_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
dcd72f0a9cdc37450379f401fc2f4f87e30f5021 | |
c1b66422b1dab3eeee6d6c760f4bd227a8bb16c5 | |
e75c5d1b7ecd71cd9f1fdc3d07f56290517ef1e5 | ഓൺലൈൻ ഇടപാടുകളുടെ പ്രോസസ്സിംഗ് (ഒഎൽടിപി), ഓൺലൈൻ അനലിറ്റിക്കൽ പ്രോസസ്സിംഗ് (ഒഎൽഎപി) എന്നീ രണ്ടു മേഖലകളും ഡാറ്റാബേസ് ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു. നിലവിൽ, ദൌത്യ നിർണായകമായ ഇടപാടുകളുടെ ഉയർന്ന നിരക്കുള്ള ഉപഭോക്താക്കൾ അവരുടെ ഡാറ്റയെ രണ്ട് പ്രത്യേക സംവിധാനങ്ങളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു, ഒഎൽടിപിക്ക് ഒരു ഡാറ്റാബേസ്, ഒഎൽഎപിക്ക് ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൌസ്. നല്ല ഇടപാടുകൾ നടത്താൻ അനുവദിക്കുമ്പോഴും, ഈ വേർതിരിവ് ഡാറ്റയുടെ പുതുമയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള നിരവധി ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്. കാരണം, എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ട്രാൻസ്ഫോർം ലോഡ് ഡാറ്റയുടെ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ആരംഭം കാലതാമസം വരുത്തുന്നു, കൂടാതെ രണ്ട് പ്രത്യേക വിവര സംവിധാനങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്നതിലൂടെ അമിതമായ വിഭവ ഉപഭോഗം. ഹാർഡ്വെയർ സഹായത്തോടെയുള്ള റെപ്ലിക്കേഷൻ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരേസമയം OLTP, OLAP എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഹൈപർ എന്ന ഒരു കാര്യക്ഷമമായ ഹൈബ്രിഡ് സംവിധാനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. OLTP ഇടപാടുകളുടെ ACID പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഉറപ്പുനൽകുന്ന ഒരു പ്രധാന മെമ്മറി ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റമാണ് ഹൈപെർ, ഒരേ, സ്വമേധയാ നിലവിലുള്ളതും സ്ഥിരവുമായ സ്നാപ്പ്ഷോട്ടിൽ OLAP അന്വേഷണ സെഷനുകൾ (ഒന്നിലധികം അന്വേഷണങ്ങൾ) നടപ്പിലാക്കുന്നു. വിർച്വൽ മെമ്മറി മാനേജ്മെന്റിനായി പ്രോസസ്സർ അന്തർലീനമായ പിന്തുണ (വിലാസം വിവർത്തനം, കാഷെചെയ്യൽ, അപ്ഡേറ്റിൽ പകർത്തൽ) ഒരേ സമയം നൽകുന്നുഃ 100000 സെക്കൻഡിൽ വരെ ഉയർന്ന ഇടപാട് നിരക്കുകളും രണ്ട് വർക്ക്ലോഡുകളും സമാന്തരമായി നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരൊറ്റ സിസ്റ്റത്തിൽ വളരെ വേഗത്തിലുള്ള OLAP അന്വേഷണ പ്രതികരണ സമയങ്ങളും. പ്രകടന വിശകലനം അടിസ്ഥാനമാക്കിയത് സംയുക്തമായ ടിപിസി-സി, ടിപിസി-എച്ച് മാനദണ്ഡങ്ങളാണ്. |
732212be0e6c5216158a7470c79fa2ff98a2da06 | ഒരു സ്റ്റാക്ക്ഡ്-എഫ്.ഇ.ടി. മോണോലിത്തിക് മില്ലിമീറ്റർ വേവ് (എം.എം.ഡബ്ല്യു) ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ട് ഡോഹെർട്ടി പവർ ആംപ്ലിഫയർ (ഡി.പി.എ) ആണ് നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. 6 ഡിബി പവർ ബാക്കപ്പ് ഓഫ് (പിബിഒ) യിൽ ഉയർന്ന വൈദ്യുതിയും ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയും കൈവരിക്കുന്നതിന് ഡിപിഎ ഒരു പുതിയ അസമമായ സ്റ്റാക്ക് ഗേറ്റ് ബയസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. 0.15-μm മെച്ചപ്പെടുത്തൽ മോഡിൽ (ഇ-മോഡ്) ഗാലിയം ആർസെനൈഡ് (GaAs) പ്രക്രിയയിൽ സർക്യൂട്ട് നിർമ്മിക്കുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് പ്രകടമാക്കുന്നത്, 1 ഡിബി ഗേജ് കംപ്രഷന് (പി1ഡിബി) 28.2 ഡിബിഎം, 37% പീക്ക് പവർ അഡ്ഡഡ് എഫിഷ്യന്സി (പിഎഇ), 28 ജിഗാഹെർട്സ് സമയത്ത് 6 ഡിബി പിബിഒയിൽ 27% പിഎഇ എന്നിവയാണ്. അളക്കപ്പെട്ട ചെറിയ സിഗ്നൽ നേട്ടം 15 dB ആണ്, അതേസമയം 3-dB ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 25.5 മുതൽ 29.5 GHz വരെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. 20 MHz 64 QAM മോഡുലേറ്റ് ചെയ്ത സിഗ്നലുമായി ഡിജിറ്റൽ പ്രിഡിസ്റ്റോർഷൻ (DPD) ഉപയോഗിച്ച്, -46 dBc ന്റെ ഒരു സമീപ ചാനൽ പവർ റേഷ്യോ (ACPR) നിരീക്ഷിച്ചു. |
03837b659b4a8878c2a2dbef411cd986fecfef8e | നാം ഒരു ഓട്ടോറിഗ്രസീവ് ശ്രദ്ധ സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു പാരലലൈസബിൾ പ്രതീകതല ശ്രേണി മോഡലിംഗിനായി. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു ന്യൂറൽ മോഡലിനെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഇത് കാരണമായുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ലെയറുകളുടെ ബ്ലോക്കുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഹൈവേ നെറ്റ് വർക്ക് സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകളിലൂടെ ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ശ്രദ്ധാ സംവിധാനമുള്ളതും ഇല്ലാത്തതുമായ മോഡലുകളെ യഥാക്രമം ഹൈവേ കോസൽ കൺവോൾഷൻ (കോസൽ കൺവോൾഷൻ) ഓട്ടോറിഗ്രസീവ്-ശ്രദ്ധകേന്ദ്രീകൃത കോസൽ കൺവോൾഷൻ (എആർഎ-കൺവോൾഷൻ) എന്ന് ഞങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഓട്ടോറിഗ്രസീവ് ശ്രദ്ധ സംവിധാനം ഡീകോഡറിൽ കാരണവശാൽ നിലനിർത്തുന്നു, സമാന്തര നടപ്പാക്കലിന് അനുവദിക്കുന്നു. ഈ മാതൃകകൾ, അവയുടെ ആവർത്തിച്ചുള്ള എതിരാളികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, പ്രതീക തലത്തിലുള്ള എൻഎൽപി ജോലികളിൽ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും പഠിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ഈ മോഡലുകൾ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ തിരുത്തൽ, ഭാഷാ മോഡലിംഗ് ടാസ്ക്കുകളിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകളെ മറികടക്കുന്നു, മാത്രമല്ല അവ ഒരു ഭാഗം സമയത്തിനുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
fe419be5c53e2931e1d6370c914ce166be29ff6e | |
0c3078bf214cea52669ec13962a0a242243d0e09 | ഒരു പുതിയ കോംപാക്ട് ഫീഡിംഗ് സർക്യൂട്ട് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ബ്രോഡ്ബാൻഡ് അച്ചടിച്ച ക്വാഡ്രിഫിലാർ ഹെലിക്കൽ ആന്റിനയാണ് ഈ പേപ്പറിൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. ഈ ആന്റിന 29% ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഉപയോഗിച്ച് വിശാലമായ ബീംവിഡ്ത്തിൽ മികച്ച അക്ഷീയ അനുപാതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 90 ഡിഗ്രി ഉപരിതലത്തിൽ സ്ഥാപിക്കാവുന്ന രണ്ട് ഹൈബ്രിഡുകളും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ഫീഡിംഗ് സർക്യൂട്ട് ക്വാഡ്രിഫിലർ ആന്റിനയുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ഈ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിൽ, ബ്രോഡ്ബാൻഡ് കോംപാക്ട് സർക്യൂട്ട് ഉപയോഗിച്ച് ആന്റിനയുടെ അളന്ന പ്രതിഫലന ഗുണകം -12 dB ന് തുല്യമോ അതിൽ കുറവോ ആണെന്ന് കണ്ടെത്തി. പരമാവധി നേട്ടം 1.5 മുതൽ 2.7 dBic വരെ 1.18 മുതൽ 1.58 GHz വരെ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. പകുതി പവർ ബീം വീതി 150° ആണ്, ഈ പരിധിക്കുള്ളിൽ 3 dB ന് താഴെയുള്ള അക്ഷ അനുപാതമുണ്ട്. ഫീഡിംഗ് സർക്യൂട്ടിന്റെ കോംപാക്ട്ത, അറേ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ചെറിയ ഘടകങ്ങൾ അകലം പാലിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. |
0c3751db5a24c636c1aa8abfd9d63321b38cfce5 | സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസൻറ് (എസ്ജിഡി) അവരുടെ ശക്തമായ സൈദ്ധാന്തിക ഗ്യാരൻറികൾ കാരണം എസ്വിഎം പോലുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ജനപ്രിയമായി. അടുത്ത ബന്ധമുള്ള ഡ്യുവൽ കോർഡിനേറ്റ് അസെന്റ് (ഡിസിഎ) രീതി വിവിധ സോഫ്റ്റ്വെയർ പാക്കേജുകളിൽ നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും ഇതുവരെ ഇതിന് നല്ല കൺവേർജൻസ് വിശകലനം ഇല്ലായിരുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഡ്യുവൽ കോർഡിനേറ്റ് അസെന്റ് (എസ്ഡിസിഎ) ന്റെ ഒരു പുതിയ വിശകലനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഈ രീതികൾ എസ്ജിഡിയെ അപേക്ഷിച്ച് താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന അല്ലെങ്കിൽ മികച്ച ശക്തമായ സൈദ്ധാന്തിക ഗ്യാരണ്ടികൾ ആസ്വദിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. ഈ വിശകലനം പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങള് ക്ക് SDCA യുടെ ഫലപ്രാപ്തി ന്യായീകരിക്കുന്നു. |
24424918dc93c016deeaeb86a01c8bfc01253c9b | പല ക്ലാസിക് അൽഗോരിതങ്ങളും അവ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പരിമിതികളെ അതിജീവിക്കാൻ വർഷങ്ങൾക്കുശേഷം മാത്രമേ കണ്ടെത്താനാകൂ, മാത്രമല്ല മുൻകൂട്ടി കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത ക്രമീകരണങ്ങളിൽ അവ പ്രസക്തമായി തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, SVRG അത്തരമൊരു രീതിയാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു: യഥാർത്ഥത്തിൽ ശക്തമായി ഉരുകിയ ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്, ശക്തമായി ഉരുകിയതോ അല്ലാത്തതോ ആയ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ വളരെ കരുത്തുറ്റതാണ്. f (x) സുഗമവും ഉരുകിയതുമായ ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ആകെത്തുകയാണ്, എന്നാൽ f വളരെ ഉരുകിയതല്ല (ലാസോ അല്ലെങ്കിൽ ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ പോലുള്ളവ), ഞങ്ങൾ ഒരു വേരിയന്റ് എസ്വിആർജി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് എസ്വിആർജിയുടെ മുകളിൽ വളരുന്ന കാലഘട്ട ദൈർഘ്യത്തിന്റെ ഒരു പുതിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തുന്നു. ഈ ക്രമീകരണത്തിൽ SVRG എന്നത് SVRG യുടെ നേരിട്ടുള്ളതും വേഗതയേറിയതുമായ ഒരു വകഭേദമാണ്. f (x) ഒരു നോൺ-കൺവെക്സ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ തുകയാണെങ്കിലും f വളരെ കൺവെക്സ് ആണെങ്കിൽ, SVRG യുടെ സംയോജനം ലീനിയർ ആയി ആശ്രയിക്കുന്നത് സംഖ്യകളുടെ നോൺ-കൺവെക്സിറ്റി പാരാമീറ്ററാണ്. ഇത് ഈ ക്രമീകരണത്തിലെ ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്ന ഫലം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് പിസിഎയ്ക്ക് മികച്ച പ്രവർത്തന സമയം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. |
680cbbc88d537bd6f5a68701b1bb0080a77faa00 | സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസൻറ് വലിയ തോതിലുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ജനപ്രിയമാണ്, പക്ഷേ അസിംപ്റ്റോട്ടിക് ആയി പതുക്കെ ഒത്തുചേരുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഇറങ്ങിവരുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ ഒരു വ്യക്തമായ വ്യതിയാന കുറയ്ക്കൽ രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതിനെ സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് വ്യതിയാന കുറച്ച ഗ്രേഡിയന്റ് (എസ്വിആർജി) എന്ന് ഞങ്ങൾ വിളിക്കുന്നു. സുഗമവും ശക്തവുമായ ഉരുകിയ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ, ഈ രീതി സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഡ്യുവൽ കോർഡിനേറ്റ് അസെന്റ് (എസ്ഡിസിഎ), സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ശരാശരി ഗ്രേഡിയന്റ് (എസ്എജി) എന്നിവയുടെ അതേ വേഗത്തിലുള്ള കൺവെർജൻസ് നിരക്ക് ആസ്വദിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നമ്മുടെ വിശകലനം വളരെ ലളിതവും അവബോധജന്യവുമാണ്. SDCA, SAG എന്നിവയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഞങ്ങളുടെ രീതിക്ക് ഗ്രേഡിയന്റുകളുടെ സംഭരണം ആവശ്യമില്ല, അതിനാൽ ചില ഘടനാപരമായ പ്രവചന പ്രശ്നങ്ങളും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പഠനവും പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഇത് കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. |
9fe5a7a24ff81ba2b6769e811b6ab47188a45242 | സിഗ്നൽ/ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയിൽ അടുത്തിടെ നോൺ-കോൺവെക്സ്, നോൺ-സ്മൂത്ത് പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് വലിയ ശ്രദ്ധ ലഭിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, നോൺ-കൺവെക്സ്, നോൺ-സ്മൂത്ത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നത് ഒരു വലിയ വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു. കൺവെക്സ് പ്രോഗ്രാമിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു മികച്ച രീതിയാണ് ആക്സിലറേറ്റഡ് പ്രോക്സിമൽ ഗ്രേഡിയന്റ് (എപിജി). എന്നിരുന്നാലും, സാധാരണ APG ന് ഒരു നിർണായക ഘട്ടത്തിലേക്ക് ഒത്തുചേരൽ ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയുമോ എന്ന് ഇപ്പോഴും അജ്ഞാതമാണ്. ഈ പേപ്പറിൽ, പര്യാപ്തമായ ഇറങ്ങിവരുന്ന സ്വഭാവത്തെ തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു മോണിറ്റർ അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് പൊതുവായ നോൺ-കോൺവെക്സ്, നോൺ-സ്മൂത്ത് പ്രോഗ്രാമുകൾക്കായി ഞങ്ങൾ എപിജി വിപുലീകരിക്കുന്നു. അതിനനുസരിച്ച്, ഒരു മോണോട്ടോൺ എപിജി, ഒരു നോൺ മോണോട്ടോൺ എപിജി എന്നിവ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒബ്ജക്റ്റ് ഫംഗ്ഷന്റെ മോണോട്ടോണിക് റിഡക്ഷൻ ആവശ്യകതയെ ഇത് ഒഴിവാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓരോ ആവർത്തനത്തിലും കുറഞ്ഞ കണക്കുകൂട്ടൽ ആവശ്യമാണ്. ഞങ്ങളുടെ അറിവിൽ, പൊതുവായ നോൺ-കൺവെക്സ്, നോൺ-സ്മൂത്ത് പ്രശ്നങ്ങൾക്കായി എപിജി-ടൈപ്പ് അൽഗോരിതം നൽകുന്ന ആദ്യത്തെയാളാണ് ഞങ്ങൾ, ഓരോ അക്യുലേഷൻ പോയിന്റും ഒരു നിർണായക പോയിന്റാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ പ്രശ്നങ്ങൾ കൺവെക്സ് ആയിരിക്കുമ്പോൾ ഒ (ഒൻപത് k2) എന്ന നിലയിൽ കൺവെർജൻസ് നിരക്കുകൾ തുടരുന്നു, അതിൽ k എന്നത് ആവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണമാണ്. നമ്മുടെ അല് ഗോരിതം വേഗതയില് എത്രത്തോളം മികവുള്ളതാണെന്ന് സംഖ്യാ ഫലങ്ങള് തെളിയിക്കുന്നു. |
3e36eb936002a59b81d8abb4548dc2c42a29b743 | കാര്യക്ഷമമായ പ്രക്ഷേപണം അല്ലെങ്കിൽ വിഭവ പരിമിതികൾ പോലുള്ള മറ്റ് ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഓട്ടോമേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായുള്ള ഒരു ആഡ്-ഓൺ സേവനമായി പലപ്പോഴും സുരക്ഷയെ കാണുന്നു. ഓട്ടോമേഷൻ സംവിധാനങ്ങളിലെ സുരക്ഷയെക്കുറിച്ച് പ്രായോഗികമായി ചിന്തിക്കുന്ന രീതിയിലാണ് ഈ ലേഖനം മുന്നോട്ടു പോകുന്നത്. ഓട്ടോമേഷൻ സംവിധാനങ്ങള് ക്കും പ്രത്യേകിച്ചും ഓട്ടോമേഷൻ ശൃംഖലകള് ക്കും പൊതുവായുള്ള ഭീഷണികള് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും സുരക്ഷയുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് സംവിധാനങ്ങളെ തരം തിരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃക തയ്യാറാക്കുന്നതിനും വിവിധ സിസ്റ്റം തലങ്ങളില് ലഭ്യമായ പൊതുവായ നടപടികള് ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിനും ഈ റിപ്പോർട്ട് സഹായിക്കുന്നു. നടപടികളുടെ വിവരണം മൊത്തത്തിലുള്ള സിസ്റ്റം സുരക്ഷയ്ക്കുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങളെ വിലയിരുത്താന് സഹായിക്കും. |
8b74a32cebb5faf131595496f6470ff9c2c33468 | ഫേസ്ബുക്ക് വളരെ വേഗം സാമൂഹിക ആശയവിനിമയത്തിനുള്ള ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നായി മാറുകയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മറ്റ് സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്കിംഗ് സൈറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഫേസ്ബുക്ക് അല്പം വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം ഇത് ഓഫ്ലൈൻ-ടു-ഓൺലൈൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു; അതായത്, ഫേസ്ബുക്ക് സുഹൃത്തുക്കളിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഓഫ്ലൈനിൽ കണ്ടുമുട്ടുകയും പിന്നീട് ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഗവേഷണത്തില് ഫേസ്ബുക്ക് ഉപയോഗവുമായി അഞ്ച് ഘടക മാതൃകയുടെ ബന്ധം പരിശോധിച്ചു. പുറംതള്ളലിനെക്കുറിച്ചും അനുഭവസമ്പത്തോടുള്ള തുറന്ന മനസ്സിനെക്കുറിച്ചും പ്രതീക്ഷിച്ച ചില പ്രവണതകൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, മുൻകാല സാഹിത്യങ്ങൾ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ വ്യക്തിത്വ ഘടകങ്ങൾ സ്വാധീനിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിച്ചു. ഫേസ്ബുക്ക് ഉപയോഗത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ ആശയവിനിമയത്തിനുള്ള പ്രചോദനം സ്വാധീനിക്കുന്നുണ്ടെന്നും ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഫേസ്ബുക്ക് പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള തീരുമാനത്തിൽ വ്യത്യസ്ത പ്രചോദനങ്ങൾ സ്വാധീനം ചെലുത്താമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഫേസ്ബുക്കിന്റെ വ്യക്തിഗത പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ. © 2008 എല് സെവിര് ലിമിറ്റഡ് എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. 1. പശുക്കളെ വ്യക്തിത്വ ബന്ധങ്ങളും ബന്ധപ്പെട്ട കഴിവ് ഘടകങ്ങളും |
423fff94db2be3ddef5e3204338d2111776eafea | 26 മാസത്തെ ഇടവേളയില് കോളേജ് വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ ഓണ് ലൈന് സോഷ്യല് നെറ്റ് വര് ക്ക് ആയ ഫേസ്ബുക്കില് 4.2 മില്യണ് ഉപയോക്താക്കള് കൈമാറിയ 362 മില്യണ് സന്ദേശങ്ങളുടെ പൂർണ്ണമായും അജ്ഞാത തലക്കെട്ടുകള് ഞങ്ങള് വിശകലനം ചെയ്തു. കോളേജ് വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ സമയ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചും അവരുടെ സാമൂഹിക ജീവിതത്തെക്കുറിച്ചും കാലാനുസൃതമായ വ്യതിയാനങ്ങള് ഉൾപ്പെടെയുള്ള കാര്യങ്ങള് നല് കുന്ന ശക്തമായ ദൈനംദിന, പ്രതിവാര ക്രമീകരണങ്ങള് ഈ ഡാറ്റയില് കാണിക്കുന്നു. സ്കൂളിലെ അംഗത്വവും അനൌപചാരിക ഓൺലൈൻ "സുഹൃത്തുക്കളുടെ" പട്ടികയും പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ച പെരുമാറ്റത്തെയും കാലിക മാതൃകകളെയും എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്നതും ഞങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു. അവസാനമായി, ഫേസ്ബുക്ക് ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ കാലിക സന്ദേശമയയ്ക്കൽ രീതികളെ സംബന്ധിച്ച് സ്കൂളുകൾ അനുസരിച്ച് കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
