_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
98aa1650071dd259f45742dae4b97ef13a9de08a | |
2105d6e014290cd0fd093479cc32cece51477a5a | పెద్ద సంఖ్యలో ఉన్న వేలిముద్రల డేటాబేస్ నుంచి అసంపూర్ణమైన లేదా పాక్షికమైన వేలిముద్రలను గుర్తించడం నేడు కష్టమైన సవాలుగా ఉంది. పాక్షిక వేలిముద్రలపై ప్రస్తుతం జరుగుతున్న అధ్యయనాలు స్థానిక శిఖర వివరాలను ఉపయోగించి ఒకదానితో ఒకటి సరిపోలడంపై దృష్టి పెడుతున్నాయి. ఈ వ్యాసంలో, గ్లోబల్ టోపోలాజికల్ ఫీచర్స్ ను ఉపయోగించి పాక్షిక వేలిముద్రల సరిపోలిక కోసం అభ్యర్థి జాబితాలను తిరిగి పొందే సమస్యను పరిశీలిస్తాము. ప్రత్యేకించి, పాక్షిక వేలిముద్ర నుండి గ్లోబల్ టోపోలాజీ ప్రాతినిధ్యాన్ని పునర్నిర్మించడానికి విశ్లేషణాత్మక విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము. మొదట, పునర్నిర్మాణ సమస్యను వివరించడానికి మేము ఒక విలోమ ధోరణి నమూనాను ప్రదర్శిస్తాము. అప్పుడు, మేము విలోమ నమూనాకు అన్ని చెల్లుబాటు అయ్యే పరిష్కారాల కోసం ఒక సాధారణ వ్యక్తీకరణను అందిస్తాము. ఇది మనకు తెలియని భాగాలలో తప్పిపోయిన నిర్మాణాలను అన్వేషించేటప్పుడు ఇప్పటికే ఉన్న విభాగాలలో డేటా విశ్వసనీయతను కాపాడటానికి అనుమతిస్తుంది. అంచుల టోపోలాజీ లక్షణాల యొక్క కొన్ని ముందస్తు జ్ఞానం ఆధారంగా తప్పిపోయిన ధోరణి నిర్మాణాలను అంచనా వేయడానికి మేము అల్గోరిథంలను మరింత అభివృద్ధి చేసాము. మా గణాంక ప్రయోగాలు మా ప్రతిపాదిత మోడల్ ఆధారిత విధానం జత-వివేకం వేలిముద్ర సరిపోలిక కోసం అభ్యర్థుల సంఖ్యను సమర్థవంతంగా తగ్గించగలదని మరియు పాక్షిక వేలిముద్ర గుర్తింపు కోసం సిస్టమ్ రిట్రీవల్ పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుందని చూపిస్తుంది. |
7b71acff127c9bc736185343221f05aac4768ac0 | తక్కువ ర్యాంక్ మాతృకలను తిరిగి పొందడం ఇటీవల సైన్స్ మరియు ఇంజనీరింగ్ యొక్క అనేక రంగాలలో గణనీయమైన కార్యకలాపాలను చూసింది, ఖచ్చితమైన పునర్నిర్మాణ హామీలు మరియు ఆసక్తికరమైన ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల కోసం ఇటీవలి సైద్ధాంతిక ఫలితాల ద్వారా ప్రేరేపించబడింది. ఈ కాగితంలో, మాతృక పూర్తయిన తక్కువ-ర్యాంక్ మాత్రికలను అంచనా వేయడానికి మరియు అరుదైన బేసియన్ లెర్నింగ్ (SBL) సూత్రాల ఆధారంగా బలమైన ప్రధాన భాగం విశ్లేషణ కోసం నవల రికవరీ అల్గోరిథంలను మేము ప్రదర్శిస్తాము. ఒక మాతృక కారకాల సూత్రీకరణ నుండి ప్రారంభించి, తక్కువ-ర్యాంక్ పరిమితిని అంచనాలలో ఒక స్పార్సిటీ పరిమితిగా అమలు చేయడం, అధిక రికవరీ పనితీరును అందించేటప్పుడు సరైన ర్యాంక్ను నిర్ణయించడంలో చాలా ప్రభావవంతమైన విధానాన్ని మేము అభివృద్ధి చేస్తాము. ఇతర సారూప్య సమస్యలలో ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులతో మేము కనెక్షన్లు మరియు ఈ విధానం యొక్క ప్రభావాన్ని వివరించే ప్రస్తుత స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పద్ధతులతో అనుభవ ఫలితాలు మరియు పోలికలను అందిస్తాము. |
93ed6511a0ae5b13ccf445081ab829d415ca47df | లేబుల్ ప్రచారం అనేది గ్రాఫ్లలో శక్తివంతమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన సెమీ-సర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్. మరోవైపు, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అనేక పర్యవేక్షక అభ్యాస పనులలో నిరూపితమైన ట్రాక్ రికార్డులను కలిగి ఉన్నాయి. ఈ కృషిలో, మేము ఒక గ్రాఫ్-నియంత్రిత లక్ష్యంతో ఒక శిక్షణా చట్రాన్ని ప్రతిపాదించాము, అనగా న్యూరల్ గ్రాఫ్ మెషీన్లు, ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శక్తిని మరియు లేబుల్ ప్రచారంను మిళితం చేయగలవు. ఈ పని న్యూరల్ నెట్వర్క్ల గ్రాఫఫగ్మెంటెడ్ శిక్షణపై మునుపటి సాహిత్యాన్ని సాధారణీకరిస్తుంది, ఇది బహుళ న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్లకు (ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ ఎన్ఎన్, సిఎన్ఎన్ మరియు ఎల్ఎస్టిఎమ్ ఆర్ఎన్ఎన్) మరియు విస్తృత శ్రేణి గ్రాఫ్లకు వర్తింపజేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. కొత్త లక్ష్యం న్యూరల్ నెట్వర్క్లను లేబుల్ చేయబడిన మరియు లేబుల్ చేయని డేటాను ఉపయోగించుకునేలా చేస్తుందిః (ఎ) నెట్వర్క్ పర్యవేక్షించబడిన సెట్టింగ్లో లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ ఇవ్వడానికి అనుమతిస్తుంది, (బి) పొరుగు నోడ్ల కోసం ఇలాంటి దాచిన ప్రాతినిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి నెట్వర్క్ను బయాస్ చేయడం ఒక గ్రాఫ్లో, లేబుల్ ప్రచారం వలె. ప్రతిపాదిత లక్ష్యంతో ఇటువంటి నిర్మాణాలను స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ దిగువను ఉపయోగించి సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు మరియు పెద్ద గ్రాఫ్లకు స్కేల్ చేయవచ్చు, అంచుల సంఖ్యలో సరళంగా ఉండే రన్టైమ్తో. ప్రతిపాదిత ఉమ్మడి శిక్షణా విధానం అనేక రకాల పనులలో (సామాజిక గ్రాఫ్లపై బహుళ లేబుల్ వర్గీకరణ, వార్తల వర్గీకరణ, పత్ర వర్గీకరణ మరియు అర్థ ఉద్దేశ్య వర్గీకరణ) అనేక రకాల గ్రాఫ్ ఇన్పుట్లతో (నోడ్ స్థాయి లక్షణాలతో మరియు లేకుండా గ్రాఫ్లతో సహా) మరియు వివిధ రకాల న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించి అనేక రకాలైన పద్ధతులను అధిగమిస్తుంది. గూగుల్ లో ఇంటర్న్ షిప్ సమయంలో చేసిన పని. |
a32e74d41a066d3dad15b020cce36cc1e3170e49 | గ్రాఫిక్ నమూనాలు గ్రాఫ్ సిద్ధాంతం మరియు సంభావ్యత సిద్ధాంతాన్ని బహువిషయ గణాంక నమూనా కోసం శక్తివంతమైన ఫార్మలిజంలో కలిపిస్తాయి. గణాంక సంకేత ప్రాసెసింగ్ లో - అలాగే కమ్యూనికేషన్ సిద్ధాంతం, నియంత్రణ సిద్ధాంతం మరియు బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్ వంటి సంబంధిత రంగాలలో - గణాంక నమూనాలు గ్రాఫ్ల పరంగా చాలాకాలంగా రూపొందించబడ్డాయి మరియు ప్రాబల్యాలు మరియు ఉపాంత సంభావ్యతలు వంటి ప్రాథమిక గణాంక పరిమాణాలను లెక్కించడానికి అల్గోరిథంలు తరచుగా ఈ గ్రాఫ్లపై పనిచేసే పునరావృతాల పరంగా వ్యక్తీకరించబడ్డాయి. ఉదాహరణలలో దాచిన మార్కోవ్ నమూనాలు, మార్కోవ్ యాదృచ్ఛిక క్షేత్రాలు, ఫార్వర్డ్-బ్యాక్వర్డ్ అల్గోరిథం మరియు కల్మాన్ వడపోత ఉన్నాయి [ రాబినర్ మరియు జువాంగ్ (1993); పెర్ల్ (1988); కైలాత్ మరియు ఇతరులు. (2000) ] గా ఉంది. ఈ ఆలోచనలను గ్రాఫిక్ నమూనాల ఫార్మలిజంలో అర్థం చేసుకోవచ్చు, ఏకీకృతం చేయవచ్చు మరియు సాధారణీకరించవచ్చు. వాస్తవానికి, గ్రాఫికల్ నమూనాలు ఈ క్లాసిక్ నిర్మాణాలపై వైవిధ్యాలను రూపొందించడానికి మరియు గణాంక నమూనాల యొక్క పూర్తిగా కొత్త కుటుంబాలను అన్వేషించడానికి సహజమైన చట్రాన్ని అందిస్తాయి. పైన పేర్కొన్న పునరావృత అల్గోరిథంలు జంక్షన్ ట్రీ అల్గోరిథం అని పిలువబడే సాధారణ పునరావృత అల్గోరిథం యొక్క అన్ని సందర్భాలు [ లారిట్జెన్ మరియు స్పీగెల్హాల్టర్, 1988]. జంక్షన్ ట్రీ అల్గోరిథం ఒక గ్రాఫికల్ మోడల్లో తప్పిపోయిన అంచుల నమూనా ద్వారా ఎన్కోడ్ చేయబడిన ఉమ్మడి సంభావ్యత పంపిణీ యొక్క కారకాల లక్షణాలను సద్వినియోగం చేస్తుంది. తగినంతగా చదునైన గ్రాఫ్ల కోసం, జంక్షన్ ట్రీ అల్గోరిథం గ్రాఫికల్ మోడల్తో అనుబంధించబడిన సంభావ్యత మరియు ఇతర గణాంక పరిమాణాలను లెక్కించడం యొక్క సాధారణ సమస్యకు క్రమబద్ధమైన మరియు ఆచరణాత్మక పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. దురదృష్టవశాత్తు, ఆచరణాత్మక ఆసక్తి ఉన్న అనేక గ్రాఫికల్ నమూనాలు " తగినంతగా చదునుగా లేవు ", కాబట్టి జంక్షన్ ట్రీ అల్గోరిథం ఇకపై ఉపాంత సంభావ్యతలను మరియు ఇతర అంచనాలను లెక్కించే సమస్యకు ఆచరణీయమైన గణన పరిష్కారాన్ని అందించదు. ఇటువంటి కేసులను ఎదుర్కోవటానికి ప్రయత్నించే పద్ధతుల యొక్క ఒక ప్రసిద్ధ మూలం మార్కోవ్ చైన్ మోంటే కార్లో (MCMC) ఫ్రేమ్వర్క్, మరియు వాస్తవానికి ఈ విషయంలో గణనీయమైన సాహిత్యం ఉంది |
1d16975402e5a35c7e33b9a97fa85c689f840ded | ఈ వ్యాసంలో, రికార్డు లింకేజ్ మరియు సారూప్యత శోధన కోసం మొదటి సమాంతర మరియు పంపిణీ ఇంజిన్ LSHDB ను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. LSHDB ఒక అబ్స్ట్రాక్షన్ లేయర్ ను స్థానికీకరణ-సెన్సిటివ్ హాషింగ్ (అధిక పరిమాణాలలో ఇలాంటి అంశాలను గుర్తించడానికి ఒక ప్రసిద్ధ పద్ధతి) యొక్క మెకానిక్స్ను దాచడానికి ఉపయోగిస్తుంది, ఇది అంతర్లీన సారూప్య శోధన ఇంజిన్గా ఉపయోగించబడుతుంది. LSHDB ఇన్పుట్ డేటా నుండి తగిన డేటా నిర్మాణాలను సృష్టిస్తుంది మరియు ఈ నిర్మాణాలను నోఎస్క్యూఎల్ ఇంజిన్ను ఉపయోగించి డిస్క్లో కొనసాగిస్తుంది. ఇది పంపిణీ చేసిన ప్రశ్నల సమాంతర ప్రాసెసింగ్కు స్వాభావికంగా మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది చాలా విస్తరించదగినది మరియు ఉపయోగించడానికి సులభం. రికార్డ్ లింకేజ్ (మరియు ప్రైవసీ-ప్రీజర్వింగ్ రికార్డ్ లింకేజ్) పనుల సందర్భంలో ఇలాంటి రికార్డులను గుర్తించడానికి LSHDB అంతర్లీన వ్యవస్థగా, అలాగే సమర్పించిన ప్రశ్నలకు సమానమైన స్ట్రింగ్ విలువలను గుర్తించడానికి సెర్చ్ ఇంజిన్గా మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
