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45c56dc268a04c5fc7ca04d7edb985caf2a25093 | विभेदित संभावना वितरण के साथ सामान्य पैरामीटर अनुमान विधियों को प्रस्तुत करता है, जो पाठ मॉडलिंग में विशेष रुचि का है। अधिकतम संभावना, पश्चगामी और बेयसियन अनुमान से शुरू करते हुए, संयुग्मित वितरण और बेयसियन नेटवर्क जैसी केंद्रीय अवधारणाओं की समीक्षा की जाती है। एक अनुप्रयोग के रूप में, लुप्त डिरिचलेट आवंटन (एलडीए) के मॉडल को गिब्स नमूनाकरण पर आधारित अनुमानित अनुमान एल्गोरिथ्म के पूर्ण व्युत्पन्न के साथ विस्तार से समझाया गया है, जिसमें डिरिचलेट हाइपरपैरामीटर अनुमान की चर्चा भी शामिल है। इतिहास: संस्करण 1: मई 2005, संस्करण 2.4: अगस्त 2008 |
9e463eefadbcd336c69270a299666e4104d50159 | |
2e268b70c7dcae58de2c8ff7bed1e58a5e58109a | यह लेखक के डायनामिक प्रोग्रामिंग एंड ऑप्टिमाइज़ेशन कंट्रोल, वॉल्यूम, के अध्याय 4 का अद्यतन संस्करण है। द्वितीय, चौथा संस्करण, एथेना साइंटिफिक, 2012। इसमें नई सामग्री शामिल है, और इसे काफी हद तक संशोधित और विस्तारित किया गया है (इसके आकार में दोगुने से अधिक की वृद्धि हुई है) । नई सामग्री का उद्देश्य कई मॉडलों का एक एकीकृत उपचार प्रदान करना है, जिनमें से सभी में अनुबंधात्मक संरचना की कमी है जो अध्याय 1 और 2 की छूट की समस्याओं की विशेषता हैः सकारात्मक और नकारात्मक लागत मॉडल, निर्धारित इष्टतम नियंत्रण (अनुकूली डीपी सहित), स्टोकास्टिक सबसे छोटा पथ मॉडल, और जोखिम-संवेदनशील मॉडल। यहाँ नई सामग्री का सारांश दिया गया हैः |
6d596cb55d99eae216840090b46bc5e49d7aeea5 | हम रैखिक प्रणालियों के समाधान के लिए प्रासंगिक घने मैट्रिक्स कारककरण में तथाकथित लुक-आउट तंत्रों को लागू करते समय सामना किए जाने वाले लोड-असंतुलन को दूर करने के लिए दो उपन्यास तकनीकों का प्रस्ताव करते हैं। दोनों तकनीकें उस परिदृश्य को लक्षित करती हैं जहां दो थ्रेड टीमों को फैक्टरिंग के दौरान बनाया जाता है/सक्रिय किया जाता है, प्रत्येक टीम निष्पादन की एक स्वतंत्र कार्य/शाखा के निष्पादन के प्रभारी होती है। पहली तकनीक दो कार्यों के बीच कार्यकर्ता साझाकरण (डब्ल्यूएस) को बढ़ावा देती है, जिससे पहले पूरा होने वाले कार्य के धागे को अधिक महंगे कार्य द्वारा उपयोग के लिए पुनः आवंटित किया जा सकता है। दूसरी तकनीक एक तेज कार्य को पूरा करने के धीमे कार्य को सतर्क करने की अनुमति देती है, दूसरे कार्य के प्रारंभिक समापन (ईटी) को लागू करती है, और अगली पुनरावृत्ति में कारककरण प्रक्रिया का एक चिकनी संक्रमण। दोनों तंत्रों को मूल रैखिक बीजगणित उप-प्रोग्रामों के एक नए ढाले जाने योग्य धागे-स्तर कार्यान्वयन के माध्यम से उदाहरण दिया गया है, और उनके लाभों को आंशिक धुरीकरण के साथ आंशिक धुरीकरण के कार्यान्वयन के माध्यम से चित्रित किया गया है। विशेष रूप से, 12 कोर के साथ इंटेल-एक्सियन सिस्टम पर हमारे प्रयोगात्मक परिणाम WS+ET के संयोजन के लाभों को दिखाते हैं, जो कार्य-समानांतर रनटाइम-आधारित समाधान की तुलना में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन की रिपोर्ट करते हैं। |
7157dda72073ff66cc2de6ec5db056a3e8b326d7 | 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 लेख इतिहासः प्राप्त 13 फरवरी 2012 प्राप्त संशोधित रूप में 18 मार्च 2013 स्वीकार 4 अप्रैल 2013 ऑनलाइन उपलब्ध xxxx |
66903e95f84767a31beef430b2367492ac9cc750 | उद्देश्य यह लेख 18 वर्ष की आयु तक अध्ययन किए गए 1,000 से अधिक न्यूजीलैंड के बच्चों के जन्म समूह में बाल यौन शोषण (सीएसए) की व्यापकता, सहसंबंध और परिणामों का वर्णन करने वाली लेख श्रृंखला में दूसरा है। इस लेख में 18 वर्ष की आयु में सीएसए और 18 वर्ष की आयु में डीएसएम-IV नैदानिक वर्गीकरणों के बीच संबंधों की जांच की गई है। विधि न्यूजीलैंड के बच्चों के जन्म के समय से लेकर 16 वर्ष की आयु तक के समय के बीच में एक वार्षिक अंतराल पर अध्ययन किया गया। 18 वर्ष की आयु में 16 वर्ष की आयु से पहले के सीएसए और साथ ही साथ मापे गए मनोवैज्ञानिक लक्षणों की पूर्वव्यापी रिपोर्ट प्राप्त की गई थी। परिणाम जिन लोगों ने सीएसए की रिपोर्ट की थी, उनमें सीएसए की रिपोर्ट नहीं करने वालों की तुलना में प्रमुख अवसाद, चिंता विकार, व्यवहार विकार, मादक पदार्थों के सेवन विकार और आत्महत्या संबंधी व्यवहार की अधिक दर थी (पी <.002) । सीएसए की सीमा और विकार के जोखिम के बीच लगातार संबंध थे, जिन लोगों ने सीएसए की रिपोर्ट की, उनमें संभोग शामिल था, जिनमें विकार का उच्चतम जोखिम था। ये परिणाम तब भी बने रहे जब निष्कर्षों को भविष्य के लिए मापा गया बचपन का परिवार और संबंधित कारकों के लिए समायोजित किया गया था। सीएसए और गैर-समान रूप से मापा विकारों के बीच समान लेकिन कम स्पष्ट संबंध पाए गए थे। निष्कर्ष निष्कर्षों से पता चलता है कि सीएसए, और विशेष रूप से गंभीर सीएसए, युवा वयस्कों में मनोवैज्ञानिक विकार के बढ़ते जोखिम के साथ जुड़ा हुआ था, भले ही भविष्य के लिए मापा गया भ्रम कारक के लिए उचित छूट दी गई थी। |
8df383aae16ce1003d57184d8e4bf729f265ab40 | एक नए माइक्रोस्ट्रिप-लाइन-फीड वाइडबैंड सर्कुलरली पोलराइज्ड (सीपी) एनुलर-रिंग स्लॉट एंटीना (एआरएसए) के डिजाइन का प्रस्ताव है। मौजूदा रिंग स्लॉट एंटेना की तुलना में, यहां डिजाइन किए गए एआरएसए में बहुत अधिक सीपी बैंडविड्थ हैं। प्रस्तावित डिजाइन की मुख्य विशेषताओं में एक व्यापक रिंग स्लॉट, एक जोड़ी ग्राउंडेड टोपी के आकार के पैच और एक विकृत झुकने वाली फीडिंग माइक्रोस्ट्रिप लाइन शामिल हैं। एल और एस बैंड में एफआर 4 सब्सट्रेट का उपयोग करके डिजाइन किए गए एआरएसए में 3-डीबी अक्षीय-अनुपात बैंडविड्थ (एआरबीडब्ल्यू) क्रमशः 46% और 56% तक होते हैं, जबकि एल बैंड में आरटी 5880 सब्सट्रेट का उपयोग करने वाले में 65% होता है। इन 3-डीबी अक्षीय-अनुपात बैंड में, वीएसडब्ल्यूआर ≤ 2 के साथ प्रतिबाधा मिलान भी प्राप्त किया जाता है। |
95e873c3f64a9bd8346f5b5da2e4f14774536834 | एक सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (SIW) एच-प्लेन सेक्टरल हॉर्न एंटीना, जिसमें काफी सुधार बैंडविड्थ है, प्रस्तुत किया गया है। बहुपरत सब्सट्रेट के भीतर साइड फ्लेयर की दीवार पर वीआस की एक सरल व्यवस्था से युक्त एक तानाशाही रिज, परिचालन बैंडविड्थ को बढ़ाने के लिए पेश किया जाता है। एंटेना संरचना के लिए प्रसारित तरंग प्रदान करने के लिए एक सरल फ़ीड विन्यास का सुझाव दिया गया है। प्रस्तावित एंटीना का अनुकरण दो प्रसिद्ध पूर्ण-तरंग पैकेजों, एनसॉफ्ट एचएफएसएस और सीएसटी माइक्रोवेव स्टूडियो द्वारा किया गया है, जो अलग-अलग संख्यात्मक विधियों पर आधारित है। सिमुलेशन परिणामों के बीच घनिष्ठ सहमति प्राप्त की जाती है। डिज़ाइन किए गए एंटीना में 18-40 गीगाहर्ट्ज की पूरी आवृत्ति रेंज के लिए अच्छी विकिरण विशेषताएं और कम वीएसडब्ल्यूआर, 2.5 से कम है। |
12a376e621d690f3e94bce14cd03c2798a626a38 | इस पेपर में दृश्य वस्तु का पता लगाने के लिए एक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का वर्णन किया गया है जो छवियों को अत्यंत तेजी से संसाधित करने और उच्च पता लगाने की दर प्राप्त करने में सक्षम है। इस कार्य को तीन प्रमुख योगदानों से प्रतिष्ठित किया गया है। पहला है एक नया छवि प्रतिनिधित्व की शुरूआत जिसे Integral Image कहा जाता है जो हमारे डिटेक्टर द्वारा उपयोग की जाने वाली विशेषताओं को बहुत जल्दी गणना करने की अनुमति देता है। दूसरा एक सीखने वाला एल्गोरिथ्म है, जो AdaBoost पर आधारित है, जो एक बड़े सेट से महत्वपूर्ण दृश्य सुविधाओं की एक छोटी संख्या का चयन करता है और अत्यधिक कुशल वर्गीकरणकर्ता देता है। तीसरा योगदान एक कैस्केड में अधिक से अधिक जटिल वर्गीकरणकर्ताओं को जोड़ने की एक विधि है जो प्रतिमा के पृष्ठभूमि क्षेत्रों को जल्दी से त्यागने की अनुमति देता है जबकि अधिक गणना पर अधिक गणना खर्च करता है। इस प्रकार के जलप्रपात को वस्तु विशिष्ट ध्यान-केन्द्रित तंत्र के रूप में देखा जा सकता है जो पूर्व के दृष्टिकोणों के विपरीत सांख्यिकीय गारंटी प्रदान करता है कि त्याग किए गए क्षेत्रों में रुचि की वस्तु होने की संभावना नहीं है। चेहरे का पता लगाने के क्षेत्र में यह प्रणाली पहले की सर्वश्रेष्ठ प्रणालियों के बराबर पता लगाने की दर प्रदान करती है। वास्तविक समय के अनुप्रयोगों में प्रयुक्त, डिटेक्टर छवि भेद या त्वचा के रंग का पता लगाने के बिना 15 फ्रेम प्रति सेकंड पर चलता है। |
51f0e3fe5335e2c3a55e673a6adae646f0ad6e11 | ■ सार समाजशास्त्री अक्सर सामाजिक प्रक्रियाओं को चरों के बीच बातचीत के रूप में मॉडल करते हैं। हम एक वैकल्पिक दृष्टिकोण की समीक्षा करते हैं जो सामाजिक जीवन को अनुकूली एजेंटों के बीच बातचीत के रूप में मॉडल करता है जो एक दूसरे को प्रभावित करते हैं जो उन्हें प्राप्त प्रभाव के जवाब में होता है। ये एजेंट आधारित मॉडल (एबीएम) दिखाते हैं कि कैसे सरल और अनुमानित स्थानीय बातचीत परिचित लेकिन रहस्यमय वैश्विक पैटर्न उत्पन्न कर सकती है, जैसे सूचना का प्रसार, मानदंडों का उदय, सम्मेलनों का समन्वय, या सामूहिक कार्रवाई में भागीदारी। उभरते सामाजिक पैटर्न भी अप्रत्याशित रूप से प्रकट हो सकते हैं और फिर बस नाटकीय रूप से बदल सकते हैं या गायब हो सकते हैं, जैसा कि क्रांतियों, बाजार दुर्घटनाओं, फैशनेबल और खाद्य उन्माद में होता है। एबीएम सैद्धांतिक लाभ प्रदान करते हैं जहां ब्याज के वैश्विक पैटर्न व्यक्तिगत विशेषताओं के संचय से अधिक हैं, लेकिन साथ ही, उभरते पैटर्न को संबंधीय स्तर पर माइक्रोफाउंडेशन के नीचे से गतिशील मॉडल के बिना समझा नहीं जा सकता है। हम कम्प्यूटेशनल समाजशास्त्र में कारकों से अभिनेताओं में बदलाव के संक्षिप्त ऐतिहासिक स्केच के साथ शुरू करते हैं जो दिखाता है कि एजेंट-आधारित मॉडलिंग कंप्यूटर सिमुलेशन के पहले के समाजशास्त्रीय उपयोगों से मौलिक रूप से कैसे भिन्न होती है। इसके बाद हम स्थानीय बातचीत से सामाजिक संरचना और सामाजिक व्यवस्था के उद्भव पर केंद्रित हालिया योगदानों की समीक्षा करते हैं। यद्यपि समाजशास्त्र इस नई पद्धति की सराहना करने में अन्य सामाजिक विज्ञानों से पिछड़ा हुआ है, लेकिन हमारे द्वारा समीक्षा किए गए पत्रों में एक विशिष्ट समाजशास्त्रीय योगदान स्पष्ट है। प्रथम, सैद्धांतिक रुचि गतिशील सामाजिक नेटवर्क पर केंद्रित है जो एजेंटों के बीच बातचीत से आकार लेते हैं और आकार लेते हैं। दूसरा, एबीएम का उपयोग आभासी प्रयोगों को करने के लिए किया जाता है जो नेटवर्क टोपोलॉजी, सामाजिक स्तरीकरण, या स्थानिक गतिशीलता जैसे संरचनात्मक कारकों में हेरफेर करके मैक्रोसोशियोलॉजिकल सिद्धांतों का परीक्षण करते हैं। हम इस दृष्टिकोण की समृद्ध समाजशास्त्रीय क्षमता को साकार करने के लिए सिफारिशों की एक श्रृंखला के साथ अपनी समीक्षा समाप्त करते हैं। |
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aa0c01e553d0a1ab40c204725d13fe528c514bba | मानव और रोबोट के बीच सुचारू और सुरक्षित बातचीत के लिए दोनों भागीदारों को एक-दूसरे के कार्यों का अनुमान लगाना होगा। मानव इरादे के अनुमान के लिए एक आम दृष्टिकोण पर्यवेक्षित वर्गीकरणकर्ताओं के साथ ज्ञात लक्ष्यों की ओर विशिष्ट प्रक्षेपवक्रों को मॉडलिंग करना है। हालांकि, ये दृष्टिकोण संभावित भावी आंदोलनों को ध्यान में नहीं रखते हैं और न ही वे गतिज संकेतों का उपयोग करते हैं, जैसे कि पठनीय और अनुमानित गति। इन विधियों की बाधा सामान्य मानव गति का एक सटीक मॉडल की कमी है। इस कार्य में, हम एक सशर्त परिवर्तनशील ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करते हैं जो पिछले फ्रेम की एक खिड़की को देखते हुए भविष्य की मानव गति की एक खिड़की की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित है। आरजीबी गहराई छवियों से प्राप्त कंकाल डेटा का उपयोग करते हुए, हम दिखाते हैं कि कैसे इस अनसुर्क्षित दृष्टिकोण का उपयोग 1660 एमएस तक ऑनलाइन गति भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, हम लक्ष्य विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा के उपयोग के बिना गति की शुरुआत के बाद पहले 300-500 एमएस के भीतर ऑनलाइन लक्ष्य भविष्यवाणी का प्रदर्शन करते हैं। हमारे संभाव्यतावादी दृष्टिकोण का लाभ संभावित भावी गति के नमूने खींचने की संभावना है। अंत में, हम जांच करते हैं कि कैसे गति और गतिज संकेतों को सीखे गए निम्न आयामी विविधता पर दर्शाया जाता है। |
cbbf72d487f5b645d50d7d3d94b264f6a881c96f | यह पेपर 65 एनएम सीएमओएस तकनीक में डब्ल्यू-बैंड पर पहले पूरी तरह से ऑन-चिप एकीकृत ऊर्जा हार्वेस्टर और रेक्टिना को प्रस्तुत करता है। डिजाइन एक चरण डिक्सन वोल्टेज गुणक पर आधारित हैं। रेक्टिना में एक चिप-एन्टीना है जो एक रिफ्लेक्टर के साथ चिप में एकीकृत है जो सब्सट्रेट के नीचे है जो दिशात्मकता और प्राप्त लाभ को बढ़ाता है। ऊर्जा कटाई और रेक्टिना 94 गीगाहर्ट्ज पर क्रमशः 10% और 2% की शक्ति रूपांतरण दक्षता प्राप्त करते हैं। स्टैंड-अलोन हार्वेस्टर केवल 0.0945mm2 पैड सहित लेता है, जबकि पूरी तरह से एकीकृत रेक्टिना 0.48mm2 के न्यूनतम चिप क्षेत्र पर कब्जा करता है। |
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6cdb6ba83bfaca7b2865a53341106a71e1b3d2dd | सोशल मीडिया हर जगह हो रहा है और इसे उन सभी अन्य मीडिया के रूपों की तरह प्रबंधित करने की आवश्यकता है जो संगठन अपने लक्ष्यों को पूरा करने के लिए नियोजित करते हैं। हालांकि, सोशल मीडिया अपने सामाजिक नेटवर्क संरचना और समतावादी प्रकृति के कारण किसी भी पारंपरिक या अन्य ऑनलाइन मीडिया से मौलिक रूप से अलग है। इन अंतरों के लिए उचित विश्लेषण और बाद के प्रबंधन के लिए एक पूर्व शर्त के रूप में एक अलग माप दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। सही सोशल मीडिया मीट्रिक्स विकसित करने और बाद में उपयुक्त डैशबोर्ड बनाने के लिए, हम तीन नए घटकों से युक्त एक टूल किट प्रदान करते हैं। सबसे पहले, हम सैद्धांतिक रूप से एक समग्र ढांचे का प्रस्ताव करते हैं जो विपणन, मनोविज्ञान और समाजशास्त्र के सिद्धांतों पर आधारित सोशल मीडिया के प्रमुख तत्वों को शामिल करता है। हम इन तत्वों का समर्थन और विस्तार करना जारी रखते हैं - अर्थात् प्रेरणा, सामग्री, नेटवर्क संरचना, और सामाजिक भूमिकाएं और बातचीत - हाल के शोध अध्ययनों के साथ। दूसरा, हमारे सैद्धांतिक ढांचे, साहित्य समीक्षा और व्यावहारिक अनुभव के आधार पर, हम नौ दिशानिर्देशों का सुझाव देते हैं जो उपयुक्त सोशल मीडिया मीट्रिक्स को डिजाइन करने और एक समझदार सोशल मीडिया डैशबोर्ड बनाने के लिए मूल्यवान साबित हो सकते हैं। तीसरा, इस ढांचे और दिशा-निर्देशों के आधार पर हम प्रबंधकीय प्रभावों को प्राप्त करते हैं और भविष्य के अनुसंधान के लिए एक एजेंडा का सुझाव देते हैं। © 2013 डायरेक्ट मार्केटिंग एजुकेशनल फाउंडेशन, इंक। एल्सेवियर इंक द्वारा प्रकाशित सभी अधिकार सुरक्षित |
