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40baa5d4632d807cc5841874be73415775b500fd | मोटर ड्राइभक लेल पारंपरिक दुई-स्तरक उच्च आवृत्ति पल्स चौड़ाई मोडुलेशन (पीडब्लुएम) इन्वर्टरसभमे उच्च आवृत्ति स्विचिंग सँ सम्बन्धित कैको समस्यासभ अछि जे मोटर वाइंडिंगसभमे सामान्य मोड वोल्टेज आ उच्च वोल्टेज परिवर्तन (डीवी/डीटी) दरसभ उत्पन्न करैत अछि । बहुस्तरीय इन्वर्टर ई समस्याकेँ हल करैत अछि कारण एकर उपकरणसभ बहुत कम आवृत्तिमे स्विच कऽ सकैत अछि । दुटा अलग-अलग बहुस्तरीय टोपोलोजीसभक पहिचान कएल गेल अछि जे विद्युतीय ड्राइभसभक लेल कन्वर्टर, एक अलग डीसी स्रोतसभक साथ एक कैस्केड इन्वर्टर आ बैक-टू-बैक डायोड क्लम्प्ड कन्वर्टरक रूपमे प्रयोगक लेल कएल जाएत अछि । कैस्केड इन्वर्टर एक प्राकृतिक फिट अछि जे पैघ ऑटोमोबाइल एली इलेक्ट्रिक ड्राइभक लेल अछि कारण उच्च वीए रेटिंग्सक संभव अछि आ कारण ई डीसी वोल्टेज स्रोतक कैको स्तरक उपयोग करैत अछि जे बैटरी वा फ्यूल सेलसँ उपलब्ध होएत। बैक-टू-बैक डायोड क्लम्प्ड कन्वर्टर आदर्श अछि जतए एसी वोल्टेजक स्रोत उपलब्ध अछि जेना कि हाइब्रिड इलेक्ट्रिक वाहन। सिमुलेशन आ प्रयोगात्मक परिणाम ई दूटा कन्वर्टरक श्रेष्ठता PWM आधारित ड्राइभसँ देखाबैत अछि । |
895fa1357bcfa9b845945c6505a6e48070fd5d89 | एहि कार्यमे हमसभ एक सुरक्षित इलेक्ट्रोनिक मतदान प्रोटोकल प्रस्तावित करैत छी जे इन्टरनेट पर पैघ पैमाना पर मतदानक लेल उपयुक्त अछि। प्रोटोकल मतदाता कें गुमनाम रूप सं अपन मतदान करएय कें अनुमति देतय छै, अनट्रेसबल मुदा प्रामाणिक संदेशक आदान-प्रदान करएय कें द्वारा. प्रोटोकल सुनिश्चित करैत अछि जे (i) केवल योग्य मतदातासभ मतदान करए सकएत अछि, (ii) एक मतदाता मात्र एकटा वोट देबाक लेल सक्षम अछि, (iii) एक मतदाता प्रमाणित कए सकैत अछि जे हुनकर वोट अंतिम गणनामे गनल गेल अछि, (iv) मतदाताके अलावा कोनो दोसर मतदाताक साथ मतदान कएने मतदाताकेँ जोड़ि सकैत अछि, आ (v) यदि कोनो मतदाता मतदान नहि करबाक निर्णय करैत अछि, त मतदाताक स्थान पर कोनो सेहो धोखाधड़ी कएने मत नहि दए सकैत अछि। प्रोटोकल कें लेल सभ पंजीकृत मतदाता कें सहयोगक आवश्यकता नहि छैक. एहिमे जटिल क्रिप्टोग्राफिक तकनीकक प्रयोगक आवश्यकता नहि अछि जेना कि थ्रेसहोल्ड क्रिप्टो सिस्टम वा मत देबैक लेल गुमनाम चैनल। ई दोसर मतदान प्रोटोकलसँ विपरीत अछि जे साहित्यमे प्रस्तावित कएल गेल अछि। प्रोटोकल सफल संचालनक लेल मतदाताक अतिरिक्त तीनटा एजेंटक प्रयोग करैत अछि। मुदा, हमरा सभक ई कहबाक कोनो आवश्यकता नहि अछि जे एहि एजेंट सभ पर भरोसा राखल जाए। अर्थात्, एजेंटसभ शारीरिक रूपसँ एक साथ स्थित भऽ सकैत अछि वा एक-दोसराक संग ठगी करबाक प्रयासमे साजिश कऽ सकैत अछि । यदि कोनो धोखाधड़ी भेल अछि, त ओकर पता लगयबाक आ प्रमाणित करबाक सहज तरीका अछि, जाहि सं मतदान के शून्य आ अवैध घोषित कएल जा सकैत अछि। यद्यपि हमसभ ई प्रोटोकलके ईलेक्ट्रॉनिक मतदानके ध्यानमे रखैत प्रस्ताव करैत छी, ई प्रोटोकलके अन्य अनुप्रयोगसभमे प्रयोग कएल जा सकैत अछि जहिमे एक अनट्रेसेबल मुदा प्रामाणिक सन्देशक आदान-प्रदान शामिल अछि। एहन आवेदनक उदाहरण गोपनीय प्रश्नावलीक उत्तर गुमनाम रूपेँ या गुमनाम वित्तीय लेनदेन अछि। |
cf9145aa55da660a8d32bf628235c615318463bf | पिछला दशक मे ई स्पष्ट भ गेल अछि जे एम्बेडेड सिस्टम हमरा सभक दैनिक जीवनक अभिन्न अंग अछि। अनेक एम्बेडेड अनुप्रयोगसभक वायरलेस प्रकृति आ ओकर सर्वव्यापीता सुरक्षा आ गोपनीयता संरक्षण संयन्त्रसभक आवश्यकताकेँ विशेष महत्वपूर्ण बना देने अछि। एहि प्रकार, जखन एफपीजीए एम्बेडेड सिस्टमक अभिन्न अंग बनैत अछि, तखन एकर सुरक्षाक पूर्ण रूपमे विचार करब अनिवार्य अछि। ई योगदान एफपीजीए पर सुरक्षा मुद्दासभक एक अत्याधुनिक विवरण प्रदान करैत अछि, दुनूक प्रणाली आ कार्यान्वयन परिप्रेक्ष्यसँ। हमसभ क्रिप्टोग्राफिक अनुप्रयोगसभक लेल पुनः विन्यास योग्य हार्डवेयरक लाभसभक चर्चा करैत छी, एफपीजीएसभक सम्भावित सुरक्षा समस्यासभ देखाबैत छी, आ खुला अनुसन्धान समस्यासभक सूची प्रदान करैत छी । एकर अतिरिक्त, हमसभ एफपीजीएसभमे सार्वजनिक आ सममित-कुंजी एल्गोरिथ्म कार्यान्वयनसभक सारांश प्रस्तुत करैत छी । |
748eb923d2c384d2b3af82af58d2e6692ef57aa1 | पाठ खनन कम्प्यूटर विज्ञानक एकटा नव आ रोमांचक क्षेत्र अछि जे डाटा खनन, मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, सूचना पुनर्प्राप्ति आ ज्ञान प्रबंधनक तकनीककेँ मिला कऽ सूचनाक अतिभारक संकटकेँ हल करबाक प्रयास करैत अछि। पाठ खनन पुस्तिकामे पाठ खनन आ लिंक खोजक नवीनतम तकनीकसभक विस्तृत चर्चा अछि। मूल पाठ खनन आ लिंक पता लगाबयबला एल्गोरिदम आ संचालनक गहन परीक्षा प्रदान करबाक अतिरिक्त, पुस्तक उन्नत पूर्व-प्रक्रिया तकनीक, ज्ञान प्रतिनिधित्व विचार, आ दृश्य दृष्टिकोणक परीक्षा दैत अछि, वास्तविक दुनियाक अनुप्रयोगक साथ समाप्त होइत अछि। |
d044d399049bb9bc6df8cc2a5d72610a95611eed | उद्देश्य Lokomat सँ र्बोटिक-सहायता प्राप्त पैदल प्रशिक्षणक प्रभावकारिताक तुलना सुबौखट स्ट्रोकक संग व्यक्तिसभमे परम्परागत पैदल प्रशिक्षण सँ करबाक अछि। विधिसभ कुल ६३ प्रतिभागीसभमे स्ट्रोकक ६ महिना बाद शुरुवातमे चलबाक गति ०.१ सँ ०.६ मीटर/ सेकेन्ड बीच छल, जे बहुकेन्द्रिय, यादृच्छिक क्लिनिकल परीक्षण पूरा केलक। सभ प्रतिभागी लोकमात वा पारंपरिक पैदल प्रशिक्षणक चौबीस घंटाक सत्र प्राप्त केलक। परिणामक माप प्रशिक्षण सँ पहिने, १२ आ २४ सत्रक बाद, आ ३ महिनाक अनुवर्ती परीक्षामे मूल्यांकन कएल गेल छल। स्व- चयनित जमीन पर चलबाक गति आ ६ मिनटमे चलल गेल दूरी प्राथमिक परिणामक माप छल, जबकि माध्यमिक परिणामक मापमे संतुलन, गतिशीलता आ कार्य, गतिशीलता आ समरूपता, विकलांगताक स्तर आ जीवनक गुणवत्ताक माप शामिल छल। परिणामसभ सहभागीसभ जे परम्परागत गतिक प्रशिक्षण प्राप्त केलक ओकरासभक तुलनामे पैदल गति (पी=.००२) आ दूरी (पी=.०३) मे उल्लेखनीय रूपसँ बेसी लाभ भेल छल । ई अंतर ३ महिनाक अनुवर्ती मूल्यांकनमे बनल रहल । द्वितीयक माप दुनू समूहमे भिन्न नहि छल, यद्यपि पारंपरिक समूहक तुलनामे लोकोमेट समूहमे गतिमे दुगुना सुधार देखल गेल छल। निष्कर्ष: मध्यम सं गंभीर पैदल विकलांगताक संग सुबौखट स्ट्रोक प्रतिभागीक लेल, पारंपरिक पैदल प्रशिक्षण हस्तक्षेपक विविधता रोबोट-सहायता प्राप्त पैदल प्रशिक्षणक तुलनामे पैदल क्षमताक वापसीक सुविधाक लेल बेसी प्रभावी प्रतीत होइत अछि। |
098cc8b16697307a241658d69c213954ede76d59 | दूटा प्लेटफार्म पर 43टा उपयोगकर्ताक डाटाक उपयोग करैत, हम सभ स्मार्टफोनक आवागमन पर विस्तृत दृष्टि राखैत छी। हमरा सभकेँ पता चलल जे ब्राउजिंग एहि ट्रैफिकक आधा सँ बेसी योगदान दैत अछि, जखन कि ईमेल, मीडिया आ नक्शासभ प्रत्येक लगभग १०% योगदान दैत अछि। हमसभ ई सेहो पबैत छी जे निचला स्तरक प्रोटोकलसभक ओभरहेड छोट स्थानान्तरण आकारक कारण उच्च अछि। आधे सं अधिक ट्रांसपोर्ट-स्तरक सुरक्षाक उपयोग करैत अछि, हेडर बाइट्स कुल 40% केँ अनुरूप अछि. हमसभ ई देखाबए छी जे जखन पैकेट हानि मुख्य कारक अछि जे स्मार्टफोन यातायातक थ्रूपुट सीमित करैत अछि, त इन्टरनेट सर्वर पर पैघ बफरसँ एक चौथाई स्थानान्तरणक थ्रूपुट सुधारल जा सकैत अछि। अंतमे, स्मार्टफोनक आवागमन आ रेडियो पावर मैनेजमेंट नीतिक बीच अन्तरक्रियाक अध्ययन करैत, हमरासभकेँ पता चलल अछि जे रेडियोक बिजली खपत ३५% घटाओल जा सकैत अछि पैकेट एक्सचेन्जक प्रदर्शन पर न्यूनतम प्रभावक संग। |
1e126cee4c1bddbfdd4e36bf91b8b1c2fe8d44c2 | ई पेपर पावरबूटरक वर्णन करैत अछि, जे एक स्वचालित पावर मोडेल निर्माण तकनीक अछि जे बिल्ट-इन बैटरी वोल्टेज सेंसर आ बैटरी डिस्चार्ज व्यवहारक ज्ञानक उपयोग करैत अछि बिजली खपतक निगरानी करबाक लेल जखन कि स्पष्ट रूप सँ बिजली प्रबंधन आ व्यक्तिगत घटकसभक गतिविधि राज्यक नियंत्रण करैत अछि। एकरा लेल कोनो बाहरी माप उपकरणक आवश्यकता नहि अछि। हमसभ पावर ट्यूटरक वर्णन सेहो करैत छी, जे एक घटक शक्ति व्यवस्थापन आ गतिविधि राज्य आत्मनिरीक्षण आधारित उपकरण छी जे पावरबूटर द्वारा उत्पन्न कएल गेल मोडलक उपयोग अनलाइन शक्ति अनुमानक लेल करैत अछि। पावरबूटरक उद्देश्य अनुप्रयोग डेवलपर आ अन्त प्रयोगकर्तासभक लेल नयाँ स्मार्टफोन भेरियन्टसभक लेल पावर मोडेलसभ उत्पन्न करएमे द्रुत आ आसान बनाबएके अछि, जे प्रत्येकमे भिन्न शक्ति खपत गुण अछि आ एहि लेल भिन्न शक्ति मोडेलक आवश्यकता अछि । पावरट्यूटरक उद्देश्य एम्बेडेड सिस्टमक लेल ऊर्जा कुशल सॉफ्टवेयरक डिजाइन आ चयनक सुविधा प्रदान करब अछि। संयुक्त रूप सँ, पावरबूटर आ पावरट्यूटरक लक्ष्य अधिक स्मार्टफोन संस्करण आ ओकर उपयोगकर्ताक लेल पावर मोडलिंग आ विश्लेषण खोलबाक अछि। |
3f62fe7de3bf15af1e5871dd8f623db29d8f0c35 | 255 प्रयोक्ताक विस्तृत ट्रेस प्रयोग करैत, हमसभ स्मार्टफोन प्रयोगक व्यापक अध्ययन करैत छी । हमसभ प्रयोक्ताक क्रियाकलापसभक लक्षण देखाबए छी -- यन्त्रसभ आ अनुप्रयोगसभक संग अन्तरक्रिया -- आ ओ क्रियाकलापसभक प्रभाव नेटवर्क आ उर्जा उपयोग पर। हमसभ प्रयोगकर्तासभमे अपार विविधता पबैत छी । हमसभ अध्ययन करैत छी, एकर सभ पहलुमे, प्रयोक्तासभ एक वा अधिक परिमाणक क्रमसँ भिन्न होइत अछि। उदाहरणक लेल, प्रति दिन औसत अन्तरक्रियाक संख्या १० सँ २०० तक भिन्न होइत अछि, आ प्रति दिन प्राप्त औसत डाटाक मात्रा १ सँ १००० एमबी तक भिन्न होइत अछि। ई स्तरक विविधता ई सुझाव दैत अछि जे उपयोगकर्ताक अनुभव वा ऊर्जा खपत मे सुधार करबाक तंत्र बेसी प्रभावी होएत जँ ओ उपयोगकर्ताक व्यवहारक सीखत आ अनुकूलित करत। हमरासभकेँ ई पता चलल अछि जे प्रयोक्तासभक बीच गुणात्मक समानतासभ अछि जे प्रयोक्ता व्यवहार सिखबाक कार्यकेँ सुगम बनाबैत अछि। उदाहरणक लेल, अनुप्रयोगक लेल सापेक्षिक लोकप्रियताकेँ एक घातीय वितरणक उपयोग कऽ कऽ मोडल कएल जा सकैत अछि, जे विभिन्न प्रयोक्तासभक लेल विभिन्न वितरण मापदण्डसभक साथ अछि। हमसभ भविष्यमे ऊर्जाक खपतक भविष्यवाणी करबाक लेल एक तंत्रक सन्दर्भमे प्रयोक्ताक व्यवहारमे अनुकूलनक मूल्य प्रदर्शित करैत छी। अनुकूलनक संग 90म प्रतिशतक त्रुटि प्रयोगकर्तासभक बीच औसत व्यवहार पर आधारित भविष्यवाणीक तुलनामे आधासँ कम अछि। |
45654695f5cad20d2be36d45d280af5180004baf | एहि लेखमे हम भविष्यक 5जी नेटवर्कक लेल एकटा नव फ्रंटहाउस इंटरफेसक डिजाइनक चर्चा करैत छी। वर्तमान फ्रंटहाउस समाधानक प्रमुख कमजोरीसभक पहिल विश्लेषण कएल गेल अछि, आ फेर एकटा नव फ्रंटहाउस इन्टरफेस जे अगिला पीढ़ीक फ्रंटहाउस इन्टरफेस (एनजीएफआई) कहल जाइत अछि, प्रस्तावित कएल गेल अछि। एनजीएफआई क लेल डिजाइन सिद्धांत प्रस्तुत कएल गेल अछि, जाहि मे एंटेना क संख्या सँ फ्रंटल बैंडविड्थ क विच्छेदन, सेल क विच्छेदन आ उपयोगकर्ता उपकरण प्रसंस्करण, आ उच्च प्रदर्शन क लेल सहयोगात्मक तकनीक पर ध्यान केंद्रित करनाए शामिल अछि। एनजीएफआई कें उद्देश्य प्रमुख 5जी प्रौद्योगिकी कें बेहतर समर्थन करक छै, विशेष रूप सं क्लाउड आरएएन, नेटवर्क फंक्शंस वर्चुअलाइजेशन आ पैघ पैमाना कें एंटेना सिस्टम. एनजीएफआई कम बैंडविड्थ आ मोबाइल नेटवर्क यातायात पर ज्वारभाटा प्रभावक उपयोग करैत प्रसारण दक्षता मे सुधारक लाभक दावा करैत अछि। एनजीएफआईक प्रसारण इथरनेट पर आधारित अछि जाहिसँ लचीलापन आ विश्वसनीयताक लाभ उठाएल जा सकैत अछि। ईथरनेट आधारित फ्रंटहाउस नेटवर्कक प्रमुख प्रभाव, चुनौती आ संभावित समाधानक सेहो विश्लेषण कएल गेल अछि। जटर, विलंब, आ समय आ आवृत्ति समक्रमण पर विजय प्राप्त करबाक प्रमुख मुद्दा अछि। |
a1bbd52c57ad6a36057f5aa69544887261eb1a83 | हमसभ एकटा वाक्यविन्यास-आधारित एल्गोरिथ्मक वर्णन करैत छी जे स्वचालित रूपेँ अर्थिक रूपेँ समकक्ष अनुवाद सेटसँ परिमित राज्य स्वचालन (शब्द जालक) निर्माण करैत अछि। ई एफएसएसभ पराभाषक नीक प्रतिनिधित्व अछि। एकर उपयोग शब्दकोश आ वाक्यविन्यासक प्रतिशब्द जोड़ी निकालेबाक लेल आ नव, अदृश्य वाक्य उत्पन्न करबाक लेल कएल जा सकैत अछि जे इनपुट सेटमे वाक्य जकाँ अर्थ व्यक्त करैत अछि। हमरसभक एफएसए वैकल्पिक अर्थिक प्रतिपादनक शुद्धताक भविष्यवाणी सेहो कऽ सकैत अछि, जे अनुवादक गुणवत्ताक मूल्यांकन करबाक लेल प्रयोग कएल जाए सकैत अछि। |
78e2cf228287d7e995c6718338e3ec58dc7cca50 | |
7674e4e66c60a4a31d0b68a07d4ea521cca8a84b | फज्जीलग एकटा आंशिक रूप सँ आदेशित साझा लॉग अमूर्तता अछि। वितरित अनुप्रयोगसभ आंशिक क्रममे समवर्ती रूपमे जोड़ि सकैत अछि आ ओकरा पुनः चला सकैत अछि। फजीलोग अनुप्रयोगसभक अन्तर्निहित साझा लगक लाभ प्राप्त करैत अछि - एकर कमजोरीसभसँ ग्रसित बिना सरल तरीकासँ मजबूत स्थिरता, स्थायित्व, आ विफलता परमाणुता निकालैत अछि । आंशिक क्रम केँ उजागर करैत, फज्जीलोग अनुप्रयोगक लेल तीन प्रमुख क्षमता केँ सक्षम करैत अछि: थ्रूपुट आ क्षमताक लेल रैखिक स्केलिंग (एटॉमिकिटी केँ त्याग बिना), कमजोर सुसंगतता गारंटी, आ नेटवर्क विभाजनक लेल सहिष्णुता। हम सभ डैपल, फज्जीलोग अमूर्तकरणक एकटा वितरित कार्यान्वयन प्रस्तुत करैत छी जे आंशिक क्रमकेँ संकुचित रूपेँ संग्रहीत करैत अछि आ एकटा नव क्रम प्रोटोकॉलक माध्यमसँ दक्षतापूर्वक ऐड/प्लेबैकक समर्थन करैत अछि। हमसभ फज्जीलग पर कैको डाटा संरचना आ अनुप्रयोग लागू करैत छी, जहिमे कैको नक्शाक विकल्प आ ZooKeeper कार्यान्वयन सेहो शामिल अछि। हमरासभक मूल्यांकन देखबैत अछि जे ई अनुप्रयोगसभ कम्प्याक्ट, द्रुत आ लचीला अछि: ईसभ साझा लग डिजाइनक सरलता (कोडक १०० पंक्ति) आ मजबूत अर्थशास्त्र (दीर्घायु आ विफलता परमाणुता) केँ बरकरार रखैत अछि जबकि रैखिक स्केलेबिलिटी, लचीला सुसंगतता गारंटी (उदाहरण, कारणक + सुसंगतता), आ नेटवर्क विभाजन सहिष्णुताक लेल फजीलोगक आंशिक क्रमक शोषण करैत अछि । 6-नोड डैपल तैनाती पर, हमर फज्जीलग आधारित ज़ूओकीपर 3M/सेक एकल-कुंजी लिखैत अछि, आ 150K/सेक परमाणु क्रॉस-शार्ड नामकरणक समर्थन करैत अछि। |
