_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
ced7811f2b694e54e3d96ec5398e4b6afca67fc0 | ഈ പ്രബന്ധം വ്യത്യസ്തമായ പ്രകാശ സാഹചര്യങ്ങളിലുള്ള മുഖം തിരിച്ചറിയലിന് ഒരു പുതിയ പ്രകാശം സാധാരണവൽക്കരണ സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സമീപനത്തിൽ, ലോഗരിതം ഡൊമെയ്നിലെ പ്രകാശ വ്യതിയാനങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഒരു ഡിസ്ക്രിറ്റ് കോസിനസ് ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ (ഡിസിടി) ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രകാശത്തിന്റെ വ്യത്യാസങ്ങൾ പ്രധാനമായും കുറഞ്ഞ ആവൃത്തിയിലുള്ളതിനാൽ, വ്യത്യസ്ത പ്രകാശ സാഹചര്യങ്ങളിൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ എണ്ണം ഡിസിടി ഗുണകങ്ങൾ മുറിച്ചുമാറ്റുന്നു. യേൽ ബി ഡാറ്റാബേസിലും സിഎംയു പിഐഇ ഡാറ്റാബേസിലും പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് വലിയ പ്രകാശ വ്യതിയാനങ്ങളുള്ള മുഖങ്ങളുടെ ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രകടനം നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്നാണ്. കൂടാതെ, നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ ഗുണം, അതിന് മോഡലിംഗ് നടപടികളൊന്നും ആവശ്യമില്ലെന്നതും, റിയൽ ടൈം മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനത്തിൽ എളുപ്പത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാനാകുമെന്നതുമാണ്. |
30a587efb58f103ff4e42444e191f50a99513f1b | ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു ബേസിയൻ സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് മോഡൽ പഠിക്കുന്നത് ഒരു പങ്കിട്ട ചരക്ക് യന്ത്രങ്ങളുടെ ക്ലസ്റ്ററിൽ ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. രണ്ട് പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ ഉയരുന്നു: (1) ബേസിയൻ സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് എങ്ങനെ സമാന്തരമാക്കാനും വിതരണം ചെയ്യാനും കഴിയും? (2) വിതരണ വിതരണ സംവിധാനം എങ്ങനെയാണ് വിഭവങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ക്ലസ്റ്ററിൽ സാധാരണമായ ഇലാസ്റ്റിറ്റിക് സംഭവങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്? ബേസിയൻ അനുമാനത്തെ സമാന്തരമാക്കുന്നതിന്, സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസൻറേഷനും പാരാമീറ്റർ സെർവറുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്റ്റാലി സിൻക്രണസ് പ്രോഗ്രാമിംഗും ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ പാർട്ടീഷനിംഗ് സ്കീമുകളിൽ നിന്നുള്ള ആശയങ്ങൾ ഞങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നു. ഇലാസ്റ്റിറ്റിറ്റി സംഭവങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി, മുൻപത്തെ പാർട്ടീഷനിംഗ് സ്കീമുകളുടെ ഒരു പൊതുവായ രൂപം ഞങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് സിസ്റ്റം തടസ്സങ്ങൾക്കിടയിൽ കൂടുതൽ വഴക്കം നൽകുന്നു. റൺടൈമിൽ പ്രവര് ത്തനം ചലനാത്മകമായി റൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിനായി രണ്ട് പുതിയ ഷെഡ്യൂളിംഗ് അൽഗോരിതംസ് കൂടി നാം വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ, ഞങ്ങൾ രണ്ട് ഷെഡ്യൂളിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ഫലപ്രാപ്തി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും സിസ്റ്റം പരാജയത്തിന് അവരുടെ കരുത്ത് തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
dc821ab3a1a3b49661639da37e980bfd21d3746a | |
558fc9a2bce3d3993a9c1f41b6c7f290cefcf92f | |
4ee9f569e7878ef2b8bac9a563312c7176139828 | പ്രാദേശിക വിഷ്വൽ ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററുകളെ തെരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിന് പുതിയ ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കുകളിൽ മികച്ച വിവേചന ശേഷി കാണിക്കുന്നു. ഒരു ഉൾച്ചേർത്ത ഉയർന്ന അളവിലുള്ള സ്ഥലത്ത് ഒരു ലീനിയർ ആമുഖം ഉപയോഗിച്ച് നോൺ-ലീനിയർ ഫംഗ്ഷൻ പഠനത്തിനായി ഏറ്റവും ആത്മവിശ്വാസമുള്ള പ്രാദേശിക വിവരണങ്ങളെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പ്രാതിനിധ്യം. നമ്മുടെ സെലക്ടീവ് പൂളിംഗ് വെക്റ്ററിന്റെ മുൻകാല സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് ദി ആർട്ട് സൂപ്പർ വെക്റ്റർ, ഫിഷർ വെക്റ്റർ റെപ്രസന്റേഷനുകളേക്കാൾ പ്രയോജനം, ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ പഠന പ്രവർത്തനം ഉറപ്പാക്കുന്നു എന്നതാണ്, ഇത് മികച്ച ഗ്രെയിൻഡ് ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിലെ വിശദാംശങ്ങൾ തരംതിരിക്കുന്നതിന് പ്രധാനമാണെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ ഈ അവകാശവാദത്തെ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നുഃ ലളിതമായ ഒരു ലീനിയർ എസ്വിഎം ക്ലാസിഫയർ ആയി, സെലക്ടീവ് പൂളിംഗ് വെക്റ്റർ വിവിധ ഫൈൻ ഗ്രെയിൻ ടാസ്ക്കുകൾക്കായുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ കാര്യമായ പ്രകടന നേട്ടങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നു, മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള സിഎംയു മൾട്ടി-പിഇഇ ഡാറ്റാസെറ്റ്, കാൽടെക്-യുസിഎസ്ഡി ബേർഡ് ഡാറ്റാസെറ്റ്, ഫൈൻ ഗ്രെയിൻ ഒബ്ജക്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാസെറ്റ്. എല്ലാ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും നാം ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയെ മറികടന്ന് യഥാക്രമം 96.4%, 48.9%, 52.0% എന്നീ നിരക്കുകളിലേക്ക് തിരിച്ചറിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. |
563e821bb5ea825efb56b77484f5287f08cf3753 | |
6434b7610aa9e7c37fce2258ab459fa99a631748 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒറ്റ ഇമേജിന്റെ സൂപ്പർ റെസല്യൂഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒരു കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷനുള്ള ഇമേജ് ഇൻപുട്ടായി നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു കൂട്ടം പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ള കൌണ്ടർപാർട്ട് ഞങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു. ഈ രൂപീകരണം സൂപ്പർ റെസല്യൂഷനുള്ള മറ്റ് പഠന അധിഷ്ഠിത രീതികളെ അനുസ്മരിപ്പിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഞങ്ങളുടെ രീതി സമീപകാലത്തെ മനിഫോൾഡ് ടീമിംഗ് രീതികളിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടിട്ടുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ചും പ്രാദേശികമായി ലീനിയർ എംബെഡിംഗ് (LLE). പ്രത്യേകിച്ചും, കുറഞ്ഞതും ഉയർന്നതുമായ റെസല്യൂഷനുള്ള ചിത്രങ്ങളിലെ ചെറിയ ഇമേജ് പാച്ചുകൾ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സവിശേഷതകളുള്ള സ്ഥലങ്ങളിൽ സമാനമായ പ്രാദേശിക ജ്യാമിതീയതയുള്ള മനിഫോൾഡുകൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. LLE-ൽ പോലെ, ഒരു പാച്ചിന് തുല്യമായ ഒരു സവിശേഷത വെക്റ്ററിനെ സവിശേഷത സ്ഥലത്തെ അയൽക്കാർ എങ്ങനെ പുനർനിർമ്മിക്കാമെന്നതാണ് പ്രാദേശിക ജ്യാമിതീയത്തിന് സ്വഭാവം. ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനിലുള്ള ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനിലുള്ള ഇമേജുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനൊപ്പം, പ്രാദേശിക അനുയോജ്യതയും സുഗമതയും ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനിലുള്ള ഇമേജുകൾക്കിടയിൽ ഓവർലാപ്പിംഗ് വഴി നടപ്പിലാക്കുന്നു. നമ്മുടെ രീതി വളരെ വഴക്കമുള്ളതാണെന്നും നല്ല അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നുവെന്നും പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
a21bb8ddfe448e890871e248e196dc0f56000d3a | കമ്പ്യൂട്ടർ ഗ്രാഫിക്സിനായുള്ള ഇമേജ് അധിഷ്ഠിത മോഡലുകൾക്ക് റെസല്യൂഷൻ സ്വാതന്ത്ര്യം ഇല്ലഃ ഗുണനിലവാരം കുറയാതെ അവയുടെ സാമ്പിൾ ചെയ്ത പിക്സൽ റെസല്യൂഷനേക്കാൾ കൂടുതൽ സൂം ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. ചിത്രങ്ങള് ഇടകലര് ത്തുന്നത് സാധാരണയായി വക്കുകളും ചിത്ര വിശദാംശങ്ങളും മങ്ങിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഇമേജ് ഇന്റർപോലേഷൻ അൽഗോരിതംസ് വിവരിച്ചിരിക്കുന്നത് പരിശീലന ഇമേജുകളുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിച്ച് സൂം ചെയ്ത ഇമേജുകളിൽ വിശ്വസനീയമായ ഉയർന്ന ആവൃത്തി വിശദാംശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാണ്. ചിത്രത്തിന്റെ പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ പരിശീലന ചിത്രങ്ങളുടെ ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ചിത്ര വിശദാംശങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ട ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായി കാണപ്പെടും. ഈ രീതികൾ അരികുകൾ പോലുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നു, വിശ്വസനീയമായ ടെക്സ്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒന്നിലധികം ഒക്ടേവുകൾ സൂം ചെയ്തതിനുശേഷവും നല്ല ഫലങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയും. ഈ കൃതി മുഴുവനായോ ഭാഗികമായോ വാണിജ്യപരമായോ ഉദ്ദേശ്യങ്ങളോടെ പകർത്താനോ പുനർനിർമ്മിക്കാനോ പാടില്ല. ഈ പകർപ്പുകൾ മുഴുവനായോ ഭാഗികമായോ അനധികൃതമായി പകർത്തുന്നതിന് അനുമതി നൽകിയിട്ടുണ്ട്. അനധികൃതമായ വിദ്യാഭ്യാസ, ഗവേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി പകർത്തുന്നതിന് അനുമതി നൽകിയിട്ടുണ്ട്. മറ്റേതെങ്കിലും ആവശ്യത്തിനായി പകർത്തുന്നതിനോ, പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിനോ, പുനഃപ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിനോ, മിത്സുബിഷി ഇലക്ട്രിക് ഇൻഫർമേഷൻ ടെക്നോളജി സെന്റർ അമേരിക്കയ്ക്ക് ഫീസ് അടച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ലൈസൻസ് ആവശ്യമാണ്. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. പകർപ്പവകാശം c മിത്സുബിഷി ഇലക്ട്രിക് ഇൻഫർമേഷൻ ടെക്നോളജി സെന്റർ അമേരിക്ക, 2001 201 ബ്രോഡ്വേ, കേംബ്രിഡ്ജ്, മസാച്യുസെറ്റ്സ് 02139 1. ആദ്യ പ്രിന് റ് ട്ട്, TR 2001-30 ഓഗസ്റ്റ് 2001.. എഗോൺ പാസ്റ്ററിന്റെ ഇപ്പോഴത്തെ വിലാസം: എംഐടി മീഡിയ ലാബ് 20 ആംസ് സെന്റ് കേംബ്രിഡ്ജ്, എംഎ 02139 മാതൃകാ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സൂപ്പർ റെസല്യൂഷൻ വില്യം ടി. ഫ്രീമാൻ, ടുയിസ് ആർ. ജോൺസ്, എഗോൺ സി. പാസ്റ്റർ മിത്സുബിഷി ഇലക്ട്രിക് റിസർച്ച് ലബോറട്ടറീസ് ((MERL) 201 ബ്രോഡ്വേ കേംബ്രിഡ്ജ്, എംഎ 02139 (എ) (ബി) ചിത്രം 1: പരമ്പരാഗത പോളിഗോൺ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ ചെയ്ത ഒരു വസ്തുവിന് യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ വസ്തുക്കളുടെ ചില സമ്പന്നതകളില്ലായിരിക്കാം, പക്ഷേ സൂമിംഗിന് കീഴിൽ ശരിയായി പെരുമാറുന്നു, (ബി). |
6f657378907d2e4ad3167f4c5fb7b52426a7d6cb | |
fd4c6f56c58923294d28dc415e1131a976e8ea93 | ഉദ്ദേശ്യം - സിക്സ് സിഗ്മയും ലീനും പുതിയ രീതികളാണോ അതോ മുമ്പ് പ്രചാരമുള്ള രീതികളുടെ പുനർനിർമ്മാണമാണോ - മൊത്തം ഗുണനിലവാര മാനേജ്മെന്റ് (ടിക്യുഎം) ജസ്റ്റ് ഇൻ ടൈം (ജെഐടി) എന്നിവയാണോ എന്ന് ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം പരിശോധിക്കുക എന്നതാണ്. രൂപകല് പന/രീതിശാസ്ത്രം/ സമീപനം - ജെഐടിയുമായി ലീൻ, ടിക്യുഎമ്മുമായി സിക്സ് സിഗ്മ എന്നിവയുടെ ഗുരുതരമായ താരതമ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പഠനം. പ്രസിദ്ധീകരണ ആവൃത്തിയുടെ അളവ് - കഴിഞ്ഞ 30 വർഷത്തിനിടയിൽ ഓരോ വർഷവും പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്ന അക്കാദമിക് ലേഖനങ്ങളുടെ എണ്ണം - ഓരോ വിഷയത്തിനും, മാറ്റ ശ്രമങ്ങളുടെ ഗുരുതരമായ വിജയ ഘടകങ്ങളുടെ (സിഎസ്എഫ്) അവലോകനം. കണ്ടെത്തലുകൾ - പുതിയ സങ്കല്പങ്ങളായ ലീൻ ആൻഡ് സിക്സ് സിഗ്മ പ്രധാനമായും ജെഐടി, ടിക്യുഎം എന്നീ സങ്കല്പങ്ങളെ മാറ്റി പകരം വച്ചിട്ടുണ്ട്. ലീനും സിക്സ് സിഗ്മയും അവയുടെ പുനർനിർമ്മിത പതിപ്പുകളാണ്. ഈ രീതികൾ ഫാഷൻ (ഉൽപ്പന്നം) ജീവിതചക്രം പിന്തുടരുന്നതായി തോന്നുന്നു. ഈ രീതികൾക്കു് സാഹിത്യത്തിൽ സമാനവും പൊതുവായതുമായ CSF ലഭ്യമാണ്, ഉദാ. ഉന്നത മാനേജ്മെന്റിന്റെ പിന്തുണയും ആശയവിനിമയത്തിന്റെയും വിവരങ്ങളുടെയും പ്രാധാന്യവും. എന്നിരുന്നാലും, സംഘടനാ മാറ്റത്തിനും മെച്ചപ്പെടുത്തലിനും ഒരു വ്യവസ്ഥാപിതമായ സമീപനത്തിന്റെ ആവശ്യകതയാണ് കാണാതായതായി തോന്നുന്നത്. പ്രായോഗികമായ അർത്ഥങ്ങൾ - ഒരു പ്രവചനം, ഫാഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്ന ജീവിതചക്രം പ്രതിഭാസം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഒരു പുതിയ രീതി ഉടൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കപ്പെടും, ഇത് ഇതിനകം തന്നെ ആറ് സിഗ്മയുടെ അതിരുകടന്ന ആശയവുമായി അനുഭവിച്ചിരിക്കാം. മറുവശത്ത്, ജെഐടിയും ലീനും തമ്മിലുള്ള സമയ വിടവ്, ടിക്യുഎമ്മും സിക്സ് സിഗ്മയും തമ്മിലുള്ള വിടവ് - ബിആർപി / റീ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പൂരിപ്പിച്ച വിടവ് - അടുത്ത രീതി പ്രക്രിയാ അധിഷ്ഠിതമായിരിക്കും. സംഘടനയുടെ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ശ്രമങ്ങളില് പ്രക്രിയ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനത്തിന്റെ ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ചയുമായി ഈ പ്രബന്ധം അവസാനിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥത/മൂല്യം - സംഘടനാപരമായ മാറ്റങ്ങളില് നിന്നും മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളില് നിന്നും എന്തൊക്കെ പാഠങ്ങള് പഠിക്കാന് സാധിക്കുമെന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതുകൊണ്ട് ഈ പ്രബന്ധത്തിന് മൂല്യം ഉണ്ട്. സംഘടനയുടെ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ശ്രമങ്ങള് വിജയകരമാക്കുന്നതിന് ഒരു പ്രക്രിയയുടെ (വ്യവസ്ഥകളുടെ) കാഴ്ചപ്പാടിന്റെ ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഏതെങ്കിലും മാറ്റ പദ്ധതിക്കായുള്ള സി.എസ്.എഫിന്റെ താരതമ്യം വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. |
364dc9031ec997a15015099d876d8e49c76a4e9f | കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി, സോഷ്യൽ മീഡിയ (ഉദാഃ ട്വിറ്റർ, ഫേസ്ബുക്ക്) അതിശയകരമായ ഉയർച്ചയും ജനപ്രീതിയും അനുഭവിക്കുന്നു, ഒപ്പം ഉള്ളടക്കം പങ്കിടുന്നതിനും സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്കിംഗിനും എല്ലായിടത്തും ഒരു പ്രഭാഷണമായി മാറുന്നു. മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളുടെയും ലൊക്കേഷൻ അധിഷ്ഠിത സേവനങ്ങളുടെയും വ്യാപകമായ ഉപയോഗത്തോടെ, സോഷ്യൽ മീഡിയ സാധാരണയായി ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ (ഉദാഹരണത്തിന്, ചെക്ക്-ഇന്നുകൾ, ഫോട്ടോകൾ എടുക്കൽ) എവിടെയാണെന്ന് പങ്കിടാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അങ്ങനെ മനുഷ്യരുടെ പെരുമാറ്റങ്ങളും ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥലങ്ങളിലെ സങ്കീർണ്ണമായ സാമൂഹിക ചലനാത്മകതയും മനസിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രോക്സി എന്ന നിലയിൽ സോഷ്യൽ മീഡിയയുടെ റോളുകൾ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു. പരമ്പരാഗത സ്പേഷ്യൽ-ടൈം ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഈ പുതിയ ഡാറ്റാ രീതി ചലനാത്മകവും വൻതോതിലുള്ളതും സാധാരണയായി ഘടനാപരമായ മാധ്യമങ്ങളുടെ (ഉദാഃ ടെക്സ്റ്റുകളും ഫോട്ടോകളും) സ്ട്രീമിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഇത് പരമ്പരാഗത സ്പേഷ്യൽ-ടൈം വിശകലനത്തിനും ഭൂമിശാസ്ത്ര വിവര ശാസ്ത്രത്തിനും അടിസ്ഥാനപരമായ പ്രാതിനിധ്യം, മോഡലിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വെല്ലുവിളികൾ എന്നിവ ഉയർത്തുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, കാര്യക്ഷമവും വ്യവസ്ഥാപിതവുമായ സ്പേഷ്യൽ-ടൈം ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനായി വലിയ ലൊക്കേഷൻ അധിഷ്ഠിത സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള സ്കേലബിൾ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ, സോഷ്യൽ മീഡിയ ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രവർത്തന പ്രൊഫൈലുകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് സ്പേസ്-ടൈം ട്രാജക്ടറികൾ (അല്ലെങ്കിൽ പാതകൾ) എന്ന ആശയം പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം സ്പേഷ്യോ-ടൈം സ്കെയിലുകളിലെ അഗ്രഗേഷൻ അതിരുകളിലൂടെ സോഷ്യൽ മീഡിയ ഉപയോക്താക്കളുടെ കൂട്ടായ ചലനാത്മകതയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനായി സ്പേഷ്യോ-ടൈം ട്രാജക്ടറികളുടെ ശേഖരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ശ്രേണിവർഗ്ഗ സ്പേഷ്യോ-ടൈം ഡാറ്റാ മോഡൽ, അതായത് ഒരു സ്പേഷ്യോ-ടൈം ഡാറ്റ ക്യൂബ് മോഡൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. വടക്കേ അമേരിക്കയിലെ ട്വിറ്റര് ഫീഡുകളുടെ പൊതു ഡാറ്റാ സ്ട്രീമിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഈ ചട്ടക്കൂട് നടപ്പിലാക്കുന്നത്. ഈ ചട്ടക്കൂടിന്റെ ഗുണങ്ങളും പ്രകടനവും തെളിയിക്കുന്നതിനായി, ഒന്നിലധികം സ്കെയിലുകളിലുള്ള വൻതോതിലുള്ള ലൊക്കേഷൻ അധിഷ്ഠിത സോഷ്യൽ മീഡിയയിലെ ചലന ചലനാത്മകതയെ തത്സമയം, സംവേദനാത്മക ദൃശ്യ പര്യവേക്ഷണം നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു സംവേദനാത്മക ഫ്ലോ മാപ്പിംഗ് ഇന്റർഫേസ് (ഒരൊറ്റ ഉറവിടവും ഒന്നിലധികം ഉറവിട ഫ്ലോ മാപ്പിംഗും ഉൾപ്പെടെ) വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. അനുബന്ധ രചയിതാവ് പ്രിപ്രിന്റ് സമർപ്പിച്ചത് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ, പരിസ്ഥിതി, നഗര സംവിധാനങ്ങൾ സെപ്റ്റംബർ 10, 2014 ar X iv: 1 40 9. 28 26 v1 [ സി. എസ്. ഐ] 8 സപ് 2 01 4 |
b51cdeb74165df0ce32ea3a1a606d28186f03e9d | |
c1e4420ddc71c4962e0ba26287293a25a774fb6e | ഒരൊറ്റ മോണോക്യുലർ ഇമേജിൽ നിന്ന് ആഴം കണക്കാക്കാനുള്ള ചുമതല ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നത്തിന് ഒരു സൂപ്പര് വൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് സമീപനം സ്വീകരിച്ചു, അതിൽ നാം ഒരു പരിശീലന സെറ്റ് മോണോക്കുലര് ചിത്രങ്ങള് ശേഖരിച്ച് തുടങ്ങുന്നു (വനങ്ങള് , മരങ്ങള് , കെട്ടിടങ്ങള് മുതലായവ ഉൾപ്പെടുന്ന അസംഘടിതമായ പുറം പരിതസ്ഥിതികളുടെ). അവയുടെ അടിസ്ഥാന ആഴം രേഖപ്പെടുത്തുന്ന മാപ്പുകളും. പിന്നെ, നാം സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു ആഴം മാപ്പ് പ്രവചിക്കാൻ ചിത്രത്തിന്റെ ഒരു ഫങ്ഷനായി. ആഴം കണക്കാക്കുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നമാണ്, കാരണം ഒരു പോയിന്റിലെ ആഴം കണക്കാക്കാൻ പ്രാദേശിക സവിശേഷതകൾ മാത്രം പര്യാപ്തമല്ല, കൂടാതെ ചിത്രത്തിന്റെ ആഗോള പശ്ചാത്തലം കണക്കിലെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്. നമ്മുടെ മാതൃക ഒരു വിവേചനപരമായി പരിശീലനം ലഭിച്ച മാർകോവ് റാൻഡം ഫീൽഡ് (എംആർഎഫ്) ഉപയോഗിക്കുന്നു, അത് മൾട്ടിസ്കേൾ ലോക്കൽ ആഗോള ഇമേജ് സവിശേഷതകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, കൂടാതെ വ്യക്തിഗത പോയിന്റുകളിലെ ആഴങ്ങളും വ്യത്യസ്ത പോയിന്റുകളിലെ ആഴങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധവും മാതൃകയാക്കുന്നു. അസംഘടിതമായ രംഗങ്ങളിൽ പോലും, നമ്മുടെ അൽഗോരിതം പലപ്പോഴും വളരെ കൃത്യമായ ആഴത്തിലുള്ള മാപ്പുകൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ പ്രാപ്തമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
29ad218282cd9d66fe921d49ba066dae32bfa76d | ഇന്റർകണക്ട് ചെയ്ത ഉപകരണങ്ങളുടെയും ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിന്റെയും ആധിക്യം ഇന്റർനെറ്റ് സുരക്ഷയുടെ മേഖലയില് പുതിയ വെല്ലുവിളികള് ഉയര് ത്തി. സൈബര് സുരക്ഷ, നുഴഞ്ഞുകയറ്റക്കാരെ കണ്ടെത്തല് , പ്രതിരോധ സംവിധാനങ്ങള് , കൃത്രിമബുദ്ധി എന്നിവയുടെ മേഖലകളില് ഈ പ്രബന്ധം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ലക്ഷ്യം ഒരു സിസ്റ്റം ഉണ്ടാക്കുക എന്നതാണ്. അത് മനസ്സിലാക്കാനും, തിരിച്ചറിയാനും, തടയാനും കഴിവുള്ളതാണ്. ക്ഷുദ്രവെയറുകളുടെയും ആക്രമണങ്ങളുടെയും കൃത്യമായ തീരുമാനത്തിന് കാരണമാകുന്ന സവിശേഷതകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ പ്രാധാന്യം ഞങ്ങൾ ഊന്നിപ്പറയുന്നു. ഒരേ സേവനങ്ങളുടെയും ഹോസ്റ്റുകളുടെയും പാക്കറ്റ് ചരിത്രത്തിൽ നിന്നും REJ, SYN, ACK ഫ്ലാഗുകളുടെയും കണക്ഷൻ സ്റ്റേറ്റുകളുടെയും നിരക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി യുആർഐ, റെസ്റ്റ്ഫുൾ രീതികളിൽ നിന്ന് എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത HTTP സവിശേഷതകളുള്ള സവിശേഷതകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പരിഹാരം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട പരിഹാരത്തിന് 98.4% കൃത്യതയോടെ ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നത്തില് നെറ്റ്വർക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറ്റങ്ങളും ബോട്ട്നെറ്റ് ആശയവിനിമയങ്ങളും കണ്ടെത്താന് കഴിയും. |
