_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
084459cc2b4499ae8ae4a0edea46687900a0c4d4 | |
e11cc2a3cd150927ec61e596296ceb9b0c20bda4 | ഫ്രീക്വൻസി ഡൈവേഴ്സഡ് അറേ (എഫ്ഡിഎ) ഒരു പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്, മോണോസ്റ്റാറ്റിക് സാഹചര്യങ്ങളിൽ എഫ്ഡിഎയുടെയും മൾട്ടിപ്പിൾ-ഇൻപുട്ട്-മൾട്ടിപ്പിൾ-ഔട്ട്പുട്ടിന്റെയും (എഫ്ഡിഎ-എംഐഎംഒ) ഹൈബ്രിഡ് സമീപ വർഷങ്ങളിൽ വളരെയധികം ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ബിസ്റ്റാറ്റിക് എഫ്ഡിഎ-എംഐഎംഒ റഡാറിൽ ചെറിയ ജോലി ചെയ്തു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ബീസ്റ്റാറ്റിക് എഫ്ഡിഎ-എംഐഎംഒ റഡാറിനായി പുറപ്പെടൽ ദിശ (ഡിഒഡി), എത്തിച്ചേരൽ ദിശ, പരിധി എന്നിവ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. നമ്മുടെ തന്ത്രത്തിന് രണ്ടു വശങ്ങളുണ്ട്. ആദ്യം, സബ്റേ, റാൻഡം മോഡുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള നോൺലൈനറി ഫ്രീക്വൻസി ഇൻക്രിമെന്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് എഫ്ഡിഎ ട്രാൻസ്മിറ്റിംഗ് സ്റ്റിയറിംഗ് വെക്റ്ററുകളുടെ ഡിഒഡി, റേഞ്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രശ്നത്തെ മറികടക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, 3-ഡി സ്പെക്ട്രൽ പീക്ക് തിരയൽ അൽഗോരിതങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുന്നതിന്, റൊട്ടേഷണൽ ഇൻവാരിയൻസ് ടെക്നിക് വഴിയുള്ള സിഗ്നൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെ കണക്കാക്കലും അവയുടെ അനുബന്ധ ഘട്ട അനിശ്ചിതത്വം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള രീതികളുള്ള സമാന്തര ഘടക അൽഗോരിതങ്ങളും യഥാക്രമം സബ്റേയ്, റാൻഡം മോഡുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. രണ്ട് അൽഗോരിതങ്ങളും നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ടാർഗെറ്റുകളുടെ പരിധി പരാമീറ്റർ ഒരു പരിധി പരിമിതി മാനദണ്ഡം പാലിക്കുന്നു. ഈ മാനദണ്ഡം ഉപയോഗിച്ച് ബിസ്റ്റാറ്റിക് എഫ്.ഡി.എ-എം.ഐ.എം.ഒ റഡാറുകളുടെ ആവൃത്തി കൂട്ടാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, ബിസ്റ്റാറ്റിക് എഫ്ഡിഎ-എംഐഎംഒ റഡാറിന്റെ ക്രാമർ-റാവോ ബന്ധവും അൽഗോരിതം പ്രകടന വിശകലനവും തിരിച്ചറിയാനും സങ്കീർണ്ണത നേടാനും കഴിയും. എല്ലാ നിർദ്ദിഷ്ട രീതികളും സൈദ്ധാന്തിക വിശകലനവും സംഖ്യാ സിമുലേഷനുകളും ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുന്നു. തൃപ്തികരമായ ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കപ്പെടുന്നു. |
04250e037dce3a438d8f49a4400566457190f4e2 | എന്നിരുന്നാലും, ചിത്രങ്ങൾ പോലുള്ള വളരെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുള്ള ഒരു ടാസ്കിനായി, പരമ്പരാഗത എൽഡിഎ അൽഗോരിതം നിരവധി ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ നേരിടുന്നു. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പോലുള്ളവയെപ്പറ്റി ചിന്തിക്കുക. 64 64 വലുപ്പമുള്ള ഒരു താഴ്ന്ന ഡെഫനിഷൻ മുഖചിത്രം 64 64 "4096 അളവിലുള്ള ഒരു ഫീച്ചർ സ്പേസ് സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതിനാൽ 4096 4096"16M വലുപ്പമുള്ള സ്കാറ്റർ മാട്രിക്സുകൾ. ഒന്നാമതായി, വലിയ മാട്രിക്സുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വെല്ലുവിളിയാണ് (അതായത് എജെൻവാല്യൂകൾ കണക്കാക്കുന്നത്). രണ്ടാമതായി, ആ മാട്രിക്സുകൾ മിക്കവാറും എല്ലായ്പ്പോഴും ഒറ്റയൊറ്റവയാണ്, കാരണം അവ വികൃതമല്ലാത്തവയാകാൻ പരിശീലന ചിത്രങ്ങളുടെ എണ്ണം കുറഞ്ഞത് 16M ആയിരിക്കണം. ഈ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ കാരണം, അത്തരം ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റയ്ക്ക് നേരിട്ടുള്ള എൽഡിഎ പരിഹാരം സാധ്യമല്ലെന്ന് സാധാരണയായി വിശ്വസിക്കപ്പെടുന്നു. അതുകൊണ്ട്, വിരോധാഭാസമെന്നു പറയട്ടെ, എൽഡിഎ ഉപയോഗിച്ച് അളവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, മറ്റൊരു നടപടിക്രമം ആദ്യം പ്രയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. മുഖം തിരിച്ചറിയലിന് പല സാങ്കേതിക വിദ്യകളും നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട് (നല്ല അവലോകനത്തിനായി, റഫ. [1]) എന്നിങ്ങനെ അവയിൽ ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായത് രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളുള്ള പിസിഎ # എൽഡിഎ സമീപനമാണ് [2,3]: |
3b6c2c76420dee7413691c2fcd157a13bd1ce69f | ആധുനിക ക്രിപ്റ്റോകറൻസികൾ വികേന്ദ്രീകൃത ലെഡ്ജറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - ബ്ലോക്ക്ചെയിനുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നവ - ഇടപാടുകളുടെ പൊതുവായതും മാറ്റാനാവാത്തതുമായ ചരിത്രം രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിന്. ഈ ലെഡ്ജറുകൾ സമ്പന്നമായതും വളരുന്നതുമായ വിവരങ്ങളുടെ ഉറവിടത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഭാഗികമായി ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള വ്യാഖ്യാനവും വെളിപ്പെടുത്താത്ത അർത്ഥവും. ഈ ഡാറ്റയില് നിന്ന് പ്രസക്തമായ അറിവ് കണ്ടെത്താന് പല വിശകലനങ്ങളും, കൂടുതലും അഡ്ഹോക് എഞ്ചിനീയറിംഗ് പരിഹാരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നത്. ബിറ്റ് കോയിന് - ഏറ്റവും പ്രമുഖമായ ക്രിപ്റ്റോകറന് സി - യുടെ ഇഷ്ടാനുസൃത വിശകലന വികസനത്തിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് ബ്ലോക്ക് ചെയിനിനുള്ളിലെ ഡാറ്റയെ ബാഹ്യ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വീണ്ടെടുക്കുന്ന ഡാറ്റയുമായി സംയോജിപ്പിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. നമ്മുടെ അനലിറ്റിക്സ് ചട്ടക്കൂടിന്റെ വഴക്കവും ഫലപ്രാപ്തിയും മാതൃകാ ഉപയോഗ കേസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. |
76415cffc9c0c9585307696da09a0d082f8e8df4 | |
496691c466c736ac02c89e36491c7da2c4d58650 | സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ വ്യവസായത്തിലെ അതിശയകരമായ വളർച്ച ഫിൽട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിച്ചു. പുതിയ ആശയവിനിമയ സംവിധാനങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നതോടെ കൂടുതൽ കർശനമായ ഫിൽട്ടർ സവിശേഷതകൾ ആവശ്യമായി വന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, വയർലെസ് ആശയവിനിമയ വ്യവസായത്തിന്റെ വളർച്ച മൈക്രോവേവ് ഫിൽട്ടർ മിനിയേച്ചറൈസേഷൻ മേഖലയിലെ വമ്പിച്ച പ്രവർത്തനത്തിന് കാരണമായിട്ടുണ്ട്. ഈ മേഖലയിൽ ഉണ്ടായ നിരവധി പുരോഗതികൾക്ക് ഇത് ഉത്തരവാദിയാണ്. വയർലെസ് ബേസ് സ്റ്റേഷനുകളിൽ നിലവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രധാനമായും രണ്ട് വിഭാഗങ്ങളായി തിരിക്കാംഃ കോആക്സിഅൽ ഹാവിയേറ്റ് റിസോണേറ്റർ ഫിൽട്ടറുകൾ, ഡീലക്ട്രിക് റിസോണേറ്റർ (ഡിആർ) ഫിൽട്ടറുകൾ. കോആക്സിയൽ അറ ഫിൽട്ടറുകൾക്ക് പരിമിതമായ ഗുണനിലവാര ഘടകം (Q) മൂല്യങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും അവ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ചെലവ് രൂപകൽപ്പന വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, അവ ഇപ്പോഴും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വിശാലമായ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ. ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള വയർലെസ് സംവിധാനങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ച ആവശ്യകതയോടെ, വയർലെസ് ബേസ് സ്റ്റേഷനുകളുടെ അടിസ്ഥാന രൂപകൽപ്പനയായി ഡീലക്ട്രിക് റിസോണേറ്റർ ഫിൽട്ടറുകൾ ഉയർന്നുവരുന്നു. അടുത്ത അഞ്ചു വര് ഷം കൊണ്ട് മൊത്തത്തിലുള്ള വയര് ലസ് ബേസ് സ്റ്റേഷന് ഫില് ട്രറുകള് മാര് ക്കറ്റില് ഡയലക്ട്രിക് റിസോണേറ്റര് ഫില് ട്രുകള് ക്ക് കാര്യമായ പങ്ക് വഹിക്കാനാകുമെന്നാണ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത്. ഉയര് ന്ന താപനിലയിലുള്ള സൂപ്പര് കണ്ടക്ടര് ഫില് ട്ടറുകള് (എച്ച് ടി എസ്) ഈ വിപണിയില് ഒരു പങ്കു വഹിക്കുമെന്നാണ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത്, പ്രത്യേകിച്ചും ബാന്റ് വിദൂര ഇടപെടലിന് വളരെ കർശനമായ ആവശ്യകതകളുള്ള സംവിധാനങ്ങള് ക്ക്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, പ്രധാന ഫിൽട്ടർ ആവശ്യകതകൾ അവലോകനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നു, നിലവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനുള്ള ശേഷിയുള്ള പുതിയ ഫിൽട്ടർ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ചും വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. |
538c4e4327c706a9346472661b3256c39b07df08 | മനുഷ്യ ചിന്തയിൽ കാരണപരമായ അറിവ് നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, പക്ഷേ കാരണപരമായ പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെയും അനുമാനത്തിന്റെയും സ്വഭാവം ഒരു പസിൽ ആയി തുടരുന്നു. മനുഷ്യന് റെ കാരണപരമായ നിഗമനം സാദ്ധ്യതാപരമായ ആശ്രിതത്വ ബന്ധങ്ങളിലൂടെ പിടിച്ചെടുക്കാനാകുമോ, അതോ അത് പ്രതിനിധാനത്തിന്റെ സമ്പന്നമായ രൂപങ്ങളിലേക്ക് ആകർഷിക്കുമോ? ഈ ലേഖനം ഈ ചോദ്യത്തെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നതിലും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിലും വിവിധ വിധികൾ കൈക്കൊള്ളുന്നതിലും ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിലും ഗവേഷണം നടത്തുന്നതിലൂടെ പരിശോധിക്കുന്നു. ഏറ്റവും മികച്ച മാനദണ്ഡപരമായ ചട്ടക്കൂടായി, സിദ്ധാന്ത നിർമ്മാണത്തിനുള്ള ഉൽപാദനപരമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശമായി, കാരണപരമായ ബേസിയൻ ശൃംഖലകളെ ഞങ്ങൾ അംഗീകരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് കാരണപരമായ ചിന്തയുടെ ഒരു വിവരണമായി അപൂർണ്ണമാണ്. പരീക്ഷണാത്മക പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, കാരണപരമായ യുക്തിയുടെ മൂന്ന് സവിശേഷതകൾ ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു - സംവിധാനത്തിന്റെ പങ്ക്, വിവരണം, മാനസിക സിമുലേഷൻ - ഇവയെല്ലാം കേവലം പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് അറിവിനെ മറികടക്കുന്നു. ഈ അടയാളങ്ങള് പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്ന് ഞങ്ങള് കരുതുന്നു. മാനസിക സിമുലേഷനുകൾ കാലക്രമേണ സംവിധാനങ്ങളുടെ പ്രതിനിധീകരണങ്ങളാണ്. ഒന്നിലധികം നടന്മാർ പങ്കെടുക്കുമ്പോൾ, ഈ സിമുലേഷനുകൾ വിവരണങ്ങളായി കൂട്ടിച്ചേർക്കപ്പെടുന്നു. |
2b735a5cd94b0b5868e071255bd187a901cb975a | |
4017f984d1b4b8748a06da2739183782bbe9b46d | |
7be0f21125b4accf24ed8884e32f723606a48b9e | |
c24ae0a7b8c0b4557690c247accee55747e39acc | സ്വയം സംഘടിത ശൃംഖല (സോൺ) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ദീർഘകാല പരിണാമ (എൽടിഇ) സംവിധാനങ്ങളിൽ വിവിധ ടൈം-ടു-ട്രിഗർ (ടിടിടി) രീതികൾ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ ഈ പേപ്പറിൽ ഞങ്ങൾ ഹാൻഡോവർ (എച്ച്ഒ) പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നു. ടിടിടിക്ക് പാഴായ പിംഗ്-പോംഗ് എച്ച്ഒ പ്രഭാവം ലഘൂകരിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, വൈകിയ എച്ച്ഒ കാരണം അനാവശ്യ റേഡിയോ ലിങ്ക് പരാജയത്തിനും (ആർഎൽഎഫ്) കാരണമാകും. അനുവദനീയമായ RLF നിരക്കിന് ഉള്ളിൽ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ പിംഗ്-പോംഗ് നിരക്ക് ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമൽ HO ടൈമിംഗുകൾ ഉപയോക്തൃ ഉപകരണങ്ങളുടെ (UE) വേഗതയെയും അയൽ സെൽ കോൺഫിഗറേഷനുകളെയും ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. കാര്യക്ഷമമായ ഒഎച്ച്ഒ സമയനിർണ്ണയം നേടുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ രണ്ട് രീതികൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും അന്വേഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു: അഡാപ്റ്റീവ്, ഗ്രൂപ്പിംഗ്.അഡാപ്റ്റീവ് രീതിയിൽ, 2% RLF നിരക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഓരോ UE വേഗതയ്ക്കും ഞങ്ങൾ അഡാപ്റ്റീവ് ടിടിടി മൂല്യം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഗ്രൂപ്പിംഗ് രീതി യുഇ വേഗതകളെ മൂന്ന് ശ്രേണികളായി തരംതിരിക്കുകയും ഓരോ ശ്രേണിക്കും ഉചിതമായ ടിടിടി മൂല്യം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. എല്.ടി.ഇ. സ്പെസിഫിക്കേഷന് കൂടുതല് ഫലപ്രദമായി പ്രയോഗിക്കാന്, ഗ്രൂപ്പിംഗ് മാനദണ്ഡങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുകയും ഓരോ ശ്രേണിക്കും ഉചിതമായ ടിടിടി മൂല്യം നിര് ദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു മാക്രോ സെല്ലിൽ നിന്ന് ഒരു മാക്രോ സെല്ലിലേക്കോ ഒരു പിക്കോ സെല്ലിലേക്കോ രണ്ട് അയൽ സെൽ കോൺഫിഗറേഷനുകളിൽ ഞങ്ങൾ HO പരിഗണിക്കുന്നു. നിശ്ചിത TTT മൂല്യങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിനെ അപേക്ഷിച്ച് അഡാപ്റ്റീവ് രീതിയിലുള്ള HO പ്രകടനം വളരെ മെച്ചപ്പെട്ടതായി സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഗ്രൂപ്പിംഗ് രീതി ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രകടനം, നിർദ്ദിഷ്ട മാനദണ്ഡങ്ങളും ശരിയായ ടിടിടി മൂല്യങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച്, അഡാപ്റ്റീവ് രീതി ഉപയോഗിച്ചുള്ളതുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണെന്ന് ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
2c56368255ca6a86ef0a26466b9d0a2425f55e9d | ജ് സ് ടോ ർ ആ ർ ഹൈ വി ൻറെ ഉപയോ ഗം എ ടു ക്കു ന്ന തി ൽ http://www.jstor.org/about/terms.html എന്ന അഡ്രസ് റ്റി ലാ യി ലു ള്ള ജ് സ് ടോ റിന്റെ ഉപയോ ഗ നി ബന്ധനക ളും വ്യ ക്തി ക ളും നിങ്ങൾ സ്വീ ക രി ക്കു ന്നു ണ്ടെ ന്നു സൂ ചി ക്കു ന്നു. ജെ.എസ്ടോറിന്റെ ഉപയോഗ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും ഭാഗികമായി പറയുന്നത്, മുൻകൂർ അനുമതി ലഭിച്ചില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ജേണലിന്റെ മുഴുവൻ ലക്കവും അല്ലെങ്കിൽ ലേഖനങ്ങളുടെ ഒന്നിലധികം പകർപ്പുകളും ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ലെന്നും, നിങ്ങളുടെ വ്യക്തിപരമായ, വാണിജ്യേതര ഉപയോഗത്തിനായി മാത്രം ജെ.എസ്ടോറിന്റെ ആർക്കൈവിലെ ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിക്കാം. |
2d7622afe72922de5c430014965cfddf33692885 | വിപണിയിൽ മത്സരാധിഷ്ഠിത നേട്ടം നേടുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക ഘടകമായി ഉല് പാദനത്തിന്റെ വഴക്കത്തെ വ്യാപകമായി അംഗീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഉല്പാദനത്തിന്റെ വഴക്കത്തെ സംബന്ധിച്ചുള്ള അനുഭവ ഗവേഷണത്തെ സമഗ്രമായി പരിശോധിച്ചാൽ ഈ പ്രവര് ത്തനത്തിന്റെ വളരെ വിഭിന്ന സ്വഭാവം പ്രകടമാകും. കഴിഞ്ഞ പഠനങ്ങളിലെ ബന്ധങ്ങളും വേരിയബിളുകളും ഉൾപ്പെടുന്ന ഉള്ളടക്കവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള സമഗ്രമായ ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ , പ്രധാനപ്പെട്ട പല കാര്യങ്ങളും നാം പരിശോധിക്കും . ഉദാഹരണത്തിന്, സാമ്പിൾ എടുക്കൽ, ഡാറ്റ ശേഖരണം, അളക്കൽ തുടങ്ങിയ വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഗവേഷണം നടത്തുകയും കണ്ടെത്തിയ ചില പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് പരിഹാരം നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യും. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
df7c11bf2eaec672904440901efaeba2ef601fef | കോർപ്പറേറ്റ് റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് നയങ്ങള് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പൊതു ചട്ടക്കൂട് ഈ പ്രബന്ധം വികസിപ്പിക്കുന്നു. ആന്തരികമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട ഫണ്ടുകളേക്കാൾ ബാഹ്യമായ ഫണ്ടിംഗ് സ്രോതസ്സുകൾ കോർപ്പറേഷനുകൾക്ക് കൂടുതൽ ചെലവേറിയതാണെങ്കിൽ, സാധാരണയായി ഹെഡ്ജിംഗിന് ഒരു നേട്ടമുണ്ടാകും: ആകർഷകമായ നിക്ഷേപ അവസരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഒരു കോർപ്പറേഷന് ആവശ്യമായ ആന്തരിക ഫണ്ടുകൾ ലഭ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന പരിധി വരെ ഹെഡ്ജിംഗ് മൂല്യം ചേർക്കുന്നു. ഈ ലളിതമായ നിരീക്ഷണത്തിന് റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് തന്ത്രങ്ങളുടെ രൂപകൽപ്പനയിൽ വിപുലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു. നിക്ഷേപത്തിനും ധനസഹായത്തിനുമുള്ള അവസരങ്ങളെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച് ഈ തന്ത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ ആയിരിക്കണം എന്ന് നാം വിശദീകരിക്കുന്നു. ബഹുരാഷ്ട്ര കമ്പനികളുടെ വിനിമയ നിരക്ക് സംരക്ഷണ തന്ത്രങ്ങളും ഓപ്ഷനുകൾ പോലുള്ള "അൺലീനിയർ" ഉപകരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന തന്ത്രങ്ങളും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. അടുത്തിടെ നടത്തിയ സർവേകളിൽ, ഫിനാൻഷ്യൽ എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾ അവരുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ലക്ഷ്യങ്ങളിലൊന്നായി റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റിനെ വിലയിരുത്തുന്നു. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു ഊഹം, ഭാഗികമായി മാത്രമേ ശരിയാകൂ. ഫിനാൻസ് തിയറി കമ്പനികളെ ഹെഡ്ജുകൾ നടപ്പാക്കുന്നതിൽ നല്ല രീതിയിൽ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റിഫൈനറി കമ്പനി എണ്ണ വിലയിലേക്കുള്ള എക്സ്പോഷർ ഒരു നിശ്ചിത തുക കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഓപ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഒരു ബ്ലാക്ക്സ്കൂൾസ് തരം മോഡൽ കമ്പനിക്ക് ആവശ്യമായ കരാറുകളുടെ എണ്ണം കണക്കാക്കാൻ സഹായിക്കും. വാസ്തവത്തില്, "ഹെഡ്ജിംഗ് മെക്കാനിക്സ്" എന്ന് വിളിക്കാവുന്ന കാര്യങ്ങളുടെ നിരവധി പ്രായോഗിക വശങ്ങളെ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു വിപുലമായ സാഹിത്യം ഉണ്ട്, ഹെഡ്ജിംഗ് അനുപാതങ്ങളുടെ കണക്കുകൂട്ടല് മുതൽ വ്യക്തിഗത കരാറുകളുടെ സ്ഥാപനപരമായ പ്രത്യേകതകൾ വരെ. ദൌർഭാഗ്യവശാൽ, ഹാർവാർഡിൽ നിന്നും എൻബിആറിൽ നിന്നും ഫ്രൂട്ട്, എംഐടിയിൽ നിന്നും എൻബിആർ, സ്റ്റെയിൻ എന്നിവിടങ്ങളിൽ നിന്നും സ്റ്റെയിൻ എന്നിവിടങ്ങളിൽ നിന്നും ഹാർവാർഡ്, എൻബിആർ എന്നിവിടങ്ങളിൽ നിന്നും ഫ്രുട്ട് എന്നിവർ തന്ത്രപരമായി മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള ചോദ്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് ധനകാര്യ സിദ്ധാന്തത്തിന് വ്യക്തമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകാൻ കഴിഞ്ഞിട്ടില്ല. സഹായകരമായ ചർച്ചകൾ നടത്തിയ ഡോൺ ലെസ്സാർഡ്, ടിം ലുഹ്ര്മൻ, ആൻഡ്രെ പെറോൾഡ്, രഘുറാം രാജൻ, ജൂലിയോ റോട്ടെംബർഗ്, സ്റ്റ്യൂ മിയേഴ്സ് എന്നിവരോട് നന്ദി പറയുന്നു. ഐഎഫ്എസ്ആർസി, എംഐടിയിലെ സെന്റര് ഫോര് എനര് ജ് പോളിസി റിസർച്ച്, ഹാര് വാര് ഡ് ബിസിനസ് സ്കൂളിലെ റിസർച്ച് ഡിപ്പാര് ട്ട്മെന്റ്, നാഷണല് സയന് സ് ഫൌണ്ടേഷന് , ബാറ്ററി മാര് ച്ച് ഫിനന് ഷിയല് മാനേജ്മെന് റ് എന്നിവരുടെ ഉദാരമായ സാമ്പത്തിക സഹായത്തിന് ഞങ്ങള് നന്ദിയുള്ളവരാണ്. റൌൾസും സ്മിത്സണും (1990) കാണുക. |
3ab1c861c4be472a9b672214f472e37ad82931bb | ബിസിനസ് നിക്ഷേപത്തിന്റെ അനുഭവസമ്പത്തോടുകൂടിയ മാതൃകകൾ പൊതുവെ കേന്ദ്രീകൃത സെക്യൂരിറ്റീസ് വിപണികളിൽ നിശ്ചയിക്കപ്പെടുന്ന വിലകളോട് പ്രതികരിക്കുന്ന ഒരു "പ്രതിനിധി സ്ഥാപനം" എന്ന അനുമാനത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. എല്ലാ കമ്പനികളും മൂലധന വിപണികളിലേക്ക് തുല്യമായി പ്രവേശിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ മൂലധനച്ചെലവിലെ മാറ്റങ്ങളോടും നികുതി അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള നിക്ഷേപ പ്രോത്സാഹനങ്ങളോടും കമ്പനികളുടെ പ്രതികരണങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. ഒരു കമ്പനിയുടെ സാമ്പത്തിക ഘടന നിക്ഷേപത്തിന് പ്രസക്തമല്ല കാരണം ബാഹ്യ ഫണ്ടുകൾ ആന്തരിക മൂലധനത്തിന് തികഞ്ഞ പകരക്കാരനാകുന്നു. പൊതുവേ, തികഞ്ഞ മൂലധന വിപണികളുള്ള ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ നിക്ഷേപ തീരുമാനങ്ങള് അതിന്റെ സാമ്പത്തിക സ്ഥിതിയില് നിന്ന് സ്വതന്ത്രമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ മൂലധനം തികഞ്ഞ പകരക്കാരല്ല എന്ന കാഴ്ചപ്പാടിലാണ് ഒരു ബദൽ ഗവേഷണ അജണ്ട. ഈ കാഴ്ചപ്പാടിന് അനുസരിച്ച്, നിക്ഷേപം ആന്തരിക ധനസഹായത്തിന്റെ ലഭ്യത, പുതിയ കടം അല്ലെങ്കിൽ ഇക്വിറ്റി ഫിനാൻസിംഗിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം, അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക ക്രെഡിറ്റ് വിപണികളുടെ പ്രവർത്തനം തുടങ്ങിയ സാമ്പത്തിക ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കമ്പനിയുടെ ആന്തരിക പണമിടപാട് നിക്ഷേപ ചെലവുകളെ ബാധിച്ചേക്കാം കാരണം "ഫിനാൻഷ്യൽ ഫണ്ട്" എന്ന ഒരു പദപ്രയോഗം ഉപയോഗിച്ച്. |
