_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.54k
|
|---|---|
41d3fefdb1843abc74834226256a25ad0eea697a | R n मा दुई प्यारामिटर स्पेसहरू विचार गरिन्छ - सम्भावना सिम्पलेक्स र एकाई क्षेत्र। पहिलो स्पेस स्टक पोर्टफोलियोमा जोखिम कम गर्ने समस्यासँग सम्बन्धित छ र दोस्रो स्पेसले कुल कोभेरिएन्स म्याट्रिक्स $\sum_{t=1}^{T} \boldsymbol {C}^{t}$ को न्यूनतम आन्तरिक मानको साथ आन्तरिक वेक्टरको अनलाइन गणनामा पुर्याउँछ। पहिलो प्यारामिटर स्पेसको लागि हामी एक्सपोनेंटिटेड ग्रेडियन्ट एल्गोरिथ्म लागू गर्छौं जुन सापेक्षिक एन्ट्रोपी नियमितकरणको साथ प्रेरित हुन्छ। दोस्रो अवस्थामा, एल्गोरिथ्मले सबै एकाई दिशाहरू u मा अनिश्चितता जानकारी कायम राख्नु पर्छ। यस उद्देश्यका लागि, दिशाहरू डायडहरू uu को रूपमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ र सबै दिशाहरूमा अनिश्चितता डायडहरूको मिश्रणको रूपमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ जुन एक घनत्व म्याट्रिक्स हो। घनत्व म्याट्रिक्सका लागि उत्प्रेरित विचलन सापेक्षिक एन्ट्रोपीको क्वांटम संस्करण हो र परिणामस्वरूप एल्गोरिथ्म म्याट्रिक्स एक्सपोनेंटिटेड ग्रेडियन्ट एल्गोरिथ्मको विशेष केस हो। प्रत्येक दुई अवस्थामा हामी अनलाइन एल्गोरिथ्म द्वारा सर्वोत्तम अफलाइन प्यारामिटरमा उत्पन्न अतिरिक्त कुल भिन्नतामा सीमाहरू प्रमाणित गर्दछौं। हामी निम्न प्रकारको अनलाइन भेरियन्स न्यूनिकरण समस्यालाई विचार गर्दछौं: प्रत्येक परीक्षण t मा हाम्रो एल्गोरिदमले एक सह-भिन्नता म्याट्रिक्स C t प्राप्त गर्दछ र प्यारामिटर भेक्टर w t−1 चयन गर्न को लागी प्रयास गर्दछ कि परीक्षणको अनुक्रममा कुल भिन्नता $\sum_{t=1}^{T} (\boldsymbol {w}^{t-1}) ^{\top} \boldsymbol {C}^{t}\boldsymbol {w}^{t-1}$ पछिल्लो नजरमा छनौट गरिएको उत्तम प्यारामिटर भेक्टर u को कुल भिन्नता भन्दा धेरै ठूलो छैन। |
4f22ad9252ba60f5971c627e686458b220b53110 | यस लेखमा नैतिक सिद्धान्तहरूको बारेमा हालको साहित्यको समीक्षा प्रस्तुत गरिएको छ किनकि तिनीहरू भर्चुअल व्यापार वातावरण (ई-नैतिकता) र भर्चुअल परियोजना नेतृत्वमा नैतिक नेतृत्वसँग सम्बन्धित छन्। आभासी परियोजना व्यवस्थापनको सम्बन्धमा नैतिक सिद्धान्तहरूको समीक्षा गरिन्छ, जस्तै सहभागी व्यवस्थापन, सिद्धान्त वाई, र यसको उपयोगितावादसँगको सम्बन्ध; कान्तियन नैतिकता, प्रेरणा, र विश्वास; सामुदायिक नैतिकता, हेरचाहको नैतिकता र समानतावाद; सरोकारवाला सिद्धान्त; र राजनीतिक रणनीतिहरूको प्रयोग। ई-नैतिक नेतृत्वका चुनौतीहरू प्रस्तुत गरिएका छन् र यी मुद्दाहरूको जवाफमा छलफल गरिएको छ। निष्कर्षमा भविष्यका अनुसन्धानका लागि चार प्रस्ताव प्रस्तुत गरिएको छ। यस लेखको उद्देश्य ई-नैतिकतामा माध्यमिक साहित्यको पहिचान गर्नु हो र कसरी व्यापार नैतिकताको यो नयाँ क्षेत्रले भर्चुअल परियोजना टोलीका नेताहरूलाई असर गर्न सक्छ। २००८ एल्सभियर लिमिटेड र आईपीएमए। सबै अधिकार सुरक्षित। |
262f97abfaab2ebef1cb0bc0d189f54851ce876b | धेरै डाटा सेटहरूको संयुक्त खननले प्रायः रोचक, उपन्यास, र भरपर्दो ढाँचाहरू पत्ता लगाउन सक्छ जुन कुनै पनि एकल स्रोतबाट मात्र प्राप्त गर्न सकिदैन। उदाहरणका लागि, क्रस-मार्केट ग्राहक विभाजनमा, ग्राहकहरूको समूह जसले धेरै बजारहरूमा समान व्यवहार गर्दछ एकल बजारमा फेला परेका क्लस्टरहरू भन्दा बढी सुसंगत र अधिक विश्वसनीय क्लस्टरको रूपमा विचार गर्नुपर्दछ। अर्को उदाहरणको रूपमा, जैव सूचना विज्ञानमा, जीन अभिव्यक्ति डेटा र प्रोटीन अन्तरक्रिया डेटाको संयुक्त खनन गरेर, हामी जीनहरूको समूहहरू फेला पार्न सक्छौं जसले सुसंगत अभिव्यक्ति ढाँचाहरू देखाउँछन् र अन्तर्क्रियात्मक प्रोटीनहरू पनि उत्पादन गर्दछन्। यस्तो समूह सम्भावित मार्ग हुन सक्छ। यस कागजमा, हामी नयाँ डाटा खनन समस्याको अनुसन्धान गर्छौं, क्रस-ग्राफ क्वासी-क्लिकहरू खनन गर्दछौं, जुन क्रस-मार्केट ग्राहक विभाजन र जीन अभिव्यक्ति डाटा र प्रोटीन अन्तर्क्रिया डाटाको संयुक्त खनन जस्ता धेरै रोचक अनुप्रयोगहरूबाट सामान्यीकृत हुन्छ। हामी क्रस-ग्राफ क्वासी-क्लिकहरू खानीको लागि सामान्य मोडेल निर्माण गर्दछौं, क्रस-ग्राफ क्वासी-क्लिकहरूको पूर्ण सेट किन अघिल्लो डाटा खानी विधिहरू द्वारा फेला पार्न सकिदैन भनेर देखाउँदछ, र समस्याको जटिलता अध्ययन गर्दछ। समस्या कठिन छ, हामी एक कुशल एल्गोरिथ्म विकास, Crochet, जो धेरै रोचक र प्रभावकारी प्रविधी र heuristics कुशलतापूर्वक पार-ग्राफ quasi-cliques खानी गर्न शोषण. एक व्यवस्थित प्रदर्शन अध्ययन दुवै सिंथेटिक र वास्तविक डाटा सेट मा रिपोर्ट गरिएको छ। हामी बायोइन्फोर्मेटिक्समा केही रोचक र अर्थपूर्ण क्रस-ग्राफ क्व्यासि-क्लिकहरू प्रदर्शन गर्दछौं। प्रयोगात्मक परिणामहरूले पनि देखाउँछ कि एल्गोरिथ्म क्रोकेट कुशल र स्केलेबल छ। |
26196511e307ec89466af06751a66ee2d95b6305 | मानव भाषाई एनोटेसन धेरै प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ तर महँगो र समय खपत हुन सक्छ। हामी अमेजनको मेकानिकल टर्क प्रणालीको प्रयोगको खोजी गर्छौं, जुन वेबमा भुक्तान गरिएका गैर-विशेषज्ञ योगदानकर्ताहरूको विस्तृत आधारबाट एनोटेशनहरू संकलन गर्नको लागि एक सस्तो र छिटो विधि हो। हामी पाँच कार्यको अनुसन्धान गर्छौं: प्रभाव पहिचान, शब्द समानता, पाठको अन्तर्निहित पहिचान, घटनाको समय क्रम, र शब्द अर्थको असम्भवता। सबै पाँचका लागि, हामी मेकानिकल टर्क गैर-विशेषज्ञ एनोटेशनहरू र विशेषज्ञ लेबलरहरू द्वारा प्रदान गरिएको अवस्थित सुन मानक लेबलहरू बीच उच्च सहमति देखाउँदछौं। प्रभाव पहिचानको कार्यका लागि, हामी यो पनि देखाउँछौं कि गैर-विशेषज्ञ लेबलहरू प्रयोग गरेर मेशिन लर्निंग एल्गोरिदमहरू तालिम दिन विशेषज्ञहरूको सुनौलो मानक एनोटेशनहरू प्रयोग गर्नु जत्तिकै प्रभावकारी हुन सक्छ। हामी पूर्वाग्रह सुधारको लागि एउटा प्रविधि प्रस्ताव गर्छौं जसले दुई कार्यहरूमा एनोटेशन गुणस्तरमा उल्लेखनीय सुधार ल्याउँछ। हामी निष्कर्षमा पुग्छौं कि धेरै ठूला लेबलिंग कार्यहरू सामान्य खर्चको एक अंशमा यस विधिमा प्रभावकारी रूपमा डिजाइन र गर्न सकिन्छ। |
360071e2f644fdecacaddca9d4af6188dc89846b | पृष्ठभूमि डिमेन्शियाका व्यक्तिहरूले प्रायः डिमेन्शियाको व्यवहारिक र मनोवैज्ञानिक लक्षणहरूको कारण जीवनको खराब गुणस्तर (क्यूओएल) अनुभव गर्छन्। संगीत थेरापीले BPSD लाई कम गर्न सक्छ, तर धेरैजसो अध्ययनहरू हल्कादेखि मध्यम डिमेन्शियाका बिरामीहरूमा केन्द्रित छन्। हामीले परिकल्पना गर्यौं कि संगीतको हस्तक्षेपले कुनै संगीत नियन्त्रण अवस्थाको तुलनामा लाभदायक प्रभाव पार्नेछ, र त्यो अन्तर्क्रियात्मक संगीत हस्तक्षेपले निष्क्रिय संगीत हस्तक्षेप भन्दा बलियो प्रभाव पार्नेछ। विधि अल्जाइमर रोगका ३९ जना बिरामीलाई दुई समूह (निष्क्रिय वा अन्तरक्रियात्मक) र एक समूहलाई संगीत नसुन्ने गरी छाँटेर बाँडिएको थियो। संगीत हस्तक्षेपमा व्यक्तिगत संगीत समावेश थियो। छोटो अवधिको प्रभावलाई भावनात्मक प्रतिक्रिया र तनावको स्तरको माध्यमबाट मूल्यांकन गरिएको थियो जुन स्वायत्त तंत्रिका सूचकांक र फेस स्केलको साथ मापन गरिएको थियो। अल्जाइमर रोगमा व्यवहारिक रोगविज्ञान (BEHAVE- AD) रेटिङ स्केल प्रयोग गरेर दीर्घकालीन प्रभावहरू BPSD परिवर्तनहरू द्वारा मूल्याङ्कन गरिएको थियो। परिणामहरू निष्क्रिय र अन्तरक्रियात्मक संगीत हस्तक्षेपहरूले छोटो अवधिको प्यारासिम्प्याथेटिक प्रभुत्वको कारण बनायो। अन्तर्क्रियात्मक हस्तक्षेपले भावनात्मक स्थितिमा सबैभन्दा ठूलो सुधार ल्यायो। संगीतको साथ हस्तक्षेप र संगीत बिना नियन्त्रण अवस्थाको तुलनामा अन्तर्क्रियात्मक हस्तक्षेप पछि BPSD मा ठूलो दीर्घकालीन कमी देखियो। निष्कर्ष संगीतले गम्भीर डिमेन्शिया भएका व्यक्तिहरूमा तनाव कम गर्न सक्छ, अन्तर्क्रियात्मक हस्तक्षेपले सबैभन्दा बलियो लाभदायक प्रभाव देखाउँछ। अन्तर्क्रियात्मक संगीत हस्तक्षेपले अवशिष्ट संज्ञानात्मक र भावनात्मक कार्यलाई पुनर्स्थापित गर्न सक्दछ, यो दृष्टिकोण गम्भीर डिमेन्शिया बिरामीहरूको अरूसँगको सम्बन्धलाई सहयोग गर्न र QOL सुधार गर्न उपयोगी हुन सक्छ। परीक्षणको दर्ता नम्बर र परीक्षण रजिस्टरको नाम क्रमशः UMIN000008801 र " गम्भीर डिमेन्शिया वृद्ध व्यक्तिको लागि संगीत थेरापीको लागि प्रभावकारी नर्सि Inter Inter Inter Inter Interventionको परीक्षा" हो। |
6860f804436d856738369dd10922a004c3c5220d | धेरै ठूला लेनदेन डाटाबेसहरूको अस्तित्वको साथ, डाटाको विशाल मात्रा, वितरित प्रणालीहरूको उच्च स्केलेबिलिटी, र केन्द्रीकृत डाटाबेसको सजिलो विभाजन र वितरणको साथ, संघ नियमहरूको वितरित खननको लागि कुशल विधिहरू आविष्कार गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। यस अध्ययनले स्थानीय रूपमा ठूला र विश्वव्यापी रूपमा ठूला वस्तु सेटहरू बीच केही रोचक सम्बन्धहरू प्रकट गर्दछ र एक रोचक वितरित एसोसिएसन नियम खनन एल्गोरिथ्म, एफडीएम (एसोसिएसन नियमहरूको द्रुत वितरित खनन) प्रस्ताव गर्दछ, जसले थोरै संख्यामा उम्मेदवार सेटहरू उत्पन्न गर्दछ र खनन संघ नियमहरूमा पठाउनका लागि सन्देशहरूको संख्यालाई घटाउँछ। हाम्रो प्रदर्शन अध्ययनले देखाउँछ कि एफडीएममा विशिष्ट अनुक्रमिक एल्गोरिथ्मको प्रत्यक्ष अनुप्रयोगमा उत्कृष्ट प्रदर्शन छ। थप प्रदर्शन वृद्धिले एल्गोरिथ्मको केही भिन्नताहरू निम्त्याउँछ। |
7a7b3f99fef5f7cb0c4597e3361209d974fb542c | गणितका समस्याहरू र ती समस्याहरूको समाधानहरू तेस्रो अन्तर्राष्ट्रिय विद्यार्थी ओलम्पियाड क्रिप्टोग्राफीमा प्रस्तुत गरिएको छ। हामी बीजगणित प्रतिरक्षा वेक्टरियल बुलियन फंक्शन र ठूला फर्म्याट संख्याहरूको निर्माणसँग सम्बन्धित गणितीय समस्याहरू, गुप्त साझेदारी योजनाहरू र छद्म अनियमित बाइनरी अनुक्रम, बायोमेट्रिक क्रिप्टो प्रणाली र ब्लकचेन टेक्नोलोजी, आदि सम्बन्धी समस्याहरू विचार गर्दछौं। गणितको गुप्तिकरणमा दुईवटा खुला समस्याहरू पनि छलफल गरिएका छन् र ओलम्पियाडको एक सहभागीले प्रस्ताव गरेको एउटा समस्याको समाधानको वर्णन गरिएको छ। ओलम्पियाड इतिहासमा यो पहिलो पटक थियो। |
0b9af9b0ac87fafd9d7747d8047df38ee58dc647 | बलियो वस्तु पहिचान धेरैको लागि महत्वपूर्ण तत्व हो, यदि सबै होइन भने, वास्तविक विश्व रोबोटिक अनुप्रयोगहरू। यस कागजातले कन्भोल्युसनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) मा हालसालै भएको प्रगतिलाई लाभ पुर्याउँछ र वस्तु पहिचानको लागि एक उपन्यास आरजीबी-डी आर्किटेक्चर प्रस्ताव गर्दछ। हाम्रो वास्तुकला दुई अलग सीएनएन प्रोसेसिंग स्ट्रिमहरू मिलेर बनेको छ - प्रत्येक मोडलिटीका लागि एक - जुन लगातार ढिलो फ्यूजन नेटवर्कसँग जोडिएको छ। हामी अपूर्ण सेन्सर डाटाबाट सिक्ने कुरामा ध्यान केन्द्रित गर्छौं, जुन वास्तविक संसारमा रोबोटिक कार्यहरूमा सामान्य समस्या हो। सही सिकाइका लागि हामी बहु-चरण प्रशिक्षण पद्धति र सीएनएनको साथ गहिराई डाटा ह्यान्डल गर्नका लागि दुई महत्वपूर्ण तत्वहरू प्रस्तुत गर्दछौं। पहिलो, सीएनएनहरूको लागि गहिराइ जानकारीको एक प्रभावकारी एन्कोडिङ जसले ठूलो गहिराइ डाटासेटको आवश्यकता बिना नै सिक्न सक्षम गर्दछ। दोस्रो, डाटा एग्मेन्टमेन्ट स्कीम जुन गहिराइ छविहरूको साथ बलियो शिक्षाको लागि हो तिनीहरूलाई यथार्थवादी शोर ढाँचाको साथ भ्रष्ट गरेर। हामी आरजीबी-डी वस्तु डाटासेटमा अत्याधुनिक परिणामहरू प्रस्तुत गर्दछौं []] र चुनौतीपूर्ण आरजीबी-डी वास्तविक विश्व हल्ला सेटिंग्समा मान्यता देखाउँदछौं। |
8075e2a607caac7d458f081c46d51cf1c7833ae9 | यस लेखमा नयाँ सुपर कम्प्याक्ट माइक्रोवेव पावर डिभाइडर र बलुन (सन्तुलित-असन्तुलित) सर्किट प्रस्तुत गरिएको छ। प्रस्तावित उपकरणहरू बहुपरत रिंग रेजोनेटर (एमआरआर) संरचनामा आधारित छन्। यी नयाँ माइक्रोवेव उपकरणहरू डिजाइनमा अत्यन्त कम्प्याक्ट र लचिलो छन् जुन साँघुरो-ब्यान्डदेखि अल्ट्रावाइडब्यान्ड (यूडब्ल्यूबी) सम्म विभिन्न वांछनीय ब्यान्डविड्थ भित्र सञ्चालन गर्न सक्दछन्, यसैले ब्यान्डपास फिल्टरको रूपमा एकै साथ उनीहरूको आफ्नै कार्यहरूसँग काम गर्दछन्। यो पनि सम्भव छ कि शक्ति विभाजन मनमाने ढंगले होस् । यस प्रविधिद्वारा, बलुनलाई केवल पावर डाइभरमा रूपान्तरण गर्न सकिन्छ र यसको विपरित पनि गर्न सकिन्छ। नमूना सर्किट डिजाइन गरिएको छ र विद्युत चुम्बकीय सिमुलेशन सफ्टवेयर प्रयोग गरेर फैलावट विशेषताहरू प्रदान गरिएको छ। यन्त्रहरूको आयाम २.३ मिमी χ २.३ मिमी χ १.५ मिमी छ। |
