_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
40baa5d4632d807cc5841874be73415775b500fd | മോട്ടോർ ഡ്രൈവുകൾക്കായുള്ള പരമ്പരാഗത രണ്ട്-ലെവൽ ഹൈ-ഫ്രീക്വൻസി പൾസ് വീതി മോഡുലേഷൻ (പിഡബ്ല്യുഎം) ഇൻവെർട്ടറുകൾക്ക് അവരുടെ ഉയർന്ന ആവൃത്തി സ്വിച്ചിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ട്, ഇത് സാധാരണ മോഡ് വോൾട്ടേജും മോട്ടോർ വിൻഡിംഗുകളിലേക്ക് ഉയർന്ന വോൾട്ടേജ് മാറ്റം (ഡിവി / ഡിടി) നിരക്കുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു. മൾട്ടി ലെവൽ ഇൻവെർട്ടറുകൾ ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു കാരണം അവയുടെ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് വളരെ കുറഞ്ഞ ആവൃത്തിയിൽ മാറാൻ കഴിയും. വൈദ്യുത ഡ്രൈവുകൾക്കുള്ള കൺവെർട്ടറായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത മൾട്ടി ലെവൽ ടോപ്പോളജികൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്, പ്രത്യേക ഡിസി സ്രോതസ്സുകളുള്ള ഒരു കാസ്കേഡ് ഇൻവെർട്ടർ, ബാക്ക്-ടു-ബാക്ക് ഡയോഡ് ക്ലാമ്പ് ചെയ്ത കൺവെർട്ടർ. കാസ്കേഡ് ഇൻവെർട്ടർ വലിയ വാഹനങ്ങളിലെ എല്ലാ ഇലക്ട്രിക് ഡ്രൈവുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്, കാരണം ഉയർന്ന VA റേറ്റിംഗുകൾ സാധ്യമാണ്, കൂടാതെ ബാറ്ററികളിലോ ഇന്ധന സെല്ലുകളിലോ ലഭ്യമാകുന്ന നിരവധി തലത്തിലുള്ള ഡിസി വോൾട്ടേജ് സ്രോതസ്സുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഹൈബ്രിഡ് ഇലക്ട്രിക് വാഹനം പോലുള്ള എസി വോൾട്ടേജ് സ്രോതസ്സ് ലഭ്യമാകുന്നിടത്ത് ബാക്ക്-ടു-ബാക്ക് ഡയോഡ് ക്ലാമ്പ്ഡ് കൺവെർട്ടർ അനുയോജ്യമാണ്. സിമുലേഷനും പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളും ഈ രണ്ട് കൺവെർട്ടറുകളുടെയും PWM അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡ്രൈവുകളേക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന് കാണിക്കുന്നു. |
895fa1357bcfa9b845945c6505a6e48070fd5d89 | ഇന്റർനെറ്റിലൂടെ വൻതോതിലുള്ള വോട്ടിംഗിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു സുരക്ഷിത ഇലക്ട്രോണിക് വോട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോൾ ഈ കൃതിയില് നിര് ദേശിക്കുന്നു. ഈ പ്രോട്ടോക്കോൾ ഒരു വോട്ടര് ക്ക് അജ്ഞാതമായി വോട്ട് ചെയ്യാന് അനുവദിക്കുന്നു, കണ്ടെത്താനാവാത്തതും എന്നാൽ ആധികാരികവുമായ സന്ദേശങ്ങള് കൈമാറുന്നതിലൂടെ. പ്രോട്ടോക്കോൾ ഉറപ്പാക്കുന്നത്: (i) യോഗ്യതയുള്ള വോട്ടര് ക്ക് മാത്രമേ വോട്ട് ചെയ്യാന് കഴിയൂ, (ii) ഒരു വോട്ടര് ക്ക് ഒരു വോട്ട് മാത്രമേ ചെയ്യാന് കഴിയൂ, (iii) ഒരു വോട്ടര് ക്ക് അന്തിമ കണക്കെടുപ്പില് തന്റെ വോട്ട് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കാന് കഴിയും, (iv) വോട്ടര് അല്ലാതെ മറ്റാര് ക്കും വോട്ടറുമായി വോട്ട് ബന്ധിപ്പിക്കാനാവില്ല, (v) ഒരു വോട്ടര് വോട്ട് ചെയ്യാന് തീരുമാനിച്ചാല് , വോട്ടറുടെ സ്ഥാനത്ത് മറ്റാര് ക്കും വോട്ട് ചെയ്യാനാവില്ല. ഈ പ്രോട്ടോക്കോൾ എല്ലാ രജിസ്റ്റര് ചെയ്ത വോട്ടര് മാരുടെയും സഹകരണം ആവശ്യപ്പെടുന്നില്ല. വോട്ടിംഗ് നടത്തുന്നതിന് സങ്കീർണ്ണമായ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് ടെക്നിക്കുകളുടെ ഉപയോഗം ആവശ്യമില്ല, അതായത്, ത്രെഷോൾഡ് ക്രിപ്റ്റോ സിസ്റ്റം അല്ലെങ്കിൽ അജ്ഞാത ചാനലുകൾ. ഇത് സാഹിത്യത്തില് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുള്ള മറ്റു വോട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകള് ക്ക് വിരുദ്ധമാണ്. പ്രോട്ടോക്കോൾ വിജയകരമായ പ്രവർത്തനം നടത്തുന്നതിന് വോട്ടർമാരെക്കൂടാതെ മൂന്നു ഏജന്റുമാരെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഏജന്റുമാരെ വിശ്വസിക്കണമെന്ന് ഞങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നില്ല. അതായത്, ഏജന്റുമാർ ശാരീരികമായി ഒരേ സ്ഥലത്ത് ഉണ്ടായിരിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു തട്ടിപ്പ് നടത്താൻ പരസ്പരം ഗൂഢാലോചന നടത്താം. വോട്ട് ചെയ്യല് നടത്തിയാല് അത് എളുപ്പത്തില് കണ്ടെത്താനും തെളിയിക്കാനും കഴിയും, അങ്ങനെ വോട്ട് അസാധുവായി പ്രഖ്യാപിക്കാം. ഇലക്ട്രോണിക് വോട്ടിംഗ് മനസ്സിൽ വെച്ചാണ് ഞങ്ങൾ ഈ പ്രോട്ടോക്കോൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്, എന്നാൽ ഈ പ്രോട്ടോക്കോൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്നത് മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും, അവയിൽ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനാവാത്തതും എന്നാൽ ആധികാരികവുമായ സന്ദേശങ്ങൾ കൈമാറുന്നതുമാണ്. ഇത്തരം അപേക്ഷകരുടെ ഉദാഹരണങ്ങള് രഹസ്യ ചോദ്യാവലിക്ക് അജ്ഞാതമായി ഉത്തരം നല് കുകയോ അജ്ഞാതമായ സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകള് നടത്തുകയോ ചെയ്യുന്നു. |
cf9145aa55da660a8d32bf628235c615318463bf | കഴിഞ്ഞ ദശകത്തില് , നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിന്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമാണ് എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങള് എന്ന് വ്യക്തമായി. പല ഉൾച്ചേർത്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും വയർലെസ് സ്വഭാവവും അവയുടെ സർവ്വവ്യാപിയായ സാന്നിധ്യവും സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും സംരക്ഷിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങളുടെ ആവശ്യകതയെ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ടതാക്കി. അങ്ങനെ, FPGA കള് ഉൾച്ചേര് ന്ന സംവിധാനങ്ങളുടെ അവിഭാജ്യഘടകങ്ങളായി മാറുന്നതിനാല് അവയുടെ സുരക്ഷയെ മുഴുവനായി പരിഗണിക്കാന് നിര് ബന്ധമാണ്. ഈ സംഭാവന, സിസ്റ്റത്തിന്റെയും നടപ്പാക്കലിന്റെയും കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് എഫ്പിജിഎകളുടെ സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഏറ്റവും പുതിയ വിവരണം നൽകുന്നു. ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി പുനർനിർമ്മിക്കാവുന്ന ഹാർഡ്വെയറിന്റെ ഗുണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, എഫ്പിജിഎകളുടെ സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ തുറന്ന ഗവേഷണ പ്രശ്നങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് നൽകുന്നു. കൂടാതെ, FPGA-കളിലെ പൊതു, സിമ്മട്രിക് കീ അൽഗോരിതം നടപ്പാക്കലുകളെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നു. |
748eb923d2c384d2b3af82af58d2e6692ef57aa1 | ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗ് എന്നത് കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിന്റെ പുതിയതും ആവേശകരവുമായ ഒരു മേഖലയാണ്, ഡാറ്റ മൈനിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, വിവര വീണ്ടെടുക്കൽ, വിജ്ഞാന മാനേജുമെന്റ് എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് വിവര ഓവർലോഡിന്റെ പ്രതിസന്ധി പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗ് ഹാൻഡ്ബുക്ക് ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗിലും ലിങ്ക് കണ്ടെത്തലിലും ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ചർച്ച അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കോർ ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗും ലിങ്ക് ഡിറ്റക്ഷൻ അൽഗോരിതംസും പ്രവർത്തനങ്ങളും ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുന്നതിനൊപ്പം, പുസ്തകം നൂതനമായ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും വിജ്ഞാന പ്രാതിനിധ്യ പരിഗണനകളും വിഷ്വലൈസേഷൻ സമീപനങ്ങളും പരിശോധിക്കുന്നു, ഇത് യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായി അവസാനിക്കുന്നു. |
d044d399049bb9bc6df8cc2a5d72610a95611eed | ലക്ഷ്യം: ലോക്കോമാറ്റിന്റെ സഹായത്തോടെ നടക്കാനുള്ള പരിശീലനം, സബാകുട്ട് സ്ട്രോക്ക് ഉള്ളവരിൽ നടക്കാനുള്ള പരിശീലനം എന്ന രീതിയിലുള്ള പരിശീലനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. രീതികൾ 0. 1 മുതൽ 0. 6 മീറ്റര്/ സെക്കന്ഡ് വരെ വേഗതയുള്ള 63 പങ്കാളികളാണ് മൾട്ടിസെന്റര് ക്രമരഹിത ക്ലിനിക്കല് പരീക്ഷണം പൂര്ത്തിയാക്കിയത്. എല്ലാ പങ്കാളികളും 24 മണിക്കൂറോളം ലോക്കോമാറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പരമ്പരാഗത നടത്ത പരിശീലനം നേടി. പരിശീലനത്തിനു മുമ്പും 12ഉം 24ഉം സെഷനുകൾക്കു ശേഷവും 3 മാസത്തെ തുടര് ച്ചാ പരീക്ഷയിലും ഫലം വിലയിരുത്തി. സ്വയം തെരഞ്ഞെടുത്ത നിലത്തു നടക്കുന്ന വേഗതയും 6 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ നടക്കുന്ന ദൂരവും പ്രാഥമിക ഫലമായി കണക്കാക്കപ്പെട്ടിരുന്നു. ഫലങ്ങള് ലോക്കോമാറ്റില് പരിശീലനം ലഭിച്ചവരെ അപേക്ഷിച്ച് പരമ്പരാഗതമായ നടത്ത പരിശീലനം ലഭിച്ച പങ്കാളികള് ക്ക് നടത്ത വേഗതയിലും (P=.002) ദൂരത്തിലും (P=.03) കാര്യമായ നേട്ടങ്ങള് ഉണ്ടായി. ഈ വ്യത്യാസങ്ങള് 3 മാസത്തെ തുടര്ച്ച വിലയിരുത്തലിലും നിലനിര് ന്നു. സെക്കണ്ടറി അളവുകൾ 2 ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിൽ വ്യത്യസ്തമല്ല, എന്നിരുന്നാലും പരമ്പരാഗതമായി Lokomat ഗ്രൂപ്പിൽ 2 മടങ്ങ് മെച്ചപ്പെട്ട കാഡൻസ് നിരീക്ഷിച്ചു. നിഗമനങ്ങള് മിതമായതോ കടുത്തതോ ആയ നടത്തം വൈകല്യമുള്ള സബ് അക്യൂട്ട് സ്ട്രോക്ക് പങ്കാളികള് ക്ക്, നടക്കാനുള്ള കഴിവ് തിരിച്ചുപിടിക്കുന്നതിനായി റോബോട്ടിക് അസിസ്റ്റഡ് നടത്തം പരിശീലനത്തേക്കാൾ പരമ്പരാഗത നടത്ത പരിശീലന ഇടപെടലുകളുടെ വൈവിധ്യമാർന്നത് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാണെന്ന് തോന്നുന്നു. |
098cc8b16697307a241658d69c213954ede76d59 | രണ്ട് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലായി 43 ഉപയോക്താക്കളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സ്മാർട്ട്ഫോൺ ട്രാഫിക്കിനെക്കുറിച്ച് വിശദമായ ഒരു കാഴ്ച ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ബ്രൌസിംഗ് ട്രാഫിക്കിന്റെ പകുതിയിലധികം സംഭാവന ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി, ഇമെയിൽ, മീഡിയ, മാപ്പുകൾ എന്നിവ ഓരോന്നും ഏകദേശം 10% സംഭാവന ചെയ്യുന്നു. ചെറിയ കൈമാറ്റ വലുപ്പങ്ങൾ കാരണം താഴത്തെ ലെയർ പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ ഓവർഹെഡ് ഉയർന്നതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. ട്രാൻസ്പോർട്ട് ലെവൽ സെക്യൂരിറ്റി ഉപയോഗിക്കുന്ന പകുതി ട്രാൻസ്ഫറുകളിലും, ഹെഡർ ബൈറ്റുകൾ മൊത്തം 40% ആണ്. പാക്കറ്റ് നഷ്ടം സ്മാർട്ട്ഫോൺ ട്രാഫിക്കിന്റെ പരിധി നിശ്ചയിക്കുന്ന പ്രധാന ഘടകമാണെങ്കിലും ഇന്റർനെറ്റ് സെര് വറുകളിലെ വലിയ അയയ്ക്കുന്ന ബഫറുകള് ട്രാൻസ്ഫറുകളുടെ നാലിലൊന്ന് മെച്ചപ്പെടുത്താന് കഴിയും. അവസാനമായി, സ്മാർട്ട്ഫോൺ ട്രാഫിക്കും റേഡിയോ പവർ മാനേജ്മെന്റ് നയവും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലിനെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചുകൊണ്ട്, പാക്കറ്റ് എക്സ്ചേഞ്ചുകളുടെ പ്രകടനത്തെ കുറഞ്ഞ സ്വാധീനത്തോടെ റേഡിയോയുടെ ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം 35% കുറയ്ക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. |
1e126cee4c1bddbfdd4e36bf91b8b1c2fe8d44c2 | പവർബൂട്ടർ, ബിൽറ്റ്-ഇൻ ബാറ്ററി വോൾട്ടേജ് സെൻസറുകളും ബാറ്ററി ഡിസ്ചാർജ് പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവും ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങളുടെ പവർ മാനേജ്മെൻറും പ്രവർത്തന നിലകളും വ്യക്തമായി നിയന്ത്രിക്കുമ്പോൾ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് പവർ മോഡൽ നിർമ്മാണ സാങ്കേതികതയാണ് ഈ പേപ്പർ വിവരിക്കുന്നത്. ഇതിന് ബാഹ്യമായ അളക്കല് ഉപകരണങ്ങള് ആവശ്യമില്ല. പവർ ട്യൂട്ടർ, ഒരു ഘടക വൈദ്യുതി മാനേജ്മെന്റ്, ആക്റ്റിവിറ്റി സ്റ്റേറ്റ് ഇൻട്രോസ്പെക്ഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉപകരണം എന്നിവയും ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. പവർബൂട്ടർ ഓൺലൈൻ പവർ എസ്റ്റിമേറ്റിംഗിനായി സൃഷ്ടിച്ച മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പുതിയ സ്മാർട്ട്ഫോൺ വേരിയന്റുകൾക്കായി പവർ മോഡലുകൾ വേഗത്തിലും എളുപ്പത്തിലും സൃഷ്ടിക്കാൻ അപ്ലിക്കേഷൻ ഡവലപ്പർമാർക്കും അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്കും പവർബൂട്ടർ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. ഓരോന്നിനും വ്യത്യസ്ത പവർ ഉപഭോഗ സവിശേഷതകളുണ്ട്, അതിനാൽ വ്യത്യസ്ത പവർ മോഡലുകൾ ആവശ്യമാണ്. എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമമായ സോഫ്റ്റ്വെയർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനും പവർ ട്യൂട്ടർ സഹായിക്കുന്നു. കൂടുതൽ സ്മാർട്ട്ഫോൺ വേരിയന്റുകൾക്കും അവരുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്കുമായി പവർ മോഡലിംഗും വിശകലനവും തുറക്കുക എന്നതാണ് പവർബൂട്ടറും പവർ ട്യൂട്ടറും സംയോജിപ്പിച്ച ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. |
3f62fe7de3bf15af1e5871dd8f623db29d8f0c35 | 255 ഉപയോക്താക്കളുടെ വിശദമായ ട്രെയ്സ് ഉപയോഗിച്ച്, സ്മാർട്ട്ഫോൺ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ഒരു പഠനം നടത്തുന്നു. ഉപയോക്താക്കളുടെ മനഃപൂർവമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെ -- ഉപകരണങ്ങളുമായുള്ള ഇടപെടലുകളും ഉപയോഗിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളും -- അവയുടെ സ്വാധീനവും നെറ്റ് വർക്കിലും ഊർജ്ജ ഉപയോഗത്തിലും. ഉപയോക്താക്കള് തമ്മില് വലിയ വ്യത്യാസമാണ് നാം കാണുന്നത്. നാം പഠിക്കുന്ന എല്ലാ വശങ്ങളിലും ഉപയോക്താക്കള് ഒന്നോ അതിലധികമോ അളവുകോലുകളില് വ്യത്യാസമുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രതിദിനം ശരാശരി ഇടപെടലുകളുടെ എണ്ണം 10 മുതൽ 200 വരെയും പ്രതിദിനം ലഭിക്കുന്ന ശരാശരി ഡാറ്റയുടെ അളവ് 1 മുതൽ 1000 MB വരെയും വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ ഉള്ള സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോക്തൃ സ്വഭാവം പഠിക്കുകയും പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്താൽ അവ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാകുമെന്ന് ഈ തലത്തിലുള്ള വൈവിധ്യവൽക്കരണം സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കള് തമ്മില് ഗുണപരമായ സാമ്യതകളുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങള് കണ്ടെത്തി. അത് ഉപയോക്താക്കളുടെ പെരുമാറ്റം പഠിക്കാനുള്ള ചുമതല എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വ്യത്യസ്ത വിതരണ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു എക്സ്പോണൻഷ്യൽ വിതരണത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിലൂടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ ആപേക്ഷിക ജനപ്രീതി മോഡൽ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഭാവിയിലെ ഊര് ജം ക്ഷയിക്കാന് പ്രവചിക്കാന് ഒരു സംവിധാനത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തില് ഉപയോക്താക്കളുടെ പെരുമാറ്റവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന്റെ മൂല്യം നാം തെളിയിക്കുന്നു. അനുയോജ്യതയുമായി 90ാം ശതമാനം പിശക് ഉപയോക്താക്കളുടെ ശരാശരി പെരുമാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രവചനങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പകുതിയിൽ താഴെയാണ്. |
45654695f5cad20d2be36d45d280af5180004baf | ഈ ലേഖനത്തിൽ ഭാവിയിലെ 5ജി നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കായി ഒരു പുതിയ ഫ്രണ്ട്ഹൌൾ ഇന്റർഫേസിന്റെ രൂപകൽപ്പനയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. നിലവിലെ ഫ്രോണ്ട്ഹോൾ പരിഹാരങ്ങളുടെ പ്രധാന പോരായ്മകൾ ആദ്യം വിശകലനം ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് അടുത്ത തലമുറ ഫ്രോണ്ട്ഹോൾ ഇന്റർഫേസ് (എൻജിഎഫ്ഐ) എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു പുതിയ ഫ്രോണ്ട്ഹോൾ ഇന്റർഫേസ് നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എൻജിഎഫ്ഐയുടെ രൂപകൽപ്പന തത്വങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ ആന്റിനകളുടെ എണ്ണത്തിൽ നിന്ന് ഫ്രണ്ട്ഹോൾ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വേർതിരിക്കൽ, സെൽ, ഉപയോക്തൃ ഉപകരണ പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവ വേർതിരിക്കൽ, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള സഹകരണ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രധാനപ്പെട്ട 5ജി സാങ്കേതികവിദ്യകളെ, പ്രത്യേകിച്ച് ക്ലൌഡ് റാൻ, നെറ്റ് വർക്ക് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ വിർച്വലൈസേഷൻ, വലിയ തോതിലുള്ള ആന്റിന സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് മെച്ചപ്പെട്ട പിന്തുണ നൽകാനാണ് എൻജിഎഫ്ഐ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. മൊബൈല് നെറ്റ്വര് ക്ക് ട്രാഫിക്കില് ആഗോള തരംഗഫലത്തെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ബാന്റ് വിഡ്ത്ത് കുറയുന്നതും ട്രാന് സ്മിഷൻ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുന്നതും ഗുണകരമാണെന്ന് എൻജിഎഫ്ഐ അവകാശപ്പെടുന്നു. എല് ജിഎഫ്ഐയുടെ സംപ്രേഷണം ഇഥര് നെറ്റില് അധിഷ്ഠിതമാണ്. ഇഥർനെറ്റ് അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള ഫ്രണ്ട്ഹോൾ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രധാന സ്വാധീനം, വെല്ലുവിളികൾ, സാധ്യതയുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ എന്നിവയും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ജിറ്റർ, ലേറ്റൻസി, സമയവും ആവൃത്തിയും സമന്വയിപ്പിക്കൽ എന്നിവയാണ് മറികടക്കേണ്ട പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങൾ. |
a1bbd52c57ad6a36057f5aa69544887261eb1a83 | ഒരു സിന്റാക്സ് അധിഷ്ഠിത അൽഗോരിതം, അത് സെമാന്റിക് സമാനമായ വിവർത്തന സെറ്റുകളിൽ നിന്ന് സ്വപ്രേരിതമായി ഫിനിറ്റ് സ്റ്റേറ്റ് ഓട്ടോമാറ്റുകൾ (വചനം ഗ്രേഡുകൾ) നിർമ്മിക്കുന്നു. ഈ FSA കൾ പാരാഫ്രേസുകളുടെ നല്ല പ്രാതിനിധ്യങ്ങളാണ്. അവ ഉപയോഗിച്ച്, ലക്സിക്കൽ, സിന്റാക്റ്റിക് പാരാഫ്രേസ് ജോഡികൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും, ഇൻപുട്ട് സെറ്റുകളിലെ വാക്യങ്ങളുടെ അതേ അർത്ഥം പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന പുതിയ, കാണാത്ത വാക്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. നമ്മുടെ FSA-കൾക്ക് ബദല് അർത്ഥപരമായ റെൻഡറിംഗുകളുടെ ശരിയായത പ്രവചിക്കാനും കഴിയും, അത് വിവർത്തനങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കാം. |
78e2cf228287d7e995c6718338e3ec58dc7cca50 | |
7674e4e66c60a4a31d0b68a07d4ea521cca8a84b | ഫ്യൂസി ലോഗ് ഒരു ഭാഗികമായി ക്രമീകരിച്ച പങ്കിട്ട ലോഗ് അബ്സ്ട്രാക്ഷൻ ആണ്. വിതരണം ചെയ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഒരേസമയം ഭാഗിക ഓർഡറിലേക്ക് ചേർക്കാനും അത് പ്ലേ ചെയ്യാനും കഴിയും. ഫ്യൂസി ലോഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഒരു അടിസ്ഥാന പങ്കിട്ട ലോഗിന്റെ ഗുണങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു - ശക്തമായ സ്ഥിരത, ദീർഘകാലം, പരാജയ ആറ്റമിക്റ്റി എന്നിവ ലളിതമായ രീതിയിൽ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു - അതിന്റെ പോരായ്മകൾ അനുഭവിക്കാതെ. ഒരു ഭാഗിക ഓർഡർ തുറന്നുകാട്ടുന്നതിലൂടെ, ഫ്യൂസി ലോഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി മൂന്ന് പ്രധാന കഴിവുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നുഃ പ്രവർത്തനക്ഷമതയ്ക്കും ശേഷിക്കും ലീനിയർ സ്കെയിലിംഗ് (ആറ്റമിക്റ്റി യാഗം ചെയ്യാതെ), ദുർബലമായ സ്ഥിരത ഗ്യാരൻറികൾ, നെറ്റ്വർക്ക് പാർട്ടീഷനുകളോടുള്ള സഹിഷ്ണുത. ഫ്യൂസി ലോഗ് അബ്സ്ട്രാക്ഷന്റെ വിതരണം ചെയ്ത നടപ്പാക്കലായ ഡാപ്ലെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് ഭാഗിക ഓർഡർ ഒതുക്കമുള്ള രീതിയിൽ സംഭരിക്കുകയും പുതിയ ഓർഡറിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോൾ വഴി കാര്യക്ഷമമായ അപ്ഹെൻഡ് / പ്ലേബാക്ക് പിന്തുണയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫ്യൂസി ലോഗ് ഉപയോഗിച്ച് നിരവധി ഡാറ്റാ ഘടനകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഞങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു, നിരവധി മാപ്പ് വേരിയന്റുകളും ഒരു സൂകീപ്പർ നടപ്പാക്കലും ഉൾപ്പെടെ. ഞങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തൽ കാണിക്കുന്നത് ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഒതുക്കമുള്ളതും വേഗതയുള്ളതും വഴക്കമുള്ളതുമാണ്: അവ ഒരു പങ്കിട്ട ലോഗ് ഡിസൈനിന്റെ ലാളിത്യവും (100 കോഡ് വരികൾ) ശക്തമായ സെമാന്റിക്സും (ദീർഘകാലം നിലനിൽക്കുന്നതും പരാജയപ്പെട്ടതുമായ ആറ്റമിക്റ്റി) നിലനിർത്തുന്നു. 6-നോഡ് ഡാപ്ലെ വിന്യാസത്തിൽ, ഞങ്ങളുടെ ഫ്യൂസി ലോഗ് അധിഷ്ഠിത സൂകീപ്പർ 3M/sec സിംഗിൾ-കീ റൈറ്റുകളും 150K/sec ആറ്റോമിക് ക്രോസ്-ഷാർഡ് പേരുമാറ്റങ്ങളും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. |
