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bdf67ee2a13931ca2d5eac458714ed98148d1b34 | वास्तविक समय घुसपैठ-जांच विशेषज्ञ प्रणाली के एक मॉडल के वर्णन करे जात हवय जेहर कंप्यूटर दुरुपयोग के तोड़ने, घुसपैठ अउ आने रूपों के पता लगाए में सक्षम हवय। मॉडल ए परिकल्पना म आधारित हवय कि सिस्टम के उपयोग के असामान्य पैटर्न बर सिस्टम के ऑडिट रिकॉर्ड्स के निगरानी करके सुरक्षा उल्लंघन के पता लगाय जा सकत हवय । मॉडल म मीट्रिक अउ सांख्यिकीय मॉडल के संदर्भ म वस्तु के संबंध म विषयों के व्यवहार के प्रतिनिधित्व करे बर प्रोफाइल शामिल हवय , अउ लेखा परीक्षा रिकॉर्ड ले ए व्यवहार के बारे म ज्ञान प्राप्त करे अउ असामान्य व्यवहार के पता लगाए बर नियम। मॉडल काखरो घलो विशेष प्रणाली, एप्लिकेशन वातावरण, सिस्टम भेद्यता, या घुसपैठ के प्रकार ले स्वतंत्र हवय, ए प्रकार एक सामान्य उद्देश्य घुसपैठ-जांच विशेषज्ञ प्रणाली बर एकठन ढांचा प्रदान करत हवय। |
eeb1a1e0cab8d809b5789d04418dc247dca956cc | ली, स्टोल्फो, अउ मोक हर पहीली ही घुसपैठ के पता लगाए बर ज्ञान प्राप्त करे बर खनन ऑडिट डेटा बर एसोसिएशन नियमों अउ आवृत्ति एपिसोड के उपयोग के सूचना दिस हवय । फजी तर्क के साथ एसोसिएशन नियमों अउ आवृत्ति एपिसोड के एकीकरण घुसपैठ के पता लगाए बर ज् यादा सार अउ लचीले पैटर्न उत्पन्न कर सकत हवय , काबरकि घुसपैठ के पता लगाए म कईठन मात्रात्मक विशेषता शामिल हवयं अउ सुरक्षा स्वयं फजी हवय । हम खनन धुंधला संघ नियममन बर एक पहीली ले रिपोर्ट करिस गए एल्गोरिदम के संशोधन प्रस्तुत करत हंवय , धुंधला आवृत्ति एपिसोड के अवधारणा के परिभाषित करत हंवय , अउ खनन धुंधला आवृत्ति एपिसोड बर एक मूल एल्गोरिदम प्रस्तुत करत हंवय । हम एक डेटा उदाहरण ल आने के तुलना म ज्यादा योगदान देहे ले रोके बर धुंधला संघ नियममन के खनन बर प्रक्रिया में एक सामान्यीकरण चरण जोड़ते हंवय । हम फजी आवृत्ति एपिसोड सीखने के लिए आवृत्ति एपिसोड खनन के लिए प्रक्रिया भी संशोधित करते हैं। प्रयोगात्मक परिणाम फजी एसोसिएशन नियमों के उपयोगिता अउ घुसपैठ का पता लगाए म फजी आवृत्ति एपिसोड दिखाते हंवय । मसौदा: इंटरनेशनल जर्नल ऑफ इंटेलिजेंट सिस्टम्स, वॉल्यूम 15, नं। म प्रकाशित अद्यतन संस्करण। I, अगस्त 2000 3 |
0b07f84c22ce01309981a02c23d5cd1770cad48b | तालिका विभाजन एक तालिका ल छोटे भागों म विभाजित करत हवय जेला एक दूसर ले स्वतंत्र रूप ले एक्सेस, संग्रहीत अउ बनाए रखा जा सकत हवय। क्वेरी प्रदर्शन में सुधार बर अपन पारंपरिक उपयोग ले, विभाजन रणनीति डेटाबेस सिस्टम के समग्र प्रबंधनीयता में सुधार बर एक शक्तिशाली तंत्र में विकसित होइस हवय। तालिका विभाजन डेटा लोडिंग, हटाने, बैकअप, सांख्यिकीय रखरखाव, अउ भंडारण प्रावधान जैसे प्रशासनिक कार्यों ल सरल बनाता हवय। क्वेरी भाषा एक्सटेंशन अब एप्लिकेशन अउ उपयोगकर्ता क्वेरी ल निर्दिष्ट करे के अनुमति देत हंवय कि ओमनके परिणाममन ल आघू के उपयोग बर कैसे विभाजित करे जाना चाहि । हालांकि, क्वेरी अनुकूलन तकनीक उपयोग में तेजी ले प्रगति अउ तालिका विभाजन के उपयोगकर्ता नियंत्रण के साथ गति नी रखत हवय। हम विभाजन तालिका म बहु-तरफा जुड़ने वाले एसक्यूएल क्वेरी बर कुशल योजनाओं के उत्पन्न करे बर नवा तकनीमन के विकास करके ए अंतराल ल संबोधित करत हंवय । हमर तकनीक ल आज व्यापक उपयोग म रहे वाले बॉटम-अप क्वेरी ऑप्टिमाइज़र म आसानी ले शामिल करे बर डिज़ाइन करे गए हवय। हमन इ तकनीमन के प्रोटोटाइप पोस्टग्रेएसक्यूएल ऑप्टिमाइज़र में करे हावें। एक व्यापक मूल्यांकन ले पता चलत हवय कि हमर विभाजन-जागरूक अनुकूलन तकनीकमन, कम अनुकूलन ओवरहेड के साथ, योजनामन के उत्पन्न करत हंवय जेहर वर्तमान अनुकूलनकर्तामन से उत्पादित योजनामन के तुलना में बेहतर हो सकत हंवय । |
26d673f140807942313545489b38241c1f0401d0 | दुनिया म अउ हमर जीवन म डेटा के मात्रा हमेशा बढ़त हवय अउ एखर कोई अंत नी हवय। विका वर्कबेंच अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अउ डेटा प्री-प्रोसेसिंग उपकरणमन के एक संगठित संग्रह हवय। इ विधियों के साथ बातचीत करे का मूल तरीका कमांड लाइन ले ओमन लागू करना हवय। हालांकि, डेटा एक्सप्लोरेशन बर, वितरित कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों म बडखा पैमाने म प्रयोगों के स्थापना बर, अउ स्ट्रीम डेटा प्रोसेसिंग बर कॉन्फ़िगरेशन के डिजाइन करे बर सुविधाजनक इंटरैक्टिव ग्राफिकल यूजर इंटरफेस प्रदान करे जात हवय । ये इंटरफेस प्रायोगिक डेटा खनन बर एक उन्नत वातावरण बनात हवयं। वर्गीकरण व्यापक अनुप्रयोगों के साथ एक महत्वपूर्ण डेटा खनन तकनीक हवय। एहर कईठन प्रकार के डेटा के वर्गीकृत करत हवय। ए पेपर ल आरईपीट्री, सिंपल कार्ट अउ रैंडमट्री वर्गीकरण एल्गोरिदम के प्रदर्शन मूल्यांकन करे बर करे गए हवय। पेपर म भारतीय समाचार के डेटासेट के संदर्भ म वर्गीकरणकर्ता आरईपीट्री, सिंपल कार्ट अउ रैंडमट्री के तुलनात्मक मूल्यांकन करे बर निर्धारित करे गए हवय ताकि वास्तविक सकारात्मक दर ल अधिकतम करे अउ झूठा सकारात्मक दर ल कम करे जा सके। प्रसंस्करण बर विका एपीआई के उपयोग करे गए रहिस । भारतीय समाचार के डेटासेट म पेपर म परिणाम घलो दिखत हवय कि रैंडमट्री के दक्षता अउ सटीकता आरईपीट्री, अउ सिंपल कार्ट के तुलना म बेहतर हवय। कीवर्ड- सिंपल कार्ट, रैंडमट्री, आरईपीट्री, वीका, डब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यू |
6e633b41d93051375ef9135102d54fa097dc8cf8 | हाल ही म "एन्सेम्बल लर्निंग" म बहुत रुचि हवय - विधियां जेहर कईठन वर्गीकरणकर्ता उत्पन्न करत हंवय अउ ओमनके म परिणाम ों ल संकलित करत हंवय । दो अच्छी तरह ले ज्ञात विधि वर्गीकरण पेड़ों के बढ़त (उदाहरण बर, शेपियर एट अल, 1 99 8) अउ बैगिंग ब्रेमन (1996) हवयं। बढ़ावा देहे में, क्रमिक पेड़ों हर पहीली भविष्यवाणियों द्वारा गलत रूप ले भविष्यवाणी करे गए बिंदुओं ल अतिरिक्त वजन दिस। अंत म, एक वजनित वोट भविष्यवाणी बर लिया जात हवय । बैगिंग में, क्रमिक पेड़ों के पहीली पेड़ों म निर्भर नी होत हवय - प्रत्येक डेटा सेट के बूटस्ट्रैप नमूने के उपयोग करके स्वतंत्र रूप ले निर्मित होत हवय । आखिर म, भविष्यवाणी बर एक साधारण बहुमत के वोट लिस जात हवय । ब्रेमन (2001) हर यादृच्छिक वन के प्रस्ताव दिस , जेहर बैगिंग बर यादृच्छिकता के एकठन अतिरिक्त परत जोड़त हवय । डेटा के एकठन अलग बूटस्ट्रैप नमूना के उपयोग करके प्रत्येक पेड़ के निर्माण करे के अलावा, यादृच्छिक वन बदलते हवयं कि वर्गीकरण या प्रतिगमन पेड़ कैसे बनइन जात हवयं। मानक पेड़ों में, प्रत्येक नोड के जम्मो चर के बीच सबले अच्छा विभाजन के उपयोग करके विभाजित करे जात हवय । एक यादृच्छिक जंगल में, प्रत्येक नोड ल उस नोड म यादृच्छिक रूप ले चुने गए भविष्यवक्ताओं के सबसेट के बीच सबले अच्छा उपयोग करके विभाजित करे जात हवय । ए कुछु हद तक प्रति-सहज रणनीति कईठन आने वर्गीकरणकर्तामन के तुलना में बहुत अच्छा प्रदर्शन करे बर निकलती हवय, जेमा भेदभाव विश्लेषण, समर्थन वेक्टर मशीनमन अउ तंत्रिका नेटवर्क शामिल हंवय , अउ ओवरफिटिंग के खिलाफ मजबूत हवय (ब्रेमैन, 2001) । एखर अलावा, एहर इ अर्थ म बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल हावे कि इमे केवल दो पैरामीटर (प्रत्येक नोड म यादृच्छिक सबसेट म चर की संख्या अउ जंगल म पेड़ों की संख्या) हावे, अउ आमतौर म ओमनके मूल्यों बर बहुत संवेदनशील नी हावे। रैंडम फॉरेस्ट पैकेज ब्रेमन अउ कटलर द्वारा फोर्ट्रान प्रोग्राम बर एक आर इंटरफ़ेस प्रदान करत हवय (http://www.stat.berkeley.edu/ users/breiman/ म उपलब्ध) । ए लेख आर कार्मन के उपयोग अउ विशेषताओं के एकठन संक्षिप्त परिचय प्रदान करत हवय । |
8cfe24108b7f73aa229be78f9108e752e8210c36 | यद्यपि डेटा खनन अब कुछु समय बर व्यापार दुनिया म सफलतापूर्वक लागू करे गय हवय, एखर उपयोग अभी घलो अपेक्षाकृत नवा हवय, यानी, उच्च शिक्षा म। एखर उपयोग डेटा ले नवा अउ संभावित रूप ले मूल्यवान ज्ञान के पहचान अउ निष्कर्षण बर करे जात हवय । डेटा खनन के उपयोग करके उद्देश्य एक मॉडल विकसित करना रहिस जेहर छात्रमन के अकादमिक सफलता म निष्कर्ष निकाले जा सकत हवय । छात्रमन के सफलता के भविष्यवाणी के दौरान डेटा खनन के कईठन तरीकामन अउ तकनीमन के तुलना करे गए रहिस , जेहर कि ग्रीष्मकालीन सेमेस्टर के दौरान आयोजित सर्वेक्षण ले एकत्रित डेटा के लागू करत रहिस , 2010-2011 अकादमिक वर्ष के तुजला विश्वविद्यालय, अर्थशास्त्र के संकाय, पहली वर्ष के छात्रों अउ नामांकन के दौरान लिया गय डेटा के बीच । सफलता का मूल्यांकन परीक्षा म उत्तीर्ण ग्रेड के साथ करिस गय रहिस। छात्रों के सामाजिक-जनसांख्यिकीय चर के प्रभाव, उच्च विद्यालय ले प्राप्त परिणाम अउ प्रवेश परीक्षा ले, अउ अध्ययन के प्रति दृष्टिकोण जेहर सफलता म प्रभाव डाल सकत हवयं, जम्मो के जांच के गए हवय । भविष्य के जांच म अध्ययन के प्रक्रिया ले जुड़े चर के पहचान अउ मूल्यांकन के साथ, अउ नमूना के वृद्धि के साथ, ए एक मॉडल के उत्पादन करना संभव होही जो उच्च शिक्षा म निर्णय सहायता प्रणाली के विकास बर नींव के रूप म खड़े होही। |
cc5c84c1c876092e6506040cde7d2a5b9e9065ff | ए पेपर दु अलग-अलग अकादमिक संस्थानमन में स्नातक अउ स्नातकोत्तर छात्रमन के अकादमिक प्रदर्शन के भविष्यवाणी करे बर निर्णय पेड़ अउ बेसियन नेटवर्क एल्गोरिदम के सटीकता के तुलना करत हवय: कैन थो विश्वविद्यालय (सीटीयू), वियतनाम में एक बडखा राष्ट्रीय विश्वविद्यालय; अउ एशियाई प्रौद्योगिकी संस्थान (एआईटी), थाईलैंड में एक छोटे अंतरराष्ट्रीय स्नातकोत्तर संस्थान जेहर 86 अलग-अलग देशमन ले छात्रमन ल आकर्षित करत हवय । यद्यपि इ दुनो छात्र आबादी के विविधता बहुत अलग हवय, डेटा-खनन उपकरण छात्र प्रदर्शन के भविष्यवाणी करे बर समान स्तर के सटीकता प्राप्त करे म सक्षम रहिन: क्रमशः सीटीयू / एआईटी म 73/71% बर {फेल, उचित, अच्छा, बहुत अच्छा} अउ 94/93% बर {फेल, पास}। ए भविष्यवाणियां सीटीयू (64% सटीक) म असफल छात्रों के पहचान अउ सहायता बर सबले उपयोगी हवयं, अउ एआईटी (82% सटीक) म छात्रवृत्ति बर बहुत अच्छे छात्रों के चयन करे बर । इ विश्लेषण म , निर्णय पेड़ लगातार 3-12% बेयिसियन नेटवर्क के तुलना म ज् यादा सटीक रहिस । इ मामले के अध्ययन के म परिणाम छात्र प्रदर्शन के सटीक भविष्यवाणी करे बर तकनीमन में अंतर्दृष्टि देत हंवय , डेटा खनन एल्गोरिदम के सटीकता के तुलना करत हंवय , अउ खुला स्रोत उपकरणमन के परिपक्वता के प्रदर्शन करत हंवय । |
9d0f09e343ebc9d5e896528273b79a1f13aa5c07 | |
2cb6d78e822ca7fd0e29670ec7e26e37ae3d3e8f | ए पेपर एक उपन्यास कॉम्पैक्ट कम तापमान कोफायर्ड सिरेमिक (एलटीसीसी) बैंडपास फिल्टर (बीपीएफ) ल विस्तृत स्टॉपबैंड अउ उच्च चुनिंदाता के साथ प्रस्तुत करत हवय। प्रस्तावित सर्किट म दुठन युग्मित λ<sub>g</sub>/4 ट्रांसमिशन-लाइन रेजोनेटर शामिल हंवय । तीसर हार्मोनिक आवृत्ति म संचरण शून्य (टीजेड) उत्पन्न करे बर एकठन नवा भेदभावपूर्ण युग्मन योजना ल प्राप्त करे बर एकठन विशेष युग्मन क्षेत्र के चयन करे जात हवय । तंत्र के विश्लेषण करे जात हवय अउ डिजाइन दिशानिर्देश के वर्णन करे जात हवय । स्रोत-लोड युग्मन ल दो टीजेड के पास पासबैंड अउ स्टॉपबैंड म एक उत्पन्न करे बर पेश करे जात हवय । इ प्रकार, अतिरिक्त सर्किट के बिना व्यापक स्टॉपबैंड प्राप्त करे जा सकत हवय। एलटीसीसी बहुपरत संरचना के कारण, फिल्टर आकार 0.058 λ <sub> जी <sub> × 0.058 λ <sub> जी <sub> × 0.011 λ <sub> जी <sub>, या 2.63 मिमी × 2.61 मिमी × 0.5 मिमी हवय। प्रस्तावित डिजाइन के मान्य करे बर प्रदर्शित एलटीसीसी बीपीएफ के सिमुलेटेड अउ मापा परिणाम प्रस्तुत करे जात हंवय । |
52c9eb70c55685b349126ed907e037f383673cf3 | हम अवलोकन के आधार म सार वेब सारांश के एक उपन्यास दृष्टिकोण का प्रस्ताव करत हावें कि समान यूआरएल बर सारांश सामग्री अउ संरचना दोनों म समान होत हावें। हम मौजूदा यूआरएल क्लस्टर के लाभ उठात हंवय अउ प्रति क्लस्टर शब्द ग्राफ के निर्माण करत हंवय जेहर यूआरएल-विशिष्ट विशेषता के अमूर्त करत समय ज्ञात सारांश के संयोजन करत हंवय । परिणामी टोपोलॉजी, यूआरएल सुविधामन म सशर्त, हमन ल डीकोडिंग चरण के रूप में सबले कम लागत पथ खोज के उपयोग करके एकठन संरचित सीखने के कार्य के रूप म सारांश समस्या डाले के अनुमति देत हवय । यूआरएल क्लस्टर के एक बडखा संख्या म प्रारंभिक प्रयोगात्मक म परिणाम ों ले पता चलत हवय कि ए दृष्टिकोण पहीली ले प्रस्तावित वेब सारांशकों के बेहतर करे म सक्षम हवय। |
8947ca4949fc66eb65f863dfb825ebd90ab01772 | पाठ प्रसंस्करण में कईठन अनुप्रयोगमन के बडखा दस्तावेज़ संग्रहमन के लेबलिंग (सांख्यिकीय मॉडल सीखने के दौरान) या ओमन ले नियममन के विस्तारित करे (ज्ञान इंजीनियरिंग के उपयोग करत समय) बर महत्वपूर्ण मनखे प्रयास के आवश्यकता होत हवय । इ काम में, हम ए प्रयास के कम करे बर तरीका के वर्णन करत हंवय , जबकि विधिमन के सटीकता के बनाए रखत हुए, एक हाइब्रिड वर्गीकरणकर्ता के निर्माण करके जेहर मशीन ल सीखने के पूरक होए बर स्वचालित रूप ले खोजे गए पाठ पैटर्न म मनखे तर्क के उपयोग करत हवय । मानक भावना-वर्गीकरण डेटासेट अउ वास्तविक ग्राहक प्रतिक्रिया डेटा के उपयोग करके, हम एहर प्रदर्शित करत हंवय कि परिणामी तकनीक के परिणामस्वरूप दिए गए वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करे बर आवश्यक मानव प्रयास के महत्वपूर्ण कमी होत हवय। एखर अलावा, हाइब्रिड टेक्स्ट क्लासिफायर के म परिणाम स्वरूप मशीन-लर्निंग आधारित क्लासिफायरमन के तुलना में सटीकता में महत्वपूर्ण बढोतरी होत हवय जब लेबल डेटा के तुलनात्मक मात्रा के उपयोग करे जात हवय । |