c8d170a6cf0b773a1db726492793c0426c7bc10a | ഐടി നിക്ഷേപങ്ങളുടെ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിന് പലപ്പോഴും റിയൽ ഓപ്ഷനുകൾ തിയറി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓപ്ഷനുകളുടെ വിലനിർണ്ണയ മാതൃകകളിലൂടെ യഥാർത്ഥ ഓപ്ഷനുകളുടെ മൂല്യനിർണ്ണയവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് യഥാർത്ഥ ഓപ്ഷനുകൾ സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ പ്രയോഗം സാധാരണയായി നടക്കുന്നുണ്ട്. ഐടി നിക്ഷേപങ്ങളുടെ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനായി ഓപ്ഷൻ വിലനിർണ്ണയ മാതൃകകളുടെ പ്രയോഗം ഈ പ്രബന്ധം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ശാസ്ത്രീയ സാഹിത്യത്തിലെ യഥാര് ത്ഥ ഓപ്ഷനുകള് സിദ്ധാന്തം ഉപയോഗിച്ച് മൂല്യനിര് ണയം നടത്തുന്ന വിവരസാങ്കേതികവിദ്യാ നിക്ഷേപങ്ങളുടെ തരങ്ങള് ഒരു ഘടനാപരമായ സാഹിത്യ അവലോകനം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ തരത്തിലുള്ള ഐടി നിക്ഷേപങ്ങളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അന്വേഷണം നടത്തുകയും അവയുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകളെ പരമ്പരാഗത ഓപ്ഷൻ വിലനിർണ്ണയ മാതൃകകളുടെ നിയന്ത്രണപരമായ അനുമാനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ വിശകലനം ഈ അനുമാനങ്ങളെ എങ്ങനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ ചർച്ചകൾക്ക് അടിത്തറയായി. പല പ്രബന്ധങ്ങളിലും നിർണായകമായ അനുമാനങ്ങൾ ഇല്ല എന്നാണു ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത്. ഐടി നിക്ഷേപത്തിന്റെ തരം, അനുമാനങ്ങളുടെ നിർണായകതയെ നിർണയിക്കുന്നു. കൂടാതെ, പരമ്പരാഗത ഓപ്ഷൻ വിലനിർണ്ണയ മാതൃകകളുടെ നിരവധി വിപുലീകരണങ്ങളോ പരിഷ്ക്കരണങ്ങളോ കണ്ടെത്താനാകും, അവ നിർണായക അനുമാനങ്ങളെ ലഘൂകരിക്കാനുള്ള സാധ്യത നൽകുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിലെ ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് ഗവേഷകർക്ക് രണ്ടു വിധത്തിൽ പ്രയോജനം നേടാം: ഒന്നാമതായി, വിവിധ തരം ഐടി നിക്ഷേപങ്ങൾക്ക് ഏത് അനുമാനങ്ങളാണ് നിർണായകമാകുന്നത് എന്ന് തെളിയിക്കപ്പെടുന്നു. രണ്ടാമതായി, ഓപ്ഷന് വിലനിര് ണയ മാതൃകകളുടെ വിപുലീകരണം, അവശ്യമായ അനുമാനങ്ങളെ ലഘൂകരിക്കുന്നു. |
675b402bd488aae006ff9a9dd0951797558b2d6d | പശ്ചാത്തലം ശ്രദ്ധക്കുറവ്/അതിശയകരമായ പ്രവർത്തനം (എ.ഡി.എച്ച്.ഡി.) ഒരു സങ്കീർണ്ണവും വളരെ ഗുരുതരവുമായ ഒരു രോഗമാണ്, അത് എ.ഡി.എച്ച്.ഡി ഉള്ളവരെയും അവരുടെ കുടുംബത്തെയും ചുറ്റുമുള്ള സമൂഹത്തെയും വലിയ തോതിൽ ബാധിച്ചേക്കാം. നിലവിൽ ഫാർമക്കോളജിക്കൽ, നോൺ ഫാർമക്കോളജിക്കൽ ഇടപെടലുകളിലൂടെയാണ് ADHD നിയന്ത്രിക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതിയും മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഉപയോഗം വർദ്ധിച്ചതോടെ, ഈ ജനസംഖ്യയ്ക്കായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് എഡിഎച്ച്ഡി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിൽ ലഭ്യമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ അനുയോജ്യതയും ഉപയോഗക്ഷമതയും സംബന്ധിച്ച് വളരെക്കുറച്ചേ അറിയൂ. ADHD ഉള്ള കുട്ടികളുടേയും യുവാക്കളുടേയും ഒപ്പം അവരുമായി ജോലി ചെയ്യുന്ന ക്ലിനിക്കൽ ഡോക്ടർമാരുടെയും ഉപയോഗത്തിന് ഏറ്റവും മികച്ച 10 ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ അനുയോജ്യത പരിശോധിക്കുക എന്നതായിരുന്നു ഈ പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഈ ജനസംഖ്യയ്ക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഈ ജനസംഖ്യയ്ക്ക് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാമെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു. യുണൈറ്റഡ് കിംഗ്ഡത്തിലെ ADHD ഉള്ള കുട്ടികളെയും യുവാക്കളെയും പ്രത്യേകം ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച 10 ലിസ്റ്റുചെയ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ Google Play (n=5) ഉം iTunes സ്റ്റോർ (n=5) ഉം വഴി തിരിച്ചറിഞ്ഞു. ഈ ജനസംഖ്യയെ ചികിത്സിക്കുന്നതിൽ വിദഗ്ധരായ 5 ക്ലിനിക്കുകളും, ADHD ഉള്ള 5 കുട്ടികളും യുവാക്കളും, കണ്ടെത്തിയ 10 ആപ്ലിക്കേഷനുകളെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ അഭിപ്രായങ്ങളും ഈ ജനസംഖ്യയ്ക്ക് അനുയോജ്യമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ എന്താണെന്ന് അവർ വിശ്വസിക്കുന്നുവെന്നും കണ്ടെത്തുന്നതിന് അഭിമുഖങ്ങൾ നടത്തി. ഫലങ്ങള് ക്ലിനിക്കല് ഡോക്ടര്മാരും യുവജനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള അഭിമുഖത്തില് അഞ്ചു വിഷയങ്ങള് ഉയര് ന്നു: സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രവേശനക്ഷമത, ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായി ബന്ധം പുലര് ത്തുന്നതിന്റെ പ്രാധാന്യം, എഡിഎച്ച്ഡി ലക്ഷണങ്ങളും അതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ബുദ്ധിമുട്ടുകളും പരിഹരിക്കല്, പ്രായത്തിന് അനുയോജ്യമായത്, ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായുള്ള ഇടപെടല് എന്നിവ. രോഗലക്ഷണങ്ങളുടെ നിരീക്ഷണം, പാർശ്വഫലങ്ങൾ, ബന്ധങ്ങളിലെ ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രഭാവം, സാധാരണ കോമോർബിഡ് അവസ്ഥകളുടെ സ്വാധീനം എന്നിവയാണ് ക്ലിനിക്കൽ അഭിമുഖങ്ങളിൽ നിന്ന് മൂന്ന് അധിക തീമുകൾ ഉയർന്നുവന്നത്. ആപ്പുകളുടെ സവിശേഷതകള് നമ്മുടെ സാമ്പിളിലെ കാഴ്ചപ്പാടുകളുമായി യോജിക്കുന്നില്ല. ഈ കണ്ടെത്തലുകള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഈ അവസ്ഥയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സങ്കീർണ്ണമായ ആവശ്യങ്ങള് നിറവേറ്റുന്നതില് ആപ്ലിക്കേഷനുകള് അനുയോജ്യമായിരിക്കില്ലെന്നാണ്. എച്ച് ഡി എച്ച് ഡി ഉള്ള കുട്ടികളിലും ചെറുപ്പക്കാരിലും അവരുടെ കുടുംബങ്ങളിലും ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ മൂല്യം കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രത്യേകിച്ചും ഈ പ്രായ വിഭാഗത്തിലെ എച്ച് ഡി എച്ച്ഡി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഗുണപരമായ പങ്കിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്. ഈ ജനസംഖ്യയെ എങ്ങനെ സഹായിക്കാമെന്നും സാങ്കേതികവിദ്യയെ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഒരു വ്യവസ്ഥാപിത അവലോകനം നടത്തുന്നത് മുന്നോട്ടുള്ള ഒരു നല്ല മാർഗമായിരിക്കും. ആപ്പുകളുടെ ഉപയോഗം കൂടുതല് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു വേദിയാകാന് ഇത് സഹായിക്കും. |
d16afa6fe546451bb4330eae67b1722823e37e41 | നാം ഒരു ഇന്ററാക്റ്റീവ് സ്കീം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു ഭക്ഷണം ചിത്രങ്ങൾ സെഗ്മെന്റേഷൻ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഭക്ഷണ വിലയിരുത്തൽ വേണ്ടി. ഒരു സ്മാർട്ട്ഫോൺ ഉപയോക്താവ് ഒരു ഭക്ഷണം ഫോട്ടോയെടുത്ത് അതിന്റെ ചിത്രത്തിൽ കുറച്ച് സ്പർശന പോയിന്റുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. സെഗ്മെന്റേഷൻ അൽഗോരിതം ടച്ച് പോയിന്റുകളുള്ള ഒരു കൂട്ടം ഫുഡ് സെഗ്മെന്റുകൾ ആരംഭിക്കുകയും പ്രാദേശിക ഇമേജ് സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവ വളർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. 300 മാനുവലായി സെഗ്മെന്റഡ് ചെയ്ത ഭക്ഷണ ചിത്രങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് അൽഗോരിതം വിലയിരുത്തുന്നു. സെഗ്മെന്റേഷന്റെ കൃത്യത 0.87 ആണ്, പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമാറ്റിക് സെഗ്മെന്റേഷന് 0.70 ആണ്. ഉപയോക്താക്കളുടെ ഇടപെടൽ കുറഞ്ഞതാക്കിയതോടെ സെഗ്മെന്റേഷന്റെ കൃത്യത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെട്ടതായി ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. |
03a3b5ca18f6482cfee128eb24ddd1a59015fb2d | ഒരു കൂട്ടം ഘടകങ്ങളുടെ കോംപാക്ട് പ്രാതിനിധ്യം നൽകുന്ന ഒരു പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ഡാറ്റാ ഘടനയാണ് ബ്ലൂം ഫിൽട്ടർ. തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് സാധ്യതകൾ കുറവായിരിക്കാൻ, പൂച്ചെടികളുടെ ഫിൽട്ടറിന്റെ വലുപ്പം മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിക്കേണ്ടതാണ്, പരമാവധി എണ്ണം കീകളിൽ രേഖീയമായിരിക്കണം, സാധാരണയായി ഒരു ബൈറ്റ് മുതൽ കുറച്ച് ബൈറ്റുകൾ വരെ വരെയാകാം. ഒരു ബ്ലൂം ഫിൽട്ടർ സാധാരണയായി ഒരു മെമ്മറി ഡാറ്റാ ഘടനയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ അതിന്റെ വലുപ്പം മെഷീനിൽ ലഭ്യമായ റാം സ്പെയ്സ് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കാലക്രമേണ ഇന്റർനെറ്റ് സ്കെയിലിലേക്ക് വളർന്നതിനാൽ, ബ്ലൂം ഫിൽട്ടറുകളുടെ റാം സ്പേസ് ആവശ്യകതകളും വർദ്ധിച്ചു. മതിയായ റാം സ്പേസ് ലഭ്യമല്ലെങ്കിൽ, ബ്ലൂം ഫിൽട്ടറുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഫ്ലാഷ് മെമ്മറി അനുയോജ്യമായ ഒരു മാധ്യമമായി വർത്തിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് ജിബിയ്ക്ക് റാമിന്റെ പത്തിലൊന്ന് വിലയുള്ളതാണ്, അതേസമയം ഹാർഡ് ഡിസ്കിനേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ആക്സസ് സമയങ്ങൾ നൽകുന്നു. ബ്ലൂം ഫിൽട്ടർ ആക്സസ് സമയം ഉപയോഗിച്ച് റാം സ്പേസ് ഉപയോഗം കുറയ്ക്കുന്നതിനും (അതുകൊണ്ട് സിസ്റ്റം ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും) ഒരു പുതിയ തലത്തിലുള്ള ട്രേഡ് ഓഫ് നൽകുന്നു. ഫ്ലാഷിലെ ഒരൊറ്റ ഫ്ലാറ്റ് ബ്ലൂം ഫിൽട്ടറിന്റെ ലളിതമായ രൂപകൽപ്പന പല പ്രകടന കുരുക്കുകളിൽ നിന്ന് കഷ്ടപ്പെടുന്നു, ഇൻ-പ്ലേസ് ബിറ്റ് അപ്ഡേറ്റുകൾ ഉൾപ്പെടെ, അവ ഫ്ലാഷിൽ കാര്യക്ഷമമല്ല, കൂടാതെ ഒരൊറ്റ ലുക്ക്അപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഇൻസേർട്ട് പ്രവർത്തനം നടത്തുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ഫ്ലാഷ് പേജുകളിൽ വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം വായനകളും റാൻഡം റൈറ്റുകളും. ഈ പ്രകടന കുരുക്കുകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, BLOOMFLASH രണ്ട് പ്രധാന ഡിസൈൻ പുതുമകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു: (i) റാമിലെ ബിറ്റ് അപ്ഡേറ്റുകൾ ബഫറിംഗ് ചെയ്ത് അവയെ ബൾക്കിൽ ഫ്ലാഷിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നത് ഫ്ലാഷിലേക്ക് റാൻഡം റൈറ്റുകൾ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ (ii) ഫ്ലാഷിൽ റീഡ് ചെയ്യാനും എഴുതാനും സഹായിക്കുന്ന ഫ്ലാഷ് പേജിൽ ഒരെണ്ണം സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഘടക ബ്ലൂം ഫിൽട്ടറുകളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഒരു ശ്രേണിവർദ്ധമായ ബ്ലൂം ഫിൽട്ടർ ഡിസൈൻ. നമ്മുടെ ഡിസൈന് മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാനും വിലയിരുത്താനും, പ്രതിനിധീകൃത ബ്ലൂം ഫിൽട്ടർ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിന്നും എടുത്ത രണ്ട് യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ ട്രെയ്സുകൾ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ബ്ലൂംഫ്ലാഷ് ഫിൽട്ടർ ആക്സസ് സമയം ഏതാനും മൈക്രോ സെക്കന്റുകൾക്കുള്ളിൽ കൈവരിക്കുന്നു, അങ്ങനെ സെക്കന്റിൽ പതിനായിരക്കണക്കിന് പ്രവർത്തനങ്ങൾ വരെ അനുവദിക്കുന്നു. |
14d792772da62654f5c568153222ae1523659b96 | ഈ കൃതിയില് നാം കാണിക്കുന്നത് ഡീപ് കന് വൊലൂഷന് ന്യൂറല് നെറ്റ് വർക്കുകള് മനുഷ്യരെ അതിര് ഘ്വനാന് റെ കണ്ടെത്തല് പ്രവര് ത്തനത്തില് മറികടക്കാന് കഴിയുമെന്ന്, സാധാരണ ബര് ക്ക് ലി സെഗ്മെന്റേഷൻ ഡാറ്റാ സെറ്റില് അളന്നതുപോലെ. ഞങ്ങളുടെ ഡിറ്റക്ടര് ജനപ്രിയമായ കഫേ ഫ്രെയിംവേര് ക്ക് പൂര് ണ്ണമായും സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു സെക്കന് ഡിനുള്ളില് 320x420 ഇമേജ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ സംഭാവനകൾ ഒന്നാമതായി, ബൌണ്ടറി ഡിറ്റക്ഷൻ പരിശീലനത്തിനുള്ള നഷ്ടത്തിന്റെ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ രൂപകൽപ്പന, ഒരു മൾട്ടി-റെസല്യൂഷൻ ആർക്കിടെക്ചർ, നിലവിലെ സാങ്കേതികതയുടെ കണ്ടെത്തൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ബാഹ്യ ഡാറ്റയുമായി പരിശീലനം എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലാണ്, ഒരു മികച്ച ഡാറ്റാ സെറ്റ് സ്കെയിൽ F- അളവ് 0.780 മുതൽ 0.808 വരെ, മനുഷ്യ പ്രകടനം 0.803 ആണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും ഗ്രൂപ്പിംഗും സംയോജിപ്പിച്ച്, ആഴത്തിലുള്ള ശൃംഖലയിൽ സാധാരണവൽക്കരിച്ച കട്ട്സ് സാങ്കേതികതയെ സംയോജിപ്പിച്ച്, പ്രകടനം 0.813 ആയി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഒബ്ജക്റ്റ് പ്രൊപ്പോസൽ ജനറേഷന്റെയും സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷന്റെയും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ജോലികളുമായി ചേർന്ന് നമ്മുടെ ബൌണ്ടറി ഡിറ്റക്ടറിന്റെ സാധ്യതകളും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. രണ്ട് ജോലികൾക്കും നമ്മുടെ ഡിറ്റക്ടർ ഏറ്റവും പുതിയ സംവിധാനങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് വ്യക്തമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നൽകുന്നു. |
7970532dc583554818922954ba518577e22a3cae | |
4869e04d79917d9b0b561a6d32103214d5ab2cfd | ഫലപ്രദമായ ക്രിപ്റ്റോകറൻസി കീ മാനേജ്മെന്റ് ആധുനിക ക്രിപ്റ്റോകറൻസിക്ക് അടിയന്തിര ആവശ്യകതയായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ക്രിപ്റ്റോകറൻസി വാലറ്റ് മാനേജ്മെന്റ് സ്കീമുകളുടെ ഒരു വലിയ ശേഖരം നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അവ മിക്കവാറും നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷൻ സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി നിർമ്മിച്ചവയാണ്, മാത്രമല്ല അവ പലപ്പോഴും സുരക്ഷയുടെ ദുർബലത അനുഭവിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, സെമി-ട്രസ്റ്റഡ് സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കൂടുതൽ ഫലപ്രദവും ഉപയോഗയോഗ്യവും സുരക്ഷിതവുമായ ക്രിപ്റ്റോകറൻസി വാലറ്റ് മാനേജുമെന്റ് സിസ്റ്റം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അതിൽ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ചില ശക്തമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നേടുന്നതിനും ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും ഉൾപ്പെട്ട കക്ഷികളുമായി സഹകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സമയ പങ്കിടൽ അംഗീകാരം നേടുന്നതിനായി ഐഡന്റിറ്റി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ശ്രേണി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കീ ഇൻസുലേറ്റഡ് എൻക്രിപ്ഷൻ സ്കീം ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഒപ്പം സുരക്ഷ വർദ്ധിപ്പിച്ച സംഭരണത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ നൽകുന്ന സെമി-ട്രസ്റ്റഡ് പോർട്ടബിൾ സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വാലറ്റ് മാനേജ്മെന്റ് സ്കീം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത ഉപകരണങ്ങളിൽ പോർട്ടബിൾ ലോഗിൻ, പാസ്വേഡ് ഇല്ലാത്ത ആധികാരികത, വഴക്കമുള്ള കീ ഡെലിവറി, തുടങ്ങിയവ. നമ്മുടെ നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട പദ്ധതികൾക്ക് കുറഞ്ഞ അധിക ചെലവും കുറഞ്ഞ കാലതാമസവും ആവശ്യമാണെന്നും അവ യഥാര് ത്ഥ ലോകത്തില് നടപ്പിലാക്കാന് പര്യാപ്തമാണെന്നും പ്രകടന വിശകലനം കാണിക്കുന്നു. |
82eb267b8e86be0b444e841b4b4ed4814b6f1942 | ഒരു ഇമേജിൽ നിന്ന് 3D ഒബ്ജക്റ്റ് ഘടന മനസ്സിലാക്കുന്നത് കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിൽ ഒരു പ്രധാനപ്പെട്ടതും എന്നാൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമായ ജോലിയാണ്, പ്രധാനമായും യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളിൽ 3D ഒബ്ജക്റ്റ് വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെ അഭാവം കാരണം. 2 ഡി കീ പോയിന്റ് സ്ഥാനങ്ങൾ നൽകിയിട്ടുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടാസ്ക് പരിഹരിക്കുന്നതിലൂടെയോ, അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രൌണ്ട് ത്രീഡി വിവരങ്ങളുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള പരിശീലനത്തിലൂടെയോ മുൻപത്തെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നു. ഈ കൃതിയില് , 3D ഇന്റർപ്രറ്റര് നെറ്റ്വര് ക്ക് (3D-INN) നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു, 2D കീ പോയിന്റ് ഹീറ്റ്മാപ്പുകളും 3D ഒബ്ജക്റ്റ് ഘടനയും തുടര് ന്നായി കണക്കാക്കുന്ന ഒരു എൻഡ് ടു എൻഡ് ചട്ടക്കൂട്, യഥാര് ത്ഥ 2D-അനോട്ടഡ് ഇമേജുകളിലും സിന്തറ്റിക് 3D ഡാറ്റയിലും പരിശീലനം നേടി. പ്രധാനമായും രണ്ട് സാങ്കേതിക കണ്ടുപിടിത്തങ്ങളിലൂടെയാണ് ഇത് സാധ്യമായത്. ആദ്യം, ഒരു പ്രൊജക്ഷൻ ലെയർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് 2 ഡി സ്പെയ്സിലേക്ക് 3 ഡി ഘടനയെ പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, അങ്ങനെ 3 ഡി-ഐഎൻഎൻ പരിശീലിപ്പിക്കാവുന്നതാണ് 3 ഡി ഘടനാപരമായ പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രവചിക്കാൻ 2 ഡി വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ വഴി യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളിൽ മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, കീ പോയിന്റുകളുടെ ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ യഥാർത്ഥവും സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയും ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഇന്റർമീഡിയറ്റ് പ്രാതിനിധ്യമായി വർത്തിക്കുന്നു, ഇത് 3D-INN ന് സിന്തറ്റിക് 3D ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ വ്യതിയാനവും സമൃദ്ധിയും പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു, അപൂർണ്ണ റെൻഡറിംഗ് കാരണം യഥാർത്ഥവും സിന്തറ്റിക് ഇമേജുകളും തമ്മിലുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തിൽ നിന്ന് കഷ്ടപ്പെടാതെ. 2 ഡി കീ പോയിന്റ് എസ്റ്റിമേറ്റിലും 3 ഡി ഘടന വീണ്ടെടുക്കലിലും ഈ ശൃംഖല അത്യാധുനിക പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നു. 3D റെൻഡറിംഗ്, ഇമേജ് റിട്രീച്ച് എന്നിവ പോലുള്ള മറ്റ് വിഷ്വൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വീണ്ടെടുത്ത 3D വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
04f818827a2ad16bf6d8585f45fba703c509c57b | നെസ്റ്ററോവിന്റെ ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ ഗ്രേഡിയന്റ് രീതിയുടെ പരിധി ആയ രണ്ടാം നിര സാധാരണ ഡിഫറൻഷ്യൽ സമവാക്യം (ഒഡിഇ) ഞങ്ങൾ ഉരുത്തിരിഞ്ഞു. ഈ ഒഡിഇ നെസ്റ്ററോവ് സ്കീമിനോട് ഏകദേശ തുല്യത കാണിക്കുന്നു, അതിനാൽ വിശകലനത്തിനുള്ള ഒരു ഉപകരണമായി ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. തുടർച്ചയായ സമയ ODE നെസ്റ്റെറോവ് സ്കീമിനെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് അനുവദിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഒരു ഉപോൽപ്പന്നമായി, നമുക്ക് സമാനമായ ഏകീകരണ നിരക്കുകളുള്ള ഒരു കൂട്ടം പദ്ധതികൾ ലഭിക്കുന്നു. ഒഡിഇ വ്യാഖ്യാനം നെസ്റ്ററോവ് സ്കീം ഒരു അൽഗോരിതം നയിക്കുന്ന പുനരാരംഭിക്കുന്നതിനെ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ലക്ഷ്യം ശക്തമായി ഉരുകിയപ്പോഴെല്ലാം ഒരു രേഖീയ നിരക്കിൽ ഒത്തുചേരുന്നുവെന്ന് കർശനമായി തെളിയിക്കാൻ കഴിയും. |
90140914a3a8d68bfe68f50821661f6af7bba5be | സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ഫലപ്രദമായ പ്രതിരോധം-ആഴത്തിലുള്ളത് ഒരു സിസ്റ്റത്തിലുടനീളം ഒന്നിലധികം പ്രതിരോധ പാളികൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു. നിരവധി സ്വതന്ത്ര രീതികള് ഉപയോഗിച്ച് സൈബർ ആക്രമണത്തിനെതിരെ ഒരു സംവിധാനത്തെ സംരക്ഷിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. അതുകൊണ്ട്, ഒരു പ്രതിരോധ പാളിയിലൂടെ കടക്കാൻ കഴിയുന്ന സൈബർ ആക്രമണം മറ്റ് പാളികളിൽ പരാജയപ്പെടാം. സൈബർ പ്രതിരോധത്തിന്റെ പൊതുവായ പാളികളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നുഃ ആക്രമണം ഒഴിവാക്കൽ, തടയൽ, കണ്ടെത്തൽ, അതിജീവനം, വീണ്ടെടുക്കൽ. സുരക്ഷയെക്കുറിച്ച് ബോധമുള്ള സംഘടനകളില് സൈബര് സുരക്ഷാ നിക്ഷേപകരുടെ പോര്ട്ട്ഫോളിയൊയെ വിവിധ പ്രതിരോധ പാളികളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, രണ്ടു വഴികളുള്ള വിഭജനം ചാപല്യം, വീണ്ടെടുക്കൽ എന്നിവയാണ്. സൈബർ ആക്രമണങ്ങൾ ഫലപ്രദമല്ലാത്തവയാക്കി മാറ്റുന്ന തരത്തിലുള്ള ആക്രമണങ്ങളെ ഒഴിവാക്കാനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളാണ് സൈബർ ആജിലിറ്റി പിന്തുടരുന്നത്, അതേസമയം സൈബർ വീണ്ടെടുക്കൽ വിജയകരമായ ആക്രമണങ്ങളിലൂടെ പോരാടാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ ചാപല്യം പ്രധാനമായും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ പോലും, ആക്രമണങ്ങളുടെ ആവൃത്തി സിസ്റ്റത്തെ നശിപ്പിക്കുന്നതിനാൽ വേഗത്തിലും വേഗത്തിലും വീണ്ടെടുക്കൽ ആവശ്യമായി വരുന്നതിനാൽ നടപ്പാക്കുന്നതിനിടയിൽ വീണ്ടെടുക്കൽ ഒരു പ്രധാന പോയിന്റായിരിക്കണമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പരിമിതമായ സൈബർ സുരക്ഷാ വിഭവങ്ങൾ വിവിധ തലങ്ങളിലേക്ക് വിതരണം ചെയ്യുന്നതിന് ഇതുവരെ ഒരു മികച്ച സംവിധാനം നിലവിലില്ല. മാർക്കോവ് തീരുമാന പ്രക്രിയ (എംഡിപി) ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് രണ്ട് അന്തിമ പാളികൾക്കിടയിൽ വിഭവങ്ങൾ വിതരണം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നുഃ ചാപല്യം, വീണ്ടെടുക്കൽ. |
