_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.75k
|
|---|---|
084459cc2b4499ae8ae4a0edea46687900a0c4d4 | |
e11cc2a3cd150927ec61e596296ceb9b0c20bda4 | आवृत्ति विविध सरणी (एफडीए) एक उभरती हुई तकनीक है, हाल के वर्षों में मोनोस्टेटिक परिदृश्यों के तहत एफडीए और मल्टीपल-इनपुट-मल्टीपल-आउटपुट (एफडीए-एमआईएमओ) के संकर पर बहुत ध्यान दिया गया है। हालांकि, द्वि-स्टेटिक एफडीए-एमआईएमओ रडार के लेल बहुत कम काम कैल गेल हई। इ पत्र में, हम डीओडी, आगमन के दिशा और द्वि-स्थैतिक एफडीए-एमआईएमओ रडार के लिए सीमा के अनुमान लगावे पर रणनीति के जांच करई हई। हमनी के रणनीति दूगो पहलू से बनल हलो। सबसे पहले, सबर्रे और यादृच्छिक मोड दोनों सहित गैर-रैखिक आवृत्ति वृद्धि के उपयोग ओई समस्या के दूर करे के लेल कैल जाई हई कि डीओडी अउर एफडीए प्रसारित स्टीयरिंग वैक्टर के रेंज पैरामीटर के जोड़ा जाई छलई। दोसर, 3-डी स्पेक्ट्रल पीक सर्चिंग एल्गोरिदम से जुड़ल कम्प्यूटेशनल जटिलता के कम करे के लेल, क्रमशः सबरे और रैंडम मोड के लेल, घूर्णन अपरिवर्तनीयता तकनीक के माध्यम से सिग्नल पैरामीटर के अनुमान अउर उनकर संबंधित चरण अस्पष्टता समाधान विधि के जौरे समानांतर कारक एल्गोरिदम के प्रस्ताव देल गेल हई। दुनहु एल्गोरिदम अच्छा प्रदर्शन करो हय जब तकले कि लक्ष्य के सीमा पैरामीटर एक सीमा प्रतिबंध मानदंड के पूरा करो हय। इ मानदंड के उपयोग द्वि-स्थितीय एफडीए-एमआईएमओ रडार के आवृत्ति वृद्धि के डिजाइन करे के लेल कैल जा सकई हई। एकर अतिरिक्त, बीस्टेटिक एफडीए-एमआईएमओ रडार के क्रैमर-रॉ बाउंड और एल्गोरिदम के प्रदर्शन विश्लेषण में पहचान और जटिलता शामिल हय। सभे प्रस्तावित विधियन के सैद्धांतिक विश्लेषण और संख्यात्मक सिमुलेशन दुनहु द्वारा सत्यापित कैल गेल हई। आउ संतोषजनक परिणाम के प्राप्त कर सकऽ हइ। |
04250e037dce3a438d8f49a4400566457190f4e2 | हालांकि, छवियों जैसे बहुत उच्च-आयामी डेटा के साथ एक कार्य के लिए, पारंपरिक एलडीए एल्गोरिथ्म कई कठिनाइयों का सामना करता है। उदाहरण के लिए, चेहरा के पहचान के बारे में सोचो। 64 64 के आकार के एगो निम्न-परिभाषा चेहरा छवि 64 64 के आयाम के एगो विशेषता स्थान के सूचित करई हई, अउर येहिलेल 4096 4096 16M के आकार के स्कैटर मैट्रिक्स। सबसे पहले, बड़ मैट्रिक्स (जैसे गणना इजेनवैल्यू) के संभालनाई कम्प्यूटेशनल रूप से चुनौतीपूर्ण हई। दोसर, ऊ मैट्रिक्स लगभग हमेशा एकवचन होवो हय, कहेकी ओकरा अव्यवस्थित होवे के लिए प्रशिक्षण छवियों के संख्या कम से कम 16M होवे के चाहि। इ कठिनाइ के कारण, आमतौर पर ई मानल जा हय कि ऐसन उच्च-आयामी डेटा के लिए एक प्रत्यक्ष एलडीए समाधान असंभव हय। इ प्रकार, विडंबनापूर्ण रूप से, आयाम के कम करे के लेल एलडीए के उपयोग करे से पहिले, आयाम के कम करे के लेल दोसर प्रक्रिया के पहले लागू कैल जाए के चाहि। चेहरा के पहचान के लेल, कैगो तकनीक के प्रस्ताव देल गेल हई (अच्छी समीक्षा के लेल, संदर्भ देखें। [1]) के लेल। एकरा मे से, सबसे उल्लेखनीय एगो दू-चरण के पीसीए # एलडीए दृष्टिकोण [2,3] हई: |
3b6c2c76420dee7413691c2fcd157a13bd1ce69f | आधुनिक क्रिप्टोकरेंसी सार्वजनिक और अपरिवर्तनीय लेनदेन के इतिहास दर्ज करे के लेल विकेन्द्रीकृत बही-खाता - तथाकथित ब्लॉकचेन के शोषण करई हई। ई खाता बही एगो समृद्ध, अउर तेजी से बढ़ैत, जानकारी के स्रोत के प्रतिनिधित्व करई हई, जोनमे से कुछ के व्याख्या करनाई मुश्किल हई अउर अज्ञात अर्थ छलई। येई डेटा से प्रासंगिक ज्ञान के खोज करे के लेल कैगो विश्लेषण, ज्यादातर तदर्थ इंजीनियर समाधान पर आधारित, विकसित कैल जा रहल हई। हम बिटकॉइन पर कस्टम एनालिटिक्स के विकास के लिए एक ढांचा पेश करते हैं - सबसे प्रमुख क्रिप्टोक्यूरेंसी - जे बाहरी स्रोत से प्राप्त डेटा के साथ ब्लॉकचेन के भीतर डेटा के एकीकरण के लिए भी अनुमति देता है। हम प्रतिमानात्मक उपयोग के मामलों के माध्यम से अपने विश्लेषणात्मक ढांचे के लचीलापन और प्रभावशीलता के चित्रित करो हय। |
76415cffc9c0c9585307696da09a0d082f8e8df4 | |
496691c466c736ac02c89e36491c7da2c4d58650 | हाल के वर्षों में दूरसंचार उद्योग में उल्लेखनीय विकास फिल्टर प्रौद्योगिकी में महत्वपूर्ण प्रगति के जौरे आयलय हा काहेकी नया संचार प्रणाली के उभरल हलय, जे अधिक कठोर फिल्टर विशेषता के मांग करो हय। विशेष रूप से, वायरलेस संचार उद्योग के विकास ने माइक्रोवेव फ़िल्टर लघुकरण के क्षेत्र में जबरदस्त गतिविधि के प्रोत्साहित कैलकय हय और इ क्षेत्र में कै प्रगति के लिए जिम्मेदार हय। वर्तमान में वायरलेस बेस स्टेशनों में उपयोग कैल जाए वाला फ़िल्टर के दो मुख्य श्रेणियों में विभाजित कैल जा सको हय: समाक्षीय गुहा अनुनाद फिल्टर और ढांकता हुआ अनुनाद (डीआर) फ़िल्टर। जबकि समाक्षीय गुहा फिल्टर में सीमित गुणवत्ता कारक (क्यू) मान होवो हय, ऊ सबसे कम लागत वाला डिजाइन के पेशकश करो हय और अभी भी व्यापक रूप से नियोजित कैल जा हय, विशेष रूप से व्यापक बैंडविड्थ अनुप्रयोगों में। उच्च प्रदर्शन वायरलेस सिस्टम के लिए बढ़ी हुई मांग के साथ, डायलेक्ट्रिक रेज़ोनैटर फ़िल्टर वायरलेस बेस स्टेशनों के लिए आधार रेखा डिजाइन के रूप में उभर रहे हैं। अगला पांच वर्षों में, डायलेक्ट्रिक रेज़ोनैटर फ़िल्टर के समग्र वायरलेस बेस स्टेशन फ़िल्टर बाजार में महत्वपूर्ण हिस्सेदारी होवे के उम्मीद हय। उच्च तापमान सुपरकंडक्टर (एचटीएस) फ़िल्टर के भी इ बाजार में हिस्सेदारी होवे के उम्मीद हय, विशेष रूप से सिस्टम के लिए, जेकरा मे आउट-बैंड हस्तक्षेप के लिए बहुत सख्त आवश्यकता हय। इ लेख में, हम वर्तमान में उपयोग कैल जाए वाला प्रौद्योगिकियों के उजागर करते हुए, मुख्य फ़िल्टर आवश्यकता के समीक्षा करके शुरू कर देवो हय। उभरती फ़िल्टर प्रौद्योगिकियों के वर्णन कियल गलय हा जे मौजूदा प्रौद्योगिकियों के प्रतिस्थापित करे के क्षमता रखो हय। |
538c4e4327c706a9346472661b3256c39b07df08 | मानव विचार में कारण संबंधी ज्ञान महत्वपूर्ण भूमिका निभयले हई, लेकिन कारण संबंधी प्रतिनिधित्व अउर अनुमान के प्रकृति एगो पहेली बनल रहई हई। क्या मानव कारण संबंधी अनुमान के संभाव्यता निर्भरता के संबंध द्वारा कैप्चर कैल जा सको हय, या इ प्रतिनिधित्व के समृद्ध रूप पर आकर्षित करो हय? ई लेख तर्क, निर्णय लेवे, निर्णय के विभिन्न रूप, और श्रेय के समीक्षा करके शोध के माध्यम से इ प्रश्न के जांच करई हई। हम सबसे अच्छा नियामक ढांचे के रूप में और सिद्धांत निर्माण के लिए एक उत्पादक मार्गदर्शक के रूप में कारणवादी बेयसन नेटवर्क के समर्थन करो हय। हालांकि, ई कारणात्मक सोच के खाता के रूप में अपूर्ण हय। प्रयोगात्मक कार्य के एगो श्रृंखला के आधार पर, हम कारण तर्क के तीन पहचान के पहचान करई हई - तंत्र, कथा अउर मानसिक सिमुलेशन के भूमिका - जे सभे केवल संभाव्यता ज्ञान से परे जाई छलई। हम प्रस्तावित कर रहलिए ह कि हॉलमार्क घनिष्ठ रूप से संबंधित हइ। मानसिक सिमुलेशन तंत्र के समय के साथ प्रतिनिधित्व हय। जब कैगो अभिनेता शामिल होई हई, त येई सिमुलेशन के कथा में संकलित कैल जाई छलई। |
2b735a5cd94b0b5868e071255bd187a901cb975a | |
4017f984d1b4b8748a06da2739183782bbe9b46d | |
7be0f21125b4accf24ed8884e32f723606a48b9e | |
c24ae0a7b8c0b4557690c247accee55747e39acc | इ पत्र में, हम आत्म-संगठित नेटवर्क (एसओएन) आधारित दीर्घकालिक विकास (एलटीई) प्रणालि में विभिन्न समय-से-ट्रिगर (टीटीटी) विधियों के लागू करे पर हैंडओवर (एचओ) प्रदर्शन के मूल्यांकन करो हय। यद्यपि टीटीटी अपव्ययकारी पिंग-पोंग एचओ प्रभाव के कम कर सको हय, लेकिन ई देरी से एचओ के कारण अवांछित रेडियो लिंक विफलता (आरएलएफ) के भी कारण बन सको हय। अनुमत आरएलएफ दर के भीतर सबसे कम पिंग-पोंग दर उत्पन्न करे वाला इष्टतम एचओ समय उपयोगकर्ता उपकरण (यूई) गति और पड़ोसी सेल कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर भिन्न होवो हय। कुशल एचओ टाइमिंग प्राप्त करे के लिए, हम दो विधियों के प्रस्ताव और जांच करो हय: अनुकूली और समूहीकरण। अनुकूली विधि में, हम 2% के आरएलएफ दर के आधार पर प्रत्येक यूई गति के लिए अनुकूली टीटीटी मूल्य के चयन करो हय। समूहीकरण विधि यूई गति के तीन श्रेणियों में वर्गीकृत करो हय और प्रत्येक श्रेणी के लिए उचित टीटीटी मूल्य आवंटित करो हय। LTE विनिर्देश के अधिक प्रभावी ढंग से लागू करे के लिए, हम समूह के मानदंड के सुझाव देवो हय, और प्रत्येक रेंज के लिए उचित TTT मान के प्रस्ताव करो हय। हम दो पड़ोसी सेल विन्यास में HO पर विचार करो हय: एक मैक्रो सेल से या तो एक मैक्रो सेल या एक पिको सेल तक। सिमुलेशन परिणाम से पता चलई हई कि निश्चित टीटीटी मान के लागू करे के तुलना में "अनुकूली विधि" के एचओ प्रदर्शन में काफी सुधार होएल हई। परिणाम इ भी दिखावो हय कि समूह पद्धति के प्रदर्शन, प्रस्तावित मानदंड और उचित टीटीटी मूल्य के उपयोग करते करते, अनुकूली विधि के तुलना में तुलनीय हय। |
2c56368255ca6a86ef0a26466b9d0a2425f55e9d | जेस्टोर संग्रहण के आपके उपयोग से जेस्टोर के उपयोग के नियम और शर्तों के आपके स्वीकृति के संकेत मिलो हय, जे http://www.jstor.org/about/terms.html पर उपलब्ध हय। जेएसटीओआर के उपयोग के नियम और शर्तें, आंशिक रूप से प्रदान करो हय कि जब तक कि आप पूर्व अनुमति प्राप्त नए कर लेवे हय, आप कोनो पत्रिका के पूरा अंक या लेख के कई प्रतियां डाउनलोड नए कर सको हय, और आप जेएसटीओआर संग्रह में सामग्री के उपयोग केवल अपन व्यक्तिगत, गैर-वाणिज्यिक उपयोग के लिए कर सको हय। |
2d7622afe72922de5c430014965cfddf33692885 | बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करे के लिए विनिर्माण लचीलापन के एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में व्यापक रूप से मान्यता दिहल गेलय हय। विनिर्माण लचीलेपन से संबंधित अनुभवजन्य अनुसंधान पर एक व्यापक नज़र इ कार्य के बहुत ही खंडित प्रकृति के उजागर करो हय। हम पिछला अध्ययन में शामिल संबंध और चर के शामिल करे वाला सामग्री से संबंधित मुद्दों के जांच के लिए एक व्यापक आकस्मिकता-आधारित ढांचा प्रस्तुत करो हय। हम कई महत्वपूर्ण Ž भी देखते हैं। अनुसंधान डिजाइनर पद्धति के मुद्दे जैसे कि नमूनाकरण, डेटा संग्रह और माप और कुछ पहचानी गई समस्याओं के समाधान का प्रस्ताव। 2000 एल्सेवियर साइंस बी.वी. सभे अधिकार सुरक्षित. |
df7c11bf2eaec672904440901efaeba2ef601fef | ई पेपर कॉर्पोरेट जोखिम प्रबंधन नीति के विश्लेषण करे के लेल एगो सामान्य ढांचा विकसित करई हई। हम इ नोट करके शुरू कर हिअइ कि यदि आंतरिक रूप से उत्पन्न फंड के तुलना में निगम के लेल बाहरी वित्त के स्रोत अधिक महंगे होतई, त आमतौर पर हेजिंग के लेल लाभ होतई: हेजिंग ऐड वैल्यू के हद तकले होई हई कि ई सुनिश्चित करे में मदद करई हई कि एक निगम के पास आकर्षक निवेश अवसर के लाभ उठाने के लेल पर्याप्त आंतरिक फंड उपलब्ध छलो। फेर हम तर्क दे हियो कि ई सरल अवलोकन के जोखिम प्रबंधन रणनीति के डिजाइन के लेल व्यापक प्रभाव छलो। हम इ रेखांकित करई हई कि येई रणनीति के निवेश अउर वित्तपोषण के अवसर के लेल आघात जैसन कारक पर कैसे निर्भर होए के चाहि। हम बहुराष्ट्रीय कंपनियों के लिए विनिमय दर हेजिंग रणनीतियों के साथ-साथ विकल्पों जैसे "गैर-रैखिक" उपकरणों के शामिल करे वाली रणनीतियों पर भी चर्चा करते हैं। निगम जोखिम प्रबंधन के बहुत गंभीरता से लेई हई - हाल के सर्वेक्षण में पाएल गेल हई कि जोखिम प्रबंधन के वित्तीय कार्यकारी द्वारा उनकर सबसे महत्वपूर्ण उद्देश्य में से एगो के रूप में रैंक कैल गेल हई। हालांकि, ऐसन अनुमान केवल आंशिक रूप से सही होतय। वित्त सिद्धांत हेज के कार्यान्वयन पर फर्म के निर्देश देवे में अच्छा काम करई हई। उदाहरण के लेल, यदि एगो रिफाइनिंग कंपनी ई निर्णय लेई हई कि ऊ तेल के कीमत पर अपन जोखिम के एगो निश्चित राशि से कम करे के लेल विकल्प के उपयोग करनाई चाहई हई, त ब्लैकस्कोल्स प्रकार के मॉडल कंपनी के आवश्यक अनुबंध के संख्या के गणना करे में मदद कर सकई हई। वास्तव में, एक व्यापक साहित्य हय जे "हेजिंग मैकेनिक्स" के कई व्यावहारिक पहलु के कवर करो हय, जे हेज अनुपात के गणना से लेकर व्यक्तिगत अनुबंध के संस्थागत विशेषता तक हय। दुर्भाग्य से, वित्त सिद्धांत के पास हेजिंग रणनीति के तार्किक रूप से पूर्व के प्रश्नों पर पेश करे के लिए बहुत कम स्पष्ट कट गाइड हलय: किस प्रकार के जोखिम * फ्रूट हार्वर्ड और एनबीईआर से हय, शार्फस्टीन एमआईटी और एनबीईआर से हय, और स्टीन एमआईटी और एनबीईआर से हय। हम उपयोगी चर्चा के लेल डॉन लेसरड, टिम ल्यूहरमैन, आंद्रे पेरोल्ड, रघुराम राजन, जूलियो रोटेम्बर्ग आउर स्टीव मायर्स के धन्यवाद दे हियो। हम IFSRC और MIT में ऊर्जा नीति अनुसंधान केंद्र, हार्वर्ड बिजनेस स्कूल में अनुसंधान विभाग, राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन और बैटरीमार्च वित्तीय प्रबंधन के उदार वित्तीय सहायता के लिए भी आभारी हैं। रॉल्स और स्मिथसन (1990) देखल जाय। |
3ab1c861c4be472a9b672214f472e37ad82931bb | व्यावसायिक निवेश के अनुभवजन्य मॉडल आम तौर पर एक "प्रतिनिधि फर्म" के धारणा पर निर्भर करो हय जे केंद्रीकृत प्रतिभूति बाजार में निर्धारित कीमत के जवाब देवो हय। वास्तव में, यदि सभे फर्म के पूंजी बाजार तक समान पहुंच हय, तओ पूंजी के लागत या कर-आधारित निवेश प्रोत्साहन में परिवर्तन के लिए फर्म के प्रतिक्रिया केवल निवेश मांग में अंतर के कारण भिन्न होवो हय। एक फर्म के वित्तीय संरचना निवेश के लिए अप्रासंगिक हय काहेकी बाहरी निधि आंतरिक पूंजी के लिए एक आदर्श विकल्प प्रदान करो हय। सामान्य तौर पर, पूर्ण पूंजी बाजार के साथ, एक फर्म के निवेश निर्णय ओकर वित्तीय स्थिति से स्वतंत्र होवो हय। हालांकि, एक वैकल्पिक अनुसंधान एजेंडा इ विचार पर आधारित हलय कि आंतरिक और बाहरी पूंजी पूर्ण विकल्प नय हय। इ दृष्टिकोण के अनुसार, निवेश वित्तीय कारक पर निर्भर कर सको हय, जैसे कि आंतरिक वित्त पोषण के उपलब्धता, नया ऋण या इक्विटी वित्त पोषण के उपयोग, या विशेष ऋण बाजार के कामकाज। उदाहरण के लिए, एक फर्म के आंतरिक नकदी प्रवाह एक "वित्तीय संकट" के कारण निवेश खर्च के प्रभावित कर सको हय। |
