधि, aLOCI (लगभग LOCI के खातिर) के जन्म देवेला, जे तेजी से आउर अत्यधिक सटीक आउटलियर डिटेक्शन प्रदान करेला. हमनी के जानकारी के अनुसार, इ पहिला काम बा जेमे अनुमानित गणना के उपयोग बा ताकि अपवर्ग के पता लगावल जा सके. सिंथेटिक आउर वास्तविक दुनिया के डेटा सेट पर प्रयोग से पता चलल बा कि LOCI आउर aLOCI स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता द्वारा आवश्यक कट-ऑफ के बिना आउटलाइर्स आउर माइक्रो-कस्टर के पता लगा सकेला आउर इ अपेक्षित आउर अप्रत्याशित आउटलाइर्स दुनों के जल्दी से पहचान सकेला. |
c1cfb9b530daae4dbb89f96a9bff415536aa7e4b | शैली हस्तांतरण के उद्देश्य सामग्री छवियन में मनमाना दृश्य शैली के स्थानांतरित करल बा. हम दू गो लेख से अनुकूलित एल्गोरिदम के खोज करब जवन कि अनदेखी शैली या खराब दृश्य गुणवत्ता पर सामान्यीकरण करत समय शैली हस्तांतरण के समस्या के हल करे के कोशिश करेला. अधिकांश सुधार वास्तविक समय शैली हस्तांतरण खातिर एल्गोरिथ्म के अनुकूलित करे पर केंद्रित बा जबकि नया शैलियों के अनुकूलित करे पर काफी कम संसाधन आउर बाधा के साथे ध्यान केंद्रित कइल गइल बा. हम इ सब रणनीति के तुलना करब आउर तुलना करब कि ऊ दृश्य रूप से आकर्षक छवियन के उत्पादन करे खातिर कइसे मापल जाले. हम शैली हस्तांतरण के दू गो दृष्टिकोण के पता लगाइब: सुधार के साथे तंत्रिका शैली हस्तांतरण आउर सार्वभौमिक शैली हस्तांतरण. हम अलग-अलग चित्रन क तुलना भी करब अउर इ भी पता लगाउब कि कइसे इनहन क गुणात्मक रूप से मापा जा सकत ह। |
1d2a3436fc7ff4b964fa61c0789df19e32ddf0ed | चूंकि ई पेपर "ओब्लीवियस ट्रांसफर" के धारणा के आगे रखत बा आउर एगो प्रसिद्ध आउर अक्सर उद्धृत पेपर ह, हम महसूस कइनी कि हमरा पांडुलिपि के टाइप करे के चाहीं, आउर इ परिणाम ह. टाइप सेट करत समय, हम जेतना हो सके ओरिजिनल पांडुलिपि से जुड़ल रहे के कोशिश कइनी. हालाँकि, कुछ मामला रहे, जइसे कि कुछ टाइपो या विराम चिह्न, जेकरा के बदल दिहल गइल रहे. क्रिप्टोग्राफी पर कई गो लेख के रूप में, एलिस आ बॉब दिहल गइल क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल के प्रतिभागी के भूमिका निभइले बाड़ें। पठनीयता खातिर, एलिस के आ बॉब के संदेस क्रमशः लाल आ नीला स्याही में छपल रहे. ई काम के ध्यान से प्रूफरीडिंग हमरा सहयोगी य. सोबदेल ([email protected]) कइले बाड़े। एच. एम. मोगादम के भी धन्यवाद जे एगो पुरान संस्करण में एगो मामूली गलती के उल्लेख कइलन. अब, अगर रउरा हमरा से कवनो गलती हो गइल होखे त हम राजी बानी. |
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caf912b716905ccbf46d6d00d6a0b622834a7cd9 | जइसे-जइसे मशीन सभ के बुद्धि बढ़ल जात बा, ओइसहीं-ओइसहीं ओह सब के बुद्धि के नापे के तरीका में भी नया रूचि बढ़ल जात बा। एगो आम तरीका अइसन काम के प्रस्ताव देवे के बा जेकरा में आदमी बढ़िया काम करे बाकिर मशीन के ई काम मुश्किल लागे। हालाँकि, एगो आदर्श कार्य के मूल्यांकन करल भी आसान होखे के चाही आउर इ आसानी से खेलल नईखे जा सकत. हम एगो केस स्टडी से शुरू करब जवन हाल में लोकप्रिय छवि कैप्शन के कार्य आउर एकर सीमा के मशीन इंटेलिजेंस के मापे खातिर कार्य के रूप में खोजत बा. एगो वैकल्पिक आउर अधिक आशाजनक कार्य दृश्य प्रश्न उत्तर देवेला जवन भाषा आउर दृष्टि के बारे में तर्क करे के एगो मशीन के क्षमता के परीक्षण करेला. हमनी के एगो अइसन डेटासेट के वर्णन कइले बानी जवन कि अभूतपूर्व आकार के बा आ एह काम खातिर बनावल गइल बा जेवना में 760,000 से ढेर मानव निर्मित प्रश्न बा जवन कि छवियन के बारे में बा। लगभग 10 मिलियन मानव उत्पन्न उत्तर के उपयोग करके, मशीन के आसानी से मूल्यांकन कइल जा सकेला. |
8d3b8a59144352d0f60015f32c836001e4344a34 | तीन-आयामी ज्यामितीय डेटा प्रतिनिधित्व सीखल आउर जनरेटिव मॉडलिंग के अध्ययन करे खातिर एगो उत्कृष्ट डोमेन प्रदान करेला. इ पेपर में, हम बिंदु बादल के रूप में प्रदर्शित ज्यामितीय डेटा के देखब. हम एगो गहिरा ऑटो एनकोडर (एई) नेटवर्क के शुरूआत करत बानी जे में अत्याधुनिक पुनर्निर्माण गुणवत्ता आ सामान्यीकरण क्षमता बाटे। सीखे वाला निरूपण 3 डी मान्यता कार्य पर मौजूदा तरीका से बेहतर प्रदर्शन करेला आउर सरल बीजीय हेरफेर के माध्यम से बुनियादी आकार संपादन के सक्षम करेला, जइसे कि अर्थ संबंधी भाग संपादन, आकार समानता आउर आकार अंतःस्र्पलन. हम विभिन्न जनरेटिव मॉडल के गहन अध्ययन करेनीं, जेमे कच्चा बिंदु बादल पर काम करे वाला जीएएन, हमनी के एई के निश्चित लुप्त स्थान में प्रशिक्षित बेहतर जीएएन आउर गॉसियन मिश्रण मॉडल (जीएमएम) शामिल बा. हमनी के मात्रात्मक मूल्यांकन खातिर हम बिंदु बादल के सेट के बीच मिलान के आधार पर नमूना निष्ठा आउर विविधता के उपाय प्रस्तावित कर तानी. दिलचस्प बात इ बा कि सामान्यीकरण, निष्ठा आउर विविधता के हमनी के सावधानीपूर्वक मूल्यांकन से पता चलल कि हमनी के एई के गुप्त स्थान में प्रशिक्षित जीएमएम सबसे अच्छा परिणाम पैदा करेला. |
2c51c8da2f82a956e633049616b1bb7730faa2da | जइसे जइसे हमनी के चीज के इंटरनेट (आईओटी) के ओर बढ़त बानी जा, दुनिया भर में लगावल सेंसर के संख्या तेजी से बढ़ रहल बा। बाजार अनुसंधान पिछला दसक में सेंसर तैनाती में महत्वपूर्ण वृद्धि देखवले बा आउर भविष्य में विकास दर में महत्वपूर्ण वृद्धि के भविष्यवाणी कइले बा. इ संवेदक लगातार भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करेला. हालांकि, कच्चा सेंसर डेटा में मूल्य जोड़ल खातिर हमनी के ओकरा के समझे के जरूरत बा. सेंसर डेटा के संबंध में संदर्भ के संग्रह, मॉडलिंग, तर्क आउर वितरण इ चुनौती में महत्वपूर्ण भूमिका निभावेला. संदर्भ-जागरूक कंप्यूटिंग सेंसर डेटा के समझे में सफल साबित भइल बा. इ पत्र में, हम लोग आईओटी के नजरिया से संदर्भ जागरूकता के सर्वेक्षण करत बानी. हम शुरुआत में आईओटी प्रतिमान आउर संदर्भ-जागरूक मूल सिद्धांत के प्रस्तुत करके आवश्यक पृष्ठभूमि प्रस्तुत करब. तब हम संदर्भ जीवन चक्र के गहराई से विश्लेषण प्रदान करब. हमनी के परियोजना के एगो उपसमूह के मूल्यांकन (50) करेनी जा जवन हमनी के आपन टैक्सोनामी के आधार पर पिछला दस साल (2001-2011) में आयोजित संदर्भ-जागरूक कंप्यूटिंग के क्षेत्र में प्रस्तावित अनुसंधान आउर व्यावसायिक समाधान के बहुमत के प्रतिनिधित्व करेला. अंत में, आपन मूल्यांकन के आधार पर, हम अतीत से सीखल जाए वाला सबक आउर भविष्य के अनुसंधान खातिर कुछ संभावित दिशा के उजागर करब. सर्वेक्षण संदर्भ जागरूकता आउर आईओटी से संबंधित तकनीक, विधि, मॉडल, कार्यक्षमता, सिस्टम, अनुप्रयोग आउर मिडलवेयर समाधान के एगो विस्तृत श्रृंखला के संबोधित करेला. हमार मकसद खाली पिछला शोध के काम के विश्लेषण, तुलना आउर समेकन ना ह बल्कि उनकर निष्कर्ष के सराहना आउर आईओटी खातिर उनकर अनुप्रयोग पर चर्चा करल बा. |
3406b672402828f2522b57e9ab11e0ae9c76ab2e | सर्वव्यापी कंप्यूटिंग ने संवेदनशील, सूचना-समृद्ध "स्मार्ट स्पेस" के निर्माण के विचार के बढ़ावा देहले बा जवन भौतिक स्थान, एम्बेडेड डिवाइसेस, सेंसर आउर अन्य मशीनरी के शामिल करे खातिर पारंपरिक कंप्यूटिंग के सीमा के विस्तार करेला. एकरा प्राप्त करे खातिर, स्मार्ट स्थान के स्थिति संबंधी जानकारी के कैप्चर करे के जरूरत होला ताकि ऊ संदर्भ में बदलाव के पता लगा सके आउर तदनुसार खुद के अनुकूलित कर सके. हालाँकि, बुनियादी सुरक्षा मुद्दा पर विचार कइले बिना, सर्वव्यापी कंप्यूटिंग वातावरण कमजोरियन से भरल हो सकेला. हर जगह मौजूद कंप्यूटिंग वातावरण सुरक्षा पर नया आवश्यकता लागू करेला. सुरक्षा सेवा, जइसे कि प्रमाणीकरण आ पहुंच नियंत्रण, के गैर-अभिनयकारी, बुद्धिमान, आ तेजी से बदल रहल जगहन के संदर्भ में अनुकूल होखे के चाहीं। हमनी के एगो सर्वव्यापी सुरक्षा तंत्र प्रस्तुत करत बानी जा जे कि संदर्भ-जागरूकता के स्वचालित तर्क के साथ एकीकृत करेला ताकि सर्वव्यापी कंप्यूटिंग वातावरण में प्रमाणीकरण आ पहुँच नियंत्रण कइल जा सके। |
e658f77af84415bfa794202c433a22d08c91bed2 | इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) के उदय के चलते व्यापक कंप्यूटिंग एगो वास्तविकता बन रहल बा. इ प्रतिमान में, रोजमर्रा के आउर भौतिक वस्तु के उनके पर्यावरण से प्राप्त जानकारी के पता लगावे आउर संचार करे के क्षमता से सुसज्जित कइल जा रहल बा, आउर उनका के स्मार्ट वस्तु में बदल दिहल जा रहल बा. हालांकि, अइसन इकाई के आमतौर पर बदलल-बदलल अउरी गतिशील परिस्थिति के साथ वातावरण में तैनात कइल जाला, जेकर उपयोग उनके संचालन या व्यवहार के बदले खातिर कइल जा सकेला. यूरोपीय संघ के FP7 FP7 SocIoTal परियोजना के नींव के तहत, इ काम एगो अवलोकन प्रदान करेला कि कइसे संदर्भ संबंधी जानकारी के सुरक्षा निर्णय लेवे के समय स्मार्ट ऑब्जेक्ट द्वारा ध्यान में रखल जा सकेला, अइसन जानकारी के पहिला-श्रेणी के घटक के रूप में विचार करके, ताकि आईओटी परिदृश्य पर तथाकथित संदर्भ-जागरूक सुरक्षा के एहसास हो सके। |
