_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
d1ee87290fa827f1217b8fa2bccb3485da1a300e | ഒരു പ്രവചനത്തിന്റെ ഒന്നിലധികം പതിപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും അവ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സംയോജിത പ്രവചനമുണ്ടാക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു രീതിയാണ് ബാഗിംഗ് പ്രവചനങ്ങൾ. സംഖ്യാഫലം പ്രവചിക്കുമ്പോൾ സംഖ്യാ ശരാശരി കണക്കാക്കുകയും ഒരു ക്ലാസ് പ്രവചിക്കുമ്പോൾ ബഹുസ്വരത വോട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. പഠന സെറ്റിന്റെ ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പ് പകർപ്പുകൾ നിർമ്മിച്ച് പുതിയ പഠന സെറ്റുകളായി ഉപയോഗിച്ചാണ് ഒന്നിലധികം പതിപ്പുകൾ രൂപപ്പെടുന്നത്. യഥാര് ത്ഥവും അനുകരിച്ചതുമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളില് ക്ലാസിഫിക്കേഷനും റിഗ്രഷന് ട്രീകളും ലീനിയര് റിഗ്രഷന് സബ്സെറ്റ് സെലക്ഷനും ഉപയോഗിച്ച് നടത്തിയ പരിശോധനയില് ബാഗ് ചെയ്യല് കൃത്യതയില് കാര്യമായ നേട്ടങ്ങള് നല് കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. പ്രവചനരീതിയിലെ അസ്ഥിരതയാണ് പ്രധാന ഘടകം. പഠന സെറ്റിനെ അസ്വസ്ഥമാക്കുന്നത് നിർമിച്ച പ്രവചനത്തിൽ കാര്യമായ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, ബാഗിംഗ് കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. |
649197627a94fc003384fb743cfd78cdf12b3306 | |
0b440695c822a8e35184fb2f60dcdaa8a6de84ae | കെയിൻകെറ്റ് സെൻസർ പോലുള്ള പുതിയ RGB-D ക്യാമറകളുടെ സമീപകാല വിജയം 3-ഡി ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിശാലമായ സാധ്യതകൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഡാറ്റാബേസ് ഇല്ലാത്തതിനാൽ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ഈ അപ്-ടു-ഡേറ്റ് ഇമേജിംഗ് സെൻസറിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ പ്രയോജനം നേടാമെന്ന് വിലയിരുത്തുക ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. കിൻകെറ്റും മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഗവേഷണവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം സ്ഥാപിക്കുന്നതിനായി, ഈ പേപ്പറിൽ, കിൻകെറ്റ് സെൻസറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പൊതുവായി ലഭ്യമായ ആദ്യത്തെ മുഖ ഡാറ്റാബേസ് (അതായത്, കിൻകെറ്റ് ഫെയ്സ് ഡിബി 1) ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഡാറ്റാബേസ് വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ രീതികളാണ് (നന്നായി വിന്യസിച്ചതും പ്രോസസ്സ് ചെയ്തതുമായ 2-ഡി, 2.5-ഡി, 3-ഡി, വീഡിയോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മുഖ ഡാറ്റ) കൂടാതെ ഒന്നിലധികം മുഖ വ്യതിയാനങ്ങളും. സാധാരണ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാബേസിൽ ഞങ്ങൾ ബെഞ്ച്മാർക്ക് വിലയിരുത്തലുകൾ നടത്തി, സ്കോർ ലെവൽ ഫ്യൂഷനിലൂടെ ആഴത്തിലുള്ള ഡാറ്റയെ ആർജിബി ഡാറ്റയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ പ്രകടനത്തിലെ നേട്ടം പ്രകടമാക്കി. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഗവേഷണത്തിനായി നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാബേസിന്റെ അനിവാര്യമായ ആവശ്യകത വെളിപ്പെടുത്തുന്ന മുഖം ബയോമെട്രിക്സിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, കിൻക്റ്റിന്റെ 3-ഡി ഇമേജുകൾ (കിൻക്റ്റ് ഫെയ്സ് ഡെബിയിൽ നിന്ന്) പരമ്പരാഗത ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള 3-ഡി സ്കാനുകളുമായി (എഫ്ആർജിസി ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന്) ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്തു. |
a85275f12472ecfbf4f4f00a61514b0773923b86 | വയര് ലസ് സാങ്കേതികവിദ്യയിലും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന അടിസ്ഥാനസൗകര്യങ്ങളിലും ഉണ്ടായിട്ടുള്ള പുരോഗതി ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് പരിമിതപ്പെടുത്താതെ എല്ലായിടത്തും യഥാസമയം ആരോഗ്യപരിപാലനവും ഫിറ്റ്നസ് നിരീക്ഷണവും സാധ്യമാക്കുന്നതിന് അഭൂതപൂർവമായ അവസരം നല് കുന്നു. വൈര് ലസ് ആയി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ചെറുതാക്കിയ സെന് സറുകളും ആക്യുവേറ്ററുകളും ശരീരത്തില് , ശരീരത്തില് , ശരീരത്തിന് ചുറ്റും സ്ഥാപിച്ച്, ശാരീരിക ലക്ഷണങ്ങളുടെ തുടര് ന്നതും, ഓട്ടോമേറ്റഡ്, ഒതുക്കമുള്ള നിരീക്ഷണത്തിനായി ഒരു ശരീര ഏരിയ നെറ്റ്വര് ക്ക് രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. മെഡിക്കല് , ജീവിതശൈലി, വിനോദ പ്രയോഗങ്ങള് എന്നിവയ്ക്ക് പിന്തുണ നല് കുന്നു. BAN സാങ്കേതികവിദ്യ വികസനത്തിന്റെ ആദ്യഘട്ടത്തിലാണ്, അത് വ്യാപകമായി അംഗീകരിക്കുന്നതിന് നിരവധി ഗവേഷണ വെല്ലുവിളികളെ മറികടക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം BAN യുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ, ഫങ്ഷണൽ, സാങ്കേതിക ആവശ്യകതകളുടെ അടിസ്ഥാന സെറ്റ് പഠിക്കുന്നു. ഡേറ്റാ റേറ്റ്, വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം, ഡ്യൂട്ടി സൈക്കിൾ എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ സ്കേലബിളിറ്റി, ആന്റിന ഡിസൈൻ, ഇടപെടൽ ലഘൂകരണം, സഹവർത്തിത്വം, ക്വാസ്, വിശ്വാസ്യത, സുരക്ഷ, സ്വകാര്യത, ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമത എന്നിവ പോലുള്ള അടിസ്ഥാന ഗവേഷണ വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. പുതിയതായി രൂപംകൊള്ളുന്ന BAN വിപണിയെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനായി തയ്യാറാക്കിയ നിരവധി സാങ്കേതിക വിദ്യകളെ വിലയിരുത്തുകയും അവയുടെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും ഉയർത്തിക്കാട്ടുകയും ചെയ്യുന്നു. BAN-കളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മാനദണ്ഡീകരണ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു സംക്ഷിപ്ത അവലോകനവും ഇവിടെ നൽകിയിരിക്കുന്നു. |
f4abebef4e39791f358618294cd8d040d7024399 | ഫിറ്റ്ബിറ്റ് ഫ്ലെക്സ് പരിസ്ഥിതിയുടെ വിശകലനം ഈ റിപ്പോർട്ട് വിവരിക്കുന്നു. (1) ഉപയോക്താക്കളിൽ നിന്ന് ഫിറ്റ്ബിറ്റ് ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റ, (2) ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഫിറ്റ്ബിറ്റ് നൽകുന്ന ഡാറ്റ, (3) ഉപകരണ ഉടമകൾക്ക് ലഭ്യമാക്കാത്ത ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ എന്നിവയാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ. ഞങ്ങളുടെ വിശകലനം നാല് വ്യത്യസ്ത ആക്രമണ വെക്റ്ററുകളെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ആദ്യം, ഫിറ്റ്ബിറ്റ് ഉപകരണത്തിന്റെ തന്നെ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. അടുത്തതായി, ഫിറ്റ്ബിറ്റ് ഉപകരണവും സ്മാർട്ട്ഫോണും അല്ലെങ്കിൽ പേഴ്സണൽ കമ്പ്യൂട്ടറും തമ്മിലുള്ള ബ്ലൂടൂത്ത് ട്രാഫിക് സമന്വയ സമയത്ത് നിരീക്ഷിക്കുന്നു. മൂന്നാമതായി, ഫിറ്റ്ബിറ്റ് ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്പിന്റെ സുരക്ഷയെ കുറിച്ച് നാം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, ഫിറ്റ്ബിറ്റ് സ്മാർട്ട്ഫോൺ അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ആപ്ലിക്കേഷനും ഫിറ്റ്ബിറ്റ് വെബ് സേവനവും തമ്മിലുള്ള നെറ്റ്വർക്ക് ട്രാഫിക്കിന്റെ സുരക്ഷാ സവിശേഷതകൾ ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. ഫിറ്റ്ബിറ്റ് ചില സാഹചര്യങ്ങളില് അടുത്ത് ഉള്ള ഫ്ലെക്സ് ഉപകരണങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ അനാവശ്യമായി ശേഖരിക്കുന്നു എന്നതിന് തെളിവ് നല് കുന്നു. ഫിറ്റ്ബിറ്റ് ഉപകരണ ഉടമകൾക്ക് ശേഖരിച്ച എല്ലാ വിവരങ്ങളും നൽകുന്നില്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, ഫിറ്റ്ബിറ്റ് വെബ് സേവനത്തിലേക്ക് അയച്ച മിനിറ്റ് പ്രവർത്തന ഡാറ്റയുടെ തെളിവുകൾ ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി, പക്ഷേ ഉടമയ്ക്ക് നൽകിയിട്ടില്ല. ഫിറ്റ്ബിറ്റ് ഉപകരണങ്ങളിലെ മാക് വിലാസങ്ങൾ ഒരിക്കലും മാറ്റില്ലെന്നും ഉപയോക്തൃ ബന്ധം ആക്രമണത്തിന് കാരണമാകുമെന്നും ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. ടിഎൽഎസ് വഴി ഉപകരണം ജോടിയാക്കുന്നതിനിടയിലും ബിടിഎൽഇ ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ നെറ്റ്വർക്കിൽ തുറന്നുകാട്ടപ്പെടുന്നു, ഇത് എംഐടിഎം ആക്രമണങ്ങളാൽ തടയപ്പെടാം. അവസാനമായി, യഥാർത്ഥ ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തന ഡാറ്റ ആധികാരികമാക്കിയതാണെന്നും ഉപകരണത്തിൽ നിന്ന് ഫിറ്റ്ബിറ്റ് വെബ് സേവനത്തിലേക്ക് ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് അടിസ്ഥാനത്തിൽ പ്ലെയിൻ ടെക്സ്റ്റിൽ നൽകിയിട്ടില്ലെന്നും ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
3007a8f5416404432166ff3f0158356624d282a1 | സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ) അൽഗോരിതം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയ പാത കണ്ടെത്തുന്നതിൽ നിന്ന് സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് പോലുള്ള നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഗ്രാഫ് അമൂർത്തീകരണം അത്യാവശ്യമാണ്. വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഗ്രാഫ് നിർമ്മാണം വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതായി മാറുന്നു, കാരണം ഡാറ്റയുടെ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ വളർച്ചയും വലിയ തോതിലുള്ള ഗ്രാഫ് പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ആവശ്യകതയും. ഗ്രാഫ് നിർമ്മാണം ഡാറ്റാ സമാന്തരമായ ഒരു പ്രശ്നമായതിനാൽ, MapReduce ഈ ചുമതലയ്ക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. ഗ്രാഫ് രൂപീകരണം, ടാബിലേഷൻ, പരിവർത്തനം, പാർട്ടീഷനിംഗ്, ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റിംഗ്, സീരിയലൈസേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഗ്രാഫ് നിർമ്മാണത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണതകളെ ഒഴിവാക്കാൻ ഗ്രാഫ് എക്സ്ട്രാക്റ്റ്-ട്രാൻസ്ഫോർം-ലോഡ് (ഇടിഎൽ) നായി ഒരു സ്കേലബിൾ ചട്ടക്കൂട് ഗ്രാഫ് ബിൽഡർ ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചു. ഗ്രാഫ് ബിൽഡർ ജാവയിലാണ് എഴുതപ്പെട്ടത്, പ്രോഗ്രാമിംഗ് എളുപ്പമാക്കുന്നതിനായി, കൂടാതെ ഇത് മാപ്പ് റഡ്യൂസ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഗ്രാഫ് ബിൽഡറിനുള്ള പ്രചോദനം, അതിന്റെ വാസ്തുവിദ്യ, മാപ്പ് റിഡ്യൂസ് അൽഗോരിതംസ്, ചട്ടക്കൂടിന്റെ പ്രകടന വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. വലിയ ഗ്രാഫുകളെ സംഭരണത്തിനും പ്രോസസ്സിംഗിനും ഒരു ക്ലസ്റ്ററിലായി വിഭജിക്കേണ്ടതുണ്ട്, കൂടാതെ വിഭജന രീതികൾ കാര്യമായ പ്രകടന സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു, ഞങ്ങൾ നിരവധി ഗ്രാഫ് വിഭജന രീതികൾ വികസിപ്പിക്കുകയും അവയുടെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, https://01.org/graphbuilder/ എന്ന വെബ്സൈറ്റിലും ഈ ചട്ടക്കൂട് ലഭ്യമാണ്. |
2e526c2fac79c080b818b304485ddf84d09cf08b | ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയാണ് ടൈംറോളർ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ഞങ്ങളുടെ പ്രവര് ത്തനം ഡേറ്റയില് നിന്ന് കാലികമായ മാതൃകകള് വേര് തിരിച്ച് എടുക്കാന് ഒരു സമീപനം നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പ്രശ്ന രൂപീകരണം രണ്ട് പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു: 1) സംഭവങ്ങൾ വിഭാഗീയ സവിശേഷതകളാൽ സ്വഭാവ സവിശേഷതയുള്ളതും അസമമായ ഇടവേള സമയങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതുമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു; അത്തരം ഒരു അനുമാനം ക്ലാസിക് ടൈം സീരീസ് വിശകലനത്തിന്റെ പരിധിക്കപ്പുറമാണ്, 2) ടാർഗെറ്റ് ഇവന്റുകൾ വളരെ അപൂർവമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു; ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രശ്നം പ്രവചന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യണം. ഇവന്റ് പ്രവചന പ്രശ്നം ലക്ഷ്യം ഇവന്റുകൾക്ക് മുമ്പുള്ള എല്ലാ പതിവ് ഇവന്റ്സെറ്റുകളുടെയും തിരയലായി പരിവർത്തനം ചെയ്തുകൊണ്ട് മുകളിലുള്ള വെല്ലുവിളികളെ നേരിടുന്ന ഒരു കാര്യക്ഷമമായ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥ പ്രശ്നം മറികടക്കുന്നത് ന്യൂനപക്ഷ ക്ലാസ്സിൽ മാത്രം പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെയാണ്. പാറ്റേണുകളുടെ വിവേചനശക്തി മറ്റ് ക്ലാസുകൾക്കെതിരെ സാധൂകരിക്കുന്നു. പ്രവചനത്തിനായി പാറ്റേണുകൾ ഒരു നിയമ അധിഷ്ഠിത മാതൃകയിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പരീക്ഷണ വിശകലനം, ലക്ഷ്യ സംഭവങ്ങളെ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാന് കഴിയുന്ന തരത്തിലുള്ള സംഭവങ്ങളുടെ ശ്രേണികളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
0a54d2f49bda694071bbf43d8e653f5adf85be19 | ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ ഡേറ്റാബേസുകളിൽ രേഖപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന വസ്തുതകളിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കാനും ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ലഭ്യമായ ഡാറ്റയുടെ വിവരണാത്മക മോഡലുകൾ കണക്കുകൂട്ടുന്നതിന് വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുക എന്നതാണ് ഈ ലക്ഷ്യത്തിലേക്ക് വ്യാപകമായി സ്വീകരിച്ച സമീപനം. ഇവിടെ, ഈ ഗവേഷണ മേഖലയിലെ പ്രധാന വെല്ലുവിളികളിലൊന്ന് നാം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു, വലിയതും ഒരുപക്ഷേ ഭൌതികമായി വിതരണം ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റാബേസുകളിലേക്ക് വ്യാപിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ വികസനം. മെറ്റാ-ലേണിംഗ് എന്നത് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ക്ലാസിഫയറുകൾ (അല്ലെങ്കിൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ) കണക്കുകൂട്ടാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയാണ്, മെറ്റാ ക്ലാസിഫയറുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാബേസുകളിൽ വെവ്വേറെ കണക്കുകൂട്ടുന്ന ഒന്നിലധികം ക്ലാസിഫയറുകളെ ചില അടിസ്ഥാന രീതിയിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പഠനം മെറ്റാ ലേണിംഗിനെ വിവരിക്കുകയും ജാവാ ഏജന്റ്സ് ഫോർ മെറ്റാ ലേണിംഗ് (ജെഎഎം) സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള ഏജന്റ് അധിഷ്ഠിത മെറ്റാ ലേണിംഗ് സംവിധാനമാണിത്. കേന്ദ്രീകൃതമോ ഹോസ്റ്റ് അധിഷ്ഠിതമോ ആയ സംവിധാനങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണത മൂലമുണ്ടാകുന്ന വിതരണം ചെയ്ത ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് സംവിധാനങ്ങളുടെ പ്രധാന ആവശ്യകതകൾ ഇത് തിരിച്ചറിയുകയും അവ പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡേറ്റാ സൈറ്റുകളില് ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിനുള്ള സ്കേലബിള് ഫലപ്രദമായ പ്രോട്ടോക്കോളുകള് രൂപകല് പ്പിക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുക, മറ്റ് പിയര് ഡേറ്റാ സൈറ്റുകളില് നിന്നും ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങള് തെരഞ്ഞെടുക്കുകയും കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് വിതരണ സംവിധാനങ്ങള് വൈവിധ്യമാർന്ന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുമായി, ഒന്നിലധികം ഡേറ്റാബേസുകളുമായും (സാധ്യമായും) വ്യത്യസ്ത സ്കീമുകളുമായും ഇടപെടേണ്ടതായി വന്നേക്കാം. ഐ.ബി.എം. ഫെലോഷിപ്പ് വഴി ഭാഗികമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്ന മറ്റു പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളെ അവഗണിക്കരുത്, ഒന്നാമതായി, മോഡലുകൾ കണക്കാക്കുമ്പോൾ മുമ്പ് ലഭ്യമല്ലാത്ത പുതുതായി നേടിയ വിവരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും നിലവിലുള്ള മോഡലുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാനും ഉള്ള കഴിവ്, രണ്ടാമതായി, പുതിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികളും ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളും സംയോജിപ്പിക്കാനുള്ള വഴക്കം. ജെഎം പരിപാടിയുടെ പശ്ചാത്തലത്തില് ഈ പ്രശ്നങ്ങള് നാം പരിശോധിക്കുകയും വിവിധ പരിഹാരങ്ങള് സമഗ്രമായ അനുഭവപഠനത്തിലൂടെ വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. |
b00672fc5ff99434bf5347418a2d2762a3bb2639 | എംബഡഡ് ഡിവൈസുകള് എല്ലായിടത്തും ലഭ്യമായിരിക്കുന്നു, അവ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷയും സംബന്ധിച്ച നിരവധി അപ്ലിക്കേഷനുകളില് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഉപകരണങ്ങളില് മിക്കതും സ്വകാര്യ സോഫ്റ്റ് വെയറുകള് ആണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. സോഫ്റ്റ് വെയറിന്റെ ആന്തരിക പ്രവർത്തനത്തെക്കുറിച്ച് വളരെ കുറച്ച് ഡോക്യുമെന്റേഷന് മാത്രമേ ലഭ്യമായിട്ടുള്ളൂ. ചില കേസുകളില് ഹാര് ഡ്വെയറിന് റെയും സംരക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളുടെയും വിലയനുസരിച്ച് ഉപകരണങ്ങള് ക്ക് പ്രവേശനം സാധ്യമല്ല. ഇത്തരം സാഹചര്യങ്ങളില് നിലവിലുള്ള സോഫ്റ്റ് വെയര് വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണെങ്കിലും സോഫ്റ്റ് വെയര് ബഗുകളുമായും കേടുപാടുകളുമായും ബന്ധപ്പെട്ട അപകടസാധ്യതകൾ ഒഴിവാക്കണമെങ്കില് അത് അത്യാവശ്യമാണ്. വിപണിയിൽ ലഭ്യമായ പല ഉൾച്ചേർത്ത ഉപകരണങ്ങളിലും ബാക്ക്ഡോർ ഉണ്ടെന്ന് അടുത്തിടെ നടന്ന പഠനങ്ങള് വെളിപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഞങ്ങൾ ഫിർമാലിസ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഉൾച്ചേർത്ത ഉപകരണങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഫേംവെയർ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു ബൈനറി വിശകലന ചട്ടക്കൂട്. ഫിർമലൈസ് ഒരു പ്രതീകാത്മക എക്സിക്യൂഷൻ എഞ്ചിൻ, പ്രോഗ്രാം സ്ലൈസിംഗ് പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ എന്നിവയുടെ മുകളിൽ നിർമ്മിക്കുന്നു, അതിന്റെ സ്കേലബിളിറ്റി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്. കൂടാതെ, ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്, പ്രത്യേക പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഇൻപുട്ടുകൾ നിർണ്ണയിക്കാനുള്ള ആക്രമണകാരിയുടെ കഴിവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. ഞങ്ങൾ ഫേർമലൈസ് വിലയിരുത്തി, വാണിജ്യപരമായി ലഭ്യമായ മൂന്ന് ഉപകരണങ്ങളുടെ ഫേംവെയറിൽ, അവയിൽ രണ്ടിൽ ആധികാരികത മറികടക്കുന്ന ബാക്ക്ഡോർ കണ്ടെത്താൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിഞ്ഞു. കൂടാതെ, മൂന്നാമത്തെ ഫേംവെയർ സാമ്പിളിലെ ബാക്ക്ഡോർ ഒരു ആക്രമണകാരിക്ക് ഒരു കൂട്ടം പദവിയില്ലാത്ത ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ അറിയാതെ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ഫെർമാലിസ് നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിഞ്ഞു. |