563384a5aa6111610ac4939f645d1125a5a0ac7f | हाल के वर्षों के दौरान मनखेमन के स्वचालित मान्यता ल कानून प्रवर्तन, सुरक्षा अनुप्रयोगमन या वीडियो अनुक्रमण जैसे कईठन क्षेत्रमन म अपन कईठन अनुप्रयोगमन के कारण बहुत ध्यान प्राप्त करे गए हवय। चेहरा पहचान मनखेमन के पहचान ल स्वचालित करे बर एक महत्वपूर्ण अउ बहुत चुनौतीपूर्ण तकनीक हवय । आज तक, एहर कोई तकनीक नी हवय जेहर जम्मो स्थितियों अउ विभिन्न अनुप्रयोगों बर एक मजबूत समाधान प्रदान करत हवय जो चेहरे पहचान के सामना कर सकत हवय। आम तौर म, हम ए सुनिश्चित कर सकत हावन कि चेहरा पहचान प्रणाली के प्रदर्शन के निर्धारण ए बात ले करे जात हे कि फीचर वेक्टर ल ठीक से कैसे निकाले जा सके अऊ ओमन ल एक समूह म सटीक रूप ले वर्गीकृत करे जा सके । एखरेबर, ए जरूरी हवय कि हम फीचर एक्सट्रैक्टर अउ वर्गीकरणकर्ता ल बारीकी ले देखन। ए पेपर म, सिद्धांत घटक विश्लेषण (पीसीए) के उपयोग फीचर एक्सट्रैक्टर म एकठन प्रमुख भूमिका निभाने बर करे जात हवय अउ एसवीएम के उपयोग चेहरा पहचान समस्या ल संबोधित करे बर करे जात हवय । समर्थन वेक्टर मशीन (एसवीएम) हाल ही में पैटर्न मान्यता बर एक नवा वर्गीकरणकर्ता के रूप में प्रस्तावित करे गए हवय। हम कैम्ब्रिज ओआरएल फेस डेटाबेस म एसवीएम के क्षमता के चित्रित करत हंवय , जेमा 40 व्यक्तिमन के 400 छविमन शामिल हंवय , जेमा अभिव्यक्ति, मुद्रा अउ चेहरे के विवरण म काफी उच्च डिग्री के भिन्नता होत हवय । एसवीएम के उपयोग रैखिक (एलएसवीएम), बहुपद (पीएसवीएम), अउ रेडियल बेस फ़ंक्शन (आरबीएफएसवीएम) एसवीएम शामिल रहिन। हम प्रयोगात्मक सबूत प्रदान करत हंवय जेहर दिखाते हंवय कि ओआरएल फेस डेटासेट म बहुपद अउ रेडियल बेस फ़ंक्शन (आरबीएफ) एसवीएम रैखिक एसवीएम के तुलना में बेहतर प्रदर्शन करत हंवय जब दुनों के उपयोग जम्मो वर्गीकरण के खिलाफ एक के साथ करे जात हवय । हमन बहु-परत धारणा (एमएलपी) वर्गीकरण मानदंड के उपयोग करके मानक स्वयं के दृष्टिकोण के साथ एसवीएम आधारित मान्यता के तुलना घलो करीस । |
47daf9cc8fb15b3a4b7c3db4498d29a5a8b84c22 | 3 डी ऑब्जेक्ट वर्गीकरण कंप्यूटर विजन में एक गैर-तुच्छ कार्य हवय जेहर कईठन वास्तविक दुनिया अनुप्रयोगमन के शामिल करत हवय। हम बहु-दृश्य 2 डी छवियों ले उपस्थिति विकास ल सीखने के रूप म 3 डी बहुभुज मेषों ल वर्गीकृत करे के समस्या ल प्रस्तुत करत हंवय । 3 डी बहुभुज मेषों के एक निकाय ल देखते होए, हम पहीली एक समान क्षेत्र म कईठन दृश्य बिंदुओं ले संबंधित आरजीबी अउ गहराई छवियों ल प्रस्तुत करत हंवय । रैंक पूलिंग के उपयोग करके, हम 2 डी दृश्यों के उपस्थिति विकास ल जानने बर दुनो विधिमन के प्रस्ताव करत हंवय । सबले पहीली, हम एक गहरी कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के आधार म दृश्य-अपरिवर्तनीय मॉडल ल प्रशिक्षित करत हंवय अउ प्रस्तुत आरजीबी-डी छवियों के उपयोग करके पहीली पूरी तरह ले जुड़े परत सक्रियण ल रैंक करना सीखते हंवय अउ एखरेबर, इ निकाले गए सुविधाओं के विकास ल कैप्चर करत हंवय । इ प्रक्रिया के दौरान सीखे गए पैरामीटर के उपयोग 3 डी आकार प्रतिनिधित्व के रूप में करे जात हवय । दूसर विधि में, हम रेंडर किए गए आरजीबी-डी छवियों के सीधे रैंकिंग मशीन के नियोजित करके शुरुआत ले दृश्यों के एकत्रीकरण ल सीखते हवय, जेहर कुल 2 डी छवियों के उत्पादन करत हवय जिन्हें हम "3 डी आकार छवियों" के रूप में संदर्भित करत हवय। फिर हम आरजीबी अउ गहराई दुनो बर इ उपन्यास आकार प्रतिनिधित्व म सीएनएन मॉडल सीखते हावें जो बहुभुज के प्रमुख ज्यामितीय संरचना ल एन्कोड करत हावे। मॉडलनेट40 अउ मॉडलनेट10 डेटासेट म प्रयोग ले पता चलत हवय कि प्रस्तावित विधि लगातार 3 डी आकार मान्यता म मौजूदा राज्य के अत्याधुनिक एल्गोरिदम ले बेहतर हवय। |
58156d27f80ee450ba43651a780ebd829b70c363 | कर्नेल निगरानी अउ सुरक्षा म पहीली के शोध व्यापक रूप ले उच्च विशेषाधिकार प्रणाली घटकों म भरोसा करत हवय, जैसे हार्डवेयर वर्चुअलाइजेशन एक्सटेंशन, संभावित कर्नेल हमलों ले सुरक्षा उपकरणमन ल अलग करे बर । इ दृष्टिकोण दोनों रखरखाव प्रयास अउ विशेषाधिकार प्राप्त सिस्टम घटकों के कोड आधार आकार दोनों ल बढ़ाए बर , जेहर सुरक्षा कमजोरियों के जोखिम ल बढ़ाए बर । एसकेईई, जेहर सिक्योर कर्नेल लेवल एक्जीक्यूशन एनवायरनमेंट बर हवय , ए मौलिक समस्या के हल करत हवय । एसकेईई एक नवा प्रणाली हवय जेहर कर्नेल के समान विशेषाधिकार स्तर म एक अलग हल्के निष्पादन वातावरण प्रदान करत हवय। एसकेईई कमोडिटी एआरएम प्लेटफार्मों बर डिज़ाइन करे गए हवय। एखर मुख्य उद्देश्य उच्च विशेषाधिकार सॉफ़्टवेयर के सक्रिय भागीदारी के बिना कर्नेल के सुरक्षित निगरानी अउ सुरक्षा के अनुमति देना हवय। एसकेईई अलगाव के गारंटी बर उपन्यास तकनीमन के एकठन सेट प्रदान करत हवय । ए एक संरक्षित पते के जगह बनात हवय जेहर कर्नेल बर सुलभ नी हवय, जेहर हासिल करे बर चुनौतीपूर्ण हवय जब कर्नेल अउ पृथक वातावरण दुनों एकठन ही विशेषाधिकार स्तर साझा करत हंवय । एसकेईई कर्नेल ल अपन मेमोरी ट्रांसलेशन टेबल के प्रबंधन ले रोके के द्वारा ए चुनौती के हल करत हवय। एखरबर, सिस्टम के मेमोरी लेआउट ल संशोधित करे बर कर्नेल एसकेईई म स्विच करे बर मजबूर हवय। बदले में, एसकेईई सत्यापित करत हवय कि अनुरोधित संशोधन संरक्षित पते के जगह के अलगाव के समझौता नी करत हवय । ओएस कर्नेल ले एसकेईई म स्विच करना विशेष रूप ले एक सुग्गर नियंत्रित स्विच गेट के माध्यम ले गुजरता हवय। ए स्विच गेट ल ध्यान ले डिजाइन करे गए हवय ताकि एखर निष्पादन अनुक्रम परमाणु अउ निर्धारक हो । इ गुण संयुक्त रूप ले गारंटी देत हंवय कि एक संभावित रूप ले समझौता करे गए कर्नेल अलगाव के समझौता करे बर स्विचिंग अनुक्रम के शोषण नी कर सकत हवय। यदि कर्नेल इ गुणों का उल्लंघन करे का प्रयास करत हावे, तो ए संरक्षित पते के जगह ल उजागर किए बिना सिस्टम ल विफल करे का कारण बनत हावे। एसकेईई पूरा ओएस मेमोरी के एक्सेस परमिशन के पूरा तरह ले नियंत्रित करत हवय। ए प्रकार, ए हमलामन के रोकता हवय जेहर कर्नेल में असत्यापित कोड इंजेक्ट करे के प्रयास करत हंवय । एखर अलावा, एला आसानी ले दूसर सिस्टम घटना ल इंटरसेप्ट करे बर विस्तारित करे जा सकत हवय ताकि विभिन्न घुसपैठ का पता लगाने अउ अखंडता सत्यापन उपकरणमन के समर्थन करे जा सके। ए पेपर एक एसकेईई प्रोटोटाइप प्रस्तुत करत हवय जेहर 32-बिट एआरएमवी 7 अउ 64-बिट एआरएमवी 8 आर्किटेक्चर दुनों म चलत हवय। प्रदर्शन मूल्यांकन के म परिणाम ों ले पता चलत हवय कि एसकेईई वास्तविक दुनिया प्रणाली बर एक व्यावहारिक समाधान हवय। इ लेखकमन हर इ काम म समान रूप ले योगदान दिस । |
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da09bc42bbf5421b119abea92716186a1ca3f02f | हम एक नवा प्रकार के पहचान-आधारित एन्क्रिप्शन (आईबीई) योजना के परिचय देथन जेला हमन अस्पष्ट पहचान-आधारित एन्क्रिप्शन कहिथन। फजी आईबीई में हमन वर्णनात्मक विशेषता के सेट के रूप में एक पहचान देखथन। एक धुंधला आईबीई योजना एक पहचान, ω, के लिए एक निजी कुंजी के लिए एक पहचान, ω′ के साथ एन्क्रिप्टेड एक सिफरटेक्स्ट के डिक्रिप्ट करे के अनुमति देती हवय , यदि अउ केवल यदि पहचान ω अउ ω′ एक- दूसर के करीब होत हवय जैसा कि सेट ओवरलैप दूरी मीट्रिक द्वारा मापा जात हवय । एक फजी आईबीई योजना के पहचान के रूप में बायोमेट्रिक इनपुट के उपयोग करके एन्क्रिप्शन सक्षम करे बर लागू करे जा सकत हवय; एक फजी आईबीई योजना के त्रुटि सहिष्णुता संपत्ति ठीक वही हवय जेहर बायोमेट्रिक पहचान के उपयोग के अनुमति देत हवय, जेहर स्वाभाविक रूप ले प्रत्येक बार जब ओमनल नमूना लिया जात हवय तो कुछु शोर होही। एखर अतिरिक्त, हम दिखाते हावें कि फजी-आईबीई का उपयोग एक प्रकार के अनुप्रयोग बर करे जा सकत हावे जेला हम "गुण-आधारित एन्क्रिप्शन" कहते हावें। इ पेपर में हम फजी आईबीई योजनाओं के दो निर्माण प्रस्तुत करत हावें। हमर निर्माण ल कईठन विशेषता के तहत संदेश के पहचान-आधारित एन्क्रिप्शन के रूप म देखा जा सकत हवय जेहर एकठन (फजी) पहचान के निर्माण करत हवय । हमर आईबीई योजना दुनों त्रुटि-सहिष्णु अउ सांकेतिक हमला के खिलाफ सुरक्षित हवयं। एखर अलावा, हमर मूल संरचना यादृच्छिक ओरेकल का उपयोग नी करत हवय। हम चुनिंदा-आईडी सुरक्षा मॉडल के तहत अपन योजनाओं के सुरक्षा के साबित करत हंवय । |
b3baba6c34a2946b999cc0f6be6bb503d303073e | ए पेपर एक संशोधित कोल्मोगोरोव-स्मिर्नोव (केएस) परीक्षण के आधार म रिसीवर ऑपरेटिंग कैरेक्टरिस्टिक्स (आरओसी) वक्र के समकक्षता के एकठन सरल, गैर-पैरामीटर अउ सामान्य परीक्षण के वर्णन करत हवय । परीक्षण आमतौर म उपयोग करे जाने वाले तकनीमन जैसे आरओसी वक्र (एयूसी) अउ नीमन-पीयरसन विधि के तहत क्षेत्र के संबंध म वर्णित करे जात हवय । हम पहीली समीक्षा करत हंवय कि केएस परीक्षण के उपयोग शून्य परिकल्पना के परीक्षण करे बर करे जात हवय कि वर्गीकरणकर्ता द्वारा भविष्यवाणी के गइस वर्ग लेबल यादृच्छिक ले बेहतर नी हंवय । फेर हमन एक अंतराल मैपिंग तकनीक के प्रस्ताव करत हावन जऊन हमन ल दू केएस परीछन के उपयोग शून्य परिकल्पना के परीछन करे बर अनुमति देथे कि दु वर्गीकरमन करा आरओसी वक्र हवय जऊन समकक्ष होथे। हम देखात हवन कि ए परीक्षण अलग-अलग आरओसी वक्र के भेदभाव करत हवय जब एक वक्र दूसर म हावी होत हवय अउ जब वक्र पार होत हवयं अउ एसीसी द्वारा भेदभाव नी करे जात हवय । अंतराल मैपिंग तकनीक के उपयोग एहर प्रदर्शित करे बर करे जात हवय कि एयूसी के सीमा हवय, हालांकि एहर वर्गीकरणकर्ता प्रदर्शन के मॉडल-स्वतंत्र अउ सुसंगत माप हो सकत हवय। |
090f4b588ba58c36a21eddd67ea33d59614480c1 | मोर दृष्टिकोण एक उथले प्रवचन मॉडल अउ एक शाब्दिक ज्ञान आधार ले प्राप्त एनिमेशन जानकारी म निर्भर करत हवय । मैं ए घलो बताऊं कि कैसे खंड अउ एपोसिटिव सीमा ल स्थानीय संदर्भ के आधार म एक निर्णय प्रक्रिया के उपयोग करके विश्वसनीय रूप ले निर्धारित करे जा सकत हवय, जेला हिस्सा-टू-स्पीच टैग अउ संज्ञा टुकड़ों द्वारा दर्शाया गय हवय । फेर सरलीकरण प्रक्रिया के दौरान वाक्यरचना अऊ भाखा के बीच म होए बातचीत ल औपचारिक रूप देथंव। ए महत्वपूर्ण हवय काबरकि व्यापक दर्शकमन बर एकठन पाठ ल सुलभ बनाए म वाक्यविन्यास सरलीकरण के उपयोगिता ल कमजोर करे जा सकत हवय यदि पुनर्लेखन पाठ म सामंजस्य के कमी हवय । मैं वर्णन करत हंवय कि वाक्य क्रम, क्यू-शब्द चयन, संदर्भित अभिव्यक्ति पीढ़ी, निर्धारक विकल्प अउ सर्वनाम उपयोग जैसे कईठन पीढ़ी के मुद्दों ल सिंटैक्सिक सरलीकरण के दौरान संयोजक अउ अनाफोरिक सुसंगत संबंधों ल संरक्षित करे बर कैसे हल करे जा सकत हवय । सिंटेक्सिक सरलीकरण करे बर, मोला कईठन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण समस्या ल संबोधित करना पड़ा हवय, जेमा खंड अउ अनुबंधित पहचान अउ अनुलग्नक, सर्वनाम समाधान अउ संदर्भित अभिव्यक्ति पीढ़ी शामिल हवय। मैं प्रत्येक समस्या के समाधान बर अपन दृष्टिकोण के मूल्यांकन करत हंवय , अउ अपन सिंटेक्सिक सरलीकरण प्रणाली के समग्र मूल्यांकन घलो प्रस्तुत करत हंवय । सिंटेक्टिक सरलीकरण एकठन पाठ के व्याकरणिक जटिलता ल कम करे के प्रक्रिया हवय , जबकि एखर सूचना सामग्री अउ अर्थ ल बनाए रखत हवय । सिंटेक्टिक सरलीकरण के उद्देश्य मनखे पाठमन बर पाठ ल समझना या प्रोग्राम द्वारा प्रक्रिया करना आसान बनाना हवय। इ शोध प्रबंध म, मैं वर्णन करत हंवय कि कैसे सिंटेक्सिक सरलीकरण के कम गहराई वाले मजबूत विश्लेषण, हाथ ले बनाए गए सरलीकरण नियमों के एक छोटे लेट अउ सिंटेक्सिक रूप ले पाठ लिखे के प्रवचन-स्तर के पहलुओं के विस्तृत विश्लेषण के उपयोग करके प्राप्त करे जा सकत हवय । मैं सापेक्ष खंडों, एपोसिशन, समन्वय अउ अधीनता के उपचार प्रदान करत हंवय । मैं सापेक्ष खंड अउ अपोजिटिव अनुलग्नक बर उपन्यास तकनीकमन ल प्रस्तुत करत हंवय । मोर तर्क ए हवय कि एटैचमेंट निर्णय विशुद्ध रूप ले वाक्यविन्यास नी होए । |
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6d7c6c8828c7ac91cc74a79fdc06b5783102a784 | ए लेख कंपनी माइक्रोवेव विजन, पहीली सैटीमो, स्वास्थ्य ले संबंधित अनुप्रयोगमन ल उन्मुख के गतिविधिमन के अवलोकन करत हवय । विशिष्ट अवशोषण दर (एसएआर) के माप अउ आरएफ सुरक्षा के मामले म मौजूदा उत्पादों के विवरण विवरण में वर्णित करे गए हवय। माइक्रोवेव के उपयोग करके स्तन पैथोलॉजी का पता लगाने बर एक नवा इमेजिंग मोडलिटी के विकास के प्रगति जल्द ही रिपोर्ट करे जात हवय । |
0c1a55e0e02c1dbf6cf363ec022ca17925586e16 | ट्रैक्ड ऑब्जेक्ट्स के पहचान हवा, सतह अउ उप-सतह (समुद्री), अउ भूमि वातावरण बर स्वचालित निगरानी अउ सूचना प्रणाली के एक प्रमुख क्षमता हवय, जो स्थितिजन्य जागरूकता म सुधार करत हवय अउ परिचालन उपयोगकर्ताओं के निर्णय समर्थन प्रदान करत हवय। बेसियन आधारित पहचान डेटा संयोजन प्रक्रिया (आईडीसीपी) कईठन स्रोतमन ले अनिश्चित पहचान संकेतों के संयोजन बर एकठन प्रभावी उपकरण प्रदान करत हवय । प्रक्रिया के विन्यास बर एक उपयोगकर्ता उन्मुख दृष्टिकोण पेश करे जात हवय , जेहर ऑपरेटरमन ल अलग-अलग परिचालन परिदृश्यों में बदलती पहचान आवश्यकताओं बर आईडीसीपी ल अनुकूलित करे के सक्षम बनात हवय । संज्ञानात्मक मनोविज्ञान अउ निर्णय सिद्धांत ले म परिणाम के आवेदन बेसियन डेटा के पुनर्प्राप्ति बर अच्छी पहुंच प्रदान करत हवय अउ कॉन्फ़िगरेशन के आसानी ले परिचालन विशेषज्ञों बर संभव बनात हवय । |
2636bff7d3bdccf9b39c5e1e7d86a77690f1c07d | रेनफोर्समेंट लर्निंग (आरएल) म क्रेडिट असाइनमेंट के महत्वपूर्ण लेकिन चुनौतीपूर्ण समस्या ल संबोधित करे बर इनाम आकार देना सबले प्रभावी तरीकामन म ले एकठन हवय । हालांकि, आकार देहे वाले कार्यों के डिजाइन करे बर आमतौर म ज्यादा विशेषज्ञ ज्ञान अउ हाथ इंजीनियरिंग के आवश्यकता होत हवय, अउ समाधान करे बर कईठन समान कार्यों के कारण कठिनाइमन ल अउ बढ़ाया जात हवय। ए पेपर म, हम कार्मन के वितरण म इनाम आकार दे म विचार करत हंवय , अउ स्वचालित रूप ले नवा नमूना कार्मन म कुशल इनाम आकार दे बर एक सामान्य मेटा-लर्निंग फ्रेमवर्क के प्रस्ताव करत हंवय , केवल साझा राज्य स्थान ल मानकर लेकिन आवश्यक रूप ले कार्रवाई स्थान नी । हम पहीली मॉडल-मुक्त आरएल में क्रेडिट असाइनमेंट के संदर्भ म सैद्धांतिक रूप ले इष्टतम इनाम आकार ल प्राप्त करत हंवय । फेर हमन इष्टतम इनाम आकार देहे म एक प्रभावी पूर्व निकाले बर मूल्य-आधारित मेटा-लर्निंग एल्गोरिदम के प्रस्ताव करत हन। पूर्व के सीधा नवा कार्यमन म लागू करे जा सकत हवय , या कुछु ढाल अद्यतन के भीतर कार्य के हल करत समय कार्य-बाद के अनुकूलित करे जा सकत हवय । हम डीक्यूएन ले डीडीपीजी तक सफल हस्तांतरण सहित कईठन सेटिंग्स म काफी बेहतर सीखने के दक्षता अउ व्याख्यात्मक दृश्य के माध्यम ले अपन आकार देने के प्रभावशीलता के प्रदर्शन करत हंवय । |
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42771aede47980ae8eeebac246c7a8b941d11414 | हम व्यक्तिगत वेब खोज ल बेहतर करे बर खोज परिणाममन ल विविधता प्रदान करे बर विधिमन ल प्रस्तुत अउ मूल्यांकन करत हंवय । एक आम वैयक्तिकरण दृष्टिकोण म शीर्ष एन खोज परिणाममन ल फिर ले रैंकिंग करना शामिल हवय ताकि उपयोगकर्ता द्वारा पसंद करे जाने वाले दस्तावेज उच्च प्रस्तुत करे जा सकें। पुनर्व्यवस्थित के उपयोगिता आंशिक रूप ले मानीस गइस म परिणाम के संख्या अउ विविधता ले सीमित हवय । हम शीर्ष म परिणाममन के विविधता के बढ़ाए अउ इ विधियों के प्रभावशीलता के मूल्यांकन करे बर तीन विधियों का प्रस्ताव करत हंवय । |
