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6ae2dd7824f45d9c721c1e0fdc79250b85a598d2 | हाल ही में बिग डेटा में रुचि ने कई कंपनियों को फर्म प्रदर्शन (एफपीईआर) को बढ़ाने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स क्षमता (बीडीएसी) विकसित करने के लिए प्रेरित किया है। हालांकि, बीडीएसी कुछ कंपनियों के लिए भुगतान करता है लेकिन दूसरों के लिए नहीं। ऐसा प्रतीत होता है कि बहुत कम लोगों ने बड़े डेटा के माध्यम से एक बड़ा प्रभाव प्राप्त किया है। इस चुनौती का समाधान करने के लिए, यह अध्ययन संसाधन आधारित सिद्धांत (आरबीटी) और सामाजिक भौतिकवाद के उलझन के दृष्टिकोण पर आधारित बीडीएसी मॉडल का प्रस्ताव करता है। निष्कर्षों से पता चलता है कि बीडीएसी एक पदानुक्रमित मॉडल है, जिसमें तीन प्राथमिक आयाम (यानी, प्रबंधन, प्रौद्योगिकी और प्रतिभा क्षमता) और 11 उप-आयाम (यानी, योजना, निवेश, समन्वय, नियंत्रण, कनेक्टिविटी, संगतता, मॉड्यूलरता, प्रौद्योगिकी प्रबंधन ज्ञान, तकनीकी ज्ञान, व्यावसायिक ज्ञान और संबंधपरक ज्ञान) शामिल हैं। निष्कर्ष उच्चतर क्रम के बीडीएसी मॉडल के उलझन अवधारणा के मूल्य और एफपीईआर पर इसके प्रभाव की पुष्टि करते हैं। परिणाम बीडीएसी एफपीईआर संबंध पर विश्लेषण क्षमता-व्यावसायिक रणनीति के संरेखण के महत्वपूर्ण प्रभाव को भी उजागर करते हैं। |
b8f2fb3975e15d13d12715ce53b37821a6214b9e | कुछ उदाहरणों का उल्लेख करना उचित है। प्रकृति में एक सामान्यतः पाया जाने वाला प्रणाली वास्तुकला है: पैटर्न 1: एक इकाई अपने जैसे अधिक संस्थाओं का उत्पादन करने का कारण बनती है। उसी समय, यह एक अन्य प्रकार की इकाई का उत्पादन करने का कारण बनता है जो जटिल प्रणालियों के सिद्धांतों के संदर्भ में वैज्ञानिक घटनाओं को समझना वैज्ञानिक और शैक्षणिक दोनों रूप से महत्वपूर्ण है। विज्ञान के विभिन्न विषयों की स्थितियां अक्सर एक ही सिद्धांत द्वारा शासित होती हैं, और इसलिए विषयों में ज्ञान के हस्तांतरण को बढ़ावा देना मूल्यवान क्रॉस-फर्टिलाइजेशन और वैज्ञानिक एकीकरण को संभव बनाता है। यद्यपि इस प्रकार के हस्तांतरण के लिए साक्ष्य ऐतिहासिक रूप से विवादास्पद रहा है, छात्रों के प्रयोगों और टिप्पणियों से जटिल प्रणालियों के सिद्धांतों के हस्तांतरण को बढ़ावा देने के लिए शैक्षणिक विधियों का सुझाव मिलता है। एक शक्तिशाली रणनीति यह है कि छात्र सक्रिय रूप से संज्ञानात्मक रूप से आधारित परिदृश्यों के तत्वों और बातचीत की व्याख्या करें। इस तरह की व्याख्या को सामान्य सिद्धांतों के साथ मामलों की प्रस्तुति के माध्यम से और छात्रों द्वारा मामलों के कम्प्यूटेशनल मॉडल की खोज और निर्माण द्वारा सुगम बनाया जा सकता है। परिणामी ज्ञान ठोस रूप से आधारित हो सकता है, फिर भी अत्यधिक परिप्रेक्ष्य-निर्भर और सामान्यीकृत हो सकता है। हम जटिल प्रणालियों के कम्प्यूटेशनल और मानसिक मॉडल को समन्वित करने के तरीकों, समझ और सामान्यीकरण को बढ़ावा देने में आदर्शवाद और ठोसता की भूमिकाओं और स्थानांतरण के लिए अन्य पूरक सैद्धांतिक दृष्टिकोणों पर चर्चा करते हैं। जटिल प्रणालियों को समझना 3 जटिल प्रणालियों के सिद्धांतों के माध्यम से स्थानांतरण को बढ़ावा देना छात्र जो कुछ भी सीख चुके हैं उसे नई स्थितियों में कब और कैसे स्थानांतरित करते हैं? यह शिक्षा और संज्ञानात्मक विज्ञान के सामने सबसे महत्वपूर्ण प्रश्नों में से एक है। इसका समाधान करने से महत्वपूर्ण व्यावहारिक परिणाम होते हैं, जबकि सीखने, सादृश्य तर्क और वैचारिक प्रतिनिधित्व से संबंधित गहरे बुनियादी अनुसंधान मुद्दों को भी छूते हैं। काफी शोध से पता चलता है कि छात्र जो कुछ भी सीखते हैं, उसे सहज रूप से स्थानांतरित नहीं करते हैं, कम से कम सतह से भिन्न डोमेन में नहीं (डेटरमैन, 1993; गिक और होलोआक, 1980; 1983) । यह चिंताजनक है क्योंकि शिक्षक सामग्री को इस उम्मीद के साथ चुनते हैं कि छात्र जो कुछ भी सीख चुके हैं उसे प्रासंगिक नई स्थितियों में लागू करेंगे। हमारा मानना है कि छात्र वैज्ञानिक सिद्धांतों को सतह से भिन्न क्षेत्रों में स्थानांतरित कर सकते हैं, और हम इस विश्वास में अकेले नहीं हैं (ब्रैंसफोर्ड और श्वार्ट्ज, 1999; जैकबसन, 2001; जड, 1908; साइमन, 1980) । अपने मामले को प्रस्तुत करने के लिए, हम उन प्रकार के हस्तांतरण का वर्णन करेंगे जिनके लिए लड़ने लायक है। इनकी पहचान करना केवल एक शैक्षिक प्रश्न नहीं है, बल्कि एक वैज्ञानिक प्रश्न भी है। इसी प्रकार, हम विज्ञान के प्रति एक नवीन दृष्टिकोण का वर्णन करेंगे जो जटिल प्रणालियों को नियंत्रित करने वाले सामान्य सिद्धांतों के अनुसार असमान क्षेत्रों से घटनाओं को एकजुट करने का प्रयास करता है। विज्ञान के लिए यह जटिल प्रणाली दृष्टिकोण वैज्ञानिक समझ प्रदान करने के लिए अद्वितीय शैक्षिक अवसर प्रदान करता है जो ठोस रूप से आधारित है, फिर भी परिवहन योग्य है। एक आधारभूत सामान्यीकरण की धारणा एक ऑक्सीमोरोन की तरह लग सकती है, लेकिन यह हमारे हस्तांतरण के विवरण की कुंजी है। सामान्यीकरण के लिए समय-सम्मानित विधि प्रतीकात्मक औपचारिकताओं का उपयोग करना है जैसे कि प्रेडिकेट तर्क या बीजगणित। ये औपचारिकताएं एक छात्र को किसी स्थिति की विशिष्टताओं को पार करने में सक्षम बना सकती हैं, लेकिन वे स्थिति की अंतर्ज्ञानात्मक समझ से परिणामी अमूर्तता को डिस्कनेक्ट करने का भी जोखिम उठाती हैं। इसके बजाय, हम सीखने और शिक्षण विधियों का प्रस्ताव करते हैं जो स्थिति की व्याख्याओं को बढ़ावा देते हैं जो ठोस हैं, जहां तक वे अवधारणात्मक, समय और स्थानिक रूप से आधारित हैं। हालांकि, वे अभी भी आदर्श हैं क्योंकि स्थिति के कई तत्वों को अनदेखा या अत्यधिक सरलीकृत किया जाता है। इस पेपर में, हम निम्नलिखित चरणों के माध्यम से ग्राउंडेड सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए एक दृष्टिकोण विकसित करेंगे: 1) 1 का वर्णन करें। स्थित अमूर्तता की धारणा को भी देखें अनुभाग में स्थानांतरण के अन्य दृष्टिकोणों की तुलना। जटिल प्रणालियों को समझना 4 विज्ञान के जटिल प्रणालियों के खातों की प्रकृति, 2) सामान्य जटिल प्रणालियों के सिद्धांतों के उदाहरण प्रदान करते हैं जो कई केस स्टडी में दिखाई देते हैं, 3) जटिल प्रणालियों के माध्यम से विज्ञान को पढ़ाने के शैक्षणिक लाभों का वर्णन करें, 4) जटिल प्रणालियों के संबंध में स्थानांतरण और सामान्यीकरण के महत्व पर चर्चा करें, 5) धारणात्मक रूप से ग्राउंडेड अभी तक व्याख्यात्मक सिमुलेशन के माध्यम से सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए एक विधि प्रस्तुत करें, 6) ग्राउंडेड सिमुलेशन से औपचारिकता-केंद्रित रणनीतियों के लिए सामान्यीकरण की तुलना करें, और 7) कम्प्यूटेशनल और मानसिक मॉडल के बीच समानताएं खींचें, डिजाइन सिद्धांतों की पहचान करने के उद्देश्य से जो दो प्रकार के मॉडल को जाल करने की अनुमति देते हैं। विज्ञान को जटिल प्रणालियों के सिद्धांतों से जोड़ना विज्ञान को आगे बढ़ाने का एक तरीका है कि सिद्धांतों को धीरे-धीरे विकसित किया जाए, प्रयोगात्मक विवरण जोड़े जाएं और तंत्रात्मक विवरणों को विस्तृत किया जाए। इस कथन के अनुसार, शैतान विवरण में है और वैज्ञानिकों का उचित व्यवसाय इन विवरणों का पीछा करना है। विज्ञान की इस दृष्टि को जॉन हॉर्गन ने 1996 की अपनी पुस्तक द एंड ऑफ साइंस में सबसे अधिक जोर देकर चित्रित किया था। उन्होंने तर्क दिया कि मौलिक वैज्ञानिक सिद्धांतों और खोजों का युग बीत चुका है, और जो कुछ भी किया जाना बाकी है वह आइंस्टीन, डार्विन और न्यूटन जैसे लोगों द्वारा पहले से ही निर्धारित सिद्धांतों के विवरण को परिष्कृत करना है। वैज्ञानिक विशेषज्ञता की तीव्र गति हॉर्गन के तर्क का समर्थन करती प्रतीत होती है। हम एक ऐसे युग से चले गए हैं जब केवल प्रमुख वैज्ञानिक पत्रिकाएं Nature और Science थीं, जो विशेष पत्रिकाओं जैसे Journal of Contaminant Hydrology और Journal of Shoulder and Elbow Surgery के युग में हैं, प्रत्येक कई अलग-अलग उप-विशेषताओं के लिए एक छतरी आउटलेट है। एक विज्ञान सलाहकार बोर्ड के उत्तरदाताओं में से आधे से अधिक का मानना है कि जीवविज्ञानी संकीर्ण रूप से परिभाषित जैविक क्षेत्रों में विशेषज्ञता प्राप्त करके बड़ी तस्वीर का ट्रैक खो रहे हैं। फिर भी, कई वैज्ञानिक अपनी आंखों और दिमाग के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले विद्वानों के उत्पादन की विशाल मात्रा के कारण और भी अधिक डिग्री के लिए विशेषज्ञता के लिए मजबूर महसूस करते हैं। वैज्ञानिकों के एक छोटे से उपसमूह ने विशेषज्ञता बढ़ाने की दिशा में प्रवृत्ति को उलटने का विकल्प चुना है। इसके बजाय उन्होंने उन सिद्धांतों का अनुसरण किया है जो भौतिकी से लेकर जीव विज्ञान और सामाजिक विज्ञान तक कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में लागू होते हैं। इन सिद्धांतों को इन क्षेत्रों में रूपक या अस्पष्ट तरीके से लागू नहीं किया जाता है, क्योंकि अराजकता और अखंड शब्द अक्सर कला या पारस्परिक संबंधों पर लागू होते थे। बल्कि, जटिल प्रणाली शोधकर्ताओं का दावा है कि एक ही विशिष्ट सिद्धांत, कभी-कभी समीकरणों के रूप में या कम्प्यूटेशनल नियमों के सेट के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, प्रतीत होता है कि विभिन्न घटनाओं का वर्णन कर सकता है। जटिल प्रणालियों से हम उन प्रणालियों को संदर्भित करते हैं जिनमें कई अलग-अलग तत्व होते हैं जो स्थानीय रूप से परस्पर क्रिया करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप समय के साथ वैश्विक रूप से बदलती प्रणाली होती है। पिछले कुछ दशकों में, जटिल प्रणालियों के सिद्धांत का क्षेत्र तेजी से विकसित हुआ है (बार-यम, 1997; हॉलैंड, 1995; काफमैन, 1993; वोल्फ्राम, 2002) । जटिल प्रणालियों का सिद्धांत और विधियां अब विज्ञानों के लिए विशिष्ट हैं और लगभग हर शैक्षणिक अनुशासन और पेशे में पाई जा सकती हैं (अमाराल और ओट्टिनो, 2004; बाराबासी, 2002; डायरमेयर और मर्लो, 2000; एपस्टीन और एक्सटेल 1996; वोल्फ्राम, 1986) । यह पहली बार में लग सकता है कि जटिल प्रणालियाँ प्राकृतिक और सामाजिक घटनाओं का एक छोटा सा अंश हैं। लेकिन, यह क्षेत्र की गलतफहमी होगी। जो कुछ भी एक जटिल प्रणाली या जटिल घटना बनाता है वह परिप्रेक्ष्य की बात है। यदि आप जटिल प्रणालियों के दृष्टिकोण को लेते हैं, तो सिस्टम तत्वों की बातचीत पर ध्यान केंद्रित करते हुए, प्रकृति और समाज में लगभग हर प्रणाली को एक जटिल प्रणाली के रूप में वर्णित किया जा सकता है। इस दृष्टिकोण से देखा जाए तो जटिल प्रणाली सिद्धांतों और विधियों का उपयोग करके प्रणाली का विश्लेषण किया जा सकता है। जटिल प्रणालियों के सिद्धांत ने कई सामान्य सिद्धांतों का वर्णन किया है जो विभिन्न प्रकार के पारंपरिक विषयों में प्राकृतिक और सामाजिक प्रणालियों का वर्णन कर सकते हैं। |
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842301714c2513659a6814a7e9b5ae761136f9d8 | इस अध्याय में, हम उन विधियों का सर्वेक्षण करते हैं जो ग्राफ डेटा पर कीवर्ड खोज करते हैं। कीवर्ड सर्च जटिल डाटा संरचनाओं से जानकारी प्राप्त करने के लिए एक सरल लेकिन उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस प्रदान करता है। चूंकि वास्तविक जीवन के कई डेटासेट पेड़ों और ग्राफों द्वारा दर्शाए जाते हैं, इसलिए कीवर्ड खोज विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए एक आकर्षक तंत्र बन गया है। इस सर्वेक्षण में, हम स्कीमा ग्राफ पर कीवर्ड खोज के तरीकों पर चर्चा करते हैं, जो एक्सएमएल डेटा और संबंधपरक डेटा के लिए सार प्रतिनिधित्व हैं, और स्कीमा-मुक्त ग्राफ पर कीवर्ड खोज के तरीकों पर। हमारी चर्चा में, हम ग्राफ पर कीवर्ड खोज की तीन प्रमुख चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। पहला, ग्राफ़ पर कीवर्ड खोज का अर्थशास्त्र क्या है, या, कीवर्ड खोज के लिए उत्तर के रूप में क्या योग्य है; दूसरा, एक अच्छा उत्तर क्या है, या, उत्तरों को कैसे रैंक करना है; तीसरा, कीवर्ड खोज को कुशलतापूर्वक कैसे करना है। हम कुछ अनसुलझे चुनौतियों पर भी चर्चा करते हैं और कुछ नई अनुसंधान दिशाओं का प्रस्ताव करते हैं। |
21813c61601a8537136488ce55a2c15669365ef9 | हम किसी भी निश्चित धनात्मक पूर्णांक p के लिए Ω ((n−p) जितना छोटा हो सकता है, तंग त्रुटि सीमाओं के साथ व्यक्तिगत PageRank वेक्टरों की गणना के लिए एक बेहतर एल्गोरिथ्म देते हैं। एक दिए गए ग्राफ में किनारों की एक मात्रात्मक रैंकिंग की गणना के लिए बेहतर PageRank एल्गोरिथ्म महत्वपूर्ण है। हम किनारों की रैंकिंग का उपयोग दो परस्पर संबंधित समस्याओं की जांच करने के लिए करेंगे - ग्राफ स्पार्सिफिकेशन और ग्राफ विभाजन। हम एक बेहतर विभाजन एल्गोरिथ्म प्राप्त करने के लिए PageRank वेक्टर का उपयोग कर ग्राफ स्पार्सिफिकेशन और विभाजन एल्गोरिदम को जोड़ सकते हैं। |
71c3182fa122a1d6ccd4aa8eb9dccd95314b848b | आधुनिक समाज के विभिन्न पहलुओं में साइबर-फिजिकल सिस्टम (सीपीएस) की व्यापकता तेजी से बढ़ रही है। इससे सीपीएस विभिन्न प्रकार के हमलों के लिए तेजी से आकर्षक लक्ष्य बन जाता है। हम साइबर सुरक्षा को सीपीएस सुरक्षा का अभिन्न अंग मानते हैं। इसके अतिरिक्त, सीपीएस-विशिष्ट पहलुओं की जांच करने की आवश्यकता है जो साइबर सुरक्षा के दायरे से बाहर हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि साइबर-भौतिक डोमेन सीमा को पार करने में सक्षम हमलों का विश्लेषण किया जाना चाहिए। इस तरह के क्रॉस-डोमेन हमलों के लिए सीपीएस की भेद्यता व्यावहारिक रूप से कई उदाहरणों द्वारा साबित की गई है, उदाहरण के लिए, वर्तमान में सबसे प्रसिद्ध स्टक्सनेट हमले द्वारा। इस पेपर में, हम सीपीएस पर हमलों के वर्णन के लिए वर्गीकरण का प्रस्ताव करते हैं। प्रस्तावित वर्गीकरण पारंपरिक साइबर हमलों के साथ-साथ सीपीएस पर क्रॉस-डोमेन हमलों का प्रतिनिधित्व करने में सक्षम है। इसके अलावा, प्रस्तावित वर्गीकरण के आधार पर हम हमले के वर्गीकरण को परिभाषित करते हैं। प्रस्तावित वर्गीकरण के कई संभावित अनुप्रयोग क्षेत्रों पर व्यापक रूप से चर्चा की गई है। अन्य बातों के अलावा, इसका उपयोग सीपीएस पर ज्ञात हमलों के बारे में ज्ञान का आधार स्थापित करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, प्रस्तावित विवरण संरचना इन हमलों के मात्रात्मक और गुणात्मक विश्लेषण को बढ़ावा देगी, जो दोनों आवश्यक रूप से सीपीएस सुरक्षा में सुधार करने के लिए हैं। |