1bed30d161683d279780aee34619f94a860fa973 | ഡേറ്റാബേസുകൾ, ഇൻ-മെമ്മറി കാഷുകൾ, ഗ്രാഫ് അനലിറ്റിക്സ് തുടങ്ങിയ വലിയ മെമ്മറി സെർവർ വർക്ക്ലോഡുകൾ പേജ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വെർച്വൽ മെമ്മറിക്ക് ഉയർന്ന വില നൽകുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങളുടെ വിശകലനം കാണിക്കുന്നു. വലിയ പേജുകൾ ഉപയോഗിച്ചാലും, TLB മിസ്സുകളിൽ 10% എക്സിക്യൂഷൻ സൈക്കിളുകൾ വരെ അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, ഈ വർക്ക്ലോഡുകൾ മിക്ക പേജുകളിലും റീഡ്-റൈറ്റ് അനുമതി ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ സ്വാപ്പ് ചെയ്യാത്തതിന് വിതരണം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ പേജ് അധിഷ്ഠിത വെർച്വൽ മെമ്മറിയുടെ പൂർണ്ണ വഴക്കത്തിൽ നിന്ന് അപൂർവ്വമായി മാത്രമേ പ്രയോജനം നേടുകയുള്ളൂ. വലിയ മെമ്മറി വർക്ക്ലോഡുകൾക്കുള്ള ടിഎൽബി മിസ്സ് ഓവർഹെഡ് നീക്കം ചെയ്യുന്നതിന്, ഒരു പ്രക്രിയയുടെ ലീനിയർ വെർച്വൽ വിലാസ സ്ഥലത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗം നേരിട്ടുള്ള സെഗ്മെന്റിൽ മാപ്പുചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അതേസമയം വെർച്വൽ വിലാസ സ്ഥലത്തിന്റെ ബാക്കി ഭാഗം പേജ് മാപ്പുചെയ്യുന്നു. നേരിട്ടുള്ള സെഗ്മെന്റുകൾ കുറഞ്ഞ ഹാർഡ്വെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നു--- ഓരോ കോർ, പരിധി, ഓഫ്സെറ്റ് രജിസ്റ്ററുകൾ എന്നിവയും--അടുത്തുള്ള വെർച്വൽ മെമ്മറി മേഖലകളെ നേരിട്ട് സമീപമുള്ള ഫിസിക്കൽ മെമ്മറിയിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യാൻ. ഡേറ്റാബേസ് ബഫർ പൂളുകളും ഇൻ-മെമ്മറി കീ-വാല്യു സ്റ്റോറുകളും പോലുള്ള പ്രധാന ഡേറ്റാ ഘടനകളുടെ ടിഎൽബി മിസ്സുകളുടെ സാധ്യത അവ ഒഴിവാക്കുന്നു. നേരിട്ടുള്ള സെഗ്മെന്റ് മാപ്പ് ചെയ്ത മെമ്മറി ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ വീണ്ടും പേജിംഗിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാം. ലിനക്സിൽ x86-64 നുള്ള നേരിട്ടുള്ള സെഗ്മെന്റ് സോഫ്റ്റ്വെയർ പിന്തുണയുടെ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും നേരിട്ടുള്ള സെഗ്മെന്റ് ഹാർഡ്വെയർ അനുകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ ജോലിഭാരം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, നേരിട്ടുള്ള സെഗ്മെന്റുകൾ മിക്കവാറും എല്ലാ ടിഎൽബി മിസ്സുകളും ഇല്ലാതാക്കുകയും ടിഎൽബി മിസ്സുകളിൽ പാഴാക്കുന്ന എക്സിക്യൂഷൻ സമയം 0.5% ൽ താഴെയായി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
86dc975f9cbd9a205f8e82fb1db3b61c6b738fa5 | മെഷീൻ ടാഗിംഗ് മൾട്ടിമീഡിയ ഉള്ളടക്കത്തിനായി കൂടുതൽ ശക്തമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉയർന്നുവരുന്നതോടെ, അടിസ്ഥാന പദാവലി സ്റ്റാൻഡേർഡൈസ് ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നത് ഇന്ററാറെബിലിറ്റി ഉറപ്പാക്കുകയും മൾട്ടിമീഡിയ സമൂഹത്തിന് നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഒരു സെമാന്റിക്സിൽ നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഗവേഷണത്തെ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം വിവരിക്കുന്നത് മൾട്ടിമീഡിയ ഗവേഷകരും ലൈബ്രറി ശാസ്ത്രജ്ഞരും അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളും ചേർന്ന് ഒരു വലിയ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസ്ഡ് ടാക്സോണമി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് വാർത്താ വീഡിയോകൾ പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യുന്നതിനാണ്. അവസാന ഉപയോക്താവിന് ആക്സസ് സുഗമമാക്കുന്നതിനും വലിയൊരു സെമാന്റിക് സ്പേസ് കവർ ചെയ്യുന്നതിനും ഓട്ടോമേറ്റഡ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ സാധ്യമാക്കുന്നതിനും വിവിധ ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് ന്യൂസ് വീഡിയോ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിരീക്ഷിക്കാവുന്നതാക്കുന്നതിനും ഒരേസമയം യൂട്ടിലിറ്റി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഇത്തരത്തിലുള്ള ആദ്യ വലിയ തോതിലുള്ള ആശയം ഓൺടോളജി ഫോർ മൾട്ടിമീഡിയ (എൽഎസ്സിഒഎം) ആണ് |
2b2ba9b0022ff45939527836a150959fe388ee23 | |
c39d04c6f3b84c77ad379d0358bfbe7148ad4fd2 | |
8db7f5a54321e1a4cd51d0666607279556a57404 | മെഡിക്കൽ, മാനസിക പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുന്ന രോഗികൾ പതിവായി ധ്യാന രീതികൾ തേടുന്നു. അവയുടെ വ്യാപകമായ ആകർഷണവും ഉപയോഗവും, മെഡിക്കൽ തെറാപ്പി എന്ന നിലയിലുള്ള ഉപയോഗവും കാരണം, മെഡിക്കൽ ഇടപെടലുകളായി ഈ രീതികളെക്കുറിച്ചുള്ള ശാസ്ത്രീയ അറിവിന്റെ നിലവിലെ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് സംക്ഷിപ്തവും സമഗ്രവുമായ ഒരു അവലോകനം നടത്തി. ഉദ്ദേശ്യം രോഗങ്ങളുടെ ചികിത്സയില് ധ്യാന സമ്പ്രദായങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തിയും സുരക്ഷിതത്വവും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന തെളിവുകള് വ്യവസ്ഥാപിതമായി അവലോകനം ചെയ്യുകയും, കൂടുതല് പഠനത്തിന് ആവശ്യമായ മേഖലകള് പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക. സാധാരണ ആരോഗ്യമുള്ള ജനസംഖ്യകളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല. പബ് മെഡ്, സൈക് ഇൻഫോ, കോക് റൈൻ ഡാറ്റാബേസ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ചാണ് തിരയലുകൾ നടത്തിയത്. ധ്യാനം, ധ്യാന പ്രാര് ത്ഥന, യോഗ, വിശ്രമ പ്രതികരണം എന്നിവയായിരുന്നു പ്രധാന വാക്യങ്ങള് . യോഗ്യതാ പഠനങ്ങളെ അവലോകനം ചെയ്യുകയും ഗുണനിലവാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്വതന്ത്രമായി വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്തത് രണ്ട് നിരൂപകരാണ്. ഇടത്തരം ഗുണനിലവാരമുള്ള പഠനങ്ങളും (ശരിവൽക്കരിച്ച ഗവേഷണ ഗുണനിലവാര സ്കെയിലിൽ 0. 65 അല്ലെങ്കിൽ 65% ന് മുകളിലുള്ള സ്കോറുകളും) ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഫലം കണ്ടെത്തിയ 82 പഠനങ്ങളിൽ 20 എണ്ണം ഞങ്ങളുടെ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിച്ചു. ഈ പഠനങ്ങളിൽ ആകെ 958 പേർ ഉൾപ്പെട്ടിരുന്നു (397 പേർ പരീക്ഷണ വിധേയരായി, 561 പേർ നിയന്ത്രണ വിധേയരായി). ഉൾപ്പെടുത്തിയതോ ഒഴിവാക്കിയതോ ആയ ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളില് ഗുരുതരമായ പ്രതികൂല സംഭവങ്ങളൊന്നും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടിട്ടില്ല. ഗുരുതരമായ പാർശ്വഫലങ്ങൾ മെഡിക്കൽ സാഹിത്യത്തിൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്, എങ്കിലും അപൂർവമാണ്. എപ്പിളപ്പസി, പ്രീമെൻസ്ട്രുവൽ സിൻഡ്രോം ലക്ഷണങ്ങൾ, ആർത്തവവിരാമം ലക്ഷണങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കാര്യക്ഷമതയുടെ ഏറ്റവും ശക്തമായ തെളിവ് കണ്ടെത്തി. മാനസികാവസ്ഥയിലും ഉത്കണ്ഠാ രോഗങ്ങളിലും, സ്വയം രോഗപ്രതിരോധ രോഗങ്ങളിലും, ന്യൂപോസ്റ്റിക് രോഗങ്ങളിലെ വൈകാരിക അസ്വസ്ഥതകളിലും ഗുണം കാണിച്ചു. ചില രോഗങ്ങളുടെ ചികിത്സയ്ക്കായി, പ്രത്യേകിച്ച് മാനസികരോഗങ്ങളല്ലാത്ത മാനസികാവസ്ഥയിലും ഉത്കണ്ഠാ രോഗങ്ങളിലും ധ്യാന സമ്പ്രദായങ്ങളുടെ സുരക്ഷിതത്വവും ഫലപ്രാപ്തിയും ഈ ഫലങ്ങൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. വലിയ രീതിശാസ്ത്രപരമായി ശരിയായ പഠനങ്ങളില് നിന്നും ഫലപ്രാപ്തിക്ക് വ്യക്തവും ആവർത്തിക്കാവുന്നതുമായ തെളിവുകള് ലഭ്യമല്ല. |
46b2cd0ef7638dcb4a6220a52232712beb2fa850 | മനുഷ്യ ചലനത്തിന്റെ 3D ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും ഒരു ചെറിയ എണ്ണം പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ മാത്രം പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ പുതിയ ചലനങ്ങളോ ആപ്ലിക്കേഷനുകളോ നന്നായി പൊതുവാക്കാൻ കഴിയില്ല. ഈ കൃതിയില് മനുഷ്യ ചലന ക്യാപ്ചര് ഡാറ്റയ്ക്കായി ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് നിര് മ്മിക്കുന്നു. ചലന ക്യാപ്ചര് ഡാറ്റയുടെ ഒരു വലിയ ശേഖരത്തില് നിന്ന് ഒരു പൊതുവായ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കുകയും പുതിയ, അദൃശ്യമായ ചലനങ്ങളിലേക്ക് നന്നായി പൊതുവാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സമീപകാലത്തെ 3D ഭാവിയെ പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്ന ഒരു എൻകോഡിംഗ്-ഡീകോഡിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച്, മനുഷ്യ ചലനത്തിന്റെ ഒരു സവിശേഷത പ്രാതിനിധ്യം ഞങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. തുടർച്ച പ്രവചനത്തിനായുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മിക്ക പ്രവൃത്തികളും വീഡിയോയിലും സംസാരത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. അസ്ഥികൂടങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ഘടന വ്യത്യസ്തമായതിനാൽ, സമയ ആശ്രിതത്വങ്ങളെക്കുറിച്ചും അവയവങ്ങളുടെ പരസ്പര ബന്ധത്തെക്കുറിച്ചും വ്യത്യസ്ത അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പഠിച്ച സവിശേഷതകൾ അളക്കുന്നതിന്, പ്രവർത്തന വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി വ്യത്യസ്ത പാളികളുടെ output ട്ട്പുട്ട് ഉപയോഗിക്കുകയും നെറ്റ്വർക്ക് യൂണിറ്റുകളുടെ റിസപ്റ്റീവ് ഫീൽഡുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ രീതി അസ്ഥികൂട ചലന പ്രവചനത്തിലെ ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികതയെ മറികടക്കുന്നു, ഇവ പ്രത്യേക പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും. മനുഷ്യ ചലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സവിശേഷത വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് ജനറിക് മോക്കപ്പ് ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് പരിശീലിപ്പിച്ച ആഴത്തിലുള്ള ഫീഡ്ഫോർവേഡ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ വിജയകരമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഈ പ്രാതിനിധ്യം വർഗ്ഗീകരണത്തിനും പ്രവചനത്തിനും അടിത്തറയായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഞങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
3c094494f6a911de3087ed963d3d893f6f2b1d71 | ലക്ഷ്യങ്ങള് ഈ പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം ഹൈബ്രിഡ് അസിസ്റ്റീവ് ലെംബ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ ക്ലിനിക്കല് പ്രയോഗങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള സാഹിത്യത്തിന്റെ അവലോകനം നടത്തുക എന്നതായിരുന്നു. വെബ് ഓഫ് സയന് സ്, പബ്മെഡ്, സി. ഐ. എൻ. എച്ച്. എൽ, ക്ലിനിക്കൽ ട്രിയൽസ്. ഗോവ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വ്യവസ്ഥാപിത സാഹിത്യ തിരയൽ നടത്തി. സംഗ്രഹങ്ങള് പരിശോധിക്കുകയും പ്രസക്തമായ ലേഖനങ്ങള് അവലോകനം ചെയ്യുകയും ഗുണനിലവാര വിലയിരുത്തലിന് വിധേയമാക്കുകയും ചെയ്തു. ഫലങ്ങള് 37 പഠനങ്ങളിൽ 7 പഠനങ്ങള് അവയില് പെടാനുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങള് പാലിച്ചു. ആറ് പഠനങ്ങള് ഒറ്റ ഗ്രൂപ്പ് പഠനങ്ങളായിരുന്നു, 1 എണ്ണം പര്യവേക്ഷണപരമായ ക്രമരഹിതമായ നിയന്ത്രിത പരീക്ഷണമായിരുന്നു. മൊത്തം 140 പേർ ഈ പഠനങ്ങളിൽ പങ്കെടുത്തു. അഞ്ച് പഠനങ്ങള് സ്ട്രോക്കിനു ശേഷമുള്ള നടത്ത പരിശീലനത്തെ, ഒരു പഠനം നട്ടെല്ല് മുറിവുകളെ (എസ്സിഐ) ബാധിച്ചവരെ, ഒരു പഠനം സ്ട്രോക്ക്, എസ്സിഐ, അല്ലെങ്കിൽ നടക്കാനുള്ള കഴിവിനെ ബാധിക്കുന്ന മറ്റ് രോഗങ്ങളെ ബാധിച്ചവരെ സംബന്ധിച്ചായിരുന്നു. ചെറിയതും താൽക്കാലികവുമായ പാർശ്വഫലങ്ങൾ ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ ഗുരുതരമായ പ്രതികൂല സംഭവങ്ങളൊന്നും പഠനങ്ങളിൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടില്ല. നടത്തം ഫംഗ്ഷൻ വേരിയബിളുകളിലും നടക്കാനുള്ള സ്വാതന്ത്ര്യത്തിലും ഗുണപരമായ ഫലങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ചു. ഉപസംഹാരങ്ങള് പ്രൊഫഷണല് ക്രമീകരണത്തില് താഴ്ന്ന കൈകാലുകള് പാരെസിസ് ഉള്ള രോഗികളുടെ നടത്ത പരിശീലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോള് HAL സിസ്റ്റം പ്രായോഗികമാണെന്ന് ശേഖരിച്ച കണ്ടെത്തലുകള് തെളിയിക്കുന്നു. നടക്കാനുള്ള കഴിവ്, നടക്കാനുള്ള സ്വാതന്ത്ര്യം എന്നിവയെ സംബന്ധിച്ച ഗുണപരമായ ഫലങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കപ്പെട്ടുവെങ്കിലും, ഇതിൽനിന്നും ഒരു നിഗമനത്തിലെത്താൻ ഡാറ്റ അനുവദിക്കുന്നില്ല. കൂടുതൽ നിയന്ത്രിത പഠനങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. |
515e34476452bbfeb111ce5480035ae1f7aa4bee | നല്ല നിലവാരമുള്ള വായു മനുഷ്യന്റെ ആരോഗ്യത്തിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ശ്വാസകോശ സംബന്ധമായ രോഗങ്ങളായ ആസ്ത്മ, ഹൃദ്രോഗം, ശ്വാസകോശത്തിലെ കാൻസർ തുടങ്ങിയവയ്ക്കും മോശമായ വായു ഗുണനിലവാരം കാരണമാകുന്നു. വിഷയം സങ്കീർണ്ണമാക്കുന്നതിന്, മോശം വായു ഗുണനിലവാരം മനുഷ്യന് കാഴ്ചയിലൂടെയും മണത്തിലൂടെയും മാത്രം കണ്ടെത്താൻ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, നിലവിലുള്ള സെൻസിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ സാധാരണ പൌരന്മാരേക്കാൾ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഉപയോഗിക്കാനും ഡാറ്റ നൽകാനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. ഇന് റൂം വായുവിന്റെ ഗുണനിലവാരം അളക്കാനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും പഠിക്കാനും ഉള്ള ഒരു ഉപകരണം ആണ് inAir. inAir, 0.5 മൈക്രോൺ വലിപ്പമുള്ള ചെറിയ അപകടകരമായ വായുവിലെ കണികകളെ അളക്കുന്നതിലൂടെ, ഇൻഡോർ വായുവിന്റെ ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ചരിത്രപരവും തത്സമയവുമായ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഇൻ എയർ എങ്ങനെയാണ് കൂടുതൽ അവബോധം വളര് ത്തുന്നതെന്നും, വീടിനുള്ളിലെ വായുവിന്റെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള വ്യക്തിഗത നടപടികള് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതെന്നും ഉപയോക്തൃ പഠനങ്ങളിലൂടെ നാം തെളിയിക്കുന്നു. |
44db0c2f729661e7b30af484a1ad5df4e70cb22a | ഇന്റർനെറ്റ് സ്കാനിംഗ് വേമുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ബ്ലൂടൂത്ത് വേമുകൾ നിലവിൽ താരതമ്യേന ചെറിയ അപകടമാണ് ഉണ്ടാക്കുന്നത്. ബ്ലൂബാഗ് പദ്ധതി ബ്ലൂടൂത്ത് ക്ഷുദ്രവെയറിലൂടെയുള്ള ലക്ഷ്യമിടുന്ന ആക്രമണങ്ങളെ പ്രൂഫ് ഓഫ് കൺസെപ്റ്റ് കോഡുകളും മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് കാണിക്കുന്നു |
0a87428c6b2205240485ee6bb9cfb00fd9ed359c | മിഡില് ബെറി ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ബെഞ്ച് മാർക്കിലെ ഫലങ്ങള് തെളിയിക്കുന്നതുപോലെ ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ എസ്റ്റിമേറ്റ് അല് ഗോരിതംസിന്റെ കൃത്യത സ്ഥിരമായി മെച്ചപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഹോർണും ഷുങ്കും നടത്തിയ പഠനത്തിനുശേഷം സാധാരണ രൂപീകരണത്തിൽ കാര്യമായ മാറ്റമൊന്നും വന്നിട്ടില്ല. ലക്ഷ്യം, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതി, ആധുനിക നടപ്പാക്കൽ രീതികൾ എന്നിവ കൃത്യതയെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ വിശകലനത്തിലൂടെ സമീപകാല പുരോഗതി സാധ്യമാക്കിയതെന്താണെന്ന് കണ്ടെത്താൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. ആധുനിക ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും നടപ്പാക്കൽ രീതികളും ഉപയോഗിച്ച് സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ ക്ലാസിക് ഫ്ലോ ഫോർമുലേഷനുകൾ വളരെ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. ഇതില് കൂടുതല് , ഒപ്റ്റിമൈസേഷന് സമയത്ത് ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ഫ്ലോ ഫീൽഡുകളുടെ മീഡിയൻ ഫില് റ്ററിംഗ് സമീപകാല പ്രകടന നേട്ടങ്ങളുടെ ഒരു താക്കോലാണെങ്കിലും, ഇത് ഉയർന്ന ഊര് ജ പരിഹാരങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ പ്രതിഭാസത്തിനു പിന്നിലെ തത്വങ്ങൾ മനസിലാക്കാന് , നാം ഒരു പുതിയ ലക്ഷ്യം ഉണ്ടാക്കുന്നു അത് മീഡിയൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് ഔപചാരികമാക്കുന്നു. ഈ ലക്ഷ്യത്തില് വലിയ സ്പേഷ്യല് അയല് പ്രദേശങ്ങളില് ഒഴുക്ക് കണക്കാക്കല് ശക്തമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു നോണ് ലോക്കല് പദം ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പുതിയ പദം പരിഷ്കരിച്ച് ഫ്ലോയും ഇമേജ് ബൌണ്ടറികളും സംബന്ധിച്ച വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, മിഡിൽബറി ബെഞ്ച്മാർക്കിലെ ഏറ്റവും മുകളിലുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. |
90930683f4ef3da8c51ed7d2553774c196172cb3 | |
919bd86eb5fbccd3862e3e2927d4a0d468c7c591 | |
73e51b9820e90eb6525fc953c35c9288527cecfd | നിലവിലുള്ള ന്യൂറൽ ഡിപൻഡൻസി പാസറുകൾ സാധാരണയായി ഒരു വാക്യത്തിലെ ഓരോ വാക്കും ദ്വിദിശ LSTM- കളുമായി എൻകോഡ് ചെയ്യുകയും തലയുടെയും മോഡിഫയറിന്റെയും LSTM പ്രാതിനിധ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു കമാനത്തിന്റെ സ്കോർ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, പരിഗണിക്കുന്ന കമാനത്തിന് പ്രസക്തമായ സന്ദർഭ വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടാം. ഈ പഠനത്തിൽ, പ്രത്യേക സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ പഠിക്കുന്ന ഒരു ന്യൂറൽ സവിശേഷത വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നാം ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ശ്രദ്ധാ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ തല-മാറ്റുന്ന ജോഡിക്കും എതിരായും അനുകൂലമായും തെളിവുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിന്. നമ്മുടെ മാതൃക വിശ്വാസത്തിന്റെയും അവിശ്വാസത്തിന്റെയും ഉറപ്പായ സ്കോറുകൾ കണക്കുകൂട്ടുന്നു. വിശ്വാസത്തിന്റെ സ്കോറിൽ നിന്ന് അവിശ്വാസത്തിന്റെ സ്കോർ കുറച്ചുകൊണ്ട് അവസാന സ്കോർ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. രണ്ട് തരത്തിലുള്ള തെളിവുകൾ പ്രത്യേകം അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, കൂടുതൽ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ആർക്ക് സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്ക് പരസ്പരം മത്സരിക്കാനാകും, പ്രത്യേകിച്ചും ഒരേ തലയോ മോഡിഫയറോ പങ്കിടുന്ന കേസുകളിൽ. ഇത് രണ്ടോ അതിലധികമോ മത്സരാധിഷ്ഠിത കമാനങ്ങളെ അവരുടെ എതിരാളികളെ (അവിശ്വാസം തെളിവുകൾ) അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ മികച്ച രീതിയിൽ വേർതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. വിവിധ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ ആർക്ക്-സ്പെസിഫിക് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ സംവിധാനം ദീർഘദൂര ആശ്രിതത്വങ്ങളെ വ്യക്തമായി മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ദ്വിദിശ എൽഎസ്ടിഎം അധിഷ്ഠിത മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്നാണ്. ഇംഗ്ലീഷിനും ചൈനീസ് ഭാഷയ്ക്കും, നിലവിലുള്ള മിക്ക ന്യൂറൽ ശ്രദ്ധ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകളേക്കാളും ആശ്രിതത്വ പാഴ്സിംഗ് ടാസ്ക്കിൽ നിർദ്ദിഷ്ട മോഡൽ ഉയർന്ന കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. |
7bdb08efd640311ad18466a80498c78267f886ca | |
