_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
21b25b025898bd1cabe60234434b49cf14016981 | ജനറേറ്റീവ് എതിരാളികളുടെ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ (ജിഎൻ) വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രാധാന്യം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ജിഎൻഎസിലെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഇപ്പോഴും മോശമായി മനസ്സിലാക്കിയിട്ടുള്ള വിഷയമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, GAN ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസൻറ് ഫോം ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, അതായത്, ജനറേറ്റർ, ഡിസ്ക്രിമെന്റേറ്റർ പാരാമീറ്ററുകളിൽ ഒരേസമയം ചെറിയ ഗ്രേഡിയന്റ് ഘട്ടങ്ങൾ എടുക്കുന്ന സ്വാഭാവിക ക്രമീകരണം. GAN ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഒരു കൺവെക്സ്-കൺകേവ് ഗെയിമിന് (ലളിതമായ പാരാമീറ്ററൈസേഷനുകൾക്ക് പോലും) യോജിക്കുന്നില്ലെങ്കിലും, ശരിയായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഈ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടപടിക്രമത്തിന്റെ സന്തുലിത പോയിന്റുകൾ പരമ്പരാഗത GAN ഫോർമുലേഷന് ഇപ്പോഴും പ്രാദേശികമായി അസിംപ്റ്റോട്ടിക് സ്ഥിരതയുള്ളതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, അടുത്തിടെ നിർദ്ദേശിച്ച വാസെർസ്റ്റൈൻ GAN ന് സന്തുലിതാവസ്ഥയ്ക്ക് സമീപമുള്ള കൺവെർജന്റ് അല്ലാത്ത പരിധി ചക്രങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഈ സ്ഥിരത വിശകലനം പ്രചോദിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസന്റ് GAN അപ്ഡേറ്റുകൾക്കായി ഒരു അധിക റെഗുലറൈസേഷൻ പദം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് WGAN, പരമ്പരാഗത GAN എന്നിവയ്ക്കായി പ്രാദേശിക സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഏകോപനം വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനും മോഡ് തകർച്ചയെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനും പ്രായോഗിക വാഗ്ദാനം കാണിക്കുന്നു. |
c8cff23dcba448f4af436d40d32e367ea0bbe9bc | ഈ പ്രബന്ധം മൈക്രോവേവ് 3-ഡി പ്രിന്റഡ് ലോഡുകളുടെ നിർമ്മാണവും സ്വഭാവവും ചതുരാകൃതിയിലുള്ള വേവ്ഗൈഡ് സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ വിവരിക്കുന്നു. നിരവധി വാണിജ്യ വസ്തുക്കളുടെ X-ബാൻഡ് (8-12 GHz) സ്വഭാവം നിർണ്ണയിക്കപ്പെട്ടു. അവയുടെ ഡീലക്ട്രിക് ഗുണങ്ങള് ഒരു അറയില് - പ്രക്ഷുബ്ധത രീതിയും ഒരു ട്രാൻസ്മിഷൻ / റിഫ്ലക്ഷന് ചതുരാകൃതിയിലുള്ള തരംഗദൈര് ഘ്യ രീതിയും ഉപയോഗിച്ച് വേര് ത്തെടുത്തു. 8 നും 12 ജിഗാഹെർട്സിനും ഇടയിലുള്ള ഒരു പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ലോഡ് നേടുന്നതിന് കാർബൺ ലോഡഡ് അക്രിലോണിട്രൈൽ ബുട്ടാഡിയൻ സ്റ്റൈറീൻ (എബിഎസ്) പോളിമർ തിരഞ്ഞെടുത്തു. രണ്ട് വ്യത്യസ്ത തരം ടെർമിനേഷനുകൾ ഫ്യൂസ്ഡ് ഡിപ്പോസിഷൻ മോഡലിംഗ് വഴി യാഥാർത്ഥ്യമാക്കി: ഒരു ഹൈബ്രിഡ് 3-ഡി അച്ചടിച്ച ടെർമിനേഷൻ (മെറ്റാലിക് വേവ്ഗൈഡ് + പിരമിഡൽ പോളിമർ അബ്സോർബർ + മെറ്റാലിക് ഷോർട്ട് സർക്യൂട്ട്) ഒരു പൂർണ്ണമായ 3-ഡി അച്ചടിച്ച ടെർമിനേഷൻ (സ്വയം സ്ഥിരതയുള്ള പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ലോഡ്). എക്സ്-ബാൻഡിൽ 1.075ലും 1.025ലും കുറവുള്ള വോൾട്ടേജ് സ്റ്റാൻഡിംഗ് വേവ് അനുപാതം യഥാക്രമം ഹൈബ്രിഡ്, പൂർണ്ണ 3 ഡി പ്രിന്റഡ് ടെർമിനേഷനുകൾക്കായി അളന്നു. പൂർണ്ണമായ 3 ഡി പ്രിന്റഡ് ടെർമിനേഷന്റെ പവർ പെരുമാറ്റം അന്വേഷിച്ചു. 10 ജിഗാഹെർട്സ് മുതൽ 11.5 വാട്ട് വരെ സംഭവിക്കുന്ന പവർ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡിന്റെ ഒരു ഫംഗ്ഷനായി പ്രതിഫലിക്കുന്ന പവറിന്റെ വളരെ രേഖീയമായ പരിണാമം നിരീക്ഷിക്കപ്പെട്ടു. ചതുരാകൃതിയിലുള്ള വേവ്ഗൈഡ് സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ മൈക്രോവേവ് പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ലോഡുകൾ സാക്ഷാത്കരിക്കുന്നതിനുള്ള വളരെ കുറഞ്ഞ ചെലവുള്ള പരിഹാരമായി ഈ 3-ഡി അച്ചടിച്ച ഉപകരണങ്ങൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. |
16f63ebc5b393524b48932946cb1ba3b6ac5c702 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു സിന്റാക്റ്റിക് ട്രീയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു റിക്രിസിവ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (ആർഎൻഎൻ) മോഡൽ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ മാതൃക മുൻകാല ആർഎൻഎൻ മാതൃകകളിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം ഈ മാതൃക ലക്ഷ്യം വെക്കുന്ന ജോലിയുടെ പ്രധാന പദങ്ങളുടെ വ്യക്തമായ ഭാരം അനുവദിക്കുന്നു. പരിശീലനത്തില് പരാമീറ്ററുകള് ശരാശരി വയ്ക്കുന്നതിനും ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. സെമാന്റിക് റിലേഷൻസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷന് റെ ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് രണ്ട് പദവി വിഭാഗങ്ങളും ടാസ്ക്-സ്പെസിഫിക് വെയ്റ്റിംഗും മോഡലിന്റെ പ്രവചന കൃത്യതയെ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്നാണ്. പഠനത്തെ സ്ഥിരപ്പെടുത്തുന്നതിലും പൊതുവായ കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലും മോഡൽ പരാമീറ്ററുകളുടെ ശരാശരി ഫലപ്രദമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഏറ്റവും പുതിയ ആർഎൻഎൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകളുമായി മത്സരിക്കുന്ന സ്കോറുകളാണ് നിർദ്ദിഷ്ട മോഡൽ നൽകുന്നത്. |
49b3256add6efdcd9ed2ea90c54b18bb8f5cee3e | ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ നിന്നുള്ള മെച്ചപ്പെട്ട പൊതുവായവയ്ക്കുള്ള സാധാരണ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിൽ ഭാരം കുറയ്ക്കലും വെട്ടിക്കുറയ്ക്കലും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഭാരം കുറയുന്നത് ഒരു ബേസിയൻ വ്യാഖ്യാനമാണ്, ഭാരം കുറയുന്ന പ്രവർത്തനം മുൻ ഭാരങ്ങൾക്ക് തുല്യമാണ്. പരിവർത്തന ഗ്രൂപ്പുകളുടെയും പരമാവധി എൻട്രോപ്പിയുടെയും രീതി ഒരു ഗൌഷ്യൻ മുൻപത്തെക്കാൾ ലാപ്ലാസ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പരിശീലനത്തിനു ശേഷം, ഭാരങ്ങൾ സ്വയം രണ്ട് ക്ലാസുകളായി ക്രമീകരിക്കുന്നു: (1) ഡാറ്റാ പിശകിനോട് പൊതുവായ സംവേദനക്ഷമതയുള്ളവയും (2) ഈ സംവേദനക്ഷമത നേടുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നവയും അതിനാൽ അപ്രത്യക്ഷമാകുകയും ചെയ്യുന്നു. പരിശീലനത്തിനിടയില് തന്നെ ഗുരുതരമായ മൂല്യം ക്രമീകരിക്കാന് സാധിക്കും എന്നതിനാൽ, കൃത്യമായ പൂജ്യങ്ങള് ക്രമീകരിക്കുന്നതിന്റെ അർത്ഥം ക്രമീകരണത്തിന്റെ സ്വപ്രേരിതമായ അനന്തരഫലമായി മാറുന്നു. ഭാരം കുറച്ചുകൊണ്ടുവരുന്നതോടെ സ്വതന്ത്ര പരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണവും യാന്ത്രികമായി കുറയുന്നു. തെളിവ് ചട്ടക്കൂടും ഗൌഷ്യൻ റെഗുലറൈസറും ഉപയോഗിച്ച് മാക്കെയുടെ ഫലങ്ങളുമായി ഒരു താരതമ്യം നടത്തുന്നു. |
d142c1b2488ea054112187b347e1a5fa83a3d54e | |
3ccf752029540235806bdd0c5293b56ddc1254c2 | ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ഒന്നിലധികം സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ ലക്ഷ്യങ്ങളുള്ള മൾട്ടി യൂസർ മൾട്ടിപ്പിൾ-ഇൻപുട്ട് സിംഗിൾ-ഔട്ട്പുട്ട് (MISO) സെക്കൻഡറി കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായുള്ള വിഭവ വിഹിതം ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. സെക്കണ്ടറി റിസീവറുകൾ നിഷ്ക്രിയമായിരിക്കുമ്പോൾ റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസിയിൽ നിന്ന് ഊർജ്ജം ശേഖരിക്കാൻ കഴിയുന്ന കോഗ്നിറ്റീവ് റേഡിയോ (സിആർ) നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. സെക്കന് ഡറി സിസ്റ്റം ഒരേസമയം വയർലെസ് പവറും സെക്കന് ഡറി റിസീവറുകളിലേക്ക് സുരക്ഷിത വിവര കൈമാറ്റവും നൽകുന്നു. ഭാരം കൂടിയ ഛെബ്യ്ഛെഫ് സമീപനം അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പാരെറ്റോ ഒപ്റ്റിമൽ റിസോഴ്സ് അലോക്കേഷൻ അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു മൾട്ടി-ഒബ്ജക്റ്റീവ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പനയിൽ മൂന്ന് പ്രധാന സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ ലക്ഷ്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നുഃ മൊത്തം ട്രാൻസ്മിറ്റ് പവർ മിനിമൈസേഷൻ, എനർജി ഹാർവെസ്റ്റിംഗ് കാര്യക്ഷമത പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കൽ, ഇടപെടൽ പവർ ചോർച്ച-ട്രാൻസ്മിറ്റ് പവർ അനുപാതം മിനിമൈസേഷൻ. സെക്കന് ഡറി സിസ്റ്റത്തിലെ ആശയവിനിമയ രഹസ്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സേവനത്തിന്റെ ഗുണനിലവാര (QoS) ആവശ്യകതയും സെക്കന് ഡറി ട്രാൻസ്മിറ്ററിലെ സാധ്യതയുള്ള ശ്രോതാക്കളുടെ (ഇഡില് സെക്കന് ഡറി റിസീവറുകളും പ്രൈമറി റിസീവറുകളും) ചാനൽ സ്റ്റേറ്റ് ഇൻഫര് മേഷന് (CSI) അപൂർണതയും ഈ ചട്ടക്കൂട് കണക്കിലെടുക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂടില് പ്രത്യേക കേസുകളായി മൊത്തം വിളവെടുത്ത വൈദ്യുതി പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കലും, ഇടപെടല് വൈദ്യുതി ചോര് ച്ച കുറയ്ക്കലും ഉൾപ്പെടുന്നു. സ്വീകരിച്ച മൾട്ടി ഒബ്ജക്റ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം നോൺ-കൺവെക്സ് ആണ്, കൂടാതെ സെമി ഡെഫിനിറ്റ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് (എസ്ഡിപി) ഇളവിലൂടെ ഒരു കൺവെക്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നമായി പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു. SDP വിശ്രമിച്ച പ്രശ്നത്തിന്റെ പ്രാഥമികവും ഇരട്ടയും മികച്ച പരിഹാരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ പ്രശ്നത്തിന്റെ ആഗോള ഒപ്റ്റിമൽ പരിഹാരം നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഇത് കാണിക്കുന്നു. ഇതിനു പുറമെ, മികച്ച പരിഹാരം നിർമിക്കുന്നതിന് ഇരട്ട പ്രശ്നത്തിന് പരിഹാരം ലഭ്യമല്ലാത്ത സാഹചര്യത്തിൽ രണ്ട് സബ് ഒപ്റ്റിമൽ റിസോഴ്സ് അലോക്കേഷൻ സ്കീമുകൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ സംഖ്യാ ഫലങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സബ് ഒപ്റ്റിമല് സ്കീമുകളുടെ ഉത്തമമായ പ്രകടനം കാണിക്കുക മാത്രമല്ല, പരസ്പരവിരുദ്ധമായ സിസ്റ്റം ഡിസൈന് ലക്ഷ്യങ്ങള് തമ്മിലുള്ള രസകരമായ ഒരു സമന്വയവും വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. |
503a6d42cfb0174ca944053372153e21fec1111c | മനുഷ്യ പഠിതാക്കളുടെ അനുമാനങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ പല ഔപചാരിക മോഡലുകളും അന്തർലീനമായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് വ്യക്തിപരമായ സാധ്യതാ വിതരണങ്ങളാണ്. ഈ മോഡലുകളുടെ മിക്ക പ്രയോഗങ്ങളും ഈ വിതരണങ്ങളെ പരോക്ഷമായി നിർണ്ണയിക്കുന്നു. മനുഷ്യ പഠിതാക്കളുടെ അനുമാനങ്ങൾ നേരിട്ട് നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. മനുഷ്യന്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിന്റെ മാതൃകയും മാർക്കോവ് ചെയിൻ മോണ്ടെ കാർലോയും (എംസിഎംസി) തമ്മിലുള്ള ഒരു കറസ്പോണ്ടൻസ് ഉപയോഗിച്ച്, ആളുകൾ വ്യത്യസ്ത വിഭാഗങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തുന്ന വസ്തുക്കളുടെ വിതരണങ്ങളിൽ നിന്ന് സാമ്പിൾ എടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ദൌത്യത്തില് , വിഷയങ്ങള് ഒരു വസ്തുവില് ഒരു നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട മാറ്റം സ്വീകരിക്കുകയോ നിരാകരിക്കുകയോ ചെയ്യാന് തീരുമാനിക്കുന്നു. ഈ തീരുമാനങ്ങൾ ഒരു എംസിഎംസി സ്വീകാര്യതാ നിയമത്തെ പിന്തുടരുന്ന വിധത്തിലാണ് ഈ ചുമതല നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഇത് ഒരു മാർകോവ് ചെയിൻ നിർവചിക്കുന്നു, അതിൽ സ്റ്റേഷണറി വിതരണം വിഭാഗ വിതരണമാണ്. ലബോറട്ടറിയിൽ നിന്നും പ്രകൃതിയിൽ നിന്നും ലഭിച്ച കൃത്രിമ വിഭാഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ പ്രക്രിയ പരീക്ഷിക്കുന്നു. |
2bab122e886271733c3be851b2b11b040cefc213 | ഈ ഗവേഷണത്തിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ (ഇ.എം.ആര്) സ്വീകരിക്കുന്നതില് ഡോക്ടര് മാര് കാണുന്ന തടസ്സങ്ങള് തിരിച്ചറിയുകയും തരം തിരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. EMR- കൾ ഡോക്ടര്മാര് സ്വീകരിക്കുന്നതിലെ തടസ്സങ്ങളെക്കുറിച്ച് 1998 മുതൽ 2009 വരെയുള്ള ഗവേഷണ പ്രബന്ധങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് ഒരു വ്യവസ്ഥാപിത സാഹിത്യ അവലോകനം നടത്തി. "സയൻസ്", "ഇ.ബി.എസ്.സി.ഒ", "പബ്മെഡ്", "ദി കോക് റൈൻ ലൈബ്രറി" എന്നീ നാലു ഡാറ്റാബേസുകളാണ് സാഹിത്യ തിരയലിനായി ഉപയോഗിച്ചത്. വൈദ്യശാസ്ത്രത്തില് ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോഡുകള് നടപ്പാക്കുന്നതിലും ഉപയോഗിക്കുന്നതിലും ഡോക്ടര്മാര് ക്ക് തടസ്സമുണ്ടെന്ന് തോന്നുന്ന പഠനങ്ങള് വിശകലനത്തില് പെടുത്തിയിരുന്നു. രോഗിയുടെ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും സൂക്ഷിക്കുകയും പ്രദര് ശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന കമ്പ്യൂട്ടര് സംവിധാനമുള്ള മെഡിക്കല് വിവര സംവിധാനമാണ് ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കല് റെക്കോര് ഡുകള് . ഫലം ഈ പഠനത്തിൽ ഡോക്ടര് മാരുടെ വീക്ഷണത്തില് ഇ.എം.ആര് - യ്ക്കുള്ള തടസ്സങ്ങള് പരിഗണിച്ച 22 ലേഖനങ്ങള് ഉൾപ്പെടുന്നു. 31 ഉപവിഭാഗങ്ങളടങ്ങിയ എട്ട് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങളായ തടസ്സങ്ങള് കണ്ടെത്തി. ഈ എട്ട് വിഭാഗങ്ങള് ഇവയാണ്: എ) സാമ്പത്തിക, ബി) സാങ്കേതിക, സി) സമയം, ഡി) മനഃശാസ്ത്രപരമായ, ഇ) സാമൂഹിക, എഫ്) നിയമപരമായ, ജി) സംഘടനാ, എച്ച്) മാറ്റം പ്രക്രിയ. ഈ വിഭാഗങ്ങളെല്ലാം പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, വിഭാഗം ജി (ഓര് ഗനൈസേഷണല്), എച്ച് (മാറ്റ പ്രക്രിയ) എന്നിവ മറ്റു തടസ്സങ്ങള് ക്ക് ഇടനിലക്കാരായി കാണപ്പെടുന്നു. ഒരു മാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് കാഴ്ചപ്പാട് സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, തിരിച്ചറിഞ്ഞ തടസ്സങ്ങളെ മറികടക്കാൻ കഴിയുന്ന ചില തടസ്സങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഇടപെടലുകൾ ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. മെഡിക്കൽ പ്രാക്ടീസുകളിൽ ഇ.എം.ആര് ഉപയോഗത്തിന്റെ അനുകൂല ഫലങ്ങള് ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, അത്തരം സംവിധാനങ്ങളുടെ സ്വീകാര്യത നിരക്ക് ഇപ്പോഴും കുറവാണ്, ഡോക്ടര്മാരുടെ എതിര് പ്പും നേരിടുന്നു. ഈ സിസ്റ്റമാറ്റിക് റിവ്യൂ, EMR നടപ്പാക്കുന്നതില് ഡോക്ടര്മാര് പലതരം തടസ്സങ്ങള് നേരിടേണ്ടതായി വരുമെന്നു വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. മെഡിക്കൽ പ്രാക്ടീസുകളിലെ EMR നടപ്പാക്കൽ പ്രക്രിയ ഒരു മാറ്റ പദ്ധതി പോലെ പരിഗണിക്കപ്പെടണമെന്നും, അത് നടപ്പിലാക്കുന്നവർ അല്ലെങ്കിൽ മാറ്റ മാനേജർമാർ നയിക്കണമെന്നും ഞങ്ങൾ നിഗമനം ചെയ്യുന്നു. മാറ്റം കൈകാര്യം ചെയ്യലിന്റെ ഗുണനിലവാരം EMR നടപ്പാക്കലിന്റെ വിജയത്തിൽ പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഈ പഠനത്തില് ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചിരിക്കുന്ന തടസ്സങ്ങളും നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ഇടപെടലുകളും ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോഡ് നടപ്പാക്കുന്നവര് ക്ക് ഒരു റഫറന് സായി പ്രവര് ത്തിക്കാന് ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. പ്രസക്തമായ ഇടപെടലുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. |
00514b5cd341ef128d216e86f2a795f218ef83db | ഈ പ്രബന്ധത്തില് , ഹൃദയമിടിപ്പ് അളക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ സംയോജിത ഉപകരണത്തിന്റെ രൂപകല് പനയും വികസനവും നാം അവതരിപ്പിച്ചു. ഹൃദയ സംബന്ധമായ രോഗങ്ങള് അനുദിനം കൂടുതലായി വരുന്നതോടെ, ആരോഗ്യത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് കൃത്യവും താങ്ങാവുന്നതുമായ ഹൃദയമിടിപ്പ് അളക്കുന്ന ഉപകരണം അല്ലെങ്കിൽ ഹൃദയ നിരീക്ഷണം അനിവാര്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മിക്ക ഹൃദയമിടിപ്പ് അളക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളും പരിതസ്ഥിതികളും ചെലവേറിയതും എർഗണോമിക്സ് പിന്തുടരാത്തതുമാണ്. നമ്മുടെ ഹര് ട്ട് റേറ്റ് മെഷറിംഗ് (എച്ച്.ആര് .എം) ഉപകരണം സാമ്പത്തികവും ഉപയോക്തൃ സൌഹാര് ദ്യവുമാണ്. വിരലിലെ പൾസുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിൽ പൾസ് കണ്ടെത്തൽ, സിഗ്നൽ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, പൾസ് ആംപ്ലിഫിക്കേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. യഥാർത്ഥ സിഗ്നലുകളിലെ ഉപകരണത്തിന്റെ ഗുണപരവും അളവുകോലുമുള്ള പ്രകടന വിലയിരുത്തൽ, കടുത്ത ശാരീരിക പ്രവർത്തനത്തിന് കീഴിലും ഹൃദയമിടിപ്പ് കണക്കാക്കുന്നതിൽ കൃത്യത കാണിക്കുന്നു. വിവിധ പ്രായത്തിലുള്ള 90 മനുഷ്യരുടെ ഹൃദയമിടിപ്പ് അളക്കുന്നതിനും, ഇലക്ട്രോ കാർഡിയോഗ്രാം റിപ്പോർട്ടുകളുമായി എച്ച്ആർഎം ഉപകരണത്തിന്റെ പ്രകടനം ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്തു. ഈ ഉപകരണത്തിന്റെ പിശക് നിരക്ക് വളരെ കുറവാണെന്ന് ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. |
543ad4f3b3ec891023af53ef6fa2200ce886694f | രോഗം തടയുന്നതിനും രോഗികളുടെ ആരോഗ്യം നിലനിർത്തുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതിക കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങൾ പോലുള്ള മേഖലകളുടെ പരിണാമത്തിന് കാരണമായി. ഹൃദയമിടിപ്പ് വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ആരോഗ്യ പരാമീറ്ററാണ്, അത് മനുഷ്യന്റെ ഹൃദയ-രക്തചംക്രമണ സംവിധാനത്തിന്റെ ആരോഗ്യവുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഹൃദയമിടിപ്പ് എന്നത് ഹൃദയമിടിപ്പ് മിനിറ്റിൽ എത്ര തവണയാണെന്ന് കണക്കാക്കുന്നു. ഇത് ജൈവശാസ്ത്രപരമായ ജോലിഭാരം, ജോലിയിൽ ഉണ്ടാകുന്ന സമ്മർദ്ദം, ജോലിയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കൽ, മയക്കം, സ്വയം നിയന്ത്രിത നാഡീവ്യവസ്ഥയുടെ സജീവ അവസ്ഥ തുടങ്ങിയ വ്യത്യസ്ത ശാരീരിക അവസ്ഥകളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് ഇ.സി.ജി തരംഗരൂപത്തിലൂടെയോ, അല്ലെങ്കിൽ ഹൃദയമിടിപ്പ് തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെയോ അളക്കാം. ഹൃദയത്തിന്റെ പതിവ് സങ്കോചങ്ങളിലൂടെ രക്തം അതിലൂടെ കടന്നുപോകുമ്പോൾ ഒരു ധമനിയുടെ താളപരമായ വികാസവും സങ്കോചവും. ധമനിയുടെ തൊലിക്ക് അടുത്തുള്ള ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്ന് പൾസ് അനുഭവപ്പെടാം. ഒരു വിരല് നുറുക്കിലൂടെയും അര് ഡുയിനോയിലൂടെയും ഹൃദയമിടിപ്പ് അളക്കാനുള്ള ഒരു സാങ്കേതികത ഈ പ്രബന്ധം വിവരിക്കുന്നു. ഇത് ഫോട്ടോഫെൽത്തിസ്മോഗ്രാഫിയുടെ (പിപിജി) തത്വത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് ഒരു പ്രകാശ സ്രോതസ്സും ഡിറ്റക്ടറും ഉപയോഗിച്ച് ടിഷ്യുവിലെ രക്തത്തിന്റെ അളവ് അളക്കുന്നതിനുള്ള ആക്രമണാത്മകമല്ലാത്ത രീതിയാണ്. ഹൃദയം മിടിക്കുമ്പോൾ, അത് ശരീരത്തിലുടനീളം രക്തം പമ്പ് ചെയ്യുന്നു, അത് വിരലിലെ ധമനിയുടെ ഉള്ളിലെ രക്തത്തിന്റെ അളവും മാറുന്നു. വിരലിന് റെ അറ്റത്ത് സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിക്കൽ സെൻസിംഗ് സംവിധാനത്തിലൂടെ ഈ രക്തത്തിന്റെ ചാഞ്ചാട്ടം കണ്ടെത്താനാകും. സിഗ്നൽ വർദ്ധിപ്പിക്കാവുന്നതാണ്. സീരിയൽ പോർട്ട് കമ്മ്യൂണിക്കേഷന്റെ സഹായത്തോടെ ഇത് ആർഡുനോയിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു. പ്രോസസ്സിംഗ് സോഫ്റ്റ് വെയറിന്റെ സഹായത്തോടെ ഹൃദയമിടിപ്പ് നിരീക്ഷിക്കുകയും എണ്ണുകയും ചെയ്യുന്നു. സെന് സര് യൂണിറ്റില് ഒരു ഇൻഫ്രാറെഡ് ലൈറ്റ് എമിറ്റിംഗ് ഡയോഡും (ഐ.ആര്.എല്.ഇ.ഡി) ഒരു ഫോട്ടോ ഡയോഡും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. IR LED വിരലിലെത്തിക്കുന്ന ഇൻഫ്രാറെഡ് പ്രകാശത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗം വിരലിലെ ധമനികളിലെ രക്തത്തിൽ നിന്ന് പ്രതിഫലിക്കുന്നു. ഫോട്ടോ ഡയോഡ് തിരിച്ചുള്ള പ്രകാശത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗം തിരിച്ചറിയുന്നു. വിരലിന് റെ അറ്റത്തുള്ള രക്തത്തിന്റെ അളവിനെ ആശ്രയിച്ചാണ് പ്രതിഫലിക്കുന്ന പ്രകാശത്തിന്റെ തീവ്രത. ഓരോ തവണയും ഹൃദയം മിടിക്കുമ്പോൾ, പ്രതിഫലിക്കുന്ന ഇൻഫ്രാറെഡ് പ്രകാശത്തിന്റെ അളവ് മാറുന്നു, അത് ഫോട്ടോ ഡയോഡുകൾക്ക് കണ്ടെത്താനാകും. ഒരു ഹൈ ഗെയിൻ ആംപ്ലിഫയർ ഉപയോഗിച്ച്, പ്രതിഫലിക്കുന്ന പ്രകാശത്തിന്റെ വ്യാപ്തിയിലെ ഈ ചെറിയ മാറ്റം ഒരു പൾസായി പരിവർത്തനം ചെയ്യാം. |
