_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
5a3306619ab02d8b9b022946f3ddac16af16bcce | భాషా పరిణామంపై ఇటీవలి కంప్యూటర్ మోడలింగ్ పరిశోధనలను మేము సమీక్షిస్తాము, పదజాలం-భాషాశాస్త్ర సహ-అభివృద్ధిని అనుకరించే నియమం-ఆధారిత నమూనాపై దృష్టి పెడతాము మరియు భాషా పోటీ డైనమిక్స్ను కొలవడానికి సమీకరణ-ఆధారిత నమూనా. ఈ నమూనాల యొక్క నాలుగు అంచనాలను మేము చర్చిస్తాము: (ఎ) డొమైన్-జనరల్ సామర్ధ్యాల మధ్య సంబంధాలు (ఉదా. భాషా-నిర్దిష్ట విధానాలు (ఉదా. (బి) భాషా మరియు సంబంధిత సామర్థ్యాల సహ-అభివృద్ధి (ఉదా. (సి) సాంస్కృతిక ప్రసారము మరియు సాంఘిక నిర్మాణము యొక్క ప్రభావములు భాషాపరమైన అర్థమునకు; మరియు (డి) భాషాపరమైన, జీవసంబంధమైన మరియు భౌతిక విషయాల మధ్య సారూప్యతలు. భాషా నిర్మాణాలు, వ్యక్తిగత అభ్యాస విధానాలు, సంబంధిత జీవసంబంధ, సాంఘిక-సాంస్కృతిక అంశాలు ఎలా పరిణామం చెందుతాయో అర్థం చేసుకోవడానికి ఇవన్నీ ఎంతో దోహదం చేస్తాయి. భాషా పరిణామ నమూనా అధ్యయనాల యొక్క మూడు భవిష్యత్ దిశలను హైలైట్ చేయడం ద్వారా మేము సర్వేను ముగించాముః (ఎ) నమూనా అంచనా కోసం ప్రయోగాత్మక విధానాలను అవలంబించడం; (బి) నమూనాల యొక్క అనుభవపూర్వక పునాదులను ఏకీకృతం చేయడం; మరియు (సి) మోడలింగ్, భాషా శాస్త్రం మరియు ఇతర సంబంధిత విభాగాల మధ్య బహుళ విభాగ సహకారం. |
dcbb2c33c082fedf009139a9456bd90e549aac3d | మానవులు, వృద్ధాప్యం మరియు హార్మోన్ల మార్పుల కారణంగా వారి అవయవాలలో నొప్పులకు గురవుతారు. దీని ఫలితంగా, మానవుల ప్రాథమిక కార్యకలాపాలు అంటే, కాళ్ళ కదలిక నమూనాను కూడా నడక అని పిలుస్తారు. ఒక కాలు నొప్పిని నివారించడానికి రెండు అవయవాలపై అసమాన బరువును ఉపయోగించడం ద్వారా, మానవులు నెమ్మదిగా అసాధారణమైన నడక నమూనాను అభివృద్ధి చేస్తారు, ఇది భంగిమలో కుంచించుకుపోవడం మరియు పక్కకు వంగి ఉంటుంది. ఇది చాలా కాలం వరకు గుర్తించబడదు. మేము ఒక వ్యవస్థను ప్రతిపాదించాము స్మార్ట్ఫోన్లను ఉపయోగించి అసాధారణ నడక నమూనాలను గుర్తించి గుర్తించగలదు. స్మార్ట్ ఫోన్ లో అమర్చిన యాక్సిలెరోమీటర్ ద్వారా అవయవాల కదలికను గుర్తించడం జరుగుతుంది. స్ట్రిడ్ పొడవు, నడక వేగం వంటి వివిధ లక్షణాలను వర్గీకరించడం ద్వారా అసాధారణ నడక నమూనాను గుర్తించడం జరుగుతుంది. నాయివ్ బేయిస్ మరియు డిసిషన్ ట్రీ వర్గీకరణలను చేర్చడం ద్వారా, వివిధ స్థాయిల అసాధారణతలను వర్గీకరించడంలో మేము 89% ఖచ్చితత్వాన్ని పొందాము. ఐదుగురు వినియోగదారుల మధ్య నిర్ణయం చెట్టు ఆధారిత నడక వైవిధ్యం డిటెక్టర్ స్మార్ట్ఫోన్ అప్లికేషన్ను అమలు చేయడం ద్వారా మరింత ధృవీకరణ జరిగింది, దీని ఫలితంగా 90% ఖచ్చితత్వం లభించింది. |
f19983b3e9b7fe8106c0375ebbd9f73a53295a28 | డేటాబేస్ శోధన, మైనింగ్ మరియు విశ్లేషణతో అనుబంధించబడిన బిగ్ డేటా విశ్లేషణను సంస్థ పనితీరును మెరుగుపరిచే వినూత్న ఐటి సామర్థ్యంగా చూడవచ్చు. మార్కెట్ పోటీని బలోపేతం చేయడానికి మరియు కొత్త వ్యాపార అవకాశాలను తెరవడానికి కొన్ని ప్రముఖ కంపెనీలు బిగ్ డేటా విశ్లేషణలను చురుకుగా అవలంబిస్తున్నప్పటికీ, పెద్ద డేటాపై అవగాహన మరియు అనుభవం లేకపోవడం వల్ల చాలా కంపెనీలు ఇప్పటికీ దత్తత వక్రత యొక్క ప్రారంభ దశలో ఉన్నాయి. అందువల్ల, పెద్ద డేటా స్వీకరణకు సంబంధించిన సమస్యలను అర్థం చేసుకోవడం ఆసక్తికరంగా మరియు సమయానుకూలంగా ఉంటుంది. ఈ అధ్యయనంలో, పెద్ద డేటా విశ్లేషణల యొక్క సముపార్జన ఉద్దేశాన్ని వివరించడానికి ఒక పరిశోధనా నమూనా ప్రతిపాదించబడింది |
6834913a76b686957c0b8c755d1ca6ef3bd76914 | పరిశోధన ప్రయోజనాల కోసం డేటా విడుదల డిమాండ్ మరియు వ్యక్తుల నుండి గోప్యత డిమాండ్ను డేటాను గుర్తించకుండా చేస్తుంది. ఈ కాగితం k-అనామకత అని పిలువబడే శక్తివంతమైన డీ-గుర్తింపు విధానం కోసం ఒక ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించింది మరియు అంచనా వేసింది. ఒక k-అనామక డేటాసెట్లో ప్రతి రికార్డు కనీసం k-1 ఇతరుల నుండి వేరు చేయలేని లక్షణం ఉంది. ఆప్టిమైజ్ చేసిన k-అనామకత యొక్క సాధారణ పరిమితులు కూడా NP-హార్డ్, ఇది గణనీయమైన గణన సవాళ్లకు దారితీస్తుంది. సమస్య యొక్క కలయికలను తగ్గించే సాధ్యమైన అనామకత యొక్క స్థలాన్ని అన్వేషించడానికి మేము ఒక కొత్త విధానాన్ని అందిస్తున్నాము మరియు సార్టింగ్ వంటి ఖరీదైన కార్యకలాపాలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించడానికి డేటా-మేనేజ్మెంట్ వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేస్తాము. వాస్తవ జనాభా గణన డేటాపై ప్రయోగాల ద్వారా, ఫలిత అల్గోరిథం రెండు ప్రాతినిధ్య వ్యయ కొలతలు మరియు విస్తృత శ్రేణి k క్రింద సరైన k-అనామకతలను కనుగొనగలదని మేము చూపిస్తాము. ఇన్పుట్ డేటా లేదా ఇన్పుట్ పారామితులు సహేతుకమైన సమయంలో సరైన పరిష్కారాన్ని కనుగొనడాన్ని నిరోధించే పరిస్థితులలో అల్గోరిథం మంచి అనామకతలను ఉత్పత్తి చేయగలదని మేము కూడా చూపిస్తాము. చివరగా, మేము అనామకత నాణ్యత మరియు పనితీరుపై వివిధ కోడింగ్ విధానాలు మరియు సమస్య వైవిధ్యాల ప్రభావాలను అన్వేషించడానికి అల్గోరిథంను ఉపయోగిస్తాము. మన జ్ఞానానికి, ఇది సమస్య యొక్క సాధారణ నమూనా క్రింద నాన్-ట్రివియల్ డేటాసెట్ యొక్క సరైన k-అనామకతను ప్రదర్శించే మొదటి ఫలితం. |
1b7690012a25bb33b429dbd72eca7459b9f50653 | మార్కోవ్ నిర్ణయా ప్రక్రియ (ఎండిపి) లేదా పాక్షికంగా పరిశీలించదగిన మార్కోవ్ నిర్ణయా ప్రక్రియ (పిఒఎండిపి) కోసం విధానాల స్థలాన్ని శోధించే సమస్యకు మేము కొత్త విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. మా విధానం ఈ క్రింది పరిశీలనపై ఆధారపడి ఉంటుందిః ఏదైనా (PO) MDP ను అన్ని రాష్ట్ర పరివర్తనాలు (ప్రస్తుత స్థితి మరియు చర్య ఇచ్చిన) నిర్ణయాత్మకమైన "సమానమైన" POMDP గా మార్చవచ్చు. ఇది విధాన శోధన యొక్క సాధారణ సమస్యను తగ్గించి, నిర్ణయాత్మక పరివర్తనలతో POMDP లను మాత్రమే పరిగణించాల్సిన అవసరం ఉంది. ఈ మార్పు చెందిన POMDP లలో అన్ని విధానాల విలువను అంచనా వేయడానికి మేము ఒక సహజమైన మార్గాన్ని అందిస్తున్నాము. అధిక అంచనా విలువ కలిగిన పాలసీ కోసం వెతకడం ద్వారా పాలసీ శోధన జరుగుతుంది. కీర్న్స్, మన్సూర్ మరియు ఎన్జి [7] లకు సమానమైన సైద్ధాంతిక ఫలితాలను తిరిగి పొందడం ద్వారా, మా విలువ అంచనాలు మంచిగా ఉండే పరిస్థితులను కూడా మేము ఏర్పాటు చేస్తాము, కాని హారిజోన్ సమయంపై గుణకం ఆధారపడటం కంటే బహుపద మాత్రమే ఉన్న "నమూనా సంక్లిష్టత" సరిహద్దులతో. మన పద్ధతి అనంతమైన స్థితి మరియు చర్య స్థలాలతో సహా యాదృచ్ఛిక POMDP లకు వర్తిస్తుంది. ఒక చిన్న వివిక్త సమస్యపై, మరియు ఒక సైకిల్ తొక్కడం నేర్చుకోవడంలో సంక్లిష్టమైన నిరంతర స్థితి / నిరంతర చర్య సమస్యపై మా విధానానికి సంబంధించిన అనుభవ ఫలితాలను కూడా మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
e60778347ffb55b8b42ba831ffb8f8f7269182a5 | సిటీ ఇంజిన్ వంటి అత్యంత ప్రత్యేకమైన సాఫ్ట్ వేర్ యొక్క పారామెట్రిక్ అర్బన్ డిజైన్ కోసం పద్ధతులను మరియు గ్రాస్హోప్పర్ వంటి సాధారణ ప్రయోజన పారామెట్రిక్ మోడలింగ్ ప్లాట్ఫారమ్ను కలపడం మా పని యొక్క ప్రధాన సహకారం. మా పని వాస్తుశిల్పులు మరియు పట్టణ రూపకల్పన కోసం ప్రణాళికలు రూపొందించేవారు పారామితి సాధనాలను ఉపయోగించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది మరియు ప్రోత్సహిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో వీధి నెట్వర్క్ ఉత్పత్తి మరియు బ్లాక్ ఉపవిభాగం కోసం అనుకూలమైన గడ్డిబీడు భాగంను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. ఈ భాగం RhinoCommon SDK ఉపయోగించి C#లో అభివృద్ధి చేయబడింది. ఒక బోధనా కార్యక్రమంలో పట్టణ రూపకల్పన ప్రతిపాదనను అభివృద్ధి చేయడానికి మేము గ్రేస్హోప్పర్ను ఉపయోగించాము. పట్టణ రూపకల్పన ప్రాజెక్టు అవసరాలను తీర్చడానికి, ఇప్పటికే ఉన్న గ్రేస్హోపర్ భాగాల శ్రేణికి అదనపు కార్యాచరణలను జోడించాల్సి వచ్చింది. ముఖ్యంగా వీధి నెట్వర్క్ ఉత్పత్తికి, బ్లాక్ సబ్ డివిజన్ కు కావలసిన భాగాలు మాకు అవసరం. ఈ విభాగాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి మేము (వెబెర్ మరియు ఇతరులు, 2009) లో వివరించిన వీధి విస్తరణ వ్యూహాలను మరియు (వానెగస్ మరియు ఇతరులు, 2009) లో వివరించిన బ్లాక్ ఉపవిభజన పద్ధతులను అమలు చేసాము. అంతేకాకుండా, మేము రినోసెరోస్ యొక్క NURBS మోడలింగ్ సామర్థ్యాలను తీర్చడానికి వ్యూహాలను స్వీకరించాము మరియు మెరుగుపరిచాము. |
c763bf953a3381d7631ccad11843cb35e8a37441 | మార్కెటింగ్ ఔట్రీచ్ కోసం అనేక వ్యాపారాలు సిఫార్సు వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తున్నాయి. సిఫార్సు అల్గోరిథంలు కంటెంట్ ఆధారంగా లేదా సహకార వడపోత ద్వారా నడపబడతాయి. కంటెంట్ సమాచారాన్ని నేరుగా సహకార వడపోత యొక్క మాతృక కారకాలీకరణ విధానంలో చేర్చడానికి మేము వివిధ మార్గాలను అధ్యయనం చేస్తాము. ఈ కంటెంట్-బూస్ట్డ్ మ్యాట్రిక్స్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ అల్గోరిథంలు సిఫార్సు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడమే కాకుండా, కంటెంట్ గురించి ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను కూడా అందిస్తాయి, అలాగే సిఫార్సులను మరింత సులభంగా అర్థం చేసుకోగలవు. |
25eb626f0024f9733f0381d6c907c31a3f75c9c5 | నాయకత్వానికి సంబంధించిన స్వీయ మరియు ఇతర రేటింగ్లు, కార్యాలయ విచలనం మరియు పని మరియు సందర్భోచిత పనితీరుతో నార్సిసిజం ఎంతవరకు సంబంధం కలిగి ఉందో అంచనా వేసే 2 అధ్యయనాల ఫలితాలను రచయితలు నివేదిస్తారు. అధ్యయనం 1 ఫలితాలు నార్సిసిజం నాయకత్వ స్వీయ రేటింగ్స్ పెరిగిన సంబంధం కలిగి ఉందని వెల్లడించింది, బిగ్ ఫైవ్ లక్షణాల కోసం నియంత్రించేటప్పుడు కూడా. అధ్యయన 2 ఫలితాలు కూడా నార్సిసిజం మెరుగైన నాయకత్వ స్వీయ-అవగాహనలతో సంబంధం కలిగి ఉందని వెల్లడించాయి; వాస్తవానికి, నార్సిసిజం నాయకత్వ స్వీయ-రేటింగ్లతో గణనీయంగా సానుకూలంగా సంబంధం కలిగి ఉండగా, ఇది నాయకత్వంలోని ఇతర రేటింగ్లతో గణనీయంగా ప్రతికూలంగా సంబంధం కలిగి ఉంది. అధ్యయన 2 కూడా నార్సిసిజం ఇతర (సూపర్వైజర్) రేటింగ్లతో పోలిస్తే కార్యాలయంలో విచలనం మరియు సందర్భోచిత పనితీరు యొక్క మరింత అనుకూలమైన స్వీయ-రేటింగ్లతో సంబంధం కలిగి ఉందని వెల్లడించింది. చివరగా, ఊహించిన విధంగా, నార్సిసిజం పనితీరు కంటే సందర్భోచిత పనితీరుతో మరింత బలంగా ప్రతికూలంగా సంబంధం కలిగి ఉంది. |
0ad0518637d61e8f4b151657797b067ec74418e4 | డీప్ నెట్వర్క్లను వర్గీకరణ నమూనాలుగా విజయవంతంగా ఉపయోగిస్తున్నారు, పెద్ద సంఖ్యలో లేబుల్ చేయబడిన నమూనాలపై శిక్షణ పొందినప్పుడు అత్యాధునిక ఫలితాలను ఇస్తారు. అయితే, ఈ నమూనాలు సాధారణంగా సెమీ-సర్వీస్డ్ సమస్యలకు చాలా తక్కువగా సరిపోతాయి ఎందుకంటే అవి చిన్న మొత్తంలో డేటాపై శిక్షణ పొందినప్పుడు సులభంగా ఓవర్ఫిట్ చేసే ధోరణిని కలిగి ఉంటాయి. ఈ కృషిలో, మేము ఒక కొత్త శిక్షణా లక్ష్యాన్ని అన్వేషిస్తాము, ఇది ఒక చిన్న ఉపసమితి లేబుల్ చేయబడిన డేటాతో పాక్షికంగా పర్యవేక్షించబడిన పాలనను లక్ష్యంగా చేసుకుంటుంది. ఈ ప్రమాణం లేబుల్ చేయబడిన నమూనాల సమితిలో దూర సంబంధాలపై లోతైన మెట్రిక్ ఎంబెడ్డింగ్ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది, లేబుల్ చేయని సమితి యొక్క ఎంబెడ్డింగ్స్ పై పరిమితులతో పాటు. చివరిగా నేర్చుకున్న ప్రాతినిధ్యాలు యూక్లిడియన్ అంతరిక్షంలో వివక్షత కలిగి ఉంటాయి, అందువల్ల లేబుల్ చేయబడిన నమూనాలను ఉపయోగించి తదుపరి సమీప-పొరుగు వర్గీకరణతో ఉపయోగించవచ్చు. |
e629bbeba17b8312fde05b0334760e6743d11a4d | |
308da0c615e83a4616c8a4d1cf8159bb35897dfe | బిట్కాయిన్ ఆర్థిక వ్యవస్థలో ఆపరేటర్లపై డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ డీ-ఆఫ్-సర్వీస్ (డిడిఒఎస్) దాడుల యొక్క ప్రాబల్యం మరియు ప్రభావంపై మేము ఒక అనుభవ పరిశోధనను ప్రదర్శిస్తాము. ఈ క్రమంలో, ప్రముఖ బిట్కాయిన్ ఫోరమ్ bitcointalk.orgలో DDoS గురించి ప్రస్తావించిన పోస్టులను సేకరించి విశ్లేషిస్తున్నాం. మే 2011 నుంచి అక్టోబర్ 2013 మధ్య కాలంలో చేసిన 3 వేల పోస్టుల ఆధారంగా 40 బిట్కాయిన్ సేవలపై 142 ప్రత్యేకమైన డి.డి.ఒ.ఎస్ దాడులను నమోదు చేశాం. తెలిసిన ఆపరేటర్లలో 7% దాడి చేయబడ్డారని మేము కనుగొన్నాము, కానీ కరెన్సీ మార్పిడి, మైనింగ్ పూల్స్, జూదం ఆపరేటర్లు, ఇ-వాలెట్లు మరియు ఆర్థిక సేవలు ఇతర సేవల కంటే దాడి చేయబడే అవకాశం చాలా ఎక్కువ. అనుకోకుండా, కరెన్సీ ఎక్స్ఛేంజ్ లు మరియు మైనింగ్ పూల్స్ కు క్లౌడ్ ఫ్లేర్, ఇన్కాప్సూలా, లేదా అమెజాన్ క్లౌడ్ వంటి DDoS రక్షణ ఉండే అవకాశం ఎక్కువగా ఉంది. దాడి చేయని ఆపరేటర్ల కంటే దాడి చేసిన సేవలు యాంటీ-డిడిఒఎస్ సేవలను కొనుగోలు చేసే అవకాశం మూడు రెట్లు ఎక్కువ అని మేము చూపిస్తున్నాము. చిన్న మైనర్ల కంటే పెద్ద మైనర్ల (చారిత్రక హాష్ రేట్ వాటా కనీసం 5%) DDoS కు గురయ్యే అవకాశం ఎక్కువగా ఉందని మేము కనుగొన్నాము. మేము మౌంట్ దర్యాప్తు 2013 వసంతకాలంలో ట్రేడింగ్ వాల్యూమ్ మరియు మార్పిడి రేట్లలో పెద్ద ఎత్తున పెరిగిన సమయంలో DDoS నివేదికల యొక్క అసమానమైన మొత్తాన్ని కనుగొనేందుకు. బిట్కాయిన్ పై డి.డి.ఒ.ఎస్ దాడుల పరిశోధన కోసం భవిష్యత్ అవకాశాలను వివరించడం ద్వారా మేము ముగించాము. |
30acc826a84919f6474e2f91f9eba81c4b1824be | బిట్కాయిన్ మునుపటి క్రిప్టోకరెన్సీల కంటే విస్తృతంగా స్వీకరించబడింది; అయినప్పటికీ, దాని విజయం ఆపరేషనల్ అసురక్షిత మరియు లావాదేవీల తిరోగమనం యొక్క ప్రయోజనాన్ని పొందిన మోసగాళ్ల దృష్టిని ఆకర్షించింది. బిట్కాయిన్ల మధ్య మార్పిడి చేసే బిట్కాయిన్ ఎక్స్ఛేంజ్ల నుండి పెట్టుబడిదారులు ఎదుర్కొంటున్న నష్టాన్ని మేము అధ్యయనం చేస్తాము బిట్కాయిన్లు మరియు హార్డ్ కరెన్సీ. గత మూడేళ్ళలో స్థాపించిన 40 బిట్కాయిన్ ఎక్స్చేంజ్ల ట్రాక్ రికార్డును పరిశీలిస్తే, 18 ఎక్స్చేంజ్లు అప్పటి నుండి మూసివేయబడ్డాయి, కస్టమర్ ఖాతా బ్యాలెన్స్లు తరచుగా తుడిచిపెట్టబడ్డాయి. అక్రమాలుః ఒక నిష్పాక్షిక ప్రమాద నమూనాను ఉపయోగించి, ఒక ఎక్స్ఛేంజ్ యొక్క లావాదేవీల పరిమాణం అది మూసివేయబడే అవకాశం ఉందా లేదా అని సూచిస్తుంది. తక్కువ జనాదరణ పొందిన ఎక్స్ఛేంజీలు జనాదరణ పొందిన వాటి కంటే మూసివేయబడే అవకాశం ఉంది. ప్రజాదరణ పొందిన ఎక్స్ఛేంజ్లు భద్రతా ఉల్లంఘనకు గురయ్యే అవకాశం ఎక్కువగా ఉందని చూపించే లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ ను కూడా మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. |