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9f7d7dc88794d28865f28d7bba3858c81bdbc3db | सुदृढीकरण सीखने से स्वायत्त रोबोटों को न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ व्यवहार कौशल के बड़े प्रदर्शन को सीखने में सक्षम बनाने का वादा किया गया है। हालांकि, सुदृढीकरण सीखने के रोबोट अनुप्रयोग अक्सर वास्तविक भौतिक प्रणालियों के लिए व्यावहारिक प्रशिक्षण समय प्राप्त करने के पक्ष में सीखने की प्रक्रिया की स्वायत्तता से समझौता करते हैं। इसमें आम तौर पर हाथ से तैयार नीतिगत प्रतिनिधित्व और मानव-आपूर्ति प्रदर्शनों को शामिल करना शामिल है। गहरी सुदृढीकरण सीखने से सामान्य प्रयोजन तंत्रिका नेटवर्क नीतियों को प्रशिक्षित करके इस सीमा को कम किया जाता है, लेकिन प्रत्यक्ष गहरी सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम के अनुप्रयोग अब तक सिम्युलेटेड सेटिंग्स और अपेक्षाकृत सरल कार्यों तक सीमित हैं, क्योंकि उनकी स्पष्ट उच्च नमूना जटिलता है। इस पेपर में, हम प्रदर्शित करते हैं कि हाल ही में गहरे क्यू-फंक्शन के ऑफ-पॉलिसी प्रशिक्षण पर आधारित एक गहरी सुदृढीकरण सीखने एल्गोरिथ्म जटिल 3 डी हेरफेर कार्यों के लिए स्केल कर सकता है और वास्तविक भौतिक रोबोटों पर प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त रूप से गहरे तंत्रिका नेटवर्क नीतियों को सीख सकता है। हम यह प्रदर्शित करते हैं कि प्रशिक्षण समय को कई रोबोटों में एल्गोरिदम को समानांतर करके और कम किया जा सकता है जो असिंक्रोनस रूप से अपनी नीति अपडेट को साझा करते हैं। हमारे प्रयोगात्मक मूल्यांकन से पता चलता है कि हमारी विधि सिमुलेशन में विभिन्न प्रकार के 3 डी हेरफेर कौशल और वास्तविक रोबोटों पर जटिल दरवाजा खोलने के कौशल को बिना किसी पूर्व प्रदर्शन या मैन्युअल रूप से डिज़ाइन किए गए प्रतिनिधित्व के सीख सकती है। |
de81d968a660df67a8984df6aa77cf88df77259f | वर्तमान में, एक अतिरिक्त घटक के बिना एक शक्ति विघटन विधि एक एकल चरण एसी कनवर्टर के लिए प्रस्तावित है, जिसमें एक फ्लाइंग कैपेसिटर डीसी / डीसी कनवर्टर (एफसीसी) और वोल्टेज स्रोत इन्वर्टर (वीएसआई) शामिल हैं। विशेष रूप से, एफसीसी में एक छोटे से फ्लाइंग कैपेसिटर का उपयोग बूस्ट ऑपरेशन और डबल-लाइन-फ्रीक्वेंसी पावर रिपल रिडक्शन दोनों के लिए किया जाता है। इस प्रकार, एक बड़े इलेक्ट्रोलाइटिक कैपेसिटर के उपयोग से बचने के लिए डीसी-लिंक कैपेसिटर मान को कम किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, घटक डिजाइन, जैसे, बूस्ट इंडक्टर और फ्लाइंग कैपेसिटर, को स्पष्ट किया जाता है जब प्रस्तावित नियंत्रण लागू किया जाता है। प्रस्तावित नियंत्रण की वैधता की पुष्टि करने के लिए 1.5 किलोवाट के एक प्रोटोटाइप का उपयोग करके प्रयोग किए गए थे। प्रयोगात्मक परिणामों से पता चला कि प्रस्तावित नियंत्रण के उपयोग से डीसी-लिंक वोल्टेज लहर 74.5% तक कम हो गई और इन्वर्टर आउटपुट करंट का कुल हार्मोनिक विकृति (टीएचडी) 5% से कम थी। इसके अलावा, 1.1 किलोवाट के भार पर 95.4% की अधिकतम प्रणाली दक्षता प्राप्त की गई थी। अंत में, उच्च शक्ति घनत्व डिजाइन का मूल्यांकन पैरेटो फ्रंट अनुकूलन द्वारा किया जाता है। तीन शक्ति विघटन टोपोलॉजी के शक्ति घनत्वों की तुलना की जाती है, जैसे कि एक बूस्ट टोपोलॉजी, एक बक् टोपोलॉजी और प्रस्तावित टोपोलॉजी। नतीजतन, प्रस्तावित टोपोलॉजी यहां पर विचार किए गए टोपोलॉजी के बीच सबसे अधिक शक्ति घनत्व (5.3 kW/dm3) प्राप्त करती है। |
470a6b517b36ed5c8125f93bb8a82984e8835c55 | इस लेख में, हम एक उपन्यास सामान्य छवि पूर्व-वर्ग प्रोफाइल पूर्व का उपयोग करके एक छवि सुपर-रिज़ॉल्यूशन दृष्टिकोण का प्रस्ताव करते हैं, जो छवि ग्रेडियंट के आकार और तीक्ष्णता का वर्णन करने वाला एक पैरामीटर पूर्व है। प्राकृतिक छवियों की एक बड़ी संख्या से सीखी गई पूर्ववर्ती ढाल प्रोफ़ाइल का उपयोग करके, हम कम-रिज़ॉल्यूशन छवि से उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि का अनुमान लगाने पर छवि ढालों पर एक बाधा प्रदान कर सकते हैं। इस सरल लेकिन बहुत प्रभावी पूर्व के साथ, हम अत्याधुनिक परिणामों का उत्पादन करने में सक्षम हैं। पुनर्निर्मित उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि तेज है जबकि इसमें दुर्लभ रिंगिंग या झुर्रीदार कलाकृतियां हैं। |
857176d022369e963d3ff1be2cb9e1ca2f674520 | हम बड़े पैमाने पर ज्ञान ग्राफ (KG) में तर्क करना सीखने की समस्या का अध्ययन करते हैं। अधिक विशेष रूप से, हम मल्टी-हॉप संबंधीय मार्गों को सीखने के लिए एक उपन्यास सुदृढीकरण सीखने के ढांचे का वर्णन करते हैंः हम ज्ञान ग्राफ एम्बेडिंग के आधार पर निरंतर राज्यों के साथ एक नीति-आधारित एजेंट का उपयोग करते हैं, जो अपने मार्ग का विस्तार करने के लिए सबसे आशाजनक संबंध का नमूना लेकर केजी वेक्टर स्पेस में तर्क देता है। पूर्व के काम के विपरीत, हमारे दृष्टिकोण में एक इनाम फ़ंक्शन शामिल है जो सटीकता, विविधता और दक्षता को ध्यान में रखता है। प्रयोगात्मक रूप से, हम दिखाते हैं कि हमारी प्रस्तावित विधि फ्रीबेस और कभी न खत्म होने वाले भाषा सीखने के डेटासेट पर एक पथ-रैंकिंग आधारित एल्गोरिथ्म और ज्ञान ग्राफ एम्बेडिंग विधियों को बेहतर बनाती है। |
8597da33970c02df333d9d6520884c1ba3f5fb17 | हम एक नई गति ट्रैकिंग तकनीक प्रस्तुत करते हैं जो उपभोक्ता गहराई सेंसर द्वारा दर्ज किए गए एकल दृश्य गहराई इनपुट से गैर-कठोर ज्यामिति और आंदोलनों को मज़बूती से पुनर्निर्माण करती है। यह विचार इस अवलोकन पर आधारित है कि अधिकांश गैर-कठोर गति (विशेष रूप से मानव-संबंधित गति) अंतर्निहित रूप से स्पष्ट गति उप-स्थान में शामिल हैं। इस लाभ का लाभ उठाने के लिए, हम एक उपन्यास <इनलाइन-फॉर्मूला> <टेक्स-मैथ नोटेशन="लैटेक्स"> $ एल_0 $ </ टेक्स-मैथ> <विकल्प> <इनलाइन-ग्राफिक एक्सलिंकः href="xu-ieq2-2688331.gif"/> </ विकल्प> <इनलाइन-फॉर्मूला> आधारित गति नियामक का प्रस्ताव करते हैं, जिसमें एक पुनरावर्ती सॉल्वर होता है जो स्पष्ट रूप से स्थानीय विकृतियों को जोड़दार संरचनाओं के साथ प्रतिबंधित करता है, जिससे समाधान स्थान और भौतिक व्यवहार्य विकृतियां कम हो जाती हैं। <इनलाइन-formula><tex-math notation="LaTeX">$L_0$</tex-math> <alternatives><इनलाइन-ग्राफिक xlink:href="xu-ieq3-2688331.gif"/></alternatives></inline-formula> रणनीति उपलब्ध गैर-कठोर गति ट्रैकिंग पाइपलाइन में एकीकृत है, और धीरे-धीरे ट्रैकिंग के साथ ऑनलाइन आर्टिकुलेट जॉइंट्स जानकारी निकालती है, जो परिणामों में ट्रैकिंग त्रुटियों को ठीक करती है। अनुलग्नक जोड़ों की जानकारी का उपयोग निम्नलिखित ट्रैकिंग प्रक्रिया में ट्रैकिंग सटीकता में और सुधार करने और ट्रैकिंग विफलताओं को रोकने के लिए किया जाता है। जटिल मानव शरीर की गति पर व्यापक प्रयोगों से पता चलता है कि हमारा दृष्टिकोण गति ट्रैकिंग में मजबूती और सटीकता में काफी सुधार करता है। |
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0b277244b78a172394d3cbb68cc068fb1ebbd745 | जैसे-जैसे अधिक संवेदनशील डेटा इंटरनेट पर तीसरे पक्ष की साइटों द्वारा साझा और संग्रहीत किया जाता है, इन साइटों पर संग्रहीत डेटा को एन्क्रिप्ट करने की आवश्यकता होगी। डेटा को एन्क्रिप्ट करने का एक दोष यह है कि इसे केवल एक मोटे स्तर पर ही चुनिंदा रूप से साझा किया जा सकता है (यानी, किसी अन्य पार्टी को आपकी निजी कुंजी देकर) । हम एक नया क्रिप्टो सिस्टम विकसित करते हैं एन्क्रिप्टेड डेटा के बारीक-सीमित साझाकरण के लिए जिसे हम कुंजी-नीति विशेषता-आधारित एन्क्रिप्शन (KP-ABE) कहते हैं। हमारे क्रिप्टो सिस्टम में, सिफरटेक्स्ट्स को विशेषताओं के सेट के साथ लेबल किया जाता है और निजी कुंजी एक्सेस संरचनाओं से जुड़ी होती है जो नियंत्रित करती है कि सिफरटेक्स्ट्स एक उपयोगकर्ता डिक्रिप्ट करने में सक्षम है। हम लेखापरीक्षा-लॉग सूचना और प्रसारण एन्क्रिप्शन के साझाकरण के लिए हमारे निर्माण की प्रयोज्यता का प्रदर्शन करते हैं। हमारा निर्माण निजी कुंजी के प्रत्यायोजन का समर्थन करता है जो पदानुक्रमित पहचान-आधारित एन्क्रिप्शन (HIBE) को शामिल करता है. |
48b7ca5d261de75f66bc41c1cc658a00c4609199 | हालांकि हाल ही में सोशल मीडिया के विश्लेषण पर बहुत काम किया गया है ताकि लोगों को वर्तमान विषयों के बारे में क्या लगता है, इसके बारे में पता चल सके, लेकिन अभी भी कई चुनौतियां हैं जिनका सामना करना है। मूल रूप से अधिक नियमित प्रकार के पाठों जैसे समाचार लेखों के लिए डिज़ाइन की गई पाठ खनन प्रणालियों को फेसबुक पोस्ट, ट्वीट्स आदि से निपटने के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता हो सकती है। इस लेख में, हम सोशल मीडिया से राय खनन से संबंधित विभिन्न मुद्दों पर चर्चा करते हैं, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) प्रणाली पर वे जो चुनौतियां डालते हैं, उनके साथ दो उदाहरण अनुप्रयोगों के साथ हमने बहुत अलग क्षेत्रों में विकसित किया है। अधिकांश राय खनन कार्य के विपरीत, जो मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है, हमने एक मॉड्यूलर नियम-आधारित दृष्टिकोण विकसित किया है जो उथले भाषाई विश्लेषण करता है और अंतिम राय ध्रुवीयता और स्कोर उत्पन्न करने के लिए कई भाषाई उप-घटकों पर बनाता है। |
2b7d5931a08145d9a501af9839fb9f8954c82c3c | फोटोवोल्टिक (पीवी) ग्रिड-कनेक्शन सिस्टम के विन्यास को सरल बनाने के लिए, इस पेपर में एक बक-बूस्ट डीसी-डीसी कनवर्टर को अपनाने का प्रस्ताव है, और फिर लाइन-कम्यूटेड के साथ एच-ब्रिज अनफोल्डिंग सर्किट के साथ कनेक्शन के माध्यम से एक एकल-चरण इन्वर्टर विकसित करता है। डीसी इनपुट-वोल्टेज और एसी आउटपुट-वोल्टेज की स्थितियों के आधार पर, प्रस्तावित सर्किट एक स्टेप-डाउन या स्टेप-अप इन्वर्टर के रूप में कार्यात्मक रूप से काम कर सकता है। यह व्यापक वोल्टेज-विस्थापन सीमा वाले अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है। चूंकि उच्च आवृत्ति के साथ केवल एक स्विच संचालित होता है, इसलिए दक्षता में सुधार के लिए स्विचिंग हानि को काफी कम किया जा सकता है। अंत में, 110 Vrms/60 Hz आउटपुट वोल्टेज के साथ एक प्रयोगशाला प्रोटोटाइप को सिमुलेट किया जाता है और प्रस्तावित इन्वर्टर की व्यवहार्यता को सत्यापित करने के लिए तदनुसार लागू किया जाता है। |
373cf414cc038516a2cff11d7caafa3ff1031c6d | हाल के कामों से पता चला है कि कैसे डेनोइजिंग और कॉन्ट्रैक्टिव ऑटोकोडर डेटा-जनरेटिंग घनत्व की संरचना को निहित रूप से कैप्चर करते हैं, इस मामले में जहां भ्रष्टाचार शोर गौसियन है, पुनर्निर्माण त्रुटि वर्ग त्रुटि है, और डेटा निरंतर-मूल्यवान है। इसने इस निहित रूप से सीखे घनत्व फ़ंक्शन से नमूनाकरण के लिए विभिन्न प्रस्तावों का नेतृत्व किया है, जिसमें लैंजेविन और मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एमसीएमसी का उपयोग किया गया है। हालांकि, यह स्पष्ट नहीं था कि कैसे नियमित ऑटो-एन्कोडर की प्रशिक्षण प्रक्रिया को अंतर्निहित डेटा जनरेटिंग वितरण के निहित अनुमान से जोड़ना है जब डेटा असतत होता है, या भ्रष्टाचार प्रक्रिया और पुनर्निर्माण त्रुटियों के अन्य रूपों का उपयोग करना है। एक और मुद्दा गणितीय औचित्य है जो केवल छोटे भ्रष्टाचार के शोर की सीमा में मान्य है। हम यहाँ समस्या पर एक अलग हमला प्रस्तावित करते हैं, जो इन सभी मुद्दों से संबंधित हैः मनमाने ढंग से (लेकिन काफी शोर) भ्रष्टाचार, मनमाने ढंग से पुनर्निर्माण हानि (एक लॉग-संभावना के रूप में देखा गया), दोनों असतत और निरंतर-मूल्य वाले चर को संभालना, और गैर-अंतहीन भ्रष्टाचार शोर (या गैर-अंतहीन संविदात्मक दंड) के कारण पूर्वाग्रह को हटाना। |
ee8c779e7823814a5f1746d883ca77b26671b617 | JSTOR संग्रह का आपका उपयोग JSTOR के उपयोग के नियम और शर्तों की आपकी स्वीकृति को दर्शाता है, जो http://www.jstor.org/about/terms.html पर उपलब्ध है। JSTOR के उपयोग के नियम और शर्तें, भाग में, प्रदान करती हैं कि जब तक आपने पूर्व अनुमति प्राप्त नहीं की है, आप किसी पत्रिका के पूरे अंक या लेखों की कई प्रतियां डाउनलोड नहीं कर सकते हैं, और आप JSTOR संग्रह में सामग्री का उपयोग केवल अपने व्यक्तिगत, गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए कर सकते हैं। कृपया इस काम के किसी भी आगे के उपयोग के बारे में प्रकाशक से संपर्क करें। प्रकाशक संपर्क जानकारी http://www.jstor.org/journals/asl.html पर प्राप्त की जा सकती है। जेएसटीओआर प्रसारण के किसी भी भाग की प्रत्येक प्रति में उसी कॉपीराइट नोटिस को शामिल करना होगा जो इस तरह के प्रसारण की स्क्रीन या मुद्रित पृष्ठ पर दिखाई देता है। |
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8db9e3f2384b032278ed9e9113021538ef4b9b94 | व्यंग्य ऑनलाइन समुदायों में व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला भाषण का एक परिष्कृत रूप है। हालांकि, व्यंग्य की स्वतः पहचान एक नया कार्य है। व्यंग्य की मान्यता समीक्षा सारांश और रैंकिंग प्रणालियों के प्रदर्शन में योगदान दे सकती है। यह पेपर SASI, एक उपन्यास अर्ध-पर्यवेक्षित एल्गोरिथ्म के लिए सरकाज़्म पहचान प्रस्तुत करता है जो उत्पाद समीक्षाओं में व्यंग्यात्मक वाक्यों को पहचानता है। एसएएसआई के दो चरण होते हैं: अर्ध-निगरानी पैटर्न अधिग्रहण, और व्यंग्य वर्गीकरण। हमने विभिन्न पुस्तकों और उत्पादों के लिए लगभग 66000 अमेज़ॅन समीक्षाओं के डेटा सेट पर प्रयोग किया। एक स्वर्ण मानक का उपयोग करते हुए जिसमें प्रत्येक वाक्य को 3 एनोटेटरों द्वारा टैग किया गया था, हमने 77% की सटीकता प्राप्त की और 83.1% की याददाश्त की उपहासपूर्ण वाक्यों की पहचान करने के लिए। हमें कुछ मजबूत विशेषताएं मिलीं जो कि व्यंग्यात्मक अभिव्यक्तियों की विशेषता हैं। हालांकि, अधिक सूक्ष्म पैटर्न-आधारित विशेषताओं का संयोजन व्यंग्य के विभिन्न पहलुओं की पहचान करने में अधिक आशाजनक साबित हुआ। हम ऑनलाइन समुदायों और सामाजिक नेटवर्क में व्यंग्य का उपयोग करने की प्रेरणा पर भी अनुमान लगाते हैं। |
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94f8a728a072b9b48b043a87b16619a052340421 | नवीनतम वायरलेस सेंसर नेटवर्क प्रौद्योगिकियां जल ग्रिड की स्वचालित निगरानी और जल खपत की स्मार्ट मीटरिंग करने के लिए व्यवहार्य समाधान प्रदान कर सकती हैं। हालांकि, जल पाइप के साथ स्थित सेंसर नोड्स बिजली ग्रिड सुविधाओं तक नहीं पहुंच सकते हैं, ताकि उनकी कार्य परिस्थितियों द्वारा आवश्यक ऊर्जा प्राप्त की जा सके। इस अर्थ में, यह बुनियादी महत्व का है कि नेटवर्क आर्किटेक्चर को इस तरह से डिजाइन किया जाए कि न्यूनतम संभव शक्ति की आवश्यकता हो। इस पेपर में भविष्य के स्मार्ट वाटर ग्रिड में संभावित अपनाने के लिए वायरलेस मीटरिंग बस प्रोटोकॉल की उपयुक्तता की जांच की गई है, इसके प्रसारण प्रदर्शन का मूल्यांकन, प्रोटोटाइप सेंसर नोड्स के माध्यम से निष्पादित सिमुलेशन और प्रयोगात्मक परीक्षणों के माध्यम से किया गया है। |