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ab3d0ea202b2641eeb66f1d6a391a43598ba22b9 | प्रबलित शिक्षा (आरएल) को यहाँ मशीनों के तंत्रिका नियंत्रकों की एक अनुकूलन तकनीक के रूप में माना जाता है। लक्ष्य है कि एक्टर-क्रिटिक एल्गोरिदम को अतिरिक्त पृष्ठभूमि गणनाओं की कीमत पर समान गुणवत्ता की नीतियों को प्राप्त करने के लिए कम एजेंट-पर्यावरण बातचीत की आवश्यकता हो। हम अनुभव के पुनरावृत्ति की भावना के साथ इस लक्ष्य को प्राप्त करने का प्रस्ताव करते हैं। एक बदलती नीति की सुधार दिशा का अनुमान लगाने की विधि, जो पूर्व के अनुभव पर आधारित हो, यहां आवश्यक है। हम एक ऐसा प्रस्ताव करते हैं जो संक्षिप्त महत्व के नमूने का उपयोग करता है। हम अनुमानों के उस प्रकार की पूर्वाग्रह की सीमाओं को प्राप्त करते हैं और साबित करते हैं कि यह पूर्वाग्रह asymptotically गायब हो जाता है। प्रयोगात्मक अध्ययन में हम क्लासिक एक्टरक्रिटिक के लिए अपना दृष्टिकोण लागू करते हैं और सीखने की गति में 20 गुना वृद्धि प्राप्त करते हैं। |
71e258b1aeea7a0e2b2076a4fddb0679ad2ecf9f | "इंटरनेट ऑफ थिंग्स" (आईओटी) उपकरणों और सॉफ्टवेयर के लिए अभूतपूर्व पैमाने पर सूचना साझा करने के अवसर खोलता है। हालांकि, इतना बड़ा आपस में जुड़ा नेटवर्क सिस्टम डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए नई चुनौतियां पैदा करता है। इस लेख में, हम आईओटी प्रणाली की एक स्तरित वास्तुकला का प्रस्ताव करते हैं। इस मॉडल का उपयोग करते हुए, हम प्रत्येक परत की चुनौतियों की पहचान करने और उनका आकलन करने का प्रयास करते हैं। हम कई मौजूदा तकनीकों पर भी चर्चा करते हैं जिनका उपयोग इस वास्तुकला को सुरक्षित बनाने के लिए किया जा सकता है। |
61f4f67fc0e73fa3aef8628aae53a4d9b502d381 | सूचना अधिकतम करने वाला गान (इन्फोगान) जनरेटर के आउटपुट को उसके इनपुट के एक घटक से जोड़ता है जिसे गुप्त कोड कहा जाता है। आउटपुट को इस इनपुट घटक से बांधने के लिए मजबूर करके, हम आउटपुट प्रतिनिधित्व के कुछ गुणों को नियंत्रित कर सकते हैं। यह ज्ञात है कि GAN में भेदभावकर्ता और जनरेटर को संयुक्त रूप से प्रशिक्षित करते समय नैश संतुलन को खोजना मुश्किल है। हम इन्फोगैन का उपयोग कर छवियों को उत्पन्न करने के लिए कुछ सफल और असफल विन्यासों का पता लगाते हैं। व्याख्या योग्य चर जनरेटिव मॉडलों में उपयोगी होते हैं। जनरेटिव विरोधी नेटवर्क (जीएएन) जनरेटिव मॉडल हैं जो अपने इनपुट में लचीले होते हैं। |
41289566ac0176dced2312f813328ad4c0552618 | मोबाइल प्लेटफार्मों की प्रचलन, एंड्रॉइड की बड़ी बाजार हिस्सेदारी, साथ ही एंड्रॉइड मार्केट की खुलेपन इसे मैलवेयर हमलों के लिए एक गर्म लक्ष्य बनाता है। एक बार जब एक मैलवेयर नमूना की पहचान हो जाती है, तो इसके दुर्भावनापूर्ण इरादे और आंतरिक कामकाज को जल्दी से प्रकट करना महत्वपूर्ण है। इस पेपर में हम DroidScope, एक एंड्रॉइड विश्लेषण मंच प्रस्तुत करते हैं जो वर्चुअलाइजेशन-आधारित मैलवेयर विश्लेषण की परंपरा को जारी रखता है। वर्तमान डेस्कटॉप मैलवेयर विश्लेषण प्लेटफार्मों के विपरीत, DroidScope एक साथ और निर्बाध रूप से OS स्तर और जावा-स्तर दोनों अर्थशास्त्र का पुनर्निर्माण करता है। कस्टम विश्लेषण की सुविधा के लिए, DroidScope तीन स्तरीय एपीआई का निर्यात करता है जो एंड्रॉइड डिवाइस के तीन स्तरों को दर्पण करता हैः हार्डवेयर, ओएस और डेल्विक वर्चुअल मशीन। DroidScope के ऊपर, हमने कई विश्लेषण उपकरण विकसित किए हैं जो विस्तृत देशी और डेल्विक निर्देश ट्रेस, प्रोफ़ाइल एपीआई-स्तर गतिविधि को इकट्ठा करने और जावा और देशी दोनों घटकों के माध्यम से सूचना रिसाव को ट्रैक करने के लिए उपयोग करते हैं। ये उपकरण वास्तविक दुनिया के मैलवेयर नमूनों का विश्लेषण करने में प्रभावी साबित हुए हैं और उचित रूप से कम प्रदर्शन ओवरहेड का सामना करते हैं। |
05ca17ffa777f64991a8da04f2fd03880ac51236 | इस पेपर में हम कमजोरियों के हस्ताक्षर बनाने की समस्या का पता लगाते हैं। एक कमजोर सिग्नेचर किसी दिए गए कमजोर के सभी एक्सप्लोइट्स से मेल खाता है, यहां तक कि बहुरूपी या रूपान्तरित वेरिएंट भी। हमारा कार्य पिछले दृष्टिकोणों से अलग है, जो प्रोग्राम के अर्थशास्त्र और शोषण के अर्थशास्त्र या वाक्यविन्यास के बजाय एक नमूना शोषण द्वारा किए गए भेद्यता पर ध्यान केंद्रित करता है। हम एक कमजोरियों के अर्थशास्त्र को एक भाषा को परिभाषित करते हैं जिसमें सभी और केवल उन इनपुट होते हैं जो कमजोरियों का शोषण करते हैं। एक भेद्यता हस्ताक्षर एक प्रतिनिधित्व (जैसे, एक नियमित अभिव्यक्ति) भेद्यता भाषा है। शोषण आधारित हस्ताक्षरों के विपरीत जिनकी त्रुटि दर केवल ज्ञात परीक्षण मामलों के लिए अनुभवजन्य रूप से मापी जा सकती है, एक भेद्यता हस्ताक्षर की गुणवत्ता को सभी संभावित इनपुट के लिए औपचारिक रूप से मात्रात्मक किया जा सकता है। हम एक कमजोर हस्ताक्षर की औपचारिक परिभाषा प्रदान करते हैं और कमजोर हस्ताक्षर बनाने और मिलान करने की कम्प्यूटेशनल जटिलता की जांच करते हैं। हम भी व्यवस्थित रूप से कमजोरियों के हस्ताक्षर के डिजाइन अंतरिक्ष का पता लगाने. हम कमजोरियों के हस्ताक्षर बनाने में तीन केंद्रीय मुद्दों की पहचान करते हैंः कैसे एक कमजोर हस्ताक्षर इनपुट के सेट का प्रतिनिधित्व करता है जो एक कमजोरियों का उपयोग कर सकता है, कमजोर कवरेज (यानी, कमजोर कार्यक्रम पथों की संख्या) जो हस्ताक्षर निर्माण के दौरान हमारे विश्लेषण के अधीन है, और कैसे एक कमजोर हस्ताक्षर तब दिए गए प्रतिनिधित्व और कवरेज के लिए बनाया जाता है। हम नए डेटा-फ्लो विश्लेषण और मौजूदा तकनीकों जैसे कि स्वचालित रूप से कमजोरियों के हस्ताक्षर उत्पन्न करने के लिए बाधा समाधान के नए गोद लेने का प्रस्ताव करते हैं। हमने अपनी तकनीक का परीक्षण करने के लिए एक प्रोटोटाइप प्रणाली का निर्माण किया है। हमारे प्रयोगों से पता चलता है कि हम स्वचालित रूप से एक एकल शोषण का उपयोग कर एक भेद्यता हस्ताक्षर उत्पन्न कर सकते हैं जो पिछले शोषण आधारित हस्ताक्षरों की तुलना में बहुत अधिक गुणवत्ता का है। इसके अतिरिक्त, हमारी तकनीकों में कई अन्य सुरक्षा अनुप्रयोग हैं, और इस प्रकार स्वतंत्र हित के हो सकते हैं |
6fece3ef2da2c2f13a66407615f2c9a5b3737c88 | इस पेपर में एक गतिशील नियंत्रक संरचना और एक व्यवस्थित डिजाइन प्रक्रिया का प्रस्ताव है जो कि अलग-अलग समय के हाइब्रिड सिस्टम को स्थिर करने के लिए है। प्रस्तावित दृष्टिकोण नियंत्रण ल्यपुनोव फंक्शंस (सीएलएफ) की अवधारणा पर आधारित है, जो उपलब्ध होने पर, एक स्थिर राज्य-प्रतिक्रिया नियंत्रण कानून को डिजाइन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। सामान्य तौर पर, निरंतर और असतत दोनों अवस्थाओं को शामिल करने वाले हाइब्रिड गतिशील प्रणालियों के लिए एक सीएलएफ का निर्माण अत्यंत जटिल है, विशेष रूप से गैर-तुच्छ असतत गतिशीलता की उपस्थिति में। इसलिए, हम एक हाइब्रिड नियंत्रण Lyapunov समारोह की उपन्यास अवधारणा का परिचय, जो एक असतत और एक निरंतर CLF के एक घटक डिजाइन की अनुमति देता है, और हम औपचारिक रूप से साबित होता है कि एक संकर CLF के अस्तित्व एक शास्त्रीय CLF के अस्तित्व की गारंटी देता है। एक हाइब्रिड सीएलएफ को संश्लेषित करने के लिए एक रचनात्मक प्रक्रिया प्रदान की जाती है, जो एक विशिष्ट नियंत्रक गतिशीलता के साथ हाइब्रिड सिस्टम की गतिशीलता का विस्तार करती है। हम दिखाते हैं कि इस संश्लेषण प्रक्रिया एक गतिशील नियंत्रक के लिए नेतृत्व करता है जिसे एक पीछे हटने वाली क्षितिज नियंत्रण रणनीति द्वारा लागू किया जा सकता है, और यह कि संबद्ध अनुकूलन समस्या हाइब्रिड सिस्टम के एक काफी सामान्य वर्ग के लिए संख्यात्मक रूप से व्यवहार्य है, जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में उपयोगी है। क्लासिक हाइब्रिड रिसीडिंग होराइजन कंट्रोल एल्गोरिदम की तुलना में, प्रस्तावित दृष्टिकोण को आमतौर पर क्लोज-लूप सिस्टम की असीम स्थिरता की गारंटी देने के लिए एक छोटे भविष्यवाणी क्षितिज की आवश्यकता होती है, जो दो उदाहरणों के माध्यम से चित्रित के रूप में, कम्प्यूटेशनल बोझ की कमी पैदा करता है। |
3b3c153b09495e2f79dd973253f9d2ee763940a5 | मशीन लर्निंग विधियों की प्रयोज्यता अक्सर उपलब्ध लेबल किए गए डेटा की मात्रा और इनपुट डेटा वेक्टरों के लिए अच्छे आंतरिक प्रतिनिधित्व और अच्छे समानता उपायों को उत्पन्न करने के लिए डेसिग्नेटर की क्षमता (या अक्षमता) द्वारा सीमित होती है। इस शोध प्रबंध का उद्देश्य इन दो सीमाओं को दूर करना है, जिसमें अनाम डेटा से आंतरिक प्रतिनिधित्व और अपरिवर्तनीय विशेषता पदानुक्रमों को सीखने के लिए एल्गोरिदम का प्रस्ताव है। ये विधियाँ पारंपरिक पर्यवेक्षित सीखने के एल्गोरिदम से परे जाती हैं, और अनसुर्क्षित, और अर्ध-पर्यवेक्षित सीखने पर निर्भर करती हैं। विशेष रूप से, यह कार्य "गहरी शिक्षा" विधियों पर केंद्रित है, जो पदानुक्रमित मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए तकनीकों और सिद्धांतों का एक सेट है। पदानुक्रमित मॉडल सुविधा पदानुक्रमों का उत्पादन करते हैं जो संक्षिप्त और कुशल तरीके से देखे गए डेटा चर के बीच जटिल गैर-रैखिक निर्भरता को पकड़ सकते हैं। प्रशिक्षण के बाद इन मोड्स को वास्तविक समय की प्रणालियों में इस्तेमाल किया जा सकता है क्योंकि वे इनपुट के गैर-रैखिक परिवर्तनों के अनुक्रम के माध्यम से बहुत तेजी से आगे प्रसार द्वारा प्रतिनिधित्व की गणना करते हैं। जब लेबल किए गए डेटा की कमी पारंपरिक सुपरवाइज़्ड एल्गोरिदम के उपयोग की अनुमति नहीं देती है, तो अनुक्रम की प्रत्येक परत को अनसुपरवाइज़्ड या अर्ध-सुपरवाइज़्ड एल्गोरिदम का उपयोग करके नीचे से शुरू होने वाले अनुक्रम में प्रशिक्षित किया जा सकता है। एक बार प्रत्येक परत को प्रशिक्षित कर लिया गया है, तो पूरी प्रणाली को अंत-से-अंत फैशन में ठीक किया जा सकता है। हम कई अनसुलझे एल्गोरिदम का प्रस्ताव करते हैं जिनका उपयोग इस तरह के फीचर पदानुक्रमों को प्रशिक्षित करने के लिए बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में किया जा सकता है। हम उन एल्गोरिदमों की जांच करते हैं जो विरल अतिपूर्ण प्रतिनिधित्व और कुछ ऐसे रूप उत्पन्न करते हैं जो ज्ञात और सीखे गए रूपांतरणों के लिए अपरिवर्तनीय होते हैं। इन एल्गोरिदमों को ऊर्जा- |
447ce2aecdf742cf96137f8bf7355a7404489178 | इस पत्र में, एक नए प्रकार के वाइडबैंड सब्सट्रेट इंटीग्रेटेड वेव गाइड (एसआईडब्ल्यू) कैविटी-बैक किए गए पैच एंटीना और मिलीमीटर वेव (एमएमडब्ल्यू) के लिए सरणी की जांच और कार्यान्वयन किया गया है। प्रस्तावित एंटीना एक आयताकार पैच से बना है जिसमें एक समर्थित एसआईडब्ल्यू गुहा है। बैंडविड्थ और विकिरण दक्षता को बढ़ाने के लिए, गुहा को इसके टीई 210 मोड पर प्रतिध्वनित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। प्रस्तावित एंटीना के आधार पर, 4 × 4 सरणी भी डिजाइन की गई है। प्रस्तावित एंटीना और सरणी दोनों ही मानक मुद्रित सर्किट बोर्ड (पीसीबी) प्रक्रिया के साथ निर्मित हैं, जिनमें समतल सर्किट के साथ आसान एकीकरण का लाभ है। मापा गया बैंडविड्थ (gadS11gad ≤ -10 dB) ऐन्टेना तत्व का 15% से अधिक है, और ऐन्टेना सरणी का लगभग 8.7% है। मापा गया शिखर लाभ तत्व के लिए 6.5 dBi और सरणी के लिए 17.8 dBi है, और संबंधित अनुकरणित विकिरण दक्षता क्रमशः 83.9% और 74.9% है। प्रस्तावित एंटीना और सरणी मिलीमीटर-वेव अनुप्रयोगों के लिए इसकी व्यापक बैंड, उच्च दक्षता, कम लागत, कम प्रोफ़ाइल आदि के गुणों के कारण आशाजनक है। |
429d0dd7192450e2a52a8ae7f658a5d99222946e | इस लेख में एक कॉम्पैक्ट, कम लागत और उच्च विकिरण दक्षता एंटीना संरचना, समतल तरंग मार्गदर्शक, सब्सट्रेट एकीकृत तरंग मार्गदर्शक (SIW), ढांकता हुआ अनुनाद एंटेना (DRA) प्रस्तुत किया गया है। चूंकि एसआईडब्ल्यू उच्च क्यू-वेव गाइड है और डीआरए कम नुकसान वाला रेडिएटर है, तो एसआईडब्ल्यू-डीआरए मिलीमीटर-वेव बैंड पर उच्च विकिरण दक्षता के साथ एक उत्कृष्ट एंटीना प्रणाली बनाता है, जहां कंडक्टर हानि हावी होती है। विभिन्न एंटेना मापदंडों का एंटेना प्रदर्शन पर प्रभाव का अध्ययन किया जाता है। दो अलग-अलग स्लॉट अभिविन्यासों पर आधारित, मिलीमीटर-वेव बैंड पर एसआईडब्ल्यू-डीआरए के लिए प्रयोगात्मक डेटा पेश किया गया है और हमारे प्रस्तावित एंटीना मॉडल को मान्य करने के लिए सिमुलेटेड एचएफएसएस परिणामों की तुलना की गई है। एक अच्छा समझौता प्राप्त होता है। एसआईडब्ल्यू-डीआरए एकल तत्व के लिए मापा गया लाभ 5.51 डीबी, -19 डीबी अधिकतम क्रॉस ध्रुवीकृत विकिरण स्तर का एक व्यापक लाभ दिखाया, और 95% से अधिक की कुल गणना की गई (एचएफएसएस का उपयोग करके अनुकरण) विकिरण दक्षता। |