7752e0835506a6629c1b06e67f2afb1e5d2bb714 | सामग्री मेमोरी (लर्निंग क्षमता) को रूपमा बुझाइ 82 शब्दावली Cs .30 ( ) .23 .31 ( ) .31 .31 .35 ( ) .29 .48 .35 .38 ( ) .30 .40 .47 .58 .48 ( ) यी पछिल्ला मानहरूको विरुद्धमा न्याय गर्दा, बुझाइ (.48) र शब्दावली (.47), तर मेमोरी (.31) होइन, केही विशिष्ट वैधता देखाउँदछ। प्रमाणीकरण म्याट्रिक्सको यो ट्रान्सम्युटेबिलिटीले हेटरोमेथड ब्लक भित्रको तुलनालाई सबैभन्दा सामान्य रूपमा सान्दर्भिक प्रमाणीकरण डेटाको रूपमा तर्क गर्दछ, र विशेषता र विधि कम्पोनेन्टहरूको सम्भावित आदानप्रदानलाई चित्रण गर्दछ। रेटिंगमा हेलो प्रभावको ची (१ 9 37)) को अध्ययनमा केही सहसंबंधहरू बहु-ट्रेट-बहु-विधि म्याट्रिक्समा उपयुक्त छन् जसमा प्रत्येक रेटरलाई फरक विधि प्रतिनिधित्व गर्ने मानिन्छ। प्रकाशित रिपोर्टमा यी विवरणहरू उपलब्ध गराइएको छैन किनकि यसमा औसत मानहरू प्रयोग गरिएको छ, तर उनको तालिका IV र VIII को तुलनाबाट यो स्पष्ट छ कि मूल्याङ्कनहरू सामान्यतया यो आवश्यकता पूरा गर्न असफल भए कि विभिन्न मूल्याङ्कनकर्ताहरू द्वारा समान विशेषताको मूल्याङ्कनहरू समान मूल्याङ्कनकर्ताले विभिन्न विशेषताहरूको मूल्याङ्कन भन्दा उच्च सम्बन्ध राख्नुपर्दछ। वैधता यस हदसम्म देखाइएको छ कि हेटरोमेथड ब्लकमा सहसंबंधहरू, वैधता विकर्णमा ती औसत हेटरोमेथड-हेटरोट्राइट मानहरू भन्दा उच्च छन्। क्याम्पबेल (१९५३, १९५६) ले अधिकारीहरूको नेतृत्व व्यवहारको मूल्याङ्कनका लागि आफू र आफ्ना मातहतका अधिकारीहरूद्वारा एक स्पष्ट रूपमा असफल बहु-प्रणाली-बहु-विधि म्याट्रिक्स प्रदान गरिएको छ। ११ मध्ये एउटा मात्र भ्यारीएबल (रिगनिसन बिहेभियर) ले कुनै पनि हेट्रोट्राइट-हेट्रोमेथड मान भन्दा उच्च वैधता विकर्ण मान प्रदान गर्ने आवश्यकता पूरा गर्यो, त्यो वैधता ०.२९ थियो। कुनै पनि भेरिएबलको लागि मान्यता हेट्रोट्राइट-मोनोमेथड मानहरू भन्दा उच्च थिएन। प्राधिकरण र गैर-अधिकार व्यक्तिको प्रति दृष्टिकोणको अध्ययन Burwen र क्याम्पबेल (1957) द्वारा एक जटिल बहु-ट्राइट-बहु-विधि म्याट्रिक्स समावेश गर्दछ, जसबाट एक सममित अंश तालिका 6 मा देखाइएको छ। यस अध्ययनमा अधिकांश प्रक्रियाहरूमा विधि भिन्नता धेरै थियो। जहाँ वैधता पाइयो, यो मुख्यतया वैधता विकर्ण मानको स्तरमा थियो जुन हेटरोट्राइट-हेटरोमेथड मानहरू भन्दा उच्च थियो। [पृष्ठ २३-मा भएको चित्र] मालिकप्रति व्यवहारले कुनै औचित्य देखाएन। त्यहाँ कुनै प्रमाण थिएन कि अधिकारको बारेमा सामान्य दृष्टिकोण थियो जसमा बुबा र मालिक समावेश हुनेछ, यद्यपि त्यस्ता मूल्यहरू जस्तै बहु-व्यक्तिगत-बहु-विधि म्याट्रिक्स द्वारा मान्यकरण |
9a756fa7e7c8afa53ada2201bcea38a095425a8e | |
3fb4f9bb4a82945558c1b92f00f82fc38f160155 | सवारी साधन-कुनै पनि वस्तु (V2X) संचारले सवारी साधन र अन्य सवारी साधन, पैदल यात्री, इन्टरनेट गेटवे, र यातायात पूर्वाधार (जस्तै ट्राफिक लाइट र संकेतहरू) सहित बुद्धिमान यातायात प्रणाली (आईटीएस) को विभिन्न तत्वहरू बीच सूचना आदानप्रदानलाई जनाउँछ। यस प्रविधिले सडक सुरक्षा, यात्रु सूचना तथा मनोरञ्जन, कार निर्माता सेवा तथा सवारी साधनको यातायात अनुकूलनका लागि विभिन्न प्रकारका नयाँ अनुप्रयोगहरू सक्षम पार्ने ठूलो सम्भावना रहेको छ। आज, V2X संचार दुई मुख्य प्रविधिहरू मध्ये एकमा आधारित छः समर्पित छोटो दूरीको संचार (DSRC) र सेलुलर नेटवर्कहरू। निकट भविष्यमा, तथापि, यो अपेक्षा गरिएको छैन कि एक टेक्नोलोजीले ठूलो संख्यामा सवारी साधनहरूको लागि यस्तो विविध अपेक्षित V2X अनुप्रयोगहरूलाई समर्थन गर्न सक्दछ। यसैले डीएसआरसी र सेलुलर नेटवर्क प्रविधिहरू बीचको अन्तरक्रिया कुशल वी२एक्स संचारका लागि प्रस्ताव गरिएको छ। यस कागजातले कुशल V2X संचारका लागि सम्भावित DSRC र सेलुलर इन्टरवर्किंग समाधानहरूको सर्वेक्षण गर्दछ। पहिलो, हामी V2X अनुप्रयोगहरूलाई समर्थन गर्न प्रत्येक प्रविधिको सीमितताहरूलाई हाइलाइट गर्दछौं। त्यसपछि, हामी सम्भावित DSRC-सेल्युलर हाइब्रिड आर्किटेक्चरको समीक्षा गर्छौं, साथै सवारी साधनको गतिशीलताबाट उत्पन्न हुने मुख्य अन्तरक्रिया चुनौतीहरू, जस्तै ठाडो हस्तान्तरण र नेटवर्क चयन मुद्दाहरू। यसबाहेक, हामी विश्वव्यापी DSRC मानक, विद्यमान V2X अनुसन्धान र विकास प्लेटफर्म, र V2X उत्पादनहरू पहिले नै कार निर्माताहरूले सवारी साधनहरूमा अपनाएका र तैनाथ गरेका छन्, अटोमोटिभ औद्योगिक गतिविधिहरूसँग शैक्षिक अनुसन्धानलाई पign्क्तिबद्ध गर्ने प्रयासको रूपमा प्रदान गर्दछौं। अन्तमा, हामी DSRC र सेलुलर नेटवर्क टेक्नोलोजीहरूको अन्तरक्रियामा आधारित भविष्यको V2X संचारको लागि केही खुला अनुसन्धान मुद्दाहरू सुझाव दिन्छौं। |
db77e6b8030e7f8f2c1503b99fc88ab002b84cb4 | यस लेखमा, एक उपन्यास बहु-रेखीय ध्रुवीकरण पुनः कन्फिगर योग्य एन्टेना छोटो पोष्टको साथ प्रस्ताव गरिएको छ, जसले चार रैखिक ध्रुवीकरणहरू (०°, ४५°, ९०°, १३५°) प्राप्त गर्न सक्छ। दुई समूहको बीचमा डायोडहरू स्विच गरेर, चार रैखिक ध्रुवीकरणहरू प्राप्त गर्न सकिन्छ। प्रस्तावित एन्टेनाको आयाम लगभग ०.५६λ×०.५६λ×०.०७λ २.४ गीगाहर्जमा छ। मापन गरिएका नतिजाहरू सिमुलेटेड नतिजाहरूसँग राम्रोसँग मेल खान्छन्। |
9f5a4f397f1414116ebd9d53049fce1c53e35d4f | |
4007643eddbea0af2c6337d360b6474652f32223 | लुप्त चर मोडेलहरू बहु-आयामिक संरचनाको साथ समृद्ध गर्न सकिन्छ पाठको कर्पसमा धेरै लुप्त कारकहरू विचार गर्न, जस्तै विषय, लेखक परिप्रेक्ष्य र भावना। हामी कारकात्मक एलडीए, एक बहु-आयामी मोडेल प्रस्तुत गर्दछौं जसमा कागजात K विभिन्न कारकहरू द्वारा प्रभावित हुन्छ, र प्रत्येक शब्द टोकन लुकेका चरहरूको K-आयामी भेक्टरमा निर्भर गर्दछ। हाम्रो मोडेलले संरचित शब्द पूर्ववर्तीहरूलाई समावेश गर्दछ र कारकहरूको विरल उत्पाद सिक्छ। अनुसन्धान सारमा प्रयोगहरू देखाउँछन् कि हाम्रो मोडेलले लुकेका कारकहरू सिक्न सक्छ जस्तै अनुसन्धान विषय, वैज्ञानिक अनुशासन, र फोकस (विधिहरू बनाम अनुप्रयोगहरू) । हाम्रो मोडेलिंग सुधारले परीक्षणको भ्रम कम गर्दछ र पत्ता लगाइएको कारकहरूको मानव व्याख्याता सुधार गर्दछ। |
76d71d1726bf96a142b203dfca12a4401da8ecee | यस कागजमा एक हाइब्रिड मोडेल र एक मोडल भविष्यवाणी नियन्त्रण (एमपीसी) रणनीति एक कर्षण नियन्त्रण समस्या समाधान गर्न को लागी वर्णन गरिएको छ। यो समस्यालाई प्रणालीगत तरिकाले मोडेलिंगदेखि नियन्त्रण संश्लेषण र कार्यान्वयनसम्म सम्बोधन गरिन्छ। यो मोडेललाई हाइब्रिड सिस्टम डिस्क्रिप्शन भाषामा वर्णन गरिएको छ। एमएलडी मोडेलको लागि, हामी एक रिचेन्डिङ होराइजन फाइनिट-टाइम इष्टतम कन्ट्रोलर डिजाइन गर्छौं। परिणामको इष्टतम नियन्त्रकलाई यसको बराबर टुक्रा-टुक्रा सम्बन्धी फार्ममा बहु-पैरामीटर प्रोग्रामिंग प्रविधिहरू प्रयोग गरेर रूपान्तरण गरिन्छ, र अन्ततः एक कार प्रोटोटाइपमा प्रयोगात्मक रूपमा परीक्षण गरिन्छ। प्रयोगहरूले देखाउँछ कि राम्रो र बलियो प्रदर्शन सीमित विकास समयमा प्राप्त हुन्छ सामान्यतया मानक प्रविधि अनुसार विकसित नियन्त्रकहरू द्वारा आवश्यक तदर्थ पर्यवेक्षण र तार्किक निर्माणहरूको डिजाइनबाट बच्न। |
2d6d056ca33bb20e7bec33b49093cc4a907bf1a0 | रोबोटले अवरोध भएको वातावरणमा यात्रा गर्न पाउनु अहिले पनि एउटा चुनौतीपूर्ण समस्या हो। यस लेखमा, व्हील्ड मोबाइल रोबोट (डब्लुएमआर) सँगको नेभिगेसन समस्याहरूको समीक्षा गरिएको छ, डब्लुएमआरको नेभिगेसन संयन्त्रको विस्तृत विश्लेषण गरिएको छ, नक्साङ्कन, स्थानियकरण र मार्ग योजना जस्ता उप समस्याहरू समाधान गर्ने विधिहरू सारांशित छन् जुन दुबै रोबोट नेभिगेसनसँग सम्बन्धित छन् र अवस्थित विधिहरूको फाइदा र हानिहरू वर्णन गरिएको छ। विशेष गरी कृषि क्षेत्रमा, रोबोटको जटिल कृषि वातावरणमा सटीक नेभिगेसन विभिन्न कार्यहरू पूरा गर्नका लागि पूर्व शर्त हो। यस कागजातको उद्देश्य कृषि वातावरणको विशेष जटिलता हो, कृषि ईन्जिनियरि inमा डब्ल्यूएमआरको नेभिगेसन समस्याको समाधानको अनुप्रयोगको संभावना छ, कृषि वातावरणमा सटीक नेभिगेसनको समस्या समाधान गर्न अनुसन्धान दिशा अगाडि बढाइन्छ। |
6e8b32fc4f0a723f0629f7524d01a382ef77715a | मस्तिष्क-कम्प्युटर इन्टरफेस (बीसीआई) को उद्देश्य इलेक्ट्रोन्सेफेलोग्राफिक गतिविधि वा मस्तिष्क कार्यको अन्य इलेक्ट्रोफिजियोलोजिकल उपायहरू प्रयोग गरेर बाह्य संसारमा आदेशहरू पठाउन गैर-मांसपेशी च्यानल प्रदान गर्नु हो। बीसीआई प्रणालीको सफल सञ्चालनमा एउटा महत्त्वपूर्ण कारक मस्तिष्कको संकेतहरू प्रशोधन गर्न प्रयोग गरिने विधिहरू हुन्। बीसीआईको साहित्यमा, तथापि, प्रयोग गरिएको सिग्नल प्रोसेसिंग प्रविधिहरूको कुनै व्यापक समीक्षा छैन। यस कार्यले जनवरी २००६ भन्दा पहिले प्रकाशित विद्युतीय संकेत रेकर्डिङ प्रयोग गरी सबै बीसीआई डिजाइनहरूको पहिलो यस्तो व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत गर्दछ। यस सर्वेक्षणको विस्तृत नतिजा प्रस्तुत र छलफल गरिएको छ। निम्न प्रमुख अनुसन्धान प्रश्नहरू सम्बोधन गरिएको छः (१) बीसीआईको मुख्य संकेत प्रशोधन घटकहरू के हुन्, (२) बीसीआईमा कुन संकेत प्रशोधन एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरिएको छ र (३) कुन संकेत प्रशोधन प्रविधिले बढी ध्यान पाएको छ? |
11c88f516e1437e16fc94ff8db0e5f906f9aeb24 | |
4e74cadb44acfe373940f0b151c41ef3a02b9b0c | यस कागजले सब्सट्रेट एकीकृत वेभगाइड (एसआईडब्ल्यू) गुहामा आधारित स्लट युग्मन र गैर-सान्निध्य क्रस युग्मनको साथ अर्ध-एलिप्टिक फिल्टर प्रस्ताव गर्दछ। एसआईडब्ल्यू गुहाको माथिल्लो धातुको विमानमा कोरिएका स्लटहरू विद्युतीय युग्मन उत्पादन गर्न प्रयोग गरिन्छ, र क्रस युग्मन एसआईडब्ल्यू गुहा माथि माइक्रोस्ट्रिप प्रसारण लाइन द्वारा प्राप्त हुन्छ। युग्मन शक्ति मुख्यतया स्लटको चौडाई र उचाई द्वारा नियन्त्रण गरिन्छ। खुला-अन्त माइक्रोस्ट्रिप लाइनको लम्बाइले क्रस युग्मनको संकेत नियन्त्रण गर्दछ। विभिन्न संकेतहरूसँग क्रस युग्मन फिल्टरमा प्रयोग गरिन्छ पासब्यान्डको दुबै पक्षमा प्रसारण शून्य (TZs) को एक जोडी उत्पादन गर्न। यसको वैधता प्रमाणित गर्न, चौथो क्रमको एसआईडब्ल्यू अर्ध-एलिप्टिक फिल्टरलाई टीजेसटको साथ पासब्यान्डको दुबै पक्षमा दुई-तहको प्रिन्ट गरिएको सर्किट बोर्डमा बनाइएको छ। मापन गरिएको इन्सेर्सन नोक्सान 3.7 GHz को केन्द्र आवृत्तिमा 1.1 dB हो। पासब्यान्ड भित्रको रिटर्न घाटा -१८ डीबी भन्दा कम छ र १६% को एक अंशात्मक ब्यान्डविथ छ। मापन गरिएका नतिजाहरू सिमुलेटेड नतिजाहरूसँग राम्रोसँग सहमत छन्। |
d9676c349b51b066dee846db6792064cb1ee2a39 | एक एकल-अन्त प्राथमिक प्रेरक कनवर्टर (SEPIC) को एक सुधारिएको संस्करण प्रस्तुत गरिएको छ। कन्भर्टरमा परम्परागत सेपिक कन्भर्टर र थप उच्च आवृत्ति ट्रान्सफार्मर र डायोड हुन्छ जसले अन स्टेट स्विच गर्दा डीसी इन्डक्टरको धारालाई फ्रि-व्हीलिंग मोडमा राख्छ। भोल्टेज रूपान्तरण अनुपात विशेषताहरु र अर्धचालक उपकरण भोल्टेज र वर्तमान तनाव विशेषताहरु छन्। यस कन्भर्टरको मुख्य फाइदाहरू निरन्तर आउटपुट वर्तमान, सानो आउटपुट भोल्टेज लहर, र परम्परागत SEPIC कन्भर्टरको तुलनामा कम सेमीकन्डक्टर वर्तमान तनाव हो। अवधारणाको डिजाइन र सिमुलेसनलाई ४८-V इनपुट र १२-V/३.७५-A आउटपुट कन्भर्टरको प्रयोगद्वारा प्रमाणित गरिन्छ। |
c6af28e992a1389114d4760c65ca258fc9cb74f9 | यस कागजले एक माइक्रोस्ट्रिप लाइन र एक सब्सट्रेट एकीकृत वेवगाइड (एसआईडब्ल्यू) बीच एक उपन्यास संक्रमण प्रस्तुत गर्दछ बहुपरत सब्सट्रेट डिजाइन वातावरणमा। कम हानि भएको ब्रोडब्यान्ड प्रतिक्रिया प्राप्त गर्न, एक टेपर वा बहु-अनुभागीय रिड्ड एसआईडब्ल्यू र एक टेपर माइक्रोस्ट्रिप लाइन समावेश भएको संक्रमण, मोडेल गरिएको र डिजाइन गरिएको छ एकै साथ प्रतिरोध मिलान र क्षेत्र मिलान दुवै विचार गरेर। हाम्रो डिजाइन प्रक्रिया विकास गर्नका लागि विशेषता प्रतिरोध र निर्देशित तरंगदैर्ध्यको प्रयोग गरिन्छ। यस अध्ययनमा विकसित दुई उदाहरणहरूमा प्रभावकारी ब्यान्डविथ प्राप्त हुन्छ, जुन सिमुलेटेड र मापन परिणामहरूको साथ मान्य हुन्छ। यो संक्रमणले बहुपरत सब्सट्रेटमा गाडिएको माइक्रोस्ट्रिप सर्किटको साथ सब्सट्रेट एकीकृत सर्किटहरू डिजाइन गर्न एक सरल तरीका प्रदान गर्दछ जसमा कुनै पनि अनुपात प्रतिरोध परिवर्तनको पूर्वानुमान गर्न सकिन्छ। |
442a209e48c365076825198846cf7ec4761f3463 | सामान्यतया, समतल सर्किट र आयताकार वेभगाइड बीचको संक्रमणले 3-डी जटिल मोन्टिङ संरचनाहरूको प्रयोग गर्दछ। यस्तो एकीकरणको लागि महँगो उच्च परिशुद्धता मेकानिकल पङ्क्तिबद्धता आवश्यक छ। यस कागजातमा, एउटा नयाँ समतल प्लेटफर्म विकसित गरिएको छ जसमा एक कोप्लेनार वेभगाइड (सीपीडब्ल्यू) र एक आयताकार वेभगाइड पूर्ण रूपमा एउटै सब्सट्रेटमा एकीकृत छन्, र तिनीहरू एक साधारण संक्रमण मार्फत एक अर्कासँग जोडिएका छन्। यिनीहरूलाई मानक पीसीबी प्रक्रियाबाट निर्माण गर्न सकिन्छ। २८ गीगाहर्जमा हाम्रा प्रयोगहरूले देखाएअनुसार १५ डीबी रिटर्न लोसको साथमा ७ प्रतिशतको ब्यान्डविथ सजिलै प्राप्त गर्न सकिन्छ। सीपीडब्लुबाट वेभगाइडमा संक्रमणले एमएमआईसी जस्ता सक्रिय घटकहरूसँग सब्सट्रेटमा वेभगाइड कम्पोनेन्टहरूको पूर्ण एकीकरणको लागि अनुमति दिन्छ। |
520676110b3f7be99f170fe36d4aec1d9c2040a8 | उच्च आवृत्ति एकीकृत सर्किटको नयाँ पुस्ता प्रस्तुत गरिएको छ, जसलाई सब्सट्रेट एकीकृत सर्किट (एसआईसी) भनिन्छ। यस नयाँ अवधारणामा आधारित सर्किट डिजाइन र कार्यान्वयन प्लेटफर्मको वर्तमान राज्यको समीक्षा गरी विस्तृत रूपमा छलफल गरिएको छ। माइक्रोवेभ, मिलिमिटर-वेभ र ओप्टोइलेक्ट्रोनिक्स अनुप्रयोगहरूको लागि विभिन्न सम्भावनाहरू र एसआईसीका धेरै फाइदाहरू देखाइएका छन्। सब्सट्रेट एकीकृत वेभगाइड (एसआईडब्ल्यू), सब्सट्रेट एकीकृत स्लैब वेभगाइड (एसआईडब्ल्यू) र सब्सट्रेट एकीकृत नन-रेडिएटिंग डाइलेक्ट्रिक (एसआईएनआरडी) गाइड सर्किटका लागि सैद्धान्तिक र प्रयोगात्मक परिणामहरूको साथ व्यावहारिक उदाहरणहरू चित्रण गरिएको छ। भविष्यमा अनुसन्धान र विकास प्रवृत्तिको बारेमा पनि छलफल गरिएको छ, जुन मिलिमिटर वेभ र अप्टोइलेक्ट्रोनिक एकीकृत सर्किटको कम लागतको नवीन डिजाइनको सन्दर्भमा छ। |
9cc76f358a36c50dafc629d4735fcdd09f09f876 | |
572c58aee06d3001f1e49bbe6b39df18757fb3c5 | |