25931b74f11f0ffdd18c3f81d3899c0efa710223 | इस लेख में निवेशक के दृष्टिकोण से म्यूचुअल फंड के प्रदर्शन का विश्लेषण किया गया है। हम एक औसत-विचलन निवेशक के लिए पोर्टफोलियो-चयन समस्या का अध्ययन करते हैं जो जोखिम-मुक्त परिसंपत्ति, सूचकांक निधि और सक्रिय रूप से प्रबंधित म्यूचुअल फंड के बीच चयन करता है। इस समस्या को हल करने के लिए, हम प्रदर्शन मूल्यांकन की बेयसियन विधि का उपयोग करते हैं; हमारे दृष्टिकोण में एक प्रमुख नवाचार प्रबंधकीय कौशल के बारे में पूर्व मान्यताओं का एक सुसंगत सेट का विकास है। फिर हम 1,437 म्यूचुअल फंड के एक नमूने पर अपनी पद्धति लागू करते हैं। हम पाते हैं कि कुछ अत्यंत संशयवादी पूर्व मान्यताओं के बावजूद सक्रिय प्रबंधकों को आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण आवंटन होते हैं। सक्रिय रूप से प्रबंधित इक्विटी म्यूचुअल फंड्स में ट्रिलियन डॉलर की संपत्ति होती है, वे प्रबंधन शुल्क में दसियों अरबों डॉलर इकट्ठा करते हैं, और निवेशकों, प्रेस और शोधकर्ताओं का बहुत ध्यान आकर्षित करते हैं। वर्षों से, कई विशेषज्ञ कह रहे हैं कि निवेशक कम लागत वाले निष्क्रिय रूप से प्रबंधित सूचकांक निधियों में बेहतर होंगे। सूचकांक निधियों में हालिया वृद्धि के बावजूद, सक्रिय प्रबंधक अभी भी म्यूचुअल फंड परिसंपत्तियों के विशाल बहुमत को नियंत्रित करते हैं। क्या इन सक्रिय प्रबंधकों में से कोई भी अपने अतिरिक्त खर्च के लायक है? क्या निवेशकों को सक्रिय रूप से प्रबंधित सभी म्यूचुअल फंडों से बचना चाहिए? जेन्सेन के बाद से, अधिकांश अध्ययनों से पता चला है कि म्यूचुअल फंडों का ब्रह्मांड खर्चों के बाद अपने बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन नहीं करता है। दूसरी ओर, हाल के अध्ययनों से पता चला है कि भविष्य में असामान्य रिटर्न ~अल्फा! पूर्वानुमान पूर्व के रिटर्न या अल्फा का उपयोग करके किया जा सकता है, * पूर्व के फंड बैक्स और मेट्रिक वित्त विभाग, द वॉर्टन स्कूल, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय से हैं। वॉचर वित्त विभाग, स्टर्न स्कूल, न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय से हैं। हम निक बारबेरिस, गैरी चेम्बरलेन, केन फ्रेंच, विल गोट्ज़मैन, कार्सटन हैंसन, क्रिस जोन्स, टॉम नॉक्स, टोनी लैंकेस्टर, लुबोज़ पास्टर, आंद्रे पेरोल्ड, स्टीव रॉस, एंड्रे श्लेफर, रॉब स्टैम्बाउ, रेने स्टुलज़, शेरिडन टाइटमैन, एक गुमनाम रेफरी और कोलंबिया, वॉर्टन, एनबीईआर, 1999 एनबीईआर समर इंस्टीट्यूट और 2000 एएफए बैठकों में सेमिनार प्रतिभागियों को उपयोगी टिप्पणियों के लिए धन्यवाद देते हैं। वचटर ने वित्तीय सहायता के लिए लेमन ब्रदर्स को धन्यवाद दिया। 1 हाल ही में, कारहर्ट ~ 1995 !, मल्कीएल ~ 1995 !, और डेनियल एट अल। ~1997! सभी छोटे या शून्य औसत असामान्य रिटर्न का उपयोग कर आधुनिक प्रदर्शन-मूल्यांकन विधियों पर नमूने है कि अपेक्षाकृत जीवित पूर्वाग्रह से मुक्त हैं. 2 कार्लसन ~1970! , लेमन और मॉडस्ट ~1987! , ग्रिनब्लाट और टिटमैन ~1988, 1992! , हेन्ड्रिक्स, पटेल और ज़ेखौसर ~1993! , गोएट्ज़मैन और इबॉटसन ~1994! , ब्राउन और गोएट्ज़मैन ~1995! , एल्टन, ग्रूबर और ब्लेक ~1996! , और कारहार्ट ~1997! वित्त का जर्नल • खंड. एलवीआई, नहीं। 1 • फ़रवरी 2001 |
f23ecb25c3250fc6e2d3401dc2f54ffd6135ae2e | मिलीमीटर-वेव और टेराहर्ट्ज (30-10 000 गीगाहर्ट्ज) प्रौद्योगिकियों के विकास में महत्वपूर्ण प्रगति की गई है ताकि इस अभी भी पूरी तरह से खोजे नहीं गए विद्युत चुम्बकीय स्पेक्ट्रम में बढ़ती रुचि का सामना किया जा सके। इस आवृत्ति श्रेणी में विद्युत चुम्बकीय तरंगों की प्रकृति उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग अनुप्रयोगों, आणविक-संवेदनशील स्पेक्ट्रोस्कोपिक उपकरणों और अल्ट्रा ब्रॉडबैंड वायरलेस संचार के विकास के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है। इस पत्र में मिलीमीटर-वेव और टेराहर्ट्ज एंटीना प्रौद्योगिकियों का अवलोकन किया गया है जिसमें विभिन्न प्लेटफार्मों पर आधारित पारंपरिक और गैर-पारंपरिक समतल/असमान एंटीना संरचनाएं शामिल हैं। एक आशाजनक तकनीकी मंच के रूप में, सब्सट्रेट-एकीकृत सर्किट (एसआईसी) अधिक से अधिक ध्यान आकर्षित करते हैं। विभिन्न सब्सट्रेट-एकीकृत वेवगाइड (एसआईडब्ल्यू) योजनाओं और अन्य सिंथेसाइज्ड गाइड तकनीकों को व्यापक रूप से एंटेना और सरणियों के डिजाइन में नियोजित किया गया है। विभिन्न प्रकार के सब्सट्रेट-एन्टेना और बीमफॉर्मिंग नेटवर्क की चर्चा विद्युत और यांत्रिक प्रदर्शन के संबंध में सैद्धांतिक और प्रयोगात्मक परिणामों के संबंध में की जाती है। |
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36246ff904be7044ecd536d072b1388ea59aaf43 | दक्षिण अफ्रीका (एसए) के बच्चों में बाल यौन शोषण (सीएसए) व्यापक है, फिर भी जोखिम कारकों और मनोवैज्ञानिक परिणामों पर डेटा सीमित और मिश्रित है। हमारे युवा तनाव क्लिनिक में भेजे गए आघातग्रस्त बच्चों और किशोरों का जनसांख्यिकीय, यौन शोषण, जीवन भर के आघात और मनोचिकित्सा इतिहास प्राप्त करने के लिए साक्षात्कार किया गया। 94 प्रतिभागियों (59 महिला, 35 पुरुष; औसत आयु 14.25 [8.25-19] वर्ष) के आंकड़ों का विश्लेषण किया गया, जो जीवन भर में कम से कम एक आघात के संपर्क में थे। यौन शोषण की सूचना 53% प्रतिभागियों (42.56% महिलाएं, 10.63% पुरुष) में दी गई थी, जिसमें 64% उल्लंघन उनके द्वारा ज्ञात अपराधियों द्वारा किए गए थे। बहुपद लॉजिस्टिक प्रतिगमन विश्लेषण से पता चला कि महिला लिंग (पी = 0.002) और एकल-माता-पिता परिवार (पी = 0.01) सीएसए (62.5%) के महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता हैं। सीएसए ने अन्य आघातों के संपर्क की भविष्यवाणी नहीं की। यौन शोषण के शिकार बच्चों में शारीरिक और भावनात्मक शोषण के उप-स्केल स्कोर और कुल सीटीक्यू स्कोर गैर-शोषित बच्चों की तुलना में काफी अधिक थे। अवसाद (33%, एक्स 2 = 10. 89, पी = 0. 001) और पीटीएसडी (63. 8%, एक्स 2 = 4. 79, पी = 0. 034) आघात के सबसे प्रचलित मनोवैज्ञानिक परिणाम थे और दोनों ही सीएसए से महत्वपूर्ण रूप से जुड़े थे। सीएसए की उच्च दरों ने इस आघातित नमूने में पीटीएसडी की उच्च दरों की भविष्यवाणी की। हमारे द्वारा पाए गए संबंध सीएसए के अंतर्राष्ट्रीय अध्ययनों के अनुरूप हैं और विकासशील देशों में भविष्य की सामाजिक जागरूकता, रोकथाम और उपचार रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए। |
af82f1b9fdee7e6f92fccab2e6f02816965bf937 | अल्जाइमर रोग (एडी) सबसे अधिक बार होने वाले मनोभ्रंश के प्रकारों में से एक है। वर्तमान में एडी का कोई इलाज नहीं है और रोग की प्रगति में देरी करने वाले उपचारों के विकास के लिए प्रारंभिक निदान महत्वपूर्ण है। मस्तिष्क की इमेजिंग अल्जाइमर रोग के लिए एक बायोमार्कर हो सकती है। एमआर इमेज के साथ कई कार्यों में यह दिखाया गया है, लेकिन पीईटी जैसे कार्यात्मक इमेजिंग के मामले में, एडी का निदान करने की उनकी क्षमता का निर्धारण करने के लिए अभी भी आगे की जांच की आवश्यकता है, विशेष रूप से हल्के संज्ञानात्मक हानि (एमसीआई) के शुरुआती चरण में। इस लेख में हम एडीएनआई डेटाबेस के पीईटी चित्रों के उपयोग का अध्ययन करते हैं एडी और एमसीआई के निदान के लिए। हम एक बूस्टिंग वर्गीकरण विधि को अपनाते हैं, जो सरल वर्गीकरणकर्ताओं के मिश्रण पर आधारित एक तकनीक है, जो विभाजन के साथ-साथ सुविधा चयन करती है, इस प्रकार उच्च आयामी समस्याओं के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है। बूस्टिंग वर्गीकरणकर्ता ने एडी का पता लगाने में 90.97% और एमसीआई का पता लगाने में 79.63% की सटीकता हासिल की। |
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753c0ecd5b4951b94fcba2fbc30ede5499ae00f5 | यह पेपर 470 MHz-700 MHz के बीच संचालित टीवी व्हाइट स्पेस (TVWS) स्पेक्ट्रम बैंड में बेस स्टेशन के लिए एक ब्रॉड बैंड एंटीना के डिजाइन और सिमुलेशन को प्रस्तुत करता है। व्यापक बैंड एंटेना को साकार करने के लिए व्यापक बैंडविड्थ प्रदान करने वाले मुद्रित लॉग आवधिक द्विध्रुवीय सरणी (एलपीडीए) की अवधारणा का उपयोग किया गया है। एंटेना तत्वों को εr = 4.4 और tan δ = 0.02 के साथ कम लागत वाले FR4 सब्सट्रेट पर मुद्रित किया जाता है। ये तत्व सब्सट्रेट के दोनों ओर वैकल्पिक रूप से मुद्रित किए जाते हैं। एंटीना की कुल मात्रा 303 × 162.3 × 1.6 mm3 है। आकार को कम करने के लिए, इस डिजाइन के लिए स्केलिंग फैक्टर (τ) को 0.89 माना जाता है और सापेक्ष अंतराल (σ) को 0.054 के रूप में चुना जाता है। सबसे छोटे तत्व के आधार पर एंटेना को खिलाया जाता है। एंटीना 470 MHz-700 MHz की आवृत्ति सीमा में VSWR के लिए ≤ 2 प्रतिबाधा बैंडविड्थ दिखाता है। इस एंटेना का लाभ पूरे ऑपरेशन बैंड में 5.3 डीबी से 6.5 डीबी के बीच है। विकिरण पैटर्न ई और एच दोनों विमानों में समान विकिरण पैटर्न के साथ अंतिम आग व्यवहार दिखाता है जिसमें अधिकतम सामने से पीछे के लोब अनुपात (एफ/बी) 30 डीबी है। |
426ccb6a700ac1dbe21484735fc182127783670b | हाल के वर्षों में, राय खनन ने अनुसंधान का बहुत ध्यान आकर्षित किया है। हालांकि, राय स्पैम (या नकली समीक्षाओं) का पता लगाने पर सीमित काम किया गया है। यह समस्या वेब सर्च में स्पैम के समान है [1, 9 11]। हालांकि, समीक्षा स्पैम का पता लगाना कठिन है क्योंकि यह बहुत कठिन है, यदि असंभव नहीं है, तो नकली समीक्षाओं को मैन्युअल रूप से पढ़कर पहचानना मुश्किल है। यह पत्र एक सीमित समस्या से संबंधित है, अर्थात असामान्य समीक्षा पैटर्न की पहचान करना जो समीक्षकों के संदिग्ध व्यवहार का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। हम समस्या को अप्रत्याशित नियम खोजने के रूप में तैयार करते हैं। तकनीक डोमेन स्वतंत्र है। इस तकनीक का उपयोग करते हुए, हमने अमेज़ॅन.कॉम समीक्षा डेटासेट का विश्लेषण किया और कई अप्रत्याशित नियम और नियम समूह पाए जो स्पैम गतिविधियों का संकेत देते हैं। |
0f0387d7207390dec305e09cdbbf4847e3c948e7 | ऑटोएमएल में हालिया प्रगति से ऐसे स्वचालित उपकरण विकसित हुए हैं जो पर्यवेक्षित सीखने के कार्यों में मशीन सीखने के विशेषज्ञों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। इस कार्य में हम ऑटो-नेट के दो संस्करण प्रस्तुत करते हैं, जो मानव हस्तक्षेप के बिना स्वचालित रूप से ट्यून किए गए गहरे तंत्रिका नेटवर्क प्रदान करते हैं। पहला संस्करण, ऑटो-नेट 1.0, बेयसी अनुकूलन विधि एसएमएसी का उपयोग करके प्रतियोगिता विजेता प्रणाली ऑटो-स्किलर से विचारों पर बनाता है और अंतर्निहित गहरी सीखने (डीएल) ढांचे के रूप में थेनो का उपयोग करता है। अधिक हालिया ऑटो-नेट 2.0 बेयसियन ऑप्टिमाइजेशन और हाइपरबैंड के हालिया संयोजन पर आधारित है, जिसे BOHB कहा जाता है, और डीएल फ्रेमवर्क के रूप में पायटॉर्च का उपयोग करता है। हमारे ज्ञान के अनुसार, ऑटो-नेट 1.0 मानव विशेषज्ञों के खिलाफ प्रतियोगिता डेटासेट जीतने वाला पहला स्वचालित रूप से ट्यून किए गए तंत्रिका नेटवर्क था (पहली ऑटोएमएल चुनौती के हिस्से के रूप में) । आगे के अनुभवजन्य परिणामों से पता चलता है कि ऑटो-नेट 1.0 को ऑटो-स्किल के साथ जोड़ना अकेले किसी भी दृष्टिकोण से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, और यह कि ऑटो-नेट 2.0 अभी भी बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। |
1ff3ebd402e29c3af7226ece7f1d716daf1eb4a9 | यह कागज दो 32-घटक सिजी आधारित चरणबद्ध सरणियों के बीच एक 64 गीगाहर्ट्ज प्रसारण/प्राप्त संचार लिंक प्रस्तुत करता है। एंटीना तत्व एक श्रृंखला-खाद्य पैच सरणी है, जो ऊंचाई विमान में दिशा प्रदान करता है। ट्रांसमिट करने वाली सरणी 42 डीबीएम की ईआईआरपी उत्पन्न करती है, जबकि रिसीव करने वाली सरणी 33 डीबीएम की इलेक्ट्रॉनिक लाभ प्रदान करती है और टी/आर स्विच और एंटीना हानि सहित सिस्टम एनएफ < 8 डीबीएम प्रदान करती है। SiGe चिप पर 5-बिट चरण शिफ्टर का उपयोग करके सरणियों को +/−50° तक स्कैन किया जा सकता है, जबकि बहुत कम साइडलोब और लगभग आदर्श पैटर्न बनाए रखा जाता है। संचार लिंक में एक सरणी प्रेषण पक्ष पर और एक अन्य सरणी प्राप्त पक्ष पर, साथ ही बाहरी मिक्सर और IF एम्पलीफायर का उपयोग किया जाता है। एक Keysight M8195A मनमाने ढंग से तरंगरूप जनरेटर का उपयोग प्रसारण पक्ष पर मॉड्यूलेटेड तरंगरूपों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है और एक Keysight DSO804A ऑसिलोस्कोप का उपयोग प्राप्त IF संकेत को डीमोड्यूलेट करने के लिए किया जाता है। विभिन्न स्कैन कोणों और मॉड्यूलेशन प्रारूपों के लिए लिंक प्रदर्शन को मापा गया। 16-क्यूएएम का उपयोग करके 1 जीबीपीएस और क्यूपीएसके का उपयोग करके 2 जीबीपीएस की डेटा दर 300 मीटर पर प्रदर्शित की जाती है। सिस्टम के परिणामस्वरूप 100 मीटर पर > 4 जीबीपीएस डेटा दर और 800 मीटर पर ∼ 500 एमबीपीएस डेटा दर भी होती है। |
2fb03a66f250a2c51eb2eb30344a13a5e4d8a265 | इस पेपर में एक निर्माण दृष्टिकोण और एक बहुत बड़े, समतल सक्रिय इलेक्ट्रॉनिक रूप से स्कैन किए गए सरणी (एईएसए) के प्रयोगात्मक सत्यापन पर चर्चा की गई है। समतल एईएसए वास्तुकला एक्स-बैंड पर 768 सक्रिय एंटीना तत्वों के साथ एक मोनोलिथिक मुद्रित सर्किट बोर्ड (पीसीबी) का उपयोग करता है। उच्च तत्व गणना के साथ भौतिक रूप से बड़े सरणियों के निर्माण पर निर्माण, संयोजन और उपज संबंधी विचारों के संबंध में चर्चा की गई है। ईएसए के मापे गए सक्रिय सरणी पैटर्न भी प्रस्तुत किए गए हैं। |
