_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
5c1ab86362dec6f9892a5e4055a256fa5c1772af | 3 ജി സംവിധാനങ്ങളുടെ ദീർഘകാല പരിണാമത്തിന്റെ (എൽടിഇ) സവിശേഷത 3 ജിപിപിയിൽ നിലവിൽ നടക്കുന്നുണ്ട്. 2007 അവസാനത്തോടെ സവിശേഷത തയ്യാറാക്കാനുള്ള ലക്ഷ്യത്തോടെയാണ് ഇത്. വികസിത റേഡിയോ ആക്സസ് നെറ്റ്വർക്ക് (ആർഎഎൻ) ഒഎഫ്ഡിഎം സാങ്കേതികവിദ്യയും അടിസ്ഥാന സ്റ്റേഷനുകളിലേക്ക് റേഡിയോ പ്രവർത്തനം വിതരണം ചെയ്യുന്ന തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ ആർഎൻ ആർക്കിടെക്ചറും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പുതിയ റേഡിയോ ഇന്റർഫേസ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. റാന് വാസ്തുവിദ്യയുടെ വിതരണ സ്വഭാവം പുതിയ റേഡിയോ കൺട്രോൾ അൽഗോരിതങ്ങളും വിതരണ രീതിയിലുള്ള പ്രവർത്തന രീതികളും ആവശ്യപ്പെടുന്നു. എല് റ്റിഇയിലെ കൈമാറ്റ നടപടിക്രമത്തിന്റെ പ്രധാന വശങ്ങള് ഏതാനും വിശദാംശങ്ങള് ഒഴികെ 3 ജിപിപിയില് ഇതിനകം തന്നെ പരിഹരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം എൽ.ടി.ഇ. ഇൻട്രാ ആക്സസ് ഹാൻഡോവർ നടപടിക്രമത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു അവലോകനം നൽകുകയും അതിന്റെ പ്രകടനത്തെ വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ടിസിപി ത്രൂപുട്ട് കാഴ്ചപ്പാടിൽ പാക്കറ്റ് ഫോർവേഡിങ്ങിന്റെ ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ച് നാം അന്വേഷിക്കുന്നു, കൈമാറ്റ സമയത്ത് പാക്കറ്റ് ഡെലിവറി ക്രമരഹിതമായിരിക്കാനുള്ള പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, അതിന് ഒരു ലളിതമായ പരിഹാരം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഹാർക്/ആർക് സ്റ്റേറ്റ് റദ്ദാക്കലിന്റെ സ്വാധീനം റേഡിയോ കാര്യക്ഷമതയിൽ പരിശോധിക്കുന്നു. ഉപയോക്താവിന് അനുഭവപ്പെടുന്ന പ്രകടനത്തെയോ റേഡിയോ കാര്യക്ഷമതയെയോ എല് റ്റിഇയുടെ സ്ഥലം മാറ്റം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കൈമാറ്റ നടപടിക്രമം ബാധിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. |
3fb91bbffa86733fc68d4145e7f081353eb3dcd8 | ഇലക്ട്രോമിയോഗ്രാഫി (ഇ.എം.ജി) സിഗ്നലുകൾ ക്ലിനിക്കൽ / ബയോമെഡിക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഹാർഡ്വെയർ ചിപ്പ് (ഇഎച്ച്ഡബ്ല്യു) വികസനം, ആധുനിക മനുഷ്യ കമ്പ്യൂട്ടർ ഇടപെടൽ എന്നിവയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കാം. പേശികളിൽ നിന്നും ലഭിക്കുന്ന ഇ.എം.ജി സിഗ്നലുകൾ കണ്ടെത്താനും, വിഘടിപ്പിക്കാനും, പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും, വർഗ്ഗീകരിക്കാനും നൂതനമായ രീതികൾ ആവശ്യമാണ്. സിഗ്നലിന്റെയും അതിന്റെ സ്വഭാവത്തിന്റെയും കാര്യക്ഷമവും ഫലപ്രദവുമായ വഴികൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനായി EMG സിഗ്നൽ വിശകലനത്തിനുള്ള വിവിധ രീതിശാസ്ത്രങ്ങളും അൽഗോരിതങ്ങളും ചിത്രീകരിക്കുക എന്നതാണ് ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം. ഇഎംജി ഉപയോഗിച്ച് ഹാർഡ്വെയർ നടപ്പിലാക്കലുകളിൽ ചിലത് ഞങ്ങൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു, പ്രോസ്തെറ്റിക് കൈ നിയന്ത്രണം, ഗ്രഹണ തിരിച്ചറിയൽ, മനുഷ്യ കമ്പ്യൂട്ടർ ഇടപെടൽ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. വിവിധ ഇ.എം.ജി സിഗ്നൽ വിശകലന രീതികളുടെ പ്രകടനം കാണിക്കുന്നതിനായി ഒരു താരതമ്യ പഠനവും നൽകിയിരിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഗവേഷകര് ക്ക് ഇ.എം.ജി സിഗ്നലിനെ കുറിച്ചും അതിന്റെ വിശകലന രീതികളെ കുറിച്ചും നല്ല ധാരണ നല് കുന്നു. ഈ അറിവ് അവരെ കൂടുതൽ ശക്തവും, വഴക്കമുള്ളതും, കാര്യക്ഷമവുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കും. |
ab71da348979c50d33700bc2f6ddcf25b4c8cfd0 | |
6cc4a3d0d8a278d30e05418afeaf6b8e5d04d3d0 | |
6180a8a082c3d0e85dcb9cec3677923ff7633bb9 | രണ്ടു ദശാബ്ദങ്ങള് ക്കു മുന് പ് വിവര സിസ്റ്റം ഗവേഷണത്തിന്റെ (ഐ.എസ്.ആര്) തുടക്കം മുതല് , വിവര സിസ്റ്റം മേഖലയിലെ ശ്രദ്ധ ഭരണ സംവിധാനങ്ങളെയും വ്യക്തിഗത ഉപകരണങ്ങളെയും മറികടന്നു. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഉപയോക്താക്കൾ ഫേസ്ബുക്കിൽ ലോഗ് ഇൻ ചെയ്യുകയും ഐഫോൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യുകയും വികേന്ദ്രീകൃത തൊഴിൽ സംഘടനകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ മൊബൈൽ സേവനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പുതിയ ചലനാത്മകത മനസ്സിലാക്കാന് ഡിജിറ്റല് അടിസ്ഥാനസൗകര്യങ്ങള് ഐടി ഉല് പാദനങ്ങളുടെ ഒരു വിഭാഗമായി കണക്കാക്കുന്നതിലേക്ക് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഡിജിറ്റൽ അടിസ്ഥാനസൌകര്യങ്ങളോടുള്ള താൽപര്യം വർദ്ധിച്ചുവരുന്നതായി സാഹിത്യത്തിലെ ഒരു ആധുനിക അവലോകനം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു, പക്ഷേ ഈ മേഖല ഇതുവരെ അതിന്റെ ഗവേഷണ ശ്രമങ്ങളുടെ കേന്ദ്രത്തിൽ അടിസ്ഥാനസൌകര്യങ്ങൾ സ്ഥാപിച്ചിട്ടില്ലെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. ഈ മാറ്റത്തെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഐഎസ് ഗവേഷണത്തിന് മൂന്ന് പുതിയ ദിശകൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു: (1) ഡിജിറ്റൽ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സിദ്ധാന്തങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക തരം ഐടി ആർട്ടിഫാക്റ്റായി, സ്യൂയി ജെനറിസ്; (2) എല്ലാ പരമ്പരാഗത ഐഎസ് ഗവേഷണ മേഖലകളെയും രൂപപ്പെടുത്തുന്ന റിലേഷണൽ ഘടനകളായി ഡിജിറ്റൽ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറുകൾ; (3) മാറ്റത്തിന്റെയും നിയന്ത്രണത്തിന്റെയും വിരോധാഭാസങ്ങൾ പ്രധാന ഐഎസ് പ്രതിഭാസങ്ങളായി. ഐഎസ് ഗവേഷണത്തെ നയിക്കുന്ന പരമ്പരാഗത വിഭാഗങ്ങളുടെ പരിമിതികളോട് ജാഗ്രത പുലർത്തുന്നതിനിടയിൽ, ദീർഘകാല, വലിയ തോതിലുള്ള സാമൂഹിക സാങ്കേതിക പ്രതിഭാസങ്ങളെ എങ്ങനെ പഠിക്കാമെന്നതിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളുമായി ഞങ്ങൾ സമാപിക്കുന്നു. |
e83a2fa459ba921fb176beacba96038a502ff64d | ലേബൽ (c) b) a) 7.3 സംയോജന തന്ത്രങ്ങൾ 241 സംയോജന തന്ത്രം സംയോജന തന്ത്രം (സംയോജന സ്കീം എന്നും വിളിക്കുന്നു) വ്യക്തിഗത ക്ലാസിഫയറുകളുടെ output ട്ട്പുട്ട് സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയാണ്. ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ സംയോജിത തന്ത്രങ്ങൾ ഭൂരിപക്ഷ വോട്ടിംഗ് നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അത് ഏറ്റവും കൂടുതൽ വോട്ട് ചെയ്ത ക്ലാസിന് ഒരു ഇൻപുട്ട് പാറ്റേൺ നൽകുന്നു (വിഭാഗം 7.2 കാണുക). രണ്ട് ക്ലാസിഫയറുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു ലോജിക്കൽ AND അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ലോജിക്കൽ OR ഓപ്പറേറ്റർ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. രണ്ടിലധികം ക്ലാസിഫയറുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, AND/OR നിയമങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബയോമെട്രിക് സംവിധാനം ഫിംഗർപ്രിന്റ് അല്ലെങ്കിൽ (മുഖവും കൈയും ജ്യാമിതീയ) പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം; അതായത്, തിരിച്ചറിയലിനായി ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു വിരലടയാളം അല്ലെങ്കിൽ മുഖവും കൈയും ജ്യാമിതീയമായി അവതരിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. റാങ്ക് ലേബലുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ക്ലാസിഫയറുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് ഏറ്റവും സാധാരണമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സമീപനങ്ങളാണ് ക്ലാസ് സെറ്റ് റിഡക്ഷൻ, ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, ബോർഡ എണ്ണം എന്നിവ (ഹോ, ഹൾ, ശ്രീഹരി, 1994). ക്ലാസ് സെറ്റ് റിഡക്ഷനിൽ, ക്ലാസുകളുടെ ഒരു ഉപസെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഉപസെറ്റ് കഴിയുന്നത്ര ചെറുതാകാനും യഥാർത്ഥ ക്ലാസ് ഇപ്പോഴും അടങ്ങിയിരിക്കാനും ലക്ഷ്യമിട്ടാണ്. ഒന്നിലധികം രീതികളിൽ നിന്നുള്ള ഒന്നിലധികം ഉപസെറ്റുകൾ സാധാരണയായി ഒരു യൂണിയൻ അല്ലെങ്കിൽ ഉപസെറ്റുകളുടെ ഒരു കറക്കൽ ഉപയോഗിച്ച് സംയോജിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷനും ബോർഡാ കൌണ്ട് രീതികളും കൂട്ടായി ക്ലാസ് സെറ്റ് റീഓർഡറിംഗ് രീതികൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. യഥാര് ത്ഥ ക്ലാസ്സ് ഒന്നാം സ്ഥാനത്ത് നിൽക്കുന്ന തരത്തില് തന്നിരിക്കുന്ന ക്ലാസുകളുടെ ഒരു ഏകീകൃത റാങ്കിംഗ് ഉണ്ടാക്കുക എന്നതാണ് ഇവിടെ ലക്ഷ്യം. റാങ്ക് ലേബലുകൾ ഒരു ഇൻഡെക്സിംഗ്/റീട്രീച്ച് സിസ്റ്റത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഒരു ബയോമെട്രിക് വീണ്ടെടുക്കൽ സംവിധാനം സാധാരണയായി സ്ഥാനാർത്ഥികളുടെ ഒരു ക്രമപ്പെടുത്തിയ പട്ടിക (ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള പൊരുത്തങ്ങൾ) പുറപ്പെടുവിക്കുന്നു. ഈ ക്രമീകരിച്ച പട്ടികയിലെ ഏറ്റവും മുകളിലുള്ള മൂലകം ശരിയായ പൊരുത്തമാണ്, പട്ടികയുടെ താഴെയുള്ള മൂലകം ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ പൊരുത്തമാണ്. ഒന്നിലധികം രീതികളിൽ നിന്നുള്ള വിശ്വാസ്യത മൂല്യങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ കോമ്പിനേഷൻ സ്കീമുകൾ ആകുന്നു തുക, ശരാശരി, മീഡിയൻ, ഉൽപ്പന്നം, മിനിമം, പരമാവധി നിയമങ്ങൾ. കിറ്റ്ലറും മറ്റുള്ളവരും. (1998) ഈ ജനപ്രിയ സ്കീമുകളുടെ അടിസ്ഥാന ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ അടിസ്ഥാനം മനസിലാക്കാനുള്ള ഒരു ശ്രമത്തിൽ ഒരു സൈദ്ധാന്തിക ചട്ടക്കൂട് വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. അവരുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് തുക അല്ലെങ്കിൽ ശരാശരി സ്കീം സാധാരണയായി പ്രായോഗികമായി വളരെ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നാണ്. സംഖ്യാ നിയമം ഉപയോഗിക്കുന്നതിലെ ഒരു പ്രശ്നം വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ നിന്നുള്ള ആത്മവിശ്വാസം (അല്ലെങ്കിൽ സ്കോറുകൾ) സാധാരണവൽക്കരിക്കണം എന്നതാണ്. ഈ സാധാരണവൽക്കരണം സാധാരണയായി വ്യത്യസ്ത രീതികളിലെ വിശ്വാസ്യത അളവുകൾ ഒരു പൊതു ഡൊമെയ്നിലേക്ക് മാപ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റം ഒരു ദൂരം സ്കോർ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യാം (സ്കോർ കുറയുന്നതനുസരിച്ച്, കൂടുതൽ സമാനമായ പാറ്റേണുകൾ) മറ്റൊരുത് ഒരു സമാനത സ്കോർ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യാം (സ്കോർ ഉയർന്നതനുസരിച്ച്, കൂടുതൽ സമാനമായ പാറ്റേണുകൾ) അതിനാൽ സ്കോറുകൾ നേരിട്ട് സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയില്ല. അതിന്റെ ഏറ്റവും ലളിതമായ രൂപത്തിൽ, ഈ സാധാരണവൽക്കരണം വിദൂര സ്കോറുകളുടെ ചിഹ്നം വിപരീതമാക്കുന്നത് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിനാൽ ഉയർന്ന സ്കോർ ഉയർന്ന സാമ്യതയ്ക്ക് തുല്യമാണ്. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ രൂപത്തിൽ, നോർമലൈസേഷൻ രേഖീയമല്ലാത്തതാകാം, ഇത് ഓരോ മോഡലിന്റെയും വിശ്വാസ്യത മൂല്യങ്ങളുടെ വിതരണങ്ങൾ കണക്കാക്കിക്കൊണ്ട് പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ കഴിയും. സ്കോറുകൾ പിന്നീട് പരിഭാഷപ്പെടുത്തുകയും സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, അത് ശരാശരി പൂജ്യം, യൂണിറ്റ് വ്യതിയാനം, തുടർന്ന് ഹൈപ്പർബോളിക് ടാൻജന്റ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് (0,1) എന്ന നിശ്ചിത ഇടവേളയിലേക്ക് റീമാപ്പ് ചെയ്യുന്നു. നോർമലൈസേഷനായി കണക്കാക്കിയ വിതരണങ്ങളെ പരാമീറ്ററൈസ് ചെയ്യാൻ ഇത് പ്രലോഭനകരമാണെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. എന്നിരുന്നാലും, ഇത്തരം പാരാമീറ്ററൈസേഷൻ വിതരണങ്ങൾ ശ്രദ്ധയോടെ ഉപയോഗിക്കണം, കാരണം ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പിശക് നിരക്ക് സാധാരണയായി വളരെ ചെറുതാണ്, കൂടാതെ വിതരണങ്ങളുടെ വാലുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിൽ ചെറിയ പിശക് പിശക് കണക്കുകളിൽ കാര്യമായ മാറ്റത്തിന് കാരണമായേക്കാം (ചിത്രം 7.3 കാണുക). പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഓരോ മോഡലിനും വ്യത്യസ്ത സ്കെയിലിംഗ് ഘടകങ്ങൾ (ഭാരങ്ങൾ) കണക്കാക്കുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു സാധാരണ രീതി, അങ്ങനെ സംയോജിത ക്ലാസിഫയറിന്റെ കൃത്യത maxi7 മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ 242 mized. ഈ ഭാരം കൂടിയ സംഖ്യാ നിയമം ഘടകങ്ങളുടെ ക്ലാസിഫയറുകളിൽ വ്യത്യസ്ത ശക്തികൾ (അതായത്, വ്യത്യസ്ത പിശക് നിരക്കുകൾ) ഉള്ളപ്പോൾ ലളിതമായ സംഖ്യാ നിയമത്തേക്കാൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ചിത്രം 7.3. a) വിരലടയാള പരിശോധന സംവിധാനത്തിനുള്ള യഥാർത്ഥവും വ്യാജവുമായ വിതരണങ്ങൾ (ജെയിൻ തുടങ്ങിയവർ, 2000) വ്യാജ വിതരണത്തിനുള്ള ഒരു സാധാരണ ഏകദേശവും. കാഴ്ചയിൽ നോർമൽ അപ്രോക്സിമേഷൻ നല്ലതായി കാണപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ ROC- കളിൽ (ബി) കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ നോൺ-പാരാമെട്രിക് എസ്റ്റിമേറ്റുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പ്രകടനത്തിൽ കാര്യമായ കുറവ് സംഭവിക്കുന്നു, അവിടെ FMR നെ FAR (ഫാൾസ് അക്സിപ്റ്റൻസ് റേറ്റ്) എന്നും (1-FNMR) നെ യഥാർത്ഥ അക്സിപ്റ്റൻസ് റേറ്റ് എന്നും വിളിക്കുന്നു. © എല് സിവിയര് . ബയോമെട്രിക് സംവിധാനങ്ങളില് വിവിധ രീതികള് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ചില പദ്ധതികള് ഒരു സിദ്ധാന്തപരമായ കാഴ്ചപ്പാടില് നിന്ന് പഠിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഒരു സൈദ്ധാന്തിക വിശകലനത്തിലൂടെ, ഡഗ്മാൻ (1999b) കാണിക്കുന്നത് ശക്തമായ ബയോമെട്രിക്, ദുർബലമായ ബയോമെട്രിക് എന്നിവ ഒരു സംഗ്രഹ തല സംയോജനവുമായി സംയോജിപ്പിച്ചാൽ AND അല്ലെങ്കിൽ OR വോട്ടിംഗ് നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, സംയോജനത്തിന്റെ പ്രകടനം രണ്ട് വ്യക്തിഗത ബയോമെട്രിക്സിന്റെ മികച്ചതിനേക്കാൾ മോശമായിരിക്കും. ചില വ്യവസ്ഥകൾ പാലിച്ചാൽ മാത്രമേ AND/OR വോട്ടിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയൂ എന്ന ഹോങ്, ജെയിൻ, പങ്കന്തി (1999) ന്റെ സൈദ്ധാന്തിക വിശകലനം ഡൌഗ്മന്റെ കണ്ടെത്തലുകൾ സ്ഥിരീകരിച്ചു. ബലഹീനവും ശക്തവുമായ ബയോമെട്രിക് സംവിധാനങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ചാലും വിശ്വാസ്യതയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള സംയോജനം മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുമെന്ന് അവരുടെ വിശകലനം വ്യക്തമാക്കുന്നു. കിറ്റ്ലറും മറ്റുള്ളവരും. (1998) സംഖ്യാ (അല്ലെങ്കില് ശരാശരി) നിയമം മറ്റു നിയമങ്ങളെക്കാൾ മികച്ചത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് വിശദീകരിക്കാന് ഒരു സെൻസിറ്റിവിറ്റി വിശകലനം അവതരിപ്പിച്ചു. സംഖ്യാ നിയമം മറ്റ് സമാന നിയമങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് (ഉൽപ്പന്ന നിയമം പോലുള്ളവ) പിശക് നിരക്കുകൾക്ക് കുറവാണെന്ന് അവർ തെളിയിച്ചു. ഒരേ പിൻഭാഗത്തെ സാധ്യതകളുടെ (ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത ക്ലാസിഫയർ പ്രാരംഭീകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉണ്ടാകുന്ന) വ്യത്യസ്ത കണക്കുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് സംഖ്യാ നിയമം ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണെന്ന് അവർ അവകാശപ്പെടുന്നു. പ്രഭാകറും ജെയിനും (2002) സംഖ്യയും ഉൽപ്പന്ന നിയമങ്ങളും നെയ്മാൻ-പിയേഴ്സൺ കോമ്പിനേഷൻ സ്കീമുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു, അനുബന്ധ സവിശേഷതകൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഉൽപ്പന്ന നിയമം സംഖ്യാ നിയമത്തേക്കാൾ മോശമാണെന്നും ദുർബലവും ശക്തവുമായ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ സംഖ്യാ നിയമവും ഉൽപ്പന്ന നിയമങ്ങളും നെയ്മാൻ-പിയേഴ്സൺ കോമ്പിനേഷൻ സ്കീമിനേക്കാൾ മോശമാണെന്നും കാണിച്ചു. 0 20 40 60 80 100 0 1 2 3 4 5 6 7 നോർമലൈസ്ഡ് മാച്ചിംഗ് സ്കോർ പെർസെൻറ് ഗെ (% ) ഇംപോസ്റ്റർ യഥാർത്ഥ പാരാമീറ്ററില്ലാത്ത ഇംപോസ്റ്റർ വിതരണം സാധാരണ ഇംപോസ്റ്റർ വിതരണം യഥാർത്ഥ വിതരണം 0 1 2 3 4 5 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 തെറ്റായ സ്വീകാര്യത നിരക്ക് (%) G en ui ne A cc ep ta nc e R at e (% ) നോൺപാരാമീറ്റർ ഇംപോസ്റ്റർ വിതരണം ഉപയോഗിച്ച് സാധാരണ ഇംപോസ്റ്റർ വിതരണം ഉപയോഗിച്ച് ഇംപോസ്റ്റർ വിതരണം |
b4894f7d6264b94ded94181d54c7a0c773e3662b | നടക്കൽ വിശകലനം അടുത്തിടെ ഒരു ജനപ്രിയ ഗവേഷണ മേഖലയായി മാറിയിരിക്കുന്നു, ഇത് ന്യൂറോഡെജനറേറ്റീവ് രോഗങ്ങളുടെ ക്ലിനിക്കൽ രോഗനിർണയത്തിൽ വ്യാപകമായി പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഹിപ്, മുട്ടാടി സംയുക്ത കോണുകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനായി കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ സെൻസർ അധിഷ്ഠിതവും ദൃശ്യവൽക്കരണ അധിഷ്ഠിതവുമായ വിവിധ സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സംവിധാനങ്ങളുടെ പ്രകടനം പരസ്പരം സാധൂകരിക്കപ്പെടുകയോ താരതമ്യം ചെയ്യപ്പെടുകയോ ചെയ്തിട്ടില്ല. ഈ പഠനത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം ഒരു പരീക്ഷണം നടത്തുകയും ഒന്നിലധികം ഇണര് ഷിയല് അളക്കല് യൂണിറ്റുകളുള്ള (ഐഎംയു) സെന് സര് അധിഷ്ഠിത സംവിധാനത്തിന്റെ പ്രകടനം താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഗോണിയോമീറ്ററുകളില് നിന്നും ലഭിച്ച ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നേടിയ അളവുകള് ഗ്രൌണ്ട് ത്രൂത്ത് മെഷര് മെഷര് മെഷര് എന്ന നിലയില് സാധൂകരിച്ചു. ചെറിയ പിശകുകളുള്ള ഐഎംയു അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സെൻസർ സംവിധാനം മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നുണ്ടെന്നും അല്പം വലിയ പിശകുകളുള്ള വിഷ്വൽ സംവിധാനങ്ങൾ സ്വീകാര്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നുണ്ടെന്നും ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
0e78b20b27d27261f9ae088eb13201f2d5b185bd | സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള അൽഗോരിതം രണ്ട് വിശാലമായ വിഭാഗങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നുഃ സവിശേഷതകളുടെ ഉപയോഗക്ഷമത വിലയിരുത്തുന്നതിന് പഠന അൽഗോരിതം തന്നെ ഉപയോഗിക്കുന്ന റാപ്സറുകൾ, ഡാറ്റയുടെ പൊതു സ്വഭാവസവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ് അനുസരിച്ച് സവിശേഷതകൾ വിലയിരുത്തുന്ന ഫിൽട്ടറുകൾ. വലിയ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന്, ഫിൽട്ടറുകൾ റാപ്സറുകളേക്കാൾ പ്രായോഗികമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, കാരണം അവ വളരെ വേഗതയുള്ളവയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിലുള്ള മിക്ക ഫിൽട്ടർ അൽഗോരിതങ്ങളും ഡിസ്ക്രിറ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നങ്ങളുമായി മാത്രമേ പ്രവർത്തിക്കൂ. ഈ പേപ്പർ ഒരു വേഗതയേറിയ, പരസ്പര ബന്ധിത അൽഗോരിതം ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു, അത് തുടർച്ചയായതും ഒറ്റപ്പെട്ടതുമായ പ്രശ്നങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. നൈവി ബേസ്, ഇൻസ്റ്റൻസ് അധിഷ്ഠിത പഠനം, തീരുമാനങ്ങൾ, പ്രാദേശികമായി ഭാരമേറിയ റിഗ്രഷൻ, മോഡൽ ട്രീ എന്നിവയ്ക്കായി പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് ഘട്ടമായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഈ അൽഗോരിതം പലപ്പോഴും അറിയപ്പെടുന്ന റിലീഫ് എഫ് ആട്രിബ്യൂട്ട് എസ്റ്റിമേറ്ററിനെ മറികടക്കുന്നു. ഇത് റിലീഫ് എഫിനെക്കാൾ കൂടുതൽ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ ചെയ്യുന്നു- മിക്ക കേസുകളിലും ഡാറ്റയുടെ അളവ് അമ്പത് ശതമാനം കുറയ്ക്കുന്നു. കൂടാതെ, മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിർമ്മിച്ച തീരുമാനങ്ങളും മോഡൽ ട്രീകളും പലപ്പോഴും വളരെ ചെറുതാണ്. |
1b65af0b2847cf6edb1461eda659f08be27bc76d | ലീനിയർ മോഡലുകളില് ഒരു പുതിയ രീതിയില് കണക്കാക്കാന് ഞങ്ങള് ഉദ്ദേശിക്കുന്നു. ലാസോ ചതുരങ്ങളുടെ ശേഷിക്കുന്ന സംഖ്യയെ കുറയ്ക്കുന്നു, ഗുണകങ്ങളുടെ കേവല മൂല്യത്തിന്റെ സംഖ്യ ഒരു സ്ഥിരതയേക്കാൾ കുറവാണ്. ഈ നിയന്ത്രണത്തിന്റെ സ്വഭാവം കാരണം ചില ഗുണകങ്ങള് കൃത്യമായി 0 ഉല്പാദിപ്പിക്കാന് പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, അതുകൊണ്ട് വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന മാതൃകകള് നല്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സിമുലേഷൻ പഠനങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഈ ലാസോയ്ക്ക് ഉപസെറ്റ് സെലക്ഷന്റെയും റിഡ്ജ് റിഗ്രഷന്റെയും ചില നല്ല ഗുണങ്ങളുണ്ടെന്നാണ്. ഇത് ഉപസെറ്റ് സെലക്ഷൻ പോലുള്ള വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന മോഡലുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുകയും റിഡ്ജ് റിഗ്രഷന്റെ സ്ഥിരത പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അഡാപ്റ്റീവ് ഫംഗ്ഷൻ എസ്റ്റിമേറ്റിംഗിലെ ഡോനോഹോയുടെയും ജോൺസ്റ്റോണിന്റെയും സമീപകാല പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി രസകരമായ ഒരു ബന്ധവുമുണ്ട്. ലാസോ ആശയം വളരെ പൊതുവായതാണ്, വിവിധതരം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളിൽ ഇത് പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയുംഃ പൊതുവായ റിഗ്രഷൻ മോഡലുകളിലേക്കും ട്രീ-ബേസ്ഡ് മോഡലുകളിലേക്കും വിപുലീകരണങ്ങൾ ചുരുക്കമായി വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു. |
3a8aa4cc6142d433ff55bea8a0cb980103ea15e9 | |