0a866d10c90e931d8b60a84f9f029c0cc79276fa | १२३ चरणको पूर्ण एकीकृत चरण-डाउन स्विच गरिएको क्यापेसिटर डीसी-डीसी कन्भर्टर रिंग डिजाइन गरिएको छ जसले पहिरनयोग्य उपकरणहरूको माइक्रोप्रोसेसरको लागि द्रुत गतिशील भोल्टेज स्केलि achieve प्राप्त गर्न सक्दछ। सममित बहु-चरण रूपान्तरणकर्ताको औंठीले यसको लोडलाई वर्गमा घेर्दछ र चिपमा रहेको पावर ग्रिडमा शक्ति आपूर्ति गर्दछ जुन चिप किनारहरूको कुनै पनि बिन्दुमा सजिलै पहुँचयोग्य हुन्छ। <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$V_{\mathrm {DD}}$ </tex-math></inline-formula>-नियन्त्रित थरथरानवालाको आवृत्ति यसको आपूर्ति भोल्टेज <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$V_{\mathrm {DD}}$ </tex-math></inline-formula> मार्फत समायोजित हुन्छ, जसले एकाई-लाभ आवृत्ति स्विचिंग आवृत्ति भन्दा उच्च डिजाइन गर्न अनुमति दिन्छ। कन्भर्टर रिंग कम-लेक 65-nm सीएमओएस प्रक्रियामा निर्मित गरिएको छ। यो कन्भर्टरले 3 एनएसको प्रतिक्रिया समय प्राप्त गर्दछ, 2.5 V/<inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\mu \text{s}$ </tex-math></inline-formula> को सन्दर्भ ट्र्याकि speed गति, र न्यूनतम आउटपुट रिपल 2.2 mV। अधिकतम दक्षता ६६.६ mW/mm2 को पावर डेन्सिटीमा ८०% हुन्छ, र अधिकतम पावर डेन्सिटी १८० mW/mm2 हुन्छ। |
abf97fc7d0228d2c58321a10cca2df9dfcda571d | विद्युत अर्धचालकको तीव्र प्रगतिसँगै भोल्टेज गुणकहरूले नयाँ श्रृंखलाको पल्स पावर जेनरेटरहरू ल्याएका छन्। यस लेखमा, परम्परागत भोल्टेज गुणकमा आधारित र पावर इलेक्ट्रोनिक्स स्विचको प्रयोग गरेर उच्च भोल्टेज पल्स पावर अनुप्रयोगमा नयाँ टोपोलोजी प्रस्ताव गरिएको छ। यो टोपलोजी एक मोड्युलर सर्किट हो जसले स्विच गरिएको क्यापेसिटर सेलहरूको श्रृंखला जडानको प्रयोग गरेर द्रुत वृद्धि समय र समायोज्य आवृत्ति, धक्का चौडाई, र भोल्टेज स्तरको साथ अपेक्षाकृत कम इनपुट भोल्टेजबाट उच्च आउटपुट भोल्टेज उत्पन्न गर्न सक्छ। प्रस्तावित टोपोलोजीको फाइदा देखाउनको लागि तुलनात्मक विश्लेषण गरिन्छ। प्रयोगात्मक र सिमुलेसन परिणाम विश्लेषण पुष्टि गर्न प्रस्तुत गरिन्छ। |
7c62116714a9b8a9222083b0f688ec7d423e81ac | अस्टियोपोरोसिसको उपचार एनाबोलिक एजेन्ट, टेरीपाराटाइड [मानव पीटीएच १- ३४ (टीपीटीडी) ], द्वारा घटनात्मक फ्र्याक्चरहरू कम गर्नमा प्रभावकारी छ, तर दैनिक स्केच इन्जेक्सनमा बिरामीको प्रतिरोधले यसको प्रयोग सीमित गरेको छ। एक उपन्यास ट्रान्सडर्मल प्याच, टीपीटीडी को एक द्रुत, पल्स डेलिभरी प्रदान, एक वांछनीय विकल्प प्रदान गर्न सक्छ। अध्ययनको उद्देश्य ओस्टियोपोरोसिस भएका पोस्टमेनोपौज महिलाहरूमा नयाँ ट्रान्सडर्मल टीपीटीडी प्याचको सुरक्षा र प्रभावकारिताको तुलनामा प्लेसबो प्याच र एससी टीपीटीडी २०- माइक्रोग इन्जेक्सनको तुलनामा निर्धारण गर्नु थियो। हाम्रो अध्ययनमा ६ महिनासम्म, अनियमित, प्लेसबो- नियन्त्रित, सकारात्मक नियन्त्रण, बहु- खुराक दैनिक प्रशासन समावेश थियो। हामी १६५ पोस्टमेनोपौज महिला (औसत उमेर ६४ वर्ष) लाई अस्टियोपोरोसिसको साथ भर्ना गर्यौं। हस्तक्षेपहरू एक टीपीटीडी प्याच २०, ३०, वा ४० माइक्रोगको डोज वा प्लेसबो प्याच दैनिक ३० मिनेट लगाउने समयको लागि आत्म-प्रशासित गरिएको थियो, वा २० माइक्रोगको टीपीटीडी दैनिक इंजेक्शन गरिएको थियो। परिणाम प्राथमिक प्रभावकारिता मापन ६ महिनामा सुरुको अवस्थाबाट कम्मरको हड्डीको खनिज घनत्व (बीएमडी) मा औसत प्रतिशत परिवर्तन थियो। परिणाम ट्रान्सडर्मल प्याचद्वारा दिइएका टीपीटीडीले ६ महिनामा डोज- निर्भर तरिकाले लोम्बार स्पाइन बीएमडीमा वृद्धि गर्यो (पी < ०.००१) टीपीटीडी ४०- माइक्रोग प्याचले प्लेसबो प्याच र टीपीटीडी इन्जेक्सन (पी < ०.०५) दुवैको तुलनामा कुल हिप बीएमडी बढाएको थियो। हड्डीको कारोबार मार्करहरू (प्रोकलगेन प्रकार I एन- टर्मिनल प्रोपेप्टाइड र प्रकार I कोलेजेनको सी- टर्मिनल क्रस- लिंक्ड टेलोपेप्टाइड) सबै उपचार समूहहरूमा खुराक- निर्भर तरिकामा आधारभूत स्तरबाट बढेको थियो र सबै प्लेसबो प्याच (पी < ०.००१) भन्दा महत्त्वपूर्ण रूपमा फरक थिए। सबै उपचारहरू राम्रोसँग सहन गरियो र कुनै लामो समयसम्म हाइपरक्याल्सेमिया देखिएको थिएन। निष्कर्ष पोस्टमेनोपौज महिलाहरुमा ६ महिनासम्मको लागि टीपीटीडीको ट्रान्सडर्मल प्याच डिलिभरी सुरक्षित र प्रभावकारी छ र यसले कम्मरको हड्डी र हिपको कुल बीएमडी बढाउँछ । |
c49044d31d82070a23d0ae223b7e95d12bc155ec | |
4d081514541737c24ae699814494b0c3a5585b31 | 60 मिली FR4 मा निर्मित मानक क्वैसी यागी-उडा एन्टेनाका लागि डिजाइन समीकरणहरू प्रस्तुत गरिएका छन् जुन निश्चित वायरलेस दूरसंचार प्रणाली, वाइफाइ, वाइम्याक्स र एलटीईमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस कार्यमा, १ GHz र 3 GHz बीचको ब्यान्डको लागि डिजाइन समीकरणहरू व्यवस्थित रूपमा प्रस्ताव गरिएको छ, जहाँ सापेक्ष ब्यान्डविथ%%% भन्दा राम्रो छ, क्रस-ध्रुवीकरण प्रत्येक कोण र फ्रिक्वेन्सीको लागि -१dB भन्दा कम छ, क्रस-ध्रुवीकरण मुख्य लोबमा -२dB भन्दा कम छ र सम्पूर्ण ब्यान्डविथमा १२dB भन्दा राम्रो अगाडि-पछाडि अनुपात छ। तीनवटा एन्टेनाहरू डिजाइन, निर्माण र १.५ गीगाहर्ज, २ गीगाहर्ज र ३ गीगाहर्जमा प्रस्तावित समीकरणहरूसँग मापन गरिएको थियो, जसले सिमुलेसन परिणामहरूसँग राम्रो सम्झौता देखाउँदछ। |
23cc8e75e04514cfec26eecc9e1bc14d05ac5ed5 | म्याट्रिक्स र टेन्सर कारककरण वा गहिरो तंत्रिका विधिहरू जस्ता डाटाको लुकेका प्रतिनिधित्वहरू प्रयोग गर्ने विधिहरू ज्ञान आधार जनसंख्या र सिफारिस प्रणाली जस्ता अनुप्रयोगहरूको लागि बढ्दो लोकप्रिय हुँदै गइरहेका छन्। यी दृष्टिकोणहरू धेरै बलियो र स्केलेबल हुन देखाइएको छ तर, अधिक प्रतीकात्मक दृष्टिकोणहरूको विपरीत, व्याख्याको अभाव छ। यसले यस्ता मोडेलहरूको डिबगिंगलाई कठिन बनाउँछ, र प्रयोगकर्ताहरूले त्यस्ता प्रणालीहरूको भविष्यवाणीहरूमा विश्वास नगर्ने परिणाम हुन सक्छ। यो समस्यालाई पार गर्न हामी एक भविष्यवाणी लुकेको चर मोडेलबाट व्याख्या योग्य प्रोक्सी मोडेल निकाल्ने प्रस्ताव गर्दछौं। हामी एक तथाकथित शैक्षिक विधि प्रयोग गर्छौं, जहाँ हामी हाम्रो भविष्यवाणी गर्ने मोडेललाई क्वेरी गर्छौं वर्णनात्मक मोडेल सिक्नको लागि आवश्यक अवलोकनहरू प्राप्त गर्नका लागि। हामी (सम्भवतः बढी) वर्णनात्मक मोडेल, सरल तर्क नियम र बेयसियन नेटवर्क को दुई परिवार वर्णन, र यी परिवार को सदस्य म्याट्रिक्स कारक मोडेल को वर्णनात्मक प्रतिनिधित्व प्रदान कसरी देखाउन। पाठबाट ज्ञान निकाल्ने प्रारम्भिक प्रयोगहरूले संकेत गर्दछ कि यद्यपि बेइजियन नेटवर्कहरू तर्क नियमहरू भन्दा म्याट्रिक्स फैक्टरि model मोडेलमा बढी विश्वासी हुन सक्छ, पछिल्लो व्याख्या र डिबगिंगको लागि सम्भवतः बढी उपयोगी छ। |
02880c9ac973046bf8d2fc802fb7ee4fc60c193b | राय प्रश्नको उत्तर दिनु प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको लागि चुनौतीपूर्ण कार्य हो। यस लेखमा हामी एउटा आवश्यक घटकको बारेमा चर्चा गर्नेछौं जुन एउटा राय प्रश्नको उत्तर प्रणालीको लागि आवश्यक छ: दस्तावेज र वाक्य दुवै स्तरमा तथ्यबाट रायहरू अलग गर्नु। हामी बेयसियन वर्गीकरणकर्ता प्रस्तुत गर्दछौं जुन कागजातहरू बीच भेदभाव गर्दछ जुन सामान्य समाचार कथाहरूबाट सम्पादकीयहरू जस्ता रायहरूको अधिकताका साथ हुन्छ, र वाक्य स्तरमा रायहरू पत्ता लगाउने महत्त्वपूर्ण कठिन कार्यको लागि तीन अनुगमन नभएको, सांख्यिकीय प्रविधिहरूको वर्णन गर्दछ। हामी पनि राय मा व्यक्त मुख्य दृष्टिकोण को मामला मा सकारात्मक वा नकारात्मक रूपमा राय वाक्य वर्गीकरण गर्न पहिलो मोडेल प्रस्तुत। समाचारको ठूलो संग्रह र ४०० वाक्यको मानव मूल्याङ्कनबाट प्राप्त परिणामहरू रिपोर्ट गरिएको छ, जसले संकेत गर्दछ कि हामी कागजात वर्गीकरणमा धेरै उच्च प्रदर्शन प्राप्त गर्छौं (९७% भन्दा माथि सटीकता र सम्झना), र रायहरू पत्ता लगाउन र तिनीहरूलाई वाक्य स्तरमा सकारात्मक, नकारात्मक, वा तटस्थ (९१% सम्म शुद्धता) को रूपमा वर्गीकरण गर्नमा सम्मानजनक प्रदर्शन। |
2c64934a9475208f8f3e5a0921f30d78fb0c9f68 | |
6bb2326c8981a07498555df64416d764f03a30c0 | हालका वर्षहरूमा छवि पहिचान प्रदर्शनमा सबैभन्दा ठूलो प्रगतिहरूको लागि धेरै गहिरो कन्भोल्युसनल नेटवर्कहरू केन्द्रीय भएको छ। एउटा उदाहरण इन्सेप्सन आर्किटेक्चर हो जुन अपेक्षाकृत कम कम्प्युटेशनल लागतमा धेरै राम्रो प्रदर्शन प्राप्त गर्न देखाइएको छ। हालै, अधिक परम्परागत वास्तुकलाको साथ अवशिष्ट जडानहरूको परिचयले २०१ 2015 ILSVRC चुनौतीमा अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदान गरेको छ; यसको प्रदर्शन पछिल्लो पुस्ताको इन्सेप्शन-v3 नेटवर्कसँग मिल्दोजुल्दो थियो। यसले प्रश्न खडा गर्छ कि के इन्सेप्शन आर्किटेक्चरलाई अवशिष्ट जडानहरूसँग मिलाएर कुनै फाइदा छ कि छैन। यहाँ हामी स्पष्ट अनुभवजन्य प्रमाण दिन्छौं कि अवशिष्ट जडानहरूको साथ प्रशिक्षणले महत्त्वपूर्ण रूपमा इन्सेप्शन नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणलाई गति दिन्छ। त्यहाँ केही प्रमाण पनि छ कि अवशिष्ट Inception नेटवर्कहरू समान रूपमा महँगो Inception नेटवर्कहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्दछ अवशिष्ट जडानहरू बिना एक पातलो मार्जिन द्वारा। हामी पनि धेरै नयाँ सुव्यवस्थित वास्तुकला दुवै अवशिष्ट र गैर अवशिष्ट Inception नेटवर्क लागि प्रस्तुत। यी भिन्नताहरूले ILSVRC २०१२ वर्गीकरण कार्यमा एकल-फ्रेम मान्यता प्रदर्शनमा उल्लेखनीय सुधार गर्दछ। हामी थप कसरी सही सक्रियता स्केलिंग धेरै व्यापक अवशिष्ट आरम्भिक नेटवर्क को प्रशिक्षण स्थिर देखाउँछ। तीन अवशिष्ट र एक आरम्भ-v4 को समूहको साथ, हामी इमेजेनेट वर्गीकरण (CLS) चुनौतीको परीक्षण सेटमा 3.08% शीर्ष-5 त्रुटि प्राप्त गर्दछौं। |
a38168015a783fecc5830260a7eb5b9e3e945ee2 | सयौं तहहरू भएको धेरै गहिरो कन्भोल्युसनल नेटवर्कले प्रतिस्पर्धी बेन्चमार्कहरूमा त्रुटिमा उल्लेखनीय कमी ल्याएको छ। यद्यपि धेरै तहहरूको अनुपम अभिव्यक्तिको परीक्षणको समयमा अत्यधिक वांछनीय हुन सक्छ, धेरै गहिरो नेटवर्कहरू प्रशिक्षण यसको आफ्नै चुनौतीहरूको सेटको साथ आउँदछ। [पृष्ठ २३-मा भएको चित्र] यी समस्याहरूको समाधान गर्न, हामी स्टोकास्टिक गहिराई प्रस्ताव गर्दछौं, एक प्रशिक्षण प्रक्रिया जसले छोटो नेटवर्कहरू प्रशिक्षण गर्न र परीक्षण समयमा गहिरो नेटवर्कहरू प्रयोग गर्न प्रतीत हुन्छ विरोधाभासी सेटअप सक्षम गर्दछ। हामी धेरै गहिरो नेटवर्कबाट सुरु गर्छौं तर प्रशिक्षणको क्रममा, प्रत्येक मिनी-ब्याचका लागि, यादृच्छिक रूपमा तहहरूको एउटा उपसमूह छोड्छौं र तिनीहरूलाई पहिचान प्रकार्यको साथ बाइपास गर्दछौं। यो सरल दृष्टिकोणले हालैको अवशिष्ट सञ्जालको सफलतालाई पूरक बनाएको छ। यसले प्रशिक्षणको समय घटाउँछ र परीक्षण त्रुटिमा सुधार गर्दछ लगभग सबै डाटा सेटहरूमा जुन हामीले मूल्यांकनको लागि प्रयोग गर्यौं। स्टोकास्टिक गहिराइको साथ हामी अवशिष्ट नेटवर्कको गहिराइ १२०० लेयर भन्दा बढि बढाउन सक्छौं र अझै पनि परीक्षण त्रुटिमा अर्थपूर्ण सुधारहरू (CIFAR-१० मा 4.91१%) उत्पादन गर्न सक्छौं। |
22913f85923ddbb2607aec150fc74d3e24a63c3d | सूचना प्रविधि प्रशासन कर्पोरेट प्रशासनको एउटा प्रमुख घटक बन्छ किनभने सूचना प्रणाली र प्रविधिहरूको प्रभावले संगठनको हरेक घटकलाई समर्थन गर्दछ। सरकारी संगठनहरूमा लागू हुने सूचना प्रविधि शासनले सकारात्मक लाभ प्रदान गर्न सक्छ र सार्वजनिक सेवाहरूको गुणस्तर बढाउनका लागि व्यावसायिक उद्देश्यहरूको उपलब्धिलाई समर्थन गर्न सक्छ। राम्रो सूचना प्रविधि शासनको प्रयोग संस्थागत सन्दर्भ अनुसार यसलाई लागू गर्न प्रयोग गरिन्छ। प्रयोग गरिएको विधि कोबिट ५ सँग आईटीबीएससीको संयोजनमा गरिएको छ, त्यसपछि संस्थागत उद्देश्यहरूसँग म्यापिङ गरिएको छ। कुपाङ नगरपालिकामा सरोकारवालाहरूलाई संरचित अन्तर्वार्ता विधिहरू प्रयोग गरेर डाटा संकलन गर्ने प्रक्रिया। यस अनुसन्धानले कुपाङ नगरपालिकाको क्षमता स्तर ० (अपूर्ण प्रक्रिया) को स्थितिमा रहेको र क्षमताको लक्ष्य स्तर ३ रहेको पाइएको छ। यसको अर्थ कुपाङ नगरपालिकाको सूचना प्रविधि प्रशासन व्यवसायिक प्रक्रियामा प्रतिक्रिया दिनको लागि अधिकतम अवस्थामा छैन। यस अध्ययनले कोबिट ५ मा आधारित क्षमता स्तरको मूल्य बढाउन सुधारका लागि सिफारिस पनि गरेको छ। |
7928e4eeb14d271fb66a07a1f9ec47893f556bc6 | यस लेखमा लिकि-वेभ एन्टेना (एलडब्लुए) को हालैको विकासको आधारभूत समीक्षा र सारांश दिइएको छ। एलडब्ल्यूएले एक मार्गनिर्देशन संरचना प्रयोग गर्दछ जसले संरचनाको लम्बाईमा तरंग प्रसारणलाई समर्थन गर्दछ, तरंग विकिरण वा संरचनाको साथ निरन्तर लीक गर्दै। यस्ता एन्टेनाहरू समान, अर्ध-समान, वा आवधिक हुन सक्छन्। भौतिक विज्ञान र सञ्चालन सिद्धान्तहरूको समीक्षा गरेपछि, यी प्रकारका संरचनाहरूका लागि केही हालैका प्रगतिहरूको सारांश दिइएको छ। हालैका विकासहरूमा संरचनाहरू समावेश छन् जुन अन्त आगोमा स्क्यान गर्न सक्दछ, संरचनाहरू जुन ब्रॉडसाइड मार्फत स्क्यान गर्न सक्दछ, संरचनाहरू जुन सतहहरूमा अनुरूप छन्, र संरचनाहरू जुन पावर रिसाइक्लि incorporate समावेश गर्दछ वा सक्रिय तत्वहरू समावेश गर्दछ। यीमध्ये केही संरचनाहरू मेटामटेरियल क्षेत्रमा भएका हालैका प्रगतिबाट प्रेरित छन्। |
7cc67cbb00d3f854a4d5b1310889076f3d587464 | |