0cb2e8605a7b5ddb5f3006f71d19cb9da960db98 | आधुनिक गहरे तंत्रिका नेटवर्क में बड़ी संख्या में पैरामीटर होते हैं, जो उन्हें प्रशिक्षित करना बहुत कठिन बनाते हैं। हम डीएसडी का प्रस्ताव करते हैं, एक घने-विस्तृत-घन प्रशिक्षण प्रवाह, गहरे तंत्रिका नेटवर्क को नियमित करने और बेहतर अनुकूलन प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए। पहले D (घनत्व) चरण में, हम कनेक्शन भार और महत्व सीखने के लिए एक घने नेटवर्क को प्रशिक्षित करते हैं। एस (स्पार्स) चरण में, हम छोटे भार के साथ महत्वहीन कनेक्शनों को छंटनी करके और स्परसिटी बाधा को देखते हुए नेटवर्क को फिर से प्रशिक्षित करके नेटवर्क को नियमित करते हैं। अंतिम डी (री-डेंसे) चरण में, हम स्परसिटी बाधा को हटाकर मॉडल क्षमता को बढ़ाते हैं, शून्य से छंटनी किए गए मापदंडों को फिर से आरंभ करते हैं और पूरे घने नेटवर्क को फिर से प्रशिक्षित करते हैं। प्रयोगों से पता चलता है कि डीएसडी प्रशिक्षण सीएनएन, आरएनएन और एलएसटीएम की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए छवि वर्गीकरण, कैप्शन पीढ़ी और भाषण मान्यता के कार्यों पर प्रदर्शन में सुधार कर सकता है। इमेजनेट पर, डीएसडी ने क्रमशः गुगलनेट की टॉप 1 सटीकता में 1.1%, वीजीजी -16 में 4.3%, रेस्नेट -18 में 1.2% और रेस्नेट -50 में 1.1% की सुधार किया। डब्ल्यूएसजे93 डेटासेट पर, डीएसडी ने डीपस्पीच और डीपस्पीच2 डब्ल्यूईआर में 2.0% और 1.1% की सुधार किया। फ़्लिकर-8K डेटासेट पर, डीएसडी ने न्यूरलटॉक ब्लू स्कोर में 1.7 से अधिक की वृद्धि की। डीएसडी का प्रयोग व्यवहार में करना आसान है: प्रशिक्षण के समय, डीएसडी केवल एक अतिरिक्त हाइपर-पैरामीटर का सामना करता हैः एस चरण में स्परसिटी अनुपात। परीक्षण के समय, डीएसडी नेटवर्क वास्तुकला को नहीं बदलता है या किसी भी अनुमान को ओवरहेड नहीं करता है। डीएसडी प्रयोगों का लगातार और महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ सबसे अच्छा स्थानीय इष्टतम खोजने के लिए वर्तमान प्रशिक्षण विधियों की अपर्याप्तता को दर्शाता है, जबकि डीएसडी प्रभावी रूप से बेहतर समाधान खोजने के लिए बेहतर अनुकूलन प्रदर्शन प्राप्त करता है। डीएसडी मॉडल डाउनलोड करने के लिए उपलब्ध हैं https://songhan.github.io/DSD. |
6fd329a1e7f513745e5fc462f146aa80c6090a1d | पहनने योग्य सेंसर का उपयोग करके प्राप्त रिकॉर्डिंग में अमान्य डेटा की पहचान विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि मोबाइल रोगियों से प्राप्त डेटा, सामान्य रूप से, गैर-मोबाइल रोगियों से प्राप्त डेटा की तुलना में अधिक शोर है। इस लेख में, हम एक सिग्नल क्वालिटी इंडेक्स (एसक्यूआई) प्रस्तुत करते हैं, जिसका उद्देश्य यह आकलन करना है कि क्या पहनने योग्य सेंसर का उपयोग करके एकत्र किए गए इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ईसीजी) और फोटोप्लेटिसमोग्राम (पीपीजी) संकेतों से विश्वसनीय हृदय गति (एचआर) प्राप्त की जा सकती है। एल्गोरिदम को मैन्युअल रूप से लेबल किए गए डेटा पर मान्य किया गया था। ईसीजी के लिए 94% और पीपीजी के लिए 91% और 95% की संवेदनशीलता और विशिष्टता प्राप्त की गई। इसके अतिरिक्त, हम एसक्यूआई के दो अनुप्रयोगों का प्रस्ताव करते हैं। सबसे पहले, हम यह प्रदर्शित करते हैं कि, एसक्यूआई का उपयोग करके एक ऊर्जा-बचत रणनीति के लिए एक ट्रिगर के रूप में, ईसीजी के लिए 94% तक और पीपीजी के लिए 93% तक रिकॉर्डिंग समय को कम करना संभव है, केवल वैध महत्वपूर्ण संकेत डेटा के न्यूनतम नुकसान के साथ। दूसरा, हम यह प्रदर्शित करते हैं कि पीपीजी से श्वसन दर (आरआर) के अनुमान में त्रुटि को कम करने के लिए एसक्यूआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है। दोनों अनुप्रयोगों के प्रदर्शन का मूल्यांकन अस्पतालों में मरीजों पर किए गए एक नैदानिक अध्ययन से एकत्रित आंकड़ों पर किया गया था जो बिना किसी सहायता के चलने में सक्षम थे। |
ef8070a37fb6f0959acfcee9d40f0b3cb912ba9f | पिछले तीन दशकों में सूचना प्रणाली (आईएस) अनुसंधान के भीतर एक पद्धतिगत बहुलवाद विकसित हुआ है। विभिन्न विषयों और कई शोध समुदायों के साथ-साथ, इस चर्चा में योगदान करते हैं। हालांकि, एक ही शोध विषय पर काम करना या एक ही घटना का अध्ययन करना जरूरी नहीं कि आपसी समझ सुनिश्चित करे। विशेष रूप से इस बहु-विषयक और अंतर्राष्ट्रीय संदर्भ के भीतर, विभिन्न शोधकर्ताओं द्वारा की गई ज्ञानमीमांसा संबंधी धारणाएं मौलिक रूप से भिन्न हो सकती हैं। इन मान्यताओं का शोध की वैधता, विश्वसनीयता, गुणवत्ता और कठोरता जैसी अवधारणाओं को समझने पर काफी प्रभाव पड़ता है। इस प्रकार, ज्ञानमीमांसा संबंधी मान्यताओं का व्यापक प्रकाशन, वास्तव में, लगभग अनिवार्य है। इस प्रकार, इस पत्र का उद्देश्य एक ज्ञानमीमांसा संबंधी ढांचा विकसित करना है जिसका उपयोग आईएस अनुसंधान में ज्ञानमीमांसा संबंधी धारणाओं के व्यवस्थित विश्लेषण के लिए किया जा सकता है। आईएस अनुसंधान प्रतिमानों की पहचान और वर्गीकरण करने के प्रयास के बजाय, इस शोध का उद्देश्य आईएस के संदर्भ में ज्ञानमीमांसा की व्यापक चर्चा करना है। इसका उद्देश्य विभिन्न आईएस दृष्टिकोणों और विधियों के बीच समानताओं के साथ-साथ मतभेदों की पहचान करने के लिए आधार बनाने में योगदान करना है। ज्ञानमीमांसा संबंधी ढांचे को प्रदर्शित करने के लिए, एक उदाहरण के रूप में वैचारिक मॉडलिंग के लिए आम सहमति-उन्मुख व्याख्यावादी दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है। |
25e989b45de04c6086364b376d29ec11008360a3 | मानव विकास के शुरुआती चरण में ही अपनी सबसे बुनियादी भौतिक अवधारणाओं को प्राप्त करता है और जीवन भर अपने सहज ज्ञान युक्त भौतिकी को समृद्ध और विस्तारित करता रहता है क्योंकि वे अधिक से अधिक और विविध गतिशील वातावरणों के संपर्क में आते हैं। हम एक पदानुक्रमित बेयसियन ढांचे का परिचय देते हैं ताकि समझाया जा सके कि लोग कई स्तरों पर भौतिक मापदंडों को कैसे सीख सकते हैं। सिद्धांत अधिग्रहण के पिछले बेयसियन मॉडल (टेनबॉम, केम्प, ग्रिफ़िथ्स, और गुडमैन, 2011) के विपरीत, हम अधिक अभिव्यंजक संभाव्य कार्यक्रम प्रतिनिधित्व के साथ काम करते हैं जो समय के साथ विकसित होने वाले गतिशील दृश्यों में वस्तुओं के परस्पर क्रिया करने के तरीके को नियंत्रित करने वाले बलों और गुणों को सीखने के लिए उपयुक्त हैं। हम अपने मॉडल की तुलना मानव शिक्षार्थियों से करते हैं जो एक चुनौतीपूर्ण कार्य करते हैं, लघु फिल्मों के आधार पर कई भौतिक मापदंडों का अनुमान लगाते हैं। इस कार्य के लिए लोगों को एक साथ कई परस्पर क्रिया करने वाले भौतिक नियमों और गुणों के बारे में तर्क करने की आवश्यकता होती है। लोग आम तौर पर इस तरह की परिस्थितियों में सीखते हैं और अपने निर्णयों में सुसंगत होते हैं। फिर भी वे व्यवस्थित त्रुटियां भी करते हैं जो इस गणनात्मक रूप से मांग की समस्या को सीमित गणनात्मक संसाधनों के साथ हल करने में लोगों द्वारा किए जाने वाले अनुमानों का संकेत देते हैं। हम दो अनुमानों का प्रस्ताव करते हैं जो ऊपर से नीचे तक बेयसन दृष्टिकोण को पूरक करते हैं। एक अनुमान मॉडल अधिक नीचे-ऊपर सुविधा-आधारित अनुमान योजना पर निर्भर करता है। दूसरा अनुमान भौतिक-पैरामीटर अंतरिक्ष में खोज के लिए अपने प्रस्थान बिंदु के रूप में सुविधा-आधारित अनुमान को लेकर, नीचे-ऊपर और ऊपर-नीचे दृष्टिकोणों की ताकत को जोड़ता है। |
6f0144dc7ba19123ddce8cdd4ad0f6dc36dd4ef2 | अंतरराष्ट्रीय दिशानिर्देशों में यौवन काल को रोकने के लिए लिंग विकार (जीडी) वाले किशोरों में गोनाडोट्रोपिन-रिलीज़िंग हार्मोन (जीएनआरएच) के एगोनिस्ट के उपयोग की सिफारिश की गई है। इस प्रारंभिक चिकित्सा हस्तक्षेप के बारे में लिंग-डिस्फोरिक किशोरों के स्वयं के विचार के बारे में बहुत कम जानकारी है। इस अध्ययन का उद्देश्य था (1) नीदरलैंड में लिंग विघटनकारी किशोरों के विचार को स्पष्ट करना किशोरावस्था के दमन के उपयोग के बारे में; (2) यह पता लगाने के लिए कि क्या लिंग विघटनकारी किशोरों के विचार उपचार टीमों में काम करने वाले पेशेवरों से अलग हैं, और यदि ऐसा है तो किस अर्थ में। यह एक गुणात्मक अध्ययन था जिसका उद्देश्य प्रारंभिक उपचार के संबंध में लिंग विघ्नग्रस्त किशोरों के विचारों की पहचान करना था। एक को छोड़कर सभी 13 किशोरों को यौवन-दमन के साथ इलाज किया गया; पांच किशोर ट्रांस लड़कियों और आठ ट्रांस लड़कों थे। उनकी आयु 13 से 18 वर्ष के बीच थी, औसत आयु 16 वर्ष और 11 महीने और औसत आयु 17 वर्ष और 4 महीने थी। इसके बाद, किशोरों के विचारों की तुलना जीडी के साथ युवाओं का इलाज करने वाले चिकित्सकों के विचारों से की गई। लिंग विघटनकारी किशोरों के साथ साक्षात्कारों से तीन विषय सामने आएः (1) यौवन दमन शुरू करने के लिए उपयुक्त निचली आयु सीमा क्या है, यह निर्धारित करने की कठिनाई। अधिकांश किशोरों को उचित आयु सीमा को परिभाषित करना मुश्किल लगा और इसे एक दुविधा के रूप में देखा; (2) यौवन के दमन के दीर्घकालिक प्रभावों पर डेटा की कमी। अधिकांश किशोरों ने कहा कि दीर्घकालिक आंकड़ों की कमी ने उन्हें यौवन दमन के लिए नहीं रोका और नहीं रोकेगा; (3) सामाजिक संदर्भ की भूमिका, जिसके लिए दो उप-विषय थेः (ए) मीडिया-ध्यान में वृद्धि, टेलीविजन पर, और इंटरनेट पर; (बी) एक लगाए गए रूढ़िवादी। कुछ किशोर सामाजिक संदर्भ की भूमिका के बारे में सकारात्मक थे, लेकिन अन्य ने इसके बारे में संदेह व्यक्त किया। चिकित्सकों की तुलना में, किशोर अक्सर अपने उपचार के विचारों में अधिक सतर्क थे। लिंग विसंगति वाले किशोरों को जीडी में यौवन-प्रसव दमन के उपयोग पर चर्चा करते समय आवाज देना महत्वपूर्ण है। अन्यथा, पेशेवरों को किशोरों की वास्तविक राय के बजाय उनकी राय के बारे में धारणाओं के आधार पर कार्य करना पड़ सकता है। हम अन्य देशों में लिंग विघटनकारी किशोरों से अधिक गुणात्मक शोध डेटा एकत्र करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। |
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6e6f47c4b2109e7824cd475336c3676faf9b113e | हम मानते हैं कि दृश्य रूप से वर्णनात्मक भाषा कंप्यूटर दृष्टि शोधकर्ताओं को दुनिया के बारे में जानकारी प्रदान करती है, और यह जानकारी कि लोग दुनिया का वर्णन कैसे करते हैं। इस स्रोत से संभावित लाभ आज आसानी से उपलब्ध भाषा डेटा की भारी मात्रा के कारण अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है। हम एक प्रणाली प्रस्तुत करते हैं जो स्वचालित रूप से छवियों से प्राकृतिक भाषा विवरण उत्पन्न करती है जो बड़ी मात्रा में पाठ डेटा और कंप्यूटर दृष्टि से मान्यता एल्गोरिदम के विश्लेषण से एकत्रित दोनों आंकड़ों का शोषण करती है। यह प्रणाली छवियों के लिए प्रासंगिक वाक्य बनाने में बहुत प्रभावी है। यह उन विवरणों को भी उत्पन्न करता है जो पिछले काम की तुलना में विशिष्ट छवि सामग्री के लिए अधिक सत्य हैं। |
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9e5a13f3bc2580fd16bab15e31dc632148021f5d | इस पेपर में कम प्रोफाइल सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (एसआईडब्ल्यू) गुहा-समर्थित स्लॉट एंटीना की एक बैंडविड्थ बढ़ाया विधि प्रस्तुत की गई है। बैंडविड्थ वृद्धि एसआईडब्ल्यू समर्थित गुहा में दो हाइब्रिड मोड को एक साथ उत्तेजित करके और उन्हें आवश्यक आवृत्ति सीमा के भीतर विलय करके प्राप्त की जाती है। ये दो संकर मोड, जिनके प्रमुख क्षेत्र एसआईडब्ल्यू गुहा के अलग-अलग आधे भागों में स्थित हैं, दो अलग-अलग संयोजन हैं। इस डिजाइन पद्धति को प्रयोगों द्वारा मान्य किया गया है। पहले प्रस्तुत किए गए एसआईडब्ल्यू गुहा-समर्थित स्लॉट एंटीना की तुलना में, प्रस्तावित एंटीना की आंशिक प्रतिरोध बैंडविड्थ 1.4% से बढ़कर 6.3% हो गई है, इसके लाभ और विकिरण दक्षता में भी मामूली सुधार हुआ है 6.0 डीबीआई और 90% तक, और इसके एसआईडब्ल्यू गुहा का आकार लगभग 30% कम हो गया है। प्रस्तावित एंटीना में कम क्रॉस ध्रुवीकरण स्तर और उच्च फ्रंट टू बैक अनुपात प्रदर्शित होता है। यह अभी भी कम प्रोफ़ाइल, कम निर्माण लागत और समतल सर्किट के साथ आसान एकीकरण के फायदे रखता है। |
4c68e7eff1da14003cc7efbfbd9a0a0a3d5d4968 | पृष्ठभूमि कार्यान्वयन विज्ञान ने सैद्धांतिक दृष्टिकोणों के बढ़ते उपयोग की दिशा में प्रगति की है ताकि यह बेहतर समझ और स्पष्टीकरण प्रदान किया जा सके कि कार्यान्वयन कैसे और क्यों सफल या विफल होता है। इस लेख का उद्देश्य एक वर्गीकरण का प्रस्ताव करना है जो कार्यान्वयन विज्ञान में सिद्धांतों, मॉडलों और ढांचे की विभिन्न श्रेणियों के बीच अंतर करता है, कार्यान्वयन अनुसंधान और अभ्यास में प्रासंगिक दृष्टिकोणों के उचित चयन और आवेदन की सुविधा प्रदान करता है और कार्यान्वयन शोधकर्ताओं के बीच पार अनुशासनिक संवाद को बढ़ावा देता है। कार्यान्वयन विज्ञान में प्रयुक्त सैद्धांतिक दृष्टिकोणों के तीन व्यापक उद्देश्य हैंः अनुसंधान को व्यवहार में लाने की प्रक्रिया का वर्णन करना और/या मार्गदर्शन करना (प्रक्रिया मॉडल); यह समझना और/या समझाना कि कार्यान्वयन के परिणामों को क्या प्रभावित करता है (निर्धारक ढांचे, क्लासिक सिद्धांत, कार्यान्वयन सिद्धांत); और कार्यान्वयन का मूल्यांकन करना (मूल्यांकन ढांचे) । इस लेख में तीन व्यापक उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए सैद्धांतिक दृष्टिकोणों की पांच श्रेणियों का प्रस्ताव है। इन श्रेणियों को हमेशा साहित्य में अलग-अलग प्रकार के दृष्टिकोण के रूप में मान्यता नहीं दी जाती है। यद्यपि कुछ सिद्धांतों, मॉडलों और ढांचे के बीच ओवरलैप है, लेकिन प्रासंगिक दृष्टिकोणों के चयन की सुविधा के लिए मतभेदों के बारे में जागरूकता महत्वपूर्ण है। अधिकांश निर्धारक ढांचे कार्यान्वयन प्रयासों को पूरा करने के लिए सीमित "कैसे" समर्थन प्रदान करते हैं क्योंकि निर्धारक आमतौर पर एक कार्यान्वयन प्रक्रिया का मार्गदर्शन करने के लिए पर्याप्त विवरण प्रदान करने के लिए बहुत सामान्य होते हैं। और जबकि अनुसंधान को व्यवहार में लाने के लिए बाधाओं और सक्षमकर्ताओं को संबोधित करने की प्रासंगिकता का उल्लेख कई प्रक्रिया मॉडल में किया गया है, ये मॉडल कार्यान्वयन की सफलता से जुड़े विशिष्ट निर्धारकों की पहचान या व्यवस्थित रूप से संरचना नहीं करते हैं। इसके अलावा, प्रक्रिया मॉडल कार्यान्वयन प्रयासों के एक समय अनुक्रम को पहचानते हैं, जबकि निर्धारक ढांचे स्पष्ट रूप से कार्यान्वयन की एक प्रक्रिया परिप्रेक्ष्य नहीं लेते हैं। |
00a7370518a6174e078df1c22ad366a2188313b5 | ऑप्टिकल प्रवाह की गणना स्थानीय रूप से नहीं की जा सकती है, क्योंकि एक बिंदु पर छवि अनुक्रम से केवल एक स्वतंत्र माप उपलब्ध है, जबकि प्रवाह वेग में दो घटक होते हैं। एक दूसरा प्रतिबंध आवश्यक है। ऑप्टिकल प्रवाह पैटर्न को खोजने के लिए एक विधि प्रस्तुत की गई है जो यह मानती है कि चमक पैटर्न की स्पष्ट गति छवि में लगभग हर जगह सुचारू रूप से भिन्न होती है। एक पुनरावर्ती कार्यान्वयन दिखाया गया है जो कई सिंथेटिक छवि अनुक्रमों के लिए ऑप्टिकल प्रवाह की सफलतापूर्वक गणना करता है। एल्गोरिथ्म इस बात में मजबूत है कि यह छवि अनुक्रमों को संभाल सकता है जो अंतरिक्ष और समय में काफी मोटे तौर पर क्वांटिज़ेड हैं। यह चमक स्तरों और अतिरिक्त शोर के क्वांटिज़ेशन के प्रति भी असंवेदनशील है। उदाहरणों में शामिल हैं जहां छवि में एकल बिंदुओं या रेखाओं के साथ चिकनाई की धारणा का उल्लंघन किया जाता है। |