1c5a40cff6297bd14ecc3e0c5efbae76a6afce5b | हम संदर्भ-जागरूक वातावरण खातिर सुरक्षा सेवा के निर्माण के एगो दृष्टिकोण के वर्णन कर रहल बानी. विशेष रूप से, हम सुरक्षा सेवा के डिजाइन पर ध्यान केंद्रित करेनी जे सुरक्षा-संबंधित "संदर्भ" के उपयोग लचीला पहुंच नियंत्रण आउर नीति प्रवर्तन प्रदान करे खातिर करेले. हम पहिले एगो सामान्यीकृत पहुंच नियंत्रण मॉडल प्रस्तुत कइले बानी जे नीति परिभाषा में प्रासंगिक जानकारी के महत्वपूर्ण उपयोग करेला. ई दस्तावेज सिस्टम-स्तर पर सेवा आर्किटेक्चर के प्रस्तुत करके, साथे-साथे फ्रेमवर्क के साथ प्रारंभिक कार्यान्वयन अनुभव के माध्यम से अइसन मॉडल के ठोस प्राप्ति प्रदान करेला. हमनी के संदर्भ-जागरूक सुरक्षा सेवा के माध्यम से, हमनी के सिस्टम आर्किटेक्चर उन्नत प्रमाणीकरण सेवा, अधिक लचीला पहुंच नियंत्रण आउर एगो सुरक्षा उपप्रणाली प्रदान करेला जे खुद के वर्तमान परिस्थिति के आधार पर अनुकूलित कर सकेला. हमनी के आपन आर्किटेक्चर आ कार्यान्वयन के चर्चा करब आ देखइब कि एकर कई नमूना अनुप्रयोग के सुरक्षित करे खातिर कइसे इस्तेमाल कइल जा सकेला. |
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586407b38cc3bb0560ff9941a89f3402e34ee08b | इ पत्र व्यवसाय पारिस्थितिक तंत्र के अवधारणा पर चर्चा करेला. बिजनेस इकोसिस्टम बिजनेस रिसर्च के क्षेत्र में एगो अपेक्षाकृत नया अवधारणा बा, आ एकरा के स्थापित करे खातिर अभी बहुत काम करे के बा। सबसे पहिले इ विषय के जैविक पारिस्थितिकी तंत्र के जांच करके संपर्क कइल जाला, खासकर जैविक पारिस्थितिकी तंत्र के कइसे परिभाषित कइल जाला, ऊ कइसे विकसित होला आउर ऊ कइसे वर्गीकृत आउर संरचित होला. दूसरा, जैविक पारिस्थितिक तंत्र के विभिन्न समानता के समीक्षा कइल गइल बा, जेमे औद्योगिक पारिस्थितिक तंत्र, पारिस्थितिक तंत्र के रूप में अर्थव्यवस्था, डिजिटल व्यवसाय पारिस्थितिक तंत्र आ सामाजिक पारिस्थितिक तंत्र शामिल बा. तीसर, बिजनेस इकोसिस्टम के अवधारणा के मुख्य योगदानकर्ता लोग के विचार पर चर्चा करके आ लेखक लोग के आपन परिभाषा के सामने रख के रेखांकित कइल गइल बा। चौथा, सामाजिक विज्ञान में जटिलता के उभरल शोध क्षेत्र के लेखक के पारिस्थितिक तंत्र आउर व्यावसायिक पारिस्थितिक तंत्र के जटिल, अनुकूली प्रणाली के रूप में विचार करे के दृष्टिकोण के कारण सामने लावल गइल बा. व्यावसायिक पारिस्थितिक तंत्र में प्रकट होखे वाला फोकल जटिलता पहलु प्रस्तुत कइल गइल बा; ई आत्म-संगठन, उभरल, सह-विकास आउर अनुकूलन हवें. व्यावसायिक पारिस्थितिक तंत्र के अवधारणा के जटिलता अनुसंधान से जोड़के, बदलते व्यावसायिक वातावरण में नया अंतर्दृष्टि ले आवल संभव बाटे. |
08c2649dee7ba1ab46106425a854ca3af869c2f0 | आम धारणा के उल्टा, डायनामिक रैम (DRAM), जवन कि ज्यादातर आधुनिक कंप्यूटर में मुख्य मेमोरी होला, बिजली के कमी के बाद भी कमरा के तापमान पर आ मदरबोर्ड से हटावे पर भी कई सेकंड तक आपन सामग्री बरकरार रखले रहेला. हालाँकि DRAM कम विश्वसनीय हो जाला जब एकरा के अपडेट ना कइल जाला, ई तुरंत साफ़ ना होला, आ एकर सामग्री खराब (या फोरेंसिक) तरीका से इस्तेमाल लायक पुरा सिस्टम मेमोरी इमेज हासिल करे खातिर पर्याप्त समय ले रहे ला। हम देखब कि ई घटना एगो ऑपरेटिंग सिस्टम के क्रिप्टोग्राफिक कुंजी सामग्री के हमलावर से भौतिक रूप से मशीन तक पहुंच से बचावे के क्षमता के सीमित करेला. ई लैपटॉप प्रयोगकर्ता लोग खातिर एगो खास खतरा बाटे जे डिस्क एन्क्रिप्शन पर निर्भर बा: हमनी के ई देखावल बा कि एकर इस्तेमाल कई गो लोकप्रिय डिस्क एन्क्रिप्शन प्रोडक्ट सभ के बिना कौनों बिसेस उपकरण या मटेरियल के खराब करे खातिर कइल जा सके ला। हम प्रयोगात्मक रूप से स्मृति प्रतिधारण के सीमा आउर अनुमानितता के लक्षणित कर तानी आउर रिपोर्ट कइलस कि सरल शीतलन तकनीक के साथे अवशेष समय के नाटकीय रूप से बढ़ाल जा सकेला. हम स्मृति छवियन में क्रिप्टोग्राफिक कुंजी खोजे खातिर आउर बिट क्षय के कारण होखे वाली त्रुटि के सुधार करे खातिर नया एल्गोरिदम प्रदान कर रहल बानी. हालांकि हमनी के ई सब खतरा के कम करे के कई गो रणनीति पर चर्चा करेनी जा, हमनी के ई सब के खतम करे वाला कउनो आसान उपाय के जानकारी नइखे. |
05ba00812bbbe15be83418df6657f74edf76f727 | पिछला दस साल में एक्शन रिकग्निशन पर बहुत अधिक ध्यान दिहल गइल बा। क्रिया के सम्मिलित करे वाला वीडियो के एन्कोड करे खातिर अलग-अलग तरीका प्रस्तावित कइल गइल बा, जेह में से सेल्फ-सिमिलरिटी मैट्रिक्स (एसएसएम) वीडियो के गतिशीलता के एन्कोड करके बहुत बढ़िया प्रदर्शन देखवले बा. हालाँकि, एसएसएम तब संवेदनशील हो जालें जब बहुत बड़हन बदलाव होखे। इ पेपर में, हम एगो स्पर कोड फ़िल्टरिंग (एससीएफ) ढांचा के प्रस्ताव देके बहु-दृश्य क्रिया मान्यता समस्या से निपटेनी, जवन क्रिया पैटर्न के खनन कर सकेला. सबसे पहिले, वर्ग-वार बिस्तारित कोडिंग विधि के प्रस्ताव कइल गइल बा ताकि इंटर-क्लास डेटा के बिस्तारित कोड एक साथ रहे. फिर हम वर्गीकरणकर्ता आउर वर्ग-वार बिसाल कोडिंग प्रक्रिया के सहयोगी फ़िल्टरिंग (सीएफ) ढांचे में एकीकृत करिला ताकि विभेदक बिसाल कोड आउर वर्गीकरणकर्ता के संयुक्त रूप से खनन कइल जा सके. कई सार्वजनिक मल्टी-व्यू एक्शन रिकग्निशन डेटासेट पर प्रायोगिक परिणाम से पता चलेला कि प्रस्तुत एससीएफ ढांचा अन्य अत्याधुनिक विधि से बेहतर बा. |
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9c573daa179718f6c362f296f123e8ea2a775082 | हम बराबर आउर असमान दु-तरफा बिजली विभाजन खातिर एच-प्लेन आयताकार वेवगाइड टी-जंक्शन डिजाइन करे खातिर एगो सरल आउर कुशल प्रक्रिया विकसित कइले बानी. इ संश्लेषण प्रक्रिया स्केलेबल बा, निर्मित संरचना बनावेला, कौनो भी मनमाना बिजली विभाजन-अनुपात पर लागू होला, आउर चौड़ा बैंड संचालन प्रदान कर सकेला. हमनी के कार्यान्वयन में, हमनी के केज अउरी इंडक्टिव विंडो के उपयोग कईनी (टी-जंक्शन के एगो अभिन्न हिस्सा), ताकि अधिक डिग्री के स्वतंत्रता मिल सके, एहिसे, इनपुट पोर्ट पर बढ़िया मैच, बराबर फेज के साथ बैंड पर फ्लैट पावर-स्प्लिट अनुपात, जहवां विभिन्न एंटीना फीड खातिर फेज संतुलन जरूरी बा. |
640eccc55eeb23f561efcb32ca97d445624cf326 | वायरलेस सेंसर नेटवर्क के तेजी से वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग में तैनात कइल जा रहल बा जे ऊर्जा निगरानी से लेके जल स्तर के माप तक ले बा. मौजूदा नेटवर्क बुनियादी ढांचा के साथ बेहतर एकीकरण खातिर, इ सब के आइपीवी6 के उपयोग करके संवाद करे खातिर डिजाइन कइल जा रहल बा. आइपीवी6 आधारित सेंसर नेटवर्क में रूटिंग खातिर वर्तमान डी-फैक्टो मानक सबसे छोट रस्ता आधारित आरपीएल बा, जे आईईटीएफ 6 लोडब्लूपीएएन कार्य समूह द्वारा विकसित कइल गइल बा. इ पत्र बैकआईपी के बारे में बतावेला, जवन कि आईपीवी6 आधारित वायरलेस सेंसर नेटवर्क में डेटा संग्रह खातिर एगो वैकल्पिक रूटिंग प्रोटोकॉल ह जवन कि बैकप्रेशर प्रतिमान पर आधारित ह. बैकलैश-आधारित प्रोटोकॉल में, वर्तमान स्थानीय रूप से देखल गइल स्थिति के आधार पर नोड्स द्वारा प्रति पैकेट आधार पर रूटिंग निर्णय ऑन-द-फ्लाई कइल जा सकेला, आउर पहिले के काम से पता चलल बा कि ऊ सभ छोट-छोट पथ रूटिंग प्रोटोकॉल के तुलना में बेहतर थ्रूपुट प्रदर्शन आउर गतिशील परिस्थिति के प्रतिसाद प्रदान कर सकेला. हम कई डिजाइन निर्णय पर चर्चा करब जवन कि IPv6 के साथ स्केलेबल आउर कुशल तरीका से काम करे खातिर बैकप्रेशर रूटिंग के सक्षम बनावे खातिर आवश्यक बा. हम टिनीओएस आधारित वास्तविक वायरलेस सेंसर नेटवर्क टेस्टबेड पर इ प्रोटोकॉल के परफॉर्मेंस के लागू आउर मूल्यांकन करेनी. |
053912e76e50c9f923a1fc1c173f1365776060cc | गहरी सीखे के प्रशिक्षण में प्रमुख पद्धति स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट विधि (एसजीडी) के उपयोग के वकालत करेला. कार्यान्वयन के सहजता के बावजूद, एसजीडी के ट्यून कइल आउर समानांतर बनावल मुश्किल बा. ई समस्या एसजीडी के साथे गहन सीख के एल्गोरिदम के विकसित करे, डीबग करे आउर बढ़ावे के चुनौती बनवईले. इ पत्र में, हम देखब कि अधिक परिष्कृत ऑफ-द-शेल्फ अनुकूलन विधियन जैसे कि सीमित मेमोरी बीएफजीएस (एल-बीएफजीएस) आउर लाइन खोज के साथ संयुग्मित ढाल (सीजी) गहन एल्गोरिदम के पूर्व-प्रशिक्षण के प्रक्रिया के सरल आउर तेज कर सकेला. हमनी के प्रयोग में, LBFGS/CG आउर SGD के बीच के अंतर जादा स्पष्ट होला अगर हमनी के एल्गोरिथम एक्सटेंशन (जइसे, स्पर्सिटी रेगुलराइजेशन) आउर हार्डवेयर एक्सटेंशन (जइसे, GPUs या कंप्यूटर क्लस्टर) पर विचार करी. वितरित अनुकूलन के साथे हमार प्रयोग स्थानीय रूप से जुड़ल नेटवर्क आउर संवहन तंत्रिका नेटवर्क के साथे एल-बीएफजीएस के उपयोग के समर्थन करेला. L-BFGS के उपयोग करके, हमनी के संवहन नेटवर्क मॉडल मानक MNIST डेटासेट पर 0.69% प्राप्त करेला. ई एमएनआईएसटी पर एगो अत्याधुनिक परिणाम बा जे अइसन एल्गोरिदम में से बा जे विरूपण या पूर्व-प्रशिक्षण के उपयोग ना करेला. |