1621f05894ad5fd6a8fcb8827a8c7aca36c81775 | ఈ కాగితం ఒక ముఖ్యమైన తరగతి కాన్వెక్స్ ప్రోగ్రామింగ్ (CP) సమస్యలను పరిశీలిస్తుంది, అనగా స్టోకాస్టిక్ కాంపోజిట్ ఆప్టిమైజేషన్ (SCO), దీని లక్ష్యం ఫంక్షన్ సాధారణ నాన్-స్మూత్ మరియు స్మూత్ స్టోకాస్టిక్ భాగాల మొత్తంతో ఇవ్వబడుతుంది. SCO కొన్ని ప్రత్యేక కేసులుగా సున్నితమైన, సున్నితమైన మరియు స్టోకాస్టిక్ CP ని కవర్ చేస్తుంది కాబట్టి, ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సారూప్యత రేటుపై చెల్లుబాటు అయ్యే దిగువ పరిమితి కాన్వెక్స్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క క్లాసిక్ సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం నుండి తెలుసు. అయితే ఈ దిగువ పరిమితిని సాధించగల ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథంలు ఎప్పుడూ అభివృద్ధి చేయబడలేదని గమనించండి. ఈ వ్యాసంలో, ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సరళమైన మిర్రర్-డెస్సెంట్ స్టోకాస్టిక్ సమీకరణ పద్ధతి ఉత్తమమైన కన్వర్జెన్స్ రేటును ప్రదర్శిస్తుందని మేము చూపిస్తాము. మా ప్రధాన సహకారం నెస్టెరోవ్ యొక్క మృదువైన CP [32,34] కోసం సరైన పద్ధతి ఆధారంగా వేగవంతమైన స్టోకాస్టిక్ సమీకరణం (AC-SA) అల్గోరిథంను పరిచయం చేయడం మరియు AC-SA అల్గోరిథం SCO కోసం సారూప్యత రేటుపై పైన పేర్కొన్న దిగువ పరిమితిని సాధించగలదని చూపించడం. మన జ్ఞానానికి ఉత్తమమైన, ఇది కూడా మొదటి విశ్వవ్యాప్తంగా సరైన అల్గోరిథం సాహిత్యంలో కాని మృదువైన, మృదువైన మరియు స్టోకాస్టిక్ CP సమస్యలను పరిష్కరించడానికి. స్టోకాస్టిక్ ప్రోగ్రామింగ్ సమస్యల యొక్క ప్రత్యేకమైన కానీ విస్తృత తరగతిని పరిష్కరించే సందర్భంలో ప్రస్తుత పద్ధతుల కంటే AC-SA అల్గోరిథం యొక్క ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలను మేము వివరిస్తాము. |
0dd72887465046b0f8fc655793c6eaaac9c03a3d | [1] J. Xiao, S. Baker, I. Matthews, T. Kanade, రియల్ టైమ్ కాంబినేటెడ్ 2D + 3D యాక్టివ్ అపెరిషన్ మోడల్స్, CVPR, pp.535-542, 2004. [2] ఎన్. గౌరియర్, డి. హాల్, జె. ఎల్. క్రౌలీ, ప్రముఖ ముఖ లక్షణాల యొక్క దృఢమైన గుర్తింపు నుండి ముఖం ధోరణిని అంచనా వేయడం, పాయింటింగ్ యొక్క చర్యలు 2004, ఐసిపిఆర్, డెయిక్టిక్ సంజ్ఞల దృశ్య పరిశీలనపై అంతర్జాతీయ వర్క్షాప్, 2004. [3] జి. ఫనేల్లి, ఎం. డాంటోన్, జె. గాల్, ఎ. జస్సతి, ఎల్. వాన్ గూల్, రియల్ టైమ్ 3 డి ఫేస్ అనాలిసిస్ కోసం రాండమ్ ఫారెస్ట్స్, ఐజెసివి, pp. 437-458, 2013. [4] Y. LeCun, R. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, డాక్యుమెంట్ రికగ్నిషన్కు వర్తించే గ్రేడియంట్ ఆధారిత అభ్యాసం, Proc. ఐఇఇఇ, సం. 86, లేదు. 11, పేజీలు 2278-2324, 1998. [5] A. క్రిజ్జెవ్స్కీ, I. సుట్స్కేవర్, G. E. హింటన్, లోతైన కన్వొల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో ఇమేజ్ నెట్ వర్గీకరణ, NIPS, pp.1106-1114, 2012. ఈ పనికి కొరియా ప్రభుత్వం (ఎంఎస్ఐపి) నిధులు సమకూర్చిన కొరియా నేషనల్ రీసెర్చ్ ఫౌండేషన్ (ఎన్ఆర్ఎఫ్) గ్రాంట్ ద్వారా మద్దతు లభించింది. 2010-0028680) ను కూడా పరిగణనలోకి తీసుకున్నారు. ప్రతిపాదిత పద్ధతి సాంప్రదాయక తల భంగిమ అంచనా విధానాలు |
93ffe14e172976135d167fb593c4b97e0ff14faa | దృష్టి యొక్క దృశ్య దృష్టి మరియు మానసిక స్థితి యొక్క సూచికగా తల భంగిమను ఉపయోగించి డ్రైవర్ సహాయక వ్యవస్థలపై గొప్ప ఆసక్తి ఉంది. నిజానికి, తల పోస్ అంచనా కెమెరా వీక్షణ సంబంధించి తల ధోరణి ఊహించడం అనుమతించే ఒక సాంకేతికత మరియు మోడల్ ఆధారిత లేదా ప్రదర్శన ఆధారిత విధానాలు ద్వారా నిర్వహించారు కాలేదు. మోడల్ ఆధారిత విధానాలు సాధారణంగా ముఖ లక్షణాల నుండి పొందిన ముఖ జ్యామితీయ నమూనాను ఉపయోగిస్తాయి, అయితే ప్రదర్శన-ఆధారిత పద్ధతులు వివరణాత్మక లక్షణాలతో కూడిన మొత్తం ముఖ చిత్రాన్ని ఉపయోగిస్తాయి మరియు సాధారణంగా భంగిమ అంచనాను వర్గీకరణ సమస్యగా పరిగణిస్తాయి. ప్రదర్శన ఆధారిత పద్ధతులు వేగంగా ఉంటాయి మరియు వివిక్త భంగిమల అంచనాకు మరింత అనుగుణంగా ఉంటాయి. అయితే, వాటి పనితీరు తల వర్ణనపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది ముఖం యొక్క రూపాన్ని కలిగి ఉన్న గుర్తింపు మరియు లైటింగ్ గురించి సమాచారాన్ని తగ్గించడానికి బాగా ఎన్నుకోవాలి. ఈ వ్యాసంలో, ముఖ లక్షణాలు కనిపించకపోయినా, మోనోక్యులార్ కనిపించే స్పెక్ట్రం చిత్రాల నుండి డ్రైవర్ దృష్టి స్థాయిని నిర్ణయించడానికి కనిపించే వివిక్త తల భంగిమ అంచనాను మేము ప్రతిపాదించాము. స్పష్టంగా, మేము మొదట నాలుగు అత్యంత సంబంధిత ధోరణి-ఆధారిత హెడ్ వర్ణనల కలయిక నుండి ఉత్పన్నమయ్యే ఒక నవల వర్ణనను ప్రతిపాదించాము, అవి స్టీరింగ్ ఫిల్టర్లు, ఓరియెంటెడ్ గ్రాడియంట్స్ (HOG) యొక్క హిస్టోగ్రామ్, హార్ లక్షణాలు మరియు వేగవంతమైన బలమైన లక్షణం (SURF) వర్ణన యొక్క అనుకూలీకరించిన సంస్కరణ. రెండవది, వివరణకర్త యొక్క లక్షణాల యొక్క కాంపాక్ట్, సంబంధిత మరియు స్థిరమైన ఉపసమితిని పొందటానికి, కొన్ని ప్రసిద్ధ ఫీచర్ ఎంపిక అల్గోరిథంలపై ఒక తులనాత్మక అధ్యయనం జరుగుతుంది. చివరగా, పొందిన ఉపసమితి తల భంగిమ వైవిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి మద్దతు వెక్టర్ యంత్రం (SVM) చేత నిర్వహించబడుతున్న వర్గీకరణ ప్రక్రియకు లోబడి ఉంటుంది. పబ్లిక్ డేటాబేస్ (పాయింటింగ్ 04) తో ప్రయోగాలు చేసినప్పుడు, అలాగే మా వాస్తవ ప్రపంచ శ్రేణితో, మా విధానం అధిక ఖచ్చితత్వంతో తలని వివరిస్తుంది మరియు స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పద్ధతులతో పోలిస్తే తల భంగిమ యొక్క బలమైన అంచనాను అందిస్తుంది. |
a6c04f3ba5a59bdeedb042835c8278e0d80e81ff | ఈ కాగితంలో Q-LINKPAN అప్లికేషన్ కోసం తక్కువ ప్రొఫైల్ సబ్స్ట్రేట్-ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ కావిటీ-బ్యాక్డ్ E- ఆకారపు పాచ్ యాంటెన్నా ప్రతిపాదించబడింది. ఆపరేటింగ్ బ్యాండ్విడ్త్ విస్తరించడానికి, ఒక కో-ప్లనార్ వేవ్ గైడ్ (CPW) ను ఒక మెటలైజ్డ్ ద్వారా ప్రతిపాదిత యాంటెన్నాను మరో ప్రతిధ్వని మోడ్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. అంతేకాకుండా, ఉపరితల తరంగాన్ని అణచివేయడానికి మరియు రేడియేషన్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఉపరితల-సంయుక్త కుహరం ఉపయోగించబడుతుంది. E-ప్లేన్ రేడియేషన్ నమూనా మరియు H-ప్లేన్ క్రాస్ పోలరైజేషన్ యొక్క సుష్టతను మెరుగుపరచడానికి డిజైన్లో ఒక డిఫరెన్షియల్ ఫీడింగ్ నెట్వర్క్ ఉపయోగించబడుతుంది. $2 \times 2$ నమూనా రూపకల్పన, తయారీ, మరియు ఒక ప్రదర్శన కోసం కొలుస్తారు. కొలిచిన ఫలితాలు నమూనాకు 10 dB ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ 34.4% ఉందని, సుదూర అనువర్తనాల కోసం 37.5-46 GHz పరిధిలో ఇరుకైన E-ప్లేన్ రేడియేషన్ పుంజంతో సుమారు 12.5 dBi లాభం ఉందని మరియు స్వల్ప దూర అనువర్తనాల కోసం 47-53 GHz పరిధిలో విస్తృత E-ప్లేన్ రేడియేషన్ పుంజంతో సుమారు 8 dBi లాభం ఉందని చూపిస్తుంది. ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి, కొత్తగా ఆవిర్భవిస్తున్న Q-LINKPAN వైర్లెస్ వ్యవస్థ యొక్క స్వల్ప మరియు సుదూర సమాచార అవసరాలను తీర్చడానికి కాంపాక్ట్ ప్లానార్ యాంటెన్నాను అభివృద్ధి చేయవచ్చు. |
2dec5b671af983b1e57418434932f0320f51e9ca | నావిగేట్ బేజ్ ఇండక్షన్ అల్గోరిథంలు గతంలో అనేక వర్గీకరణ పనులలో ఆశ్చర్యకరంగా ఖచ్చితమైనవిగా నిరూపించబడ్డాయి, అవి ఆధారంగా ఉన్న షరతులతో కూడిన స్వతంత్రత పరికల్పన ఉల్లంఘించినప్పటికీ. అయినప్పటికీ చాలా అధ్యయనాలు చిన్న డేటాబేస్లలో జరిగాయి. కొన్ని పెద్ద డేటాబేస్లలో నావిగేట్ బేజ్ యొక్క ఖచ్చితత్వం నిర్ణయ వృక్షాలతో పాటు స్కేల్ చేయబడదని మేము చూపిస్తాము. మేము అప్పుడు ఒక కొత్త అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము NBTree ఇది నిర్ణయ వృక్షాల వర్గీకరణ మరియు నావిగేట్ బేజ్ వర్గీకరణల యొక్క హైబ్రిడ్. నిర్ణయ వృక్షం నోడ్లు సాధారణ నిర్ణయ వృక్షాల వలె విభిన్న విభజనలను కలిగి ఉంటాయి, కాని ఆకులు నావిగేట్ బేసియన్ వర్గీకరణలను కలిగి ఉంటాయి. ఈ విధానం నావిగేట్ బేజ్ మరియు నిర్ణయ వృక్షాల యొక్క వ్యాఖ్యానాన్ని నియంత్రిస్తుంది, ఫలితంగా రెండు పెద్ద భాగాలు, ముఖ్యంగా పరీక్షించిన డేటాబేస్లలో, తరచుగా పనిచేస్తాయి. |
43c0ff1070def3d98f548b7cbf523fdd4a83827a | మల్టీ మీడియా కంటెంట్ నేటి వెబ్ సమాచారం ఆధిపత్యం. మల్టీమీడియా యూజర్-ఐటెమ్ ఇంటరాక్షన్ల స్వభావం 1/0 బైనరీ అస్పష్టమైన ఫీడ్బ్యాక్ (ఉదా. ఫోటోలు, వీడియో వీక్షణలు, పాట డౌన్లోడ్లు మొదలైనవి. ), వీటిని మరింత పెద్ద ఎత్తున సేకరించవచ్చు, ఇది స్పష్టమైన ఫీడ్బ్యాక్ (ఉదా. ఉత్పత్తి రేటింగ్లు) కంటే చాలా తక్కువ ఖర్చుతో ఉంటుంది. అయితే, ప్రస్తుతం ఉన్న సహకార వడపోత (CF) వ్యవస్థలు మల్టీమీడియా సిఫార్సుల కోసం బాగా రూపొందించబడలేదు, ఎందుకంటే అవి మల్టీమీడియా కంటెంట్తో వినియోగదారుల పరస్పర చర్యలో అస్పష్టతను విస్మరిస్తాయి. మల్టీమీడియా సిఫార్సులో, అంశం మరియు భాగం స్థాయిలో అస్పష్టత ఉందని మేము వాదిస్తున్నాము, ఇది అంతర్లీన వినియోగదారుల ప్రాధాన్యతలను అస్పష్టం చేస్తుంది. అంశం స్థాయిలో అస్పష్టత అంటే అంశాలపై వినియోగదారుల ప్రాధాన్యతలు (ఉదా. ఫోటోలు, వీడియోలు, పాటలు మొదలైనవి) తెలియనివి, కాంపోనెంట్ స్థాయిలో అస్పష్టత అంటే ప్రతి అంశం లోపల వివిధ భాగాలపై వినియోగదారుల ప్రాధాన్యతలు (ఉదా. చిత్రంలోని ప్రాంతాలు, వీడియో ఫ్రేమ్లు మొదలైనవి) తెలియనివి. ఉదాహరణకు, ఒక వీడియోలో చూడండి వినియోగదారు వీడియోను ఎలా ఇష్టపడుతున్నారనే దాని గురించి (అనగా అంశం స్థాయి) మరియు వీడియోలోని ఏ భాగాలపై వినియోగదారు ఆసక్తి కలిగి ఉన్నారనే దాని గురించి (అనగా భాగం స్థాయి) నిర్దిష్ట సమాచారాన్ని అందించదు. ఈ వ్యాసంలో, మల్టీమీడియా సిఫార్సులలో అంశాల మరియు భాగాల స్థాయిలో నిగూఢమైన అభిప్రాయాన్ని పరిష్కరించడానికి CF లో ఒక కొత్త శ్రద్ధ యంత్రాంగాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము, దీనిని అటెన్సివ్ కోలాబరేటివ్ ఫిల్టరింగ్ (ACF) అని పిలుస్తారు. ప్రత్యేకించి, మన దృష్టి నమూనా ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఇది రెండు దృష్టి మాడ్యూల్స్ కలిగి ఉంటుంది: కాంపోనెంట్-లెవల్ దృష్టి మాడ్యూల్, ఏదైనా కంటెంట్ ఫీచర్ వెలికితీత నెట్వర్క్ (ఉదా. చిత్రాలు/వీడియోల కోసం CNN), ఇది మల్టీమీడియా అంశాల యొక్క సమాచార భాగాలను ఎంచుకోవడానికి నేర్చుకుంటుంది, మరియు అంశం-స్థాయి శ్రద్ధ మాడ్యూల్, ఇది అంశం ప్రాధాన్యతలను స్కోర్ చేయడానికి నేర్చుకుంటుంది. ఎసిఎఫ్ ను క్లాసిక్ సిఎఫ్ మోడళ్లలో BPR మరియు ఎస్విడి ++ వంటి నిగూఢమైన ఫీడ్బ్యాక్తో సజావుగా చేర్చవచ్చు మరియు ఎస్జిడి ఉపయోగించి సమర్థవంతంగా శిక్షణ పొందవచ్చు. రెండు వాస్తవ ప్రపంచ మల్టీమీడియా వెబ్ సేవలపై విస్తృతమైన ప్రయోగాల ద్వారా: వైన్ మరియు Pinterest, మేము ACF గణనీయంగా స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ CF పద్ధతులను అధిగమిస్తుందని చూపిస్తున్నాము. |
421703f469c46e06bddf0642224e75189b208af6 | |
25ac694fa23f733679496a139e9168472e267865 | ఈ కాగితంలో, ఆటోమేటిక్ ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్కు రెండు స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ విధానాలను అధ్యయనం చేస్తాము, పోల్చాము మరియు మిళితం చేస్తాముః ప్రశ్న జవాబు (QA) సెట్టింగ్లో జవాబు వాక్యాలను ర్యాంక్ చేయడానికి నేర్చుకోవడానికి కన్వొల్యూషన్ ట్రీ కెర్నల్స్ (CTK లు) మరియు కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN లు). QA తో వ్యవహరించేటప్పుడు, కీలకమైన అంశం నేర్చుకునే అల్గోరిథంలలో ప్రశ్న మరియు సమాధానం యొక్క భాగాల మధ్య సంబంధ సమాచారాన్ని ఎన్కోడ్ చేయడం. ఈ ప్రయోజనం కోసం, మేము కొత్త CNN లను ప్రతిపాదించాము, ఇవి సంబంధిత సమాచారాన్ని ఉపయోగించి మరియు వాటిని సంబంధిత CTK లతో కలిపి. ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి (i) రెండు పద్ధతులు ప్రశ్న-సమాధాన పనిలో సాంకేతికత యొక్క స్థితిని సాధిస్తాయి, ఇక్కడ CTK లు ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తాయి మరియు (ii) ఇటువంటి పద్ధతులను కలపడం అపూర్వమైన అధిక ఫలితాలకు దారితీస్తుంది. |
6882dcb241f5aaefe85025bf754f8dd1c1502df1 | మన లక్ష్యం రోబోటిక్స్ మరియు ఆటోమేషన్ టెక్నాలజీని సహాయపడటం, మెరుగుపరచడం, కొలవడం మరియు న్యూరో రిహాబిలిటేషన్ను డాక్యుమెంట్ చేయడం. ఈ పత్రం ఒక క్లినికల్ ట్రయల్ ను సమీక్షిస్తుంది, ఇందులో 20 స్ట్రోక్ రోగులు ఉన్నారు, మాస్సాచుసెట్స్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ టెక్నాలజీ, కేంబ్రిడ్జ్ (MIT) లో అభివృద్ధి చేయబడిన రోబోట్ సహాయక పునరావాస సౌకర్యం యొక్క నమూనా మరియు వైట్ ప్లెయిన్స్, NY లోని బుర్క్ రిహాబిలిటేషన్ హాస్పిటల్లో పరీక్షించబడింది. రోబోట్ సహాయంతో చేసే అంచనా ప్రక్రియలో సేకరించిన కైనెమాటిక్ డేటాను విశ్లేషించే మా విధానాన్ని కూడా ఇది అందిస్తుంది. ముఖ్యంగా, రోబోట్ సహాయక చికిత్సకు ఎటువంటి ప్రతికూల ప్రభావాలు ఉండవని, రోగులు ఈ ప్రక్రియను తట్టుకోగలరని, మరియు దెబ్బతిన్న అవయవాల యొక్క పరిధీయ తారుమారు మెదడు పునరుద్ధరణను ప్రభావితం చేస్తుందని మేము రుజువు చేస్తున్నాము. ఈ ఫలితాలు ప్రామాణిక క్లినికల్ అంచనా విధానాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి. రోబోట్ సహాయంతో అంచనా వేసే విధానంలో కైనెమాటిక్ డేటాను ఉపయోగించి ఒక విధానాన్ని కూడా మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
106804244aeca715094e12266e3233adca5b78af | ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎక్ ఎలక్ట్రిక్ ఎక్ ఎక్. ఈ ఆర్టికల్ లో, నడక సమయంలో అతుకులు లేకుండా సహాయపడటానికి ఒక నవల పోర్టబుల్ పవర్డ్ చీలమండ-అడుగు ఆర్థోసిస్ (పిపిఎఎఫ్ఒ) ను మేము అందిస్తున్నాము. PPAFO ద్వి దిశాత్మక వాయు రొటేటర్ యాక్యుయేటర్ ద్వారా ప్లాంటార్ ఫ్లెక్సర్ మరియు డోర్సిఫ్లెక్సర్ టార్క్ అసిస్టెన్స్ రెండింటినీ అందిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థలో ఒక పోర్టబుల్ వాయు శక్తి వనరు (కంప్రెస్డ్ కార్బన్ డయాక్సైడ్ బాటిల్) మరియు ఎంబెడెడ్ ఎలక్ట్రానిక్స్ పాదాల యొక్క యాక్యుయేషన్ను నియంత్రించడానికి ఉపయోగిస్తారు. మేము ఒక వికలాంగుడు మరియు మూడు కాని వికలాంగుల నుండి ప్రయోగాత్మక ప్రయోగాత్మక డేటాను సేకరించాము డిజైన్ కార్యాచరణను ప్రదర్శించడానికి. కాడ ఎక్వినా సిండ్రోమ్ కారణంగా బలహీనమైన వ్యక్తికి కాళ్ళ దిగువ భాగంలో ద్వైపాక్షిక బలహీనత ఉంది. నడక సమయంలో సరైన సమయానికి పాదాల వంచింపు మరియు వెన్ను వంచింపు సహాయాలను అందించే PPAFO సామర్థ్యాన్ని వైకల్యం లేని నడకదారుల నుండి వచ్చిన డేటా నిరూపించింది. స్టాండ్ మరియు స్వింగ్ సమయంలో టిబియాలిస్ యాంటెరియర్ యొక్క తగ్గిన క్రియాశీలత కూడా సహాయక నాన్ డిసేబుల్ వాకింగ్ ట్రయల్స్ సమయంలో కనిపించింది. బలహీనమైన విషయానికి సహాయక పరీక్షల సమయంలో రెండవ సగం భంగిమలో నిలువుగా భూమి ప్రతిచర్య శక్తిలో పెరుగుదల ఉంది. వికలాంగులు కాని వాకర్ల నుండి వచ్చిన డేటా కార్యాచరణను ప్రదర్శించింది, మరియు బలహీనమైన వాకర్ నుండి వచ్చిన డేటా క్రియాత్మక ప్లాంటార్ ఫ్లెక్సర్ సహాయం అందించే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించింది. |