38bcf0bd4f8c35ff54d292d37cbdca1da677f3f5 | പുതിയ സാഹചര്യങ്ങളില് നിരന്തരമായ ഹൃദയസംബന്ധമായ നിരീക്ഷണം സാധ്യമാക്കുന്നതാണ് ഈ ബയോസെൻസര് . പല പ്രധാന രോഗങ്ങളുടെയും രോഗനിർണയത്തിലും ചികിത്സയിലും ഗുണം ലഭിക്കും. WBS, ഉചിതമായ അലാറം അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച്, ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള വിഷയങ്ങൾക്കായി സിവി ദുരന്തത്തിനായുള്ള നിരീക്ഷണ ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. WBS, ചികിത്സയുടെ കൃത്യമായ ടൈറ്ററിംഗ് സാധ്യമാക്കുന്നതിനോ രോഗിയുടെ അനുസരണത്തിലെ വിടവുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിലൂടെ, വിട്ടുമാറാത്ത രോഗങ്ങളുടെ ചികിത്സയിലും ഒരു പങ്ക് വഹിക്കും. അപകടകരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ (സൈനിക, അഗ്നിശമന പ്രവർത്തനങ്ങൾ മുതലായവ) സമയത്ത് ആളുകളെ വയർലെസ് നിരീക്ഷണത്തിൽ WBS ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കും. ) അല്ലെങ്കിൽ സിവിലിയന് മാരകമായ സംഭവം നടക്കുമ്പോള് ഇത്തരം സെന് സറുകള് വിതരണം ചെയ്യാന് കഴിയും. സിവി ഫിസിയോ- ലോജിക്കൽ പാരാമീറ്ററുകൾ " ജീവകാരുണ്യ ലക്ഷണങ്ങൾ " ആണ്, അവ അടിയന്തിര മെഡിക്കൽ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വിവരങ്ങളാണ്, WBS വലിയ എണ്ണം അപകടസാധ്യതയുള്ള വ്യക്തികൾക്ക് വയർലെസ് മോണിറ്ററിംഗ് സംവിധാനം പ്രാപ്തമാക്കും. ഈ രീതി ഇന്നത്തെ അമിതമായി നിറഞ്ഞ അടിയന്തിര വിഭാഗങ്ങളുടെ കാത്തിരിപ്പ് മുറി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലും ഉപയോഗപ്രദമാകും. സിവി നിരീക്ഷണം ആവശ്യമുള്ള ആശുപത്രി രോഗികൾക്ക് നിലവിലെ ബയോസെൻസർ സാങ്കേതികവിദ്യ സാധാരണയായി രോഗികളെ കേബിളുകളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിൽ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം ധരിക്കാവുന്ന സിവി സെൻസറുകൾക്ക് രോഗിയുടെ സുഖം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ഇടറാനും വീഴാനുമുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കാനും കഴിയും, രോഗികളായ, മരുന്നുകൾ കഴിക്കുന്ന, പരിചിതമല്ലാത്ത ഒരു സാഹചര്യത്തിൽ ആശുപത്രി രോഗികൾക്ക് ഇത് ഒരു സ്ഥിരം പ്രശ്നമാണ്. ദിവസേന, ചികിത്സയില്ലാത്ത ഉയർന്ന രക്തസമ്മർദ്ദം തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ ധരിക്കാവുന്ന സിവി സെൻസറുകൾക്ക് ഒരു മരുന്നിന്റെ നഷ്ടപ്പെട്ട ഡോസ് കണ്ടെത്താനും രോഗിക്ക് മരുന്ന് കഴിക്കാൻ ഒരു ഓട്ടോമാറ്റിക് ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാനും കഴിയും. കൂടാതെ, ഡോക്ടര് മാര് രക്താതിമര് ദ്ധന ചികിത്സയുടെ അളവ് ക്രമീകരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, കാരണം അപര്യാപ്തമായ ചികിത്സയും അമിതമായ ചികിത്സയും (അസാധാരണമായി താഴ്ന്ന രക്താതിമര് ദ്ധനയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു) മരണനിരക്ക് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ചികിത്സാ തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നതിന് ആരോഗ്യ പരിപാലന ദാതാക്കൾക്ക് ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള രക്തസമ്മർദ്ദ മൂല്യങ്ങൾ മാത്രമേയുള്ളൂ; നിരന്തരമായ രക്തസമ്മർദ്ദ നിരീക്ഷണം ചികിത്സയുടെ മെച്ചപ്പെട്ട ടൈറ്ററിംഗും മരണനിരക്ക് കുറയ്ക്കുന്നതിനും അനുവദിച്ചേക്കാം. അതുപോലെ, WBS ന് രോഗിയുടെ വ്യായാമ ശ്രമങ്ങളുടെ ശാരീരിക സിഗ്നേച്ചർ (ഹൃദയ സ്പന്ദനത്തിലും രക്തസമ്മർദ്ദത്തിലും ഉണ്ടാകുന്ന മാറ്റങ്ങളായി പ്രകടമാകുന്നത്) രേഖപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഇത് രോഗിക്കും ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ദാതാവിനും ആരോഗ്യ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ തെളിയിക്കപ്പെട്ട ഒരു വ്യായാമത്തിന് അനുസൃതമായി വിലയിരുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഹൃദ്രോഗം പോലുള്ള വിട്ടുമാറാത്ത ഹൃദയ രോഗമുള്ള രോഗികൾക്ക്, WBS ഉപയോഗിക്കുന്ന ഹോം മോണിറ്ററിംഗ് വളരെ നേരത്തെ (പലപ്പോഴും എളുപ്പത്തിൽ ചികിത്സിക്കാവുന്ന) ഘട്ടങ്ങളിൽ, രോഗി കൂടുതൽ അപകടകരമായ തലങ്ങളിലേക്ക് പുരോഗമിക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, അടിയന്തിര മുറി സന്ദർശനവും ചെലവേറിയ ആശുപത്രി പ്രവേശനവും ആവശ്യമായി വരും. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം സാങ്കേതികവും ക്ലിനിക്കൽ രണ്ടും അഭിസംബോധന ചെയ്യും ... |
86c9a59c7c4fcf0d10dbfdb6afd20dd3c5c1426c | വിരലടയാളങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം വിരലടയാള ഡാറ്റാബേസിലെ ഒരു പ്രധാന സൂചിക സംവിധാനം നൽകുന്നു. കൃത്യവും സ്ഥിരവുമായ വർഗ്ഗീകരണം വലിയ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ വിരലടയാള പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ സമയം വളരെയധികം കുറയ്ക്കും. വിരലടയാളം തരം തിരിക്കാനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് സാഹിത്യത്തിൽ മുമ്പ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തതിനേക്കാൾ മികച്ച കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും. വിരലടയാളങ്ങളെ അഞ്ച് വിഭാഗങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു: ചുരുളൻ, വലത് ലൂപ്പ്, ഇടത് ലൂപ്പ്, കമാനം, കൂടാരം കമാനം. ഈ അൽഗോരിതം ഒരു പുതിയ പ്രതിനിധീകരണം (ഫിംഗർ കോഡ്) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് NIST-4 ഡാറ്റാബേസിലെ 4000 ചിത്രങ്ങളിൽ പരീക്ഷിച്ചു. അഞ്ച് ക്ലാസ് പ്രശ്നത്തിന്, 90 ശതമാനം വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു (സവിശേഷത എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഘട്ടത്തിൽ 1.8 ശതമാനം നിരസിക്കൽ). നാലു ക്ലാസ് പ്രശ്നത്തിന് (ആർക്ക് ആൻഡ് ടെൻറ്ഡ് ആർക്ക് ഒരു ക്ലാസിലേക്ക് സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു), നമുക്ക് 94.8 ശതമാനം വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും (1.8 ശതമാനം നിരസനത്തോടെ). ക്ലാസിഫയറിൽ ഒരു നിരസിക്കൽ ഓപ്ഷൻ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, അഞ്ച് ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കിനായി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ കൃത്യത 96 ശതമാനമായും, മൊത്തം 32.5 ശതമാനം ചിത്രങ്ങൾ നിരസിച്ചതിന് ശേഷം നാല് ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കിനായി 97.8 ശതമാനമായും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. |
a2ed347d010aeae4ddd116676bdea2e77d942f6e | വിരലടയാളം തരം തിരിക്കാനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം ഈ ലേഖനത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. വിരലടയാളങ്ങളെ അഞ്ച് വിഭാഗങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു: കമാനം, കൂടാര കമാനം, ഇടത് ലൂപ്പ്, വലത് ലൂപ്പ്, ചുരുൾ. ഒരു വിരലടയാള ചിത്രത്തിലെ ഏകകേന്ദ്ര പോയിന്റുകൾ (കോറുകളും ഡെൽറ്റകളും) ഈ അൽഗോരിതം വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും കണ്ടെത്തിയ ഏകകേന്ദ്ര പോയിന്റുകളുടെ എണ്ണത്തെയും സ്ഥാനത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി വർഗ്ഗീകരണം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. റൊട്ടേഷൻ, ട്രാൻസ്ലേഷൻ, ചെറിയ അളവിലുള്ള സ്കെയിൽ മാറ്റങ്ങൾ എന്നിവയിൽ ക്ലാസിഫയർ മാറ്റമില്ലാത്തതാണ്. ക്ലാസിഫയർ നിയമം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അവിടെ നിയമങ്ങൾ ഒരു നിശ്ചിത ഡാറ്റ സെറ്റിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. എൻഐഎസ്ടി-4 ഡാറ്റാബേസിലെ 4000 ചിത്രങ്ങളിലും എൻഐഎസ്ടി-9 ഡാറ്റാബേസിലെ 5400 ചിത്രങ്ങളിലും ഈ ക്ലാസിഫയർ പരീക്ഷിച്ചു. NIST-4 ഡാറ്റാബേസിൽ, അഞ്ച് ക്ലാസ് പ്രശ്നത്തിന് 85.4% വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യതയും നാല് ക്ലാസ് പ്രശ്നത്തിന് 91.1% കൃത്യതയും (ആർക്ക്, ടെൻറ്ഡ് ആർക്ക് എന്നിവ ഒരേ വിഭാഗത്തിൽ സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്ന) ലഭിച്ചു. ഒരു നിരസിക്കൽ ഓപ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച്, നാലു ക്ലാസ്സ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പിശക് 6% ൽ താഴെയായി കുറയ്ക്കാം, 10% വിരലടയാള ചിത്രങ്ങൾ നിരസിക്കപ്പെടും. സമാനമായ ഒരു തരം തിരിക്കല് NIST-9 ഡാറ്റാബേസില് നിന്നും ലഭിച്ചു. |
b07ce649d6f6eb636872527104b0209d3edc8188 | |
3337976b072405933a02f7d912d2b6432de38feb | ഈ പ്രബന്ധം മൂന്നു ഭാഗങ്ങളില് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: പൊതുവേ സംഗ്രഹങ്ങളുടെ ഒരു പ്രാഥമിക തരം; നിലവിലുള്ളതും ആസൂത്രണം ചെയ്തതുമായ മൊഡ്യൂളുകളുടെയും സാറ്റ് ഐഎസ്ഐയുടെ കീഴില് നിർമ്മിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന SUMMARIST ഓട്ടോമേറ്റഡ് ബഹുഭാഷാ ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹ സംവിധാനത്തിന്റെ പ്രകടനത്തിന്റെയും വിവരണം; സംഗ്രഹങ്ങളെ വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള മൂന്നു രീതികളുടെ ചർച്ച. 1. പശുക്കളെ 1950 കളുടെ അവസാനത്തിലും 60 കളുടെ തുടക്കത്തിലും നടത്തിയ ആദ്യകാല പരീക്ഷണങ്ങളിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് വാചക സംഗ്രഹം സാധ്യമാണെന്നത് വ്യക്തമായിരുന്നു. അക്കാലത്ത് വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത രീതികൾ തികച്ചും സങ്കീർണ്ണമല്ലാത്തവയായിരുന്നു, പ്രധാനമായും വാക്യ സ്ഥാനം, പദങ്ങളുടെ ആവൃത്തി എണ്ണം എന്നിവ പോലുള്ള ഉപരിതല തലത്തിലുള്ള പ്രതിഭാസങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരുന്നു, കൂടാതെ സംഗ്രഹങ്ങൾ (വാക്യത്തിന്റെ വ്യാഖ്യാന ഭാഗങ്ങൾ, പുതുതായി സൃഷ്ടിച്ചവ) എന്നതിലുപരി എക്സ്ട്രാക്റ്റുകൾ (വാക്യത്തിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുത്ത ഭാഗങ്ങൾ, അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ പുനർനിർമ്മിച്ചത്) നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. ഏതാനും ദശാബ്ദങ്ങൾക്കുള്ള ഇടവേളയ്ക്കു ശേഷം, വലിയ അളവിലുള്ള ഓൺലൈൻ ടെക്സ്റ്റ് - കോർപറേറ്റുകളിലും പ്രത്യേകിച്ച് വെബിലും - വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സാന്നിധ്യം യാന്ത്രിക വാചക സംഗ്രഹത്തിൽ താൽപര്യം പുതുക്കി. ഈ ഇടവേളകളിലെ ദശകങ്ങളിൽ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗിലെ പുരോഗതി, കമ്പ്യൂട്ടർ മെമ്മറിയുടെയും വേഗതയുടെയും വലിയ വർദ്ധനവ് എന്നിവയുമായി ചേർന്ന് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സാധ്യമാക്കി, വളരെ പ്രോത്സാഹജനകമായ ഫലങ്ങളോടെ. 1990 കളുടെ അവസാനത്തിൽ, യുഎസിലെ താരതമ്യേന ചെറിയ ഗവേഷണ നിക്ഷേപങ്ങൾ (മൈക്രോസോഫ്റ്റ്, ലെക്സിസ്-നെക്സിസ്, ഒറാക്കിൾ, എസ്ആർഎ, ടെക്സ്റ്റ് വൈസ് എന്നിവയിലെ വാണിജ്യ ശ്രമങ്ങളും സിഎംയു, എൻഎംഎസ്യു, യുപിഎൻ, യുഎസ്സി / ഐഎസ്ഐ എന്നിവയിലെ സർവകലാശാലാ ശ്രമങ്ങളും ഉൾപ്പെടെ 10 ൽ കൂടുതൽ പ്രോജക്ടുകൾ) മൂന്ന് അല്ലെങ്കിൽ നാല് വർഷത്തിനുള്ളിൽ വിപണന സാധ്യതയുള്ള നിരവധി സംവിധാനങ്ങളും തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന നിരവധി പുതുമകളും ഉൽപാദിപ്പിച്ചു. കൂടാതെ, അടുത്തിടെ നടന്ന നിരവധി ശില്പശാലകളും പുസ്തക ശേഖരവും നിരവധി ട്യൂട്ടോറിയലുകളും തെളിയിക്കുന്നത് ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹം ഒരു ചൂടുള്ള മേഖലയായി മാറിയിരിക്കുന്നു എന്നാണ്. എന്നിരുന്നാലും, വിവിധ സംവിധാനങ്ങളെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാനും യഥാർഥത്തിൽ എന്താണ് നേടിയതെന്ന് ചിന്തിക്കാനും അൽപം സമയം എടുക്കുമ്പോൾ അവയുടെ അടിസ്ഥാന സമാനത, അവയുടെ ശ്രദ്ധയുടെ ഇടുങ്ങിയത, പ്രശ്നത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള അജ്ഞാത ഘടകങ്ങളുടെ വലിയ എണ്ണം എന്നിവയിൽ ആശ്ചര്യപ്പെടാതിരിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, എന്താണ് ഒരു സംഗ്രഹം? കൃത്യമായി ആരും അറിയുന്നില്ല. നമ്മുടെ പ്രവര് ത്തനത്തില് സംഗ്രഹം എന്ന പദം ഉപയോഗിക്കുന്നു. താഴെ പറയുന്ന തരത്തില് അതിനെ നിര് ണയിക്കുന്നു: ഒന്നോ അതിലധികമോ (മൾട്ടിമീഡിയ) ടെക്സ്റ്റുകള് ചേര് ന്ന് തയ്യാറാക്കിയ ഒരു വാചകമാണ് സംഗ്രഹം. ഈ ചിത്രം അല്പം വ്യക്തമാക്കുന്നതിന്, താഴെ പറയുന്ന വകഭേദങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ നാം പിന്തുടരുകയും വിപുലീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (സ്പിർക്ക് ജോൺസ്, 97) ഏതൊരു സംഗ്രഹവും (കുറഞ്ഞത്) മൂന്ന് പ്രധാന ക്ലാസുകളിലൂടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളാണ്: Invut: ഉറവിട വാചകത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ ((s) ഉറവിട വലുപ്പം: ഒറ്റ-പ്രമാണ v s. ഒന്നിലധികം രേഖകൾ: ഒരൊറ്റ രേഖയുടെ സംഗ്രഹം ഒരൊറ്റ ഇൻപുട്ട് ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നാണ് ഉരുത്തിരിഞ്ഞത് (സംഗ്രഹ പ്രക്രിയ തന്നെ മറ്റ് ടെക്സ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് നേരത്തെ സമാഹരിച്ച വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം). ഒന്നിലധികം രേഖകളുടെ ഉള്ളടക്കം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു വാചകമാണ് മൾട്ടി-ഡോക്യുമെന്റ് സംഗ്രഹം. സാധാരണയായി, ഈ രേഖകൾ തീമാറ്റിക് ആയി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുമ്പോൾ മാത്രമേ ഇത് ഉപയോഗിക്കാറുള്ളൂ. പ്രത്യേകത: ഡൊമെയ്ൻ-സ്പെസിഫിക് vs ജനറൽ: ഇൻപുട്ട് ടെക്സ്റ്റുകൾ എല്ലാം ഒരു ഡൊമെയ്നിനെ സംബന്ധിക്കുന്നതാണെങ്കിൽ, ഡൊമെയ്ൻ സ്പെസിഫിക്കേഷൻ സംഗ്രഹ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നത് ഉചിതമായിരിക്കും, പ്രത്യേക ഉള്ളടക്കത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും പൊതുവായ സാഹചര്യവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പ്രത്യേക ഫോർമാറ്റുകൾ പുറത്തെടുക്കുകയും ചെയ്യും. ഒരു ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട സംഗ്രഹം ഒരു നിയന്ത്രിത ഡൊമെയ്നിനെ സംബന്ധിക്കുന്ന ഇൻപുട്ട് ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞതാണ്. അതുപോലെ, ഇത് പദങ്ങളുടെ അവ്യക്തത, പ്രത്യേക പദവും വ്യാകരണ ഉപയോഗവും, പ്രത്യേക ഫോർമാറ്റിംഗ് മുതലായവ കുറവാണെന്ന് കരുതാം, അവ സംഗ്രഹത്തിൽ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. |
25126128faa023d1a65a47abeb8c33219cc8ca5c | വലിയ തോതിലുള്ള കേർണൽ രീതികളിലേക്ക് ന്യൂസ്ട്രോം തരം സബ്സാമ്പിൾ സമീപനങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു, കൂടാതെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ലേണിംഗ് ക്രമീകരണത്തിൽ പഠന പരിധികൾ തെളിയിക്കുന്നു, അവിടെ റാൻഡം സാമ്പിളും ഉയർന്ന സാധ്യതയുള്ള കണക്കുകളും പരിഗണിക്കുന്നു. ഉപസാമ്പിൾ തലത്തിൽ ഉചിതമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തിയാൽ ഈ സമീപനങ്ങളിലൂടെ മികച്ച പഠന പരിധികൾ നേടാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. ഈ ഫലങ്ങൾ നിസ്ട്രോം കേർണലിന്റെ ലളിതമായ വർദ്ധനവ് വേരിയന്റ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. റെഗുലറൈസ്ഡ് മിനിമം സ്ക്വയറുകൾ, സബ്സാമ്പിൾ ലെവൽ ഒരു തരം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റെഗുലറൈസേഷൻ നടപ്പിലാക്കുന്നു, അതേ സമയം റെഗുലറൈസേഷനും കമ്പ്യൂട്ടേഷനുകളും നിയന്ത്രിക്കുന്നു എന്ന അർത്ഥത്തിൽ. വിശാലമായ പരീക്ഷണ വിശകലനം കാണിക്കുന്നത്, പരിഗണിച്ച സമീപനം വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നു എന്നാണ്. |
414573bcd1849b4d3ec8a06dd4080b62f1db5607 | വിതരണ നിരാകരണ ആക്രമണം ഇന്റർനെറ്റിന് ഒരു ഭീഷണിയാണ്. നാം ഡി-വാർഡ്, ഒരു ഡി.ഡോ.എസ് പ്രതിരോധ സംവിധാനം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഉറവിട-അവസാന നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്ന ഈ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ നിന്ന് വരുന്ന ആക്രമണങ്ങളെ സ്വതന്ത്രമായി കണ്ടെത്തുകയും തടയുകയും ചെയ്യുന്നു. നെറ്റ് വർക്കും ഇന്റർനെറ്റും തമ്മിലുള്ള ഇരുവശത്തുള്ള ട്രാഫിക് നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെയും സാധാരണ ഫ്ലോ മോഡലുകളുമായി ഇടയ്ക്കിടെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ആക്രമണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. അസ്വാഭാവികമായ ഒഴുക്കുകൾ അവരുടെ ആക്രമണാത്മകതയ്ക്ക് അനുപാതമായി നിരക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ആക്രമണത്തിനിടയിലും നിയമാനുസൃതമായ ട്രാഫിക്കിന് ഡി-വാർഡ് നല്ല സേവനം നൽകുന്നു, അതേസമയം ഡിഡോസ് ട്രാഫിക് കാര്യക്ഷമമായി കുറയ്ക്കുന്നു. സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ഒരു ലിനക്സ് റൂട്ടറിൽ നിർമ്മിച്ചിട്ടുണ്ട്. വിവിധ ആക്രമണ സാഹചര്യങ്ങളില് അതിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി നാം കാണിക്കുന്നു, വിന്യാസത്തിനുള്ള പ്രചോദനങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, അനുബന്ധ ചെലവുകള് വിവരിക്കുന്നു. |
705a24f4e1766a44bbba7cf335f74229ed443c7b | മുഖം തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതം സാധാരണയായി മുഖം ചിത്രങ്ങൾ നന്നായി വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്നതായി കരുതുന്നു, സമാനമായ ഒരു ഭാവം ഉണ്ട് - എന്നിട്ടും പല പ്രായോഗിക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഈ വ്യവസ്ഥകൾ നിറവേറ്റുന്നത് അസാധ്യമാണ്. അതുകൊണ്ട് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനം നിയന്ത്രണമില്ലാത്ത മുഖചിത്രങ്ങളിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു സജീവ ഗവേഷണ മേഖലയായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഈ ആവശ്യത്തിനായി, ലോക്കൽ ബൈനറി പാറ്റേണുകളുടെ (എൽബിപി) ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള വളരെ വിവേചനപരമായ വിവരണങ്ങളായി തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, മിക്ക എൽബിപി അധിഷ്ഠിത അൽഗോരിതങ്ങളും പോസ് വ്യതിയാനത്തിനും തെറ്റായ വിന്യാസത്തിനും എതിരായി കരുത്തുറ്റതല്ലാത്ത കർശനമായ ഡിസ്ക്രിപ്റ്റർ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു. നാം രണ്ടു അൽഗോരിതം മുഖം തിരിച്ചറിയൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു അത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് ഭാവ വ്യതിയാനങ്ങളും തെറ്റായ ക്രമീകരണവും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വേണ്ടിയാണ് വെളിച്ചം മാറുന്നതില് പ്രതിരോധം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പ്രകാശം സാധാരണവൽക്കരണ ഘട്ടവും ഞങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. നിർദ്ദിഷ്ട അൽഗോരിതം എൽബിപിയുടെ ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും യഥാക്രമം സ്പേഷ്യൽ പിരമിഡ് മാച്ചിംഗ് (എസ്പിഎം), നൈവ് ബേസ് ഏറ്റവും അടുത്ത അയൽക്കാരൻ (എൻബിഎൻഎൻ) എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഡിസ്ക്രിപ്റ്റർ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇമേജ്-ടു-ക്ലാസ് ബന്ധം ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസ്-ഇൻട്രാ വ്യതിയാനങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് മെച്ചപ്പെട്ട കരുത്തുറ്റത നൽകുന്നതിനായി വഴക്കമുള്ള സ്പേഷ്യൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ സ്കീമുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തലാണ് ഞങ്ങളുടെ സംഭാവന. നിർദ്ദിഷ്ട അൽഗോരിതങ്ങളുടെ കൃത്യത അഹൊനെന്റെ യഥാർത്ഥ എൽബിപി അധിഷ്ഠിത മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനവും നാല് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ രണ്ട് അടിസ്ഥാന സമഗ്ര വർഗ്ഗീകരണങ്ങളുമായി ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് NBNN അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അല് ഗരിതമിന് മറ്റ് പരിഹാരങ്ങളെ മറികടക്കുന്നുവെന്നാണ്, പോസ് വ്യതിയാനങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യത്തില് ഇത് കൂടുതല് പ്രകടമാണ്. |
fb8704210358d0cbf5113c97e1f9f9f03f67e6fc | കഴിഞ്ഞ പത്തു വർഷമായി കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശന മേഖലയിലെ ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ ഗവേഷണ മേഖലകളിലൊന്നാണ് ഉള്ളടക്ക അധിഷ്ഠിത വിഷ്വൽ ഇൻഫർമേഷൻ റീട്രീച്ചർ (സിബിവിആർ) അല്ലെങ്കിൽ ഉള്ളടക്ക അധിഷ്ഠിത ഇമേജ് റീട്രീച്ചർ (സിബിഐആർ). ദൃശ്യപരവും മൾട്ടിമീഡിയ വിവരങ്ങളും ലഭ്യമാകുന്നതും നിരന്തരം വളരുന്നതും ഇന്റർനെറ്റിന്റെ വികസനവും, ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചോദ്യങ്ങളോ കൃത്യമായ ഡാറ്റാബേസ് ഫീൽഡുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അഭ്യർത്ഥനകളോ മാത്രമല്ല, തീമാറ്റിക് ആക്സസ് രീതികൾ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയെ അടിവരയിടുന്നു. ദൃശ്യ, ഓഡിയോ ഉള്ളടക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അന്വേഷണങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും വലിയ മൾട്ടിമീഡിയ ശേഖരങ്ങൾ ബ്രൌസുചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതിനും നിരവധി പ്രോഗ്രാമുകളും ഉപകരണങ്ങളും വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ളതും വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവസവിശേഷതകളുള്ളതുമായ രേഖകളുള്ള വലിയ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാബേസുകളെ സംബന്ധിച്ച് ഒരു പൊതു മുന്നേറ്റവും ഉണ്ടായിട്ടില്ല. വേഗത, സെമാന്റിക് ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററുകൾ, വസ്തുനിഷ്ഠമായ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പല ചോദ്യങ്ങൾക്കും ഇപ്പോഴും ഉത്തരം ലഭിച്ചിട്ടില്ല. വൈദ്യശാസ്ത്ര രംഗത്ത്, ചിത്രങ്ങള് , പ്രത്യേകിച്ച് ഡിജിറ്റല് ചിത്രങ്ങള് , കൂടുതല് കൂടുതല് അളവുകളില് ഉല് പാദിപ്പിക്കപ്പെടുകയും രോഗനിര് ണയത്തിനും ചികിത്സയ്ക്കും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 2002-ൽ ജനീവ യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഹോസ്പിറ്റലിന്റെ റേഡിയോളജി വകുപ്പ് മാത്രം ഒരു ദിവസം 12,000-ത്തിലധികം ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചു. ഹൃദയശാസ്ത്രമാണ് നിലവിൽ ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങളുടെ രണ്ടാമത്തെ വലിയ ഉല്പാദകന് , പ്രത്യേകിച്ചും ഹൃദയ കാറ്ററ്ററ്ററിസത്തിന്റെ വീഡിയോകളുമായി (പ്രതിവർഷം ഏകദേശം 1800 പരിശോധനകൾ ഓരോന്നിനും ഏകദേശം 2000 ചിത്രങ്ങൾ). ജനീവ യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഹോസ്പിറ്റലിൽ ഉല് പാദിപ്പിച്ച കാർഡിയോളജിക്കല് ഇമേജ് ഡാറ്റയുടെ ആകെ തുക 2002ല് ഏകദേശം 1 ടിബി ആയിരുന്നു. എൻഡോസ്കോപ്പിക് വീഡിയോകൾക്കും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉല് പാദിപ്പിക്കാനാകും. ഡിജിറ്റൽ ഇമേജിംഗ് ആന്റ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് ഇൻ മെഡിസിൻ (ഡിഐസിഒഎം) ഉപയോഗിച്ച്, ഇമേജ് ആശയവിനിമയത്തിനുള്ള ഒരു മാനദണ്ഡം സജ്ജമാക്കിയിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ രോഗിയുടെ വിവരങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളുമായി സംഭരിക്കാനും കഴിയും, എന്നിരുന്നാലും സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷനെ സംബന്ധിച്ച് ഇപ്പോഴും കുറച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ നിലനിൽക്കുന്നു. ക്ലിനിക്കല് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യല് എളുപ്പമാക്കുന്ന ക്ലിനിക്കല് തീരുമാനങ്ങള് എടുക്കുന്നതിനായി മെഡിക്കല് ചിത്രങ്ങള് ക്ക് ഉള്ളടക്കാധിഷ്ഠിത പ്രവേശനം നല് കാന് നിരവധി ലേഖനങ്ങളില് നിര് ദേശിച്ചിട്ടുണ്ട്. മെഡിക്കൽ ഇമേജ് ഡാറ്റയുടെ ഉള്ളടക്ക അധിഷ്ഠിത ആക്സസ്, ഈ മേഖലയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യ എന്നിവയെ കുറിച്ചുള്ള ലഭ്യമായ സാഹിത്യത്തിന്റെ ഒരു അവലോകനം ഈ ലേഖനത്തിൽ നൽകുന്നു. വിഭാഗം 1 പൊതുവായ ഉള്ളടക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇമേജ് വീണ്ടെടുക്കലിനും ഉപയോഗിച്ച സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കും ഒരു ആമുഖം നൽകുന്നു. മെഡിക്കൽ പ്രാക്ടീസിലെ ഇമേജ് റീട്രീച്ചറിന് വേണ്ടിയുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളും വിവിധ സമീപനങ്ങളും വിഭാഗം 2 വിശദീകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണ സംവിധാനങ്ങളും പ്രയോഗ മേഖലകളും വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു. നടപ്പിലാക്കിയ സംവിധാനങ്ങളില് ഉപയോഗിച്ച സാങ്കേതിക വിദ്യകളും അവയുടെ ഡേറ്റാ സെറ്റുകളും അവയുടെ വിലയിരുത്തലുകളും വിവരിച്ചിരിക്കുന്നതുമാണ് 3ാം ഭാഗം. ക്ലിനിക്കല് പ്രാക്ടീസിലും ഗവേഷണത്തിലും വിദ്യാഭ്യാസത്തിലും ഇമേജ് റിട്രീച്ച് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ക്ലിനിക്കല് ഗുണങ്ങള് തിരിച്ചറിയാന് വിഭാഗം 4 സഹായിക്കുന്നു. പുതിയ ഗവേഷണ ദിശകൾ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നുണ്ട്. ഈ ലേഖനം ഈ മേഖലയിലെ ചില പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് വിശദീകരണങ്ങളും നൽകുന്നു. മെഡിക്കൽ ഡൊമെയ്നിൽ നിന്ന് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായുള്ള നിരവധി നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയതായി തോന്നുന്നു, മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് വകുപ്പുകളിൽ ഗവേഷണ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നു. ഇപ്പോഴും, വളരെ കുറച്ച് സംവിധാനങ്ങൾ മാത്രമേ ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസിൽ ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നുള്ളൂ. ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തിരയൽ രീതികളെ മാറ്റി പകരം വയ്ക്കുക എന്നതല്ല ലക്ഷ്യം, മറിച്ച് അവയെ വിഷ്വൽ തിരയൽ ഉപകരണങ്ങളുമായി ചേർത്ത് പ്രവർത്തിക്കുക എന്നതാണ്. |