5ec3ee90bbc5b23e748d82cb1914d1c45d85bdd9 | यह पेपर क्यू-बैंड उपग्रह अनुप्रयोगों के लिए मानक 0.18-मम सिजी बीसीएमओएस प्रौद्योगिकी में 16-तत्व चरणबद्ध-सरणी ट्रांसमीटर का प्रदर्शन करता है। ट्रांसमीटर सरणी 4-बिट आरएफ चरण शिफ्टर्स और एक कॉर्पोरेट-फीड नेटवर्क के साथ ऑल-आरएफ वास्तुकला पर आधारित है। एक 1:2 सक्रिय विभाजक और दो 1:8 निष्क्रिय टी-जंक्शन विभाजक कॉर्पोरेट-फीड नेटवर्क का गठन करते हैं, और क्षेत्र को कम करने के लिए निष्क्रिय विभाजक के लिए त्रि-आयामी ढाला ट्रांसमिशन-लाइनों का उपयोग किया जाता है। इनपुट और आउटपुट इंटरफेस को छोड़कर चिप के अंदर सभी सिग्नल को अलग-अलग तरीके से संसाधित किया जाता है। चरणबद्ध-सरणी ट्रांसमीटर के परिणामस्वरूप 42.5 गीगाहर्ट्ज पर प्रति चैनल औसत शक्ति लाभ 12.5 डीबी होता है, जिसमें 39.9-45.6 गीगाहर्ट्ज की 3-डीबी लाभ बैंडविड्थ होती है। आरएमएस लाभ परिवर्तन < 1.3 डीबी है और आरएमएस चरण परिवर्तन < 35-50 गीगाहर्ट्ज पर सभी 4-बिट चरण राज्यों के लिए है। मापा गया इनपुट और आउटपुट रिटर्न लॉस क्रमशः 36.6-50 गीगाहर्ट्ज पर <-10 डीबी और 37.6-50 गीगाहर्ट्ज पर <-10 डीबी है। मापा चोटी-से-चोटी समूह देरी भिन्नता 40-45 गीगाहर्ट्ज पर प्लसmn 20 ps है। आउटपुट P-1dB -5plusmn1.5 dBm है और अधिकतम संतृप्त आउटपुट पावर -2.5plusmn1.5 dBm प्रति चैनल 42.5 GHz पर है। ट्रांसमीटर सभी चरण राज्यों में 16 विभिन्न चैनलों के बीच आरएमएस लाभ विसंगति के <1.8 डीबी और आरएमएस चरण विसंगति के <7 डिग्री दिखाता है। A - 30 डीबी सबसे खराब स्थिति पोर्ट-टू-पोर्ट युग्मन को 30-50 गीगाहर्ट्ज पर आसन्न चैनलों के बीच मापा जाता है, और इंटर-चैनल युग्मन के कारण मापा गया आरएमएस लाभ और चरण गड़बड़ी क्रमशः < 0.15 डीबी और < 1 डिग्री, 35-50 गीगाहर्ट्ज पर है। सभी माप किसी भी चिप पर अंशांकन के बिना प्राप्त किए जाते हैं। चिप 5 V आपूर्ति वोल्टेज से 720 mA की खपत करती है और चिप का आकार 2.6 गुना 3.2 mm2 है। |
a1b40af260487c00a2031df1ffb850d3bc368cee | मिमी-वेव बैंड में अगली पीढ़ी की सेलुलर तकनीक (5G) विकसित करने के लिए कम लागत वाले चरणबद्ध-सरणी ट्रांसीवरों की आवश्यकता होगी। बीमफॉर्मिंग के लाभ के साथ भी, मोबाइल फॉर्म-फैक्टर में अंतरिक्ष की बाधाओं के कारण, स्वीकार्य पीएई पीएई, एलएनए एनएफ, और समग्र ट्रांसीवर बिजली की खपत को बनाए रखते हुए टीएक्स आउटपुट पावर को बढ़ाना लिंक बजट अनुमत पथ हानि को अधिकतम करने और हैंडसेट केस तापमान को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, चरणबद्ध-सरणी ट्रांससीवर को दोहरी-ध्रुवीकरण संचार का समर्थन करने में सक्षम होना चाहिए। हैंडसेट या यूजर इक्विपमेंट (यूई) सक्रिय एंटीना में कम बिजली की खपत के लिए एनालॉग बेसबैंड के लिए एक आईएफ इंटरफेस वांछित है और ग्राहक परिसर उपकरण (सीपीई) या बेस स्टेशन (बीएस) एंटीना सरणियों के लिए ट्रांससीवर के सरणियों के उपयोग को सक्षम करने के लिए कम नुकसान वाले आईएफ पावर-कॉम्बिनिंग / स्प्लिटिंग नेटवर्क के साथ एक एंटीना बैकप्लेन पर लागू किया गया है जो कई टाइल किए गए एंटीना मॉड्यूल को ले जाता है। |
c1efd29ddb6cb5cf82151ab25fbfc99e20354d9e | शब्द प्रतिनिधित्व के लिए वैश्विक वेक्टर (ग्लोवे), जेफरी पेनिंगटन एट अल द्वारा पेश किया गया। [3] शब्दों के वेक्टर प्रतिनिधित्व सीखने के लिए एक कुशल और प्रभावी विधि है। अत्याधुनिक प्रदर्शन भी नकारात्मक-नमूनाकरण (एसजीएनएस) के साथ स्किप-ग्राम द्वारा प्रदान किया जाता है [2] जो word2vec उपकरण में लागू किया गया है। इस नोट में हम दोनों मॉडलों के प्रशिक्षण उद्देश्यों के बीच समानताएं बताते हैं और दिखाते हैं कि एसजीएनएस का उद्देश्य ग्लोवे के एक विशेष रूप के उद्देश्य के समान है, हालांकि उनके लागत कार्यों को अलग-अलग परिभाषित किया गया है। |
b8090b7b7efa0d971d3e1174facea60129be09c6 | डाटा सेंटरों की संख्या और आकार में आश्चर्यजनक दर से वृद्धि हो रही है, जबकि परिचालन लागत, थर्मल प्रबंधन, आकार और प्रदर्शन संबंधित कंप्यूटिंग उपकरणों में पावर सबसिस्टम के लिए ड्राइविंग मीट्रिक बने हुए हैं। यह पेपर एक SiC आधारित चरण-विस्थापित पूर्ण पुल (PSFB) कनवर्टर प्रस्तुत करता है जिसे 10kW आउटपुट पावर के लिए डिज़ाइन किया गया है और डेटा सेंटर अनुप्रयोगों को लक्षित किया गया है। डिजाइन दृष्टिकोण कनवर्टर दक्षता को ट्यून करने और थर्मल प्रबंधन प्रणाली को कम करने पर केंद्रित था, जिसके परिणामस्वरूप उच्च घनत्व कनवर्टर हुआ। एक अनूठी थर्मल मैनेजमेंट प्रणाली का भी उपयोग किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप बढ़ी हुई शक्ति घनत्व और बेहतर थर्मल प्रबंधन दोनों हुआ है। इस पेपर में, इस कनवर्टर के कार्यान्वयन का विवरण दिया गया है, साथ ही अनुभवजन्य परिणाम, विद्युत और थर्मल दोनों। |
4ddbeb946a4ff4853f2e98c547bb0b39cc6a4480 | मेटामटेरियल्स और उनके ऐन्टेना सिस्टम के अनुप्रयोगों की संक्षिप्त समीक्षा दी गई है। कृत्रिम चुंबकीय कंडक्टरों और विद्युत रूप से छोटे विकिरण और फैलाव प्रणालियों पर जोर दिया गया है। एकल नकारात्मक, डबल नकारात्मक और शून्य-सूचकांक मेटामटेरियल सिस्टम पर उनके आकार, दक्षता, बैंडविड्थ और दिशात्मकता विशेषताओं में हेरफेर करने के साधन के रूप में चर्चा की जाती है। कीवर्डः मेटामटेरियल्स, इलेक्ट्रिकली छोटे एंटेना, कॉम्प्लेक्स मीडिया, आर्टिफिशियल मैग्नेटिक कंडक्टर |
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242377d7e76ad3371ed1814cf6f5249139e4b830 | ओपन इनोवेशन इनोवेशन प्रबंधन में सबसे गर्म विषयों में से एक बन गया है। इस लेख का उद्देश्य खुले नवाचार की अवधारणा की हमारी समझ की सीमाओं का पता लगाना है। ऐसा करते हुए, मैं क्या (खुले नवाचार की सामग्री), कब (संदर्भ निर्भरता) और कैसे (प्रक्रिया) के प्रश्नों को संबोधित करता हूं। खुला नवाचार एक समृद्ध अवधारणा है, जिसे कई अलग-अलग तरीकों से लागू किया जा सकता है। खुले नवाचार की संदर्भ निर्भरता सबसे कम समझा जाने वाले विषयों में से एक है; प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले आंतरिक और बाहरी वातावरण विशेषताओं पर अधिक शोध की आवश्यकता है। खुली नवाचार प्रक्रिया खुली नवाचार की ओर संक्रमण और विभिन्न खुली नवाचार प्रथाओं दोनों से संबंधित है। किसी भी नई अवधारणा के साथ, प्रारंभिक अध्ययन सफल और शुरुआती अपनाने वालों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, केस स्टडी पर आधारित होते हैं, और वर्णनात्मक होते हैं। हालांकि, शुरुआती अपनाने वालों से सीखे गए सभी सबक निम्नलिखित फर्मों पर लागू नहीं हो सकते हैं। केस स्टडी रिसर्च से हमारी समझ बढ़ जाती है कि चीजें कैसे काम करती हैं और हमें महत्वपूर्ण घटनाओं की पहचान करने में सक्षम बनाती है। इसके बाद बड़े नमूनों पर मात्रात्मक अध्ययन करके कारकों के सापेक्ष महत्व का निर्धारण करना, प्रभावों की श्रृंखलाओं को समझने के लिए पथ मॉडल बनाना और संदर्भ निर्भरता के लिए औपचारिक रूप से परीक्षण करना चाहिए। हालांकि, साक्ष्य से पता चलता है कि खुला नवाचार कई फर्मों के लिए और कई संदर्भों में एक मूल्यवान अवधारणा रही है, कि यह नवाचार प्रबंधन में अपना अंतिम स्थान खोजने के रास्ते पर है। & 2010 एल्सवियर लिमिटेड सभी अधिकार सुरक्षित. |
8fcffa267ed01e38e2280891c9f33bfa41771cad | सॉर्टिंग कई डेटाबेस ऑपरेशनों के मूल में है, जैसे कि इंडेक्स निर्माण, सॉर्ट-मर्ज जॉइन, और उपयोगकर्ता-अनुरोधित आउटपुट सॉर्टिंग। जैसे-जैसे GPU विभिन्न कार्यों को तेज करने के लिए एक आशाजनक मंच के रूप में उभर रहे हैं, GPU पर सॉर्टिंग एक व्यवहार्य प्रयास बन जाता है। पिछले कुछ वर्षों में, GPU पर सॉर्टिंग के लिए कई सुधार प्रस्तावित किए गए हैं, जिससे पहले रेडिक्स सॉर्ट कार्यान्वयन हुए हैं जो प्रति सेकंड एक अरब से अधिक 32-बिट कुंजी की सॉर्टिंग दर प्राप्त करते हैं। फिर भी, अत्याधुनिक दृष्टिकोण मेमोरी बैंडविड्थ-बाउंड हैं, क्योंकि उन्हें अपने सीपीयू-आधारित समकक्षों की तुलना में काफी अधिक मेमोरी ट्रांसफर की आवश्यकता होती है। हमारा कार्य एक नवीन दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है जो स्मृति हस्तांतरण की मात्रा को लगभग आधा कर देता है और इसलिए, स्मृति बैंडविड्थ की सीमा को काफी हद तक हटा देता है। 50 मिलीसेकंड में आठ-बाइट रिकॉर्ड के दो गीगाबाइट को सॉर्ट करने में सक्षम होने के नाते, हमारा दृष्टिकोण समरूप वितरण के लिए अत्याधुनिक GPU-आधारित रेडिक्स सॉर्ट पर 2.32 गुना सुधार प्राप्त करता है, जो कि तिरछे वितरण के लिए 1.66 के एक कारक से कम नहीं की न्यूनतम गति को बनाए रखता है। इनपुट को संबोधित करने के लिए जो या तो GPU पर नहीं रहते हैं या उपलब्ध डिवाइस मेमोरी से अधिक हैं, हम एक पाइपलाइन हेटेरोजेनिक सॉर्टिंग एल्गोरिथ्म के साथ हमारे कुशल GPU सॉर्टिंग दृष्टिकोण पर निर्माण करते हैं जो पीसीआईई डेटा ट्रांसफर से जुड़े ओवरहेड को कम करता है। 16 थ्रेड चलाने वाले अत्याधुनिक सीपीयू आधारित रेडिक्स सॉर्ट के साथ एंड-टू-एंड सॉर्टिंग प्रदर्शन की तुलना करते हुए, हमारा विषम दृष्टिकोण क्रमशः एक झुकाव और एक समान वितरण के साथ 64 जीबी की-वैल्यू जोड़े को सॉर्ट करने के लिए 2,06 गुना और 1,53 गुना सुधार प्राप्त करता है। |
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284db8df66ef94594ee831ff2b36f546e023953a | हम श्रेणियों के प्रोटोटाइप उदाहरणों के लिए समानताओं, या समकक्ष रूप से अवधारणात्मक दूरी को मापने के ढांचे में दृश्य श्रेणी मान्यता पर विचार करते हैं। यह दृष्टिकोण काफी लचीला है और एक समान ढांचे में रंग, बनावट और विशेष रूप से आकार के आधार पर पहचान की अनुमति देता है। जबकि निकटतम पड़ोसी वर्गीकरणकर्ता इस सेटिंग में प्राकृतिक हैं, वे सीमित नमूनाकरण के मामले में उच्च विचलन (तर्क-विचलन अपघटन में) की समस्या से पीड़ित हैं। वैकल्पिक रूप से, कोई भी समर्थन वेक्टर मशीनों का उपयोग कर सकता है लेकिन इसमें समय लेने वाला अनुकूलन और जोड़ी दूरी की गणना शामिल है। हम इन दो विधियों का एक संकर प्रस्ताव करते हैं जो बहुवर्गीय सेटिंग के साथ स्वाभाविक रूप से व्यवहार करता है, जिसमें प्रशिक्षण और रन टाइम दोनों में उचित कम्प्यूटेशनल जटिलता होती है, और व्यवहार में उत्कृष्ट परिणाम देता है। मूल विचार एक क्वेरी नमूना के निकट पड़ोसी खोजने और स्थानीय समर्थन वेक्टर मशीन को प्रशिक्षित करना है जो पड़ोसियों के संग्रह पर दूरी फ़ंक्शन को संरक्षित करता है। हमारी विधि को बड़े, बहुवर्गीय डेटा सेटों पर लागू किया जा सकता है जिसके लिए यह निकटतम पड़ोसी और समर्थन वेक्टर मशीनों से बेहतर प्रदर्शन करता है, और जब समस्या समर्थन वेक्टर मशीनों के लिए अस्थिर हो जाती है तो यह कुशल रहता है। दूरी के कार्यों की एक विस्तृत विविधता का उपयोग किया जा सकता है और हमारे प्रयोगों आकार और बनावट वर्गीकरण (MNIST, USPS, CUReT) और वस्तु मान्यता (कैलटेक - 101) के लिए कई बेंचमार्क डेटा सेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन दिखाते हैं। कैल्टेक-101 पर हमने प्रति वर्ग 15 प्रशिक्षण छवियों पर 59.05% ((±0.56%) और 30 प्रशिक्षण छवियों पर 66.23% ((±0.48%) की सही वर्गीकरण दर प्राप्त की। |
e5536c3033153fd18de13ab87428c204bb15818f | एम्बेडेड कंप्यूटिंग सिस्टम की अगली पीढ़ी को नई चुनौतियों का सामना करना होगा। इन प्रणालियों से अपेक्षा की जाती है कि वे मुख्य रूप से स्वायत्त रूप से कार्य करें, बदलते वातावरण के लिए गतिशील रूप से अनुकूलित हों और यदि आवश्यक हो तो एक दूसरे के साथ बातचीत करें। ऐसी प्रणालियों को कार्बनिक कहा जाता है। ऑर्गेनिक कंप्यूटिंग सिस्टम स्वायत्त कंप्यूटिंग सिस्टम के समान हैं। इसके अतिरिक्त ऑर्गेनिक कंप्यूटिंग सिस्टम अक्सर जीवन-जैसे व्यवहार करते हैं और प्रकृति/जैविक घटनाओं से प्रेरित होते हैं। ऐसे प्रणालियों का डिजाइन और निर्माण सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रक्रिया के लिए नई चुनौतियां लाता है। इस पेपर में हम ऑर्गेनिक कंप्यूटिंग सिस्टम के डिजाइन, निर्माण और विश्लेषण के लिए एक ढांचा प्रस्तुत करते हैं। यह डिजाइन और निर्माण की सुविधा प्रदान कर सकता है और साथ ही इसका उपयोग अर्ध-औपचारिक रूप से जैविक गुणों को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है जैसे कि स्व-संरचना या स्व-अनुकूलन। हम उत्पादन स्वचालन से वास्तविक दुनिया के मामले के अध्ययन पर ढांचे का चित्रण करते हैं। |
0c881ea63ff12d85bc3192ce61f37abf701fdf38 | हम एक अर्ध-पर्यवेक्षित मॉडल का प्रस्ताव करते हैं जो बहुत कम लेबल वाली छवियों और एक बड़े असमान पाठ कोरपस का उपयोग करके छवियों को खंडित और एनोटेट करता है ताकि छवि क्षेत्रों को पाठ लेबल से संबंधित किया जा सके। किसी खेल आयोजन की तस्वीरें दी गई हैं, वस्तुओं और पृष्ठभूमि के पिक्सेल-स्तर के लेबलिंग प्रदान करने के लिए आवश्यक है कि इस खेल के बारे में समाचार पत्रों के लेखों का एक सेट और एक से पांच लेबल की गई छवियां हैं। हमारा मॉडल इस अवलोकन से प्रेरित है कि पाठ कॉर्पोरेस में शब्द कुछ संदर्भ साझा करते हैं और दृश्य वस्तुओं के साथ समानताएं पेश करते हैं। हम दृश्य शब्दों का उपयोग कर छवियों का वर्णन करते हैं, एक नया क्षेत्र आधारित प्रतिनिधित्व। प्रस्तावित मॉडल कर्नेलाइज्ड कैनोनिकल सहसंबंध विश्लेषण पर आधारित है जो दृश्य और पाठ्य शब्दों के बीच एक मैपिंग पाता है, उन्हें एक गुप्त अर्थ स्थान में प्रोजेक्ट करके। कर्नेल संबंधित दृश्य और पाठ डोमेन के भीतर संदर्भ और विशेषण विशेषणों से प्राप्त होते हैं। हम अपनी विधि को एक चुनौतीपूर्ण डेटासेट पर लागू करते हैं और टेक्स्टल फीचर्स के लिए न्यूयॉर्क टाइम्स के लेखों पर भरोसा करते हैं। हमारा मॉडल एनोटेशन में अत्याधुनिक से बेहतर है। विभाजन में यह अन्य विधियों के साथ अनुकूल रूप से तुलना करता है जो अधिक लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करते हैं। |
a6af22306492b0830dd1002ad442cc0b53f14b25 | कम शोर वाले एम्पलीफायर को छोड़कर, रडार प्रणाली के सभी सक्रिय और निष्क्रिय घटक पूरी तरह से एक ही सीएमओएस चिप में एकीकृत हैं। प्रिंटेड सर्किट बोर्ड पर पैकेजिंग और ट्रांसमिटिंग और रिसीविंग एंटेना को जोड़ने के साथ, रडार सेंसर चिप को एक मानव वयस्क की श्वसन और हृदय गति की दर का पता लगाने के लिए सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया गया है। यह पेपर 5.8-जीएचजेड रडार सेंसर चिप को गैर-संपर्क महत्वपूर्ण संकेतों का पता लगाने के लिए प्रस्तुत करता है। सेंसर चिप को टीएसएमसी 0.18 μm सीएमओएस 1 पी 6 एम प्रक्रिया में डिजाइन और निर्मित किया गया है। |