e35c466be82e1cb669027c587fb4f65a881f0261 | ഈ പ്രബന്ധത്തില് നാം ഒരു ലളിതമായ വയർലെസ് ട്രാൻസ്മിഷൻ സിസ്റ്റം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. സ്റ്റാൻഡേർഡ് സെൻസർ നോഡ് (സിസ്റ്റം ഓൺ മൊഡ്യൂൾ), ഒരു പൊതു സോഫ്റ്റ് വെയർ എന്നിവ സ്ഥാപിക്കുക എന്നതാണ് ഡബ്ല്യുഎസ്പിയുടെ ലക്ഷ്യം. നിർദ്ദിഷ്ട പ്ലാറ്റ്ഫോം ആർക്കിടെക്ചർ (സെൻസർ നോഡ്) വഴക്കവും വ്യത്യസ്ത സുപ്രധാന പാരാമീറ്ററുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനും അയയ്ക്കുന്നതിനും എളുപ്പത്തിൽ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും കഴിയും. വയർലെസ് ആശയവിനിമയ ചാനലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു മാതൃക രൂപീകരിച്ചു. വയർലെസ് ലാൻ (IEEE .802.15.4) നമ്മുടെ പ്രോട്ടോടൈപ്പിലെ (സെൻസർ നോഡ്) ആശയവിനിമയ ചാനലായി ഉപയോഗിച്ചു. ആവശ്യകത സെൻസർ വിവരങ്ങള് (പ്രധാന പാരാമീറ്റര്) വിദൂരമായി കാണാന് കഴിയും, കൂടാതെ ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്നതിനായി പ്രധാന പാരാമീറ്റര് ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും. |
c2c465c332ec57a4430ce5f2093915b4ded497ff | വിർച്വൽ ഒബ്ജക്റ്റുകളിലൂടെ അറിവ് പങ്കുവയ്ക്കാൻ അധ്യാപകർക്ക് കഴിയുന്നതിനാലാണ് മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ വർദ്ധിച്ച യാഥാർത്ഥ്യം കൂടുതലായി പ്രയോഗിക്കുന്നത്. ഈ ഗവേഷണത്തില് ഒരു വെബ് ആപ്ലിക്കേഷന് വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഇത് ഉപയോക്താക്കളുടെ മെഡിക്കൽ അറിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. മൂല്യനിർണ്ണയം രണ്ടു വശങ്ങളില് നടക്കുന്നു. ആദ്യത്തേത്, ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ രചയിതാക്കൾ ഒരു ത്രിമാന മനുഷ്യ ഹൃദയ മൊഡ്യൂളിന്റെ സാധ്യത വിലയിരുത്തുന്നു. ഒരു വിദഗ്ദ്ധന്റെ മേൽനോട്ടത്തിൽ ഒരു അന്വേഷകനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, കോഗ്നിറ്റീവ് വാക്ക് ത്രൂ രീതിയിലൂടെ ഉപയോഗക്ഷമത പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയാണ് വിലയിരുത്തൽ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. മൂന്ന് മെഡിക്കൽ വിദ്യാർത്ഥികളെ (അപരിചിതമായ ഉപയോക്താക്കൾ) വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ മൂന്ന് ടാർഗെറ്റ് ടാസ്ക്കുകൾക്ക് വിളിക്കുന്നു. സാധാരണ ഗതിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങളുടെ വെളിച്ചത്തിലാണ് ടാസ്ക് പൂർത്തീകരണം വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നത്. ത്രിമാന മനുഷ്യഹൃദയത്തിന്റെ വിദ്യാഭ്യാസ പ്രയോജനത്തെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ശ്രമത്തിൽ ആദ്യ വിലയിരുത്തൽ വഴി ആഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ മിസ് ഹിറ്റുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. കോഗ്നിറ്റീവ് വാക്ക് ത്രൂ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ പോയിന്റുകൾ നൽകുന്നു, ഇത് അടുത്ത സോഫ്റ്റ്വെയർ റിലീസിൽ ഉപയോഗക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കും. ഈ പ്രവര് ത്തനം പൈലറ്റിന് മുന് പുള്ള വിലയിരുത്തലാണ്. വിദ്യാർത്ഥികളുടെ എണ്ണത്തിൽ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി സ്റ്റാൻഡേർഡ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓൺലൈൻ അനാട്ടമി കോഴ്സുകൾ പഠിപ്പിക്കുന്നതിൽ സഹായകമാകുന്ന അനുഭവ പഠന രീതികളിൽ ഇത്തരം വിലയിരുത്തലുകൾ പ്രധാനപ്പെട്ടതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. |
d5049a49ab605a6703b0461a330e4dbbcd7307fb | ഈ കത്ത് ഒരു 4 × 4 ബട്ലർ മാട്രിക്സിന്റെ ഒരു പുതിയ ടോപ്പോളജി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് output പോർട്ടുകളിൽ താരതമ്യേന വഴക്കമുള്ള ഘട്ട വ്യത്യാസങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. പരമ്പരാഗത ബട്ലർ മാട്രിക്സിൽ ക്വാഡ്രേറ്റർ കപ്ലറുകൾക്ക് പകരം നിർദ്ദേശിച്ച ബട്ലർ മാട്രിക്സ് സ്വമേധയാ ഘട്ട വ്യത്യാസങ്ങളുള്ള കപ്ലറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രയോഗിച്ച കപ്ലറുകളുടെ ഘട്ട വ്യത്യാസങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിലൂടെ, നിർദ്ദിഷ്ട ബട്ലർ മാട്രിക്സിന്റെ output ട്ട്പുട്ട് പോർട്ടുകൾ തമ്മിലുള്ള ക്രമാനുഗത ഘട്ട വ്യത്യാസങ്ങൾ താരതമ്യേന വഴക്കമുള്ളതായിരിക്കും. രൂപകല് പന എളുപ്പമാക്കുന്നതിനായി പൂര് ത്തിയാക്കിയ രൂപകല് പന സമവാക്യങ്ങള് ഉല് പാദിപ്പിക്കുകയും അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡിസൈൻ ആശയം പരിശോധിക്കുന്നതിനായി, നാല് അദ്വിതീയ പുരോഗമന ഘട്ട വ്യത്യാസങ്ങളുള്ള (-30 °, + 150 °, - 120 °, + 60 °) ഒരു പ്ലാനർ 4 × 4 ബട്ലർ മാട്രിക്സ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രവർത്തന ആവൃത്തിയിൽ, ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് അസന്തുലിതാവസ്ഥ 0.75 dB-ൽ കുറവാണ്, കൂടാതെ ഘട്ടം പൊരുത്തക്കേട് ± 6 ° ഉള്ളിലാണ്. അളക്കപ്പെട്ട റിട്ടേൺ നഷ്ടം 16 dB നേക്കാൾ കൂടുതലാണ്, കൂടാതെ ഒറ്റപ്പെടൽ 18 dB നേക്കാൾ കൂടുതലാണ്. 10 ഡിബി റിട്ടേൺ നഷ്ടം ഉള്ള ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഏകദേശം 15% ആണ്. |
101c14f6a04663a7e2c5965c4e0a2d46cb465a08 | |
4d352696f60eaebf7ef941bb31173ba0a1bb9a41 | |
a16dc6af67ef9746068c63a56a580cb3b2a83e9c | കൈയ്ക്കും ശരീരത്തിനും ഒരു നീളമുള്ള ചലനം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന്, നിരവധി വ്യത്യസ്ത കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ന്യൂറോൺ പോലുള്ള പ്രോസസ്സറുകളുടെ ശൃംഖലകളിൽ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ചില സമാന്തര രീതികൾ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓരോ രീതിയും മൊത്തത്തിലുള്ള ജോലിയുടെ വ്യത്യസ്ത ഭാഗം പരിഹരിക്കുന്നു. ആദ്യം, ആവശ്യമുള്ള ഒരു ട്രാക്ടറി പിന്തുടരാൻ ആവശ്യമായ ടോർക്കുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി വിവരിക്കുന്നു. ഈ രീതി ടേബിൾ ലുക്ക്-അപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ സാമ്പത്തികവും കൂടുതൽ വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമാണ്, കൂടാതെ വളരെ കുറച്ച് തുടർച്ചയായ ഘട്ടങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. പിന്നെ, ആവശ്യമുള്ള ഒരു ട്രാജക്ടറി ഒരു ആന്തരിക പ്രാതിനിധ്യം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു വഴി വിവരിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഒരു വലിയ കൂട്ടം ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് നിയമങ്ങൾ ഒരു "മോഷൻ ബ്ലാക്ക്ബോർഡിൽ" പ്രയോഗിച്ച് ഒരു സമയത്ത് ഒരു കഷണം കാണിക്കുന്നു, ഇത് ട്രാജെക്ടറിയിലെ നിലവിലെ പോയിന്റിലെ ശരീരത്തിന്റെ അവസ്ഥയുടെ സ്റ്റാറ്റിക്, ഡൈനാമിക് പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ശരീരത്തിന്റെ ഭാഗങ്ങളുടെ സ്ഥാനങ്ങളും, ദിശകളും, ചലനങ്ങളും, സംയുക്ത കോണുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലോ ശരീരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സ്വാർത്ഥ കേന്ദ്രീകൃത ചട്ടക്കൂടിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലോ അല്ലാതെ, ഒരൊറ്റ, ത്വരിതപ്പെടുത്താത്ത, ലോകത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള റഫറൻസ് ഫ്രെയിമിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പ്രകടിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ലളിതമാക്കിയിരിക്കുന്നു. |
5ab321e0ea7893dda145331bfb95e102c0b61a5d | ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ഒരു ഹൊറിസോണ്ടറൽ മെൻഡേർഡ് സ്ട്രിപ്പ് (എച്ച്എംഎസ്) ഫീഡ് ടെക്നിക്കാണ് നല്ല ഇംപെഡൻസി പൊരുത്തവും സിംമെട്രിക് ബ്രോഡ്സൈഡ് റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണുകളും നേടുന്നതിന് സിംഗിൾ ഫീഡഡ് ബ്രോഡ്ബാൻഡ് സർക്കുലർ പോളറൈസ്ഡ് സ്റ്റാക്ക് ചെയ്ത പാച്ച് ആന്റിനയ്ക്കായി നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്, ഇത് യൂണിവേഴ്സൽ അൾട്രാ ഹൈ ഫ്രീക്വൻസി (യുഎച്ച്എഫ്) ആർഎഫ്ഐഡി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ (ആർഎഫ്ഐഡി) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. ആന്റിന രണ്ട് കോണുകളുള്ള ട്രങ്കുചെയ്ത പാച്ചുകളും ഒരു എച്ച്എംഎസും ചേർന്നതാണ്, അവയെല്ലാം എഫ്ആർ 4 സബ്സ്ട്രേറ്റുകളുടെ മുകളിലെ ഭാഗത്ത് അച്ചടിച്ചിരിക്കുന്നു. എച്ച്എംഎസിന്റെ ഒരു അറ്റം ഒരു സോണ്ട് ഉപയോഗിച്ച് പ്രധാന പാച്ചുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, അതേസമയം മറ്റേ അറ്റം ഒരു എസ്എംഎ കണക്റ്ററുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. സിമുലേഷന് റെ ഫലങ്ങള് അളവുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും നല്ലൊരു സമന്വയം നേടുകയും ചെയ്യുന്നു. അളവുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ആന്റിനയ്ക്ക് ഏകദേശം 25.8% (758-983 MHz) എന്ന ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് (VSWR <; 1.5) ഉണ്ട്, ഏകദേശം 13.5% (838-959 MHz) എന്ന 3-dB ആക്സിഅൽ റേഷ്യോ (AR) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, 3-dB AR ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിൽ ഏകദേശം 8.6 dBic അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കൂടുതലുള്ള ഒരു നേട്ട നില. അതുകൊണ്ട് 840-955 മെഗാഹെര് സ് പന് പ്ലെ യൂണിവേഴ്സല് യുഎച്ച്എഫ് ആർ എഫ് ഐഡി റീഡറുകള് ക്ക് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ആന്റിന ഒരു നല്ല സ്ഥാനാര് ത്ഥിയാകാം. ഇതിനു പുറമെ, നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിനയുടെ പരാമീറ്ററിക് പഠനവും ഡിസൈൻ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അത്തരം ഒരു ആന്റിന രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും പരിഷ്കരിക്കുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള വിവരങ്ങൾ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് നൽകുന്നതിന് ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഒടുവിൽ, നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിനയെ ആർ.എഫ്.ഐ.ഡി. സിസ്റ്റം ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സാധൂകരിക്കുന്നു. |
65077651b36a63d3ca4184137df348cc8b29776a | വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണ (സിപി) വികിരണം, റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ (ആർഎഫ്ഐഡി) റീഡർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി പുതിയ അസമമായ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള സ്ലോട്ട് മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിനകൾ സ്ലിറ്റുകളുമായി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഏക-ഫീഡ് കോൺഫിഗറേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അസമമായ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള സ്ലോട്ട് ചെയ്ത സ്ക്വയർ മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പാച്ചുകൾ കോംപാക്റ്റ് സർക്കുലർ പോളറൈസ്ഡ് മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ആന്റിനകൾ സാക്ഷാത്കരിക്കാൻ സ്വീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. സിപി റേഡിയേഷനും ചെറിയ ആന്റിന വലുപ്പത്തിനും വേണ്ടി ഡയഗോണൽ ദിശകളിലുടനീളമുള്ള അസമമായ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള സ്ലോട്ടുകൾ സിംമെട്രിക് ആയി ഒരു ചതുരാകൃതിയിലുള്ള മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പാച്ചിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. സ്ലോട്ട് ഏരിയകളിലൂടെ ഡയഗണൽ ദിശകളിലൂടെ ചെറുതായി അസമമായ (അസന്തുലിതമായ) പാച്ച് ഉപയോഗിച്ച് സിപി വികിരണം നേടാൻ കഴിയും. ആന്റിന വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിനായി അസമമായ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള സ്ലോട്ട് ചെയ്ത പാച്ചിന്റെ ഓർത്തോഗണൽ ദിശകളിൽ നാല് സിംമെട്രിക് സ്ലിറ്റുകളും സിംമെട്രിക് ആയി ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. സിപി റേഡിയേഷൻ മാറ്റമില്ലാതെ സൂക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ സ്ലിറ്റ് ദൈർഘ്യം വ്യത്യാസപ്പെടുത്തി ആന്റിനയുടെ പ്രവർത്തന ആവൃത്തി ക്രമീകരിക്കാം. ഒരു RO4003C സബ്സ്ട്രേറ്റിലെ ആന്റിനയ്ക്ക് 17.0 MHz ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഉപയോഗിച്ച് ഏകദേശം 6.0 MHz എന്ന അളന്ന 3-dB ആക്സിഅൽ-റേഷ്യോ (AR) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് കൈവരിക്കുന്നു. 900 MHz ല് ആന്റിനയുടെ ആകെ വലിപ്പം 0.27λo × 0.27λo × 0.0137λo ആണ്. |
6f3ffb1a7b6cb168caeb81a23b68bbf99fdab052 | ഒരു ചെറിയ ബാക്ക്ഫയർ ആന്റിന (എസ്ബിഎ) വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണത്തിനായി ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഒരു അസന്തുലിതമായ ക്രോസ് അപ്പെർച്ചർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ക്രോസ് അപ്പെർച്ചർ രണ്ട് ഓർത്തോഗണൽ എച്ച് ആകൃതിയിലുള്ള സ്ലോട്ടുകൾ ഒരു ജോടി കപ്പാസിറ്റീവ് സ്റ്റബുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ചതാണ്, കൂടാതെ ഒരു ചെറിയ പിൻ ഉപയോഗിച്ച് അസന്തുലിതമായ ഫീഡ് രൂപീകരിക്കുന്ന ഒരൊറ്റ സോണ്ട് ഉപയോഗിച്ച് ഇത് നൽകുന്നു. ക്രോസ്-അപ്പർച്ചർ ആവേശഭരിതമായ എസ്ബിഎയ്ക്ക് 4.2% ആക്സിഅൽ അനുപാതം (ലെസ് 3 ഡിബി) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് നേടാൻ കഴിയുമെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, വോൾട്ടേജ് സ്റ്റാൻഡിംഗ് വേവ് അനുപാതം (വിഎസ്ഡബ്ല്യുആർ) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 6.5% (വിഎസ്ഡബ്ല്യുആർ <1.2) ഉം 14 ഡിബിഐ നേട്ടവും. ആന്റിനയുടെ ഘടന വിവരിച്ചും സിമുലേഷനും പരീക്ഷണഫലങ്ങളും അവതരിപ്പിച്ചു. ഇംപെഡൻസി പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിന്റെയും സർക്കുലർ-പോളറേഷൻ ഉൽപാദനത്തിന്റെയും സംവിധാനങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു |
838b107445e72d903f2217946c73a5d3d1e4344e | ആഗോള സ്ഥാനനിർണ്ണയ ഉപഗ്രഹ (ജിപിഎസ്) പ്രയോഗങ്ങൾക്കായി ഒരു അപ്പെർച്ചർ-കപ്ലഡ് സർക്കുലർ പോളറൈസ്ഡ് ആന്റിനയുടെ രൂപകൽപ്പനയും പരിശോധനയും ഈ പേപ്പർ വിവരിക്കുന്നു. 1575ഉം 1227ഉം മെഗാഹെർട്സ് എന്നീ L1, L2 ആവൃത്തികളിലാണ് ആന്റിന പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഇത് ഡിഫറൻഷ്യൽ ജിപിഎസ് സംവിധാനങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായതിനാൽ പരമാവധി കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു. വൈദ്യുത പ്രകടനം, കുറഞ്ഞ പ്രൊഫൈൽ, ചെലവ് എന്നിവ ഈ ആന്റിനയുടെ പ്രധാന ആവശ്യകതകളായിരുന്നു. ഡിസൈൻ നടപടിക്രമം ചർച്ച ചെയ്യുകയും അളവുകോലുകളുടെ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു നിർമ്മാണ സംവേദനക്ഷമത വിശകലനത്തിന്റെ ഫലങ്ങളും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. |
9639aa5fadb89ea5e8362dad52082745012c90aa | ഡ്യുവൽ ഫീഡഡ് തരം മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് ആന്റിനകളുടെ വൈഡ്ബാൻഡ് സർക്കുലർ പോളറൈസേഷൻ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമായി 90 ഡിഗ്രി ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ബലൂൺ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു പുതിയ 90 ഡിഗ്രി ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ഷിഫ്മാൻ ഫേസ് ഷിഫ്റ്റർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 90 ഡിഗ്രി ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ബാലന് നല്ല ഇംപെഡന് സ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും സന്തുലിതമായ പവർ സ്പ്ലിറ്റിംഗും സ്ഥിരമായ 90 ഡിഗ്രി (പ്ലസ് mn5 ഡിഗ്രി) ഘട്ടം മാറ്റവും ഒരു വിശാലമായ ബാൻഡ്വിഡ്തിൽ (~ 57.5%) നൽകുന്നു. 90 ഡിഗ്രി ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ബാലൺ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സർക്കുലർ പാച്ച് ആന്റിന, അളന്ന ഇംപെഡൻസി ((S11< -10 dB) ഉം ആക്സിയൽ റേഷ്യോ (AR < 3 dB) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് യഥാക്രമം 60.24% ഉം 37.7% ഉം ഇരട്ട എൽ-സോൺഡ് കേസിൽ; ക്വാഡ്രപ്ൽ എൽ-സോൺഡ് കേസിൽ യഥാക്രമം 71.28% ഉം 81.6% ഉം. |
a6a0384d7bf8ddad303034fe691f324734409568 | ഈ പ്രബന്ധം യൂറോപ്യൻ കമ്പനികളിലെ ബിസിനസ് പ്രക്രിയ മാനേജ്മെന്റിന്റെ (ബിപിഎം) ധാരണയും പ്രയോഗവും സംബന്ധിച്ച ഒരു സർവേയുടെയും കേസ് പഠനത്തിന്റെയും കണ്ടെത്തലുകളെക്കുറിച്ച് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലിലൂടെയും വിപണിയുടെ സമ്മർദ്ദങ്ങളോടും, ഉപഭോക്താക്കളുടെ പ്രതീക്ഷകളോടും മെച്ചപ്പെട്ടതും വിശ്വസനീയവുമായ സേവനത്തിനുള്ള പ്രതികരണമായും, മത്സരം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും മത്സരാധിഷ്ഠിത നേട്ടം നേടുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനമായി പ്രക്രിയയുടെ കാഴ്ചപ്പാട് കൂടുതലായി കാണപ്പെടുന്നു. യൂറോപ്യൻ കമ്പനികൾ ബിപിഎമ്മിന് എത്രത്തോളം പ്രാധാന്യം നല്കുന്നു, അത് അവർക്ക് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്, പ്രായോഗികമായി അവർ എന്താണ് ചെയ്തതെന്ന് ഞങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. യൂറോപ്യൻ ഫൌണ്ടേഷൻ ഫോർ ക്വാളിറ്റി മാനേജ്മെന്റിന്റെ (EFQM) അംഗങ്ങളായ സംഘടനകളിലെ ക്വാളിറ്റി ഡയറക്ടർമാരുമായും ബിസിനസ് പ്രോസസ് മാനേജർമാരുമായും നടത്തിയ ഒരു പോസ്റ്റൽ സർവേയും, ബിപിഎം സ്വീകരിക്കുന്നതിൽ നേതാക്കളായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്ന നിരവധി സംഘടനകളിലെ കേസ് പഠനങ്ങളും ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഈ പഠനം ചില രസകരമായ സമീപനങ്ങളെ ഉയർത്തിക്കാട്ടാനും ബിപിഎം വിജയകരമാകുന്നതിന് പ്രധാനപ്പെട്ട സവിശേഷതകൾ വെളിപ്പെടുത്താനും സഹായിച്ചു. ആമുഖം ബിസിനസ് പ്രക്രിയ മാനേജ്മെന്റിന്റെ (ബിപിഎം) ഒരു ബുദ്ധിമുട്ട് അതിന്റെ പദാവലിയാണ്. മാനേജ്മെന്റ് സാഹിത്യത്തിലെ സംഘടനകളെ കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ധാരണയെ സഹായിക്കുന്ന പല വിഷയങ്ങളിലും ഈ പദം കണ്ടെത്താം. ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലും (ഡെമിംഗ്, 1986), മൊത്തം ഗുണനിലവാര മാനേജ്മെന്റിലും (ഓക് ലാന്റ്, 1989), കൃത്യസമയത്ത് (ഹാരിസൺ, 1992) എന്ന ആശയം ഒരു പ്രവർത്തന കാഴ്ചപ്പാടിൽ കാണപ്പെടുന്നു. സിസ്റ്റംസ് ചിന്ത (ജെൻകിൻസ്, 1971; ചെക്ക്ലാൻഡ്, 1981), സൈബർനെറ്റിക്സ് (ബിയർ, 1966) സിസ്റ്റംസ് ഡൈനാമിക്സ് (സെൻജി, 1990) എന്നിവ ഈ പദത്തിന് കൂടുതൽ സമ്പന്നമായ അർത്ഥം നൽകുന്നു. സംഘടനാ സിദ്ധാന്തകാരന്മാരും സാമൂഹികവും സംഘടനാ പ്രക്രിയകളുടെ (Burrell and Morgan, 1979; Monge, 1990) പദങ്ങളിൽ സംസാരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ മുൻഗാമികളുടെ ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ അവലോകനം Peppard and Preece (1995) നൽകിയിട്ടുണ്ട്. മൊത്തം ഗുണനിലവാരമോ ബിസിനസ് മികവ് മാതൃകകളോ മാനേജ്മെന്റൽ ചിന്തയെ അറ്റാച്ച് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ സംഘടനാ ഫലപ്രാപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ശ്രമിക്കുന്ന സമീപകാല സമീപനങ്ങളിൽ നിന്നാണ് നിലവിലെ പഠനത്തിന്റെ കേന്ദ്രീകരണം. ഇവയെല്ലാം പ്രാക്ടീഷണര് നയിക്കപ്പെടുന്നതാണെന്നും അക്കാദമിക് സിദ്ധാന്തത്തില് അധിഷ്ഠിതമല്ലെന്നും പറയപ്പെടുന്നു. യൂറോപ്യൻ ഫൌണ്ടേഷൻ ഫോർ ക്വാളിറ്റി മാനേജ്മെന്റ് (ഇ.എഫ്.ക്യു.എം) മാതൃകയും (ഹേക്സ്, 1995) മാൽക്കോം ബാൾഡിജ് നാഷണൽ ക്വാളിറ്റി അവാർഡ് മാതൃകയും (എം.ബി.എൻ.ക്വ.എ) (ജോർജ്, 1992) ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. ഈ മാതൃകകൾ സംഘടനാ ഫലപ്രാപ്തിയുടെ മൾട്ടി-ഫാക്ടറൽ, മൾട്ടി-കോൺസ്റ്റിറ്റ്യൂഷൻ മാതൃകകളെ പിന്തുണയ്ക്കുമ്പോൾ അവ പ്രധാനമായും ലക്ഷ്യാധിഷ്ഠിതമായി തുടരുന്നു (കാമറൂൺ, 1986). റോയല് മെയിലിലെ ബോബ് ഡാര് ട്ട്, സൈമണ് മാച്ചിന് , ടോണി ഗ്രാന്റ് എന്നിവര് ക്ക് നന്ദി. ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണത്തിന്റെ വിവിധ ഘട്ടങ്ങളില് ഇ.എഫ്.ക്യു.