8ef2a5e3dffb0a155a14575c8333b175b61e0675 | |
8d2dd62b1784794e545d44332a5cb66649af0eca | రాబోయే దశాబ్దంలో వైర్లెస్ పరిణామానికి కీలకమైన యంత్రాంగాన్ని నెట్వర్క్ డెన్సిఫికేషన్ ఈ వ్యాసం పరిశీలిస్తుంది. నెట్వర్క్ డెన్సిఫికేషన్లో స్పేస్ (ఉదా. చిన్న సెల్స్ యొక్క దట్టమైన విస్తరణ) మరియు ఫ్రీక్వెన్సీ (వివిధ బ్యాండ్లలో పెద్ద రేడియో స్పెక్ట్రం భాగాలను ఉపయోగించడం) పై డెన్సిఫికేషన్ ఉంటుంది. స్వీయ-వ్యవస్థీకృత నెట్వర్క్లు మరియు ఇంటర్ సెల్ జోక్యం నిర్వహణ ద్వారా పెద్ద ఎత్తున ఖర్చుతో కూడిన ప్రాదేశిక సాంద్రత సులభతరం చేయబడుతుంది. నెట్వర్క్ డెన్సిఫికేషన్ యొక్క పూర్తి ప్రయోజనాలను బ్యాక్హౌల్ డెన్సిఫికేషన్ మరియు జోక్యాన్ని రద్దు చేయగల అధునాతన రిసీవర్లతో భర్తీ చేస్తే మాత్రమే గ్రహించవచ్చు. |
cdee17ad8dc9cf6cf074512d8c2e776e0ff4d18c | సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధి ఈ రోజుల్లో ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ అని పిలువబడే కొత్త మరియు విప్లవాత్మక భావనకు ప్రజలను నడిపించింది. ఈ నమూనా ప్రకారం, వ్యక్తిగత వస్తువులు (స్మార్ట్ఫోన్లు, నోట్బుక్లు, స్మార్ట్ వాచీలు, టాబ్లెట్లు మొదలైనవి), సెన్సార్లతో కూడిన ఎలక్ట్రానిక్ పరికరాలు మరియు ఇతర పర్యావరణ అంశాలు వంటి అన్ని "వస్తువులు" ఎల్లప్పుడూ ఒక సాధారణ నెట్వర్క్కు అనుసంధానించబడి ఉంటాయి. అందువల్ల, నెట్వర్క్లో గుర్తించబడిన పరికరాన్ని ఉపయోగించి, ఎప్పుడైనా ఏదైనా వనరును యాక్సెస్ చేయవచ్చు. ఐఒటి ఆర్థికంగా, సామాజికంగా ప్రయోజనకరంగా ఉండగా, అటువంటి వ్యవస్థ అమలు అనేక ఇబ్బందులు, ప్రమాదాలు మరియు భద్రతా సమస్యలను కలిగిస్తుంది, వీటిని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ప్రస్తుతం ఇంటర్ నెట్ నిర్మాణాన్ని నవీకరించుకోవాలి, పునరాలోచించాలి. తద్వారా లక్షలాది పరికరాలను అనుసంధానం చేసి వాటి మధ్య పరస్పర పనితీరును నిర్ధారించుకోవచ్చు. అయితే, అతి ముఖ్యమైన సమస్య ఐఒటి యొక్క భద్రతా అవసరాలు, ఇది ఈ రంగం యొక్క సాపేక్షంగా నెమ్మదిగా అభివృద్ధి చెందడానికి ప్రధాన కారణాలలో ఒకటి. ఈ కాగితం ప్రస్తుతం IoT సందర్భంలో ఉపయోగించబడుతున్న అతి ముఖ్యమైన అప్లికేషన్ లేయర్ ప్రోటోకాల్లను అందిస్తుందిః CoAP, MQTT, XMPP. ఈ ప్రోటోకాల్ లు అందించే భద్రత పై దృష్టి సారించి, వాటిని వేరు వేరుగా మరియు పోలిక ద్వారా చర్చించాము. చివరగా, మేము కొన్ని భవిష్యత్ పరిశోధన అవకాశాలు మరియు ముగింపులను అందిస్తాము. |
e4f7706213ee2bc9b1255c82c88990992ed0fddc | ఈ లేఖలో బ్రాడ్బ్యాండ్ స్టాక్డ్ సర్కిల్ పాచ్ యాంటెన్నా ప్రదర్శించబడింది. బ్రాడ్బ్యాండ్ లక్షణం సామర్థ్యపరంగా జత చేసిన ఫీడ్ నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా సాధించబడుతుంది. యాంటెన్నాకు సమాన పరిమాణం మరియు స్థిరమైన 90° దశ మార్పుతో నాలుగు అవుట్పుట్-పోర్ట్ ఫీడ్ నెట్వర్క్ ద్వారా సరఫరా చేయబడుతుంది. GPS, GLONASS, గెలీలియో, మరియు కంపాస్ లతో సహా గ్లోబల్ నావిగేషన్ ఉపగ్రహ వ్యవస్థ అనువర్తనాల కోసం చివరి యాంటెన్నా చాలా మంచి వృత్తాకార ధ్రువణ రేడియేషన్ను అందిస్తుంది. |
bd0b7181eb8b2cb09a4e1318649d442986cf9697 | ఈ పత్రం ఒక ద్వి దిశాత్మక పుష్-పుల్ DC-DC కన్వర్టర్ కోసం విశ్లేషణ మరియు మోడలింగ్ను అందిస్తుంది. ముఖ్యంగా, PWM ప్లస్ ఫేజ్ షిఫ్ట్ కంట్రోల్ తో లీకేజ్ కరెంట్ తగ్గింపుకు శ్రద్ధ వహించబడుతుంది. వివిధ ఆపరేటింగ్ రీతుల్లో లీకేజ్ కరెంట్ ను పోల్చి వివిధ ఆపరేటింగ్ పరిస్థితులకు సమర్థవంతమైన రీతులను గుర్తించారు. చిన్న సిగ్నల్ మరియు పెద్ద సిగ్నల్ నమూనాలను అత్యంత సమర్థవంతమైన రీతిలో పొందటానికి స్టేట్ స్పేస్ సగటు పద్ధతిని అవలంబిస్తారు. 30~70V/300V నమూనాను నిర్మించారు. అనుకరణ ఫలితాలు మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు రెండూ నమూనా యొక్క ప్రామాణికతను రుజువు చేస్తాయి. |
60e3f74c98407e362560edbcb10a094e2a64c3ce | మైక్రోబ్లాగ్ సందేశాలు ప్రస్తుత సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ పద్ధతులకు తీవ్రమైన సవాళ్లను కలిగిస్తాయి, ఎందుకంటే పొడవు పరిమితి మరియు అనధికారిక రచన శైలి వంటి కొన్ని స్వాభావిక లక్షణాలు ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసంలో, చైనా మైక్రోబ్లాగ్ సందేశాల నుండి అభిప్రాయ లక్ష్యాలను సేకరించే సమస్యను అధ్యయనం చేస్తున్నాము. ఇంత చక్కటి పద స్థాయి పనిని ఇంకా మైక్రో బ్లాగుల్లో బాగా పరిశోధించలేదు. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి మేము పర్యవేక్షణ లేని లేబుల్ ప్రచారం అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము. ఒక అంశం లోని అన్ని సందేశాల యొక్క అభిప్రాయ లక్ష్యాలు సమిష్టిగా సేకరించబడతాయి, ఇలాంటి సందేశాలు ఇలాంటి అభిప్రాయ లక్ష్యాలపై దృష్టి పెట్టవచ్చని భావన ఆధారంగా. మైక్రోబ్లాగ్లలోని అంశాలు హ్యాష్ట్యాగ్ల ద్వారా లేదా క్లస్టరింగ్ అల్గోరిథంల ద్వారా గుర్తించబడతాయి. చైనా మైక్రో బ్లాగులలో ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు మా ఫ్రేమ్ వర్క్ మరియు అల్గోరిథంల ప్రభావాన్ని చూపుతున్నాయి. |
04e34e689386604ab37780c48797352321f95102 | సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ మరియు నమూనా గుర్తింపు అల్గోరిథంలు కన్వల్విషన్ను విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తాయి. అనేక సందర్భాల్లో, గణన వేగం గణన ఖచ్చితత్వం వలె ముఖ్యమైనది కాదు. ఉదాహరణకు, ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ లో, ఒక సిగ్నల్ లో ఆసక్తి ఉన్న ఫీచర్లు సాధారణంగా చాలా వక్రీకృతమవుతాయి. ఈ రకమైన శబ్దం వేగంగా లక్షణం వెలికితీత సాధించడానికి కొంత స్థాయి క్వాంటిజేషన్ అవసరం. మా విధానం సిగ్నల్ యొక్క ప్రాంతాలను తక్కువ డిగ్రీ పాలినోమియాలతో సమీపించి, ఫలిత సంకేతాలను ప్రేరణ ఫంక్షన్లను (లేదా ప్రేరణ ఫంక్షన్ల ఉత్పన్నాలు) పొందటానికి వేరు చేస్తుంది. ఈ ప్రాతినిధ్యంతో, కన్వల్షన్ చాలా సరళంగా మారుతుంది మరియు చాలా సమర్థవంతంగా అమలు చేయవచ్చు. కన్వల్షన్ ఫలితాన్ని సమగ్రపరచడం ద్వారా నిజమైన కన్వల్షన్ను తిరిగి పొందవచ్చు. ఈ పద్ధతి ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ లో గణనీయమైన వేగవంతం చేస్తుంది మరియు కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు వర్తిస్తుంది. |
0fb1b0ce8b93abcfd30a4bb41d4d9b266b1c0f64 | ఈ పత్రం ఒక దృశ్య వస్తువు గుర్తింపు ఫ్రేమ్ వర్ణించే అధిక గుర్తింపు రేట్లు సాధించేటప్పుడు చాలా వేగంగా చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం ఉంది. ఇందులో మూడు ముఖ్య అంశాలు ఉన్నాయి. మొదటిది ఇంటెగరల్ ఇమేజ్ అని పిలువబడే కొత్త చిత్ర ప్రాతినిధ్య పరిచయం, ఇది మా డిటెక్టర్ ఉపయోగించే లక్షణాలను చాలా త్వరగా లెక్కించడానికి అనుమతిస్తుంది. రెండవది AdaBoost ఆధారంగా ఒక అభ్యాస అల్గోరిథం, ఇది తక్కువ సంఖ్యలో క్లిష్టమైన దృశ్య లక్షణాలను ఎంచుకుంటుంది మరియు చాలా సమర్థవంతమైన వర్గీకరణలను ఇస్తుంది [6]. మూడవ సహకారం వర్గీకరణకర్తలను కాస్కేడ్లో కలపడానికి ఒక పద్ధతి, ఇది ఆబ్జెక్ట్ లాంటి ప్రాంతాలపై ఎక్కువ గణనలను ఖర్చు చేస్తున్నప్పుడు చిత్రంలోని నేపథ్య ప్రాంతాలను త్వరగా విస్మరించడానికి అనుమతిస్తుంది. ముఖ గుర్తింపు రంగంలో ప్రయోగాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి. ఈ వ్యవస్థ ముఖ గుర్తింపును ఉత్తమమైన మునుపటి వ్యవస్థలతో పోల్చవచ్చు [18, 13, 16, 12, 1]. సాధారణ డెస్క్టాప్లో అమలు చేయబడిన ముఖ గుర్తింపు సెకనుకు 15 ఫ్రేమ్లతో ముందుకు సాగుతుంది. |
2d0f96c27695b213a55bcd5681bf1dba9dc5ad94 | సాఫ్ట్ వేర్ లోని మేధో సంపత్తిపై మూడు రకాల దాడులను, వాటికి సంబంధించిన మూడు సాంకేతిక రక్షణలను గుర్తించాం. రివర్స్ ఇంజనీరింగ్ కు వ్యతిరేకంగా ఒక శక్తివంతమైన రక్షణ అస్పష్టత, ఒక ప్రక్రియ ఇది సాఫ్ట్వేర్ను అర్థం చేసుకోలేనిదిగా చేస్తుంది కానీ ఇప్పటికీ పనిచేస్తుంది. సాఫ్ట్ వేర్ పైరసీకి వ్యతిరేకంగా ఒక రక్షణ వాటర్ మార్కింగ్, సాఫ్ట్ వేర్ యొక్క మూలాన్ని గుర్తించడానికి వీలు కల్పించే ప్రక్రియ. తారుమారుకు వ్యతిరేకంగా ఒక రక్షణ తారుమారు-నిరోధకత, తద్వారా సాఫ్ట్వేర్లో అనధికార మార్పులు (ఉదాహరణకు వాటర్మార్క్ను తొలగించడానికి) పనికిరాని కోడ్కు దారి తీస్తుంది. ప్రతి రకమైన రక్షణ కోసం అందుబాటులో ఉన్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని క్లుప్తంగా పరిశీలిస్తాము. |
51fe1d8999b48a499fc711df1a27ce6966fd2f65 | ఒక చిన్న యాంటెన్నాగా పనిచేసే కెపాసిటర్ లేదా ఇండక్టర్ సిద్ధాంతపరంగా దాని పరిమాణంతో సంబంధం లేకుండా, సర్క్యూట్ నష్టం లేకుండా ట్యూనింగ్ చేసే భావనపై ఒక నిర్దిష్ట శక్తిని అడ్డగించగలదు. ఈ ఆదర్శానికి సంబంధించి ఆచరణాత్మక సామర్థ్యం యాంటెన్నా యొక్క "రేడియేషన్ పవర్ ఫ్యాక్టర్" ద్వారా యాంటెన్నా ట్యూనింగ్ యొక్క పవర్ ఫ్యాక్టర్ మరియు బ్యాండ్విడ్త్తో పోలిస్తే పరిమితం చేయబడింది. యాంటెన్నా యొక్క రేడియేషన్ పవర్ ఫ్యాక్టర్ (1/6π) (Ab/l2) కన్నా కొంచెం ఎక్కువగా ఉంటుంది, దీనిలో Ab అనేది యాంటెన్నా ఆక్రమించిన సిలిండ్రిక్ వాల్యూమ్, మరియు l అనేది రేడియన్ పొడవు ( 1/2π తరంగదైర్ఘ్యం వలె నిర్వచించబడింది) ఆపరేటింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ వద్ద. యాంటెన్నా మరియు ట్యూనర్ యొక్క దగ్గరి అనుసంధానం ద్వారా ఈ సామర్థ్యం మరింత పరిమితం అవుతుంది. చిన్న యాంటెన్నాల యొక్క మరింత ప్రాథమిక లక్షణాల కోసం మరియు ఒక సాధారణ సర్క్యూట్లో వాటి ప్రవర్తన కోసం ఇతర సాధారణ సూత్రాలు ఇవ్వబడ్డాయి. 1-Mc కు ఉదాహరణలు. సాధారణ సర్క్యూట్లలో ఆపరేషన్ I. R. E. కోసం సుమారు 35 db నష్టాన్ని సూచిస్తుంది ఒక పెద్ద లూప్ కోసం 43 dB ఒక 1 మీటర్ చదరపు పరిమాణం 0.5 మీటర్ అక్ష పొడవు ఆక్రమించిన, మరియు 64 dB ఈ కొలతలు 1/5 ఒక లూప్ కోసం. |
b3a7ef30218832c1ab69cf18bee5aebb39dc746f | ఒక నవల ±45° ద్వంద్వ-ధ్రువణ ఏక దిశ యాంటెన్నా మూలకం ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇందులో రెండు క్రాస్ సెంటర్-ఫీడ్ కోనర్డ్ మోనో-లూప్స్ మరియు అల్ట్రా వైడ్బ్యాండ్ అనువర్తనాల కోసం రిఫ్లెక్టర్కు వ్యతిరేకంగా ఉన్న రెండు క్రాస్ ఎలక్ట్రిక్ డిపోల్స్ ఉంటాయి. సమతుల్య శక్తికి అసమతుల్య శక్తిని రవాణా చేయడానికి దీర్ఘవృత్తాకార కోణీయ ప్రసార లైన్ ఉపయోగించడంతో సహా యాంటెన్నా యొక్క ఆపరేషన్ సూత్రం వివరించబడింది. వివిధ రిఫ్లెక్టర్లతో కూడిన నమూనాలు-ప్రక్కన లేదా కోనిక్-పరిశోధించబడ్డాయి. 126% (SWR <; 2) యొక్క కొలిచిన అతివ్యాప్తి ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ ప్రదర్శించబడుతుంది. నిర్మాణం యొక్క పరిపూరకరమైన స్వభావం కారణంగా, యాంటెన్నా తక్కువ క్రాస్ పోలరైజేషన్ మరియు తక్కువ బ్యాక్ లోబ్ రేడియేషన్తో ఆపరేటింగ్ బ్యాండ్లో సాపేక్షంగా స్థిరమైన బ్రాడ్సైడ్ రేడియేషన్ నమూనాను కలిగి ఉంది. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా యొక్క కొలిచిన లాభం 4 నుండి 13 dBi మరియు 7 నుండి 14.5 dBi వరకు మారుతుంది, వరుసగా పోర్ట్ 1 మరియు పోర్ట్ 2, ఆపరేటింగ్ బ్యాండ్లో, కోనిక్ బ్యాక్డ్ రిఫ్లెక్టర్కు మౌంట్ చేసినప్పుడు. రెండు పోర్టుల మధ్య కొలుస్తారు కప్లింగ్ ఆపరేటింగ్ బ్యాండ్ పైగా -25 dB కంటే తక్కువ ఉంది. |
ef7d230c4f24ccc1c70fe9fbfb8936488aea92ba | ఈ వ్యాసంలో, మేము న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్ను ఉపయోగించి ఆరు విభిన్న భాషలలో ఉమ్మడి వాక్య ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకుంటాము. భాషకు స్వతంత్రంగా ఉండే ఒక ప్రాతినిధ్యం, దానిలో ఉన్న అర్థాన్ని సంగ్రహించే అవకాశం ఉంది. మేము ఒక కొత్త క్రాస్ లింగ్వల్ సారూప్యత కొలత నిర్వచించే, 1.4M వాక్యం ప్రాతినిధ్యాలు వరకు పోల్చడానికి మరియు దగ్గరగా వాక్యాలు లక్షణాలు అధ్యయనం. స్థలాన్ని పొందుపరచడంలో దగ్గరగా ఉన్న వాక్యాలు వాస్తవానికి అర్థపరంగా బాగా సంబంధం కలిగి ఉన్నాయని మేము ప్రయోగాత్మక సాక్ష్యాలను అందిస్తున్నాము, కాని తరచుగా చాలా భిన్నమైన నిర్మాణం మరియు వాక్యనిర్మాణం కలిగి ఉంటాయి. వివిధ భాషలలో వాక్యాలను పోల్చినప్పుడు కూడా ఈ సంబంధాలు వర్తిస్తాయి. |
620b7d0d5e2ceeba58d808dc3d7b09a9fb57831c | |
44561e7a54649b2b7aa2ba08f2842d754f648e23 | ఈ పనిలో, మేము 157 చర్య తరగతులతో చారడెస్ యాక్షన్ రికగ్నిషన్ డేటాసెట్ను ఉపయోగించి చర్య గుర్తింపు సమస్యను పరిశోధించాము. మేము వివిధ పద్ధతుల ఫలితాలను పోల్చాము తీవ్రమైన అభ్యాస యంత్రాలు, మద్దతు వెక్టర్ యంత్రాలు మరియు నిర్ణయం చెట్లు, లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లతో సేకరించిన లక్షణాలపై మరియు సన్నివేశ-చర్య షరతులతో కూడిన సంభావ్యతలపై వర్తించబడ్డాయి. |
171a4ef673e40d09d7091082c7fd23b3758fc3c2 | వీడియో కెమెరాల దృక్పథంలో కనిపించే వ్యక్తుల ముఖాలను గుర్తించేందుకు నిఘా, బయోమెట్రిక్ అప్లికేషన్లు పెరుగుతున్నాయి. వీడియో ఆధారిత FR కోసం వ్యవస్థలు సవాలు ఆపరేటింగ్ వాతావరణాలకు లోబడి ఉంటాయి, ఇక్కడ వీడియో కెమెరాలతో సంగ్రహించిన ముఖాల రూపాన్ని పోజ్, ప్రకాశం, స్కేల్, అస్పష్టత, వ్యక్తీకరణ, అడ్డుపడటం మొదలైన వాటిలో మార్పుల కారణంగా గణనీయంగా మారుతుంది. ముఖ్యంగా, స్టాటిల్-టు-వీడియో FR తో, సిస్టమ్కు ఒక వ్యక్తిని నమోదు చేయడానికి పరిమిత సంఖ్యలో అధిక-నాణ్యత ముఖ చిత్రాలు సాధారణంగా సంగ్రహించబడతాయి, అయితే ఆపరేషన్ల సమయంలో, వివిధ దృక్కోణాలలో మరియు అదుపులో లేని పరిస్థితులలో వీడియో కెమెరాలను ఉపయోగించి ముఖ పథాలను సమృద్ధిగా సంగ్రహించవచ్చు. ఈ కాగితం లోతైన అభ్యాస నిర్మాణాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, ఇది నమోదు సమయంలో ప్రతి లక్ష్య వ్యక్తికి బలమైన ముఖ ప్రాతినిధ్యాన్ని నేర్చుకోవచ్చు, ఆపై ఆసక్తి ఉన్న ముఖ ప్రాంతాలను (ROI లు) నిశ్చల సూచన చిత్రం (లక్ష్య వ్యక్తి) నుండి సేకరించిన ROI లతో ప్రత్యక్ష లేదా ఆర్కైవ్ చేసిన వీడియోల నుండి సేకరించిన వాటితో ఖచ్చితంగా పోల్చవచ్చు. HaarNet అనే డీప్ కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల (DCNNs) యొక్క ఒక సమితి ప్రతిపాదించబడింది, ఇక్కడ ఒక ట్రంక్ నెట్వర్క్ మొదట ముఖ ROI ల యొక్క ప్రపంచ ప్రదర్శన నుండి లక్షణాలను సంగ్రహిస్తుంది (సమగ్ర ప్రాతినిధ్యం). అప్పుడు, మూడు శాఖల నెట్వర్క్లు హార్ లాంటి లక్షణాల ఆధారంగా అసమాన మరియు సంక్లిష్టమైన ముఖ లక్షణాలను (స్థానిక ప్రాతినిధ్యాలు) సమర్థవంతంగా పొందుపరుస్తాయి. ముఖం యొక్క వివక్షతను పెంచడానికి, క్రొత్త క్రమబద్ధీకరించిన ట్రిపుల్-లాస్ ఫంక్షన్ ప్రతిపాదించబడింది, ఇది అంతర్-తరగతి వైవిధ్యాలను తగ్గిస్తుంది, అయితే ఇంటర్-తరగతి వైవిధ్యాలను పెంచుతుంది. ప్రతి లక్ష్యం వ్యక్తికి ఒకే రిఫరెన్స్ స్టైల్ ఉన్నందున, కార్యాచరణ వాతావరణాలలో కనిపించే సంగ్రహ పరిస్థితులను అనుకరించే సింథటిక్గా ఉత్పత్తి చేయబడిన ముఖం యొక్క ఇప్పటికీ ROIs తో హార్నెట్ను చక్కగా ట్యూనింగ్ చేయడం ద్వారా ప్రతిపాదిత DCNN యొక్క దృఢత్వం మరింత మెరుగుపడుతుంది. ప్రతిపాదిత వ్యవస్థను ఖచ్చితత్వం మరియు సంక్లిష్టత ప్రకారం COX ఫేస్ మరియు చోక్ పాయింట్ డేటాసెట్ల నుండి సవాలు చేసిన స్టిల్స్ మరియు వీడియోలపై అంచనా వేస్తారు. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు సూచించిన ప్రకారం ఈ పద్ధతి వీడియో ఆధారిత FR కోసం అత్యాధునిక వ్యవస్థలతో పోలిస్తే పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. |