329cf7a6528f339560ff9fb617f140b1a54a067e | ഇന്റർനെറ്റും വേൾഡ് വൈഡ് വെബും നമ്മെ അനന്തമായ സാധ്യതകളുടെ ലോകത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവന്നു: അനുഭവിക്കാൻ ഇന്ററാക്ടീവ് വെബ്സൈറ്റുകൾ, കേൾക്കാൻ സംഗീതം, സംഭാഷണങ്ങളിൽ പങ്കെടുക്കാൻ, ഓർഡർ ചെയ്യാൻ എല്ലാ ഉപഭോക്തൃ ഇനങ്ങളും. പക്ഷെ ഈ ലോകവും അനന്തമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളുള്ള ഒരു ലോകമാണ്: ഗുണനിലവാരം വളരെ വ്യത്യാസമുള്ള വസ്തുക്കളുടെ ഒരു വലിയ പ്രപഞ്ചത്തിൽ നിന്ന് നമുക്ക് എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാനാകും? ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. ആളുകൾക്ക് അവരുടെ അഭിപ്രായങ്ങള് പങ്കുവെക്കാനും പരസ്പരം അനുഭവങ്ങള് പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും അവ സഹായിക്കുന്നു. ശുപാർശക സംവിധാനങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂടിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ നിരവധി വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. രണ്ട് പ്രധാന ഗവേഷണ വെല്ലുവിളികളും ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു: (1) വ്യക്തിഗത സ്വകാര്യതയെ മാനിക്കുന്നതിലൂടെ താൽപ്പര്യമുള്ള കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ രൂപീകരിക്കാൻ ആളുകളെ സഹായിക്കുക, (2) ശുപാർശകൾ കണക്കാക്കാൻ ഒന്നിലധികം തരം വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുക. |
462881e12a6708ddc520fa4d58c99ba73b18a6ab | വിഷമില്ലാത്ത ദ്രാവക ലോഹ ടുണിംഗ് ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പുനഃ ക്രമീകരിക്കാവുന്ന റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസി (ആർഎഫ്) ഉപകരണങ്ങളുടെ ഫലപ്രദമായ പ്രവർത്തന സംവിധാനമാണ് തുടർച്ചയായ ഇലക്ട്രോവെറ്റിംഗ് (സിഇഡബ്ല്യു). ദ്രാവക ലോഹ സ്ലഗിൽ വൈദ്യുത പ്രേരണ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ മാർഗമാണ് സിഇഡബ്ല്യു എന്ന് മുൻ ഗവേഷണങ്ങൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ ഫ്ലൂയിഡിക് ചാനലുകളിലെ സ്ലഗിന്റെ സ്ഥാനത്തിന്റെ കൃത്യമായ നിയന്ത്രണം തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല. ഇവിടെ, ലിക്വിഡ്-മെറ്റൽ സ്ലഗുകളുടെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം നേടുന്നത് സിഇഡബ്ല്യു ആക്റ്റുവേഷനുമായി സംയോജിച്ച് ഡിസൈൻ ചെയ്ത ചാനലുകളുമായി സംയോജിച്ച് ഡിസ്ക്രീറ്റ് ലൊക്കേഷനുകളിൽ ലിക്വിഡ്-മെറ്റൽ ഉപരിതല energy ർജ്ജം കുറയ്ക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. ഈ സമീപനം ദ്രാവക ലോഹത്തിന്റെ ഉയർന്ന ഉപരിതല പിരിമുറുക്കം ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ വിശ്രമസ്ഥാനം സബ് മില്ലിമീറ്റർ കൃത്യതയോടെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു. പുനഃ ക്രമീകരിക്കാവുന്ന RF ഉപകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി CEW ആക്റ്റുവേഷനും ഫ്ലൂയിഡിക് ചാനൽ ഡിസൈനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തു. ഗാലിയം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള, വിഷരഹിത ലോഹസങ്കലനം (ഗാലിൻസ്റ്റാൻ) വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ചാനൽ മതിലുകളിൽ നനയ്ക്കുന്നതിനും ചലനം തടയുന്നതിനും കഴിവുള്ള ഒരു ഉപരിതല ഓക്സൈഡ് പാളി രൂപീകരിക്കാനുള്ള ലോഹസങ്കലനത്തിന്റെ പ്രവണതയെ ഇത് ലഘൂകരിക്കുന്നു. 15.2% സ്വീകാര്യമായ ആവൃത്തി ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് നേടുന്നതിന് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് പുനർനിർമ്മിക്കാവുന്ന സ്ലോട്ട് ആന്റിന പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. |
334d6c71b6bce8dfbd376c4203004bd4464c2099 | പരാമർശങ്ങൾ [1] വാങ്, പി., ഷെൻ, സി., വാൻ ഡെൻ ഹെംഗൽ, എ. 2013 ലെ സിവിപിആർ. [2] കാൻഡസ്, ഇ. ജെ., ലി, എക്സ്., സോൾട്ടനോൾകോട്ടാബി, എം. , വിർട്ടിംഗർ ഫ്ലോയിലൂടെ ഘട്ടം വീണ്ടെടുക്കൽഃ സിദ്ധാന്തവും അൽഗോരിതംസും. വിവര സിദ്ധാന്തത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഐഇഇഇ ഇടപാട്, 2015. [3] ക്രമരഹിതമായ രേഖീയ അളവുകളിൽ നിന്ന് റാങ്ക് മിനിമൈസേഷനും സെമിഡെഫിനിറ്റ് പ്രോഗ്രാമിംഗിനുമുള്ള ഒരു കൺവെർജന്റ് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസെന്റ് അൽഗോരിതം. 2015 ലെ നിപ്സ്. [4] നെത്രാപള്ളി, പി. ജെയിൻ, പി. നിപ്സ് 2013. പല പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളും പരിഹരിക്കേണ്ടത് PSD നിയന്ത്രണ മാട്രിക്സുകളുള്ള താഴ്ന്ന റാങ്കുള്ള SDP-കൾക്കാണ്. |
5ac65efcf8db05e8f1f70e09d51f275caa9d0aae | ഈ കൃതിയിൽ ഒരു കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് (സിഎൻഎൻ) വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇമേജ് പാച്ചുകൾ ഇൻപുട്ടായി എടുക്കുന്നതിലൂടെ, മുമ്പത്തെ മിക്ക രീതികളും ഉപയോഗിക്കുന്ന കൈകൊണ്ട് നിർമ്മിച്ച സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കാതെ സിഎൻഎൻ സ്പേഷ്യൽ ഡൊമെയ്നിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. നെറ്റ് വർക്കിന് ഒരു കൺവൊലൂഷണൽ ലെയറും മാക്സ്, മിൻ പൂളിംഗും, പൂർണ്ണമായും ബന്ധിപ്പിച്ച രണ്ട് ലെയറുകളും ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് നോഡും ഉണ്ട്. നെറ്റ്വർക്ക് ഘടനയ്ക്കുള്ളിൽ, സവിശേഷത പഠനവും റിഗ്രഷനും ഒരു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയയിലേക്ക് സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ചിത്രത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ മാതൃകയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം ലൈവ് ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം കൈവരിക്കുകയും ക്രോസ് ഡാറ്റാ സെറ്റ് പരീക്ഷണങ്ങളിൽ മികച്ച സാമാന്യവൽക്കരണ ശേഷി കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രാദേശികമായ വികലതകളുള്ള ചിത്രങ്ങളിലെ കൂടുതൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ നമ്മുടെ സിഎൻഎന് യുടെ പ്രാദേശിക ഗുണനിലവാര കണക്കാക്കൽ കഴിവ് തെളിയിക്കുന്നു, ഇത് മുമ്പത്തെ സാഹിത്യത്തിൽ അപൂർവ്വമായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. |
62d37831e00bc0511480f7cb78874ffb30331382 | വിരലടയാളം കണ്ടെത്തുന്നതില് , ചിത്രമെടുക്കുന്നതില് വിരലടയാളം കണ്ടെത്തുന്നതില് ഉണ്ടാകുന്ന ലീനിയര് അല്ലാത്ത വികലത ബാധിക്കുന്നു. ഈ നോൺ-ലീനിയർ രൂപഭേദം വിരലടയാള സവിശേഷതകൾ പോലുള്ള മിനുട്ടൈൽ പോയിന്റുകളും റിഡ്ജ് കർവുകളും സങ്കീർണ്ണമായ രീതിയിൽ വികലമാക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഒരു വിരലടയാളം (ബേസ് ലൈൻ ഇംപ്രഷൻ) ഒരു ശരാശരി രൂപഭേദം മോഡൽ വികസിപ്പിക്കാൻ ഒരേ വിരൽ മറ്റ് പല ഇംപ്രഷനുകൾ ബന്ധപ്പെട്ട് അതിന്റെ ആപേക്ഷിക വികലമാക്കൽ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ. ഇമേജ് ജോഡികൾ തമ്മിലുള്ള റിഡ്ജ് കർവ് കത്തിടപാടുകളെ ആശ്രയിക്കുന്ന ഒരു നേർത്ത പ്ലേറ്റ് സ്പ്ലിൻ (ടിപിഎസ്) മോഡൽ ഉപയോഗിച്ചാണ് രൂപഭേദം കണക്കാക്കുന്നത്. അടിസ്ഥാന രേഖാചിത്രത്തിന്റെ വിശദാംശങ്ങളുടെ ടെംപ്ലേറ്റ് തെറ്റായി രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് കണക്കാക്കിയ ശരാശരി രൂപഭേദം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു വിരലിന് തുല്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വേരിയബിളിറ്റി ഉള്ള ശരാശരി രൂപഭേദം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനായി ഒരു രൂപഭേദം സൂചിക നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടു. പ്രാഥമിക ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ശരാശരി രൂപഭേദം മാതൃക ഒരു വിരലടയാള പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിന്റെ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താമെന്നാണ്. |
cf20e34a1402a115523910d2a4243929f6704db1 | |
b9843426b745ea575276fce3b527a2dc4d2eebb3 | ദൈനംദിന ജീവിതത്തിലെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഗവേഷണത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഘട്ടം ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ഒരു കണ്ടെത്തൽ രീതി പരീക്ഷിക്കുക എന്നതാണ്. ആദ്യകാല ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ഭൂരിഭാഗവും ആക്സിലറോമീറ്റർ ഡാറ്റ പോലുള്ള ഒരൊറ്റ തരം സെൻസർ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരുന്നു. ചിലത് അവരുടെ പ്രവർത്തന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിൽ പങ്കെടുത്ത വിഷയങ്ങളുടെ പ്രായം, ഭാരം, ലിംഗഭേദം എന്നിവ കണക്കിലെടുക്കുന്നില്ല. അവസാനമായി, സ്മാർട്ട്ഫോണിന്റെ സ്ഥാനം കണക്കിലെടുക്കാതെ തന്നെ മുൻകാല കൃതികളിൽ ചിലത് ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, നാം ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ് പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു, അതിനെ പൊസിഷൻ അചെര് മൾട്ടി സെൻസർ (PAMS) എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഡേറ്റാസെറ്റില് ആക്സിലറോമീറ്ററിന്റെയും ഗൈറോസ്കോപ്പിന്റെയും ഡേറ്റാ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഗ്യാരോസ്കോപ്പ് ഡാറ്റ പ്രവർത്തന തിരിച്ചറിയൽ രീതികളുടെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും കൂടുതൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്താക്കളുടെ വിവരങ്ങളും നാം കണക്കിലെടുക്കുന്നു. പങ്കെടുക്കുന്നവരുടെ ബയോമെട്രിക് സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു പ്രത്യേക പഠിച്ച മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഇരിക്കുക, നിൽക്കുക, നടക്കുക, ഓടുക, പടികൾ കയറുക, ഇറങ്ങുക, സൈക്കിൾ ചവിട്ടുക തുടങ്ങിയ പ്രധാനപ്പെട്ട പല കാര്യങ്ങളിലും നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഡേറ്റാ സെറ്റ് വിലയിരുത്തുന്നതിന്, വിവിധ തരംതിരിക്കലുകള് ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഔട്ട്പുട്ടുകളും WISDM യുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. എല്ലാ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് ക്കും മുകളില് പറഞ്ഞ ക്ലാസിഫയറുകള് ഉപയോഗിച്ചാല് ശരാശരി കൃത്യത 88.5% ന് മുകളില് ആണെന്ന് ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സ്മാർട്ട് ഫോണിലെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷന്റെ സിപിയു, മെമ്മറി, ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഉപയോഗം എന്നിവയും ഞങ്ങൾ അളക്കുന്നു. ഇന്നത്തെ കാലത്ത് സ് മാര് ട്ട് ഫോണുകള് നമ്മുടെ ജീവിതത്തിന്റെ വിവിധ മേഖലകളില് എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്. ഈ ഉപകരണങ്ങളുടെ പ്രോസസ് സിംഗ് പവറും ആശയവിനിമയ ബാൻഡ് വിഡ് ത്തും മെമ്മറി ശേഷിയും അടുത്ത കാലത്തായി ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു. കൂടാതെ, ഈ ഉപകരണങ്ങളില് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ള ആക്സിലറോമീറ്റര് , ഗ്യാരോസ്കോപ്പ്, ഈര് ദ്ധത സെന് സര് , ബയോ സെന് സര് എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധതരം സെന് സര് തരങ്ങള് , ശാരീരിക ദൈനംദിന പ്രവര് ത്തനങ്ങളുടെ സ്വയം നിരീക്ഷണത്തില് ഒരു പുതിയ ചക്രവാളം തുറക്കുന്നു. |
22d35b27bab295efe9d5a28cdf15ed7c4fbcf25c | അൽഗോരിതം എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെ ഉയർന്നുവരുന്ന അച്ചടക്കം പ്രധാനമായും പെൻസിൽ-പേപ്പർ സീക്വൻഷ്യൽ അൽഗോരിതംസിനെ കരുത്തുറ്റതും കാര്യക്ഷമവും നന്നായി പരീക്ഷിച്ചതും എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതുമായ നടപ്പാക്കലുകളാക്കി മാറ്റുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. സമാന്തര കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എല്ലായിടത്തും ലഭ്യമാകുന്നതോടെ, നാം അൽഗോരിതം എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ സമാന്തര കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. അത്തരമൊരു നീട്ടിവെക്കല് കാര്യമായ സങ്കീർണതകളാണ് ഉണ്ടാക്കുന്നത്. തുടർച്ചയായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനായുള്ള അൽഗോരിതം എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേട്ടങ്ങളുടെ ഒരു ഹ്രസ്വ അവലോകനത്തിനുശേഷം, സമാന്തര കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന് കാരണമായ വിവിധ സങ്കീർണതകൾ ഞങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, വിജയകരമായ ശ്രമങ്ങളുടെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഭാവിയിലെ ഗവേഷണങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തിപരമായ കാഴ്ചപ്പാട് നൽകുന്നു. |
7fdf8e2393ee280c9a3aeb94aae375411358e45a | ലേഖന ചരിത്രം: 2007 ആഗസ്ത് 1 ന് ലഭിച്ചു 2009 മെയ് 22 ന് പരിഷ്കരിച്ച രൂപത്തിൽ ലഭിച്ചു 2009 മെയ് 26 ന് സ്വീകരിച്ചു |
28e702e1a352854cf0748b9a6a9ad6679b1d4e83 | ഒരു ഡി-ഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ സ്കൈലൈനിൽ എല്ലാ അളവുകളിലും മറ്റേതെങ്കിലും പോയിന്റ് ആധിപത്യം പുലർത്താത്ത പോയിന്റുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. സ്കൈലൈൻ കമ്പ്യൂട്ടേഷന് അടുത്തിടെ ഡാറ്റാബേസ് കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ ഗണ്യമായ ശ്രദ്ധ ലഭിച്ചു, പ്രത്യേകിച്ചും മുഴുവൻ ഡാറ്റാബേസും വായിക്കാതെ തന്നെ പ്രാരംഭ ഫലങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരികെ നൽകാൻ കഴിയുന്ന പുരോഗമന രീതികൾക്കായി. നിലവിലുള്ള എല്ലാ അല് ഗോരിതംസിനും ചില ഗുരുതരമായ കുറവുകളുണ്ട്, അവ പ്രായോഗികമായി പ്രയോഗിക്കാവുന്നതിനെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ബ്രാഞ്ച്-ആൻഡ്-ബൌണ്ട് സ്കൈലൈൻ (ബിബിഎസ്) വികസിപ്പിക്കുന്നു, ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം, ഇത് ഐ / ഒപ്റ്റിമൽ ആണ്, അതായത്, സ്കൈലൈൻ പോയിന്റുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കാവുന്ന നോഡുകളിലേക്ക് മാത്രം ഇത് ഒരൊറ്റ ആക്സസ് നടത്തുന്നു. ബിബിഎസ് നടപ്പിലാക്കാൻ എളുപ്പമാണ്, കൂടാതെ എല്ലാത്തരം പുരോഗമന പ്രോസസ്സിംഗിനെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു (ഉദാഃ ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകൾ, സ്വമേധയാ ഉള്ള അളവുകൾ മുതലായവ). കൂടാതെ, സ്കൈലൈൻ കംപ്യൂട്ടേഷന്റെ നിരവധി രസകരമായ വ്യതിയാനങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, കൂടാതെ അവയുടെ കാര്യക്ഷമമായ പ്രോസസ്സിംഗിനായി ബിബിഎസ് എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. |
a2e738c4107a8d123a6be42d34c02b9f9939b50d | ഫോഗ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് (എഫ് സി) ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ സേവനങ്ങൾ നെറ്റ് വർക്കിന്റെ പരിധിയിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിച്ചു. ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ നിന്ന് ചില സവിശേഷതകൾ ഇത് പാരമ്പര്യമായി ലഭിക്കുന്നു, പക്ഷേ ജിയോ-വിതരണം, ലൊക്കേഷൻ അവബോധം, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി എന്നിവ പോലുള്ള ചില സവിശേഷ സവിശേഷതകളും എഫ്സിക്ക് ഉണ്ട്. പാരമ്പര്യ സ്വഭാവങ്ങളോടൊപ്പം, ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമത, വിഭവ മാനേജ്മെന്റ്, സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ പ്രശ്നങ്ങളും പ്രശ്നങ്ങളും ഇത് പാരമ്പര്യമായി സ്വീകരിക്കുന്നു. സുരക്ഷയുടെ കാര്യത്തിൽ ഈ പ്രബന്ധം മൂടൽമഞ്ഞ് വാസ്തുവിദ്യയുടെ വിമർശനാത്മക വിശകലനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 2012 മുതല് നടത്തിയ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് സുരക്ഷാ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെയും സുരക്ഷാ ഭീഷണികളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തില് വിമര് ശിക്കപ്പെടുന്നു. നിലവിലുള്ള സുരക്ഷാ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെ ഓരോന്നിനും ലഭിച്ച സുരക്ഷാ ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് ഞങ്ങള് ഗ്രൂപ്പുചെയ്തു. ഇത് പരിശോധിച്ച സുരക്ഷാ മേഖലകളും ഗവേഷകരുടെ ശ്രദ്ധ ആവശ്യമുള്ള മേഖലകളും തമ്മില് വ്യക്തവും സമഗ്രവുമായ വേര് തിരിവ് നല് കും. |
e2e9eb8d0ac182b9db04a4fa833ee078e04a10c3 | വിദഗ്ധരുടെ പ്രകടനങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നത് കൃത്രിമബുദ്ധിയിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലും വളരെയധികം ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഏജന്റിന്റെ പെരുമാറ്റത്തെ കുറിച്ചുള്ള നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം, സിസ്റ്റം സ്റ്റേറ്റ് ട്രാക്ടറികൾ, വ്യത്യസ്ത ഏജന്റിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം സ്റ്റേറ്റിന്റെ പരിണാമം വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു പ്ലാന്റ് മോഡൽ എന്നിവ കണക്കിലെടുത്ത് ഒരു ഏജന്റ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്ന അടിസ്ഥാന റിവാർഡ് ഫംഗ്ഷൻ നിഗമനം ചെയ്യുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. ഈ സംവിധാനം പലപ്പോഴും മാർകോവ് തീരുമാന പ്രക്രിയയായി മാതൃകയാക്കപ്പെടുന്നു (പ്യൂട്ടർമാൻ 2014), അതായത്, അടുത്ത അവസ്ഥ നിലവിലെ അവസ്ഥയെയും ഏജന്റിന്റെ പ്രവർത്തനത്തെയും മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഏജന്റിന്റെ പ്രവർത്തന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നിലവിലെ അവസ്ഥയെ മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം സ്റ്റേറ്റിന്റെ പരിണാമത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മാർകോവിയൻ അനുമാനം മുൻപത്തെ ആണെങ്കിലും, ടാർഗെറ്റ് റിവാർഡ് ഫംഗ്ഷൻ തന്നെ മാർകോവിയൻ ആണെന്ന് രണ്ടാമത്തേത് അനുമാനിക്കുന്നു. ഈ കൃതിയിൽ, മാർക്കോവിയൻ അല്ലാത്ത റിവാർഡ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ഒരു ക്ലാസ് പഠിക്കുന്നത് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു, formal പചാരിക രീതികളുടെ സാഹിത്യത്തിൽ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ എന്ന് അറിയപ്പെടുന്നു. ഈ സവിശേഷതകള് മെച്ചപ്പെട്ട ഘടനയും കൈമാറ്റം ചെയ്യാവുന്നതും വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതുമാണ്. അതിനുശേഷം, പരിവർത്തന സംവിധാനം വികസിപ്പിക്കാതെ തന്നെ സ്പെസിഫിക്കേഷൻ നിർണയിക്കുന്നത് കാര്യക്ഷമമായി ചെയ്യാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. നാം ഒരു 2-ഡി ഗ്രിഡ് ലോക മാതൃകയിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കും. |
6bd3544905ec46cb321bc06c7937110da44f90ed | |