38919649ae3fd207b96b62e95b3c8c8e69635c7f | വയർലെസ് മൊബൈൽ അഡ് ഹോക്ക് നെറ്റ് വർക്കുകൾക്കായി നിർദ്ദേശിച്ച മൂന്ന് റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ താരതമ്യമാണ് ഈ പഠനം. ലക്ഷ്യസ്ഥാനം ക്രമീകരിച്ച ദൂരം വെക്റ്റർ (ഡിഎസ്ഡിവി), അഡ്ഹോക്ക് ഓൺ ഡിമാൻഡ് ദൂരം വെക്റ്റർ (എഒഡിവി), ഡൈനാമിക് സോഴ്സ് റൂട്ടിംഗ് (ഡിഎസ്ആർ) എന്നിവയാണ് ഈ പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ. നോഡുകൾ ക്രമരഹിതമായി നീങ്ങുന്ന ഒരു സാഹചര്യത്തിലാണ് വിപുലമായ സിമുലേഷനുകൾ നടക്കുന്നത്. ഒരു സാഹചര്യത്തില് നോഡുകളുടെ ആപേക്ഷിക വേഗത പ്രതിഫലിപ്പിക്കാന് രൂപകല് പിക്കപ്പെട്ട ഒരു പുതിയ ചലന അളവുകോലിന്റെ ഒരു ഫങ്ഷനായി ഫലങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, കൂടുതൽ പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങളില് പ്രോട്ടോക്കോളുകള് പരീക്ഷിക്കുന്നതിനായി മൂന്ന് യാഥാര് ത്ഥ്യമായ സാഹചര്യങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മിക്ക സിമുലേഷനുകളിലും പ്രതിപ്രവർത്തന പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ (AODV, DSR) DSDV നേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. മിതമായ ട്രാഫിക് ലോഡിൽ, പരീക്ഷിച്ച എല്ലാ മൊബിലിറ്റി മൂല്യങ്ങളിലും DSR AODV നേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. ഉയർന്ന ട്രാഫിക് ലോഡുകളിൽ AODV DSR നേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. ഡി.എസ്.ആർ ഡേറ്റാ പാക്കറ്റുകളിലെ ഉറവിട റൂട്ടുകളാണ് ഈ അവസ്ഥയ്ക്ക് കാരണം. ഇത് നെറ്റ് വർക്കിലെ ലോഡ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. റൂട്ടറുകളും ഹോസ്റ്റുകളും, അങ്ങനെ ഒരു നോഡ് മറ്റ് നോഡുകൾക്കിടയിൽ പാക്കറ്റുകൾ കൈമാറാനും ഉപയോക്തൃ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും കഴിയും. മൊബൈല് അഡ് ഹോക്ക് നെറ്റ് വർക്കുകള് അടുത്തിടെ നടന്ന ഗവേഷണ വികസന ശ്രമങ്ങളുടെ കേന്ദ്രമായിരുന്നു. അഡ്ഹോക് പാക്കറ്റ് റേഡിയോ ശൃംഖലകൾ ഇതുവരെ പ്രധാനമായും സൈനിക പ്രയോഗങ്ങളെ ബാധിച്ചിട്ടുണ്ട്, അവിടെ ഒരു വികേന്ദ്രീകൃത നെറ്റ്വർക്ക് കോൺഫിഗറേഷൻ ഒരു പ്രവർത്തനപരമായ നേട്ടമാണ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ആവശ്യകതയാണ്. അഡ്-ഹോക്ക് കോൺഫിഗറേഷൻ ആശയങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന നെറ്റ്വർക്കുകൾ പല സൈനിക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഉപയോഗിക്കാം, പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിച്ച വയർലെസ് ആക്സസ് പോയിന്റുകൾ മുതൽ വ്യക്തികൾ വഹിക്കുന്ന വയർലെസ് ഉപകരണങ്ങളുടെ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വരെ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഡിജിറ്റൽ മാപ്പുകൾ, ശരീരത്തിൽ ഘടിപ്പിച്ച സെൻസറുകൾ, വോയ്സ് ആശയവിനിമയം മുതലായവ. വിപുലമായ ശ്രേണിയും ഹ്രസ്വ ശ്രേണിയും ഉള്ള അഡ്ഹോക് നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ സംയോജനമാണ് പ്രതികൂലമായ പ്രവർത്തന സാഹചര്യങ്ങളിൽ പോലും ശക്തമായ ആഗോള പരിരക്ഷ നൽകുന്നത്. |
0f7329cf0d388d4c5d5b94ee52ad2385bd2383ce | സൂപ്പർവോക്സൽ സെഗ്മെന്റേഷൻ ഇമേജ് വിശകലനത്തിൽ സൂപ്പർ പിക്സൽ സെഗ്മെന്റേഷൻ ഉള്ളതുപോലെ ആദ്യകാല വീഡിയോ വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്താനുള്ള ശക്തമായ സാധ്യതയുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, വിശ്വസനീയമായ നിരവധി സൂപ്പർവോക്സൽ രീതികൾ ഉണ്ട്, അവ എപ്പോൾ, എവിടെയാണ് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല. സൂപ്പര് വോക്സല് സെഗ്മെന്റേഷനെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു താരതമ്യ പഠനത്തെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങള് ക്കറിയില്ല. അതിനായി, ഞങ്ങൾ ഏഴ് സൂപ്പർവോക്സൽ അൽഗോരിതം പഠിക്കുന്നു, ഓഫ് ലൈൻ, സ്ട്രീമിംഗ് രീതികൾ ഉൾപ്പെടെ, ഒരു നല്ല സൂപ്പർവോക്സൽ എന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നതിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽഃ അതായത്, സ്പേഷ്യോ-ടൈംപോറൽ ഏകത്വം, ഒബ്ജക്റ്റ് / റീജിയൻ ബോർഡർ ഡിറ്റക്ഷൻ, റീജിയൻ കംപ്രഷൻ, പാരിസോണി. വിലയിരുത്തലിനായി, ഈ അഭികാമ്യമായ സൂപ്പർവോക്സൽ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ അളക്കുന്നതിന് ഏഴ് ഗുണനിലവാര അളവുകളുടെ സമഗ്ര സ്യൂട്ട് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. കൂടാതെ, വീഡിയോ വിശകലനത്തിലെ സൂപ്പർവോക്സലുകളുടെ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഉപയോഗത്തിനുള്ള ഒരു പ്രോക്സി ആയി സൂപ്പർവോക്സൽ വർഗ്ഗീകരണ ചുമതലയിലെ രീതികൾ ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു. വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഉള്ളടക്കവും മനുഷ്യന്റെ വ്യാഖ്യാനങ്ങളും അടങ്ങിയ ആറ് നിലവിലുള്ള ബെഞ്ച്മാർക്ക് വീഡിയോ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഗ്രാഫ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള (ജിബിഎച്ച്), ഭാരമേറിയ സംഗ്രഹം (എസ്ഡബ്ല്യുഎ) വഴിയുള്ള സെഗ്മെന്റേഷൻ, ടൈമറൽ സൂപ്പർ പിക്സൽ (ടിഎസ്പി) രീതികൾ എന്നിവയാണ് ഏഴ് രീതികളിൽ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നതെന്ന് ഞങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ തെളിയിക്കുന്നു. സെഗ്മെന്റേഷൻ കൃത്യതയുടെ കാര്യത്തിൽ അവയെല്ലാം മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു, എന്നാൽ മറ്റ് ആവശ്യകതകളെ സംബന്ധിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നുഃ ജിബിഎച്ച് ഒബ്ജക്റ്റ് ബോർഡറുകൾ മികച്ച രീതിയിൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു; എസ്ഡബ്ല്യുഎയ്ക്ക് മേഖല കംപ്രഷന് മികച്ച സാധ്യതയുണ്ട്; ടിഎസ്പി മികച്ച അണ്ടർസെഗ്മെന്റേഷൻ പിശക് കൈവരിക്കുന്നു. |
50dea03d4feb1797f1d5c260736e1cf7ad6d45ca | ആമുഖം അതിവേഗം വളരുന്ന ഫൈബ്രോഅഡെനോമയുടെ ഒരു കേസ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. രോഗി ഒരു 13 വയസ്സുള്ള പെൺകുട്ടി ഇടതുവശത്തെ മുലപ്പാൽ സംബന്ധിച്ച് ഔട്ട് പേഷ്യന്റ് ക്ലിനിക്കിൽ പരിശോധന നടത്തി. ക്ലിനിക്കല് പരിശോധനകളിലൂടെ ഈ പിണ്ഡം ഫൈബ്രോഅഡെനോമയാണെന്ന് കണ്ടെത്തി, രോഗിയെ സൂക്ഷ്മമായി നിരീക്ഷിച്ചു. ഓരോ ആർത്തവത്തിലും പിണ്ഡം അതിവേഗം വലുതാവുകയും നാലുമാസത്തിനുശേഷം വോളിയത്തിൽ 50% വർദ്ധനവ് കാണിക്കുകയും ചെയ്തു. ലംപ്റ്റോമിയ നടത്തി. ട്യൂമർ ഫൈബ്രോഅഡെനോമ സംഘടിത തരം എന്ന് ഹിസ്റ്റോളജിക്കല് രോഗനിർണയം നടത്തി, പല ഗ്ലാന്റലര് എപ്പിഥെലിയല് കോശങ്ങളും കോശങ്ങളില് ആന്റി- ഈസ്ട്രജന് റിസപ്റ്റര് ആന്റിബോഡിക്കായി പോസിറ്റീവ് ഇംമുന് - ഹിസ്റ്റോകെമിക്കൽ കളറിംഗ് ഉണ്ടായിരുന്നു. ഉപസംഹാരം ട്യൂമറിന്റെ ഈസ്ട്രജന് സംവേദനക്ഷമതയാണ് അതിവേഗം വളരുന്നതിന് കാരണം. |
0674c1e2fd78925a1baa6a28216ee05ed7b48ba0 | പ്രോക്. ഇന്റർനാഷണൽ കോൺഫറൻസ് ഓൺ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷന്, കോര് ഫു (സെപ്റ്റംബർ 1999) പ്രകാരം ഒരു പുതിയ തരം ലോക്കല് ഇമേജ് ഫീച്ചറുകള് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷന് സിസ്റ്റം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ചിത്രത്തിന്റെ സ്കെയിലിംഗ്, ട്രാൻസ്ലേഷൻ, റൊട്ടേഷൻ എന്നിവയിൽ സവിശേഷതകൾ മാറ്റമില്ലാത്തവയാണ്, കൂടാതെ പ്രകാശത്തിന്റെ മാറ്റങ്ങളിലും അഫൈൻ അല്ലെങ്കിൽ 3 ഡി പ്രൊജക്ഷനിലും ഭാഗികമായി മാറ്റമില്ലാത്തവയാണ്. പ്രൈമറ്റ് ദർശനത്തിൽ വസ്തു തിരിച്ചറിയലിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന താഴ്ന്ന ക്ഷയപ്രകൃതിയിലെ ന്യൂറോണുകളുമായി ഈ സവിശേഷതകൾ സമാന സ്വഭാവം പങ്കിടുന്നു. സ്കെയിൽ സ്പേസിലെ സ്ഥിരമായ പോയിന്റുകൾ തിരിച്ചറിയുന്ന ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഫിൽട്ടറിംഗ് സമീപനത്തിലൂടെ സവിശേഷതകൾ കാര്യക്ഷമമായി കണ്ടെത്തുന്നു. നിരവധി ഓറിയന്റേഷൻ പ്ലാനുകളിലും ഒന്നിലധികം സ്കെയിലുകളിലും മങ്ങിയ ഇമേജ് ഗ്രേഡിയന്റുകൾ പ്രതിനിധീകരിച്ച് പ്രാദേശിക ജ്യാമിതീയ രൂപഭേദം അനുവദിക്കുന്ന ഇമേജ് കീകൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. കാൻഡിഡേറ്റ് ഒബ്ജക്റ്റ് പൊരുത്തങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്ന ഏറ്റവും അടുത്ത അയൽക്കാരനായ സൂചികയിലാക്കൽ രീതിയിലേക്കുള്ള ഇൻപുട്ടായി കീകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ പൊരുത്തത്തിന്റെയും അന്തിമ പരിശോധന, അജ്ഞാത മോഡൽ പരാമീറ്ററുകൾക്കായി കുറഞ്ഞ ശേഷിക്കുന്ന ഏറ്റവും ചെറിയ സ്ക്വയറുകളുടെ പരിഹാരം കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെയാണ് നേടുന്നത്. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, 2 സെക്കന് ഡ്സ് ല് താഴെയുള്ള കണക്കുകൂട്ടല് സമയത്തോടുകൂടിയ, ഭാഗികമായി മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ചിത്രങ്ങളില് ശക്തമായ വസ്തു തിരിച്ചറിയല് സാധ്യമാണെന്ന്. |
bbb9c3119edd9daa414fd8f2df5072587bfa3462 | പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ തുറക്കുന്നതിനായി ഈ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ചട്ടക്കൂട് സ്ട്രീമിംഗ്, ബാച്ച്, ഇന്ററാക്ടീവ് ബിഗ് ഡാറ്റ വർക്ക്ലോഡുകൾ ഏകീകരിക്കുന്നു. |
18ca2837d280a6b2250024b6b0e59345601064a7 | ശാസ്ത്രത്തിന്റെ പല മേഖലകളും പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തെയും ദൃശ്യവൽക്കരണത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള മൾട്ടി-വേരിയേറ്റ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത, അളവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാന പ്രശ്നം ഉയർത്തുന്നുഃ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ കോംപാക്റ്റ് പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ എങ്ങനെ കണ്ടെത്താം. ഇവിടെ, ഞങ്ങൾ പ്രാദേശികമായി ലീനിയർ എംബെഡ്ഡിംഗ് (LLE) അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു അൺസെർവേസ്ഡ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം, അത് കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള, അയൽപക്ക സംരക്ഷണ ഇൻപുട്ടുകളുടെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ കണക്കാക്കുന്നു. പ്രാദേശിക അളവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ക്ലസ്റ്ററിംഗ് രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, LLE അതിന്റെ ഇൻപുട്ടുകൾ താഴ്ന്ന അളവിലുള്ള ഒരൊറ്റ ആഗോള കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് മാപ്പുചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ അതിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകളിൽ പ്രാദേശിക മിനിമം ഉൾപ്പെടുന്നില്ല. ലീനിയർ പുനർനിർമ്മാണങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക സമമിതികൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തി, മുഖങ്ങളുടെ ചിത്രങ്ങളോ ടെക്സ്റ്റ് രേഖകളോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതുപോലുള്ള നോൺ-ലീനിയർ മനിഫോൾഡുകളുടെ ആഗോള ഘടനയെ പഠിക്കാൻ എൽഎൽഇക്ക് കഴിയും. |
a3bfe87159938a96d3f2037ff0fe10adca0d21b0 | വാഹനങ്ങളില് കൂടുതല് സോഫ്റ്റ് വെയര് മൊഡ്യൂളുകളും ബാഹ്യ ഇന്റർഫേസുകളും ചേര് ത്തു കൊണ്ടിരിക്കെ പുതിയ ആക്രമണങ്ങളും കേടുപാടുകളും ഉയര് ന്നു വരുന്നു. വാഹനങ്ങളിലെ ഇലക്ട്രോണിക് കൺട്രോൾ യൂണിറ്റുകളെ (ഇ.സി.യു.) എങ്ങനെ ഹാക്ക് ചെയ്യാമെന്നും വാഹനത്തിന്റെ ചലനം എങ്ങനെ നിയന്ത്രിക്കാമെന്നും ഗവേഷകർ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ ദുർബലതകളെ നേരിടാന് വിവിധതരം പ്രതിരോധ സംവിധാനങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. പക്ഷേ, വാഹനങ്ങളിലെ നെറ്റ്വര് ക്ക് ആക്രമണങ്ങള് ക്കെതിരെ സുരക്ഷയ്ക്ക് അത്യാവശ്യമായ ECU കള് ക്ക് ശക്തമായ സംരക്ഷണം നല് കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയെ അവ പൂര് ത്തിയാക്കിയിട്ടില്ല. ഈ കുറവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന്, ക്ലോക്ക് അധിഷ്ഠിത ഐഡിഎസ് (സിഐഡിഎസ്) എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു അമാലി അധിഷ്ഠിത നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം (ഐഡിഎസ്) ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഇത് വാഹനങ്ങളിലെ ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള സന്ദേശങ്ങളുടെ ഇടവേളകൾ അളക്കുകയും പിന്നീട് ECU-കളുടെ വിരലടയാളം എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ രീതിയിൽ ലഭിക്കുന്ന വിരലടയാളങ്ങൾ റിക്കർസിവ് ലെറ്റസ്റ്റ് സ്ക്വയറുകൾ (RLS) അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ECUs ക്ലോക്ക് പെരുമാറ്റങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന രേഖ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ അടിസ്ഥാന നിലയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, തിരിച്ചറിയൽ പിശകുകളിലെ അസാധാരണമായ മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് CIDS കുമുമുലേറ്റീവ് സുമ് (CUSUM) ഉപയോഗിക്കുന്നു - ഇത് നുഴഞ്ഞുകയറ്റത്തിന്റെ വ്യക്തമായ അടയാളമാണ്. ഇത് വാഹനത്തിലെ നെറ്റ്വർക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറ്റങ്ങളെ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ആക്രമണം കണ്ടുപിടിച്ചാൽ, സിഐഡിഎസ് സിഇസിയുടെ വിരലടയാളം എസിയുവികളുടെ മൂലകാരണ വിശകലനത്തെ സഹായിക്കുന്നു; ആക്രമണം ഏറ്റെടുത്ത എസിയു തിരിച്ചറിയുന്നു. ഒരു സിഎഎൻ ബസ് മാതൃകയിലും യഥാർത്ഥ വാഹനങ്ങളിലും നടത്തിയ പരീക്ഷണങ്ങളില് സിഐഡിഎസിന് വാഹനങ്ങളിലെ നെറ്റ്വർക്ക് ആക്രമണങ്ങളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണി കണ്ടെത്താന് കഴിയുമെന്ന് തെളിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. |
c567bdc35a40e568e0661446ac4f9b397787e40d | വളരെ കുറഞ്ഞ പവർ വയർലെസ് സെൻസർ നോഡുകൾക്കായുള്ള 2.4 ജിഗാഹെർട്സ് ഇന്റർഫെറർ-റെസിസ്റ്റന്റ് വേക്ക്-അപ്പ് റിസീവർ ഒരു അനിശ്ചിതത്വ-ഐഎഫ് ഡ്യുവൽ കൺവെർഷൻ ടോപ്പോളജി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു വിതരണ മൾട്ടി-സ്റ്റേജ് എൻ-പാത്ത് ഫിൽട്ടറിംഗ് ടെക്നിക്കും ലോക്ക് ചെയ്യാത്ത ലോ-ക്യു റിസോണേറ്റർ റഫറൻസുള്ള ലോക്കൽ ഓസിലേറ്ററും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഘടന ഇടുങ്ങിയ-ബാൻഡ് സെലക്ടീവിറ്റിയും ഇടപെടലുകളെതിരെ ശക്തമായ പ്രതിരോധശേഷിയും നൽകുന്നു, അതേസമയം BAW റിസോണേറ്ററുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പരലുകൾ പോലുള്ള ചെലവേറിയ ബാഹ്യ റിസോണന്റ് ഘടകങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നു. 65 nm CMOS റിസീവർ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് -97 dBm സെൻസിറ്റിവിറ്റിയും 5 MHz ഓഫ്സെറ്റിൽ -27 dB നേക്കാൾ മികച്ച കാരിയർ-ടു-ഇന്റർഫെറർ അനുപാതവും നൽകുന്നു, 10-3 ബിറ്റ് പിശക് നിരക്കിൽ 10 kb / s ഡാറ്റാ നിരക്ക്, തുടർച്ചയായ പ്രവർത്തനത്തിനിടയിൽ 0.5 V വോൾട്ടേജ് സപ്ലൈയിൽ നിന്ന് 99 μW ഉപഭോഗം ചെയ്യുമ്പോൾ. |
703244978b61a709e0ba52f5450083f31e3345ec | ഈ പുസ്തകത്തില് എഴുത്തുകാര് പഠനത്തിന്റെ ഏഴ് പൊതു തത്വങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അവ ഗവേഷണ സാഹിത്യത്തില് നിന്നും, കോളേജ് ഫാക്കല് റ്റികളുമായി 27 വര് ഷത്തെ നേരിട്ടുള്ള പ്രവര് ത്തനത്തില് നിന്നും ഉരുത്തിരിഞ്ഞതാണ്. പഠനത്തിന് അടിവരയിടുന്ന ഒരു കൂട്ടം പ്രധാന തത്വങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി അവർ വിവിധ വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് (അറിവ്, വികസന, സാമൂഹിക മനഃശാസ്ത്രം; വിദ്യാഭ്യാസ ഗവേഷണം; നരവംശശാസ്ത്രം; ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം; സംഘടനാ പെരുമാറ്റം) വരെയെത്തി. ഈ തത്വങ്ങള് അധ്യാപകര് ക്ക് വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ പഠനത്തെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു ധാരണ നല് കുന്നു. ചില അധ്യാപന രീതികള് വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ പഠനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ, പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങളില് വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ പഠനത്തെ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്ന അധ്യാപന രീതികളും തന്ത്രങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാനും പരിഷ്കരിക്കാനും, ഈ തത്വങ്ങള് പുതിയ കോഴ്സുകളിലേക്ക് മാറ്റാനും പ്രയോഗിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. |
52a345a29267107f92aec9260b6f8e8222305039 | ബിയാൻചിനിയുടെയും കൂട്ടരുടെയും ഇൻസൈഡ് പേജ് റാങ്കിന്റെ കൂട്ടുകാരനോ വിപുലീകരണമോ ആണ് ഈ ലേഖനം. [19] പേജ് റാങ്കുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ പ്രശ്നങ്ങളുടെയും സമഗ്രമായ ഒരു സർവേയാണ് ഇത്, അടിസ്ഥാന പേജ് റാങ്ക് മോഡൽ, ലഭ്യമായതും ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നതുമായ പരിഹാര രീതികൾ, സംഭരണ പ്രശ്നങ്ങൾ, നിലനിൽപ്പ്, അതുല്യത, കൺവെർജൻസ് പ്രോപ്പർട്ടികൾ, അടിസ്ഥാന മോഡലിലെ സാധ്യമായ മാറ്റങ്ങൾ, പരമ്പരാഗത പരിഹാര രീതികൾക്ക് ബദൽ നിർദ്ദേശങ്ങൾ, സംവേദനക്ഷമത, കണ്ടീഷനിംഗ്, ഒടുവിൽ അപ്ഡേറ്റ് പ്രശ്നം എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. പുതിയ ചില ഫലങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുകയും, വിശാലമായ ഒരു റഫറൻസ് ലിസ്റ്റ് നല് കുകയും, ഭാവി ഗവേഷണ മേഖലകളെക്കുറിച്ച് ഊഹാപോഹങ്ങള് നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. |
0e5c8094d3da52340b58761d441eb809ff96743f | 1, ഭാഗം 2 വിഷയം ഈ ലേഖനത്തിൽ, പുതുതായി അവതരിപ്പിച്ച വിതരണ സജീവ ട്രാൻസ്ഫോർമർ (ഡിഎടി) ഘടനയുടെ പ്രകടനം പരമ്പരാഗത ചിപ്പ്-ഇംപെഡൻസ്-ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. സാധാരണ സിലിക്കൺ പ്രക്രിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളിലെ ഉയർന്ന പവർ പൂർണ്ണമായും സംയോജിത ആംപ്ലിഫയറുകളുടെ രൂപകൽപ്പനയിൽ അവയുടെ അടിസ്ഥാന വൈദ്യുതി കാര്യക്ഷമത പരിമിതികൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ് ഒരു കാര്യക്ഷമമായ ഇംപെഡൻസ്-ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ, പവർ-കോമ്പിനേഷൻ രീതി ആണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, ഇത് മാഗ്നറ്റിക് കപ്ലിംഗ് വഴി നിരവധി ലോ-വോൾട്ടേജ് പുഷ്-പുൾ ആംപ്ലിഫയറുകൾ പരമ്പരയിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. പുതിയ ആശയത്തിന്റെ സാധുത തെളിയിക്കുന്നതിനായി, 0.35μm CMOS ട്രാൻസിസ്റ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, 50 ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് പൊരുത്തപ്പെടുത്തലുകളുള്ള 41% അധിക വൈദ്യുതി കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കുന്ന 2.4GHz 1.9W 2-V പൂർണ്ണമായും സംയോജിത പവർ ആംപ്ലിഫയർ നിർമ്മിച്ചു. ഇന തരംഃ ലേഖനം അധിക വിവരങ്ങൾ: © Copyright 2002 IEEE. അനുമതിയോടെ പുനഃപ്രസിദ്ധീകരിച്ചു. 2001 മെയ് 27 ന് ലഭിച്ച കൈയെഴുത്തുപ്രതി [ഓൺലൈനിൽ പോസ്റ്റ് ചെയ്തത്: 2002-08-07] ഇന്റൽ കോർപ്പറേഷൻ, ആർമി റിസർച്ച് ഓഫീസ്, ജെറ്റ് പ്രൊപ്പൽഷൻ ലബോറട്ടറി, ഇൻഫിനിയോൺ, നാഷണൽ സയൻസ് ഫൌണ്ടേഷൻ എന്നിവയുടെ പിന്തുണയോടെയാണ് ഈ കൃതി തയ്യാറാക്കിയത്. ചിപ്പ് നിർമ്മാണത്തിന് കോനെക്സാന്റ് സിസ്റ്റംസിന് നന്ദി പറയുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ആർ. മാഗൂൺ, എഫ്. ഇൻവെൽഡ്, ജെ. പവൽ, എ. വോ, കെ. മോയ്. കെ. പോട്ടർ, ഡി. ഹാം, എച്ച്. വു എന്നിവർക്കു, പാസഡീനയിലെ കാലിഫോർണിയ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ടെക്നോളജിയിലെ (കാൽടെക്) സഹായം നൽകിയതിനു പ്രത്യേകം നന്ദി. അജിലെന്റ് ടെക് നോളജീസ്, സോനെറ്റ് സോഫ്റ്റ് വെയര് ഇങ്ക്, ലിവർപൂള്, ന്യൂയോര് ഗ്, എന്നിവരുടെ സി.എ.ഡി. ഉപകരണങ്ങളുടെ സാങ്കേതിക സഹായവും വിലമതിക്കപ്പെടുന്നു. സിലിക്കൺ അധിഷ്ഠിത ആർഎഫ്, മൈക്രോവേവ് സംയോജിത സർക്യൂട്ടുകളുടെ പ്രത്യേക ലക്കം, ഐഇഇഇ ഇടപാടുകൾ മൈക്രോവേവ് സിദ്ധാന്തത്തിലും സാങ്കേതികതയിലും, വോള്യം. 50, വേണ്ട |