22a8979b53315fad7f98781328cc0326b5147cca | एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क-आधारित संश्लेषण मॉडल ल काट दिए गए कोनों के साथ एकल-फीड गोलाकार-ध्रुवीकृत स्क्वायर माइक्रोस्ट्रिप एंटीना (सीपीएसएमए) के डिजाइन बर प्रस्तावित करे जात हवय । प्रशिक्षण डेटा सेट प्राप्त करे बर, वर्ग माइक्रोस्ट्रिप एंटीना के अनुनाद आवृत्ति अउ क्यू-कारक के अनुभवजन्य सूत्रों द्वारा गणना के जात हवय। फिर ट्रांक्स्ड कोनों के आकार अउ सबले अच्छा अक्षीय अनुपात के साथ संचालन आवृत्ति प्राप्त करे जात हवय । लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड (एलएम) एल्गोरिदम के उपयोग करके, एक सटीक संश्लेषण मॉडल प्राप्त करे बर तीन छिपे होइस परत नेटवर्क प्रशिक्षित करे जात हवय । आखिरकार, मॉडल के परिणाममन के विद्युत चुम्बकीय अनुकरण अउ माप के साथ तुलना करके मान्य करे जात हवय । एटेंना इंजीनियरमन बर ट्रांक्टेड कॉर्नर के साथ सिंगल-फीड सीपीएसएमए के पैच भौतिक आयाममन के प्राप्त करे बर बेहद उपयोगी हवय। |
93f962a46b24030bf4486a77b282f567529e7782 | ए पेपर एएनएसआईएस एचएफएसएस में 180 डिग्री रिंग हाइब्रिड कपलर के उपयोग करके एक कॉम्पैक्ट अउ पावर-कुशल 5 गीगाहर्ट्ज इन-बैंड फुल-ड्यूप्लेक्स (एफडी) डिजाइन प्रस्तुत करत हवय। प्रस्तावित डिजाइन कपलर म जुड़े दु रेडिएटिंग एंटीना के बीच विनाशकारी हस्तक्षेप के लाभ उठाकर 57 डीबी के एक उत्कृष्ट अलगाव प्राप्त करत हवय, जेखरकारण आत्म-हस्तक्षेप म बडखा कमी होत हवय। डिजाइन निष्क्रिय हवय अउ एखरेबर अनुकूली चैनल अनुमान बर अतिरिक्त शक्ति आवश्यकता के पार करत हवय। एखर अलावा, एहर वांछित संचालन आवृत्ति बर एक बहुत ही काम करे योग्य भौतिक आकार हावे। प्रस्तावित एफडी डिजाइन एखरबर कॉम्पैक्ट अउ बिजली कुशल हवय, जेला मोबाइल उपकरणमन में उपयोग करे जा सकत हवय, जैसे सेल फोन या टैबलेट / फैबलेट डिवाइस बर दुर्लभ आरएफ संसाधनमन के एकठन अउ लचीला अउ बढखा सामग्री बर । |
023cc7f9f3544436553df9548a7d0575bb309c2e | ए पेपर टेक्स्ट वर्गीकरण बर एकठन सरल अउ कुशल आधार रेखा के पता लगाता हवय । हमर प्रयोग ले पता चलत हे कि हमर तेज पाठ वर्गीकरक फास्टटेक्स्ट अक्सर सटीकता के मामला म गहन शिक्षा वर्गीकरक के बराबर होथे, अऊ प्रशिक्षण अऊ मूल्यांकन बर परिमाण के कई ठन आदेश तेज होथे। हम मानक मल्टीकोर सीपीयू के उपयोग करके दस मिनट ले भी कम समय में एक अरब ले अधिक शब्दों म फास्टटेक्स्ट के प्रशिक्षण दे सकत हावें, अउ एक मिनट ले भी कम समय में 312K वर्गों के बीच आधा मिलियन वाक्यांशों ल वर्गीकृत कर सकत हावें। |
d80e7da055f9c25e29f732d0a829daf172eb1fa0 | ए लेख सवाल ल संबोधित करे वाली एकठन व्यापक साहित्य समीक्षा ल सारांशित करत हवय , हम स्वास्थ्य सेवा प्रदाय अउ संगठन म नवाचार ल कैसे फैला सकत हवयं अउ बनाए रख सकत हवयं? ए सामग्री (संगठनमन में नवाचार के प्रसार के म परिभाषित करना अउ मापना) अउ प्रक्रिया (एक व्यवस्थित अउ पुनः प्रस्तुत तरीका ले साहित्य के समीक्षा) दुनों म विचार करत हवय । ए लेख में चर्चा के गइस हवय (1) स्वास्थ्य सेवा संगठनमन में नवाचारमन के प्रसार म विचार करे बर एक मितव्ययी अउ साक्ष्य-आधारित मॉडल, (2) स्पष्ट ज्ञान अंतराल जहां आघू के शोध ल केंद्रित करे जाना चाहि, अउ (3) स्वास्थ्य सेवा नीति अउ प्रबंधन के व्यवस्थित रूप ले समीक्षा करे बर एक मजबूत अउ स्थानांतरित करे योग्य पद्धति। मॉडल अउ विधि दुनों ल कईठन संदर्भों म व्यापक रूप ले परीक्षण करिस जाना चाहि। |
3343d1d78f2a14045b52b71428efaf43073d616d | उद्देश्य बढ़ती मोटापे की दर ऊर्जा-घन आहार के खपत ले जुड़ी होए हवय । हमन जांच करे कि आहार ऊर्जा घनत्व ओबिसीटी अउ संबंधित विकारों सहित इंसुलिन प्रतिरोध अउ चयापचय सिंड्रोम के साथ जुड़े रहिस। शोध डिजाइन अउ विधिमन हम 1 999-2002 राष्ट्रीय स्वास्थ्य अउ पोषण परीक्षा सर्वेक्षण (एन = 9,688) ले 20 साल के राष्ट्रीय प्रतिनिधि डेटा के उपयोग करके एक क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन करिन । आहार ऊर्जा घनत्व केवल खाद्य पदार्थों के आधार पर गणना की गइसस रहिस । हमन आहार ऊर्जा घनत्व, मोटापे के माप (बीएमआई [किलोग्राम प्रति मीटर वर्ग] अउ कमर परिधि [सेंटीमीटर में]), ग्लाइसीमिया, या इंसुलिनमिया के बीच स्वतंत्र संबंध के निर्धारित करे बर बहुविकल्पी रैखिक प्रतिगमन मॉडल के एक श्रृंखला के उपयोग करीस । हमन आहार ऊर्जा घनत्व अउ चयापचय सिंड्रोम के बीच स्वतंत्र संघ ल निर्धारित करे बर बहु-विभिन्न पोसन प्रतिगमन मॉडल के उपयोग करे गए जैसा कि राष्ट्रीय कोलेस्ट्रॉल अउ शिक्षा कार्यक्रम (वयस्क उपचार पैनल III) द्वारा परिभाषित करे गए हवय । नतीजा आहार ऊर्जा घनत्व स्वतंत्र रूप ले अउ महत्वपूर्ण रूप ले महिलाओं म उच्च बीएमआई के साथ जुड़े रहिस (बीटा = 0. 44 [95% आईसी 0. 14 -0. 73]) अउ पुरुषों म एक महत्वपूर्ण एसोसिएशन के ओर रुझान (बीटा = 0. 37 [- 0. 007 ले 0. 74], पी = 0. 054) । आहार ऊर्जा घनत्व महिलाओं (बीटा = 1. 11 [0. 42 - 1. 80]) अउ पुरुषों (बीटा = 1. 33 [0. 46 - 2. 19]) म उच्च कमर परिधि के साथ जुड़े होइस रहिस । आहार ऊर्जा घनत्व घलो स्वतंत्र रूप ले बढ़े हुए उपवास इंसुलिन (बीटा = 0. 65 [0. 18-1. 12]) अउ मेटाबोलिक सिंड्रोम (प्रचलन अनुपात = 1. 10 [95% आईसी 1. 03- 1. 17]) के साथ जुड़े रहिस । निष्कर्ष आहार ऊर्जा घनत्व मोटापे, बढ़े हुए उपवास इंसुलिन स्तर, अउ अमेरिकी वयस्कों म चयापचय सिंड्रोम के एक स्वतंत्र भविष्यवाणी हवय । आहार ऊर्जा घनत्व ल कम करे बर हस्तक्षेप अध्ययन उचित हवयं। |
3e597e492c1ed6e7bbd539d5f2e5a6586c6074cd | अधिकांश न्यूरल मशीन अनुवाद (एनएमटी) मॉडल अनुक्रमिक एन्कोडर-डेकोडर ढांचे म आधारित हवयं, जेहर सिंटेक्सिक जानकारी के उपयोग नी करत हवय । इ पेपर म, हम स्पष्ट रूप ले स्रोत-साइड सिंटेक्स ट्री शामिल करके इ मॉडल ल बेहतर बनात हावें। अधिक विशेष रूप ले, हम प्रस्ताव करत हंवय (1) एक द्विदिश ट्री एन्कोडर जेहर अनुक्रमिक अउ पेड़ संरचित प्रतिनिधित्व दुनों ल सीखत हवय; (2) एक पेड़-कवरेज मॉडल जेहर ध्यान स्रोत-साइड सिंटैक्स म निर्भर करत हवय । चीनी-अंग्रेजी अनुवाद म प्रयोग ले पता चलत हवय कि हमर प्रस्तावित मॉडल अनुक्रमिक ध्यान मॉडल के साथ-साथ नीचे-ऊपर पेड़ एन्कोडर अउ शब्द कवरेज के साथ एक मजबूत आधारभूत मॉडल ले बेहतर प्रदर्शन करत हवय। |
4e88de2930a4435f737c3996287a90ff87b95c59 | समय के साथ अनुक्रम जानकारी ल संरक्षित करे के उंखर बेहतर क्षमता के कारण, लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एलएसटीएम) नेटवर्क, एकठन ज् यादा जटिल कम्प्यूटेशनल यूनिट के साथ आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क के एकठन प्रकार, कईठन अनुक्रम मॉडलिंग कार्यमन म मजबूत म परिणाम प्राप्त करे हवय । अब तक के एकमात्र अंतर्निहित एलएसटीएम संरचना के एक रैखिक श्रृंखला के पता लगाय गय हवय। हालांकि, प्राकृतिक भाषा सिंटेक्टिक गुणों के प्रदर्शन करत हवय जो स्वाभाविक रूप ले वाक्यांशों बर शब्दों ल जोड़ती हवय। हम ट्री-एलएसटीएम, एलएसटीएम के सामान्यीकरण ल ट्री-संरचित नेटवर्क टोपोलॉजी के परिचय देत हंवय । ट्रीएलएसटीएम दुठन कार्यमन म जम्मो मौजूदा प्रणालिमन अउ मजबूत एलएसटीएम आधारभूत रेखामन ले बेहतर प्रदर्शन करत हंवय: दुठन वाक्यों के अर्थ संबंधी संबंध के भविष्यवाणी (सेमेवल 2014, कार्य 1) अउ भावना वर्गीकरण (स्टैनफोर्ड सेंटीमेंट ट्रीबैंक) । |
6411da05a0e6f3e38bcac0ce57c28038ff08081c | सिमेंटिक प्रतिनिधित्व ल लंबे समय तक अर्थ संरक्षण ल लागू करे अउ मशीन अनुवाद विधिमन के सामान्यीकरण प्रदर्शन में सुधार बर संभावित रूप ले उपयोगी के रूप में तर्क दिए गए हवय। ए काम म, हमन स्रोत वाक्यमन के भविष्यवाणी-तर्क संरचना (यानी, अर्थ-भूमिका प्रतिनिधित्व) के बारे में जानकारी ल तंत्रिका मशीन अनुवाद में शामिल करे वाले पहीली व्यक्ति हवन। हम वाक्यांश एन्कोडर में अर्थ संबंधी पूर्वाग्रह इंजेक्ट करे बर ग्राफ कन्वोल्यूशनल नेटवर्क्स (जीसीएन) के उपयोग करत हंवय अउ अंग्रेजी-जर्मन भाषा जोड़ी म भाषाई-अज्ञेयवादी अउ सिंटेक्सवेयर संस्करणों म BLEU स्कोर म सुधार करत हंवय । |
9f291ce2d0fc1d76206139a40a859283674d8f65 | एनकोडर-डेकोडर आर्किटेक्चर के आधार म न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (एनएमटी) हाल ही म अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करे हवय। शोधकर्ताओं हर साबित करे हवय कि स्रोत-साइड वाक्यांश संरचना ल शामिल करके वाक्यांश स्तर के ध्यान के शब्द स्तर के विस्तार ले ध्यान मॉडल ल बढ़ा सकत हवय अउ वादा करे वाले सुधार प्राप्त कर सकत हवय । हालांकि, शब्द निर्भरता जो एक स्रोत वाक्य ल ठीक ले समझने बर महत्वपूर्ण हो सकत हवय, हमेशा लगातार फैशन म नी होत हवय (यानी। कभी-कभी वे लंबी दूरी म हो सकत हवयं। वाक्यांश संरचना स्पष्ट रूप ले लंबी दूरी के निर्भरता ल मॉडल करे के सबले अच्छा तरीका नी हवय। ए पेपर में हमन एनएमटी में स्रोत-साइड लंबी दूरी के निर्भरता ल शामिल करे बर एक सरल लेकिन प्रभावी विधि के प्रस्ताव करत हंवय । निर्भरता पेड़ों म आधारित हमर विधि हर स्रोत राज्य ल वैश्विक निर्भरता संरचना के साथ समृद्ध करत हवय , जेहर स्रोत वाक्यों के अंतर्निहित वाक्य संरचना ल बेहतर ढंग ले कैप्चर कर सकत हवय । चीनी-अंग्रेजी अउ अंग्रेजी-जापानी अनुवाद कार्यमन म प्रयोग ले पता चलत हवय कि हमर प्रस्तावित विधि राज्य के अत्याधुनिक एसएमटी अउ एनएमटी बेसलाइनमन ले बेहतर हवय । |
d12c173ea92fc33dc276d1da90dc72a660f7ea12 | लिंक्ड डेटा के मुख्य उद्देश्य लिंक अउ एकीकरण हवय, अउ एहरहरहरहरतृत्व करे बर एक प्रमुख कदम हवय कि एहर लक्ष्य तक पहुंचा गय हवय, लिंक्ड ओपन डेटा (एलओडी) क्लाउड डेटासेट के बीच जम्मो कनेक्शन ढूंढना हवय। दु या दुठन ले ज् यादा डेटासेट के बीच कनेक्टिविटी आम इकाइमन, ट्रिपल, लिटरेल, अउ स्कीमा तत्वमन के माध्यम ले प्राप्त करे जा सकत हवय , जबकि यूआरआई के बीच समकक्ष संबंध के कारण ज् यादा कनेक्शन हो सकत हंवय , जैसे कि उल्लू: समान रूप ले, उल्लू: समकक्ष संपत्ति अउ उल्लू: समकक्ष वर्ग, काबरकि कईठन प्रकाशक ए तरह के समकक्ष संबंध के उपयोग करत हंवय , ए घोषित करे बर कि आमनके यूआरआई आने डेटासेट के यूआरआई के साथ समकक्ष हंवय । हालांकि, दुनो ले ज्यादा डेटासेट ल शामिल करे वाले कनेक्टिविटी माप (अउ सूचकांक) उपलब्ध नी हंवय , जेहर डेटासेट के जम्मो सामग्री (उदाहरण बर , संस्था, स्कीमा, ट्रिपल) या स्लाइस (उदाहरण बर , एकठन विशिष्ट इकाई बर ट्रिपल) ल कवर करत हंवय , हालांकि वे कईठन वास्तविक दुनिया के कार्मन बर प्राथमिक महत्व के हो सकत हंवय , जैसे कि सूचना संवर्धन, डेटासेट डिस्कवरी अउ आने । आम तौर म डेटासेट के बीच कनेक्शन ढूंढना एक आसान काम नी हवय, काबरकि एलओडी डेटासेट के एक बडखा संख्या हवय अउ समकक्ष संबंध के पारगमन अउ सममित बंद होए के गणना करे जाना चाहि ताकि कनेक्शन गायब न हों। ए कारण ले , हम स्केलेबल विधिमन अउ एल्गोरिदम के परिचय देवत हंवय , (ए) समकक्ष संबंध बर ट्रांजिटिव अउ सममित क्लोजर के गणना करे बर (काबरकि ओमनडेटासेट के बीच ज्यादा कनेक्शन उत्पन्न कर सकत हंवय); (बी) समर्पित वैश्विक अर्थशास्त्र-जागरूक इंडेक्स के निर्माण बर जेहर डेटासेट के जम्मो सामग्री ल कवर करत हंवय; अउ (सी) दुठन या ज्यादा डेटासेट के बीच कनेक्टिविटी के माप बर । अंत म, हम प्रस्तावित दृष्टिकोण के गति के मूल्यांकन करत हंवय , जबकि हम दु अरब ले ज्यादा तिगुनी बर तुलनात्मक म परिणाममन के रिपोर्ट करत हंवय । |
d6020bdf3b03f209174cbc8fb4ecbe6208eb9ff1 | हम पहली लेखक के शोध करियर म एक पाछू की चिंतन के साथ शुरू करत हावें, जो बड़े पैमाने म संगठनात्मक परिवर्तन बर सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) के निहितार्थों के समान अनुसंधान बर समर्पित हवय। यद्यपि आईटी लंबे समय तक संगठनात्मक परिवर्तन के साथ जुड़े होइस हवय, संगठन सिद्धांत में प्रौद्योगिकी के उपचार के हमर ऐतिहासिक समीक्षा बताती हवय कि सिद्धांत विकास के बैकवाटर म संगठनों के भौतिक पहलुमन ल कितनी आसानी ले गायब हो सकत हवय। ए एक दुर्भाग्यपूर्ण म परिणाम हवय काबरकि आईटी पहलों के भौतिक विशेषता ओमन आने संगठनात्मक बदलाव पहलों ले अलग करत हवय। हमर उद्देश्य आईटी के प्रभाव के अध्ययनमन के भौतिकता ल एखर गायब होए के कारणों के पता लगाकर अउ विकल्पमन के पेशकश करके जहां आईटी के भौतिकता एकठन अउ केंद्रीय सैद्धांतिक भूमिका निभात हवय । हम एक सामाजिक-तकनीकी परिप्रेक्ष्य ल अपनाते हंवय जेहर एकठन सख्त सामाजिक-भौतिक परिप्रेक्ष्य ले अलग होत हवय काबरकि हम भौतिक कलाकृतियों अउ आमनके सामाजिक संदर्भ के बीच ओन्टोलॉजिकल भेद ल संरक्षित करना चाहत हवयं। हमर विश्लेषण सामाजिक-तकनीकी परिप्रेक्ष्य के अनुरूप संबंधपरक अवधारणा के रूप म "समर्थन" के अवधारणा के उपयोग करके चलत हवय । फेर हमन संगठनात्मक दिनचर्या सिद्धांत के विस्तार के प्रस्ताव करत हन जऊन म सामान्य दिनचर्या के रूप म जाने जाने वाले जनरेटिव सिस्टम म भौतिक कलाकृतिय ल शामिल करथे । ये योगदान आईटी के संगठनात्मक प्रभावमन के अध्ययन म एकठन नवा शोध फोकस के रूप म मटेरियलिटी ल अपनाने म निहित कईठन चुनौतिमन म ले दुनो के उदाहरण हवयं। |
7039b7c97bd0e59693f2dc4ed7b40e8790bf2746 | हम एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के वर्णन करत हंवय जेहर संयुक्त रूप ले ग्रंथमन अउ ज्ञान आधार (केबी) संस्था के वितरित प्रतिनिधित्वमन के सीखत हवय । केबी में एक पाठ दिए गए हवय, हम अपन प्रस्तावित मॉडल ल एहर बताहर बर प्रशिक्षित करत हवय कि एहर संस्थाओं के भविष्यवाणी करे बर हवय जेहर पाठ ले संबंधित हवय। हमर मॉडल ल आसानी ले कईठन एनएलपी कार्यमन के संबोधित करे के क्षमता के साथ सामान्य होए बर डिज़ाइ करे गए हवय। हमन विकिपीडिया ले निकाले गए ग्रंथ के एक बडखा निकाय अउ उंखर इकाई एनोटेशन के उपयोग करके मॉडल ल प्रशिक्षित करथन। हमन तीन महत्वपूर्ण एनएलपी कार्यमन म मॉडल के मूल्यांकन करीस (यानी, वाक्य पाठ समानता, इकाई लिंकिंग, अउ फैक्टॉइड प्रश्न उत्तर) दुनों अनियंत्रित अउ पर्यवेक्षित सेटिंग्स ल शामिल करत हंवय । नतीजतन, हमन ए तीनों कार्यमन म अत्याधुनिक परिणाममन के प्राप्त करीस। हमर कोड अउ प्रशिक्षित मॉडल सार्वजनिक रूप ले आघू के अकादमिक अनुसंधान बर उपलब्ध हावें। |