75cbc0eec23375df69de6c64e2f48689dde417c5 | കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ മൈക്രോസോഫ്റ്റ് കിൻക്റ്റ് സെൻസർ കണ്ടുപിടിച്ചതോടെ ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ള ആഴവും ദൃശ്യവും (ആർജിബി) സെൻസിംഗ് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. കിനക്റ്റ് സെന് സര് നല് കുന്ന ആഴവും ദൃശ്യ വിവരങ്ങളും തമ്മിലുള്ള പരസ്പര പൂരകമായ സ്വഭാവം കമ്പ്യൂട്ടര് ദര് ശനത്തിലെ അടിസ്ഥാനപരമായ പ്രശ്നങ്ങള് പരിഹരിക്കാന് പുതിയ അവസരങ്ങള് തുറക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം സമീപകാലത്തെ കിനക്റ്റ് അധിഷ്ഠിത കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും സമഗ്രമായ അവലോകനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സമീപനങ്ങളെല്ലാം കൈനെക്റ്റ് സെൻസറിനാൽ പരിഹരിക്കാവുന്ന കാഴ്ച പ്രശ്നങ്ങളുടെ തരം അനുസരിച്ചാണ് തരം തിരിക്കുന്നത്. പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ്, തിരിച്ചറിയൽ, മനുഷ്യ പ്രവർത്തന വിശകലനം, കൈ ആംഗ്യ വിശകലനം, ഇൻഡോർ 3-ഡി മാപ്പിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന വിഷയങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഓരോ വിഭാഗം രീതികൾക്കും, അവയുടെ പ്രധാന അൽഗോരിതം സംഭാവനകൾ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, അവയുടെ RGB എതിരാളികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ അവയുടെ ഗുണങ്ങളും വ്യത്യാസങ്ങളും സംഗ്രഹിക്കുന്നു. ഈ മേഖലയിലെ വെല്ലുവിളികളും ഭാവി ഗവേഷണ പ്രവണതകളും സംബന്ധിച്ച് ഒരു അവലോകനം അവസാനിപ്പിക്കാം. ഈ പ്രബന്ധം കിനക്റ്റ് അധിഷ്ഠിത കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഗവേഷകരുടെ ഒരു ട്യൂട്ടോറിയലും റഫറൻസ് ഉറവിടവുമാകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. |
aa358f4a0578234e301a305d8c5de8d859083a4c | ഈ പ്രബന്ധം ആഴം സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യന്റെ പ്രവർത്തനത്തെ യഥാസമയം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഓർഡർലെറ്റുകൾ എന്ന ഒരു പുതിയ വിഷ്വൽ പ്രാതിനിധ്യം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ഓർഡർലെറ്റ് എന്നത് ഒരു മധ്യ-തല സവിശേഷതയാണ്, അത് താഴ്ന്ന-തല സവിശേഷതകളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിൽ ഓർഡിനൽ പാറ്റേൺ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. അസ്ഥികൂടങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ, ഒരു ഓർഡർലെറ്റ് ഒരു കൂട്ടം സന്ധികൾ തമ്മിലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട സ്പേഷ്യൽ ബന്ധം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള മാപ്പിനായി, ഒരു ഓർഡർലെറ്റ് ഉപപ്രദേശങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം തമ്മിലുള്ള രൂപ വിവരങ്ങളുടെ താരതമ്യ ബന്ധത്തെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളാക്കുന്നു. ഓർഡർലെറ്റ് പ്രതിനിധീകരണത്തിന് രണ്ടു നല്ല ഗുണങ്ങളുണ്ട്. ഒന്നാമതായി, ചെറിയ ശബ്ദത്തിന് ഇത് അസ്വസ്ഥമാണ്, കാരണം ഒരു ഓർഡർലെറ്റ് വ്യക്തിഗത സവിശേഷതകളുടെ താരതമ്യ ബന്ധത്തെ മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, ഇത് ഒരു ഫ്രെയിം ലെവൽ പ്രതിനിധീകരണമാണ്, അതിനാൽ തത്സമയ ഓൺലൈൻ പ്രവർത്തന തിരിച്ചറിയലിന് അനുയോജ്യമാണ്. ഓൺലൈൻ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും പരിസ്ഥിതി-വ്യാപക പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും അംഗീകാരത്തിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നതായി പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
30f1ea3b4194dba7f957fd6bf81bcaf12dca6ff8 | ഷിഫ്റ്റ്-റെഡ്യൂസ് പോലുള്ള വർദ്ധനവ് പാഴ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ അവയുടെ കാര്യക്ഷമതയ്ക്ക് നന്ദി പ്രശസ്തി നേടിയിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നം അവശേഷിക്കുന്നുഃ തിരയൽ അത്യാഗ്രഹമാണ്, മാത്രമല്ല മുഴുവൻ സ്ഥലത്തിന്റെയും ഒരു ചെറിയ ഭാഗം മാത്രമേ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയുള്ളൂ (ബീം തിരയൽ ഉപയോഗിച്ചാലും) ചലനാത്മക പ്രോഗ്രാമിംഗിന് വിപരീതമായി. സവിശേഷത മൂല്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തുല്യമായ സ്റ്റാക്കുകൾ ലയിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, പല ഷിഫ്റ്റ്-റിഡ്യൂസ് പാസറുകൾക്കും ഡൈനാമിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് സാധ്യമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. അനുഭവസമ്പത്തോടുകൂടി നോക്കിയാൽ, നമ്മുടെ അല് ഗോരിതം ഒരു അത്യാധുനിക ഷിഫ്റ്റ്-റൂസ് ഡിപൻഡൻസി പാഴ്സറിനെക്കാളും അഞ്ച് മടങ്ങ് വേഗത കൈവരിക്കും കൃത്യത നഷ്ടപ്പെടാതെ. മികച്ച തിരയൽ മികച്ച പഠനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, നമ്മുടെ അവസാന പാഴ്സറിന് ഇംഗ്ലീഷിനും ചൈനീസ് ഭാഷയ്ക്കും മുമ്പുള്ള എല്ലാ ആശ്രിത പാഴ്സറുകളെയും മറികടക്കുന്നു, എന്നിട്ടും ഇത് വളരെ വേഗതയുള്ളതാണ്. |
422d9b1a05bc33fcca4b9aa9381f46804c6132fd | ചില ചോദ്യങ്ങള് ക്ക് യന്ത്രങ്ങള് ക്ക് മാത്രം ഉത്തരം നല് കാന് കഴിയില്ല. ഡേറ്റാബേസിൽ കാണാതായ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനും, കംപ്യൂട്ടേഷണല് ആയി ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഫംഗ്ഷനുകള് നടത്തുന്നതിനും, ഫ്യൂസ്ഡ് മാനദണ്ഡങ്ങള് അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫലങ്ങള് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനും, റാങ്കിംഗിനും, കൂട്ടിച്ചേര് ക്കുന്നതിനും അത്തരം അന്വേഷണങ്ങള് പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിന് മനുഷ്യന്റെ സംഭാവന ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും തിരയൽ എഞ്ചിനുകൾക്കും വേണ്ടത്ര ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയാത്ത അന്വേഷണങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ക്രൌഡ്സോഴ്സിംഗ് വഴി ക്രൌഡ്ഡിബി മനുഷ്യ ഇൻപുട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ മോഡൽ ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഭാഷയായി എസ്.ക്യു.എൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പല വശങ്ങളും ക്രൌഡ്ഡിബി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നുണ്ടെങ്കിലും അവയ്ക്കിടയിൽ പ്രധാനപ്പെട്ട വ്യത്യാസങ്ങളുമുണ്ട്. ആശയപരമായി, ഒരു പ്രധാന മാറ്റം, പരമ്പരാഗതമായ ക്ലോസ്ഡ് വേൾഡ് അനുമാനം, ക്വറി പ്രോസസ്സിംഗിന് മനുഷ്യ ഇൻപുട്ടിന് വേണ്ടി നിലനിൽക്കുന്നില്ല എന്നതാണ്. നടപ്പാക്കലിന്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ, ക്രൌഡ് സോഴ്സ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും സംയോജിപ്പിക്കാനും വൃത്തിയാക്കാനും മനുഷ്യന് അര് ഹതയുള്ള അന്വേഷണ ഓപ്പറേറ്റര് മാരെ ആവശ്യമുണ്ട്. കൂടാതെ, തൊഴിലാളികളുടെ ബന്ധം, പരിശീലനം, ക്ഷീണം, ഉത്തേജനം, സ്ഥലം എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി പുതിയ ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചാണ് പ്രകടനവും ചെലവും. CrowdDB യുടെ രൂപകല് പനയെക്കുറിച്ച് നാം വിവരിക്കുന്നു, ആമസോൺ മെക്കാനിക്കൽ ടർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കൂട്ടം പരീക്ഷണങ്ങളെക്കുറിച്ച് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, ഒപ്പം ക്രൌഡ്സോഴ്സ്ഡ് ക്വറി പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വികസനത്തിലെ ഭാവിയിലെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പ്രധാന വഴികളെക്കുറിച്ച് വിവരിക്കുന്നു. |
edc2e4e6308d7dfce586cb8a4441c704f8f8d41b | ഈ ലേഖനത്തിൽ, നാം ഒരു ശരാശരി പ്രവർത്തനങ്ങൾ വിതരണം മിനിമൈസേഷൻ രണ്ടു പുതിയ ആശയവിനിമയ-കാര്യക്ഷമമായ രീതികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പ്രാദേശിക ഉപപ്രശ്നത്തിന് ഏകദേശ പരിഹാരം നൽകാൻ ഏതെങ്കിലും പ്രാദേശിക അൽഗോരിതം അനുവദിക്കുന്ന DANE അൽഗോരിതത്തിന്റെ [20] കൃത്യമല്ലാത്ത ഒരു വേരിയന്റാണ് ആദ്യ അൽഗോരിതം. ഈ തന്ത്രം ഡാനിയുടെ തത്വപരമായ ഉറപ്പുകളെ കാര്യമായി ബാധിക്കുന്നില്ലെന്ന് നാം തെളിയിക്കുന്നു. വാസ്തവത്തില് , നമ്മുടെ സമീപനം ഒരു കരുത്തുറ്റ തന്ത്രമായി കാണാവുന്നതാണ്, കാരണം ഈ രീതി പ്രായോഗികമായി ഉണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റാ വിഭജനത്തില് DANE നേക്കാൾ മികച്ചതാണ്. ഡെയ്ൻ അല് ഗോരിതം ആശയവിനിമയ സങ്കീർണതയുടെ താഴ്ന്ന പരിധിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല എന്നത് എല്ലാവർക്കും അറിയാവുന്ന കാര്യമാണ്. ഈ വിടവ് നികത്താനായി, ആദ്യത്തെ രീതിയുടെ ഒരു ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ വേരിയന്റ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, AIDE എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഇത് ആശയവിനിമയത്തിന്റെ താഴ്ന്ന പരിധികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുക മാത്രമല്ല, ശുദ്ധമായ ഒന്നാം നിര ഒറാക്കിൾ ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാനും കഴിയും. യാന്ത്രിക പഠന പ്രയോഗങ്ങളില് സ്വാഭാവികമായി ഉണ്ടാകുന്ന സാഹചര്യങ്ങളില് AIDE മറ്റ് ആശയവിനിമയ കാര്യക്ഷമമായ അല് ഗോരിതംസിനേക്കാള് മികച്ചതാണെന്ന് നമ്മുടെ അനുഭവസമ്പത്തുകള് കാണിക്കുന്നു. |
c677166592b505b80a487fb88ac5a6996fc47d71 | വലിയ തോതിലുള്ള സങ്കീർണ സംവിധാനങ്ങളുടെ വികേന്ദ്രീകൃത നിയന്ത്രണത്തിന്റെ മേഖലയിലെ കഴിഞ്ഞകാലത്തെയും ഇപ്പോഴത്തെ ഫലങ്ങളെയും ഈ പ്രബന്ധം അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. വികേന്ദ്രീകരണം, വിഘടിപ്പിക്കൽ, കരുത്തുറ്റത എന്നിവയ്ക്ക് പ്രാധാന്യം നല് കുന്നു. വലിയ തോതിലുള്ള സങ്കീർണ സംവിധാനങ്ങളില് ഉയര് ന്ന അളവുകള് , വിവരഘടനയിലെ പരിമിതികള് , അനിശ്ചിതത്വം, കാലതാമസം തുടങ്ങിയ പ്രത്യേക ബുദ്ധിമുട്ടുകള് മറികടക്കാന് ഈ രീതികള് ഫലപ്രദമായ ഉപകരണങ്ങളായി പ്രവര് ത്തിക്കുന്നു. ഭാവി ഗവേഷണത്തിനുള്ള നിരവധി സാധ്യതാ വിഷയങ്ങൾ ഈ ഉള്ളടക്കത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പരസ്പര ബന്ധിത ഡൈനാമിക് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ സമീപകാല വിഭജന സമീപനങ്ങളിലാണ് ഈ അവലോകനം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, കാരണം അവ വികേന്ദ്രീകൃത നിയന്ത്രണം നെറ്റ് വർക്ക് നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കാനുള്ള സാധ്യത നൽകുന്നു. # 2008 എല് സിവിയര് ലിമിറ്റഡ് എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
0debd1c0b73fc79dc7a64431b8b6a1fe21dcd9f7 | സവിശേഷതകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യും. നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങളിലെ (ഐഡിഎസ്) ഡാറ്റ സവിശേഷതകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും അസന്തുലിതമായ വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ പ്രശ്നം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ ചില വർഗ്ഗീകരണങ്ങൾക്ക് കുറച്ച് ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂ, മറ്റുള്ളവയ്ക്ക് ധാരാളം ഉദാഹരണങ്ങളുണ്ട്. ഈ അസന്തുലിതാവസ്ഥ വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ കാര്യക്ഷമതയെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു, പക്ഷേ ഇത് പരിഹരിക്കാൻ വളരെ കുറച്ച് ശ്രമങ്ങൾ മാത്രമേ നടത്തിയിട്ടുള്ളൂ. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, ഐഡിഎസിലെ സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കലിനായി ഒന്നിലധികം-ലക്ഷ്യ പ്രശ്നത്തിനുള്ള ഒരു സ്കീം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് രണ്ട് തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതായത്, ഒരു പ്രത്യേക ആധിപത്യ രീതിയും ജനസംഖ്യാ പരിണാമത്തിനായി മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച ഒന്നിലധികം ടാർഗെറ്റുചെയ്ത തിരയലും. സാധാരണവും അസാധാരണവുമായ ട്രാഫിക് വേര് തിരിക്കാന് മാത്രമല്ല, അസാധാരണതയുടെ തരം അനുസരിച്ചും. നമ്മുടെ സ്കീമിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, നല്ല പ്രകടനമുള്ള ഒരു സവിശേഷത ഉപസെറ്റ് ലഭിക്കുന്നതിന് NSGA-III ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു നൂതന നിച്ച് സംരക്ഷണ നടപടിക്രമം ഉപയോഗിച്ച് മെച്ചപ്പെട്ട ഒരു മൾട്ടി-ഒബ്ജക്റ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതം (I-NSGA-III) കൂടുതൽ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സവിശേഷതകളുള്ള വ്യക്തിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു പക്ഷപാത-തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രക്രിയയും അതിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ പരമാവധി തൂക്കമുള്ള വ്യക്തിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു ഫിറ്റ്-തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രക്രിയയും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് I-NSGA-III, കുറവ് കേസുകളുള്ള ക്ലാസുകള് ക്ക് കൂടുതല് കൃത്യതയുള്ള വർഗ്ഗീകരണത്തിലൂടെ അസന്തുലിതാവസ്ഥയുടെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാന് കഴിയും എന്നാണ്. ഇതില് കൂടുതല് , ഉയര് ന്ന തരം തിരിക്കല് കൃത്യതയും കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടേഷന് സങ്കീർണ്ണതയും നേടാന് കഴിയും. © 2016 എല് സെവിര് ബി. വി. പ്രസിദ്ധീകരിച്ചത് |
5a4a53339068eebd1544b9f430098f2f132f641b | ആഴത്തിലുള്ള അദൃശ്യ-വേരിയബിൾ മോഡലുകൾ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ പ്രാതിനിധ്യം ഒരു മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത രീതിയിൽ പഠിക്കുന്നു. സമീപകാലത്തെ പല ശ്രമങ്ങളും പഠന പ്രാതിനിധ്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു, അവ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായ വ്യതിയാന അക്ഷങ്ങളെ വേർതിരിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും ഒബ്ജക്റ്റ് ഫംഗ്ഷന്റെ അനുയോജ്യമായ പരിഷ്കാരങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ. ഈ വളരുന്ന സാഹിത്യത്തെ സംഗ്രഹിച്ച്, തെളിവുകളുടെ ഒരു പൊതുവായ രൂപം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. ഇത് വ്യക്തമായി സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ബ്ലോക്കുകൾക്കുള്ളിലെ ചില അനുബന്ധങ്ങൾ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് വേരിയബിളുകളുടെ ബ്ലോക്കുകൾ വേർതിരിക്കുന്ന ശ്രേണിവർഗ്ഗ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കുന്നതിനും ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം അനുയോജ്യമാണ്. പഠിച്ച പ്രതിനിധീകരണങ്ങളിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന സവിശേഷതകൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെന്നും അവയ്ക്ക് വ്യത്യസ്തമായ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കാനും, കാണാത്ത ഘടകങ്ങളുടെ സംയോജനത്തിലേക്ക് പൊതുവാക്കാനും കഴിയുമെന്നും വിവിധ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
4b19be501b279b7d80d94b2d9d986bf4f8ab4ede | |
8ba965f138c1178aef09da3781765e300c325f3d | ഇലക്ട്രോമിയോഗ്രാം അല്ലെങ്കിൽ ഇഎംജി സിഗ്നൽ വളരെ ചെറിയ സിഗ്നലാണ്; പ്രദർശന ആവശ്യത്തിനോ കൂടുതൽ വിശകലന പ്രക്രിയയ്ക്കോ വേണ്ടി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഒരു സിസ്റ്റം ആവശ്യമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം രണ്ട് ചാനൽ ഇൻപുട്ട് ഉള്ള കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള ഫിസിയോതെറാപ്പി ഇ എം ജി സിഗ്നൽ അക്വിസിഷൻ സിസ്റ്റത്തിന്റെ വികസനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഏറ്റെടുക്കൽ സംവിധാനത്തിൽ, രണ്ട് ഇൻപുട്ട് സിഗ്നലുകളും ഒരു ഡിഫറൻഷ്യൽ ആംപ്ലിഫയർ ഉപയോഗിച്ച് ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ഇഎംജി സിഗ്നലിന്റെ ലീനിയർ എൻവലപ്പ് ലഭിക്കുന്നതിന് സിഗ്നൽ പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗിന് വിധേയമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ലഭിച്ച ഇ.എം.ജി സിഗ്നൽ ഡിജിറ്റലാക്കി കമ്പ്യൂട്ടറിലേക്ക് അയച്ചു. |
01413e1fc981a8c041dc236dcee64790e2239a36 | ഉദാഹരണ ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, ഡോക്യുമെന്റ് സംഗ്രഹം, സെൻസർ പ്ലെയ്സ്മെന്റ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ നിയന്ത്രിത സബ്മോഡുലാർ മാക്സിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങളായി അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഈ പ്രശ്നങ്ങള് ക്ക് വിതരണ അല് ഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനു് അടുത്തിടെ വളരെയധികം ശ്രമങ്ങള് നടത്തിയിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഫലങ്ങൾ ഉയർന്ന റൌണ്ട് എണ്ണം, സബ് ഒപ്റ്റിമൽ അപ്രോക്സിമേഷൻ അനുപാതങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടും മൂലം കഷ്ടപ്പെടുന്നു. തുടർച്ചയായ ക്രമീകരണത്തിലെ നിലവിലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളെ വിതരണം ചെയ്ത ക്രമീകരണത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു, സ്ഥിരമായ എണ്ണം മാപ്പ് റിഡ്യൂസ് റൌണ്ടുകളിൽ മാത്രം നിരവധി ക്രമീകരണങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ആപേക്ഷിക അനുപാതങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ടെക്നിക്കുകൾ ഒരു മാട്രോയിഡ് നിയന്ത്രണത്തിന് വിധേയമായി നോൺ-മോണോട്ടോൺ മാക്സിമൈസേഷന് വേണ്ടി ഒരു വേഗത്തിലുള്ള തുടർച്ചയായ അൽഗോരിതം നൽകുന്നു. |
0451c923703472b6c20ff11185001f24b76c48e3 | നെറ്റ് വർക്ക്ഡ് സഹകരണ റോബോട്ടുകളുടെ പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഏജന്റുമാരുടെ ഗ്രൂപ്പുകളുടെ ചലന ഏകോപനത്തെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിരീക്ഷണം, പര്യവേക്ഷണം, പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധതരം ഉപയോഗപ്രദമായ ജോലികൾ ഏജന്റുമാരുടെ ഗ്രൂപ്പുകൾ നിർവഹിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പർ മൊബൈൽ ഏജന്റുമാർ തമ്മിലുള്ള അടിസ്ഥാന ഇടപെടലുകളെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് അടുത്തുള്ള മറ്റ് ഏജന്റിൽ നിന്ന് അകന്നുപോകുക അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വൊറോനോയ് പോളിഗണിന്റെ ഏറ്റവും വിദൂരമായ മുകളിലേക്ക് നീങ്ങുക. ഈ ലളിതമായ ഇടപെടലുകൾ വിതരണം ചെയ്ത ചലനാത്മക സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് തുല്യമാണ്, കാരണം അവ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് അയൽ ഏജന്റുമാരെക്കുറിച്ചുള്ള കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ. ഈ വിതരണം ചെയ്ത ഡൈനാമിക് സിസ്റ്റങ്ങളും ജ്യാമിതീയ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ നിന്നുള്ള ഡിസ്ക് കവറിംഗ്, സ്ഫിയർ പാക്കിംഗ് ചെലവ് ഫംഗ്ഷനുകളും തമ്മിലുള്ള അടുത്ത ബന്ധത്തെ ഞങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പ്രധാന ഫലങ്ങൾ ഇവയാണ്: (i) ഈ ജ്യാമിതീയ ചെലവ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സുഗമമായ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഞങ്ങൾ സ്വഭാവസവിശേഷത ചെയ്യുന്നു, (ii) പരസ്പരബന്ധിത നിയമങ്ങൾ ചെലവ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സുഗമമല്ലാത്ത ഗ്രേഡിയന്റിന്റെ വ്യതിയാനങ്ങളാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, (iii) നിയമങ്ങളുടെ വിവിധ അസിംപ്റ്റോട്ടിക് കൺവെർജൻസ് സ്വഭാവങ്ങൾ ഞങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു. സാങ്കേതിക സമീപനം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ജ്യാമിതീയ, നോൺസ്മൂത്ത് വിശകലനം, നോൺസ്മൂത്ത് സ്ഥിരത സിദ്ധാന്തം എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ആശയങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. |
0a37a647a2f8464379a1fe327f93561c90d91405 | അടുത്തിടെ നടന്ന സംഭവവികാസങ്ങൾ, ഒരു ഏജന്റിന്റെ ലക്ഷ്യം നേടുന്ന ഭാഗികമായി ക്രമീകരിച്ച, ഭാഗികമായി നിർദ്ദിഷ്ട ക്രമത്തിലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സൃഷ്ടിയുടെ പ്രക്രിയയെ വ്യക്തമാക്കി. ഈ പ്രബന്ധം ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ പ്രതിബദ്ധതയുള്ള ആസൂത്രകരുടെ ഒരു പുരോഗതിയെ സംഗ്രഹിക്കുന്നു, ലളിതമായ സ്ട്രിപ്പ് പ്രതിനിധീകരണത്തെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച്, ഡിസ്ജുന്ക്ടീവ് മുൻവ്യവസ്ഥ, വ്യവസ്ഥാപിത ഇഫക്റ്റുകൾ, ചലനാത്മക പ്രപഞ്ചങ്ങളിലെ സാർവത്രിക അളവുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ അവസാനിക്കുന്നു. ചാപ്മാന്റെ മോഡൽ ട്രൂത്ത് ക്രൈറ്റിയറിന്റെ രൂപീകരണം എങ്ങനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണെന്നും, വ്യവസ്ഥാപിത ഇഫക്റ്റുകളുള്ള പ്ലാനുകളെക്കുറിച്ച് യുക്തിസഹമായി ചിന്തിക്കുന്നതിനുള്ള അദ്ദേഹത്തിന്റെ എൻപി-പൂർണ്ണതയുടെ ഫലം ഞങ്ങളുടെ പ്ലാനറിന് ബാധകമല്ലെന്നും ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു. 1 ഫ്രാൻസ് അമഡോർ, ടോണി ബാരറ്റ്, ഡാരൻ ക്രോൺക്വിസ്റ്റ്, ഡെന്നിസ് ഡ്രാപ്പർ, എർനി ഡേവിസ്, ഒറൻ എറ്റ്സോണിയ, നോർത്ത് ഫൌലർ, റാവു കംഭംപതി, ക്രെയ്ഗ് നൊബ്ലോക്ക്, നിക്ക് കുഷ്മെറിക്, നീൽ ലെഷ്, കാരെൻ ലൊച്ച്ബൌം, ഡ്രൂ മക്ഡെർമോട്ട്, രമേശ് പാട്ടിൽ, കാരി പുല്ലി, യിങ് സൺ, ഓസ്റ്റിൻ ടേറ്റ്, മൈക്ക് വില്യംസൺ എന്നിവരുടെ സഹായകരമായ അഭിപ്രായങ്ങൾക്ക് നന്ദി പറയുന്നു, പക്ഷേ തെറ്റുകൾക്ക് ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുന്നു. ഈ ഗവേഷണത്തിന് നാവിക ഗവേഷണ ഓഫീസ് 90-ജെ-1904, നാഷണൽ സയൻസ് ഫൌണ്ടേഷൻ ഗ്രാന്റ് ഐആർഐ-8957302 എന്നിവയുടെ ഭാഗമായി ധനസഹായം ലഭിച്ചു. |