26d92017242e51238323983eba0fad22bac67505 | ഈ പേപ്പർ ഉപയോക്താക്കളെ അറിയപ്പെടുന്ന, ഓഫ്ലൈൻ കോൺടാക്റ്റുകൾ കണ്ടെത്താനും സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്കിംഗ് സൈറ്റുകളിൽ പുതിയ സുഹൃത്തുക്കളെ കണ്ടെത്താനും സഹായിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ആളുകളുടെ ശുപാർശകൾ പഠിക്കുന്നു. 500 ഉപയോക്താക്കളുടെ വ്യക്തിഗത സർവേയും 3000 ഉപയോക്താക്കളുടെ ഫീൽഡ് പഠനവും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു എന്റർപ്രൈസ് സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കിംഗ് സൈറ്റിലെ നാല് ശുപാർശ അൽഗോരിതങ്ങളെ ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തി. എല്ലാ അല് ഗോരിതംസും ഉപയോക്താക്കളുടെ സുഹൃത്ത് പട്ടിക വിപുലീകരിക്കുന്നതിൽ ഫലപ്രദമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്ക് വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അൽഗോരിതംസിന് മികച്ച സ്വീകരണം ലഭിക്കുന്ന ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൂടുതൽ അറിയപ്പെടുന്ന കോൺടാക്റ്റുകൾ കണ്ടെത്താനും കഴിഞ്ഞു, അതേസമയം ഉപയോക്താവ് സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ സാമ്യം ഉപയോഗിക്കുന്ന അൽഗോരിതംസ് പുതിയ സുഹൃത്തുക്കളെ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ ശക്തമായിരുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സർവേ ഉപയോക്താക്കളിൽ നിന്നും ഗുണപരമായ ഫീഡ്ബാക്ക് ശേഖരിക്കുകയും നിരവധി അർത്ഥവത്തായ ഡിസൈൻ നിഗമനങ്ങള് വരയ്ക്കുകയും ചെയ്തു. |
3621bc359003e36707733650cccadf4333683293 | |
54c32d432fb624152da7736543f2685840860a57 | ഒരു തരം ഡീപ് ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീൻ (ഡിബിഎം) അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് വലിയ അളവിലുള്ള ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ശേഖരത്തിൽ നിന്ന് വിതരണം ചെയ്ത സെമാന്റിക് പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ അനുയോജ്യമാണ്. ഒരു ഡി.ബി.എമ്മിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലെ പ്രയാസത്തെ നാം മറികടക്കുന്നു. ഇത് വേഗത്തിലുള്ള നിഗമനത്തിനായി കാര്യക്ഷമമായ പ്രീട്രെയിനിംഗ് അൽഗോരിതം, സ്റ്റേറ്റ് ഇനീഷ്യലൈസേഷൻ സ്കീം എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഒരു സാധാരണ നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനെ പോലെ ഈ മോഡലിനെ കാര്യക്ഷമമായി പരിശീലിപ്പിക്കാം. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് ഈ മാതൃക റെപ്ലിക്കേറ്റഡ് സോഫ്റ്റ് മാക്സ് മാതൃകയേക്കാൾ മെച്ചപ്പെട്ട ലോഗ് പ്രോബബിലിറ്റി അദൃശ്യ ഡാറ്റയ്ക്ക് നൽകുന്നു എന്നാണ്. നമ്മുടെ മാതൃകയിൽ നിന്നും എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്ത സവിശേഷതകൾ എൽഡിഎ, റെപ്ലിക്കേറ്റഡ് സോഫ്റ്റ്മാക്സ്, ഡോക്നാഡ് മാതൃകകളെ ഡോക്യുമെന്റ് വീണ്ടെടുക്കൽ, ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണ ജോലികളിൽ മറികടക്കുന്നു. |
3d8650c28ae2b0f8d8707265eafe53804f83f416 | ഒരു മുൻ പേപ്പറിൽ [9] നാം AdaBoost എന്ന പുതിയ boosting അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിച്ചു, അത് സൈദ്ധാന്തികമായി, ക്രമരഹിതമായ ഊഹത്തെക്കാൾ അല്പം മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന ക്ലാസിഫയറുകൾ സ്ഥിരമായി സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഏത് പഠന അൽഗോരിതത്തിന്റെയും പിശക് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. നാം ഒരു ബന്ധപ്പെട്ട ആശയം അവതരിപ്പിച്ചു സ്യൂഡോ-നഷ്ടം ഏത് വിവേചനം ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടാണ് ലേബലുകൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ മൾട്ടി-ലേബൽ ആശയങ്ങൾ ഒരു പഠന അൽഗോരിതം നിർബന്ധിച്ച് ഒരു രീതിയാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, നാം എഡാബൂസ്റ്റ് എത്ര നന്നായി വിലയിരുത്താൻ ഞങ്ങൾ നടത്തിയ പരീക്ഷണങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, കൂടാതെ യഥാർത്ഥ പഠന പ്രശ്നങ്ങൾക്ക്, പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ രണ്ടുതരം പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി. വിവിധ തരംതിരിക്കലുകളെ (തീരുമാന മരങ്ങളും ഒറ്റ ആട്രിബ്യൂട്ട്-വാല്യു ടെസ്റ്റുകളും ഉൾപ്പെടെ) കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ആദ്യ സെറ്റ് ബ്ലെയിമാന്റെ [1] ബാഗിംഗ് രീതി ഉപയോഗിച്ച് ബൂസ്റ്റിംഗിനെ താരതമ്യം ചെയ്തു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബെഞ്ച് മാർക്കുകളുടെ ഒരു ശേഖരത്തിൽ രണ്ട് രീതികളുടെയും പ്രകടനം ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്തു. രണ്ടാമത്തെ പരീക്ഷണത്തില് , ഒ.സി.ആര് പ്രശ്നത്തില് ഏറ്റവും അടുത്ത അയല്ക്കാരന് ഉപയോഗിക്കുന്നതില് കൂടുതല് വിശദമായി നാം പഠിച്ചു. |
85379baf4972e15cd7b9f5e06ce177e693b35f53 | ഈ പേപ്പറിൽ, ഡൊമെയ്ൻ അഡാപ്റ്റേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത കേർണൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അവിടെ ഉറവിട വിതരണം ടാർഗെറ്റ് വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ഗണ്യമായി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ടാർഗെറ്റ് കേർണൽ മാട്രിക്സിനെ സ്രോതസ്സ് കേർണൽ മാട്രിക്സിന്റെ സബ് മാട്രിക്സിനോട് പൊരുത്തപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ടാർഗെറ്റ് ഡാറ്റ പോയിന്റുകളെ സമാനമായ ഉറവിട ഡാറ്റ പോയിന്റുകളിലേക്ക് മാപ്പുചെയ്യുമ്പോൾ ലേബൽ ചെയ്ത ഉറവിട ഡാറ്റയിൽ ഒരു പ്രവചന പ്രവർത്തനം ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. ഈ ഒരേസമയം പഠനവും മാപ്പിംഗ് പ്രക്രിയയും ഒരു നോൺ-കോൺവെക്സ് ഇന്റീജർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നമായി ഞങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുകയും അതിന്റെ വിശ്രമിച്ച തുടർച്ചയായ രൂപത്തിനായി ഒരു പ്രാദേശിക മിനിമൈസേഷൻ നടപടിക്രമം അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട കേര് ണല് പൊരുത്തപ്പെടുത്തല് രീതി, ക്രോസ് ഡൊമെയിന് വികാരങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണത്തില് ബദല് രീതികളെ കൂടുതല് മികച്ചതാണെന്ന്. |
7eeb362f11bfc1c89996e68e3a7c5678e271f95b | |
893167546c870eac602d81874c6473fd3cd8bd21 | ഒരു കൂട്ടം ബഹുമുഖ പോയിന്റുകളുടെ (ട്യൂപ്പുകൾ) സ്കൈലൈൻ, താൽപ്പര്യമുള്ള ഡൊമെയ്നുകളിൽ ഘടക-വൈസ് താരതമ്യം ഉപയോഗിച്ച്, തന്നിരിക്കുന്ന സെറ്റിൽ വ്യക്തമായി മികച്ച പോയിന്റ് നിലവിലില്ലാത്ത പോയിന്റുകളിൽ നിന്നാണ്. സ്കൈലൈൻ അന്വേഷണങ്ങൾ, അതായത്, ഒരു സ്കൈലൈനിന്റെ കണക്കുകൂട്ടൽ ഉൾപ്പെടുന്ന അന്വേഷണങ്ങൾ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിലയേറിയതായിരിക്കും, അതിനാൽ ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സറുകളെ നന്നായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സമാന്തര സമീപനങ്ങളെ പരിഗണിക്കുന്നത് സ്വാഭാവികമാണ്. സമാന്തരമായി പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഡാറ്റ സെറ്റിന്റെ ഉപയോഗപ്രദമായ പാർട്ടീഷനുകൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ഹൈപ്പർപ്ലെയിൻ പ്രൊജക്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഞങ്ങൾ ഈ പ്രശ്നത്തെ സമീപിക്കുന്നത്. ഈ വിഭജനങ്ങൾ ചെറിയ പ്രാദേശിക സ്കൈലൈൻ സെറ്റുകൾ ഉറപ്പാക്കുക മാത്രമല്ല, ഫലങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ സംയോജനം സാധ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ വിതരണത്തെ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, സമാന്തര സ്കൈലൈൻ കണക്കുകൂട്ടലിനുള്ള സമാന സമീപനങ്ങളെ ഞങ്ങളുടെ രീതി സ്ഥിരമായി മറികടക്കുന്നുവെന്നും വ്യത്യസ്ത ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തന്ത്രങ്ങളുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നുവെന്നും ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
b87d5f9b8013386f4ff5ad1a130efe6e924dca5c | ലേഖന ചരിത്രംഃ 2012 ആഗസ്റ്റ് 27 ന് ലഭിച്ചു 2013 ആഗസ്റ്റ് 1 ന് പരിഷ്കരിച്ച രൂപത്തിൽ ലഭിച്ചു 2013 ആഗസ്റ്റ് 5 ന് സ്വീകരിച്ചു 2013 ഓഗസ്റ്റ് 15 ന് ഓൺലൈനിൽ ലഭ്യമാണ് |
bc18ee4a0f26320a86852b057077e8eca78b0c13 | ഗാനയിലെ പ്രീ-സർവീസ് അധ്യാപകരുടെ സാങ്കേതിക വിദ്യാ സ്വീകാര്യതയെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഈ പഠനം സാങ്കേതിക വിദ്യാ സ്വീകാര്യതാ മാതൃക വിപുലീകരിക്കുന്നു. 380 ഉപയോഗയോഗ്യമായ ചോദ്യാവലികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഗവേഷണ മാതൃകയുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു. വിപുലീകൃത സാങ്കേതികവിദ്യാ സ്വീകാര്യതാ മാതൃക (എഎം) ഒരു ഗവേഷണ ചട്ടക്കൂടായി ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ട്, പഠനത്തിൽ കണ്ടെത്തിയത്ഃ പ്രീ-സർവീസ് അധ്യാപകരുടെ പെഡഗോഗിക്കൽ വിശ്വാസങ്ങൾ, ഉപയോഗ എളുപ്പമെന്ന് കരുതുന്ന, കമ്പ്യൂട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഉപയോഗക്ഷമതയെക്കുറിച്ച് കരുതുന്ന, കമ്പ്യൂട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള മനോഭാവം എന്നിവയാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ യഥാർത്ഥ ഉപയോഗത്തെ നിർണ്ണയിക്കുന്ന പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ. ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങളിലൂടെയുള്ള റിഗ്രഷൻ വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച് ലഭിച്ച ഫലങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നത്: (1) പ്രീ-സർവീസ് അധ്യാപകരുടെ വിദ്യാഭ്യാസപരമായ വിശ്വാസങ്ങൾ ഉപയോഗത്തിന്റെ എളുപ്പവും ഉപയോഗവും കണക്കിലെടുക്കുന്നതിനെ കാര്യമായി സ്വാധീനിക്കുന്നു, (2) ഉപയോഗത്തിന്റെ എളുപ്പവും ഉപയോഗവും കണക്കിലെടുക്കുന്നതും കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗത്തോടുള്ള മനോഭാവത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗത്തോടുള്ള മനോഭാവം പ്രീ-സർവീസ് അധ്യാപകരുടെ യഥാർത്ഥ കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗത്തെ കാര്യമായി സ്വാധീനിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച്, ഉപയോഗത്തിന്റെ എളുപ്പത്തിൽ അനുഭവപ്പെടുന്ന ഉപയോഗം ഉപയോഗപ്രദമായി അനുഭവപ്പെടുന്നതിനെ കാര്യമായി സ്വാധീനിച്ചില്ല. ഗാനയിലെ സാഹചര്യത്തില് TAM യെ സാധൂകരിക്കുന്നതിലൂടെ ഈ കണ്ടെത്തലുകള് സാഹിത്യത്തിന് സംഭാവന നല് കുന്നു. സാങ്കേതികവിദ്യാ സംയോജന വികസനത്തിന്റെ ഗവേഷണത്തിനും പ്രായോഗികതയ്ക്കും നിരവധി പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രത്യാഘാതങ്ങള് നല് കുന്നു. |
04e5b276da90c8181d6ad8397f763a181baae949 | യന്ത്ര പഠനത്തിലെ പ്രകടനവും പുരോഗതിയും അളക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ് ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ. ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ പഠനങ്ങളിൽ കൃത്യത, എഫ്-മെഷർ, ആർഒസി കർവ് (എയുസി) നു കീഴിലുള്ള ഏരിയ എന്നിവ കൃത്യമായി കണക്കാക്കുന്നതിൽ സൂക്ഷ്മമായ വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ വിശദാംശങ്ങൾ സാഹിത്യത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നില്ല, കൂടാതെ അനുയോജ്യമല്ലാത്ത രീതികൾ വിവിധ പേപ്പറുകളും സോഫ്റ്റ്വെയർ പാക്കേജുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഗവേഷണ സാഹിത്യത്തിലെ പൊരുത്തക്കേടുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. പ്രത്യേക മടക്കുകളിലേക്കും സാഹചര്യങ്ങളിലേക്കും ഉള്ള പ്രകടന കണക്കുകൂട്ടലുകളിലെ അപാകതകൾ പല മടക്കുകളിലും ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും സംയോജിത ഫലങ്ങളിൽ കുഴിച്ചിടപ്പെടുമ്പോൾ കണ്ടെത്താനാകില്ല, ഒരിക്കലും ഒരു വ്യക്തിയും ഇടത്തരം പ്രകടന അളവുകൾ പരിശോധിക്കാതെ തന്നെ. ഈ ഗവേഷണ കുറിപ്പ് വ്യത്യാസങ്ങളെ വ്യക്തമാക്കുകയും ചിത്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ക്രോസ്-വാലിഡേഷന് കീഴിലുള്ള വർഗ്ഗീകരണ പ്രകടനം എങ്ങനെ മികച്ച രീതിയിൽ അളക്കാമെന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, എഫ്-മെഷർ കണക്കാക്കാൻ നിരവധി വ്യത്യസ്ത രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് പലപ്പോഴും ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥയിൽ ഒരു പ്രകടന അളവുകോലായി ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഡൊമെയ്നുകൾക്കും നിരവധി ക്ലാസുകൾ ഉള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ഒറ്റ-എതിരായ-എല്ലാ കുറവുകളിലും. ഈ കണക്കുകൂട്ടല് രീതികളില് ഒരെണ്ണം ഒഴികെ മറ്റെല്ലാം പക്ഷപാതപരമായി അളക്കാന് കാരണമാകുമെന്ന് നാം പരീക്ഷണത്തിലൂടെ തെളിയിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഉയർന്ന ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥയുടെ കീഴില് . ഈ പ്രബന്ധം പ്രത്യേകിച്ചും മെഷീൻ ലേണിംഗ് സോഫ്റ്റ് വെയർ ലൈബ്രറികൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നവർക്കും ഉയർന്ന ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച ഗവേഷകർക്കും താൽപ്പര്യമുള്ളതാണ്. |
8efac913ff430ef698dd3fa5df4cbb7ded3cab50 | മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ഒരു ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഉപകരണം, പ്രധാന ദിശ ഡിവിസിവ് പാർട്ടീഷനിംഗ്, ഇത് ഒരു സ്കേലബിൾ, വൈവിധ്യമാർന്ന ടോപ്പ്-ഡൌൺ രീതിയാണ്, ഇത് സംഖ്യാ വെക്റ്ററുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഏത് ഡാറ്റാ സെറ്റിനും ബാധകമാണ്. അടിസ്ഥാന രീതി വിവരണം, പ്രധാന പ്രയോഗ മേഖലകളുടെ ഒരു സംഗ്രഹം, പ്രധാനപ്പെട്ട വാക്കുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിന്റെ ചില സമീപകാല ഫലങ്ങളും പുതിയ ഡാറ്റ ലഭിക്കുമ്പോൾ ക്ലസ്റ്ററുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയും ചർച്ചചെയ്യുന്നു. |
1e20f9de45d26950ecd11965989d2b15a5d0d86b | മോഡൽ അധിഷ്ഠിത രീതികളും ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളും രണ്ടും മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ വളരെയധികം വിജയകരമായ മാതൃകകളാണ്. മോഡൽ അധിഷ്ഠിത രീതികളിൽ, നിഗമന സമയത്ത് ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ കാരണം മോഡലിന്റെ പരിമിതികളിൽ നമ്മുടെ പ്രശ്ന ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് എളുപ്പത്തിൽ പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. നിർണായകമായ ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമിച്ചിരിക്കുന്നത് നിഗമനം നേരായ രീതിയിൽ ആണ്, പക്ഷേ പ്രശ്ന ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് എളുപ്പത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ് ഞങ്ങൾ ത്യജിക്കുന്നു. ഈ രണ്ട് സമീപനങ്ങളുടെയും ഗുണങ്ങള് നേടാനും അവയുടെ പല ദോഷങ്ങളും ഒഴിവാക്കാനും ഒരു പൊതു തന്ത്രം നല് കുക എന്നതാണ് ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. പൊതുവായ ആശയം താഴെ പറയുന്ന രീതിയിൽ സംഗ്രഹിക്കാം: ഒരു മോഡൽ അധിഷ്ഠിത സമീപനം നൽകിയിരിക്കുന്ന ഒരു ആവർത്തന ഇൻഫെറൻസ് രീതി ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, ഞങ്ങൾ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് സമാനമായ ഒരു ലെയർ-വൈസ് ഘടനയിലേക്ക് ആവർത്തനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. പിന്നെ, ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് വിവേചനപരമായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന പുതിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പോലുള്ള വാസ്തുവിദ്യകൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ പാളികളിലൂടെ മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ വേർതിരിക്കുന്നു. ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന ഫോർമുല ഒരു പരമ്പരാഗത ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ആവിഷ്കാരശക്തി മോഡൽ അധിഷ്ഠിത സമീപനത്തിന്റെ ആന്തരിക ഘടനയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം മികച്ച പ്രകടനത്തിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന നിശ്ചിത എണ്ണം ലെയറുകളിൽ നിഗമനം നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂട് എങ്ങനെ നെഗറ്റീവ് അല്ലാത്ത മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷനിൽ പ്രയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, ഒരു പുതിയ നെഗറ്റീവ് അല്ലാത്ത ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ ലഭിക്കുന്നതിന്, അത് ഒരു മൾട്ടിപ്ലക്ടീവ് ബാക്ക്-പ്രൊപഗേഷൻ ശൈലിയിലുള്ള അപ്ഡേറ്റ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. പ്രസംഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതില് നടത്തിയ പരീക്ഷണങ്ങള് ഞങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവിടെ ഞങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ഫലമായി ലഭിച്ച മാതൃകയ്ക്ക് പരമ്പരാഗതമായ ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്ക് നെ മറികടക്കാന് കഴിയുമെന്നാണ്, അതേസമയം പരാമീറ്ററുകളുടെ ഒരു ഭാഗം മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ. ആഴത്തിലുള്ള ശൃംഖലയുടെ ഘടനയില് പ്രശ്ന തലത്തിലുള്ള അനുമാനങ്ങള് ഉൾപ്പെടുത്താന് നമ്മുടെ ചട്ടക്കൂട് നല് കുന്ന കഴിവാണ് ഇതിനു കാരണമെന്നാണ് ഞങ്ങള് കരുതുന്നത്. arXiv.org ഈ കൃതികൾ ഏതെങ്കിലും വാണിജ്യ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി പൂർണ്ണമായോ ഭാഗികമായോ പകർത്താനോ പുനർനിർമ്മിക്കാനോ പാടില്ല. ഈ പകർപ്പുകൾ മുഴുവനായോ ഭാഗികമായോ ഫീസ് അടയ്ക്കാതെ പകർത്തുന്നതിന് അനുമതി നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അത്തരം മുഴുവൻ പകർപ്പുകളിലും ഭാഗികമായോ പകർത്തുന്നത് താഴെപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടുന്ന സാഹചര്യത്തിലാണ്. മറ്റെന്തെങ്കിലും ആവശ്യത്തിനായി പകർത്തുന്നതിനോ, പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിനോ, പുനഃപ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിനോ, മിത്സുബിഷി ഇലക്ട്രിക് റിസർച്ച് ലബോറട്ടറീസ്, ഇൻകോർപ്പറേഷന് ഫീസ് അടച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ലൈസൻസ് ആവശ്യമാണ്. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. പകർപ്പവകാശം © മിത്സുബിഷി ഇലക്ട്രിക് റിസർച്ച് ലബോറട്ടറീസ്, ഇൻക്, 2014 201 ബ്രോഡ്വേ, കേംബ്രിഡ്ജ്, മസാച്യുസെറ്റ്സ് 02139 |