എം, റാങ്ക് ക്സെറോക്സ്, ബ്രിട്ടീഷ് ടെലികോം, ടിഎൻടി, നോര് ട്ടല് എന്നിവരുടെ സഹകരണത്തിനും ഞങ്ങള് നന്ദിയുണ്ട്. D own n o d by S E L C U K U N IV E R SI T Y A t 0 2: 52 0 8 ഫെബ്രുവരി 2 01 5 (P T) യൂറോപ്യൻ ബിസിനസ്സിൽ നിന്നുള്ള പാഠങ്ങൾ 11 ബിസിനസ് പ്രക്രിയയുടെ പുനർനിർമ്മാണം (ഹാമർ, 1990). മൂല്യ ശൃംഖലാ വിശകലനത്തിന്റെ ശക്തമായ പ്രക്രിയാ ലക്ഷ്യത്തിൽ (പോർട്ടർ, 1985) തന്ത്രപരമായ ചിന്തയുടെ സ്വാധീനവും അവയ്ക്ക് ലഭിച്ചിട്ടുണ്ട്. അവ കമ്പനിയുടെ വിഭവാധിഷ്ഠിത വീക്ഷണത്തെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു (ഗ്രാന്റ്, 1991). പ്രവർത്തനങ്ങളെ മറികടക്കുന്ന പ്രക്രിയകൾക്ക് അനുകൂലമായി പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ മൂല്യം പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗം ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ രൂപകൽപ്പനയെ തന്ത്രപരമായ തലത്തിൽ ചോദ്യം ചെയ്യാൻ ഇടയാക്കും (ഗോശൽ, ബാർട്ട്ലെറ്റ്, 1995; ഗാൽബ്രെയ്ത്ത്, 1995). എന്നിരുന്നാലും, എഫ്.എക്.എം.യും എം.ബി.എൻ.ക്യു.എയും ബി.പി.എം. എങ്ങനെ വിന്യസിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് നേരിട്ടുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നില്ല. ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകളെ തിരിച്ചറിയാനും അവയെ പ്രവർത്തനപരമായി, പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനോ ദിശാസൂചനയ്ക്കോ തരംതിരിക്കാനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ പലപ്പോഴും സമീപനങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രവര് ത്തനം പലപ്പോഴും വിവിധ രീതികള് ഉപയോഗിച്ച് കൺസല് ട്ടന്റുമാര് സഹായിക്കുന്നു. പക്ഷേ സാധാരണയായി സംഘടനയുടെ ഏറ്റവും മുകളില് നടക്കുന്ന പ്രക്രിയ മാപ്പിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രക്രിയാ മാതൃക സ്വീകരിക്കുന്നത് കുറഞ്ഞത് മുതിർന്ന മാനേജർമാർക്ക് അനുകൂലമാണെന്നതിന് തെളിവുകളുണ്ട് (ഗാർവിൻ, 1995), എന്നിരുന്നാലും ഇത് സംഘടനകളിലുടനീളം വ്യാപകമായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട അഭിപ്രായമാണോ എന്ന് വ്യക്തമല്ല. ബിപിഎമ്മിലെ നല്ല സമ്പ്രദായങ്ങളുടെ ചില വശങ്ങൾ, കുറഞ്ഞത് ഒരു പ്രവർത്തന തലത്തിൽ (ആർമിസ്റ്റേഡ്, 1996) ചൂണ്ടിക്കാണിക്കാൻ സാധിക്കുമെങ്കിലും, സംഘടനകൾ ഈ ആശയം പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കുന്നുവെന്നും ബിപിഎം സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ എന്താണെന്നും ഞങ്ങൾക്ക് അറിയില്ല. രീതി ബിപിഎമ്മിനെ കുറിച്ചും അത് എങ്ങനെ സംഘടനയുടെ കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിനെ കുറിച്ചും കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതായിരുന്നു ഗവേഷണത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. പ്രക്രിയ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ പ്രയോഗം മാത്രമല്ല, കമ്പനികൾ അവരുടെ മുഴുവൻ സംഘടനയും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമായി ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയയുടെ കാഴ്ചപ്പാട് എങ്ങനെ ഉപയോഗിച്ചുവെന്ന് കണ്ടെത്താൻ ഞങ്ങൾ പ്രത്യേക താൽപ്പര്യമുള്ളവരാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങള് നാം പരിശോധിച്ചു: യൂറോപ്യൻ മാനേജര്മാര് ക്ക് ബിപിഎം എത്രത്തോളം പ്രധാനമാണ്? . യൂറോപ്യൻ സംഘടനകള് തമ്മില് ബിപിഎമ്മിനെക്കുറിച്ച് പൊതുവായ ധാരണയുണ്ടോ? . യൂറോപ്യൻ സംഘടനകൾ എങ്ങനെയാണ് ബിപിഎം പ്രായോഗികമായി നടപ്പാക്കുന്നത്? ഈ ചോദ്യങ്ങള് കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോള് , സംഘടനകള് എങ്ങനെയാണ് ബിപിഎം സങ്കല് പനയില് ഏര് പെടുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ചും അവരുടെ അനുഭവങ്ങള് മറ്റുള്ളവര് ക്ക് തന്ത്രപരമായ രൂപീകരണത്തിലും നടപ്പാക്കലിലും പ്രകാശം നല് കുന്നതിനുമായി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചും വെളിച്ചം വീശാന് ഞങ്ങള് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ പഠനത്തിന്റെ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഈ ലേഖനം ചർച്ച ചെയ്യുകയും പഠിക്കാവുന്ന പാഠങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണത്തില് കേസ് പഠന സാമഗ്രികളുടെ ഒരു സമ്പന്നമായ ഡേറ്റാബാങ്ക് ഞങ്ങള് നിർമ്മിച്ചിട്ടുണ്ട്. ബിപിഎമ്മിനോടുള്ള തങ്ങളുടെ സംഘടനയുടെ സമീപനം വിശദീകരിക്കാന് മുതിര് ന്ന എക്സിക്യൂട്ടീവ് മാനേജ്മെന്റുമാരെ (സാധാരണയായി ക്വാളിറ്റി ഡയറക്ടര് അല്ലെങ്കില് ബിസിനസ് പ്രക്രിയ മാനേജര്) ക്ഷണിച്ചുകൊണ്ട് തുറന്ന അഭിമുഖ ഫോര് മറ്റ് ഉപയോഗിച്ചാണ് കേസ് പഠനങ്ങള് തയ്യാറാക്കിയിരിക്കുന്നത്. അഭിമുഖങ്ങൾ റെക്കോഡ് ചെയ്യുകയും ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. ആശയങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഒരു കോഗ്നിറ്റീവ് മാപ്പ് വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു. ചില കേസുകളില് ഇന്റർവ്യൂവില് നിന്നുള്ള ഡാറ്റയെ, ഇ.എഫ്.ക്യു.എം മാതൃകയുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് ഇന്റര് നല് സ്വയം വിലയിരുത്തലിനായി ഉപയോഗിച്ച വസ്തുക്കളുമായി പൂര് ത്തിയാക്കി. സാധാരണയായി, ബിപിഎം രീതികൾ സ്വീകരിച്ചതായി അറിയപ്പെടുന്നതിനാലാണ് സംഘടനകളെ തിരഞ്ഞെടുത്തത്. റാങ്ക് ക്സെറോക്സ്, നോർട്ടൽ, ബ്രിട്ടീഷ് ടെലികോം, ടിഎൻടി എന്നിവരുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കേസ് പഠനങ്ങളെ ഈ പ്രബന്ധം പ്രത്യേകം പരാമർശിക്കുന്നുണ്ട്. ഇവയെല്ലാം ഏതെങ്കിലും തരത്തിൽ (നേരിട്ടോ, സബ്സിഡിയറികളിലൂടെയോ) യൂറോപ്യൻ ക്വാളിറ്റി അവാർഡുകളുടെ വിജയികളാണ്. സ ് െ ല ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ് ു ു ് ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു ു |
eb448bb53372d14df4113f04fee813307f24d049 | ഈ പ്രബന്ധം രൂപകൽപ്പന പ്രക്രിയയും പരീക്ഷണ പ്രകടനവും വിവരിക്കുന്നു 2.45GHz 10 μW വയർലെസ് എനർജി ഹാർവെസ്റ്റർ (WEH) 1 μW / cm2 ഇൻസിഡന്റ് പവർ ഡെൻസിറ്റിയിൽ പരമാവധി മൊത്തം കാര്യക്ഷമത ≈ 30% ആണ്. വെഹിന് ഒരു ഷാന്റ് ഹൈ സ്പീഡ് റക്റ്റിഫൈയിംഗ് ഡയോഡ് ഒരു മടക്കിയ ഡൈപോളുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു മെറ്റൽ റിഫ്ലക്ടർ റെക്ടേനയുടെ നേട്ടം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു ക്വാർട്ടർ തരംഗദൈർഘ്യ ഡിഫറൻഷ്യൽ ലൈൻ ഒരു ഛോക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു വിഡിഐ ഡബ്ല്യുവിഡിയും ഒരു സ്കൈ വർക്ക്സ് ഗാസ് സ്കോട്ട്കി ഡയോഡും ആന്റിനയുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. അവയുടെ പ്രകടനം താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. |
21c2bd08b2111dcf957567b98e1c8dcad652e3dd | ഘടക വിശകലന സാഹിത്യത്തിൽ ജനസംഖ്യാ ഘടകങ്ങളുമായി അടുത്ത ബന്ധമുള്ളതും മതിയായ സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ ഘടക പരിഹാരങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സാമ്പിൾ വലുപ്പത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ശുപാർശകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ വിഷയത്തെ സംബന്ധിച്ച അടിസ്ഥാനപരമായ ഒരു തെറ്റിദ്ധാരണ, പഠനങ്ങളിലെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സാമ്പിൾ വലുപ്പം, അല്ലെങ്കിൽ സാമ്പിൾ വലുപ്പത്തിന്റെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ അനുപാതം വേരിയബിളുകളുടെ എണ്ണത്തിൽ മാറ്റമില്ലാത്തതാണ് എന്നതാണ്. വാസ്തവത്തില്, ആവശ്യമായ സാമ്പിള് വലിപ്പം ഏതൊരു പഠനത്തിന്റെയും പല വശങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, വേരിയബിളുകളുടെ പൊതുവായ നിലയും ഘടകങ്ങളുടെ അമിത നിർണ്ണയത്തിന്റെ നിലയും ഉൾപ്പെടെ. ഈ പ്രഭാവങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനും അടിസ്ഥാനം നൽകുന്ന ഒരു സിദ്ധാന്തപരവും ഗണിതപരവുമായ ചട്ടക്കൂട് രചയിതാക്കൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കൃത്രിമ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സാമ്പിൾ പഠനത്തിലൂടെ അനുമാനിച്ച ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ഫലങ്ങള് പൊതുവായ ചട്ടങ്ങള് ക്ക് സാധുതയില്ലെന്ന് തെളിയിക്കുകയും ഘടക വിശകലനത്തില് സാമ്പിള് വലിപ്പത്തിന് മാര് ഗനിര് ദേശങ്ങള് രൂപീകരിക്കാന് അടിസ്ഥാനം നല് കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
994c88b567703f76696ff29ca0c5232268d06261 | അടുത്തിടെ ചില പ്രധാന കായിക ഭരണസംഘടനകൾ ഹൈപ്പർ ആൻഡ്രോജെനിസം ഉള്ള സ്ത്രീകൾക്ക് വനിതാ കായിക മത്സരങ്ങളിൽ പങ്കെടുക്കാനുള്ള യോഗ്യതയെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന നയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കിയത് വളരെയധികം ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുകയും ഇപ്പോഴും വിവാദപരമായ വിഷയമാണ്. ഈ ലേഖനം രണ്ട് പ്രധാന വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു: പ്രമുഖ വനിതാ കായികതാരങ്ങളിൽ ഉയർന്ന രക്തത്തിലെ ടി അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന നിലവിലുള്ള ശാസ്ത്രീയ അടിത്തറയും ഈ നയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ധാർമ്മിക യുക്തിയും പരിഗണനകളും. അടുത്തിടെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഡാറ്റ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ജന്മനാ ഉള്ളതും നേടിയതുമായ ഹൈപ്പര് ആൻഡ്രോജനിക് അവസ്ഥകളെക്കുറിച്ചും, സ്ത്രീകളുടെ കായിക ഇനങ്ങളില് ഇവയുടെ വ്യാപനത്തെക്കുറിച്ചും, ഉയര് ന്ന അളവിലുള്ള ആൻഡ്രോജന് മാര് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ അവകാശപ്പെടുന്നു. ക്ലിനിക്കൽ, ബയോളജിക്കൽ ഹൈപ്പർ ആൻഡ്രോജനിസം ഉള്ള സ്ത്രീകളെ നിയന്ത്രിക്കുന്നത് വിമർശനത്തിന് ക്ഷണിക്കുന്നു കാരണം ലൈംഗികതയുടെ ബയോളജിക്കൽ പാരാമീറ്ററുകൾ യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് രണ്ട് വിഭാഗങ്ങളായി വിഭജിച്ചിട്ടില്ല. എന്നിരുന്നാലും, എല്ലാ കായികതാരങ്ങള് ക്കും തുല്യമായ അവസരങ്ങള് ഉറപ്പുനല് കാന് പരമാവധി ശ്രമിക്കാന് കായിക നിയന്ത്രണ സ്ഥാപനങ്ങള് ക്ക് ഉത്തരവാദിത്തമുണ്ട്. കായികരംഗത്തെ ഹൈപ്പര് ആന് ഡ്രോജനിസം സംബന്ധിച്ച നയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ചകളെ മങ്ങിക്കാതിരിക്കാൻ, കായികരംഗത്തെ യോഗ്യതയും ചികിത്സാ ഓപ്ഷനുകളും എപ്പോഴും പ്രത്യേകം പരിഗണിക്കുകയും വിശദീകരിക്കുകയും വേണം, അവ പരസ്പരം പൊരുത്തപ്പെടുകയാണെങ്കിലും. നിലവിലുള്ള നയങ്ങളെ പരിഷ്കരിക്കാനുള്ള ചില നിർദേശങ്ങളും ഈ ലേഖനത്തിൽ നൽകിയിരിക്കുന്നു. |
391d9ef4395cf2f69e7a2f0483d40b6addd95888 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, ട്വിറ്റർ സന്ദേശങ്ങളിലെ (ട്വീറ്റുകൾ) വികാരങ്ങളെ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് ട്വീറ്റുകൾ എങ്ങനെ എഴുതുന്നു എന്നതിന്റെ ചില സവിശേഷതകളും ഈ സന്ദേശങ്ങൾ രചിക്കുന്ന വാക്കുകളുടെ മെറ്റാ വിവരങ്ങളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, ശബ്ദമുയര് ക്കുന്ന ലേബലുകളുടെ ഉറവിടങ്ങളെ പരിശീലന ഡാറ്റയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ശബ്ദമുയര് ന്ന ലേബലുകള് ട്വിറ്റര് ഡാറ്റയിലൂടെ വികാരങ്ങള് കണ്ടെത്തുന്ന ചില വെബ്സൈറ്റുകള് നല് കിയിരുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ, ഞങ്ങളുടെ സവിശേഷതകൾക്ക് ട്വീറ്റുകളുടെ കൂടുതൽ അമൂർത്തമായ പ്രാതിനിധ്യം പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുമെന്നതിനാൽ, ഞങ്ങളുടെ പരിഹാരം മുമ്പത്തേതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാണ്, കൂടാതെ പക്ഷപാതപരവും ശബ്ദരഹിതവുമായ ഡാറ്റയെ സംബന്ധിച്ച് കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റതാണ്, ഈ സവിശേഷതകളാൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയാണ് |
09779ea94f0035c1e5d5cf75f7dfca8c7966a17b | ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ഒരു പ്ലാനർ, കോംപാക്റ്റ്, സിംഗിൾ-സബ്സ്ട്രേറ്റ്, മൾട്ടിബാൻഡ് 2 സെറ്റ് 2 ഘടകങ്ങൾ ഓരോന്നും മൾട്ടിപ്പിൾ-ഇൻപുട്ട്-മൾട്ടിപ്പിൾ-ഔട്ട്പുട്ട് (MIMO) ആന്റിന സംവിധാനം അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. എല് റ്റിഇ ബാന്റ് (698 MHz-813 MHz) പരിരക്ഷിക്കുന്നതിനായി ഒരു ട്യൂൺ ചെയ്യാവുന്ന 2-എലമെന്റ് മെൻഡേർഡ്, മടക്കിയ MIMO ആന്റിനയും 754 MHz-971 MHz, 1.65-1.83 GHz, 2-3.66 GHz എന്നിവ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിനായി ഒരു കോംപാക്റ്റ് 2-എലമെന്റ് മോഡിഫൈഡ് ട്രങ്കഡ് ക്യൂബ് ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ആന്റിനയും MIMO ആന്റിന സിസ്റ്റം ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ആന്റിനയുടെ ഗ്രൌണ്ട് പ്ലെയ്ൻ 0.76-1.92 GHz, 3.0-5.2 GHz എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സെൻസിംഗ് ആന്റിനയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. കോഗ്നിറ്റീവ് റേഡിയോകൾ (സിആർ), ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ആന്റിന പ്ലാറ്റ്ഫോം വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് 0.728-1.08 ജിഗാഹെർട്സ്, 1.64-1.84 ജിഗാഹെർട്സ്, 2.1-3.69 ജിഗാഹെർട്സ്, 5.01-5.55 ജിഗാഹെർട്സ് എന്നിവയിൽ മുകളിലെ ബാൻഡ് ആന്റിനകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. 65 × 120 × 1.56 mm3 അളവിലുള്ള കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ FR-4 സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ (ε <inf> r <inf> = 4.4 tanδ = 0.02) ആന്റിന നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു. |
5b110494639f71fa8354e61af04c0cb5e8bbae70 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, കോഗ്നിറ്റീവ് റേഡിയോ അധിഷ്ഠിത ജാമറുകളുടെ ജാമിംഗ് ശേഷിയും കോഗ്നിറ്റീവ് റേഡിയോ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ (സിആർഎൻ) ജാമിംഗ് വിരുദ്ധ ശേഷിയും ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു, ഒന്നിലധികം സഹകരിക്കാത്ത ജാമറുകളും സ്വതന്ത്ര റേലി ഫ്ലാറ്റ്-ഫേഡിംഗ് പ്രൊപ്പഗേഷനുകളും പരിഗണിച്ചുകൊണ്ട്. സിആർഎൻ ട്രാൻസ്മിഷന്റെ ഒരു മാർകോവ് മോഡൽ ക്രോസ്-ലെയർ വിശകലനത്തിനായി ആന്റി-ജാമിംഗ് പ്രകടനത്തിനായി സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. സ്മാർട്ട് ജാംമിംഗ് ആക്രമണ തന്ത്രം പരിഗണിച്ച് അനലിറ്റിക്കലായി പരിവർത്തന സാധ്യതകൾ ലഭിക്കുന്നു. ശരാശരി വിതരണ ശേഷി സിമുലേഷനിലൂടെ പരിശോധിക്കുന്നു. സിആർഎൻ സ്പെക്ട്രം സെൻസിംഗ്, ചാനൽ സ്വിച്ചിംഗ് നടപടിക്രമങ്ങൾ എന്നിവ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള സ്മാർട്ട് ജാംബിംഗ് ആക്രമണങ്ങൾക്ക് സിആർഎൻ ആശയവിനിമയങ്ങൾ വളരെ എളുപ്പത്തിൽ ബാധിക്കാമെന്ന് ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
b8aae299e926d8e6f547faea4b90619fc6361146 | |
36638aff184754db62547b75bade8fa2076b1b19 | ക്രെഡിറ്റ് സ്കോർകാർഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന രീതിശാസ്ത്രവുമായി നാം യഥാർത്ഥ അഡാബൂസ്റ്റിനെ താരതമ്യം ചെയ്യും: തെളിവുകളുടെ ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ (SWOELR) ന്റെ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഭാരം. റിയൽ അഡാബൂസ്റ്റ് SWOELR-ന് സമാനമാണ്. SWOELR മോഡലുകൾക്ക് ഒരു മാനദണ്ഡമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഇത് നല്ല സ്ഥാനത്താണ്. SWOELR-ന്റെ ശക്തി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ചട്ടക്കൂട് പോലും ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്തേക്കാം. SAS-യില് യഥാര് ത്ഥ അഡാബൂസ്റ്റ് മോഡലുകള് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി ഒരു മാക്രോ നല് കുന്നു. ആമുഖം വിപണനം, വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ, വായ്പാ വിധി നിർണ്ണയം മുതലായവയ്ക്കായി ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ (എഫ്ഐ) നിരവധി മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കണം. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പൊട്ടിത്തെറിച്ചതോടെ മോഡലിംഗ് അടുത്തിടെ ഒരു നവോത്ഥാനത്തിന് വിധേയമായിട്ടുണ്ട് - നൂതനമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് സാങ്കേതികതകളുടെ ലഭ്യത, ഈ സാങ്കേതികതകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ സർവ്വവ്യാപിത്വം, ഈ രീതികൾ സ്വീകരിച്ച കമ്പനികളുടെ നന്നായി പ്രസിദ്ധീകരിച്ച വിജയങ്ങൾ (പാർലോഫ് 2016). ചില ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളിലെ മോഡലിംഗ് വകുപ്പുകൾക്ക് എതിർ ആവശ്യങ്ങളുണ്ട്: എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് നൂതന രീതികളുടെ പ്രശസ്തമായ ചില മൂല്യങ്ങൾ വേണം, അതേസമയം സർക്കാർ റെഗുലേറ്റർമാർ, ആന്തരിക വിന്യാസ ടീമുകൾ, മുൻനിര ജീവനക്കാർ എന്നിവയ്ക്ക് നടപ്പിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും മനസിലാക്കാനും എളുപ്പമുള്ള മോഡലുകൾ വേണം. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം റിയൽ അഡാബൂസ്റ്റ്, ശക്തമായ, എന്നാൽ അവ്യക്തമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികളും സുതാര്യമായ പരമ്പരാഗത രീതികളും തമ്മിലുള്ള ഒരു മധ്യസ്ഥത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികതയെ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. ഉപഭോക്തൃ റിസ്ക് മോഡലിംഗ് എന്നത് ഫിനാൻഷ്യൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടുകൾ പലപ്പോഴും അധികാരവും സുതാര്യതയും തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥ കണ്ടെത്തേണ്ട ഒരു മോഡലിംഗ് മേഖലയാണ്. ഉപഭോക്തൃ റിസ്ക് മോഡലിംഗിൽ ഉപഭോക്താക്കളെ അവരുടെ ക്രെഡിറ്റ് യോഗ്യത (അവർ ഒരു വായ്പ തിരിച്ചടയ്ക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത) അനുസരിച്ച് റാങ്കുചെയ്യുന്നുഃ ആദ്യം കുറ്റകൃത്യ സാധ്യത സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഉപഭോക്തൃ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുകയും തുടർന്ന് അവ ഗണിതപരമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഓരോ ഉപഭോക്താവിനും ഒരു ആപേക്ഷിക റിസ്ക് സ്കോർ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (പൊതുവായ സവിശേഷതകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നുഃ മുൻകാല വായ്പാ കുറ്റകൃത്യങ്ങൾ, ഉയർന്ന ക്രെഡിറ്റ് വിനിയോഗം മുതലായവ). ഉപഭോക്തൃ റിസ്ക് മോഡലുകള് പരമാവധി സുതാര്യമാക്കുന്നതിനായി, പല ഫിനാൻഷ്യല് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടുകളും മോഡലിന്റെ അന്തിമ ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു സ്കോർകാർഡ് രൂപത്തിലായിരിക്കണമെന്ന് ആവശ്യപ്പെടുന്നു (ഒരു ഉദാഹരണം പട്ടികയില് കാണിച്ചിരിക്കുന്നു). ഉപഭോക്തൃ റിസ്ക് മോഡലുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ മാർഗമാണ് ക്രെഡിറ്റ് സ്കോർകാർഡുകൾ, കാരണം അവയുടെ ലാളിത്യവും വായനാക്ഷമതയും മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ ബിസിനസ്സ് വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന എളുപ്പവും (മൽഡോണാഡോ et al. 2013). ഈ വർഷം ഒരു സ്കോർകാർഡ് റിസ്ക് സൂചിപ്പിക്കുന്ന നിരവധി സവിശേഷതകൾ ലിസ്റ്റുചെയ്യുന്നു, ഓരോ സവിശേഷതയും ആ സവിശേഷതയ്ക്കുള്ള മൂല്യ ശ്രേണികൾ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ചെറിയ എണ്ണം ബിന്നുകളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ക്രെഡിറ്റ് വിനിയോഗംഃ 30-80% ക്രെഡിറ്റ് വിനിയോഗ സവിശേഷതയ്ക്കുള്ള ഒരു ബിൻ ആണ്). ഓരോ ബിനിനും ഒരു സ്കോർ പോയിന്റ് ലഭിക്കുന്നു, ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ഒരു മൂല്യം ആ ബിനിലെ റിസ്കിന് ആനുപാതികമാണ് (SAS 2012). ഒരു ഉപഭോക്താവ് ഓരോ സ്വഭാവത്തിനും ഒരു ബിനിൽ മാത്രമേ വീഴുകയുള്ളൂ, അപേക്ഷകന്റെ അവസാന സ്കോർ ഓരോ ബിനിലും നൽകിയിരിക്കുന്ന പോയിന്റുകളുടെ ആകെത്തുകയാണ് (കൂടാതെ ഒരു ഇന്റർസെപ്റ്റ്). ഈ അവസാന സ്കോർ ഉപഭോക്താവിന്റെ അപകടസാധ്യതയുമായി ആനുപാതികമാണ്. സ്കോർകാർഡുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമം തെളിവുകളുടെ ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ (SWOELR) എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഇത് SAS® എന്റർപ്രൈസ് മൈനറിലെ ക്രെഡിറ്റ് സ്കോറിംഗ് ആഡ്-ഓണിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. അഡാബൂസ്റ്റ് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ആണ്, അത് ചെറിയ തീരുമാനങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര നിർമ്മിക്കുന്നു, ഓരോ വൃക്ഷവും മുൻ വൃക്ഷങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെട്ട ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കേസുകൾ പ്രവചിക്കാൻ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു, ഒപ്പം എല്ലാ വൃക്ഷങ്ങളും ഒരൊറ്റ മോഡലിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. നാം അഡാബൂസ്റ്റ് രീതിശാസ്ത്രം ചർച്ച ചെയ്യുകയും റിയൽ അഡാബൂസ്റ്റ് എന്ന വിപുലീകരണം പരിചയപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും. റിയൽ അഡാബൂസ്റ്റ് ശക്തമായ അക്കാദമിക് പീഡിയഗ്രിഡില് നിന്നാണ് വരുന്നത്: അതിന്റെ രചയിതാക്കൾ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ പയനിയർമാരാണ്, കൂടാതെ ഈ രീതിക്ക് 15 വർഷത്തെ തെളിയിക്കപ്പെട്ട അനുഭവസമ്പത്തും സൈദ്ധാന്തിക പിന്തുണയും ഉണ്ട്. പ്രായോഗികമായി പറഞ്ഞാൽ, റയൽ അഡാബൂസ്റ്റിന് വായനാപരമായ ക്രെഡിറ്റ് സ്കോർകാർഡുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും കൂടാതെ വേരിയബിൾ ഇന്ററാക്ഷൻ, അഡാപ്റ്റീവ്, സ്റ്റേജ്-വൈസ് ബിൻഡിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ ആകർഷകമായ സവിശേഷതകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. |