63f97f3b4808baeb3b16b68fcfdb0c786868baba | ഒരു പാരബോളിക് ലെൻസും ഒരു വേവ്ഗൈഡ് അഡാപ്റ്ററും കൊണ്ട് സജ്ജീകരിച്ച ഒരു ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ഡബിൾ-റിഡ്ജ്ഡ് ഹോൺ ആന്റിനയുടെ രൂപകൽപ്പന, നിർമ്മാണം, സ്വഭാവ സവിശേഷതകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള മുഴുവൻ ഡിസൈൻ സൈക്കിളും ഈ പേപ്പറിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. 18-40 ജിഗാഹെർട്സ് ആവൃത്തിയിലുള്ള പ്രധാന റേഡിയേഷൻ ലോബിനുള്ളിൽ ഒരു ഫ്ലാറ്റ് ഫേസ് സ്വഭാവമുള്ള ഉയർന്ന ദിശാപ്രാപ്തി നേടുക എന്നതായിരുന്നു അവതരിപ്പിച്ച ജോലിയുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം, അതിനാൽ ഫ്രീസ്പേസ് മെറ്റീരിയൽ സ്വഭാവ സവിശേഷത സജ്ജീകരണത്തിൽ ആന്റിന പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. |
c5151f18c2499f1d95522536f167f2fcf75f647f | അടുത്ത തലമുറയിലെ വൈവിധ്യമാർന്ന വയർലെസ് നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ, ഒരു മൾട്ടി-ഇന്റർഫേസ് ടെർമിനലുള്ള ഒരു ഉപയോക്താവിന് വിവിധ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യത്യസ്ത സേവന ദാതാക്കളിൽ നിന്ന് നെറ്റ്വർക്ക് ആക്സസ് ഉണ്ടായിരിക്കാം. കൈമാറ്റ തീരുമാനത്തിന് ഉപയോക്താക്കളുടെ ഇഷ്ടാനുസരണം നിരവധി മാനദണ്ഡങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണെന്നാണ് കരുതുന്നത്. കൈമാറ്റ തീരുമാന പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് വിവിധ സമീപനങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ തീരുമാന രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് സ്വമേധയാ ഉള്ളതായി തോന്നുന്നു, ചില രീതികൾ പോലും തർക്കകരമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് പുതിയ കൈമാറ്റ മാനദണ്ഡങ്ങളും പുതിയ കൈമാറ്റ തീരുമാന തന്ത്രവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ, കൈമാറ്റ തീരുമാനങ്ങൾ ഒരു ഫ്യൂസി മൾട്ടിപ്പിൾ ആട്രിബ്യൂട്ട് തീരുമാനമെടുക്കൽ (MADM) പ്രശ്നമായി തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. ചില മാനദണ്ഡങ്ങളുടെയും ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളുടെയും കൃത്യമല്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഫ്യൂസി ലോജിക് പ്രയോഗിക്കുന്നു. വിവിധ ഫ്യൂസി MADM രീതികളുടെ വ്യവസ്ഥാപിത വിശകലനത്തിനുശേഷം, സാധ്യമായ ഒരു സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അവസാനം, നിർദ്ദിഷ്ട രീതികളെ വിശദീകരിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്. കൂടാതെ രീതികളുടെ സംവേദനക്ഷമതയും വിശകലനം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. |
e321ab5d7a98e18253ed7874946a229a10e40f26 | ഫീച്ചർ സെലക്ഷന്റെ ഫലത്തെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നതാണ് ക്ലാസിഫയറിന്റെ പ്രകടനവും കൃത്യതയും. ഒരു ക്ലാസ് എഫ്-സ്കോർ ഫീച്ചർ സെലക്ഷനും മെച്ചപ്പെട്ട എഫ്-സ്കോർ ഫീച്ചർ സെലക്ഷനും ജനിതക അൽഗോരിതവും അടിസ്ഥാനമാക്കി, കെ അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരൻ, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീൻ, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്, നിഷ്കളങ്കമായ ബേസ് പോലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ സംയോജിപ്പിച്ച്, രണ്ട് വർഗ്ഗീകരണ അസന്തുലിതമായ ഡാറ്റാ പ്രശ്നം, മൾട്ടി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നം എന്നിവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു ഹൈബ്രിഡ് ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, വിശാലമായ സവിശേഷത സ്ഥലത്ത് തിരയാനും അസന്തുലിതമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ സവിശേഷതകൾ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് നിയമങ്ങൾക്കനുസൃതമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ക്ലാസിഫയർ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും കഴിയും, ഇത് അസന്തുലിതമായ വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ പ്രശ്നം നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, മറ്റ് മോഡലുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോള് രണ്ട് ക്ലാസിഫിക്കേഷനുകള് ക്കുള്ള റിസീവര് ഓപ്പറേറ്റിങ് സ്വഭാവമുള്ള കര് വ്വേയുടെ കീഴിലുള്ള ഏരിയയും മൾട്ടി ക്ലാസിഫിക്കേഷന് പ്രശ്നത്തിനുള്ള കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെട്ടതായിരിക്കും |
08fddf1865e48a1adc21d4875396a754711f0a28 | ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനായുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആണ് ഡോക്യുമെന്റ് വർഗ്ഗീകരണം, വാർത്താ ഫിൽട്ടറിംഗ്, ഡോക്യുമെന്റ് റൂട്ടിംഗ്, വ്യക്തിഗതമാക്കൽ എന്നിവയുടെ മൂലക്കല്ല് . ടെക്സ്റ്റ് ഡൊമെയ്നുകളിൽ, പഠന ദൌത്യം കാര്യക്ഷമവും കൂടുതൽ കൃത്യവുമാക്കുന്നതിന് കാര്യക്ഷമമായ സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ അനിവാര്യമാണ്. ഈ ലേഖനം 12 സവിശേഷതകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് രീതികളുടെ (ഉദാ. വിവരശേഖരണം) റൂട്ടേഴ്സ്, ട്രെക്, ഒഹ്സുമെദ് മുതലായവയിൽ നിന്നും ശേഖരിച്ച 229 ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നങ്ങളുടെ ഒരു ബെഞ്ച് മാർക്കിൽ വിലയിരുത്തി. ഫലം പല ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ നിന്നും വിശകലനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു- കൃത്യത, F- അളവ്, കൃത്യത, തിരിച്ചുവിളിക്കൽ- ഓരോന്നും വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉചിതമാണ്. ഫലം കാണിക്കുന്നത് ഒരു പുതിയ സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ രീതി, അതിനെ നാം വിളിക്കുന്നത് "ബി-നോർമൽ സെപ്പറേഷൻ" (ബിഎൻഎസ്), മിക്ക സാഹചര്യങ്ങളിലും മറ്റുള്ളവരെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നങ്ങളിൽ വ്യാപകമായി കാണപ്പെടുന്നതും ഇൻഡക്ഷൻ അൽഗോരിതംസിന് പ്രത്യേക വെല്ലുവിളിയുമായ ഉയർന്ന ക്ലാസ് സ്കീവുള്ള ടാസ്ക്കുകളിൽ ഈ മാർജിൻ വിശാലമായി. ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് പരിശീലകന് ഒരു ഡേറ്റാ സെറ്റിനെ നേരിടേണ്ടിവരുന്ന ആവശ്യകതകളിലാണ് പുതിയ വിലയിരുത്തൽ രീതിശാസ്ത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. മികച്ച പ്രകടനം നേടാൻ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള ഒരു (അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ജോഡി) അളവുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഈ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, കൃത്യതയൊഴികെ എല്ലാ ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കും ബിഎൻഎസ് മികച്ച ഒറ്റത്തവണ തിരഞ്ഞെടുപ്പായിരുന്നു, അതിൽ വിവര നേട്ടം ഏറ്റവും മികച്ച ഫലം നൽകി. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻഫോർമാറ്റി ഓൺ ഗെയിനും ചി-സ്ക്വയറും പരസ്പരബന്ധിത പരാജയങ്ങളുണ്ടെന്നും അതിനാൽ അവ മോശമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും ഈ വിശകലനം വെളിപ്പെടുത്തി. നാല് പ്രകടന ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ ഓരോന്നിനും അനുയോജ്യമായ അളവുകോലുകളുടെ ജോഡി കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, ബിഎൻഎസ് സ്ഥിരമായി ജോഡിയുടെ ഒരു ഭാഗമാണ്-ഉദാഹരണത്തിന്, ഏറ്റവും വലിയ തിരിച്ചുവിളിക്കലിനായി, ജോഡി ബിഎൻഎസ് + എഫ് 1 അളവ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ജോലികളിൽ മികച്ച പ്രകടനം നൽകി. |
32352a889360e365fa242ad3040ccd6c54131d47 | |
7857cdf46d312af4bb8854bd127e5c0b4268f90c | തുടർച്ചയായ ചാലക മോഡിൽ (സിസിഎം) പ്രവർത്തിക്കുന്ന ബൂസ്റ്റ് പവർ ഫാക്ടർ കറക്ഷൻ (പിഎഫ്സി) കൺവെർട്ടറിന്റെ ചലനാത്മക പ്രതികരണത്തെ വോൾട്ടേജ് നിയന്ത്രണ ലൂപ്പിന്റെ കുറഞ്ഞ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വളരെയധികം സ്വാധീനിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ ഒരു പുതിയ ത്രി-സ്റ്റേറ്റ് ബൂസ്റ്റ് പിഎഫ്സി കൺവെർട്ടർ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒരു ഫ്രീ വീലിംഗ് സ്വിച്ചിംഗ് കൺട്രോൾ ഇന്റർവൽ കൊണ്ടുവന്ന അധിക നിയന്ത്രണ-സ്വാതന്ത്ര്യ ബിരുദം പിഎഫ്സി നിയന്ത്രണം നേടാൻ സഹായിക്കുന്നു. സ്ഥിരമായ ഔട്ട്പുട്ട് വോൾട്ടേജ് നിലനിർത്താൻ ലളിതവും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ വോൾട്ടേജ് നിയന്ത്രണ ലൂപ്പ് ഉപയോഗിക്കാം. കൂടാതെ, പരമ്പരാഗത ഡിസ്കണ് ടു കണ് ഡക്ഷന് മോഡില് (ഡിസിഎം) പ്രവര് ത്തിക്കുന്ന ബൂസ്റ്റ് പിഎഫ്സി കൺവെര് ട്ടറുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോള് , പിസിഎംഎംയില് പ്രവര് ത്തിക്കുന്ന ബൂസ്റ്റ് പിഎഫ്സി കൺവെര് ട്ടര് , നിലവിലുള്ളതും വോൾട്ടേജ് തരംഗങ്ങളും കുറച്ചുകൊണ്ട് വര് ധിച്ച നിലവിലെ കൈകാര്യം ചെയ്യല് ശേഷി പ്രകടമാക്കുന്നു. ത്രീ സ്റ്റേറ്റ് ബൂസ്റ്റ് പിഎഫ്സി കൺവെർട്ടറിന്റെ വിശകലനവും സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കുകയും പരമ്പരാഗത സിസിഎമ്മിലും ഡിസിഎമ്മിലും പ്രവർത്തിക്കുന്ന ബൂസ്റ്റ് പിഎഫ്സി കൺവെർട്ടറിന്റെ ഫലങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. സിമുലേഷന് റെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ത്രി-സ്റ്റേറ്റ് ബൂസ്റ്റ് പിഎഫ്സി കൺവെര് ട്ടറിന് മികച്ച ചലനാത്മക പ്രകടനമാണെന്നാണ്. |
8629cebb7c574adf40d71d41389f340804c8c81f | 1890 കളിൽ വുക്കെറ്റിച്ച്, ഹെൻറി എന്നിവരുടെ ആദ്യകാല വിരലടയാള വർഗ്ഗീകരണ സംവിധാനങ്ങൾ മുതൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വിരലടയാള തിരിച്ചറിയൽ വരെയുള്ള വ്യക്തികളെ തിരിച്ചറിയാൻ വിരലടയാള പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രമങ്ങളുടെ ചരിത്രത്തിലെ പ്രധാന സംഭവവികാസങ്ങൾ ഈ ലേഖനം സംഗ്രഹിക്കുന്നു. വിരലടയാളം സൂക്ഷിക്കുന്നതിനും പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനും വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുമുള്ള മാനുവൽ സംവിധാനങ്ങളുടെ ചരിത്രം രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ലേഖനം ചരിത്രപരമായ പശ്ചാത്തലത്തിൽ സ്വയമേവയുള്ള വിരലടയാള തിരിച്ചറിയലിലെ പുരോഗതികൾ സ്ഥാപിക്കുകയും അവയുടെ ചരിത്രപരവും സാമൂഹികവുമായ പ്രാധാന്യം ഉയർത്തിക്കാട്ടുകയും ചെയ്യുന്നു. |
7d9089cbe958da21cbd943bdbcb996f4499e701b | ഒരു പ്രമാണത്തിന്റെ അർത്ഥ അർത്ഥത്തിൽ വാക്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള അന്തർലീനമായ ബന്ധങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതു് ഒരു വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു. ഇതിനെ നേരിടാന് , ഒരു ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്ക് മാതൃക അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വെക്റ്റര് അധിഷ്ഠിത ഡോക്യുമെന്റിന്റെ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാന് , ഒരു ഏകീകൃത, താഴെ നിന്ന് മുകളിലേക്കുള്ള രീതിയിൽ. മോഡൽ ആദ്യം പഠിക്കുന്നത് വാക്യ പ്രതിനിധീകരണം കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ദീർഘകാല ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി ഉപയോഗിച്ച്. അതിനുശേഷം, വാക്യങ്ങളുടെ അർത്ഥശാസ്ത്രവും അവയുടെ ബന്ധങ്ങളും ഗേറ്റഡ് ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനൊപ്പം പ്രമാണ പ്രാതിനിധ്യത്തിൽ അനുയോജ്യമായി എൻകോഡ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഐഎംഡിബി, യെൽപ് ഡേറ്റാ സെറ്റ് ചലഞ്ചില് നിന്നുള്ള നാലു വലിയ തോതിലുള്ള അവലോകന ഡാറ്റാ സെറ്റുകളില് ഞങ്ങള് ഡോക്യുമെന്റ് ലെവല് വികാര തരം തിരിക്കല് നടത്തുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത്: (1) നമ്മുടെ ന്യൂറൽ മോഡൽ നിരവധി സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് ദി ആർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങളേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു; (2) ഗേറ്റഡ് ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനെ വികാര വർഗ്ഗീകരണത്തിനായുള്ള പ്രമാണ മോഡലിംഗിൽ നാടകീയമായി മറികടക്കുന്നു. |
b294b61f0b755383072ab332061f45305e0c12a1 | ഒരു മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള ചുമതലയിൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് നിലവിലുള്ള സെമാന്റിക് വേഡ് വെക്റ്ററുകളെ പുനർനിർമിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ദ്രുത രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അടുത്തിടെ, കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിഭവങ്ങളുടെ വർദ്ധനവോടെ, വലിയ അളവിലുള്ള ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സമ്പന്നമായ പദ ഉൾപ്പെടുത്തലുകൾ പഠിക്കാൻ സാധിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, ചില രീതികൾ നല്ല ഇംബേഡ് ചെയ്യൽ പഠിക്കാൻ ദിവസങ്ങളോ ആഴ്ചകളോ എടുക്കും, ചിലത് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. നിലവിലുള്ള ഒരു ഉൾപ്പെടുത്തൽ, ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ എന്നിവ ഇൻപുട്ടായി എടുക്കുകയും അതേ സ്ഥലത്ത് ഒരു ഉൾപ്പെടുത്തൽ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, പക്ഷേ മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള ചുമതലയിൽ മികച്ച പ്രവചന പ്രകടനത്തോടെ. പല അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് വികാരങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ ചുമതലയിൽ പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു, പരിശീലന സെറ്റ് വേണ്ടത്ര ചെറുതാണെങ്കിൽ ഈ സമീപനം ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമാണെന്ന് നിരീക്ഷിക്കുന്നു. |
4a27709545cfa225d8983fb4df8061fb205b9116 | ബാങ്ക് ദീർഘകാല നിക്ഷേപങ്ങൾ വിൽക്കുന്നതിനുള്ള ടെലിമാർക്കറ്റിംഗ് കോളുകളുടെ വിജയം പ്രവചിക്കാൻ ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് (ഡിഎം) സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. 2008 മുതൽ 2013 വരെയുള്ള കാലയളവിലെ ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് പോര് ട്ടഗീസിലെ ഒരു റീട്ടെയില് ബാങ്കിനെ സമീപിക്കുകയും അടുത്തിടെയുണ്ടായ സാമ്പത്തിക പ്രതിസന്ധിയുടെ ഫലങ്ങള് ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്തു. ബാങ്കിന്റെ ഉപഭോക്താക്കളുടെയും ഉത്പന്നങ്ങളുടെയും സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക സവിശേഷതകളുടെയും 150 സവിശേഷതകളാണ് നാം വിശകലനം ചെയ്തത്. 2012 ജൂലൈക്ക് മുമ്പുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സെമി ഓട്ടോമാറ്റിക് ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ മോഡലിംഗ് ഘട്ടത്തിൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തു, ഇത് 22 സവിശേഷതകളുടെ ചുരുക്കിയ സെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ അനുവദിച്ചു. ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, ഡിസിഷൻ ട്രീ (ഡിടി), ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് (എൻഎൻ), സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീൻ എന്നീ നാല് ഡിഎം മോഡലുകളും ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്തു. രണ്ട് അളവുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, റിസീവറിന്റെ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സ്വഭാവഗുണങ്ങളുടെ (എയുസി) പ്രദേശവും എൽഐഎഫ്ടി കുമ്യൂലേറ്റീവ് കർവ് (എഎൽഐഎഫ്ടി) പ്രദേശവും ഉപയോഗിച്ച്, ഏറ്റവും പുതിയ ഡാറ്റ (2012 ജൂലൈക്ക് ശേഷം) ഉപയോഗിച്ച് നാല് മോഡലുകളും ഒരു വിലയിരുത്തൽ ഘട്ടത്തിൽ പരീക്ഷിച്ചു. ഏറ്റവും മികച്ച ഫലമാണ് NN-ന് ലഭിച്ചത് (AUC = 0.8 ഉം ALIFT = 0.7), പകുതിയോളം മികച്ച ക്ലയന്റുകളെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ 79% വരിക്കാരെ എത്തിക്കാൻ ഇത് അനുവദിച്ചു. കൂടാതെ, രണ്ട് അറിവ് വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ രീതികൾ, ഒരു സെൻസിറ്റിവിറ്റി വിശകലനം, ഒരു ഡിടി എന്നിവ എൻഎൻ മോഡലിന് ബാധകമാക്കി, കൂടാതെ നിരവധി പ്രധാന ഗുണവിശേഷങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തി (ഉദാഃ യൂറോബോർ നിരക്ക്, കോൾ ദിശ, ബാങ്ക് ഏജന്റ് അനുഭവം). ടെലിമാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പയിൻ മാനേജര്മാര് ക്ക് ഈ മാതൃക വിശ്വാസ്യവും വിലപ്പെട്ടതുമാണെന്ന് തെളിയിച്ചു. 2014 ഫെബ്രുവരി 19ന് എൽസെവിയറിന് സമർപ്പിച്ച പ്രിപ്രിന്റ് |
138c86b9283e4f26ff1583acdf4e51a5f88ccad1 | വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളുമായി ഇടപഴകുന്ന മനുഷ്യരെ കാണിക്കുന്ന ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് ഒരു ഭാരിച്ച ജോലിയാണ്. ഒരു രംഗം അല്ലെങ്കിൽ സംഭവം മനസ്സിലാക്കുക, മനുഷ്യരുടെ ചലനങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുക, ആ വസ്തുക്കളിൽ മനുഷ്യന്റെ ചലനത്തിന്റെ ഫലം നിരീക്ഷിക്കുക എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ഓരോ ദർശന ജോലികളും സ്വതന്ത്രമായി നടത്താൻ കഴിയുമെങ്കിലും അവ തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലുകൾ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ തിരിച്ചറിയൽ നിരക്ക് മെച്ചപ്പെടുന്നു. മനുഷ്യന്റെ ധാരണകളെക്കുറിച്ചുള്ള മനഃശാസ്ത്രപരമായ പഠനങ്ങളാൽ പ്രചോദിതരായി, മനുഷ്യ-വസ്തു ഇടപെടലുകളെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന വിവിധ ധാരണാ ചുമതലകളെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ബേസിയൻ സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വസ്തുക്കളുടെയും പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും തിരിച്ചറിയലിന് മുമ്പുള്ള സമീപനങ്ങൾ യഥാക്രമം സ്റ്റാറ്റിക് ആകൃതിയിലോ രൂപത്തിലോ ഉള്ള സവിശേഷതകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനും ചലന വിശകലനത്തിനും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനം ഈ പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങളെ മറികടന്ന്, ഓരോ ധാരണാ ഘടകങ്ങളിലും സ്പേഷ്യൽ, ഫങ്ഷണൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു. അത്തരം നിയന്ത്രണങ്ങൾ നമ്മെ വസ്തുക്കളെയും പ്രവൃത്തികളെയും തിരിച്ചറിയാൻ അനുവദിക്കുന്നു, പ്രത്യക്ഷത മതിയായ വിവേചനമല്ലെങ്കിൽ. ചലന വിവരങ്ങളൊന്നും ഉപയോഗിക്കാതെ സ്റ്റാറ്റിക് ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിലും അത്തരം നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. |
321f14b35975b3800de5e66da64dee96071603d9 | സവിശേഷതകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പല മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും ബയോ ഇൻഫർമാറ്റിക്സിന്റെ പല ജോലികളിലും, കാര്യക്ഷമവും ശക്തവുമായ സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ രീതികൾ അർത്ഥവത്തായ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും ശബ്ദമുയർത്തുന്നവ ഇല്ലാതാക്കാനും ആവശ്യമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, നഷ്ടം ഫംഗ്ഷനും റെഗുലറൈസേഷനും സംയുക്തമായി ≠2,1-നോർം മിനിമൈസേഷന് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന ഒരു പുതിയ കരുത്തുറ്റ സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. `2,1-നോർം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നഷ്ട ഫംഗ്ഷൻ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളിലെ ഔട്ട്ലിയറുകളോട് കരുത്തുറ്റതാണ്, കൂടാതെ `2,1 നോർം റെഗുലറൈസേഷൻ സംയുക്ത സ്പാർസിയുമായി എല്ലാ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളിലെയും സവിശേഷതകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. തെളിയിക്കപ്പെട്ട ഏകീകരണത്തോടെ കാര്യക്ഷമമായ ഒരു അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ റിഗ്രഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലക്ഷ്യം സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ പ്രക്രിയയെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു. നമ്മുടെ രീതി ജനിതകവും പ്രോട്ടോമിക് ബയോ മാർക്കറുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. നമ്മുടെ സവിശേഷതകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് രീതി പ്രകടമാക്കുന്നതിനായി ആറ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ വിപുലമായ അനുഭവ പഠനങ്ങൾ നടത്തുന്നു. |
9b505dd5459fb28f0136d3c63793b600042e6a94 | മൾട്ടിമീഡിയ ഉള്ളടക്ക വിശകലനത്തിനും വീണ്ടെടുക്കലിനും പുതിയ ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആദ്യം, ഡാറ്റാ റാങ്കിംഗിനായി ശക്തമായ ലാപ്ലേഷ്യൻ മാട്രിക്സ് പഠിക്കാൻ ലോക്കൽ റിഗ്രഷൻ ആൻഡ് ഗ്ലോബൽ അലൈൻമെന്റ് (എൽആർജിഎ) ഉപയോഗിച്ച് റാങ്കിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. LRGA യിൽ, ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിന്റിനും, ഒരു പ്രാദേശിക ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ മോഡൽ അതിന്റെ അയൽ പോയിന്റുകളുടെ റാങ്കിംഗ് സ്കോറുകൾ പ്രവചിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എല്ലാ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളിൽ നിന്നും പ്രാദേശിക മോഡലുകളെ ആഗോളമായി വിന്യസിക്കുന്നതിനായി ഒരു ഏകീകൃത ഒബ്ജക്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു, അതുവഴി ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിന്റിനും മികച്ച റാങ്കിംഗ് സ്കോർ നൽകാം. രണ്ടാമതായി, മൾട്ടിമീഡിയ ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഒരു സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത ദീർഘകാല പ്രസക്തമായ ഫീഡ്ബാക്ക് (ആർഎഫ്) അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. മൾട്ടിമീഡിയ ഫീച്ചർ സ്പേസിലെ മൾട്ടിമീഡിയ ഡാറ്റാ വിതരണവും ഉപയോക്താക്കൾ നൽകുന്ന ചരിത്ര RF വിവരങ്ങളും ഉപയോഗിച്ചാണ് ദീർഘകാല RF അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. ഒരു ട്രെയ്സ് അനുപാത ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം ഒരു കാര്യക്ഷമമായ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് രൂപീകരിക്കുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ക്രോസ് മീഡിയ വീണ്ടെടുക്കൽ, ഇമേജ് വീണ്ടെടുക്കൽ, 3 ഡി ചലന / പോസ് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കൽ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ഉള്ളടക്ക അധിഷ്ഠിത മൾട്ടിമീഡിയ വീണ്ടെടുക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രയോഗിച്ചു. നാലു ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ സമഗ്രമായ പരീക്ഷണങ്ങൾ കൃത്യത, കരുത്തു, സ്കേലബിളിറ്റി, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമത എന്നിവയിൽ അതിന്റെ ഗുണങ്ങൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. |