6949a33423051ce6fa5b08fb7d5f06ac9dcc721b | സംഭരണ പ്രക്രിയയില് വഞ്ചനാപരമായ പെരുമാറ്റം കണ്ടെത്താന് പ്രക്രിയ മൈനിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ സൈദ്ധാന്തികവും പ്രായോഗികവുമായ മൂല്യം സംബന്ധിച്ച ഒരു കേസ് പഠനം സംഗ്രഹം ഈ തീസിസ് പ്രക്രിയ മൈനിംഗും വഞ്ചന കണ്ടെത്തലും സംബന്ധിച്ച ആറുമാസത്തെ ഗവേഷണ കാലയളവിന്റെ ഫലങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഗവേഷണത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം, തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിന് പ്രോസസ് മൈനിംഗ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നതിനുള്ള ഗവേഷണ ചോദ്യത്തിനും തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിന് പ്രോസസ് മൈനിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണെന്നും ഉത്തരം നൽകുക എന്നതായിരുന്നു. സാഹിത്യ പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രക്രിയ ഖനനത്തിന്റെ സിദ്ധാന്തത്തെയും പ്രയോഗത്തെയും അതിന്റെ വിവിധ വശങ്ങളും സാങ്കേതികതകളും സംബന്ധിച്ച ഒരു ചർച്ചയാണ് ഇത് നൽകുന്നത്. സാഹിത്യ പഠനവും ഒരു വിദഗ്ധനുമായുള്ള അഭിമുഖവും ഉപയോഗിച്ച് വഞ്ചനയുടെയും വഞ്ചന കണ്ടെത്തലിന്റെയും ആശയങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഈ ഫലങ്ങള് പ്രോസസ് മൈനിംഗും വഞ്ചന കണ്ടെത്തലും സംബന്ധിച്ച നിലവിലുള്ള കേസ് പഠനങ്ങളുടെ വിശകലനവുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് രണ്ട് കേസ് പഠനങ്ങളുടെ ഒരു പ്രാരംഭ സജ്ജീകരണം നിർമ്മിക്കുന്നു, അതിൽ പ്രോസസ് മൈനിംഗ് പ്രോസസ്മെന്റ് പ്രക്രിയയിൽ വഞ്ചനാപരമായ പെരുമാറ്റം കണ്ടെത്തുന്നതിന് പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ കേസ് പഠനങ്ങളുടെ അനുഭവങ്ങളും ഫലങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി, 1+5+1 രീതിശാസ്ത്രം തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിന് ശ്രമിക്കുമ്പോൾ പ്രക്രിയ ഖനന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ എങ്ങനെ പ്രായോഗികമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപദേശങ്ങളുമായി തത്ത്വങ്ങൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യപടിയായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം മൂന്ന് നിഗമനങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു: (1) പ്രോസസ് മൈനിംഗ് എന്നത് തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തലിന് വിലപ്പെട്ട ഒരു കൂട്ടിച്ചേർക്കലാണ്, (2) 1 + 5 + 1 എന്ന ആശയം ഉപയോഗിച്ച് വഞ്ചനാപരമായ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ സൂചകങ്ങള് കണ്ടെത്താന് സാധിച്ചു (3) തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തലിനായി പ്രോസസ് മൈനിംഗിന്റെ പ്രായോഗിക ഉപയോഗം നിലവിലെ ഉപകരണങ്ങളുടെ മോശം പ്രകടനം കാരണം കുറയുന്നു. പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങളില്ലാത്ത സാങ്കേതികതകളും ഉപകരണങ്ങളും പതിവ് ഡാറ്റാ വിശകലന സാങ്കേതികതകൾക്ക് പകരമല്ല, പകരം അവയ്ക്ക് ഒരു കൂട്ടിച്ചേർക്കലാണ്, കാരണം അവ പ്രക്രിയയെയും സാധ്യമായ വഞ്ചനാപരമായ പെരുമാറ്റത്തെയും കുറിച്ച് പുതിയതും വേഗതയേറിയതും എളുപ്പത്തിൽ നേടാവുന്നതുമായ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു. ഒക് കാമിന്റെ റേസർ: "ഒരു കാര്യം വിശദീകരിക്കാന് ആവശ്യമായ വസ്തുക്കളുടെ എണ്ണം ആവശ്യമുള്ളതിനപ്പുറം കൂട്ടരുത്" |
8aef832372c6e3e83f10532f94f18bd26324d4fd | നിലവിലുള്ള അറിവ് അധിഷ്ഠിത ചോദ്യോത്തര സംവിധാനങ്ങൾ പലപ്പോഴും ചെറിയ വ്യാഖ്യാന പരിശീലന ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ബന്ധം വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ പോലുള്ള ആഴമില്ലാത്ത രീതികൾ ഡാറ്റയുടെ അപര്യാപ്തതയ്ക്ക് കരുത്തുറ്റതാണെങ്കിലും, അവ അർത്ഥവത്തായ പാർസിംഗ് പോലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള അർത്ഥ പ്രാതിനിധ്യ രീതികളേക്കാൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതാണ്, അതിനാൽ ഒന്നിലധികം നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു. ഇവിടെ നാം ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുകയാണ് വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്നുള്ള അധിക തെളിവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ബന്ധം എക്സ്ട്രാക്ഷൻ രീതി ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ. ഫ്രീബേസിൽ നിന്നും ഉത്തരമെഴുതുന്നവരെ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബന്ധം എക്സ്ട്രാക്റ്റർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഈ ഉത്തരങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുന്നതിന് വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു. വെബ്ക്വിഷന് സ് ചോദ്യോത്തര ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ രീതി 53.3% F1 നേടിയിരിക്കുന്നു, ഏറ്റവും പുതിയതിനേക്കാൾ കാര്യമായ പുരോഗതി. |
16edc3faf625fd437aaca1527e8821d979354fba | സുഖം എന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു നിർമ്മാണമാണ്, അത് മികച്ച അനുഭവത്തെയും പ്രവർത്തനത്തെയും കുറിച്ചാണ്. ക്ഷേമത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നിലവിലെ ഗവേഷണം രണ്ട് പൊതുവായ കാഴ്ചപ്പാടുകളിൽ നിന്നാണ് ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്: ഹെഡോണിക് സമീപനം, അത് സന്തോഷത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് ആനന്ദം നേടുന്നതിലും വേദന ഒഴിവാക്കുന്നതിലും ക്ഷേമത്തെ നിർവചിക്കുന്നു; ഒപ്പം യൂഡൈമോണിക് സമീപനം, അർത്ഥത്തിലും സ്വയം സാക്ഷാത്കാരത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ഒരു വ്യക്തി പൂർണ്ണമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്റെ അളവനുസരിച്ച് ക്ഷേമത്തെ നിർവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ രണ്ടു വീക്ഷണങ്ങളും വ്യത്യസ്ത ഗവേഷണ കേന്ദ്രങ്ങളെയും ചില മേഖലകളിൽ വ്യത്യസ്തവും മറ്റു ചില മേഖലകളിൽ പരസ്പര പൂരകവുമായ അറിവുകളെയും ഉളവാക്കി. മൾട്ടി ലെവൽ മോഡലിംഗും കൺസ്ട്രക്റ്റ് താരതമ്യങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പുതിയ രീതിശാസ്ത്ര വികസനങ്ങൾ ഗവേഷകർക്ക് ഈ മേഖലയിൽ പുതിയ ചോദ്യങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ അവലോകനം ക്ഷേമത്തിന്റെ സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചും അതിന്റെ മുൻഗാമികളെക്കുറിച്ചും കാലത്തിനും സംസ്കാരത്തിനും ഇടയിലുള്ള സ്ഥിരതയെക്കുറിച്ചും രണ്ട് വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്നുമുള്ള ഗവേഷണത്തെ പരിഗണിക്കുന്നു. |
ac8c2e1fa35e797824958ced835257cd49e1be9c | വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയും സംഘടനാ പഠനവും സംബന്ധിച്ച പുതിയ ഗവേഷണ സാഹിത്യത്തെ ഈ പ്രബന്ധം അവലോകനം ചെയ്യുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അർത്ഥവും അളവുകളും സംബന്ധിച്ച വിഷയങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്ത ശേഷം, രണ്ട് പ്രധാന ഗവേഷണ സ്ട്രീമുകൾ ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു: ഓർഗനൈസേഷണൽ ലേണിംഗ് ആശയങ്ങൾ ഓർഗനൈസേഷനുകളിൽ വിവരസാങ്കേതികവിദ്യ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയയിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന പഠനങ്ങൾ; ഒപ്പം ഓർഗനൈസേഷണൽ പഠനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് വിവരസാങ്കേതികവിദ്യാ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ രൂപകൽപ്പനയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പഠനങ്ങൾ. മുൻ ഗവേഷണങ്ങളിൽ നിന്ന്, നടപ്പാക്കലിന്റെ വിജയത്തിൽ അനുഭവം ഒരു പ്രധാന, എന്നാൽ അനിശ്ചിതത്വമുള്ള പങ്ക് വഹിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ നിഗമനം ചെയ്യുന്നു; ഔപചാരിക പരിശീലനത്തിലൂടെയും പ്രായോഗിക പങ്കാളിത്തത്തിലൂടെയും പഠനം നേടുന്നു; മറ്റ് സംഘടനകളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഓർഗനൈസേഷണൽ വിജ്ഞാന തടസ്സങ്ങളെ മറികടക്കാൻ കഴിയും; പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പഠിക്കുന്നത് താരതമ്യേന ഇടുങ്ങിയ അവസരങ്ങളുടെ ജാലകങ്ങൾ സ്വഭാവമുള്ള ഒരു ചലനാത്മക പ്രക്രിയയാണ്. സംഘടനാപരമായ മെമ്മറി വിവര സംവിധാനങ്ങളുടെ ആശയവിനിമയ രൂപകൽപ്പനകൾ ആർട്ടിഫാക്റ്റ് വികസനത്തിന് വിലപ്പെട്ട സംഭാവനയാണ്; ആശയവിനിമയത്തെയും സംഭാഷണത്തെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങളിലൂടെ പഠനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു; കൂടാതെ വിവര സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് സംഘടനാപരമായ പഠനം പ്രാപ്തമാക്കാനും അപ്രാപ്തമാക്കാനും കഴിവുണ്ട്. നിലവിൽ, ഈ രണ്ടു സ്ട്രീമുകളും ആശയപരമായും പ്രായോഗികമായും അടുത്ത ബന്ധമുണ്ടെങ്കിലും അവ പരസ്പരം സ്വതന്ത്രമായി ഒഴുകുന്നു. വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയും സംഘടനാപരമായ പഠനവും സംബന്ധിച്ച ഭാവി ഗവേഷണം കൂടുതൽ സംയോജിതമായി മുന്നോട്ട് പോകണമെന്നും സംഘടനാപരമായ പഠനത്തിന്റെ സ്ഥിതിഗതികളെ അംഗീകരിക്കണമെന്നും വിതരണം ചെയ്ത സംഘടനാപരമായ മെമ്മറിയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണമെന്നും പ്രായോഗികമായി ആർട്ടിഫാക്റ്റുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി തെളിയിക്കണമെന്നും അനുബന്ധ മേഖലകളിലെ പ്രസക്തമായ ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലുകൾക്കായി തിരയണമെന്നും ഞങ്ങൾ ഉപദേശിക്കുന്നു. |
654d129eafc136bf5fccbc54e6c8078e87989ea8 | ഈ കൃതിയിൽ 77-ജിഗാഹെർട്സ് ആവൃത്തിയിൽ മോഡുലേറ്റ് ചെയ്ത ഒരു മൾട്ടിമോഡ് ബീം ഫോർമിംഗ് തുടർച്ചയായ തരംഗ റഡാർ സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരേ ആന്റിനകളുള്ള ഹ്രസ്വ ദൂര ഫ്രീക്വൻസി ഡിവിഷൻ മൾട്ടിപ്പിൾ ആക്സസ് (എഫ്ഡിഎംഎ) മൾട്ടിപ്പിൾ ഇൻപുട്ട് മൾട്ടിപ്പിൾ ഔട്ട്പുട്ട് (എംഐഎംഒ) ഒരു ദീർഘദൂര ട്രാൻസ്മിറ്റ് ഫേസ്ഡ് അറേ (പിഎ) റഡാർ സംവിധാനം ഒരേസമയം യാഥാർത്ഥ്യമാക്കുന്നതിന് ട്രാൻസ്മിറ്റർ പാതയിൽ സംയോജിത ഇൻഫേസ് / ക്വാഡ്രേറ്റർ മോഡുലേറ്ററുകളുള്ള നാല് ട്രാൻസ്സിവർ ചിപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എഫ്ഡിഎംഎ മിമോ റഡാറുകളുടെ ഉയർന്ന കോണീയ റെസലൂഷനും എപിഎ ട്രാൻസ്മിറ്റ് ആന്റിനകളുടെ ഉയർന്ന നേട്ടവും നിയന്ത്രിക്കാവുന്ന ബീമും ഇത് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ആശയം ഉപയോഗിച്ച് നാല് ആന്റിനകളുള്ള ഒരു ലീനിയർ ആന്റിന അറേയ്ക്കും സ്വീകരിക്കുന്ന പാതയിൽ ഡിജിറ്റൽ ബീം ഫോർമിംഗ് രീതികൾക്കും ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ സാധ്യതകൾ കാണിക്കുന്നതിനായി നിരവധി അളവുകൾ നടത്തി. |
60611349d1b6d64488a5a88a9193e62d9db27b71 | ഈ റിപ്പോർട്ട് നിലവിലുള്ള ക്ഷീണം കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളെ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. ലഭ്യമായ വിവിധ സാങ്കേതികവിദ്യകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നാണ് ശേഖരിച്ചത്. ഈ റിപ്പോർട്ടിന്റെ ആദ്യ പകുതിയില് സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ഗവേഷണത്തിന്റെയും വികസനത്തിന്റെയും നിലവിലെ അവസ്ഥയും അവയുടെ സംവേദനക്ഷമത, വിശ്വാസ്യത, സാധുത, സ്വീകാര്യത എന്നിവയുടെ പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ നിലയും സംഗ്രഹിക്കുന്നു. രണ്ടാം പകുതിയില് ഗതാഗതത്തില് സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ പങ്ക് വിലയിരുത്തുകയും, മറ്റ് നിയമനിര് വഹണ ചട്ടക്കൂടുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോള് , പ്രത്യേകിച്ചും ഓസ്ട്രേലിയയിലും ന്യൂസിലാന്റിലും സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ സ്ഥാനത്തെക്കുറിച്ച് അഭിപ്രായങ്ങള് നല് കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഹാർഡ്വെയർ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഒരിക്കലും കമ്പനിയുടെ ക്ഷീണ മാനേജ്മെന്റ് സംവിധാനമായി ഉപയോഗിക്കരുതെന്ന് റിപ്പോർട്ട് രചയിതാക്കൾ നിഗമനം ചെയ്യുന്നു. ഹാര് ഡ്വെയര് സാങ്കേതികവിദ്യകള് ഒരു അവസാനത്തെ സുരക്ഷാ സംവിധാനമായി മാത്രമേ നിലകൊള്ളുകയുള്ളൂ. എന്നിരുന്നാലും, ഹാർഡ്വെയർ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ഉത്പാദനം തളർച്ച മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് ഉപയോഗപ്രദമായി നൽകും, തത്സമയ റിസ്ക് വിലയിരുത്തൽ നൽകും. എന്നിരുന്നാലും, ഹാര് ഡ്വെയര് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഉല് പ്പാദനം ഒരു മാനേജ്മെന്റ് സംവിധാനത്തിലെ ഏക ഇൻപുട്ട് ആയിരിക്കരുത്. മറ്റ് ഇൻപുട്ടുകള് കുറഞ്ഞത് സാധൂകരിച്ച സോഫ്റ്റ് വെയര് സാങ്കേതിക വിദ്യകളില് നിന്നും, ജോലിക്ക് അനുയോജ്യമായതിന്റെ പരസ്പര വിലയിരുത്തലില് നിന്നും, ജോലിഭാരം, ഷെഡ്യൂളുകള് , പട്ടികകള് എന്നിവയുടെ മറ്റ് റിസ്ക് വിലയിരുത്തലുകളില് നിന്നും വരണം. ലക്ഷ്യം: ഭാരവാഹിനി ഡ്രൈവർമാരുടെ ക്ഷീണം നിയന്ത്രിക്കുന്നതില് ക്ഷീണം കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ സ്ഥാനത്തെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കാന് സഹായിക്കുക. |
d26c517baa9d6acbb826611400019297df2476a9 | |
0ee1916a0cb2dc7d3add086b5f1092c3d4beb38a | വിഷ്വൽ ഒബ്ജക്റ്റ് ക്ലാസുകൾ (വിഒസി) വെല്ലുവിളി വിഷ്വൽ ഒബ്ജക്റ്റ് വിഭാഗം തിരിച്ചറിയലും കണ്ടെത്തലും ഒരു മാനദണ്ഡമാണ്, ഇത് ദൃശ്യ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് കമ്മ്യൂണിറ്റികൾക്ക് ചിത്രങ്ങളുടെയും വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെയും ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാസെറ്റും സ്റ്റാൻഡേർഡ് വിലയിരുത്തൽ നടപടിക്രമങ്ങളും നൽകുന്നു. 2005 മുതല് എല്ലാ വര് ഷവും സംഘടിപ്പിക്കപ്പെടുന്ന ഈ വെല്ലുവിളിയും അതിനോട് ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റാ സെറ്റും വസ്തു കണ്ടെത്തലിന്റെ മാനദണ്ഡമായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടു. ഈ പ്രബന്ധം ഡേറ്റാ സെറ്റും വിലയിരുത്തൽ നടപടിക്രമവും വിവരിക്കുന്നു. വർഗ്ഗീകരണത്തിനും കണ്ടെത്തലിനും വേണ്ടിയുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയ രീതികളുടെ ഏറ്റവും പുതിയ അവസ്ഥ ഞങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, രീതികൾ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് വ്യത്യസ്തമാണോ എന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് അവർ എന്താണ് പഠിക്കുന്നത് (ഉദാ. വസ്തുവിനെക്കുറിച്ചോ അതിന്റെ സന്ദർഭത്തെക്കുറിച്ചോ), രീതികൾ എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നതോ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നതോ ആയ കാര്യങ്ങൾ. മൂന്നു വർഷത്തെ വെല്ലുവിളിയുടെ ചരിത്രത്തില് നിന്ന് പഠിച്ച പാഠങ്ങളോടെയാണ് ഈ പ്രബന്ധം അവസാനിക്കുന്നത്. ഭാവിയിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലിനും വിപുലീകരണത്തിനും വഴികള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. |
981fef7155742608b8b6673f4a9566158b76cd67 | |
a6eb10b1d30b4547b04870a82ec0c65baf2198f8 | |
40e06608324781f6de425617a870a103d4233d5c | തുടര് ന്ന്, വിജ്ഞാന മാനേജ്മെന്റിന്റെ സംവിധാനങ്ങള് പ്രവര് ത്തിപ്പിക്കുന്നതിനായി, തുടര് ന്നുള്ള നവീകരണ പ്രക്രിയയില് വിജ്ഞാന ആസ്തികളുടെ മൂന്നു സ്രോതസ്സുകളായ മെറ്റാ മോഡലും മാക്രോ പ്രക്രിയയും സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ശ്രേണി മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നു. ഈ മാതൃക അറിവും നവീകരണവും തമ്മിലുള്ള സങ്കീർണമായ ബന്ധത്തെ നാലു പാളികളായി വിഭജിക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായ പരിണതഫലങ്ങള് - മുൻ ഗവേഷണത്തില് ജ്ഞാന മാനേജ്മെന്റിന്റെ രീതികളെക്കുറിച്ച് പഠിച്ച പാഠങ്ങള് പ്രകാരം, നവീനാശയങ്ങള് ക്കായുള്ള ജ്ഞാന മാനേജ്മെന്റിന്റെ പദ്ധതികളെ വിജയകരമായി നടപ്പാക്കുന്നതിന് ജ്ഞാന മാനേജ്മെന്റിന്റെ മൂന്നു വീക്ഷണകോണുകള് പരസ്പരം സഹകരിക്കണം. ജ്ഞാന മാനേജ്മെന്റിന്റെ നവീനാശയങ്ങള് ക്കായുള്ള സംവിധാനങ്ങള് നടപ്പാക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു ഘടനയാണ് ശ്രേണിപൂര് ണ്ണ മാതൃക നല് കുന്നത്. മൂല്യനിർണ്ണയത്തിന്റെ തുടക്കവും മൂല്യവും - സിസ്റ്റംസ് ചിന്തയുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് അടുത്ത തലമുറയിലെ കെഎം മൂല്യനിർണ്ണയത്തെ എങ്ങനെ സഹായിക്കുമെന്നും തുടർച്ചയായ നവീകരണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുമെന്നും കെഎമ്മിന്റെ മെറ്റാ മോഡലും മാക്രോ പ്രക്രിയയും വിശദീകരിക്കുന്നു. തുടർച്ചയായ നവീകരണ പ്രക്രിയയിലെ സങ്കീർണ്ണമായ അറിവ് ചലനാത്മകതയെ ശ്രേണി മാതൃക വ്യക്തമാക്കുന്നു. നവീനാശയങ്ങള് ക്കായുള്ള വിജ്ഞാന മാനേജ്മെന്റിന്റെ (കെഎം) സംവിധാനങ്ങള് മനസ്സിലാക്കുകയും, തുടര് ച്ചയായ നവീനാശയങ്ങള് ക്കായി കെഎം പ്രവര് ത്തനങ്ങള് പ്രയോജനപ്പെടുത്താന് ഒരു സമീപനം നല് കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഈ ഗവേഷണത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഡിസൈൻ/മെത്തഡോളജി/അപ്ത്രോച്ച് - വിവിധ മേഖലകളിൽ നിന്നുള്ള സാഹിത്യങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്തുകൊണ്ട് അറിവ്, വിജ്ഞാന മാനേജ്മെന്റ്, നവീകരണം എന്നീ ആശയങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. അറിവ് സൃഷ്ടിക്കലും അറിവ് ഉപയോഗിക്കലും എന്നീ രണ്ടു പ്രധാന നവീകരണ പ്രവർത്തനങ്ങളിലൂടെയാണ് അറിവ് കൈകാര്യം ചെയ്യലിന്റെ ഭൌതിക, മനുഷ്യ, സാങ്കേതിക വശങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത്. തുടര് ന്നുള്ള നവീകരണത്തിന് ഒരു പ്രധാന ആവശ്യകത - ഒരു ആന്തരികവൽക്കരണ ഘട്ടം - നിര് ണയിക്കപ്പെടുന്നു. നവീനാശയങ്ങള് ക്കായുള്ള വിജ്ഞാന സമ്പ്രദായത്തിന്റെ സംവിധാനങ്ങളെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ധാരണ നല് കുന്നതിനായി സിസ്റ്റംസ് ചിന്തയും മനുഷ്യകേന്ദ്രീകൃത വീക്ഷണങ്ങളും സ്വീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. കണ്ടെത്തലുകൾ - ഇന്റേണലൈസേഷന്റെ ഘട്ടം ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് വിജ്ഞാനാധിഷ്ഠിത തുടർച്ചയായ നവീകരണത്തിന്റെ ഒരു ശൃംഖല പ്രക്രിയ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. KM യുടെ മൂന്ന് കാഴ്ചപ്പാടുകൾ അനുസരിച്ച്, നവീകരണത്തിലെ ഓർഗനൈസേഷണൽ വിജ്ഞാന ആസ്തികളുടെ മൂന്ന് ഉറവിടങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു. തുടര് ന്ന്, നവീകരണത്തിന്റെ രണ്ട് പ്രധാന പ്രവർത്തനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, തുടര് ന്ന് നവീകരണത്തിനുള്ള കെ.എം സംവിധാനങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാന് കെ.എം. യുടെ ഒരു മെറ്റാ മോഡലും മാക്രോ പ്രക്രിയയും നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. |
1dba1fa6dd287fde87823218d4f03559dde4e15b | സ്റ്റാർട്ട് വിവര ആക്സസ് സംവിധാനത്തിലെ ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ എളുപ്പമാക്കുന്നതിന് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്ന് പഠിച്ച തന്ത്രങ്ങളും പാഠങ്ങളും ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
77fbbb9ff612c48dad8313087b0e6ed03c31812a | ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള മൈക്രോവേവ് സബ്സ്ട്രേറ്റും പാക്കേജിംഗ് മെറ്റീരിയലും എന്ന നിലയിൽ ശ്രദ്ധ നേടിയ ഒരു വസ്തുവാണ് ലിക്വിഡ് ക്രിസ്റ്റൽ പോളിമർ (എൽസിപി). മില്ലിമീറ്റർ തരംഗങ്ങളുടെ ആവൃത്തികളിലെ എൽസിപിയുടെ വൈദ്യുതഗുണങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനായി ഈ അന്വേഷണം നിരവധി രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. 30 GHz ന് മുകളിലുള്ള LCP യുടെ ഡീലക്ട്രിക് സ്ഥിരാങ്കവും (/spl epsi//sub r/) നഷ്ടം ടാൻജന്റും (tan/spl delta/) നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനായി മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് റിംഗ് റെസോണേറ്ററുകളും അറ റെസോണേറ്ററുകളും അളക്കുന്നു. അളന്ന ഡീലക്ട്രിക് സ്ഥിരാങ്കം 3.16 ന് സമീപം സ്ഥിരതയുള്ളതായി കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ നഷ്ടം ടാൻജന്റ് 0.0049 ന് താഴെയായി തുടരുന്നു. കൂടാതെ, വിവിധ എല് സി പി സബ്സ്ട്രേറ്റ് കനം ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ ട്രാൻസ്മിഷൻ ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു, കൂടാതെ നഷ്ട സവിശേഷതകൾ സെന്റിമീറ്ററിന് 2 മുതൽ 110 ജിഗാഹെർട്സ് വരെ ഡെസിബെലുകളായി നൽകിയിരിക്കുന്നു. 110 ജിഗാഹെർട്സ് എന്ന നിരക്കിൽ പീക്ക് ട്രാൻസ്മിഷൻ ലൈൻ നഷ്ടം 0.88-2.55 dB/cm വരെയാണ്, ഇത് ലൈൻ തരത്തെയും ജ്യാമിതീയത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മില്ലിമീറ്റർ തരംഗങ്ങളുടെ ആവൃത്തിയിലൂടെ വ്യാപിക്കുന്ന പ്രയോഗങ്ങൾക്ക് എൽസിപിക്ക് മികച്ച ഡീലക്ട്രിക് ഗുണങ്ങളുണ്ടെന്ന് ഈ ഫലങ്ങൾ ആദ്യമായി കാണിക്കുന്നു. |