f89ee2c9c67858c00bd87df310994ff3a69de747 | എന്നിരുന്നാലും, ഈ പ്രശ്നത്തിന്, സാധാരണ സമീപനം തികച്ചും അപര്യാപ്തമാണ്, കാരണം θ നെ ന്യായമായ അളവിൽ കൃത്യതയോടെ സമീപിക്കുന്നത് n അമിതമായി വലുതായിരിക്കണമെന്ന് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ശരാശരി n ≈ 2.7014 × 10 എന്ന് സജ്ജീകരിക്കേണ്ടിവരും, I ന്റെ ഒരു പൂജ്യമല്ലാത്ത മൂല്യം മാത്രം ലഭിക്കുന്നതിന്. ഇത് പ്രായോഗികമല്ലെന്നും n ന്റെ വളരെ ചെറിയ മൂല്യം ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്നും വ്യക്തമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, n ന്റെ വളരെ ചെറിയ മൂല്യം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഏതാണ്ട് അനിവാര്യമായും ഒരു എസ്റ്റിമേറ്റ്, θ̂n = 0, ഏകദേശ വിശ്വാസ്യതാ ഇടവേള [L, U ] = [0, 0] എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കും! അതുകൊണ്ട് നിഷ്കളങ്കമായ സമീപനം ഫലപ്രദമല്ല. നാം ഇതുവരെ കോഴ്സിൽ കണ്ടിട്ടുള്ള വാരിയൻസ് കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ നമുക്ക് ശ്രമിക്കാം, പക്ഷേ അവയ്ക്ക് ചെറിയ സഹായം നൽകും, അല്ലെങ്കിൽ എന്തെങ്കിലും നൽകും. |
a5366f4d0e17dce1cdb59ddcd90e806ef8741fbc | |
727a8deb17701dd07f4e74af37b8d2e8cb8cb35b | |
e99f72bc1d61bc7c8acd6af66880d9a815846653 | ഇന്ത്യക്കാരുടെ പ്രധാന വരുമാന സ്രോതസ്സാണ് കൃഷി. ഇന്ത്യയുടെ സമ്പദ് വ്യവസ്ഥയില് കൃഷി വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തിയിട്ടുണ്ട്. മികച്ച വിളവും ഗുണനിലവാരവുമുള്ള വിളകളുടെ വികസനം അത്യാവശ്യമാണ്. കൃഷിക്ക് അനുയോജ്യമായ സാഹചര്യങ്ങളും വിളകളുടെ കിടക്കകളിലെ അനുയോജ്യമായ ഈർപ്പവും ഉല് പാദനത്തിന് പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഒരു അറ്റത്തുനിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ഒഴുകുന്ന പുഴയുടെ പരമ്പരാഗത രീതികളിലൂടെയാണ് ജലസേചനം നടത്തുന്നത്. ഈ വിതരണത്തിന് ശേഷം വ്യത്യസ്ത താപനില നിലനിൽക്കും. ജലസംരക്ഷണ സംവിധാനം പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത ജലസേചന ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്താം ഈ പ്രബന്ധം ജലസംരക്ഷണ സംവിധാനം പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത ജലസംരക്ഷണ സംവിധാനം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ സജ്ജീകരണത്തിനായി, ആർഡ്വിനോ കിറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ സജ്ജീകരണം ക്ലൌഡ് ചട്ടക്കൂടിനോടു ചേര് ന്നു. ഡാറ്റ ശേഖരണം പൂർത്തിയായി. പിന്നെ ഡാറ്റ ക്ലൌഡ് സേവനങ്ങള് ഉപയോഗിച്ച് വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഉചിതമായ ശുപാര് ശകള് നല് കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
e4e9e923be7dba92d431cb70db67719160949053 | |
797f359b211c072a5b754e7a8f48a3b1ecf9b8be | ബോംബുകളും മൈനുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിനും നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും അനുബന്ധമായ ജോലികൾ നിർവഹിക്കാന് കഴിവുള്ള വിവിധതരം റോബോട്ടിക് വാഹനങ്ങള് ക്ക് സ്വയം നിയന്ത്രിത നാവിഗേഷന് സംവിധാനം വികസിപ്പിക്കാന് ഫ്ലോറിഡയിലെ ടൈൻഡല് എഫ്.ബി.യിലെ റൈറ്റ് ലബോറട്ടറി ഫ്ലോറിഡ യൂണിവേഴ്സിറ്റിയുമായി കരാര് ഒപ്പിട്ടു. സ്ഫോടനം നടക്കാത്തതും കുഴിച്ചിട്ടതുമായ ആയുധങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി അടച്ച ലക്ഷ്യസ്ഥാനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുക എന്നതാണ് ഒരു ചുമതല. കൃത്യമായ പാത പിന്തുടരൽ ഈ ജോലിയുടെ പ്രധാന ഘടകമാണ്. നൂറുകണക്കിന് ഏക്കറുകളാണ് നിലവിൽ സർവേയിംഗ് ആവശ്യമായിരിക്കുന്നത്. സൈറ്റുകൾ സാധാരണയായി പ്രദേശങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു, ഓരോ ദൌത്യത്തിനും 4.5 മണിക്കൂർ വരെ എടുക്കാം. ഈ സൈറ്റുകൾ സാധാരണയായി സമാന്തരമായി നിരകളായി നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. പാത പിന്തുടരുന്നതിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, നിരകൾ തമ്മിലുള്ള ദൂരം നിലത്തു തുളച്ചുകയറുന്ന സെൻസറുകളുടെ കണ്ടെത്തൽ വീതിയിലേക്ക് വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഓരോ ദൌത്യത്തിനും സർവേ ചെയ്ത വിസ്തീർണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കും. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു ഹൈ ലെവൽ പിഐഡിയും ഒരു ശുദ്ധമായ പിന്തുടരൽ സ്റ്റിയറിംഗ് കൺട്രോളറും വിലയിരുത്തുന്നു. ഓരോ കൺട്രോളറുകളുടെയും ആവശ്യമായ സവിശേഷതകൾ നിലനിർത്തുന്നതിനായി കൺട്രോളറുകളെ ഒരു ഭാരമുള്ള പരിഹാരമായി സംയോജിപ്പിച്ചു. ഈ തന്ത്രം സിമുലേഷനിലൂടെ തെളിയിക്കപ്പെടുകയും നാവിഗേഷൻ ടെസ്റ്റ് വെഹിക്കിളില് (എന് ടി വി) നടപ്പാക്കുകയും ചെയ്തു. വിവിധതരം വളവുകളുള്ള ഒരു പരീക്ഷണ പാതയില് , 1.34 mI വേഗതയില് , ശരാശരി ലാറ്ററല് നിയന്ത്രണ പിശക് 2 സെന്റീമീറ്റര് ആയിരുന്നു. |
0dd6795ae207ae4bc455c9ac938c3eebd84897c8 | കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഭാഷാശാസ്ത്രത്തിലെ 64,000 ഡോളർ വിലയുള്ള ചോദ്യം ഇതാണ്: "സംഖ്യാപരമായ പ്രകൃതിഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിനെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാൻ ഞാൻ എന്താണ് വായിക്കേണ്ടത്?" ഈ ചോദ്യം എനിക്ക് വീണ്ടും വീണ്ടും ചോദിക്കപ്പെട്ടു, ഓരോ തവണയും ഞാൻ അടിസ്ഥാനപരമായി ഒരേ ഉത്തരം നൽകി: ഈ വിഷയത്തെ നേരിട്ട് അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന ഒരു വാചകവും ഇല്ല, ഒരു നല്ല പ്രോബബിലിറ്റി-തീരിയ പാഠപുസ്തകവും ഒരു നല്ല ഇൻഫർമേഷൻ-തീരിയ പാഠപുസ്തകവും കണ്ടെത്തുക, ആ പാഠങ്ങൾ ഒരു കൂട്ടം കോൺഫറൻസ് പേപ്പറുകളും ജേണൽ ലേഖനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പൂരിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും നല്ലത്. ഈ മറുപടി എന്നെ നിരാശപ്പെടുത്തിയിരുന്നുവെന്നത് മനസിലാക്കിയ എനിക്ക് ആ വിഷയം നേരിട്ട് ചർച്ച ചെയ്യുന്ന ഒരു പുസ്തകം ഒടുവിൽ ആരെങ്കിലും എഴുതി എന്നറിഞ്ഞതിൽ സന്തോഷം തോന്നി. എന്നിരുന്നാലും, യൂജിൻ ചാർനിയാക്കിന്റെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ലാംഗ്വേജ് ലേണിംഗ് വായിച്ചതിനുശേഷം, ഈ പുസ്തകത്തിന് വളരുന്ന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ എൻഎൽപി മേഖലയിൽ ഉണ്ടാകാനിടയുള്ള സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ച് എനിക്ക് വളരെ സമ്മിശ്ര വികാരങ്ങളുണ്ട്. എൻ എൽ പി (ചാപ്റ്റർ 1) ന്റെ ക്ലാസിക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സമീപനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ഹ്രസ്വ വിവരണത്തോടെയാണ് പുസ്തകം ആരംഭിക്കുന്നത്, അതിൽ മോർഫോളജി, സിന്റാക്സ്, സെമാന്റിക്സ്, പ്രാഗ്മാറ്റിക്സ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് പ്രോബബിലിറ്റി തിയറിയും ഇൻഫർമേഷൻ തിയറിയും (അധ്യായം 2) ഉപയോഗിച്ച് ചില നിർവചനങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, തുടർന്ന് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർകോവ് മോഡലുകളും (അധ്യായം 3-4) പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് കോൺടെക്സ്റ്റ് ഫ്രീ ഗ്രാമറുകളും (അധ്യായം 5-6) അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഭാഷാ പഠനത്തിലെ ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്ന ഏതാനും അധ്യായങ്ങളോടെയാണ് പുസ്തകം അവസാനിക്കുന്നത്. അവയിൽ വ്യാകരണ ഇൻഡക്ഷൻ (അധ്യായം 7), വാക്യഘടനാപരമായ അവ്യക്തത (അധ്യായം 8), വാക്കുകളുടെ കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ (അധ്യായം 9), വാക്കുകളുടെ അർത്ഥവൽക്കരണം (അധ്യായം 10) എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പുസ്തകം NLP ലെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള രസകരമായ ഒരു ചർച്ചയായി വർത്തിക്കുന്നു. നന്നായി എഴുതിയിരിക്കുന്നു, രസകരമാണ്, പരിമിതമായ ഗണിത പശ്ചാത്തലമുള്ള വായനക്കാരന് ഇത് വളരെ എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാണ്. ഈ മേഖലയിലേക്ക് വായനക്കാരനെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഇത് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ NLP വിഷയങ്ങളുടെ നല്ലൊരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർകോവ് മാതൃകകളുടെ മുന്നോട്ടുള്ള പിന്നോട്ടുള്ള അൽഗോരിതം, സാദ്ധ്യതാ സന്ദർഭരഹിതമായ വ്യാകരണങ്ങളുടെ അകത്തുള്ള പുറം അൽഗോരിതം എന്നിവയുടെ വിവരണം അവബോധജന്യവും പിന്തുടരാൻ എളുപ്പവുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഗവേഷണ മേഖലയിലേക്ക് പ്രവേശിക്കാൻ താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരാൾക്ക് ഒരു വിഭവമായി, ഈ പുസ്തകം അതിന്റെ രചയിതാവിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണ്. ഈ ലക്ഷ്യങ്ങള് ആമുഖത്തില് വ്യക്തമായി പറഞ്ഞിരിക്കുന്നു: |
82bcb524a2036676bfa4ebd3324fe76013dced54 | ഡേറ്റാബേസിലെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുടെ സ്വകാര്യത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനായി ഒരു കൃത്യമായ ഗണിതശാസ്ത്ര നിയന്ത്രണമാണ് ഡിഫറൻഷ്യൽ സ്വകാര്യത. സ്വകാര്യത ഉറപ്പു നല് കുന്നതും ഉറപ്പു നല് കാത്തതും എന്തൊക്കെയാണെന്ന് അവബോധത്തോടെ മനസ്സിലാക്കണം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റാബേസിലെ ഒരു എൻട്രി ഒഴികെ മറ്റെല്ലാ എൻട്രികളും അറിയുന്ന ശക്തനായ ഒരു എതിരാളിയെ അവസാനത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ നിഗമനം ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് നിർവചനം തടയുന്നു. ഈ ശക്തമായ എതിരാളി അനുമാനം അവഗണിക്കപ്പെടാം, അതിന്റെ ഫലമായി ഡിഫറൻഷ്യൽ സ്വകാര്യതയുടെ സ്വകാര്യതാ ഗ്യാരണ്ടിയുടെ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനം ഉണ്ടാകുന്നു. ഇവിടെ നാം സ്വകാര്യതയുടെ ഒരു തുല്യമായ നിർവചനം നൽകുന്നു. പരസ്പര വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യത്യസ്ത സ്വകാര്യതയുടെ ചില സൂക്ഷ്മതകളെ വ്യക്തമാക്കുന്നു. പരസ്പര വിവരങ്ങളുടെ വ്യത്യാസ സ്വകാര്യത അതിന്റെ ശക്തിയിൽ ε- വ്യത്യാസ സ്വകാര്യതയും (ε,δ) - വ്യത്യാസ സ്വകാര്യതയും തമ്മിലാണ്. മുൻകാല കൃതികളിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമായി, നിരുപാധികമായ പരസ്പര വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഡിഫറൻഷ്യൽ സ്വകാര്യത അടിസ്ഥാനപരമായി നിബന്ധനകളുള്ള പരസ്പര വിവരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഡാറ്റാബേസ് വിതരണത്തിൽ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ. പരസ്പരമുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ സങ്കൽപ്പപരമായ ഗുണം, ഡിഫറൻഷ്യൽ സ്വകാര്യതയുടെ ലളിതവും അവബോധജന്യവുമായ നിർവചനം നൽകുന്നതിനപ്പുറം, അതിന്റെ ഗുണങ്ങൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നു എന്നതാണ്. പരസ്പര വിവര ബദലിനായി ഡിഫറൻഷ്യൽ സ്വകാര്യതയുടെ നിരവധി പ്രോപ്പർട്ടികൾ എളുപ്പത്തിൽ പരിശോധിക്കപ്പെടുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് കോമ്പോസിഷൻ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ. |
2c075293886b601570024b638956828b4fbc6a24 | കഴിഞ്ഞ ഏതാനും വർഷങ്ങളായി ആക്സിലറേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സമാന്തര കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരസ്യ ഗവേഷണ ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. പ്രത്യേകിച്ചും, പൊതുവായ ആവശ്യകതയ്ക്കായി ജിപിയു ഉപയോഗിക്കുന്നത് സമയമെടുക്കൽ, ചെലവ്, പവർ, മറ്റ് അളവുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി വിജയഗാഥകൾ കൊണ്ടുവന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആക്സിലറേറ്റർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ സിപിയുകളുടെ പങ്ക് ഗണ്യമായി കുറച്ചിട്ടുണ്ട്. സിപിയു വികസിക്കുകയും അനുയോജ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റിസോഴ്സുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, കമ്പ്യൂട്ടേഷനിൽ സിപിയുകളും ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഇതിനെ നാം ഹൈബ്രിഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് മോഡൽ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. സത്യത്തില് , ഇന്നത്തെ മിക്ക കമ്പ്യൂട്ടര് സംവിധാനങ്ങളും ഒരു പരിധിവരെ വൈവിധ്യമുള്ളവയാണ്, അതുകൊണ്ട് അത്തരമൊരു മാതൃക തികച്ചും സ്വാഭാവികമാണ്. ലീയുടെയും കൂട്ടാളികളുടെയും അടുത്തിടെയുള്ള ഒരു പ്രബന്ധത്തിന്റെ അവകാശവാദത്തെ നാം വീണ്ടും വിലയിരുത്തുന്നു. (ഐ.എസ്.സി.എ 20 10) എന്നായിരുന്നു. ലീയും മറ്റുള്ളവരും ഉന്നയിച്ച ശരിയായ ചോദ്യം ഇതാണ് എന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു. (ISCA 2010) ഒരു സിപിയു + ജിപിയു പ്ലാറ്റ്ഫോം എങ്ങനെ കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നത്, ഒരു സിപിയു അല്ലെങ്കിൽ ജിപിയു മാത്രമായി ഉപയോഗിക്കണമോ എന്നതിന് പകരം. അതിനായി, ഡേറ്റാബേസുകള് , ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, സ്പാര് സ്, മാട്രിക്സ് കേർണലുകൾ, ഗ്രാഫുകള് എന്നിവയില് നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ 13 പ്രവര് ത്തനങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഞങ്ങള് പരീക്ഷിച്ചു. രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഹൈബ്രിഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുമായി ഞങ്ങൾ പരീക്ഷണം നടത്തി: ഒന്ന് 6 സിറസ് ഇന്റൽ ഐ 7-980 എക്സ് സിപിയുവും എൻവിഡിയ ടെസ്ല ടി 10 ജിപിയുവും, മറ്റൊന്ന് എൻവിഡിയ ജിടി 520 ജിപിയുവും ഉള്ള ഇന്റൽ ഇ 7400 ഡ്യുവൽ കോർ സിപി യു. ഈ രണ്ട് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലും, സിപിയു അല്ലെങ്കിൽ ജിപിയു മാത്രം പരിഹാരങ്ങളേക്കാൾ നല്ല പരസ്യ പ്രയോജനം ഹൈബ്രിഡ് പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഈ രണ്ട് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലും, ഞങ്ങളുടെ പരിഹാരങ്ങൾ ശരാശരി 90% റിസോഴ്സ് കാര്യക്ഷമതയുള്ളവയാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഹൈബ്രിഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഗവേഷണ സ്കെയിലിലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ മാത്രമല്ല, വലിയ തോതിലുള്ള ഉപയോക്തൃ സമൂഹത്തിന് കാര്യമായ പ്രകടന നേട്ടങ്ങളും വിഭവ കാര്യക്ഷമതയും നൽകുന്ന കൂടുതൽ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള സ്കെയിലിലുള്ള yst ms-കളിലും വളരെയധികം നേട്ടങ്ങൾ നൽകുമെന്ന് ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനം സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
4ad35158e11f8def2ba3c389df526f5664ab5d65 | |
58a34752553d41133f807ee37a6796c5193233f2 | ആശയവിനിമയ ശൃംഖലകളുടെ അമിത ഉപയോഗം, ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിന്റെ വളര് ച്ച, പ്രധാനപ്പെട്ടതും രഹസ്യവുമായ വിവരങ്ങള് ക്ക് അപകടസാധ്യത കൂടുതലായിത്തീരുന്നു. ആക്രമണ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ആക്രമണകാരികളുടെ എണ്ണവും വൻതോതിൽ വർധിച്ചുവരികയാണ്. ഇന്റർനെറ്റിന് ഏറ്റവും വലിയ ഭീഷണിയാണ് നുഴഞ്ഞുകയറ്റം. സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ വലിയ പ്രശ്നമായിരുന്നതിനാൽ, കുറഞ്ഞ കൃത്യത, ഉയർന്ന തെറ്റായ അലാറം നിരക്ക്, സമയം ചെലവഴിക്കൽ തുടങ്ങിയ നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനത്തിന്റെ പരിമിതികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും സമീപനങ്ങളും അവതരിപ്പിച്ചു. കെ-മീഡിയൻ ക്ലസ്റ്ററിംഗും സീക്വൻഷ്യൽ മിനിമൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (എസ്എംഒ) വർഗ്ഗീകരണവും സംയോജിപ്പിച്ച് നെറ്റ്വർക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തലിനായി ഒരു ഹൈബ്രിഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതി ഈ പേപ്പർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു ഹൈബ്രിഡ് സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് അലാറം നിരക്ക് കുറയ്ക്കുന്നതിനും തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് അലാറം നിരക്ക് കുറയ്ക്കുന്നതിനും, കണ്ടെത്തൽ നിരക്ക് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും പൂജ്യം ദിന ആക്രമണകാരികളെ കണ്ടെത്തുന്നതിനും. എൻഎസ്എല്-കെഡിഡി ഡേറ്റാ സെറ്റ് ആണ് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യയില് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നത്. തുടർച്ചയായ മിനിമം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഈ വർഗ്ഗീകരണം നടത്തിയത്. ഹൈബ്രിഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കിന് പരിശീലനവും പരിശോധനയും നടത്തിയ ശേഷം, ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ടെക്നിക്കിന് (കെ-മെയിന് + എസ്എംഒ) പോസിറ്റീവ് ഡിറ്റക്ഷന് നിരക്ക് (94.48%) നേടാനും തെറ്റായ അലാറം നിരക്ക് (1.2%) ആയി കുറയ്ക്കാനും (97.3695%) കൃത്യത നേടാനും സാധിച്ചു എന്നാണ്. |
8711a402d3b4e9133884116e5aaf6931c86ae46b | |
e2cf35d4235896ab823baf1a3801b67af2203cde | ഇന്റർനെറ്റിലെ സ്വതന്ത്രമായ ടെക്സ്റ്റുകളുടെ വലിയ അളവ് കാരണം ചോദ്യോത്തര സംവിധാനത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നതിന്റെ കൃത്യത ഇപ്പോൾ അത്യാവശ്യമാണ്. ഉയർന്ന കൃത്യത കൈവരിക്കാനുള്ള ശ്രമത്തിൽ, കേസ് വ്യാകരണ സിദ്ധാന്തം പിന്തുണയ്ക്കുന്നതും വെർബ്നെറ്റ് ഫ്രെയിമുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതുമായ ഒരു ചോദ്യോത്തര സംവിധാനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ചോദ്യത്തിൽ നിന്ന് സിന്റാക്റ്റിക്, തീമാറ്റിക്, സെമാന്റിക് വിവരങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്ത് സെമാന്റിക് തലത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടാത്ത വാക്യങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും ഉത്തര വാക്യത്തിൽ നിന്ന് ഉത്തരം ഛുങ്ക് (ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയുന്ന ഒരു വാചകം അല്ലെങ്കിൽ വാക്ക്) എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സംശയാസ്പദമായ ക്രിയാ ചട്ടക്കൂടുകളും സ്ഥാനാർത്ഥി വാക്യങ്ങളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ VerbNet പ്രയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ വാക്യഘടനാപരവും തീമാറ്റിക് വിവരങ്ങളും അതുപോലെ തന്നെ അർത്ഥപരമായ വിവരങ്ങളും നേടാനാകും. നമ്മുടെ ചോദ്യോത്തര സംവിധാനം പ്രത്യേകിച്ചും ഫാക്റ്റോയ്ഡ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നല് കുന്നതിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പരീക്ഷണങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ സമീപനത്തിന് അർത്ഥപരമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത വാക്യങ്ങള് ഫലപ്രദമായി ഫില് ട്ടര് ചെയ്യാന് കഴിയുമെന്നും അതിനാല് ശരിയായ ഉത്തരങ്ങള് ഫല പട്ടികയില് കൂടുതല് ഉയര് ന്നതായിരിക്കുമെന്നും ആണ്. |