0ef550dacb89fb655f252e5b17dbd5d643eb5ac1 | രണ്ട് മാക്കക്ക് കുരങ്ങന്മാരുടെ താഴ്ന്ന ഭാഗം 6 (പ്രദേശം F5) ന്റെ റോസ്ട്രൽ ഭാഗത്തുള്ള 532 ന്യൂറോണുകളിൽ നിന്നുള്ള വൈദ്യുത പ്രവർത്തനം ഞങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തി. മുൻകാല പഠനങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ഈ ഭാഗത്തെ ന്യൂറണുകള് ലക്ഷ്യബോധമുള്ള കൈ, വായ ചലനങ്ങള് നടക്കുമ്പോള് സ്രവിക്കാന് തുടങ്ങുന്നു എന്നാണ്. പുതുതായി കണ്ടെത്തിയ എഫ്5 ന്യൂറോണുകളുടെ (മിറർ ന്യൂറോണുകൾ, n = 92) സവിശേഷതകൾ ഇവിടെ വിവരിക്കുന്നു. കുരങ്ങൻ ഒരു നിശ്ചിത പ്രവർത്തനം നടത്തുമ്പോഴും പരീക്ഷണക്കാരൻ നടത്തുന്ന സമാന പ്രവർത്തനം നിരീക്ഷിക്കുമ്പോഴും ഇവയെല്ലാം സജീവമായി. കണ്ണാടി ന്യൂറോണുകൾക്ക്, ദൃശ്യപരമായി പ്രവർത്തനക്ഷമമാകാൻ, പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഏജന്റും അതിന്റെ വസ്തുവും തമ്മിലുള്ള ഒരു ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്. ഏജന്റിന്റെയോ വസ്തുവിന്റെയോ (മൂന്നാമിനി വസ്തുക്കൾ, ഭക്ഷണം) കാഴ്ച മാത്രം ഫലപ്രദമായിരുന്നില്ല. കൈയും വായയും ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഏജന്റുകളായിരുന്നു. മിറർ ന്യൂറോണുകളെ സജീവമാക്കുന്നവരില് ഏറ്റവും കൂടുതല് പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെട്ട പ്രവര് ത്തനങ്ങള് പിടിവാങ്ങലും കൈകാര്യം ചെയ്യലും സ്ഥാനവും ആയിരുന്നു. മിക്ക മിറർ ന്യൂറോണുകളിലും (92%) അവ പ്രതികരിക്കുന്ന വിഷ്വൽ ആക്ഷനും അവ കോഡ് ചെയ്യുന്ന മോട്ടോർ പ്രതികരണവും തമ്മിൽ വ്യക്തമായ ബന്ധമുണ്ടായിരുന്നു. ഏകദേശം 30% മിറർ ന്യൂറോണുകളിൽ, അനുയോജ്യത വളരെ കർശനമായിരുന്നു, ഫലപ്രദമായി നിരീക്ഷിച്ചതും നടപ്പിലാക്കിയതുമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പൊതുവായ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ (ഉദാ. ആ പ്രവര് ത്തനം എങ്ങനെയാണ് നടപ്പാക്കിയത് എന്നതിനെക്കുറിച്ചും (ഉദാ. കൃത്യമായ പിടി). കണ്ണാടി ന്യൂറോണുകൾ നിരീക്ഷണത്തിനും മോട്ടോർ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ നിർവ്വഹണത്തിനും യോജിക്കുന്ന ഒരു സംവിധാനം രൂപപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് നിർദ്ദേശിച്ചുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ അവസാനിക്കുന്നു. പ്രവർത്തന തിരിച്ചറിയലിൽ ഈ സംവിധാനത്തിന്റെ സാധ്യമായ പങ്കിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, എഫ് 5 ഉം മനുഷ്യ ബ്രോക്കയുടെ പ്രദേശവും തമ്മിലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട സമാനത കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, മിറർ ന്യൂറോണുകൾക്ക് സമാനമായ ഒരു പൊരുത്തപ്പെടുന്ന സംവിധാനം മനുഷ്യരിൽ നിലവിലുണ്ടെന്നും അത് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും ശബ്ദ ചിഹ്നങ്ങളുടെയും തിരിച്ചറിയലിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു. |
15b2c44b3868a1055850846161aaca59083e0529 | ലേബൽ ചെയ്തതും ലേബൽ ചെയ്യാത്തതുമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിലെ പൊതുവായ പ്രശ്നം നാം പരിഗണിക്കുന്നു, ഇത് പലപ്പോഴും സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനം അല്ലെങ്കിൽ ട്രാൻസ്ഡക്റ്റീവ് ഇൻഫെറൻസ് എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു. അറിയപ്പെടുന്ന ലേബൽ ചെയ്തതും ലേബൽ ചെയ്യാത്തതുമായ പോയിന്റുകൾ കൂട്ടായി വെളിപ്പെടുത്തുന്ന അന്തർലീനമായ ഘടനയെ സംബന്ധിച്ച് മതിയായ സുഗമമായ ഒരു വർഗ്ഗീകരണ ഫംഗ്ഷൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക എന്നതാണ് സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനത്തിനുള്ള ഒരു തത്വപരമായ സമീപനം. അത്തരം ഒരു സുഗമമായ പരിഹാരം ലഭിക്കുന്നതിന് ഒരു ലളിതമായ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ രീതി പല തരംതിരിക്കൽ പ്രശ്നങ്ങളിലും പ്രോത്സാഹജനകമായ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയുടെ ഫലപ്രദമായ ഉപയോഗം തെളിയിക്കുന്നു. |
50886d25ddd5d0d1982ed94f90caa67639fcf1a1 | |
4c2bbcb3e897e927cd390517b2036b0b9123953c | ഈ ചട്ടക്കൂടിന്റെ പുനരുപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി, നിരീക്ഷിച്ച യഥാർത്ഥ ലോക വസ്തുക്കൾ തമ്മിലുള്ള സ്പേഷ്യൽ-ടൈം പ്രിമിറ്റീവ് ബന്ധങ്ങളുടെ ആശയം ഈ ഒന്റോളജി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അതിന്റെ പ്രയോഗക്ഷമത കാണിക്കാന് , BeAware! യുടെ ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ്. റോഡ് ഗതാഗത മാനേജ്മെന്റിന്റെ മേഖലയില് ഈ പദ്ധതി നടപ്പാക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഈ പ്രോട്ടോടൈപ്പിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു അവലോകനവും ഓന്റോളജി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിവര സംവിധാനങ്ങളുടെ വികസനത്തിനായി പഠിച്ച പാഠങ്ങളും നമ്മുടെ സംഭാവന പൂർത്തിയാക്കുന്നു. © 2010 എല് സിവിയര് ബി. വി. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. ഓൺലൈനിൽ ലഭ്യമാണ് 18 ജൂലൈ 2010 റോഡ് ട്രാഫിക് മാനേജ്മെന്റിന്റെ മേഖലയിൽ നേരിടുന്നതുപോലുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങളുടെ മനുഷ്യ ഓപ്പറേറ്റർമാർക്ക് വിവരങ്ങളുടെ അമിതഭാരം ഒരു ഗുരുതരമായ പ്രശ്നമാണ്. നിലവിലുള്ള സംവിധാനങ്ങള് ഗ്രാഫിക്കല് യൂസർ ഇന്റര് ഫേസുകളില് ലഭ്യമായ വിവരങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതെങ്കില് ഇത്തരം സംവിധാനങ്ങളുടെ ഓപ്പറേറ്റര് മാര് ക്ക് സ്ഥിതിഗതികളെക്കുറിച്ച് ബോധവല്ക്കരിക്കാന് കഴിയാത്ത അവസ്ഥയുണ്ടാകും. അതോടെ, സമയബന്ധിതവും ശരിയായതുമായ നിർണയവും പരിഹാരവും പ്രതിസന്ധിഘട്ടങ്ങള് തടയലും അപകടത്തിലാകും. സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, അർത്ഥശാസ്ത്രപരമായി സമ്പന്നമായ അറിവ് മാതൃക അവതരിപ്പിക്കുന്ന സാഹചര്യ അവബോധത്തിനുള്ള ഓൺടോളജി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിലുള്ള സമീപനങ്ങള് ഒന്നുകില് വളരെ ഡൊമെയിന്-നിര് ണിതമാണ് അല്ലെങ്കില് അവ ഡൊമെയിന്-സ്വതന്ത്രമാണെങ്കില്, അവയുടെ പുനരുപയോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കുറവുകള് ഉണ്ട്. ഓപ്പറേറ്ററുടെ സ്ഥിതിവിവര ബോധം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഓൺടോളജി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിവര സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു ചട്ടക്കൂടായ BeAware! വികസിപ്പിച്ചതിൽ നിന്ന് നേടിയ അനുഭവം ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ഡൊമെയ്ൻ-സ്വതന്ത്ര സമീപനങ്ങളുമായി വിപരീതമായി, BeAware! |
abf9ee52b29f109f5dbf6423fbc0d898df802971 | |
a31e3b340f448fe0a276b659a951e39160a350dd | പൊതുവായ വിവര സംവിധാനങ്ങളോടും ചില തരത്തിലുള്ള വിവര സാങ്കേതിക വിദ്യാ ആപ്ലിക്കേഷനുകളോടും ഉപയോക്താക്കളുടെ സംതൃപ്തി ഐ.എസ്. ഗവേഷണത്തിൽ വിശദമായി പഠിച്ചിട്ടുണ്ട്. പോര് ട്ടല് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വ്യാപകവും വർദ്ധിച്ചുവരുന്നതുമായ ഉപയോഗം കാരണം, പോര് ട്ടല് ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപയോക്താക്കളുടെ സംതൃപ്തി സംബന്ധിച്ച ഒരു പഠനം നടത്തേണ്ട ആവശ്യമുണ്ട് - പ്രത്യേകിച്ചും, ബിസിനസ്-ടു-എംപ്ലോയ്മെന്റ് (ബി2ഇ) പോര് ട്ടല് . ഈ ലേഖനത്തിൽ, b2e പോർട്ടൽ ഉപയോക്താക്കളുടെ സംതൃപ്തി നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ആശയപരമായ മാതൃക ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് ഉപയോക്താക്കളുടെ സംതൃപ്തി സ്കെയിലുകളുടെയും b2e പോർട്ടലിന്റെയും വിപുലമായ സാഹിത്യ അവലോകനത്തിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞതാണ്. ബി2ഇ പോർട്ടലിലെ ഉപയോക്താക്കളുടെ സംതൃപ്തിയുടെ ഒമ്പത് വശങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും മാതൃകയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു: വിവര ഉള്ളടക്കം, ഉപയോഗ എളുപ്പത, പ്രവേശന സൌകര്യം, സമയബന്ധിതത, കാര്യക്ഷമത, സുരക്ഷ, രഹസ്യാത്മകത, ആശയവിനിമയം, ലേഔട്ട്. |
0848827ba30956e29d7d126d0a05e51660094ebe | ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മാനേജ്മെന്റിലും നിയന്ത്രണത്തിലും വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സ്മാർട്ട് ഹോമുകൾ, സ്മാർട്ട് സിറ്റികൾ, ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ, ഗതാഗതം തുടങ്ങിയ മേഖലകളിലെ മാതൃകാ മാറ്റത്തിന് ഇത് കാരണമാകുന്നു. യുദ്ധക്കളങ്ങളിലെ സൈനിക പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതില് ഐ.ഒ.ടി സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാനാകുമെന്നാണ് കരുതുന്നത്. യുദ്ധ ഉപകരണങ്ങളുടെയും മറ്റു യുദ്ധമേഖലയിലെ വിഭവങ്ങളുടെയും പരസ്പര ബന്ധം ഏകോപിത ഓട്ടോമേറ്റഡ് തീരുമാനങ്ങൾക്കായി യുദ്ധമേഖലയിലെ ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (IoBT) എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ആശയവിനിമയ അടിസ്ഥാനസൌകര്യങ്ങളുടെ അഭാവം, സൈബർ ആക്രമണങ്ങള് ക്ക് വിധേയമാകാന് സാധ്യതയുള്ള ഉപകരണങ്ങള് എന്നിവ പോലുള്ള യുദ്ധമേഖലയിലെ പ്രത്യേക വെല്ലുവിളികള് കാരണം പരമ്പരാഗത ഐഒടി ശൃംഖലകളില് നിന്ന് ഐഒബിടി ശൃംഖലകള് കാര്യമായി വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. യുദ്ധ സാഹചര്യങ്ങളില് യുദ്ധക്ഷമതയും ഏകോപിത തീരുമാനമെടുക്കലും യഥാസമയം ഡാറ്റ ശേഖരണത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. സുരക്ഷിതവും പുനഃ ക്രമീകരിക്കാവുന്നതുമായ ഐഒബിടി ശൃംഖലകളുടെ രൂപകല് പനയുടെ തത്വശാസ്ത്രപരമായ അടിസ്ഥാനം കെട്ടിപ്പടുക്കുക എന്നതാണു ഈ കൃതിയുടെ ലക്ഷ്യം. സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് ജ്യാമിതീയവും ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ പകർച്ചവ്യാധികളും ഉപയോഗിച്ച്, വിവിധ തരം നെറ്റ്വർക്ക് ഉപകരണങ്ങൾക്കിടയിൽ ദൌത്യ നിർണായക ഡാറ്റയുടെ ആശയവിനിമയം പഠിക്കുന്നതിനും ഫലമായി ചെലവ് കുറഞ്ഞ രീതിയിൽ നെറ്റ്വർക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും ഞങ്ങൾ ഒരു സംയോജിത ചട്ടക്കൂട് വികസിപ്പിക്കുന്നു. |
32e876a9420f7c58a3c55ec703416c7f57a54f4c | പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡലുകൾ, വിശ്വാസ ശൃംഖലകൾ, കാരണപരമായ സ്വാധീനം, പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് നിഗമനം എന്നിവയുടെ വളരുന്ന മേഖലകളിലെ മിക്ക ഗവേഷകർക്കും, എസിഎം ട്യൂറിംഗ് അവാർഡ് ജേതാവ് ഡോ. പേൾ, കാരണപരമായ ബന്ധത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അദ്ദേഹത്തിന്റെ സെമിനാർ പ്രബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ നന്നായി അറിയപ്പെടുന്നു. ഒരു സംഭവവും (കാരണവും) രണ്ടാമത്തെ സംഭവവും (പ്രഭാവവും) തമ്മിലുള്ള ബന്ധം, രണ്ടാമത്തെ സംഭവം ആദ്യത്തേതിന്റെ അനന്തരഫലമായി മനസ്സിലാക്കുന്നിടത്ത്, പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതും നിർണ്ണയിക്കുന്നതും ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നമാണ്. വർഷങ്ങളായി, ഡോ. പര് ൾ കാര്യമായി എഴുതിയിട്ടുണ്ട് കലയും ശാസ്ത്രവും കാരണവും ഫലവും. "കാരണാത്മകത: മോഡലുകൾ, യുക്തിയും നിഗമനവും" എന്ന പുസ്തകത്തിൽ ബേസിയൻ വിശ്വാസ ശൃംഖലകളുടെ കണ്ടുപിടുത്തക്കാരൻ തന്റെ മുൻകാല പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുകയും വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിൽ കാരണവും ഫലവും ഉള്ള യുക്തി, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിലെ കാരണപരമായ നിഗമനം, സിംപ്സൺ പാരഡോക്സ്, അനുഭവ ഗവേഷണത്തിനുള്ള കാരണ രേഖാചിത്രങ്ങൾ, കാരണപരമായ അവകാശവാദങ്ങളുടെ കരുത്ത്, കാരണങ്ങളും വിശദീകരണങ്ങളും, കാരണപരമായ സാധ്യതകളും ഉൾപ്പെടുന്നു. |
a04145f1ca06c61f5985ab22a2346b788f343392 | കഴിഞ്ഞ ഒന്നര പതിറ്റാണ്ടിനിടയില് വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ വിജയത്തിന് കാരണമാകുന്ന ഘടകങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാന് ശ്രമിച്ചുകൊണ്ട് നിരവധി പഠനങ്ങള് നടത്തിയിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പഠനങ്ങളിലെ ആശ്രിത വേരിയബിൾ-ഐ / എസ് വിജയം - നിർവചിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. വ്യത്യസ്ത ഗവേഷകർ വിജയത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത വശങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്തു, താരതമ്യങ്ങൾ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഐ / എസ് ഗവേഷണത്തിനായി ഒരു കൂട്ടിച്ചേർത്ത പാരമ്പര്യം കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയും സമാനമാണ്. ഈ വൈവിധ്യമാർന്ന ഗവേഷണം സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും ഐ/എസ് വിജയത്തിന്റെ സങ്കല്പത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ സമഗ്രമായ ഒരു കാഴ്ചപ്പാട് അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനും, ഒരു സമഗ്രമായ വർഗ്ഗീകരണം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ വർഗ്ഗീകരണം ഐ/എസ് വിജയത്തിന്റെ ആറ് പ്രധാന തലങ്ങളോ വിഭാഗങ്ങളോ ആണ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നത് - സിസ്റ്റം ഓവാലിറ്റി, ഇൻഫർമേഷൻ ക്വാളിറ്റി, യൂസ്, യൂസർ സതീഷ്ഫിക്കേഷൻ, ഇൻഡിവിഡ്യുവൽ ഇംപാക്ട്, ഓർഗനൈസേഷണൽ ഇംപാക്ട്. ഈ അളവുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ആശയപരവും അനുഭവസമ്പന്നവുമായ പഠനങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു (ആകെ 180 ലേഖനങ്ങൾ ഉദ്ധരിക്കുന്നു) കൂടാതെ ടാക്സോണമി അളവുകൾക്കനുസരിച്ച് സംഘടിപ്പിക്കുന്നു. ഒടുവിൽ, ഐ/എസ് വിജയത്തിന്റെ പല വശങ്ങളും ഒരു വിവരണ മാതൃകയിൽ ഒരുമിച്ചു ചേർക്കുകയും ഭാവി ഐ/എസ് ഗവേഷണത്തിനുള്ള അതിന്റെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. |
a99f1f749481e44abab0ba9a8b7c1d3572a2e465 | |
5c8bb027eb65b6d250a22e9b6db22853a552ac81 | |
3913d2e0a51657a5fe11305b1bcc8bf3624471c0 | പ്രകൃതിഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന പ്രശ്നമാണ് പ്രതിനിധാന പഠനം. ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി ഒരു ഘടനാപരമായ പ്രാതിനിധ്യം എങ്ങനെ പഠിക്കാമെന്ന് ഈ പേപ്പർ പഠിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള മിക്ക പ്രാതിനിധ്യ മോഡലുകളെയും പോലെ, അവ ഘടന ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല അല്ലെങ്കിൽ മുൻകൂട്ടി വ്യക്തമാക്കിയ ഘടനകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു, ഞങ്ങൾ ഒരു ശാക്തീകരണ പഠന (ആർഎൽ) രീതി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഘടനാപരമായ പ്രതിനിധീകരണം നിർമ്മിക്കാനുള്ള രണ്ട് ശ്രമങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു: വിവര ഡിസ്റ്റിൽഡ് എൽഎസ്ടിഎം (ഐഡി-എൽഎസ്ടിഎം) കൂടാതെ ശ്രേണിയിൽ ഘടനാപരമായ എൽഎസ്ടിഎം (എച്ച്എസ്-എൽഎസ്ടിഎം). ഐഡി-എൽഎസ്ടിഎം പ്രധാനപ്പെട്ടതും ചുമതലയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതുമായ വാക്കുകൾ മാത്രം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു, എച്ച്എസ്-എൽഎസ്ടിഎം ഒരു വാക്യത്തിലെ വാക്യഘടന കണ്ടെത്തുന്നു. രണ്ട് പ്രതിനിധാന മാതൃകകളിലെ ഘടന കണ്ടെത്തൽ ഒരു തുടർച്ചയായ തീരുമാന പ്രശ്നമായി രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നുഃ ഘടന കണ്ടെത്തലിന്റെ നിലവിലെ തീരുമാനം തുടർന്നുള്ള തീരുമാനങ്ങളെ ബാധിക്കുന്നു, അവയെ നയ ഗ്രേഡിയന്റ് ആർഎൽ ഉപയോഗിച്ച് അഭിസംബോധന ചെയ്യാൻ കഴിയും. വ്യക്തമായ ഘടനാപരമായ വ്യാഖ്യാനങ്ങളില്ലാതെ പ്രധാനപ്പെട്ട വാക്കുകളോ ടാസ്ക് സംബന്ധമായ ഘടനകളോ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ നമ്മുടെ രീതിക്ക് ടാസ്ക്-ഫ്രണ്ട്ലി പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, അതിനാൽ മത്സരപരമായ പ്രകടനം നൽകുന്നു. |
599ebeef9c9d92224bc5969f3e8e8c45bff3b072 | വേൾഡ് വൈഡ് വെബിന്റെ സ്ഫോടനാത്മക വളര് ച്ചയും ഇ-കൊമേഴ്സിന്റെ ഉദയവും ശുപാര് ശക സംവിധാനങ്ങളുടെ വികസനത്തിന് വഴിവെച്ചു---ഒരു പ്രത്യേക ഉപയോക്താവിന് താല്പര്യം തോന്നുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഇനങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാന് ഉപയോഗിക്കുന്ന വ്യക്തിഗത വിവര ഫില് റ്ററിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ. ഉപയോക്തൃ അധിഷ്ഠിത സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് ഇതുവരെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിജയകരമായ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്, കൂടാതെ പല വാണിജ്യ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങളിലും ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഈ രീതികളുടെ സങ്കീർണ്ണത ഉപഭോക്താക്കളുടെ എണ്ണത്തിനനുസരിച്ച് വളരുന്നു, സാധാരണ വാണിജ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് നിരവധി ദശലക്ഷം ആകാം. ഈ സ്കേലബിളിറ്റി ആശങ്കകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനായി മോഡൽ അധിഷ്ഠിത ശുപാർശാ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോക്താവ്-ഇനം മാട്രിക്സ് വിശകലനം ചെയ്ത് വ്യത്യസ്ത ഇനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കണ്ടെത്തുകയും ശുപാർശകളുടെ പട്ടിക കണക്കാക്കാൻ ഈ ബന്ധങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, വിവിധ ഇനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സമാനതകൾ ആദ്യം നിർണ്ണയിക്കുകയും ശുപാർശ ചെയ്യേണ്ട ഇനങ്ങളുടെ സെറ്റ് തിരിച്ചറിയാൻ അവ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു തരം മോഡൽ അധിഷ്ഠിത ശുപാർശ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ക്ലാസ് അൽഗോരിതംസിന്റെ പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ (i) ഇനങ്ങളുടെ സമാനത കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതി, (ii) ഇനങ്ങളുടെ ഒരു കൊട്ടയും ഒരു കാൻഡിഡേറ്റ് ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ഇനവും തമ്മിലുള്ള സമാനത കണക്കാക്കാൻ ഈ സമാനതകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതി എന്നിവയാണ്. എട്ട് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ വിലയിരുത്തൽ കാണിക്കുന്നത് ഈ ഇന-അടിസ്ഥാന അൽഗോരിതം പരമ്പരാഗത ഉപയോക്തൃ-അയൽവാസ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളെക്കാൾ രണ്ട് ഓർഡർ വേഗതയുള്ളതാണെന്നും സമാനമായ അല്ലെങ്കിൽ മികച്ച നിലവാരമുള്ള ശുപാർശകൾ നൽകുന്നുവെന്നും. |
01a8909330cb5d4cc37ef50d03467b1974d6c9cf | ഈ അവലോകനം 3D വസ്തുക്കളുടെ പിടി സ്വതന്ത്രമായ ഒന്നിലധികം വിരലുകളുള്ള റോബോട്ടിക് കൈകളിലൂടെ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. റോബോട്ടിക് ഗ്രാപ്പിംഗ് പതിറ്റാണ്ടുകളായി ഒരു സജീവ ഗവേഷണ വിഷയമാണ്, കൂടാതെ ഗ്രാപ്പ് സിന്തസിസ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായി ധാരാളം പരിശ്രമം ചെലവഴിച്ചു. നിലവിലുള്ള പേപ്പറുകൾ ഗ്രാപ്പിംഗ് മെക്കാനിക്സ്, വിരൽ-ഒബ്ജക്റ്റ് കോൺടാക്റ്റ് ഇടപെടലുകൾ [7] അല്ലെങ്കിൽ റോബോട്ട് ഹാൻഡ് ഡിസൈൻ, അവയുടെ നിയന്ത്രണം [1] എന്നിവ അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. റോബോട്ട് ഗ്രാപ്പ് സിന്തസിസ് അൽഗോരിതംസ് [1] ൽ അവലോകനം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ അതിനുശേഷം ഗ്രാപ്പിംഗ് പ്രശ്നത്തിന് പഠന വിദ്യകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിൽ ഒരു പ്രധാന പുരോഗതി കൈവരിച്ചു. ഈ അവലോകനം വിശകലനപരവും അനുഭവസമ്പന്നവുമായ ഗ്രഹണ സംയോജന സമീപനങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. |
4e03cadf3095f8779eaf878f0594e56ad88788e2 | |
a63c3f53584fd50e27ac0f2dcbe28c7361b5adff | RF, മൈക്രോവേവ്, മില്ലിമീറ്റർ തരംഗ പ്രയോഗങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കായി സിലിക്കൺ പുതിയ സാധ്യതകളും വെല്ലുവിളികളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. സിജിഇ ഹെറ്ററോജങ്ക്ഷൻ ബൈപോളാർ ട്രാൻസിസ്റ്ററുകളുടെ ഉയർന്ന കട്ട്ഓഫ് ആവൃത്തികളും മോസ്ഫെറ്റുകളുടെ എക്കാലവും ചുരുങ്ങിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന സവിശേഷത വലുപ്പങ്ങളും വളരെയധികം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, കുറഞ്ഞ തകർച്ചാ വോൾട്ടേജുകൾ, നഷ്ടപ്പെട്ട സബ്സ്ട്രേറ്റുകൾ, കുറഞ്ഞ ക്യു പാസിവുകൾ, ദീർഘകാല പരസ്പര ബന്ധിപ്പിക്കൽ പരാന്നഭോജികൾ, ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള കപ്ലിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ യാഥാർത്ഥ്യങ്ങളെ നേരിടാൻ പുതിയ ഡിസൈൻ ടെക്നിക്കുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. സിലിസിയത്തിലെ സമ്പൂർണ്ണ സിസ്റ്റം സംയോജനത്തിന്റെ ഉദാഹരണമായി, ഈ പേപ്പർ 0.18- / സ്പിൾ മ്യൂ / മീറ്റർ സിലിക്കൺ-ജെർമാനിയത്തിൽ ആദ്യത്തെ പൂർണ്ണമായും സംയോജിത 24-GHz എട്ട്-എലമെന്റ് ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേ റിസീവറും 0.18- / സ്പിൾ മ്യൂ / മീറ്റർ സിഎംഒഎസിൽ സംയോജിത പവർ ആംപ്ലിഫയറുകളുള്ള ആദ്യത്തെ പൂർണ്ണമായും സംയോജിത 24-GHz നാല്-എലമെന്റ് ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേ ട്രാൻസ്മിറ്ററും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ട്രാൻസ്മിറ്ററും റിസീവറും ബീം രൂപീകരിക്കാൻ കഴിവുള്ളവയാണ്, അവ ആശയവിനിമയ, ദൂരം, സ്ഥാനനിർണ്ണയം, സെൻസിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. |