6f9ead16c5464a989dee4cc337d473e353ce54c7 | మేము అస్థిపంజరం వైర్ఫ్రేమ్ కదలిక కోసం ఒక నిజ-సమయ సంజ్ఞ వర్గీకరణ వ్యవస్థను అందిస్తున్నాము. శబ్దం ఉన్న ఇన్పుట్ కింద గుర్తింపు దృఢత్వం కోసం రూపొందించిన అస్థిపంజరం యొక్క కోణీయ ప్రాతినిధ్యం, బహుళ వేరియంట్ టైమ్-సిరీస్ డేటా కోసం క్యాస్కేడ్ అనుసంధాన-ఆధారిత వర్గీకరణ, మరియు ఒక స్వాధీనం చేసుకున్న సంజ్ఞ మరియు సరిపోలే సంజ్ఞ కోసం ఒక ఒరాకిల్ మధ్య కదలికలో వ్యత్యాసాన్ని అంచనా వేయడానికి డైనమిక్ టైమ్-వార్పింగ్ ఆధారంగా దూర మెట్రిక్. మొదటి మరియు చివరి సాధనాలు ప్రకృతిలో సాధారణమైనవి మరియు ఏ సంజ్ఞ-సరిపోలిక దృశ్యానికి అయినా వర్తించవచ్చు, ఇన్పుట్ మోషన్ తెలిసిన, కానానికల్ టైమ్-బేస్కు కట్టుబడి ఉంటుందని భావన ఆధారంగా వర్గీకరణ భావించబడిందిః సంగీత బీట్. 28 సంజ్ఞా తరగతులతో కూడిన బెంచ్ మార్క్ లో, XBOX Kinect ప్లాట్ఫామ్ ఉపయోగించి రికార్డ్ చేయబడిన వందలాది సంజ్ఞా సందర్భాలు మరియు ప్రతి సంజ్ఞా తరగతికి డజన్ల కొద్దీ విషయాల ద్వారా ప్రదర్శించబడ్డాయి, మా వర్గీకరణదారుడు సగటు ఖచ్చితత్వం 96:9%, సుమారు 4 సెకన్ల అస్థిపంజర కదలిక రికార్డింగ్ల కోసం. నిజ సమయ లోతు సెన్సార్ నుండి ఇన్పుట్ శబ్దం ఇచ్చిన ఈ ఖచ్చితత్వం విశేషమైనది. |
8abbc8a8bdb2c1d7193ecb2a49cb8f9344ce4141 | రెండు వెబ్ కెమెరాల వ్యవస్థ నుండి అనామక వీడియో డేటా మరియు ఒకే మైక్రోసాఫ్ట్ కైనెక్ట్ నుండి లోతు చిత్రాలుః రెండు దృశ్య ఆధారిత పర్యవేక్షణ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఇంటి అమరికలో స్ట్రిడ్-టు-స్ట్రిడ్ నడక వైవిధ్యతను నిష్క్రియాత్మకంగా కొలిచే విశ్లేషణను మేము ప్రదర్శిస్తాము. ప్రతి సంవత్సరం లక్షలాది మంది వృద్ధులు పడిపోతున్నారు. వృద్ధుల పతనం ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయగల సామర్థ్యం, వారు వృద్ధాప్యంలో స్వతంత్ర అమరికలలో సురక్షితంగా జీవించడానికి వీలు కల్పించడం చాలా అవసరం. స్ట్రిడ్ టు స్ట్రిడ్ నడక వైవిధ్య కొలతలు వృద్ధులలో పతనం యొక్క అంచనా అని అధ్యయనాలు చూపించాయి. ఈ విశ్లేషణ కోసం, పాల్గొనేవారిని రెండు దృష్టి ఆధారిత వ్యవస్థలతో పాటు, గ్రౌండ్ సత్యానికి మార్కర్ ఆధారిత వికాన్ మోషన్ క్యాప్చర్ సిస్టమ్తో పర్యవేక్షిస్తున్నప్పుడు అనేక చిన్న నడకలను నిర్వహించమని కోరారు. స్ట్రిడ్ టు స్ట్రిడ్ నడక వైవిధ్యత యొక్క కొలతలు ప్రతి వ్యవస్థను ఉపయోగించి లెక్కించబడ్డాయి మరియు వికాన్ నుండి పొందిన వాటితో పోల్చబడ్డాయి. |
386a8419dfb6a52e522cdab70ee8449422e529ba | ప్రధాన లక్ష్యం వారి జీవన నాణ్యతను మెరుగుపరచడం మరియు/లేదా వారి ఆరోగ్య స్థితిని పర్యవేక్షించడం కోసం వారి ఇళ్లలో వ్యవస్థాపించిన మరియు నిర్వహించే "స్మార్ట్ హోమ్" సాంకేతికతకు సంబంధించి సీనియర్ల అవగాహన మరియు అంచనాలను అన్వేషించడం ఈ అధ్యయనం యొక్క లక్ష్యం. ఈ పైలట్ అధ్యయనంలో వృద్ధుల సాంకేతిక పరిజ్ఞానం గురించి వారి అవగాహనను అంచనా వేయడానికి మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం వారి రోజువారీ జీవితాన్ని మెరుగుపరుస్తుందని వారు నమ్ముతున్న మార్గాలను అంచనా వేయడానికి మూడు ఫోకస్ గ్రూప్ సెషన్లు నిర్వహించబడ్డాయి. ఈ సమూహాలలో చర్చించిన అంశాలలో పతనం నివారించడం లేదా గుర్తించడం, దృశ్య లేదా వినికిడి లోపాలతో సహాయం చేయడం, చైతన్యాన్ని మెరుగుపరచడం, ఒంటరితనాన్ని తగ్గించడం, మందులను నిర్వహించడం మరియు శారీరక పారామితుల పర్యవేక్షణ వంటి ఆరోగ్య సంబంధిత సమస్యలలో పరికరాలు మరియు సెన్సార్ల ఉపయోగం గురించి పాల్గొనేవారి అవగాహన ఉన్నాయి. ఆడియో టేపులను లిప్యంతరీకరించారు మరియు కంటెంట్ విశ్లేషణ జరిగింది. ఫలితాలు మూడు ఫోకస్ గ్రూప్ సెషన్లలో మొత్తం 15 మంది వృద్ధులు పాల్గొన్నారు. వృద్ధులైన వయోజన నివాసితులకు అధునాతన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ప్రయోజనం కలిగించే రంగాలలో అత్యవసర సహాయం, పతనం నివారణ మరియు గుర్తింపు, శారీరక పారామితుల పర్యవేక్షణ మొదలైనవి ఉన్నాయి. ఈ పరికరాల వినియోగ సౌలభ్యం, మానవ స్పందన లేకపోవడం, వృద్ధ విద్యార్థులకు అనువైన శిక్షణ అవసరం గురించి ఆందోళన వ్యక్తం చేశారు. అన్ని పాల్గొనేవారు వారి జీవితాలను మెరుగుపర్చడానికి వారి ఇళ్లలో వ్యవస్థాపించగల పరికరాలు మరియు సెన్సార్ల పట్ల సానుకూల వైఖరిని కలిగి ఉన్నారు. |
3b8a4cc6bb32b50b29943ceb7248f318e589cd79 | వరుసల సేకరణలో 1-డైమెన్షనల్ ఉపక్రమణలను గుర్తించడానికి మేము సమర్థవంతమైన సూచిక పద్ధతిని అందిస్తున్నాము, తద్వారా ఉపక్రమణలు ఇచ్చిన (క్వరీ) నమూనాకు పేర్కొన్న టోలరేన్స్లో సరిపోతాయి. ఈ ఆలోచన ఏమిటంటే, ప్రతి డేటా క్రమాన్ని ఫీచర్ స్పేస్ లో బహుళ డైమెన్షనల్ రెక్టాంగెల్స్ యొక్క చిన్న సమితిలో మ్యాప్ చేయడం. అప్పుడు, ఈ దీర్ఘచతురస్రాలను R*-చెట్టు [9] వంటి సాంప్రదాయ ప్రాదేశిక ప్రాప్యత పద్ధతులను ఉపయోగించి సులభంగా సూచిక చేయవచ్చు. మరింత వివరంగా, మేము డేటా సీక్వెన్స్ మీద స్లైడింగ్ విండోను ఉపయోగిస్తాము మరియు దాని లక్షణాలను సంగ్రహిస్తాము; ఫలితం ఫీచర్ స్పేస్లో ఒక కాలిబాట. ఈ మార్గాలను ఉప మార్గాలుగా విభజించడానికి మేము సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము, తరువాత వాటి కనీస బౌండింగ్ దీర్ఘచతురస్రాలు (ఎంబిఆర్) ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి. వివిధ రకాల ప్రశ్నలను కూడా పరిశీలిస్తాం. ప్రతి కేసును ఎలా సమర్థవంతంగా పరిష్కరించాలో చూపిస్తాం. మేము మా పద్ధతిని అమలు చేశాము మరియు సింథటిక్ మరియు రియల్ డేటా (స్టాక్ ధరల కదలికలు) పై ప్రయోగాలు చేసాము. మేము ఈ పద్ధతిని సీక్వెన్షియల్ స్కానింగ్ తో పోల్చాము, ఇది మాత్రమే స్పష్టమైన పోటీదారు. ఫలితాలు అద్భుతంగా ఉన్నాయి: మా పద్ధతి శోధన సమయాన్ని 3 రెట్లు వేగవంతం చేసింది. |
886431a362bfdbcc6dd518f844eb374950b9de86 | మానవ కదలికను ప్రాతినిధ్యం వహించడానికి మరియు గుర్తించడానికి కొత్త దృశ్య ఆధారిత విధానం ప్రదర్శించబడుతుంది. ప్రాతినిధ్యానికి ఆధారం ఒక కాలపు టెంప్లేట్Ð ఒక స్థిర వెక్టర్-ఇమేజ్, ఇక్కడ ప్రతి పాయింట్ వద్ద వెక్టర్ విలువ ఒక చిత్రం శ్రేణిలో సంబంధిత ప్రాదేశిక స్థానంలో కదలిక లక్షణాల యొక్క ఒక ఫంక్షన్. ఏరోబిక్స్ వ్యాయామాలను పరీక్షా రంగంగా ఉపయోగించి, మేము టెంప్లేట్ల యొక్క సరళమైన, రెండు-భాగాల సంస్కరణ యొక్క ప్రాతినిధ్య శక్తిని అన్వేషిస్తాముః మొదటి విలువ చలన ఉనికిని సూచించే బైనరీ విలువ మరియు రెండవ విలువ ఒక శ్రేణిలో చలన యొక్క ఇటీవలి పనితీరు. అప్పుడు మేము గుర్తించే పద్ధతిని అభివృద్ధి చేస్తాము, ఇది కాలపు టెంప్లేట్లను తెలిసిన చర్యల వీక్షణల యొక్క నిల్వ చేసిన సందర్భాలకు సరిపోల్చడం. ఈ పద్ధతి స్వయంచాలకంగా కాల విభాగాన్ని నిర్వహిస్తుంది, వేగం యొక్క సరళ మార్పులకు మార్పులేనిది మరియు ప్రామాణిక ప్లాట్ఫారమ్లలో నిజ సమయంలో నడుస్తుంది. సూచిక పదాలు: కదలిక గుర్తింపు, కంప్యూటర్ దృష్టి. |
846a1a0136e69554923301ea445372a57c6afd9d | మల్టీ ఏజెంట్ లెర్నింగ్ లో కీలక సవాలు ఇతర ఏజెంట్ల ప్రవర్తనకు ఉత్తమ ప్రతిస్పందనను నేర్చుకోవడం, ఇది స్థిరంగా ఉండకపోవచ్చుః ఇతర ఏజెంట్లు వారి వ్యూహాన్ని కూడా స్వీకరించినట్లయితే, అభ్యాస లక్ష్యం కదులుతుంది. పరిశోధన యొక్క విభిన్న ప్రవాహాలు అనేక కోణాల నుండి నాన్స్టేషనారిటీని సంప్రదించాయి, ఇది వివిధ రకాల నిగూఢమైన అంచనాలను చేస్తుంది, ఇది కళ యొక్క స్థితిపై అవలోకనాన్ని ఉంచడం మరియు కొత్త రచనల యొక్క ఆవిష్కరణ మరియు ప్రాముఖ్యతను ధృవీకరించడం కష్టతరం చేస్తుంది. ఈ సర్వే ఆట సిద్ధాంతం, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ మరియు బహుళ-సాయుధ బందిపోట్లు నుండి సాధనాలతో ప్రత్యర్థి-ప్రేరిత నాన్-స్టేషనారిటీని పరిష్కరించే పని యొక్క సమగ్ర అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. ఇంకా, అల్గోరిథంలు ఈ స్థిరత్వం లేని మోడల్ను ఎలా మోడల్ చేస్తాయి మరియు ఎదుర్కోవాలో మేము సూత్రప్రాయంగా ప్రతిబింబిస్తాము, కొత్త ఫ్రేమ్వర్క్ మరియు ఐదు వర్గాలకు చేరుకుంటాము (అధునాతనత పెరుగుతున్న క్రమంలో): విస్మరించండి, మర్చిపోండి, లక్ష్య నమూనాలకు ప్రతిస్పందించండి, నమూనాలను నేర్చుకోండి మరియు మనస్సు యొక్క సిద్ధాంతం. ఈ వర్గాలు మరియు పర్యావరణం యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు (ఉదా. పరిశీలించదగినవి) మరియు ప్రత్యర్థుల అనుసరణ ప్రవర్తన (ఉదా. మృదువైన, ఆకస్మిక) ఉపయోగించి విస్తృత శ్రేణి అధునాతన అల్గోరిథంలు వర్గీకరణలో వర్గీకరించబడతాయి. మరింత స్పష్టత కోసం, ఒక డొమైన్ యొక్క దృష్టాంత వైవిధ్యాలను మేము ప్రదర్శిస్తాము, ప్రతి వర్గం యొక్క బలాలు మరియు పరిమితులను విరుద్ధంగా చూపుతాము. చివరగా, వివిధ విధానాలు ఏ వాతావరణాలలో ఎక్కువ విలువను ఇస్తాయో చర్చించి, భవిష్యత్ పరిశోధనలకు మంచి మార్గాలను సూచిస్తాము. |