38bcf0bd4f8c35ff54d292d37cbdca1da677f3f5 | कानमे सुनल जाए बला बायोसेंसर (डब्लूबीएस) क उपयोग कइटा नव परिवेश मे लगातार हृदय-रक्तनलिका (सीवी) निगरानी क अनुमति देत। लाभक पता लगाओल जा सकैत अछि आ कतेको प्रमुख रोगक इलाज मे सेहो। डब्लुबीएस, उपयुक्त अलार्म एल्गोरिदमक संग संयोजनमे, उच्च जोखिमक विषयसभक लेल सीवी आपदाक लेल निगरानी क्षमतासभ बढाए सकैत अछि । डब्ल्यूबीएस क्रोनिक रोगक इलाजमे सेहो भूमिका निभा सकैत अछि, जानकारी प्रदान कऽ जे थेरापीक सटीक टाइट्रेशन या रोगीक अनुपालनमे चूकक पता लगाबए मे सक्षम बनबैत अछि। डब्लूबीएस खतरनाक ऑपरेशन (सैन्य, अग्निशमन, आदि) क दौरान लोक सभक वायरलेस निगरानी मे महत्वपूर्ण भूमिका निभएत। ), या एहन सेंसरसभके सामूहिक नागरिक हताहत घटनाक दौरान वितरित कएल जा सकैत अछि । जखन कि सीवी फिजियो-लॉजिक पैरामीटर " जीवनक संकेत " बनबैत अछि जे आपातकालीन चिकित्सा स्थितिक लेल सभसँ महत्वपूर्ण सूचना अछि, डब्ल्यूबीएस बड़का संख्यामे जोखिममे रहल व्यक्तिसभक लेल वायरलेस निगरानी प्रणाली सक्षम कए सकैत अछि। ई दृष्टिकोण वर्तमान समयक अति-व्यस्त आपातकालीन विभागक प्रतीक्षा कक्ष पर निगरानी रखबामे सेहो उपयोगी भ सकैत अछि। अस्पतालमे भर्ती भेल रोगी सभक लेल जकरा सीवी निगरानीक आवश्यकता छैक, वर्तमान बायोसेंसर तकनीक आम तौर पर मरीजक केबलक एक जालमे बांधैत अछि, जबकि पहिरबाक योग्य सीवी सेंसर अस्पतालमे भर्ती भेल रोगीक आराम बढ़ा सकैत अछि आ ट्रिपिंग आ गिरबाक खतरा सेहो कम कऽ सकैत अछि, अस्पतालमे भर्ती भेल रोगी सभक लेल एक बारहमासी समस्या जे बीमार अछि, दवाइक प्रयोग करैत अछि, आ अपरिचित परिवेशमे अछि। दैनिक आधार पर, पहिरबाक योग्य सीवी सेंसरसभ अनियंत्रित उच्च रक्तचापक संवेदना द्वारा दवाइक एकटा चूकल खुराकक पता लगा सकैत अछि आ रोगीकेँ दवाइ लेबाक लेल एकटा स्वचालित अनुस्मारक ट्रिगर कए सकैत अछि। एकर अतिरिक्त, ई महत्वपूर्ण अछि जे डाक्टरसभ उच्च रक्तचापक इलाज कें टाइट्रेट करथि, किएक कि अपर्याप्त चिकित्सा आ अत्यधिक चिकित्सा (जे असामान्य रूप सँ कम रक्तचाप कें कारण बनएयत छै) दूनू मृत्यु दर कें बढ़बैत छै. मुदा, स्वास्थ्य सेवा प्रदातासभक पास रक्तचापक केवल अन्तराल मूल्य अछि जकर आधारमे उपचारक निर्णय लेल जाएत अछि; ई संभव अछि जे रक्तचापक निरन्तर निगरानीसँ उपचारक बढिया मात्रा आ मृत्यु दरमे कमीक अनुमति भेटत । तहिना, डब्लुबीएस रोगीक व्यायाम प्रयासक शारीरिक हस्ताक्षर (हृदयक दर आ रक्तचापमे परिवर्तनक रूपमे प्रकट भेल) केँ लॉग करबामे सक्षम होएत, जे रोगी आ स्वास्थ्य सेवा प्रदाताकेँ स्वास्थ्य परिणामकेँ सुधारबाक लेल प्रमाणित कएल गेल एक रेजिमेक अनुपालनक आकलन करबाक अनुमति देत। क्रोनिक हृदय रोगक रोगीसभक लेल, जेना हृदयक विफलता, डब्ल्यूबीएसक उपयोग करैत होम मॉनिटरिंग बहुत प्रारम्भिक (आ अक्सर आसानीसँ इलाज कएल जाएबला) चरणमे, रोगीसभक लेल अधिक खतरनाक स्तरमे प्रगति करबासँ पहिने, जे आपातकालीन कक्षमे भ्रमण आ महँगा अस्पतालमे भर्तीक आवश्यकता होएत, अतिव्यापकताक पता लगा सकैत अछि । ई लेखमे हमसभ तकनीकी आ क्लिनिकल दुनू तरहक ... |
86c9a59c7c4fcf0d10dbfdb6afd20dd3c5c1426c | फिंगरप्रिंट वर्गीकरण फिंगरप्रिंट डाटाबेस मे एकटा महत्वपूर्ण अनुक्रमण तंत्र प्रदान करैत अछि। एक सटीक आ सुसंगत वर्गीकरण बड़ पैघ डाटाबेसक लेल फिंगरप्रिंट मिलान समयकेँ बहुत कम कए सकैत अछि। हम सभ एक फिंगरप्रिंट वर्गीकरण एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करैत छी जे साहित्य मे पहिने रिपोर्ट कएल गेल सटीकता सँ बेसी सटीकता प्राप्त करबा मे सक्षम अछि। हम सभ फिंगरप्रिंट कें पाँच श्रेणी मे वर्गीकृत करैत छी: घुमावदार, दाहिना लूप, बामा लूप, आर्क, आ टेन्टेड आर्क. एल्गोरिथ्म एकटा उपन्यास प्रतिनिधित्व (फिंगरकोड) क उपयोग करैत अछि आ वर्गीकरण करबाक लेल दू-चरण वर्गीकरणकर्ता पर आधारित अछि। एकरा एनआईएसटी-४ डाटाबेस मे ४००० छवि पर परीक्षण कएल गेल अछि। पाँच वर्गक समस्याक लेल, 90 प्रतिशतक वर्गीकरण सटीकता प्राप्त कएल जाइत अछि (फीचर निष्कर्षण चरणक दौरान 1.8 प्रतिशत अस्वीकृतिक साथ) । चारि वर्गक समस्याक लेल (आर्क आ टेन्टेड आर्क एक वर्गमे मिलाएल), हमसभ 94.8 प्रतिशतक वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करबामे सक्षम छी (1.8 प्रतिशत अस्वीकृतिक साथ) । वर्गीकरणकर्तामे अस्वीकार विकल्पक समावेश करैत, वर्गीकरण सटीकता पाँच वर्ग वर्गीकरण कार्यक लेल ९६ प्रतिशत, आ कुल ३२.५ प्रतिशत छवि अस्वीकृत भेलाक बाद चार वर्ग वर्गीकरण कार्यक लेल ९७.८ प्रतिशत धरि बढायल जा सकैत अछि। |
a2ed347d010aeae4ddd116676bdea2e77d942f6e | एहि पेपर मे फिंगरप्रिंट वर्गीकरण एल्गोरिथ्म प्रस्तुत कएल गेल अछि। फिंगरप्रिंट्स कें पाँच श्रेणी मे वर्गीकृत कैल गेल छै: आर्क, टेंट आर्क, लेफ्ट लूप, राइट लूप आ वर्ल. एल्गोरिथ्म फिंगरप्रिन्ट छविमे सिंगुलर प्वाइन्ट (कोर आ डेल्टा) निकालि लैत अछि आ पता लागल सिंगुलर प्वाइन्टक संख्या आ स्थानक आधार पर वर्गीकरण करैत अछि। वर्गीकरणकर्ता घूर्णन, अनुवाद आ छोट मात्रामे पैमाना परिवर्तनक लेल अपरिवर्तनीय अछि। वर्गीकरणकर्ता नियम आधारित अछि, जतए नियमसभ कोनो देल गेल डाटा सेटसँ स्वतन्त्र रूपेँ उत्पन्न कएल जाइत अछि। वर्गीकरणक परीक्षण एनआईएसटी-४ डाटाबेसमे ४००० आ एनआईएसटी-९ डाटाबेसमे ५४०० छवि पर कएल गेल छल। एनआईएसटी-४ डाटाबेस कें लेल, पांच वर्ग समस्या कें लेल 85.4% आ चार वर्ग समस्या कें लेल 91.1% (आर्क आ टेंटड आर्क कें एकहि श्रेणी मे रखल गेल) कें वर्गीकरण सटीकता हासिल कैल गेल छल. अस्वीकार विकल्पक उपयोग करैत, चारि वर्गक वर्गीकरण त्रुटि 6% सँ कम कऽ सकैत अछि 10% फिंगरप्रिंट छवि अस्वीकृत कएल गेल अछि। समान वर्गीकरण प्रदर्शन NIST-9 डाटाबेस पर प्राप्त कएल गेल छल। |
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3337976b072405933a02f7d912d2b6432de38feb | ई पेपर तीन भागमे बान्हल गेल अछि: सामान्य रूपसँ सारांशक प्रारम्भिक प्रकार; वर्तमान आ नियोजित मोड्युलक विवरण आ संक्षेपमे स्वचालित बहुभाषी पाठ सारांश प्रणालीक प्रदर्शन जे कि Sat ISI द्वारा निर्मित कएल जा रहल अछि; आ सारांशक मूल्यांकनक लेल तीन विधिक चर्चा। १. प्रारम्भिक प्रयोगक अन्तमे १९५० आ प्रारम्भिक १९६० क दशकमे ई सुझाव देल गेल जे कम्प्युटर द्वारा पाठ सारांश सम्भव छल यद्यपि ई सहज नहि छल (Luhn, 59; Edmundson, 68) । तखन विकसित कएल गेल विधिसभ पर्याप्त रूपसँ सरल छल, मुख्य रूपसँ सतह स्तरक घटनासभ पर निर्भर करैत छल जेना वाक्य स्थिति आ शब्द आवृत्ति गणना, आ सारक बजाय निकासी (पाठसँ चयनित अंश, शब्दशः पुनः उत्पन्न) उत्पादन पर ध्यान केंद्रित करैत छल (पाठक व्याख्या कएल भाग, नव उत्पन्न) । किछु दशकक अंतराल के बाद, ऑनलाइन पाठक पैघ मात्राक बढ़ैत उपस्थिति - कॉर्पोरामे आ विशेष रूप सँ वेब पर - स्वचालित पाठ सारांशणमे रुचि के नवीनीकृत केलक। एहि बीचक दशकसभमे, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) मे प्रगति, संग संग कम्प्युटर मेमोरी आ स्पीड मे पैघ वृद्धि, बेसी परिष्कृत तकनीकसभक संभव बनौलक, जकरा बहुत उत्साहजनक परिणाम भेटल । 1990 क दशकक अन्तमे, अमेरिकामे किछु अपेक्षाकृत छोट शोध निवेश (Microsoft, Lexis-Nexis, Oracle, SRA, आ TextWise मे व्यावसायिक प्रयास, आ CMU, NMSU, UPenn, आ USC/ISI मे विश्वविद्यालयक प्रयास सहित 10 सँ बेसी परियोजना) तीन वा चारि वर्षक भीतर कैकटा प्रणालीक उत्पादन केलक जे संभावित बजार क्षमता प्रदर्शित करैत अछि, संगहि कैकटा नवाचार जे निरंतर सुधारक आश्वासन दैत अछि। एकर अतिरिक्त, हालहिमे कएल गेल कैको कार्यशाला, एकटा पुस्तक संग्रह आ कैको ट्यूटोरियल ई गवाही दैत अछि जे स्वचालित पाठ सारांश एक लोकप्रिय क्षेत्र बनि गेल अछि। मुदा जखन कोनो व्यक्ति विभिन्न प्रणालीक अध्ययन करबाक लेल आ कि वास्तव मे की हासिल भेल अछि, तकर विचार करबाक लेल किछु समय लैत अछि, तखन ओकरा एहि बात सँ प्रभावित होएबाक कोनो उपाय नहि छैक जे ई प्रणालीक मूलभूत समानता, एकर फोकस के संकीर्णता आ समस्याक चारू कात अज्ञात कारक सभक विशाल संख्या के कारण अछि। उदाहरणक लेल, संक्षेपमे की अछि? ककरो ठीक सँ पता नहि। हमर सभक काजमे, हमसभ संक्षिप्त रूपमे सामान्य शब्दक रूपमे प्रयोग करैत छी आ एकरा निम्नानुसार परिभाषित करैत छी: संक्षिप्त रूपमे एकटा वा अधिक (संभवतः मल्टीमीडिया) पाठसँ निर्मित पाठ अछि, जे मूल पाठक (केहनो) समान जानकारीक समावेश करैत अछि, आ जे मूल पाठक आधा सँ बेसी नहि अछि। चित्र क किछु स्पष्ट करबाक लेल, हम निम्नलिखित पहलु क पहचान क भिन्नता क अनुसरण आ विस्तार करैत छी (स्पिरिक जोन्स, 97) । कोनो सारांशक विशेषता (कम सँ कम) तीन प्रमुख वर्ग द्वारा विशेषता कएल जा सकैत अछि: Invut: स्रोत पाठक विशेषतासभ (((s) स्रोत आकार: एकल-दस्तावेज v s. बहु-दस्तावेज: एकटा एकल-दस्तावेजक सारांश एकटा इनपुट पाठ सँ प्राप्त होइत अछि (यद्यपि सारांश प्रक्रिया स्वयं अन्य पाठ सँ पहिने संकलित जानकारीक उपयोग कए सकैत अछि) । बहु-दस्तावेजक सार एकटा पाठ अछि जे एकटा सँ बेसी इनपुट पाठक सामग्री केँ कवर करैत अछि, आ सामान्यतः मात्र तखने प्रयोग कएल जाइत अछि जखन इनपुट पाठ विषयगत रूप सँ संबंधित होएत अछि। विशिष्टता: डोमेन-विशिष्ट बनाम सामान्य: जखन इनपुट पाठ सभ एकटा डोमेन सँ संबंधित होएत, तँ डोमेन-विशिष्ट सारांश तकनीक लागू करब, विशिष्ट सामग्री पर ध्यान केंद्रित करब, आ विशिष्ट प्रारूपक आउटपुट करब, सामान्य मामलाक तुलनामे उचित भ सकैत अछि। डोमेन-विशिष्ट सारांश इनपुट पाठ सँ प्राप्त होइत अछि जकर विषयवस्तु एकटा सीमित डोमेन सँ संबंधित अछि। एहि प्रकार, ई कम शब्द अस्पष्टता, विशिष्ट शब्द आ व्याकरणक प्रयोग, विशेष स्वरूपण, आदि केँ मान सकैत अछि, आ ओकरा सारांश मे प्रतिबिम्बित कए सकैत अछि। |
25126128faa023d1a65a47abeb8c33219cc8ca5c | हम सभ Nyström प्रकारक उप-नमुनाकरणक दृष्टिकोणक अध्ययन करैत छी जे पैघ पैमानाक कर्नेल विधिसभमे अछि, आ सांख्यिकीय शिक्षा सेटिंगमे सीखेबाक सीमाक प्रमाण दैत छी, जतए यादृच्छिक नमूनाकरण आ उच्च संभावना अनुमानक विचार कएल जाइत अछि। विशेष रूप सँ, हमसभ ई प्रमाणित करैत छी जे ई दृष्टिकोण सभ इष्टतम शिक्षा सीमा प्राप्त कए सकैत अछि, जखन कि उप-नमुना स्तर उपयुक्त रूप सँ चुनल गेल अछि। ई परिणाम Nyström Kernel Regularized Least Squares क एकटा सरल वृद्धिशील रूपक सुझाव दैत अछि, जतय सबसैंपलिंग स्तर कम्प्यूटेशनल नियमितकरण क एकटा रूप लागू करैत अछि, एहि अर्थ मे जे ई एकहि समय मे नियमितकरण आ गणना क नियंत्रित करैत अछि। व्यापक प्रयोगात्मक विश्लेषण देखबैत अछि जे विचारित दृष्टिकोण बेंचमार्क पैघ पैमानाक डाटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करैत अछि। |
414573bcd1849b4d3ec8a06dd4080b62f1db5607 | वितरित सेवा-अस्वीकार (डीडीओएस) हमला इंटरनेट-व्यापी खतरा प्रस्तुत करैत अछि। हम डी-वार्ड, डीडीओएस रक्षा प्रणालीक प्रस्ताव करैत छी जे स्रोत-अंत नेटवर्क पर तैनात अछि जे स्वायत्त रूप सँ एहि नेटवर्क सँ उत्पन्न आक्रमणक पता लगाबैत आ रोकैत अछि। नेटवर्क आ शेष इन्टरनेटक बीच दुतरफा यातायात प्रवाहक लगातार निगरानी आ सामान्य प्रवाहक मॉडलक संग आवधिक तुलना द्वारा आक्रमणक पता लगाओल जाइत अछि। असंगत प्रवाहसभके दरके सीमा ओहन अछि जे ओसभक आक्रामकताके अनुपातमे होएत अछि । डी-वार्ड एक आक्रमणक दौरान सेहो वैध यातायातक लेल नीक सेवा प्रदान करैत अछि, जखन कि प्रभावी रूप सँ डीडीओएस यातायातकेँ नगण्य स्तर तक कम करैत अछि। एहि प्रणालीक एक प्रोटोटाइप लिनक्स राउटरमे बनाएल गेल अछि। हमसभ विभिन्न आक्रमण परिदृश्यमे एकर प्रभावकारिता देखाएब, तैनातीक लेल प्रेरणाक चर्चा करब, आ सम्बन्धित लागतक वर्णन करब। |
705a24f4e1766a44bbba7cf335f74229ed443c7b | आम तौर पर चेहरा पहचानक एल्गोरिदम ई मानैत अछि जे चेहराक छवि सभ ठीक सँ संरेखित अछि आ समान मुद्रा रखैत अछि -- तैयो बहुत व्यावहारिक अनुप्रयोगमे ई शर्तसभ पूरा करब असंभव अछि। एहि लेल चेहराक पहिचानक विस्तारक लेल अप्रतिबन्धित चेहराक छविसभ एक सक्रिय अनुसन्धान क्षेत्र बनल अछि । एहि अन्तमे, स्थानीय द्विआधारी पैटर्न (एलबीपी) क हिस्टोग्राम चेहराक मान्यताक लेल अत्यधिक भेदभावपूर्ण वर्णनकर्ता साबित भेल अछि। तैयो, अधिकांश एलबीपी-आधारित एल्गोरिदमसभ कठोर डिस्क्रिप्टर मिलान रणनीति प्रयोग करैत अछि जे मुद्रा भिन्नता आ विसंगतिक विरुद्ध मजबूत नहि अछि । हमसभ चेहरा पहचानक लेल दूटा एल्गोरिथ्म प्रस्तावित करैत छी जे मुद्रा परिवर्तन आ विसंगति सँ निपटबाक लेल बनाएल गेल अछि। हमसभ इल्मुनेशन नॉर्मलाइजेशन स्टेप सेहो शामिल करैत छी जे इल्मुनेशनक भिन्नताक विरुद्ध मजबुती बढ़बैत अछि। प्रस्तावित एल्गोरिदम एलबीपी क हिस्टोग्राम क आधार पर डिस्क्रिप्टर क उपयोग करैत अछि आ क्रमशः स्थानिक पिरामिड मिलान (एसपीएम) आ नेव बेज निकटतम पड़ोसी (एनबीएनएन) क साथ डिस्क्रिप्टर मिलान करैत अछि। हमर योगदान लचीला स्थानिक मिलान योजनाक समावेश अछि जे छवि-से-वर्ग संबंधक उपयोग करैत अछि आ अन्तर्-वर्ग भिन्नताक संबंधमे बेहतर मजबूती प्रदान करैत अछि। हमसभ प्रस्तावित एल्गोरिदमसभक सटीकताक तुलना अहोनानक मूल एलबीपी-आधारित चेहरा पहिचान प्रणाली आ चारि मानक डाटासेट पर दू आधारभूत समग्र वर्गीकरणकर्तासभक संग करैत छी। हमरा सभक परिणाम ई देखबैत अछि जे एनबीएनएन पर आधारित एल्गोरिथ्म दोसर समाधान सभ सँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि, आ ई स्थिति परिवर्तनक उपस्थिति मे अधिक स्पष्ट रूप सँ करैत अछि। |
fb8704210358d0cbf5113c97e1f9f9f03f67e6fc | सामग्री आधारित दृश्य सूचना पुनःप्राप्ति (सीबीवीआईआर) वा सामग्री आधारित छवि पुनःप्राप्ति (सीबीआईआर) पिछला १० वर्षमे कम्प्युटर दृष्टिक क्षेत्रमे सबसँ बेसी शोध क्षेत्र रहल अछि। दृश्य आ मल्टीमीडिया डाटाक पैघ आ लगातार बढ़ैत मात्राक उपलब्धता आ इन्टरनेटक विकास विषयगत पहुँचक विधिसभक निर्माणक आवश्यकताकेँ रेखांकित करैत अछि जे साधारण पाठ-आधारित क्वेरी वा सटीक डाटाबेस क्षेत्रसभमे मेल खाएब पर आधारित अनुरोधसँ बेसी प्रदान करैत अछि। दृश्य आ श्रव्य सामग्रीक आधार पर क्वेरी तैयार आ निष्पादित करबाक लेल आ पैघ मल्टीमीडिया रिपोजिटरीकेँ ब्राउज करबाक लेल बहुत रास प्रोग्राम आ उपकरण विकसित कएल गेल अछि। तथापि, विभिन्न प्रकारक दस्तावेजसभ आ विभिन्न विशेषतासभक संग विशाल आ विविध डाटाबेससभक सम्बन्धमे कोनो सामान्य सफलता प्राप्त नहि भेल अछि । गति, अर्थ-व्याख्या आ वस्तुनिष्ठ छवि व्याख्याक संबंध मे बहुत रास प्रश्नक उत्तर एखन धरि अनसुलझा अछि। चिकित्सा क्षेत्रमे, चित्र, आ विशेष रूपसँ डिजिटल चित्र, लगातार बढ़ैत मात्रामे निर्मित होइत अछि आ निदान आ उपचारक लेल उपयोग कएल जाइत अछि। सन् २००२ मे जेनेभा विश्वविद्यालय अस्पतालक रेडियोलोजी विभाग एक दिनमे १२,००० सँ बेसी छवि बनाबए लागल छल। कार्डियोलोजी वर्तमान मे डिजिटल छविसभक दोसर पैग उत्पादक अछि, विशेष रूप सँ कार्डियक कैथेटराइजेशनक भिडियोसभक साथ (प्रति वर्ष लगभग १८०० परीक्षासभ जहिमे प्रत्येक लगभग २००० छविसभ अछि) । जेनेवा विश्वविद्यालय अस्पतालमे निर्मित कार्डियोलोजिक इमेज डाटाक कुल मात्रा २००२ मे लगभग १ टीबी छल। एंडोस्कोपिक वीडियोसभ सेहो भारी मात्रामे डाटा उत्पन्न कऽ सकैत अछि। चिकित्सामे डिजिटल इमेजिंग आ संचार (डीआईसीओएम) सँ, छवि संचारक लेल एकटा मानक स्थापित कएल गेल अछि आ रोगीक जानकारी वास्तविक छविक संग संग्रहीत कएल जा सकैत अछि, यद्यपि मानककरणक संबंधमे किछु समस्यासभ प्रचलित अछि । कैको लेखमे चिकित्साक लेल सामग्री आधारित पहुँचक लेल प्रस्ताव कएल गेल अछि जे नैदानिक निर्णय लेल सहयोग करत आ नैदानिक डाटाक प्रबंधनकेँ आसान बनाओत आ चित्र संग्रहण आ संचार प्रणाली (पीएसीएस) मे सामग्री आधारित पहुँचक विधिकेँ एकीकृत करबाक लेल परिदृश्य बनाओल गेल अछि। ई लेख चिकित्सा छवि डाटाक सामग्री आधारित पहुँचक क्षेत्रमे उपलब्ध साहित्य आ क्षेत्रमे प्रयुक्त प्रविधिसभक बारेमे एक अवलोकन दैत अछि। खण्ड १ मे सामान्य सामग्री आधारित छवि पुनः प्राप्ति आ प्रयुक्त प्रविधिसभक परिचय देल गेल अछि। भाग २ मे चिकित्सा अभ्यास मे छवि पुनः प्राप्तिक उपयोगक लेल प्रस्ताव आ विभिन्न दृष्टिकोणक व्याख्या कएल गेल अछि। उदाहरण प्रणाली आ अनुप्रयोग क्षेत्रक वर्णन कएल गेल अछि। खण्ड ३ मे लागू कएल गेल प्रणाली, ओकर डेटासेट आ मूल्यांकनमे प्रयुक्त तकनीकसभक वर्णन कएल गेल अछि। सेक्शन ४ मे क्लिनिकल प्रैक्टिस मे तथा रिसर्च आ शिक्षा मे इमेज रिकवरी सिस्टम कें संभावित क्लिनिकल लाभक पहचान कैल गेल छै. नव शोध दिशाक परिभाषा कयल जा रहल अछि जे उपयोगी साबित भ सकैत अछि। ई लेख क्षेत्र मे उल्लिखित किछु समस्याक स्पष्टीकरणक सेहो पहचान करैत अछि किएक त लगैत अछि जे चिकित्सा क्षेत्र सँ प्रणालीक लेल बहुत रास प्रस्ताव बनाओल गेल अछि आ चिकित्सा डाटासेट क उपयोग करैत कंप्यूटर विज्ञान विभाग मे शोध प्रोटोटाइप विकसित कएल गेल अछि। तैयो, एहन बहुत कम प्रणाली अछि जे क्लिनिकल अभ्यासमे प्रयोग कएल जाइत अछि। ई सेहो कहल जाएत जे एकर लक्ष्य सामान्य रूप सँ, पाठ आधारित पुनः प्राप्ति पद्धति कें प्रतिस्थापित करएय कें नहि अछि जैसन कि एखन मौजूद अछि बल्कि ओइमे दृश्य खोज उपकरणक संग पूरक होएय. |