42f75b297aed474599c8e598dd211a1999804138 | हम ऑटोकलास के वर्णन करत हंवय , जेहर कि शास्त्रीय मिश्रण मॉडल के आधार म अनसुर्क्षित वर्गीकरण बर एकठन दृष्टिकोण हवय , जेला इष्टतम वर्गमन के निर्धारण बर एकठन बेयिसियन विधि द्वारा पूरक करे जात हवय । हम ऑटोक्लास प्रणाली के पाछू गणित के एक मध्यम विस्तृत विवरण शामिल करत हंवय । हम जोर देवत हावन कि कोई भी वर्तमान अनियंत्रित वर्गीकरण प्रणाली अधिकतम उपयोगी परिणाम उत्पन्न नी कर सकत हवय जब अकेले संचालित होत हवय। ए डोमेन विशेषज्ञमन अउ मॉडल स्पेस म खोज करे वाली मशीन के बीच बातचीत हवय , जेहर नवा ज्ञान उत्पन्न करत हवय । दुनो डेटाबेस विश्लेषण कार्य बर अद्वितीय जानकारी अउ क्षमता ल लानत हवयं, अउ प्रत्येक दूसर के कार्यक्षमता ल बढ़ाता हवय । हम जटिल वास्तविक दुनिया डेटाबेस बर ऑटोक्लास के कईठन अनुप्रयोगों के साथ ए बिंदु ल चित्रित करत हंवय , अउ परिणामी सफलता अउ विफलता के वर्णन करत हंवय । 6.1 परिचय ए अध्याय डेटाबेस ले उपयोगी जानकारी निकाले बर एक स्वचालित वर्गीकरण कार्यक्रम (ऑटोक्लास) के उपयोग म हमर अनुभव के सारांश हवय। ए घलो ओ सिद्धांतमन के रूपरेखा प्रदान करत हवय जेहर सामान्य रूप ले स्वचालित वर्गीकरण, अउ विशेष रूप ले ऑटोक्लास के आधारभूत हंवय । हम लेबल किए गए उदाहरणों (जिसे पर्यवेक्षित सीखने कहा जात हवय) ले वर्ग विवरण के पीढ़ी के बजाय डेटा (कभु-कभु क्लस्टरिंग, या अनसुपरवाइज्ड लर्निंग कहा जात हवय) म कक्षा के स्वचालित खोज के समस्या ले संबंधित होत हंवय । कुछु अर्थ म, स्वचालित वर्गीकरण डेटा म "प्राकृतिक" वर्गों के खोज के उद्देश्य हवय। इ वर्ग बुनियादी कारण तंत्र के प्रतिक्रिया करत हंवय जेहर कुछु मामला के बाहीर के तुलना म एकठन दूसर के समान बनात हवयं। कारण तंत्र डेटा म नमूना पूर्वाग्रह के रूप म उबाऊ हो सकत हवय, या डोमेन म कुछु प्रमुख नवा खोज के प्रतिबिंबित कर सकत हवय। कभी-कभी, ये कक्षा क्षेत्र में विशेषज्ञों बर अच्छी तरह ले जाना जात रहिस, लेकिन ऑटोकैड बर अज्ञात, अउ अन्य बार |
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091778f43d947affb69dbccc2c3251abfa852ad2 | एक अर्थ फाइल सिस्टम एक सूचना भंडारण प्रणाली हवय जेहर स्वचालित रूप ले फाइल प्रकार विशिष्ट ट्रांसड्यूसर के साथ फाइलमन ले विशेषता ल निकाले के द्वारा सिस्टम के सामग्री बर लचीले एसोसिएटिव पहुंच प्रदान करत हवय । एसोसिएटिव एक्सेस मौजूदा ट्री-संरचित फाइल सिस्टम प्रोटोकॉल बर रूढ़िवादी विस्तार, अउ प्रोटोकॉल द्वारा प्रदान करे जात हवय जेहर विशेष रूप ले सामग्री आधारित पहुंच बर डिज़ाइ करे गए हवय । मौजूदा फाइल सिस्टम प्रोटोकॉल के साथ संगतता एक आभासी निर्देशिका के अवधारणा के परिचय ले प्रदान करे जात हवय । आभासी निर्देशिका नाम क्वेरी के रूप में व्याख्या करे जात हवय , अउ ए प्रकार मौजूदा सॉफ़्टवेयर के साथ संगत तरीका ले फाइलमन अउ निर्देशिकामन बर लचीले एसोसिएटिव पहुंच प्रदान करत हवय । फाइल सिस्टम ऑब्जेक्ट्स के कुंजी गुणों के स्वचालित निष्कर्षण अउ अनुक्रमण द्वारा फाइल सिस्टम सामग्री के त्वरित विशेषता-आधारित पहुंच लागू करे जात हवय । फाइल अउ निर्देशिका के स्वचालित अनुक्रमण ल "सिमेंटिक" कहे जात हवय काबरकि उपयोगकर्ता प्रोग्राम करे योग्य ट्रांसड्यूसर अनुक्रमण बर गुणों के निकाले बर अद्यतन फाइल सिस्टम ऑब्जेक्ट्स के सिमेंटिक्स के बारे में जानकारी के उपयोग करत हंवय । सिमेंटिक फाइल सिस्टम कार्यान्वयन ले प्रायोगिक म परिणाम इसने थीसिस के समर्थन करत हंवय कि सिमेंटिक फाइल सिस्टम सूचना साझाकरण अउ कमांड स्तर प्रोग्रामिंग बर पारंपरिक ट्री स्ट्रक्चर्ड फाइल सिस्टम के तुलना में ज्यादा प्रभावी भंडारण अमूर्तता प्रस्तुत करत हंवय । |
096db7e8d2b209fb6dca9c7495ac84405c40e507 | पेपर में हम गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन (एनएमएफ) बर नवा वैकल्पिक ले ले स्क्वायर (एएलएस) एल्गोरिदम अउ 3 डी गैर-नकारात्मक टेंसर फैक्टराइजेशन (एनटीएफ) बर ओमनके विस्तार प्रस्तुत करत हंवय जेहर शोर के उपस्थिति में मजबूत हंवय अउ बहु-तरिका अंधा स्रोत अलगाव (बीएसएस), बहु-संवेदी या बहु-आयामी डेटा विश्लेषण, अउ गैर-नकारात्मक तंत्रिका विरल कोडिंग सहित कईठन संभावित अनुप्रयोग हंवय । हम स्थानीय लागत कार्यों के उपयोग करे के प्रस्ताव करत हंवय जिनकी एक साथ या अनुक्रमिक (एक ले एक) न्यूनीकरण एक बहुत ही सरल एएलएस एल्गोरिदम के ओर जात हवय जेहर कुछु कम बाधाओं के तहत काम करत हवय जेहर एक अंडर-निर्धारित (एक प्रणाली जेमा स्रोतमन के तुलना में कम सेंसर होत हवय) अउ ओवर-निर्धारित मॉडल बर । व्यापक प्रयोगात्मक परिणाम विकसित एल्गोरिदम के वैधता अउ उच्च प्रदर्शन के पुष्टि करत हंवय , खासकर बहु-परत पदानुक्रमित एनएमएफ के उपयोग के साथ। प्रस्तावित एल्गोरिदम के विस्तार बहु-आयामी दुर्लभ घटक विश्लेषण अउ चिकनी घटक विश्लेषण बर घलो प्रस्तावित करे गए हवय। |
339888b357e780c6e80fc135ec48a14c3b524f7d | ब्लूम फिल्टर एक सेट के प्रतिनिधित्व करे बर एक सरल जगह-कुशल यादृच्छिक डेटा संरचना हवय ताकि सदस्यता क्वेरी के समर्थन करे जा सके। ब्लूम फिल्टर झूठे सकारात्मक के अनुमति देत हंवय लेकिन जब त्रुटि के संभावना के नियंत्रित करे जात हवय तो अंतरिक्ष बचत अक्सर ए दोष ले ज्यादा होत हवय। ब्लूम फिल्टर के उपयोग 1970 के दशक ले डेटाबेस अनुप्रयोगमन में करे गए हवय , लेकिन हाल के वर्षों में ओमननेटवर्किंग साहित्य में लोकप्रिय हो गए हवयं। ए पेपर के उद्देश्य एहर सर्वेक्षण करना हवय कि ब्लूम फिल्टर के उपयोग अउ संशोधित करे के तरीकामन के उपयोग कईठन नेटवर्क समस्यामन में करे गए हवय, जेखर उद्देश्य ओमनके समझ बर एकठन एकीकृत गणितीय अउ व्यावहारिक ढांचा प्रदान करना अउ भविष्य के अनुप्रयोगमन में ओमनके उपयोग ल प्रोत्साहित करना हवय। |
dc3e8bea9ef0c9a2df20e4d11860203eaf795b6a | सामान्य चलने के दौरान उत्पन्न जमीनी प्रतिक्रिया बल के उपयोग हाल ही म समय के साथ मनाए गए बलों के पैटर्न के आधार म व्यक्तिमन के पहचान अउ / या वर्गीकृत करे बर करे गए हवय। एक विशेषता जेला ऊर्ध्वाधर ग्राउंड प्रतिक्रिया बल ले निकाले जा सकत हवय शरीर के द्रव्यमान हवय। ए एकल विशेषता के करा कईठन अउ ज् यादा जटिल सुविधामन के उपयोग करे वाले आने अध्ययनमन के तुलना में पहचान शक्ति हवय । ए अध्ययन पहचान में शरीर के द्रव्यमान के भूमिका ल समझे बर योगदान देत हवय (1) सटीकता अउ सटीकता के मात्रा के मात्रा के साथ जेहर शरीर के द्रव्यमान ल ऊर्ध्वाधर जमीन प्रतिक्रिया बलमन के उपयोग करके प्राप्त करे जा सकत हवय, (2) पैदल विश्लेषण के संबंध म पहली ले ज्यादा आबादी म शरीर के द्रव्यमान के वितरण के मात्रा के मात्रा, अउ (3) कमजोर बायोमेट्रिक के रूप में शरीर के द्रव्यमान के उपयोग करे वाले प्रणालिमन के अपेक्षित पहचान क्षमता के मात्रा। हमर परिणाम दिखात हवय कि शरीर के द्रव्यमान के माप 1 किलो मानक विचलन ले कम त्रुटि के साथ एक सेकंड के एक अंश म करे जा सकत हवय। |
1b2f2bb90fb08d0e02eabb152120dbf1d6e5837e | हम निरंतर शब्द प्रतिनिधित्व के गणना बर न्यूरल-नेटवर्क-प्रेरित मॉडल के एक परिवार के प्रस्तुत करत हंवय , जेहर विशेष रूप ले एकभाषा अउ बहुभाषी पाठ दुनों के शोषण करे बर डिज़ाइ करे गए हवय । ए फ्रेमवर्क हमन ल एम्बेडेड के अनसुर्क्षित प्रशिक्षण करे के अनुमति देत हवय जेहर सिंटेक्सिक अउ अर्थपूर्ण रचनात्मकता म उच्च सटीकता प्रदर्शित करत हवय, साथ ही साथ बहुभाषी अर्थपूर्ण समानता, के तुलना म एक अनसुर्क्षित फैशन म प्रशिक्षित पिछले मॉडल के तुलना म । हम ए घलो दिखाते हंवय कि ए तरह के बहुभाषी एम्बेडिंग, अर्थपूर्ण समानता बर अनुकूलित, समानांतर डेटा में मौजूद शब्दमन के संभाल करे के तरीका के संबंध में सांख्यिकीय मशीन अनुवाद के प्रदर्शन में सुधार कर सकत हंवय । |
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6010c2d8eb5b6c5da3463d0744203060bdcc07a7 | सामन के जूँ, लेपेओफेटिरस सामनिस (क्रॉययर, 1837) मछली के एक्टोपैरासाइट्स हवयं जेहर अटलांटिक सामन के मैरीकल्चर म महत्वपूर्ण आर्थिक नुकसान के कारण बनते हवयं, सामन सलार लिनिअस, 1758। मछली फार्ममन म एल। साल्मोनिस के नियंत्रण एंटी-परजीवी दवईमन के साथ उपचार म काफी हद तक निर्भर करत हवय । रासायनिक नियंत्रण ले संबंधित एकठन समस्या प्रतिरोध के विकास के संभावना हवय , जेहर एल। साल्मोनिस में ऑर्गेनोफोस्फेट, पाइरेथ्रोइड्स अउ एवरमेक्टिन सहित कईठन दवा वर्गमन बर दस्तावेज करे गए हवय । एटीपी-बाइंडिंग कैसेट (एबीसी) जीन सुपरफैमिली जम्मो बायोटा म पाए जात हवय अउ इसमें ड्रग इफ्लक्स ट्रांसपोर्टर के एक श्रृंखला शामिल हवय जेहर कैंसर अउ रोगजनकों के दवा प्रतिरोध प्रदान कर सकत हवय । एखर अलावा, कुछु एबीसी ट्रांसपोर्टरों ल कीटनाशक प्रतिरोध के प्रदान करे म शामिल करे बर मान्यता प्राप्त हवय। जबकि कईठन अध्ययनमन हर एल। साल्मोनिस में एबीसी ट्रांसपोर्टरों के जांच के हवय, ए प्रजाति बर एबीसी जीन परिवार के कोई व्यवस्थित विश्लेषण नी हवय । ए अध्ययन एल। साल्मोनिस म एबीसी जीन के जीनोम-व्यापी सर्वेक्षण प्रस्तुत करत हवय , जेखर बर , एबीसी सुपरफैमिली के सदस्यमन के एल। साल्मोनिस जीनोम के समरूपता खोज के माध्यम ले पहचाना गय रहिस । एखर अलावा, एबीसी प्रोटीन के पहचान परजीवी के एक संदर्भ ट्रांसक्रिप्टोम म करे गए रहिस जेहर बहु- चरण आरएनए लाइब्रेरी के उच्च-थ्रूपुट आरएनए अनुक्रमण (आरएनए-सेक) द्वारा उत्पन्न करे गए रहिस । जीनोम अउ ट्रांसक्रिप्टोम दुनो के खोज हर कुल 33 जीन / ट्रांसक्रिप्ट्स के पहचान के अनुमति दी, जेहर एबीसी प्रोटीन बर कोड करत हंवय , जेमा ले 3 केवल जीनोम अउ 4 केवल ट्रांसक्रिप्टोम म प्रतिनिधित्व करत रहिन। अठारह अनुक्रमों ल एबीसी उप-परिवारों ल सौंपा गय रहिस जेमा ड्रग ट्रांसपोर्टर शामिल रहिन, यानी उप-परिवार बी (4 अनुक्रम), सी (11) अउ जी (2) । नतीजे बतात हंवय कि एल। साल्मोनिस के एबीसी जीन परिवार म दूसर आर्थ्रोपोड बर दर्ज के तुलना म कम सदस्य हवयं। एल. साल्मोनिस एबीसी जीन सुपरफैमिली के वर्तमान सर्वेक्षण सामन डिलीउजिंग एजेंटों के विषाक्तता में एबीसी ट्रांसपोर्टरों के संभावित भूमिकाओं अउ ड्रग प्रतिरोध के संभावित तंत्र के रूप में आगे के शोध बर आधार प्रदान करेगा। |
4a3235a542f92929378a11f2df2e942fe5674c0e | ए पेपर अनसुपरवाइज्ड न्यूरल नेट आधारित घुसपैठ डिटेक्टर (यूएनएनआईडी) सिस्टम के परिचय देत हवय, जेहर अनसुपरवाइज्ड न्यूरल नेटवर्क के उपयोग करके नेटवर्क आधारित घुसपैठ अउ हमलों के पता लगाता हवय। ए प्रणाली म प्रशिक्षण, परीक्षण, अउ अनियंत्रित नेट के ट्यूनिंग बर सुविधाएं हवय जेला घुसपैठ के पता लगाए बर उपयोग करे जात हवय । ए प्रणाली के उपयोग करके, हमन दु प्रकार के अनसुईवेरेटेड एडाप्टिव रेज़ोनेंस थ्योरी (एआरटी) नेट (एआरटी -1 अउ एआरटी -2) के परीक्षण करीस । नतीजामन के आधार म , ए तरह के नेटवर्क सामान्य अउ घुसपैठिया नेटवर्क ट्रैफ़िक में कुशलतापूर्वक वर्गीकृत कर सकत हंवय । सिस्टम दुरुपयोग अउ विसंगति पता लगाए के दृष्टिकोण के एक संकर के उपयोग करत हवय, एखरबर ज्ञात हमले के प्रकार के साथ-साथ विसंगति के रूप में नवा हमले के प्रकार के पता लगाए में सक्षम हवय। |
10a9abb4c78f0be5cc85847f248d3e8277b3c810 | कम्प्यूटेशनल नेचुरल लैंग्वेज लर्निंग म सम्मेलन म एकठन साझा कार्य हवय , जेमा प्रतिभागी अपन सीखने के प्रणालिमन ल एकठन ही डेटा लेट म प्रशिक्षण अउ परीक्षण करत हंवय । 2007 में, 2006 के रूप में, साझा कार्य निर्भरता पार्सिंग बर समर्पित करे गए हवय, ए साल एक बहुभाषी ट्रैक अउ डोमेन अनुकूलन ट्रैक दोनों के साथ। ए पेपर म, हम अलग-अलग ट्रैक के कार्य ल मिभाषित करत हंवय अउ वर्णन करत हंवय कि दस भाषा बर मौजूदा ट्रीबैंक्स ले डेटा लेट कैसे बनइन गए रहिन। एखर अलावा, हम प्रतिभागी प्रणालिमन के कईठन दृष्टिकोणों के विशेषता देत हंवय , परीक्षण म परिणाममन के रिपोर्ट करत हंवय , अउ ए परिणाममन के पहला विश्लेषण प्रदान करत हंवय । |
14626b05a5ec7ec2addc512f0dfa8db60d817c1b | ए पेपर में हम गहरे तंत्रिका नेटवर्क म विशेष फोकस के साथ बडखा पैमाने म गैर-उन्मुख अनुकूलन समस्या बर त्वरण तकनीमन के पता लगावथन। एक्सट्रापोलेशन योजना उत्तल अनुकूलन बर स्टोचस्टिक ग्रेडिएंट वंश बर एक शास्त्रीय दृष्टिकोण हवय, लेकिन ए आमतौर म गैर-उच्च अनुकूलन बर अच्छी तरह ले काम नी करत हवय। वैकल्पिक रूप ले, हम गैर-उच्चतम अनुकूलन के तेज करे बर एक इंटरपोलेशन योजना के प्रस्ताव करत हंवय अउ विधि इंटरपोलट्रॉन के आह्वान करत हंवय । हम इंटरपोलट्रॉन के पाछू के प्रेरणा के व्याख्या करत हंवय अउ एक पूरा अनुभवजन्य विश्लेषण करत हंवय । सीआईएफएआर -10 अउ इमेजनेट म बडखा गहराई (उदाहरण बर, 98-लेयर रेज़नेट अउ 200-लेयर रेज़नेट) के डीएनएन म अनुभवजन्य म परिणाम ों ले पता चलत हवय कि इंटरपोलट्रॉन गति अउ एडम के साथ एसजीडी जैसे अत्याधुनिक तरीलं के तुलना म अब्बड तेजी ले अभिसरण कर सकत हवय। एखर अलावा, एंडरसन के त्वरण, जेमा मिश्रण गुणांक के गणना कम ले कम वर्गमन के अनुमान ले करे जात हवय , के उपयोग प्रदर्शन के बेहतर करे बर घलो करे जा सकत हवय । इंटरपोलट्रॉन अउ एंडरसन दुनो त्वरण लागू करे अउ ट्यून करे बर आसान हंवय । हम ए घलो दिखाते हंवय कि इंटरपोलट्रॉन में कुछु नियमितता धारणामन के तहत रैखिक अभिसरण दर हवय। |
55baef0d54403387f5cf28e2ae1ec850355cf60a | केर्न्स, नील, रोथ, अउ वू [आईसीएमएल 2018] हर हाल ही म सांख्यिकीय अउ व्यक्तिगत धारणा के बीच के अंतर ल पाटने बर अमीर उपसमूह निष्पक्षता के धारणा के प्रस्ताव दिस। रिच सबग्रुप निष्पक्षता एक सांख्यिकीय निष्पक्षता बाधा (कहते हंवय , संरक्षित समूहमन में झूठे सकारात्मक दरों के बराबर करना), लेकिन फिर पूछता हवय कि ए बाधा बाउंड वीसी आयाम के साथ कार्यों के वर्ग द्वारा म परिभाषित उपसमूहों के एक घातीय या असीम रूप ले बडखा संग्रह म आयोजित होत हवय । वे इ बाधा के अधीन सीखने के गारंटीकृत एल्गोरिदम देत हंवय , ए शर्त के तहत कि एकर पास निष्पक्षता बाधा के अनुपस्थित सीखने बर ओरेकल तक पहुंच हवय। ए पेपर में, हम केर्न्स एट अल के एल्गोरिदम के व्यापक अनुभवजन्य मूल्यांकन करत हंवय । चार वास्तविक डेटासेट म जेहर निष्पक्षता चिंता हवय, हम एल्गोरिदम के मूल अभिसरण के जांच करत हंवय जब सीखने के ओरेकल के जगह तेजी ले हेरिस्टिक्स के साथ उदाहरण, निष्पक्षता अउ सटीकता के बीच व्यापार-ऑफ के माप, अउ ए दृष्टिकोण के तुलना अगरवाल, बेगेलज़ेमर, डुडिक, लैंगफोर्ड, अउ वालच के हालिया एल्गोरिदम [आईसीएमएल 2018] के साथ करत हंवय , जेहर व्यक्तिगत संरक्षित विशेषता द्वारा परिभाषित कमजोर अउ ज् यादा पारंपरिक सीमांत निष्पक्षता बाधाओं के लागू करत हवय। हम एहर सामान्य रूप ले पाते हावें, केर्न एट अल। एल्गोरिदम तेजी ले अभिसरण करत हवय , सटीकता बर मामूली लागतों के साथ निष्पक्षता में बडखा लाभ प्राप्त करे जा सकत हवय , अउ केवल सीमांत निष्पक्षता के अधीन सटीकता के अनुकूलन म पर्याप्त उपसमूह अनुचितता के साथ वर्गीकरणमन के कारण बनता हवय । हम केर्न्स एट अल के गतिशीलता अउ व्यवहार के कईठन विश्लेषण अउ दृश्य घलो प्रदान करत हंवय । एल्गोरिथ्म। कुल मिलाकर हमन ए एल्गोरिदम के वास्तविक डेटा म प्रभावी पाए बर पाते हंवय , अउ समृद्ध उपसमूह निष्पक्षता अभ्यास में व्यवहार्य धारणा होए बर । |