a3ee76b20df36976aceb16e9df93817255e26fd4 | జ్ఞాన ఆధారం తో ప్రశ్న జవాబుల పై పరిశోధన ఇటీవల లోతైన నిర్మాణాల యొక్క పెరుగుతున్న ఉపయోగం చూసింది. ఈ విస్తరించిన సంగ్రహంలో, ప్రశ్న పార్సింగ్ కోసం న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ నమూనా యొక్క అనువర్తనాన్ని అధ్యయనం చేస్తాము. SPARQL గ్రాఫ్ క్వరీ భాషలో గ్రాఫ్ నమూనాలను మరియు వాటి కూర్పులను తెలుసుకోవడానికి మేము సీక్వెన్స్-టు-సీక్వెన్స్ మోడల్ను ఉపయోగిస్తాము. ప్రశ్న-సమాధాన జతలను ప్రోగ్రామ్లను ప్రేరేపించడానికి బదులుగా, మేము సెమీ-సర్వైజ్డ్ విధానాన్ని ఆశిస్తున్నాము, ఇక్కడ ప్రశ్నలు మరియు ప్రశ్నల మధ్య సమలేఖనాలు టెంప్లేట్ల ద్వారా నిర్మించబడతాయి. భాషా ఉచ్చారణల కవరేజీని సహజ భాషా ఉత్పత్తిలో చివరి ముఖ్యమైన రచనలను ఉపయోగించి విస్తరించవచ్చని మేము వాదిస్తున్నాము. |
4928aee4b9a558d8faaa6126201a45b7aaea7bb6 | అందువల్ల ఈ పరిశోధన ప్రభుత్వాలు ఖర్చులు, అవకాశాలు, ప్రయోజనాలు మరియు ఇ-గవర్నెన్స్ వ్యవస్థల విజయంపై మరియు అమలు దృక్పథం నుండి దాని ముందస్తు స్వీకరణపై నష్టాలను బాగా విశ్లేషించడానికి సహాయపడుతుంది. ఎలక్ట్రానిక్ ప్రభుత్వ రంగంలో (ఇ-గవర్నమెంట్) ఒక దశాబ్దానికి పైగా సమగ్ర పరిశోధనల తరువాత, ఇ-గవర్నమెంట్ అమలును ప్రభావితం చేసే ఖర్చులు, అవకాశాలు, ప్రయోజనాలు మరియు నష్టాలపై క్రమబద్ధమైన సాహిత్య సమీక్షను చేపట్టడానికి ఇంకా ప్రయత్నం చేయలేదు. ఈ-ప్రభుత్వ కార్యక్రమాలను అమలు చేసేటప్పుడు ప్రభుత్వాలు సంవత్సరాలుగా ఎదుర్కొంటున్న వివిధ సంబంధిత సవాళ్లను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే ఇది చాలా ముఖ్యమైనది. అందువల్ల, ఈ పత్రం యొక్క లక్ష్యం ఎలక్ట్రానిక్ ప్రభుత్వ పరిశోధన, ఎన్ ఇంటర్నేషనల్ జర్నల్ (ఇజిఐజె), ఇంటర్నేషనల్ జర్నల్ ఆఫ్ ఎలక్ట్రానిక్ గవర్నమెంట్ రీసెర్చ్ (ఐజెఇజిఆర్) మరియు ట్రాన్స్ఫార్మింగ్ గవర్నమెంట్ః పీపుల్, ప్రాసెస్ అండ్ పాలసీ (టిజిపిపిపి) వంటి ఎలక్ట్రానిక్ ప్రభుత్వ పరిశోధనలకు అంకితమైన జర్నల్ల నుండి సంబంధిత పత్రాల మాన్యువల్ సమీక్షతో పాటు స్కోపస్ ఆన్లైన్ డేటాబేస్ మరియు గూగుల్ స్కాలర్ నుండి గుర్తించబడిన 132 అధ్యయనాల యొక్క క్రమబద్ధమైన సమీక్షను ఉపయోగించి ఈ సమస్యలను పరిష్కరించే సంబంధిత సాహిత్యం యొక్క సమగ్ర విశ్లేషణను చేపట్టడం. ఈ మొత్తం సమీక్షలో చాలా వ్యాసాలు ఖర్చులు, అవకాశాలు, ప్రయోజనాలు మరియు ప్రమాదాలను చర్చిస్తున్నప్పటికీ, ఈ సమస్యల చికిత్స ఉపరితలంగానే ఉంది. అంతేకాకుండా, వివిధ ఇ-గవర్నెన్స్ వ్యవస్థలకు సంబంధించి ఈ నిర్మాణాల పనితీరును గణాంకపరంగా అంచనా వేయగల అనుభవ అధ్యయనాలు లేవు. |
d990e96bff845b3c4005e20629c613bf6e2c5c40 | |
2169acce9014fd4ce462da494b71a3d2ef1c8191 | ఇది ఇంకా నిరూపించబడనప్పటికీ, నమూనా సాధారణీకరణ హెస్సియన్ ద్వారా వివరించగల ఆప్టిమా యొక్క స్థానిక లక్షణాలతో సంబంధం కలిగి ఉందని అనుభవ సాక్ష్యం సూచిస్తుంది. PAC-బేస్ నమూనా క్రింద ఒక పరిష్కారం యొక్క స్థానిక ఆస్తితో నమూనా సాధారణీకరణను మేము కనెక్ట్ చేస్తాము. ప్రత్యేకించి, మోడల్ సాధారణీకరణ సామర్థ్యం హెస్సియన్కు సంబంధించినదని మేము రుజువు చేస్తున్నాము, హెస్సియన్ యొక్క లిప్షిట్జ్ స్థిరాంకం మరియు పారామితుల ప్రమాణాల ద్వారా వర్గీకరించబడిన ఉన్నత-ఆర్డర్ స్మూత్నెస్ నిబంధనలు. రుజువు ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడిన, మేము నమూనా యొక్క సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని స్కోర్ చేయడానికి ఒక మెట్రిక్ను ప్రతిపాదించాము, అలాగే అల్గోరిథం తదనుగుణంగా భంగపరిచిన నమూనాను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. |
39ed372026adaf052d9c40613386da296ee552dc | డీప్ మ్యాచింగ్ (DM) అనేది చిత్రాల మధ్య క్వాసి-డెన్స్ కరస్పాండెన్స్ లెక్కించడానికి స్టేట్ ఆఫ్ ఆర్ట్ మ్యాచింగ్ అల్గోరిథంలలో ఒకటి. ఇటీవలి ఆప్టికల్ ఫ్లో పద్ధతులు డిప్ మ్యాచింగ్ ను ఉపయోగించి ప్రారంభ చిత్ర సంబంధాలను కనుగొంటాయి మరియు అత్యుత్తమ పనితీరును సాధిస్తాయి. అయితే, డీప్ మ్యాచింగ్ యొక్క ముఖ్య నిర్మాణ భాగం, అనుసంధాన మ్యాప్ గణన, సమయం తీసుకుంటుంది. ఈ కాగితంలో, మేము ఒక కొత్త అల్గోరిథం, LSHDM ను ప్రతిపాదించాము, ఇది లోకాలిటీ సెన్సిటివ్ హాషింగ్ (LSH) ను డీప్మాచింగ్కు ఉపయోగించడం ద్వారా సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. అనుసంధాన మ్యాప్ గణన దశకు గణన సంక్లిష్టత బాగా తగ్గింది. ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి, ఆప్టికల్ ఫ్లో అంచనా కోసం పోల్చదగిన ఖచ్చితత్వాన్ని నిలుపుకుంటూ, డీప్ మ్యాచింగ్తో పోలిస్తే పది రెట్లు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ మా విధానం ద్వారా ఇమేజ్ మ్యాచింగ్ను వేగవంతం చేయవచ్చు. |
2fb8c7faf5e42dba3993a2b7cd8c6fd1b90d29ef | అక్షరాస్యత నేర్చుకోవడం చదవడం, రాయడం నేర్చుకోవడం, పిల్లలు పాఠశాలకు వెళ్ళే ముందు చాలా కాలం ప్రారంభమవుతుంది. చదవడం మరియు వ్రాయడం యొక్క ముఖ్య నైపుణ్యాలలో ఒకటి ఆలోచనలను సింబాలిక్గా సూచించే సామర్థ్యం మరియు కథ కోసం అదే కాల మరియు ప్రాదేశిక సందర్భాన్ని పంచుకోని ప్రేక్షకులతో భాషలో వాటిని పంచుకోవడం. పిల్లలు ఈ ముఖ్యమైన భాషా నైపుణ్యాలను ప్రతిరోజూ నేర్చుకుంటారు మరియు సాధన చేస్తారు, వారి చుట్టూ ఉన్న తోటివారితో మరియు పెద్దలతో కథలు చెబుతారు. ముఖ్యంగా, తోటివారి సహకారంలో కథలు చెప్పడం అనేది అక్షరాస్యతకు ముఖ్యమైన భాషా నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవడానికి పిల్లలకు కీలకమైన వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది. ఈ దృక్పథంలో, మేము సామ్ ను రూపొందించాము, ఒక సంభాషణ ఏజెంట్, పిల్లలతో కలిసి కథలు చెప్పేవాడు. సామ్ ప్రీస్కూల్ పిల్లల కోసం ఒక తోటిలా కనిపించేలా రూపొందించబడింది, కానీ అభివృద్ధి చెందుతున్న మార్గంలో కథలు చెప్పడానికిః అక్షరాస్యతకు ముఖ్యమైన కథన నైపుణ్యాలను మోడలింగ్ చేయడం. వర్చువల్ పీర్ తో ఆడిన పిల్లలు వర్చువల్ పీర్ యొక్క భాషాపరంగా అధునాతన కథలను మరింత దగ్గరగా పోలిన కథలను చెప్పారుః ఎక్కువ కోట్ చేసిన ప్రసంగం మరియు సమయ మరియు ప్రాదేశిక వ్యక్తీకరణలను ఉపయోగించడం. అంతేకాకుండా, పిల్లలు సామ్ కథలను శ్రద్ధగా విన్నారు, ఆమెకు సహాయం చేశారు మరియు మెరుగుదలలను సూచించారు. చిన్నపిల్లల అక్షరాస్యత అభ్యాసంలో సాంకేతికత సామాజిక పాత్ర పోషించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాల గురించి చర్చించారు. |
4623accb0524d3b000866709ec27f1692cc9b15a | |
f9791399e87bba3f911fd8f570443cf721cf7b1e | పదాల అర్థాన్ని పత్రాల అర్థానికి మ్యాప్ చేసే కూర్పు ప్రక్రియను సంగ్రహించడం సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు సమాచార పునరుద్ధరణలో పరిశోధకులకు కేంద్ర సవాలు. తక్కువ పరిమాణాత్మక వెక్టర్ స్థలంలో వాటిని పొందుపరచడం ద్వారా పత్రాల అర్థాన్ని సూచించగల నమూనాను మేము పరిచయం చేస్తున్నాము, అయితే స్వల్పమైన అర్థశాస్త్రాలను సంగ్రహించడానికి కీలకమైన పద మరియు వాక్య క్రమం యొక్క వ్యత్యాసాలను కాపాడుతుంది. మా నమూనా విస్తరించిన డైనమిక్ కన్వొల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ పై ఆధారపడింది, ఇది వాక్యం మరియు పత్ర స్థాయి రెండింటిలోనూ కన్వొల్యూషన్ ఫిల్టర్లను నేర్చుకుంటుంది, తక్కువ స్థాయి పదజాల లక్షణాలను అధిక స్థాయి అర్థ భావనలుగా సంగ్రహించడానికి మరియు కంపోజ్ చేయడానికి అధిక శ్రేణిగా నేర్చుకుంటుంది. ఈ నమూనా యొక్క ప్రభావాన్ని మేము అనేక రకాల డాక్యుమెంట్ మోడలింగ్ పనులలో ప్రదర్శిస్తాము, ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ లేకుండా మరియు మరింత కాంపాక్ట్ మోడల్తో బలమైన ఫలితాలను సాధిస్తాము. కంప్యూటర్ దృష్టి కోసం లోతైన కన్వొల్యూషన్ నెట్వర్క్లను దృశ్యమానం చేయడంలో ఇటీవలి పురోగతితో ప్రేరణ పొంది, మా డాక్యుమెంట్ నెట్వర్క్ల కోసం ఒక కొత్త దృశ్యమానత సాంకేతికతను మేము అందిస్తున్నాము, ఇది వారి అభ్యాస ప్రక్రియపై అంతర్దృష్టిని అందించడమే కాకుండా, పాఠాల కోసం ఆకర్షణీయమైన ఆటోమేటిక్ సారాంశ వ్యవస్థను ఉత్పత్తి చేయడానికి కూడా అర్థం చేసుకోవచ్చు. |