14fae9835ae65adfdc434b7b7e761487e7a9548f | റേഡിയൽ പവർ കോമ്പിനേറ്റർ വളരെ ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നത് അറിയപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരു വലിയ എണ്ണം പവർ ആംപ്ലിഫയറുകളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അവിടെ ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമത (90% ൽ കൂടുതൽ) താരതമ്യേന വിശാലമായ ബാൻഡിൽ നേടാനാകും. എന്നിരുന്നാലും, അതിന്റെ രൂപകൽപ്പന സങ്കീർണ്ണമായതിനാൽ അതിന്റെ നിലവിലെ ഉപയോഗം പരിമിതമാണ്. ഈ പേപ്പറിൽ, ഞങ്ങൾ ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഡിസൈൻ നടപടിക്രമം വികസിപ്പിക്കുന്നു, ഇതിൽ പ്രാരംഭ ഏകദേശ ഡിസൈൻ ഫോർമുലകളും അന്തിമ കൃത്യമായ ഡിസൈൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ആവശ്യകതകൾക്കായി അനുയോജ്യമായ മോഡലുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു. ത്രിമാന വൈദ്യുതകാന്തിക മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചിച്ച ഫലങ്ങള് അളവുകോലുകളുമായി നല്ല യോജിപ്പിലായിരുന്നു. റേഡിയൽ-കോമ്പിനേറ്ററിന്റെ കാര്യക്ഷമതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രായോഗിക പ്രശ്നങ്ങൾ, അതിന്റെ ഗംഭീരമായ തകർച്ച, ഉയർന്ന ഓർഡർ പാക്കേജ് അനുരണനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ എന്നിവ ഇവിടെ വിശദമായി ചർച്ചചെയ്യുന്നു |
47fdb5ec9522019ef7e580d59c262b3dc9519b26 | മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് സോണ്ടുകളും WR-430 വലതുവശത്തുള്ള വേവ്ഗൈഡും ഉപയോഗിച്ച് 1:4 പവർ ഡിവിഡറിന്റെ വിജയകരമായ പ്രകടനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാത്ത ഘടനയുടെ 15 ഡിബി റിട്ടേൺ ലോസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 22% ഉം അതിന്റെ 0.5 ഡിബി ഇൻസേർഷൻ ലോസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 26% ഉം ആണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. പരമ്പരാഗത മെഷീനിംഗ് വഴി നിർമിച്ചതാണെങ്കിലും, തെളിയിക്കപ്പെട്ട മില്ലിമീറ്റർ, സബ് മില്ലിമീറ്റർ തരംഗ മൈക്രോ മെഷീനിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക് അനുസൃതമായി അത്തരമൊരു ഘടന കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഈ ഘടന ഒരു സാധ്യതയുള്ള പവർ ഡിവിഡിംഗ്, പവർ കോമ്പിനേഷൻ ആർക്കിടെക്ചർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് മൈക്രോമാഷനിംഗ് വഴി 100 ജിഗാഹെർട്സിന് മുകളിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം. |
68218edaf08484871258387e95161a3ce0e6fe67 | എട്ട് ഉപകരണങ്ങളുള്ള കാ-ബാൻഡ് സോളിഡ് സ്റ്റേറ്റ് പവർ ആംപ്ലിഫയർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്തത് സഞ്ചരിക്കുന്ന തരംഗത്തിന്റെ പവർ ഡിവിഡിംഗ് / കോമ്പിനേഷൻ ടെക്നിക് ഉപയോഗിച്ചാണ്. ഈ രൂപകൽപ്പനയിൽ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന താഴ്ന്ന പ്രൊഫൈൽ സ്ലോട്ട്ഡ്-വേവ്ഗൈഡ് ഘടന ഒരു വലിയ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിൽ ഉയർന്ന പവർ കോമ്പിനേഷൻ കാര്യക്ഷമത മാത്രമല്ല, സജീവ ഉപകരണങ്ങൾക്കായി കാര്യക്ഷമമായ ചൂട് മുങ്ങൽ നൽകുന്നു. എട്ട് ഉപകരണങ്ങളുള്ള പവർ ആംപ്ലിഫയറിന്റെ അളന്ന പരമാവധി ചെറിയ സിഗ്നൽ ഗെയിൻ 34 GHz-ൽ 19.4 dB ആണ്, 3.2 GHz-ന്റെ 3-dB ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് (f/sub L/=31.8 GHz, f/sub H/=35 GHz) ഉപയോഗിച്ച്. പവർ ആംപ്ലിഫയറിൽ നിന്ന് 1 dB കംപ്രഷനിൽ (P/sub out/ at 1 dB) അളക്കുന്ന പരമാവധി ഔട്ട്പുട്ട് പവർ 33 dBm (/spl sim/2 W) ആണ് 32.2 GHz-ൽ, പവർ കോമ്പിനേഷൻ കാര്യക്ഷമത 80%. കൂടാതെ, ഉപകരണത്തിന്റെ തകരാറുകൾ മൂലം ഈ പവർ ആംപ്ലിഫയറിന്റെ പ്രകടനത്തിലെ കുറവ് സിമുലേറ്റ് ചെയ്യുകയും അളക്കുകയും ചെയ്തു. |
db884813d6d764aea836c44f46604128735bffe0 | ഉയർന്ന പവർ, വിശാലമായ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, ഉയർന്ന ലീനിയറിറ്റി, കുറഞ്ഞ ശബ്ദം എന്നിവയാണ് ആംപ്ലിഫയർ രൂപകൽപ്പനയിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട സവിശേഷതകൾ. ബ്രോഡ്ബാൻഡ് സ്പേഷ്യൽ പവർ കോമ്പിനേഷൻ ടെക്നിക് ഈ പ്രശ്നങ്ങളെല്ലാം പരിഹരിക്കുന്നു, ഒരു ബ്രോഡ്ബാൻഡ് കോആക്സിയൽ വേവ്ഗൈഡ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ ധാരാളം മൈക്രോവേവ് മോണോലിത്തിക് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ട് (എംഎംഐസി) ആംപ്ലിഫയറുകളുടെ output ട്ട്പുട്ട് പവർ സംയോജിപ്പിച്ച്, നല്ല ലീനിയറിറ്റി നിലനിർത്തുകയും എംഎംഐസി ആംപ്ലിഫയറുകളുടെ ഘട്ട ശബ്ദം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ ഘടകത്തിനും ഇൻപുട്ട് പവർ തുല്യമായി വിതരണം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ വിശാലമായ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിനും മികച്ച ഏകതയ്ക്കും സംയോജിത സർക്യൂട്ടുകളുടെ ഹോസ്റ്റായി ഒരു ഏകാകിരണ തരംഗഗഗൈഡ് ഉപയോഗിച്ചു. വളരെ ചെറിയ വലിപ്പമുള്ള പുതിയ കോംപാക്ട് കോആക്സിഅൽ കോമ്പിനേറ്റർ പരിശോധിക്കുന്നു. വാണിജ്യ MMIC ആംപ്ലിഫയറുകളുമായി മികച്ച അനുയോജ്യതയ്ക്കായി ബ്രോഡ്ബാൻഡ് സ്ലോട്ട് ലൈൻ മുതൽ മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ലൈൻ പരിവർത്തനം സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. താപ സിമുലേഷനുകൾ നടത്തുകയും മുൻകാല ഡിസൈനുകളേക്കാൾ മെച്ചപ്പെട്ട താപ മാനേജ്മെന്റ് സ്കീം ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കോംപാക്ട് കോമ്പിനേറ്റർ ഡിസൈൻ ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച ഉയർന്ന പവർ ആംപ്ലിഫയർ 6 മുതൽ 17 ജിഗാഹെർട്സ് വരെയുള്ള ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 44 വാട്ട് പരമാവധി ഔട്ട്പുട്ട് പവർ ഉപയോഗിച്ച് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ലീനിയറിറ്റി അളക്കല് 52 ഡിബിഎം എന്ന ഉയര് ന്ന മൂന്നാം നിര ഇന്റർസെപ്റ്റ് പോയിന്റ് കാണിക്കുന്നു. വിശകലനം കാണിക്കുന്നത് ആംപ്ലിഫയറിന് വ്യാജരഹിതമായ ഡൈനാമിക് റേഞ്ച് 2 3 മടങ്ങ് വർദ്ധിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ടെന്നാണ്. ആംപ്ലിഫയർ പുറമേ 140 dBc സമീപം ഒരു അവശിഷ്ട ഘട്ടം അടിത്തറ കാണിച്ചു 10-കിലോ ഹെർട്സ് ഓഫ്സെറ്റ് 5-6-dB കുറവുകൾ ഒരു സിംഗിൾ MMIC ആംപ്ലിഫയർ അതിനെ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന അപേക്ഷിച്ച്. |
e73ee8174589e9326d3b36484f1b95685cb1ca42 | അടുത്ത അഞ്ചാം തലമുറ സെല്ലുലാർ ആശയവിനിമയത്തിനായുള്ള 28 ജിഗാഹെർട്സ് ആന്റിന പരിഹാരത്തിന്റെ ആദ്യ ഭാഗം വിശദമായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 28 ജിഗാഹെര് ട്സ് ആന്റിന പരിഹാരം വളരെ ഫലപ്രദമാണെന്ന് വിശദമായ അളവുകളും സിമുലേഷനുകളും തെളിയിക്കുന്നു. |
4e85503ef0e1559bc197bd9de0625b3792dcaa9b | നെറ്റ് വർക്ക് അധിഷ്ഠിത ആക്രമണങ്ങൾ സാധാരണവും സങ്കീർണ്ണവുമാണ്. ഈ കാരണത്താല്, നുഴഞ്ഞുകയറ്റക്കാരെ കണ്ടെത്തുന്ന സംവിധാനങ്ങള് അവരുടെ ശ്രദ്ധ ഹോസ്റ്റുകളില് നിന്നും അവരുടെ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളില് നിന്നും ശൃംഖലയിലേയ്ക്ക് മാറ്റുകയാണ്. നെറ്റ് വർക്ക് അധിഷ്ഠിത നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ വെല്ലുവിളിയാണ്, കാരണം നെറ്റ് വർക്ക് ഓഡിറ്റിംഗ് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒരു നുഴഞ്ഞുകയറ്റവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വ്യത്യസ്ത സംഭവങ്ങൾ നെറ്റ് വർക്കിലെ വ്യത്യസ്ത സ്ഥലങ്ങളിൽ ദൃശ്യമാകാം. നെറ്റ് വർക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറ്റത്തെ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള പുതിയ സമീപനമായ നെറ്റ് സ്റ്റാറ്റിനെ ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നെറ്റ് വർക്കിന്റെയും ആക്രമണങ്ങളുടെയും ഒരു ഔപചാരിക മാതൃക ഉപയോഗിച്ച് നെറ്റ് സ്റ്റാറ്റിന് ഏത് നെറ്റ് വർക്ക് സംഭവങ്ങളാണ് നിരീക്ഷിക്കേണ്ടതെന്നും അവ എവിടെ നിരീക്ഷിക്കാമെന്നും നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയും. |
818c13721db30a435044b37014fe7077e5a8a587 | വലിയ ക്ലസ്റ്ററുകളിലെ വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റാ വിശകലനം അന്വേഷണ ഒപ്റ്റിമൈസേഷന് പുതിയ അവസരങ്ങളും വെല്ലുവിളികളും നൽകുന്നു. ഡാറ്റാ പാർട്ടീഷനിംഗ് ഈ പരിതസ്ഥിതിയിലെ പ്രകടനത്തിന് വളരെ പ്രധാനമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ പുനർവിഭജനം വളരെ ചെലവേറിയ ഒരു പ്രവർത്തനമാണ്, അതിനാൽ അത്തരം പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ വളരെ കാര്യമായ പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നേടാൻ കഴിയും. അതുകൊണ്ട് ഈ പരിതസ്ഥിതിക്കുള്ള ഒരു ക്വറി ഒപ്റ്റിമൈസറിന് ഡാറ്റാ പാർട്ടീഷനിംഗിനെക്കുറിച്ച്, അതിന്റെ ഇടപെടൽ, തരംതിരിക്കൽ, ഗ്രൂപ്പിംഗ് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാൻ കഴിയണം. സ്കോപ്പ് എന്നത് മൈക്രോസോഫ്റ്റിന്റെ വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന എസ്.ക്യു.എൽ പോലുള്ള ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ് ഭാഷയാണ്. കോസ്മോസ് വിതരണ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിനായി സ്ക്രിപ്റ്റുകളെ കാര്യക്ഷമമായ നിർവ്വഹണ പദ്ധതികളാക്കി മാറ്റുന്നതിന് ഒരു പരിവർത്തന-അധിഷ്ഠിത ഒപ്റ്റിമൈസർ ഉത്തരവാദിയാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഡാറ്റാ പാർട്ടീഷനിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള യുക്തി എങ്ങനെ സ്കോപ്പ് ഒപ്റ്റിമൈസറിലേക്ക് സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു എന്ന് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. പാർട്ടീഷനിംഗ്, തരംതിരിക്കൽ, ഗ്രൂപ്പിംഗ് പ്രോപ്പർട്ടികളെ റിലേഷണൽ ഓപ്പറേറ്റർമാർ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്നും അനാവശ്യ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ ഒപ്റ്റിമൈസർ അത്തരം പ്രോപ്പർട്ടികളെ എങ്ങനെ ന്യായീകരിക്കുന്നുവെന്നും ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. മിക്ക ഒപ്റ്റിമൈസറുകളിലും, സമാന്തര പ്ലാനുകളുടെ പരിഗണന ഒരു പോസ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടത്തിൽ ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഒരു ചിന്തയാണ്. വിഭജനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള യുക്തിവിചാരം, SCOPE ഒപ്റ്റിമൈസറിനെ സമാന്തര, സീരിയൽ, മിക്സഡ് പ്ലാനുകളുടെ പരിഗണനയെ ചെലവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ പൂർണ്ണമായും സംയോജിപ്പിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനം വഴി സാധ്യമാകുന്ന പലതരം പദ്ധതികൾ കാണിച്ചുകൊണ്ട് പ്രയോജനങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. |
8420f2f686890d9675538ec831dbb43568af1cb3 | റോമൻ ലിപിയിൽ എഴുതിയ ഹിംഗ്ലിഷ് വാചകത്തിന്റെ വികാര ധ്രുവീകരണം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനായി, ഞങ്ങൾ സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ രീതികളുടെ വ്യത്യസ്ത സംയോജനങ്ങളും ടെർം ഫ്രീക്വൻസി-ഇൻവേഴ്സ് ഡോക്യുമെന്റ് ഫ്രീക്വൻസി ഫീച്ചർ റെപ്രസന്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കൂട്ടം ക്ലാസിഫയറുകളും പരീക്ഷിച്ചു. ഹിംഗിലീഷ് ഭാഷയിൽ എഴുതപ്പെട്ട വാർത്തകളിലും ഫേസ്ബുക്ക് കമന്റുകളിലും പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന വികാരങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി 840 പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി. ഹിന്ഗ്ലിഷ് വാചകത്തിൽ പ്രകടിപ്പിച്ച വികാരത്തെ തരംതിരിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല സംയോജനമാണ് ഫ്രീക്വൻസി-ഇൻവേഴ്സ് ടെർമിനുകളുടെ ഒരു ത്രിയുണ്യമാണ്, ഫ്രീക്വൻസി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫീച്ചർ റെപ്രസന്റേഷൻ, ഗൈൻ റേഷ്യോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ, റേഡിയൽ ബേസിസ് ഫംഗ്ഷൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എന്നിവയാണ്. |
c97ebb60531a86bea516d3582758a45ba494de10 | ഐഇഇഇ ഇന്റലിജന്റ് ട്രാൻസ്പോർട്ടേഷൻ സിസ്റ്റംസ് സൊസൈറ്റിയും വ്യാപകമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഗവേഷണ സമൂഹവും തമ്മിലുള്ള സഹകരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിന്, രചയിതാക്കൾ ഐടിഎസ് സൊസൈറ്റിയെ പരിചയപ്പെടുത്തുകയും ഐടിഎസ് സൊസൈറ്റി ഗവേഷകർ പ്രവർത്തിക്കുന്ന വ്യാപകമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി ഗവേഷണ വിഷയങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇന്റലിജന്റ് ട്രാൻസ്പോർട്ടേഷന് റെ ഒരു പ്രത്യേക പതിപ്പിന്റെ ഭാഗമാണ് ഈ വകുപ്പ്. |
e91196c1d0234da60314945c4812eda631004d8f | ഭാഷാ പഠനത്തിന് ഒരു ഇന്ററാക്റ്റീവ് മൾട്ടിമോഡൽ ചട്ടക്കൂട് നാം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള സ്വാഭാവിക വാചകത്തിന് നിഷ്ക്രിയമായി എക്സ്പോഷർ ചെയ്യുന്നതിനുപകരം, നമ്മുടെ പഠിതാക്കൾ (ഫീഡ് ഫോർവേഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ആയി നടപ്പിലാക്കുന്നു) ഒരു ടാബുല റാസ സജ്ജീകരണത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്ന സഹകരണ റഫറൻഷ്യൽ ഗെയിമുകളിൽ ഏർപ്പെടുന്നു, അങ്ങനെ ഗെയിമിൽ വിജയിക്കാൻ ആശയവിനിമയം നടത്തേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയിൽ നിന്ന് അവരുടെ സ്വന്തം ഭാഷ വികസിപ്പിക്കുന്നു. പ്രാഥമിക പരീക്ഷണങ്ങൾ വാഗ്ദാന ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു, പക്ഷേ ഈ രീതിയിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഏജന്റുമാർ അവർ കളിക്കുന്ന ഗെയിമിന് മാത്രം ഫലപ്രദമായ ഒരു അഡ്ഹോക് ആശയവിനിമയ കോഡ് വികസിപ്പിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. |
500b7d63e64e13fa47934ec9ad20fcfe0d4c17a7 | ത്രിമാന (3D) എൽടിസിസി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിപി ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉയർന്ന സംയോജന സാന്ദ്രത കാരണം ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള സിഗ്നലുകളുടെ ടൈമിംഗ് നിയന്ത്രണം അടുത്തിടെ ശക്തമായി ആവശ്യപ്പെടുന്നു. അതുകൊണ്ട്, സ്കീവ് അല്ലെങ്കിൽ ടൈമിങ് കാലതാമസം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് പുതിയ 3D കാലതാമസം വരികൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടും. സിഗ്നൽ വിയയുടെ ദുർബലതയ്ക്കായി, ഞങ്ങൾ കോക്സി ലൈൻ എന്ന ആശയം സ്വീകരിച്ച് ക്വാസി കോക്സി ഗ്രൌണ്ട് (QCOX-GND) വിയകളുള്ള ഒരു നൂതന സിഗ്നൽ വിയ ഘടന നിർദ്ദേശിച്ചു. ഇ. എം. സിമുലേറ്ററും സർക്യൂട്ട് സിമുലേറ്ററും ഉപയോഗിച്ച് നാം സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കും. |
1a07186bc10592f0330655519ad91652125cd907 | ഒരു വാക്യത്തിന് അനുസൃതമായി, ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രവചനങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നൽകുന്ന ഒരൊറ്റ കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറിനെ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു: ഭാഗം-പ്രസംഗ ടാഗുകൾ, കഷണങ്ങൾ, പേരുള്ള എന്റിറ്റി ടാഗുകൾ, സെമാന്റിക് റോളുകൾ, സെമാന്റിക് സമാനമായ വാക്കുകൾ, വാചകം അർത്ഥവത്തായതിന്റെ സാധ്യത (വ്യാകരണപരമായും സെമാന്റിക് ആയി) ഒരു ഭാഷാ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച്. ഈ എല്ലാ ജോലികളിലും മുഴുവൻ ശൃംഖലയും ഒരുമിച്ച് പരിശീലനം നേടുന്നു. എല്ലാ ടാസ്ക്കുകളും ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് പഠിച്ച ഭാഷാ മോഡൽ ഒഴികെ, പങ്കിട്ട ടാസ്ക്കുകൾക്കായി സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനത്തിന്റെ ഒരു പുതിയ രൂപത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. മൾട്ടി ടാസ്ക് പഠനവും സെമി സൂപ്പർവൈസുഡ് പഠനവും പങ്കിട്ട ജോലികളുടെ പൊതുവായവ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം. |
27e38351e48fe4b7da2775bf94341738bc4da07e | ഒറ്റവാക്കുള്ള വെക്റ്റർ സ്പേസ് മോഡലുകൾ ലെക്സിക്കൽ വിവരങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിൽ വളരെ വിജയകരമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ദൈർഘ്യമേറിയ വാക്യങ്ങളുടെ രചനാ അർത്ഥം പിടിച്ചെടുക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയില്ല, ഇത് ഭാഷയെ ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ നിന്ന് അവരെ തടയുന്നു. നാം ഒരു റിക്രിസിവ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (ആർഎൻഎൻ) മോഡൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് സ്വമേധയാ ഉള്ള വാക്യഘടനയും നീളവും ഉള്ള വാക്യങ്ങൾക്കും വാക്യങ്ങൾക്കും ഉള്ള ഘടനാപരമായ വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കുന്നു. നമ്മുടെ മാതൃക ഒരു പാഴ്സ് ട്രീയിലെ ഓരോ നോഡിനും ഒരു വെക്റ്ററും ഒരു മാട്രിക്സും നൽകുന്നു: വെക്റ്റർ ഘടകത്തിന്റെ അന്തർലീനമായ അർത്ഥം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, അതേസമയം മാട്രിക്സ് അയൽ വാക്കുകളുടെയോ വാക്യങ്ങളുടെയോ അർത്ഥം എങ്ങനെ മാറ്റുന്നുവെന്ന് പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. ഈ മാട്രിക്സ്-വെക്റ്റർ RNN ന് പ്രസ്താവനാ യുക്തിയിലും സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലും ഓപ്പറേറ്ററുകളുടെ അർത്ഥം പഠിക്കാൻ കഴിയും. മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത പരീക്ഷണങ്ങളിൽ മോഡൽ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം നേടുന്നു: ആഡ്വർബും ആഡ്ജക്റ്റീവ് ജോഡികളുടെ മികച്ച വിതരണ വിതരണങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നു; സിനിമാ അവലോകനങ്ങളുടെ വികാര ലേബലുകൾ തരംതിരിക്കുകയും അവയ്ക്കിടയിലുള്ള വാക്യഘടന ഉപയോഗിച്ച് നാമങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള കാരണ-പ്രഭാവം അല്ലെങ്കിൽ വിഷയ-സന്ദേശം പോലുള്ള അർത്ഥപരമായ ബന്ധങ്ങൾ തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
303b0b6e6812c60944a4ac9914222ac28b0813a2 | ഈ പ്രബന്ധം, വാക്യ-തലത്തിലുള്ള വികാര വിശകലനത്തിന് ഒരു പുതിയ സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് ആദ്യം ഒരു പദപ്രയോഗം നിഷ്പക്ഷമോ ധ്രുവമോ ആണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുകയും തുടർന്ന് ധ്രുവ പദപ്രയോഗങ്ങളുടെ ധ്രുവത്തെ വ്യക്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനത്തിലൂടെ, വികാരപ്രകടനങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ ഉപസമിതിക്ക് സന്ദർഭോചിതമായ ധ്രുവീകരണം യാന്ത്രികമായി തിരിച്ചറിയാൻ സിസ്റ്റത്തിന് കഴിയും, അടിസ്ഥാനരേഖയേക്കാൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നേടുന്നു. |
4eb943bf999ce49e5ebb629d7d0ffee44becff94 | സമയം പല രസകരമായ മനുഷ്യ സ്വഭാവങ്ങളുടെയും അടിത്തറയാണ്. അതിനാൽ, കണക്ഷനിസ്റ്റ് മോഡലുകളിൽ സമയം എങ്ങനെ പ്രതിനിധീകരിക്കാം എന്ന ചോദ്യം വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഒരു സമീപനം, സമയം പ്രകടമായി (ഒരു സ്പേഷ്യൽ പ്രാതിനിധ്യത്തിൽ) പ്രക്രിയയിൽ അതിന്റെ ഫലങ്ങളാൽ അപ്രതീക്ഷിതമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുക എന്നതാണ്. ഈ റിപ്പോർട്ട് ഈ ദിശയിലുള്ള ഒരു നിർദ്ദേശം വികസിപ്പിക്കുന്നു, ജോർദാൻ (1986) ആദ്യമായി വിവരിച്ചത്, ചലനാത്മക മെമ്മറി ഉപയോഗിച്ച് നെറ്റ്വർക്കുകൾ നൽകുന്നതിന് ആവർത്തിച്ചുള്ള ലിങ്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ സമീപനത്തിൽ, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന യൂണിറ്റ് പാറ്റേണുകൾ അവരുടേതായ രീതിയിൽ തിരിച്ചെത്തുന്നു; അങ്ങനെ വികസിക്കുന്ന ആന്തരിക പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ മുൻ ആന്തരിക സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ടാസ്ക് ആവശ്യകതകൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. താരതമ്യേന ലളിതമായ പ്രശ്നങ്ങൾ (XOR യുടെ സമയ പതിപ്പ്) മുതൽ വാക്കുകളുടെ വാക്യഘടന / സെമാന്റിക് സവിശേഷതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതുവരെയുള്ള ഒരു കൂട്ടം സിമുലേഷനുകൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ ശൃംഖലകൾക്ക് രസകരമായ ആന്തരിക പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ പഠിക്കാൻ കഴിയും, അത് ടാസ്ക് ആവശ്യകതകളെ മെമ്മറി ആവശ്യകതകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു; വാസ്തവത്തിൽ, ഈ സമീപനത്തിൽ മെമ്മറി എന്ന ആശയം ടാസ്ക് പ്രോസസ്സിംഗുമായി അന്തർലീനമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഈ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ സമ്പന്നമായ ഒരു ഘടന വെളിപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് അവയെ സന്ദർഭത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നതും ഇനങ്ങൾക്ക് ക്ലാസുകളിലുടനീളം പൊതുവായവയെ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതും അനുവദിക്കുന്നു. ഈ പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ ലെക്സിക്കൽ വിഭാഗങ്ങളും തരം / ടോക്കൺ വ്യത്യാസവും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. |