71d55130ae9a96564ec176ff081ac5cba574db5c | |
c9c9b50b51dc677ff83f58f1a5433b2a41321ec3 | మద్దతు-వెక్టర్ నెట్వర్క్ అనేది రెండు గ్రూపుల వర్గీకరణ సమస్యలకు కొత్త అభ్యాస యంత్రం. ఈ యంత్రం కింది ఆలోచనను భావనపరంగా అమలు చేస్తుందిః ఇన్పుట్ వెక్టర్లు చాలా అధిక-పరిమాణ లక్షణ స్థలానికి సరళంగా మ్యాప్ చేయబడవు. ఈ లక్షణం స్థలంలో ఒక సరళ నిర్ణయం ఉపరితలం నిర్మించబడింది. నిర్ణయ ఉపరితల ప్రత్యేక లక్షణాలు అభ్యాస యంత్రం యొక్క అధిక సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారిస్తాయి. శిక్షణా డేటా లోపం లేకుండా వేరు చేయగలిగే పరిమిత కేసు కోసం మద్దతు-వెక్టర్ నెట్వర్క్ వెనుక ఉన్న ఆలోచన గతంలో అమలు చేయబడింది. ఈ ఫలితాలను విడదీయలేని శిక్షణా డేటాకు విస్తరిస్తాము. బహుపద ఇన్పుట్ పరివర్తనాలను ఉపయోగించి మద్దతు-వెక్టర్ నెట్వర్క్ల యొక్క అధిక సాధారణీకరణ సామర్థ్యం ప్రదర్శించబడుతుంది. మేము కూడా మద్దతు-వెక్టర్ నెట్వర్క్ యొక్క పనితీరును వివిధ క్లాసిక్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలతో పోల్చాము, ఇవన్నీ ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ యొక్క బెంచ్మార్క్ అధ్యయనంలో పాల్గొన్నాయి. |
ffdceba3805493828cf9b65f29edd4d29eee9622 | |
3115d42d3a2a7ac8a0148d93511bd282613b8396 | భారీ సంఖ్యలో అభ్యర్థుల నుండి పెద్ద సంఖ్యలో వినియోగదారులకు సంబంధిత అంశాలను ఖచ్చితంగా సిఫారసు చేయడం చాలా ఆన్లైన్ ప్లాట్ఫామ్లలో (ఉదా. అమెజాన్. కామ్ మరియు నెట్ఫ్లిక్స్. కామ్) అనివార్యమైన ఇంకా కంప్యూటరీయంగా ఖరీదైన పని. హామింగ్ స్పేస్ లోకి వినియోగదారులను మరియు అంశాలను ప్రొజెక్ట్ చేయడం మరియు తరువాత హామింగ్ దూరం ద్వారా అంశాలను సిఫారసు చేయడం ఒక మంచి మార్గం. అయితే, మునుపటి అధ్యయనాలు కోల్డ్ స్టార్ట్ సవాళ్లను పరిష్కరించలేదు మరియు అసంపూర్ణ ఫీడ్బ్యాక్ వంటి ప్రాధాన్యత డేటాను ఉత్తమంగా ఉపయోగించలేకపోయాయి. ఈ అంతరాన్ని పూరించడానికి, మేము ఒక డిస్క్రెట్ కంటెంట్-అవగాహన మాతృక కారకాలీకరణ (DCMF) నమూనాను ప్రతిపాదించాము, 1) వినియోగదారు / అంశం కంటెంట్ సమాచారం సమక్షంలో కాంపాక్ట్ ఇంకా సమాచార బైనరీ కోడ్లను పొందడం; 2) లాజిట్ నష్టం యొక్క స్థానిక ఎగువ పరిమితి ఆధారంగా వర్గీకరణ పనికి మద్దతు ఇవ్వడం; 3) స్పార్సిటీ సమస్యను పరిష్కరించడానికి పరస్పర క్రమబద్ధీకరణను పరిచయం చేయడం. పారామితి అభ్యాసానికి సమర్థవంతమైన వివిక్త ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథంను మేము మరింత అభివృద్ధి చేస్తాము. మూడు వాస్తవ ప్రపంచ డేటా సెట్లపై విస్తృతమైన ప్రయోగాల ఆధారంగా, DCFM రిగ్రెషన్ మరియు వర్గీకరణ పనులలో స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ను అధిగమిస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము. |
48327aaf21902c09a92b90b1122f5bf2de62f56e | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, వేగంగా వృద్ధాప్యం చెందుతున్న సమాజం కారణంగా సహాయక జీవన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలలో వేగవంతమైన పెరుగుదలను మనం చూశాము. వృద్ధాప్య జనాభా, అధికారిక ఆరోగ్య సంరక్షణకు పెరుగుతున్న ఖర్చు, సంరక్షకుల భారం, మరియు స్వతంత్రంగా జీవించడానికి వ్యక్తులు ఇచ్చే ప్రాముఖ్యత, అన్నీ సురక్షితమైన మరియు స్వతంత్ర వృద్ధాప్యం కోసం వినూత్న-సహాయక జీవన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల అభివృద్ధికి ప్రేరేపిస్తాయి. ఈ సర్వేలో, వృద్ధుల కోసం పరిసర-సహాయ జీవన (AAL) సాధనాల ఆవిర్భావాన్ని పర్యావరణ మేధస్సు నమూనా ఆధారంగా సంగ్రహించాము. అధునాతన AAL సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలు, సాధనాలు, పద్ధతులను సంగ్రహంగా పరిశీలిస్తాం. ప్రస్తుత, భవిష్యత్ సవాళ్లను పరిశీలిస్తాం. |
5cf52b914bfed5aa5babf340b489392c0d961d38 | ఈ వ్యాసంలో, మేము ఇంటిలో కార్యకలాపాల లయలను పరిశీలిస్తాము మరియు నాలుగు కేస్ స్టడీలతో సహాయక జీవన పరిస్థితిలో 22 మంది నివాసితులపై కార్యకలాపాల పర్యవేక్షణ పైలట్ అధ్యయనం నుండి పొందిన డజను ప్రవర్తనా నమూనాలను ప్రదర్శిస్తాము. సిర్కాడియన్ యాక్టివిటీ రిథమ్స్ (CAR లు) మరియు వాటి విచలనాలను మోడల్ చేసే గణాంక ప్రిడిక్టివ్ అల్గోరిథం ఆధారంగా కస్టమ్ సాఫ్ట్వేర్ను ఉపయోగించి స్థిరపడిన ప్రవర్తనా నమూనాలను సంగ్రహించారు. ఒక నివాసి తన సహాయక వసతి అపార్ట్ మెంట్ లోని ప్రతి గదిలో గడిపిన సగటు సమయం ఆధారంగా CAR గణాంకపరంగా అంచనా వేయబడింది, మరియు గదికి సగటున చలన సంఘటనల సంఖ్య ద్వారా ఇవ్వబడిన కార్యాచరణ స్థాయి కూడా. ఒక ధ్రువీకరించబడిన ఇంటి పర్యవేక్షణ వ్యవస్థ (IMS) పర్యవేక్షించబడిన నివాసి యొక్క కదలిక డేటాను రికార్డ్ చేసింది మరియు ప్రతి గదికి నివాస కాలం మరియు కార్యాచరణ స్థాయిని స్థాపించింది. ఈ డేటాను ఉపయోగించి, నివాసితుల సిర్కాడియన్ ప్రవర్తనలను సేకరించారు, అసాధారణతలను సూచించే విచలనాలు కనుగొనబడ్డాయి మరియు తరువాతివి IMS ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన కార్యాచరణ నివేదికలతో పాటు పర్యవేక్షించబడిన నివాసితులపై సౌకర్యం యొక్క ప్రొఫెషనల్ సంరక్షకుల గమనికలు కూడా ఉన్నాయి. ఈ వ్యవస్థను ఉపయోగించి, కార్యకలాపాల నమూనాలలో వైవిధ్యాలను గుర్తించి, అలాంటి వైవిధ్యాల గురించి సంరక్షకులను హెచ్చరించవచ్చు, ఇది ఆరోగ్య స్థితిలో మార్పులను ప్రతిబింబిస్తుంది, తద్వారా సంరక్షకులకు ప్రామాణిక సంరక్షణ రోగ నిర్ధారణను వర్తింపజేయడానికి మరియు సకాలంలో జోక్యం చేసుకోవడానికి అవకాశాన్ని కల్పిస్తుంది. |
20faa2ef4bb4e84b1d68750cda28d0a45fb16075 | వివిధ రంగాలలో ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని అందించడంలో టైమ్ సిరీస్ క్లస్టరింగ్ ప్రభావవంతంగా ఉందని తేలింది. కాల సంబంధిత డేటా మైనింగ్ పరిశోధనలో భాగంగా కాల శ్రేణి సమూహీకరణపై ఆసక్తి పెరిగిందని తెలుస్తోంది. ఈ వ్యాసం లో సమగ్రంగా పరిశీలించిన అంశాలు, వివిధ అప్లికేషన్ డొమైన్ లలో టైమ్ సీరీస్ డేటా యొక్క క్లస్టరింగ్ ను పరిశోధించిన మునుపటి పనులను సంగ్రహించిన అంశాలు ఉన్నాయి. కాల శ్రేణి సమూహీకరణ యొక్క ప్రాథమిక అంశాలు సమర్పించబడ్డాయి, వీటిలో కాల శ్రేణి సమూహీకరణ అధ్యయనాలలో సాధారణంగా ఉపయోగించే సాధారణ-ప్రయోజన సమూహీకరణ అల్గోరిథంలు, సమూహీకరణ ఫలితాల పనితీరును అంచనా వేయడానికి ప్రమాణాలు మరియు రెండు కాల శ్రేణుల మధ్య సారూప్యత / అసమానతను నిర్ణయించడానికి చర్యలు ఉన్నాయి, ముడి డేటా, సంగ్రహించిన లక్షణాలు లేదా కొన్ని నమూనా పారామితుల రూపంలో. మునుపటి పరిశోధనలు ముడి డేటాతో నేరుగా పని చేస్తున్నాయా లేదా సమయ లేదా ఫ్రీక్వెన్సీ డొమైన్లో, ముడి డేటా నుండి సేకరించిన లక్షణాలతో పరోక్షంగా లేదా ముడి డేటా నుండి నిర్మించిన నమూనాలతో పరోక్షంగా పనిచేస్తున్నాయా అనే దానిపై ఆధారపడి మూడు సమూహాలుగా నిర్వహించబడతాయి. మునుపటి పరిశోధన యొక్క ప్రత్యేకత మరియు పరిమితులు చర్చించబడ్డాయి మరియు భవిష్యత్ పరిశోధన కోసం అనేక సంభావ్య విషయాలు గుర్తించబడ్డాయి. అంతేకాకుండా, కాల శ్రేణి సమూహీకరణను ఉపయోగించిన ప్రాంతాలు కూడా సంగ్రహంగా ఇవ్వబడ్డాయి, ఉపయోగించిన డేటా వనరులతో సహా. ఈ పరిశోధన రంగం లో పురోగతి ని సాధించాలన్న ఆసక్తి ఉన్నవారికి ఈ సమీక్ష ఒక మెట్టు రాయి గా ఉపయోగపడుతుందని ఆశిస్తున్నారు. 2005 నమూనా గుర్తింపు సొసైటీ. ప్రచురించిన ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
363601765e56e4a68c22da3760a2e4f8d7db3e68 | ఈ కృషిలో సూక్ష్మ స్థాయిలో అతి విశాల బ్యాండ్ (UWB) పవర్ డివైడర్ (PD) ను ప్రతిపాదించారు. వంతెన T-కోయిల్స్ ఉపయోగించి రెండు దశల విల్కిన్సన్ PD యొక్క ప్రసార మార్గాలను అమలు చేయడం ద్వారా, బ్యాండ్విడ్త్లో తగ్గింపు లేకుండా చాలా కాంపాక్ట్ పరిమాణాన్ని సాధించవచ్చు. ప్రత్యేకించి, f <sub> 0 <sub> = 5.5 GHz కేంద్ర పౌనఃపున్యం కలిగిన ప్రతిపాదిత UWB ద్వి-మార్గ PD వాణిజ్య GaAs pHEMT ప్రక్రియను ఉపయోగించి అమలు చేయబడుతుంది. ప్యాడ్లు లేకుండా సర్క్యూట్ పరిమాణం కేవలం 1.45 mm × 0.84 mm, ఇది f వద్ద 0.027λ <sub> 0 <sub> 0 × 0.016λ <sub> 0 <sub> 0.027λ <sub> 0 <sub> 0.016λ <sub> 0 <sub> 0.016λ <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 <sub> 0.0 < sub 15 dB ఇన్పుట్/అవుట్పుట్ రిటర్న్ లాస్ మరియు ఐసోలేషన్ కోసం భిన్న బ్యాండ్విడ్త్ 110% మరియు బ్యాండ్ లోపల ఇన్సర్ట్ లాస్ 1.3 ± 0.36 dB లోపల ఉంటుంది. |
0f42befba8435c7e7aad8ea3d150504304eb3695 | చాలా విస్తృత ట్యూనింగ్ పరిధితో ఒక సాధారణ మరియు కాంపాక్ట్ స్లాట్ యాంటెన్నా ప్రతిపాదించబడింది. 25 మిమీ (సుమారుగా λH/8 కి సమానం, ఇక్కడ λH ట్యూనింగ్ పరిధి యొక్క అత్యధిక పౌనఃపున్యానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది) ఓపెన్ స్లాట్ గ్రౌండ్ అంచున చెక్కబడింది. ట్యూన్ చేయదగినదిగా ఉండటానికి, రెండు గంభీరమైన అంశాలు, పిన్ డయోడ్ మరియు వరాక్టర్ డయోడ్ మాత్రమే నిర్మాణంలో ఉపయోగించబడతాయి. స్లాట్ యొక్క ఓపెన్ ఎండ్లో ఉంచిన పిన్ డయోడ్ను మార్చడం ద్వారా, స్లాట్ యాంటెన్నా ప్రామాణిక స్లాట్ (స్విచ్ ఆన్ అయినప్పుడు) లేదా సగం స్లాట్ (స్విచ్ ఆఫ్ అయినప్పుడు) గా ప్రతిధ్వనిస్తుంది. ఈ రెండు రీతుల్లో విస్తృత పౌనఃపున్య పరిధిలో నిరంతర ట్యూనింగ్ను స్లాట్లో లోడ్ చేయబడిన వరాక్టర్ డయోడ్ యొక్క రివర్స్ బయాస్ (వివిధ సామర్థ్యాలను ఇస్తుంది) సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా సాధించవచ్చు. సరైన రూపకల్పన ద్వారా, రెండు మోడ్ల ట్యూనింగ్ బ్యాండ్లు చాలా విస్తృత ట్యూనింగ్ పరిధిని ఏర్పరచడానికి కలిసి కుట్టబడతాయి. తయారైన నమూనా 0.42 GHz నుండి 1.48 GHz వరకు ట్యూనింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిని కలిగి ఉంది, Sll -10 dB కంటే మంచిది, 3.52:1 యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీ నిష్పత్తిని ఇస్తుంది (fR = fu / fL). కొలిచిన పూర్తి గోళాకార రేడియేషన్ నమూనాలు మొత్తం ట్యూనింగ్ పరిధిలో ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా యొక్క స్థిరమైన రేడియేషన్ లక్షణాలను చూపుతాయి. |
bf77b3a8fa0ec0e4ef5f40089ca86001a6901f2d | |
d2c4e319a7351f1091ae08a6fc870309003ace31 | |
0abb49fe138e8fb7332c26b148a48d0db39724fc | డేటా విస్తరణను ఉపయోగించని ఇతర విధానాలకు సంబంధించి, మేము నాలుగు ఇమేజ్ డేటాసెట్లపై స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పనితీరును సాధిస్తాము. పెద్ద కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను క్రమబద్ధీకరించడానికి మేము సరళమైన మరియు సమర్థవంతమైన పద్ధతిని పరిచయం చేస్తున్నాము. మేము సంప్రదాయ నిర్ణయాత్మక పూలింగ్ కార్యకలాపాలను స్టోకాస్టిక్ విధానంతో భర్తీ చేస్తాము, పూలింగ్ ప్రాంతంలోని కార్యకలాపాల ద్వారా ఇచ్చిన బహుళపదాల పంపిణీ ప్రకారం ప్రతి పూలింగ్ ప్రాంతంలో యాదృచ్ఛికంగా క్రియాశీలతను ఎంచుకుంటాము. ఈ విధానం హైపర్ పారామితి రహితమైనది మరియు డ్రాప్అవుట్ మరియు డేటా వృద్ధి వంటి ఇతర క్రమబద్ధీకరణ విధానాలతో కలిపి చేయవచ్చు. |
23ae5fa0e8d581b184a8749d764d2ded128fd87e | సారాంశం ప్రస్తుత నిర్మాణాలలో కేంద్ర పాత్ర పోషిస్తున్న పూలింగ్ కార్యకలాపాలను సాధారణీకరించడం ద్వారా లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లను మెరుగుపరచడానికి మేము ప్రయత్నిస్తాము. సంక్లిష్టమైన మరియు వేరియబుల్ నమూనాలకు నేర్చుకోవటానికి మరియు అనుగుణంగా పూలింగ్ అనుమతించే విధానాల యొక్క జాగ్రత్తగా అన్వేషణను మేము కొనసాగిస్తాము. రెండు ప్రధాన దిశలు (1) గరిష్ట మరియు సగటు పూలింగ్ యొక్క (రెండు వ్యూహాలు) కలయిక ద్వారా పూలింగ్ ఫంక్షన్ను నేర్చుకోవడం మరియు (2) పూలింగ్ ఫిల్టర్ల యొక్క చెట్టు-నిర్మిత కలయిక రూపంలో పూలింగ్ ఫంక్షన్ను నేర్చుకోవడం. మా ప్రయోగాలలో మేము అన్వేషించే ప్రతి సాధారణ పూలింగ్ ఆపరేషన్ సగటు లేదా గరిష్ట పూలింగ్ స్థానంలో ఉపయోగించినప్పుడు పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది. సంప్రదాయక పూలింగ్ కు సంబంధించి ప్రతిపాదిత పూలింగ్ కార్యకలాపాలు ఇన్వర్యెన్సీ లక్షణాలలో ఒక బూస్ట్ ను అందిస్తాయని మరియు అనేక విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన బెంచ్మార్క్ డేటాసెట్లపై కళ యొక్క స్థితిని సెట్ చేస్తాయని మేము ప్రయోగాత్మకంగా ప్రదర్శిస్తాము; అవి అమలు చేయడం కూడా సులభం, మరియు వివిధ లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణాలలో వర్తించవచ్చు. శిక్షణ సమయంలో కంప్యూటరింగ్ ఓవర్ హెడ్ లో స్వల్ప పెరుగుదల (టైమింగ్ ప్రయోగాలలో 5% నుండి 15% వరకు) మరియు మోడల్ పారామితుల సంఖ్యలో చాలా నిరాడంబరమైన పెరుగుదలతో ఈ ప్రయోజనాలు వస్తాయి. ఉదాహరణకు, 45 అదనపు పారామితులను ఉపయోగించి, మేము 6% సంబంధిత (టాప్ -5, సింగిల్ వ్యూ) ద్వారా ఇమేజ్ నెట్ పై అలెక్స్ నెట్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తాము. |
fd6d101967259f9f8c86f5f5a9871e34d22c63e6 | గ్రాఫ్ మైనింగ్ అనేది డేటా మైనింగ్ రంగంలో ఒక ముఖ్యమైన పరిశోధన ప్రాంతం. ఈ అధ్యయనం గ్రాఫ్ డేటా సమితుల్లో తరచుగా ఉండే ఉపగ్రాఫ్ల గుర్తింపుపై దృష్టి పెడుతుంది. పరిశోధన లక్ష్యాలు: (i) అభ్యర్థి ఉపగ్రాఫ్లను ఉత్పత్తి చేయడానికి సమర్థవంతమైన యంత్రాంగాలు (డూప్లికేట్లను ఉత్పత్తి చేయకుండా) మరియు (ii) ఉత్పత్తి చేయబడిన అభ్యర్థి ఉపగ్రాఫ్లను ఎలా ఉత్తమంగా ప్రాసెస్ చేయాలి, తద్వారా కావలసిన తరచుగా ఉపగ్రాఫ్లను కంప్యూటరీయంగా సమర్థవంతంగా మరియు విధానపరంగా సమర్థవంతంగా గుర్తించవచ్చు. ఈ పత్రం తరచుగా ఉపగ్రాఫ్ మైనింగ్ రంగంలో ప్రస్తుత పరిశోధన యొక్క సర్వేను అందిస్తుంది మరియు ప్రధాన పరిశోధన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ప్రతిపాదిత పరిష్కారాలను అందిస్తుంది. |