6be461dd5869d00fc09975a8f8e31eb5f86be402 | कंप्यूटर एनिमेटेड एजेंट्स अउ रोबोट मानव कंप्यूटर बातचीत बर सामाजिक आयाम ल लाते हंवय अउ हमन ल दैनिक जीवन में कंप्यूटर के उपयोग करे के तरीकामन के बारे में नवा तरीकामन ले सोचने बर मजबूर करत हंवय । आमने-सामने संचार 40 मिलीसेकंड के आदेश म एक समय पैमाने म संचालित एक वास्तविक समय प्रक्रिया हवय । इ समय के पैमाने म अनिश्चितता के स्तर काफी हवय, मनखेमन अउ मशीनमन बर धीमी प्रतीकात्मक अनुमान प्रक्रिया के बजाय संवेदी समृद्ध धारणात्मक आदिममन म भरोसा करना आवश्यक बनात हवय। ए पेपर म हम ए तरह के एक अवधारणात्मक आदिम म प्रगति प्रस्तुत करत हंवय । सिस्टम स्वचालित रूप ले वीडियो स्ट्रीम म फ्रंटल चेहरे के पता लगाथे अउ वास्तविक समय म 7 आयाम के संबंध म ओमनके कोड करत हवय: तटस्थ, क्रोध, घृणा, डर, खुशी, उदासी, आश्चर्य। चेहरा खोजक प्रबधन तकनीकमन के साथ प्रशिक्षित फीचर डिटेक्टरमन के एक कैस्केड के नियोजित करत हवय [१५, २] । अभिव्यक्ति पहचानकर्ता चेहरा डिटेक्टर द्वारा स्थित छवि पैच प्राप्त करत हवय। पैच के एक गॅबोर प्रतिनिधित्व बनइन जात हवय अउ फिर एसवीएम वर्गीकरणकर्ता के बैंक द्वारा संसाधित करे जात हवय । एडबॉस्ट अउ एसवीएम के एक उपन्यास संयोजन प्रदर्शन ल बढ़ाथे। प्रणाली के कॉन-कनाडा डेटासेट म चेहरे के भावों के डेटा म परीक्षण करे गय रहिस । 7-तरफा मजबूर पसंद बर नवा विषयमन बर सामान्यीकरण प्रदर्शन सही हवय। सबले दिलचस्प बात ए हवय कि वर्गीकरणकर्ता के आउटपुट समय के साथ सुचारू रूप ले एकठन फ़ंक्शन के रूप म बदल जात हवय , जेहर एकठन संभावित मूल्यवान प्रतिनिधित्व प्रदान करत हवय जेहर पूरा तरह ले स्वचालित अउ अनूठा तरीका ले चेहरे के अभिव्यक्ति गतिशीलता ल कोड करत हवय । ए प्रणाली के सोनी के एइबो पालतू रोबोट, एटीआर के रोबोवी, अउ सीयू एनिमेटर सहित कईठन प्रकार के प्लेटफार्मों म तैनात करे गए हवय, अउ वर्तमान में स्वचालित रीडिंग ट्यूटर्स, मानव-रोबोट बातचीत के आकलन सहित अनुप्रयोगों बर मूल्यांकन करे जात हवय। |
15f932d189b13786ca54b1dc684902301d34ef65 | ए पेपर में कम बिजली वाले फोटोवोल्टिक अनुप्रयोग बर एक उच्च दक्षता वाले एलएलसीसी-प्रकार रेज़ोनेंट डीसी-डीसी कनवर्टर के चर्चा करे गए हवय। रेज़ोनेंट टैंक के विभिन्न डिजाइन तंत्र म जोर दिस जात हवय । साथ ही इन्वर्टर के साथ-साथ रेक्टिफायर ब्रिज के सॉफ्ट स्विचिंग ल घलो माना जात हवय। डिजाइन नियमों के बारे में, एक नई चुनौती लल्टेज-स्रोत आउटपुट के साथ एलएलसीसी-कन्वर्टर के डिजाइन करे में हल करे जात हवय । गुनगुनाए वाले तत्वमन के बजाय, ओमनके अनुपात, उदा। इंडक्टेंसिस के अनुपात एलएस / एलपी ल सबले पहीली डिजाइन पैरामीटर के रूप में माना जात हवय। एखर अलावा, ट्रांसफार्मर-इंडक्टर डिवाइस बर व्युत्पन्न डिजाइन नियम सीधे समग्र एलएलसीसी-डिज़ाइन म फिट होत हवय। ट्रांसफार्मर के प्रकृति के कारण, यानी। इंडक्टेंसिस के संबंध एलएस / एलपी केवल ज्यामिति के एक समारोह हवय, ए डिजाइन पैरामीटर सीधे ज्यामिति द्वारा माना जात हवय। प्रायोगिक परिणाम उच्च दक्षता प्रदर्शित करत हंवय । |
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07d138a54c441d6ae9bff073025f8f5eeaac4da4 | बडखा डेटा म प्रशिक्षित बडखा डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) मॉडल हाल ही म छवि अउ भाषण मान्यता जैसे कठिन कार्यमन म सबले अच्छा सटीकता प्राप्त करे हवयं। कमोडिटी मशीनमन के क्लस्टर के उपयोग करके एडीएनएन के प्रशिक्षण एकठन वादा करे वाला दृष्टिकोण हवय काबरकि प्रशिक्षण समय लेने वाला अउ कंप्यूटिंग-गहन हवय । बेहद बड़े डीएनएन के प्रशिक्षण के सक्षम करे बर , मॉडल मशीनों के बीच विभाजन करे जात हंवय । बहुत बड़े डेटा लेट म प्रशिक्षण के तेज करे बर , कईठन मॉडल प्रतिकृतिमन ल प्रशिक्षण उदाहरणों के कईठन उप-समूहमन म समानांतर रूप ले प्रशिक्षित करे जात हवय , जेमा वैश्विक पैरामीटर सर्वर इ प्रतिकृतिमन म साझा वजन बनाए रखता हवय । मॉडल अउ डेटा विभाजन अउ समग्र सिस्टम प्रावधान बर सही विकल्प डीएनएन अउ वितरित सिस्टम हार्डवेयर विशेषता म अत्यधिक निर्भर हवय। ए निर्णयमन ल वर्तमान में महत्वपूर्ण डोमेन विशेषज्ञता अउ समय लेने वाली अनुभवजन्य राज्य अंतरिक्ष अन्वेषण के आवश्यकता होत हवय। ए पेपर प्रदर्शन मॉडल विकसित करत हवय जेहर समग्र वितरित सिस्टम प्रदर्शन अउ स्केलेबिलिटी म इ विभाजन अउ प्रावधान निर्णय के प्रभाव के मात्राबद्ध करत हवय। साथ ही, हम ए प्रदर्शन मॉडल के उपयोग एक स्केलेबिलिटी ऑप्टिमाइज़र बनाए बर करत हंवय जेहर दक्षतापूर्वक इष्टतम सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन के निर्धारित करत हवय जेहर डीएनएन प्रशिक्षण समय के कम करत हवय। हम दु बेंचमार्क अनुप्रयोगमन म एक अत्याधुनिक वितरित डीएनएन प्रशिक्षण ढांचे के उपयोग करके अपन प्रदर्शन मॉडल अउ स्केलेबिलिटी ऑप्टिमाइज़र के मूल्यांकन करत हंवय । नतीजे बताते हंवय कि हमर प्रदर्शन मॉडल उच्च अनुमान सटीकता के साथ डीएनएन प्रशिक्षण समय के अनुमान लगाते हंवय अउ हमर स्केलेबिलिटी ऑप्टिमाइज़र वितरित डीएनएन के प्रशिक्षण समय के कम करे , सबले अच्छा कॉन्फ़िगरेशन के सही ढंग ले चुनते हंवय । |
eee686b822950a55f31d4c9c33d02c1942424785 | ए पेपर क्वार्टर वेव ट्रांसफार्मर के साथ टी-जंक्शन के उपयोग करके 2 एक्स 2 त्रिकोणीय माइक्रोस्ट्रिप पैच एंटीना के वर्णन करत हवय। पैच एंटीना में धुरिहाी ल नियंत्रित करके अउ फीड पोजीशन ल समायोजित करके, बैंडविड्थ प्राप्त करे जा सकत हवय अउ सरणी के उपयोग करके, दिशात्मकता बढ़ाए जात हवय। बडखा बैंडविड्थ, उच्च दिशात्मकता, अउ न्यूनतम आकार के आवश्यकता 5.5 गीगाहर्ट्ज म टी-जंक्शन नेटवर्क के साथ फीडिंग 2 एक्स 2 त्रिकोणीय माइक्रोस्ट्रिप पैच एंटीना सरणी के डिजाइन के ओर जात हवय। एक एफआर 4 सब्सट्रेट म डिजाइन करे गए एक एंटीना जेमा एक डाइलेक्ट्रिक स्थिर ( आर) 4.4 रहिस, 0.02 के नुकसान स्पर्शरेखा अउ 1.6 मिमी के मोटाई रहिस। सिमुलेटेड परिणाममन ले पता चला कि डिजाइन करे गए एंटीना में टी-जंक्शन फीडिंग नेटवर्क के उपयोग करके वीएसडब्ल्यूआर 1.07 के साथ 12.91 डीबी अउ 173 मेगाहर्ट्ज के बैंडविड्थ हवय। प्रस्तावित 2 एक्स 2 त्रिकोणीय सरणी में हल्के वजन, निर्माण के सादगी, एकल परत संरचना, अउ उच्च दिशात्मकता के लाभ हवय। कीवर्ड बैंडविड्थ, कॉर्पोरेट फीडिंग, रिटर्न लॉस, टी-जंक्शन, वीएसडब्ल्यूआर। |
c707938422b60bf827ec161872641468ec1ffe00 | हम सीमित राज्य कार्रवाई मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं में मूल्य कार्यों के अंतरिक्ष के ज्यामितीय अउ टोपोलॉजिकल गुणों ल स्थापित करत हंवय । हमर मुख्य योगदान एखर आकार के प्रकृति के विशेषता हवय: एक सामान्य पॉलीटोप (एग्नर एट अल, 2010) । ए परिणाम के प्रदर्शन करे बर, हम नीतिमन अउ मूल्य कार्यों के बीच संरचनात्मक संबंध के कईठन गुणों के प्रदर्शन करत हंवय जेमा रेखा प्रमेय शामिल हवय, जेहर बतात हवय कि नीतिमन के मूल्य कार्यों ल जम्मो लेकिन एक राज्य म प्रतिबंधित करे जात हवय , जेहर एक रेखा खंड के वर्णन करत हवय । अंत म, हम सुदृढीकरण सीखने एल्गोरिदम के गतिशीलता के समझ ल बढ़ाए बर दृश्यमन ल पेश करे बर ए उपन्यास परिप्रेक्ष्य के उपयोग करत हंवय । |
86854374c13516a8ad0dc28ffd9cd4be2bca9bfc | हाल के बरस म समस्या म बढ़ती दिलचस्पी होइस हवय, जहां या तो देखे गए डेटा या छिपे होइस राज्य चर एकठन ज्ञात रिमैनियन मल्टीफोल्ड तक ही सीमित हवय। अनुक्रमिक डेटा विश्लेषण में एहर रुचि घलो बढ़ रही हवय, लेकिन बल्कि कच्चे एल्गोरिदम लागू करे गए हवय: या तो मोंटे कार्लो फ़िल्टर या ब्रूट-फोर्स डिस्क्रिटीकरण। ये दृष्टिकोण खराब पैमाने म हंवय अउ स्पष्ट रूप ले एकठन लापता अंतर दिखाते हंवय: गैर-यूक्लिडियन डोमेन में फिलहाल कलमैन फिल्टर बर कोई सामान्य एनालॉग उपलब्ध नी हंवय । इ पेपर में, हम पहीली बिना गंध के सामान्यीकरण करके इ मुद्दे का समाधान करत हंवय अउ फिर बिना गंध वाले कलमैन फिल्टर के रीमैनियन मल्टीफोल्ड्स में। काबरकि कलमैन फ़िल्टर के गॉस-न्यूटन विधि के समान अनुकूलन एल्गोरिदम के रूप में देखे जा सकत हवय, हमर एल्गोरिदम घलो मल्टीफोल्ड म सामान्य उद्देश्य अनुकूलन ढांचा प्रदान करत हवय। हम समेकन अउ अभिसरण के अध्ययन करे बर सिंरहिनटिक डेटा म सुझाए गए विधि के वर्णन करत हंवय , एकठन क्षेत्र ट्रैकिंग समस्या म सह-विपर्याप्त विशेषतामन के उपयोग करके, एकठन स्पष्ट ट्रैकिंग समस्या, एकठन औसत मूल्य अनुकूलन अउ एकठन स्थिति अनुकूलन समस्या। |
a075a513b2b1e8dbf9b5d1703a401e8084f9df9c | यूनिप्लेनर कॉम्पैक्ट इलेक्ट्रोमैग्नेटिक बैंडगैप (यूसी-ईबीजी) सब्सट्रेट के छपे होइस एंटीना ज्यामितिमन में सतह तरंग उत्तेजना के कम करे बर एक प्रभावी उपाय साबित करे गए हवय। ए पेपर एक यूसी-ईबीजी सब्सट्रेट में एम्बेडेड एक माइक्रोस्ट्रिप एंटीना चरणबद्ध सरणी के प्रदर्शन के जांच करत हवय। परिणाम तत्वमन के बीच आपसी युग्मन म कमी दिखाते हंवय अउ मुद्रित तत्वमन के साथ चरणबद्ध सरणी अनुप्रयोगमन में "अंधे धब्बे" समस्या के संभावित समाधान प्रदान करत हंवय । एक उपन्यास अउ कुशल यूसी-ईबीजी सरणी विन्यास प्रस्तावित हवय। एक उच्च विद्युत शाश्वत सब्सट्रेट म 7/स्प्ल गुना/5 तत्वों के एक जांच खिलाया पैच एंटीना चरणबद्ध सरणी के डिजाइन, निर्मित अउ परीक्षण करे गए रहिस। सिमुलेशन अउ माप परिणामों में सरणी केंद्र तत्व के सक्रिय रिटर्न हानि अउ सक्रिय पैटर्न में सुधार दिखाते हंवय । इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करे बर उपयोग किए जाने वाले व्यापार-बदलाव के चर्चा के जात हवय । |
16a0fde5a8ab5591a9b2985f60a04fdf50a18dc4 | उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण बर एक कुशल बायोमेट्रिक लक्षण के रूप म माना गय हवय । हालांकि कुछ अध्ययन हंवय जेहर चाल-आधारित प्रमाणीकरण प्रणालिमन में चाल टेम्पलेट्स / मॉडल के सुरक्षित करे के कार्य के संबोधित करत हंवय , लेकिन वे प्रस्तावित प्रणालिमन के सुरक्षा अउ व्यावहारिकता ल काफी प्रभावित करे वाले कम भेदभाव अउ चाल डेटा के उच्च भिन्नता ल ध्यान में नी रखत हंवय । ए पेपर म, हम जड़ता संवेदक आधारित पैदल क्रिप्टो सिस्टम म उपरोक्त कमिमन ल संबोधित करे म ध्यान केंद्रित करत हंवय । विशेष रूप ले, हम चाल टेम्पलेट के भेदभाव के बढ़ाए बर रैखिक भेदभाव विश्लेषण के लाभ उठात हंवय , अउ उच्च भेदभावपूर्ण अउ स्थिर द्विआधारी टेम्पलेट निकाले बर ग्रे कोड क्वांटिज़ेशन। 38 अलग-अलग उपयोगकर्तामन म प्रयोगात्मक म परिणाममन ले पता चले हवय कि हमर प्रस्तावित विधि हर गैट क्रिप्टोसिस्टम के प्रदर्शन अउ सुरक्षा म काफी सुधार करीस । विशेष रूप ले, हमन 6 × 10−5% के झूठा स्वीकृति दर (यानी, 1 16 9 83 परीक्षणों म 1 विफलता) अउ 148-बिट सुरक्षा के साथ 9.2% के झूठा अस्वीकृति दर प्राप्त करीस । |
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9e5158222c911bec96d4f533cd0d7a1a0cff1731 | बहुक्रियाशील सक्रिय इलेक्ट्रॉनिक रूप ले निर्देशित एंटीना (एईएसए) सिस्टम बर अगली पीढ़ी के आरएफ सेंसर मॉड्यूल के जरूरत होत हवय , जैसे कि रडार, इलेक्ट्रॉनिक युद्ध (ईडब्ल्यू) कार्यक्षमता अउ संचार / डेटालिंक के भीतर एकठन ही एंटीना फ्रंटएंड के साथ कईठन संचालन मोड के संयोजन। वे आम तौर म सी-बैंड, एक्स-बैंड अउ क्यू-बैंड म काम करत हंवय अउ 10 जीएचजेड ले ज्यादा के बैंडविड्थ आवश्यकता के मतलब हवय। आधुनिक सक्रिय इलेक्ट्रॉनिक रूप ले निर्देशित एंटीना के प्राप्ति बर, ट्रांसमिट / रिसीव (टी / आर) मॉड्यूल ल सख्त ज्यामिति मांगों के अनुरूप होना चाहि। ए भविष्य के बहुक्रिया आरएफ सेंसर मॉड्यूल बर एक प्रमुख चुनौती आधा तरंग दैर्ध्य एंटीना ग्रिड अंतराल द्वारा निर्धारित करे जात हवय, जेहर भौतिक चैनल चौड़ाई के 12 मिमी या उससे घलो कम तक सीमित करत हवय, जेहर कि बीम प्वाइंटिंग आवश्यकताओं के साथ संचालन के उच्चतम आवृत्ति के आधार म होत हवय। इ ज्यामिति मांगों के दूर करे बर एक वादा समाधान कुल मोनोलिथिक माइक्रोवेव एकीकृत सर्किट (एमएमआईसी) चिप क्षेत्र के कमी हवय, जेला व्यक्तिगत आरएफ कार्यक्षमताओं के एकीकृत करके प्राप्त करे जात हवय, जेला आमतौर म व्यक्तिगत एकीकृत सर्किट (आईसी) के माध्यम ले नवा बहुक्रियाशील (एमएफसी) एमएमआईसी में प्राप्त करे जात हवय। ए काम म कईठन अवधारणाओं, ओमनमे ले कुछु पहीली ले ही लागू करे गए हवय, अगली पीढ़ी के आरएफ सेंसर मॉड्यूल के ओर चर्चा करे जाही अउ समझाए जाही। |
77a9473256f6841d40cb9198feb5b91dccf9ffd1 | ए पेपर पावर फैक्टर करेक्शन (पीएफसी) अउ शून्य वोल्टेज स्विचिंग (जेडवीएस) के साथ प्रकाश उत्सर्जक डायोड (एलईडी) के शक्ति बर एक डिम्मेबल चार्ज-पंप ड्राइवर प्रस्तुत करत हवय। प्रस्तावित एलईडी ड्राइवर इलेक्ट्रोलाइटिक कैपेसिटर के उपयोग नी करत हवय, जेहर एक उच्च उपयोगी जीवन प्रदान करत हवय, अउ ए खुला लूप नियंत्रण में आउटपुट करंट के स्थिर कर सकत हवय , जेहर लागत के कम करे के आवश्यकता के बिना करंट सेंसर के जरूरत हवय । आउटपुट पावर स्विचिंग आवृत्ति के आनुपातिक हवय, जेहर एल ई डी के मंद होए के अनुमति देत हवय। 22 डब्ल्यू के साथ एक प्रोटोटाइप लागू करे गए रहिस अउ प्रयोगात्मक म परिणाममन म चर्चा करे गए रहिस । प्रोटोटाइप 0.996 के पावर फैक्टर अउ 89.5 प्रतिशत के दक्षता के प्रस्तुत करत हवय। ड्राइवर आउटपुट पावर के स्विचिंग आवृत्ति के माध्यम ले 40% ले ज्यादा कम करे गए रहिस जबकि 53 केएचजेड ले 30 केएचजेड के बीच भिन्नता अउ कन्वर्टर जेडवीएस में काम करना जारी रखत हवय। |