38919649ae3fd207b96b62e95b3c8c8e69635c7f | ई अध्ययन वायरलेस मोबाइल एड-हॉक नेटवर्कक लेल प्रस्तावित तीन राउटिंग प्रोटोकलक तुलना अछि। प्रोटोकल अछिः डेस्टिनेशन सीक्वेंसड डिस्टेंस वेक्टर (डीएसडीवी), एड-हॉक ऑन डिमांड डिस्टेंस वेक्टर (एओडीवी) आ डायनामिक सोर्स रूटिंग (डीएसआर) । विस्तृत सिमुलेशन एकटा परिदृश्य पर कएल जाएत अछि जतए नोड्स यादृच्छिक रूप सँ चलैत अछि। परिणाम एक परिदृश्यमे नोडसभक सापेक्षिक गतिकेँ प्रतिबिम्बित करबाक लेल डिजाइन कएल गेल एकटा नव गतिशीलता मेट्रिकक फलनक रूपमे प्रस्तुत कएल गेल अछि। एकर अतिरिक्त, तीनटा यथार्थवादी परिदृश्यक परिचय देल गेल अछि जे अधिक विशिष्ट संदर्भमे प्रोटोकलक परीक्षण करबाक लेल कएल गेल अछि। अधिकांश सिमुलेशन मे प्रतिक्रियाशील प्रोटोकल (एओडीवी आ डीएसआर) डीएसडीवी सँ काफी बेहतर प्रदर्शन केलक। मध्यम यातायात भारमे डीएसआर एओडीवी सँ बेसी प्रदर्शन कएलक जखन कि एओडीवी उच्च यातायात भारमे डीएसआर सँ बेसी प्रदर्शन कएलक। उत्तरार्द्ध डीएसआर डाटा पैकेटमे स्रोत मार्गसभक कारण होएत अछि, जे नेटवर्क पर भार बढ़बैत अछि । एहि प्रकार सँ नोड दोसर नोडसभक बीच पैकेटसभ अग्रेषित कऽ सकैत अछि आ संगहि उपयोगकर्ता अनुप्रयोगसभ चला सकैत अछि. मोबाइल एड-हॉक नेटवर्क हाल के अनुसंधान आ विकास प्रयासक केन्द्र रहल अछि। ऐड-हॉक पैकेट रेडियो नेटवर्क एखन धरि मुख्यतः सैन्य अनुप्रयोगसभक विषयमे रहल अछि, जतए एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क विन्यास एक परिचालन लाभ वा एक आवश्यकता सेहो अछि । एड-हॉक कन्फिगरेसन अवधारणाक उपयोग करैत नेटवर्कसभक उपयोग कैको सैन्य अनुप्रयोगमे कएल जा सकैत अछि, जहिमे इन्टरकनेक्टेड वायरलेस एक्सेस प्वाइन्टसँ लऽ कऽ व्यक्तिसभद्वारा चलाओल जाएवाला वायरलेस उपकरणसभक नेटवर्कसभ, उदाहरणक लेल, डिजिटल नक्सा, शरीरमे संलग्न सेंसर, आवाज संचार, आदि। विस्तृत रेंज आ कम रेंजक एड-हॉक नेटवर्कक संयोजन प्रतिकूल परिचालन परिस्थितिमे सेहो मजबूत, वैश्विक कवरेज प्रदान करबाक प्रयास करैत अछि। |
0f7329cf0d388d4c5d5b94ee52ad2385bd2383ce | सुपरवॉक्सल विभाजनक प्रारम्भिक भिडियो विश्लेषणमे समावेश करबाक प्रबल संभावना अछि जेना कि सुपरपिक्सेल विभाजन छवि विश्लेषणमे अछि। तथापि, बहुतो सम्भावित सुपरवोक्सेल विधिसभ अछि आ प्रत्येक केहन समय आ कहाँ उपयुक्त अछि तकर कम समझ अछि । असलमे, सुपरवॉक्सल विभाजन पर एकटा तुलनात्मक अध्ययनक हमरासभक जानकारी नहि अछि । एहि अन्तमे, हमसभ सात सुपरवॉक्सल एल्गोरिदमक अध्ययन करैत छी, जहिमे ऑफलाइन आ स्ट्रीमिंग दुनू विधि शामिल अछि, जकर सन्दर्भमे हमसभ एकटा नीक सुपरवॉक्सल मानैत छी: अर्थात्, स्थानिक-कालिक एकरूपता, वस्तु/क्षेत्र सीमाक पता लगाना, क्षेत्र संपीड़न आ परिमोनी। मूल्यांकनक लेल हमसभ सातटा गुणस्तर मेट्रिक्सक एकटा व्यापक सूट प्रस्ताव करैत छी जाहिसँ ई वांछनीय सुपरवोक्सल विशेषताकेँ मापल जा सकए। एकर अतिरिक्त, हमसभ सुपरवॉक्सल वर्गीकरण कार्यमे विधिसभक मूल्यांकन करैत छी जे बादमे उच्च स्तरक उपयोगक लेल प्रोक्सीक रूपमे होएत अछि। हमसभ विभिन्न प्रकारक सामग्री आ घन मानव एनोटेशनक साथ ६ टा मौजूदा बेन्चमार्क भिडियो डाटासेट प्रयोग करैत छी। हमरा सभक निष्कर्ष हमरा सभकेँ एहि बातक निर्णायक प्रमाण देलक अछि जे सातटा विधिमे पदानुक्रमित आलेख-आधारित (जीबीएच), भारित एकत्रीकरण द्वारा विभाजन (एसडब्ल्यूए) आ क्षणिक सुपरपिक्सेल (टीएसपी) विधि सभ शीर्ष प्रदर्शनकारी अछि। ई सभटा विभाजन सटीकताक संदर्भमे नीक प्रदर्शन करैत अछि, मुदा अन्य वांछित डेटाक संबंधमे भिन्न होइत अछि: GBH वस्तु सीमाकेँ सर्वोत्तम रूपमे कैप्चर करैत अछि; SWA मे क्षेत्र संपीड़नक लेल सर्वोत्तम क्षमता अछि; आ TSP सर्वोत्तम उप-खंडन त्रुटि प्राप्त करैत अछि। |
50dea03d4feb1797f1d5c260736e1cf7ad6d45ca | हम सभ एकटा मामलाक सूचना दैत छी जाहिमे तेजीसँ बढ़ैत फाइब्रोएडेनोमाक बात अछि। [पृष्ठ २३ पर फोटो] क्लिनिकल जाँचक द्वारा ई द्रव्यमान फाइब्रोएडेनोमाक रूपमे निदान कएल गेल छल, आ रोगी पर सावधानीपूर्वक निगरानी कएल गेल छल। प्रत्येक महिनावारीक संग द्रव्यमान तेजीसँ बढ़ैत गेल आ चारि मास बाद मात्रामे ५०% वृद्धि देखाओल गेल। लम्प्टेक्टोमी कएल गेल छल। ट्यूमर कें हिस्टोलॉजिकल रूप सं फाइब्रोएडेनोमा संगठित प्रकार कें रूप मे निदान कैल गेल छल आ बहुत रास ग्रंथि उपकला कोशिका कें नाभिक मे एस्ट्रोजेन रिसेप्टर एंटीबॉडी कें लेल सकारात्मक इम्यूनोहिस्टोकेमिकल रंग लगयबाक छल. निष्कर्ष ट्यूमरक एस्ट्रोजेन संवेदनशीलता तेजीसँ बढबाक कारण भऽ सकैत अछि। |
0674c1e2fd78925a1baa6a28216ee05ed7b48ba0 | प्रो. इन्टरनेशनल कन्फरेन्स अन कम्प्युटर भिजन, कोर्फू (सितम्बर १९९९) एक वस्तु मान्यता प्रणाली विकसित कएल गेल अछि जे स्थानीय छवि सुविधाक एक नव वर्गक उपयोग करैत अछि। विशेषता छवि स्केलिंग, अनुवाद, आ घूमबाक लेल अपरिवर्तनीय अछि, आ आंशिक रूपसँ इल्युमिनेशन परिवर्तनसभ आ एफिन या ३डी प्रक्षेपणक लेल अपरिवर्तनीय अछि। ई विशेषतासभ निम्न temporal cortex मे न्यूरोनसभक संग समान गुण साझा करैत अछि जे प्राइमेट दृष्टिमे वस्तु पहिचानक लेल प्रयोग कएल जाइत अछि। सुविधाक कुशलतापूर्वक पता लगाओल जाइत अछि चरणबद्ध फिल्टरिंग दृष्टिकोणक माध्यमसँ जे स्केल स्पेसमे स्थिर बिन्दुसभक पहचान करैत अछि। छवि कुंजी बनाएल जाइत अछि जे स्थानीय ज्यामितीय विकृति कें अनुमति दैत अछि बहुमुखीकरण विमानों मे आ बहुमुखीकरण स्केल पर अस्पष्ट छवि ढाल कें प्रतिनिधित्व करएय. ई कुंजीसभ निकटतम-पड़ोसी सूचकांक पद्धतिमे इनपुटक रूपमे प्रयोग कएल जाएत अछि जे उम्मीदवार वस्तु मेलकेँ चिन्हैत अछि । प्रत्येक मिलानक अन्तिम सत्यापन अज्ञात मोडल परिमेयक लेल कम अवशिष्ट लघुतम-वर्ग समाधान भेटैत प्राप्त कएल जाइत अछि। प्रयोगात्मक परिणामसँ पता चलैत अछि जे मजबूत वस्तु मान्यता 2 सेकण्डसँ कम गणना समयक संग अव्यवस्थित आंशिक रूपसँ ओक्लड छविसभमे प्राप्त कएल जा सकैत अछि । |
bbb9c3119edd9daa414fd8f2df5072587bfa3462 | ई ओपन सोर्स कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क स्ट्रीमिंग, बैच आ अन्तरक्रियात्मक बिग डाटा वर्कलोड केँ एकीकृत करैत अछि नव अनुप्रयोगक लेल। |
18ca2837d280a6b2250024b6b0e59345601064a7 | विज्ञानक बहुत क्षेत्र अन्वेषणात्मक डाटा विश्लेषण आ दृश्य पर निर्भर अछि। बहु-परिमेय डाटाक पैघ मात्राक विश्लेषण करबाक आवश्यकता आयामात्मकता घटाबैक मूल समस्या उठबैत अछि: उच्च-आयामी डाटाक कम्पैक्ट प्रतिनिधित्वक खोज कोना कएल जाए। एहि ठाम, हम स्थानीय रूप सँ रैखिक एम्बेडिंग (एलएलई) क परिचय दैत छी, एक अनसुर्पेसड लर्निंग एल्गोरिथ्म जे कम आयामी, उच्च आयामी इनपुट क पड़ोस-संरक्षण एम्बेडिंग क गणना करैत अछि। स्थानीय आयाम कम करबाक लेल क्लस्टरिंग विधिसभक विपरीत, एलएलई अपन इनपुटसभक निचला आयामक एकटा वैश्विक समन्वय प्रणालीमे मानचित्रण करैत अछि, आ एकर अनुकूलनमे स्थानीय न्यूनतमसभक समावेश नहि होइत अछि। रैखिक पुनर्निर्माणक स्थानीय समरूपताक शोषण करैत, एलएलई गैर-रैखिक विविधताक वैश्विक संरचनाकेँ सिखएमे सक्षम अछि, जेना कि चेहराक छवि वा पाठक दस्तावेज द्वारा उत्पन्न कएल गेल। |
a3bfe87159938a96d3f2037ff0fe10adca0d21b0 | जहिना-जहिना वाहनमे सफ्टवेयरक मॉड्यूल आ बाहरी इंटरफेस बढ़ैत जा रहल अछि तहिना-तहिना नव-नव आक्रमण आ कमजोर जगहक उदय होइत जा रहल अछि। शोधकर्ता सभ ई देखाबए छथि जे वाहन मे लागल इलेक्ट्रॉनिक कंट्रोल यूनिट (ईसीयू) केँ कोना कमज़ोर कयल जा सकैत अछि आ वाहनक गति केँ कोना नियंत्रित कयल जा सकैत अछि। एहि सभ कमजोरीक मुकाबला करबाक लेल विभिन्न प्रकारक रक्षा तंत्र प्रस्तावित कएल गेल अछि, मुदा ई सुरक्षा-महत्वपूर्ण इ.सी.यू. कें लेल वाहनक भीतरक नेटवर्क हमलाक विरुद्ध मजबूत सुरक्षाक आवश्यकता कें पूरा नहि करबा मे सक्षम अछि। ई कमी केँ कम करबाक लेल, हम सभ एक असामान्यता-आधारित घुसपैठ डिटेक्शन सिस्टम (आईडीएस), जकरा क्लॉक-आधारित आईडीएस (सीआईडीएस) कहल जाइत अछि, क प्रस्ताव करैत छी। ई ईसीयू कें फिंगरप्रिंटिंग कें लेल वाहन मे आवधिक संदेश कें अंतराल कें मापैत अछि आ फेर ओकर उपयोग करैत अछि. ई प्रकार प्राप्त भेल फिंगरप्रिंट्सक उपयोग फेर ईसीयूसभक घडी व्यवहारक आधार रेखा निर्माणक लेल कएल जाएत अछि। ई आधार रेखाक आधार पर, सीआईडीएस संचयी योग (सीयूएसयूएम) क उपयोग पहचान त्रुटि मे कोनो असामान्य बदलाव क पता लगाबय लेल करैत अछि - घुसपैठ क स्पष्ट संकेत। ई कम गलत-सकारात्मक दर 0.055%क संग वाहनक भीतरक नेटवर्क घुसपैठक त्वरित पहचानक अनुमति देत अछि। अत्याधुनिक आईडीएसक विपरीत, यदि कोनो हमलाक पता चलैत अछि, त सीआईडीएस द्वारा ईसीयूक फिंगरप्रिंटिंग सेहो मूल कारणक विश्लेषणक सुविधा प्रदान करैत अछि; ई पहचान करैत अछि जे कोन ईसीयू हमला कएने अछि। हमरासभक प्रयोगसभक आधारमे एकटा सीएएन बस प्रोटोटाइप आ वास्तविक वाहनसभमे सीआईडीएस वाहनमे सञ्जाल आक्रमणक विस्तृत श्रृंखलाक पता लगाबएमे सक्षम अछि । |
c567bdc35a40e568e0661446ac4f9b397787e40d | अल्ट्रा-लो पावर वायरलेस सेंसर नोड्स कें लेल 2.4 GHz इंटरफेयरर-रेसिस्टेंट वेक-अप रिसीवर अनिश्चित-IF डुअल कन्वर्जन टोपोलॉजी कें उपयोग करैत अछि, जे एक वितरित बहु-चरण एन-पथ फ़िल्टरिंग तकनीक कें अनलॉक कम-क्यू रेजोनेटर-रेफर्ड स्थानीय थरथरानवाला के साथ जोड़ैत अछि. ई संरचना संकीर्ण-बैंड चयनात्मकता आ हस्तक्षेपकर्ताक विरुद्ध मजबूत प्रतिरक्षा प्रदान करैत अछि, जखन कि बीएडब्ल्यू रेजोनेटर वा क्रिस्टल जहिना महंगी बाह्य अनुनाद घटक सँ बचेत अछि। 65 एनएम सीएमओएस रिसीवर प्रोटोटाइप -97 डीबीएमक संवेदनशीलता प्रदान करैत अछि आ 5 मेगाहर्ट्ज ऑफसेट पर -27 डीबी सँ नीक कैरियर-टू-इंटरफेरर अनुपात, 10 केबी/सेकण्डक डाटा दर 10-3 बिट त्रुटि दर पर, जखन कि 99 माइक्रवाटक खपत करैत अछि 0.5 वी वोल्टेज सप्लाई सँ लगातार संचालनक तहत। |
703244978b61a709e0ba52f5450083f31e3345ec | एहि खंडमे लेखकसभ अध्ययन साहित्यसँ आ विश्वविद्यालयक प्राध्यापकसभक संग एक-एक कऽ काम करैक २७ वर्षक अनुभवसँ प्राप्त शिक्षाक सातटा सामान्य सिद्धान्त प्रस्तुत करैत छथि। ओ सभ विभिन्न दृष्टिकोण सँ अनुसंधान पर आधारित अछि (संज्ञानात्मक, विकासात्मक आ सामाजिक मनोविज्ञान; शैक्षिक अनुसंधान; मानव विज्ञान; जनसांख्यिकी; आ संगठनात्मक व्यवहार) ताकि सीखबाक आधारभूत सिद्धान्तक एक समूहक पहचान कएल जा सकए - से कि प्रभावी संगठन जानकारीक पुनःप्राप्ति आ उपयोगकेँ बढ़बैत अछि आ प्रेरणा पर के प्रभाव पड़ैत अछि। ई सिद्धांत शिक्षकसभकेँ छात्रसभक शिक्षाक बारेमे बुझबाक लेल सहायता करैत अछि जे हुनकासभकेँ देखएमे मदति करैत अछि कि किनक लेल निश्चित शिक्षण दृष्टिकोण छात्रसभक शिक्षाक समर्थन करैत अछि वा नहि करैत अछि, शिक्षण दृष्टिकोण आ रणनीतिसभक निर्माण वा परिष्कृत करैत अछि जे विशिष्ट सन्दर्भमे छात्रसभक शिक्षाक अधिक प्रभावकारी ढंगसँ बढावा दैत अछि, आ ई सिद्धान्तसभक हस्तांतरण आ लागू कए नव पाठ्यक्रममे । |
52a345a29267107f92aec9260b6f8e8222305039 | ई पेपर Inside PageRank पेपरक एक साथी या विस्तारक रूपमे कार्य करैत अछि, जे बियानचिनी एट अल द्वारा तैयार कएल गेल छल। [१९] ई पेज रैंक सँ जुड़ल सभ मुद्दाक एक व्यापक सर्वेक्षण अछि, जे मूल पेज रैंक मॉडल, उपलब्ध आ अनुशंसित समाधान विधि, भंडारण मुद्दा, अस्तित्व, विशिष्टता, आ अभिसरण गुण, मूल मॉडल मे संभावित परिवर्तन, पारंपरिक समाधान विधि, संवेदनशीलता आ कंडीशनिंग, आ अंततः अद्यतन समस्या केँ कवर करैत अछि। हमसभ किछु नव परिणाम प्रस्तुत करैत छी, विस्तृत संदर्भ सूची प्रदान करैत छी, आ भविष्यक शोधक रोमांचक क्षेत्रसभक बारेमे अनुमान करैत छी। |
0e5c8094d3da52340b58761d441eb809ff96743f | 1, भाग 2 विषय ई पेपर मे, हमसभ नव शुरू कएल गेल वितरित सक्रिय ट्रांसफार्मर (डीएटी) संरचनाक प्रदर्शनक तुलना पारंपरिक ऑन-चिप प्रतिरोध-परिवर्तन विधिसभ सँ करैत छी। मानक सिलिकन प्रक्रिया तकनीकमे उच्च-शक्ति पूर्णतः एकीकृत एम्पलीफायरसभक डिजाइनमे ओकर मौलिक शक्ति-दक्षता सीमाक विश्लेषण कएल गेल अछि। डीएटी एक कुशल प्रतिबाधा-परिवर्तन आ शक्ति-संयोजन विधि अछि, जे किछ कम वोल्टेज पुश-पुल एम्पलीफायरसभके शृंखलाबद्ध रूपमे चुम्बकीय युग्मनद्वारा संयोजन करैत अछि । नव अवधारणाक वैधताक प्रदर्शन करबाक लेल, एक 2.4-जीएचजेड 1.9-डब्ल्यू 2-वी पूर्णतः एकीकृत पावर-एम्पलीफायर जे 50 इनपुट आ आउटपुट मिलानक संग 41%क पावर-एड-इफेसिटिभ प्राप्त करैत अछि, 0.35-μm सीएमओएस ट्रांजिस्टरक उपयोग करैत निर्मित कएल गेल अछि आइटम प्रकारः लेख अतिरिक्त जानकारी: © Copyright 2002 IEEE. अनुमति सँ पुनः छापल गेल अछि। पांडुलिपि २७ मई, २००१ मे प्राप्त भेल। [ऑनलाइन पोस्ट कएल गेल: २००२-०८-०७] ई काज इंटेल कर्पोरेशन, आर्मी रिसर्च अफिस, जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी, इन्फिनियन आ नेशनल साइन्स फाउन्डेशन द्वारा समर्थित छल। लेखकसभ चिप निर्माणक लेल कोनक्सन सिस्टमक धन्यवाद दैत छथि, विशेष रूपसँ आर. मागुन, एफ. इन्टवेल्ड, जे. पावेल, ए. वो, आ के. मोय। के. पोटर, डी. हैम, आ एच. वू, सभ गोटे कैलिफोर्निया इन्स्टीट्यूट अफ टेक्नोलोजी (कैल्टेक), पासाडेना, सँ अपन सहयोगक लेल विशेष धन्यवादक पात्र छथि। एजीलेन्ट टेक्नोलोजीज आ सोननेट सॉफ्टवेयर इंक, लिभरपूल, न्यू योर्क, सँ सीएडी उपकरणक लेल तकनीकी समर्थनक सेहो सराहना कएल गेल अछि। सिलिकन-आधारित आरएफ आ माइक्रोवेव एकीकृत सर्किट पर विशेष अंक, आईईईई लेनदेन माइक्रोवेव थ्योरी आ तकनीक पर, खण्ड. ५०, नहि। |