cb84ef73db0a259b07289590f0dfcb9b8b9bbe79 | ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങൾക്കായുള്ള ഒരു ഹൈബ്രിഡ് റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസി (ആർഎഫ്) പിയസോ ഇലക്ട്രിക് നേർത്ത ഫിലിം പോളി വിനൈലിഡീൻ ഫ്ലൂറൈഡ് (പിവിഡിഎഫ്) വൈബ്രേഷൻ എനർജി ഹാർവെസ്റ്ററിനെ ഈ പേപ്പർ വിവരിക്കുന്നു. പരാസിറ്റീവ് കപ്പാസിറ്റൻസികളുടെയും ഡിസ്ക്രിറ്റ് ഇൻഡക്ടറുകളുടെയും ഇംപെഡൻസ് സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, നിർദ്ദിഷ്ട ഹാർവെസ്റ്റർ 15 ഹെർട്സ് വൈബ്രേഷൻ എനർജി ശേഖരിക്കുക മാത്രമല്ല, 915 മെഗാഹെർട്സ് ഫ്ലെക്സിബിൾ സിൽവർ-ഇങ്ക് ആർഎഫ് ഡിപോൾ ആന്റിനയായി പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, ഹൈബ്രിഡ് ഹാർവെസ്റ്ററിന്റെ RF, വൈബ്രേഷൻ ഔട്ട്പുട്ടുകളെ പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള ലോഡുകളിലേക്ക് പവർ ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു 6-ഘട്ട ഡിക്സൺ RF-to-DC കൺവെർട്ടറും ഡയോഡ് ബ്രിഡ്ജ് റക്റ്റിഫയറും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ഇന്റർഫേസ് സർക്യൂട്ട് വിലയിരുത്തുന്നു. പരമാവധി 20.9 μ എന്ന ഡിസി ഔട്ട്പുട്ട് പവർ, RF മുതൽ DC വരെ കൺവെർട്ടർ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, -8 dBm ഇൻപുട്ട് RF പവർ, ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് ഔട്ട്പുട്ട് വോൾട്ടേജിന്റെ 36 ശതമാനത്തിൽ കൈവരിക്കുമ്പോൾ, 3 ഗ്രാം വൈബ്രേഷൻ ആവേശത്തിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ഡിസി പവർ പരമാവധി 2.8 μW കൈവരിക്കുന്നു, ഓപ്പൺ സർക്യൂട്ട് വോൾട്ടേജിന്റെ 51 ശതമാനത്തിൽ. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ഹൈബ്രിഡ് ഹര് വെസ്റ്റിംഗ് സിസ്റ്റം ഒരേ സമയം 7.3 μW DC പവര് ഉല്പാദിപ്പിക്കുന്നു എന്നാണ്. ഹര് വെസ്റ്റില് നിന്നും 3 W EIRP 915 MHz ട്രാന്സ്മിറ്ററിലേക്കുള്ള ദൂരം 5.5 m ആണെങ്കില്, 1.8 g വൈബ്രേഷന് ആക്സിലറേഷന് പീക്ക് മുതൽ 1.8 μW DC പവര് ഉല്പാദിപ്പിക്കുന്നു എന്നാണ്. |
d8e8bdd687dd588b71d92ff8f6018a1084f85437 | ഇന്റർനെറ്റിനെ മനുഷ്യര് ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതിക്ക് സമാനമായി, ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥയിലെ പ്രധാന ഉപയോക്താക്കളായി ഉപകരണങ്ങള് മാറും. അതിനാൽ, ഡിവൈസ് ടു ഡിവൈസ് (ഡി2ഡി) ആശയവിനിമയം ഐഒടിയുടെ അന്തർലീനമായ ഭാഗമായിരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. കേന്ദ്രീകൃത നിയന്ത്രണമില്ലാതെ ഉപകരണങ്ങൾ പരസ്പരം ആശയവിനിമയം നടത്തുകയും മൾട്ടിഹോപ്പ് രീതിയിൽ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാനും പങ്കിടാനും കൈമാറാനും സഹകരിക്കുകയും ചെയ്യും. ഇന്റലിജന്റ് ഇന്റലിജന് സ് ഇന്റര് നെറ്റ് വർക്കിന്റെ മൂല്യം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് യഥാസമയം പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാനുള്ള കഴിവാണ് പ്രധാനം, കാരണം അത്തരം വിവരങ്ങൾ ഇന്റലിജന് സ് ആയി രൂപാന്തരപ്പെടുത്തും, ഇത് ഒരു ഇന്റലിജന്റ് പരിതസ്ഥിതി സൃഷ്ടിക്കുന്നത് സുഗമമാക്കും. ഒടുവിൽ, ശേഖരിച്ച വിവരങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം ഉപകരണങ്ങളുടെ ബുദ്ധിശക്തിയിൽ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഈ ആശയവിനിമയ ഉപകരണങ്ങള് വ്യത്യസ്ത നെറ്റ്വര്ക്കിംഗ് നിലവാരങ്ങളുമായി പ്രവര് ത്തിക്കുകയും, അവയില് ചിലത് പരസ്പരം ഇടയ്ക്കിടെ ബന്ധിപ്പിക്കപ്പെടുകയും, അവയില് പലതും വിഭവ പരിമിതികളുള്ളവയുമാണ്. പരമ്പരാഗത റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾക്ക് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയാത്ത നിരവധി നെറ്റ്വർക്കിംഗ് വെല്ലുവിളികൾ ഈ സവിശേഷതകൾ തുറക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഡിവൈസുകൾക്ക് ഇന്റലിജന്റ് റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ ആവശ്യമായി വരും, അങ്ങനെ ഇന്റലിജന്റ് ഡി ടു ഡി ആശയവിനിമയം സാധ്യമാകും. ഇന്റലിജന്റ് ഡി ടു ഡി കമ്മ്യൂണിക്കേഷന് ഐഒടി പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥയില് എങ്ങനെ നേടാം എന്നതിന്റെ ഒരു അവലോകനം നാം ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിന് റെ ഇന്റലിജന് സ് ഡി ടു ഡി കമ്മ്യൂണിക്കേഷന് എങ്ങനെ ഏറ്റവും പുതിയ റൂട്ടിംഗ് അല് ഗോരിതം ഉപയോഗിക്കാം എന്നതിലാണ് നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. |
5e6035535d6d258a29598faf409b57a71ec28f21 | |
766c251bd7686dd707acd500e80d7184929035c6 | ട്രാഫിക് ലൈറ്റ് ഡിറ്റക്ഷന് (ടിഎല് ഡി) ഇന്റലിജന്റ് വാഹനങ്ങളുടെയും ഡ്രൈവിംഗ് അസിസ്റ്റന് റ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും (ഡിഎഎസ്) ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ്. മിക്ക ടോപ്പ് ഡൊമെയ്നുകളുടെയും പൊതുവായ കാര്യം അവ ചെറിയതും സ്വകാര്യവുമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു എന്നതാണ്. ഇത് ഒരു പ്രത്യേക രീതിയുടെ കൃത്യമായ പ്രകടനം നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ നാം ഏറ്റവും പുതിയ, തത്സമയ വസ്തു കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, നിങ്ങൾ ഒരിക്കൽ മാത്രം നോക്കുക, (YOLO) പൊതുവായ LISA ട്രാഫിക് ലൈറ്റ് ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ VIVA-ചലഞ്ചിലൂടെ ലഭ്യമാണ്, അതിൽ ധാരാളം വ്യാഖ്യാനിച്ച ട്രാഫിക് ലൈറ്റുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത വെളിച്ചത്തിലും കാലാവസ്ഥയിലും പിടിച്ചെടുത്തു. എസിഎഫ് ഡിറ്റക്ടറിന് സമാനമായ പരിശീലന കോൺഫിഗറേഷൻ ഉപയോഗിച്ച്, YOLO ഡിറ്റക്ടർ 58.3% AUC കൈവരിക്കുന്നു, ഇത് 18.13% വർദ്ധനവാണ്. |
136b9952f29632ab3fa2bbf43fed277204e13cb5 | രംഗം തരം തിരിക്കല് കമ്പ്യൂട്ടര് ദര് ശനത്തിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന പ്രശ്നമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാബേസുകളുടെ പരിമിതമായ വ്യാപ്തി കാരണം രംഗം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഗവേഷണം പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. വസ്തുക്കളെ തരംതിരിക്കുന്നതിനുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നൂറുകണക്കിന് വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകളുള്ള വസ്തുക്കളുണ്ടെങ്കിലും, ലഭ്യമായ ഏറ്റവും വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ 15 ക്ലാസുകൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂ. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം 899 വിഭാഗങ്ങളും 130,519 ചിത്രങ്ങളും അടങ്ങുന്ന വിപുലമായ രംഗം UNderstanding (സൂര്യൻ) ഡാറ്റാബേസ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. 397 തരം സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, രംഗം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള നൂതന അൽഗോരിതം വിലയിരുത്തുകയും പുതിയ പ്രകടന പരിധികൾ സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നാം മനുഷ്യരുടെ രംഗം തരം തിരിക്കൽ പ്രകടനം അളക്കുന്നു സൺ ഡാറ്റാബേസ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് താരതമ്യം ചെയ്യുക. കൂടാതെ, വലിയ രംഗങ്ങളുടെ ഉള്ളിൽ പതിച്ചിരിക്കുന്ന രംഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താനായി, ഞങ്ങൾ ഒരു മികച്ച ഗ്രെയിൻ ചെയ്ത രംഗ പ്രതിനിധീകരണം പഠിക്കുന്നു. |
eb06182a2817d06e82612a0c32a6c843f01c6a03 | ഈ പേപ്പർ ഒരു ന്യൂറൽ ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ, Table2Seq, ഒരു പട്ടിക അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു സ്വാഭാവിക ഭാഷ വാചകം സൃഷ്ടിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, മോഡൽ ഒരു പട്ടികയെ തുടർച്ചയായ വെക്റ്ററുകളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് ഒരു പട്ടികയുടെ സെമാന്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സ്വാഭാവിക ഭാഷ വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അപൂർവമായ വാക്കുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന് എന്റിറ്റികളും മൂല്യങ്ങളും, സാധാരണയായി ഒരു പട്ടികയിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നതിനാൽ, പട്ടികയിൽ നിന്നുള്ള ഉള്ളടക്കത്തെ ഔട്ട്പുട്ട് ശ്രേണിയിലേക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ കോപ്പിംഗ് സംവിധാനം ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ടേബിൾ 2 സെക് മോഡലിന്റെ കാര്യക്ഷമതയും രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത കോപ്പി മെക്കാനിസത്തിന്റെ പ്രയോജനവും തെളിയിക്കാൻ ഞങ്ങൾ വിപുലമായ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നു. വിക്കിബിയോ, സിംപ്ലെക്വെസ്റ്റീഷൻ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ, ടേബിൾ 2 സെക് മോഡൽ ബ്ലൂ -4 സ്കോറുകളുടെ കാര്യത്തിൽ ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങൾ യഥാക്രമം 34.70 ൽ നിന്ന് 40.26 ലേക്കും 33.32 ൽ നിന്ന് 39.12 ലേക്കും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. കൂടാതെ, 4962 പട്ടികകൾക്കായുള്ള 13 318 വിവരണ വാക്യങ്ങൾ അടങ്ങുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ ഡൊമെയ്ൻ ഡാറ്റാ സെറ്റ് വിക്കിറ്റാബ്ലെടെക്സ്റ്റ് ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ടേബിൾ 2 സെക് മോഡൽ 38.23 എന്ന ബ്ലൂ -4 സ്കോർ നേടുന്നു, ഇത് ടെംപ്ലേറ്റ് അധിഷ്ഠിതവും ഭാഷാ മോഡൽ അധിഷ്ഠിതവുമായ സമീപനങ്ങളെ മറികടക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഒരു തിരയൽ എഞ്ചിനിൽ നിന്ന് 1 എം ടേബിൾ-ക്വറി ജോഡികളിലെ പരീക്ഷണങ്ങളിലൂടെ, ഒരു പട്ടികയുടെ ഘടനാപരമായ ഭാഗം, അതായത്, ടേബിൾ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും ടേബിൾ സെല്ലുകളും പരിഗണിക്കുന്ന ഞങ്ങളുടെ ടേബിൾ 2 സെക് മോഡൽ, അധിക വിവരങ്ങൾ ഒരു പട്ടികയുടെ തുടർച്ചയായ ഭാഗം, അതായത്, ടേബിൾ അടിക്കുറിപ്പ് മാത്രം പരിഗണിക്കുന്ന ഒരു സീക്വൻസ്-ടു-സീക്വൻസ് മോഡലിനെ മറികടക്കുന്നു. |
ea951c82efe26424e3ce0d167e01f59e5135a2da | പ്രായമായവരിലും പാർക്കിൻസൺസ് രോഗികളിലും ചലനശേഷി വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണമാണ് ടൈംഡ് അപ്പ് ആൻഡ് ഗോ. ഈ പരീക്ഷണത്തിന്റെ പുതിയ ഉപകരണ പതിപ്പുകൾ പരിഗണിക്കുന്നുണ്ട്, അതിൽ ഇണർഷ്യൽ സെൻസറുകൾ ചലനം വിലയിരുത്തുന്നു. വ്യാപനം, ഉപയോഗം എളുപ്പമാക്കൽ, ചെലവ് എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി, സ്മാർട്ട്ഫോണിന്റെ ആക്സിലറേറ്റർ ആണ് അളക്കൽ സംവിധാനമായി ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നത്. പരിശോധനയ്ക്കിടെ രേഖപ്പെടുത്തിയ സിഗ്നലുകളിൽ നിന്ന് നിരവധി പാരാമീറ്ററുകൾ (സാധാരണയായി വളരെ പരസ്പരബന്ധിതമാണ്) കണക്കാക്കാം. ലോക്കോമോട്ടോർ പ്രകടനത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ സവിശേഷതകൾ ലഭിക്കുന്നതിന്, പ്രധാന ഘടക വിശകലനം (പിസിഎ) വഴി ഒരു അളവുകോൽ കുറയ്ക്കൽ നടത്തി. വിവിധ പ്രായത്തിലുള്ള 49 ആരോഗ്യമുള്ള ആളുകളെ പരിശോധിച്ചു. പുതിയ സവിശേഷതകൾ (പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ) വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനായി പിസിഎ നടത്തി, അവ യഥാർത്ഥ പാരാമീറ്ററുകളുടെ അനാവശ്യ സംയോജനങ്ങളല്ല, മാത്രമല്ല ഡാറ്റയുടെ മിക്ക വ്യതിയാനങ്ങളും കണക്കാക്കുന്നു. പര്യവേക്ഷണ വിശകലനത്തിനും അപരിചിത കണ്ടെത്തലിനും അവ ഉപയോഗപ്രദമാകും. പിന്നീട്, പ്രധാന ഘടകങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഒരു കൂട്ടം പാരാമീറ്ററുകൾ തെരഞ്ഞെടുത്തു. ആരോഗ്യമുള്ള മുതിർന്നവരിൽ നടത്തിയ പഠനങ്ങള് ക്ക് ഈ സെറ്റ് ശുപാർശ ചെയ്യാവുന്നതാണ്. ഈ നടപടിക്രമം ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പഠനങ്ങളില് (അതായത്, ഭാവിയിൽ, മൊബൈൽ ഫോണുകളിൽ ചലന വിശകലനത്തിനായി ഒരു സമ്പൂർണ്ണ സംവിധാനം ഉൾപ്പെടുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കും. |
e467278d981ba30ab3b24235d09205e2aaba3d6f | ഈ പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം ഒരു തുടർച്ചയായ മധ്യസ്ഥ മാതൃക വികസിപ്പിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതായിരുന്നു. ഇത് ജീവനക്കാരുടെ ക്ഷേമവുമായി നിഷ്ക്രിയ നേതൃത്വത്തിന്റെ നെഗറ്റീവ് ബന്ധം വിശദീകരിക്കുന്നു. റോൾ സ്ട്രെസ് തിയറിയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, നിഷ്ക്രിയ നേതൃത്വം കൂടുതൽ റോൾ അനിശ്ചിതത്വം, റോൾ സംഘർഷം, റോൾ ഓവർലോഡ് എന്നിവ പ്രവചിക്കും എന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു. വിഭവ സംരക്ഷണ സിദ്ധാന്തം പ്രയോഗിച്ച്, ഈ റോൾ സ്ട്രെസ്സറുകൾ പരോക്ഷമായും നെഗറ്റീവ് ആയിട്ടും ജീവനക്കാരുടെ ക്ഷേമത്തിന്റെ രണ്ട് വശങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു, അതായത് മൊത്തത്തിലുള്ള മാനസികാരോഗ്യം, മൊത്തത്തിലുള്ള തൊഴിൽ മനോഭാവം, മാനസിക തൊഴിൽ ക്ഷീണം വഴി. 2467 അമേരിക്കന് തൊഴിലാളികളുടെ ഒരു സാദ്ധ്യതാ സാമ്പിള് ഉപയോഗിച്ച്, ഘടനാപരമായ സമവാക്യ മോഡലിംഗ് ഈ മാതൃകയെ പിന്തുണച്ചു. റോൾ സ്ട്രെസ്സറുകളും മാനസിക തൊഴില് ക്ഷീണവും നിഷ്ക്രിയ നേതൃത്വവും ജീവനക്കാരുടെ ക്ഷേമത്തിന്റെ രണ്ട് വശങ്ങളും തമ്മിലുള്ള നെഗറ്റീവ് ബന്ധത്തെ ഭാഗികമായി ഇടപെടുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. അനുമാനിച്ച, തുടർച്ചയായ പരോക്ഷ ബന്ധങ്ങൾ 47.9% നിഷ്ക്രിയ നേതൃത്വവും മാനസികാരോഗ്യവും തമ്മിലുള്ള മൊത്തത്തിലുള്ള ബന്ധത്തിന്റെയും 26.6% നിഷ്ക്രിയ നേതൃത്വവും മൊത്തത്തിലുള്ള തൊഴിൽ മനോഭാവവും തമ്മിലുള്ള മൊത്തത്തിലുള്ള ബന്ധത്തിന്റെയും വിശദീകരണമാണ്. പകർപ്പവകാശം © 2016 ജോൺ വൈലി & സൺസ്, ലിമിറ്റഡ് |
9a86ae8e9b946dc6d957357e0670f262fa1ead9d | ലേഖന ചരിത്രം: 2007 ആഗസ്റ്റ് 22 ന് ലഭിച്ചത് 2008 ഫെബ്രുവരി 29 ന് സ്വീകരിച്ചു ഓൺലൈനിൽ ലഭ്യമാണ് |
f8acaabc99801a89baa5a9eff445fc5922498dd0 | ഡൊമെയ്ൻ-ഇൻവാരിയന്റ് എംബഡ്ഡിംഗുകൾ പഠിച്ചുകൊണ്ട് ആഴത്തിലുള്ള ഡൊമെയ്ൻ അഡാപ്റ്റേഷൻ രീതികൾ വിതരണ പൊരുത്തക്കേട് കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഈ രീതികൾ ഉറവിടവും ലക്ഷ്യവുമായ ഇമേജുകൾ തമ്മിലുള്ള ക്ലാസ് ലെവൽ ബന്ധങ്ങൾ പരിഗണിക്കാതെ മുഴുവൻ ഡാറ്റ വിതരണങ്ങളും വിന്യസിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. അങ്ങനെ, ഒരു പക്ഷിയുടെ ലക്ഷ്യ സ്ഥാനങ്ങൾ ഒരു വിമാനത്തിന്റെ ഉറവിട സ്ഥാനങ്ങളുമായി വിന്യസിക്കാവുന്നതാണ്. ഈ അർത്ഥപരമായ തെറ്റായ ക്രമീകരണം ടാർഗെറ്റ് ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ ക്ലാസിഫയർ പ്രകടനത്തെ നേരിട്ട് താഴ്ത്താൻ കഴിയും. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ഡൊമെയ്ൻ അനുരൂപീകരണത്തിനായി സമാനത നിയന്ത്രിത വിന്യാസ (എസ്സിഎ) രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഉൾച്ചേർക്കൽ സ്ഥലത്ത് വിതരണങ്ങൾ വിന്യസിക്കുമ്പോൾ, ഉറവിട ഇമേജും ടാർഗെറ്റ് ഇമേജും തമ്മിലുള്ള ക്ലാസ്-ലെവൽ ബന്ധങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്നതിന് എസ്സിഎ ഒരു സമാനത സംരക്ഷിക്കുന്ന നിയന്ത്രണം നടപ്പിലാക്കുന്നു, അതായത്, ഒരു ഉറവിട ഇമേജും ടാർഗെറ്റ് ഇമേജും ഒരേ ക്ലാസ് ലേബലിന്റെ ആണെങ്കിൽ, അവയുടെ അനുബന്ധ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ സമീപത്തായി വിന്യസിക്കപ്പെടണം, തിരിച്ചും. ടാർഗെറ്റ് ലേബലുകളുടെ അഭാവത്തിൽ, ടാർഗെറ്റ് ഇമേജുകൾക്ക് ഞങ്ങൾ സാങ്കൽപ്പിക ലേബലുകൾ നൽകുന്നു. ലേബൽ ചെയ്ത ഉറവിട ഇമേജുകളും വ്യാജ-ലേബൽ ചെയ്ത ടാർഗെറ്റ് ഇമേജുകളും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ട്രിപ്പിൾ നഷ്ടം കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ സമാനത നിലനിർത്തുന്ന നിയന്ത്രണം നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. ഡൊമെയ്ൻ അലിന് മെന്റ് നഷ്ടവും സമാനത നിലനിർത്തുന്ന നിയന്ത്രണവും ഒരുമിച്ച് നിരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട്, രണ്ട് നിർണായക സ്വഭാവങ്ങളുള്ള ഡൊമെയ്ൻ-ഇൻ വാരിയന്റ് എംബെഡുകൾ നേടുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു, ക്ലാസ് ഉള്ളിൽ കോംപാക്ട്, ക്ലാസ് തമ്മിലുള്ള വേർപെടുത്തൽ. രണ്ട് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും നടത്തിയ വിപുലമായ പരീക്ഷണങ്ങൾ എസ്സിഎയുടെ ഫലപ്രാപ്തി വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
a3c3c084d4c30cf40e134314a5dcaf66b4019171 | |
21aebb53a45ccac7f6763d9c47477092599f6be1 | |
12e1923fb86ed06c702878bbed51b4ded2b16be1 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു പോർട്ടബിൾ സ്മാർട്ട് റഡാർ സെൻസറിൽ നിന്നുള്ള ഒപ്പുകളുടെ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മനുഷ്യ ആംഗ്യ തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനത്തിന്റെ രൂപകൽപ്പന ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. AAA ബാറ്ററികളാണ് സ്മാർട്ട് റഡാർ സെന് സറിന് പവര് ചെയ്യുന്നതെന്നും 2.4 ജിഗാഹെര് ട്സ് വ്യവസായ, ശാസ്ത്ര, മെഡിക്കൽ (ഐഎസ്എം) ബാന്റിലാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എന്നും കമ്പനി അറിയിച്ചു. രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഗേസ്റ്റിക് സിഗ്നലുകളിൽ നിന്ന് എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത ആപ്ലിക്കേഷൻ-നിർദ്ദിഷ്ട സമയവും ആവൃത്തിയും ഡൊമെയ്ൻ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ സവിശേഷത സ്പേസ് വിശകലനം ചെയ്തു. വലുപ്പ വ്യത്യാസങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുമ്പോൾ 10 മടങ്ങ് ക്രോസ് മൂല്യനിർണ്ണയം ഉപയോഗിച്ച് മൾട്ടി ക്ലാസ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി 95% ത്തിൽ കൂടുതൽ കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ ഏറ്റവും അടുത്ത അയൽക്കാരനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വർഗ്ഗീകരണത്തിന് കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. ഓർത്തോഗണൽ പരിവർത്തനങ്ങളിലൂടെ വേർതിരിച്ചെടുത്ത സവിശേഷതകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഡോപ്ലർ ഷിഫ്റ്റുകളും. ഉയര് ന്ന കൃത്യതയുള്ള സ്മാർട്ട് ഹോം, ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണ ആവശ്യകതകളില് ഒരു മാതൃകാ തിരിച്ചറിയല് സംവിധാനവുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഇന്റലിജന്റ് റഡാറുകളുടെ സാധ്യതകളാണ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത ഫലങ്ങള് വ്യക്തമാക്കുന്നത്. |