329cf7a6528f339560ff9fb617f140b1a54a067e | इंटरनेट और वर्ल्ड वाइड वेब ने हमें अनंत संभावनाओं के दुनिया में ला दिया हैः अनुभव के लिए इंटरैक्टिव वेब साइट्स, सुनने के लिए संगीत, बातचीत में भाग लेने के लिए, और हर कल्पनीय उपभोक्ता आइटम के आदेश के लिए। लेकिन ई दुनिया भी अंतहीन विकल्प में से एगो हई: हम व्यापक रूप से अलग-अलग गुणवत्ता के वस्तु के एगो विशाल ब्रह्मांड से कैसे चुन सकई छी? इ समस्या के हल करे के लिए कम्प्यूटेशनल सिफारिश प्रणाली के उदय होलय हा। ई लोग के अपन राय साझा करे आउर एक-दोसर के अनुभव से फायदा उठावे के अनुमति देई हई। हम अनुशंसाकर्ता प्रणालि के समझे के लेल एगो ढांचा प्रस्तुत करई हई अउर येई ढांचा के संदर्भ में कैगो अलग-अलग दृष्टिकोण के सर्वेक्षण करई छियई। हम दू मुख्य शोध चुनौती के भी सुझाव दे हियई: (1) लोग के व्यक्तिगत गोपनीयता के सम्मान करते हुए रुचि के समुदाय के बनावे में मदद करनाई, अउर (2) एल्गोरिदम के विकास करनाई जे सिफारिश के गणना करे के लेल कै प्रकार के जानकारी के संयोजन करई हई। |
462881e12a6708ddc520fa4d58c99ba73b18a6ab | निरंतर इलेक्ट्रोवेटिंग (सीईडब्ल्यू) के पुनः विन्यास योग्य रेडियो फ्रीक्वेंसी (आरएफ) उपकरण के लिए एक प्रभावी सक्रियण तंत्र के रूप में प्रदर्शित कियल गलय हा जे गैर-विषाक्त तरल-धातु ट्यूनिंग तत्व के उपयोग करो हय। पिछला शोध से पता चललई हे कि सीईडब्ल्यू तरल-धातु के स्लग में विद्युत रूप से गति प्रेरित करे के एगो कुशल साधन हई, लेकिन तरल चैनल के भीतर स्लग के स्थिति के सटीक नियंत्रण न कैल गेल हई। इजा, तरल-धातु स्लग के सटीक स्थिति विशिष्ट स्थान पर तरल-धातु सतह ऊर्जा के कम करे के लिए डिज़ाइन कियल गेल चैनल के संयोजन में सीईडब्ल्यू संचालित करे के उपयोग करके प्राप्त कैल जा हय। इ दृष्टिकोण तरल धातु के उच्च सतह तनाव के उप-मिलिमीटर सटीकता के साथ अपन आराम स्थिति के नियंत्रित करे के लिए लाभ उठावो हय। पुनः विन्यास योग्य आरएफ उपकरण बनावे के लेल सीईडब्ल्यू एक्ट्यूएशन अउर फ्लुइडिक चैनल डिज़ाइन के अनुकूलित कैल गेल रहई। एकर अलावा, गैलियम-आधारित, गैर-विषाक्त तरल-धातु मिश्र धातु (गैलिनस्टन) के विश्वसनीय संचालन के लिए समाधान प्रस्तुत कैल गेल हई जे मिश्र धातु के सतह ऑक्साइड परत के निर्माण के प्रवृत्ति के कम करई हई जे चैनल दीवार पर गीला होए के क्षमता रखई हई, गति के रोकई हई। 15.2% ट्यून करने योग्य आवृत्ति बैंडविड्थ प्राप्त करे के लिए इ तकनीकों के उपयोग करे वाला एक पुनः कॉन्फ़िगर योग्य स्लॉट एंटीना के प्रदर्शन कियल गलय हा। |
334d6c71b6bce8dfbd376c4203004bd4464c2099 | संदर्भ [1] वांग, पी., शेन, सी., वैन डेन हेंगेल, ए., द्विआधारी द्विआधारी समस्याओं के हल करने के लिए एक त्वरित अर्ध-परिभाषित दृष्टिकोण। सीवीआरपी 2013 के लेल [2] कैंडिस, ई.जे., ली, एक्स., सोल्तानोलकोटाबी, एम., विर्टिंगर प्रवाह के माध्यम से चरण पुनर्प्राप्ति: सिद्धांत और एल्गोरिदम। सूचना सिद्धांत पर आईईईई लेनदेन, 2015। [3] झेंग, क्यू, लाफर्टी, जे, यादृच्छिक रैखिक माप से रैंक न्यूनीकरण और अर्ध-परिभाषित प्रोग्रामिंग के लिए एक अभिसरण ढाल वंश एल्गोरिथ्म। एन आई पी एस 2015 के लेल [4] नेत्रापल्ली, पी., जैन, पी., संघावी, एस, वैकल्पिक न्यूनीकरण के उपयोग करके चरण पुनर्प्राप्ति। एन आई पी एस 2013 के लेल कई महत्वपूर्ण समस्याओं के हल करे के आवश्यकता होवो हय जेकरा कम रैंक के एसडीपी के पीएसडी बाधा मैट्रिक्स के साथे हल करे के आवश्यकता होवो हय। |
5ac65efcf8db05e8f1f70e09d51f275caa9d0aae | इ काम में हम संदर्भ छवि के बिना छवि गुणवत्ता के सटीक रूप से भविष्यवाणी करे के लिए एक संवहन तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) के वर्णन करो हय। इनपुट के रूप में छवि पैच के लेके, सीएनएन हाथ से तैयार सुविधा के उपयोग कैले बिना स्थानिक डोमेन में काम करई हई, जे अधिकांश पिछला विधि द्वारा नियोजित होई हई। नेटवर्क में अधिकतम और न्यूनतम पूलिंग के साथ एक संवहन परत, दो पूरी तरह से जुड़ी परतें और एक आउटपुट नोड शामिल हय। नेटवर्क संरचना के भीतर, फीचर लर्निंग और रिग्रेशन के एक अनुकूलन प्रक्रिया में एकीकृत कियल जा हय, जे छवि गुणवत्ता के अनुमान लगावे के लिए एक अधिक प्रभावी मॉडल के जन्म देवो हय। ई दृष्टिकोण LIVE डेटासेट पर कला प्रदर्शन के स्थिति प्राप्त करई हई अउर क्रॉस डेटासेट प्रयोग में उत्कृष्ट सामान्यीकरण क्षमता प्रदर्शित करई हई। स्थानीय विकृतिय के साथ छविय पर आगे के प्रयोग हमर सीएनएन के स्थानीय गुणवत्ता अनुमान क्षमता के प्रदर्शित करो हय, जेकर बारे में पिछले साहित्य में शायद ही कभी रिपोर्ट कैल गेलय हय। |
62d37831e00bc0511480f7cb78874ffb30331382 | इमेज अधिग्रहण प्रक्रिया के दौरान फिंगरप्रिंट इंप्रेशन में पेश कैल गेल गैर-रैखिक विकृति द्वारा फिंगरप्रिंट मिलान प्रभावित होई हई। ई गैर-रैखिक विकृति फिंगरप्रिंट विशेषता जैसे कि मिनुइटाई पॉइंट्स अउर रिज कर्व्स के जटिल तरीका से विकृत करे के कारण बनई हई। इ पेपर में हम एक ही उंगली के कई अन्य इंप्रेशन के संबंध में एकर सापेक्ष विकृति के देखके एक फिंगरप्रिंट इंप्रेशन (बेसलाइन इंप्रेशन) के लिए एक औसत विकृति मॉडल विकसित करो हय। विकृति के गणना एक पतली प्लेट स्प्लाईन (टीपीएस) मॉडल के उपयोग करके कैल जा हय जे छवि जोड़े के बीच रिज वक्र पत्राचार पर निर्भर करो हय। मिलान से पहिले आधार रेखा छाप के सूक्ष्म टेम्पलेट के विकृत करे के लेल अनुमानित औसत विरूपण के उपयोग कैल जाई हई। एगो उंगली के अनुरूप न्यूनतम परिवर्तनशीलता के जौरे औसत विरूपण मॉडल के चयन करे के लेल विरूपण के एगो सूचकांक के प्रस्ताव देल गेल हई। प्रारंभिक परिणाम इंगित करो हय कि औसत विरूपण मॉडल एक फिंगरप्रिंट मैचर्स के मिलान प्रदर्शन में सुधार कर सको हय। |
cf20e34a1402a115523910d2a4243929f6704db1 | |
b9843426b745ea575276fce3b527a2dc4d2eebb3 | दैनिक जीवन गतिविधि के पता लगावे के क्षेत्र में कोनो शोध के प्राथमिक चरण में से एगो बेंचमार्क डेटासेट पर पता लगावे के विधि के परीक्षण करनाई छलई। अधिकांश प्रारंभिक डेटासेट अपन काम के केवल एक प्रकार के सेंसर डेटा जैसे त्वरणमीटर डेटा एकत्र करे तक सीमित रखलई। जबकि कुछ अन्य लोग उन विषयों के उम्र, वजन और लिंग के विचार नए करो हय जे अपन गतिविधि डेटा एकत्र करे में भाग लेले हा। अंत में, पिछला कार्य के एक हिस्सा स्मार्टफोन के स्थिति के विचार के बिना डेटा एकत्र करलो। इ पेपर में, हम एक नया डेटासेट पेश करते हैं, जेकरा पोजीशन-अवेयर मल्टी-सेंसर (पीएएमएस) कहल जा हय। डेटासेट में त्वरणमापक और जाइरोस्कोप डेटा दुनु शामिल हय। जाइरोस्कोप डेटा गतिविधि मान्यता विधियों के सटीकता के बढ़ावे के साथे-साथ ऊकरा गतिविधियों के एक व्यापक श्रृंखला के पता लगावे में सक्षम बनावो हय। हम उपयोगकर्ता के जानकारी के उपयोग करके भी जांच कर सकई छी। प्रतिभागि के बायोमेट्रिक गुण के आधार पर, उनकर गतिविधि के विश्लेषण करे के लेल एगो अलग सीखे वाला मॉडल उत्पन्न कैल जाई छलई। हम बैठना, खड़ा होना, चलना, दौड़ना, सीढ़ियों पर चढ़ना/निचलना, और साइकिल चलाना सहित कई प्रमुख गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। डेटासेट के मूल्यांकन करे के लेल, हम विभिन्न वर्गीकरण के उपयोग करई हई, अउर आउटपुट के WISDM के जौरे तुलना कैल जाई हई। परिणाम से पता चलई हई कि उपरोक्त वर्गीकरण के उपयोग कैके, सभे गतिविधियों के लेल औसत सटीकता 88.5% से ऊपर हई। एकरा अलावा, हम स्मार्टफोन पर डेटा एकत्र करे वाला अनुप्रयोग के CPU, मेमोरी और बैंडविड्थ उपयोग के मापई हई। आजकल स्मार्टफोनवा हमनी के जीवन के विभिन्न पहलुवन में सर्वव्यापी हो चुकल हलो। हाल के वर्षों में इन उपकरणों के प्रोसेसिंग पावर, संचार बैंडविड्थ और मेमोरी क्षमता में काफी वृद्धि होलय हय। एकर अलावा, विभिन्न प्रकार के सेंसर, जैसे त्वरणमापी, जाइरोस्कोप, आर्द्रता सेंसर, और जैव-संवेदक, जे इ उपकरणों में एम्बेडेड हय, शारीरिक दैनिक गतिविधियों के स्व-निगरानी में एक नया क्षितिज खोल हय। |
22d35b27bab295efe9d5a28cdf15ed7c4fbcf25c | एल्गोरिथ्म इंजीनियरिंग के उभरते अनुशासन मुख्य रूप से पेंसिल-एंड-पेपर अनुक्रमिक एल्गोरिदम के मजबूत, कुशल, अच्छी तरह से परीक्षण कैल गेलय, और आसानी से उपयोग कैल जाए वाला कार्यान्वयन में बदल देवे पर केंद्रित हय। जैसे-जैसे समानांतर कंप्यूटिंग सर्वव्यापी हो जा हय, हमें समानांतर कंप्यूटिंग के लिए एल्गोरिथ्म इंजीनियरिंग तकनीक के विस्तार करे के आवश्यकता हय। ऐसन विस्तार महत्वपूर्ण जटिलता के जोड़े हई। अनुक्रमिक कंप्यूटिंग के लिए एल्गोरिथ्म इंजीनियरिंग उपलब्धियों की एक छोटी समीक्षा के बाद, हम समानांतर कंप्यूटिंग के कारण होने वाली विभिन्न जटिलताओं की समीक्षा करते हैं, सफल प्रयासों के कुछ उदाहरण प्रस्तुत करते हैं, और संभावित भविष्य के शोध का एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण देते हैं। |
7fdf8e2393ee280c9a3aeb94aae375411358e45a | लेख इतिहास: प्राप्त 1 अगस्त 2007 प्राप्त संशोधित रूप में 22 मई 2009 स्वीकार 26 मई 2009 |
28e702e1a352854cf0748b9a6a9ad6679b1d4e83 | डी-आयामी डेटासेट के स्काईलाइन में ओई बिंदु शामिल होई हई जे सभे आयाम पर कोनो दोसर बिंदु द्वारा हावी न होई हई। स्काईलाइन कंप्यूटेशन के हाल ही में डेटाबेस समुदाय में काफी ध्यान देल गेल हई, विशेष रूप से प्रगतिशील विधियों के लेल जे पूरा डेटाबेस के पढ़े के बिना जल्दी से प्रारंभिक परिणाम वापस कर सकई हई। हालांकि, मौजूदा एल्गोरिदम में कुछ गंभीर खामियां हय जे व्यावहारिक रूप से ओकर प्रयोज्यता के सीमित करो हय। इ लेख में हम शाखा-और-बाउंड स्काईलाइन (बीबीएस) विकसित कर हिकई, निकटतम-पड़ोसी खोज पर आधारित एगो एल्गोरिथ्म, जे आई/ओ इष्टतम हई, अर्थात, ई केवल ओई नोड्स के लेल एकल पहुंच करई हई जोनमे स्काईलाइन बिंदु हो सकई हई। बीबीएस लागू करे में सरल हई अउर सभे प्रकार के प्रगतिशील प्रसंस्करण (जैसे, उपयोगकर्ता प्राथमिकता, मनमाना आयाम, आदि) के समर्थन करई हई। एकरा अलावा, हम स्काईलाइन कंप्यूटिंग के कई दिलचस्प भिन्नता के प्रस्तावित करई हई, अउर देखबई हई कि कैसे बीबीएस के उनकर कुशल प्रसंस्करण के लेल लागू कैल जा सकई हई। |
a2e738c4107a8d123a6be42d34c02b9f9939b50d | फॉग कंप्यूटिंग (एफसी) ने नेटवर्क के किनारे तक क्लाउड कंप्यूटिंग की सेवाओं का विस्तार कर दिया है। ई क्लाउड कंप्यूटिंग से कुछ विशेषता के विरासत में मिलई हई, लेकिन एफसी में कुछ विशिष्ट विशेषता जैसे कि भू-वितरण, स्थान जागरूकता अउर कम विलंबता भी हई। विरासत में मिले विशेषता के साथ, ई क्लाउड कंप्यूटिंग के मुद्दा और समस्या के भी विरासत में मिला हय जैसे ऊर्जा दक्षता, संसाधन प्रबंधन और सुरक्षा मुद्दा। ई पेपर सुरक्षा के संबंध में कोहरे के वास्तुकला के महत्वपूर्ण विश्लेषण प्रस्तुत करई हई। 2012 के बाद से कैल गेल कला कार्य के स्थिति के सुरक्षा तकनीक अउर सुरक्षा खतरा के आधार पर महत्वपूर्ण रूप से विश्लेषण कैल गेल हई। हम प्रत्येक के द्वारा प्राप्त सुरक्षा लक्ष्यों के आधार पर मौजूदा सुरक्षा तकनीकों के समूहीकृत कैलकय। ई खोजल गेल सुरक्षा क्षेत्र अउर ऊ लोग के बीच एगो स्पष्ट अउर व्यापक भेद प्रदान करतई, जिनका अभीयो शोधकर्ता के ध्यान के आवश्यकता छलई। |
e2e9eb8d0ac182b9db04a4fa833ee078e04a10c3 | विशेषज्ञ प्रदर्शन से सीखना कृत्रिम बुद्धि और मशीन लर्निंग में बहुत ध्यान देलको हय। लक्ष्य अंतर्निहित इनाम फ़ंक्शन के अनुमान लगावल हई कि एगो एजेंट विभिन्न परिस्थिति में समय के जौरे एजेंट के व्यवहार के अवलोकन के एगो सेट के देखते होएत अनुकूलन कर रहल हई, सिस्टम स्टेट ट्रेजेक्टरी, अउर एगो प्लांट मॉडल जे विभिन्न एजेंट के क्रिया के लेल सिस्टम स्टेट के विकास के निर्दिष्ट करई हई। प्रणाली के अक्सर मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (पुटरमैन 2014) के रूप में मॉडलिंग कियल जा हय, अर्थात, अगला राज्य केवल वर्तमान राज्य और एजेंट के कार्रवाई पर निर्भर करो हय, और एजेंट के कार्रवाई के पसंद केवल वर्तमान राज्य पर निर्भर करो हय। जबकि पूर्व प्रणाली राज्य के विकास पर एक मार्कोवियन धारणा हय, बाद में ई मान लेवल गेलय कि लक्ष्य इनाम फ़ंक्शन स्वयं मार्कोवियन हय। ई काम में, हम गैर-मार्कोवियन इनाम फ़ंक्शन के एगो वर्ग के सीखना के पता लगाबई हई, जेकरा औपचारिक विधि साहित्य में विनिर्देश के रूप में जानल जाई हई। ई विनिर्देश बेहतर संरचना, हस्तांतरणीयता अउर व्याख्यात्मकता प्रदान करई हई। फेर हम देखबई कि संक्रमण प्रणाली के अनवरोधित कैले बिना विनिर्देश के अनुमान लगानाई कुशलता से कैल जा सकई हई। हम 2-डी ग्रिड दुनिया के उदाहरण पर प्रदर्शन करते हैं। |
6bd3544905ec46cb321bc06c7937110da44f90ed | |
2151a214aca6e72ee2980ae8cbf7be47fed0cb7a | सिमुलेटर ने रोबोटिक्स अनुसंधान में नया अवधारणाओं, रणनीतियों और एल्गोरिदम के त्वरित और कुशल परीक्षण के लिए उपकरण के रूप में महत्वपूर्ण भूमिका निभाया है। आज तक, अधिकांश सिमुलेटर 2 डी दुनिया तक ही सीमित रहलय हय, और कुछ ही इ बिंदु तक परिपक्व होलय हा जेजा ऊ उच्च क्षमता और आसानी से अनुकूलन योग्य हय। गैज़ेबो के डिज़ाइन एगो 3डी गतिशील मल्टी-रोबोट वातावरण बनाके ई जगह के भरने के लेल डिज़ाइन कैल गेल हई जे जटिल दुनिया के फिर से बनावे में सक्षम छलो जे अगला पीढ़ी के मोबाइल रोबोट द्वारा सामना कैल जतई। एकर ओपन सोर्स स्थिति, ठीक दानेदार नियंत्रण, और उच्च निष्ठा Gazebo को ड्राइंग बोर्ड और वास्तविक हार्डवेयर के बीच एक कदम पत्थर से अधिक बनने के लिए एक अद्वितीय स्थिति में रखती हय: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, रिमोट वातावरण के सिमुलेशन, और यहां तक कि ब्लैकबॉक्स सिस्टम के रिवर्स इंजीनियरिंग सभी संभावित अनुप्रयोग हय। गैज़ेबो प्लेयर और स्टेज प्रोजेक्ट्स (Gerkey, B. P., et al., जुलाई 2003), (Gerkey, B. P., et al., मई 2001), (Vaughan, R. T., et al., अक्टूबर 2003) के सहयोग से विकसित कैल गेल हई, और http://playerstage.sourceforge.net/gazebo/ gazebo.html पर उपलब्ध हई। |