97862a468d375d6fbd83ed1baf2bd8d74ffefdee | పంటల వ్యవసాయ వాతావరణాన్ని పర్యవేక్షించేందుకు, రైతులకు సేవలు అందించేందుకు పర్సిషన్ అగ్రికల్చర్ మానిటర్ సిస్టమ్ (పిఎఎంఎస్) ఒక తెలివైన వ్యవస్థ. వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ (WSN) టెక్నిక్ ఆధారంగా PAMS ఇటీవలి సంవత్సరాలలో పెరుగుతున్న దృష్టిని ఆకర్షిస్తుంది. ఈ పథకాల ఉద్దేశం పంటల పెరుగుదల కాలం ను నిర్వహించడం మరియు పర్యవేక్షించడం ద్వారా పంటల ఉత్పత్తి ని మెరుగుపరచడం. ఈ పత్రం PAMS కోసం ఒక WSN రూపకల్పనను అందిస్తుంది, మా వాస్తవ ప్రపంచ అనుభవాన్ని పంచుకుంటుంది మరియు అమలు మరియు విస్తరణలలో పరిశోధన మరియు ఇంజనీరింగ్ సవాళ్లను చర్చిస్తుంది. |
1a736409c7711f8673f31d366f583ddc8759547f | గ్రాడియంట్ డెస్సెంట్ ద్వారా శిక్షణ పొందిన లాంగ్ షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్వర్క్, సాంప్రదాయక పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు సాధారణంగా చేయలేని క్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరిస్తుంది. ఇటీవల మనం గమనించినది ఏమిటంటే, డికప్లేడ్ ఎక్స్టెండెడ్ కల్మాన్ ఫిల్టర్ ట్రైనింగ్ అల్గోరిథం మెరుగైన పనితీరును అనుమతిస్తుంది, అసలు గ్రాడియంట్ డెస్సెంట్ ట్రైనింగ్ అల్గోరిథంతో పోలిస్తే శిక్షణ దశల సంఖ్యను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో మనం క్లాసికల్ రికరియంట్ నెట్వర్క్ల ద్వారా పరిష్కరించలేని ప్రయోగాల సమితిని అందిస్తున్నాం, కాని ఇవి కల్మాన్ ఫిల్టర్లతో కలిపి LSTM ద్వారా సొగసైన మరియు బలమైన మరియు త్వరగా పరిష్కరించబడతాయి. |
52b0c5495e8341c7a6f0afe4bba6b2e0c0dc3a68 | సాఫ్ట్ వేర్ సమగ్రత కొలత యొక్క సాంప్రదాయ పద్ధతుల కంటే మెరుగుదలగా ఈ పత్రం లైనక్స్ కెర్నల్ ఇంటెగ్రిటీ మానిటర్ (LKIM) ను పరిచయం చేస్తుంది. LKIM నడుస్తున్న కెర్నల్ యొక్క కార్యాచరణ సమగ్రతను మరింత పూర్తిగా వర్ణించే సాధనంగా సందర్భోచిత తనిఖీని ఉపయోగిస్తుంది. క్రిప్టోగ్రాఫిక్గా స్టాటిక్ కోడ్ మరియు డేటాను కర్నల్ లో హాషింగ్ చేయడంతో పాటు, డైనమిక్ డేటా నిర్మాణాలు మెరుగైన సమగ్రత కొలత అందించడానికి పరిశీలించబడతాయి. ఫంక్షన్ పాయింటర్ల ఉపయోగం ద్వారా, అలాగే ఇతర డేటా ద్వారా కర్నల్ యొక్క ఆపరేషన్ను నియంత్రించే నిర్మాణాలను బేస్ అప్రోచ్ పరిశీలిస్తుంది. అటువంటి నిర్మాణాలు కర్నల్ కార్యకలాపాలను విస్తరించడానికి సమర్థవంతమైన మార్గాలను అందిస్తాయి, కానీ అవి స్టాటిక్ భాగాలను సవరించకుండా హానికరమైన కోడ్ను చొప్పించే మార్గాలు కూడా. LKIM అమలు చర్చించబడింది మరియు సందర్భోచిత తనిఖీ ఆచరణాత్మకంగా ఉందని చూపించడానికి ప్రారంభ పనితీరు డేటా ప్రదర్శించబడింది |
589d06db45e2319b29fc96582ea6c8be369f57ed | ఈ వ్యాసంలో, వీడియో ఆధారిత వ్యక్తి పునః గుర్తింపు సమస్యను అధ్యయనం చేస్తున్నాము. ఇది మరింత సవాలుగా ఉంటుంది, మరియు సంప్రదాయ చిత్రం ఆధారిత వ్యక్తి పునః గుర్తింపు కంటే ఎక్కువ ఆచరణాత్మక ఆసక్తి. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, వ్యక్తి పునః గుర్తింపు కోసం వీడియో ఆధారిత ప్రాతినిధ్యాన్ని నేర్చుకోవడానికి కన్వల్షనల్ లాంగ్ షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (ఎల్ఎస్టిఎం) ఆధారిత నెట్వర్క్లను ఉపయోగించాలని మేము ప్రతిపాదించాము. ఈ దిశగా, లోతైన కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (సిఎన్ఎన్) మరియు ఎల్ఎస్టిఎం నెట్వర్క్లను సంయుక్తంగా పెంచాలని మేము ప్రతిపాదించాము. ఒక వ్యక్తి యొక్క వరుస వీడియో ఫ్రేమ్లను ఇచ్చినట్లయితే, ఫ్రేమ్లలో ఎన్కోడ్ చేయబడిన ప్రాదేశిక సమాచారం మొదట CNN ల సమితి ద్వారా సేకరించబడుతుంది. ఎల్ఎస్టిఎంల నుండి తీసుకోబడిన ఎన్కోడర్-ఎన్కోడర్ ఫ్రేమ్వర్క్ సిఎన్ఎన్ అవుట్పుట్ల ఫలిత కాలిక ఎన్కోడింగ్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ విధానం ఒక శుద్ధి చేసిన ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యానికి దారితీస్తుంది, ఇది వీడియోను క్రమబద్ధమైన క్రమం వలె స్పష్టంగా మోడల్ చేయగలదు, అయితే ప్రాదేశిక సమాచారాన్ని సంరక్షించగలదు. ఈ ప్రయోజనం కోసం రెండు ప్రాధమిక పబ్లిక్ డేటా సెట్స్ అయిన iLIDS-VID మరియు PRID 2011 పై వీడియో ఆధారిత వ్యక్తి పునః గుర్తింపు కోసం మా విధానం స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పనితీరును సాధిస్తుందని తులనాత్మక ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి. |
ab41136c0a73b42463db10f9dd2913f8d8735155 | |
c0bf57b798b7350ab8ace771faad6320663300bd | RGB-D (రెడ్ గ్రీన్ బ్లూ అండ్ డెప్త్) సెన్సార్ లు ఒకే సమయంలో ఒక సన్నివేశం నుండి రంగు మరియు లోతు సమాచారాన్ని అందించగల పరికరాలు. ఇటీవల, వినోద మార్కెట్ నుండి అనేక విభిన్న రంగాలకు (ఉదా. రోబోటిక్స్, CAD, మొదలైనవి) వాణిజ్యపరంగా పెరిగిన కారణంగా అవి అనేక పరిష్కారాలలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. పరిశోధన సమాజంలో, ఈ పరికరాలు అనేక అనువర్తనాల కోసం వాటి ఆమోదయోగ్యమైన స్థాయి ఖచ్చితత్వం మరియు వాటి తక్కువ ఖర్చు కారణంగా మంచి స్వీకరణను కలిగి ఉన్నాయి, కానీ కొన్ని సందర్భాల్లో, అవి వాటి సున్నితత్వ పరిమితిలో పనిచేస్తాయి, కనిష్ట లక్షణ పరిమాణానికి దగ్గరగా ఉంటాయి. ఈ కారణంగా, కాలిబ్రేషన్ ప్రక్రియలు వాటి ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి మరియు అటువంటి రకాల అనువర్తనాల అవసరాలను తీర్చడానికి కీలకం. మన జ్ఞానానికి ఉత్తమమైన, బహుళ RGB-D సెన్సార్లలో దాని ఫలితాలను అంచనా వేసే కాలిబ్రేషన్ అల్గోరిథంల యొక్క తులనాత్మక అధ్యయనం లేదు. ప్రత్యేకించి, ఈ పత్రంలో, మూడు వేర్వేరు RGB-D సెన్సార్లకు నిర్మాణాత్మక కాంతి మరియు ఫ్లైట్-ఆఫ్-టైమ్ ఆధారంగా మూడు అత్యంత ఉపయోగించిన కాలిబ్రేషన్ పద్ధతుల పోలికను వర్తింపజేయబడింది. లోతు కొలతల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి ప్రయోగాల సమితి ద్వారా పద్ధతుల పోలిక జరిగింది. అదనంగా, ఒక వస్తువు పునర్నిర్మాణ అప్లికేషన్ ఒక ఉదాహరణగా ఉపయోగించబడింది, దీని కోసం సెన్సార్ దాని సున్నితత్వం యొక్క పరిమితిలో పనిచేస్తుంది. పునర్నిర్మాణం యొక్క పొందిన ఫలితాలు దృశ్య తనిఖీ మరియు పరిమాణాత్మక కొలతల ద్వారా అంచనా వేయబడ్డాయి. |
6a636ea58ecf86cba2f25579c3e9806bbd5ddce9 | ఈ లేఖ వైర్లెస్ విద్యుత్ ప్రసార అనువర్తనాల కోసం అన్ని-ధ్రువణ-పొందు సామర్థ్యంతో కొత్త రెక్టెన్నాను అందిస్తుంది. ఒక ద్వంద్వ సరళ-ధ్రువణ యాంటెన్నాను ఉపయోగించడం ద్వారా, యాదృచ్ఛిక ధ్రువణ యొక్క సంభవించే తరంగం దాని రెండు పోర్టులలో పూర్తిగా సేకరించబడుతుంది. యాంటెన్నాతో రెక్టెన్నాగా అనుసంధానించడానికి, డ్యూయల్-ఇన్పుట్ రెక్టిఫైయర్ రూపొందించబడింది, తద్వారా యాంటెన్నా యొక్క రెండు పోర్టుల ద్వారా సరఫరా చేయబడిన RF శక్తిని సమర్థవంతంగా సరిదిద్దవచ్చు. ఇన్సిడెంట్ వేవ్ యొక్క సరైన ధ్రువణతతో, ప్రతిపాదిత రెక్టెన్నా 295.3 μW / cm2 ఇన్పుట్ పవర్ డెన్సిటీ కింద 78% గరిష్ట సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. అంతేకాకుండా, అదే శక్తి సాంద్రత కింద, ఇన్సిడెంట్ వేవ్ యొక్క ధ్రువణతతో సంబంధం లేకుండా రెక్టెన్నా యొక్క సామర్థ్యం ఎల్లప్పుడూ 61% కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది. |
23a0a9b16462b96bf7b5aa6bb4709e919d7d7626 | అస్తవ్యస్తమైన వాతావరణంలో లేదా అంతరాయాల కింద పనిచేయడానికి మైక్రో ఎయిర్ వెహికల్స్ (MAV లు) కు ఖచ్చితమైన ట్రాక్ ట్రేసింగ్ ఒక కీలకమైన లక్షణం. ఈ వ్యాసంలో, MAV ట్రాక్ టారి ట్రాకింగ్ కోసం రెండు అధునాతన మోడల్ ఆధారిత నియంత్రణ పద్ధతుల మధ్య వివరణాత్మక పోలికను మేము అందిస్తున్నాము. ఒక క్లాసిక్ లీనియర్ మోడల్ ప్రిడిక్టివ్ కంట్రోలర్ (LMPC) ను సమర్పించి, పూర్తి సిస్టమ్ మోడల్ను పరిగణనలోకి తీసుకునే మరింత అధునాతన నాన్లీనియర్ మోడల్ ప్రిడిక్టివ్ కంట్రోలర్ (NMPC) తో పోల్చారు. ఈ రెండు అమలుల యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు వేగం మరియు ట్రాకింగ్ పనితీరు పరంగా మేము జాగ్రత్తగా విశ్లేషిస్తాము. ఇది నామమాత్రపు పరిస్థితులలో మరియు బాహ్య గాలి అంతరాయాల క్రింద హెవీయింగ్ పనితీరు, దశ ప్రతిస్పందన మరియు దూకుడుగా ఉన్న పథం ట్రాకింగ్ను అంచనా వేయడం ద్వారా సాధించబడుతుంది. |
11c116b2750e064ce32b3b8de8760234de508314 | గత కొన్ని సంవత్సరాలలో మెయిన్ మెమరీ మరియు భారీగా సమాంతర బహుళ-కోర్ ప్రాసెసింగ్ పెరుగుతున్న రెండు ప్రధాన హార్డ్వేర్ పోకడలు ద్వారా నడపబడుతున్న, బాగా తెలిసిన జాయిన్ అల్గోరిథంలు సమాంతరంగా చాలా పరిశోధన ప్రయత్నాలు ఉన్నాయి. అయితే, ఈ నిర్మాణాల యొక్క ప్రధాన మెమరీకి నాన్-యూనిఫాం మెమరీ యాక్సెస్ (NUMA) ఈ అల్గోరిథంల రూపకల్పనలో పరిమిత శ్రద్ధ మాత్రమే పొందింది. ప్రధాన మెమరీ హాష్ జాయిన్ అమలుల యొక్క ఇటీవలి ప్రతిపాదనలను అధ్యయనం చేసి, NUMA నిర్మాణాలపై వారి ప్రధాన పనితీరు సమస్యలను గుర్తించాము. అప్పుడు మేము భారీగా సమాంతర వాతావరణాలకు NUMA-అవగాహన హాష్ జాయిన్ను అభివృద్ధి చేస్తాము మరియు ప్రత్యేకమైన అమలు వివరాలు NUMA వ్యవస్థలో పనితీరును ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో చూపుతాము. మా ప్రయోగాత్మక అంచనా ప్రకారం, జాగ్రత్తగా రూపొందించిన హ్యాష్ జాయిన్ అమలు మునుపటి అధిక పనితీరు గల హ్యాష్ జాయిన్లను రెట్టింపు కంటే ఎక్కువ మించి పనిచేస్తుంది, దీని ఫలితంగా సెకనుకు 3/4 బిలియన్ జాయిన్ ఆర్గ్యుమెంట్ టుపుల్స్ యొక్క అపూర్వమైన థ్రూపుట్ వస్తుంది. |
5678ade24d18e146574ad5c74b64b9030ed8cf44 | గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా కంప్యూటర్ నెట్వర్క్ల వేగవంతమైన విస్తరణతో, ఆధునిక కంప్యూటర్ వ్యవస్థలకు భద్రత కీలకమైన సమస్యగా మారింది. చట్టవిరుద్ధమైన వినియోగాన్ని గుర్తించడానికి ఒక మంచి మార్గం అసాధారణ వినియోగదారుల కార్యకలాపాలను పర్యవేక్షించడం. చేతితో కోడ్ చేసిన నియమావళి సమితుల ఆధారంగా లేదా ఆన్ లైన్ ఆదేశాలను అంచనా వేయడం ద్వారా చొరబాటును గుర్తించే పద్ధతులు నిర్మించడం చాలా కష్టంగా ఉంటుంది లేదా చాలా నమ్మదగినవి కావు. ఈ పత్రం చొరబాట్లను గుర్తించడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించే కొత్త మార్గాన్ని ప్రతిపాదించింది. వ్యవస్థను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు ఒక వినియోగదారు ఒక పద ముద్ర ను వదిలివేస్తారని మేము నమ్ముతున్నాము; ఈ ముద్రను నేర్చుకోవడానికి మరియు ప్రతి వినియోగదారుని గుర్తించడానికి ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించవచ్చు, డిటెక్టివ్లు నేరస్థులను ఉంచడానికి బొటనవేలు ముద్రలను ఉపయోగిస్తున్నట్లుగా. ఒక వినియోగదారు ప్రవర్తన అతని/ఆమె ప్రింట్తో సరిపోలకపోతే, సిస్టమ్ నిర్వాహకుడికి సాధ్యమయ్యే భద్రతా ఉల్లంఘన గురించి హెచ్చరించవచ్చు. NNID (న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఇంట్రుజన్ డిటెక్టర్) అని పిలువబడే ఒక బ్యాక్ ప్రొపగేశన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను గుర్తింపు పనిలో శిక్షణ ఇచ్చారు మరియు 10 మంది వినియోగదారుల వ్యవస్థపై ప్రయోగాత్మకంగా పరీక్షించారు. ఈ వ్యవస్థ అసాధారణమైన కార్యకలాపాలను గుర్తించడంలో 96% ఖచ్చితత్వం కలిగి ఉంది, 7% తప్పుడు అలారం రేటుతో. ఈ ఫలితాలు వినియోగదారుల ప్రొఫైల్స్ నేర్చుకోవడం అనేది చొరబాట్లను గుర్తించడానికి సమర్థవంతమైన మార్గం అని సూచిస్తున్నాయి. |
cf528f9fe6588b71efa94c219979ce111fc9c1c9 | దృఢమైన వస్తువు యొక్క భంగిమ 6 డిగ్రీల స్వేచ్ఛను కలిగి ఉంటుంది మరియు అనేక రోబోటిక్ మరియు సన్నివేశ అవగాహన అనువర్తనాల్లో దాని పూర్తి జ్ఞానం అవసరం. 6 డి వస్తువు యొక్క భంగిమ అంచనాల అంచనా సరళమైనది కాదు. వస్తువుల యొక్క సామీప్యత మరియు అడ్డుపడటం కారణంగా వస్తువు యొక్క భంగిమ అస్పష్టంగా ఉండవచ్చు, అనగా. ఇచ్చిన చిత్రంలో గుర్తించలేని బహుళ వస్తువుల భంగిమలు ఉండవచ్చు మరియు అందువల్ల సమానమైనదిగా పరిగణించబడాలి. ఈ పత్రం 6 డి వస్తువుల పోజ్ అంచనా సమస్యలను నిర్వచిస్తుంది, అంచనా పద్దతిని ప్రతిపాదించింది మరియు పోజ్ అస్పష్టతను పరిష్కరించే మూడు కొత్త పోజ్ ఎర్రర్ ఫంక్షన్లను పరిచయం చేసింది. కొత్త దోష ఫంక్షన్లు సాహిత్యంలో సాధారణంగా ఉపయోగించే ఫంక్షన్లతో పోల్చబడ్డాయి మరియు కొన్ని రకాల నాన్-సూక్షాత్మక ఫలితాలను తొలగించడానికి చూపబడ్డాయి. ఈ మూల్యాంకన సాధనాలు https: //github.com/thodan/obj pose eval వద్ద అందుబాటులో ఉన్నాయి |
356827905c70ef763e3aa373f966fe6d8cf753f9 | కంప్యూటర్ గ్రాఫిక్స్, దృష్టి మరియు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్లో అనేక అనువర్తనాలకు టెక్స్ట్యూర్ సంశ్లేషణ ముఖ్యం. అయితే, సమర్థవంతమైన మరియు అధిక నాణ్యత ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయగల అల్గోరిథంను రూపొందించడం ఇప్పటికీ చాలా కష్టం. ఈ వ్యాసంలో, వాస్తవిక ఆకృతి సంశ్లేషణ కోసం ఒక సమర్థవంతమైన అల్గోరిథంను మేము ప్రదర్శిస్తాము. అల్గోరిథం ఉపయోగించడానికి సులభం మరియు ఇన్పుట్ గా నమూనా ఆకృతిని మాత్రమే అవసరం. ఇది మునుపటి పద్ధతుల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వాటి కంటే సమానమైన లేదా మెరుగైన నాణ్యతతో అల్లికలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, కానీ రెండు ఆర్డర్లు వేగంగా నడుస్తుంది. ఇది సాంప్రదాయకంగా అసాధ్యంగా భావించే సమస్యలకు టెక్స్ట్యూర్ సంశ్లేషణను వర్తింపచేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ముఖ్యంగా, మేము చిత్రాన్ని ఎడిటింగ్ మరియు కాలపు ఆకృతి ఉత్పత్తి కోసం పరిమిత సంశ్లేషణ దానిని వర్తింపజేసారు. మా అల్గోరిథం మార్కోవ్ రాండమ్ ఫీల్డ్ టెక్స్ట్యూర్ మోడళ్ల నుండి తీసుకోబడింది మరియు ఒక నిర్ణయాత్మక శోధన ప్రక్రియ ద్వారా అల్లికలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మేము చెట్టు నిర్మాణం వెక్టర్ క్వాంటిజేషన్ ఉపయోగించి ఈ సంశ్లేషణ ప్రక్రియ వేగవంతం. |
c0de99c5f15898e2d28f9946436fec2b831d4eae | నిజాయితీగా ఉండే దుస్తులను డిజైన్ చేయడం, అనుకరించడం సవాలుగా ఉంటుంది. మునుపటి పద్ధతులు 3 డి స్కాన్ల నుండి దుస్తులను సంగ్రహించడం ఒకే వస్త్రాలు మరియు సాధారణ కదలికలకు పరిమితం చేయబడ్డాయి, వివరాలు లేవు లేదా ప్రత్యేకమైన ఆకృతి నమూనాలు అవసరం. ఇక్కడ మనం సాధారణ దుస్తులను పూర్తిగా ధరించిన వ్యక్తులపై కదలికలో పట్టుకోవడంలో సమస్యను పరిష్కరిస్తాము. ప్రజలు సాధారణంగా ఒకేసారి అనేక దుస్తులను ధరిస్తారు. అటువంటి వస్త్రం యొక్క ఆకారాన్ని అంచనా వేయడానికి, కాలక్రమేణా దానిని ట్రాక్ చేయడానికి, మరియు నమ్మదగినదిగా చేయడానికి, ప్రతి వస్త్రాన్ని ఇతరుల నుండి మరియు శరీరం నుండి విభాగించాలి. మా ClothCap విధానం ఒక కొత్త బహుళ-భాగాల 3D నమూనాను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది దుస్తులు ధరించిన శరీరాలను స్వయంచాలకంగా విభజిస్తుంది, ప్రతి దుస్తులను విభాగాలుగా విభజిస్తుంది, దుస్తులు ధరించిన శరీర ఆకృతిని అంచనా వేస్తుంది మరియు దుస్తులు కింద మోజును అంచనా వేస్తుంది, మరియు కాలక్రమేణా దుస్తులు యొక్క 3D వైకల్యాలను ట్రాక్ చేస్తుంది. మేము 4D స్కాన్ల నుండి దుస్తులు మరియు వాటి కదలికను అంచనా వేస్తాము; అంటే, 60 fps వద్ద కదిలే విషయం యొక్క అధిక రిజల్యూషన్ 3D స్కాన్లు. ClothCap ఒక దుస్తులు ధరించిన వ్యక్తిని కదలికలో బంధించగలదు, వారి దుస్తులను సేకరించగలదు మరియు దుస్తులను కొత్త శరీర ఆకృతులకు తిరిగి లక్ష్యంగా చేసుకోగలదు; ఇది వర్చువల్ ట్రై-ఆన్ వైపు ఒక అడుగు అందిస్తుంది. |