cabcfc0c8704fa15fa8212a6f8944a249d5dcfa9 | इ पेपर में, मेटामटेरियल संरचना के रूप में संतुलित कैपेसिटिवली लोडेड लूप (सीएलएल) के साथ लोड एगो नया लघुकृत डबल-पक्षीय मुद्रित द्विध्रुवीय एंटीना प्रस्तुत कइल गइल बा. छपल एंटीना के किनारा के पास रखल गइल सीएलएल एंटीना के दू गो अलग-अलग आवृत्तियन पर विकिरणित करे के कारन बनत रहेला, जे में से एगो डायपोल एंटीना के स्व-प्रतिध्वनि आवृत्ति से कम बा. दूसरे सब्दन में, लोड कइल गइल डाइपोल एंटीना, आधा तरंगदैर्ध्य वाला डिपोल के प्राकृतिक अनुनाद आवृत्ति के तुलना में कम आवृत्ति पर काम कर सकेला. अंत में, सीएलएल तत्व के चिप कैपेसिटर के साथ एकीकृत कइल जाला ताकि एगो बड़हन क्षमता प्रदान कइल जा सके, जवन बदले में परिणामी सीएलएल तत्व के कम आवृत्ति पर प्रतिध्वनित करे के अनुमति देवेला. ई देखावल गइल बा कि प्रस्तावित लोडड डायपोल एंटीना एगो डबल बैंड रेडिएटर बा जेकर पर्याप्त लाभ मोबाइल संचार आउर औद्योगिक, वैज्ञानिक आउर चिकित्सा (आईएसएम) प्रणाली जइसन अनुप्रयोग खातिर उपयुक्त बा. लघु आकार के डबल रेजोनेंट डिपोल एंटीना के प्रोटोटाइप बनावल गइल आ एकर परीक्षण कइल गइल। मापल गइल परिणाम सिमुलेशन से प्राप्त परिणाम के साथ ठीक मेल खाला. |
2671bf82168234a25fce7950e0527eb03b201e0c | पेंसिल्वेनिया के वॉल स्ट्रीट जर्नल (डब्ल्यूएसजे) के ट्रीबैंक पर प्रशिक्षित आ परीक्षित सांख्यिकीय विश्लेषक लोग पिछला 10 साल में बहुत सुधार देखवले बा. हालांकि, इ सुधार में से बहुत सारा, (आमतौर पर) डब्ल्यूएसजे ट्रीबैंक डेटा पर प्रशिक्षित करे खातिर निरंतर बढ़त संख्या में सुविधा पर आधारित बाटे. ई चिंता पैदा करेला कि अइसन पार्सर दुसर विधा में पोर्टेबिलिटी के कीमत पर इ कॉर्पस के खातिर बहुत बारीकी से ट्यून कइल जा सकेला. अइसन चिंता के कवनो औचित्य नइखे. मानक चार्नियाक पार्सर पेन WSJ परीक्षण सेट पर 89.7% के लेबल कइल गइल सटीकता रिकॉल f-माप पर जांच करेला, लेकिन ब्राउन ट्रीबैंक कॉर्पस से परीक्षण सेट पर केवल 82.9% पर. इ पत्र के इ डर के दूर करे के चाही. विशेष रूप से, हम देखिला कि चार्नियाक आउर जॉनसन (2005) में वर्णित पुनर्व्यवस्थित पार्सर ब्राउन पर पार्सर के प्रदर्शन के 85.2% तक सुधार करेला. एकरे अलावा, (मैकक्लोस्की एट अल, 2006) में वर्णित स्व-प्रशिक्षण तकनीक के उपयोग लेबल कइल गइल ब्राउन डेटा के उपयोग के बिना एकरा के 87.8% (त्रुटि में 28%) तक बढ़ा देला. ई उल्लेखनीय बा काहे कि लेबल वाला ब्राउन डेटा पर पार्सर आउर रीरैंक के प्रशिक्षण केवल 88.4% प्राप्त करेला. |
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13d09bcec49d2f0c76194f88b59520e6d20e7a34 | अपराध के जगह से लेवल गईल अज्ञात छिपल फिंगरप्रिंट के कानून प्रवर्तन डेटाबेस में पूरा (रोल्ड चाहे सादा) फिंगरप्रिंट से मिलान अपराध से मुकाबला करे अउरी आतंकवाद से लड़े खातिर बहुत जरूरी बाटे. नामांकन के दौरान लाइव-स्कैन या स्याही के तरीका से प्राप्त कइल गइल बढ़िया गुणवत्ता वाला पूरा फिंगरप्रिंट के तुलना में, लुप्त फिंगरप्रिंट अक्सर धुंधला आ धुंधला होला, खाली अंगूरी के एगो छोट क्षेत्र के पकड़ लेला, आ बड़ गैर-रैखिक विकृति होला. इ कारण से, लैंटेंट में विशेषता (मिनुटीए आउर सिंगुलर बिंदु) के आम तौर पर प्रशिक्षित लैंटेंट परीक्षकों द्वारा मैन्युअल रूप से चिह्नित कइल जाला. हालांकि, इ लुप्त परीक्षकों औरु स्वचालित फिंगरप्रिंट पहचान प्रणालियन (एएफआईएस) के बीच एगो अवांछित अंतर-ऑपरेबिलिटी समस्या पेश करेला; परीक्षकों द्वारा चिह्नित विसेसताएं हमेशा एएफआईएस द्वारा स्वचालित रूप से निकाले गए विसेसताओं के साथ संगत नाही होला, जेसे मिलान सटीकता में कमी आवेला. जबकि स्वचालित रूप से लैंटेंट से निकालल गइल मिनुटिया के उपयोग से अंतर-ऑपरेबिलिटी समस्या से बचावल जा सकेला, अइसन मिनुटिया बहुत कम विश्वसनीय होले, काहे कि लैंटेंट के खराब गुणवत्ता होला. इ पेपर में, हम लोग हाथ से चिन्हित (ग्राउंड ट्रूथ) मिनुटीज़ के स्वचालित रूप से निकालल मिनुटीज़ के संयोजन द्वारा गुप्त से पूर्ण फिंगरप्रिंट मिलान सटीकता में सुधार करब. सार्वजनिक डोमेन डेटाबेस, एनआईएसटी एसडी27 पर प्रायोगिक परिणाम प्रस्तावित एल्गोरिथ्म के प्रभावकारिता के प्रदर्शित करेला. |
a5a268d65ad1e069770c11005021d830754b0b5c | वर्तमान में, चीज के इंटरनेट वैज्ञानिक समुदाय के काफी रुचि के विषय बन गइल बा. शिक्षा जगत आ उद्योग दुनों के ध्यान उपयोगिता, रखरखाव, आ सुरक्षा के बढ़ावे के प्रयास पर बा, ई काम मानक बनावे आ बेहतरीन तरीका के विकास के जरिये कइल जा सकेला। हमनी के सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करे के कारण ई बा कि ई चीज सभ के इंटरनेट के व्यापक रूप से अपनावे में सबसे बड़हन बाधा बा। सुरक्षा क्षेत्र में कईगो शोध क्षेत्र बा, क्रिप्टोग्राफी से लेके नेटवर्क सुरक्षा तक ले पहचान प्रबंधन तक. इ पत्र पहचान प्रबंधन, प्रमाणीकरण, आ प्राधिकारण के क्षेत्र में अनुप्रयोग स्तर पर इंटरनेट ऑफ थिंग्स वातावरण पर लागू मौजूदा शोध के एगो सर्वेक्षण प्रदान करेला. हमनी के 200 से ढेर लेख के सर्वेक्षण आ विश्लेषण करेनी जा, इनहन के श्रेणीबद्ध करेनी जा, आ चीज सभ के इंटरनेट सुरक्षा के क्षेत्र में वर्तमान रुझान के प्रस्तुत करेनी जा। |
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df26f9822785b07e787d43429ee5fdd2794ac7f8 | इ पत्र वस्तु के सापेक्ष स्थान के दर्शावे वाला निर्देशांक फ्रेम के बीच नाममात्र संबंध आउर अपेक्षित त्रुटि (सह-विचलन) के अनुमान लगावे के सामान्य विधि के वर्णन करेला. फ्रेम के खाली अप्रत्यक्ष रूप से स्थानिक संबंध के एगो श्रृंखला के माध्यम से जानल जा सकेला, जेमें से प्रत्येक एकर संबंधित त्रुटि के साथे, विभिन्न कारण से उत्पन्न होला, जेमे पोजिशनिंग त्रुटि, माप त्रुटि, या भाग के आयाम में सहिष्णुता शामिल बा. इ अनुमान पद्धति के उपयोग अइसन प्रश्न के उत्तर देवे खातिर कइल जा सकेला कि का एगो कैमरा, एगो रोबोट से जुड़ल बा, इ संभावना बा कि ओकर दृश्य क्षेत्र में एगो विशेष संदर्भ वस्तु बा. गणना कइल गइल अनुमान स्वतंत्र मोंटे कार्लो सिमुलेशन के अनुमान के ठीक ठीक अनुरूप बा. इ तरीका से पहिले से तय कइल जा सकेला कि का कौनो अनिश्चित संबंध कौनो काम खातिर पर्याप्त रूप से जानल जा सकेला आउर अगर ना, त प्रस्तावित सेंसर स्थान संबंधी ज्ञान में केतना सुधार प्रदान करी. प्रस्तुत विधि के छ गो स्वतंत्रता के डिग्री तक सामान्यीकृत कइल जा सकेला आउर वस्तु के बीच संबंध (स्थिति आउर अभिविन्यास) के अनुमान लगावे के साथे-साथे संबंध से जुड़ल अनिश्चितता के अनुमान लगावे के व्यावहारिक साधन प्रदान करेला. |
414b0d139d83024d47649ba37c3d11b1165057d6 | भारत एगो कृषि प्रधान देश ह। कृषि आधारित उत्पाद कुल के उत्पादकता अउरी गुणवत्ता में सुधार जरूरी बा। प्रस्तावित डिजाइन एगो स्वचालित प्रणाली ह जवन सिंचाई प्रक्रिया में किसान के सहायता करेला. ई किसान के ऑन-बोर्ड एलसीडी डिस्प्ले के माध्यम से सूचित करत रहेला आ किसान के सेल्युलर नंबर पर संदेश भेजल जाला। ई प्रस्तावित डिजाइन उ किसानन खातिर भी उपयोगी बा जे बिजली के कमी के कारण या अपर्याप्त आउर असमान पानी के आपूर्ति के कारण एक समान जल आपूर्ति बनाए रखे खातिर बिजली के समस्या से सामना करत बा. स्वचालित सिंचाई प्रणाली किसान के SIM900 मॉड्यूल के माध्यम से भी पृष्ठभूमि की हर गतिविधि से अवगत करावत रहेला, जवन कि पंजीकृत नंबर पर संदेश भेजत रहेला। इ उपकरण हमनी के समाज खातिर एगो महत्वपूर्ण मोड़ साबित हो सकेला. ई उपकरण देश के किसानन खातिर आसानी से उपलब्ध बा। ई प्रस्तावित डिजाइन मानव श्रम के कम करे में मददगार बाटे. ई एगो कम बजट वाली प्रणाली ह जेकरा में जरूरी सामाजिक अनुप्रयोग बा. |
6ed591fec03437ed2bf7479d92f49833e3851f71 | एगो बुद्धिमान ड्रिप सिंचाई प्रणाली वायरलेस सेंसर आ फजी तर्क के उपयोग क के कृषि फसल खातिर पानी आ खाद के उपयोग के अनुकूलित करेला. वायरलेस सेंसर नेटवर्क में कई गो सेंसर नोड्स, हब आ कंट्रोल यूनिट होला। सेंसर वास्तविक समय में तापमान, माटी के आर्द्रता जइसन डेटा एकत्रित करेला. ई डेटा वायरलेस तकनीक के उपयोग क के हब में भेजल जाला. हब फजी तर्क के उपयोग कके डेटा के संसाधित करेला आउर वाल्व के खुला रखे क समय अवधि के तय करेला. एही अनुसार, ड्रिप सिंचाई प्रणाली के एगो निश्चित समय खातिर लागू कइल जाला. पूरा सिस्टम फोटोवोल्टिक सेल से संचालित होला आ एह में संचार लिंक होला जे सेलुलर टेक्स्ट मैसेज के माध्यम से सिस्टम के मॉनिटर, कंट्रोल आ शेड्यूल करे के अनुमति देला। इ प्रणाली फसल के पानी के मांग के मात्रा के जल्दी से आउर सही रूप से गणना कर सकेला, जवन पानी के बचत करे वाली सिंचाई खातिर एगो वैज्ञानिक आधार प्रदान कर सकेला, साथ ही साथ उपयोग में आवे वाला खाद के मात्रा के अनुकूलित करे के एगो तरीका भी प्रदान कर सकेला. |