26f4f07696a3828f5eeb0d8bb8944da80228b77d | തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ബൂസ്റ്റിംഗ് നടപടിക്രമങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നത് വളരെ കൃത്യമായ ക്ലാസിഫയറുകൾ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നതായി തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഈ ക്ലാസിഫയറുകൾ ഒരു കൂട്ടം തീരുമാനങ്ങളുടെ മരങ്ങളിലെ ഭൂരിപക്ഷ വോട്ടുകളുടെ രൂപത്തിലാണ്. ദൌർഭാഗ്യവശാല് ഈ ക്ലാസിഫിക്കേഷനുകള് പലപ്പോഴും വലുതും സങ്കീർണ്ണവും വ്യാഖ്യാനത്തില് പ്രയാസകരവുമാണ്. ഈ ലേഖനം ഒരു പുതിയ തരം വർഗ്ഗീകരണ നിയമത്തെ വിവരിക്കുന്നു, ഇതര തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷം, ഇത് തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷങ്ങളുടെയും വോട്ടിംഗ് തീരുമാനങ്ങളുടെയും വോട്ടിംഗ് തീരുമാനങ്ങളുടെയും ഒരു പൊതുവായതയാണ്. അതേ സമയം ഇത്തരത്തിലുള്ള വർഗ്ഗീകരണം താരതമ്യേന എളുപ്പത്തിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതാണ്. ബൂസ്റ്റിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പഠന അൽഗോരിതം ഇതര തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് ഇത് C5.0 പോലുള്ള ബൂസ്റ്റ്ഡ് ഡിസിഷൻ ട്രീ അൽഗോരിതങ്ങളുമായി മത്സരിക്കുകയും സാധാരണയായി വലുപ്പത്തിൽ ചെറുതും അതിനാൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ നിയമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ ഈ നിയമങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ സ്വാഭാവിക അളവുകോലാണ്, അത് വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് വിട്ടുനിൽക്കുന്നതിന്റെ ചെലവിൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കാം. |
5e28e81e757009d2f76b8674e0da431f5845884a | ഈ പ്രബന്ധം വിവരിക്കുന്നത് ഒരു ഇമേജ് ട്രെയിനിങ് സെറ്റിൽ നിന്നും സ്വയമേവ സവിശേഷതകൾ തെരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനെ കുറിച്ചാണ്. നന്നായി ഫ്രെയിം ചെയ്ത കാഴ്ചകളായി അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന വളരെ വ്യത്യസ്തമായ യഥാർത്ഥ ലോക വസ്തുക്കളുടെ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് കാഴ്ച അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലാസ് വീണ്ടെടുക്കലിനായി ഈ ഏറ്റവും വിവേചനപരമായ സവിശേഷതകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ പ്രധാന ഘടക വിശകലനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. |
dbe8c61628896081998d1cd7d10343a45b7061bd | അടിസ്ഥാന നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകളുടെ പരിമിതികളെ മറികടക്കുന്ന നിരവധി തന്ത്രങ്ങൾ വലിയ കണക്ഷനിസ്റ്റ് സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളുടെ രൂപകൽപ്പനയിലേക്കുള്ള ഘട്ടങ്ങളായി വിവരിക്കുന്നു. സമയ പ്രശ്നവും സ്കെയിലിംഗ് പ്രശ്നവുമാണ് പ്രധാന ആശങ്ക. സംസാര സിഗ്നലുകൾ കാലക്രമേണ നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. മനുഷ്യന്റെ അറിവിന്റെ അളവ് വളരെ കൂടുതലാണ്. ഈ സിഗ്നലുകൾ ഡീകോഡ് ചെയ്യുന്നതിന്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് സമയത്തിന്റെ ഉചിതമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയണം, കൂടാതെ പരിമിതമായ വിഭവങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഈ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഏതാണ്ട് സ്വമേധയാ വലുപ്പത്തിലും സങ്കീർണ്ണതയിലും വിപുലീകരിക്കാൻ കഴിയണം. സമയത്തിന്റെ പ്രശ്നം ഒരു ടൈം-ഡെലേയ്ഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിന്റെ വികസനത്തിലൂടെ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നു; ചെറിയ ഉപഘടക നെറ്റ് വർക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വലിയ നെറ്റുകളുടെ മോഡുലാരിറ്റി, ഇൻക്രിമെന്റൽ ഡിസൈൻ എന്നിവയിലൂടെ സ്കെയിലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിന്റെ പ്രശ്നം. പരിമിതമായ ജോലികൾ ചെയ്യാന് പരിശീലിപ്പിച്ച ചെറിയ ശൃംഖലകൾ കാലത്തിനനുസരിച്ച് മാറ്റമില്ലാത്ത, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അബ്സ്ട്രാക്ഷനുകള് വികസിപ്പിക്കുന്നുവെന്നത് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. പിന്നീട് വലിയതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ശൃംഖലകളെ കാര്യക്ഷമമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് അവ ഉപയോഗപ്പെടുത്താം. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച്, വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സങ്കീർണ്ണതയുടെ ഫോണെം തിരിച്ചറിയൽ ശൃംഖലകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും, അവയെല്ലാം മികച്ച തിരിച്ചറിയൽ പ്രകടനം നേടുന്നു. |
eeb8c7a22f731839755a4e820b608215e9885276 | |
01905a9c0351aad54ee7dbba1544cd9db06ca935 | വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ സുരക്ഷയെക്കുറിച്ച് അറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതൊരു സംഘടനയ്ക്കും ഇന്ന് റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഒരു പ്രധാന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ ഉപകരണമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഐഎസ് സുരക്ഷാ റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് (ഐഎസ്എസ്ആർഎം) സ്ഥാപിക്കാനും നിലനിർത്താനും പ്രയാസമുള്ള ഒരു പ്രക്രിയയായി തുടരുന്നു, പ്രധാനമായും സങ്കീർണ്ണവും പരസ്പരബന്ധിതവുമായ ഐഎസ് ഉള്ള ഒന്നിലധികം നിയന്ത്രണങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിലാണ്. എന്റർപ്രൈസ് ആർക്കിടെക്ചർ മാനേജ്മെന്റുമായി (ഇഎഎം) ബന്ധം പുലർത്തുന്നത് ഈ പ്രശ്നങ്ങളെ നേരിടാൻ സഹായിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ അവകാശപ്പെടുന്നു. രണ്ട് മേഖലകളെയും മെച്ചപ്പെട്ട രീതിയിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യ ചുവട്, സംയോജിത EAM-ISSRM സങ്കൽപ്പ മാതൃക നിർവചിക്കുക എന്നതാണ്. ഈ മാതൃകയുടെ വികസനവും സാധൂകരണവുമാണ് ഈ പ്രബന്ധം. ഇതിനായി നിലവിലുള്ള ഐ.എസ്.എസ്.ആർ.എം. ഡൊമെയിൻ മാതൃക മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഇഎംഎം എന്ന ആശയങ്ങളുള്ള ഐഎസ്എസ്ആർഎം എന്ന മേഖലയെ ചിത്രീകരിക്കുന്ന ഒരു ആശയ മാതൃക. EAM-ISSRM സംയോജിത മാതൃകയുടെ മൂല്യനിർണ്ണയം മാതൃകയുടെ പ്രയോജനവും ഉപയോഗക്ഷമതയും വിലയിരുത്തുന്ന ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ സംഘത്തിന്റെ സഹായത്തോടെയാണ് നടത്തുന്നത്. |
1976c9eeccc7115d18a04f1e7fb5145db6b96002 | പൊതുവായ മനുഷ്യ വിജ്ഞാനത്തെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രായോഗികവും, സ്കേലബിൾ ട്യൂപ്പൽ ഡാറ്റാബേസാണ് ഫ്രീബേസ്. ഫ്രീബേസിലെ ഡാറ്റ സഹകരണത്തോടെ സൃഷ്ടിക്കുകയും ഘടനപ്പെടുത്തുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫ്രീബേസിൽ നിലവിൽ 125,000,000 ത്തിലധികം ടുപ്ളുകളും 4000 ത്തിലധികം തരങ്ങളും 7000 ത്തിലധികം പ്രോപ്പർട്ടികളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. മെറ്റാവെബ് ക്വറി ഭാഷ (എം ക്യു എൽ) ഡാറ്റാ ക്വറി, മാനിപുലേഷൻ ഭാഷ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് എച്ച്ടിടിപി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഗ്രാഫ്-ക്വറി എപിഐ വഴി ഫ്രീബേസിലേക്ക് പൊതു വായന / എഴുത്ത് ആക്സസ് അനുവദിച്ചിരിക്കുന്നു. ഫ്രീബേസിലെ ട്യൂപ്പൽ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയന്റഡ് ഇന്റർഫേസ് എം ക്യു എൽ നൽകുന്നു, ഒപ്പം സഹകരണവും വെബ് അധിഷ്ഠിതവുമായ ഡാറ്റാ ഓറിയന്റഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. |
77b99e0a3a6f99537a4b497c5cd67be95c1b7088 | സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹന ഗവേഷണം ഒരു ദശാബ്ദത്തിലേറെയായി വ്യാപകമായിട്ടുണ്ടെങ്കിലും അടുത്തിടെ മാത്രമാണ് സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനങ്ങളിലെ മനുഷ്യ ഇടപെടലിനെക്കുറിച്ച് ചെറിയ അളവിൽ ഗവേഷണം നടത്തിയത്. സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹന ഗവേഷണത്തിന്റെ പ്രധാന കേന്ദ്രമായിരുന്ന സുരക്ഷിത പ്രവർത്തനത്തിന് ഫങ്ഷണൽ സോഫ്റ്റ് വെയറും സെൻസർ സാങ്കേതികവിദ്യയും അനിവാര്യമാണെങ്കിലും മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലിന്റെ എല്ലാ ഘടകങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് അവരുടെ വിജയത്തിന്റെ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു വശമാണ്. മനുഷ്യ വാഹന ഇടപെടലിന് സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനങ്ങളിലെ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു അവലോകനം ഈ പ്രബന്ധം നൽകും. വാഹനങ്ങളിലെ നിയന്ത്രണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഗവേഷണ മേഖലകളില് പ്രത്യേക ശ്രദ്ധ നല്കും. മനുഷ്യന് ഉപയോഗിക്കാന് വേണ്ടി വികസിപ്പിച്ച ഈ വാഹനങ്ങളുടെ വിജയസാധ്യതയെ ബാധിക്കാന് സാധ്യതയുള്ള വിവിധ ഘടകങ്ങള് ക്ക് പുറമെ. മനുഷ്യരുമായുള്ള ഇടപെടലുകളെ കുറിച്ചും നിലവിലുള്ള സോഫ്റ്റ് വെയറുകളുടെയും സെൻസർ സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെയും നിലവിലെ അവസ്ഥയെ കുറിച്ചും ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ ചർച്ച നടത്തും. |
31f3a12fb25ddb0a27ebdda7dd8d014996debd74 | ഏകദേശം 2 വർഷക്കാലം 12,500 ആൻഡ്രോയിഡ് ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നും ഉപയോഗ വിവരം ശേഖരിച്ചു. ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ ആൻഡ്രോയിഡിന്റെ 687 പതിപ്പുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന 894 മോഡലുകളുടെ 53 ബില്യൺ ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സ്കേലബിളിറ്റി മുതൽ സ്ഥിരത, സ്വകാര്യത എന്നിവ വരെ നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ നേരിടേണ്ടിവരുന്നു. ഈ വിതരണ ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ ശേഖരണത്തിനും വിശകലനത്തിനുമായി ഞങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം ആർക്കിടെക്ചർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത സമയ വിവരങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യത്തിൽ ഞങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിന് എങ്ങനെ സമയ സീരീസ് ഡാറ്റ വിശ്വസനീയമായി ശേഖരിക്കാനാകുമെന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മറ്റ് പല വലിയ ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രോജക്റ്റുകളിലും പ്രയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങളും പാഠങ്ങളും ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
408a8e250316863da94ffb3eab077175d08c01bf | |
5656fa5aa6e1beeb98703fc53ec112ad227c49ca | നാം മൾട്ടി പ്രവചനം ആഴത്തിലുള്ള ബോൾട്ട്സ്മാന് മെഷീൻ (എംപി-ഡിബിഎം) പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. പൊതുവായ വ്യാജസാധ്യതയുടെ ഒരു വ്യതിയാന അപ്രോക്സിമേഷൻ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരൊറ്റ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലായി MPDBM കാണാൻ കഴിയും, അല്ലെങ്കിൽ പാരാമീറ്ററുകൾ പങ്കിടുകയും വ്യത്യസ്ത നിഗമന പ്രശ്നങ്ങൾ ഏകദേശം പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ആവർത്തന വലകളുടെ ഒരു കുടുംബമായി ഇത് കാണാൻ കഴിയും. ഡിബിഎമ്മുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മുൻ രീതികൾ ഒന്നുകിൽ വർഗ്ഗീകരണ ജോലികളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സമയത്ത് ഒരു പാളി ഉപയോഗിച്ച് ഡിബിഎമ്മിനെ അത്യാഗ്രഹത്തോടെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പ്രാരംഭ പഠന പാസ് ആവശ്യമാണ്. എംപി-ഡിബിഎമ്മിന് ലെയർവൈസ് പ്രീ ട്രെയിനിംഗ് ആവശ്യമില്ല, കൂടാതെ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ, ഇൻപുട്ടുകൾ നഷ്ടപ്പെട്ട ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ, ശരാശരി ഫീൽഡ് പ്രവചന ജോലികളിൽ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിബിഎമ്മിനെ മറികടക്കുന്നു. |
4c99b87df6385bd945a00633f829e4a9ec5ce314 | സോഷ്യല് നെറ്റ്വര് ക്കുകള് വമ്പിച്ച അളവിലുള്ള വിവരങ്ങള് ഉല് പാദിപ്പിക്കുന്നു. 400 മില്യണിലധികം സജീവ ഉപയോക്താക്കളാണ് ഫേസ്ബുക്കിലുള്ളത്. ഓരോ മാസവും 5 ബില്യണിലധികം വിവരങ്ങൾ പങ്കുവയ്ക്കുന്നു. ഈ വലിയ അളവിലുള്ള അസംഘടിത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സോഫ്റ്റ് വെയറിനും ഹാർഡ് വെയറിനും വെല്ലുവിളികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഗ്രാഫ് സിടി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്ക് ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന വമ്പിച്ച ഗ്രാഫുകൾക്കായുള്ള ഒരു ഗ്രാഫ് സ്വഭാവ സവിശേഷത ടൂൾകിറ്റ്. 128 പ്രോസസ്സർ ക്രെയ് എക്സ്എംടിയിൽ, കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ച (ആർ-മാറ്റ്) 537 ദശലക്ഷം വെർട്ടെക്സ്, 55 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ 8.6 ബില്യൺ എഡ്ജ് ഗ്രാഫ്, ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക ഗ്രാഫ് എന്നിവ തമ്മിലുള്ള കേന്ദ്രീകരണം ഗ്രാഫ് സിടി കണക്കാക്കുന്നു (കുവാക്ക്, എറ്റ് എൽ.) 61.6 മില്യൺ അഗ്രങ്ങളും 1.47 ബില്യൺ അരികുകളും 105 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ. ട്വിറ്ററിലെ പൊതു ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ ഗ്രാഫ് സിടി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഒരു മൈക്രോബ്ലോഗിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക്. ട്വിറ്ററിന്റെ സന്ദേശ കണക്ഷനുകൾ പ്രധാനമായും വൃക്ഷ-ഘടനാപരമായ ഒരു വാർത്താ വിതരണ സംവിധാനമായി കാണപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പൊതു ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിൽ സംഭാഷണങ്ങളുടെ ക്ലസ്റ്ററുകളുണ്ട്. ഗ്രാഫ് സിടി ഉപയോഗിച്ച്, ഈ സംഭാഷണങ്ങളിലെ അഭിനേതാക്കളെ നമുക്ക് റാങ്ക് ചെയ്യാനും വിശകലന വിദഗ്ധരെ വളരെ ചെറിയ ഡാറ്റാ ഉപസെറ്റിലേക്ക് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും കഴിയും. |
7b1e18688dae102b8702a074f71bbea8ba540998 | വാഹനങ്ങളുടെ സംവിധാനങ്ങളുടെ സങ്കീർണതയും അവയുടെ ബാഹ്യ ശൃംഖലകളുമായുള്ള ബന്ധവും ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സും അവയുടെ ആന്തരിക ശൃംഖലയും ഹാക്കിങ്ങിനും ദോഷകരമായ ആക്രമണത്തിനും വാതിലുകൾ തുറക്കുന്നു. ആധുനിക വാഹന സംവിധാനങ്ങളിലെ സുരക്ഷാ, സ്വകാര്യതാ അപകടങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഇപ്പോൾ നല്ല രീതിയിൽ പരസ്യപ്പെടുത്തുന്നു. സുരക്ഷാ ലംഘനം സുരക്ഷാ ലംഘനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുമെന്നത് വളരെ നല്ലതും അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടതുമായ ഒരു വാദമാണ്. സുരക്ഷാ ശാസ്ത്രം പതിറ്റാണ്ടുകളായി പക്വത പ്രാപിച്ചെങ്കിലും സുരക്ഷാ ശാസ്ത്രം വളരെ ചെറുപ്പമാണ് . സുരക്ഷാ എൻജിനീയറിങ് പ്രക്രിയ ഫങ്ഷണൽ സേഫ്റ്റി എൻജിനീയറിങ് പ്രക്രിയയ്ക്ക് സമാനമാണെന്നും (ഐഎസ്ഒ 26262 മാനദണ്ഡം പ്രകാരം) അവയെ ഒന്നിച്ച് ചേർക്കാനും ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയുമെന്നും വാദങ്ങൾ ഉണ്ട്, പക്ഷേ വ്യത്യസ്ത വിദഗ്ധരുടെ ഒരു കൂട്ടം. ഓട്ടോമോട്ടീവ് വാഹന സംവിധാനങ്ങളുടെ പ്രവർത്തന സുരക്ഷാ എൻജിനീയറിംഗ് പ്രക്രിയയുടെ പാതയിലൂടെ സുരക്ഷാ എൻജിനീയറിംഗ് പ്രക്രിയ നിർവചിക്കാനുള്ള നീക്കങ്ങളുണ്ട് . പക്ഷേ, സുരക്ഷയെ ഔപചാരികമാക്കുന്നതിനുള്ള ഈ ശ്രമങ്ങള് സുരക്ഷിതവും സുരക്ഷിതവുമായ സംവിധാനങ്ങള് സൃഷ്ടിക്കാന് പര്യാപ്തമാണോ? സുരക്ഷിതവും സുരക്ഷിതവുമായ സംവിധാനങ്ങള് കെട്ടിപ്പടുക്കുക എന്ന ആശയത്തോടെ ഈ പാതയില് ചുവടുവെക്കുമ്പോള് , ഉല് പാദന നിരയില് നിന്ന് സുരക്ഷിതവും സുരക്ഷിതവുമായ സംവിധാനങ്ങള് പുറത്ത് വരുന്നത് ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിരവധി വെല്ലുവിളികളും, വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും, അസമത്വങ്ങളും, ആശങ്കകളും ഉണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഇത്തരം വെല്ലുവിളികളുള്ള ചില മേഖലകളെക്കുറിച്ച് സമൂഹത്തിന് ബോധവത് കരിക്കാനും മുന്നോട്ടുള്ള വഴികൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും ഈ പ്രബന്ധം ശ്രമിക്കുന്നു. |
a608bd857a131fe0d9e10c2219747b9fa03c5afc | ആധുനിക വാഹനങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടർവത് കരിക്കപ്പെട്ടവയാണ്, അതുകൊണ്ട് ആക്രമണത്തിന് സാധ്യത കൂടുതലാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ചില ആധുനിക കാറുകളിലെ ആന്തരിക ശൃംഖലകൾ സുരക്ഷിതമല്ലെന്ന് മുൻ ഗവേഷണങ്ങൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ബന്ധപ്പെട്ട ഭീഷണി മാതൃക - മുൻകൂട്ടി ശാരീരിക പ്രവേശനം ആവശ്യപ്പെടുന്നു - ന്യായമായും യാഥാർത്ഥ്യബോധമില്ലാത്തതായി കാണപ്പെടുന്നു. അതുകൊണ്ട്, വാഹനങ്ങളും വിദൂരമായി ഹാനികരമായി ബാധിക്കപ്പെടുമോ എന്ന ചോദ്യം ഇപ്പോഴും അവശേഷിക്കുന്നു. ആധുനിക വാഹനങ്ങളുടെ പുറംഭാഗത്തെ ആക്രമണ ഉപരിതലത്തെ നിരന്തരം വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഈ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം കണ്ടെത്തുകയാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. വിദൂര ചൂഷണം സാധ്യമാണെന്ന് നാം കണ്ടെത്തി. ആക്രമണത്തിന്റെ വിവിധ വഴികളിലൂടെ (മെക്കാനിക്സ് ഉപകരണങ്ങൾ, സിഡി പ്ലെയറുകൾ, ബ്ലൂടൂത്ത്, സെല്ലുലാർ റേഡിയോ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ) കൂടാതെ, വയർലെസ് ആശയവിനിമയ ചാനലുകൾ വാഹനത്തിന്റെ വിദൂര നിയന്ത്രണം, ലൊക്കേഷൻ ട്രാക്കിംഗ്, ഇൻ-കാബിൻ ഓഡിയോ എക്സിഫിൽട്രേഷൻ, മോഷണം എന്നിവ അനുവദിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഇത്തരം പ്രശ്നങ്ങള് ക്ക് കാരണമാകുന്ന വാഹന വ്യവസായ പരിസ്ഥിതിയുടെ ഘടനാപരമായ സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ചും അവ ലഘൂകരിക്കുന്നതില് നേരിടുന്ന പ്രായോഗിക വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ചും നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