2151a214aca6e72ee2980ae8cbf7be47fed0cb7a | പുതിയ ആശയങ്ങളും തന്ത്രങ്ങളും അൽഗോരിതങ്ങളും വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളായി റോബോട്ടിക്സ് ഗവേഷണത്തിൽ സിമുലേറ്ററുകൾ നിർണായക പങ്ക് വഹിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇന്നുവരെ, മിക്ക സിമുലേറ്ററുകളും 2 ഡി ലോകങ്ങളിൽ മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, അവയിൽ ചിലത് വളരെ കഴിവുള്ളതും എളുപ്പത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടാവുന്നതുമായ ഒരു ഘട്ടത്തിലേക്ക് പക്വത പ്രാപിച്ചു. അടുത്ത തലമുറ മൊബൈല് റോബോട്ടുകള് നേരിടുന്ന സങ്കീര് ണ്ണമായ ലോകങ്ങള് പുനര് സൃഷ്ടിക്കാന് കഴിവുള്ള ഒരു 3 ഡി ഡൈനാമിക് മൾട്ടി റോബോട്ട് പരിതസ്ഥിതി സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് ഈ നിച്ച് പൂരിപ്പിക്കാനാണ് ഗസീബോ രൂപകല് പിക്കപ്പെട്ടത്. ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സ്റ്റാറ്റസ്, ഫൈൻ ഗ്രെയിൻഡ് കൺട്രോൾ, ഹൈ ഫിഡിലിറ്റി എന്നിവ ഗസീബോയെ ഡ്രോയിംഗ് ബോർഡും യഥാർത്ഥ ഹാർഡ്വെയറും തമ്മിലുള്ള ഒരു പടിവാതിൽ മാത്രമായി മാറുന്നതിനുള്ള ഒരു സവിശേഷ സ്ഥാനത്ത് എത്തിക്കുന്നു: ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ, വിദൂര പരിതസ്ഥിതികളുടെ സിമുലേഷൻ, ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ റിവേഴ്സ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് എന്നിവയും സാധ്യമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ്. പ്ലെയർ ആൻഡ് സ്റ്റേജ് പ്രോജക്റ്റുകളുമായി സഹകരിച്ച് ഗസീബോ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട് (ജെർകി, ബി. പി. , മറ്റുള്ളവർ, ജൂലൈ 2003), (ജെർകി, ബി. പി. , മറ്റുള്ളവർ, മെയ് 2001), (വോഗൻ, ആർ. ടി. , മറ്റുള്ളവർ, ഒക്ടോബർ 2003), കൂടാതെ http://playerstage. sourceforge. net/gazebo/ gazebo. html എന്നതിൽ നിന്നും ലഭ്യമാണ്. |
2fa2af72590819d7a4be995baa9809060f9c815a | വലിയ ഡേറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പല പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ക്ലസ്റ്ററിംഗിന്റെ നിഷ്കളങ്കമായ നടപ്പാക്കലുകൾ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവേറിയതാണെങ്കിലും, ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ (1) പരിമിതമായ എണ്ണം ക്ലസ്റ്ററുകൾ, (2) കുറഞ്ഞ സവിശേഷത അളവുകൾ അല്ലെങ്കിൽ (3) കുറഞ്ഞ എണ്ണം ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ഉള്ളപ്പോൾ ക്ലസ്റ്ററിംഗിനായി കാര്യക്ഷമമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സ്ഥാപിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരേസമയം മൂന്ന് വഴികളിലൂടെയും വലുപ്പമുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള രീതികളിൽ വളരെ കുറച്ച് ജോലികൾ മാത്രമേ ചെയ്തിട്ടുള്ളൂ - ഉദാഹരണത്തിന്, ആയിരക്കണക്കിന് ക്ലസ്റ്ററുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ആയിരക്കണക്കിന് അളവുകളിൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ ഉണ്ട്. ഈ വലിയ, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡേറ്റാ സെറ്റുകളെ കൂട്ടിച്ചേര് ക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ സാങ്കേതികതയാണ് നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. പ്രധാന ആശയം വിലകുറഞ്ഞതും ഏകദേശവുമായ ദൂര അളവ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയെ ഫലപ്രദമായി ഉപവിഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുക എന്നതാണ്. ഒരു സാധാരണ കാനോപിയിൽ സംഭവിക്കുന്ന പോയിന്റുകൾ തമ്മിലുള്ള കൃത്യമായ ദൂരം മാത്രം അളക്കുന്നതിലൂടെയാണ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് നടത്തുന്നത്. കാനോപ്പികൾ ഉപയോഗിച്ച്, മുമ്പ് അസാധ്യമായ വലിയ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പ്രായോഗികമായി മാറുന്നു. വിലകുറഞ്ഞ ദൂര അളവുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ന്യായമായ അനുമാനങ്ങൾക്കനുസരിച്ച്, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവിൽ ഈ കുറവ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് കൃത്യതയിൽ ഒരു നഷ്ടവുമില്ലാതെ വരുന്നു. പല ഡൊമെയ്നുകളിലും കനോപ്പികൾ പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്. വിവിധ തരം ക്ലസ്റ്ററിംഗ് സമീപനങ്ങളുമായി ഉപയോഗിക്കാം. അതിൽ അത്യാഗ്രഹമുള്ള അഗ്ലോമെറേറ്റീവ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, കെ-മീൻസ്, പ്രതീക്ഷ-പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഗവേഷണ പ്രബന്ധങ്ങളുടെ പരാമർശ ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഗ്രന്ഥശാസ്ത്രപരമായ ഉദ്ധരണികൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിലെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇവിടെ കാനോപ്പി സമീപനം പരമ്പരാഗത ക്ലസ്റ്ററിംഗ് സമീപനത്തേക്കാൾ ഒരു ഓർഡർ വലുപ്പത്തിൽ കണക്കുകൂട്ടൽ സമയം കുറയ്ക്കുകയും മുമ്പ് ഉപയോഗിച്ച അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് 25% കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
9ebecb9581185af467e8c770254a269244513d4b | കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ബയോളജി, സോഫ്റ്റ്വെയർ ബഗ് ലോക്കലൈസേഷൻ, കമ്പ്യൂട്ടർ നെറ്റ്വർക്കിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ പ്രായോഗിക മേഖലകളിലെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കാരണം ഗ്രാഫ് മൈനിംഗും മാനേജ്മെന്റും സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഗവേഷണത്തിന്റെ ഒരു ജനപ്രിയ മേഖലയായി മാറിയിരിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വ്യത്യസ്ത വലുപ്പത്തിലും സങ്കീർണ്ണതയിലും ഉള്ള ഗ്രാഫുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു. അതനുസരിച്ച്, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അടിസ്ഥാന ഖനന അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായി വ്യത്യസ്ത ആവശ്യകതകൾ ഉണ്ട്. ഈ അധ്യായത്തിൽ, വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഗ്രാഫ് മൈനിംഗ് മാനേജ്മെന്റ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു സർവേ ഞങ്ങൾ നൽകും. ഗ്രാഫിക് പ്രാതിനിധ്യം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്ന നിരവധി പ്രയോഗങ്ങളെക്കുറിച്ചും നാം ചർച്ച ചെയ്യും. വിവിധ ഗ്രാഫ് മൈനിംഗ് അൽഗോരിതം എങ്ങനെ വ്യത്യസ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കാം എന്ന് നാം ചർച്ച ചെയ്യും. അവസാനമായി, ഭാവി ഗവേഷണത്തിന്റെ പ്രധാന വഴികളെക്കുറിച്ച് നാം ചർച്ച ചെയ്യും |
3d7348c63309ddb68b4e69782bc6bf516bb1ced7 | ഈ പ്രബന്ധം സാർവത്രിക ലൈൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് (90-270 Vrms) അനുയോജ്യമായ ഉയർന്ന സ്റ്റെപ്പ്-ഡൌൺ ട്രാൻസ്ഫോർമർ ഇല്ലാത്ത സിംഗിൾ-സ്റ്റേജ് സിംഗിൾ-സ്വിച്ച് എസി / ഡിസി കൺവെർട്ടർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ടോപ്പോളജി ഒരു ബക്ക്-ടൈപ്പ് പവർ-ഫാക്ടർ കറക്ഷൻ (പിഎഫ്സി) സെല്ലിനെ ഒരു ബക്ക്-ബൂസ്റ്റ് ഡിസി / ഡിസി സെല്ലുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇൻപുട്ട് പവറിന്റെ ഒരു ഭാഗം ആദ്യത്തെ പവർ പ്രോസസ്സിംഗിന് ശേഷം നേരിട്ട് output ട്ട്പുട്ടുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ നേരിട്ടുള്ള പവർ ട്രാൻസ്ഫർ സവിശേഷതയും കപ്പാസിറ്റർ വോൾട്ടേജുകൾ പങ്കിടുന്നതും ഉപയോഗിച്ച്, കൺവെർട്ടറിന് കാര്യക്ഷമമായ പവർ പരിവർത്തനം, ഉയർന്ന പവർ ഫാക്ടർ, ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ബസ്സിൽ കുറഞ്ഞ വോൾട്ടേജ് സ്ട്രെസ് (130 വിയിൽ കുറവ്) എന്നിവ നേടാനും ഉയർന്ന സ്റ്റെപ്പ്-ഡൌൺ ട്രാൻസ്ഫോർമർ ഇല്ലാതെ കുറഞ്ഞ output ട്ട്പുട്ട് വോൾട്ടേജ് നേടാനും കഴിയും. ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളുടെ അഭാവം ഘടകങ്ങളുടെ എണ്ണവും കൺവെർട്ടറിന്റെ വിലയും കുറയ്ക്കുന്നു. ബൂസ്റ്റ് തരത്തിലുള്ള പിഎഫ്സി സെല്ലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, നിർദ്ദിഷ്ട കൺവെർട്ടറിന്റെ പ്രധാന സ്വിച്ച് രണ്ട് ഇൻഡക്ടർ വൈദ്യുത പ്രവാഹങ്ങളുടെയും മേൽനോട്ടത്തേക്കാൾ ഡിസി / ഡിസി സെല്ലിന്റെ പീക്ക് ഇൻഡക്ടർ വൈദ്യുതി മാത്രമേ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുള്ളൂ. നിർദ്ദിഷ്ട സർക്യൂട്ടിന്റെ വിശദമായ വിശകലനവും രൂപകൽപ്പനയും പരിശോധന ഫലങ്ങളിലൂടെ പരിശോധിക്കുന്നു. |
0889019b395890f57bfae3ce7d8391649ae68de4 | കമ്മ്യൂണിറ്റി അധിഷ്ഠിത ചോദ്യോത്തര സേവനങ്ങളില് (സി.ക്യു.എ.) ശേഖരിച്ച വലിയ തോതിലുള്ള ചോദ്യോത്തര ആര് ഛൈവ്സ് വെബിലെ പ്രധാനപ്പെട്ട വിവരങ്ങളും വിജ്ഞാന സ്രോതസ്സുകളുമാണ്. ഈ സംവിധാനങ്ങളില് സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന അറിവ് വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാന് കഴിവുള്ളതുകൊണ്ടാണ് ചോദ്യങ്ങളും ഉത്തരങ്ങളും പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്ന പ്രവര് ത്തനത്തിന് വലിയ പ്രാധാന്യം നല് കിയിരിക്കുന്നത്: ആവർത്തിച്ചുവരുന്ന ചോദ്യങ്ങളുമായി ഉപയോക്താക്കളുടെ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്താന് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും. ഈ ലേഖനത്തിൽ, വിവർത്തന മാതൃകയുടെയും വാക്ക് ഉൾപ്പെടുത്തലിന്റെയും ഗുണങ്ങളെ സമന്വയിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് വേഡ് എംബഡിംഗ് അധിഷ്ഠിത പരസ്പര ബന്ധം (WEC) മാതൃക നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ക്രമരഹിതമായ ഒരു ജോഡി വാക്കുകൾ നൽകിയാൽ, WEC ന് Q&A ജോഡികളിൽ അവയുടെ സഹസംഭവ സാധ്യതയെ സ്കോർ ചെയ്യാൻ കഴിയും, അതേസമയം പരിശീലന സമാന്തര വാചകത്തിൽ അപൂർവമായ പുതിയ ജോഡി വാക്കുകളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് തുടർച്ചയായ സ്പേസ് വേഡ് പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെ തുടർച്ചയും സുഗമതയും പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും കഴിയും. യാഹൂവില് ഒരു പരീക്ഷണ പഠനം. ഉത്തരങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റും ബെയ്ഡു ജിഹൈഡോ ഡാറ്റാ സെറ്റും ഈ പുതിയ രീതി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു |
31ace8c9d0e4550a233b904a0e2aabefcc90b0e3 | മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു പ്രധാന ഘട്ടമാണ് മുഖം പ്രതിനിധീകരണം. മുഖത്തിന്റെ മികച്ച പ്രാതിനിധ്യം വിവേചനപരവും കരുത്തുറ്റതും ഒതുക്കമുള്ളതും നടപ്പിലാക്കാൻ വളരെ എളുപ്പവുമാകണം. കൈകൊണ്ട് നിർമ്മിച്ചതും പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതുമായ നിരവധി പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇപ്പോഴും ധാരാളം ഇടമുണ്ട്. ഈ പേപ്പറിൽ, മുഖം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനായി വളരെ എളുപ്പത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാവുന്ന ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ രീതി ആഴത്തിലുള്ള ശൃംഖലയുടെ പുതിയ ഘടനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് (പിരമിഡ് സിഎൻഎൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു). നിർദ്ദിഷ്ട പിരമിഡ് സിഎൻഎൻ ഒരു മോഹിപ്പിക്കുന്ന ഫിൽട്ടർ-ഡൌൺ-സാമ്പിൾ പ്രവർത്തനം സ്വീകരിക്കുന്നു, ഇത് പരിശീലന നടപടിക്രമം വളരെ വേഗത്തിലും കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ കാര്യക്ഷമതയിലും സാധ്യമാക്കുന്നു. കൂടാതെ, പിരമിഡ് സിഎൻഎന്റെ ഘടനയ്ക്ക് സ്വാഭാവികമായും മൾട്ടി-സ്കെയിൽ മുഖം പ്രാതിനിധ്യങ്ങളിൽ സവിശേഷത പങ്കിടൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഇത് ഫലമായി പ്രതിനിധീകരണത്തിന്റെ വിവേചന ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. എട്ട് അളവുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന തിരിച്ചറിയൽ കൃത്യത (85.8% LFW ബെഞ്ച്മാർക്ക്) നേടാൻ ഞങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന ശൃംഖലയ്ക്ക് കഴിയും. ഫീച്ചർ ഷെയറിംഗ് പിരമിഡ് സിഎൻഎന്നിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നമ്മുടെ സിസ്റ്റം എൽഎഫ്ഡബ്ല്യു ബെഞ്ച് മാർക്കിലെ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം (97.3%) കൈവരിക്കുന്നു. സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കുകളില് യാഥാര് ത്ഥ്യമായ മുഖചിത്രങ്ങളുടെ പുതിയ ഒരു മാനദണ്ഡം കൂടി നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ നിർദ്ദേശിത പ്രതിനിധീകരണത്തിന് പൊതുവായുള്ള നല്ല കഴിവുണ്ടെന്ന് സാധൂകരിക്കുന്നു. |
4281046803e75e1ad7144bc1adec7a3757de7e8d | സമീപ വർഷങ്ങളിൽ മാതൃകാ അധിഷ്ഠിത ടെക്സ്ചർ സിന്തസിസ് അൽഗോരിതങ്ങളിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. ഒരു മാതൃകാ ടെക്സ്ചർ നൽകിയാൽ, ഈ രീതികൾ ഉപയോക്താവിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസൃതമായി ഒരു വലിയ ടെക്സ്ചർ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നു. ഈ അത്യാധുനിക റിപ്പോർട്ടിൽ, മൂന്ന് ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കാനാണ് ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്: (1) ഈ വിഷയവുമായി പരിചയമില്ലാത്ത വായനക്കാർക്ക് എളുപ്പത്തിൽ പിന്തുടരാവുന്ന ഒരു ട്യൂട്ടോറിയൽ നൽകുക, (2) സമഗ്രമായ ഒരു സർവേ നടത്തുക, വ്യത്യസ്ത രീതികളുടെ താരതമ്യങ്ങൾ നടത്തുക, (3) ടെക്സ്ചർ സിന്തസിസ് ഗവേഷണത്തിൽ താൽപ്പര്യമുള്ള വായനക്കാരെ പ്രചോദിപ്പിക്കാനും നയിക്കാനും സഹായിക്കുന്ന ഭാവി പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള ഒരു ദർശനം രൂപരേഖ ചെയ്യുക. അടിസ്ഥാന അൽഗോരിതം, ടെക്സ്ചർ സിന്തസിസിന്റെ വിപുലീകരണങ്ങളും പ്രയോഗങ്ങളും ഞങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. |
21d470547b836d6e561a1cc86f24bbb6d1ee83b1 | ശാരീരിക പ്രവർത്തനങ്ങളില് പങ്കെടുക്കുന്നതിനും പരിക്കേറ്റു മരിക്കുന്നതിനും അടിസ്ഥാനപരമായ ചലന ശേഷി അത്യാവശ്യമാണ്. കായിക പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും പരിക്കിന്റെ സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിനും ജീവിതകാലം മുഴുവൻ ശാരീരിക പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് പിന്തുണ നൽകുന്നതിനും ആവശ്യമായ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടതും നിർണായകവുമായ അടിസ്ഥാന ചലനങ്ങളിലൊന്നാണ് സ്ക്വാറ്റ് ചലനരീതി. നിലവിലുള്ള തെളിവുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, ഈ ആദ്യ (1 ൽ 2) റിപ്പോർട്ട് ഒരു അടിസ്ഥാന പരിശീലന വ്യായാമമായി ബാക്ക് സ്ക്വാട്ടിന്റെ സാങ്കേതിക പ്രകടനം നിർവ്വചിക്കുന്നു. സ്ക്വാട്ട് പ്രകടനവും പരിക്ക് പ്രതിരോധവും പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന പ്രവർത്തനപരമായ കുറവുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു പുതിയ ഡൈനാമിക് സ്ക്രീനിംഗ് ഉപകരണം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വിലയിരുത്തല് ഉപകരണത്തില് അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഓരോ പ്രവർത്തനപരമായ കുറവുകള് ക്കും വേണ്ടിയുള്ള ലക്ഷ്യമിട്ട തിരുത്തല് രീതിയില് തുടര് ന്നുള്ള റിപ്പോർട്ട് രൂപരേഖപ്പെടുത്തും. |
3037897d2fd1cc72dfc5a5b79cf9c0e8cdae083e | മൾട്ടിമോഡൽ വീഡിയോയുടെ സെമാന്റിക് വിശകലനം, ആശയം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തലത്തിൽ താൽപ്പര്യമുള്ള സെഗ്മെന്റുകൾ സൂചികയിലാക്കാനാണ് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ഈ ലക്ഷ്യം നേടുന്നതിന്, നിരവധി വിവര സ്രോതസ്സുകളുടെ വിശകലനം ആവശ്യമാണ്. വിശകലനത്തിന്റെ ഒരു ഘട്ടത്തിൽ ഈ സ്ട്രീമുകൾ ഒന്നിച്ചു ചേർക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം രണ്ട് തരം ഫ്യൂഷൻ പദ്ധതികളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യും. ആദ്യത്തേത് ഫീച്ചർ സ്പേസിലെ മോഡാലിറ്റികളെ ലയിപ്പിക്കുന്നു, രണ്ടാമത്തേത് സെമാന്റിക് സ്പേസിലെ മോഡാലിറ്റികളെ ലയിപ്പിക്കുന്നു. 184 മണിക്കൂർ ദൈർഘ്യമുള്ള വീഡിയോ ഡാറ്റയും 20 സെമാന്റിക് ആശയങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണം നടത്തി, വൈകി ഫ്യൂഷൻ മിക്ക ആശയങ്ങൾക്കും അല്പം മികച്ച പ്രകടനം നൽകുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആദ്യകാല ഫ്യൂഷൻ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന ആ ആശയങ്ങൾക്ക്, വ്യത്യാസം കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. |
fc211e6b7a112982bd96a9aa04144a0a06e86a97 | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു ഇന്റർലീവ്ഡ് സീറോ വോൾട്ടേജ് ട്രാൻസിഷൻ (ZVT) PWM ബക്ക് കൺവെർട്ടർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ കൺവെർട്ടറിന് രണ്ട് സമാനമായ ബക്ക് കൺവെർട്ടർ മൊഡ്യൂളുകളും ഒരു സഹായ സർക്യൂട്ടും ഉണ്ട്. പ്രധാന സ്വിച്ച് പൂജ്യ വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ചിംഗ് അവസ്ഥ നൽകുന്നു. കൂടാതെ, സഹായ സ്വിച്ച് ഡയോഡുകളുടെയും നിലവിലെ സ്വിച്ചിംഗ് അവസ്ഥ പൂജ്യമായി ലഭിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട സഹായ സ്വിച്ച് ഉപയോഗിച്ച് ഇടകലർന്ന ബക്ക് കൺവെർട്ടർ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. 300W ZVT ഇന്റർലീവ്ഡ് ബക്ക് കൺവെർട്ടറിന്റെ 100 KHz ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് സൈദ്ധാന്തിക വിശകലനത്തിന്റെ സാധുതയെ ന്യായീകരിക്കുന്നു. |
0407d72c2e773aec18a4be6e2bcbdf1f91f032bb | ഈ ലേഖനം സംഘടനകളിലെ നേതൃത്വത്തിന്റെ പങ്ക് സങ്കീർണ്ണത സിദ്ധാന്തം എങ്ങനെ അറിയിക്കുന്നുവെന്ന് ചോദിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണത സിദ്ധാന്തം സങ്കീർണ്ണമായി ഇടപെടുന്ന സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു ശാസ്ത്രമാണ്; അത്തരം സംവിധാനങ്ങളിലെ ഇടപെടലിന്റെയും അനുരൂപീകരണത്തിന്റെയും സ്വഭാവവും അവ ഉയർന്നുവരവ്, നവീകരണം, ഫിറ്റ്നസ് തുടങ്ങിയ കാര്യങ്ങളെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നുവെന്നതും ഇത് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. സങ്കീർണ്ണത സിദ്ധാന്തം നേതൃത്വ ശ്രമങ്ങളെ സംഘടനാ ഫലപ്രാപ്തിക്ക് പ്രാപ്തമാക്കുന്ന പെരുമാറ്റങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു, ഫലപ്രാപ്തി നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനോ നയിക്കുന്നതിനോ എതിരായി. സങ്കീർണ്ണത ശാസ്ത്രം നേതൃത്വത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആശയവിനിമയങ്ങളെ മാനസികശാസ്ത്രത്തിലും സാമൂഹിക മനഃശാസ്ത്രത്തിലും (ഉദാഃ മനുഷ്യ ബന്ധങ്ങളുടെ മാതൃകകൾ) വളരെയധികം നിക്ഷേപിച്ചിരിക്കുന്ന കാഴ്ചപ്പാടുകളിൽ നിന്ന് വിപുലീകരിക്കുന്നു. ചലനാത്മക സംവിധാനങ്ങളും പരസ്പരബന്ധവും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന്. സംഘടനാപരമായ സങ്കീർണ്ണതയുടെ ഒരു നിർവചനം വികസിപ്പിക്കുകയും അത് നേതൃത്വ ശാസ്ത്രത്തിൽ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, സങ്കീർണ്ണതയും ഫലപ്രാപ്തിയും പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ ചർച്ചചെയ്യുകയും സങ്കീർണ്ണത സിദ്ധാന്തവും നിലവിൽ പ്രധാനപ്പെട്ട മറ്റ് നേതൃത്വ സിദ്ധാന്തങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സാമൂഹ്യ ശാസ്ത്രത്തിലെ ഗവേഷണ തന്ത്രങ്ങള് ക്ക് ഉണ്ടാകാവുന്ന പ്രത്യാഘാതങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു ചർച്ചയുമായി ഈ പ്രബന്ധം അവസാനിക്കുന്നു. |
2d59338108d3333890089305f15a60b6e5f00c54 | ജ് സ് ടോ ർ ആ ർ ഹൈ വി ൻറെ ഉപയോ ഗം എ ടു ക്കു ന്ന തി ൽ, http://www.jstor.org/page/info/about/policies/terms.jsp എന്ന അഡ്രസ് യിൽ ലഭ്യ മാ യ ജ് സ് ടോ റിന്റെ ഉപയോ ഗ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും നിങ്ങൾ അംഗീകരിക്കുന്നു എന്നാണു സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ജെ.എസ്ടോറിന്റെ ഉപയോഗ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും ഭാഗികമായി പറയുന്നത്, മുൻകൂർ അനുമതി ലഭിച്ചില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ജേണലിന്റെ മുഴുവൻ ലക്കവും അല്ലെങ്കിൽ ലേഖനങ്ങളുടെ ഒന്നിലധികം പകർപ്പുകളും ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ലെന്നും, നിങ്ങളുടെ വ്യക്തിപരമായ, വാണിജ്യേതര ഉപയോഗത്തിനായി മാത്രം ജെ.എസ്ടോറിന്റെ ആർക്കൈവിലെ ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിക്കാം. |