2315fc6c2c0c4abd2443e26a26e7bb86df8e24cc | हमने एक बड़े, गहरे संवहन तंत्रिका नेटवर्क को ImageNet LSVRC-2010 प्रतियोगिता में 1.2 मिलियन उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों को 1000 विभिन्न वर्गों में वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया। परीक्षण डेटा पर हमने क्रमशः 37.5% और 17.0% की शीर्ष-1 और शीर्ष-5 त्रुटि दर प्राप्त की, जो पिछले अत्याधुनिक से काफी बेहतर है। तंत्रिका नेटवर्क, जिसमें 60 मिलियन पैरामीटर और 650,000 न्यूरॉन्स हैं, इसमें पांच संवहन परतें हैं, जिनमें से कुछ के बाद अधिकतम-पूलिंग परतें और तीन पूरी तरह से जुड़ी परतें हैं, जिनमें अंतिम 1000-तरफा सॉफ्टमैक्स है। प्रशिक्षण को तेज करने के लिए, हमने गैर-संतृप्त न्यूरॉन्स और एक बहुत ही कुशल GPU कार्यान्वयन का उपयोग किया संवहन ऑपरेशन। पूरी तरह से जुड़ी परतों में अति-फिटिंग को कम करने के लिए हमने हाल ही में विकसित एक नियमितकरण विधि का उपयोग किया जिसे "ड्रॉपआउट" कहा जाता है जो बहुत प्रभावी साबित हुई। हमने इस मॉडल के एक संस्करण को आईएलएसवीआरसी-2012 प्रतियोगिता में भी दर्ज किया और 15.3% की शीर्ष-5 परीक्षण त्रुटि दर हासिल की, जबकि दूसरी सर्वश्रेष्ठ प्रविष्टि द्वारा प्राप्त 26.2% की तुलना में। |
1bc49abe5145055f1fa259bd4e700b1eb6b7f08d | हम प्रस्तुत करते हैं SummaRuNNer, दस्तावेजों के निष्कर्षण सारांश के लिए एक पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) आधारित अनुक्रम मॉडल और यह दर्शाता है कि यह राज्य-ऑफ-द-आर्ट से बेहतर या तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करता है। हमारे मॉडल में बहुत व्याख्या करने योग्य होने का अतिरिक्त लाभ है, क्योंकि यह सूचना सामग्री, प्रमुखता और नवीनता जैसी अमूर्त विशेषताओं द्वारा खंडित अपनी भविष्यवाणियों की कल्पना करने की अनुमति देता है। हमारे काम का एक और नया योगदान हमारे निष्कर्षण मॉडल का अमूर्त प्रशिक्षण है जो केवल मानव जनित संदर्भ सारांशों पर प्रशिक्षण दे सकता है, वाक्य-स्तर के निष्कर्षण लेबल की आवश्यकता को समाप्त करता है। |
3e4bd583795875c6550026fc02fb111daee763b4 | इस पेपर में, हम फोटो यथार्थवादी चेहरे की छवियों को संश्लेषित करने के लिए चेहरे के स्केच को उलटने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं। हम पहले एक अर्ध-अनुकरण डेटासेट का निर्माण करते हैं जिसमें विभिन्न शैलियों और संबंधित चेहरे की छवियों के साथ कंप्यूटर जनित चेहरे के स्केच की एक बहुत बड़ी संख्या होती है जो मौजूदा अप्रतिबंधित चेहरे डेटासेट का विस्तार करके होती है। फिर हम कंप्यूटर जनित स्केच और हाथ से तैयार स्केच दोनों पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं जैसे कि बैच सामान्यीकरण, गहरी अवशिष्ट सीखने, धारणा हानि और स्टोकेस्टिक अनुकूलन हमारे नए डेटासेट के साथ संयोजन में गहरी सीखने में हालिया प्रगति का लाभ उठाते हुए। हम अंततः हमारे मॉडल के संभावित अनुप्रयोगों को प्रदर्शित करते हैं ललित कला और फोरेंसिक कला में। मौजूदा पैच-आधारित दृष्टिकोणों के विपरीत, हमारे गहरे तंत्रिका-नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग प्रकृति में चेहरे के स्केच को उलटा करके फोटो-यथार्थवादी चेहरे की छवियों को संश्लेषित करने के लिए किया जा सकता है। |
2fd9f4d331d144f71baf2c66628b12c8c65d3ffb | वर्गीकरण पद्धति में हाल के सबसे महत्वपूर्ण विकासों में से एक है। प्रशिक्षण डेटा के पुनः भारित संस्करणों के लिए क्रमशः वर्गीकरण एल्गोरिथ्म लागू करके और फिर वर्गीकरणकर्ताओं के क्रम का भारित बहुमत वोट लेते हुए काम करता है। कई वर्गीकरण एल्गोरिदम के लिए, इस सरल रणनीति के परिणामस्वरूप प्रदर्शन में नाटकीय सुधार होता है। हम दिखाते हैं कि इस प्रतीत होता है रहस्यमय घटना को अच्छी तरह से ज्ञात सांख्यिकीय सिद्धांतों के संदर्भ में समझा जा सकता है, अर्थात् योज्य मॉडलिंग और अधिकतम संभावना। दो वर्ग की समस्या के लिए, अधिकतम बर्नौली संभावना को मानदंड के रूप में उपयोग करते हुए लॉजिस्टिक पैमाने पर योज्य मॉडलिंग के लिए एक अनुमान के रूप में बूस्टिंग को देखा जा सकता है। हम अधिक प्रत्यक्ष अनुमान विकसित करते हैं और दिखाते हैं कि वे लगभग समान परिणाम प्रदर्शित करते हैं। बहुपद संभावना पर आधारित प्रत्यक्ष बहुवर्गीय सामान्यीकरण प्राप्त किए जाते हैं जो हाल ही में प्रस्तावित अन्य बहुवर्गीय सामान्यीकरण के साथ तुलनात्मक प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं, जो ज्यादातर स्थितियों में बढ़ते हैं, और कुछ में बहुत बेहतर हैं। हम सुझाव देते हैं कि बूस्टिंग में एक छोटा सा संशोधन करें जो गणना को कम कर सकता है, अक्सर 10 से 50 के कारकों से। अंत में, हम इन अंतर्दृष्टि को निर्णय पेड़ों को बढ़ावा देने के लिए एक वैकल्पिक सूत्र तैयार करने के लिए लागू करते हैं। यह दृष्टिकोण, बेस्ट-फर्स्ट ट्रंक्टेड ट्री इंडक्शन पर आधारित है, अक्सर बेहतर प्रदर्शन की ओर जाता है, और समग्र निर्णय नियम के व्याख्यात्मक विवरण प्रदान कर सकता है। यह कम्प्यूटेशनल रूप से भी बहुत तेज है, जो इसे बड़े पैमाने पर डेटा खनन अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयुक्त बनाता है। |
573ae3286d050281ffe4f6c973b64df171c9d5a5 | हम अव्यवस्थित दृश्यों में वस्तुओं के विभिन्न वर्गों की एक बड़ी संख्या का पता लगाने की समस्या पर विचार करते हैं। पारंपरिक दृष्टिकोणों के लिए छवि पर विभिन्न वर्गीकरणकर्ताओं की एक बैटरी को कई स्थानों और पैमाने पर लागू करने की आवश्यकता होती है। यह धीमा हो सकता है और इसके लिए बहुत अधिक प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता हो सकती है क्योंकि प्रत्येक वर्गीकरणकर्ता को कई अलग-अलग छवि विशेषताओं की गणना की आवश्यकता होती है। विशेष रूप से, स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षित डिटेक्टरों के लिए, (रनटाइम) कम्प्यूटेशनल जटिलता और (प्रशिक्षण-समय) नमूना जटिलता का पता लगाने के लिए वर्गों की संख्या के साथ रैखिक रूप से स्केल किया जाता है। हम एक मल्टीटास्क लर्निंग प्रक्रिया प्रस्तुत करते हैं, जो बूस्ट किए गए निर्णय स्टंप्स पर आधारित है, जो कक्षाओं (और/या विचारों) में साझा की जा सकने वाली सामान्य विशेषताओं को ढूंढकर कम्प्यूटेशनल और नमूना जटिलता को कम करता है। प्रत्येक वर्ग के डिटेक्टरों को स्वतंत्र रूप से नहीं बल्कि संयुक्त रूप से प्रशिक्षित किया जाता है। किसी दिए गए प्रदर्शन स्तर के लिए, आवश्यक विशेषताओं की कुल संख्या और इसलिए, वर्गीकरणकर्ता की रनटाइम लागत, कक्षाओं की संख्या के साथ लगभग लॉगरिदमिक रूप से स्केल करने के लिए देखी जाती है। संयुक्त प्रशिक्षण द्वारा चुने गए विशेषताएं सामान्य किनारे जैसी विशेषताएं हैं, जबकि प्रत्येक वर्ग को अलग से प्रशिक्षण देने द्वारा चुने गए विशेषताएं अधिक वस्तु-विशिष्ट होती हैं। सामान्य विशेषताएं बेहतर सामान्यीकरण करती हैं और बहु-वर्ग वस्तु का पता लगाने की कम्प्यूटेशनल लागत को काफी कम करती हैं |
1e75a3bc8bdd942b683cf0b27d1e1ed97fa3b4c3 | गौसियन प्रक्रियाएं राज्य अंतरिक्ष मॉडल में अज्ञात गतिशीलता की पूर्व धारणाओं के लचीले विनिर्देश की अनुमति देती हैं। हम गौसियन प्रक्रिया राज्य अंतरिक्ष मॉडल में कुशल बेजियन सीखने के लिए एक प्रक्रिया प्रस्तुत करते हैं, जहां प्रतिनिधित्व पूर्व सह-विचलन संरचना से प्राप्त अनुमानित एजेनफंक्शन के एक सेट पर समस्या को प्रोजेक्ट करके बनाया जाता है। मॉडल के इस परिवार के तहत सीखना सावधानीपूर्वक तैयार कण एमसीएमसी एल्गोरिथ्म का उपयोग करके किया जा सकता है। यह योजना कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल है और फिर भी समस्या के पूर्ण बेयसियन उपचार की अनुमति देती है। पारंपरिक प्रणाली पहचान उपकरण या मौजूदा सीखने के तरीकों की तुलना में, हम प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और मॉडल में अनिश्चितताओं की विश्वसनीय मात्रात्मकता दिखाते हैं। |
142a799aac35f3b47df9fbfdc7547ddbebba0a91 | हम रंग डेटा में मॉडल आधारित 6 डी पोज रिफाइनिंग के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं। समोच्च आधारित मुद्रा ट्रैकिंग के स्थापित विचार पर निर्माण, हम एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को अनुवाद और घूर्णन अद्यतन की भविष्यवाणी करने के लिए सिखाते हैं। मूल रूप से, हम एक नया दृश्य हानि प्रस्तावित करते हैं जो वस्तु के समोच्चों को संरेखित करके मुद्रा अद्यतन को चलाता है, इस प्रकार किसी भी स्पष्ट उपस्थिति मॉडल की परिभाषा से बचता है। पूर्व के कार्यों के विपरीत हमारी विधि पत्र-मुक्त, खंड-मुक्त है, यह अवरुद्धता को संभाल सकती है और ज्यामितीय समरूपता के साथ-साथ दृश्य अस्पष्टता के लिए भी अज्ञेयवादी है। इसके अतिरिक्त, हम मोटे आरंभिकरण की ओर एक मजबूत मजबूती का निरीक्षण करते हैं। यह दृष्टिकोण वास्तविक समय में चल सकता है और बिना गहराई के डेटा की आवश्यकता के 3 डी आईसीपी के करीब आने वाली मुद्रा सटीकता उत्पन्न करता है। इसके अलावा, हमारे नेटवर्क को विशुद्ध रूप से सिंथेटिक डेटा से प्रशिक्षित किया जाता है और इसे http://campar.in.tum पर परिष्कृत कोड के साथ प्रकाशित किया जाएगा। de/Main/FabianManhardt पुनरुत्पादन सुनिश्चित करने के लिए। |
046bf6fb90438335eaee07594855efbf541a8aba | शहरीकरण की तीव्र प्रगति ने बहुत से लोगों के जीवन को आधुनिक बनाया है, लेकिन इससे बड़ी समस्याएं भी पैदा हुई हैं, जैसे कि यातायात की भीड़, ऊर्जा की खपत और प्रदूषण। शहरी कंप्यूटिंग का उद्देश्य इन मुद्दों को उन आंकड़ों का उपयोग करके हल करना है जो शहरों में उत्पन्न हुए हैं (जैसे, यातायात प्रवाह, मानव गतिशीलता और भौगोलिक डेटा) । शहरी कंप्यूटिंग शहरी संवेदन, डेटा प्रबंधन, डेटा विश्लेषण और सेवा प्रदान करने को लोगों के जीवन, शहर संचालन प्रणालियों और पर्यावरण के एक अनौपचारिक और निरंतर सुधार के लिए एक आवर्ती प्रक्रिया में जोड़ती है। शहरी कंप्यूटिंग एक अंतःविषय क्षेत्र है जहां कंप्यूटर विज्ञान पारंपरिक शहर से संबंधित क्षेत्रों को पूरा करता है, जैसे कि परिवहन, सिविल इंजीनियरिंग, पर्यावरण, अर्थव्यवस्था, पारिस्थितिकी और शहरी स्थानों के संदर्भ में समाजशास्त्र। यह लेख सबसे पहले शहरी कंप्यूटिंग की अवधारणा का परिचय देता है, इसके सामान्य ढांचे और कंप्यूटर विज्ञान के दृष्टिकोण से प्रमुख चुनौतियों पर चर्चा करता है। दूसरा, हम शहरी कंप्यूटिंग के अनुप्रयोगों को सात श्रेणियों में वर्गीकृत करते हैं, जिसमें शहरी नियोजन, परिवहन, पर्यावरण, ऊर्जा, सामाजिक, अर्थव्यवस्था और सार्वजनिक सुरक्षा और सुरक्षा शामिल हैं, प्रत्येक श्रेणी में प्रतिनिधि परिदृश्य प्रस्तुत करते हैं। तीसरा, हम शहरी कंप्यूटिंग में आवश्यक विशिष्ट प्रौद्योगिकियों को चार गुना में संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं, जो शहरी संवेदन, शहरी डेटा प्रबंधन, विषम डेटा के बीच ज्ञान संलयन, और शहरी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में हैं। अंत में, हम शहरी कंप्यूटिंग के भविष्य पर एक दृष्टिकोण देते हैं, कुछ शोध विषयों का सुझाव देते हैं जो किसी तरह समुदाय में गायब हैं। |
970b4d2ed1249af97cdf2fffdc7b4beae458db89 | हर दिन लगभग एक अरब ऑनलाइन वीडियो देखे जाने के साथ, कंप्यूटर विजन अनुसंधान में एक उभरती हुई नई सीमा वीडियो में पहचान और खोज है। जबकि हजारों छवि श्रेणियों वाले बड़े स्केलेबल स्थिर छवि डेटासेट के संग्रह और एनोटेशन के लिए बहुत प्रयास किए गए हैं, मानव कार्रवाई डेटासेट बहुत पीछे हैं। वर्तमान कार्रवाई मान्यता डेटाबेस में दस अलग-अलग कार्रवाई श्रेणियों के क्रम में पर्याप्त नियंत्रित परिस्थितियों में एकत्र किए गए हैं। इन डेटासेटों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन अब छत के करीब है और इस प्रकार नए बेंचमार्क के डिजाइन और निर्माण की आवश्यकता है। इस मुद्दे को हल करने के लिए हमने 51 एक्शन श्रेणियों के साथ अब तक का सबसे बड़ा एक्शन वीडियो डेटाबेस एकत्र किया है, जिसमें कुल मिलाकर लगभग 7,000 मैन्युअल रूप से एनोटेट किए गए क्लिप हैं जो डिजिटल फिल्मों से लेकर यूट्यूब तक के विभिन्न स्रोतों से निकाले गए हैं। हम इस डेटाबेस का उपयोग दो प्रतिनिधि कंप्यूटर विजन सिस्टम के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए करते हैं और कैमरा गति, दृश्य बिंदु, वीडियो गुणवत्ता और ऑक्ल्यूशन जैसी विभिन्न स्थितियों के तहत इन तरीकों की मजबूती का पता लगाते हैं। |
3087289229146fc344560478aac366e4977749c0 | सूचना सिद्धांत का उपयोग हाल ही में कुछ संवेदी, अनुभूति और अनुभूति-मोटर कार्यों में मनुष्य की क्षमता को पहले की तुलना में अधिक सटीक रूप से निर्दिष्ट करने के लिए किया गया है (5, 10, 13, 15, 17, 18) । वर्तमान पेपर में रिपोर्ट किए गए प्रयोग मानव मोटर प्रणाली के लिए सिद्धांत का विस्तार करते हैं। इस समय केवल मूलभूत अवधारणाओं, सूचना की मात्रा, शोर, चैनल क्षमता और सूचना प्रसारण की दर की प्रयोज्यता की जांच की जाएगी। इन अवधारणाओं के साथ सामान्य परिचितता जैसा कि हाल के लेखकों (4,11, 20, 22) द्वारा तैयार किया गया है, माना जाता है। सख्ती से बोलने पर, हम मनुष्य के मोटर तंत्र का अध्ययन उसके संवेदी तंत्र से अलग व्यवहारिक स्तर पर नहीं कर सकते। हम केवल पूरे रिसेप्टर-न्यूरल-इफेक्टर सिस्टम के व्यवहार का विश्लेषण कर सकते हैं। कैसे- |
64305508a53cc99e62e6ff73592016d0b994afd4 | आरडीएफ का उपयोग अर्थपूर्ण वेब और डेटा विनिमय के लिए डेटा को एन्कोड करने के लिए किया जा रहा है। आरडीएफ डेटा प्रबंधन को विभिन्न दृष्टिकोणों के बाद संबोधित करने वाले कार्यों की एक बड़ी संख्या रही है। इस लेख में हम इन कार्यों का अवलोकन प्रस्तुत करते हैं। इस समीक्षा में केंद्रीकृत समाधान (जिन्हें वेयरहाउसिंग दृष्टिकोण कहा जाता है), वितरित समाधान और लिंक किए गए डेटा को क्वेरी करने के लिए विकसित की गई तकनीकों पर विचार किया गया है। प्रत्येक श्रेणी में, आगे वर्गीकरण प्रदान किए गए हैं जो पाठकों को विभिन्न दृष्टिकोणों की पहचान करने वाली विशेषताओं को समझने में मदद करेंगे। |
