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a0117ec4cd582974d06159644d12f65862a8daa3 | डीप बिलीफ नेटवर्क (डीबीएन) छिपे हुए कारण चर की कई परतों के साथ जनरेटिव मॉडल हैं, हाल ही में हिंटन, ओसिंडरो और तेह (2006) द्वारा पेश किया गया है, साथ ही एक लालची परत-वार अनसुर्क्षित सीखने एल्गोरिथ्म भी है। ले रूक्स और बेंगियो (2008) और सुटस्केवर और हिंटन (2008) पर आधारित, हम दिखाते हैं कि सार्वभौमिक अनुमान प्राप्त करने के लिए गहरे लेकिन संकीर्ण जनरेटिव नेटवर्क को उथले लोगों की तुलना में अधिक मापदंडों की आवश्यकता नहीं होती है। प्रूफ तकनीक का उपयोग करते हुए, हम साबित करते हैं कि सिग्मोइडल इकाइयों के साथ गहरे लेकिन संकीर्ण फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क किसी भी बूलियन अभिव्यक्ति का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। |
274946a974bc2bbbfe89c7f6fd3751396f295625 | इस लेख में हम रॉबस्ट ऑप्टिमाइजेशन (आरओ) के क्षेत्र में सैद्धांतिक और लागू दोनों तरह के प्राथमिक शोध का सर्वेक्षण करते हैं। हमारा ध्यान आरओ दृष्टिकोणों की कम्प्यूटेशनल आकर्षण के साथ-साथ मॉडलिंग शक्ति और पद्धति की व्यापक प्रयोज्यता पर होगा। पिछले दशक में आरओ के सबसे प्रमुख सैद्धांतिक परिणामों का सर्वेक्षण करने के अलावा, हम आरओ को बहु-चरण निर्णय लेने की समस्याओं के लिए अनुकूलन योग्य मॉडल से जोड़ने वाले कुछ हालिया परिणामों को भी प्रस्तुत करेंगे। अंत में, हम वित्त, सांख्यिकी, शिक्षा और इंजीनियरिंग के विभिन्न क्षेत्रों सहित डोमेन के एक विस्तृत स्पेक्ट्रम में आरओ के अनुप्रयोगों पर प्रकाश डालेंगे। |
573cd4046fd8b899a7753652cd0f4cf6e351c5ae | हम किनारे की जानकारी के आधार पर अव्यवस्थित वातावरण में जटिल आकार की वस्तुओं की पहचान के लिए एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं। हम पहले एक वर्गीकरणकर्ता कैस्केड को प्रशिक्षित करने के लिए विशिष्ट वातावरण में एक लक्ष्य वस्तु की उदाहरण छवियों का उपयोग करते हैं जो यह निर्धारित करता है कि छवि में किनारे पिक्सेल वांछित वस्तु या अव्यवस्था के एक उदाहरण से संबंधित हैं। एक उपन्यास छवि के साथ प्रस्तुत, हम अव्यवस्था किनारे पिक्सेल को छोड़ने के लिए कास्केड का उपयोग करें और वस्तु के समग्र पता लगाने में वस्तु किनारे पिक्सेल समूह। किनारे पिक्सेल वर्गीकरण के लिए प्रयुक्त विशेषताएं स्थानीयकृत, विरल किनारे घनत्व संचालन हैं। प्रयोगों से छवि-विमान के बाहर मनमाने ढंग से घूमने के तहत विभिन्न प्रकार के अव्यवस्थित इनडोर दृश्यों में जटिल वस्तुओं के एक सेट की पहचान के लिए तकनीक की प्रभावशीलता को मान्य किया जाता है। इसके अलावा, हमारे प्रयोगों से पता चलता है कि यह तकनीक प्रशिक्षण और परीक्षण वातावरण के बीच भिन्नता के लिए मजबूत है और रनटाइम पर कुशल है। |
e9b7367c63ba970cc9a0360116b160dbe1eb1bb4 | हम एक सुदृढीकरण सीखने की रूपरेखा प्रस्तुत करते हैं, जिसे प्रोग्रामेटिकली इंटरप्रेटेबल सुदृढीकरण सीखने (पीआईआरएल) कहा जाता है, जिसे व्याख्या करने योग्य और सत्यापित एजेंट नीतियों को उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। लोकप्रिय डीप रिइनफोर्समेंट लर्निंग (डीआरएल) प्रतिमान के विपरीत, जो तंत्रिका नेटवर्क द्वारा नीतियों का प्रतिनिधित्व करता है, पीआईआरएल एक उच्च-स्तरीय, डोमेन-विशिष्ट प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके नीतियों का प्रतिनिधित्व करता है। इस तरह की प्रोग्रामेटिक नीतियों में तंत्रिका नेटवर्क की तुलना में अधिक आसानी से व्याख्या किए जाने के लाभ हैं, और प्रतीकात्मक विधियों द्वारा सत्यापन के लिए उत्तरदायी हैं। हम एक नई विधि का प्रस्ताव करते हैं, जिसे न्यूरोली डायरेक्टेड प्रोग्राम सर्च (एनडीपीएस) कहा जाता है, अधिकतम इनाम के साथ एक प्रोग्रामेटिक नीति खोजने की चुनौतीपूर्ण गैर-सुचारू अनुकूलन समस्या को हल करने के लिए। एनडीपीएस पहले डीआरएल का उपयोग करके एक तंत्रिका नीति नेटवर्क सीखकर काम करता है, और फिर प्रोग्रामेटिक नीतियों पर एक स्थानीय खोज करता है जो इस तंत्रिका ओरेकल से दूरी को कम करने का प्रयास करता है। हम TORCS काररेसिंग वातावरण में एक अनुकरण कार चलाने के लिए सीखने के कार्य पर NDPS का मूल्यांकन करते हैं। हम यह प्रदर्शित करते हैं कि एनडीपीएस मानव-पठनीय नीतियों की खोज करने में सक्षम है जो कुछ महत्वपूर्ण प्रदर्शन बार पास करते हैं। हम यह भी दिखाते हैं कि पीआईआरएल नीतियों में डीआरएल द्वारा खोजे गए समान नीतियों की तुलना में अधिक सुचारू मार्ग हो सकते हैं, और प्रशिक्षण के दौरान सामना नहीं किए गए वातावरणों में अधिक आसानी से स्थानांतरित किया जा सकता है। |
48d103f81e9b70dc2de82508973bc35f61f8ed01 | यह दस्तावेज हाई स्पीड ट्रेनों और जमीनी वाहनों पर मोबाइल उपग्रह संचार के लिए टीईएस क्यूई बैंड एंटेना की अत्याधुनिक स्थिति और क्यूई बैंड एंटेना प्रदर्शन में सुधार और का बैंड टर्मिनलों के उन्नयन के संदर्भ में इसके विकास को प्रस्तुत करता है। |
7294d9fa5c5524a43619ad7e52d132a90cfe91bb | इस पत्र का सामान्य मुद्दा उच्च-डेटा-रेट सैटकॉम के लिए एक चरणबद्ध सरणी एंटेना के डिजाइन से संबंधित है। एक अंतिम प्रदर्शन एंटेना को एक मानव रहित हवाई वाहन (यूएवी) पर स्थापित किया जा सकता है ताकि कै-बैंड में एक उपग्रह के साथ संचार किया जा सके। सबसे पहले, एक कॉम्पैक्ट प्रतिबिंब-प्रकार चरण शिफ्टर को डिजाइन और साकार किया जाता है। दूसरा, चरणबद्ध सरणी एंटीना प्रोटोटाइप की अवधारणा विस्तृत है। तीसरा, एक नई कैलिब्रेशन विधि शामिल है जो कि वांछित दिशा में बीम को स्कैन करने के लिए प्रत्येक चरण शिफ्टर पर लागू होने वाले पूर्वाग्रह वोल्टेज प्रदान कर सकती है। |
b40b8a2b528a88f45bba5ecd23cec02840798e72 | एक का-बैंड सैटकॉम-ऑन-द-मोव ग्राउंड यूजर टर्मिनल के लिए एक 2 डी आवधिक लीक-वेव एंटीना प्रस्तुत किया गया है। एंटीना पैनल 20 गीगाहर्ट्ज डाउनलिंक के साथ-साथ 30 गीगाहर्ट्ज अपलिंक बैंड पर संबंधित परिपत्र ध्रुवीकरण के साथ काम करता है, एक सामान्य विकिरण एपर्चर और एक सामान्य चरण केंद्र का उपयोग करता है। दोहरे बैंड प्रदर्शन को ध्यान से डिजाइन किए गए ढेर दोहरे परत आवृत्ति चयनात्मक सतह द्वारा प्राप्त किया जाता है, जिसमें एक परत 20 गीगाहर्ट्ज पर काम करती है और 30 गीगाहर्ट्ज पर पारदर्शी होती है, और दूसरी परत इसके विपरीत कार्य करती है। इस पत्र में परिपत्र ध्रुवीकृत प्राथमिक फ़ीड, दो-परत संरचनाओं और पूर्ण कॉम्पैक्ट लचीली-तरंग एंटीना पैनल के डिजाइन का वर्णन किया गया है। मापा गया विकिरण प्रदर्शन 22 डीबीआई से अधिक वास्तविक लाभ मान और 60% से अधिक दक्षता को प्रकट करता है। क्रॉस-पोलराइजेशन भेदभाव और साइडलोब स्तर का का-बैंड पर उपग्रह संचार के लिए शक्ति वर्णक्रमीय आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उपयुक्त हैं। |
1f009366a901c403a8aad65c94ec2fecf3428081 | पूर्ववर्ती तंत्रिका मशीन अनुवाद मॉडल ने परीक्षण चरण में अनुवाद वाक्य पर अधिकतम उत्तरार्द्ध समस्या को हल करने से बचने के लिए कुछ अवलोकनात्मक खोज एल्गोरिदम (जैसे, बीम खोज) का उपयोग किया। इस पेपर में, हम गंबल-ग्रिडी डिकोडिंग का प्रस्ताव करते हैं जो एक प्रशिक्षित मॉडल के तहत अनुवाद की भविष्यवाणी करने के लिए एक जनरेटिव नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है। हम इस तरह की समस्या को हल करने के लिए Gumbel-Softmax पुनः parameterization का उपयोग करते हैं, जो हमारे जनरेटिव नेटवर्क को मानक स्टोचैस्टिक ढाल विधियों के माध्यम से अंतर और प्रशिक्षित करता है। हम अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करते हैं कि हमारा प्रस्तावित मॉडल असतत शब्दों के अनुक्रम उत्पन्न करने के लिए प्रभावी है। |
8e49caba006e1832a70162f3a93a31be25927349 | यह लेख संज्ञानात्मक रडार नामक एक नए विचार पर चर्चा करता है। संज्ञानात्मक रडार के गठन के लिए तीन घटक मूलभूत हैंः 1) बुद्धिमान सिग्नल प्रोसेसिंग, जो आसपास के वातावरण के साथ रडार की बातचीत के माध्यम से सीखने पर आधारित है; 2) रिसीवर से ट्रांसमीटर को फीडबैक, जो खुफिया का एक सुविधा है; और 3) रडार रिटर्न की सूचना सामग्री का संरक्षण, जो ट्रैकिंग के माध्यम से लक्ष्य का पता लगाने के लिए बेयसियन दृष्टिकोण द्वारा महसूस किया जाता है। ये तीनों तत्व चमगादड़ की प्रतिध्वनि-स्थान प्रणाली में मौजूद होते हैं, जिसे संज्ञानात्मक रडार की भौतिक प्राप्ति (यद्यपि तंत्रिका-जैविक शब्दों में) के रूप में देखा जा सकता है। राडार एक रिमोट-सेंसिंग प्रणाली है जिसका व्यापक रूप से सिविल और सैन्य दोनों आवश्यकताओं के लिए निगरानी, ट्रैकिंग और इमेजिंग अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किया जाता है। इस लेख में हम संज्ञान के मुद्दे पर विशेष जोर देते हुए रडार की भविष्य की संभावनाओं पर ध्यान केंद्रित करेंगे। इस मार्ग पर एक उदाहरण के रूप में हम समुद्री वातावरण में राडार निगरानी की समस्या पर विचार करेंगे। |
f584c3d1c2d0e4baa7f8fc72fcab7b9395970ef5 | इन जिज्ञासु प्रश्नों के अध्ययन में बहुत कम काम किया गया है, और मैं यह धारणा नहीं देना चाहता कि ऐसे विचारों का कोई व्यापक समूह मौजूद है जिसे "सिद्धांत" कहा जा सकता है। विज्ञान और दर्शन के इतिहास के बारे में जो आश्चर्यजनक है वह यह है कि मस्तिष्क की प्रक्रियाओं में रुचि के शानदार विकास के लिए मुख्य प्रेरणा, मनोवैज्ञानिक और शारीरिक दोनों, एक उपकरण, एक मशीन, डिजिटल कंप्यूटर से आई है। एक इंसान और एक मानव समाज के साथ व्यवहार करते हुए, हम तर्कहीन, असंगत, असंगत और अपूर्ण होने की विलासिता का आनंद लेते हैं, और फिर भी सामना करने के लिए। कंप्यूटर का संचालन करते समय हमें विस्तृत निर्देशों और पूर्ण परिशुद्धता की कठोर आवश्यकताओं को पूरा करना होगा। यदि हम मानव मन की क्षमता को समझते हैं जटिलता, अनिश्चितता और तर्कहीनता के सामने प्रभावी निर्णय लेने के लिए तो हम कंप्यूटर का उपयोग कर सकते हैं एक लाख गुना अधिक प्रभावी रूप से हम करते हैं। इस तथ्य को स्वीकार करना न्यूरोफिजियोलॉजी के क्षेत्र में अनुसंधान के लिए एक प्रेरणा रही है। जितना अधिक हम मन के सूचना प्रसंस्करण पहलुओं का अध्ययन करते हैं, उतना ही अधिक हम उलझन में पड़ जाते हैं और प्रभावित होते जाते हैं। इन प्रक्रियाओं को समझने में हमें बहुत समय लगेगा ताकि हम इनका पुनरुत्पादन कर सकें। किसी भी मामले में, गणितज्ञ दर्जनों उभरते क्षेत्रों में सैकड़ों और हजारों भयावह नई समस्याओं को देखता है, पहेलियों की भरमार, और अपने दिल की सामग्री के लिए चुनौतियां। वह कभी भी इनमें से कुछ को हल नहीं कर सकता, लेकिन वह कभी भी ऊब नहीं जाएगा। वह और क्या मांग सकता है? |
9d2222506f6a076e2c9803ac4ea5414eda881c73 | परिचय सड़क दुर्घटनाओं में चालक की नींद एक महत्वपूर्ण योगदान कारक है। इस समस्या से निपटने के लिए एक दृष्टिकोण चालक की नींद का पता लगाने के लिए तकनीकी प्रतिरोध विकसित करना है, ताकि दुर्घटना होने से पहले एक चालक को चेतावनी दी जा सके। इस समीक्षा का उद्देश्य यह आकलन करना है कि क्या वाहनों के माप का उपयोग वास्तविक समय में नींद की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। नतीजे कई व्यवहारिक प्रयोगों से पता चला है कि नियंत्रित, प्रयोगात्मक सेटिंग्स में नींद का ड्राइविंग प्रदर्शन पर गंभीर प्रभाव पड़ सकता है। हालांकि, उन अध्ययनों में से अधिकांश ने प्रदर्शन के सरल कार्यों (जैसे लेन स्थिति के मानक विचलन) की जांच की है और परिणाम अक्सर ड्राइवरों और समय के माध्यम से औसत के रूप में रिपोर्ट किए जाते हैं। निष्कर्ष अधिक जटिल कार्यों की जांच के साथ-साथ ड्राइवरों के बीच व्यक्तिगत अंतर के लिए आगे के शोध की आवश्यकता है। उद्योग पर प्रभाव ड्राइवरों की नींद की भविष्यवाणी के लिए एक सफल प्रतिरोधक उपाय के लिए संभवतः कई मानदंडों को निर्धारित करना होगा, और कई उपायों का उपयोग करना होगा। |
7bbd56f4050eb9f8b63f0eacb58ad667aaf49f25 | मोबाइल डाटा ट्रैफिक में उल्लेखनीय वृद्धि के लिए मोबाइल नेटवर्क क्षमता में वर्तमान 3जी/4जी नेटवर्क से अधिक वृद्धि की आवश्यकता है। इस पत्र में हम अगली पीढ़ी के मोबाइल संचार प्रणाली (5जी) के लिए मिलीमीटर वेव मोबाइल ब्रॉडबैंड (एमएमबी) प्रणाली का प्रस्ताव करते हैं। एमएमबी इस बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए 3-300 गीगाहर्ट्ज रेंज में विशाल स्पेक्ट्रम का दोहन करता है। हम तर्क देते हैं कि क्यों मिलीमीटर तरंग स्पेक्ट्रम मोबाइल ब्रॉडबैंड अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है। हम मिलीमीटर तरंगों के अनूठे फायदों जैसे कि स्पेक्ट्रम उपलब्धता और छोटे फॉर्म फैक्टर्स में बड़े बीमफॉर्मिंग लाभ पर चर्चा करते हैं। हम एक व्यावहारिक एमएमबी प्रणाली डिजाइन का भी वर्णन करते हैं जो 500 मीटर तक की दूरी पर जीबी/एस डेटा दर प्रदान करने में सक्षम है और 350 किमी/घंटे तक की गतिशीलता का समर्थन करता है। प्रणाली सिमुलेशन के माध्यम से, हम दिखाते हैं कि एक बुनियादी एमएमबी प्रणाली एक औसत सेल थ्रूपुट और सेल-एज थ्रूपुट प्रदर्शन देने में सक्षम है जो वर्तमान 20 मेगाहर्ट्ज एलटीई-एडवांस्ड सिस्टम की तुलना में 10-100 गुना बेहतर है। |
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0c83eeceee8f55fb47aed1420b5510aa185feace | हम भौगोलिक मैशअप से प्रेरित एक दृष्टिकोण का प्रस्ताव करते हैं जिसमें स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कार्यक्षमता और डेटा को ढीले लेकिन लचीले ढंग से विनिमय मानकों का उपयोग करके जोड़ा जाता है। हमारे केस स्टडी में MySQL, PHP और LandSerf GIS को मिलाकर गूगल अर्थ को विजुअल सिंथेसिस और KML में वर्णित एन्कोडिंग के साथ इंटरैक्शन के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण मोबाइल निर्देशिका सेवा के लिए किए गए 1.42 मिलियन अनुरोधों के लॉग की खोज के लिए लागू किया गया है। अन्तरक्रिया और दृश्य एन्कोडिंग के नवीन संयोजन विकसित किए गए हैं जिनमें स्थानिक टैग क्लाउड , टैग मैप्स , डेटा डायल और बहु-स्केल घनत्व सतह शामिल हैं। इस दृष्टिकोण के चार पहलुओं का अनौपचारिक रूप से मूल्यांकन किया गया है: प्रयुक्त दृश्य एन्कोडिंग, डेटासेट की दृश्य अन्वेषण में उनकी सफलता, उपयोग किए गए विशिष्ट उपकरण और मैशअप दृष्टिकोण। प्रारंभिक निष्कर्षों से दूसरों को लाभ होगा जो दृश्यता के लिए मैशअप का उपयोग करने पर विचार कर रहे हैं। विकसित विशिष्ट तकनीकों को यहां पर खोजे गए प्रकार के बहुविध स्थानिक-समयिक डेटा की संरचना में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए अधिक व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है। बड़े संरचित, बहुआयामी स्थानिक-समयिक डेटासेट की प्रारंभिक जांच के लिए अन्वेषणात्मक दृश्य विश्लेषण उपयोगी है। इस प्रक्रिया के लिए समय, स्थान और विशेषता के अनुसार अभिलेखों का चयन और एकत्रीकरण, डेटा को बदलने की क्षमता और उपयुक्त दृश्य एन्कोडिंग और बातचीत को लागू करने के लिए लचीलेपन की आवश्यकता होती है। |