2ede6a685ad9b58f2090b01ce1e3f86e42aeda7e | റോബോട്ടിക് ചലന കഴിവുകൾ യാന്ത്രികമായി നേടുന്നതിനുള്ള ശക്തവും വഴക്കമുള്ളതുമായ ചട്ടക്കൂട് റിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, റിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നതിന്, ടാസ്ക്-പ്രസക്തമായ ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ കോൺഫിഗറേഷൻ ഉൾപ്പെടെ, സംസ്ഥാനത്തിന്റെ വിശദമായ ഒരു പ്രാതിനിധ്യം ആവശ്യമാണ്. ക്യാമറ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നും നേരിട്ട് ഒരു സംസ്ഥാന പ്രാതിനിധ്യം പഠിച്ചുകൊണ്ട് സ്റ്റേറ്റ് സ്പേസ് നിർമ്മാണം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ രീതി ഒരു ആഴത്തിലുള്ള സ്പേഷ്യൽ ഓട്ടോ എൻകോഡർ ഉപയോഗിക്കുന്നു നിലവിലെ ടാസ്ക്കിനായി പരിസ്ഥിതിയെ വിവരിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഫീച്ചർ പോയിന്റുകൾ സ്വന്തമാക്കാൻ, വസ്തുക്കളുടെ സ്ഥാനങ്ങൾ പോലുള്ളവ, തുടർന്ന് പ്രാദേശിക ലീനിയർ മോഡലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കാര്യക്ഷമമായ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന രീതി ഉപയോഗിച്ച് ഈ ഫീച്ചർ പോയിന്റുകളുമായി ഒരു ചലന വൈദഗ്ദ്ധ്യം പഠിക്കുന്നു. ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന കൺട്രോളർ പഠിച്ച സവിശേഷത പോയിന്റുകളോട് തുടർച്ചയായി പ്രതികരിക്കുന്നു, ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് നിയന്ത്രണത്തിലൂടെ ലോകത്തിലെ വസ്തുക്കളെ ചലനാത്മകമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ റോബോട്ടിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു പിആർ 2 റോബോട്ടിനെ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങളുടെ രീതി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സ്വതന്ത്രമായി നിൽക്കുന്ന കളിപ്പാട്ട ബ്ലോക്ക് തള്ളുന്നതും, ഒരു സ്പാറ്റൂൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ബാഗ് അരി എടുക്കുന്നതും, വിവിധ സ്ഥാനങ്ങളിൽ ഒരു കൊളുത്തിൽ കയർ തൂക്കിയിടുന്നതും പോലുള്ള ജോലികൾ. ഓരോ ജോലിയിലും, നമ്മുടെ രീതി യാന്ത്രികമായി പഠിക്കുന്നു, ജോലിയ്ക്ക് പ്രസക്തമായ വസ്തുക്കളെ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും റോബോട്ടിന്റെ കൈകൊണ്ട് അവയുടെ ക്രമീകരണം കൈകാര്യം ചെയ്യാനും. |
36a5f8e1c3ad330d321ccf5b9943c1f5fe23de74 | പഠന സിദ്ധാന്തത്തിന്റെയും പ്രബോധന രൂപകൽപ്പനയുടെയും മേഖലകൾ ശാസ്ത്രീയ വിപ്ലവത്തിന്റെ നടുവിലാണ്, അതിൽ അവയുടെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ ദാർശനിക അടിത്തറകൾ ഒരു നിർമ്മാണവാദ അര് ത്ഥശാസ്ത്രത്താൽ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ ലേഖനം ഒരു നിർമ്മാണവാദ അര് ഥശാസ്ത്രത്തിന്റെ അനുമാനങ്ങളെ വിവരിക്കുന്നു, അവയെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ അനുമാനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് വിദൂര പഠനത്തെ നിർമ്മാണപരമായ പഠനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രബോധന സംവിധാനങ്ങളെ വിവരിക്കുന്നു. വിദൂര പഠന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ പരിമിതികൾ നേരിട്ടുള്ള നേരിട്ടുള്ള പ്രബോധനത്തെ പരിപൂര് ണ്ണമാക്കുന്നതിനോ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനോ ഉള്ള ശ്രമത്തിൽ, സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെയുള്ള വിദൂര പഠനം പലപ്പോഴും മുഖാമുഖ ക്ലാസ് മുറികളിൽ പഠനം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ഫലപ്രദമല്ലാത്ത രീതികളെ ആവർത്തിച്ചിട്ടുണ്ട് (ടൂറോഫ് 1995). വളരെ പലപ്പോഴും, ഇന്ററാക്റ്റീവ് സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വിദൂര സ്ഥലങ്ങളിലെ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഒറ്റവരി പ്രഭാഷണങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഏത് തരത്തിലുള്ള ക്ലാസ്റൂമിലും ഏറ്റവും മൂല്യവത്തായ പ്രവർത്തനം വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും ഇടപഴകാനും ഒരു പണ്ഡിതരുടെയും പ്രാക്ടീഷണർമാരുടെയും സമൂഹത്തെ കെട്ടിപ്പടുക്കാനും അതിന്റെ ഭാഗമാകാനുമുള്ള അവസരമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു (സെൽഫും എയ്ലോലയും 1989; ബേറ്റ്സ് 1990; സീറ്റൺ 1993; നാലി 1995). ഒരു വിദ്യാര് ത്ഥിക്ക് പുതിയ അറിവും നൈപുണ്യവും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും, അനുമാനങ്ങളും വിശ്വാസങ്ങളും വിമര് ശിക്കുകയും, ജ്ഞാനത്തിനും വ്യക്തിപരമായ സമഗ്രവികസനത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള ഉത്തേജകവും സഹകരണപരവുമായ അന്വേഷണത്തില് ഏര് പ്പെടാനും കഴിയുന്നത് നല്ല പഠനാനുഭവമാണ് (Eastmond and Ziegahn 1995, 59). അധ്യാപക കേന്ദ്രീകൃത പ്രഭാഷണങ്ങളും പ്രകടനങ്ങളും പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യുന്നതിനു പകരം വിദൂര വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ ഈ "നല്ല പഠന അനുഭവങ്ങൾ" ഒരു "വിപുലീകൃത ക്ലാസ്റൂം മോഡലിൽ" സുഗമമാക്കണം (ബർജ് ആൻഡ് റോബർട്ട്സ് 1993). ഈ ലക്ഷ്യത്തിനു മുന്നിലുള്ള പ്രധാന തടസ്സം പല അധ്യാപകരും വിദ്യാഭ്യാസ രൂപകൽപ്പകരും പരമ്പരാഗത പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് വിദൂര വിദ്യാഭ്യാസത്തിലേക്ക് വരുന്നതാണ്, അവരുമായി ഉപദേശിക്കുന്നതും പഠിക്കുന്നതും സംബന്ധിച്ച സിദ്ധാന്തങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ല, സാങ്കേതിക വിദ്യയിലോ മറ്റേതെങ്കിലും ഇടനിലക്കാരനായ പ്രബോധനത്തിലോ നന്നായി വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നില്ല (Schieman, Taere, and McLaren 1992). |
5978ca8e9fdf4b900b72871a0c1e6de28294dd08 | |
0c7b67dcf86af3eb2ca4c19a713ce615e17343ab | ഈ മേഖലയിലെ ആദ്യകാല പ്രബന്ധങ്ങളുടെ നാമവസ്തുവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഞങ്ങൾ ഒരു കൂട്ടം പദങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതും കൃത്യവുമാണ്. കൂടുതൽ വ്യക്തമായി, അജ്ഞാതത്വം, ലിങ്കുചെയ്യാനാവാത്തത്, നിരീക്ഷിക്കാനാവാത്തത്, വ്യാജനാമം (വ്യാജനാമങ്ങളും ഡിജിറ്റൽ വ്യാജനാമങ്ങളും അവയുടെ സവിശേഷതകളും) എന്നിവ ഞങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു. ഈ പദങ്ങളുടെ ഉപയോഗം ഈ മേഖലയിലെ പുരോഗതിക്ക് സഹായകമാകുമെന്നാണ് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത്. ഓരോ ഗവേഷകനും സ്വന്തം ഭാഷയിൽ നിന്ന് പുതിയത് കണ്ടെത്തുന്നത് ഒഴിവാക്കും. തീർച്ചയായും, ഓരോ പേപ്പറിനും അധിക പദാവലി ആവശ്യമായി വരും, അത് ഇവിടെ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന പദങ്ങളിലേക്ക് സ്ഥിരമായി ചേർക്കാം. |
af5a56f7d392e7c0c720f8600a5a278d132114ca | 74 സംഭാവനകളുടെ വർഗ്ഗീകരണവും വിശകലനവും അടിസ്ഥാനമാക്കി പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യുന്ന പ്രോജക്ട് മാനേജ്മെന്റ് (ആർപിഎം) സാഹിത്യത്തിന്റെ ഘടനാപരമായ അവലോകനത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ ഈ ധീരമായ പുതിയ ലോകത്തെക്കുറിച്ച് വിമർശനാത്മകമായി പരിശോധിക്കുന്നു. വിശകലനത്തിലൂടെ, മൊത്തം 6 പ്രധാന വിഭാഗങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നുഃ സന്ദർഭവൽക്കരണം, സാമൂഹികവും രാഷ്ട്രീയവുമായ വശങ്ങൾ, പ്രായോഗികതയെക്കുറിച്ച് പുനർവിചിന്തനം, സങ്കീർണ്ണതയും അനിശ്ചിതത്വവും, പദ്ധതികളുടെ ആക്ച്വലിറ്റി, വിശാലമായ ആശയവിനിമയം. ഈ വിഭാഗങ്ങള് പദ്ധതി മാനേജ്മെന്റിനെ സംബന്ധിച്ച വിവിധ കാഴ്ചപ്പാടുകളുള്ള വിവിധ സംഭാവനകള് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ആദ്യകാല ആർപിഎം സാഹിത്യം 1980 കളിലേക്കാണ്, ഭൂരിഭാഗവും 2006 മുതൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു, ഗവേഷണ സ്ട്രീം ഇപ്പോഴും സജീവമാണെന്ന് തോന്നുന്നു. ഈ പുതിയ ലോകത്തെ വിമർശനാത്മകമായി നോക്കിയാൽ, RPM കൂടുതൽ വ്യാപകമായി അംഗീകരിക്കപ്പെടാനുള്ള വെല്ലുവിളി ഉയരുന്നു. © 2014 എല് സെവിര് ലിമിറ്റഡ് എപിഎം, ഐപിഎംഎ എന്നിവയുടെ സംഭാവന. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
3000e77ed7282d9fb27216f3e862a3769119d89e | ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വഴക്കവും ഉയർന്ന പ്രകടനവും ഓപ്പറേറ്റർമാർക്ക് ഉയർന്ന ചെലവ് കാര്യക്ഷമതയും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, മിക്ക ക്ലൌഡ് സ facilities കര്യങ്ങളും വളരെ കുറഞ്ഞ ഉപയോഗത്തിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, ഇത് ചെലവ് ഫലപ്രാപ്തിക്കും ഭാവിയിലെ സ്കേലബിളിറ്റിക്കും ദോഷം ചെയ്യും. ക്വാസര് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു ക്ലസ്റ്റര് മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റം, അത് റിസോഴ്സ് വിനിയോഗം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അതേസമയം സ്ഥിരമായി ഉയര് ന്ന പ്രയോഗ പ്രകടനം നല് കുകയും ചെയ്യുന്നു. ക്വാസര് മൂന്നു രീതികള് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒന്നാമതായി, ഇത് വിഭവ സംവരണത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല, ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സങ്കീർണ്ണമായ കോഡ്ബേസുകളുടെ വർക്ക്ലോഡ് ഡൈനാമിക്സും ഫിസിക്കൽ റിസോഴ്സ് ആവശ്യകതകളും മനസിലാകാത്തതിനാൽ അവ ഉപയോഗശൂന്യതയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. പകരം, ഓരോ വർക്ക്ലോഡിനും ഉപയോക്താക്കൾ പ്രകടന നിയന്ത്രണങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു, ഏത് സമയത്തും ഈ നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനുള്ള ശരിയായ വിഭവങ്ങൾ ക്വാസർ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, ക്വാസർ വർക്ക്ലോഡിനും ഡേറ്റാസെറ്റിനും വേണ്ടിയുള്ള റിസോഴ്സുകളുടെ അളവ് (സ്കേലിംഗ്-ഔട്ട്, സ്കേലിംഗ്-അപ്പ്), റിസോഴ്സുകളുടെ തരം, പ്രകടനത്തിലെ ഇടപെടൽ എന്നിവയുടെ ആഘാതം വേഗത്തിലും കൃത്യമായും നിർണ്ണയിക്കാൻ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മൂന്നാമതായി, വർക്ക്ലോഡുകൾ ലഭ്യമായ വിഭവങ്ങളിൽ പായ്ക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ മാർഗ്ഗത്തിനായി വിഭവങ്ങളുടെ വിഹിതവും നിയോഗവും സംയുക്തമായി നടപ്പിലാക്കാൻ ഇത് വർക്ക് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഫലങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്വാസര് പ്രവര് ത്തന പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുകയും ആവശ്യമുള്ളപ്പോള് വിഭവ വിഹിതവും അസ്സൈന് മെന്റുവും ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വിതരണ വിശകലന ചട്ടക്കൂടുകളുടെയും കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി, സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ സേവനങ്ങളുടെയും സംയോജനം ഉൾപ്പെടെ നിരവധി വർക്ക്ലോഡ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾ ക്വാസറിനെ വിലയിരുത്തുന്നു, ഒരു ലോക്കൽ ക്ലസ്റ്ററിലും സമർപ്പിത ഇസി 2 സെർവറുകളുടെ ക്ലസ്റ്ററിലും. സ്ഥിരമായ അവസ്ഥയിൽ, 200 സെർവറുകളുള്ള EC2 ക്ലസ്റ്ററിൽ ക്വാസർ 47% റിസോഴ്സ് ഉപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, അതേസമയം എല്ലാത്തരം വർക്ക്ലോഡുകൾക്കും പ്രകടന നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നു. |
1c667ca4a83b3db5f7b8bbf8d8ee6e5c2da5c3b9 | |
1a2c6843b9e781f2f77e875f3d073ab686f6fae3 | ഹെറ്ററോജെനസ് ഡാറ്റാബേസുകളുള്ള വിതരണ ജിയോസ്പേഷ്യൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ഡാറ്റാ സംയോജനത്തിനുള്ള ഒരു ഓൺടോളജി നയിക്കുന്ന സമീപനം ഡൊമെയ്നെ വിവരിക്കുന്ന ആഗോള ഓൺടോളജിയുടെ ആശയങ്ങളുടെ വിന്യാസത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, വിതരണ ഡാറ്റാബേസുകളിലെ ഡാറ്റയെ വിവരിക്കുന്ന ഓൺടോളജികളുടെ ആശയങ്ങൾ. ആഗോള ഓന്റോളജിയും ഓരോ വിതരണ ഓന്റോളജിയും തമ്മിലുള്ള വിന്യാസം സ്ഥാപിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ആശയങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വിവിധതരം മാപ്പിംഗുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്ന കരാറുകൾ ഉരുത്തിരിഞ്ഞിരിക്കുന്നു. ഈ രീതിയിൽ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഒരൊറ്റ അന്വേഷണം ഉപയോഗിച്ച് നൂറുകണക്കിന് ജിയോസ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ അന്വേഷണം നടത്താൻ കഴിയും. നമ്മുടെ സമീപനം ഉപയോഗിച്ച്, പുതിയ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിലേക്കും, പുതിയ പ്രദേശങ്ങളിലേക്കും എളുപ്പത്തിൽ അന്വേഷണം വ്യാപിപ്പിക്കാം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഞങ്ങൾ അഗ്രിമെന്റ് മേക്കർ വിവരിക്കുന്നു, ഓൺടോളജികൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണം, നിരവധി മാപ്പിംഗ് ലെയറുകളെ ദൃശ്യപരമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, സ്വപ്രേരിതമായി സൃഷ്ടിച്ച മാപ്പിംഗുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഒടുവിൽ കരാറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. 2007 എല് സെവിഎര് ലിമിറ്റഡ് എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
8d69c06d48b618a090dd19185aea7a13def894a5 | |
664a2c6bff5fb2708f30a116745fad9470ef317a | പ്രധാന ഘടക വിശകലനം (പിസിഎ) ഒരു ജനപ്രിയ അളവുകോൽ കുറയ്ക്കൽ അൽഗോരിതം ആണ്. എന്നിരുന്നാലും, പ്രധാന ഘടകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി യഥാർത്ഥ സവിശേഷതകളിൽ ഏതാണ് പ്രധാനമെന്ന് വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് എളുപ്പമല്ല. ഒരു L1 റെഗുലറൈസർ ചേർത്ത് PCA സ്പാർസിഫൈ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ സമീപകാല രീതികൾ വ്യാഖ്യാനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, നാം ഒരു സാധ്യതാ രൂപീകരണം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സാധ്യതാ ബേസിയൻ ഫോർമുലേഷനായി അപൂർവ പിസിഎ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, യാന്ത്രിക മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കലിന്റെ ഗുണം ഞങ്ങൾ നേടുന്നു. സ്പാർസിഫിക്കേഷൻ നേടുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത മുൻഗാമികൾ പരിശോധിക്കുന്നുഃ (1) ലാപ്ലേഷ്യൻ വിതരണത്തിന് തുല്യമായ രണ്ട് ലെവൽ ശ്രേണി മുൻഗാമിയും തൽഫലമായി ഒരു എൽ 1 റെഗുലറൈസേഷനും, (2) വിപരീത-ഗൌഷ്യൻ മുൻഗാമിയും, (3) ജെഫ്രിസ് മുൻഗാമിയും. ഈ മോഡലുകളെല്ലാം പഠിക്കുന്നത് വ്യതിയാന അനുമാനത്തിലൂടെയാണ്. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നത് നമ്മുടെ അപൂർവ്വമായ സാധ്യതാ മാതൃക ഫലമായി അപൂർവ്വമായ പിസിഎ പരിഹാരമാണ് ലഭിച്ചതെന്ന്. |
afde48d14d4b6783b6aef376a1bb4a47ffccc071 | മാനസിക സമ്മർദ്ദത്തിന്റെ ഫിസിയോളജിക്കൽ സവിശേഷതകൾ അളക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനം ഡ്രൈവിംഗ് ടാസ്ക് സമയത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഡ്രൈവർമാരുടെ ചർമ്മത്തിന്റെ ചാലകത, ശ്വസനം, പേശികളുടെ പ്രവർത്തനം, ഹൃദയ പ്രവർത്തനം എന്നിവ അളക്കുന്ന സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് രണ്ട് പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആദ്യ സംവിധാനം 200 ഹെർട്സ് നിരക്കിൽ രണ്ട് ഫാസ്റ്റ് ചാനലുകളും 20 ഹെർട്സ് നിരക്കിൽ ആറ് അധിക ചാനലുകളും ഉപയോഗിക്കാം. സിഗ്നലുകളെ തത്സമയം പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു ധരിക്കാവുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒരു ഡിജിറ്റൽ ക്യാമറയും ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഡ്രൈവറുടെ മുഖഭാവത്തിന്റെ ചിത്രങ്ങൾ ഓരോ മിനിറ്റിലും ഒരിക്കൽ പകർത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തെ സംവിധാനം ഒരു കാറിലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് സെക്കന്റിൽ 1984 സാമ്പിളുകൾ എട്ട് ചാനലുകളിൽ ശേഖരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനം ഡ്രൈവറുടെ മുഖഭാവവും റോഡിലെ അവസ്ഥയും നിരന്തരം പകർത്താൻ ഒന്നിലധികം വീഡിയോ ക്യാമറകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തുടർന്ന് വീഡിയോ ക്വാഡ് സ്പ്ലിറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഫിസിയോളജിക്കൽ സിഗ്നലുകളുമായി ഡാറ്റ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു. ചർമ്മത്തിന്റെ ചാലകത, പേശികളുടെ പ്രവർത്തനം, പൾസ്, ശ്വസനരീതി എന്നിവയുടെ അളവ് ഉൾപ്പെടെ ഡ്രൈവിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയിലെ ശാരീരിക സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ ചർച്ചചെയ്യുന്നു. ഡ്രൈവിംഗ് സാഹചര്യങ്ങളോടുള്ള പ്രതികരണങ്ങളെ വേർതിരിച്ച് കാണാനും സമാനമായ ഡ്രൈവിംഗ് സാഹചര്യങ്ങളോടുള്ള വ്യക്തിഗത പ്രതികരണം ഓരോ ദിവസവും വ്യത്യാസപ്പെടാനും എങ്ങനെ സഹായിക്കുമെന്ന് പ്രാരംഭ പഠനങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
0853c2a59d44fe97e0d21f89d80fa2f5a220e3b9 | പരമ്പരാഗത മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ് പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിന് വേണ്ടി ലളിതമായ പ്രവചനങ്ങൾ മാത്രമേ പുറപ്പെടുവിക്കുന്നുള്ളൂ, അതിന് അനുബന്ധമായ വിശ്വാസ്യത മൂല്യങ്ങളില്ല. ഓരോ പ്രവചനവും എത്രത്തോളം ശരിയായിരിക്കുമെന്നതിന്റെ സൂചനയാണ് ആത്മവിശ്വാസ മൂല്യങ്ങൾ. ഒരു സെറ്റിലെ എല്ലാ ഉദാഹരണങ്ങൾക്കും 99% അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കൂടുതലുള്ള വിശ്വാസ്യത, ആ സെറ്റിലെ തെറ്റായ പ്രവചനങ്ങളുടെ ശതമാനം 1% കവിയുകയില്ല എന്നാണ്. ഓരോ പ്രവചനവും എത്രത്തോളം സത്യമാണെന്ന് അറിയുന്നത്, അത് എത്രത്തോളം വിശ്വസിക്കാവുന്നതാണെന്ന് വിലയിരുത്താൻ നമ്മെ സഹായിക്കുന്നു. ഈ കാരണത്താൽ, ചിലതരം ആത്മവിശ്വാസ മൂല്യങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രവചനങ്ങൾ മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയത്തിനോ സാമ്പത്തിക വിശകലനത്തിനോ ഉപയോഗിക്കുന്നതുപോലുള്ള അപകടസാധ്യതയുള്ള പല ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും വളരെ അഭികാമ്യമാണ്. മനുഷ്യ-കമ്പ്യൂട്ടർ ഇടപെടൽ ആവശ്യമുള്ള ഏത് ആപ്ലിക്കേഷനും അത്തരം വിവരങ്ങൾ പ്രയോജനകരമാണ്, കാരണം ഓരോ പ്രവചനവും എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യണമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ വിശ്വാസ്യത മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഫിൽട്ടറിംഗ് സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കാം, അങ്ങനെ ഒരു നിശ്ചിത വിശ്വാസ്യതയുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ മാത്രമേ കണക്കിലെടുക്കുകയുള്ളൂ, ബാക്കിയുള്ളവ ഉപേക്ഷിക്കുകയോ വിധിന്യായത്തിനായി മനുഷ്യന് കൈമാറുകയോ ചെയ്യാം. ചിലതരം ആത്മവിശ്വാസ മൂല്യങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ രണ്ട് പ്രധാന മേഖലകളുണ്ട്; ബേസിയൻ ചട്ടക്കൂട്, ഒരുപക്ഷേ ഏകദേശം ശരിയായ പഠനത്തിന്റെ സിദ്ധാന്തം (പിഎസി സിദ്ധാന്തം). വ്യക്തിഗത പ്രവചനങ്ങൾക്ക് അവരുടെ ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ സാധ്യതാ അളവുകൾ നൽകുന്ന അൽഗോരിതം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് പലപ്പോഴും ബേസിയൻ ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, ഒരു നിശ്ചിത അൽഗോരിതം ചില വിശ്വാസ്യത നില 1 - δ നെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം പിശകിന്റെ സാധ്യതയുടെ മുകളിലെ പരിധി നിർമ്മിക്കാൻ PAC സിദ്ധാന്തം ഉപയോഗിക്കാം. ഈ രണ്ടു സമീപനങ്ങളിലും ചില പോരായ്മകളുണ്ട്. ബേസിയൻ ചട്ടക്കൂട് പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്ന വിതരണത്തെക്കുറിച്ച് മുൻകൂട്ടി അറിവ് ഉണ്ടായിരിക്കണം. ശരിയായ മുൻകൂർ അറിയുമ്പോൾ, ബേസിയൻ രീതികൾ മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ നൽകുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്ക് ആവശ്യമായ അറിവ് ലഭ്യമല്ലാത്തതിനാൽ, ഒരു മുൻകൂട്ടി തിരഞ്ഞെടുത്ത മുൻകൂട്ടി ഉണ്ടെന്ന് ഒരാൾ കരുതണം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, മുൻകൂട്ടി അനുമാനിക്കപ്പെട്ടത് തെറ്റാണെങ്കിൽ, ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന വിശ്വാസ്യതാ നിലകളും തെറ്റായിരിക്കാം; ഉദാഹരണത്തിന് 95% വിശ്വാസ്യതാ നിലയ്ക്കുള്ള പ്രവചന മേഖലകളുടെ output ട്ട്പുട്ടിൽ 95% ൽ താഴെ കേസുകളിൽ യഥാർത്ഥ ലേബൽ അടങ്ങിയിരിക്കാം. ഇത് ഒരു വലിയ പരാജയമാണ്, കാരണം പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന പിശകുകളുടെ ശതമാനം ആത്മവിശ്വാസ നിലവാരത്തിൽ നിന്ന് പരിമിതപ്പെടുത്തുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ബേസിയൻ രീതികൾ എത്രമാത്രം തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണെന്ന് ഒരു പരീക്ഷണാത്മക പ്രകടനം അവരുടെ അനുമാനങ്ങൾ ലംഘിക്കുമ്പോൾ കണ്ടെത്താനാകും (മെല്ലുയിഷ് തുടങ്ങിയവർ, 2001). |