2fa2af72590819d7a4be995baa9809060f9c815a | कई महत्वपूर्ण समस्या में बड़ डेटा सेट के क्लस्टरिंग शामिल हय। यद्यपि क्लस्टरिंग के भोली कार्यान्वयन कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा हय, क्लस्टरिंग के लिए कुशल तकनीकें स्थापित हय जब डेटासेट में या तो (1) क्लस्टर के एक सीमित संख्या होवो हय, (2) एक कम सुविधा आयाम, या (3) डेटा बिंदुओं के एक छोटी संख्या होवो हय। हालांकि, डेटासेट के कुशलता से क्लस्टरिंग करे के विधियों पर बहुत कम काम होलय हा जे एक साथ तीनों तरह से बड़े हा-उदाहरण के लिए, लाखों डेटा बिंदुओं के होवल जे कई हजार आयामों में मौजूद हय जे कई हजार समूह के प्रतिनिधित्व करो हय। हम इ बड़, उच्च आयामी डेटा सेट के क्लस्टर करे के लिए एक नया तकनीक प्रस्तुत करई हियई। मुख्य विचार में डेटा के ओवरलैपिंग सबसेट में कुशलतापूर्वक विभाजित करे के लेल एगो सस्ता, अनुमानित दूरी माप के उपयोग करनाई शामिल हई जेकरा हम कैनोपी कहई हई। फेर क्लस्टरिंग केवल ओई बिंदु के बीच सटीक दूरी के मापके कैल जाई हई जे एगो सामान्य चंदवा में होई छलई। कैनोपी के उपयोग करे से, बड़ समूह के समस्याएं जे पहले असंभव हलय, व्यावहारिक हो जावो हय। सस्ते दूरी मीट्रिक के बारे में उचित धारणा के तहत, कम्प्यूटेशनल लागत में इ कमी क्लस्टरिंग सटीकता में कोई नुकसान के बिना होवो हय। कैनोपी के कई डोमेन पर लागू कियल जा सको हय और एकर उपयोग विभिन्न प्रकार के क्लस्टरिंग दृष्टिकोण के साथे कियल जा सको हय, जेकरा मे लोभी एग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग, के-मीन्स और एक्सपेक्टेशन-मैक्सिमाइजेशन शामिल हय। हम शोध पत्र के संदर्भ खंड से ग्रंथसूची उद्धरण के समूहीकरण पर प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत करई छी। यहां कैनोपी दृष्टिकोण पारंपरिक क्लस्टरिंग दृष्टिकोण के तुलना में गणना समय के परिमाण के एक से अधिक क्रम से कम कर हई अउर पहिले से उपयोग कैल जाए वाला एल्गोरिथ्म के तुलना में त्रुटि के 25% तक कम कर देई हई। |
9ebecb9581185af467e8c770254a269244513d4b | ग्राफ खनन और प्रबंधन हाल के वर्षों में अनुसंधान के एक लोकप्रिय क्षेत्र बन गलय हा काहेकी एकर कई अनुप्रयोग व्यावहारिक क्षेत्रों के एक विस्तृत विविधता में हय, जेकरा मे कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान, सॉफ्टवेयर बग स्थानीयकरण और कंप्यूटर नेटवर्किंग शामिल हय। विभिन्न अनुप्रयोगों के परिणामस्वरूप विभिन्न आकार और जटिलता के ग्राफ होवो हय। तदनुसार, अनुप्रयोग के अंतर्निहित खनन एल्गोरिदम के लिए अलग-अलग आवश्यकताएं हय। ई अध्याय में, हम विभिन्न प्रकार के ग्राफ खनन आउर प्रबंधन एल्गोरिदम के एगो सर्वेक्षण प्रदान करबई। हम कई अनुप्रयोग पर भी चर्चा करबई, जे ग्राफ प्रतिनिधित्व पर निर्भर करई हई। हम चर्चा करबई कि कैसे विभिन्न ग्राफ खनन एल्गोरिदम के विभिन्न अनुप्रयोग के लेल अनुकूलित कैल जा सकई हई। अंत में, हम भविष्य के अनुसंधान के महत्वपूर्ण तरीकों पर चर्चा करेंगे। |
3d7348c63309ddb68b4e69782bc6bf516bb1ced7 | ई पेपर सार्वभौमिक लाइन अनुप्रयोग (90-270 Vrms) के लेल उपयुक्त उच्च-स्टेप-डाउन ट्रांसफार्मरलेस सिंगल-स्टेज सिंगल-स्विच एसी/डीसी कन्वर्टर प्रस्तुत करई हई। टोपोलॉजी एक बक्-टाइप पावर-फैक्टर करेक्शन (पीएफसी) सेल के एक बक्-बूस्ट डीसी / डीसी सेल के साथ एकीकृत करो हय और इनपुट पावर के एक हिस्सा सीधे पहले पावर प्रोसेसिंग के बाद आउटपुट से जुड़ल होवो हय। इ प्रत्यक्ष शक्ति हस्तांतरण सुविधा और साझा कैपेसिटर वोल्टेज के साथ, कनवर्टर एक उच्च चरण-डाउन ट्रांसफार्मर के बिना कुशल शक्ति रूपांतरण, उच्च शक्ति कारक, मध्यवर्ती बस पर कम वोल्टेज तनाव (130 वी से कम) और कम आउटपुट वोल्टेज प्राप्त करे में सक्षम हय। ट्रांसफार्मर के अनुपस्थिति कनवर्टर के घटक संख्या और लागत के कम कर देई हई। अधिकांश बूस्ट-टाइप पीएफसी सेल के विपरीत, प्रस्तावित कनवर्टर के मुख्य स्विच दुनहु इंडक्टर करंट के सुपरपोजिशन के बजाय केवल डीसी/डीसी सेल के पीक इंडक्टर करंट के संभालई हई। प्रस्तावित सर्किट के विस्तृत विश्लेषण और डिजाइन प्रक्रिया के प्रयोगात्मक परिणाम द्वारा देल गेलय हय और सत्यापित कैल गेलय हय। |
0889019b395890f57bfae3ce7d8391649ae68de4 | सामुदायिक आधारित प्रश्न-उत्तर (सीक्यूए) सेवा में जमा कैल गेलय प्रश्न और उत्तर अभिलेखागार के विशाल पैमाना वेब पर महत्वपूर्ण सूचना और ज्ञान संसाधन हय। प्रश्न और उत्तर मिलान कार्य के येई प्रणाली में संग्रहीत ज्ञान के पुनः उपयोग करे के क्षमता के लेल बहुत महत्व देल गेल हई: ई आवर्ती प्रश्न के जौरे उपयोगकर्ता अनुभव के बढ़ाबे में उपयोगी हो सकई छलई। इ पत्र में, अनुवाद मॉडल और शब्द एम्बेडिंग दोनों के लाभ के एकीकृत करके एक शब्द एम्बेडिंग आधारित सहसंबंध (डब्ल्यूईसी) मॉडल प्रस्तावित कैल गेल हई। यादृच्छिक शब्द जोड़ी के देखते हुए, डब्ल्यूईसी प्रश्न और उत्तर जोड़े में उनकर सह-घटना के संभावना के स्कोर कर सकई हई, जबकि ई प्रशिक्षण समानांतर पाठ में दुर्लभ शब्द के नया जोड़े से निपटने के लेल निरंतर अंतरिक्ष शब्द प्रतिनिधित्व के निरंतरता अउर सहजता के लाभ उठा सकई हई। याहू पर एक प्रयोगात्मक अध्ययन! उत्तर डेटासेट और Baidu Zhidao डेटासेट इ नया विधि के आशाजनक दिखावो हय |
31ace8c9d0e4550a233b904a0e2aabefcc90b0e3 | चेहरा के प्रतिनिधित्व चेहरा के पहचान प्रणाली के एगो महत्वपूर्ण चरण छलई। एक इष्टतम चेहरा प्रतिनिधित्व भेदभावपूर्ण, मजबूत, कॉम्पैक्ट, और बहुत आसान होना चाहिए। जबकि कैगो हस्तनिर्मित अउर सीखने-आधारित प्रतिनिधित्व के प्रस्ताव देल गेल हई, सुधार के लेल पर्याप्त जगह अभीयो मौजूद छलई। ई पेपर में, हम चेहरा के प्रतिनिधित्व के लेल एगो बहुत आसान-से-इंस्टॉल गहरी सीखना फ्रेमवर्क प्रस्तुत करई छी। हमार विधि गहरा नेटवर्क के एगो नया संरचना पर आधारित हई (जेकरा पिरामिड सीएनएन कहल जाई हई) । प्रस्तावित पिरामिड सीएनएन एक लालची-फिल्टर-और-डाउन-नमूना संचालन को अपनाता है, जो प्रशिक्षण प्रक्रिया को बहुत तेज़ और कंप्यूटेशन कुशल बनाने में सक्षम बनाता है। एकर अलावा, पिरामिड सीएनएन के संरचना स्वाभाविक रूप से बहु-पैमाना के चेहरा के प्रतिनिधित्व में सुविधा साझा करे में शामिल हो सको हय, जेकरा से परिणामी प्रतिनिधित्व के भेदभावपूर्ण क्षमता बढ़ जा हय। हमार मूल नेटवर्क केवल 8 आयाम प्रतिनिधित्व के साथ उच्च मान्यता सटीकता (85.8% एलएफडब्ल्यू बेंचमार्क पर) प्राप्त करे में सक्षम हय। जब फीचर-शेयरिंग पिरामिड सीएनएन के विस्तार कैल जाई हई, त हमार सिस्टम एलएफडब्ल्यू बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन (97.3%) प्राप्त करई छलई। हम सामाजिक नेटवर्क पर वास्तविक चेहरा के छवियों के एक नया बेंचमार्क भी पेश करते हैं और मान्य करते हैं कि हमारे प्रस्तावित प्रतिनिधित्व में सामान्यीकरण की अच्छी क्षमता है। |
4281046803e75e1ad7144bc1adec7a3757de7e8d | हाल के वर्ष में उदाहरण-आधारित बनावट संश्लेषण एल्गोरिदम में महत्वपूर्ण प्रगति देखल गेल हई। एगो उदाहरण बनावट के ध्यान में रखइत, ई विधियाँ एगो बड़ बनावट उत्पन्न करई हई जे उपयोगकर्ता के आवश्यकता के अनुरूप होई हई। इ अत्याधुनिक रिपोर्ट में, हम तीन लक्ष्य प्राप्त करे के लक्ष्य रखई हई: (1) एगो ट्यूटोरियल प्रदान करनाई जे पाठक के लेल अनुसरण करनाई आसान हई जे पहिले से ही विषय से परिचित ना हई, (2) एगो व्यापक सर्वेक्षण करनाई अउर विभिन्न विधियन के तुलना करनाई, अउर (3) भविष्य के काम के लेल एगो दृष्टि के स्केच करनाई जे पाठकों के प्रेरित करे अउर मार्गदर्शन करे में मदद कर सकई हई जे बनावट संश्लेषण अनुसंधान में रुचि रखई हई। हम मौलिक एल्गोरिदम के साथे-साथ बनावट संश्लेषण के विस्तार और अनुप्रयोग के कवर करो हय। |
21d470547b836d6e561a1cc86f24bbb6d1ee83b1 | शारीरिक गतिविधि में भागीदारी के लेल अउर चोट के जोखिम के कम करे के लेल बुनियादी आंदोलन क्षमता आवश्यक हई, जे दुनहु जीवन भर स्वास्थ्य के प्रमुख तत्व छलई। स्क्वाट आंदोलन पैटर्न यकीनन खेल प्रदर्शन में सुधार करे, चोट के जोखिम के कम करे और आजीवन शारीरिक गतिविधि के समर्थन करे के लेल आवश्यक सबसे प्राथमिक और महत्वपूर्ण मौलिक आंदोलन में से एगो छलई। वर्तमान साक्ष्य के आधार पर, ई पहला (1 में से 2) रिपोर्ट आधार प्रशिक्षण अभ्यास के रूप में बैक स्क्वाट के तकनीकी प्रदर्शन के विघटन करो हय और एक नया गतिशील स्क्रीनिंग उपकरण प्रस्तुत करो हय जे कार्यात्मक घाटे के पहचान के तकनीक के शामिल करो हय जे स्क्वाट प्रदर्शन और चोट प्रतिरोधक क्षमता के सीमित करो हय। अनुवर्ती रिपोर्ट में मूल्यांकन उपकरण में प्रस्तुत प्रत्येक कार्यात्मक घाटे के लिए लक्षित सुधारात्मक पद्धति के रूपरेखा तैयार कैल जाई हई। |
3037897d2fd1cc72dfc5a5b79cf9c0e8cdae083e | मल्टीमोडल वीडियो के शब्दार्थ विश्लेषण के उद्देश्य वैचारिक स्तर पर रुचि के खंड के अनुक्रमण करनाई हई। ई लक्ष्य तक पहुँचने के लेल, एकरा मे कय सूचना प्रवाह के विश्लेषण के आवश्यकता होई हई। विश्लेषण में कुछ बिंदु पर येई धारा के फ्यूज कैल जाए के चाहि। इस पेपर में, हम दो वर्गों के संलयन योजनाओं, अर्थात् प्रारंभिक संलयन और देर से संलयन पर विचार करते हैं। पूर्व विशेषता स्थान में रूप के मिलाबई हई, बाद वाला शब्दार्थ स्थान में रूप के मिलाबई हई। हम 184 घंटे के प्रसारण वीडियो डेटा और 20 सिमेंटिक अवधारणाओं के लिए प्रयोग द्वारा दिखाते हैं, कि देर से संलयन अधिकांश अवधारणाओं के लिए थोड़ा बेहतर प्रदर्शन देता है। हालांकि, ऊ अवधारणा के लेल जहां प्रारंभिक संलयन बेहतर प्रदर्शन करई हई, अंतर अधिक महत्वपूर्ण छलई। |
fc211e6b7a112982bd96a9aa04144a0a06e86a97 | ई पेपर एगो इंटरलेव्ड शून्य वोल्टेज संक्रमण (जेडवीटी) पीडब्लूएम बक कन्वर्टर के प्रस्ताव रखई हई। प्रस्तावित कनवर्टर में दो समान बक्स कनवर्टर मॉड्यूल और एक सहायक सर्किट शामिल हय। सहायक सर्किट मुख्य स्विच के लेल शून्य वोल्टेज स्विचिंग स्थिति प्रदान करई हई। एकरा अलावा, सहायक स्विच और डायोड के लिए शून्य वर्तमान स्विचिंग स्थिति प्राप्त कैल जा हय। प्रस्तावित सहायक स्विच के साथ इंटरलेव्ड बक कन्वर्टर के विश्लेषण कैल गेल हई। सैद्धांतिक विश्लेषण के वैधता के सही ठहरावे के लेल 100 KHz पर काम करे वाला 300W ZVT इंटरलीव्ड बक कन्वर्टर के सिमुलेशन परिणाम के प्रस्तुत कैल गेल हई। |
0407d72c2e773aec18a4be6e2bcbdf1f91f032bb | ई पेपर पूछई हई कि संगठन में नेतृत्व के भूमिका के जटिलता सिद्धांत कैसे सूचित करई हई। जटिलता सिद्धांत जटिल रूप से परस्पर क्रिया करे वाला प्रणालि के विज्ञान हय; इ ऐसन प्रणालि में बातचीत और अनुकूलन के प्रकृति के पता लगावो हय और ऊ उभरने, नवाचार और फिटनेस जैसन चीज के कैसे प्रभावित करो हय। हम तर्क दे हती कि जटिलता सिद्धांत नेतृत्व के प्रयास के उन व्यवहार पर केंद्रित करो हय जे संगठनात्मक प्रभावशीलता के सक्षम करो हय, प्रभावशीलता के निर्धारित करे या निर्देशित करे के विपरीत। जटिलता विज्ञान मनोविज्ञान और सामाजिक मनोविज्ञान (जैसे, मानव संबंध मॉडल) में भारी निवेश कैल गेल दृष्टिकोण से नेतृत्व के अवधारणा के विस्तार करो हय, जेकरा मे गतिशील प्रणालि और परस्पर संबंध के प्रबंधन के प्रक्रिया शामिल हय। हम संगठनात्मक जटिलता के एगो परिभाषा विकसित करई हई अउर एकरा नेतृत्व विज्ञान पर लागू करई हई, जटिलता अउर प्रभावशीलता के सक्षम करे के लेल रणनीति पर चर्चा करई हई, अउर जटिलता सिद्धांत अउर वर्तमान में अन्य महत्वपूर्ण नेतृत्व सिद्धांत के बीच संबंध में गहराई से चर्चा करई हई। सामाजिक और तकनीकी शिक्षा के क्षेत्र में अनुसंधान रणनीतियों के लिए संभावित निहितार्थों के चर्चा के साथ पेपर समाप्त होता है। |
2d59338108d3333890089305f15a60b6e5f00c54 | जेस्टोर संग्रहण के आपके उपयोग से जेस्टोर के उपयोग के नियम और शर्तों के आपके स्वीकृति के संकेत मिलो हय, जे http://www.jstor.org/page/info/about/policies/terms.jsp पर उपलब्ध हय। जेएसटीओआर के उपयोग के नियम और शर्तें, आंशिक रूप से प्रदान करो हय कि जब तक कि आप पूर्व अनुमति प्राप्त नए कर लेवे हय, आप कोनो पत्रिका के पूरा अंक या लेख के कई प्रतियां डाउनलोड नए कर सको हय, और आप जेएसटीओआर संग्रह में सामग्री के उपयोग केवल अपन व्यक्तिगत, गैर-वाणिज्यिक उपयोग के लिए कर सको हय। |
3813fade6b111f08636ad220ef32bd95b57d3e03 | इ पेपर में दो-चरण स्विच-कैपेसिटर (एससी) डीसी-डीसी कन्वर्टर्स के सैद्धांतिक प्रदर्शन सीमा पर चर्चा कैल गेल हई। कैपेसिटर के एक निश्चित संख्या के लिए, प्राप्त योग्य डीसी रूपांतरण अनुपात के पूर्ण सेट पायल जा हय। अधिकतम स्टेप-अप या स्टेप-डाउन अनुपात k t h फाइबोनैचि संख्या द्वारा देल जाई हई, जबकि कोनो भी एससी सर्किट में आवश्यक स्विच के संख्या पर सीमा 3k 2 हई। व्यावहारिक निहितार्थ, जे कई एससी कनवर्टर उदाहरणों द्वारा चित्रित कियल गलय हा, में एक निश्चित अनुप्रयोग के लिए आवश्यक घटकों के संख्या में बचत और एससी कनवर्टर के निर्माण करे के क्षमता शामिल हय जे इनपुट वोल्टेज भिन्नता के एक विस्तृत श्रृंखला पर आउटपुट वोल्टेज विनियमन और उच्च रूपांतरण दक्षता के बनाए रख सको हय। आउटपुट प्रतिरोध और प्रभावशीलता के लिए पाए गए सीमाओं के एससी कन्वर्टर्स के चयन और तुलना के लिए उपयोग किया जा सकता है। |