14fae9835ae65adfdc434b7b7e761487e7a9548f | ई ज्ञात अछि जे रेडियल पावर कम्बाइनर बड्ड संख्यामे पावर एम्पलीफायरकेँ जोड़बामे बहुत प्रभावशाली अछि, जतए अपेक्षाकृत विस्तृत बैंड पर उच्च दक्षता (९०% सँ बेसी) प्राप्त कएल जा सकैत अछि। तथापि, एकर वर्तमान उपयोग एकर डिजाइन जटिलताक कारण सीमित अछि। ई पेपरमे, हमसभ एक-एक चरणमे डिजाइन प्रक्रिया विकसित करैत छी, जहिमे प्रारम्भिक अनुमानित डिजाइन सूत्र आ उपयुक्त मोडलसभ अन्तिम सटीक डिजाइन अनुकूलन प्रयोजनक लेल समावेश अछि । तीन आयामी विद्युत चुम्बकीय मोडलिङक आधारमे, पूर्वानुमानित परिणामसभ मापल गेल परिणामसभक साथ उत्कृष्ट सहमतिमे छल । रेडियल-कम्बिनर दक्षता, एकर सौंदर्यपूर्ण क्षरण, आ उच्चतर क्रमक पैकेज प्रतिध्वनिसभक प्रभावसभ सँ सम्बन्धित व्यावहारिक मुद्दासभक विस्तृत रूपमे चर्चा कएल गेल अछि |
47fdb5ec9522019ef7e580d59c262b3dc9519b26 | माइक्रोस्ट्रिप जांच आ डब्ल्यूआर-430 आयताकार वेव गाइडक उपयोग करि 1:4 पावर डिवाइडरक सफल प्रदर्शन प्रस्तुत कएल गेल अछि। 15 डीबी रिटर्न लॉस बैंडविड्थ नॉन-ऑप्टिमाइज्ड संरचनाक 22% आ एकर 0.5-डीबी इनसेर्सन लॉस बैंडविड्थ 26% प्रमाणित कएल गेल अछि। यद्यपि ई परम्परागत मशीनिंग द्वारा प्राप्त कएल गेल अछि, ई संरचना प्रमाणित मिलिमिटर आ सबमिमिमिटर-वेव माइक्रो-मशीनिंग तकनीकसभक अनुरूप एक साथ जुडल अछि । एहि प्रकार, संरचना एक संभावित शक्ति विभाजन आ शक्ति संयोजन वास्तुकला प्रस्तुत करैत अछि, जे माइक्रोमेचिनिंग द्वारा, 100GHz सँ बेसी अनुप्रयोगक लेल प्रयोग कएल जा सकैत अछि। |
68218edaf08484871258387e95161a3ce0e6fe67 | आठ-डिवाइस का-बैंड ठोस-राज्य शक्ति एम्पलीफायर क डिजाइन आ निर्माण यात्रा-लहर शक्ति-विभाजन/संयोजन तकनीक क उपयोग करैत कएल गेल अछि। ई डिजाइनमे प्रयुक्त कम प्रोफाइल स्लोटेड वेव गाइड संरचना न केवल एक विस्तृत बैंडविड्थ पर उच्च पावर-कम्बिनिंग दक्षता प्रदान करैत अछि, बल्कि सक्रिय उपकरणसभक लेल दक्ष ताप सिंक सेहो करैत अछि। आठ-डिवाइस पावर एम्पलीफायर क मापल गेल अधिकतम छोट संकेत लाभ ३.२ गीगाहर्ट्ज क ३ डीबी बैंडविड्थ क साथ ३४ गीगाहर्ट्ज पर १९.४ डीबी अछि (एफ/सब एल/=३१.८ गीगाहर्ट्ज, एफ/सब एच/=३५ गीगाहर्ट्ज) । पावर एम्पलीफायर सँ १-डीबी संपीड़न (पी/सब आउट/१ डीबी पर) मे मापल गेल अधिकतम आउटपुट पावर ३२.२ गीगाहर्ट्ज पर ३३ डीबीएम (/स्प्ल सिम/२ डब्ल्यू) अछि, जकर पावर संयोजन दक्षता ८०% अछि। एकर अतिरिक्त, उपकरणक विफलताक कारण एहि पावर एम्पलीफायरक प्रदर्शन गिरावटक सेहो सिमुलेशन आ मापन कएल गेल अछि। |
db884813d6d764aea836c44f46604128735bffe0 | उच्च शक्ति, व्यापक बैंडविड्थ, उच्च रैखिकता, आ कम शोर एम्प्लीफायर डिजाइनमे सबसँ महत्वपूर्ण विशेषतासभमे सँ एक छी । ब्रॉडबैंड स्पेसियल पावर-कम्बिनिंग तकनीक ई सभ समस्याके सम्बोधन करैत अछि, एमएमआईसी एम्प्लीफायरसभक एक पैघ मात्रामे माइक्रोवेव मोनोलिथिक एकीकृत सर्किट (एमएमआईसी) एम्प्लीफायरसभक आउटपुट पावरके एक ब्रॉडबैंड समाक्षीय वेव गाइड वातावरणमे संयोजन करैत अछि, जबकि राम्रो रैखिकताके बनाए रखैत अछि आ एमएमआईसी एम्प्लीफायरसभक चरण शोरके सुधार करैत अछि । एक समाक्षीय वेव गाइडक उपयोग व्यापक बैंडविड्थ आ बेहतर एकरूपताक लेल संयोजन सर्किटक मेजबानक रूपमे कएल गेल छल, जे प्रत्येक तत्वमे समान रूपसँ इनपुट पावर वितरित करैत छल। एकटा नव कॉम्पैक्ट समाक्षीय संयोजकक जांच कएल गेल अछि जे बहुत छोट आकारक अछि। ब्रॉड-बैंड स्लॉटलाइन सँ माइक्रोस्ट्रिप-लाइन संक्रमण वाणिज्यिक एमएमआईसी एम्पलीफायरसभक साथ बेहतर संगतताक लेल एकीकृत अछि । थर्मल सिमुलेशन कएल जाइत अछि आ उच्च-शक्ति अनुप्रयोगमे गर्मीक डुबकीकेँ सुधारबाक लेल पूर्वक डिजाइनसभक तुलनामे एक सुधारित थर्मल मैनेजमेन्ट योजनाक उपयोग कएल जाइत अछि। एक उच्च-शक्ति एम्पलीफायर कम्पेक्ट कम्बाइनर डिजाइन क उपयोग करैत बनैत अछि आ 6 सँ 17 गीगाहर्ट्ज क बैंडविड्थ क साथ 44-डब्ल्यू क अधिकतम आउटपुट पावर क प्रदर्शन करैत अछि। रैखिकता मापन 52 डीबीएम क उच्च तृतीय-क्रम इंटरसेप्ट बिंदु देखाओत अछि। विश्लेषण देखबैत अछि जे एम्प्लीफायरमे स्पोरियस-मुक्त गतिशील सीमाक विस्तार करबाक क्षमता २-३ गुना अछि। एम्प्लीफायर सेहो एकटा एमएमआईसी एम्प्लीफायरक तुलनामे ५-६ डीबीक कमीक संग १० किलोहर्ट्ज ऑफसेटमे १४० डीबीसीक निकट अवशिष्ट चरणक तल देखाओत अछि। |
e73ee8174589e9326d3b36484f1b95685cb1ca42 | आगामी 5म पीढ़ीक सेलुलर संचारक लेल पहिल 28 गीगाहर्ज एन्टेना समाधानक विस्तृत रूपमे प्रस्तुति देल गेल अछि। विस्तृत माप आ सिमुलेशन सँ पता चलल जे प्रस्तावित 28 गीगाहर्ट्ज एंटेना समाधान वास्तविक प्रसारण परिवेशमे कार्यरत सेलुलर हैंडसेटसभक लेल अत्यधिक प्रभावकारी अछि। |
4e85503ef0e1559bc197bd9de0625b3792dcaa9b | नेटवर्क आधारित हमला आम आ परिष्कृत भ गेल अछि। एहि कारण सँ, घुसपैठक पता लगाबयबला प्रणालीसभ अपन ध्यान होस्ट आ ओकर परिचालन प्रणालीसँ नेटवर्कमे बदलि रहल अछि। नेटवर्क आधारित घुसपैठक पता लगाना चुनौतीपूर्ण अछि कारण नेटवर्क लेखापरीक्षणमे पैघ मात्रामे डाटा उत्पन्न होइत अछि, आ एकटा घुसपैठसँ सम्बन्धित विभिन्न घटनासभ नेटवर्कक विभिन्न स्थानसभमे देखए योग्य भऽ सकैत अछि । ई पेपर नेटस्टैट, नेटवर्क घुसपैठक पता लगाबय लेल एकटा नव दृष्टिकोण प्रस्तुत करैत अछि। नेटवर्क आ हमला दुनू कें एक औपचारिक मॉडल कें उपयोग कर कें, नेटस्टैट ई निर्धारित करए मे सक्षम छै कि कोन नेटवर्क घटनाक कें निगरानी कैल जेबाक चाही आ कहां एकर निगरानी कैल जा सकएय छै. |
818c13721db30a435044b37014fe7077e5a8a587 | क्वेरी अनुकूलनक लेल विशाल डेटा विश्लेषण बड़का समूह पर नव अवसर आ चुनौती प्रस्तुत करैत अछि। डाटा विभाजन एहि वातावरण मे प्रदर्शन क लेल महत्वपूर्ण अछि। तथापि, डाटा पुनः विभाजन एक बहुत महँगा परिचालन अछि, एहि प्रकारक परिचालनक संख्याकेँ कम कयलासँ प्रदर्शनमे बहुत महत्वपूर्ण सुधार भऽ सकैत अछि। एहि वातावरणक लेल क्वेरी ऑप्टिमाइजर केँ डाटा विभाजनक बारेमे तर्क करबामे सक्षम होएबाक चाही, जाहिमे ओकर संगतता क्रमबद्ध आ समूहीकरणक संग अछि। स्कोप एक एसक्यूएल-आक स्क्रिप्टिङ भाषा छी जे माइक्रोसॉफ्ट मे विशाल डाटा विश्लेषणक लेल प्रयोग कएल जाइत अछि। एक परिवर्तन आधारित अनुकूलक स्क्रिप्टकेँ कॉसमॉस वितरित कम्प्यूटिंग प्लेटफार्मक लेल कुशल निष्पादन योजनामे परिवर्तित करबाक लेल जिम्मेदार अछि। एहि पेपर मे, हम वर्णन करब जे कोना डेटा विभाजनक बारे मे तर्क SCOPE अनुकूलक मे शामिल कएल गेल अछि. हम देखबैत छी जे रिलेशनल ऑपरेटर विभाजन, क्रमबद्ध आ समूह गुणकेँ कोना प्रभावित करैत अछि आ वर्णन करैत छी जे ओप्टीमाइजर अनावश्यक परिचालनसँ बचबाक लेल एहन गुणसभक बारेमे सोचैत अछि आ ओकर शोषण करैत अछि। अधिकांश अनुकूलनकर्तामे, समानान्तर योजनासभक विचार पोस्टप्रोसेसिंग चरणमे कएल गेल एक पश्चात विचार छी । विभाजनक बारेमे तर्क SCOPE अनुकूलनकर्ताकेँ लागत-आधारित अनुकूलनमे समानांतर, क्रमबद्ध आ मिश्रित योजनाक विचारकेँ पूर्ण रूपसँ एकीकृत करबाक अनुमति दैत अछि। लाभक उदाहरण एहि प्रकार अछि जे एहि दृष्टिकोण द्वारा विभिन्न योजनाक निर्माण संभव भेल अछि। |
8420f2f686890d9675538ec831dbb43568af1cb3 | रोमन लिपिमे लिखल हिंग्लिश पाठक भावनाक ध्रुवीयता निर्धारित करबाक लेल, हमसभ विभिन्न संयोजनक प्रयोग कयलहुँ आ शब्द आवृत्ति-विपरित दस्तावेज आवृत्ति विशेषता प्रतिनिधित्वक प्रयोग करैत विशेषता चयन विधि आ वर्गीकरणक एक मेजबानक प्रयोग कयलहुँ। हमसभ कुल ८४० प्रयोग कएने छी ताकि समाचार आ फेसबुक टिप्पणीमे व्यक्त भावनाक लेल सर्वोत्तम वर्गीकरणकर्ताक निर्धारण कएल जाए जे हिंग्लिशमे लिखल गेल अछि। हमसभ एहि निष्कर्ष पर पहुँचलहुँ जे शब्दक त्रिभुज आवृत्ति-विपरित दस्तावेज आवृत्ति-आधारित विशेषता प्रतिनिधित्व, लाभ अनुपात आधारित विशेषता चयन, आ रेडियल बेस फंक्शन न्यूरल नेटवर्क हिंग्लिश पाठमे व्यक्त भावनाक वर्गीकरण करबाक लेल सर्वोत्तम संयोजन छी। |
c97ebb60531a86bea516d3582758a45ba494de10 | IEEE इंटेलिजेंट ट्रान्सपोर्टेशन सिस्टम्स सोसाइटी आ व्यापक कम्प्युटिग अनुसन्धान समुदायक बीच घनिष्ठ सहयोगक प्रचार-प्रसार करबाक लेल, लेखकसभ ITS सोसाइटीक परिचय दैत अछि आ कम्प्युटिगसँ सम्बन्धित कैको व्यापक शोध विषय प्रस्तुत करैत अछि जकर ITS सोसाइटीक शोधकर्तासभ कार्य कऽ रहल अछि । ई विभाग बौद्धिक परिवहन पर विशेष अंकक हिस्सा अछि। |
e91196c1d0234da60314945c4812eda631004d8f | हम भाषा शिक्षाक लेल एक अन्तरक्रियात्मक बहु-मोडल ढांचाक प्रस्ताव करैत छी। पैघ मात्रामे प्राकृतिक पाठक निष्क्रिय रूपेँ संपर्कमे रहबाक बदलामे, हमरसभक शिक्षार्थी (फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्कक रूपमे लागू) एक ताबुला रासा सेटअप सँ शुरू होएत सहकारी सन्दर्भ खेलमे संलग्न होइत अछि, आ एहि तरहेँ खेलमे सफल होएबाक लेल संवाद करबाक आवश्यकतासँ अपन भाषाक विकास करैत अछि। प्रारम्भिक प्रयोगसँ आशाजनक परिणाम भेटैत अछि, मुदा ई सेहो सुझाव दैत अछि जे ई सुनिश्चित करब महत्वपूर्ण अछि जे एहि तरहें प्रशिक्षित अभिकर्तासभ केवल ओ खेलक लेल प्रभावी एकटा तदर्थ संचार कोडक विकास नहि करैत अछि जे ओ खेल रहल अछि । |
500b7d63e64e13fa47934ec9ad20fcfe0d4c17a7 | हाल मे, उच्च आवृत्ति संकेतक समय नियंत्रणक जोरदार मांग अछि कारण तीन आयामी (3 डी) एलटीसीसी-आधारित सीआईपी अनुप्रयोगसभमे उच्च एकीकरण घनत्वक कारण। एहि लेल, स्कीव या टाइमिंग विलम्ब केँ नियंत्रित करबाक लेल, नव 3 डी विलम्ब रेखाक प्रस्ताव कएल जाएत। सिग्नल के कमजोर होएबाक लेल, हम सभ कोएक्सियल लाइनक अवधारणा अपनाएब आ क्वासी कोएक्सियल ग्राउंड (QCOX-GND) के साथ एक उन्नत सिग्नल के माध्यम सँ संरचनाक प्रस्ताव राखब। हम ईएम आ सर्किट सिमुलेटरक प्रयोग करैत सिमुलेटेड परिणाम देखाएब। |
1a07186bc10592f0330655519ad91652125cd907 | हमसभ एकटा संवृतिक तंत्रिका संजाल वास्तुकलाक वर्णन करैत छी जे, कोनो वाक्य देल गेल, भाषा प्रसंस्करणक भविष्यवाणीक एक समूहक उत्पादन करैत अछि: भाग-अभिभाषण टैग, टुकड़ा, नामित संस्था टैग, शब्दार्थ भूमिका, शब्दार्थक समान शब्द आ संभावना जे वाक्य अर्थपूर्ण अछि (व्याकरणिक आ शब्दार्थक रूपसँ) भाषाक मॉडलक उपयोग करैत। सम्पूर्ण संजालकेँ संयुक्त रूपसँ ई सभ कार्यमे भार-साझेदारीक उपयोग करैत प्रशिक्षण देल जाइत अछि, जे बहु-कार्यक शिक्षाक उदाहरण अछि। सभटा कार्यमे लेबल कएल गेल डाटाक प्रयोग कएल जाइत अछि सिवाय भाषाक मॉडलक जे बिना लेबल कएल गेल पाठसँ सीखल जाइत अछि आ साझा कार्यक लेल अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षाक एकटा नव रूपक प्रतिनिधित्व करैत अछि। हमसभ देखाएब कि बहुकार्यक शिक्षा आ अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा दुनू साझा कार्यसभक सामान्यीकरणक सुधार करैत अछि, जकर परिणाम अत्याधुनिक प्रदर्शनमे होइत अछि। |
27e38351e48fe4b7da2775bf94341738bc4da07e | एकल-शब्द वेक्टर स्पेस मॉडल शब्दकोशिक जानकारी सीखबामे बहुत सफल रहल अछि। मुदा, ओ सभ बेसी लम्बा वाक्यांशसभक रचनात्मक अर्थकेँ पकड़ि नहि सकैत अछि, जे हुनकासभकेँ भाषाक गहन समझ प्राप्त करबासँ रोकैत अछि। हमसभ एक पुनरावर्ती तंत्रिका संजाल (आरएनएन) मोडलक परिचय दैत छी जे मनमाना वाक्यविन्यासिक प्रकार आ लम्बाइक वाक्यांश आ वाक्यसभक लेल रचनात्मक वेक्टर प्रतिनिधित्वसभ सिखैत अछि । हमरसभक माडल एक वेक्टर आ एक मैट्रिक्स केँ पार्स वृक्षमे प्रत्येक नोडकेँ सौंपैत अछि: वेक्टर घटकक निहित अर्थकेँ पकड़ैत अछि, जखन कि मैट्रिक्स कैप्चर करैत अछि कि ई कोना पड़ोसी शब्द वा वाक्यांशक अर्थकेँ बदलि दैत अछि। ई मैट्रिक्स-वेक्टर आरएनएन प्रस्तावनात्मक तर्क आ प्राकृतिक भाषामे संचालकसभक अर्थ सीख सकैत अछि। ई मोडेल तीनटा अलग-अलग प्रयोगसभमे कलाक प्रदर्शन प्राप्त करैत अछि: क्रिया-विशेषण जोडीक सूक्ष्म-अनाज भावना वितरणक भविष्यवाणी; चलचित्र समीक्षाक भावना लेबलसभके वर्गीकरण आ कारण-प्रभाव वा विषय-संदेश जस्ता अर्थिक सम्बन्धसभके वर्गीकरण संज्ञासभक बीचमे वाक्यविन्यास मार्गक उपयोग करैत । |
303b0b6e6812c60944a4ac9914222ac28b0813a2 | ई पेपर वाक्यांश-स्तरक भावना विश्लेषणक लेल एकटा नव दृष्टिकोण प्रस्तुत करैत अछि जे पहिने ई निर्धारित करैत अछि जे कोनो अभिव्यक्ति तटस्थ अछि वा ध्रुवीय आ फेर ध्रुवीय अभिव्यक्तिसभक ध्रुवीयताकेँ स्पष्ट करैत अछि। एहि दृष्टिकोण सँ, प्रणाली भावनाक अभिव्यक्तिक एकटा पैघ उपसमूहक लेल संदर्भात्मक ध्रुवीयताक स्वचालित रूप सँ पहचान करबा मे सक्षम अछि, जे आधार रेखा सँ काफी बेहतर परिणाम प्राप्त करैत अछि। |
4eb943bf999ce49e5ebb629d7d0ffee44becff94 | समयक आधार पर अनेक मनोरंजक मानवीय व्यवहार होइत अछि। एहि प्रकार, कनेक्शनिस्ट मोडलमे समयक प्रतिनिधित्व केना कएल जाए एकर प्रश्न बहुत महत्वपूर्ण अछि। एक दृष्टिकोण समयक प्रसंस्करण पर ओकर प्रभाव द्वारा स्पष्ट रूप सँ (एगो स्थानिक प्रतिनिधित्वक रूपमे) प्रतिनिधित्व करएबाक अछि । वर्तमान रिपोर्टमे एहि दिशामे प्रस्ताव विकसित कएल गेल अछि जे पहिल बेर जॉर्डन (1986) द्वारा वर्णित कएल गेल छल जकर अर्थ अछि नेटवर्कसभके गतिशील मेमोरी प्रदान करए लेल आवर्ती लिंकसभक उपयोग। एहि दृष्टिकोणमे, लुकाएल इकाई पैटर्न स्वयंकेँ वापस खिलाएल जाइत अछि; आन्तरिक प्रतिनिधित्व जे विकास करैत अछि से एहि प्रकार पूर्व आन्तरिक राज्यक संदर्भमे कार्यक मांगकेँ प्रतिबिम्बित करैत अछि। सिमुलेशनक एक समूहक रिपोर्ट कएल गेल अछि जे अपेक्षाकृत सरल समस्या (एक्सओआरक समयिक संस्करण) सँ शब्दक लेल वाक्यविन्यास/अर्थक विशेषताक खोज तक अछि। संजालसभ रोचक आन्तरिक प्रतिनिधित्वसभ सिखएमे सक्षम अछि जे कार्यक मागसभक मेमोरीक मागसभक संग समावेश करैत अछि; वास्तवमे, एहि दृष्टिकोणमे मेमोरीक धारणा कार्य प्रसंस्करणसँ अविभाज्य रूपसँ जोडल अछि । ई प्रतिनिधित्वसभ एकटा समृद्ध संरचनाक खुलासा करैत अछि, जे एकरासभकेँ अत्यधिक सन्दर्भ-निर्भर होएबाक अनुमति दैत अछि जखन कि आइटमसभक वर्गसभमे सामान्यीकरण व्यक्त करैत अछि । ई प्रतिनिधित्वसभ शब्दकोशिक श्रेणीसभ आ प्रकार/टोकन भेदके प्रतिनिधित्व करबाक लेल एक विधि सुझाव दैत अछि । |