6f2cdce2eb8e6afdfd9e81316ff08f80e972cc47 | ఒక పెద్ద మీడియా కంపెనీకి మద్దతుగా ఒక సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ ప్లాట్ఫామ్ను నిర్మించడానికి నాలుగు సంవత్సరాల విద్యా పరిశోధన ప్రాజెక్ట్ గురించి మేము నివేదిస్తాము. కంప్యూటబుల్ న్యూస్ ప్లాట్ఫాం వార్తా కథనాలను ప్రాసెస్ చేస్తుంది, నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క పొరను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది గొప్ప అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. మేము దాని ఆధారిత వేదికను మరియు దానిని నిర్మించడానికి మేము అన్వేషించిన పరిశోధన పనులను వివరిస్తాము. వివిధ న్యూస్ రూమ్ ఫంక్షన్లకు మద్దతుగా రూపొందించిన ప్రోటోటైప్ అప్లికేషన్ల విస్తృత శ్రేణికి ఈ ప్లాట్ఫాం మద్దతు ఇస్తుంది. ఈ రకమైన ప్రాజెక్టులో ఉన్న సవాళ్ళ గురించి ఈ గుణాత్మక సమీక్ష కొంత అవగాహన కల్పిస్తుందని మేము ఆశిస్తున్నాము. |
6ab5acb5f32ef2d28f91109d40e5e859a9c101bf | మల్టీమీడియా విశ్లేషణ పద్ధతుల పనితీరును ప్రభావితం చేసే మధ్యంతర దశలపై అంతర్దృష్టిని పొందటానికి మేము సాధారణ వీడియో ఇండెక్సింగ్ కోసం సవాలు సమస్యను పరిచయం చేస్తాము, అదే సమయంలో ప్రయోగాల పునరావృతతను ప్రోత్సహిస్తాము. సవాలు సమస్యకు చేరుకోవడానికి, సాధారణ వీడియో ఇండెక్సింగ్ సమస్యను 2 యూనిమోడల్ విశ్లేషణ ప్రయోగాలు, 2 మల్టీమోడల్ విశ్లేషణ ప్రయోగాలు మరియు 1 మిశ్రమ విశ్లేషణ ప్రయోగంగా విడదీయడం ద్వారా ఆటోమేటెడ్ కాన్సెప్ట్ డిటెక్షన్ పద్ధతులను క్రమపద్ధతిలో పరిశీలించడానికి మేము ఒక సాధారణ పథకాన్ని అందిస్తున్నాము. ప్రతి ప్రయోగం కోసం, మేము TRECVID 2005/2006 బెంచ్ మార్క్ నుండి, 101 అర్థ భావనల పదజాలం ఉపయోగించి, 85 గంటల అంతర్జాతీయ ప్రసార వార్తా డేటాపై సాధారణ వీడియో ఇండెక్సింగ్ పనితీరును అంచనా వేస్తాము. ప్రతి ప్రయోగంలో కనీస పనితీరును స్థాపించడం ద్వారా, సవాలు సమస్య సాధారణ ఇండెక్సింగ్ సమస్య యొక్క భాగం-ఆధారిత ఆప్టిమైజేషన్ను అనుమతిస్తుంది, అదే సమయంలో ఇతర పరిశోధకులకు ఇండెక్సింగ్ పద్దతి అభివృద్ధి సమయంలో పోలిక కోసం ఒక సూచనను అందిస్తుంది. వీడియో ఇండెక్సింగ్ పనితీరుపై ప్రభావం చూపే ఇంటర్మీడియట్ విశ్లేషణ దశల్లో మరింత పరిశోధనలు చేయడానికి, సవాలు పరిశోధనా సంఘానికి మానవీయంగా వ్యాఖ్యానించిన భావన పదకోశం, ముందుగా కంప్యూటరీకరించిన తక్కువ స్థాయి మల్టీమీడియా లక్షణాలు, శిక్షణ పొందిన వర్గీకరణ నమూనాలు మరియు ఐదు ప్రయోగాలు బేస్లైన్ పనితీరుతో పాటు, ఇవన్నీ http://www. mediamill. nl/challenge/ వద్ద అందుబాటులో ఉన్నాయి. |
dc9681dbb3c9cc83b4636ec97680aa3326a7e7d0 | ప్రస్తుతం ఉన్న చాలా వీడియో డీనోయిసింగ్ అల్గోరిథంలు ఒకే గణాంక నమూనాను ఇమేజ్ శబ్దం కోసం ఉపయోగిస్తాయి. ఇది తరచుగా ఆచరణలో ఉల్లంఘించబడుతుంది. ఈ కాగితంలో, వీడియో డేటా నుండి తీవ్రమైన మిశ్రమ శబ్దాన్ని తొలగించగల కొత్త పాచ్-ఆధారిత వీడియో డీనోయిసింగ్ అల్గోరిథంను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. స్థలాకృతి మరియు కాలిక డొమైన్ రెండింటిలోనూ ఇలాంటి పాచెస్ను సమూహపరచడం ద్వారా, మిశ్రమ శబ్దాన్ని తొలగించే సమస్యను తక్కువ-ర్యాంక్ మాతృక పూర్తయిన సమస్యగా రూపొందించాము, ఇది శబ్దం యొక్క గణాంక లక్షణాలపై బలమైన అంచనాలు లేకుండా డీనోయిజింగ్ పథకానికి దారితీస్తుంది. దీనివల్ల ఏర్పడిన అణు ప్రమాణ సంబంధిత మినిమలైజేషన్ సమస్యను ఇటీవల అభివృద్ధి చేసిన అనేక పద్ధతుల ద్వారా సమర్థవంతంగా పరిష్కరించవచ్చు. మిశ్రమ శబ్దాన్ని తొలగించడంలో మా ప్రతిపాదిత డీనోయిసింగ్ అల్గోరిథం యొక్క దృఢత్వం మరియు ప్రభావం, ఉదా. బలమైన గౌస్ శబ్దం ప్రేరణ శబ్దం తో కలిపి, ప్రయోగాలలో ధ్రువీకరించబడింది మరియు మా ప్రతిపాదిత విధానం కొన్ని ఇప్పటికే ఉన్న వీడియో డీనోయిసింగ్ అల్గోరిథంలతో అనుకూలంగా పోల్చింది. |
005aea80a403da18f95fcb9944236a976d83580e | ఈ కాగితం అసంపూర్ణ ఫ్రీక్వెన్సీ నమూనాల నుండి ఒక వస్తువును పునర్నిర్మించే నమూనా సమస్యను పరిశీలిస్తుంది. ఒక వివిక్త-సమయ సంకేతం f/spl isin/C/sup N/ మరియు యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేసిన పౌనఃపున్యాల సమితి /spl ఒమేగా/ ను పరిగణించండి. సమితి /spl ఒమేగా/ పై దాని ఫ్యూరియర్ కోఎఫీషియంట్ల యొక్క పాక్షిక జ్ఞానం నుండి f ను పునర్నిర్మించడం సాధ్యమేనా? ఈ పత్రం యొక్క ఒక సాధారణ ఫలితం ఈ క్రింది విధంగా ఉంది. f అనేది f యొక్క సూపర్పోజిషన్ అని అనుకుందాం. f అనేది f యొక్క స్పైక్స్ f (t) = /spl సిగ్మా /సబ్ /spl టౌ /spl ఐసిన్ /T/f (t) /spl డెల్టా /t-spl టౌ /) కొన్ని స్థిరాంకం C (సబ్ M) > 0 కోసం T (d) లెస్ /C (సబ్ M) మిడ్ డాట్ /సబ్ లాగ్ N (సబ్ -1/ /spl మిడ్ డాట్ /సబ్) ఓమేగా /సబ్ కోసం. ఈ స్పైక్ ల స్థానం, వాటి వ్యాప్తి మనకు తెలియదు. అప్పుడు, కనీసం 1-O ((N/sup -M/) సంభావ్యతతో, f ను /spl lscr//sub 1/ కనిష్టీకరణ సమస్యకు పరిష్కారంగా సరిగ్గా పునర్నిర్మించవచ్చు. సంక్షిప్తంగా, ఒక కన్వెక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యను పరిష్కరించడం ద్వారా ఖచ్చితమైన రికవరీ పొందవచ్చు. C/sub M/ కోసం మేము సంఖ్యా విలువలను ఇస్తాము, ఇది ఆశించిన విజయ సంభావ్యతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మన ఫలితం ఒక రకమైన నాన్ లీనియర్ శాంప్లింగ్ సిద్ధాంతం గా అర్థం చేసుకోవచ్చు. నిజానికి, ఇది T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T అంతేకాకుండా, 1-O{\displaystyle 1-O} N/sup -M/ సంభావ్యతతో విజయవంతం అయ్యే ఏ పద్ధతికైనా సాధారణంగా T < {\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\}}_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\}}_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\}}_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\}}_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\}}_{\displaystyle T_{\}}_{\displaystyle T_{\displaystyle T_{\}} ఈ పద్దతి అనేక ఇతర పరిస్థితులకు మరియు ఉన్నత కోణాలకు విస్తరించింది. ఉదాహరణకు, అసంపూర్ణ ఫ్రీక్వెన్సీ నమూనాల నుండి ఒక శాశ్వత (ఒక- లేదా రెండు-పరిమాణ) వస్తువును ఎలా పునర్నిర్మించవచ్చో మేము చూపిస్తాము - జంప్స్ (విచ్ఛిన్నతలు) సంఖ్య పైన పేర్కొన్న పరిస్థితిని పాటించినట్లయితే - f యొక్క మొత్తం వైవిధ్యం వంటి ఇతర కన్వెక్స్ ఫంక్షనల్లను తగ్గించడం ద్వారా. |
023f6fc69fe1f6498e35dbf85932ecb549d36ca4 | ఈ కాగితం ఒక కొత్త అల్గోరిథంను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది ఒక సమితి యొక్క కంవేక్స్ పరిమితులకు లోబడి ఉన్న అన్ని మాత్రికలలో కనీస అణు ప్రమాణంతో మాత్రికను సుమారుగా తీసుకుంటుంది. ఈ సమస్యను ర్యాంక్ మినిమలైజేషన్ సమస్య యొక్క కన్వెక్స్ రిలాక్సేషన్గా అర్థం చేసుకోవచ్చు మరియు అనేక ముఖ్యమైన అనువర్తనాల్లో దాని ఎంట్రీల యొక్క చిన్న ఉపసమితి నుండి పెద్ద మాత్రికను తిరిగి పొందే పనిలో (ప్రసిద్ధ నెట్ఫ్లిక్స్ సమస్య) తలెత్తుతుంది. అంతర్గత పాయింట్ పద్ధతులు వంటి ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ అల్గోరిథంలు ఈ రకమైన పెద్ద సమస్యలకు నేరుగా అనుగుణంగా లేవు, వీటిలో మిలియన్ కంటే ఎక్కువ తెలియని ఎంట్రీలు ఉన్నాయి. ఈ కాగితం ఒక సాధారణ మొదటి-ఆర్డర్ మరియు అమలు చేయడానికి సులభమైన అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేస్తుంది, ఇది సరైన పరిష్కారం తక్కువ ర్యాంక్ ఉన్న సమస్యలను పరిష్కరించడంలో చాలా సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. ఈ అల్గోరిథం పునరావృతమవుతుంది, మాతృక {Xk , Yk} యొక్క వరుసను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, మరియు ప్రతి దశలో ప్రధానంగా మాతృక Y k యొక్క ఏక విలువలపై మృదువైన-సరిహద్దు ఆపరేషన్ను నిర్వహిస్తుంది. తక్కువ-ర్యాంక్ మాతృక పూర్తయిన సమస్యలకు ఇది ఆకర్షణీయంగా ఉండే రెండు విశేషమైన లక్షణాలు ఉన్నాయి. మొదటిది మృదువైన-సరిహద్దు ఆపరేషన్ ఒక చిన్న మాతృకకు వర్తించబడుతుంది; రెండవది, పునరావృతాల {Xk} యొక్క ర్యాంక్ అనుభవపూర్వకంగా తగ్గిపోదు. ఈ రెండు వాస్తవాలు అల్గోరిథం చాలా తక్కువ నిల్వ స్థలాన్ని ఉపయోగించుకునేందుకు మరియు ప్రతి పునరావృత యొక్క గణన వ్యయాన్ని తక్కువగా ఉంచడానికి అనుమతిస్తాయి. సిద్ధాంతపరంగా, పునరావృతాల శ్రేణి సారూప్యతను చూపే ఒక సారూప్య విశ్లేషణను మేము అందిస్తాము. ఆచరణాత్మకంగా, మేము ఒక నిరాడంబరమైన డెస్క్టాప్ కంప్యూటర్లో 1,000 × 1,000 మాత్రికలను ఒక నిమిషం కన్నా తక్కువ వ్యవధిలో తిరిగి పొందగల సంఖ్యా ఉదాహరణలను అందిస్తున్నాము. మా పద్ధతి చాలా పెద్ద ఎత్తున సమస్యలకు అనుకూలంగా ఉందని మేము కూడా చూపిస్తాము, సుమారు 10 ర్యాంక్ మాతృకలను దాదాపు ఒక బిలియన్ తెలియని వాటి నుండి వారి నమూనా ఎంట్రీలలో 0.4% నుండి తిరిగి పొందడం ద్వారా. మా పద్ధతులు 1 కనిష్టీకరణ కోసం సరళీకృత బ్రెగ్మాన్ పునరావృతాలపై ఇటీవలి సాహిత్యంతో అనుసంధానించబడి ఉన్నాయి, మరియు ఈ అల్గోరిథంలను బాగా తెలిసిన లాగ్రేంజ్ మల్టిప్లైయర్ అల్గోరిథంల పరంగా అర్థం చేసుకోగల ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము అభివృద్ధి చేస్తాము. |