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29f5ecc324e934d21fe8ddde814fca36cfe8eaea | परिचय स्तन कैंसर (बीसी) महिलाओं में सबसे आम कैंसर है, जो उनके जीवन के कुछ चरणों में सभी महिलाओं के लगभग 10% को प्रभावित करता है। हाल के वर्षों में, घटना दर बढ़ती रहती है और डेटा से पता चलता है कि निदान के पांच साल बाद जीवित रहने की दर 88% और निदान के 10 साल बाद 80% है। [1] स्तन कैंसर की प्रारंभिक भविष्यवाणी अनुवर्ती प्रक्रिया में सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है। डेटा माइनिंग विधियों से गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक निर्णयों की संख्या को कम करने में मदद मिल सकती है [2,3]। नतीजतन, डेटाबेस में ज्ञान की खोज (केडीडी) जैसे नए तरीके चिकित्सा शोधकर्ताओं के लिए एक लोकप्रिय शोध उपकरण बन गए हैं जो बड़ी संख्या में चर के बीच पैटर्न और संबंधों की पहचान और शोषण करने की कोशिश करते हैं, और डेटासेट में संग्रहीत ऐतिहासिक मामलों का उपयोग करके एक बीमारी के परिणाम की भविष्यवाणी करते हैं। [4] |
261e841c8e0175586fb193b1a199cefaa8ecf169 | किसी को कैसे गहराई से सीखने को लागू करना चाहिए जैसे कि मॉर्फोलॉजिकल रीइन्फ्लेक्शन, जो स्टोकेस्टिक रूप से एक स्ट्रिंग को दूसरे को प्राप्त करने के लिए संपादित करता है? इस तरह के अनुक्रम-से-अनुक्रम कार्यों के लिए एक हालिया दृष्टिकोण इनपुट स्ट्रिंग को एक वेक्टर में संपीड़ित करना है जिसका उपयोग पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके आउटपुट स्ट्रिंग उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। इसके विपरीत, हम पारंपरिक वास्तुकला को बनाए रखने का प्रस्ताव करते हैं, जो सभी संभावित आउटपुट स्ट्रिंग्स को स्कोर करने के लिए एक परिमित-राज्य ट्रांसड्यूसर का उपयोग करता है, लेकिन आवर्ती नेटवर्क की मदद से स्कोरिंग फ़ंक्शन को बढ़ाने के लिए। द्विदिशात्मक एलएसटीएम का एक स्टैक इनपुट स्ट्रिंग को बाएं से दाएं और दाएं से बाएं से पढ़ता है, ताकि इनपुट संदर्भ को सारांशित किया जा सके जिसमें एक ट्रांसड्यूसर आर्क लागू किया जाता है। हम इन सीखी सुविधाओं को ट्रांसड्यूसर के साथ जोड़ते हैं एक संरेखित आउटपुट स्ट्रिंग पर एक संभावना वितरण को परिभाषित करने के लिए, एक भारित परिमित-राज्य ऑटोमैटन के रूप में। इससे विशेषताओं की मैन्युअल इंजीनियरिंग कम हो जाती है, सीखी गई विशेषताओं को इनपुट स्ट्रिंग में असीमित संदर्भ की जांच करने की अनुमति मिलती है, और फिर भी गतिशील प्रोग्रामिंग के माध्यम से सटीक अनुमान की अनुमति मिलती है। हम आकृति विज्ञान के पुनः झुकने और लेमिटिज़ेशन के कार्यों पर अपनी विधि को स्पष्ट करते हैं। |
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014b191f412f8496813d7c358ddd11d8512f2005 | उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि रडार एक ही अवलोकन से विस्तारित वस्तुओं के गति और गति की दिशा का अनुमान लगाने के लिए नए अवसर खोलते हैं। चूंकि रडार सेंसर केवल रेडियल वेग को मापते हैं, इसलिए वस्तु के वेग वेक्टर को निर्धारित करने के लिए सामान्यतः ट्रैकिंग प्रणाली का उपयोग किया जाता है। स्थिर वेग का अनुमान सबसे पहले कई फ्रेमों के बाद लगाया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप क्रॉस-ट्राफिक जैसी कुछ स्थितियों पर प्रतिक्रिया करने के लिए समय की महत्वपूर्ण हानि होती है। निम्नलिखित पेपर एक विस्तारित लक्ष्य के वेग वेक्टर को निर्धारित करने के लिए एक मजबूत और मॉडल-मुक्त दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। कल्मान फ़िल्टर के विपरीत, इसे समय और स्थान में डेटा एसोसिएशन की आवश्यकता नहीं होती है। इसकी वेग वेक्टर का एक त्वरित (~ 50 एमएस) और पूर्वाग्रह मुक्त अनुमान संभव है। हमारा दृष्टिकोण शोर और सिग्नल में व्यवस्थित भिन्नताओं (जैसे, पहियों के माइक्रो-डॉपलर) को संभाल सकता है। यह न केवल रेडियल वेग में, बल्कि अज़ीमुथ स्थिति में भी रडार सेंसर की माप त्रुटियों से निपटने के लिए अनुकूलित है। इस विधि की सटीकता में कई रडार सेंसरों के संलयन से वृद्धि होती है। |
ad6d5e4545c60ec559d27a09fbef13fa538172e1 | उन्नत ड्राइवर सहायता प्रणालियों और स्वायत्त ड्राइविंग में, रडार पर आधारित विश्वसनीय पर्यावरण धारणा और वस्तु ट्रैकिंग मौलिक है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले रडार सेंसर अक्सर प्रति वस्तु कई माप प्रदान करते हैं। चूंकि इस मामले में पारंपरिक बिंदु ट्रैकिंग एल्गोरिदम अब लागू नहीं हैं, इसलिए विस्तारित ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग के लिए नए दृष्टिकोण पिछले कुछ वर्षों में उभरे हैं। हालांकि, वे मुख्य रूप से लीडर अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं या रडार की अतिरिक्त डॉपलर जानकारी को छोड़ देते हैं। डोप्लर सूचना का उपयोग करते हुए क्लासिक रडार आधारित ट्रैकिंग विधियां ज्यादातर समानांतर यातायात के बिंदु ट्रैकिंग के लिए डिज़ाइन की गई हैं। इस पेपर में प्रस्तुत माप मॉडल को समानांतर और पार यातायात सहित मनमाने यातायात परिदृश्यों में लगभग आयताकार आकार के वाहनों को ट्रैक करने के लिए विकसित किया गया है। गतिज अवस्था के अतिरिक्त यह वस्तु की ज्यामितीय अवस्था को निर्धारित करने और ट्रैक करने की अनुमति देता है। डॉपलर सूचना का उपयोग करना मॉडल का एक महत्वपूर्ण घटक है। इसके अलावा, यह न तो माप पूर्व प्रसंस्करण, डेटा क्लस्टरिंग, और न ही स्पष्ट डेटा एसोसिएशन की आवश्यकता है। वस्तु ट्रैकिंग के लिए, मापने के मॉडल के अनुकूल राओ-ब्लैकवेलाइज्ड पार्टिकल फिल्टर (आरबीपीएफ) प्रस्तुत किया गया है। |
965f8bb9a467ce9538dec6bef57438964976d6d9 | मेकअप और छिपे हुए रूपों के तहत समान विषयों को पहचानते समय स्वचालित मानव चेहरे पहचान एल्गोरिदम की सटीकता काफी कम हो सकती है। बढ़ी हुई सुरक्षा और निगरानी पर बढ़ती बाधाओं के लिए मुखौटा और/या मेकअप के तहत चेहरे के लिए चेहरे की पहचान एल्गोरिदम से बढ़ी हुई सटीकता की आवश्यकता होती है। इस पेपर में चेहरे की छवियों के लिए एक नया डेटाबेस प्रस्तुत किया गया है, जिसमें मुखौटा और मेकअप की उपस्थिति के तहत चेहरे की पहचान एल्गोरिदम के विकास के तहत ऐसे सह-परिवर्तकों को शामिल किया गया है। इस डेटाबेस में 410 विभिन्न विषयों की 2460 छवियां हैं और वास्तविक वातावरण में प्राप्त की गई हैं, मेकअप और भेस कोविरेट्स पर ध्यान केंद्रित करती हैं और प्रत्येक छवि के लिए ग्राउंड ट्रुथ (आंखों के चश्मे, गॉगल, मूंछें, दाढ़ी) भी प्रदान करती हैं। इससे विकसित एल्गोरिदम को चेहरे की पहचान के दौरान इस तरह के महत्वपूर्ण छलावरण विशेषता की पहचान करने के लिए अपनी क्षमता को स्वचालित रूप से मापने में सक्षम बनाया जा सकता है। हम दो लोकप्रिय वाणिज्यिक मैचर्स और हाल के प्रकाशनों से तुलनात्मक प्रयोगात्मक परिणाम भी प्रस्तुत करते हैं। हमारे प्रयोगात्मक परिणामों से पता चलता है कि इन मैचर्स की क्षमता में महत्वपूर्ण प्रदर्शन गिरावट आई है इन चेहरों को स्वचालित रूप से पहचानने में। हम इन मैचर्स से चेहरे का पता लगाने की सटीकता का भी विश्लेषण करते हैं। प्रयोगात्मक परिणाम इन सह-परिवर्तकों के तहत चेहरों को पहचानने में चुनौतियों को रेखांकित करते हैं। इस नए डेटाबेस की सार्वजनिक डोमेन में उपलब्धता से मेकअप और मुखौटे पहने हुए चेहरों को पहचानने में बहुत आवश्यक अनुसंधान और विकास को आगे बढ़ाने में मदद मिलेगी। |
f8e32c5707df46bfcd683f723ad27d410e7ff37d | |
32c8c7949a6efa2c114e482c830321428ee58d70 | यह लेख अत्याधुनिक GPU-आधारित उच्च-थ्रूपुट कंप्यूटिंग सिस्टम की क्षमताओं पर चर्चा करता है और सिंगल-चिप समानांतर-कंप्यूटिंग सिस्टम को स्केल करने की चुनौतियों पर विचार करता है, उच्च-प्रभाव वाले क्षेत्रों को उजागर करता है जिन्हें कंप्यूटिंग अनुसंधान समुदाय संबोधित कर सकता है। एनवीडिया रिसर्च एक विषम उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग प्रणाली के लिए एक वास्तुकला की जांच कर रहा है जो इन चुनौतियों का समाधान करना चाहता है। |
8890bb44abb89601c950eb5e56172bb58d5beea8 | लक्ष्य-उन्मुख संवाद नीति सीखना सामान्यतः पर्यवेक्षित सीखने के एल्गोरिदम के साथ ऑफ़लाइन या सुदृढीकरण सीखने (आरएल) के साथ ऑनलाइन किया जाता है। इसके अतिरिक्त, जैसे-जैसे कंपनियां ग्राहकों और प्रशिक्षित मानव एजेंटों के बीच संवाद प्रतिलेखों की भारी मात्रा में जमा करती हैं, एन्कोडर-डेकोडर विधियों ने लोकप्रियता हासिल की है क्योंकि एजेंट के उच्चारण को सीधे उच्चारण-स्तर के एनोटेशन की आवश्यकता के बिना पर्यवेक्षण के रूप में माना जा सकता है। हालांकि, इस तरह के दृष्टिकोणों की एक संभावित कमी यह है कि वे संवाद-स्तर के विचारों के बिना अगले एजेंट के कथन को उत्पन्न करते हैं। इस चिंता को हल करने के लिए, यह पत्र अननोटेड कॉर्पोरेस से सीखने के लिए एक ऑफ़लाइन आरएल विधि का वर्णन करता है जो उद्देश और संवाद दोनों स्तरों पर एक लक्ष्य-उन्मुख नीति का अनुकूलन कर सकता है। हम एक उपन्यास इनाम फ़ंक्शन पेश करते हैं और ऑनलाइन उपयोगकर्ता बातचीत या स्पष्ट राज्य अंतरिक्ष परिभाषा की आवश्यकता के बिना एक नीति को ऑफ़लाइन सीखने के लिए नीति और नीति के बाहर दोनों का उपयोग करते हैं। |
589d84d528d353a382a42e5b58dc48a57d332be8 | रटगर्स एंकल एक स्टीवर्ट प्लेटफार्म-प्रकार स्पर्श इंटरफेस है जिसे पुनर्वास में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रणाली आभासी वास्तविकता आधारित अभ्यासों के जवाब में रोगी के पैर पर छह डिग्री-ऑफ-फ्रीडम (डीओएफ) प्रतिरोधक बल प्रदान करती है। रटगर्स एंकल नियंत्रक में एक एम्बेडेड पेंटियम बोर्ड, वायवीय सोलेनोइड वाल्व, वाल्व नियंत्रक और संबंधित सिग्नल कंडीशनिंग इलेक्ट्रॉनिक्स शामिल हैं। हमारे केस स्टडी में इस्तेमाल किया गया पुनर्वास अभ्यास लूप के माध्यम से एक आभासी विमान को पायलट करने में शामिल है। अभ्यास की कठिनाई लूप की संख्या और स्थान, आभासी वातावरण में विमान की गति और स्पर्श इंटरफ़ेस द्वारा प्रदान किए गए प्रतिरोध की डिग्री के आधार पर चुना जा सकता है। अभ्यास डेटा को पारदर्शी रूप से, वास्तविक समय में, एक ओरेकल डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है। इन आंकड़ों में व्यायाम के दौरान और बाद के पुनर्वास सत्रों के दौरान टखने की स्थिति, बल और यांत्रिक कार्य शामिल हैं। पूर्ण किए गए लूप की संख्या और ऐसा करने में लगने वाला समय भी ऑनलाइन संग्रहीत किया जाता है। इस प्रणाली का उपयोग करते हुए स्ट्रोक के बाद नौ महीने के एक रोगी का एक केस स्टडी प्रस्तुत किया गया है। परिणामों से पता चला कि छह पुनर्वास सत्रों में, रोगी की शक्ति और धीरज के नैदानिक उपायों में सुधार हुआ, जो रटगर्स एंकल द्वारा मापी गई टोक़ और बिजली उत्पादन वृद्धि के साथ अच्छी तरह से मेल खाता था। सिमुलेशन के दौरान कार्य की सटीकता और समन्वय में और रोगी की चलने और सीढ़ियों पर चढ़ने की क्षमता में भी पर्याप्त सुधार हुआ। |
67161d331d496ad5255ad8982759a1c853856932 | इस पत्र में बाढ़ की आपदाओं के प्रति जनता को सचेत करने के लिए एक प्रारंभिक चेतावनी बाढ़ प्रणाली के लिए वास्तुकला का प्रस्ताव किया गया है। एक प्रभावी प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली विकसित की जानी चाहिए जिसमें चार तत्वों के बीच संबंध हों, जो जोखिम आकलन करने के लिए सटीक डेटा संग्रह, खतरे की निगरानी सेवाओं के विकास, जोखिम से संबंधित जानकारी पर संचार और सामुदायिक प्रतिक्रिया क्षमताओं की उपस्थिति हैं। यह परियोजना वायरलेस सेंसर नेटवर्क का उपयोग करके जल स्तर की दूरस्थ निगरानी पर केंद्रित है। इस परियोजना में सेंसर से कंप्यूटर तक डेटा पहुंचाने के लिए ग्लोबल सिस्टम फॉर मोबाइल कम्युनिकेशन (जीएसएम) और शॉर्ट मैसेज सर्विस (एसएमएस) का भी उपयोग किया गया है। यह आशा की जाती है कि प्रस्तावित वास्तुकला को आगे एक कार्यशील प्रणाली में विकसित किया जा सकता है, जो समुदाय के लिए फायदेमंद होगा और बाढ़ आपदा के मामले में जीवन बचाने के लिए एहतियाती कार्रवाई के रूप में कार्य करेगा। |
a5de09243b4b12fc4bcf4db56c8e38fc3beddf4f | हाल के अध्ययनों से पता चलता है कि उद्यम सामाजिक प्रणालियों (ईएसएस) के कार्यान्वयन से संगठनों को सामाजिक व्यवसाय के नए प्रतिमान में स्थानांतरित कर दिया जाएगा जिसके परिणामस्वरूप भारी आर्थिक रिटर्न और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होगा। सामाजिक व्यवसाय सामाजिक सहयोग, अंतर्निहित ज्ञान साझा करने, स्वैच्छिक रूप से सामूहिक भागीदारी, बस कुछ नाम रखने के लिए काम करने और संगठित करने का एक पूरी तरह से नया तरीका बनाता है। इस प्रकार, ईएसएस के कार्यान्वयन में काम करने और संगठित करने के नए तरीके की विशिष्टता को संबोधित किया जाना चाहिए। हालांकि, इन बड़े उद्यम प्रणालियों के कार्यान्वयन के बारे में ज्ञान की कमी है। इस कार्यपत्रक का उद्देश्य ईएसएस के कार्यान्वयन के शासन मॉडल का अध्ययन करना है। स्टैटक्राफ्ट में सोशल इंट्रानेट के कार्यान्वयन की जांच के लिए एक केस स्टडी आयोजित की गई है, जो नॉर्वे में एक विश्व-अग्रणी ऊर्जा कंपनी है। Stream के शासन मॉडल में कॉर्पोरेट संचार, मानव संसाधन और आईटी के बीच घनिष्ठ सहयोग और जवाबदेही पर जोर दिया गया है, जिसका अर्थ है कि ईएसएस को लागू करने के शासन में प्रतिमान परिवर्तन। इसके कार्यान्वयन में लाभों और चुनौतियों की भी पहचान की गई है। अध्ययन में प्राप्त ज्ञान और अंतर्दृष्टि के आधार पर, ईएसएस के कार्यान्वयन के शासन में सुधार करने में कंपनी की सहायता के लिए सिफारिशें प्रस्तावित की गई हैं। अध्ययन से ईएसएस के कार्यान्वयन के शासन पर ज्ञान/कौशल का योगदान मिलता है। |
5ca6217b3e8353778d05fe58bcc5a9ea79707287 | ई-गवर्नमेंट हर सरकार के एजेंडे का हिस्सा बन गया है। कई सरकारों ने सरकारी कार्यों पर इसके महत्वपूर्ण प्रभावों और प्रभावों को अपनाया है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी का मंत्र अधिक सर्वव्यापी हो रहा है, सरकार ने सेवाओं की गुणवत्ता, बेहतर पारदर्शिता और अधिक जवाबदेही बढ़ाने के लिए अपनी एजेंसियों और विभागों में ई-सरकार नीति का उद्घाटन करने का निर्णय लिया है। मलेशिया के लिए, सरकार ई-सरकार की लहर से प्रेरित है, क्योंकि इसकी स्थापना सार्वजनिक सेवा वितरण की गुणवत्ता में सुधार कर सकती है, और इसके आंतरिक संचालन भी। यह गुणात्मक अध्ययन एक केस स्टडी के रूप में ई-गवर्नमेंट पहलों के कार्यान्वयन की स्थिति का पता लगाएगा और ई-गवर्नमेंट में अपने उत्कृष्ट प्रदर्शन को देखते हुए, दक्षिण कोरियाई सरकार को एक बेंचमार्क अध्ययन के रूप में उपयोग करके इन निष्कर्षों का तुलनात्मक मूल्यांकन भी प्रदान करेगा। इस अध्ययन के निष्कर्षों से सार्वजनिक प्रशासन के दृष्टिकोण के संबंध में सुधार के संभावित क्षेत्रों पर प्रकाश डाला जाएगा और इस तुलनात्मक दृष्टिकोण से भी, मलेशिया ई-सरकार परियोजनाओं की सफलता सुनिश्चित करने के लिए दक्षिण कोरिया की प्रथाओं से कुछ सबक सीख सकता है। |