b5fe4731ff6a7a7f1ad8232186e84b1f944162e0 | क्रॉस-मीडिया हैशिंग, जेहर एकठन सामान्य कम-आयामी हैमिंग स्पेस म कईठन मोडालिटीज ले डेटा के एम्बेड करके क्रॉस-मीडिया पुनर्प्राप्ति के संचालन करत हवय, हर हाल के वर्षों म गहन ध्यान आकर्षित करे हवय। ए तथ्य ले प्रेरित हवय ए) मल्टी-मोडल डेटा व्यापक हवय, उदाहरण बर , फ़्लिकर म वेब छवियां टैग ले जुड़े होत हवयं, अउ बी) हैशिंग बडखा पैमाने म उच्च आयामी डेटा प्रोसेसिंग के ओर एकठन प्रभावी तकनीक हवय , जेहर क्रॉस-मीडिया पुनर्प्राप्ति के स्थिति हवय । गहरी सीखने म हालिया प्रगति ले प्रेरित, हम बहु-मोडल तंत्रिका नेटवर्क के आधार म क्रॉस-मीडिया हैशिंग दृष्टिकोण के प्रस्ताव करत हंवय । सीखने के उद्देश्य म प्रतिबंधित करके ए) प्रासंगिक क्रॉस-मीडिया डेटा बर हैश कोड समान होत हवयं, अउ बी) हैश कोड वर्ग लेबल के भविष्यवाणी करे बर भेदभावपूर्ण होत हवयं, सीखे गए हैमिंग स्पेस ले क्रॉस-मीडिया अर्थपूर्ण संबंध ल अच्छी तरह ले कैप्चर करे के उम्मीद हवय अउ अर्थपूर्ण रूप ले भेदभावपूर्ण होए के उम्मीद हवय । दु वास्तविक दुनिया डेटा लेट म प्रयोग ले पता चलत हवय कि हमर दृष्टिकोण अत्याधुनिक विधिमन के तुलना म बेहतर क्रॉस-मीडिया पुनर्प्राप्ति प्रदर्शन प्राप्त करत हवय। |
9814dd00440b08caf0df96988edb4c56cfcf7bd1 | एक आकर्षण उच्च स्तर के कार्य इरादे प्रदान करत हवय अउ स्थानीय योजनाकार बर म पर्यावरण के बारे म वैश्विक जानकारी शामिल करत हवय , जेखरकारण लंबी क्षितिज के साथ महंगी वैश्विक योजना के आवश्यकता ल समाप्त करत हवय । एहर प्रदर्शित करे जात हवय कि एक आकर्षण के साथ प्रक्षेपवक्र योजना के परिणामस्वरूप केवल स्थानीय योजना वाले प्रणालिमन के तुलना में बेहतर प्रदर्शन होत हवय । सक्रिय एसएलएएम एसएलएएम प्रक्रिया के साथ समानांतर कुशल रास्तों के योजना बनाए बर एक स्वायत्त रोबोट बर चुनौती प्रस्तुत करत हवय। रोबोट, मानचित्र अउ सेंसर माप के अनिश्चितता, अउ गतिशील अउ गति बाधाओं ल योजना प्रक्रिया में माना जाना चाहि। इ पेपर में, सक्रिय एसएलएएम समस्या ल इष्टतम प्रक्षेपवक्र योजना समस्या के रूप में तैयार करे गए हवय। एक उपन्यास तकनीक पेश करे जात हवय जेहर एक स्थानीय योजना रणनीतिमन जैसे मॉडल भविष्यवाणी नियंत्रण (ए.के.ए. ए समस्या के हल करे बर। |
bc32313c5b10212233007ebb38e214d713db99f9 | वयस्क नैदानिक इलेक्ट्रोकार्डियोग्राफी (ईसीजी) सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकमन अउ डिजिटल प्रोसेसर के शक्ति में महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, गैर-आक्रामक भ्रूण ईसीजी (एनआई-एफईसीजी) के विश्लेषण अभी घलो अपन प्रारंभिक चरण म हवय। फिजियोनेट/कंप्यूटिंग इन कार्डियोलॉजी चैलेंज 2013 सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीक के मूल्यांकन बर वैज्ञानिक समुदाय बर सार्वजनिक रूप ले उपलब्ध एफईसीजी डेटा के एक सेट बनाकर इ सीमाओं में ले कुछु के संबोधित करत हवय। उच्च आवृत्तिमन अउ बेसलाइन वांडर ल हटाने बर पेट के ईसीजी सिग्नल के पहली बार एक बैंड-पास फिल्टर के साथ पूर्व-प्रसंस्करण करे गए रहिस। यदि आवश्यक हो, तो 50 हर्ट्ज या 60 हर्ट्ज म बिजली हस्तक्षेप ल हटाने बर एक नाच फिल्टर लागू करे गय रहिस । मातृ ईसीजी के रद्द करे बर कइठन स्रोत अलगाव तकनीकमन के लागू करे ले पहली संकेतमन के सामान्यीकृत करे गए रहिस । इ तकनीमन में शामिल रहिन: टेम्पलेट घटाव, मुख्य / स्वतंत्र घटक विश्लेषण, विस्तारित कलमैन फिल्टर अउ इ विधियों के सबसेट के संयोजन (एफयूएसई विधि) । फेटल क्यूआरएस का पता लगाने एक पैन अउ टॉमपकिन्स क्यूआरएस डिटेक्टर के उपयोग करके जम्मो अवशेषों म करे गए रहिस अउ सबले चिकनी भ्रूण हृदय गति समय श्रृंखला के साथ अवशिष्ट चैनल के चयन करे गए रहिस। वैधता अउ परीक्षण सेट म सबले अच्छा चुनौती स्कोर प्राप्त करे गए रहिस E1 = 179.44, E2 = 20.79, E3 = 153.07, E4 = 29.62 अउ E5 = 4.67 घटनाओं 1-5 बर क्रमशः FUSE विधि के उपयोग करके। एहर चुनौती बर प्रवेश करे वाली 53 अंतरराष्ट्रीय टीमों म ले ई 1 अउ ई 2 बर सबले अच्छा चुनौती स्कोर अउ ई 3, ई 4 अउ ई 5 बर तीसरा अउ दूसरा सबले अच्छा चुनौती स्कोर रहिस । नतीजामन हर दिखाया कि भ्रूण हृदय गति अनुमान बर मौजूदा मानक दृष्टिकोणों के अनुमानों ल एक साथ मिलाकर बेहतर बनाया जा सकत हवय। हम वर्णित मानक दृष्टिकोणों में ले प्रत्येक बर बेंचमार्किंग सक्षम करे बर खुला स्रोत कोड प्रदान करत हंवय । |
09f13c590f19dce53dfd8530f8cbe8044cce33ed | हाल के बरस म , कईठन उपयोगकर्ता-इंटरफेस उपकरण भौतिक बातचीत के विविधता के प्रबंधन बर दिखाई देत हंवय । माइक्रोसॉफ्ट किनेट कैमरा एक क्रांतिकारी अउ उपयोगी गहराई कैमरा हवय जेहर इशारा या गति पता लगाए के माध्यम ले एक्सबॉक्स प्लेटफॉर्म म इंटरैक्टिव गेमिंग के नवा उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करत हवय। ए पेपर में हम माइक्रोसॉफ्ट किनेट सेंसर के उपयोग करके क्वाड्रोटर एआर ड्रोन के नियंत्रण बर एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करत हंवय । |
ca78c8c4dbe4c92ba90c8f6e1399b78ced3cf997 | ए पेपर में हम ए दिखाते हंवय कि ध्यान अउ आउटपुट के बीच संयुक्त वितरण के एक सरल बीम अनुमान अनुक्रम ले अनुक्रम सीखने बर एक आसान, सटीक, अउ कुशल ध्यान तंत्र हवय। विधि कठोर ध्यान में तेज ध्यान के फायदा अउ नरम ध्यान के कार्यान्वयन आसानी के संयोजन करत हवय । पांच अनुवाद अउ दुठन रूपात्मक झुकाव कार्यमन म हम मौजूदा ध्यान तंत्र के तुलना म BLEU म सहज अउ सुसंगत लाभ दिखाते हंवय । |
abdb694ab4b1cb4f54f07ed16a657765ce8c47f5 | नवाचार विशेषता अउ नवाचार अपनाने अउ कार्यान्वयन के साथ आमनके संबंध ले संबंधित सत्तर-पांच लेखों के एक समीक्षा अउ मेटा-विश्लेषण करे गए रहिस । विश्लेषण के एकठन हिस्सा म मौजूदा अध्ययनमन के एकठन पद्धतिगत प्रोफाइल के निर्माण शामिल रहिस, अउ एला एकठन काल्पनिक इष्टतम दृष्टिकोण के साथ विरोधाभास करना रहिस । अध्ययन के दूसर भाग मे मेटा-विश्लेषणात्मक सांख्यिकीय तकनीक ल मौजूदा अनुभवजन्य निष्कर्षों के सामान्यता अउ स्थिरता के आकलन करे बर नियोजित करे गए रहिस । तीन नवाचार विशेषता (संगतता, सापेक्ष लाभ, अउ जटिलता) नवाचार गोद लेने बर सबले सुसंगत महत्वपूर्ण संबंध रहिस। ए क्षेत्र म भविष्य के शोध बर सुझाव दिए गए रहिन। |
518fd110bbf86df5259fb99126173d626a2ff744 | हम व्यक्तिगत रोबोट अउ असेंबली लाइन रोबोट जैसे मोबाइल मैनिपुलेटर बर प्रक्षेपवक्रमन म प्राथमिकतामन ल सीखने के समस्या म विचार करत हंवय । प्राथमिकताएं जो हम सीखते हवय वे प्रक्षेपवक्र म सरल ज्यामितीय बाधाओं ले ज्यादा जटिल हवय; वे बजाय पर्यावरण म कईठन वस्तुओं अउ मनखे बातचीत के आसपास के संदर्भ द्वारा शासित होत हवय। हम संदर्भात्मक रूप ले समृद्ध वातावरण म प्राथमिकता ल सिखाने बर एक सहक्रियात्मक ऑनलाइन लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करत हंवय । हमर दृष्टिकोण के प्रमुख नवाचार उपयोगकर्ता ले अपेक्षित फीडबैक के प्रकार म हवय: मानव उपयोगकर्ता ल प्रशिक्षण डेटा के रूप म इष्टतम प्रक्षेपवक्र के प्रदर्शन करे के जरूरत नी हवय, लेकिन केवल पुनरावृत्ति रूप ले प्रक्षेपवक्र प्रदान करे के जरूरत हवय जेहर वर्तमान में प्रणाली द्वारा प्रस्तावित प्रक्षेपवक्र म थोड़ा सुधार करत हवय। हमर तर्क ए हवय कि इ सहक्रियात्मक वरीयता प्रतिक्रिया ल इष्टतम प्रक्षेपवक्र के प्रदर्शन के तुलना म आसानी ले प्राप्त करे जा सकत हवय । फिर भी, हमर एल्गोरिदम के सैद्धांतिक पछतावा सीमा इष्टतम प्रक्षेपवक्र एल्गोरिदम के असममित दर के साथ मेल खात हवय। हम दो उच्च डिग्री-ऑफ-स्वतंत्रता रोबोट, पीआर 2 अउ बैक्सटर म अपन एल्गोरिदम लागू करत हंवय , अउ ए तरह के वृद्धिशील प्रतिक्रिया प्रदान करे बर तीन सहज तंत्र प्रस्तुत करत हंवय । हमर प्रयोगात्मक मूल्यांकन में हमन दु संदर्भ समृद्ध सेटिंग्स, घर के काम अउ किराने की दुकान के चेकआउट म विचार करत हावें, अउ दिखाता हावे कि उपयोगकर्ता केवल कुछ फीडबैक के साथ रोबोट ल प्रशिक्षित करे म सक्षम हावें (केवल कुछ मिनट लगते हावे) । |
9f927249d7b33b91ca23f8820e21b22a6951a644 | मिलीमीटर तरंग (एमएमडब्ल्यू) सेलुलर सिस्टम के उच्च डेटा दर सक्षम करे बर बेस स्टेशन अउ मोबाइल उपयोगकर्ता दुनों म बडखा एंटीना सरणीमन के तैनात करे के आवश्यकता होत हवय। एमएमडब्ल्यू केशिका नेटवर्क के कवरेज अउ दर म पहीली के काम ओ मामले म केंद्रित हवय जब बेस स्टेशन अउ मोबाइल बीमफॉर्मिंग वेक्टर अधिकतम बीमफॉर्मिंग लाभ बर पूर्वनिर्धारित होत हंवय । बीमफॉर्मिंग / संयोजन वैक्टरों के डिजाइन करे बर , हालांकि, प्रशिक्षण के आवश्यकता होत हवय , जेहर एसआईएनआर कवरेज अउ मिमीवेव सिस्टम के दर दुनों ल प्रभावित कर सकत हवय । ए पेपर बीम प्रशिक्षण / एसोसिएशन ओवरहेड के हिसाब करत समय एमएमडब्ल्यूई सेल्युलर नेटवर्क के प्रदर्शन के मूल्यांकन करत हवय। सबले पहीली, बीम स्वीपिंग अउ डाउनलिंक नियंत्रण पायलट पुनः उपयोग के आधार म प्रारंभिक बीम एसोसिएशन बर एक मॉडल विकसित करे जात हवय । बीम प्रशिक्षण के प्रभाव ल शामिल करे बर , एक नवा मीट्रिक, प्रभावी विश्वसनीय दर कहे जात हवय , के परिभाषित अउ अपनाए जात हवय । स्टोचस्टिक ज्यामिति के उपयोग करके, एमएमवेव सेलुलर नेटवर्क के प्रभावी दर दु विशेष मामलामन बर व्युत्पन्न करे जात हवय: निकट-ओर्थोगोनल पायलट अउ पूर्ण पायलट पुनः उपयोग। विश्लेषणात्मक अउ सिमुलेशन परिणाम दु महत्वपूर्ण प्रश्नमन के उत्तर म अंतर्दृष्टि प्रदान करत हंवय । सबले पहीली, एमएमडब्ल्यूई नेटवर्क प्रदर्शन म बीम एसोसिएशन के प्रभाव काय हवय? तब, काय ऑर्थोगोनल या पुनः उपयोग किए गए पायलटों ल नियोजित करे जाना चाहि? नतीजे बताते हंवय कि जब तक कि उपयोग करिस जाने वाले बीम बहुत व्यापक नी होत हंवय , पूर्ण पायलट पुनः उपयोग के साथ प्रारंभिक बीम प्रशिक्षण लगभग सही बीम संरेखण के रूप म अच्छा हवय । |
6bd1f2782d6c8c3066d4e7d7e3afb995d79fa3dd | एक अर्थपूर्ण विभाजन एल्गोरिदम के छवि में हर पिक्सेल बर एक लेबल असाइ करे बर चाहि। हाल ही म, आरजीबी इमेजरी के अर्थपूर्ण विभाजन गहरी सीखने के कारण काफी उन्नत होइस हवय। काबरकि अर्थपूर्ण विभाजन बर डेटासेट बनाना कठिन हवय, ए डेटासेट ऑब्जेक्ट मान्यता डेटासेट के तुलना म काफी छोटे होत हवयं। ए अर्थपूर्ण विभाजन बर सीधे गहरा तंत्रिका नेटवर्क ल प्रशिक्षित करना मुश्किल बनात हवय, काबरकि ए ओवरफिटिंग बर प्रवण होही। एखर सामना करे बर, गहरी सीखने के मॉडल आमतौर म बड़े पैमाने म छवि वर्गीकरण डेटासेट म पूर्व-प्रशिक्षित संवहन तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग करत हंवय , जेहर तब अर्थपूर्ण विभाजन बर फाइन-ट्यून करे जात हंवय । गैर-आरजीबी इमेजरी बर, एहर वर्तमान में संभव नी हवय काबरकि बडखा पैमाने म लेबल गैर-आरजीबी डेटासेट मौजूद नी हवय। ए पेपर म, हमन बहु-स्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग इमेजरी के अर्थ संबंधी खंडन बर दुठन गहन तंत्रिका नेटवर्क विकसित करे हावन। लक्ष्य डेटासेट म प्रशिक्षण ले पहली , हम सिंरहिनटिक मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजरी के बडखा मात्रा के साथ नेटवर्क के शुरुआत करत हंवय । हम देखथन कि ए ह वास्तविक दुनिया म रिमोट सेंसिंग इमेजरी म परिणाम ल काफी सुधारे हे, अऊ हमन चुनौतीपूर्ण हेमलीन बीच स्टेट पार्क डेटासेट म एक नवा अत्याधुनिक परिणाम स् थापित करथन। |
9e9b8832b9e727d5f7a61cedfa4bdf44e8969623 | वैश्विक समाधानमन के खोजने बर बडखा पैमाने म गैर-रैखिक अनुकूलन समस्यामन बर शिक्षण-सीखने-आधारित अनुकूलन (टीएलबीओ) नामक एक कुशल अनुकूलन विधि ए पेपर में प्रस्तावित करे गए हवय। प्रस्तावित विधि कक्षा म शिक्षार्थिमन के आउटपुट म एकठन शिक्षक के प्रभाव के प्रभाव म आधारित हवय । विधि के मूल दर्शन ल विस्तार ले समझाए गय हवय । विधि के प्रभावशीलता के कइठन विशेषता के साथ कईठन बेंचमार्क समस्यामन म परीक्षण करे जात हवय अउ म परिणाममन के आने आबादी आधारित विधिमन के साथ तुलना करे जात हवय । 2011 एल्सेवियर इंक। जम्मो अधिकार सुरक्षित। |
3ca6ab58ae015860098d800a9942af9df4d1e090 | खोज-आधारित ग्राफ क्वेरी, जैसे कि छोटे पथ अउ समरूप उपग्राफ ढूंढना, स्मृति विलंबता द्वारा हावी होत हवय। यदि इनपुट ग्राफ के उचित रूप ले विभाजन करे जा सकत हवय, त बडखा क्लस्टर-आधारित कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म ए क्वेरीमन के चला सकत हंवय । हालांकि, इनपुट ग्राफ के प्रत्येक शीर्ष म कंप्यूटिंग-बाउंड प्रोसेसिंग के कमी अउ पड़ोसिमन के पुनर्प्राप्त करे के निरंतर आवश्यकता के मतलब हवय कि प्रोसेसर उपयोग कम हवय। एखर अलावा, पैमाने-मुक्त सामाजिक नेटवर्क जैसे ग्राफ वर्गों में विभाजन के स्पष्ट रूप ले प्रभावी बनाए बर स्थानीयता के कमी हवय । बडखा मल्टीथ्रेडिंग एक वैकल्पिक वास्तुशिल्प प्रतिमान हवय, जेमा एक बडखा साझा मेमोरी प्रोसेसर के साथ संयुक्त हवय जेमा कईठन धागे संदर्भों के समर्थन करे बर अतिरिक्त हार्डवेयर हवय। प्रोसेसर गति आमतौर म सामान्य ले धीमी होत हवय, अउ डेटा कैश नी होत हवय। स्मृति विलंबता के कम करे के बजाय, बहु-थ्रेडेड मशीनें एला सहन करथें। ए प्रतिमान ग्राफ खोज के समस्या के साथ अच्छी तरह ले संरेखित हवय, काबरकि गणना बर स्मृति अनुरोधों के उच्च अनुपात बहु-थ्रेडिंग के माध्यम ले सहन करे जा सकत हवय। इ पेपर में, हम मल्टीथ्रेडेड ग्राफ लाइब्रेरी (एमटीजीएल), मल्टीथ्रेडेड कंप्यूटरों म अर्थ संबंधी ग्राफ के प्रसंस्करण बर सामान्य ग्राफ क्वेरी सॉफ्टवेयर पेश करत हावें। ए लाइब्रेरी वर्तमान में सीरियल मशीन अउ क्रे एमटीए -2 म चलती हवय, लेकिन सैंडिया एक रन-टाइम सिस्टम विकसित कर रही हवय जेहर सममित मल्टीप्रोसेसर म एमटीजीएल-आधारित कोड चलाना संभव बनाही। हम घलो जुड़े घटकों बर एक बहु-थ्रेडेड एल्गोरिदम अउ असतत उपग्राफ आइसोमोर्फिज्म बर एक नवा हेरिस्टिक पेश करत हंवय हम बडखा पैमाने म मुफ्त ग्राफ म एहर अउ आने बुनियादी ग्राफ एल्गोरिदम के प्रदर्शन के पता लगावथन। हम एस-टी कनेक्टिविटी बर क्रे एमटीए -2 अउ ब्लू जीन / लाइट के बीच प्रदर्शन तुलना के साथ निष्कर्ष निकालते हंवय । |