591705aa6ced4716075a64697786bb489447ece0 | यो पत्रले सेरेबेलममा पाभ्लोभियन कन्डिसनको कम्प्युटेशनल खाता प्रदान गर्दछ जुन सक्रिय अनुमान र भविष्यवाणी कोडिंगमा आधारित छ। आँखा झिम्काउने अवस्थालाई कैननिकल प्रतिमानको रूपमा प्रयोग गर्दै, हामी न्यूनतम जनरेटिभ मोडेल बनाउँछौं जसले सहज झिम्काउने, चकित प्रतिक्रियाहरू, र (ढिलाइ वा ट्रेस) कन्डिसनको लागि खाता लिन सक्छ। त्यसपछि हामी अनुहारको वैधतालाई स्थापित गर्छौं जुन अनुकरण गरिएको प्रतिक्रियालाई प्रयोग गरेर अनिच्छित र सशर्त उत्तेजनालाई व्यवहारको प्रकारको पुनरुत्पादन गर्न जुन अनुभविक रूपमा अवलोकन गरिन्छ। योजनाको शारीरिक वैधतालाई भविष्यवाणी गर्ने कोडिङ योजनामा भेरिएबलहरू न्यूक्लियस र न्यूरोनल जनसंख्यासँग जोडेर सेरेबेलर (आँखा झिम्काउने कन्डिसन) प्रणालीको (बाह्य र आन्तरिक) कनेक्टिभिटीसँग मेल खाने गरी सम्बोधन गरिन्छ। अन्तमा, हामी विलम्बित कन्डिसन, ट्रेस कन्डिसन, र विलुप्तिको (अनुकरण र प्रतिवर्ती) फोकल क्षतिको प्रयोग गरेर चयनित असफलताहरू पुनः उत्पादन गरेर भविष्यवाणी वैधता स्थापित गर्ने प्रयास गर्दछौं। यद्यपि यो दृष्टान्तात्मक हो, तर यो योजनाले सेरेबेलर सर्किट्रीको शरीर रचना र न्यूरोफिजियोलोजिकल पक्षहरूको उल्लेखनीय दायरा र प्रयोगात्मक रूपमा स्थापित गरिएको घाव-घाटा म्यापि ofको विशिष्टतालाई बुझाउन सक्छ। कम्प्युटिशनल परिप्रेक्ष्यबाट, यो कार्यले देखाउँदछ कि कसरी कन्डिसन वा सिकाईलाई न्यूनतम परिवर्तनशील स्वतन्त्र ऊर्जा (वा बेइजियन मोडेल प्रमाण अधिकतम) को प्रयोग गरेर कसरी तयार गर्न सकिन्छ। |
175de84e1c7ce58cd969372a54461d7499086d46 | बिटकॉइन, प्रसिद्ध पियर-टु-पियर, विकेन्द्रीकृत इलेक्ट्रोनिक मुद्रा प्रणाली, प्रयोगकर्ताहरूलाई छद्म नामबाट फाइदा लिन अनुमति दिन्छ, फन्डहरू सार्नको लागि उपनाम (वा ठेगानाहरू) को मनमानी संख्या उत्पन्न गरेर। यद्यपि, अहिलेसम्म गरिएको सबै लेनदेनको पूर्ण इतिहास, जसलाई blockchain भनिन्छ, सार्वजनिक छ र प्रत्येक नोडमा दोहोर्याइएको छ। यसमा समावेश डाटालाई म्यानुअली विश्लेषण गर्न कठिन छ, तर यसले धेरै सान्दर्भिक जानकारी प्रदान गर्न सक्छ। यस लेखमा हामीले एउटा मोड्युलर फ्रेमवर्क प्रस्तुत गरेका छौं, बिटआयोडिन, जसले ब्लकचेनलाई पार्स गर्छ, ठेगानाहरू क्लस्टर गर्दछ जुन समान प्रयोगकर्ता वा प्रयोगकर्ताहरूको समूहसँग सम्बन्धित हुन सक्छ, त्यस्ता प्रयोगकर्ताहरूलाई वर्गीकृत गर्दछ र तिनीहरूलाई लेबल गर्दछ, र अन्तमा बिटकोइन नेटवर्कबाट निकालेको जटिल जानकारीलाई दृश्य बनाउँछ। बिटआयोडिनले प्रयोगकर्ताहरूलाई अर्ध-स्वचालित रूपमा उनीहरूको पहिचान र कार्यहरूको बारेमा जानकारीको साथ लेबल गर्दछ जुन स्वचालित रूपमा खुला रूपमा उपलब्ध जानकारी स्रोतहरूबाट स्क्र्याप गरिएको छ। बिटआयोडिनले ठेगाना वा प्रयोगकर्ताहरू बीच मार्गहरू र रिभर्स मार्गहरू फेला पार्दै म्यानुअल अनुसन्धानलाई पनि समर्थन गर्दछ। हामीले बिटल आयोडिनलाई धेरै वास्तविक प्रयोगका घटनाहरूमा परीक्षण गर्यौं, सिल्क रोडको एन्क्रिप्टेड कोल्ड वालेटको सम्भावित ठेगाना पहिचान गर्यौं, वा क्रिप्टो लकर र्यान्समवेयरको अनुसन्धान गर्यौं र भुक्तानी गरिएको फिरौतीको संख्याको सही मात्रा र साथै पीडितहरूको बारेमा जानकारी पनि। हामीले बिटलोइडिनको एउटा प्रोटोटाइप जारी गर्यौं, बिटकोइन फरेन्सिक विश्लेषणका लागि एउटा पुस्तकालयको रूपमा। |
5ae4e852d333564923e1b6caf6b009729df6ca6a | बिटक्वाइन छिट्टै लोकप्रिय डिजिटल भुक्तानी प्रणालीको रूपमा उदाइरहेको छ। तथापि, छद्म नाममा निर्भर भए पनि, बिटकॉइनले गोपनीयता सम्बन्धी चिन्ताहरू उठाउँदछ किनकि प्रणालीमा हुने सबै लेनदेनहरू सार्वजनिक रूपमा घोषणा गरिन्छ। यस लेखमा, हामी बिटकॉइनमा गोपनीयता प्रावधानहरूको अनुसन्धान गर्छौं जब यो विश्वविद्यालयको सेटिंगमा व्यक्तिहरूको दैनिक लेनदेनलाई समर्थन गर्न प्राथमिक मुद्राको रूपमा प्रयोग गरिन्छ। विशेष गरी, हामीले बिटकॉइनद्वारा प्रदान गरिएको गोपनीयताको मूल्यांकन (i) वास्तविक बिटकॉइन प्रणालीको विश्लेषण गरेर र (ii) एउटा सिम्युलेटरको माध्यमबाट गरेका छौं जसले विश्व विद्यालय भित्र बिटकॉइनको प्रयोगको सही अनुकरण गर्दछ। यस परिदृश्यमा, हाम्रो परिणामले देखाउँछ कि लगभग ४०% प्रयोगकर्ताहरूको प्रोफाइलहरू, ठूलो हदसम्म, पुनः प्राप्त गर्न सकिन्छ जब प्रयोगकर्ताहरूले बिटकोइनद्वारा सिफारिस गरिएको गोपनीयता उपायहरू अपनाउँछन्। हाम्रो ज्ञानको आधारमा यो पहिलो काम हो जसले बिटकॉइनको गोपनीयतामा प्रभाव पार्ने कुराको विस्तृत विश्लेषण र मूल्यांकन गर्छ। |
af3c5d46ea4f54a323017c7c430e4d0cc45e4abc | विकेन्द्रीकृत डिजिटल मुद्रा बिटकॉइनले केन्द्रीकृत बैंकिङ प्रणालीको लागि एक अज्ञात विकल्प प्रस्तुत गर्दछ र वास्तवमा व्यापक र बढ्दो अपननको आनन्द लिन्छ। हालैका कार्यहरूले, तथापि, प्रयोगकर्ताहरूलाई कसरी पुनः पहिचान गर्न सकिन्छ र उनीहरूको भुक्तानीहरू बिटकॉइनको सबैभन्दा केन्द्रीय तत्व, ब्लकचेन, सबै लेनदेनको सार्वजनिक खाताको आधारमा लिंक गर्न सकिन्छ। यसैले, धेरैले बिटकॉइनको वित्तीय गोपनीयताको केन्द्रीय प्रतिज्ञालाई भङ्ग गरेको ठान्छन्। यस लेखमा, हामी CoinParty, एक कुशल विकेन्द्रीकृत मिक्सिङ सेवा प्रस्ताव गर्दछौं जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई बिटकॉइन र सम्बन्धित क्रिप्टोकरन्सीमा आफ्नो वित्तीय गोपनीयता पुनः स्थापना गर्न अनुमति दिन्छ। सिक्का पार्टी, थ्रेसहोल्ड हस्ताक्षरको साथ डिक्रिप्शन मिक्सनेटको एक उपन्यास संयोजनको माध्यमबाट, मिश्रण सेवाहरूको डिजाइन स्पेसमा एक अद्वितीय स्थान लिन्छ, पहिले प्रस्तावित केन्द्रीकृत र विकेन्द्रीकृत मिश्रण सेवाहरूको फाइदाहरू एक प्रणालीमा संयोजन गर्दछ। हाम्रो प्रोटोटाइप कार्यान्वयन कोइनपार्टी प्रयोगकर्ताहरूको ठूलो संख्यामा मापन गर्दछ र अज्ञातता सेटहरू प्राप्त गर्दछ जुन सम्बन्धित कार्य भन्दा ठूलो परिमाणको अर्डर हो जुन हामीले वास्तविक बिटकॉइन ब्लकचेनमा लेनदेनको विश्लेषण गरेर मात्रात्मक रूपमा गणना गर्दछौं। CoinParty सजिलैसँग प्रयोगकर्ताहरूको कुनै पनि व्यक्तिगत समूह द्वारा तैनाथ गर्न सकिन्छ, अर्थात् कुनै पनि तेस्रो पक्षहरूबाट स्वतन्त्र, वा व्यावसायिक वा स्वैच्छिक सेवाको रूपमा प्रदान गरिएको, उदाहरणका लागि, गोपनीयता-सचेत संगठनहरू द्वारा सामुदायिक सेवाको रूपमा। |
7d986dac610e20441adb9161e5466c88932626e9 | भाषा मोडेलिंग दृष्टिकोणहरू जानकारी पुनः प्राप्ति गर्न आकर्षक र आशाजनक छन् किनकि उनीहरूले पुनः प्राप्तिको समस्यालाई भाषा मोडेल अनुमानको साथ जोड्दछन्, जुन भाषण मान्यता जस्ता अन्य अनुप्रयोग क्षेत्रहरूमा व्यापक रूपमा अध्ययन गरिएको छ। यी दृष्टिकोणहरूको आधारभूत विचार प्रत्येक कागजातको लागि भाषा मोडेलको अनुमान गर्नु हो, र त्यसपछि अनुमानित भाषा मोडेलको अनुसार क्वेरीको सम्भावना अनुसार कागजातहरूलाई क्रमबद्ध गर्नु हो। भाषा मोडेल अनुमानमा एउटा मुख्य मुद्दा समतल छ, डाटाको अभावलाई क्षतिपूर्ति गर्न अधिकतम सम्भावना अनुमानकलाई समायोजन गर्ने समस्या। यस लेखमा, हामी भाषा मोडेल सुचारु गर्ने समस्या र यसको प्रभाव पुनः प्राप्ति प्रदर्शनमा अध्ययन गर्दछौं। हामी पुनः प्राप्ति प्रदर्शन को संवेदनशीलता को समतल मापदण्डहरु को लागी जाँच गर्छौं र विभिन्न परीक्षण संग्रह मा धेरै लोकप्रिय समतल विधिहरु को तुलना गर्दछौं। प्रयोगात्मक परिणामहरूले देखाउँदछ कि सामान्यतया पुनः प्राप्ति प्रदर्शन केवल समतल प्यारामिटरहरूमा संवेदनशील मात्र हुँदैन, तर संवेदनशीलता ढाँचा पनि क्वेरी प्रकारले प्रभावित हुन्छ, प्रदर्शन कुञ्जी शब्द क्वेरीहरूको तुलनामा भव्य क्वेरीहरूको लागि समतल गर्न बढी संवेदनशील हुन्छ। भर्जस क्वेरीहरूलाई पनि सामान्यतया अधिक आक्रामक चिकनाईको आवश्यकता हुन्छ इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त गर्नका लागि। यसले सुझाव दिन्छ कि समतल दुई फरक भूमिका खेल्छ --- अनुमानित कागजात भाषा मोडेल अधिक सटीक बनाउन र क्वेरीमा गैर-सूचनात्मक शब्दहरू "स्पष्ट पार्न"। यी दुई भिन्न भिन्न भूमिकालाई अलग गर्नका लागि हामी दुई चरणको समतल गर्ने रणनीति प्रस्ताव गर्दछौं, जसले राम्रो संवेदनशीलता ढाँचा दिन्छ र स्वचालित रूपमा समतल प्यारामिटरहरू सेट गर्न सजिलो बनाउँदछ। हामी थप स्वचालित रूपमा समतल मापदण्डहरू अनुमान गर्न विधिहरू प्रस्ताव गर्दछौं। पाँच फरक डाटाबेस र चार प्रकारका क्वेरीहरूमा गरिएको मूल्याङ्कनले दुई चरणको समतल विधिले प्रस्तावित प्यारामिटर अनुमान विधिहरूसँग लगातार पुनः प्राप्ति प्रदर्शन प्रदान गर्दछ जुन नजिक छ - वा राम्रो भन्दा राम्रो परिणामहरू एकल समतल विधि र परीक्षण डेटामा विस्तृत प्यारामिटर खोजी प्रयोग गरेर प्राप्त गरियो। |
0961683c0bdc4556ea673d9dfcc04aacc3a12859 | मुख्य परिवर्तनहरू रिजहरूको प्रोफाइल, एच-प्लेन फ्लेयरहरू र ई-प्लेन फ्लेयरहरूमा लगाइन्छ। यसबाट प्राप्त हुने एन्टेनाको प्रदर्शन मात्र राम्रो हुँदैन, तर यसको भौतिक आयाम पनि सानो हुन्छ र परम्परागत एन्टेनाको तुलनामा कम तौल हुन्छ। ब्रडब्यान्ड ईएमसी डबल रिड्ग गाइड हर्न (डीआरजीएच) एन्टेनाको लागि नयाँ डिजाइन प्रस्तुत गरिएको छ। एक परम्परागत १-१८ GHz डबल रिडेड गाइड हर्नको कडाईका साथ अनुसन्धान गरिएको छ। त्यसपछि एन्टेनाको संरचनामा केही संशोधन गरिएको छ। विशेष गरी उच्च आवृत्तिहरूमा विकिरण ढाँचाको कमीको उन्मूलन एन्टेनाको राम्रो ईएम विशेषताहरूको साथमा यी संशोधनहरूको लागि मुख्य उद्देश्यहरू थिए। |
25782ed91d7c564628366a2e1edaaa02f9eed7c8 | यस लेखमा १-१८ गीगाहर्ज डबल रिडेड गाइड हर्न एन्टेना (डीआरजीएच) को केही गुणहरू कडाईका साथ अनुसन्धान गरिएको छ जसमा एक अक्षीय इनपुट र पछाडि सर्ट प्लेट सहितको फिडिंग सेक्शन समावेश छ। यस एन्टेनाको सबैभन्दा धेरै चाहिने विद्युत चुम्बकीय विशेषताहरू विभिन्न प्यारामिटरहरूको लागि आकारहरू अनुभवजन्य रूपमा फेला पार्न सकिन्छ, तथापि खुला साहित्यमा ती मध्ये धेरैको प्रभावको लागि कुनै व्याख्या छैन। विभिन्न परिमितिहरूको प्रभावको स्पष्ट विचार प्राप्त गर्नका लागि, १-१८ GHz DRGH HFSS सँग अनुकरण गरिएको छ। यो परिणाम देखि यस्तो रिजे बीच प्रारम्भिक दूरी रूपमा पोषण बिन्दु नजिकै मापदण्डहरू, जांच को केन्द्र र गुहा बीच दूरी, र सम्मिलित जांच को त्रिज्या VSWR र लाभ नियन्त्रण र उच्च आवृत्ति लागि विकिरण ढाँचा आकार दिन मा एक महत्वपूर्ण भूमिका खेल्न भनेर बुझ्ने छ |
79a2e622245bb4910beb0adbce76f0a737f42035 | हालै गरिएको गार्नटरको अध्ययनले बिजनेस प्रोसेस म्यानेजमेन्ट (बीपीएम) लाई पहिलो प्राथमिकताका रूपमा राखेको छ (गार्नटर, २००५) । तर, बिपीएमका धेरै पक्ष छन् किनकि यसको उत्पत्ति बिजनेस प्रोसेस रिइन्जिनियरिङ, प्रोसेस इनोभेसन, प्रोसेस मोडलिङ, र वर्कफ्लो म्यानेजमेन्टमा छ । संगठनहरूले बढ्दो प्रक्रिया उन्मुखताको आवश्यकतालाई बढ्दो रूपमा चिन्न थालेका छन् र उपयुक्त व्यापक रूपरेखाहरू चाहिन्छ, जसले उनीहरूको बीपीएम पहलको दायरा र मूल्यांकन गर्न मद्दत गर्दछ। यस अनुसन्धान परियोजनाको उद्देश्य समग्र र व्यापक रूपमा स्वीकार्य बीपीएम परिपक्वता मोडेलको विकास हो, जसले बीपीएम क्षमताहरूको मूल्यांकनलाई सजिलो बनाउँछ। यस लेखमा डेलफी अध्ययनको श्रृंखलाको प्रयोग गरी वास्तविक मोडेल विकासमा ध्यान केन्द्रित गर्दै वर्तमान मोडेलको बारेमा एक सिंहावलोकन प्रदान गरिएको छ। विकास प्रक्रियामा अलग अध्ययनहरू समावेश छन् जुन मोडेल भित्र छवटा मुख्य कारकहरू, अर्थात्, रणनीतिक पङ्क्तिबद्धता, शासन, विधि, सूचना प्रविधि, मानिस र संस्कृति |
8687ee7335f6d9813ba9e4576ce25b56e57b16d1 | केस स्टडी सफ्टवेयर इन्जिनियरिङ अनुसन्धानका लागि उपयुक्त अनुसन्धान पद्धति हो किनकि यसले प्राकृतिक सन्दर्भमा समकालीन घटनाहरूको अध्ययन गर्दछ। यद्यपि, केसमा केस स्टडी समावेश छ भन्ने कुराको बुझाइ फरक हुन्छ, र यसैले परिणामको अध्ययनको गुणस्तर पनि फरक हुन्छ। यस लेखमा केस स्टडीको विधि र मार्गनिर्देशनहरू अध्ययन गर्ने अनुसन्धानकर्ताहरू र यस्ता अध्ययनहरूको रिपोर्ट अध्ययन गर्ने पाठकहरूको लागि परिचय प्रदान गर्ने उद्देश्य राखिएको छ। लेखकहरूले अध्ययनका घटनाहरू पढेर र अध्ययन गरेर प्राप्त गरेको अनुभवका आधारमा लेखिएका हुन्। यो शब्दावली र दिशानिर्देशहरू अन्य अनुसन्धान क्षेत्रहरू, विशेष गरी सामाजिक विज्ञान र सूचना प्रणालीहरूमा विभिन्न विधि पुस्तिकाहरूबाट संकलन गरिएको छ र सफ्टवेयर इन्जिनियरिङको आवश्यकतामा अनुकूलित गरिएको छ। हामी सफ्टवेयर इन्जिनियरिङ केस स्टडीका लागि सिफारिस गरिएका अभ्यासहरू प्रस्तुत गर्दछौं साथै केस स्टडी अनुसन्धानका अनुसन्धानकर्ता र पाठकहरूको लागि अनुभवजन्य रूपमा व्युत्पन्न र मूल्या check्कन गरिएको चेकलिस्टहरू। |
56a475b4eff2e5bc52cf140d23e6e845ff29cede | सफ्टवेयर विकास र मर्मत क्षमता बढाउनका लागि धेरै प्रमुख प्रक्रिया क्षेत्रमा सिफारिस गरिएको अभ्यासहरूको सेट प्रस्तुत गर्न विकसित गरिएको क्षमता परिपक्वता मोडेल (सीएमएम) को बारेमा छलफल गरिएको छ। सीएमएम विकासकर्ताहरूलाई उनीहरूको हालको प्रक्रिया परिपक्वता निर्धारण गरेर र उनीहरूको सफ्टवेयर गुणस्तर र प्रक्रिया सुधार गर्न सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण मुद्दाहरू पहिचान गरेर प्रक्रिया-सुधार रणनीतिहरू चयन गर्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएको थियो। सीएमएमको प्रारम्भिक रिलिज, संस्करण १.०, सफ्टवेयर समुदायले १९९१ र १९९२ को अवधिमा समीक्षा र प्रयोग गरेको थियो। सन् १९९२ को अप्रिलमा सिएमएम १.० मा आयोजित एक कार्यशालामा सफ्टवेयरका करिब २०० जना पेशेवर सहभागी थिए। सीएमएमको वर्तमान संस्करण उक्त कार्यशालाबाट प्राप्त प्रतिक्रिया र सफ्टवेयर समुदायबाट प्राप्त निरन्तर प्रतिक्रियाको परिणाम हो। संस्करण १.१ को वर्णन गर्ने प्राविधिक रिपोर्ट सारांशित गरिएको छ। |