2069c9389df8bb29b7fedf2c2ccfe7aaf82b2832 | പുതിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മാതൃകയായി ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് അടുത്തിടെ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. ഒരു ടാർഗെറ്റ് ഡൊമെയ്നിലെ പരിശീലന ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി പ്രവചന മോഡലുകൾ പഠിക്കാൻ പര്യാപ്തമല്ലെങ്കിൽ, ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് മറ്റ് അനുബന്ധ സഹായ ഡൊമെയ്നുകളിൽ നിന്നുള്ള സഹായ ഉറവിട ഡാറ്റയെ പഠനത്തിനായി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ മേഖലയിലെ നിലവിലുള്ള മിക്ക പ്രവൃത്തികളും ടാർഗെറ്റ് ഡാറ്റയുടെ അതേ പ്രാതിനിധ്യ ഘടനയുള്ള ഉറവിട ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, ഈ പേപ്പറിൽ, ടെക്സ്റ്റും ഇമേജുകളും തമ്മിലുള്ള അറിവ് കൈമാറ്റത്തിനായി ഒരു ഹെറ്ററോജെനിക് ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂട് വിപുലീകരിക്കുന്നതിലൂടെ ഞങ്ങൾ ഈ അതിർത്തി കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു. ടാർഗെറ്റ് ഡൊമെയ്ൻ വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നത്തിന്, ചില വ്യാഖ്യാന ചിത്രങ്ങൾ പല സോഷ്യൽ വെബ് സൈറ്റുകളിലും കണ്ടെത്താനാകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു, ഇത് വെബിൽ ലഭ്യമായ ധാരാളം ടെക്സ്റ്റ് പ്രമാണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് കൈമാറുന്നതിനുള്ള ഒരു പാലമായി വർത്തിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകള് സ്വമേധയാ ഉള്ളതാണെങ്കിലും ഉറവിട വിവരങ്ങളിലെ അറിവ് എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി കൈമാറാമെന്നതാണ് ഒരു പ്രധാന ചോദ്യം. ഞങ്ങളുടെ പരിഹാരം, ടാർഗെറ്റ് ഇമേജുകളുടെ പ്രതിനിധീകരണം, സഹായ ഉറവിട ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുത്ത സെമാന്റിക് ആശയങ്ങളുമായി സമ്പന്നമാക്കുകയും, മെച്ചപ്പെട്ട ഇമേജ് ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് സഹായ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ലാറ്റന്റ് സെമാന്റിക് സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. കല് ടെക്-256 ഇമേജ് ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ നമ്മുടെ അല് ഗോരിതം ഫലപ്രദമാണെന്ന് നാം അനുഭവപരമായി പരിശോധിക്കുന്നു. |
381231eecd132199821c5aa3ff3f2278f593ea33 | |
a8823ab946321079c63b9bd42f58bd17b96a25e4 | മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, മുഖഭാവ വിശകലനം, സുരക്ഷാ ലോഗിൻ തുടങ്ങിയ പല പ്രയോഗങ്ങളിലും മുഖം കണ്ടെത്തലും കണ്ണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കലും ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. മനുഷ്യ മുഖവും കണ്ണും മൂക്കും പോലുള്ള മുഖ ഘടനകളും കണ്ടെത്തുന്നത് കമ്പ്യൂട്ടറിന് സങ്കീർണമായ പ്രക്രിയയാണ്. ഈ പേപ്പർ മുഖം കണ്ടെത്തുന്നതിനും മുഖം ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് കണ്ണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും ഒരു അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ രീതി മൂന്നു ഘട്ടങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗ്, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, കണ്ണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ. ചിത്രങ്ങളുടെ വലുപ്പം മാറ്റുന്നതും ഗ്രേ സ്കെയിൽ ഇമേജ് പരിവർത്തനവും പ്രീപ്രോസസ്സിംഗിൽ നേടുന്നു. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സോബൽ എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷനും, രൂപശാസ്ത്രപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് സാധിക്കും. അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, രൂപശാസ്ത്രപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സഹായത്തോടെ മുഖം പ്രദേശത്തുനിന്നും കണ്ണുകൾ പുറത്തെടുക്കുന്നു. ഐഎംഎം ഫ്രോണ്ടൽ ഫെയ്സ് ഡാറ്റാബേസ്, എഫ്ഇഐ ഫെയ്സ് ഡാറ്റാബേസ്, ഐഎംഎം ഫെയ്സ് ഡാറ്റാബേസ് എന്നിവയുടെ യഥാക്രമം 120, 75, 40 ഇമേജുകളിലാണ് പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തിയത്. മുഖം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള കൃത്യത യഥാക്രമം 100%, 100%, 97.50% ഉം കണ്ണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള കൃത്യത 92.50%, 90.66%, 92.50% ഉം ആണ്. |
3b6911dc5d98faeb79d3d3e60bcdc40cfd7c9273 | ഒരു സംയോജിത സിഗ്നേച്ചർ സ്കീം സംയോജനം പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു ഡിജിറ്റൽ സിഗ്നേച്ചറാണ്: n വ്യത്യസ്ത ഉപയോക്താക്കളിൽ നിന്നുള്ള n വ്യത്യസ്ത സന്ദേശങ്ങളിൽ n ഒപ്പുകൾ നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഈ ഒപ്പുകളെല്ലാം ഒരൊറ്റ ഹ്രസ്വ ഒപ്പിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഈ സിംഗിൾ സിഗ്നേച്ചർ (ഒപ്പം n ഒറിജിനൽ മെസേജുകളും) n ഉപയോക്താക്കൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ n ഒറിജിനൽ മെസേജുകളിൽ ഒപ്പുവച്ചുവെന്ന് പരിശോധകനെ ബോധ്യപ്പെടുത്തും (അതായത്, ഉപയോക്താവ് i i = 1 എന്നതിനായി സന്ദേശം Mi ൽ ഒപ്പുവച്ചു . . . , n) ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഒരു കൂട്ടായ ഒപ്പ് എന്ന ആശയം പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു, അത്തരം ഒപ്പുകൾക്കുള്ള സുരക്ഷാ മാതൃകകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂട്ടായ ഒപ്പുകൾക്കുള്ള നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നൽകുന്നു. ബോണെ, ലിൻ, ഷാചാം എന്നിവരുടെ ബിലിനിയർ മാപ്പുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഹ്രസ്വ സിഗ്നേച്ചർ സ്കീമിൽ നിന്ന് കാര്യക്ഷമമായ ഒരു മൊത്തം സിഗ്നേച്ചർ ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. സർട്ടിഫിക്കറ്റ് ശൃംഖലകളുടെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിനും (ശൃംഖലയിലെ എല്ലാ ഒപ്പുകളും കൂട്ടിച്ചേർത്ത്) എസ്ബിജിപി പോലുള്ള സുരക്ഷിത റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളിൽ സന്ദേശ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിനും സംയോജിത ഒപ്പുകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. കൂട്ടിച്ചേര് ന്ന ഒപ്പുകള് പരിശോധിക്കാന് കഴിയുന്ന വിധത്തില് എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത ഒപ്പുകള് ഉണ്ടാക്കുന്നു എന്നും ഞങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. ഇത്തരം ഒപ്പുകള് , ഒരു നിശ്ചിത സന്ദേശത്തിലെ ഒപ്പ് C എന്നതിന്റെ എൻക്രിപ്ഷനാണ് എന്ന് പരിശോധന നടത്താന് സാധിക്കും . കരാര് ഒപ്പിടുന്ന പ്രോട്ടോക്കോളുകളില് പരിശോധിക്കാവുന്ന എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത ഒപ്പുകള് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ലളിതമായ റിംഗ് സിഗ്നേച്ചറുകൾ നൽകുന്നതിന് ഹ്രസ്വ സിഗ്നേച്ചർ സ്കീം വിപുലീകരിക്കുന്നതിന് സമാനമായ ആശയങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
6d4fa4b9037b64b8383331583430711be321c587 | വാണിജ്യപരമായ പ്രയോഗങ്ങളും അക്കാദമിക താൽപര്യവും മൂലം വളരുന്ന ഒരു ഗവേഷണ മേഖലയാണ് സെന്റിമെന്റ് വിശകലനം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, മൂല്യത്തിന്റെയും ഉത്തേജനത്തിന്റെയും വികാര അളവുകൾക്കായി ഡയറി പോലുള്ള ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റുകളുടെ മൾട്ടിക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു, അവിടെ ഒരു പോസ്റ്റിന്റെ മൂല്യത്തിന്റെയും ഉത്തേജനത്തിന്റെയും നിലവാരം ഒരു ഓർഡിനൽ അഞ്ച് ലെവൽ സ്കെയിലിൽ പ്രവചിക്കുക എന്നതാണ്, യഥാക്രമം വളരെ നെഗറ്റീവ് / കുറഞ്ഞത് മുതൽ വളരെ പോസിറ്റീവ് / ഉയർന്നത് വരെ. റസ്സലിന്റെ സിർകമ്പ്ലെക്സ് മോഡൽ ഓഫ് ആഫെക്റ്റിന്റെ മാനസിക മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഈ രണ്ട് അളവുകളിലെ ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകളിലേക്ക് ഡിസ്ക്രിപ്റ്റ് ആഫെക്റ്റീവ് സ്റ്റേറ്റുകൾ എങ്ങനെ മാപ്പ് ചെയ്യാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ മുമ്പ് ലഭ്യമായ ഒരു കോർപ്പസിനെ മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ, റിയൽ-വാല്യുഡ് വ്യാഖ്യാനങ്ങളുമായി ലേബൽ ചെയ്യുന്നു. പിന്തുണാ വെക്റ്റർ മെഷീൻ ക്ലാസിഫയറുകളുടെ റിഗ്രഷൻ, വൺ-വേഴ്സസ്-ഓൾ സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത്, രണ്ടാമത്തെ സമീപനം മികച്ച കൃത്യമായ ഓർഡിനൽ ക്ലാസ് പ്രവചന കൃത്യത നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, റിഗ്രഷൻ സാങ്കേതികതകൾ ചെറിയ തോതിലുള്ള പിശകുകൾ വരുത്തുന്നു. |
9931c6b050e723f5b2a189dd38c81322ac0511de | മനുഷ്യന്റെ പ്രവര് ത്തനത്തെ തിരിച്ചറിയുന്ന സമൂഹത്തിനുള്ളില് പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് നാം ഒരു അവലോകനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു; പോസ് അധിഷ്ഠിത രീതികളുടെ പുനരുജ്ജീവനവും വ്യക്തി-വ്യക്തി ഇടപെടൽ മോഡലിംഗ് മനസ്സിലാക്കുന്നതിലെ സമീപകാല പുരോഗതിയും എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ക്ലാസ് ലേബലുകളുടെ എണ്ണം, നൽകിയിരിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന സത്യങ്ങൾ, അവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൊമെയ്ൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള നിരവധി പ്രധാന സ്വഭാവങ്ങളെ ഒരു ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ തരംതിരിക്കുന്നു. ഓരോ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെയും അബ്സ്ട്രാക്ഷൻ ലെവലും ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു; പ്രവർത്തനങ്ങളും ഇടപെടലുകളും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സെമാന്റിക് പ്രവർത്തനങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കുന്നവയെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു. സുബാക്ഷൻ ആംഗ്യങ്ങളുടെ സ്ഥിരമായ ശേഖരത്തിലൂടെ പലപ്പോഴും എളുപ്പത്തിൽ നിർവചിക്കാവുന്ന ലളിതവും ഊന്നിപ്പറഞ്ഞതും അല്ലെങ്കിൽ സ്ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്തതുമായ പ്രവർത്തന ക്ലാസുകളുടെ പ്രവണതയെക്കുറിച്ച് സർവേ പ്രധാന രൂപവും പോസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും തിരിച്ചറിയുന്നു. അടുത്ത ബന്ധമുള്ള പ്രവര് ത്തനങ്ങള് നല് കുന്ന ഡേറ്റാസെറ്റുകളുടെ വ്യക്തമായ അഭാവമുണ്ട്, അവയെ അപ്രതീക്ഷിതമായി ഒരു കൂട്ടം ഭാവങ്ങളിലൂടെയും ആംഗ്യങ്ങളിലൂടെയും തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടില്ല, മറിച്ച് ഒരു ചലനാത്മക കൂട്ടം ഇടപെടലുകളാണ്. അതുകൊണ്ട്, ഞങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ഡാറ്റ സെറ്റ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു അത് 3D പോസ് വഴി രണ്ടു വ്യക്തികൾ തമ്മിലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ സംഭാഷണ ഇടപെടലുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. രണ്ട് Kinect ഡീപ്ത് സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് 7 വ്യത്യസ്ത സംഭാഷണ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാഹചര്യങ്ങൾ വിവരിക്കുന്ന 8 ജോഡി ഇടപെടലുകൾ ശേഖരിച്ചു. നിരവധി പ്രാകൃതമായ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്നും ഇടപെടലുകളിൽ നിന്നും ചലനങ്ങളിൽ നിന്നും ഒരു കാലയളവിൽ നിർമ്മിച്ച ഇവന്റുകൾ നൽകുക എന്നതാണ് ഉദ്ദേശ്യം; യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ കൂടുതൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന സൂക്ഷ്മമായ പ്രവർത്തന ക്ലാസുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം നൽകുക, നിലവിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത തിരിച്ചറിയൽ രീതിശാസ്ത്രങ്ങളെ വെല്ലുവിളിക്കുക. 3D പോസ് പ്രിപ്രിന്റ് ഉപയോഗിച്ച് സംഭാഷണ ഇടപെടൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി സമർപ്പിച്ച ആദ്യത്തെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ഒന്നാണിത് എന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. ഇത് എൽസെവിയറിന് സമർപ്പിച്ചു ഒക്ടോബർ 27, 2015 സവിശേഷതകൾ ഈ ചുമതല സാധ്യമാണെന്ന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്ത പേപ്പറുകൾ കാണിക്കുന്നു. [1] എന്ന വെബ്സൈറ്റിൽ ഈ ഡാറ്റയുടെ പൂർണ്ണരൂപം ഗവേഷണ സമൂഹത്തിന് ലഭ്യമാണ്. |
26e6b1675e081a514f4fdc0352d6cb211ba6d9c8 | ആധുനിക കാറുകളില് ഉപയോഗിക്കുന്ന കീലെസ് എൻട്രി ആന്റ് സ്റ്റാര് ട്ട് സിസ്റ്റങ്ങള് ക്ക് റെയില് ആക്രമണം നടത്താന് സാധിക്കുമെന്ന് നാം തെളിയിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ രണ്ട് കാര്യക്ഷമവും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമായ ആക്രമണ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു, വയർഡ്, വയർലെസ് ഫിസിക്കൽ ലെയർ റിലേകൾ, അത് ആക്രമണകാരിയെ ഒരു കാറിനുള്ളിൽ പ്രവേശിക്കാനും സ്മാർട്ട് കീയ്ക്കും ഇടയിൽ സന്ദേശങ്ങൾ കൈമാറുന്നതിലൂടെ കാർ ആരംഭിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. നമ്മുടെ റിലേകൾ മോഡുലേഷന് , പ്രോട്ടോക്കോൾ, അല്ലെങ്കിൽ ശക്തമായ ആധികാരികതയും എൻക്രിപ്ഷനും ഇല്ലാത്തവയാണ്. എട്ട് നിർമ്മാതാക്കളുടെ പത്ത് കാറുകളുടെ വിശാലമായ വിലയിരുത്തലാണ് ഞങ്ങൾ നടത്തിയത്. നമ്മുടെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, സിഗ്നല് ഒരു ദിശയില് മാത്രം (കാറില് നിന്ന് താക്കോലിലേക്ക്) അയച്ചാല് മതി ആക്രമണം നടത്താന് . അതേസമയം താക്കോലും കാറും തമ്മിലുള്ള യഥാര് ത്ഥ ദൂരം വലുതായി തുടരുന്നു (പരീക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നത് 50 മീറ്റര് വരെ, നോൺ-ലൈന് ഓഫ് സീറ്റ്). ഞങ്ങളുടെ സജ്ജീകരണത്തിലൂടെ, സ്മാർട്ട് കീയെ 8 മീറ്റർ വരെ ആവേശം കൊള്ളിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഇത് ആക്രമണകാരിക്ക് റിലേ സ്ഥാപിക്കുന്നതിനായി കീയുടെ അടുത്ത് എത്തേണ്ട ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു. നാം കൂടുതൽ വിശകലനം ചെയ്യുകയും നിർണായകമായ സിസ്റ്റം സവിശേഷതകൾ ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. റിലേ ആക്രമണത്തിന്റെ പൊതുവായതയും വിലയിരുത്തപ്പെട്ട സിസ്റ്റങ്ങളുടെ എണ്ണവും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, സമാനമായ രൂപകൽപ്പനകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എല്ലാ പി.കെ.ഇ.എസ് സംവിധാനങ്ങളും ഒരേ ആക്രമണത്തിന് ഇരയാകാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്. അവസാനമായി, റിലേ ആക്രമണങ്ങളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിന് അടിയന്തര പരിഹാര നടപടികളും റിലേ ആക്രമണങ്ങളെ തടയുന്നതിനുള്ള സമീപകാല പരിഹാരങ്ങളും ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. |
69d685d0cf85dfe70d87c1548b03961366e83663 | രക്തത്തിലെ ഓക്സിജൻ സാച്ചുറേഷൻ (SpO2) നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സമ്പർക്കരഹിത രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഒരു ട്രിഗർ കൺട്രോൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സിഎംഒഎസ് ക്യാമറ ഉപയോഗിച്ച് ഫോട്ടോപ്ലെത്തിസ്മോഗ്രാഫി (പിപിജി) സിഗ്നലുകൾ രണ്ട് പ്രത്യേക തരംഗദൈർഘ്യങ്ങളിൽ സമാന്തരമായി റെക്കോർഡുചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഈ തരംഗദൈർഘ്യങ്ങളിൽ പിപിജി സിഗ്നലുകളുടെ പൾസറ്റൈൽ ഘടകങ്ങളുടെ അളന്ന അനുപാതങ്ങളിൽ നിന്ന് സ്പോ 2 നിർണ്ണയിക്കുന്നു. SpO2 മൂല്യത്തിന്റെ സിഗ്നൽ-നോയ്സ് അനുപാതം (SNR) തരംഗദൈർഘ്യങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓറഞ്ച് (λ = 611 nm) യും അടുത്ത ഇൻഫ്രാറെഡ് (λ = 880 nm) യും സംയോജിപ്പിച്ചാണ് കോൺടാക്റ്റ് രഹിത വീഡിയോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ രീതിക്ക് മികച്ച SNR ലഭിക്കുന്നത്. ഈ തരംഗദൈർഘ്യങ്ങളിലെ പിപിജി സിഗ്നൽ ശക്തിയും ക്യാമറ ക്വാണ്ടം കാര്യക്ഷമതയും കോൺടാക്റ്റ് രഹിത രീതി ഉപയോഗിച്ച് സ്പോ 2 അളക്കലിന് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായതിനാൽ ഈ കോമ്പിനേഷൻ പരമ്പരാഗത കോൺടാക്റ്റ് അധിഷ്ഠിത സ്പോ 2 അളവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്. സ്പോക്സി ഓക്സിജന് 83%-98% വരെയുള്ള അളവിൽ കോൺടാക്റ്റ് രീതിയെ പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഒരു ചെറിയ പരീക്ഷണപഠനവും നടത്തി. ഈ പഠന ഫലങ്ങള് ഒരു റഫറൻസ് കോൺടാക്റ്റ് SpO2 ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് അളന്നവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു (r = 0. 936, p <; 0. 001). സ്വതന്ത്രമായി ജീവിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങളില് സ്വന്തം ആരോഗ്യവും ക്ഷേമവും നിരീക്ഷിക്കാന് ഈ രീതി വളരെ ഉചിതമാണ്. പരമ്പരാഗതമായി സമ്പര് ക്കങ്ങള് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പിപിജി ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കാന് കഴിയാത്തവര് ക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ്. |
51c88134a668cdfaccda2fe5f88919ac122bceda | വെബിലെ വീഡിയോകളിലെ മൾട്ടിമീഡിയ സംഭവങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് മൾട്ടിമീഡിയ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മേഖലകളിലെ പുതിയ ഗവേഷണ മേഖലയാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, സംഭവം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രശ്നത്തിന്റെ വിവിധ വശങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി അനലിറ്റിക് മീഡിയ പ്രോസസ്സിംഗ് (ഇ-ലാംപ്) സംവിധാനത്തിലൂടെ ഇവന്റ് ലേബലിംഗിനായി ഞങ്ങൾ അടുത്തിടെ വികസിപ്പിച്ച ചട്ടക്കൂടിന്റെ പ്രധാന രീതികളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ആയിരക്കണക്കിന് മണിക്കൂറുകളുള്ള വീഡിയോ ഡാറ്റയുടെ വലിയ ശേഖരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ രീതികൾ ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. രണ്ടാമതായി, വേർതിരിച്ചെടുക്കപ്പെട്ട അസംസ്കൃത സവിശേഷതകൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ ടൈലിംഗുകളുള്ള ഒരു സ്പേഷ്യൽ ബാഗ് ഓഫ് വേഡ്സ് മോഡലിൽ ഞങ്ങൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത സവിശേഷതകളുടെയും വ്യത്യസ്ത സംഭവങ്ങളുടെയും സ്പേഷ്യൽ ലേ layout ട്ട് വിവരങ്ങൾ മികച്ച രീതിയിൽ പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും, അതിനാൽ മൊത്തത്തിലുള്ള കണ്ടെത്തൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. മൂന്നാമതായി, വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ആദ്യകാല, വൈകി ഫ്യൂഷൻ സ്കീമുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒന്നിലധികം സവിശേഷതകളിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റതും വിവേചനപരവുമായ ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ഫീച്ചർ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കുന്നതിനായി ഒരു പുതിയ അൽഗോരിതം വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നു, അതുവഴി മികച്ച ഇവന്റ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. അവസാനമായി, വളരെ കുറച്ച് പോസിറ്റീവ് ഉദാഹരണങ്ങളുള്ള ഇവന്റ് കണ്ടെത്തലിന്റെ അധിക വെല്ലുവിളിയെ നേരിടാൻ, സഹായ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് പഠിച്ച അറിവ് ഇവന്റ് കണ്ടെത്തലിനെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഫലപ്രദമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു പുതിയ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. നമ്മുടെ അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഫലങ്ങളും ട്രെക്വിഡ് മെഡ്11ഉം മെഡ്12ഉം സംബന്ധിച്ച ഔദ്യോഗിക വിലയിരുത്തൽ ഫലങ്ങളും ഈ ആശയങ്ങളുടെ സംയോജനത്തിന്റെ മികച്ച പ്രകടനം തെളിയിക്കുന്നു. |
10d6b12fa07c7c8d6c8c3f42c7f1c061c131d4c5 | ശക്തമായ വിഷ്വൽ ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയലിനായി സവിശേഷതകളുടെ സെറ്റുകളുടെ ചോദ്യം ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു; ടെസ്റ്റ് കേസായി ലീനിയർ എസ്വിഎം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മനുഷ്യ കണ്ടെത്തൽ സ്വീകരിക്കുക. നിലവിലുള്ള എഡ്ജ്, ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററുകൾ അവലോകനം ചെയ്ത ശേഷം, ഓറിയന്റഡ് ഗ്രേഡിയന്റ് (എച്ച്ഒജി) ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററുകളുടെ ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകളുടെ ഗ്രിഡുകൾ മനുഷ്യ കണ്ടെത്തലിനായി നിലവിലുള്ള സവിശേഷത സെറ്റുകളെ ഗണ്യമായി മറികടക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ പരീക്ഷണാത്മകമായി കാണിക്കുന്നു. കണക്കുകൂട്ടലിന്റെ ഓരോ ഘട്ടത്തിന്റെയും പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സ്വാധീനം ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു, നല്ല ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് നല്ല സ്കെയിൽ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ, നല്ല ഓറിയന്റേഷൻ ബിനാച്ചിംഗ്, താരതമ്യേന പരുക്കൻ സ്പേഷ്യൽ ബിനാച്ചിംഗ്, ഓവർലാപ്പിംഗ് ഡിസ്ക്രിപ്റ്റർ ബ്ലോക്കുകളിലെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ലോക്കൽ കോൺട്രാസ്റ്റ് നോർമലൈസേഷൻ എന്നിവയെല്ലാം പ്രധാനമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ നിഗമനം ചെയ്യുന്നു. പുതിയ സമീപനം യഥാർത്ഥ എംഐടി കാൽനടയാത്രക്കാരുടെ ഡാറ്റാബേസിൽ തികഞ്ഞ വേർതിരിവ് നൽകുന്നു, അതിനാൽ 1800 ലധികം വ്യാഖ്യാനിച്ച മനുഷ്യ ചിത്രങ്ങൾ അടങ്ങിയ കൂടുതൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
2337ff38e6cfb09e28c0958f07e2090c993ef6e8 | പല പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ ജോലികൾക്കും, അനുയോജ്യമായ ഇൻപുട്ട് സവിശേഷത ഒന്നിലധികം ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന സ്വഭാവസവിശേഷതകൾക്ക് (പ്രകാശം, കാഴ്ചാ കോണി പോലുള്ളവ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ) മാറ്റമില്ലാത്തതായിരിക്കും. അടുത്തിടെ, ഉപയോഗപ്രദമായ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു യാന്ത്രിക രീതിയായി മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത രീതിയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ആഴത്തിലുള്ള വാസ്തുവിദ്യകൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടു. എന്നിരുന്നാലും, പഠിച്ച സവിശേഷതകൾ ഒരു ക്ലാസിഫയറിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനു പുറമെ മറ്റേതെങ്കിലും മാർഗ്ഗത്തിലൂടെ വിലയിരുത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഈ പേപ്പറിൽ, പഠിച്ച ഈ സവിശേഷതകൾ വ്യത്യസ്ത ഇൻപുട്ട് പരിവർത്തനങ്ങളോട് മാറ്റമില്ലാത്ത അളവ് നേരിട്ട് അളക്കുന്ന നിരവധി അനുഭവപരിചയ പരിശോധനകൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നാം കണ്ടെത്തുന്നു സ്റ്റാക്ക് ചെയ്ത ഓട്ടോ എൻകോഡറുകൾ സ്വതസിദ്ധമായ ചിത്രങ്ങളിൽ പരിശീലനം നൽകുമ്പോൾ ആഴത്തിൽ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന മാറ്റമില്ലാത്ത സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുന്നു. നാം കണ്ടത് ആഴത്തിലുള്ള വിശ്വാസ ശൃംഖലകൾ ഓരോ പാളിയിലും കൂടുതൽ മാറ്റമില്ലാത്ത സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുന്നു എന്നാണ്. ഈ ഫലങ്ങൾ ആഴത്തിലുള്ള vs അതിരുള്ള പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തെ കൂടുതൽ ന്യായീകരിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഒരു ഓട്ടോ എൻകോഡർ മറ്റൊന്നിന് മുകളിൽ അടുക്കുന്നതിനപ്പുറമുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ മാറ്റമില്ലായ്മ കൈവരിക്കുന്നതിന് പ്രധാനപ്പെട്ടതാണെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തൽ അളവുകൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ ഭാവി പ്രവൃത്തികളെ വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഭാവി അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാം. |