7cde4cf792f2be12deb8d5410170a003375397d5 | पेपर में ऑन-चिप, कम-शक्ति अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त स्विच-कैपेसिटर डीसी-डीसी कन्वर्टर्स (चार्ज पंप) के वर्णन कियल गलय हा। प्रस्तावित कॉन्फ़िगरेशन दो समान लेकिन विपरीत-चरण एससी कन्वर्टर्स के समानांतर में जोड़ने पर आधारित हय, इ प्रकार अलग बूटस्ट्रैप गेट ड्राइवर के आवश्यकता के समाप्त करो हय। हम उभरते हुए बहुत कम बिजली के वीएलएसआई अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित करो हय जैसे कि बैटरी चालित या स्व-चालित सिग्नल प्रोसेसर जेजा उच्च बिजली रूपांतरण दक्षता महत्वपूर्ण हय और जहां बिजली के स्तर मिलीवाट रेंज में हय। कंडक्शन और स्विचिंग हानि के स्विचिंग आवृत्ति और घटक आकार के संदर्भ में डिजाइन अनुकूलन के अनुमति देवे के लेल मानल जाई हई। एक प्रायोगिक, पूरी तरह से एकीकृत, 10MHz वोल्टेज डबलर के ओपन-लूप और क्लोज-लूप ऑपरेशन के वर्णन कियल गलय हा। डबलर में 2V या 3V इनपुट होवो हय और 5mW लोड तक 3.3V या 5V आउटपुट उत्पन्न करो हय। मानक 1.2μ सीएमओएस तकनीक में निर्मित कनवर्टर सर्किट चिप क्षेत्र के 0.7 मिमी लेवो हय। |
bbad8eb4fd80411f99b08a5b2aa11eaed6b6f51a | एक कॉम्पैक्ट परिपत्र रूप से ध्रुवीकृत (सीपी) सह-डिज़ाइन कैल गेल फ़िल्टरिंग एंटीना के रिपोर्ट कैल गेल हई। उपकरण एक पैच रेडिएटर पर आधारित हय जे एक बैंडपास फिल्टर के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत हय जे युग्मित स्ट्रिपलाइन ओपन-लूप प्रतिध्वनि के से बनल हय, जेकरा एक प्रणाली के रूप में एक साथे डिज़ाइन कैल गेलय हय। प्रस्तावित डिजाइन में, पैच एक साथ रेडिएटर और फिल्टर के अंतिम चरण के अनुनाद के रूप में कार्य करो हय, जेकरा परिणामस्वरूप 0.53λ0 × 0.53λ0 × 0.07λ0 के एक छोटे समग्र रूप कारक के साथ एक कम प्रोफ़ाइल एकीकृत विकिरण और फ़िल्टरिंग मॉड्यूल होवो हय। इ दिखाएल गेल हई कि फ़िल्टरिंग सर्किट न केवल आवृत्ति चयनात्मकता के सुनिश्चित करई हई बल्कि प्रतिबाधा मिलान कार्यक्षमता भी प्रदान करई हई, जे प्रतिबाधा अउर अक्षीय अनुपात बैंडविड्थ दुनु के चौड़ा करे के लेल काम करई हई। डिजाइन कैल गेल फ़िल्टरिंग एंटीना के निर्माण और मापन कैल गेलय हल, प्रयोगात्मक रूप से एक एस 11 <; -13.5 डीबी, 3 डीबी से कम के एक अक्षीय अनुपात और 3.77 से 4.26 गीगाहर्ट्ज़ के बैंडविड्थ पर 5.2 डीबीआई से अधिक के लाभ, यानी लगभग 12.2%, प्राप्त कैल गेलय हल, जे एकरा विभिन्न प्रकार के वायरलेस सिस्टम में एकीकरण के लिए एक उत्कृष्ट उम्मीदवार बनावो हय। एकीकृत फ़िल्टरिंग एंटीना के एक रैखिक रूप से ध्रुवीकृत संस्करण के भी प्रदर्शन कियल गलय हल। एकर अलावा, इ सत्यापित करे के लिए आगे पूर्ण-तरंग सिमुलेशन और प्रयोग कैल गेलय हल कि डिज़ाइन कैल गेलय सीपी फ़िल्टरिंग एंटीना विभिन्न शरीर के इशारों के साथे मानव शरीर के विभिन्न स्थितियों पर स्थापित होवे पर भी अपन गुणों के बनाए रखो हय। स्थिर प्रतिबाधा और विकिरण गुण एकरा बाहरी वायरलेस संचार के लिए पहनने योग्य एंटीना के रूप में एक उपयुक्त उम्मीदवार भी बनावो हय। |
31d15e69389efeda5e21adfa888dffa8018523c0 | |
21e1a50ead66ac791db4ae9afd917f2b3adf28cc | मिलीमीटर-वेव एमआईएमओ सिस्टम 5 जी वायरलेस मानकीकरण प्रयासों के लिए उम्मीदवार योजनाओं में से एक हय। येई संदर्भ में, येई लेख के मुख्य योगदान तीन गुना हई। सबसे पहले, हम इनडोर कार्यालय, शॉपिंग मॉल और आउटडोर सेटिंग्स में 2.9, 29 और 61 गीगाहर्ट्ज वाहक आवृत्ति के साथ समान ट्रांसमीटर-रिसीव लोकेशन जोड़े पर माप के समानांतर सेट के वर्णन करो हय। इ माप प्रसार, अवरुद्ध और सामग्री पैठण हानि पर अंतर्दृष्टि प्रदान करो हय, और प्रणाली डिजाइन में आवश्यक प्रमुख तत्व के व्यावहारिक रूप से एमएम-वेव सिस्टम के व्यवहार्य बनावे के लिए प्रदान करो हय। दोसर, इ तत्व में से एगो हाइब्रिड बीमफॉर्मिंग हई जे बड़का एंटीना आयाम के जौरे सरणी लाभ के प्राप्त करके बेहतर लिंक मार्जिन के लेल आवश्यक छलई। पूरी तरह से लचीले हाइब्रिड बीमफॉर्मर के वर्ग से, हम मिमी-वेव सिस्टम के उच्च डेटा-रेट आवश्यकता के पूरा करे के दिशा में दिशात्मक बीमफॉर्मर के एक मजबूत वर्ग के वर्णन करई हई। तीसरा, इ डिजाइन अंतर्दृष्टि के लाभ उठाके, हम फेर 28 गीगाहर्ट्ज पर एक प्रयोगात्मक प्रोटोटाइप प्रणाली के वर्णन करई हई जे डाउनलिंक अउर अपलिंक दुनु पर उच्च डेटा दर के एहसास करई हई अउर बाहरी अउर इनडोर गतिशीलता परिदृश्य में येई दर के मज़बूती से बनाए रखई हई। रेडियो आवृत्ति चुनौति के बावजूद बड़े सिग्नल नक्षत्र आकार के बनाए रखे के अलावा, इ प्रोटोटाइप मिमी-वेव चैनल के दिशात्मक प्रकृति के लाभ उठावो हय ताकि मिमी-वेव बेस स्टेशनों के बीच निर्बाध बीम स्विचिंग और हैंडओवर के प्रदर्शन कैल जा सके, जेकरा से गैर-लाइन-ऑफ-सइट लिंक में पथ के नुकसान और मिमी-वेव आवृत्ति पर सामना कैल जाए वाला बाधा के दूर कैल जा सको हय। |
ebbe56d235e0812d99609d4cff98473bfb5a7e33 | विभिन्न मल्टीमीडिया सेवाओं और हॉटस्पॉट क्षेत्रों में बड़े डेटा ट्रैफ़िक के लिए बढ़ती मांग के कारण, एलटीई प्रणाली और डब्ल्यूएलएएन प्रौद्योगिकियों के इंटरवर्किंग ने हाल ही में बहुत ध्यान आकर्षित कैलकय हय। मौजूदा शोध अध्ययन ने ज्यादातर नेटवर्क परत पर इ दुनहु वायरलेस संचार मानकों के लिए युग्मन वास्तुकला के जांच कैलकय हा। हालांकि, वर्तमान आर्किटेक्चर में, कई महत्वपूर्ण समन्वय कार्य और संयुक्त अनुकूलन कुशलता से पूरा नए कियल जा सको हय। इ समस्या से निपटे के लेल, एगो नया सीबीएस समाधान प्रस्तावित कैल गेल हई, जे वास्तविक अर्थ में अभिसरण के लेल परत 2 पर विभिन्न आरएटी के एकीकृत करई हई। हम एकीकृत प्रोटोकॉल स्टैक डिजाइन कर रहल हई जोनमे LTE अउर WLAN सिस्टम दुनु के सभे मूल कार्य शामिल हई। फेर हम इ दुन्नो आर ए टी के संयुक्त प्रबंधन के लेल एगो अभिसरण आर्किटेक्चर, आर एम सी सबलेयर के प्रस्ताव रखई छियई। प्रस्तावित सीबीएस समाधान नरम हस्तांतरण, गारंटीकृत क्यूओएस, एकल आईपी पते द्वारा अग्रेषण प्रबंधन और अनुकूलित बैंडविड्थ एकत्रीकरण सेवा के माध्यम से निर्बाध ऑफलोडिंग का समर्थन कर सकता है। अंत में, हमर सिमुलेशन और प्रारंभिक प्रयोग परिणाम भविष्य के मोबाइल अभिसरित नेटवर्क में सीबीएस समाधान के व्यवहार्यता और दक्षता के प्रदर्शित करो हय। |
3e5dbb5fd3460e020c321bc48b7d0fa6c3324dbc | पीजोइलेक्ट्रिक उपकरण और अल्ट्रासोनिक ट्रांसमिशन मीडिया के लिए समकक्ष सर्किट के उपयोग मूल रूप से इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए इरादा सिम्युलेटर में इलेक्ट्रॉनिक्स और अल्ट्रासोनिक भागों के सह-अनुकरण के लिए कियल जा सको हय। कुशल प्रणाली-स्तर अनुकूलन प्राप्त करे के लिए, सिस्टम में अल्ट्रासाउंड सिग्नल के सही, पूर्ण आयाम के अनुकरण करना महत्वपूर्ण हय, काहेकी इ गतिशील रेंज, सर्किट शोर और बिजली खपत के संबंध में इलेक्ट्रॉनिक्स पर आवश्यकता के निर्धारित करो हय। ई पेपर समकक्ष सर्किट के उपयोग करइत पल्स-इको सिस्टम के सिमुलेशन में अल्ट्रासाउंड सिग्नल के सही, पूर्ण आयाम प्राप्त करे के विधि के प्रस्तुत करई हई। ई विवर्तन के कारण हानि अउर इलेक्ट्रॉनिक्स अउर पीजोइलेक्ट्रिक ट्रांसड्यूसर के जोड़े वाला केबल के प्रभाव के ध्यान में रखके प्राप्त कैल जाई छलई। अल्ट्रासाउंड पल्स के प्रसारण माध्यम के मॉडल करे वाला ट्रांसमिशन लाइन में प्रवाहकीय हानि के अपवर्तन के कारण हानि के मॉडल करे के लिए उपयोग कैल जा हय। परिणाम से पता चलई हई कि प्रतिध्वनि के अनुकरणित आयाम निकट अउर दूर दुनु क्षेत्र में मापल गेल मूल्य के पालन करई हई, लगभग 10% के ऑफसेट के जौरे। एक समाक्षीय केबल के उपयोग प्रेरण और संधारित्रता के परिचय देवो हय जे प्राप्त प्रतिध्वनि के आयाम के प्रभावित करो हय। जब केबल लंबाई 0.07 मीटर और 2.3 मीटर के बीच भिन्न होवो हलय, तओ 60% के आयाम भिन्नता के देखल गेलय हल, जेकरा मे सिमुलेशन द्वारा समान भिन्नता के भविष्यवाणी कैल गेलय हल। प्राप्त परिणाम में उच्च सटीकता से पता चलई हई कि इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन अउर सिस्टम अनुकूलन अकेले सिस्टम सिमुलेशन पर निर्भर हो सकई हई। इ अल्ट्रासाउंड प्रणालि के लक्षित एकीकृत इलेक्ट्रॉनिक्स के विकास के सरल बनावो हय। |
60afb1828de4efa1588401f87caa55ac3a0cd820 | एड्रेनार्चे के पहले संकेतों के 3 महीने बाद एक 9 वर्षीय लड़की में हाइड्रेडेंटाइटिस सप्पुरेटिव विकसित हुआ। इ तरह के एक करीबी काल संबंधी संबंध इ परिकल्पना के अनुरूप हय कि रोग एंड्रोजन पर निर्भर हय। 2% से कम रोगिय के 11 वर्ष की आयु से पहले रोग के शुरुआत होवो हय। हमर मरीज के असाधारण रूप से जल्दी शुरू होवे वाला उम्र के आंशिक रूप से इ तथ्य से समझायल जा सकई हई कि ऊ जल्दी से किशोरावस्था में रहई। |
7f60b70dede16fe4d7b412674929b4805c9b5c95 | हाइड्राडेनिटिस सप्पुरेटिव (एचएस) बगल के, एनोजेनिटल और, शायद ही कभी, स्तन और खोपड़ी के क्षेत्रों में अपोक्राइन पसीना ग्रंथि-असर वाली त्वचा के एक पुरानी सप्पुरेटिव निशान वाला रोग हय। पुरुष के तुलना में महिला अधिक आम तौर पर प्रभावित होवो हय और इ आमतौर पर यौवन काल में या बाद में देखल जा हय। हम रिपोर्ट कर रहलियो ह कि दूगो लड़की के प्रीपबर्टल हाइड्रेडिनिटिस सप्पुरेटिव हलइ, जेकर प्रारंभिक प्रस्तुति यौवन के कोनो भी संकेत से पहिले हलइ। इ प्रारंभिक शुरुआत बहुत दुर्लभ हय और एकर कारण अज्ञात हय। पूर्व- यौवन के बच्चा में गंभीर बीमारी देखल जा सकई हई अउर ई मामला में सर्जिकल हस्तक्षेप प्रभावी छलई। |
8b85f287c144aad5ff038ec0b140e0c4e210990b | महत्वपूर्ण हाइड्रेडनेटाइटिस सप्पुरेटिव (एचएस) एगो पुरानी दुर्बल करे वाला त्वचा रोग हई जेकर कोई सार्वभौमिक रूप से प्रभावी उपचार ना हई। आमतौर पर युवावस्था में हल्के उप- त्वचीय नोड्यूल के साथ मौजूद रोगी जे त्वचा के गांठ के गठन में प्रगति कर सको हय। एचएस के उपचार में एंटीएंड्रोजन के उपयोग कैल गेल हई, अउर अध्ययन मुख्य रूप से वयस्क रोगी पर केंद्रित छलई। अवलोकन हम एचएस के जौरे 3 बाल रोग के मामला श्रृंखला प्रस्तुत करई हई जिनका मौखिक फिनैस्टराइड के जौरे सफलतापूर्वक इलाज कैल गेल रहई, जेकरा परिणामस्वरूप रोग के भड़क के आवृत्ति अउर गंभीरता में कमी आईल रहई अउर कोनो महत्वपूर्ण प्रतिकूल प्रभाव ना रहई। निष्कर्ष और प्रासंगिकता फिनैस्टराइड एक चिकित्सीय विकल्प हय जे एचएस के साथे बाल रोगिय के लिए लाभ प्रदान करो हय। आगे के संभावनावादी डेटा और यादृच्छिक नियंत्रित अध्ययन इ बीमारी के प्रबंधन में उपयोगी जानकारी प्रदान करतय। |
e72e10ad6228bd3dcee792f6f571c5ffed37266f | हाइड्राडेनिटिस सप्पुरेटिव (एचएस) एगो बोझिल बीमारी हई अउर एकरा रोगिय के जीवन के पाठ्यक्रम के प्रभावित करे के क्षमता छलई। ई बच्चा में एगो दुर्लभ बीमारी हई, अउर येई प्रकार के रिकॉर्ड कैल गेल साहित्य दुर्लभ छलई। इ लेख बच्चों और किशोरों में एचएस के लिए चिकित्सीय विकल्पों के समीक्षा करो हय, और वयस्कों के तुलना में इ आयु समूह में रोगी के इलाज में विशेष अंतर या चुनौतियों पर प्रकाश डालो हय। एचएस वाला बाल रोगियों के काम-अप में संभावित अंतःस्रावी सह-रोग और मोटापे पर विचार शामिल होना चाहिए। घावों के चिकित्सा उपचार में स्थानीय क्लिंडमाइसिन शामिल हो सको हय। प्रणालीगत चिकित्सा में एनाल्जेसिक्स, क्लिंडमाइसिन और रिफैम्पिसिन, फिनास्टेरइड, कॉर्टिकोस्टेरॉइड्स या ट्यूमर नेक्रोसिस फैक्टर अल्फा (TNFα) ब्लॉकर्स शामिल हो सको हय। सुपरइन्फेक्शन के उचित उपचार कैल जाए के चाहि। निशान वाला घाव आमतौर पर सर्जरी के आवश्यकता होवो हय। |
f4f6ae0b10f2cc26e5cf75b4c39c70703f036e9b | पृष्ठभूमि यद्यपि त्वचा रोग अक्सर रोगी और समाज दुनु के लेल तुरंत दिखाई देई हई, लेकिन ओकर कारण होए वाला रोग के परिभाषा केवल खराब छलई। इ सुझावल गेल हई कि जीवन के गुणवत्ता के उपाय त्वचा रोग के एगो प्रासंगिक सरोगेट उपाय हो सकई हई। हाइड्राडेनिटिस सप्पुरेटिव (एचएस) दर्दनाक फट और बदबूदार निर्वहन के तरफ ले जाई हई अउर महत्वपूर्ण डिग्री के रोगजनकता के कारण मानल जाई छलई। जीवन के गुणवत्ता में परिणामी गिरावट के पहिले मात्रात्मक रूप से मूल्यांकन नए कियल गेलय हल, हालांकि ऐसा मूल्यांकन एचएस में रोग के गंभीरता के एक प्रासंगिक माप बना सको हय। उद्देश्य एचएस के रोगी में जीवन के गुणवत्ता में गिरावट के मापे के लिए। कुल मिलाके, एचएस से पीड़ित 160 मरीज के संपर्क कैल गेल रहई। निम्नलिखित डेटा एकत्र कैल गेलय हल: जीवन के गुणवत्ता डेटा (डर्माटोलॉजी लाइफ क्वालिटी इंडेक्स, डीएलक्यूआई प्रश्नावली), मूल जनसांख्यिकीय डेटा, स्थिति के शुरुआत में आयु और प्रति माह दर्दनाक घावों के औसत संख्या। परिणाम इ अध्ययन में एक सौ चौदह रोगिय के शामिल कैल गेलय हल। रोगिय के औसत +/- SD आयु 40. 9 +/- 11. 7 वर्ष, शुरुआत में औसत +/- SD आयु 21. 8 +/- 9. 9 वर्ष और रोग के औसत +/- SD अवधि 18. 8 +/- 11. 4 वर्ष हलय। मरीज के औसत +/- SD DLQI स्कोर 8. 9 +/- 8. 3 अंक के रहई। 10 डीएलक्यूआई प्रश्नों में से उच्चतम औसत स्कोर प्रश्न 1 के लिए दर्ज कैल गेलय हल, जे दर्द, दर्द, डंक या खुजली के स्तर (औसत 1.55 अंक, मध्य 2 अंक) के माप हय। मरीज के औसतन 5.1 घाव प्रति माह के अनुभव होवो हलय। निष्कर्ष एचएस उच्च डिग्री के रोगाणुता के कारण बनो हय, रोग द्वारा उत्पन्न दर्द के स्तर के लिए उच्चतम स्कोर प्राप्त होवो हय। एचएस के लेल औसत डीएलक्यूआई स्कोर पहिले से अध्ययन कैल गेल त्वचा रोग के तुलना में अधिक रहई, अउर प्रति महीना घाव द्वारा व्यक्त रोग के तीव्रता के जौरे सहसंबद्ध रहई। ई सुझाव देई हई कि डीएलक्यूआई एचएस में भविष्य के चिकित्सीय परीक्षण में एगो प्रासंगिक परिणाम माप हो सकई हई। |