cdbb46785f9b9acf8d03f3f8aba58b201f06639f | വാഹന സംവിധാനങ്ങളുടെ ഐടി സുരക്ഷ എന്നത് വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു ഗവേഷണ മേഖലയാണ്. നിലവിലെ സ്ഥിതിയും വളരുന്ന ഭീഷണികളും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി, പുതിയ വാഹന സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ നിരവധി പ്രായോഗിക പരിശോധനകൾ നടത്തി. കാന് ബസ് സാങ്കേതികവിദ്യ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വാഹന സംവിധാനങ്ങളില് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച്, ജാലക ലിഫ്റ്റിന് റെ നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങള് , മുന്നറിയിപ്പ് വിളക്ക്, എയർബാഗ് നിയന്ത്രണ സംവിധാനം എന്നിവയ്ക്കും കേന്ദ്ര ഗേറ്റ്വേയ്ക്കും വേണ്ടി നടത്തിയ നാല് തിരഞ്ഞെടുത്ത പരിശോധനകളുടെ ഫലങ്ങള് ഈ ലേഖനം സംഗ്രഹിക്കുന്നു. ഈ ഫലങ്ങള് ഈ ലേഖനത്തില് പൂര് ത്തിയാക്കിയിട്ടുണ്ട്. സി.ഇ.ആര് .ടി.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എല്.എ ഈ പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഫലത്തെ സംബന്ധിച്ച്, ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ ചൂഷണം ചെയ്യപ്പെട്ട അടിസ്ഥാനപരമായ ബലഹീനതകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനായി തിരഞ്ഞെടുത്ത രണ്ട് പ്രതികരണ നടപടികളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. നുഴഞ്ഞുകയറ്റക്കാരെ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള സംവിധാനം (മൂന്ന് മാതൃകാ കണ്ടെത്തൽ രീതികൾ) ഐടി ഫോറൻസിക് നടപടികൾ (ഫോറൻസിക് മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മുൻകൈയെടുക്കുന്ന നടപടികൾ) എന്നിവയാണ് ഇവ. ഈ ലേഖനം, മുമ്പ് അവതരിപ്പിച്ച നാല് ആക്രമണ സാഹചര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചും അവയുടെ കഴിവുകളും നിയന്ത്രണങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനെക്കുറിച്ചും ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രതികരണപരമായ സമീപനങ്ങള് ഹ്രസ്വകാല നടപടികളാണെങ്കിലും, അവ ഇന്നത്തെ വാഹന ഐടി വാസ്തുവിദ്യയില് ചേര് ക്കാവുന്നതാണ്, ദീർഘകാല ആശയങ്ങളും ഉടന് തന്നെ അവതരിപ്പിക്കപ്പെടും, അവ പ്രധാനമായും പ്രതിരോധപരമാണ്, പക്ഷേ അവയ്ക്ക് ഒരു പ്രധാന പുനർരൂപകൽപ്പന ആവശ്യമാണ്. ഓരോ ഗവേഷണ സമീപനങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള ഒരു ഹ്രസ്വ അവലോകനത്തിനു ശേഷം അവയുടെ വ്യക്തിഗത ആവശ്യകതകളും സാധ്യതകളും പരിമിതികളും നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. & 2010 എൽസെവിയർ ലിമിറ്റഡ് എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
13b44d1040bf8fc1edb9de23f50af1f324e63697 | ആട്രിബ്യൂട്ട് ഗൈഡഡ് ഫെയ്സ് ജനറേഷനിൽ ഞങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ട്: ഒരു താഴ്ന്ന റെസല്യൂഷൻ ഫെയ്സ് ഇൻപുട്ട് ഇമേജ്, ഒരു ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ ഇമേജിൽ നിന്ന് എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് വെക്റ്റർ (ആട്രിബ്യൂട്ട് ഇമേജ്), ഞങ്ങളുടെ പുതിയ രീതി നൽകിയ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളെ തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്ന കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷൻ ഇൻപുട്ടിനായി ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ ഫെയ്സ് ഇമേജ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ സൈക്കിൾഗാൻ കണ്ടീഷണർ ചെയ്യുകയും പാരമില്ലാത്ത പരിശീലന ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ള സോപാധിക സൈക്കിൾഗാൻ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, കാരണം പരിശീലന കുറഞ്ഞ / ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ളതും ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ളതുമായ ആട്രിബ്യൂട്ട് ഇമേജുകൾ പരസ്പരം വിന്യസിക്കേണ്ടതില്ല, കൂടാതെ 2) ഇൻപുട്ട് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ വഴി ജനറേറ്റുചെയ്ത മുഖത്തിന്റെ രൂപം എളുപ്പത്തിൽ നിയന്ത്രിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഉപയോക്താവ് നൽകുന്ന ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ (ഉദാഃ ലിംഗഭേദം, മേക്കപ്പ്, മുടിയുടെ നിറം, കണ്ണട) ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ നിയന്ത്രിക്കാവുന്ന രൂപത്തിലുള്ള റിയലിസ്റ്റിക് മുഖചിത്രങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ആട്രിബ്യൂട്ട്-ഗൈഡഡ് കണ്ടീഷണൽ സൈക്കിൾ ഗാനിൽ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. അനുബന്ധ വ്യവസ്ഥിത വെക്റ്റർ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നതിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ഇമേജ് ഐഡന്റിറ്റിയായി ഉപയോഗിക്കുകയും ഒരു മുഖ പരിശോധന നെറ്റ്വർക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ആട്രിബ്യൂട്ട്-ഗൈഡഡ് നെറ്റ്വർക്ക് ഐഡന്റിറ്റി-ഗൈഡഡ് കണ്ടീഷണൽ സൈക്കിൾ ഗാൻ ആയി മാറുന്നു, ഇത് ഐഡന്റിറ്റി കൈമാറ്റത്തെക്കുറിച്ച് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും രസകരവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഐഡന്റിറ്റി ഗൈഡഡ് കണ്ടീഷണൽ സൈക്കിൾ ഗാനിലെ മൂന്ന് പ്രയോഗങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു: ഐഡന്റിറ്റി സംരക്ഷിക്കുന്ന മുഖം സൂപ്പർ റെസല്യൂഷൻ, മുഖം സ്വാപ്പിംഗ്, ഫ്രോണ്ടൽ മുഖം ജനറേഷൻ, ഇവയെല്ലാം സ്ഥിരമായി ഞങ്ങളുടെ പുതിയ രീതിയുടെ പ്രയോജനം കാണിക്കുന്നു. |
8a7b0520de8d9af82617bb13d7aef000aae26119 | ഡ്യുവൽ ബാൻഡ് ഓർത്തോമോഡ് ട്രാൻസ്ഡ്യൂസർ (ഒഎംടി) ഘടകങ്ങളുടെ രൂപകൽപ്പനയ്ക്കായി മോഡ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ഉപയോഗിച്ച് ലഭിക്കുന്ന ജനറലൈസ്ഡ് അഡ്മിറ്റൻസും ജനറലൈസ്ഡ് സ്കാറ്ററിംഗ് മാട്രിക്സും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മിക്സഡ് സ്വഭാവ സവിശേഷത നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഫുൾവേവ് അനാലിസിസ് സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. വികസിപ്പിച്ച സോഫ്റ്റ് വെയര് ഉപയോഗിച്ച് ഉയര് ന്ന പ്രകടനമുള്ള കു ബാന് റിലെ ഇരട്ട ആവര് ത്തന ഒഎംടി പൂർണ്ണമായും രൂപകല് പിച്ചു. സംഖ്യാ, പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള നല്ല യോജിപ്പ് ഡിസൈൻ പ്രക്രിയയെ സാധൂകരിക്കുന്നു. |
17168ca2262960c57ee141b5d7095022e038ddb4 | സ്മാർട്ട് ഉപകരണങ്ങളും ധരിക്കാവുന്ന സെന് സറുകളും ഉപയോഗിച്ച് പ്രവര് ത്തനങ്ങള് തിരിച്ചറിയുന്നത് ഗവേഷണത്തിന്റെ സജീവമായ ഒരു മേഖലയാണ്. കാരണം സ്മാർട്ട് ഉപകരണങ്ങള് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നതും ജനങ്ങള് ക്ക് അവരുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തില് പിന്തുണ നല് കുന്നതുമായ ഗുണങ്ങള് . നല്ല ഗ്രാനുലാർ പ്രിമിറ്റീവ് ആക്റ്റിവിറ്റി റെക്കഗ്നിഷനായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പലതും ലോക്കോമോഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സ്പോർട്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ദൈനംദിന പെരുമാറ്റത്തിൽ കുറവ് പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു യാഥാര് ത്ഥ്യമായ പരിഷ്കരിച്ച അടുക്കള പരിതസ്ഥിതിയിൽ പ്രവർത്തന തിരിച്ചറിയലിനായി ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പത്തുപേരിൽനിന്നുള്ള ഡാറ്റ സ്മാർട്ട് വാച്ചുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ശേഖരിച്ചു. ഈ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ വിവിധ ക്ലാസിഫയറുകളുടെ അടിസ്ഥാന പ്രകടന അളവുകളും ഈ പേപ്പർ നൽകുന്നു. കൂടാതെ, ആഴത്തിലുള്ള സവിശേഷത പഠന സംവിധാനവും കൂടുതൽ പരമ്പരാഗതമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനങ്ങളും താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. എല്ലാ വിലയിരുത്തൽ മാനദണ്ഡങ്ങളിലും ഡാറ്റാധിഷ്ടിത സവിശേഷത പഠനം കൈകൊണ്ട് നിർമ്മിച്ച സവിശേഷതകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മികച്ച പ്രകടനം നേടാൻ ക്ലാസിഫയർക്ക് അനുവദിക്കുന്നുവെന്ന് ഈ വിശകലനം കാണിക്കുന്നു. |
62a6cf246c9bec56babab9424fa36bfc9d4a47e8 | ഹാരി പോട്ടർ കഥാപാത്രം സൃഷ്ടിച്ചതാര് എന്നതുപോലുള്ള ചോദ്യങ്ങള് ക്ക് യാന്ത്രികമായി ഉത്തരം നല് കാന് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ എങ്ങനെ പ്രാപ്തരാക്കാം? ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം നിർമ്മിച്ച വിജ്ഞാന അടിസ്ഥാനങ്ങൾ വസ്തുതകളുടെ സമ്പന്നമായ ഉറവിടങ്ങൾ നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ചോദ്യത്തിന് നിരവധി പ്രകടനങ്ങൾ കാരണം സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ ഉന്നയിച്ച വസ്തുതാപരമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ഏറ്റവും സാധാരണമായ ചോദ്യങ്ങളില് ഞങ്ങള് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു - അറിവ് അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള ഒരൊറ്റ വസ്തുത ഉപയോഗിച്ച് ഉത്തരം നല് കാവുന്നവ. വിജ്ഞാന അടിസ്ഥാനങ്ങളുള്ള വസ്തുതാപരമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനായി സിഎഫ്ഒ, ഒരു കണ്ടീഷണൽ ഫോക്കസ്ഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അധിഷ്ഠിത സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സമീപനം ആദ്യം ഒരു ചോദ്യത്തിൽ സൂം ചെയ്യുന്നു കൂടുതൽ സാധ്യതയുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥി വിഷയ പരാമർശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, ഒപ്പം ഒരു ഏകീകൃത സോപാധിക പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ചട്ടക്കൂടുമായി അന്തിമ ഉത്തരങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളും ന്യൂറൽ എംബെഡ്മെന്റുകളും ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട സിഎഫ്ഒ 108,000 ചോദ്യങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ 75.7% കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു - ഇന്നുവരെ ഏറ്റവും വലിയ പൊതുവായ ഒന്ന്. നിലവിലെ സാങ്കേതികവിദ്യയെ 11.8% എന്ന നിരക്കിലാണ് ഇത് മറികടക്കുന്നത്. |
7bbacae9177e5349090336c23718a51bc94f6bfc | ജിയോലൊക്കേഷൻ വിവരങ്ങളുള്ള സ്ട്രീറ്റ് സൈഡ് ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു അന്വേഷണ ചിത്രത്തിൽ ചിത്രീകരിച്ചിരിക്കുന്ന സ്ഥലം തിരിച്ചറിയാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. ഡാറ്റാബേസിലെ അന്വേഷണത്തിനും ചിത്രങ്ങൾക്കുമിടയിലുള്ള സ്കെയിൽ, കാഴ്ചപ്പാട്, ലൈറ്റിംഗ് എന്നിവയിലെ മാറ്റങ്ങൾ കാരണം ഇത് ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ജോലിയാണ്. സ്ഥലപരിശോധനയിലെ പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളിലൊന്ന്, മരങ്ങൾ, റോഡ് അടയാളങ്ങൾ തുടങ്ങിയ വസ്തുക്കളുടെ സാന്നിധ്യമാണ്. അവ പലപ്പോഴും ഡാറ്റാബേസിൽ കാണപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ വ്യത്യസ്ത സ്ഥലങ്ങൾ തമ്മിൽ വലിയ ആശയക്കുഴപ്പം ഉണ്ടാകുന്നു. പ്രധാന സംഭാവനയായി, ഡാറ്റാബേസ് ഇമേജുകളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ജിയോ ടാഗുകൾ ഒരു തരത്തിലുള്ള നിരീക്ഷണമായി ഉപയോഗിച്ച് പ്രത്യേക സ്ഥലങ്ങളെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന സവിശേഷതകളുടെ ഇമേജ്-നിർദ്ദിഷ്ടവും സ്പേഷ്യൽ-ലോക്കലൈസ് ചെയ്തതുമായ ഗ്രൂപ്പുകളെ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു, അവയെ അടിച്ചമർത്തുന്നത് ഡാറ്റാബേസ് വലുപ്പം കുറയ്ക്കുമ്പോൾ സ്ഥല തിരിച്ചറിയൽ പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഏറ്റവും പുതിയ സവിശേഷതകളുള്ള ബാഗ് ഓഫ് ഫീച്ചർ മോഡലുമായി നന്നായി യോജിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. അന്വേഷണ വിപുലീകരണം ഉൾപ്പെടെ, ഒപ്പം കാഴ്ചപ്പാടുകളുടെയും ലൈറ്റിംഗ് അവസ്ഥകളുടെയും വിശാലമായ ശ്രേണിയിൽ പൊതുവായ സ്ഥല തിരിച്ചറിയൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ഫലങ്ങള് ഗൂഗിള് സ്ട്രീറ്റ് വ്യൂവില് നിന്നും ഡൗണ് ലോഡ് ചെയ്ത പാരീസിലെ 17,000 ചിത്രങ്ങളുടെ ജിയോ ടാഗ് ഡാറ്റാബേസില് കാണിക്കുന്നു. |
d72b366e1d45cbcddfe5c856b77a2801d8d0c11f | നിലവിലുള്ള ന്യൂറൽ സെമാന്റിക് പാസറുകൾ പ്രധാനമായും ഒരു സീക്വൻസ് എൻകോഡർ, അതായത്, ഒരു സീക്വൻഷ്യൽ എൽഎസ്ടിഎം ഉപയോഗിച്ച് പദ ക്രമ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു, അതേസമയം മറ്റ് വിലയേറിയ വാക്യഘടനാപരമായ വിവരങ്ങൾ അവഗണിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, മൂന്ന് തരം സിന്റാക്റ്റിക് വിവരങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ സിന്റാക്റ്റിക് ഗ്രാഫ് ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആദ്യം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അതായത്, പദ ക്രമം, ആശ്രിതത്വം, ഉപഭോക്തൃ സവിശേഷതകൾ. കൂടാതെ, ഒരു ഗ്രാഫ് ടു സീക്വൻസ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച്, സിന്റാക്റ്റിക് ഗ്രാഫ് എൻകോഡ് ചെയ്യുകയും ഒരു ലോജിക്കൽ ഫോം ഡീകോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ബെഞ്ച് മാർക്കിലെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് ഞങ്ങളുടെ മാതൃക ജോബ്സ് 640, ATIS, ജിയോ 880 എന്നിവയിലെ ഏറ്റവും പുതിയ മാതൃകയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണെന്ന്. കൂടുതൽ സിന്റാക്റ്റിക് വിവരങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ മോഡലിന്റെ കരുത്ത് വർദ്ധിക്കുന്നുവെന്നും എതിർവശങ്ങളിലുള്ള ഉദാഹരണങ്ങളിലെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
32cde90437ab5a70cf003ea36f66f2de0e24b3ab | സങ്കീർണ്ണമായ നഗര തെരുവ് രംഗങ്ങളുടെ ദൃശ്യപരമായ ധാരണ, വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഒരു പ്രാപ്തമായ ഘടകമാണ്. ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷന് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിന്ന് വളരെയധികം പ്രയോജനം ലഭിച്ചു, പ്രത്യേകിച്ചും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ. എന്നിരുന്നാലും, അർഥാത്മക നഗര രംഗം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനായി, നിലവിലെ ഡാറ്റാ സെറ്റ് യഥാർത്ഥ ലോക നഗര രംഗങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണതയെ മതിയായ രീതിയിൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്നില്ല. ഇതിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനായി, പിക്സൽ തലത്തിലും ഇൻസ്റ്റൻസ് തലത്തിലും സെമാന്റിക് ലേബലിംഗിനുള്ള സമീപനങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഒരു ബെഞ്ച്മാർക്ക് സ്യൂട്ടും വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റായ സിറ്റിസ്കേപ്പുകൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 50 നഗരങ്ങളിലെ തെരുവുകളിൽ റെക്കോഡ് ചെയ്ത വലിയതും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ സ്റ്റീരിയോ വീഡിയോ സീക്വൻസുകളാണ് സിറ്റിസ്കേപ്പുകൾ. ഇതിൽ 5000 ചിത്രങ്ങള് ക്ക് ഉയര് ന്ന നിലവാരമുള്ള പിക്സല് ലെവല് വ്യാഖ്യാനങ്ങളുണ്ട്. 20,000 അധിക ചിത്രങ്ങള് ക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ദുര് ബലമായ ലേബലിംഗ് പ്രയോജനപ്പെടുത്താന് സഹായിക്കുന്നതിന് പരുക്കന് വ്യാഖ്യാനങ്ങളുണ്ട്. ഡേറ്റാസെറ്റിന്റെ വലിപ്പം, വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെ സമ്പന്നത, രംഗങ്ങളുടെ വ്യതിയാനവും സങ്കീർണ്ണതയും എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ നമ്മുടെ ശ്രമം മുൻകാല ശ്രമങ്ങളെ മറികടക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ അനുബന്ധ അനുഭവ പഠനം ഡേറ്റാസെറ്റിന്റെ സവിശേഷതകളുടെ ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം നൽകുന്നു, ഒപ്പം ഞങ്ങളുടെ ബെഞ്ച് മാർക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിരവധി അത്യാധുനിക സമീപനങ്ങളുടെ പ്രകടന വിലയിരുത്തലും നൽകുന്നു. |
7c5f143adf1bf182bf506bd31f9ddb0f302f3ce9 | |
ceb7784d1bebbc8e97e97cbe2b3b76bce1e708a5 | ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് (ബിഐ) ഇന്ന് എല്ലാവരുടെയും വായില് ഉണ്ട്, കാരണം ഇത് ബിസിനസ്സുകള് ക്ക് അവരുടെ ബിസിനസ്സ് രീതികള് വിശകലനം ചെയ്യാനും അവ മെച്ചപ്പെടുത്താനുമുള്ള അവസരം നല് കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ചെറുകിട, ഇടത്തരം സംരംഭങ്ങള് ക്ക് (എസ്.എം.ഇ.) പലപ്പോഴും ബില് ഷ് ഇൻ ഇന്റലിജന് സിന്റെ ഗുണഫലങ്ങള് പ്രയോജനപ്പെടുത്താന് കഴിയുന്നില്ല. കാരണം, അവയില് ജീവനക്കാരോ അറിവോ പണമോ പോലുള്ള വിഭവങ്ങള് ഇല്ല. ചെറുകിട സംരംഭങ്ങള് ഒരു പ്രധാന വ്യവസായ സംഘടനയാണെന്നതിനാൽ ഈ വസ്തുത മറികടക്കേണ്ടതുണ്ട്. ചെറുകിട വ്യവസായ മേഖലയിലെ പ്രധാനപ്പെട്ട മേഖലകളായ ചില്ലറവ്യവസായ മേഖലയാണ്, ചില്ലറവ്യവസായ മേഖലയിലെ ചെറുകിട വ്യവസായ മേഖലയിലെ ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനത്തിന് ഒരു സംഘടനകൾ തമ്മിലുള്ള സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഡിസൈൻ സയൻസ് റിസർച്ച് മെത്തഡോളജി പിന്തുടർന്ന് അത്തരമൊരു സംവിധാനം വികസിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ തുടർച്ചയായ ഗവേഷണത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ചെറുകിട, ഇടത്തരം സംരംഭങ്ങളിലെ നിലവിലെ BI സമ്പ്രദായങ്ങളുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. അതിനുശേഷം, ബിഐ സംവിധാനങ്ങളുടെയും ഇന്റർ ഓർഗനൈസേഷണൽ ഇൻഫർമേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും സ്വീകാര്യതയും വിജയ ഘടകങ്ങളും സമഗ്രമായ ഘടനാപരമായ സാഹിത്യ അവലോകനത്തിൽ തയ്യാറാക്കപ്പെടുന്നു. നിലവിലുള്ള അവസ്ഥയുടെയും അംഗീകാരത്തിന്റെയും വിജയത്തിന്റെയും ഘടകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഒരു സംഘടനകൾ തമ്മിലുള്ള ബിഐ സംവിധാനം അംഗീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യ ആവശ്യകതകൾ മറ്റൊരു ഗുണപരമായ അഭിമുഖങ്ങളിൽ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് സാധൂകരിക്കുന്നു. ഇത് ഒമ്പത് ഫങ്ഷണൽ ആവശ്യകതകളിലേക്കും മൂന്ന് നോൺ-ഫങ്ഷണൽ ആവശ്യകതകളിലേക്കും നയിക്കുന്നു, അവ ഇനിപ്പറയുന്ന ഗവേഷണ ശ്രമങ്ങളിൽ SME- കൾക്കായുള്ള ഒരു ഇന്റർ-ഓർഗനൈസേഷണൽ BI സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാം. |
43e33e80d74205e860dd4b8e26b7c458c60e201a | (അവശേഷിക്കുന്ന) കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ (സിഎൻഎൻ) ഉൽപ്പാദനം ഒരു ഗൌഷ്യൻ പ്രക്രിയയാണ് (ജിപി) അനന്തമായി നിരവധി കൺവൊലൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകളുടെ പരിധിയിലാണ്, സാന്ദ്രമായ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് സമാനമായ ഫലങ്ങൾ വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സിഎൻഎൻ എന്നതിന്, തുല്യമായ കേർണലിനെ കൃത്യമായി കണക്കാക്കാം, കൂടാതെ ഡീപ് കേർണലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വളരെ കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ മാത്രമേയുള്ളൂഃ യഥാർത്ഥ സിഎൻഎന്റെ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ മാത്രം. കൂടാതെ, ഈ കേർണലിന് കാര്യക്ഷമമായി കണക്കാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന രണ്ട് സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഉണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു; ഒരു ജോടി ഇമേജുകൾക്കായി കേർണലിനെ വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ചെലവ് യഥാർത്ഥ സിഎൻഎൻ വഴി ഒരു ഫോർവേഡ് പാസ് പോലെയാണ്, ഓരോ ലെയറിനും ഒരു ഫിൽട്ടർ മാത്രം. 32-ലെയർ റെസ്നെറ്റിന് തുല്യമായ കേർണൽ MNIST- ൽ 0.84% വർഗ്ഗീകരണ പിശക് നേടുന്നു, ഇത് സമാനമായ പരാമീറ്ററുകൾ ഉള്ള ജിപിമാർക്കുള്ള പുതിയ റെക്കോർഡാണ്. 1 പലിശ |