4fc2cc541fc8e85d5bfef6c6f8be97765462494b | ഈ പഠനം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സ്വീകാര്യതയും ഉപയോഗവും സംബന്ധിച്ച ഏകീകൃത സിദ്ധാന്തം (യു.ടി.എ.യു.ടി) വൈദ്യന്മാർ ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡ് (ഇ.എം.ആർ.) സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കുന്നതില് പ്രയോഗിക്കുന്നു. സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സ്വീകാര്യതയും ഉപയോഗവും സാധ്യമാക്കുന്നതോ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നതോ ആയ ഘടകങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു സമഗ്ര മാതൃകയിൽ വ്യക്തിഗത സ്വീകാര്യതയുടെ എട്ട് സിദ്ധാന്തങ്ങളെ UTAUT സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഇ.എം.ആര്. സ്വീകരിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ആരോഗ്യസംരക്ഷണ വ്യവസായത്തില് നിലവിൽ നടക്കുന്ന കാര്യങ്ങള് കാണാന് ഇത് ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ കണ്ണി നല് കുന്നു. ഇത് ആരോഗ്യ പരിപാലന മേഖലയ്ക്കും എംഐഎസ് സമൂഹത്തിനും പരസ്പരം ഗുണം ചെയ്യും. എംഐഎസ് സാങ്കേതികവിദ്യ കൂടുതൽ വ്യാപകമായി സ്വീകരിക്കാത്തതിന്റെ കാരണവും ഭാവിയിൽ സ്വീകരിക്കുന്നതിനെ സുഗമമാക്കുന്ന കുറിപ്പുകളും വിശദീകരിക്കുന്നതിൽ യുടിഎയുടി ആരോഗ്യ പരിപാലന വ്യവസായത്തിന് വിലപ്പെട്ട പ്രായോഗിക ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു. |
09dc808c3249bbacb28a1e7b9c234cb58ad7dab4 | 76-81 ജിഗാഹെർട്സ് ശ്രേണിയിലെ സിലിക്കൺ അധിഷ്ഠിത വാഹന റഡാറിന്റെ പരിണാമം ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ വിവരിക്കുന്നു. 2009 ൽ സിജിഇ ബേഡ്-ഡൈ ചിപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിച്ച ഇന്ന് പാക്കേജുചെയ്ത എംഎംഐസികൾ കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ റഡാർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ലഭ്യമാണ്. ഭാവിയിലെ സിജിഇ ബിസിഎംഒഎസ് സാങ്കേതികവിദ്യ വളരെ ഉയർന്ന സംയോജിത സിംഗിൾ ചിപ്പ് റഡാറുകളെ കുറഞ്ഞ ഊര് ജ ഉപഭോഗത്തില് മികച്ച പ്രകടനത്തോടെ പ്രാപ്തമാക്കും. ഇത് എല്ലാവര് ക്കും വാഹന റഡാര് സുരക്ഷയ്ക്കുള്ള വഴി ഒരുക്കുകയും സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനമോടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ചുവടുവെപ്പായിരിക്കുകയും ചെയ്യും. |
1bb6b92e874bf7cab8748a9acbb71a8dcda9ec65 | മില്ലിമീറ്റർ തരംഗ ആവൃത്തികളിലുള്ള മൾട്ടി-ഫങ്ഷണൽ സ്കേലബിൾ ഫേസ്ഡ് അറേകളുടെ രൂപകൽപ്പനയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഗുണങ്ങളും വെല്ലുവിളികളും ഈ ലേഖനം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ആദ്യം, പതിനായിരക്കണക്കിന് മുതൽ നൂറുകണക്കിന് ഘടകങ്ങളുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേകളുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ ചർച്ചചെയ്യുന്നു. മൈക്രോവേവ് മുതൽ ടെറാഹെർട്സ് വരെ ആവൃത്തിയിലുള്ള സിലിക്കൺ അധിഷ്ഠിത ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ശ്രേണികൾ സ്കെയിലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിലവിലുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. W-ബാൻഡ് ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേകളുടെ ഒന്നിലധികം സംയോജന ഓപ്ഷനുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വെല്ലുവിളികളും ട്രേഡ് ഓഫുകളും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, പാക്കേജിംഗിനും ആന്റിന പ്രകടനത്തിനും പ്രത്യേക പരിഗണന നൽകുന്നു. അവസാനമായി, 64 എലമെന്റ് ഡ്യുവൽ പോളറൈസ്ഡ് 94 ജിഗാഹെർട്സ് ഫേസ്ഡ് അറേയ്ക്കായി സിജിഇ ഐസികളും ഓർഗാനിക് പാക്കേജുകളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പരിഹാരം അനുബന്ധ അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങളുമായി വിവരിക്കുന്നു. |
42cf4dd14f07cf34d5cad14fea5c691f31ab19ef | ഈ പേപ്പറിൽ, 77-ജിഎച്ച്എസ് റഡാർ റിസീവർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു വെയ്ഫർ ലെവൽ പാക്കേജിൽ വരുന്നു, അതിനാൽ വയർ ബോണ്ടിംഗിന്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു, ഇത് ഗണ്യമായ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന സിലിക്കണ് - ജെര് മന് യം (സിജിഇ) സാങ്കേതിക വിദ്യയില് ലഭ്യമായ ഉയര് ന്ന സംയോജന നിലവാരം റിസീവറിന്റെ പരിവര് ത്തന പരാമീറ്ററുകളുടെ സിസ്റ്റം നിരീക്ഷണം നടപ്പിലാക്കാന് അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് ഐഎസ്ഒ 26262 അനുസരിച്ചുള്ള വാഹന സുരക്ഷാ പ്രയോഗങ്ങൾക്കായുള്ള റഡാർ സെൻസറുകളുടെ നിർമ്മാണം സുഗമമാക്കുന്നു. |
4a97f8d83c5cc523110beb11913ea5fb2a4271fe | W-ബാൻഡ് സ്കേലബിൾ ഫേസ്ഡ് അറേ സംവിധാനങ്ങൾക്കായി പൂർണ്ണമായും സംയോജിത ആന്റിന-ഇൻ-പാക്കേജ് (AiP) പരിഹാരം പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. 64 ഡ്യുവൽ-പോളറൈസേഷൻ ആന്റിനകളുള്ള ഒരു കോംപാക്ട് ഡബ്ല്യു-ബാൻഡ് ട്രാൻസ്സിവർ പാക്കേജ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പാക്കേജിന് 12 ലോഹ പാളികളുണ്ട്, വലുപ്പം 16.2 mm × 16.2 mm, കൂടാതെ 292 ബോൾ-ഗ്രിഡ്-അറേ (BGA) പിൻസ് 0.4 mm പിച്ച്. നാല് സിലിക്കൺ-ജെർമാനിയം (SiGe) ട്രാൻസ്സിവർ ഐസികൾ ഫ്ലിപ്പ്-ചിപ്പ് ആയി പാക്കേജിൽ ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. പാക്കേജ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ ആന്റിന പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി വിപുലമായ ഫുൾ-വേവ് വൈദ്യുതകാന്തിക സിമുലേഷനും റേഡിയേഷൻ പാറ്റേൺ അളവുകളും നടത്തി, മികച്ച മോഡൽ-ടു-ഹാർഡ്വെയർ പരസ്പര ബന്ധം കൈവരിച്ചു. വിശദമായ സർക്യൂട്ട് പാക്കേജ് കോ-ഡിസൈൻ വഴി സാധ്യമാക്കിയ, പാക്കേജിലും ബോർഡ് തലത്തിലും അറേ സ്കേലബിളിറ്റി പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് സമീപമുള്ള ആന്റിന ഘടകങ്ങൾക്കിടയിൽ അർദ്ധ തരംഗദൈർഘ്യ ഇടവേള, അതായത് 94 ജിഗാഹെർട്സിൽ 1.6 മില്ലീമീറ്റർ നിലനിർത്തുന്നു. 64 ഘടകങ്ങളുള്ള സ്പേഷ്യൽ പവർ കോമ്പിനേഷൻ തെളിയിക്കുന്നതിനായി ഫലപ്രദമായ ഐസോട്രോപിക് റേഡിയേറ്റഡ് പവർ (ഇഐആർപി) റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണുകളും അളക്കുന്നു. |
76d7ddd030ef5ab4403a53caf2b46de89af71544 | കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള ഹൈ ഗെയിൻ ബ്രോഡ്ബാൻഡ് സബ്സ്ട്രേറ്റ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് വേവ്ഗൈഡ് (എസ്ഐഡബ്ല്യു) ഫീഡഡ് പാച്ച് ആന്റിന അറേ 60 ജിഗാഹെർട്സ് ബാൻഡിൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരേ സമയം ഉയർന്ന നേട്ടവും വൈഡ്ബാൻഡ് പ്രകടനവും കൈവരിക്കുന്നതിന് വൈഡ്ബാൻഡ് ടി-ജംഗ്ഷനുകളും വൈഡ്ബാൻഡ് ഹൈ-ഗെയിൻ കാവിറ്റി-ബാക്കഡ് പാച്ച് ആന്റിനകളും ഉള്ള സിംഗിൾ-ലെയർ എസ്ഐഡബ്ല്യു ഫീഡിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിന അറേയ്ക്ക് മൾട്ടി ലെയർ ഘടനയുണ്ടെങ്കിലും, പരമ്പരാഗത കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള സിംഗിൾ ലെയർ പ്രിന്റഡ് സർക്യൂട്ട് ബോർഡ് (പിസിബി) സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് നിർമ്മിക്കാം. തുടർന്ന് എല്ലാ സിംഗിൾ ലെയറുകളും ഒന്നിച്ച് അടുക്കി ഉറപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഇത് സാക്ഷാത്കരിക്കാം. ഒരു 4 × 4 ആന്റിന അറേയുടെ സിമുലേറ്റഡ്, അളക്കപ്പെട്ട ഇംപെഡൻസ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 10 dB ന് 27.5% ഉം 22.6% ഉം ആണ്. സിമുലേഷനും അളവുകളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം വിശകലനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. 19.6 dBi വരെ നേട്ടവും, കുറഞ്ഞ ക്രോസ് പോളറൈസേഷനുമായി സമമിതിയിലുള്ള ഏകദിശയിലുള്ള വികിരണ പാറ്റേണുകളും കൈവരിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ നിർമ്മാണ ചെലവും മികച്ച പ്രകടനവും ഉള്ളതിനാൽ, മില്ലിമീറ്റർ തരംഗങ്ങളുള്ള വയർലെസ് ആശയവിനിമയ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് ഈ ആന്റിന അറേ നല്ലൊരു സാധ്യതയാണ്. |
ba2c1d97590651e152657eba5cb9e0a37d7d74d8 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു ബ്രോഡ്ബാൻഡ് 5:1 ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് (0.8 മുതൽ 4.0 GHz വരെ) ആന്റിന സബ്റേയുടെ രൂപകൽപ്പന, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, സ്വഭാവ സവിശേഷതകൾ എന്നിവയ്ക്കായി ഒരു വ്യവസ്ഥാപിത സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 2.5:1 എന്ന ബാൻഡ്വിഡ് ത്തിനൊപ്പം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത കോണീയ ആന്റിപോഡൽ വിവാൾഡി സ്ലോട്ടാണ് അറേ ഘടകം. 0.4 ജിഗാഹെർട്സ് (10% ഉയർന്ന ആവൃത്തി) ഓവർലാപ്പിംഗ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഉള്ള വ്യത്യസ്ത വലുപ്പമുള്ള അത്തരം രണ്ട് ഘടകങ്ങൾ ഫീഡുകളും ഇലക്ട്രോണിക്സും സംരക്ഷിക്കുന്ന ഒരു മൾട്ടി ലെവൽ ഗ്രൌണ്ട് പ്ലാനിന് മുകളിലുള്ള ഒരു നെസ്റ്റഡ് ഗ്രേറ്റിയിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. റിട്ടേൺ നഷ്ടം, റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണുകൾ, ക്രോസ്-പോളറേഷൻ, പരസ്പര കപ്ലിംഗ് എന്നിവ 0.5 മുതൽ 5.0 GHz വരെ അളക്കുന്നു. ഈ ശ്രേണി യഥാക്രമം താഴ്ന്നതും മുകളിലുള്ളതുമായ ആവൃത്തി ബാൻഡുകളിൽ 50 ഉം 45 ഉം 3-ഡിബി ബീം വീതിയുള്ള ഇ പ്ലെയിൻ പാറ്റേണുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. മൂന്ന് അളവുകളിലും വ്യത്യസ്ത ആന്റിന സ്ഥാനങ്ങൾക്കായാണ് ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം. |
6b880d58b826074c49d0a38d0f9fb481e93c0acc | |
6a307cf51517f6c97d855639129afd002634ab92 | ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം സമഗ്രമായ എന്നാൽ കാര്യക്ഷമമായ ഉപഗ്രൂപ്പ് കണ്ടെത്തൽ വേണ്ടി നോവൽ എസ്ഡി-മാപ്പ് അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് രീതികളോ സാമ്പിൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികളോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനു വിപരീതമായി ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന എല്ലാ രസകരമായ ഉപഗ്രൂപ്പ് പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയാൻ SD-Map ഉറപ്പുനൽകുന്നു. ഉപഗ്രൂപ്പ് കണ്ടെത്തൽ ടാസ്ക്കിനായി അനുയോജ്യമായവ ഉപയോഗിച്ച് മൈനിംഗ് അസോസിയേഷൻ നിയമങ്ങൾക്കായി അറിയപ്പെടുന്ന എഫ്പി-വളർച്ചാ രീതി എസ്ഡി-മാപ്പ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. എസ്ഡി-മാപ്പിന് കാണാതായ മൂല്യങ്ങളെ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അൽഗോരിതത്തിന്റെ പ്രകടനത്തിന്റെ പരീക്ഷണ വിലയിരുത്തൽ നൽകുന്നു. |
1ea6b2f67a3a7f044209aae0d0fd1cb14a1e9e06 | സ്വാഭാവിക ചിത്രങ്ങളുടെ വിതരണം മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നത് അൺസെർവേസ്ഡ് ലേണിംഗിലെ ഒരു ലാൻഡ്മാർക്ക് പ്രശ്നമാണ്. ഈ ദൌത്യത്തിന് ഒരേ സമയം പ്രകടിപ്പിക്കാവുന്നതും കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതും അളക്കാവുന്നതുമായ ഒരു ഇമേജ് മോഡൽ ആവശ്യമാണ്. ഒരു ചിത്രത്തിലെ പിക്സലുകളെ തുടർച്ചയായി പ്രവചിക്കുന്ന ഒരു ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. രണ്ട് സ്പേഷ്യൽ അളവുകളിലൂടെ. ഞങ്ങളുടെ രീതി അസംസ്കൃത പിക്സൽ മൂല്യങ്ങളുടെ പ്രത്യേക സാധ്യതകളെ മാതൃകയാക്കുകയും ചിത്രത്തിലെ സമ്പൂർണ്ണ ആശ്രിതത്വങ്ങളെ എൻകോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. വാസ്തുവിദ്യാ പുതുമകളിൽ വേഗത്തിലുള്ള ദ്വിമാന ആവർത്തന പാളികളും ആഴത്തിലുള്ള ആവർത്തന നെറ്റ്വർക്കുകളിലെ അവശിഷ്ട കണക്ഷനുകളുടെ ഫലപ്രദമായ ഉപയോഗവും ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രകൃതിദത്ത ചിത്രങ്ങളില് നിന്നും നമുക്ക് ലോഗ്-സാധ്യത സ്കോറുകള് ലഭിക്കുന്നു അത് മുമ്പത്തെ സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കാളും വളരെ മികച്ചതാണ്. നമ്മുടെ പ്രധാന ഫലങ്ങള് ഇമേജ്നെറ്റ് ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ വിവിധതരം മാനദണ്ഡങ്ങള് നല് കുന്നു. മാതൃകയില് നിന്ന് ഉല് പാദിപ്പിച്ച സാമ്പിളുകള് വ്യക്തവും വൈവിധ്യമാർന്നതും ആഗോളമായി യോജിച്ചതുമാണ്. |
9871aa511ca7e3c61c083c327063442bc2c411bf | |
ba753286b9e2f32c5d5a7df08571262e257d2e53 | ജനറേറ്റീവ് എതിരാളികളുടെ നെറ്റ് [8] അടുത്തിടെ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ മാർഗമായി അവതരിപ്പിച്ചു. ഈ കൃതിയിൽ, ജനറേറ്ററിന് റെയും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന് റെയും അവസ്ഥയനുസരിച്ച് ഡാറ്റ ഫീഡ് ചെയ്തുകൊണ്ട് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്ന ജനറേറ്ററി എതിർവശ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ വ്യവസ്ഥാപിത പതിപ്പ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മോഡലിന് ക്ലാസ് ലേബലുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് MNIST അക്കങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഈ മാതൃക ഒരു മൾട്ടി-മോഡൽ മാതൃക പഠിക്കാൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ചിത്ര ടാഗിംഗിന് ഒരു പ്രയോഗത്തിന്റെ പ്രാഥമിക ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുന്നു, അതിൽ ഈ സമീപനം പരിശീലന ലേബലുകളുടെ ഭാഗമല്ലാത്ത വിവരണ ടാഗുകൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
2621c894885e3f42bca8bd2b11dab1637e697814 | നാലു യൂറോപ്യൻ രാജ്യങ്ങളിലെ ആർത്തവവിരാമത്തിനു ശേഷമുള്ള സ്ത്രീകളുടെ ലൈംഗിക, യോനിയിലെ ആരോഗ്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അവബോധത്തിന്റെയും അനുഭവങ്ങളുടെയും ആവശ്യങ്ങളുടെയും വ്യതിയാനത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കുക. ഇറ്റലി, ജർമനി, സ്പെയിൻ, യുണൈറ്റഡ് കിംഗ്ഡം എന്നിവിടങ്ങളില് ഇന്റർനെറ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സർവേ 45 നും 75 നും ഇടയില് പ്രായമുള്ള 3768 പ്രൈമറി തൊഴിലാളികളില് നടന്നു. യുകെയിലെ സാമ്പിളുകൾ വളരെ പഴയതായിരുന്നു, പങ്കെടുത്തവരിൽ നാലിലൊന്ന് 65 വയസ്സിനു മുകളിലുള്ളവരും, അടുത്തിടെയുള്ള വുല്വറി, വാജിനൽ അട്രോഫിയ അനുഭവിച്ച സ്ത്രീകളുടെ ഏറ്റവും ഉയർന്ന അനുപാതവും (52.8%) ഉണ്ടായിരുന്നു. ഇറ്റാലിയൻ, സ്പാനിഷ് പങ്കാളികളിൽ ഭൂരിഭാഗവും വിവിഎ ചികിത്സയിലായിരുന്നു. ബ്രിട്ടനിൽ 28 ശതമാനം പേർ മാത്രമാണ് മരുന്നുകൾ ഉപയോഗിച്ചിരുന്നത്. ഏറ്റവും സാധാരണമായ ആർത്തവവിരാമ ലക്ഷണം മൂത്രസഞ്ചി/ വൾവറിൻറെ വരൾച്ച ആയിരുന്നു, യുകെ (48%) ഒഴികെയുള്ള എല്ലാ രാജ്യങ്ങളിലും പങ്കെടുത്തവരിൽ 80% ഇത് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. മറുവശത്ത്, യുകെയില് (41%) വാജിനല് / വുല്വര് പ്രകോപനം കൂടുതല് കൂടുതല് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടു. പങ്കാളിയുമായി പങ്കെടുത്തവരുടെ ശതമാനം യുകെയിൽ കുറവാണ് (71%), അതുപോലെ തന്നെ പ്രതിമാസ ലൈംഗിക പ്രവർത്തന നിരക്കും (49%). കഴിഞ്ഞ ഒരു വര് ഷം ഗൈനക്കോളജിക്കല് കാരണങ്ങളാല് ആരോഗ്യപരിപാലന വിദഗ്ധരെ കണ്ടിട്ടുള്ളവരുടെ അനുപാതം മറ്റ് രാജ്യങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് കുറവാണ് (27% vs ≥50%), അതുപോലെ തന്നെ അവരുടെ വിവിഎ ലക്ഷണങ്ങളെക്കുറിച്ച് അവരോട് ചർച്ച ചെയ്തവരുടെ അനുപാതവും (45% vs ∼67%). ഈ അർത്ഥത്തില് , UK PMW സഹായം തേടുന്നതിന് മുമ്പ് കൂടുതൽ സമയം കാത്തിരുന്നു (പ്രത്യേകിച്ച് ലൈംഗിക ബന്ധത്തിലുണ്ടാകുന്ന വേദനയ്ക്കും വരൾച്ചയ്ക്കും). വിവിഎ ചികിത്സാ ബുദ്ധിമുട്ടുകളെ സംബന്ധിച്ച് പങ്കാളികൾ ഉന്നയിച്ച പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങൾ യുകെയിലെ വിതരണ മാർഗ്ഗം, ജർമ്മനിയിലെ ഫലപ്രാപ്തി, ഇറ്റലിയിലെ പാർശ്വഫലങ്ങൾ എന്നിവയായിരുന്നു. എല്ലാ യൂറോപ്യൻ സ്ത്രീകളും തങ്ങളുടെ ലൈംഗിക ജീവിതത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഒരേ പ്രതീക്ഷ പങ്കുവെച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ സംവിധാനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് വിവിധ രാജ്യങ്ങളിൽ ഇത് സാധ്യമാകുന്നതിൽ വ്യത്യാസമുണ്ട്. |
46a26a258bbd087240332376a6ead5f1f7cf497a | ഉല് പാദനക്ഷമത വര് ദ്ധിപ്പിക്കാനും പുതിയ തരത്തിലുള്ള പഠനങ്ങള് സാധ്യമാക്കാനും ഞങ്ങള് വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയും ഉപകരണങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ജ് സ് ടോ റി നെ ക്കു റി ച്ചുള്ള കൂടു ത ലു ള്ള വിവര ങ്ങ ൾ ക്ക്, [email protected] എന്ന വിലാ പ നം ബന്ധ പ്പെ ടുക. വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യ എന്തിന്, എങ്ങനെ സംഘടനാപരമായ ജീവിതത്തെ ബാധിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള സിദ്ധാന്തങ്ങളെ ഈ ലേഖനം പരിഗണിക്കുന്നു. നല്ല സിദ്ധാന്തം ഗവേഷണത്തെ നയിക്കുന്നു, അത് പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ, വിവരസാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോക്താക്കൾക്കും സംഘടനകൾക്കും മറ്റ് താൽപ്പര്യമുള്ള കക്ഷികൾക്കും അഭികാമ്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളോടെ ഉപയോഗിക്കപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. പക്ഷെ നല്ല ഒരു സിദ്ധാന്തം എന്താണ്? സിദ്ധാന്തങ്ങളെ പലപ്പോഴും അവയുടെ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തില് വിലയിരുത്തുന്നു - ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രത്യേക ആശയങ്ങളും അവയുടെ മനുഷ്യ മൂല്യങ്ങളും. ഈ ലേഖനം സിദ്ധാന്തങ്ങളെ അവയുടെ ഘടനയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പരിശോധിക്കുന്നു - കാരണപരമായ സ്വാധീനത്തിന്റെ സ്വഭാവത്തെയും ദിശയെയും കുറിച്ചുള്ള സിദ്ധാന്തവാദികളുടെ അനുമാനങ്ങൾ. കാരണ ഘടനയുടെ മൂന്ന് വശങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു-കാരണ ഏജൻസി, ലോജിക്കൽ ഘടന, വിശകലന നില. കാരണപരമായ ഏജൻസി എന്നത് കാരണത്തിന്റെ സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിശ്വാസങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നുഃ ബാഹ്യശക്തികൾ മാറ്റത്തിന് കാരണമാകുമോ, ആളുകൾ ഉദ്ദേശിച്ച ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് മനഃപൂർവ്വം പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ, അല്ലെങ്കിൽ ആളുകളുടെയും സംഭവങ്ങളുടെയും ഇടപെടലിൽ നിന്ന് മാറ്റങ്ങൾ പ്രവചനാതീതമായി ഉയർന്നുവരുന്നുണ്ടോ. ലോജിക്കൽ ഘടന എന്നത് സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ കാലിക വശത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു-സ്ഥിരവും ചലനാത്മകവും- "കാരണങ്ങളും" ഫലങ്ങളും തമ്മിലുള്ള യുക്തിസഹമായ ബന്ധങ്ങളിലേക്ക്. വിശകലനത്തിന്റെ നിലവാരം, സിദ്ധാന്തം ആശയങ്ങളും ബന്ധങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കുന്ന എന്റിറ്റികളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു - വ്യക്തികൾ, ഗ്രൂപ്പുകൾ, സംഘടനകൾ, സമൂഹം. സംഘടനാപരമായ മാറ്റത്തിൽ വിവരസാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പങ്കിനെക്കുറിച്ച് നല്ല സിദ്ധാന്തത്തിന് സാധ്യമായ നിരവധി ഘടനകൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, ഈ ഘടനകളിൽ ചിലത് മാത്രമേ നിലവിലെ സിദ്ധാന്തങ്ങളിൽ കാണാൻ കഴിയൂ. ഓപ്ഷനുകളെ കുറിച്ചുള്ള അവബോധം വർദ്ധിപ്പിക്കുക, അവയുടെ ഗുണദോഷങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള തുറന്ന ചർച്ച, ഇവിടെ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന അളവുകളുടെയും വിഭാഗങ്ങളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഭാവിയിലെ സൈദ്ധാന്തിക പ്രസ്താവനകളുടെ വ്യക്തമായ സ്വഭാവം എന്നിവ മെച്ചപ്പെട്ട സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ വികസനത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. ജെ.എസ്ടിഒആർ ഒരു ലാഭേച്ഛയില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സേവനമാണ്. ഇത് പണ്ഡിതന്മാർക്കും ഗവേഷകർക്കും വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും വിശ്വസനീയമായ ഡിജിറ്റൽ ആർക്കൈവിലെ വൈവിധ്യമാർന്ന ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്താനും ഉപയോഗിക്കാനും നിർമ്മിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. |