11e907ef1dad5daead606ce6cb69ade18828cc39 | हम दिए गए गैर-ऋणात्मक चाप भार के साथ बड़े और विरल निर्देशित ग्राफ में बिंदु-से-बिंदु सबसे कम पथ गणना के लिए एक त्वरण विधि का अध्ययन करते हैं। त्वरण विधि को आर्क-फ्लैग दृष्टिकोण कहा जाता है और यह डिजस्ट्र के एल्गोरिथ्म पर आधारित है। आर्क-फ्लैग दृष्टिकोण में, हम अतिरिक्त जानकारी उत्पन्न करने के लिए नेटवर्क डेटा के पूर्व-प्रसंस्करण की अनुमति देते हैं, जिसका उपयोग सबसे कम पथ प्रश्नों को गति देने के लिए किया जाता है। पूर्व-प्रक्रिया चरण में, ग्राफ को क्षेत्रों में विभाजित किया जाता है और इस बात की जानकारी एकत्र की जाती है कि क्या एक आर्क किसी दिए गए क्षेत्र में सबसे कम पथ पर है। आर्क-फ्लैग विधि को उपयुक्त विभाजन और द्विदिश खोज के साथ संयुक्त करके बड़े नेटवर्क (1 मिलियन नोड्स, 2.5 मिलियन आर्क) पर डिजस्ट्र्रा के मानक एल्गोरिथ्म की तुलना में 500 से अधिक का औसत स्पीडअप कारक प्राप्त होता है। यह संयोजन लंबी दूरी के लघुतम पथ प्रश्नों के लिए संबंधित सबसे कम पथ के आकार के लगभग Dijkstra के एल्गोरिथ्म के खोज स्थान को संकीर्ण करता है। हम एक प्रयोगात्मक अध्ययन करते हैं जो यह मूल्यांकन करता है कि कौन से विभाजन आर्क-झंडा विधि के लिए सबसे उपयुक्त हैं। विशेष रूप से, हम कम्प्यूटेशनल ज्यामिति और एक बहु-मार्ग आर्क विभाजक विभाजन से विभाजन एल्गोरिदम की जांच करते हैं। मूल्यांकन जर्मन सड़क नेटवर्क पर किया गया था। लघुतम पथ एल्गोरिथ्म के त्वरण पर विभिन्न विभाजनों के प्रभाव की तुलना की जाती है। इसके अलावा, हम विभाजन के कई स्तरों के लिए गति तकनीक का एक विस्तार प्रस्तुत करते हैं. इस बहुस्तरीय संस्करण के साथ, समान गति कारक को कम स्थान आवश्यकताओं के साथ प्राप्त किया जा सकता है। इसलिए, इसे पूर्व-गणित डेटा के संपीड़न के रूप में देखा जा सकता है जो गणना किए गए सबसे छोटे मार्गों की शुद्धता को संरक्षित करता है। |
09be020a9738464799740602d7cf3273c1416c6a | प्रक्रियात्मक बनावट निर्माण एक कलाकार की सहायता के बिना अधिक समृद्ध और विस्तृत आभासी वातावरण के निर्माण को सक्षम बनाता है। हालांकि, वास्तविक दुनिया के बनावट का एक लचीला जनरेटिव मॉडल ढूंढना एक खुली समस्या बनी हुई है। हम एक उपन्यास संवहन तंत्रिका नेटवर्क आधारित बनावट मॉडल प्रस्तुत करते हैं जिसमें दो सारांश सांख्यिकी (ग्रामियन और अनुवाद ग्रामियन मैट्रिक्स), साथ ही साथ वर्णक्रमीय बाधाएं शामिल हैं। हम फूरियर ट्रांसफॉर्म या विंडो फूरियर ट्रांसफॉर्म की जांच स्पेक्ट्रल बाधाओं को लागू करने में करते हैं, और पाते हैं कि विंडो फूरियर ट्रांसफॉर्म ने उत्पन्न बनावट की गुणवत्ता में सुधार किया है। हम अपने सिस्टम की प्रभावशीलता का प्रदर्शन संबंधित अत्याधुनिक प्रणालियों के साथ उत्पन्न आउटपुट की तुलना करके करते हैं। |
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f8f92624c8794d54e08b3a8f94910952ae03cade | व्यक्ति पुनः पहचान (re-ID) एक क्रॉस-कैमरा पुनर्प्राप्ति कार्य है जो विभिन्न कैमरों के कारण छवि शैली भिन्नताओं से ग्रस्त है। यह कला एक कैमरा-अपरिवर्तनीय वर्णक उप-स्थान को सीखकर इस समस्या को निहित रूप से संबोधित करती है। इस पेपर में, हम कैमरा शैली (कैमस्टाइल) को पेश करके स्पष्ट रूप से इस चुनौती पर विचार करते हैं। कैमस्टाइल एक डेटा संवर्धन दृष्टिकोण के रूप में कार्य कर सकता है जो गहरे नेटवर्क ओवरफिटिंग के जोखिम को कम करता है और जो कैमस्टाइल असमानताओं को चिकना करता है। विशेष रूप से, एक शैली हस्तांतरण मॉडल के साथ, लेबल प्रशिक्षण छवियों को प्रत्येक कैमरे में शैली हस्तांतरित किया जा सकता है, और मूल प्रशिक्षण नमूनों के साथ, संवर्धित प्रशिक्षण सेट बनाते हैं। यह विधि, ओवरफिटिंग के खिलाफ डेटा विविधता को बढ़ाते हुए, काफी मात्रा में शोर भी पैदा करती है। शोर के प्रभाव को कम करने के प्रयास में, लेबल चिकनी नियमितकरण (एलएसआर) को अपनाया गया है। हमारी विधि का वैनिला संस्करण (एलएसआर के बिना) कुछ कैमरा प्रणालियों पर उचित रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है जिनमें ओवरफिटिंग अक्सर होती है। एलएसआर के साथ, हम सभी प्रणालियों में निरंतर सुधार का प्रदर्शन करते हैं चाहे ओवरफिटिंग की सीमा कितनी भी हो। हम मार्केट-1501 और ड्यूकएमटीएमसी-री-आईडी पर कला की स्थिति की तुलना में प्रतिस्पर्धी सटीकता की भी रिपोर्ट करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, कैमस्टाइल को एक दृश्य सीखने और व्यक्ति की पुनः पहचान (री-आईडी) में अनसुर्क्षित डोमेन अनुकूलन (यूडीए) की चुनौतीपूर्ण समस्याओं के लिए नियोजित किया जा सकता है, जिनमें से दोनों में महत्वपूर्ण अनुसंधान और अनुप्रयोग महत्व है। पूर्व में केवल एक कैमरा दृश्य में डेटा लेबल किया गया है और उत्तरार्द्ध में केवल स्रोत डोमेन में डेटा लेबल किया गया है। प्रयोगात्मक परिणामों से पता चलता है कि कैमस्टाइल दोनों समस्याओं में आधार रेखा के प्रदर्शन में काफी सुधार करता है। विशेष रूप से, यूडीए के लिए, कैमस्टाइल मार्केट-1501 और ड्यूकएमटीएमसी-रीआईडी पर एक आधार रेखा गहरी री-आईडी मॉडल के आधार पर अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करता है। हमारा कोड https://github.com/zhunzhong07/CamStyle पर उपलब्ध है। |
61ec08b1fd5dc1a0e000d9cddee6747f58d928ec | यह लेख अच्छे अनुमानित विश्वास अंतराल के उत्पादन के लिए बूटस्ट्रैप विधियों का सर्वेक्षण करता है। इसका उद्देश्य मानक अंतराल θ̂ ± zα σ̂ की सटीकता में परिमाण के क्रम में सुधार करना है, इस प्रकार से कि बहुत जटिल समस्याओं के लिए भी नियमित आवेदन की अनुमति हो। यह कैसे किया जाता है यह दिखाने के लिए सिद्धांत और उदाहरण दोनों का उपयोग किया जाता है। पहले सात खंड चार बूटस्ट्रैप विश्वास अंतराल प्रक्रियाओं का एक अवलोकन प्रदान करते हैंः बीसीए, बूटस्ट्रैप-टी, एबीसी और कैलिब्रेशन। खंड 8 और 9 इन विधियों के पीछे के सिद्धांत का वर्णन करते हैं, और उनके निकट संबंध को बारंडोर्फ-निल्सन, कॉक्स और रीड और अन्य द्वारा विकसित संभावना आधारित विश्वास अंतराल सिद्धांत के साथ। |
a9a6322f5d6575adb04d9ed670ffdef741840958 | फोर्डिस स्पॉट्स 2 और 3 मिमी व्यास के बीच की एक्टोपिक सेबेसीस ग्रंथियां हैं। ये सौम्य घाव अधिकतर मौखिक श्लेष्म और जननांग त्वचा में स्थित होते हैं। विशेष रूप से पुरुष जननांग क्षेत्र में वे खुजली, यौन गतिविधियों के दौरान असुविधा का कारण बन सकते हैं और सौंदर्य दृष्टि से अप्रिय होते हैं। अब तक, विभिन्न प्रकार की चिकित्सीय प्रक्रियाओं की सूचना मिली है जिनमें सफलता और पुनरावृत्ति दर भिन्न-भिन्न हैं। वर्तमान पूर्वव्यापी अध्ययन (एन = 2003 और 2011 के बीच 23 रोगियों) में, हम माइक्रो-पंच तकनीक के माध्यम से अपने शल्य चिकित्सा दृष्टिकोण को प्रस्तुत करते हैं। इस प्रभावी पद्धति का प्रयोग करके हमने बहुत संतोषजनक कार्यात्मक और सौंदर्य परिणाम प्राप्त किए। 12 से 84 महीने तक के पोस्टऑपरेटिव अवलोकनों के दौरान पुनरावृत्ति के कोई संकेत नहीं थे (मध्य = 51. 3 महीने) । |
970698bf0a66ddf935b14e433c81e1175c0e8307 | इंटरनेट ऑफ थिंग्स शब्द की एक प्रत्यक्ष व्याख्या एम्बेडेड नेटवर्क में मानव-से-चीज़ या चीज़-से-चीज़ संचार के लिए मानक इंटरनेट प्रोटोकॉल के उपयोग को संदर्भित करती है। यद्यपि इस क्षेत्र में सुरक्षा की आवश्यकताओं को अच्छी तरह से मान्यता दी गई है, फिर भी यह पूरी तरह से समझा नहीं गया है कि मौजूदा आईपी सुरक्षा प्रोटोकॉल और आर्किटेक्चर को कैसे तैनात किया जा सकता है। इस पेपर में, हम मौजूदा इंटरनेट प्रोटोकॉल और सुरक्षा वास्तुकला की प्रयोज्यता और सीमाओं पर चर्चा करते हैं। सबसे पहले, हम तैनाती मॉडल और सामान्य सुरक्षा आवश्यकताओं का अवलोकन देते हैं। इसके बाद हम आईपी आधारित सुरक्षा समाधानों के लिए चुनौतियों और आवश्यकताओं का परिचय देते हैं और मानक आईपी सुरक्षा प्रोटोकॉल की विशिष्ट तकनीकी सीमाओं पर प्रकाश डालते हैं। |
140df6ceb211239b36ff1a7cfdc871f06d787d11 | कार्यात्मक एन्क्रिप्शन प्रतिबंधित डिक्रिप्शन कुंजियों का समर्थन करता है जो उपयोगकर्ताओं को एन्क्रिप्टेड संदेशों के विशिष्ट कार्यों को सीखने की अनुमति देते हैं। यद्यपि कार्यात्मक एन्क्रिप्शन पर अधिकांश शोध अब तक एन्क्रिप्टेड संदेशों की गोपनीयता पर केंद्रित है, कई यथार्थवादी परिदृश्यों में उन कार्यों के लिए भी गोपनीयता प्रदान करना महत्वपूर्ण है जिनके लिए डिक्रिप्शन कुंजी प्रदान की जाती है। जबकि सार्वजनिक कुंजी सेटिंग में कार्य गोपनीयता स्वाभाविक रूप से सीमित है, निजी कुंजी सेटिंग में इसकी जबरदस्त क्षमता है। विशेष रूप से, कोई ऐसी योजनाओं का निर्माण करने की उम्मीद कर सकता है जहां संदेशों के एन्क्रिप्शन $$\mathsf{m}_1, \ldots , \mathsf{m}_T$$ m 1 , ... , m T साथ में फ़ंक्शंस $$f_1, \ldots , f_T$ f 1 , ... , f T के अनुरूप डिक्रिप्शन कुंजी, मूल रूप से मूल्यों $$\{ f_i(\mathsf{m}_j) }_{i,j\in [T]}$ { f i (m j) } i , j ∈ [ T ] के अलावा कोई अन्य जानकारी प्रकट नहीं करते हैं। अपनी महान क्षमता के बावजूद, ज्ञात फ़ंक्शन-निजी निजी कुंजी योजनाएं या तो कार्यों के सीमित परिवारों (जैसे आंतरिक उत्पादों) का समर्थन करती हैं या फ़ंक्शन गोपनीयता की कुछ कमजोर धारणाएं प्रदान करती हैं। हम एक सामान्य परिवर्तन प्रस्तुत करते हैं जो एक फंक्शन-निजी कार्यात्मक एन्क्रिप्शन योजना देता है, जो किसी भी गैर-फंक्शन-निजी योजना के साथ शुरू होता है जो एक पर्याप्त समृद्ध फ़ंक्शन वर्ग के लिए है। हमारा परिवर्तन अंतर्निहित योजना की संदेश गोपनीयता को संरक्षित करता है और विभिन्न प्रकार की मौजूदा योजनाओं का उपयोग करके इसे त्वरित किया जा सकता है। कार्यात्मक एन्क्रिप्शन योजनाओं के ज्ञात निर्माणों में प्लगिंग, हम त्रुटि के साथ सीखने की धारणा पर, अस्पष्टता परिकल्पनाओं पर, सरल बहु-रैखिक-नक्शों की धारणाओं पर, और यहां तक कि किसी भी एक-तरफा फ़ंक्शन के अस्तित्व पर आधारित फ़ंक्शन-निजी योजनाएं प्राप्त करते हैं (सुरक्षा और दक्षता के बीच विभिन्न व्यापार-ऑफ की पेशकश करते हैं) । |
d0895e18d0553b9a35cff80bd7bd5619a19d51fb | हम उच्च गति ऑप्टिकल संचार लिंक के लिए 107 गीगाहर्ट्ज बेसबैंड अंतर पार-अवरोधक एम्पलीफायर आईसी की रिपोर्ट करते हैं। दो डार्लिंगटन प्रतिरोधक प्रतिक्रिया चरणों से युक्त एम्पलीफायर, 500 एनएम इनपी एचबीटी प्रक्रिया में लागू किया गया था और 55 डीबीओएच अंतर पारगम्यता लाभ, 30 पीएस समूह विलंब, पी 1 डीबी = 1 डीबीएम का प्रदर्शन करता है, और 5.2 वी आपूर्ति द्वारा संचालित होता है। अंतर इनपुट और आउटपुट प्रतिबाधा 50Ω है। आईसी इंटरफेस के लिए -2V सीडी इनपुट पर उच्च गति photodiodes के लिए कनेक्शन और -450 mV सीडी के लिए आउटपुट पर इंटरफेस के लिए गिल्बर्ट-सेल मिक्सर और ईसीएल तर्क के लिए. |
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6910f307fef66461f5cb561b4d4fc8caf8594af5 | पिछले दो वर्षों में, वर्ड एम्बेडिंग एल्गोरिदम और उन पर शोध की एक लहर आई है। हालांकि, मूल्यांकन ज्यादातर कार्यों के संकीर्ण सेट पर किया गया है, मुख्य रूप से शब्द समानता/संबंधिता और शब्द संबंध समानता और एक ही भाषा पर, अर्थात् अंग्रेजी पर। हम विभिन्न भाषाओं पर एम्बेडिंग का मूल्यांकन करने के लिए एक दृष्टिकोण का प्रस्ताव करते हैं जो यह भी जांच करके कि एम्बेडिंग स्पेस की संरचना में अंतर्दृष्टि उत्पन्न करता है कि कैसे शब्द एम्बेडिंग विभिन्न वाक्यविन्यास सुविधाओं के साथ क्लस्टर करते हैं। हम दिखाते हैं कि सभी एम्बेडिंग दृष्टिकोण इस कार्य में समान रूप से व्यवहार करते हैं, निर्भरता-आधारित एम्बेडिंग सबसे अच्छा प्रदर्शन करते हैं। यह प्रभाव कम आयामी एम्बेडेड- |
8d31dbda7c58de30ada8616e1fcb011d32d5cf83 | लचीली डेटा दर (सीएएन-एफडी) के साथ नियंत्रक क्षेत्र नेटवर्क वाहन में नेटवर्क प्रौद्योगिकी की अगली पीढ़ी के रूप में ध्यान आकर्षित कर रहा है। हालांकि, सुरक्षा के मुद्दों को पूरी तरह से ध्यान में नहीं रखा गया है जब CAN-FD डिजाइन किया गया है, हालांकि प्रेषित जानकारी का हर बिट चालक सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है। यदि हम सीएएन-एफडी की सुरक्षा कमजोरियों को हल करने में विफल रहते हैं, तो हम वाहन-सूचना और संचार प्रौद्योगिकी (वाहन-आईसीटी) के अभिसरण के विकास को जारी रखने की उम्मीद नहीं कर सकते। सौभाग्य से, सुरक्षित इन-वाहन CAN-FD संचार वातावरण का निर्माण किया जा सकता है, जो CAN-FD के बड़े डेटा पेलोड का उपयोग कर सकता है। इस पेपर में, हम एक प्रतिरोध के रूप में वाहन में CAN-FD के लिए एक सुरक्षा वास्तुकला का प्रस्ताव करते हैं (सीएएन-एफडी विनिर्देशों के अनुसार डिज़ाइन किया गया) । हमने एक व्यावहारिक सुरक्षा वास्तुकला डिजाइन करने के लिए अंतर्राष्ट्रीय मानकीकरण संगठन (आईएसओ) 26262 ऑटोमोटिव सुरक्षा अखंडता स्तर और इन-वाहन सबनेटवर्क की विशेषताओं पर विचार किया। हमने तीन प्रकार के माइक्रोकंट्रोलर यूनिट और CANoe सॉफ्टवेयर का उपयोग करके प्रस्तावित सुरक्षा वास्तुकला की व्यवहार्यता का भी मूल्यांकन किया। हमारे मूल्यांकन के निष्कर्षों का उपयोग अगली पीढ़ी के वाहनों के निर्माण के लिए इलेक्ट्रॉनिक नियंत्रण इकाइयों के प्रदर्शन स्तर के संकेतक के रूप में किया जा सकता है। |
122ab8b1ac332bceacf556bc50268b9d80552bb3 | एक व्यापक रूप से स्वीकार्य आधार यह है कि जटिल सॉफ्टवेयर में अक्सर बग होते हैं जिनका दुर्गम रूप से हमलावरों द्वारा शोषण किया जा सकता है। जब यह सॉफ्टवेयर वाहन में इलेक्ट्रॉनिक नियंत्रण इकाई (ईसीयू) पर होता है, तो इन बग्स का शोषण करने से जीवन या मृत्यु के परिणाम हो सकते हैं। चूंकि वाहनों के लिए सॉफ्टवेयर समय के साथ अधिक से अधिक हो सकता है और अधिक जटिल हो सकता है, इसलिए शोषण योग्य कमजोरियों की संख्या बढ़ेगी। नतीजतन, निर्माता तेजी से और कुशलता से अपडेट को तैनात करने की आवश्यकता के बारे में पूरी तरह से जागरूक हैं ताकि सॉफ्टवेयर कमजोरियों को जल्द से जल्द ठीक किया जा सके। |
3a257a87ab5d1e317336a6cefb50fee1958bd84a | क्लाउड कंप्यूटिंग उभरती कंप्यूटिंग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उच्च स्केलेबिलिटी, लचीलापन और लागत-प्रभावशीलता प्रदान करता है। बड़े उत्पादन क्लाउड क्लस्टर पर वास्तविक कार्यभार की विशेषताओं को समझना न केवल क्लाउड सेवा प्रदाताओं बल्कि शोधकर्ताओं और दैनिक उपयोगकर्ताओं के लिए भी लाभदायक है। यह पेपर एक बड़े पैमाने पर गूगल क्लस्टर उपयोग ट्रेस डेटासेट का अध्ययन करता है और यह दर्शाता है कि क्लस्टर में मशीनों का प्रबंधन कैसे किया जाता है और 29 दिनों की अवधि के दौरान प्रस्तुत कार्यभार कैसे व्यवहार करते हैं। हम मशीन रखरखाव की घटनाओं की आवृत्ति और पैटर्न, नौकरी- और कार्य-स्तर के कार्यभार व्यवहार, और समग्र क्लस्टर संसाधनों का उपयोग कैसे किया जाता है, पर ध्यान केंद्रित करते हैं। |