31b58ced31f22eab10bd3ee2d9174e7c14c27c01 | ഇന്റർനെറ്റിന്റെ വരവോടെ, കോടിക്കണക്കിന് ചിത്രങ്ങള് ഓണ് ലൈനില് സ്വതന്ത്രമായി ലഭ്യമാണ്. അവ ദൃശ്യലോകത്തിന്റെ ഒരു സാന്ദ്രമായ സാമ്പിളാണ്. ഇന്റർനെറ്റിൽ നിന്നും ശേഖരിച്ച 79,302,017 ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ ഡേറ്റാ സെറ്റിന്റെ സഹായത്തോടെ, പരാമീറ്ററുകളല്ലാത്ത വിവിധ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങൾ ഈ ലോകം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഇമേജ് റെസല്യൂഷനിലെ അപചയങ്ങളോട് മനുഷ്യന്റെ വിഷ്വൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ശ്രദ്ധേയമായ സഹിഷ്ണുത കാണിക്കുന്ന സൈക്കോഫിസിക്കൽ ഫലങ്ങൾ പ്രചോദിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ ചിത്രങ്ങൾ 32 x 32 കളർ ഇമേജുകളായി സംഭരിച്ചിരിക്കുന്നു. വേഡ്നെറ്റ് ലെക്സിക്കൽ ഡാറ്റാബേസിൽ ലിസ്റ്റുചെയ്തിരിക്കുന്ന 75,062 നോൺ-അബ്സ്ട്രാക്റ്റ് നാമങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് ഓരോ ചിത്രത്തിനും ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. അതുകൊണ്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് എല്ലാ വസ്തുവിന് റെയും രംഗങ്ങളുടെയും ഒരു സമഗ്രമായ കവറേജ് നൽകുന്നു. വേഡ്നെറ്റിൽ നിന്നുള്ള സെമാന്റിക് വിവരങ്ങൾ അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരന്റെ രീതികളുമായി സംയോജിച്ച് ഉപയോഗിക്കാം. ലേബലിംഗ് ശബ്ദത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് നിരവധി സെമാന്റിക് ലെവലുകളിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം നടത്താൻ കഴിയും. ഡേറ്റാസെറ്റിലെ പ്രത്യേകിച്ചും പ്രചാരമുള്ള ചില ക്ലാസുകൾക്ക്, ആളുകൾ പോലുള്ളവർക്ക്, ക്ലാസ്-നിർദ്ദിഷ്ട വയല-ജോൺസ് ശൈലിയിലുള്ള ഡിറ്റക്ടറുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഒരു തിരിച്ചറിയൽ പ്രകടനം പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും. |
4b605e6a9362485bfe69950432fa1f896e7d19bf | ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ പുരോഗതിയും ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ലഭ്യതയും കാരണം ഓട്ടോമാറ്റിക് ഫെയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിച്ചു. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ എന്നത് മനുഷ്യർക്ക് വളരെ നല്ലതാണെന്ന് വിശ്വസിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ജോലിയാണ്, പൂർണ്ണമായും നിയന്ത്രണമില്ലാത്ത മുഖചിത്രങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ യാന്ത്രിക മുഖം തിരിച്ചറിയലിന്റെയും മനുഷ്യരുടെയും ആപേക്ഷിക പ്രകടനം താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് സ്വാഭാവികമാണ്. ഈ കൃതിയിൽ, മനുഷ്യരുടെയും ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും തിരിച്ചറിയൽ കൃത്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള മുൻ പഠനങ്ങളെ ഞങ്ങൾ വിപുലീകരിക്കുന്നു. മനുഷ്യരായ തിരിച്ചറിയുന്നവർക്ക് ഓരോ വിഷയത്തിനും വ്യത്യസ്ത അളവിലുള്ള ചിത്രങ്ങൾ, ലിംഗഭേദം പോലുള്ള മാറ്റമില്ലാത്ത ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ, ഒക്ലൂഷൻ, പ്രകാശം, പോസ് എന്നിവ പോലുള്ള പരോക്ഷ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എന്നിവ അവതരിപ്പിക്കുമ്പോൾ പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുന്നതെന്താണെന്ന് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ഐ.ജെ.ബി-എ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ ഏറ്റവും പുതിയ ഓട്ടോമേറ്റഡ് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതങ്ങളെ മനുഷ്യർ വളരെയധികം മറികടക്കുന്നുവെന്ന് ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
a4d510439644d52701f852d9dd34bbd37f4b8b78 | സെല്ലുലാർ ഓട്ടോമാറ്റുകളെ (സിഎ) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്ലൂത്ത് മാതൃക മെട്രോപൊളിറ്റൻ മേഖലകളിലെ നഗരവികസന സിമുലേഷന് ബാധകമാണ്. ഈ പഠനത്തിൽ നഗര വികസനത്തെ മാതൃകയാക്കാനും ടെഹ്റാനിലെ നഗരവളർച്ചയുടെ ഭാവി പ്രവചിക്കാനും സ്ലൂത്ത് മാതൃക ഉപയോഗിച്ചു. 1988, 1992, 1998, 2001, 2010 എന്നീ കാലയളവുകളിലെ അഞ്ച് ലാന്റ്സാറ്റ് TM, ETM ചിത്രങ്ങളാണ് അടിസ്ഥാന വിവരങ്ങളായി ഉപയോഗിച്ചത്. മൂന്ന് സാഹചര്യങ്ങള് രൂപകല് പിക്കപ്പെട്ടത് ഈ സ്ഥലത്തെ മാതൃകയാക്കാന് വേണ്ടിയാണ്. ചരിത്രപരമായ നഗരവത്കരണ രീതി നിലനിൽക്കുമെന്നും വികസനത്തിന് ഉയരവും ചരിവും മാത്രമാണ് പരിമിതികളെന്നും ആദ്യ രംഗം അനുമാനിച്ചു. രണ്ടാമത്തേത്, വളര് ച്ച കൂടുതലും ആന്തരികമായിരിക്കുകയും സബർബന് മേഖലകളുടെ വികാസം പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കോംപാക്ട് സ്കീരിയായിരുന്നു. അവസാനത്തെ സിദ്ധാന്തം ഒരു പോളിസെൻട്രിക് നഗര ഘടനയാണ്, അത് ചെറിയ പാച്ചുകൾ അനുവദിക്കുന്നു. ടെല് . : +98 912 3572913 ഇമെയിൽ വിലാസം: [email protected] |
f19e6e8a06cba5fc8cf234881419de9193bba9d0 | ക്ലാസിഫിക്കേഷനും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനും സാധാരണയായി ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, അവരുടെ ഫലങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക വിശ്വാസ്യതയുടെ പ്രശ്നത്തിലാണ് നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുമായി വർഗ്ഗീകരണത്തിനുള്ള വിശ്വാസ്യത അളവുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് തീരുമാന സിദ്ധാന്തത്തിൽ നിന്നുള്ള ചില ആശയങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. നിലവിലുള്ള വിശ്വാസ്യതാ അളവുകളുടെ ഒരു അവലോകനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഒടുവിൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ ഗുണങ്ങളും ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് പിശക് കണക്കാക്കൽ വഴി മോഡലിന്റെ ഗുണനിലവാരം കണക്കാക്കുന്നതും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ലളിതമായ അളവ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നാം ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക പ്രയോഗം ഒരു കൃത്രിമ പ്രശ്നം ന് അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഫലങ്ങൾ ചർച്ച ലളിതമായ അളവ് പലപ്പോഴും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ അധികം നന്നായി പെരുമാറുന്ന കാണിക്കുന്നത്, എന്നാൽ ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ അപകടകരവുമാണ്. |
4a5be26509557f0a1a911e639868bfe9d002d664 | വ്യാവസായിക പ്രക്രിയ നിയന്ത്രണ പ്രയോഗങ്ങളിൽ മാനുഫാക്ചറിംഗ് മെസ്സേജിംഗ് സ്പെസിഫിക്കേഷൻ (എംഎംഎസ്) പ്രോട്ടോക്കോൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഇത് മോശമായി രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. വിവര സുരക്ഷയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ എം.എം.എസ്. നെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനായി എം.എം.എസ്. പ്രോട്ടോക്കോളിന്റെ വിശകലനം ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ കണ്ടെത്തലുകള് കാണിക്കുന്നത് എംഎംഎസിന് മതിയായ സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളില്ലെന്നും ലഭ്യമായ സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങള് വാണിജ്യപരമായി ലഭ്യമായ വ്യാവസായിക ഉപകരണങ്ങളില് നടപ്പാക്കിയിട്ടില്ലെന്നും. |
15a2ef5fac225c864759b28913b313908401043f | ഉപഭോക്താക്കളുടെ വിശ്വാസം നേടുന്നതിനായി സോഫ്റ്റ് വെയർ വിതരണക്കാർക്ക് അവരുടെ ഉത്പന്നങ്ങളെ സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് സാക്ഷ്യപ്പെടുത്താം, ഉദാഹരണത്തിന്, പൊതുവായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ (ISO 15408). എന്നിരുന്നാലും, ഒരു പൊതു മാനദണ്ഡം സർട്ടിഫിക്കേഷന് സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ആവശ്യമാണ്. ഈ രേഖകള് തയ്യാറാക്കുന്നതില് സമയത്തിന്റെയും പണത്തിന്റെയും വലിപ്പത്തില് വലിയ ചിലവുകള് ഉണ്ടാകുന്നു. കോമൺ ക്രിറ്റീരിയ സർട്ടിഫിക്കേഷന് ആവശ്യമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു സോഫ്റ്റ്വെയര് വികസന പ്രക്രിയയാണ് ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നത്. അതുകൊണ്ട് സോഫ്റ്റ് വെയര് നിർമ്മിച്ചതിനു ശേഷം ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതില്ല. കൂടാതെ, പൊതുവായ മാനദണ്ഡ രേഖകൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിലെ പ്രശ്നങ്ങളെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആവശ്യകതകളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്രക്രിയയുടെ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പതിപ്പ് ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നങ്ങള് സർട്ടിഫിക്കേഷന് മുമ്പായി കണ്ടെത്താന് ഞങ്ങള് ശ്രമിക്കുന്നു. അങ്ങനെ, സർട്ടിഫിക്കേഷന് വേണ്ടി ചെലവേറിയ കാലതാമസം ഒഴിവാക്കാം. വിവിധ തരം യുഎംഎൽ മോഡലുകൾ തമ്മിലുള്ള സ്ഥിരത പരിശോധനകൾ അനുവദിക്കുന്ന തടസ്സമില്ലാത്ത വികസന സമീപനമാണ് അഡിറ്റ് നൽകുന്നത്. സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകളിൽ നിന്നും ഡിസൈൻ ഡോക്യുമെന്റുകളിലേക്കും ട്രേസ് ചെയ്യാവുന്നതിനും ADIT പിന്തുണ നൽകുന്നു. സ്മാർട്ട് മീറ്ററിംഗ് ഗേറ്റ്വേ സംവിധാനം വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് നമ്മുടെ സമീപനം വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
21968ae000669eb4cf03718a0d97e23a6bf75926 | അടുത്തിടെ, സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ സ്വാധീന പ്രചാരത്തിന്റെ പ്രതിഭാസത്തിൽ വലിയ താല്പര്യം ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. ഈ മേഖലയിലെ പഠനങ്ങള് , അവരുടെ പ്രശ്നങ്ങള് ക്ക് ഒരു സാമൂഹിക ഗ്രാഫിനെ അവരുടെ പ്രശ്നങ്ങള് ക്ക് ഒരു ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കള് തമ്മിലുള്ള സ്വാധീനത്തിന്റെ സാധ്യതകളുള്ള അരികുകളുള്ള ഗ്രാഫുകള് . എന്നിരുന്നാലും, ഈ സാധ്യതകൾ എവിടെ നിന്നാണ് വരുന്നതെന്നോ യഥാർത്ഥ സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അവ എങ്ങനെ കണക്കാക്കാം എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഇപ്പോൾ വരെ വലിയ തോതിൽ അവഗണനയുണ്ട്. അതുകൊണ്ട് ഒരു സോഷ്യൽ ഗ്രാഫിൽ നിന്നും അതിന്റെ ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു ലോഗിൽ നിന്നും സ്വാധീനത്തിന്റെ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുമോ എന്ന് ചോദിക്കുന്നത് രസകരമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ പ്രധാനമായും ആക്രമിക്കപ്പെടുന്ന പ്രശ്നം ഇതാണ്. മോഡലിന്റെ പരാമീറ്ററുകൾ പഠിക്കുന്നതിനും പഠിച്ച മോഡലുകൾ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും മോഡലുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനൊപ്പം, ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു പ്രവർത്തനം നടത്താൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന സമയം പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ആശയങ്ങളും ടെക്നിക്കുകളും ഫ്ലിക് റിലെ ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുന്നു. 1.3 മില്യൺ നോഡുകളുള്ള ഒരു സോഷ്യൽ ഗ്രാഫ്, 40 മില്യൺ എഡ്ജുകൾ, 300 മില്യൺ വ്യത്യസ്ത പ്രവർത്തനങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന 35 മില്യൺ ട്യൂപ്ളുകൾ അടങ്ങിയ ഒരു ആക്ഷൻ ലോഗ്. ഒരു യഥാർത്ഥ സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കിൽ യഥാർത്ഥ സ്വാധീനം നടക്കുന്നുണ്ടെന്ന് കാണിക്കുന്നതിനു പുറമെ, ഞങ്ങളുടെ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾക്ക് മികച്ച പ്രവചന പ്രകടനമുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
c8a04d0cbb9f70e86800b11b594c9a05d7b6bac0 | |
61dc8de84e0f4aab21a03833aeadcefa87d6d4e5 | അഡ് ഹോക് നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്ന ഡാറ്റാ അഗ്രഗേഷൻ ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നമാണ്, വിതരണം ചെയ്ത ആശയവിനിമയവും നിയന്ത്രണ ആവശ്യകതയും, ചലനാത്മക നെറ്റ്വർക്ക് ടോപ്പോളജി, വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത ആശയവിനിമയ ലിങ്കുകൾ മുതലായവ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ. സത്യസന്ധമല്ലാത്ത നോഡുകൾ ഉള്ളപ്പോൾ ഈ ബുദ്ധിമുട്ട് കൂടുതലാണ്. സത്യസന്ധമല്ലാത്ത നോഡുകൾക്കെതിരെ സ്വകാര്യത, കൃത്യത, കരുത്ത് എന്നിവ എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കാം എന്നത് ഇപ്പോഴും ഒരു തുറന്ന വിഷയമാണ്. വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് സമീപനങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഈ പേപ്പറിൽ, വിതരണം ചെയ്ത സമവായ സാങ്കേതികത ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ഈ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുമ്പോഴും കൃത്യമായ തുക കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ ഉറപ്പുനൽകുന്ന ഒരു സുരക്ഷിത സമവായ അധിഷ്ഠിത ഡാറ്റാ അഗ്രഗേഷൻ (എസ്സിഡിഎ) അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ ആദ്യം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. പിന്നെ, സത്യസന്ധമല്ലാത്ത നോഡുകളിൽ നിന്നുള്ള മലിനീകരണം കുറയ്ക്കുന്നതിന്, അയൽക്കാരെ സത്യസന്ധമല്ലാത്ത നോഡുകൾ കണ്ടെത്താനും, കണ്ടെത്താനാകാത്ത ഡിഷോണുകൾ t നോഡുകൾ ഉള്ളപ്പോൾ പിശക് ബൌണ്ട് നേടാനും അനുവദിക്കുന്ന ഒരു മെച്ചപ്പെടുത്തിയ SCDA (E-SCDA) അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. SCDA യും E-SCDA യും തമ്മിലുള്ള സംയോജനം തെളിയിക്കാന് സാധിക്കും. നിർദ്ദേശിച്ച അൽഗോരിതംസ് ((, σ) ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയാണെന്ന് തെളിയിക്കുകയും , σ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ഗണിത ബന്ധം നേടുകയും ചെയ്യുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട അല് ഗോരി ഥ്മുകള് ക്ക് ഉയര് ന്ന കൃത്യതയും കുറഞ്ഞ സങ്കീര് ണതയുമുണ്ടെന്നും അവ ശൃംഖലാ ചലനാത്മകതയ്ക്കും സത്യസന്ധമല്ലാത്ത നോഡുകള് ക്കും എതിരായി കരുത്തുറ്റതാണെന്നും വിപുലമായ സിമുലേഷനുകള് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. |
dbde4f47efed72cbb99f412a9a4c17fe39fa04fc | പ്രകൃതിദത്ത ഇമേജ് ജനറേഷൻ നിലവിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ ഏറ്റവും സജീവമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യപ്പെടുന്ന മേഖലകളിൽ ഒന്നാണ്. പല സമീപനങ്ങളും, ഉദാ. ഏറ്റവും പുതിയ കലാപരമായ ശൈലി കൈമാറ്റത്തിനോ പ്രകൃതിദത്ത ടെക്സ്ചർ സിന്തസിസിനോ വേണ്ടി, മേൽനോട്ടത്തോടെ പരിശീലിപ്പിച്ച ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലെ ശ്രേണിവർഗ്ഗ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെ ആശ്രയിക്കുക. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സവിശേഷത പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെ ഏത് വശങ്ങളാണ് സ്വാഭാവിക ഇമേജ് ജനറേഷന് നിർണായകമെന്ന് വ്യക്തമല്ല: ഇത് ആഴമാണോ, കൂട്ടിച്ചേർക്കലാണോ അതോ പ്രകൃതി ഇമേജുകളിൽ സവിശേഷതകളുടെ പരിശീലനമാണോ? പ്രകൃതിദത്ത ടെക്സ്ചർ സിന്തസിസ് എന്ന ദൌത്യത്തിനായി ഈ ചോദ്യത്തിന് നാം ഇവിടെ ഉത്തരം നൽകുന്നു, മുകളിൽ പറഞ്ഞ ഒരു വശവും അനിവാര്യമല്ലെന്ന് കാണിക്കുന്നു. പകരം, ഉയർന്ന ഗുണനിലവാരമുള്ള പ്രകൃതിദത്ത ഘടനകൾ ഒരൊറ്റ പാളി, കൂട്ടിച്ചേർക്കലില്ലാത്തതും ക്രമരഹിതമായ ഫിൽട്ടറുകളുള്ളതുമായ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ നിന്ന് സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
acdc3d8d8c880bc9b9e10b337b09bed4c0c762d8 | വസ്ത്രങ്ങളില് സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷന് സംവിധാനങ്ങളും ധരിക്കാവുന്ന ഉത്പന്നങ്ങളും മെഡിക്കൽ ഉപകരണങ്ങള് വഴി ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങള് മെച്ചപ്പെടുത്താന് സഹായിക്കുന്ന രീതികളാണ്. ഈ വസ്ത്രങ്ങള് പൂർണ്ണമായി വികസിപ്പിച്ചുകഴിഞ്ഞാല് ആശുപത്രികളുടെ വിഭവങ്ങളും തൊഴിലാളികളും കുറയ്ക്കുകയും ആവശ്യമെങ്കില് ശ്രദ്ധ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യും. കൂടാതെ, ആരോഗ്യമുള്ള വ്യക്തികളില് രോഗങ്ങള് , ആരോഗ്യപ്രശ്നങ്ങൾ, അപ്രതീക്ഷിത ഹൃദയമോ മസ്തിഷ്കമോ ആയ വൈകല്യങ്ങള് എന്നിവയില് അവയ്ക്ക് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാനാകും. ഈ പ്രവര് ത്തനം, ആന്റിനയുടെ സബ്സ്ട്രേറ്റിനും ചാലക ഭാഗങ്ങള് ക്കും ഉപയോഗിച്ച പൂർണമായും ടെക്സ്റ്റൈല് വസ്തുക്കളില് നിന്നും നിർമ്മിച്ച അള് ട്രാ വൈഡ് ബാന്റ് (UWB) ആന്റിനയുടെ സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കുന്നു. സിമുലേഷനും അളവുകളും നടത്തിയ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ആന്റിന ഡിസൈന് വിശാലമായ പ്രവര് ത്തന ബാന്റ് വിഡ് റ്റിന്റെ ആവശ്യകതകള് നിറവേറ്റുന്നുവെന്നും, കോംപാക്ട് വലിപ്പവും കഴുകാവുന്നതും വഴക്കമുള്ളതുമായ വസ്തുക്കളുമായി 17 ജിഗാഹെര് സ് ബാന്റ് വിഡ് റ്റിന് നല് കുന്നുവെന്നും. നിലവിലെ കരകൌശല രൂപകൽപ്പനയുടെ പ്രയോജനത്തെ സാധൂകരിക്കുന്നതിന് റിട്ടേൺ നഷ്ടം, ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, റേഡിയേഷൻ പാറ്റേൺ, നിലവിലെ വിതരണം, ലാഭം, കാര്യക്ഷമത എന്നിവയുടെ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇവിടെ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രവര് ത്തനങ്ങള് ഒരു ദിവസം ധരിക്കുന്നവര് ക്ക് (രോഗികള് ക്ക്) അത്തരം വിശ്വസനീയവും സുഖകരവുമായ മെഡിക്കൽ നിരീക്ഷണ സാങ്കേതിക വിദ്യകള് ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഒറ്റപ്പെട്ട സ്യൂട്ടിന്റെ ഭാവി പഠനങ്ങള് ക്ക് ആഴത്തിലുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങള് ഉണ്ട്. 2011 ഏപ്രിൽ 12 ന് ലഭിച്ചു, 2011 മെയ് 23 ന് അംഗീകരിച്ചു, 2011 ജൂൺ 10 ന് ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്തു * കറസ്പോണ്ടന്റ് രചയിതാവ്: മൈ എ. റഹ്മാൻ ഒസ്മാൻ ([email protected]). |
aab8c9514b473c4ec9c47d780b7c79112add9008 | ഒരു ഗവേഷണ തന്ത്രമെന്ന നിലയിൽ കേസ് പഠനം പലപ്പോഴും വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും മറ്റ് പുതിയ ഗവേഷകർക്കും അവരുടെ ജോലിസ്ഥലത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ചെറിയ തോതിലുള്ള ഗവേഷണ പദ്ധതി നടപ്പിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ പരിമിതമായ എണ്ണം സംഘടനകളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു വ്യക്തമായ ഓപ്ഷനായി ഉയർന്നുവരുന്നു. ഈ സന്ദര് ഭത്തില് കേസ് സ്റ്റഡി ഗവേഷണത്തിന്റെ പ്രയോഗത്തിന്റെ ഏറ്റവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ വശം അന്വേഷണത്തെ "എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നത്" എന്നതിന്റെ വിവരണാത്മക വിവരണത്തില് നിന്ന് അറിവിന് ഒരു മാന്യമായ, മിതമായ കൂട്ടിച്ചേർക്കലായി അവകാശപ്പെടാവുന്ന ഒരു ഗവേഷണ ഭാഗത്തേക്ക് ഉയർത്തുക എന്നതാണ്. ഈ ലേഖനം കേസ് സ്റ്റഡി ഗവേഷണത്തെക്കുറിച്ചും അനുബന്ധ മേഖലകളെക്കുറിച്ചും സ്ഥാപിതമായ പാഠപുസ്തകങ്ങളെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് യിൻ, 1994, ഹാമെൽ തുടങ്ങിയവർ, 1993, ഈറ്റൺ, 1992, ഗോം, 2000, പെറി, 1998, സൺഡേഴ്സ് തുടങ്ങിയവർ, 2000 എന്നിങ്ങനെ. എന്നാൽ ഈ ഗവേഷണ സമീപനത്തിന്റെ ചില പ്രധാന തത്വങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും പ്രയോഗിക്കാനും പുതിയ ഗവേഷകരെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്ന തരത്തിൽ കേസ് സ്റ്റഡി ഗവേഷണത്തിന്റെ പ്രധാന വശങ്ങൾ വേർതിരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. കേസ് സ്റ്റഡി ഗവേഷണം എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഗവേഷണ രൂപകൽപ്പന, ഡാറ്റ ശേഖരണം, ഡാറ്റ വിശകലനം എന്നിവ ലേഖനം വിശദീകരിക്കുന്നു, ഒടുവിൽ ഒരു റിപ്പോർട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഡിസെർട്ടേഷൻ എഴുതുന്നതിൽ തെളിവുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു. |
a088bed7ac41ae77dbb23041626eb8424d96a5ba | ഈ പേപ്പർ എഫ്രൈ ചോദ്യോത്തര എഞ്ചിൻ വിവരിക്കുന്നു, ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ ഒന്നിലധികം സമീപനങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു മൊഡ്യൂളർ വിപുലീകരിക്കാവുന്ന ചട്ടക്കൂട്. നമ്മുടെ ചട്ടക്കൂട് ഇംഗ്ലീഷിന് പുറമെ മറ്റു ഭാഷകളിലും ഉപയോഗിക്കാം. ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ, അറിവ് കുറിപ്പുകൾ, അറിവ് ഖനനം എന്നിവയുടെ രണ്ട് പ്രധാന സമീപനങ്ങളെ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. എഫ്ര വെബ് ഡാറ്റാ ഉറവിടമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ ചെറിയ കോർപ്പറേഷനുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയും. കൂടാതെ, ചോദ്യത്തിന്റെ വ്യാഖ്യാനത്തിന് ഒരു പുതിയ സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് ചോദ്യത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ രൂപീകരണത്തിൽ നിന്ന് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് പാറ്റേണുകൾ ഒരു ചോദ്യത്തിന്റെ വ്യാഖ്യാനത്തിനും ടെക്സ്റ്റ് സ്നിപ്പെറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഉത്തരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം സ്വയമേവ ഉത്തരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനുള്ള പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നു, ചോദ്യ-ഉത്തരം ജോഡികളെ പരിശീലന ഡാറ്റയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് ഈ സമീപനത്തിന്റെ സാധ്യതകളെ വെളിപ്പെടുത്തി. |