de047381b2dbeaf668edb6843054dadd4dedd10c | कथा संरचना एक सर्वव्यापी र रोचक घटना हो। संरचनाको आधारमा हामी एउटा कथामा दुष्टता वा बदलाको उपस्थितिलाई चिन्न सक्छौं, यदि त्यो शब्द पाठमा वास्तवमा उपस्थित नभए पनि। कथा संरचना नयाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेसिन शिक्षा प्रविधिहरूको निर्माणको लागि एक आधार हो, र यो अमूर्तता र वैचारिक शिक्षाको साथसाथै संस्कृति र यसको अनुभूतिमा प्रभावको लागि एक विन्डो हो। मैले कथा संरचनाको बारेमा हाम्रो बुझाइलाई अगाडि बढाइरहेको छु, एनालगिक स्टोरी मर्जिंग (एएसएम) को वर्णन गरेर, एउटा नयाँ मेसिन लर्निंग एल्गोरिथ्म जसले लोक कथाहरूको सेटबाट सांस्कृतिक रूपमा सान्दर्भिक प्लट ढाँचाहरू निकाल्न सक्छ। म देखाउँछु कि एएसएमले भ्लादिमिर प्रोपको लोक कथा प्लटको संरचनाको प्रभावशाली सिद्धान्तको एक महत्वपूर्ण भाग सिक्न सक्छ। चुनौती थियो, एउटा अर्थको स्तरमा वर्णनहरू लिने, अर्थात्, घटनाको समयरेखा जसरी लोक कथाहरूमा वर्णन गरिएको छ, र अर्को उच्च स्तरमा अमूर्तः संरचनाहरू जस्तै Villainy, StuggleVictory, र Reward। एएसएम बेयसियन मोडल मर्जिंगमा आधारित छ, नियमित व्याकरण सिक्ने एउटा तरिका। म देखाउँछु कि, एएसएमको ठूलो खोज स्थानको बावजुद, सावधानीपूर्वक ट्यून गरिएको पूर्वले एल्गोरिथ्मलाई कन्भर्जेसन गर्न अनुमति दिन्छ, र यसबाहेक यसले प्रोपको कोटीहरू ०.५११ देखि ०.७१४ को मौका-समायोजित रान्ड सूचकांकको साथ पुनः उत्पादन गर्दछ। तीनवटा महत्त्वपूर्ण वर्गहरू ०.८ भन्दा माथि एफ-मापहरूसँग पहिचान गरिएका छन्। डाटा १५ रूसी लोक कथाहरू हुन्, जसमा १८,८६२ शब्दहरू छन्, जुन प्रोपको मौलिक कथाहरूको उपसमूह हो। यो उपसमूहलाई अर्थको १८ पक्षका लागि १२ जना एनोटेटरले स्टोरी वर्कबेन्च प्रयोग गरेर एनोटेट गरेका थिए, जुन मैले यस कामका लागि विकास गरेको सामान्य पाठ एनोटेसन उपकरण हो। प्रत्येक पक्षलाई दोहोरो-एनोटेट गरिएको थियो र इन्टर-एनोटेटर एफ-मापदण्डहरूमा निर्णय गरिएको थियो जुन ०.७ देखि ०.८ वरिपरि क्लस्टर हुन्छ। यो अहिलेसम्म भेला भएको सबैभन्दा ठूलो, सबैभन्दा गहिरो-एनोटेटेड कथा संग्रह हो। यो कृतिको महत्व लोक कथाभन्दा धेरै पर छ। पहिलो, यसले सूचना पुनःप्राप्ति, सम्मोहन र वार्तालाप, प्राकृतिक भाषाको समझ र उत्पादन, र कम्प्युटेशनल रचनात्मकता सहित धेरै डोमेनहरूमा महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोगहरूको दिशामा मार्ग देखाउँदछ। दोस्रो, प्राकृतिक भाषाको अर्थशास्त्रबाट अमूर्तकरण एउटा कौशल हो जुन धेरै संज्ञानात्मक कार्यहरूको आधार हो, र यसैले यो कार्यले ती प्रक्रियाहरूमा अन्तरदृष्टि प्रदान गर्दछ। अन्तमा, यो कार्यले संज्ञानात्मकतामा सांस्कृतिक प्रभावहरूको कम्प्युटेशनल समझको लागि ढोका खोल्छ र कथाहरूमा कब्जा गरिएका सांस्कृतिक भिन्नताहरू बुझ्दछ। शोध प्रबंध निर्देशक: पैट्रिक एच. विन्स्टन प्रोफेसर, इलेक्ट्रिकल इन्जिनियरिङ र कम्प्युटर साइन्स शोध प्रबंध समिति: व्हिटम्यान ए. रिचर्ड्स प्रोफेसर, ब्रेन एण्ड कोग्निटिभ साइन्स पीटर सोलोविट्स प्रोफेसर, इलेक्ट्रिकल इन्जिनियरिङ एण्ड कम्प्युटर साइन्स एण्ड हार्वर्ड-एमआईटी डिभिजन अफ हेल्थ साइन्स एण्ड टेक्नोलोजी जोशुआ बी. टेनेनबाम प्रोफेसर, ब्रेन एण्ड कोग्निटिभ साइन्स |
cfdc7b01a7de752bce229008bfb87700b262ddea | |
17230f5b3956188055a48c5f4f61d131cce0662f | यस लेखमा बहु-वाक्य बीजगणित शब्द समस्याहरू समाधान गर्ने समस्यालाई समीकरण रूखहरू उत्पन्न गर्ने र स्कोर गर्ने समस्याको रूपमा औपचारिक रूपमा प्रस्तुत गरिएको छ। हामी पूर्णांक रैखिक प्रोग्रामिङ प्रयोग गर्छौं समीकरण वृक्षहरू उत्पन्न गर्न र स्थानीय र विश्वव्यापी भेदभावपूर्ण मोडेलहरू सिकेर तिनीहरूको सम्भावना स्कोर गर्न। यी मोडेलहरूलाई शब्द समस्याहरूको सानो सेट र तिनीहरूको उत्तरहरूमा प्रशिक्षण दिइन्छ, कुनै पनि म्यानुअल एनोटेशन बिना, समीकरण छनौट गर्न जुन समस्या पाठसँग उत्तम मेल खान्छ। हामी समग्र प्रणालीलाई अल्जेस भन्छौं। हामी अल्जेसलाई अघिल्लो कामसँग तुलना गर्छौं र देखाउँछौं कि यसले अंकगणित अपरेशनहरूको पूर्ण दायरा कभर गर्दछ जबकि होसेनी एट अल। (२०१४) ले मात्र योग र घटावलाई सम्हाल्छ। यसको अतिरिक्त, अल्जेसले कुशम्यान एट अलको भंगुरतालाई परास्त गर्छ। (२०१४) एकल समीकरण समस्याहरूमा दृष्टिकोण, त्रुटिमा १५% देखि ५०% सम्मको कमी ल्याउने। |
8d0921b2ce0d30bffd8830b1915533c02b96958d | यस लेखमा माइक्रो ग्रिडमा प्रयोग हुने विद्युत विद्युत परिवर्तकको कलाको अवस्थाको समीक्षा गरिएको छ। यस लेखमा मुख्यतया ग्रिडमा जोडिएका कन्भर्टरहरूमा केन्द्रित छ। यी विशिष्ट कन्भर्टरहरूको लागि विभिन्न टोपोलोजीहरू र नियन्त्रण र मोडुलेशन रणनीतिहरूको आलोचनात्मक समीक्षा गरिन्छ। यसबाहेक, यी कन्भर्टरहरूको सम्बन्धमा भविष्यका चुनौतीहरू र उनीहरूको सम्भावित समाधानहरू पहिचान गरिएका छन्। |
4d6e39e24d0a8d7327ba94c5463ea465faf5b65d | कार्यात्मक डेटा विश्लेषण र अनुदैर्ध्य डेटा विश्लेषणको दृष्टिकोण र विधिहरू तुलना र तुलना गरिन्छ। विषयहरूमा कर्नेल विधिहरू र समतल गर्नका लागि अनियमित प्रभाव मोडेलहरू, आधार प्रकार्य विधिहरू, र कर्भ आकारहरूमा सह-परिवर्तहरूको सम्बन्धको परीक्षा समावेश गर्दछ। केही दिशाहरू पहिचान गरिएका छन् जसमा विधिशास्त्रले प्रगति गर्न सक्छ। |
bef980f5daf912fd69a9785739813dcdca06371f | |
b43be5de19e5cab8d1b476c42899f92e75660510 | जलस्रोत व्यवस्थापन, कृषि, मौसम पूर्वानुमान, जलवायु अनुसन्धान, साथै उपग्रहमा आधारित वर्षा अनुमानहरूको जमिनमा प्रमाणीकरणका लागि सतह वर्षाको सही र समयमै मापन महत्त्वपूर्ण छ। तर, पृथ्वीको अधिकांश भूभागमा यस्तो डाटाको अभाव छ र विश्वका धेरै भागहरूमा सतहमा वर्षा मापन गर्ने सञ्जालहरूको घनत्व तीव्र गतिमा घटिरहेको छ। यो विकासलाई विश्वव्यापी रूपमा व्यावसायिक सेलुलर सञ्चार नेटवर्कमा प्रयोग गरिने माइक्रोवेभ लिङ्कहरूको विशाल सङ्ख्याबाट प्राप्त सिग्नल स्तरको डेटा प्रयोग गरेर प्रतिरोध गर्न सकिन्छ। यस्तो लिंकमा, रेडियो सिग्नलहरू एउटा आधार स्टेशनमा प्रसारण एन्टेनाबाट अर्को आधार स्टेशनमा प्राप्त एन्टेनामा प्रसारण हुन्छन्। वर्षाको कारण हुने कमजोरी र त्यसपछि औसत वर्षाको तीव्रता ट्र्याकबाट प्राप्त गर्न सकिन्छ। यहाँ, हामी कसरी यस्तो नेटवर्क एक सम्पूर्ण देश (नेदरल्याण्ड, ∼35,500 किमी) को लागि वर्षाको अन्तरिक्ष-समय गतिशीलता पुनः प्राप्त गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर देखाउँदछौं, लिंकहरूको अभूतपूर्व संख्या (∼२,४००) र एक वर्षा पुनः प्राप्ति एल्गोरिथ्मको आधारमा जुन वास्तविक समयमा लागू गर्न सकिन्छ। यसले यस्तो नेटवर्कको वास्तविक समयको वर्षा अनुगमनको लागि क्षमतालाई प्रदर्शन गर्दछ, विशेष गरी विश्वका ती भागहरूमा जहाँ समर्पित जमिनमा आधारित वर्षा सेन्सरहरूको नेटवर्क प्रायः अनुपस्थित हुन्छन्। |
328a3e8811a65ef301eda423800fefd9a10fc196 | हामी भेनटमा क्लस्टर जीवनकाल लम्ब्याउने उद्देश्यले एउटा बीकन-आधारित क्लस्टरिङ एल्गोरिथ्म प्रस्तुत गर्दछौं। हामी नयाँ समग्र स्थानीय गतिशीलता मापदण्ड प्रयोग गरेर क्लस्टर पुनर्गठनको निर्णय गर्छौं। योजनामा दुई क्लस्टरहेडहरू एक अर्कासँग छोटो अवधिको लागि भेट्दा बारम्बार पुनर्गठनको ट्रिगर गर्नबाट बच्नको लागि एक विवाद विधि समावेश छ। सिमुलेसन परिणामहरूले क्लस्टर जीवनकालमा उल्लेखनीय सुधार र अघिल्लो लोकप्रिय क्लस्टरिंग एल्गोरिदमको तुलनामा नोड राज्य / भूमिका परिवर्तनहरू कम गरेको देखाउँदछ। |
cd0105649926af00e1f8fe4d32438ea2141628e8 | मालवेयरहरू बढ्दो रूपमा चुपचाप हुँदै गइरहेका छन्, अधिक र अधिक मालवेयरहरूले क्रिप्टोग्राफिक एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरिरहेका छन् (उदाहरणका लागि प्याकिंग, एन्क्रिप्टि C&C संचार) आफूलाई विश्लेषणबाट जोगाउन। क्रिप्टोग्राफिक एल्गोरिदम र मालवेयर बाइनरी भित्र साँच्चै क्षणिक क्रिप्टोग्राफिक रहस्यको प्रयोगले प्रभावकारी मालवेयर विश्लेषण र रक्षाको लागि प्रमुख बाधा उत्पन्न गर्दछ। अझ प्रभावकारी मालवेयर विश्लेषण, फरेन्सिक र रिभर्स इन्जिनियरिङ सक्षम गर्न हामीले सिफरएक्सरे विकसित गरेका छौं - एक नयाँ बाइनरी विश्लेषण फ्रेमवर्क जसले स्वचालित रूपमा क्रिप्टोग्राफिक अपरेसनहरू र सम्भावित अस्पष्ट बाइनरी कार्यान्वयनयोग्यहरूको कार्यान्वयनबाट क्षणिक रहस्यहरू पहिचान र पुनः प्राप्ति गर्न सक्छ। क्रिप्टोग्राफिक कार्यहरूको हिमस्खलन प्रभावको आधारमा, सिफरएक्सरे क्रिप्टोग्राफिक अपरेशनको सीमालाई सही रूपमा पत्ता लगाउन र वास्तवमै क्षणिक क्रिप्टोग्राफिक रहस्यहरू पुनः प्राप्त गर्न सक्षम छ जुन केवल एकाधिक नेस्टेड क्रिप्टोग्राफिक अपरेशनहरूको बीचमा एक क्षणको लागि मेमोरीमा अवस्थित हुन्छ। सिफरएक्सरेले पहिचान गरिएको ब्लक सिफरको निश्चित अपरेशन मोडहरू (उदाहरणका लागि, ईसीबी, सीबीसी, सीएफबी) पहिचान गर्न सक्छ र पहिचान गरिएको ब्लक सिफर अपरेशन एन्क्रिप्शन वा डिक्रिप्शन हो भनेर केही केसहरूमा बताउन सक्छ। हामीले सिफरएक्सरेलाई ओपनएसएसएल, लोकप्रिय पासवर्ड सेफ किप्याक्स, मालवेयर स्टक्सनेट, क्राकेन र एगोबोटले प्रयोग गर्ने सिफरहरू, र अन्तर्निर्मित कम्प्रेसन र चेकसमसहितको तेस्रो पक्ष सफ्टवेयरको संख्याको प्रयोग गरेर अनुभविक रूपमा प्रमाणित गरेका छौं। सिफरएक्सरेले विभिन्न क्रिप्टोग्राफिक अपरेसनहरू पहिचान गर्न र केही माइक्रोसेकेन्डको लागि मात्र मेमोरीमा रहेको क्रिप्टोग्राफिक रहस्यहरू पुनः प्राप्त गर्न सक्षम छ। हाम्रो परिणामले देखाउँछ कि क्रिप्टोग्राफिक एल्गोरिदमको हालको सफ्टवेयर कार्यान्वयनले कुनै पनि गोप्यता हासिल गर्न सक्दैन यदि तिनीहरूको कार्यान्वयन निगरानी गर्न सकिन्छ। |
1b6c1efb9725a3ba0b88a22bf048b2b207898b44 | हामी हाश-आधारित हस्ताक्षर योजना XMSS प्रस्तुत गर्दछौं। यो पहिलो प्रमाणित (फर्वार्ड) सुरक्षित र व्यावहारिक हस्ताक्षर योजना हो जुन न्यूनतम सुरक्षा आवश्यकताहरूः एक छद्म र्यान्डम र दोस्रो प्रिमेज प्रतिरोधी (ह्यास) प्रकार्य परिवार हो। यसको हस्ताक्षर आकार सबैभन्दा राम्रो प्रमाणित सुरक्षित हैश आधारित हस्ताक्षर योजनाको तुलनामा २५% भन्दा कममा कम गरिएको छ। |
13880d8bbfed80ab74e0a757292519a71230a93a | हामी न्युरल मेसिन ट्रान्सलेसन (एनएमटी) को लागि खुला स्रोतको टूलकिटको वर्णन गर्दछौं। यस उपकरणले प्रतिस्पर्धात्मक प्रदर्शन र उचित प्रशिक्षण आवश्यकताहरू कायम राख्दै मोडेल आर्किटेक्चर, सुविधा प्रतिनिधित्व, र स्रोत मोडलिटीहरूमा एनएमटी अनुसन्धानलाई समर्थन गर्ने लक्ष्यको साथ दक्षता, मोड्युलरिटी, र विस्तारशीलतालाई प्राथमिकता दिन्छ। यो उपकरणमा मोडेलिङ र अनुवादका लागि सहयोगका साथै आधारभूत प्रविधिबारे विस्तृत शैक्षिक दस्तावेज पनि समावेश छ। |
1518039b5001f1836565215eb047526b3ac7f462 | न्युरल मेसिन ट्रान्सलेसन (एनएमटी) मोडेल सामान्यतया निश्चित शब्दावलीको साथ काम गर्दछ, तर अनुवाद खुला शब्दावली समस्या हो। यसअघि गरिएको कामले शब्दकोशबाट बाहिरका शब्दहरूको अनुवादलाई सम्बोधन गरेको छ। यस लेखमा हामी एक सरल र प्रभावकारी दृष्टिकोण प्रस्तुत गर्दछौं, जसले एनएमटी मोडेललाई उपशब्द एकाइहरूको अनुक्रमको रूपमा दुर्लभ र अज्ञात शब्दहरू एन्कोड गरेर खुला शब्दावली अनुवाद गर्न सक्षम बनाउँदछ। यो अन्तर्ज्ञानमा आधारित छ कि विभिन्न शब्द वर्गहरू शब्दहरू भन्दा साना एकाइहरू मार्फत अनुवाद योग्य छन्, उदाहरणका लागि नामहरू (वर्ण प्रतिलिपि वा ट्रान्सलिटरेसन मार्फत), यौगिकहरू (रचनात्मक अनुवाद मार्फत), र संज्ञा र loanण शब्दहरू (ध्वनिविज्ञान र रूपान्तरण मार्फत) । हामी विभिन्न शब्द विभाजन प्रविधिको उपयुक्तताबारे छलफल गर्छौं, जसमा सरल अक्षर एनग्राम मोडेल र बाइट जोडी एन्कोडिङ कम्प्रेसन एल्गोरिथ्ममा आधारित विभाजन समावेश छ, र अनुभविक रूपमा देखाउँछौं कि सबवर्ड मोडेलहरू क्रमशः १.१ र १.३ BLEU सम्म WMT १ 15 अनुवाद कार्यहरूको लागि अंग्रेजी→जर्मन र अंग्रेजी→रूसीको लागि ब्याक-अफ शब्दकोश आधार रेखामा सुधार गर्दछ। |
19fbe18e8da489b17ebb283ddc7e72af7c3ffd32 | हामी चार महत्त्वपूर्ण तर कम सेवा अनुसन्धान प्रश्नहरू साझा वातावरण मानव-रोबोट सहयोगको भविष्यको लागि महत्वपूर्ण प्रस्तुत र छलफल। हामी एक पूर्ण सहयोगी रोबोट नियन्त्रण प्रणालीको लागि आवश्यक व्यक्तिगत घटक वरिपरि अनुसन्धान को एक संक्षिप्त सर्वेक्षण संग शुरू, प्रदर्शन बाट सिक्ने कला को वर्तमान राज्य छलफल, सक्रिय सिक्ने, अनुकूलन योजना प्रणाली, र इरादा पहिचान। हामी प्रस्तुत अनुसन्धान प्रश्नहरूको अन्वेषणलाई निर्माण र खाना पकाउने क्षेत्रका अवस्थित काम र प्रतिनिधि प्रयोगका केसहरूसँग सम्बन्धित गरेर प्रेरित गर्दछौं। |
5b3d331fba47697a9d38412f8eea7b2f6bc3a320 | |
cedeeccea19b851cdfa3cd8ce753226c2bf55dd8 | |