1e38c680492a958a2bd616a9a7121f905746a37e | ബിറ്റ് കോയിൻ സംവിധാനം (https://bitcoin.org) ഒരു വ്യാജ-അജ്ഞാത കറൻസിയാണ്, അത് ഒരു ഉപയോക്താവിനെ യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ഏതെങ്കിലും വ്യക്തിത്വത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കാൻ കഴിയും. ആ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, വെർച്വൽ, ഫിസിക്കൽ ഡിവിഡിയുടെ വിജയകരമായ ലംഘനം ബിറ്റ്-കോയിൻ സിസ്റ്റത്തിൽ ഒരു സുപ്രധാന മാറ്റത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു [1]. ഈ പ്രോജക്റ്റിൽ, ബിറ്റ്കോയിൻ ഇടപാടുകൾക്ക് പിന്നിലുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക ഉപയോക്താക്കളെ കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ ശേഖരിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ക്രിപ്റ്റോകറൻസിയെ കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റ ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ഒരു ബിറ്റ്കോയിൻ ഉപയോക്താവിന്റെ ശാരീരിക സ്ഥാനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിലാണ് ഞങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത് ആ ഉപയോക്താവിന്റെ ചെലവ് ശീലങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിലൂടെ. |
2c0a239caa3c2c590e4d6f23ad01c1f77adfc7a0 | |
5f6d9b8461a9d774da12f1b363eede4b7088cf5d | മുൻ ഗവേഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് UHF പാസിവ് CMOS RFID ടാഗുകള് ക്ക് -20 dBm-ന് താഴെയുള്ള സംവേദനക്ഷമത നേടാന് പ്രയാസമുണ്ടായിരുന്നു എന്നാണ്. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു ഡ്യുവൽ ചാനൽ 15-ബിറ്റ് UHF പാസിവ് CMOS RFID ടാഗ് പ്രോട്ടോടൈപ്പ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് -20 dBm ൽ താഴെയുള്ള സംവേദനക്ഷമതയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ടാഗ് ചിപ്പ് ഊര് ജം ശേഖരിക്കുകയും 866.4 മെഗാഹെര് ട്സ് (എറ്റ്സിഐ) അല്ലെങ്കിൽ 925 മെഗാഹെര് ട്സ് (എഫ്സിസി) ചാനലുകളില് ഡൗണ് ലിങ്ക് ഡാറ്റ പുറകോട്ട് ചിതറിക്കുകയും 433 മെഗാഹെര് ട്സ് ചാനലുകളില് ഡൗണ് ലിങ്ക് ഡാറ്റ സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അതുകൊണ്ട് ഡൌണ് ലിങ്ക് ഡേറ്റാ ട്രാൻസ്മിഷൻ നമ്മുടെ ടാഗ് റേഡിയോ ഊര് ജം ശേഖരിക്കുന്നതിനെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നില്ല. ശേഖരിച്ച ഊര് ജം കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാന് , ഒരു ടാഗ് ചിപ്പ് രൂപകല് പിക്കുന്നു. അതിൽ ഒരു റെഗുലേറ്ററോ വിസിഒയോ ഇല്ല. അങ്ങനെ ശേഖരിച്ച ഊര് ജം ഡാറ്റ സ്വീകരിക്കാനും പ്രോസസ് ചെയ്യാനും തിരിച്ചുള്ള ചിതറിക്കിടക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു റെഗുലേറ്റർ ഇല്ലാതെ, നമ്മുടെ ടാഗ് റിസീവറിന്റെ ഫ്രണ്ട് എൻഡിൽ കഴിയുന്നത്ര സജീവമായ അനലോഗ് സർക്യൂട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പകരം, നമ്മുടെ ടാഗ് പുതിയൊരു ഡിജിറ്റൽ സർക്യൂട്ട് ഉപയോഗിച്ച് ഡേറ്റ ഡീകോഡ് ചെയ്യുന്നു. വിസിഒ ഇല്ലാതെ, നമ്മുടെ ടാഗ് ഡിസൈന് ഡൌണ് ലിങ്ക് ഡേറ്റയില് നിന്നും ആവശ്യമായ ക്ലോക്ക് സിഗ്നല് എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യാന് കഴിയും. നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട പാസിവ് ടാഗ് ചിപ്സിന്റെ സംവേദനക്ഷമത -21.2 dBm വരെ എത്തുമെന്ന് അളവെടുപ്പ് ഫലം കാണിക്കുന്നു. ഈ ഫലം ഒരു 19.6 മീറ്റർ റീഡർ-ടു-ടാഗ് ദൂരത്തിന് 36-dBm EIRP യും 0.4-dBi ടാഗ് ആന്റിന നേട്ടവും നൽകുന്നു. ടിഎസ്എംസി 0.18- മൈക്രോമീറ്റർ സിഎംഒഎസ് പ്രക്രിയയിലൂടെയാണ് ചിപ്പ് നിർമ്മിച്ചത്. ഡൈയുടെ ഏരിയ 0.958 mm × 0.931mm ആണ്. |
4991785cb0e6ee3d0b7823b59e144fb80ca3a83e | |
2f3a6728b87283ccf0f8822f7a60bca8280f0957 | ഒന്നിലധികം പ്രത്യേക തിരയൽ സേവനങ്ങളിൽ നിന്നോ വെർട്ടിക്കലുകളിൽ നിന്നോ ഉള്ള ഫലങ്ങൾ വെബ് തിരയൽ ഫലങ്ങളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ജോലിയാണ് സംയോജിത തിരയൽ. ഈ പ്രവര് ത്തനത്തിന് ഏത് ലംബമായ വസ്തുക്കളാണ് അവതരിപ്പിക്കേണ്ടതെന്ന് പ്രവചിക്കുക മാത്രമല്ല (മിക്ക മുൻ ഗവേഷണങ്ങളുടെയും കേന്ദ്രം), വെബിലെ എവിടെയാണ് അവ അവതരിപ്പിക്കേണ്ടതെന്ന് പ്രവചിക്കുകയും വേണം (അതായത്, വെബിലെ ഫലത്തിന് മുകളിലോ താഴെയോ, അല്ലെങ്കിൽ അതിനിടയിലോ). ഒന്നിലധികം മേഖലകളിൽ നിന്നുള്ള ഫലങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ പഠന മാതൃകകൾ രണ്ട് പ്രധാന വെല്ലുവിളികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഒന്നാമതായി, വ്യത്യസ്ത തരം ഫലങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും വ്യത്യസ്ത തിരയൽ ജോലികൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനും കാരണം വ്യത്യസ്ത ലംബങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഫലങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത തരം പ്രവചന തെളിവുകളുമായി (അല്ലെങ്കിൽ സവിശേഷതകൾ) ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, ഒരു സവിശേഷത ലംബമായി പൊതുവായതാണെങ്കിലും, അതിന്റെ പ്രവചനക്ഷമത ലംബമായി നിർദ്ദിഷ്ടമാകാം. അതിനാൽ, ലംബ ഫലങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കാനുള്ള സമീപനങ്ങൾക്ക് ലംബമായ ഇടങ്ങളിൽ പൊരുത്തമില്ലാത്ത സവിശേഷത പ്രാതിനിധ്യം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, കൂടാതെ സവിശേഷതകളും പ്രസക്തിയും തമ്മിലുള്ള ലംബ-നിർദ്ദിഷ്ട ബന്ധവും. ഈ വെല്ലുവിളികളെ വ്യത്യസ്ത രീതികളില് നേരിടുന്ന 3 പൊതു സമീപനങ്ങള് ഞങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 13 ലംബ മേഖലകളിലെയും 1070 ചോദ്യങ്ങളിലെയും ഫലങ്ങള് ഞങ്ങള് താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. സവിശേഷതകളും പ്രസക്തിയും തമ്മിലുള്ള ഒരു ലംബ-നിർദ്ദിഷ്ട ബന്ധം പഠിക്കാൻ പഠന അൽഗോരിതം അനുവദിക്കുന്നതാണ് ഏറ്റവും മികച്ച സമീപനങ്ങളെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
b8945cfb7ed72c0fd70263379c328b8570bd763f | |
a2770a51760a134dbb77889d5517550943ea7b81 | 2 ജി / 3 ജി / എൽടിഇ ആശയവിനിമയത്തിനായി ഉയർന്ന നേട്ടമുള്ള കോംപാക്റ്റ് ഡ്യുവൽ-പോളറൈസ്ഡ് ഡ്യുവൽ-ബാൻഡ് ഓമ്നിഡയറക്ഷണൽ ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ രണ്ട് തിരശ്ചീന ധ്രുവീകരണ (എച്ച്പി) യും ഒരു ലംബ ധ്രുവീകരണ (വിപി) ഘടകങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. മുകളിലെ എച്ച്പി ഘടകം നാല് ജോഡി പരിഷ്കരിച്ച അച്ചടിച്ച മാഗ്നെറ്റോ-ഇലക്ട്രിക് (എംഇ) ഡിപോളുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവയെ നാല് വശങ്ങളുള്ള പവർ ഡിവിഡർ ഫീഡിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക് നൽകുന്നു, കൂടാതെ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള അച്ചടിച്ച സർക്യൂട്ട് ബോർഡിന്റെ ഇരുവശത്തും മാറിമാറി അച്ചടിച്ച എട്ട് കഷണങ്ങൾ കമാന ആകൃതിയിലുള്ള പരാന്നഭോജികൾ. നാല് വശങ്ങളുള്ള പവർ ഡിവിഡർ ഫീഡിംഗ് നെറ്റ്വർക്കും നാല് ജോഡി എംഇ ഡൈപോളുകളും പ്രധാനമായും സ്ഥിരമായ 360 ° റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണും ഉയർന്ന നേട്ടവും നൽകുന്നു, അതേസമയം എട്ട് കഷണങ്ങൾ പാച്ചുകൾ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു. താഴത്തെ എച്ച്പി ഘടകം മുകളിലുള്ളതിന് സമാനമാണ്, പക്ഷേ അതിൽ പരാന്നഭോജികൾ അടങ്ങിയിട്ടില്ല. വിപി ഘടകം നാല് ജോഡി കോൺ ആകൃതിയിലുള്ള പാച്ചുകളാണ്. എച്ച്പി ഘടകത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, മുകളിലെ വിപി ഘടകം താഴ്ന്ന ആവൃത്തി ബാൻഡ് നൽകുന്നു, താഴത്തെ വിപി ഘടകം മുകളിലെ ആവൃത്തി ബാൻഡ് നൽകുന്നു. വിപി ഘടകവും എച്ച്പി ഘടകവും ലംബമായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നത് കോംപാക്റ്റ്, ഡ്യുവൽ-പോളറൈസ്ഡ് സവിശേഷതകൾ നേടുന്നതിനാണ്. അളവുകോലുകളുടെ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത്, എച്ച്പി ദിശയിൽ ഏകദേശം 2.6 ഡിബിഐ നേട്ടത്തോടെ 39.6% (0.77-1.15 ജിഗാഹെർട്സ്) ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും ഏകദേശം 4.5 ഡിബിഐ നേട്ടത്തോടെ 55.3% (1.66-2.93 ജിഗാഹെർട്സ്) ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും നേടാൻ കഴിയും, അതേസമയം വിപി ദിശയിൽ ഏകദേശം 4.4 ഡിബിഐ നേട്ടത്തോടെ 128% (0.7-3.2 ജിഗാഹെർട്സ്) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് നേടാൻ കഴിയും. 20 ഡിബിയിൽ കൂടുതലുള്ള പോർട്ട് ഐസൊലേഷനും 2 ഡിബിയിൽ കുറഞ്ഞ നേട്ട വ്യതിയാന നിലവാരവും ലഭിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ട്, 2ജി, 3ജി, എല് റ്റിഇ എന്നീ ഇന് റീമോര് ട്ട് ആശയവിനിമയത്തിന് ഈ ആന്റിന അനുയോജ്യമാണ്. |
33a1ee51cc5d51609943896a95c1371538f2d017 | |
1eb0bf4b9bf04e870962b742c4fc6cb330d1235a | ബിസിനസ് പ്രക്രിയ മാനേജ്മെന്റിനെ കുറിച്ചുള്ള സാഹിത്യത്തിൽ നൽകിയിട്ടുള്ള ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയയുടെ നിർവചനങ്ങൾ ആഴത്തിൽ പരിമിതമാണ്, കൂടാതെ ബിസിനസ് പ്രക്രിയകളുടെ അനുബന്ധ മോഡലുകളും അതനുസരിച്ച് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഉല്പാദന സംവിധാനങ്ങളിൽ നിന്നും ഓഫീസ് പരിതസ്ഥിതിയിലേക്കുള്ള ബിസിനസ് പ്രക്രിയ മോഡലിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുടെ പുരോഗതിയുടെ ഒരു ഹ്രസ്വ ചരിത്രം നൽകിയ ശേഷം, ഈ പേപ്പർ നിർവചനങ്ങൾ മിക്കതും ഒരു പ്രക്രിയയുടെ മെഷീൻ മെറ്റാഫോർ തരം പര്യവേക്ഷണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പലപ്പോഴും സമ്പന്നവും പ്രകാശിപ്പിക്കുന്നതുമാണെങ്കിലും ഇന്നത്തെ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ അന്തരീക്ഷത്തിലേക്ക് വികസിപ്പിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും ആവശ്യമായ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകളുടെ യഥാർത്ഥ സ്വഭാവം പ്രകടിപ്പിക്കാൻ അവ വളരെ പരിമിതമാണെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. |
bc018fc951c124aa4519697f1884fd5afaf43439 | വിശാലബാൻഡുള്ള പ്ലാനർ ആന്റിനയുടെ സിദ്ധാന്തപരവും പരീക്ഷണപരവുമായ ഫലങ്ങൾ ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ആന്റിനയ്ക്ക് വിശാലമായ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, കുറഞ്ഞ ക്രോസ്-പോളറേഷൻ ലെവലുകൾ, കുറഞ്ഞ പിൻവലിക്കൽ വികിരണം എന്നിവ നേടാൻ കഴിയും. വിശാലമായ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിനും സജീവ സർക്യൂട്ടുകളുമായി എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും, ഇത് അപ്പെർച്ചർ-കോപ്ലഡ് സ്റ്റാക്കുചെയ്ത ചതുര പാച്ചുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കപ്ലിംഗ് അപ്പെർച്ചർ ഒരു എച്ച് ആകൃതിയിലുള്ള അപ്പെർച്ചർ ആണ്. അന്തിമ വ്യത്യാസ സമയ-ഡൊമെയ്ൻ രീതി അടിസ്ഥാനമാക്കി, ആന്റിനയുടെ ഇൻപുട്ട് ഇംപെഡൻസിന്റെ ഒരു പാരാമീറ്ററിക് പഠനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓരോ പാരാമീറ്ററിന്റെയും ആന്റിന ഇംപെഡൻസിലെ ഫലങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. ഒരു ആന്റിനയുടെ രൂപകൽപ്പനയും നിർമ്മാണവും അളവുകളും അളക്കപ്പെട്ട റിട്ടേൺ നഷ്ടം 21.7% ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ് വിഡ്ത്ത് കാണിക്കുന്നു. ഈ രണ്ട് തലങ്ങളിലും ക്രോസ്-പോളറേഷൻ ലെവൽ 23 ഡിബിയിൽ കൂടുതലാണ്. ആന്റിനയുടെ മുന്നോട്ടുള്ള-പിന്നോട്ടുള്ള അനുപാതം 22 dB-ൽ കൂടുതലാണ്. പരാമീറ്ററുകളുടെയും റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണുകളുടെയും സൈദ്ധാന്തികവും പരീക്ഷണാത്മകവുമായ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. |
5adcac7d15ec8999fa2beb62f0ddc6893884e080 | വിരലടയാളം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലും വിരലടയാളം വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിലും വിരലടയാളം തിരിച്ചറിയുന്നതിലും വിരലടയാളം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിന് പ്രധാനപ്പെട്ട പങ്ക് വഹിക്കുന്നുണ്ട്. വിരലടയാളം കണ്ടെത്തുന്നതിലെ പുരോഗതി ഈ ലേഖനം വിമർശനപരമായി അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. നിലവിലുള്ള രീതികളുടെ ഗുണങ്ങളും പരിമിതികളും പരിശോധിച്ചു. ഭാവി വികസനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിഷയങ്ങളും ചർച്ച ചെയ്തു. പകർപ്പവകാശം © 2010 ജോൺ വൈലി & സൺസ്, ലിമിറ്റഡ് |
568cff415e7e1bebd4769c4a628b90db293c1717 | വമ്പിച്ച അളവിലുള്ള വീഡിയോകൾ ഇപ്പോൾ അത്ഭുതകരമായ തോതിൽ പകര് ന്നു വരുന്നു, പക്ഷെ ഇവയില് ഭൂരിഭാഗവും ലേബല് ഇല്ലാത്തവയാണ്. അത്തരം ഡാറ്റകളെ നേരിടാൻ, ഉള്ളടക്ക അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള പ്രവർത്തന തിരിച്ചറിയൽ വീഡിയോകളിലെ ഏതെങ്കിലും മാനുവലായി ലേബൽ ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങൾ കൂടാതെ, സീറോ ഷോട്ട് വീഡിയോ തിരിച്ചറിയൽ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു. ഇത് നേടുന്നതിന്, വീഡിയോകൾ കണ്ടെത്തിയ വിഷ്വൽ ആശയങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, അവ ഒരു നിശ്ചിത വാചക അന്വേഷണവുമായി സമാനത അനുസരിച്ച് പ്രസക്തമോ അപ്രസക്തമോ ആയി സ്കോർ ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, മുൻപത്തെ പ്രവര് ത്തനങ്ങളിലെ പല ദുർബലതകളും കുറഞ്ഞ കൃത്യതയും പരിഹരിക്കുന്നതിനായി ആശയങ്ങളെ സ്കോറിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റ സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നാം സംയുക്തമായി സെമാന്റിക് ബന്ധം, ദൃശ്യ വിശ്വാസ്യത, വിവേചനശക്തി എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്. തിരഞ്ഞെടുത്ത ആശയങ്ങളുടെ റാങ്കിംഗ് സ്കോറുകളിലെ ശബ്ദവും നോൺ-ലീനിയറിറ്റികളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി, സ്കോർ അഗ്രഗേഷനായി ഒരു പുതിയ ജോഡി ഓർഡർ മാട്രിക്സ് സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ട്രെക്വിഡ് മൾട്ടിമീഡിയ ഇവന്റ് ഡിറ്റക്ഷന് ഡാറ്റയുടെ വലിയ തോതിലുള്ള പരീക്ഷണങ്ങള് നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ മികവ് തെളിയിക്കുന്നു. |
a62ac71cd51124973ac57c87d09a3461ecbd8e61 | ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ശരാശരി നാലാം (എൽഎംഎഫ്) അൽഗോരിതത്തിന്റെ പെരുമാറ്റം പ്രത്യേക താൽപ്പര്യമുള്ളതാണ്. ഈ അൽഗോരിതം എൽഎംഎസ് അൽഗോരിതവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഭാരം വിശ്രമ പ്രക്രിയയ്ക്കായി രണ്ടും കൃത്യമായി ഒരേ സമയ സ്ഥിരാങ്കങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുമ്പോൾ, എൽഎംഎഫ് അൽഗോരിതം ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ എൽഎംഎസ് അൽഗോരിതത്തെ അപേക്ഷിച്ച് ഗണ്യമായി കുറഞ്ഞ ഭാരം ശബ്ദമുണ്ടാക്കും. അതിനാൽ, ഒരു മിനിമം ഇമുമ് മീൻ നാലാം പിശക് അൽഗോരിതം ഒരു മീൻ സ്ക്വയർ പിശക് അൽഗോരിതം ഒരു മിനിമം സ്ക്വയർ എസ്റ്റിമേറ്റ് ഒരു മെച്ചപ്പെട്ട ജോലി ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഈ കൌതുകകരമായ ആശയത്തിന് എല്ലാ തരത്തിലുള്ള അഡാപ്റ്റീവ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും അർത്ഥമുണ്ട്, അവ ഏറ്റവും കുത്തനെയുള്ള ഇറക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായാലും അല്ലാതായാലും. അഡാപ്റ്റീവ് ഫിൽട്ടറിംഗിനായി പുതിയ കുത്തനെയുള്ള ഇറങ്ങിവരുന്ന അൽഗോരിതം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, ഇത് ശരാശരി നാലാമത്തെയും ആറാമത്തെയും അർത്ഥത്തിൽ പിശക് കുറയ്ക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. അനുരൂപീകരണ സമയത്ത്, ഭാരങ്ങൾ അവരുടെ മികച്ച പരിഹാരങ്ങളിലേക്ക് എക്സ്പോണൻഷ്യൽ റിലാക്സ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ടൈം സ്ഥിരാങ്കങ്ങൾ ഉരുത്തിരിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്, വിഡ്റോവിന്റെയും ഹോഫിന്റെയും ഏറ്റവും കുത്തനെയുള്ള ഇറക്കത്തിന്റെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ശരാശരി ചതുരശ്ര (എൽഎംഎസ്) അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ചിരുന്നെങ്കിൽ ലഭിക്കുമായിരുന്നു. പുതിയ ഗ്രേഡിയന്റ് അൽഗോരിതം LMS അൽഗോരിതം എന്നതിനേക്കാൾ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാനും കണക്കുകൂട്ടാനും വളരെ സങ്കീർണമാണ്. അവയുടെ പൊതുവായ രൂപം W J+l = w, t 2plqK-lx,, ഇവിടെ W, നിലവിലെ ഭാരം വെക്റ്റർ ആണ്, W, + 1 അടുത്ത ഭാരം വെക്റ്റർ ആണ്, r, നിലവിലെ പിശക് ആണ്, X, നിലവിലെ ഇൻപുട്ട് വെക്റ്റർ ആണ്, u ഒരു സ്ഥിരതയുള്ള നിയന്ത്രണ സ്ഥിരതയും ഒത്തുചേരൽ നിരക്കും ആണ്, കൂടാതെ 2 K പിശകിന്റെ എക്സ്പോണൻറ് കുറയ്ക്കുന്നു. പുതിയ ഗ്രേഡിയന്റ് അൽഗോരിതംസ് ഉപയോഗിച്ച് ശരാശരിയുടെയും വ്യതിയാനത്തിന്റെയും ഭാരം-വെക്റ്റർ സംയോജനത്തിനുള്ള വ്യവസ്ഥകൾ നിർണയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. |
5896b9299d100bdd10fee983fe365dc3bcf35a67 | ഈ പ്രബന്ധം നിരന്തരമായ ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണത്തിനായി ഒരു നോൺ-ഇൻവസിവ് വയർലെസ് സെൻസർ പ്ലാറ്റ്ഫോം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സെൻസർ സിസ്റ്റം ഒരു ലൂപ്പ് ആന്റിന, വയർലെസ് സെൻസർ ഇന്റർഫേസ് ചിപ്പ്, പോളിമർ സബ്സ്ട്രേറ്റിലെ ഗ്ലൂക്കോസ് സെൻസർ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. വൈദ്യുതി നിയന്ത്രണം, റീഡ് ഔട്ട് സർക്യൂട്ടുകൾ, വയർലെസ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ഇന്റർഫേസ്, എൽഇഡി ഡ്രൈവർ, ബാഹ്യ ഘടകങ്ങളില്ലാത്ത 0.36-മിമി 2 സിഎംഒഎസ് ചിപ്പിലെ എനർജി സ്റ്റോറേജ് കപ്പാസിറ്ററുകൾ എന്നിവ ഐസിയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ഗ്ലൂക്കോസ് സെൻസറിന്റെ സെൻസിറ്റിവിറ്റി 0.18 μA·mm-2·mM-1 ആണ്. ഈ സംവിധാനത്തിന് വയർലെസ് പവർ ഉണ്ട്. ഇത് 400 Hz/mM സെൻസിറ്റിവിറ്റിയോടെ 0.05-1 mM ഗ്ലൂക്കോസ് ശ്രേണി അളക്കുന്നു. നിയന്ത്രിത 1.2 V സപ്ലൈയിൽ നിന്ന് 3 μW ഉപഭോഗം ചെയ്യുന്നു. |
622c5da12c87ecc3ea8be91f79192b6e0ee559d2 | ഉപയോക്താക്കളുടെ പങ്കാളിത്തവും പങ്കാളിത്തവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സർവേയും പരീക്ഷണ സാഹിത്യവും, ബദൽ വികസന സമീപനങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള മാനദണ്ഡ സാഹിത്യവും, ഉപയോക്താക്കളുടെ പങ്കാളിത്തം വിവിധതരം സൈദ്ധാന്തിക വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്ന് പരിശോധിക്കുന്ന ഗുണപരമായ പഠനങ്ങളും. മൂന്നു സാഹിത്യകൃതികളിലെയും പുരോഗതി വിലയിരുത്തുകയും, ഉപയോക്താക്കളുടെ പങ്കാളിത്തം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഭാവി ഗവേഷണത്തിന്റെ വിടവുകളും ദിശകളും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. |