1ff107c3230c51ae3cc8e0f14dced3eaebea9a8e | ഒരു എൻക്രിപ്ഷൻ കീ പരസ്യമായി വെളിപ്പെടുത്തുന്നത് അതനുസരിച്ച് അതാത് ഡീക്രിപ്ഷൻ കീ വെളിപ്പെടുത്തുന്നില്ല എന്ന പുതിയ സ്വഭാവമുള്ള ഒരു എൻക്രിപ്ഷൻ രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് രണ്ടു പ്രധാനപ്പെട്ട ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു: (1) സന്ദേശം കൈമാറാൻ കൊറിയറുകളോ മറ്റ് സുരക്ഷിതമായ മാർഗങ്ങളോ ആവശ്യമില്ല, കാരണം ഉദ്ദേശിച്ച സ്വീകർത്താവ് പരസ്യമായി വെളിപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു എൻക്രിപ്ഷൻ കീ ഉപയോഗിച്ച് സന്ദേശം എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാം. സന്ദേശം ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാൻ അവനു മാത്രമേ കഴിയൂ, കാരണം അതിനുള്ള ഡീക്രിപ്റ്റിംഗ് കീ അവനു മാത്രമേ അറിയൂ. (2) സ്വകാര്യമായി സൂക്ഷിക്കുന്ന ഡീക്രിപ്ഷൻ കീ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സന്ദേശം സൈനഡ് ചെയ്യാം. ആർക്കും ഈ ഒപ്പ് പരിശോധിക്കാം. അതനുസരിച്ച് പരസ്യമായി വെളിപ്പെടുത്തിയ എൻക്രിപ്ഷൻ കീ ഉപയോഗിച്ച്. ഒപ്പ് വ്യാജമാക്കാനാവില്ല, ഒപ്പിട്ടവന് പിന്നീട് തന്റെ ഒപ്പിന്റെ സാധുത നിഷേധിക്കാനാവില്ല. ഇലക്ട്രോണിക് മെയിലിലും ഇലക്ട്രോണിക് ഫണ്ട് ട്രാൻസ്ഫർ സംവിധാനത്തിലും ഇതിന് വ്യക്തമായ പ്രയോഗങ്ങളുണ്ട്. ഒരു സന്ദേശം ഒരു സംഖ്യ M ആയി പ്രതിനിധീകരിച്ച്, M നെ ഒരു പൊതുവായി വ്യക്തമാക്കിയ പവർ e ലേക്ക് ഉയർത്തുകയും, തുടർന്ന് രണ്ട് വലിയ രഹസ്യ പ്രൈമർ നമ്പറുകളുടെ പൊതുവായി വ്യക്തമാക്കിയ ഉൽപ്പന്നം, n, കൊണ്ട് ഫലത്തെ വിഭജിക്കുമ്പോൾ ബാക്കി എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡീക്രിപ്ഷൻ സമാനമാണ്; വ്യത്യസ്തമായ, രഹസ്യ, പവർ d മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ, അവിടെ e * d 1 ((mod (p - 1) * (q - 1)). പ്രസിദ്ധീകരിച്ച n എന്ന ദ്വിഭജകത്തിന്റെ ഘടകങ്ങളുടെ എണ്ണത്തിലെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ് ഈ സംവിധാനത്തിന്റെ സുരക്ഷയ്ക്ക് കാരണം. |
d21f261bf5a9d7333337031a3fa206eaf0c6082c | |
6665e03447f989c9bdb3432d93e89b516b9d18a7 | |
90a6f53bf0eb10fe53f908419c9ac644b16d6065 | |
f67acaa10ad4a0eb7130cd1f0b953478056f32af | ആദ്യത്തെ € വിലയും £, $ വിലകളും പ്രാദേശിക വാറ്റ് ബാധകമായ ശുദ്ധ വിലകളാണ്. * കൊണ്ട് സൂചിപ്പിച്ച വിലകളിൽ പുസ്തകങ്ങളുടെ വാറ്റ് ഉൾപ്പെടുന്നു; ജർമ്മനിയിൽ € ((D) 7% ഉം ഓസ്ട്രിയയിൽ € ((A) 10% ഉം ഉൾപ്പെടുന്നു. ** എന്ന ചിഹ്നമുള്ള വിലയില് ഇലക്ട്രോണിക് ഉത്പന്നങ്ങള് ക്ക് വാറ്റ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു; ജര് മനിയില് 19%, ഓസ്ട്രിയയില് 20% എല്ലാ വിലകളും ഗതാഗത ചാർജുകൾ ഒഴികെ. വിലകളും മറ്റു വിശദാംശങ്ങളും മുൻകൂട്ടി അറിയിക്കാതെ തന്നെ മാറ്റത്തിന് വിധേയമാണ്. എല്ലാ തെറ്റുകളും ഒഴിവാക്കലുകളും ഒഴിവാക്കിയിരിക്കുന്നു. സിലിക്കൺ-ജെർമനിയം സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ 77 ജിഗാഹെർട്സ് വാഹന റഡാറുകൾക്കായുള്ള കിസിംഗർ മില്ലിമീറ്റർ-വേവ് റിസീവർ ആശയങ്ങൾ |
97a18d0c88d72bac9fbdfe9d19485ac37175177b | വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണവും (സിപി) വലുപ്പവും കുറച്ച മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിനയുടെ രൂപകൽപ്പന വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഒരു ജോലിയാണ്. ഇവിടെ അത്തരമൊരു ആന്റിന നിർദ്ദേശിക്കുകയും പരീക്ഷണാത്മകമായി പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പച്ചയുടെ നാലു കോണുകളിലും മെൻഡറിംഗ് ടെക്നിക്കും ഷോർട്ട്കേസിംഗ് പിണുകളും ഒരുമിച്ച് വിന്യസിക്കുന്നത് പിസി നേടുന്നതിനൊപ്പം ബാക്ക് റേഡിയേഷനും കുറയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ ആന്റിനയുടെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നു. കൂടാതെ ഇത് പാച്ചിന് ഇൻഡക്റ്റീവ്, കപ്പാസിറ്റീവ് ലോഡിംഗ് ഇഫക്റ്റ് നൽകുകയും അത് പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ആവൃത്തി നിയന്ത്രിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ചതുരാകൃതി, U- ആകൃതി, മെൻഡറിംഗ് തുടങ്ങിയ വിവിധ ഷോർട്ട് സ്ട്രിപ്പ് ഘടനകളുമായി ഒരു പഠനം നടക്കുന്നു. ഹൈഫ്രോഫൈറ്റ് സ്കെയിലിൽ സിമുലേഷനുകൾ നടത്തി, സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ വിവിധ ഘടനകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു. മെൻഡറിംഗ് ടെക്നിക് മറ്റ് രണ്ട് രീതികളേക്കാൾ മികച്ച വലുപ്പ കുറവ് നൽകുന്നുവെന്ന് കണ്ടെത്തി, കാരണം ഏറ്റവും ശക്തമായ നിലവിലെ ശക്തികൾ മെൻഡറിംഗ് ഷോർട്ട് സ്ട്രിപ്പുകളിൽ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, മെൻഡറിംഗ് ടെക്നിക് മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ ഉയർന്ന മുൻ-പിന്നിലെ അനുപാതം നൽകുന്നു. |
70ca66188f98537ba9e38d87ee2e5c594ef4196d | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു പുതിയ ആവൃത്തി മോഡുലേറ്റ് ചെയ്ത തുടർച്ചയായ തരംഗ റഡാർ ആശയം വിവരിക്കുന്നു, അവിടെ നോൺ-യൂണിഫോം സ്പാർസ് ആന്റിന അറേകൾ, മൾട്ടിപ്പിൾ-ഇൻപുട്ട് മൾട്ടിപ്പിൾ-ഔട്ട്പുട്ട് ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ നിർദ്ദിഷ്ട സിസ്റ്റത്തിന്റെ കോണീയ മിഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധാരണ ഉല് പാദന രീതികളുപയോഗിച്ച് പ്രായോഗികമായി സാധ്യമാകുന്നത് തെളിയിക്കുന്നതിനായി, ഒരു നോവൽ നാല് ചാനൽ സിംഗിൾ ചിപ്പ് റഡാർ ട്രാൻസ്സിവർ ഉപയോഗിച്ച് ഡിഫറൻഷ്യൽ പാച്ച് ആന്റിന ശ്രേണികളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് സെൻസർ ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് ആർഎഫ് സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ നിർമ്മിച്ചു. കൂടാതെ, അതിന്റെ പ്രായോഗിക പ്രയോഗം തെളിയിക്കുന്നതിനായി, ഘടനാപരമായ സംവിധാനം യഥാർഥ ലോക അളവെടുപ്പ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ അവതരിപ്പിച്ച കാര്യക്ഷമമായ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുമായി ചേർന്ന് പരീക്ഷിച്ചു. |
8da84ea04a289d06d314be75898d9aa96cdf7b55 | മൂറിന്റെ നിയമത്തിന്റെ തുടർച്ചയായ പുരോഗതി, ഒരേ സമയം ഒന്നിലധികം ഘട്ട കേന്ദ്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒന്നിലധികം കോഡുചെയ്ത തരംഗരൂപങ്ങൾ കൈമാറുകയും സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന റഡാർ സംവിധാനങ്ങളുടെ വികസനം സാധ്യമാക്കി, മുമ്പ് ലഭ്യമല്ലാത്ത രീതികളിൽ അവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും. ഈ മൾട്ടിപ്പിൾ-ഇൻപുട്ട് മൾട്ടിപ്പിൾ-ഔട്ട്പുട്ട് (MIMO) റഡാർ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിനായി ലഭ്യമായ സിഗ്നലുകൾ, അയയ്ക്കുന്നതും സ്വീകരിക്കുന്നതുമായ അപ്പെർച്ചർ ഫേസ് സെന്ററുകളുടെ കൺവോൾവേഷന് അനുയോജ്യമായ സ്പേഷ്യൽ സാമ്പിളുകളായി ദൃശ്യമാകുന്നു. പ്രേഷണം ചെയ്യാനും സ്വീകരിക്കാനും ഉള്ള ചാനൽ, ലക്ഷ്യവും സംഭവബഹുലമായ ചിതറിക്കലും, ചിതറിക്കലും അളക്കാനുള്ള കഴിവ് ഈ സാമ്പിളുകൾക്ക് ഉണ്ട്. ഈ സിഗ്നലുകള് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുകയും സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യാം. സ്വീകരിച്ച ഡാറ്റയെ അനുയോജ്യമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ട്രാൻസ്മിറ്റ് ബീം രൂപത്തെ അനുയോജ്യമായി നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന്റെ ഫലമാണ്, കൂടാതെ സ്പേഷ്യൽ വ്യാപ്തി മെച്ചപ്പെട്ട ട്രാക്ക്-ഇൻ-സ്കാൻ കൃത്യത നൽകുന്നു. മെച്ചപ്പെട്ട നിരീക്ഷണ റഡാർ പ്രകടനത്തിന് പിന്നിലെ സിദ്ധാന്തത്തെ ഈ പ്രബന്ധം വിവരിക്കുന്നു. പരീക്ഷണാത്മക മിമോ റഡാറുകളിൽ നിന്നുള്ള അളവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
df168c45654bf1d62b8e066e68be5ba1450a976a | ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ഫ്ളാനർ ഫ്രീക്വൻസി മോഡുലേറ്റഡ് കൺട്യൂം വേവ് (എഫ്എംസിഡബ്ല്യു) മൾട്ടിപ്പിൾ-ഇൻപുട്ട് മൾട്ടിപ്പിൾ-ഔട്ട്പുട്ട് (എംഐഎംഒ) അറേകളുടെ രൂപകൽപ്പനയ്ക്കുള്ള രീതികൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, സമയ-വിഭജന മൾട്ടിപ്പിൾ-ആക്സസ് (ടിഡിഎംഎ) സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നീക്കുന്നതിലെ പ്രശ്നത്തിന് പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു. ടാർഗെറ്റ് ചലനത്തിന്റെയും പ്രവർത്തനത്തിന്റെയും പരിധികളുടെയും സ്വാധീനം നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, അതിന്റെ ഫലങ്ങൾ നഷ്ടപരിഹാരമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് അറേ രൂപകൽപ്പനയിലും സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗിലും പ്രത്യേക ശ്രദ്ധ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. അറേ ഡിസൈൻ ടെക്നിക്കുകളും, നടപ്പാക്കൽ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഉദാഹരണങ്ങളും, അളക്കൽ ഫലങ്ങളും ഈ ലേഖനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. |
1cd8ee3bfead2964a3e4cc375123bb594949aa0b | ഈ പേപ്പർ ഒരു പുതിയ അൽഗോരിതം ചട്ടക്കൂട്, പ്രവചകൻ-വെരിഫയർ പരിശീലനം, പരിശോധിക്കാവുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അതായത്, ചില ഇൻപുട്ട്-ഔട്ട്പുട്ട് പ്രോപ്പർട്ടികൾ തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്ന നെറ്റ്വർക്കുകൾ. ഒരേ സമയം രണ്ട് നെറ്റ് വർക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാന ആശയം: ഒരു പ്രവചന നെറ്റ് വർക്ക്, അത് കൈയ്യിലുള്ള ചുമതല നിർവഹിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, നൽകിയ ഇൻപുട്ടുകൾക്ക് ലേബലുകൾ പ്രവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒരു പ്രവചന നെറ്റ് വർക്ക് പരിശോധിക്കുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾ എത്ര നന്നായി പാലിക്കുന്നുവെന്നതിന്റെ ഒരു പരിധി കണക്കാക്കുന്നു. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാ ഫിറ്റിംഗ് നഷ്ടത്തിന്റെയും സ്വത്തിന്റെ പരമാവധി ലംഘനത്തെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു പദത്തിന്റെയും ഭാരം കൂട്ടിച്ചേർത്ത സംയോജനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് രണ്ട് നെറ്റ്വർക്കുകളും ഒരേസമയം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത്, മുൻകൂട്ടി പ്രവചിക്കുന്ന-പരിശോധിക്കുന്ന ആർക്കിടെക്ചറിന് നെറ്റ്വർക്കുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയുക മാത്രമല്ല, ഏറ്റവും പുതിയതും പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചതുമായ കരുത്തുറ്റത നേടാൻ കഴിയും. |
7a2fc025463d03b17a1d0fa4941b00db3ce71f26 | സ്വയം ശ്രദ്ധിക്കുന്ന ന്യൂറൽ മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ മോഡലുകളുടെ ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡൊമെയ്ൻ അഡാപ്റ്റേഷന് വേണ്ടിയുള്ള രീതികൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഗ്രൂപ്പ് ലാസോ റെഗുലറൈസേഷൻ വഴി പഠന സമയത്ത് ഓഫ്സെറ്റ് ടെൻസറുകളുടെ കൂട്ടത്തിൽ ഘടനാപരമായ അപൂർണ്ണത പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ പരിഭാഷാ ഗുണനിലവാരത്തിൽ കുറഞ്ഞതോ കുറവോ കുറവുണ്ടാകാതെ അനുരൂപീകരണ സമയത്ത് മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെ വലിയൊരു ഭാഗം മരവിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതികതയെ നാം വിലയിരുത്തുന്നത് ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും ഭാഷാ ജോഡികളിലും ബാച്ച്, ഇൻക്രിമെന്റൽ അഡാപ്റ്റേഷനുകൾക്ക് വേണ്ടിയാണ്. നമ്മുടെ സിസ്റ്റം ആർക്കിടെക്ചർ - ഏറ്റവും പുതിയ സ്വയം ശ്രദ്ധിക്കുന്ന മോഡലിനെ കോംപാക്ട് ഡൊമെയ്ൻ അഡാപ്റ്റേഷനുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് - ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള വ്യക്തിഗത മെഷീൻ വിവർത്തനം നൽകുന്നു, അത് സ്ഥലവും സമയവും കാര്യക്ഷമമാണ്. |
5324ba064dc1656dd51c04122c2c802ef9ec28ce | ഉപയോക്തൃ പ്രൊഫൈലുകളും മൂവി ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും സ്ഥിരമാണെന്നാണു പരമ്പരാഗതമായി ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ കരുതുന്നത്. സമയ ചലനാത്മകത തികച്ചും പ്രതികരണാത്മകമാണ്, അതായത് അവ നിരീക്ഷിച്ചതിനുശേഷം അവ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു, ഉദാ. ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ അഭിരുചികൾ മാറിയതിന് ശേഷം അല്ലെങ്കിൽ സിനിമകളുടെ കൈകൊണ്ട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സമയ വ്യതിയാന തിരുത്തലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി. ഭാവിയിലെ പെരുമാറ്റരീതികൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്ന ആവർത്തിച്ചുള്ള ശുപാർശ ശൃംഖലകൾ (ആർആർഎൻ) ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. കൂടുതൽ പരമ്പരാഗതമായ താഴ്ന്ന റാങ്കുള്ള ഫാക്ടറിസേഷനുപുറമെ, ചലനാത്മകത പിടിച്ചെടുക്കുന്ന ഒരു ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി (എൽഎസ്ടിഎം) ഓട്ടോറിഗ്രസീവ് മോഡൽ ഉപയോക്താക്കൾക്കും സിനിമകൾക്കും നൽകിക്കൊണ്ട് ഇത് നേടുന്നു. ഒന്നിലധികം യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ, ഞങ്ങളുടെ മോഡൽ മികച്ച പ്രവചന കൃത്യത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, മാത്രമല്ല ഇത് വളരെ ഒതുക്കമുള്ളതാണ്, കാരണം നമുക്ക് അദൃശ്യമായ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കേണ്ടതില്ല, മറിച്ച് സംസ്ഥാന പരിവർത്തന പ്രവർത്തനം മാത്രമാണ്. |
3e090dac6019963715df50dc23d830d97a0e25ba | ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കായുള്ള ബേസിയൻ അനുമാനത്തിന് ഒരു കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന ഏകദേശമായി വ്യതിയാന രീതികൾ മുമ്പ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും ഇതുവരെ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട സമീപനങ്ങള് ഏതാനും ലളിതമായ ശൃംഖലാ വാസ്തുവിദ്യകളില് മാത്രമേ പ്രയോഗിക്കാന് കഴിയുകയുള്ളൂ. ഈ പേപ്പർ നടപ്പിലാക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള ഒരു സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് വ്യതിയാന രീതി (അല്ലെങ്കിൽ തുല്യമായി, ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിവരണ നീളം നഷ്ടപ്പെടൽ ഫംഗ്ഷൻ) അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് മിക്ക ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലും പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഈ യാത്രയ്ക്കിടയിൽ, ഒരു വ്യതിയാന വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് നിരവധി സാധാരണ റെഗുലറൈസറുകളെ ഇത് വീണ്ടും സന്ദർശിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു ലളിതമായ പരിഷ്കരണ ഹെറിസ്റ്റിക് നൽകുന്നു, അത് നെറ്റ്വർക്ക് ഭാരങ്ങളുടെ എണ്ണം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും മെച്ചപ്പെട്ട പൊതുവൽക്കരണത്തിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യും. ടെമിറ്റ് സംഭാഷണ കോർപസിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്ന ഒരു ശ്രേണിപരവും ബഹുമാനപരവുമായ ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് വേണ്ടിയുള്ള പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ നൽകിയിരിക്കുന്നു. |
652d159bf64a70194127722d19841daa99a69b64 | ഒരു സമയം ഒരു ഡാറ്റ പോയിന്റ് പ്രവചിക്കുന്നതിലൂടെ, ദീർഘകാല ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഈ പേപ്പർ കാണിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് (ഡാറ്റകൾ വേർതിരിക്കപ്പെട്ടതാണെങ്കിൽ) ഓൺലൈൻ കൈയക്ഷരം (ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ മൂല്യമുള്ളതാണെങ്കിൽ) എന്നിവയ്ക്കായി ഈ സമീപനം തെളിയിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഇത് പിന്നീട് കൈയ്യക്ഷര സിന്തസിസിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുകയും ടെക്സ്റ്റ് സീക്വൻസിൽ നെറ്റ്വർക്ക് അതിന്റെ പ്രവചനങ്ങൾക്ക് വ്യവസ്ഥ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന സംവിധാനം വളരെ വ്യത്യസ്തമായ ശൈലികളിലുള്ള വളരെ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള കർസിവ് കൈയക്ഷരം സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രാപ്തമാണ്. |
2d208d551ff9000ca189034fa683edb826f4c941 | വെബ് പേജുകളിൽ നിന്ന് വിഭാഗങ്ങളും (ഉദാഃ അക്കാദമിക് മേഖലകൾ, അത്ലറ്റുകൾ) ബന്ധങ്ങളും (ഉദാഃ പ്ലേസ് സ്പോർട്ട്, അത്ലറ്റ്, സ്പോർട്ട്) വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനത്തിന്റെ പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു, ഓരോ വിഭാഗത്തിന്റെയും അല്ലെങ്കിൽ ബന്ധത്തിന്റെയും ലേബൽ ചെയ്ത പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ, കൂടാതെ ലക്ഷക്കണക്കിന് ലേബൽ ചെയ്യാത്ത വെബ് ഡോക്യുമെന്റുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നു. കുറച്ച് ലേബൽ ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പരിശീലനം സാധാരണയായി വിശ്വസനീയമല്ല, കാരണം പഠന ചുമതല കുറവാണ്. പഠന ചുമതലയെ കൂടുതൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, വിവിധ വിഭാഗങ്ങൾക്കും ബന്ധങ്ങൾക്കുമായി നിരവധി എക്സ്ട്രാക്ടറുകളുടെ സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പരിശീലനം ബന്ധിപ്പിച്ച് കൂടുതൽ കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും എന്ന പ്രബന്ധമാണ് ഈ പ്രബന്ധം പിന്തുടരുന്നത്. വിഭാഗവും ബന്ധവും വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന പരിശീലനം കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ കഴിയുന്ന നിരവധി മാർഗങ്ങൾ ഞങ്ങൾ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫലമായി ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യത പ്രകടമാക്കുന്ന പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
52aa38ffa5011d84cb8aae9f1112ce53343bf32c | ഡിജിറ്റൽ പിയര് ടു പിയര് കറൻസി ബിറ്റ് കോയിനില് നിരവധി ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അല് ഗോരിതംസുകളുടെ പ്രകടനം നാം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ബിറ്റ്കോയിനിലെ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്നത് ഒരു നിശ്ചിത വിലാസത്തിന്റെ അതേ വാലറ്റിലേക്ക് വരുന്ന വിലാസങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ജോലിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ക്ലസ്റ്ററിംഗ് തന്ത്രങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്തുന്നതിനായി, 37,585 ബിറ്റ്കോയിൻ വാലറ്റുകളെയും അവയുടെ വിലാസങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന വസ്തുത ഡാറ്റ പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിന് കണക്ഷൻ ബ്ലൂം ഫിൽട്ടറിംഗ് നടപ്പാക്കുന്നതിലെ ഒരു ദുർബലത ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അറിയപ്പെടുന്ന ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക് പുറമെ, ഞങ്ങൾ രണ്ട് പുതിയ തന്ത്രങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ശേഖരിച്ച വാലറ്റുകളുടെ വിലാസങ്ങളിൽ അവ പ്രയോഗിക്കുകയും അടിസ്ഥാന സത്യം ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യതയും തിരിച്ചുവിളിയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. കണക്ഷന് ബ്ലൂം ഫില് റ്ററിംഗ് കേടുപാടുകൾ കാരണം, ഞങ്ങള് ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റയില് തെറ്റുകളില്ല. അത്തരം കൃത്യതയില്ലായ്മകളുടെ സാന്നിധ്യത്തിൽ പ്രകടന അളവുകൾ ശരിയാക്കാനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആധുനിക വാലറ്റ് സോഫ്റ്റ് വെയര് പോലും ഉപയോക്താക്കളെ ശരിയായി സംരക്ഷിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഞങ്ങളുടെ ഫലങ്ങള് തെളിയിക്കുന്നു. മൾട്ടി ഇൻപുട്ട് ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ടെക്നിക്കിലൂടെ പോലും, ഒരു എതിരാളിയ്ക്ക് ശരാശരി 68.59% വിലാസങ്ങൾ ഒരു ഇരയെ ഊഹിക്കാൻ കഴിയും. ഈ അളവുകോലിനെ കൂടുതൽ സങ്കീർണമായ നിരവധി ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ് സംയോജിപ്പിച്ച് കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
f824415989a7863a37e581fdeec2f1d9f4d54f62 | |