2bf11b00938e73468e3ab02dfe678985212f1aea | मोबाइल स्थान-आधारित सेवाएं पनप रही हय, उपयोगकर्ता द्वारा दौरा कियल गेल स्थानों के बारे में बारीक अनाज वाला स्थान-समय डेटा एकत्र करे के एक अभूतपूर्व अवसर प्रदान कर रहले हा। मानव गतिशीलता पर स्थापित शोध समस्या के समाधान के लेल ई बहु-आयामी डेटा स्रोत नया संभावना प्रदान करई हई, लेकिन ई नया मोबाइल अनुप्रयोग अउर सेवा के विकास के लेल रास्ता भी खोलई हई। इ काम में हम उपयोगकर्ता व्यवहार के विभिन्न पहलुओं द्वारा पेश कैल गेलय भविष्यवाणी शक्ति के पता लगाकर, अगले स्थान के भविष्यवाणी करे के समस्या के अध्ययन करो हय। हम सबसे पहिले दुनिया भर के 5 मिलियन से अधिक स्थानों पर लगभग 1 मिलियन फ़ॉर्सक्वायर उपयोगकर्ताओं द्वारा किए गए लगभग 35 मिलियन चेक-इन का विश्लेषण करते हैं, जो पांच महीने की अवधि में फैला हुआ है। फेर हम ऐसन सुविधा के एगो सेट प्रस्तावित करई छी जेकर उद्देश्य उपयोगकर्ता के आंदोलन के चलावे वाला कारक के पकड़लई हई। हमार विशेषता स्थान के प्रकार के बीच संक्रमण, स्थान के बीच गतिशीलता प्रवाह, और उपयोगकर्ता चेक-इन पैटर्न के स्थान-समय विशेषता के बारे में जानकारी के शोषण करो हय। हम आगे अपन अध्ययन के विस्तार कर रहल हई, जोनमे दुगो पर्यवेक्षित सीखने के मॉडल में सभे व्यक्तिगत विशेषता के संयोजन कैल गेल हई, जे रैखिक प्रतिगमन अउर एम 5 मॉडल पेड़ पर आधारित छलई, जेकर परिणामस्वरूप उच्च समग्र भविष्यवाणी सटीकता होई हई। हम पाते हैं कि कई विशेषताओं के संयोजन पर आधारित पर्यवेक्षित पद्धति पूर्वानुमान सटीकता के उच्चतम स्तर प्रदान करती हैः पूर्वानुमान सूची में हजारों उम्मीदवार वस्तुओं के बीच, एम 5 मॉडल पेड़ दो उपयोगकर्ता चेक-इन में से एक को शीर्ष पचास स्थानों में रैंक करने में सक्षम हैं। |
011dcf6b9fa8d64e508ecead47c1a9a9521a3e59 | डेटा के बढ़ता मात्रा और विविधता दृश्य विश्लेषण के लिए अवसर और चुनौतियां दोनों पेश करो हय। व्यवसाय, सुरक्षा, सामाजिक मीडिया अउर स्वास्थ्य सेवा के लेल मूल्यवान अंतर्दृष्टि अउर नया समाधान प्रदान करे के लेल बड़का डेटा के लेल येई चुनौतियों के संबोधित करे के आवश्यकता छलई। समय संबंधी घटना अनुक्रम विश्लेषण के मामले में ई डेटा में घटना के संख्या अउर समय संबंधी अनुक्रम पैटर्न के विविधता हई जे दृश्य विश्लेषणात्मक उपकरण के उपयोगकर्ता के चुनौती देई हई। ई पेपर विश्लेषणात्मक फोकस के तेज करे के लेल 15 रणनीति के वर्णन करई हई जेकर उपयोग विश्लेषक डेटा के मात्रा अउर पैटर्न के विविधता के कम करे के लेल कर सकई हई। रणनीति के चार समूह के प्रस्ताव दिहल गेल हई: (1) निष्कर्षण रणनीति, (2) कालानुक्रमिक तह, (3) पैटर्न सरलीकरण रणनीति, अउर (4) पुनरावर्ती रणनीति। प्रत्येक रणनीति के लिए, हम मात्रा और/या विविधता पर इ रणनीति के उपयोग और प्रभाव के उदाहरण प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, 20 केस स्टडी के चयन कैल गेल हई जे या त अपन स्वयं के काम, साहित्य, चाहे उन व्यक्ति के ईमेल साक्षात्कार के आधार पर एकत्र कैल गेल हई जे विश्लेषण अउर डेवलपर्स के विश्लेषण के संचालन कलई जे विश्लेषक के उपकरण के उपयोग करते देखले रहई। अंत में, हम चर्चा करबई कि ई रणनीतिय के कैसे संयोजित कैल जा सकई हई अउर 10 वरिष्ठ घटना अनुक्रम विश्लेषक के फीडबैक पर रिपोर्ट कैल जा सकई हई। |
fe4f36731311fa013cd083a7e3c961f392325afc | |
bff411fd40bf3e40c9b4f61554dc3370710e2d43 | डीसी-डीसी कनवर्टर के लिए 20 (24V इनपुट और 1.2V आउटपुट) के सख्त इनपुट-टू-आउटपुट रूपांतरण अनुपात (सीआर) के साथ, दो चरण कैस्केड आर्किटेक्चर को लागू करना आसान है, लेकिन खराब दक्षता और दोगुनी संख्या में बिजली के घटकों से पीड़ित हैं। ई पेपर एगो प्रस्तावित अनुकूली ऑन-ऑफ टाइम (एओ 2 टी) नियंत्रण के साथ एकल-चरण के समाधान प्रस्तुत करई हई। स्थिर स्थिति में, नियंत्रण बड़े सीआर के समायोजित करे के लिए एक अनुकूली ऑन-टाइम वैली करंट मोड नियंत्रण के रूप में काम करो हय। लोड ट्रांजिंट अवधि के दौरान, एक स्विचिंग चक्र के भीतर तेजी से लोड ट्रांजिंट प्रतिक्रिया प्राप्त करे के लिए, लोड के क्षणिक परिवर्तन के लिए ऑन- और ऑफ-टाइम दोनों अनुकूलन योग्य होवो हय। उच्च गति वर्तमान मोड नियंत्रण के सुविधा के लिए, एक सेंसरलेस वर्तमान डिटेक्शन सर्किट के भी प्रस्तावित कैल गेलय हय। 5MHz पर काम करे वाला, कनवर्टर 700mA पर अधिकतम दक्षता 89.8% और 2A पूर्ण भार पर 85% के दक्षता प्राप्त करई हई। 1.8A/200ns के लोड करंट स्वेव रेट के दौरान, वीओ पर अंडरशूट / ओवरशूट वोल्टेज क्रमशः 23mV और 37mV हय। |
e928564981b35eccc1035df3badf74de7611d9cc | ई लेख आंतरिक निर्णय नोड्स पर बहुभिन्नरूपी परीक्षण के साथ बहुवर्गीय निर्णय पेड़ों के प्रेरित करे के लिए एक एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करई हई। प्रत्येक परीक्षण के एक रैखिक मशीन के प्रशिक्षण और नियंत्रित तरीके से चर के समाप्त करके बनावल जा हय। अनुभवजन्य परिणाम प्रदर्शित करई हई कि एल्गोरिथ्म विभिन्न कार्य में छोट सटीक पेड़ के निर्माण करई हई। |
ada53a115e1551f3fbad3dc5930c1187473a78a4 | हम छवि के लिए एक नया वर्णक पेश करते हैं जो ऑब्जेक्ट श्रेणी मान्यता पर अच्छी सटीकता के साथ कुशल और कॉम्पैक्ट वर्गीकरण के निर्माण की अनुमति देता है। डिस्क्रिप्टर छवि पर बड़ी संख्या में कमजोर रूप से प्रशिक्षित ऑब्जेक्ट श्रेणी वर्गीकरणकर्ता के आउटपुट हय। प्रशिक्षित श्रेणिय के दृश्य अवधारणा के एक ऑन्कोलॉजी से चुनल गलय हा, लेकिन इरादा दृश्य के स्पष्ट विघटन के एन्कोड करे के नय हय। बल्कि, हम स्वीकार करई हई कि मौजूदा ऑब्जेक्ट श्रेणी वर्गीकरणकर्ता अक्सर श्रेणी के लेल न बल्कि सहायक छवि विशेषता के एन्कोड करई हई; अउर ई सहायक विशेषता के संयोजन से घटक श्रेणि शब्दार्थ अर्थ से संबंधित न दृश्य वर्ग के प्रतिनिधित्व कैल जा सकई हई। इ वर्णक के लाभ इ हय कि इ प्रभावी वर्गीकरणकर्ता (परीक्षण समय पर प्रभावी) जैसे रैखिक समर्थन वेक्टर मशीन के उपयोग करके छवि डेटाबेस के खिलाफ ऑब्जेक्ट-श्रेणी क्वेरी के अनुमति देवो हय, और इ इ क्वेरी के उपन्यास श्रेणियों के लिए अनुमति देवो हय। जब प्रतिनिधित्व प्रति छवि 200 बाइट तक कम हो जा हय, तब भी ऑब्जेक्ट श्रेणी मान्यता पर वर्गीकरण सटीकता कला के स्थिति (36% बनाम 42%) के साथे तुलनीय हय, लेकिन परिमाण के आदेश पर कम कम्प्यूटेशनल लागत पर। |
e99bd9fd681d64d209a462692fe80d8e28e0db1c | अब तक के अधिकांश शोध व्यक्तिगत स्तर के घटना के रूप में कर्मचारी सशक्तिकरण के संपर्क में छलई। इ अध्ययन में हम एक कार्य-इकाई-स्तर के निर्माण, सशक्तिकरण जलवायु के प्रस्ताव रखलई, अउर सशक्तिकरण के लेल मैक्रो अउर माइक्रो दृष्टिकोण के एकीकृत करे वाला एगो बहु-स्तरीय मॉडल के परीक्षण कलई। सशक्तिकरण वातावरण मनोवैज्ञानिक सशक्तिकरण से अनुभवजन्य रूप से अलग देखाएल गेलई अउर कार्य-इकाई प्रदर्शन के प्रबंधक रेटिंग से सकारात्मक रूप से जुड़ल रहई। पदानुक्रमित रैखिक मॉडलिंग के उपयोग कैके एगो क्रॉस-लेवल मध्यस्थता विश्लेषण से पता चललई कि मनोवैज्ञानिक सशक्तिकरण सशक्तिकरण जलवायु अउर व्यक्तिगत प्रदर्शन अउर नौकरी से संतुष्टि के बीच संबंध के मध्यस्थता कलई। |
0786d19321c380f98ade66e4c9c8c9380ac89beb | कई पदानुक्रमित बहु-लेबल वर्गीकरण प्रणाली प्रत्येक (उदाहरण, वर्ग) जोड़ी के लिए एक वास्तविक मूल्यवान स्कोर के भविष्यवाणी करो हय, उच्च स्कोर अधिक आत्मविश्वास के दर्शावो हय कि उदाहरण ऊ वर्ग से संबंधित हय। येई वर्गीकरणकर्ता येई स्कोर के वास्तविक लेबल सेट में परिवर्तित करे के उपयोगकर्ता पर छोड़ई हई, जे स्कोर के लेल एगो कट-ऑफ मूल्य लागू करई हई। येई वर्गीकरण के भविष्यवाणी प्रदर्शन के आमतौर पर सटीक-रिकॉल वक्र जैसन थ्रेसहोल्ड स्वतंत्र उपाय के उपयोग कैके मूल्यांकन कैल जाई हई। हालांकि, कई अनुप्रयोगों के लिए वास्तविक लेबल सेट और इ प्रकार एक स्वचालित लेबलिंग रणनीति के आवश्यकता होवो हय। इ लेख में, हम पदानुक्रमित बहु-लेबल वर्गीकरण में वास्तविक लेबलिंग करे के लिए विभिन्न विकल्प के प्रस्तुत और मूल्यांकन करो हय। हम एकल और एकाधिक सीमाओं दोनों के चयन की जांच करते हैं। गैर-पदानुक्रमित बहु-लेबल वर्गीकरण में कई थ्रेसहोल्ड चयन रणनीतियों के अस्तित्व के बावजूद, उन्हें पदानुक्रमित संदर्भ में सीधे लागू नहीं किया जा सकता है। प्रस्तावित रणनीतियों के दो मुख्य दृष्टिकोणों के भीतर लागू कियल जा हय: रुचि के एक निश्चित प्रदर्शन माप (जैसे एफ-माप या पदानुक्रमित हानि) के अनुकूलन, और भविष्यवाणिय में प्रशिक्षण सेट गुण (जैसे वर्ग वितरण या लेबल कार्डिनैलिटी) के अनुकरण। हम विभिन्न अनुप्रयोग डोमेन से 10 डेटासेट पर प्रस्तावित लेबलिंग योजना के प्रदर्शन के आकलन करो हय। हमार परिणाम से पता चलई हई कि कैगो थ्रेसहोल्ड के चयन करे से उपयुक्त लेखक में परिणाम हो सकई हई। Tel: +32(0) 9 331 36 93 Fax: +32(0) 9 221 76 73 ईमेल पता: [email protected] (Isaac Triguero), [email protected] (Celine Vens) प्रिप्रिंट 29 जनवरी, 2016 के Elsevier के सामने प्रस्तुत कैल गेल रहई। |
5a459e764726c4ffceba51c76baa7f511ee5b1b8 | भविष्य के कंप्यूटिंग वातावरण उपयोगकर्ता के डेस्कटॉप के प्रतिबंधों से मुक्त कर देवो हय। मोबाइल वातावरण के लिए अनुप्रयोगों को उपयोगकर्ता के लिए बेहतर सेवाएं प्रदान करने के लिए स्थिति जैसी प्रासंगिक जानकारी का लाभ उठाना चाहिए। ई पेपर में, हम साइबरगइड प्रोजेक्ट के प्रस्तुत कर रहलियो ह, जेकरा में हम एगो मोबाइल संदर्भ-जागरूक टूर गाइड के प्रोटोटाइप बना रहलियो ह। उपयोगकर्ता के वर्तमान स्थान के ज्ञान, साथ ही पिछला स्थान के इतिहास के उपयोग ऐसन सेवा के अधिक प्रदान करे के लिए कियल जा हय जे हम एक वास्तविक टूर गाइड से अपेक्षा करो हय। हम कई अलग-अलग हाथ से पकड़े जाए वाला प्लेटफॉर्म पर इनडोर और आउटडोर उपयोग के लिए विकसित विभिन्न साइबरग्यूड प्रोटोटाइप के वास्तुकला और विशेषताओं के वर्णन करो हय। हम एगो मोबाइल वातावरण में संदर्भ-जागरूक अनुप्रयोग विकास में उभरल सामान्य शोध मुद्दा पर भी चर्चा करई छी। |
31b6b7a1e00ada40a674f0fa13fa695245058f97 | संबंधित लेखक: मिशेल लिम सेर्न मी इंस्टीट्यूट ऑफ माइक्रोइंजीनियरिंग एंड नैनोइलेक्ट्रॉनिक्स (आईएमईएन), यूकेएम, 43600 बांगी, सेलांगोर, मलेशिया ईमेल: [email protected] सार: ई पेपर स्वायत्त एम्बेडेड माइक्रो-सिस्टम के भीतर उपयोग कैल जाए वाला सीएमओएस आधारित चार्ज पंप टोपोलॉजी के समीक्षा करई हई। इ चार्ज पंप संरचनाएं अपने सरलीकृत डायोड-बाधित, एकल-शाखाओं से घातीय प्रकार के लिए प्रमुख दहलीज ड्रॉप के साथ विकसित होलय हा, कम वोल्टेज संचालन के लिए परिष्कृत गेट और सब्सट्रेट नियंत्रण के साथ दोहरी-शाखाएं। प्रकाशित चार्ज पंप के आर्किटेक्चर, संचालन सिद्धांत और पंप अनुकूलन तकनीकों के आधार पर उनके पेशेवरों और विपक्षों के साथ तुलना और परिणामों के विपरीत के साथ समूहीकृत कियल गलय हा। विभिन्न चार्ज पंप टोपोलॉजी और उपयोग कैल जाए वाला योजना के पम्पिंग दक्षता, बिजली दक्षता, चार्ज ट्रांसफरबिलिटी, सर्किट जटिलता, पम्पिंग कैपेसिटर, फॉर्म फैक्टर और इष्टतम भार के साथ न्यूनतम आपूर्ति वोल्टेज के आधार पर मानल जाई छलई। इ लेख उपयुक्त तकनीकों और सिफारिशों के एक सिंहावलोकन के साथ समाप्त होवो हय जे एक डिजाइनर के सबसे उपयुक्त चार्ज पंप टोपोलॉजी के चयन करे में मदद करतय, विशेष रूप से कम परिवेश माइक्रो ऊर्जा कटाई अनुप्रयोगों के लिए। |
958e19db35adf74d6f74e36f3ade4494bd9829f6 | परजीवी तत्व पर टर्मिनेशन कैपेसिटर के स्विच करके बीम स्टीयरिंग के सफलतापूर्वक प्राप्त कैल गेल रहई। इ प्रकाश में, सभी ढांकता हुआ अनुनाद एंटेना (डीआरए) में एक ही ढांकता हुआ अनुमतिकता हय जे दस के समान हय और एक संकीर्ण एपर्चर के साथ एक माइक्रोस्ट्रिप द्वारा उत्तेजित होवो हय। विकिरण पैटर्न और प्रतिबिंब गुणांक के साथे-साथ सरणी कारक पर पारस्परिक युग्मन के प्रभाव के जांच मैटलाब संस्करण 2014 बी और एएनएसआईएस एचएफएसएस संस्करण 16 के उपयोग करके स्पष्ट रूप से कियल गलय हल। नतीजतन, प्रस्तावित डीआरए सरणी के एंटीना बीम 15 गीगाहर्ट्ज पर -32 ° से +32 ° तक निर्देशित करे में सफल होलय। एकरा अलावा, मापल गेल एंटीना सरणी 9.25 डीबीआई के अधिकतम लाभ और प्रतिबिंब गुणांक के दर्शाई हई जे -10 डीबी से कम 1.3 गीगाहर्ट्ज से अधिक बैंडविड्थ के जौरे हई, जेकरा 5 जी इंटरनेट ऑफ थिंग्स अनुप्रयोग में डिवाइस-टू-डिवाइस संचार के लेल वांछनीय मानल जाई हई। ई पेपर एगो स्टीरेबल उच्च आदेश मोड (टीई <इनलाइन-फॉर्मूला> <टेक्स-मैथ नोटेशन="लैटेक्स"> $ ^ {\mathrm {y}}_{1\delta 3} $ </text-math> </inline-formula>) पराजीवी तत्व के जौरे डाइलेक्ट्रिक रेज़ोनरेटर एंटीना के निष्कर्ष प्रस्तुत करई हई। |
c60c6632548f09f066ccb693dd2e1738ca012d6c | ई संचार एगो 32 × 32 हाई-गेन पैच एरे एंटीना के प्रस्तुत करई हई जे डब्ल्यू-बैंड पर सब्सट्रेट इंटीग्रेटेड वेव गाइड (एसआईडब्ल्यू) संरचना द्वारा पोषित कैल जाई हई। सरणी एंटीना में एक कॉम्पैक्ट टोपोलॉजी प्राप्त करे के लिए दो परतें होवो हय, जे एक मानक पीसीबी निर्माण प्रक्रिया के उपयोग करके बड़े पैमाने पर उत्पादन के अनुमति देवो हय। वाइडबैंड फीडिंग नेटवर्क के निचला परत में रखल जाई हई जबकि विकिरण पैच के शीर्ष परत पर रखल जाई छलई। इ विन्यास पारंपरिक एसआईडब्ल्यू सरणी एंटेना के लाभ और बैंडविड्थ के बीच व्यापार-बंद के भी हल करो हय। 32 × 32 एंटीना सरणी के मापा गेल लाभ 91-97 गीगाहर्ट्ज के कार्य बैंडविड्थ में 28.81-29.97 डीबीआई के सीमा के भीतर हय। मापा गेल प्रतिबाधा बैंडविड्थ के लेल एके आवृत्ति बैंड के कवर करई हई। बीम दिशा में एंटीना सरणी के क्रॉस-ध्रुवीकरण 40 dB से कम हय। सिमुलेटेड और मापा परिणामों के बीच अच्छा समझौता हमारे डिजाइन को मान्य करता है। |
61f30c93c68064d8706ba7b6d3b57701bd1b9ffc | |
5f8fa49eea09a43a6e6f6e7fdc4387751aee8973 | हैश फ़ंक्शन (जैसे, SHA-1) के निर्माण के सबसे आम तरीका इनपुट संदेश पर एक संपीड़न फ़ंक्शन के पुनरावृत्ति करनाई हई। संपीड़न फ़ंक्शन के आमतौर पर स्क्रैच से डिज़ाइन कैल जाई हई चाहे एगो ब्लॉक-साइफर से बनाएल जाई छलई। इ पेपर में, हम हैश-प्रक्रिया के लिए एक नया सुरक्षा धारणा पेश करते हैं, टकराव-प्रतिरोध से मजबूत। ई धारणा के तहत, मनमाना लंबाई हैश फ़ंक्शन एच के एगो यादृच्छिक ओरेकल के रूप में व्यवहार करेके चाहि जब निश्चित-लंबाई बिल्डिंग ब्लॉक के एगो आदर्श आदिम के रूप में देखल जाई हई। ई पुनरावर्ती हैश-प्रक्रिया के खिलाफ सभे संभावित सामान्य हमला के समाप्त करे में सक्षम बनावो हय। इ पेपर में, हम इ दिखावो हय कि हैश फ़ंक्शन जैसे कि एसएचए -1 और एमडी 5 - (मजबूत) मर्कल-डैमगार्ड परिवर्तन के पीछे वर्तमान डिजाइन सिद्धांत इ सुरक्षा धारणा के संतुष्ट नए करो हय। हम कई निर्माण प्रदान करई हई जे येई धारणा के पूरा करई हई; ऊ नया निर्माण सादा मर्केल-डैमगार्ड निर्माण में न्यूनतम परिवर्तन के परिचय देई हई अउर व्यवहार में आसानी से लागू हो सकई हई। ई पेपर क्रिप्टो 2005 में प्रकाशित होवे वाला पेपर के एगो संशोधित संस्करण हई। |