21a39ca716c37ccc133ff96c31cc71565d0c968e | ഈ പുതിയ രൂപം ഫലപ്രദമായ നിഗമനത്തിനും കൈകാര്യം ചെയ്യലിനും സഹായിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ താക്കോൽ മാപ്പിന്റെ ആശയത്തിന്റെ ഒരു പൊതുവായതയാണ്, അത് രൂപങ്ങളിലെ പോയിന്റുകളേക്കാൾ യഥാർത്ഥ മൂല്യമുള്ള ഫംഗ്ഷനുകളെ കത്തിടപാടുകളിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു. ഓരോ രൂപത്തിലും ഫംഗ്ഷൻ സ്പേസിനായി ഒരു മൾട്ടി-സ്കെയിൽ അടിസ്ഥാനം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, അതിന്റെ ലാപ്ലാസ്-ബെൽട്രാമി ഓപ്പറേറ്ററിന്റെ എജെൻ ഫംഗ്ഷനുകൾ പോലുള്ളവ, വളരെ ഒതുക്കമുള്ളതും എന്നാൽ ആഗോള നിഗമനത്തിന് പൂർണ്ണമായും അനുയോജ്യവുമായ ഒരു മാപ്പിന്റെ പ്രാതിനിധ്യം ഞങ്ങൾ നേടുന്നു. ഒരുപക്ഷേ അതിശയകരമെന്നു പറയട്ടെ, ഒരു മാപ്പിലെ മിക്ക സ്വാഭാവിക നിയന്ത്രണങ്ങളും, അതായത് ഡിസ്ക്രിപ്റ്റർ സംരക്ഷണം, ലാൻഡ്മാർക്ക് കത്തിടപാടുകൾ, ഭാഗ സംരക്ഷണം, ഓപ്പറേറ്റർ കംമുട്ടേറ്റീവിറ്റി എന്നിവ ഈ രൂപീകരണത്തിൽ രേഖീയമായി മാറുന്നു. കൂടാതെ, മാപ്പ് സംഖ്യ, വ്യത്യാസം, ഘടന തുടങ്ങിയ ചില അൽജെബ്രിക് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് പ്രതിനിധി സ്വാഭാവികമായും പിന്തുണ നൽകുന്നു, കൂടാതെ പോയിന്റ്-ടു-പോയിന്റ് കറസ്പോണ്ടൻസികൾ സ്ഥാപിക്കാതെ തന്നെ ഫംഗ്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ആന്റേഷൻ ട്രാൻസ്ഫർ പോലുള്ള നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഈ സ്വഭാവങ്ങളെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തി, കാര്യക്ഷമമായ രൂപം പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ രീതി വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നു, അതിന്റെ കേന്ദ്രം ഒരു ലീനിയർ പരിഹാരമാണ്. ഐസോമെട്രിക് ആകൃതി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്ന മാനദണ്ഡത്തില് പുതിയ രീതി ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങള് കൈവരിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ആകൃതി പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ രീതികളിലൂടെ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്ന മാപ്പുകളുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഈ പ്രാതിനിധ്യം എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും സെഗ്മെന്റേഷൻ ട്രാൻസ്ഫറിലും ആകൃതി ശേഖരങ്ങളുടെ സംയുക്ത വിശകലനത്തിലും അതിന്റെ ഉപയോഗക്ഷമതയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
1bdf90cc38336e6e627150e006fd58bcba201792 | മനുഷ്യരുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ സഹായിക്കുന്നതിനുള്ള കഴിവ് കാരണം ബോഡി സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ബിഎസ്എൻ) ശ്രദ്ധേയമായ ശ്രദ്ധ നേടുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ, കായികം/ശാരീരികക്ഷമത, ഇ-വിനോദം, സാമൂഹിക ഇടപെടൽ, ഇ-ഫാക്ടറി തുടങ്ങിയ പല മേഖലകളിലും സഹായത്തോടെയുള്ള ജീവിതത്തിന്റെ തത്സമയവും ആക്രമണരഹിതവുമായ നിരീക്ഷണത്തിന് വലിയ സാധ്യതകളുണ്ട്. മനുഷ്യരുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങളും പെരുമാറ്റങ്ങളും തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവാണ് ഇത്തരം സംവിധാനങ്ങളെ പ്രത്യേകതകളാക്കുന്ന അടിസ്ഥാനവും നിർണായകവുമായ സവിശേഷത. മനുഷ്യരുടെ ശരീരഭാരം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ സമീപനമാണ് ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. ഞങ്ങളുടെ ബിഎസ്എൻ സംവിധാനം ഡി-എസ് എവിഡൻസ് തിയറി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു വിവര സംയോജന രീതിയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അത് ഒന്നിലധികം ധരിക്കാവുന്ന സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള ആക്സിലറേറ്റർ ഡാറ്റയിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു. അടിസ്ഥാന ശാരീരികാവസ്ഥകളില് (നില് ക്കുന്നതും ഇരിക്കുന്നതും കിടക്കുന്നതും കുനിഞ്ഞിരിക്കുന്നതും) 98.5 ശതമാനത്തിനും 100 ശതമാനത്തിനും ഇടയില് തിരിച്ചറിയല് കൃത്യത കൈവരിക്കാന് വികസിപ്പിച്ച പ്രോട്ടോടൈപ്പ് സംവിധാനത്തിന് കഴിയുമെന്ന് പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് തെളിയിക്കുന്നു. |
0ef98882d8a7356c7cf7ac715bef84656a0632d4 | ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷനിലൂടെ ചില പോളിറ്റോമസ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെക്നിക്കാണ് നെസ്റ്റഡ് ഡിക്കോടോമികൾ. അവയെ ബൈനറി ട്രീകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കാം, അത് ഒരു മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കിനെ ഡൈക്കോടോമിയകളുടെ ഒരു സിസ്റ്റമായി വിഭജിക്കുകയും രണ്ട് ക്ലാസ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം മൾട്ടി-ക്ലാസ് പ്രശ്നങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസൃതമായ മാർഗം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു (ഈ അൽഗോരിതം ക്ലാസ് പ്രോബബിലിറ്റി എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് കരുതുക). എന്നിരുന്നാലും, ഒരു നിശ്ചിത പ്രശ്നത്തിന് സാധാരണയായി നിരവധി കാൻഡിഡേറ്റ് ട്രീ ഉണ്ട്, കൂടാതെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് സമീപനത്തിൽ ഒരു പ്രത്യേക വൃക്ഷത്തിന്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രായോഗികമായി ലഭ്യമല്ലാത്ത ഡൊമെയ്ൻ അറിവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഒരു ബദൽ, നെസ്റ്റഡ് ഡൈക്കോടോമികളുടെ എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളെയും തുല്യമായി പരിഗണിക്കുകയും ഈ അനുമാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു അസംബ്ലി ക്ലാസിഫയർ രൂപീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഈ സമീപനം C4.5 ഉം ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷനും നേരിട്ട് മൾട്ടി ക്ലാസ് പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൃത്യമായ വർഗ്ഗീകരണം നൽകുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. C4.5 ഉപയോഗിച്ച് രണ്ട് രീതികളും ഉപയോഗിച്ചാൽ, ജോഡി വർഗ്ഗീകരണത്തേക്കാൾ കൃത്യമായ വർഗ്ഗീകരണമാണ് നെസ്റ്റഡ് ഡൈക്കോടോമികളുടെ കൂട്ടങ്ങൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നതെന്നും ലോഗിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷന് സമാനമായ ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പിശക് തിരുത്തൽ ഔട്ട്പുട്ട് കോഡുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ ഉപയോഗിച്ചാൽ അവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകാം, കൂടാതെ C4.5 ന്റെ കാര്യത്തിൽ അവ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്. ഒരു അധിക പ്രയോജനം അവ ക്ലാസ് പ്രോബബിലിറ്റി എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു എന്നതാണ്. അതിനാൽ, ബൈനറി ക്ലാസിഫയറുകൾ മൾട്ടി ക്ലാസ് പ്രശ്നങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള നല്ല ഒരു പൊതുവായ രീതിയായി അവ കാണപ്പെടുന്നു. |
3d0f7539d17816a5ba1925f10ed5c274c9d570b5 | വിദ്യാര് ഥികളുടെ പ്രകടനം പ്രവചിക്കാനുള്ള കഴിവ് നമ്മുടെ നിലവിലെ വിദ്യാഭ്യാസ സമ്പ്രദായത്തില് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് എന്ന ആശയം നമുക്ക് ഇതിനായി ഉപയോഗിക്കാം. ഐഡി3 അൽഗോരിതം ഇന്ന് നിലവിലുള്ള പ്രശസ്തമായ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്, തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ. പക്ഷെ ഈ അൽഗോരിതം ഒരു കുറവ് ഉണ്ട് അത് പല മൂല്യങ്ങളുള്ള ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിലേക്ക് ചായുന്നു. അതിനാൽ, ഈ ഗവേഷണം ഗൈൻ റേഷ്യോ ഉപയോഗിച്ചും വിവര നേട്ടത്തിനുപകരം ഓരോ ആട്രിബ്യൂട്ടിനും ഓരോ തീരുമാനമെടുക്കൽ ഘട്ടത്തിലും ഭാരം നൽകിക്കൊണ്ട് അൽഗോരിതത്തിന്റെ ഈ പോരായ്മ മറികടക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. J48 ഉം നൈവ് ബേയ്സ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ അൽഗോരിതം പോലുള്ള മറ്റ് നിരവധി അൽഗോരിതങ്ങളും ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ജെ 48 ന്റെയും നൈവ് ബേസ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും വിശകലനത്തിനായി വിക്കാ ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ചു. ഫലങ്ങള് താരതമ്യം ചെയ്യുകയും അവതരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പഠനത്തിൽ ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റാ സെറ്റ് വിഐടി സർവകലാശാലയിലെ സ്കൂൾ ഓഫ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സയൻസസ് ആന്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ നിന്നാണ് എടുത്തത്. കീവേഡ് ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, വിദ്യാഭ്യാസ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് (EDM), തീരുമാന വൃക്ഷം, നേട്ട അനുപാതം, ഭാരമുള്ള ID3 |
2cef1515ac1d98f1dcfdc9b84c1a3b6f3758b9d1 | മനുഷ്യന്റെ ഭാവം, വസ്ത്രം, ക്യാമറ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ, ലൈറ്റിംഗ് തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയുടെ വലിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ കാരണം ചിത്രങ്ങളിലും വീഡിയോകളിലും മനുഷ്യന്റെ വിശകലനം ഒരു ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഈ വ്യതിയാനത്തിന്റെ വ്യക്തമായ മാതൃക ബുദ്ധിമുട്ടാണെങ്കിലും, ലഭ്യമായ ആളുകളുടെ ചിത്രങ്ങളുടെ വലിയ അളവ് മനുഷ്യ വിശകലനത്തിന് അന്തർലീനമായ, ഡാറ്റാധിഷ്ടിത സമീപനത്തിന് പ്രചോദനമേകുന്നു. ഈ കൃതിയില് , മനുഷ്യരൂപത്തിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗത്തെ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ധാരാളം ചിത്രങ്ങള് ഉപയോഗിച്ച് ഈ സമീപനം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാന് ഞങ്ങള് ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഈ ഉപ-സ്ഥലം ഒരു ഗ്രാഫിലേക്ക് ചിത്രങ്ങളെ ബന്ധിപ്പിച്ചും അത്തരം ഒരു ഗ്രാഫിലൂടെ വിവരങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിച്ചും ഞങ്ങൾ മാതൃകയാക്കുന്നു. മനുഷ്യന്റെ ഭാവം വിലയിരുത്തുന്നതിനും പ്രവര് ത്തനം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുമുള്ള പ്രശ്നങ്ങള് നാം പ്രത്യേകം അഭിസംബോധന ചെയ്യുകയും ഈ പ്രശ്നങ്ങള് പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഇമേജ് ഗ്രാഫുകള് എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു എന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കെ.ടി.എച്ചിന്റെ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ നിന്നും മനുഷ്യരുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങളുള്ള സ്റ്റാറ്റിക് ഇമേജുകളുടെ ഫലങ്ങള് ഞങ്ങള് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. |
033e667eec844477bdfcd0e4b3d5c81b7598af39 | ഹെലിക്കൽ ആന്റിനകൾ വളരെക്കാലമായി അറിയപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ അവയുടെ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവാദപരമായ വിവരങ്ങളാൽ സാഹിത്യം മുങ്ങിപ്പോയി. അനന്തമായ ഒരു ഭൂതലത്തിന് മുകളില് സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന ഹെലിക്ലിക് ആന്റിനകളെ നാം വ്യവസ്ഥാപിതമായി പരിശോധിക്കുകയും ഡിസൈന് കർവുകൾ നേടുകയും ചെയ്തു. ഗ്രൌണ്ട് കണ്ടക്ടറിന്റെ ആകൃതിയും വലിപ്പവും ഹെലിക്കൽ ആന്റിനയുടെ പ്രകടനത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്നുവെന്നും നാം നിരീക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഒരു കപ്പും ഒരു കോൺ ആകൃതിയിലുള്ള ഗ്രൌണ്ട് കണ്ടക്ടറുകളുടെ അളവുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തുകൊണ്ട്, ഞങ്ങൾ ആന്റിന ഗെയിൻ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിച്ചു. ആന്റിനയുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഹെലിക്സും ഗ്രൌണ്ട് കണ്ടക്ടറും ഒരേസമയം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയാണ്. |
91e4456442a7bce77cdfd24bc8a2fb6a4a3a3b6f | ആമുഖം ഒരു നിശ്ചിത വാക്കുകളുടെ അനുക്രമത്തിന്റെ സാധ്യത കണക്കാക്കുന്നത് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഭാഷാ മോഡലുകളാണ്. ഒരു വാക്യത്തിന് s എന്ന സംഖ്യ കൊടുക്കുക, s = (w1,w2) എന്ന സംഖ്യ. . .wn), ഭാഷാ മാതൃക P ((s) നൽകുന്നു. തുടർച്ചയായ സാധ്യതാ കണക്കുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ നല്ല വാക്കുകളുടെ അനുക്രമം കണക്കാക്കുന്നത് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഭാഷാ മോഡലുകൾ വിലയിരുത്തുന്നു. ശക്തവും വേഗതയേറിയതും കൃത്യവുമായ ഭാഷാ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് യാന്ത്രിക വിവർത്തന സംവിധാനങ്ങളും സ്വയമേവയുള്ള സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളും പോലുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിലെ വിജയത്തിലെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളിലൊന്നാണ്. വിവിധ സമീപനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഭാഷാ മോഡലുകൾ കണക്കാക്കാം. P ((s) = P ((w1,w2) പോലുള്ള n-ഗ്രാം പദങ്ങളുടെ അനുക്രമം അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ക്ലാസിക് ഭാഷാ മാതൃകകൾ കണക്കാക്കുന്നത്. . .wn) = ∏n i=1 P(wiwiwiwi−1) എന്നതിനേക്കാൾ ചെറുതായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ മാർകോവ് ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏകദേശമായി കണക്കാക്കാം (ഉദാഹരണത്തിന്, n = 2 ആണെങ്കിൽ ബിഗ്രാം അല്ലെങ്കിൽ n = 3 ആണെങ്കിൽ ത്രികോണം തുടങ്ങിയവ). ഭാഷാ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും കണക്കാക്കുന്നതിനും സമീപകാല ഗവേഷകർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വ്യത്യസ്ത വാസ്തുവിദ്യകൾ പ്രയോഗിച്ചു. പരമ്പരാഗത എൻ-ഗ്രാം ഭാഷാ മോഡലിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾക്കിടയിൽ ഫീഡ് ഫോർവേഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലാസിക് ഭാഷാ മോഡലുകൾ തുടർച്ചയായി നല്ല ഫലങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു [1]. സംഗ്രഹം |
f713a480be9d569803349338a1c2db8cabb0165c | സങ്കീർണ്ണമായ വിസ്യൂമോട്ടോർ നിയന്ത്രണത്തിലെ ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി, ലക്ഷ്യങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നതിനും ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിനും പൊതുവാക്കുകൾ നൽകുന്നതിനും ഫലപ്രദമായ അമൂർത്ത പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കുക എന്നതാണ്. അതിനായി, നാം സാർവത്രിക ആസൂത്രണ ശൃംഖലകൾ (യുപിഎൻ) സ്ഥാപിക്കുന്നു. യുപിഎനുകൾ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള നയത്തിനുള്ളില് വേര് തിരിക്കാവുന്ന ആസൂത്രണം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ ആസൂത്രണ കണക്കുകൂട്ടൽ ഒരു ലാറ്റന്റ് സ്പെയ്സിൽ ഒരു ഫോർവേഡ് മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുകയും ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസന്റ് ട്രാജക്റ്ററി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വഴി ഒരു മികച്ച പ്രവർത്തന പദ്ധതി നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്ലാൻ-ബൈ-ഗ്രേഡിയന്റ്-ഡസന്റ് പ്രക്രിയയും അതിന്റെ അടിസ്ഥാന പ്രാതിനിധ്യങ്ങളും എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പഠിച്ചെടുക്കുന്നു, ഇത് ഒരു സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത അനുകരണ പഠന ലക്ഷ്യം നേരിട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനാണ്. പഠിച്ച പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ട്രാജക്റ്ററി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വഴി ലക്ഷ്യ-ദിശയിലുള്ള വിഷ്വൽ അനുകരണത്തിന് ഫലപ്രദമാണെന്ന് മാത്രമല്ല, ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ലക്ഷ്യങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മെട്രിക് നൽകാനും കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. പഠിച്ച പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ മോഡൽ രഹിത ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിനായി പുതിയ ടാർഗെറ്റ് സ്റ്റേറ്റുകളിൽ എത്താൻ വിദൂര അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രതിഫലങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം, ഇത് ഇമേജ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലക്ഷ്യങ്ങൾ വഴി വിവരിച്ച പുതിയ ജോലികൾ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ പഠനത്തിന് കാരണമാകുന്നു. https://sites.google സന്ദർശിക്കുക com/view/upn-public/home വീഡിയോ ഹൈലൈറ്റുകളുടെ വിവരണത്തിനായി |
c2c8292dad37adcdda3b0aba5db5e33e3222832e | |
5facbc5bd594f4faa0524d871d49ba6a6e956e17 | ഉയർന്ന അളവിലുള്ള സ്ഥലത്ത് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ള ഒന്നിലധികം താഴ്ന്ന അളവിലുള്ള ലീനിയർ അല്ലെങ്കിൽ അഫൈൻ ഉപസ്ഥലങ്ങളിൽ നിന്ന് എടുത്ത ഡാറ്റ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിന്, അപൂർവ പ്രതിനിധീകരണത്തെ (എസ്ആർ) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഉപ-സ്ഥലങ്ങളുടെ കൂട്ടായ്മയിലെ ഓരോ പോയിന്റും മറ്റു ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ചേർന്ന് രൂപംകൊണ്ട ഒരു നിഘണ്ടുവിനെ സംബന്ധിച്ച് ഒരു SR ഉണ്ട് എന്ന വസ്തുതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഞങ്ങളുടെ രീതി. പൊതുവേ, അത്തരം ഒരു എസ്ആർ കണ്ടെത്തുന്നത് എൻപി ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. നമ്മുടെ പ്രധാന സംഭാവന, മിതമായ അനുമാനങ്ങൾ പ്രകാരം, SR l1 ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായി ലഭിക്കും എന്ന് കാണിക്കുന്നു. ഈ എസ്.ആർ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എൽ.എ വീഡിയോയിലെ ഒന്നിലധികം ചലനങ്ങളെ വിഭജിക്കുന്നതില് നമ്മുടെ ഉപ-സ്പേസ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അല് ഗോരിതം പ്രയോഗിക്കുന്നു. 167 വീഡിയോ സീക്വൻസുകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ സമീപനം ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളെക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന്. |
b98063ae46f00587a63547ce753c515766db4fbb | നേർത്ത പ്രൊഫൈൽ, ഭാരം കുറഞ്ഞത്, കുറഞ്ഞ ചെലവ്, നിർമ്മിക്കാനുള്ള എളുപ്പവും സംയോജിത സർക്യൂട്ടുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതും മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിനകൾക്ക് ഗുണങ്ങളുണ്ട്, അതിനാൽ പോളറൈസേഷൻ വൈവിധ്യത്തിനും ഇരട്ട-ആവർത്തനത്തിനും ആവശ്യമായ ആന്റിനകൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം, വ്യോമഗതാഗത സിന്തറ്റിക് അപ്പർച്ചർ റഡാർ (SAR) സംവിധാനങ്ങളിലെ പ്രയോഗങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഇരട്ട-ധ്രുവീകരണ വികിരണം നേടുന്നതിനായി ഒരു കോക്സൈലി-ഫീഡഡ് സിംഗിൾ-ലെയർ കോംപാക്റ്റ് ഡ്യുവൽ ബാൻഡ് (കാൻഡ് എക്സ്-ബാൻഡ്) മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. രൂപകല് പിക്കപ്പെട്ട ആന്റിനയില് മൂന്ന് ചതുരാകൃതിയിലുള്ള പാച്ചുകളുണ്ട്. അവയുടെ ഡയഗണലുകളിലൂടെ അവ പരസ്പരം പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. ആന്റിനയുടെ ആവൃത്തി പ്രതികരണം കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ പൂർണ്ണ തരംഗ വൈദ്യുതകാന്തിക സിമുലേഷനുകൾ നടത്തുന്നു. നിർമിച്ച ആന്റിന 154 MHz (f0 = 6.83 GHz) 209 MHz (f0 = 9.73 GHz) എന്ന ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് നേടുന്നു VSWR < 2 ഒരേസമയം രണ്ട് ആവൃത്തികളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഡാറ്റ ശേഖരണവും സാര് സിസ്റ്റത്തിലെ ലക്ഷ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവും വര് ധിപ്പിക്കും. |
358d2a02275109c250f74f8af150d42eb75f7b5f | ഇന്റർനെറ്റ് പോലുള്ള പരമ്പരാഗത ശൃംഖലകളിലെ സുരക്ഷാ സേവനങ്ങളും പ്രോട്ടോക്കോളുകളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് പബ്ലിക് കീ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫി (പി.കെ.സി). വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ പി.കെ.സി തരങ്ങളിലൊന്നായ എലിപ്റ്റിക് കർവ് ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫി (ഇ.സി.സി.) സെൻസർ നെറ്റ്വർക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പി.കെ.സി പിന്തുണ നൽകുന്നതിനായി അന്വേഷിക്കുന്നു, അങ്ങനെ നിലവിലുള്ള പി.കെ.സി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം. വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ ECC പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള ക്രമീകരിക്കാവുന്ന ലൈബ്രറിയായ TinyECC ന്റെ രൂപകൽപ്പനയും നടപ്പാക്കലും വിലയിരുത്തലും ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇസിസി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പി.കെ.സി. പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറായ, പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഒരു സോഫ്റ്റ്വെയർ പാക്കേജ് ലഭ്യമാക്കുകയെന്നതാണ് ടൈനി ഇസിസിയുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം. ഇത് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് വഴക്കത്തോടെ ക്രമീകരിക്കാനും സംയോജിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ടൈനിഇസിസി നിരവധി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സ്വിച്ചുകൾ നൽകുന്നു, ഇത് ഡവലപ്പർമാരുടെ ആവശ്യങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിർദ്ദിഷ്ട ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ഓണാക്കാനോ ഓഫാക്കാനോ കഴിയും. വിവിധ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ വ്യത്യസ്ത എക്സിക്യൂഷൻ സമയവും വിഭവ ഉപഭോഗവും ഉള്ളതിനാൽ, സെൻസർ നെറ്റ്വർക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് ടൈനി ഇസിസി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡവലപ്പർമാർക്ക് വലിയ വഴക്കം നൽകുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം, മിക്സ, ടോമെറ്റ് സ്കൈ, ഐമോറ്റെ2 എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി സാധാരണ സെൻസർ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലെ ടൈനി ഇ സി സി യുടെ പരീക്ഷണ വിലയിരുത്തലിനെക്കുറിച്ചും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. വിലയിരുത്തൽ ഫലങ്ങൾ വ്യക്തിഗത ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകളുടെ എക്സിക്യൂഷൻ സമയത്തിലും വിഭവ ഉപഭോഗത്തിലും ഉള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ടൈനിഇസിസിയുടെ ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ, സംഭരണ കാര്യക്ഷമമായ കോൺഫിഗറേഷൻ നൽകുന്നു. |