3813fade6b111f08636ad220ef32bd95b57d3e03 | സിസി-ഡിസി കൺവെർട്ടറുകളുടെ സിദ്ധാന്തപരമായ പരിധികൾ ഈ ലേഖനത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം കപ്പാസിറ്ററുകൾ k ന്, നേടാനാകുന്ന ഡിസി പരിവർത്തന അനുപാതങ്ങളുടെ പൂർണ്ണ സെറ്റ് കണ്ടെത്തുന്നു. പരമാവധി സ്റ്റെപ്പ് അപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റെപ്പ് ഡൌൺ അനുപാതം k t h ഫിബോനാച്ചി സംഖ്യ നൽകുന്നു, അതേസമയം ഏതെങ്കിലും എസ്സി സർക്യൂട്ടിൽ ആവശ്യമായ സ്വിച്ചുകളുടെ എണ്ണത്തിന്റെ പരിധി 3 കെ 2 ആണ്. നിരവധി എസ്സി കൺവെർട്ടർ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ വ്യക്തമാക്കിയിരിക്കുന്ന പ്രായോഗിക പ്രത്യാഘാതങ്ങളിൽ, ഒരു പ്രത്യേക ആപ്ലിക്കേഷന് ആവശ്യമായ ഘടകങ്ങളുടെ എണ്ണത്തിൽ ലാഭം, ഒരു വലിയ ശ്രേണിയിലുള്ള ഇൻപുട്ട് വോൾട്ടേജ് വ്യതിയാനങ്ങളിൽ output ട്ട്പുട്ട് വോൾട്ടേജ് നിയന്ത്രണവും ഉയർന്ന പരിവർത്തന കാര്യക്ഷമതയും നിലനിർത്താൻ കഴിയുന്ന എസ്സി കൺവെർട്ടറുകൾ നിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് റെസിസ്റ്റന്റിന്റെയും എഫ്ലിസിന്റിന്റെയും പരിധി എസ്സി കൺവെർട്ടറുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനും താരതമ്യത്തിനും ഉപയോഗിക്കാം. |
7cde4cf792f2be12deb8d5410170a003375397d5 | ചിപ്പ്-ഓൺ, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപയോഗത്തിന് അനുയോജ്യമായ സ്വിച്ച്-കാൻഡസെറ്റർ ഡിസി-ഡിസി കൺവെർട്ടറുകൾ (ചാർജ് പമ്പുകൾ) ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ വിവരിക്കുന്നു. രണ്ട് ഒരേപോലുള്ള, എന്നാൽ എതിർ-ഘട്ട എസ്സി കൺവെർട്ടറുകളെ സമാന്തരമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് നിർദ്ദിഷ്ട കോൺഫിഗറേഷനുകൾ, അങ്ങനെ പ്രത്യേക ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് ഗേറ്റ് ഡ്രൈവറുകളുടെ ആവശ്യം ഇല്ലാതാക്കുന്നു. ഉയർന്ന ഊര് ജ പരിവര് ത്തന കാര്യക്ഷമതയും മില്ലിവാട്ട് പരിധിയിലുള്ള ഊര് ജനിലവാരവും പ്രധാനപ്പെട്ടതായിരിക്കുന്ന ബാറ്ററി പവറുള്ളതോ സ്വയം പവറുള്ളതോ ആയ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സറുകള് പോലുള്ള വളരെ കുറഞ്ഞ ഊര് ജം ഉപയോഗിക്കുന്ന VLSI ആപ്ലിക്കേഷനുകളില് ഞങ്ങള് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. കണക്ടിവിറ്റി, സ്വിച്ച് നഷ്ടം എന്നിവ സ്വിച്ച് ആവൃത്തിയും ഘടക വലുപ്പവും കണക്കിലെടുത്ത് ഡിസൈൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അനുവദിക്കുന്നതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. പരീക്ഷണാത്മകമായി പൂർണ്ണമായും സംയോജിപ്പിച്ച 10 മെഗാഹെർട്സ് വോൾട്ടേജ് ഇരട്ടിയാക്കുന്നതിന്റെ ഓപ്പൺ-ലൂപ്പ്, ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് പ്രവർത്തനം വിവരിക്കുന്നു. 5mW വരെ ലോഡ് ചെയ്യുമ്പോള് 2V അല്ലെങ്കില് 3V ഇൻപുട്ട് ഉണ്ടായിരിക്കുകയും 3.3V അല്ലെങ്കില് 5V ഔട്ട്പുട്ട് ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യും. സാധാരണ 1.2μ CMOS സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ നിർമ്മിച്ച കൺവെർട്ടർ സർക്യൂട്ട് ചിപ്പ് ഏരിയയുടെ 0.7mm എടുക്കുന്നു. |
bbad8eb4fd80411f99b08a5b2aa11eaed6b6f51a | ഒരു കോംപാക്ട് സർക്കുലർ പോളറൈസ്ഡ് (സിപി) കോ-ഡിസൈൻ ചെയ്ത ഫിൽട്ടറിംഗ് ആന്റിനയെക്കുറിച്ച് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ ഉപകരണം ഒരു പാച്ച് റേഡിയേറ്ററിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് ഒരു ബാൻഡ് പാസ് ഫിൽട്ടറുമായി പരിധിയില്ലാതെ സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു സിസ്റ്റമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ജോടിയാക്കിയ സ്ട്രൈപ്ലൈൻ ഓപ്പൺ-ലൂപ്പ് റിസോണേറ്ററുകളിൽ നിന്നാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. നിർദ്ദിഷ്ട രൂപകല് പനയില്, പാച്ച് ഒരേ സമയം റേഡിയേറ്ററായും ഫില് ട്രിയുടെ അവസാന ഘട്ട റിസോണേറ്ററായും പ്രവര് ത്തിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി 0.53λ0 × 0.53λ0 × 0.07λ0 എന്ന ചെറിയ മൊത്തത്തിലുള്ള ഫോം ഫാക്ടറുള്ള താഴ്ന്ന പ്രൊഫൈല് സംയോജിത റേഡിയേഷനും ഫില് ട്രിംഗ് മൊഡ്യൂളും ലഭിക്കുന്നു. ഫിൽട്ടറിംഗ് സർക്യൂട്ട് ആവൃത്തി തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ഉറപ്പാക്കുക മാത്രമല്ല, ഇംപെഡൻസ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ പ്രവർത്തനവും നൽകുന്നു, ഇത് ഇംപെഡൻസും അക്ഷീയ അനുപാത ബാൻഡ്വിഡ്ഡും വിപുലീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. രൂപകല് പിക്കപ്പെട്ട ഫില് റ്ററിംഗ് ആന്റിന നിർമ്മിക്കുകയും അളക്കുകയും ചെയ്തു. പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തില് S11 <; -13.5 dB, 3 dB-ല് കുറവുള്ള ഒരു അക്ഷീയ അനുപാതം, 3.77 മുതൽ 4.26 GHz വരെയുള്ള ബാന്റ് വിഡ് റ്റില് 5.2 dBi-ല് കൂടുതലുള്ള ഒരു നേട്ടം, അതായത് ഏകദേശം 12.2%, വിവിധതരം വയർലെസ് സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇത് ഒരു മികച്ച സ്ഥാനാർത്ഥിയാക്കുന്നു. സംയോജിത ഫിൽട്ടറിംഗ് ആന്റിനയുടെ ഒരു ലീനിയർ പോളറൈസ്ഡ് പതിപ്പും പ്രദർശിപ്പിച്ചു. കൂടാതെ, രൂപകല് പിക്കപ്പെട്ട സിപി ഫില് റ്ററിംഗ് ആന്റിന മനുഷ്യശരീരത്തിന്റെ വിവിധ സ്ഥാനങ്ങളില് വിവിധ ശരീര ആംഗ്യങ്ങളോടെ സ്ഥാപിച്ചാലും അതിന്റെ സ്വഭാവം നിലനിര് ത്തുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നതിനായി കൂടുതൽ പൂർണ്ണ തരംഗ സിമുലേഷനുകളും പരീക്ഷണങ്ങളും നടത്തി. സ്ഥിരമായ പ്രതിരോധവും വികിരണ സ്വഭാവവും ഇത് ശരീരത്തിന് പുറത്തുള്ള വയർലെസ് ആശയവിനിമയത്തിനുള്ള ധരിക്കാവുന്ന ആന്റിനയായി അനുയോജ്യമായ ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥിയാക്കുന്നു. |
31d15e69389efeda5e21adfa888dffa8018523c0 | |
21e1a50ead66ac791db4ae9afd917f2b3adf28cc | 5 ജി വയർലെസ് സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ശ്രമങ്ങൾക്കുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥി സ്കീമുകളിൽ ഒന്നാണ് മില്ലിമീറ്റർ-വേവ് എംഐഎംഒ സംവിധാനങ്ങൾ. ഈ പശ്ചാത്തലത്തില് ഈ ലേഖനത്തിന്റെ പ്രധാന സംഭാവനകൾ മൂന്നുതരമുണ്ട്. ആദ്യം, 2.9, 29, 61 ജിഗാഹെർട്സ് കാരിയർ ഫ്രീക്വൻസികളുള്ള സമാനമായ ട്രാൻസ്മിറ്റ്-റിസീവ് ലൊക്കേഷൻ ജോഡികളിലെ സമാന്തര അളവുകൾ ഞങ്ങൾ ഇൻഡോർ ഓഫീസ്, ഷോപ്പിംഗ് മാൾ, do ട്ട്ഡോർ ക്രമീകരണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ വിവരിക്കുന്നു. ഈ അളവുകൾ പ്രചാരണ, തടസ്സം, മെറ്റീരിയൽ നുഴഞ്ഞുകയറ്റ നഷ്ടം എന്നിവയെക്കുറിച്ചും എംഎം-വേവ് സംവിധാനങ്ങൾ പ്രായോഗികമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ പ്രധാന ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു. രണ്ടാമതായി, ഈ ഘടകങ്ങളിലൊന്ന് ഹൈബ്രിഡ് ബീം ഫോർമിംഗ് ആണ്, വലിയ ആന്റിന അളവുകളുള്ള അറേ നേട്ടം കൊയ്യുന്നതിലൂടെ മികച്ച ലിങ്ക് മാർജിനുകൾക്ക് ഇത് ആവശ്യമാണ്. പൂർണ്ണമായും വഴക്കമുള്ള ഹൈബ്രിഡ് ബീം ഫോർമാറ്ററുകളുടെ ക്ലാസ്സിൽ നിന്ന്, എംഎം-വേവ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഉയർന്ന ഡാറ്റാ നിരക്ക് ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ ശക്തമായ ഒരു ദിശാസൂചന ബീം ഫോർമാറ്ററുകളെ വിവരിക്കുന്നു. മൂന്നാമതായി, ഈ ഡിസൈൻ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗിച്ച്, 28 ജിഗാഹെർട്സ് എന്ന പരീക്ഷണാത്മക പ്രോട്ടോടൈപ്പ് സംവിധാനം ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, ഇത് ഡൌൺലിങ്കിലും അപ്ലിങ്കിലും ഉയർന്ന ഡാറ്റാ നിരക്കുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ഈ നിരക്കുകൾ ബാഹ്യ, ഇൻഡോർ മൊബിലിറ്റി സാഹചര്യങ്ങളിൽ ശക്തമായി നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസി വെല്ലുവിളികൾക്കിടയിലും വലിയ സിഗ്നൽ കോൺസ്റ്റലേഷൻ വലുപ്പങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്നതിനൊപ്പം, ഈ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് എംഎം-വേവ് ചാനലിന്റെ ദിശാസൂചന സ്വഭാവം ഉപയോഗിച്ച് എംഎം-വേവ് ബേസ് സ്റ്റേഷനുകളിലുടനീളം തടസ്സമില്ലാത്ത ബീം സ്വിച്ചിംഗും കൈമാറ്റവും നടത്തുന്നു, അങ്ങനെ എംഎം-വേവ് ആവൃത്തികളിൽ കണ്ടുമുട്ടുന്ന നോൺ-ലൈൻ-ഓഫ്-സീറ്റ് ലിങ്കുകളിലെ പാത്ത് നഷ്ടങ്ങളും തടസ്സങ്ങളും മറികടക്കുന്നു. |
ebbe56d235e0812d99609d4cff98473bfb5a7e33 | വിവിധ മൾട്ടിമീഡിയ സേവനങ്ങള് ക്കായുള്ള ആവശ്യകതയും ഹോട്ട്സ്പോട്ട് മേഖലകളിലെ വമ്പിച്ച ഡേറ്റാ ട്രാഫിക്കും കാരണം എല്.ടി.ഇ സംവിധാനവും ഡബ്ല്യു.എല്.എന്.എ സാങ്കേതികവിദ്യകളും തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധം അടുത്തിടെ വളരെയധികം ശ്രദ്ധ ആകർഷിച്ചു. നിലവിലുള്ള ഗവേഷണ പഠനങ്ങളിൽ കൂടുതലും ഈ രണ്ട് വയർലെസ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾക്കായുള്ള നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറിലെ കപ്ലിംഗ് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ അന്വേഷിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിലെ വാസ്തുവിദ്യകളിൽ, പല പ്രധാനപ്പെട്ട ഏകോപന പ്രവർത്തനങ്ങളും സംയുക്ത ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകളും കാര്യക്ഷമമായി നേടാൻ കഴിയില്ല. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, ഒരു പുതിയ സിബിഎസ് പരിഹാരം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് വ്യത്യസ്ത RAT- കൾ ലെയർ 2 ൽ യഥാർത്ഥ അർത്ഥത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. എല് ടി ഇ, വൈ ലാന് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ എല്ലാ ഫങ്ഷനുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ഏകീകൃത പ്രോട്ടോക്കോൾ സ്റ്റാക്ക് ഞങ്ങൾ രൂപകല് പിക്കുന്നു. പിന്നെ ഈ രണ്ട് റാറ്റ്സിന്റെയും സംയുക്ത മാനേജ്മെന്റിന് വേണ്ടി ഒരു കൺവെർജൻസ് ആർക്കിടെക്ചർ, ആർഎംസി സബ് ലെയർ, ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട സിബിഎസ് പരിഹാരത്തിന് മൃദുവായ കൈമാറ്റം, ഉറപ്പുള്ള ക്വാസ്, ഒരൊറ്റ ഐപി വിലാസം വഴി കൈമാറ്റം ചെയ്യൽ മാനേജ്മെന്റ്, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് അഗ്രഗേഷൻ സേവനം എന്നിവയിലൂടെ തടസ്സമില്ലാത്ത ഓഫ്ലോഡിംഗിനെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും. അവസാനമായി, നമ്മുടെ സിമുലേഷനും പ്രാഥമിക പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളും ഭാവിയിലെ മൊബൈൽ കൺവേർജഡ് നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ സിബിഎസ് പരിഹാരത്തിന്റെ സാധ്യതയും കാര്യക്ഷമതയും തെളിയിക്കുന്നു. |
3e5dbb5fd3460e020c321bc48b7d0fa6c3324dbc | പിയസോ ഇലക്ട്രിക് ഉപകരണങ്ങളുടെയും അൾട്രാസോണിക് ട്രാൻസ്മിഷൻ മീഡിയകളുടെയും തുല്യമായ സർക്യൂട്ടുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഇലക്ട്രോണിക്സിനായി ഉദ്ദേശിച്ച സിമുലേറ്ററുകളിൽ ഇലക്ട്രോണിക്സ്, അൾട്രാസൌണ്ട് ഭാഗങ്ങൾ കോസിമുലേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാം. കാര്യക്ഷമമായ സിസ്റ്റം ലെവൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നേടുന്നതിന്, സിസ്റ്റത്തിലെ അൾട്രാസൌണ്ട് സിഗ്നലിന്റെ ശരിയായ, സമ്പൂർണ്ണ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് അനുകരിക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് ചലനാത്മക ശ്രേണി, സർക്യൂട്ട് ശബ്ദം, വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം എന്നിവ സംബന്ധിച്ച് ഇലക്ട്രോണിക്സിന്റെ ആവശ്യകതകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം സമാനമായ സർക്യൂട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പൾസ്-എക്കോ സിസ്റ്റത്തിന്റെ സിമുലേഷനിൽ ഒരു അൾട്രാസൌണ്ട് സിഗ്നലിന്റെ ശരിയായ, സമ്പൂർണ്ണ വ്യാപ്തി നേടുന്നതിനുള്ള രീതികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇലക്ട്രോണിക് ഉപകരണങ്ങളെയും പിയസോ ഇലക്ട്രിക് ട്രാൻസ്ഡ്യൂസറിനെയും ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന കേബിളിന്റെ ഫലവും ഡിഫ്രാക്ഷൻ മൂലമുണ്ടാകുന്ന നഷ്ടവും കണക്കിലെടുത്താണ് ഇത് നേടുന്നത്. അൾട്രാസൌണ്ട് പൾസിന്റെ പ്രചാരണ മാധ്യമത്തെ മാതൃകയാക്കുന്ന ട്രാൻസ്മിഷൻ ലൈനിലെ ചാലക നഷ്ടം ഡിഫ്രാക്ഷന് മൂലമുള്ള നഷ്ടം മാതൃകയാക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, ഏകദേശം 10% ഓഫ്സെറ്റ് ഉള്ള സമീപവും വിദൂരവുമായ മേഖലകളില് അളക്കപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങള് അനുസരിച്ച് എക്കോയുടെ അനുകരിച്ച വ്യാപ്തി നന്നായി പിന്തുടരുന്നു എന്നാണ്. ഒരു കോക്സിയൽ കേബിളിന്റെ ഉപയോഗം ഇൻഡക്റ്റൻസിയും കപ്പാസിറ്റൻസിയും അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് ലഭിച്ച എക്കോയുടെ വ്യാപ്തിയെ ബാധിക്കുന്നു. കേബിൾ നീളം 0.07 മീറ്ററിനും 2.3 മീറ്ററിനും ഇടയിൽ വ്യത്യാസപ്പെടുമ്പോൾ 60% ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് വ്യതിയാനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കപ്പെട്ടു, സിമുലേഷനുകൾ സമാന വ്യതിയാനങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നു. ഇലക്ട്രോണിക് ഡിസൈനും സിസ്റ്റം ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും സിസ്റ്റം സിമുലേഷനുകളെ മാത്രം ആശ്രയിക്കാമെന്ന് കൈവരിച്ച ഫലങ്ങളുടെ ഉയർന്ന കൃത്യത കാണിക്കുന്നു. അൾട്രാസൌണ്ട് സംവിധാനങ്ങള് ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള സംയോജിത ഇലക്ട്രോണിക് വികസനം ഇത് ലളിതമാക്കും. |
60afb1828de4efa1588401f87caa55ac3a0cd820 | അഡ്രിനാർക്കിന്റെ ആദ്യ ലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ടിട്ട് 3 മാസം കഴിഞ്ഞപ്പോള് ഒരു 9 വയസ്സുള്ള പെൺകുട്ടിയുടെ ശരീരത്തില് ഹൈഡ്രാഡെനിറ്റിസ് സപ്പൂറേറ്റീവ് വികസിച്ചു. ഈ രോഗം ആൻഡ്രോജൻ ആശ്രിതമാണെന്ന അനുമാനവുമായി അത്തരം ഒരു അടുത്ത സമയ ബന്ധം പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. രോഗികളുടെ 2% ൽ താഴെ പേർക്ക് 11 വയസ്സിന് മുമ്പാണ് രോഗം ആരംഭിക്കുന്നത്. ഞങ്ങളുടെ രോഗിയുടെ അസാധാരണമായ പ്രായം, അവളുടെ പ്രായം വളരെ നേരത്തെ തന്നെ ആയതുകൊണ്ടാകാം. |
7f60b70dede16fe4d7b412674929b4805c9b5c95 | അക്സിലറി, അനോജെനിറ്റൽ, അപൂർവ്വമായി, സ്തനവും തലയോട്ടിയും മേഖലകളിലെ അപ്പോക്രിൻ വിയർപ്പ് ഗ്രന്ഥികൾ വഹിക്കുന്ന ചർമ്മത്തിന്റെ വിട്ടുമാറാത്ത വിയർപ്പ് രോഗമാണ് ഹൈഡ്രാഡെനിറ്റിസ് സപ്ലൂറേറ്റീവ് (എച്ച്എസ്). പുരുഷന്മാരേക്കാൾ സ്ത്രീകളെയാണ് ഇത് കൂടുതലും ബാധിക്കുന്നത്. പ്രെപ്യൂബറൽ ഹൈഡ്രാഡെനിറ്റിസ് സപ്പൂറേറ്റീവ് ഉള്ള രണ്ട് പെൺകുട്ടികളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, അവരുടെ പ്രാരംഭ അവതരണം പ്രായപൂർത്തിയുടെ ഏതെങ്കിലും ലക്ഷണങ്ങൾക്ക് മുമ്പായിരുന്നു. ഈ ആദ്യകാല രോഗം വളരെ അപൂർവമാണ്, അതിന്റെ കാരണവും അജ്ഞാതമാണ്. കടുത്ത രോഗം പ്രെപൊബെര്തല് കുട്ടികളിൽ കാണാവുന്നതാണ്, ഈ കേസുകളിൽ ശസ്ത്രക്രിയാ ഇടപെടൽ ഫലപ്രദമാണ്. |
8b85f287c144aad5ff038ec0b140e0c4e210990b | പ്രാധാന്യം ഹൈഡ്രാഡെനിറ്റിസ് സപ്പൂറേറ്റീവ് (എച്ച് എസ്) ഒരു വിട്ടുമാറാത്ത, രോഗശമനത്തിന് കാരണമാകുന്ന ചർമ്മരോഗമാണ്, അതിന് സാർവത്രികമായി ഫലപ്രദമായ ചികിത്സയില്ല. സാധാരണയായി പബ്ബറസിനു ശേഷം തൊലിയിൽ അബ്സസെസ് രൂപപ്പെടാൻ സാധ്യതയുള്ള ടെൻഡർ സബ്ചുറ്റേണസ് നോഡ്യൂളുകൾ രോഗികൾക്ക് ഉണ്ടാകും. ഹെർമോൺ സ്കോൺ ചികിത്സയ്ക്കായി ആന്റി ആൻഡ്രോജൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ പഠനങ്ങൾ പ്രധാനമായും മുതിർന്ന രോഗികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. നിരീക്ഷണങ്ങൾ: ഹെർമോൺ സ്ക്രീനിന്റെ 3 കുട്ടികളിലെ കേസ് സീരീസ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവർ വിജയകരമായി ഫിനാസ്ട്രൈഡ് ഉപയോഗിച്ച് ചികിത്സിച്ചു, ഇത് രോഗത്തിന്റെ ആവൃത്തിയും തീവ്രതയും കുറയുകയും കാര്യമായ പാർശ്വഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാകാതിരിക്കുകയും ചെയ്തു. നിഗമനങ്ങളും പ്രസക്തിയും ഹെർമോണൈറ്റിസ് ബാധിച്ച കുട്ടികളുടെ ചികിത്സയ്ക്ക് ഫിനാസ്ട്രൈഡ് ഒരു ചികിത്സാ ഓപ്ഷനാണ്. ഈ രോഗത്തിന്റെ നിയന്ത്രണത്തില് കൂടുതല് പ്രവചനാത്മക വിവരങ്ങളും റാൻഡമിക് നിയന്ത്രിത പഠനങ്ങളും സഹായകമായ വിവരങ്ങൾ നല്കും. |
e72e10ad6228bd3dcee792f6f571c5ffed37266f | ഹൈഡ്രാഡെനിറ്റിസ് സപ്പൂറേറ്റീവ് (എച്ച് എസ്) ഒരു ഭാരമുള്ള രോഗമാണ്, രോഗികളുടെ ജീവിതത്തെ ബാധിക്കാനുള്ള ശേഷിയുമുണ്ട്. കുട്ടികളില് ഇത് ഒരു അപൂർവ രോഗമാണ്, രേഖപ്പെടുത്തിയ സാഹിത്യവും അതനുസരിച്ച് അപൂർവമാണ്. ഈ ലേഖനം കുട്ടികളിലും കൌമാരക്കാരിലും ഹെർമോൺ സ്ക്രീനിന് റെ ചികിത്സാ ഓപ്ഷനുകളെ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മുതിർന്നവരുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഈ പ്രായത്തിലുള്ള രോഗികളെ ചികിത്സിക്കുന്നതിലെ പ്രത്യേക വ്യത്യാസങ്ങളോ വെല്ലുവിളികളോ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ഹെർമോണൈറ്റിസ് ബാധിച്ച കുട്ടികളുടെ ചികിത്സയിൽ സാധ്യമായ എൻഡോക്രിൻ കോമോർബിഡിറ്റികളുടെയും പൊണ്ണത്തടിയുടെയും പരിഗണന ഉൾപ്പെടുത്തണം. രോഗലക്ഷണങ്ങളുടെ ചികിത്സയിൽ മരുന്നുകൾ ഉൾപ്പെടുത്താം. സിസ്റ്റമിക് തെറാപ്പിയിൽ വേദനസംഹാരികൾ, ക്ലിൻഡാമൈസിൻ, റിഫാംപിസിൻ, ഫിനാസ്റ്ററൈഡ്, കോർട്ടികോസ്റ്റീറോയിഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ട്യൂമർ നെക്രോസിസ് ഫാക്ടർ ആൽഫ (ടിഎൻഎഫ്α) ബ്ലോക്കറുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടാം. സൂപ്പർ അണുബാധകൾ ഉചിതമായി ചികിത്സിക്കണം. വടുവയ്ക്കുന്ന മുറിവുകള് ക്ക് സാധാരണയായി ശസ്ത്രക്രിയ ആവശ്യമാണ്. |
f4f6ae0b10f2cc26e5cf75b4c39c70703f036e9b | പശ്ചാത്തലം രോഗികള് ക്കും സമൂഹത്തിനും തൊലി രോഗങ്ങള് പലപ്പോഴും പെട്ടെന്ന് ദൃശ്യമാകാറുണ്ടെങ്കിലും അവ ഉണ്ടാക്കുന്ന രോഗബാധിതത്വം വളരെ മോശമായി മാത്രമേ നിര് ണയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുള്ളൂ. ചർമ്മരോഗത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഉപായമായി ജീവിത നിലവാര അളവുകൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് അഭിപ്രായപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഹൈഡ്രാഡെനിറ്റിസ് സപ്പൂറേറ്റീവ് (എച്ച് എസ്) വേദനയേറിയ പൊട്ടലുകളിലേക്കും ദുർഗന്ധമുള്ള സ്രവങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്നു, ഇത് ഗണ്യമായ അളവിൽ രോഗബാധയ്ക്ക് കാരണമാകുമെന്ന് കരുതപ്പെടുന്നു. ഹെർമോണിയയുടെ ഗുരുതരാവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് കൃത്യമായ ഒരു അളവുകോലായി ഈ വിലയിരുത്തൽ ഉപയോഗിക്കാമെങ്കിലും, ഇതിനു മുമ്പ് ജീവിത നിലവാരത്തിലെ കുറവ് അളക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല. HS രോഗികളിൽ ജീവിത നിലവാരത്തിലെ കുറവ് അളക്കാന്. രീതികൾ ഹെർട്ടറിക് സിൻഡ്രോം ബാധിച്ച 160 രോഗികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടു. താഴെ പറയുന്ന വിവരങ്ങൾ ശേഖരിച്ചു: ജീവിത നിലവാര വിവരങ്ങൾ (ഡെർമറ്റോളജി ലൈഫ് ക്വാളിറ്റി ഇൻഡക്സ്, ഡിഎൽക്യുഐ ചോദ്യാവലി), അടിസ്ഥാന ജനസംഖ്യാ വിവരങ്ങൾ, രോഗം ആരംഭിക്കുന്ന പ്രായം, പ്രതിമാസം വേദനയേറിയ പരിക്കുകളുടെ ശരാശരി എണ്ണം. ഫലങ്ങള് ഈ പഠനത്തിൽ 114 രോഗികള് പങ്കെടുത്തു. രോഗികളുടെ ശരാശരി +/- SD പ്രായം 40. 9 +/- 11. 7 വര്ഷം, രോഗം തുടങ്ങുന്ന ശരാശരി +/- SD പ്രായം 21. 8 +/- 9. 9 വര്ഷം, രോഗത്തിന്റെ ശരാശരി +/- SD കാലാവധി 18. 8 +/- 11. 4 വര്ഷം. രോഗികളുടെ ശരാശരി +/- SD DLQI സ്കോർ 8. 9 +/- 8. 3 പോയിന്റായിരുന്നു. 10 DLQI ചോദ്യങ്ങളിൽ ഏറ്റവും ഉയർന്ന സ്കോർ രേഖപ്പെടുത്തിയത് ചോദ്യത്തിന് 1 ന് ആണ്, ഇത് വേദന, വേദന, കടിയേറ്റ അല്ലെങ്കിൽ ചൊറിച്ചിൽ എന്നിവയുടെ അളവ് അളക്കുന്നു (ശരാശരി 1.55 പോയിന്റ്, മീഡിയൻ 2 പോയിന്റ്). രോഗികൾക്ക് പ്രതിമാസം ശരാശരി 5.1 പരിക്കുകൾ അനുഭവപ്പെട്ടു. നിഗമനങ്ങള് ഹെര് പ്സ് ഹെര് പ്സ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹെര് പസ് ഹ് പസ് ഹ് പസ് ഹ് ഹെർമോണിയയുടെ ശരാശരി DLQI സ്കോർ മുമ്പ് പഠിച്ച ചർമ്മരോഗങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് കൂടുതലായിരുന്നു, കൂടാതെ പ്രതിമാസ പരിക്കുകളാൽ പ്രകടിപ്പിച്ച രോഗ തീവ്രതയുമായി ഇത് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഡിഎല് ക്യുഐ എച്ച്എസ് ചികിത്സാ പരീക്ഷണങ്ങളില് ഒരു പ്രധാന ഫലമായിരിക്കാം എന്നാണ്. |