1a6c9d9165fe77b3b8b974f57ca1e11d0326903a | इस पेपर में एडीएस सॉफ्टवेयर का उपयोग करके आईआरएनएसएस और गागन अनुप्रयोगों के लिए स्लिट के साथ एक त्रिकोणीय फ्रैक्टल पैच एंटीना डिजाइन किया गया है। भारत का उद्देश्य स्थिति निर्धारण अनुप्रयोगों के लिए भारतीय क्षेत्रीय नेविगेशनल उपग्रह प्रणाली (आईआरएनएसएस) के रूप में जाना जाने वाला उपग्रह आधारित नेविगेशन प्रणाली विकसित करना है। उपयोगकर्ता क्षेत्र में आईआरएनएसएस एंटेना का डिजाइन अनिवार्य है। जीपीएस प्रणाली के ऊपर भारत के लिए एक उपग्रह आधारित संवर्धन प्रणाली जीपीएस एडेड एंड जियो ऑगमेंटेड नेविगेशन (गागन) स्थापित की गई है, जिससे एशिया-प्रशांत क्षेत्रों में निर्दोष नेविगेशन सहायता प्रदान करने की उम्मीद है। वांछित एंटीना को विद्युतविद्युत स्थिर εr = 4.8 और सब्सट्रेट मोटाई h = 3.05 मिमी पर जानबूझकर निर्धारित किया गया है। वृत्तीय ध्रुवीकरण उत्पन्न करने के लिए एंटेना के फीड स्थान का चयन किया गया है। एंटीना में आत्म-समान गुण बहु-बैंड अनुनाद आवृत्तियों को प्रदर्शित करता है। ये विनिर्देश आवृत्ति L5 (1175 MHz), L1 (1575.42 MHz) और S (2492.08 MHz) पर संतुष्ट किए जाने चाहिए। |
0d3de784c0a418d2c6eefdfcbc8f5a93da97af7e | का-बैंड में द्विदिशात्मक मोबाइल उच्च डेटा दर उपग्रह संचार में बढ़ती रुचि के कारण समर्पित एंटीना ट्रैकिंग सिस्टम और फीड के विकास की आवश्यकता है। इस लेख में हम एक कैसेग्रेन रिफ्लेक्टर एंटीना के साथ एक मोबाइल उपग्रह संचार जमीनी टर्मिनल के लिए मुद्रित सर्किट बोर्डों पर आधारित एक कॉम्पैक्ट फीड संरचना का वर्णन करते हैं। नवीन संरचना बहु-मोड मोनोपल्स ट्रैकिंग के लिए दोहरी परिपत्र ध्रुवीकरण संचार मोड के साथ-साथ टीएम01 मोड प्रदान करती है। यह युग्मक, जमीनीकृत कोप्लेनार लाइनों से परिपत्र तरंग मार्गदर्शकों तक सावधानीपूर्वक मिलान किए गए संक्रमणों पर आधारित है, जो का-बैंड में डाउनलिंक और अपलिंक आवृत्ति रेंज को कवर करने के लिए 20GHz और 30GHz पर परिचालन है। यह कार्य आपदा परिदृश्यों में भू-मोबाइल संचार के लिए एक उपग्रह टर्मिनल के विकास में योगदान देता है। |
9ab4883c0ee0db114a81eb3f47bde38a1270c590 | परिवर्तन तेज हो रहा है, और जिस प्रणाली में हम रहते हैं उसकी जटिलता बढ़ रही है। बढ़ती हुई परिवर्तन मानवता का ही परिणाम है। जैसे-जैसे जटिलता बढ़ती है, वैसे-वैसे मानव क्रिया के अप्रत्याशित दुष्प्रभाव भी बढ़ते हैं, जो एक दुष्चक्र में जटिलता को और अधिक बढ़ाते हैं। कई विद्वानों ने प्रणालीगत सोच के विकास का आह्वान किया है ताकि हम बुद्धिमानी से प्रबंधन करने की अपनी क्षमता में सुधार कर सकें। लेकिन लोग जटिल गतिशील प्रणालियों के बारे में कैसे सीखते हैं? सीखना एक प्रतिक्रिया प्रक्रिया है जिसमें हमारे निर्णय वास्तविक दुनिया को बदलते हैं, हम दुनिया के बारे में सूचना प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं, और नई जानकारी का उपयोग करके हम अपने निर्णयों को संशोधित करते हैं और उन निर्णयों को प्रेरित करने वाले मानसिक मॉडल। दुर्भाग्य से, सामाजिक क्रिया की दुनिया में विभिन्न बाधाएं इन सीखने की प्रतिक्रियाओं को धीमा या कार्य करने से रोकती हैं, जिससे गलत और हानिकारक व्यवहार और विश्वास बनी रहती हैं। सीखने की बाधाओं में स्वयं प्रणालियों की गतिशील जटिलता, अपर्याप्त और अस्पष्ट परिणाम प्रतिक्रिया, व्यवस्थित रिटर्न की गलत धारणाएं जहां हमारे संज्ञानात्मक मानचित्र महत्वपूर्ण प्रतिक्रिया प्रक्रियाओं, देरी, स्टॉक और प्रवाह को छोड़ देते हैं, और जटिल प्रणालियों की विशेषता वाले गैर-रैखिकताएं, हमारे संज्ञानात्मक मानचित्रों की गतिशीलता को मानसिक रूप से अनुकरण करने में असमर्थता, खराब पारस्परिक और संगठनात्मक पूछताछ कौशल, और खराब वैज्ञानिक तर्क कौशल शामिल हैं। जटिल प्रणालियों के बारे में सीखने को बढ़ाने के लिए सफल विधियों को इन सभी बाधाओं को संबोधित करना होगा। जटिल गतिशील प्रणालियों में और उनके बारे में सीखने के लिए प्रभावी तरीकों में शामिल होना चाहिए (1) प्रतिभागी ज्ञान को प्राप्त करने, धारणाओं को स्पष्ट करने और पुनः तैयार करने और उन धारणाओं से किसी समस्या की प्रतिक्रिया संरचना के मानचित्र बनाने के लिए उपकरण; (2) उन मानचित्रों की गतिशीलता का आकलन करने और नई नीतियों का परीक्षण करने के लिए सिमुलेशन उपकरण और प्रबंधन उड़ान सिमुलेटर; और (3) वैज्ञानिक तर्क कौशल में सुधार करने, समूह प्रक्रिया को मजबूत करने और व्यक्तियों और टीमों के लिए रक्षात्मक दिनचर्या को दूर करने के लिए तरीके। |
c0a2293809917839047c7ec98d942777ca426e57 | एंटरप्राइज़ सिस्टम (ईएस) जो सूचना प्रौद्योगिकी के सबसे उन्नत विकास को पकड़ते हैं, अधिकांश संगठनों में आम स्थिरता बन रहे हैं। हालांकि, यह कम शोध किया गया है कि कैसे ईएस संगठनात्मक चपलता (ओए) को प्रभावित करता है और मौजूदा शोध अस्पष्ट है। इस दृष्टिकोण से कि ईएस ओए में सकारात्मक योगदान दे सकता है, इस शोध ने सिद्धांत-आधारित मॉडल विकास और प्रस्तावित मॉडल की कठोर अनुभवजन्य जांच के माध्यम से, महत्वपूर्ण शोध अंतराल को पाट दिया है और ओए पर ईएस के प्रभाव के लिए अनुभवजन्य साक्ष्य और अंतर्दृष्टि प्रदान की है। ऑस्ट्रेलिया और न्यूजीलैंड में 179 बड़े संगठनों से एकत्र किए गए आंकड़ों के आधार पर अनुभवजन्य परिणाम जो कम से कम एक वर्ष के लिए ईएस को लागू और उपयोग करते हैं, यह दर्शाता है कि संगठन अपने ईएस से दो तरीकों से चपलता प्राप्त कर सकते हैंः ईएस सक्षम क्षमताओं को विकसित करके ईएस सक्षम क्षमताओं का निर्माण करने के लिए जो उनकी प्रमुख संवेदन और प्रतिक्रिया प्रक्रियाओं को डिजिटाइज़ करते हैं; और जब ईएस सक्षम संवेदन और प्रतिक्रिया क्षमताएं अपेक्षाकृत अशांत वातावरण में संरेखित होती हैं। |
2e64b370a86bcdaac392ca078f41f5bbe8d0307f | यह पेपर डीजल, ग्रिड बिजली और सौर ऊर्जा आधारित सिंचाई प्रणालियों के लिए विभिन्न बांग्लादेशी फसलों की सिंचाई लागत की तुलनात्मक तस्वीर प्रस्तुत करता है। यह अध्ययन 27 प्रकार की फसलों पर किया गया है। इन फसलों के लिए पानी की मात्रा के बारे में सभी आंकड़े एकत्र किए गए थे। फिर तीन अलग-अलग प्रकार के पंप (सौर, डीजल, इलेक्ट्रिक) को एक ही रेटिंग पावर यानी 5hp. विभिन्न फसलों के लिए विशिष्ट क्षेत्रफल की गणना प्राप्त जल मात्रा से की जाती है। फिर अंत में 10 वर्षों की लागत का हिसाब लगाया गया। अध्ययन में पाया गया कि पूरी फसल ग्रिड संचालित सिंचाई लागत सौर संचालित सिंचाई लागत की तुलना में न्यूनतम है क्योंकि बाद वाला भारी प्राथमिक निवेश से जुड़ा हुआ है। [12] अध्ययन में यह भी पाया गया कि प्याज, गाजर, चिल, टमाटर, मक्का, लहसुन, गोभी, अदरक, हल्दी, कद्दू, गोभी, फूलगोभी, लेडी फिंगर, केले, पपीता और मूंगफली जैसी अधिकांश फसलों के लिए सौर ऊर्जा से सिंचाई करना बिल्कुल भी लाभदायक नहीं है बल्कि इसकी लागत सभी तीन प्रकार की सिंचाई प्रणाली में बहुत अधिक है। यह भी स्पष्ट है कि आलू, कपास, सोयाबीन, सूरजमुखी, स्ट्रॉबेरी, दालचीनी, सरसों जैसी कुछ फसलों की सौर ऊर्जा से सिंचाई डीजल संचालित सिंचाई की तुलना में बहुत अधिक आकर्षक है। |
4420fca3cb722ad0478030c8209b550cd7db8095 | बढ़ती उम्र की आबादी, पुरानी बीमारियों की व्यापकता और स्वास्थ्य देखभाल की लगातार बढ़ती लागतों के कारण, स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली पारंपरिक अस्पताल-केंद्रित प्रणाली से एक व्यक्ति-केंद्रित प्रणाली में एक मौलिक परिवर्तन से गुजर रही है। पहनने योग्य चिकित्सा प्रणालियों में वर्तमान और उभरते हुए विकास का इस प्रतिमान परिवर्तन पर एक व्यापक प्रभाव पड़ेगा। पहनने योग्य चिकित्सा प्रणालियों में प्रगति स्वास्थ्य देखभाल की पहुंच और सामर्थ्य को सक्षम करेगी, ताकि शारीरिक स्थितियों की निगरानी न केवल छिटपुट स्नैपशॉट पर की जा सके, बल्कि लंबे समय तक लगातार भी, जिससे रोग का प्रारंभिक पता लगाना और स्वास्थ्य खतरों के लिए समय पर प्रतिक्रिया संभव हो सके। इस पत्र में पी-हेल्थ के लिए पहनने योग्य चिकित्सा प्रणालियों के क्षेत्र में हालिया विकास की समीक्षा की गई है। इस पत्र में महत्वपूर्ण संकेतों और जैव रासायनिक चरों के निरंतर और गैर-आक्रामक माप के लिए प्रौद्योगिकियों को सक्षम करना, बुद्धिमान जैव चिकित्सा कपड़ों और शरीर क्षेत्र नेटवर्क में प्रगति, गति कलाकृतियों को कम करने के लिए दृष्टिकोण, पहनने योग्य ऊर्जा कटाई के लिए रणनीतियाँ, और पहनने योग्य चिकित्सा उपकरणों के मूल्यांकन के लिए मानक प्रोटोकॉल की स्थापना इन प्रौद्योगिकियों के नैदानिक अनुप्रयोगों के उदाहरणों के साथ प्रस्तुत की गई है। |
5c3fb7e2ffc8b312b20bae99c822d427d0dc003d | इस कार्य में वायरलेस अंडरग्राउंड सेंसर नेटवर्क (डब्ल्यूयूएसएन) की अवधारणा का परिचय दिया गया है। WUSN का उपयोग विभिन्न परिस्थितियों की निगरानी के लिए किया जा सकता है, जैसे कृषि अनुप्रयोगों के लिए मिट्टी के गुण और पर्यावरण निगरानी के लिए विषाक्त पदार्थ। भूमिगत स्थितियों की निगरानी के मौजूदा तरीकों के विपरीत, जो तार के माध्यम से सतह से जुड़े दफन सेंसर पर निर्भर करते हैं, WUSN उपकरणों को पूरी तरह से भूमिगत तैनात किया जाता है और किसी वायर्ड कनेक्शन की आवश्यकता नहीं होती है। प्रत्येक उपकरण में सभी आवश्यक सेंसर, मेमोरी, एक प्रोसेसर, एक रेडियो, एक एंटीना और एक बिजली स्रोत होता है। इससे इनकी तैनाती मौजूदा भूमिगत संवेदी समाधानों की तुलना में बहुत सरल हो जाती है। हालांकि, मिट्टी या चट्टान जैसे घने पदार्थ के भीतर वायरलेस संचार हवा के माध्यम से की तुलना में काफी अधिक चुनौतीपूर्ण है। इस कारक के साथ-साथ WUSN उपकरणों को खोलने और पुनः चार्ज करने की कठिनाई के कारण ऊर्जा की बचत करने की आवश्यकता के कारण, संचार प्रोटोकॉल को यथासंभव कुशल बनाने के लिए फिर से डिज़ाइन करने की आवश्यकता है। यह कार्य WUSNs के लिए अनुप्रयोगों और डिजाइन चुनौतियों का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, भूमिगत संचार चैनल के लिए चुनौतियां जिसमें भूमिगत लिंक में पथ हानि की भविष्यवाणी करने के लिए विधियां शामिल हैं, और संचार प्रोटोकॉल स्टैक की प्रत्येक परत पर चुनौतियां हैं। 2006 एल्सवियर बी.वी. सभी अधिकार सुरक्षित. |
45adc16c4111bcc5201f721d2d573dc8206f8a79 | स्वचालन का अर्थ यह नहीं है कि मनुष्य की जगह ली जाए; इसके विपरीत। अधिक से अधिक, मनुष्यों को जटिल और आमतौर पर बड़े पैमाने पर प्रणालियों में स्वचालन के साथ बातचीत करने के लिए कहा जाता है, जिसमें विमान और हवाई यातायात नियंत्रण, परमाणु ऊर्जा, विनिर्माण संयंत्र, सैन्य प्रणालियां, घर और अस्पताल शामिल हैं। यह प्रणाली डिजाइनर या मानव ऑपरेटर/स्वचालन पर्यवेक्षक के लिए एक आसान या त्रुटि मुक्त कार्य नहीं है, खासकर जब कंप्यूटर प्रौद्योगिकी अधिक से अधिक परिष्कृत हो जाती है। इस समीक्षा में इस क्षेत्र में हाल के शोध और चुनौतियों का वर्णन किया गया है, जिसमें टैक्सोनॉमी और मानव-स्वचालन बातचीत के गुणात्मक मॉडल शामिल हैं; स्वचालन से संबंधित दुर्घटनाओं के विवरण और अनुकूली स्वचालन के अध्ययन; और सामाजिक, राजनीतिक और नैतिक मुद्दे। |
848644136ee9190ce8098615e5dd60c70a660628 | इस पेपर में, हम कार्बनिक सब्सट्रेट पैकेज पर सिरेमिक इंटरकनेक्ट ब्रिज का उपयोग करके एक ठीक पिच मल्टीपल चिप विषम एकीकरण समाधान की वास्तुकला और प्रदर्शन का वर्णन करते हैं। हम इस नवीन एकीकरण योजना के माध्यम से सिग्नल अखंडता पर बढ़ी हुई आईओ घनत्व और विद्युत उच्च गति प्रदर्शन में सुधार प्रस्तुत करते हैं, जहां छोटे सिरेमिक तत्वों पर घने तांबे के मार्गों को इंटरकनेक्ट पुलों के रूप में सेवा दी जाती है। सिरेमिक ब्रिज का उपयोग करने की लागत और सिग्नल कमजोरी सिलिकॉन ब्रिज या सब्सट्रेट पर वेफर इंटरपोजर की तुलना में बहुत बेहतर है। |
0690ba31424310a90028533218d0afd25a829c8d | डीप कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (डीसीएनएन) ने हाल ही में उच्च स्तर के दृष्टि कार्यों में कला प्रदर्शन की स्थिति दिखाई है, जैसे छवि वर्गीकरण और वस्तु का पता लगाना। यह कार्य डीसीएनएन और पिक्सेल-स्तर वर्गीकरण (जिसे "अर्थपूर्ण छवि विभाजन" भी कहा जाता है) के कार्य को संबोधित करने के लिए संभाव्य ग्राफिकल मॉडल से तरीकों को एक साथ लाता है। हम दिखाते हैं कि डीसीएनएन की अंतिम परत पर प्रतिक्रियाएं सटीक वस्तु विभाजन के लिए पर्याप्त रूप से स्थानीयकृत नहीं हैं। यह बहुत ही अपरिवर्तनीय गुणों के कारण है जो डीसीएनएन को उच्च स्तर के कार्यों के लिए अच्छा बनाते हैं। हम डीप नेटवर्क की इस खराब स्थानीयकरण संपत्ति को पूरी तरह से जुड़े कंडीशनल रैंडम फील्ड (सीआरएफ) के साथ अंतिम डीसीएनएन परत पर प्रतिक्रियाओं को जोड़कर दूर करते हैं। गुणात्मक रूप से, हमारी DeepLab प्रणाली खंड सीमाओं को एक सटीकता के स्तर पर स्थानीयकृत करने में सक्षम है जो पिछली विधियों से परे है। मात्रात्मक रूप से, हमारी विधि PASCAL VOC-2012 अर्थपूर्ण छवि विभाजन कार्य में नई अत्याधुनिक स्थिति निर्धारित करती है, जो परीक्षण सेट में 71.6% IOU सटीकता तक पहुंचती है। हम दिखाते हैं कि इन परिणामों को कुशलता से कैसे प्राप्त किया जा सकता हैः सावधानीपूर्वक नेटवर्क पुनः उद्देश्य और वेवलेट समुदाय से hole एल्गोरिथ्म के एक उपन्यास अनुप्रयोग एक आधुनिक GPU पर 8 फ्रेम प्रति सेकंड पर तंत्रिका नेट प्रतिक्रियाओं की घनी गणना की अनुमति देते हैं। |
bfb5f142d0eb129fa66616685a84ce055ad8f071 | हम आहार लॉगिंग आदतों में उपयोगकर्ताओं की सहायता करने के लिए एक प्रणाली प्रस्तुत करते हैं, जो दो अलग-अलग परिदृश्यों में उनके फोन पर खींची गई तस्वीरों से भोजन की पहचान करती है। पहले परिदृश्य में, जिसे "परिप्रेक्ष्य में भोजन" कहा जाता है, हम एक उपयोगकर्ता की जीपीएस जानकारी का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करते हैं कि वे किस रेस्तरां में भोजन कर रहे हैं, इसलिए पहचानने के लिए श्रेणियों को मेनू में आइटम के सेट तक सीमित करते हैं। इस तरह की संदर्भ हमें उपयोगकर्ता को उनके भोजन के बारे में सटीक कैलोरी जानकारी की रिपोर्ट करने की अनुमति देता है, क्योंकि रेस्तरां श्रृंखलाएं भागों को मानकीकृत करती हैं और प्रत्येक भोजन की आहार संबंधी जानकारी प्रदान करती हैं। दूसरे परिदृश्य में, जिसे "फूड इन द वाइल्ड" कहा जाता है हम एक पका हुआ भोजन को पहचानने की कोशिश करते हैं एक तस्वीर से जिसे कहीं भी खींचा जा सकता है। हम दोनों परिदृश्यों में भोजन पहचान पर व्यापक प्रयोग करते हैं, 500 खाद्य श्रेणियों के लिए 105K छवियों के साथ एक नए पेश किए गए डेटासेट पर, पैमाने पर हमारे दृष्टिकोण की व्यवहार्यता का प्रदर्शन करते हैं। |