7dfce578644bc101ae4ffcd0184d2227c6d07809 | बहुरूपिक एन्क्रिप्शन और छद्मनामकरण, जिसे पीईपी के रूप में संक्षिप्त किया जाता है, संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा के प्रबंधन के लिए एक नया दृष्टिकोण बनाते हैं, विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल में। पारंपरिक एन्क्रिप्शन काफी कठोर होता है: एक बार एन्क्रिप्ट हो जाने के बाद, डेटा को डिक्रिप्ट करने के लिए केवल एक कुंजी का उपयोग किया जा सकता है। यह कठोरता बिग डेटा एनालिटिक्स के संदर्भ में एक बड़ी समस्या बन रही है, जहां विभिन्न पक्ष जो एन्क्रिप्टेड डेटा सेट के हिस्से की जांच करना चाहते हैं, सभी को डिक्रिप्शन के लिए एक कुंजी की आवश्यकता होती है। बहुरूपिक एन्क्रिप्शन एक नई क्रिप्टोग्राफिक तकनीक है जो इन समस्याओं को हल करती है। बहुरूपी छद्म-नामकरण की संबंधित तकनीक के साथ मिलकर नई सुरक्षा और गोपनीयता गारंटी दी जा सकती है जो (व्यक्तिगत) स्वास्थ्य देखभाल, स्व-मापन ऐप्स के माध्यम से चिकित्सा डेटा संग्रह और अधिक सामान्य रूप से गोपनीयता-अनुकूल पहचान प्रबंधन और डेटा विश्लेषण जैसे क्षेत्रों में आवश्यक हैं। बहुरूपिक एन्क्रिप्शन के प्रमुख विचार निम्नलिखित हैं: सृजन के तुरंत बाद, डेटा को बहुरूप तरीके से एन्क्रिप्ट किया जा सकता है और (क्लाउड) स्टोरेज सुविधा में इस तरह से संग्रहीत किया जा सकता है कि स्टोरेज प्रदाता को पहुंच नहीं मिल सके। महत्वपूर्ण बात यह है कि डेटा को देखने के लिए कौन है, यह तय करने की आवश्यकता नहीं है, ताकि डेटा को तुरंत संरक्षित किया जा सके। उदाहरण के लिए, एक पीईपी-सक्षम स्व-मापने वाला उपकरण अपने सभी माप डेटा को एक बैक-एंड डेटाबेस में बहुरूपिक रूप से एन्क्रिप्ट किए गए रूप में संग्रहीत करेगा। 2. बाद में यह तय किया जा सकता है कि कौन डेटा को डिक्रिप्ट कर सकता है। यह निर्णय एक नीति के आधार पर किया जाएगा, जिसमें डेटा विषय को एक प्रमुख भूमिका निभानी चाहिए। पीईपी-सक्षम डिवाइस के उपयोगकर्ता, उदाहरण के लिए, यह तय कर सकते हैं कि डॉक्टर एक्स, वाई, जेड किसी चरण में अपने निदान में डेटा का उपयोग करने के लिए डिक्रिप्ट कर सकते हैं, या चिकित्सा शोध समूह ए, बी, सी इसे अपनी जांच के लिए उपयोग कर सकते हैं, या तीसरे पक्ष यू, वी, डब्ल्यू इसे अतिरिक्त सेवाओं के लिए उपयोग कर सकते हैं, आदि। 3. किसी विशिष्ट पक्ष द्वारा इसे डिक्रिप्ट करने योग्य बनाने के लिए एन्क्रिप्टेड डेटा का यह ट्विकिंग अंधाधुंध तरीके से किया जा सकता है। यह एक विश्वसनीय पक्ष द्वारा किया जाना होगा जो जानता है कि किसके लिए सिफ़र पाठ को कैसे ट्वीक करना है। यह पीईपी प्रौद्योगिकी बड़े डेटा विश्लेषण के लिए आवश्यक सुरक्षा और गोपनीयता बुनियादी ढांचा प्रदान कर सकती है। लोग अपने डेटा को बहुरूपिक रूप से एन्क्रिप्ट किए गए रूप में सौंप सकते हैं, और प्रत्येक बार बाद में विशिष्ट विश्लेषण उद्देश्यों के लिए विशिष्ट पक्षों के लिए (भागों) को उपलब्ध कराने (डि-क्रिप्टेबल) करने का निर्णय लेते हैं। इस तरह उपयोगकर्ता नियंत्रण में रहते हैं और यह देख सकते हैं कि उनके डेटा का उपयोग कहां और किसके द्वारा किस उद्देश्य से किया जाता है। - क्या ? |
0426408774fea8d724609769d6954dd75454a97e | भिन्नतापूर्ण ऑटोएन्कोडर बिना किसी पर्यवेक्षण के सीखने के लिए एक शक्तिशाली ढांचा है। हालांकि, पिछले काम को एक या दो परतों के साथ उथले मॉडल तक सीमित किया गया है पूरी तरह से कारक स्टोकास्टिक लुप्त चर, लुप्त प्रतिनिधित्व की लचीलापन को सीमित करना। हम परिवर्तनशील ऑटोकोडर के प्रशिक्षण एल्गोरिदम में तीन प्रगति का प्रस्ताव करते हैं, जो पहली बार पांच स्टोचस्टिक परतों के गहरे मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है, (1) सीढ़ी नेटवर्क के समान संरचना का उपयोग अनुमान मॉडल के रूप में, (2) प्रारंभिक प्रशिक्षण में सक्रिय रहने वाली स्टोचस्टिक इकाइयों का समर्थन करने के लिए वार्म-अप अवधि, और (3) बैच सामान्यीकरण का उपयोग। इन सुधारों का उपयोग करके हम कई बेंचमार्क डेटासेट पर जनरेटिव मॉडलिंग के लिए अत्याधुनिक लॉग-संभाव्यता परिणाम दिखाते हैं। |
feebbb3378245c28c708a290a888248026b06ca8 | इस पेपर में मल्टीपल आर्म तकनीक पर आधारित एक उपन्यास बहु-आवृत्ति मुद्रित चतुर्भुज हेलिक्स एंटीना प्रस्तुत किया गया है। दोहरी आवृत्ति और संतोषजनक एंटीना विशेषताएं प्राप्त की जाती हैं। एंटीना का आकार अपेक्षाकृत संकुचित है और गोलार्धीय पैटर्न उत्कृष्ट परिपत्र ध्रुवीकृत कवरेज के साथ है। एंटीना को एचएफएसएस सॉफ्टवेयर के अनुप्रयोग के साथ डिजाइन और अनुकरण किया गया है। सिमुलेशन परिणाम और विश्लेषण प्रस्तुत किए गए हैं। |
1ee72ed1db4ddbc49922255194890037c7a2f797 | इस पत्र में एक ब्रॉडबैंड मोनोपल्स तुलनित्र एमएमआईसी (मोनोलिथिक माइक्रोवेव इंटीग्रेटेड सर्किट) को प्रस्तुत किया गया है जो गाएएस प्रक्रिया पर आधारित है। तीन मैजिक टी और एक लम्पड पावर डिवाइडर से निर्मित तुलनात्मक नेटवर्क एक योग चैनल और दो डेल्टा चैनलों के लिए प्रस्तावित है। माप परिणामों से पता चलता है कि कुल चैनल के लिए 2.5-डीबी से कम हानि के साथ 15 से 30 गीगाहर्ट्ज (66.7% सापेक्ष आवृत्ति बैंडविड्थ) के बीच बहुत व्यापक आवृत्ति बैंड प्राप्त किया जा सकता है। और शून्य गहराई दो डेल्टा चैनलों के लिए 15-27 गीगाहर्ट्ज में 22 डीबी से अधिक है और 27-30 गीगाहर्ट्ज में 17 डीबी है। कुल चिप आकार 3.4 मिमी है (<इनलाइन-फॉर्मूला> <टेक्स-मैथ नोटेशन="LaTeX">$0.26\lambda _{0}~0.26\lambda _{0}$ </text-math></inline-formula> 22.5 गीगाहर्ट्ज की केंद्र आवृत्ति पर) । |
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8eea0da60738a54c0fc6a092aecf0daf0c51cee3 | इस अध्ययन में आंशिक, अत्यधिक और पूर्ण स्वचालित वाहनों को खरीदने के लिए उपयोगकर्ता की स्वीकृति, चिंताओं और इच्छा की जांच की गई। 63 प्रश्नों के एक इंटरनेट आधारित सर्वेक्षण के माध्यम से, हमने 109 देशों से 5000 उत्तर एकत्र किए (40 देशों में कम से कम 25 उत्तरदाता थे) । हमने अंतर-राष्ट्रीय अंतर निर्धारित किया, और व्यक्तिगत चर के साथ सहसंबंधों का आकलन किया, जैसे कि उम्र, लिंग और व्यक्तित्व लक्षण जैसे कि बिग फाइव इन्वेंट्री के एक छोटे संस्करण के साथ मापा गया। परिणामों से पता चला कि उत्तरदाताओं ने औसतन, मैन्युअल ड्राइविंग को ड्राइविंग का सबसे सुखद तरीका पाया। उत्तर विविध थे: 22% उत्तरदाताओं ने पूरी तरह से स्वचालित ड्राइविंग प्रणाली के लिए $ 0 से अधिक का भुगतान नहीं करना चाहा, जबकि 5% ने संकेत दिया कि वे $ 30,000 से अधिक का भुगतान करने के लिए तैयार होंगे, और 33% ने संकेत दिया कि पूरी तरह से स्वचालित ड्राइविंग अत्यधिक सुखद होगी। 69% उत्तरदाताओं ने अनुमान लगाया कि पूरी तरह से स्वचालित ड्राइविंग अब से 2050 के बीच 50% बाजार हिस्सेदारी तक पहुंच जाएगी। उत्तरदाताओं को सॉफ्टवेयर हैकिंग/दुरुपयोग के बारे में सबसे अधिक चिंतित पाया गया और वे कानूनी मुद्दों और सुरक्षा के बारे में भी चिंतित थे। उत्तरदाताओं ने न्यूरोटिसिज्म पर उच्च स्कोर किया, वे डेटा प्रसारण के बारे में थोड़ा कम सहज थे, जबकि उत्तरदाताओं ने सहमति पर उच्च स्कोर किया, वे इसके साथ थोड़ा अधिक सहज थे। अधिक विकसित देशों के उत्तरदाता (कम दुर्घटना के आंकड़ों, उच्च शिक्षा और उच्च आय के संदर्भ में) अपने वाहन के डेटा को प्रसारित करने के साथ कम सहज थे, क्यू = 0.80 और क्यू = 0.90 के बीच क्रॉस-नेशनल सहसंबंध के साथ। वर्तमान परिणाम अंतरराष्ट्रीय जनता के बीच आशा और चिंता के प्रमुख क्षेत्रों को इंगित करते हैं, और वाहन डेवलपर्स और अन्य हितधारकों के लिए उपयोगी हो सकते हैं। 2015 एल्सेवियर लिमिटेड सभी अधिकार सुरक्षित। |
2d4f10ccd2503c37ec32aa0033d3e5b3559f4404 | स्थितिगत जागरूकता उड़ान सुरक्षा और परिचालन प्रदर्शन में योगदान देने वाला एक तेजी से प्रमुख कारक बन गया है, और आधुनिक विमानों में उन्नत एवियोनिक्स सिस्टम की स्थापना से जुड़ी मानव प्रदर्शन चुनौतियों का सामना करने के लिए अनुसंधान फलफूल रहा है। स्थितिगत जागरूकता का व्यवस्थित अध्ययन और आवेदन कॉकपिट से परे भी बढ़ा है और इसमें अन्य जटिल, उच्च परिणाम वाले कार्य क्षेत्रों में काम करने वाले हवाई यातायात नियंत्रकों और कर्मियों को शामिल किया गया है। यह खंड उन निबंधों का संग्रह प्रस्तुत करता है जिन्होंने स्थितिगत जागरूकता अनुसंधान और अभ्यास में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। इस उद्देश्य के लिए, यह स्थितिजन्य जागरूकता के वैचारिक विकास, इसके मूल्यांकन के लिए विधियों और प्रशिक्षण और डिजाइन के माध्यम से स्थितिजन्य जागरूकता को बढ़ाने के लिए अनुप्रयोगों को संबोधित करने वाले प्रमुख रीडिंग्स तक अनूठी पहुंच प्रदान करता है। |
a7621b4ec18719b08f3a2a444b6d37a2e20227b7 | कम्प्यूटर दृष्टि और मशीन लर्निंग में संवहन नेटवर्क सबसे व्यापक रूप से नियोजित वास्तुकला में से एक है। जटिल कार्यों को सीखने की उनकी क्षमता का लाभ उठाने के लिए, प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। अत्याधुनिक परिणामों का उत्पादन करने के लिए एक बड़े संवहन नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में हफ्तों लग सकते हैं, यहां तक कि आधुनिक GPU का उपयोग करते समय भी। वेब-स्केल डेटासेट के साथ काम करते समय प्रशिक्षित नेटवर्क का उपयोग करके लेबल का उत्पादन करना भी महंगा हो सकता है। इस कार्य में, हम एक सरल एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करते हैं जो प्रशिक्षण और अनुमान को एक महत्वपूर्ण कारक द्वारा तेज करता है, और मौजूदा राज्य-ऑफ-द-आर्ट कार्यान्वयन की तुलना में परिमाण के एक आदेश से अधिक सुधार कर सकता है। यह फूरियर डोमेन में बिंदुवार उत्पाद के रूप में संवृतियों की गणना करके किया जाता है जबकि एक ही परिवर्तित सुविधा मानचित्र का कई बार पुनः उपयोग किया जाता है। एल्गोरिथ्म को एक जीपीयू वास्तुकला पर लागू किया गया है और इससे संबंधित कई चुनौतियों का समाधान किया गया है। |
0ee6f663f89e33eb84093ea9cd94212d1a8170c9 | एक लीक-वेव एंटीना (एलडब्ल्यूए) का अध्ययन किया गया और प्रस्तुत किया गया, जो मिश्रित दाएं/बाएं हाथ (सीआरएलएच) सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (एसआईडब्ल्यू) पर आधारित है। सीरीज इंटरडिजिटल कैपेसिटर को सीआरएलएच कार्यक्षमता प्राप्त करने के लिए वेव गाइड की सतह पर स्लॉट को एटच करके सर्किट में पेश किया गया है। दो सममित लीक यात्रा-तरंग संचरण लाइनों को orthogonal ध्रुवीकरण के साथ एक-दूसरे के बगल में रखा जाता है और 90 ° चरण अंतर के साथ उत्तेजित किया जाता है जो एक शुद्ध परिपत्र ध्रुवीकरण मोड उत्पन्न करता है। इस ऐन्टेना की मुख्य किरण को मुख्य किरण की दिशा के भीतर कम अक्षीय अनुपात (3 डीबी से कम) बनाए रखते हुए आवृत्ति को बदलकर लगातार निर्देशित किया जा सकता है। इस एलडब्ल्यूए के प्रदर्शन को पूर्ण-तरंग अनुकरण और एक निर्मित प्रोटोटाइप के माप के माध्यम से सत्यापित किया जाता है जो एक अच्छा समझौता दिखाता है। |
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48b38420f9c39c601dcf81621609d131b8035f94 | स्वास्थ्य निगरानी प्रणाली पिछले दो दशकों के दौरान तेजी से विकसित हुई है और इसमें वर्तमान में स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करने के तरीके को बदलने की क्षमता है। यद्यपि स्मार्ट स्वास्थ्य निगरानी प्रणाली रोगी निगरानी कार्यों को स्वचालित करती है और इस प्रकार रोगी कार्यप्रवाह प्रबंधन में सुधार करती है, लेकिन नैदानिक सेटिंग्स में उनकी दक्षता अभी भी विवादास्पद है। इस पत्र में स्मार्ट स्वास्थ्य निगरानी प्रणालियों की समीक्षा और उनके डिजाइन और मॉडलिंग का अवलोकन प्रस्तुत किया गया है। इसके अलावा, वर्तमान स्वास्थ्य निगरानी प्रणालियों में सुधार के लिए दक्षता, नैदानिक स्वीकार्यता, रणनीतियों और सिफारिशों का एक महत्वपूर्ण विश्लेषण प्रस्तुत किया जाएगा। इसका मुख्य उद्देश्य अत्याधुनिक निगरानी प्रणालियों की वर्तमान स्थिति की समीक्षा करना और स्मार्ट स्वास्थ्य निगरानी प्रणालियों के क्षेत्र में निष्कर्षों का व्यापक और गहन विश्लेषण करना है। इस उद्देश्य के लिए पचास से अधिक विभिन्न निगरानी प्रणालियों का चयन, वर्गीकरण, वर्गीकरण और तुलना की गई है। अंत में, सिस्टम डिजाइन स्तर में प्रमुख प्रगति पर चर्चा की गई है, स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं के समक्ष वर्तमान मुद्दों के साथ-साथ स्वास्थ्य निगरानी क्षेत्र के लिए संभावित चुनौतियों की पहचान की जाएगी और अन्य समान प्रणालियों की तुलना की जाएगी। |
66336d0b89c3eca3dec0a41d2696a0fda23b6957 | उच्च लाभ, ब्रॉडबैंड और निम्न प्रोफ़ाइल निरंतर अनुप्रस्थ स्टब एंटीना सरणी ई-बैंड में प्रस्तुत की गई है। इस सरणी में 32 लंबे स्लॉट समानांतर में एक समान कॉर्पोरेट समानांतर-प्लेट-वेवगाइड बीमफॉर्मिंग नेटवर्क द्वारा एक पिलबॉक्स युग्मक के साथ संयुक्त होते हैं। विकिरण स्लॉट और कॉर्पोरेट फीड नेटवर्क एल्यूमीनियम में निर्मित हैं जबकि पिलबॉक्स युग्मक और इसके फोकल स्रोत को मुद्रित सर्किट बोर्ड प्रौद्योगिकी में निर्मित किया गया है। दोनों विनिर्माण प्रौद्योगिकियों को जोड़ने के लिए विशिष्ट संक्रमणों को डिजाइन किया गया है। डिजाइन, निर्माण और माप परिणाम विस्तृत हैं, और एक सरल डिजाइन पद्धति का प्रस्ताव है। 71 और 86 गीगाहर्ट्ज़ के बीच एंटीना अच्छी तरह से मेल खाता है (S < 13.6 dB) और सिमुलेशन और माप के बीच एक उत्कृष्ट समझौता पाया जाता है, इस प्रकार प्रस्तावित डिजाइन को मान्य करता है। एंटेना लाभ 29.3 डीबीआई से अधिक है, जो पूरे बैंडविड्थ पर है, जिसमें 82.25 गीगाहर्ट्ज पर 30.8 डीबीआई का शिखर लाभ है, और ई- और एच-प्लेन में लगभग समान आधे-शक्ति बीम चौड़ाई वाली बीम है। इस एंटेना आर्किटेक्चर को लंबी दूरी की मिलीमीटर-तरंग दूरसंचार अनुप्रयोगों जैसे कि ई-बैंड में पांचवीं पीढ़ी के बैकहालिंग के लिए एक अभिनव समाधान माना जाता है। |
07d9dd5c25c944bf009256cdcb622feda53dabba | मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (जैसे, मेट्रोपोलिस एल्गोरिथ्म और गिब्स सैंपलर) जटिल स्थैतिक प्रक्रियाओं के अनुकरण के लिए एक सामान्य उपकरण है जो कई प्रकार के सांख्यिकीय अनुमान में उपयोगी है। मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो की मूल बातें की समीक्षा की जाती है, जिसमें एल्गोरिदम और विचलन अनुमान की पसंद शामिल है, और कुछ नई विधियां पेश की जाती हैं। अधिकतम संभावना अनुमान के लिए मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो के उपयोग को समझाया गया है, और इसके प्रदर्शन की तुलना अधिकतम छद्म संभावना अनुमान के साथ की गई है। |