24beb987b722d4a25d3157a43000e685aa8f8874 | ഈ മാതൃകയെ ഒരു പരമാവധി എൻട്രോപി മാതൃകയായി തരം തിരിക്കാം. ഒരേ സമയം POS ടാഗ് പ്രവചിക്കാൻ നിരവധി സന്ദർഭോചിതമായ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ ഈ മാതൃകയിൽ, ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ടാഗിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ മാതൃകയാക്കാൻ പ്രത്യേക സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് വിശദീകരിക്കുന്നു. ഈ സവിശേഷതകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനിടെ കണ്ടെത്തിയ കോർപസ് സ്ഥിരത പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്ന ഒരു പരിശീലന തന്ത്രം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. |
6a2fe560574b76994ab1148b4dae0bfb89e3a3e3 | മനുഷ്യന്റെ ധാരണയുടെ ഒരു പ്രധാന വശം മുൻകൂട്ടി കാണുകയും ഒരു മനുഷ്യൻ അടുത്തതായി എന്ത് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുമെന്ന് മുൻകൂട്ടി കാണുകയും ചെയ്യുന്നു (അവ എങ്ങനെ ചെയ്യണം) പല ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, മുൻകൂട്ടി കാണൽ മനുഷ്യ പരിതസ്ഥിതികളിലെ പ്രതികരണാത്മക പ്രതികരണങ്ങൾക്കായി മുൻകൂട്ടി ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ ഒരു സഹായ റോബോട്ടിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഈ കൃതിയില് , വസ്തുക്കളുടെ ലഭ്യതയിലൂടെ സമ്പന്നമായ സ്പേഷ്യല് -ടൈമറല് ബന്ധങ്ങളെക്കുറിച്ച് യുക്തിസഹമായി വിവിധ ഭാവി മനുഷ്യ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നിര് മ്മ്മാതൃക സമീപനം ഞങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഭാവിയിലെ വസ്തുക്കളുടെ ഗതിയും മനുഷ്യരുടെ ഭാവിയും ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡലിൽ നിന്ന് പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള കാലിക വ്യവസ്ഥിത റാൻഡം ഫീൽഡ് (ATCRF) ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യമായ ഓരോ ഭാവിയും ഞങ്ങൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പിന്നെ, എടിസിആർഎഫ് കണികകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉപയോഗിച്ച് ഭാവിയിലെ സാധ്യതകളുടെ വിതരണം ഞങ്ങൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. CAD-120 മനുഷ്യ പ്രവർത്തന RGB-D ഡാറ്റാ സെറ്റിനെക്കുറിച്ച് വിപുലമായ വിലയിരുത്തലിൽ, പുതിയ വിഷയങ്ങൾക്കായി (പരിശീലന സെറ്റിൽ കാണുന്നില്ല), ഞങ്ങൾ ഒരു പ്രവർത്തന മുൻകരുതൽ കൃത്യത ലഭിക്കുന്നു (മുകളിൽ മൂന്ന് പ്രവചനങ്ങളിൽ ഒന്ന് യഥാർത്ഥത്തിൽ സംഭവിച്ചോ എന്ന് നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു) 75.4%, 69.2% ഒപ്പം 58.1% യഥാക്രമം 1, 3 10 സെക്കൻഡ് മുൻകരുതൽ സമയത്തിനായി. 1 പലിശ |
ea38789c6687e7ccb483693046fff5293e903c51 | ഓരോ പോളിസിയുടെയും ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ച് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ഗ്യാരണ്ടി നൽകുന്ന ഒരു ബാച്ച് റിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് (ആർഎൽ) അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ വിദഗ്ദ്ധ ട്യൂണിംഗ് ആവശ്യമുള്ള ഹൈപ്പർ പാരാമീറ്ററുകളില്ല. ഉപയോക്താവിന് ഏതെങ്കിലും പ്രകടന താഴ്ന്ന പരിധി, ρ-ഉം വിശ്വാസ്യത നിലയും, δ, തിരഞ്ഞെടുക്കാം, കൂടാതെ ഞങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം അത് ρ- ന് താഴെയുള്ള പ്രകടനമുള്ള ഒരു നയം മടക്കിനൽകുന്നതിനുള്ള സാധ്യത പരമാവധി δ ആണെന്ന് ഉറപ്പാക്കും. അതിനുശേഷം, നയ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ അൽഗോരിതം ആവർത്തിച്ച് നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു വർദ്ധന അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ പ്രായോഗികതയെ ലളിതമായ ഒരു ഗ്രിഡ് വേൾഡ്, സ്റ്റാൻഡേർഡ് മൌണ്ടൻ കാർ പ്രശ്നം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, അതുപോലെ തന്നെ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡിജിറ്റൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
780b05a35f2c7dd4b4d6e2a844ef5e145f1972ae | മൾട്ടി-ടേൺ ഡയലോഗുകളിൽ, സന്ദർഭോചിതമായ വിവരങ്ങൾക്ക് അന്ധത കാണിക്കുന്നതിലൂടെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ധാരണാ മോഡലുകൾക്ക് വ്യക്തമായ പിശകുകൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. സംഭാഷണ ചരിത്രം ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന്, സ്പീക്കർ സെൻസിറ്റീവ് ഡ്യുവൽ മെമ്മറി നെറ്റ്വർക്കുകളുള്ള ഒരു ന്യൂറൽ ആർക്കിടെക്ചർ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് സ്പീക്കറിനെ ആശ്രയിച്ച് പ്രസ്താവനകൾ വ്യത്യസ്തമായി എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് സിസ്റ്റത്തിന് ലഭ്യമായ വിവിധ വിവരങ്ങളുടെ വ്യാപ്തികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു - സിസ്റ്റത്തിന് ഉപയോക്തൃ പ്രസ്താവനകളുടെ ഉപരിതല രൂപം മാത്രമേ അറിയൂ, അതേസമയം സിസ്റ്റം ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ കൃത്യമായ സെമാന്റിക്സ് ഉണ്ട്. മൈക്രോസോഫ്റ്റിന്റെ കോർട്ടാന എന്ന വാണിജ്യപരമായ വ്യക്തിഗത സഹായിയുടെ യഥാർത്ഥ ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റയിൽ ഞങ്ങൾ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി. സന്ദര് ഭ വിവരങ്ങള് ഉപയോഗിച്ച് ഏറ്റവും പുതിയ സ്ലോട്ട് ടാഗിംഗ് മോഡലുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോള് കാര്യമായ പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലാണ് ഫലം കാണിക്കുന്നത്. |
259bbc822121df705bf3d5898ae031cd712505ea | 1മൊബൈൽ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് വകുപ്പ്, ഇലക്ട്രിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് സ്കൂൾ, ടെക്നിക്കൽ യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഓഫ് ബെർലിൻ, ബെർലിൻ, ജർമ്മനി 2വയർലെസ് നെറ്റ്വർക്കിംഗ്, സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ്, സെക്യൂരിറ്റി ലാബ്, ഇലക്ട്രിക്കൽ ആൻഡ് കമ്പ്യൂട്ടർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് വകുപ്പ്, യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഓഫ് ഹ്യൂസ്റ്റൺ, ഹ്യൂസ്റ്റൺ, ടിഎക്സ് 77004, യുഎസ്എ 3കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സിസ്റ്റംസ് ഡിവിഷൻ, ഇലക്ട്രിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ് വകുപ്പ് (ഐഎസ്വൈ), ലിങ്കോപ്പിംഗ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി, SE-581 83 ലിങ്കോപ്പിംഗ്, സ്വീഡൻ 4കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് ലബോറട്ടറി, ഇലക്ട്രിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഇൻഫർമേഷൻ ടെക്നോളജി ഫാക്കൽറ്റി, ഡ്രെസ്ഡൻ യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഓഫ് ടെക്നോളജി, 01062 ഡ്രെസ്ഡൻ, ജർമ്മനി |
4eca7aa4a96300caf8622d666ecf5635d8b72132 | മനുഷ്യരുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്, സ്വയമേവയുള്ള പുനരധിവാസവും കായിക പരിശീലന സംവിധാനങ്ങളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ പേപ്പറിൽ, മുൻകൈ ധരിക്കുന്ന ധരിക്കാവുന്ന സെൻസറിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച വലിയ തോതിലുള്ള വ്യായാമ ചലന ഡാറ്റ ഒരു കൺവോളിയേഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (സിഎൻഎൻ) ഉപയോഗിച്ച് തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ആക്സിലറോമീറ്റർ, ഓറിയന്റേഷൻ അളവുകൾ എന്നിവ അടങ്ങിയ ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റ ഇമേജുകളായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് സിഎൻഎൻ യാന്ത്രികമായി വിവേചനപരമായ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ചിത്ര ഫോർമാറ്റിംഗിന്റെയും വ്യത്യസ്ത സിഎൻഎൻ ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെയും ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു താരതമ്യ പഠനവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനം നടത്തുന്ന കോൺഫിഗറേഷൻ 50 ജിം വ്യായാമങ്ങളെ 92.1% കൃത്യതയോടെ തരംതിരിക്കുന്നു. |
1b1a829c43f1a4f3a3d70f033a1b8e7bee1f7112 | |
6abac64862f7d207cac58c6a93f75dc80d74e575 | |
5fb874a1c8106a5b2b2779ee8e1433149109ba00 | ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് രണ്ട് ഘടകങ്ങളുണ്ട്: ഒരു സ്കോറിംഗ് മെട്രിക്, ഒരു തിരയൽ നടപടിക്രമം. സ്കോറിംഗ് മെട്രിക് ഡാറ്റയുടെ ഘടനയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സ്കോർ കണക്കാക്കുന്നു. തിരയൽ നടപടിക്രമം ഉയർന്ന സ്കോറുകളുള്ള നെറ്റ്വർക്ക് ഘടനകളെ തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഹെക്കർമാനും കൂട്ടരും. (1995) ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ഘടനയുടെ ആപേക്ഷിക പിൻഭാഗത്തെ സാധ്യത കണക്കാക്കുന്ന ഒരു ബേസിയൻ മെട്രിക് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്ക് തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള തിരയൽ പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഓരോ നോഡിനും പരമാവധി K മാതാപിതാക്കൾ ഉള്ള ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ, ഒരു നിശ്ചിത സ്ഥിരതയേക്കാൾ വലിയ ആപേക്ഷിക പിൻ സാധ്യതയുണ്ട്, BDe മെട്രിക് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ NP- സമ്പൂർണ്ണമാണ്. 12.1 ആമുഖം അടുത്തിടെ, ബേസിയൻ നെറ്റ് വർക്കുകൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ പല ഗവേഷകരും അന്വേഷിക്കാൻ തുടങ്ങി. ഈ സമീപനങ്ങളില് പലതിലും ഒരേ അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങളുണ്ട്: ഒരു സ്കോറിംഗ് മെട്രിക്, ഒരു തിരയൽ നടപടിക്രമം. സ്കോറിംഗ് മെട്രിക് നിരീക്ഷിച്ച കേസുകളുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് എടുത്ത് ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ഘടന B S എടുക്കുന്നു, കൂടാതെ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഘടനയിലേക്ക് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സ്കോർ നൽകുന്നു. ഒരു തിരയൽ നടപടിക്രമം സ്കോറിംഗ് മെട്രിക് മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനായി നെറ്റ്വർക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഭാവിയിലെ സംഭവങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനോ കാരണപരമായ ബന്ധങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ഘടനയോ ഘടനകളുടെ കൂട്ടമോ തിരിച്ചറിയാൻ ഈ സമീപനങ്ങൾ രണ്ട് ഘടകങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂപ്പറും ഹെർസ്കോവിറ്റ്സും (1992) ഇവിടെ CH എന്ന് വിളിക്കുന്നത് ബേസിയൻ മെട്രിക് ഡെറിവേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, അതിനെ നമ്മൾ ബിഡി മെട്രിക് എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഡിസ്ക്രിറ്റ് വേരിയബിളുകൾ മാത്രം അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പഠിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ന്യായമായ അനുമാനങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിൽ നിന്ന്. ഹെക്കർമാനും കൂട്ടരും. (1995) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഈ ഗ്രൂപ്പ്, CH യുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പുതിയ അളവുകോല് ഉണ്ടാക്കിയിട്ടുണ്ട്. അതിനെ നാം BDe അളവുകോല് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഡാറ്റയ്ക്ക് തുല്യമായ ഘടനകളെ വേർതിരിക്കാൻ സഹായിക്കാനാവില്ലെന്ന് പ്രോബബിലിറ്റി തുല്യത പറയുന്നു. CH യിൽ നിന്നും ലഭിച്ച BD മെട്രിക് നമുക്ക് ഇപ്പോൾ അവതരിപ്പിക്കാം. ബി എച്ച് എസ് എന്ന വാക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ബി എച്ച് എസ് എന്നത് ഡേറ്റാബേസ് സൃഷ്ടിച്ച വിതരണത്തിന്റെ ഐ-മാപ്പ് ആണെന്ന അനുമാനത്തെ സൂചിപ്പിക്കാൻ ആണ്. 2 ഒരു വിശ്വാസ ശൃംഖല ഘടന ബി എസ് നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, x i ന്റെ മാതാപിതാക്കളെ സൂചിപ്പിക്കാൻ i ഉപയോഗിക്കുന്നു. x i എന്ന വേരിയബിളിന്റെ അവസ്ഥകളുടെ എണ്ണം സൂചിപ്പിക്കാൻ r i ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ q i = Q x l 2 i r l എന്ന വേരിയബിളിന്റെ എണ്ണം സൂചിപ്പിക്കാൻ i ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സന്ദർഭങ്ങളെ സൂചികയിലാക്കാൻ നമ്മൾ j എന്ന സംഖ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതായത്, i = j എന്ന് എഴുതാം x i ന്റെ മാതാപിതാക്കളുടെ jth ഉദാഹരണത്തിന്റെ നിരീക്ഷണം സൂചിപ്പിക്കാൻ. 1996 സ്പ്രിംഗർ വെർലാഗ്. 2 ഒരു ... |
7783fd2984ac139194d21c10bd83b4c9764826a3 | കമ്പ്യൂട്ടേഷണല് ഉപകരണങ്ങളുടെ മേഖലകള് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതാപരമായ രീതികള് . പക്ഷെ എനിക്ക് പുറത്താക്കപ്പെടേണ്ടിയിരുന്നു, ബേസിയൻ ശൃംഖലകൾ അടുത്തിടെ ശക്തമായി പ്രവർത്തിച്ചു. ഈയിടെ ഈ പുസ്തകം പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു. ഇന്റലിജന്റ് സിസ്റ്റംസ് ഗവേഷകര് ക്ക്, എ.ഐ. ഓപ്പറേഷന് ഗവേഷണ മികവിന് പുരസ്കാരം ഞാന് എങ്ങനെ ജീവിക്കുന്നു എന്നതിനെപ്പറ്റി എനിക്ക് വലിയ ആശങ്കയുണ്ട്. ദാഫ് നി കോലറും പഠന ഘടനയും തെളിവ് യുക്തി ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. പര് ൾ എന്നത് എനിക്ക് ഒരു ഭാഷയാണ്. പ്രസിദ്ധീകരണത്തിന്റെ ആദ്യകാല കാലയളവാണെങ്കിലും, മികച്ച പരാമർശങ്ങൾ നൽകാൻ അത് വലിയതല്ല. |
5c386d601ffcc75f7635a4a5c6066824b37b9425 | ഇപ്പോള് , ഒരു ഇമേജില് പ്രതീകങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണി പ്രദര് ശിപ്പിക്കുകയും ഉപയോക്താവിന് ഒരു ഇൻപുട്ട് ഫീല് ഡില് ആ ശ്രേണി നല് കാന് ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഹ്യൂമന് പ്രൂഫ് ടെസ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പരിരക്ഷിക്കപ്പെടാത്ത ഒരു രജിസ്ട്രേഷൻ ഫോം ഉള്ള ഒരു ജനപ്രിയ വെബ് സൈറ്റ് കണ്ടെത്താന് പ്രയാസമാണ്. ഈ സുരക്ഷാ സംവിധാനം ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്- കൃത്രിമബുദ്ധിയിലെ ഏറ്റവും പഴയ ആശയങ്ങളിലൊന്ന്- ഇതിനെ മിക്കപ്പോഴും കമ്പ്യൂട്ടറുകളും മനുഷ്യരും വേർതിരിക്കുന്നതിനുള്ള പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് പബ്ലിക് ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് (കാപ്ച) എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഈ തരത്തിലുള്ള പരിശോധന ഒരു പ്രധാന വെബ് റിസോഴ്സിലേക്ക് ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആക്സസ് തടയുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വെബ് മെയിൽ സേവനം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്ക്. നിലവിൽ നൂറുകണക്കിന് ഇത്തരം പരിശോധനകളുണ്ട്, അവ ദിവസേന ദശലക്ഷക്കണക്കിന് തവണ നടത്തപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ വളരെയധികം മനുഷ്യശക്തി ആവശ്യമാണ്. മറുവശത്ത്, ഈ പരിശോധനകളിൽ പലതും തകരാറിലായിട്ടുണ്ട്, അതായത് ഗവേഷകർ, ഹാക്കർമാർ, സ്പാമർമാർ എന്നിവരുടെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഓട്ടോമേറ്റഡ് പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് ശരിയായ ഉത്തരം സ്വയമേവ നൽകാൻ കഴിഞ്ഞു. ഈ അധ്യായത്തിൽ, കാപ്ചകളുടെ ചരിത്രവും ആശയവും അവയുടെ പ്രയോഗങ്ങളും അവയുടെ സംഭവങ്ങളുടെ വിശാലമായ അവലോകനവും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഉപയോക്താവിന്റെയും സുരക്ഷാ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്നും അവയുടെ വിലയിരുത്തലും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, ഉപയോഗക്ഷമത, ആക്രമണങ്ങൾ, പ്രതികരണങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ. ഈ അധ്യായം വായനക്കാരന് ഈ രസകരമായ മേഖലയെക്കുറിച്ച് ഒരു നല്ല അവലോകനം നൽകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലെ സി. ഇ. എസ്. 83 109 പകർപ്പവകാശം © 2011 Elsevier Inc. 65-2458/DOI: 10.1016/B978-0-12-385510-7.00003-5 എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം 110 ജെ. എം. ഗോമസ് ഹിഡാൽഗോയും ഗ്. അല് വാരസ് മാരാനോനും 1. ആമുഖം . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 1 . 1 . ട്യൂറിങ് ടെസ്റ്റും കാപ്ച്ചകളുടെ ഉത്ഭവവും . . . . . . . . . . . . . . . 112. പൈറസി പ്രചോദനവും അപേക്ഷകളും. . . . . . . . . . . . 127 3 . 1 . ഒരു കാര്യം കൂടി. ഓ സി. ആർ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 3 . 2 എന്ന താളില് കാണുക. എനിക്ക് പ്രായമായി. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 മൂന്നാമത് മൂന്നാമത് ഒരു ഓഡിയോ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 മൂന്നാമതും നാലാമതും. ബുദ്ധിപരമായി . . . . . . . . . . . . . . . 173 റ റഫറൻസുകള് . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 പലിശ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 5. എസ് സുരക്ഷയും കാപ്ചകളിലെ ആക്രമണങ്ങളും. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 5 . 1 . കാപ്ചകളില് ഒരു തട്ടിപ്പ് . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 അഞ്ചുരൂപ. CAPTCHA-കളുടെ സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകൾ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 6. പലിശ കാപ്ചകൾക്ക് പകരം ഒരു ബദൽ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1717. അയ്യോ, അതെ C നിഗമനങ്ങളും ഭാവി പ്രവണതകളും . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 4. ഒരു കാര്യം കൂടി. CAPTCHA-കളുടെ വിലയിരുത്തല് . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 നാലു. കാര്യക്ഷമത . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 നാലു. ഒരു പ്രവേശനക്ഷമത പ്രശ്നങ്ങള് . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 നാലു. രാസപരമായ പരിഗണനകള് . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 2 . 1 . ഒരു കാര്യം കൂടി. CAPTCHA-കളുടെ പൊതുവായ വിവരണം . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 രണ്ടര . കാപ്ച്ചകളുടെ അഭികാമ്യമായ സ്വഭാവങ്ങള് . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 രണ്ടര മൂന്നു. ഞാന് നടപ്പാക്കലും വിന്യാസവും ആണ് . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 രണ്ടര നാലു. ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനും റോബോട്ടുകളുടെ ഉദയവും . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 3. പശുക്കളുടെ ചിലതരം കാപ്ച്ചകൾ. . . . . . . . . . . . . . . . . . |