4abdf7f981612216de354f3dc6ed2b07b5e9f114 | അഞ്ചാം തലമുറ (5ജി) വയർലെസ് ആശയവിനിമയ ശൃംഖലയ്ക്കായി ഒരു പ്ലാനർ മോണോപോൾ ആന്റിനയെക്കുറിച്ചാണ് ഈ പ്രബന്ധം പഠിക്കുന്നത്. 25-39 ജിഗാഹെര് ട്സ് എന്ന കയാ ബാന്റ് പരിധിയിൽ വരുന്ന മില്ലിമീറ്റര് വേവ് (എംഎംഡബ്ല്യു) സ്പെക്ട്രത്തില് വളരെ വിശാലമായ ബാന്റ് ഇംപീഡന് സ് പ്രതികരണമാണ് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ആന്റിനയില് ഉള്ളത് . ഹെക്സാഗണൽ തേനീച്ചക്കൂടുകൾ പോലെയുള്ള സവിശേഷമായ ഘടനാപരമായ ലേ layout ട്ട് ആന്റിനയ്ക്ക് ഉണ്ട്, കൂടാതെ 0.254 മില്ലീമീറ്റർ കട്ടിയുള്ള റോജേഴ്സ് സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ താഴ്ന്ന പ്രൊഫൈൽ (8 × 7 മില്ലീമീറ്റർ 2) ഉണ്ട്, ഇത് ഭാവിയിലെ മൊബൈൽ ഫോണുകളിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള രൂപകൽപ്പന പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഈ ആന്റിന 4.15 dBi പീക്ക് ഗെയിനിന് ഒപ്പം 90% കാര്യക്ഷമതയും നൽകുന്നു. ആന്റിനയുടെ കേന്ദ്ര ആവൃത്തിയിൽ പരമാവധി 12.7 dBi നേട്ടം അവതരിപ്പിക്കുന്ന 8 × 1 ഘടക ശ്രേണിയിലേക്ക് ഈ ഡിസൈൻ വിപുലീകരിച്ചു. |
958340c7ccd205ed7670693fa9519f9c140e372d | അടുത്തിടെ, ലോഗോ തിരിച്ചറിയലിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള വ്യാവസായിക പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു തിരക്ക് ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്, ഉപയോക്താവ് സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രങ്ങളിൽ അവരുടെ ബ്രാൻഡുകൾ ട്രാക്കുചെയ്യാൻ വിപണനക്കാർക്കുള്ള ഡിറ്റോയുടെ സേവനം, ലോഗോ തിരിച്ചറിയലിനായി ലോഗോഗ്രാബ്സിന്റെ മൊബൈൽ ആപ്പ് പ്ലാറ്റ്ഫോം. എന്നിരുന്നാലും, കഴിഞ്ഞ നാല് വർഷത്തിനിടയിൽ അക്കാദമിക് അല്ലെങ്കിൽ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലോഗോ തിരിച്ചറിയലിൽ താരതമ്യേന ചെറിയ പുരോഗതി കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. അതേസമയം, ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡിസിഎൻഎൻ) ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണിയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു. ഈ പ്രവര് ത്തനത്തില് , ലോഗോ തിരിച്ചറിയലിന് ഡി.സി.എൻ.എന്നുകള് പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഡിസിഎൻഎൻ ആർക്കിടെക്ചറുകള് ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു, അവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഏറ്റവും പുതിയ കൃത്യതയെ ഒരു ജനപ്രിയ ലോഗോ തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാ സെറ്റിനെ മറികടക്കുന്നു. |
087337fdad69caaab8ebd8ae68a731c5bf2e8b14 | സവിശേഷതകളുടെ ശ്രേണികൾ നൽകുന്ന ശക്തമായ വിഷ്വൽ മോഡലുകളാണ് കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ. നമ്മൾ കാണിക്കുന്നത്, കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ തനിയെ, പരിശീലനം ലഭിച്ച എൻഡ്-ടു-എൻഡ്, പിക്സൽ-ടു-പിക്സൽ, സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ മുമ്പത്തെ മികച്ച ഫലത്തെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. നമ്മുടെ പ്രധാന ഉൾക്കാഴ്ച, "പൂർണ്ണമായും കൺവൊലൂഷണൽ" നെറ്റ് വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ്. അത് സ്വമേധയാ ഉള്ള വലുപ്പത്തിലുള്ള ഇൻപുട്ട് എടുക്കുകയും ഫലപ്രദമായ നിഗമനവും പഠനവും ഉപയോഗിച്ച് അനുയോജ്യമായ വലുപ്പത്തിലുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് ഉൽപാദിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പൂർണ്ണമായും കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ഇടം നിർവചിക്കുകയും വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, സ്പേഷ്യൽ ഡെൻസസ് പ്രവചന ജോലികളിൽ അവയുടെ പ്രയോഗം വിശദീകരിക്കുകയും മുൻ മോഡലുകളുമായി ബന്ധം സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആധുനിക വർഗ്ഗീകരണ ശൃംഖലകളെ (അലക്സ് നെറ്റ്, വി ജി ജി നെറ്റ്, ഗൂഗിൾ നെറ്റ്) പൂർണ്ണമായും കൺവോളിയേഷണൽ നെറ്റ് വർക്കുകളാക്കി മാറ്റുകയും അവയുടെ പഠിച്ച പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ സെഗ്മെന്റേഷൻ ടാസ്ക്കിലേക്ക് ഫൈൻ ട്യൂൺ ചെയ്തുകൊണ്ട് കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്നു. ആഴമേറിയ, പരുക്കൻ പാളിയിലെ അർത്ഥ വിവരങ്ങളും, ആഴമില്ലാത്ത, നല്ല പാളിയിലെ രൂപ വിവരങ്ങളും സംയോജിപ്പിച്ച് കൃത്യവും വിശദവുമായ സെഗ്മെന്റേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു സ്കിപ് ആർക്കിടെക്ചർ ഞങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പൂർണ്ണമായും കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പാസ്കൽ VOC (30% ആപേക്ഷിക മെച്ചപ്പെടുത്തൽ 67.2% 2012 ലെ IU), NYUDv2, SIFT ഫ്ലോ, പാസ്കൽ-കോണ്ടെക്സ്റ്റ് എന്നിവയുടെ മെച്ചപ്പെട്ട സെഗ്മെന്റേഷൻ നേടുന്നു, അതേസമയം ഒരു സാധാരണ ചിത്രത്തിന് ഒരു ദശാംശം സെക്കൻഡ് മാത്രമേ എടുക്കൂ. |
08a4fa5caead14285131f6863b6cd692540ea59a | പ്രായോഗികമായി, മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഏത് പ്രാതിനിധ്യങ്ങളോ തീരുമാനങ്ങളോ സ്വീകാര്യമാണെന്ന് വ്യക്തമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഉണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു തീരുമാനത്തില് ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗത്തിന് അനുകൂലമായിരിക്കാന് പാടില്ല എന്നത് നിയമപരമായ ആവശ്യമായിരിക്കാം. അല്ലെങ്കിൽ ആ ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യം തിരിച്ചറിയുന്ന വിവരങ്ങളില്ലാത്തതായിരിക്കാം. ഈ രണ്ട് ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങളും പരിഹരിക്കാന് നമുക്ക് പഠിക്കാം വഴക്കമുള്ള പ്രതിനിധീകരണങ്ങള് പഠിക്കുക, അത് എതിരാളിയുടെ വിമർശകന്റെ കഴിവ് കുറയ്ക്കും. ഈ എതിരാളി പ്രതിനിധീകരണത്തിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സെൻസിറ്റീവ് വേരിയബിൾ പ്രവചിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, അതിനാൽ എതിരാളിയുടെ പ്രകടനം കുറയ്ക്കുന്നു സെൻസിറ്റീവ് വേരിയബിളിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രതിനിധീകരണത്തിൽ വളരെ കുറച്ച് അല്ലെങ്കിൽ വിവരങ്ങളില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ വൈരുദ്ധ്യ സമീപനം രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങളില് പ്രകടമാക്കുന്നു: വിവേചനരഹിത തീരുമാനങ്ങള് എടുക്കലും സ്വകാര്യ വിവരങ്ങള് ചിത്രങ്ങളില് നിന്ന് നീക്കം ചെയ്യലും. മിനിമാക്സ് പ്രശ്നമായി എതിരാളിയുടെ മാതൃക രൂപപ്പെടുത്തുകയും മിനിമാക്സ് ലക്ഷ്യം ഒരു സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഇതര മിനിമം-മാക്സ് ഒപ്റ്റിമൈസർ ഉപയോഗിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സാധാരണ ടെസ്റ്റ് പ്രശ്നങ്ങള് ക്ക് വിവേചനപരമായ സ്വതന്ത്ര പ്രാതിനിധ്യം നല് കാനുള്ള കഴിവ് ഞങ്ങള് പ്രദര് ശിപ്പിക്കുകയും, ന്യായമായ മുൻകാല രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. മിക്ക കേസുകളിലും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് കാര്യമായ പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു. ഈ രീതിയുടെ വഴക്കത്തെ ഒരു പുതിയ പ്രശ്നത്തിലൂടെ കാണിക്കുന്നു: ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ നീക്കംചെയ്യൽ, വ്യാഖ്യാനിച്ചതും വ്യാഖ്യാനിക്കാത്തതുമായ ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രത്യേക പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന്, മോഡലിന് നൽകിയിരിക്കുന്ന വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ രൂപത്തെക്കുറിച്ച് മുൻകൂട്ടി അറിവില്ലാതെ. |
d7805eee3daef814140001a6c59fda004266b3c8 | |
988c10748a66429dda79d02bc5eb57c64f9768fb | സംഭാഷണത്തിന്റെ ചരിത്രം ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ് സംഭാഷണ യന്ത്ര ധാരണയ്ക്ക് വേണ്ടത്. പരമ്പരാഗത, ഒറ്റ-ടേൺ മോഡലുകൾ ചരിത്രം സമഗ്രമായി എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ ഫ്ലോ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു സംവിധാനം മുൻ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്ന പ്രക്രിയയിൽ സൃഷ്ടിച്ച ഇന്റർമീഡിയറ്റ് പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഒരു സമാന്തര പ്രോസസ്സിംഗ് ഘടനയിലൂടെ. മുൻ ചോദ്യങ്ങളും ഉത്തരങ്ങളും ഇൻപുട്ടായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഉപരിതല സമീപനങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, സംഭാഷണ ചരിത്രത്തിന്റെ അദൃശ്യമായ സെമാന്റിക്സ് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ മാതൃകയായ FLOWQA, അടുത്തിടെ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട രണ്ടു സംഭാഷണ വെല്ലുവിളികളിലും മികച്ച പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു (+7.2% F1 CoQA-യിലും +4.0% QuAC-യിലും). ഫ്ലോയുടെ ഫലപ്രാപ്തി മറ്റു ജോലികളിലും പ്രകടമാണ്. തുടർച്ചയായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ മനസിലാക്കുന്നത് സംഭാഷണ യന്ത്ര ധാരണയിലേക്ക് കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ, സ്കോണിലെ മൂന്ന് ഡൊമെയ്നുകളിലും മികച്ച മോഡലുകളെ ഫ്ലോക്വ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു, കൃത്യതയിൽ +1.8% മുതൽ +4.4% വരെ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ. |
31181e73befea410e25de462eccd0e74ba8fea0b | |
0e6f5abd7e4738b765cd48f4c272093ecb5fd0bc | |
0501336bc04470489529b4928c5b6ba0f1bdf5f2 | ആധുനിക സെര്ച്ച് എഞ്ചിനുകള് വളരെ പ്രാധാന്യമുള്ള രേഖകള് ഉപയോഗിച്ച് ജനപ്രിയ വാണിജ്യ അന്വേഷണങ്ങള് ക്ക് ഉത്തരം നല് കാന് പര്യാപ്തമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം പ്രസക്തമായ വാണിജ്യ സൈറ്റുകളിലെ ഉപയോക്താക്കളുടെ പെരുമാറ്റം ഒരേ പ്രസക്തി ലേബലുള്ള മറ്റൊരു വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായിരിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത പ്രസക്തി ഗ്രേഡിംഗ് സമീപനത്തിന്റെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് തുല്യമായി പ്രസക്തമായ റാങ്കിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ വെല്ലുവിളിയെ സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി വിശ്വാസ്യത, ഉപയോഗക്ഷമത, ഡിസൈൻ ഗുണനിലവാരം, സേവനത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം തുടങ്ങിയ പ്രസക്തമായ അധിക വശങ്ങൾ പരിഗണിക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒരു റാങ്കിംഗ് അൽഗോരിതം ഈ വശങ്ങളെ കണക്കിലെടുക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ നിരവധി സവിശേഷതകൾ നിർദ്ദേശിച്ചു, നിർദ്ദിഷ്ട അളവുകളിലൂടെ ഒരു വെബ് പേജിന്റെ ഗുണനിലവാരം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. പുതിയ വശങ്ങളെല്ലാം ഒരു ലേബലാക്കി മാറ്റിയിട്ടുണ്ട്. വാണിജ്യപരമായ പ്രസക്തി, സൈറ്റിന്റെ ഗുണനിലവാരത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. നാം വ്യാപാര പ്രസക്തി ലേബലുകൾ പഠന-ടു-റാങ്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റിനായി എക്സ്ട്രാപോൾ ചെയ്തു, സ്ഥിരസ്ഥിതി പ്രസക്തി ലേബലുകൾക്ക് പകരം വാണിജ്യപരവും വിഷയപരവുമായ പ്രസക്തിയുടെ ഭാരം ഉപയോഗിച്ചു. ഞങ്ങളുടെ രീതി വിലയിരുത്തുന്നതിനായി, ഞങ്ങൾ പുതിയ ഡിസിജി പോലുള്ള അളവുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ഓഫ്ലൈൻ വിലയിരുത്തലും ഓൺലൈൻ ഇന്റർലീവിംഗ് പരീക്ഷണങ്ങളും നടത്തി, നിർദ്ദിഷ്ട പ്രസക്തിയുടെ വശങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കുന്ന ഒരു റാങ്കിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളുമായി മികച്ച രീതിയിൽ യോജിക്കുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു. |
4a87972b28143b61942a0eb011b60f76be0ebf2e | കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സയൻസസ്, സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്ക് വിശകലനം, സുരക്ഷ, ബിസിനസ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയിലെ പല പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളും ഡാറ്റാ തീവ്രമാണ്, ഗ്രാഫ്-തീയോറിക് വിശകലനത്തിന് സ്വയം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഭാവിയിലെ എക്സാസ്കെയിൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ നിർമാണ ബ്ലോക്കുകളായി മാറാൻ സാധ്യതയുള്ള നൂതന മൾട്ടി-കോർ പ്രോസസറുകൾക്കായി ഒരു ബ്രെഡ്ത്ത്-ഫസ്റ്റ് സെർച്ച് (ബിഎഫ്എസ്) അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തുകൊണ്ട് വളരെ വലിയ ഗ്രാഫുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികൾ ഈ പേപ്പറിൽ ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. വലിയ തോതിലുള്ള ഗ്രാഫ് അനലിറ്റിക്സിനായുള്ള ഞങ്ങളുടെ പുതിയ രീതിശാസ്ത്രം, ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പനയെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അത് യന്ത്ര-സ്വതന്ത്ര വശങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, ഭാവി പ്രോസസ്സറുകളിലേക്ക് പ്രകടനത്തോടെയുള്ള പോർട്ടബിലിറ്റി ഉറപ്പാക്കുന്നു, പ്രോസസ്സർ-നിർദ്ദിഷ്ട ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു നടപ്പാക്കലുമായി. ഏറ്റവും പുതിയ ഇന്റല് നെഹലേം ഇപി, എക് സ് പ്രോസസ്സറുകളും 64 ത്രെഡുകളും ഒരു സിസ്റ്റത്തില് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പരീക്ഷണ പഠനമാണ് ഞങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങളിൽ കാണപ്പെടുന്ന പവർ-ലോ ഗ്രാഫുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന നിരവധി ബെഞ്ച്മാർക്ക് പ്രശ്നങ്ങളിലെ ഞങ്ങളുടെ പ്രകടനം സമീപകാല സാഹിത്യത്തിലെ സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഫലങ്ങളുമായി മത്സരിക്കുന്ന പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗതയിൽ എത്തുന്നു. പരീക്ഷണാത്മക മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൽ, 4 സോക്കറ്റ് നെഹാലെം എക്സ് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഞങ്ങളുടെ ഗ്രാഫ് പര്യവേക്ഷണ അൽഗോരിതം (1) 64 ദശലക്ഷം വെർട്ടിക്കുകളുള്ളതും 512 ദശലക്ഷം അരികുകളുള്ളതുമായ ഒരു റാൻഡം ഗ്രാഫ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുമ്പോൾ 128 പ്രോസസ്സറുകളുള്ള ക്രേ എക്സ്എംടിയേക്കാൾ 2.4 മടങ്ങ് വേഗതയുള്ളതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു, (2) 200 ദശലക്ഷം വെർട്ടിക്കുകളുള്ളതും 1 ബില്യൺ അരികുകളുള്ളതുമായ ആർ-മാറ്റ് ഗ്രാഫിൽ സെക്കൻഡിൽ 550 ദശലക്ഷം അരികകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ളതാണ്, ഇത് 40 പ്രോസസ്സറുകളുള്ള ക്രേ എംടിഎ -2 ലെ സമാനമായ ഒരു ഗ്രാഫിന്റെ പ്രകടനവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്, (3) ശരാശരി 50 ഡിഗ്രി ഉള്ള ഒരു ഗ്രാഫിൽ 256 ബ്ലൂജെൻ / എൽ പ്രോസസ്സറുകളേക്കാൾ 5 മടങ്ങ് വേഗതയുള്ളതാണ്. |
50ac4c9c4409438719bcb8b1bb9e5d1a0dbedb70 | ആയിരക്കണക്കിന് ചരക്ക് സെർവറുകളിലെ പതിനായിരക്കണക്കിന് ഉപയോക്താക്കളും എന്റിറ്റികളും തമ്മിലുള്ള ട്രില്യണുകളുടെ അരികുകൾ തിരയാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഓൺലൈൻ, ഇൻ-മെമ്മറി സോഷ്യൽ ഗ്രാഫ്-അവബോധമുള്ള സൂചികയിലാക്കൽ സംവിധാനമാണ് യൂണികോൺ. വിവരശേഖരണത്തിലെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആശയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് യൂണികോൺ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. എന്നാൽ നല്ല സാമൂഹിക അടുപ്പം ഉള്ള ഫലങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സവിശേഷതകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉറവിട നോഡുകളിൽ നിന്ന് ഒന്നിൽ കൂടുതൽ അരികിലുള്ള ഒബ്ജക്റ്റുകൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് ഇലകളിലേക്ക് ഒന്നിലധികം റൌണ്ട് ട്രിപ്പുകൾ ആവശ്യമുള്ള അന്വേഷണങ്ങളെയും ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. നൂറുകണക്കിന് മില്ലിസെക്കന്റുകളിലെ ലേറ്റൻസിയിൽ പ്രതിദിനം കോടിക്കണക്കിന് അന്വേഷണങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ള യൂണികോൺ, ഫേസ്ബുക്കിന്റെ ഗ്രാഫ് തിരയൽ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന സൌകര്യമായി വർത്തിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, യൂണികോൺ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഡാറ്റാ മോഡലും അന്വേഷണ ഭാഷയും ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. ഫേസ്ബുക്കിന്റെ തിരയൽ ഓഫറുകളുടെ പ്രധാന ബാക്കെൻഡ് ആയി മാറിയതിനനുസരിച്ച് അതിന്റെ പരിണാമവും ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. |
94c817e196e71c03b3425f905ebd1793dc6469c2 | വിവിധ ഗവേഷണ മേഖലകളില് വലിയ ഗ്രാഫുകളുടെ വിശകലനം ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നുണ്ട്. ഫലപ്രദമായ ദൃശ്യ വിശകലനം ഗ്രാഫുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ദൃശ്യ അവതരണം ആവശ്യമുണ്ട്, അതത് ഉപയോക്തൃ ഇടപെടൽ സൌകര്യങ്ങളും അൽഗോരിതം ഗ്രാഫ് വിശകലന രീതികളും സംയോജിപ്പിച്ച്. ഡാറ്റയെ വിവരിക്കുന്ന ഗ്രാഫിന്റെ തരം, കൈയ്യിലുള്ള വിശകലന ചുമതല, ഗ്രാഫ് വിശകലന രീതികളുടെ പ്രയോഗക്ഷമത എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും ഉചിതമായ ഗ്രാഫ് വിശകലന സംവിധാനങ്ങൾ എങ്ങനെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാം. ഗ്രാഫ് വിഷ്വലൈസേഷനും നാവിഗേഷൻ ടെക്നിക്കുകളും സംബന്ധിച്ച ഏറ്റവും പുതിയ സർവേകൾ ഹെർമൻ തുടങ്ങിയവർ അവതരിപ്പിച്ചു. [HMM00] ഉം ഡിയാസും [DPS02]. ആദ്യ പ്രവര് ത്തനം 2000 വരെ അവതരിപ്പിക്കപ്പെട്ടിരുന്ന ശ്രേണികളുടെയും ഗ്രാഫുകളുടെയും ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനുള്ള പ്രധാന സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു. 2002 വരെ അവതരിപ്പിച്ച ഗ്രാഫ് ലേഔട്ടുകളിലാണ് രണ്ടാമത്തെ പ്രവര് ത്തനം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചത്. അടുത്തിടെ, പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, അവ കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്ന ഗ്രാഫ് തരങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് സമയ വ്യതിയാന ഗ്രാഫുകൾ. കൂടാതെ, ഗ്രാഫ് ഘടനയുള്ള ഡാറ്റയുടെ എക്കാലത്തും വളരുന്ന അളവുകൾ ലഭ്യമാകുന്നതിനനുസരിച്ച്, അൽഗോരിതം ഗ്രാഫ് വിശകലനവും ഇടപെടൽ സാങ്കേതികതകളും ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. ഈ റിപ്പോർട്ടിൽ, വലിയ ഗ്രാഫുകളുടെ ദൃശ്യ വിശകലനത്തിനായി ലഭ്യമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ച് നാം പരിശോധിക്കുന്നു. ഗ്രാഫുകളുടെ തരം അനുസരിച്ച് ഗ്രാഫ് വിഷ്വലൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ആദ്യം പരിഗണിക്കുന്നു. വിഷ്വൽ ഗ്രാഫ് പര്യവേക്ഷണത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഇടപെടൽ സമീപനങ്ങളുടെ അവതരണത്തിനുള്ള അടിസ്ഥാനം ദൃശ്യവൽക്കരണ സാങ്കേതികതകളാണ്. വിഷ്വൽ ഗ്രാഫ് വിശകലനത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമെന്ന നിലയിൽ, വിഷ്വൽ ഗ്രാഫ് വിശകലന പ്രക്രിയയുടെ വിവിധ ഘട്ടങ്ങളിൽ ഉപയോഗപ്രദമായ വിവിധ ഗ്രാഫ് അൽഗോരിതം വശങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
2748dc51ba8dd9d2a7899caadbef2e3269b8b0b9 | മനുഷ്യ പ്രകടനങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന സ്വയംഭരണ വാഹനത്തിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് സ്വയംഭരണ വാഹനത്തിന്റെ രേഖാംശ നിയന്ത്രണത്തിന് ബാധകമാക്കുന്നു. ഓഫ് ലൈനിൽ, ഒരു കൂട്ടം ഡ്രൈവിംഗ് സീക്വൻസുകളിൽ നിന്ന് കാർ പിന്തുടരുന്ന തന്ത്രങ്ങൾ ഞങ്ങൾ മാതൃകയാക്കുന്നു. ഓൺലൈനിൽ, അതേ സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു മനുഷ്യ ഡ്രൈവർ എന്തുചെയ്യുമെന്ന് ആവർത്തിക്കുന്ന ആക്സിലറേഷനുകൾ കണക്കാക്കാൻ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ റഫറൻസ് ആക്സിലറേഷൻ ഒരു പ്രവചന നിയന്ത്രണ സംവിധാനം ഉപയോഗിച്ച് ട്രാക്കുചെയ്യുന്നു, അത് അന്തിമ ആക്സിലറേഷൻ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു കൂട്ടം സുഖസൌകര്യങ്ങളും സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങളും നടപ്പിലാക്കുന്നു. മുന്നിലുള്ള വാഹനത്തിന്റെ പ്രവചിക്കപ്പെട്ട ചലനത്തിലെ അനിശ്ചിതത്വത്തിന് കരുത്തുറ്റതായിരിക്കാനാണ് കൺട്രോളർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. കൂടാതെ, ഡ്രൈവർ മോഡലിന്റെ പ്രവചനങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത കണക്കാക്കുകയും പ്രവചന കൺട്രോളറിന്റെ ചെലവ് ഫംഗ്ഷനിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിന്റെ ഫലമായി, ഡ്രൈവർ മോഡൽ പഠിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പരിശീലന ഡാറ്റ നിലവിലെ ഡ്രൈവിംഗ് സാഹചര്യം ഒരു മനുഷ്യ ഡ്രൈവർ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് മതിയായ വിവരങ്ങൾ നൽകാത്ത കേസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും. ഈ സമീപനം ഞങ്ങളുടെ സ്വയംഭരണ വാഹനത്തിലെ സിമുലേഷനുകളും പരീക്ഷണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് സാധൂകരിക്കപ്പെടുന്നു. |