2ffd5c401a958e88c80291c48738d21d96942c1a | हम इस बात में रुचि रखते हैं कि किफायती अवधारणा स्वायत्त रोबोट नियंत्रण के हमारे दृष्टिकोण को कैसे प्रभावित कर सकती है और स्वायत्त रोबोटिक्स से प्राप्त परिणामों को किफायती अवधारणा पर चर्चा और अध्ययन पर कैसे प्रतिबिंबित किया जा सकता है। इस पेपर में हमने अध्ययन किया कि कैसे एक मोबाइल रोबोट, जो 3 डी लेजर स्कैनर से लैस है, पारगम्यता की क्षमता को समझना सीख सकता है और इसका उपयोग गोलाकार, सिलेंडर और बक्से से भरे कमरे में घूमने के लिए कर सकता है। परिणामों से पता चला कि सीखने के बाद, रोबोट गैर-पार करने योग्य वस्तुओं (यानी, टैंक) के संपर्क से बचने के लिए घूम सकता है। बक्से, खड़ी सिलेंडर, या कुछ अभिविन्यास में झूठ बोलने वाले सिलेंडर), लेकिन पार करने योग्य वस्तुओं (जैसे गोले, और रोबोट के संबंध में एक रोलेबल अभिविन्यास में झूठ बोलने वाले सिलेंडर) पर चलते हुए उन्हें अपने रास्ते से बाहर रोल करते हैं। हमने दिखाया है कि प्रत्येक क्रिया के लिए लगभग 1% संज्ञानात्मक विशेषताएं यह निर्धारित करने के लिए प्रासंगिक थीं कि यह दी गई है या नहीं और ये प्रासंगिक विशेषताएं सीमा छवि के कुछ क्षेत्रों में स्थित हैं। प्रयोगों को भौतिक विज्ञान आधारित सिम्युलेटर और वास्तविक रोबोट दोनों का उपयोग करके किया जाता है। |
788121f29d86021a99a4d1d8ba53bb1312334b16 | यह पत्र ट्यूटोरियल प्रक्रिया की प्रकृति से संबंधित है; वह साधन जिसके द्वारा एक वयस्क या "विशेषज्ञ" किसी ऐसे व्यक्ति की मदद करता है जो कम वयस्क या कम विशेषज्ञ है। यद्यपि इसका उद्देश्य सामान्य है, यह एक विशिष्ट कार्य के संदर्भ में व्यक्त किया जाता हैः एक ट्यूटर 3, 4 और 5 वर्ष की आयु के बच्चों को एक विशेष त्रि-आयामी संरचना बनाने के लिए सिखाना चाहता है जिसके लिए एक कौशल की डिग्री की आवश्यकता होती है जो शुरू में उनके बाहर होती है। यह सामान्य प्रकार की ट्यूशन स्थिति है जिसमें एक सदस्य "उत्तर जानता है" और दूसरा नहीं, बल्कि एक "व्यावहारिक" की तरह जिसमें केवल प्रशिक्षक "क्यों जानता है"। शिक्षक और बच्चों के बीच बदलती बातचीत से हमें डेटा मिलता है। विकासशील बच्चे द्वारा बहुत जल्दी समस्या सुलझाना इस क्रम का होता है। यद्यपि जीवन के शुरुआती महीनों से ही वह अपने आप में एक "प्राकृतिक" समस्या सुलझाने वाला होता है (जैसे कि ब्रूनर, 1973) यह अक्सर आसानी होती है कि उसके प्रयासों में दूसरों की सहायता और प्रोत्साहन मिलता है जो उससे अधिक कुशल होते हैं (केय, 1970) । चाहे वह उन प्रक्रियाओं को सीख रहा हो जो उपस्थित होने, संचार करने, वस्तुओं को संभालने, लोकोमोटिव करने, या वास्तव में, समस्या को हल करने की अधिक प्रभावी प्रक्रिया को स्वयं ही शामिल करते हैं, आमतौर पर उपस्थित लोगों में ऐसे अन्य लोग होते हैं जो उसे अपने रास्ते में मदद करते हैं। संक्षेप में, ट्यूटोरियल इंटरैक्शन शिशु और बचपन की एक महत्वपूर्ण विशेषता है। इसके अतिरिक्त, हमारी प्रजाति ही एकमात्र ऐसी प्रतीत होती है जिसमें कोई "इरादा" ट्यूशन चलता है (ब्रूनर, 1972; हिंडे, 1971) । यद्यपि यह सत्य है कि उच्चतर प्राइमेट प्रजातियों में से कई अपनी बड़ों (हम्बर्ग, 1968; वैन लेविक-गुडॉल, 1968) के अवलोकन से सीखते हैं, लेकिन इस बात का कोई प्रमाण नहीं है कि वे बड़ों अपने बच्चों को इस कौशल के प्रदर्शन में निर्देश देने के लिए कुछ भी करते हैं। मनुष्य को एक प्रजाति के रूप में जो विशिष्ट बनाता है वह केवल सीखने की क्षमता ही नहीं है, बल्कि शिक्षण की भी है। इस लेख का मुख्य उद्देश्य विकासशील बच्चे और उसके बड़ों के बीच इस पारस्परिक, अनुदेशात्मक संबंध के कुछ प्रमुख निहितार्थों की जांच करना है, जो कौशल अधिग्रहण और समस्या समाधान के अध्ययन के लिए हैं। मानव बच्चे में कौशल के अधिग्रहण को एक पदानुक्रमित कार्यक्रम के रूप में फलदायी रूप से कल्पना की जा सकती है जिसमें घटक कौशल को नए, अधिक जटिल कार्य आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उपयुक्त ऑर्केस्ट्रेशन द्वारा "उच्च कौशल" में जोड़ा जाता है (ब्रूनर, 1973) । यह प्रक्रिया समस्या सुलझाने के समान है जिसमें "निम्न क्रम" या घटक समस्याओं की महारत एक बड़ी संख्या के साथ सफलता के लिए एक sine qua non है, प्रत्येक स्तर दूसरे को प्रभावित करता है - जैसे पढ़ने के साथ जहां शब्दों का डिक्रिप्शन वाक्य के डिक्रिप्शन को संभव बनाता है, और वाक्य फिर विशेष शब्दों के डिक्रिप्शन में सहायता करते हैं (एफ. स्मिथ, 1971) । युवा शिक्षार्थी में दृढ़ता से इरादा रखने के कारण, आवश्यक कौशल का "शब्दकोश" होने के कारण, महत्वपूर्ण कार्य अक्सर एक जटिल कार्य होता है। |
13eba30632154428725983fcd8343f3f1b3f0695 | लगभग सभी वर्तमान निर्भरता पार्सर लाखों विरल संकेतक विशेषताओं के आधार पर वर्गीकृत करते हैं। न केवल ये विशेषताएं खराब रूप से सामान्यीकृत होती हैं, बल्कि विशेषता गणना की लागत पार्सिंग गति को काफी हद तक सीमित करती है। इस कार्य में, हम एक लालची, संक्रमण-आधारित निर्भरता पार्सर में उपयोग के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क वर्गीकरणकर्ता सीखने का एक नया तरीका प्रस्तावित करते हैं। क्योंकि यह वर्गीकरणकर्ता केवल घनी सुविधाओं की एक छोटी संख्या को सीखता है और उपयोग करता है, यह बहुत तेजी से काम कर सकता है, जबकि अंग्रेजी और चीनी डेटासेट दोनों पर बिना लेबल और लेबल वाले अनुलग्नक स्कोर में लगभग 2% सुधार प्राप्त कर सकता है। विशेष रूप से, हमारा पार्सर अंग्रेजी पेन ट्रीबैंक पर 92.2% लेबल किए बिना अनुलग्नक स्कोर पर प्रति सेकंड 1000 से अधिक वाक्यों को पार्स करने में सक्षम है। |
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3dd9793bc7b1f97115c45e90c8874f786262f466 | सेलुलर से वाईफाई तक डेटा ट्रैफिक को धक्का देना इंटर रेडियो एक्सेस टेक्नोलॉजी (आरएटी) ऑफलोडिंग का एक उदाहरण है। जबकि यह स्पष्ट रूप से अतिभारित सेलुलर नेटवर्क पर भीड़ को कम करता है, इस तरह के अनलोडिंग की अंतिम क्षमता और समग्र प्रणाली प्रदर्शन पर इसके प्रभाव को अच्छी तरह से समझा नहीं गया है। इसे संबोधित करने के लिए, हम एक सामान्य और व्यवहार्य मॉडल विकसित करते हैं जिसमें एम अलग-अलग आरएटी होते हैं, प्रत्येक एक्सेस पॉइंट्स (एपी) के के अलग-अलग स्तरों को तैनात करते हैं, जहां प्रत्येक स्तर ट्रांसमिट पावर, पथ हानि घातांक, तैनाती घनत्व और बैंडविड्थ में भिन्न होता है। एपी के प्रत्येक वर्ग को एक स्वतंत्र पॉइसन पॉइंट प्रक्रिया (पीपीपी) के रूप में मॉडलिंग किया जाता है, जिसमें मोबाइल उपयोगकर्ता स्थानों को एक अन्य स्वतंत्र पीपीपी के रूप में मॉडलिंग किया जाता है, सभी चैनलों में आईआईडी शामिल होते हैं। रेले फीका पड़ रहा है. पूरे नेटवर्क पर दर का वितरण तब एक भारित संघ रणनीति के लिए प्राप्त किया जाता है, जहां ऐसे भार को किसी विशेष उद्देश्य को अनुकूलित करने के लिए ट्यून किया जा सकता है। हम दिखाते हैं कि एसआईएनआर कवरेज को अधिकतम करने के लिए उतारा गया ट्रैफ़िक का इष्टतम अंश सामान्य रूप से वही नहीं है जो दर कवरेज को अधिकतम करता है, जिसे किसी दिए गए दर को प्राप्त करने वाले उपयोगकर्ताओं के अंश के रूप में परिभाषित किया गया है। |
e7b4ea66dff3966fc9da581f32cb69132a7bbd99 | मैक्रोसेल नेटवर्क में फेमटोसेल की तैनाती नेटवर्क क्षमता और कवरेज बढ़ाने का एक किफायती और प्रभावी तरीका है। फिर भी, इस तरह की तैनाती अंतर-स्तर और अंतर-स्तर हस्तक्षेप की उपस्थिति और फेमटोसेल के तदर्थ संचालन के कारण चुनौतीपूर्ण है। ओएफडीएमए की लचीली उप-चैनल आवंटन क्षमता से प्रेरित होकर, हम दो-स्तरीय नेटवर्क में स्पेक्ट्रम आवंटन के प्रभाव की जांच करते हैं, जहां मैक्रोसेल बंद पहुंच नीति का उपयोग करते हैं और फेमटोसेल खुली या बंद पहुंच में काम कर सकते हैं। एक व्यवहार्य मॉडल पेश करके, हम विभिन्न स्पेक्ट्रम आवंटन और फेमटोसेल एक्सेस नीतियों के तहत प्रत्येक स्तर के लिए सफलता की संभावना प्राप्त करते हैं। विशेष रूप से, हम संयुक्त उपचैनल आवंटन पर विचार करते हैं, जिसमें पूरे स्पेक्ट्रम को दोनों स्तरों द्वारा साझा किया जाता है, साथ ही असंबद्ध उपचैनल आवंटन, जिसके तहत असंबद्ध उपचैनल सेट दोनों स्तरों को सौंपे जाते हैं। हम सफलता की संभावनाओं और प्रति-स्तरीय न्यूनतम दरों के संदर्भ में सेवा की गुणवत्ता की बाधाओं के अधीन थ्रूपुट अधिकतमकरण समस्या को तैयार करते हैं, और इष्टतम स्पेक्ट्रम आवंटन में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। हमारे परिणाम बताते हैं कि बंद पहुँच वाले फेमटोसेल के साथ, अनुकूलित संयुक्त और असंगत उपचैनल आवंटन क्रमशः विरल और घने फेमटोसेल नेटवर्क में सभी योजनाओं के बीच सबसे अधिक थ्रूपुट प्रदान करते हैं। खुले पहुँच वाले फेमटोसेल के साथ, अनुकूलित संयुक्त उपचैनल आवंटन सभी फेमटोसेल घनत्वों के लिए उच्चतम संभव थ्रूपुट प्रदान करता है। |
09168f7259e0df1484115bfd44ce4fdcafdc15f7 | दो स्तरीय सेलुलर नेटवर्क में - जो एक केंद्रीय मैक्रोसेल से बना है, जो कम दूरी के फेमटोसेल हॉटस्पॉट के साथ होता है - क्रॉस-लेयर हस्तक्षेप सार्वभौमिक आवृत्ति पुनः उपयोग के साथ समग्र क्षमता को सीमित करता है। सार्वभौमिक आवृत्ति पुनः उपयोग के साथ निकट-दूर के प्रभावों की मात्रा निर्धारित करने के लिए, यह पेपर एक मौलिक संबंध प्राप्त करता है जो किसी भी व्यवहार्य फेमटोसेल एसआईएनआर के किसी भी सेट को दिए गए सबसे बड़े व्यवहार्य सेलुलर सिग्नल-टू-इंटरफेरेंस-प्लस-शोर अनुपात (एसआईएनआर) प्रदान करता है। हम एक लिंक बजट विश्लेषण प्रदान करते हैं जो दो-स्तरीय नेटवर्क में सरल और सटीक प्रदर्शन अंतर्दृष्टि को सक्षम करता है। कोचनेल फेमटोसेल से मैक्रोसेल में क्रॉस-टियर हस्तक्षेप को कम करने के लिए फेमटोसेल में एक वितरित उपयोगिता-आधारित एसआईएनआर अनुकूलन का प्रस्ताव है। फोस्चिनी-मिलजैनिक (एफएम) एल्गोरिथ्म अनुकूलन का एक विशेष मामला है। प्रत्येक फेमटोसेल अपनी व्यक्तिगत उपयोगिता को अधिकतम करता है जिसमें एक एसआईएनआर आधारित इनाम घटाने वाली लागत (मैक्रोसेल के लिए हस्तक्षेप) शामिल होती है। संख्यात्मक परिणामों से पता चलता है कि एफएम के सापेक्ष औसत फेमटोसेल एसआईएनआर में 30% से अधिक सुधार हुआ है। यदि क्रॉस-टियर हस्तक्षेप सेलुलर उपयोगकर्ता को अपने एसआईएनआर लक्ष्य को प्राप्त करने से रोकता है, तो एक एल्गोरिथ्म प्रस्तावित किया जाता है जो सबसे मजबूत फेमटोसेल इंटरफेरर्स की ट्रांसमिशन शक्तियों को कम करता है। एल्गोरिथ्म यह सुनिश्चित करता है कि एक सेलुलर उपयोगकर्ता 100 फेमटोसेल/सेल-साइट (सामान्य सेलुलर मापदंडों के साथ) के साथ भी अपने एसआईएनआर लक्ष्य को प्राप्त करता है और फेमटोसेल में केवल 16% की सबसे खराब स्थिति एसआईएनआर कमी की आवश्यकता होती है। ये परिणाम साझा स्पेक्ट्रम वाले दो-स्तरीय नेटवर्क में न्यूनतम नेटवर्क ओवरहेड की आवश्यकता वाले बिजली नियंत्रण योजनाओं के डिजाइन को प्रेरित करते हैं। |
5309b8f4723d44de2fa51cd2c15bffebf541ef57 | पारंपरिक समतल मुद्रित अर्ध-यागी एंटेना की सादगी और सहज डिजाइन ने इसकी अच्छी दिशा के लिए इसकी व्यापक लोकप्रियता को जन्म दिया है। इस पेपर में, एक एकल निर्देशक और एक शंक्वाकार पैराबोलिक रिफ्लेक्टर के साथ एक उपन्यास अर्ध-यागी एंटीना, एस-बैंड में काम कर रहा है, का प्रस्ताव है। प्रतिबाधा विशेषता और विकिरण विशेषता सीएसटी-माइक्रोवेव स्टूडियो के साथ अनुकरण की जाती है, और एंटीना का निर्माण और मापा जाता है। मापा परिणामों से पता चलता है कि 2.28-2.63GHz पर काम करने वाला एंटीना ऑपरेटिंग आवृत्ति रेंज के भीतर 6.5dBi का औसत लाभ प्राप्त कर सकता है, विशेष रूप से 2.5GHz पर 7.5dBi का उच्चतम लाभ। प्रस्तावित एंटीना का व्यापक रूप से WLAN/TD-LTE/BD1 आदि में उपयोग किया जा सकता है। |
c03c3583153d213f696f1cbd4cd65c57437473a5 | यह पेपर उच्च शक्ति कारक के साथ एलएलसी अनुनाद कनवर्टर आधारित एलईडी (प्रकाश उत्सर्जक डायोड) दीपक चालक का प्रस्ताव करता है। प्रस्तावित सर्किट में पीएफसी (पावर फैक्टर करेक्शन) के लिए बूस्ट कन्वर्टर का उपयोग किया गया है जो निरंतर प्रवाह मोड (सीसीएम) में काम करता है और एलईडी लैंप लोड को चलाने के लिए एक अर्ध-ब्रिज रेज़ोनेंट कन्वर्टर का उपयोग किया जाता है। एलएलसी कनवर्टर को इस प्रकार डिजाइन किया गया है कि स्विचिंग हानि को कम करने के लिए अर्ध-ब्रिज के ठोस राज्य स्विच शून्य वोल्टेज स्विचिंग (जेडवीएस) के तहत काम कर रहे हैं। 50 वाट के एलईडी ड्राइवर का विश्लेषण, डिजाइन, मॉडलिंग और सिमुलेशन सार्वभौमिक एसी mains के लिए MATLAB/Simulink टूल का उपयोग करके किया जाता है। प्रस्तावित एलईडी लैंप ड्राइवर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए बिजली गुणवत्ता सूचकांकों की गणना की जाती है जैसे एसी मेन वर्तमान (THDi) का कुल हार्मोनिक विकृति, बिजली कारक (PF) और क्रेस्ट कारक (CF) । |
94a62f470aeea69af436e2dd0b54cd50eaaa4b23 | अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए सबसे सफल दृष्टिकोणों में से एक के रूप में, सहयोगी फ़िल्टरिंग (सीएफ) अन्य उपयोगकर्ताओं के लिए अज्ञात वरीयताओं की सिफारिशों या भविष्यवाणियों को बनाने के लिए उपयोगकर्ताओं के एक समूह की ज्ञात प्राथमिकताओं का उपयोग करता है। इस पत्र में, हम पहले सीएफ कार्यों और उनके मुख्य चुनौतियों का परिचय देते हैं, जैसे डेटा स्पार्सिटी, स्केलेबिलिटी, पर्यायवाची, ग्रे भेड़, शिलिंग हमले, गोपनीयता सुरक्षा, आदि, और उनके संभावित समाधान। इसके बाद हम सीएफ तकनीकों की तीन मुख्य श्रेणियों को प्रस्तुत करते हैंः मेमोरी-आधारित, मॉडल-आधारित और हाइब्रिड सीएफ एल्गोरिदम (जो सीएफ को अन्य अनुशंसा तकनीकों के साथ जोड़ती हैं), प्रत्येक श्रेणी के प्रतिनिधि एल्गोरिदम के उदाहरणों के साथ, और उनके पूर्वानुमान प्रदर्शन और चुनौतियों का समाधान करने की उनकी क्षमता का विश्लेषण। बुनियादी तकनीकों से लेकर अत्याधुनिक तक, हम एफ.सी. तकनीकों के लिए एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करने का प्रयास करते हैं, जो इस क्षेत्र में अनुसंधान और अभ्यास के लिए एक रोडमैप के रूप में कार्य कर सकता है। |