d4c65ee21bb8d64b8e4380f80ad856a1629b5949 | ब्रॉडबैंड ऑर्थो-मोड ट्रांसड्यूसर में दोहरी ऑर्थोगोनल रैखिक ध्रुवीकरण ल अलग करे बर एक तरंगमार्ग डिवाइडर के साथ फोल्ड लेटरल बाहों ल प्रस्तुत करे जात हवय । संरचना एकठन सुघ्घर तरह ले ज्ञात डबल समरूपता जंक्शन म आधारित हवय, जहां धातु के पिन के समाप्त कर दिस गय हवय अउ पार्श्व आउटपुट ल संयुक्त प्रभाव प्राप्त करे बर मोड़ दिस गय हवय: ऊर्ध्वाधर ध्रुवीकरण बर मिलान अउ एकठन बहुत महत्वपूर्ण आकार के कमी। एखर अलावा, काबरकि पार्श्व शाखाओं बर पथ ल कम करे गय हवय, एखरबर विभिन्न ध्रुवीकरण बर सम्मिलन हानि संतुलित हवय। orthogonal ध्रुवीकरण के बीच अलगाव जंक्शन के डबल-समरूपता के कारण बनाए रखा जात हवय । यांत्रिक दृष्टिलण ले, प्रस्तावित जंक्शन ऑर्थो-मोड ट्रांसड्यूसर पुर्नो के एक अउ सरल निर्माण अउ विधानसभा के अनुमति देत हवय, जेला क्यू-बैंड डिजाइन के साथ दिखाया गए हवय, जेहर पूर्ण क्यू-बैंड के कवर करत हवय। प्रायोगिक प्रोटोटाइप हर डिजाइन बैंड म 28 डीबी ले बेहतर मापा गइस वापसी हानि अउ दुनों ध्रुवीकरण बर 0.15 डीबी ले कम सम्मिलन हानि के प्रदर्शन करीस हवय। |
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5021c5f6d94ffaf735ab941241ab21e0c491ffa1 | एमएसईआर सुविधामन ल मिलान अउ पुनर्प्राप्ति कार्यमन में अपन प्रदर्शन के बेहतर करे बर पुनः परिभाषित करे जात हवय । प्रस्तावित सिमसर सुविधाओं (यानी। स्केल-असंवेदनशील एमएसईआर) चरम क्षेत्र हवयं जेहर न केवल सीमा म बदलाव (एमएसईआर के तरह) के तहत अधिकतम स्थिर हवयं, बल्कि अतिरिक्त रूप ले छवि पुनस्स् रहिस नीकरण (सुचारूकरण) के तहत घलो । इ तरह के संशोधन के सैद्धांतिक लाभों म चर्चा के गइस हवय। ए घलो प्रायोगिक रूप ले सत्यापित करे जात हवय कि ए तरह के संशोधन एमएसईआर के मौलिक गुणों के संरक्षित करत हवय, यानी। सुविधामन के औसत संख्या, पुनरावृत्ति, अउ कम्प्यूटेशनल जटिलता (जो केवल उपयोग के गइस पैमाने के संख्या ले गुणा बढ़ जात हवय), जबकि प्रदर्शन (सामान्य सीबीवीआईआर मीट्रिक द्वारा मापा जात हवय) के काफी बेहतर करे जा सकत हवय। विशेष रूप ले , बेंचमार्क डेटासेट म म परिणाम वर्णनकर्ता-आधारित मिलान अउ शब्द-आधारित मिलान दुनों बर , याद मूल्य म महत्वपूर्ण वृद्धि के संकेत देत हंवय । सामान्य तौर म, सिमसर विशेष रूप ले बडखा दृश्य शब्दावली के साथ उपयोग बर उपयुक्त प्रतीत होत हवय, उदा। एमन ल बड़े पैमाने म डेटाबेस म बीओडब्ल्यू पूर्व-खोज संचालन के गुणवत्ता म सुधार बर भविष्य के रूप म लागू करे जा सकत हवय । |
e23c9687ba0bf15940af76b7fa0e0c1af9d3156e | उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग 240 अरब डॉलर के वैश्विक उद्योग हवय जेमा बहुत कम प्रतिस्पर्धी वैश्विक खिलाड़ियों के एक छोटी संख्या हवय। हम ए उद्योग में काखरो घलो वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला ले जुड़े कईठन जोखिमों के वर्णन करत हंवय । उदाहरण के तौर म , हम ए घलो कदम उठाते हवय कि सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स अउ एखर सहायक, सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स यूके, इ जोखिममन ल कम करे बर कदम उठाए हवय । जोखिम के हमर विवरण अउ शमन प्रयासों के चित्रण भविष्य के अनुसंधान के क्षेत्रमन के पहचान करे बर पृष्ठभूमि प्रदान करत हवय । |
2f52cbef51a6a8a2a74119ad821526f9e0b57b39 | एसएपी हाना डेटाबेस ल लेनदेन के अनुरूप परिचालन वर्कलोड के संयोजन म जटिल व्यापार विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं के समर्थन बर एसएपी हाना एप्लिकेशन के मूल के रूप म तैनात करे जात हवय । ए पेपर के भीतर, हम एसएपी हाना डेटाबेस के मूल विशेषता ल रेखांकित करत हंवय , जेहर एसएपी हाना डेटाबेस के आने शास्त्रीय संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणालिमन ले अलग करत हंवय । तकनीकी पक्ष म, एसएपी हाना डेटाबेस में डेटा प्रोसेसिंग के पूर्ण स्पेक्ट्रम प्रदान करे बर एक वितरित क्वेरी प्रोसेसिंग वातावरण के साथ कईठन डेटा प्रोसेसिंग इंजन शामिल हंवय - शास्त्रीय संबंध डेटा ले एक ही सिस्टम के भीतर अर्ध- अउ असंरचित डेटा प्रबंधन बर ग्राफ अउ टेक्स्ट प्रोसेसिंग बर एकठन हाइब्रिड इंजन म पंक्ति- अउ स्तंभ-उन्मुख भौतिक प्रतिनिधित्व दुनों के समर्थन करत हंवय । एक अउ आवेदन उन्मुख परिप्रेक्ष्य ले, हम मूल रूप ले लागू व्यावसायिक कार्यों के एक अंतर्निहित सेट के साथ कईठन डोमेन-विशिष्ट भाषाओं के एसएपी हाना डेटाबेस द्वारा प्रदान करिस गिनविशिष्ट समर्थन के रूपरेखा तैयार करत हंवय । एसक्यूएल - रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम बर लिंगुआ फ्रैंका के रूप में - अब आधुनिक अनुप्रयोगों के जम्मो आवश्यकताओं ल पूरा करे बर विचार नी करे जा सकत हवय, जेहर डेटा प्रबंधन परत के साथ कसके बातचीत के मांग करत हवय । एखरेबर, एसएपी हाना डेटाबेस अंतर्निहित डेटा प्रबंधन मंच के साथ आवेदन अर्थशास्त्र के आदान-प्रदान के अनुमति देत हवय जेखर उपयोग क्वेरी अभिव्यक्तिशीलता के बढ़ाए अउ व्यक्तिगत आवेदन-टू-डेटाबेस राउंड ट्रिप के संख्या के कम करे बर करे जा सकत हवय। |
3a011bd31f1de749210b2b188ffb752d9858c6a6 | हम बडखा जटिल नेटवर्क के ओर निर्णय समर्थन सुविधाओं के विस्तार करे म विचार करत हंवय , जेमा बहुआयामी विशेषता नेटवर्क इकाईमन ले जुड़े होत हंवय , जेखरकारण तथाकथित बहुआयामी नेटवर्क बनइन जात हंवय । डेटा वेयरहाउस अउ ओएलएपी (ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग) तकनीक संबंधपरक डेटा म निर्णय सहायता बर प्रभावी उपकरण साबित होए हवय। हालांकि, वे नवा अभी तक महत्वपूर्ण बहु-आयामी नेटवर्क ल संभाले बर अच्छी तरह ले सुसज्जित नी हंवय । ए पेपर में, हम ग्राफ क्यूब, एक नवा डेटा वेयरहाउसिंग मॉडल पेश करत हावें जो बड़े बहु-आयामी नेटवर्क म ओएलएपी क्वेरी ल प्रभावी रूप ले समर्थन करत हावे। नेटवर्क के एट्रिब्यूट एग्रीगेशन अउ संरचना सारांश दोनों ल ध्यान म रखकर, ग्राफ क्यूब पारंपरिक डेटा क्यूब मॉडल ले परे जात हवय जेहर केवल संख्यात्मक मूल्य आधारित समूह-द्वारा शामिल होत हवय, जेखर म पर परिणाम स्वरूप प्रत्येक संभावित बहु-आयामी जगह के भीतर एकठन अउ अंतर्दृष्टिपूर्ण अउ संरचना-समृद्ध समग्र नेटवर्क होत हवय । पारंपरिक क्यूबॉइड क्वेरी के अलावा, ओएलएपी क्वेरी के एक नवा वर्ग, क्रॉसबॉइड पेश करे जात हवय , जेहर बहु-आयामी नेटवर्क में अद्वितीय रूप ले उपयोगी होत हवय अउ पहीली ले अध्ययन नी करे गय हवय । हम मौजूदा अच्छी तरह ले अध्ययन के गइस डेटा क्यूब तकनीकमन के साथ बहु-आयामी नेटवर्क के विशेष विशेषताओं के संयोजन करके ग्राफ क्यूब के लागू करत हंवय । हम वास्तविक दुनिया डेटा ले ट के एक श्रृंखला म व्यापक प्रयोगात्मक अध्ययन करत हंवय अउ ग्राफ क्यूब ल बडखा बहु-आयामी नेटवर्क म निर्णय समर्थन बर एक शक्तिशाली अउ कुशल उपकरण साबित करे जात हवय । |
4b573416043cf9cff42cbb7b753993c907a2be4a | कईठन पारंपरिक अउ नवा व्यापार अनुप्रयोग अंतर्निहित रूप ले ग्राफस्ट्रक्टेड डेटा के साथ काम करत हंवय अउ एखरेबर डेटा प्रबंधन परत में प्रदान करिस गिनग्राफ सारों अउ संचालन ले लाभ होत हवय। संपत्ति ग्राफ डेटा मॉडल न केवल स्कीमा लचीलापन प्रदान करत हवय बल्कि संयुक्त रूप ले डेटा अउ मेटाडेटा के प्रबंधन अउ प्रसंस्करण के अनुमति देत हवय। डेटाबेस इंजन में सीधा लागू विशिष्ट ग्राफ संचालन होए अउ ओमनल एकठन सहज प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस अउ एकठन घोषणात्मक भाषा के रूप म उजागर करे के द्वारा, जटिल व्यापार अनुप्रयोग तर्क ल आसानी ले व्यक्त करे जा सकत हवय अउ बहुत कुशलता ले निष्पादित करे जा सकत हवय । ए पेपर में हम अंतर्निहित ग्राफ डेटा समर्थन के साथ एसएपी हाना डेटाबेस के विस्तार करे बर अपन चल रहे काम के वर्णन करत हंवय । हम एला एसएपी हाना के साथ आधुनिक व्यापार अनुप्रयोगमन बर एक कुशल अउ सहज ज्ञान युक्त डेटा प्रबंधन मंच प्रदान करे के तरीका म एकठन अगला कदम के रूप म देखत हंवय । |
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cc75568885ab99851cc0e0ea5679121606121e5d | काम करे वाले कुकुरमन ल प्रशिक्षित करना अउ संभालना एक महंगा प्रक्रिया हवय अउ एला विशेष कौशल अउ तकनीमन के जरूरत हवय । कम व्यक्तिपरक अउ कम लागत वाली प्रशिक्षण तकनीक न केवल इ कुत्तों के साथ हमर साझेदारी ल बेहतर बनाए रखही बल्कि हमन ल उंखर कौशल ले अउ अधिक कुशलता ले लाभान्वित करे में सक्षम बनाही। ए सुविधा प्रदान करे बर, हम कुत्ते शरीर-क्षेत्र नेटवर्क (सीबीएएन) विकसित करत हंवय ताकि सेंसर प्रौद्योगिकी अउ कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के संयोजन करे जा सके ताकि कुत्ता प्रशिक्षण बर संभालमन के साथ एकठन अउ सटीक व्याख्या प्रदान करे जा सके। एखर पहिली कदम के रूप म, हमन कुकुर के व्यवहारिक गतिविधि ल दूर ले पता लगाए बर जड़ता माप इकाई (आईएमयू) के उपयोग करेन। निर्णय पेड़ वर्गीकरण अउ छिपे हुए मार्कोव मॉडल के उपयोग स्थैतिक मुद्रा (बैठे, खड़े, झूठ बोलना, दो पैरों म खड़े हो जाना अउ जमीन ले खाए) अउ गतिशील गतिविधिमन (चलना, सीढ़ी चढ़ना अउ एक रैंप नीचे जाना) के पता लगाए बर करे जात रहिस । ए एक कुत्ते के बनियान म तैनात वायरलेस सेंसिंग सिस्टम द्वारा प्रदान करिस गिनएक्सेलेरोमीटर अउ जाइरोस्कोप डेटा के हेरिस्टिक सुविधामन के आधार म । डेटा 6 लैब्राडोर रिट्रीवर अउ काई केन ले एकत्र करे गए रहिस । आईएमयू स्थान अउ अभिविन्यास के विश्लेषण हर स्थिर अउ गतिशील गतिविधि मान्यता बर उच्च वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करे में मदद करीस । |
694a40785f480cc0d65bd94a5e44f570aff5ea37 | मोबाइल रोबोट नेविगेशन म अनुसंधान हर इनडोर वातावरण के मानचित्रण बर दु प्रमुख प्रतिमानों के उत्पादन करीस हवय: ग्रिड-आधारित अउ टोपोलॉजिकल। जबकि ग्रिड-आधारित विधिमन सटीक मीट्रिक मानचित्र उत्पन्न करत हंवय , उंखर जटिलता अक्सर बडखा पैमाने म घर के वातावरण में कुशल योजना अउ समस्या समाधान के निषिद्ध करत हवय । दूसर तरफ, टोपोलॉजिकल मानचित्रों के उपयोग बहुत ज्यादा कुशलता ले करे जा सकत हवय, फिर भी सटीक अउ सुसंगत टोपोलॉजिकल मानचित्रों ल बडखा पैमाने म वातावरण म सीखना अब्बड मुश्किल हवय। ए पेपर एक ऐसे दृष्टिलण का वर्णन करत हवय जो दुनों प्रतिमानों ल एकीकृत करत हवय: ग्रिड-आधारित अउ टोपॉलॉजिकल। ग्रिड-आधारित मानचित्रमन के कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अउ बेसियन एकीकरण के उपयोग करके सीखा जात हवय । टोपोलॉजिकल मानचित्र ग्रिड-आधारित मानचित्रों के शीर्ष म उत्पन्न होत हवय, पाछू म सुसंगत क्षेत्रों म विभाजन करके। दोनों प्रतिमानों-ग्रिड-आधारित अउ टोपोलॉजिकल के संयोजन करके, इहां प्रस्तुत दृष्टिकोण दुनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करत हवय: सटीकता / स्थिरता अउ दक्षता। पेपर आबादी वाले बहु-कमरे के वातावरण में सोनार सेंसर से सुसज्जित एक मोबाइल रोबोट के स्वायत्त रूप ले संचालित करे बर परिणाम प्रदान करत हवय। |
a512385be058b1e2e1d8b418a097065707622ecd | कैंसर के वैश्विक बोझ बढ़ता रहता हवय काबरकि दुनिया के आबादी के वृद्ध अउ विकास के साथ-साथ आर्थिक रूप ले विकासशील देशमन म कैंसर के कारण व्यवहार, विशेष रूप ले धूम्रपान के बढ़ते गोद लेने के कारण। ग्लोबोकैन 2008 के अनुमान के आधार म, 2008 म लगभग 12.7 मिलियन कैंसर के मामला अउ 7.6 मिलियन कैंसर म मृत्यु होए के अनुमान हवय; एमें ले 56% मामला अउ 64% म मृत्यु आर्थिक रूप ले विकासशील दुनिया म होए रहिस । स्तन कैंसर सबले अक्सर निदान करे जाने वाला कैंसर हवय अउ महिलाओं के बीच कैंसर मृत्यु के प्रमुख कारण हवय , जेहर कुल कैंसर के 23% अउ कैंसर ले होए वाली मौत के 14% हवय । फेफड़ा के कैंसर पुरुषों म अग्रणी कैंसर साइट हवय , जेमा कुल कैंसर के कुल नवा मामलामन के 17% अउ कुल कैंसर मौतों के 23% शामिल हवयं। स्तन कैंसर अब आर्थिक रूप ले विकासशील देशमन म महिलाओं के बीच कैंसर मृत्यु के प्रमुख कारण हवय , जेहर पिछले दशक ले एकठन बदलाव हवय , जेखर दौरान कैंसर मृत्यु के सबले आम कारण गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर रहिस । एखर अलावा, विकासशील देशमन म महिलाओं के बीच फेफड़ों के कैंसर बर मृत्यु दर बोझ गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर बर बोझ के रूप म उच्च हवय, प्रत्येक कुल महिला कैंसर मौतों के 11% के साथ। यद्यपि विकासशील दुनिया म कैंसर के समग्र घटना दर दुनों लिंगों म विकसित दुनिया म देखे गए आधे हवय , समग्र कैंसर मृत्यु दर आम तौर म समान हवय । विकासशील देशमन म कैंसर उत्तरजीविता गरीब होए के प्रवृत्ति हवय , सबले ज्यादा संभावना हवय कि निदान म देर ले चरण अउ समय म अउ मानक उपचार तक सीमित पहुंच के संयोजन के कारण। कैंसर के विश्वव्यापी बोझ के एकठन बडखा अनुपात ल मौजूदा कैंसर नियंत्रण ज्ञान के आवेदन के माध्यम ले अउ तम्बाकू नियंत्रण, टीकाकरण (यकृत अउ गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर बर), अउ प्रारंभिक पता लगाने अउ उपचार, साथ ही शारीरिक गतिविधि अउ स्वस्थ आहार सेवन ल बढ़ावा दे वाले सार्वजनिक स्वास्थ्य अभियानों ल लागू करे के माध्यम ले रोके जा सकत हवय । क्लिनिक, सार्वजनिक स्वास्थ्य पेशेवर अउ नीति निर्माता वैश्विक स्तर म ए तरह के हस्तक्षेप के आवेदन के गति म सक्रिय भूमिका निभा सकत हवयं। |
37fa040ec0c4bc1b85f3ca2929445f3229ed7f72 | हम स्केच-आरएनएन, एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) प्रस्तुत करत हंवय जेहर सामान्य वस्तुमन के स्ट्रोक-आधारित चित्रों के निर्माण करे में सक्षम हवय। मॉडल ल सैकड़ों वर्गों के प्रतिनिधित्व करे वाले हजारों कच्चे मानव-चित्रित छवियों म प्रशिक्षित करे जात हवय। हम सशर्त अउ बिना शर्त स्केच पीढ़ी बर एक ढांचे के रूपरेखा तैयार करत हंवय , अउ एक वेक्टर प्रारूप में सुसंगत स्केच चित्र उत्पन्न करे बर नवा मजबूत प्रशिक्षण विधिमन के वर्णन करत हंवय । |
a1a1c4fb58a2bc056a056795609a2be307b6b9bf | क्लाउड स्टोरेज तेजी ले कईठन आईटी बुनियादी ढांचे के आधारशिला बन गइस हवय, जेहर बडखा मात्रा म डेटा के बैकअप, सिंक्रनाइज़ेशन अउ साझाकरण बर एक सहज समाधान के गठन करत हवय । क्लाउड सेवा प्रदाता के प्रत्यक्ष नियंत्रण म उपयोगकर्ता डेटा रखना, हालांकि, आउटसोर्स किए गए डेटा के अखंडता, संवेदनशील जानकारी के आकस्मिक या जानबूझकर रिसाव, उपयोगकर्ता गतिविधि के प्रोफाइलिंग अउ इतने म सुरक्षा अउ गोपनीयता चिंताओं ल बढ़ाता हवय। एखर अलावा, भले ही क्लाउड प्रदाता विश्वसनीय हवय, आउटसोर्स फाइल तक पहुंच वाले उपयोगकर्ता दुर्भावनापूर्ण अउ गलत व्यवहार हो सकत हवयं। ये चिंताएं विशेष रूप ले व्यक्तिगत स्वास्थ्य रिकॉर्ड अउ क्रेडिट स्कोर सिस्टम जैसे संवेदनशील अनुप्रयोगमन में गंभीर हंवय । ए समस्या ले निपटे बर, हम गोरम, एक क्रिप्टोग्राफिक प्रणाली के प्रस्तुत करत हंवय जेहर एक अविश्वसनीय सर्वर अउ दुर्भावनापूर्ण क्लाइंट दुनों के संबंध में आउटसोर्स डेटा के गोपनीयता अउ अखंडता के रक्षा करत हवय, ए तरह के डेटा तक पहुंच के गुमनामी अउ अनलिंकेबिलिटी के गारंटी देत हवय, अउ डेटा मालिक ल दूसर क्लाइंट्स के साथ आउटसोर्स डेटा साझा करे के अनुमति देत हवय , ओमन चुनिंदा रूप ले अनुमतिमन के अनुमति देत हवय । गोरम आउटसोर्स स्टोरेज बर सुरक्षा अउ गोपनीयता गुणों के ए तरह के व्यापक श्रृंखला प्राप्त करे बर पहला प्रणाली हवय। एक कुशल निर्माण के डिजाइन करे के प्रक्रिया में, हमन दु नवा, सामान्य रूप ले लागू क्रिप्टोग्राफिक योजनामन के विकास करीस, जेमा, मिश्रण के बैच शून्य-ज्ञान सबूत अउ शमशान हस्ताक्षर के आधार म एक जवाबदेही तकनीक हवय, जेला हम स्वतंत्र रुचि के रूप में मानत हंवय । हमन अमेज़ॅन इलास्टिक कंप्यूट क्लाउड (ईसी 2) म गोरम लागू करेन अउ हमर निर्माण के स्केलेबिलिटी अउ दक्षता के प्रदर्शन मूल्यांकन के आयोजन करिस। |