eea181af6fc81ac0897c79a8bdb1c2dcbe410863 | मोबाइल उपकरण और अनुप्रयोग के विकास के रूप में, मोबाइल गोपनीयता एक बहुत ही महत्वपूर्ण मुद्दा बन गलय हा। मोबाइल गोपनीयता पर वर्तमान शोध मुख्य रूप से एगो विशेष उपकरण पर संभावित रिसाव पर केंद्रित छलई। हालाँकि, मोबाइल उपकरण पर संवेदनशील डेटा के रिसाव न केवल फोन (या डेटा) मालिक के गोपनीयता के उल्लंघन करई हई, बल्कि कैगो दोसर लोग के गोपनीयता के भी उल्लंघन करई हई, जिनका जानकारी डेटा में प्रत्यक्ष चाहे अप्रत्यक्ष रूप से शामिल छलई (ओकरा डेटा इन्व्लुअर्स कहल जाई हई) । ऐसन समस्या के दूर करे के लेल, हम एगो सहयोगी गोपनीयता प्रबंधन ढांचा के परिचय देई हई, जेकर उद्देश्य डेटा मालिक अउर डेटा शामिल करे वाला दुनु के लेल वितरित तरीका से सूक्ष्म डेटा गोपनीयता सुरक्षा प्रदान करनाई हई। प्रत्येक उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट व्यक्तिगत गोपनीयता नीति के आधार पर, एक सहयोगी गोपनीयता नीति स्वचालित रूप से विभिन्न उपकरणों पर उत्पन्न और लागू कियल जा हय। एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रोटोटाइप के रूप में, हम प्रस्तावित ढांचे के एंड्रॉइड पर लागू करई हई अउर दू मामला अध्ययन के जौरे एकर प्रयोज्यता प्रदर्शित करई हई। |
8e04afb34228a7fbb3f6ef3af8cfe85e0e74c34b | इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) उपकरण के लिए संसाधनों के बचाने के लिए, एक प्रस्तावित दृष्टिकोण सेगमेंट ऑपरेन्ड और संबंधित बुनियादी अंकगणितीय संचालन हय जे लगभग सभी अनुप्रयोगों के लिए अनुमानित फ़ंक्शन इकाइ द्वारा कैल जा सको हय। दृष्टिकोण आईपी वॉटरमार्किंग, डिजिटल फिंगरप्रिंटिंग और हल्के एन्क्रिप्शन के लिए जानकारी छिपाने से आईओटी उपकरणों की सुरक्षा भी बढ़ाता है। |
27d2ee0a25f97137aaea666a1d39350cd7f1c4ba | की ई ठीक हइ, कि नयँ ? लगभग हर सॉफ्टवेयर नियंत्रित प्रणाली के संभावित प्रतिद्वंद्वियों से खतरा होवो हय, इंटरनेट-जागरूक क्लाइंट एप्लिकेशन से लेकर पीसी पर चल रहल हय, जटिल दूरसंचार और बिजली प्रणालि के लिए इंटरनेट पर सुलभ हय, कॉपी सुरक्षा तंत्र के साथे कमोडिटी सॉफ्टवेयर तक। सॉफ्टवेयर इंजीनियर के येई खतरा के बारे में जागरूक होए के चाहि अउर विश्वसनीय रक्षा के जौरे सिस्टम के इंजीनियर करे के चाहि, जबकि अभियो ग्राहकों के मूल्य प्रदान करई छलो। इ पत्र में, हम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और सुरक्षा के बीच बातचीत में उत्पन्न होवे वाला शोध मुद्दा पर अपन दृष्टिकोण प्रस्तुत करो हय। |
7133ed98bfefa2e7a177f88e8c100562fca82b3a | ओपनस्ट्रीटमैप परियोजना एगो ज्ञान सामूहिक हई जे उपयोगकर्ता-जनित सड़क मानचित्र प्रदान करई हई। ओएसएम विकिपीडिया के बनावे वाला सहकर्मी उत्पादन मॉडल के अनुसरण करई हई; एकर उद्देश्य मानचित्र डेटा के एगो सेट बनाबे के हई जे नया कॉपीराइट योजना के तहत उपयोग करे, संपादित करे और लाइसेंस प्राप्त करे के लेल स्वतंत्र हई। ओएसएम तकनीकी बुनियादी ढांचा के उपयोग करके काफी संख्या में योगदानकर्ता विश्व मानचित्र के सहयोग से संपादित करो हय, और एक मुख्य समूह, लगभग 40 स्वयंसेवकों पर अनुमान लगावल जा हय, सर्वर के बनाए रखे, कोर सॉफ्टवेयर लिखे सहित ओएसएम के बुनियादी ढांचा के बनावे और सुधारने के लिए अपन समय समर्पित करो हय। जे सर्वर के साथ लेनदेन के संभाल हय, और कार्टोग्राफिक आउटपुट बनावो हय। विभिन्न अनुप्रयोग डोमेन, सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म और हार्डवेयर डिवाइस में आगे के उपयोग के लिए ओएसएम डेटा उपलब्ध कराने के लिए सॉफ्टवेयर टूल विकसित करने वाले सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के एक बढ़ते समुदाय भी है। ओएसएम परियोजना के केंद्र ओएसएम के मुख्य वेब साइट हय। |
b563b7e6e14661d488bb082bffe7c2837e56c022 | उद्देश्य हमर उद्देश्य सर्जिकल प्रक्रिया, एकर परिणाम, और एकर जटिलता के वर्णन करनाई हलई अउर ई निर्धारित करनाई हलई कि क्या हाइपरट्रॉफी के मामला में मरीज सर्जिकल रिडक्शन ऑफ लैबिया माइनोरा से संतुष्ट हई। अध्ययन डिजाइन 9 साल के अवधि में लैबिया माइनरा के कमी से गुजरल 163 मरीज के रिकॉर्ड के समीक्षा कियल गलय हल। मरीजन के उम्र 12 से 67 वर्ष (मध्य, 26) के बीच हलय। सर्जरी के अनुरोध करे के कारण 87% मामला में सौंदर्य संबंधी चिंता, 64% में कपड़ा में असुविधा, 26% में व्यायाम के साथ असुविधा और 43% में प्रवेश डिसपेरिनिया रहई। शल्य चिकित्सा के बाद 1 महीने के बाद शारीरिक परिणाम के मूल्यांकन कैल गेलय हल। डाक द्वारा भेजल गेल प्रश्नावली के माध्यम से रोगी के संतुष्टि के आकलन कैल गेलय हल। परिणामन में सर्जरी से संबंधित कोई महत्वपूर्ण जटिलता नय देखल गेलय हल। 151 रोगिय (93%) के लिए शारीरिक परिणाम संतोषजनक हलय। नब्बे-आठ पूरा क्वेश्चनरी वापस भेजल गेलय हल। अस्सी-एक रोगि (83%) के ई पता चललई कि सर्जरी के बाद परिणाम संतोषजनक रहई। अस्सी-सात (89%) सौंदर्य परिणाम से संतुष्ट हलय, और 91 (93%) कार्यात्मक परिणाम के मंजूरी दलकय। चार मरीज (4%) फिर से ओई प्रक्रिया के न करथिन। निष्कर्ष लैबिया माइनरा रिडक्शन एगो सरल सर्जिकल प्रक्रिया हई जे उच्च स्तर के रोगी संतुष्टि से जुड़ल हई। |
6e07e1390c6a6cd6ca52ac909e1db807d7ba19be | लचीले इलेक्ट्रॉनिक्स का उपयोग कई अनुप्रयोगों में तेजी से किया जा रहा है, जो उनके कम प्रोफ़ाइल, हल्के वजन और अनुकूल ढांकता हुआ गुणों से लाभान्वित होते हैं। हालांकि, येई लाभ के बावजूद, लचीली इलेक्ट्रॉनिक्स के लेल व्यावहारिक, उच्च-मात्रा, अनुप्रयोग के सीमा भविष्य में सीमित रहतई जब तक कि लचीली सब्सट्रेट पर लिथोग्राफिक पैटर्निंग से संबंधित कैगो चुनौती के सफलतापूर्वक संबोधित ना कैल जाई हई। एकरा में से सबसे महत्वपूर्ण सिस्टम पैरामीटर से संबंधित हय जे रेज़ल्यूशन, पैनल आकार, प्रक्रिया थ्रूपुट, सब्सट्रेट विकृति, सामग्री हैंडलिंग और उपज सहित लचीले सर्किट के लागत और प्रदर्शन के प्रभावित करो हय। हम रोल-टू-रोल लिथोग्राफी सिस्टम के एगो नया वर्ग के प्रस्तुत करई हई, जे हाल के वर्ष में विकसित कैल गेल हई, जे येई प्रत्येक महत्वपूर्ण क्षेत्र में चुनौती के संबोधित करे के लेल डिज़ाइन कैल गेल रहई। ई प्रणालि लचीला सब्सट्रेट सामग्री पर बहुत बड़ एक्सपोजर क्षेत्र पर उच्च-रिज़ॉल्यूशन प्रोजेक्शन इमेजिंग प्रदान करो हय। एकर अलावा, ऊ प्रसंस्करण के कारण सब्सट्रेट विकृति के क्षतिपूर्ति के लिए छवि स्केलिंग के माध्यम से उच्च-सटीक संरेखण प्राप्त करो हय; और ऊ प्रोजेक्शन इमेजिंग के माध्यम से एक साथ लाखों पिक्सेल के पैटर्निंग करके उच्च-थ्रूपुट फोटोएब्लेशन भी करो हय। ई तकनीक वर्तमान और उभरते अनुप्रयोगों, जैसे लचीले सर्किट बोर्ड और लचीले चिप वाहक के साथ-साथ संभावित भविष्य के अनुप्रयोगों जैसे लचीले डिस्प्ले और मैक्रोइलेक्ट्रॉनिक सिस्टम के लिए आकर्षक हय। |
2744ea7c1f495d97e0cfbecf3e6a315a34d71b6a | हाइब्रिड एकीकरण तकनीक के उपयोग करके सिलिकॉन सीएमओएस वीएलएसआई के लिए घने सतह-सामान्य ऑप्टिकल इंटरकनेक्शन के लागू करे के लिए अब प्रौद्योगिकियां मौजूद हय। परिणामी फोटोनिक चिप के प्रदर्शन के निर्धारित करे में महत्वपूर्ण कारक ट्रांसीवर डिवाइस सरणी पर उपज, रिसीवर और ट्रांसमीटर सर्किट के संवेदनशीलता और बिजली अपव्यय, और कुल उपलब्ध ऑप्टिकल पावर बजट हय। ऑन-चिप डिटेक्शन और मॉड्यूलेशन के लिए GaAs-AlGaAs मल्टीपल-क्वांटम-वेल p-i-n डायोड के उपयोग ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक ट्रांसीवर के लागू करे के एक प्रभावी साधन हय। हम इस हाइब्रिड ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक वीएलएसआई तकनीक के स्केलिंग के लिए एक संभावित रोडमैप पर चर्चा करते हैं क्योंकि सीएमओएस लाइन चौड़ाई सिकुड़ती है और हाइब्रिड ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक ट्रांसीवर तकनीक की विशेषताएं बेहतर होती हैं। एक महत्वपूर्ण सामान्य निष्कर्ष इ हय कि, विद्युत इंटरकनेक्शन के विपरीत, इ तरह के घने ऑप्टिकल इंटरकनेक्शन सीधे एक इलेक्ट्रॉनिक सर्किट के लिए भविष्य के सीएमओएस तकनीक के बेहतर प्रदर्शन के अनुरूप क्षमता में स्केल करे में सक्षम होतय। |
2a748cc66531dd7f4d122e66cc0cb461d1205fc0 | इ पत्र में हम पार्किंग स्पॉट और फुटपाथ जैसन बारीक दानेदार विभाजन श्रेणियों के साथे-साथ सड़क लेन के संख्या और स्थान के साथे मौजूदा मानचित्रों के बढ़ावे के लिए एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करो हय। ई लक्ष्य के ओर, हम एगो कुशल दृष्टिकोण प्रस्तावित करई हई जे इ सूक्ष्म-अनाज वाला श्रेणि के अनुमान लगाबे में सक्षम छलई, दुनहु पर संयुक्त अनुमान लगाके, मोनोकुलर हवाई छवि के जौरे-जौरे एगो कार के ऊपर लगाएल गेल स्टीरियो कैमरा जोड़ी से लेल गेल जमीनी छवि के। एकरा लेल महत्वपूर्ण दु प्रकार के इमेजरी के बीच संरेखण के बारे में तर्क हई, काहेकी जब माप के परिष्कृत जीपीएस + आईएमयू सिस्टम के जौरे लेल जाई हई, त ई संरेखण पर्याप्त रूप से सटीक ना होई हई। हम एगो नया डेटासेट पर अपन दृष्टिकोण के प्रभावशीलता के प्रदर्शन करई हई जे किट्टी [8] के एगो हवाई जहाज पर लगे कैमरा के जौरे लेल गेल हवाई छवियों के जौरे बढ़ावई हई अउर जर्मनी के कार्लसरूहे शहर के आसपास उड़ई छलई। |
b833ee2d196180e11eb4d93f793acd66ff1e2dbe | सटीक मीट्रिक स्थानीयकरण मोबाइल रोबोटिक्स में केंद्रीय चुनौतियों में से एक हय। रोबोट के साथे मानचित्र बनावे के बाद स्थानीयकरण के उद्देश्य से कैगो मौजूदा विधि छलई। इ पत्र में, हम एगो नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करई हई जे एकरा बजाय Google स्ट्रीट व्यू से भौगोलिक रूप से टैग कैल गेल पैनोरमा के वैश्विक स्थिति के स्रोत के रूप में उपयोग करई हई। हम स्थानीयकरण के समस्या के दो चरणों में एक गैर-रैखिक लघुतम वर्गों के अनुमान के रूप में मॉडल कर हियई। पहला छोटा मोनोकुलर कैमरा अनुक्रम से ट्रैक कैल गेलय सुविधा बिंदु के 3 डी स्थिति के अनुमान लगावो हय। दूसरा स्ट्रीट व्यू पैनोरमा और अनुमानित बिंदुओं के बीच कठोर शरीर के परिवर्तन के गणना करो हय। इ दृष्टिकोण के एकमात्र इनपुट मोनोक्यूलर कैमरा छवियों और ओडोमेट्री अनुमानों के एक धारा हय। हम दृश्य भरोसेमंदता के आधार सत्य के रूप में उपयोग करके पार्किंग स्थल में रोबोटिक प्लेटफॉर्म पर दृष्टिकोण चलाके विधि के सटीकता के मात्रा निर्धारित कलई। एकरा अलावा, हम एगो वास्तविक शहरी परिदृश्य में व्यक्तिगत स्थानीयकरण के संदर्भ में दृष्टिकोण के लागू कलई एगो Google टैंगो टैबलेट से डेटा के उपयोग कैके। |
0f8c30445f3d994ac220dd101de6999cb6eaf911 | अतीत में, स्वायत्त रोबोट नेविगेशन के क्षेत्र में बहुत प्रगति होलय हा और कई प्रकार के रोबोट विकसित कियल गलय हा जे इनडोर, गैर-शहरी बाहरी वातावरण में या सड़कों पर मजबूत नेविगेशन क्षमता के प्रदर्शन कैलकय हा और अपेक्षाकृत कुछ दृष्टिकोण शहरी वातावरण जैसे शहर के केंद्र में नेविगेशन पर ध्यान केंद्रित करो हय। हालांकि, शहरी क्षेत्र स्वायत्त रोबोट के लेल कैगो चुनौती पेश करई हई काहेकी ऊ अनियंत्रित अउर गतिशील हई। इ पेपर में, हम भीड़-भाड़ वाला शहर के वातावरण और पैदल यात्री क्षेत्र में काम करे के लिए डिज़ाइन कियल गेल मोबाइल रोबोट के लिए एक नेविगेशन प्रणाली प्रस्तुत करो हय। हम इ प्रणाली के विभिन्न घटकों के वर्णन करो हय जेकरा मे शहर के केंद्र के विशाल मानचित्रों से निपटे के लिए एक एसएलएएम मॉड्यूल शामिल हय, टेर्रेन के प्रकार और ट्रैवर्सेबिलिटी के भी ध्यान में रखकर व्यवहार्य पथों के अनुमान लगावे के लिए एक योजना घटक, गतिशील वातावरण में सटीक स्थानीयकरण के लिए एक मॉड्यूल, और मंच के कैलिब्रेट करे और निगरानी के लिए साधन। हमनी के नेविगेशन प्रणाली के कई बड़े पैमाने पर क्षेत्र परीक्षण में लागू और परीक्षण कैल गेलय हय, जेकरा मे एक वास्तविक रोबोट जटिल शहरी वातावरण में कई किलोमीटर के लिए स्वायत्त रूप से नेविगेट कैलकय हय। एकरा मे एगो सार्वजनिक प्रदर्शन भी शामिल हलई, जेकरा दौरान रोबोट स्वयंचलित रूप से जर्मनी के फ्रीबर्ग शहर के केंद्र में तीन किलोमीटर से अधिक लंबा मार्ग के साथे यात्रा कलई। |
1233f38bddaebafe9f4ae676bb2f8671f6c4821a | हम समस्या के एक वर्ग के हल करे के लिए रैखिक-समय एल्गोरिदम के वर्णन करो हय जेकरा मे स्थानिक जानकारी के उपयोग करके ग्रिड पर लागत फ़ंक्शन के रूपांतरित करनाई शामिल हय। ई समस्या के बाइनरी इमेज के शास्त्रीय दूरी रूपांतरण के सामान्यीकरण के रूप में देखल जा सकई हई, जहां बाइनरी इमेज के ग्रिड पर मनमाना फ़ंक्शन द्वारा प्रतिस्थापित कैल जाई हई। वैकल्पिक रूप से ऊ दो फ़ंक्शन के न्यूनतम संकुचन के संदर्भ में देखल जा सकई हई, जे ग्रेस्केल रूप विज्ञान में एगो महत्वपूर्ण संचालन हई। हमनी के तकनीक के एगो परिणाम बाइनरी छवि के यूक्लिडियन दूरी रूपांतरण के गणना करे के लेल एगो सरल अउर तेज़ विधि हई। हमार एल्गोरिदम विटर्बी डिकोडिंग, विश्वास प्रसारण, और इष्टतम नियंत्रण के लेल भी लागू हई। एसीएम वर्गीकरणः एफ. 2. 1, आई. 4 एएमएस वर्गीकरणः 68 टी 45, 68 डब्ल्यू 40 |