ced981c28215dd218f05ecbba6512671b22d1cc6 | सार-आजकल सोशल मीडिया की जानकारी जैसे कि समाचार, लिंक, चित्र या वीडीओ को व्यापक रूप से साझा किया जाता है। हालांकि, सोशल मीडिया के माध्यम से सूचना के प्रसार की प्रभावशीलता गुणवत्ता में कमी हैः कम तथ्य की जांच, अधिक पूर्वाग्रह, और कई अफवाहें। कई शोधकर्ताओं ने ट्विटर पर विश्वसनीयता के बारे में जांच की है, लेकिन फेसबुक पर विश्वसनीयता की जानकारी के बारे में कोई शोध रिपोर्ट नहीं है। इस पत्र में फेसबुक की सूचनाओं पर विश्वसनीयता मापने के लिए विशेषताएं प्रस्तावित की गई हैं। हमने फेसबुक पर विश्वसनीयता के लिए प्रणाली विकसित की। सबसे पहले हमने मैन्युअल मानव लेबलिंग द्वारा प्रत्येक पोस्ट की विश्वसनीयता को मापने के लिए एफबी विश्वसनीयता मूल्यांकनकर्ता विकसित किया है। इसके बाद हमने समर्थन वेक्टर मशीन (एसवीएम) का उपयोग करके एक मॉडल बनाने के लिए प्रशिक्षण डेटा एकत्र किया। दूसरा, हमने फेसबुक उपयोगकर्ताओं के लिए प्रत्येक पोस्ट की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए एफबी विश्वसनीयता का एक क्रोम एक्सटेंशन विकसित किया। हमारे एफबी क्रेडिबिलिटी क्रोम एक्सटेंशन के उपयोग विश्लेषण के आधार पर, लगभग 81% उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाएं प्रस्तावित प्रणाली द्वारा स्वचालित रूप से गणना की गई सुझाई गई विश्वसनीयता से सहमत हैं। |
1b2a8dc42d6eebc937c9642799a6de87985c3da6 | सोशल मीडिया नेटवर्क की घटना से अनमोल आंकड़ों की भारी मात्रा बनती है जो ऑनलाइन उपलब्ध होते हैं और उन तक पहुंचना आसान होता है। कई उपयोगकर्ता विभिन्न सामाजिक नेटवर्क साइटों पर छवियों, वीडियो, टिप्पणियों, समीक्षाओं, समाचारों और रायों को साझा करते हैं, जिसमें ट्विटर सबसे लोकप्रिय में से एक है। ट्विटर से एकत्रित डेटा अत्यधिक अव्यवस्थित है, और ट्वीट्स से उपयोगी जानकारी निकालना एक चुनौतीपूर्ण कार्य है। ट्विटर में अरबी उपयोगकर्ताओं की एक बड़ी संख्या है जो ज्यादातर अरबी भाषा का उपयोग करके अपने ट्वीट पोस्ट और लिखते हैं। जबकि अंग्रेजी में भावना विश्लेषण पर बहुत शोध हुआ है, अरबी भाषा में शोध और डेटासेट की मात्रा सीमित है। यह पत्र एक अरबी भाषा डेटासेट का परिचय देता है, जो स्वास्थ्य सेवाओं पर राय के बारे में है और ट्विटर से एकत्र किया गया है। यह पेपर पहले ट्विटर से डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया का विवरण देगा और अरबी में एक बड़े भावना विश्लेषण डेटासेट के निर्माण के लिए अरबी पाठ को फ़िल्टर करने, पूर्व-प्रसंस्करण और एनोटेट करने की प्रक्रिया का भी विवरण देगा। हमारे स्वास्थ्य डेटासेट पर भावना विश्लेषण के प्रयोगों में डीप और कन्वल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के साथ कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (नाइव बेय्स, सपोर्ट वेक्टर मशीन और लॉजिस्टिक रिग्रेशन) का उपयोग किया गया। |
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838ec45eeb7f63875742a76aa1080563f44af619 | इस कार्यपत्र का समापन अनुसंधान क्षेत्रों के उदाहरणों के साथ किया गया है जो केस रिसर्च दृष्टिकोण का उपयोग करके जांच के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं। एसीएम श्रेणियाँ: एचओ, जेओ यह लेख इन गुणात्मक विधियों में से एक को परिभाषित करता है और चर्चा करता है - केस रिसर्च रणनीति। इस दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए अनुसंधान करने के इच्छुक शोधकर्ताओं के लिए सुझाव दिए गए हैं। केस रिसर्च के मूल्यांकन के लिए मानदंड स्थापित किए गए हैं और अध्ययनों को वर्गीकृत करने के लिए उपयोगी कई विशेषताओं की पहचान की गई है। सूचना प्रणाली पत्रिकाओं से लिए गए कागजातों के एक नमूने की समीक्षा की जाती है। |
9cf2c6d3ab15c1f23fc708e74111324fa82a8169 | इस लेख में शिक्षा में आईसीटी की भूमिकाओं पर चर्चा की गई है। सूचना और संचार प्रौद्योगिकी (आईसीटी) वर्तमान में मानव जीवन के हर पहलू को प्रभावित कर रही है। काम, व्यापार, शिक्षा और मनोरंजन में वे प्रमुख भूमिका निभा रहे हैं। इसके अलावा, कई लोग आईसीटी को परिवर्तन के लिए उत्प्रेरक के रूप में पहचानते हैं; कार्य परिस्थितियों में परिवर्तन, सूचना के प्रबंधन और आदान-प्रदान, शिक्षण विधियों, सीखने के दृष्टिकोण, वैज्ञानिक अनुसंधान और सूचना तक पहुंच में। इसलिए, इस समीक्षा लेख में आईसीटी की भूमिकाओं, शिक्षा प्रणालियों में एकीकरण के वादों, सीमाओं और प्रमुख चुनौतियों पर चर्चा की गई है। इस समीक्षा में निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर देने का प्रयास किया गया है: (1) शिक्षा में आईसीटी के क्या लाभ हैं? (2) कुछ विकासशील देशों की शिक्षा प्रणालियों में आईसीटी के उपयोग के मौजूदा वादे क्या हैं? (3) शिक्षा प्रणालियों में आईसीटी के एकीकरण की सीमाएं और प्रमुख चुनौतियां क्या हैं? समीक्षा में निष्कर्ष निकाला गया है कि आईसीटी की विशेषता की सभी सीमाओं के बावजूद, यह शिक्षा प्रणाली को रचनात्मकता के अनुरूप गुणवत्तापूर्ण शिक्षा प्रदान करने में मदद करता है, जो सीखने का एक समकालीन प्रतिमान है। |
bb73ea8dc36030735c1439acf93a0e77ac8a907c | यह पत्र टैबलेट/लैपटॉप कंप्यूटर अनुप्रयोगों के लिए एक आंतरिक एकसमान लघु आकार बहुबैंड एंटीना प्रस्तुत करता है। प्रस्तावित एंटीना सामान्य एलटीई/डब्ल्यूडब्ल्यूएएन चैनलों के अलावा वाणिज्यिक जीपीएस/ग्लोनास आवृत्ति बैंड को कवर करती है। एंटीना में तीन खंड होते हैंः 50 × 11 × 0.8 मिमी2 के आकार के साथ युग्मित-खाद्य, शॉर्टिंग और कम आवृत्ति सर्पिल स्ट्रिप्स। सर्पिल पट्टी की सहायता से 900 मेगाहर्ट्ज पर निचले बैंड का संचालन प्राप्त किया जाता है। दो परिचालन आवृत्ति बैंड 870-965 और 1556-2480 मेगाहर्ट्ज को कवर करते हैं। सिमुलेशन परिणामों को मान्य करने के लिए, प्रस्तावित मुद्रित एंटीना का एक प्रोटोटाइप बनाया और परीक्षण किया जाता है। सिमुलेशन और माप परिणामों के बीच अच्छा समझौता प्राप्त किया जाता है। |
8308e7b39d1f556e4041b4630a41aa8435fe1a49 | MIMO (बहु-प्रवेश बहु-उत्पादन) रडार एक वास्तुकला को संदर्भित करता है जो कई, स्थानिक रूप से वितरित ट्रांसमीटर और रिसीवर को रोजगार देता है। जबकि, सामान्य अर्थों में, एमआईएमओ रडार को एक प्रकार के मल्टीस्टेटिक रडार के रूप में देखा जा सकता है, अलग नामकरण अद्वितीय विशेषताओं का सुझाव देता है जो एमआईएमओ रडार को मल्टीस्टेटिक रडार साहित्य से अलग करते हैं और जिनका एमआईएमओ संचार से निकट संबंध है। यह लेख व्यापक रूप से अलग एंटीना वाले एमआईएमओ रडार पर हाल के कुछ कामों की समीक्षा करता है। व्यापक रूप से अलग किए गए ट्रांसमिट/रिसीव एंटेना लक्ष्य के रडार क्रॉस सेक्शन (आरसीएस) की स्थानिक विविधता को कैप्चर करते हैं। एमआईएमओ रडार की विशिष्ट विशेषताओं को समझाया गया है और उदाहरणों द्वारा चित्रित किया गया है। यह दिखाया गया है कि गैर-सहज प्रसंस्करण के साथ, लक्ष्य का आरसीएस स्थानिक भिन्नता का लक्ष्य का पता लगाने और विभिन्न मापदंडों के अनुमान के लिए विविधता लाभ प्राप्त करने के लिए शोषण किया जा सकता है, जैसे कि आगमन कोण और डॉपलर। लक्ष्य स्थान के लिए, यह दिखाया गया है कि सुसंगत प्रसंस्करण रडार के तरंगरूप द्वारा समर्थित एक रिज़ॉल्यूशन से कहीं अधिक रिज़ॉल्यूशन प्रदान कर सकता है। |
958d165f8bb77838ec915d4f214a2310e3adde19 | शब्दों के वितरित प्रतिनिधित्वों का उद्देश्य अपेक्षाकृत कम आयामी स्थान में वास्तविक-मूल्य वाले वैक्टरों के रूप में बड़े पाठ कॉर्पोरेस से वाक्यविन्यास और अर्थ संबंधी विशेषताओं को निकालना है। हाल ही में पेश किए गए एक तंत्रिका नेटवर्क, जिसका नाम word2vec (Mikolov et al., 2013a; Mikolov et al., 2013b) है, को शब्द वेक्टर की दिशा में अर्थ संबंधी जानकारी को एन्कोड करने के लिए दिखाया गया था। इस संक्षिप्त रिपोर्ट में, यह प्रस्तावित है कि शब्द आवृत्ति के साथ-साथ वेक्टरों की लंबाई का उपयोग कोरपस में शब्द महत्व के माप के रूप में किया जाए। इस प्रस्ताव के समर्थन में डोमेन-विशिष्ट सारों के एक कोरपस का प्रयोग करके प्रयोगात्मक साक्ष्य प्रस्तुत किया गया है। पाठ कॉर्पोरेस के लिए एक उपयोगी दृश्य तकनीक उभरती है, जहां शब्दों को एक द्वि-आयामी विमान पर मैप किया जाता है और स्वचालित रूप से महत्व के अनुसार रैंक किया जाता है। |
bb9e418469d018be7f5ac2c4b2435ccac50088a3 | मल्टीमीडिया समुदाय ने मल्टीमीडिया सामग्री का अधिक प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने में गहरी सीखने पर आधारित तकनीकों के उदय को देखा है। पिछले दशक में, डीप-लर्निंग और मल्टीमीडिया एनालिटिक्स के अभिसरण ने वर्गीकरण, पता लगाने और प्रतिगमन जैसे कई पारंपरिक कार्यों के प्रदर्शन को बढ़ावा दिया है, और कई अपेक्षाकृत नए क्षेत्रों के परिदृश्य को भी मौलिक रूप से बदल दिया है, जैसे कि अर्थपूर्ण विभाजन, कैप्शन और सामग्री निर्माण। इस लेख का उद्देश्य मल्टीमीडिया विश्लेषिकी में प्रमुख कार्यों के विकास पथ की समीक्षा करना और भविष्य की दिशाओं पर एक नज़र रखना है। हम मल्टीमीडिया विश्लेषण से संबंधित बुनियादी गहरी तकनीकों को संक्षेप में प्रस्तुत करने से शुरू करते हैं, विशेष रूप से दृश्य क्षेत्र में, और फिर हालिया प्रगति द्वारा संचालित प्रतिनिधि उच्च-स्तरीय कार्यों की समीक्षा करते हैं। इसके अलावा, लोकप्रिय बेंचमार्क की प्रदर्शन समीक्षा प्रौद्योगिकी की प्रगति के लिए एक मार्ग प्रदान करती है और मील के पत्थर के कार्यों और भविष्य की दिशाओं दोनों की पहचान करने में मदद करती है। |
c481fb721531640e047ac7f598bd7714a5e62b33 | शिक्षकों ने पारंपरिक शिक्षा प्रणाली में मौखिक निर्देशों के साथ पाठ्यपुस्तकों को पेश करके अपने छात्रों को पढ़ाने की कोशिश की है। हालांकि, सूचना और संचार प्रौद्योगिकी (आईसीटी) के विकास के लिए शिक्षण और सीखने के तरीकों को बदला जा सकता है। यह समय है कि छात्रों को इंटरैक्टिव लर्निंग सिस्टम के साथ अनुकूलित किया जाए ताकि वे अपनी सीखने, पकड़ने और याद रखने की क्षमताओं में सुधार कर सकें। छात्रों के लिए उच्च गुणवत्ता और यथार्थवादी शिक्षा वातावरण बनाना अनिवार्य है। दृश्य शिक्षा को समझना और उनके सीखने से निपटना आसान हो सकता है। हमने विभिन्न मल्टीमीडिया एप्लिकेशन टूल का उपयोग करके प्राथमिक स्तर के छात्रों के लिए वीडियो के रूप में दृश्य शिक्षण सामग्री (सौर प्रणाली का अवलोकन) विकसित की। इस कार्य का उद्देश्य दृश्य शिक्षण सामग्री और मिश्रित झुकाव के माध्यम से नए ज्ञान या कौशल प्राप्त करने के लिए छात्रों की क्षमताओं के प्रभाव की जांच करना है जो शिक्षक के निर्देशों के साथ दृश्य शिक्षण सामग्री का एकीकरण है। हमने इस अध्ययन के लिए ढाका शहर के एक प्राथमिक विद्यालय का दौरा किया और छात्रों के तीन अलग-अलग समूहों के साथ शिक्षण किया (i) शिक्षक ने छात्रों को पारंपरिक प्रणाली द्वारा समान सामग्रियों पर पढ़ाया और छात्रों की अनुकूलन क्षमता के स्तर को प्रश्नों के एक सेट द्वारा चिह्नित किया (ii) एक अन्य समूह को केवल दृश्य सीखने की सामग्री के साथ पढ़ाया गया और 15 प्रश्नावली के साथ मूल्यांकन किया गया, (iii) तीसरे समूह को शिक्षक के निर्देशों के साथ संयुक्त सौर प्रणाली के वीडियो के साथ पढ़ाया गया और उसी प्रश्नावली के साथ मूल्यांकन किया गया। मौखिक निर्देशों के साथ दृश्य सामग्री (सौर प्रणाली) का यह एकीकरण सीखने का एक मिश्रित दृष्टिकोण है। इंटरैक्टिव मिश्रित दृष्टिकोण ने छात्रों की ज्ञान और कौशल प्राप्त करने की क्षमता को काफी बढ़ावा दिया। अन्य दो विधियों की तुलना में मिश्रित तकनीक के प्रति छात्रों की प्रतिक्रिया और धारणा बहुत सकारात्मक थी। यह इंटरैक्टिव मिश्रण झुकाव प्रणाली विशेष रूप से स्कूली बच्चों के लिए एक उपयुक्त विधि हो सकती है। |
bde40c638fd03b685114d8854de2349969f2e091 | शहरी ब्लैक होल, एक यातायात विसंगति के रूप में, आजकल कई बड़े शहरों में कई विनाशकारी दुर्घटनाओं का कारण बन गया है। पारंपरिक विधियां केवल एक स्रोत डेटा (जैसे, टैक्सी ट्रेजेक्टरी) पर निर्भर करती हैं, जो एक दृष्टिकोण से ब्लैकहोल डिटेक्शन एल्गोरिथ्म को डिजाइन करने के लिए है, जो क्षेत्रीय भीड़ प्रवाह का वर्णन करने के लिए अपूर्ण है। इस पेपर में, हम क्रॉस-डोमेन डेटा स्रोतों को मिलाकर 3 आयामी टेंसर के साथ न्यूयॉर्क शहर (NYC) के प्रत्येक क्षेत्र में विभिन्न समय अंतराल पर शहरी ब्लैक होल का मॉडल बनाते हैं। संदर्भ-जागरूक टेंसर अपघटन दृष्टिकोण के माध्यम से टेंसर की लापता प्रविष्टियों को पूरक करते हुए, हम भौगोलिक विशेषताओं से ज्ञान का लाभ उठाते हैं, 311 शिकायत विशेषताओं और मानव गतिशीलता विशेषताओं को पूरे NYC में ब्लैकहोल स्थिति को पुनर्प्राप्त करने के लिए। यह जानकारी स्थानीय निवासियों और अधिकारियों के निर्णय लेने में मदद कर सकती है। हम अपने मॉडल का मूल्यांकन NYC से संबंधित पांच डेटासेट के साथ करते हैं, शहरी ब्लैक होल का निदान करते हैं जिन्हें एक डेटासेट द्वारा पहचाना नहीं जा सकता है (या पहले से पता लगाया गया) । प्रयोगात्मक परिणाम चार आधारभूत विधियों से परे लाभ प्रदर्शित करते हैं। |
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e905396dce34e495b32e40b93195deeba7096476 | यह संचार एक व्यापक-बैंड और कम-प्रोफ़ाइल एच-प्लेन हॉर्न एंटीना प्रस्तुत करता है जो एक बड़े प्रवाहकीय जमीन के साथ रिजेड सब्सट्रेट इंटीग्रेटेड वेव गाइड (एसआईडब्ल्यू) पर आधारित है। सींग एंटेना को एक ही सब्सट्रेट में 0.13 λ0 की मोटाई के साथ केंद्र आवृत्ति पर लागू किया जाता है। अपनी कम प्रोफ़ाइल के बावजूद, नया एच-प्लेन हॉर्न एंटीना विस्तारित ढांकता हुआ स्लैब पर मुद्रित एक चाप के आकार के तांबे के कॉपर और तीन-चरण के रिड्ड एसआईडब्ल्यू संक्रमण का उपयोग करके एक बहुत व्यापक बैंडविड्थ प्राप्त करता है। ऑपरेशन बैंडविड्थ को व्यापक बनाने और विशेषता प्रतिरोध को कम करने के लिए रिड्ड एसआईडब्ल्यू महत्वपूर्ण है ताकि एक विस्तृत आवृत्ति रेंज पर समाक्षीय जांच से संकीर्ण एसआईडब्ल्यू तक एक उत्कृष्ट प्रतिरोध मिलान प्राप्त किया जा सके। निर्मित हॉर्न एंटेना का मापा गया वीएसडब्ल्यूआर 2.5 से कम है 6.6 गीगाहर्ट्ज से 18 गीगाहर्ट्ज तक। एंटीना भी एक ही आवृत्ति सीमा पर स्थिर विकिरण बीम प्रदर्शित करता है। यह देखा गया है कि मापा परिणाम सिमुलेटेड परिणामों के साथ अच्छी तरह से मेल खाते हैं। |
a33a1c0f69327b9bc112ee4857112312c41b13ff | हम वर्गीकरण और प्रतिगमन आधारित कार्यों दोनों पर संवहन तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) की मजबूती में सुधार के लिए यादृच्छिक शैली हस्तांतरण पर आधारित डेटा संवर्धन का एक नया रूप, शैली संवर्धन पेश करते हैं। प्रशिक्षण के दौरान, हमारे शैली वृद्धि आकस्मिक बनावट, विपरीत और रंग, जबकि आकार और अर्थ सामग्री को संरक्षित करता है। यह एक शैली छवि से उन्हें अनुमान लगाने के बजाय एक बहु-परिवर्तनीय सामान्य वितरण से इनपुट शैली एम्बेडिंग के नमूने के द्वारा शैली यादृच्छिकरण करने के लिए एक मनमाने ढंग से शैली हस्तांतरण नेटवर्क को अनुकूलित करके पूरा किया जाता है। मानक वर्गीकरण प्रयोगों के अतिरिक्त, हम डोमेन हस्तांतरण कार्यों पर शैली संवर्धन (और सामान्य रूप से डेटा संवर्धन) के प्रभाव की जांच करते हैं। हम पाते हैं कि डेटा संवर्धन डोमेन शिफ्ट के लिए मजबूती में काफी सुधार करता है, और डोमेन अनुकूलन के लिए एक सरल, डोमेन अज्ञेय विकल्प के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। सात पारंपरिक वृद्धि तकनीकों के मिश्रण के विरुद्ध शैली वृद्धि की तुलना करते हुए, हम पाते हैं कि इसे नेटवर्क प्रदर्शन में सुधार के लिए उनके साथ आसानी से जोड़ा जा सकता है। हम वर्गीकरण और मोनोकुलर गहराई अनुमान में डोमेन हस्तांतरण प्रयोगों के साथ हमारी तकनीक की प्रभावकारिता को मान्य करते हैं, सामान्यीकरण में लगातार सुधार को दर्शाता है। |