2069c9389df8bb29b7fedf2c2ccfe7aaf82b2832 | हाल मे ट्रांसफर लर्निंग कें एकटा नया मशीन लर्निंग पैराडैगमा के रूप मे बढैत ध्यान प्राप्त भेल अछि. जखन लक्षित डोमेनमे प्रशिक्षण डेटा प्रभावी ढंगसँ भविष्यवाणीक मॉडलकेँ सिखबाक लेल पर्याप्त नहि होएत अछि, तखन स्थानांतरण सीखनाइ अन्य सम्बन्धित सहायक डोमेनसँ सहायक स्रोत डेटाक उपयोग सीखबाक लेल करैत अछि। एहि क्षेत्रमे अधिकांश मौजूदा कार्य केवल स्रोत डेटाक उपयोग पर केन्द्रित अछि, जे लक्ष्य डेटाक समान प्रतिनिधित्वात्मक संरचनाक साथ अछि, एहि पेपरमे, हमसभ पाठ आ छविसभक बीच ज्ञानक हस्तांतरणक लेल एक विषम हस्तांतरण लर्निंग फ्रेमवर्कक विस्तार करैत एहि सीमाकेँ आओर बढ़ाएब। हमसभ देखैत छी जे लक्ष्य-डोमेन वर्गीकरण समस्याक लेल, किछु एनोटेड छविसभ बहुत रास सामाजिक वेब साइटसभमे भेटैत अछि, जे वेब पर उपलब्ध बहुतायत सँ ग्रन्थ दस्तावेजसभ सँ ज्ञान हस्तांतरित करबाक लेल एक पुलक रूपमे कार्य कऽ सकैत अछि। एकटा प्रमुख प्रश्न अछि जे कोन तरहें स्रोत डाटा मे ज्ञान कें प्रभावी रूप सं हस्तांतरित कैल जा सकएयय जखनकि पाठ दस्तावेज मनमाना अछि. हमरा सभक समाधान ई अछि जे लक्ष्य छविसभक प्रतिनिधित्वकेँ अर्थपूर्ण अवधारणासँ समृद्ध करी जे सहायक स्रोत डेटासँ मैट्रिक्स कारककरण द्वारा निकालि लेल गेल अछि, आ सहायक डेटा द्वारा उत्पन्न लुप्त अर्थपूर्ण विशेषतासभक उपयोग कऽ कऽ एकटा नीक छवि वर्गीकरणकर्ता बनाबी। हमसभ अनुभवजन्य रूपसँ कैल्टेक-२५६ छवि डाटासेट पर अपन एल्गोरिदमक प्रभावकारिताक सत्यापन करैत छी। |
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a8823ab946321079c63b9bd42f58bd17b96a25e4 | चेहराक पता लगाब आ आँखि निकालनाय कें बहुत रास अनुप्रयोगक मे महत्वपूर्ण भूमिका छै जैसन चेहराक पहचान, चेहराक अभिव्यक्ति विश्लेषण, सुरक्षा लॉगिन आदि. मानव चेहरा आ चेहराक संरचनाक पता लगाना, जेना आँखि, नाक, कम्प्यूटरक लेल जटिल प्रक्रिया अछि। ई पेपर सोबेल किनारक पता लगाब आ आकृति विज्ञानक संचालनक उपयोग करैत फ्रंटल चेहराक छविसँ चेहराक पता लगाब आ आँखि निकालने लेल एकटा एल्गोरिथ्म प्रस्तावित करैत अछि। प्रस्तावित दृष्टिकोण तीन चरणमे विभाजित अछि; पूर्व-प्रक्रिया, चेहरा क्षेत्रक पहचान आ आँखिक निष्कर्षण। छविसभक आकार परिवर्तन आ ग्रे स्केल छवि रूपान्तरण पूर्व-प्रक्रियामे प्राप्त कएल जाइत अछि। चेहरा क्षेत्रक पहचान सोबेल किनारक पता लगाब आ आकृति विज्ञानक कार्य द्वारा कएल जाइत अछि। आखरी चरणमे, आँखिकेँ आकृति विज्ञानक सहायतासँ चेहरा क्षेत्रसँ निकालि लेल जाइत अछि। प्रयोग क्रमशः IMM फ्रंटल फेस डाटाबेस, FEI फेस डाटाबेस आ IMM फेस डाटाबेस क 120, 75, 40 छवि पर कएल गेल अछि। चेहराक पता लगाबय मे सटीकता क्रमशः 100%, 100%, 97.50% आ आँखि निकाय मे सटीकता दर क्रमशः 92.50%, 90.66%, 92.50% अछि। |
3b6911dc5d98faeb79d3d3e60bcdc40cfd7c9273 | एक समग्र हस्ताक्षर योजना एक डिजिटल हस्ताक्षर छी जे एकत्रीकरणक समर्थन करैत अछि: n अलग-अलग प्रयोक्तासभसँ n अलग-अलग सन्देशसभ पर n हस्ताक्षर देल गेल, ई सभ हस्ताक्षरकेँ एकटा छोटो हस्ताक्षरमे एकत्रित करब सम्भव अछि । ई एकल हस्ताक्षर (आ मूल संदेश) सत्यापनकर्ता केँ आश्वस्त करत जे n प्रयोक्ता वास्तव मे n मूल संदेश पर हस्ताक्षर केलक (यानी, प्रयोक्ता i संदेश Mi i = 1, लेल हस्ताक्षर केलक) । . . . . . . . . . . . . , एन) एहि पेपर मे हम सभ एकत्रीकृत हस्ताक्षरक अवधारणाक परिचय देब, एहन हस्ताक्षरक लेल सुरक्षा मॉडल प्रस्तुत करब, आ एकत्रीकृत हस्ताक्षरक लेल कैकटा अनुप्रयोग देब। हमसभ बोनेह, लिन आ श्याम द्वारा कएल गेल द्विध्रुवीय मानचित्रक आधार पर हालहिमे कएल गेल लघु हस्ताक्षर योजनासँ एक कुशल समग्र हस्ताक्षर निर्माण कएने छी। एकत्रित हस्ताक्षर प्रमाणपत्र श्रृंखलाक आकार कम करबाक लेल उपयोगी अछि (सभी हस्ताक्षरकेँ एकत्रित कऽ) आ एसबीजीपी जैना सुरक्षित रूटिंग प्रोटोकॉलमे संदेशक आकार कम करबाक लेल। हमसभ ई सेहो देखबैत छी जे एकत्रित हस्ताक्षरसँ सत्यापित रूपसँ गुप्त हस्ताक्षर उत्पन्न होइत अछि। एहन हस्ताक्षर सत्यापनकर्ताकेँ जाँच करबाक अनुमति दैत अछि जे कोनो देल गेल सिफरटेक्स्ट C कोनो देल गेल संदेश M पर हस्ताक्षरक एन्क्रिप्शन अछि । सत्यापित रूप सँ एन्क्रिप्ट कएल हस्ताक्षरक उपयोग अनुबंध-हस्ताक्षर प्रोटोकलमे कएल जाएत अछि। अन्तमे, हमसभ ई देखाबए छी जे समान विचारसभक उपयोग लघु हस्ताक्षर योजनाक विस्तारक लेल सरल रिंग हस्ताक्षर देबाक लेल कएल जा सकैत अछि। |
6d4fa4b9037b64b8383331583430711be321c587 | भावना विश्लेषण एक बढैत अनुसन्धान क्षेत्र अछि, जे व्यावसायिक अनुप्रयोग आ शैक्षिक रुचि दुनूक द्वारा संचालित अछि। ई पेपर मे, हमसभ वैलन्स आ उत्तेजनाक भावना आयामक लेल डायरी-आक ब्लॉग पोस्टसभक बहु-वर्ग वर्गीकरणक अन्वेषण करैत छी, जतए कार्यक उद्देश्य एक पोस्टक वैलन्स आ उत्तेजनाक स्तरक भविष्यवाणी करनाए अछि, क्रमशः बहुत नकारात्मक/निम्नसँ बहुत सकारात्मक/उच्च धरि, पाँच स्तरक पैमाना पर। हमसभ ई देखाएब जे कोना अलग-अलग भावनात्मक अवस्थाकेँ क्रमबद्ध पैमानामे नक्शा बनाओल जाएत, रसलक प्रभावक परिधि-संकुचित मॉडलक मनोवैज्ञानिक मॉडलक आधार पर आ बहुआयामी, वास्तविक-मूल्यवान एनोटेशनसभक साथ पहिने उपलब्ध एक कोर्पसकेँ लेबल कएल जाएत। समर्थन वेक्टर मशीन वर्गीकरणक प्रतिगमन आ एक-बिरुद्ध-सब दृष्टिकोणक प्रयोगसँ प्रायोगिक परिणाम देखाबैत अछि जे यद्यपि उत्तरार्द्ध दृष्टिकोण बेहतर सटीक क्रमवर्ग पूर्वानुमान सटीकता प्रदान करैत अछि, प्रतिगमन तकनीकसभ छोट पैमानाक त्रुटिसभ बनाबएमे प्रवृत्त होइत अछि । |
9931c6b050e723f5b2a189dd38c81322ac0511de | हम मानव क्रिया मान्यता समुदायमे सार्वजनिक रूपसँ उपलब्ध डाटासेटसभक वर्तमान स्थिति पर समीक्षा प्रस्तुत करैत छी; पोज आधारित पद्धतिके पुनरुद्धार आ व्यक्ति-व्यक्ति अन्तरक्रिया मोडलिङ बुझबाक हालिया प्रगति पर प्रकाश डालैत अछि । हमसभ डेटासेटकेँ विभिन्न प्रमुख गुणसभक सन्दर्भमे बेंचमार्क डेटासेटक रूपमे प्रयोगक लेल वर्गीकृत करैत छी; जहिमे वर्ग लेबलसभक संख्या, प्रदान कएल गेल आधारभूत सत्यसभ, आ ओसभक अनुप्रयोग डोमेन समावेश अछि । हमसभ प्रत्येक डाटासेटक अमूर्त स्तर पर सेहो विचार करैत छी; जे क्रिया, अन्तरक्रिया आ उच्च स्तरक अर्थपूर्ण गतिविधि प्रस्तुत करैत अछि तकरा समूहबद्ध करैत छी । सर्वेक्षण प्रमुख उपस्थिति आ पोज आधारित डाटासेटक पहचान करैत अछि, जे सरलीकृत, जोर देल गेल, वा स्क्रिप्टेड एक्शन क्लासक लेल प्रवृत्ति पर ध्यान दैत अछि जे प्रायः सब-एक्शन गेस्ट्सक स्थिर संग्रह द्वारा आसानी सँ परिभाषित कएल जाएत अछि। डाटासेटक स्पष्ट अभाव अछि जे निकट संबन्धित क्रिया प्रदान करैत अछि, जे कि निश्छल रूप सँ पोज आ इशाराक श्रृंखला द्वारा चिन्हित नहि होइत अछि, बल्कि अन्तरक्रियाक गतिशील सेट अछि। एहि लेल हमसभ एकटा नव डेटासेट प्रस्तावित करैत छी जे दू व्यक्तिक बीच जटिल वार्तालापिक अन्तरक्रियाकेँ ३ डी मुद्राक माध्यमसँ प्रदर्शित करैत अछि। 8 जोडीक बीच अन्तरक्रिया 7 अलग-अलग वार्तालाप आधारित परिदृश्यक वर्णन करैत छल जे दूटा Kinect गहराई सेंसरक उपयोग करि एकत्रित कएल गेल छल। ई घटनासभ प्रदान करबाक अछि जे समयक अवधिमे असंख्य आदिम क्रिया, अन्तरक्रिया आ गतिसँ निर्मित अछि; सूक्ष्म क्रिया वर्गसभक एक समूह प्रदान करैत अछि जे वास्तविक दुनियाक अधिक प्रतिनिधि अछि, आ वर्तमानमे विकसित मान्यता पद्धतिसभक लेल एक चुनौती अछि । हमरासभक विश्वास अछि जे ई पहिल डाटासेटमे सँ एक अछि जे वार्तालाप अन्तरक्रिया वर्गीकरणक लेल समर्पित अछि जे थ्रीडी पोज प्रिप्रिंटक उपयोग करैत अछि जे एल्सभियर दिस २७ अक्टूबर, २०१५ केँ प्रस्तुत कएल गेल छल आ एहि काजक लेल जिम्मेदार पेपर सभ देखाबैत अछि जे ई काज वास्तवमे संभव अछि। पूरा डाटासेट सार्वजनिक रूप सँ शोध समुदायक लेल उपलब्ध कराओल गेल अछि [1]। |
26e6b1675e081a514f4fdc0352d6cb211ba6d9c8 | हमसभ आधुनिक कारमे प्रयोग कएल जाएबला निष्क्रिय कुञ्जीविहीन प्रवेश आ प्रारंभ (पीकेईएस) प्रणालीमे रिले आक्रमणक प्रदर्शन करैत छी । हमसभ दूटा कुशल आ सस्ता आक्रमणक निर्माण करैत छी, तारबद्ध आ ताररहित भौतिक परत रिले, जे आक्रमणकारीकेँ कारमे प्रवेश करबाक आ स्मार्ट कुंजीक बीच संदेश पठा कऽ कार शुरू करबाक अनुमति दैत अछि। हमर रिले पूर्णतः मॉडुलेशन, प्रोटोकॉल, वा मजबूत प्रमाणीकरण आ एन्क्रिप्शनक उपस्थिति सँ स्वतंत्र अछि। हमसभ आठटा निर्मातासँ १०टा कारक मोडल पर विस्तृत मूल्यांकन करैत छी । हमरासभक परिणामसँ पता चलैत अछि जे सिग्नलके एकटा दिशामे मात्र (कारसँ चाबी धरि) रिले करब आक्रमण करबा लेल पर्याप्त अछि जबकि चाबी आ कार बीच वास्तविक दूरी पैघ रहैत अछि (परीक्षण ५० मीटर धरि, दृष्टि रेखाक बाहर) । हमसभ ई सेहो देखबैत छी, जे हमरासभक सेटअप सँ, स्मार्ट कुंजी ८ मीटर धरि उत्साहित भ सकैत अछि। ई हमलावर कें रिले कें स्थापना कर कें लेल कुंजी कें करीब पहुंचय कें आवश्यकता कें समाप्त करयत छै. हमसभ आगाँ जा कऽ महत्वपूर्ण प्रणाली विशेषताक विश्लेषण आ चर्चा करैत छी । रिले आक्रमणक सामान्यता आ मूल्यांकन कएल गेल प्रणालीक संख्याकेँ ध्यानमे रखैत, ई संभावना अछि जे समान डिजाइन पर आधारित सभ PKES प्रणाली सेहो ओही आक्रमणक प्रति असुरक्षित अछि। अंतमे, हम तत्काल शमनक उपायक प्रस्ताव करैत छी जे रिले हमलाक जोखिमकेँ कम करैत अछि आ संगहि हालिया समाधान जे उपयोगक सुविधाकेँ संरक्षित करैत रिले हमलाकेँ रोक सकैत अछि, जकरा लेल शुरूमे पीकेईएस सिस्टमक परिचय देल गेल छल। |
69d685d0cf85dfe70d87c1548b03961366e83663 | हम रक्त ऑक्सीजन संतृप्ति (SpO2) क निगरानी क लेल एक गैर-संपर्क विधि प्रस्तुत करैत छी। एहि विधिमे एक सीएमओएस कैमराक उपयोग कएल जाइत अछि जे एक ट्रिगर कण्ट्रोलक संग फोटोपलेथिस्मोग्राफी (पीपीजी) सिग्नलकेँ वैकल्पिक रूपसँ दू विशेष तरंगदैर्घ्यमे रेकर्ड करबामे सक्षम बनबैत अछि आ स्पॉक्सोक्साइडक निर्धारण पीपीजी सिग्नलसभक नापल गेल अनुपातसँ ई तरंगदैर्घ्यमे नापल जाएबला आ नापल जाएबला घटकसभसँ करैत अछि। SpO2 मूल्यक सिग्नल-टू-शोर अनुपात (SNR) तरंगदैर्घ्यक चयन पर निर्भर करैत अछि। हमसभ देखल जे नारंगी (λ = 611 एनएम) आ निकट अवरक्त (λ = 880 एनएम) संयोजन गैर-संपर्क वीडियो-आधारित पता लगाबैक विधि लेल सर्वोत्तम एसएनआर प्रदान करैत अछि। ई संयोजन परम्परागत सम्पर्क आधारित SpO2 मापनमे प्रयोग कएल जाएबला सँ भिन्न अछि, कारण ई तरंगदैर्ध्यमे PPG सिग्नल शक्ति आ क्यामेरा क्वांटम दक्षता गैर-सम्पर्क विधि प्रयोग करैत SpO2 मापनक लेल अधिक अनुमेय अछि। हमसभ ८३% -९८% SpO2 सीमापर बिना सम्पर्कक विधिकेँ मान्य करबाक लेल एकटा छोट पाइलट अध्ययन सेहो केलहुँ। ई अध्ययनक परिणामसभ सन्दर्भ सम्पर्क SpO2 उपकरणक प्रयोगसँ मापल गेल परिणामसभक अनुरूप अछि (r = 0.936, p <; 0.001) । प्रस्तुत विधि विशेष रूपसँ स्वतन्त्र जीवनक परिस्थितिमे घरमे अपन स्वास्थ्य आ कल्याणक अनुगमनक लेल उपयुक्त अछि, आ ओसभक लेल जे परम्परागत सम्पर्क आधारित पीपीजी उपकरणक उपयोग नहि कए सकैत अछि। |
51c88134a668cdfaccda2fe5f88919ac122bceda | वेब भिडियोमे मल्टीमीडिया घटनाक पता लगाना मल्टीमीडिया आ कम्प्युटर दृष्टिक क्षेत्रमे एक उभरल शोध क्षेत्र छी। एहि पेपर मे, हमसभ ईवेंट लेबलिंग थ्रू एनालिटिक मीडिया प्रोसेसिंग (ई-एलएएमपी) सिस्टम कें लेल हाल मे विकसित कएल गेल फ्रेमवर्क कें मुख्य विधि आ तकनीक कें परिचय दैत छी जे घटनाक पता लगाबय कें समग्र समस्या कें विभिन्न पहलु कें संभालैत अछि. विशेष रूप सँ, हमसभ सुविधा निकासीक लेल कुशल विधिसभ विकसित केने छी जाहिसँ हमसभ हजारो घण्टाक भिडियो डाटाक विशाल संग्रहकेँ सम्हाएब सकब । दोसर, हमसभ निकालि लेल गेल कच्चा सुविधासभक प्रतिनिधित्व एक स्थानिक बैग-ऑफ-वर्ड्स मोडलमे अधिक प्रभावकारी टाइलिंगक साथ करैत छी ताकि विभिन्न सुविधासभ आ विभिन्न घटनासभक स्थानिक लेआउट जानकारीकेँ बेहतर ढंगसँ पकड़ल जा सकए, एहि तरहेँ समग्र पता लगाबयके प्रदर्शनमे सुधार कएल जा सकैत अछि। तेसर, व्यापक रूप सँ प्रयुक्त प्रारम्भिक आ देर सँ संलयन योजना सँ भिन्न, एकटा उपन्यास एल्गोरिथ्म विकसित कएल गेल अछि जे बहुल विशेषता सँ अधिक मजबूत आ भेदभावपूर्ण मध्यवर्ती विशेषता प्रतिनिधित्व सीखत जाहि सँ एहि पर बेहतर घटना मॉडल बनाएल जाए सकए। अंतमे, घटनाक पता लगाबयके अतिरिक्त चुनौतीके सामना करय लेल मात्र बहुत कम सकारात्मक उदाहरणसभक साथ, हमसभ एकटा उपन्यास एल्गोरिथ्म विकसित केने छी जे सहायक स्रोतसभसँ सीखल ज्ञानके प्रभावकारी ढंगसँ घटनाक पता लगाबयमे सहायता करबाक लेल अनुकूलित करएमे सक्षम अछि । हमरा सभक अनुभवजन्य परिणाम आ आधिकारिक मूल्यांकन परिणाम TRECVID MED11 आ MED12 दुनू एहि विचारक एकीकरणक उत्कृष्ट प्रदर्शनक प्रदर्शन करैत अछि। |
10d6b12fa07c7c8d6c8c3f42c7f1c061c131d4c5 | हमसभ दृश्यात्मक वस्तु पहिचानक लेल सुविधा सेटक प्रश्नक अध्ययन करैत छी; परीक्षण मामलाक रूपमे रैखिक एसवीएम आधारित मानव पता लगाबैक अपननाइ। मौजूदा किनार आ ढाल आधारित वर्णनकर्ताक समीक्षाक बाद, हमसभ प्रयोगात्मक रूपसँ देखबैत छी जे अभिमुख ढाल (एचओजी) वर्णनकर्ताक हिस्टोग्रामक ग्रिड मानव पता लगाबैक लेल मौजूदा सुविधा सेटसँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि। हमसभ गणनाक प्रत्येक चरणक प्रभावक अध्ययन करैत छी, निष्कर्षमे जे नीक स्केल ग्रेडियन्ट, ठीक अभिमुखीकरण, अपेक्षाकृत मोटा स्थानिक बिन्निंग, आ उच्च-गुणवत्ताक स्थानीय विपरीत सामान्यीकरण ओभरलैपिंग डिस्क्रिप्टर ब्लकमे सभ नीक परिणामक लेल महत्वपूर्ण अछि। नव दृष्टिकोण मूल एमआईटी पैदल यात्री डाटाबेस पर लगभग पूर्ण पृथक्करण दैत अछि, तेँ हमसभ एकटा बेसी चुनौतीपूर्ण डाटासेट प्रस्तुत करैत छी जाहिमे १८०० सँ बेसी एनोटेड मानव छविसभ अछि जकर पोज भेरिएशन आ पृष्ठभूमिक एकटा पैघ सीमा अछि। |
2337ff38e6cfb09e28c0958f07e2090c993ef6e8 | बहुत रास पैटर्न मान्यता कार्यक लेल, आदर्श इनपुट सुविधा बहुविध भ्रमित गुणसभ (जहिना इल्युमिनेशन आ दृश्य कोण, कम्प्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगसभमे) लेल अपरिवर्तनीय होएत । हालहिमे, बिना पर्यवेक्षणक प्रशिक्षित गहन वास्तुकलासभ उपयोगी सुविधासभ निकालेबाक लेल एक स्वचालित विधिक रूपमे प्रस्तावित कएल गेल अछि। मुदा, सीखेल गेल विशेषताक मूल्यांकन कोनो दोसर साधनसँ करब कठिन अछि, जे ओकरा वर्गीकरणकर्तामे प्रयोग करब। एहि पेपर मे, हमसभ कैको अनुभवजन्य परीक्षणक प्रस्ताव करैत छी जे सीधा मापैत अछि जे कोन डिग्रीमे ई सीखल गेल विशेषतासभ विभिन्न इनपुट परिवर्तनसभमे अपरिवर्तनीय अछि । हमरासभकेँ पता चलल अछि जे स्टैक्ड ऑटोएनकोडर सभ जखन प्राकृतिक चित्रसभ पर प्रशिक्षित कएल जाइत अछि त ओ सभ गहराइक संग मामूली रूपेँ बढ़ैत अपरिवर्तनीय विशेषतासभ सीखैत अछि। हमरासभकेँ ई पता चलल अछि जे संक्रान्तिपरक गहन विश्वासक जाल प्रत्येक परतमे अधिक अपरिवर्तनीय विशेषतासभ सिखैत अछि। ई परिणाम गहिरा बनाम उथला प्रतिनिधित्वक उपयोगक औचित्य प्रमाणित करैत अछि, मुदा ई सुझाव दैत अछि जे एकटा ऑटोकोडर केँ दोसर क शीर्ष पर रखबाक अतिरिक्त तंत्र अपरिवर्तनीयता प्राप्त करबाक लेल महत्वपूर्ण भ सकैत अछि। हमरसभक मूल्यांकन मेट्रिक्सक उपयोग गहन शिक्षामे भविष्यक कार्यक मूल्यांकन करबाक लेल सेहो कएल जा सकैत अछि, आ एहि तरहेँ भविष्यक एल्गोरिदमसभक विकासमे सहायता कऽ सकैत अछि। |