8075c73fd8b13fa9663230a383f5712bf210ebcf | अर्धसूखी आ शुष्क क्षेत्रन में पानी के कुशल प्रबंधन कई फसल प्रणाली में एगो प्रमुख चिंता बा. खेत में सेंसर आधारित सिंचाई प्रणाली के बिखरावल जाए से साइट-विशिष्ट सिंचाई प्रबंधन के समर्थन करे खातिर एगो संभावित समाधान मिल सकेला जवन कि पानी के बचत करत उत्पादक लोग के उत्पादकता के अधिकतम करे के अनुमति देला. इ पत्र में चर दर सिंचाई, एगो वायरलेस सेंसर नेटवर्क, आउर साइट-विशिष्ट सटीक रैखिक-चल सिंचाई प्रणाली के वास्तविक समय में क्षेत्र में संवेदन आउर नियंत्रण खातिर सॉफ्टवेयर के डिजाइन आउर वाद्ययंत्रन के विवरण के वर्णन कइल गइल बा. माटी के गुण मानचित्र के आधार पर छ गो इन-फील्ड सेंसर स्टेशन द्वारा क्षेत्र के स्थिति के साइट-विशिष्ट रूप से निगरानी कइल गइल, आ समय-समय पर नमूना लिहल गइल आ बेस स्टेशन के वायरलेस तरीका से प्रेषित कइल गइल। एगो सिंचाई मशीन के इलेक्ट्रॉनिक रूप से नियंत्रित करे खातिर एगो प्रोग्रामिंग लॉजिक नियंत्रक द्वारा परिवर्तित कइल गइल रहे जे डिफरेंशियल ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (जीपीएस) से स्प्रेन्कर के जियोरेफ़रेंस स्थान के अपडेट करेला आउर बेस स्टेशन पर कंप्यूटर के साथ वायरलेस रूप से संचार करेला. सेंसर नेटवर्क आउर सिंचाई नियंत्रक से बेस स्टेशन तक संचार संकेत के कम लागत वाला ब्लूटूथ वायरलेस रेडियो संचार के उपयोग करके सफलतापूर्वक इंटरफेस कइल गइल रहे. इ पेपर में विकसित ग्राफिक यूजर इंटरफेस-आधारित सॉफ्टवेयर क्षेत्र के स्थिति आउर वास्तविक समय नियंत्रण आउर चर-दर सिंचाई नियंत्रक के निगरानी के स्थिर दूरस्थ पहुंच प्रदान कइलस. |
ebf9bfbb122237ffdde5ecbbb292181c92738fd4 | इ पेपर एगो थर्मो-इलेक्ट्रिक जनरेटर (टीईजी) के डिजाइन आउर निर्माण आउर ई टीईजी के मिट्टी के नमी डिटेक्टर के रूप में उपयोग करके एगो स्वचालित सिंचाई प्रणाली के कार्यान्वयन के दर्शावेला. दू गो हीट एक्सचेंजर्स में लगावल टीईजी हवा आ माटी के बीच के ऊष्मा अंतर के पता लगावे में सक्षम बा जे माटी के नमी के स्थिति से संबंध स्थापित करेला. टीईजी के आउटपुट से माटी के नमी के स्तर प्राप्त करे में सक्षम होखला के चलते सिंचाई प्रणाली के स्वचालित करे खातिर एगो माइक्रोकंट्रोलर के उपयोग कइल जाला. सिंचाई प्रणाली टीईजी के माध्यम से पता लगावल जाए वाला नमी के आधार पर सिंचाई करे वाला माटी के क्षेत्र के स्थिति के अनुकूल बनावेला. माटी के पानी के खपत के नियंत्रण माटी के स्थिति के आधार पर स्वचालित सिंचाई प्रणाली द्वारा कइल जाला आ एही से मैनुअल सिंचाई प्रणाली के पानी के खपत के तुलना में पानी के बचत होला। ई पौधा के बढ़न्ती के भी बेहतर बनावेला काहे कि एकरा के सही समय पर सही नमी के स्तर तक पानी दिहल जाला. |
59f153ddd37e22af153aa0d7caf3ec44053aa8e8 | वर्तमान में, श्रम-बचत आउर पानी-बचत तकनीक सिंचाई में एगो प्रमुख मुद्दा बा. इ पेपर में जिगबी प्रौद्योगिकी पर आधारित, चीन के लिशुई, झेजियांग में यहूदी के कान के रोपण के समर्पित बुद्धिमान क्षेत्र सिंचाई प्रणाली खातिर एगो वायरलेस समाधान प्रस्तावित कइल गइल रहे. पारंपरिक वायर्ड कनेक्शन के बजाय, वायरलेस डिजाइन सिस्टम के आसान स्थापना आउर रखरखाव कइलस. वायरलेस सेंसर/एक्ट्यूएटर नोड आउर पोर्टेबल कंट्रोलर के हार्डवेयर आर्किटेक्चर आउर सॉफ्टवेयर एल्गोरिथ्म के विस्तृत रूप से तैयार कइल गइल रहे, जवन क्रमशः ZigBee वायरलेस सेंसर नेटवर्क में एंड डिवाइस आउर कोऑर्डिनेटर के रूप में काम करेला. अंत में पूरा सिस्टम के परफॉर्मेंस के मूल्यांकन कइल गइल. क्षेत्र में प्रणाली के लंबे समय तक सुचारू आउर उचित संचालन एकर उच्च विश्वसनीयता आउर व्यावहारिकता के साबित कइलस. सिंचाई प्रबंधन में वायरलेस सेंसर नेटवर्क के एगो खोजपूर्ण अनुप्रयोग के रूप में, इ पत्र में बड़ पैमाना पर दूरस्थ बुद्धिमान सिंचाई प्रणाली स्थापित करे खातिर एगो पद्धति के पेशकश कइल गइल रहे. |
96e92ff6c7642cc75dc856ae4b22a5409c69e6cb | सहकारी नेविगेशन (सीएन) सहकारी रोबोट के समूह के आपन व्यक्तिगत नेविगेशन त्रुटि के कम करे में सक्षम बनावेला. एगो सामान्य मल्टी-रोबोट (एमआर) माप मॉडल खातिर जेमे जड़त्वीय नेविगेशन डेटा आउर अन्य ऑनबोर्ड सेंसर रीडिंग दुनों सामिल हवे, जे अलग-अलग समय के उदाहरण में लिहल गइल रहे, सूचना के विभिन्न स्रोत के सहसंबंधित कइल गइल रहे. इ प्रकार, इ सहसंबंध के सुसंगत राज्य अनुमान प्राप्त करे खातिर सूचना संलयन के प्रक्रिया में हल करल जाए के चाही. सहसंबंध पद के प्राप्त करे खातिर सामान्य दृष्टिकोण एगो संवर्धित सह-विचलन मैट्रिक्स के बनाए रखे के बा. इ तरीका सापेक्ष मुद्रा माप खातिर काम करी, लेकिन सामान्य एमआर माप मॉडल खातिर अव्यवहारिक बा, काहे कि माप उत्पन्न करे में शामिल रोबोट के पहचान, साथ ही माप समय उदाहरण, पहिले से अज्ञात बा. वर्तमान काम में, सामान्य एमआर माप मॉडल खातिर एगो नया सुसंगत सूचना संलयन विधि विकसित करल गइल बा. प्रस्तावित दृष्टिकोण ग्राफ सिद्धांत पर निर्भर करेला. ई जरूरी सहसंबंध शब्द के मांग पर स्पष्ट गणना के अनुमति देवेला. ग्राफ के समूह में हर रोबोट द्वारा स्थानीय रूप से रखरखाव कइल जाला, जे एमआर माप अपडेट के प्रतिनिधित्व करेला. विकसित विधि एमआर माप के सबसे सामान्य परिदृश्य में संबंध शब्द के गणना करेला जबकि संबंधित प्रक्रिया आउर माप शोर के ठीक से संभालेला. एगो सैद्धांतिक उदाहरण आउर एगो सांख्यिकीय अध्ययन दिहल गइल बा, जे तीन-दृश्य माप मॉडल के आधार पर दृष्टि-सहायता प्राप्त नेविगेशन खातिर विधि के प्रदर्शन के प्रदर्शित करेला. विधि के तुलना, एगो अनुकरणित वातावरण में, निश्चित-विलंब केंद्रीकृत चिकनाई दृष्टिकोण से कइल जाला. इ विधि के एगो प्रयोग में भी मान्य करल गइल बा जेमे वास्तविक छविय आउर नेविगेशन डेटा सामिल रहे. कम्प्यूटेशनल जटिलता अनुमान से पता चलेला कि नया विकसित विधि कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल बा. |
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96230bbd9804f4e7ac0017f9065ebe488f30b642 | गहिरा तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी) के व्यवहार के समझे से हाल में बहुत चिंता पैदा भइल बा. इ लाइन के साथ, हम सैद्धांतिक रूप से निष्पक्ष शोर के साथ ढाल आधारित अनुकूलन गतिशीलता के एगो सामान्य रूप के अध्ययन करिला, जे एसजीडी आउर मानक लैंग्वेविन गतिशीलता के एकीकृत करेला. इ सामान्य अनुकूलन गतिशीलता के जांच के माध्यम से, हम एसजीडी के व्यवहार के विश्लेषण न्यूनतम से बचने आउर एकर नियमितकरण प्रभाव के विश्लेषण करिला. एगो नया सूचक के व्युत्पन्न कइल गइल बा जेवना से शोर सह-विचलन के संरेखण आउर हानि फलन के वक्रता के मापे के माध्यम से न्यूनतम से बचल के दक्षता के लक्षण दिहल जा सकेला. इ सूचक के आधार पर, दू गो शर्त स्थापित करल जाला ताकि ई देखाई सके कि कौन प्रकार के शोर संरचना आइसोट्रोपिक शोर से बेहतर बा, एस्केपिंग दक्षता के संदर्भ में. हम आगे देखवईब कि एसजीडी में अनिसोट्रोपिक शोर दु शर्त के पूरा करेला, आउर इ प्रकार तेज आउर खराब न्यूनतम से प्रभावी रूप से, अधिक स्थिर आउर सपाट न्यूनतम के ओर से बचने में मदद करेला जे आमतौर पर अच्छा तरह से सामान्यीकृत होला. हम इ अनिसोट्रोपिक फैलाव के तुलना पूर्ण ढाल अवतरण के साथ-साथ समरूप फैलाव (यानी. लैंजेविन गतिशीलता) आउर अन्य प्रकार के स्थिति-निर्भर शोर. |
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27db63ab642d9c27601a9311d65b63e2d2d26744 | जबकि एकल डेटा सेट पर दू गो लर्निंग एल्गोरिदम के तुलना करे के तरीका पहिले से ही काफी समय से जांचल जा चुकल बा, कई डेटा सेट पर जादे एल्गोरिदम के तुलना खातिर सांख्यिकीय परीक्षण के मुद्दा, जे कि विशिष्ट मशीन लर्निंग अध्ययन खातिर और भी आवश्यक बा, के सब के उपेक्षित कर दिहल गइल बा. इ लेख वर्तमान अभ्यास क समीक्षा करेला आउर फिर सैद्धांतिक आउर अनुभवजन्य रूप से कई उपयुक्त परीक्षणन क जांच करेला. एकरे आधार पर, हम वर्गीकरणकर्ता के सांख्यिकीय तुलना खातिर सरल, फिर भी सुरक्षित आउर मजबूत गैर-पैरामीटर परीक्षण के एगो सेट के सिफारिश करिलाः दूगो वर्गीकरणकर्ता के तुलना खातिर विल्कोक्सन हस्ताक्षरित रैंक परीक्षण आउर कई डेटा सेट पर अधिक वर्गीकरणकर्ता के तुलना खातिर संबंधित पोस्ट-हॉक परीक्षण के साथ फ्रीडमैन परीक्षण. बाद के परिणाम के नया से शुरू कइल गइल सीडी (महत्वपूर्ण अंतर) आरेख के साथ भी साफ-साफ प्रस्तुत कइल जा सकेला. |
4dbd924046193a51e4a5780d0e6eb3a4705784cd | बेयसोप्ट एगो लाइब्रेरी बा जेमें गैर-रैखिक अनुकूलन, स्टोचैस्टिक डाकू या अनुक्रमिक प्रयोगात्मक डिजाइन समस्या के हल करे खातिर अत्याधुनिक बेयसी अनुकूलन विधि बा. बेयज़ियन अनुकूलन लक्षित फलन खातिर साक्ष्य आउर पहिले के ज्ञान के कैप्चर करे खातिर एगो बाद के वितरण के निर्माण करके नमूना कुशल होला. ई लाइब्रेरी मानक सी++ में बनल बा आ ई बहुत कारगर आ पोर्टेबल भी बा। एह में सी, सी++, पायथन, मैटलाब आ ऑक्टेव खातिर एगो कॉमन इंटरफेस शामिल बा। |