e63ade93d75bc8f34639e16e2b15dc018ec9c208 | |
8f84fd69ea302f28136a756b433ad9a4711571c2 | |
8cbef23c9ee2ae7c35cc691a0c1d713a6377c9f2 | అండోర్, డి. , అల్బెర్టి, సి. , వైస్, డి. , సెవెరిన్, ఎ. , ప్రెస్టా, ఎ. , గంచేవ్, కె. , పెట్రోవ్, ఎస్. మరియు కొల్లిన్స్, ఎం. (2016). ప్రపంచవ్యాప్తంగా సాధారణ పరివర్తన ఆధారిత నాడీ నెట్వర్క్లు. కంప్యూటర్ భాషా శాస్త్రం కోసం అసోసియేషన్ లో. బల్లెస్టెరోస్, ఎం. గోల్డ్బర్గ్, వై. డైయర్, సి. మరియు స్మిత్, ఎన్. ఎ. (2016). ఈ క్రింది వాటిలో అన్వేషణతో శిక్షణ పొందినప్పుడు, ఒక దురాశగల స్టాక్-ఎల్ఎస్టిఎం పార్సర్ మెరుగుపడుతుంది. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ లో అనుభవ పద్ధతులపై సమావేశం యొక్క రికార్డులు. చెన్, డి. మరియు మన్నింగ్, సి. డి. (2014). న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించి వేగవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన డిపెండెన్సీ పార్సర్. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ లోని అనుభవ పద్ధతులపై సమావేశం యొక్క ప్రొసీడింగ్స్ లో, పేజీలు 740-750. చెంగ్, హెచ్. ఫాంగ్, హెచ్. హె, ఎక్స్. గౌ, జె. మరియు డెంగ్, ఎల్. (2016). డిపెండెన్సీ పార్సింగ్ కోసం ఒప్పందంతో ద్వి-దిశాత్మక శ్రద్ధ. arXiv ముందస్తు ముద్రణ arXiv:1608.02076. హషిమోటో, కె. , జియోంగ్, సి, సురుయోకా, వై. మరియు సోచెర్, ఆర్. (2016). ఒక ఉమ్మడి బహుళ-పని నమూనా: బహుళ ఎన్ఎల్పి పనుల కోసం ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ను పెంచుకోవడం. arXiv ముందస్తు ముద్రణ arXiv:1611.01587. కిపెర్ వాసర్, ఎ. మరియు గోల్డ్ బర్గ్, వై. (2016). ఈ క్రింది వాటిలో ద్వి దిశాత్మక LSTM ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యాలను ఉపయోగించి సరళమైన మరియు ఖచ్చితమైన డిపెండెన్సీ పార్సింగ్. అస్సోసియేషన్ ఫర్ కంప్యూట్యులస్ లింగ్విస్టిక్స్ యొక్క లావాదేవీలు, 4:313-327. కున్కోరో, ఎ., బల్లెస్టెరోస్, ఎం., కాంగ్, ఎల్., డైయర్, సి., న్యూబిగ్, జి. మరియు స్మిత్, ఎన్. ఎ. (2016). ఈ క్రింది వాటిలో పునరావృతమయ్యే న్యూరల్ నెట్వర్క్ వ్యాకరణాలు వాక్యనిర్మాణం గురించి ఏమి నేర్చుకుంటాయి? ఈ మేరకు కోఆర్డిఎం, abs/1611.05774 మెక్ డొనాల్డ్, ఆర్. టి. మరియు పెరీరా, ఎఫ్. సి. (2006). సుమారు ఆధారపడే పారసింగ్ అల్గోరిథంల యొక్క ఆన్లైన్ అభ్యాసం. EACL లో . నివ్రే, జె. , హాల్, జె. , మరియు నిల్సన్, జె. (2006). ఈ మాల్ట్ పార్సర్: డిపెండెన్సీ పార్సింగ్ కోసం డేటా ఆధారిత పార్సర్ జనరేటర్. LREC యొక్క ప్రొసీడింగ్స్ లో, వాల్యూమ్ 6, పేజీలు 2216-2219. |
8645a7ff78dc321e08dea6576c04f02a3ce158f9 | సంక్లిష్టమైన అర్థ సమాచారాన్ని తెలియజేయడానికి మరియు కొత్త జ్ఞానాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి వీడియోలు ఉపయోగపడతాయి. అయితే, వివిధ పద్ధతుల (అనగా, చిత్రం, వీడియో, టెక్స్ట్) నుండి మిశ్రమ అర్థ అర్థాలు పాల్గొన్నప్పుడు, కంప్యూటర్ మోడల్ భావనలను గుర్తించడం మరియు వర్గీకరించడం మరింత కష్టం (పవనం, తుఫాను మరియు జంతువులు వంటివి). ఈ పత్రం బదిలీ అభ్యాసం మరియు వరుస లోతైన అభ్యాస నమూనాలలో ఇటీవలి పురోగతిని పెంచడం ద్వారా వీడియో భావన వర్గీకరణను మెరుగుపరచడానికి ఒక మల్టీమోడల్ లోతైన అభ్యాస చట్రాన్ని అందిస్తుంది. ఆడియో మరియు టెక్స్టల్ మోడల్స్ రెండింటి కోసం క్రమబద్ధమైన అర్థశాస్త్రం పొందటానికి లాంగ్ షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (LSTM) రికరింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ (RNN) నమూనాలను ఉపయోగిస్తారు. ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్ వర్క్ విపత్తు సంబంధిత వీడియో డేటా సమితికి వర్తిస్తుంది, ఇందులో విపత్తు దృశ్యాలు మాత్రమే కాకుండా, విపత్తు సంఘటన సమయంలో జరిగిన కార్యకలాపాలు కూడా ఉన్నాయి. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్ వర్క్ యొక్క ప్రభావాన్ని చూపుతాయి. |
119bb251cff0292cbf6bed27acdcad424ed9f9d0 | ఈ కాగితం గ్రాఫిక్ మోడళ్లలో (బేసియన్ నెట్వర్క్లు మరియు మార్కోవ్ యాదృచ్ఛిక క్షేత్రాలు) ఊహించడం మరియు నేర్చుకోవడం కోసం వైవిధ్య పద్ధతుల ఉపయోగానికి ఒక ట్యుటోరియల్ పరిచయాన్ని అందిస్తుంది. QMR-DT డేటాబేస్, సిగ్మోయిడ్ నమ్మక నెట్వర్క్, బోల్ట్జ్మాన్ మెషిన్ మరియు దాచిన మార్కోవ్ మోడళ్ల యొక్క అనేక వేరియంట్లతో సహా గ్రాఫికల్ మోడళ్ల యొక్క అనేక ఉదాహరణలను మేము ప్రదర్శిస్తాము, దీనిలో ఖచ్చితమైన అనుమితి అల్గోరిథంలను అమలు చేయడం సాధ్యం కాదు. అప్పుడు మేము వైవిధ్య పద్ధతులను పరిచయం చేస్తాము, ఇది పెద్ద సంఖ్యల చట్టాలను ఉపయోగించి అసలు గ్రాఫికల్ మోడల్ను సరళీకృత గ్రాఫికల్ మోడల్గా మార్చడానికి, దీనిలో అనుసంధానం సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. సరళీకృత నమూనాలోని అనుకరణ అసలు నమూనాలో ఆసక్తి యొక్క సంభావ్యతలపై పరిమితులను అందిస్తుంది. కన్వేక్స్ ద్వంద్వత్వం ఆధారంగా వైవిధ్య పరివర్తనాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి మేము ఒక సాధారణ చట్రాన్ని వివరిస్తాము. చివరగా మనం ఉదాహరణలకు తిరిగి వచ్చి, ప్రతి సందర్భంలో వేరియషనల్ అల్గోరిథంలను ఎలా రూపొందించవచ్చో చూపిస్తాము. |
17e9d3ba861db8a6d323e1410fe5ca0986d5ad6a | వస్త్ర నిర్మాణం సంశ్లేషణకు పారామీట్రిక్ కాని పద్ధతిని ప్రతిపాదించారు. టెక్స్ట్రస్ సంశ్లేషణ ప్రక్రియ ఒక కొత్త చిత్రాన్ని ఒక ప్రారంభ విత్తనం నుండి ఒక సమయంలో ఒక పిక్సెల్ పెరుగుతుంది. మార్కోవ్ యాదృచ్ఛిక క్షేత్ర నమూనాను ఊహించి, ఇప్పటివరకు సంశ్లేషణ చేయబడిన అన్ని పొరుగువారిని ఇచ్చిన పిక్సెల్ యొక్క నియత పంపిణీని నమూనా చిత్రాన్ని ప్రశ్నించడం ద్వారా మరియు అన్ని సారూప్య పొరుగు ప్రాంతాలను కనుగొనడం ద్వారా అంచనా వేయబడుతుంది. యాదృచ్ఛికత యొక్క స్థాయి ఒకే అవగాహన పారామితి ద్వారా నియంత్రించబడుతుంది. ఈ పద్ధతి సాధ్యమైనంతవరకు స్థానిక నిర్మాణాన్ని సంరక్షించడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది మరియు అనేక రకాల సింథటిక్ మరియు వాస్తవ ప్రపంచ ఆకృతులకు మంచి ఫలితాలను ఇస్తుంది. |
54205667c1f65a320f667d73c354ed8e86f1b9d9 | చిత్రాల నుండి శబ్దాన్ని తొలగించడానికి సంఖ్యా అల్గోరిథం యొక్క పరిమిత ఆప్టిమైజేషన్ రకం ప్రదర్శించబడుతుంది. మొత్తం చిత్ర వైవిధ్యం శబ్దం యొక్క గణాంకాలు పాల్గొన్న పరిమితులకు లోబడి కనిష్టీకరించబడుతుంది. లాగ్రేంజ్ మల్టిప్లైయర్లను ఉపయోగించి పరిమితులు విధించబడతాయి. ఈ ద్రావణాన్ని గ్రాడియంట్ ప్రొజెక్షన్ పద్ధతి ద్వారా పొందవచ్చు. ఇది పరిమితుల ద్వారా నిర్ణయించబడిన మానిఫోల్డ్ పై సమయం ఆధారపడిన పాక్షిక అవకలన సమీకరణాన్ని పరిష్కరించడానికి సమానం. t → ∞ గా, పరిష్కారం స్థిరమైన స్థితికి చేరుకుంటుంది, ఇది డీనోయిజ్డ్ ఇమేజ్. సంఖ్యా అల్గోరిథం సరళమైనది మరియు సాపేక్షంగా వేగంగా ఉంటుంది. చాలా శబ్ద చిత్రాల కోసం ఈ ఫలితాలు అధునాతనమైనవిగా కనిపిస్తాయి. ఈ పద్ధతి నాన్ ఇన్వాసివ్ గా ఉంటుంది, ఇది చిత్రంలో పదునైన అంచులను ఇస్తుంది. ఈ పద్ధతిని ప్రతి స్థాయి సమితిని దాని స్వంత సాధారణ స్థితికి తరలించే మొదటి దశగా చిత్రంలోని ప్రవణత యొక్క పరిమాణంతో విభజించబడిన స్థాయి సమితి యొక్క వక్రతకు సమానమైన వేగంతో మరియు చిత్రంలోని ప్రవణత యొక్క పరిమాణంతో చిత్రాన్ని ప్రతిబింబించే రెండవ దశగా అర్థం చేసుకోవచ్చు. |
cc6a972b3ce231aa86757ecfe6af7997e6623a13 | రియల్ టైమ్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ అప్లికేషన్లలో, లాటెన్సీ అనేది ఒక ముఖ్యమైన సమస్య. మేము ఒక అక్షర స్థాయి పెరిగిన ప్రసంగ గుర్తింపు (ISR) వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేసాము, ఇది ప్రసంగం సమయంలో కూడా త్వరగా స్పందిస్తుంది, ఇక్కడ సంభాషణ కొనసాగుతున్నప్పుడు పరికల్పనలు క్రమంగా మెరుగుపడతాయి. అల్గోరిథం ఒక ప్రసంగం-కారియర్ ఏక దిశ పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ (RNN) ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది కనెక్షనిస్ట్ టైమరల్ క్లాసిఫికేషన్ (CTC) తో ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణ పొందింది మరియు RNN ఆధారిత క్యారెక్టర్-లెవల్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LM). CTC- శిక్షణ పొందిన RNN యొక్క అవుట్పుట్ విలువలు అక్షర స్థాయి సంభావ్యతలు, ఇవి బీమ్ సెర్చ్ డీకోడింగ్ ద్వారా ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. దీర్ఘకాలిక ఆధారపడటం సమాచారాన్ని అందించడం ద్వారా RNN LM డీకోడింగ్ను పెంచుతుంది. మేము అదనపు లోతు-పొదలతో చెట్టు ఆధారిత ఆన్లైన్ బీమ్ శోధనను ప్రతిపాదించాము, ఇది తక్కువ జాప్యంతో అనంతమైన దీర్ఘ ఇన్పుట్ ప్రసంగాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి వ్యవస్థను అనుమతిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ మాట్లాడేటప్పుడు త్వరగా స్పందించడమే కాకుండా, ఉచ్చారణ ప్రకారం పదజాలం వెలుపల (OOV) పదాలను కూడా నిర్దేశిస్తుంది. WSJ SI-284 ట్రైనింగ్ సెట్ పై శిక్షణ పొందినప్పుడు ప్రతిపాదిత మోడల్ వాల్ స్ట్రీట్ జర్నల్ (WSJ) నవంబర్ 92 20K మూల్యాంకన సమితిలో 8.90% పద లోపం రేటు (WER) ను సాధిస్తుంది. |