2bf11b00938e73468e3ab02dfe678985212f1aea | മൊബൈല് ലൊക്കേഷന് അധിഷ്ഠിത സേവനങ്ങള് വളര് ന്നുവരുന്നു. ഉപയോക്താക്കള് സന്ദർശിക്കുന്ന സ്ഥലങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള സൂക്ഷ്മമായ സ്ഥല-കാല വിവരങ്ങള് ശേഖരിക്കാന് ഇത് മുമ്പൊരിക്കലും ഉണ്ടായിട്ടില്ലാത്ത അവസരം നല് കുന്നു. മനുഷ്യ ചലനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണ പ്രശ്നങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പുതിയ സാധ്യതകൾ ഈ ബഹുമുഖ ഡാറ്റാ ഉറവിടം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, മാത്രമല്ല പുതിയ മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും സേവനങ്ങളുടെയും വികസനത്തിന് ഇത് വഴികൾ തുറക്കുന്നു. ഈ കൃതിയില് ഒരു മൊബൈല് ഉപയോക്താവ് അടുത്തതായി സന്ദർശിക്കുന്ന സ്ഥലം പ്രവചിക്കാനുള്ള പ്രശ്നം നാം പഠിക്കുന്നു, ഉപയോക്താക്കളുടെ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ വിവിധ വശങ്ങള് നല് കുന്ന പ്രവചനശക്തി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തുകൊണ്ട്. ആദ്യം നമ്മൾ 35 മില്യൺ ചെക്ക് ഇൻ പരിശോധിച്ചു ഏകദേശം 1 മില്യൺ ഫോര് സ്ക്വയർ ഉപയോക്താക്കള് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള 5 മില്യണിലധികം വേദികളില് നടത്തിയ, അഞ്ച് മാസത്തെ കാലയളവില് . ഉപയോക്താക്കളുടെ ചലനങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെ പിടിച്ചെടുക്കാന് ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒരു കൂട്ടം സവിശേഷതകള് ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സവിശേഷതകൾ സ്ഥലങ്ങളുടെ തരം തമ്മിലുള്ള മാറ്റങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ, വേദികൾ തമ്മിലുള്ള ചലന പ്രവാഹങ്ങൾ, ഉപയോക്താക്കളുടെ ചെക്ക്-ഇൻ പാറ്റേണുകളുടെ സ്പേഷ്യൽ-ടൈം സവിശേഷതകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലീനിയർ റിഗ്രഷനും എം5 മോഡൽ ട്രീയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രണ്ട് സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠന മോഡലുകളിലെ എല്ലാ വ്യക്തിഗത സവിശേഷതകളും സംയോജിപ്പിച്ച് ഞങ്ങളുടെ പഠനം കൂടുതൽ വിപുലീകരിക്കുന്നു, ഇത് മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രവചന കൃത്യതയിൽ ഉയർന്നതാണ്. ഒന്നിലധികം സവിശേഷതകളുടെ സംയോജനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മേൽനോട്ട രീതിശാസ്ത്രം ഏറ്റവും ഉയർന്ന പ്രവചന കൃത്യത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി: പ്രവചന പട്ടികയിലെ ആയിരക്കണക്കിന് ഇനങ്ങൾക്കിടയിൽ, രണ്ട് ഉപയോക്താക്കളിൽ ഒരാൾക്ക് മുൻനിര അമ്പത് വേദികളിൽ സ്ഥാനം നേടാൻ M5 മോഡൽ ട്രീകൾക്ക് കഴിയും. |
011dcf6b9fa8d64e508ecead47c1a9a9521a3e59 | വളരുന്ന അളവും ഡാറ്റയുടെ വൈവിധ്യവും വിഷ്വൽ അനലിറ്റിക്സിന് അവസരങ്ങളും വെല്ലുവിളികളും നൽകുന്നു. ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാന് വലിയ ഡാറ്റ ആവശ്യമുണ്ട്. ഇത് മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകളും ബിസിനസ്, സുരക്ഷ, സോഷ്യല് മീഡിയ, ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ എന്നിവയ്ക്കുള്ള നൂതനമായ പരിഹാരങ്ങളും നൽകും. സമയ സംഭവങ്ങളുടെ അനുക്രമ വിശകലനത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ഡാറ്റയിലെ സംഭവങ്ങളുടെ എണ്ണവും സമയ ക്രമരേഖകളുടെ വൈവിധ്യവും വിഷ്വൽ അനലിറ്റിക് ഉപകരണങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളെ വെല്ലുവിളിക്കുന്നു. ഡാറ്റയുടെ അളവും പാറ്റേൺ വൈവിധ്യവും കുറയ്ക്കുന്നതിന് അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വിശകലന ഫോക്കസ് മൂർച്ച കൂട്ടുന്നതിനുള്ള 15 തന്ത്രങ്ങൾ ഈ പേപ്പർ വിവരിക്കുന്നു. നാല് കൂട്ടം തന്ത്രങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു: (1) എക്സ്ട്രാക്ഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ, (2) ടൈംപോറൽ മടക്കൽ, (3) പാറ്റേൺ ലളിതമാക്കൽ തന്ത്രങ്ങൾ, (4) ആവർത്തന തന്ത്രങ്ങൾ. ഓരോ തന്ത്രത്തിനും, ഈ തന്ത്രത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിന്റെയും വോള്യത്തിലും/അല്ലെങ്കില് വൈവിധ്യത്തിലും ഉള്ള സ്വാധീനത്തിന്റെയും ഉദാഹരണങ്ങള് ഞങ്ങള് നല് കുന്നു. നമ്മുടെ സ്വന്തം പ്രവര് ത്തനങ്ങളില് നിന്നും സാഹിത്യത്തില് നിന്നും, വിശകലനം നടത്തിയ വ്യക്തികളുമായും വിശകലന ഉപകരണങ്ങള് ഉപയോഗിക്കുന്ന വിശകലനക്കാരെ നിരീക്ഷിച്ച ഡവലപ്പര് മാരുമായും ഇമെയില് അഭിമുഖങ്ങള് നടത്തിയാണ് 20 കേസ് പഠനങ്ങള് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്. അവസാനമായി, ഈ തന്ത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാം എന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുകയും 10 മുതിർന്ന സംഭവ ശ്രേണി വിശകലന വിദഗ്ധരുടെ ഫീഡ്ബാക്ക് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. |
fe4f36731311fa013cd083a7e3c961f392325afc | |
bff411fd40bf3e40c9b4f61554dc3370710e2d43 | ഒരു സിസി-സിസി കൺവെർട്ടറിനായി കർശനമായ ഇൻപുട്ട്-ടു-ഔട്ട്പുട്ട് പരിവർത്തന അനുപാതം (സിആർ) 20 (24 വി ഇൻപുട്ട്, 1.2 വി outputട്ട്പുട്ട്) ഉള്ളതിനാൽ, രണ്ട് ഘട്ടത്തിലുള്ള കാസ്കേഡ് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ എളുപ്പമാണ്, പക്ഷേ കുറഞ്ഞ കാര്യക്ഷമതയും ഇരട്ടിപ്പിച്ച പവർ ഘടകങ്ങളും ഉണ്ട്. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു സിംഗിൾ-സ്റ്റേജ് പരിഹാരം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ ഒരു അഡാപ്റ്റീവ് ഓൺ-ഓഫ് ടൈം (AO2T) നിയന്ത്രണം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. സ്ഥിരമായ അവസ്ഥയിൽ, വലിയ CR- യ്ക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു അഡാപ്റ്റീവ് ഓൺ-ടൈം വാലി കറന്റ് മോഡ് കൺട്രോളായി നിയന്ത്രണം പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ലോഡ് ട്രാൻസിയന്റ് കാലഘട്ടങ്ങളിൽ, ഒരു സ്വിച്ചിംഗ് സൈക്കിളിനുള്ളിൽ വേഗത്തിലുള്ള ലോഡ് ട്രാൻസിയന്റ് പ്രതികരണം നേടുന്നതിന്, തൽക്ഷണ ലോഡ് മാറ്റത്തിന് അനുയോജ്യമായ രീതിയിൽ ഓൺ, ഓഫ് സമയം ക്രമീകരിക്കാവുന്നതാണ്. ഹൈ സ്പീഡ് കറന്റ് മോഡ് നിയന്ത്രണം സുഗമമാക്കുന്നതിന്, സെൻസറില്ലാത്ത കറന്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ സർക്യൂട്ട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. 5MHz ല് പ്രവര് ത്തിക്കുന്ന ഈ കൺവെര് ട്ടര് 700mA ല് 89.8% കാര്യക്ഷമതയും 2A പൂര് ണ്ണ ലോഡില് 85% കാര്യക്ഷമതയും കൈവരിക്കുന്നു. 1.8A/200ns എന്ന ലോഡ് കറന്റ് സ്ലീവ് നിരക്കിനിടയിൽ, VO യിലെ അണ്ടർഷൂട്ട് / ഓവർഷൂട്ട് വോൾട്ടേജുകൾ യഥാക്രമം 23mV ഉം 37mV ഉം ആണ്. |
e928564981b35eccc1035df3badf74de7611d9cc | ഈ ലേഖനം ആന്തരിക തീരുമാന നോഡുകളിൽ മൾട്ടി-ക്ലാസ് തീരുമാന മരങ്ങൾ ഇൻഡ്യൂസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ പരീക്ഷണവും ഒരു ലീനിയർ മെഷീന് പരിശീലനം നല് കുകയും നിയന്ത്രിത രീതിയില് വേരിയബിളുകള് ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്താണ് നിര് മ്മിക്കുന്നത്. വിവിധ ജോലികളിൽ ചെറിയ കൃത്യമായ വൃക്ഷങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതായി അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഫലങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
ada53a115e1551f3fbad3dc5930c1187473a78a4 | വസ്തുവിനെ തരം തിരിച്ചറിഞ്ഞ് കാര്യക്ഷമവും ഒതുക്കമുള്ളതുമായ വർഗ്ഗീകരണ സംവിധാനം നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ചിത്ര വിവരണ സംവിധാനം നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ചിത്രത്തിലെ ഒബ്ജക്റ്റ് വിഭാഗം ക്ലാസിഫയറുകളുടെ ഒരു വലിയ എണ്ണം ദുർബലമായി പരിശീലിപ്പിച്ചതിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടാണ് ഡിസ്ക്രിപ്റ്റർ. പരിശീലനം ലഭിച്ച വിഭാഗങ്ങൾ വിഷ്വൽ ആശയങ്ങളുടെ ഒരു ഓൺടോളജിയിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുത്തിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ രംഗത്തിന്റെ വ്യക്തമായ വിഘടനം എൻകോഡ് ചെയ്യാനുള്ള ഉദ്ദേശമില്ല. പകരം, നിലവിലുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് വിഭാഗ വർഗ്ഗീകരണങ്ങൾ പലപ്പോഴും വിഭാഗത്തെ തന്നെ അല്ല, അനുബന്ധ ഇമേജ് സവിശേഷതകളെ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ അംഗീകരിക്കുന്നു; ഈ അനുബന്ധ സവിശേഷതകൾ ഘടക വിഭാഗങ്ങളുമായി ബന്ധമില്ലാത്ത വിഷ്വൽ ക്ലാസുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഈ വിവരണത്തിന്റെ ഗുണം, ലീനിയർ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ പോലുള്ള കാര്യക്ഷമമായ ക്ലാസിഫയറുകൾ (ടെസ്റ്റ് സമയത്ത് കാര്യക്ഷമമായ) ഉപയോഗിച്ച് ഇമേജ് ഡാറ്റാബേസുകളുമായി ഒബ്ജക്റ്റ്-കാറ്റഗറി അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്താൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു എന്നതാണ്. കൂടാതെ ഈ അന്വേഷണങ്ങൾ പുതിയ വിഭാഗങ്ങൾക്കായി അനുവദിക്കുന്നു. പ്രതിനിധാനം ഇമേജിൽ 200 ബൈറ്റായി കുറച്ചാലും, ഒബ്ജക്റ്റ് വിഭാഗ തിരിച്ചറിയലിന്റെ വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി (36% vs 42%) താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്, പക്ഷേ അളവ് കുറവുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവിൽ. |
e99bd9fd681d64d209a462692fe80d8e28e0db1c | ഇന്നുവരെ മിക്ക ഗവേഷണങ്ങളും ജീവനക്കാരുടെ ശാക്തീകരണത്തെ വ്യക്തിഗത തലത്തിലുള്ള ഒരു പ്രതിഭാസമായി സമീപിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ പഠനത്തില് ഞങ്ങള് പ്രവര് ത്തന യൂണിറ്റ് തലത്തിലുള്ള ഒരു ഘടനയും ശാക്തീകരണ കാലാവസ്ഥയും നിര് മ്മിക്കുകയും ശാക്തീകരണത്തിന് മൈക്രോ, മാക്രോ സമീപനങ്ങള് സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു മൾട്ടി ലെവല് മോഡല് പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു. ശാക്തീകരണ കാലാവസ്ഥ മാനസിക ശാക്തീകരണത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണെന്നും തൊഴിലാളി യൂണിറ്റിന്റെ പ്രകടനത്തെ മാനേജർ റേറ്റിംഗുമായി നല്ല ബന്ധമുണ്ടെന്നും തെളിഞ്ഞു. ഒരു ക്രോസ് ലെവൽ മീഡിയേഷൻ വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച് ശ്രേണിപരമായ രേഖീയ മോഡലിംഗ് കാണിക്കുന്നത് മാനസിക ശാക്തീകരണം ശാക്തീകരണ കാലാവസ്ഥയും വ്യക്തിഗത പ്രകടനവും തൊഴിൽ സംതൃപ്തിയും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തെ മധ്യസ്ഥത വഹിക്കുന്നു എന്നാണ്. |
0786d19321c380f98ade66e4c9c8c9380ac89beb | പല ശ്രേണിക മൾട്ടി-ലേബൽ വർഗ്ഗീകരണ സംവിധാനങ്ങളും ഓരോ (ഇൻസ്റ്റൻസ്, ക്ലാസ്) ജോഡിക്കും ഒരു യഥാർത്ഥ മൂല്യമുള്ള സ്കോർ പ്രവചിക്കുന്നു, ഉയർന്ന സ്കോർ ആ ക്ലാസിൽ ഉൾപ്പെടുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ ആത്മവിശ്വാസം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ക്ലാസിഫയറുകൾ ഈ സ്കോറുകളെ യഥാർത്ഥ ലേബലിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് ഉപയോക്താവിന് വിട്ടുകൊടുക്കുന്നു, അവർ സ്കോറുകളിലേക്ക് ഒരു കട്ട്-ഓഫ് മൂല്യം പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ ക്ലാസിഫയറുകളുടെ പ്രവചന പ്രകടനം സാധാരണയായി കൃത്യത-റീക്ലോക്ക് കർവുകൾ പോലുള്ള പരിധി സ്വതന്ത്ര നടപടികൾ ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പല പ്രയോഗങ്ങള് ക്കും യഥാര് ത്ഥ ലേബല് സെറ്റുകള് ആവശ്യമുണ്ട്, അതോടെ ഒരു ഓട്ടോമാറ്റിക് ലേബലിംഗ് തന്ത്രം ആവശ്യമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, വിവിധ ലേബലിംഗ് രീതികൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒറ്റത്തവണയും ഒന്നിലധികം തവണയും ഉള്ള പരിധികളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നാം അന്വേഷിക്കുന്നു. ശ്രേണിപരമല്ലാത്ത മൾട്ടി ലേബൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ ഒന്നിലധികം പരിധി തിരഞ്ഞെടുക്കൽ തന്ത്രങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, അവയെ ശ്രേണിപരമല്ലാത്ത പശ്ചാത്തലത്തിൽ നേരിട്ട് പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല. നിർദ്ദിഷ്ട തന്ത്രങ്ങൾ രണ്ട് പ്രധാന സമീപനങ്ങളിലൂടെയാണ് നടപ്പാക്കുന്നത്: താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു പ്രത്യേക പ്രകടന അളവിന്റെ (എഫ്-മെഷർ അല്ലെങ്കിൽ ശ്രേണി നഷ്ടം പോലുള്ളവ) ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, പ്രവചനങ്ങളിൽ പരിശീലന സെറ്റ് പ്രോപ്പർട്ടികൾ (ക്ലാസ് വിതരണം അല്ലെങ്കിൽ ലേബൽ കാർഡിനാലിറ്റി പോലുള്ളവ) അനുകരിക്കുക. വിവിധ പ്രയോഗ മേഖലകളിലെ 10 ഡേറ്റാ സെറ്റുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് നാമനിർദ്ദേശം ചെയ്യപ്പെട്ട ലേബലിംഗ് സ്കീമുകളുടെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നത്. ഒന്നിലധികം പരിധികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് അനുബന്ധ രചയിതാവിന് കാരണമാകുമെന്ന് ഞങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ടെൽ: +32(0) 9 331 36 93 ഫാക്സ്: +32(0) 9 221 76 73 ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങൾ: [email protected] (Isaac Triguero), [email protected] (Celine Vens) പ്രീപ്രിന്റ് എൽസെവിയറിന് സമർപ്പിച്ചു ജനുവരി 29, 2016 ശ്രേണിവർഗ്ഗപരമായ മൾട്ടി ലേബൽ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് കാര്യക്ഷമവും ഫലപ്രദവുമായ പരിഹാരം. |
5a459e764726c4ffceba51c76baa7f511ee5b1b8 | ഭാവിയിലെ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരിതസ്ഥിതികൾ ഉപയോക്താവിനെ ഡെസ്ക്ടോപ്പിന്റെ നിയന്ത്രണങ്ങളിൽ നിന്ന് മോചിപ്പിക്കും. മൊബൈല് പരിതസ്ഥിതിയിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകള് ഉപയോക്താവിന് മെച്ചപ്പെട്ട സേവനങ്ങള് നല് കുന്നതിനായി സ്ഥാന വിവരങ്ങള് മുതലെടുക്കണം. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം സൈബര് ഗൈഡ് പദ്ധതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇതില് നാം ഒരു മൊബൈല് സന്ദര് ഭം മനസ്സിലാക്കുന്ന ടൂര് ഗൈഡിന്റെ മാതൃകകള് നിര് മ്മിക്കുകയാണ്. ഉപയോക്താവിന്റെ നിലവിലെ സ്ഥാനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവും, കഴിഞ്ഞ സ്ഥലങ്ങളുടെ ചരിത്രവും, ഒരു യഥാർത്ഥ ടൂർ ഗൈഡിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിവിധ ഹാൻഡ്ഹെൽഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളില് ഇന്റീരിയര്, ഔട്ട്ഡോര് ഉപയോഗത്തിനായി വികസിപ്പിച്ച വിവിധ സൈബര് ഗൈഡ് മാതൃകകളുടെ വാസ്തുവിദ്യയും സവിശേഷതകളും നാം വിവരിക്കുന്നു. മൊബൈല് പരിതസ്ഥിതികളില് സന്ദര് ഭം മനസ്സിലാക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വികസനത്തില് ഉയര് ന്ന പൊതു ഗവേഷണ പ്രശ്നങ്ങളും നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
31b6b7a1e00ada40a674f0fa13fa695245058f97 | കോറസ്പോണ്ടന്റ് രചയിതാവ്: മിഷേൽ ലിം സെർൻ മി ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് മൈക്രോ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ആൻഡ് നാനോ ഇലക്ട്രോണിക്സ് (ഐഎംഇഎൻ), യുകെഎം, 43600 ബാംഗി, സെലാംഗോർ, മലേഷ്യ ഇമെയിൽ: [email protected] സംഗ്രഹം: സ്വയംഭരണ എംബഡഡ് മൈക്രോ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സിഎംഒഎസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചാർജ് പമ്പ് ടോപ്പോളജികൾ ഈ പേപ്പർ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ചാർജ് പമ്പ് ഘടനകൾ ഡയോഡ്-ടൈഡ്, സിംഗിൾ-ബ്രാഞ്ചുകളിൽ നിന്ന് എക്സ്പോണൻഷ്യൽ തരം, ഡ്യുവൽ-ബ്രാഞ്ചുകളിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ ഗേറ്റ്, സബ്സ്ട്രേറ്റ് നിയന്ത്രണം എന്നിവയിൽ നിന്ന് കുറഞ്ഞ വോൾട്ടേജ് പ്രവർത്തനത്തിനായി വികസിച്ചു. പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ചാർജ് പമ്പുകളെ വാസ്തുവിദ്യ, പ്രവർത്തന തത്വങ്ങൾ, പമ്പ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു. അവയുടെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും താരതമ്യപ്പെടുത്തുകയും ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. വിവിധ ചാർജ് പമ്പ് ടോപ്പോളജികളും സ്കീമുകളും പമ്പ് കാര്യക്ഷമത, പവർ കാര്യക്ഷമത, ചാർജ് കൈമാറ്റം, സർക്യൂട്ട് സങ്കീർണ്ണത, പമ്പ് കപ്പാസിറ്ററുകൾ, ഫോം ഫാക്ടർ, ഒപ്റ്റിമൽ ലോഡിനൊപ്പം മിനിമം സപ്ലൈ വോൾട്ടേജുകൾ എന്നിവ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പരിഗണിക്കുന്നത്. ഈ ലേഖനം അവസാനിക്കുന്നത്, പ്രത്യേകിച്ച് കുറഞ്ഞ പരിസ്ഥിതി മൈക്രോ എനർജി ഹാർവെസ്റ്റിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ചാർജ് പമ്പ് ടോപ്പോളജി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് ഡിസൈനർക്ക് സഹായകമാകുന്ന അനുയോജ്യമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെയും ശുപാർശകളുടെയും ഒരു അവലോകനത്തോടെയാണ്. |
958e19db35adf74d6f74e36f3ade4494bd9829f6 | പാരസെറ്റിക് എലമെന്റിന്റെ ടെർമിനേഷൻ കപ്പാസിറ്റർ ഓണാക്കി ബീം സ്റ്റിയറിംഗ് വിജയകരമായി നേടാൻ കഴിഞ്ഞു. ഈ വെളിച്ചത്തിൽ, എല്ലാ ഡീലക്ട്രിക് റിസോണേറ്റർ ആന്റിനകൾക്കും (ഡിആർഎ) ഒരേ ഡീലക്ട്രിക് പെർമിറ്റിവിറ്റി ഉണ്ട്, ഇത് പത്തിനോട് സാമ്യമുള്ളതും ഇടുങ്ങിയ അപ്പെർച്ചർ ഉള്ള ഒരു <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX"> $ 50\Omega $ </text-math></inline-formula> മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ആവേശഭരിതവുമാണ്. റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണിലും റിഫ്ലക്ഷൻ കോഫിഫിഷ്യന്റിലും അറേ ഫാക്ടറിലും പരസ്പര കപ്ലിംഗിന്റെ സ്വാധീനം MATLAB പതിപ്പ് 2014b ഉം ANSYS HFSS പതിപ്പ് 16 ഉം ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തമായി അന്വേഷിച്ചു. ഇതിന്റെ ഫലമായി, നിർദ്ദിഷ്ട ഡിആർഎ അറേയുടെ ആന്റിന ബീം -32 ° മുതൽ +32 ° വരെ 15 ജിഗാഹെർട്സിൽ നയിക്കാൻ കഴിഞ്ഞു. കൂടാതെ, അളന്ന ആന്റിന അറേ പരമാവധി നേട്ടം 9.25 dBi ഉം പ്രതിഫലന ഗുണകങ്ങളും കാണിച്ചു, -10 dB ൽ കുറവാണ് 1.3 GHz- ൽ കൂടുതൽ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, ഇത് 5G ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉപകരണ-ഉപകരണ ആശയവിനിമയത്തിന് അഭികാമ്യമാണ്. ഈ പേപ്പർ ഒരു സ്റ്റിയറബിൾ ഹയർ ഓർഡർ മോഡ് (TE<inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$^{\mathrm {y}}_{1\delta 3}$ </tex-math></inline-formula>) ഡീലക്ട്രിക് റിസോണേറ്റർ ആന്റിനയുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ പരാന്നഭോജികളായ ഘടകങ്ങളുമായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
c60c6632548f09f066ccb693dd2e1738ca012d6c | ഈ ആശയവിനിമയം 32 × 32 ഹൈ-ഗെയിൻ പാച്ച് അറേ ആന്റിനയെ സബ്സ്ട്രേറ്റ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് വേവ്ഗൈഡ് (എസ്ഐഡബ്ല്യു) ഘടനയിൽ നിന്ന് ഡബ്ല്യു-ബാൻഡിൽ നൽകുന്നു. ഒരു സാധാരണ പിസിബി ഫാബ്രിക്കേഷൻ പ്രക്രിയ ഉപയോഗിച്ച് വൻതോതിലുള്ള ഉൽപാദനം സാധ്യമാക്കുന്ന കോംപാക്റ്റ് ടോപ്പോളജി നേടുന്നതിന് അറേ ആന്റിനയിൽ രണ്ട് പാളികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. വൈഡ്ബാൻഡ് ഫീഡിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക് താഴത്തെ പാളിയിലാണ് സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നത്. പരമ്പരാഗത എസ്ഐഡബ്ല്യു അറേ ആന്റിനകളുടെ നേട്ടവും ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും തമ്മിലുള്ള ട്രേഡ് ഓഫ് ഈ കോൺഫിഗറേഷൻ പരിഹരിക്കുന്നു. 32 × 32 ആന്റിന അറേയുടെ അളവുകോലായ നേട്ടം 91-97 GHz എന്ന പ്രവര് ത്തന ബാന്ഡ്വിഡ്തിൽ 28.81-29.97 dBi എന്ന പരിധിയിലാണ്. അളക്കപ്പെട്ട ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഒരേ ആവൃത്തി ബാൻഡ് മൂടുന്നു . ആന്റിനയുടെ ക്രോസ്-പോളറൈസേഷൻ ബീം ദിശയിൽ 40 dB-യിൽ കുറവാണ്. സിമുലേഷനും അളക്കപ്പെട്ട ഫലങ്ങളും തമ്മിലുള്ള നല്ല യോജിപ്പ് നമ്മുടെ രൂപകല്പനയെ സാധൂകരിക്കുന്നു. |
61f30c93c68064d8706ba7b6d3b57701bd1b9ffc | |