227ed02b3e5edf4c5b08539c779eca90683549e6 | നിലവിലുള്ള ചട്ടക്കൂടുകളില് ഭൂരിഭാഗവും ചില സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക സാങ്കേതിക സാഹചര്യങ്ങളുള്ള രാജ്യങ്ങളില് അവയുടെ സര് വ്വലപയോഗ്യതയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാന് പര്യാപ്തമല്ല. ഇലക്ട്രോണിക് ഗവണ് മെന്റ് നടപ്പാക്കുന്നതില് ഇതുവരെ ഒരു തന്ത്രത്തിന് ഒരു തരത്തിലുള്ള പ്രാധാന്യം ഇല്ലെങ്കിലും, പരിവർത്തനത്തിന് ചില പ്രധാന പൊതുവായ ഘടകങ്ങളുണ്ട്. വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ നിലവിലുള്ള ഇ-പങ്കാളിത്ത സംരംഭങ്ങളിൽ നിന്നും പഠിച്ച പാഠങ്ങളിൽ നിന്നും ചില സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെയും പാഠങ്ങളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു സുസ്ഥിര മാതൃക വികസിപ്പിക്കാനുള്ള ശ്രമമാണ് ഈ പ്രബന്ധം. ഐസിടിയുടെ ഗുണഫലങ്ങൾ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കൂടുതൽ പങ്കാളിത്തം ഉറപ്പാക്കാനും. |
6afe5319630d966c1355f3812f9d4b4b4d6d9fd0 | |
a2c2999b134ba376c5ba3b610900a8d07722ccb3 | |
ab116cf4e1d5ed947f4d762518738305e3a0ab74 | |
64f51fe4f6b078142166395ed209d423454007fb | കൃത്യവും കരുത്തുറ്റതുമായ ഡീപ് നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകളുടെ പരിശീലനത്തിന് വലിയ അളവിലുള്ള വ്യാഖ്യാന പരിശീലന ചിത്രങ്ങൾ നിർണായകമാണ്, എന്നാൽ വലിയ അളവിലുള്ള വ്യാഖ്യാന പരിശീലന ചിത്രങ്ങളുടെ ശേഖരം പലപ്പോഴും സമയമെടുക്കുന്നതും ചെലവേറിയതുമാണ്. ഇമേജ് സിന്തസിസ് ഈ നിയന്ത്രണം ലഘൂകരിക്കുന്നു, വ്യാഖ്യാനിച്ച പരിശീലന ഇമേജുകൾ യന്ത്രങ്ങൾ സ്വപ്രേരിതമായി സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് സമീപകാലത്തെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഗവേഷണത്തിൽ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന താൽപ്പര്യം ആകർഷിച്ചു. മുൻനിരയിലെ വസ്തുക്കളെ പശ്ചാത്തല ചിത്രങ്ങളില് ചേര് ത്ത് വ്യാഖ്യാനങ്ങള് നല് കുന്ന ഒരു നൂതന ഇമേജ് സിന്തസിസ് രീതി നാം വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യയിൽ രണ്ട് പ്രധാന ഘടകങ്ങളുണ്ട്. ഒന്നാമത്തേത് സന്ദർഭ-അവബോധമുള്ള സെമാന്റിക് കോഹെറൻസാണ്, ഇത് ഒഒഐകൾ പശ്ചാത്തല ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ സെമാന്റിക് കോഹെറന്റ് പ്രദേശങ്ങളിൽ സ്ഥാപിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തേത്, ഒ.ഒ.ഐ.കൾ ചുറ്റുമുള്ള പശ്ചാത്തലവുമായി യോജിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്ന ഹാർമോണിക് രൂപം അനുയോജ്യതയാണ്. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യയെ വിലയിരുത്തുന്നത് രണ്ട് പരസ്പരബന്ധിതവും എന്നാൽ വളരെ വ്യത്യസ്തവുമായ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശന വെല്ലുവിളികളായ രംഗം ടെക്സ്റ്റ് കണ്ടെത്തലും രംഗം ടെക്സ്റ്റ് തിരിച്ചറിയലും ഉപയോഗിച്ചാണ്. നമ്മുടെ സങ്കലന ചിത്രങ്ങളുടെ ഉപയോഗം ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനത്തിന് സമാനമായ അല്ലെങ്കിൽ മികച്ച രംഗം ടെക്സ്റ്റ് കണ്ടെത്തലും രംഗം ടെക്സ്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ പ്രകടനവും നേടാൻ കഴിയും യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ. |
ceb4040acf7f27b4ca55da61651a14e3a1ef26a8 | |
226cfb67d2d8eba835f2ec695fe28b78b556a19f | ബിറ്റ് കോയിൻ പ്രോട്ടോക്കോളില് ഒരു പ്രായോഗിക പരിഷ്ക്കരണം ഞങ്ങള് നിര് ദേശിക്കുന്നു, അത് ബിറ്റ് കോയിനെ പൊതുവായ കേസില് സംരക്ഷിക്കും. വിഭവങ്ങളുടെ നാലിലൊന്നിനേയോളം കൈവശമുള്ള ഒരു സഖ്യത്തിന് സ്വാർത്ഥമായ ഖനനം നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ പരിധി തെറ്റായി കരുതപ്പെടുന്ന 1/2 പരിധിയേക്കാൾ കുറവാണ്, പക്ഷേ നിലവിലെ യാഥാർത്ഥ്യത്തേക്കാൾ നല്ലതാണ്, അവിടെ ഏത് വലുപ്പത്തിലുള്ള ഒരു സഖ്യത്തിനും സിസ്റ്റത്തെ ബാധിക്കാം. ബിറ്റ് കോയിൻ ക്രിപ്റ്റോകറൻസി അതിന്റെ ഇടപാടുകൾ ബ്ലോക്ക് ചെയിൻ എന്ന പൊതു ലോഗിൽ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. അതിന്റെ സുരക്ഷ പ്രധാനമായും ഖനിത്തൊഴിലാളികൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന പങ്കാളികൾ നടത്തുന്ന ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ നിലനിർത്തുന്ന വിതരണ പ്രോട്ടോക്കോളിലാണ്. ഖനന പ്രോട്ടോക്കോൾ പ്രോത്സാഹന-അനുയോജ്യമാണെന്നും ന്യൂനപക്ഷ ഗ്രൂപ്പുകളുടെ കൂട്ടുകെട്ടുകൾക്കെതിരെ സുരക്ഷിതമാണെന്നും പരമ്പരാഗത ജ്ഞാനം പറയുന്നു, അതായത്, നിർദ്ദേശിച്ച പ്രോട്ടോക്കോൾ പിന്തുടരാൻ ഖനിത്തൊഴിലാളികളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. ബിറ്റ് കോയിൻ ഖനന പ്രോട്ടോക്കോൾ പ്രോത്സാഹനവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഖനിത്തൊഴിലാളികളുടെ വരുമാനം അവരുടെ ന്യായമായ വിഹിതത്തേക്കാളും കൂടുതലാണ്. ആക്രമണത്തിന് ബിറ്റ് കോയിന് കാര്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാകും: യുക്തിസഹമായ ഖനിത്തൊഴിലാളികൾ ആക്രമണകാരികളുമായി ചേരാൻ ഇഷ്ടപ്പെടും, കൂടാതെ കൂട്ടുകെട്ട് സംഘം ഭൂരിപക്ഷമാകുന്നതുവരെ വലുപ്പത്തിൽ വർദ്ധിക്കും. ഈ ഘട്ടത്തില് , ബിറ്റ് കോയിന് സിസ്റ്റം ഒരു വികേന്ദ്രീകൃത കറൻസി ആയി മാറുന്നു. ചില അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയാൽ, സ്വാർത്ഥ ഖനനം ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള കൂട്ടായ്മയ്ക്ക് സാധ്യമാണ്. |
2b00e526490d65f2ec00107fb7bcce0ace5960c7 | ഈ പേപ്പര് ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിന് ഗ്സിനെ കുറിച്ചാണ്. ഈ വാഗ്ദാന മാതൃകയുടെ പ്രധാന പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഘടകം നിരവധി സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെയും ആശയവിനിമയ പരിഹാരങ്ങളുടെയും സംയോജനമാണ്. തിരിച്ചറിയലും ട്രാക്കിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളും, വയർഡ്, വയർലെസ് സെന് സര് , ആക്റ്റുവേറ്റര് ശൃംഖലകളും, മെച്ചപ്പെട്ട ആശയവിനിമയ പ്രോട്ടോക്കോളുകളും (അടുത്ത തലമുറ ഇന്റർനെറ്റുമായി പങ്കുവെക്കുന്നു), സ്മാർട്ട് ഒബ്ജക്റ്റുകള് ക്കായുള്ള വിതരണ ഇന്റലിജന് സും ഇതില് ഏറ്റവും പ്രസക്തമാണ്. ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിന്റെ പുരോഗതിക്ക് എന്തെങ്കിലും ഗൌരവമായ സംഭാവന നൽകുന്നത് ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ്, ഇൻഫോർമാറ്റിക്സ്, ഇലക്ട്രോണിക്സ്, സോഷ്യൽ സയൻസ് തുടങ്ങിയ വിവിധ വിജ്ഞാന മേഖലകളിൽ നടത്തിയ സഹകരണ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഫലമായിരിക്കണം. ഈ സങ്കീർണമായ സാഹചര്യത്തില് ഈ സങ്കീർണമായ വിഷയത്തെ സമീപിക്കാനും അതിന്റെ വികസനത്തിന് സംഭാവന നല് കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവര് ക്ക് വേണ്ടിയാണ് ഈ സർവേ. ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് മാതൃകയുടെ വിവിധ കാഴ്ചപ്പാടുകളും അവലോകനം ചെയ്യപ്പെട്ട സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഇവിടെ വിവരിക്കുന്നു. ഗവേഷണ സമൂഹം ഇപ്പോഴും വലിയ പ്രശ്നങ്ങളുമായിട്ടാണ് മുന്നോട്ട് പോകുന്നത്. അവയില് ഏറ്റവും പ്രസക്തമായവയെക്കുറിച്ച് വിശദമായി വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു. 2010 എല് സിവിയര് ബി.വി. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
839a69a55d862563fe75528ec5d763fb01c09c61 | എൽഎസ്ടിഎമ്മുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ലളിതമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കിയ കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള വെക്റ്റർ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ, വാചകത്തിന്റെ അർത്ഥം പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ സമീപനമാണ്, ഒപ്പം താഴേത്തട്ടിലുള്ള ജോലികൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത പഠന രൂപവുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അവരുടെ ശക്തി സിദ്ധാന്തപരമായി മനസ്സിലാക്കിയിട്ടില്ല. ഈ ലേഖനം ലീനിയർ എംബഡ് സ്കീമുകളുടെ ഉപകേസ് പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് ഔപചാരിക ധാരണ നേടുന്നു. കംപ്രസ്ഡ് സെൻസിംഗ് സിദ്ധാന്തം ഉപയോഗിച്ച്, ഘടക വാക്ക് വെക്റ്ററുകളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ അടിസ്ഥാനപരമായി ടെക്സ്റ്റ് ബാഗ്-ഓഫ്-എൻ-ഗ്രാം (ബോൺജി) പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുടെ വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്ന രേഖീയ അളവുകളാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഇത് LSTM-കളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു പുതിയ സൈദ്ധാന്തിക ഫലത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നുഃ കുറഞ്ഞ മെമ്മറി ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച LSTM- ൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ കുറഞ്ഞത് ഒരു ലീനിയർ ക്ലാസിഫയർ പോലെ BonG വെക്റ്ററുകളേക്കാൾ ചെറിയ പിശകുകൾ വരെ വർഗ്ഗീകരണ ചുമതലകളിൽ ശക്തമാണ്, വിപുലമായ അനുഭവപരിചയമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഇതുവരെ കാണിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ഫലം. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ ഈ സിദ്ധാന്തങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ശക്തവും ലളിതവും നിരീക്ഷണമില്ലാത്തതുമായ അടിസ്ഥാനരേഖകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു. ചില കേസുകളിൽ ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഗ്ലോവെ, വര് ദ്2വെക് തുടങ്ങിയ എംബെഡ് ചെയ്യലുകളുടെ അതിശയകരമായ ഒരു പുതിയ സ്വഭാവവും നാം കാണിക്കുന്നു: അവ ടെക്സ്റ്റിനായി ഒരു നല്ല സെൻസിംഗ് മാട്രിക്സ് രൂപപ്പെടുത്തുന്നു, അത് റാൻഡം മാട്രിക്സുകളേക്കാൾ കാര്യക്ഷമമാണ്, സാധാരണ വിരളമായ വീണ്ടെടുക്കൽ ഉപകരണം, അവ പ്രായോഗികമായി മികച്ച പ്രാതിനിധ്യങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നതിന്റെ കാരണം ഇത് വിശദീകരിക്കാം. |
06e04fd496cd805bca69eea2c1977f90afeeef83 | അൽഗോരിതം ന്യായീകരണത്തിലെ മിക്ക സമീപനങ്ങളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികളെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഫലമായുണ്ടാകുന്ന പ്രവചനങ്ങൾ ന്യായീകരണത്തിന്റെ നിരവധി അവബോധജന്യ ആശയങ്ങളിൽ ഒന്ന് തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്നു. ഇത് സ്വകാര്യ കമ്പനികളെ വിവേചന നിരോധന നിയമങ്ങൾ പാലിക്കാന് സഹായിക്കുമെങ്കിലും, മോശം പരസ്യം ഒഴിവാക്കാനും സഹായിക്കും, പക്ഷേ ഇത് പലപ്പോഴും വളരെ കുറവാണെന്നും വളരെ വൈകിയാണെന്നും ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്ന സമയത്ത്, പിന്നാക്ക വിഭാഗങ്ങളിലെ വ്യക്തികൾ ഇതിനകം തന്നെ വിവേചനത്തിന് ഇരയായിട്ടുണ്ട്, അവരുടെ നിയന്ത്രണത്തിന് പുറത്തുള്ള ഘടകങ്ങൾ കാരണം അവസരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെട്ടു. പുതിയ പൊതു നയങ്ങളെന്ന നിലയിലുള്ള ഇടപെടലുകളിലാണ് നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. പ്രത്യേകിച്ചും, എങ്ങനെ അവയുടെ ഗുണപരമായ ഫലങ്ങൾ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കാം, അതേസമയം മൊത്തത്തിലുള്ള സംവിധാനത്തിന്റെ നീതി വർദ്ധിപ്പിക്കാം. ഇടപെടലുകളുടെ ഫലങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാന് ഞങ്ങള് കാരണപരമായ രീതികളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. സാധ്യമായ ഇടപെടലുകള് അനുവദിക്കുന്നു. ഓരോ വ്യക്തിയുടെയും ഫലം ഇടപെടലിന് മറ്റാരെങ്കിലും വിധേയരാകുമെന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. ന്യൂയോര് ക്ക് നഗരത്തിലെ സ്കൂളുകളുടെ ഡേറ്റാ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് അദ്ധ്യാപന വിഭവങ്ങളുടെ ബജറ്റ് അനുവദിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണത്തിലൂടെ ഇത് തെളിയിക്കാം. |
44dd6443a07f0d139717be74a98988e3ec80beb8 | ഇൻഡക്റ്റീവ് പഠനത്തിന് ഇപ്പോൾ നിരവധി നന്നായി വികസിപ്പിച്ച സമീപനങ്ങൾ നിലവിലുണ്ട്, പക്ഷേ ഓരോന്നിനും മറികടക്കാൻ പ്രയാസമുള്ള പ്രത്യേക പരിമിതികളുണ്ട്. ഒന്നിലധികം വിദ്യകൾ ഒരു അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ മൾട്ടി-സ്ട്രാറ്റജി ലേണിംഗ് ശ്രമിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനം വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന രണ്ട് അനുഭവസമ്പത്തുള്ള സമീപനങ്ങളുടെ ഏകീകരണത്തെ വിവരിക്കുന്നു: റൂൾ ഇൻഡക്ഷനും ഇൻസ്റ്റൻസ് അധിഷ്ഠിത പഠനവും. പുതിയ അല് ഗോരിതം അനുസരിച്ച്, കേസുകളെ പരമാവധി പ്രത്യേക നിയമങ്ങളായി കണക്കാക്കുകയും, മികച്ച പൊരുത്തമുള്ള തന്ത്രം ഉപയോഗിച്ച് വർഗ്ഗീകരണം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. വ്യക്തമായ കൃത്യതയിൽ യാതൊരു പുരോഗതിയും ലഭിക്കാത്തതുവരെ ക്രമേണ പൊതുവായുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിലൂടെ നിയമങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം ഫലപ്രദമാണെന്ന് തത്വശാസ്ത്രപരമായ വിശകലനം തെളിയിക്കുന്നു. ഇത് RISE 3.1 സിസ്റ്റത്തിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഒരു വിപുലമായ അനുഭവ പഠനത്തിൽ, RISE അതിന്റെ മാതൃ സമീപനങ്ങളുടെ (PEBLS, CN2) ഏറ്റവും പുതിയ പ്രതിനിധികളെക്കാളും അതുപോലെ തന്നെ ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷ പഠന (C4.5) ത്തെക്കാളും ഉയർന്ന കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. RISE യുടെ ഓരോ ഘടകങ്ങളും ഈ പ്രകടനത്തിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണെന്ന് ലെസിയൻ പഠനങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പഠിച്ച 30 ഡൊമെയിനുകളിൽ 14 എണ്ണത്തിലും പിഇബിഎൽഎസും സിഎൻ 2 ഉം നൽകുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച ഫലത്തെക്കാൾ കൃത്യതയാണ് റിസ് കൈവരിക്കുന്നത്. |
b38ac03b806a291593c51cb51818ce8e919a1a43 | |
4debb3fe83ea743a888aa2ec8f4252bbe6d0fcb8 | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സോഫ്റ്റ് വെയർ (ഒഎസ്എസ്) അടുത്തിടെ വാണിജ്യപരമായി വളരെയധികം ശ്രദ്ധിക്കപ്പെട്ടു. സോഫ്റ്റ് വെയര് പ്രതിസന്ധിയുടെ മുഖ്യ പ്രശ്നങ്ങള് പരിഹരിക്കുന്നതില് ഒ.എസ്.എസ്. വളരെ വാഗ്ദാനമാണ്. സോഫ്റ്റ് വെയര് വികസിപ്പിക്കാന് വളരെയധികം സമയം എടുക്കുന്നു, ബജറ്റ് കവിയുന്നു, നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല. ലിനക്സ് ഓപ്പറേറ്റിങ് സിസ്റ്റം, അപ്പാച്ചെ വെബ് സെര് വര് , ബിന് ഡ് ഡൊമെയിന് നെയിം റെസല്യൂഷന് യൂട്ടിലിറ്റി എന്നിവയെല്ലാം ഒഎസ്എസിന്റെ വിജയകഥകളാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഒഎസ്എസിനെക്കുറിച്ച് ഇതുവരെ വളരെ കുറച്ച് അക്കാദമിക് ഗവേഷണങ്ങൾ മാത്രമേ നടന്നിട്ടുള്ളൂ. ഈ പഠനത്തിൽ, ഐഎസ് മേഖലയിൽ വളരെ സ്വാധീനമുള്ള രണ്ട് മുൻ ചട്ടക്കൂടുകളിൽ നിന്നാണ് ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്, അതായത് സച്ച്മാന്റെ ഐഎസ് ആർക്കിടെക്ചർ (ഐഎസ്എ) യും സോഫ്റ്റ് സിസ്റ്റംസ് മെത്തഡോളജിയിൽ (എസ്എസ്എം) നിന്നുള്ള ചെക്ക്ലാൻഡിന്റെ സിഎടിഡബ്ല്യുഇ ചട്ടക്കൂടും. ഒഎസ്എസ് സമീപനം വിശദമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓ.എസ്.എസ് ഗവേഷണത്തിന്റെ ഭാവി സാധ്യതകളും ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. |
4bd48f4438ba7bf731e91cb29508a290e938a1d0 | 2.4 ജിഗാഹെർട്സ് ഡബ്ല്യുഎൽഎഎൻ ആക്സസ് പോയിന്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി സർക്കുലർ പോളറൈസേഷന്റെ (സിപി) കോംപാക്റ്റ് ഓമ്നി-ഡയറക്ഷണൽ ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആന്റിനയിൽ നാല് വളഞ്ഞ മോണോപോളുകളും ഒരേസമയം ഈ നാല് മോണോപോളുകളെ ആവേശിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഫീഡിംഗ് നെറ്റ് വർക്കും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. സിപി ആന്റിനയുടെ ഇലക്ട്രിക്കൽ വലുപ്പം λ<sub>0</sub>/5×λ<sub>0</sub>/5×λ<sub>0</sub>/13 മാത്രമാണ്. ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് (Sgadgad <sub>11</sub>gad <; -10 dB) 3.85% (2.392 GHz മുതൽ 2.486 GHz വരെ) ആണ്, കൂടാതെ അസിമുത്ത് വിമാനത്തിലെ അക്ഷീയ അനുപാതം പ്രവർത്തന ബാൻഡിൽ 0.5 dB ൽ കുറവാണ്. |
0015fa48e4ab633985df789920ef1e0c75d4b7a8 | കണ്ടെത്തല് (സിവിപിആര് 97 ലെ നടപടികളില് 1997 ജൂണ് 17-19 വരെ, പ്യൂർട്ടോ റിക്കോയില് പ്രത്യക്ഷപ്പെടും.) എഡ്ഗാർ ഒസുനെയ്? റോബർട്ട് ഫ്രോയിഡോ? ഫെഡറിക്കോ ഗിരോസി yCenter for Biological and Computational Learning and Operations Research Center മസാച്യുസെറ്റ്സ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ടെക്നോളജി കേംബ്രിഡ്ജ്, എംഎ, 02139, യുഎസ്എ സംഗ്രഹം കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിൽ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകളുടെ (എസ്വിഎം) പ്രയോഗം ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. വി. വാപ്നിക്കും അദ്ദേഹത്തിന്റെ സംഘവും (എടി ആന്റ് ടി ബെൽ ലാബ്സ്) വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു പഠന രീതിയാണ് എസ്വിഎം. പോളിനോമിയൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്, റേഡിയൽ ബേസിസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ക്ലാസിഫയർമാരെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ രീതിയായി ഇതിനെ കാണാൻ കഴിയും. ഒരു ലീനിയർ പരിമിതപ്പെടുത്തിയ ക്വാഡ്രാറ്റിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിലൂടെയാണ് തീരുമാന ഉപരിതലങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത്. ഈ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ് കാരണം ക്വാഡ്രാറ്റിക് ഫോം പൂർണ്ണമായും സാന്ദ്രമാണ് കൂടാതെ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുടെ എണ്ണത്തിന്റെ സ്ക്വയറുമായി മെമ്മറി ആവശ്യകതകൾ വളരുന്നു. ആഗോള ഒപ്റ്റിമലിറ്റി ഉറപ്പുനൽകുന്ന ഒരു വിഘടിപ്പിക്കൽ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, വളരെ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ എസ്വിഎമ്മുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. ഡീകോംപോസിഷന് പിന്നിലെ പ്രധാന ആശയം ഉപപ്രശ്നങ്ങളുടെ ആവർത്തന പരിഹാരവും മെച്ചപ്പെട്ട ആവർത്തന മൂല്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും അൽഗോരിതം നിർത്തുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമലിറ്റി വ്യവസ്ഥകളുടെ വിലയിരുത്തലാണ്. എസിവിയുഎം നടപ്പിലാക്കുന്നതിലെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ 50,000 ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു മുഖം കണ്ടെത്തൽ പ്രശ്നത്തിലെ ഞങ്ങളുടെ സമീപനത്തിന്റെ സാധ്യതയും ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
ca74a59166af72a14af031504e31d86c7953dc91 | |
0122e063ca5f0f9fb9d144d44d41421503252010 | അടുത്തിടെയുള്ള നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത സവിശേഷത പഠനത്തിലും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലും നടത്തിയ പഠനങ്ങൾ വലിയ മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്നത് പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്ന് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ പേപ്പറിൽ, പതിനായിരക്കണക്കിന് സിപിയു കോറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കോടിക്കണക്കിന് പാരാമീറ്ററുകൾ ഉള്ള ഒരു ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു സോഫ്റ്റ് വെയർ ചട്ടക്കൂട് ഡിസ്റ്റ്ബെലിഫ് ആയിരക്കണക്കിന് മെഷീനുകളുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ക്ലസ്റ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ, വലിയ തോതിലുള്ള വിതരണ പരിശീലനത്തിനായി ഞങ്ങൾ രണ്ട് അൽഗോരിതം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്: (i) ഡൌൺപോർ എസ്ജിഡി, അസിൻക്രോണസ് സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസന്റ് നടപടിക്രമം ധാരാളം മോഡൽ റെപ്ലിക്കകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, (ii) സാൻഡ്ബ്ലാസ്റ്റർ, എൽ-ബിഎഫ്ജിഎസിന്റെ വിതരണ നടപ്പാക്കൽ ഉൾപ്പെടെ വിവിധതരം വിതരണ ബാച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടപടിക്രമങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂട്. ഡൌൺപോര് എസ്.ജി.ഡിയും സാന് ഡ്ബ് ലാസ്റ്റര് എല്-ബി.എഫ്.ജി.എസും ആഴത്തിലുള്ള ശൃംഖലാ പരിശീലനത്തിന്റെ തോതും വേഗതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സിസ്റ്റം ഉപയോഗിച്ച് 30 മടങ്ങ് വലുപ്പമുള്ള ഒരു ഡീപ് നെറ്റ് വർക്ക് പരിശീലിപ്പിച്ചു. 16 മില്യൺ ചിത്രങ്ങളും 21,000 വിഭാഗങ്ങളും ഉള്ള ഒരു വിഷ്വൽ ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ ടാസ്ക് ആയ ഇമേജ് നെറ്റിൽ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം നേടുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വാണിജ്യപരമായ ഒരു പ്രസംഗ തിരിച്ചറിയൽ സേവനത്തിനായി കൂടുതൽ ചെറു വലുപ്പമുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ശൃംഖലയുടെ പരിശീലനം ഗണ്യമായി ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. വലിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ രീതികൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിലെ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുകയും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അടിസ്ഥാന അൽഗോരിതം ഏത് ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതത്തിനും ബാധകമാണ്. |