801556eae6de26616d2ce90cdd4aecc4e2de7fe4 | कुर्सी पर इलेक्ट्रिकली गैर-संपर्क ईसीजी माप प्रणाली के दैनिक जीवन में निरंतर स्वास्थ्य निगरानी खातिर कई अलग-अलग क्षेत्र में लागू कइल जा सकेला. हालांकि, इ प्रणाली खातिर, कैपेसिटिव इलेक्ट्रोड के कारण निकाय विद्युत रूप से फ्लोट कइल जाला आउर फ्लोटेड निकाय बाहरी शोर या गति कलाकृतियों के प्रति बहुत संवेदनशील होला जवन माप प्रणाली के सामान्य मोड शोर के रूप में प्रभावित करेला. इ पेपर में, ड्राइव-सीट-ग्राउंड सर्किट ड्राइव-राइट-लेग सर्किट के समान सामान्य मोड शोर के कम करे खातिर प्रस्तावित कइल गइल बा. इ समकक्ष सर्किट के विश्लेषण करल जाला आउर आउटपुट सिग्नल तरंगरूप के ड्राइव सीट-ग्राउंड आउर कैपेसिटिव ग्राउंड के साथ तुलना करल जाला. परिणाम के रूप में, ड्राइव-सीट-ग्राउंड सर्किट नकारात्मक प्रतिक्रिया के रूप में पूर्ण-संक्षारक ईसीजी माप प्रणाली के गुण में काफी सुधार करेला. |
95f388c8cd9db1e800e515e53aaaf4e9b433866f | 0747-5632/$ देखऽ सामने के बात 2012 एल्सवियर लिमिटेड ए http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2012.08.001 संबंधित लेखक. टेल. : +886 02 7734 3347; f ई-मेल पता: [email protected] (एम. जो). क्लाउड कंप्यूटिंग तकनीक परिपक्व हो गइल बा काहे कि एकरा के हर तरह के डिजिटलीकरण प्रक्रिया में शामिल कइल गइल बा। इ डेटा आउर सॉफ्टवेयर साझा करे खातिर कई लाभ प्रदान करेला, आउर इ प्रकार जटिल आईटी सिस्टम के प्रबंधन के बहुत सरल बनावेला. इंजीनियरिंग में शिक्षा खातिर, क्लाउड कंप्यूटिंग छात्र लोगन के एगो वास्तविक कंप्यूटर लैब में कदम रखे के बिना क्षेत्र में सामान्य रूप से उपयोग होखे वाला सॉफ्टवेयर तक बहुमुखी आउर सर्वव्यापी पहुंच प्रदान करेला. हमनी के अध्ययन में क्लाउड कंप्यूटिंग तकनीक से संचालित संसाधन के उपयोग से प्रेरित सीखने के दृष्टिकोण आउर अकादमिक प्रदर्शन के विश्लेषण कइल गइल. हाई स्कूल आ व्यावसायिक हाई स्कूल के पृष्ठभूमि वाला कॉलेज के छात्रन के बीच तुलना कइल गइल. ए अध्ययन में कंप्यूटर सहायता प्राप्त डिजाइन (सीएडी) कोर्स में भाग लेवे वाला एक सौ बत्तीस छात्र भाग लिहलस. प्रौद्योगिकी स्वीकृति मॉडल (टीएएम) के बुनियादी ढांचे के रूप में उपयोग कइल गइल रहे. प्रश्नपत्र के खुला सेट के शैक्षणिक प्रदर्शन आउर कारण संबंधी श्रेय के मापे खातिर डिजाइन कइल गइल रहे; परिणाम छात्र लोगन के दु समूह के बीच संज्ञानात्मक डोमेन में कौनो महत्वपूर्ण अंतर ना देखवलस, हालांकि इ मनोचिकित्सा आउर भावनात्मक डोमेन दुनों में इ बात ना बा. व्यावसायिक हाई स्कूल के पृष्ठभूमि वाला कॉलेज के छात्र सीएडी अनुप्रयोग में उच्च शिक्षा के प्रेरणा के मालिक होलन. 2012 एल्सवियर लिमिटेड. सब अधिकार सुरक्षित बा. |
e2413f14a014603253815398e56c7fee0ba01a3d | इ अध्याय घुसपैठ के पता लगावे के अनुसंधान में कला के स्थिति के अवलोकन प्रदान करेला. घुसपैठ के पता लगावे वाला सिस्टम सॉफ्टवेयर आ/या हार्डवेयर के अइसन घटक होला जे कंप्यूटर सिस्टम के निगरानी करे ला आ एह में होखे वाला घटना के विश्लेषण करे ला कि काहाँ घुसपैठ के संकेत मिले ला। कंप्यूटर इंफ्रास्ट्रक्चर के व्यापक विविधता आउर जटिलता के चलते, पूरा तरह से सुरक्षित कंप्यूटर सिस्टम प्रदान कइल मुश्किल बा. एही से, कई गो सुरक्षा प्रणाली आउर घुसपैठ के पता लगावे वाली प्रणाली बा जे कंप्यूटर सुरक्षा के अलग-अलग पहलु के संबोधित करेला. ई अध्याय पहिले कंप्यूटर हमला के वर्गीकरण प्रदान करेला, संगत में कंप्यूटर हमला के मुख्य श्रेणिन के संक्षिप्त विवरण के साथे. दूसरा, घुसपैठ के पता लगावे वाला सिस्टम के एगो आम आर्किटेक्चर आ ओकर मूल विशेषता बतावल गइल बा. तीसर, पांच मानदंड (सूचना स्रोत, विश्लेषण रणनीति, समय पहलू, वास्तुकला, प्रतिक्रिया) के आधार पर घुसपैठ के पता लगावे वाला सिस्टम के वर्गीकरण दिहल गइल बा. अंत में, घुसपैठ के पता लगावे वाला सिस्टम के एह श्रेणी सभ के अनुसार वर्गीकृत कइल गइल बा आ सभसे ढेर प्रतिनिधि रिसर्च प्रोटोटाइप के संछेप में बतावल गइल बा। |
42cfb5614cbef64a5efb0209ca31efe760cec0fc | विकासात्मक रोबोट क मूल्य प्रणाली प्रमुख संवेदी इनपुट क घटना क संकेत देत ह, संवेदी इनपुट से एक्शन आउटपुट तक मानचित्रण क मॉड्यूलित करेला, औरु उम्मीदवार कार्यों क मूल्यांकन करेला. इ काम में, निम्न स्तर के मूल्य प्रणाली के मॉडल बनावल आउर लागू कइल गइल बा. इ जानवरन क गैर-सम्बद्ध सीखने क तंत्र क अनुकरण करेला जवन कि अभ्यस्तता प्रभाव के रूप में जानल जाला. सुदृढीकरण सीखल भी नवीनता के साथे एकीकृत होला. प्रयोगात्मक परिणाम से पता चलेला कि प्रस्तावित मूल्य प्रणाली रोबोट के देखने के कोण चयन के अध्ययन में डिजाइन के रूप में काम करेला. |
73447b6a02d1caff0a96472a2e0b571e1be497c8 | इंटरनेट प्रौद्योगिकी डिजिटल युग में याद रखे आउर व्यक्तिगत याद के साझा करे के एगो नया साधन प्रदान करेला. निजी याद के ऑनलाइन पोस्ट करे के परभाव का होला? लेन-देन संबंधी स्मृति आउर आत्मकथात्मक स्मृति के सिद्धांत विपरीत भविष्यवाणी करेलन. वर्तमान अध्ययन में, कॉलेज के छात्र लोग एक सप्ताह तक रोजाना एगो डायरी लिखत रहे, हर दिन के अंत में उ सब घटना के सूचीबद्ध करत रहे जे ओह दिन उनके भइल रहे. उ लोग इहो बतवलें कि का उ लोग एह घटना के ऑनलाइन पोस्ट कइले बा। प्रतिभागी लोग के डायरी में लिखे के बाद एगो आश्चर्यजनक स्मृति परीक्षण कइल गइल आ एक हफ्ता बाद एगो आउर परीक्षण कइल गइल। दुनों परीक्षण में, ऑनलाइन पोस्ट कइल गइल घटना के ऑनलाइन पोस्ट ना कइल गइल घटना के तुलना में याद करे के संभावना काफी अधिक रहे. ई देखाई देला कि याद के ऑनलाइन साझा करे से रिहर्सल आ अर्थ बनावे के अनोखा अवसर मिलेला जवन याद के बचावे में मदद करेला. |
b3ede733fcd97271f745d8c0f71e44562abbb6d5 | समस्या व्यवहार के कार्य के पहचान करे से अधिक प्रभावी हस्तक्षेप के विकास हो सकेला. फलन के पहिचान करे के एगो तरीका कार्यात्मक व्यवहार मूल्यांकन (एफबीए) के माध्यम से होला. शिक्षक लोग स्कूल में एफबीए करेला. हालांकि, मैन्युअल रूप से डेटा रिकॉर्ड करे के काम के बोझ ढेर बा, आउर छात्रन के साथे बातचीत करे के समय पूर्ववर्ती आउर परिणाम के सही ढंग से पहचान करे के चुनौती महत्वपूर्ण बा. इ सब समस्या के परिणामस्वरूप अक्सर अपूर्ण सूचना कब्जा हो जाला. केयरलॉग शिक्षकन के एफबीए के आसान बनावे में मदद करेला आ प्रासंगिक जानकारी के बेहतर तरीका से हासिल करे में मदद करेला. इ पत्र में, हम डिजाइन प्रक्रिया के वर्णन करेनी जवन के पांच डिजाइन सिद्धांत के नेतृत्व कइलस जवन केयरलॉग के विकास के नियंत्रित कइलस. हम पांच महीना के एगो, लगभग नियंत्रित अध्ययन के परिणाम प्रस्तुत करत बानी जेकर उद्देश्य उ सब डिजाइन सिद्धांत के मान्य करे के रहे. हमनी के एह बात पर विचार करे के बा कि विशेष शिक्षा से जुड़ल कई तरह के बाधा एचसीआई प्रैक्टिशनर आ शोधकर्ता लोग के डिजाइन आ मूल्यांकन के प्रक्रिया पर कइसे असर डाले ला। |
77e7b0663f6774b3d6e1d51106020a9a0f96bcd2 | ई लेख इंटरनेट के उपयोग आउर सामाजिक पूंजी के व्यक्तिगत स्तर के उत्पादन के बीच संबंध के पता लगावेला. अइसन करे खातिर, लेखक नागरिक जुड़ाव, पारस्परिक विश्वास आउर जीवन संतुष्टि के भविष्यवाणी करे वाला कारक के जांच करे बखत इंटरनेट उपयोग के प्रकार के बीच अंतर करे खातिर एगो प्रेरक परिप्रेक्ष्य के अपनावेलन. नया मीडिया के इस्तेमाल के भविष्यवाणी के ताकत के तब 1999 के डीडीबी लाइफस्टाइल स्टडी के इस्तेमाल से मुख्य जनसांख्यिकीय, संदर्भात्मक, आ पारंपरिक मीडिया के इस्तेमाल के चर के तुलना में विश्लेषण कइल जाला। यद्यपि संघ के आकार आम तौर पर छोट होला, आंकड़ा बतावेला कि इंटरनेट के सूचनात्मक उपयोग सामाजिक पूंजी के उत्पादन में व्यक्तिगत अंतर से सकारात्मक रूप से जुड़ल बाटे, जबकि सामाजिक-मनोरंजक उपयोग इ नागरिक संकेतक से नकारात्मक रूप से जुड़ल बाटे. पीढ़ी के आयु अंतराल द्वारा परिभाषित उप-नमूना के भीतर के विश्लेषण ई सुझाव देवेला कि सामाजिक पूंजी उत्पादन पीढ़ी X के बीच इंटरनेट के उपयोग से संबंधित बाटे, जबकि ई बेबी बूमर्स के बीच टेलीविजन के उपयोग आउर नागरिक पीढ़ी के सदस्य लोगन के बीच अखबार के उपयोग से जुड़ल बाटे. जीवन चक्र आउर समूह प्रभाव के संभावना पर चर्चा कइल गइल बा. |