d1d044d0a94f6d8ad1a00918abededbd2a41f1bd | മനുഷ്യശരീര താപനില, രക്തസമ്മർദ്ദം, പൾസ് റേറ്റ്, ഇസിജി എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കുക, രോഗിയുടെ സ്ഥാനം കണ്ടെത്തുക എന്നിവയാണ് ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. മനുഷ്യശരീര താപനില, BP, പൾസ് റേറ്റ്, ECG എന്നിവ ജോലി സാഹചര്യത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നു. അതത് സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. രോഗിയുടെ യൂണിറ്റിലെ സിഗ്നൽ കണ്ടീഷനിംഗ് സർക്യൂട്ട് വഴി സെൻസർ ചെയ്ത വിവരങ്ങൾ PIC16F877 മൈക്രോകൺട്രോളറിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു. സെൻസർ മൂല്യം ഒരു നിശ്ചിത അളവിൽ ക്രമീകരിക്കുകയും അത് കവിയുകയാണെങ്കിൽ ബസര് വഴി സൂചിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് പ്രാഥമിക നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളുകയും വേണം. സെൻസർ വിവരങ്ങൾ രോഗി യൂണിറ്റിൽ നിന്ന് പ്രധാന കൺട്രോളർ യൂണിറ്റിലേക്ക് സിഗ്ബി ആശയവിനിമയ സംവിധാനത്തിന്റെ സഹായത്തോടെ കൈമാറും. പ്രധാന കൺട്രോളര് യൂണിറ്റ് ഈ സെന് സര് ഡാറ്റയും രോഗിയുടെ സ്ഥാനവും ജിപിഎസ് മൊഡ്യൂളിന്റെ സഹായത്തോടെ നിരീക്ഷകന്/ഡോക്ടര് ക്ക് അയയ്ക്കും. നിരീക്ഷകന് / ഡോക്ടര് ക്ക് ജി.എസ്.എം. മൊഡ്യൂള് വഴി അയച്ച എസ്.എം.എസ്. സ്വീകരിക്കാനും തുടര് ന്ന തീരുമാനങ്ങള് എടുക്കാനും കഴിയും. ആഗോള മൊബൈല് സിസ്റ്റം (ജി.എസ്.എം) മോഡം ഉപയോഗിച്ച് സന്ദേശം ഒരു മൊബൈല് ഫോണിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു. മൈക്രോകൺട്രോളറും മോഡവും തമ്മിലുള്ള ഡ്രൈവറായിരുന്നു മാക്സ് 232. |
f980462aa340a1beed2f040db9b54d7f22378a58 | കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിലെ സജീവ ഗവേഷണ വിഷയമാണ് സ്റ്റീരിയോ വിഷൻ. പോയിന്റ് ഗ്രേ ബംബിൾബീ, ഡിജിറ്റൽ സിംഗിൾ ലെൻസ് റിഫ്ലക്സ് ക്യാമറ (ഡിഎസ്എൽആർ) എന്നിവ സാധാരണയായി സ്റ്റീരിയോ വിഷൻ ഗവേഷണത്തിൽ കാണപ്പെടുന്നു, അവ കരുത്തുറ്റതും എന്നാൽ ചെലവേറിയതുമാണ്. Arduino, Raspberry Pi പോലുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഇലക്ട്രോണിക് പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ രസകരമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങളാണ്, ഇത് വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും ഗവേഷകർക്കും അവരുടെ ഗവേഷണ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി ചെലവ് കുറഞ്ഞ പരീക്ഷണ ഉപകരണങ്ങൾ ഇഷ്ടാനുസൃതമായി നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. പൈയും ക്യാമറ മൊഡ്യൂളുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണത്തിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഇന്റലിജന്റ് സ്റ്റീരിയോ ക്യാമറ മൊബൈൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമിനെ ഈ പേപ്പർ വിവരിക്കുന്നു. റോബോട്ടിക് സ്റ്റീരിയോ വിഷൻ ഗവേഷണ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ചെലവ് കുറഞ്ഞ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഭാഗങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആശയം വിശദമായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
11db74171df92a50d64bd88d569454415878c63a | നാം ഒരു അബ്സ്ട്രാക്റ്റ് അർത്ഥം പ്രതിനിധാനം (AMR) ഒരു പാർസർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇംഗ്ലീഷിൽ നിന്നും എ.എം.ആർ.യിലേക്കുള്ള പരിവർത്തനം സ്ട്രിംഗ് ടു ട്രീ, സിന്റാക്സ് അധിഷ്ഠിത മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ (എസ്.ബി.എം.ടി) എന്നതിന്റെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാന് , എ.എം.ആര് ഘടനയെ എസ്.ബി.എം.ടിയുടെ മെക്കാനിക്സിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു രൂപത്തിലേക്ക് മാറ്റുകയും മോഡലിംഗിന് ഉപയോഗപ്രദമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നാം ഒരു എ.എം.ആര്-പ്രത്യേക ഭാഷാ മാതൃക അവതരിപ്പിക്കുകയും സെമാന്റിക് വിഭവങ്ങളിൽ നിന്നും ഡാറ്റയും സവിശേഷതകളും ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ ഫലമായുണ്ടാകുന്ന എ.എം.ആർ. പാർസര് ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങളെ 7 സ്മാച്ച് പോയിന്റു കൊണ്ട് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. |
f99f46f1b90be4582946951f4f12d8b9209354b2 | ഒരു മെറ്റൽ സിലിണ്ടറിന് മുകളില് ഇണചേര് ന്ന ഇ ആകൃതിയിലുള്ള പാച്ചുകള് അടങ്ങിയ 4 എലമെന്റ് സബ്റേകളുള്ള ഒരു ആന്റിനയാണ് വയർലെസ് ലോക്കല് ഏരിയ നെറ്റ് വർക്കുകളില് (WLAN) ഉപയോഗിക്കാന് നിര് ദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നത്. സിലിണ്ടർ രൂപത്തിലുള്ള ഈ സവിശേഷ അറേ കോൺഫിഗറേഷന്റെ ഉപയോഗം 8.3% ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും 2 സബ് അറേകളുള്ള തിരശ്ചീന തലത്തിൽ ഓമ്നിഡയറക്ഷണൽ റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണും നേടാൻ അനുവദിക്കുന്നു. സി.എസ്.ടി. മൈക്രോവേവ് സ്റ്റുഡിയോ ഉല് പാദനത്തിനു മുമ്പായി പരിശോധനയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ അടുത്തിടെ അവതരിപ്പിച്ച ശക്തമായി ബന്ധിപ്പിച്ച ഇ ആകൃതിയിലുള്ള പാച്ചുകളുടെ ആശയം ഒരു കൺഫോമൽ ആന്റിനയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആദ്യമായിട്ടാണ്. |
b72a44e0f509a91a02c4d5b2df2a95fb1b3ee392 | ഈ ലേഖനം ഫോളോ-മി ക്ലൌഡ് എന്ന ആശയം അവതരിപ്പിക്കുകയും അതിന്റെ ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 3 ജിപിപി മൊബൈല് നെറ്റ്വര് ക്ക് ഉപയോക്താക്കളുടെ ഉപകരണങ്ങള് തമ്മിലുള്ള നിലവിലുള്ള ഐപി സേവനത്തിന്റെ മുഴുവന് ഭാഗമോ ആവശ്യമായ ഭാഗമോ സേവനത്തില് തടസ്സം കൂടാതെ മറ്റൊരു മികച്ച ഡിസിയിലേക്ക് സുഗമമായി മാറ്റാന് ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ് ഈ ചട്ടക്കൂട്. സേവന ഐഡന്റിഫിക്കേഷനു പകരം ഐപി വിലാസം ഉപയോഗിച്ചാണ് സേവന മൈഗ്രേഷനും തുടർച്ചയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നത്. ഒരു എഫ്.എം.സി. സേവനം/അപ്ലിക്കേഷൻ, സ്ഥാപിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, സെഷൻ/സേവന ഐഡി ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു, സെഷനിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്ന സേവനത്തിനൊപ്പം ചലനാത്മകമായി മാറുന്നു; 3 ജിപിപി മൊബൈൽ നെറ്റ്വർക്കിലെ യുഇയുടെ ഒരു അദ്വിതീയ ഐഡന്റിഫയർ, ക്ലൌഡ് സേവനത്തിന്റെ ഐഡന്റിഫയർ, ക്ലൌഡ് സേവനത്തിന്റെ ചലനാത്മകമായി മാറുന്ന സവിശേഷതകൾ എന്നിവ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. മൊബൈല് നെറ്റ്വര്ക്കിലെ ഡേറ്റാ ആങ്കര് ഗേറ്റ്വേയുടെ മാറ്റം മൂലം യുഇയുടെ ഐപി വിലാസത്തില് മാറ്റം വരുത്തിയാല് എഫ്എംസിയിലെ സേവന മൈഗ്രേഷന് ആരംഭിക്കുന്നു. പുതിയ ഡേറ്റാ ആങ്കർ ഗേറ്റ്വേയുടെ സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒപ്റ്റിമൽ ഡിസി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. സെഷൻ/സേവന ഐഡിയിലേക്ക് ഐപി ഫ്ലോകളുടെ സവിശേഷതകൾ മാപ്പ് ചെയ്യുന്ന യുഇയിലും ഡിസിയിലും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത ലോജിക് ഉപയോഗിച്ച് സുഗമമായ സേവന മൈഗ്രേഷനും തുടർച്ചയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. |
11190a466d1085c09a11e52cc63f112280ddce74 | പ്രൈമറ്റ് വിഷ്വൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പെരുമാറ്റവും ന്യൂറൽ ആർക്കിടെക്ചറും പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട ഒരു വിഷ്വൽ ശ്രദ്ധാ സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മൾട്ടിസ്കെയിൽ ഇമേജ് സവിശേഷതകൾ ഒരൊറ്റ ടോപ്പോഗ്രാഫിക്കൽ സാലിൻസി മാപ്പിൽ സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു ഡൈനാമിക് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പിന്നീട് പങ്കെടുത്ത സ്ഥലങ്ങൾ കുറയുന്ന ക്രമത്തിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനം ദ്രുതഗതിയിലുള്ള, കണക്കുകൂട്ടല് കാര്യക്ഷമമായ രീതിയിൽ, വിശദമായി വിശകലനം ചെയ്യേണ്ട ശ്രദ്ധേയമായ സ്ഥലങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് രംഗം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നം തകർക്കുന്നു. |
5b2bc4aaa63412ff1745a79d2f322b5ff67d0f9c | |
b2db00f73fc6b97ebe12e97cfdaefbb2fefc253b | ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു അമാല്യവും നുഴഞ്ഞുകയറ്റവും കണ്ടെത്തുന്ന സംവിധാനത്തിന്റെ (ഐഡിഎസ്) രൂപകൽപ്പനയിലെ ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പ്രശ്നങ്ങളിലൊന്ന് ലഭിച്ച ക്ലസ്റ്ററുകൾ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നമാണ്, അതായത്, ഒരു ക്ലസ്റ്റർ ഒരു ക്ലസ്റ്റർ ആണെന്ന് കരുതുക. അവയില് ഏതാണ് നെറ്റ്വര്ക്കില് / ഹോസ്റ്റില് നല്ല പെരുമാറ്റത്തിന് യോജിക്കുന്നതെന്നും ഏതാണ് മോശമായ പെരുമാറ്റത്തിന് യോജിക്കുന്നതെന്നും നിര് ണയിക്കുക. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഗുണനിലവാര സൂചിക ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ക്ലസ്റ്റർ ലേബലിംഗ് തന്ത്രം അത്തരം ഒരു ഐഡിഎസിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പുതിയ ലേബലിംഗ് അൽഗോരിതം വളരെ സമാനമായ വെക്റ്ററുകളുള്ള കോംപാക്റ്റ് ക്ലസ്റ്ററുകൾ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. ഇവ ആക്രമണ വെക്റ്ററുകളാകാൻ സാധ്യത കൂടുതലാണ്. രണ്ട് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഗുണനിലവാര സൂചികകൾ പരീക്ഷിക്കുകയും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു: സിൽഹൌട്ട് സൂചികയും ഡേവിസ്-ബോൾഡിൻ സൂചികയും. ഒരു മൾട്ടിപ്പിൾ ക്ലാസിഫയർ ഐഡിഎസിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി നടപ്പിലാക്കിയ രണ്ട് ഡെക്സുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് സിൽഹൌട്ട് സൂചിക ഉപയോഗിക്കുന്ന സിസ്റ്റം ഡേവിസ്-ബോൾഡിൻ സൂചിക ഉപയോഗിക്കുന്ന സിസ്റ്റത്തേക്കാൾ കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു എന്നാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഡേവിസ്-ബോൾഡിൻ സൂചികയുടെ കണക്കുകൂട്ടൽ സിൽഹൌട്ട് സൂചികയുടെ കണക്കുകൂട്ടലിനേക്കാൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്, ഇത് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഐഡിഎസിന്റെ അവസാനത്തെ തത്സമയ പ്രവർത്തനത്തെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു നേട്ടമാണ്. |
ee35c52c22fadf92277c308263be6288249a6327 | വൈഡ്ബാൻഡ് ഫേസ്ഡ് അറേകളെക്കുറിച്ചുള്ള മുൻ പഠനങ്ങൾ പ്രധാനമായും ദ്വിമാന സ്കാനിംഗ് ഫേസ്ഡ് അറേകളിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരുന്നത്. ഒരു മിനിയേച്ചറൈസ്ഡ് ബാലൻസ്ഡ് ആന്റിപോഡൽ വിവാൾഡി ആന്റിന (BAVA) ആണ് ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഇരട്ട ധ്രുവീകരണ ലീനിയർ ഘട്ടം ഘട്ടമായ അറേകളിൽ ഒരു നോവൽ ലംബമായ പരാസിറ്റിക് മെറ്റൽ സ്ട്രിപ്പ് ലോഡിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് കോംപാക്റ്റ് ഘടന ഉണ്ടാക്കുന്നു. കമാന രൂപത്തിലുള്ള സ്ലോട്ടുകളും മെറ്റൽ സ്ട്രിപ്പ് ലോഡുകളും ഉപയോഗിച്ച് താഴ്ന്ന പ്രവർത്തന ബാൻഡിലെ വികിരണ പ്രകടനം വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്താം. 100 മിമി (നീളം) * 100 മിമി (വീതി) * 125 മിമി (ആഴം) വലുപ്പമുള്ള ആനുകാലിക അതിർത്തിയിലൂടെ നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിന അനന്തമായ അവസ്ഥയിൽ അനുകരിക്കുന്നു. VSWR≤3 ന് ±50 ° വരെ സ്കാൻ ചെയ്യുമ്പോൾ ആന്റിന ഒരു ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് കൈവരിക്കുന്നു, യഥാക്രമം ലംബമായ ധ്രുവീകരണത്തിലും തിരശ്ചീനമായ ധ്രുവീകരണത്തിലും 4:1 (0.5GHz-2GHz) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, 5:1 (0.4GHz-2GHz) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് എന്നിവ കൈവരിക്കുന്നു, കൂടാതെ പ്രവർത്തന ആവൃത്തി ശ്രേണിയിൽ ഇൻസുലേഷൻ -18dB ൽ കുറവാണ്. |
62198d1c71b827f0674da3d4d7ebf718702713eb | ഒന്നിലധികം വിഷയങ്ങളുടെ കോൺടാക്റ്റ് രഹിത ജീവകാരുണ്യ നിരീക്ഷണത്തിനായി അൾട്രാ വൈഡ്ബാൻഡ് (UWB) പൾസ് ഡോപ്ലർ റഡാറുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, അവയുടെ കണ്ടെത്തുന്ന സിഗ്നലുകൾക്ക് സാധാരണയായി കുറഞ്ഞ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം (എസ്എൻആർ) ഉണ്ട്, ഇത് ഹൃദയമിടിപ്പ് (എച്ച്ആർ) കണ്ടെത്തൽ പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു, കാരണം ശ്വസന സിഗ്നലുകളുടെ വ്യാജ ഹാർമോണിക്സുകളും ശ്വസനത്തിന്റെയും ഹൃദയമിടിപ്പ് സിഗ്നലുകളുടെയും മിക്സഡ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളും (ഹൃദയമിടിപ്പ് സിഗ്നലുകളേക്കാൾ താരതമ്യേന ഉയർന്നതായിരിക്കാം) പരമ്പരാഗത ഫ്യൂറിയർ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ സ്പെക്ട്രോഗ്രാമുകളെ കേടാക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, തുടർച്ചയായ തരംഗ റഡാറുകളുടെ പ്രതിഫലിക്കുന്ന സിഗ്നലുകളുടെ ഘട്ട വ്യതിയാനങ്ങൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഉപയോഗിച്ചിരുന്ന സങ്കീർണ്ണ സിഗ്നൽ ഡെമോഡുലേഷൻ (സിഎസ്ഡി), ആർട്ടാംജന്റ് ഡെമോഡുലേഷൻ (എഡി) സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ യുഡബ്ല്യുബി പൾസ് റഡാറുകളിലേക്കും ഞങ്ങൾ വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു. ഈ കണ്ടെത്തൽ രീതികൾ ഇടപെടുന്ന ഹാർമോണിക് സിഗ്നലുകളുടെ ആഘാതം കുറയ്ക്കുന്നു, അങ്ങനെ കണ്ടെത്തുന്ന സുപ്രധാന സിഗ്നൽ സിഗ്നലുകളുടെ SNR മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. എച്ച്ആർ കണക്കുകളുടെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, അടുത്തിടെ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത സ്റ്റേറ്റ് സ്പേസ് രീതി സിഎസ്ഡി, എഡി ടെക്നിക്കുകളുമായി വിജയകരമായി സംയോജിപ്പിച്ചു, കൂടാതെ എസ്എൻആറിൽ 10 ഡിബി മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ പ്രകടമാക്കി. ഈ വിവിധ കണ്ടെത്തല് രീതികളുടെ നടപ്പാക്കല് പരീക്ഷണാത്മകമായി അന്വേഷിച്ചു. |
962f9eec6cce6253a2242fad2461746c9ccd2a0f | ഒരു പുതിയ വൈയലസ് കോപ്ലാനർ വേവ്ഗൈഡ് (സി.പി.ഡബ്ല്യു) മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പരിവർത്തനത്തെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുകയും സിമുലേഷനുകളും പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡിസൈൻ നിയമങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിവർത്തനം 10 ജിഗാഹെർട്സ് മുതൽ 40 ജിഗാഹെർട്സ് വരെയുള്ള ആവൃത്തി പരിധിയില് പരമാവധി 1 ഡിബിഎല് ഇംസെര്ഷൻ നഷ്ടം കാണിക്കുന്നു. 20 ജിഗാഹെർട്സ് എന്ന നിരക്കില് ഇത് 0.4 ഡിബിഎല് ആണ്. ഈ പരിവർത്തനം ഒരു ചിപ്പിലെ RF സംവിധാനങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനും കുറഞ്ഞ നഷ്ടം, കുറഞ്ഞ ചെലവ്, നിർമ്മാണ എളുപ്പമുള്ളതിനാൽ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. |
987878e987c493de52efa5b96db6558a65374585 | ഒരു വലിയ ബാൻഡ്വിഡ്തിൽ ഒറ്റ-അവസാന ഇൻപുട്ടിനെ ഒരു ഡിഫറൻഷ്യൽ ഔട്ട്പുട്ടാക്കി മാറ്റുന്ന ഒരു മെറ്റാ മെറ്റീരിയൽ ബലൂൺ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരേ ആവൃത്തി ബാൻഡിൽ മികച്ച റിട്ടേൺ ലോസ്, ഐസൊലേഷൻ, ത്രൂ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ എന്നിവയും ഈ ഉപകരണം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ബാലൂൺ ഒരു വിൽക്കിൻസൺ ഡിവിഡർ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിനുശേഷം മുകളിലെ ശാഖയിൽ +90/സ്പിൾ ഡിഗ്രി/ നെഗറ്റീവ്-റിഫ്രാക്റ്റിവ്-ഇൻഡെക്സ് (എൻആർഐ) മെറ്റാ മെറ്റീരിയൽ (എംഎം) ഫേസ്-ഷിഫ്റ്റിംഗ് ലൈനും താഴത്തെ ശാഖയിൽ -90/സ്പിൾ ഡിഗ്രി/ എംഎം ഫേസ്-ഷിഫ്റ്റിംഗ് ലൈനും. +90/spl deg/, -90/spl deg/ എന്നീ ശാഖകൾക്കായി എംഎം ലൈനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് അവയുടെ ഘട്ട പ്രതികരണങ്ങളുടെ ചരിവുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ഡിഫറൻഷ്യൽ output ട്ട്പുട്ട് സിഗ്നലിന് കാരണമാകുന്നു. ബലൂണിന്റെ സൈദ്ധാന്തിക പ്രകടനം 1.5 ജിഗാഹെർട്സ് എന്ന നിരക്കിൽ ഒരു നിർമ്മിത മാതൃകയുടെ സർക്യൂട്ട് സിമുലേഷനുകളും അളവുകളും വഴി പരിശോധിക്കുന്നു. എംഎം ബലൂൺ 1.17 മുതൽ 2.33 ജിഗാഹെർട്സ് വരെയുള്ള 1.16 ജിഗാഹെർട്സ് (77%) അളവിലുള്ള വ്യത്യാസ ഔട്ട്പുട്ട് ഫേസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് (180/സ്പ്ലെ ഡിഗ്രി / സ്പ്ലെ പ്ലസ് എംഎൻ / 10 / സ്പ്ലെ ഡിഗ്രി) കാണിക്കുന്നു. രണ്ട് ജിഗാഹെർട്സ് എന്ന ബാൻഡ്വിഡ്തിൽ മൂന്നു പോർട്ടുകളുടെയും അളവുകോലുകളും നഷ്ടങ്ങളും -10 ഡിബിയിൽ താഴെയായി തുടരുന്നു. അതേസമയം ഔട്ട്പുട്ട് അളവുകൾ -4 ഡിബിയിൽ 0.5 മുതൽ 2.5 ജിഗാഹെർട്സ് വരെയാണ്. |
39da8410e503738eb19cd5d2f3e154e7e2a9971b | ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഭക്ഷണ വിലയിരുത്തലിനായി കലോറി ഉള്ളടക്കം കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഇമേജ് വിശകലന അധിഷ്ഠിത സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നാം ഉപയോഗിക്കുന്നത് പല ഉപയോക്താക്കളും പകർത്തി സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ദൈനംദിന ഭക്ഷണ ചിത്രങ്ങളാണ് ഫുഡ് ലോഗ് എന്ന പൊതു വെബ് സേവനത്തിൽ. ഈ ചിത്രങ്ങള് ഒരു നിയന്ത്രണവും അടയാളങ്ങളും ഇല്ലാതെ എടുത്തതാണ്. ഫുഡ് ലോഗ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന 6512 ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു നിഘണ്ടു ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു, അവയുടെ കലോറി ഉള്ളടക്കം പോഷകാഹാര വിദഗ്ധർ കണക്കാക്കിയിട്ടുണ്ട്. കളർ ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ, കളർ കോറെലോഗ്രാമുകൾ, എസ്ആർഎഫ് ഫെറ്റൂറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഒന്നിലധികം ഇമേജ് സവിശേഷതകളുടെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് ഒരു ഇമേജ് ഗ്രൌണ്ട് ട്രൂത്ത് ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ഗ്രൌണ്ട് ട്രൂത്ത് ഇമേജുകൾ സമാനതകളാൽ റാങ്ക് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. അവസാനമായി, ഒന്നിലധികം സവിശേഷതകളിലെ ഏറ്റവും മുകളിലുള്ള n റാങ്കുള്ള കലോറികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ഫുഡ് ഇമേജിന്റെ കലോറി ഉള്ളടക്കം രേഖീയ കണക്കാക്കലിലൂടെ കണക്കാക്കുന്നു. കണക്കുകളുടെ വിതരണം കാണിക്കുന്നത് 79% കണക്കുകളും ±40% പിശകും ±20% പിശകും ഉള്ള 35% കണക്കുകളും ശരിയാണെന്ന്. |
164bd38ee518e8191fc3fb27b23a10c2668f76d9 | അത്തി. 1. പശുക്കളെ പ്രകൃതിദത്തമായ ഒരു ചിത്രം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനത്തിന് ഒരേ രംഗത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത പതിപ്പുകൾ പലതരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഉദാഹരണത്തിന് രാത്രി, സൂര്യാസ്തമയം, ശൈത്യകാലം, വസന്തകാലം, മഴ, മൂടൽമഞ്ഞ് അല്ലെങ്കിൽ അവയുടെ സംയോജനം എന്നിവയിൽ പോലും ഹാലുസിനേഷൻ നടത്താൻ കഴിയും. ഒന്നാമതായി, നമ്മുടെ രീതി ഒരു ജനറേറ്റർ നെറ്റ് വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു അതിന്റെ സെമാന്റിക് ലേഔട്ട്, ആവശ്യമുള്ള സവിശേഷതകളുടെ സെറ്റ് എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട രംഗം സങ്കൽപ്പിക്കാൻ. പിന്നെ, അത് നേരിട്ട് ലുക്ക് ട്രാൻസ്ഫർ ചെയ്യുന്നു ഹാലുസിനേറ്റ് ചെയ്ത ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്നും ഇൻപുട്ട് ഇമേജിലേക്ക്, ഒരു റഫറൻസ് സ്റ്റൈൽ ഇമേജിലേക്ക് ആക്സസ് ആവശ്യമില്ലാതെ. |