25b87d1d17adabe2923da63e0b93fb7d2bac73f7 | നെറ്റ്വര് ക്കുകളെയും അവയുടെ വിഭവങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള നിരന്തരമായ ആക്രമണങ്ങള് (അടുത്തിടെ കോഡ് റെഡ് പുഴു കാണിച്ചതുപോലെ) ഈ വിലയേറിയ ആസ്തികളെ സംരക്ഷിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയ്ക്ക് കാരണമാകുന്നു. ഇന് ട്രൂഷൻ ശ്രമങ്ങളെ ചെറുക്കുന്നതിനായി ഫയർവാളുകൾ ഇപ്പോൾ ഒരു സാധാരണ ഇൻസ്റ്റലേഷനാണ്. അക്രമികളെ കണ്ടെത്തുന്നതിനു പകരം അവയെ തടയുന്ന ഇന് ട്രൂഷൻ ഡിറ്റക്ഷൻ സിസ്റ്റം (ഐ.ഡി.എസ്.) ഐഡി സിസ്റ്റങ്ങൾ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയെ ക്ഷുദ്രകരമായ (സിഗ്നേച്ചർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള) അല്ലെങ്കിൽ നിയമപരമായ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ (അനാമലി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള) ഒരു മാതൃകയുമായി താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് ആക്രമണങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. അനോമലി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് അറിയപ്പെടാത്ത ആക്രമണങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമെന്ന ഗുണമുണ്ട്, പക്ഷേ സ്വീകാര്യമായ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ ദൃ solid മായ മാതൃക കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ടും അസാധാരണമായ എന്നാൽ അംഗീകൃത പ്രവർത്തനങ്ങളാൽ ഉണ്ടാകുന്ന ഉയർന്ന എണ്ണം അലാറങ്ങളും അവയ്ക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. പരിരക്ഷിക്കപ്പെടേണ്ട നെറ്റ് വർക്ക് സേവനങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള അപ്ലിക്കേഷൻ പ്രത്യേക അറിവ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സമീപനമാണ് നാം ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. ഈ വിവരങ്ങൾ നിലവിലുള്ള, ലളിതമായ നെറ്റ്വർക്ക് ട്രാഫിക് മോഡലുകളെ വിപുലീകരിക്കാനും ഒരൊറ്റ നെറ്റ്വർക്ക് പാക്കറ്റുകളിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ക്ഷുദ്രകരമായ ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്താൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ മോഡൽ രൂപപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കുന്നു. നമ്മുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകയുടെ സവിശേഷതകൾ വിവരിക്കുകയും നമ്മുടെ സംവിധാനങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമതയെ അടിവരയിടുന്ന പരീക്ഷണ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
10338babf0119e3dba196aef44fa717a1d9a06df | |
36e41cdfddd190d7861b91b04a515967fd1541d9 | ലഭിച്ചത്ഃ 20 ജൂലൈ 2012 പരിഷ്കരിച്ചത്ഃ 18 ഫെബ്രുവരി 2013 രണ്ടാം പരിഷ്കരണംഃ 28 ജൂൺ 2013 മൂന്നാം പരിഷ്കരണംഃ 20 സെപ്റ്റംബർ 2013 നാലാം പരിഷ്കരണംഃ 7 നവംബർ 2013 അംഗീകരിച്ചത്ഃ 1 ഫെബ്രുവരി 2014 സംഗ്രഹം സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്കിംഗ് സൈറ്റുകളിൽ (എസ്എൻഎസ്) ഉൾച്ചേർത്ത സന്ദേശങ്ങളുടെയും സാമൂഹിക ബന്ധങ്ങളുടെയും എണ്ണം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് വ്യക്തികളിൽ നിന്ന് പ്രതികരണം ആവശ്യപ്പെടുന്ന സാമൂഹിക വിവരങ്ങളുടെ അളവും വർദ്ധിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ട് തന്നെ, മറ്റു സാമൂഹിക മാധ്യമ ഉപയോക്താക്കള് ക്ക് തങ്ങള് വളരെയധികം സാമൂഹിക പിന്തുണ നല് കുന്നുവെന്ന് സോഷ്യല് മീഡിയ ഉപയോക്താക്കള് ക്ക് തോന്നുന്നു. സാമൂഹിക പിന്തുണാ സിദ്ധാന്തം (എസ്.എസ്.ടി) അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഈ നെഗറ്റീവ് അസോസിയേഷനെ എസ്.എൻ.എസ് ഉപയോഗവുമായി ഞങ്ങൾ സാമൂഹിക അമിതഭാരം എന്ന് വിളിക്കുകയും അത് അളക്കാൻ ഒരു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന വേരിയബിൾ വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 12 പേരോട് നടത്തിയ അഭിമുഖങ്ങളും 571 ഫേസ്ബുക്ക് ഉപയോക്താക്കളുടെ സർവേയും ഉപയോഗിച്ച് സോഷ്യൽ ഓവർലോഡിന്റെ സൈദ്ധാന്തിക മുൻഗാമികളും അനന്തരഫലങ്ങളും ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും സാമൂഹിക ഓവർലോഡ് മാതൃക അനുഭവസമ്പത്തോടെ വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപയോഗത്തിന്റെ വ്യാപ്തി, സുഹൃത്തുക്കളുടെ എണ്ണം, വ്യക്തിപരമായ സാമൂഹിക പിന്തുണാ മാനദണ്ഡങ്ങൾ, ബന്ധങ്ങളുടെ തരം (ഓൺലൈൻ-മാത്രം vs ഓഫ്ലൈൻ സുഹൃത്തുക്കൾ) എന്നിവ സാമൂഹിക അമിതഭാരത്തിന് നേരിട്ട് കാരണമാകുന്ന ഘടകങ്ങളാണെന്നും പ്രായം പരോക്ഷമായ ഫലമുണ്ടാക്കുന്നുവെന്നും ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. സോഷ്യൽ ഓവർലോഡിന്റെ മാനസികവും പെരുമാറ്റപരവുമായ അനന്തരഫലങ്ങളിൽ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എസ്എൻഎസ് ക്ഷീണം അനുഭവപ്പെടുന്നു, ഉപയോക്താക്കളുടെ സംതൃപ്തിയുടെ താഴ്ന്ന നില, എസ്എൻഎസ് ഉപയോഗം കുറയ്ക്കുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ നിർത്തുന്നതിനോ ഉള്ള ഉയർന്ന ഉദ്ദേശ്യം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. SST, SNS സ്വീകാര്യത ഗവേഷണത്തിനായുള്ള തത്ത്വശാസ്ത്രപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുകയും സംഘടനകൾ, SNS ദാതാക്കൾ, SNS ഉപയോക്താക്കൾ എന്നിവരുടെ പ്രായോഗിക പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ വരയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. യൂറോപ്യൻ ജേണൽ ഓഫ് ഇൻഫർമേഷൻ സിസ്റ്റംസ് മുൻകൂട്ടി ഓൺലൈൻ പ്രസിദ്ധീകരണം, 2014 മാർച്ച് 4; doi:10.1057/ejis.2014.3; ഓൺലൈനിൽ ശരിയാക്കിയത് 2014 മാർച്ച് 11 |
ffcb7146dce1aebf47a910b51a873cfec897d602 | സ്കാനും സെഗ്മെന്റഡ് സ്കാനും വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ട ഡാറ്റ സമാന്തര പ്രിമിറ്റീവുകളാണ്. ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകളിലെ (ജിപിയു) ഈ പ്രിമിറ്റീവുകൾക്കായി വേഗതയേറിയതും കാര്യക്ഷമവുമായ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ജിപിയു വാസ്തുവിദ്യയുമായി നന്നായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പുതിയ ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നമ്മുടെ അല് ഗോരിതംസ് പങ്കിട്ട മെമ്മറി ഉപയോഗിച്ച് മെമ്മറി പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. പങ്കിട്ട മെമ്മറി ബാങ്ക് തർക്കങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുകയും മുൻ പങ്കിട്ട മെമ്മറി ജിപിയു അൽഗോരിതംസിലെ ഓവർഹെഡുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് ഞങ്ങളുടെ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടനം ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. കൂടാതെ, ഞങ്ങളുടെ അൽഗോരിതംസ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്, സെഗ്മെന്റഡ് അറേകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പൊതുവായ ഡാറ്റ സെറ്റുകളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കാൻ വേണ്ടിയാണ്. സെഗ്മെന്റ് നീളങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സെഗ്മെന്റ് സ്കാനുകളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകളും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ അല് ഗോരിതംസ് ഒരു എൻവിഡിയ ജിഫോഴ്സ് 8800 ജിപിയു ഉള്ള പിസിയില് നടപ്പാക്കി ഞങ്ങളുടെ ഫലങ്ങള് മുൻ ജിപിയു അധിഷ്ഠിത അല് ഗോരിതംസുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു. നമ്മുടെ ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഘടകങ്ങളുള്ള ഇൻപുട്ട് ശ്രേണികളില് , മുൻകാല അല് ഗോരിതംസുകളെ അപേക്ഷിച്ച് 10 മടങ്ങ് കൂടുതല് കാര്യക്ഷമതയാണ്. |
6a640438a4e50fa31943462eeca716413891a773 | രണ്ട് മുൻ രീതികളുടെ ശക്തികളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ റാങ്കിംഗ് അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു: ബൂസ്റ്റ്ഡ് ട്രീ ക്ലാസിഫിക്കേഷനും, ലാംഡാആർ ആങ്കും, ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവര വീണ്ടെടുക്കൽ അളവുകോലിന് അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഒപ്റ്റിമൽ ആണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഈ അൽഗോരിതം ബൂസ്റ്റ് റിഗ്രഷൻ ട്രീകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, എന്നിരുന്നാലും ഈ ആശയങ്ങൾ ദുർബലരായ പഠിതാക്കൾക്ക് ബാധകമാണ്, മാത്രമല്ല ഇത് പരിശീലനത്തിലും ടെസ്റ്റ് ഘട്ടത്തിലും സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ അവസ്ഥയേക്കാൾ വളരെ വേഗതയുള്ളതാണ്, താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന കൃത്യതയ്ക്കായി. ഏതെങ്കിലും രണ്ട് റാങ്കുകൾക്കുള്ള ഒപ്റ്റിമൽ ലീനിയർ കോമ്പിനേഷൻ എങ്ങനെ കണ്ടെത്താമെന്നും ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ കൃത്യമായി ഡു റിംഗ് ബൂസ്റ്റിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ലൈൻ തിരയൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, നാം ഒരു മുമ്പ് പരിശീലനം മോഡൽ ആരംഭിക്കുന്നത്, അതിന്റെ അവശിഷ്ടങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ബൂസ്റ്റ്, മോഡൽ അനുരൂപീകരണം ഒരു ഫലപ്രദമായ ടെക്നിക് നൽകുന്നു എന്നു കാണിക്കുന്നു, ഞങ്ങൾ ഒരു വലിയ വിപണിയിൽ നിന്ന് വളരെ കൂടുതൽ ഡാറ്റ പരിശീലനം ഒരു റാങ്കർ നൽകിയ, മാത്രം ചെറിയ അളവിൽ ലഭ്യമായ അല്ലെങ്കിൽ ലേബൽ ഡാറ്റ വിപണികളിൽ വെബ് തിരയൽ പരിശീലനം റാങ്കിംഗ് ഒരു പ്രത്യേകിച്ച് അമര്ത്തനീയമായ പ്രശ്നം ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. |
72691b1adb67830a58bebdfdf213a41ecd38c0ba | ഒരു ചിത്രത്തില് നിന്ന് മഴയുടെ വരകളെ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനായി ഡെറൈന് നെറ്റ് എന്ന ഒരു ആഴത്തിലുള്ള ശൃംഖലാ വാസ്തുവിദ്യ നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിനെ (സിഎൻഎൻ) അടിസ്ഥാനമാക്കി, മഴയുള്ളതും വൃത്തിയുള്ളതുമായ ഇമേജ് വിശദാംശങ്ങളുടെ പാളികൾ തമ്മിലുള്ള മാപ്പിംഗ് ബന്ധം ഞങ്ങൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പഠിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ മഴയുടെ ചിത്രങ്ങളോട് യോജിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന സത്യം നമ്മുക്കില്ലാത്തതിനാൽ, പരിശീലനത്തിനായി മഴയുമായി ചിത്രങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. നെറ്റ് വർക്കിന്റെ ആഴവും വ്യാപ്തിയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന മറ്റു സാധാരണ തന്ത്രങ്ങളില് നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യം ഫംഗ്ഷൻ പരിഷ്കരിക്കുകയും മിതമായ വലുപ്പമുള്ള സിഎൻഎൻ ഉപയോഗിച്ച് ഡെറൈനിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, നമ്മുടെ ഡെറൈൻനെറ്റിനെ ചിത്രത്തിന്റെ മേഖലയിലല്ല, വിശദാംശങ്ങളുടെ (ഹൈ പാസ്) പാളിയിലാണ് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്. ഡെറൈൻനെറ്റിന് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയില് പരിശീലനം ലഭിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, പഠിച്ച നെറ്റ്വർക്ക് വളരെ ഫലപ്രദമായി യഥാർത്ഥ ലോക ചിത്രങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്ന് നാം കണ്ടെത്തുന്നു. കൂടാതെ, സിഎൻഎന് ചട്ടക്കൂടിന് ഇമേജ് മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളുമായി ഞങ്ങൾ ചേര് ത്തു. ഏറ്റവും പുതിയ സിംഗിൾ ഇമേജ് ഡി-റെയിനിംഗ് രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഞങ്ങളുടെ രീതി മഴ നീക്കംചെയ്യൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനത്തിനുശേഷം വളരെ വേഗത്തിൽ കണക്കുകൂട്ടൽ സമയം നേടുകയും ചെയ്തു. |
34d1ba9476ae474f1895dbd84e8dc82b233bc32e | |
1cdc4ad61825d3a7527b85630fe60e0585fb9347 | കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ ഉയർന്നുവന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് പഠിക്കുന്ന ഒരു പ്രധാന മേഖലയാണ് പഠന വിശകലനം. വിദ്യാഭ്യാസ മേഖലയിലെ അനലിറ്റിക്സിന്റെ വികസനത്തിന് കാരണമായ സാങ്കേതിക, വിദ്യാഭ്യാസ, രാഷ്ട്രീയ ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ച് പരിശോധിച്ചുകൊണ്ടാണ് ഈ മേഖലയുടെ അവലോകനം ആരംഭിക്കുന്നത്. പഠന വിശകലനത്തിന്റെ ഉദയം, ഇരുപതാം നൂറ്റാണ്ടിലെ അവയുടെ ഉത്ഭവം, ഡാറ്റാധിഷ്ടിത വിശകലനത്തിന്റെ വികസനം, പഠന കേന്ദ്രീകൃത കാഴ്ചപ്പാടുകളുടെ ഉയർച്ച, ദേശീയ സാമ്പത്തിക ആശങ്കകളുടെ സ്വാധീനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ളവയാണ് ഈ ലേഖനം. പഠന വിശകലനം, വിദ്യാഭ്യാസ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, അക്കാദമിക് വിശകലനം എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിൽ ഇത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഒടുവിൽ, പഠന വിശകലന ഗവേഷണത്തിന്റെ വികസ്വര മേഖലകളെ ഇത് പരിശോധിക്കുകയും ഭാവിയിലെ വെല്ലുവിളികളെ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. |
f3ac0d94ba2374e46dfa3a13effcc540205faf21 | |
49fd00a22f44a52f4699730403033416e0762e6d | |
860d3d4114711fa4ce9a5a4ccf362b80281cc981 | എന്നിരുന്നാലും, സ്ഥലത്തിന്റെ അഭാവം മൂലം, ഈ വിഭാഗം വളരെ കുറവാണ്. കൂടാതെ, സമയം, ജിയോസ്പേഷ്യൽ, വ്യക്തി, ഇവന്റുകൾ, നെറ്റ്വർക്ക് പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന യൂട്ടിലിറ്റി ഓൺടോളജികൾ ചുരുക്കമായി വിവരിക്കുന്നു. ഈ യൂട്ടിലിറ്റി ഓൺടോളജികളെ പ്രത്യേക സൂപ്പർ ഡൊമെയ്ൻ അല്ലെങ്കിൽ മിഡ് ലെവൽ ഓൺടോളജികളായി കാണാവുന്നതാണ്, കാരണം അവ മിക്കവാറും ഓൺടോളജികൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഏതെങ്കിലും സൈബർ ഓൺടോളജികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. വ്യാപാര പഠനത്തില് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന ഓന് ടോളജിക്കല് വാസ്തുവിദ്യയുടെ ഒരു പൊതുവായ കാഴ്ചപ്പാടും നല് കിയിരിക്കുന്നു. വ്യാപാര പഠനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള റിപ്പോർട്ട്, അടുത്ത ഘട്ടങ്ങളിലേക്ക് ചില നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഈ പേപ്പര് ഒരു വ്യാപാര പഠനത്തെ കുറിച്ചാണ്. ഒരു ആദ്യകാല മാൽവെയര് ഓന്റോളജിയില് നിന്ന് ഒരു സൈബര് ഓന്റോളജി വികസിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങള് നടത്തിയ പഠനത്തെ കുറിച്ചാണ്. സൈബർ ഓന്റോളജി പരിശ്രമത്തിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ ആദ്യം വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനുശേഷം ഉപയോഗിച്ച ഓന്റോളജി വികസന രീതിശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. തുടര് ന്ന് ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ പ്രധാന ഭാഗം താഴെ കൊടുക്കുന്നു. ഇത് സൈബർ ഓന്റോളജി അതിന്റെ തുടക്കത്തിൽ പരിമിതമായ ക്ഷുദ്രവെയർ ഫോക്കസിൽ നിന്ന് വിപുലീകരിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന സാധ്യതയുള്ള ഓന്റോളജികളുടെയും സ്റ്റാൻഡേർഡുകളുടെയും വിവരണമാണ്. ഈ വിഭവങ്ങളിൽ പ്രത്യേകിച്ചും സൈബർ, ക്ഷുദ്രവെയർ മാനദണ്ഡങ്ങൾ, സ്കീമുകൾ, പദാവലികൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. മറ്റു വിഭവങ്ങൾ മുകളിലെ (ചിലപ്പോൾ ഫൌണ്ടേഷണൽ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന) ഓൺടോളജികളാണ്. ഏതെങ്കിലും സൈബർ ഓന്റോളജി വ്യാപിപ്പിക്കുന്ന പ്രധാന ആശയങ്ങൾ ഇതിനകം തന്നെ ഈ അടിസ്ഥാന ഓന്റോളജികളിൽ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് കർശനമായി നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു. |
4767a0c9f7261a4265db650d3908c6dd1d10a076 | നിയന്ത്രണമില്ലാത്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഒന്നിലധികം ടാർഗെറ്റുകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിജയകരമായ തന്ത്രമാണ് ട്രാക്കിംഗ്-ബൈ-ഡെറ്റക്ഷൻ എന്ന് തെളിഞ്ഞു [ഉദാ. 40, 53, 55] എന്നീ താളുകളിൽ കാണുക. പരമ്പരാഗതമായി, ഒരു പ്രീപ്രൊസെസിംഗ് ഘട്ടത്തിൽ സൃഷ്ടിച്ച ഒരു കൂട്ടം അപൂർവ കണ്ടെത്തലുകൾ, ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ട്രാക്കറിലേക്ക് ഇൻപുട്ടായി വർത്തിക്കുന്നു, ഇതിന്റെ ലക്ഷ്യം കാലക്രമേണ ഈ ഡോട്ടുകളെ ശരിയായി ബന്ധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. ഈ സമീപനത്തിന്റെ വ്യക്തമായ ഒരു പോരായ്മ, ഇമേജ് സീക്വൻസുകളിൽ ലഭ്യമായ മിക്ക വിവരങ്ങളും ദുർബലമായ കണ്ടെത്തൽ പ്രതികരണങ്ങൾ പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും പരമാവധി അടിച്ചമർത്തൽ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ അവഗണിക്കുന്നു എന്നതാണ്. കുറഞ്ഞ നിലവാരത്തിലുള്ള ഇമേജ് വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ (സൂപ്പർ) പിക്സലും ഒരു പ്രത്യേക ടാർഗെറ്റുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ പശ്ചാത്തലമായി തരംതിരിക്കുന്ന ഒരു മൾട്ടി ടാർഗെറ്റ് ട്രാക്കർ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഫലമായി, നമുക്ക് ഒരു വീഡിയോ സെഗ്മെന്റേഷൻ ലഭിക്കുന്നു ക്ലാസിക് ബൌണ്ടിംഗ് ബോക്സ് പ്രതിനിധീകരണത്തിന് പുറമെ നിയന്ത്രണമില്ലാത്ത, യഥാർത്ഥ ലോക വീഡിയോകളിൽ. നമ്മുടെ രീതി പല സ്റ്റാൻഡേർഡ് ബെഞ്ച്മാർക്ക് സീക്വൻസുകളിലും പ്രോത്സാഹജനകമായ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, ഒപ്പം ദീർഘകാല ഭാഗിക ഒക്ലൂഷനുകളുള്ള തിരക്കേറിയ രംഗങ്ങളിൽ ട്രാക്കിംഗ്-ബൈ-ഡിറ്റക്ഷൻ സമീപനങ്ങളെക്കാൾ മികച്ചതാണ്. |
8eefd28eb47e72794bb0355d8abcbebaac9d8ab1 | നിരവധി പതിറ്റാണ്ടുകളായി, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് വിദഗ്ധർ, ഇറ്ററേറ്റീവ് പ്രതീക്ഷ-പരമാവധി (ഇ.എം.) ടെക്നിക്കുകൾ വഴി ജനറേറ്റീവ് മോഡലിന്റെ പരാമീറ്ററുകൾ കണക്കാക്കിക്കൊണ്ട് വർഗ്ഗീകരണക്കാരെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ലേബൽ ചെയ്തതും ലേബൽ ചെയ്യാത്തതുമായ ഡാറ്റയുടെ സംയോജനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെ പിന്തുണച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ അധ്യായം ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസ് ഐഫിക്കേഷന് പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ ഈ സമീപനത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി പരിശോധിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകൾ ഇവിടെ ഒരു ബാഗ് ഓഫ് വേഡ്സ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഇത് മൾട്ടിനോമിയലുകളുടെ മിശ്രിതത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജനറേറ്റീവ് വർഗ്ഗീകരണ മോഡലിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ മാതൃക എഴുതിയ വാചകത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയുടെ വളരെ ലളിതമായ ഒരു പ്രാതിനിധ്യമാണ്. ഈ അധ്യായത്തിൽ പാഠങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി സെമി സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മൂന്ന് പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുകയും ചിത്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒന്നാമതായി, ലളിതമായ പ്രാതിനിധ്യം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ചില ടെക്സ്റ്റ് മാസ്റ്ററുകൾക്ക് ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ പ്രോബബിലിറ്റിയും വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യതയും തമ്മിൽ ഉയർന്ന പോസിറ്റീവ് പരസ്പര ബന്ധമുണ്ട്. ഈ മേഖലകളിൽ, ലളിതമായ ബേസ് ടെക്സ്റ്റ് മാതൃക ഉപയോഗിച്ച് ഇഎം നേരിട്ട് പ്രയോഗിക്കുന്നത് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, ചില ടെക്സ്റ്റ് ഡൊമെയ്നുകളിൽ ഈ ബന്ധമില്ല. ഇവിടെ നമുക്ക് കൂടുതൽ പ്രകടിപ്പിക്കാവുന്നതും ഉചിതമായതുമായ ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കാം, അത് ഒരു പോസിറ്റീവ് കോറലേഷൻ ഉണ്ട്. ഈ മേഖലകളില് സെമി സൂപ്പര് വൈസ്ഡ് പഠനം വീണ്ടും ക്ലാസിഫിക്കേഷന് അക്യൂറസി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. അവസാനമായി, EM ലോക്കൽ മാക്സിമകളുടെ പ്രശ്നത്താൽ കഷ്ടപ്പെടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം പോലുള്ള ഉയർന്ന അളവിലുള്ള നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ. ഇഎം ന്റെ ഒരു വ്യതിയാനമായ ഡെറ്റർമിനിസ്റ്റിക് ആനിലിംഗിന് ലോക്കൽ മാക്സിമകളുടെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാനും ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ ഉചിതമാകുമ്പോൾ വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