f5fca08badb5f182bfc5bc9050e786d40e0196df | വയർലെസ് സെൻസർ ശൃംഖലയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജല പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണ സംവിധാനം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഡേറ്റാ മോണിറ്ററിംഗ് നോഡുകൾ, ഡേറ്റാ ബേസ് സ്റ്റേഷനുകൾ, വിദൂര മോണിറ്ററിംഗ് സെന്ററുകൾ എന്നിങ്ങനെ മൂന്നു ഭാഗങ്ങളാണുള്ളത്. ജലസംഭരണികൾ, തടാകങ്ങൾ, നദികൾ, ചതുപ്പുകൾ, ആഴമില്ലാത്തതോ ആഴമില്ലാത്തതോ ആയ ഭൂഗർഭജലങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണവും വലിയ തോതിലുള്ളതുമായ ജലപരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണത്തിന് ഈ സംവിധാനം അനുയോജ്യമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം നമ്മുടെ പുതിയ ജല പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണ സംവിധാനത്തിന്റെ രൂപകല്പനയുടെ വിശദീകരണത്തിനും ചിത്രീകരണത്തിനും വേണ്ടിയാണ്. ഒരു കൃത്രിമ തടാകത്തിന്റെ ജല താപനിലയും പി.എച്ച്. മൂല്യവും ഓൺലൈനായി സ്വയം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിൽ ഈ സംവിധാനം വിജയിച്ചു. ജലത്തിന്റെ താപനിലയെ സംബന്ധിച്ച് 0 മുതൽ 80 °C വരെയുള്ള അളവുകോലാണ് ഈ സംവിധാനത്തിന്റേത്. ±0.5 °C കൃത്യതയോടെ. pH മൂല്യത്തെ സംബന്ധിച്ച് 0 മുതൽ 14 വരെയുള്ള അളവുകോലാണ് ഈ സംവിധാനത്തിന്റേത്. ±0.05 pH യൂണിറ്റ് കൃത്യതയോടെ. വിവിധ ജലനിലവാര സാഹചര്യങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സെൻസറുകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതിലൂടെ വിവിധ ജല പരിതസ്ഥിതികളുടെ നിരീക്ഷണ ആവശ്യകതകളും വ്യത്യസ്ത പരാമീറ്ററുകളും നേടാനാകും. നിരീക്ഷണ സംവിധാനം വ്യാപകമായി പ്രയോഗിക്കാന് സാധ്യതയുണ്ട്. |
0969bae35536395aff521f6fbcd9d5ff379664e3 | മൾട്ടി റേഡിയോ, മൾട്ടി ഹോപ് വയർലെസ് നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ റൂട്ടിംഗിനായി ഒരു പുതിയ മെട്രിക് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കമ്മ്യൂണിറ്റി വയർലെസ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ പോലുള്ള സ്റ്റേഷനറി നോഡുകളുള്ള വയർലെസ് നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഉറവിടവും ലക്ഷ്യസ്ഥാനവും തമ്മിലുള്ള ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് പാത തിരഞ്ഞെടുക്കുക എന്നതാണ് മെട്രിക്കിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഞങ്ങളുടെ മെട്രിക് ലിങ്കിലൂടെ ഒരു പാക്കറ്റിന്റെ പ്രതീക്ഷിത ട്രാൻസ്മിഷൻ സമയം (ETT) അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യക്തിഗത ലിങ്കുകൾക്ക് ഭാരം നൽകുന്നു. ETT എന്നത് നഷ്ട നിരക്കിന്റെയും ലിങ്കിന്റെ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിന്റെയും ഒരു ഫങ്ഷനാണ്. ഒരേ ചാനൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ലിങ്കുകൾ തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലിനെ വ്യക്തമായി കണക്കാക്കുന്ന വെയ്റ്റഡ് കുമുമുലേറ്റീവ് ഇടിടി (ഡബ്ല്യുസിഇടിടി) എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു പാത്ത് മെട്രിക്കിലേക്ക് വ്യക്തിഗത ലിങ്ക് ഭാരം സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. WCETT മെട്രിക് ഒരു റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, അതിനെ ഞങ്ങൾ മൾട്ടി റേഡിയോ ലിങ്ക്-ക്വാളിറ്റി സോഴ്സ് റൂട്ടിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ മെട്രിക്കിന്റെ പ്രകടനം 23 നോഡുകൾ അടങ്ങിയ വയർലെസ് ടെസ്റ്റ് ബെഡിൽ നടപ്പിലാക്കിക്കൊണ്ട് ഞങ്ങൾ പഠിച്ചു, ഓരോന്നും രണ്ട് 802.11 വയർലെസ് കാർഡുകൾ കൊണ്ട് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു മൾട്ടി റേഡിയോ പരിതസ്ഥിതിയില് , നമ്മുടെ അളവുകള് , രണ്ടാമത്തെ റേഡിയോ വിവേകപൂർവ്വം ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, മുമ്പ് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട റൂട്ടിംഗ് അളവുകളെ കൂടുതല് മികച്ചതാക്കുന്നു. |
3a01f9933066f0950435a509c2b7bf427a1ebd7f | ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഡാറ്റാ എക്സിഫിൾട്രേഷന് ഒരു പുതിയ സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മോണിറ്ററിന്റെ എൽഇഡിയിൽ നിന്നും സ്മാർട്ട്ഫോണിന്റെ ക്യാമറയിലേക്ക് ഡാറ്റ ചോർന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. പുതിയ സമീപനം ആക്രമണകാരികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു അഡ്വാൻസ്ഡ് പെർസെസ്റ്റന്റ് ഭീഷണിയുടെ (എപിടി) ഭാഗമായി സംഘടനയിൽ നിന്ന് വിലപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ ചോർന്നേക്കാം. ആക്രമണത്തെക്കുറിച്ച് ജനങ്ങള് ക്ക് യാതൊരു അറിവുമില്ലെന്ന് തെളിയിക്കുന്ന ഒരു പരീക്ഷണത്തിന്റെ വിവരണമാണ് ഈ പ്രബന്ധത്തില് വിവരിക്കുന്നത്. ഇത്തരം ഭീഷണികളെ കണ്ടെത്താനും പ്രതിരോധിക്കാനും ചില വഴികൾ നാം നിർദ്ദേശിക്കുന്നുണ്ട്. |
698b8181cd613a72adeac0d75252afe7f57a5180 | റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ് (ആർഎഫ്) എന്ന ട്രീ-അസംബ്ലി അൽഗോരിതംസിന്റെയും എക്സ്ട്രീംലി റാൻഡമിസ്ഡ് ട്രീസിന്റെയും (ഇആർടി) രണ്ട് പുതിയ സമാന്തര നടപ്പാക്കലുകൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. റാൻഡം ഫോറസ്, എക്സ്ട്രീം റാൻഡം ട്രീ എന്നിവ ക്ലാസിഫിക്കേഷനും റിഗ്രഷനും വേണ്ടി പഠിക്കുന്ന കൂട്ടമാണ്. പരിശീലന സമയത്ത് നിരവധി തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചുകൊണ്ട് അവ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓരോ വൃക്ഷങ്ങളുടെയും ഔട്ട്പുട്ടുകൾ താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഒരു പ്രവചനം പുറപ്പെടുവിക്കുന്നു. ഈ ടാസ്ക്കിന്റെ അന്തർലീനമായ സമാന്തരതയ്ക്ക് നന്ദി, അതിന്റെ കണക്കുകൂട്ടലിനുള്ള ഒരു വ്യക്തമായ പ്ലാറ്റ്ഫോം ധാരാളം പ്രോസസ്സിംഗ് കോറുകളുള്ള സമകാലിക ജിപിയുകൾ ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ്. സാഹിത്യത്തിലെ റാൻഡം ഫോറസ്റ്റുകൾക്കായുള്ള മുൻ സമാന്തര അൽഗോരിതം പരമ്പരാഗത മൾട്ടി-കോർ സിപിയു പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കോ ലളിതമായ ഹാർഡ്വെയർ ആർക്കിടെക്ചറും താരതമ്യേന കുറച്ച് കോറുകളും ഉള്ള ആദ്യകാല ചരിത്ര ജിപിയുകൾക്കോ വേണ്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. പുതിയ സമാന്തര അൽഗോരിതംസ് ആധുനിക ജിപിയുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. എൻവിഡിയ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജിപിയുകളിൽ സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനത്തിനായി സി / സി ++ ഭാഷയും സിയുഡിഎ ഇന്റർഫേസും ഉപയോഗിച്ചാണ് അവ നടപ്പിലാക്കുന്നത്. സിപിയു, ജിപിയു പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കായുള്ള ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട മുൻകാല പരിഹാരങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു പരീക്ഷണ പഠനം പുതിയ നടപ്പാക്കലുകളിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും നിരവധി അളവുകൾ. |
1b4e04381ddd2afab1660437931cd62468370a98 | ഭാഷാ ഗവേഷണത്തിന്റെ പല മേഖലകളിലും പ്രസംഗത്തിന്റെ ഭാഗമായുള്ള വിവരങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തിയ ടെക്സ്റ്റ് കോർപറകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ഭാഗിക-സംഭാഷണ ടാഗിംഗ് രീതി (നെറ്റ്-ടാഗർ) അവതരിപ്പിക്കുകയും അതിന്റെ പ്രകടനം ഒരു llMM-ടാഗറിന്റെ (കട്ടിംഗ് തുടങ്ങിയവർ, 1992) ഒരു ട്രൈഗ്രാം അധിഷ്ഠിത ടാഗറിന്റെ (കെംപെ, 1993) പ്രകടനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. നെറ്റ് ടാഗർ ട്രൈഗ്രാം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടാഗറിനേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നുവെന്നും ഐഐഎംഎമ്മിനേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നുവെന്നും തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. |
68ba338be70fd3c5bdbc1c271243740f2e0a0f0c | വലിയ ബൈനറി ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് വേഗത്തിൽ ഏകദേശ ഉത്തരം കണ്ടെത്തുന്നതിന്റെ പ്രശ്നം നാം അന്വേഷിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നത്തിന് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡ് l അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനങ്ങളിലാണ് നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. അടിസ്ഥാന സ്വതന്ത്ര മോഡലിനെ അപേക്ഷിച്ച് കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ള നിരവധി സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, നാം പതിവ് ഇനം സെറ്റുകൾ നിന്ന് പ്രോബബിലിറ്റി മോഡലുകൾ പണിയാൻ രണ്ട് വിദ്യകൾ പരിചയപ്പെടുത്താൻഃ ഇനം സെറ്റ് പരമാവധി എൻട്രോപി രീതി, ഇനം സെറ്റ് മോഡൽ ഉൾപ്പെടുത്തൽ-ഒഴിവാക്കൽ. പരമാവധി എൻട്രോപി രീതിയില് , ക്യുറി വേരിയബിളുകളുടെ വിതരണത്തിന്റേയും നിയന്ത്രണങ്ങളുടേയും ഇനംസെറ്റുകളെ നാം പരിഗണിക്കുന്നു. പരമാവധി എൻട്രോപി തത്വം ഉപയോഗിച്ച് ഓൺലൈനിൽ ട്രിബ്യൂട്ടുകളിലെ അന്വേഷണത്തിന് ഒരു സംയുക്ത പ്രോബബിലിറ്റി മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഉൾപ്പെടുത്തൽ-ഒഴിവാക്കൽ മാതൃകയിൽ, ഇനം സെറ്റുകളും അവയുടെ ആവൃത്തികളും ഒരു ഡാറ്റാ ഘടനയിൽ സംഭരിക്കപ്പെടുന്നു, അത് ഒരു എഡി ട്രീ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അത് അന്വേഷണത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നതിന് ഉൾപ്പെടുത്തൽ-ഒഴിവാക്കൽ തത്വത്തിന്റെ കാര്യക്ഷമമായ നടപ്പാക്കലിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഈ രണ്ട് ഇനം സെറ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകളും ഒറിജിനൽ ഡാറ്റയുടെ നേരിട്ടുള്ള അന്വേഷണവുമായി, ഒറിജിനൽ ഡാറ്റയുടെ സാമ്പിളുകളുടെ അന്വേഷണവുമായി, അതുപോലെ തന്നെ ഇൻഡെപ് എൻഡെൻസ് മോഡൽ, ചൌ-ലിയു ട്രീ മോഡൽ, ബെർണൂലി മിശ്രിത മോഡൽ തുടങ്ങിയ മറ്റ് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകളുമായി ഞങ്ങൾ അനുഭവപരമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. ഈ മോഡലുകൾക്ക് ഉയർന്ന അളവിലുള്ള (നൂറുകണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ ആയിരക്കണക്കിന് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ) കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, അതേസമയം ഈ വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മറ്റ് മിക്ക പ്രവർത്തനങ്ങളും താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള ഒഎൽഎപി പ്രശ്നങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. സിമുലേഷനും റിയൽ വേൾഡ് ഡാറ്റ സെറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് നടത്തിയ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ, ഏകദേശ പിശക്, മോഡൽ സങ്കീർണ്ണത, ഒരു ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം കണക്കാക്കാൻ ആവശ്യമായ ഓൺലൈൻ സമയം എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വിവിധ അടിസ്ഥാന വിട്ടുവീഴ്ചകൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
90522a98ccce3aa0ce20b4dfedb76518b886ed96 | ഈ കയ്യെഴുത്തിന്റെ ആദ്യ പതിപ്പിൽ സഹായിച്ചതിന് റോബർട്ട് സ്കിപ്പറിനും ആറോൺ ഹൈമാനും പ്രത്യേകം നന്ദി. ഷോൺ മക് ക്വിറ്റി, റോബിൻ പീറ്റേഴ്സൺ, ചക്ക് പിക്കറ്റ്, കെവിൻ ഷാനഹാൻ, ജേണൽ ഓഫ് ബിസിനസ് റിസർച്ച് എഡിറ്റർമാരും അവലോകകരും, അവരുടെ സഹായകരമായ അഭിപ്രായങ്ങൾക്ക് നന്ദി. 2001-ലെ സൊസൈറ്റി ഫോർ മാർക്കറ്റിംഗ് അഡ്വാൻസ് കോൺഫറൻസിൽ അവതരിപ്പിച്ച മികച്ച പേപ്പറിന് ഷോ അവാർഡ് ലഭിച്ചു. ഈ കയ്യെഴുത്തിന്റെ ചുരുക്കരൂപം ജേണൽ ഓഫ് ബിസിനസ് റിസർച്ച് എന്ന ജേണലിൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കാന് അംഗീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്. |
2e0db4d4c8bdc7e11541b362cb9f8972f66563ab | |
05c025af60aeab10a3069256674325802c844212 | വീഡിയോകളിലും ചലന ക്യാപ്ചറിലും മനുഷ്യശരീരത്തിന്റെ ഭാവം തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനും എന് കോഡര് - റിക്കര് റന്റ് - ഡീകോഡര് (ഇ.ആര് ഡി) മാതൃകയാണ് നാം നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നത്. ERD മോഡൽ ഒരു ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കാണ്, അത് ആവർത്തന പാളികൾക്ക് മുമ്പും ശേഷവും രേഖീയമല്ലാത്ത എൻകോഡർ, ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ചലന ക്യാപ്ചർ (മോകാപ്പ്) സൃഷ്ടിക്കൽ, ബോഡി പോസ് ലേബലിംഗ്, ബോഡി പോസ് പ്രവചനം എന്നിവയുടെ ചുമതലകളിൽ ഞങ്ങൾ ERD ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ ഇൻസ്റ്റൻസേഷനുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നു. നമ്മുടെ മാതൃക പല വിഷയങ്ങളിലും പ്രവർത്തന മേഖലകളിലും മൊക്കപ്പ് പരിശീലന ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, ഒപ്പം പുതിയ ചലനങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കുകയും അതേസമയം ദീർഘകാലത്തേക്ക് നീങ്ങുന്നത് ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മനുഷ്യരുടെ ഭാവം തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി, ഇ.ആർ.ഡി. ശരീരത്തിന്റെ ഇടത്-വലത് ഭാഗങ്ങളുടെ ആശയക്കുഴപ്പം പരിഹരിക്കുന്നതിലൂടെ ഒരു ഫ്രെയിം ശരീരഭാഗം കണ്ടെത്തുന്നതിനെ മറികടക്കുന്നു. വീഡിയോ പോസ് പ്രവചനത്തിനായി, 400 മിമി സമയപരിധിക്കുള്ളിൽ ശരീരത്തിന്റെ സംയുക്ത സ്ഥാനചലനങ്ങൾ ERD പ്രവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ഫസ്റ്റ് ഓർഡർ ചലന മോഡലിനെ മറികടക്കുന്നു. പ്രതിനിധീകരണങ്ങളും അവയുടെ ചലനാത്മകതയും പഠിക്കാൻ ERD- കൾ സാഹിത്യത്തിലെ മുൻകാല ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി (LSTM) മോഡലുകളെ വിപുലീകരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് അത്തരം പ്രതിനിധാന പഠനം സ്പേസ്-ടൈമിലെ ലേബലിംഗിനും പ്രവചനത്തിനും നിർണായകമാണ്. 1 ഡി ടെക്സ്റ്റ്, സംഭാഷണം അല്ലെങ്കിൽ കൈയ്യക്ഷരം എന്നിവയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഇത് സ്പേഷ്യൽ-ടൈംപോർട്ടൽ വിഷ്വൽ ഡൊമെയ്നിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക സവിശേഷതയാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു, അവിടെ ലളിതമായ ഹാർഡ് കോഡുചെയ്ത പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ആവർത്തിച്ചുള്ള യൂണിറ്റുകളുമായി നേരിട്ട് സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു [31]. |
092b64ce89a7ec652da935758f5c6d59499cde6e | മനുഷ്യന്റെ 3.6 ദശലക്ഷം കൃത്യമായ 3D മനുഷ്യ പോസുകളുടെ പുതിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഹ്യൂമൻ 3.6 എം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 5 സ്ത്രീകളുടെയും 6 പുരുഷന്മാരുടെയും പ്രകടനം രേഖപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് 4 വ്യത്യസ്ത വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്ന് നേടിയതാണ് ഇത്. മനുഷ്യന്റെ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള സെൻസിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും അടുത്ത തലമുറ മനുഷ്യന്റെ പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് മോഡലുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും വിലയിരുത്തുന്നതിനും. നിലവിലെ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ വലിപ്പം വർദ്ധിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല, സാധാരണ മനുഷ്യരുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങളുടെ ഭാഗമായി (ഫോട്ടോ എടുക്കല് , ഫോണില് സംസാരിക്കുക, പോസ് ചെയ്യുക, അഭിവാദ്യം ചെയ്യുക, ഭക്ഷണം കഴിക്കുക മുതലായവ) കാണുന്ന വിവിധതരം ചലനങ്ങളും ഭാവങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് അത്തരം ഡാറ്റാ സെറ്റുകള് പൂര് ത്തിയാക്കാനും ഞങ്ങള് ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ), അധിക സമന്വയിപ്പിച്ച ഇമേജ്, മനുഷ്യ ചലന ക്യാപ്ചർ, വിമാനത്തിന്റെ സമയം (ആഴം) ഡാറ്റ, ഒപ്പം ഉൾപ്പെട്ട എല്ലാ വിഷയ അഭിനേതാക്കളുടെയും കൃത്യമായ 3D ബോഡി സ്കാനുകൾ. നിയന്ത്രിത മിക്സഡ് റിയാലിറ്റി വിലയിരുത്തൽ രംഗങ്ങളും ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. അവിടെ 3D മനുഷ്യ മോഡലുകൾ ചലന ക്യാപ്ചർ ഉപയോഗിച്ച് ആനിമേറ്റുചെയ്യുകയും ശരിയായ 3D ജ്യാമിതീയത ഉപയോഗിച്ച് ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ യഥാർത്ഥ പരിതസ്ഥിതികളിൽ, ചലിക്കുന്ന ക്യാമറകൾ ഉപയോഗിച്ച് കാണുകയും ഒക്ലൂഷൻ കീഴിൽ കാണുകയും ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, ഗവേഷണ സമൂഹത്തിലെ ഭാവി പ്രവര് ത്തനങ്ങളിലൂടെ മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള സാധ്യതയും അതിന്റെ വൈവിധ്യവും വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം വൻകിട സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളും ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ വിശദമായ വിലയിരുത്തൽ അടിസ്ഥാന രേഖകളും ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ ഏറ്റവും മികച്ച വലിയ തോതിലുള്ള മാതൃക നമ്മുടെ മുഴുവൻ പരിശീലന സെറ്റും ഈ പ്രശ്നത്തിന് ഏറ്റവും വലിയ നിലവിലുള്ള പൊതു ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ സ്കെയിലിലെ പരിശീലന സെറ്റുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ 20% മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനം നേടാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നമ്മുടെ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുമായി കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകളുടെ ഉയർന്ന ശേഷി ഉപയോഗിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള സാധ്യത വളരെ വലുതാണ്, ഭാവി ഗവേഷണത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കണം. ഡാറ്റാ സെറ്റ്, അതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വലിയ തോതിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ, സവിശേഷതകൾ, വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളുകൾ, കൂടാതെ വിലയിരുത്തൽ സെർവർ എന്നിവയ്ക്കുള്ള കോഡ് http://vision.imar.ro/human3.6m എന്ന ഓൺലൈൻ വിലാസത്തിൽ ലഭ്യമാണ്. |
ba4a037153bff392b1e56a4109de4b04521f17b2 | സാങ്കേതികവിദ്യയിലേക്കുള്ള സമൂഹത്തിന്റെ വ്യാപകമായ പ്രവേശനം, വൻതോതിലുള്ള അടിയന്തിര സാഹചര്യങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുന്ന രീതിയെ എങ്ങനെ മാറ്റുന്നുവെന്ന് പ്രതിസന്ധി ഇൻഫർമാറ്റിക്സ് അന്വേഷിക്കുന്നു. ഈ പരിവർത്തനം പഠിക്കുന്നതിനായി, ഗവേഷകർക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രവേശനം ആവശ്യമാണ്, അവയുടെ അളവും വൈവിധ്യമാർന്ന സ്വഭാവവും കാരണം ശേഖരിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പ്രയാസമാണ്. ഈ ആശങ്ക പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, ഞങ്ങൾ ഒരു പരിസ്ഥിതി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്തു - EPIC അനലൈസ് ചെയ്യുക - ഇത് സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിലും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലും ഗവേഷകരെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഈ സേവനങ്ങള് വിശ്വസനീയവും, വിപുലീകരിക്കാവുന്നതും, വിപുലീകരിക്കാവുന്നതും, കാര്യക്ഷമവുമാണെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്താന് ആവശ്യമായ ഘടകങ്ങള് - നോ എസ് ക്യു എല് , മാപ് റിഡ്യൂസ്, കാഷിംഗ്, തിരയല് എന്നിവ പോലുള്ളവ - ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണം കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ട്. എപിക് അനലൈസ് നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റാ മോഡലിംഗ്, സമയം vs സ്പേസ് ട്രേഡ് ഓഫ്, ഉപയോഗപ്രദവും ഉപയോഗയോഗ്യവുമായ ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ ആവശ്യകത എന്നിവ പോലുള്ള ഡിസൈൻ വെല്ലുവിളികൾ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, അതിന്റെ സ്കേലബിളിറ്റി, പ്രകടനം, പ്രവർത്തനക്ഷമത എന്നിവ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
4416236e5ee4239e86e3cf3db6a2d1a2ff2ae720 | ആധുനിക അനലിറ്റിക്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിവിധ ലൈബ്രറികളിൽ നിന്നും ഫ്രെയിംവർക്കുകളിൽ നിന്നും ഒന്നിലധികം ഫംഗ്ഷനുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഓരോ ഫംഗ്ഷനും ഒറ്റപ്പെട്ട രീതിയിൽ ഉയർന്ന പ്രകടനം കൈവരിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, സംയോജിത വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ പ്രകടനം പലപ്പോഴും ഹാർഡ്വെയർ പരിധികൾക്ക് താഴെയുള്ള ഒരു ശ്രേണിയാണ്, കാരണം ഫംഗ്ഷനുകളിലുടനീളം വ്യാപകമായ ഡാറ്റാ ചലനം. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, ഡാറ്റാ-ഇൻസെൻസിറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള ഒരു റൺടൈം ആയ വെൽഡ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് വിഭിന്ന ലൈബ്രറികളിലും ഫംഗ്ഷനുകളിലും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. എസ്.ക്യുഎൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഗ്രാഫ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഡാറ്റ സമാന്തര വർക്ക്ലോഡുകളുടെ ഘടന പിടിച്ചെടുക്കാൻ വെൽഡ് ഒരു സാധാരണ ഇന്റർമീഡിയറ്റ് പ്രാതിനിധ്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഡാറ്റാ ചലനത്തിന്റെ പ്രധാന ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ നടത്തുകയും മുഴുവൻ വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്കും കാര്യക്ഷമമായ സമാന്തര കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്തൃ അഭിമുഖമായ എപിഐകൾ മാറ്റാതെ തന്നെ ടെൻസർഫ്ലോ, അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക്, നംപി, പാൻഡാസ് തുടങ്ങിയ നിലവിലുള്ള ചട്ടക്കൂടുകളിലേക്ക് വെൽഡിനെ ക്രമേണ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. വെൽഡിന് ഈ ചട്ടക്കൂടുകളും അവയെ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളും 30 മടങ്ങ് വേഗത്തിലാക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.