08d94e04e4be38ef06bd0a3294af3936a27db529 | വളരെ ഉയർന്ന ദിശ ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ലോഗ് പീരിയോഡിക് ആന്റിനയും യാഗി-ഉഡ ആന്റിനയും ഉപയോഗിക്കുന്നു. 17-20dBi വരെയുള്ള ഉയർന്ന നേട്ടവും അവ നൽകുന്നു. ഈ ലേഖനം ലോഗ് പീരിയോഡിക് ആൻഡ് യാഗി ആന്റിനകളുടെ വിവിധ കോൺഫിഗറേഷനുകളെക്കുറിച്ചും അവയുടെ ഗുണങ്ങളും പ്രശ്നങ്ങളും അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. യാഗി-ഉഡ ആന്റിനയുടെ ഒരു പ്രശ്നം താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ആണ്. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നത് ഒരു ലോജിക് ആവർത്തന ആന്റിന ഉപയോഗിച്ചാണ്. ഇത് ഉയർന്ന ബാൻഡ്വിഡ്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയും അതേ സമയം ഉയർന്ന നേട്ടം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് അച്ചടിച്ച യാഗി-ഉഡയും ലോഗ് പീരിയോഡിക് ആന്റിനയും നടപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ അവലോകനം ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് ഫീഡിംഗ്, കോ ആക്സിയൽ ഫീഡിംഗ് മുതലായവ പോലുള്ള വിവിധ ഫീഡിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇവ നടപ്പാക്കുന്നത്. ഡയറക്ടറുകളുടെയും റിഫ്ലക്ടറുകളുടെയും രൂപം മാറ്റുന്നതിലൂടെയും അവ സാക്ഷാത്കരിക്കപ്പെടുന്നു. ഉയർന്ന ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് (ലോഗ് ആവർത്തന ആന്റിന) നേടാനും റിഫ്ലക്ടറുകളുടെ എണ്ണം കൂട്ടുന്നു. |
2e0b1facffd6e9a0b1bc6b87d1dab0874846fee0 | പരിസ്ഥിതി ഊർജ്ജം ശേഖരിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ അവരുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി അവയുടെ ഉപയോഗം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം നിയന്ത്രിക്കണം. ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ ഇലാസ്റ്റിക് അല്ലാത്തതും അതിന്റെ ഹാർഡ്വെയർ ഘടകങ്ങൾ energy ർജ്ജ അനുപാതത്തിലല്ലാത്തതുമാണെങ്കിൽ energy ർജ്ജ ഉപയോഗം നിയന്ത്രിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്, കാരണം അതിന്റെ വിതരണവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് അതിന്റെ ഉപയോഗം കൃത്യമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. പകരം, നിലവിലുള്ള ഊർജ്ജ കരുതൽ ശേഖരങ്ങളുടെയും ഭാവി ഊർജ്ജ വിതരണത്തിന്റെ പ്രവചനങ്ങളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ എപ്പോഴാണ് ഊർജ്ജ ആവശ്യകത നിറവേറ്റേണ്ടതെന്ന് സിസ്റ്റം തീരുമാനിക്കണം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനങ്ങളുടെ ഉപയോഗം, പ്രവചനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനത്തിന്റെ കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനം, നിരീക്ഷണ, ഊർജ്ജ ശേഖരണ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്ത് ഒരു മാതൃക തയ്യാറാക്കുന്നു. അത് കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനത്തെ കാറ്റിനെയോ സൌരോർജ്ജത്തിനെയോ ശേഖരിക്കുന്ന പ്രവചനമായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും അതിന്റെ കൃത്യത അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. രണ്ട് ഊര് ജ സ്രോതസ്സുകളുടെയും മാതൃകയെ, അനലാസ്റ്റിക് ആവശ്യകതകളുള്ള രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഊര് ജ സംഭരണ സെന് സര് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തില് ഞങ്ങള് വിലയിരുത്തുന്നു: ബാഹ്യ ഉപയോക്താക്കള് ക്ക് സെന് സറുകള് പാട്ടത്തിന് നല് കുന്ന ഒരു സെന് സര് ടെസ്റ്റ് ബെഡ്, സ്ഥിരമായ നോഡ് സെന് സറിംഗ് നിരക്കുകള് നിലനിര് ത്തുന്ന ഒരു ലെക്സിക് ജറാഫ്രിക്കല് ന്യായമായ സെന് സര് ശൃംഖല. കാറ്റും സൂര്യനും ഉപയോഗിക്കുന്ന സെൻസർ സംവിധാനങ്ങളില് കാലാവസ്ഥ പ്രവചനങ്ങള് ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിലവിലുള്ള പ്രവചന തന്ത്രങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോള് ഓരോ സംവിധാനത്തിന്റെയും ആവശ്യങ്ങള് നിറവേറ്റാനുള്ള കഴിവ് വര് ധിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. |
87a851593965e371184cf3c3df5630f8d66bf49b | അതിവേഗം വളരുന്ന വിഎൽഎസ്ഐ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ഉൾച്ചേർത്ത സംവിധാനങ്ങളുടെ വില ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ഇത് സാധാരണക്കാരന്റെ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്ന കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു പുതിയ കാലഘട്ടത്തിന് പ്രചോദനമായി. അത്തരം സംവിധാനങ്ങള് ഒരു വ്യക്തിക്ക് മാത്രമായി സമര് പ്പിക്കുകയും വിദൂരമായി രോഗനിര് ണയ വിവരങ്ങള് നല് കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പേപ്പര് ഒരു പി.എസ്.ഒ.സി. മൈക്രോകൺട്രോളറും ജി.എസ്.എം. മൊഡ്യൂളുകളും നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. രോഗിയുടെ ശരീരത്തിൽ ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന കേബിളുകള് ഒഴിവാക്കുകയാണ്. രോഗിക്ക് ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചെയ്യാനുള്ള സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്, തുടര് ന്ന് നിരീക്ഷണത്തിലായിരിക്കും (വൃദ്ധര് ക്ക് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്). സിംഗിൾ ചിപ്പ് നടപ്പാക്കൽ സാധ്യമാക്കുന്നതിന് പിഎസ്ഒസിയിൽ അഡ്രസ് ഡെവിൾഡ് കൺട്രോളറും പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാവുന്ന ഗെയിൻ ആംപ്ലിഫയറും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഹാര് ഡ്വെയര് സങ്കീർണ്ണതയും ലളിതമാണ്, ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു. ജൈവ വൈദ്യശാസ്ത്ര സെന് സര് ഘടകങ്ങളില് നിന്നുള്ള ജൈവ വൈദ്യശാസ്ത്ര സിഗ്നലുകള് വായിക്കാനും ഡാറ്റാ പരിവര് ത്തനം നടത്താനും ജി.എസ്.എം ഉപയോഗിച്ച് എസ്.എം.എസ് അയക്കാനും അതുപോലെ തരംഗരൂപ ശരാശരി അല്ലെങ്കിൽ തിരുത്തല് പോലുള്ള ലളിതമായ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവ് നല് കാനും ഈ സംവിധാനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന തത്വമാണ്. ജിഎസ്എം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡം ഇന്റർഫേസ് വഴി എടി കമാൻഡുകൾ PSoC ലേക്ക്. ഹൃദ്രോഗം തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഉയര് ന്ന തീവ്രതയുള്ള എല് ഡി എല് , എല് ഡിആര് എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിരല് LED- ക്കും LDR- ക്കും ഇടയില് വച്ചിരിക്കുകയാണ്. ചർമ്മത്തിന് ദൃശ്യമായ (ചുവപ്പ്) പ്രകാശം ഉപയോഗിച്ച് പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യാം അല്ലെങ്കിൽ കണ്ടെത്താനായി പ്രതിഫലിക്കുന്ന പ്രകാശം ഉപയോഗിക്കാം. ഈ പേപ്പറിന്റെ ആശയം വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ പരിരക്ഷയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി വയർലെസ് ആശയവിനിമയങ്ങളെ മെഡിക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഈ ആശയം പ്രകാരം, രോഗികളെ ഇനിമേല് ഒരു പ്രത്യേക ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ കേന്ദ്രത്തില് ബന്ധിപ്പിച്ചിട്ടില്ല. അവിടെ അവര് മെഡിക്കൽ ഉപകരണങ്ങളിലൂടെ നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. വയര് ലസ് ആശയവിനിമയങ്ങള് അവര് ക്ക് സുരക്ഷിതവും കൃത്യവുമായ നിരീക്ഷണം നല് കുക മാത്രമല്ല, അവര് ക്ക് സഞ്ചരിക്കാനുള്ള സ്വാതന്ത്ര്യവും നല് കും. രോഗികളെ വിദൂരമായി നിരീക്ഷിക്കുന്നത് ആശുപത്രി പരിചരണത്തെ മാത്രമല്ല, ജോലി, വീട്, വിനോദ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം പുനർനിർവചിക്കും. ഭാവിയുടെ വീട് സങ്കല് പിക്കുക: പ്രായമായ വ്യക്തികൾക്ക് ഇനി ആശുപത്രിയിലേക്ക് പോകേണ്ടിവരില്ല, ജോലിയിൽ കുടുങ്ങിയ ഒരു അമ്മയ്ക്ക് രോഗിയായ കുട്ടിയുടെ താപനിലയെക്കുറിച്ച് ഇമെയിൽ വഴി അപ്ഡേറ്റുകൾ ലഭിക്കും, യാത്രയിലായിരിക്കുമ്പോൾ ഒരു ഡോക്ടർക്ക് തന്റെ രോഗികളുടെ അവസ്ഥ അറിയാൻ സെൽ ഫോൺ ഓണാക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ടാകും. ഈ പദ്ധതിയുടെ ലക്ഷ്യം ജിഎസ്എം സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് വയർലെസ് ഹൃദയമിടിപ്പ് നിരീക്ഷണ സംവിധാനം നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ്. ഇത് വലിയ തോതിലുള്ള വിദൂര രോഗ നിരീക്ഷണ സംവിധാനത്തിനായി വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിന്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമായിരിക്കാം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, PSoC മൈക്രോകൺട്രോളർ ഉപയോഗിച്ച് കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ ഡിജിറ്റൽ ഹാർട്ട് റേറ്റ് മീറ്റർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ ഈ യൂണിറ്റ് ജിഎസ്എം മോഡം ഉപയോഗിച്ച് അയയ്ക്കുന്നു . . . |
0558c94a094158ecd64f0d5014d3d9668054fb97 | മാപ്പ് റിഡ്യൂസ് പോലുള്ള ഡേറ്റാ ഫ്ലോ മോഡലുകളുടെ തെറ്റുതിരുത്തൽ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് വലിയ ക്ലസ്റ്ററുകളിൽ ഇൻ-മെമ്മറി കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താൻ പ്രോഗ്രാമർമാരെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു വിതരണ മെമ്മറി അബ്സ്ട്രാക്ഷൻ ആണ് റെസിലിഎന്റ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ട് ഡേറ്റാ സെറ്റുകൾ (ആർഡിഡികൾ). നിലവിലെ ഡാറ്റാ ഫ്ലോ സിസ്റ്റങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാത്ത രണ്ട് തരം ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ് ആർഡിഡികളെ പ്രചോദിപ്പിക്കുന്നത്ഃ ഗ്രാഫ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലും സാധാരണമായ ആവർത്തന അൽഗോരിതം, ഇന്ററാക്ടീവ് ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ. രണ്ട് കേസുകളിലും, ഡാറ്റ മെമ്മറിയിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നത് പ്രകടനം ഒരു ഓർഡർ ഓഫ് മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. കാര്യക്ഷമമായി ഫോൾട്ട് ടോളറൻസ് നേടുന്നതിന്, RDD- കൾ വളരെ പരിമിതമായ പങ്കിട്ട മെമ്മറി നൽകുന്നുഃ അവ വായന-മാത്രം ഡാറ്റാ സെറ്റുകളാണ്, അവ മറ്റ് RDD- കളിൽ ബൾക്ക് പ്രവർത്തനങ്ങളിലൂടെ മാത്രമേ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയൂ. എന്നിരുന്നാലും, MapReduce ഉം Pregel പോലുള്ള ആവർത്തന ജോലികൾക്കായുള്ള പ്രത്യേക പ്രോഗ്രാമിംഗ് മോഡലുകളും ഉൾപ്പെടെ വിശാലമായ ഒരു ക്ലാസ് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ RDD- കൾ മതിയായ പ്രകടനമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. നമ്മുടെ RDD നടപ്പാക്കല് ഹഡൂപ്പിനെ 20 മടങ്ങ് കൂടുതല് മികച്ചതാക്കും. ഇറ്ററേറ്റീവ് ജോലികള് ക്ക്. 1 ടിബി ഡാറ്റാ സെറ്റില് 5-7 സെക്കന് ഡുകള് ലേറ്റൻസി ഉപയോഗിച്ച് തിരയാന് ഇത് ഇന്ററാക്ടീവായി ഉപയോഗിക്കാം. |
c77be34db96695159244723fe9ffa4a88dc4a36d | തിരയൽ എഞ്ചിനുകളുമായി ഉള്ള സംതൃപ്തി മനസ്സിലാക്കുകയും കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് തിരയൽ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന വശമാണ്. ഇന്നുവരെ ഗവേഷണം ബൈനറി സ്കെയിലിൽ തിരയൽ സംതൃപ്തി മോഡൽ ചെയ്യുകയും പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്തു, അതായത്, തിരയുന്നവർ അവരുടെ തിരയൽ ഫലത്തിൽ സംതൃപ്തരാണ് അല്ലെങ്കിൽ അസംതൃപ്തരാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഉപയോക്താക്കളുടെ തിരയൽ അനുഭവം സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു നിർമ്മാണമാണ്, വ്യത്യസ്ത അളവിലുള്ള സംതൃപ്തിയും ഉണ്ട്. അതായത് സംതൃപ്തിയുടെ ബൈനറി വർഗ്ഗീകരണം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതായിരിക്കാം. നമ്മുടെ അറിവില് , ഗ്രേഡഡ് (മൾട്ടി ലെവല്) തിരയല് സംതൃപ്തി മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രശ്നം പഠിക്കുന്ന ആദ്യത്തെ ആളാണ് ഞങ്ങള് . സെര് ച്ച് എഞ്ചിന് റെ ലോഗ് സ് റ്റോര് ച്ച് സെഷനുകള് പരിശോധിച്ചു. അവിടെ സെര് ച്ച് ചെയ്യുന്നവരുടെ സംതൃപ്തിയും മനുഷ്യ വ്യാഖ്യാതാക്കള് പല പോയിന്റു സ്കെയിലില് വിലയിരുത്തി. ഈ തിരയൽ ലോഗ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, വ്യത്യസ്ത അളവിലുള്ള സംതൃപ്തി ഉള്ള സെഷനുകളിൽ തിരയൽ സ്വഭാവത്തിൽ സമ്പന്നവും ഏകതാനവുമായ മാറ്റങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ കണ്ടെത്തലുകള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് നാം കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ സംതൃപ്തി അളവുകള് പ്രവചിക്കണം എന്നാണ്. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന്, തിരയൽ തൃപ്തി, തിരയൽ ശ്രമം, ഒരു സെഷനിൽ ഫലത്തിലും പരിശ്രമത്തിലും മാറ്റങ്ങൾ എന്നിവ സൂചിപ്പിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ തിരയൽ സംതൃപ്തി മോഡൽ ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനത്തിന് ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളേക്കാൾ കൃത്യമായി തിരയൽ സംതൃപ്തിയിലെ സൂക്ഷ്മമായ മാറ്റങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, തിരയൽ സംതൃപ്തിയിൽ കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു. ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ മികച്ച പ്രകടനം അവരുടെ സേവനങ്ങളോടുള്ള സംതൃപ്തി കൃത്യമായി അളക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന തിരയൽ ദാതാക്കളെ ബാധിക്കുന്നു. |
d7d9d643a378b6fd69fff63d113f4eae1983adc8 | |
5e38e39dee575b07fb751bff5b05064b6942e2d3 | ഓൺലൈൻ, ഓപ്പൺ വിദൂര പഠന കോഴ്സുകളിലെ വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ പഠനം നിര് ത്തിയ നിരക്ക് ഒരു പ്രധാന അളവുകോലാണ്. ഓൺലൈൻ വിദൂര പഠന മൊഡ്യൂളുകളിലെ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പെരുമാറ്റത്തെയും പ്രവർത്തനങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി ഒരു സമയ പരമ്പര വർഗ്ഗീകരണ രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ടൈം സീരീസ് ഫോറസ്റ്റ് (ടി.എസ്.എഫ്) ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ അൽഗോരിതം അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഡ്രോപ്പ്ഔട്ട് പ്രവചന മാതൃക ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവചന മാതൃക പരസ്പര ഇടപെടൽ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. പഠന ലക്ഷ്യങ്ങളെയും വിഷയ മേഖലകളെയും ആശ്രയിക്കുന്നില്ല. ഈ മാതൃകയിലൂടെ വിദ്യാഭ്യാസരംഗത്തെ വിദഗ്ധരുടെ സഹായം ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ വിദ്യാഭ്യാസം ഉപേക്ഷിക്കുന്നവരുടെ എണ്ണം പ്രവചിക്കാനാകും. മോഡലില് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഭാഗം വര് ദ്ധിക്കുന്നതനുസരിച്ച് രണ്ട് തിരഞ്ഞെടുത്ത ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ പ്രവചന കൃത്യത കൂടുതലായി കാണിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ 5% മാത്രമേ പ്രോസസ്സ് ചെയ്തിട്ടുള്ളൂവെങ്കിൽ 0.84 എന്ന ന്യായമായ പ്രവചന കൃത്യത സാധ്യമാണ്. ഫലമായി, ഒരു വിദ്യാർത്ഥി വളരെ പിന്നിലാകുന്നതിന് മുമ്പ് കോഴ്സ് പൂർത്തിയാക്കാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇടപെടലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ പ്രബോധകർക്ക് നേരത്തെയുള്ള പ്രവചനം സഹായിക്കും. |
625fb5f70406ac8dbd954d1105bd8e725d9254d9 | ജ് സ് ടോ ർ ആ ർ ഹൈ വി ൻറെ ഉപയോ ഗം എ ടു ക്കു ന്ന തി ൽ, http://www.jstor.org/page/info/about/policies/terms.jsp എന്ന അഡ്രസ് യിൽ ലഭ്യ മാ യ ജ് സ് ടോ റിന്റെ ഉപയോ ഗ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും നിങ്ങൾ അംഗീകരിക്കുന്നു എന്നാണു സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ജെ.എസ്ടോറിന്റെ ഉപയോഗ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും ഭാഗികമായി പറയുന്നത്, മുൻകൂർ അനുമതി ലഭിച്ചില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ജേണലിന്റെ മുഴുവൻ ലക്കവും അല്ലെങ്കിൽ ലേഖനങ്ങളുടെ ഒന്നിലധികം പകർപ്പുകളും ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ലെന്നും, നിങ്ങളുടെ വ്യക്തിപരമായ, വാണിജ്യേതര ഉപയോഗത്തിനായി മാത്രം ജെ.എസ്ടോറിന്റെ ആർക്കൈവിലെ ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിക്കാം. |
b959164d1efca4b73986ba5d21e664aadbbc0457 | ഫീഡ് ഫോർവേഡ് നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ മാപ്പിങ്ങുകൾ പഠിക്കുന്നതിനായി ഒരു അളവുകോലായും പ്രായോഗികമായ ബേസിയൻ ചട്ടക്കൂട് വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂട് (1) ബദൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വസ്തുനിഷ്ഠമായ താരതമ്യങ്ങൾ സാധ്യമാക്കുന്നു, (2) നെറ്റ്വർക്ക് പരിഷ്ക്കരണത്തിനോ വളരുന്ന നടപടിക്രമങ്ങൾക്കോ വേണ്ടിയുള്ള വസ്തുനിഷ്ഠമായ സ്റ്റോപ്പിംഗ് നിയമങ്ങൾ, (3) ഭാരം കുറയുന്ന പദങ്ങളുടെ വലുപ്പത്തിന്റെയും തരത്തിന്റെയും വസ്തുനിഷ്ഠമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ അധിക നിയന്ത്രണം (വലിയ ഭാരം ശിക്ഷിക്കുന്നതിന് മുതലായവ). ), (4) ഒരു മാതൃകയിലെ കൃത്യമായി നിർണ്ണയിക്കപ്പെട്ട പരാമീറ്ററുകളുടെ ഫലപ്രദമായ എണ്ണം, (5) നെറ്റ്വർക്ക് പരാമീറ്ററുകളിലും നെറ്റ്വർക്ക് ഔട്ട്പുട്ടിലും പിശക് ബാറുകളുടെ അളവുകോലായ കണക്കുകൾ, (6) സ്പ്ലൈനുകൾ, റേഡിയൽ ബേസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ പോലുള്ള ബദൽ പഠന, ഇന്റർപോലേഷൻ മോഡലുകളുമായുള്ള വസ്തുനിഷ്ഠമായ താരതമ്യങ്ങൾ. ബേസിയൻ "തെളിവ്" യാന്ത്രികമായി "ഓക്കാമിന്റെ റേസർ" ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അമിതമായി വഴക്കമുള്ളതും സങ്കീർണ്ണവുമായ മോഡലുകളെ ശിക്ഷിക്കുന്നു. ബേസിയൻ സമീപനം പഠന മാതൃകകളിലെ മോശം അടിസ്ഥാന അനുമാനങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. ഒരു പ്രശ്നവുമായി നന്നായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പഠന മോഡലുകൾക്ക്, പൊതുവായ കഴിവുകളും ബേസിയൻ തെളിവുകളും തമ്മിലുള്ള നല്ല ബന്ധം ലഭിക്കുന്നു. |
27578f85abf2cc167e855411bbfa972d7d26ec0f | ഒരു ഫെറ്റ് വലിപ്പമുള്ള 1-18 ജിഗാഹെർട്സ് മോണോലിത്തിക് ആക്റ്റീവ് മാജിക് ടി (1 വാട്ട് ഹൈബ്രിഡ്) നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഇത് പരസ്പരം വൈദ്യുതപരമായി ഒറ്റപ്പെട്ട രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഡിവിഡറുകളെ ഒരു പുതിയ ഗ്യാസ് ഫെറ്റ് ഇലക്ട്രോഡ് കോൺഫിഗറേഷനിൽ ഏകീകരിക്കുന്നു, അതായത്. ലുഫെറ്റ് എന്ന ആശയം ഇതിന്റെ സവിശേഷതകളും പരീക്ഷണഫലങ്ങളും ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മിനിയേച്ചർ വൈഡ് ബാൻഡ് RF സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള മാജിക് ടി യുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ. . . |
25642be46de0f2e74e0da81a14646f8bfcc9000a | മനുഷ്യര് ക്കും കമ്പ്യൂട്ടര് ക്കും ഇമേജ് തരം തിരിക്കല് ഒരു പ്രധാന പ്രവര് ത്തനമാണ്. ഒരു വെല്ലുവിളി സെമാന്റിക് സ്പേസിന്റെ വലിയ അളവിലാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും, മനുഷ്യന് പതിനായിരക്കണക്കിന് വസ്തു ക്ലാസുകളും രംഗങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ഇന്ന് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശന അൽഗോരിതം പോലും ഈ അളവിൽ പരീക്ഷിച്ചിട്ടില്ല. 10,000 ഇമേജ് ക്ലാസുകളുള്ള ക്ലാസിഫിക്കേഷന് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര ഉൾപ്പെടെ വലിയ തോതിലുള്ള വർഗ്ഗീകരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു പഠനം ഈ പേപ്പർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. a) അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പനയിൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രശ്നങ്ങൾ നിർണായകമാകുന്നത് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി; b) വ്യത്യസ്ത വർഗ്ഗീകരണങ്ങളുടെ ആപേക്ഷിക പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നൂറുകണക്കിന് ഇമേജ് വിഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പരമ്പരാഗത ജ്ഞാനം വിഭാഗങ്ങളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിക്കുമ്പോൾ നിർബന്ധമായും നിലനിർത്തേണ്ടതില്ല; c) വേഡ്നെറ്റിന്റെ ഘടനയും (ഭാഷ പഠിക്കുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത്) വിഷ്വൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ടും തമ്മിൽ അതിശയകരമായ ശക്തമായ ബന്ധമുണ്ട്; d) സെമാന്റിക് ശ്രേണി ഉപയോഗിച്ച് വർഗ്ഗീകരണം മെച്ചപ്പെടുത്താം. പതിനായിരക്കണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഇമേജ് വിഭാഗങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ ഓട്ടോമാറ്റിക് ദർശന അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ ഭാവി ലക്ഷ്യത്തിലേക്ക്, ഡാറ്റാ സെറ്റ് സ്കെയിൽ, വിഭാഗ സാന്ദ്രത, ഇമേജ് ശ്രേണി എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷണങ്ങളും വാദങ്ങളും നടത്തുന്നു. |
b8b17b2dd75749ecd68eb1ff1d2cea1703660a18 | റഡാർ ഫ്രണ്ട് എൻഡ് ത്രൂപുട്ട് ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് ആവശ്യമായ നിരക്കിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ inherently ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള (അസാധ്യമല്ലെങ്കിൽ) ഒരു മെമ്മറി അളവാണ് പരിസ്ഥിതി അറിവ് എന്നതിനാൽ ഇത് ഒരു ചെറിയ നേട്ടമല്ല. ഈ ലേഖനത്തിൽ, കാസ്പെർ എച്ച്പിഇസി വാസ്തുവിദ്യയുടെ താക്കോലായ കെഎ അഡാപ്റ്റീവ് റഡാറിന്റെ ഗുണങ്ങളും പ്രധാന അൽഗോരിതം ആശയങ്ങളും നൂതനമായ ലുക്ക്-ഫ്രണ്ട് റഡാർ ഷെഡ്യൂളിംഗ് സമീപനവും എടുത്തുകാണിക്കുന്ന കാസ്പെർ പ്രോഗ്രാമിന്റെ ഒരു അവലോകനം ഞങ്ങൾ നൽകും. കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി, പ്രതിരോധ നൂതന ഗവേഷണ പദ്ധതി ഏജൻസി (DARPA) തത്സമയ അറിവ് സഹായത്തോടെയുള്ള (KA) അനുയോജ്യമായ റഡാർ വാസ്തുവിദ്യയുടെ വികസനത്തിൽ മുൻപന്തിയിലാണ്. ആധുനിക റഡാറുകള് നേരിടുന്ന സങ്കീര് ണ്ണമായ ദൗത്യങ്ങളും പ്രവർത്തന സാഹചര്യങ്ങളും അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഇടപെടല് സാഹചര്യങ്ങളെ നേരിടാന് പരമ്പരാഗതമായ അനുരൂപീകരണ രീതികള് ക്ക് കഴിയാത്തതും ഈ പരിപാടിയുടെ പ്രേരണയാണ്. ആധുനിക റഡാറുകളുടെ ഏറ്റവും കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ആവശ്യമുള്ള ഉപവ്യവസ്ഥയായ അഡാപ്റ്റീവ് സ്പേസ്-ടൈം ബീം ഫോർമാറ്ററിലേക്ക് ഉയർന്ന വിശ്വാസ്യതയുള്ള പരിസ്ഥിതി അറിവ് (അതായത്, മുൻകരുതലുകൾ) സമന്വയിപ്പിക്കാൻ കഴിവുള്ള ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള എംബഡഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് (എച്ച്പിഇസി) ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ പ്രകടനമാണ് ഡാർപ കെയുടെ സെൻസർ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ആൻഡ് എക്സ്പെർട്ട് റിസോൺസിംഗ് (കാസ്പെർ) പ്രോഗ്രാമിന്റെ ലക്ഷ്യം. |