941a668cb77010e032a809861427fa8b1bee8ea0 | ഇസിജി വിശകലനത്തിനും വ്യാഖ്യാനത്തിനുമുള്ള സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ഇന്ന് ഭൂരിഭാഗം സിസ്റ്റങ്ങളിലും നടത്തുന്നു. ഇസിജി സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ലക്ഷ്യം പലതാണ്, അളക്കലിന്റെ കൃത്യതയും പുനർനിർമ്മാണം മെച്ചപ്പെടുത്തലും (മാനുവൽ അളവുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ) കൂടാതെ സിഗ്നലിൽ നിന്ന് വിഷ്വൽ വിലയിരുത്തലിലൂടെ എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമല്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യലും ഉൾപ്പെടുന്നു. പല സാഹചര്യങ്ങളിലും, ഇസിജി രേഖപ്പെടുത്തുന്നത് ആംബുലേറ്ററി അല്ലെങ്കിൽ കഠിനമായ സാഹചര്യങ്ങളിലാണ്, അതിനാൽ സിഗ്നലിനെ വ്യത്യസ്ത തരം ശബ്ദങ്ങൾ കേടാക്കുന്നു, ചിലപ്പോൾ ശരീരത്തിന്റെ മറ്റൊരു ഫിസിയോളജിക്കൽ പ്രക്രിയയിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ശബ്ദം കുറയ്ക്കുക എന്നത് ഇസിജി സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ മറ്റൊരു പ്രധാന ലക്ഷ്യമാണ്; വാസ്തവത്തിൽ, താൽപ്പര്യമുള്ള തരംഗരൂപങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ ശബ്ദത്താൽ വളരെ കഠിനമായി മറയ്ക്കപ്പെടുന്നു, ശരിയായ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ആദ്യം പ്രയോഗിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ മാത്രമേ അവയുടെ സാന്നിധ്യം വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയൂ. ഹൃദയമിടിപ്പ് തകരാറുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഇലക്ട്രോ കാർഡിയോഗ്രാഫിക് സിഗ്നലുകൾ ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ (അതായത്, നിരവധി ദിവസങ്ങൾ) രേഖപ്പെടുത്താം. തത്ഫലമായി, നിർമ്മിച്ച ഇസിജി റെക്കോർഡിംഗ് വലിയ ഡാറ്റ വലുപ്പങ്ങളിലേക്ക് വരുന്നു, അത് വേഗത്തിൽ ലഭ്യമായ സംഭരണ ഇടം നിറയ്ക്കുന്നു. പൊതു ടെലിഫോൺ ശൃംഖലകളിലൂടെ സിഗ്നലുകൾ കൈമാറുന്നത് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുന്ന മറ്റൊരു പ്രയോഗമാണ്. രണ്ട് സാഹചര്യങ്ങളിലും ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ ഒരു പ്രധാന പ്രവർത്തനമാണ്, അതിനാൽ ഇത് ഇസിജി സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ മറ്റൊരു ലക്ഷ്യമാണ്. സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ഇസിജിയെയും അതിന്റെ ചലനാത്മക സ്വഭാവത്തെയും കുറിച്ചുള്ള പുതിയ ധാരണയ്ക്ക് കാര്യമായ സംഭാവന നൽകി. ഉദാഹരണത്തിന്, ഹൃദയചംക്രമണ സംവിധാനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഹൃദയമിടിപ്പിൽ സൂക്ഷ്മമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ആന്ദോളനങ്ങളെ ചിത്രീകരിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ടി തരംഗത്തിന്റെ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡിലെ താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള, മാറിമാറി വരുന്ന മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത്, പെട്ടെന്നുള്ള, ജീവന് ഭീഷണിയാകുന്ന അരിത്മിയകളുടെ വർദ്ധിച്ച അപകടസാധ്യതയുടെ സൂചകമായി സ്ഥാപിതമായ ഓസിലേറ്ററി സ്വഭാവത്തിന്റെ മറ്റൊരു ഉദാഹരണമാണ്. ഈ രണ്ട് ഓസിലേറ്ററി സിഗ്നൽ സ്വഭാവങ്ങളും ഒരു സാധാരണ ഇസിജി പ്രിന്റ് ഔട്ട് ഉപയോഗിച്ച് നഗ്നനേത്രങ്ങൾ കൊണ്ട് കാണാനാവില്ല. വിശ്രമിക്കുന്ന ഇസിജി വ്യാഖ്യാനം, സ്ട്രെസ് ടെസ്റ്റിംഗ്, ആംബുലേറ്ററി നിരീക്ഷണം, അല്ലെങ്കിൽ തീവ്രപരിചരണ നിരീക്ഷണം എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ തരം ഇസിജി വിശകലനത്തിനും പൊതുവായുള്ളത്, വിവിധ തരം ശബ്ദങ്ങളോടും ആർട്ടിഫാക്റ്റുകളോടും ബന്ധപ്പെട്ട് സിഗ്നലിനെ വ്യവസ്ഥ ചെയ്യുന്ന ഒരു കൂട്ടം അടിസ്ഥാന അൽഗോരിതം ആണ്, ഹൃദയമിടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നു, തരംഗങ്ങളുടെ വ്യാപ്തിയും ദൈർഘ്യവും അടിസ്ഥാന ഇസിജി അളവുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ കാര്യക്ഷമമായ സംഭരണത്തിനോ കൈമാറ്റത്തിനോ വേണ്ടി ഡാറ്റ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നു; ചിത്രത്തിലെ ബ്ലോക്ക് ഡയഗ്രം. 1 ഈ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് അൽഗോരിതം സെറ്റ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ തുടർച്ചയായ ക്രമത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ പതിവായി നടപ്പിലാക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, QRS ഡിറ്റക്ടർ നിർമ്മിക്കുന്നതുപോലെ, ഹൃദയമിടിപ്പ് സംഭവിക്കുന്ന സമയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് മറ്റ് അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഓരോ അൽഗോരിതത്തിന്റെയും സങ്കീർണ്ണത ഓരോ പ്രയോഗത്തിൽ നിന്നും വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ആംബുലേറ്ററി നിരീക്ഷണത്തിൽ നടത്തുന്ന ശബ്ദ ഫിൽട്ടറിംഗ് വിശ്രമിക്കുന്ന ഇസിജി വിശകലനത്തിൽ ആവശ്യമുള്ളതിനേക്കാൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്. അടിസ്ഥാന അൽഗോരിതംസുകളുടെ വിവരങ്ങള് ലഭ്യമായാല് , ഹൃദയമിടിപ്പ് അളക്കാന് സിഗ്നല് പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നതില് താല്പര്യം കാണിക്കുന്ന നിരവധി ഇസിജി പ്രയോഗങ്ങള് നിലവിലുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിന്റെ അവസാനം ഹൈ റെസല്യൂഷൻ ഇസിജി, ടി വേവ് ആൾട്ടർനേറ്റ് എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് സംക്ഷിപ്തമായി വിവരിക്കുന്നു. താല്പര്യം കാണിക്കുന്ന വായനക്കാരന്, ഉദാഹരണത്തിന്, റഫറൻസ്. 1, ഇവിടെ മറ്റു ഇ.സി.ജി. പ്രയോഗങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ വിവരണം കാണാം. |
b681da8d4be586f6ed6658038c81cdcde1d54406 | ഈ കത്തിൽ, ഒരു പുതിയ ഡ്യുവൽ ബാൻഡ് പോളറൈസേഷൻ-സാധ്യതയുള്ള സബ്സ്ട്രേറ്റ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് വേവ്ഗൈഡ് (എസ്ഐഡബ്ല്യു) അറ ആന്റിനയാണ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. ആന്റിനയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന SIW അറ അതിന്റെ ആദ്യത്തെ പ്രതിധ്വനിക്ക് പരമ്പരാഗത TE120 മോഡ് ഉപയോഗിച്ച് ആവേശഭരിതമാണ്. സ്ലോട്ടിന്റെ ഇടപെടലിലൂടെ, പരിഷ്കരിച്ച- TE120 മോഡ് ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്ന രണ്ടാമത്തെ പ്രതിധ്വനി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു, അങ്ങനെ രണ്ട് പ്രതിധ്വനി ആവൃത്തികളിൽ ഒരു ബ്രോഡ്സൈഡ് റേഡിയേഷൻ പാറ്റേൺ നൽകുന്നു. ഇതിനു പുറമെ, നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിനയ്ക്ക് രണ്ട് ഓര് ട്ടോഗോണല് ഫീഡിംഗ് ലൈനുകളും ഉണ്ട്. അതുകൊണ്ട്, ആറ് പ്രധാന ധ്രുവീകരണ അവസ്ഥകൾ നൽകാൻ സാധിക്കും. ഈ കത്തിൽ, മൂന്ന് പ്രധാന ധ്രുവീകരണ കേസുകൾ അനുകരിക്കുകയും അളവുകോലുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ആധുനിക ആശയവിനിമയ സംവിധാനങ്ങള് ക്ക് മൾട്ടിഫങ്ഷണല് ആന്റിനകള് ആവശ്യമുള്ളതിനാൽ, നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ആന്റിന ആശയം ഒരു വാഗ്ദാനമാണ്. |
cf18287e79b1fd73cd333fc914bb24c00a537f4c | സങ്കീർണ്ണമായ കഴിവുകളുടെ വിശാലമായ ശേഖരം സ്വയം പഠിക്കുന്നതിനായി, മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടമില്ലാതെ, സ്വയം ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് റോബോട്ടുകൾക്ക് പഠിക്കാൻ കഴിയണം. സ്വയംഭരണമായി ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയ്ക്കായി എപ്പോഴും ലഭ്യമായ ഒരു പഠന സിഗ്നൽ പ്രവചനമാണ്. ഒരു റോബോട്ടിന് ഭാവി പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, ഒരു വസ്തുവിനെ ഒരു പ്രത്യേക സ്ഥലത്തേക്ക് നീക്കുന്നത് പോലുള്ള ആവശ്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ പ്രവചന മോഡൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, സങ്കീർണ്ണമായ ഓപ്പൺ-വേൾഡ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ, പ്രവചനത്തിനായി ഒരു പ്രാതിനിധ്യം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഈ കൃതിയിൽ, നേരിട്ടുള്ള വീഡിയോ പ്രവചനത്തിലൂടെ സ്വയം നിയന്ത്രിത റോബോട്ട് പഠനം പ്രാപ്തമാക്കുകയാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം: ഒരു നല്ല പ്രതിനിധി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനുപകരം, റോബോട്ട് അടുത്തതായി എന്ത് കാണുമെന്ന് ഞങ്ങൾ നേരിട്ട് പ്രവചിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ആവശ്യമുള്ള ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടുന്നതിന് ഈ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക. റോബോട്ടിക് കൃത്രിമത്വത്തിനായുള്ള വീഡിയോ പ്രവചനത്തിലെ ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി സങ്കീർണ്ണമായ സ്പേഷ്യൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതാണ്. അതിനായി, നമ്മൾ ഒരു വീഡിയോ പ്രവചന മാതൃക അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അത് കാലികമായ സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ഒക്ലൂഷൻ വഴി വസ്തുക്കളുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. പുതിയൊരു ആസൂത്രണ മാനദണ്ഡവും പ്രവർത്തന ഇടം രൂപീകരിക്കലും ഉപയോഗിച്ച്, ഈ മാതൃക മുൻകാല പ്രവചനാധിഷ്ഠിത നിയന്ത്രണത്തെക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. പരിശീലനത്തില് കാണാത്ത വസ്തുക്കളുടെ കൈകാര്യം ചെയ്യല് , ഒന്നിലധികം വസ്തുക്കളെ കൈകാര്യം ചെയ്യല് , തടസ്സങ്ങള് ക്കപ്പുറം വസ്തുക്കളെ തള്ളിവിടല് എന്നിവയാണ് ഞങ്ങളുടെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്. സ്വയം നിയന്ത്രിത റോബോട്ട് പഠനത്തിലൂടെ പൂർണ്ണമായും നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന കഴിവുകളുടെ വ്യാപ്തിയിലും സങ്കീർണ്ണതയിലും ഈ ഫലങ്ങൾ ഒരു പ്രധാന മുന്നേറ്റമാണ്. |
89701a3b04c3f102ebec83db3249b20791eacb38 | സന്ദര് ഭ ബോധമുള്ള സേവനങ്ങള് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന സ്വത്താണ് സന്ദര് ഭ ബോധം. ഒരു മൊബൈല് ഉപകരണത്തിന്, ഉപയോക്താവിന്റെ സ്ഥാനം അഥവാ യാത്രാമാർഗം വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു സന്ദര് ഭമാണ്. മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളിലൂടെ സ്ഥാനം കണ്ടെത്തുന്നതിനോ ട്രാക്ടറി കണ്ടെത്തുന്നതിനോ ഉള്ള ഒരു സാധാരണ വെല്ലുവിളി കൃത്യതയും വൈദ്യുതി ഉപഭോഗവും തമ്മിലുള്ള ട്രേഡ് ഓഫ് കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ്. സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികളാണ് (1) സെൻസറുകളുടെ ഉപയോഗത്തിന്റെ ആവൃത്തി നിയന്ത്രിക്കുക, (2) സെൻസർ ഫ്യൂഷൻ രീതി. ഈ പേപ്പറിൽ നിർദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്ന അൽഗോരിതം സെൽ ടവറിൽ നിന്ന് ആവർത്തിച്ച് അളന്ന പരുക്കൻ, കൃത്യമല്ലാത്ത ലൊക്കേഷൻ ഡാറ്റ ലയിപ്പിച്ച് കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് വ്യത്യസ്തമായ ഒരു സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നു. 41 ദിവസത്തെ അളവുകോലുകളുടെ ഡാറ്റ കൂട്ടിച്ചേർത്തുകൊണ്ട്, കണ്ടെത്തിയ പാതയും നിലത്തുനിന്നുള്ള വസ്തുതയും തമ്മിലുള്ള ശരാശരി പിശക് ദൂരം 44 മീറ്ററിൽ നിന്ന് 10.9 മീറ്ററായി ഉയർത്തുന്നുവെന്ന് പരീക്ഷണഫലം കാണിക്കുന്നു. |
a85ad1a2ee829c315be6ded0eee8a1dadc21a666 | സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനമോടിക്കലും സഹായക വാഹനമോടിക്കലും കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിലെ പ്രധാന വിഷയങ്ങളാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഡ്രൈവിംഗ് വളരെ സങ്കീർണമാണ്, ഡ്രൈവർമാരുടെ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ഒരു ധാരണ ഇപ്പോഴും ഇല്ല. രംഗത്തെ പ്രധാനപ്പെട്ടതും രസകരവുമായ വസ്തുക്കളെ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകൾ നിർവചിക്കുന്നതിനായി നിരവധി ഗവേഷകർ ഇപ്പോൾ ശ്രദ്ധ സംവിധാനത്തെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ മോഡലുകളിൽ ഭൂരിഭാഗവും താഴേയ്ക്ക് വിഷ്വൽ സാലിയൻസിക്ക് മാത്രമേ പരാമർശിക്കുന്നുള്ളൂ, അവ ഇപ്പോഴും ചിത്രങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പകരം, ഡ്രൈവിംഗ് അനുഭവത്തിനിടയിൽ, സമയ സ്വഭാവവും ചുമതലയുടെ പ്രത്യേകതയും ശ്രദ്ധ സംവിധാനങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു, ഇത് യഥാർത്ഥ ജീവിത ഡ്രൈവിംഗ് ഡാറ്റ നിർബന്ധിതമാണെന്ന് നിഗമനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഒരു പുതിയ പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റ സെറ്റ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു യഥാർത്ഥ ഡ്രൈവിംഗ് സമയത്ത് നേടിയെടുത്ത. നമ്മുടെ ഡേറ്റാസെറ്റ്, 500,000 ഫ്രെയിമുകളിൽ കൂടുതല് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഡ്രൈവർമാരുടെ നോട്ടം നിശ്ചലമാക്കലും അവയുടെ സമയബന്ധിതമായ സംയോജനവും ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട സാലിഎൻസി മാപ്പുകള് നല് കുന്നു. ജിയോ റഫറൻസ് ചെയ്ത സ്ഥലങ്ങളും, ഡ്രൈവിംഗ് വേഗതയും, കോഴ്സും പുറത്തിറക്കിയ ഡാറ്റയുടെ കൂട്ടം പൂരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ അറിവില് , ഇത്തരത്തിലുള്ള ആദ്യത്തെ പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമായ ഡാറ്റാ സെറ്റ് ആണ് ഇത്. ഭാവി തലമുറകളുടെ സ്വയം നിയന്ത്രിത, സഹായകമായ കാറുകളില് ഡ്രൈവർമാരുടെ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പ്രക്രിയയെക്കുറിച്ച് കൂടുതല് മനസ്സിലാക്കാനും, ഉപയോഗപ്പെടുത്താനും, പുനരുല്പാദിപ്പിക്കാനും പുതിയ ചർച്ചകൾക്ക് ഇത് വഴിയൊരുക്കും. |
a0ff514a8a64ba5a7cd7430ca04245fd037d040c | 2012 ലും 2013 ലും നടന്ന ഐസിഐഎസ് പരിപാടികളിലെ അക്കാദമിക, വ്യവസായ ചർച്ചകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഈ പ്രബന്ധം തയ്യാറാക്കിയിരിക്കുന്നത്. തീരുമാനമെടുക്കലിനും നവീകരണത്തിനുമായി പുതിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പ്രദാനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വലിയ ഡാറ്റ യുടെ സാധ്യതകൾ അംഗീകരിച്ചുകൊണ്ട്, രണ്ട് പരിപാടികളിലെയും പാനലിസ്റ്റുകൾ സംഘടനകൾക്ക് എങ്ങനെയാണ് മത്സരാധിഷ്ഠിത നേട്ടത്തിനായി വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയുമെന്ന് ചർച്ച ചെയ്തു. കൂടാതെ, ഗവേഷണത്തിലെ വിടവുകള് തിരിച്ചറിയാന് വിദഗ്ധരായ പാനലിസ്റ്റുകള് സഹായിച്ചു. അക്കാദമിക് സമൂഹത്തിലെ പുതിയ ഗവേഷണങ്ങൾ ബിഗ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിലും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലും ഉപയോഗിക്കുന്നതിലും ചില പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നുണ്ടെങ്കിലും, പുതിയ സംഭവവികാസങ്ങൾ പ്രാക്ടീഷണർ സമൂഹത്തിൽ സംഭവിക്കുന്നുണ്ട്. സംഘടനകളിലെ വലിയ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന് ആവശ്യമായ ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു പ്രക്രിയ കാഴ്ചപ്പാട് ചിത്രീകരിക്കുന്ന ഒരു വലിയ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ചട്ടക്കൂട് അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് അക്കാദമിക്, പ്രാക്ടീഷണർ ഗവേഷണം തമ്മിലുള്ള അന്തരം ഞങ്ങൾ നികത്തുന്നു. അക്കാദമിക മേഖലകളിലെയും പ്രാക്ടീസിലെയും പ്രാക്ടീഷണർമാരുമായുള്ള അഭിമുഖങ്ങളും സാഹിത്യവും ഉപയോഗിച്ച്, ചട്ടക്കൂടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ബിഗ് ഡാറ്റ ഗവേഷണത്തിന്റെ നിലവിലെ അവസ്ഥ ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും അക്കാദമിക് ഗവേഷണത്തിന്റെ പ്രസക്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഭാവി ഗവേഷണത്തിനുള്ള സാധ്യതയുള്ള മേഖലകൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
34d03cfb02806e668f9748ee60ced1b269d1db6c | |
0607acbb450d2afef7f2aa5b53bb05966bd065ed | ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (ഡിഎൻഎൻ) വലിയ പദാവലി തുടർച്ചയായ സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ (എൽവിസിഎസ്ആർ) ജോലികളിൽ വളരെയധികം വിജയം നേടിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ പരിശീലനം മന്ദഗതിയിലാണ്. ഒരു കാരണം ഡിഎൻഎനുകൾക്ക് ധാരാളം പരിശീലന പരാമീറ്ററുകൾ (അതായത് 10-50 ദശലക്ഷം) ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലനം നൽകുന്നു എന്നതാണ്. നല്ല പ്രകടനം നേടുന്നതിന് നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് ധാരാളം output ടാർഗെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലനം നൽകുന്നതിനാൽ, ഈ പാരാമീറ്ററുകളിൽ ഭൂരിഭാഗവും അവസാന ഭാരം പാളിയിലാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, അവസാന ഭാര പാളിയുടെ താഴ്ന്ന റാങ്കുള്ള മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ശബ്ദ മോഡലിങ്ങിനും ഭാഷാ മോഡലിങ്ങിനും വേണ്ടി ഞങ്ങൾ ഈ താഴ്ന്ന റാങ്കുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യ ഡിഎൻഎനുകളിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നു. 50-400 മണിക്കൂറിനുള്ള മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത എൽവിസിഎസ്ആർ ജോലികളിൽ, കുറഞ്ഞ റാങ്കിലുള്ള ഫാക്ടറൈസേഷൻ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം 30-50% കുറയ്ക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഇത് പരിശീലന സമയത്തിന്റെ ഏകദേശം തുല്യമായ കുറവാണ്, അവസാന അംഗീകാര കൃത്യതയിൽ കാര്യമായ നഷ്ടമില്ലാതെ, പൂർണ്ണ റാങ്കുള്ള പ്രാതിനിധ്യവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ. |
56c16d9e2a5270ba6b1d83271e2c10916591968d | |
56c2fb2438f32529aec604e6fc3b06a595ddbfcc | അടുത്തിടെ, ഫ്രോണ്ടൽ ഫേഷ്യൽ ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് ലിംഗ വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി നിരവധി മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടു. ഈ പ്രശ്നത്തിന് ഒരു ഏകീകൃതമോ പൊതുവായതോ ആയ പരിഹാരമില്ലെന്ന് അവയുടെ വൈവിധ്യവും സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വിവിധ രീതികള് കൂടാതെ അവയെ വിലയിരുത്താന് ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവിധ മാനദണ്ഡങ്ങളും ഉണ്ട്. ഇത് ഞങ്ങളുടെ പ്രവര് ത്തനത്തിന് പ്രചോദനം നല്കി: സ്വയമേവയുള്ള ലിംഗ തിരിച്ചറിയലില് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളെ ചുരുക്കത്തില് , പക്ഷേ വിശ്വസനീയമായ രീതിയില് തെരഞ്ഞെടുക്കുകയും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. പ്രതീക്ഷിച്ച പോലെ, ഒരു വിജയിയും ഇല്ല. ഈ വിഭാഗീകരണത്തിന്റെ കൃത്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഏതുതരം ബെഞ്ച് മാർക്കാണ് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നതെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതാണ് വിജയി. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.