696ad1c38b588dae3295668a0fa34021c4481030 | മൾട്ടി ലേബൽ, ബഹുജന മൾട്ടി ക്ലാസ് ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് സിഗ്മോയിഡ് ക്രോസ്-എൻട്രോപ്പി നഷ്ടത്തിലൂടെയുള്ള മേൽനോട്ടത്തേക്കാൾ വേഗതയേറിയതും കൃത്യവുമാണ് (ലജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ). യൂണിറ്റ് നോർമഡ് വെക്റ്ററുകളുടെ താഴ്ന്ന അളവിലുള്ള സാന്ദ്രമായ ഗോളത്തിൽ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള അപൂർവ ലേബലുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും ഈ ഗോളത്തിലെ കോസിനസ് പ്രോക്സിമിറ്റി റിഗ്രഷൻ പ്രശ്നമായി വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഞങ്ങളുടെ രീതി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. 17,000 ലേബലുകളുള്ള 300 ദശലക്ഷം ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ള ചിത്രങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ രീതി പരീക്ഷിക്കുന്നു, അവിടെ ഇത് വളരെ വേഗത്തിലുള്ള സംയോജനം നൽകുന്നു, ഒപ്പം ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷനുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ 7% ഉയർന്ന ശരാശരി കൃത്യതയും. |
ad5974c04b316f4f379191e4dbea836fd766f47c | യാന്ത്രിക പരിഭാഷയില് വലിയ തോതിലുള്ള സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഭാഷാ മോഡലിംഗിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ ഈ പ്രബന്ധം വിവരിക്കുന്നു. ഒരു വിതരണ അടിസ്ഥാന സൌകര്യം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു, അത് ഉപയോഗിച്ച് 2 ട്രില്യൺ ടോക്കണുകൾ വരെ പരിശീലിപ്പിക്കാം, അതിന്റെ ഫലമായി 300 ബില്യൺ എൻ-ഗ്രാം വരെ ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഉണ്ടാകും. വേഗതയേറിയ, ഒറ്റ പാസ് ഡീകോഡിംഗിനായി ഇത് സുഗമമായ സാധ്യതകൾ നൽകാൻ പ്രാപ്തമാണ്. ഞങ്ങൾ ഒരു പുതിയ സ്മൂത്തിംഗ് രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, സ്റ്റിപ്പിഡ് ബാക്ക്ഓഫ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അത് വലിയ ഡാറ്റ സെറ്റുകളിൽ പരിശീലിക്കാൻ ചെലവ് കുറഞ്ഞതും പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ അളവ് വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് ക്നെസർ-നെയ് സ്മൂട്ടിംഗിന്റെ ഗുണനിലവാരത്തെ സമീപിക്കുന്നു. |
6cb45af3db1de2ba5466aedcb698deb6c4bb4678 | ഈ പ്രോജക്ടില് , അറിയപ്പെടുന്ന സ്റ്റാന് റഫ്ഡ് ചോദ്യോത്തര ഡാറ്റാ സെറ്റില് (SQuAD) ചോദ്യോത്തര ചുമതലയ്ക്കായി ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ന്യൂറല് നെറ്റ്വർക്ക് വാസ്തുവിദ്യ നിർമ്മിക്കുന്നതില് ഞങ്ങള് താല്പര്യം കാണിക്കുന്നു. നമ്മുടെ നടപ്പിലാക്കല് ഒരു പുതിയ ഉയര് ന്ന പ്രകടന രീതിയില് നിന്നാണ് പ്രചോദിതമായിരിക്കുന്നത്. അത് കോഅറ്റൻഷൻ എൻകോഡറിനെ ഡൈനാമിക് കോഅറ്റൻഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ഡൈനാമിക് പോയിന് റ് ഡീകോഡറുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. അത്തരം സംവിധാനങ്ങളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താന് സാധിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങള് വിശ്വസിക്കുന്ന വിവിധ സംയുക്തങ്ങളും ഡീകോഡിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും ഞങ്ങള് പരിശോധിച്ചു. |
e11d5a4edec55f5d5dc8ea25621ecbf89e9bccb7 | നമ്മുടെ സമൂഹം നെറ്റ് വർക്ക് ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് ഭയപ്പെടുത്തുന്ന കാര്യമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. സമ്പദ് വ്യവസ്ഥയില് ഡിജിറ്റല് നെറ്റ് വർക്കുകള് വഴികാട്ടികളായി നിന്ന് ഡ്രൈവറുകളായി മാറിയിരിക്കുന്നു. സൈബര് ഫിസിക്കൽ സംവിധാനങ്ങള് പ്രായപൂർത്തിയായതോടെ, കമ്പ്യൂട്ടര് നെറ്റ് വർക്കുകള് നമ്മുടെ ഭൗതിക ലോകത്തിന്റെ കേന്ദ്ര നാഡീവ്യവസ്ഥകളായി മാറുകയാണ്. അതേസമയം, 24 മണിക്കൂറും 24 മണിക്കൂറും ലഭ്യമായിരുന്നതും ശരിയായി പ്രവർത്തിച്ചിരുന്നതുമായ നെറ്റ് വർക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ സുരക്ഷയ്ക്ക് ഭീഷണി ഉയർന്നു. ഐടി സംവിധാനങ്ങളില് ആക്രമണം നടത്തുന്ന വിപുലമായ ആക്രമണങ്ങളുടെ എണ്ണം ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു. ഇന്ററൂഷൻ ഡിറ്റക്ഷൻ സിസ്റ്റം (ഐഡിഎസ്) പ്രതിരോധ നടപടികളുടെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ്; അവ മുമ്പ് വ്യാപകമായി പഠിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്തു. പരമ്പരാഗത ഐഡിഎസ് വലിയ കമ്പനികളുടെ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്കും അതിനപ്പുറത്തേക്കും വ്യാപിപ്പിക്കാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ, വൻതോതിൽ സമാന്തര ആക്രമണങ്ങളിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ, സഹകരണ ഐഡിഎസ് (സിഐഡിഎസ്) ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. അവയില് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്ന നിരവധി നിരീക്ഷണ ഘടകങ്ങള് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. പ്രത്യേക സിഐഡിഎസ് ആർക്കിടെക്ചറിനെ ആശ്രയിച്ച്, ആക്രമണങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ കേന്ദ്ര അല്ലെങ്കിൽ വിതരണം ചെയ്ത വിശകലന ഘടകങ്ങൾ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ ഖനനം ചെയ്യുന്നു. നിരീക്ഷണത്തിലുള്ള ശൃംഖലയുടെ സമഗ്രമായ കാഴ്ചപ്പാട് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന അലേര്ട്ടുകള് പല നിരീക്ഷകരുടെ ഇടയില് ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനം ആദ്യം CIDS- കൾക്കുള്ള പ്രസക്തമായ ആവശ്യകതകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നു; തുടർന്ന് ഒരു CIDS ഡിസൈൻ സ്പേസ് അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനും ആവശ്യകതകളെ സംബന്ധിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിനും അടിസ്ഥാനമായി വ്യത്യസ്ത ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കുകളെ വേർതിരിക്കുന്നു. ഈ ഡിസൈൻ സ്പേസ് അടിസ്ഥാനമാക്കി, സിഐഡിഎസുകളെ ഒഴിവാക്കുന്ന ആക്രമണങ്ങളും സിഐഡിഎസുകളുടെ ലഭ്യതയെ ബാധിക്കുന്ന ആക്രമണങ്ങളും ചർച്ചചെയ്യുന്നു. ആവശ്യകതകളുടെയും കെട്ടിട ബ്ലോക്കുകളുടെയും ആക്രമണങ്ങളുടെയും മുഴുവൻ ചട്ടക്കൂടും സഹകരണാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതികതയുടെ സമഗ്ര വിശകലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രത്യേക സിഐഡിഎസ് സമീപനങ്ങളുടെ വിശദമായ സർവേയും താരതമ്യവും ഉൾപ്പെടെ. |
720158a53b79667e39c2caf2f7ebb2670b848693 | ശരീരത്തിലെ സെന് സര് നെറ്റ് വർക്കുകള് (ബി.എസ്.എന്) പോലുള്ള ജീവന് രക്ഷിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന സൌകര്യങ്ങള് ക്ക് കാര്യക്ഷമമായ രീതിയിൽ ഒരാളുടെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു പുതിയ കീ കരാറുള്ള സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു ബിഎസ്എന്നിലെ രണ്ട് സെൻസറുകൾക്ക് ഇലക്ട്രോകാർഡിയോഗ്രാം (ഇസിജി) സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിച്ച ഒരു പൊതു കീ അംഗീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ഇ.കെ.ജി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കീ കരാർ (ഇ.കെ.എ) പദ്ധതി ബി.എസ്.എൻ സുരക്ഷയ്ക്കായി "പ്ലഗ്-എൻ-പ്ലേ" മാതൃക കൊണ്ടുവരാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു, അതിലൂടെ വിഷയത്തിൽ സെൻസറുകൾ വിന്യസിക്കുന്നത് മുൻകൂട്ടി വിന്യസിക്കൽ പോലുള്ള ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള പ്രാരംഭീകരണം ആവശ്യമില്ലാതെ സുരക്ഷിത ആശയവിനിമയം സാധ്യമാക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ഇ.കെ.ജി. ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്കീമിന്റെ വിശകലനം (എംഐടി ഫിസിയോബാങ്ക് ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് ലഭിച്ചത്) ഇകെഎയിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന കീകൾ ഇവയാണ്: ക്രമരഹിതമായ, സമയ വ്യതിയാനം, ഹ്രസ്വകാല ഇകെജി അളവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഒരു പ്രത്യേക വിഷയത്തിന് സമാനവും വ്യക്തിഗത വ്യക്തികൾക്ക് വ്യത്യസ്തവുമാണ്. |
f692c692d3426cc663f3ec9be0c7025b670b2e5c | നിലവിലുള്ള സോഫ്റ്റ് വെയര് ആക്ടിവുകള് ഉപയോഗിച്ച് പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകള് കൂട്ടിച്ചേര് ത്ത് സോഫ്റ്റ് വെയര് വികസന പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കാന് ഐടി വ്യവസായം നിരവധി വര് ഷങ്ങളായി ശ്രമിക്കുന്നുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, 1960 കളിൽ ഡഗ്ലസ് മക്ലോറോയ് മുൻകൂട്ടി കണ്ട രൂപത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ ഘടക-അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള പുനരുപയോഗം ഇപ്പോഴും നിയമത്തേക്കാൾ ഒഴിവാക്കലാണ്, കൂടാതെ ഇന്ന് നടപ്പിലാക്കുന്ന മിക്ക വ്യവസ്ഥാപിത സോഫ്റ്റ്വെയർ പുനരുപയോഗവും ഉൽപ്പന്ന ലൈൻ എഞ്ചിനീയറിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ചട്ടക്കൂടുകൾ പോലുള്ള ഹെവിവെയ്റ്റ് സമീപനങ്ങളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഘടകം എന്നതുകൊണ്ട്, ലളിതമായ പ്രോഗ്രാമിങ് ഭാഷാ ക്ലാസുകൾ മുതൽ വെബ് സേവനങ്ങളും എന്റർപ്രൈസ് ജാവ ബീൻസ് പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ വരെയുള്ള, നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഇന്റർഫേസ് ഉള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഏകീകൃതവും ഒതുക്കമുള്ളതുമായ യൂണിറ്റുകളെ ആണ് നാം ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്. |
96ea8f0927f87ab4be3a7fd5a3b1dd38eeaa2ed6 | ഈ കത്ത് ഒരു വിശാലബാൻഡ്, ലളിതമായ ടോറസ് നോട്ട് മോണോപോൾ ആന്റിനയാണ് അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. സാധാരണയായി 3-ഡി പ്രിന്റിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന അഡിറ്റീവ് മാനുഫാക്ചറിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ചാണ് ആന്റിന നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ആന്റിന മെക്കാനിക്കല് ലളിതമായി നിർമ്മിക്കാവുന്നതാണ്. കൂടാതെ സ്ഥിരതയുള്ള റേഡിയേഷന് പാറ്റേണും ഇൻപുട്ട് റിഫ്ലക്ഷന് കോഫിഫിഷ്യന്സും ഉണ്ട്. -10 ഡിബില് താഴെ, 1-2 ജിഗാഹെട്സ് ആവൃത്തിയില്. ആന്റിനയുടെ അളവുകളും സിമുലേഷനും തമ്മിലുള്ള താരതമ്യവും ഇവിടെയുണ്ട്. |
206b204618640917f278e72bd0e2a881d8cec7ad | പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനായി ബേസിയൻ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലെ പ്രധാന തടസ്സങ്ങളിലൊന്ന് അതിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവാണ്. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു ഏകദേശ സാങ്കേതികത അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് ബേസിയൻ നിഗമനം മുമ്പത്തേക്കാൾ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും നടത്താൻ കഴിയും. ഈ രീതി, "ആശയ പ്രചരണം", രണ്ട് മുൻ വിദ്യകൾ ഏകീകരിക്കുന്നു, പൊതുവാക്കുന്നു: അനുമാനിച്ച സാന്ദ്രത ഫിൽട്ടറിംഗ്, കാൽമാൻ ഫിൽട്ടറിന്റെ വിപുലീകരണം, ലൂപ്പി വിശ്വാസ പ്രചരണം, ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്കുകളിലെ വിശ്വാസ പ്രചാരണത്തിന്റെ വിപുലീകരണം. ഈ രണ്ട് അൽഗോരിതങ്ങളും എങ്ങനെയാണ് യഥാർത്ഥ പിൻവശത്തെ വിതരണത്തെ ലളിതമായ വിതരണവുമായി ഏകീകരിക്കുന്നതെന്ന് ഏകീകരണം കാണിക്കുന്നു, ഇത് കെഎൽ-ഡിവേർജൻസി എന്ന അർത്ഥത്തിൽ അടുത്താണ്. പ്രതീക്ഷകളുടെ വ്യാപനം രണ്ട് അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ഏറ്റവും മികച്ചത് ഉപയോഗിക്കുന്നുഃ അനുമാനിച്ച-ഡെൻസിറ്റി ഫിൽട്ടറിംഗിന്റെ പൊതുവായതും ലൂപ്പി വിശ്വാസ പ്രചാരണത്തിന്റെ കൃത്യതയും. ലൂപ്പി വിശ്വാസം പ്രചരിപ്പിക്കൽ, കൃത്യമായ വിശ്വാസ അവസ്ഥകൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതിനാൽ, പരിമിതമായ തരത്തിലുള്ള വിശ്വാസ ശൃംഖലകൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ്, അതായത് പൂർണ്ണമായും വേർതിരിക്കാത്ത ശൃംഖലകൾ. പ്രതീക്ഷകളുടെ വ്യാപനം വിശ്വാസങ്ങളെ പ്രതീക്ഷകളുമായി ഏകീകരിക്കുന്നു, അതായത് ശരാശരി, വ്യതിയാനങ്ങൾ, ഇത് കൂടുതൽ വിശാലമായ വ്യാപ്തി നൽകുന്നു. പ്രതീക്ഷകളുടെ വ്യാപനം എതിർ ദിശയിലുള്ള വിശ്വാസ പ്രചാരണത്തെയും വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു-ചലനങ്ങളിലെ പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന സമ്പന്നമായ വിശ്വാസ അവസ്ഥകൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂട് വിവിധതരം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ മാതൃകകളിലൂടെ തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഗൌസിയൻ മിശ്രിത പ്രശ്നങ്ങളിൽ, പ്രതീക്ഷയുടെ വ്യാപനം, ഒരേ അളവിലുള്ള കണക്കുകൂട്ടലിനായി, എതിരാളികളായ ആപേക്ഷിക സാങ്കേതികതകളേക്കാൾ മികച്ചതായി കാണപ്പെടുന്നുഃ മോണ്ടെ കാർലോ, ലാപ്ലാസിന്റെ രീതി, വ്യതിയാന ബേസ്. പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനായി, ബേസ് പോയിന്റ് മെഷീൻ ക്ലാസിഫയറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം പ്രതീക്ഷ പ്രചാരണം നൽകുന്നു, അത് മുമ്പ് അറിയപ്പെട്ടിരുന്നതിനേക്കാൾ വേഗതയേറിയതും കൃത്യവുമാണ്. തത്ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന ക്ലാസിഫയറുകൾ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകളെക്കാൾ മികച്ചതാണ്, താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന പരിശീലന സമയത്തിന് പുറമേ നിരവധി സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ. ബേസിയൻ മോഡൽ സെലക്ഷൻ വഴി വർഗ്ഗീകരണത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു സവിശേഷത സെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനും പ്രതീക്ഷ പ്രചാരണം ഉപയോഗിക്കാം. ഡിസിസ് സൂപ്പറേറ്റർ: റോസലിൻഡ് പിക്കാർഡ് പദവി: മാധ്യമ കലാ ശാസ്ത്ര അസിസ്റ്റന്റ് പ്രൊഫസർ |
ad40428b40b051164ade961bc841a0da2c44515d | |
e4bd80adc5a3486c3a5c3d82cef91b70b67ae681 | ഈ ലേഖനം കോർപ്പറേറ്റ് ബോണ്ട് വിലനിർണ്ണയത്തിന്റെ അഞ്ച് ഘടനാപരമായ മാതൃകകളെ പരീക്ഷിക്കുന്നു: മെർട്ടൺ (1974), ഗെസ്കെ (1977), ലോംഗ്സ്റ്റാഫ്, ഷ്വാർട്സ് (1995), ലീലാൻഡ്, ടോഫ്റ്റ് (1996), കോളിൻ-ഡുഫ്രെസ്നെ, ഗോൾഡ്സ്റ്റൈൻ (2001) എന്നിവരുടെ മാതൃകകൾ. 1986-1997 കാലയളവിൽ ലളിതമായ മൂലധന ഘടനയുള്ള കമ്പനികളുടെ 182 ബോണ്ട് വിലകളുടെ ഒരു സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഞങ്ങൾ ഈ മാതൃകകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത്. സാധാരണയായി പറയാറുള്ളത്, ഘടനാപരമായ മാതൃകകൾ ബോണ്ട് വിപണിയിലെ പോലെ ഉയർന്ന സ്പ്രെഡുകളൊന്നും ഉണ്ടാക്കുന്നില്ല എന്നാണ്. പ്രതീക്ഷകൾക്ക് അനുസൃതമായി, മെർട്ടൺ മാതൃക നടപ്പിലാക്കുന്നതിലെ പ്രവചിക്കപ്പെട്ട സ്പ്രെഡുകൾ വളരെ കുറവാണെന്ന് നാം കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, മറ്റു മിക്ക ഘടനാപരമായ മാതൃകകളും ശരാശരി വളരെ ഉയർന്ന സ്പ്രെഡുകളാണ് പ്രവചിക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, കൃത്യത ഒരു പ്രശ്നമാണ്, കാരണം പുതിയ മോഡലുകൾ ഉയർന്ന ലെവറേജ് അല്ലെങ്കിൽ അസ്ഥിരതയുള്ള കമ്പനികളുടെ ക്രെഡിറ്റ് റിസ്കിനെ കഠിനമായി അമിതമായി കണക്കാക്കുന്നു, എന്നിട്ടും സുരക്ഷിതമായ ബോണ്ടുകളുമായി സ്പ്രെഡ് അണ്ടർപ്രഡക്ഷൻ പ്രശ്നമുണ്ട്. ലീലാന്റ് ആന്റ് ടോഫ്റ്റ് മാതൃക ഒരു അപവാദമാണ്, കാരണം മിക്ക ബോണ്ടുകളിലും, പ്രത്യേകിച്ച് ഉയർന്ന കൂപ്പണുകളുള്ളവയിലും, അത് സ്പ്രെഡുകളെക്കുറിച്ച് കൂടുതലായി പ്രവചിക്കുന്നു. കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഘടനാപരമായ മാതൃകകൾ, അപകടസാധ്യതയുള്ള ബോണ്ടുകളുടെ ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ ഒഴിവാക്കണം, അതേസമയം ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ ബോണ്ടുകളുടെ സ്പ്രെഡുകളെ ബാധിക്കുകയില്ല. |
da67375c8b6a250fbd5482bfbfce14f4eb7e506c | ഈ സർവേ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഏജന്റുമാരുടെ മാനസിക ശേഷിയുടെ സ്വയം വികസനത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു അവലോകനം നൽകുന്നു. അഡാപ്റ്റീവ്, ആന്റിപൈറ്ററി, ഉദ്ദേശ്യപരമായ ലക്ഷ്യ-ദിശയിലുള്ള പെരുമാറ്റം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങളായി ബുദ്ധി സംവിധാനങ്ങളുടെ സ്വഭാവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്. വൈജ്ഞാനികതയുടെ വിവിധ മാതൃകകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വിശാലമായ സർവേ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കോഗ്നിറ്റിവിസ്റ്റ് (ഫിസിക്കൽ ചിഹ്ന സംവിധാനങ്ങൾ) സമീപനങ്ങൾ, ഉയർന്നുവരുന്ന സിസ്റ്റം സമീപനങ്ങൾ, കണക്ഷനിസ്റ്റ്, ഡൈനാമിക്, എനാക്ടീവ് സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, കൂടാതെ ഹൈബ്രിഡ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഇവ രണ്ടും സംയോജിപ്പിക്കാനുള്ള ശ്രമങ്ങളും. ഈ മാതൃകകളിൽ നിന്നും ഉരുത്തിരിഞ്ഞ പല അറിവുകളും നാം അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. ഈ മേഖലകളിലെല്ലാം, ഫൈലോജെനിക്, ഓൺട്ടോജെനിക് കാഴ്ചപ്പാടുകളിൽ നിന്ന് ഒരു വികസന സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നതിന്റെ പ്രത്യാഘാതങ്ങളും അനുബന്ധ പ്രശ്നങ്ങളും ഞങ്ങൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. മാനസിക ശേഷികളുടെ സ്വയം വികസനത്തിന് കഴിവുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കേണ്ട പ്രധാന വാസ്തുവിദ്യാ സവിശേഷതകളുടെ ഒരു സംഗ്രഹത്തോടെയാണ് ഞങ്ങൾ അവസാനിക്കുന്നത് |
e7ee27816ade366584d411f4287e50bdc4771e56 | |
55289d3feef4bc1e4ff17008120e371eb7f55a24 | അടുത്തിടെ വിവിധ ഭാഷാ ഉത്പാദന ജോലികളിൽ എൽഎസ്ടിഎം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിവിധതരം സോപാധിക ഭാഷാ മോഡലുകൾ (എൽഎം) പ്രയോഗിച്ചു. ഈ കൃതിയില് വിവിധ മോഡല് വാസ്തുവിദ്യകളും ഉറവിട വിവരങ്ങള് പ്രതിനിധീകരിക്കാനും കൂട്ടിച്ചേര് ക്കാനും ഉള്ള വിവിധ വഴികളും നാം പഠിക്കുന്നു. കണ്ടീഷനിംഗ് വെക്റ്ററിന് ഒരു കൂട്ടുകാരൻ ക്രോസ്-എൻട്രോപി ഒബ്ജക്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട് മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള തുടർച്ചയായ സിഗ്നലുകളിൽ നിന്ന് പഠനം സുഗമമാക്കുന്നതിന് സ്നാപ്പ്ഷോട്ട് ലേണിംഗ് എന്ന ഒരു രീതിയും നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. പരീക്ഷണവും വിശകലന ഫലങ്ങളും ഒന്നാമതായി കണ്ടീഷനിംഗ് വെക്റ്ററും എൽഎമ്മും തമ്മിൽ മത്സരം നടക്കുന്നുവെന്നും വ്യത്യസ്ത വാസ്തുവിദ്യകൾ ഇവ രണ്ടും തമ്മിൽ വ്യത്യസ്തമായ ഒത്തുതീർപ്പുകൾ നൽകുന്നുവെന്നും തെളിയിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, മോഡലിന്റെ വ്യാഖ്യാനവും മികച്ച പ്രകടനവും ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് കണ്ടീഷനിംഗ് വെക്റ്ററിന്റെ വിവേചന ശേഷിയും സുതാര്യതയും പ്രധാനമാണ്. മൂന്നാമതായി, സ്നാപ്പ്ഷോട്ട് ലേണിംഗ് ഏത് വാസ്തുവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച് സ്ഥിരമായ പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. |
75c4b33059aa300e7b52d1b5dab37968ac927e89 | ഒരു 2x1 ഡ്യുവൽ-പോളറൈസ്ഡ് എൽ-സോൺഡ് സ്റ്റാക്ക് ചെയ്ത പാച്ച് ആന്റിന അറേ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. രണ്ട് ഇൻപുട്ട് പോർട്ടുകൾക്കിടയില് ഉയര് ന്ന ഒറ്റപ്പെടല് നേടാന് പുതിയൊരു സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ചു. രണ്ട് പോർട്ടുകളിലും 0.808 മുതൽ 0.986 ജിഗാഹെർട്സ് വരെയുള്ള 14. ഡിബി റിട്ടേൺ ലോസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 19.8% ആണ് നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിനയുടെ. കൂടാതെ, ഈ ബാൻഡ്വിഡ്തിൽ 30 dB-ൽ കൂടുതൽ ഇൻപുട്ട് പോർട്ട് ഇൻസുലേഷനും ശരാശരി 10.5 dBi നേട്ടവുമുണ്ട്. കൂടാതെ, രണ്ട് പ്രധാന തലങ്ങളിൽ അതിന്റെ വികിരണ പാറ്റേണുകൾക്ക് പാസ്ബാൻഡിലുടനീളമുള്ള 3-ഡിബി ബീം വീതിയിൽ ക്രോസ്-പോളറേഷൻ ലെവൽ -15 ഡിബിയിൽ കുറവാണ്. ഈ സവിശേഷതകൾ കാരണം, സിഡിഎംഎ 800, ജിഎസ്എം 900 മൊബൈൽ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് കവർ ചെയ്യേണ്ട ഔട്ട്ഡോർ ബേസ് സ്റ്റേഷന് ഈ ആന്റിന അറേ വളരെ അനുയോജ്യമാണ്. |