91acde3f3db1f793070d9e58b05c48401ff46925 | निर्णय वृक्ष सांख्यिकीय डेटा वर्गीकरण में एक लोकप्रिय तकनीक है। वे पुनरावर्ती रूप से विशेषता स्थान को असंबद्ध उप-क्षेत्रों में विभाजित करते हैं जब तक कि प्रत्येक उप-क्षेत्र किसी विशेष वर्ग के संबंध में समरूप नहीं हो जाता। मूल वर्गीकरण और प्रतिगमन वृक्ष (CART) एल्गोरिथ्म अक्ष समानांतर विभाजन का उपयोग करके सुविधा स्थान को विभाजित करता है। जब वास्तविक निर्णय सीमाएँ विशेषता अक्षों के साथ संरेखित नहीं होती हैं, तो यह दृष्टिकोण एक जटिल सीमा संरचना का उत्पादन कर सकता है। तिरछे निर्णय वृक्ष संभावित रूप से सीमा संरचना को सरल बनाने के लिए तिरछे निर्णय सीमाओं का उपयोग करते हैं। इस दृष्टिकोण की मुख्य सीमा यह है कि पेड़ प्रेरण एल्गोरिथ्म कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है। इस लेख में हम एक नया निर्णय वृक्ष एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करते हैं, जिसे एचएचसीएआरटी कहा जाता है। यह विधि वृक्ष निर्माण के दौरान प्रत्येक नोड पर प्रशिक्षण डेटा को प्रतिबिंबित करने के लिए हाउसहोल्डर मैट्रिक्स की एक श्रृंखला का उपयोग करती है। प्रत्येक प्रतिबिंब प्रत्येक वर्ग सह-विचलन मैट्रिक्स से स्वयं-वेक्टरों की दिशाओं पर आधारित है। प्रतिबिंबित प्रशिक्षण डेटा में अक्ष समानांतर विभाजन को ध्यान में रखते हुए अप्रतिबिंबित प्रशिक्षण डेटा में तिरछी विभाजन को खोजने का एक कुशल तरीका प्रदान करता है। प्रयोगात्मक परिणामों से पता चलता है कि एचसीएआरटी पेड़ों की सटीकता और आकार साहित्य में कुछ बेंचमार्क विधियों के साथ तुलनीय हैं। एचएचसीएआरटी की आकर्षक विशेषता यह है कि यह एक ही तिरछे विभाजन में गुणात्मक और मात्रात्मक दोनों विशेषताओं को संभाल सकता है। |
896e160b98d52d13a97caa664038e37e86075ee4 | छवियों के लिए स्वचालित रूप से सीखा गया गुणवत्ता मूल्यांकन हाल ही में विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में इसकी उपयोगिता के कारण एक गर्म विषय बन गया है, जैसे कि छवि कैप्चर पाइपलाइनों, भंडारण तकनीकों और साझा मीडिया का मूल्यांकन करना। इस समस्या की व्यक्तिपरक प्रकृति के बावजूद, अधिकांश मौजूदा विधियां केवल एवीए और टीआईडी2013 जैसे डेटा सेटों द्वारा प्रदान किए गए औसत राय स्कोर की भविष्यवाणी करती हैं। हमारा दृष्टिकोण दूसरों से इस बात में भिन्न है कि हम एक संवहन तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके मानव राय स्कोर के वितरण की भविष्यवाणी करते हैं। हमारी वास्तुकला का यह भी लाभ है कि यह अन्य तरीकों की तुलना में काफी सरल है। हमारा प्रस्तावित दृष्टिकोण सिद्ध, अत्याधुनिक गहरी वस्तु पहचान नेटवर्क की सफलता (और पुनः प्रशिक्षण) पर निर्भर करता है। हमारे परिणामी नेटवर्क का उपयोग न केवल विश्वसनीय रूप से और मानव धारणा के उच्च सहसंबंध के साथ छवियों को स्कोर करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि एक फोटोग्राफिक पाइपलाइन में फोटो संपादन / संवर्धन एल्गोरिदम के अनुकूलन और अनुकूलन में सहायता के लिए भी किया जा सकता है। यह सब एक "गोल्डन" संदर्भ छवि की आवश्यकता के बिना किया जाता है, परिणामस्वरूप एकल-छवि, अर्थ- और संज्ञानात्मक-जागरूक, कोई संदर्भ गुणवत्ता मूल्यांकन की अनुमति देता है। |
8cfb316b3233d9b598265e3b3d40b8b064014d63 | वीडियो वर्गीकरण में वर्तमान अत्याधुनिक स्थिति स्थानीय दृश्य वर्णकों का उपयोग करके बैग-ऑफ-वर्ड्स पर आधारित है। आमतौर पर ये अभिमुख ढाल (एचओजी) के हिस्टोग्राम, ऑप्टिकल प्रवाह (एचओएफ) के हिस्टोग्राम और गति सीमा हिस्टोग्राम (एमबीएच) वर्णक होते हैं। जबकि ऐसा दृष्टिकोण वर्गीकरण के लिए बहुत शक्तिशाली है, यह कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा भी है। यह पेपर कम्प्यूटेशनल दक्षता की समस्या को संबोधित करता है। विशेष रूप से: (1) हम घने नमूने वाले HOG, HOF और MBH डिस्क्रिप्टर्स के लिए कई स्पीड-अप का प्रस्ताव करते हैं और मैटलाब कोड जारी करते हैं; (2) हम फ्रेम सैंपलिंग दर और ऑप्टिकल फ्लो विधि के प्रकार के संदर्भ में डिस्क्रिप्टर्स की सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता के बीच व्यापार-बंद की जांच करते हैं; (3) हम आमतौर पर अपनाई गई वेक्टर क्वांटिज़ेशन तकनीकों का उपयोग करके और तुलना करके, फीचर शब्दावली की गणना के लिए सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता के बीच व्यापार-बंद की जांच करते हैंः $ $ k $ k -means, पदानुक्रमित $ $ k $ k -means, रैंडम फॉरेस्ट, फिशर वेक्टर और VLAD। |
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d880d303ee0bfdbc80fc34df0978088cd15ce861 | सार- हम केवल सामान्य नमूनों का उपयोग करके वीडियो विसंगति का पता लगाने और स्थानीयकरण के लिए एक उपन्यास एंड-टू-एंड आंशिक रूप से पर्यवेक्षित गहरी सीखने के दृष्टिकोण को प्रस्तुत करते हैं। इस अध्ययन को प्रेरित करने वाली अंतर्दृष्टि यह है कि सामान्य नमूने एक गौसियन मिश्रण मॉडल (जीएमएम) के कम से कम एक गौसियन घटक से जुड़े हो सकते हैं, जबकि विसंगतियों का किसी भी गौसियन घटक से संबंध नहीं है। यह विधि गॉसियन मिश्रण भिन्नता ऑटोएनकोडर पर आधारित है, जो गहरी शिक्षा का उपयोग करके प्रशिक्षित गॉसियन मिश्रण मॉडल के रूप में सामान्य नमूनों के सुविधा प्रतिनिधित्व सीख सकता है। इनपुट छवि और आउटपुट सुविधा मानचित्र के बीच सापेक्ष स्थानिक निर्देशांक को संरक्षित करने के लिए एन्कोडर-डेकोडर संरचना के लिए एक पूरी तरह से संवहन नेटवर्क (एफसीएन) का उपयोग किया जाता है जिसमें पूरी तरह से जुड़ा हुआ परत नहीं होता है। प्रत्येक गौसियन मिश्रण घटकों की संयुक्त संभावनाओं के आधार पर, हम छवि परीक्षण पैच की विसंगति को स्कोर करने के लिए एक नमूना ऊर्जा आधारित विधि पेश करते हैं। दृश्य और गति संबंधी विसंगतियों को जोड़ने के लिए एक दो-प्रवाह नेटवर्क फ्रेमवर्क का उपयोग किया जाता है, पूर्व के लिए आरजीबी फ्रेम और गतिशील प्रवाह छवियों का उपयोग करके, बाद के लिए। हम दो लोकप्रिय बेंचमार्क (यूसीएसडी डाटासेट और एवेन्यू डाटासेट) पर अपने दृष्टिकोण का परीक्षण करते हैं। प्रयोगात्मक परिणाम कला की स्थिति की तुलना में हमारी पद्धति की श्रेष्ठता को सत्यापित करते हैं। |
09f02eee625b7aa6ba7e6f31cfb56f6d4ddd0fdd | वर्ल्ड वाइड वेब (डब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यू) और स्मार्ट फोन प्रौद्योगिकियों के विकास ने हमारे दैनिक जीवन में क्रांति लाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। स्थान आधारित सामाजिक नेटवर्क (एलबीएसएन) उभरे हैं और उपयोगकर्ताओं को चेक-इन जानकारी और मल्टीमीडिया सामग्री साझा करने में सुविधा प्रदान की है। रुचि के बिंदु (पीओआई) सिफारिश प्रणाली चेक-इन जानकारी का उपयोग सबसे संभावित चेक-इन स्थानों की भविष्यवाणी करने के लिए करती है। चेक-इन सूचना के विभिन्न पहलुओं, उदाहरण के लिए, भौगोलिक दूरी, श्रेणी, और एक पीओआई की सामयिक लोकप्रियता; और सामयिक चेक-इन रुझान, और एक उपयोगकर्ता की सामाजिक (दोस्ती) जानकारी एक कुशल सिफारिश में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इस पेपर में, हम एक फ्यूज्ड सिफारिश मॉडल का प्रस्ताव करते हैं जिसे एमएपीएस (मल्टी एस्पेक्ट पर्सनलाइज्ड पीओआई रेकमेंडर सिस्टम) कहा जाता है जो हमारे ज्ञान में पहला होगा जो एक मॉडल में श्रेणीगत, सामयिक, सामाजिक और स्थानिक पहलुओं को फ्यूज करेगा। इस पेपर का मुख्य योगदान है: (i) यह श्रेणी और दूरी के पहलुओं पर बाधाओं के साथ स्थान नोड्स के ग्राफ के रूप में समस्या को महसूस करता है (यानी। दो स्थानों के बीच की सीमा एक सीमा दूरी और स्थानों की श्रेणी द्वारा सीमित है, (ii) यह एक बहु-आयामी फ्यूज्ड पीओआई सिफारिश मॉडल का प्रस्ताव करता है, और (iii) यह दो वास्तविक दुनिया डेटा सेटों के साथ मॉडल का व्यापक रूप से मूल्यांकन करता है। |
04d7b7851683809cab561d09b5c5c80bd5c33c80 | गुणवत्ता नियंत्रण प्रणाली ने चुनौतीपूर्ण प्राथमिक विज्ञान परीक्षा क्षेत्र में निरंतर प्रगति की है। इस कार्य में, हम ज्ञान और अनुमान आवश्यकताओं के स्पष्टीकरण-आधारित विश्लेषण विकसित करते हैं, जो चुनौतियों के बारीक-कण वाले लक्षणों का समर्थन करता है। विशेष रूप से, हम गुणवत्ता आश्वासन कार्य के लिए उपयोग किए जाने वाले साक्ष्य के उपयुक्त स्रोतों के आधार पर आवश्यकताओं का मॉडलिंग करते हैं। हम पहले ज्ञान के आधार में उपयुक्त वाक्यों की पहचान करके आवश्यकताएं बनाते हैं जो सही उत्तर का समर्थन करते हैं, फिर इनका उपयोग स्पष्टीकरण बनाने के लिए करते हैं, किसी भी आवश्यक लापता जानकारी को भरते हैं। इन स्पष्टीकरणों का उपयोग आवश्यकताओं के एक बारीक ग्रेनेड वर्गीकरण बनाने के लिए किया जाता है। इन आवश्यकताओं का उपयोग करते हुए, हम 212 प्रश्नों पर एक पुनर्प्राप्ति और एक अनुमान समाधान की तुलना करते हैं। विश्लेषण अनुमान समाधानकर्ता के लाभों को मान्य करता है, यह दर्शाता है कि यह जटिल अनुमान की आवश्यकता वाले अधिक प्रश्नों का उत्तर देता है, जबकि समाधानकर्ताओं और ज्ञान स्रोतों की सापेक्ष शक्तियों में अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है। हम विज्ञान परीक्षा के लिए व्यापक उपयोगिता के साथ संसाधन के रूप में एनोटेटेड प्रश्न और स्पष्टीकरण जारी करते हैं, जिसमें ज्ञान आधार निर्माण लक्ष्यों का निर्धारण करना, साथ ही साथ स्वचालित अनुमान में सूचना एकत्रीकरण का समर्थन करना शामिल है। |
248040fa359a9f18527e28687822cf67d6adaf16 | हम रोबोट लर्निंग फ्रॉम डेमॉन्स्ट्रेशन (एलएफडी) का एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करते हैं, एक ऐसी तकनीक जो उदाहरण राज्य से लेकर एक्शन मैपिंग तक नीतियों का विकास करती है। हम प्रदर्शन, समस्या स्थान, नीति व्युत्पन्न और प्रदर्शन के संदर्भ में एलएफडी डिजाइन विकल्पों का परिचय देते हैं, और एलएफडी अनुसंधान को वर्गीकृत करने के लिए एक संरचना के लिए नींव प्रदान करते हैं। विशेष रूप से, हम विश्लेषण और वर्गीकरण कई तरीकों से जिसमें उदाहरण इकट्ठा कर रहे हैं, दूरस्थ संचालन से नकल करने के लिए, साथ ही साथ नीति व्युत्पन्न करने के लिए विभिन्न तकनीकों, सहित मिलान कार्यों, गतिशीलता मॉडल और योजनाओं. अंत में हम एलएफडी की सीमाओं और भविष्य के अनुसंधान के लिए संबंधित आशाजनक क्षेत्रों पर चर्चा करते हैं। |
38b1eb892e51661cd0e3c9f6c38f1f7f8def1317 | स्मार्टफोन और "ऐप" बाजार इस बात की चिंता बढ़ा रहे हैं कि कैसे तृतीय-पक्ष एप्लिकेशन उपयोगकर्ताओं के गोपनीयता-संवेदनशील डेटा का दुरुपयोग या अनुचित तरीके से संभाल सकते हैं। सौभाग्य से, पीसी की दुनिया के विपरीत, हमारे पास मोबाइल अनुप्रयोगों की सुरक्षा में सुधार करने का एक अनूठा अवसर है, जो लोकप्रिय ऐप बाजारों के माध्यम से ऐप वितरण की केंद्रीकृत प्रकृति के लिए धन्यवाद है। ऐप मार्केट में प्रवेश प्रक्रिया के हिस्से के रूप में लागू किए गए ऐप की पूरी तरह से वैधता मोबाइल डिवाइस सुरक्षा को काफी बढ़ाने की क्षमता रखती है। इस पेपर में, हम AppInspector का प्रस्ताव करते हैं, एक स्वचालित सुरक्षा सत्यापन प्रणाली जो ऐप्स का विश्लेषण करती है और संभावित सुरक्षा और गोपनीयता उल्लंघन की रिपोर्ट उत्पन्न करती है। हम स्वचालित सत्यापन के माध्यम से स्मार्टफोन ऐप्स को अधिक सुरक्षित बनाने के लिए अपने दृष्टिकोण का वर्णन करते हैं और सुरक्षा और गोपनीयता उल्लंघनों का पता लगाने और विश्लेषण करने, गहन परीक्षण कवरेज सुनिश्चित करने और बड़ी संख्या में ऐप्स को स्केल करने जैसी प्रमुख चुनौतियों की रूपरेखा तैयार करते हैं। |
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c7b007d546d24322152719898c2836910f0d3939 | शोधात्मक विश्लेषण यह भी बताते हैं कि छात्र मुख्य रूप से मौजूदा व्यक्तिगत संबंधों को बनाए रखने के लिए फेसबुक जैसी साइटों का उपयोग करते हैं और एसएनएस पर अपनी स्वयं की प्रस्तुति को नियंत्रित करने के लिए चुनिंदा रूप से गोपनीयता सेटिंग्स का उपयोग करते हैं। इस अध्ययन के निष्कर्षों से एसएनएस पर कॉलेज के छात्रों के आत्म-प्रकटीकरण को समझने में मदद मिलती है, व्यक्तित्व और आत्म-प्रकटीकरण पर साहित्य में वृद्धि होती है, और ऑनलाइन आत्म-प्रस्तुति पर अनुसंधान और अभ्यास के लिए भविष्य के दिशाओं को आकार देते हैं। एल्सेवियर लिमिटेड द्वारा प्रकाशित वर्तमान शोध का उद्देश्य उच्च शिक्षण संस्थानों में ऑनलाइन क्षेत्र में आत्म-प्रकटीकरण पर मौजूदा सिद्धांत का विस्तार करना और कॉलेज के छात्रों द्वारा एक लोकप्रिय सामाजिक नेटवर्किंग साइट (एसएनएस), फेसबुक के उपयोग के बारे में ज्ञान के आधार और समझ में योगदान देना है। हमने एक गैर-प्रयोगात्मक अध्ययन किया है कि कैसे विश्वविद्यालय के छात्र (एन = 463) फेसबुक का उपयोग करते हैं, और ऑनलाइन एसएनएस-आधारित वातावरण में जानकारी के प्रकटीकरण में व्यक्तित्व और संस्कृति की भूमिका की जांच की। परिणामों से पता चला कि व्यक्ति ऑनलाइन बनाम व्यक्तिगत रूप से अलग-अलग प्रकट करते हैं, और यह कि संस्कृति और व्यक्तित्व दोनों मायने रखते हैं। विशेष रूप से, यह पाया गया कि सामूहिकतावादी व्यक्ति जो बहिर्मुखीपन में कम थे और ऑनलाइन वातावरण में बातचीत करते थे, दूसरों की तुलना में कम ईमानदार और दर्शकों के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक जानकारी का खुलासा किया। |
c83abfeb5a2f7d431022cd1f8dd7da41431c4810 | हम चौराहों पर ड्राइवर व्यवहार के आकलन के लिए एक ढांचा प्रस्तुत करते हैं, जिसमें स्वायत्त ड्राइविंग और वाहन सुरक्षा के अनुप्रयोग हैं। यह ढांचा चालक व्यवहार और वाहन गतिशीलता को हाइब्रिड-स्टेट सिस्टम (एचएसएस) के रूप में मॉडलिंग करने पर आधारित है, जिसमें चालक निर्णयों को एक असतत-राज्य प्रणाली के रूप में मॉडलिंग किया जाता है और वाहन गतिशीलता को निरंतर-राज्य प्रणाली के रूप में मॉडलिंग किया जाता है। प्रस्तावित अनुमान विधि में तत्काल निरंतर स्थिति को ट्रैक करने के लिए अवलोकन योग्य मापदंडों का उपयोग किया गया है और इन अवलोकनों को देखते हुए एक चालक के सबसे संभावित व्यवहार का अनुमान लगाया गया है। इस पेपर में एक फ्रेमवर्क का वर्णन किया गया है जिसमें वाहन-चालक युग्मन की हाइब्रिड संरचना शामिल है और फिल्टर किए गए निरंतर अवलोकनों से चालक व्यवहार का अनुमान लगाने के लिए छिपे हुए मार्कोव मॉडल (एचएमएम) का उपयोग करता है। इस तरह की विधि उन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है जिनमें अन्य वाहनों के अज्ञात निर्णय शामिल हैं, जैसे लेन परिवर्तन या चौराहे तक पहुंच। इस तरह के ढांचे के लिए व्यापक डेटा संग्रह की आवश्यकता होती है, और लेखकों ने वाहन ड्राइविंग डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया का वर्णन किया है। उदाहरण के लिए, प्रस्तावित हाइब्रिड आर्किटेक्चर और ड्राइवर व्यवहार अनुमान तकनीकों को प्रशिक्षित किया जाता है और अनुकरणीय परिणामों के साथ चौराहों के पास परीक्षण किया जाता है। प्रस्तावित ढांचे, सरल वर्गीकरणकर्ताओं और प्राकृतिक चालक अनुमान के बीच तुलना की जाती है। प्राप्त परिणाम एचएसएस-एचएमएम ढांचे का उपयोग करने के लिए आशाजनक दिखाते हैं। |