ec614c4f636aeeb6ea10accddfcb1a2f7a1ce603 | సామాజిక వ్యవస్థాపకతపై పని అనేది అనేక రంగాలను కలుపుతున్న ఒక అధ్యయన రంగం, ఇందులో వ్యవస్థాపక అధ్యయనాలు, సామాజిక ఆవిష్కరణ మరియు లాభాపేక్షలేని నిర్వహణ ఉన్నాయి. సామాజిక వ్యవస్థాపకత యొక్క ఆవిర్భావాన్ని గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ప్రయత్నాల ద్వారా మరియు సాంప్రదాయ వ్యవస్థాపకత వంటి ఇతర సంస్థాగత కార్యకలాపాలతో పోల్చడం ద్వారా పండితులు ఈ కొత్త క్రమశిక్షణ అభివృద్ధికి దోహదం చేయడం ప్రారంభించారు. అయితే, ఒక కొత్త రంగంగా, సామాజిక వ్యవస్థాపకత పండితులు నిర్వచన మరియు సంభావిత స్పష్టత, రంగం యొక్క సరిహద్దులు మరియు సంబంధిత మరియు అర్ధవంతమైన పరిశోధన ప్రశ్నల సమితికి చేరుకోవడానికి పోరాటం వంటి అనేక చర్చల మధ్యలో ఉన్నారు. ఈ పత్రం సామాజిక వ్యవస్థాపకత యొక్క వాగ్దానాన్ని పరిశోధనా రంగంగా పరిశీలిస్తుంది మరియు భవిష్యత్ అధ్యయనం కోసం అనేక పరిశోధనా ప్రాంతాలను మరియు పరిశోధనా ప్రశ్నలను సూచిస్తుంది. |
40e153460564ed0dbb2523394438c7a1172ca9dc | 1990వ దశకం మధ్యకాలంలో సహకార వడపోతపై మొదటి పత్రం వెలువడినప్పటి నుంచి సిఫార్సు వ్యవస్థలు ఒక ముఖ్యమైన పరిశోధనా రంగంగా మారాయి. సాధారణంగా, సిఫార్సు వ్యవస్థలు వినియోగదారులకు సమాచారం, ఉత్పత్తులు లేదా సేవలను (పుస్తకాలు, సినిమాలు, సంగీతం, డిజిటల్ ఉత్పత్తులు, వెబ్సైట్లు మరియు టీవీ కార్యక్రమాలు వంటివి) ఇతర వినియోగదారుల నుండి వచ్చిన సలహాలను, అంటే వివిధ అధికారుల నుండి వచ్చిన సమీక్షలు మరియు వినియోగదారు లక్షణాలను సమగ్రపరచడం మరియు విశ్లేషించడం ద్వారా సహాయపడే సహాయక వ్యవస్థలుగా నిర్వచించబడతాయి. అయితే, సిఫార్సు వ్యవస్థలపై అకాడెమిక్ పరిశోధనలు గత పదేళ్లలో గణనీయంగా పెరిగినందున, వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితిలో మరింత పరిశోధనలు అవసరం. ఎందుకంటే సిఫార్సు వ్యవస్థలపై పరిశోధన రంగం ఇంకా విస్తృతంగా ఉంది మరియు ఇతర పరిశోధన రంగాల కంటే తక్కువ పరిణతి చెందింది. దీని ప్రకారం, సిఫార్సు వ్యవస్థలపై ప్రస్తుత వ్యాసాలను తదుపరి తరం సిఫార్సు వ్యవస్థల వైపు సమీక్షించాల్సిన అవసరం ఉంది. అయితే, సిఫార్సుదారుల వ్యవస్థ పరిశోధనలను నిర్దిష్ట విభాగాలకు పరిమితం చేయడం సులభం కాదు, సిఫార్సుదారుల వ్యవస్థ పరిశోధనల స్వభావాన్ని పరిశీలిస్తే. కాబట్టి, మేము 2001 నుండి 2010 వరకు ప్రచురించబడిన 37 జర్నల్స్ నుండి సిఫార్సు వ్యవస్థలపై అన్ని కథనాలను సమీక్షించాము. ఈ 37 జర్నల్స్ ఎంఐఎస్ జర్నల్ ర్యాంకింగ్స్ లో టాప్ 125 జర్నల్స్ లో నుండి ఎంపిక చేయబడ్డాయి. అలాగే, సాహిత్య శోధన సిఫార్సు వ్యవస్థ, సిఫార్సు వ్యవస్థ, వ్యక్తిగతీకరణ వ్యవస్థ, సహకార వడపోత మరియు |
aa0b03716596832e93f67f99d5c3fed553f89f44 | ఒక చిన్న సౌకర్యవంతమైన ఉపరితలంపై ఐదు పొరల యూనిట్లను వినూత్నంగా సమగ్రపరచడం ద్వారా చాలా తక్కువ ఖర్చుతో, సరళమైన నిర్మాణం, చిన్న పరిమాణం (3.8 సెం. మీ. × 3.8 సెం. ప్రత్యేకమైన నిర్మాణం మరియు మెటల్ ఉపరితలంపై నానోపోర్-ఆధారిత ఉపరితల మార్పు కారణంగా, తక్షణ షార్ట్-సర్క్యూట్ కరెంట్ (Isc) మరియు ఓపెన్-సర్క్యూట్ వోల్టేజ్ (Voc) 0.66 mA మరియు 215 V కు చేరుకుంటుంది, తక్షణ గరిష్ట శక్తి సాంద్రత 9.8 mW / cm2 మరియు 10.24 mW / cm3. అవుట్పుట్ శక్తిని పెంచడానికి ఇది మొదటి 3 డి ఇంటిగ్రేటెడ్ టెంగ్. సాధారణ నడక నుండి ప్రెస్ ద్వారా ప్రేరేపించబడిన, TENG ఒక షూ ప్యాడ్ కు జోడించబడింది తక్షణమే బహుళ వాణిజ్య LED బల్బులను నడపగలదు. వశ్య నిర్మాణం తో, TENG ను మరింతగా దుస్తులలో చేర్చవచ్చు లేదా మానవ శరీరానికి కూడా అతుక్కొని, మానవ కదలికలకు గణనీయమైన అవరోధం మరియు అసౌకర్యాన్ని కలిగించకుండా చేయవచ్చు. ఇక్కడ ప్రదర్శించిన TENG యొక్క నవల రూపకల్పన స్వీయ-శక్తితో పోర్టబుల్ ఎలక్ట్రానిక్స్ను సాధించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
2c38ef0c12c0a3dabb7015c77638d171609654f5 | భావోద్వేగ విశ్లేషణ అనేది వ్యక్తుల ద్వారా వ్యక్తీకరించబడిన వాక్యాలలో భావోద్వేగాలు, అభిప్రాయాలు మరియు వాస్తవాల విశ్లేషణతో వ్యవహరిస్తుంది. ఇది అన్ని అంశాలకు సంబంధించిన బ్లాగులు, వ్యాఖ్యలు, సమీక్షలు, ట్వీట్లను విశ్లేషించడం ద్వారా ప్రజల వైఖరులు, భావాలను ట్రాక్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. పర్యాటకం, ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఏ వ్యాపారమైనా అన్ని రకాల పరిశ్రమలపై ఇంటర్నెట్ అభివృద్ధి బలమైన ప్రభావాన్ని చూపుతోంది. ఇంటర్ నెట్ అందుబాటులోకి రావడం వల్ల సమాచారాన్ని పొందే విధానం, వినియోగదారుల మధ్య తమ అనుభవాలను పంచుకునే విధానం మారిపోయింది. సోషల్ మీడియా ఈ సమాచారాన్ని అందిస్తుంది మరియు ఈ వ్యాఖ్యలను ఇతర వినియోగదారులు విశ్వసిస్తారు. ఈ పత్రం ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమపై సోషల్ మీడియా యొక్క ఉపయోగం మరియు ప్రభావాన్ని గుర్తించింది, వినియోగదారుల భావాలను ఉచిత వచన రూపంలో వ్యక్తం చేయడం ద్వారా విశ్లేషించడం ద్వారా, తద్వారా వాటికి సంబంధించిన సేవలు లేదా లక్షణాల నాణ్యత సూచికలను ఇస్తుంది. ఈ పత్రంలో, మెరుగైన టర్మ్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఇన్వర్స్ డాక్యుమెంట్ ఫ్రీక్వెన్సీ (టిఎఫ్ఐడిఎఫ్) పద్ధతి మరియు సరళ రిగ్రెషన్ మోడల్ను ఉపయోగించి ఆన్లైన్ సమీక్షలు, ట్వీట్లు లేదా కస్టమర్ ఫీడ్బ్యాక్ను వివిధ లక్షణాల కోసం వర్గీకరించడానికి సెంటిమెంట్ క్లాసిఫైయర్ మోడల్ను ప్రతిపాదించారు. ఆసుపత్రుల గురించి ఆన్లైన్ వినియోగదారుల సమీక్షలను సేకరించే ప్రక్రియను ఈ నమూనా కలిగి ఉంది మరియు వ్యక్తీకరించిన భావోద్వేగాల పరంగా ఆ సమీక్షలను విశ్లేషిస్తుంది. ఇన్ఫర్మేషన్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ ప్రక్రియ అసంబద్ధమైన సమీక్షలను ఫిల్టర్ చేస్తుంది, గుర్తించిన లక్షణాల యొక్క సెంటిమెంట్ పదాలను సంగ్రహిస్తుంది మరియు సెంటిమెంట్ డిక్షనరీని ఉపయోగించి లక్షణాల యొక్క సెంటిమెంట్ను కొలవగలదు. భావోద్వేగపరంగా వ్యక్తమయ్యే సానుకూల లేదా ప్రతికూల పదాలకు నిఘంటువులో సూచించిన వర్గీకరణను ఉపయోగించి బరువులు కేటాయించబడతాయి. ట్వీట్లు/రివ్యూలపై సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (ఎన్ఎల్పి) మరియు ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్ (ఐఆర్) పద్ధతులను ఉపయోగించి వివిధ లక్షణాల కోసం జరుగుతుంది. సెంటి-స్కోర్ ఉపయోగించి ప్రతిపాదిత సరళ రిగ్రెషన్ మోడల్ సేవ యొక్క లక్షణం యొక్క స్టార్ రేటింగ్ను అంచనా వేస్తుంది. టెక్స్ట్ ను ప్రదర్శించేందుకు ఉపయోగించే TF మరియు TF-IDF పద్ధతులతో పోలిస్తే మెరుగైన TF-IDF పద్ధతి మెరుగైన ఖచ్చితత్వాన్ని ఇస్తుందని గణాంక ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. ఫీచర్లపై టెక్స్ట్ విశ్లేషణ (యూజర్ ఫీడ్బ్యాక్) ఫలితంగా పొందిన సెంటి-స్కోర్ అభిప్రాయ సారాంశం మాత్రమే కాకుండా, వివిధ పోటీదారుల యొక్క వివిధ ఫీచర్లపై తులనాత్మక ఫలితాలను కూడా ఇస్తుంది. ఈ సమాచారాన్ని వ్యాపారాలు తమ వ్యాపారాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు వినియోగదారు సంతృప్తి యొక్క చాలా ఉన్నత స్థాయిని నిర్ధారించడానికి తక్కువ స్కోర్ చేసిన లక్షణాలపై దృష్టి పెట్టడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
841a5de1d71a0b51957d9be9d9bebed33fb5d9fa | ఈ కాగితంలో, చాలా ప్రాథమిక డేటా ప్రాసెసింగ్ భాగాలపై ఆధారపడిన ఇమేజ్ వర్గీకరణ కోసం చాలా సరళమైన లోతైన అభ్యాస నెట్వర్క్ను మేము ప్రతిపాదించాముః 1) క్యాస్కేడ్ ప్రధాన భాగం విశ్లేషణ (పిసిఎ); 2) బైనరీ హాషింగ్; మరియు 3) బ్లాక్వైజ్ హిస్టోగ్రామ్లు. ప్రతిపాదిత నిర్మాణంలో, PCA బహుళ-దశల వడపోత బ్యాంకులను నేర్చుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. దీని తరువాత సాధారణ బైనరీ హాషింగ్ మరియు ఇండెక్సింగ్ మరియు పూలింగ్ కోసం బ్లాక్ హిస్టోగ్రామ్లు ఉంటాయి. ఈ నిర్మాణాన్ని పిసిఎ నెట్వర్క్ (పిసిఎనెట్) అని పిలుస్తారు మరియు చాలా సులభంగా మరియు సమర్థవంతంగా రూపొందించవచ్చు మరియు నేర్చుకోవచ్చు. పోలిక కోసం, మంచి అవగాహన కోసం, మేము PCANet యొక్క రెండు సాధారణ వైవిధ్యాలను కూడా పరిచయం చేసి అధ్యయనం చేస్తాముః 1) రాండ్నెట్ మరియు 2) LDANet. ఇవి PCANet తో ఒకే టోపోలాజీని పంచుకుంటాయి, కానీ వాటి క్యాస్కేడ్ ఫిల్టర్లు యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేయబడతాయి లేదా సరళ వివక్షత విశ్లేషణ నుండి నేర్చుకుంటాయి. ముఖాల ధృవీకరణ కోసం లేబుల్డ్ ఫేస్స్ ఇన్ ది వైల్డ్ (ఎల్ఎఫ్ డబ్ల్యూ), ముఖాల గుర్తింపు కోసం మల్టీపీఐఈ, ఎక్స్టెండెడ్ యేల్ బి, ఎఆర్, ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ (ఎఫెరెట్) డేటా సెట్స్, చేతివ్రాత అంకెల గుర్తింపు కోసం ఎంఎన్ఐఎస్ టి వంటి వివిధ పనుల కోసం అనేక బెంచ్ మార్క్ విజువల్ డేటా సెట్స్ పై ఈ ప్రాథమిక నెట్వర్క్లను విస్తృతంగా పరీక్షించాం. ఆశ్చర్యకరంగా, అన్ని పనుల కోసం, అటువంటి అమాయక PCANet మోడల్ అధునాతన లక్షణాలతో సమానంగా ఉంటుంది, ఇది ముందస్తుగా, అత్యంత చేతితో తయారు చేయబడినది లేదా జాగ్రత్తగా నేర్చుకున్నది [లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ల (DNN లు) ద్వారా]. మరింత ఆశ్చర్యకరంగా, విస్తరించిన యేల్ B, AR, మరియు FERET డేటా సెట్లలో మరియు MNIST వైవిధ్యాలపై అనేక వర్గీకరణ పనులకు మోడల్ కొత్త రికార్డులను సెట్ చేస్తుంది. ఇతర పబ్లిక్ డేటా సెట్లపై అదనపు ప్రయోగాలు PCANet యొక్క సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి, ఇది ఆకృతి వర్గీకరణ మరియు వస్తువు గుర్తింపు కోసం ఒక సాధారణ కానీ అత్యంత పోటీతత్వ బేస్లైన్గా పనిచేస్తుంది. |
d10ffc7a9f94c757f68a1aab8e7ed69ec974c831 | |
08639cd6b89ac8f375cdc1076b9485ac9d657083 | ఈ కాగితంలో, మేము ప్రధాన మెమరీ, సమాంతర, బహుళ-కోర్ జాయింట్ అల్గోరిథంల పనితీరును ప్రయోగాత్మకంగా అధ్యయనం చేస్తాము, సార్ట్-మెర్జ్ మరియు (రాడిక్స్-) హాష్ జాయింట్ పై దృష్టి పెడతాము. ఈ రెండు జాయింట్ విధానాల యొక్క సాపేక్ష పనితీరు చాలా కాలంగా చర్చనీయాంశంగా ఉంది. ఆధునిక మల్టీకోర్ ఆర్కిటెక్చర్ల ఆవిర్భావంతో, రాడిక్స్-హాష్ జాయిన్ కంటే సార్ట్-మెర్జ్ జాయిన్ ఇప్పుడు మంచి ఎంపిక అని వాదించబడింది. ఈ వాదన SIMD ఆదేశాల వెడల్పు ఆధారంగా (SIMD తగినంత వెడల్పుగా ఉన్నప్పుడు, రకం-కలయిక రేడిక్స్-హాష్ జాయింట్ను అధిగమిస్తుంది) మరియు NUMA అవగాహన (NUMA నిర్మాణాలలో హాష్ జాయింట్ కంటే రకం-కలయిక ఉన్నతమైనది) ఆధారంగా సమర్థించబడుతుంది. ఈ అల్గోరిథం ల యొక్క అసలు మరియు ఆప్టిమైజ్ చేసిన వెర్షన్ లపై మేము విస్తృతమైన ప్రయోగాలు చేస్తాము. ఈ వాదనలకు విరుద్ధంగా, రేడిక్స్ హాష్ జాయింట్ ఇప్పటికీ స్పష్టంగా ఉన్నతమైనదని, మరియు చాలా పెద్ద మొత్తంలో డేటా పాల్గొన్నప్పుడు మాత్రమే రేడిక్స్ పనితీరుకు సార్ట్-మెర్జ్ విధానాలు ఉన్నాయని ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి. ఈ అల్గోరిథంల యొక్క వేగవంతమైన అమలులను కూడా ఈ పత్రం అందిస్తుంది మరియు ఆధునిక హార్డ్వేర్ నిర్మాణాల యొక్క అనేక అంశాలను జాయిన్లకు మాత్రమే కాకుండా ఏదైనా సమాంతర డేటా ప్రాసెసింగ్ ఆపరేటర్కు సంబంధించినది. |
0a5033c0b2bb2421f8c46e196fb0fb1464a636b6 | ఆధునిక CPU లలో సూచనలు ఉన్నాయి, ఇవి అనేక డేటా ఎలిమెంట్లపై సమాంతరంగా ప్రాథమిక కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తాయి. ఈ సూచనలను SIMD సూచనలు అని పిలుస్తారు, ఎందుకంటే అవి బహుళ డేటా మూలకాలకు ఒకే సూచనను వర్తిస్తాయి. మల్టీమీడియా అప్లికేషన్ల పనితీరును వేగవంతం చేయడానికి సిమ్డి టెక్నాలజీని మొదట కామడిటీ ప్రాసెసర్లలో నిర్మించారు. SIMD సూచనలు డేటాబేస్ ఇంజిన్ రూపకల్పన మరియు అమలు కోసం కొత్త అవకాశాలను అందిస్తాయి. మేము ఒక డేటాబేస్ సందర్భంలో కార్యకలాపాలు వివిధ రకాల అధ్యయనం, మరియు కార్యకలాపాలు అంతర్గత లూప్ SIMD సూచనలను ఉపయోగించి వేగవంతం చేయవచ్చు ఎలా చూపించు. SIMD ఆదేశాల వాడకం రెండు తక్షణ పనితీరు ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది: ఇది ఒక స్థాయి సమాంతరతను అనుమతిస్తుంది, తద్వారా అనేక ఆపరేండాలను ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. ఇది తరచుగా షరతులతో కూడిన శాఖ సూచనలను తొలగించడానికి దారితీస్తుంది, శాఖ తప్పు అంచనాలను తగ్గిస్తుంది. వరుస స్కాన్లు, సంకలనం, సూచిక కార్యకలాపాలు మరియు జాయిన్లతో సహా అతి ముఖ్యమైన డేటాబేస్ కార్యకలాపాలను మేము పరిశీలిస్తాము. SIMD సూచనలను ఉపయోగించి వీటిని అమలు చేయడానికి మేము పద్ధతులను ప్రదర్శిస్తాము. SIMD సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని మరింత మెరుగ్గా ఉపయోగించుకునేలా సంప్రదాయ క్వెరీ ప్రాసెసింగ్ అల్గోరిథంలను పునఃరూపకల్పన చేయడం వల్ల గణనీయమైన ప్రయోజనాలు ఉన్నాయని మేము చూపిస్తున్నాము. SIMD సమాంతరత నాలుగు ఉపయోగించి, మా అధ్యయనం కొత్త అల్గోరిథంలు కోసం CPU సమయం 10% నుండి సంప్రదాయ అల్గోరిథంలు కంటే నాలుగు రెట్లు తక్కువ అని చూపిస్తుంది. శాఖల తప్పు అంచనా ప్రభావాలను తొలగించడం ద్వారా సూపర్ లీనియర్ స్పీడ్ అప్స్ పొందవచ్చు. |
30b1293e39c52ddd0e2a617de47c1ad843621258 | ఇటీవల యాడ్-హాక్ ప్రశ్నల వాడకం పెరగడం, మల్టీ-కోర్, వెక్టర్-ఎనేబుల్డ్ హార్డ్వేర్ లభ్యత పెరగడం వల్ల టేబుల్ స్కాన్లు మరింత ఆసక్తికరంగా మారాయి. టేబుల్ స్కాన్ పనితీరు విలువ ప్రాతినిధ్యం, టేబుల్ లేఅవుట్ మరియు ప్రాసెసింగ్ పద్ధతుల ద్వారా పరిమితం చేయబడింది. ఈ కాగితంలో సమర్థవంతమైన వన్-పాస్ ప్రెడికేట్ మూల్యాంకనం కోసం కొత్త లేఅవుట్ మరియు ప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్ను మేము ప్రతిపాదించాము. ఒక కాలమ్ కు ఒక స్థిర సంఖ్యలో బిట్ లతో వరుసల సమితితో ప్రారంభించి, మేము బ్యాంక్ ల సమితిని ఏర్పరచడానికి కాలమ్ లను జోడించి, ఆపై ప్రతి బ్యాంక్ ను ఒక మద్దతు ఉన్న మెషిన్ వర్డ్ పొడవుకు, సాధారణంగా 16, 32 లేదా 64 బిట్ లకు పూడ్చివేస్తాము. అప్పుడు మేము ప్రతి బ్యాంక్ యొక్క కాలమ్లలో పాక్షిక సూచనలను అంచనా వేస్తాము, కాలమ్ స్థాయి సమానత్వం, పరిధి పరీక్షలు, IN- జాబితా సూచనలు మరియు ఈ సూచనల యొక్క సంయోగాలను అంచనా వేసే ఒక నవల అంచనా వ్యూహాన్ని ఉపయోగించి, ఒకేసారి ఒక బ్యాంకులోని బహుళ కాలమ్లలో మరియు యంత్ర రిజిస్టర్లోని బహుళ వరుసలలో. ఈ విధానం స్వచ్ఛమైన కాలమ్ స్టోర్లను అధిగమిస్తుంది, ఇది పాక్షిక ప్రెడికేట్లను ఒక కాలమ్లో ఒక సమయంలో అంచనా వేయాలి. ఈ కొత్త విధానం యొక్క పనితీరు మరియు ప్రాతినిధ్య ఓవర్ హెడ్ మరియు అనేక ప్రతిపాదిత ప్రత్యామ్నాయాలను మేము అంచనా వేసి పోల్చాము. |