b891a8df3d7b4a6b73c9de7194f7341b00d93f6f | വ്യക്തിഗതമാക്കിയ പ്രിയപ്പെട്ട സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് (സിഎഫ്) സാങ്കേതികവിദ്യകൾ, ഉപയോക്താക്കളുടെ മുൻകാല പെരുമാറ്റങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപയോക്താക്കളുടെ മുൻഗണന പ്രവചിക്കുന്നത്, ആധുനിക ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിജയകരമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൊന്നായി മാറിയിരിക്കുന്നു. മുമ്പ് നിർദ്ദേശിച്ച സിഎഫ് രീതികളിൽ നിരവധി വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നങ്ങൾ സംഭവിക്കുന്നുഃ (1) മിക്ക സിഎഫ് രീതികളും ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രതികരണ പാറ്റേണുകളെ അവഗണിക്കുകയും പക്ഷപാതപരമായി പാരാമീറ്റർ എസ്റ്റിമേറ്റും സബ് ഒപ്റ്റിമൽ പ്രകടനവും നൽകുകയും ചെയ്യും; (2) ചില സിഎഫ് രീതികൾ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് വെയ്റ്റ് ക്രമീകരണങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നു, അവയ്ക്ക് വ്യവസ്ഥാപിതമായി നടപ്പാക്കൽ ഇല്ല; (3) ഡാറ്റാ മാട്രിക്സ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷന്റെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കഴിവ് മൾട്ടിനോമിയൽ മിശ്രിത മോഡലുകൾ ദുർബലപ്പെടുത്താം, അങ്ങനെ പരിശീലനത്തിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, പ്രതികരണ ബോധമുള്ള പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ (RAPMF) ചട്ടക്കൂട് സ്ഥാപിക്കുന്നതിന്, ജനപ്രിയ മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ CF മോഡലായ പ്രോബിലിസ്റ്റിക് മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷനിൽ (PMF) ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രതികരണ മോഡലുകൾ ഞങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. കൂടുതൽ വ്യക്തമായി, നിരീക്ഷിച്ച റേറ്റിംഗുകൾക്കുള്ള റേറ്റിംഗ് സ്കോറുകളാൽ പരാമീറ്ററൈസ് ചെയ്ത ബെർണൂലി വിതരണമായി ഉപയോക്തൃ പ്രതികരണത്തെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു, നിരീക്ഷിക്കാത്ത റേറ്റിംഗുകൾക്കായി ഒരു സ്റ്റെപ്പ് ഫംഗ്ഷനായി. കൂടാതെ, മിനി ബാച്ച് നടപ്പാക്കലും ക്രാഫ്റ്റിംഗ് ഷെഡ്യൂളിംഗ് നയവും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ അൽഗോരിതം വേഗത്തിലാക്കുന്നു. അവസാനമായി, വിവിധ പരീക്ഷണ പ്രോട്ടോക്കോളുകള് രൂപകല് പിക്കുകയും, സിന് ഥെറ്റിക് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും യഥാര് ത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും വ്യവസ്ഥാപിതമായ അനുഭവസമ്പത്തുള്ള വിലയിരുത്തല് നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. |
1459d4d16088379c3748322ab0835f50300d9a38 | ക്രോസ് ഡൊമെയ്ൻ വിഷ്വൽ ഡാറ്റാ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ പല ദർശന ജോലികളിലെയും അടിസ്ഥാന പ്രശ്നങ്ങളിലൊന്നാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ഐഡി ഫോട്ടോകളും നിരീക്ഷണ വീഡിയോകളും തമ്മിലുള്ള വ്യക്തികളെ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ പ്രശ്നത്തിന് പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങളിൽ സാധാരണയായി രണ്ട് ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു: i) വ്യത്യസ്ത ഡൊമെയ്നുകളിൽ നിന്നുള്ള സാമ്പിളുകൾ ഒരു പൊതു ഇടത്തിലേക്ക് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുക, ii) ഒരു നിശ്ചിത ദൂരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഈ സ്ഥലത്ത് (ഡിസ്-) സമാനത കണക്കാക്കുക. ഈ ലേഖനത്തിൽ, നിലവിലുള്ള മോഡലുകളെ മുന്നോട്ട് നയിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ജോഡി സമാനത അളവ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു i) പരമ്പരാഗത രേഖീയ പ്രൊജക്ഷനുകളെ ആഫിൻ പരിവർത്തനങ്ങളിലേക്ക് വികസിപ്പിക്കുക ii) ഡാറ്റാധിഷ്ടിത സംയോജനത്തിലൂടെ ആഫിൻ മഹലനോബിസ് ദൂരവും കോസിൻ സമാനതയും ലയിപ്പിക്കുക. കൂടാതെ, ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലൂടെ സവിശേഷത പ്രതിനിധാന പഠനവുമായി ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ സാമ്യത അളവ് ഏകീകരിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ആഴത്തിലുള്ള വാസ്തുവിദ്യയിലേക്ക് സമാനത അളക്കുന്ന മാട്രിക്സ് ഞങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് മോഡൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ ഒരു അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ വഴി പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. വിവിധ ഡൊമെയ്നുകൾക്കിടയിൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ നിരവധി പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ജോലികളിൽ ഞങ്ങളുടെ പൊതുവായ സമാനത മോഡലിനെ ഞങ്ങൾ വ്യാപകമായി വിലയിരുത്തുന്നു: വ്യത്യസ്ത കാഴ്ചപ്പാടുകളിൽ വ്യക്തി പുനർ-തിരിച്ചറിയൽ, വ്യത്യസ്ത രീതികളിലെ മുഖ പരിശോധന (അതായത്, സ്റ്റാറ്റിക് ഇമേജുകളിൽ നിന്നും വീഡിയോകളിൽ നിന്നുമുള്ള മുഖങ്ങൾ, പഴയതും ചെറുപ്പവുമായ മുഖങ്ങൾ, സ്കെച്ച്, ഫോട്ടോ പോർട്രെയ്റ്റുകൾ). പരീക്ഷണഫലങ്ങള് തെളിയിക്കുന്നത് നമ്മുടെ മാതൃകയുടെ പ്രകടനം മറ്റ് ആധുനിക രീതികളേക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന്. |
03a00248b7d5e2d89f5337e62c39fad277c66102 | പ്രശ്നങ്ങൾ പോളിനോമൽ-ടൈം പരിഹരിക്കാവുന്ന പ്രശ്നങ്ങളുടെ ക്ലാസ് മനസിലാക്കാൻ, നമുക്ക് ആദ്യം ഒരു "പ്രശ്നം" എന്താണെന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു formal പചാരിക ആശയം ഉണ്ടായിരിക്കണം. ഒരു സങ്കൽപ്പ പ്രശ്നം Q എന്നത് ഒരു കൂട്ടം പ്രശ്നങ്ങളുടെയും ഒരു കൂട്ടം പ്രശ്ന പരിഹാരങ്ങളുടെയും ഒരു ബൈനറി ബന്ധമായിട്ടാണ് നാം നിർവചിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, SHORTEST-PATH എന്നതിനുള്ള ഒരു ഉദാഹരണം ഒരു ഗ്രാഫിന്റെയും രണ്ട് ശൃംഖലകളുടെയും ഒരു ട്രിപ്പിൾ കോൺസിറ്റിംഗ് ആണ്. ഒരു പരിഹാരം g റാഫിലെ ഒരു ശ്രേണിയുടെ ശ്രേണിയാണ്, ഒരുപക്ഷേ പാത നിലവിലില്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ശൂന്യമായ ശ്രേണി. SHORTEST-PATH എന്ന പ്രശ്നം തന്നെ ഒരു ഗ്രാഫിന്റെ ഓരോ ഉദാഹരണത്തെയും രണ്ട് ശൃംഖലകളെയും രണ്ട് ശൃംഖലകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഗ്രാഫിലെ ഏറ്റവും ഹ്രസ്വമായ പാതയുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ബന്ധമാണ്. ചെറിയ ചെറിയ പാതകൾ അനിവാര്യമായും അദ്വിതീയമല്ല, ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിന് ഒന്നിൽ കൂടുതൽ പരിഹാരങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം. ഒരു സങ്കൽപ്പ പ്രശ്നത്തിന്റെ ഈ രൂപീകരണം നമ്മുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ പൊതുവായതാണ്. മുകളിൽ കണ്ടതുപോലെ, എൻപി-പൂർണ്ണത സിദ്ധാന്തം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത് തീരുമാനമെടുക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങളിലാണ്: അതെ / ഇല്ല പരിഹാരമുള്ളവ. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു അമൂർത്ത തീരുമാന പ്രശ്നം {0, 1} എന്ന പരിഹാര സെറ്റിലേക്ക് ഇൻസ്റ്റൻസ് സെറ്റ് I മാപ്പ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷനായി നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, SHORTEST-PATH എന്ന പ്രശ്നവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു തീരുമാന പ്രശ്നം ആണ് നമ്മൾ നേരത്തെ കണ്ട PATH എന്ന പ്രശ്നം. i = G,u,v,k എന്നത് PATH എന്ന തീരുമാന പ്രശ്നത്തിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണെങ്കിൽ, PATH ((i ) = 1 (അതെ) u മുതൽ v വരെയുള്ള ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയ പാതയ്ക്ക് ഏറ്റവും കൂടുതൽ k അരികുകളുണ്ടെങ്കിൽ, PATH (i ) = 0 (ഇല്ല) അല്ലാത്തപക്ഷം. പല അബ്സ്ട്രാക്റ്റ് പ്രശ്നങ്ങളും തീരുമാനങ്ങളുടെ പ്രശ്നങ്ങളല്ല, മറിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങളാണ്, അതിൽ ചില മൂല്യങ്ങൾ കുറയ്ക്കാനോ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കാനോ വേണം. മുകളിൽ നാം കണ്ടതുപോലെ, ഒരു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം ഒരു തീരുമാന പ്രശ്നമായി പുനർനിർമ്മിക്കുന്നത് സാധാരണയായി ഒരു ലളിതമായ കാര്യമാണ്. ട്യൂറിങ് മെഷീൻ മാതൃകയുടെ സമഗ്രമായ ഒരു ചികിത്സയ്ക്കായി ഹോപ്ക്രോഫ്റ്റ്, ഉൽമാൻ [156] അല്ലെങ്കിൽ ലൂയിസ്, പപദിമിട്രിയോ [20 4] കാണുക. 34.1 പോളിനോമൽ സമയം 973 |
9ac5b66036da98f2c1e62c6ca2bdcc075083ef85 | |
f45eb5367bb9fa9a52fd4321a63308a37960e93a | ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ ആദ്യഭാഗം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് ഒരു വികസന പ്രക്രിയയും വിതരണ സംവിധാനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങളുടെ വികസനത്തിനുള്ള ഒരു സിസ്റ്റം പ്ലാറ്റ്ഫോമും ആണ്. നിർദ്ദിഷ്ട വികസന രീതിശാസ്ത്രം ഒരു സ്വയംഭരണ കാറിന്റെ രൂപകൽപ്പനയും വികസനവും സാധ്യമാക്കി. കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കൽ, പിശക്-സഹിഷ്ണുതയുള്ള സവിശേഷതകൾ, സിസ്റ്റം മൊഡുലാരിറ്റി എന്നിവ പോലുള്ള ഗുണങ്ങളുണ്ട്. ഈ പ്രബന്ധം (ഭാഗം II) ഒരു സ്വയംഭരണ സംവിധാനം നടപ്പാക്കുന്ന പ്രക്രിയ കാണിച്ചുകൊണ്ട് നിർദ്ദിഷ്ട വികസന രീതിശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഒരു കേസ് പഠനം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. നടപ്പാക്കൽ പ്രക്രിയയെ അവബോധജന്യമായി വിവരിക്കുന്നതിനായി, സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് അൽഗോരിതം (പ്രാദേശികവൽക്കരണം, ധാരണ, ആസൂത്രണം, വാഹന നിയന്ത്രണം, സിസ്റ്റം മാനേജുമെന്റ്) എന്നിവ ഒരു സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ നടപ്പാക്കലിനായി സംക്ഷിപ്തമായി അവതരിപ്പിക്കുകയും പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്വയംഭരണ സംവിധാനം നടപ്പാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു കേസ് പഠനം നടത്തുന്നതിലൂടെ വിതരണ സംവിധാനത്തിന്റെ വാസ്തുവിദ്യയുടെയും നിർദ്ദിഷ്ട വികസന പ്രക്രിയയുടെയും ഗുണങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും. 2012 ൽ കൊറിയയിൽ നടന്ന സ്വയംഭരണ വാഹന മത്സരത്തിൽ വിജയിച്ച സ്വയംഭരണ വാഹനമായ എ1 എല്ലാ ദൌത്യങ്ങളും പൂർത്തിയാക്കി. |
db17a183cb220ae8473bf1b25d62d5ef6fcfeac7 | നിലവിലുള്ള എല്ലാ എയർ ഫിൽഡ് സബ്സ്ട്രേറ്റ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് വേവ്ഗൈഡ് (എഎഫ്എസ്ഐഡബ്ല്യു) ടോപ്പോളജികളും സബ്സ്ട്രേറ്റ്-സ്വതന്ത്രമായ ഒരു വൈദ്യുത പ്രകടനം നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇലക്ട്രോമാഗ്നറ്റിക് ഫീൽഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന വായു നിറഞ്ഞ പ്രദേശങ്ങൾ രൂപീകരിക്കുന്നതിന് അവ സമർപ്പിതവും ചെലവേറിയതുമായ ലാമിനേറ്റുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഉപരിതലത്തിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായ ഒരു പുതിയ എഎഫ്എസ്ഐഡബ്ല്യു നിർമ്മാണ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. ഇത് ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള മൈക്രോവേവ് ഘടകങ്ങളെ സാധാരണ അഡിറ്റീവ് (3 ഡി പ്രിന്റിംഗ്) അല്ലെങ്കിൽ സബ്ട്രാക്റ്റീവ് (കമ്പ്യൂട്ടർ ന്യൂമറിക്കലായി നിയന്ത്രിക്കുന്ന മില്ലിംഗ് / ലേസർ കട്ടിംഗ്) നിർമ്മാണ പ്രക്രിയകളിലൂടെ വ്യാപകമായി ലഭ്യമായ ഉപരിതല വസ്തുക്കളിലേക്ക് നേരിട്ട് സംയോജിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ആദ്യം, AFSIW വേവ്ഗൈഡിന്റെ ഫലപ്രദമായ പെർമിറ്റിവിറ്റിയും നഷ്ട ടാൻജന്റും ഒരു വിശകലന സൂത്രവാക്യം ലഭിക്കുന്നു. ഇത് സബ്സ്ട്രേറ്റ് നഷ്ടം സാധാരണയായി ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള ലാമിനേറ്റുകളിൽ ഉണ്ടാകുന്ന തോതിലേക്ക് കുറയ്ക്കാൻ ഡിസൈനർക്ക് അനുവദിക്കുന്നു. മൈക്രോവേവ് ഘടകങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒന്നിലധികം AFSIW വേവ്ഗൈഡുകളുടെയും നാല്-വേ പവർ ഡിവിഡർ / കോമ്പിനറുകളുടെയും അളവുകൾ, പുതിയ കോആക്സി-ടു-എയർ-ഫിൽഡ് എസ്ഐഡബ്ല്യു പരിവർത്തനത്തെ ആശ്രയിച്ച്, ഈ നൂതന സമീപനം ദൈനംദിന ഉപരിതലങ്ങളിലേക്ക് നേരിട്ട് സംയോജിപ്പിക്കാൻ അനുയോജ്യമായ മൈക്രോവേവ് ഘടകങ്ങൾ നൽകുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു, കുറഞ്ഞ ഇൻസേർഷൻ നഷ്ടവും [5.15-5.85] ജിഗാഹെർട്സ് ബാൻഡിലുടനീളം മികച്ച പൊരുത്തവും ഒറ്റപ്പെടലും. അതിനാൽ, ഈ നൂതന സമീപനം ചെലവ് കുറഞ്ഞതും ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ളതും അദൃശ്യമായി സംയോജിപ്പിച്ചതുമായ സ്മാർട്ട് ഉപരിതല സംവിധാനങ്ങളുടെ പുതിയ തലമുറയ്ക്ക് വഴിയൊരുക്കുന്നു. ഇത് ദൈനംദിന വസ്തുക്കളിൽ ലഭ്യമായ സ്ഥലവും വസ്തുക്കളും കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. |
8216673632b897ec50db06358b77f13ddd432c47 | |
05eef019bac01e6520526510c2590cc1718f7fe6 | മൊബൈല് ലൈവ് സ്ട്രീമിംഗ് അതിന്റെ മൂന്നാം തരംഗത്തിലൂടെ കടന്നു പോകുകയാണ്. ബാംബുസറും ക്വിക്കും പോലുള്ള ആദ്യകാല സംവിധാനങ്ങൾ മുതൽ, ജനപ്രിയമായ മീർകാറ്റ്, പെരിസ്കോപ്പ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വരെ, ഇന്നത്തെ ഫേസ്ബുക്കിലും ഇൻസ്റ്റാഗ്രാമിലും സംയോജിത സോഷ്യൽ സ്ട്രീമിംഗ് സവിശേഷതകൾ വരെ, സാങ്കേതികവിദ്യയും ഉപയോഗവും ഗണ്യമായി മാറി. ലൈവ് സ്ട്രീമിംഗിന്റെ ഈ അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, ക്യാമറകൾ പരിസരത്തെ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിനു പകരം സ്ട്രീമറിലേക്ക് ഫോക്കസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഉള്ളിലേക്ക് തിരിയുന്നു. സുഹൃത്തുക്കളെ വിനോദിപ്പിക്കാനും പുതിയ ആളുകളെ പരിചയപ്പെടാനും മറ്റുള്ളവരുമായി പൊതു താൽപര്യങ്ങൾ പങ്കുവെക്കാനും കൌമാരക്കാർ ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. 2,247 അമേരിക്കൻ തത്സമയ സ്ട്രീമർമാരുടെ സർവേയിലൂടെയും 20 കൌമാരക്കാരുമായി നടത്തിയ അഭിമുഖത്തിലൂടെയും ഈ പുതിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലെ കൌമാരക്കാരുടെ തത്സമയ സ്ട്രീമിംഗ് പെരുമാറ്റങ്ങളും പ്രചോദനങ്ങളും ഞങ്ങൾ പഠിച്ചു, മാറുന്ന രീതികൾ, വിശാലമായ ജനസംഖ്യയിൽ നിന്നുള്ള കൌമാരക്കാരുടെ വ്യത്യാസങ്ങൾ, പുതിയ തത്സമയ സ്ട്രീമിംഗ് സേവനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ എന്നിവ ഉയർത്തിക്കാട്ടി. |
08c30bbfb9ff90884f9d1f873a1eeb6bb616e761 | അസാധ്യത സിദ്ധാന്തം സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, കോമ്പിനേറ്ററി അസ്സൈൻമെന്റ് എന്ന പ്രശ്നത്തിന് ഫലപ്രദവും തന്ത്രപരവുമായ ഒരേയൊരു സംവിധാനം - ഉദാഹരണത്തിന്, വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് കോഴ്സുകളുടെ ഷെഡ്യൂളുകൾ നൽകുന്നത് - അധിനിവേശമാണ്. ഏകാധിപത്യത്തെ അനീതി എന്ന് നിരാകരിക്കുന്നു. രണ്ട് ഏജന്റുമാരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, മറ്റൊരാൾ ഏതെങ്കിലും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരാൾ അവരുടെ എല്ലാ വസ്തുക്കളും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. കാര്യക്ഷമത, പ്രോത്സാഹനം, ന്യായമായ പരിഗണന എന്നിവയുടെ ഇടയില് ഒരു വിട്ടുവീഴ്ചയാണ് ഏത് പരിഹാരത്തിനും വേണ്ടത്. ഈ ലേഖനം കോമ്പിനേറ്ററി അസ്സൈൻമെന്റ് പ്രശ്നത്തിന് ഒരു പരിഹാരം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഇത് നാലു ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ഒന്നാമതായി, ഞാൻ രണ്ടു പുതിയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ മുന്നോട്ടുവയ്ക്കുന്നു, ഫലത്തിന്റെ നീതി, പരമാവധി ഓഹരി ഉറപ്പാക്കലും, ഒരേ ഗുണവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന അസൂയയും, ഇത് അറിയപ്പെടുന്ന മാനദണ്ഡങ്ങളെ ദുർബലപ്പെടുത്തുന്നു, ഭിന്നതകളെ ഉൾക്കൊള്ളാൻ; ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഔപചാരികമാക്കുന്നു എന്തുകൊണ്ടാണ് ഏകാധിപത്യങ്ങൾ അനീതി നിറഞ്ഞത് എന്ന്. രണ്ടാമതായി, തുല്യ വരുമാനത്തിൽ നിന്ന് മത്സരാധിഷ്ഠിത സമതുലിതാവസ്ഥയിലേക്ക് ഒരു അപ്രോക്സിമേഷൻ ഉണ്ടെന്ന് ഞാൻ തെളിയിക്കുന്നു (i) വരുമാനം അസമമാണ്, പക്ഷേ സ്വമേധയാ അടുത്താണ്; (ii) വിപണി പിശകുമായി മായ്ക്കുന്നു, അത് പരിധിയിലെ പൂജ്യത്തെ സമീപിക്കുന്നു, യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ചെറുതാണ്. മൂന്നാമതായി, ഈ ഏകദേശ CEEI ന്യായമായ മാനദണ്ഡങ്ങള് പാലിക്കുന്നുവെന്ന് ഞാന് കാണിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഞാൻ ഒരു മെക്കാനിസം നിർവചിക്കുന്നു ഏകദേശ CEEI അടിസ്ഥാനമാക്കി അത് സ്ട്രാറ്റജി പ്രൂഫ് ആണ് പൂജ്യം നടപടി ഏജന്റ്സ് സാമ്പത്തിക പരമ്പരാഗതമായി വില എടുത്തവർ പരിഗണിക്കുക. നിർദ്ദിഷ്ട സംവിധാനം യഥാര് ത്ഥ വിവരങ്ങള് ക്ക് അനുസൃതമായി ക്രമീകരിക്കുകയും സിദ്ധാന്തത്തില് നിന്നും പ്രായോഗികത്തില് നിന്നും ലഭിച്ച ബദലുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു: മറ്റെല്ലാ അറിയപ്പെടുന്ന സംവിധാനങ്ങളും ഒന്നുകില് പൂജ്യ-പരിഹാര ഏജന്റുമാര് കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നവയാണ് അല്ലെങ്കില് അന്യായമായ എക്സ്പോസ്റ്റ്, മിക്കതും കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതും അന്യായവുമാണ്. |
7d2c7748359f57c2b4227b31eca9e5f7a70a6b5c | |
0d1fd04c0dec97bd0b1c4deeba21b8833f792651 | മൂന്ന് ഘട്ടം, നാല് സ്വിച്ച്, ഒറ്റ ഘട്ടം, ഒറ്റപ്പെട്ട സീറോ വോൾട്ടേജ്-സ്വിച്ച് (ZVS) റക്റ്റിഫയർ എന്നിവയുടെ ഡിസൈൻ പരിഗണനകളും പ്രകടന വിലയിരുത്തലുകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മൂന്ന് ഘട്ടം, രണ്ട് സ്വിച്ചുകൾ, ZVS, തടസ്സമില്ലാത്ത നിലവിലെ-മോഡ് (DCM), ബൂസ്റ്റ് പവർ-ഫാക്ടർ-കോറക്ഷൻ (PFC) റക്റ്റിഫയർ, ചുരുക്കത്തിൽ TAIPEI റക്റ്റിഫയർ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ZVS ഫുൾ ബ്രിഡ്ജ് (FB) ഘട്ടം-ഷിഫ്റ്റ് ഡിസി / ഡിസി കൺവെർട്ടറുമായി സംയോജിപ്പിച്ചാണ് സർക്യൂട്ട് ലഭിക്കുന്നത്. 180 VRMS മുതൽ 264 VRMS വരെയുള്ള ലൈൻ-ടോളിൻ വോൾട്ടേജ് ശ്രേണിയും 200 V മുതൽ 300 V വരെയുള്ള കർശനമായി നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്ന വേരിയബിൾ ഡിസി ഔട്ട്പുട്ട് വോൾട്ടേജും ഉള്ള HVDC വിതരണ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളുള്ള 2.7-kW പ്രോട്ടോടൈപ്പിലാണ് പ്രകടനം വിലയിരുത്തപ്പെട്ടത്. മുഴുവൻ ഇൻപുട്ട്-വോൾട്ടേജ്, ലോഡ്-നിലവാര ശ്രേണിയിലും ZVS ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രോട്ടോടൈപ്പ് 95% ശ്രേണിയിലെ കാര്യക്ഷമതയോടെ 5% ൽ താഴെ ഇൻപുട്ട്-നിലവാരമുള്ള THD കൈവരിക്കുന്നു. |
5417bd72d1b787ade0c485f1188189474c199f4d | ഒരു അഡാപ്റ്റീവ് ഹിഞ്ച് ലോസ് ഒബ്ജക്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരതയും പ്രകടനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ജനറേറ്റീവ് എഡസററൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ജിഎഎൻ) നായി ഒരു പുതിയ പരിശീലന നടപടിക്രമം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നാം ലക്ഷ്യം വിതരണത്തിന്റെ പ്രതീക്ഷിച്ച ഊർജ്ജം ഉചിതമായ ചങ്ങല നഷ്ടം മാർജിൻ കണക്കാക്കുന്നു, മാർജിൻ അപ്ഡേറ്റ് ഒരു തത്ത്വപരമായ മാനദണ്ഡം ഒരു ഏകദേശ കൺവെർജൻസ് അളവ് രണ്ടും ഡെറിവേറ്റ്. ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന പരിശീലന പ്രക്രിയ ലളിതവും എന്നാൽ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ശക്തവുമാണ്. നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത ഇമേജ് ജനറേഷൻ ചുമതലയിൽ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട പരിശീലന നടപടിക്രമം ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, ഗുണപരവും അളവുകോലായതുമായ പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു. |