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3a932716ed323b247a828bd0fd8ae9b2ee0197b2 | संघ नियम की खोज एक महत्वपूर्ण डेटाबेस खनन समस्या है। संघ नियम को खोजने के लिए वर्तमान एल्गोरिदम को विश्लेषण किए गए डेटाबेस पर कई बार पास करने की आवश्यकता होती है, और जाहिर है कि बहुत बड़े डेटाबेस के लिए I/O ओवरहेड की भूमिका बहुत महत्वपूर्ण है। हम नए एल्गोरिदम प्रस्तुत करते हैं जो डेटाबेस गतिविधि को काफी कम करते हैं। विचार एक यादृच्छिक नमूना चुनना है, इस नमूना का उपयोग करके सभी संघ नियम जो शायद पूरे डेटाबेस में हैं, और फिर शेष डेटाबेस के साथ परिणामों की पुष्टि करने के लिए। इस प्रकार एल्गोरिदम सटीक संघ नियम उत्पन्न करते हैं, न कि एक नमूने पर आधारित अनुमान। हालांकि, यह दृष्टिकोण संभाव्यतावादी है और उन दुर्लभ मामलों में जहां हमारी नमूनाकरण विधि सभी संघ नियम उत्पन्न नहीं करती है, लापता नियम दूसरे पास में पाए जा सकते हैं। हमारे प्रयोगों से पता चलता है कि प्रस्तावित एल्गोरिदम केवल एक डेटाबेस पास में बहुत ही कुशलता से संघ नियम पा सकते हैं। |
780e2631adae2fb3fa43965bdeddc0f3b885e20d | हम खनन संघ नियमों की समस्या को बड़ी संबंध तालिकाओं में प्रस्तुत करते हैं जिनमें मात्रात्मक और वर्गीय दोनों विशेषताएं होती हैं। इस तरह के एक संघ का एक उदाहरण "50 और 60 वर्ष के बीच विवाहित लोगों के 10% के पास कम से कम 2 कारें हैं" हो सकता है। हम गुणों के मूल्यों को ठीक-ठीक विभाजन करके और फिर आवश्यकतानुसार आसन्न विभाजनों को जोड़कर मात्रात्मक विशेषताओं से निपटते हैं। हम आंशिक पूर्णता के उपायों को पेश करते हैं जो विभाजन के कारण खोई हुई जानकारी को मात्राबद्ध करते हैं। इस तकनीक का प्रत्यक्ष अनुप्रयोग बहुत अधिक समान नियम उत्पन्न कर सकता है। हम इस समस्या का समाधान उत्पादन में दिलचस्प नियमों की पहचान करने के लिए "अपेक्षित मूल्य से अधिक" ब्याज उपाय का उपयोग करके करते हैं। हम ऐसे मात्रात्मक संघ नियम खनन के लिए एक एल्गोरिथ्म देते हैं। अंत में, हम वास्तविक जीवन डेटासेट पर इस दृष्टिकोण का उपयोग करने के परिणामों का वर्णन करते हैं। |
586ed71b41362ef55e92475ff063a753e8536afe | संघ खनन अक्सर अक्सर आइटम सेट और संघ नियमों के अवांछनीय रूप से बड़े सेट प्राप्त कर सकता है। हाल के अध्ययनों ने एक दिलचस्प विकल्प प्रस्तावित किया है: बार-बार बंद आइटम सेट और उनके संबंधित नियमों का खनन, जो कि एसोसिएशन खनन के समान शक्ति है लेकिन प्रस्तुत किए जाने वाले नियमों की संख्या को काफी कम करता है। इस पेपर में, हम तीन तकनीकों के विकास के साथ बंद आइटमसेट खनन के लिए एक कुशल एल्गोरिथ्म, CLOSET का प्रस्ताव करते हैंः (1) उम्मीदवार पीढ़ी के बिना बंद आइटमसेट खनन के लिए एक संपीड़ित, लगातार पैटर्न ट्री एफपी-ट्री संरचना लागू करना, (2) अक्सर बंद आइटमसेट की पहचान करने के लिए एक एकल प्रीएक्स पथ संपीड़न तकनीक विकसित करना, और (3) बड़े डेटाबेस में स्केलेबल खनन के लिए विभाजन-आधारित प्रक्षेपण तंत्र की खोज करना। हमारे प्रदर्शन अध्ययन से पता चलता है कि क्लोज़ेट बड़े डेटाबेस पर कुशल और स्केलेबल है, और पहले प्रस्तावित विधियों की तुलना में तेज़ है। |
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fb4e92e1266898152058f9b1f24acd8226ed9249 | इस पेपर में हम घटना लॉग में बार-बार व्यवहार पैटर्न की खोज करने के लिए एक विधि का वर्णन करते हैं। हम इन पैटर्न को स्थानीय प्रक्रिया मॉडल के रूप में व्यक्त करते हैं। स्थानीय प्रक्रिया मॉडल खनन प्रक्रिया खोज और एपिसोड/अनुक्रमिक पैटर्न खनन के बीच में स्थित किया जा सकता है। इस पेपर में प्रस्तुत तकनीक क्रमिक रचना, समवर्ती, विकल्प और लूप जैसे व्यवहार पैटर्न सीखने में सक्षम है, जैसे कि प्रक्रिया खनन में। हालांकि, हम स्टार्ट-टू-एंड मॉडल को नहीं देखते हैं, जो हमारे दृष्टिकोण को प्रक्रिया खोज से अलग करता है और एपिसोड / अनुक्रमिक पैटर्न खनन के लिए एक लिंक बनाता है। हम तथाकथित प्रक्रिया पेड़ों के आधार पर लगातार पैटर्न को कैप्चर करने वाले स्थानीय प्रक्रिया मॉडल के निर्माण के लिए एक वृद्धिशील प्रक्रिया का प्रस्ताव करते हैं। हम स्थानीय प्रक्रिया मॉडल के लिए पांच गुणवत्ता आयाम और संबंधित मैट्रिक्स का प्रस्ताव करते हैं, एक घटना लॉग दिया गया है। हम कुछ गुणवत्ता आयामों के लिए एकरसता गुण दिखाते हैं, जो छंटाई के माध्यम से स्थानीय प्रक्रिया मॉडल की खोज की गति को सक्षम करते हैं। हम एक वास्तविक जीवन के मामले के अध्ययन के माध्यम से प्रदर्शित करते हैं कि खनन स्थानीय पैटर्न हमें प्रक्रियाओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति देता है जहां नियमित शुरुआत से अंत तक प्रक्रिया खोज तकनीक केवल असंरचित, फूल-जैसे, मॉडल सीखने में सक्षम हैं। |
606b2c57cfed7328dedf88556ac657e9e1608311 | पारंपरिक इंटरनेट में विफलता और विश्वास के कई केंद्रीय बिंदु हैं, जैसे (ए) डोमेन नेम सिस्टम (डीएनएस) सर्वर, (बी) सार्वजनिक-कुंजी बुनियादी ढांचा, और (सी) केंद्रीकृत डेटा स्टोर पर संग्रहीत अंतिम-उपयोगकर्ता डेटा। हम एक नए इंटरनेट का डिजाइन और कार्यान्वयन प्रस्तुत करते हैं, जिसे ब्लॉकस्टैक कहा जाता है, जहां उपयोगकर्ताओं को दूरस्थ सर्वरों पर भरोसा करने की आवश्यकता नहीं है। हम नेटवर्क के बीच से किसी भी विश्वास बिंदु को हटा देते हैं और महत्वपूर्ण डेटा बंधन को सुरक्षित करने के लिए ब्लॉकचेन का उपयोग करते हैं। ब्लॉकस्टैक पहचान, खोज और भंडारण के लिए सेवाओं को लागू करता है और अंतर्निहित ब्लॉकचेन की विफलताओं को जीवित रख सकता है। ब्लॉकस्टैक का डिजाइन एक बड़े ब्लॉकचेन-आधारित उत्पादन प्रणाली से तीन वर्षों के अनुभव से सूचित है। ब्लॉकस्टैक पारंपरिक इंटरनेट सेवाओं के लिए तुलनीय प्रदर्शन प्रदान करता है और पारंपरिक इंटरनेट के लिए एक बहुत आवश्यक सुरक्षा और विश्वसनीयता उन्नयन सक्षम बनाता है। |
317072c8b7213d884f5b2d4d3133368d17c412ab | इस पत्र में ब्रॉडबैंड सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड गुहा-समर्थित स्लॉट एंटीना के लिए एक उपन्यास डिजाइन तकनीक का प्रदर्शन किया गया है। पारंपरिक संकीर्ण आयताकार स्लॉट का उपयोग करने के बजाय, व्यापक बैंडविड्थ प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक धनुष-टाई के आकार का स्लॉट लागू किया जाता है। स्लॉट आकार में संशोधन गुहा में मजबूत लोडिंग प्रभाव को प्रेरित करने में मदद करता है और दो निकट-अंतर वाले हाइब्रिड मोड उत्पन्न करता है जो ब्रॉडबैंड प्रतिक्रिया प्राप्त करने में मदद करते हैं। स्लॉट एंटीना एक एकल सब्सट्रेट में पतली गुहा समर्थन (ऊंचाई <;0.03λ0 ) शामिल करता है और इस प्रकार मध्यम लाभ के साथ एकतरफा विकिरण विशेषताओं को प्रदर्शित करते हुए कम प्रोफ़ाइल समतल विन्यास को बरकरार रखता है। एक निर्मित प्रोटोटाइप भी प्रस्तुत किया गया है जो 1.03 गीगाहर्ट्ज (9.4%) की बैंडविड्थ, बैंडविड्थ पर 3.7 डीबीआई का लाभ, 15 डीबी फ्रंट-टू-बैक अनुपात और क्रॉस-पोलराइजेशन स्तर -18 डीबी से नीचे दिखाता है। |
4255bbd10e2a1692b723f8b40f28db7e27b06de9 | यद्यपि पर्यवेक्षित शिक्षा के लिए निष्पक्षता पर साहित्य बढ़ रहा है, लेकिन अनियंत्रित शिक्षा में निष्पक्षता को शामिल करने का कम अध्ययन किया गया है। इस लेख में मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) के संदर्भ में निष्पक्षता का अध्ययन किया गया है। हम पहले आयाम-क्षमता में कमी के लिए निष्पक्षता को परिभाषित करते हैं, और हमारी परिभाषा को इस तरह समझा जा सकता है कि यदि किसी संरक्षित वर्ग (जैसे, जाति या लिंग) के बारे में जानकारी आयाम-क्षमता-कम डेटा बिंदुओं से अनुमानित नहीं की जा सकती है, तो एक कमी उचित है। इसके बाद, हम उत्तल अनुकूलन सूत्र विकसित करते हैं जो पीसीए और कर्नेल पीसीए की निष्पक्षता (हमारी परिभाषा के संबंध में) में सुधार कर सकते हैं। ये सूत्र अर्ध-परिभाषित कार्यक्रम हैं, और हम कई डेटासेट का उपयोग करके उनकी प्रभावशीलता का प्रदर्शन करते हैं। हम यह दिखाते हुए निष्कर्ष निकालते हैं कि कैसे हमारे दृष्टिकोण का उपयोग स्वास्थ्य डेटा के निष्पक्ष (आयु के संबंध में) क्लस्टरिंग करने के लिए किया जा सकता है जिसका उपयोग स्वास्थ्य बीमा दरों को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। |
4e85e17a9c74cd0dbf66c6d673eaa9161e280b18 | एक मैट्रिक्स S 2 R rn C ((A) के लिए एक उप-स्थान एम्बेडिंग प्रदान करता है यदि kSAxk 2 2 = (1 ± ") kAxk 2 2 , 8x 2 R d. ऐसा मैट्रिक्स S एक कम विकृति एम्बेडिंग प्रदान करता है, और इसे (1 ± ") ` 2-उप-स्थान एम्बेडिंग कहा जाता है। एक ∀2-उपस्थान एम्बेडिंग का उपयोग करके, कोई भी A 2 R n d के बजाय SA 2 R r d के साथ काम कर सकता है। आम तौर पर r n, तो हम एक छोटे मैट्रिक्स के साथ काम कर रहे हैं जो कई एल्गोरिदम के समय/अंतरिक्ष जटिलता को कम करता है। हालांकि ध्यान दें कि निश्चित रूप से आर को डी से बड़ा होना चाहिए यदि हम पूरे उप-स्थान आर डी के बारे में बात कर रहे हैं [11]। ध्यान दें कि उप-स्थान सम्मिलन C ((A) के लिए एक विशेष आधार पर निर्भर नहीं करता है, इसका मतलब है कि यदि हमारे पास एक मैट्रिक्स U है जो C ((A) के लिए एक orthonormal आधार है, तो Ux Ax के समान उप-स्थान देता है। अतः यदि S A के लिए एक एम्बेडिंग है, तो यह U के लिए भी एक एम्बेडिंग होगा। चलो विचार करते हैं ... यादृच्छिक प्रक्षेपण निम्न-रैंक मैट्रिक्स अनुमान के लिए प्रयुक्त विधियों का एक और वर्ग है। एक यादृच्छिक प्रक्षेपण एल्गोरिथ्म एक यादृच्छिक मैट्रिक्स S 2 R r n का उपयोग करके उच्च आयामी अंतरिक्ष R n से एक निम्न आयामी उप-स्थान R r (r n) पर डेटापॉइंट्स का प्रक्षेपण करता है। यादृच्छिक मानचित्रण का मुख्य विचार जॉनसन-लिंडेनस्ट्रॉस के नियम से आता है[7] (हम बाद में विस्तार से समझाएंगे) जो कहता है कि "यदि वेक्टर स्पेस में बिंदुओं को उपयुक्त रूप से उच्च आयाम के यादृच्छिक रूप से चयनित उप-स्थान पर प्रक्षेपित किया जाता है, तो बिंदुओं के बीच की दूरी लगभग संरक्षित होती है"। यादृच्छिक प्रक्षेपण विधियां गणनात्मक रूप से कुशल हैं और उच्च-आयामी डेटासेट के आयाम-क्षमता में कमी के लिए व्यवहार में पर्याप्त सटीक हैं। इसके अलावा, चूंकि कई ज्यामितीय एल्गोरिदम की जटिलता आयाम पर काफी निर्भर करती है, इसलिए पूर्व-प्रसंस्करण के रूप में यादृच्छिक प्रक्षेपण को लागू करना कई डेटा खनन अनुप्रयोगों में एक सामान्य कार्य है। स्तंभ नमूनाकरण विधियों के विपरीत, जिन्हें निम्न-रैंक उप-स्थान के अनुमान के लिए डेटा तक पहुंचने की आवश्यकता होती है, यादृच्छिक अनुमान डेटा अज्ञानी होते हैं, क्योंकि उनकी गणना में केवल एक यादृच्छिक मैट्रिक्स एस शामिल होता है। हम यादृच्छिक अनुमान तकनीकों को समझने के लिए आवश्यक बुनियादी अवधारणाओं और परिभाषाओं के साथ शुरू करते हैं। परिभाषा 1 (स्तंभ स्थान) एक मैट्रिक्स A 2 R nd (n > d) पर विचार करें। ध्यान दें कि जैसा कि एक सभी वैक्टरों x 2 आर डी पर चलता है , एक्स ए के स्तंभों के सभी रैखिक संयोजनों पर चलता है और इसलिए आर एन के एक डी-आयामी उप-स्थान को परिभाषित करता है , जिसे हम ए के स्तंभ अंतरिक्ष के रूप में संदर्भित करते हैं और इसे सी द्वारा इंगित करते हैं। परिभाषा 2 (` 2-उपस्थान एम्बेडिंग) |
01dfe1868e8abc090b1485482929f65743e23743 | अज्ञात वातावरण में अन्वेषण मोबाइल रोबोट के लिए मुख्य कार्यक्षमता है। सीखने-आधारित अन्वेषण विधियां, जिसमें संवहन तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं, सुविधा निष्कर्षण के लिए मानव-डिज़ाइन किए गए तर्क के बिना उत्कृष्ट रणनीतियाँ प्रदान करते हैं [1]। लेकिन पारंपरिक पर्यवेक्षित सीखने एल्गोरिदम डेटासेट के लेबलिंग कार्य पर बहुत प्रयास लागत अनिवार्य रूप से। प्रशिक्षण सेट में शामिल नहीं किए गए दृश्य भी ज्यादातर अपरिचित हैं। हम आरजीबी-डी सेंसर से केवल गहराई की जानकारी के साथ एक इनडोर वातावरण में मोबाइल रोबोट की खोज के लिए एक गहरी सुदृढीकरण सीखने की विधि का प्रस्ताव करते हैं। डीप क्यू-नेटवर्क फ्रेमवर्क [2] के आधार पर, सभी चलती आदेशों के अनुरूप क्यू मानों का अनुमान लगाने के लिए कच्चे गहराई छवि को एकमात्र इनपुट के रूप में लिया जाता है। नेटवर्क भारों का प्रशिक्षण अंत-से-अंत होता है। मनमाने ढंग से निर्मित सिमुलेशन वातावरण में, हम दिखाते हैं कि रोबोट को बिना किसी मानव निर्मित लेबलिंग के जल्दी से अपरिचित दृश्यों के अनुकूल बनाया जा सकता है। इसके अलावा, फीचर प्रतिनिधित्व के ग्रहणशील क्षेत्रों के विश्लेषण के माध्यम से, गहरी सुदृढीकरण सीखने ने दृश्यों की पारगम्यता का अनुमान लगाने के लिए संवहन नेटवर्क को प्रेरित किया। परीक्षण के परिणामों की तुलना गहरी शिक्षा [1] या सुदृढीकरण शिक्षा [3] पर आधारित अन्वेषण रणनीतियों के साथ अलग से की जाती है। सिमुलेटेड वातावरण में प्रशिक्षण के बाद भी वास्तविक दुनिया के वातावरण में प्रयोगात्मक परिणामों से पता चलता है कि पर्यवेक्षित विधि की तुलना में रोबोट नियंत्रक की संज्ञानात्मक क्षमता में नाटकीय रूप से सुधार हुआ है। हमारा मानना है कि यह पहली बार है जब कच्चे सेंसर जानकारी का उपयोग किया जाता है अंत-से-अंत गहरी सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से मोबाइल रोबोट के लिए संज्ञानात्मक अन्वेषण रणनीति बनाने के लिए। |
20a773041aa5667fbcf5378ac87cad2edbfd28b7 | डीबीपीडिया परियोजना विकिपीडिया से संरचित जानकारी निकालने और वेब पर इस जानकारी को सुलभ बनाने के लिए एक सामुदायिक प्रयास है। परिणामी DBpedia ज्ञान आधार वर्तमान में 2.6 मिलियन से अधिक संस्थाओं का वर्णन करता है। इन संस्थाओं में से प्रत्येक के लिए, DBpedia एक वैश्विक रूप से अद्वितीय पहचानकर्ता को परिभाषित करता है जिसे वेब पर संस्था के एक समृद्ध आरडीएफ विवरण में संदर्भित किया जा सकता है, जिसमें 30 भाषाओं में मानव-पठनीय परिभाषाएं, अन्य संसाधनों के संबंध, चार अवधारणा पदानुक्रमों में वर्गीकरण, विभिन्न तथ्य और साथ ही इकाई का वर्णन करने वाले अन्य वेब डेटा स्रोतों के लिए डेटा-स्तर लिंक शामिल हैं। पिछले वर्ष के दौरान, डेटा प्रकाशकों की बढ़ती संख्या ने DBpedia संसाधनों के लिए डेटा-स्तर लिंक स्थापित करना शुरू कर दिया है, जिससे DBpedia उभरते हुए डेटा के वेब के लिए एक केंद्रीय इंटरलिंकिंग हब बन गया है। वर्तमान में, DBpedia के आसपास परस्पर जुड़े डेटा स्रोतों का वेब लगभग 4.7 बिलियन जानकारी प्रदान करता है और भौगोलिक जानकारी, लोगों, कंपनियों, फिल्मों, संगीत, जीन, दवाओं, पुस्तकों और वैज्ञानिक प्रकाशनों जैसे डोमेन को कवर करता है। यह लेख DBpedia ज्ञान आधार के निष्कर्षण का वर्णन करता है, वेब पर अन्य डेटा स्रोतों के साथ DBpedia को परस्पर जोड़ने की वर्तमान स्थिति, और उन अनुप्रयोगों का अवलोकन देता है जो DBpedia के आसपास डेटा के वेब की सुविधा प्रदान करते हैं। |