6e37979d2a910e8a2337927731619fd789a5213b | इ सर्वेक्षण में हम विभिन्न अनुमान-सैद्धांतिक समस्याओं पर चर्चा करो हय जे तंत्रिका नेटवर्क में बहुपरत फीडफॉरवर्ड पर्सेप्ट्रॉन (एमएलपी) मॉडल में उत्पन्न होवो हय। एमएलपी मॉडल कई तंत्रिका नेटवर्क मॉडल में से एक अधिक लोकप्रिय और व्यावहारिक हय। गणितीय रूप से ई एगो सरल मॉडल छलई। एकरा बावजूद इ मॉडल के गणित के अच्छा तरह से समझल नए जा हय, और इ समस्या में से कई चरित्र में अनुमान-सैद्धांतिक हय। हमन्हीं के चर्चा के विषय में आउ अधिक जानकारी के लिए, हाल के वर्ष के अधिकांश शोध बहुत हाल के हइ। हम रिपोर्ट करे के कोशिश करबइ, कि हम की करे के चाही, आउ खाली कुछ सवाल के जवाब दे सकऽ हिअइ । हम व्यावहारिक (अल्गोरिथम) विधि के प्रस्तुत ना करबई। हालांकि, हम इ मॉडल के क्षमता और सीमा के जांच करे के लिए काम करतय। पहले दो खंडों में हम तंत्रिका नेटवर्क और बहुपरत फीडवर्ड पर्सेप्ट्रॉन मॉडल के एक संक्षिप्त परिचय और अवलोकन प्रस्तुत करते हैं। खंड 3 में हम घनत्व के प्रश्न के विस्तार से चर्चा करबई। जब इ मॉडल में कोनो उचित फ़ंक्शन के मनमाने ढंग से अनुमान लगावे के सैद्धांतिक क्षमता होई हई? खंड 4 में हम एगो फ़ंक्शन अउर ओकर डेरिवेटिव के एक साथ अनुमान लगाबे के लेल शर्त प्रस्तुत करई छियई। खंड 5 में इ मॉडल के इंटरपोलेशन क्षमता पर विचार कैल गेल हई। खंड 6 में हम इ मॉडल के अनुमान के क्रम पर ऊपरी और निचला सीमा के अध्ययन करो हय। खंड 3{6 में प्रस्तुत सामग्री एकल छिपी परत एमएलपी मॉडल के इलाज करई हई। धारा 7 में हम कुछ अंतरों पर चर्चा करते हैं, जो एक से अधिक छिपी हुई परतों पर विचार करते समय उत्पन्न होलय हा। संदर्भ के लंबा सूची में कैगो पत्र शामिल हई जेकरा पाठ में उद्धृत ना कैल गेल हई, लेकिन ई सर्वेक्षण के विषय के लेल प्रासंगिक छलई। |
60cd946e854e2adf256358d2e5e17b0459ba80c6 | |
dbe1cb8e323da5bf045b51534e7ed06e69ca53df | जबकि प्रश्न-उत्तर (क्यूए) के लिए तेजी से जटिल दृष्टिकोण प्रस्तावित कियल गलय हा, इ प्रणालि के वास्तविक लाभ, विशेष रूप से ओकर महंगा प्रशिक्षण आवश्यकता के संबंध में, पर्याप्त आधार रेखा के तुलना में न होवे पर बढ़ाएल जा सको हय। यहां हम एक अनसुनीकृत, सरल और त्वरित संरेखण और सूचना पुनर्प्राप्ति आधार रेखा के प्रस्ताव करो हय जे दो उपन्यास योगदान के शामिल करो हय: क्वेरी और दस्तावेज़ शब्दों के बीच एक-से-कई संरेखण और भेदभावपूर्ण जानकारी के लिए प्रॉक्सी के रूप में नकारात्मक संरेखण। हमार दृष्टिकोण न केवल सभे पारंपरिक आधार रेखा के साथे-साथ कैगो पर्यवेक्षित आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क के बेहतर प्रदर्शन करई हई, बल्कि तीन गुणवत्ता आश्वासन डेटासेट पर पर्यवेक्षित सिस्टम के लेल कला के राज्य के भी दृष्टिकोण करई छलई। केवल तीन हाइपरपैरामीटर के साथ, हम 8 वीं कक्षा के विज्ञान QA डेटासेट पर 47% P@1 प्राप्त करते हैं, याहू! उत्तर के गुणवत्ता आश्वासन डेटासेट अउर 64% एमएपी विकीक्यूए पर। |
36fb553aa996885017afe3489a8377eceddc08ee | हम रोबोट के गति के निर्धारण के लेल एगो नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करई हई जे पर्यावरण के भीतर लोग के गति के बाधित ना करईत रोबोट के कार्य के कुशलता से पूरा करई हई। अधिकतम एन्ट्रापी उलटा इष्टतम नियंत्रण के उपयोग करके पैदल यात्रियों के लक्ष्य-निर्देशित प्रक्षेपवक्र के हमारा दृष्टिकोण मॉडल करो हय। इ मॉडलिंग दृष्टिकोण के लाभ पर्यावरण में परिवर्तन और पूरी तरह से अलग वातावरण के लिए अपन सीखे गए लागत फ़ंक्शन के सामान्यता हय। हम पैदल यात्री के प्रक्षेपवक्र के ई मॉडल के भविष्यवाणी के एगो उपन्यास वृद्धिशील नियोजक में उपयोग करई हई अउर मात्रात्मक रूप से बाधा-संवेदनशील रोबोट प्रक्षेपवक्र योजना में सुधार के प्रदर्शन करई हई जे हमर दृष्टिकोण द्वारा प्रदान कैल गेल हई। |
35582a30685083c62dca992553eec44123be9d07 | हम भविष्यवाणी एल्गोरिदम के निर्माण के अध्ययन ऐसन स्थिति में करई हई जोनमे एगो शिक्षार्थी प्रत्येक में भविष्यवाणी के जौरे परीक्षण के एगो श्रृंखला के सामना करई हई अउर शिक्षार्थी के लक्ष्य कुछ गलती करनाई हई। हम ऐसन मामला में रुचि रखई हई कि शिक्षार्थी के ये मानने के कारण हई कि कुछ ज्ञात एल्गोरिदम के पूल में से एगो अच्छा प्रदर्शन करतई लेकिन हम इ विधि के भारित बहुमत एल्गोरिथ्म कहई हई हम देखई हई कि ई एल्गोरिथ्म डेटा में त्रुटि के उपस्थिति में मजबूत हई हम भारित बहुमत के विभिन्न संस्करण पर चर्चा करई छियई एल्गोरिथ्म और उनके लिए त्रुटि सीमाओं को साबित करो जो पूल के सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिदम के त्रुटि सीमाओं से निकटता से संबंधित हैं उदाहरण के लिए परीक्षणों के एक अनुक्रम को देखते हुए यदि पूल ए में एक एल्गोरिथ्म है जो अधिकतम m गलतियां करता है, तो वेटेड मेजोरिटी एल्गोरिथ्म उस पर अधिकतम c log jAj m गलतियां करेगा अनुक्रम जहां c हेड स्थिरांक हई |
f017d6284b6526790dca6bff0bb0495231534e2a | एक नया प्रकार के धातु विद्युत चुम्बकीय संरचना विकसित कैल गेल हई जे उच्च सतह प्रतिरोध के जौरे विशेषता हई। यद्यपि इ निरंतर धातु से बनल हय, और सीसी धारा के संचालन करो हय, इ एक निषिद्ध आवृत्ति बैंड के भीतर एसी धारा के संचालन नए करो हय। सामान्य कंडक्टर के विपरीत, ई नया सतह सतह के तरंग के प्रसार के समर्थन ना करई हई, अउर एकर छवि धारा चरण उलटा ना होई हई। ज्यामिति एक नालीदार धातु सतह के अनुरूप हय जेकरा मे नाली के टुकड़ों के एक लम्प-सर्किट तत्व में मोड़ल गेलय हा, और एक द्वि-आयामी जाली में वितरित कियल गलय हा। सतह के वर्णन सॉलिड-स्टेट बैंड सिद्धांत अवधारणा के उपयोग करके कैल जा सकई हई, भले ही आवधिकता मुक्त-अंतरिक्ष तरंग दैर्ध्य से बहुत कम हो। ई अनूठी सामग्री विभिन्न प्रकार के विद्युत चुम्बकीय समस्या पर लागू हो सकई हई, जोनमे नया प्रकार के लो-प्रोफाइल एंटीना शामिल छलई। |
9e4291de6cdce8e6f247effa308d72e2ec3f6122 | |
2cb46d5cab5590ef9950bd303bdfae41e7a98b1a | क्लाउड कंप्यूटिंग डेटा-गहन अनुप्रयोगों के तैनाती के लिए कई लाभों का वादा करता है। एक महत्वपूर्ण वादा पे-ए-यू-गो व्यवसाय मॉडल के साथ लागत में कमी हय। एगो दोसर वादा सर्वर के जोड़के (लगभग) असीमित थ्रूपुट हई यदि वर्कलोड बढ़ई छई। ई पेपर डेटाबेस अनुप्रयोगों के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग के प्रभावी करे के लिए वैकल्पिक आर्किटेक्चर के सूचीबद्ध करई हई अउर येई आर्किटेक्चर के अपनाबे वाला मौजूदा वाणिज्यिक क्लाउड सेवाओं के व्यापक मूल्यांकन के परिणाम पर रिपोर्ट करई हई। ई काम के फोकस विश्लेषण या ओएलएपी वर्कलोड के बजाय लेनदेन प्रसंस्करण (यानी, वर्कलोड के पढ़ना और अपडेट करना) पर हई, जेकरा हाल ही में बहुत ध्यान देल गेल हई। परिणाम कई तरह से आश्चर्यजनक हई। सबसे महत्वपूर्ण बात ई हई कि सभे प्रमुख विक्रेता अपन क्लाउड सेवा के लेल एगो अलग वास्तुकला के अपनलई हई। नतीजतन, काम के भार के आधार पर सेवा के लागत और प्रदर्शन में काफी भिन्नता होई हई। |
98354bb3d015d684d9248589191367fd7069cbc6 | |
212fc5ddeb4416aa7e1435f4c69391d0ad4fb18d | हम डेटा स्ट्रीम में दस्तावेज़ों के लिए वितरित प्रतिनिधित्व के सीखने की समस्या पर विचार करते हैं। दस्तावेज़ के कम-आयामी वैक्टर के रूप में दर्शायल गलय हा और दो एम्बेडेड तंत्रिका भाषा मॉडल के साथे पदानुक्रमित ढांचे के उपयोग करके शब्द टोकन के वितरित वैक्टर प्रतिनिधित्व के साथ संयुक्त रूप से सीखल गलय हा। विशेष रूप से, हम धारा में दस्तावेज़ के संदर्भ के दोहन करई हई अउर दस्तावेज़ अनुक्रम के मॉडल करे के लेल भाषा मॉडल में से एगो के उपयोग करई हई, अउर दोसर के उनके भीतर शब्द अनुक्रम के मॉडल करे के लेल। मॉडल शब्द टोकन अउर दस्तावेज़ दुनु के लेल निरंतर वेक्टर प्रतिनिधित्व के सीखई हई ताकि अर्थसापेक्ष रूप से समान दस्तावेज़ अउर शब्द एगो सामान्य वेक्टर स्थान में करीब हो। हम अपन मॉडल के विस्तार पर चर्चा करई हई, जे व्यक्तिगत सिफारिश अउर सामाजिक संबंध खनन पर अतिरिक्त उपयोगकर्ता परत के पदानुक्रम में जोड़के लागू कैल जा सकई हई, येई प्रकार व्यक्तिगत वरीयता के प्रतिनिधित्व करे के लेल उपयोगकर्ता-विशिष्ट वेक्टर के सीखई हई। हम MovieLens से सार्वजनिक फिल्म रेटिंग डेटा सेट पर, साथ ही Yahoo सर्वर पर एकत्रित उपयोगकर्ता गतिविधि लॉग के तीन महीने के शामिल एक बड़े पैमाने पर Yahoo समाचार डेटा पर सीखे गए प्रतिनिधित्व के मान्य करलो। परिणाम इंगित करो हय कि प्रस्तावित मॉडल दस्तावेजों और शब्द टोकन दोनों के उपयोगी प्रतिनिधित्व के सीख सको हय, वर्तमान अत्याधुनिक से अधिक प्रदर्शन कर सको हय। |
b8e7dfa21aac846cb52848e54a68dd822ced20dd | मैपरेड्यूस (एमआर) ढांचे पर एफपी-ग्रोथ या एप्रियोरी एल्गोरिदम के लागू करके बार-बार आइटमसेट (पैटर्न) के खनन के लिए मुख्यधारा के समानांतर एल्गोरिदम के डिजाइन कियल गलय हल। मौजूदा एमआर एफपी-ग्रोथ एल्गोरिदम नोड्स के बीच डेटा के समान रूप से वितरित नए कर सको हय, और एमआर अप्रीओरी एल्गोरिदम कई मानचित्र / घटावे के प्रक्रिया के उपयोग करो हय और 1 के मूल्य के साथे बहुत अधिक कुंजी-मूल्य जोड़े उत्पन्न करो हय; इ नुकसान ओकर प्रदर्शन में बाधा डालो हय। ई पेपर एगो एफआईएमएमआर एल्गोरिथ्म के प्रस्ताव रखई हई: ई पहिले उम्मीदवार के रूप में प्रत्येक डेटा खंड के लेल स्थानीय लगातार आइटम सेट के खनन करई हई, उम्मीदवार के लेल प्रून रणनीति के लागू करई हई, अउर फेर उम्मीदवार से वैश्विक लगातार आइटम सेट के पहचान करई छलई। प्रायोगिक परिणाम से पता चलई हई कि एफआईएमएमआर के समय दक्षता पीएफपी अउर एसपीसी के काफी बेहतर करई हई; अउर छोट न्यूनतम समर्थन सीमा के तहत, एफआईएमएमआर दोसर दुगो एल्गोरिदम के तुलना में परिमाण के एगो क्रम में सुधार प्राप्त कर सकई हई; ओही समय में, एफआईएमएमआर के गति भी संतोषजनक हई। |
c759c1f4376e322943d8a463064367fcee5f4eb6 | हम फीचर-मैपिंग फ़ंक्शन के रूप में एगो गहरे तंत्रिका नेटवर्क के लागू करके प्रतिगमन के लेल एगो स्केलेबल गॉसियन प्रक्रिया मॉडल के प्रस्ताव करई छलई। हम पहिले गहरा तंत्रिका नेटवर्क के एगो ढेर लगावल गेल निरोधक ऑटो-एन्कोडर के साथ बिना देखरेख के पूर्व-प्रशिक्षित करई छी। फिर, हम पूर्व-प्रशिक्षित गहरे नेटवर्क की शीर्ष परत पर एक बेजियन रैखिक प्रतिगमन करते हैं। परिणामी मॉडल, डीप-न्यूरल-नेटवर्क-आधारित गॉसियन प्रोसेस (डीएनएन-जीपी), परिमित-आयामी लेकिन गहरी-परत विशेषता-मैपिंग फ़ंक्शन द्वारा डेटा के बहुत अधिक सार्थक प्रतिनिधित्व सीख सको हय। मानक गॉसियन प्रक्रियाओं के विपरीत, कर्नेल मैट्रिक्स प्रतिवर्तन के बचने के कारण प्रशिक्षण सेट के आकार के साथ हमारा मॉडल अच्छी तरह से स्केल करता है। एकर अलावा, हम प्रतिगमन प्रदर्शन के और बेहतर करे के लिए डीएनएन-जीपी के मिश्रण प्रस्तुत करई छी। तीन प्रतिनिधि बड़े डेटासेट पर प्रयोग के लिए, हमर प्रस्तावित मॉडल गौसियन प्रक्रिया प्रतिगमन के अत्याधुनिक एल्गोरिदम के काफी बेहतर कर हय। |
ddaa3e20c1cd31c8f511bdaf5d84a80aa6660737 | रोबोटिक निचला अंग एक्सोस्केलेटन जे संयुक्त यांत्रिक शक्ति उत्पादन के बदल सकई हई, मानव गतिशीलता के यांत्रिकी अउर ऊर्जा के बीच संबंध के अध्ययन करे के लेल नया उपकरण हई। हम नेउमेटिकली संचालित टखने के एक्सोस्केलेटन बनइलके हल जेकरा उपयोगकर्ता के अपन सोलस इलेक्ट्रोमायोग्राफी (यानी, आनुपातिक मायोइलेक्ट्रिक नियंत्रण) के उपयोग करके इ निर्धारित करे के लिए कि क्या टखने के जोड़ में यांत्रिक सहायता मानव के स्तर, स्थिर गति से चलने के चयापचय लागत के कम कर सको हय। हम परिकल्पना कैलके कि विषय अपन शुद्ध चयापचय शक्ति के द्विपक्षीय टखने एक्सोस्केलेटन द्वारा वितरित औसत सकारात्मक यांत्रिक शक्ति के अनुपात में कम करतई। नौ स्वस्थ व्यक्ति ने एक्सोस्केलेटन पहिन के 1.25 मीटर s ((-1) पर चलैत समय तीन 30 मिनट के सत्र पूरा कैलकय। तीन सत्रों के दौरान, संचालित चलने के दौरान विषयों के शुद्ध चयापचय ऊर्जा व्यय संचालित चलने के दौरान + 7% से -10% तक बढ़ गलय। अभ्यास के साथ, विषयों ने सत्र 1 के शुरुआत में सोलेउस मांसपेशी गतिविधि (लगभग 28% रूट मीड स्क्वायर ईएमजी, पी < 0. 0001) और नकारात्मक एक्सोस्केलेटन यांत्रिक शक्ति (-0. 09 डब्ल्यू केजी - 1) और सत्र 3 के अंत में -0. 03 डब्ल्यू केजी - 1) में काफी कमी लादलकय; पी = 0. 005) । टखने के जोड़ के गतिशीलता बिना संचालित चलने के दौरान देखल गेल समान पैटर्न में लौट अलई। तीसरा सत्र के अंत में, संचालित एक्सोस्केलेटन ने औसत टखने के संयुक्त सकारात्मक यांत्रिक शक्ति के लगभग 63% और बिना संचालित चलने के दौरान सभी जोड़ों (टखने, घुटने और कूल्हे) द्वारा उत्पन्न कुल सकारात्मक यांत्रिक शक्ति के लगभग 22% प्रदान कैलकय। संचालित टखने सहायता (लगभग 22%) के कारण कुल संयुक्त सकारात्मक यांत्रिक शक्ति में कमी शुद्ध चयापचय शक्ति (लगभग 10%) में कमी के अनुपात में नए हलय। मानव पैदल चलने के दौरान टखने के संयुक्त मांसपेशी-टेंडन प्रणाली के "स्पष्ट दक्षता" (लगभग 0.61) मानव मांसपेशी के लिए सकारात्मक यांत्रिक कार्य के "मांसपेशी दक्षता" के रिपोर्ट कैल गेलय मूल्य (लगभग 0.10-0.34) से बहुत अधिक हलय। उच्च टखने के जोड़ "स्पष्ट दक्षता" से पता चलई हई कि अकिलीस के कंधा के पीछे हटाना मनुष्य में चलना के पुश-ऑफ चरण के दौरान टखने के जोड़ के सकारात्मक शक्ति के एगो महत्वपूर्ण मात्रा में योगदान करई हई। |
3f63b12887fd8d29bb6de64fce506b2a388ae3ed | ई-कॉमर्स में ग्राहक के छोड़ देवे के दर उच्च हई अउर ग्राहक के छोड़ देवे के डेटासेट गंभीर रूप से असंतुलित छलई। चर्न कस्टमर के भविष्यवाणी सटीकता में सुधार करे के साथे-साथ गैर-चर्न कस्टमर के पहचान करे के लिए मजबूत करे के लिए, इ पेपर बेहतर एसएमओटीई और एडबॉस्ट के आधार पर ई-कॉमर्स कस्टमर चर्न भविष्यवाणी मॉडल प्रस्तुत करई हई। सबसे पहले, बेहतर SMOTE के साथ चर्न डेटा के प्रसंस्करण, जे असंतुलन के समस्या के हल करे के लिए ओवरसैम्पलिंग और अंडरसैम्पलिंग विधियों के संयोजन करो हय और बाद में भविष्यवाणी के लिए AdaBoost एल्गोरिथ्म के एकीकृत करो हय। अंत में, B2C ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर अनुभवजन्य अध्ययन से साबित होलय कि इ मॉडल में परिपक्व ग्राहक चर्न भविष्यवाणी एल्गोरिदम के तुलना में बेहतर दक्षता और सटीकता हय। |