007ee2559d4a2a8c661f4f5182899f03736682a7 | കൺട്രോളർ ഏരിയ നെറ്റ്വർക്ക് (സിഎൻ) ബസ് പ്രോട്ടോക്കോൾ [1] 1986 ൽ റോബർട്ട് ബോഷ് ജിഎംബിഎച്ച് കണ്ടുപിടിച്ച ഒരു ബസ് പ്രോട്ടോക്കോളാണ്, ഇത് യഥാർത്ഥത്തിൽ വാഹന ഉപയോഗത്തിനായി ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. ഇപ്പോൾ, കാറുകളിലും ട്രക്കുകളിലും, മിന്നൽ സജ്ജീകരണങ്ങളിലും വ്യാവസായിക തുന്നൽ ഉപകരണങ്ങളിലും ബസ് കണ്ടെത്താനാകും. അതിന്റെ സ്വഭാവം കാരണം, സുരക്ഷ, അതായത് വിശ്വാസ്യത എന്നിവയിൽ വളരെ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു സംവിധാനമാണിത്. നിർഭാഗ്യവശാൽ, സുരക്ഷ ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് എൻക്രിപ്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കൽ പോലുള്ള ഒരു ബിൽറ്റ്-ഇൻ മാർഗ്ഗവും നിലവിലില്ല. ഈ പേപ്പറിൽ, CAN ബസ്സിൽ ഒരു ബാക്ക്വേർഡ് കോംപറ്റിബിൾ മെസ്സേജ് ആധികാരികത പ്രോട്ടോക്കോൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. അത്തരം ഒരു പ്രോട്ടോക്കോൾ പാലിക്കേണ്ട പരിമിതികളും എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് ഇല്ലാതാക്കുന്നതെന്നും ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, ഞങ്ങളുടെ അറിവിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ചത്, ഇതുവരെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച എല്ലാ ആധികാരികത പ്രോട്ടോക്കോളുകളും. കൂടാതെ, ഒരു സന്ദേശ ആധികാരികത പ്രോട്ടോക്കോൾ, CANAuth, അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് എല്ലാ ആവശ്യകതകളും നിറവേറ്റുന്നു, കൂടാതെ CAN ബസിന്റെ ഒരു നിയന്ത്രണവും ലംഘിക്കുന്നില്ല. കീവേഡുകൾ-സിഎഎൻ ബസ്, എംബഡഡ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ, പ്രക്ഷേപണ ആധികാരികത, സമമിതി പരാമീറ്ററുകൾ |
129359a872783b7c3a82c2c9dbef75df2956d2d3 | XFI എന്നത് ഒരു സമഗ്രമായ സുരക്ഷാ സംവിധാനമാണ്, അത് വഴക്കമുള്ള ആക്സസ് നിയന്ത്രണവും അടിസ്ഥാനപരമായ സമഗ്രത ഉറപ്പുകളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഏത് തലത്തിലുള്ള അധികാരത്തിലും, ചരക്ക് സംവിധാനങ്ങളിലെ ലെഗസി കോഡിനും പോലും. ഇതിനായി, XFI സ്റ്റാറ്റിക് വിശകലനം ഇൻലൈൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ ഗാർഡുകളുമായും രണ്ട്-സ്റ്റാക്ക് എക്സിക്യൂഷൻ മോഡലുമായും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ബൈനറി റീറൈറ്റിംഗും ലളിതമായ ഒരു സ്റ്റാൻഡ്-ഓൺ വെരിഫയറും ഉപയോഗിച്ച് x86 ആർക്കിടെക്ചറിൽ വിൻഡോസിനായി ഞങ്ങൾ എക്സ്എഫ്ഐ നടപ്പിലാക്കി; നടപ്പിലാക്കലിന്റെ കൃത്യത വെരിഫയറിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ റീറൈറ്ററിനെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല. ഉപകരണ ഡ്രൈവറുകളും മൾട്ടിമീഡിയ കോഡെക്കുകളും പോലുള്ള സോഫ്റ്റ് വെയറുകളില് എക്സ്.എഫ്.ഐ പ്രയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന മൊഡ്യൂളുകൾ കേർണൽ, യൂസർ മോഡ് അഡ്രസ് സ്പേസുകളിൽ സുരക്ഷിതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, മിതമായ എൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ഓവർഹെഡുകൾ മാത്രമേയുള്ളൂ. |
3b938f66d03559e1144fa2ab63a3a9a076a6b48b | സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് തുടങ്ങിയ പ്രയോഗങ്ങളിൽ, അണ്ടർ-ഡെറ്റർമിനിറ്റ് ചെയ്ത ലീനിയർ സിസ്റ്റംസ് ഓഫ് സമവാക്യങ്ങൾക്ക് അപൂർവമായ പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ പല പ്രശ്നങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ഒരു ഘടനാപരമായ നോൺസ്മൂത്ത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നമായി രൂപപ്പെടുത്താം, അതായത്, `1-റെഗുലറൈസ്ഡ് ലീനിയർ ലഘുചതുര പ്രശ്നങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, കൂടുതൽ പൊതുവായ ∀1- നിയന്ത്രിത ഉരുകിയ മിനിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഒരു ബ്ലോക്ക് കോർഡിനേറ്റ് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസെന്റ് രീതി (CGD എന്ന് ചുരുക്കിപ്പറയുന്നു) നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അതായത്, ∀1- നിയന്ത്രിത ഉരുകിയ സുഗമമായ ഫംഗ്ഷൻ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം. ഗോസ്-സതൌത്ത്വെൽ തരം നിയമം ഉപയോഗിച്ച് കോർഡിനേറ്റ് ബ്ലോക്ക് തിരഞ്ഞെടുത്താൽ മതിയായ ഇറങ്ങിവരവ് ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ രീതിക്കായി ഞങ്ങൾ ഒരു ക്യു-ലീനിയർ കൺവെർജൻസ് നിരക്ക് സ്ഥാപിക്കുന്നു. കംപ്രസ്ഡ് സെൻസിംഗിലും ഇമേജ് ഡെക്കൺവൊലൂഷനിലും ഉണ്ടാകുന്ന വലിയ തോതിലുള്ള ∀1- റെഗുലറൈസ്ഡ് ലീനിയർ ലഘുചതുര പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള ∀1- റെഗുലറൈസ്ഡ് ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും ഞങ്ങൾ സിജിഡി രീതിയുടെ കാര്യക്ഷമമായ നടപ്പാക്കലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും സംഖ്യാ ഫലങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. വലിയ തോതിലുള്ള `1- നിയന്ത്രിത ലീനിയർ ഏറ്റവും ചെറിയ സ്ക്വയറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന നിരവധി അത്യാധുനിക അൽഗോരിതങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത്, CGD രീതി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിലും കാര്യക്ഷമമായി നടപ്പിലാക്കിയ CGD രീതി ഈ അൽഗോരിതങ്ങളെ മറികടക്കുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
8ad03b36ab3cba911699fe1699332c6353f227bc | യുനെസ്കോയുടെ അഭിപ്രായത്തില് വിദ്യാഭ്യാസം ഒരു മൌലിക മനുഷ്യാവകാശമാണ്. എല്ലാ രാജ്യങ്ങളിലെയും പൌരന്മാര് ക്ക് തുല്യ നിലവാരമുള്ള സര് വ്വത്രീയ പ്രവേശനം നല് കണം. ഈ ലക്ഷ്യം മിക്ക രാജ്യങ്ങളിലും, പ്രത്യേകിച്ച് വികസ്വര, അവികസിത രാജ്യങ്ങളിലും ഇനിയും നേടാനാകാത്തതിനാൽ, വിദ്യാഭ്യാസം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ വഴികൾ കണ്ടെത്തുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. വിദ്യാർത്ഥികളുടെ അറിവ് പ്രൊഫൈൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഇന്റലിജൻസ് (ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, ഡാറ്റാ സയൻസ്) പ്രയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു മാതൃക ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വിദ്യാർത്ഥികളെ മികച്ച രീതിയിൽ നയിക്കുന്നതിനുള്ള തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ അധ്യാപകരെ സഹായിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കും. ഓരോ വിദ്യാര് ത്ഥിക്കും വേണ്ടി തയ്യാറാക്കിയ തന്ത്രപരമായ ആസൂത്രണത്തില് ലക്ഷ്യങ്ങള് കൈവരിക്കാന് സഹായിക്കുന്നതിന് കീ പ്രകടന സൂചകങ്ങള് സ്ഥാപിക്കാനും ഈ മാതൃക ശ്രമിക്കുന്നു. തരംതിരിക്കലിനും പ്രവചനത്തിനുമായി റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്, ഡാറ്റാ ഘടന വിഷ്വലൈസേഷനുമായി ഗ്രാഫ് വിവരണം, ബന്ധപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ പങ്കാളികൾക്ക് അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ ഈ മാതൃക ഉപയോഗിക്കുന്നു. ബ്രസീലിലെ ഒരു സ്വകാര്യ കെ-9 (പ്രാഥമിക വിദ്യാലയം) യിൽ നിന്നും ലഭിച്ച യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ സെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് അവതരിപ്പിച്ച ഫലങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചത്. പ്രധാന വിവരങ്ങള് തമ്മിലുള്ള ബന്ധം, വിദ്യാര് ഥികളുടെ പ്രകടനം പ്രവചിക്കാനുള്ള മാതൃക, താല് ക്കാരുക്കുള്ള ശുപാര് ശകള് എന്നിവയാണ് ഈ പഠനങ്ങള് ക്ക് കാരണം. |
500923d2513d30299350a6a0e9b84b077250dc78 | വിവരങ്ങളുടെ വീണ്ടെടുക്കലിലും വിവരങ്ങളുടെ സംയോജനത്തിലും സെമാന്റിക് സമാനത അളക്കാന് പ്രധാനപ്പെട്ട പങ്ക് വഹിക്കുന്നുണ്ട്. പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങളിലൂടെ സെമാന്റിക് സമാനത മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നത് ഒരൊറ്റ ഓൺടോളജിയിൽ നിർവചനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സെമാന്റിക് ദൂരം കണക്കാക്കുന്നു. ഈ ഒരൊറ്റ ഓൺടോളജി ഒന്നുകിൽ ഡൊമെയ്ൻ-സ്വതന്ത്രമായ ഓൺടോളജിയാണ് അല്ലെങ്കിൽ നിലവിലുള്ള ഓൺടോളജികളുടെ സംയോജനത്തിന്റെ ഫലമാണ്. ഒരൊറ്റ ഓന്റോളജിയുടെ ആവശ്യകതയെ ലഘൂകരിക്കുകയും വ്യത്യസ്ത ഓന്റോളജി സവിശേഷതകളുടെ വ്യക്തതയുടെയും formal പചാരികതയുടെയും തലങ്ങളിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സെമാന്റിക് സമാനത കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സമാനത ഫംഗ്ഷൻ സമാനമായ എന്റിറ്റി ക്ലാസുകളെ നിർണ്ണയിക്കുന്നു സമാനത സെറ്റുകൾ, സെമാന്റിക് അയൽപക്കങ്ങൾ, ഭാഗങ്ങൾ, ഫംഗ്ഷനുകൾ, ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എന്നിവയിലേക്ക് തരം തിരിച്ചിരിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രക്രിയ ഉപയോഗിച്ച്. വ്യത്യസ്ത ഓൺടോളജികളുള്ള പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഓൺടോളജികൾക്ക് എന്റിറ്റി ക്ലാസുകളുടെ പൂർണ്ണവും വിശദവുമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഉള്ളപ്പോൾ മോഡൽ നല്ല ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു എന്നാണ്. പദ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും സെമാന്റിക് അയൽപക്ക പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും സംയോജിപ്പിച്ച് തുല്യമായ എന്റിറ്റി ക്ലാസുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് പര്യാപ്തമാണെങ്കിലും സവിശേഷത പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ സമാനമായ, എന്നാൽ തുല്യമായ എന്റിറ്റി ക്ലാസുകൾ തമ്മിൽ വേർതിരിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. |
1c58b4c7adee37874ac96f7d859d1a51f97bf6aa | ഒരു ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് താഴ്ന്ന നിലവാരമുള്ള മോഡലുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് കൂടുതൽ പ്രവചന കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പൊതു രീതിയാണ് സ്റ്റാക്കഡ് ജനറലൈസേഷൻ. 1992 ൽ വോൾപെർട്ട് സ്റ്റാക്ക്ഡ് ജനറലൈസേഷൻ അവതരിപ്പിച്ചതുമുതൽ വർഗ്ഗീകരണ ജോലികളിൽ ഒരു കറുത്ത കല യായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്ന രണ്ട് നിർണായക പ്രശ്നങ്ങളെ ഈ ലേഖനത്തിൽ ഞങ്ങൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നുഃ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള മോഡൽ ഉരുത്തിരിവാക്കാൻ അനുയോജ്യമായ ജനറലൈസറിന്റെ തരം, അതിന്റെ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കേണ്ട ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ തരം. ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള മാതൃക താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള മാതൃകകളുടെ സാന്ദ്രത (മാത്രമല്ല പ്രവചനങ്ങൾ) സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്കായി മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത തരം ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സ്റ്റാക്ക്ഡ് ജനറലൈസേഷന്റെ കാര്യക്ഷമത ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. നാം സ്റ്റാക്ക്ഡ് ജനറലൈസേഷന്റെ പ്രകടനവും ഭൂരിപക്ഷ വോട്ടും ആർക്കിംഗും ബാഗിംഗും പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഫലങ്ങളും താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. |
017ee86aa9be09284a2e07c9200192ab3bea9671 | സ്വാഭാവിക ഇമേജ് സിന്തസിസിസില് ഏറ്റവും മുന്നിലാണ് കണ്ടീഷണല് ഗാനുകള് . ഇത്തരം മാതൃകകളുടെ പ്രധാന പോരായ്മ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ ആവശ്യകതയാണ്. ഈ കൃതിയിൽ, നിയന്ത്രണമില്ലാത്ത പഠന രീതികളായ എതിർവശ പരിശീലനവും സ്വയം മേൽനോട്ടവും ഉപയോഗിച്ച്, വ്യവസ്ഥാപിതവും നിരുപാധികവുമായ GAN-കൾ തമ്മിലുള്ള അന്തരം കുറയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ക്ലാസിക് ഗാൻ ഗെയിമിനെ സംബന്ധിച്ച് എതിർപ്പ് പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിനിടയിൽ, പ്രതിനിധാന പഠനത്തിന്റെ ചുമതലയിൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ സഹകരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു. സ്വയം നിരീക്ഷണത്തിന്റെ പങ്ക്, വിവേചനത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്, അത് പരിശീലന സമയത്ത് മറക്കാത്ത അർത്ഥവത്തായ സവിശേഷത പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ പഠിക്കാൻ. നാം പഠിച്ച ചിത്രങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരവും, സിന്തസിസ് ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരവും പരീക്ഷിച്ചുനോക്കുന്നു. അതേ സാഹചര്യത്തില് സ്വയം നിരീക്ഷണത്തിലുള്ള ഗാന് ഏറ്റവും പുതിയ വ്യവസ്ഥാപിതമായ എതിരാളികള് ക്ക് സമാനമായ പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നു. അവസാനമായി, പൂർണ്ണമായും മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിനുള്ള ഈ സമീപനം, നിരുപാധികമായ ഇമാജെനെറ്റ് ജനറേഷനിൽ 33 എന്ന ഫിഡ് നേടാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
5c695f1810951ad1bbdf7da5f736790dca240e5b | സോഷ്യൽ മീഡിയയിലെ ഉപയോക്തൃ സൃഷ്ടിത ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ വിശകലനവും ഉൽപ്പന്നങ്ങളോടും സംഭവങ്ങളോടും ഉപയോക്താക്കളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ കൃത്യമായി വ്യക്തമാക്കലും പല ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണ്. വെബ് 2.0 ന്റെ വ്യാപനവും വെബിൽ ഉപയോക്താവ് സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വളർച്ചയും കാരണം, സൂക്ഷ്മമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്ന വശങ്ങളുടെ തലത്തിലുള്ള വികാര വിശകലനത്തിനുള്ള സമീപനങ്ങൾ വളരെയധികം താൽപ്പര്യമുണർത്തുന്നു. ഈ കൃതിയിൽ, വശങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വികാര വിശകലനത്തിനായി ഒരു ക്ലാസിഫയർ അസംബ്ലി സമീപനം അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം പൊതുവായതാണ്. ഒരു വിഷയം മാതൃകയാക്കാനും ഉപയോക്താക്കൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന പ്രധാന വശങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കാനും ലാറ്റന്റ് ഡിറിക്ലെറ്റ് അലോക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പിന്നെ, ഓരോ അഭിപ്രായവും കൂടുതൽ വിശകലനം ചെയ്യുകയും വാക്കുകളും വശങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്ന വാക്കുകളുടെ ആശ്രിതത്വം വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ വശത്തേക്കുമുള്ള ഉപയോക്താവിന്റെ അഭിപ്രായത്തിന്റെ വശത തിരിച്ചറിയാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം വർഗ്ഗീകരണം നൈവ് ബേസ്, പരമാവധി എൻട്രോപി, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. വ്യക്തിഗത ക്ലാസിഫയറുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മൂല്യനിർണ്ണയ ഫലങ്ങൾ മികച്ച പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഉപയോക്താവ് സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലും ഉപയോക്താക്കളുടെ അഭിപ്രായങ്ങളും മനോഭാവങ്ങളും വ്യക്തമാക്കുന്നതിലും സംയോജിത സംവിധാനം അളക്കാവുന്നതും കൃത്യവുമാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
4f1fe957a29a2e422d4034f4510644714d33fb20 | പ്രമാണങ്ങളെ വിഷയപ്രകാരം അല്ല, മൊത്തത്തിലുള്ള വികാരപ്രകാരം തരം തിരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം നാം പരിഗണിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു അവലോകനം പോസിറ്റീവ് ആണോ നെഗറ്റീവ് ആണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക. സിനിമകളുടെ അവലോകനങ്ങൾ ഡാറ്റയായി ഉപയോഗിച്ച്, സാധാരണ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ മനുഷ്യനിർമിത അടിസ്ഥാനരേഖകളെ മറികടക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച മൂന്ന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ (നൈവ് ബേയ്സ്, പരമാവധി എൻട്രോപി വർഗ്ഗീകരണം, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ) പരമ്പരാഗത വിഷയ അധിഷ്ഠിത വർഗ്ഗീകരണത്തെപ്പോലെ വികാര വർഗ്ഗീകരണത്തിലും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നില്ല. വികാരങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നം കൂടുതൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെ പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് നാം ഉപസംഹരിക്കുന്നു. പ്രസിദ്ധീകരണ വിവരം: EMNLP യുടെ നടപടി 2002 , pp. 79-86 വരെ. |
722e2f7894a1b62e0ab09913ce9b98654733d98e | ഈ പ്രസിദ്ധീകരണത്തിൽ IEEE യുടെ പകർപ്പവകാശം ഇല്ലാത്ത പുനഃപ്രസിദ്ധീകരണ ലേഖനങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനങ്ങളുടെ പൂർണ്ണരൂപം ഐഇഇഇ എക്സ്പ്ലോറിൽ ലഭ്യമല്ല. |
2485c98aa44131d1a2f7d1355b1e372f2bb148ad | ഈ ലേഖനത്തിൽ, ചൈനയിലെ ഒരു വലിയ തോതിലുള്ള മുഖ ഡാറ്റാബേസ്: CAS-PEAL മുഖ ഡാറ്റാബേസ്, അതിന്റെ ലഭ്യതയും ഉള്ളടക്കവും ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. CAS-PEAL മുഖം ഡാറ്റാബേസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ ഇവയാണ്: 1) മുഖം തിരിച്ചറിയുന്ന ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഗവേഷകർക്ക് വ്യത്യസ്ത സ്രോതസ്സുകളുള്ള വ്യതിയാനങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് പോസ്, എക്സ്പ്രഷൻ, ആക്സസറികൾ, ലൈറ്റിംഗ് (PEAL), സമഗ്രമായ ഗ്രൌണ്ട്-സത്യ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഒരു ഏകീകൃത ഡാറ്റാബേസിൽ നൽകുക; 2) ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് ഇമേജിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രായോഗിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുകയും ഡാറ്റാബേസിലെ സാധാരണ മുഖം വ്യതിയാനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക; 3) മംഗോളിയൻ ഭാഷയുടെ വലിയ തോതിലുള്ള മുഖം ഡാറ്റാബേസ് നൽകുക. നിലവിൽ, CAS-PEAL മുഖ ഡാറ്റാബേസിൽ 1040 വ്യക്തികളുടെ 99 594 ചിത്രങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു (595 പുരുഷന്മാരും 445 സ്ത്രീകളും). ഒൻപത് ക്യാമറകൾ ഒരു ആർക്ക് ഭുജത്തിൽ തിരശ്ചീനമായി ഘടിപ്പിച്ച് ഒരേസമയം വ്യത്യസ്ത സ്ഥാനങ്ങളിൽ ചിത്രങ്ങൾ പകർത്തുന്നു. 27 ചിത്രങ്ങള് മൂന്നു ഷോട്ടുകളിലായി എടുക്കാന് ഓരോരുത്തരോടും നേരായും മുകളിലേക്കും താഴേക്കും നോക്കാൻ ആവശ്യപ്പെട്ടു. അഞ്ച് മുഖഭാവങ്ങളും ആറ് ആക്സസറികളും 15 ലൈറ്റിംഗ് മാറ്റങ്ങളും ഡാറ്റാബേസിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഡാറ്റാബേസിന്റെ തിരഞ്ഞെടുത്ത ഒരു ഉപസെറ്റ് (CAS-PEAL-R1, 1040 വിഷയങ്ങളുടെ 30 863 ചിത്രങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു) ഇപ്പോൾ മറ്റ് ഗവേഷകർക്ക് ലഭ്യമാണ്. CAS-PEAL-R1 ഡാറ്റാബേസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിലയിരുത്തൽ പ്രോട്ടോക്കോൾ ഞങ്ങൾ ചർച്ചചെയ്യുകയും ഇനിപ്പറയുന്നവ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാനമായി നാല് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടനം അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുഃ 1) മുഖം തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റാബേസിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ട് പ്രാഥമികമായി വിലയിരുത്തുക; 2) ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഗവേഷകരുടെ മുൻഗണന വിലയിരുത്തൽ ഫലങ്ങൾ; 3) സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ശക്തിയും ബലഹീനതയും തിരിച്ചറിയുക. |