2b2c30dfd3968c5d9418bb2c14b2382d3ccc64b2 | डीबीपीडिया विकिपीडिया से संरचित जानकारी निकालने और इस जानकारी को वेब पर उपलब्ध कराने के लिए एक सामुदायिक प्रयास है। DBpedia आपको विकिपीडिया से प्राप्त डेटासेट के विरुद्ध परिष्कृत प्रश्न पूछने और वेब पर अन्य डेटासेट को विकिपीडिया डेटा से जोड़ने की अनुमति देता है। हम DBpedia डेटासेट के निष्कर्षण का वर्णन करते हैं, और कैसे परिणामी जानकारी मानव और मशीन उपभोग के लिए वेब पर प्रकाशित की जाती है। हम डीबीपीडिया समुदाय से कुछ उभरते हुए अनुप्रयोगों का वर्णन करते हैं और दिखाते हैं कि कैसे वेबसाइट लेखक अपनी साइटों के भीतर डीबीपीडिया सामग्री की सुविधा प्रदान कर सकते हैं। अंत में, हम वेब पर अन्य खुले डेटासेट के साथ DBpedia को आपस में जोड़ने की वर्तमान स्थिति प्रस्तुत करते हैं और यह रेखांकित करते हैं कि कैसे DBpedia खुले डेटा के उभरते वेब के लिए एक नाभिक के रूप में कार्य कर सकता है। |
92930f4279b48f7e4e8ec2edc24e8aa65c5954fd | हम मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी संचालन की पहचान की प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए बैंक ग्राहकों के प्रोफाइलिंग के लिए एक डेटा माइनिंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं। हम पहले समग्र प्रणाली वास्तुकला प्रस्तुत करते हैं, और फिर इस पेपर के लिए प्रासंगिक घटक पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हम एक वित्तीय संस्थान से वास्तविक दुनिया के डेटा पर किए गए प्रयोगों का विवरण देते हैं, जो हमें ग्राहकों को समूहों में समूह बनाने और फिर वर्गीकरण नियमों का एक सेट उत्पन्न करने की अनुमति देता है। हम स्थापित ग्राहक प्रोफाइल और उत्पन्न वर्गीकरण नियमों की प्रासंगिकता पर चर्चा करते हैं। परिभाषित समग्र एजेंट आधारित वास्तुकला के अनुसार, इन नियमों को संदिग्ध लेनदेन की सिग्नलिंग के लिए जिम्मेदार बुद्धिमान एजेंटों के ज्ञान के आधार में शामिल किया जाएगा। |
8985000860dbb88a80736cac8efe30516e69ee3f | स्मार्ट होम सेंसर का उपयोग करके मानव गतिविधि की पहचान स्मार्ट वातावरण में सर्वव्यापी कंप्यूटिंग के आधारों में से एक है और परिवेश सहायता वाले रहने के क्षेत्र में गहन शोध से गुजर रहा है। डेटा सेट की बढ़ती मात्रा के लिए मशीन लर्निंग विधियों की आवश्यकता होती है। इस पेपर में, हम एक गहरी सीखने के मॉडल का परिचय देते हैं जो किसी भी पूर्व ज्ञान का उपयोग किए बिना मानव गतिविधियों को वर्गीकृत करना सीखता है। इस उद्देश्य के लिए, एक लंबी लघु अवधि की स्मृति (एलएसटीएम) आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क को तीन वास्तविक दुनिया के स्मार्ट होम डेटासेट पर लागू किया गया था। इन प्रयोगों के परिणामों से पता चलता है कि प्रस्तावित दृष्टिकोण सटीकता और प्रदर्शन के मामले में मौजूदा लोगों से बेहतर है। |
b31f0085b7dd24bdde1e5cec003589ce4bf4238c | डोमेन अनुकूलन (डीए) एक स्थानांतरण सीखने है जिसका उद्देश्य स्रोत और लक्ष्य के बीच डेटा वितरण असंगति के बावजूद स्रोत डेटा से लक्ष्य डेटा पर एक प्रभावी भविष्यवक्ता सीखना है। हम इस पेपर में क्रॉस-डोमेन दृश्य मान्यता के लिए एक उपन्यास अनसुर्क्षित डीए विधि प्रस्तुत करते हैं जो एक साथ एक सैद्धांतिक रूप से स्थापित त्रुटि सीमा के तीन शब्दों का अनुकूलन करता है। विशेष रूप से, प्रस्तावित डीए विधि पुनरावर्ती रूप से एक गुप्त साझा सुविधा उप-स्थान की खोज करती है जहां न केवल स्रोत डोमेन और लक्ष्य डोमेन के बीच डेटा वितरण के विचलन में कमी आती है जैसा कि अधिकांश अत्याधुनिक डीए विधियां करती हैं, बल्कि भेदभावपूर्ण सीखने की सुविधा के लिए अंतर-वर्ग दूरी भी बढ़ जाती है। इसके अलावा, प्रस्तावित डीए विधि साझा उप-स्थान में प्राप्त विशेषताओं से वर्ग लेबल को कम करता है जबकि स्रोत डेटा पर भविष्यवाणी त्रुटियों को कम करता है और स्रोत और लक्ष्य के बीच लेबल स्थिरता सुनिश्चित करता है। नकारात्मक ज्ञान हस्तांतरण से बचने के लिए डेटा आउटलाइर्स को भी ध्यान में रखा जाता है। व्यापक प्रयोगों और गहन विश्लेषण प्रस्तावित डीए पद्धति की प्रभावशीलता की पुष्टि करते हैं जो मानक डीए बेंचमार्क पर लगातार अत्याधुनिक डीए विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है, अर्थात 12 क्रॉस-डोमेन छवि वर्गीकरण कार्य। |
b9bc9a32791dba1fc85bb9d4bfb9c52e6f052d2e | उच्च आयामी विन्यास स्थानों में एकल-सवाल पथ योजना समस्याओं को हल करने के लिए एक सरल और कुशल यादृच्छिक एल्गोरिथ्म प्रस्तुत किया गया है। यह विधि दो तेजी से खोज करने वाले यादृच्छिक पेड़ों (आरआरटी) को शुरू करने और लक्ष्य विन्यास में जड़ें डालकर काम करती है। प्रत्येक पेड़ अपने आसपास के स्थान का पता लगाता है और एक साधारण लालची अवलोकन के उपयोग के माध्यम से एक दूसरे की ओर भी आगे बढ़ता है। यद्यपि मूल रूप से मानव हाथ के लिए गति की योजना बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था (एक 7-डीओएफ गतिज श्रृंखला के रूप में मॉडलिंग) टक्कर-मुक्त पकड़ने और हेरफेर कार्यों के स्वचालित ग्राफिक एनीमेशन के लिए, एल्गोरिथ्म को विभिन्न प्रकार की पथ योजना समस्याओं पर सफलतापूर्वक लागू किया गया है। कम्प्यूटेड उदाहरणों में 2 डी और 3 डी में कठोर वस्तुओं के लिए टक्कर-मुक्त गति उत्पन्न करना और 3 डी कार्यक्षेत्र में 6-डीओएफ पुमा हाथ के लिए टक्कर-मुक्त हेरफेर गति शामिल है। कुछ बुनियादी सैद्धांतिक विश्लेषण भी प्रस्तुत किए गए हैं। |
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6a686b525a84a87ca3e4d90a6704da8588e84344 | यह संचार एक क्रमिक चरण फ़ीडिंग नेटवर्क का उपयोग कर एक ब्रॉडबैंड परिपत्र रूप से ध्रुवीकृत (सीपी) 2 × 2 पैच सरणी प्रस्तुत करता है। तीन परिचालन मोडों के संयोजन से अक्षीय अनुपात (एआर) और प्रतिरोध बैंडविड्थ दोनों को बढ़ाया गया है और पिछले प्रकाशित अनुक्रमिक-खाद्य एकल-परत पैच सरणियों की तुलना में व्यापक है। इन तीन सीपी ऑपरेटिंग मोड को पैच तत्वों के ट्रंक किए गए कोनों और अनुक्रमिक चरण-खाद्य नेटवर्क का अनुकूलन करके ट्यून और मिलान किया जाता है। प्रयोगात्मक रूप से डिजाइन को मान्य करने के लिए प्रस्तावित पैच सरणी का एक प्रोटोटाइप बनाया गया है। मापा गया -10-डीबी प्रतिबाधा बैंडविड्थ 1.03 गीगाहर्ट्ज (5.20-6.23 गीगाहर्ट्ज) है, और मापा गया 3-डीबी एआर बैंडविड्थ 0.7 गीगाहर्ट्ज (5.25-5.95 गीगाहर्ट्ज) है, या 12.7% जो 5.5 गीगाहर्ट्ज की केंद्र आवृत्ति के अनुरूप है। मापा गया शिखर लाभ लगभग 12 dBic है और लाभ परिवर्तन एआर बैंडविड्थ के भीतर 3 dB से कम है। |
d97e3655f50ee9b679ac395b2637f6fa66af98c7 | ऊर्जा संरक्षण को बढ़ावा देने के लिए 30 से अधिक वर्षों से फीडबैक का अध्ययन किया गया है, जिसमें अध्ययनों ने व्यापक रूप से भिन्न परिणामों की सूचना दी है। साहित्य समीक्षाओं से पता चला है कि प्रतिक्रिया की प्रभावशीलता इस बात पर निर्भर करती है कि यह कैसे और किसको प्रदान की जाती है; फिर भी प्रदान की गई प्रतिक्रिया के प्रकार और अध्ययन पद्धति दोनों में भिन्नता ने निष्कर्ष निकालना मुश्किल बना दिया है। वर्तमान लेख में पूर्व के सैद्धांतिक और अनुभवजन्य अनुसंधानों का विश्लेषण किया गया है, जो कि अनसुलझे मुद्दों की पहचान करने के लिए प्रतिक्रिया और पर्यावरण के अनुकूल व्यवहार दोनों पर है, और ऊर्जा के उपयोग के बारे में प्रतिक्रिया कब और कैसे सबसे प्रभावी है, इसके बारे में परिकल्पनाओं के एक सेट का परीक्षण करने के लिए 1976 और 2010 के बीच प्रकाशित 42 प्रतिक्रिया अध्ययनों के मेटा-विश्लेषण का उपयोग करता है। परिणाम बताते हैं कि प्रतिक्रिया समग्र रूप से प्रभावी है, आर = .071, पी < .001, लेकिन प्रभावों में महत्वपूर्ण भिन्नता के साथ (आर -0.080 से .480 तक भिन्न होता है) । उपचार के कई चर इस संबंध को नियंत्रित करने के लिए पाए गए थे, जिसमें आवृत्ति, माध्यम, तुलना संदेश, अवधि और अन्य हस्तक्षेपों (जैसे, लक्ष्य, प्रोत्साहन) के साथ संयोजन शामिल हैं। कुल मिलाकर, परिणाम ऊर्जा संरक्षण को बढ़ावा देने के लिए एक आशाजनक रणनीति के रूप में प्रतिक्रिया के बारे में और सबूत प्रदान करते हैं और सुझाव देते हैं कि भविष्य के अनुसंधान में उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए, ताकि यह पता लगाया जा सके कि कैसे और किसके लिए प्रतिक्रिया सबसे प्रभावी है। |
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54e7e6348fc8eb27dd6c34e0afbe8881eeb0debd | विज्ञान, कला और संस्कृति की सीमाओं से परे विस्तार करते हुए, सामग्री-आधारित मल्टीमीडिया सूचना पुनर्प्राप्ति दुनिया भर में विभिन्न प्रकार के मीडिया के माध्यम से खोज करने के लिए नए प्रतिमान और तरीके प्रदान करता है। इस सर्वेक्षण में सामग्री आधारित मल्टीमीडिया सूचना पुनर्प्राप्ति पर 100 से अधिक हालिया लेखों की समीक्षा की गई है और वर्तमान अनुसंधान दिशाओं में उनकी भूमिका पर चर्चा की गई है जिसमें ब्राउज़िंग और खोज प्रतिमान, उपयोगकर्ता अध्ययन, प्रभावशाली कंप्यूटिंग, सीखने, अर्थ संबंधी प्रश्न, नई सुविधाएँ और मीडिया प्रकार, उच्च प्रदर्शन अनुक्रमण और मूल्यांकन तकनीक शामिल हैं। वर्तमान कला की स्थिति के आधार पर, हम भविष्य के लिए प्रमुख चुनौतियों पर चर्चा करते हैं। |
2902e0a4b12cf8269bb32ef6a4ebb3f054cd087e | कार्य-संबंधी गणितीय मॉडल का अनुकूलन सांख्यिकी और सीखने के क्षेत्रों में सबसे मौलिक पद्धतियों में से एक है। हालांकि, सामान्य रूप से डिजाइन किए गए योजनाबद्ध पुनरावृत्तियों को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में जटिल डेटा वितरण की जांच करना मुश्किल हो सकता है। हाल ही में, प्रशिक्षण गहरे प्रसार (यानी, नेटवर्क) ने कुछ विशेष कार्यों में आशाजनक प्रदर्शन प्राप्त किया है। दुर्भाग्य से, मौजूदा नेटवर्क अक्सर heuristic तरीके से बनाए जाते हैं, इसलिए सिद्धांतों की व्याख्या और ठोस सैद्धांतिक समर्थन की कमी होती है। इस कार्य में, हम इन विभिन्न तंत्रों (यानी, मॉडल अनुकूलन और गहरे प्रसार) के बीच अंतराल को पाटने के लिए एक नया प्रतिमान प्रदान करते हैं, जिसका नाम प्रसार और अनुकूलन आधारित गहरी मॉडल (पीओडीएम) है। एक ओर, हम मॉडल अनुकूलन के लिए एक गहरे प्रशिक्षित सॉल्वर के रूप में पीओडीएम का उपयोग करते हैं। इन मौजूदा नेटवर्क आधारित पुनरावृत्तियों से अलग, जिनमें अक्सर सैद्धांतिक जांच की कमी होती है, हम चुनौतीपूर्ण गैर-उपमंडल और गैर-सुचारू परिदृश्यों में पीओडीएम के लिए सख्त अभिसरण विश्लेषण प्रदान करते हैं। दूसरी ओर, मॉडल की बाधाओं को कम करके और एंड-टू-एंड प्रशिक्षण प्रदान करके, हम डोमेन ज्ञान (मॉडल के रूप में तैयार) और वास्तविक डेटा वितरण (नेटवर्क द्वारा सीखा) को एकीकृत करने के लिए एक PODM आधारित रणनीति भी विकसित करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को चुनौती देने के लिए एक सामान्य एंसेंबल ढांचा बनता है। व्यापक प्रयोगों से हमारे सैद्धांतिक परिणामों की पुष्टि होती है और इन अत्याधुनिक दृष्टिकोणों के मुकाबले पीओडीएम की श्रेष्ठता का प्रदर्शन होता है। |
5dca5aa024f513801a53d9738161b8a01730d395 | अज्ञात वातावरण का मानचित्र बनाना और साथ ही उस मानचित्र का उपयोग करके नेविगेट करना मोबाइल रोबोटिक्स अनुसंधान में एक केंद्रीय समस्या है। यह कार्य पत्र सोनर का उपयोग करके समवर्ती मानचित्रण और स्थानीयकरण (सीएमएल) को अनुकूली रूप से कैसे किया जाए, इस समस्या को संबोधित करता है। स्टोचैस्टिक मैपिंग सीएमएल के लिए एक सुविधा-आधारित दृष्टिकोण है जो वाहन स्थानिकीकरण और पर्यावरण मैपिंग को शामिल करने के लिए विस्तारित कलमन इटर को सामान्यीकृत करता है। हम स्टोचैस्टिक मैपिंग के एक कार्यान्वयन का वर्णन करते हैं जो मानचित्र में नई विशेषताओं को आरंभ करने, मानचित्र विशेषताओं के लिए मापों को मिलान करने और पुराने विशेषताओं को हटाने के लिए विलंबित निकटतम पड़ोसी डेटा एसोसिएशन रणनीति का उपयोग करता है। हम अनुकूली संवेदन के लिए एक मीट्रिक का परिचय देते हैं जो फिशर सूचना के संदर्भ में परिभाषित है और नक्शे में वाहन और सुविधा अनुमानों के त्रुटि दीर्घवृत्तों के क्षेत्रों के योग का प्रतिनिधित्व करता है। पूर्वानुमानित सेंसर रीडिंग और अपेक्षित डेड-रेकथिंग त्रुटियों का उपयोग रोबोट की प्रत्येक संभावित कार्रवाई के लिए मीट्रिक का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, और उस कार्रवाई का चयन किया जाता है जो सबसे कम लागत (यानी, अधिकतम जानकारी) देता है। इस तकनीक का प्रदर्शन सिमुलेशन, इन-एयर सोनार प्रयोगों और पानी के नीचे सोनार प्रयोगों के माध्यम से किया जाता है। परिणाम दिखाए गए हैं 1) गति के अनुकूली नियंत्रण और 2) गति के अनुकूली नियंत्रण और स्कैनिंग के लिए। वाहन पर्यावरण में चुनिंदा रूप से विभिन्न वस्तुओं का पता लगाने के लिए प्रवृत्त होता है। इस अनुकूली एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन सीधी रेखा गति और यादृच्छिक गति से बेहतर है। |
5eb1e4bb87b0d99d62f171f1eede90c98bf266ab | वायरलेस सेंसर नेटवर्क में ऊर्जा की समस्याओं को मूल रूप से हल करने के लिए वायरलेस पावर ट्रांसफर एक आशाजनक तकनीक है। इस तरह की तकनीक को प्रभावी ढंग से काम करने के लिए, नेटवर्क के अंदर यात्रा करने के लिए चार्जर ले जाने के लिए एक वाहन की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, यह अच्छी तरह से मान्यता प्राप्त है कि एक मोबाइल बेस स्टेशन एक निश्चित एक पर महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है। इस पेपर में, हम वायरलेस चार्जिंग वाहन पर मोबाइल बेस स्टेशन को सह-स्थापित करने की एक दिलचस्प समस्या की जांच करते हैं। हम एक अनुकूलन समस्या का अध्ययन करते हैं जो संयुक्त रूप से यात्रा पथ, रुकने के बिंदुओं, चार्जिंग शेड्यूल और प्रवाह रूटिंग का अनुकूलन करता है। हमारा अध्ययन दो चरणों में किया जाता है। सबसे पहले, हम एक आदर्श समस्या का अध्ययन करते हैं जो शून्य यात्रा समय मानती है, और इस आदर्श समस्या के लिए एक सिद्ध निकट-अनुकूल समाधान विकसित करती है। दूसरे चरण में, हम दिखाते हैं कि कैसे गैर-शून्य यात्रा समय के साथ एक व्यावहारिक समाधान विकसित करने के लिए और इस समाधान और मूल समस्या के अज्ञात इष्टतम समाधान के बीच प्रदर्शन अंतर को मात्रात्मक रूप से मापने के लिए। |