f4f3a10d96e0b6d134e7e347e1727b7438d4006f | |
1ecffbf969e0d46acfcdfb213e47027227d8667b | ప్రమాదాలను తీసుకోవడం సాంప్రదాయకంగా ఏకరీతి, స్థిరమైన వ్యక్తిగత వ్యత్యాస వేరియబుల్గా పరిగణించబడుతున్నప్పటికీ, ప్రవర్తనా నిర్ణయాలు తీసుకునే పరిశోధనలో అభివృద్ధి చెందుతున్న సాక్ష్యం ప్రమాదాలను తీసుకోవడం డొమైన్-నిర్దిష్ట నిర్మాణం అని సూచిస్తుంది. ఒక చర్య యొక్క గ్రహించిన ప్రయోజనాలు మరియు గ్రహించిన ప్రమాదాల మధ్య ప్రమాదాన్ని తగ్గించే ఒక మానసిక ప్రమాదం-తిరిగి ఫ్రేమ్వర్క్ను ఉపయోగించి (వెబెర్ & మిల్లిమాన్, 1997), ఈ అధ్యయనం నాలుగు ప్రమాద డొమైన్లలో కొత్త హెక్సాకో వ్యక్తిత్వ ఫ్రేమ్వర్క్ (లీ & ఆష్టన్, 2004) ను ఉపయోగించి ప్రమాద వైఖరి మరియు విస్తృత వ్యక్తిత్వ కొలతలు మధ్య సంబంధాలను పరిశీలించింది. ఈ వ్యక్తిత్వ చట్రం, 12 కంటే ఎక్కువ సహజ భాషలలో పదజాల అధ్యయనాలలో ప్రతిరూపం పొందింది, సాంప్రదాయ ఐదు-కారకాల మోడల్ లేదా "బిగ్ ఫైవ్" కు విరుద్ధంగా ఆరు విస్తృత వ్యక్తిత్వ కొలతలలో వ్యక్తిత్వాన్ని అంచనా వేస్తుంది. పథ విశ్లేషణ ద్వారా, మేము నాలుగు వేర్వేరు డొమైన్లలో రిస్క్ తీసుకోవడంపై రిస్క్ అవగాహన, గ్రహించిన ప్రయోజనాలు మరియు ఆరు హెక్సాకో కొలతలు. అన్ని ప్రమాద రంగాలలో, భావోద్వేగ కోణాన్ని పెరిగిన ప్రమాద అవగాహనలతో అనుసంధానించారని మరియు అధిక మనస్సాక్షి తక్కువ గ్రహించిన ప్రయోజనాలతో అనుసంధానించబడిందని మేము కనుగొన్నాము. హెక్సాకో కొలతలు మరియు రిస్క్ వైఖరి మధ్య డొమైన్-నిర్దిష్ట సంబంధాల యొక్క అనేక ప్రత్యేక నమూనాలను కూడా మేము నివేదిస్తాము. ముఖ్యంగా, బహిరంగత సామాజిక మరియు వినోద ప్రమాదాలకు ప్రమాదం మరియు గ్రహించిన ప్రయోజనాలతో సంబంధం కలిగి ఉంది, అయితే తక్కువ నిజాయితీ / వినయం ఎక్కువ ఆరోగ్యం / భద్రత మరియు నైతిక ప్రమాదం తీసుకోవడంతో సంబంధం కలిగి ఉంది. ఈ ఫలితాలు వివిధ సందర్భాల్లో వ్యక్తులు ఎలా రిస్క్ తీసుకుంటారో మన అవగాహనను విస్తరిస్తాయి మరియు వ్యక్తిగత వ్యత్యాసాల పరిశోధనలో బిగ్ ఫైవ్ మోడళ్లలో తిరిగి పొందబడని ఒక కోణమైన నిజాయితీ / వినయం యొక్క ప్రయోజనాన్ని మరింత హైలైట్ చేస్తాయి. కాపీరైట్ # 2010 జాన్ వైలీ & సన్స్, లిమిటెడ్ కీలక పదాలు రిస్క్ తీసుకోవడం; రిస్క్ అవగాహన; రిస్క్-రిటర్న్ ఫ్రేమ్వర్క్; వ్యక్తిత్వం; హెక్సాకో; నిజాయితీ / వినయం రిస్క్ తీసుకోవడం సాంప్రదాయకంగా ప్రవర్తనా నిర్ణయాలు మరియు వ్యక్తిత్వ పరిశోధన రెండింటిలోనూ శాశ్వతమైన, స్థిరమైన మరియు డొమైన్-ఇన్వారియంట్ నిర్మాణంగా పరిగణించబడుతుంది (ఉదా. ఐసెన్క్ & ఐసెన్క్, 1977; కాహ్నేమాన్ & ట్వర్స్కీ, 1979; పౌనోనెన్ & జాక్సన్, 1996; టెల్లెగెన్, 1985). అయితే, ఇటీవలి పురోగతి ప్రకారం, రిస్క్ తీసుకోవడం అనేది కంటెంట్ లేదా డొమైన్ నిర్దిష్టమైనది (బ్లైస్ & వెబెర్, 2006; హనోచ్, జాన్సన్, & విల్కే, 2006; సోనే & చ్మిల్, 2005; వెబెర్, బ్లాయిస్, & బెట్జ్, 2002). ఈ జ్ఞానం వెలుగులో, మనస్తత్వవేత్తలు మరింత లోతైన లెర్, డెసిషన్ రీసెర్చ్, యూజీన్, OR 97401, USA నుండి ప్రయోజనం పొందుతారు. ఈ-మెయిల్: jweller@decisionresearch. org ఈ-మెయిల్: jweller@decisionresearch. org ఈ-మెయిల్: jweller@decisionresearch. org |
34b9ba36c030cfb7a141e53156aa1591dfce3dcd | వాహనాల పెరుగుదల, వాయు కాలుష్యాన్ని నియంత్రించేందుకు బీజింగ్ మునిసిపల్ ప్రభుత్వం 2011లో వాహనాల లాటరీ వ్యవస్థను విధించింది. ఈ విధానం యొక్క ప్రభావం, విమానాల కూర్పు, ఇంధన వినియోగం, వాయు కాలుష్యం, సామాజిక సంక్షేమం పై ఈ పత్రం పరిశీలిస్తుంది. కారు రిజిస్ట్రేషన్ డేటాను ఉపయోగించి, మేము ఒక యాదృచ్ఛిక గుణకం వివిక్త ఎంపిక నమూనా అంచనా మరియు అంచనా పారామితులు ఆధారంగా వ్యతిరేక విశ్లేషణ నిర్వహించడం. *వాషింగ్టన్ స్టేట్ యూనివర్సిటీలో ప్రొఫెసర్లు ఆండ్రూ కాస్సే, అనా ఎస్పినోలా-అర్రెడోండో, బెంజమిన్ కోవన్, గ్రెగ్మార్ గాలినాటో, డోంగ్ లూ, జిల్ మెక్ క్లస్కీ, మార్క్ గిబ్సన్, షాన్జున్ లి, జియా యాన్, డాన్ యాంగ్, సెమినార్లో పాల్గొన్నవారికి కృతజ్ఞతలు తెలుపుతున్నాం. చైనా నేషనల్ సైన్స్ ఫండ్ నుండి ఆర్థిక మద్దతు (గ్రాంట్ # 71620107005) గుర్తించబడింది. *సమాచారం రచయిత. ఇమెయిల్: yziying1988@gmail. com (జెడ్ యాంగ్), fmunoz@wsu. edu (ఎఫ్. మునోజ్-గార్సియా), tangmp. అమ్మకాలు 50.15%, ఇంధన వినియోగం 48.69% మరియు కాలుష్య ఉద్గారాలు 48.69% 2012 లో. అంతేకాకుండా, ఇటువంటి లాటరీ కొత్త ఆటోలను అధిక-స్థాయి కానీ తక్కువ ఇంధన సమర్థవంతమైన వాహనాల వైపు మార్చింది. మా వ్యతిరేక విశ్లేషణలో, ఇంధన వినియోగం మరియు వాయు కాలుష్యాన్ని తగ్గించడంలో లాటరీ వ్యవస్థ కంటే ప్రగతిశీల పన్ను పథకం బాగా పనిచేస్తుందని, మరియు అధిక విమాన ఇంధన సామర్థ్యానికి మరియు తక్కువ సంక్షేమ నష్టానికి దారితీస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము. |
fac0151ed0494caf10c7d778059f176ba374e29c | |
4a74eb59728f0d3a06302c668db44d434bd7d69e | ఎలక్ట్రానిక్ డబ్బు (లేదా ఇ-డబ్బు) అనేది డిజిటల్గా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్న డబ్బు, ఇది మధ్యవర్తి అవసరం లేకుండా ఒక పార్టీ నుండి మరొక పార్టీకి స్మార్ట్ కార్డ్ ద్వారా మార్పిడి చేయబడుతుంది. ఎమోనీ కూడా కాగితపు డబ్బు లాగే పనిచేస్తుందని భావిస్తున్నారు. దీని యొక్క ముఖ్య లక్షణాలలో ఒకటి అనామకత. ఈ-డబ్బు రూపంలో ఉన్న నేరాల నుంచి వచ్చే ఆదాయాన్ని విదేశీ కరెన్సీని, అధిక విలువ కలిగిన వస్తువులను తిరిగి విక్రయించడానికి ఉపయోగించుకోవచ్చు. అందువల్ల నగదును అక్రమంగా రవాణా చేయకుండా లేదా ముఖాముఖి లావాదేవీలు చేయకుండానే ఇ-డబ్బును మురికి డబ్బును ఉంచడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
d8237600841361f7811f5fd9effaed9d2e6e34b0 | JSTOR ఆర్కైవ్ ను మీరు ఉపయోగించడం ద్వారా, http://www.jstor.org/page/info/about/policies/terms.jsp లో లభ్యమయ్యే JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలను మీరు అంగీకరిస్తున్నారని సూచిస్తుంది. JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలు, మీరు ముందస్తు అనుమతి పొందకపోతే, మీరు ఒక పత్రిక యొక్క మొత్తం సంచికను లేదా వ్యాసాల యొక్క బహుళ కాపీలను డౌన్లోడ్ చేయలేరు మరియు మీరు మీ వ్యక్తిగత, వాణిజ్యేతర ఉపయోగం కోసం మాత్రమే JSTOR ఆర్కైవ్లోని కంటెంట్ను ఉపయోగించవచ్చు. |
49a19fe67d8ef941af598e87775112f0b3191091 | ఈ అధ్యయనంలో ప్రధాన లక్ష్యం వ్యాధి అంచనా కోసం వేగవంతమైన, సులభమైన మరియు సమర్థవంతమైన అల్గోరిథంను సృష్టించడం, తక్కువ లోపం రేటుతో మరియు పెద్ద డేటా సమితులతో కూడా వర్తించవచ్చు మరియు ఆధారపడిన వేరియబుల్స్తో సహేతుకమైన నమూనాలను చూపవచ్చు. డేటా మైనింగ్లో వ్యాధి గుర్తింపు మరియు అంచనా కోసం కొత్త హైబ్రిడ్ అల్గోరిథం నిర్మించబడింది. వ్యాధి గుర్తింపు మరియు అంచనా (DIP) అల్గోరిథం, ఇది నిర్ణయం చెట్టు మరియు అసోసియేషన్ నియమం కలయిక, కొన్ని నిర్దిష్ట ప్రాంతాలలో కొన్ని వ్యాధి హిట్స్ అవకాశాలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఇది అంచనా కోసం వివిధ పారామితుల మధ్య సంబంధాన్ని కూడా చూపిస్తుంది. ఈ అల్గోరిథం అమలు చేయడానికి vb.net సాఫ్ట్వేర్ను కూడా అభివృద్ధి చేశారు. |
dfb9eec6c6ae7d3e07123045c3468c9b57b2a7e2 | |