92c4413c2a344f297f2eb6f96800bcc7de01ad37 | व्याकरणिक त्रुटि सुधार (GEC) लिखित पाठमा व्याकरणिक त्रुटिहरू स्वचालित रूपमा सच्याउने कार्य हो। यसअघि गरिएको अनुसन्धानले मुख्यतया व्यक्तिगत त्रुटि प्रकारहरूमा ध्यान केन्द्रित गरेको थियो र हालको व्यावसायिक प्रूफरीडिङ उपकरणहरूले सीमित त्रुटि प्रकारहरूलाई मात्र लक्षित गर्दछ। सिक्नेले उत्पादन गरेका वाक्यहरूमा विभिन्न प्रकारका धेरै त्रुटिहरू हुन सक्छन्, एक व्यावहारिक त्रुटि सुधार प्रणाली सबै त्रुटिहरू पत्ता लगाउन र सच्याउन सक्षम हुनुपर्दछ। यस शोधपत्रमा हामीले दोस्रो भाषाको रूपमा अंग्रेजी सिक्ने विद्यार्थीहरूको लागि जीईसीको बारेमा अध्ययन गरेका छौं। विशेष गरी, हामी GEC लाई गलतबाट सही अंग्रेजीमा अनुवाद गर्ने कार्यको रूपमा व्यवहार गर्छौं, सबै प्रकारका त्रुटिहरूको लागि अन्त-देखि-अन्त GEC प्रणालीहरू विकास गर्नका लागि नयाँ मोडेलहरू अन्वेषण गर्दछौं, प्रत्येक त्रुटि प्रकारको लागि प्रणाली प्रदर्शनको अध्ययन गर्दछौं, र विभिन्न कर्पोरेसनहरूमा मोडेल सामान्यीकरणको जाँच गर्दछौं। पहिलो, हामी जीईसीमा सांख्यिकीय मेशिन अनुवाद (एसएमटी) लागू गर्छौं र प्रमाणित गर्छौं कि यसले प्रतिस्पर्धी सबै त्रुटिहरू जीईसी प्रणालीको आधार बनाउन सक्छ। हामी एसएमटीमा आधारित जीईसी प्रणाली लागू गर्छौं जसले हाम्रो विजेता प्रणालीमा योगदान पुर्याउँछ जुन २०१४ मा साझा कार्यमा पेश गरिएको थियो। अर्को, हामी एसएमटी-आधारित जीईसी प्रणाली द्वारा उत्पन्न सुधार उम्मेदवारहरूलाई पुनः क्रमबद्ध गर्न एक रैंकिंग मोडेल प्रस्ताव गर्दछौं। यो मोडेलले नयाँ भाषाई जानकारी ल्याउँछ र हामी देखाउँछौं कि यसले सुधारको गुणस्तर सुधार गर्छ। अन्तमा, हामी जीईसीको लागि न्यूरल मेशिन ट्रान्सलेसन (एनएमटी) प्रयोग गरेर पहिलो अध्ययन प्रस्तुत गर्दछौं। हामी देखाउँछौं कि एनएमटी सफलतापूर्वक जीईसीमा लागू गर्न सकिन्छ र एसएमटीमा आधारित जीईसी प्रणालीले छुटेका नयाँ त्रुटिहरू समात्न मद्दत गर्दछ। हामी अंग्रेजीको लागि जीईसीमा केन्द्रित छौं, तर यस शोधपत्रमा प्रस्तुत हाम्रो विधिहरू कुनै पनि भाषामा सजिलै लागू गर्न सकिन्छ। धन्यवाद सबैभन्दा पहिला, म मेरो सुपरवाइजर टेड ब्रिस्कोप्रति कृतज्ञ छु, जसले मलाई पीएचडीको क्रममा धैर्यपूर्वक मार्गदर्शन गर्नुभयो र सधैं धेरै सहयोगी, समझदार र सहयोगी हुनुभयो। म उहाँलाई पर्याप्त धन्यवाद दिन सक्दिनँ मलाई अवसर प्रदान गरेकोमा जसले मलाई एक अनुसन्धानकर्ता र एक महत्वपूर्ण विचारकको रूपमा बढ्न मद्दत गर्यो। म मेरो परीक्षा दिने पाउला बट्री र स्टीफन पुलम्यानलाई मेरो शोधपत्रको गहन अध्ययन, मूल्यवान टिप्पणी र रमाइलो स्वागतका लागि अत्यन्त आभारी छु। मेरो कृतज्ञता प्राकृतिक भाषा र सूचना प्रसंस्करण अनुसन्धान समूहका मेरा साथी सदस्यहरूलाई पनि छ, जससँग मैले सधैं हाम्रो काम र अन्य अनियमित चीजहरूको बारेमा छलफल गर्न रमाइलो गरेको छु। मेरो कृतज्ञता स्टीफन क्लार्क र एन कोपेस्टेकलाई जान्छ जसले मलाई मेरो कामको बारेमा प्रारम्भिक प्रतिक्रिया दिएका थिए साथै क्रिस्टोफर ब्रायन्टलाई पनि मेरो शोधपत्रको मस्यौदा पढ्नका लागि । म विशेष गरी मारीनो फेलिसलाई धन्यवाद दिन चाहन्छु जो एक महान सहकर्मी मात्र नभएर एक प्रिय मित्र पनि हुन् । एउटा विशेष उल्लेख छ ... |
5189c574f75610b11b3281ed03e07debb789279d | शरीर च्यानल संचार (बीसीसी) को लागि एक अल्ट्रा-कम पावर वेक-अप रिसीभर १ 130० एनएम सीएमओएस प्रक्रियामा लागू गरिएको छ। प्रस्तावित जागरण रिसीभरले कम पावर खपतको साथ आरएफ एम्पलीफायरलाई प्रतिस्थापन गर्न इन्जेक्शन-लक रिंग ओसिलेटर (आईएलआरओ) प्रयोग गर्दछ। ILRO मार्फत, आवृत्ति मोडुलिड इनपुट सिग्नललाई पूर्ण स्विंग आयताकार संकेतमा विस्तार गरिन्छ जुन निम्न कम पावर PLL- आधारित FSK डिमोड्युलेटर द्वारा प्रत्यक्ष रूपमा डिमोड्युलेटेड हुन्छ। यसबाहेक, ऊर्जा-कुशल BCC लिंक रिसीभर को लागी संवेदनशीलता र चयनात्मकता आवश्यकताहरु लाई कम गर्दछ, जसले महत्वपूर्ण रूपमा शक्ति खपत कम गर्दछ। यसबाहेक, तापमान परिवर्तन र चुहावट वर्तमानको कारण रिंग ओस्सिलेटरको निःशुल्क चलिरहेको आवृत्तिलाई क्षतिपूर्ति गर्न स्वतः आवृत्ति क्यालिब्रेटर (एएफसी) अपनाइएको छ। एएफसीले पीएलएलमा आधारित डिमोड्युलेटरलाई पुनः प्रयोग गर्दछ जुन आवधिक रूपमा कुनै क्षेत्र ओभरहेड बिना नै इच्छित आवृत्तिमा निःशुल्क चलिरहेको आवृत्ति सेट गर्दछ। फलस्वरूप, प्रस्तावित जागरण रिसीभरले २०० केबीपीएसको डाटा रेटमा -62.7 डीबीएमको संवेदनशीलता प्राप्त गर्दछ जबकि ०.७ भोल्टको आपूर्तिबाट केवल .5 37.5 μ डब्ल्यू खपत गर्दछ। |
55b1250d48541ee0a6e7d907df3fcde9c118b1c2 | इन्टरनेटमा विवादित विषयहरूको मात्रा नाटकीय रूपमा बढिरहेको छ। लेख, ब्लग र विकीमा मानिसहरूले तर्कको रूपमा आफ्ना विचार व्यक्त गर्छन्, अर्थात् प्रमाणद्वारा समर्थित दावीहरू। तर्कहरूको खोजले निर्णय लिने प्रक्रियालाई सूचित गर्ने ठूलो सम्भावना राख्दछ। यद्यपि, तर्क खोज उपलब्ध वेब डाटाको विशाल मात्रा र यसको अव्यवस्थित, स्वतन्त्र-पाठ प्रतिनिधित्व द्वारा बाधा पुर्याइएको छ। पूर्वले स्वचालित पाठ खनन दृष्टिकोणको लागि कल गर्दछ, जबकि उत्तरार्द्धले तर्कहरूको संरचना निकाल्नको लागि मैन्युअल प्रोसेसिंगको आवश्यकतालाई जनाउँछ। यस लेखमा, हामी तर्कहरूको एक निकाय, तर्कको आधार निर्माण गर्न क्राउडसोर्सिंग-आधारित दृष्टिकोण प्रस्ताव गर्दछौं, जसले गर्दा तर्क खोजमा स्वचालित पाठ खानी र म्यानुअल प्रोसेसिंगको व्यापार-अफको मध्यस्थता गर्दछ। हामी एउटा अन्त-देखि-अन्त प्रक्रिया विकास गर्छौं जसले भीड लागतलाई न्यूनतम बनाउँछ र साथसाथै भीड उत्तरहरूको गुणस्तरलाई अधिकतम बनाउँछः (1) तर्कसंगत पाठहरूको श्रेणीकरण, (2) यी पाठहरूबाट तर्कहरू निकाल्न प्रयोगकर्ता इनपुटलाई सक्रिय रूपमा उत्प्रेरित गर्ने, र (3) विषम भीड उत्तरहरूको एकत्रीकरण। वास्तविक संसारको डाटासेटसँगको हाम्रो प्रयोगले हाम्रो विधिले कागजातमा लगभग सबै तर्कहरू पत्ता लगाउँदछ जब केवल २%% पाठलाई %०% भन्दा बढी शुद्धताका साथ प्रशोधन गर्दा, आधारभूत एल्गोरिथ्मले खपत गरेको बजेटको %०% मात्र प्रयोग गरेर। |
d6ddbe79fbe374baed1aa7b1b1ed02ff13b9534d | यस पत्रमा एक उपन्यास ब्रडब्यान्ड मिलिमिटर-वेव निष्क्रिय शक्ति संयोजक प्रस्तुत गरिएको छ जुन सब्सट्रेट एकीकृत वेभगाइड (एसआईडब्ल्यू) लाई वेभगाइडमा संक्रमणमा आधारित छ। दुई संक्रमण सर्किट सममित रूपमा आयताकार वेभगाइडको ई-प्लेनमा सम्मिलित छन् र पावर-कम्बिनिंग नेटवर्कको रूपमा कार्य गर्दछ। पावर कम्बाइनरको वाइडब्यान्ड अनुरोधलाई पूरा गर्न, एक ब्रडब्यान्ड र कम्प्याक्ट एसआईडब्ल्यू-टु-वेव गाइड संक्रमण सर्किट एन्टिसिमेट्रिक टेपरड प्रोब प्रयोग गरेर विकसित गरिएको छ। एक का-ब्यान्ड चार-मार्ग पावर संयोजक बनाइएको थियो र मापन परिणामहरू सिमुलेटेडसँग राम्रोसँग मिल्दछन्। मापन गरिएका नतिजाहरूले प्रस्तावित कम्बाइनरले २३.५ देखि ४० गीगाहर्जसम्मको ब्यान्डविथ ५२ प्रतिशतसम्म पुर्याएको छ र रिटर्न लोस १५ डीबी भन्दा राम्रो छ र इन्सेर्सन लोस ०.७५ देखि १.४ डीबी छ। यो मिलिमिटर-वेभ पावर कम्बाइनर यसको सरल संरचना र ब्रडब्यान्ड प्रदर्शनको लागि उच्च-शक्ति संयोजन प्रणालीमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। |
3071658f221769d8980db53ada045cdbb89340af | हामी प्रस्ताव गर्छौं, वारपग्यान, पूर्ण स्वचालित नेटवर्क जसले इनपुट अनुहारको फोटो दिएर व्यंग्य चित्र उत्पन्न गर्न सक्छ। समृद्ध बनावट शैलीहरू स्थानान्तरण गर्नुको साथै, वारपग्यानले स्वचालित रूपमा नियन्त्रण बिन्दुहरूको सेटको भविष्यवाणी गर्न सिक्छ जसले फोटोलाई कार्टुनिजमा विकृत गर्न सक्छ, जबकि पहिचान संरक्षण गर्दछ। हामी परिचय परिचय-संरक्षण विरोधी हानि परिचय दिन्छौं जसले भेदभाव गर्नेलाई विभिन्न विषयहरू बीच भेद गर्न मद्दत गर्दछ। यसबाहेक, वारपगानले अतिशयोक्ति र दृश्य शैलीहरू नियन्त्रण गरेर उत्पन्न कार्टुनिचरहरूको अनुकूलन गर्न अनुमति दिन्छ। सार्वजनिक डोमेन डाटासेट, वेबकारिक्युचरमा प्रयोगात्मक परिणामहरूले देखाउँदछ कि WarpGAN पहिचानहरू संरक्षण गर्दा कारिकुचरहरूको विविध सेट उत्पन्न गर्न सक्षम छ। पाँच जना व्यंग्यकार विशेषज्ञहरूले सुझाव दिएका छन् कि वारपग्यानद्वारा उत्पन्न व्यंग्यहरू हातले खिचिएकाहरूसँग दृश्यात्मक रूपमा समान छन् र केवल प्रमुख अनुहारका सुविधाहरू अतिरंजित छन्। बराबर योगदानको संकेत गर्दछ |
ee742cdcec6fb80fda256c7202ffc3e7e2b34f4f | |
40b5ebd81c556a3799100689d1e92a5af7f895fb | पुरुषबाट महिलामा लैङ्गिक परिवर्तन गर्ने शल्यक्रियाको कार्यात्मक र सौन्दर्य परिणामको मूल्याङ्कन गर्ने। [पृष्ठ २३-मा भएको चित्र] सबै बिरामीहरु क्रसड्रेसिंग, महिलाको रूपमा बस्दै आएका थिए, र कम्तिमा १२ महिनासम्म एस्ट्रोजेन र प्रोजेस्टेरोन प्राप्त गर्दै थिए, जुन स्तन विकास र टेस्टिस र प्रोस्टेटको एट्रोफीको लागि पर्याप्त थियो। यो हर्मोनल थेरापी अपरेशन भन्दा १ महिना पहिले रोकिएको थियो। परिणाम औसत अपरेटिभ समय १९० मिनेट र योनिको औसत गहिराई १० सेन्टिमिटर थियो। अनुगमनमा, सबैभन्दा सामान्य जटिलता (१०%) नियोभाजिनको संकुचन थियो, जुन दोस्रो शल्यक्रियाद्वारा सुधार गर्न सकिन्छ। ४२ जना बिरामी (८४%) ले नियमित यौन सम्पर्क भएको र २ जनामा यौन सम्पर्कको समयमा दुखाइ भएको बताएका थिए । ५० जनामध्ये ३५ जना (७०%) ले क्लिटोरल ओर्गास्म प्राप्त गरेको बताएका थिए। निष्कर्ष पुरुषबाट महिलामा लैङ्गिक परिवर्तन गर्ने शल्यक्रियाले कस्मेटिक र कार्यात्मक परिणामहरू सुनिश्चित गर्न सक्छ, र शल्यक्रियाको समयमा र शल्यक्रियापछि हुने रोगहरू कम गर्न सक्छ। सर्जन र केन्द्रको अनुभवले नै उत्तम परिणाम प्राप्त गर्न सकिन्छ। |
e6228e0454a00117965c5ed884173531a9246189 | कलेजका विद्यार्थीहरूको ठूलो संख्या छोटो समयमा नै फेसबुकको प्रयोगकर्ता बनेका छन्। यस लेखमा, हामी पत्ता लगाउँछौं कि यी विद्यार्थीहरू अफलाइन समुदायमा नयाँ व्यक्तिहरू भेट्न फेसबुक प्रयोग गरिरहेका छन् वा उनीहरू अफलाइन भेट्ने व्यक्तिहरूको बारेमा बढी सिक्न। हाम्रो तथ्याङ्कले प्रयोगकर्ताहरूले अफलाइन भेट्ने मानिसहरूको बारेमा बढी जान्नका लागि फेसबुक प्रयोग गर्ने गरेको र नयाँ सम्बन्ध बनाउनका लागि साइट प्रयोग गर्ने सम्भावना कम भएको देखाउँछ। |
8dc3c0008fb172710642db4fe5fcb2db9b0cd9fe | दृश्य पाठ पहिचानका लागि हाल उपलब्ध डाटासेटहरूमध्ये अधिकांशमा केही हजार प्रशिक्षण नमूनाहरू मात्र छन्, जसको शब्दावली अत्यन्त सीमित छ र यसले अत्याधुनिक गहिरो शिक्षामा आधारित पाठ पहिचान विधिहरूको आवश्यकता पूरा गर्न सक्दैन। यसैबीच, यद्यपि सिंथेटिक डाटासेट (उदाहरणका लागि, SynthText90k) मा प्रायः लाखौं नमूनाहरू हुन्छन्, तिनीहरू पूर्ण रूपमा प्राकृतिक दृश्यहरूमा साना लक्षित डाटासेटको डाटा वितरणमा फिट हुन सक्दैनन्। यी समस्याहरूको समाधान गर्न, हामी शब्द डाटा उत्पन्न गर्ने विधि प्रस्ताव गर्दछौं जसलाई SynthText-Transfer भनिन्छ, जुन लक्षित डाटासेटको वितरण अनुकरण गर्न सक्षम छ। SynthText-Transfer ले लक्षित डाटासेटमा सन्दर्भ नमूनाको बनावटलाई संरक्षण गर्ने मनमानी पाठ सामग्रीको साथ नमूनाहरू उत्पन्न गर्न शैली स्थानान्तरण विधि प्रयोग गर्दछ। उत्पन्न छविहरू वास्तविक छविहरूसँग मात्र देखिने रूपमा समान छैनन्, तर विशेष गरी ठूलो वर्णमालाको साथ अंग्रेजी र चिनियाँ डाटासेटको लागि अत्याधुनिक पाठ मान्यता विधिहरूको शुद्धता सुधार गर्न सक्षम छन् (जसमा धेरै वर्णहरू केवल केही नमूनाहरूमा देखा पर्दछ, अनुक्रम मोडेलहरूको लागि सिक्न गाह्रो बनाउँदै) । यसबाहेक, प्रस्तावित विधि छिटो र लचिलो छ, सामान्य शैली स्थानान्तरण विधिहरू बीच प्रतिस्पर्धी गति संग। |
83e70a4ecf9ada29678feef30a15be935c9e31e3 | |
8069614b90ebf48931a4b677a8f77799c94c4edb | |
336605da40485f4c8341f16bd26b9b4849dd0dc1 | यस कार्यमा, हामी अनलाइन छलफलमा टिप्पणीहरूलाई वर्गीकरण गर्नका लागि एक नयाँ विधि प्रस्तुत गर्दछौं जुन ठूलो स्तरमा छलफललाई राम्रोसँग बुझ्ने लक्ष्यको लागि कच्चा प्रवचन कार्यहरूको सेटमा छ। यो अध्ययनलाई सहज बनाउन, हामी सामान्य अनलाइन छलफललाई समेट्न र भीड कार्यकर्ताहरू द्वारा सजिलो एनोटेशनको लागि अनुमति दिनको लागि डिजाइन गरिएको कच्चा प्रवचन कार्यहरूको वर्गीकरणको आविष्कार गर्दछौं। हामी ९००० भन्दा बढी थ्रेडको संग्रह संकलन गर्छौं र सार्वजनिक गर्छौं जसमा १००,००० भन्दा बढी टिप्पणीहरू समावेश छन् जुन म्यानुअली एनोटेट गरिएको छ र यो सशुल्क क्राउडसोर्सिंग मार्फत हो र यो कुराकानीको कार्यहरूसँग सम्बन्धित छ र साइट रेडिटबाट अनियमित रूपमा नमूना लिइएको छ। हाम्रो कोरपसको प्रयोग गरेर, हामी कसरी भाषण कार्यहरूको विश्लेषणले विभिन्न प्रकारका छलफलहरूको विशेषता प्रदान गर्न सक्छ भन्ने देखाउँदछौं, जसमा Q&A जोडीहरू र असहमतिहरूको श्रृंखलाहरू जस्ता भाषण अनुक्रमहरू, साथै विभिन्न समुदायहरू समावेश छन्। अन्तमा, हामी हाम्रो कोर्पस प्रयोग गरेर प्रवचन कार्यहरूको भविष्यवाणी गर्न प्रयोगहरू गर्छौं, र फेला पार्दछौं कि संरचित भविष्यवाणी मोडेलहरू जस्तै सशर्त अनियमित क्षेत्रहरूले 75% को F1 स्कोर प्राप्त गर्न सक्दछन्। हामी यो पनि देखाउँछौं कि कसरी प्रश्न र उत्तरको सरल प्रश्नबाट अधिक श्रेणीको सेटमा प्रवचन कार्यको विस्तारले प्रश्न र उत्तर निकासीको पुनः सम्झना प्रदर्शन सुधार गर्न सक्छ। |