22e584677475a4a807b852a1ced75d5cdf24e23c | आराऊ अनाफोरिक संबंध के लेल एगो नया कॉर्पस हई, जोनमे अस्पष्ट अनाफोरिक अभिव्यक्ति के लेल सहमति अउर कई पूर्ववर्ती के स्पष्ट प्रतिनिधित्व अउर घटना, क्रिया अउर योजना जैसन अमूर्त संस्था के संदर्भित करे वाला अभिव्यक्ति के लेल प्रवचन पूर्ववर्ती के बारे में जानकारी छलई। कॉर्पस में विभिन्न शैलियों के पाठ शामिल हय: ट्रेन-91 और ट्रेन-93 कॉर्पस से कार्य-उन्मुख संवाद, अंग्रेजी मटर कहानियों कॉर्पस से कथा, पेन ट्रीबैंक के वॉल स्ट्रीट जर्नल भाग के समाचार पत्र लेख, और गनोम कॉर्पस से मिश्रित पाठ। |
162d50e6e2c000baf10148f761cc0929aad48ca2 | ऑन-लाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (ओएलएपी) डेटाबेस सिस्टम के एक हालिया और महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हय। आमतौर पर, OLAP डेटा के एक बहुआयामी \data cube के रूप में प्रस्तुत कैल जा हय।" OLAP क्वेरी जटिल हय और कच्चे डेटा पर सीधे निष्पादित होवे पर, चलाने में कई घंटे या दिन भी लग सको हय। निष्पादन समय के कम करे के सबसे आम तरीका सारांश तालिका (डेटा क्यूब के उप-घन) में कुछ प्रश्नों के पूर्व-गणना करनाई हई अउर फेर येई सारांश तालिका पर सूचकांक बनावे के हई। आज के अधिकांश वाणिज्यिक ओएलएपी सिस्टम में, पूर्व-गणना करे के लेल सारांश तालिका के पहिले चुनल जाई हई, फेर ओकरा पर उपयुक्त सूचकांक के चयन कैल जाई छलई। सारांश तालिका अउर सूचकांक के बीच उपलब्ध स्थान के विभाजित करे के लेल परीक्षण-और-त्रुटि दृष्टिकोण के उपयोग कैल जाई हई। इ दुगो-चरण प्रक्रिया बहुत खराब प्रदर्शन कर सकई छलई। चूंकि सारांश तालिका और अनुक्रमणिका दुनु एक ही संसाधन - स्थान के उपभोग करो हय, तओ उनकर चयन स्थान के सबसे कुशल उपयोग के लिए एक साथ कियल जाए के चाहि। इ पेपर में, हम एल्गोरिदम देवो हय जे सारांश तालिका और अनुक्रमणिका के चयन के स्वचालित करो हय। विशेष रूप से, हम समय जटिलता के बढ़ते एल्गोरिदम के एक परिवार के प्रस्तुत करो हय, और ओकरा लिए मजबूत प्रदर्शन सीमा के साबित करो हय। उच्च जटिलता वाला एल्गोरिदम में बेहतर प्रदर्शन सीमा होई हई। हालांकि, प्रदर्शन सीमा में वृद्धि कम हो रहल हई, अउर हम देखई हई कि मध्यम जटिलता के एगो एल्गोरिथ्म इष्टतम के करीब पर्याप्त रूप से प्रदर्शन कर सकई हई। ई काम के एन एस एफ अनुदान आई आर आई {92}23405, ए आर ओ अनुदान डी ए ए एच 04{95}1{0192}, और वायु सेना अनुबंध एफ 33615{93}1{1339} द्वारा समर्थित कैल गेलय हल। वी. हरिनारायण और ए. राजारामन के वर्तमान पता: जंगली कॉर्प, पालो अल्टो, सीए। |
6b509a872a23abf233cf212303eae31eed6e02c7 | 77 गीगाहर्ट्ज के लेल एगो पूर्ण रडार ट्रांससीवर दू एकीकृत एंटीना तत्व के जौरे प्रस्तुत कैल गेल हई। एगो पहिले से प्रकाशित डिजाइन [1] के आधार पर, ट्रांसीवर के दूगो ट्रांसमिट अउर रिसीव चैनल के एकीकृत एंटीना तत्व के जौरे पूरक कैल गेल हई। एंटीना 50% से बेहतर दक्षता के साथ एक अच्छी तरह से परिभाषित एंटीना पैटर्न प्रदर्शित करो हय। |
afeee08b2f21f2408efd1af442cbdca545b86e3d | हम मान-लोडिंग समस्या के विश्लेषण करे ल शुरू कर दे हियो। ई एगो जटिल वातावरण के जौरे बातचीत करे वाला एआई एजेंट में नैतिक मूल्य के मजबूती से एन्कोडिंग करे के समस्या हई। पहिले के तरह, हम तर्क दे हिअइ कि ई एगो प्रमुख चिंता अउर अत्यंत चुनौतीपूर्ण समस्या दुनु हई। एकरा हल करे के लिए संभवतः शीर्ष वैज्ञानिक और विशेषज्ञ के टीम द्वारा दशकों तकले, यदि दशकों तकले, बहु-विषयक कार्य के आवश्यकता होतय। मानव-स्तर के एआई अनुसंधान के समयरेखा केतना अनिश्चित हई, एकरा देखते हुए, हम तर्क देई हई कि एगो व्यावहारिक आंशिक समाधान के डिज़ाइन कैल जाए के चाहि। |
28b39a2e9ab23f1ea7ebd0ef9a239dab37b51cca | क्रॉस-मोडालिटी दृश्य खोज के लेल मल्टी-मोडल हैशिंग के कार्य के लेल हाल ही में मैट्रिक्स फैक्टरिज़ेशन के उपयोग कैल गेल हई, जहां आधार फ़ंक्शन के अलग-अलग मोडालिटी से डेटा के मैप करे के लेल सीखल जाई हई। इ पत्र में, हम एगो उपन्यास क्रॉस-मोडालिटी हैशिंग एल्गोरिथ्म के प्रस्ताव रखई हई जेकरा सुपरवाइज्ड मैट्रिक्स फैक्टरिज़ेशन हैशिंग (एसएमएफएच) कहल जाई हई जे विभिन्न मोडालिटी में सामूहिक गैर-मैट्रिक्स फैक्टरिज़ेशन के जौरे बहु-मोडल हैशिंग समस्या के समाधान करई हई। विशेष रूप से, SMFH एगो ग्राफ नियमितकरण के माध्यम से बहु-मोडल मूल विशेषता के बीच समानता के संरक्षित करे के लेल एगो अच्छा तरह से डिज़ाइन कैल गेल बाइनरी कोड लर्निंग एल्गोरिथ्म के नियोजित करई हई। साथ ही, जब उपलब्ध हो, तो सिमेंटिक लेबल के सीखने के प्रक्रिया में शामिल कियल जा हय। हम अनुमान लगई हई कि ई सभे बाइनरी क्वांटिज़ेशन प्रक्रिया के दौरान सबसे प्रासंगिक जानकारी के संरक्षित करे के सुविधा प्रदान करतई, अउर येहिलेल पुनर्प्राप्ति सटीकता में सुधार करतई। हम विभिन्न अत्याधुनिक विधियों के साथ मात्रात्मक तुलना के साथ तीन क्रॉस-मोडालिटी दृश्य खोज बेंचमार्क, अर्थात्, पास्कल-सेंटेंस, विकी, और NUS-WIDE पर SMFH के बेहतर प्रदर्शन के प्रदर्शन करो हय [कुमार और उदुपा, 2011; रास्टेगरी एट अल, 2013; झांग और ली, 2014; डिंग एट अल, 2014]। |
7d07425a77f3042264be780bc8319a6fd8134502 | औद्योगिक, उपयोगिता और पर्यावरणीय अनुप्रयोगों के एक विस्तृत श्रृंखला में आईओटी उपयोग-मामलों के हालिया विकास ने विविध आवश्यकताओं के साथ कनेक्टिविटी समाधानों के लिए आवश्यकता के आवश्यकता जताई है। BLE, Zigbee और 6LoPAN के माध्यम से कनेक्टिविटी शॉर्ट-रेंज IoT तैनाती के उदाहरण हय। लेकिन बड़ कवरेज क्षेत्र में उपकरण के उच्च घनत्व के लिए कनेक्टिविटी प्रदान करे के लिए, लाइसेंस प्राप्त और गैर-लाइसेंस प्राप्त बैंड दुनहु में लो-पावर वाइड-एरिया नेटवर्क (एलपीडब्ल्यूएएन) प्रौद्योगिकि पर विचार कैल गेलय हय। इ पत्र में, हम एलपीडब्ल्यूएएन प्रौद्योगिकियों के माध्यम से जुड़े आईओटी उपकरणों से यातायात के मॉडलिंग करे पर विचार कर हियई। IoT के विविध अनुप्रयोगों के कारण, उन सभी के प्रतिनिधित्व के लिए एक एकल यातायात मॉडल होना तुच्छ नहीं है, लेकिन यातायात को व्यापक रूप से आवधिक, घटना-ट्रिगर या दोनों के संयोजन के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। हम लोरावान के प्रदर्शन के मूल्यांकन करो हय, एक ऐसन एलपीडब्ल्यूएएन तकनीक, दुनहु यातायात प्रकार के संकर के उपस्थिति में, जहां घटना समय के साथ स्थानिक रूप से फैल जा हय। सेंसर आधारित IoT उपकरण के व्यावहारिक तैनाती में, पर्याप्त और विश्वसनीय माप सुनिश्चित करे के लिए आमतौर पर उपकरण के घनत्व से तैनात कैल जा हय। येई प्रकार, जब कोनो घटना घटई हई, त ऊ अपन माप के मीट्रिक के प्राकृतिक घटना के कारण अपन यातायात दर में स्थानिक अउर क्षणिक सहसंबंध प्रदर्शित करई हई। हम सीएमएमपीपी मॉडल के उपयोग एगो घटना द्वारा ट्रिगर कैल गेलई स्वतंत्र आईओटी उपकरण से ऐसन विशेषता यातायात के प्रतिनिधित्व करे के लेल करई छलई। LoRa के विशेषताएं, LoRaWAN के भौतिक परत, विभिन्न मॉड्यूलेशन मापदंडों के लिए आवश्यक सिग्नल शक्ति और हस्तक्षेप सीमा के आधार पर सारित होवो हय। सिस्टम सिमुलेशन के माध्यम से, हम प्रदर्शित करई हई कि घटना के दौरान, लोरावान-आधारित नेटवर्क में महत्वपूर्ण प्रदर्शन हिट होई हई। विशेष रूप से, पैकेट डिलीवरी रेट (पीडीआर) के मीट्रिक के रूप में उपयोग करके, हम पइलिअइ कि जबकि सिस्टम पीडीआर > 80% वाला उपकरण से नियमित अपडेट के संभाल सकई हई, ईवेंट-ड्राइव्ड ट्रैफ़िक लगभग नेटवर्क के बाधित कर देलको ह, जेकरा चलते पीडीआर 10% से नीचे गिर गेल हई। |
88fc1622d9964c43b28810c7db5eedf6d26c2447 | हम समूह गतिविधि मान्यता के लेल एगो उपन्यास अर्ध-पर्यवेक्षित, बहु-स्तरीय अनुक्रमिक उत्प्रेरक विरोधी नेटवर्क (एमएलएस-जीएएन) वास्तुकला के प्रस्ताव रखई हई। पिछला कार्य के विपरीत जे मैन्युअल रूप से एनोटेट कैल गेल व्यक्तिगत मानव क्रिया भविष्यवाणी के उपयोग करो हय, हम मॉडल के अपन आंतरिक प्रतिनिधित्व के सीखने के अनुमति देवो हय ताकि प्रासंगिक उप-क्रिया के खोज कैल जा सके जे अंतिम समूह गतिविधि मान्यता कार्य में सहायता करो हय। जनरेटर के व्यक्ति-स्तर अउर दृश्य-स्तर के सुविधा के जौरे खिलाएल जाई हई जे एलएसटीएम नेटवर्क के माध्यम से अस्थायी रूप से मैप कैल जाई छलई। एक्शन-आधारित फीचर फ्यूजन उपन्यास गेट फ्यूजन इकाइ के माध्यम से कैल जाई हई जे वर्तमान समूह गतिविधि के लेल एगो मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व चाहे "एक्शन कोड" के सीखे के लेल सभे व्यक्तिगत क्रिया के बीच संबंध के पता लगाके, दीर्घकालिक निर्भरता के विचार करे में सक्षम छलई। नेटवर्क एकरा प्रतिद्वंद्वी वास्तविक/नकली सत्यापन के जौरे समूह कार्रवाई वर्गीकरण करे के अनुमति देके अपन अर्ध-पर्यवेक्षित व्यवहार प्राप्त करई हई। प्रस्तावित वास्तुकला के महत्व के प्रदर्शित करे के लिए हम विभिन्न वास्तुशिल्प वेरिएंट पर व्यापक मूल्यांकन करई छी। एकर अलावा, हम देखई हई कि व्यक्ति-स्तर अउर दृश्य-स्तर दुनु सुविधा के उपयोग केवल व्यक्ति-स्तर के सुविधा के उपयोग करे के तुलना में समूह गतिविधि के भविष्यवाणी के बेहतर तरीका से सुविधा प्रदान करई हई। हमनी के प्रस्तावित वास्तुकला वॉलीबॉल और सामूहिक गतिविधि डेटासेट पर खेल और पैदल यात्री आधारित वर्गीकरण कार्य के लिए वर्तमान राज्य के अत्याधुनिक परिणाम से बेहतर प्रदर्शन करो हय, समूह गतिविधि के प्रभावी सीखने के लिए एकर लचीला प्रकृति के दर्शावो हय। 1 के लेल |
d278da6edddd56001c991a48279422b9a623d8ce | |
9c13d3584332e3670b73b119d6661bccb10e240e | पिछले दशक में पावर इलेक्ट्रॉनिक्स में मुख्य अभिविन्यास में से एक इंडक्टर और ट्रांसफार्मर के बिना स्विचिंग-मोड कन्वर्टर्स के विकास हलय। हल्के वजन, छोटे आकार और उच्च शक्ति घनत्व केवल इन कन्वर्टर्स के शक्ति चरण में स्विच और कैपेसिटर के उपयोग के परिणाम हय। इस प्रकार, वे मोबाइल इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम (जैसे, एसी, एलसी, एलटीई, एलटीई, एलटीई, एलटीई, एलटीई, एलटीई, एलटीई, एलटीई, एलटीई, एलटीई, एलटीई) के लिए आदर्श बिजली आपूर्ति के रूप में कार्य करते हैं। सेल फोन, व्यक्तिगत डिजिटल सहायक, और इसी तरह) । स्विच-कैपेसिटर (एससी) कन्वर्टर, अपन बड़का वोल्टेज रूपांतरण अनुपात के जौरे, 21वीं शताब्दी के ऐसन चुनौति के जवाब होए के वादा करई हई जैसे कम ईएमआई उत्सर्जन वाला उच्च-दक्षता वाला कन्वर्टर अउर वोल्टेज के तेजी से चरणबद्ध (एकीकृत सर्किट के लेल 3 वी चाहे एकरा से छोट आपूर्ति वोल्टेज तक) चाहे ऑटोमोटिव उद्योग चाहे दूरसंचार उद्योग में इंटरनेट सेवा के लेल वोल्टेज के तेजी से चरणबद्ध करे के क्षमता। ई पेपर एससी-कन्वर्टर अनुसंधान और डिजाइन में मुख्य परिणामों के एक ट्यूटोरियल हय। स्विच-कैपेसिटर कन्वर्टर्स-सीएएस सोसाइटी के एक विशिष्ट पावर इलेक्ट्रॉनिक्स योगदान पावर सिस्टम और पावर इलेक्ट्रॉनिक्स सर्किट तकनीकी समिति में सभी शोध विषयों से-शक्ति प्रणालियों की स्थिरता, पावर इलेक्ट्रॉनिक्स सर्किट (जो आंतरिक रूप से नियंत्रित स्विच के साथ समय-परिवर्तनीय सर्किट हैं), अराजकता, मॉडलिंग और रूपांतरण के सिमुलेशन, हार्डस्विचिंग और सॉफ्ट-स्विचिंग कन्वर्टर्स, और इसी तरह-एससीकन्वर्टर शायद पावर इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए सीएएस सोसाइटी का सबसे प्रासंगिक योगदान है। वास्तव में, इ क्षेत्र में अधिकांश शोधकर्ता हमर सोसाइटी के तकनीकी समिति के सदस्य हय और इ विषय पर अधिकांश सफलता के योगदान सीएएस प्रकाशन में प्रकट होलय हा। एकर कारण स्पष्ट हइ । 1950 के दशक में छोटे आकार के फिल्टर के पीछा करते हुए, सर्किट सिद्धांत समुदाय के पासिव फिल्टर के संरचना से भारी प्रेरक के उन्मूलन में एक समाधान मिललय। सक्रिय और फिर स्विच-कैपेसिटर फ़िल्टर ने चुंबकीय उपकरणों के उपयोग के बिना फ़िल्टरिंग फ़ंक्शन के लागू करे के संभावना के दर्शालकय। पावर इलेक्ट्रॉनिक्स डिजाइनर के सामने एक समान चुनौती हलय: बिजली आपूर्ति के लघुकरण के अनुरोध। ई केवल प्रेरक अउर ट्रांसफार्मर के हटाके प्राप्त कैल जा सकई हई। एक कनवर्टर में, प्रेरक ऊर्जा के संसाधित करे और आउटपुट वोल्टेज के फ़िल्टर करे के दो उद्देश्य के पूरा करो हय। ऊर्जा के संसाधित करे के लिए स्विच-कंडेसिटर सर्किट के उपयोग विफलता के लिए बर्बाद हो गेलय हल काहेकी इ ज्ञात हय कि शून्य से एक संधारित्र के चार्ज करे से 50% दक्षता प्राप्त होवो हय। दक्षता दुविधा के दूर करे और उच्च दक्षता वाला स्विच-कंडेसेटर ऊर्जा-प्रसंस्करण सर्किट विकसित करे के लिए दस साल के शोध के आवश्यकता हलय। पहला एससी कन्वर्टर और बुनियादी सिद्धांत कोनो भी स्विचिंग-मोड पावर कन्वर्टर के प्राथमिक लक्ष्य अपन भार पर निरंतर (डीसी या एसी) आउटपुट वोल्टेज प्रदान करनाई हई, इनपुट वोल्टेज चाहे भार में भिन्नता के बावजूद। इसलिए, ऊर्जा के प्रेषण के प्रक्रिया में एक नियंत्रण तत्व के शामिल कैल जाना चाहि ताकि कनवर्टर (पावर स्टेज) ओकर टोपोलॉजी के चक्रीय रूप से बदल देवो, और विनियमन के उद्देश्य के लिए स्विचिंग टोपोलॉजी के अवधि के समायोजित कैल जा सके। पहिला एससी कन्वर्टर के विकास जापान के कुमामोटो के शोधकर्ता के एगो समूह द्वारा कैल गेल रहई, जे डीसी अनियमित वोल्टेज के डीसी विनियमित वोल्टेज में संसाधित कलई [1, 2, 4]। ई डीसी-डीसी कनवर्टर के बाद जल्द ही एसी-डीसी कनवर्टर [3], डीसी-एसी इनवर्टर [5] और एसी-एसी ट्रांसफार्मर [6] के विकास होलई। चुंबकीय तत्वों से बचे के द्वारा, हाइब्रिड तकनीक में महसूस कैल गेलई येई सर्किट में उच्च शक्ति घनत्व (23W/इंच) के विशेषता रहई। चित्र 1 (ए) के नीचे देल गेल हई। बेसिक एससी चरण-डाउन डीसी-डीसी कनवर्टर। * ए. इओनोविसी इलेक्ट्रिकल और इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियरिंग विभाग, होलोन एकेडमिक इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, इज़राइल के हैं। आर वी एस |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.