313e8120c31fda6877ea426d8a3be9bcf1b6e088 | ఈ పత్రం వెర్టికా అనలిటిక్ డేటాబేస్ (వెర్టికా) యొక్క సిస్టమ్ నిర్మాణాన్ని వివరిస్తుంది, ఇది సి-స్టోర్ పరిశోధన నమూనా రూపకల్పన యొక్క వాణిజ్యీకరణ. వెర్టికా ఒక ఆధునిక వాణిజ్య RDBMS వ్యవస్థను ప్రదర్శిస్తుంది, ఇది ఒక క్లాసిక్ రిలేషనల్ ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది, అదే సమయంలో ఆధునిక వెబ్ స్కేల్ విశ్లేషణాత్మక వ్యవస్థల నుండి ఆశించిన అధిక పనితీరును సాధించడం ద్వారా తగిన నిర్మాణ ఎంపికలను చేస్తుంది. విద్యా వ్యవస్థల పరిశోధనలను నేరుగా విజయవంతమైన ఉత్పత్తిగా ఎలా వ్యాపారీకరించవచ్చనే దానిపై వెర్టికా కూడా ఒక బోధనా పాఠం. |
370e1fcea7074072fe5946d3e728affd582a9a44 | మోనేట్ డిబి అనేది ఒక అధునాతన ఓపెన్ సోర్స్ కాలమ్ స్టోర్ డేటాబేస్ మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్, ఇది పెద్ద డేటా సేకరణలపై విశ్లేషణ అవసరమయ్యే అనువర్తనాలను లక్ష్యంగా చేసుకుంటుంది. ప్రస్తుతం MonetDB ను ఆరోగ్య సంరక్షణ, టెలికమ్యూనికేషన్స్, సైంటిఫిక్ డేటాబేస్లు, డేటా మేనేజ్ మెంట్ రీసెర్చ్ లలో చురుకుగా ఉపయోగిస్తున్నారు. సగటున నెలకు 10,000 డౌన్లోడ్లు జరుగుతున్నాయి. ఈ పత్రం గత రెండు దశాబ్దాలుగా అభివృద్ధి చెందుతున్న మోనేట్ డిబి టెక్నాలజీ యొక్క సంక్షిప్త వివరణను మరియు ప్రస్తుత మోనేట్ డిబి డిజైన్ను నడిపించే మరియు దాని భవిష్యత్ పరిణామానికి ఆధారాన్ని ఏర్పరుస్తున్న ప్రధాన పరిశోధన ముఖ్యాంశాలను అందిస్తుంది. |
22b26297e0cc5df3efdba54a45714e4e27b59e17 | ఒక సూచన పరిమాణం మరియు దాని అంచనా / నియంత్రిత విలువ మధ్య ఒక మిస్-దూరం లేదా లోపం యొక్క భావన, ఏదైనా వడపోత / నియంత్రణ సమస్యలో ప్రాథమిక పాత్ర పోషిస్తుంది. అయితే, బహుళ-వస్తువు ఫిల్టరింగ్ యొక్క బాగా స్థిరపడిన రంగంలో మిస్-దూరం యొక్క సంతృప్తికరమైన భావన లేదు. ఈ వ్యాసంలో, పనితీరు అంచనా కోసం బహుళ-వస్తువు మిస్-దూరాల సందర్భంలో ఉన్న కొలమానాల యొక్క అసమానతలను మేము వివరించాము. అప్పుడు మేము ఒక కొత్త గణిత మరియు సహజంగా స్థిరమైన కొలమాన ప్రతిపాదన ప్రస్తుత బహుళ-వస్తువు పనితీరు అంచనా కొలమానాల లోపాలను పరిష్కరిస్తుంది. |
9fbf7bb9f8bd898cfb2f2164c269518359ef5f18 | మిస్ డిస్టెన్స్-యూక్లిడియన్, మహాలనోబిస్ మొదలైనవి అనే భావన అనేది సింగిల్-టార్గెట్ సిస్టమ్స్ యొక్క ఇంజనీరింగ్ సిద్ధాంతం మరియు అభ్యాసంలో ఒక ప్రాథమిక, సుదూర మరియు మంజూరు చేయబడిన అంశం. ఈ వ్యాసంలో మనం బహుళ లక్ష్య (మరియు, మరింత సాధారణంగా, బహుళ వస్తువు) వ్యవస్థలకు దూర కొలమానాల యొక్క సమగ్ర L/సబ్ p/రకం సిద్ధాంతాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము. ఈ సిద్ధాంతం విస్తరించిందని, బహుళ లక్ష్య ట్రాకింగ్ అల్గోరిథంల పనితీరును అంచనా వేయడానికి డ్రమ్మండ్ ప్రతిపాదించిన సహజంగా ఆకర్షణీయమైన ఆప్టిమల్-అస్సైన్మెంట్ విధానం కోసం కఠినమైన సైద్ధాంతిక ఆధారాన్ని అందిస్తుందని మేము చూపిస్తాము. ప్రామాణిక ఆప్టిమల్ కేటాయింపు లేదా కన్వెక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతుల ఆధారంగా ఇటువంటి కొలమానాలను లెక్కించడానికి మేము నిర్వహించదగిన కంప్యూటరింగ్ విధానాలను వివరిస్తాము. పనితీరు అంచనా మరియు సెన్సార్ నిర్వహణ వంటి అనువర్తనాల కోసం ఈ కొలమానాల యొక్క సంభావ్య సుదూర చిక్కులను మేము వివరిస్తాము. మొదటి సందర్భంలో, బహుళ లక్ష్య ట్రాకింగ్ అల్గోరిథంల కోసం సమర్థత యొక్క కొలతలు (MoEs) గా బహుళ లక్ష్య మిస్-దూర కొలమానాల అనువర్తనాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
859af6e67aec769c58ec1ea6a971108a60df0b9d | అసంపూర్ణమైన అనుకరణతో కూడిన నిర్మాణాత్మక అభ్యాసం ఒక ప్రాథమిక సమస్య. మేము సారూప్యతకు హామీ ఇచ్చే సాధారణ "విలాప్-ఫిక్సింగ్" ఫ్రేమ్వర్క్ కింద నిర్మాణాత్మక పెర్సెప్ట్రాన్ అల్గోరిథం యొక్క వేరియంట్లను ప్రతిపాదించాము. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ "అధునాతన నవీకరణ"తో సహా మునుపటి పరిష్కారాలను ప్రత్యేక కేసులుగా చేర్చుతుంది మరియు ప్రామాణిక పెర్సెప్ట్రాన్ సరికాని శోధనతో ఎందుకు విఫలం కావచ్చో కూడా వివరిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్ లోనే కొత్త అప్ డేట్ పద్ధతులను కూడా మేము ప్రతిపాదించాము, ఇవి మెరుగైన నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి, అత్యుత్తమమైన పార్ట్ ఆఫ్ స్పీచ్ ట్యాగింగ్ మరియు ఇంక్రిమెంటల్ పార్సింగ్ సిస్టమ్స్ పై శిక్షణ సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తాయి. |
b78c04c7f29ddaeaeb208d4eae684ffccd71e04f | వరుస గణన యొక్క వాన్ న్యూమాన్ నమూనా యొక్క విజయం సాఫ్ట్వేర్ మరియు హార్డ్వేర్ మధ్య సమర్థవంతమైన వంతెన అనే వాస్తవం కారణంగా ఉంది: ఈ నమూనాపై ఉన్నత స్థాయి భాషలను సమర్థవంతంగా సంకలనం చేయవచ్చు; అయినప్పటికీ ఇది హార్డ్వేర్లో సమర్థవంతంగా అమలు చేయవచ్చు. సాఫ్ట్ వేర్ మరియు హార్డ్ వేర్ ల మధ్య ఒక పోలిన వంతెన సమాంతర గణన కోసం అవసరమని రచయిత వాదించారు. ఇది విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంటే. ఈ వ్యాసం ఈ పాత్రకు అభ్యర్థిగా బల్క్-సింక్రోనస్ సమాంతర (బిఎస్పి) నమూనాను పరిచయం చేస్తుంది మరియు ఉన్నత-స్థాయి భాషా లక్షణాలు మరియు అల్గోరిథంలను అమలు చేయడంలో, అలాగే హార్డ్వేర్లో అమలు చేయడంలో దాని సామర్థ్యాన్ని కొలవడానికి ఫలితాలను ఇస్తుంది. |
1d5a7c0bd3b6c445127c6861cea6c69f2291d9d8 | ఈ వ్యాసంలో మొబైల్ ఫోన్ నెట్వర్క్లలో కమ్యూనికేషన్ సేవలను ఉపయోగించి మాల్వేర్ వ్యాప్తి చెందడం వల్ల కలిగే ప్రభావాలను అంచనా వేస్తున్నాం. స్వీయ-ప్రసార మాల్వేర్ ఇంటర్నెట్లో బాగా అర్థం అయినప్పటికీ, మొబైల్ ఫోన్ నెట్వర్క్లు టోపోలాజీలు, సేవలు, ప్రొవిజనింగ్ మరియు సామర్థ్యం, పరికరాలు మరియు కమ్యూనికేషన్ నమూనాల పరంగా చాలా భిన్నమైన లక్షణాలను కలిగి ఉన్నాయి. ఈ కొత్త వాతావరణంలో మాల్వేర్లను పరిశోధించడానికి, మేము మొబైల్ ఫోన్ నెట్వర్క్ల యొక్క లక్షణాలు మరియు పరిమితులను సంగ్రహించే ఈవెంట్-డ్రైవర్ సిమ్యులేటర్ను అభివృద్ధి చేసాము. ముఖ్యంగా, సిమ్యులేటర్ వాస్తవిక టోపోలాజీలు మరియు నెట్వర్క్ మౌలిక సదుపాయాల యొక్క కేటాయింపు సామర్థ్యాలను, అలాగే సెల్ ఫోన్ చిరునామా పుస్తకాల ద్వారా నిర్ణయించబడిన కాంటాక్ట్ గ్రాఫ్లను నమూనా చేస్తుంది. మొబైల్ ఫోన్ నెట్వర్క్లలో యాదృచ్ఛిక కాంటాక్ట్ వార్మ్ల వేగం మరియు తీవ్రతను అంచనా వేస్తాము, ఇటువంటి వార్మ్లు నెట్వర్క్లో సేవ యొక్క తిరస్కరణ ప్రభావాలను వర్ణించగలవు, మాల్వేర్ వ్యాప్తిని వేగవంతం చేయడానికి విధానాలను పరిశీలిస్తాము మరియు ఇటువంటి దాడులకు వ్యతిరేకంగా నెట్వర్క్లను రక్షించడం యొక్క చిక్కులను చర్చిస్తాము. |
013dfaac7508a46d6781cb58e7be0ddad2920a23 | ఈ పత్రం ISO 26262 హార్డ్వేర్ అవసరాలతో ఆటోమోటివ్ భద్రతా మైక్రోప్రాసెసర్ యొక్క అంచనా కోసం ఒక దశల వారీ మార్గదర్శిని అందిస్తుంది. ISO 26262 పార్ట్ 5 - హార్డ్వేర్ స్థాయిలో ఉత్పత్తి అభివృద్ధి - ఆటోమొబైల్ హార్డ్వేర్ అభివృద్ధి దశలో భద్రతా కార్యకలాపాలను నిర్దేశిస్తుంది. ఈ దశలో హార్డ్వేర్ భద్రతా రూపకల్పన (ISO 26262 పార్ట్ 3 మరియు 4 ఫలితాల నుండి) తీసుకోబడుతుంది, అమలు చేయబడుతుంది, సమగ్రపరచబడుతుంది మరియు పరీక్షించబడుతుంది. ISO 26262 హార్డ్వేర్ అభివృద్ధి ప్రక్రియకు అనుగుణంగా నిరూపించడానికి, హార్డ్వేర్పై పరిమాణాత్మక అంచనాలు అవసరం. ఈ పరిమాణాత్మక అంచనాలను హార్డ్వేర్ ఆర్కిటెక్చర్ మెట్రిక్స్ మరియు సంభావ్య హార్డ్వేర్ మెట్రిక్స్ అని పిలుస్తారు. ఈ అంచనా ఫలితాల ప్రకారం, ఒక నమూనాకు ఆటోమొబైల్ భద్రత సమగ్రత స్థాయి (ASIL) లభిస్తుంది, ఇది ASIL-A (అత్యంత తక్కువ) నుండి ASIL-D (అత్యంత ఎక్కువ) వరకు ఉంటుంది. ఈ పత్రంలో, ISO 26262 హార్డ్వేర్ అంచనా ప్రక్రియను ప్రదర్శించడానికి మేము ఒక ఉదాహరణ భద్రతా మైక్రోప్రాసెసర్ను అమలు చేసాము. హార్డ్వేర్ ఆర్కిటెక్చర్ మెట్రిక్స్ మరియు సంభావ్యత హార్డ్వేర్ మెట్రిక్స్ నుండి ASIL స్థాయి యొక్క ఉత్పన్నం విధానాలు పూర్తిగా చర్చించబడ్డాయి. ఈ అంచనా ఫలితాల ఆధారంగా, ISO 26262 భద్రతా హార్డ్వేర్ డిజైన్ కోసం మేము డిజైన్ సూచనలను కూడా అందిస్తాము. |
78cec49ca0acd3b961021bc27d5cf78cbbbafc7e | సాహిత్యంలో ముఖ గుర్తింపుకు ప్రామాణిక పద్ధతుల్లో కంప్రెసివ్ సెన్సింగ్ ఒకటిగా మారింది. అయితే, ఈ పనిలో చాలా వరకు ఆధారంగా ఉన్న అల్పాహారం డేటా ద్వారా మద్దతు ఇవ్వబడదని మేము చూపిస్తున్నాము. డేటా లో ఈ అల్పత్వం లేకపోవడం అంటే సంపీడన సెన్సింగ్ విధానం ఖచ్చితమైన సిగ్నల్ను తిరిగి పొందటానికి హామీ ఇవ్వబడదు మరియు అందువల్ల అల్పమైన సన్నిహిత అంచనాలు కావలసిన దృఢత్వం లేదా పనితీరును అందించకపోవచ్చు. ఈ విధంగా మేము చూపిస్తున్నాము ముఖ గుర్తింపు సమస్యకు ఒక సాధారణ £ 2 విధానం స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ విధానం కంటే గణనీయంగా మరింత ఖచ్చితమైనది మాత్రమే కాదు, ఇది మరింత దృఢమైనది మరియు చాలా వేగంగా ఉంటుంది. ఈ ఫలితాలు పబ్లిక్గా అందుబాటులో ఉన్న యాలేబి మరియు AR ఫేస్ డేటాసెట్లలో ప్రదర్శించబడ్డాయి, అయితే కంప్రెసివ్ సెన్సింగ్ యొక్క మరింత విస్తృతమైన అనువర్తనానికి చిక్కులు ఉన్నాయి. |
c530fbb3950ccdc88db60eff6627feb9200f6bda | |
be515b4070f746cc39e49e9e80ef0e419cadb1f0 | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో మానవ కార్యకలాపాల గుర్తింపు గురించి అనేక మంది పరిశోధకులకు ఆసక్తి ఉన్న అంశం ఉంది. ఈ కాగితంలో, లోతైన అభ్యాస (డిఎల్) అల్గోరిథం ద్వారా మానవ కార్యకలాపాలను గుర్తించే పరిశోధనను మేము ప్రతిపాదించాము. మానవ కార్యకలాపాల గుర్తింపు ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి మేము కార్యకలాపాలను నిర్వహించే పాల్గొనేవారి నుండి డేటాను సేకరించాము. లోతైన నెట్వర్క్ ముందుగా శిక్షణ పొందిన తరువాత, చక్కటి ట్యూనింగ్ ప్రక్రియ ప్రారంభమవుతుంది. హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్ (హెచ్ఎంఎం) మరియు నావిగేట్ బేయిస్ క్లాసిఫైయర్ (ఎన్బిసి) తో పోల్చితే, ప్రతిపాదిత లోతైన అభ్యాస అల్గోరిథం స్మార్ట్ హోమ్లో మానవ కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి సమర్థవంతమైన మార్గం అని ప్రయోగ ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. |
c79a608694c3d9a75ef06ed6baa80c6d1ce71bd4 | సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో ఇటీవలి పురోగతి ముడి పాఠాల సేకరణ నుండి తక్కువ స్థాయి లక్షణాలను సేకరించే గ్రంథాలయాలను ఉత్పత్తి చేసింది. ఈ లక్షణాలను వ్యాఖ్యలు అని పిలుస్తారు, సాధారణంగా అంతర్గతంగా అధికార, చెట్టు ఆధారిత డేటా నిర్మాణాలలో నిల్వ చేయబడతాయి. ఈ కాగితం అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ మరియు అంచనా మోడలింగ్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన సాధారణీకరణ రిలేషనల్ డేటా పట్టికల సేకరణగా వ్యాఖ్యలను సూచించడానికి ఒక డేటా మోడల్ను ప్రతిపాదించింది. ఈ డేటా మోడల్ అమలుగా రెండు స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ఎన్ఎల్పి లైబ్రరీలలో (కోర్ఎన్ఎల్పి లేదా స్పాసి) ఒకదానిని పిలిచే R ప్యాకేజీ క్లీన్ఎన్ఎల్పి ప్రదర్శించబడుతుంది. ఇది ముడి వచనాన్ని ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది మరియు సాధారణ పట్టికల జాబితాను తిరిగి ఇస్తుంది. నిర్దిష్ట వ్యాఖ్యలలో టోకెనైజేషన్, ప్రసంగ ట్యాగింగ్లో భాగం, పేరున్న ఎంటిటీ గుర్తింపు, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, డిపెండెన్సీ పార్సింగ్, కోరెఫరెన్స్ రిజల్యూషన్ మరియు వర్డ్ ఎంబెడెడ్లు ఉన్నాయి. ప్రస్తుతం ఈ ప్యాకేజీ ఇంగ్లీష్, జర్మన్, ఫ్రెంచ్, స్పానిష్ భాషల్లో ఇన్పుట్ టెక్స్ట్కు మద్దతు ఇస్తుంది. |
5854f613c1617e8f27f3406f9319b88e200783ca | |
178c3df6059d9fc20f8b643254289642c47b5d9d | ఈ ప్రతిపాదిత నమూనాను అభివృద్ధి చేయాలనే ఆలోచన సమాజం పట్ల సామాజిక బాధ్యత నుండి వచ్చింది. ప్రమాదాల సమయంలో తక్షణ ప్రథమ చికిత్స మరియు అత్యవసర వైద్య సేవలు లేకపోవడం చాలా ప్రమాదాల్లో మరణానికి ప్రధాన కారణం. దీనికి ప్రధాన కారణం అంబులెన్స్ ఆలస్యంగా రావడం, అంబులెన్స్కు సమాచారం ఇవ్వడానికి ప్రమాద స్థలంలో ఎవరూ లేకపోవడం. సమాజం పట్ల బాధ్యత వహించాలనే ఆలోచనతోనే మేం ప్రతిపాదించిన జిఎస్ఎమ్, జిపిఆర్ఎస్ ఉపయోగించి మైక్రోకంట్రోలర్ ఆధారిత స్మార్ట్ హెల్మెట్ నమూనాకు దారితీసింది. ఈ ప్రతిపాదిత నమూనా రూపకల్పన యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, ప్రమాదానికి గురైనవారికి వీలైనంత త్వరగా సమాచారం ఇవ్వడం, తద్వారా వారు గాయపడిన వ్యక్తి ప్రాణాలను కాపాడటానికి అవసరమైన చర్యలు తీసుకోవచ్చు. మా ప్రతిపాదిత వ్యవస్థలో మైక్రోకంట్రోలర్గా ఆర్డునో, కాల్ ప్రయోజనం కోసం జిఎస్ఎం, ట్రాకింగ్ ప్రయోజనం కోసం జిపిఆర్ఎస్ మరియు ప్రధానంగా ప్రమాదాన్ని గుర్తించడానికి సెన్సార్లు ఉన్నాయి. మా ప్రతిపాదిత వ్యవస్థ ప్రమాదాన్ని గుర్తించి, ఒక నిమిషం లోనే వాయిస్ మెసేజ్ తో పాటు టెక్స్ట్ మెసేజ్ ను రిజిస్టర్డ్ నెంబర్ కు పంపుతుంది. |
2878bd8a17c2ba7c4df445cd88dd7fc2cb44e15d | గౌస్ ప్రక్రియలు (GP) సంభావ్యత నమూనా ప్రయోజనాల కోసం శక్తివంతమైన సాధనాలు. వీటిని హైరార్కికల్ బేసియన్ మోడళ్లలో లాటెంట్ ఫంక్షన్లపై ముందస్తు పంపిణీలను నిర్వచించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. పూర్వపు ఓవర్ ఫంక్షన్లు సగటు మరియు కోవారియెన్స్ ఫంక్షన్ ద్వారా నిష్క్రియాత్మకంగా నిర్వచించబడతాయి, ఇవి ఫంక్షన్ యొక్క సున్నితత్వం మరియు వైవిధ్యతను నిర్ణయిస్తాయి. అనంతరం, అనంతర ప్రక్రియను అంచనా వేయడం లేదా సమీక్షించడం ద్వారా నేరుగా ఫంక్షన్ స్పేస్లో అనుసంధానం చేయవచ్చు. వారి ఆకర్షణీయమైన సైద్ధాంతిక లక్షణాలు ఉన్నప్పటికీ, GP లు వారి అమలులో ఆచరణాత్మక సవాళ్లను అందిస్తాయి. GPstuff అనేది లైనక్స్ మరియు విండోస్ MATLAB మరియు ఆక్టేవ్ అనుకూల GP నమూనాల కోసం కంప్యూటరల్ టూల్స్ యొక్క బహుముఖ సేకరణ. ఇందులో వివిధ రకాల అనుమానాస్పద పద్ధతులు, అరుదైన సన్నిహిత అంచనాలు మరియు నమూనా అంచనా కోసం ఉపకరణాలు ఉన్నాయి. ఈ కృషిలో, మేము ఈ సాధనాలను సమీక్షిస్తాము మరియు అనేక నమూనాలలో GPstuff వాడకాన్ని ప్రదర్శిస్తాము. |