209929b05cee369ee000ae4ae4c2ec7d26cff197 | एक दोहोरो ध्रुवीकृत ब्रडब्यान्ड चरणबद्ध एरे एन्टेना आवृत्ति दायरा 6-18 GHz को लागि डिजाइन गरिएको छ, एक 45 डिग्री शंकुवाकार ग्रिटिंग लोब निः शुल्क स्क्यान भोल्युम र साब द्वारा विकसित BOR- तत्वहरूसँग सुसज्जित छ। यस एरे एलिमेन्टको उद्देश्य एक दोहोरो ध्रुवीकृत ब्रडब्यान्ड एरे एन्टेना ल्याउनु हो जुन सजिलैसँग भेला गर्न, विघटन गर्न र सक्रिय माइक्रोवेव मोड्युलहरूमा जडान गर्न सकिन्छ। मर्मत र उन्नयनको कारणका लागि विघटन महत्त्वपूर्ण हुन सक्छ। मेकानिकल डिजाइन र विद्युत चुम्बकीय प्रदर्शन सक्रिय प्रतिबिम्बन गुणांकको रूपमा प्रस्तुत गरिएको छ, मापन गरिएको आपसी युग्मन गुणांकबाट गणना गरिएको, र मापन गरिएको सक्रिय लाभ तत्व ढाँचा एक केन्द्रीय र एक किनारा तत्वको लागि। एरेमा किनारा प्रभावहरू, जुन सानो ब्रॉडब्यान्ड एरेमा गम्भीर हुन सक्छ, यस कागजमा विचार गरिन्छ |
5ae0ed96b0ebb7d8a03840aaf64c53b07ff0c1e7 | भावना वर्गीकरणको मुख्य कार्य भनेको स्वचालित रूपमा प्रकाशित भावना डेटाको भावना ध्रुवीयता (सकारात्मक वा नकारात्मक) को न्याय गर्नु हो (उदाहरणका लागि, "अतिरिक्त" वा "अतिरिक्त") । समाचार वा समीक्षा) केही अनुसन्धानहरूले देखाएका छन् कि पर्यवेक्षित विधिहरूले ब्लग वा समीक्षाको लागि राम्रो प्रदर्शन प्राप्त गर्न सक्दछन्। समाचारको आ-आफ्नै पक्ष वेब समाचार रिपोर्टहरू अन्य वेब कागजातहरू भन्दा फरक छन्। समाचारमा भावनात्मक विशेषताहरू अन्य वेब कागजातहरूमा भएका सुविधाहरू भन्दा कम छन्। यसबाहेक, विभिन्न क्षेत्रहरूमा एउटै शब्दको भिन्न ध्रुवीयता हुन्छ। त्यसैले हामी एउटा आत्म-वृद्धि एल्गोरिथ्म प्रस्ताव गर्छौं जुन क्रस-डोमेन भावना शब्द सूची उत्पन्न गर्नका लागि, जुन वेब समाचारको भावना वर्गीकरणमा प्रयोग गरिन्छ। यस लेखमा वेब समाचारलाई स्वचालित रूपमा वर्गीकृत गर्नका लागि केही पहिले वर्णन नगरिएका सुविधाहरू विचार गरिएको छ, यी प्रविधिहरूको प्रभावकारिताको पृथक रूपमा र वर्गीकरण एल्गोरिदम प्रयोग गरेर एकत्रित गर्दा जाँच गरिन्छ, र क्रस-डोमेन शब्द सूचीको लागि आत्म-वृद्धि एल्गोरिथ्मलाई पनि मान्य गर्दछ। |
2bd576ce574df33c834b6032962cd5ae0be5299f | |
fb2508f11a676c48bacad7a827f02db519fd969a | पूर्वनिर्धारित समरूप समूहहरूमा विकल्पहरू (अवलोकनहरू / वस्तुहरू) को असाइनमेन्ट प्रमुख व्यावहारिक र अनुसन्धान रुचि को एक समस्या हो। यस प्रकारको समस्यालाई वर्गीकरण वा क्रमबद्ध भनिन्छ, समूहहरू नाममात्र वा क्रमबद्ध छन् भन्नेमा निर्भर गर्दै। वर्गीकरण र क्रमबद्ध समस्याहरूको समाधानका लागि विधिहरू विभिन्न अनुसन्धान विषयहरूबाट विकसित गरिएको छ, जसमा तथ्याङ्क/इकोनोमेट्रिक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता र सञ्चालन अनुसन्धान समावेश छन्। यस लेखको उद्देश्य बहु-मानदण्ड निर्णय सहायता (एमसीडीए) को ढाँचामा गरिएको अनुसन्धानको समीक्षा गर्नु हो। समीक्षाले एमसीडीए वर्गीकरण/छान्न मोडेलका विभिन्न रूपहरू, मोडेल विकास प्रक्रियाका विभिन्न पक्षहरू, साथै एमसीडीए वर्गीकरण/छान्न प्रविधिको वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरू र तिनीहरूको सफ्टवेयर कार्यान्वयनहरूलाई समेट्छ। 2002 एल्सभियर साइन्स बी.वी. सबै अधिकार सुरक्षित। |
e26cbabe8c60f1c62616917410f47ac2ad7d7609 | उद्देश्य यो कागजले संज्ञानात्मक वास्तुकलामा चालक व्यवहारको कठोर कम्प्युटेशनल मोडेलको विकासको अन्वेषण गर्दछ - एक कम्प्युटेशनल फ्रेमवर्क जुन अन्तर्निहित मनोवैज्ञानिक सिद्धान्तहरू समावेश गर्दछ जुन मानव प्रणालीको आधारभूत गुणहरू र सीमितताहरू समावेश गर्दछ। कम्प्युटिङ मोडलिङ ड्राइभिङको जटिल कार्यको अध्ययन गर्न एउटा शक्तिशाली उपकरणको रूपमा देखा परेको छ। यसले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई चालकको व्यवहार अनुकरण गर्न र यस व्यवहारको मापदण्डहरू र बाधाहरू पत्ता लगाउन मद्दत गर्छ। विधि ACT-R (एडाप्टिभ कन्ट्रोल अफ थन्ड्-रासनल) संज्ञानात्मक वास्तुकलामा विकसित एकीकृत ड्राइभर मोडेल वर्णन गरिएको छ जुन बहु-लाइन राजमार्ग वातावरणमा नियन्त्रण, अनुगमन र निर्णय लिने घटक प्रक्रियाहरूमा केन्द्रित छ। परिणाम यो मोडेलले चालकहरूको स्टीयरिंग प्रोफाइल, पार्श्व स्थिति प्रोफाइल, र लेनको ब्यवस्थापन, वक्र वार्ता, र लेन परिवर्तनको बखत मानव ड्राइभरहरूको दृष्टि वितरणको लागि खाता बनाउँदछ। निष्कर्ष मोडेलले कसरी संज्ञानात्मक वास्तुकलाले सामान्य मानव क्षमता र प्रतिबन्धहरूको सन्दर्भमा ड्राइभर व्यवहारको समझलाई सजिलो बनाउँदछ र कसरी ड्राइभिंग डोमेनले अधिक जटिल, यथार्थपरक कार्यहरूको लागि मोडेल विकासलाई धक्का दिएर संज्ञानात्मक वास्तुकलालाई फाइदा पुर्याउँछ। अनुप्रयोग मोडेलले व्यावहारिक अनुप्रयोगहरूको लागि कोर कम्प्युटेशनल इन्जिनको रूपमा पनि काम गर्न सक्छ जसले ड्राइभर व्यवहार र विचलनको भविष्यवाणी र पहिचान गर्दछ। |
3d7ac1dae034997ca5501211685a67dbe009b5ae | यस पत्रमा ६० गीगाहर्जको फराकिलो लक गर्ने दायरा मिलर डिभाइडर प्रस्तुत गरिएको छ। डिभाइडरको लक गर्ने दायरा बढाउन र विद्युत खपत बचत गर्न, हामीले कमजोर इन्भर्सन मिक्सरमा आधारित मिलर डिभाइडर प्रस्ताव गरेका छौं। प्रस्तावित मिलर डिभाइडर ६५ एनएम सीएमओएसमा लागू गरिएको छ र ०.४ भोल्टको सप्लाईमा १.६ एमडब्ल्यू डीसी पावर खपत गर्ने क्रममा ०.७ डीबीएमको इनपुट पावरमा ३५.७ देखि ६४.२ गीगाहर्जसम्म ५७ प्रतिशत लक गर्ने दायरा देखाउँछ। यसअघि रिपोर्ट गरिएको सीएमओएस मिलिमिटर वेभ फ्रिक्वेन्सी डिभाइडरको तुलनामा प्रस्तावित डिभाइडरले कुनै पनि फ्रिक्वेन्सी ट्युनिंग मेकानिसम बिना नै सबैभन्दा ठूलो फ्र्याक्सनल ब्यान्डविथ प्राप्त गर्दछ। |
d8eca17cf10ff0762ef30e726ef303b937406692 | अनुमतिविहीन ब्लकचेनले विश्वासविहीन विश्वासलाई साकार पार्न सक्छ, यद्यपि गणना कार्यहरूको जटिलता सीमित गर्ने लागतमा। स्केलेबिलिटीका लागि यसको प्रभावलाई व्याख्या गर्न हामीले स्मार्ट कन्ट्र्याक्टका लागि एउटा ट्रस्ट मोडल लागू गरेका छौं, जसलाई खुला बहु-एजेन्ट प्रणालीमा एजेन्टको रूपमा वर्णन गरिएको छ। एजेन्टको अभिप्राय आवश्यक रूपमा ज्ञात हुँदैन र स्वतन्त्र एजेन्टहरूले जोखिममा निर्णय लिन सक्षम हुनुपर्दछ। स्केलेबिलिटीका लागि यी सामान्य सर्तहरूको प्रभावहरू Ethereum का लागि विश्लेषण गरिन्छ र त्यसपछि अन्य वर्तमान र भविष्यका प्लेटफर्महरूमा सामान्यीकृत गरिन्छ। |
537f16973900fbf4e559d64113711d35bf7ca4a2 | उदीयमान आईओटी प्रोग्रामिङ फ्रेमवर्कले स्मार्ट होम र पहिरनयोग्य उपकरणहरूद्वारा उत्पादित संवेदनशील डाटामा कम्प्युट गर्ने अनुप्रयोगहरू निर्माण गर्न सक्षम गर्दछ। तर, यी फ्रेमवर्कहरूले संवेदनशील डेटामा अनुमति-आधारित पहुँच नियन्त्रणलाई मात्र समर्थन गर्दछ, जुन एपहरूले पहुँच प्राप्त गरेपछि डाटा कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने नियन्त्रण गर्न प्रभावकारी हुँदैन। यस सीमिततालाई सम्बोधन गर्न, हामी फ्लोफेंस प्रस्तुत गर्दछौं, एक प्रणाली जसले संवेदनशील डाटाका उपभोक्ताहरूलाई उनीहरूको इच्छित डाटा प्रवाह ढाँचा घोषणा गर्न आवश्यक गर्दछ, जुन यसले कम ओभरहेडको साथ लागू गर्दछ, जबकि अन्य सबै अघोषित प्रवाहहरू रोक्दछ। फ्लोफेंसले डाटा प्रवाह र सम्बन्धित नियन्त्रण प्रवाहलाई एप संरचना भित्र स्पष्ट रूपमा एम्बेड गरेर यो प्राप्त गर्दछ। विकासकर्ताहरूले फ्लोफेंस समर्थन प्रयोग गर्छन् आफ्ना अनुप्रयोगहरूलाई दुई घटकमा विभाजन गर्नका लागिः (१) क्वारेन्टाइन मोड्युलहरूको सेट जुन स्यान्डबक्सहरूमा संवेदनशील डाटामा काम गर्दछ, र (२) कोड जुन संवेदनशील डाटामा काम गर्दैन तर क्वारेन्टाइन मोड्युलहरू सँगै चेन गरेर कार्यान्वयनको लागि अर्केस्ट्रेट गर्दछ। हामीले तीनवटा विद्यमान आईओटी फ्रेमवर्कको अध्ययन गर्यौं फ्लोफेंसका लागि प्रमुख कार्यक्षमता लक्ष्यहरू प्राप्त गर्न, र त्यसपछि हामीले तीनवटा विद्यमान आईओटी अनुप्रयोगहरू पोर्ट गर्यौं। फ्लोफेंस प्रयोग गरेर यी एपहरूको सुरक्षा गर्दा सोर्स कोडको औसत आकार २३२ लाइनबाट ३३२ लाइनमा बढ्यो। पोर्ट गरिएका अनुप्रयोगहरूमा प्रदर्शन परिणामहरूले संकेत गर्दछ कि फ्लोफेंस व्यावहारिक छ: अनुहार पहिचानमा आधारित ढोका नियन्त्रक अनुप्रयोगले अनुहार पहिचान गर्न र ढोका अनलक गर्न 4.9% लेटेन्सी ओभरहेड व्यहोरेको छ। |
72c81c52b4bcff6480fd42539063333238ed37aa | आत्म-ध्यान एक प्रकारको भेक्टरको अनुक्रमलाई इन्कोडिङ गर्ने विधि हो, जसमा यी भेक्टरहरू एक अर्कासँग जोडीमा समानताको आधारमा सम्बन्धित हुन्छन्। यी मोडेलहरूले हालसालै असतत अनुक्रमहरू मोडेलिंगको लागि आशाजनक परिणामहरू देखाएका छन्, तर तिनीहरू कम्प्युटेशनल र मोडेलिंग मुद्दाहरूको कारण ध्वनिक मोडेलिंगमा लागू गर्न गैर-तर्जुमी छन्। यस लेखमा, हामी ध्वनिक मोडेलिंगमा आत्म-ध्यान लागू गर्छौं, यी समस्याहरूलाई कम गर्नका लागि केही सुधारहरू प्रस्ताव गर्दछौं: पहिलो, आत्म-ध्यान मेमोरी अनुक्रम लम्बाइमा चौथाई रूपमा बढ्छ, जुन हामी डाउनस्म्पलिंग प्रविधिको माध्यमबाट सम्बोधन गर्दछौं। दोस्रो, हामीले पत्ता लगायौं कि मोडेलमा स्थान जानकारी समावेश गर्नका लागि अघिल्लो दृष्टिकोणहरू अनुपयुक्त छन् र यस उद्देश्यका लागि अन्य प्रतिनिधित्व र हाइब्रिड मोडेलहरू अन्वेषण गर्दछन्। तेस्रो, ध्वनिक संकेतमा स्थानीय सन्दर्भको महत्त्वलाई जोड दिन, हामी ग्यासियन पूर्वाग्रह दृष्टिकोण प्रस्ताव गर्दछौं जसले सन्दर्भ दायरामा स्पष्ट नियन्त्रण गर्न अनुमति दिन्छ। प्रयोगहरूले पत्ता लगाउँछन् कि हाम्रो मोडेलले नेटवर्कि-नेटवर्क जडानको साथ LSTM मा आधारित बलियो आधार रेखामा पुग्छ जबकि गणना गर्न धेरै छिटो हुन्छ। गति बाहेक, हामी व्याख्यात्मकता स्व-ध्यान ध्वनिक मोडेलको एक शक्ति हो भन्ने फेला पार्दछौं, र देखाउँदछौं कि आत्म-ध्यान हेडहरूले श्रमको भाषिक रूपमा व्यावहारिक विभाजन सिक्छन्। |
0e99b583eb0831edd7dae6285f23054ac377b85e | |
1e21c514f89375098dec5b947aa5f6bcdd0377c5 | क्षेत्रको संस्थापक कार्यको नाम अनुकूलन जीवित रहने र विकासको लागि महत्वपूर्ण छ। विकासले जीवहरूलाई अनुकूल बनाउँछ। एआईले जैविक अनुकूलन { परीक्षणको अस्तित्व { अन्वेषण र शोषण { आला खोज { परिवर्तनशील वातावरणमा बलियो (स्तनधारी बनाम डायनास) { स्व-नियमन, मर्मत र प्रजनन २ कृत्रिम बुद्धिमत्ता केही परिभाषा { "कम्प्युटरहरू फिल्ममा के गर्छन्" बनाउँदै "कम्प्युटरहरू बनाउँदै मानव (वर्तमानमा) के गर्छन्" { "कम्प्युटरहरूलाई सामान्य ज्ञान दिनुहोस्; उनीहरूलाई सरल निर्णयहरू गर्न दिनुहोस्" (मैले चाहेको जस्तो गर्नुहोस्, मैले भनेको होइन) { "कुनै पनि नयाँ कुरा पिडगेनहोल गर्न" अनुकूलन र परिमार्जन बुद्धिको जरा हो (गैर-जीए) एआईका केही शाखाहरूः विशेषज्ञ प्रणाली (नियम आधारित कटौती) |
11291b24e7ef097593f7960d66a5863a97f996aa | विकासात्मक संरचना, शारीरिक अवतार, बहु संवेदी र मोटर प्रणालीको एकीकरण, र सामाजिक अन्तरक्रियाको मुद्दाहरू अन्वेषण गर्न, हामीले माथिल्लो-टर्सो ह्युमोनइड रोबोट निर्माण गरेका छौं जसलाई कोग भनिन्छ। यो रोबोटमा २१ वटा स्वतन्त्रताका डिग्री छन् र यसमा विभिन्न प्रकारका संवेदी प्रणालीहरू छन्, जसमा दृश्य, श्रवण, पूर्ववर्ती, गतिशील र स्पर्श सम्बन्धी इन्द्रियहरू छन्। यस अध्यायमा हामीले अनुसन्धानमा प्रयोग गरेको विधिबारे जानकारी दिइएको छ, यस परियोजनामा उठेका अनुसन्धानका मुद्दाहरूमा प्रकाश पार्ने र परियोजनाको वर्तमान अवस्था र हाम्रा दीर्घकालीन लक्ष्यहरूको सारांश प्रदान गर्ने छ। हामीले विभिन्न प्रकारका लागू गरिएका दृश्य-मोटर दिनचर्या (सुचारु-अनुसन्धान ट्र्याकिङ, सैकडेड, द्विनेत्रिक जडान, र भेस्टिबुलर-ओकुलर र अप्टो-किनेटिक रिफ्लेक्स), अभिमुखिकरण व्यवहार, मोटर नियन्त्रण प्रविधि, र सामाजिक व्यवहार (दृश्य लक्ष्यलाई औंल्याउने, अनुहार र आँखा फेला पार्न संयुक्त ध्यान पहिचान गर्ने, टाउकोको अनुकरण गर्ने, र अभिव्यक्त प्रतिक्रिया मार्फत अन्तरक्रियालाई विनियमित गर्ने) को बारेमा रिपोर्ट गरेका छौं। हामी भविष्यमा अनुसन्धानका लागि केही क्षेत्रहरू पनि उल्लेख गर्छौं जुन पूर्ण भौतिक प्रणाली निर्माण गर्न आवश्यक हुनेछ। |
a909e1894433aae16c2123e7ad2cdaaae1ca893c | सेगवे पर्सनल ट्रान्सपोर्टर एक सानो फुटप्रिन्ट इलेक्ट्रिक वाहन हो जुन डीन केमेनले महानगरीय क्षेत्रहरूमा बढी वातावरण मैत्री यातायातको रूपमा कारलाई प्रतिस्थापन गर्न डिजाइन गरेका हुन्। सवारी साधनको गतिशीलता उल्टो पेंडुलमको शास्त्रीय नियन्त्रण समस्यासँग मिल्दोजुल्दो छ, जसको अर्थ यो अस्थिर छ र उल्टो हुन सक्ने सम्भावना छ। यो घटनालाई रोक्नको लागि, इलेक्ट्रोनिक्सले पिच ए angle्गल र यसको समय व्युत्पन्नको अनुभूति गर्दछ, मोटरहरूलाई नियन्त्रण गर्दछ ताकि सवारी साधन सन्तुलनमा राख्न सकियोस् (१) । यस प्रकारको वाहन रोचक छ किनकि यसमा धेरै टेक्नोलोजी समावेश छ जुन वातावरण मैत्री र ऊर्जा कुशल यातायात उद्योगको लागि सान्दर्भिक छ। यस शोधपत्रमा साहित्य अध्ययनदेखि योजना, डिजाइन, वाहन निर्माण र प्रमाणीकरणसम्मका हरेक चरणलाई समेटेर शून्यबाट यस्तै वाहनको विकासको वर्णन गरिएको छ। यसको मुख्य उद्देश्य १०० किलोसम्म तौल भएको व्यक्तिलाई ३० मिनेट वा १० किलोमिटरको दूरीसम्म पुर्याउन सक्ने सवारी साधन निर्माण गर्नु थियो। सवारी चालकको नियन्त्रण प्राकृतिक गतिमा हुनुपर्दछ; अगाडि वा पछाडि झुकाव र हन्डलबारलाई साइडमा झुकाउनु सवारी चालकको लागि आवश्यक पर्ने एक मात्र इनपुट हुनुपर्दछ। यो गाडी मोडेलमा आधारित नियन्त्रण डिजाइन र माथिबाट तल निर्माण दृष्टिकोण प्रयोग गरेर निर्माण गरिएको थियो। नियन्त्रक एक रैखिक वर्गिक नियन्त्रक हो जुन १०० हर्ट्जको नियन्त्रण लूपमा लागू गरिएको छ, सामान्य सञ्चालन अवस्थाहरूमा नियन्त्रण संकेतलाई संतृप्त नगरीकन सम्भव भएसम्म द्रुत प्रतिक्रिया प्रदान गर्न डिजाइन गरिएको हो। सवारी चालकको तौल र उचाइमा नियन्त्रण कानून अनुकूलन गर्न आवश्यकताको बारेमा अनुसन्धान गरिएको थियो। ६० देखि १०० किलो तौल र १.६ देखि १.९ मिटर उचाइ भएका व्यक्तिको सिमुलेसन गरिएको थियो, जसले कन्ट्रोलरलाई अनुकूलन गर्न आवश्यक नरहेको देखाएको थियो। नियन्त्रणकर्ताले ±6 डिग्रीको कोणको विकार पछि पनि सुरक्षित रूपमा गाडीलाई ठाडो स्थितिमा फर्काउन सक्दछ, जुन सञ्चालनको क्रममा हुने सबैभन्दा ठूलो कोण विचलन मानिन्छ। |