64da24aad2e99514ab26d093c19cebec07350099 | ആഗോള ഇന്റർനെറ്റ് ശൃംഖലകൾക്കും ആഴത്തിലുള്ള ബഹിരാകാശ പര്യവേക്ഷണത്തിനും എയ്റോസ്പേസ് ഗവേഷണ ശ്രമങ്ങൾക്കും ബദൽ പരിഹാരങ്ങളായി വാണിജ്യ സംരംഭങ്ങളിൽ ക്യൂബ് സാറ്റ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ കൂടുതൽ ജനപ്രിയമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. പല സാങ്കേതിക കമ്പനികളും സിസ്റ്റം എഞ്ചിനീയർമാരും ആഗോള ലോ എർത്ത് ഓർബിറ്റ് (LEO) ഇന്റർ-സാറ്റലൈറ്റ് നക്ഷത്രസമൂഹങ്ങളുടെ ഭാഗമായി ചെറിയ ഉപഗ്രഹ സംവിധാനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ പദ്ധതിയിടുന്നു. ഈ ശ്രമങ്ങള് മുന്നോട്ടുകൊണ്ടുപോകുന്നതില് ഉയര് ന്ന പ്രകടനം നല് കുന്ന കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള ഹാര് ഡ്വെയര് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം ഹെറ്ററോഡൈൻ ആർക്കിടെക്ചറും ക-ബാൻഡ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് ട്രാൻസ്മിറ്റർ അസംബ്ലി (ഐടിഎ) മൊഡ്യൂളിന്റെ പ്രകടനവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് നാനോ / മൈക്രോസാറ്റലൈറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് സാറ്റലൈറ്റ് സംവിധാനങ്ങളിൽ ഉയർന്ന ഡാറ്റാ നിരക്ക് ബഹിരാകാശ ആശയവിനിമയ സംവിധാനങ്ങൾക്കുള്ള കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള പരിഹാരമായി നടപ്പിലാക്കാം. ഒരു ഫേസ് ലോക്ക് ഓസിലേറ്റർ, സംയോജിത ട്രാൻസ്മിറ്റർ, പോളറൈസർ, ലെൻസ് തിരുത്തപ്പെട്ട ആന്റിന എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് 26.7 മുതൽ 26.9 ജിഗാഹെർട്സ് വരെ ആവൃത്തി പരിധിയിലെ +29 ഡിബിഎം വരെയുള്ള ലീനിയർ ട്രാൻസ്മിഷൻ നൽകാൻ മോഡ്യൂൾ 0.9 മുതൽ 1.1 ജിഗാഹെർട്സ് വരെ ഇൻപുട്ട് സിഗ്നൽ IF പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. |
0b44fcbeea9415d400c5f5789d6b892b6f98daff | ഈ ലേഖനത്തിൽ, അത്തരം ഒരു വലിയ വ്യാഖ്യാന കോർപസ് നിർമ്മിച്ചതിലെ ഞങ്ങളുടെ അനുഭവം ഞങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു - പെൻ ട്രീബാങ്ക്, അമേരിക്കൻ ഇംഗ്ലീഷിലെ 4.5 ദശലക്ഷത്തിലധികം വാക്കുകളുള്ള ഒരു കോർപസ്. പെൻ ട്രീബാങ്ക് പദ്ധതിയുടെ ആദ്യ മൂന്ന് വർഷത്തെ (1989-1992) കാലയളവിൽ, ഈ കോർപസ് ഭാഗിക-സംഭാഷണ (പിഒഎസ്) വിവരത്തിനായി വ്യാഖ്യാനിച്ചു. കൂടാതെ, പകുതിയിലധികം ഭാഗങ്ങളും അസ്ഥികൂടത്തിന്റെ സിന്റാക്റ്റിക് ഘടനയ്ക്കായി വ്യാഖ്യാനിച്ചിരിക്കുന്നു. അഭിപ്രായങ്ങള് പെന് സ് ല് വെന് സിയന് സിയന് സ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി കംപ്യൂട്ടര് സയന് സ് വകുപ്പ് സാങ്കേതിക റിപ്പോർട്ട് നമ്പര് എം.എസ്.സി.ഐ.എസ് 93-87 എന്ന നമ്പറിൽ നിന്നും. ഈ സാങ്കേതിക റിപ്പോർട്ട് സ്കോളർലി കോമൺസിൽ ലഭ്യമാണ്: http://repository.upenn.edu/cis_reports/237 ഇംഗ്ലീഷിന്റെ ഒരു വലിയ വ്യാഖ്യാന കോർപസ് നിർമ്മിക്കുന്നുഃ പെൻ ട്രീബാങ്ക് MS-CIS-93-87 LINC LAB 260 മിഷേൽ പി. മാർക്കസ് ബിയാട്രിസ് സാന്റോറിനി മേരി ആൻ മാർസിങ്കിവിച്ച് പെൻസിൽവാനിയ സർവകലാശാലയിലെ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, അപ്ലൈഡ് സയൻസ് കമ്പ്യൂട്ടർ, ഇൻഫർമേഷൻ സയൻസ് വകുപ്പ് ഫിലാഡൽഫിയ, PA 19104-6389 |
7c70c29644ff1d6dd75a8a4dd0556fb8cb13549b | മൈക്രോവേവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി, പാക്കേജിലുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ, അനുരൂപവും വഴക്കമുള്ളതുമായ സബ്സ്ട്രേറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ സാങ്കേതികത ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഉല് പാദിപ്പിക്കുന്ന വസ്തുക്കൾ സെറാമിക് പൊടികള് പോളിമറുകളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഉല് പാദിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഇതില് ഉയര് ന്ന വൈരുദ്ധ്യമുള്ള ഒരു ഉപരിതലം ഉല് പാദിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഇത്തരം പോളിമർ സെറാമിക് സബ്സ്ട്രേറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും പാച്ച് ആന്റിനയുടെയും കപ്ലേഡ് ലൈൻ ഫിൽട്ടറിന്റെയും പ്രകടനം പരിശോധിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഉപരിതല മിശ്രിത രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം ഉപരിതലങ്ങളുടെ നഷ്ട പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നതിന് അളവുകൾ നൽകുന്നു. മൊത്തത്തില് , ഈ കോമ്പോസിറ്റുകള് , 20 വരെ പെര്മിറ്റിവിറ്റി ഉള്ളതും ആവശ്യത്തിന് കുറഞ്ഞ നഷ്ടമുള്ളതുമായ ഫ്ലെക്സിബിൾ സബ്സ്ട്രേറ്റുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. |
85947d646623ef7ed96dfa8b0eb705d53ccb4efe | നുഴഞ്ഞുകയറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അന്വേഷിക്കുന്നതിനും നെറ്റ്വർക്ക് ട്രാഫിക് പിടിച്ചെടുക്കുന്നതും റെക്കോർഡുചെയ്യുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതുമായ ശാസ്ത്രമാണ് നെറ്റ്വർക്ക് ഫോറൻസിക്. ഇന്നുവരെ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട വിവിധ നെറ്റ് വർക്ക് ഫോറൻസിക് ചട്ടക്കൂടുകളുടെ വിശദമായ ഒരു അവലോകനം ഈ പ്രബന്ധം ചെയ്യുന്നു. ഡിജിറ്റല് ഫോറന് സിക്സിന്റെ നിലവിലുള്ള വിവിധ മാതൃകകള് അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പൊതുവായ പ്രക്രിയ മാതൃക നെറ്റ്വര് ക്ക് ഫോറന് സിക്സിനായി നിര് മ്മിച്ചിട്ടുണ്ട്. നെറ്റ് വർക്ക് ഫോറൻസിക്സിന്റെ നിർവചനവും, വിഭാഗീകരണവും, പ്രേരണയും വ്യക്തമായി പ്രസ്താവിച്ചിരിക്കുന്നു. വിവിധ നെറ്റ് വര് ക് ഫോറന് സിക് അനാലിസിസ് ടൂളുകളുടെയും (എന് എഫ് എ ടി) നെറ്റ് വര് ക് സുരക്ഷാ നിരീക്ഷണ ഉപകരണങ്ങളുടെയും പ്രവർത്തനത്തെക്കുറിച്ച് ഫോറന് സിക് എക്സാമിനര്മാര് ക്ക് ലഭ്യമാണ്. നടപ്പാക്കല് ചട്ടക്കൂടുകളിലും പ്രക്രിയാ മാതൃകകളിലും വിശകലന ഉപകരണങ്ങളിലും നിലനിൽക്കുന്ന പ്രത്യേക ഗവേഷണ വിടവുകള് കണ്ടെത്തി പ്രധാന വെല്ലുവിളികള് ഉയര് ത്തിക്കാട്ടുന്നു. ഈ പ്രവര് ത്തനത്തിന്റെ പ്രാധാന്യം, നെറ്റ് വർക്ക് ഫോറൻസിക്സിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു അവലോകനം, ഉപകരണങ്ങള് , പ്രക്രിയാ മാതൃകകള് , ചട്ടക്കൂട് നടപ്പാക്കല് എന്നിവയാണ്. ഈ പുതിയതും ചെറുതുമായ ശാഖയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുന്നതില് സുരക്ഷാ പ്രാക്ടീഷണര് ക്കും ഗവേഷകര് ക്കും ഇത് വളരെ പ്രയോജനകരമാകും. എൽസെവിയർ ലിമിറ്റഡ് എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
7d98dce77cce2d0963a3b6566f5c733ad4343ce4 | ഈ പഠനം ഡേവിസിന്റെ (1989) TAM മോഡലിന്റെയും സ്ട്രോബിന്റെ (1994) SPIR അഡെൻഡ്മിന്റെയും വികാസമാണ്. വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യാ തരങ്ങളിലും രാജ്യങ്ങളിലും വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യാ സംവിധാനങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തെ വിശദീകരിക്കുന്നതിനായി സാങ്കേതിക വിദ്യാ സ്വീകാര്യതാ മാതൃക (ടിഎം) ഐഎസ് ഗവേഷണത്തിൽ വ്യാപകമായി പഠിക്കപ്പെട്ടു. ഈ ഗവേഷണ വിഭാഗം സാംസ്കാരിക വ്യത്യാസങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും ലിംഗഭേദം സംസ്കാരത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടകമാണെന്ന വസ്തുത അവഗണിച്ചു. സത്യത്തിൽ, പുരുഷന്മാർക്ക് ശ്രേണികയിലും സ്വാതന്ത്ര്യത്തിലും സംഭാഷണത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും, സ്ത്രീകൾ അടുപ്പത്തിലും ഐക്യത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നുവെന്ന് സോഷ്യോളിംഗ്വിസ്റ്റിക് ഗവേഷണം തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഐടി വ്യാപന ഗവേഷണത്തിനും ടെക്നോളജി അക്സിപ്റ്റൻസ് മോഡലിനും ആശയപരമായ വിപുലീകരണത്തിന് ഈ സാഹിത്യം ഒരു ഉറച്ച അടിത്തറ നൽകുന്നു. വിശ്വാസങ്ങളോടും കമ്പ്യൂട്ടർ അധിഷ്ഠിത മാധ്യമങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തോടും ബന്ധപ്പെട്ട ലിംഗ വ്യത്യാസങ്ങൾ പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട്, ഈ പഠനത്തിൽ 392 സ്ത്രീകളുടെയും പുരുഷന്മാരുടെയും പ്രതികരണങ്ങൾ ഒരു ക്രോസ് സെക്ഷണൽ സർവേ ഉപകരണം വഴി പരിശോധിച്ചു. വടക്കേ അമേരിക്ക, ഏഷ്യ, യൂറോപ്പ് എന്നിവിടങ്ങളിലെ എയർലൈൻ വ്യവസായങ്ങളിലെ ഇമെയിൽ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സമാന ഗ്രൂപ്പുകളിലെ വിജ്ഞാന തൊഴിലാളികളാണ് ഈ സാമ്പിളിൽ ഉൾപ്പെട്ടത്. സ്ത്രീകളും പുരുഷന്മാരും ഇമെയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതില് വ്യത്യാസമുണ്ടെന്ന് പഠനഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ കണ്ടെത്തലുകള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഗവേഷകര് മറ്റ് സാംസ്കാരിക ഫലങ്ങളോടൊപ്പം ഐടി വ്യാപന മാതൃകകളില് ലിംഗഭേദം ഉൾപ്പെടുത്തണം എന്നാണ്. സംഘടനാപരമായ പശ്ചാത്തല ഘടകങ്ങളെ മാത്രമല്ല, ഉപയോക്താക്കളുടെ ലിംഗഭേദത്തെയും കണക്കിലെടുക്കുന്ന കൂടുതൽ അനുകൂലമായ ആശയവിനിമയ പരിതസ്ഥിതികൾ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരേ ആശയവിനിമയ രീതി ലിംഗഭേദങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമായി കാണാമെന്ന് മാനേജർമാരും സഹപ്രവർത്തകരും മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ പരിതസ്ഥിതികളുടെ സൃഷ്ടി ആശയവിനിമയ മാധ്യമങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ വിന്യാസത്തെ മാത്രമല്ല, ആശയവിനിമയ മാധ്യമങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള സംഘടനാ പരിശീലനത്തെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. |
2599131a4bc2fa957338732a37c744cfe3e17b24 | പരിശീലന പാറ്റേണുകളും തീരുമാന പരിധിയും തമ്മിലുള്ള മാർജിൻ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പരിശീലന അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പെർസെപ്ട്രോണുകൾ, പോളിനോമികൾ, റേഡിയൽ ബേസിസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ തരം വർഗ്ഗീകരണ ഫംഗ്ഷനുകളിൽ ഈ രീതി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. പ്രശ്നത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് ഫലപ്രദമായ പരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം യാന്ത്രികമായി ക്രമീകരിക്കുന്നു. പരിഹാരം പിന്തുണയ്ക്കുന്ന പാറ്റേണുകളുടെ ഒരു ലീനിയർ കോമ്പിനേഷനായി പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു. തീരുമാനത്തിന്റെ അതിര് ത്തിയോട് ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള പരിശീലന പാറ്റേണുകളുടെ ഉപവിഭാഗമാണിത്. ഒരു വരി ഒഴിവാക്കൽ രീതിയും വിസി-ഡൈമെൻഷനും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പൊതുവായ പ്രകടനത്തിന്റെ പരിധി നൽകിയിരിക്കുന്നു. ഒപ്റ്റിക്കൽ പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നങ്ങളിലെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ മറ്റ് പഠന അൽഗോരിതങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ലഭിച്ച നല്ല പൊതുവൽക്കരണം തെളിയിക്കുന്നു. |
68c29b7bf1811f941040bba6c611753b8d756310 | ആധുനിക വാഹനം നിയന്ത്രിക്കുന്നത് നെറ്റ് വർക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറുകളാണ് . ഈ ശൃംഖലകളുടെ സുരക്ഷ ചരിത്രപരമായി വളരെ ആശങ്കാജനകമായിരുന്നു, പക്ഷേ സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഗവേഷകർ അവരുടെ ആക്രമണത്തിന് നിരവധി ദുർബലതകൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ ആക്രമണങ്ങളെ പ്രതിരോധിക്കുന്നതിനായി, ഓട്ടോമോട്ടീവ് കൺട്രോളർ ഏരിയ നെറ്റ്വർക്ക് (സിഎഎൻ) ബസ്സിനായി ഒരു അസ്വാഭാവികത കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു. മിക്ക ആക്രമണങ്ങളും നെറ്റ് വർക്കിലേക്ക് അധിക പാക്കറ്റുകൾ ചേർക്കുന്നതിലാണ് അധിഷ്ഠിതം. പക്ഷെ സാധാരണ പാക്കറ്റുകൾക്ക് കൃത്യമായ ഒരു ആവൃത്തി ഉണ്ടായിരിക്കും. ഇത് നിലവിലുള്ളതും പഴയതുമായ പാക്കറ്റ് ടൈമിംഗിനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു അമാലി ഡിറ്റക്ടറിനെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിലൂടെ ഇന്റർ പാക്കറ്റ് ടൈമിംഗ് അളക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ശരാശരി സമയങ്ങളെ ചരിത്ര ശരാശരികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത് ഒരു അസ്വാഭാവിക സിഗ്നൽ ലഭിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം പലതരം ഇൻസേർഷൻ ആവൃത്തികളിലൂടെ വിലയിരുത്തുകയും അതിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയുടെ പരിമിതികൾ തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പാക്കറ്റുകളിലെ ഡേറ്റാ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ സമാനമായ അളവ് എങ്ങനെ അപാകതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഫലപ്രദമല്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഒരു ക്ലാസ് സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീന് എങ്ങനെ ഒരേ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന വിശ്വാസ്യതയോടെ അപാകതകൾ കണ്ടെത്താമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
c43d8a3d36973e3b830684e80a035bbb6856bcf7 | സൂപ്പർ റെസല്യൂഷനുള്ള ചിത്രത്തിന് (എസ്ആർ) കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിന്റെ (സിഎൻഎൻ) ആഴം വളരെ പ്രധാനമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഇമേജ് എസ്ആർ വേണ്ടി ആഴമേറിയ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പരിശീലനം കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ് എന്ന് നാം നിരീക്ഷിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷനിലുള്ള ഇൻപുട്ടുകളിലും ഫീച്ചറുകളിലും ധാരാളം കുറഞ്ഞ ആവൃത്തിയിലുള്ള വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ട്. ചാനലുകളിലുടനീളം ഇത് തുല്യമായി പരിഗണിക്കുന്നു, അതിനാൽ സിഎൻഎൻകളുടെ പ്രാതിനിധ്യ ശേഷിയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, വളരെ ആഴത്തിലുള്ള അവശിഷ്ട ചാനൽ ശ്രദ്ധാ ശൃംഖലകൾ (ആർസിഎഎൻ) ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, വളരെ ആഴത്തിലുള്ള ശൃംഖല രൂപീകരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഒരു അവശിഷ്ടം അവശിഷ്ട ഘടന (ആർഐആർ) നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അതിൽ നീണ്ട ഒഴിവാക്കൽ കണക്ഷനുകളുള്ള നിരവധി അവശിഷ്ട ഗ്രൂപ്പുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഓരോ ബാക്കിയുള്ള ഗ്രൂപ്പിലും ചെറിയ സ്കിപ് കണക്ഷനുകളുള്ള ചില ബാക്കിയുള്ള ബ്ലോക്കുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. അതേസമയം, RIR, ധാരാളം കുറഞ്ഞ ആവൃത്തിയിലുള്ള വിവരങ്ങൾ ഒന്നിലധികം ഒഴിവാക്കൽ കണക്ഷനുകളിലൂടെ ഒഴിവാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് പ്രധാന നെറ്റ്വർക്ക് ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള വിവരങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ചാനലുകളുടെ പരസ്പരബന്ധം കണക്കിലെടുത്ത് ചാനൽ വിവേകമുള്ള സവിശേഷതകൾ പുനർനിർണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചാനൽ ശ്രദ്ധ സംവിധാനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ആർസിഎഎന് ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോള് കൂടുതൽ കൃത്യതയും കാഴ്ച മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളും കൈവരിക്കുന്നുവെന്ന് വിപുലമായ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
77768638f4f400272b6e5970596b127663471538 | ഗവേഷണ തെളിവുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ സമീപനമായി സ്കോപ്പിംഗ് റിവ്യൂ മാറിയിരിക്കുന്നു. ഇത് താരതമ്യേന പുതിയ സമീപനമാണ്, അതിന് ഒരു സാർവത്രിക പഠന നിർവചനമോ അന്തിമ നടപടിക്രമമോ സ്ഥാപിച്ചിട്ടില്ല. സാഹിത്യത്തിലെ സ്കോപ്പിംഗ് അവലോകനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒരു അവലോകനം നൽകുക എന്നതായിരുന്നു ഈ അവലോകനത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം. രീതികൾ ആർക്സി, ഒമാലി ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സ്കോപ്പിംഗ് അവലോകനം നടത്തി. നാലു ബ്ലിബിലിഗ്രാഫിക് ഡേറ്റാബേസുകളിലും ഗ്രേ സാഹിത്യത്തിലും അന്വേഷണം നടത്തി. അവലോകനവും വിശേഷണവും രണ്ടു സ്വതന്ത്ര നിരൂപകര് മുൻകൂട്ടി പരിശോധിച്ച ഫോമുകള് ഉപയോഗിച്ച് നടത്തി. ഫലം 1999 മുതൽ 2012 ഒക്ടോബര് വരെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച 344 സ്കോപ്പിംഗ് അവലോകനങ്ങളാണ് തിരയലിൽ കണ്ടെത്തിയത്. അവലോകനങ്ങളുടെ ഉദ്ദേശ്യം, രീതിശാസ്ത്രം, റിപ്പോർട്ടിംഗിന്റെ വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവയിൽ വ്യത്യാസമുണ്ടായിരുന്നു. അവലോകനങ്ങളുടെ നാലിൽ മൂന്നു ഭാഗവും (74.1%) ആരോഗ്യ വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ചായിരുന്നു. പഠനം പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനുള്ള സമയം 2 ആഴ്ച മുതൽ 20 മാസം വരെയായിരുന്നു. ഉൾപ്പെടുത്തിയ പഠനങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാര വിലയിരുത്തൽ വളരെ അപൂർവ്വമായി മാത്രമേ നടപ്പാക്കിയിട്ടുള്ളൂ (22. 38%). ഉപസംഹാരങ്ങള് വിശാലമായ വിഷയങ്ങള് മാപ്പുചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ സമീപനമാണ് സ്കോപ്പിംഗ് റിവ്യൂ. അവരുടെ പെരുമാറ്റത്തിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ കാരണം, തെളിവുകളുടെ പ്രയോജനവും ശക്തിയും ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനായി അവരുടെ രീതിശാസ്ത്രപരമായ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ആവശ്യമാണ്. |
4c5815796c29d44c940830118339e276f741d34a | റോബോട്ട് അസിസ്റ്റന് റുമാരും പ്രൊഫഷണല് സഹപ്രവര് ത്തകരും വീടുകളിലും വ്യവസായങ്ങളിലും ഒരു ചരക്കായി മാറുകയാണ് . റോബോട്ടുകള് മനുഷ്യരുമായി തങ്ങളുടെ ജോലിസ്ഥലം പങ്കുവെക്കാനും അവരുമായി ശാരീരികമായി ഇടപെടാനും, റോബോട്ടിന് റെ ഘടന മുഴുവന് റെയും സാധ്യമായ കൂട്ടിയിടികള് വേഗത്തിലും വിശ്വസനീയമായും കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. സുരക്ഷിത റോബോട്ടിന് റെ പ്രതികരണത്തിന് നിയന്ത്രണ തന്ത്രങ്ങളും ആവശ്യമാണ്. ശാരീരിക ബന്ധം മൂലം മനുഷ്യന് പരിക്കേൽക്കുന്നത് തടയുകയോ പരിമിതപ്പെടുത്തുകയോ ചെയ്യലാണ് പ്രധാന ലക്ഷ്യം. ഈ സർവേ പേപ്പറിൽ, ഈ വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ ആദ്യകാല പ്രവർത്തനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, തത്സമയ കൂട്ടിയിടി കണ്ടെത്തൽ, ഒറ്റപ്പെടുത്തൽ, തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയ്ക്കായി പരീക്ഷണാത്മക മോഡൽ അധിഷ്ഠിത അൽഗോരിതം അവലോകനം ചെയ്യുകയും വിപുലീകരിക്കുകയും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. മനുഷ്യ-റോബോട്ട് ഇടപെടലുകളിലോ കൈകാര്യം ചെയ്യലുകളിലോ ഉള്ള റോബോട്ടുകളുടെ പാരിസ്ഥിതിക ഇടപെടലുകളിലെ പശ്ചാത്തല-സ്വതന്ത്ര ഘട്ടങ്ങൾ ഇവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ പ്രശ്നം ആദ്യം കർക്കശമായ റോബോട്ടുകൾക്ക് പരിഹരിക്കപ്പെടുകയും പിന്നീട് സംയുക്ത / ട്രാൻസ്മിഷൻ വഴക്കത്തിന്റെ സാന്നിധ്യത്തിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അടിസ്ഥാന ശാരീരികമായി പ്രേരിതമായ പരിഹാരം ഇതിനകം തന്നെ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള നിരവധി റോബോട്ടിക് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ പ്രയോഗിച്ചു, മാനിപുലേറ്ററുകളിൽ നിന്നും ഹ്യൂമനോയിഡുകളിൽ നിന്നും പറക്കുന്ന റോബോട്ടുകളിൽ നിന്നും വാണിജ്യ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ പോലും. |
4e3a22ed94c260b9143eee9fdf6d5d6e892ecd8f | |
e18fa8c8f402c483b2c3eaaa89192fe99e80abd5 | പ്രസിദ്ധീകരിച്ച വാർത്തകൾ ഓഹരി വിപണിയുടെ ദിശയിലും അതിന്റെ അസ്ഥിരതയിലും വ്യാപാരങ്ങളുടെ അളവിലും വാർത്തകളിൽ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന ഓരോ ഓഹരികളുടെയും മൂല്യത്തിലും പ്രധാനപ്പെട്ട സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നുവെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന നിരവധി പഠനങ്ങൾ ഉണ്ട്. വാർത്താ പ്രമാണങ്ങളുടെയും ത്രൈമാസ റിപ്പോർട്ടുകളുടെയും ബ്ലോഗുകളുടെയും ട്വിറ്ററിന്റെയും ഡാറ്റയുടെയും ഓട്ടോമേറ്റഡ് സെന്റിമെന്റ് വിശകലനം ഒരു വ്യാപാര തന്ത്രത്തിന്റെ ഭാഗമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ചില പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഗവേഷണങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പർ അത്തരം ഒരു ട്രേഡിങ്ങ് തന്ത്രങ്ങളുടെ കുടുംബത്തെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, തുടർന്ന് അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ സന്ദർഭങ്ങൾക്കിടയിലും വികാര വിശകലനങ്ങളെ പൊതുവെ എങ്ങനെ വിലയിരുത്തുന്നു എന്നതിന്റെ പിന്നിലെ നിശബ്ദമായ ചില അനുമാനങ്ങൾ വീണ്ടും പരിശോധിക്കാൻ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ വൈരുദ്ധ്യം ചിലവാക്കുന്നു. |