0f4f5ba66a0b666c512c4f120c521cecc89e013f | പരമ്പരാഗത വൈദ്യശാസ്ത്ര മാതൃകയുടെ പങ്കാളിത്ത വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലേക്കുള്ള നിലവിലെ പരിണാമം ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) മാതൃകയിലൂടെ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഉപയോക്താവിന്റെ ആരോഗ്യം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും വിദൂര സഹായം സജീവമാക്കുന്നതിനും ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ആഭ്യന്തര പരിതസ്ഥിതികളിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്ന സെൻസറുകൾ (പരിസ്ഥിതി, ധരിക്കാവുന്ന, ഇംപ്ലാന്റ് ചെയ്ത) ഉൾപ്പെടുന്നു. കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള, ഊര് ജം ഉപയോഗിക്കുന്ന, ഒറ്റത്തവണ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന സെന് സറുകളിലൂടെ ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിന് റെ ഭൗതിക പാളിയുടെ ഭാഗമായി വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ പരിരക്ഷയ്ക്ക് ആർ.എഫ്.ഐ.ഡി. സാങ്കേതികവിദ്യ ഇപ്പോൾ പക്വത പ്രാപിച്ചിരിക്കുന്നു. ശരീര കേന്ദ്രീകൃത സംവിധാനങ്ങളില് പ്രയോഗിക്കുന്നതിനും ഉപയോക്താവിന്റെ ജീവിത പരിസ്ഥിതിയെ കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ (താപനില, ഈർപ്പം, മറ്റ് വാതകങ്ങള്) ശേഖരിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ RFID-യുടെ ഒരു സർവേയാണ് ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. വൈദ്യുതി ഉപയോഗവും ശുചിത്വ ചട്ടങ്ങളും പാലിച്ച് മനുഷ്യരുടെ പെരുമാറ്റത്തെ കുറിച്ചുള്ള മൾട്ടിചാനൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന RFID സംവിധാനങ്ങളുടെ ചില ഉദാഹരണങ്ങളോടൊപ്പം ലഭ്യമായ നിരവധി ഓപ്ഷനുകൾ ആപ്ലിക്കേഷൻ തലത്തിൽ വരെ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു. തുറന്ന വെല്ലുവിളികളും പുതിയ ഗവേഷണ പ്രവണതകളും ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. |
f9cd7da733c5b5b54a4bbd35f67a913c05df83ea | ജിഎൻഎസ്എസ് റിസീവറുകൾ കണക്കാക്കുന്ന സ്ഥാനങ്ങളിലെ പിശകുകളുടെ ഉറവിടമാണ് ജാമറും ഇടപെടലും. സിഗ്നൽ-നോയ്സ് അനുപാതം കുറയുകയും ഉപഗ്രഹ സിഗ്നലുകൾ ശരിയായി കണ്ടെത്താൻ റിസീവറിന് പരാജയപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. ബീം ഫോർമിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക് തടസ്സമുണ്ടാക്കുന്നതിനും മൾട്ടിപാത്ത് ലഘൂകരണത്തിനും ഇടപെടൽ സിഗ്നലുകളുടെ ദിശയിൽ ശൂന്യതകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതിലൂടെയുള്ള കരുത്തുറ്റതുകൊണ്ട്, മൾട്ടി-ചാനൽ റിസീവറുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉള്ള ഒരു ആന്റിന അറേ ഉപയോഗിച്ച് ജിഎൻഎസ്എസ് സിഗ്നൽ സ്വീകരണം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. സ്പേഷ്യൽ റഫറൻസ് ബീം ഫോർമിംഗ് ആവശ്യമുള്ളതും ഇടപെടൽ സിഗ്നലുകളുടെയും ഡയറക്ഷൻ ഓഫ് അരികിൽ (DOA) വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സിഗ്നലിന്റെ ആംഗിൾ ഓഫ് അരികിംഗ് (എഒഎ) കണക്കാക്കുന്നതിന് ഒരു മൾട്ടി-ചാനൽ റിസീവർ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പല ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ബാധകമല്ല (ഹാർഡ്വെയർ പരിമിതികൾ അല്ലെങ്കിൽ പോർട്ടബിലിറ്റി പ്രശ്നങ്ങൾ). സിന്തറ്റിക് ആന്റിന അറേ അടിസ്ഥാനമാക്കി ജാമർ, ഇന്റർഫെറൻസ് സിഗ്നലുകളുടെ DOA കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ രീതി ഈ പേപ്പർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു ആന്റിനയുടെ ചലനം ഉപയോഗിച്ച് ഇടപെടുന്ന സിഗ്നലുകളുടെ AOA കണക്കാക്കാൻ കഴിയും. |
77f14f3b5f094bf2e785fae772846116da18fa48 | വെബ്-ഡ്രൈവഡ്, കേസ് ബേസ്ഡ് യുക്തിസഹമായ സമീപനങ്ങളിൽ നിന്ന് സമാനതകൾ എളുപ്പത്തിൽ ലഭിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആഖ്യാന സന്ദർഭവും രചയിതാവിന്റെ ശൈലിയും തമ്മിൽ അർത്ഥവത്തായ ബന്ധമുള്ള ചിന്തനീയമായ ആലങ്കാരിക വിവരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഇതുവരെ പൂർണ്ണമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തിട്ടില്ല. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഈ തലത്തിലുള്ള സൌന്ദര്യ സങ്കീർണ്ണത കൈവരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലിന് രചയിതാവ് അടിത്തറയിടുന്നു. മനുഷ്യരുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഒരു വാസ്തുവിദ്യയും ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു: |
8759c972d89e1bf6deeab780aa2f8e21140c953b | 45 ഡിഗ്രി ചരിവ് രേഖീയ ധ്രുവീകരണം വികിരണം ചെയ്യുന്ന ഒരു സീരിയൽ സ്ലോട്ട് അറേ ആന്റിനയ്ക്കായി ഒരു സൈഡെലോബ് സപ്രഷൻ രീതി നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. വിശാലമായ മതിലിന്റെ മധ്യരേഖയിലുടനീളം വ്യക്തിഗത കേന്ദ്രീകൃത-ചുറ്റിയുള്ള റേഡിയേറ്റിംഗ് സ്ലോട്ടുകൾക്കായി സ്വമേധയാ ആവേശം കൂട്ടുന്ന ഗുണകങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ആക്സിൽ ഡിസ്പ്ലേസേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ഡിസൈൻ രീതി പരിശോധിക്കുന്നതിനായി, ഞങ്ങൾ രണ്ട് തരം സെന്റർ ഫീഡഡ് ലീനിയർ സ്ലോട്ട് അറേ ആന്റിനകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു ഡോൾഫ്-ചെബിഷെവ് വിതരണവുമായി -20 ഡിബി, -26 ഡിബി സൈഡ്ലോബ് ലെവലുകൾ (എസ്എൽഎൽ) ക Ka ബാൻഡിൽ. കൂടാതെ, ഒരു ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ പ്രക്രിയ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിൽ ഒരു തുല്യമായ സർക്യൂട്ട് മോഡൽ വിശകലനവും സി.എസ്.ടി. എം.ഡബ്ല്യു.എസ് ഉപയോഗിച്ച് വൈദ്യുതകാന്തിക പൂർണ്ണ തരംഗ സിമുലേഷനും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പരമ്പരയിലെ സ്ലോട്ട് അറേ ആന്റിനയുടെ ഘടന മുഴുവന് അച്ചടിച്ച സർക്യൂട്ട് ബോർഡുകളില് (പിസിബി) നിർമ്മിച്ചതാണ്. രണ്ട് തരം നിർമ്മിത ആന്റിനകളുടെ അളവുകോലായ നേട്ടം യഥാക്രമം 15.17ഉം 15.95ഉം ഡിബിഐയും എസ്എൽഎൽ -18.7ഉം -22.5 ഡിബിഐയുമാണ്. ഇത് നിർദ്ദിഷ്ട സൈഡെലോബ് അടിച്ചമർത്തൽ രീതിയുടെ സാധുത തെളിയിക്കുന്നു. |
b790ed1ac0b3451ff7522b3b2b9cda6ca3e28670 | |
dde75bf73fa0037cbf586d89d698825bae2a4669 | 2.36-2.4 ജിഗാഹെർട്സ് മെഡിക്കൽ ബോഡി ഏരിയ നെറ്റ്വർക്ക് ബാൻഡിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു കോംപാക്റ്റ് കോംഫോം ധരിക്കാവുന്ന ആന്റിനയാണ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. ഒരു പ്ലാനർ മോണോപോളിന് കീഴിൽ രണ്ട് ഐ ആകൃതിയിലുള്ള ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു രണ്ട് അറേ മാത്രം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വളരെ മുറിച്ച മെറ്റാസെഫേസ് സ്ഥാപിച്ചാണ് ആന്റിന പ്രാപ്തമാക്കുന്നത്. മുമ്പ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത കൃത്രിമ കാന്തിക ചാലക ഗ്രൌണ്ട് പ്ലാൻ പിന്തുണയുള്ള ആന്റിന ഡിസൈനുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഇവിടെ മെറ്റാസെർഫേസ് ഐസൊലേഷനായി ഒരു ഗ്രൌണ്ട് പ്ലാൻ ആയി മാത്രമല്ല, പ്രധാന റേഡിയേറ്ററായും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഒരു ആന്റിന പ്രോട്ടോടൈപ്പ് നിർമ്മിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു, ഇത് സിമുലേഷനും അളക്കലും തമ്മിലുള്ള ശക്തമായ ഒരു കരാറിനെ കാണിക്കുന്നു. മുമ്പ് നിർദ്ദേശിച്ച ധരിക്കാവുന്ന ആന്റിനകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, പ്രദർശിപ്പിച്ച ആന്റിനയ്ക്ക് 0.5 λ0 ×0.3 λ0 ×0.028 λ0 എന്ന കോംപാക്റ്റ് ഫോം ഫാക്ടർ ഉണ്ട്, എല്ലാം 5.5% ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് നേടുന്നു, 6.2 dBi നേട്ടം, 23 dB നേക്കാൾ ഉയർന്ന മുൻ-പിന്നിലെ അനുപാതം. കൂടുതൽ സംഖ്യാപരവും പരീക്ഷണാത്മകവുമായ അന്വേഷണങ്ങൾ ആന്റിനയുടെ പ്രകടനം ഘടനാപരമായ രൂപഭേദം, മനുഷ്യശരീര ലോഡ് എന്നിവയ്ക്ക് അസാധാരണമായി കരുത്തുറ്റതാണെന്ന് വെളിപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് പ്ലാനർ മോണോപോളുകളെയും മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിനകളെയും അപേക്ഷിച്ച് വളരെ മികച്ചതാണ്. കൂടാതെ, അവതരിപ്പിച്ച മെറ്റൽ പിന്തുണയുള്ള മെറ്റാസെർഫേസ് പ്രത്യേക ആഗിരണം നിരക്ക് 95.3% കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് വിവിധ ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങളിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് അത്തരമൊരു ആന്റിനയെ ഒരു പ്രധാന സ്ഥാനാർത്ഥിയാക്കുന്നു. |
a3442990ba9059708272580f0eef5f84f8605427 | നെറ്റ്വർക്ക് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ വിർച്വലൈസേഷൻ (എൻഎഫ്വി) അടുത്തിടെ ഇന്നത്തെ കമ്പ്യൂട്ടർ, കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പരിണാമത്തെ ഗണ്യമായി ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്ന പ്രധാന സാങ്കേതിക പ്രേരകശക്തികളിലൊന്നായി ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. നിക്ഷേപ ചെലവ് ലാഭിക്കുക, വിഭവ ഉപഭോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുക, പ്രവർത്തനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുക, നെറ്റ് വർക്ക് സേവന ജീവിതചക്രം മാനേജ്മെന്റ് ലളിതമാക്കുക തുടങ്ങിയവ പോലുള്ള എൻ.എഫ്.വിയുടെ ഗുണങ്ങളുണ്ടായിട്ടും, നിരവധി പുതിയ സുരക്ഷാ ഭീഷണികളും ദുർബലതകളും അവതരിപ്പിക്കപ്പെടും, അങ്ങനെ അതിന്റെ കൂടുതൽ വികസനത്തിനും പ്രായോഗികമായി വിന്യസിക്കുന്നതിനും തടസ്സമാകും. ഈ ലേഖനത്തിൽ, എൻഎഫ്വി പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഞങ്ങൾ നടത്തിയ ഭീഷണി വിശകലനം ചുരുക്കമായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും അനുബന്ധ സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. സമഗ്രമായ ഭീഷണി വർഗ്ഗീകരണം സ്ഥാപിക്കുക, ഫലപ്രദമായ സുരക്ഷാ പ്രതിരോധ നടപടികൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുക എന്നിവയാണ് ഇതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം. ഉപയോക്താക്കളുടെയും ഉപഭോക്താക്കളുടെയും ആവശ്യപ്രകാരം സുരക്ഷാ പ്രവർത്തനങ്ങള് ചലനാത്മകമായും അനുയോജ്യമായും വിന്യസിക്കുവാനും നിയന്ത്രിക്കുവാനും ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള എൻ.എഫ്.വി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സുരക്ഷാ മാനേജ്മെന്റിന്റെയും സേവന സംവിധാനത്തിന്റെയും ഒരു ആശയ രൂപകല് പന ചട്ടക്കൂട് അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. എൻഎഫ്വി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രവേശന നിയന്ത്രണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ഉപയോഗ കേസും വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, ഇത് എൻഎഫ്വി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സുരക്ഷാ മാനേജ്മെന്റും ഓർകെസ്ട്രേഷനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിന്റെ സാധ്യതയും ഗുണങ്ങളും വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
5e6f43abce81b991a0860f28f0915b2333b280c5 | നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങളില് ഉപയോക്താക്കള് നിരന്തരം നിരവധി പ്രവര് ത്തനങ്ങളില് ഏര് പെടുന്നു. സന്ദര് ഭസമ്പന്നമായ പരിതസ്ഥിതികളിലെ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സന്ദര് ഭബോധ ഗവേഷണത്തില് വലിയ വെല്ലുവിളിയായി മാറിയിരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത രീതികളായ വർഗ്ഗീകരണം പോലുള്ളവയ്ക്ക്, സന്ദർഭങ്ങളുടെയും പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും വൈവിധ്യവും ചലനാത്മകതയും നേരിടാൻ കഴിയില്ല. ഈ പ്രബന്ധത്തില് , ഒരു പ്രവര് ത്തന അംഗീകാര സമീപനം നിര് മ്മിക്കുന്നു. ഉപ-പ്രകൃതി ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നതിന്റെ സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു - ഒരു പ്രത്യേക തരം അൺസെർവൈസ്ഡ് പഠനം - ഉയർന്ന അളവിലുള്ള, വൈവിധ്യമാർന്ന സെൻസറി ഇൻപുട്ടിലേക്ക്. പിന്നെ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഔട്ട്പുട്ടും ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഇൻപുട്ടും തമ്മിലുള്ള അനുപാതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സമീപനത്തിന് അന്തർലീനമായ, വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്താനുള്ള കഴിവുണ്ട്, കൂടാതെ പരമ്പരാഗത വർഗ്ഗീകരണ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾക്ക് വിലയേറിയ സഹായം നൽകാനും കഴിയും. സന്ദർഭം കണ്ടെത്തുന്നതിലും വിവരങ്ങൾ പങ്കുവയ്ക്കുന്നതിലും സെൻസറുകൾ കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലായതിനാൽ, സന്ദർഭം വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതും പ്രവർത്തനങ്ങളിലെ അതിന്റെ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും കൂടുതൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ് (ലിം, ഡെയ് 2010). പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങളിലൂടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് തിരിച്ചറിയുന്നത്, സന്ദര് ഭത്തിലും പ്രവര് ത്തനങ്ങളില് സമ്പന്നമായ സാഹചര്യങ്ങളിലും കൂടുതല് പ്രയാസകരമായിരിക്കുമെന്നാണ് ഞങ്ങളുടെ വാദം. സാഹിത്യത്തിൽ, പഠന പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സന്ദർഭ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ഒരു ചെറിയ സവിശേഷതകളുടെ (ക്രാസ്, സ്മിലാഗിക്, സിവിയോറെക് 2006) ഒരു ചെറിയ കൂട്ടം നൽകുന്നതിന് അനുഭവസമ്പത്തുള്ള അനുമാനത്തിലൂടെയോ അളവ് കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെയോ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഈ സമീപനങ്ങള് ഒരു വിശാലമായ പശ്ചാത്തല വിവരങ്ങളുടെ മുന്നില് പ്രായോഗികമല്ല. വിവിധ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് വിവരിക്കാന് ആവശ്യമായ നിരവധി സവിശേഷതകള് അവയില് ഇല്ലെന്നതാണ് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട പോരായ്മ. മുൻകാലങ്ങളിൽ മിക്ക കൃതികളും അറിയപ്പെടുന്ന ക്ലാസുകളിലെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠന സമീപനങ്ങളാണ് ഉപയോഗിച്ചിരുന്നത്. 2004). ഈ വർഷം എന്നിരുന്നാലും, പുതിയതും വേഗത്തിൽ വികസിക്കുന്നതുമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെ നേരിടുമ്പോൾ ഈ സമീപനങ്ങളും വെല്ലുവിളിക്കപ്പെടുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ നിഷ്ക്രിയ ബന്ധങ്ങളും ക്രമീകരണങ്ങളും വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിൽ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം, പ്രത്യേകിച്ച് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് വളരെ വിജയകരമാണ്. ഒരു ആക്ടിവിറ്റി റെക്കഗ്നിഷന് സമീപനം നമുക്ക് സങ്കല്പിക്കാം. ക്ലസ്റ്ററുകൾ, പതിവ് സന്ദർഭ പാറ്റേണുകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, പ്രവർത്തനങ്ങളും അവയുടെ സന്ദർഭ സാഹചര്യങ്ങളും നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും. ഫലങ്ങള് സ്വതന്ത്രമായി പ്രവര് ത്തനങ്ങള് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാം. കൂടാതെ, ക്ലസ്റ്ററുകൾക്ക് പരിധികളും വ്യവസ്ഥകളും വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. പകർപ്പവകാശം © 2011, അസോസിയേഷൻ ഫോർ ദി അഡ്വാൻസ് ഓഫ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (www.aaai.org). എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. പ്രവര് ത്തനങ്ങളും ഇടപെടലുകളും. വ്യാപകമായ സാഹചര്യങ്ങളില് വിവരങ്ങള് പങ്കുവെക്കാന് കഴിയുന്ന പരിധികള് നിര് ണയിക്കുമ്പോള് ഈ വിവരങ്ങള് വിലപ്പെട്ടതാണ്. സന്ദർഭത്തിനുള്ളിലെ ബന്ധങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഒരു വാഗ്ദാന സമീപനമാണെങ്കിലും, സന്ദർഭ ഡാറ്റയുടെ ഉയർന്ന അളവുകളും വൈവിധ്യവും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ പരമ്പരാഗത ക്ലസ്റ്ററിംഗിന്റെ സാധ്യത ചോദ്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ആദ്യം നാം പ്രവർത്തന അംഗീകാരത്തിനായി ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ച് വിശദമായ വിശകലനം നടത്തും. അതിനുശേഷം ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ കഴിയുന്ന രണ്ട് പുതിയ ഉപ-സ്പേസ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് രീതികൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അവസാനമായി, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ അംഗീകാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പരമ്പരാഗത വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു പ്രവർത്തന അംഗീകാര ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കും. ഈ രണ്ടു മേഖലകളും പരസ്പരം പൂരകമാണെന്നും ഹൈബ്രിഡ് സമീപനം വികസിപ്പിക്കുന്നത് പ്രവർത്തന സന്ദർഭ ബോധത്തിന് വളരെയധികം ഗുണം ചെയ്യുമെന്നും നാം കാണിക്കും. മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന പ്രവർത്തനം |
105f3fd2054cb63223d9ffbda7b6bd5915c6be6b | വസ്തുവിനെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, പഠനത്തിന് ആയിരക്കണക്കിന് പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. കാരണം, നൂറുകണക്കിന് പാരാമീറ്ററുകൾ അടങ്ങിയ മോഡലുകൾ ആവശ്യമാണ്. ഏതാനും ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒബ്ജക്റ്റ് വിഭാഗങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു (). ബന്ധമില്ലാത്ത വിഭാഗങ്ങളുടെ മുമ്പ് പഠിച്ച മാതൃകകളിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ജനറിക് അറിവ് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഇത്. നാം ഒരു വ്യതിയാന ബേസിയൻ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: വസ്തുവിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകളാണ്, കൂടാതെ പ്രീ അറിവ് ഈ മോഡലുകളുടെ പരാമീറ്ററുകളിൽ ഒരു പ്രോബബിലിറ്റി ഡെൻസിറ്റി ഫംഗ്ഷനായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഒന്നോ അതിലധികമോ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ വെളിച്ചത്തിൽ മുൻപത്തെ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്തുകൊണ്ട് ഒരു വസ്തു വിഭാഗത്തിനായുള്ള പിന്നത്തെ മോഡൽ ലഭിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ആശയങ്ങള് നാല് വ്യത്യസ്ത വിഭാഗങ്ങളില് (മനുഷ്യ മുഖങ്ങള് , വിമാനങ്ങള് , മോട്ടോർ സൈക്കിളുകള് , പാടുകളുള്ള പൂച്ചകള്) പ്രദര് ശിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. തുടക്കത്തില് നൂറുകണക്കിന് പരിശീലന മാതൃകകളില് നിന്ന് മൂന്നു വിഭാഗങ്ങള് പഠിക്കപ്പെടുന്നു. നാലാം വിഭാഗത്തിലെ മാതൃക 1 മുതൽ 5 വരെ പരിശീലന മാതൃകകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും പുതിയ മാതൃകകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു കൂട്ടം ടെസ്റ്റ് ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