39915715b1153dff6e4345002f0a5b98f2633246 | कामको प्रमाण (पीओडब्ल्यू) को सबैभन्दा प्रभावकारी अनुप्रयोगहरू मध्ये एक हाल बिटक्वाइन जस्ता ब्लकचेन प्रोटोकलको डिजाइनमा छ। यद्यपि यस सन्दर्भमा POWs लाई मौलिक क्रिप्टोग्राफिक उपकरणको रूपमा व्यापक मान्यताको बावजुद, त्यहाँ कुनै ज्ञात क्रिप्टोग्राफिक फार्मूला छैन जसले बिटकॉइन ब्लकचेन प्रोटोकलको सुरक्षालाई संकेत गर्दछ। वास्तवमा, बिटकॉइन प्रोटोकलको सुरक्षाको औपचारिक रूपमा तर्क गर्ने सबै अघिल्लो कार्यहरू अनियमित ओरेकल मोडेलमा प्रत्यक्ष प्रमाणहरूमा निर्भर थिए, यसैले कोर POW आदिमको आवश्यक गुणहरू अलग गर्न कठिनाईलाई वेवास्ता गर्दै। यस कार्यमा हामी यो खाडललाई पूर्ति गर्नेछौं POW आदिमको एक सूत्र प्रदान गरेर जसले मानक मोडेलमा बिटकॉइन ब्लकचेन प्रोटोकलको सुरक्षालाई संकेत गर्दछ। हाम्रो आदिममा धेरै गुणहरू छन् जुन एक कुशल गैर-अन्तरक्रियात्मक प्रमाण प्रणालीको समानान्तर होः पूर्णता र द्रुत प्रमाणिकरण, खराब प्रमाणीकरणकर्ताहरू विरुद्ध सुरक्षा (बाँझोपन र छनौट सन्देश आक्रमणहरू विरुद्ध कठोरता भनिन्छ) र इमानदार प्रमाणीकरणकर्ताहरूको लागि सुरक्षा (चुनिएको कुञ्जी र सन्देश आक्रमणहरूमा अद्वितीय रूपमा सफल भनिन्छ) । रोचक कुरा के छ भने, हाम्रो सूत्र युद्धबन्दीको अघिल्लो सूत्रसँग तुलना गर्न सकिदैन जसले आदिमलाई ब्लकचेन बाहेक अन्य सन्दर्भमा लागू गरेको थियो। हाम्रो परिणामले मानक मोडेलमा ब्लकचेन प्रोटोकलको सुरक्षा प्रमाणित गर्ने बाटो खोल्दछ जुन हाम्रो आदिमलाई कम्प्युटेशनल धारणाबाट प्राप्त गर्न सकिन्छ। |
f264e8b33c0d49a692a6ce2c4bcb28588aeb7d97 | हामी लामो छोटो अवधिको मेमोरी (एलएसटीएम) एकाइहरूको साथ पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) को लागि एक सरल नियमितकरण प्रविधि प्रस्तुत गर्दछौं। ड्रपआउट, न्यूरल नेटवर्कलाई नियमित गर्नको लागि सबैभन्दा सफल प्रविधि, आरएनएन र एलएसटीएमसँग राम्रोसँग काम गर्दैन। यस कागजमा, हामी कसरी LSTM मा ड्रपआउट सही रूपमा लागू गर्ने भनेर देखाउँदछौं, र यसले विभिन्न प्रकारका कार्यहरूमा ओभरफिटिंगलाई घटाउँछ। यी कार्यहरूमा भाषा मोडलिङ, भाषण पहिचान, र मेशिन अनुवाद समावेश छ। |
fd7725988e6b6a44d14e41c36d718bf0033f5b3c | |
d733324855d9c5c30d8dc079025b5b783a072666 | हामी मेल खाने र दर्ता गर्ने उद्देश्यका लागि छविहरूको वर्णन गर्न नयाँ विधि प्रस्तुत गर्दछौं। हामी छविमा ठूला, सुसंगत क्षेत्रहरू छवि वर्णनको लागि संक्षिप्त र स्थिर आधार प्रदान गर्दछ भन्ने दृष्टिकोण लिन्छौं। हामी सुविधा पत्ता लगाउनका लागि नयाँ एल्गोरिथ्म विकास गर्छौं जुन छवि क्षेत्रहरूको निरन्तर स्केल-स्पेसको स्थानीय चरम स्थान पत्ता लगाउन कर्नेल-आधारित अप्टिमाइजेसन प्रविधिहरू प्रयोग गरेर छविको धेरै प्रक्षेपण (सुविधा ठाउँहरू) मा सञ्चालन गर्दछ। यी छवि क्षेत्रहरूको वर्णनकर्ताहरू र तिनीहरूको सापेक्ष ज्यामितिले त्यसपछि छवि वर्णनको आधार बनाउँछ। यस कार्यको जोड छवि सामग्रीलाई सारांशित गर्ने सुविधाहरूमा छ र दृश्य परिवर्तन र ओक्ल्युसनको लागि अत्यधिक बलियो छ तर मिलान र रेजिष्ट्रेसनको लागि भेदभावपूर्ण रहन्छ। हामी छवि पुनः प्राप्ति को समस्या मा लागू यी विधिहरू को प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत। हामीले पत्ता लगायौं कि हाम्रो विधिले दुई प्रकाशित प्रविधिहरू जस्तै काम गर्छ: ब्लोबवर्ल्ड र सिफ्ट सुविधाहरू। तर, यी प्रविधिहरूको तुलनामा हाम्रो विधिका दुई महत्त्वपूर्ण फाइदाहरू हुन्, १) छविहरूमा ठूलो परिवर्तनको साथ यसको स्थिरता र २) यसको प्रतिनिधित्व क्षमता। २००८ एल्सभियर इंक. सबै अधिकार सुरक्षित। |
2329a46590b2036d508097143e65c1b77e571e8c | हामी यहाँ एउटा अत्याधुनिक भाषण पहिचान प्रणाली प्रस्तुत गर्दछौं जुन अन्त-देखि-अन्त गहिरो शिक्षाको प्रयोग गरेर विकसित गरिएको हो। हाम्रो वास्तुकला परम्परागत भाषण प्रणाली भन्दा धेरै सरल छ, जुन श्रमसाध्य ईन्जिनियरिङ् प्रोसेसिंग पाइपलाइनहरूमा निर्भर गर्दछ; यी परम्परागत प्रणालीहरू पनि शोर वातावरणमा प्रयोग गर्दा खराब प्रदर्शन गर्दछन्। यसको विपरीत, हाम्रो प्रणालीलाई पृष्ठभूमि शोर, प्रतिध्वनि, वा स्पिकर भिन्नता मोडेल गर्नका लागि हातले डिजाइन गरिएका कम्पोनेन्टहरूको आवश्यकता पर्दैन, बरु यसको सट्टामा प्रत्यक्ष रूपमा यस्तो प्रकार्य सिक्छ जुन यस्तो प्रभावको लागि बलियो हुन्छ। हामीलाई ध्वन्यात्मक शब्दकोशको आवश्यकता छैन, न त ध्वन्यात्मकको अवधारणा नै। हाम्रो दृष्टिकोणको कुञ्जी भनेको धेरै GPUs प्रयोग गर्ने राम्ररी अनुकूलित RNN प्रशिक्षण प्रणाली हो, साथै नयाँ डाटा संश्लेषण प्रविधिको सेटले हामीलाई प्रशिक्षणको लागि ठूलो मात्रामा विविध डाटा प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ। हाम्रो प्रणाली, जसलाई डीप स्पीच भनिन्छ, व्यापक रूपमा अध्ययन गरिएको स्विचबोर्ड हब ५०० मा पहिले प्रकाशित परिणामहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्दछ, पूर्ण परीक्षण सेटमा १% .०% त्रुटि प्राप्त गर्दछ। डीप स्पीचले व्यापक रूपमा प्रयोग हुने अत्याधुनिक व्यावसायिक भाषण प्रणालीहरू भन्दा चुनौतीपूर्ण शोर वातावरणलाई पनि राम्रोसँग सम्हाल्छ। |
f4b44d2374c8387cfca7670d7c0caef769b9496f | वायरलेस सेन्सर नेटवर्क (डब्लुएसएन) प्रविधिले विभिन्न उद्योगहरूमा यसको प्रयोगको माध्यमबाट उत्पादकत्व, सुरक्षा र मानव जीवनको गुणस्तरमा प्रगति गर्न सक्छ। विशेष गरी, कृषि क्षेत्रमा डब्लुएसएन प्रविधिको प्रयोग, जुन अन्य उद्योगहरूको तुलनामा श्रम-गहन छ, र यसको अतिरिक्त आईटी टेक्नोलोजी अनुप्रयोगहरूमा सामान्यतया अभाव छ, मूल्य थप गर्दछ र कृषि उत्पादकता बढाउन सक्छ। यस अध्ययनले डब्लुएसएन प्रविधि प्रयोग गरी सबै ठाउँमा पाइने कागती ग्रीनहाउस व्यवस्थापन प्रणाली को सुझाव दिएर एक सर्वव्यापी कृषि वातावरण स्थापना गर्ने र कागती खेती गर्ने फार्महरूको उत्पादकत्व सुधार गर्ने प्रयास गरेको छ। प्रस्तावित प्रणालीले डब्लुएसएन सेन्सरहरू स्थापना गरेर सीसीटीभी क्यामेराहरूद्वारा खिचिएका छविहरू अनुगमन गरेर कागतीको हरितगृह बाहिर र भित्रको बालीको विकास वातावरणसँग सम्बन्धित जानकारी संकलन र अनुगमन गर्न सक्छ। यस प्रणालीले टाढाबाट म्यानुअल र स्वचालित नियन्त्रणको लागि एक पेपरिका ग्रीनहाउस वातावरण नियन्त्रण सुविधा प्रदान गर्दछ, प्रयोगकर्ताहरूको सुविधा र उत्पादकतामा सुधार गर्दछ, र प्रणाली सञ्चालन गरेर प्राप्त बृद्धि वातावरण डाटाको आधारमा पेपरिका बढ्नको लागि अनुकूलित वातावरणको सुविधा दिन्छ। |
444471fdeb54a87202a20101503ec52c2e16e512 | यस लेखमा हामीले हालै सम्पन्न TREC-8 परीक्षणको प्रश्न उत्तर (QA) ट्र्याकमा हाम्रो सूचना निकासी (आईई) प्रणाली, Textract को प्रयोगको बारेमा चर्चा गरेका छौं। हाम्रो एउटा प्रमुख उद्देश्य भनेको गुणस्तरको प्रत्याभूति जस्ता अनुप्रयोगहरूमा सूचनाको पुनःप्राप्ति (आईआई) लाई कसरी मद्दत गर्न सकिन्छ भन्ने कुराको अध्ययन गर्नु हो। हाम्रो अध्ययनले देखाउँछ: (i) आईईले गुणस्तरको लागि ठोस समर्थन प्रदान गर्न सक्छ; (ii) नामित संस्था ट्यागिंग जस्ता कम स्तरको आईई प्रायः प्रायः सबै प्रकारका प्रश्नहरू ह्यान्डल गर्न आवश्यक घटक हो; (iii) एक मजबूत प्राकृतिक भाषाको उथल पार्सरले प्रश्नहरू ह्यान्डल गर्न संरचनात्मक आधार प्रदान गर्दछ; (iv) उच्च-स्तर डोमेन स्वतन्त्र आईई, अर्थात् बहु सम्बन्ध र सामान्य घटनाहरूको निकासी, QA मा एक सफलता ल्याउन अपेक्षा गरिएको छ। |
2dcfc3c4e8680374ec3b1e81d1cf6cff84a8dd06 | यस लेखमा, हामी पछाडि वितरणबाट अनुक्रमिक सिमुलेशनका लागि विधिहरूको एक सिंहावलोकन प्रस्तुत गर्दछौं। यी विधिहरू बेइजियन फिल्टरिङमा विशेष रुचि राख्छन् जुन विशिष्ट समय गतिशील मोडेलहरूको लागि सामान्यतया गैर-रेखीय र गैर-गौसियन हुन्छन्। एक सामान्य महत्वको नमूना ढाँचा विकसित गरिएको छ जसले धेरै वैज्ञानिक विषयहरूमा पछिल्ला केही दशकहरूमा प्रस्तावित धेरै विधिहरू एकीकृत गर्दछ। विद्यमान विधिहरूको नयाँ विस्तार पनि प्रस्ताव गरिएको छ। हामी विशेष गरी कसरी स्थानीय linearization विधिहरू समावेश गर्न को लागी देखाउँछौं जुन पहिले नै निर्धारणात्मक फिल्टरिंग साहित्यमा प्रयोग गरिएको छ; यी धेरै प्रभावकारी महत्व वितरणको लागि नेतृत्व गर्दछ। यसबाहेक हामी राओ-ब्लैकवेलिसन प्रयोग गर्ने एक विधि वर्णन गर्दछौं जसले राज्य-स्थान मोडेलका केही महत्त्वपूर्ण वर्गहरूमा अवस्थित विश्लेषणात्मक संरचनाको फाइदा लिन सक्छ। अन्तिम खण्डमा हामी गतिशील मोडेलमा पूर्वानुमान, समतल र सम्भावनाको मूल्यांकनको लागि एल्गोरिदमहरू विकास गर्दछौं। |
17cdeca0150d68c583eaf749c86f47287e4ea6d5 | क्रिप्टोग्राफिक संचयकर्ताहरूले मानहरूको सीमित सेटलाई एकल संक्षिप्त संचयकर्तामा जम्मा गर्न अनुमति दिन्छ। प्रत्येक संचित मानको लागि, एक कुशलतापूर्वक एक साक्षी गणना गर्न सक्दछ, जसले संचालकमा यसको सदस्यता प्रमाणित गर्दछ। तथापि, कुनै पनि गैर-संचित मानको लागि साक्षी खोज्न गणनात्मक रूपमा असम्भव छ। यसको परिचय पछि, धेरै व्यावहारिक अनुप्रयोगहरूको लागि विभिन्न प्रकारका र विभिन्न सुविधाहरूको साथ विभिन्न संचय योजनाहरू प्रस्ताव गरिएको छ। दुर्भाग्यवश, आजसम्म सबै विद्यमान विशेषताहरू समेट्ने कुनै एकीकृत मोडेल छैन। यस्तो मोडेल मूल्यवान हुन सक्छ किनकि यसले ब्ल्याक बक्स मोडमा ब्याक्युलेटरहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। यस उद्देश्यका लागि, हामी (अनियमित) क्रिप्टोग्राफिक एक्युमुलेटरहरूको लागि एक एकीकृत औपचारिक मोडेल प्रस्ताव गर्दछौं जसले स्थिर र गतिशील एक्युमुलेटरहरू, उनीहरूको विश्वव्यापी विशेषताहरू समावेश गर्दछ र अस्वीकार र असंगतताको धारणा समावेश गर्दछ। यसबाहेक, हामी सबै विद्यमान योजनाहरूको एक विस्तृत वर्गीकरण प्रदान गर्दछौं। यस्तो गर्दा, अधिकांश संचयकर्ताहरू भिन्न हुन्छन् । भाग्यवस, एक सरल, हल्का वजन जेनेरिक रूपान्तरणले धेरै विद्यमान गतिशील संचयकर्ता योजनाहरूलाई भिन्न बनाउन अनुमति दिन्छ। तर, यो परिवर्तनको लागि टक्करको लागि कम स्वतन्त्रता चाहिन्छ। त्यसैले हामी पहिलो यस्तो प्रणाली प्रस्ताव गर्छौं जुन यो कमजोरीबाट ग्रस्त छैन। अन्तमा, हामी हाम्रो एकीकृत मोडेल प्रयोग गर्दछौं जुन प्रतिबद्धताहरूको एक कालो बक्स निर्माणलाई असम्भव संचयीबाट प्रस्तुत गर्नका लागि हो साथै शून्य-ज्ञान सेटहरूबाट असम्भव, निर्विवाद सार्वभौमिक संचयीहरूको कालो बक्स निर्माणको रूपमा। पछिल्लो पहिलो सार्वभौमिक संचयकर्ता निर्माण प्रदान गर्दछ जुन अविभाज्यता प्रदान गर्दछ। |
69c482aa414609c393c1e2df5c90e5617dc387ae | इन्टरनेटमा सूचना टुक्रा-टुक्रा हुन्छ र विभिन्न डाटा स्रोतहरूमा प्रस्तुत हुन्छ, जसले स्वचालित ज्ञानको फसल र समझलाई मेसिनहरूको लागि, र मानिसहरूका लागि पनि डरलाग्दो बनाउँछ। ज्ञान ग्राफहरू हालका वर्षहरूमा उद्योग र शैक्षिक सर्कल दुवैमा प्रचलित भएका छन्, सबैभन्दा कुशल र प्रभावकारी ज्ञान एकीकरण दृष्टिकोणहरू मध्ये एक हुन। ज्ञान ग्राफ निर्माणका लागि प्रविधिहरू संरचित, अर्ध-संरचित, वा असंरचित डाटा स्रोतहरूबाट जानकारी खानी गर्न सक्दछन्, र अन्ततः जानकारीलाई ज्ञानमा एकीकृत गर्दछ, ग्राफमा प्रतिनिधित्व गर्दछ। यसबाहेक, ज्ञान ग्राफले जानकारीलाई सजिलैसँग राख्न, बुझ्न र प्रयोग गर्न सजिलो तरिकामा व्यवस्थित गर्न सक्षम छ। यस लेखमा, हामी ज्ञान ग्राफहरू निर्माण गर्नका लागि प्रविधिहरूको सारांश दिन्छौं। हामी शैक्षिक तथा उद्योग दुवैले विकास गरेका ज्ञान ग्राफ प्रणालीको समीक्षा गर्छौं। हामी ज्ञान ग्राफहरू निर्माण गर्ने प्रक्रियाको बारेमा विस्तृत रूपमा छलफल गर्छौं, र तार्किक अनुमान र तर्कको माध्यमबाट स्वचालित ज्ञान ग्राफ जाँच र विस्तारको लागि अत्याधुनिक प्रविधिहरूको सर्वेक्षण गर्दछौं। हामी ग्राफ डाटा व्यवस्थापनका मुद्दाहरूको पनि समीक्षा गर्छौं ज्ञान डाटा मोडेलहरू र ग्राफ डाटाबेसहरू प्रस्तुत गरेर, विशेष गरी नोएसक्यूएल दृष्टिकोणबाट। अन्तमा, हामी वर्तमान ज्ञान ग्राफ प्रणालीको अवलोकन गर्छौं र भविष्यका अनुसन्धान दिशाहरूको बारेमा छलफल गर्छौं। |
1cbea85150da333128d54603ed8567ac4df1d2c1 | चौथो पुस्ताको दीर्घकालीन विकास (४जी एलटीई) को लागि एक ब्रडब्यान्ड कम प्रोफाइल डबल ध्रुवीकृत प्याच एन्टेना प्रस्तुत गरिएको छ। दुई इनपुट पोर्टहरूको लागि दुई वाइडब्यान्ड फिडिंग मेकानिक्स प्रयोग गरेर, उच्च इनपुट पोर्ट अलगाव र व्यापक प्रतिरोध ब्यान्डविथको विशेषताहरूको साथ एक दोहोरो ध्रुवीकृत प्याच एन्टेना तत्व सफलतापूर्वक डिजाइन गरिएको छ। एक चौडा घुमाउरो जांच (एम-सन्डे) र दुईवटा जुम्ल्याहा एल-सन्डेको जोडी दोहोरो ध्रुवीकरणको लागि एक प्याचलाई खुवाउन प्रस्ताव गरिएको छ। प्रस्तावित डिजाइनमा दुईवटा इनपुट पोर्टमा ४७ प्रतिशतभन्दा बढी इम्प्याडेन्स ब्यान्डविथ र सम्पूर्ण सञ्चालन ब्यान्डमा ३७ डीबीभन्दा बढी अलगाव छ। ८ डीबीआई भन्दा बढी लाभ दुई पोर्टमा प्राप्त गर्न सकिन्छ। |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.