050c6fa2ee4b3e0a076ef456b82b2a8121506060 | ഇമേജുകളിലെ 2 ഡി ബൌണ്ടറിംഗ് ബോക്സുകളായി ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ വലിയ പുരോഗതി കൈവരിച്ചെങ്കിലും, ഒക്ലുഡഡ് ഒബ്ജക്റ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതും ഒരൊറ്റ ഇമേജിൽ നിന്ന് ഒന്നിലധികം ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ 3 ഡി പ്രോപ്പർട്ടികൾ കണക്കാക്കുന്നതും ഇപ്പോഴും വളരെ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്. ഈ പേപ്പറിൽ, ഒരു പുതിയ വസ്തു പ്രതിനിധീകരണം, 3D വോക്സൽ പാറ്റേൺ (3DVP) ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് കാഴ്ച, 3D ആകൃതി, കാഴ്ചപ്പാട്, ഒക്ലൂഷൻ, ട്രങ്കേഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വസ്തുക്കളുടെ പ്രധാന സ്വഭാവങ്ങളെ സംയുക്തമായി എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതിയിലാണ് 3DVP-കളെ നാം കണ്ടെത്തുന്നത്, 3DVP-കളുടെ നിഘണ്ടുവിന് വേണ്ടി പ്രത്യേക ഡിറ്റക്ടറുകളുടെ ഒരു ബാങ്ക് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. 3 ഡി വി പി ഡിറ്റക്ടറുകൾക്ക് പ്രത്യേക ദൃശ്യപരത പാറ്റേണുകളുള്ള വസ്തുക്കളെ കണ്ടെത്താനും 2 ഡി സെഗ്മെന്റേഷൻ മാസ്ക്, 3 ഡി പോസ്, ഒക്ലൂഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ട്രങ്കേഷൻ ബോർഡറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള മെറ്റാ ഡാറ്റ 3 ഡി വി പി കളിൽ നിന്ന് കണ്ടെത്തുന്ന വസ്തുക്കളിലേക്ക് കൈമാറാനും കഴിയും. കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ട മെറ്റാ ഡാറ്റ വസ്തുക്കളുടെ ഇടയിലുള്ള ഒക് ലൂഷൻ ബന്ധം നിർണ്ണയിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് മെച്ചപ്പെട്ട വസ്തു തിരിച്ചറിയൽ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. കിറ്റി ഡിറ്റക്ഷൻ ബെഞ്ച് മാർക്കിലും [17] ഔട്ട് ഡോർ സീൻ ഡേറ്റാസെറ്റിലും [41] പരീക്ഷണങ്ങൾ നടക്കുന്നു. കാറുകളുടെ കണ്ടെത്തലില് ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങള് മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും, കാര്യമായ മാർജിനുകളോടെ (6% KITTI ന്റെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഡാറ്റയില്) കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് വസ്തുക്കളെ കൃത്യമായി വേർതിരിച്ച് 3D യിൽ അവയെ പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുന്നതിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ രീതിയുടെ കഴിവ് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. |
1a124ed5d7c739727ca60cf11008edafa9e3ecf2 | ഡാറ്റാധിഷ്ടിത സമ്പദ്വ്യവസ്ഥ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കെ, വൻതോതിലുള്ളതും വേഗതയേറിയതുമായ ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്നത് ഒരു മത്സര നേട്ടമാണെന്ന് സംരംഭങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു. വിതരണം ചെയ്ത സന്ദേശ ക്യൂകളും സ്ട്രീമിംഗ് പ്രോസസ്സിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളും പോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾ, ചരക്ക് ഹാർഡ്വെയറിലെ ആയിരക്കണക്കിന് ഡാറ്റ സ്ട്രീം പാർട്ടീഷനുകളിലേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പ്രതികരണമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ നൽകുന്ന പ്രോഗ്രാമിംഗ് API പലപ്പോഴും താഴ്ന്ന നിലവാരമുള്ളതാണ്, ഇത് പ്രോഗ്രാമർ പഠന കർവിലും പരിപാലന ഓവർഹെഡിലും ചേർക്കുന്ന ഗണ്യമായ ഇഷ്ടാനുസൃത കോഡ് ആവശ്യമാണ്. കൂടാതെ, ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് പലപ്പോഴും ഹൈവ്, ഇംപാല അല്ലെങ്കിൽ പ്രെസ്റ്റോ പോലുള്ള ബിഗ് ഡാറ്റ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ജനപ്രിയമായി തെളിയിക്കപ്പെട്ട എസ്ക്യുഎൽ അന്വേഷണ ശേഷികൾ ഇല്ല. ഡേറ്റാ സ്ട്രീം അന്വേഷണത്തിനും കൈകാര്യം ചെയ്യലിനും വേണ്ടി സ്റ്റാൻഡേർഡ് എസ്.ക്യു.എല്ലിന് വേണ്ടി ചുരുങ്ങിയ എക്സ്റ്റൻഷനുകൾ ഞങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു. ഈ വിപുലീകരണങ്ങൾ സാംസാസ്ക്യുഎല്ലിൽ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു, സ്ട്രീമിംഗ് എസ്ക്യുഎല്ലിനായുള്ള ഒരു പുതിയ ഉപകരണം സാംസാസ്ക്യുഎല്ലിൽ ഫിസിക്കൽ പ്ലാനുകളിലേക്ക് സ്ട്രീമിംഗ് എസ്ക്യുഎൽ കംപൈൽ ചെയ്യുന്നു, അവ സാംസയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വിതരണം ചെയ്ത സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക്. സാംസയുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായി എസ്.ക്യു.എൽ. ക്വയറുകളുടെ പ്രകടനം താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ഉപയോഗക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സാംസാസ്ക്യുഎൽ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് അപ്പാച്ചെ സാംസ പദ്ധതിയുടെ ഭാഗമാണ്. |
b8ec319b1f5223508267b1d5b677c0796d25ac13 | പല യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളിലും, ഒരു പ്രത്യേക മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടാസ്ക്കിനായി ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ലഭിക്കുന്നത് ചെലവേറിയതാണ്. സെമി സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പരിശീലന രീതികൾ ലഭ്യമായ ധാരാളം ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയും ലേബൽ ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ഒരു ചെറിയ എണ്ണവും ഉപയോഗിക്കുന്നു. മനുഷ്യരുടെ പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ സെമി-സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പരിശീലനത്തിനുള്ള ഒരു പുതിയ ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ലേബൽ ചെയ്ത സാമ്പിളുകളുടെ ഉൾച്ചേർക്കലുകളിൽ നിന്ന് ലേബൽ ചെയ്യാത്തവയിലേക്കും തിരിച്ചും അസോസിയേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഷെഡ്യൂൾ ശരിയായ അസോസിയേഷൻ സൈക്കിളുകളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു, അത് അസോസിയേഷൻ ആരംഭിച്ച അതേ ക്ലാസ്സിൽ അവസാനിക്കുന്നു, കൂടാതെ മറ്റൊരു ക്ലാസ്സിൽ അവസാനിക്കുന്ന തെറ്റായ അസോസിയേഷനുകളെ ശിക്ഷിക്കുന്നു. നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്. നിലവിലുള്ള ഏത് എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പരിശീലന സജ്ജീകരണത്തിലും ഇത് ചേർക്കാനാകും. നിരവധി ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ അസോസിയേഷൻ ലേണിംഗിന്റെ കഴിവുകൾ ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു കൂടാതെ ലഭ്യമായ ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് വർഗ്ഗീകരണ ജോലികളിൽ ഇത് പ്രകടനം വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്തുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, കുറച്ച് ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുള്ള കേസുകളിൽ, ഞങ്ങളുടെ പരിശീലന പദ്ധതി എസ്വിഎച്ച്എൻഎയിലെ നിലവിലെ സാങ്കേതികതയെ മറികടക്കുന്നു. |
852c633882927affd1a951e81e6e30251bb40867 | നിരന്തരമായി വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ (ആര് എഫ് ഐ ഡി) സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സഹായത്തോടെ പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷൻ മേഖലകളിലെ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി പുതിയ തരം ടാഗ് ആന്റിന വസ്തുക്കളും ഘടനകളും ഉയർന്നുവരുന്നു. ഈ പ്രവര് ത്തനത്തില് , റേഡിയേഷന് കാര്യക്ഷമത അളക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി വികസിപ്പിക്കുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, ശരീര കേന്ദ്രീകൃതമായ വയർലെസ് ആശയവിനിമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി തയ്യൽ ചെയ്ത ഡിപ്പോൾ ടാഗ് ആന്റിനകളുടെ വികിരണ കാര്യക്ഷമത അളക്കുന്നതിനും ഈ അളക്കൽ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. അളവുകളിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച വിവരങ്ങൾ ടാഗ് ആന്റിന മെറ്റീരിയൽ ഘടനകളുടെ നഷ്ടം ചിത്രീകരിക്കാനും ടാഗ് ആന്റിനയുടെ പ്രകടനവും വിശ്വാസ്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാം. |
833de6c09b38a679ed870ad3a7ccfafc8de010e1 | ഇഗോ വാഹനത്തിന്റെ ചലനത്തെ വിലയിരുത്തുന്നത് അത്യാധുനിക ഡ്രൈവിംഗ് അസിസ്റ്റന്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും മൊബൈൽ റോബോട്ട് ലോക്കലൈസേഷന്റെയും ഒരു പ്രധാന കഴിവാണ്. താഴെ പറയുന്ന പേപ്പർ റഡാർ സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കരുത്തുറ്റ അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് ഉടനടി ഇഗോ-വാഹനത്തിന്റെ പൂർണ്ണമായ 2 ഡി ചലന അവസ്ഥ (ദീർഘവീക്ഷണ, ലാറ്ററൽ വേഗത, യവ് നിരക്ക്) നിർണ്ണയിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞത് രണ്ട് ഡോപ്ലർ റഡാർ സെൻസറുകളും അവയുടെ ലഭിച്ച നിശ്ചലമായ പ്രതിഫലനങ്ങളും (ലക്ഷ്യങ്ങൾ) തമ്മിലുള്ള ആപേക്ഷിക ചലനം ഇത് വിലയിരുത്തുന്നു. അസിമുത്ത് കോണിലൂടെയുള്ള റേഡിയൽ വേഗതയുടെ വിതരണത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, സ്റ്റേഷണറി അല്ലാത്ത ടാർഗെറ്റുകളും ക്ലട്ടറും ഒഴിവാക്കിയിരിക്കുന്നു. അഹം ചലനവും അതിനോട് ചേരുന്ന കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സും കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ക്ലട്ടർ സപ്രഷൻ പോലുള്ള മുൻകൂർ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ അൽഗോരിതം ആവശ്യപ്പെടുന്നില്ല, കൂടാതെ മോഡൽ അനുമാനങ്ങളൊന്നും അടങ്ങിയിട്ടില്ല. വാഹനത്തിന്റെ ഏത് സ്ഥാനത്തും സെൻസറുകള് സ്ഥാപിക്കാം. ഒരു പൊതു കാഴ്ചപ്പാട് ആവശ്യമില്ല, സ്പേസിൽ ടാർഗെറ്റ് അസോസിയേഷൻ ഒഴിവാക്കുന്നു. ഒരു അധിക നേട്ടം, എല്ലാ ലക്ഷ്യങ്ങളും ഉടനടി നിശ്ചലമായതോ നിശ്ചലമല്ലാത്തതോ എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. |
31918003360c352fb0750040d163f287894ab547 | അടുത്തിടെ, സ്മാർട്ട് കാർ, ഇലക്ട്രിക് കാർഡ് തുടങ്ങിയവയുടെ വരവിനു ശേഷം ഓട്ടോമോട്ടീവ് എംബഡഡ് സിസ്റ്റം വളരെയധികം വികസിച്ചു. ഇവയ്ക്ക് വിവിധ മൂല്യവർദ്ധിത സംവിധാനങ്ങളുണ്ട്, ഉദാഹരണത്തിന് ഐപിഎ (ഇന്റലിജന്റ് പാർക്കിംഗ് അസിസ്റ്റൻസ്), ബിഎസ്ഡബ്ല്യു (ബ്ലൈൻ സ്പോട്ട് അലേർട്ട്), എൽഡിഡബ്ല്യുഎസ് (ലെയ്ൻ ഡിപാർച്ച് അലേർട്ട് സിസ്റ്റം), എൽകെഎസ് (ലെയ്ൻ കീപ്പിംഗ് സിസ്റ്റം) - ഇവ അഡാസ് (വിപുലമായ ഡ്രൈവർ അസിസ്റ്റൻസ് സിസ്റ്റംസ്) ആണ്. ഓട്ടോമോട്ടീവ് ഓപ്പൺ സിസ്റ്റം ആർക്കിടെക്ചർ (AUTOMOTIVE OPEN SYSTEM ARCHITECTURE) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഓട്ടോസാർ, ഓട്ടോമോട്ടീവ് ഉൾച്ചേർത്ത സോഫ്റ്റ് വെയർ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ വ്യാവസായിക നിലവാരമാണ്. ഓട്ടോമോട്ടീവ് ഇ/ഇ ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്കായി ഒരു തുറന്ന വ്യവസായ നിലവാരം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും സ്ഥാപിക്കുന്നതിനും വേണ്ടി ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന വാഹന നിർമ്മാതാക്കളുടെയും വിതരണക്കാരുടെയും പങ്കാളിത്തമാണ് ഓട്ടോസാർ. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം AUTOSAR എന്ന സോഫ്റ്റ് വെയർ സംക്ഷിപ്തമായി പരിചയപ്പെടുത്തുകയും LDWS (ലെയ്ൻ ഡിറ്റക്ഷന് ആന്റ് വാർണിംഗ് സിസ്റ്റം) എന്ന ഓട്ടോമോട്ടീവ് സോഫ്റ്റ് വെയറിന്റെ വികസനത്തിന്റെ ഫലം പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും. |
36bb4352891209ba0a7df150c74cd4db6d603ca5 | സിംഗിൾ-ഇൻപുട്ട് ലോ-റെസല്യൂഷൻ (എൽആർ) ഇമേജിൽ നിന്ന് ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ (എച്ച്ആർ) ഇമേജ് പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു വാഗ്ദാനമാണ് സിംഗിൾ ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിംഗിൾ ഇമേജ് സൂപ്പർ റെസല്യൂഷൻ (എസ്ആർ). പല പ്രശസ്തമായ എസ്.ആർ സമീപനങ്ങളും സമയമോ സ്ഥലമോ ഉപയോഗിക്കുന്നവയാണ്, ഇത് അവരുടെ പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. അതിനാൽ, ചില ഗവേഷണങ്ങൾ ഉപ-ബഹിരാകാശ കാഴ്ചയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു, ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങൾ നൽകി. ഈ ലേഖനത്തിൽ, പരിശീലന ഘട്ടത്തിൽ എൽആർ ഇമേജുകളുടെ വലിയ നോൺലൈനർ ഫീച്ചർ സ്പേസ് ഒരു കൂട്ടം ലീനിയർ ഉപസ്പേസുകളാക്കി മാറ്റുന്നതിന് മിശ്രിത മുൻ മോഡലുകളുള്ള ഒരു ഫലപ്രദമായ മാർഗം ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, നാം ആദ്യം പല ഗ്രൂപ്പുകളായി ചിത്രം പാച്ചുകൾ വിഭജിക്കുക ഒരു നോവൽ സെലക്ടീവ് പാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് രീതി എൽആർ പാച്ചുകൾ വ്യത്യാസം കർവ്വേച്ചർ അടിസ്ഥാനമാക്കി, തുടർന്ന് ഓരോ ഗ്രൂപ്പിലും മിശ്രിതം മുൻ മോഡലുകൾ പഠന. കൂടാതെ, വ്യത്യസ്ത മുൻ വിതരണങ്ങൾക്ക് എസ്ആറിൽ വ്യത്യസ്ത ഫലപ്രാപ്തി ഉണ്ട്, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, വിദ്യാർത്ഥി-ടി മുൻഗണന അറിയപ്പെടുന്ന ഗോസിയൻ മുൻഗണനയേക്കാൾ ശക്തമായ പ്രകടനം കാണിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. പരീക്ഷണ ഘട്ടത്തിൽ, പഠിച്ച ഒന്നിലധികം മിശ്രിത മുൻ മോഡലുകൾ സ്വീകരിച്ച് ഇൻപുട്ട് എൽആർ സവിശേഷതകൾ ഉചിതമായ ഉപ-സ്പേസിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുകയും ഒടുവിൽ അനുബന്ധ എച്ച്ആർ ഇമേജ് ഒരു പുതിയ മിക്സഡ് മാച്ചിംഗ് രീതിയിൽ പുനർനിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനം ചില അത്യാധുനിക എസ്.ആര് രീതികളേക്കാൾ ഗുണപരമായും അളവിലും മികച്ചതാണെന്ന്. |
189a391b217387514bfe599a0b6c1bbc1ccc94bb | കൂട്ടിയിടിയില്ലാത്ത ഹാഷ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ രൂപകല്പനയ്ക്കായി ലളിതവും പുതിയതുമായ ഒരു മാതൃക ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മാതൃകയിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിക്കുന്ന ഏതൊരു ഫംഗ്ഷനും വർദ്ധനവാണ്. (അതായത്, ഞാൻ മുമ്പ് ഹാഷ് ചെയ്ത ഒരു സന്ദേശം x x0 ആയി പരിഷ്കരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, x 0 ന്റെ ഹാഷ് വീണ്ടും കണക്കുകൂട്ടുന്നതിനുപകരം, എനിക്ക് പഴയ ഹാഷ് മൂല്യം പുതിയതിലേക്ക് വേഗത്തിൽ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, x ലഭിക്കുന്നതിന് x ൽ വരുത്തിയ പരിഷ്കരണത്തിന്റെ അളവിന് ആനുപാതികമായി സമയം) കൂടാതെ ഈ മാതൃകയിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിക്കുന്ന ഏതൊരു ഫംഗ്ഷനും സമാന്തരവൽക്കരിക്കാവുന്നതാണ്, ഹാർഡ്വെയർ നടപ്പാക്കലിന് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. നമ്മുടെ മാതൃകയിൽ നിന്നും ചില പ്രത്യേക ഫംഗ്ഷനുകൾ നമുക്ക് ലഭിക്കുന്നു. എല്ലാവരും ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഹാഷ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അനുമാനിച്ച അനുയോജ്യവും ചില ബീജഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ. ആദ്യത്തെ ഫംഗ്ഷൻ, MuHASH, സന്ദേശത്തിന്റെ ഓരോ ബ്ലോക്കിലും ഒരു മൊഡ്യൂളർ ഗുണനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ന്യായമായ കാര്യക്ഷമതയുള്ളതും മുൻ ഇൻക്രിമെന്റൽ ഹാഷ് ഫംഗ്ഷനുകളേക്കാൾ വേഗതയുള്ളതുമാണ്. അതിന്റെ സുരക്ഷ തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, അത് ഡിസ്ക്രിറ്റ് ലോഗരിതം പ്രശ്നത്തിന്റെ കഠിനതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. രണ്ടാമത്തെ ഫംഗ്ഷൻ, AdHASH, കൂടുതൽ വേഗതയുള്ളതാണ്, ഗുണനത്തിനുപകരം കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഏറ്റവും ചെറിയ ഗ്രേഡ് വെക്റ്ററുകളുടെ നീളത്തിന്റെ ആമുഖം ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്നോ അല്ലെങ്കിൽ ഭാരമുള്ള ഉപസെറ്റ് സംഖ്യാ പ്രശ്നം ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്നോ കണക്കിലെടുത്ത് സുരക്ഷ തെളിയിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. മൂന്നാമത്തെ ഫംഗ്ഷൻ, LtHASH, സമീപകാലത്തെ ഗേറ്റ്സി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫംഗ്ഷനുകളുടെ പ്രായോഗിക വേരിയന്റാണ്, സുരക്ഷ തെളിയിക്കപ്പെട്ട അടിസ്ഥാനത്തിൽ, വീണ്ടും ഹ്രസ്വമായ ഗേറ്റ്സി വെക്റ്റർ ആപ്രിക്കിസേഷന്റെ കാഠിന്യം. വകുപ്പ്. കംപ്യൂട്ടർ സയൻസ് ആന്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്, സാൻ ഡീഗോയിലെ കാലിഫോർണിയ സർവകലാശാല, 9500 ഗിൽമാൻ ഡ്രൈവ്, ലാ ജോള, കാലിഫോർണിയ 92093, യുഎസ്എ. ഇ-മെയില്: [email protected]. യു. എസ്. എ. എൻഎസ്എഫ് കരിയർ അവാർഡ് സിസിആർ -9624439 യും സയൻസ് ആന്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗിലെ പക്കാർഡ് ഫൌണ്ടേഷൻ ഫെലോഷിപ്പും ഭാഗികമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ സയന് സ്സിനായുള്ള yMIT ലബോറട്ടറി, 545 ടെക്നോളജി സ്ക്വയർ, കേംബ്രിഡ്ജ്, എംഎ 02139, യുഎസ്എ. ഇ-മെയിൽ: miccianc@theory. lcs. mit. edu. DARPA കരാർ DABT63-96-C-0018 പ്രകാരം ഭാഗികമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. |
9b9c9cc72ebc16596a618d5b78972437c9c569f6 | |
3ffce42ed3d7ac5963e03d4b6e32460ef5b29ff7 | ഒരു ഭൌതിക വസ്തുവിന്റെ സമ്പൂർണ്ണ മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രശ്നം നാം പഠിക്കുന്നു. തീവ്രതയുള്ള ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് സാധ്യമാണെങ്കിലും, ത്രിമാന വിവരങ്ങളിലേക്ക് നേരിട്ട് പ്രവേശനം നൽകുന്ന ശ്രേണി ചിത്രങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നാം ആദ്യം പരിഹരിക്കേണ്ട പ്രശ്നം വ്യത്യസ്ത കാഴ്ചപ്പാടുകൾ തമ്മിലുള്ള പരിവർത്തനം കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. മുമ്പത്തെ സമീപനങ്ങളില് ഈ പരിവർത്തനം അറിയപ്പെടാന് സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് (ഇത് ഒരു സമ്പൂർണ്ണ മാതൃകയ്ക്ക് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്), അല്ലെങ്കിൽ സവിശേഷത പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിലൂടെ (ഇന്റഗ്രേഷന് വേണ്ടത്ര കൃത്യമല്ല) ഇത് കണക്കാക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഈ പ്രബന്ധത്തില്, നാം ഒരു പുതിയ സമീപനം ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു, അത് ശ്രേണി d a t a നേരിട്ട് പ്രവർത്തിക്കുകയും, കാഴ്ചകൾക്കിടയില് കൃത്യമായ പരിവർത്തനം നേടുന്നതിന് മതിയായ ഓവർലാപ്പ് ഏരിയയുള്ള തുടർച്ചയായ കാഴ്ചകൾ രേഖപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പോയിന്റ് ടു പോയിന്റ് പൊരുത്തപ്പെടൽ ആവശ്യമില്ലാത്ത ഒരു ഫംഗ്ഷണൽ പരമാവധി കുറച്ചുകൊണ്ട് ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നു. രജിസ്ട്രേഷൻ രീതിയും മോഡലിംഗ് നടപടിക്രമവും വിശദമായി വിവരിച്ചുകൊണ്ട് സങ്കീർണ്ണമായ വസ്തുക്കളുടെ യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളിൽ അവ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. 1 ആമുഖം ഭൌതിക വസ്തുക്കളുടെ മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ജൈവ ദർശന മൊഡ്യൂളുകളുടെ ഒരു അവശ്യ ഘടക യന്ത്രമാണ്. അത്തരം മോഡലുകൾ വസ്തു തിരിച്ചറിയൽ, പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പരിശോധന ജോലികളിൽ ഉപയോഗിക്കാം. താത്പര്യമുള്ള വസ്തു കൃത്യമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അത്തരമൊരു മാതൃക ഒരു CAD മാതൃകയുടെ രൂപത്തിൽ നിലവിലുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, പല ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും, അത്തരം CAD മോഡലുകളിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നത് സാധ്യമല്ല അല്ലെങ്കിൽ പ്രായോഗികമല്ല, കൂടാതെ ഫിസിക്കൽ ഒബ്ജക്റ്റിൽ നിന്ന് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ചില ഗവേഷകർ ഈ പ്രശ്നം ഒഴിവാക്കാൻ ഒന്നിലധികം കാഴ്ചപ്പാടുകൾ ([4], [a]) ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു മാതൃക ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇത് എല്ലായ്പ്പോഴും പര്യാപ്തമല്ല. ഒരു വസ്തുവിന്റെ സമ്പൂർണ്ണ മാതൃക ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്: 1. ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ, 2. കാഴ്ചകൾ തമ്മിലുള്ള രജിസ്ട്രേഷൻ, 3. കാഴ്ചകളുടെ സംയോജനം. കാഴ്ച എന്നതിനര് ത്ഥം വസ്തുവിന്റെ പ്രത്യേക കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്നുള്ള 3D ഉപരിതല വിവരങ്ങള് ആണ്. സംയോജന പ്രക്രിയ ഉപയോഗിച്ച പ്രതിനിധാന സ്കീമിനെ ആശ്രയിച്ചാണെങ്കിലും, വ്യത്യസ്ത കാഴ്ചകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ തമ്മിലുള്ള പരിവർത്തനം അറിയുക എന്നതാണ് സംയോജനം നടത്തുന്നതിനുള്ള മുൻവ്യവസ്ഥ. രജിസ്ട്രാറ്റിന്റെ ലക്ഷ്യം അത്തരമൊരു പരിവർത്തനം കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്, അത് പ്രതികരിക്കുന്ന പ്രശ്നത്തിന്റെ ഡെൻ എന്നറിയപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രശ്നം മുമ്പത്തെ പല ഗവേഷണ ശ്രമങ്ങളുടെയും കേന്ദ്രമായിരുന്നു: ഭാനു [a] ഒന്നിലധികം കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിന് അറിയപ്പെടുന്ന കോണുകളിലൂടെ വസ്തുവിനെ കറങ്ങിക്കൊണ്ട് വസ്തുവിനെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു ഒബ്ജക്റ്റ് മോഡലിംഗ് സംവിധാനം വികസിപ്പിച്ചു. നായയും മറ്റുള്ളവരും. [3] അഹുജയും വെൻസ്ട്രയും [l] ഒക്ട്രിക് ഒബ്ജക്റ്റ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഓർത്തോഗണൽ കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗിച്ചു. ഈ രീതികളിലൂടെ, |