5f8fa49eea09a43a6e6f6e7fdc4387751aee8973 | ഒരു ഹാഷ് ഫംഗ്ഷൻ (ഉദാഃ SHA-1) നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ മാർഗം ഇൻപുട്ട് സന്ദേശത്തിൽ ഒരു കംപ്രഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ആവർത്തിക്കുക എന്നതാണ്. കംപ്രഷൻ ഫംഗ്ഷൻ സാധാരണയായി ആദ്യം മുതൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ബ്ലോക്ക്-സിഫറിൽ നിന്ന് നിർമ്മിച്ചതാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഹാഷ് ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് പുതിയ സുരക്ഷാ ആശയം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂട്ടിയിടി പ്രതിരോധത്തെക്കാൾ ശക്തമാണ്. ഈ ആശയത്തിന് കീഴിൽ, നിശ്ചിത-ദൈർഘ്യമുള്ള ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കിനെ ഒരു അനുയോജ്യമായ പ്രിമിറ്റീവ് ആയി കാണുമ്പോൾ, ക്രമരഹിതമായ ദൈർഘ്യമുള്ള ഹാഷ് ഫംഗ്ഷൻ എച്ച് ഒരു റാൻഡം ഒറാക്കിൾ ആയി പ്രവർത്തിക്കണം. ഇത് ആവർത്തന ഹാഷ് ഫംഗ്ഷനുകൾക്കെതിരായ എല്ലാ സാധ്യമായ ജനറിക് ആക്രമണങ്ങളും ഇല്ലാതാക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, SHA-1, MD5 പോലുള്ള ഹാഷ് ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് പിന്നിലുള്ള നിലവിലെ ഡിസൈൻ തത്വം - (ശക്തമാക്കിയ) മെർക്കൽ-ഡാംഗാർഡ് പരിവർത്തനം - ഈ സുരക്ഷാ ആശയം തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്നില്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഈ ആശയം തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്ന നിരവധി നിർമ്മാണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു; ആ പുതിയ നിർമ്മാണങ്ങൾ ലളിതമായ മെർക്ക്ലി-ഡാംഗാർഡ് നിർമ്മാണത്തിൽ കുറഞ്ഞ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുകയും പ്രായോഗികമായി എളുപ്പത്തിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ക്രിപ്റ്റോ 2005 ൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്ന ഒരു പ്രബന്ധത്തിന്റെ പരിഷ്കരിച്ച പതിപ്പാണ് ഈ പ്രബന്ധം. |
eea181af6fc81ac0897c79a8bdb1c2dcbe410863 | മൊബൈല് ഉപകരണങ്ങളുടെയും ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും വികാസത്തോടെ മൊബൈല് സ്വകാര്യത വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു പ്രശ്നമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. മൊബൈല് സ്വകാര്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള നിലവിലെ ഗവേഷണങ്ങൾ പ്രധാനമായും ഒരു പ്രത്യേക ഉപകരണത്തിലെ സാധ്യതയുള്ള ചോർച്ചകളിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു മൊബൈൽ ഉപകരണത്തിലെ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ ചോർച്ച ഫോൺ (അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ) ഉടമയുടെ സ്വകാര്യതയെ മാത്രമല്ല, ഡാറ്റയിൽ നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന മറ്റ് നിരവധി ആളുകളുടെ സ്വകാര്യതയെയും ലംഘിക്കുന്നു (അവരെ ഡാറ്റാ ഇൻവിലിവർ എന്ന് വിളിക്കുന്നു). ഇത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, ഡാറ്റ ഉടമയ്ക്കും ഡാറ്റാ പങ്കാളികൾക്കും ഒരു വിതരണ രീതിയിലുള്ള ഡാറ്റാ സ്വകാര്യത സംരക്ഷണം നൽകുക എന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ ഒരു സഹകരണ സ്വകാര്യത മാനേജ്മെന്റ് ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ ഉപയോക്താവും വ്യക്തമാക്കിയ വ്യക്തിഗത സ്വകാര്യതാ നയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഒരു സഹകരണ സ്വകാര്യതാ നയം സ്വപ്രേരിതമായി സൃഷ്ടിക്കുകയും വ്യത്യസ്ത ഉപകരണങ്ങളിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു പ്രൂഫ് ഓഫ് കൺസെപ്റ്റ് പ്രോട്ടോടൈപ്പ് എന്ന നിലയിൽ, ഞങ്ങൾ ആൻഡ്രോയിഡിൽ നിർദ്ദിഷ്ട ചട്ടക്കൂട് നടപ്പിലാക്കുകയും രണ്ട് കേസ് പഠനങ്ങളിലൂടെ അതിന്റെ പ്രയോഗക്ഷമത തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
8e04afb34228a7fbb3f6ef3af8cfe85e0e74c34b | ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) ഉപകരണങ്ങളുടെ വിഭവങ്ങൾ ലാഭിക്കുന്നതിന്, നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനം ഓപ്പറണ്ടുകളും അനുബന്ധ അടിസ്ഥാന ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങളും സെഗ്മെന്റുകൾ ചെയ്യുന്നു, അവ മിക്കവാറും എല്ലാ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഏകദേശ ഫംഗ്ഷൻ യൂണിറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. ഐപി വാട്ടർമാർക്കിംഗ്, ഡിജിറ്റൽ വിരലടയാളം, ലഘുവായ എൻക്രിപ്ഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി വിവരങ്ങൾ മറച്ചുവെച്ചുകൊണ്ട് ഐഒടി ഉപകരണങ്ങളുടെ സുരക്ഷയും ഈ സമീപനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. |
27d2ee0a25f97137aaea666a1d39350cd7f1c4ba | സുരക്ഷിതമായിരിക്കണമെന്നില്ല? ഇന്റർനെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ക്ലയന്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ മുതൽ ഇന്റർനെറ്റിലൂടെ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷനും പവർ സിസ്റ്റങ്ങളും വരെ, പകർപ്പ് പരിരക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളുള്ള സാധാരണ സോഫ്റ്റ്വെയറുകളിലേയ്ക്കും സോഫ്റ്റ്വെയർ നിയന്ത്രിത മിക്കവാറും എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളും സാധ്യതയുള്ള എതിരാളികളിൽ നിന്നുള്ള ഭീഷണികൾ നേരിടുന്നു. സോഫ്റ്റ് വെയർ എഞ്ചിനീയര് മാര് ഈ ഭീഷണികളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കണം. വിശ്വസനീയമായ പ്രതിരോധങ്ങളുള്ള സംവിധാനങ്ങള് രൂപകല് പിക്കുകയും അതേസമയം തന്നെ ഉപഭോക്താക്കള് ക്ക് മൂല്യം നല് കുകയും വേണം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗും സുരക്ഷയും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലുകളിൽ ഉയർന്നുവരുന്ന ഗവേഷണ പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
7133ed98bfefa2e7a177f88e8c100562fca82b3a | ഉപയോക്താവ് സൃഷ്ടിച്ച തെരുവ് മാപ്പുകൾ നൽകുന്ന ഒരു വിജ്ഞാന കൂട്ടായ്മയാണ് ഓപ്പൺസ്ട്രീറ്റ്മാപ്പ് പദ്ധതി. വിക്കിപീഡിയ സൃഷ്ടിച്ച പിയർ പ്രൊഡക്ഷൻ മോഡലിനെ ഒഎസ്എം പിന്തുടരുന്നു; പുതിയ പകർപ്പവകാശ പദ്ധതികൾക്ക് കീഴിൽ ഉപയോഗിക്കാനും എഡിറ്റുചെയ്യാനും ലൈസൻസുള്ള ഒരു കൂട്ടം മാപ്പ് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഒഎസ്എമ്മിന്റെ സാങ്കേതിക ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഉപയോഗിച്ച് ഗണ്യമായ സംഭാവകരുടെ എണ്ണം ലോക ഭൂപടത്തെ സഹകരിച്ച് എഡിറ്റുചെയ്യുന്നു, ഏകദേശം 40 സന്നദ്ധപ്രവർത്തകരായ ഒരു പ്രധാന ഗ്രൂപ്പ്, സെർവർ പരിപാലിക്കുക, സെർവറുമായി ഇടപാടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന കോർ സോഫ്റ്റ്വെയർ എഴുതുക, കാർട്ടോഗ്രാഫിക് output ട്ട്പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഒഎസ്എമ്മിന്റെ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും അവരുടെ സമയം നീക്കിവയ്ക്കുന്നു. വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൊമെയ്നുകളിലും സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലും ഹാർഡ്വെയർ ഉപകരണങ്ങളിലും കൂടുതൽ ഉപയോഗത്തിനായി ഒഎസ്എം ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനായി സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡവലപ്പർമാരുടെ ഒരു വളരുന്ന കമ്മ്യൂണിറ്റിയും ഉണ്ട്. ഒഎസ്എം പദ്ധതിയുടെ പ്രധാന കേന്ദ്രം ഒഎസ്എം വെബ്സൈറ്റാണ്. |
b563b7e6e14661d488bb082bffe7c2837e56c022 | ലക്ഷ്യം ശസ്ത്രക്രിയയുടെ രീതിയും അതിന്റെ ഫലങ്ങളും സങ്കീർണതകളും വിവരിക്കുക, ഹൈപ്പർട്രോഫി ഉണ്ടായാൽ ശസ്ത്രക്രിയയിലൂടെ ചെറിയ അധരങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിൽ രോഗികൾ സംതൃപ്തരാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതായിരുന്നു ഞങ്ങളുടെ ഉദ്ദേശ്യം. പഠന രൂപകല്പന 9 വർഷത്തെ കാലയളവിൽ ചെറിയ ചുണ്ടുകളുടെ ചുരുക്കത്തിന് വിധേയരായ 163 രോഗികളുടെ രേഖകൾ അവലോകനം ചെയ്തു. രോഗികളുടെ പ്രായം 12 മുതൽ 67 വയസ്സ് വരെയായിരുന്നു (മധ്യനിര 26). ശസ്ത്രക്രിയ ആവശ്യപ്പെടാനുള്ള കാരണങ്ങൾ 87% കേസുകളിൽ സൌന്ദര്യാത്മക ആശങ്കകൾ, 64% കേസുകളിൽ വസ്ത്രത്തിൽ അസ്വസ്ഥത, 26% ൽ വ്യായാമത്തിൽ അസ്വസ്ഥത, 43% ൽ പ്രവേശന ഡിസ്പെരുണിയ എന്നിവയായിരുന്നു. ശസ്ത്രക്രിയ കഴിഞ്ഞ് ഒരു മാസം കഴിഞ്ഞപ്പോള് ശാരീരിക പരിശോധനയുടെ ഫലങ്ങള് വിലയിരുത്തി. മെയിലിലൂടെ അയച്ച ചോദ്യാവലിയിലൂടെ രോഗികളുടെ സംതൃപ്തി വിലയിരുത്തി. ഫലങ്ങള് ശസ്ത്രക്രിയയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കാര്യമായ സങ്കീർണതകളൊന്നും കണ്ടെത്തിയിട്ടില്ല. 151 രോഗികളുടെ (93%) അനാട്ടമിക് ഫലങ്ങള് തൃപ്തികരമായിരുന്നു. 98 പൂര് ത്തിയാക്കിയ ചോദ്യാവലി തിരിച്ചു കിട്ടി. ശസ്ത്രക്രിയയ്ക്കു ശേഷം എൺപത്തിയൊന്നു രോഗികളിൽ (83%) തൃപ്തികരമായ ഫലമാണ് ലഭിച്ചത്. എൺപത്തിയേഴ് (89%) പേർ സൌന്ദര്യാത്മക ഫലത്തിൽ സംതൃപ്തരായിരുന്നു, 91 (93%) പേർ പ്രവർത്തനപരമായ ഫലത്തെ അംഗീകരിച്ചു. നാലു രോഗികള് (4%) വീണ്ടും അതേ പ്രക്രിയയ്ക്ക് വിധേയരാകില്ല. ഉപസംഹാരം ലാബിയ മിനോറ റിഡക്ഷന് ഒരു ലളിതമായ ശസ്ത്രക്രിയയാണ്, രോഗിയുടെ സംതൃപ്തിയുടെ ഉയർന്ന അളവ്. |
6e07e1390c6a6cd6ca52ac909e1db807d7ba19be | ഫ്ലെക്സിബിൾ ഇലക്ട്രോണിക്സ് അവരുടെ കുറഞ്ഞ പ്രൊഫൈൽ, ഭാരം കുറഞ്ഞതും അനുകൂലമായ ഡീലക്ട്രിക് ഗുണങ്ങളുമുള്ള നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഗുണങ്ങളുണ്ടായിട്ടും, ഫ്ലെക്സിബിൾ ഇലക്ട്രോണിക്സിന്റെ പ്രായോഗിക, വലിയ അളവിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പരിധി ഭാവിയിൽ പരിമിതമായിരിക്കും, ഫ്ലെക്സിബിൾ സബ്സ്ട്രേറ്റുകളിൽ ലിത്തോഗ്രാഫിക് പാറ്റേണിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി വെല്ലുവിളികളെ വിജയകരമായി അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നില്ലെങ്കിൽ. റെസല്യൂഷൻ, പാനൽ വലുപ്പം, പ്രോസസ്സ് ത്രൂപുട്ട്, സബ്സ്ട്രേറ്റ് വികലീകരണം, മെറ്റീരിയൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, വിളവ് എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള ഫ്ലെക്സിബിൾ സർക്യൂട്ടുകളുടെ വിലയെയും പ്രകടനത്തെയും ബാധിക്കുന്ന സിസ്റ്റം പാരാമീറ്ററുകളാണ് ഇവയിൽ ഏറ്റവും നിർണായകമായത്. ഈ നിർണായക മേഖലകളിലെ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാന് രൂപകല് പിക്കപ്പെട്ട, സമീപകാലത്തായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത റോൾ-ടു-റോൾ ലിത്തോഗ്രാഫി സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു പുതിയ വിഭാഗം ഞങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനങ്ങള് വളരെ വലിയ എക്സ്പോഷര് ഏരിയകളില് ഉയര് ന്ന റെസല്യൂഷന് പ്രൊജക്ഷന് ഇമേജിംഗ് നല് കുന്നു. കൂടാതെ, പ്രോസസ്സിംഗ് മൂലമുണ്ടാകുന്ന സബ്സ്ട്രേറ്റ് വികലതയ്ക്ക് നഷ്ടപരിഹാരം നൽകുന്നതിനായി ഇമേജ് സ്കെയിലിംഗ് വഴി ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള വിന്യാസം നേടുന്നു; കൂടാതെ പ്രൊജക്ഷൻ ഇമേജിംഗ് വഴി ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പിക്സലുകൾ ഒരേസമയം പാറ്റേൺ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് ഫോട്ടോബ്ലേഷനും അവ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ നിലവിലുള്ളതും വളർന്നുവരുന്നതുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ആകർഷകമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന് ഫ്ലെക്സിബിൾ സർക്യൂട്ട് ബോർഡുകൾ, ഫ്ലെക്സിബിൾ ചിപ്പ് കാരിയറുകൾ, അതുപോലെ തന്നെ ഭാവിയിലെ സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ആകർഷകമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന് ഫ്ലെക്സിബിൾ ഡിസ്പ്ലേകൾ, മാക്രോ ഇലക്ട്രോണിക് സംവിധാനങ്ങൾ. |
2744ea7c1f495d97e0cfbecf3e6a315a34d71b6a | ഹൈബ്രിഡ് ഇന്റഗ്രേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സിലിക്കൺ സിഎംഒഎസ് വിഎൽഎസ്ഐയ്ക്കായി സാന്ദ്രമായ ഉപരിതല-സാധാരണ ഒപ്റ്റിക്കൽ ഇന്റർകണക്ഷനുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഇപ്പോൾ നിലവിലുണ്ട്. ഫലമായി വരുന്ന ഫോട്ടോണിക് ചിപ്പിന്റെ പ്രകടനം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ നിർണായക ഘടകങ്ങൾ ട്രാൻസ്സിവർ ഉപകരണ ശ്രേണികളിലെ വിളവ്, റിസീവർ, ട്രാൻസ്മിറ്റർ സർക്യൂട്ടുകളുടെ സെൻസിറ്റിവിറ്റി, പവർ ഡിസ്പൈസേഷൻ, മൊത്തം ഒപ്റ്റിക്കൽ പവർ ബജറ്റ് എന്നിവയാണ്. ഓൺ-ചിപ്പ് കണ്ടെത്തലിനും മോഡുലേഷനുമായി GaAs-AlGaAs മൾട്ടിപ്പിൾ ക്വാണ്ടം-വെൽ പി-ഐൻ ഡയോഡുകളുടെ ഉപയോഗം ഒപ്റ്റോ ഇലക്ട്രോണിക് ട്രാൻസ്സിവറുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഫലപ്രദമായ മാർഗമാണ്. സി.എം.ഒ.എസ് ലൈൻ വീതി കുറയുകയും ഹൈബ്രിഡ് ഒപ്റ്റോ ഇലക്ട്രോണിക് ട്രാൻസിവേഴ്സ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സവിശേഷതകൾ മെച്ചപ്പെടുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ ഹൈബ്രിഡ് ഒപ്റ്റോ ഇലക്ട്രോണിക് വിഎൽഎസ്ഐ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സ്കെയിലിംഗിനുള്ള സാധ്യതയുള്ള റോഡ്മാപ്പ് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഇലക്ട്രിക്കൽ ഇന്റർകണക്ഷനുകളില് നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഇലക്ട്രോണിക് സർക്യൂട്ടുകളിലേക്ക് നേരിട്ട് അത്തരം സാന്ദ്രമായ ഒപ്റ്റിക്കൽ ഇന്റർകണക്ഷനുകള് ഭാവിയിലെ സിഎംഒഎസ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനായി ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്നതാണ് ഒരു പ്രധാന പൊതു നിഗമനം. |
2a748cc66531dd7f4d122e66cc0cb461d1205fc0 | ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം നിലവിലുള്ള മാപ്പുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പാർക്കിംഗ് സ്ഥലങ്ങളും നടപ്പാതകളും പോലുള്ള നല്ല ഗ്രേഡഡ് സെഗ്മെന്റേഷൻ വിഭാഗങ്ങളും റോഡ് ലൈനുകളുടെ എണ്ണവും സ്ഥാനവും. ഈ ലക്ഷ്യത്തിലേക്ക്, ഈ നല്ല ഗ്രേൻഡ് വിഭാഗങ്ങളെ കണക്കാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കാര്യക്ഷമമായ സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇരുവശത്തും സംയുക്ത നിഗമനം നടത്തുക, മോണോക്കുലർ എയർ ഇമേജറി, അതുപോലെ തന്നെ ഒരു കാറിന്റെ മുകളിൽ ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റീരിയോ ക്യാമറ ജോഡിയിൽ നിന്ന് എടുത്ത ഗ്രൌണ്ട് ഇമേജുകൾ. രണ്ട് തരം ഇമേജറി തമ്മിലുള്ള വിന്യാസത്തെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, കാരണം അളവുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ ജിപിഎസ് + ഐഎംയു സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് എടുക്കുമ്പോൾ പോലും ഈ വിന്യാസം വേണ്ടത്ര കൃത്യമല്ല. ജര് മനിയിലെ കാല് സ് റൂഹെ നഗരത്തിന് ചുറ്റും പറക്കുന്ന ഒരു വിമാനത്തില് ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ക്യാമറ ഉപയോഗിച്ച് എടുത്ത ആകാശ ചിത്രങ്ങളിലൂടെ കിറ്റി [8] മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു പുതിയ ഡേറ്റാസെറ്റില് നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി നാം തെളിയിക്കുന്നു. |
b833ee2d196180e11eb4d93f793acd66ff1e2dbe | കൃത്യമായ മെട്രിക് ലോക്കലൈസേഷൻ മൊബൈൽ റോബോട്ടിക്സിന്റെ പ്രധാന വെല്ലുവിളികളിലൊന്നാണ്. നിലവിലുള്ള പല രീതികളും റോബോട്ടിനൊപ്പം ഒരു മാപ്പ് നിർമ്മിച്ച ശേഷം പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കലാണ് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഗൂഗിൾ സ്ട്രീറ്റ് വ്യൂവിൽ നിന്നുള്ള ജിയോ ടാഗ് ചെയ്ത പനോരമകളെ ആഗോള സ്ഥാനനിർണ്ണയത്തിന്റെ ഉറവിടമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളില് ഒരു നോൺ-ലീനിയര് ലഘുചതുരങ്ങളുടെ കണക്കുകൂട്ടലായി പ്രാദേശികവൽക്കരണത്തിന്റെ പ്രശ്നം നാം മാതൃകയാക്കുന്നു. ആദ്യത്തേത് ഹ്രസ്വ മോണോക്കുലാർ ക്യാമറ സീക്വൻസുകളിൽ നിന്ന് ട്രാക്കുചെയ്ത സവിശേഷത പോയിന്റുകളുടെ 3D സ്ഥാനം കണക്കാക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തേത് സ്ട്രീറ്റ് വ്യൂ പനോരമകളും കണക്കാക്കിയ പോയിന്റുകളും തമ്മിലുള്ള കർക്കശമായ ബോഡി പരിവർത്തനം കണക്കാക്കുന്നു. ഈ സമീപനത്തിന്റെ ഏക ഇൻപുട്ട് മോണോക്കുലർ ക്യാമറ ഇമേജുകളുടെയും ഓഡോമെട്രി എസ്റ്റിമേറ്റുകളുടെയും ഒരു സ്ട്രീമാണ്. ഒരു റോബോട്ടിക് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ഒരു പാർക്കിംഗ് സ്ഥലത്ത് ഒരു വിഷ്വൽ ഫിഡ്യൂഷ്യൽ ഉപയോഗിച്ച് അടിസ്ഥാന സത്യം ഉപയോഗിച്ച് സമീപനം നടത്തുന്നതിലൂടെ ഞങ്ങൾ രീതിയുടെ കൃത്യത അളന്നു. കൂടാതെ, ഒരു ഗൂഗിൾ ടാംഗോ ടാബ്ലെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു യഥാർത്ഥ നഗര സാഹചര്യത്തിൽ വ്യക്തിഗത പ്രാദേശികവൽക്കരണത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഞങ്ങൾ ഈ സമീപനം പ്രയോഗിച്ചു. |
0f8c30445f3d994ac220dd101de6999cb6eaf911 | കഴിഞ്ഞ കാലത്ത്, സ്വയംഭരണ റോബോട്ട് നാവിഗേഷന്റെ മേഖലയിൽ വളരെയധികം പുരോഗതി കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. വീടിനകത്തും നഗരത്തിന് പുറത്തുമുള്ള പരിതസ്ഥിതികളിലോ റോഡുകളിലോ ശക്തമായ നാവിഗേഷൻ കഴിവുകൾ പ്രകടമാക്കുന്ന നിരവധി തരം റോബോട്ടുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. നഗര കേന്ദ്രങ്ങൾ പോലുള്ള നഗര പരിതസ്ഥിതികളിലെ നാവിഗേഷനിൽ താരതമ്യേന കുറച്ച് സമീപനങ്ങളാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. നഗരപ്രദേശങ്ങളില് സ്വയംഭരണ റോബോട്ടുകള് ക്ക് അനേകം വെല്ലുവിളികളുണ്ട്, കാരണം അവ വളരെ അസംഘടിതവും ചലനാത്മകവുമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, തിരക്കേറിയ നഗര പരിതസ്ഥിതികളിലും കാൽനടയാത്രക്കാരുടെ മേഖലകളിലും പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന മൊബൈൽ റോബോട്ടുകൾക്കായുള്ള ഒരു നാവിഗേഷൻ സംവിധാനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നഗര കേന്ദ്രങ്ങളുടെ വലിയ മാപ്പുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു എസ്എൽഎം ഘടകം, സാധ്യമായ പാതകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ആസൂത്രണ ഘടകം, ട്രാവസബിളിറ്റി, ഭൂപ്രകൃതിയുടെ തരം എന്നിവ കണക്കിലെടുക്കുന്ന ഒരു ഘടകം, ചലനാത്മക പരിതസ്ഥിതികളിൽ കൃത്യമായ പ്രാദേശികവൽക്കരണത്തിനുള്ള ഒരു ഘടകം, പ്ലാറ്റ്ഫോമിനെ കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള മാർഗ്ഗങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ ഈ സിസ്റ്റത്തിന്റെ വിവിധ ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ നാവിഗേഷൻ സംവിധാനം നടപ്പാക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. നിരവധി വലിയ തോതിലുള്ള ഫീൽഡ് ടെസ്റ്റുകളില് , ഒരു യഥാർത്ഥ റോബോട്ട് സ്വയം നിയന്ത്രിതമായി നാവിഗേറ്റ് ചെയ്തു. റോബോട്ട് സ്വയം നിയന്ത്രണത്തിലായി ജർമനിയിലെ ഫ്രൈബർഗ് നഗരത്തിന്റെ മധ്യഭാഗത്തൂടെ മൂന്നു കിലോമീറ്ററിലധികം നീളമുള്ള ഒരു റൂട്ടിൽ സഞ്ചരിച്ചു. |
1233f38bddaebafe9f4ae676bb2f8671f6c4821a | ഒരു ഗ്രിഡിലെ ചിലവ് ഫംഗ്ഷനെ സ്പേഷ്യൽ വിവരങ്ങള് ഉപയോഗിച്ച് പരിവര് ത്തനം ചെയ്യുന്ന ഒരു തരം പ്രശ്നങ്ങള് പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ലീനിയര് -ടൈം അല് ഗോരിതംസ് നാം വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ബൈനറി ഇമേജുകളുടെ ക്ലാസിക് ഡിസ്റ്റൻസ് ട്രാൻസ്ഫോർമുകളുടെ ഒരു പൊതുവായതയായി കാണാവുന്നതാണ്, അവിടെ ബൈനറി ഇമേജ് ഒരു ഗ്രിഡിലെ ഒരു സ്വമേധയാ ഉള്ള ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. മറ്റൊരു തരത്തിൽ അവയെ രണ്ട് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ കൺവോൾവേഷന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ കാണാവുന്നതാണ്, ഇത് ഗ്രേസ്കെയിൽ മോർഫോളജിയിൽ ഒരു പ്രധാന പ്രവർത്തനമാണ്. നമ്മുടെ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ ഫലമായി ഒരു ബൈനറി ഇമേജിന്റെ യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം പരിവർത്തനം കണക്കുകൂട്ടുന്നതിനുള്ള ലളിതവും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ ഒരു രീതിയാണ്. ഞങ്ങളുടെ അല് ഗോരിതം വിറ്റെര് ബി ഡീകോഡിംഗിനും വിശ്വാസപ്രകൃതിയെ പ്രോല് പ്പിപ്പിക്കലിനും പരമാവധി നിയന്ത്രണത്തിനും ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ്. എസിഎം വർഗ്ഗീകരണം: എഫ് 2.1, ഐ. 4 എഎംഎസ് വർഗ്ഗീകരണംഃ 68 ടി 45, 68 ഡബ്ല്യു 40 |