076be17f97325fda82d1537aaa48798eb66ba91f | आइडेंटिटी-आधारित एन्क्रिप्शन (आईबीई) पब्लिक-की एन्क्रिप्शन खातिर एगो रोमांचक विकल्प हवे, काहे कि आईबीई पब्लिक की इंफ्रास्ट्रक्चर (पीकेआई) के जरूरत के समाप्त करेला. आईबीई के उपयोग करे वाला प्रेषक के पब्लिक कुंजी आउर प्राप्तकर्ता के संबंधित प्रमाणपत्र, पहचान (जइसे कि आईबीई) के खोज करे के जरूरत ना होला. ई-मेल या आईपी पता) के गुप्तिकरण खातिर पर्याप्त बा. PKI- या पहचान-आधारित कौनो भी सेटिंग, सिस्टम से उपयोगकर्ता के वापस लेवे के साधन प्रदान करे के चाही. पारम्परिक पीकेआई सेटिंग में कुशल रद्दीकरण एगो अच्छी तरह से अध्ययन कइल गइल समस्या बा. हालांकि, आईबीई के सेटिंग में, रद्दीकरण तंत्र के अध्ययन पर बहुत कम काम भइल बा. सबसे व्यावहारिक समाधान में प्रेषक के भी समय के उपयोग करे के आवश्यकता होला जब एन्क्रिप्शन करे, आउर सब प्राप्तकर्ता (चाहे उनकर कुंजी के साथ समझौता कइल गइल होखे चाहे ना) विश्वसनीय प्राधिकरण से संपर्क करके नियमित रूप से आपन निजी कुंजी के अपडेट करे खातिर. हमनी के ध्यान रहे कि इ समाधान ठीक से ना बढ़ेला - जइसहीं प्रयोगकर्ता के संख्या बढ़ेला, प्रमुख अपडेट पर काम एगो बाधा बन जाला. हमनी के एगो आईबीई योजना के प्रस्ताव बा जे विश्वसनीय पक्ष के ओर से कुंजी-अद्यतन दक्षता में काफी सुधार करेला (उपयोगकर्ता लोग के संख्या में रैखिक से लघुगणक तक), जबकि प्रयोगकर्ता लोग खातिर दक्ष बनल रहेला. हमार योजना फजी आईबीई आदिम आ बाइनरी ट्री डेटा संरचना के विचार पर आधारित बा, आ ई सुरक्षित बा। |
7a58abc92dbe41c9e5b3c7b0a358ab9096880f25 | बिना माँगे भेजल जाए वाला ढेर सारा ईमेल (स्पैम) के कम करे के एगो अक्सर प्रस्तावित तरीका ई बा कि प्रेषक हर ईमेल के भुगतान करे लें जे ऊ भेजेलें। प्रूफ-ऑफ-वर्क योजना में असली पइसा के चार्जिंग से बचे के खातिर प्रेषक के ई बतावे के चाही कि ऊ क्रिप्टोग्राफिक पहेली के हल करे में प्रोसेसिंग समय खर्च कइले बाड़ें. हम लोग ई जाने के कोशिश करेनी कि स्पैम रोके खातिर एह पहेली के केतना मुश्किल करे के चाहीं। हमनी के ई बात के विश्लेषण आर्थिक नजरिया से कइल जाई, "हम कइसे स्पैम भेजे से लागत प्रभावी होखे से रोक सकब", आ सुरक्षा के नजरिया से, "स्पैमर असुरक्षित अंतिम उपयोगकर्ता के मशीन तक पहुँच सकेलें आ पहेली सुलझावे खातिर प्रोसेसिंग साइकिल के चोरी कर सकसु। दुनों विश्लेषण पहेली के कठिनाई के समान मूल्य के ले जा ला. दुर्भाग्य से, एगो बड़हन आईएसपी के वास्तविक दुनिया के आंकड़ा से पता चलल बा कि एह कठिनाई के स्तर के मतलब ई होई कि वैध ईमेल भेजे वाला लोग के एगो बड़हन संख्या आपन वर्तमान गतिविधि के स्तर जारी रखे में असमर्थ होखी. हम एह निष्कर्ष पर पहुँचल बानी कि प्रूफ ऑफ वर्क स्पैम के समस्या के समाधान ना होई। |
5284e8897f3a73ff08da1f2ce744ba652583405a | 1. करेले सारांश प्रोग्रामिंग असाइनमेंट के स्वचालित ग्रेडिंग कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम के लगभग ओतना ही समय से कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम के एगो विशेषता रहल बा [1]. हालाँकि, कंप्यूटर साइंस कोर्स में समकालीन ऑटोग्रेडिंग सिस्टम आपन दायरा के विस्तार कइलस जेमे स्वचालित मूल्यांकन करे से परे गेमिफिकेशन [2], टेस्ट कवरेज विश्लेषण [3], मानव-लेखक फीडबैक के प्रबंधन, प्रतियोगिता निर्णायक [4], सुरक्षित रिमोट कोड निष्पादन [5] इत्यादि शामिल बा। कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा साहित्य में एह अलग-अलग बिसेसता के वर्णन आ मूल्यांकन कइल गइल बा, लेकिन कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम में एह बिसेसता के लागू करे वाला सिस्टम के इस्तेमाल के व्यावहारिक लाभ आ चुनौती पर बहुत कम ध्यान दिहल गइल बा। |
8a58a1107f790bc07774d18e0184e4bf9d1901ba | ई थीसिस वाईट्रैक के प्रस्तुत करे ले, एगो अइसन सिस्टम जे प्रयोगकर्ता के शरीर से परावर्तित रेडियो सिग्नल से 3 डी गति के ट्रैक करे ले। ई तबो काम करेला जब व्यक्ति वाई-ट्रैक डिवाइस से या कौनो अलग कमरा में बंद हो जाला. वाई-ट्रैक खातिर प्रयोगकर्ता के कौनों वायरलेस डिवाइस ले जाए के जरूरत ना पड़े ला, फिर भी एकर सटीकता वर्तमान आरएफ लोकेशन सिस्टम से ढेर बा, जेकरा खातिर प्रयोगकर्ता के ट्रांससीवर ले जाए के पड़े ला। वाईट्रैक प्रोटोटाइप के साथ अनुभवजन्य माप से पता चलेला कि, औसतन, इ मानव शरीर के केंद्र के एक्स आउर वाई आयाम में 10 से 13 सेमी के मध्य के भीतर आउर जेड आयाम में 21 सेमी के भीतर स्थानीयकृत करेला. इ शरीर के अंग के मोटाई के भी पता लगावेला, 11.20 के मध्य के साथ हाथ के दिशा के पहचान करेला. वाईट्रैक आरएफ-आधारित स्थानीयकरण प्रणाली के बीच के खाई के पूरा करेला जे दीवार आउर अवरुद्धता के माध्यम से उपयोगकर्ता के पता लगावेला, आउर किनेक्ट जइसन मानव-कंप्यूटर बातचीत प्रणाली, जे उपयोगकर्ता के शरीर के बिना उपकरण के ट्रैक कर सकेला, लेकिन उपयोगकर्ता के डिवाइस के प्रत्यक्ष दृश्य रेखा के भीतर रहे के आवश्यकता होखेला. थीसिस सुपरवाइजर: दीना कटाबी टाइटल: कंप्यूटर साइंस आउर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर |
42004b6bdf5ea375dfaeb96c1fd6f8f77d908d65 | इंटरनेट खोज रैंकिंग के उपभोक्ता के पसंद पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेला, मुख्य रूप से एहसे कि उपयोगकर्ता उच्च रैंकिंग वाला परिणाम के निचला रैंकिंग वाला परिणाम से बेसी भरोसा करेले आउर चुनले रहेला. खोज रैंकिंग के स्पष्ट शक्ति के देखत, हम पूछनी कि का एहसे लोकतांत्रिक चुनाव में अनिश्चित मतदाता के पसंद के बदले खातिर हेरफेर कइल जा सकेला. ईहाँ हमनी के पाँच गो प्रासंगिक डबल-ब्लाइंड, यादृच्छिक नियंत्रित प्रयोग के परिणाम के रिपोर्ट करे के बा, कुल 4,556 अनिश्चित मतदाता के इस्तेमाल करे के बा जे अमेरिका आ भारत के मतदाता आबादी के अलग-अलग जनसांख्यिकीय विशेषता के प्रतिनिधित्व करे लें। पाँचवा प्रयोग एहसे खास तौर पर उल्लेखनीय बा कि ई पूरा भारत में 2014 के लोकसभा चुनाव के बीच में, अंतिम वोट डालले से ठीक पहिले, पूरा भारत में पात्र मतदाता लोग के साथ कइल गइल रहे। इ प्रयोग के परिणाम ई देखावत बा कि (i) पक्षपाती खोज रैंकिंग अनिश्चित मतदाता के मतदान प्राथमिकता के 20% या ओसे जादा से बदल सकेला, (ii) कुछ जनसांख्यिकीय समूह में बदलाव बहुत अधिक हो सकेला, आउर (iii) खोज रैंकिंग पूर्वाग्रह के अइसन रूप में मुखौटा बनावल जा सकेला कि लोग हेरफेर के बारे में जागरूकता ना देखावें. हम इ प्रकार के प्रभाव के, जवन कि कई तरह के दृष्टिकोण आउर विश्वास पर लागू हो सकेला, सर्च इंजन हेरफेर प्रभाव कहलीं. बहुत सारा चुनाव छोट अंतर से जीते के कारन, हमनी के परिणाम ई बतावेला कि एगो सर्च इंजन कंपनी के पास अतना शक्ति बा कि ऊ बिना कवनो दंड के बहुत सारा चुनाव के परिणाम के प्रभावित कर सकेला। अइसन हेरफेर के असर एगो एकल खोज इंजन कंपनी के हावी देश में खासतौर से बड़हन होई. |
30a7fcdaa836837d87a8e4702ed015cd66e6ad03 | इ पत्र एगो प्रणाली के निर्माण के वर्णन करेला जवन हाथ से छपल अंक के पहचान करेला, क्लासिक तकनीक आउर तंत्रिका-नेट विधियन के संयोजन के उपयोग करत बा. इ प्रणाली के वास्तविक दुनिया के डेटा पर प्रशिक्षित आउर परीक्षण कइल गइल बा, जे वास्तविक यू.एस. मेल पर देखल गइल ज़िप कोड से लिहल गइल बा. प्रणाली उदाहरण के एगो छोट प्रतिशत के असंगत के रूप में अस्वीकार करेला, आउर शेष उदाहरण पर बहुत कम त्रुटि दर प्राप्त करेला. इ प्रणाली क तुलना अन्य अत्याधुनिक मान्यता देवे वालन से करल जाला. जबकि कुछ विधि इ कार्य खातिर विशिष्ट बा, इ आशा कइल जाला कि कई तकनीक मान्यता कार्य के एगो विस्तृत श्रृंखला खातिर लागू होई. |
605a12a1d02451157cc5fd4dc475d5cbddd5cb01 | कई लोगन खातिर, घर एगो आश्रयस्थल होला. अइसन लोग खातिर जिनका बिसेस चिकित्सा देखभाल के जरूरत होखे, उनका चिकित्सा जरूरत के पूरा करे खातिर उनका के आपन घर से बाहर निकाले के जरूरत हो सकेला. आबादी के बढ़ती उम्र के साथ, एह समूह में लोगन के प्रतिशत बढ़ रहल बा आउर एकर प्रभाव महंगा आउर असंतोषजनक बा. हमनी के अनुमान बा कि बहुते विकलांग लोग अपना घर में स्वचालित सहायता आ स्वास्थ्य निगरानी के मदद से स्वतंत्र जीवन जी सकेला. एकरा खातिर, प्रासंगिक डेटा के एकत्र करे आउर ओकर गतिशील आउर अनुकूली रूप से प्रसंस्करण करे खातिर मजबूत तरीका विकसित करे के चाही ताकि दीर्घकालिक रुझान या तात्कालिक संकट के पता लगावल जा सके आउर/या भविष्यवाणी कइल जा सके. ए पेपर के मुख्य उद्देश्य एजेन्ट-आधारित स्मार्ट होम टेक्नोलॉजी के उपयोग करे खातिर तकनीक के जांच करल बा ताकि ए होम हेल्थ मॉनिटरिंग आउर सहायता प्रदान कइल जा सके. एही खातिर, हम लोग नया बस्ती मॉडल आ ऑटोमेशन एल्गोरिदम विकसित कइनी जे देखभाल करे वाला लोग खातिर रिमोट हेल्थ मॉनिटरिंग उपलब्ध करावें। विशेष रूप से, हमनी के निम्नलिखित तकनीकी चुनौती के संबोधित करे के बा: 1) जीवन शैली के रुझान के पहचानल, 2) वर्तमान डेटा में विसंगति के पता लगावल, आउर 3) अनुस्मारक सहायता प्रणाली के डिजाइन कइल. यूटीए के मावहोम साइट पर स्वयंसेवकन के साथे सिमुलेशन में आउर एजेंट-आधारित |