229547ed3312ee6195104cdec7ce47578f92c2c6 | इस पत्र में यह पता लगाया गया है कि किस प्रकार फर्मों की गतिशील क्षमताओं से किसी उद्योग के भीतर अंतर फर्म प्रदर्शन के उद्भव का कारण बन सकता है। रणनीतिक और संगठनात्मक सिद्धांत दोनों से अंतर्दृष्टि का संश्लेषण करते हुए, गतिशील क्षमताओं के चार प्रदर्शन-संबंधित गुणों का प्रस्ताव किया गया हैः गतिशील क्षमता तैनाती का समय, वैकल्पिक संसाधन विन्यास की खोज के हिस्से के रूप में नकल, गतिशील क्षमता तैनाती की लागत, और गतिशील क्षमताओं को तैनात करना सीखना। सैद्धांतिक प्रस्ताव विकसित किए गए हैं जो सुझाव देते हैं कि ये विशेषताएं अंतर फर्म प्रदर्शन के उद्भव में कैसे योगदान करती हैं। एक औपचारिक मॉडल प्रस्तुत किया गया है जिसमें गतिशील क्षमता को परिवर्तन की एक फर्म की विकासवादी प्रक्रियाओं का मार्गदर्शन करने वाली दिनचर्या के एक सेट के रूप में मॉडलिंग किया गया है। मॉडल का अनुकरण गतिशील क्षमता तैनाती के माध्यम से परिवर्तन की प्रक्रिया में अंतर्दृष्टि देता है, और सैद्धांतिक प्रस्तावों के परिष्करण की अनुमति देता है। इस अध्ययन के एक दिलचस्प निष्कर्ष यह है कि यदि गतिशील क्षमताएं फर्मों के बीच समान हैं, तो भी फर्मों के बीच मजबूत प्रदर्शन अंतर हो सकते हैं यदि गतिशील क्षमता की तैनाती की लागत और समय अलग-अलग फर्मों में भिन्न होता है। |
b533b13910cc0de21054116715988783fbea87cc | इन दिनों इंटरनेट के माध्यम से सार्वजनिक और वाणिज्यिक सेवाओं की बढ़ती संख्या का उपयोग किया जाता है, ताकि सूचना सुरक्षा सूचना समाज में अधिक महत्वपूर्ण मुद्दा बन जाए। एक अन्य तरीके से, कुछ डेटा माइनिंग तकनीकें भी घुसपैठ का पता लगाने में योगदान करती हैं। घुसपैठ का पता लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली कुछ डेटा माइनिंग तकनीकों को दो वर्गों में वर्गीकृत किया जा सकता हैः दुरुपयोग घुसपैठ का पता लगाने और विसंगति घुसपैठ का पता लगाने। दुरुपयोग हमेशा ज्ञात हमलों और हानिकारक गतिविधियों को संदर्भित करता है जो सिस्टम की ज्ञात संवेदनशीलता का शोषण करते हैं। असामान्यता का अर्थ सामान्यतः ऐसी गतिविधि से है जो किसी घुसपैठ का संकेत दे सकती है। इस पेपर में, घुसपैठ का पता लगाने के लिए डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग करने के 23 संबंधित पत्रों के बीच तुलना की गई। हमारा कार्य डेटा माइनिंग और सॉफ्ट कंप्यूटिंग तकनीकों जैसे आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन), सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) और मल्टीवेरिएट एडैप्टिव रिग्रेशन स्लाइन (एमएआरएस) आदि पर एक अवलोकन प्रदान करता है। इस पेपर में आईडीएस डेटा माइनिंग तकनीकों और घुसपैठ का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले ट्यूपल्स के बीच तुलना की गई है। उन 23 संबंधित पत्रों में, 7 शोध पत्र एएनएन का उपयोग करते हैं और 4 एसवीएम का उपयोग करते हैं, क्योंकि एएनएन और एसवीएम अन्य मॉडलों और संरचनाओं की तुलना में अधिक विश्वसनीय हैं। इसके अतिरिक्त, 8 शोध DARPA1998 के ट्यूपल्स का उपयोग करते हैं और 13 शोध KDDCup1999 का उपयोग करते हैं, क्योंकि मानक ट्यूपल्स दूसरों की तुलना में अधिक विश्वसनीय हैं। वर्तमान समय में घुसपैठ का पता लगाने का कोई सबसे अच्छा मॉडल नहीं है। हालांकि, इस पेपर में घुसपैठ का पता लगाने के लिए भविष्य के अनुसंधान दिशाओं का पता लगाया जाना चाहिए। कीवर्ड- घुसपैठ का पता लगाना, डेटा माइनिंग, एएनएन |
a69fd2ad66791ad9fa8722a3b2916092d0f37967 | इसके अलावा, उदाहरण शहरी लेआउट टुकड़ों को मिश्रित करने की क्षमता नई सिंथेटिक सामग्री उत्पन्न करने का एक शक्तिशाली तरीका प्रदान करती है। हम अपने सिस्टम को प्रदर्शित करते हैं शहरी लेआउट बनाने के द्वारा उदाहरण के टुकड़ों का उपयोग करते हुए कई वास्तविक दुनिया शहरों से, प्रत्येक सैकड़ों से लेकर हजारों शहर के ब्लॉक और पार्सल तक। हम उदाहरण के द्वारा शहरी लेआउट का संश्लेषण करने के लिए एक इंटरैक्टिव प्रणाली प्रस्तुत करते हैं। हमारी विधि एक साथ संरचना आधारित संश्लेषण और छवि आधारित संश्लेषण दोनों करती है ताकि एक पूर्ण शहरी लेआउट उत्पन्न किया जा सके जिसमें एक विश्वसनीय सड़क नेटवर्क और हवाई-दृश्य इमेजरी हो। हमारा दृष्टिकोण वास्तविक दुनिया के शहरी क्षेत्रों की संरचना और छवि डेटा और एक संश्लेषण एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है ताकि उदाहरण द्वारा जटिल लेआउट को आसानी से और इंटरैक्टिव रूप से उत्पन्न करने के लिए कई उच्च-स्तरीय संचालन प्रदान किए जा सकें। उपयोगकर्ता निम्न स्तरीय संरचनात्मक विवरणों के बारे में चिंता किए बिना, ज्वाइन, एक्सपैंड और ब्लेंड जैसे कार्यों के अनुक्रम द्वारा नए शहरी लेआउट बना सकता है। |
9b8be6c3ebd7a79975067214e5eaea05d4ac2384 | हम दर्शाता है कि ढाल वंश एक स्थानीय minimizer करने के लिए converges, लगभग निश्चित रूप से यादृच्छिक आरंभ के साथ. यह गतिशील प्रणालियों के सिद्धांत से स्थिर बहुपद प्रमेय को लागू करके सिद्ध किया गया है। |
75235e03ac0ec643e8a784f432e6d1567eea81b7 | खनन डेटा प्रवाह पिछले दशक में अनुसंधान के लिए एक केंद्र बिंदु रहा है। हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की प्रगति ने डेटा उत्पादन को पहले से कहीं अधिक तेजी से शुरू करके अनुसंधान के इस क्षेत्र के महत्व में योगदान दिया है। इस तेजी से उत्पन्न डेटा को डेटा स्ट्रीम कहा जाता है। क्रेडिट कार्ड लेनदेन, गूगल सर्च, शहर में फोन कॉल और कई अन्य सामान्य डेटा स्ट्रीम हैं। कई महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में, वास्तविक समय में इस स्ट्रीमिंग डेटा का विश्लेषण करना अपरिहार्य है। पारंपरिक डाटा माइनिंग तकनीकें डाटा स्ट्रीम माइनिंग की जरूरतों को पूरा करने में विफल रही हैं। यादृच्छिकरण, अनुमान और अनुकूलन का व्यापक रूप से उपयोग नई तकनीकों को विकसित करने या उन्हें स्ट्रीमिंग वातावरण में संचालित करने में सक्षम बनाने के लिए बाहर निकलने वाले लोगों को अपनाने में किया गया है। इस पत्र में डेटा स्ट्रीम माइनिंग क्षेत्र में प्रमुख मील के पत्थरों और कला की स्थिति की समीक्षा की गई है। भविष्य की अंतर्दृष्टि भी प्रस्तुत की जाती है। C © 2011 विले पिरोडिकल्स, इंक. |
2327ad6f237b37150e84f0d745a05565ebf0b24d | बिट सिक्का व्यापक रूप से अपनाई जाने वाली पहली डिजिटल मुद्रा है। जबकि भुगतान छद्मनामों के बीच किए जाते हैं, बिट सिक्का मजबूत गोपनीयता गारंटी नहीं दे सकता हैः भुगतान लेनदेन एक सार्वजनिक विकेन्द्रीकृत खाता बही में दर्ज किए जाते हैं, जिसमें से बहुत सारी जानकारी निकाली जा सकती है। शून्य सिक्का (मिअर्स एट अल., आईईईई एस एंड पी 2013) भुगतान की उत्पत्ति से लेनदेन को अनलिंक करके इन गोपनीयता मुद्दों में से कुछ से निपटता है। फिर भी, यह अभी भी भुगतानों के गंतव्यों और मात्राओं को प्रकट करता है, और कार्यक्षमता में सीमित है। इस पेपर में, हम एक पूर्ण-बनाया हुआ खाता-आधारित डिजिटल मुद्रा का निर्माण करते हैं जिसमें मजबूत गोपनीयता गारंटी है। हमारे परिणाम शून्य-ज्ञान संक्षिप्त गैर-अंतरक्रियात्मक ज्ञान के तर्कों (जेके-एसएनएआरके) में हालिया प्रगति का लाभ उठाते हैं। सबसे पहले, हम विकेन्द्रीकृत गुमनाम भुगतान योजनाओं (डीएपी योजनाओं) को तैयार करते हैं और उनका निर्माण करते हैं। डीएपी योजना उपयोगकर्ताओं को एक दूसरे को निजी तौर पर सीधे भुगतान करने में सक्षम बनाती हैः संबंधित लेनदेन भुगतान की उत्पत्ति, गंतव्य और हस्तांतरित राशि को छुपाता है। हम औपचारिक परिभाषाएं और निर्माण की सुरक्षा के प्रमाण प्रदान करते हैं। दूसरा, हम शून्य नकद का निर्माण करते हैं, हमारे डीएपी योजना निर्माण का एक व्यावहारिक उदाहरण। शून्य नकद में, लेनदेन 1 केबी से कम होते हैं और सत्यापित करने के लिए 6 एमएस से कम समय लगता है - कम-अनामिक शून्य सिक्के की तुलना में परिमाण के आदेश अधिक कुशल और सादे बिट सिक्के के साथ प्रतिस्पर्धी। |
3d08280ae82c2044c8dcc66d2be5a72c738e9cf9 | मैं एक हाइब्रिड मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन मॉडल प्रस्तुत करता हूं जो उपयोगकर्ताओं और वस्तुओं को उनके सामग्री सुविधाओं के रैखिक संयोजनों के रूप में दर्शाता है। यह मॉडल कोल्ड-स्टार्ट या विरल इंटरैक्शन डेटा परिदृश्यों (उपयोगकर्ता और आइटम मेटाडेटा दोनों का उपयोग करके) में सहयोगी और सामग्री-आधारित दोनों मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है, और कम से कम एक शुद्ध सहयोगी मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन मॉडल के रूप में प्रदर्शन करता है जहां इंटरैक्शन डेटा प्रचुर मात्रा में होता है। इसके अतिरिक्त, मॉडल द्वारा उत्पादित फीचर एम्बेडिंग शब्द एम्बेडिंग दृष्टिकोण की याद दिलाते हुए अर्थ संबंधी जानकारी को एन्कोड करते हैं, जिससे वे संबंधित कार्यों जैसे टैग सिफारिशों की एक श्रृंखला के लिए उपयोगी हो जाते हैं। |
25d1a2c364b05e0db056846ec397fbf0eacdca5c | मैट्रिक्स फैक्टरिज़ेशन आधारित विधियाँ द्विआधारी डेटा विश्लेषण में लोकप्रिय हो जाती हैं, जहाँ एक मौलिक समस्या, उदाहरण के लिए, शब्द-दस्तावेज़ मैट्रिक्स दिए गए शब्दों और दस्तावेजों को दस्तावेज़ क्लस्टरिंग या सह-क्लस्टरिंग करना है। गैर-ऋणात्मक मैट्रिक्स त्रि-कारककरण (एनएमटीएफ) सह-समूह के लिए एक आशाजनक उपकरण के रूप में उभरता है, जो सभी कारक मैट्रिक्स के साथ गैर-ऋणात्मक होने के लिए प्रतिबंधित 3-कारक अपघटन एक्स यूएसवी की तलाश करता है, अर्थात, यू पी 0; एस पी 0; वी पी 0: इस पेपर में हम orthogonal NMTF के लिए गुणात्मक अपडेट विकसित करते हैं जहां एक्स यूएसवी को orthogonality बाधाओं, यूयू 1⁄4 आई; और वीवी 1⁄4 आई के साथ पीछा किया जाता है, स्टीफेल मल्टीफॉल्ड पर सच्चे ढाल का शोषण करते हुए। विभिन्न दस्तावेज़ डेटा सेटों पर प्रयोगों से पता चलता है कि हमारी विधि दस्तावेज़ क्लस्टरिंग के लिए अच्छी तरह से काम करती है और शब्दों और दस्तावेजों के सह-क्लस्टरिंग के माध्यम से बहुलशब्दों को प्रकट करने में उपयोगी है। 2010 एल्सवियर लिमिटेड सभी अधिकार सुरक्षित। |
461ac81b6ce10d48a6c342e64c59f86d7566fa68 | इस प्रकाशन में ऐसे पुनर्मुद्रण लेख हैं जिनके लिए आईईईई के पास कॉपीराइट नहीं है। इन लेखों के लिए IEEE Xplore पर पूर्ण पाठ उपलब्ध नहीं है। |
c03fb606432af6637d9d7d31f447e62a855b77a0 | यद्यपि इस बात के प्रमाण हैं कि अकादमिक रूप से सफल छात्र अपनी पढ़ाई में लगे हुए हैं, लेकिन छात्र की व्यस्तता को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना मुश्किल साबित हुआ है। छात्र सहभागिता को सामान्यतः दो आयामों के रूप में समझा जाता है, सामाजिक और शैक्षणिक। सोशल मीडिया और डिजिटल प्रौद्योगिकियों के तेजी से अपनाने से छात्रों की भागीदारी में सुधार के लिए उनका उपयोग करने में रुचि बढ़ी है। इस पेपर में प्रथम वर्ष के मनोविज्ञान के छात्रों के बीच फेसबुक के उपयोग की जांच की गई है और यह बताया गया है कि यद्यपि अधिकांश छात्रों (94%) के पास फेसबुक अकाउंट थे और वे प्रतिदिन औसतन एक घंटे फेसबुक पर बिताते थे, लेकिन इसका उपयोग मुख्य रूप से सामाजिक रूप से किया गया था। व्यक्तित्व के कारकों ने उपयोग के पैटर्न को प्रभावित किया, अधिक विवेकपूर्ण छात्रों के साथ कम विवेकपूर्ण छात्रों की तुलना में फेसबुक का कम उपयोग करने की प्रवृत्ति थी। इस पेपर में तर्क दिया गया है कि, सामाजिक जुड़ाव को बढ़ावा देने के बजाय जो अकादमिक जुड़ाव को बढ़ा सकता है, ऐसा लगता है कि फेसबुक एक विचलित करने वाले प्रभाव के रूप में काम करने की अधिक संभावना है। |
171071069cb3b58cfe8e38232c25bfa99f1fbdf5 | सोशल नेटवर्किंग साइट्स ने खुद को पेश करने का एक नया तरीका खोला है। यह साइबर सामाजिक उपकरण व्यक्तित्व और पहचान की जांच के लिए विश्लेषण का एक नया स्थल प्रदान करता है। वर्तमान अध्ययन में यह जांच की गई है कि कैसे नार्सिसिज्म और आत्मसम्मान सामाजिक नेटवर्किंग वेबसाइट फेसबुक.कॉम पर प्रकट होते हैं। यॉर्क विश्वविद्यालय में 100 फेसबुक उपयोगकर्ताओं से आत्मसम्मान और नार्सिस्टिक व्यक्तित्व आत्म-रिपोर्ट एकत्र किए गए थे। प्रतिभागी वेब पृष्ठों को भी स्व-प्रचार सामग्री सुविधाओं के आधार पर कोडित किया गया था। सहसंबंध विश्लेषण से पता चला कि व्यक्ति अधिक नार्सिसिज्म और कम आत्मसम्मान में अधिक ऑनलाइन गतिविधि के साथ-साथ कुछ आत्म-प्रचार सामग्री से जुड़े थे। लिंग के अंतर से व्यक्तिगत फेसबुक उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रस्तुत स्व-प्रचार सामग्री के प्रकार को प्रभावित करने के लिए पाया गया। सामाजिक नेटवर्किंग वेबसाइटों पर नार्सिज्म और आत्मसम्मान के निहितार्थों और भविष्य के अनुसंधान दिशाओं पर चर्चा की गई है। |
5e30227914559ce088a750885761adbb7d2edbbf | किशोर इंटरनेट पर सामाजिक नेटवर्क में शामिल होने के लिए स्वतंत्र रूप से व्यक्तिगत जानकारी छोड़ देंगे। बाद में, वे हैरान होते हैं जब उनके माता-पिता उनकी पत्रिकाओं को पढ़ते हैं। युवाओं द्वारा ऑनलाइन पोस्ट की गई व्यक्तिगत जानकारी से समुदाय नाराज हैं और कॉलेज परिसर में और बाहर छात्रों की गतिविधियों पर नज़र रखते हैं। किशोरों और छात्रों द्वारा व्यक्तिगत जानकारी पोस्ट करने के परिणाम होते हैं। यह लेख गोपनीयता विरोधाभास का वर्णन करके सामाजिक नेटवर्क में गोपनीयता के मुद्दों पर हंगामा करने पर चर्चा करेगा; निजी बनाम सार्वजनिक स्थान; और, सामाजिक नेटवर्किंग गोपनीयता मुद्दे। अंत में इसमें प्रस्तावित गोपनीयता समाधानों और उन कदमों पर चर्चा की जाएगी जो गोपनीयता विरोधाभास को हल करने में मदद करने के लिए उठाए जा सकते हैं। |