31b58ced31f22eab10bd3ee2d9174e7c14c27c01 | इन्टरनेटक आगमन सँ, अरबों चित्र आब आनलाइन मुक्त रूप सँ उपलब्ध अछि आ दृश्य दुनियाक एक घन नमूना बनबैत अछि। विभिन्न गैर-पैरामेट्रिक पद्धति सभक प्रयोग करैत, हम सभ ई दुनियाक अन्वेषण इन्टरनेट सँ एकत्रित ७९,३०२,०१७ चित्रक विशाल डाटासेटक सहायता सँ करैत छी। मनोभौतिक परिणामसभक कारण जे मानव दृश्य प्रणालीक छवि रिजोल्यूशनमे गिरावटक लेल उल्लेखनीय सहिष्णुता देखाबैत अछि, डाटासेटमे छविसभ ३२ x ३२ रंग छविसभक रूपमे संग्रहित कएल गेल अछि। प्रत्येक चित्रमे अंग्रेजीमे ७५,०६२ गैर-अमूर्त संज्ञासभमे सँ एकक साथ ढीला ढीला लेबल कएल गेल अछि, जहिना वर्डनेट शब्दकोश डेटाबेसमे सूचीबद्ध अछि। एहि प्रकारें छवि डाटाबेस सभ वस्तु श्रेणी आ दृश्यक व्यापक कवरेज दैत अछि। वर्डनेट सँ प्राप्त अर्थिक जानकारीक उपयोग निकटतम-पड़ोसी पद्धतिसभक संयोजनमे कएल जा सकैत अछि जे लेबलिंग शोरक प्रभावकेँ कम करैत विभिन्न अर्थिक स्तरसभ पर वस्तु वर्गीकरण कएल जा सकैत अछि । डेटासेट मे विशेष रूप सँ प्रचलित वर्गक लेल, जेना कि लोक, हमसभ वर्ग-विशिष्ट वायोला-जोन्स शैलीक डिटेक्टरक तुलनामे मान्यता प्रदर्शन प्रदर्शन प्रदर्शन करबामे सक्षम छी। |
4b605e6a9362485bfe69950432fa1f896e7d19bf | स्वचालित चेहरा पहचान प्रौद्योगिकीक प्रदर्शन मे उल्लेखनीय सुधार देखल गेल अछि कारण डीप लर्निंग मे प्रगति आ डीप नेटवर्क क प्रशिक्षण लेल पैघ डाटासेट क उपलब्धता क संयोजन। चूँकि चेहराक पहचान एक एहन काज अछि जकरामे मनुष्य बहुत नीक मानल जाइत अछि, एहि लेल पूर्णतः अप्रतिबन्धित चेहराक छविक प्रसंस्करण करैत समय स्वचालित चेहराक पहचान आ मनुष्यक सापेक्ष प्रदर्शनक तुलना करब स्वाभाविक अछि। एहि कार्यमे, हमसभ मानव आ स्वचालित प्रणालीक पहिचानक सटीकताक पूर्व अध्ययनमे विस्तार करैत छी अनबाधित चेहराक छविक उपयोग कए कए कए कैकटा उपन्यास विश्लेषण कएने छी। हमसभ प्रदर्शन पर प्रभावक जाँच करैत छी जखन मानव मान्यताकर्तासभ प्रति विषय विभिन्न मात्रामे इमेजरी, लिंग जस्ता अपरिवर्तनीय गुणसभ, आ ओक्ल्युसन, इल्युमिनेशन, आ पोज जस्ता परिस्थितिजन्य गुणसभ प्रस्तुत करैत अछि । परिणामक अनुसार मनुष्य सभ आईजेबी-ए डाटासेट पर अत्याधुनिक स्वचालित चेहरा पहचान एल्गोरिदम सँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि। |
a4d510439644d52701f852d9dd34bbd37f4b8b78 | सेलुलर ऑटोमेटा (सीए) पर आधारित SLEUTH मॉडल, महानगरीय क्षेत्रसभमे शहर विकास सिमुलेशन पर लागू कएल जा सकैत अछि। ई अध्ययनमे SLEUTH मॉडलक उपयोग शहरी विस्तारक मॉडल बनाबय आ तेहरानमे शहरी विकासक भविष्यक व्यवहारक भविष्यवाणी करबाक लेल कएल गेल छल। मूलभूत डाटा छल पांच लैंडसैट TM आ ईटीएम छविसभ १९८८, १९९२, १९९८, २००१ आ २०१० क । तीनटा परिदृश्यक निर्माण स्थानिक पैटर्नक अनुकरण करबाक लेल कएल गेल छल। पहिल परिदृश्यमे ऐतिहासिक शहरीकरणक मोड जारी रहत आ विकासक लेल मात्र सीमा ऊंचाई आ ढलान छल। दोसर संकुचित परिदृश्य छल जे विकासके मुख्यतः आन्तरिक बनाबैत अछि आ उपनगरीय क्षेत्रसभक विस्तारके सीमित करैत अछि । अन्तिम परिदृश्यमे बहुकेन्द्रित शहरी संरचनाक प्रस्ताव कएल गेल छल जे छोट पैचसभकेँ * अनुरूप लेखक। टेल. : +98 912 3572913 ई-मेल पता: [email protected] |
f19e6e8a06cba5fc8cf234881419de9193bba9d0 | तंत्रिका संजाल सामान्यतः वर्गीकरण आ निर्णय कार्यमे प्रयोग कएल जाएत अछि। एहि पेपर मे, हमसभ अपन परिणामक स्थानीय विश्वासक समस्या पर ध्यान केन्द्रित करैत छी। हमसभ सांख्यिकीय निर्णय सिद्धान्तक किछु धारणाक समीक्षा करैत छी जे न्यूरल नेटवर्कक संग वर्गीकरणक लेल विश्वास मापक निर्धारण आ उपयोग पर एकटा अंतर्दृष्टि प्रदान करैत अछि। फेर हमसभ वर्तमान विश्वास मापसभक एक अवलोकन प्रस्तुत करैत छी आ अन्तमे एकटा सरल माप प्रस्ताव करैत छी जे नेटवर्क आउटपुटसभक संभाव्य व्याख्याक लाभसभ आ बूटस्ट्रैप त्रुटि अनुमान द्वारा मोडलक गुणस्तरक अनुमानक संयोजन करैत अछि । हमसभ वास्तविक दुनियाक अनुप्रयोग आ कृत्रिम समस्या पर अनुभवजन्य परिणामक चर्चा करैत छी आ देखबैत छी जे सरल माप अधिक परिष्कृत माप सँ प्रायः नीक व्यवहार करैत अछि, मुदा किछु परिस्थितिमे खतरनाक भऽ सकैत अछि। |
4a5be26509557f0a1a911e639868bfe9d002d664 | निर्माण सन्देश निर्दिष्टीकरण (एमएमएस) प्रोटोकल व्यापक रूपसँ औद्योगिक प्रक्रिया नियन्त्रण अनुप्रयोगसभमे प्रयोग कएल जाएत अछि, मुदा ई कम दस्तावेज अछि । ई पेपर मे हम एमएमएस प्रोटोकॉल क विश्लेषण प्रस्तुत करैत छी ताकि सूचना सुरक्षा क संदर्भ मे एमएमएस क बेहतर समझ हो। हमरा सभक निष्कर्ष ई देखा रहल अछि जे एमएमएस मे पर्याप्त सुरक्षा तंत्र नहि अछि, आ उपलब्ध सुरक्षा तंत्र वाणिज्यिक रूप सँ उपलब्ध औद्योगिक उपकरण मे लागू नहि अछि। |
15a2ef5fac225c864759b28913b313908401043f | अपन ग्राहकक विश्वास प्राप्त करबा लेल, सॉफ्टवेयर विक्रेता अपन उत्पादकेँ सुरक्षा मानक, उदाहरणक लेल, साझा मापदण्ड (आईएसओ 15408) क अनुसार प्रमाणित कए सकैत अछि। मुदा, कॉमन क्रिटेरिया प्रमाणनक लेल सॉफ्टवेयर उत्पादक स्पष्ट दस्तावेजक आवश्यकता होएत अछि। एहि दस्तावेजक निर्माणक परिणामस्वरूप समय आ धनक दृष्टि सँ उच्च लागत आबैत अछि। हमसभ एकटा सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रियाक प्रस्ताव करैत छी जे कॉमन क्रिटेरिया प्रमाणनक लेल आवश्यक दस्तावेजक निर्माणक समर्थन करैत अछि। एहि प्रकार सफ्टवेयरक निर्माणक बाद हमरासभकेँ दस्तावेज बनाबएके आवश्यकता नहि अछि । एकर अतिरिक्त, हमसभ कॉमन क्रिटेरिया दस्तावेजक स्थापनामे सम्भावित समस्याक पता लगाबय लेल एडीआईटी नामक आवश्यकता संचालित सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रक्रियाक एकटा उन्नत संस्करणक उपयोग करबाक प्रस्ताव करैत छी। हमसभ प्रमाणन प्रक्रियासँ पहिने एहि समस्याक पता लगाबएके लक्ष्य राखैत छी । एहि तरहेँ हम सभ प्रमाणीकरण प्रयासक महग देरी सँ बचैत छी। ADIT एकटा सहज विकास दृष्टिकोण प्रदान करैत अछि जे विभिन्न प्रकारक UML मॉडलसभक बीच एकरूपता जाँचक अनुमति दैत अछि। ADIT सुरक्षा आवश्यकतासँ डिजाइन दस्तावेज धरि अनुगमनक समर्थन करैत अछि। हमसभ अपन दृष्टिकोणक उदाहरण स्मार्ट मीटरिंग गेटवे सिस्टमक विकाससँ दैत छी। |
21968ae000669eb4cf03718a0d97e23a6bf75926 | हालहि मे, सामाजिक नेटवर्क मे प्रभावक प्रसारक घटना मे बहुत रुचि देखाओल गेल अछि। एहि क्षेत्रक अध्ययनक अनुमान अछि जे ओ अपन समस्याक लेल सामाजिक ग्राफक इनपुटक रूपमे उपयोगकर्तासभक बीच प्रभावक संभावनाक साथ लेबल कएल गेल किनारसभक साथ अछि । मुदा, ई प्रश्न जे ई संभावना कतएसँ आबि रहल अछि वा वास्तविक सामाजिक संजाल डाटासँ एकरा की तरह गणना कएल जा सकैत अछि, से आब धरि काफी हद धरि अनदेखा कएल गेल अछि। एहि प्रकार ई पूछब दिलचस्प अछि जे की सामाजिक ग्राफ आ ओकर प्रयोक्तासभ द्वारा कएल गेल क्रियासभक एक लॉग सँ प्रभावक मॉडल बनाएल जा सकैत अछि। ई एहि पेपर मे हमला कएल गेल मुख्य समस्या अछि। मॉडल मापदण्डसभके सीखबाक लेल आ भविष्यवाणी करैक लेल सीखल गेल मॉडलसभके परीक्षण करबाक लेल मॉडल आ एल्गोरिदम प्रस्तावित करबाके अतिरिक्त, हमसभ ओ समयक भविष्यवाणी करबाक लेल तकनीकसभ सेहो विकसित करैत छी जकर द्वारा कोनो प्रयोक्ता कोनो क्रिया करबा लेल अपेक्षा कएल जा सकैत अछि । हमसभ अपन विचार आ तकनीककेँ फ्लिकर डाटा सेटक प्रयोगसँ मान्य करैत छी जहिमे १.३ मिलियन नोड्स, ४० मिलियन एजेस, आ ३५ मिलियन ट्यूपलसँ युक्त एक्शन लॉग अछि जे ३००,००० अलग-अलग क्रियासभक उल्लेख करैत अछि। वास्तविक सामाजिक संजालमे वास्तविक प्रभाव देखाबयके अलावा, हमरासभक तकनीकसभक उत्कृष्ट पूर्वानुमान प्रदर्शन अछि । |
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61dc8de84e0f4aab21a03833aeadcefa87d6d4e5 | गोपनीयता-संरक्षणक लेल डाटाक एकत्रीकरण एकटा चुनौतीपूर्ण समस्या अछि, वितरित संचार आ नियंत्रणक आवश्यकता, गतिशील नेटवर्क टोपोलॉजी, अविश्वसनीय संचार लिंक आदि कें ध्यान मे रखैत. जखन कि ई समस्या अतिशयोक्तिपूर्ण अछि जखन कि ई बात स्पष्ट अछि जे ई सभ नोड सभ बेईमान अछि आ ई सुनिश्चित करबाक लेल जे ई सभ नोड सभ के गोपनीयता, सटीकता आ मजबूतीक संग सुरक्षित अछि, ई एकटा खुला विषय अछि। व्यापक रूप सँ प्रयुक्त क्रिप्टोग्राफिक दृष्टिकोण सँ भिन्न, एहि पेपर मे, हम वितरित सहमति तकनीक क उपयोग करैत एहि चुनौतीपूर्ण समस्या क समाधान करैत छी। हमसभ पहिने एक सुरक्षित सहमति आधारित डाटा एग्रीगेशन (SCDA) एल्गोरिथ्मक प्रस्ताव करैत छी जे संवेदनशील डाटाक गोपनीयताकेँ संरक्षित करैत सटीक योग एग्रीगेशनक गारंटी दैत अछि। फेर, बेईमान नोड्स सँ प्रदूषण केँ कम करबाक लेल, हमसभ एक उन्नत एससीडीए (ई-एससीडीए) एल्गोरिथ्म प्रस्तावित करैत छी जे पड़ोसी सभ केँ बेईमान नोड्स केँ पता लगाबय दैत अछि, आ त्रुटि सँ बंधल होएत जखन कि बेईमान नोड्सक डिशोन अछि। हम एससीडीए आ ई-एससीडीए दुनू कें अभिसरण कें साबित करैत छी. हमसभ ई सेहो प्रमाणित करैत छी जे प्रस्तावित एल्गोरिदमसभ अछि ((, σ) - डेटा गोपनीयता, आ आ σ बीच गणितीय सम्बन्ध प्राप्त करैत छी। विस्तृत सिमुलेशनसँ पता चलल अछि जे प्रस्तावित अल्गोरिथ्म उच्च सटीकता आ कम जटिलताक अछि, आ ओ नेटवर्क डायनामिक्स आ बेईमान नोड्सक विरुद्ध मजबूत अछि। |
dbde4f47efed72cbb99f412a9a4c17fe39fa04fc | प्राकृतिक छवि निर्माण वर्तमानमे डीप लर्निंगमे सबसँ सक्रिय रूपसँ अन्वेषित क्षेत्रसभमे सँ एक छी । अनेक दृष्टिकोण, उदा. कलात्मक शैलीक हस्तांतरण अथवा प्राकृतिक बनावट संश्लेषणक लेल, पर्यवेक्षित रूपसँ प्रशिक्षित गहन तंत्रिका नेटवर्कमे पदानुक्रमित प्रतिनिधित्वक सांख्यिकी पर निर्भर करैत अछि। मुदा ई स्पष्ट नहि अछि जे एहि विशेषताक प्रतिनिधित्वक कोन-कोन पहलू प्राकृतिक छवि निर्माणक लेल महत्वपूर्ण अछि: की ई गहिराइ, पूलिंग वा प्राकृतिक छवि पर सुविधाक प्रशिक्षण अछि? हमसभ एहि प्रश्नक समाधान प्राकृतिक बनावट संश्लेषणक कार्यक लेल करैत छी आ देखाबैत छी जे उपरोक्त कोनो पहलू अपरिहार्य नहि अछि। एकर बदलामे, हमसभ ई देखाएब जे उच्च अवधारणात्मक गुणक प्राकृतिक बनावट केवल एक परत, बिना पूलिंग आ यादृच्छिक फिल्टरक संग नेटवर्कसँ उत्पन्न कएल जा सकैत अछि। |
acdc3d8d8c880bc9b9e10b337b09bed4c0c762d8 | कपड़ा आ पहिरबाक योग्य उत्पाद मे एकीकृत दूरसंचार प्रणाली एहि तरहक तरीका अछि जाहि सं चिकित्सा उपकरण स्वास्थ्य सेवा कें प्रावधान कें चौबीसो घंटा बढ़ाबय मे प्रभाव पबैत अछि। ई कपड़ा जखन पूर्ण रूप सँ विकसित होएत तखन अस्पतालक संसाधन आ श्रम केँ न्यूनतम करबाक संग-संग यदि आ जखन आवश्यक होएत त सतर्कता आ ध्यान मांगबाक क्षमता राखत। एकर अतिरिक्त, ई सभ निवारक रोग, स्वास्थ्यक अनियमितता आ अप्रत्याशित हृदय या मस्तिष्क विकारमे प्रमुख भूमिका निभा सकैत अछि जाहिमे स्पष्ट रूपसँ स्वस्थ व्यक्तिसभ शामिल अछि। ई कार्य अल्ट्रा वाइड बैंड (UWB) एन्टेना क जांच क व्यवहार्यता प्रस्तुत करैत अछि जे पूर्ण रूप सँ कपड़ा सामग्री सँ बनाएल गेल छल जे सब्सट्रेट क लेल प्रयोग कएल गेल छल आ डिजाइन कएल गेल एन्टेना क चालक भाग सेहो। सिमुलेटेड आ मापल परिणाम देखबैत अछि जे प्रस्तावित एंटेना डिजाइन व्यापक कार्य बैंडविड्थक आवश्यकताक पूर्ति करैत अछि आ कम्पैक्ट आकार, धोए योग्य आ लचीला सामग्रीक संग 17GHz बैंडविड्थ प्रदान करैत अछि। रिटर्न लॉस, बैंडविड्थ, रेडिएशन पैटर्न, करंट डिस्ट्रीब्यूशन आ गैन आ इफेसिविटीक परिणाम वर्तमान पांडुलिपि डिजाइनक उपयोगिताक प्रमाणिकरणक लेल प्रस्तुत कएल गेल अछि। एहिमे प्रस्तुत कार्यक भविष्यमे स्टैंडअलोन सुइटक अध्ययनक लेल गहन प्रभाव अछि जे एक दिन पहननिहार (रोगी) केँ एहन विश्वसनीय आ आरामदायक चिकित्सा निगरानी तकनीक प्रदान करबाक लेल सहायता कऽ सकैत अछि। १२ अप्रैल २०११ मे प्राप्त, २३ मई २०११ मे स्वीकार, १० जून २०११ मे अनुसूचित * संवाददाता लेखक: मय ए. रहमान उस्मान ([email protected]) |
aab8c9514b473c4ec9c47d780b7c79112add9008 | एक शोध रणनीति के रूप मे केस स्टडी अक्सर छात्र आ अन्य नव शोधकर्ताक लेल एक स्पष्ट विकल्पक रूप मे उभरैत अछि जे अपन कार्यस्थल या सीमित संख्या मे संगठनक तुलनाक आधार पर एक मामूली पैमाना पर शोध परियोजना शुरू करबाक प्रयास करैत अछि। एहि सन्दर्भमे केस स्टडी शोधक अनुप्रयोगक सभसँ चुनौतीपूर्ण पहलू ई अछि जे जांचकेँ "की होइत अछि"क वर्णनात्मक विवरणसँ एक शोधक टुकड़ामे उठाओल जाए जे ज्ञानक लेल मूल्यवान, यदि मामूली अतिरिक्त होएबाक दावा कऽ सकैत अछि। ई लेख केस स्टडी रिसर्च आ संबंधित क्षेत्रसभमे स्थापित पाठ्यपुस्तकसभमे भारी मात्रामे आधारित अछि, जेना कि यिन, 1994, हेमेल एट अल., 1993, ईटन, 1992, गोम, 2000, पेरी, 1998, आ साउन्डर्स एट अल., 2000 मुदा केस स्टडी रिसर्चक मुख्य पहलुसभकेँ एहेन ढंगसँ अलग करबाक प्रयास करैत अछि जे नव शोधकर्तासभकेँ एहि अनुसन्धान दृष्टिकोणक किछु मुख्य सिद्धान्तसभक संग संघर्ष करबाक आ लागू करबाक लेल प्रोत्साहित करत । ई लेख बताबैत अछि जे केस स्टडी अनुसंधानक उपयोग कखन कएल जा सकैत अछि, अनुसंधान डिजाइन, डाटा संग्रह आ डाटा विश्लेषण, आ अंत मे रिपोर्ट या शोध प्रबंध लिखबामे साक्ष्य पर आधारित सुझाव दैत अछि। |
a088bed7ac41ae77dbb23041626eb8424d96a5ba | ई पेपर एफ़्रा प्रश्न उत्तर इंजनक वर्णन करैत अछि, जे एक मॉड्यूलर आ विस्तार योग्य ढांचा अछि जे एक प्रणालीमे प्रश्न उत्तरक लेल बहुविध दृष्टिकोणकेँ एकीकृत करबाक अनुमति दैत अछि। हमर फ्रेमवर्क अंग्रेजीक अतिरिक्त अन्य भाषासभमे भाषा-विशिष्ट घटकसभक स्थानान्तरण द्वारा अनुकूलित कएल जा सकैत अछि। ई प्रश्नक उत्तर, ज्ञान एनोटेशन आ ज्ञान खननक लेल दू प्रमुख दृष्टिकोणक समर्थन करैत अछि। इफ्रा वेबके डाटा संसाधनके रूपमे प्रयोग करैत अछि, मुदा छोटका कारपोरासभक साथ सेहो काम कऽ सकैत अछि । एकर अतिरिक्त, हम प्रश्नक व्याख्याक लेल एकटा नव दृष्टिकोणक प्रस्ताव करैत छी जे प्रश्नक मूल सूत्रसँ अलग अछि। पाठ पैटर्न क उपयोग प्रश्न क व्याख्या करबाक लेल आ पाठ क टुकड़ा सँ उत्तर निकालने क लेल कैल जाइत अछि। हमर प्रणाली स्वचालित रूप सँ उत्तर निकाबाक लेल पैटर्न सीखैत अछि, प्रशिक्षण डेटाक रूपमे प्रश्न-उत्तर जोड़ीक उपयोग करैत अछि। प्रयोगात्मक परिणाम एहि दृष्टिकोणक क्षमताक खुलासा केलक। |