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269ed5ba525519502123b58472e069d77c5bda14 | एक इंटरैक्टिव क्वेश्चन एसाउंडिंग (क्यूए) सिस्टम अक्सर गैर-सेंटेंटियल (अपूर्ण) प्रश्नों का सामना करत हवय। ए गैर-महत्वपूर्ण प्रश्न सिस्टम बर समझ में नी आ सकत हंवय जब कोई उपयोगकर्ता बातचीत के संदर्भ के बिना पूछता हवय । ए प्रकार सिस्टम ल अपूर्ण प्रश्न के संसाधित करे बर वार्तालाप संदर्भ ल ध्यान म रखे के आवश्यकता होत हवय । ए काम म, हम एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) आधारित एन्कोडर डिकोडर नेटवर्क प्रस्तुत करत हंवय जेहर एक पूरा (उद्देश्य) प्रश्न उत्पन्न कर सकत हवय, जेला एक अपूर्ण प्रश्न अउ वार्तालाप संदर्भ दिए जात हवय । आरएनएन एन्कोडर डिकोडर नेटवर्क ल लाखों वाक्यों के साथ समानांतर कॉर्पस म प्रशिक्षित करे म अच्छी तरह ले काम करे बर दिखाया गय हवय, हालांकि ए परिणाम के वार्तालाप डेटा प्राप्त करना बेहद मुश्किल हवय। हम एखरबर मूल समस्या ल दु अलग-अलग सरलीकृत समस्या म विघटित करे के प्रस्ताव करत हंवय जहां प्रत्येक समस्या एकठन सार म केंद्रित हवय। विशेष रूप ले, हमन अर्थपूर्ण पैटर्न ल सीखने बर एक अर्थपूर्ण अनुक्रम मॉडल ल प्रशिक्षित करत हावें, अउ भाषाई पैटर्न ल सीखने बर एक वाक्यविन्यास अनुक्रम मॉडल। हम एंसम्बल मॉडल बनाए बर सिंटेक्टिक अउ सिमेंटिक अनुक्रम मॉडल ल जोड़त हंवय । हमर मॉडल मानक आरएनएन एन्कोडर डिकोडर मॉडल के उपयोग करके 18.54 के तुलना म 30.15 के ब्लू स्कोर प्राप्त करत हवय। |
27099ec9ea719f8fd919fb69d66af677a424143b | विचार-तर्कसंगत (एसीटी-आर; जेआर एंडरसन अउ सी लेबियर, 1998) के अनुकूली नियंत्रण म एक सिद्धांत विकसित होइस हवय जेमा कईठन मॉड्यूल होत हवयं लेकिन ए घलो बतात हवय कि ए मॉड्यूल ल सुसंगत अनुभूति उत्पन्न करे बर कैसे एकीकृत करे जात हवय । धारणा-मोटर मॉड्यूल, लक्ष्य मॉड्यूल, अउ डिक्लेरेटिव मेमोरी मॉड्यूल एसीटी-आर में विशेष प्रणालिमन के उदाहरण के रूप में प्रस्तुत करे जात हवय । ये मॉड्यूल अलग-अलग कॉर्टेकल क्षेत्रों ले जुड़े होत हंवय । ये मॉड्यूल बफर म चूंचे रखत हंवय जहां ओमनएक उत्पादन प्रणाली द्वारा पता लगाय जा सकत हंवय जेहर बफर म जानकारी के पैटर्न के जवाब देत हवय। कन्हु भी समय, वर्तमान पैटर्न के जवाब दे बर एकठन एकल उत्पादन नियम के चयन करे जात हवय । सबसिंबॉलिक प्रक्रिया फायर करे के नियम के साथ-साथ कुछु मॉड्यूल के आंतरिक संचालन के चयन ल निर्देशित करे के काम करत हवय। सीखने म ले अधिकांश म इ उप-प्रतीक प्रक्रियाओं के ट्यूनिंग शामिल हवय। कईठन सरल अउ जटिल अनुभवजन्य उदाहरण वर्णन करे गए हंवय ताकि एहर चित्रित करे जा सके कि ये मॉड्यूल अलग-अलग अउ कॉन्सर्ट में कैले संचालित होत हंवय । |
6fdbf20f50dfd6276d9b89e494f86fbcc7b0b9b7 | हमन एक नवा इलेक्ट्रॉनिक ट्रैकिंग एंटीना सरणी के डिजाइन अऊ परीक्षण करे हवन जऊन 2 × 2 माइक्रोस्ट्रिप उप-सरणियों ले बने हे। प्रत्येक उप-सरणी म समय अनुक्रम चरण वजन के माध्यम ले, प्रत्येक उप-सरणी म आयाम अउ चरण के परिणामी एकल चैनल के आउटपुट ले पुनर्प्राप्त करे जा सकत हवय। प्रत्येक सरणी म आयाम अउ चरण के उपयोग डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग द्वारा राशि अउ अंतर विकिरण पैटर्न उत्पन्न करे बर करे जा सकत हवय। मोनोपल्स सिस्टम के तुलना में, आरएफ तुलनीय के समाप्त कर दिस जात हवय अउ रिसीवर चैनल के संख्या 3 ले 1 तक कम हो जात हवय । एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रोटोटाइप के निर्माण अउ परीक्षण करे गए रहिस । मापा परिणाममन हर प्रस्तावित योजना के वैधता अउ लाभ के पुष्टि करीस। चैनल सुधार के प्रक्रिया दी गइस हवय । |
3701bdb05b6764b09a5735cdc3cb9c40736d9765 | हम स्टोचस्टिक अतुल्यकालिक समीपवर्ती वैकल्पिक रैखिक रूप से कम करे (एसएपीएएलएम) विधि, गैर-उग्र, गैर-सुचारू अनुकूलन समस्याओं के हल करे बर एक ब्लॉक समन्वय स्टोचस्टिक समीपवर्ती-ग्रेडिएंट विधि पेश करत हंवय । एसएपीएएलएम पहला अतुल्यकालिक समानांतर अनुकूलन विधि हवय जेहर गैर-उग्र, गैर-ग्लैस समस्यामन के एक बडखा वर्ग म कन्वर्ज होत हवय। हम साबित करत हंवय कि एसएपीएएलएम ए समस्या वर्ग म समकालिक या असिन्क्रोनस विधियों के बीच अभिसरण के सबले सुघ्घर ज्ञात दरों ले मेल खात हवय। हम श्रमिमन के संख्या म ऊपरी सीमा प्रदान करत हंवय जिनके बर हम एक रैखिक त्वरण देखे के उम्मीद कर सकत हंवय , जेहर कम जटिल समस्यामन बर सबले अच्छा सीमामन के अनुरूप हंवय , अउ ए दिखात हवय कि व्यवहार में एसएपीएएलएम ए रैखिक त्वरण प्राप्त करत हवय । हम कईठन मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन समस्यामन म अत्याधुनिक प्रदर्शन के प्रदर्शन करत हंवय । |
5cd28cdc4c82f788dee27cb73d7d9280cf9c7343 | ए पेपर हवाई छविमन ले निकाले गए मिलान ग्राफलेट्स (यानी, छोटे जुड़े सबग्राफ) के आधार म हवाई छवि श्रेणियों ल पहचानने बर एक विधि प्रस्तुत करत हवय। प्रत्येक हवाई छवि के ज्यामितीय संपत्ति अउ रंग वितरण ल एन्कोड करे बर एक क्षेत्र आसन्नता ग्राफ (आरएजी) के निर्माण करके, हम आरएजी-टू-आरएजी मिलान के रूप में हवाई छवि श्रेणी मान्यता कास्ट करत हंवय । ग्राफ सिद्धांत के आधार म , आरएजी-टू-आरएजी मिलान उंखर संबंधित ग्राफलेट्स के मिलान करके करे जात हवय । एक प्रभावी ग्राफलेट मिलान प्रक्रिया के ओर, हम एक बहुमुखी एम्बेडिंग एल्गोरिदम विकसित करत हंवय ताकि समान लंबाई फीचर वैक्टर में अलग-अलग आकार के ग्राफलेट के स्थानांतरित करे अउ ए फीचर वैक्टर के एक कर्नेल में एकीकृत करे जा सके। एअर इमेज श्रेणियों के मान्यता बर एसवीएम [8] वर्गीकरणकर्ता ल प्रशिक्षित करे बर इ कर्नेल के उपयोग करे जात हवय । प्रयोगात्मक परिनाम ह बताथे कि हमर पद्धति ह कई ठन अत्याधुनिक वस्तु/दृश्य पहिचान मॉडल ले जादा अच्छा काम करथे। |
b2dac341df54e5f744d5b6562d725d254aae8e80 | ए अध्ययन ओपनएचएआर, सार्वजनिक रूप ले खुला डेटा लेट के संयोजन अउ एकीकरण बर एकठन मुफ्त मैटलाब टूलबॉक्स के परिचय देत हवय । ए दस सार्वजनिक रूप ले खुला मनखे गतिविधि डेटा लेट के त्वरणमीटर संकेतमन के आसान पहुंच प्रदान करत हवय । डेटा लेट तक पहुंचना आसान हवय काबरकि ओपनएचएआर एकठन ही प्रारूप म जम्मो डेटा लेट प्रदान करत हवय । एखर अलावा, इकाइमन, माप सीमा अउ लेबल, साथ ही शरीर के स्थिति आईडी एकीकृत करे जात हवयं। एखर अलावा, अलग-अलग नमूनाकरण दरों के साथ डेटा सेट डाउनसैम्पलिंग के उपयोग करके एकीकृत करे जात हवयं। एखर अलावा, डेटा लेट के दृश्य त्रुटिमन के खोजने बर दृश्य रूप ले निरीक्षण करे गए हवय, जैसे कि गलत अभिविन्यास म सेंसर। ओपनएचएआर एहर त्रुटियों ल ठीक करके डेटा लेट के पुनः उपयोगिता में सुधार करत हावे। कुल मिलाकर ओपनएचएआर म 65 मिलियन ले अधिक लेबल डेटा नमूने शामिल हंवय । ए 3 डी त्वरणमीटर ले 280 घंटे ले अधिक डेटा के बराबर हवय। एमा 211 अध्ययन विषयमन ले डेटा शामिल हवय जेहर 17 दैनिक मनखे गतिविधिमन के प्रदर्शन करत हंवय अउ 14 अलग-अलग शरीर के स्थितिमन में सेंसर पहनत हंवय । |
7347b4601078bd52eec80d5de29f801890f82de3 | एक युग्मित-गिसल ब्रॉडबैंड संयोजक / डिवाइडर के प्रस्ताव अउ प्रदर्शन करे जात हवय । नई अवधारणा डिजाइन म एक युग्मित लाइन खंड के उपयोग म निर्भर करत हवय। कम नुकसान, डिजाइन के आसानी, अउ लचीलेपन ल बनाए रखत हुए बैंडविड्थ म महत्वपूर्ण सुधार महसूस करे जात हवय । युग्मित-गिसल के 0.1 डीबीबी डिवाइडर हानि के साथ 2.5 - 8 जीएचजेड (105% अंशात्मक बैंडविड्थ) डिवाइडर के साथ, अउ 0.2 डीबी डिवाइडर हानि के साथ 3.4 - 10.2 जीएचजेड (100% अंशात्मक बैंडविड्थ) के साथ प्रदर्शित करे जात हवय । |
a05d984443d62575c097ad65b747aae859a5f8b0 | बच्चों के मनोवैज्ञानिक विकास म वीडियो गेम के प्रभाव बहस के केंद्र हवय । दुठन समय बिंदुमन म , 1 साल के अंतराल म , 194 लइकामन (7.27-11.43 वर्ष; पुरुष = 98) हर अपन गेमिंग आवृत्ति अउ हिंसक वीडियो गेम खेलने के उंखर प्रवृत्ति अउ खेल (ए) सहकारी रूप ले अउ (बी) प्रतिस्पर्धी रूप ले; इसी तरह, दइ ददा हर अपन बच्चों के मनोसामाजिक स्वास्थ्य के सूचना दी। समय म एक खेल भावनात्मक समस्याओं म वृद्धि के साथ जुड़े रहिस। हिंसक गेमिंग मनोसामाजिक मिवर्तन के साथ जुड़ा नी रहिस । सहकारी गेमिंग सामाजिक व्यवहार म म पर परिवर्तन के साथ जुड़ा नी रहिस । अंत म, प्रतिस्पर्धी गेमिंग सामाजिक व्यवहार म कमी के साथ जुड़े होइस रहिस, लेकिन केवल ओ लइकामन म जेहर उच्च आवृत्ति के साथ वीडियो गेम खेलते रहिन। ए प्रकार, गेमिंग आवृत्ति आंतरिककरण म वृद्धि ले संबंधित रहिस लेकिन बाह्यकरण, ध्यान, या सहकर्मी समस्यामन, हिंसक गेमिंग बाह्यकरण समस्या म वृद्धि के साथ जुड़ा नी रहिस, अउ प्रति सप्ताह लगभग 8 एच या ज्यादा खेलने वाले बच्चों बर, लगातार प्रतिस्पर्धी गेमिंग सामाजिक व्यवहार के कम करे बर जोखिम कारक हो सकत हवय । हमर तर्क ए हवय कि प्रतिकृति के जरूरत हवय अउ भविष्य के शोध ल ज् यादा बारीक अउ सामान्यीकृत अंतर्दृष्टि बर गेम के कईठन रूप के बीच बेहतर भेद करे के चाहि। |
5a47e047d4d41b61204255e1b265d704b7f265f4 | बिग डेटा शब्द हर जगह बन गय हवय । अकादमिक, उद्योग अउ मीडिया के बीच एकठन साझा उत्पत्ति के कारण एकठन एकीकृत म परिभाषा नी हवय , अउ कईठन हितधारक कईठन अउ अक्सर विरोधाभासी म परिभाषा प्रदान करत हंवय । एक सुसंगत म परिभाषा के कमी अस्पष्टता ल पेश करत हवय अउ बडखा डेटा ले संबंधित प्रवचन ल बाधित करत हवय । ए छोटे ले पेपर म कईठन म परिभाषा ल संकलित करे के प्रयास करे गए हवय जेहर कुछु डिग्री के ट्रैक्शन प्राप्त करे हवय अउ आने रहिस अस्पष्ट शब्द के स्पष्ट अउ संक्षिप्त म परिभाषा प्रदान करे बर । |
7065e6b496af41bba16971246a02986f5e388860 | संगठनात्मक क्षमता के प्रबंधन अउ सुधार कईठन कंपनियों बर एकठन महत्वपूर्ण अउ जटिल मुद्दा हवय । प्रबंधन के समर्थन करे अउ सुधार ल सक्षम करे बर, प्रदर्शन मूल्यांकन आमतौर म उपयोग करे जात हवय । संगठनात्मक क्षमताओं का आकलन करे का एक तरीका परिपक्वता ग्रिड के माध्यम ले हवय। जबकि परिपक्वता ग्रिड एकठन आम संरचना साझा कर सकत हवयं, आमनके सामग्री अलग होत हवयं अउ अक्सर ओमनएक बार फिर ले विकसित करे जात हवयं। ए पेपर परिपक्वता ग्रिड विकसित करे बर संदर्भ बिंदु अउ मार्गदर्शन दुनो प्रस्तुत करत हवय । ए 24 मौजूदा परिपक्वता ग्रिड के समीक्षा अउ ओमनके विकास बर एक रोडमैप के सुझाव देकर हासिल करे जात हवय । समीक्षा म परिपक्वता रेटिंग के निर्माण म संगठनात्मक म पर परिवर्तन के बारे म अंतर्निहित धारणाओं म विशेष जोर दिस जात हवय । सुझाए गए रोडमैप म चार चरण शामिल हवयं: योजना, विकास, मूल्यांकन, अउ रखरखाव। प्रत्येक चरण विकास बर कईठन निर्णय बिंदुमन म चर्चा करत हवय, जैसे प्रक्रिया क्षेत्रमन के चयन, परिपक्वता स्तर, अउ वितरण तंत्र। औद्योगिक अभ्यास म रोडमैप के उपयोगिता ल प्रदर्शित करे वाला एक उदाहरण प्रदान करे जात हवय । रोडमैप के उपयोग मौजूदा दृष्टिकोणों के मूल्यांकन करे बर घलो करे जा सकत हवय । पेपर के समापन म प्रबंधन अभ्यास अउ अनुसंधान बर प्रभाव प्रस्तुत करे जात हवय । |
5dd79167d714ff3907ffbba102b8e6fba49f053e | ए पेपर डिजिटल वायरलेस संचार में उच्च बिट-रेट के बैंडविड्थ कुशल डिलीवरी के परम सीमाओं के मौलिक समझ के आवश्यकता ले प्रेरित हवय अउ एहर घलो देखे बर शुरू करे गए हवय कि एसी सीमा ल कैसे पहुंचाया जा सकत हवय। हम बहु-तत्व सरणी (एमईए) प्रौद्योगिकी के शोषण के जांच करत हंवय , जेहर कि कुछु अनुप्रयोगमन में वायरलेस क्षमतामन के बढ़ाए बर स्थानिक आयाम (न केवल समय आयाम) के संसाधित करत हवय। विशेष रूप ले, हम कुछु बुनियादी सूचना सिद्धांत म परिणाम प्रस्तुत करत हंवय जेहर वायरलेस लैन में एमईए के उपयोग करे अउ वायरलेस संचार लिंक के निर्माण बर बडखा फायदा के वादा करत हंवय । हम महत्वपूर्ण मामले के पता लगावते हवय जब चैनल विशेषता ट्रांसमीटर म उपलब्ध नी हवय लेकिन रिसीवर विशेषता ल जानता हवय (ट्रैक) जो रेले फीडिंग के अधीन हवय। कुल प्रेषित शक्ति ल तय करके, हम एमईए तकनीक द्वारा पेश के गइस क्षमता के व्यक्त करत हंवय अउ हम देखथन कि ट्रांसमीटर अउ रिसीवर दुनों म एंटीना तत्वमन के बडखा लेकिन व्यावहारिक संख्या बर एसएनआर के साथ क्षमता के पैमाने कैसे होत हवय। हम एंटीना तत्वमन के बीच स्वतंत्र रेले फीका पथमन के मामले के जांच करत हंवय अउ पाते हंवय कि उच्च संभावना के साथ असाधारण क्षमता उपलब्ध हवय। आधार रेखा एन = 1 के मामले के तुलना में, जेहर शैनन के शास्त्रीय सूत्र के अनुसार सिग्नल-टू-शोर अनुपात (एसएनआर) के हर 3 डीबी के हर एक अउ बिट / चक्र के रूप में स्केल करत हवय, उल्लेखनीय रूप ले एमईए के साथ, स्केलिंग लगभग एन के रूप में होत हवय एसएनआर में हर 3 डीबी वृद्धि बर एन अउ बिट / चक्र। एहर क्षमता कितनी बड़ी हे,इहां तक कि छोटे एन बर,केस एन = 2, 4 अउ 16 ल औसत प्राप्त एसएनआर 21 डीबी के साथ लेते हावे। 99% ले ज्यादा चैनल बर क्षमता क्रमशः 7, 19 अउ 88 बिट / चक्र हवय, जबकि यदि एन = 1 99% स्तर म केवल 1.2 बिट / चक्र हवय। उदाहरण बर चैनल बैंडविड्थ के बराबर प्रतीक दर बर, काबरकि ए बिट / प्रतीक / आयाम हवय जेहर सिग्नल नक्षत्रमन बर प्रासंगिक हवय, एहर उच्च क्षमता तर्कहीन नी हवय। एन = 4 बर 19 बिट / चक्र 4.75 बिट / प्रतीक / आयाम के बराबर हवय जबकि एन = 16 बर 88 बिट / चक्र 5.5 बिट / प्रतीक / आयाम के बराबर हवय। आखिरकार काय संभव होही के तुलना म चयन अउ इष्टतम संयोजन जैसे मानक दृष्टिकोणों ल कमतरता के रूप म देखा जात हवय । वादा करे गए बडखा क्षमता के एक बडखा हिस्सा ल महसूस करे बर नवा कोडेक्स के आविष्कार करे जाना चाहि। |
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