744eacc689e1be16de6ca1f386ea3088abacad49 | हम बड़े ओडब्ल्यूएल अनुप्रयोगों में उपयोग के संबंध में सिमेंटिक वेब ज्ञान आधार प्रणालियों के बेंचमार्किंग के लिए अपनी विधि का वर्णन करते हैं। हम लेहाइ विश्वविद्यालय बेंचमार्क (एलयूबीएम) को ऐसे बेंचमार्क कैसे डिजाइन करें, इसके उदाहरण के रूप में प्रस्तुत करते हैं। LUBM में विश्वविद्यालय डोमेन के लिए एक ऑन्टोलॉजी, सिंथेटिक ओडब्ल्यूएल डेटा को मनमाने आकार में स्केलेबल, चौदह एक्सटेंशनल क्वेरी जो विभिन्न प्रकार के गुणों का प्रतिनिधित्व करती हैं, और कई प्रदर्शन मीट्रिक हैं। LUBM का उपयोग विभिन्न तर्क क्षमताओं और भंडारण तंत्रों वाली प्रणालियों का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। हम दो मेमोरी आधारित प्रणालियों और दो स्थायी भंडारण वाली प्रणालियों के मूल्यांकन के साथ यह प्रदर्शित करते हैं। |
92862e13ceb048d596d05b5c788765649be9d851 | सेवा से इनकार के हमलों की वितरित प्रकृति के कारण, वायरलेस सेंसर नेटवर्क (डब्ल्यूएसएन) में पारंपरिक घुसपैठ का पता लगाने की प्रणालियों का उपयोग करके इस तरह के दुर्भावनापूर्ण व्यवहार की पहचान करना बेहद चुनौतीपूर्ण है। वर्तमान पेपर में, एक जैव-प्रेरित विधि का परिचय दिया गया है, अर्थात् सहकारी आधारित फजी कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली (Co-FAIS) । यह मानव प्रतिरक्षा प्रणाली के खतरे के सिद्धांत से प्राप्त एक मॉड्यूलर आधारित रक्षा रणनीति है। एजेंटों को सिंक्रनाइज़ करें और एक दूसरे के साथ काम करें ताकि सेंसर व्यवहार की असामान्यता की गणना संदर्भ एंटीजन मूल्य (सीएवी) या हमलावरों के संदर्भ में की जा सके और सुरक्षा प्रतिक्रिया के लिए फजी सक्रियण सीमा को अपडेट किया जा सके। ऐसे बहु-नोड परिस्थितियों में, पैकेट घटकों का विश्लेषण करके और अगली परत को लॉग फ़ाइल भेजकर डेटा का ऑडिट करने के लिए स्निफर मॉड्यूल सिंक नोड के अनुकूल होता है। फ़्यूज़ी दुरुपयोग डिटेक्टर मॉड्यूल (एफएमडीएम) खतरे के संकेतों के स्रोतों की पहचान करने के लिए एक खतरे डिटेक्टर मॉड्यूल के साथ एकीकृत होता है। संक्रमित स्रोतों को विशेष, आवश्यक कार्रवाई के लिए सिस्टम क्षमताओं को बढ़ाने के लिए फजी क्यू-लर्निंग टीकाकरण मॉड्यूल (एफक्यूवीएम) में प्रेषित किया जाता है। सहकारी निर्णय लेने वाले मॉड्यूल (Co-DMM) में इष्टतम रक्षा रणनीतियों का उत्पादन करने के लिए फजी क्यू-लर्निंग टीकाकरण मॉड्यूल के साथ खतरे का पता लगाने वाला मॉड्यूल शामिल है। प्रस्तावित मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए, कम ऊर्जा अनुकूली क्लस्टरिंग पदानुक्रम (एलईएसीएच) का एक नेटवर्क सिम्युलेटर का उपयोग करके अनुकरण किया गया था। बाद में इस मॉडल की तुलना अन्य मौजूदा सॉफ्ट कंप्यूटिंग विधियों जैसे फजी लॉजिक कंट्रोलर (एफएलसी), आर्टिफिशियल इम्यून सिस्टम (एआईएस) और फजी क्यू-लर्निंग (एफक्यूएल) से की गई, ताकि इसकी दक्षता और व्यवहार्यता का प्रदर्शन किया जा सके। प्रस्तावित विधि में पारंपरिक अनुभवजन्य विधियों की तुलना में पता लगाने की सटीकता और सफल रक्षा दर प्रदर्शन में सुधार होता है। & 2014 एल्सवियर लिमिटेड सभी अधिकार सुरक्षित। |
c286ba73f645535d19e085bdaa713a0bb9cb1ddc | इस पेपर में, एक एक्स-बैंड 1×3 सब्सट्रेट एकीकृत वेवगाइड (एसआईडब्ल्यू) पावर डिवाइडर डिजाइन प्रस्तुत किया गया है। डिजाइन किए गए एसआईडब्ल्यू पावर डिवाइडर प्रत्येक आउटपुट पोर्ट पर समान चरण वितरण के साथ समान आयाम प्रदान करता है। इसमें संतोषजनक परिचालन बैंडविड्थ और कम सम्मिलन हानि भी है। इसके अलावा, ईएम सिमुलेशन के परिणामों के अनुसार डिजाइन आवृत्ति पर वापसी हानि लगभग 25 डीबी है। |
81d51bf638a6a7c405e1e1d461ae979f83fd929b | |
9f27c7cd7a66f612c4807ec6e9a90d6aafd462e8 | गहराई वस्तुओं के आकार और दृश्य लेआउट के बारे में उपयोगी संकेतों के साथ आरजीबी का पूरक हो सकती है। हालांकि, आरजीबी-डी छवि डेटासेट अभी भी बड़े पैमाने पर मोनोमोडल आरजीबी डेटासेट के विपरीत, सीधे गहरे संवहन तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत छोटे हैं। आरजीबी-डी मान्यता में पिछले कार्य आम तौर पर आरजीबी और गहराई डेटा के लिए दो अलग-अलग नेटवर्क को जोड़ते हैं, एक बड़े आरजीबी डेटासेट के साथ पूर्व प्रशिक्षित और फिर संबंधित लक्ष्य आरजीबी और गहराई डेटासेट के लिए ठीक होते हैं। इन दृष्टिकोणों की कई सीमाएँ हैंः 1) केवल आरजीबी डेटा से सीखे गए निम्न-स्तरीय फ़िल्टर का उपयोग करें, इस प्रकार गहराई-विशिष्ट पैटर्न का सही ढंग से शोषण करने में सक्षम नहीं होना, और 2) आरजीबी और गहराई सुविधाओं को केवल उच्च स्तर पर जोड़ा जाता है लेकिन कम स्तर पर शायद ही कभी। इस पेपर में, हम एक ऐसा ढांचा प्रस्तावित करते हैं जो दोनों ज्ञान का लाभ उठाता है जो बड़े आरजीबी डेटासेट से प्राप्त होता है, साथ ही सीमित गहराई डेटा से सीखे गए गहराई-विशिष्ट संकेतों के साथ, अधिक प्रभावी बहु-स्रोत और बहु-मोडल प्रतिनिधित्व प्राप्त करते हैं। हम एक बहु-मोडल संयोजन विधि का प्रस्ताव करते हैं जो विभिन्न स्रोत मॉडल और लक्ष्य मोडलिटीज से परतों के भेदभावपूर्ण संयोजनों का चयन करती है, कार्य के उच्च-स्तरीय गुणों और दोनों मोडलिटीज के आंतरिक निम्न-स्तरीय गुणों को कैप्चर करती है। |
1986349b2df8b9d4064453d169d69ecfde283e27 | संघर्ष दिलचस्प कहानियों का एक आवश्यक तत्व है। इस लेख में हम संघर्ष की एक कथा-वैज्ञानिक परिभाषा को परिचालन करते हैं और इस परिभाषा को शामिल करने के लिए स्थापित कथा-योजना तकनीकों का विस्तार करते हैं। संघर्ष आंशिक क्रम कारण लिंक योजना एल्गोरिथ्म (CPOCL) कारण की ध्वनि और चरित्र विश्वसनीयता को बनाए रखते हुए एक योजना में कथा संघर्ष उत्पन्न करने की अनुमति देता है। हम संघर्ष के सात आयामों को भी परिभाषित करते हैं इस एल्गोरिथ्म के ज्ञान प्रतिनिधित्व के संदर्भ में। पहले तीन-भागीदार, कारण और अवधि-विशिष्ट मान हैं जो क्रमशः प्रश्नों का उत्तर देते हैं कि कौन? अंतिम चार-संतुलन, प्रत्यक्षता, दांव और संकल्प- निरंतर मूल्य हैं जो महत्वपूर्ण कथा गुणों का वर्णन करते हैं जिनका उपयोग लेखक के उद्देश्य के आधार पर संघर्षों का चयन करने के लिए किया जा सकता है। हम दो अनुभवजन्य अध्ययनों के परिणाम भी प्रस्तुत करते हैं जो इन कथा घटनाओं के हमारे परिचालन को मान्य करते हैं। अंत में, हम विभिन्न प्रकार की कहानियों का प्रदर्शन करते हैं जो सीपीओसीएल सात आयामों पर प्रतिबंधों के आधार पर उत्पन्न कर सकती हैं। |
2766913aabb151107b28279645b915a3aa86c816 | यह लेख स्पष्टीकरण आधारित सीखने (ईबीएल) और अनुभव के माध्यम से समस्या-समाधान प्रदर्शन में सुधार करने में इसकी भूमिका का वर्णन करता है। प्रेरक प्रणालियों के विपरीत, जो कई उदाहरणों से सामान्य गुणों को अलग करके सीखते हैं, ईबीएल सिस्टम बताते हैं कि एक विशेष उदाहरण एक अवधारणा का उदाहरण क्यों है। स्पष्टीकरणों को तब परिचालन मान्यता नियमों में परिवर्तित किया जाता है। संक्षेप में, ईबीएल दृष्टिकोण विश्लेषणात्मक और ज्ञान-गहन है, जबकि प्रेरक विधियां अनुभवजन्य और ज्ञान-गरीब हैं। यह लेख मूल ईबीएल पद्धति के विस्तार और उनके PRODIGY समस्या-समाधान प्रणाली के साथ एकीकरण पर केंद्रित है। PRODIGY की EBL विधि विशेष रूप से खोज नियंत्रण नियमों को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन की गई है जो जटिल कार्य डोमेन के लिए कुल खोज समय को कम करने में प्रभावी हैं। डोमेन-विशिष्ट खोज नियंत्रण नियम सफल समस्या-समाधान निर्णयों, महंगी विफलताओं और अप्रत्याशित लक्ष्य बातचीत से सीखे जाते हैं। अनेक सीखने की रणनीतियों को घोषित रूप से निर्दिष्ट करने की क्षमता ईबीएल को प्रदर्शन सुधार के लिए एक सामान्य तकनीक के रूप में कार्य करने में सक्षम बनाती है। PRODIGY की ईबीएल पद्धति का विश्लेषण किया गया है, कई उदाहरणों और प्रदर्शन परिणामों के साथ चित्रित किया गया है, और ईबीएल और समस्या समाधान को एकीकृत करने के लिए अन्य तरीकों के साथ तुलना की गई है। "वर्तमान पताः कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान शाखा, नासा एम्स अनुसंधान केंद्र, स्टर्लिंग फेडरल सिस्टम, मेल स्टॉप 244-17, मोफेट फील्ड सीए 94035। इस शोध को रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (डीओडी) द्वारा प्रायोजित किया गया था, एआरपीए आदेश संख्या। 4976, संशोधन 20, अनुबंध संख्या F33615-87-C-1499 के तहत, वायु सेना एवियोनिक्स प्रयोगशाला द्वारा निगरानी की जाती है, आंशिक रूप से अनुबंध N00014-84-K-0345 (N91) और N00014-86-K-0678-N123 के तहत नौसेना अनुसंधान कार्यालय द्वारा, आंशिक रूप से अनुबंध NCC 2-463 के तहत नासा द्वारा, आंशिक रूप से अनुबंध MDA903-85-C-0324 के तहत सेना अनुसंधान संस्थान द्वारा, उप-अनुबंध 487650-25537 के तहत कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, इरविन के माध्यम से, और निजी संस्थानों से छोटे योगदान से। इस दस्तावेज़ में निहित विचार और निष्कर्ष लेखकों के हैं और उन्हें डीएआरपीए, ओएनआर, नासा, एआरआई या अमेरिकी सरकार की आधिकारिक नीतियों का प्रतिनिधित्व करने के रूप में व्याख्या नहीं किया जाना चाहिए। पहले और पांचवें लेखकों को एटी एंड टी बेल लैब्स पीएच.डी. द्वारा समर्थित किया गया था। छात्रवृत्ति। तालिका |
516bd2e2bfc7405568f48560e02154135616374c | कथा, और विशेष रूप से कहानी सुनाना, मानव अनुभव का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। नतीजतन, कम्प्यूटेशनल सिस्टम जो कथा के बारे में तर्क कर सकते हैं, अधिक प्रभावी संचारक, मनोरंजनकर्ता, शिक्षक और प्रशिक्षक हो सकते हैं। कम्प्यूटेशनल कथा तर्क में केंद्रीय चुनौतियों में से एक कथा पीढ़ी है, सार्थक घटना अनुक्रमों का स्वचालित निर्माण। तर्क और सौंदर्य के अनेक कारक हैं जो कथा-कृत्रिम वस्तु की सफलता में योगदान करते हैं। इस सफलता का मूल कारण इसकी समझ है। हमारा तर्क है कि कथाओं के निम्नलिखित दो गुण सार्वभौमिक हैंः (क) कथानक की तार्किक कारण प्रगति, और (ख) चरित्र की विश्वसनीयता। चरित्र की विश्वसनीयता दर्शकों द्वारा यह धारणा है कि पात्रों द्वारा किए गए कार्यों का दर्शकों के अविश्वास के निलंबन पर नकारात्मक प्रभाव नहीं पड़ता है। विशेष रूप से, पात्रों को दर्शकों द्वारा जानबूझकर एजेंट माना जाना चाहिए। इस लेख में, हम कथा पीढ़ी की समस्या को हल करने के लिए एक तकनीक के रूप में परिष्कृत खोज के उपयोग का पता लगाते हैं - चरित्र कार्यों के एक ध्वनि और विश्वसनीय अनुक्रम को खोजने के लिए जो एक प्रारंभिक विश्व राज्य को एक विश्व राज्य में बदल देता है जिसमें लक्ष्य प्रस्तावों को पकड़ते हैं। हम एक उपन्यास परिष्कृत खोज योजना एल्गोरिथ्म का वर्णन करते हैं - इरादे-आधारित आंशिक आदेश कारण लिंक (आईपीओसीएल) योजनाकार - जो कारण से ध्वनि कथानक प्रगति बनाने के अलावा, संभावित चरित्र लक्ष्यों की पहचान करके चरित्र इरादे के बारे में कारण बताते हैं जो उनके कार्यों की व्याख्या करते हैं और योजना संरचनाएं बनाते हैं जो बताते हैं कि वे पात्र अपने लक्ष्यों के लिए क्यों प्रतिबद्ध हैं। हम एक अनुभवजन्य मूल्यांकन के परिणाम प्रस्तुत करते हैं जो यह दर्शाता है कि आईपीओसीएल एल्गोरिथ्म द्वारा उत्पन्न कथा योजनाएं पारंपरिक आंशिक-आदेश योजनाकारों द्वारा उत्पन्न योजनाओं की तुलना में चरित्र के इरादों की दर्शकों की समझ का समर्थन करती हैं। |
444e8aacda5f06d2a6c5197c89567638eaccb677 | सूचना प्रौद्योगिकी के बढ़ते महत्व के साथ सूचना सुरक्षा के पर्याप्त उपायों की तत्काल आवश्यकता है। सूचना सुरक्षा प्रबंधन के लिए व्यवस्थित सूचना सुरक्षा प्रबंधन सबसे महत्वपूर्ण पहलों में से एक है। कम से कम जब से गोपनीयता और सुरक्षा उल्लंघनों, धोखाधड़ी लेखांकन प्रथाओं और आईटी प्रणालियों पर हमलों के बारे में रिपोर्ट सार्वजनिक हुई हैं, संगठनों ने भौतिक और सूचना संपत्तियों की सुरक्षा के लिए अपनी जिम्मेदारियों को मान्यता दी है। सुरक्षा मानकों का उपयोग एक उपयुक्त सूचना सुरक्षा प्रबंधन प्रणाली (आईएसएमएस) विकसित करने और बनाए रखने के लिए दिशानिर्देश या ढांचे के रूप में किया जा सकता है। मानक आईएसओ/आईईसी 27000, 27001 और 27002 अंतरराष्ट्रीय मानक हैं जिन्हें बढ़ती मान्यता और अपनाने की प्राप्ति हो रही है। इन्हें सूचना सुरक्षा के लिए दुनिया भर के संगठनों की सामान्य भाषा के रूप में जाना जाता है। आईएसओ/आईईसी 27001 के साथ कंपनियां अपने आईएसएमएस को किसी तृतीय-पक्ष संगठन द्वारा प्रमाणित कर सकती हैं और इस प्रकार अपने ग्राहकों को अपने सुरक्षा उपायों का प्रमाण दे सकती हैं। |
54eed22ff377dcb0472c8de454b1261988c4a9ac | विश्व भर में यातायात सुरक्षा एक गंभीर समस्या है। कई सड़क दुर्घटनाएं सामान्यतः चालक के असुरक्षित ड्राइविंग व्यवहार से संबंधित होती हैं, जैसे कि गाड़ी चलाते समय खाना। इस कार्य में, हम एक दृष्टि-आधारित समाधान का प्रस्ताव करते हैं संवहन तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर ड्राइवर के व्यवहार को पहचानने के लिए। विशेष रूप से, एक छवि को देखते हुए, त्वचा जैसे क्षेत्रों को गॉसियन मिश्रण मॉडल द्वारा निकाला जाता है, जो कार्रवाई लेबल उत्पन्न करने के लिए एक गहरे संवहन तंत्रिका नेटवर्क मॉडल, अर्थात् आर * सीएनएन में पारित किए जाते हैं। त्वचा जैसे क्षेत्र पर्याप्त भेदभाव क्षमता के साथ प्रचुर मात्रा में अर्थ संबंधी जानकारी प्रदान करने में सक्षम हैं। इसके अलावा, आर*सीएनएन अंतिम कार्रवाई की मान्यता की सुविधा के लिए उम्मीदवारों में से सबसे अधिक सूचनात्मक क्षेत्रों का चयन करने में सक्षम है। हमने प्रस्तावित विधियों का परीक्षण दक्षिण पूर्व विश्वविद्यालय ड्राइविंग-पोस्टिंग डेटासेट पर किया और डेटासेट पर 97.76% की औसत सटीकता प्राप्त की जो साबित करती है कि प्रस्तावित विधि ड्राइवरों की कार्रवाई पहचान में प्रभावी है। |
79f026f743997ab8b5251f6e915a0a427576b142 | अगले दशक में होने वाली नाटकीय यातायात वृद्धि को दूर करने के लिए मिमी-वेव संचार के भविष्य के 5जी मोबाइल नेटवर्क में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की उम्मीद है। ऐसी प्रणालियां मोबाइल टर्मिनल, एक्सेस पॉइंट या बैकहॉल/फ्रंटहॉल स्तरों पर उपयोग की जाने वाली एंटीना प्रौद्योगिकियों को गंभीर रूप से चुनौती देंगी। यह कार्य उच्च डेटा दर 60-जीएचजेड संचार के लिए एकीकृत एंटेना, एंटेना सरणी और उच्च दिशा-निर्देशित अर्ध-ऑप्टिकल एंटेना के डिजाइन में लेखकों की हालिया उपलब्धियों का अवलोकन प्रदान करता है। |