6e37979d2a910e8a2337927731619fd789a5213b | ഈ സർവേയിൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലെ മൾട്ടി ലെയർ ഫീഡ് ഫോർവേഡ് പെർസെപ്ട്രോൺ (എംഎൽപി) മോഡലിൽ ഉണ്ടാകുന്ന വിവിധ ആപ്രോക്സിമേഷൻ-തീവ്രമായ പ്രശ്നങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. MLP മോഡൽ പല ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകളിൽ ഏറ്റവും ജനപ്രിയവും പ്രായോഗികവുമായ ഒന്നാണ്. ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി ഇത് ലളിതമായ മോഡലുകളിൽ ഒന്നാണ്. എന്നിരുന്നാലും ഈ മാതൃകയുടെ ഗണിതശാസ്ത്രം നന്നായി മനസ്സിലാക്കിയിട്ടില്ല, ഈ പ്രശ്നങ്ങളിൽ പലതും ഏകദേശ-തത്വശാസ്ത്രപരമായ സ്വഭാവമുള്ളവയാണ്. നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്ന മിക്ക ഗവേഷണങ്ങളും വളരെ പുതിയ കാലത്തെതാണ്. നാം ചെയ്ത കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഉത്തരം കിട്ടാത്ത പല ചോദ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചും നാം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യും. പ്രായോഗികമായ (അൽഗോരിതം) രീതികൾ നാം അവതരിപ്പിക്കുകയില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ഈ മാതൃകയുടെ കഴിവുകളും പരിമിതികളും നാം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. ആദ്യ രണ്ട് ഭാഗങ്ങളിൽ നാം ഒരു സംക്ഷിപ്ത ആമുഖവും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെയും മൾട്ടി ലെയർ ഫീഡ് ഫോർവേഡ് പെർസെപ്ട്രോൺ മോഡലിന്റെയും അവലോകനവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മൂന്നാം ഭാഗത്ത് നാം സാന്ദ്രതയെക്കുറിച്ച് വിശദമായി ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. എപ്പോഴാണ് ഈ മോഡലിന് ഏതെങ്കിലും ന്യായമായ ഫംഗ്ഷനെ ഏകദേശമായി ഏകദേശമായി കണക്കാക്കാനുള്ള സിദ്ധാന്തപരമായ കഴിവ് ഉണ്ടാവുക? ഒരു ഫങ്ഷനും അതിന്റെ ഡെറിവേറ്റീവുകളും ഒരേസമയം അപ്രോക്സിമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വ്യവസ്ഥകൾ ഞങ്ങൾ വിഭാഗം 4 ൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മാതൃകയുടെ ഇന്റർപോലേഷൻ ശേഷി സംബന്ധിച്ച് 5ാം ഭാഗം വിശദീകരിക്കുന്നു. ഈ മാതൃകയുടെ അപ്രോക്സിമേഷൻ ക്രമത്തിലെ മുകളിലത്തെ, താഴത്തെ പരിധികൾ നാം പഠിക്കുന്നത് 6ാം ഭാഗത്താണ്. 3-6-ാം ഭാഗത്ത് അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന വസ്തുക്കൾ സിംഗിൾ ഒളിഞ്ഞ പാളി എംഎൽപി മാതൃകയെക്കുറിച്ചാണ്. ഒരു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളി കൂടി പരിഗണിക്കുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന ചില വ്യത്യാസങ്ങളെക്കുറിച്ച് 7ാം ഭാഗത്ത് നാം ചർച്ച ചെയ്യും. ഈ ലേഖനത്തിന്റെ ദൈർഘ്യമേറിയ റഫറൻസ് ലിസ്റ്റിൽ ഈ ലേഖനത്തിന്റെ വിഷയവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഉദ്ധരിക്കപ്പെടാത്ത പല പ്രബന്ധങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. |
60cd946e854e2adf256358d2e5e17b0459ba80c6 | |
dbe1cb8e323da5bf045b51534e7ed06e69ca53df | ചോദ്യോത്തര സംവിധാനത്തിന് (QA) കൂടുതൽ സങ്കീർണമായ സമീപനങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ സംവിധാനങ്ങളുടെ യഥാർഥ നേട്ടം, പ്രത്യേകിച്ച് അവയുടെ ചെലവേറിയ പരിശീലന ആവശ്യകതകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, അവയെ മതിയായ അടിസ്ഥാനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാത്തപ്പോൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഇവിടെ നാം നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത, ലളിതവും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ ഒരു വിന്യാസവും വിവര വീണ്ടെടുക്കൽ അടിസ്ഥാനരേഖയും നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. അതിൽ രണ്ട് പുതിയ സംഭാവനകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു: അന്വേഷണവും രേഖാ പദങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ഒന്നിൽ നിന്ന് പല വിന്യാസവും വിവേചനപരമായ വിവരങ്ങളുടെ പകരക്കാരനായി നെഗറ്റീവ് വിന്യാസവും. നമ്മുടെ സമീപനം എല്ലാ പരമ്പരാഗത അടിസ്ഥാനരേഖകളെയും അതുപോലെ തന്നെ നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്ന പല ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെയും മറികടക്കുക മാത്രമല്ല, മൂന്ന് ക്വാളിറ്റി അറ്റകുറ്റപ്പണി ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്ന സംവിധാനങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയെ സമീപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വെറും മൂന്ന് ഹൈപ്പർ പാരാമീറ്ററുകൾ കൊണ്ട്, എട്ടാം ക്ലാസ് സയൻസ് ക്വാ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ 47% പി@1, യാഹൂ! വിക്കി ക്യുഎയിലെ ക്വാളിറ്റി അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ ഡാറ്റാ സെറ്റിനും 64% മാപ്പ് ഡാറ്റാ സെറ്റിനും ഉത്തരം നൽകുന്നു. |
36fb553aa996885017afe3489a8377eceddc08ee | റോബോട്ടിന്റെ ചലനങ്ങള് നിര് ണയിക്കാന് ഒരു പുതിയ സമീപനം ഞങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. റോബോട്ടിന് അതിന്റെ ചുമതലകള് കാര്യക്ഷമമായി നിര് വഹിക്കാന് കഴിയും. നമ്മുടെ സമീപനം, പരമാവധി എന് ട്രോപി വിപരീതമായ ഒപ്റ്റിമൽ നിയന്ത്രണം ഉപയോഗിച്ച് കാൽനടയാത്രക്കാരുടെ ലക്ഷ്യ-ദിശയിലുള്ള പാതകളെ മാതൃകയാക്കുന്നു. ഈ മോഡലിംഗ് സമീപനത്തിന്റെ ഗുണം പരിസ്ഥിതിയിലെ മാറ്റങ്ങളോടും തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ പരിതസ്ഥിതികളോടും അതിന്റെ പഠിച്ച ചെലവ് പ്രവർത്തനത്തിന്റെ പൊതുവായതയാണ്. ഈ പാദയാത്രാ പാതകളുടെ മാതൃകയുടെ പ്രവചനങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ഇൻക്രിമെന്റൽ പ്ലാനറിൽ ഉപയോഗിച്ച്, നമ്മുടെ സമീപനം നൽകുന്ന തടസ്സങ്ങളോട് സെൻസിറ്റീവ് റോബോട്ട് പാത ആസൂത്രണത്തിലെ പുരോഗതി അളവുകോലായി കാണിക്കുന്നു. |
35582a30685083c62dca992553eec44123be9d07 | പ്രവചന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ നിർമ്മാണം പഠിക്കുന്നത് ഒരു പഠിതാവ് ഓരോ പരീക്ഷണത്തിലും പ്രവചിക്കാൻ ഒരു ശ്രേണി പരീക്ഷണങ്ങൾ നേരിടുന്ന സാഹചര്യത്തിലാണ്. പഠിതാവിന്റെ ലക്ഷ്യം കുറച്ച് തെറ്റുകൾ വരുത്തുക എന്നതാണ്. അറിയപ്പെടുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് വിശ്വസിക്കാൻ പഠിതാവിന് കാരണമുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു, പക്ഷേ പഠിതാവിന് ഏതാണെന്ന് അറിയില്ല അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഒരു സംയുക്ത അൽഗോരിതം നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി ഭാരോദ്വഹന വോട്ടിംഗിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലളിതവും ഫലപ്രദവുമായ ഒരു രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഭാരോദ്വഹന ഭൂരിപക്ഷ അൽഗോരിതം എന്ന് ഞങ്ങൾ വിളിക്കുന്നു. ഡാറ്റയിലെ പിശകുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ ഈ അൽഗോരിതം ശക്തമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഭാരോദ്വഹന ഭൂരിപക്ഷത്തിന്റെ വിവിധ പതിപ്പുകൾ ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. പൂളിലെ ഏറ്റവും മികച്ച അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പിശക് പരിധിയുമായി അടുത്ത ബന്ധമുള്ള അൽഗോരിതം തെളിയിക്കുകയും അവയുടെ പിശക് പരിധികൾ തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുക ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ശ്രേണി പരീക്ഷണങ്ങൾ നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, പൂളിൽ A ൽ ഒരു അൽഗോരിതം ഉണ്ടെങ്കിൽ അത് പരമാവധി m പിശകുകൾ വരുത്തുന്നു, അപ്പോൾ ഭാരമേറിയ ഭൂരിപക്ഷ അൽഗോരിതം പരമാവധി c log jAj m പിശകുകൾ ആക്കും c ക്സെഡ് സ്ഥിരാങ്കം ആയ സീക്വൻസ് |
f017d6284b6526790dca6bff0bb0495231534e2a | ഉയർന്ന ഉപരിതല പ്രതിരോധം ഉള്ള ഒരു പുതിയ തരം ലോഹ വൈദ്യുതകാന്തിക ഘടന വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഇത് തുടർച്ചയായ ലോഹം കൊണ്ടുണ്ടാക്കിയതാണെങ്കിലും, ഡിസി കറന്റ്സ് നടത്തുന്നുണ്ടെങ്കിലും, നിരോധിത ആവൃത്തി ബാൻഡിനുള്ളിൽ ഇത് എസി കറന്റ്സ് നടത്തുന്നില്ല. സാധാരണ കണ്ടക്ടറുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഈ പുതിയ ഉപരിതലത്തിന് ഉപരിതല തരംഗങ്ങളുടെ പ്രചാരണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നില്ല, കൂടാതെ അതിന്റെ ഇമേജ് കറന്റുകൾ ഘട്ടം വിപരീതമാക്കിയിട്ടില്ല. ജ്യാമിതീയത ഒരു കോറഗേറ്റഡ് മെറ്റൽ ഉപരിതലത്തിന് സമാനമാണ്, അതിൽ കോറഗേഷനുകൾ ലംപ്ഡ്-സർക്യൂട്ട് ഘടകങ്ങളായി മടക്കിക്കളയുകയും ദ്വിമാന ഗാലക്സിയിൽ വിതരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സോളിഡ് സ്റ്റേറ്റ് ബാൻഡ് തിയറി ആശയങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപരിതലത്തെ വിവരിക്കാം, ആവർത്തനക്ഷമത ഫ്രീ-സ്പേസ് തരംഗദൈർഘ്യത്തേക്കാൾ വളരെ കുറവാണെങ്കിലും. ഈ അദ്വിതീയ വസ്തു പലതരം വൈദ്യുതകാന്തിക പ്രശ്നങ്ങളില് പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്, പുതിയ തരം താഴ്ന്ന പ്രൊഫൈല് ആന്റിനകളും ഉൾപ്പെടെ. |
9e4291de6cdce8e6f247effa308d72e2ec3f6122 | |
2cb46d5cab5590ef9950bd303bdfae41e7a98b1a | ഡാറ്റാ-ആഗിരണം ചെയ്യുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിന്യസിക്കുന്നതിന് ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ടാക്കും. ഒരു പ്രധാന വാഗ്ദാനം, ചെലവ് കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ്, പേ-എ-ഗോ ബിസിനസ് മോഡലിന് കീഴിൽ. മറ്റൊരു വാഗ്ദാനം (പ്രായോഗികമായി) പരിധിയില്ലാത്ത ത്രൂപുട്ട് ആണ്, ജോലിഭാരം വർദ്ധിച്ചാൽ സെർവറുകൾ ചേർക്കുന്നത്. ഡേറ്റാബേസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ബദൽ വാസ്തുവിദ്യകൾ ഈ പേപ്പർ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു, കൂടാതെ ഈ വാസ്തുവിദ്യകൾ സ്വീകരിച്ച നിലവിലുള്ള വാണിജ്യ ക്ലൌഡ് സേവനങ്ങളുടെ സമഗ്രമായ വിലയിരുത്തലിന്റെ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ചും റിപ്പോർട്ടുകൾ നൽകുന്നു. ഈ പ്രവര് ത്തനത്തിന്റെ കേന്ദ്രബിന്ദു ട്രാന് സര് ക്കേഷന് പ്രോസസ്സിംഗ് (അതായത്, പ്രവര് ത്തനങ്ങള് വായിക്കലും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യലും) ആണ്, അനലിറ്റിക്സ് അല്ലെങ്കില് ഒ.എല്.എ.പി. പ്രവര് ത്തനങ്ങള് അല്ല, അവ അടുത്തിടെ വളരെയധികം ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. ഫലം പല വിധത്തിലും അത്ഭുതകരമാണ്. ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, എല്ലാ പ്രധാന വിതരണക്കാരും അവരുടെ ക്ലൌഡ് സേവനങ്ങള് ക്ക് വ്യത്യസ്തമായ ഒരു വാസ്തുവിദ്യ സ്വീകരിച്ചതായി തോന്നുന്നു. തത്ഫലമായി, സേവനങ്ങളുടെ ചെലവും പ്രകടനവും ജോലിഭാരത്തെ ആശ്രയിച്ച് ഗണ്യമായി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. |
98354bb3d015d684d9248589191367fd7069cbc6 | |
212fc5ddeb4416aa7e1435f4c69391d0ad4fb18d | ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകളിലെ പ്രമാണങ്ങളുടെ വിതരണ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കുന്ന പ്രശ്നം നാം പരിഗണിക്കുന്നു. രേഖകൾ കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള വെക്റ്ററുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ രണ്ട് ഉൾച്ചേർത്ത ന്യൂറൽ ഭാഷാ മോഡലുകളുള്ള ഒരു ശ്രേണി ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് വേഡ് ടോക്കണുകളുടെ വിതരണം ചെയ്ത വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുമായി സംയുക്തമായി പഠിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, പ്രമാണങ്ങളുടെ സ്ട്രീമുകളിലെ സന്ദർഭം ഉപയോഗിച്ച്, പ്രമാണങ്ങളുടെ ശ്രേണികൾ മാതൃകയാക്കാനും, അവയ്ക്കുള്ളിലെ വാക്കുകളുടെ ശ്രേണികൾ മാതൃകയാക്കാനും ഞങ്ങൾ ഒരു ഭാഷാ മാതൃക ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ മോഡലുകൾ വര് ദ്ധന ടോക്കണുകള് ക്കും രേഖകള് ക്കും തുടര് ന്ന വെക്റ്റര് പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കുന്നു. വ്യക്തിഗത ശുപാർശയ്ക്കും സാമൂഹിക ബന്ധ ഖനനത്തിനും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഞങ്ങളുടെ മാതൃകയുടെ വിപുലീകരണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്തൃ പാളികൾ കൂടുതൽ ശ്രേണിയിൽ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ, വ്യക്തിഗത മുൻഗണനകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ ഉപയോക്തൃ-നിർദ്ദിഷ്ട വെക്റ്ററുകൾ പഠിക്കുന്നു. മൂവി ലെൻസിൽ നിന്നും ലഭിച്ച പൊതു മൂവി റേറ്റിംഗ് ഡാറ്റാ സെറ്റിലും, മൂന്നു മാസത്തെ യൂസർ ആക്റ്റിവിറ്റി ലോഗ് അടങ്ങിയ വലിയ തോതിലുള്ള യാഹൂ ന്യൂസ് ഡാറ്റയിലും ഞങ്ങൾ പഠിച്ച പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു. നിലവിലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ച്, നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകയ്ക്ക് പ്രമാണങ്ങളുടെയും വേഡ് ടോക്കണുകളുടെയും ഉപയോഗപ്രദമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
b8e7dfa21aac846cb52848e54a68dd822ced20dd | മാപ്പ് റിഡ്യൂസ് (എംആർ) ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ എഫ്പി-ഗ്രോത്ത് അല്ലെങ്കിൽ അപ്രിയോറി അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കിക്കൊണ്ട് പതിവ് ഇനസെറ്റുകൾ (പാറ്റേണുകൾ) ഖനനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മുഖ്യധാരാ സമാന്തര അൽഗോരിതങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തു. നിലവിലുള്ള MR FP-Growth അൽഗോരിതം നോഡുകൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റ തുല്യമായി വിതരണം ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല, കൂടാതെ MR അപ്രിയോറി അൽഗോരിതം ഒന്നിലധികം മാപ്പ് / റിഡ്യൂസ് നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും 1 എന്ന മൂല്യമുള്ള നിരവധി കീ-വാല്യ ജോഡികൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; ഈ പോരായ്മകൾ അവയുടെ പ്രകടനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ പേപ്പർ ഒരു അൽഗോരിതം FIMMR നിർദ്ദേശിക്കുന്നു: ആദ്യം ഓരോ ഡാറ്റാ കഷണത്തിനും പ്രാദേശിക പതിവ് ഇനസെറ്റുകൾ സ്ഥാനാർത്ഥികളായി ഖനനം ചെയ്യുന്നു, സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്ക് പ്രൂൺ തന്ത്രങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു, തുടർന്ന് സ്ഥാനാർത്ഥികളിൽ നിന്ന് ആഗോള പതിവ് ഇനസെറ്റുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ഫിംമ്ര് ന്റെ സമയ കാര്യക്ഷമത പിഎഫ്പിയെയും എസ്പിസിയെയും കൂടുതലാണ്. കുറഞ്ഞ പിന്തുണാ പരിധിക്കുള്ളിൽ, ഫിംമ്ര് മറ്റ് രണ്ട് അൽഗോരിതങ്ങളേക്കാൾ ഒരു ശ്രേണി മെച്ചപ്പെടുത്തലുകള് കൈവരിക്കാന് കഴിയും. അതേസമയം, ഫിംമ്ര് ന്റെ വേഗതയും തൃപ്തികരമാണ്. |
c759c1f4376e322943d8a463064367fcee5f4eb6 | ഒരു ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ഫീച്ചർ മാപ്പിംഗ് ഫംഗ്ഷനായി പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു സ്കേലബിൾ ഗോസിയൻ പ്രോസസ് മോഡൽ റിഗ്രഷന് വേണ്ടി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ആദ്യം ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു സ്റ്റാക്ക് ചെയ്ത ഡെനോയിസിംഗ് ഓട്ടോ-എൻകോഡർ ഉപയോഗിച്ച് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത രീതിയിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. പിന്നെ, നാം ഒരു ബേസിയൻ ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ നടത്തുന്നു മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച ആഴത്തിലുള്ള ശൃംഖലയുടെ മുകളിലെ പാളിയിൽ. ഫലമായി ലഭിച്ച മാതൃക, ഡീപ്-ന്യൂറൽ-നെറ്റ്വർക്ക് അധിഷ്ഠിത ഗൌസിയൻ പ്രോസസ്സ് (ഡിഎൻഎൻ-ജിപി), ഡാറ്റയുടെ കൂടുതൽ അർത്ഥവത്തായ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാൻ കഴിയും. സാധാരണ ഗോസിയൻ പ്രക്രിയകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഞങ്ങളുടെ മോഡൽ പരിശീലന സെറ്റിന്റെ വലുപ്പവുമായി നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു, കാരണം കേർണൽ മാട്രിക്സ് ഇൻവെർഷൻ ഒഴിവാക്കുന്നു. ഇതില് കൂടുതല് , ഡി.എൻ.എന് -ജി.പി.കളുടെ മിശ്രിതം റിഗ്രഷന് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താന് ഉപയോഗിക്കുന്നു. മൂന്ന് വലിയ ഡേറ്റാസെറ്റുകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ, ഗൌസിയൻ പ്രക്രിയ റിഗ്രഷന്റെ ഏറ്റവും പുതിയ അൽഗോരിതംസിനെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനമാണ് ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മോഡലുകൾ. |
ddaa3e20c1cd31c8f511bdaf5d84a80aa6660737 | മനുഷ്യ ചലനത്തിന്റെ യാന്ത്രികതയും ഊർജ്ജവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പഠിക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ ഉപകരണങ്ങളാണ് ജോയിന്റ് മെക്കാനിക്കൽ പവർ ഔട്ട്പുട്ട് മാറ്റാൻ കഴിയുന്ന റോബോട്ടിക് ലോവർ എലമെന്റ് എക്സോസ്കെലെറ്റുകൾ. നാം പ്നെവമാറ്റിക് ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്ന കണങ്കാലിന്റെ എക്സോസ്കെലെറ്റോണുകൾ നിർമ്മിച്ചു. ആനുപാതിക മയോ ഇലക്ട്രിക് നിയന്ത്രണം) കണങ്കാലിലെ മെക്കാനിക്കൽ സഹായം മനുഷ്യന്റെ സ്ഥിരതയുള്ള, സ്ഥിരമായ വേഗതയുള്ള നടത്തത്തിന്റെ ഉപാപചയ ചെലവ് കുറയ്ക്കുമോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ. നാം അനുമാനിച്ചത് ഇരകളുടെ ശുദ്ധമായ ഉപാപചയ ശേഷി കുറയുന്നത് ഉഭയകക്ഷി കണങ്കാലിലെ എക്സോസ്കെലെറ്റുകളുടെ ശരാശരി പോസിറ്റീവ് മെക്കാനിക്കൽ ശേഷിക്ക് അനുപാതമായിട്ടാണ്. ഒമ്പത് ആരോഗ്യമുള്ള വ്യക്തികൾ എക്സോസ്കെലെറ്റുകൾ ധരിച്ചുകൊണ്ട് 1.25 മീറ്റർ സെക്കന്റ് -1 ന് നടന്നു മൂന്നു 30 മിനിറ്റ് സെഷനുകൾ പൂർത്തിയാക്കി. മൂന്നു സെഷനുകളിലായി, ശക്തിയുള്ള നടത്തത്തിനിടയില്, ശുദ്ധമായ ഉപാപചയ ഊര് ജ ചെലവ്, ശക്തിയില്ലാത്ത നടത്തത്തിനിടയില്, ശരാശരി +7% മുതൽ -10% വരെ ആയി. പരിശീലനത്തിലൂടെ, പരീക്ഷണാർത്ഥികൾക്ക് സോളസ് പേശികളുടെ പ്രവർത്തനം ഗണ്യമായി കുറഞ്ഞു (ഏകദേശം 28% റൂട്ട് മീഡിയൻ സ്ക്വയർ ഇഎംജി, പി < 0. 0001) കൂടാതെ എക്സോസ്കെലെറ്റിലെ മെക്കാനിക്കൽ പവർ (- 0. 09 W kg ((-1) സെഷൻ 1 ന്റെ തുടക്കത്തിലും - 0. 03 W kg ((-1) സെഷൻ 3 ന്റെ അവസാനത്തിലും; പി = 0. 005). അങ്കിൾ ജോയിന്റ് കിനമാറ്റിക്സ്, പവർ ഇല്ലാത്ത നടത്തത്തിനിടയിൽ നിരീക്ഷിച്ചതിന് സമാനമായ പാറ്റേണുകളിലേക്ക് മടങ്ങി. മൂന്നാമത്തെ സെഷന്റെ അവസാനം, പവർഡ് എക്സോസ്കെലെറ്റുകൾ ശരാശരി കണങ്കാൽ സന്ധിയുടെ പോസിറ്റീവ് മെക്കാനിക്കൽ പവറിന്റെ ഏകദേശം 63% ഉം പവർഡ് നടത്തത്തിനിടയിൽ എല്ലാ സന്ധികളും (കാൽമുട്ട്, മുട്ടുകുത്തി, ഹിപ്) സൃഷ്ടിച്ച മൊത്തം പോസിറ്റീവ് മെക്കാനിക്കൽ പവറിന്റെ ഏകദേശം 22% ഉം നൽകി. മൊത്തം സന്ധി പോസിറ്റീവ് മെക്കാനിക്കൽ പവർ കുറയുന്നത് (ഏകദേശം 22%) നെറ്റ് മെറ്റബോളിക് പവർ കുറയുന്നതുമായി (ഏകദേശം 10%) അനുപാതത്തിലല്ല. മനുഷ്യന് നടക്കുമ്പോള് കാലിന്റെ സന്ധി പേശികളുടെ- ടെൻഡന് സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രത്യക്ഷമായ കാര്യക്ഷമത (ഏകദേശം 0.61) മനുഷ്യന് വേണ്ടി നല്ല മെക്കാനിക്കൽ ജോലിയുടെ പേശികളുടെ കാര്യക്ഷമത (ഏകദേശം 0.10-0.34) എന്നതിനേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്. ഉയർന്ന കണങ്കാൽ സന്ധി "പ്രത്യക്ഷമായ കാര്യക്ഷമത" സൂചിപ്പിക്കുന്നത് മനുഷ്യരിൽ നടക്കുമ്പോൾ പുഷ്-ഓഫ് ഘട്ടത്തിൽ അക്കിൾസ് ടെൻഡൺ പിൻവാങ്ങുന്നത് കണങ്കാൽ സന്ധിയുടെ ഗുണപരമായ ശക്തിയുടെ ഗണ്യമായ അളവിൽ സംഭാവന ചെയ്യുന്നു എന്നാണ്. |
3f63b12887fd8d29bb6de64fce506b2a388ae3ed | ഇ-കൊമേഴ്സ് ഉപഭോക്താക്കളുടെ നിരക്ക് വളരെ കൂടുതലാണ്. ഉപഭോക്താക്കളുടെ നിരക്ക് വളരെ മോശമാണ്. ചാർജ് കസ്റ്റമർമാരുടെ പ്രവചന കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ചാർജ് ചെയ്യാത്ത ഉപഭോക്താക്കളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഈ പേപ്പർ മെച്ചപ്പെട്ട SMOTE, AdaBoost എന്നിവ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇ-കൊമേഴ്സ് ഉപഭോക്തൃ ചാർജ് പ്രവചന മാതൃക അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒന്നാമതായി, മെച്ചപ്പെട്ട SMOTE ഉപയോഗിച്ച് ചർൺ ഡാറ്റ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് അസന്തുലിതാവസ്ഥ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഓവർസാമ്പിൾ, അണ്ടർസാമ്പിൾ രീതികൾ സംയോജിപ്പിക്കുകയും തുടർന്ന് പ്രവചിക്കാൻ അഡാബൂസ്റ്റ് അൽഗോരിതം സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, ബി ടു സി ഇ-കൊമേഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിലെ അനുഭവ പഠനം തെളിയിക്കുന്നത് ഈ മാതൃകയ്ക്ക് മുതിർന്ന ഉപഭോക്തൃ ചാർണർ പ്രവചന അൽഗോരിതങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മികച്ച കാര്യക്ഷമതയും കൃത്യതയും ഉണ്ടെന്ന്. |