903148db6796946182f27affc89c5045e6572ada | హ్యాష్ జాయిన్ అల్గోరిథం కుటుంబం ఈక్వి-జాయిన్ పనితీరు అంచనా కోసం ప్రముఖ పద్ధతుల్లో ఒకటి. OLAP వ్యవస్థలు ఈ పరిశోధనలను సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి విదేశీ కీ జాయింట్లను అమలు చేస్తాయి. డేటా వేర్హౌస్ స్కీమా మరియు వర్క్లోడ్ ఫీచర్ దృక్పథం నుండి, హాష్ జాయింట్ అల్గోరిథంను బహుమితీయ మ్యాపింగ్తో మరింత సరళీకృతం చేయవచ్చు మరియు ఫారెన్ కీ జాయింట్ అల్గోరిథంలను ఒకే పనితీరు దృక్పథానికి బదులుగా బహుళ దృక్పథాల నుండి అంచనా వేయవచ్చు. ఈ కాగితంలో, ఓలాప్ వర్క్ లోడ్లలో స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ జాయింట్ అల్గోరిథంలు ఎలా పని చేస్తాయో సమగ్రంగా అంచనా వేయడానికి స్కీమా-స్పృహ మరియు OLAP వర్క్ లోడ్ అనుకూలీకరించిన డిజైన్ ఫారెన్ కీ జాయింట్గా సర్రోగేట్ కీ ఇండెక్స్ ఓరియెంటెడ్ ఫారెన్ కీ జాయింట్ను పరిచయం చేస్తున్నాము. మా ప్రయోగాలు మరియు విశ్లేషణలు ఈ క్రింది అంతర్దృష్టులను ఇచ్చాయి: (1) OLAP వర్క్లోడ్ కోసం అనుకూలీకరించిన విదేశీ కీ జాయింట్ అల్గోరిథం సాధారణ ప్రయోజన హాష్ జాయింట్ల కంటే జాయింట్ పనితీరును ముందుకు తీసుకువెళుతుంది; (2) ప్రతి జాయింట్ అల్గోరిథం బలమైన మరియు బలహీనమైన పనితీరు ప్రాంతాలను చూపిస్తుంది, ఇది సూక్ష్మ-గ్రేన్డ్ మైక్రో జాయింట్ బెంచ్మార్క్తో ఇన్పుట్_సైజ్ / కాష్_సైజ్ యొక్క కాష్ లొకేలిటీ నిష్పత్తి ఆధిపత్యం చెందుతుంది; (3) సాధారణ హార్డ్వేర్-అస్పష్టమైన షేర్డ్ హాష్ టేబుల్ జాయింట్ చాలా బెంచ్మార్క్ కేసులలో సంక్లిష్టమైన హార్డ్వేర్-చేతనమైన రాడిక్స్ విభజన హాష్ జాయింట్ను అధిగమిస్తుంది; (4) సర్వోరేట్ కీ ఇండెక్స్తో అనుకూలీకరించిన విదేశీ కీ జాయింట్ అల్గోరిథం హార్డ్వేర్ యాక్సిలేటర్ల కోసం అల్గోరిథం సంక్లిష్టతను సరళీకరించింది మరియు వివిధ హార్డ్వేర్ యాక్సిలేటర్ల కోసం అమలు చేయడం సులభం చేస్తుంది. మొత్తంమీద, జాయిన్ పనితీరును మెరుగుపరచడం అనేది హార్డ్వేర్-చేతన అల్గోరిథం ఆప్టిమైజేషన్లకు వ్యతిరేకంగా ఒక క్రమబద్ధమైన పని అని మేము వాదిస్తున్నాము మరియు OLAP డొమైన్ జ్ఞానం CPU మరియు హార్డ్వేర్ యాక్సిలరేటర్ల కోసం డేటా వేర్హౌసింగ్ వర్క్లోడ్లలో విదేశీ కీ జాయిన్లకు సర్రోగేట్ కీ సూచిక ప్రభావవంతంగా ఉండటానికి అనుమతిస్తుంది. |
4e8930ae948262a89acf2e43c8e8b6e902c312c4 | చిత్ర సంపీడనం దశాబ్దాలుగా చురుకుగా అధ్యయనం చేయబడినా, ఆధునిక నాడీ నెట్వర్క్లతో చిత్రాలను కుదించడం నేర్చుకోవడంపై చాలా తక్కువ పరిశోధన జరిగింది. పాచ్-ఆధారిత ఆటోఎన్కోడర్లను ఉపయోగించే ప్రామాణిక విధానాలు చాలా మంచివిగా కనిపిస్తాయి, కాని అవి ప్రసిద్ధ ఇమేజ్ కోడెక్లతో పోటీపడలేవు ఎందుకంటే అవి మూడు ప్రశ్నలను పరిష్కరించడంలో విఫలమవుతాయి: 1) యాక్టివేషన్లను సమర్థవంతంగా బైనరీకరించడం ఎలాః బైనరీకరణ లేనప్పుడు, ఒక బాటిల్లేక్ లేయర్ మాత్రమే సమర్థవంతమైన కుదింపుకు దారితీయదు; 2) వేరియబుల్-రేట్ ఎన్కోడింగ్ ఎలా సాధించాలిః ప్రామాణిక ఆటోఎన్కోడర్ ప్రతి స్థిర-రిజల్యూషన్ ఇన్పుట్ పాచ్ కోసం స్థిర-పొడవు కోడ్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, దీని ఫలితంగా తక్కువ మరియు అధిక ఎంట్రోపీ పాచెస్ కోసం అదే ఖర్చు ఉంటుంది మరియు వేర్వేరు కుదింపు రేట్లను సాధించడానికి నెట్వర్క్ పూర్తిగా తిరిగి శిక్షణ పొందాలి; మరియు 3) కళాఖండాలను ఎలా నిరోధించాలిః పాచ్-ఆధారిత విధానాలు అంతరాయాలను నిరోధించడానికి అవకాశం ఉంది. మేము వేరియబుల్-రేట్ ఇమేజ్ కంప్రెషన్ కోసం ఒక సాధారణ ఫ్రేమ్వర్క్ను మరియు LSTM లతో సహా కన్వల్షనల్ మరియు డికన్వల్షనల్ పునరావృత నెట్వర్క్ల ఆధారంగా ఒక నవల నిర్మాణాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇవి ఈ సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి మరియు ఇప్పటికే ఉన్న బేస్లైన్ కోడెక్లతో పోలిస్తే మంచి ఫలితాలను నివేదిస్తాయి. ప్రతిపాదిత పద్ధతులను చిన్న చిత్రాలతో (32x32) కూడిన పెద్ద ఎత్తున బెంచ్ మార్క్ పై అంచనా వేస్తాము, ఇది అన్ని పద్ధతులకు చాలా సవాలుగా నిరూపించబడింది. |
8f9376f3b71e9182c79531551d6e953cd02d7fe6 | గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ల కోసం సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ప్రారంభించడం పరిశోధనా సంఘాలలో గణనీయమైన శ్రద్ధను సంపాదించింది. వైర్లెస్ సెన్సార్ నోడ్స్ స్వీయ శక్తితో ఉండటానికి ఇది చాలా అవసరం, కొన్ని సందర్భాల్లో కూడా అవసరం. ఈ లక్ష్యాన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని వైబ్రేషన్ ఆధారిత పీజోఎలెక్ట్రిక్ జనరేటర్ను వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లకు సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అందించేదిగా అభివృద్ధి చేశారు. ఈ కాగితం యొక్క దృష్టి రెండు-పొర వంచి మూలకం ఆధారంగా పియెజోఎలెక్ట్రిక్ జనరేటర్ యొక్క మోడలింగ్, డిజైన్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ గురించి చర్చించడం. జనరేటర్ యొక్క విశ్లేషణాత్మక నమూనా అభివృద్ధి చేయబడింది మరియు ధృవీకరించబడింది. సహజమైన డిజైన్ అంతర్దృష్టిని అందించడంతో పాటు, నమూనాను డిజైన్ ఆప్టిమైజేషన్కు ఆధారం గా ఉపయోగించారు. ఈ నమూనాను ఉపయోగించి ఉత్పత్తి చేసిన 1 సెం. మీ. పరిమాణ నమూనాలు, 120 Hz వద్ద 2.5 m s-2 యొక్క కంపన మూలం నుండి 375 μW శక్తిని ప్రదర్శించాయి. అంతేకాకుండా, అదే కంపన మూలం నుండి కస్టమ్ డిజైన్ చేసిన 1.9 GHz రేడియో ట్రాన్స్మిటర్కు శక్తిని అందించడానికి 1 సెం. (ఈ ఆర్టికల్లోని కొన్ని చిత్రాలు ఎలక్ట్రానిక్ వెర్షన్లో మాత్రమే రంగులో ఉన్నాయి) |
96989405985e2d90370185f1e025443b56106d1a | ఈ పత్రం ఒక పెద్ద పదజాలం ప్రసంగం గుర్తింపు పని కోసం వివక్ష భాషా మోడలింగ్ వివరిస్తుంది. మేము రెండు పారామితి అంచనా పద్ధతులను పోల్చాముః పెర్సెప్ట్రాన్ అల్గోరిథం, మరియు క్రమబద్ధీకరించిన నియత లాగ్-సంభావ్యతను పెంచడం ఆధారంగా ఒక పద్ధతి. ఈ నమూనాలు నిర్ణయాత్మక బరువు గల అంతిమ స్థితి ఆటోమాట్లుగా ఎన్కోడ్ చేయబడతాయి మరియు ఆటోమాట్లను బేస్ లైన్ రికగ్నిసర్ నుండి అవుట్పుట్ అయిన వర్డ్-లాట్స్తో కత్తిరించడం ద్వారా వర్తించబడతాయి. పెర్సెప్ట్రాన్ అల్గోరిథం శిక్షణా డేటాపై కేవలం రెండు పాస్లలో సాపేక్షంగా చిన్న ఫీచర్ సెట్ను స్వయంచాలకంగా ఎంచుకునే ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉంది. మేము ఒక పద్ధతిని వివరిస్తాము, ఇది రెగ్యులరైజ్డ్ ప్రాబబిలిటీ ఆధారంగా పెర్సెప్ట్రాన్ అల్గోరిథం ఇచ్చిన ఫీచర్ సెట్ను ఉపయోగిస్తుంది మరియు పెర్సెప్ట్రాన్ యొక్క బరువులు ప్రారంభించడం; ఈ పద్ధతి పెర్సెప్ట్రాన్తో మాత్రమే శిక్షణ కంటే పద లోపం రేటు (WER) లో అదనపు 0.5% తగ్గింపును ఇస్తుంది. చివరి వ్యవస్థ బేస్ లైన్ ఫస్ట్- పాస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్ కోసం WER లో 1. 8% సంపూర్ణ తగ్గింపును సాధించింది (బేస్ లైన్ ఫస్ట్- పాస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్ కోసం 39. 2% నుండి 37. 4% వరకు), మరియు బహుళ- పాస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్ కోసం WER లో 0. 9% సంపూర్ణ తగ్గింపు (బేస్ లైన్ ఫస్ట్- పాస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్ కోసం 28. 9% నుండి 28. 0% వరకు). 2006 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
4808ca8a317821bb70e226c5ca8c23241dd22586 | ఈ పత్రం మొబైల్ హెల్త్ కేర్ పై అందుబాటులో ఉన్న సాహిత్యం నుండి కళ యొక్క స్థితిని అందిస్తుంది. ఈ అధ్యయనం ఒక క్రమబద్ధమైన సమీక్ష ద్వారా నిర్వహించబడింది, ఇది ఒక నిర్దిష్ట ప్రాంతంలో ఒక నిర్దిష్ట అంశంపై అందుబాటులో ఉన్న అన్ని పరిశోధనలను విశ్లేషించడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం, నమ్మకమైన మరియు కఠినమైన పద్ధతిని ఉపయోగించడం. 1,482 పేపర్ల నుంచి, మా ఎంపిక ప్రమాణాలకు సరిపోయే 40 పేపర్ల (2.69%) పూర్తి రీడింగ్ ద్వారా డేటాను సేకరించి విశ్లేషించాం. 2010 నుండి మా విశ్లేషణ 10 అప్లికేషన్ ప్రాంతాలలో ప్రస్తుత అభివృద్ధిని చూపిస్తుంది మరియు ఈ అంశంపై కొనసాగుతున్న పోకడలు మరియు సాంకేతిక సవాళ్లను అందిస్తుంది. ఈ అప్లికేషన్ ప్రాంతాలలోః రోగి పర్యవేక్షణ, మౌలిక సదుపాయాలు, సాఫ్ట్వేర్ నిర్మాణం, మోడలింగ్, ఫ్రేమ్వర్క్, భద్రత, కల్పనలు, మల్టీమీడియా, మొబైల్ క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ మరియు ఈ అంశంపై సాహిత్య సమీక్షలు ఉన్నాయి. పరికరాల తక్కువ బ్యాటరీ జీవితం, అల్టిప్లాట్ఫాం అభివృద్ధి, డేటా ట్రాన్స్మిషన్ మరియు భద్రత వంటివి అత్యంత ముఖ్యమైన సవాళ్లు. ఈ రంగంలో ఇటీవల జరిగిన పరిశోధనలను ఈ పత్రం ఏకీకృతం చేస్తోంది. |
c876c5fed5b6a3a91b5f55e1f776d629cc8ed9bc | |