04ee77ef1143af8b19f71c63b8c5b077c5387855 | प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में अधिकांश कार्य भाषा इनपुट पर प्रश्न उत्तर (क्यूए) समस्याओं के लिए प्रश्न में डाल सकते हैं। हम गतिशील स्मृति नेटवर्क (डीएमएन) का परिचय देते हैं, जो एक एकीकृत तंत्रिका नेटवर्क ढांचा है जो इनपुट अनुक्रमों और प्रश्नों को संसाधित करता है, अर्थपूर्ण और एपिसोडिक यादों को बनाता है, और प्रासंगिक उत्तर उत्पन्न करता है। प्रश्न एक पुनरावर्ती ध्यान प्रक्रिया को ट्रिगर करते हैं जो मॉडल को पिछले पुनरावृत्तियों के परिणाम पर अपना ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। इन परिणामों को तब उत्तर उत्पन्न करने के लिए एक पदानुक्रमित आवर्ती अनुक्रम मॉडल में तर्क दिया जाता है। डीएमएन को एंड-टू-एंड प्रशिक्षित किया जा सकता है और कई प्रकार के कार्यों और डेटासेट पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता हैः प्रश्न उत्तर (फेसबुक का बीएबीआई डेटासेट), भाषण टैगिंग के हिस्से के लिए अनुक्रम मॉडलिंग (डब्ल्यूएसजे-पीटीबी), कोररेफरेन्स रिज़ॉल्यूशन (क्विज़बोल डेटासेट) और भावना विश्लेषण के लिए पाठ वर्गीकरण (स्टैनफोर्ड सेंटिमेंट ट्रीबैंक) । यह मॉडल विशेष रूप से प्रशिक्षित शब्द वेक्टर प्रतिनिधित्व पर निर्भर करता है और इसके लिए किसी स्ट्रिंग मिलान या मैन्युअल रूप से इंजीनियर सुविधाओं की आवश्यकता नहीं होती है। |
165db9e093be270d38ac4a264efff7507518727e | मशीन लर्निंग अनुसंधान का एक दीर्घकालिक लक्ष्य तर्क और प्राकृतिक भाषा के लिए लागू होने वाली विधियों का उत्पादन करना है, विशेष रूप से एक बुद्धिमान संवाद एजेंट का निर्माण करना। उस लक्ष्य की ओर प्रगति को मापने के लिए, हम प्रॉक्सी कार्यों के एक सेट की उपयोगिता के लिए तर्क देते हैं जो प्रश्न उत्तर के माध्यम से पढ़ने की समझ का मूल्यांकन करते हैं। हमारे कार्य कई तरीकों से समझ को मापते हैं: क्या एक प्रणाली तथ्यों की श्रृंखला के माध्यम से सवालों का जवाब देने में सक्षम है, सरल प्रेरण, कटौती और कई और। इन कार्यों को किसी भी प्रणाली के लिए आवश्यक शर्तों के रूप में डिज़ाइन किया गया है जिसका उद्देश्य मनुष्य के साथ बातचीत करने में सक्षम होना है। हमारा मानना है कि वर्तमान में कई मौजूदा शिक्षण प्रणाली इन समस्याओं को हल नहीं कर सकती हैं, और इसलिए हमारा उद्देश्य इन कार्यों को कौशल सेट में वर्गीकृत करना है, ताकि शोधकर्ता अपनी प्रणालियों की कमियों की पहचान कर सकें (और फिर उन्हें ठीक कर सकें) । हम हाल ही में पेश किए गए मेमोरी नेटवर्क मॉडल का विस्तार और सुधार भी करते हैं, और यह दिखाते हैं कि यह कुछ, लेकिन सभी कार्यों को हल करने में सक्षम है। |
17357530b7aae622162da73d3b796c63b557b3b3 | प्राकृतिक या तकनीकी प्रणालियों की हमारी समझ का अंतिम प्रमाण उन्हें नियंत्रित करने की हमारी क्षमता में परिलक्षित होता है। यद्यपि नियंत्रण सिद्धांत इंजीनियर और प्राकृतिक प्रणालियों को वांछित स्थिति की ओर निर्देशित करने के लिए गणितीय उपकरण प्रदान करता है, लेकिन जटिल स्व-संगठित प्रणालियों को नियंत्रित करने के लिए एक ढांचे की कमी है। यहां हम विश्लेषणात्मक उपकरण विकसित करते हैं ताकि एक मनमाने ढंग से जटिल निर्देशित नेटवर्क की नियंत्रणीयता का अध्ययन किया जा सके, समय-निर्भर नियंत्रण के साथ ड्राइवर नोड्स के सेट की पहचान की जा सके जो सिस्टम की पूरी गतिशीलता का मार्गदर्शन कर सकते हैं। हम इन उपकरणों को कई वास्तविक नेटवर्क पर लागू करते हैं, यह पाते हुए कि ड्राइवर नोड्स की संख्या मुख्य रूप से नेटवर्क के डिग्री वितरण द्वारा निर्धारित की जाती है। हम दिखाते हैं कि कई वास्तविक जटिल प्रणालियों में उभरने वाले विरल असमान नेटवर्क को नियंत्रित करना सबसे कठिन है, लेकिन घने और समरूप नेटवर्क को कुछ ड्राइवर नोड्स का उपयोग करके नियंत्रित किया जा सकता है। विपरीत रूप से, हम पाते हैं कि मॉडल और वास्तविक दोनों प्रणालियों में ड्राइवर नोड्स उच्च-डिग्री नोड्स से बचने के लिए करते हैं। |
8ff18d710813e5ea50d05ace9f07f48006430671 | हम हाइड्रोसेंस तकनीक पर अपने पिछले काम का एक विस्तारित विश्लेषण प्रस्तुत करते हैं, जो घर में पानी के उपयोग की गतिविधियों को स्वचालित रूप से अलग करने के लिए एक कम लागत और आसानी से स्थापित दबाव का एक बिंदु सेंसर है (फ्रोहलिच एट अल., 2009) । हम इस कार्य का विस्तार करते हुए मौजूदा और उभरती हुई जल विघटन तकनीकों का सर्वेक्षण प्रदान करते हैं, हमारे दृष्टिकोण के पीछे संचालन के सिद्धांत का अधिक व्यापक विवरण, और एक विस्तारित विश्लेषण अनुभाग जिसमें गर्म बनाम ठंडे पानी के वाल्व उपयोग वर्गीकरण और दो वर्गीकरण दृष्टिकोणों के बीच तुलना शामिल हैः फ्रेहलिच एट अल में प्रयुक्त टेम्पलेट-आधारित मिलान योजना। (2009) [53] और एक नया स्टोकेस्टिक दृष्टिकोण एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल का उपयोग कर। हम दिखाते हैं कि दोनों ही वाल्व और फिक्स्चर स्तर की जल घटनाओं की पहचान 90% से अधिक सटीकता के साथ करने में सफल रहे हैं। हम अपने प्रयोगात्मक पद्धति की सीमाओं और आगे की खुली समस्याओं की चर्चा के साथ निष्कर्ष निकालते हैं। © 2010 एल्सेवियर बी.वी. सभी अधिकार सुरक्षित |
d4d5a73c021036dd548f5fbe71dbdabcad378e98 | इस पेपर में एक क्षणिक घटना वर्गीकरण योजना, प्रणाली पहचान तकनीक और गैर-अभिनय भार निगरानी में उपयोग के लिए कार्यान्वयन का वर्णन किया गया है। एक साथ, ये तकनीकें एक ऐसी प्रणाली बनाती हैं जो ऑपरेटिंग शेड्यूल निर्धारित कर सकती है और एसी या डीसी पावर वितरण प्रणाली से जुड़े भार के भौतिक मॉडल के मापदंडों को पा सकती है। निगरानी प्रणाली के लिए केवल ऑफ-द-शेल्फ हार्डवेयर की आवश्यकता होती है और वितरण प्रणाली में एक केंद्रीय स्थान पर स्थापित सेंसर की न्यूनतम संख्या से संकेत को अलग करके व्यक्तिगत क्षणिक को पहचानता है। एसी और डीसी प्रणालियों के लिए कार्यान्वयन विवरण और क्षेत्र परीक्षण प्रस्तुत किए गए हैं। |
3556c846890dc0dbf6cd15ebdcd8932f1fdef6a2 | व्यापक कंप्यूटिंग का एक प्रमुख पहलू कंप्यूटर और सेंसर नेटवर्क का उपयोग करना है ताकि प्रभावी ढंग से और उनके वातावरण में उपयोगकर्ताओं के व्यवहार को निष्पक्ष रूप से अनुमान लगाया जा सके। इसमें यह अनुमान लगाना शामिल है कि उपयोगकर्ता कौन सी गतिविधि कर रहे हैं, वे इसे कैसे कर रहे हैं, और इसका वर्तमान चरण। वृद्ध देखभाल में दैनिक जीवन की गतिविधियों को पहचानना और रिकॉर्ड करना एक महत्वपूर्ण समस्या है। एडीएल अनुमान के लिए एक नया प्रतिमान रेडियो-आवृत्ति-पहचान प्रौद्योगिकी, डेटा खनन, और लोगों द्वारा उपयोग की जाने वाली वस्तुओं के आधार पर एडीएल को पहचानने के लिए एक संभाव्य अनुमान इंजन का लाभ उठाता है। हम एक ऐसा दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं जो इन चुनौतियों का समाधान करता है और कुछ प्रकार की एडीएल निगरानी को स्वचालित करने में आशाजनक है। हमारा मुख्य अवलोकन यह है कि एडीएल करते समय व्यक्ति द्वारा उपयोग की जाने वाली वस्तुओं का अनुक्रम एडीएल की पहचान और इसके निष्पादन की गुणवत्ता दोनों को दृढ़ता से परिभाषित करता है। इसलिए हमने प्रोएक्टिव एक्टिविटी टूलकिट (प्रोएक्ट) विकसित किया है। |
fdec38019625fbcffc9debb804544cce6630c3ac | यह मान्यता बढ़ रही है कि समकालीन व्यावसायिक वातावरण में फर्मों को ज्ञान, नेटवर्क और नवीन क्षमता जैसी अमूर्त संपत्तियों के एक बंडल से पर्याप्त और स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त होता है। ऐसी अमूर्त परिसंपत्तियों पर रिटर्न को मापना अब प्रबंधकों के लिए अनिवार्य हो गया है। वर्तमान पांडुलिपि विपणन पर रिटर्न के माप पर केंद्रित है। हम पहले उन परिस्थितियों पर चर्चा करते हैं जो इस कार्य को उच्च प्रबंधकीय प्राथमिकता बनाती हैं। इसके बाद हम सामान्य प्रबंधन और विपणन दोनों में आज तक के माप प्रयासों पर चर्चा करेंगे। फिर हम एक वैचारिक ढांचा प्रदान करते हैं जो माप प्रयासों को ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य में रखता है। हम इस बात पर चर्चा के साथ निष्कर्ष निकालते हैं कि विपणन मेट्रिक्स का भविष्य कहाँ है। © 2006 एल्सेवियर इंक. सभी अधिकार सुरक्षित. |
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592fc3377e8b590a457d8ffaed60b71730114347 | पिछले बीस वर्षों में स्टोकेस्टिक खोज एल्गोरिदम में रुचि में तेजी से वृद्धि देखी गई है, विशेष रूप से भौतिकी और जीव विज्ञान में प्राकृतिक प्रक्रियाओं से प्रेरित। जटिल व्यावहारिक अनुकूलन समस्याओं और विभिन्न क्षेत्रों से लिए गए संबंधित खोज अनुप्रयोगों पर प्रभावशाली परिणाम प्रदर्शित किए गए हैं, लेकिन इन एल्गोरिदम की सैद्धांतिक समझ कमजोर बनी हुई है। यह आंशिक रूप से परिणामों पर पर्याप्त ध्यान नहीं देने के कारण होता है जो सार्वभौमिक खोज एल्गोरिदम पर कुछ मौलिक सीमाओं को दिखाते हैं, जिसमें तथाकथित कोई मुफ्त लंच नहीं प्रमेय शामिल है। यह पत्र इन परिणामों का विस्तार करता है और खोज एल्गोरिदम के डिजाइन के लिए और उपयोगी प्रतिनिधित्व के निर्माण के लिए उनके कुछ निहितार्थों को रेखांकित करता है। परिणामी अंतर्दृष्टि डोमेन ज्ञान का शोषण करके विशेष समस्या वर्गों के लिए एल्गोरिदम और प्रतिनिधित्व को दर्जी करने पर ध्यान केंद्रित करती है। इससे इस बात पर प्रकाश डाला जाता है कि भविष्य के लिए एक प्रमुख अनुसंधान एजेंडा के रूप में इस तरह के ज्ञान का व्यवस्थित रूप से उपयोग करने के तरीकों की बेहतर सैद्धांतिक समझ हासिल करने का मौलिक महत्व है। |
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bf48f1d556fdb85d5dbe8cfd93ef13c212635bcf | इस कार्य में, हम एक उपन्यास रोबोट सीखने के ढांचे का प्रस्ताव करते हैं जिसे न्यूरल टास्क प्रोग्रामिंग (एनटीपी) कहा जाता है, जो प्रदर्शन और न्यूरल प्रोग्राम प्रेरण से कुछ शॉट सीखने के विचार को जोड़ता है। एनटीपी इनपुट के रूप में एक कार्य विनिर्देश (जैसे, एक कार्य का वीडियो प्रदर्शन) लेता है और इसे पुनरावर्ती रूप से सूक्ष्म उप-कार्य विनिर्देशों में विघटित करता है। ये विनिर्देश एक पदानुक्रमित तंत्रिका कार्यक्रम को खिलाए जाते हैं, जहां निम्न-स्तर के कार्यक्रम कॉल करने योग्य सबरूटीन होते हैं जो पर्यावरण के साथ बातचीत करते हैं। हम तीन रोबोट हेरफेर कार्यों में हमारी विधि को मान्य करते हैं। एनटीपी अनुक्रमिक कार्यों में मजबूत सामान्यीकरण प्राप्त करता है जो पदानुक्रमित और रचनात्मक संरचनाओं को प्रदर्शित करते हैं। प्रयोगात्मक परिणामों से पता चलता है कि एनटीपी बढ़ते लंबाई, परिवर्तनीय टोपोलॉजी और बदलते उद्देश्यों के साथ अनदेखे कार्यों के लिए अच्छी तरह से सामान्यीकरण करना सीखता है। |
bbe657fbc16cbf0ceaebd596cea5b3915f4eb39c | परिपत्र ध्रुवीकरण अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए एक व्यापक-बैंड कोनों-ट्रांक्टेड आयताकार स्टैक्ड पैच एंटीना का प्रस्ताव किया गया था। इस पेपर में प्रस्तावित एंटीना का अक्षीय अनुपात 3 डीबी से कम और वीएसडब्ल्यूआर 2 से कम था: 1 वायरलेस संचार अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए 25% बैंडविड्थ पर प्राप्त करने योग्य दिखाया गया था, और यह एंटीना पारंपरिक माइक्रोस्ट्रिप पैच एंटीना की तुलना में उच्च लाभ, कम साइड लोब और व्यापक बैंडविड्थ प्राप्त कर सकती है। |
15a2c58b29c5a84a134d1504faff528101321f21 | बूस्टिंग (फ्रेंड एंड शेपियर 1996, शेपियर एंड सिंगर 1998) वर्गीकरण पद्धति में सबसे महत्वपूर्ण हालिया विकासों में से एक है। कई वर्गीकरण एल्गोरिदम के प्रदर्शन को अक्सर इनपुट डेटा के पुनः भारित संस्करणों पर क्रमिक रूप से लागू करके और इस प्रकार उत्पन्न वर्गीकरणों के अनुक्रम का भारित बहुमत वोट लेने से नाटकीय रूप से सुधार किया जा सकता 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 बहु-वर्ग सामान्यीकरण प्राप्त किए जाते हैं जो हाल ही में प्रस्तावित अन्य बहु-वर्ग 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। |
35b86ef854c728da5f905ae9fb09dbbcf59a0cdd | इस पत्र में मिलीमीटर-लहर (मिमी-लहर) आवृत्तियों पर सीएमओएस ट्रांजिस्टर, एकीकृत निष्क्रिय, और सर्किट ब्लॉक के डिजाइन और मॉडलिंग का वर्णन किया गया है। 130-nm CMOS ट्रांजिस्टर के उच्च आवृत्ति प्रदर्शन पर परजीवी के प्रभावों की जांच की जाती है, और एक शिखर f/sub max/ 135 GHz इष्टतम डिवाइस लेआउट के साथ प्राप्त किया गया है। प्रेरक गुणवत्ता कारक (क्यू/उप एल/) को ट्रांसमिशन लाइनों के लिए अधिक प्रतिनिधि मीट्रिक के रूप में प्रस्तावित किया गया है, और एक मानक सीएमओएस बैक-एंड प्रक्रिया के लिए, कॉप्लानर वेव गाइड (सीपीडब्ल्यू) लाइनों को माइक्रोस्ट्रिप लाइनों की तुलना में उच्च क्यू/उप एल/ होने के लिए निर्धारित किया गया है। एमएम-वेव आवृत्तियों पर सक्रिय और निष्क्रिय घटकों के सटीक मॉडलिंग के लिए तकनीकें प्रस्तुत की गई हैं। प्रस्तावित पद्धति का उपयोग 40 गीगाहर्ट्ज और 60 गीगाहर्ट्ज पर काम करने वाले दो ब्रॉडबैंड मिमी-वेव सीएमओएस एम्पलीफायरों को डिजाइन करने के लिए किया गया था। 40 गीगाहर्ट्ज़ एम्पलीफायर एक पीक प्राप्त करता है। एस/सब 21/ Radius = 19 डीबी, आउटपुट पी/सब 1 डीबी/ = -0.9 डीबीएम, आईआईपी 3 = -7.4 डीबीएम, और 1.5 वी आपूर्ति से 24 एमए की खपत करता है। 60-जीएचजेड एम्पलीफायर एक पीक प्राप्त करता है। एस/सब 21/ Radius = 12 डीबी, आउटपुट पी/सब 1 डीबी/ = +2.0 डीबीएम, एनएफ = 8.8 डीबी, और 1.5 वी आपूर्ति से 36 एमए की खपत करता है। एम्पलीफायरों का निर्माण मानक 130 एनएम 6-धातु परत बल्क-सीएमओएस प्रक्रिया में किया गया था, जो यह दर्शाता है कि आज की मुख्यधारा सीएमओएस प्रौद्योगिकियों में जटिल मिमी-तरंग सर्किट संभव हैं। |
0a06201d7d0f60d775b2e8d3b100026190081db8 | कृषि केवल बढ़ती आबादी को खिलाने का साधन नहीं बन गई है। यह बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि भारत में 70 प्रतिशत से अधिक जनसंख्या कृषि पर निर्भर है। इसका अर्थ है कि यह बड़ी संख्या में लोगों को भोजन उपलब्ध कराता है। पौधों की बीमारियां मनुष्य को स्वास्थ्य के साथ-साथ आर्थिक रूप से भी प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से प्रभावित करती हैं। इन पौधों की बीमारियों का पता लगाने के लिए हमें एक तेज स्वचालित तरीके की आवश्यकता है। विभिन्न डिजिटल छवि प्रसंस्करण तकनीकों द्वारा रोगों का विश्लेषण किया जाता है। इस पत्र में हमने पौधों की बीमारियों का पता लगाने के लिए विभिन्न डिजिटल छवि प्रसंस्करण तकनीकों पर सर्वेक्षण किया है। |
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