a0456c27cdd58f197032c1c8b4f304f09d4c9bc5 | ഒരു കൂട്ടം ക്ലാസിഫയറുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും തുടർന്ന് അവരുടെ പ്രവചനങ്ങളുടെ ഭാരം വച്ച് പുതിയ ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ വർഗ്ഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പഠന അൽഗോരിതങ്ങളാണ് അസംബ്ലി രീതികൾ. യഥാർത്ഥ അസംബ്ലി രീതി ബേസിയൻ ശരാശരിയാണ്, എന്നാൽ സമീപകാല അൽഗോരിതങ്ങളിൽ പിശക് തിരുത്തൽ, output കോഡിംഗ്, ബാഗിംഗ്, ബൂസ്റ്റിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പേപ്പർ ഈ രീതികൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും ഏതെങ്കിലും ഒറ്റ ക്ലാസിഫയറിനേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം നടത്താൻ അസംബ്ലികൾക്ക് പലപ്പോഴും കഴിയുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അസംബ്ലി രീതികൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ചില മുൻ പഠനങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും അഡാബൂസ്റ്റ് വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാത്തതിന്റെ കാരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ചില പുതിയ പരീക്ഷണങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
9a292e0d862debccffa04396cd5bceb5d866de18 | |
610bc4ab4fbf7f95656b24330eb004492e63ffdf | നാം നോൺ-നെഗറ്റീവ് മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ പ്രശ്നം പഠിക്കുന്നു, അത് ഒരു നോൺ-നെഗറ്റീവ് മാട്രിക്സിനെ താഴ്ന്ന റാങ്കിലുള്ള ഫാക്ടറൈസേഷനിലൂടെ ഏകീകരിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഈ പ്രശ്നം വളരെ പ്രധാനമാണ്, കൂടാതെ ധാരാളം ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് കാണപ്പെടുന്നു. നിർഭാഗ്യവശാൽ, അതിന്റെ യഥാർത്ഥ രൂപം തെറ്റാണ്. ഈ പേപ്പറിൽ, ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിന്റും കുറച്ച് വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ നിരകളുടെ ഉരുകിയ സംയോജനമാണെന്ന് പറയുന്ന വേർപെടുത്താവുന്ന അനുമാനത്തിൽ എൻഎംഎഫ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് വരി എൻട്രോപ്പി മിനിമൈസേഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു വരി അപൂർവ മോഡൽ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. എന്ട്രോപി ഫങ്ഷന്റെയും `∞ നോർമിന്റെയും സാന്ദ്രത ഉപയോഗിച്ച് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ എണ്ണം ലേറ്റന്റ് വേരിയബിളുകളിൽ ഊർജ്ജം കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. വേർപിരിയാവുന്നതാണെന്ന അനുമാനത്തിൽ, ഡാറ്റാ സെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡാറ്റാ നിരകളെ ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മോഡൽ ശക്തമായി വീണ്ടെടുക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു, ഡാറ്റ ശബ്ദത്താൽ കേടായപ്പോൾ പോലും. നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകയുടെ കരുത്തുറ്റതയെ നാം അനുഭവസമ്പത്തോടെ ന്യായീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇത് ഏറ്റവും പുതിയ വേർപെടുത്താവുന്ന എൻഎംഎഫ് അൽഗോരിതങ്ങളേക്കാൾ വളരെ കരുത്തുറ്റതാണെന്ന് കാണിക്കുന്നു. |
f829fa5686895ec831dd157f88949f79976664a7 | തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നതിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വ്യക്തിഗത തലത്തിലുള്ള പാരാമീറ്റർ കണക്കുകൾ അവർ നൽകുന്നതിനാൽ ശ്രേണിവർഗ്ഗ ബേസിയൻ സമീപനങ്ങൾ അനുഭവസമ്പത്തുള്ള വിപണനത്തിൽ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. കൃത്യമായ വ്യക്തിഗത-നിലവാരമുള്ള കണക്കുകൾ നൽകാൻ കഴിവുള്ളതിനാൽ ശ്രേണിക ബേസിയൻ മോഡലുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പിന്റെ രീതികളാണ് എംസിഎംസി രീതികൾ. എന്നിരുന്നാലും, എംസിഎംസി രീതികൾ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ നിരോധനമാണ്, കൂടാതെ ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ നിലവിലെ കാലഘട്ടത്തിൽ സാധാരണമായിത്തീർന്ന വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ അവ നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നില്ല. മാർക്കറ്റിംഗ് സാഹിത്യത്തില് നാം ഒരു പുതിയ തരം ബേസിയൻ എസ്റ്റിമേറ്റ് ടെക്നിക്കുകള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ രീതികൾ ഒരു നിർണ്ണായകമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സമീപനത്തിലൂടെ സ്കേലബിളിറ്റി വെല്ലുവിളിയെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു, ഇത് പിൻവശത്തെ വിതരണത്തെ ഏകദേശമായി കണക്കാക്കുകയും സിമുലേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എംസിഎംസി രീതികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവിന്റെ ഒരു ഭാഗം കൃത്യമായ കണക്കുകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. വൈവിധ്യമാർന്ന ബേസിയൻ അനുമാനത്തിലെ സമീപകാല സംഭവവികാസങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും വിപുലീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, സങ്കീർണ്ണമായ മാർക്കറ്റിംഗ് മോഡലുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിന് രണ്ട് വിബി എസ്റ്റിമേറ്റ് സമീപനങ്ങളെ എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി സംയോജിപ്പിക്കാം എന്ന് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു - സംയോജിത മോഡലുകൾക്കായി മീൻ ഫീൽഡ് വിബി (ഗിബ്സ് സാമ്പിളിംഗിന് സമാനമാണ്) കൂടാതെ സ്ഥിര ഫോം വിബി (മെട്രോപോളിസ്-ഹസ്റ്റിംഗിന് സമാനമാണ്) നോൺ-കോൺജുഗേറ്റ് മോഡലുകൾക്കായി. സമാന്തര കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലും സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലും ഈ സമീപകാല പുരോഗതികൾ ഈ വിബി രീതികളുടെ വേഗത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. സിമുലേറ്റഡ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന നിരവധി മാർക്കറ്റിംഗ് മോഡലുകളിൽ വിബി സമീപനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു (ഉദാ. മിക്സഡ് ലീനിയർ, ലോജിറ്റ്, സെലക്ഷൻ, ഹൈറാർക്കിക് ഓർഡിനൽ ലോജിറ്റ് മോഡലുകൾ) എന്നിവയും വിപണന പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് വിബി ഇൻഫെറൻസ് എങ്ങനെ വ്യാപകമായി പ്രയോഗിക്കാമെന്ന് തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
bf8a0014ac21ba452c38d27bc7d930c265c32c60 | ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഫ്യൂഷൻ സമീപനങ്ങളുടെ പ്രയോഗം മൾട്ടി സെൻസർ ഡാറ്റ ഫ്യൂഷനിൽ കാര്യമായ ഗുണങ്ങളുണ്ടാക്കുന്നു. വാഹന സുരക്ഷാ ഫ്യൂഷൻ സംവിധാനങ്ങളും ഇതിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കപ്പെടുന്നില്ല. ഹൈ ലെവൽ ഫ്യൂഷൻ, പരസ്പര പൂരകങ്ങളായ അല്ലെങ്കിൽ/അല്ലെങ്കിൽ, ഒന്നിലധികം കാഴ്ചപ്പാടുകളുള്ള വാഹന സെൻസർ ശൃംഖലകളിൽ പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്. ഈ സമീപനത്തിന്റെ ഗുണം സിസ്റ്റം മൊഡുലാരിറ്റി ഉറപ്പാക്കുകയും ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ് അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതാണ്, കാരണം ഇത് പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ളിൽ ഫീഡ്ബാക്കുകളും ലൂപ്പുകളും അനുവദിക്കുന്നില്ല. ഈ ലേഖനത്തിൽ ഹൈ ലെവൽ ഡേറ്റാ ഫ്യൂഷൻ എന്ന രണ്ടു പ്രത്യേക സമീപനങ്ങളെക്കുറിച്ച് വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ സമീപനങ്ങൾ പ്രധാനമായും ഡാറ്റാ അസോസിയേഷൻ ഭാഗത്ത് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നുഃ (എ) ട്രാക്ക് ലെവൽ ഫ്യൂഷൻ സമീപനം ഒബ്ജക്റ്റ് തുടർച്ചയ്ക്കും മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അസൈൻമെന്റിനും പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന പോയിന്റ് ടു പോയിന്റ് അസോസിയേഷനിലൂടെ ഇത് പരിഹരിക്കുന്നു, (ബി) ഗ്രിഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫ്യൂഷൻ സമീപനം പരിസ്ഥിതിയെ മോഡൽ ചെയ്യുന്നതിനും സെൻസർ ഡാറ്റ ഫ്യൂഷൻ നടത്തുന്നതിനും ഒരു ജനറിക് മാർഗം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ സമീപനങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ കേസ് ഒരു മൾട്ടി സെൻസർ സജ്ജീകരിച്ച PREVENT/ProFusion2 ട്രക്ക് പ്രദർശന വാഹനമാണ്. |
c8cc94dd21d78f4f0d07ccb61153bfb798aeef2c | |
4152070bd6cd28cc44bc9e54ab3e641426382e75 | ടാർഗെറ്റ് മാർക്കറ്റിംഗ്, മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സ്, ന്യൂസ് ഗ്രൂപ്പ് ഫിൽട്ടറിംഗ്, ഡോക്യുമെന്റ് ഓർഗനൈസേഷൻ തുടങ്ങിയ നിരവധി വ്യത്യസ്ത ഡൊമെയ്നുകളിൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുള്ള ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡാറ്റാബേസ്, വിവര വീണ്ടെടുക്കൽ കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ എന്നിവയിൽ വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നം വ്യാപകമായി പഠിക്കപ്പെട്ടു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം പലതരം ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനുകളുടെ ഒരു സർവേ നൽകും |
e050e89d01afffd5b854458fc48c9d6720a8072c | |
8bf72fb4edcb6974d3c4b0b2df63d9fd75c5dc4f | ഇത്തരം സമീപനങ്ങൾ കൂടുതൽ പ്രകടനം കൈവരിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, കാരണം അവ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ആശയങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അന്തർലീനമായ, സെമാന്റിക് സവിശേഷതകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഈ പേപ്പറിൽ, സെമാന്റിക് സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് ചലഞ്ചിന്റെ നാലാം പതിപ്പ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ സെമാന്റിക് സവിശേഷതകൾ നടപ്പിലാക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ ആശ്രയിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ വലിയ ടെസ്റ്റ് സെറ്റുകളും വ്യത്യസ്ത സെന്റിമെന്റ് ടാസ്ക്കുകളും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു മത്സരത്തിൽ വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു. സിന്റാക്സ്/വേഡ് കൌണ്ട് അഥവാ ലക്സിക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനങ്ങളെ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംവിധാനങ്ങളെ വിലയിരുത്തൽ ഒഴിവാക്കിയിട്ടുണ്ട്. പിന്നെ, ഓരോ ടാസ്ക്കിനും വേണ്ടിയുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ഏറ്റവും നൂതനമായ സമീപനത്തിനുള്ള അവാർഡ് നേടിയ വ്യക്തിയെ കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഗവേഷണത്തിലും വ്യവസായത്തിലും വ്യാപകമായി പഠിച്ച ഒരു ഗവേഷണ മേഖലയാണ് സെന്റിമെന്റ് വിശകലനം, സെന്റിമെന്റ് വിശകലനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങളുണ്ട്. സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് എഞ്ചിനുകൾ ലെക്സിക്കൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടെക്നിക്കുകൾ മുതൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വരെ അല്ലെങ്കിൽ വാക്യഘടനാപരമായ നിയമ വിശകലനം ഉൾപ്പെടുന്ന സമീപനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു. അന്താരാഷ്ട്ര ഗവേഷണ വെല്ലുവിളികളില് ഇത്തരം സംവിധാനങ്ങള് ഇതിനകം തന്നെ വിലയിരുത്തപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, വലിയ സെമാന്റിക് വിജ്ഞാന അടിത്തറകളെ കണക്കിലെടുക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ ആശ്രയിക്കുന്ന സെമാന്റിക് സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് സമീപനങ്ങൾ, സെമാന്റിക് വെബ് മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു, മറ്റ് അന്താരാഷ്ട്ര വെല്ലുവിളികൾ പ്രത്യേക പരീക്ഷണ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും താരതമ്യത്തിനും വിധേയമല്ല. |
21da9ece5587df5a2ef79bf937ea19397abecfa0 | പ്രവചനവും, വിവേചനപരമായ വിഭാഗീകരണവും തലച്ചോറിന് പരിഹരിക്കാവുന്ന ഒരു നിഗമന പ്രശ്നമായി ഈ പ്രബന്ധം പരിഗണിക്കുന്നു. സെൻസോറിയത്തിൽ കാരണ ഘടന എൻകോഡ് ചെയ്യുന്ന ചലനാത്മക സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണിയോ അല്ലെങ്കിൽ കാസ്കേഡോ ആയി തലച്ചോറ് ലോകത്തെ മാതൃകയാക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു. സെൻസറി ഡാറ്റ വിശദീകരിക്കുന്നതിനായി ഈ ആന്തരിക മോഡലുകളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനോ വിപരീതമോ ഉപയോഗിച്ച് ധാരണ തുല്യമാണ്. സെൻസറി ഡാറ്റ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതിന്റെ ഒരു മാതൃക നൽകിയാൽ, മോഡലിന്റെ തെളിവുകളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു സ്വതന്ത്ര ഊർജ്ജത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മോഡൽ ഇൻവെർഷന് ഒരു പൊതു സമീപനം നമുക്ക് ആവശ്യപ്പെടാം. സ്വതന്ത്ര ഊർജ്ജം എന്നതിനു താഴെ പറയുന്ന സമവാക്യങ്ങൾ അംഗീകാര പ്രക്രിയയെ നിർവ്വചിക്കുന്നു, അതായത് സെൻസറി ഇൻപുട്ടിന് റെ കാരണങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ന്യൂറോണൽ ആക്ടിവിറ്റിയുടെ ചലനാത്മകത. ഇവിടെ, വളരെ പൊതുവായ ഒരു മാതൃകയിലാണ് നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, അതിന്റെ ശ്രേണികവും ചലനാത്മകവുമായ ഘടന സിമുലേറ്റഡ് തലച്ചോറുകളെ തിരിച്ചറിയാനും പ്രവചിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ആദ്യം നാം ശ്രേണിക ചലനാത്മക മാതൃകകളും അവയുടെ വിപരീതവും അവലോകനം ചെയ്യും. ഈ വിപരീതവൽക്കരണം നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ അടിസ്ഥാന സൌകര്യങ്ങൾ തലച്ചോറിനുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പക്ഷികളുടെ പാട്ടുകൾ തിരിച്ചറിയാനും തരംതിരിക്കാനും കഴിയുന്ന കൃത്രിമ പക്ഷികളെ ഉപയോഗിച്ച് ഈ വസ്തുത വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
38a935e212c8e10460545b74a7888e3966c03e74 | ഈ പ്രബന്ധം 3D വസ്തു കണ്ടെത്തലിന്റെ അമോഡൽ ധാരണയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രശ്നം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. 3D ലോകത്തിലെ വസ്തുക്കളുടെ സ്ഥാനം കണ്ടെത്തുക മാത്രമല്ല, അവയുടെ ഭൌതിക വലുപ്പങ്ങളും ഭാവങ്ങളും കണക്കാക്കുക എന്നതാണ് ഈ ടാസ്ക്, അവയുടെ ഭാഗങ്ങൾ മാത്രമേ RGB-D ഇമേജിൽ ദൃശ്യമാകൂ. 3 ഡി സ്പേസിൽ നേരിട്ട് 3 ഡി സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള ചാനലിൽ നിന്ന് പോയിന്റ് ക്ലൌഡ് ഉപയോഗപ്പെടുത്താൻ സമീപകാല സമീപനങ്ങൾ ശ്രമിച്ചു, പരമ്പരാഗത 2.5 ഡി പ്രാതിനിധ്യ സമീപനങ്ങളെക്കാൾ ശ്രേഷ്ഠത തെളിയിച്ചു. 2.5 ഡി പ്രതിനിധാന ചട്ടക്കൂടിനെ മുറുകെപ്പിടിച്ചുകൊണ്ട് അമോഡൽ 3 ഡി ഡിറ്റക്ഷൻ പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ വീണ്ടും സന്ദർശിക്കുന്നു, കൂടാതെ 2.5 ഡി വിഷ്വൽ രൂപത്തെ 3 ഡി വസ്തുക്കളുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു പുതിയ 3D വസ്തു കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു അത് ഒരേ സമയം 3D വസ്തുക്കളുടെ സ്ഥാനം പ്രവചിക്കുന്നു ഭൌതിക വലുപ്പവും, ഇൻഡോർ രംഗങ്ങളിലെ ഓറിയന്റേഷനും. NYUV2 ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ അൽഗോരിതം ഏറ്റവും പുതിയതിനെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നുവെന്നും 2.5 ഡി പ്രാതിനിധ്യം 3 ഡി അമോഡൽ ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തലിനായി സവിശേഷതകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ പ്രാപ്തമാണെന്നും സൂചിപ്പിക്കുന്നു. എല്ലാ സോഴ്സ് കോഡും ഡാറ്റയും https://github.com/phoenixnn/Amodal3Det. |
4d7a8836b304a1ecebee19ff297f1850e81903b4 | |
461ebcb7a274525b8efecf7990c85994248ab433 | 6LoWPAN നെറ്റ് വർക്കുകൾ പോലുള്ള പരിമിതമായ പരിതസ്ഥിതികൾക്കായി സ്റ്റാൻഡേർഡൈസ് ചെയ്ത ഒരു പുതിയ റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളാണ് ലോ-പവർ ആൻഡ് ലോസി നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കായുള്ള റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോൾ (ആർപിഎൽ). IPv6/RPL കണക്ട് ചെയ്ത 6LoWPAN-കളിൽ സുരക്ഷ നൽകുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്, കാരണം ഉപകരണങ്ങൾ വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത ഇന്റർനെറ്റുമായി കണക്റ്റുചെയ്തിരിക്കുന്നു, അവ വിഭവ പരിമിതികളുള്ളവയാണ്, ആശയവിനിമയ ലിങ്കുകൾ നഷ്ടപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ ഉപകരണങ്ങൾ RPL, 6LoWPAN, CoAP / CoAPs പോലുള്ള നൂതന IoT സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ നാം ഐ.ഒ.ടി സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെയും ആക്രമണകാരികൾക്കോ ഐ.ഡി.എസ്.കള് ക്കോ ദുരുപയോഗം ചെയ്യാവുന്ന അവയുടെ പുതിയ സുരക്ഷാ ശേഷികളുടെയും സമഗ്രമായ വിശകലനം നല് കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിലെ പ്രധാന സംഭാവനകളിലൊന്ന്, റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളായി RPL പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന 6LoWPAN നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കെതിരെ അറിയപ്പെടുന്ന റൂട്ടിംഗ് ആക്രമണങ്ങളുടെ നടപ്പാക്കലും പ്രദർശനവുമാണ്. കോണ്ടിക്കി ഓപ്പറേറ്റിങ് സിസ്റ്റത്തിലെ ആർപിഎൽ നടപ്പാക്കലിലാണ് ഈ ആക്രമണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത്. കോജ സിമുലേറ്ററിൽ ഈ ആക്രമണങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഐപിവി6 പ്രോട്ടോക്കോളിലെ പുതിയ സുരക്ഷാ സവിശേഷതകളും, ഭാരം കുറഞ്ഞ ഹൃദയമിടിപ്പ് പ്രോട്ടോക്കോൾ നടപ്പിലാക്കിക്കൊണ്ട് ഐഒടിയിലെ നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തലിനായി ഈ സവിശേഷതകളുടെ ഉപയോഗവും ഞങ്ങൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. |
5b8869bb7afa5d8d3c183dfac0d0f26c2e218593 | പ്രായോഗികമായി മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് ഇന്നത്തെ ഉയർന്ന പ്രകടന പ്രോസസ്സറുകളിൽ വ്യാപകമായി കാണപ്പെടുന്ന കാഷെ ശ്രേണി കണക്കിലെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ആവശ്യത്തിനായി ബാഹ്യ മെമ്മറി അൽഗോരിതംസ് ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഈ പ്രബന്ധം വാദിക്കുന്നു. ഈ ആശയവും പ്രായോഗിക പ്രശ്നങ്ങളും ഉദാഹരണമായി എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഒരു വേഗത്തിലുള്ള മുൻഗണന ക്യൂ ബാഹ്യ മെമ്മറിക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. ഇത് മുൻകാല ബാഹ്യ മെമ്മറി അൽഗോരിതങ്ങളെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു വർക്ക്സ്റ്റേഷന്റെ കാഷെ ശ്രേണിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന അൽഗോരിതം വലിയ ഇൻപുട്ടുകൾക്കായി ബൈനറി ഹെപ്പുകളുടെയും 4-അറി ഹെപ്പുകളുടെയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത നടപ്പാക്കലിനേക്കാൾ കുറഞ്ഞത് രണ്ട് മടങ്ങ് വേഗതയുള്ളതാണ്. |
1f6ba0782862ec12a5ec6d7fb608523d55b0c6ba | വാക്യതലത്തിലുള്ള വർഗ്ഗീകരണ ജോലികൾക്കായി മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച വാക്ക് വെക്റ്ററുകളുടെ മുകളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുമായി (സിഎൻഎൻ) നടത്തിയ പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പരയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. ഹൈപ്പര് പാരാമീറ്റര് ട്യൂണിങ്ങും സ്റ്റാറ്റിക് വെക്റ്ററുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ലളിതമായ സിഎന് എന് ഒന്നിലധികം ബെഞ്ച് മാർക്കുകളില് മികച്ച ഫലങ്ങള് കൈവരിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. കൃത്യമായ ട്യൂണിംഗ് വഴി ടാസ്ക്-സ്പെസിഫിക് വെക്റ്ററുകൾ പഠിക്കുന്നത് പ്രകടനത്തിൽ കൂടുതൽ നേട്ടങ്ങൾ നൽകുന്നു. കൂടാതെ, ടാസ്ക് സ്പെസിഫിക്, സ്റ്റാറ്റിക് വെക്റ്ററുകളുടെ ഉപയോഗം അനുവദിക്കുന്നതിനായി വാസ്തുവിദ്യയിൽ ലളിതമായ ഒരു പരിഷ്ക്കരണം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഇവിടെ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന സിഎൻഎൻ മാതൃകകൾ, 7 ടാസ്ക്കുകളിൽ 4 എണ്ണത്തിലും ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികതയെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, അവയിൽ വികാര വിശകലനവും ചോദ്യ വർഗ്ഗീകരണവും ഉൾപ്പെടുന്നു. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.