227ed02b3e5edf4c5b08539c779eca90683549e6 | वर्तमानमे रहल ढाँचासभक विशाल बहुमत सामाजिक-आर्थिक आ प्राविधिक परिवेशक देशसभमे एकर सार्वभौमिक लागूताक सम्बोधन करबाक लेल अपर्याप्त अछि । यद्यपि ई-शासन कें लागू करबा मे एखन धरि कोनो "एक आकार सभके फिट" रणनीति नहि अछि, मुदा परिवर्तन मे किछु आवश्यक सामान्य तत्व अछि। एहि लेल, ई पेपर विकासशील आ विकसित देशक विद्यमान ई-भागीदारी पहलसँ सीखल किछु सिद्धांत आ शिक्षाक आधार पर एकटा विशिष्ट टिकाऊ मॉडल विकसित करबाक प्रयास करैत अछि, जाहिसँ आईसीटीक लाभकेँ अधिकतम कएल जा सकए आ बेसी सहभागिता सुनिश्चित कएल जा सकए। |
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64f51fe4f6b078142166395ed209d423454007fb | एनोटेड ट्रेनिंग इमेज क एक पैघ मात्रा सटीक आ मजबूत डीप नेटवर्क मॉडल क प्रशिक्षण लेल महत्वपूर्ण अछि मुदा एनोटेड ट्रेनिंग इमेज क एक पैघ मात्रा क संग्रह अक्सर समय क खपत करैत अछि आ महंगी सेहो होइत अछि। छवि संश्लेषण ई बाधाकेँ कम करैत अछि एनोटेड प्रशिक्षण छविसभ स्वचालित रूपसँ मशीनसभद्वारा उत्पन्न करैत अछि जे हालहिमे गहन शिक्षा अनुसन्धानमे बढैत रुचि आकर्षित केने अछि। हमसभ अभिनव छवि संश्लेषण तकनीक विकसित करैत छी जे पृष्ठभूमि छविसभमे यथार्थवादी रूपसँ अग्रभूमि वस्तुसभक रुचि (ओओआई) केँ एम्बेड करैत एनोटेड प्रशिक्षण छविसभक रचना करैत अछि। प्रस्तावित तकनीकमे दूटा प्रमुख घटक अछि जे सिद्धान्ततः गहन संजाल प्रशिक्षणमे संश्लेषित छविसभक उपयोगिताकेँ बढाबैत अछि। पहिल अछि संदर्भ-जागरूक अर्थिक संगति जे सुनिश्चित करैत अछि जे ओओआईकेँ पृष्ठभूमि छविमे अर्थिक रूपसँ संगत क्षेत्रसभक आसपास राखल जाएत अछि । दोसर अछि सामंजस्यपूर्ण रूप अनुकूलन जे सुनिश्चित करैत अछि जे एम्बेडेड ओओआई सभ आसपासक पृष्ठभूमिक साथ-साथ ज्यामिति संरेखण आ रूप यथार्थवादसँ अनुकूल अछि। प्रस्तावित तकनीकक मूल्यांकन दू टा संबंधित मुदा बहुत भिन्न कम्प्यूटर दृष्टि चुनौतीसभ, अर्थात् दृश्य पाठ पता लगाब आ दृश्य पाठ मान्यता पर कएल गेल अछि। हमर सभक संश्लेषित छवि सभक उपयोग गहन नेटवर्क प्रशिक्षणमे समान अथवा बेहतर दृश्य पाठ पता लगाबैक तथा दृश्य पाठ पहिचानक प्रदर्शन प्राप्त करबाक क्षमता अछि, जकर तुलना वास्तविक छवि सभक प्रयोग सँ कएल जा सकैत अछि। |
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226cfb67d2d8eba835f2ec695fe28b78b556a19f | हमसभ बिटकॉइन प्रोटोकलमे एकटा व्यावहारिक संशोधन प्रस्ताव करैत छी जे बिटकॉइनक सामान्य मामलामे सुरक्षा करैत अछि। ई एक गठबंधन द्वारा स्वार्थी खनन पर रोक लगबैत अछि जे संसाधनक 1/4 सँ कम पर अधिकार रखैत अछि। ई सीमा गलत रूप सँ मानल गेल 1/2 सीमा सँ कम अछि, मुदा वर्तमान वास्तविकता सँ बेहतर अछि जतय कोनो आकारक गठबंधन प्रणालीक समझौता कऽ सकैत अछि। बिटकॉइन क्रिप्टोकरन्सी अपन लेनदेनक सार्वजनिक लॉगमे रिकॉर्ड करैत अछि जकरा ब्लॉकचेन कहल जाइत अछि। एकर सुरक्षा वितरित प्रोटोकल पर निर्भर करैत अछि जे ब्लॉकचेन केँ रखैत अछि, जे खनिक नामक प्रतिभागी द्वारा चलाओल जाइत अछि। परंपरागत ज्ञानक अनुसार खनन प्रोटोकॉल प्रोत्साहन-संगत अछि आ अल्पसंख्यक समूहसभक संगठितताक विरुद्ध सुरक्षित अछि, अर्थात् ई खनिकसभकेँ प्रोटोकॉलक अनुसार पालन करबाक लेल प्रोत्साहित करैत अछि । हमसभ ई देखाबए छी जे बिटकॉइन खनन प्रोटोकल प्रोत्साहन-संगत नहि अछि। हम सभ एहन आक्रमण प्रस्तुत करैत छी जाहिसँ खननिहारक आमदनी अपन उचित हिस्सा सँ बेसी अछि। ई आक्रमण बिटकॉइन लेल महत्वपूर्ण परिणाम उत्पन्न कऽ सकैत अछि: तर्कसंगत खनिक हमलावरसभमे शामिल होएबाक लेल प्राथमिकता देत, आ ई समूहक आकारमे वृद्धि होएत जखन धरि ई बहुमत नहि बनत। एहि बिन्दु पर, बिटकॉइन प्रणाली विकेन्द्रीकृत मुद्रा नहि रहि जाइत अछि। जखन कि किछु निश्चित मान्यतासभ नहि देल गेल अछि, स्वार्थी खनन कोनो आकारक गठबंधनक लेल व्यवहार्य भ सकैत अछि। |
2b00e526490d65f2ec00107fb7bcce0ace5960c7 | ई पेपर इन्टरनेट अफ थिंग्सक सम्बोधन करैत अछि। एहि आशाजनक प्रतिमानक मुख्य सक्षम कारक अछि अनेक प्रौद्योगिकी आ संचार समाधानक एकीकरण। पहिचान आ अनुगमन प्रौद्योगिकी, वायर्ड आ वायरलेस सेंसर आ एक्ट्यूएटर नेटवर्क, उन्नत संचार प्रोटोकॉल (नेक्स्ट जनरेशन इन्टरनेटक संग साझा), आ स्मार्ट वस्तुसभक लेल वितरित बुद्धिमत्ता सबसँ बेसी प्रासंगिक अछि। जेना कि आसानी सँ कल्पना कएल जा सकैत अछि, इन्टरनेट ऑफ थिंग्सक उन्नतिक लेल कोनो गंभीर योगदान जरूरी अछि जे ज्ञानक विभिन्न क्षेत्रसभमे कएल गेल समन्वयात्मक गतिविधिसभक परिणाम होए, जेना कि दूरसंचार, सूचना विज्ञान, इलेक्ट्रोनिक्स आ सामाजिक विज्ञान। एहि तरहक जटिल परिदृश्य मे, ई सर्वेक्षण ओ लोकनि कें लेल अछि जे एहि जटिल अनुशासन कें अपनय आ एकर विकास मे योगदान करय चाहय छथि. एहि इन्टरनेट ऑफ थिंग्स प्रतिमानक विभिन्न दृष्टिकोणक सूचना देल गेल अछि आ सक्षम प्रविधिक समीक्षा कएल गेल अछि। एहि सँ पता चलैत अछि जे शोध समुदाय केँ एखनहुँ प्रमुख समस्याक सामना करए पड़त। एहिमे सभसँ प्रासंगिक विषयक विस्तारसँ चर्चा कएल गेल अछि। 2010 एल्सेवियर बी.वी. सभ अधिकार सुरक्षित अछि। |
839a69a55d862563fe75528ec5d763fb01c09c61 | कम आयामी वेक्टर एम्बेड, एलएसटीएम या सरल तकनीक क उपयोग क संग गणना कएल गेल अछि, पाठ क अर्थ क कब्जा करैक लेल एक लोकप्रिय दृष्टिकोण अछि आ डाउनस्ट्रीम कार्य क लेल उपयोगी अनसुर्जित शिक्षा क एक रूप अछि। मुदा, ओकर शक्ति सैद्धान्तिक रूप सँ नहि बुझल गेल अछि। वर्तमान पेपर रैखिक एम्बेडिंग योजनाक उप-प्रकरणाकेँ देखैत औपचारिक समझ प्राप्त करैत अछि। संकुचित संवेदनाक सिद्धान्तक प्रयोग करैत हमसभ ई देखाएत छी जे घटक शब्द वेक्टरसभक संयोजनमे कएल गेल प्रतिनिधित्व अनिवार्य रूपसँ Bag-of-n-Grams (BonG) पाठक प्रतिनिधित्वक सूचना-संरक्षणक रैखिक माप अछि । ई एल एस टी एम क बारे मे एकटा नव सैद्धांतिक परिणाम क कारण बनैत अछि: कम-मेमोरी एल एस टी एम सँ प्राप्त कम-आयामी एम्बेड कम सं कम वर्गीकरण कार्य पर शक्तिशाली अछि, छोट त्रुटि तक, एक रैखिक वर्गीकरणक रूप मे बोनजी वेक्टर पर, एक परिणाम जे व्यापक अनुभवजन्य कार्य एखन धरि देखाबय मे असमर्थ रहल अछि। हमरसभक प्रयोग ई सैद्धान्तिक निष्कर्षसभक समर्थन करैत अछि आ मानक बेंचमार्कसभ पर मजबूत, सरल, आ बिना पर्यवेक्षणक आधार रेखासभ स्थापित करैत अछि जे किछ मामलामे शब्द-स्तरक विधिसभमे कलाक राज्य अछि। हमसभ ग्लोवे आ वर्ड२वेक जका एम्बेडेड सामग्रीक एकटा आश्चर्यजनक नयाँ गुण सेहो देखा रहल छी: ई सभ पाठक लेल एक नीक संवेदी मैट्रिक्स बनबैत अछि जे यादृच्छिक मैट्रिक्स, मानक स्परस रिकभरी टूल सँ बेसी कुशल अछि, जे स्पष्ट कए सकैत अछि जे ई सभ व्यवहारमे बेहतर प्रतिनिधित्वक कारण बनैत अछि। |
06e04fd496cd805bca69eea2c1977f90afeeef83 | एल्गोरिदमिक निष्पक्षतामे अधिकांश दृष्टिकोण मशीन लर्निंग विधिसभकेँ सीमित करैत अछि ताकि परिणामी भविष्यवाणी निष्पक्षताक कैकटा सहज ज्ञान युक्त धारणासभमे सँ एककेँ संतुष्ट करैत अछि । जखन कि ई निजी कम्पनीक कें गैर-भेदभाव कानूनक कें पालन करय या नकारात्मक प्रचार सं बचय मे मदद करएय सकएय छै, हमर सभक माननाय छै कि ई अक्सर बहुत कम छै, बहुत देर भ गेल छै. जखन प्रशिक्षणक आंकड़ा एकत्रित कएल जाइत अछि, तखन वंचित समूहक व्यक्ति सभ अपन नियंत्रण सँ बाहरक कारक सभक कारण भेदभावक शिकार भ चुकल छथि आ अवसरक हानि उठा चुकल छथि। वर्तमान कार्यमे हमसभ ऐसँ बेसी एकटा नव सार्वजनिक नीति जका हस्तक्षेपसभ पर ध्यान केन्द्रित करैत छी, आ विशेष रूपसँ, समग्र प्रणालीक निष्पक्षतामे सुधार करैत ओकर सकारात्मक प्रभावकेँ अधिकतम कएनाइ। हमसभ हस्तक्षेपसभक प्रभावसभके मोडल बनाबएके लेल कारणक विधिसभक प्रयोग करैत छी, संभावित हस्तक्षेपके अनुमति दैत छी - प्रत्येक व्यक्तिक परिणाम हस्तक्षेप प्राप्त कएनिहार पर निर्भर कऽ सकैत अछि । हमसभ ई उदाहरणक साथ प्रदर्शित करब जे न्यू योर्क शहरक स्कूलसभक डाटासेटक उपयोग करैत शिक्षण संसाधनसभक बजेट आवंटित करब । |
44dd6443a07f0d139717be74a98988e3ec80beb8 | अनुप्रेरक शिक्षाक लेल एखन अनेक नीक ढंगसँ विकसित दृष्टिकोण मौजूद अछि, मुदा प्रत्येकमे विशिष्ट सीमा अछि जकरा पार करबामे कठिन अछि। बहु-नीति सीखना एकटा एल्गोरिदममे बहु विधिसभक संयोजन कऽ ई समस्याक सामना करबाक प्रयास करैत अछि। ई लेख दूटा व्यापक रूप सँ प्रयोग कएल जाए बला अनुभवजन्य दृष्टिकोणक एकीकरणक वर्णन करैत अछि: नियम प्रेरण आ उदाहरण-आधारित सीखना। नव एल्गोरिथ्म मे, उदाहरणसभकेँ अधिकतम विशिष्ट नियमसभक रूपमे मानल जाइत अछि, आ वर्गीकरण सर्वोत्तम मिलान रणनीतिक प्रयोग कऽ कऽ कएल जाइत अछि। नियमसभ क्रमिक रूपसँ सामान्यीकरण कऽ उदाहरणसभ सीखल जाइत अछि ताबत धरि स्पष्ट शुद्धतामे कोनो सुधार प्राप्त नहि होइत अछि। सैद्धान्तिक विश्लेषण ई दृष्टिकोणक कुशलता देखाबैत अछि। ई आरआईएसई ३.१ प्रणालीमे लागू अछि। एकटा व्यापक अनुभवजन्य अध्ययनमे, RISE एकर मूल दृष्टिकोण (PEBLS आ CN2) आ निर्णय वृक्ष शिक्षार्थी (C4.5) दुनूक अत्याधुनिक प्रतिनिधिसभक तुलनामे लगातार उच्च सटीकता प्राप्त करैत अछि। लेसन अध्ययनसँ पता चलैत अछि जे RISE क प्रत्येक घटक एहि प्रदर्शनक लेल आवश्यक अछि। सबसँ महत्वपूर्ण रूपसँ, अध्ययन कएल गेल ३० मे सँ १४ डोमेनमे, RISE PEBLS आ CN2क सभसँ नीक सँ अधिक सटीक अछि, जे दर्शाबैत अछि जे बहुविध अनुभवजन्य पद्धतिसभक संयोजन द्वारा एक महत्वपूर्ण तालमेल प्राप्त कएल जा सकैत अछि। |
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4debb3fe83ea743a888aa2ec8f4252bbe6d0fcb8 | ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर (ओएसएस) हालहि मे बहुत रास व्यावसायिक रुचि क विषय बनल अछि। ओएसएस निश्चित रूप सँ सॉफ्टवेयर संकटक मूल मुद्दासभके सम्बोधनमे बहुत आशाजनक लगैत अछि, अर्थात् कि सॉफ्टवेयर विकसित करबामे बहुत समय लगैत अछि, अपन बजटक अधिक होइत अछि, आ बहुत नीक सँ काज नहि करैत अछि। ओएसएस सफलताक किछु उदाहरण अछि- लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम, अपाचे वेब सर्वर, बीआईएनडी डोमेन नाम रिजोल्यूशन युटिलिटी, आ किछु आओर। ओएसएस पर कठोर शैक्षिक अनुसंधानक माध्यम सँ एखन धरि बहुत कम काज कएल गेल अछि। एहि अध्ययनमे, एकटा ढाँचा दू पूर्ववर्ती ढाँचासँ प्राप्त कएल गेल छल जे आईएस क्षेत्रमे बहुत प्रभावशाली रहल अछि, अर्थात् ज़कमानक आईएस आर्किटेक्चर (आईएसए) आ चेकलैंडक सीएटीडब्लूओई ढाँचा सफ्ट सिस्टम मेथडोलोजी (एसएसएम) सँ। ई परिणामी ढाँचा ओएसएस दृष्टिकोणक विस्तृत विश्लेषण लेल प्रयोग कएल जाइत अछि। ओएसएस अनुसंधानक संभावित भविष्य पर सेहो चर्चा कएल गेल अछि। |
4bd48f4438ba7bf731e91cb29508a290e938a1d0 | 2.4 गीगाहर्ट्ज डब्लुएलएएन एक्सेस प्वाइन्ट अनुप्रयोगक लेल परिपत्र ध्रुवीकरण (सीपी) क एकटा कम्प्याक्ट सर्वदिशात्मक एन्टेना प्रस्तुत कएल गेल अछि। ऐन्टेनामे चारिटा मोनोपोलसभ आ एक फीडिंग नेटवर्क अछि जे एक साथ ई चारिटा मोनोपोलसभकेँ उत्तेजित करैत अछि । सीपी एन्टेनाक विद्युत आकार केवल λ<sub>0</sub>/5×λ<sub>0</sub>/5×λ<sub>0</sub>/13 अछि। प्रतिबाधा बैंडविड्थ (Sgadgad <sub> 11 <sub> Radius <; -10 dB) 3.85% (2.392 GHz से 2.486 GHz) है और अक्षीय अनुपात अज़ीमुथ प्लेन में 0.5 dB से कम है ऑपरेटिंग बैंड मे |
0015fa48e4ab633985df789920ef1e0c75d4b7a8 | पता लगाना (सीवीपीआर ९७, १७-१९ जून, १९९७, प्यूर्टो रिकोक कार्यवाहीमे देखाइएत) एडगर ओसुने? रोबर्ट फ्रेन्ड? फेडेरिको गिरोसी yCenter for Biological and Computational Learning and Operations Research Center मैसाचुसेट्स इन्स्टिट्यूट अफ टेक्नोलोजी कैम्ब्रिज, एमए, ०२१३९, युएसए Abstract हम कम्प्युटर दृष्टिमे सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) क अनुप्रयोगक जांच करैत छी। एसवीएम एक शिक्षा तकनीक छी जे वी. वापनिक आ हुनकर टीम (एटी एंड टी बेल लैब्स) द्वारा विकसित कएल गेल अछि। ई बहुपद, तंत्रिका संजाल, वा रेडियल बेस फंक्शन क्लासिफायरकेँ प्रशिक्षित करबाक एकटा नव विधिक रूपमे देखल जा सकैत अछि। निर्णय सतहसभ एक रैखिक रूपसँ सीमित वर्गिक प्रोग्रामिंग समस्याक समाधान द्वारा भेटैत अछि । ई अनुकूलन समस्या चुनौतीपूर्ण अछि कारण वर्गिक रूप पूर्ण रूप सँ घना अछि आ मेमोरी आवश्यकतासभ डाटा बिन्दुसभक संख्याक वर्गक साथ बढैत अछि । हमसभ एक अवशोषण एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करैत छी जे वैश्विक इष्टतमताक ग्यारेन्टी करैत अछि, आ एकर उपयोग एसवीएमकेँ बहुत पैघ डाटा सेट पर प्रशिक्षित करबाक लेल कएल जा सकैत अछि। विघटनक पछाडि मुख्य विचार अछि उप-समस्याक पुनरावर्ती समाधान आ इष्टतमताक स्थितिक मूल्यांकन जे दुनूक उपयोग सुधारित पुनरावर्ती मान उत्पन्न करबाक लेल कैल जाइत अछि, आ एल्गोरिदमक लेल स्टॉपिंग मापदण्ड सेहो स्थापित करैत अछि। हम एसवीएम क अपन कार्यान्वयन क प्रायोगिक परिणाम प्रस्तुत करैत छी, आ 50,000 डेटा बिंदु क डेटा सेट क शामिल करैत चेहरा पहचान समस्या पर अपन दृष्टिकोण क व्यवहार्यता क प्रदर्शन करैत छी। |
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0122e063ca5f0f9fb9d144d44d41421503252010 | अनसुर्जित सुविधा सीखनाइ आ गहन सीखनाइमे हालिया काजसँ ई देखाएल गेल अछि जे पैघ मॉडलकेँ प्रशिक्षित करबामे सक्षम होएसँ प्रदर्शनमे नाटकीय रूपसँ सुधार भऽ सकैत अछि। एहि पेपर मे, हमसभ दश हजार सीपीयू कोरक प्रयोग करैत अरबों मापदण्डसभक साथ एकटा गहन नेटवर्क प्रशिक्षित करबाक समस्या पर विचार करैत छी। हमसभ डिस्टबेलिफ नामक एकटा साफ्टवेयर फ्रेमवर्क विकसित केने छी जे हजारो मशीनक संग कंप्यूटिंग क्लस्टरक उपयोग कऽ कऽ पैघ मॉडलकेँ प्रशिक्षित कए सकैत अछि। एहि ढाँचाक अन्तर्गत, हमसभ पैग पैग वितरित प्रशिक्षणक लेल दूटा एल्गोरिदम विकसित केने छी: (i) डाउनपोर एसजीडी, एक असिन्क्रोनस स्टोकास्टिक ग्रेडिएन्ट वंश प्रक्रिया जे पैग संख्यामे मोडेल प्रतिकृतिसभक समर्थन करैत अछि, आ (ii) सैंडब्लास्टर, एक ढाँचा जे विभिन्न प्रकारक वितरित बैच अनुकूलन प्रक्रियासभक समर्थन करैत अछि, जहिमे एल-बीएफजीएसक वितरित कार्यान्वयन सेहो शामिल अछि। डाउनपोर एसजीडी आ सैंडब्लास्टर एल-बीएफजीएस दुनू गहन नेटवर्क प्रशिक्षणक पैमाना आ गति बढ़ाबैत अछि। हमसभ अपन प्रणालीक सफलतापूर्वक उपयोग कएने छी जे साहित्यमे पूर्वमे रिपोर्ट कएल गेल सँ ३० गुना पैघ गहन नेटवर्क केँ प्रशिक्षित कएने अछि, आ इमेजनेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त कएने अछि, जे १६ मिलियन छवि आ २१ हजार श्रेणीक संग एक दृश्य वस्तु मान्यता कार्य अछि। हमसभ ई देखाबए छी जे ई समान तकनीकसभ नाटकीय रूपसँ एकटा अधिक मामूली आकारक गहन नेटवर्कक प्रशिक्षणकेँ तेज करैत अछि वाणिज्यिक भाषण मान्यता सेवाक लेल। यद्यपि हमसभ ई पद्धतिक पर ध्यान केन्द्रित करैत छी आ एकर प्रदर्शनक रिपोर्ट करैत छी जहिना कि वृहत तंत्रिका नेटवर्कसभक प्रशिक्षणमे लागू कएल गेल अछि, मूलभूत एल्गोरिदमसभ कोनो ग्रेडियन्ट-आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदममे लागू होएत अछि। |