883b2b981dc04139800f30b23a91b8d27be85b65 | ഈ പേപ്പറിൽ, ഫലപ്രദമായ 3D ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയലും, അസ്വസ്ഥവും ഒക്ലൂസ്ഡ് പരിതസ്ഥിതികളിലെ നടപടിക്രമങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള എസ്റ്റിമേറ്റ് സമീപനവും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സാധാരണ കാഴ്ചയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനങ്ങളില് നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഞങ്ങള് 3D ജ്യാമിതീയ വിവരങ്ങളില് മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ രീതി ഒരു കരുത്തുറ്റ ജ്യാമിതീയ വിവരണവും ഹാഷിംഗ് ടെക്നിക്കും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, കൂടാതെ കാര്യക്ഷമവും പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ചതുമായ RANSAC പോലുള്ള സാമ്പിൾ തന്ത്രവും. ഓരോ വസ്തുവും ഒരു മാതൃകയാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെന്ന് നാം അനുമാനിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ രീതി ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം മോഡൽ ഇംസ്റ്റാന്റുകളെ തിരിച്ചറിയുകയും രംഗത്തെ അവരുടെ ഭാവം കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വിവിധ പരിശോധനകളിലൂടെ, ഈ രീതി ശബ്ദായമാനവും, തിരക്കേറിയതും, സെഗ്മെന്റഡ് അല്ലാത്തതുമായ ശ്രേണിയിലുള്ള സ്കാനുകളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും, അതിൽ വസ്തുക്കളുടെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങൾ മാത്രമേ ദൃശ്യമാകൂ എന്നും തെളിഞ്ഞു. ഈ അൽഗോരിതത്തിന്റെ പ്രധാന പ്രക്രിയയ്ക്ക് ഒരു ലീനിയർ ടൈം കോംപ്ലക്സിറ്റി ഉണ്ട്, അതിന്റെ ഫലമായി ഉയർന്ന തിരിച്ചറിയൽ വേഗതയുണ്ട്, ഇത് തുടർച്ചയായ കൃത്രിമ പ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് ഈ രീതി നേരിട്ട് സംയോജിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. 7 ഡിഗ്രി ഫ്രീഡം കാർട്ടീഷ്യൻ ഇംപെഡൻസി നിയന്ത്രിത റോബോട്ടുമായി പരീക്ഷണ മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തിയത്, സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു റാൻഡം സ്റ്റാക്കിൽ നിന്ന് വസ്തുക്കൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ ഈ രീതി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനും സോഫ്റ്റ് റോബോട്ടിക്സും സംയോജിപ്പിച്ച് എങ്ങനെ ഒരു റോബോട്ടിക് സംവിധാനം രൂപകല് പ്പനയില്ലാത്തതും അടച്ചതുമായ പരിതസ്ഥിതികളില് പ്രവര് ത്തിക്കാന് സാധിക്കുന്നു എന്ന് ഈ ആപ്ലിക്കേഷന് കാണിക്കുന്നു. |
9bc8aaaf23e2578c47d5d297d1e1cbb5b067ca3a | ഈ പേപ്പർ ഒരു ക്യാമറ ചിത്രത്തിൽ ഒരു 3D വസ്തുവിന്റെ സന്ദർഭങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അവരുടെ 3D പോസുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സമീപനം വിവരിക്കുന്നു. വസ്തുവിന്റെ 3D CAD മോഡലിന്റെ ജ്യാമിതീയ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ശ്രേണി മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. വസ്തുവിന്റെ ഉപരിതലത്തിന്റെ ഘടനയോ പ്രതിഫലന വിവരങ്ങളോ ഈ സമീപനം ആശ്രയിക്കുന്നില്ല, ഇത് വ്യാവസായിക, റോബോട്ടിക് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണിക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ബിനിൽ പിക്കിംഗ്. മുമ്പത്തെ രീതികളുടെ സാധാരണ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന ഒരു ശ്രേണിക കാഴ്ച-അടിസ്ഥാന സമീപനം പ്രയോഗിക്കുന്നുഃ ഇത് യഥാർത്ഥ വീക്ഷണത്തെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, ശബ്ദം, ഒക്ലൂഷൻ, അലങ്കോലങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് ശക്തമാണ്, ഇത് പല പ്രായോഗിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും പര്യാപ്തമാണ്, കൂടാതെ വ്യത്യാസ മാറ്റങ്ങൾക്ക് മാറ്റമില്ലാത്തതാണ്. ഈ ശ്രേണിക മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്, സ്കെയിൽ-സ്പേസ് ഇഫക്റ്റുകൾ കണക്കിലെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പുതിയ മോഡൽ ഇമേജ് ജനറേഷൻ രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആവശ്യമായ വസ്തു കാഴ്ചകൾ ഒരു സമാനത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വശം ഗ്രാഫ് ഉപയോഗിച്ച് ലഭിക്കുന്നു. സമഗ്രമായ തിരച്ചിലിന്റെ ഉയർന്ന കരുത്ത് കാര്യക്ഷമമായ ശ്രേണി തിരച്ചിലുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. 3D പോസ് ഒരു മിനിമം-സ്ക്വയറുകളുടെ ക്രമീകരണം ഉപയോഗിച്ച് പരിഷ്കരിക്കപ്പെടുന്നു അത് ചിത്രത്തിലെ ജ്യാമിതീയ ദൂരങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നു, വസ്തുവിന്റെ ദൂരവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് 0.12 ശതമാനം വരെ സ്ഥാന കൃത്യത നൽകുന്നു, കൂടാതെ ഞങ്ങളുടെ ടെസ്റ്റുകളിൽ 0.35 ഡിഗ്രി വരെ ഓറിയന്റേഷൻ കൃത്യതയും. തിരിച്ചറിയൽ സമയം ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയിൽ നിന്ന് വലിയതോതിൽ സ്വതന്ത്രമാണ്, പക്ഷേ പ്രധാനമായും ക്യാമറയ്ക്ക് മുന്നിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് ദൃശ്യമാകുന്ന പോസുകളുടെ ശ്രേണിയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. കാര്യക്ഷമതയുടെ കാരണങ്ങളാൽ, ഈ സമീപനം ആപ്ലിക്കേഷനെ ആശ്രയിച്ച് പോസ് ശ്രേണിയുടെ പരിമിതി അനുവദിക്കുന്നു. സാധാരണ റൺടൈമുകൾ ഏതാനും നൂറു മി. |
dbd66f601b325404ff3cdd7b9a1a282b2da26445 | 6 ഡി വസ്തുക്കളുടെ സ്ഥാനം കണക്കാക്കുന്നതിലെ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ധാരാളം സാധ്യതകളുണ്ടെന്ന് പ്രാരംഭ വിലയിരുത്തൽ ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും കാര്യമായ ഒക്ലൂഷൻ ഉള്ള ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കേസുകളിൽ. T-LESS ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഓൺലൈനിൽ ലഭ്യമാണ് cmp:felk:cvut:cz/t-less. 6D പോസ്, അതായത്, ടെക്സ്ചർ ഇല്ലാത്ത കട്ടിയുള്ള വസ്തുക്കളുടെ വിവർത്തനവും ഭ്രമണവും. വ്യവസായവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മുപ്പത് വസ്തുക്കളാണ് ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ ഉള്ളത്. അവയ്ക്ക് കാര്യമായ ഘടനയോ, വിവേചന നിറമോ പ്രതിഫലന സ്വഭാവമോ ഇല്ല. വസ്തുക്കളുടെ ആകൃതിയിലും വലിപ്പത്തിലും സമമിതിയും പരസ്പര സാമ്യതയും കാണിക്കുന്നു. മറ്റു ഡേറ്റാസെറ്റുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ചില വസ്തുക്കൾ മറ്റുള്ളവരുടെ ഭാഗമാണ് എന്നതാണ് ഒരു പ്രത്യേക സ്വഭാവം. ഈ ഡേറ്റാസെറ്റില് പരിശീലനവും പരിശോധനയും സംബന്ധിച്ച ചിത്രങ്ങള് ഉൾപ്പെടുന്നു. അവയെല്ലാം മൂന്നു സമന്വയിപ്പിച്ച സെന് സറുകള് ഉപയോഗിച്ച് പകര് ത്തിയിട്ടുണ്ട്. പ്രത്യേകിച്ചും ഒരു ഘടനാപരമായ പ്രകാശവും ഒരു സമയ-വിമാന RGB-D സെന് സറും ഒരു ഉയര് ന്ന റെസല്യൂഷനുള്ള RGB ക്യാമറയും. ഓരോ സെൻസറിലും ഏകദേശം 39000 പരിശീലനവും 10000 ടെസ്റ്റ് ഇമേജുകളും ഉണ്ട്. കൂടാതെ, ഓരോ വസ്തുവിനും രണ്ട് തരം 3D മോഡലുകൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്, അതായത് ഒരു കൈകൊണ്ട് സൃഷ്ടിച്ച CAD മോഡലും ഒരു സെമി ഓട്ടോമാറ്റിക് പുനർനിർമ്മാണവും. പരിശീലന ചിത്രങ്ങള് കറുത്ത പശ്ചാത്തലത്തില് വ്യക്തിഗത വസ്തുക്കളെ കാണിക്കുന്നു. വിവിധ സങ്കീർണതകളുള്ള ഇരുപത് ടെസ്റ്റ് രംഗങ്ങളിൽ നിന്നാണ് ടെസ്റ്റ് ഇമേജുകൾ ഉത്ഭവിക്കുന്നത്, ഇത് നിരവധി ഒറ്റപ്പെട്ട വസ്തുക്കളുള്ള ലളിതമായ രംഗങ്ങളിൽ നിന്ന് നിരവധി വസ്തുക്കളുടെ ഒന്നിലധികം ഉദാഹരണങ്ങളുള്ളതും ഉയർന്ന അളവിലുള്ള കുഴപ്പവും ഒക്ലൂസിയവും ഉള്ള വളരെ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞവയായി വർദ്ധിക്കുന്നു. വസ്തുവിന് ചുറ്റുമുള്ള ഒരു വ്യവസ്ഥാപിതമായി സാമ്പിൾ ചെയ്ത കാഴ്ച മേഖലയിൽ നിന്നാണ് ചിത്രങ്ങൾ പകർത്തിയത്. എല്ലാ മോഡൽ ചെയ്ത വസ്തുക്കളുടെയും കൃത്യമായ ഗ്രൌണ്ട് റിയാലിറ്റി 6 ഡി പോസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവയെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു. |
74257c2a5c9633565c3becdb9139789bcf14b478 | ഐടി നിയന്ത്രണ ചട്ടക്കൂടുകളുടെ വ്യാപകമായ സ്വീകാര്യത ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, അവയുടെ ഉപയോഗം അന്വേഷിക്കുന്നതിനായി വളരെ കുറച്ച് അക്കാദമിക് അനുഭവ ഗവേഷണങ്ങൾ മാത്രമാണ് നടത്തിയിട്ടുള്ളത്. ഓസ്ട്രേലിയയിലുടനീളമുള്ള പൊതുമേഖലാ സ്ഥാപനങ്ങളിലെ വിവരസാങ്കേതികവിദ്യാ നിയന്ത്രണ ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ (കോബിറ്റ്) 15 പ്രധാന ഐടി നിയന്ത്രണ പ്രക്രിയകളുടെ പക്വതയുടെ അളവ് വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഗവേഷണത്തെക്കുറിച്ചാണ് ഈ പ്രബന്ധം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നത്. വിവിധ രാജ്യങ്ങളിലെ മിക്സഡ് സെക്ടര് ഗ്രൂപ്പിനെയും ഏഷ്യന് - ഓഷ്യാനിക് രാജ്യങ്ങളിലെ മിക്സഡ് സെക്ടര് ഗ്രൂപ്പിനെയും എല്ലാ ഭൂമിശാസ്ത്ര മേഖലകളിലെയും പൊതുമേഖലാ സംഘടനകളെയും സമാനമായ ഒരു ബെഞ്ച് മാർക്കിനോട് താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. 50 ൽ അധികം ജീവനക്കാരുള്ളതായി തിരിച്ചറിഞ്ഞ 387 പൊതുമേഖലാ സ്ഥാപനങ്ങളിലെ ധനകാര്യമേഖലയിലുള്ള സ്ഥാപനങ്ങളെ മെയിൽ വഴി സർവേ ചെയ്താണ് ഓസ്ട്രേലിയൻ ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചത്. 2002ല് ഐ.എസ്. ഓഡിറ്റ് ആന്റ് കൺട്രോൾ അസോസിയേഷൻ നടത്തിയ അന്താരാഷ്ട്ര സർവേയില് കണ്ട മാതൃകകള് ഓസ്ട്രേലിയന് ഡാറ്റയിലും കണ്ടു. എന്നിരുന്നാലും, 15 പ്രധാന ഐടി പ്രക്രിയകളുടെ അന്താരാഷ്ട്ര മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ ഓസ്ട്രേലിയൻ പൊതുമേഖല എല്ലാ മേഖലകളേക്കാളും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. |
0e9bac6a2b51e93e73f7f5045d4252972db10b5a | ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വരികളുള്ള ദശലക്ഷക്കണക്കിന് നിരകളുള്ള ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പൂജ്യം അല്ലാത്ത മൂലകങ്ങളുള്ള വലിയ മാട്രിക്സുകൾ ഏകദേശം ഘടകമാക്കുന്നതിന് ഒരു പുതിയ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനം സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസന് റ് (എസ് ജി ഡി) യിലാണു്, ഒരു ആവർത്തന സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതം. നാം ആദ്യം ഒരു നോവൽ "സ്തരതിഫിചതെദ്" എസ്ജിഡി വേരിയന്റ് (എസ്എസ്ജിഡി) വികസിപ്പിക്കുകയും നഷ്ടം-മിനിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പൊതുവായ നഷ്ടം ഫംഗ്ഷൻ "സ്ട്രാറ്റം നഷ്ടം" ഒരു ഭാരിച്ച തുക ആയി പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ബാധകമാണ്. സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് അപ്രോക്സിമേഷൻ തിയറിയുടെയും പുനരുജ്ജീവന പ്രക്രിയയുടെയും സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് എസ്എസ്ജിഡിയുടെ ഒത്തുചേരലിന് ആവശ്യമായ വ്യവസ്ഥകൾ ഞങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു. പിന്നെ, ഡി.എസ്.ജി.ഡി. എന്നു വിളിക്കുന്ന പുതിയ മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ അൽഗോരിതം ലഭിക്കുന്നതിന് എസ്.എസ്.ജി.ഡി. സ്പെഷ്യലൈസ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് പൂർണ്ണമായും വിതരണം ചെയ്യാനും വെബ് സ്കെയിൽ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, മാപ്പ് റിഡ്യൂസ്. ഡി.എസ്.ജി.ഡിക്ക് പലതരം മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. നമ്മുടെ ഡി.എസ്.ജി.ഡി നടപ്പാക്കലില് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താന് ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രായോഗിക സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ച് നാം വിവരിക്കുന്നു. പരീക്ഷണങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഡിഎസ്ജിഡി വളരെ വേഗത്തിൽ ഒത്തുചേരുന്നുവെന്നും ബദൽ അൽഗോരിതംസേക്കാൾ മികച്ച സ്കേലബിളിറ്റി പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഉള്ളതാണെന്നും. |
1109b663453e78a59e4f66446d71720ac58cec25 | ക്ലാസിഫിക്കേഷനും ലോക്കലൈസേഷനും കണ്ടെത്തലിനും വേണ്ടി കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംയോജിത ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു കോണ് വെറ്റ് ഘടനയില് എങ്ങനെ മൾട്ടി സ്കെയിലും സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോ സമീപനവും കാര്യക്ഷമമായി നടപ്പാക്കാമെന്ന് നാം കാണിക്കുന്നു. ഒബ്ജക്റ്റ് അതിരുകൾ പ്രവചിക്കാൻ പഠിച്ചുകൊണ്ട് പ്രാദേശികവൽക്കരണത്തിന് ഒരു പുതിയ ആഴത്തിലുള്ള പഠന സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കണ്ടെത്തൽ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി ബൌണ്ടറിംഗ് ബോക്സുകൾ അടിച്ചമർത്തുന്നതിനുപകരം ശേഖരിക്കുന്നു. ഒരേസമയം വിവിധ ജോലികൾ പഠിക്കാന് സാധിക്കുമെന്ന് നാം കാണിച്ചുതരുന്നു. ഇമേജ്നെറ്റ് വലിയ തോതിലുള്ള വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ചലഞ്ച് 2013 (ഐഎൽഎസ്വിആർസി 2013) ന്റെ പ്രാദേശികവൽക്കരണ ചുമതലയിൽ വിജയിക്കുന്ന ഈ സംയോജിത ചട്ടക്കൂട്, കണ്ടെത്തൽ, വർഗ്ഗീകരണ ചുമതലകളിൽ വളരെ മത്സരാധിഷ്ഠിത ഫലങ്ങൾ നേടി. മത്സരത്തിനു ശേഷമുള്ള ജോലിയില് , കണ്ടെത്തല് ചുമതലയ്ക്കായി പുതിയ ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യ നാം സ്ഥാപിക്കുന്നു. ഒടുവിൽ, നമ്മുടെ ഏറ്റവും മികച്ച മോഡലായ ഓവർഫീറ്റിന്റെ ഒരു സവിശേഷത എക്സ്ട്രാക്റ്റർ പുറത്തിറക്കി. |
062c1c1b3e280353242dd2fb3c46178b87cb5e46 | ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം തുടർച്ചയായ സംസ്ഥാന-പ്രവർത്തന ഇടങ്ങളുമായി ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന പ്രശ്നങ്ങൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. [1] ലെ പ്രവൃത്തിയെ വിപുലീകരിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ അൽഗോരിതം, tted natural actor-critical (FNAC) ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് പൊതുവായ ഫംഗ്ഷൻ ആപ്രോക്സിമേഷനും ഡാറ്റ പുനരുപയോഗത്തിനും അനുവദിക്കുന്നു. സ്വാഭാവിക നടൻ-നിർണായക വാസ്തുവിദ്യ [1] ഉപയോഗിച്ച് tted മൂല്യ ആവർത്തനത്തിന്റെ ഒരു വേരിയന്റും ഞങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു പ്രാധാന്യ സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച്. ഈ രീതി രണ്ട് സമീപനങ്ങളുടെയും ആകർഷകമായ സവിശേഷതകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് അവയുടെ പ്രധാന ബലഹീനതകൾ മറികടക്കുന്നു: ഒരു ഗ്രേഡിയന്റ് അധിഷ്ഠിത നടന്റെ ഉപയോഗം തുടർച്ചയായ പ്രവർത്തന ഇടങ്ങളിൽ നയ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുമായി റിഗ്രഷൻ രീതികളിൽ കാണപ്പെടുന്ന ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ എളുപ്പത്തിൽ മറികടക്കുന്നു; അതാകട്ടെ, റിഗ്രഷൻ അധിഷ്ഠിത വിമർശകന്റെ ഉപയോഗം ഡാറ്റയുടെ കാര്യക്ഷമമായ ഉപയോഗത്തിന് അനുവദിക്കുകയും ടിഡി അധിഷ്ഠിത വിമർശകർ പലപ്പോഴും പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന കൺവേർജൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ അല് ഗോരിതം സംയോജിപ്പിച്ച് അതിന്റെ പ്രയോഗം ലളിതമായ തുടർച്ചയായ സ്ഥലത്ത്, തുടർച്ചയായ പ്രവർത്തന പ്രശ്നത്തിൽ വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
f97f0902698abff8a2bc3488e8cca223e5c357a1 | ഡേറ്റാ മൈനിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന വശമാണ് സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ. ഈ പേപ്പർ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീൻ (എസ്വിഎം) പഠനത്തിനുള്ള ഒരു സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ രീതി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. മിക്ക സവിശേഷതകളെയും പോലെ, നിർദ്ദിഷ്ട രീതി എല്ലാ സവിശേഷതകളെയും പ്രാധാന്യം കുറയുന്ന ക്രമത്തിൽ റാങ്കുചെയ്യുന്നു, അങ്ങനെ കൂടുതൽ പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ഇത് എസ്വിഎമ്മിന്റെ സാധ്യതാ ഔട്ട്പുട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പുതിയ മാനദണ്ഡം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സവിശേഷത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സെൻസിറ്റിവിറ്റി ഓഫ് പോസ്റ്റീരിയർ പ്രോബബിലിറ്റീസ് (എഫ് എസ് പി പി) എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഈ മാനദണ്ഡം, സവിശേഷതയുള്ളതും അല്ലാത്തതുമായ എസ്വിഎമ്മിന്റെ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് output ട്ട്പുട്ടുകളുടെ കേവല വ്യത്യാസത്തിന്റെ സവിശേഷത സ്പേസിൽ മൊത്തം മൂല്യം കണക്കാക്കിക്കൊണ്ട് ഒരു പ്രത്യേക സവിശേഷതയുടെ പ്രാധാന്യം വിലയിരുത്തുന്നു. ഈ മാനദണ്ഡത്തിന്റെ കൃത്യമായ രൂപം എളുപ്പത്തിൽ കണക്കുകൂട്ടാൻ കഴിയില്ല, ഏകദേശ കണക്കുകൂട്ടൽ ആവശ്യമാണ്. ഇതിനായി നാല് ഏകീകരണ രീതികൾ FSPP1-FSPP4 എന്നിങ്ങനെ നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ട്. ആദ്യ രണ്ട് ഏകദേശങ്ങൾ പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ സാമ്പിളുകൾക്കിടയിൽ സവിശേഷതയുടെ മൂല്യങ്ങൾ ക്രമരഹിതമായി മാറ്റിക്കൊണ്ട് മാനദണ്ഡം വിലയിരുത്തുന്നു. സാധാരണ എസ്വിഎം ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്ന് അതിന്റെ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ഔട്ട്പുട്ടിലേക്ക് മാപ്പിംഗ് ഫംഗ്ഷന്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിൽ അവ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുഃ എഫ്എസ്പിപി 1 ഒരു ലളിതമായ പരിധി ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം എഫ്എസ്പിപി 2 ഒരു സിഗ്മോയിഡ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തെ രണ്ട് മാനദണ്ഡം നേരിട്ട് മാനദണ്ഡത്തെ സമീപിക്കുന്നു, പക്ഷേ സവിശേഷതകളെ സംബന്ധിച്ച മാനദണ്ഡത്തിന്റെ സുഗമമായ അനുമാനങ്ങളിൽ വ്യത്യാസമുണ്ട്. ഈ ഏകദേശങ്ങളുടെ പ്രകടനം, ഒരു മൊത്തത്തിലുള്ള സവിശേഷത-തിരഞ്ഞെടുപ്പ് സ്കീമിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പിന്നീട് വിവിധ കൃത്രിമ പ്രശ്നങ്ങളിലും യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങളിലും വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു, അടുത്തിടെ നടന്ന ന്യൂറൽ ഇൻഫർമേഷൻ പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റംസ് (NIPS) സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ മത്സരത്തിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഉൾപ്പെടെ. FSPP1-3 സ്ഥിരമായി നല്ല പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു, FSPP2 മൊത്തത്തിൽ മികച്ചത് ഒരു ചെറിയ മാർജിൻ ആണ്. FSPP2 ന്റെ പ്രകടനം, ഞങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റാ സെറ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള സാഹിത്യത്തിലെ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന ചില സവിശേഷത-തിരഞ്ഞെടുപ്പ് രീതികളുമായി മത്സരിക്കുന്നു. ഇതിന് അനുബന്ധമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ വളരെ ചെറുതാണ്, അതിനാൽ ഇത് എസ്വിഎം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ രീതിയായി അനുയോജ്യമാണ്. |
a1c5a6438d3591819e730d8aecb776a52130c33d | പരിവർത്തനം ചെയ്ത സ്റ്റെപ്പ്ഡ് ഇംപെഡൻസ് ഹെയർപിൻ റിസോണേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് അൾട്രാ വൈഡ് സ്റ്റോപ്പ്ബാൻഡുള്ള ഒരു കോംപാക്റ്റ് മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് ലോ പാസ് ഫിൽട്ടർ (എൽപിഎഫ്) നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പരിവർത്തനം ചെയ്ത റിസോണേറ്ററിൽ ഒരു സ്റ്റെപ്പഡ് ഇംപെഡൻസി ഹെയർപിൻ റിസോണേറ്ററും ഉൾച്ചേർത്ത ഹെക്സാഗൺ സ്റ്റബ് ലോഡ് ചെയ്ത കപ്ലിഡ് ലൈൻ ഘടനയും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. വലുപ്പം കൂട്ടാതെ, ഒരു വിശാലമായ സ്റ്റോപ്പ്ബാൻഡ് ലഭിക്കുന്നതിന് ഉൾച്ചേർത്ത ഘടന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് എല് പി എഫ് സിമുലേഷന് വിധേയമാക്കി, നിർമ്മിക്കുകയും അളക്കുകയും ചെയ്തു, അളവുകള് സിമുലേഷന് അനുസൃതമായി നല്ല രീതിയിൽ യോജിക്കുന്നു. 12.01fc വരെ അൾട്രാ വൈഡ് സ്റ്റോപ്പ് ബാൻഡ് ഉള്ള 14 dB നിരസിക്കൽ ലെവൽ ഉള്ള ഒരു ലോ പാസ് ഫിൽട്ടർ ഇതിൽ ഉണ്ട്. ഇതിനു പുറമെ, നിർദ്ദിഷ്ട ഫിൽട്ടറിന് 0.071λg × 0.103λg എന്ന വലിപ്പം ഉണ്ട്, ഇവിടെ λg എന്നത് 1.45 GHz എന്ന കട്ട്ഓഫ് ആവൃത്തിയിൽ തരംഗദർശനത്തിന്റെ നീളമാണ്. |
70d2d4b07b5c65ef4866c7fd61f9620bffa01e29 | കഴിഞ്ഞ ദശകത്തില് കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനവും മഴയും ക്രമരഹിതമായിരുന്നു. ഇത്തരത്തിലുള്ള കാലാവസ്ഥാ സ്മാർട്ട് രീതികളാണ് സ്മാർട്ട് കൃഷി എന്നറിയപ്പെടുന്നത്. ഇന്റര് നെറ്റ് ഓഫ് തിന് ഗ്സ് (ഐഒടി) ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് സംവിധാന വിവര സാങ്കേതിക വിദ്യയാണ് സ്മാർട്ട് അഗ്രിക്കല് പ്പറി. ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിങ്ക് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. എല്ലാ വയർലെസ് പരിതസ്ഥിതികളിലും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തില് സെന് സര് സാങ്കേതികവിദ്യയും ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിന്ഗ്ളോജിയില് വയര് ലസ് നെറ്റ് വർക്കുകളും കൃഷി വ്യവസ്ഥയുടെ യഥാര് ത്ഥ സ്ഥിതിഗതികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പഠിക്കുകയും അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ഇന്റർനെറ്റും വയര് ലസ് ആശയവിനിമയവും സംയോജിപ്പിച്ച് റിമോട്ട് മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റം (ആര് എം എസ്) എന്നൊരു സമീപനം മുന്നോട്ടുവെക്കുന്നു. ഹ്രസ്വ മസാജ് സേവനത്തിലൂടെ (എസ്.എം.എസ്) അലേര്ട്ടുകള് , കാലാവസ്ഥാ പ്രവണത, വിളകൾ മുതലായവ സംബന്ധിച്ച ഉപദേശങ്ങള് പോലുള്ള കൃഷി സൌകര്യങ്ങള് ക്ക് എളുപ്പത്തില് ലഭ്യമാക്കുന്ന കൃഷി ഉല് പാദന പരിസ്ഥിതിയുടെ തത്സമയ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാന ലക്ഷ്യം. |
ea88b58158395aefbb27f4706a18dfa2fd7daa89 | ഓൺലൈൻ സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ (ഒഎസ്എൻ) സ്വയം വെളിപ്പെടുത്തലുകളുടെ ഗണ്യമായ അളവുണ്ടെങ്കിലും, ഈ പ്രതിഭാസത്തിന് പിന്നിലെ പ്രേരണ ഇപ്പോഴും വളരെക്കുറച്ച് മാത്രമേ മനസ്സിലാക്കിയിട്ടുള്ളൂ. സ്വകാര്യതാ കണക്കുകൂട്ടല് സിദ്ധാന്തത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, വ്യക്തിഗത സ്വയം വെളിപ്പെടുത്തൽ തീരുമാനങ്ങളുടെ പിന്നിലെ ഘടകങ്ങളെ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് ഈ പഠനം ഈ വിടവ് നികത്തുന്നു. 237 ആളുകളുള്ള ഒരു ഘടനാപരമായ സമവാക്യ മാതൃകയിൽ, വിവര വെളിപ്പെടുത്തലിന്റെ പ്രധാന നിർണ്ണായക ഘടകങ്ങളായി നാം കണ്ടെത്തിയത് അനുഭവിച്ച ആനന്ദവും സ്വകാര്യതാ ആശങ്കകളും ആണ്. ഒഎസ്എന് ഉപയോക്താക്കളുടെ സ്വകാര്യത സംബന്ധിച്ച ആശങ്കകൾ പ്രധാനമായും സ്വകാര്യത ലംഘനത്തിന്റെ സാധ്യതയാൽ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നുവെന്നും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന നാശനഷ്ടത്തെക്കുറിച്ച് വളരെ കുറവാണെന്നും ഞങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഒഎൻഎസ് ദാതാക്കൾക്കും നയരൂപീകരണക്കാർക്കും അവരുടെ ശ്രമങ്ങളിൽ ഒരു ഉറച്ച അടിത്തറ നൽകുന്നു. |