a8c1347b82ba3d7ce03122955762db86d44186d0 | इस पेपर में बड़े पैमाने पर वीडियो पुनः प्राप्ति के लिए एक नवीन ढांचा विकसित किया गया है। हमारा उद्देश्य उच्च स्तर की समानता के अनुसार वीडियो ढूंढना है, जो पारंपरिक निकट-डुप्लीकेट खोज के दायरे से परे है। लोकप्रिय हैशिंग तकनीक का अनुसरण करते हुए हम निकटतम पड़ोसी खोज को सुविधाजनक बनाने के लिए कॉम्पैक्ट बाइनरी कोड का उपयोग करते हैं। पिछले तरीकों के विपरीत जो पुनर्प्राप्ति के लिए केवल एक प्रकार के हैश कोड पर पूंजीकरण करते हैं, यह पेपर वीडियो में विविध और बहु-स्केल दृश्य सामग्री का प्रभावी ढंग से वर्णन करने के लिए विषम हैश कोड को जोड़ता है। हमारी पद्धति एक ही ढांचे में सुविधा पूलिंग और हैशिंग को एकीकृत करती है। पूलिंग चरण में, हम वीडियो फ्रेम को पूर्व-निर्धारित घटकों के एक सेट में डालते हैं, जो वीडियो सामग्री के विभिन्न अर्थों को कैप्चर करते हैं। हैशिंग चरण में, हम प्रत्येक वीडियो घटक को एक कॉम्पैक्ट हैश कोड के रूप में प्रस्तुत करते हैं, और प्रभावी खोज के लिए हैश तालिकाओं में कई हैश कोड को जोड़ते हैं। अधिक जानकारीपूर्ण कोडों को बनाए रखते हुए पुनर्प्राप्ति को गति देने के लिए, हम पूलिंग और हैशिंग चरणों को पुल करने के लिए ग्राफ-आधारित प्रभाव अधिकतमकरण विधि का प्रस्ताव करते हैं। हम दिखाते हैं कि प्रभाव अधिकतमकरण समस्या उप-मॉड्यूलर है, जो एक लालची अनुकूलन विधि को लगभग इष्टतम समाधान प्राप्त करने की अनुमति देती है। हमारी विधि बहुत कुशलता से काम करती है, TRECVID डेटासेट से हजारों वीडियो क्लिप लगभग 0.001 सेकंड में प्राप्त करती है। 1M नमूनों के साथ एक बड़े पैमाने पर सिंथेटिक डेटासेट के लिए, यह 100 प्रश्नों के जवाब में 1 सेकंड से भी कम समय लेता है। हमारी विधि का व्यापक रूप से बिना पर्यवेक्षण और पर्यवेक्षित दोनों परिदृश्यों में मूल्यांकन किया जाता है, और TRECVID मल्टीमीडिया इवेंट डिटेक्शन और कोलंबिया कंज्यूमर वीडियो डेटासेट पर परिणाम हमारी प्रस्तावित तकनीक की सफलता का प्रदर्शन करते हैं। |
0faccce84266d2a8f0c4fa08c33b357b42cf17f2 | कई भाषा निर्माण कार्यों के लिए संरचित और असंरचित इनपुट दोनों पर आधारित पाठ के उत्पादन की आवश्यकता होती है। हम एक उपन्यास तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला प्रस्तुत करते हैं जो इनपुट कार्यों की मनमाने संख्या पर एक आउटपुट अनुक्रम उत्पन्न करता है। महत्वपूर्ण रूप से, हमारा दृष्टिकोण कंडीशनिंग संदर्भ की पसंद और पीढ़ी की बारीकियों दोनों को अनुमति देता है, उदाहरण के लिए वर्ण या टोकन, हाशिए पर रखा जाना चाहिए, इस प्रकार स्केलेबल और प्रभावी प्रशिक्षण की अनुमति देता है। इस ढांचे का उपयोग करते हुए, हम मिश्रित प्राकृतिक भाषा और संरचित विनिर्देश से प्रोग्रामिंग कोड उत्पन्न करने की समस्या को संबोधित करते हैं। हम इस प्रतिमान के लिए दो नए डेटा सेट बनाते हैं जो संग्रहणीय ट्रेडिंग कार्ड गेम मैजिक द गैथरिंग और हारथस्टोन से प्राप्त होते हैं। इन पर, और एक तीसरे पूर्व-मौजूदा कोरपस, हम प्रदर्शित करते हैं कि कई भविष्यवाणी को हाशिए पर रखने से हमारे मॉडल को मजबूत बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करने की अनुमति मिलती है। |
ac569822882547080d3dc51fed10c746946a6cfd | |
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3895912b187adee599b1ea662da92865dd0b197d | उद्देश्य स्वास्थ्य सेवा में बड़े डेटा विश्लेषण के वादे और क्षमता का वर्णन करना। इस लेख में स्वास्थ्य सेवा में बिग डेटा एनालिटिक्स के नवोदित क्षेत्र का वर्णन किया गया है, इसके लाभों पर चर्चा की गई है, एक वास्तुशिल्प ढांचे और पद्धति की रूपरेखा तैयार की गई है, साहित्य में रिपोर्ट किए गए उदाहरणों का वर्णन किया गया है, चुनौतियों पर संक्षेप में चर्चा की गई है और निष्कर्ष प्रस्तुत किए गए हैं। परिणाम इस पत्र में स्वास्थ्य देखभाल शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए बड़े डेटा विश्लेषण का व्यापक अवलोकन दिया गया है। निष्कर्ष स्वास्थ्य सेवा में बिग डेटा एनालिटिक्स बहुत बड़े डेटा सेट से अंतर्दृष्टि प्रदान करने और लागत को कम करते हुए परिणामों में सुधार करने के लिए एक आशाजनक क्षेत्र में विकसित हो रहा है। इसकी संभावनाएं बहुत बड़ी हैं; हालांकि, अभी भी कुछ चुनौतियां हैं। |
73a19026fb8a6ef5bf238ff472f31100c33753d0 | इस लेख में हम एसोसिएशन नियम खनन के बारे में बुनियादी अवधारणाओं की प्रारंभिक जानकारी प्रदान करते हैं और मौजूदा एसोसिएशन नियम खनन तकनीकों की सूची का सर्वेक्षण करते हैं। बेशक, एक लेख सभी एल्गोरिदम की पूरी समीक्षा नहीं कर सकता है, फिर भी हम आशा करते हैं कि उद्धृत संदर्भ प्रमुख सैद्धांतिक मुद्दों को कवर करेंगे, शोधकर्ता को दिलचस्प शोध दिशाओं में मार्गदर्शन करेंगे जिन्हें अभी तक खोजा जाना है। |
75e5ba7621935b57b2be7bf4a10cad66a9c445b9 | हम एक पैरामीटर-मुक्त चेहरा पहचान एल्गोरिथ्म विकसित करते हैं जो प्रकाश, अभिव्यक्ति, अवरुद्ध, और उम्र में बड़े बदलावों के प्रति असंवेदनशील है प्रति विषय एक एकल गैलरी नमूना का उपयोग करते हुए। हम अवलोकन का लाभ उठाते हैं कि सम-दूर प्रोटोटाइप एम्बेडिंग एक इष्टतम एम्बेडिंग है जो कक्षाओं के बीच न्यूनतम एक-विरोधी-बाकी मार्जिन को अधिकतम करता है। प्रशिक्षण डेटा की वैश्विक या स्थानीय संरचना को संरक्षित करने के बजाय, हमारी विधि, जिसे रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण (एलआरए) कहा जाता है, प्रशिक्षण डेटा की वास्तविक संरचना की परवाह किए बिना, समान रूप से दूर स्थानों के लिए गैलरी नमूनों को मैप करने के लिए सबसे कम वर्ग प्रतिगमन तकनीक लागू करता है। इसके अलावा, एक उपन्यास जेनेरिक लर्निंग विधि, जो जेनेरिक चेहरों के इंट्रा-क्लास चेहरे के अंतर को शून्य वेक्टरों में मैप करती है, को एलआरए की सामान्यीकरण क्षमता को बढ़ाने के लिए शामिल किया गया है। इस नई विधि का उपयोग करके, केवल कुछ सामान्य वर्गों पर आधारित सीखने से चेहरे की पहचान के प्रदर्शन में काफी सुधार हो सकता है, भले ही सामान्य डेटा को एक अलग डेटाबेस और कैमरा सेटअप से एकत्र किया गया हो। ग्रेविल एल्गोरिथ्म पर आधारित वृद्धिशील सीखने से मैपिंग मैट्रिक्स को नए आने वाले गैलरी वर्गों, प्रशिक्षण नमूनों या सामान्य भिन्नताओं से कुशलतापूर्वक अद्यतन किया जाता है। हालांकि यह काफी सरल और पैरामीटर-मुक्त है, एलआरए, आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले स्थानीय वर्णकों के साथ संयुक्त है, जैसे कि गॅबोर प्रतिनिधित्व और स्थानीय बाइनरी पैटर्न, विस्तारित येल बी, सीएमयू पीआईई, एआर और संबंधित लेखक पर कई मानक प्रयोगों के लिए अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है। टेलीफोन: +86 10 62283059 फैक्स: +86 10 62285019 ईमेल पताः [email protected] (वेइहोंग डेंग) प्रिप्रिंट एल्सवियर को 28 मार्च, 2014 को प्रस्तुत किया गया |
b1cfe7f8b8557b03fa38036030f09b448d925041 | -इस पेपर में मानव दृश्य प्रणाली के प्रारंभिक चरणों में दृश्य सूचना प्रसंस्करण के लिए बहु-चैनल फ़िल्टरिंग सिद्धांत से प्रेरित एक बनावट विभाजन एल्गोरिथ्म प्रस्तुत किया गया है। इन चैनलों की विशेषता है गॅबोर फिल्टर का एक बैंक जो लगभग समान रूप से स्थानिक-आवृत्ति डोमेन को कवर करता है, और एक व्यवस्थित फिल्टर चयन योजना प्रस्तावित है, जो फ़िल्टर्ड छवियों से इनपुट छवि के पुनर्निर्माण पर आधारित है। बनावट की विशेषताएं प्रत्येक (चयनित) फ़िल्टर्ड छवि को एक गैर-रैखिक परिवर्तन के अधीन करके और प्रत्येक पिक्सेल के चारों ओर एक विंडो में "ऊर्जा" के एक उपाय की गणना करके प्राप्त की जाती हैं। इसके बाद फीचर इमेज को एकीकृत करने और एक सेगमेंटेशन बनाने के लिए एक स्क्वायर-एरोर क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है। क्लस्टरिंग प्रक्रिया में स्थानिक सूचना को शामिल करने के लिए एक सरल प्रक्रिया प्रस्तावित की गई है। एक सापेक्ष सूचकांक का उपयोग बनावट श्रेणियों की " सच्चा" संख्या का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। बनावट विभाजन बहु-चैनल फ़िल्टरिंग क्लस्टरिंग क्लस्टरिंग सूचकांक गॅबोर फ़िल्टर वेवलैट ट्रांसफॉर्म I. I N T R O D U C I O N छवि विभाजन कई छवि विश्लेषण या कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों में एक कठिन अभी तक बहुत महत्वपूर्ण कार्य है। केवल छोटे पड़ोस में औसत ग्रे स्तर या रंग में अंतर हमेशा छवि विभाजन के लिए पर्याप्त नहीं होते हैं। इसके बजाय, पड़ोसी पिक्सेल के भूरे रंग के मानों की स्थानिक व्यवस्था में अंतर पर निर्भर करना पड़ता है-यानी, बनावट में अंतर पर। बनावट संकेतों के आधार पर छवि को खंडित करने की समस्या को बनावट विभाजन समस्या कहा जाता है। बनावट विभाजन में किसी दिए गए छवि में "समान" बनावट वाले क्षेत्रों की पहचान करना शामिल है। यह तय करने के लिए कि किसी दिए गए क्षेत्र में एक समान बनावट है या नहीं, इसके लिए उपयुक्त बनावट के उपायों की आवश्यकता होती है। स्क्लान्स्की (o) ने बनावट की निम्नलिखित परिभाषा का सुझाव दिया है जो खंडीकरण के संदर्भ में उपयुक्त हैः "छवि में एक क्षेत्र में एक निरंतर बनावट होती है यदि स्थानीय सांख्यिकी या चित्र के अन्य स्थानीय गुणों का एक सेट निरंतर, धीरे-धीरे बदलता है, या लगभग आवधिक होता है। इसलिए, बनावट में स्थानीय और वैश्विक दोनों अर्थ हैं - यह छवि क्षेत्र में कुछ स्थानीय उपायों या गुणों के अपरिवर्तनीयता की विशेषता है। प्राकृतिक और कृत्रिम बनावट की विविधता बनावट की सार्वभौमिक परिभाषा देना असंभव बनाती है। छवि बनावट का विश्लेषण करने के लिए बड़ी संख्या में तकनीकें पिछले दो दशकों में प्रस्तावित की गई हैं। डु पोंट डी नेमुर एंड कंपनी इंक. मल्टी-चैनल फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण। यह दृष्टिकोण मानव दृश्य प्रणाली के प्रारंभिक चरणों में दृश्य सूचना के प्रसंस्करण के लिए एक बहु-चैनल फ़िल्टरिंग सिद्धांत से प्रेरित है। इस सिद्धांत का प्रस्ताव सबसे पहले कैंपबेल और रॉबसन (4) ने दिया था, जो यह मानते हैं कि दृश्य प्रणाली रेटिना छवि को कई फ़िल्टर्ड छवियों में विघटित करती है, जिनमें से प्रत्येक में आवृत्ति (आकार) और अभिविन्यास की एक संकीर्ण सीमा पर तीव्रता भिन्नता होती है। मनोभौतिकीय प्रयोगों ने इस तरह के विघटन का सुझाव दिया, जो विभिन्न ग्रैटिंग पैटर्नों का उपयोग उत्तेजनाओं के रूप में करते थे और अनुकूलन तकनीकों पर आधारित थे। बाद के मनो-शारीरिक प्रयोगों ने इस सिद्धांत का समर्थन करने के लिए अतिरिक्त साक्ष्य प्रदान किए। डी वैलोइस एट अल। उदाहरण के लिए, मैकाक बंदर के दृश्य कोर्टेक्स में सरल कोशिकाओं की प्रतिक्रिया को विभिन्न आवृत्तियों और अभिविन्यासों के साथ साइनसॉइडल ग्रिट्स के लिए दर्ज किया गया। यह देखा गया कि प्रत्येक कोशिका केवल आवृत्ति और अभिविन्यास की एक संकीर्ण श्रेणी का जवाब देती है। इसलिए ऐसा प्रतीत होता है कि स्तनधारियों के दृश्य कोर्टेक्स में तंत्र हैं जो एक संकीर्ण सीमा में आवृत्ति और अभिविन्यास के संयोजनों के लिए ट्यून किए जाते हैं। इन तंत्रों को अक्सर चैनल कहा जाता है, और उन्हें बैंड-पास फिल्टर के रूप में उचित रूप से व्याख्या किया जाता है। बनावट विश्लेषण के लिए बहु-चैनल फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण सहज रूप से आकर्षक है क्योंकि यह हमें विभिन्न बनावटों के प्रमुख आकारों और अभिविन्यासों में अंतर का शोषण करने की अनुमति देता है। आज, बनावट विश्लेषण के लिए बहु-रिज़ॉल्यूशन दृष्टिकोण की आवश्यकता अच्छी तरह से मान्यता प्राप्त है। जबकि इस प्रतिमान को समायोजित करने के लिए बनावट विश्लेषण के अन्य दृष्टिकोणों का विस्तार करना पड़ा है, बहु-चैनल फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण, स्वाभाविक रूप से बहु-रिज़ॉल्यूशन है। एक और महत्वपूर्ण |
5757dd57950f6b3c4d90a342a170061c8c535536 | यह लेख स्टीरियो दृष्टि के लिए मिलान लागत की गणना की समस्या के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। यह दृष्टिकोण एक संवहन तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है जिसका उपयोग स्टीरियो छवि जोड़े से इनपुट पैच की समानता की गणना करने के लिए किया जाता है। अत्याधुनिक स्टीरियो पाइपलाइन चरणों के संयोजन में, यह विधि प्रमुख स्टीरियो बेंचमार्क में शीर्ष परिणाम प्राप्त करती है। इस लेख में स्टीरियो मिलान की समस्या का परिचय दिया गया है, प्रस्तावित विधि पर चर्चा की गई है और हाल ही में स्टीरियो डेटासेट से परिणाम दिखाए गए हैं। |