494fc1e30be172fbe393e0d68695ae318e23da8c | हरित आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन (जीएससीएम) के अकादमिक अउरी उद्योग दुनों के भीतर बढ़त ध्यान मिलल बाटे. जइसे-जइसे साहित्य बढ़त जाला, शोध के आलोचनात्मक मूल्यांकन करके आउर भविष्य के दिशा के पहचान करके नया दिशा के खोजल क्षेत्र खातिर ज्ञान के आगे बढ़ावे में महत्वपूर्ण हो जाला. साहित्य के वर्गीकृत करे में मदद करे खातिर संगठनात्मक सिद्धांत के उपयोग करे से ई दुनों उद्देश्य के समझे के अवसर मिलेला कि क्षेत्र वर्तमान में कहाँ खड़ा बा आउर अनुसंधान के अवसर आउर दिशा के पहचान करे. जीएससीएम पर पृष्ठभूमि चर्चा प्रदान करे के बाद हम नौ व्यापक संगठनात्मक सिद्धांत के तहत हाल के जीएससीएम साहित्य के वर्गीकृत आउर समीक्षा करब. एह समीक्षा ढाँचा के भीतर, हमनी के जीएससीएम अनुसंधान प्रश्न के भी पहचान करेनी जा जे जांच के लायक बा. आगे के जीएससीएम अनुसंधान खातिर मूल्यवान मानल जाए वाला अतिरिक्त संगठनात्मक सिद्धांत के भी इ समीक्षा खातिर निष्कर्ष के साथ पहचाना गइल बा. |
c3a41f97b29c6abce6f75ee9c668584d77a84170 | टिकाऊपन एह सिद्धांत पर टिकल बा कि हमनी के वर्तमान के जरूरत के पूरा करे के चाहीं, बिना कि आवे वाला पीढ़ी के आपन जरूरत पूरा करे के क्षमता से समझौता करे के चाहीं। गरीब देशन में भूखे रहे वाला लोग, धनी देसन में मोटापा, खाद्य पदार्थन के दाम में बढ़ोतरी, जलवायु में हो रहल बदलाव, ईंधन आ परिवहन पर बढ़त लागत, वैश्विक बाजार में खामी, दुनिया भर में कीटनाशक प्रदूषण, कीट-नाशक के अनुकूलन आ प्रतिरोध, माटी के उर्वरता आ कार्बनिक कार्बन के कमी, माटी के कटाव, जैव विविधता में कमी, मरुस्थलीकरण, आ अउरी बहुत कुछ। विज्ञान में अभूतपूर्व प्रगति के बावजूद जवन हमनी के ग्रह के भ्रमण करे आउर उप-परमाणु कण के खुलासा करे के अनुमति देवेला, भोजन के बारे में गंभीर स्थलीय मुद्दा साफ-साफ देखावत बा कि पारंपरिक कृषि अब मनुष्य के खिलावे आउर पारिस्थितिक तंत्र के संरक्षित करे खातिर उपयुक्त नईखे. टिकाऊ कृषि पारिस्थितिक तरीका से खाद्य उत्पादन से संबंधित मौलिक आउर लागू मुद्दा के हल करे खातिर एगो विकल्प बाटे (लाल (2008) एग्रोन. रखले रखल देव, आऊ । 28, 57-64.) के साथे। जबकि पारंपरिक खेती लगभग पूरा तौर पर उत्पादकता आ लाभ से संचालित होला, टिकाऊ खेती में जैविक, रासायनिक, भौतिक, पारिस्थितिक, आर्थिक आ सामाजिक बिज्ञान सभ के एकट्ठा कइल जाला आ नया खेती के तरीका बनावल जाला जे सुरक्षित होखे आ पर्यावरण के नुकसान ना पहुँचावे। वर्तमान कृषि संबंधी मुद्दा के संबोधित करे आउर दुनिया भर में चर्चा आउर सहयोग के बढ़ावा देवे खातिर हमनी 2003 से 2006 तक टिकाऊ विकास खातिर कृषि पत्रिका में तेज बदलाव लागू कइलें. इहाँ हमनी के (1) पत्रिका के नवीनीकरण के परिणाम के बारे में जानकारी दिहल जा रहल बा आ (2) टिकाऊ खेती खातिर कृषि-विज्ञान के वर्तमान अवधारणा के संक्षिप्त रूप में देखावल जा रहल बा। बहुत समय से एगो नरम, साइड साइंस के रूप में मानल जात रहल, कृषि विज्ञान एगो केंद्रीय विज्ञान के रूप में तेजी से बढ़ रहल बा काहे कि वर्तमान मुद्दा भोजन के बारे में बा, आउर मनुष्य भोजन खाला. ई रिपोर्ट ईडीपी साइंसेज आउर स्प्रिंगर द्वारा प्रकाशित पुस्तक सस्टेनेबल एग्रीकल्चर, वॉल्यूम 1 के परिचयात्मक लेख ह (लिचटफौज एट अल। (2009) टिकाऊ कृषि, खंड. 1, स्प्रिंगर, ईडीपी साइंसेज, प्रेस में). |
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1518c8dc6a07c2391e58ece6e2ad8edca87be56e | डेटा संग्रह आउर पीढ़ी प्रौद्योगिकी में प्रगति के साथे, संगठन आउर शोधकर्ता के सामने इ बढ़त समस्या के सामना करे के पड़ेला कि कइसे बड़ गतिशील डेटासेट के प्रबंधन आउर विश्लेषण कइल जा सकेला. अइसन वातावरण जवन डेटा के स्रोत के प्रवाह पैदा करेला उ आम जगह बन रहल बा. उदाहरण में शेयर बाजार, सेंसर, वेब क्लिक स्ट्रीम, आउर नेटवर्क डेटा शामिल बा. कई उदाहरण में, इ सब वातावरण कई वितरित कंप्यूटिंग नोड्स से भी लैस होला जवन अक्सर डेटा स्रोत के पास स्थित होला. अइसन वातावरण में डेटा के विश्लेषण आउर निगरानी करे खातिर डेटा माइनिंग तकनीक के जरूरत होला जे माइनिंग कार्य, डेटा के वितरित प्रकृति आउर डेटा प्रवाह दर के बारे में जागरूक होले. एह अध्याय में, हमनी के क्षेत्र के वर्तमान स्थिति के समीक्षा करेनी जा आ भविष्य के शोध के संभावित दिशा के पहचान करेनी जा। |
dd86669b91927f4c4504786269f93870854e117f | प्रौद्योगिकी के स्वीकृति के अध्ययन सामान्य रूप से आउर विशेष रूप से सॉफ्टवेयर एंग्लो-अमेरिकी अनुसंधान के अनुशासन (प्रबंधन) सूचना प्रणाली आउर जर्मन आर्थिक सूचना विज्ञान में एगो उपयोगी क्षेत्र ह. प्रौद्योगिकी-स्वीकृति मॉडल आउर संबंधित सिद्धांत में उत्पन्न भइल ढेर सारा अध्ययन के बावजूद, बहुते योगदान बा, जे पिछला अध्ययन आउर अनुसंधान दृष्टिकोण के कमी के उजागर करेला. एगो मुख्य कारण मात्रात्मक अनुसंधान विधियन पर ध्यान केंद्रित करल बा, जइसन कि हम मेटास्टडीज आउर एगो आपन साहित्यिक अनुसंधान पर देखावल जा. जबकि मात्रात्मक पद्धति सामान्य रूप से स्थापित सिद्धांत के परीक्षण खातिर अच्छा होला, नया सिद्धांत के निर्माण खातिर ओकर योगदान सीमित होला. इ वर्तमान योगदान के दर्शावेला कि कइसे बेहतर सिद्धांत बनावे खातिर गुणात्मक प्रक्रिया के उपयोग कइल जा सकेला. प्रोजेक्ट मैनेजमेंट-सॉफ्टवेयर (पीएमएस) के स्वीकृति के जांच के उदाहरण से, इ दिखाल जा सकेला कि इ प्रक्रिया नया डिजाइन के तरफ ले जाई, जबकि कुछ मौजूदा डिजाइन के स्वीकृति सिद्धांत के पुष्टि ना कइल जा सकेला. |
9249389a2fbc2151a80b4731f007c780616b067a | एस्फ्राक्ट- याददाश्त के फीका पड़ जाए के धारणा के उपयोग करत हमनी के दू गो लोक प्रमेय के बहुत मजबूत संस्करण साबित कइल जा सकेला. पहिला इ बा कि कौनो भी समय-अनियमित (टीजेड) सतत गैर-रैखिक संचालक के वोल्टेरा श्रृंखला संचालक द्वारा अनुमानित कइल जा सकेला, आउर दूसर इ बा कि अनुमानित संचालक के एगो गैर-रैखिक रीडआउट मानचित्र के साथ परिमित आयामी रैखिक गतिशील प्रणाली के रूप में महसूस कइल जा सकेला. जबकि पिछला अनुमान परिणाम अंत समय में आउर कॉम्पैक्ट सेट में संकेत खातिर मान्य होला, इहां प्रस्तुत अनुमान सभी समय खातिर आउर उपयोगी (गैर-संक्षिप्त) सेट में संकेत खातिर मान्य होला. दूसर प्रमेय के असतत समय एनालॉग ई दावा करेला कि फीडिंग मेमोरी वाला nny टीजेड ऑपरेटर के एगो गैर-रैखिक चलती औसत ऑपरेटर द्वारा (हमरा मजबूत अर्थ में) अनुमानित कइल जा सकेला. स्मृति के फीका पड़ला के कुछ अउर चर्चा दिहल गइल बा. |
ef8af16b408a7c78ab0780fe419d37130f2efe4c | फिल्टर प्रोटोटाइप के संश्लेषण के आधार पर मिनीट्यूरीज्ड मार्चैंड बलून के तीन गो नया वर्ग परिभाषित कइल गइल बा. ई संचरण-लाइन अनुनाद के परिणामस्वरूप छोट आकार के मिश्रित गुच्छेदार-वितरित समतल प्राप्ति खातिर उपयुक्त बाड़ें जे पासबैंड केंद्र आवृत्ति से अधिक आवृत्तियन पर एक-चौथाई तरंगदैर्ध्य लंबा होला. प्रत्येक वर्ग एगो एस-प्लेन बैंडपास प्रोटोटाइप के अनुरूप होला जे ट्रांसमिशन शून्य स्थान के विनिर्देश से लिहल गइल बा. इहाँ प्रस्तुत तरीका के लाभ के देखावे खातिर 1 गीगाहर्ट्ज पर एगो ट्यून करे योग्य 50:100-/स्प्ल ओमेगा/बालन के महसूस कइल गइल बा. |
87eeb5622d8fbe4dca5f1c9b4190f719818c4d6e | वेब 2.0 तकनीक से अधिका से अधिका लोग के अलग-अलग तरह के संस्था पर स्वतंत्र रूप से टिप्पणी करे के मौका मिल रहल बा (जइसे कि विक्रेता, उत्पाद, सेवा) के बारे में भी जानकारी प्राप्त कइलें. सूचना के बड़ पैमाना से स्वचालित सारांश के जरूरत आउर चुनौती पैदा होला. कई मामला में, उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न प्रत्येक संक्षिप्त टिप्पणी के साथ एगो समग्र रेटिंग भी आवेला. एह लेख में, हमनी के संछेप में टिप्पणी के एगो "रेटेड एस्पेक्ट सारांश" बनावे के समस्या के अध्ययन करब, जवन कि प्रमुख पहलु के कुल रेटिंग के एगो विघटित दृश्य ह ताकि उपयोगकर्ता लक्ष्य इकाई के प्रति अलग-अलग दृष्टिकोण प्राप्त कर सके। हमनी के समस्या के औपचारिक रूप से परिभाषित करेनी जा आ समाधान के तीन चरण में विघटित करेनी जा। हम आपन तरीका के प्रभावशीलता के ईबे विक्रेता लोग के प्रतिक्रिया के उपयोग क के देखावल जा सकेला. हम लोग आपन तरीका के हर चरण के मात्रात्मक रूप से मूल्यांकन भी करेनीं आउर अध्ययन करेनीं कि मानव लोग एह तरह के सारांश कार्य पर कतना अच्छा से सहमत बा. प्रस्तावित तरीका काफी सामान्य बा आउर एकर उपयोग समग्र रेटिंग से जुड़ल संक्षिप्त टिप्पणी के कौनो भी संग्रह के देखते हुए स्वचालित रूप से रेटेड पहलू सारांश उत्पन्न करे खातिर कइल जा सकेला. |
626d68fbbb10182a72d1ac305fbb52ae7e47f0dc | इ काम एगो अनुकूलन पुनः विन्यास योग्य रेक्टिफायर के डिजाइन के प्रदर्शित करेला ताकि पारंपरिक रेक्टिफायर में जल्दी टूटने वाला वोल्टेज के मुद्दा के हल कइल जा सके आउर व्यापक गतिशील इनपुट पावर रेंज खातिर रेक्टिफायर के संचालन के विस्तारित कइल जा सके. एगो डिप्लीशन-मोड फील्ड-इफेक्ट ट्रांजिस्टर के स्विच के रूप में काम करे खातिर आ रेक्टिफायर खातिर कम आ उच्च इनपुट पावर लेवल पर क्षतिपूर्ति करे खातिर शुरू कइल गइल बा. इ डिजाइन आरएफ-डीसी पावर रूपांतरण दक्षता के 40% -10 डीबीएम से 27 डीबीएम तक के एगो विस्तृत गतिशील इनपुट पावर रेंज पर पूरा करेला, जबकि 22 डीबीएम पर 78% पीक पावर दक्षता प्रदर्शित करेला. पावर हार्वेस्टर के 900 मेगाहर्ट्ज आईएसएम बैंड में काम करे खातिर डिजाइन कइल गइल बा आउर वायरलेस पावर ट्रांसफर अनुप्रयोग खातिर उपयुक्त बा. |