6c394f5eecc0371b43331b54ed118c8637b8b60d | व्यापक अलगाव प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए बहु-अनुभाग शक्ति विभाजक का एक उपन्यास डिजाइन सूत्र प्राप्त किया गया है। व्युत्पन्न डिजाइन सूत्र एकल समाप्त फिल्टर डिजाइन सिद्धांत पर आधारित है। इस पत्र में प्रस्तावित डिजाइन सूत्र की वैधता दिखाने के लिए बहु-खंड शक्ति विभाजक के कई सिमुलेशन और प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत किए गए हैं। प्रयोगों से बहु-अष्टक पृथक्करण विशेषता के साथ बहु-खंड शक्ति विभाजक का उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाया गया है। |
d12e3606d94050d382306761eb43b58c042ac390 | उन कारकों को समझना जो छात्रों की सफलता (या विफलता) को प्लेसमेंट टेस्ट में एक दिलचस्प और चुनौतीपूर्ण समस्या है। चूंकि केंद्रीकृत प्लेसमेंट टेस्ट और भविष्य की शैक्षणिक उपलब्धियों को संबंधित अवधारणाएं माना जाता है, प्लेसमेंट टेस्ट के पीछे सफलता के कारकों का विश्लेषण शैक्षणिक उपलब्धि को समझने और संभावित रूप से सुधारने में मदद कर सकता है। इस अध्ययन में तुर्की में माध्यमिक शिक्षा संक्रमण प्रणाली से एक बड़े और सुविधा संपन्न डेटासेट का उपयोग करके हमने माध्यमिक शिक्षा प्लेसमेंट टेस्ट परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल विकसित किए, और उन भविष्यवाणी मॉडल पर संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग करके हमने सबसे महत्वपूर्ण भविष्यवाणीकर्ताओं की पहचान की। परिणामों से पता चला कि C5 निर्णय वृक्ष एल्गोरिथ्म 95% सटीकता के साथ होल्ड-आउट नमूना पर सबसे अच्छा भविष्यवाणी करने वाला है, इसके बाद समर्थन वेक्टर मशीनें (91% सटीकता के साथ) और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (89% सटीकता के साथ) हैं। लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल 82 प्रतिशत की कुल सटीकता के साथ चार में से कम सटीक निकला। संवेदनशीलता विश्लेषण से पता चला कि पूर्व परीक्षा अनुभव, छात्र के पास छात्रवृत्ति है या नहीं, छात्र के भाई-बहनों की संख्या, पिछले वर्षों की ग्रेड पॉइंट औसत प्लेसमेंट परीक्षा के अंकों के सबसे महत्वपूर्ण भविष्यवक्ताओं में से हैं। 2012 एल्सवियर लिमिटेड सभी अधिकार सुरक्षित। |
75859ac30f5444f0d9acfeff618444ae280d661d | बहु-बायोमेट्रिक प्रणालियों को कई बड़े पैमाने पर बायोमेट्रिक अनुप्रयोगों (जैसे, एफबीआई-आईएएफआईएस, भारत में यूआईडीएआई प्रणाली) में तेजी से तैनात किया जा रहा है क्योंकि उनके पास कई फायदे हैं जैसे कि कम त्रुटि दर और यूनिबायोमेट्रिक प्रणालियों की तुलना में बड़ी जनसंख्या कवरेज। हालांकि, मल्टीबायोमेट्रिक सिस्टम को प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए कई बायोमेट्रिक टेम्पलेट्स (जैसे, फिंगरप्रिंट, आइरिस और चेहरा) के भंडारण की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप उपयोगकर्ता की गोपनीयता और सिस्टम सुरक्षा के लिए जोखिम बढ़ जाता है। व्यक्तिगत टेम्पलेट्स की सुरक्षा के लिए एक विधि बायोमेट्रिक क्रिप्टो सिस्टम का उपयोग करके केवल संबंधित टेम्पलेट से उत्पन्न सुरक्षित स्केच को संग्रहीत करना है। इसके लिए कई स्केचों को संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है। इस पेपर में, हम एक सुविधा-स्तर के फ्यूजन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करते हैं ताकि एक ही समय में एक उपयोगकर्ता के कई टेम्पलेट्स को एक ही सुरक्षित स्केच के रूप में संरक्षित किया जा सके। हमारे मुख्य योगदानों में शामिल हैंः (1) प्रस्तावित फीचर-लेवल फ्यूजन फ्रेमवर्क का व्यावहारिक कार्यान्वयन दो प्रसिद्ध बायोमेट्रिक क्रिप्टोसिस्टम, नाम,फजी वॉल्ट और फजी प्रतिबद्धता का उपयोग करके, और (2) दो अलग-अलग डेटाबेस (एक वास्तविक और एक आभासी मल्टीमोडल डेटाबेस) के आधार पर प्रस्तावित मल्टीबायोमेट्रिक क्रिप्टोसिस्टम में मिलान सटीकता और सुरक्षा के बीच व्यापार-ऑफ का विस्तृत विश्लेषण, प्रत्येक में तीन सबसे लोकप्रिय बायोमेट्रिक मोडलिटीज, अर्थात्, फिंगरप्रिंट, आइरिस और चेहरा शामिल हैं। प्रयोगात्मक परिणामों से पता चलता है कि यहां प्रस्तावित दोनों बहु-बायोमेट्रिक क्रिप्टो सिस्टम में उनके एक-बायोमेट्रिक समकक्षों की तुलना में उच्च सुरक्षा और मिलान प्रदर्शन है। |
98e03d35857f66c34fa79f3ea0dd2b4e3b670044 | |
65227ddbbd12015ba8a45a81122b1fa540e79890 | वेब पेज का महत्व स्वाभाविक रूप से एक व्यक्तिपरक मामला है, जो पाठक की रुचियों, ज्ञान और दृष्टिकोण पर निर्भर करता है। लेकिन वेब पृष्ठों के सापेक्ष महत्व के बारे में अभी भी बहुत कुछ कहा जा सकता है। इस लेख में पेज रैंक का वर्णन किया गया है, जो वेब पेजों को वस्तुनिष्ठ और यांत्रिक रूप से रेटिंग देने की एक विधि है, जो उन पर समर्पित मानव रुचि और ध्यान को प्रभावी ढंग से मापता है। हम पेजरैंक की तुलना एक आदर्श यादृच्छिक वेब सर्फर से करते हैं। हम दिखाएंगे कि बड़ी संख्या में पृष्ठों के लिए पेज रैंक की गणना कैसे करें। और, हम दिखाते हैं कि कैसे पेज रैंक को खोज और उपयोगकर्ता नेविगेशन पर लागू किया जाए। |
0a202f1dfc6991a6a204eaa5e6b46d6223a4d98a | कोई भी फीचर आधारित दृष्टि प्रणाली तब तक काम नहीं कर सकती जब तक कि अच्छी विशेषताओं की पहचान नहीं की जा सके और फ्रेम से फ्रेम तक उनका पता नहीं लगाया जा सके। यद्यपि स्वयं ट्रैकिंग एक हल की समस्या है, लेकिन उन विशेषताओं का चयन करना जो अच्छी तरह से ट्रैक किए जा सकते हैं और दुनिया में भौतिक बिंदुओं के अनुरूप हैं, अभी भी कठिन है। हम एक विशेषता चयन मानदंड का प्रस्ताव करते हैं जो निर्माण द्वारा इष्टतम है क्योंकि यह इस बात पर आधारित है कि ट्रैकर कैसे काम करता है, और एक विशेषता निगरानी विधि जो दुनिया में बिंदुओं के अनुरूप नहीं होने वाले ऑक्लूशन, डिस्कॉक्ल्यूशन और सुविधाओं का पता लगा सकती है। ये विधियाँ एक नए ट्रैकिंग एल्गोरिथ्म पर आधारित हैं जो पिछले न्यूटन-रैफसन शैली खोज विधियों को एक नई छवि परिवर्तनों के तहत काम करने के लिए बढ़ाता है। हम कई सिमुलेशन और प्रयोगों के साथ प्रदर्शन का परीक्षण करते हैं। |
4f640c1338840f3740187352531dfeca9381b5c3 | खनन अनुक्रमिक पैटर्न की समस्या हाल ही में [एएस 95] में पेश की गई थी। हमें अनुक्रमों का एक डेटाबेस दिया जाता है, जहां प्रत्येक अनुक्रम लेन-देन-समय द्वारा आदेशित लेन-देन की एक सूची है, और प्रत्येक लेन-देन वस्तुओं का एक सेट है। समस्या यह है कि उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट न्यूनतम समर्थन के साथ सभी अनुक्रमिक पैटर्नों की खोज की जाए, जहां किसी पैटर्न का समर्थन उन डेटा-अनुक्रमों की संख्या है जिनमें पैटर्न होता है। अनुक्रमिक पैटर्न का एक उदाहरण है, %% ग्राहकों ने एक लेनदेन में नींव और रिंगवर्ल्ड खरीदा, उसके बाद बाद के लेनदेन में दूसरी नींव खरीदी। हम समस्या को निम्नानुसार सामान्यीकृत करते हैं। सबसे पहले, हम समय की बाधाओं को जोड़ते हैं जो एक पैटर्न में आसन्न तत्वों के बीच न्यूनतम और / या अधिकतम समय अवधि निर्दिष्ट करते हैं। दूसरा, हम इस प्रतिबंध को कम करते हैं कि अनुक्रमिक पैटर्न के तत्वों में आइटम एक ही लेनदेन से आना चाहिए, इसके बजाय आइटम को लेनदेन के एक सेट में मौजूद होने की अनुमति देता है, जिनके लेनदेन-समय उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट समय विंडो के भीतर होते हैं। तीसरा, वस्तुओं पर एक उपयोगकर्ता-परिभाषित वर्गीकरण (एक पदानुक्रम है) को देखते हुए, हम अनुक्रमिक पैटर्न को वर्गीकरण के सभी स्तरों में वस्तुओं को शामिल करने की अनुमति देते हैं। हम जीएसपी प्रस्तुत करते हैं, एक नया एल्गोरिथ्म जो इन सामान्यीकृत अनुक्रमिक पैटर्न की खोज करता है। सिंथेटिक और वास्तविक जीवन डेटा का उपयोग कर अनुभवजन्य मूल्यांकन इंगित करता है कि जीएसपी [AS95] में प्रस्तुत एप्रियोरीअल एल्गोरिथ्म की तुलना में बहुत तेज है। जीएसपी डेटा-अनुक्रमों की संख्या के साथ रैखिक रूप से स्केल करता है, और औसत डेटा-अनुक्रम आकार के संबंध में बहुत अच्छा स्केल-अप गुण होता है। इसके अलावा, कंप्यूटर विज्ञान विभाग, विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालय, मैडिसन। |
4282abe7e08bcfb2d282c063428fb187b2802e9c | फिलर का उपयोग करने वाले मामलों में क्रमिक वृद्धि के साथ, गैर-चिकित्सा पेशेवरों या अनुभवहीन चिकित्सकों द्वारा इलाज किए जाने वाले रोगियों के मामलों में भी जटिलताओं का परिणाम बढ़ रहा है। हम यहां दो मरीजों की रिपोर्ट करते हैं जिन्हें फिलर इंजेक्शन प्राप्त करने के बाद तीव्र जटिलताओं का अनुभव हुआ और उन्हें एडिपोज-डायरीवेटेड स्टेम सेल (एडीएससी) थेरेपी के साथ सफलतापूर्वक इलाज किया गया। केस 1 एक 23 वर्षीय महिला मरीज थी जिसे एक गैर-चिकित्सा पेशेवर द्वारा उसके माथे, ग्लाबेला और नाक में फिलर (रेस्टिलन) इंजेक्शन दिया गया था। इंजेक्शन के अगले दिन, सूजन 3x3 सेंटीमीटर त्वचा के नेक्रोसिस के साथ देखी गई। केस 2 एक 30 वर्षीय महिला थी, जिसे एक निजी क्लिनिक में अपने नाक के डोरसम और टिप पर हाइलूरोनिक एसिड जेल (जुवेडरम) का फिलर इंजेक्शन दिया गया था। प्रत्येक रोगी के पेट के उप- त्वचीय ऊतक से प्राप्त एडीएससी युक्त एक समाधान को उप- त्वचीय और त्वचा स्तर पर घाव में इंजेक्ट किया गया था। अतिरिक्त उपचार के बिना घाव ठीक हो गए। निरंतर अनुवर्ती के साथ, दोनों रोगियों को केवल ठीक रैखिक निशान 6 महीने के बाद अनुभव किया गया। वसा से प्राप्त स्टेम सेल का उपयोग करके, हम फिलर इंजेक्शन के बाद त्वचा के नेक्रोसिस की तीव्र जटिलताओं का सफलतापूर्वक इलाज करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप बहुत कम निशान होते हैं, और अधिक संतोषजनक परिणाम प्राप्त किए गए न केवल घाव भरने में, बल्कि सौंदर्यशास्त्र में भी। |
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bdf434f475654ee0a99fe11fd63405b038244f69 | पुनरावृत्ति पूर्वानुमान स्कोर का उपयोग संयुक्त राज्य अमेरिका में सैकड़ों हजारों कैदियों के लिए सजा और पर्यवेक्षण निर्धारित करने के लिए किया जाता है। पुनरावृत्ति पूर्वानुमान स्कोर के ऐसे जनरेटरों में से एक नॉर्थपॉइंट का सुधारात्मक अपराधी प्रबंधन प्रोफाइलिंग फॉर अल्टरनेटिव सैंक्शंस (COMPAS) स्कोर है, जिसका उपयोग कैलिफोर्निया और फ्लोरिडा जैसे राज्यों में किया जाता है, जो पिछले शोध ने निष्पक्षता के कुछ उपायों के अनुसार काले कैदियों के खिलाफ पूर्वाग्रह दिखाया है। इस नस्लीय पूर्वाग्रह का मुकाबला करने के लिए, हम एक विरोधी प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क प्रस्तुत करते हैं जो पुनरावृत्ति की भविष्यवाणी करता है और नस्लीय पूर्वाग्रह को हटाने के लिए प्रशिक्षित है। जब हम अपने मॉडल के परिणामों को COMPAS से तुलना करते हैं, तो हम पूर्वानुमान सटीकता प्राप्त करते हैं और निष्पक्षता के तीन उपायों में से दो को प्राप्त करने के करीब आते हैंः समानता और बाधाओं की समानता। हमारा मॉडल किसी भी भविष्यवाणी और जनसांख्यिकीय के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है। इस शोध का यह टुकड़ा पुनरावृत्ति भविष्यवाणी जैसे उच्च-धमकी वाले वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग में वैज्ञानिक प्रतिकृति और सरलीकरण का एक उदाहरण प्रदान करता है। |
33fad977a6b317cfd6ecd43d978687e0df8a7338 | इस पेपर में सैद्धांतिक रूप से बहुत सरल, फिर भी कुशल, बहु-रिज़ॉल्यूशन दृष्टिकोण प्रस्तुत किया गया है, जो स्थानीय द्विआधारी पैटर्न और नमूना और प्रोटोटाइप वितरण के गैर-पैरामीटर भेदभाव के आधार पर ग्रे-स्केल और रोटेशन इन्वैरिएंट बनावट वर्गीकरण के लिए है। यह विधि इस बात की पहचान करने पर आधारित है कि कुछ स्थानीय द्विआधारी पैटर्न, जिन्हें एकसमान कहा जाता है, स्थानीय छवि बनावट के मौलिक गुण हैं और उनकी घटना हिस्टोग्राम एक बहुत शक्तिशाली बनावट सुविधा साबित होती है। हम एक सामान्यीकृत ग्रे-स्केल और रोटेशन अपरिवर्तनीय ऑपरेटर प्रस्तुति प्राप्त करते हैं जो कोणीय अंतरिक्ष के किसी भी क्वांटिज़ेशन और किसी भी स्थानिक रिज़ॉल्यूशन के लिए एक समान पैटर्न का पता लगाने की अनुमति देता है और बहु-रिज़ॉल्यूशन विश्लेषण के लिए कई ऑपरेटरों को संयोजित करने के लिए एक विधि प्रस्तुत करता है। ग्रे स्केल के परिवर्तनों के संदर्भ में प्रस्तावित दृष्टिकोण बहुत मजबूत है क्योंकि ऑपरेटर, परिभाषा के अनुसार, ग्रे स्केल के किसी भी एकतरफा परिवर्तन के खिलाफ अपरिवर्तनीय है। एक और लाभ कम्प्यूटेशनल सादगी है क्योंकि ऑपरेटर को एक छोटे से पड़ोस और एक लुकअप टेबल में कुछ ऑपरेशनों के साथ महसूस किया जा सकता है। रोटेशन इन्वैरिएंस की वास्तविक समस्याओं में प्राप्त उत्कृष्ट प्रयोगात्मक परिणाम, जहां वर्गीकरणकर्ता को एक विशेष रोटेशन कोण पर प्रशिक्षित किया जाता है और अन्य रोटेशन कोणों के नमूनों के साथ परीक्षण किया जाता है, यह दर्शाता है कि सरल रोटेशन इन्वैरिएंट स्थानीय द्विआधारी पैटर्न की घटना के आंकड़ों के साथ अच्छा भेदभाव प्राप्त किया जा सकता है। ये संचालक स्थानीय छवि बनावट के स्थानिक विन्यास की विशेषता देते हैं और प्रदर्शन को उन्हें रोटेशन अपरिवर्तनीय विचलन उपायों के साथ जोड़कर और बेहतर बनाया जा सकता है जो स्थानीय छवि बनावट के विपरीत की विशेषता देते हैं। इन समकोण उपायों के संयुक्त वितरण रोटेशन अपरिवर्तनीय बनावट विश्लेषण के लिए बहुत शक्तिशाली उपकरण हैं। सूचकांक शब्द: नॉनपैरामेट्रिक, बनावट विश्लेषण, आउटटेक्स, ब्रॉडैट्ज़, वितरण, हिस्टोग्राम, विपरीत। |
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12a97799334e3a455e278f2a995a93a6e0c034bf | इस पत्र में चीनी शब्द विभाजन के लिए एक एम्बेडिंग मिलान दृष्टिकोण का प्रस्ताव है, जो पारंपरिक अनुक्रम लेबलिंग ढांचे को सामान्यीकृत करता है और वितरित प्रतिनिधित्व का लाभ उठाता है। प्रशिक्षण और पूर्वानुमान एल्गोरिदम में रैखिक-समय जटिलता होती है। प्रस्तावित मॉडल के आधार पर, एक लालची खंडक विकसित किया जाता है और बेंचमार्क कॉर्पोरेस पर मूल्यांकन किया जाता है। प्रयोगों से पता चलता है कि हमारे लालची सेगमेंटर ने पिछले तंत्रिका नेटवर्क आधारित शब्द सेगमेंटरों की तुलना में बेहतर परिणाम प्राप्त किए हैं, और इसका प्रदर्शन अत्याधुनिक तरीकों के साथ प्रतिस्पर्धी है, इसके सरल सुविधा सेट और प्रशिक्षण के लिए बाहरी संसाधनों की अनुपस्थिति के बावजूद। |
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