7fcd60dd4feceb576f44d138c94a04644eeb5537 | കൂടുതല് കമ്പനികള് സുസ്ഥിര നിക്ഷേപം നടത്തുന്നു, കൂടുതല് നിക്ഷേപകര് അവരുടെ മൂലധന വിഹിത തീരുമാനങ്ങളില് സുസ്ഥിര പ്രകടന ഡാറ്റയെ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇന്നുവരെ, മുമ്പത്തെ അക്കാദമിക് സാഹിത്യത്തിൽ, സുസ്ഥിരതയുടെ കാര്യങ്ങളിൽ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നതും അപ്രധാനമായ കാര്യങ്ങളിൽ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നതും തമ്മിൽ വ്യത്യാസമില്ല. ഓരോ വ്യവസായത്തിനും പ്രധാനപ്പെട്ടതാണെന്ന് തരംതിരിച്ച സുസ്ഥിര നിക്ഷേപങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റയെ വിവിധ സുസ്ഥിര നിക്ഷേപങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള കമ്പനിയുടെ പ്രത്യേക പ്രകടന ഡാറ്റകളായി കൈമാറ്റം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ് വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് സുസ്ഥിര നിക്ഷേപങ്ങളുടെ മൂല്യപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ച് പുതിയ തെളിവുകൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. കാലാനുസൃത പോർട്ട്ഫോളിയോ സ്റ്റോക്ക് റിട്ടേൺ റിഗ്രഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, സുസ്ഥിരതയുടെ കാര്യങ്ങളിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ച കമ്പനികൾ ഈ വിഷയങ്ങളിൽ മോശം പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ച കമ്പനികളെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചതായി ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി, സുസ്ഥിരതയുടെ കാര്യങ്ങളിലെ നിക്ഷേപങ്ങൾ ഓഹരി ഉടമകളുടെ മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. സുസ്ഥിരതയുടെ കാര്യങ്ങളില് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ച കമ്പനികള് ഈ വിഷയങ്ങളില് മോശം പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ച കമ്പനികളെക്കാളും മോശം പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നില്ല. അവസാനമായി, പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളില് നല്ല പ്രകടനവും അതേ സമയം പ്രധാനമല്ലാത്ത കാര്യങ്ങളില് മോശം പ്രകടനവും ഉള്ള കമ്പനികളാണ് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നത്. ഈ ഫലങ്ങള് കമ്പനികളുടെ സുസ്ഥിര നിക്ഷേപങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമതയെക്കുറിച്ച് പറയുന്നു. മൂലധന വിഹിതം തീരുമാനിക്കുന്നതില് സുസ്ഥിരതയുടെ ഘടകങ്ങള് ഉൾപ്പെടുത്താന് പ്രതിജ്ഞാബദ്ധരായ അസറ്റ് മാനേജര് മാരുടെ കാര്യത്തിലും ഇത് പ്രത്യാഘാതങ്ങള് ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഹാര് വാര് ഡ് ബിസിനെസ് സ്കൂളിലെ വിസിറ്റിംഗ് അസോസിയേറ്റ് പ്രൊഫസറാണ് മൊസാഫര് ഖാന് . ജോർജ് സെറഫീം ഹാർവാർഡ് ബിസിനസ് സ്കൂളിലെ ബിസിനസ് അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ ജകുർസ്കി ഫാമിലി അസോസിയേറ്റ് പ്രൊഫസറാണ്. ഹാര് വാര് ഡ് ബിസിന് സ സ് കൂളില് ഡോക് ടറല് വിദ്യാര് ഥിയാണ് ആറോണ് യൂണ് . നാഷണല് യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഓഫ് സിംഗപ്പൂരിലും ഹാര് വാര് ഡ് ബിസിനസ് സ്കൂളിലും സെമിനാരില് പങ്കെടുത്തവരുടെ അഭിപ്രായങ്ങള് ക്ക് ഞങ്ങള് നന്ദിയുള്ളവരാണ്. ഹാര് വാര് ഡ് ബിസിനസ് സ്കൂളിലെ ഫാക്കല് ട്ടറി റിസര് ച്ച് ആന്റ് ഡവലപ്മെന് റ് ഡിവിഷന് നല് കിയ സാമ്പത്തിക സഹായത്തിന് ഞങ്ങള് നന്ദിയുള്ളവരാണ്. ജോർജ് സെറഫീം എസ്എഎസ്ബി യുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ്സ് കൌൺസിലിൽ സേവനമനുഷ്ഠിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇമെയിലുകള് ബന്ധപ്പെടാന്: [email protected]; [email protected]; [email protected]. |
65e1ada2360b42368a5f9f5e40ff436051c6fa84 | പൈത്തണിലെ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലിങ്ങിനായി ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പാക്കേജായ ആപ്രിക്കോട്ട് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പ്രോബബിലിറ്റി മോഡലിംഗ് സാധ്യതാ വിതരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അനിശ്ചിതത്വം വ്യക്തമായി വിവരിക്കുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന രീതികളെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. നാരങ്ങാപ്പൂവിൽ നടപ്പിലാക്കിയ മൂന്ന് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകൾ പൊതുവായ മിശ്രിത മോഡലുകൾ, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർകോവ് മോഡലുകൾ, ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിവയാണ്. പരിശീലന മോഡലുകളുടെ സങ്കീർണതകളെ അവയുടെ നിർവചനത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുക എന്നതാണ് നാരങ്ങയുടെ പ്രാഥമിക ശ്രദ്ധ. ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനായി ശരിയായ മോഡൽ വ്യക്തമാക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, പകരം അടിസ്ഥാന അൽഗോരിതംസിനെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. പരിശീലന മാതൃകകളുടെ തന്ത്രമായി ഡേറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിന്ന് ആവശ്യത്തിന് സംയോജിത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശേഖരിക്കുക എന്നതും ഈ ശ്രദ്ധയുടെ ഒരു വശമാണ്. ഈ സമീപനം, ഔട്ട്-ഓഫ്-കോർ ലേണിംഗ്, മിനി ബാച്ച് ലേണിംഗ്, സെമി സൂപ്പർവൈസുഡ് ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ ഉപയോഗപ്രദമായ നിരവധി പഠന തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോക്താവിന് ഡാറ്റ എങ്ങനെ പാർട്ടീഷൻ ചെയ്യാമെന്നോ ഈ ജോലികൾ സ്വയം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അൽഗോരിതം പരിഷ്കരിക്കാനോ ആവശ്യമില്ലാതെ ലളിതമായി പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. കണക്കുകൂട്ടലുകൾ വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനും ആഗോള ഇന്റർപ്രെറ്റർ ലോക്ക് റിലീസ് ചെയ്യുന്നതിനും ആപ്പിൾ ആപ്പിൾ സൈഥോണിലാണ് എഴുതുന്നത്. ഇത് ബിൽറ്റ്-ഇൻ മൾട്ടി ത്രെഡ് സമാന്തരത അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് സമാനമായ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ മറ്റ് നടപ്പാക്കലുകളുമായി മത്സരിക്കാനോ അല്ലെങ്കിൽ മികച്ച പ്രകടനം നടത്താനോ സഹായിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പർ മാതളപ്പഴത്തിലെ ഡിസൈൻ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളെക്കുറിച്ചും അവ സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകൾ ലളിതമായ കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് പിന്തുണയ്ക്കാൻ എങ്ങനെ പ്രാപ്തമാക്കി എന്നതിനെക്കുറിച്ചും ഒരു അവലോകനം നൽകുന്നു. കോഡ് ലഭ്യമാണ് https://github.com/jmschrei/pomegranate |
45fc88bbf2d007c8c8b9021d303c20611e03a715 | 0360-1315/$ 2008 എല് സിവിയര് ലിമിറ്റഡ് A doi:10.1016/j.compedu.2008.06.004 * ടെല് . +3 |
5ceaabef5e2ad55a781607433cc47573db786684 | വിദ്യാഭ്യാസ സമ്പ്രദായത്തില് പുതിയ തലമുറ വിദ്യാര് ത്ഥികള് പ്രവേശിക്കുന്നു എന്ന ആശയം അടുത്തിടെ അധ്യാപകരുടെയും വിദ്യാഭ്യാസ നിരൂപകരുടെയും ശ്രദ്ധ ആകര് ഷിച്ചു. ഡിജിറ്റൽ നേറ്റീവ്സ് അഥവാ നെറ്റ് തലമുറ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഈ യുവജനങ്ങൾ ജീവിതകാലം മുഴുവൻ സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ മുഴുകിയിരിക്കുകയാണ്. ഈ തലമുറാമാറ്റത്തിന്റെ സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചും അതിനുള്ള പ്രതികരണമായി വിദ്യാഭ്യാസ പരിഷ്കാരത്തിന്റെ അടിയന്തിര ആവശ്യത്തെക്കുറിച്ചും വലിയ അവകാശവാദങ്ങൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. ഈ ചർച്ചയിൽ ഒരു പ്രതിസന്ധി അടുത്തിരിക്കുന്നു എന്ന തോന്നൽ ഉണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, യഥാര് ത്ഥ സ്ഥിതി വ്യക്തമല്ല. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഡിജിറ്റൽ നേറ്റീവ്സ് ചർച്ച വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് രചയിതാക്കൾ വിദ്യാഭ്യാസ, സാമൂഹിക ശാസ്ത്ര മേഖലകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഡിജിറ്റൽ നേറ്റീവ്സിനെ കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന അവകാശവാദങ്ങളെ ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുകയും ചോദ്യം ചെയ്യുകയും ചർച്ചയുടെ സ്വഭാവം വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. നാം വാദിക്കുന്നത്, ഈ ചർച്ചകൾ അനുഭവപരമായും സിദ്ധാന്തപരമായും വിവരമുള്ളതാകാതെ, ഒരു ധാർമിക ഭീതി യുടെ അക്കാദമിക് രൂപവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്. ഡിജിറ്റൽ നേറ്റീവ്സ് എന്ന വിഷയവും അവയുടെ വിദ്യാഭ്യാസത്തെ ബാധിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളും പഠിക്കാൻ ഇപ്പോൾ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധയും നിസ്സംഗതയും ആവശ്യമാണ്. ഒരു കാര്യം മാത്രം മാറുന്നില്ല, ഏതു സമയത്തും വലിയ മാറ്റങ്ങൾ ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. മാർസെല് പ്രൂസ് റ്റ്, ഒരു പൂത്തുലയുന്ന തോട്ടത്തിനുള്ളില് |
a708c162edd794cab982cf1049f2b81a05cf5757 | |
d36018859bbdac8797064a2f4c58e4661bbd4f02 | ചിപ്പ് വലിപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിന് കൈമാറ്റ ലൈനിന് പകരം കപ്ലെഡ് ലൈൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ക-ബാൻഡ് പ്ലാനർ ത്രീവേ പവർ ഡിവിഡർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത വിൽക്കിൻസൺ പവർ ഡിവിഡറിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ നിർദ്ദിഷ്ട പ്ലാനർ ടോപ്പോളജി വിശകലനം ചെയ്യുകയും കോംപാക്റ്റ് മാത്രമല്ല ഡിസി ബ്ലോക്ക് സ്വഭാവങ്ങളും നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് മോണോലിത്തിക് മൈക്രോവേവ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്. pHEMT പ്രക്രിയയിലൂടെ നടപ്പിലാക്കിയ ഡിവിഡറിന് 5.1 dB-ൽ കുറവുള്ള ഇൻസെർഷൻ നഷ്ടവും 17 dB-ൽ കൂടുതലുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് ഒറ്റപ്പെടലും ഉണ്ട്. 30 ജിഗാഹെർട്സ് എന്ന നിരക്കിൽ 18 ഡിബിയിൽ കുറവ് നഷ്ടവും 4.2 ഡിഗ്രി ഫേസ് ഡിഫറൻസും നേടാം. അവസാനമായി, സിമുലേഷനും പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളും തമ്മിലുള്ള നല്ല യോജിപ്പുകൾ കാണിക്കുന്നു. |
5f9d8263ab657a9985f8f5f252a3e2da49b6e15b | നാനോ സ്കെയിൽ നേർത്ത (50/100 നാനോമീറ്റർ) അൾട്രാസോണിക് ഫിലിം പോളിഡിമെഥൈൽ സിലോക്സാനെ (പിഡിഎംഎസ്) യിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ മെറ്റലലൈസേഷൻ സാങ്കേതികതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു നീളമേറിയ പ്ലാനർ ഇൻവെർട്ടഡ്-എഫ് ആന്റിന (പിഐഎഫ്എ) ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വൈദ്യുത ചാലകത നഷ്ടപ്പെടാതെ മെറ്റൽ പാളികൾ 20% വരെ നീട്ടാം. പുതിയ മെറ്റീരിയലുകളില് നിര് മ്മിച്ച പിഐഎഫ്എ ആന്റിനയ്ക്ക് 10% സമ്മര് ദ്ധത്തോടെ പ്രവര് ത്തിക്കാന് കഴിയും. ആന്റിനയുടെ പ്രകടനത്തിന് വേണ്ടിയുള്ള സിമുലേഷനും അളവുകളും നല് കിയിരിക്കുന്നു. |
de1a87431309ff9e9d3bce7fb0b2f3b1a62b45e3 | ഈ സംഭാവന ഒരു ഡബിൾ ബ്ലൈന്റ് റിവ്യൂ പ്രക്രിയയിലൂടെ തിരഞ്ഞെടുത്തു. ജിയോ ഇൻഫർമേഷൻ ആൻഡ് കാർട്ടോഗ്രഫി ലെക്ചർ നോട്ട്സ് എന്ന പരമ്പരയിൽ (സ്പ്രിംഗർ വെർലാഗ്, ഹൈഡെൽബെർഗ്) പ്രസിദ്ധീകരിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിച്ചു. 3 ഡി ജിയോ ഇൻഫർമേഷൻ സയൻസസിലെ പുരോഗതികൾ കൊൽബെ, തോമസ് എച്ച്. 2011, X ISBN 978-3-642-12669-7, ഹാർഡ്കവർ പ്രസിദ്ധീകരണ തീയതിഃ ജനുവരി 5, 2011 സീരീസ് എഡിറ്റർമാർഃ കാർട്ട് റൈറ്റ്, ഡബ്ല്യു, ഗാർട്ടൻ, ജി, മെംഗ്, എൽ, പീറ്റേഴ്സൺ, എം. പി. ഐഎസ്എസ്എൻ: 1863-2246 ഫോട്ടോഗ്രാമെട്രി, റിമോട്ട് സെൻസിംഗ്, സ്പേഷ്യൽ ഇൻഫർമേഷൻ സയൻസസ് എന്നിവയുടെ അന്താരാഷ്ട്ര ആർക്കൈവ്സ്, വാല്യം XXXVIII-4/W15 അഞ്ചാമത്തെ അന്താരാഷ്ട്ര 3D ജിയോ ഇൻഫോ കോൺഫറൻസ്, നവംബർ 3-4, 2010, ബെർലിൻ, ജർമ്മനി ബിഐഎമ്മും ജിഐഎസും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതില് താല്പര്യം വളരുകയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഗവേഷണത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും ജിഐഎസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ബിഐഎം ഡാറ്റ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നതിലും തിരിച്ചും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ബിഐഎമ്മും ജിഐഎസും തമ്മിലുള്ള യഥാര് ത്ഥ സംയോജനം ജിഐഎസ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ കരുത്തുറ്റ ഭാഗങ്ങള് ബിഐഎമ്മിലും, തീർച്ചയായും ജിഐഎസിലെ ബിഐഎം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ കരുത്തുറ്റ ഭാഗങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് ഇരുലോകങ്ങളിലെയും ശക്തമായ ഭാഗങ്ങള് ഒരു ഒറ്റ പദ്ധതിയില് സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഐ.എഫ്.സി. ഡാറ്റയെ ജി.ഐ.എസ്. പശ്ചാത്തലത്തിൽ കൊണ്ടുവരുന്നതിനായി സിറ്റി ജി.എം.എൽ. എക്സ്റ്റൻഷന്റെ വികസനം ജിയോ ബി.ഐ.എം എന്ന പേരിൽ ഈ പ്രബന്ധം വിവരിക്കുന്നു. ഐഎഫ്സിയുടെ സിറ്റിജിഎംഎല്ലിലേക്കുള്ള പരിവർത്തനം (ജിയോബിഎം വിപുലീകരണം ഉൾപ്പെടെ) ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ബിൽഡിംഗ് ഇൻഫർമേഷൻ മോഡൽ സെർവറിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. |
4bba88ac970d88c7a4a6aa174d765649a3fcfb00 | വിപണി നിയന്ത്രണത്തിന്റെ ഘടകങ്ങളുമായി ശ്രേണികൾ ചേർക്കുന്നത് ഒരേ സമയം സംരംഭകത്വവും കമ്പനികളിലെ പ്രചോദനവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സാധാരണ മാർഗമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പ്രബന്ധം വാദിക്കുന്നത്, അത്തരം "ആന്തരിക ഹൈബ്രിഡുകൾ", പ്രത്യേകിച്ച് അവയുടെ സമൂല രൂപങ്ങളിൽ, വിജയകരമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും നടപ്പിലാക്കാനും inherently ഹാർഡ് ആണ്, കാരണം മാനേജ്മെന്റിന്റെ പ്രതിനിധീകൃത തീരുമാനമെടുക്കലിൽ ഇടപെടില്ലെന്ന അടിസ്ഥാന വിശ്വാസ്യത പ്രശ്നങ്ങൾ ഒരു പ്രോത്സാഹന പ്രശ്നം പലപ്പോഴും "തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട ഇടപെടലിന്റെ പ്രശ്നം" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു. 1990 കളുടെ തുടക്കത്തിൽ, ഒട്ടികോൺ അതിന്റെ ആന്തരിക ഹൈബ്രിഡ്, സ്പാഗെറ്റി ഓർഗനൈസേഷൻ എന്ന പേരിൽ പ്രശസ്തമായി. സമീപകാലത്തെ കൃതികൾ സ്പാഗെറ്റി ഓർഗനൈസേഷനെ സംഘടനയിൽ അയഞ്ഞ കൂപ്പിംഗ് ഏർപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ചലനാത്മക കഴിവുകൾ വളർത്താനുള്ള ഒരു സമൂലമായ ശ്രമമായി വ്യാഖ്യാനിച്ചു, എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ദശകത്തിന് ശേഷം, സ്പാഗെറ്റി ഓർഗനൈസേഷൻ കൂടുതൽ പരമ്പരാഗത മാട്രിക്സ് ഓർഗനൈസേഷന് വഴിയൊരുക്കി. ഈ ലേഖനം ഒട്ടിക്കോണിലെ സംഘടനാ മാറ്റങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒരു സംഘടനാ സാമ്പത്തിക വ്യാഖ്യാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ മുകളിൽ പറഞ്ഞ പ്രോത്സാഹന പ്രശ്നം സ്പാഗെറ്റി ഓർഗനൈസേഷന്റെ ശക്തമായ ബാധ്യതയാണെന്ന് വാദിക്കുന്നു. ഉന്നത മാനേജ്മെന്റിന്റെ ഭാഗത്തുനിന്നുള്ള തെരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട ഇടപെടലുകളിലൂടെ ഒട്ടികോണിലെ പ്രചോദനം ശക്തമായി തകർന്നു. ഈ പ്രചോദന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമായിരുന്നു സംഘടനാ ഘടനയിൽ മാറ്റം വരുത്തുക. ആന്തരിക ഹൈബ്രിഡുകളുടെ കാര്യക്ഷമമായ രൂപകൽപ്പനയെക്കുറിച്ചും, കമ്പനികളും വിപണികളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തെക്കുറിച്ചും, ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ ഹൈബ്രിഡുകൾ തമ്മിലുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെക്കുറിച്ചും കൂടുതൽ പൊതുവായ ചോദ്യത്തിന്, നിഷേധിക്കാവുന്ന പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നു. |
8687feb71453c7b6fb7b73802d0b77800b7285b9 | |
cfdb77b2cb9f8ca9616fa34a84d23685c0a4c45e | സിസ്റ്റം പാരാമീറ്ററുകൾ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് പുനർനിർമ്മിക്കാവുന്ന ആന്റിനകൾ ധ്രുവീകരണം, പ്രവർത്തന ആവൃത്തി അല്ലെങ്കിൽ വിദൂര ഫീൽഡ് പാറ്റേൺ എന്നിവ മാറ്റുന്നു. പുനഃ ക്രമീകരിക്കാവുന്ന ആന്റിനകൾക്ക് ബാധകമായ ചില പഴയതും നിലവിലുള്ളതുമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, നടപ്പാക്കലിന്റെ നിരവധി ഉദാഹരണങ്ങൾ. യാന്ത്രികമായി ചലിക്കുന്ന ഭാഗങ്ങളും അറേകളും, പുനർനിർമിക്കാവുന്ന ആന്റിനകൾക്ക് ബാധകമായ കൂടുതൽ സമീപകാല അർദ്ധചാലക-ഘടകങ്ങളും ട്യൂണബിൾ-മെറ്റീരിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യകളും ചർച്ചചെയ്യുന്നു. |
aef5223dd82909a78e36895e1fe261d29704eb0e | ഉയർന്ന നേട്ടമുള്ള താഴ്ന്ന പ്രൊഫൈൽ ഫാബ്രി-പെറോ (എഫ് പി) ലീക്കി വേവ് ആന്റിന (എൽ ഡബ്ല്യു എ) ഒരു ഏക-അളവിലുള്ള ഹൈ ബീം സ്റ്റിയറിംഗ് ഗുണങ്ങളുള്ളതാണ് ഈ കത്തിൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. ഈ ഘടനയിൽ ഒരു ഗ്രൌണ്ട് പ്ലാനും ഒരു ഇൻഡക്റ്റീവ് പാർട്ടീഷ്യൽ റിഫ്ലക്റ്റീവ് ഉപരിതലവും (പിആർഎസ്) അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഒരു മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിന പ്രാഥമിക ഫീഡായി പ്രവർത്തിക്കാൻ അറയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഡിസൈൻ ഉദാഹരണങ്ങളായി, ആന്റിനകൾ 9.5 ജിഗാഹെർട്സ് എന്ന നിരക്കിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. λ0 /6 എന്ന നിശ്ചിത മൊത്തത്തിലുള്ള കനം (ഇവിടെ λ0 ആണ് സ്വതന്ത്ര സ്പേസ് ഓപ്പറേറ്റിങ് തരംഗദൈർഘ്യം) ഉള്ള സബ്വേവ്ലെങ്ത്ത് എഫ്പി അറകൾ നിർമ്മിക്കുകയും അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പിആർഎസ് ഇൻഡക്റ്റൻസി മാറ്റുന്നതിന്റെ ആഘാതം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. പിആർഎസിന്റെ ഇൻഡക്റ്റീവ് ഗ്രിഡ് വിവേകപൂർവ്വം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ, 60 ന് അടുത്തുള്ള ബ്രോഡ്സൈഡ് മുതൽ എൽഇഡി ദിശയിലേക്കുള്ള ഹൈ ബീം സ്റ്റിയറിംഗ് ആംഗിൾ നേടാൻ കഴിയുമെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. |
99d03dc3437b5c4ed1b3e54d65a030330e32c6cb | |
fef3feb39ed95a4376019af8dbfe604643fb7f25 | ഒരു ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ ഇടപാടിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിനെ സ്വീകർത്താവിന്റെ വാലറ്റ് വിലാസവുമായി പൊതുവായി ബന്ധപ്പെടുത്തുന്നത് തടയുകയും ഇടപാടിന്റെ യഥാർത്ഥ ലക്ഷ്യസ്ഥാന വിലാസം മറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ക്രിപ്റ്റോകറൻസി നെറ്റ്വർക്കിനായി സ്റ്റെൽത്ത് വിലാസം ഫലപ്രദമായ സ്വകാര്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, എല്ലാ ഇടപാടുകളും സജീവമായി നിരീക്ഷിക്കാനും ലക്ഷ്യസ്ഥാന വിലാസങ്ങൾ കണക്കാക്കാനും ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ നോഡുകൾ ആവശ്യമാണ്, ഇത് ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) പോലുള്ള വിഭവ പരിമിതമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ അതിന്റെ പ്രയോഗം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, ഡികെഎസാപ്-ഐഒടി, ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ അധിഷ്ഠിത ഐഒടി സംവിധാനങ്ങൾക്കായി വേഗതയേറിയ ഡ്യുവൽ-കീ സ്റ്റെൽത്ത് അഡ്രസ് പ്രോട്ടോക്കോൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഡികെഎസാപ്-ഐഒടി ടിഎൽഎസ് സെഷൻ പുനരാരംഭിക്കുന്നതിന് സമാനമായ ഒരു സാങ്കേതികത ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും രണ്ട് ആശയവിനിമയ പിയറുകൾക്കിടയിൽ ഒരേ സമയം ഇടപാടിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സൈദ്ധാന്തിക വിശകലനവും, ഉൾച്ചേർത്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിലെ വിപുലമായ പരീക്ഷണങ്ങളും, ഡി.കെ.എസ്.എ.പി.ഐ.ഒ.ടി. ഏറ്റവും പുതിയ സംവിധാനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, കുറഞ്ഞത് 50% കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഓവര്ഹെഡ് കുറയ്ക്കാൻ പ്രാപ്തമാണെന്നും, അതുവഴി ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഐഒടി സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് അതിന്റെ പ്രയോഗത്തിന് വഴിയൊരുക്കുമെന്നും തെളിയിക്കുന്നു. |
0b4b6932d5df74b366d9235b40334bc40d719c72 | ഈ പേപ്പറിൽ, പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം മാത്രമേ ലേബൽ ചെയ്തിട്ടുള്ളൂ എന്ന സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത ക്രമീകരണത്തിൽ ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ലളിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നാം സ്വയം-സംയോജനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവിടെ നാം അജ്ഞാത ലേബലുകളുടെ ഒരു സമവായ പ്രവചനം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു വ്യത്യസ്ത കാലഘട്ടങ്ങളിലെ പരിശീലനത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, വ്യത്യസ്ത റെഗുലറൈസേഷനും ഇൻപുട്ട് വർദ്ധന വ്യവസ്ഥകളും പ്രകാരം. ഈ കൂട്ടായ പ്രവചനം ഏറ്റവും പുതിയ പരിശീലന കാലഘട്ടത്തിലെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിനേക്കാൾ അജ്ഞാത ലേബലുകൾക്ക് മികച്ച പ്രവചനമായിരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കാം, അതിനാൽ പരിശീലനത്തിനുള്ള ഒരു ടാർഗെറ്റായി ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. ഞങ്ങളുടെ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, രണ്ട് സ്റ്റാൻഡേർഡ് സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠന മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ പുതിയ റെക്കോർഡുകൾ സ്ഥാപിച്ചു, (വർദ്ധിപ്പിക്കാത്ത) വർഗ്ഗീകരണ പിശക് നിരക്ക് 500 ലേബലുകളുള്ള എസ്വിഎച്ച്എന്നിൽ 18.44% ൽ നിന്ന് 7.05% ലേക്കും 4000 ലേബലുകളുള്ള സിഫാർ -10 ൽ 18.63% ൽ നിന്ന് 16.55% ലേക്കും സ്റ്റാൻഡേർഡ് വർദ്ധനവുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലൂടെ 5.12% ലേക്കും 12.16% ലേക്കും കുറഞ്ഞു. പരിശീലന സമയത്ത് ലേബൽ ഇല്ലാത്ത അധിക ഇൻപുട്ടുകളായി ടൈനി ഇമേജുകളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ നിന്നുള്ള റാൻഡം ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ട് CIFAR-100 വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യതയിൽ വ്യക്തമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കാനും കഴിയും. അവസാനമായി, തെറ്റായ ലേബലിംഗിനെക്കുറിച്ച് നമുക്ക് നല്ല സഹിഷ്ണുതയുണ്ട്. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.