767755e5c7389eefb8b60e784dc8395c8d0f417a | बिटकॉइन जइसन क्रिप्टोकरेंसी के सफलता के प्रमाण मिलल बा। बिटकॉइन जइसन सिस्टम प्रूफ-ऑफ-वर्क तंत्र के इस्तेमाल करे लें जेकरा के 1-हॉप ब्लॉकचेन मानल जाला, आ अगर कंप्यूटिंग पावर के ज्यादातर हिस्सा ईमानदार लोग के नियंत्रण में बा तब ई सिस्टम सुरक्षित बा। हालाँकि, हाल में ई धारणा के गंभीरता से चुनौती दिहल गइल बा आउर बिटकॉइन जइसन सिस्टम विफल हो जाई जब ई धारणा टूट जाई. हम प्रूफ-ऑफ-वर्क (प्रथम हाप) आउर प्रूफ-ऑफ-स्टेक (दूसरा हाप) तंत्र के संयोजन करके पहिला प्रमाणित रूप से सुरक्षित 2-हॉप ब्लॉकचेन के प्रस्तावित कर रहल बानी. बिटकॉइन के ऊपर ईमानदार खनिकन के शक्ति के उपयोग करे के शानदार विचार के अलावा, आपन कंप्यूटिंग संसाधन के माध्यम से, ब्लॉकचेन के सुरक्षित करे खातिर, हम ईमानदार उपयोगकर्ता/हितधारक लोग के शक्ति के आगे बढ़ावत बानी, आपन सिक्का/स्टेक के माध्यम से, इ लक्ष्य के प्राप्त करे खातिर. हमनी के ब्लॉकचेन के सुरक्षा तबे बनल रही जब ईमानदार खिलाड़ी सामूहिक संसाधनन (जवन में कंप्यूटिंग शक्ति आ हिस्सेदारी दुनों शामिल बा) के बहुमत के नियंत्रित करे लें. त कहलस, भले ही विरोधी 50% से अधिक कंप्यूटिंग शक्ति के नियंत्रित करे, ईमानदार खिलाड़ी के पास अभी भी ईमानदार दांव के माध्यम से ब्लॉकचेन के बचाव करे के मौका बा. शीर्षक के एगो प्रारंभिक संस्करण बिटकॉइन-जैसे ब्लॉकचेन के दुर्भावनापूर्ण बहुमत के खिलाफ सुरक्षित करना जुलाई 2016 में ईप्रिंट आर्काइव में दिखाई दिहलस. वर्तमान संस्करण में भी इहे प्रेरणा बाटे. लेकिन एकर निर्माण विचार आ मॉडल बनावे के तरीका पूरा तरह से बदलल बा. †वर्जीनिया कॉमनवेल्थ यूनिवर्सिटी ई-मेल: duong[email protected]. ‡ शंघाई जियाओ टोंग विश्वविद्यालय. वर्जीनिया कॉमनवेल्थ विश्वविद्यालय में क्रिप्टोग्राफी लैब के दौरा करे के दौरान अधिकांश काम कइल गइल. ई-मेलः [email protected]. वर्जीनिया कॉमनवेल्थ यूनिवर्सिटी ईमेल: [email protected]. |
a293b3804d1972c9f72ed3490eaafa66349d1597 | कई गो गेम में बोर्ड के संग्रह होला जेह में बोर्ड के सुरुआती विन्यास द्वारा खेल के कठिनाई निर्धारित कइल जाला। बोर्ड के कठिनाई के सही तरीका से आंकल कुछ हद तक बेतरतीब होला आ एकरा खातिर या त खेल के बढ़िया स्तर के समझ के जरूरत होला या फिर खेल के बहुत परीक्षण के जरूरत होला। इ अध्ययन में हम विकासवादी एल्गोरिदम के एगो उपकरण के रूप में खोजब जवन खेल सोकोबन के एगो संस्करण खातिर स्वचालित रूप से बोर्ड के कठिनाई के ग्रेड करे खातिर बा. एगो विकासवादी एल्गोरिथ्म द्वारा हल करे के औसत समय आउर एगो बोर्ड के हल करे में विफलता के संख्या के बोर्ड के कठिनाई के विकल्प के रूप में उपयोग कइल जाला. सोकोबान एजेंट खातिर चाल के क्रम देवे वाला एगो सरल स्ट्रिंग-आधारित प्रतिनिधित्व के साथ प्रारंभिक परीक्षण बहुत कम संकेत प्रदान कइलस; इ आम तौर पर असफल रहल. दुगो अन्य प्रतिनिधित्व, एगो प्रतिक्रियाशील रैखिक आनुवंशिक प्रोग्रामिंग संरचना पर आधारित रहे जेकरा के आईएसएसी सूची कहल जात रहे, दुनो कठोरता सरोगेट खातिर उपयोगी कठोरता-वर्गीकरण जानकारी उत्पन्न कइलस. इ दुगो निरूपण अलग बा जे में एगो आईएसएसी सूची के बेतरतीब ढंग से आरंभ कइल गइल आबादी के उपयोग करेला जबकि दूसर सोकोबन बोर्ड के बेतरतीब संग्रह पर पूर्व-प्रशिक्षित सक्षम एजेंट के साथ आबादी के आरंभ करेला. अध्ययन में चार कठोरता सरोगेट सामिल हवें: विफलता के संभावना आउर इ दुनो निरूपण में से प्रत्येक के समाधान खातिर औसत समय. चारो बोर्ड क कठोरता क समान जानकारी उत्पन्न करेले, लेकिन पूर्व-विकसित एजेंटों के साथ विफलता क संभावना क गणना करे में तेजी पावल जाला औरु अन्य तीन बोर्ड-कठोरता सरोगेट्स की तुलना में स्पष्ट अर्थ होखेला. |
844b795767b7c382808cc866ffe0c74742f706d4 | कोर्टेक्सियल, सेरेबेलर आउर ब्रेनस्टिम बोल्ड-सिग्नल परिवर्तन क पहचान मनुष्यों में एफएमआरआई के साथ चलके मानसिक इमेजरी के दौरान कईल गयल रहे. इ अध्ययन में वास्तविक गति के दौरान पूरा मस्तिष्क सक्रियण आउर निष्क्रियता पैटर्न के [(18) एफ] -एफडीजी-पीईटी द्वारा जांच कइल गइल रहे आउर एफएमआरआई के उपयोग करे वाले समान विषय में कल्पनाशील गति के दौरान बोल्ड-सिग्नल परिवर्तन से तुलना कइल गइल रहे. सोलह स्वस्थ विषय के गतिशीलता आउर आराम पर [(18) एफ] -एफडीजी-पीईटी के साथ स्कैन कइल गइल रहे. लोकोमोशन प्रतिमान में विषय 10 मिनट तक स्थिर गति से चलेला. फिर [(18) एफ] -एफडीजी के अंतःशिरा में इंजेक्ट कइल गइल जबकि विषय एगो आउर 10 मिनट तक चले लगलन. तुलना खातिर, कल्पना कइल गइल पैदल चलला के दौरान ओही विषय में एफएमआरआई करल गइल रहे. वास्तविक आउर कल्पनाशील गति के दौरान एगो मूल गति नेटवर्क जेमे फ्रंटल कॉर्टेक्स, सेरेबैलम, पोंटोमेन्सेफेलिक टेगमेंटम, पैराहिप्पोकैम्पल, फ्यूसिफॉर्म आउर ऑकसिपिटल ग्रिरी में सक्रियता आउर बहुसंवेदी वेस्टिबुलर कॉर्टेक्स (विशेष रूप से) में निष्क्रियता शामिल होला. उपरी टेम्पोरल ग्यारस, इनफेरियर पेरीटल लोबुल) के देखावल गइल रहे. अंतर के रूप में, प्राथमिक मोटर आउर सोमैटोसेंसरी कोर्टेक्स के वास्तविक गति के दौरान अनुपूरक मोटर कोर्टेक्स आउर कल्पनाशील गति के दौरान बेसल गैंग्लिया से अलग रूप में सक्रिय कइल गइल रहे. मस्तिष्क के तना के लोकोमोटर केंद्र के सक्रियता कल्पना में गतिशीलता में अधिक प्रमुख रहे. निष्कर्ष में, वास्तविक गति के बुनियादी सक्रियण आउर निष्क्रियकरण पैटर्न कल्पनाशील गति के अनुरूप होला. अंतर परीक्षण कयल गयल गति के अलग-अलग पैटर्न के कारन हो सकेला. [(18) एफ]-एफडीजी-पीईटी में स्थिर वेग वास्तविक गतिशीलता (10 मिनट) के विपरीत, दोहरावल गइल 20-एस अवधियन में गतिशीलता के मानसिक कल्पना में चाल आरंभ आउर वेग परिवर्तन शामिल बा. वास्तविक स्थिर अवस्था के गति प्राथमिक मोटर कोर्टेक्स के माध्यम से सीधा मार्ग के उपयोग करे ला, जबकि कल्पनाशील मॉड्यूलेटरी गति पूरक मोटर कोर्टेक्स आउर बेसल गैंग्लिया लूप के माध्यम से अप्रत्यक्ष मार्ग के उपयोग करे ला. |
d372629db7d6516c4729c847eb3f6484ee86de94 | विजुअल क्वेश्चन अराउन्डिंग (वीक्यूए) चुनौती के सबसे दिलचस्प विशेषता में से एगो प्रश्न के अप्रत्याशितता बा. उनहन के जवाब देवे खातिर जरूरी जानकारी निकाले खातिर कई प्रकार के इमेज ऑपरेशन के जरूरत होला, जे डिटेक्शन आ गिनती से ले के सेगमेंटेशन आ पुनर्निर्माण तक ले हो सके ला। एगो विधि के {छवि, प्रश्न, उत्तर} तुपल से सटीक रूप से इ सब परिचालन में से एगो के करे खातिर प्रशिक्षित करल चुनौतीपूर्ण होई, लेकिन इ सब के सीमित सेट के साथे प्राप्त करे के लक्ष्य के प्राप्त करे के प्रयास सबसे अच्छा में अइसन प्रशिक्षण डेटा के महत्वाकांक्षी प्रतीत होला. हमार तरीका इ सीखत बा कि आपन लक्ष्य के प्राप्त करे खातिर बाहरी ऑफ-द-शेल्फ एल्गोरिदम के एगो सेट के उपयोग कइसे कइल जाय, एगो अइसन दृष्टिकोण जवन में न्यूरल ट्यूरिंग मशीन के साथ कुछ समान बा [10]. हमनी के प्रस्तावित विधि के मूल में एगो नया सह-ध्यान मॉडल बा. एकरे अलावा, प्रस्तावित दृष्टिकोण अपने निर्णय खातिर मानव-पठनीय कारण उत्पन्न करेला, आउर फिर भी आधार सत्य कारण के बिना अंत-से-अंत प्रशिक्षित कइल जा सकेला. हम लोग दू गो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट, विजुअल जीनोम आउर वीक्यूए पर प्रभावकारिता के प्रदर्शित कइनी, आउर देखावल कि इ दुनों मामला में अत्याधुनिक परिणाम पैदा करेला. |
8e9119613bceb83cc8a5db810cf5fd015cf75739 | भित्तर के खतरा समस्या के क्षेत्र में बदमाश उपकरण एगो तेजी से खतरनाक वास्तविकता बा. उद्योग, सरकार, आ शिक्षाविदन के एह समस्या से अवगत होखे के चाहीं आ अत्याधुनिक खोज पद्धति के बढ़ावा देवे के चाहीं। |
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018fd30f1a51c6523b382b6f7db87ddd865e393d | हम एलटीसीसी पर दू गो एंड-फायर एंटीना के डिजाइन कइनी जे क्रमशः क्षैतिज आउर ऊर्ध्वाधर ध्रुवीकरण के साथे बा. एंटीना 38GHz पर काम करेला, जवन कि 5G अनुप्रयोगन खातिर एगो संभावित आवृत्ति ह. क्षैतिज रूप से ध्रुवीकृत एंटीना लगभग 27% ब्रॉडबैंड परफॉर्मेंस प्रदान करेला आउर 6dB एंड-फायर लाभ प्रदान करेला आउर ऊर्ध्वाधर रूप से ध्रुवीकृत 12.5% बैंडविड्थ आउर 5dB लाभ प्रदान करेला. दुनों एंटीना के कॉम्पैक्ट सब्सट्रेट के तहत एकीकृत कइल गइल बा. आस-पास के तत्वन के बीच उत्कृष्ट अलगाव प्राप्त होला जे इ एंटेना के 5 जी मोबाइल सिस्टम में कोने के तत्वन खातिर उपयुक्त बनावेला. |
Subsets and Splits