9dbfcf610da740396b2b9fd75c7032f0b94896d7 | ഡാറ്റാബേസ് മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി (ഡിബിഎംഎസ്) സംവദിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്. അത്തരം ഡാറ്റാബേസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സാധാരണയായി ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ സെർവറിൽ ഹോസ്റ്റുചെയ്യുകയും പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാബേസ് സെർവറിൽ ഹോസ്റ്റുചെയ്തിരിക്കുന്ന ഒരു ഡിബിഎംഎസിലേക്കുള്ള നെറ്റ്വർക്കിലൂടെ നിരവധി ചെറിയ ആക്സസുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ദശാബ്ദങ്ങളായി, ഡാറ്റാബേസ്, പ്രോഗ്രാമിംഗ് സിസ്റ്റം ഗവേഷണ സമൂഹങ്ങൾ വിവിധ കാഴ്ചപ്പാടുകളിൽ നിന്ന് അത്തരം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് പ്രവർത്തിച്ചിട്ടുണ്ട്: ഡാറ്റാബേസ് ഗവേഷകർ വളരെ കാര്യക്ഷമമായ ഡിബിഎംഎസ് നിർമ്മിച്ചു, പ്രോഗ്രാമിംഗ് സിസ്റ്റം ഗവേഷകർ ഹോസ്റ്റിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി പ്രത്യേക കമ്പൈലറുകളും റൺടൈം സിസ്റ്റങ്ങളും വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പ്രത്യേക സംവിധാനങ്ങളെ സംയോജിപ്പിച്ച് അവയിലുടനീളം വ്യാപിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അവസരങ്ങൾ തേടുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റാബേസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിൽ താരതമ്യേന കുറച്ച് ജോലികൾ മാത്രമേ ഉണ്ടായിട്ടുള്ളൂ. ഈ ലേഖനത്തിൽ, പ്രോഗ്രാമിങ് സിസ്റ്റവും ഡിബിഎംഎസും സമഗ്രമായി പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് ഡാറ്റാബേസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്ന മൂന്ന് പ്രോജക്ടുകൾ ഞങ്ങൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. ഡീബേസ് ബേസ് സിസ്റ്റവും ആപ്ലിക്കേഷനും തമ്മിലുള്ള ഇന്റർഫേസ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പുനരവലോകനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും, ഡിക്ലറേറ്റീവ് ഡാറ്റാബേസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെയും ആധുനിക പ്രോഗ്രാം അനാലിസിസ് ടെക്നിക്കുകളുടെയും മിശ്രിതം പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയും, യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഒന്നിലധികം ഓർഡറുകളുടെ വേഗത സാധ്യമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
fdc3948f5fec24eb7cd4178aee9732ab284f1f1c | WWAN/LTE മെറ്റൽ റിംഡ് സ്മാർട്ട്ഫോൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഒരു ഹൈബ്രിഡ് മൾട്ടി-മോഡ് നേർ ഫ്രെയിം ആന്റിനയാണ് ഈ പേപ്പറിൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. നിലത്തുനിന്നുള്ള ദൂരം 5 mm × 45 mm മാത്രമാണ്, ഇത് ഇടുങ്ങിയ ഫ്രെയിം സ്മാർട്ട്ഫോണുകൾക്ക് വാഗ്ദാനമാണ്. ഒരു ചെറിയ വിടവുള്ള മെറ്റൽ റിം മൂന്നു ഗ്രൌണ്ടഡ് പാച്ചുകളിലൂടെ സിസ്റ്റം ഗ്രൌണ്ടുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ആന്റിനയ്ക്ക് മൂന്നു തരം കൂപ്പിഡ് ലൂപ്പ് മോഡുകളും ഒരു സ്ലോട്ട് മോഡും ഉപയോഗിക്കാം. ഈ നാല് മോഡുകളും ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിനയ്ക്ക് ജിഎസ്എം 850/900, ഡിസിഎസ് / പിസിഎസ് / യുഎംടിഎസ് 2100, എൽടിഇ 2300 / 2500 പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കായി പരിരക്ഷ നൽകാൻ കഴിയും. നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിനയുടെ വിശദമായ ഡിസൈൻ പരിഗണനകൾ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളും സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളും അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. |
021f37e9da69ea46fba9d2bf4e7ca3e8ba7b3448 | ഒരു അൾട്രാ വൈഡ്ബാൻഡ് സോളാർ വിവാൾഡി ആന്റിനയും നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. അമോർഫസ് സിലിക്കൺ സെല്ലുകളിൽ നിന്ന് മുറിച്ച ഇത് 4.25 V ൽ ഒരു പീക്ക് പവർ നിലനിർത്തുന്നു, ഇത് നഷ്ടപ്പെട്ട പവർ മാനേജുമെന്റ് ഘടകങ്ങളുടെ ആവശ്യകതയെ മറികടക്കുന്നു. വയർലെസ് ആശയവിനിമയ ഉപകരണത്തിന് സൌരോർജ്ജം ഉല് പാദിപ്പിക്കാനോ ഇരട്ട സ്രോതസ്സുള്ള ഊര് ജം ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു റെക്റ്റീനയായി പ്രവർത്തിക്കാനോ കഴിയും. 0.95-2.45 GHz മുതൽ 0.5-2.8 dBi നേട്ടത്തോടെ സോളാർ വിവാൾഡി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ റെക്ടേന മോഡിൽ, വയർലെസ് എനർജി സ്കേവിംഗിനായി ഇത് മൂന്ന് ബാൻഡുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. |
592a6d781309423ceb95502e92e577ef5656de0d | മെഷീന് പരിഭാഷയുടെ ന്യൂറല് എൻകോഡര് - ഡീകോഡര് മാതൃകകള് പരമ്പരാഗത പരിഭാഷാ മാതൃകകള് ക്ക് എതിരായി ശ്രദ്ധേയമായ ഫലങ്ങള് കൈവരിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, അവരുടെ മോഡലിംഗ് രൂപീകരണം വളരെ ലളിതമാണ്, കൂടാതെ പരമ്പരാഗത മോഡലുകളിൽ നിർമ്മിച്ച നിരവധി പ്രധാന ഇൻഡക്റ്റീവ് ബയസുകൾ അവഗണിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, വാക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിന്യാസ മാതൃകകളിൽ നിന്നുള്ള ഘടനാപരമായ പക്ഷപാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ശ്രദ്ധാപൂർവമായ ന്യൂറൽ വിവർത്തന മാതൃക ഞങ്ങൾ വിപുലീകരിക്കുന്നു, സ്ഥാനപരമായ പക്ഷപാതം, മാർകോവ് കണ്ടീഷനിംഗ്, ഫെർട്ടിലിറ്റി, വിവർത്തന ദിശകളെക്കുറിച്ചുള്ള കരാർ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു അടിസ്ഥാന ശ്രദ്ധാ മാതൃകയെയും, സ്റ്റാൻഡേർഡ് പദപ്രയോഗം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മാതൃകയെയും അപേക്ഷിച്ച് നിരവധി ഭാഷാ ജോഡികളിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കുറഞ്ഞ വിഭവ സജ്ജീകരണത്തിലുള്ള ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഭാഷകളെ വിലയിരുത്തുന്നു. |
9ebe089caca6d78ff525856c7a828884724b9039 | ബെയ്സിയൻ സമീപനങ്ങൾ, റിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിങ്ങിലെ പര്യവേക്ഷണവും ഉപയോഗവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തിന് ഒരു തത്വപരമായ പരിഹാരം നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സാധാരണ സമീപനങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന ഒരു പരിതസ്ഥിതി അല്ലെങ്കിൽ മോശമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു. ഈ കൃതി ഫാക്ടറഡ് ബേസ്-അഡാപ്റ്റീവ് POMDP മോഡൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഭാഗികമായി നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളിലെ ചലനാത്മകത പഠിക്കുമ്പോൾ അടിസ്ഥാന ഘടനയെ ചൂഷണം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂടാണ്. സംസ്ഥാന, മോഡൽ വേരിയബിളുകളിലെ സംയുക്ത പോസ്റ്റീരിയർ ഏകദേശമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു വിശ്വാസ ട്രാക്കിംഗ് രീതിയും മോണ്ടെ-കാർലോ ട്രീ സെർച്ച് സൊല്യൂഷൻ രീതിയുടെ ഒരു അനുരൂപീകരണവും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവയെല്ലാം അടിസ്ഥാന പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ കഴിവുള്ളവയാണ്. നമ്മുടെ രീതിക്ക് കാര്യക്ഷമമായി പഠിക്കാനാകും, അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ഘടകവൽക്കരണം നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഘടകവൽക്കരണവും മോഡൽ പരാമീറ്ററുകളും ഒരേ സമയം പഠിക്കാൻ കഴിയും. ഈ സമീപനം നിലവിലുള്ള രീതികളെ മറികടക്കാനും മുമ്പ് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയാത്ത പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
b3a18280f63844e2178d8f82bc369fcf3ae6d161 | വാക്ക് ഉൾപ്പെടുത്തൽ എന്നത് ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയെ യഥാർത്ഥ സംഖ്യകളുടെ വെക്റ്ററുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു ജനപ്രിയ ചട്ടക്കൂടാണ്. ഈ വെക്റ്ററുകൾ ഭാഷയിലെ സെമാന്റിക്സ് പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, അവ വിവിധതരം സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഉപയോഗപ്രദമായ ഗുണങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും, സാധാരണ ഭാഷാ കോർപറുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ വാക്കുകളുടെ ഉൾച്ചേർക്കൽ അനിവാര്യമായും മനുഷ്യ പക്ഷപാതങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു [6]. GloVe വചനം ഉൾപ്പെടുത്തൽ അൽഗോരിതം [9] ഉല് പാദിപ്പിക്കുന്ന തൊഴിൽ പദ വെക്റ്ററുകൾക്കായുള്ള നേരിട്ടുള്ളതും പരോക്ഷവുമായ ലിംഗപരമായ പക്ഷപാതം ഞങ്ങൾ അളക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഈ ഉൾപ്പെടുത്തൽ ഉപയോഗിച്ച് ഡ down ൺസ്ട്രീം ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പക്ഷപാതം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് കുറവ് പക്ഷപാതമുള്ള ഒരു ഉൾപ്പെടുത്തൽ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ അൽഗോരിതം പരിഷ്കരിക്കുക. |
08a6e999532544e83618c16a96f6d4c7356bc140 | |
0c35a65a99af8202fe966c5e7bee00dea7cfcbf8 | ഈ ലേഖനം ഒരു ഓട്ടോ നോമസ്, ഇന്ററാക്ടീവ് ടൂർ ഗൈഡ് റോബോട്ടിന്റെ സോഫ്റ്റ്വെയർ ആർക്കിടെക്ചറിനെ വിവരിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു മൊഡ്യൂളര് വിതരണ സോഫ്റ്റ്വെയര് ആര് ക്കിടെക്ചര് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് ലോക്കലൈസേഷന് , മാപ്പിംഗ്, കൂട്ടിയിടി ഒഴിവാക്കല്, ആസൂത്രണം, ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിവിധ മൊഡ്യൂളുകള് എന്നിവയും വെബില് അധിഷ്ഠിത ടെലിപ്രസന് സും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. അതിന്റെ ഹൃദയത്തില് , എസ് ഓഫ്റ്റ്വെയര് സമീപനം പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് കംപ്യൂട്ടേഷന് , ഓണ് ലൈന് പഠനം , എപ്പോള് വേണമെങ്കിലും അല് ഗ്ഗിരിതംസ് എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. വളരെ ചലനാത്മകമായ സാഹചര്യങ്ങളില് റോബോട്ടുകള് സുരക്ഷിതമായും വിശ്വസനീയമായും ഉയര് ന്ന വേഗതയില് പ്രവര് ത്തിക്കാന് ഇത് സഹായിക്കുന്നു. റോബോട്ടിന് പ്രവര് ത്തിക്കാന് സഹായിക്കുന്നതിന് പരിസ്ഥിതിയില് മാറ്റങ്ങള് ആവശ്യമില്ല. ജനങ്ങളുടെ വിവേകത്തെ ആകർഷിക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള ഇന്ററാക്റ്റീവ് സംവിധാനങ്ങളുടെ രൂപകല് പനയ്ക്ക് പ്രത്യേക പ്രാധാന്യം നല് കുന്നു. പൊതുസ്ഥലങ്ങളിലെ ജനക്കൂട്ടവുമായി മനുഷ്യ-റോബോട്ട് ഇടപെടലിന് ഈ ഇന്റര് ഫേസ് പുതിയ വഴികള് നല് കുന്നു. വെബിലൂടെ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ജനങ്ങള് ക്ക് വെര് ട്ടുവല് ടെലിപ്രസന് സ് സ്ഥാപിക്കാനുള്ള കഴിവ് നല് കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനത്തെ വ്യക്തമാക്കുന്നതിന്, 1997-ന്റെ മധ്യത്തിൽ നമ്മുടെ റോബോട്ട് RHINO ആറു ദിവസം ജനസാന്ദ്രതയുള്ള ഒരു മ്യൂസിയത്തിൽ വിന്യസിച്ചപ്പോൾ ലഭിച്ച ഫലങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. പൊതുസ്ഥലങ്ങളില് വിശ്വസനീയമായ പ്രവര് ത്തനം തെളിയിക്കുന്നതാണ് ഈ അനുഭവസമ്പത്തുകള് . റോബോട്ട് മ്യൂസിയത്തിന്റെ ശ്രദ്ധ 50 ശതമാനത്തിലധികം ഉയര് ത്തി. കൂടാതെ, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് ആളുകൾ വെബിലൂടെ റോബോട്ടിനെ നിയന്ത്രിച്ചു. ഈ നൂതനാശയങ്ങള് സേവന റോബോട്ടുകളുടെ വളരെ വലിയ പ്രയോഗ മേഖലകളിലേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു. |
66479c2251088dae51c228341c26164f21250593 | |
2c521847f2c6801d8219a1a2e9f4e196798dd07d | |
c0e97ca70fe29db4ceb834464576b699ef8874b1 | ഈ കത്ത് ഒരു പുതിയ സെമാന്റിക് മാപ്പിംഗ് സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, റിക്കറന്റ്-ഒക്ടോമാപ്പ്, ദീർഘകാല ത്രിമാന (3-ഡി) ലിഡാർ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിച്ചു. നിലവിലുള്ള മിക്ക സെമാന്റിക് മാപ്പിംഗ് സമീപനങ്ങളും സെമാന്റിക് മാപ്പുകളുടെ 3-ഡി പരിഷ്ക്കരണത്തേക്കാൾ (അതായത്, സിംഗിൾ ഫ്രെയിമുകളുടെ സെമാന്റിക് ധാരണ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. സെമാന്റിക് നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ സംയോജനം). 3-ഡി സെമാന്റിക് മാപ്പ് പരിഷ്ക്കരണത്തിനുള്ള ഏറ്റവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സമീപനം ബെയ്സ് അപ്ഡേറ്റ് ആണ്, ഇത് തുടർച്ചയായ പ്രവചന സാധ്യതകളെ ഒരു മാർകോവ്-ചെയിൻ മോഡലിനെ പിന്തുടർന്ന് ലയിപ്പിക്കുന്നു. പകരം, ഒരു ക്ലാസിഫയറിൽ നിന്നുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ ലയിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, അർത്ഥ സവിശേഷതകൾ ലയിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പഠന സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനത്തിൽ, നാം പ്രതിനിധീകരിക്കുകയും നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു നമ്മുടെ 3D മാപ്പ് ഒരു ഒക്ടോമാപ്പ് ആയി, ഓരോ സെല്ലും ഒരു ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ആയി മോഡൽ ചെയ്യുന്നു, ഒരു ആവർത്തന-ഒക്ടോമാപ്പ് ലഭിക്കാൻ. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, സെമാന്റിക് മാപ്പിംഗ് പ്രക്രിയ ഒരു സീക്വൻസ്-ടു-സീക്വൻസ് എൻകോഡിംഗ്-ഡീകോഡിംഗ് പ്രശ്നമായി രൂപപ്പെടുത്താം. കൂടാതെ, നമ്മുടെ ആവർത്തന-ഒക്ടോമാപ്പിലെ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ ദൈർഘ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി, രണ്ടാഴ്ചയിലധികം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ചലനാത്മക പരിതസ്ഥിതി തുടർച്ചയായി മാപ്പുചെയ്യുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ ശക്തമായ ഒരു 3-ഡി ലോക്കലൈസേഷനും മാപ്പിംഗ് സിസ്റ്റവും വികസിപ്പിച്ചു, കൂടാതെ സിസ്റ്റം പരിശീലിപ്പിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും കഴിയും. ഇടിഎച്ചിന്റെ ദീർഘകാല 3 ഡി ലിഡാർ ഡാറ്റാ സെറ്റില് നമ്മുടെ സമീപനം പരിശോധിക്കുന്നു. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ നിര് ദ്ദേശിച്ച സമീപനം പരമ്പരാഗതമായ ബെയ്സ് അപ്ഡേറ്റ് സമീപനത്തെ മറികടക്കുന്നു എന്നാണ്. |
1d3ddcefe4d5fefca04fe730ca73312e2c588b3b | വിദ്യാർത്ഥികളെ നിലനിർത്തുന്നത് പല എൻറോൾമെന്റ് മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ്. ഇത് യൂണിവേഴ്സിറ്റി റാങ്കിങ്ങുകളെയും സ്കൂളുകളുടെ പ്രശസ്തിയെയും സാമ്പത്തിക ക്ഷേമത്തെയും ബാധിക്കുന്നു. ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങളിലെ തീരുമാനമെടുക്കുന്നവരുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട മുൻഗണനകളിലൊന്നായി വിദ്യാർത്ഥികളെ നിലനിർത്തുക എന്നത് മാറിയിരിക്കുന്നു. വിദ്യാര് ത്ഥികളെ നിലനിര് ത്തുന്നതില് പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന കാരണം, വിദ്യാര് ത്ഥികളുടെ കുറവിന് പിന്നിലെ കാരണങ്ങളെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ഒരു ധാരണയുണ്ടാക്കലാണ്. അപകടസാധ്യതയുള്ള വിദ്യാര് ത്ഥികളെ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാനും അവരെ നിലനിര് ത്താന് ഉചിതമായ ഇടപെടലുകള് നടത്താനും അത്തരമൊരു ധാരണയാണ് അടിസ്ഥാനം. ഈ പഠനത്തിൽ, അഞ്ചു വർഷത്തെ സ്ഥാപന ഡാറ്റയും, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും (വ്യക്തികളും കൂട്ടായ്മകളും) ഉപയോഗിച്ച്, പുതുവർഷ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ എണ്ണം കുറയുന്നതിന്റെ കാരണങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും വിശദീകരിക്കാനും ഞങ്ങൾ വിശകലന മോഡലുകൾ വികസിപ്പിച്ചു. താരതമ്യ വിശകലനത്തിന്റെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, സമന്വയങ്ങള് ഓരോ മോഡലുകളേക്കാള് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും, സന്തുലിതമായ ഡാറ്റാ സെറ്റ് അസന്തുലിതമായ ഡാറ്റാ സെറ്റിനെക്കാള് മികച്ച പ്രവചന ഫലങ്ങള് നല് കിയിട്ടുണ്ടെന്നും. വാങ്ങല് കയറ്റുമതിയുടെ സെൻസിറ്റിവിറ്റി വിശകലനം മുമ്പത്തെ ലേഖനം അടുത്ത ലേഖനം നിങ്ങളുടെ ലോഗിൻ ക്രെഡൻഷ്യലുകളിലൂടെയോ നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിലൂടെയോ നിങ്ങൾക്ക് പ്രവേശനമുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക. |
1b3b22b95ab55853aff3ea980a5b4a76b7537980 | തുടർച്ചയായ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുള്ള ഡൊമെയ്നുകളിലെ C4.5 ന്റെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ട ഒരു ബലഹീനത തുടർച്ചയായ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിലെ പരിശോധനകളുടെ രൂപീകരണവും വിലയിരുത്തലും പരിഷ്കരിച്ച് പരിഹരിക്കുന്നു. ഇത്തരം പരിശോധനകൾക്ക് എംഡിഎൽ പോലുള്ള ശിക്ഷ നടപ്പിലാക്കുന്നു, അവയിൽ ചിലത് പരിഗണനയിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കുകയും എല്ലാ പരിശോധനകളുടെയും ആപേക്ഷിക അഭികാമ്യത മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രായോഗിക പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് ഈ മാറ്റങ്ങൾ ചെറിയ തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നുവെന്നാണ്. ഈ മാറ്റങ്ങള് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന C4.5 ന്റെ പുതിയ പതിപ്പ് ആഗോള ഡിസ്ക്രീറ്റൈസേഷന് ഉപയോഗിക്കുന്നതും മൾട്ടി ഇന്ററര് വാൽ സ്പ്ലിറ്റുകളുള്ള ചെറിയ മരങ്ങള് നിർമ്മിക്കുന്നതുമായ സമീപനങ്ങളേക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന് ഫലങ്ങള് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. |
1060ff9852dc12e05ec44bee7268efdc76f7535d | പ്രധാന ആശയം, ഇൻപുട്ട് ജോഡി (I, J) തമ്മിലുള്ള ഫ്ലോ നേരിട്ട് കണക്കാക്കുന്നതിനുപകരം, ഞങ്ങൾ ചിത്രങ്ങളുടെ പതിപ്പുകൾ കണക്കാക്കുന്നു (I , J ) അതിൽ മുഖഭാവങ്ങളും പോസും സാധാരണ നിലയിലാക്കുന്നു, അതേസമയം ലൈറ്റിംഗ് സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. മുഴുവൻ ഫോട്ടോ ശേഖരത്തിൽ നിന്നും രൂപംകൊണ്ട ഒരു രൂപം ഉപസ്ഥലത്തിലേക്ക് ഓരോ ഫോട്ടോയും ആവർത്തിച്ച് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയാണ് ഇത് നേടുന്നത്. ആവശ്യമുള്ള ഒഴുക്ക് ലഭിക്കുന്നത് ഒഴുക്കുകളുടെ (I → I ) o (J → J) സംയോജനത്തിലൂടെയാണ്. ഞങ്ങളുടെ സമീപനം രണ്ട് ഫ്രെയിം ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോഗിക്കാം, കൂടാതെ പ്രകാശത്തിനും ആകൃതി മാറ്റങ്ങൾക്കും മാറ്റമില്ലാത്തതുകൊണ്ട് അൽഗോരിതം കാര്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഇന്റർനെറ്റ് മുഖചിത്രങ്ങളുടെ ഏത് ജോഡിയും തമ്മിലുള്ള ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ കണക്കാക്കുന്നത് പ്രകാശം, പോസ്, ജ്യാമിതി എന്നിവയിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ കാരണം ഏറ്റവും പുതിയ ഫ്ലോ എസ്റ്റിമേറ്റ് രീതികൾക്ക് വെല്ലുവിളിയാണ്. ഒരേ (അല്ലെങ്കിൽ സമാനമായ) വസ്തുവിന്റെ ഒരു വലിയ ഫോട്ടോ ശേഖരം ഉപയോഗിച്ച് ഫ്ലോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ഗൂഗിൾ ഇമേജ് സെർച്ച് വഴി ഒരു പ്രശസ്തന്റെ ഫോട്ടോകളുടെ കാര്യം നോക്കാം. അത്തരം രണ്ട് ഫോട്ടോകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത മുഖഭാവവും, വെളിച്ചവും, മുഖം തിരിഞ്ഞും ഉണ്ടായിരിക്കാം. |
823964b144009f7c395cd09de9a70fe06542cc84 | ഹരിതഗൃഹ വാതക ഉദ്വമനം കുറയ്ക്കേണ്ടതിന്റെയും മിക്സഡ് ഊര് ജ്ജ സ്രോതസ്സുകള് നടപ്പാക്കേണ്ടതിന്റെയും ആവശ്യകത കാരണം ലോകമെമ്പാടും വൈദ്യുതി ഉല് പാദനത്തില് വലിയ മാറ്റങ്ങള് സംഭവിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. പ്രവചനാതീതമായ ദൈനംദിനവും കാലാനുസൃതവുമായ വ്യതിയാനങ്ങളുള്ള ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്നതിനായി വൈദ്യുതി ശൃംഖലയ്ക്ക് ഗതാഗതത്തിലും വിതരണത്തിലും വലിയ വെല്ലുവിളികളുണ്ട്. ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാന് വലിയ സാധ്യതകളുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകളായി ഇലക്ട്രിക് എനര് ജി സംഭരണം (ഇഇഎസ്) അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വൈവിധ്യമാർന്ന ഓപ്ഷനുകളും സങ്കീർണ്ണമായ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളും ഒരു പ്രത്യേക ആപ്ലിക്കേഷനായി ഒരു പ്രത്യേക എഇഎസ് സാങ്കേതികവിദ്യ വിലയിരുത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ലഭ്യമായ ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ചും അവ വൈദ്യുതി ഉല് പാദന, വിതരണ സംവിധാനങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ സ്ഥലങ്ങളെക്കുറിച്ചും സമഗ്രവും വ്യക്തവുമായ ഒരു ചിത്രം നൽകിക്കൊണ്ട് ഈ പ്രശ്നം ലഘൂകരിക്കാനാണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്. ഈ പ്രബന്ധം ആരംഭിക്കുന്നത് പ്രവർത്തന തത്വങ്ങളുടെയും സാങ്കേതികവും സാമ്പത്തികവുമായ പ്രകടന സവിശേഷതകളുടെയും പ്രധാനപ്പെട്ട ഇ.ഇ.എസ് സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ നിലവിലെ ഗവേഷണത്തിന്റെയും വികസനത്തിന്റെയും ഒരു അവലോകനത്തോടെയാണ്. സംഭരിച്ച ഊർജ്ജത്തിന്റെ തരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ആറ് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു. അതിനുശേഷം, അവലോകനം ചെയ്ത സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ സമഗ്രമായ താരതമ്യവും പ്രയോഗ സാധ്യതാ വിശകലനവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 2014 രചയിതാക്കൾ എല് സെവിര് ലിമിറ്റഡ് പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു ഇത് ഒരു ഓപ്പൺ ആക്സസ് ലേഖനമാണ് CC BY ലൈസൻസിനു കീഴിൽ (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/). |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.