22e584677475a4a807b852a1ced75d5cdf24e23c | അനാഫോർക് ബന്ധങ്ങൾക്കായി വ്യാഖ്യാനിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ കോർപസ് ആണ് അര്രൌ, അവ്യക്തമായ അനാഫോർക് എക്സ്പ്രഷനുകൾക്കായുള്ള ഒന്നിലധികം മുൻഗാമികളുടെ സമ്മതത്തെക്കുറിച്ചും വ്യക്തമായ പ്രാതിനിധ്യത്തെക്കുറിച്ചും ഉള്ള വിവരങ്ങൾ, സംഭവങ്ങൾ, പ്രവർത്തനങ്ങൾ, പദ്ധതികൾ എന്നിവ പോലുള്ള അമൂർത്ത എന്റിറ്റികളെ പരാമർശിക്കുന്ന പദപ്രയോഗങ്ങളുടെ സംഭാഷണ മുൻഗാമികൾ. ട്രെയിൻ-91, ട്രെയിൻ-93 കോർപസുകളിൽ നിന്നുള്ള ടാസ്ക് ഓറിയന്റഡ് ഡയലോഗുകൾ, ഇംഗ്ലീഷ് പിയർ സ്റ്റോറീസ് കോർപസിലെ കഥകൾ, പെൻ ട്രീബാങ്കിന്റെ വാൾസ്ട്രീറ്റ് ജേണൽ ഭാഗത്തെ പത്ര ലേഖനങ്ങൾ, ഗ്നോം കോർപസിലെ മിക്സഡ് ടെക്സ്റ്റ് എന്നിവയാണ് കോർപസിൽ ഉള്ളത്. |
162d50e6e2c000baf10148f761cc0929aad48ca2 | ഓൺലൈൻ അനലിറ്റിക്കൽ പ്രോസസ്സിംഗ് (ഒഎൽഎപി) അടുത്തിടെ ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഒരു പ്രധാന പ്രയോഗമാണ്. സാധാരണയായി, OLAP ഡാറ്റ ഒരു മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റ ക്യൂബായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. OLAP അന്വേഷണങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമാണ്, അവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ മണിക്കൂറുകളോ ദിവസങ്ങളോ എടുത്തേക്കാം, അവ അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നേരിട്ട് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ. എക്സിക്യൂഷൻ സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ രീതി, ചില അന്വേഷണങ്ങൾ സംഗ്രഹ പട്ടികകളിലേക്ക് (ഡാറ്റ ക്യൂബിന്റെ സബ് ക്യൂബുകൾ) മുൻകൂട്ടി കണക്കാക്കുകയും തുടർന്ന് ഈ സംഗ്രഹ പട്ടികകളിൽ സൂചികകൾ നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഇന്ന് മിക്ക വാണിജ്യ ഒ.എൽ.എ.പി സംവിധാനങ്ങളിലും, മുൻകൂട്ടി കണക്കുകൂട്ടേണ്ട സംഗ്രഹ പട്ടികകൾ ആദ്യം തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അവയിലെ അനുയോജ്യമായ സൂചികകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സംഗ്രഹ പട്ടികകളും സൂചികകളും തമ്മിലുള്ള ഇടം വിഭജിക്കുന്നതിന് ഒരു ട്രയൽ ആന്റ് എറർ സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രണ്ടു ഘട്ട പ്രക്രിയ വളരെ മോശമായി പ്രവർത്തിക്കും. സംഗ്രഹ പട്ടികകളും സൂചികകളും ഒരേ വിഭവം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ അവയുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഒരേ സമയം ചെയ്യണം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, സംഗ്രഹ പട്ടികകളുടെയും സൂചികകളുടെയും തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്ന അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, നാം വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സമയ സങ്കീർണ്ണതയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു കുടുംബം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവയ്ക്കായി ശക്തമായ പ്രകടന പരിധികൾ തെളിയിക്കുന്നു. കൂടുതൽ സങ്കീർണതയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് മികച്ച പ്രകടന പരിധികളുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, പ്രകടന പരിധിയിലെ വർദ്ധനവ് കുറയുന്നു, മിതമായ സങ്കീർണ്ണതയുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം ഒപ്റ്റിമലിന് വളരെ അടുത്താണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഈ പ്രവര് ത്തനത്തിന് എൻഎസ്എഫ് ഗ്രാന്റ് ഐ.ആര്.ഐ. വി. ഹരിനാരായണന്റെയും എ. രാജാരാമന്റെയും ഇപ്പോഴത്തെ വിലാസം: ജംഗ്ലി കോര്പ്, പാലോ ആൾട്ടോ, സി.എ. |
6b509a872a23abf233cf212303eae31eed6e02c7 | 77 ജിഗാഹെർട്സ് റഡാർ ട്രാൻസ്സിവർ, രണ്ട് ആന്റിന ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. നേരത്തെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച [1] രൂപകല്പനയുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് ട്രാന്സ്സിവറിന്റെ രണ്ട് ട്രാൻസ്മിറ്റ്, റിസീവ് ചാനലുകള് സംയോജിത ആന്റിന ഘടകങ്ങളുമായി പൂര് ത്തിയാക്കിയിരിക്കുന്നു. ആന്റിനകളുടെ കാര്യക്ഷമത 50% ൽ കൂടുതലുള്ള ഒരു വ്യക്തമായ ആന്റിന പാറ്റേൺ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. |
afeee08b2f21f2408efd1af442cbdca545b86e3d | നാം മൂല്യം-ലോഡിംഗ് പ്രശ്നം വിശകലനം. സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു പരിതസ്ഥിതിയോട് ഇടപെടുന്ന ഒരു AI ഏജന്റിലേക്ക് ധാർമിക മൂല്യങ്ങൾ ശക്തമായി എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിന്റെ പ്രശ്നമാണിത്. മുമ്പത്തെ പലരെയും പോലെ, ഇത് ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയും വളരെ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നവുമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു. ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിന്, മികച്ച ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെയും വിദഗ്ധരുടെയും സംഘങ്ങളുടെ വർഷങ്ങളോളം, അല്ലെങ്കില് ദശകങ്ങളോളം, വിവിധ മേഖലകളില് പ്രവര് ത്തിക്കേണ്ടിവരും. മനുഷ്യ തലത്തിലുള്ള AI ഗവേഷണത്തിന്റെ സമയക്രമം എത്രമാത്രം അനിശ്ചിതത്വത്തിലാണെന്നത് കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രായോഗിക ഭാഗിക പരിഹാരം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യണമെന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു |
28b39a2e9ab23f1ea7ebd0ef9a239dab37b51cca | ക്രോസ്-മോഡാലിറ്റി വിഷ്വൽ തിരയലിനായി മൾട്ടി-മോഡൽ ഹാഷിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനായി അടുത്തിടെ മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ചു, അവിടെ അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഒരേ ഹമ്മിംഗ് ഉൾച്ചേർക്കലിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യാൻ പഠിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ ഹാഷിംഗ് (എസ്എംഎഫ്എച്ച്) എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ക്രോസ്-മോഡാലിറ്റി ഹാഷിംഗ് അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് വിവിധ മോഡാലിറ്റികളിലുടനീളം ഒരു കൂട്ടായ നോൺ-മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷനുമായി മൾട്ടി-മോഡൽ ഹാഷിംഗ് പ്രശ്നം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ഗ്രാഫ് റെഗുലറൈസേഷൻ വഴി മൾട്ടിമോഡൽ ഒറിജിനൽ സവിശേഷതകളുടെ സമാനതകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് നന്നായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ബൈനറി കോഡ് പഠന അൽഗോരിതം SMFH ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതേ സമയം, ലഭ്യമാകുന്നിടത്ത് സെമാന്റിക് ലേബലുകൾ പഠന പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ബൈനറി ക്വാണ്ടിസേഷൻ പ്രക്രിയയ്ക്കിടെ ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കാൻ ഇവയെല്ലാം സഹായിക്കുമെന്നും അതിനാൽ വീണ്ടെടുക്കൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുമെന്നും ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു. വിവിധ സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് ദി ആർട്ട് രീതികളുമായി ഗുണപരമായ താരതമ്യത്തിലൂടെ, ക്രോസ്-മോഡാലിറ്റി വിഷ്വൽ സെർച്ച് ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിൽ, അതായത് പാസ്കൽ-സെൻസൻസ്, വിക്കി, നസ്-വൈഡ് എന്നിവയിൽ SMFH യുടെ മികച്ച പ്രകടനം ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു [കുമാർ, ഉഡുപ്പ, 2011; റാസ്റ്റഗരി തുടങ്ങിയവർ, 2013; ഷാങ്, ലി, 2014; ഡിംഗ് തുടങ്ങിയവർ, 2014]. |
7d07425a77f3042264be780bc8319a6fd8134502 | വ്യവസായ, യൂട്ടിലിറ്റി, പാരിസ്ഥിതിക ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണിയിലുള്ള ഐഒടി ഉപയോഗ കേസുകളുടെ സമീപകാല വളർച്ചയ്ക്ക് വൈവിധ്യമാർന്ന ആവശ്യകതകളുള്ള കണക്റ്റിവിറ്റി പരിഹാരങ്ങളുടെ ആവശ്യകത ആവശ്യമായിട്ടുണ്ട്. ബിഎൽഇ, സിഗ്ബി, 6ലോപാൻ എന്നിവയിലൂടെയുള്ള കണക്ടിവിറ്റി ഹ്രസ്വ-ദൂര ഐഒടി വിന്യാസങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. എന്നാൽ വലിയ കവറേജ് ഏരിയകളിലെ ഉയർന്ന സാന്ദ്രതയുള്ള ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് കണക്റ്റിവിറ്റി നൽകുന്നതിന്, ലൈസൻസുള്ളതും ലൈസൻസില്ലാത്തതുമായ ബാൻഡുകളിലെ ലോ-പവർ വൈഡ് ഏരിയ നെറ്റ്വർക്ക് (എൽപിഡബ്ല്യുഎൻ) സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പരിഗണിച്ചു. ഈ പേപ്പറിൽ, LPWAN സാങ്കേതികവിദ്യകളിലൂടെ ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന IoT ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ട്രാഫിക് മോഡലിംഗ് ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. ഐഒടിയുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കാരണം, അവയെല്ലാം പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ ഒരൊറ്റ ട്രാഫിക് മോഡൽ ഉണ്ടായിരിക്കുന്നത് നിസ്സാരമല്ല, പക്ഷേ ട്രാഫിക് ആവർത്തന, ഇവന്റ്-ട്രിഗർ അല്ലെങ്കിൽ ഇവ രണ്ടും കൂടിച്ചേർന്നതായി വിശാലമായി തരംതിരിക്കാം. ലോറാവാന്റെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നു, അത്തരം എൽപിഡബ്ല്യുഎൻ സാങ്കേതികവിദ്യകളിലൊന്ന്, രണ്ട് ട്രാഫിക് തരങ്ങളുടെയും ഒരു ഹൈബ്രിഡ് സാന്നിധ്യത്തിൽ, ഇവന്റ് കാലക്രമേണ സ്ഥലത്തെ വ്യാപിക്കുന്നു. സെന് സര് അധിഷ്ഠിത ഐ.ഒ.ടി. ഉപകരണങ്ങളുടെ പ്രായോഗിക വിന്യാസത്തില് , ആവശ്യത്തിന് വിശ്വസനീയമായ അളവുകള് ഉറപ്പാക്കാന് ഉപകരണങ്ങള് സാധാരണയായി സാന്ദ്രതയോടെ വിന്യസിക്കപ്പെടുന്നു. അങ്ങനെ, ഒരു സംഭവം സംഭവിക്കുമ്പോൾ, അവ അളക്കുന്ന മെട്രിക്കിന്റെ സ്വാഭാവിക പ്രതിഭാസങ്ങൾ കാരണം അവയുടെ ട്രാഫിക് നിരക്കിൽ സ്പേഷ്യൽ & ടൈമറൽ പരസ്പര ബന്ധം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സംഭവം മൂലം സ്വതന്ത്രമായ ഐഒടി ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള അത്തരം സ്വഭാവസവിശേഷതകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ സിഎംഎംപിപി മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിവിധ മോഡുലേഷൻ പാരാമീറ്ററുകൾക്കായുള്ള ആവശ്യമായ സിഗ്നൽ ശക്തിയും ഇടപെടൽ പരിധികളും അടിസ്ഥാനമാക്കി ലോറയുടെ ഫിസിക്കൽ ലെയർ ആയ ലോറയുടെ സവിശേഷതകൾ അമൂർത്തമാക്കിയിരിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം സിമുലേഷനിലൂടെ, സംഭവങ്ങളുടെ സമയത്ത് ലോറാവാൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ കാര്യമായ പ്രകടന നഷ്ടമുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, പാക്കറ്റ് ഡെലിവറി റേറ്റ് (പിഡിആർ) മെട്രിക്കായി ഉപയോഗിച്ച്, പിഡിആർ > 80% ഉള്ള ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പതിവ് അപ്ഡേറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സിസ്റ്റത്തിന് കഴിയുമെങ്കിലും, ഇവന്റ് ഡ്രൈവ് ട്രാഫിക് നെറ്റ്വർക്കിനെ ബാധിക്കുകയും പിഡിആർ 10% ൽ താഴെയാകുകയും ചെയ്തു. |
88fc1622d9964c43b28810c7db5eedf6d26c2447 | ഗ്രൂപ്പ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയലിനായി ഒരു പുതിയ സെമി സൂപ്പര് വൈസ്ഡ്, മൾട്ടി ലെവൽ സീക്വൻസല് ജനറേറ്റീവ് അഡ്വസറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (എം എൽ എസ്-ജിഎൻ) വാസ്തുവിദ്യ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. മുൻകാല കൃതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വ്യക്തിഗത മനുഷ്യ പ്രവർത്തന പ്രവചനങ്ങൾ സ്വമേധയാ ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡലുകൾക്ക്, ഗ്രൂപ്പ് പ്രവർത്തന തിരിച്ചറിയൽ ചുമതലയെ സഹായിക്കുന്ന പ്രസക്തമായ ഉപ-പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സ്വന്തം ആന്തരിക പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ ഞങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു. എല് എസ് ടി എം നെറ്റ് വർക്കുകളിലൂടെ താല്ക്കാലികമായി മാപ്പുചെയ്യപ്പെടുന്ന വ്യക്തി-തല, രംഗ-തല സവിശേഷതകളാണ് ജനറേറ്ററിന് നല് കുന്നത്. പ്രവർത്തന അധിഷ്ഠിത സവിശേഷത ഫ്യൂഷൻ നടത്തുന്നത് ദീർഘകാല ആശ്രിതത്വങ്ങൾ പരിഗണിക്കാൻ കഴിയുന്ന പുതിയ ഗേറ്റ് ഫ്യൂഷൻ യൂണിറ്റുകളിലൂടെയാണ്, എല്ലാ വ്യക്തിഗത പ്രവർത്തനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക, നിലവിലെ ഗ്രൂപ്പ് പ്രവർത്തനത്തിനായി ഒരു ഇന്റർമീഡിയറ്റ് പ്രാതിനിധ്യം അല്ലെങ്കിൽ "ആക്ഷൻ കോഡ്" പഠിക്കുക. ഗ്രൂപ്പ് ആക്ഷൻ ക്ലാസിഫിക്കേഷനും എതിരാളിയുടെ യഥാർത്ഥ / വ്യാജ മൂല്യനിർണ്ണയവും ഒരുമിച്ച് നടത്താൻ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് നെറ്റ്വർക്ക് അതിന്റെ അർദ്ധ മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പെരുമാറ്റം കൈവരിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട വാസ്തുവിദ്യയുടെ പ്രാധാന്യം തെളിയിക്കുന്നതിനായി വിവിധ വാസ്തുവിദ്യാ വകഭേദങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ വിപുലമായ വിലയിരുത്തലുകൾ നടത്തുന്നു. കൂടാതെ, വ്യക്തി-തലത്തിലും രംഗ-തലത്തിലും ഉള്ള സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് വ്യക്തി-തല സവിശേഷതകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഗ്രൂപ്പ് പ്രവർത്തന പ്രവചനം എളുപ്പമാക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. വോളിബോൾ, കൂട്ടായ പ്രവർത്തനം ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ കായിക, കാൽനടയാത്രാ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള വർഗ്ഗീകരണ ജോലികൾക്കായുള്ള നിലവിലെ ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങളെക്കാൾ മികച്ചതാണ് ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട വാസ്തുവിദ്യ, ഗ്രൂപ്പ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഫലപ്രദമായ പഠനത്തിനായി അതിന്റെ വഴക്കമുള്ള സ്വഭാവം കാണിക്കുന്നു. 1 പലിശ |
d278da6edddd56001c991a48279422b9a623d8ce | |
9c13d3584332e3670b73b119d6661bccb10e240e | കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ പവർ ഇലക്ട്രോണിക്സിന്റെ പ്രധാന ദിശകളിലൊന്ന് ഇൻഡക്ടറുകളും ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളും ഇല്ലാത്ത സ്വിച്ചിംഗ് മോഡ് കൺവെർട്ടറുകളുടെ വികസനമാണ്. ഈ കൺവെർട്ടറുകളുടെ പവർ സ്റ്റേജിൽ സ്വിച്ച്, കപ്പാസിറ്ററുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഫലമാണ് ഭാരം കുറഞ്ഞതും ചെറിയ വലിപ്പവും ഉയർന്ന പവർ ഡെൻസിറ്റിയും. മൊബൈൽ ഇലക്ട്രോണിക് സംവിധാനങ്ങൾക്ക് (ഉദാഃ സെല്ലുലാർ ഫോണുകൾ, വ്യക്തിഗത ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന് റ് മുതലായവ. വലിയ വോൾട്ടേജ് പരിവർത്തന അനുപാതമുള്ള സ്വിച്ച്ഡ് കപ്പാസിറ്റർ (എസ്സി) കൺവെർട്ടറുകൾ, കുറഞ്ഞ ഇഎംഐ ഉൽപാദനമുള്ള ഉയർന്ന ദക്ഷതയുള്ള കൺവെർട്ടറുകൾ, വോൾട്ടേജ് കുത്തനെ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള കഴിവ് (ഇന്റഗ്രൽ സർക്യൂട്ടുകൾക്കായി 3 വി അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കുറവ് വിതരണ വോൾട്ടേജ് വരെ) അല്ലെങ്കിൽ ഓട്ടോമോട്ടീവ് വ്യവസായത്തിനോ ടെലികോം വ്യവസായത്തിലെ ഇന്റർനെറ്റ് സേവനങ്ങൾക്കോ വോൾട്ടേജ് കുത്തനെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള കഴിവ് എന്നിവയാണ് 21-ാം നൂറ്റാണ്ടിലെ വെല്ലുവിളികൾക്ക് ഒരു പ്രതികരണമായി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത്. ഈ പ്രബന്ധം എസ്സി കൺവെർട്ടർ ഗവേഷണത്തിലും രൂപകല്പനയിലും ലഭിച്ച പ്രധാന ഫലങ്ങളുടെ ഒരു ട്യൂട്ടോറിയലാണ്. പവർ സിസ്റ്റംസ് ആൻഡ് പവർ ഇലക്ട്രോണിക്സ് സർക്യൂട്ടുകൾ ടെക്നിക്കൽ കമ്മിറ്റിയിലെ എല്ലാ ഗവേഷണ വിഷയങ്ങളിൽ നിന്നും - പവർ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സ്ഥിരത, പവർ ഇലക്ട്രോണിക്സ് സർക്യൂട്ടുകളുടെ വിശകലനം (ഇത് ആന്തരികമായി നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്ന സ്വിച്ചുകളുള്ള സമയ-വേരിയബിൾ സർക്യൂട്ടുകൾ), കുഴപ്പങ്ങൾ, കൺവെർട്ടറുകളുടെ മോഡലിംഗും സിമുലേഷനും, ഹാർഡ്സ്വിച്ച്, സോഫ്റ്റ്-സ്വിച്ച് കൺവെർട്ടറുകൾ മുതലായവ - എസ്സി കൺവെർട്ടർ ഒരുപക്ഷേ പവർ ഇലക്ട്രോണിക്സിന് CAS സൊസൈറ്റിയുടെ ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ സംഭാവനയാണ്. ഈ മേഖലയിലെ മിക്ക ഗവേഷകരും സൊസൈറ്റിയുടെ സാങ്കേതിക സമിതിയിലാണുള്ളത്. ഈ വിഷയത്തിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഗവേഷണങ്ങൾ നടത്തിയത് സൊസൈറ്റി പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളിലാണ്. ഇതിനുളള കാരണം വ്യക്തമാണ്. 1950 കളിൽ ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള ഫിൽട്ടറുകൾ പിന്തുടർന്ന്, സർക്യൂട്ട് തിയറി കമ്മ്യൂണിറ്റി ഒരു പരിഹാരം കണ്ടെത്തി. ഒരു നിഷ്ക്രിയ ഫിൽട്ടറിന്റെ ഘടനയിൽ നിന്ന് വമ്പിച്ച ഇൻഡക്ടറുകൾ ഇല്ലാതാക്കുക. കാന്തിക ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാതെ ഫിൽട്ടറിംഗ് പ്രവർത്തനം നടപ്പിലാക്കാനുള്ള സാധ്യത സജീവവും പിന്നീട് സ്വിച്ച് ചെയ്ത കപ്പാസിറ്റർ ഫിൽട്ടറുകളും കാണിച്ചു. പവർ ഇലക്ട്രോണിക്സ് ഡിസൈനർ സമാനമായ ഒരു വെല്ലുവിളി നേരിട്ടു: വൈദ്യുതി വിതരണത്തിന്റെ ചെറുതാക്കൽ അഭ്യർത്ഥന. ഇംഡക്റ്ററുകളും ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളും ഇല്ലാതാക്കിയാൽ മാത്രമേ ഇത് സാധ്യമാകൂ. ഒരു കൺവെർട്ടറിൽ, ഇൻഡക്ടർ ഊർജ്ജം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും ഔട്ട്പുട്ട് വോൾട്ടേജ് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള രണ്ട് ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നു. ഊർജ്ജം സംസ്ക്കരിക്കുന്നതിനായി ഒരു സ്വിച്ച്ഡ് കപ്പാസിറ്റർ സർക്യൂട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരാജയപ്പെടാൻ വിധിക്കപ്പെട്ടതായി തോന്നുന്നു, കാരണം പൂജ്യത്തിൽ നിന്ന് ഒരു കപ്പാസിറ്റർ ചാർജ് ചെയ്യുന്നത് 50% കാര്യക്ഷമതയോടെ നേടുന്നുവെന്ന് അറിയാം. കാര്യക്ഷമതയുടെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാനും ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയുള്ള സ്വിച്ച് കപ്പാസിറ്റർ എനർജി പ്രോസസ്സിംഗ് സർക്യൂട്ടുകൾ വികസിപ്പിക്കാനും പത്ത് വർഷത്തെ ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്. ആദ്യ എസ്സി കൺവെർട്ടറുകളും അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങളും ഇൻപുട്ട് വോൾട്ടേജിലോ ലോഡിലോ വ്യത്യാസമുണ്ടെങ്കിലും അതിന്റെ ലോഡിൽ സ്ഥിരമായ (ഡിസി അല്ലെങ്കിൽ എസി) output ട്ട്പുട്ട് വോൾട്ടേജ് നൽകുക എന്നതാണ് ഏതെങ്കിലും സ്വിച്ചിംഗ്-മോഡ് പവർ കൺവെർട്ടറിന്റെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം. അതുകൊണ്ട്, ഊര് ജം പകരുന്ന പ്രക്രിയയില് ഒരു നിയന്ത്രണ ഘടകം ചേര് ക്കേണ്ടതാണ്, അങ്ങനെ കൺവെര് ട്ടര് (പവര് സ്റ്റേജ്) അതിന്റെ ടോപ്പോളജി ചാക്രികമായി മാറ്റുന്നു, കൂടാതെ നിയന്ത്രണ ആവശ്യകതയ്ക്കായി സ്വിച്ചിംഗ് ടോപ്പോളജികളുടെ ദൈര് ഘ്യം ക്രമീകരിക്കപ്പെടുന്നു. ജപ്പാനിലെ കുമാമോട്ടോയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു കൂട്ടം ഗവേഷകരാണ് ആദ്യത്തെ എസ്സി കൺവെർട്ടറുകൾ വികസിപ്പിച്ചത്. അവർ ഒരു ഡിസി നിയന്ത്രിക്കാത്ത വോൾട്ടേജിനെ ഡിസി നിയന്ത്രിത വോൾട്ടേജിലേക്ക് പ്രോസസ്സ് ചെയ്തു [1, 2, 4]. ഈ ഡിസി-ഡിസി കൺവെർട്ടറുകൾക്കു ശേഷം എസി-ഡിസി കൺവെർട്ടറുകൾ [3], ഡിസി-എസി ഇൻവെർട്ടറുകൾ [5] എസി-എസി ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ [6] എന്നിവ വന്നു. കാന്തിക ഘടകങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിലൂടെ, ഹൈബ്രിഡ് സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ തിരിച്ചറിഞ്ഞ ഈ സർക്യൂട്ടുകൾ ഉയർന്ന പവർ ഡെൻസിറ്റി (23W / ഇഞ്ച്) അവതരിപ്പിച്ചു. ചിത്രം 1 (a). അടിസ്ഥാന എസ്സി ഡൌൺസെറ്റ് ഡിസി-ഡിസി കൺവെർട്ടർ ഇസ്രയേലിലെ ഹോളോൺ അക്കാദമിക് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ടെക്നോളജിയിലെ ഇലക്ട്രിക്കൽ ആന്റ് ഇലക്ട്രോണിക്സ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് വകുപ്പിലെ വിദ്യാർത്ഥിയാണ് അലിസാൻ ഇയോനോവിസി. R V S |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.