4b65024cd376067156a5ac967899a7748fa31f6f | अनियंत्रित, अनियंत्रित, वैश्विक स्तर के डेटासेट दिन-प्रतिदिन के कारोबार में तेजी से आम हैं (जैसे कि वेब लॉग, मोबाइल उपयोग के आंकड़े और सेंसर नेटवर्क) । इसी समय, इन डेटासेट के उपभोक्ताओं ने जटिल आवश्यकताओं को विकसित किया है, जैसे कि घटना-समय आदेश और डेटा की विशेषताओं द्वारा विंडो, तेजी से उत्तर के लिए एक असीमित भूख के अलावा। इस बीच, व्यावहारिकता यह बताती है कि इन प्रकार के इनपुट के लिए सटीकता, विलंबता और लागत के सभी आयामों के साथ कभी भी पूरी तरह से अनुकूलन नहीं किया जा सकता है। नतीजतन, डेटा प्रोसेसिंग प्रैक्टिशनरों को इस दुविधा के साथ छोड़ दिया जाता है कि इन प्रतीत होता है कि प्रतिस्पर्धी प्रस्तावों के बीच तनाव को कैसे सुलझाया जाए, अक्सर असमान कार्यान्वयन और प्रणालियों का परिणाम होता है। हम प्रस्ताव करते हैं कि आधुनिक डाटा प्रोसेसिंग में इन विकसित आवश्यकताओं से निपटने के लिए दृष्टिकोण में एक मौलिक बदलाव आवश्यक है। हमें एक क्षेत्र के रूप में असीमित डेटासेट को जानकारी के सीमित पूल में तैयार करने की कोशिश करना बंद करना चाहिए जो अंततः पूर्ण हो जाते हैं, और इसके बजाय इस धारणा के तहत रहते हैं और सांस लेते हैं कि हम कभी नहीं जान पाएंगे कि हम अपने सभी डेटा को कब देखेंगे, केवल यह कि नया डेटा आएगा, पुराने डेटा को वापस लिया जा सकता है, और इस समस्या को सुलझाने का एकमात्र तरीका सिद्धांतों के अमूर्त है जो व्यवसायी को रुचि के अक्षों के साथ उपयुक्त व्यापार-बिक्री का चयन करने की अनुमति देता हैः शुद्धता, विलंबता और लागत। इस पेपर में, हम इस तरह के एक दृष्टिकोण, डेटाफ्लो मॉडल, के साथ-साथ अर्थशास्त्र की विस्तृत जांच प्रदान करते हैं, इसके डिजाइन का मार्गदर्शन करने वाले मुख्य सिद्धांतों का अवलोकन करते हैं, और वास्तविक दुनिया के अनुभवों के माध्यम से मॉडल के सत्यापन को स्वयं विकसित करते हैं। हम Google क्लाउड डेटाफ्लो के प्रसंस्करण मॉडल का वर्णन करने के लिए शब्द डेटाफ्लो मॉडल का उपयोग करते हैं, जो FlumeJava [12] और MillWheel [2] की तकनीक पर आधारित है। यह कार्य क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन, गैर-वाणिज्यिक-नोडेरिव्स 3.0 अनपोर्ट लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है। इस लाइसेंस की एक प्रति देखने के लिए, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ पर जाएँ। लाइसेंस द्वारा कवर किए गए से परे किसी भी उपयोग से पहले अनुमति प्राप्त करें। [email protected] पर ईमेल करके कॉपीराइट धारक से संपर्क करें। इस खंड के लेखों को 31 अगस्त से 4 सितंबर 2015 को कोहाला तट, हवाई में बहुत बड़े डेटाबेस पर 41 वें अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में अपने परिणाम प्रस्तुत करने के लिए आमंत्रित किया गया था। वीएलडीबी एंडोमेंट की कार्यवाही, खंड। 8, नहीं। 12 कॉपीराइट 2015 वीएलडीबी एंडोमेंट 2150-8097/15/08। |
40c3b350008ada8f3f53a758e69992b6db8a8f95 | वस्तु का पता लगाने के लिए पिछले कुछ वर्षों में HOG सुविधाओं पर रैखिक SVMs का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। हालांकि, रैखिक एसवीएम का प्रशिक्षण काफी महंगा है और श्रेणियों की संख्या बढ़ने पर यह कठिन हो सकता है। इस कार्य में हम एक बहुत पुरानी तकनीक का पुनर्मूल्यांकन करते हैं, अर्थात् रैखिक भेदभाव विश्लेषण, और यह दिखाते हैं कि एलडीए मॉडल को लगभग सामान्य रूप से प्रशिक्षित किया जा सकता है, और प्रदर्शन में थोड़ा या कोई नुकसान नहीं है। हम जो सह-विचलन मैट्रिक्स का अनुमान लगाते हैं, वे प्राकृतिक छवियों के गुणों को पकड़ लेते हैं। इन सह-विभेदों के साथ एचओजी विशेषताओं को सफेद करना इस प्रकार एचओजी विशेषताओं के बीच स्वाभाविक रूप से होने वाले सहसंबंधों को हटा देता है। हम दिखाते हैं कि ये सफेद विशेषताएं (जिन्हें हम WHO कहते हैं) समानताओं की गणना के लिए मूल HOG सुविधाओं की तुलना में काफी बेहतर हैं, और क्लस्टरिंग में उनकी उपयोगिता साबित करते हैं। अंत में, हम अपने निष्कर्षों का उपयोग वस्तु का पता लगाने की प्रणाली का उत्पादन करने के लिए करते हैं जो PASCAL VOC 2007 पर प्रतिस्पर्धी है जबकि प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए काफी आसान है। |
28e0c6088cf444e8694e511148a8f19d9feaeb44 | यह पेपर क्यूबसैट्स के लिए एक स्व-विनियोजित हेलिकल पैंटोग्राफ एंटीना के व्यवहार का पता लगाता है। हेलिकल पैंटोग्राफ अवधारणा को उपग्रह बस से जुड़ने के लिए अवधारणाओं के साथ वर्णित किया गया है। आठ हेलिक्स से युक्त पैंटोग्राफ के परिमित तत्व तह सिमुलेशन प्रस्तुत किए गए हैं और एक प्रोटोटाइप एंटीना पर किए गए संपीड़न बल प्रयोगों की तुलना की गई है। प्रतिबिंब गुणांक परीक्षण भी प्रस्तुत किए गए हैं, जो प्रोटोटाइप एंटीना की ऑपरेटिंग आवृत्ति रेंज को प्रदर्शित करते हैं। हेलिकल पैंटोग्राफ वर्तमान छोटे उपग्रह एंटेना समाधानों के लिए एक आशाजनक विकल्प है। |
1aad2da473888cb7ebc1bfaa15bfa0f1502ce005 | इस पत्र में प्रथम-व्यक्ति के दृष्टिकोण से बातचीत के स्तर पर मानवीय गतिविधियों को पहचानने की समस्या पर चर्चा की गई है। इसका उद्देश्य एक पर्यवेक्षक (जैसे, एक रोबोट या एक पहनने योग्य कैमरा) को यह समझने में सक्षम बनाना है कि अन्य लोग किस गतिविधि को लगातार वीडियो इनपुट से कर रहे हैं । इनमें मैत्रीपूर्ण बातचीत जैसे एक व्यक्ति पर्यवेक्षक को गले लगाना के साथ-साथ शत्रुतापूर्ण बातचीत जैसे पर्यवेक्षक को मुक्का मारना या पर्यवेक्षक को वस्तुएं फेंकना शामिल हैं, जिनके वीडियो में शारीरिक बातचीत के कारण बड़ी मात्रा में कैमरा अहं-आंदोलन शामिल हैं। इस पेपर में वैश्विक और स्थानीय गति की जानकारी को एकीकृत करने के लिए मल्टी-चैनल कर्नेल की जांच की गई है, और एक नई गतिविधि सीखने / मान्यता पद्धति प्रस्तुत की गई है जो स्पष्ट रूप से प्रथम-व्यक्ति गतिविधि वीडियो में प्रदर्शित अस्थायी संरचनाओं पर विचार करती है। हमारे प्रयोगों में, हम न केवल खंडित वीडियो के साथ वर्गीकरण के परिणाम दिखाते हैं, बल्कि यह भी पुष्टि करते हैं कि हमारा नया दृष्टिकोण निरंतर वीडियो से गतिविधियों का विश्वसनीय रूप से पता लगाने में सक्षम है। |
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259c25242db4a0dc1e1b5e61fd059f8949bdb79d | साझा मेमोरी का उपयोग करते हुए कई प्रोसेसर कोर वाले कंप्यूटर अब सर्वव्यापी हैं। इस पेपर में, हम कई समानांतर ज्यामितीय एल्गोरिदम प्रस्तुत करते हैं जो विशेष रूप से इस वातावरण को लक्षित करते हैं, अतिरिक्त कंप्यूटिंग शक्ति का शोषण करने के लक्ष्य के साथ। डी-आयामी एल्गोरिदम हम वर्णन कर रहे हैं (ए) बिंदुओं की स्थानिक छँटाई, जैसा कि आमतौर पर वृद्धिशील एल्गोरिदम का उपयोग करने से पहले पूर्व-प्रसंस्करण के लिए उपयोग किया जाता है, (बी) केडी-ट्री निर्माण, (सी) अक्ष-संरेखित बॉक्स चौराहे गणना, और अंत में (डी) मेष पीढ़ी एल्गोरिदम के लिए Delaunay त्रिकोणों में बिंदुओं के थोक सम्मिलन या केवल Delaunay त्रिकोणों की गणना। हम कम्प्यूटेशनल ज्यामिति एल्गोरिदम लाइब्रेरी (सीजीएएल, http://www.cgal.org/) पर आधारित हमारे कार्यान्वयन का उपयोग करके 3 डी में इन एल्गोरिदम के लिए प्रयोगात्मक परिणाम दिखाते हैं। यह कार्य एक कदम है जो हम आशा करते हैं कि सीजीएएल के लिए एक समानांतर मोड बन जाएगा, जहां एल्गोरिदम स्वचालित रूप से महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना उपलब्ध समानांतर संसाधनों का उपयोग करते हैं। |
ac4a2337afdf63e9b3480ce9025736d71f8cec1a | पार्किंसंस रोग (पीडी) के लगभग 50% रोगियों को चलने की गति में कमी (एफओजी) होती है, जो चलने की अचानक और क्षणिक अक्षमता है। यह अक्सर गिरने का कारण बनता है, दैनिक गतिविधियों में हस्तक्षेप करता है और जीवन की गुणवत्ता को काफी कम करता है। चूंकि पीडी रोगियों में चलने की कमी अक्सर फार्माकोलॉजिकल उपचार के लिए प्रतिरोधी होती है, इसलिए प्रभावी गैर-फार्माकोलॉजिकल उपचार विशेष रुचि के हैं। हमारे अध्ययन का लक्ष्य एक ऐसे पहनने योग्य उपकरण की अवधारणा का मूल्यांकन करना है जो वास्तविक समय में पैदल चलने के आंकड़ों को प्राप्त कर सकता है, उन्हें संसाधित कर सकता है और पूर्व निर्धारित विनिर्देशों के आधार पर सहायता प्रदान कर सकता है। हमने एक वास्तविक समय पहनने योग्य एफओजी डिटेक्शन सिस्टम विकसित किया है जो एफओजी का पता लगाने पर स्वचालित रूप से एक संकेत ध्वनि प्रदान करता है और जो तब तक रहता है जब तक कि विषय चलना जारी नहीं रखता। हमने 10 पीडी रोगियों के साथ एक अध्ययन में हमारी पहनने योग्य सहायक तकनीक का मूल्यांकन किया। आठ घंटे से अधिक समय तक डेटा दर्ज किया गया और प्रत्येक रोगी द्वारा एक प्रश्नावली भर दी गई। परिणाम पेशेवर फिजियोथेरेपिस्टों द्वारा पोस्ट-हॉक वीडियो विश्लेषण में दो सौ सैंतीस एफओजी घटनाओं की पहचान की गई है। इस उपकरण ने 0.5 सेकंड के फ्रेम-आधारित मूल्यांकन पर 73.1% की संवेदनशीलता और 81.6% की विशिष्टता के साथ ऑनलाइन एफओजी घटनाओं का पता लगाया। निष्कर्ष इस अध्ययन के साथ हम दिखाते हैं कि पीडी रोगियों के लिए ऑनलाइन सहायक प्रतिक्रिया संभव है। हम पहनने योग्य सहायक की पहनने की क्षमता और प्रदर्शन के साथ-साथ सहायक का उपयोग करते समय उनके चलने के प्रदर्शन पर रोगियों और फिजियोथेरेपिस्टों के दृष्टिकोण को प्रस्तुत करते हैं और चर्चा करते हैं और अगले शोध चरणों की ओर इशारा करते हैं। हमारे परिणाम इस तरह के संदर्भ-जागरूक प्रणाली के लाभ को प्रदर्शित करते हैं और आगे के अध्ययनों को प्रेरित करते हैं। |
2a68c39e3586f87da501bc2a5ae6138469f50613 | पर्यवेक्षित सीखने में अनुसंधान का एक बड़ा निकाय एकल लेबल डेटा के विश्लेषण से संबंधित है, जहां प्रशिक्षण उदाहरण असंबद्ध लेबल एल के एक सेट से एकल लेबल λ से जुड़े होते हैं। हालांकि, कई अनुप्रयोग डोमेन में प्रशिक्षण उदाहरण अक्सर लेबल Y L के एक सेट से जुड़े होते हैं। ऐसे डेटा को मल्टी-लेबल कहा जाता है। पाठ डेटा, जैसे दस्तावेज़ और वेब पृष्ठ, अक्सर एक से अधिक लेबल के साथ एनोटेट किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, द विंची कोड फिल्म के रिलीज पर ईसाई चर्च की प्रतिक्रियाओं के बारे में एक समाचार लेख को धर्म और फिल्म दोनों के रूप में लेबल किया जा सकता है। पाठ डेटा का वर्गीकरण शायद बहु-लेबल अनुप्रयोग का प्रमुख है। हाल ही में, मल्टी-लेबल डेटा से सीखने के मुद्दे ने कई शोधकर्ताओं से महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है, जो कि छवि [1, 2, 3] और वीडियो [4, 5], कार्यात्मक जीनोमिक्स [6, 7, 8, 9, 10], संगीत वर्गीकरण भावनाओं में [11, 12, 13, 14] और निर्देशित विपणन [15] के रूप में नए अनुप्रयोगों की बढ़ती संख्या से प्रेरित है। तालिका 1 विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों को प्रस्तुत करती है जिनकी चर्चा साहित्य में की गई है। इस अध्याय में मल्टी-लेबल डाटा माइनिंग के तेजी से विकसित हो रहे अनुसंधान क्षेत्र पर पिछले और हालिया कार्य की समीक्षा की गई है। खंड 2 बहु-लेबल डेटा से सीखने में दो प्रमुख कार्यों को परिभाषित करता है और सीखने की कई विधियों को प्रस्तुत करता है। खंड 3 बहु-लेबल डेटा के लिए आयामता में कमी के तरीकों पर चर्चा करता है। खंड 4 और 5 में दो महत्वपूर्ण शोध चुनौतियों पर चर्चा की गई है, जो यदि सफलतापूर्वक पूरी की जाती है, तो मल्टी-लेबल सीखने की विधियों के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों का विस्तार कर सकती हैः a) लेबल संरचना का उपयोग करना और b) बड़ी संख्या में लेबल वाले डोमेन तक स्केलिंग करना। खंड 6 में बेंचमार्क मल्टीलेबल डेटासेट और उनके आंकड़े पेश किए गए हैं, जबकि खंड 7 में मल्टीलेबल लर्निंग के लिए सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले मूल्यांकन उपायों का परिचय दिया गया है। |
60686a80b91ce9518428e00dea95dfafadadd93c | यह संचार 2.4 गीगाहर्ट्ज के लिए ध्रुवीकरण विविधता के साथ दो-पोर्ट पुनः विन्यास योग्य वर्ग पैच एंटीना प्रस्तुत करता है। पैच पर चार पी-आई-एन डायोड की स्थितियों को नियंत्रित करके, प्रस्तावित एंटीना के ध्रुवीकरण को प्रत्येक पोर्ट पर रैखिक ध्रुवीकरण (एलपी), बाएं या दाएं हाथ के परिपत्र ध्रुवीकरण (सीपी) के बीच स्विच किया जा सकता है। वायु सब्सट्रेट और एपर्चर-कपल्ड फीड संरचना का उपयोग पी-आई-एन डायोड के बायस सर्किट को सरल बनाने के लिए किया जाता है। उच्च अलगाव और एलपी मोड में कम क्रॉस-ध्रुवीकरण स्तर के साथ, दोनों बंदरगाह एक साथ ध्रुवीय रेखीय राडार के लिए दोहरी रैखिक रूप से ध्रुवीकृत एंटीना के रूप में काम कर सकते हैं। प्रत्येक बंदरगाह पर अलग-अलग सीपी तरंगें प्राप्त की जाती हैं, जो गतिशीलता, प्रतिकूल मौसम की स्थिति और गैर-लाइन-ऑफ-सिन अनुप्रयोगों से लेकर चुनौतियों का सामना करने के लिए उपयुक्त हैं। एंटीना में सरल पूर्वाग्रह नेटवर्क, आसान निर्माण और समायोजन के फायदे हैं, जिन्हें ध्रुवीकरण विविधता अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है। |
0d11248c42d5a57bb28b00d64e21a32d31bcd760 | 19 जुलाई, 2001 को इंटरनेट से जुड़े 359,000 से अधिक कंप्यूटरों को 14 घंटे से भी कम समय में कोड-रेड (सीआरवी2) कीड़े से संक्रमित किया गया था। इस महामारी की लागत, जिसमें बाद के कोड-रेड के उपभेद भी शामिल हैं, का अनुमान $2.6 बिलियन से अधिक है। इस हमले से वैश्विक क्षति के बावजूद, कीड़े के प्रसार का वर्णन करने के लिए कुछ गंभीर प्रयास किए गए हैं, आंशिक रूप से कीड़ों के बारे में वैश्विक जानकारी एकत्र करने की चुनौती के कारण। एक ऐसी तकनीक का उपयोग करके जो कृमि के प्रसार का वैश्विक पता लगाने में सक्षम है, हमने 2 जुलाई, 2001 से शुरू होने वाले 45 दिनों की अवधि में डेटा एकत्र किया और विश्लेषण किया ताकि पूरे इंटरनेट में कोड-रेड के प्रसार की विशेषताओं को निर्धारित किया जा सके। इस पेपर में, हम कोड-रेड के प्रसार का पता लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली पद्धति का वर्णन करते हैं, और फिर हमारे ट्रेस विश्लेषण के परिणामों का वर्णन करते हैं। हम पहले संक्रमण और निष्क्रियता दर के संदर्भ में कोड-रेड और कोडरेड II कीड़े के प्रसार का विवरण देते हैं। संक्रमण के प्रसार के लिए अनुकूलित किए बिना भी, कोड-रेड संक्रमण दर प्रति मिनट 2,000 से अधिक मेजबानों पर चरम पर पहुंच गई। फिर हम संक्रमित मेजबान आबादी की विशेषताओं की जांच करते हैं, जिसमें भौगोलिक स्थान, साप्ताहिक और दैनिक समय प्रभाव, शीर्ष-स्तरीय डोमेन और आईएसपी शामिल हैं। हम प्रदर्शित करते हैं कि कीड़ा एक अंतरराष्ट्रीय घटना थी, संक्रमण गतिविधि ने दिन के समय के प्रभावों का प्रदर्शन किया, और पाया कि, हालांकि अधिकांश ध्यान बड़े निगमों पर केंद्रित था, कोड-रेड कीड़ा मुख्य रूप से घरेलू और छोटे व्यवसाय उपयोगकर्ताओं पर शिकार करता था। हमने संक्रमित मेजबानों के माप पर DHCP के प्रभावों को भी योग्य बनाया और निर्धारित किया कि आईपी पते 24 घंटे से अधिक समय के समय पर एक कीड़े के प्रसार का एक सटीक माप नहीं हैं। अंत में, कोड-रेड कीड़े के अनुभव से पता चलता है कि इंटरनेट मेजबानों में व्यापक रूप से कमजोरियों का तेजी से और नाटकीय रूप से शोषण किया जा सकता है, और यह कि इंटरनेट कीड़े को कम करने के लिए होस्ट पैचिंग के अलावा अन्य तकनीकों की आवश्यकता होती है। |
0462a4fcd991f8d6f814337882da182c504d1d7b | हम गूगल बुक्स नग्राम कॉर्पस के एक नए संस्करण को प्रस्तुत करते हैं, जो आठ भाषाओं में पांच शताब्दियों की अवधि में शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग कितनी बार किया गया था, इसका वर्णन करता है; यह सभी प्रकाशित पुस्तकों का 6% दर्शाता है। इस नए संस्करण में वाक्यविन्यास संबंधी टिप्पणियां दी गई हैं: शब्दों को उनके भाग-अभिभाषण के साथ टैग किया गया है, और हेडमोडिफायर संबंध दर्ज किए गए हैं। एनोटेशन का उत्पादन स्वचालित रूप से सांख्यिकीय मॉडल के साथ किया जाता है जो विशेष रूप से ऐतिहासिक पाठ के अनुकूल होते हैं। इस संग्रह से भाषाई रुझानों के अध्ययन की सुविधा होगी, विशेष रूप से वाक्यविन्यास के विकास से संबंधित। |
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