42a6ae6827f8cc92e15191e53605b0aa4f875fb9 | സോഫ്റ്റ് വെയര് പരിശോധന എന്നത് പലപ്പോഴും ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു നല്ല പരിശീലനത്തിനുപകരം ഒരു ബഗ് വേട്ടയാടലാണ്. സുരക്ഷിതമായ സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനങ്ങള് വലിയ തോതില് വിന്യസിക്കാന് സിസ്റ്റം തലത്തിലുള്ള പരിശോധന-പരാജയം-പച്ച പരിശോധന എന്ന ലളിതമായ ചക്രത്തില് കൂടുതല് രീതിശാസ്ത്രപരമായ സമീപനമാണ് വേണ്ടത്. ഐഎസ്ഒ 26262 വികസന പ്രക്രിയ V ഓരോ തരത്തിലുള്ള പരിശോധനയും അതാത് ഡിസൈൻ അല്ലെങ്കിൽ ആവശ്യകത രേഖയുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂട് സജ്ജമാക്കുന്നു, എന്നാൽ സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ നേരിടുന്ന പുതിയ പരിശോധന പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് അനുയോജ്യമാക്കുമ്പോൾ വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു. സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനങ്ങൾക്കായുള്ള V മോഡലിന് അനുസൃതമായി പരിശോധന നടത്തുന്നതിൽ അഞ്ച് പ്രധാന വെല്ലുവിളി മേഖലകൾ ഈ പ്രബന്ധം തിരിച്ചറിയുന്നുഃ ഡ്രൈവർ ലൂപ്പിൽ നിന്ന് പുറത്തുകടക്കുക, സങ്കീർണ്ണമായ ആവശ്യകതകൾ, നിർണ്ണായകമല്ലാത്ത അൽഗോരിതം, ഇൻഡക്റ്റീവ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം, പരാജയപ്പെട്ട പ്രവർത്തന സംവിധാനങ്ങൾ. ഈ വെല്ലുവിളികളുടെ വിവിധ മേഖലകളിലുടനീളം വാഗ്ദാനമായി തോന്നുന്ന പൊതുവായ പരിഹാര സമീപനങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നുഃ തുടർച്ചയായി വിശ്രമിച്ച പ്രവർത്തന സാഹചര്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വിന്യാസം, ലളിതമായ സുരക്ഷാ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ സ്വയംഭരണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ വേർതിരിക്കുന്നതിന് മോണിറ്റർ / ആക്റ്റുവേറ്റർ ജോഡി ആർക്കിടെക്ചർ ഉപയോഗിക്കൽ, കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ എഡ്ജ് കേസ് പരിശോധന നടത്താനുള്ള മാർഗമായി ഫോൾട്ട് ഇൻജക്ഷൻ. ഉയർന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള സ്വയംഭരണാധികാരം നൽകുന്ന അൽഗോരിതം തരങ്ങളുടെ സുരക്ഷാ സർട്ടിഫിക്കേഷനിൽ കാര്യമായ വെല്ലുവിളികൾ നിലനിൽക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, നിലവിലുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ സുരക്ഷാ സമീപനങ്ങളെ ഉപയോഗപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്നതിനായി സിസ്റ്റവും അതിന്റെ അനുബന്ധ ഡിസൈൻ പ്രക്രിയയും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത് സാധ്യമാണെന്ന് തോന്നുന്നു. |
64c83def2889146beb7ca2dddee2dae21d9ca6de | ഡ്രൈവർ വ്യക്തമായി ആവശ്യപ്പെടാതെ സുരക്ഷിതവും വ്യക്തിഗതവുമായ രീതിയിൽ വാഹനം സ്വയം മാറാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു (ഉദാ. ടേണ് സിഗ്നലുകള് സജീവമാക്കുന്നു). സ്വയം നിയന്ത്രിത ഡ്രൈവിംഗിൽ ലൈൻ മാറ്റം ആരംഭിക്കുന്നത് സാധാരണയായി ആന്തരിക നിയമങ്ങൾ, ചുറ്റുമുള്ള വാഹനങ്ങളുടെ സ്ഥാനങ്ങളുടെയും ആപേക്ഷിക വേഗതകളുടെയും പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഈ സമീപനം പലപ്പോഴും സ്വമേധയാ ഉള്ളതാണ്, ഒരു ഡ്രൈവർ ഡ്രൈവിംഗ് ശൈലി മുൻഗണനകളുമായി എളുപ്പത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല. ഇവിടെ നാം ഒരു ഡാറ്റാധിഷ്ടിത മോഡലിംഗ് സമീപനം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാരുടെ ലെയ്ൻ മാറ്റം തീരുമാന പെരുമാറ്റത്തെ പിടിച്ചെടുക്കാൻ. സാധാരണയായി ലെയ്ൻ മാറ്റം വരുത്തുന്ന സാഹചര്യങ്ങളില് ഒരു പരീക്ഷണ വാഹനത്തില് നിന്ന് ഞങ്ങള് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും ഒരു പ്രത്യേക ഡ്രൈവറുടെ മുൻഗണനകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ലെയ്ൻ മാറ്റം ആരംഭിക്കുന്ന നിമിഷം പ്രവചിക്കാന് ക്ലാസിഫയറുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ തീരുമാനത്തിന്റെ യുക്തി ഒരു മോഡൽ പ്രവചന നിയന്ത്രണ (എംപിസി) ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ സംയോജിപ്പിച്ച് സുരക്ഷയും സുഖസൌകര്യങ്ങളും നിറവേറ്റുന്ന കൂടുതൽ വ്യക്തിഗതമായ സ്വയംഭരണ ലൈൻ മാറ്റ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. രണ്ട് വരി മാറ്റം ശൈലികൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം പുനർനിർമ്മാണം ചെയ്യാനും നിയന്ത്രണ ചട്ടക്കൂടിന്റെ സുരക്ഷയും ഫലപ്രാപ്തിയും സിമുലേഷനുകൾ വഴി പ്രദർശിപ്പിക്കാനും തീരുമാനത്തിന്റെ യുക്തിക്ക് കഴിവുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
2087c23fbc7890c1b27fe3f2914299cc0693306e | ന്യൂറൽ നെറ്റ് പുരോഗതി പല മേഖലകളിലും കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ഭാഷാ കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. |
680f268973fc8efd775a6bfe08487ee1c3cb9e61 | സംഘടനയ്ക്ക് പുറത്തുള്ളവരെ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണകളുടെ ജീവനക്കാരുടെ മനോഭാവത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആഘാതം ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു (അതായത്, കോർപ്പറേറ്റ് സാമൂഹിക ഉത്തരവാദിത്തം) ജീവനക്കാരെ സംഘടന നേരിട്ട് എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതിന്റെ ആഘാതം കൂടാതെ അതിനപ്പുറവും. പതിനെട്ട് സംഘടനകളിലെ 827 ജീവനക്കാരെ പഠിച്ചതിന്റെ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് കോർപ്പറേറ്റ് സോഷ്യൽ റെസ്പോൺസീവിയേഴ്സ് (സിഎസ്ആർ) യുടെ ജീവനക്കാരുടെ ധാരണകൾ (എ) സംഘടനാ പ്രതിബദ്ധതയുമായി നല്ല രീതിയിൽ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഈ ബന്ധം ഭാഗികമായി ജോലി അർത്ഥവത്തായതും സംഘടനാ പിന്തുണയും (പിഒഎസ്) ഇടപെടുന്നു, (ബി) ജോലി സംതൃപ്തി, ജോലി അർത്ഥവത്തായ ബന്ധം ഭാഗികമായി ഇടപെടുന്നു, പക്ഷേ പിഒഎസ് അല്ല. കൂടാതെ, സി.എസ്.ആര്. സംബന്ധിച്ച മൈക്രോ ലെവല് ഗവേഷണത്തിന്റെ പരിമിതികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനായി, നാല് പൈലറ്റ് പഠനങ്ങളിലൂടെ സി.എസ്.ആര്. സംബന്ധിച്ച ജീവനക്കാരുടെ ധാരണകളെ അളക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അളവ് ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ബൈഫാക്ടർ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച്, സാമൂഹിക ഉത്തരവാദിത്തത്തിന് പരിസ്ഥിതി ഉത്തരവാദിത്തത്തിനപ്പുറം ജീവനക്കാരുടെ മനോഭാവങ്ങളിൽ അധിക സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു, ഇത് സാമൂഹിക ഉത്തരവാദിത്തത്തിന്റെ ബന്ധപരമായ ഘടകമാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, സമൂഹവുമായുള്ള ബന്ധം). |
9406ee01e3fda0932168f31cd3835a7d7a943fc6 | |
2402066417256a70d7bf36ee163af5eba0aed211 | ഒരു സംസാരിക്കുന്ന സംഭാഷണ സംവിധാനത്തിന്റെ (എസ്ഡിഎസ്) സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഉൽപാദന ഘടകത്തിന് (എൻഎൽജി) സാധാരണയായി ധാരാളം കൈകൊണ്ട് നിർമ്മിച്ചതോ നന്നായി ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാ സെറ്റിനോ ആവശ്യമാണ്. ഈ പരിമിതികൾ വികസന ചെലവുകള് കൂടുതല് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും വിവിധ മേഖലകളിലെയും വിവിധ ഭാഷകളിലെയും സംഭാഷണ സംവിധാനങ്ങളെ അസ്വസ്ഥമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, മനുഷ്യ ഭാഷകൾ സന്ദർഭബോധമുള്ളവയാണ്. മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള വാക്യഘടനകളെയോ നിയമങ്ങളെയോ ആശ്രയിക്കാതെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പഠിച്ചതാണ് ഏറ്റവും സ്വാഭാവിക പ്രതികരണം. സംഭാഷണ പ്രവർത്തന-പ്രസംഗ ജോഡികളിലൂടെ പരിശീലനം നേടാൻ കഴിയുന്ന സംയുക്ത ആവർത്തന, കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഘടനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഭാഷാ ജനറേറ്റർ ഈ പേപ്പർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഏതെങ്കിലും സെമാന്റിക് വിന്യാസങ്ങളോ മുൻകൂട്ടി നിർവചിക്കപ്പെട്ട വ്യാകരണ വൃക്ഷങ്ങളോ ഇല്ലാതെ. അതേ പരീക്ഷണ സാഹചര്യങ്ങളില് ഈ പുതിയ മാതൃക മുമ്പത്തെ രീതികളെ മറികടക്കുന്നുവെന്ന് വസ്തുനിഷ്ഠമായ അളവുകള് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. മനുഷ്യന് റെ വിലയിരുത്തലുകളുടെ ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഇത് ഉയര് ന്ന നിലവാരമുള്ളതും ഭാഷാപരമായി വൈവിധ്യമാർന്നതുമായ പ്രസ്താവനകള് ഉല് പാദിപ്പിക്കുന്നുവെന്നാണ്. |
d781b74cf002f9fffcb7f60c3c319c41797d702e | ജലവിഭവ കൃഷിയില്, വിളവ് (കരിമ്പ്, മീൻ മുതലായവ) ജലസംരക്ഷണ കുളത്തിന്റെ ജലഗുണത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മത്സ്യങ്ങളുടെ വിളവ് പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, വെള്ളത്തിൽ ചില പരമാവധി അളവിൽ സൂക്ഷിക്കേണ്ട പരാമീറ്ററുകൾ. ഒരു ദിവസത്തില് ഈ പരാമീറ്റര് വളരെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കും. പുറം സാഹചര്യങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച് അതിവേഗം മാറുകയും ചെയ്യും. അതുകൊണ്ട് ഈ പരാമീറ്ററുകള് നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ് . പ്രസക്തമായ പരാമീറ്ററുകള്ക്കായി ജലാശയങ്ങള് നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനായി വയര് ലസ് സെന് സര് നെറ്റ്വര് ക്കുകള് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനം രണ്ട് മൊഡ്യൂളുകളാണ്: ട്രാന് സ്മിറ്റര് സ്റ്റേഷനും റിസീവര് സ്റ്റേഷനും. ഡാറ്റ ജിഎസ്എം വഴി ഡേറ്റാബേസിലേക്ക് കൈമാറുന്നു. ഗ്രാഫിക്കല് യൂസർ ഇന് റഫേസ് രൂപകല് പന ചെയ്തതു്, കര് ഷകര് ക്ക് അവരുടെ പ്രാദേശിക ഭാഷകളില് ഒരു സന്ദേശമായി മൊബൈല് ഫോണുകളിലേക്ക് ഡാറ്റ കൈമാറുന്നതിനും അനാരോഗ്യകരമായ പരിസ്ഥിതി സാഹചര്യങ്ങളില് അവരെ അറിയിക്കുന്നതിനും വേണ്ടിയാണ്. കീവേഡുകൾ; ജലസംരക്ഷണം; വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ; ഐ. എ. ആർ. കിക്ക്; പി. എച്ച്; |
6fb3940ddd658e549a111870f10ca77ba3c4cf37 | AVA ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ പ്രവർത്തന പ്രാദേശികവൽക്കരണത്തിനായുള്ള ലളിതമായ ഒരു അടിസ്ഥാന രേഖ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മോഡൽ ഫാസ്റ്റര് ആർ-സിഎൻഎന് ബൌണ്ടിംഗ് ബോക്സ് ഡിറ്റക്ഷന് ചട്ടക്കൂടിന് റെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ശുദ്ധമായ സ്പേഷ്യോ-ടൈംഫോർസല് സവിശേഷതകളില് പ്രവര് ത്തിക്കാന് അനുയോജ്യമായതാണ് - നമ്മുടെ കേസിൽ ഇത് കിനെറ്റിക്സിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ഐ3ഡി മോഡല് വഴി മാത്രമായി നിർമ്മിച്ചതാണ്. ഈ മോഡലിന് 21.9% ശരാശരി AP ലഭിക്കുന്നു AVA v2.1 ന്റെ സാധൂകരണ സെറ്റിൽ, യഥാർത്ഥ AVA പേപ്പറിൽ ഉപയോഗിച്ച ഏറ്റവും മികച്ച RGB സ്പേഷ്യൽ-ടൈം മോഡലിന് 14.5% ൽ നിന്ന് (കിനെറ്റിക്സിൽ പ്രീ ട്രെയിൻ ചെയ്തതും ഇമേജ്നെറ്റിൽ പ്രീ ട്രെയിൻ ചെയ്തതും) കൂടാതെ 11.3% മുതൽ പൊതുവായി ലഭ്യമായ അടിസ്ഥാനരേഖ ഉപയോഗിച്ച് റെസ്നെറ്റ് 101 ഇമേജ് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടർ, ഇമേജ്നെറ്റിൽ പ്രീ ട്രെയിൻ ചെയ്തു. ഞങ്ങളുടെ അന്തിമ മോഡലിന് 22.8%/21.9% mAP ലഭിക്കുന്നു. |
2060441ed47f6cee9bab6c6597a7709836691da3 | `1-റഗുലറൈസ്ഡ് മാക്സിം പ്രോബിലിറ്റി എസ്റ്റിമേറ്റ് പ്രശ്നം അടുത്തിടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ എന്നിവയിൽ വളരെ താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു വിഷയമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, `1- നിയന്ത്രിത കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സ് കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രോക്സിമൽ ഗ്രേഡിയന്റ് രീതി (ജി-ഐ.എസ്.ടി.എ) അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് നിരവധി അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ ലളിതമായ പ്രോക്സിമൽ ഗ്രേഡിയന്റ് രീതിക്ക് ആകർഷകമായ സൈദ്ധാന്തികവും സംഖ്യാ സ്വഭാവവുമുണ്ട്. G-ISTA യ്ക്ക് ഒരു ലീനിയർ കൺവെർജൻസ് നിരക്ക് ഉണ്ട്, അതിന്റെ ഫലമായി ഒരു ടോളറൻസ് ε എത്താൻ O ((log ε) ആവർത്തന സങ്കീർണ്ണത ലഭിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പർ G-ISTA ആവർത്തനങ്ങളുടെ സ്വമേധയാലുള്ള മൂല്യ പരിധികൾ നൽകുന്നു, ഇത് ഒരു അടച്ച ഫോം ലീനിയർ കൺവെർജൻസ് നിരക്ക് നൽകുന്നു. ഈ നിരക്ക് ഒപ്റ്റിമൽ പോയിന്റിന്റെ അവസ്ഥ നമ്പറുമായി അടുത്ത ബന്ധമുള്ളതായി കാണിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട രീതിയിലുള്ള സംഖ്യാ ഏകീകരണ ഫലങ്ങളും സമയ താരതമ്യങ്ങളും ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. G-ISTA വളരെ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഒപ്റ്റിമൽ പോയിന്റ് നന്നായി കണ്ടീഷൻ ചെയ്യുമ്പോൾ. |
4a20823dd4ce6003e31f7d4e0649fe8c719926f2 | ആഗോളതലത്തില് ജീനുകളുടെ പ്രവർത്തനം വിശദീകരിക്കാന് , മനുഷ്യരിലും, ഈച്ചകളിലും, പുഴുക്കളിലും, യീസ്റ്റുകളിലും ഉള്ള 3182 ഡി.എൻ.എ. മൈക്രോഅറേകളില് കോ-എക്സ്പ്രസ് ചെയ്യപ്പെടുന്ന ജീനുകളുടെ ജോഡികള് ഞങ്ങള് കണ്ടെത്തി. 22,163 അത്തരം സഹപ്രകടന ബന്ധങ്ങൾ ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി, അവ ഓരോന്നും പരിണാമത്തിലുടനീളം സംരക്ഷിക്കപ്പെട്ടു. ഈ സംരക്ഷണം ഈ ജീൻ ജോഡികളുടെ സഹപ്രകടനം ഒരു തിരഞ്ഞെടുത്ത നേട്ടം നൽകുന്നുവെന്നും അതിനാൽ ഈ ജീനുകൾ പ്രവർത്തനപരമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നും സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ബന്ധങ്ങളിൽ പലതും കോശചക്രം, സ്രവണം, പ്രോട്ടീൻ എക്സ്പ്രഷൻ തുടങ്ങിയ പ്രധാന ജൈവ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പുതിയ ജീനുകളുടെ പങ്കാളിത്തത്തിന് ശക്തമായ തെളിവുകൾ നൽകുന്നു. ഈ ലിങ്കുകളില് ചിലത് സൂചിപ്പിക്കുന്ന പ്രവചനങ്ങൾ നാം പരീക്ഷണപരമായി സ്ഥിരീകരിച്ചു. നിരവധി ജീനുകളുടെ സെൽ പ്രോലിഫറേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകള് തിരിച്ചറിഞ്ഞു. ഈ ലിങ്കുകളെ ഒരു ജീൻ-കോ എക്സ്പ്രഷൻ ശൃംഖലയിലേക്ക് കൂട്ടിച്ചേര് ത്ത്, മൃഗത്തിന് മാത്രമുള്ള നിരവധി ഘടകങ്ങളും പുതുതായി വികസിപ്പിച്ചതും പുരാതനവുമായ ഘടകങ്ങള് തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധവും ഞങ്ങള് കണ്ടെത്തി. |
25c760c11c7803b2aefd6b6ae36f15908f76b544 | വിപരീത കോവറിയൻസ് മാട്രിക്സിന് ബാധകമായ ലാസോ പെനാൽറ്റി ഉപയോഗിച്ച് അപൂർവ ഗ്രാഫുകൾ കണക്കാക്കുന്ന പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. ലാസോയുടെ കോർഡിനേറ്റ് ഡെസന്റ് നടപടിക്രമം ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങൾ ഒരു ലളിതമായ അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുന്നു - ഗ്രാഫിക്കൽ ലാസോ - അത് വളരെ വേഗതയുള്ളതാണ്: ഇത് 1000 നോഡ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നു (ഏകദേശം 500,000 പാരാമീറ്ററുകൾ) പരമാവധി ഒരു മിനിറ്റിനുള്ളിൽ, മത്സരിക്കുന്ന രീതികളേക്കാൾ 30-4000 മടങ്ങ് വേഗതയുള്ളതാണ്. കൃത്യമായ പ്രശ്നവും Meinshausen and Bühlmann (2006) നിർദ്ദേശിച്ച ഏകദേശവും തമ്മിലുള്ള ആശയപരമായ ബന്ധവും ഇത് നൽകുന്നു. പ്രോട്ടീമിക്സിൽ നിന്നുള്ള ചില സെൽ സിഗ്നലിംഗ് ഡാറ്റകളിലൂടെ ഈ രീതി നമുക്ക് ചിത്രീകരിക്കാം. |
256f63cba7ede2a58d56a089122466bc35ce6abf | ഈ പ്രബന്ധം വീഡിയോകളിലെ വസ്തുക്കളുടെ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷന് ഒരു പുതിയ ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. വീഡിയോകൾക്ക് ഒന്നിലധികം ഫ്രെയിമുകൾ ഉണ്ടെന്ന വസ്തുത ഉപയോഗിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ (ഡിസിഎൻഎൻ) ലേബൽ പൊരുത്തക്കേട് പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു; കുറച്ച് ഫ്രെയിമുകളിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു (സിഇ) മറ്റ് ഫ്രെയിമുകളുടെ ലേബലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അവയിലെ വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡിസിഎൻഎനിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ഓരോ ഫ്രെയിമിന്റെയും സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ഫലങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ പൊതുവായ വസ്തുക്കളേക്കാൾ വീഡിയോയിലെ നിർദ്ദിഷ്ട സന്ദർഭങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് ഇൻപുട്ട് വീഡിയോയിലേക്ക് ഡിസിഎൻഎൻ മോഡൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഞങ്ങൾ നിരവധി സിഇ ഫ്രെയിമുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു. വിവിധ നിരീക്ഷണ നിലവാരങ്ങളില് ഓഫ് ലൈനും ഓണ് ലൈനും ഉപയോഗിക്കാന് ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. പരീക്ഷണങ്ങളില് , നമ്മുടെ രീതി യഥാർത്ഥ മാതൃകയെയും മുന് ഗാമിക രീതികളെയും അപേക്ഷിച്ച് വലിയ പുരോഗതി കൈവരിച്ചു. © 2016 എൽസെവിയർ ലിമിറ്റഡ്. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
da411a876b4037434e4f47f7d14f0fca1ca0cad8 | |
127a818c2ba1bbafbabc62d4163b0dd98364f64a | മെറ്റൽ കവർ സ്മാർട്ട്ഫോൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഒരു സമീപ-ഫീൽഡ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ (എൻഎഫ്സി) ആന്റിന പരിഹാരം ഈ പേപ്പർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ എൻഎഫ്സി ആന്റിന പരിഹാരത്തിൽ, ഒരു ഇടുങ്ങിയ സ്ലോട്ട് ആദ്യം മെറ്റൽ കവറിൽ ലോഡുചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ സ്മാർട്ട്ഫോണിന്റെ ബാഹ്യ രൂപത്തിന്റെ രൂപകൽപ്പന അനുസരിച്ച് ഈ സ്ലോട്ടിന്റെ സ്ഥാനം മാറ്റാൻ കഴിയും (സൌകര്യപ്രദമായി). അടുത്തതായി, ഒരു അസാധാരണമായ ആറ്-ടേൺ കോയിൽ (ആറ് വശങ്ങളുള്ള ക്രമരഹിതമായ ആറ് കോണാകൃതിയിലുള്ള) രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു, അത് ഒരു ഏകതാനമല്ലാത്ത ലൈൻ വീതിയും രണ്ട് വരികൾക്കിടയിൽ ഒരു ഏകതാനമല്ലാത്ത ലൈൻ വിടവും ഉണ്ട്, കൂടാതെ ഇത് ഭാഗികമായി ചതുരാകൃതിയിലുള്ള ഫെറൈറ്റ് കോമ്പോസിറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ലോഡുചെയ്തു. ഈ രൂപകൽപ്പനയിൽ, ചില പ്രത്യേക സ്ഥലങ്ങളിൽ ശക്തികളുടെ മെച്ചപ്പെട്ട കാന്തിക ലൈൻ സാക്ഷാത്കരിക്കാനാകും, കൂടാതെ മികച്ച ഇൻഡക്റ്റീവ് കൂപ്പർഡ് സമീപ-ഫീൽഡ് റിസീവർ നേടുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ഈ നിർദ്ദിഷ്ട എൻഎഫ്സി ആന്റിനയ്ക്ക് എൻഎഫ്സി ഫോറം സർട്ടിഫിക്കേഷന് ആവശ്യമായ പരിശോധനകളിൽ വിജയിക്കാന് കഴിയും, കൂടാതെ അതിന്റെ പ്രകടനം നോൺമെറ്റാലിക് കവറിന് ഉള്ള പരമ്പരാഗത എൻഎഫ്സി ആന്റിനയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്. |
3786308bf65cde7e5c0b320ab6cc01a8ab0abfff | ഈ ടാബ്ലെറ്റ് പിസിക്ക് ഒരു ഇടുങ്ങിയ ബോർഡറും പൂർണ്ണമായ ലോഹ ബാക്ക് കവറും ഉണ്ട്. ലൂപ്പ് ആന്റിനയുടെ ഇരുവശത്തും ഫെറൈറ്റ് ഷീറ്റുകൾ ഘടിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു മിനിയേച്ചറൈസ്ഡ് ലൂപ്പ് ആന്റിന ഡിസൈൻ നേടുന്നു. എൻഎഫ്സിയുടെ ആശയവിനിമയ പരിധി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഫെറൈറ്റ് ഷീറ്റുകൾ ലൂപ്പ് ആന്റിന ഉപയോഗിച്ച് അടുത്തുള്ള മെറ്റൽ ബാക്ക് കവറിൽ ഉണ്ടാകുന്ന എഡ്ഡി കറന്റുകൾ കുറയ്ക്കും. ടാബ്ലെറ്റ് പിസിയുടെ അരികിൽ മാത്രമേ ആന്റിനയുടെ റേഡിയേഷൻ സാധ്യമാകൂ. അതിനാൽ, ടാബ്ലെറ്റ് പിസിയുടെ അരികിൽ സ്ഥാപിക്കുന്നതിന് എൻഎഫ്സി ആന്റിന ഇടുങ്ങിയതായിരിക്കണം. അതുകൊണ്ട്, 41.5 (L) × 7.5 (W) × 0.45 (T) mm3 എന്ന അളവിലുള്ള ഒരു ചെറിയ എൻഎഫ്സി ആന്റിനയാണ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. സിമുലേറ്റഡ് കാന്തികക്ഷേത്ര വിതരണങ്ങള് അളക്കപ്പെട്ട വോൾട്ടേജ് വിതരണങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. ടച്ച് സ്ക്രീനിന് മുന്നില് 6 സെന്റിമീറ്റര് കൂടുതല് നല്ല ആശയവിനിമയ പരിധിയും, പുറകില് 2 സെന്റിമീറ്റര് കൂടുതല് മെറ്റല് കവറിന് മുകളില് 2 സെന്റിമീറ്റര് ദൂരവും ഈ ഡിസൈന് ഉണ്ട്. ടാബ്ലെറ്റ് പിസിക്കായി ഒരു പുതിയ എൻഎഫ്സി ആന്റിന ഡിസൈൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.