accbf0cd5f19a9ec5bbdd97f11db8c3bfdbb4913 | ఈ పత్రంలో, కఠినమైన వాతావరణాలలో సున్నితత్వాన్ని పెంచడానికి వోల్టేజ్ నియంత్రిత ఆసిలేటర్ (విసిఒ) తో నిర్మించిన ఫేజ్ లాక్డ్ లూప్ (పిఎల్ఎల్) ను ఉపయోగించి నాన్ కాంటాక్ట్ ప్రాక్సీమిటీ విటల్ సిగ్నల్ సెన్సార్ను ప్రతిపాదించారు. ఈ సర్కిల్ రిసొనేటర్ VCO యొక్క సీరియల్ ఫీడ్బ్యాక్ ఎలిమెంట్ గా పనిచేస్తుంది. శరీర సమీప ప్రభావానికి సంబంధించిన VCO యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీ విచలనం 0.07 MHz/mm నుండి 1.8 MHz/mm (సున్నితత్వంలో 6.8 mV/mm నుండి 205 mV/mm) వరకు 50 mm దూరం వరకు ఉంటుంది, అయితే VCO డ్రిఫ్ట్ మొత్తం 60 °C ఉష్ణోగ్రత పరిధి మరియు ±5% యొక్క వివిక్త భాగం టోలరేన్స్ పరిస్థితిలో సుమారు 21 MHz. మొత్తం ఫ్రీక్వెన్సీ వైవిధ్యం PLL యొక్క సంగ్రహ పరిధిలో సంభవిస్తుంది, ఇది 60 MHz. అందువల్ల, దాని లూప్ కంట్రోల్ వోల్టేజ్ ఫ్రీక్వెన్సీ విచలనాన్ని డైరెక్ట్ కరెంట్ (DC) వోల్టేజ్ యొక్క వ్యత్యాసంగా మారుస్తుంది, ఇది పరిసర ఉష్ణోగ్రతతో సంబంధం లేకుండా ముఖ్యమైన సంకేతాలను సేకరించేందుకు ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ ప్రయోగ ఫలితాల ప్రకారం, ఒక వ్యక్తికి 50 మిమీ దూరంలో ఉంచిన సెన్సార్ 2.4 గిగాహెర్ట్జ్ ఆపరేటింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ వద్ద శ్వాస సిగ్నల్ వల్ల కలిగే హార్మోనిక్ సిగ్నల్ అస్పష్టత లేకుండా శ్వాస మరియు హృదయ స్పందన సంకేతాలను విశ్వసనీయంగా గుర్తించగలదు. |
519da94369c1d87e09c592f239b55cc9486b5b7c | గత కొన్ని సంవత్సరాలలో, భాషా ఆధారిత వీడియో రిట్రీవల్ చాలా దృష్టిని ఆకర్షించింది. అయితే, ఒక సహజ పొడిగింపుగా, వివరణ ప్రశ్న ఇచ్చిన వీడియోలో నిర్దిష్ట వీడియో క్షణాలను స్థానికీకరించడం చాలా అరుదుగా అన్వేషించబడుతుంది. ఈ రెండు పనులు ఒకేలా కనిపిస్తున్నప్పటికీ, రెండోది రెండు ప్రధాన కారణాల వల్ల మరింత సవాలుగా ఉంటుంది: 1) మొదటి పని వీడియోలో ప్రశ్న సంభవిస్తుందో లేదో నిర్ధారించాల్సిన అవసరం ఉంది మరియు మొత్తం వీడియోను తిరిగి ఇస్తుంది, కాని రెండవది వీడియోలోని ఏ క్షణం ప్రశ్నకు సరిపోతుందో నిర్ధారించాల్సిన అవసరం ఉంది మరియు క్షణం యొక్క ప్రారంభ మరియు ముగింపు పాయింట్లను ఖచ్చితంగా తిరిగి ఇస్తుంది. వీడియోలోని వివిధ క్షణాలు వేర్వేరు కాల వ్యవధిని కలిగి ఉండటం మరియు విభిన్న స్థల-కాల లక్షణాలను కలిగి ఉండటం వల్ల, అంతర్లీన క్షణాలను వెలికితీసేది చాలా సవాలుగా ఉంటుంది. 2) సంబంధిత అంచనా యొక్క ముఖ్య భాగం కొరకు, మొదటిది సాధారణంగా ఒక వీడియోను మరియు ప్రశ్నను ఒక సాధారణ స్థలంలోకి పొందుపరుస్తుంది, ఇది సంబంధిత స్కోర్ను లెక్కించడానికి. అయితే, తరువాతి పని క్షణం స్థానికీకరణకు సంబంధించినది, ఇక్కడ ఒక నిర్దిష్ట క్షణం యొక్క లక్షణాలు మాత్రమే కాదు, క్షణం యొక్క సందర్భ సమాచారం కూడా చాలా దోహదం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ప్రశ్నలో "మొదటి" వంటి కాల పరిమితి పదాలు ఉండవచ్చు, అందువల్ల వాటిని సరిగ్గా అర్థం చేసుకోవడానికి కాల సందర్భం అవసరం. ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి, మేము ఒక అటెన్సివ్ క్రాస్-మోడల్ రిట్రీవల్ నెట్వర్క్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నాము. ప్రత్యేకించి, మేము మెమరీ శ్రద్ధ యంత్రాంగాన్ని రూపొందించాము, క్వెరీలో పేర్కొన్న దృశ్య లక్షణాలను నొక్కి చెప్పడానికి మరియు అదే సమయంలో వాటి సందర్భాలను చేర్చడానికి. దీని వెలుగులో, మనం విస్తరించిన క్షణ ప్రాతినిధ్యాన్ని పొందుతాము. అదే సమయంలో, క్రాస్-మోడల్ ఫ్యూజన్ సబ్-నెట్వర్క్ ఇంట్రా-మోడాలిటీ మరియు ఇంటర్-మోడాలిటీ డైనమిక్స్ రెండింటినీ నేర్చుకుంటుంది, ఇది క్షణం-క్వరీ ప్రాతినిధ్య అభ్యాసాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. మేము మా పద్ధతిని రెండు డేటా సెట్లపై అంచనా వేస్తాముః డిడెమో మరియు టాకోస్. ఆధునిక పద్ధతులతో పోలిస్తే మా నమూనా ఎంత సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుందో విస్తృతమైన ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి. |
9eab375b7add5f02a0ae1293d0aa7880ea70233a | |
977f48fe151c06176049b832f2574d8c41309c3a | ఆన్లైన్ టెక్స్ట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ, టెక్స్ట్ యొక్క విశ్లేషణ మరియు నిర్వహణకు సహాయపడే టెక్స్ట్ వర్గీకరణకు డిమాండ్ పెరుగుతోంది. టెక్స్ట్ చౌకగా ఉంటుంది, కానీ సమాచారం, ఒక టెక్స్ట్ ఏ తరగతికి చెందినదో తెలుసుకోవడం రూపంలో, ఖరీదైనది. వచనాల యొక్క ఆటోమేటిక్ వర్గీకరణ ఈ సమాచారాన్ని తక్కువ ఖర్చుతో అందించగలదు, కాని వర్గీకరణ యంత్రాలు ఖరీదైన మానవ ప్రయత్నంతో నిర్మించబడాలి లేదా మానవీయంగా వర్గీకరించబడిన గ్రంథాల నుండి శిక్షణ పొందాలి. ఈ వ్యాసంలో మనం డేటా మైనింగ్ యొక్క అనుబంధ నియమం భావనను ఉపయోగించి వచనాన్ని వర్గీకరించే విధానాన్ని చర్చిస్తాము. ముందస్తుగా వర్గీకరించిన టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్ల నుండి ఫీచర్ సెట్ను పొందటానికి అసోసియేషన్ రూల్ మైనింగ్ టెక్నిక్ ఉపయోగించబడింది. అనంతరం, తుది వర్గీకరణ కోసం ఉత్పన్న లక్షణాలపై నాయివ్ బేజ్ వర్గీకరణను ఉపయోగిస్తారు. |
2e6d28d44016a6cfab7f949f74fc129e27960575 | ఈ కాగితంలో, రచయితలు లాభం మెరుగుపరచడానికి, H- ప్లేన్ బీమ్విడ్త్ను తగ్గించడానికి మరియు ప్రబలమైన విద్యుద్వాహక రాడ్తో వివాల్డి యాంటెన్నాను ఉపయోగించడం ద్వారా ఫేజ్ సెంటర్ వైవిధ్యాలను ఫ్రీక్వెన్సీతో తగ్గించడానికి ఒక పద్ధతిని ప్రతిపాదించారు. ఒక నమూనా యాంటెన్నా తయారు చేయబడి, కొలుస్తారు, మరియు ప్రాథమిక కొలత ఫలితాలు చాలా ఆశాజనకంగా ఉంటాయి, మరియు అనుకరణ ఫలితాలతో మంచి ఒప్పందంలో ఉన్నాయి. |
7740bc0f8afdcf2199b797c904b07cddb401682a | ఓం యొక్క నియమం యొక్క సరళీకృత పరికల్పనలకు మించి, గ్రాఫేన్ రిబ్బన్ల (GR లు) యొక్క అధిక-పౌనఃపున్య ప్రవర్తనను ఖచ్చితంగా సంగ్రహించడానికి సగటు ఉచిత మార్గంలో విద్యుత్ క్షేత్ర వైవిధ్యం మరియు నాన్-లోకల్ విద్యుత్ క్షేత్రంపై ప్రస్తుత ఆధారపడటం యొక్క ప్రభావాలు పరిగణనలోకి తీసుకోబడతాయి. అదే సమయంలో, తక్కువ పౌనఃపున్యాల వద్ద అనుసరించగల సరళీకృత విధానం కూడా వివరించబడింది. ప్రాథమిక బోల్ట్జ్మాన్ సమీకరణం నుండి ప్రారంభించి, గ్రాఫెన్ యొక్క ప్రత్యేకమైన వ్యాప్తి సంబంధాన్ని దాని హెక్సాగోనల్ బ్రిల్లూయిన్ జోన్లో కలపడం ద్వారా, GR నిర్మాణం అంతటా ప్రస్తుత సాంద్రత పొందబడుతుంది. మొదట, GR యొక్క సెమీ-ఇన్ఫినిట్ స్లాబ్ ను ఫ్యూరియర్ ఇంటిగ్రల్స్ సిద్ధాంతాన్ని ఉపయోగించి విశ్లేషించారు, తరువాత గ్రీన్ యొక్క ఫంక్షన్ విధానాన్ని ఉపయోగించి ఉత్పన్నమైన ప్రస్తుత సాంద్రత యొక్క స్వీయ-స్థిరమైన సంఖ్యా గణన ఆధారంగా ఆచరణాత్మక పరిమిత నిర్మాణాల కోసం కఠినమైన పద్దతి అభివృద్ధి చేయబడింది. ఈ పత్రం ఆన్-చిప్ ఇంటర్కనెక్ట్ మరియు ఇండక్టర్ అనువర్తనాలకు సంబంధించిన గ్రాఫెన్ ఆధారిత నిర్మాణాల యొక్క అధిక-పౌనఃపున్య నిరోధకత యొక్క ఖచ్చితమైన అంచనా కోసం మొదటి వివరణాత్మక పద్దతిని అందిస్తుంది. |
21a1654b856cf0c64e60e58258669b374cb05539 | మేము YOLO, వస్తువు గుర్తింపును ఒక కొత్త విధానం అందిస్తున్నాయి. వస్తువుల గుర్తింపుపై మునుపటి పని గుర్తింపును నిర్వహించడానికి వర్గీకరణకర్తలను పునర్నిర్మించింది. బదులుగా, మేము వస్తువు గుర్తింపును ఒక రిగ్రెషన్ సమస్యగా స్థానికంగా వేరు చేయబడిన బౌండింగ్ బాక్సులకు మరియు సంబంధిత తరగతి సంభావ్యతలకు ఫ్రేమ్ చేస్తాము. ఒకే న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఒక అంచనాలో పూర్తి చిత్రాల నుండి నేరుగా బౌండింగ్ బాక్సులను మరియు క్లాస్ సంభావ్యతలను అంచనా వేస్తుంది. మొత్తం డిటెక్షన్ పైప్లైన్ ఒకే నెట్వర్క్ కాబట్టి, డిటెక్షన్ పనితీరుపై నేరుగా ఎండ్-టు-ఎండ్ ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు. మా ఏకీకృత నిర్మాణం చాలా వేగంగా ఉంటుంది. మా బేస్ YOLO మోడల్ రియల్ టైమ్ లో చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేస్తుంది సెకనుకు 45 ఫ్రేమ్లు. ఈ నెట్వర్క్ యొక్క చిన్న వెర్షన్ ఫాస్ట్ యోలో సెకనుకు 155 ఫ్రేమ్లను ప్రాసెస్ చేస్తుంది. అయితే ఇది ఇతర రియల్ టైమ్ డిటెక్టర్ల కంటే రెట్టింపు mAP ను సాధిస్తుంది. అధునాతన డిటెక్షన్ సిస్టమ్లతో పోలిస్తే, YOLO ఎక్కువ స్థానికీకరణ లోపాలను చేస్తుంది, అయితే నేపథ్యంలో తప్పుడు పాజిటివ్లను అంచనా వేయడానికి తక్కువ అవకాశం ఉంది. చివరగా, YOLO వస్తువులు చాలా సాధారణ ప్రాతినిధ్యాలు తెలుసుకుంటాడు. సహజ చిత్రాల నుండి కళల వంటి ఇతర రంగాలకు సాధారణీకరించేటప్పుడు ఇది DPM మరియు R-CNN తో సహా ఇతర గుర్తింపు పద్ధతులను అధిగమిస్తుంది. |
5a39d6c1bb04737cc81634f3ea2e81d3bc1ee6dd | అపరిమిత సహజ ఛాయాచిత్రాలలో ఏకపక్ష బహుళ-అక్షర వచనాన్ని గుర్తించడం ఒక కఠినమైన సమస్య. ఈ వ్యాసంలో, ఈ రంగంలో సమానంగా కష్టమైన ఉప సమస్యను మేము పరిష్కరిస్తాము. వీధి వీక్షణ చిత్రాల నుండి యాదృచ్ఛిక బహుళ-అంకెల సంఖ్యలను గుర్తించడం. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి సాంప్రదాయ విధానాలు సాధారణంగా స్థానికీకరణ, విభజన మరియు గుర్తింపు దశలను వేరు చేస్తాయి. ఈ కాగితంలో మేము ఈ మూడు దశలను సమగ్రపరిచే ఒక ఏకీకృత విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది ఇమేజ్ పిక్సెల్స్పై నేరుగా పనిచేసే లోతైన కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం ద్వారా. డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను అధిక నాణ్యత గల చిత్రాలపై శిక్షణ ఇవ్వడానికి మేము డిస్ట్రిబ్యూషన్ (డీన్ ఎట్ అల్, 2012) లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ల అమలును ఉపయోగిస్తాము. ఈ విధానం యొక్క పనితీరు కన్వోల్వియనల్ నెట్వర్క్ యొక్క లోతుతో పెరుగుతుందని మేము కనుగొన్నాము, మేము శిక్షణ పొందిన 11 దాచిన పొరలతో లోతైన నిర్మాణంలో ఉత్తమ పనితీరుతో. మేము ఈ విధానాన్ని పబ్లిక్గా అందుబాటులో ఉన్న SVHN డేటాసెట్పై అంచనా వేస్తాము మరియు పూర్తి వీధి సంఖ్యలను గుర్తించడంలో 96% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తాము. మేము చూపిస్తాము ఒక-అంకెల గుర్తింపు పనిలో, మేము స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ను మెరుగుపరుస్తాము మరియు 97.84% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తాము. వీధి వీక్షణ చిత్రాల నుండి ఉత్పత్తి చేయబడిన మరింత సవాలుగా ఉన్న డేటాసెట్లో ఈ విధానాన్ని కూడా మేము అంచనా వేస్తాము, ఇందులో అనేక మిలియన్ల వీధి సంఖ్యల వ్యాఖ్యానాలు ఉన్నాయి మరియు 90% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తాయి. మా అంచనా ప్రకారం, నిర్దిష్ట ఆపరేటింగ్ పరిమితుల్లో, ప్రతిపాదిత వ్యవస్థ యొక్క పనితీరు మానవ ఆపరేటర్లతో పోల్చదగినది. ఇప్పటి వరకు, మన వ్యవస్థ ప్రపంచవ్యాప్తంగా స్ట్రీట్ వ్యూ చిత్రాల నుండి దాదాపు 100 మిలియన్ల భౌతిక వీధి సంఖ్యలను సేకరించేందుకు సహాయపడింది. |
746add3fde7424f55d8424894e663eee51dc8f1c | భవిష్యత్తులో వైర్లెస్ నెట్వర్క్లలో, ముఖ్యంగా తాత్కాలిక సంఘటన మరియు అత్యవసర పరిస్థితుల్లో ఆన్-డిమాండ్ విస్తరణ కోసం, వైమానిక బేస్ స్టేషన్లుగా (బిఎస్) మానవరహిత వైమానిక వాహనాల (యుఎవి) ఉపయోగం గొప్ప ప్రాక్టికల్ ప్రాముఖ్యత కలిగి ఉంది. యుఎవి మొబిలిటీ ద్వారా వచ్చే పనితీరు మెరుగుదలలను మునుపటి పనులు ప్రదర్శించినప్పటికీ, అవి ప్రధానంగా ఫైల్ బదిలీ మరియు డేటా సేకరణ వంటి ఆలస్యం-సహనం చేసే అనువర్తనాలపై దృష్టి పెడతాయి. అందువల్ల, వీడియో కాన్ఫరెన్సింగ్ మరియు ఆన్లైన్ గేమింగ్ వంటి ఆలస్యం-నిరోధక అనువర్తనాల కోసం యుఎవి మొబిలిటీ పనితీరును పొందగలదా అనేది తెలియదు. ఈ కారణంగా, ఈ వ్యాసంలో, ఒక UAV- ప్రారంభించబడిన డౌన్ లింక్ ఆర్తోగోనల్ డివిజన్ మల్టిపుల్ యాక్సెస్ (OFDMA) నెట్వర్క్ను అధ్యయనం చేస్తాము, ఇక్కడ ఒక UAV ఒక నిర్దిష్ట విమాన వ్యవధిలో ఇద్దరు గ్రౌండ్ వినియోగదారులకు సేవ చేయడానికి పంపబడుతుంది. వినియోగదారుల యొక్క ఆలస్యం-నిర్దిష్ట కనీస-రేట్-రేషియో పరిమితులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా, యుఎవి పథం మరియు కమ్యూనికేషన్ వనరుల కేటాయింపును సంయుక్తంగా ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా కనీస వినియోగదారు సామర్థ్యాన్ని పెంచడం మా లక్ష్యం. కనీస రేటు నిష్పత్తి పరిమితులు మరింత కఠినంగా మారడంతో మాక్స్-మిన్ యూజర్ థ్రూపుట్ సాధారణంగా తగ్గుతుందని మేము చూపిస్తున్నాము, ఇది యుఎవి మొబిలిటీని ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా థ్రూపుట్ లాభం మరియు యూజర్ ఆలస్యం అవసరం మధ్య ప్రాథమిక వాణిజ్య ఒప్పందాన్ని వెల్లడిస్తుంది. మా సిద్ధాంతపరమైన ఫలితాలను సిమ్యులేషన్ ఫలితాలు ధృవీకరిస్తాయి మరియు మా ప్రతిపాదిత రూపకల్పన యొక్క ప్రభావాన్ని కూడా ప్రదర్శిస్తాయి. |
929bb4a0088a0b420cbf08684e374761690b19f2 | |
32f140fbb9514fd3ead5177025c467b50896db30 | |
5d3158674e1a0fedf69299a905151949fb8b01a5 | RDF అనేది స్కీమా-ఫ్రీ స్ట్రక్చర్డ్ ఇన్ఫర్మేషన్ కోసం ఒక డేటా మోడల్, ఇది సెమాంటిక్-వెబ్ డేటా, లైఫ్ సైన్సెస్ మరియు వెబ్ 2.0 ప్లాట్ఫారమ్ల సందర్భంలో వేగాన్ని పొందుతోంది. RDF యొక్క "పే-అజ్-యు-గో" స్వభావం మరియు దాని ప్రశ్న భాష SPARQL యొక్క సౌకర్యవంతమైన నమూనా-సరిపోలిక సామర్థ్యాలు సుదీర్ఘ జాయింట్ మార్గాలతో సహా సంక్లిష్ట ప్రశ్నలకు సామర్థ్యం మరియు స్కేలబిలిటీ సవాళ్లను కలిగిస్తాయి. ఈ పత్రం RDF-3X ఇంజిన్ను అందిస్తుంది, ఇది SPARQL యొక్క అమలు, ఇది RISC- శైలి నిర్మాణాన్ని అనుసరించి సరళీకృత సూచిక మరియు ప్రశ్న ప్రాసెసింగ్తో అద్భుతమైన పనితీరును సాధిస్తుంది. అన్ని RDF-3X డేటాబేస్ల భౌతిక రూపకల్పన వాటి పనిభారంతో సంబంధం లేకుండా ఒకేలా ఉంటుంది మరియు అన్ని అంశం-ఆస్తి-వస్తువు ట్రిపుల్స్ మరియు వాటి బైనరీ మరియు యూనిరీ ప్రొజెక్షన్ల కోసం సమగ్ర సూచికల ద్వారా ఇండెక్స్ ట్యూనింగ్ అవసరాన్ని పూర్తిగా తొలగిస్తుంది. ఈ సూచికలు బాగా కంప్రెస్ చేయబడ్డాయి, మరియు ప్రశ్న ప్రాసెసర్ ప్రాసెసర్ కాష్ యొక్క అద్భుతమైన పనితీరుతో వేగంగా విలీనం జాయిన్లను దూకుడుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. ప్రశ్న ఆప్టిమైజర్ సంక్లిష్ట ప్రశ్నలకు కూడా సరైన జాయింట్ ఆర్డర్లను ఎంచుకోగలదు, మొత్తం జాయింట్ మార్గాలకు గణాంక సారాంశాలను కలిగి ఉన్న ఖర్చు నమూనాతో. RDF-3X ప్రశ్నలకు ఆప్టిమైజ్ చేయబడినప్పటికీ, ఇది ఒక దశల నిర్మాణం ద్వారా సమర్థవంతమైన ఆన్లైన్ నవీకరణలకు మంచి మద్దతును అందిస్తుందిః ప్రధాన డేటాబేస్ సూచికలకు ప్రత్యక్ష నవీకరణలు వాయిదా వేయబడతాయి మరియు బదులుగా కాంపాక్ట్ డిఫెరెన్షియల్ సూచికలకు వర్తించబడతాయి, ఇవి తరువాత ప్రధాన సూచికలలో విలీనం చేయబడతాయి. 50 మిలియన్లకు పైగా RDF ట్రిపుల్స్ మరియు నమూనా సరిపోలిక, మల్టీవే స్టార్ జాయింట్లు మరియు లాంగ్ పాత్ జాయింట్లు ఉన్న బెంచ్మార్క్ ప్రశ్నలతో అనేక పెద్ద ఎత్తున డేటాసెట్లతో ప్రయోగాత్మక అధ్యయనాలు RDF-3X గతంలో ఉత్తమ ప్రత్యామ్నాయాలను ఒకటి లేదా రెండు ఆర్డర్లు ద్వారా అధిగమించగలవని చూపిస్తున్నాయి. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.