f5fca08badb5f182bfc5bc9050e786d40e0196df | एक वायरलेस सेंसर नेटवर्क पर आधारित जल पर्यावरण निगरानी प्रणालीक प्रस्ताव अछि। ई तीन भागमे बान्हल गेल अछि: डाटा निगरानी नोड, डाटा बेस स्टेशन आ रिमोट निगरानी केन्द्र। ई प्रणाली जटिल आ पैघ पैमानाक जल वातावरण निगरानीक लेल उपयुक्त अछि, जेना जलाशय, ताल, नदी, दलदल, आ उथला या गहिरा भूजल। ई पेपर जल पर्यावरण निगरानी प्रणालीक लेल हमरा सभक नव डिजाइनक स्पष्टीकरण आ चित्रणक लेल समर्पित अछि। एहि प्रणालीक माध्यम सँ कृत्रिम झील मे जल तापमान आ पीएच मानक ऑनलाइन निगरानी सफलतापूर्वक कएल गेल छल। प्रणालीक मापन क्षमता पानीक तापमानक लेल 0 सँ 80 °C तक अछि, ±0.5 °C सटीकताक संग; पीएच मूल्य पर 0 सँ 14 तक, ±0.05 पीएच इकाई सटीकताक संग। विभिन्न जल गुणवत्ता परिदृश्यक लेल लागू सेंसरकेँ विभिन्न जल वातावरणक लेल निगरानीक मांगकेँ पूरा करबाक लेल आ विभिन्न मापदण्ड प्राप्त करबाक लेल नोडसभमे स्थापित कएल जाएत। एहि प्रकार सँ निगरानी प्रणाली व्यापक अनुप्रयोगक संभावनाक आश्वासन दैत अछि। |
0969bae35536395aff521f6fbcd9d5ff379664e3 | हमसभ बहु-रेडियो, बहु-हॉप वायरलेस नेटवर्कमे रूटिंगक लेल एकटा नव मेट्रिक प्रस्तुत करैत छी। हमसभ स्थिर नोडसभक साथ वायरलेस नेटवर्कसभ पर ध्यान केन्द्रित करैत छी, जेना कि सामुदायिक वायरलेस नेटवर्कसभ। मीट्रिकक लक्ष्य स्रोत आ गन्तव्यक बीच उच्च-थ्रूपुट पथ चुननाइ अछि। हमरसभक मेट्रिक व्यक्तिगत लिंकसभमे भार प्रदान करैत अछि जे लिंक पर पैकेटक अपेक्षित प्रसारण समय (ईटीटी) पर आधारित अछि। ईटीटी हानिक दर आ लिंकक बैंडविड्थक फलन अछि। व्यक्तिगत लिंक भारसभक संयोजनसँ पथ मेट्रिक बनाएल जाइत अछि जेकरा भारित संचयी ईटीटी (डब्ल्यूसीईटीटी) कहल जाइत अछि जे स्पष्ट रूपसँ ओही चैनलक उपयोग करएबला लिंकसभमे हस्तक्षेपक लेल खाता बनाबैत अछि । WCETT मेट्रिक एकटा रूटिंग प्रोटोकलमे शामिल अछि जकरा हम बहु-रेडियो लिंक-गुणवत्ता स्रोत रूटिंग कहैत छी। हमसभ अपन मेट्रिकक प्रदर्शनक अध्ययन एकरा वायरलेस टेस्टबेडमे लागू करैत केलौं जकरामे २३ नोड छल, प्रत्येकमे दूटा ८०२.११ वायरलेस कार्ड छल। हमरासभक ई पता चलल अछि जे बहु-रेडियो वातावरणमे, हमरसभक माप पहिल प्रस्तावित रूटिंग मापसँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि दोसर रेडियोक विवेकपूर्ण उपयोग करैत। |
3a01f9933066f0950435a509c2b7bf427a1ebd7f | एहि पेपर मे हम सभ डाटा एक्सिफ़िल्ट्रेशनक लेल एकटा नव दृष्टिकोण प्रस्तुत करैत छी जे मॉनिटरक एलईडी सँ स्मार्टफोनक कैमरा मे डाटा लीक करैत अछि। नव दृष्टिकोणक उपयोग हमलावरसभद्वारा संगठनसँ मूल्यवान जानकारी लीक करबाक लेल एडवांस्ड पर्सिस्टेंट थ्रेट (एपीटी) क भागक रूपमे कएल जा सकैत अछि । ई प्रूफ ऑफ कांसेप्ट जे विकसित कएल गेल छल ओ पेपर मे वर्णित अछि आ तकर बाद एकटा प्रयोगक विवरण अछि जे देखबैत अछि जे व्यवहारिक रूप सँ लोक सभ एहि हमलाक बारे मे जागरूक नहि अछि। हमसभ एहन तरीकासभक प्रस्ताव करैत छी जे एहन खतरासभक पता लगाबयमे आ किछु सम्भावित प्रति-उपचारसभक सुविधा प्रदान करत । |
698b8181cd613a72adeac0d75252afe7f57a5180 | हमसभ नव-नव समानांतर कार्यान्वयन प्रस्तुत करैत छी, जे गाछ-समूह एल्गोरिदम रैंडम फरेस्ट (आरएफ) आ अति यादृच्छिक गाछ (ईआरटी) क लेल अछि, जे बहु-कोर प्लेटफार्मक लेल अछि, उदाहरणक लेल, समकालीन ग्राफिक्स कार्ड जे सामान्य प्रयोजनक कम्प्यूटिंग (जीपीजीपीयू) क लेल उपयुक्त अछि। रैंडम फरेस्ट आ एक्सट्रीमली रैंडमइज्ड ट्री वर्गीकरण आ प्रतिगमनक लेल एंसम्बल लर्निंग अछि। ई प्रशिक्षण समयमे निर्णयक गाछसभक निर्माण करैत अछि आ व्यक्तिगत गाछसभक आउटपुटसभक तुलना करैत पूर्वानुमान आउटपुट करैत अछि । कार्यक अंतर्निहित समानांतरताक लेल धन्यवाद, एकर गणनाक लेल एक स्पष्ट प्लेटफार्म अछि समकालीन GPUs केँ प्रसंस्करण कोरक एक पैघ संख्याक साथ नियोजित करब। साहित्यमे रैंडम फरेस्टक लेल पूर्ववर्ती समानांतर एल्गोरिदम या त पारंपरिक मल्टी-कोर सीपीयू प्लेटफार्म वा प्रारम्भिक इतिहासक जीपीयूसभक लेल सरल हार्डवेयर आर्किटेक्चर आ अपेक्षाकृत कम संख्यामे कोरसभक लेल डिजाइन कएल गेल अछि । नव समानांतर एल्गोरिदमसभ समकालीन GPUs क लेल डिज़ाइन कएल गेल अछि जकर बड्ड संख्यामे कोर अछि आ मेमोरी पदानुक्रम आ थ्रेड शेड्यूलिंगक रूपमे नव हार्डवेयर आर्किटेक्चरक पहलुसभक ध्यानमे रखैत अछि। ई सभ सी/सी++ भाषा आ सीयूडीए इन्टरफेसक प्रयोग कऽ एनवीडिया-आधारित जीपीयू पर सर्वोत्तम संभव प्रदर्शनक लेल लागू कएल गेल अछि। सीपीयू आ जीपीयू प्लेटफार्मक लेल सबसँ महत्वपूर्ण पूर्वक समाधानक तुलनामे एक प्रयोगात्मक अध्ययन नव कार्यान्वयनक लेल महत्वपूर्ण सुधार देखाबैत अछि, प्रायः कैक परिमाणक साथ। |
1b4e04381ddd2afab1660437931cd62468370a98 | पाठ-कोर्पोस जे भाषणक भागक जानकारीक साथ टैग कएल गेल अछि, भाषाई अनुसंधानक बहुतो क्षेत्रमे उपयोगी अछि। एहि पेपर मे, न्यूरल नेटवर्क (नेट-टैगर) पर इस्तेमाल कएल गेल एकटा नव अंश-भाषण टैगिंग विधि प्रस्तुत कएल गेल अछि आ एकर प्रदर्शनक तुलना llMM-टैगर (कटिंग एट अल, 1992) आ ट्राइग्राम आधारित टैगर (केम्पे, 1993) सँ कएल गेल अछि। ई देखाओल गेल अछि जे नेट-टैगर ट्रिग्राम-आधारित टैगरक संग-संग आ आईआईएमएम-टैगर सँ बेहतर प्रदर्शन करैत अछि। |
68ba338be70fd3c5bdbc1c271243740f2e0a0f0c | हमसभ बड्ड पैघ बाइनरी डाटा सेटसँ कएल गेल क्वेरीसभक लेल त्वरित अनुमानित उत्तर उत्पन्न करबाक समस्याक जांच करैत छी। हमसभ विशेष रूपसँ एहि समस्याक लेल संभाव्यताक मोड-एल आधारित दृष्टिकोणपर ध्यान केन्द्रित करैत छी आ कैको तकनीकसभक विकास करैत छी जे बेसलाइन स्वतन्त्रता मोडेलसँ अधिक सटीक अछि। विशेष रूप सँ, हमसभ दोहन प्रविधिसभक परिचय दैत छी जे आइटम सेटसँ संभाव्यताक मोडल निर्माण करैत अछि: आइटम सेट अधिकतम एन्ट्रोपी विधि, आ आइटम सेट समावेशी-विशिष्ट मोडल। अधिकतम एन्ट्रोपी विधिमे हमसभ आइटमसेट क्वेरी चरसभक वितरणमे बाधासभक रूपमे व्यवहार करैत छी आ अधिकतम एन्ट्रोपी सिद्धान्तक प्रयोग कर्टिभ्स अनलाइनमे क्वेरीक लेल संयुक्त सम्भावनाक मोडल निर्माण करबाक लेल करैत छी । समावेशी- बहिष्करण मॉडलमे आइटमसेट आ ओकर आवृत्तिसभक डाटा संरचनामे संग्रहित कएल जाइत अछि जे एक एडीट्री नामक अछि जे क्वेरीक उत्तर देबाक लेल समावेशी- बहिष्करण सिद्धान्तक दक्ष कार्यान्वयनक समर्थन करैत अछि। हमसभ एहि दुटा आइटमसेट-आधारित मॉडलकेँ प्रत्यक्ष रूपसँ ओरिजिनल डाटा क्वेरी, ओरिजिनल डाटा क नमूना क्वेरी, आ अन्य संभाव्यताक मॉडल जहिना इंडिपेंडेंस मॉडल, चोउ-लियू ट्री मॉडल आ बर्नुलिय मिश्रण मॉडलक तुलना करैत छी। ई मोडेलसभ उच्च-आयामीता (सय वा हजारो विशेषतासभ) केँ सम्भाल्ने क्षमता राखैत अछि, जबकि ई विषयमे अधिकांश अन्य कार्य अपेक्षाकृत कम आयामी ओएलएपी समस्यासभ पर केन्द्रित अछि । सिमुलेटेड आ वास्तविक दुनियाक लेनदेनक डाटा सेट पर प्रायोगिक परिणाम अनुमानक त्रुटि, मॉडल जटिलता आ क्वेरी उत्तरक गणनाक लेल आवश्यक अनलाइन समयक बीच विभिन्न मौलिक व्यापार-अफसभक वर्णन करैत अछि। |
90522a98ccce3aa0ce20b4dfedb76518b886ed96 | एहि पांडुलिपिक पहिल संस्करणमे सहयोगक लेल रोबर्ट स्किपर आ आरोन हाइमन केँ विशेष धन्यवाद। शॉन मैक्विटी, रोबिन पीटरसन, चक पिकट, केविन शानाहन, आ जर्नल अफ बिजनेस रिसर्चक सम्पादक आ समीक्षक सभक उपयोगी टिप्पणीक लेल धन्यवाद। एहि पांडुलिपिक एक पूर्व संस्करण २००१ मे सोसाइटी फॉर मार्केटिंग एडवांस सम्मेलनमे प्रस्तुत कएल गेल सर्वश्रेष्ठ पेपरक लेल शॉ पुरस्कार जितलक। एहि पांडुलिपिक संक्षिप्त संस्करण जर्नल अफ बिजनेस रिसर्चमे प्रकाशित करबाक लेल स्वीकृत कएल गेल अछि। |
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05c025af60aeab10a3069256674325802c844212 | हमसभ मानव शरीरक मुद्राक मान्यता आ भविष्यवाणीक लेल एन्कोडर-रिकर्न्टक-डेकोडर (ईआरडी) मोडलक प्रस्ताव करैत छी जे भिडियो आ मोशन कैप्चरमे प्रयोग कएल जाएत अछि। ई आर डी मोडल एक पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क छी जे पुनरावर्ती परतसभ सँ पहिने आ बादमे गैर-रेखीय एन्कोडर आ डिकोडर नेटवर्कसभ केँ शामिल करैत अछि। हम ई आर डी आर्किटेक्चरक उदाहरणक परीक्षण मोशन कैप्चर (मोकैप) जनरेशन, बॉडी पोज लेबलिंग आ वीडियो मे बॉडी पोज पूर्वानुमानक कार्यमे करैत छी। हमर मॉडल मोकअप प्रशिक्षण डाटा केँ कईटा विषय आ गतिविधि डोमेन मे संभालैत अछि, आ लम्बा समय तक बहैत रहबाक परहेज करैत नव गति संश्लेषित करैत अछि। मानव मुद्रा लेबलिंगक लेल, ईआरडी शरीरक भागक बाम-दाहिना भ्रमितिक समाधान करैत प्रति फ्रेम शरीरक भागक डिटेक्टर सँ बेहतर प्रदर्शन करैत अछि। ईआरडी 400 मिमीक समय क्षितिजमे शरीरक संयुक्त विस्थापनक भविष्यवाणी करैत अछि आ ओप्टिकल प्रवाह पर आधारित प्रथम क्रमक गति मॉडलक प्रदर्शन करैत अछि। ईआरडीसभ साहित्यमे रहल पहिल दीर्घ-अल्पकालीन स्मृति (एलएसटीएम) मोडेलसभक विस्तार करैत संयुक्त रूपसँ प्रतिनिधित्वसभ आ ओकर गतिशीलताकेँ सिखैत अछि । हमरा सभक प्रयोगसँ पता चलैत अछि जे एहन प्रतिनिधित्वक सीखना स्थान-समयमे लेबलिंग आ भविष्यवाणी दुनू लेल महत्वपूर्ण अछि। हमरासभके बुझल अछि जे ई एक-आयामी पाठ, भाषण वा हस्तलेखनक तुलनामे स्थानिक-समयिक दृश्य डोमेनमे एकटा विशिष्ट विशेषता अछि, जतए सीधा हार्ड कोडेड प्रतिनिधित्वसभ पुनरावर्ती एकाइसभक साथ प्रत्यक्ष रूपसँ संयुक्त होएत उत्कृष्ट परिणाम देखाओत अछि । [31] |
092b64ce89a7ec652da935758f5c6d59499cde6e | हमसभ एकटा नव डेटासेट, ह्युमन3.6एम, 3.6 मिलियन सटीक 3डी ह्यूमन पोजक परिचय दैत छी, जे 5 महिला आ 6 पुरुषक प्रदर्शनक रिकॉर्डिंग द्वारा प्राप्त कएल गेल अछि, 4 अलग-अलग दृष्टिकोणक तहत, यथार्थवादी मानव संवेदी प्रणालीक प्रशिक्षणक लेल आ मानव पोज अनुमानक मॉडल आ एल्गोरिदमक अगिला पीढीक मूल्यांकनक लेल। वर्तमान मे, डाटासेट कें आकार कें बढ़ाबय कें अलावा, हमर कें ईहो उद्देश्य छै कि एहि तरह कें डेटासेट कें विशिष्ट मानव गतिविधियक कें हिस्सा कें रूप मे भेटय वाला गति आ मुद्रा कें विविध सेट सं पूरक कैल जाय (फोटो लेनाय, फोन पर बात करनाय, पोज़ देनाय, नमस्कार करनाय, खानाय, आदि) । ), अतिरिक्त सिंक्रोनाइज्ड छवि, मानव गति कैप्चर, आ उड़ानक समय (गहिराई) डाटा, आ सभ विषय अभिनेतासभक सटीक 3D बॉडी स्कैनक साथ। हमसभ नियंत्रित मिश्रित वास्तविकता मूल्यांकन परिदृश्य सेहो प्रदान करैत छी जतय ३ डी मानव मॉडल गति कैप्चरक उपयोग करि एनिमेटेड होइत अछि आ सही ३ डी ज्यामितिक उपयोग करि सम्मिलित कएल जाइत अछि, जटिल वास्तविक परिवेशमे, चलैत कैमरासभक साथ देखल जाइत अछि, आ ओक्ल्यूशनक अन्तर्गत। अन्तमे, हमसभ पैग पैग सांख्यिकीय मोडलक एक समूह प्रदान करैत छी आ डाटासेटक लेल विस्तृत मूल्यांकन आधार रेखासभ अपन विविधता आ शोध समुदायमे भविष्यक कार्यद्वारा सुधारक लेल स्कोप देखबैत अछि। हमरासभक प्रयोगसँ पता चलैत अछि जे हमरासभक सर्वोत्तम पैग मोडल अपन पूर्ण प्रशिक्षण सेटकेँ उपयोग कऽ कऽ २०%क सुधार प्राप्त कए सकैत अछि, जखन कि एहि समस्याक लेल उपलब्ध पैग सार्वजनिक डाटासेटक पैग प्रशिक्षण सेटक तुलनामे। तैयो, उच्च क्षमताक उपयोग द्वारा सुधारक संभावना, हमरा सभक विशाल डाटासेट सँ अधिक जटिल मॉडल, पर्याप्त रूप सँ व्यापक अछि आ एकरा भविष्यक शोध केँ प्रोत्साहित करबाक चाही। डाटासेट संग सम्बन्धित पैग-मापक सीखबाक मॉडल, सुविधा, दृश्य उपकरण, आ मूल्यांकन सर्वरक लेल कोड, http://vision.imar.ro/human3.6m पर आनलाइन उपलब्ध अछि। |
ba4a037153bff392b1e56a4109de4b04521f17b2 | संकट सूचना विज्ञानक जांच करैत अछि जे समाजक प्रौद्योगिकीक प्रति व्यापक पहुंच कोना परिवर्तन कऽ रहल अछि जे ओ सामूहिक आपातकालीन घटनाक प्रति प्रतिक्रिया करैत अछि। ई परिवर्तनक अध्ययन करबा लेल, शोधकर्तासभके डाटाक पैघ सेट तक पहुँचक आवश्यकता होएत अछि जे अपन मात्रा आ विषम प्रकृतिक कारण एकत्रित आ विश्लेषण करबामे कठिन अछि । ई चिन्ताक समाधानक लेल, हमसभ एकटा वातावरण - EPIC Analyze - तैयार कएने छी आ लागू कएने छी जे शोधकर्तासभक सामाजिक सञ्जाल डाटाक संग्रह आ विश्लेषणमे सहयोग करैत अछि । हमरा सभक शोधक द्वारा ई पता लगाओल गेल अछि जे कोन प्रकारक घटक - जेना NoSQL, MapReduce, कैशिंग आ खोज - ई सुनिश्चित करबाक लेल आवश्यक अछि जे ई सेवा विश्वसनीय, स्केलेबल, एक्सटेंसिबल आ कुशल हो। ईपीआईसी एनालाइज निर्माणक समयमे ईपीआईसी एनालाइजमे भेटैत डिजाइनक चुनौतीसभक वर्णन करैत छी - जेना कि डाटा मोडलिङ, समय बनाम स्थानक व्यापार, आ उपयोगी आ प्रयोगयोग्य प्रणालीक आवश्यकता - आ एकर स्केलेबिलिटी, प्रदर्शन आ कार्यक्षमताक चर्चा करैत छी । |
4416236e5ee4239e86e3cf3db6a2d1a2ff2ae720 | आधुनिक विश्लेषण अनुप्रयोगसभ विभिन्न लाइब्रेरी आ फ्रेमवर्क सँ बहुविध कार्यसभक संयोजन करैत तेजीसँ जटिल कार्यप्रवाह निर्माण करैत अछि। यद्यपि प्रत्येक फंक्शन अलग-अलग उच्च प्रदर्शन प्राप्त कए सकैत अछि, संयुक्त वर्कफ्लो क प्रदर्शन अक्सर हार्डवेयर सीमा सँ कम परिमाण क क्रम होइत अछि कारण फंक्शनसभ मे व्यापक डेटा आवागमन। ई समस्याक समाधानक लेल, हमसभ वेल्डक प्रस्ताव करैत छी, जे डाटा-गहन अनुप्रयोगक लेल एकटा रनटाइम अछि जे असंगत लाइब्रेरी आ फंक्शनसभमे अनुकूलित करैत अछि। वेल्ड विभिन्न डाटा समानांतर कार्यभारसभक संरचनाकेँ पकड़बाक लेल एकटा सामान्य मध्यवर्ती प्रतिनिधित्वक उपयोग करैत अछि, जहिमे एसक्यूएल, मशीन लर्निंग आ ग्राफ एनालिटिक्स शामिल अछि। ई फेर प्रमुख डाटा आन्दोलन अनुकूलन करैत अछि आ सम्पूर्ण कार्यप्रवाहक लेल कुशल समांतर कोड उत्पन्न करैत अछि. वेल्डकेँ विद्यमान फ्रेमवर्कमे वृद्धिशील रूपसँ एकीकृत कएल जा सकैत अछि जेना कि टेंसरफ्लो, अपाचे स्पार्क, नम्पाइ आ पांडा अपन उपयोगकर्ता-सामना एपीआईकेँ बदलए बिना। हमसभ देखबैत छी जे वेल्ड ई फ्रेमवर्कसभक गति बढाएत अछि, आ संगहि एकरासभक संयोजनक अनुप्रयोगसभ सेहो, ३० गुना तक। |
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