675913f7d834cf54a6d90b33e929b999cd6afc7b | దశ బదిలీ పూర్తి వంతెన (PSFB) పల్స్ వెడల్పు మాడ్యులేషన్ (PWM) కన్వర్టర్లో, బాహ్య స్నబ్బర్ కెపాసిటర్లు ఇన్సులేటెడ్ గేట్ బైపోలార్ ట్రాన్సిస్టర్లకు (IGBT లు) సమాంతరంగా కనెక్ట్ చేయబడతాయి, తద్వారా టర్న్-ఆఫ్ నష్టాలను తగ్గించవచ్చు. సున్నా వోల్టేజ్ పరివర్తన (ZVT) పరిస్థితి తక్కువ లోడ్లలో అందించబడదు, అందువల్ల సమాంతర కెపాసిటర్లు IGBT ల ద్వారా డిశ్చార్జ్ అవుతాయి, ఇది IGBT ల యొక్క మార్పిడి నష్టాలు మరియు వైఫల్యం ప్రమాదాన్ని కలిగిస్తుంది. ఐజిబిటి ద్వారా కెపాసిటర్ డిశ్చార్జ్ అధిక విలువ గల స్నబ్బర్ కెపాసిటర్ల వాడకాన్ని పరిమితం చేస్తుంది మరియు అధిక ప్రవాహాల వద్ద ఐజిబిటి యొక్క టర్న్-ఆఫ్ నష్టం పెరుగుతుంది. ఈ సమస్య ముఖ్యంగా వెనుకబడిన కాళ్ళలో సంభవిస్తుంది. ఈ అధ్యయనంలో, పిఎస్ఎఫ్బి పిడబ్ల్యుఎం కన్వర్టర్ యొక్క లాగింగ్ లెగ్తో అధిక విలువ కలిగిన స్నాబర్ కెపాసిటర్లను ఉపయోగించడానికి వీలు కల్పించే కొత్త సాంకేతికతను ప్రతిపాదించారు. ప్రతిపాదిత సాంకేతికత యొక్క ప్రయోజనాలు, IGBT ద్వారా అధిక కెపాసిటివ్ డిశ్చార్జ్ కరెంట్ తక్కువ లోడ్లలో నిరోధించబడుతుంది, IGBT ల యొక్క టర్న్-ఆఫ్ స్విచింగ్ నష్టాలు తగ్గుతాయి మరియు కన్వర్టర్ యొక్క పనితీరు అధిక ప్రవాహాలలో మెరుగుపడుతుంది. ప్రతిపాదిత పిఎస్ఎఫ్బి పిడబ్ల్యుఎం కన్వర్టర్లో సహాయక సర్క్యూట్ ఉంటుంది, మరియు ఇది సాధారణ నిర్మాణం, తక్కువ ఖర్చు మరియు సులభంగా నియంత్రించబడుతుంది. కన్వర్టర్ యొక్క ఆపరేషన్ సూత్రం మరియు వివరణాత్మక డిజైన్ విధానం ప్రదర్శించబడ్డాయి. 75 kHz మరియు 10 kW కన్వర్టర్ యొక్క నమూనా ద్వారా సిద్ధాంత విశ్లేషణ ఖచ్చితంగా ధృవీకరించబడింది. |
ce56eb0d9841b6e727077e9460b938f78506b324 | ఎక్స్ గేమ్స్ లేదా యాక్టివ్ వీడియో గేమ్ ద్వారా వర్చువల్ రియాలిటీ వాడకం, అంటే. పునరావాసంలో ఒక పరిపూరకరమైన సాధనంగా ఇంటరాక్టివ్ గేమింగ్ యొక్క ఒక కొత్త రూపం గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా పరిశోధన మరియు క్లినికల్ ప్రాక్టీస్లో తరచుగా దృష్టి సారించింది. అయితే, వృద్ధుల జనాభాలో వాటి ప్రభావానికి సంబంధించిన ఆధారాలు చాలా తక్కువగా ఉన్నాయి. వృద్ధులలో శారీరక పనితీరును మెరుగుపరచడంలో ఎక్సర్ గేమ్స్ యొక్క ప్రభావాల సారాంశాన్ని అందించడం ఈ సమీక్ష యొక్క లక్ష్యం. EMBASE, MEDLINE, PsyInfo, కోక్రేన్ డేటాబేస్, PEDro మరియు ISI వెబ్ ఆఫ్ నాలెడ్జ్ డేటాబేస్లలో యాదృచ్ఛిక నియంత్రిత ట్రయల్స్ కోసం ఒక శోధన జరిగింది. చేర్చబడిన అధ్యయనాల ఫలితాలను PEDro స్కేల్ ద్వారా క్లిష్టమైన సమీక్ష మరియు పద్దతి నాణ్యత ద్వారా విశ్లేషించారు. ఈ సమీక్షలో 13 అధ్యయనాలు చేర్చబడ్డాయి. ఎక్సర్ గేమ్స్ జోక్యం కోసం అత్యంత సాధారణ ఉపకరణం నింటెండో Wii గేమింగ్ కన్సోల్ (8 అధ్యయనాలు), తరువాత కంప్యూటర్ గేమ్స్, డాన్స్ వీడియో గేమ్ పాడ్ (ప్రతి రెండు అధ్యయనాలు) మరియు బ్యాలెన్స్ రిహాబిలిటేషన్ యూనిట్తో ఒక అధ్యయనం మాత్రమే. శారీరక పనితీరును అంచనా వేయడానికి టైమ్ అప్ అండ్ గో అనేది ఎక్కువగా ఉపయోగించే సాధనం (7 అధ్యయనాలు). PEDro స్కేల్ ప్రకారం, చాలా అధ్యయనాలు 5 పాయింట్ల కంటే తక్కువ స్కోర్లతో (8 అధ్యయనాలు) పద్ధతిపరమైన సమస్యలను ప్రదర్శించాయి. ఎక్సర్ గేమ్స్ ప్రోటోకాల్స్ మరియు వాటి వ్యవధి విస్తృతంగా మారుతూ ఉంటాయి, మరియు వృద్ధులలో శారీరక పనితీరుపై ప్రయోజనాలు అసంపూర్ణంగా ఉన్నాయి. అయితే, అధ్యయనాల మధ్య ఏకాభిప్రాయం ఎక్సర్గేమ్స్ వాడకం అందించే సానుకూల ప్రేరణాత్మక అంశం. మెరుగైన పద్దతి నాణ్యత, బాహ్య ప్రామాణికత మరియు బలమైన శాస్త్రీయ సాక్ష్యాలను అందించడానికి మరింత అధ్యయనాలు అవసరం. |
08f9a62cdbe43fca7199147123a7d957892480af | ఈఎమ్వి, దీనిని "చిప్ అండ్ పిన్" అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా కార్డ్ చెల్లింపులకు ప్రముఖ వ్యవస్థ. ఇది యూరప్ అంతటా మరియు ఆసియాలో చాలా వరకు ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఉత్తర అమెరికాలో కూడా ప్రవేశపెట్టడం ప్రారంభమైంది. చెల్లింపు కార్డులు చిప్ కలిగి ఉంటాయి కాబట్టి అవి ప్రామాణీకరణ ప్రోటోకాల్ను అమలు చేయగలవు. ఈ ప్రోటోకాల్ ప్రకారం, ప్రతి లావాదేవీకి తాజాగా ఉండేలా పాయింట్ ఆఫ్ సేల్ (పిఒఎస్) టెర్మినల్స్ లేదా ఎటిఎంలు నాన్సె (అంచనా చేయలేని సంఖ్య) ను ఉత్పత్తి చేయాలి. మేము రెండు తీవ్రమైన సమస్యలను కనుగొన్నాముః విస్తృతమైన అమలు లోపం మరియు EMV ప్రోటోకాల్తో మరింత లోతైన, పరిష్కరించడానికి మరింత కష్టమైన లోపం. మొదటి లోపం ఏమిటంటే, కొంతమంది EMV అమలుదారులు ఈ నాన్సెస్ను సరఫరా చేయడానికి కౌంటర్లు, టైమ్స్టాంప్లు లేదా స్వదేశీ అల్గోరిథంలను మాత్రమే ఉపయోగించారు. ఇది కార్డు జారీ చేసే బ్యాంకుకు అందుబాటులో ఉన్న లాగ్ల దృక్కోణం నుండి కార్డ్ క్లోనింగ్ నుండి వేరు చేయలేని "ప్రీ-ప్లే" దాడికి వారిని బహిర్గతం చేస్తుంది మరియు కార్డును భౌతికంగా క్లోన్ చేయడం అసాధ్యం అయినప్పటికీ ఇది చేయవచ్చు. ఈమెవి నిరోధించాల్సిన మోసాల రకం ఇదే. మేము హానిని ఎలా గుర్తించామో, బలహీనత యొక్క పరిధిని గుర్తించడానికి మేము అభివృద్ధి చేసిన సర్వే పద్దతి, ఫీల్డ్లో ATM మరియు టెర్మినల్ ప్రయోగాల నుండి వచ్చిన ఆధారాలు మరియు ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్ దాడుల అమలు గురించి మేము వివరించాము. పెద్ద తయారీదారుల నుంచి విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఎటిఎంలలో లోపాలను కనుగొన్నాము. EMV కార్డులను క్లోన్ చేయలేమని, అందువల్ల వివాదంలో పాల్గొన్న కస్టమర్ తప్పనిసరిగా తప్పు లేదా కుట్రదారు అని పేర్కొంటూ బాధితులు బ్యాంకులు వాపసు నిరాకరించే మోసాల సంఖ్య పెరుగుతున్నట్లు ఇప్పుడు మనం కనీసం కొంతవరకు వివరించవచ్చు. రెండవ సమస్య పైన పేర్కొన్న పని ద్వారా బయటపడింది. యాదృచ్ఛిక సంఖ్య నాణ్యతతో సంబంధం లేకుండా, ప్రోటోకాల్ వైఫల్యం ఉందిః టెర్మినల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వాస్తవ యాదృచ్ఛిక సంఖ్యను కార్డు నుండి ప్రామాణీకరణ కోడ్ను సంగ్రహించేటప్పుడు దాడి చేసే వ్యక్తి ఇంతకు ముందు ఉపయోగించిన దానితో భర్తీ చేయవచ్చు. ఈ రకం ప్రీ-ప్లే దాడిని ఎటిఎం లేదా పిఒఎస్ టెర్మినల్లోని మాల్వేర్ ద్వారా లేదా టెర్మినల్ మరియు కొనుగోలుదారు మధ్య మధ్యవర్తి ద్వారా నిర్వహించవచ్చు. ఈ లోపాలు ఇప్పటి వరకు గుర్తించబడకుండా ఉండేలా చేసిన డిజైన్ మరియు అమలు లోపాలను మేము అన్వేషిస్తాముః EMV స్పెసిఫికేషన్ యొక్క లోపాలు, EMV కెర్నల్ సర్టిఫికేషన్ ప్రక్రియ, అమలు పరీక్ష, అధికారిక విశ్లేషణ మరియు కస్టమర్ ఫిర్యాదులను పర్యవేక్షించడం. చివరగా మనం ప్రతిఘటనలను చర్చించాము. ఈ లోపాలను బ్యాంకులకు వెల్లడించిన ఒక సంవత్సరం తరువాత, వాటిలో మొదటిదాన్ని తగ్గించడానికి మాత్రమే చర్యలు తీసుకున్నారు, అయితే రెండవది అడవిలో కనిపించే అవకాశం ఉంది, మరియు ఎటిఎం మరియు పిఒఎస్ మాల్వేర్ వ్యాప్తి ఇది మరింత ముప్పుగా మారుతోంది. |
15f5ce559c8f3ea14a59cf49bacead181545dfb0 | మేము ఒక చిన్న సమూహం సంతకం పథకం నిర్మించడానికి. మా పథకంలో సంతకాలు సుమారుగా ప్రామాణిక RSA సంతకం పరిమాణంలో ఉంటాయి. అదే భద్రతతో. మా గ్రూప్ సిగ్నేచర్ యొక్క భద్రత స్ట్రాంగ్ డిఫి-హెల్మాన్ పరికల్పనపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు బిలినియర్ గ్రూపులలో కొత్త పరికల్పన డెసిషన్ లీనియర్ పరికల్పన అని పిలుస్తారు. బెల్లారే, మిచియాన్సియో, మరియు వార్నిస్చిలచే ఇటీవల ఇవ్వబడిన గ్రూప్ సంతకాలకు భద్రతా నిర్వచనానికి ఒక వేరియంట్ను ఉపయోగించి, మా సిస్టమ్ యొక్క భద్రతను రాండమ్ ఒరాకిల్ మోడల్లో నిరూపించాము. |
96084442678300ac8be7778cf10a1379d389901f | ఈ పత్రంలో, మైక్రోవేవ్ భాగం యొక్క సంకలిత తయారీకి రెండు వేర్వేరు విధానాలు చర్చించబడ్డాయి. మొదటి పద్ధతి ప్రసిద్ధమైన మరియు చవకైన ఫ్యూజ్డ్ డిపాజిషన్ మోడలింగ్ (ఎఫ్డిఎం). ఈ పత్రంలో వివిధ ఇన్ఫిల్ ఫ్యాక్టర్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, FDM నియంత్రిత విద్యుద్వాహక స్థిరాంకం కలిగిన పరికరాల తయారీకి అనుకూలంగా ఉంటుందని చూపించబడింది. రెండవ పద్ధతి స్టీరియోలిథోగ్రఫీ (SLA). ఈ విధానం ద్వారా, మంచి ఫలితాలను తీర్మాన పరంగా పొందవచ్చు. అంతేకాకుండా మైక్రోవేవ్ పరికరాల ఉపరితలంపై రాగి ప్లేట్ వేయడానికి చాలా సులభమైన మార్గం చూపబడింది మరియు పుట్టగొడుగు ఆకారంలో ఉన్న ప్రతిధ్వనికర్తలతో రెండు-పోల్ ఫిల్టర్ యొక్క తయారీ మరియు కొలత ద్వారా దాని ప్రభావం ప్రదర్శించబడుతుంది. |
0668aba8199335b347a5c8d0cdd8e75cb7cd6122 | ఆహారాల గురించి స్వయంచాలకంగా అవగాహన చేసుకోవడం ఒక ముఖ్యమైన పరిశోధన సవాలు. మొబైల్ లేదా ధరించగలిగిన కెమెరాల ద్వారా పొందిన చిత్రాల నుండి రోగి యొక్క ఆహారం మరియు ఆహార తీసుకోవడం అలవాట్లను స్వయంచాలకంగా పర్యవేక్షించడానికి ఆహార గుర్తింపు ఇంజిన్లు సరైన సహాయాన్ని అందిస్తాయి. ఈ రంగంలో మొదటి సవాళ్ళలో ఒకటి ఆహారంతో ఉన్న చిత్రాల మధ్య మరియు ఇతరుల మధ్య వివక్షత. ఆహార వర్గీకరణకు మరియు ఆహారేతర వర్గీకరణకు ఇప్పటికే ఉన్న విధానాలు బహుళ-తరగతి లేదా ఒక-తరగతి వర్గీకరణ విధానాలతో కలిపి, నిస్సార మరియు లోతైన ప్రాతినిధ్యాలను ఉపయోగించాయి. అయితే, అవి సాధారణంగా వేర్వేరు పద్దతులు మరియు డేటాను ఉపయోగించి అంచనా వేయబడ్డాయి, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతుల పనితీరు యొక్క నిజమైన పోలికను అసాధ్యంగా చేస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, ఆహార వర్గీకరణకు ఆహార వర్గీకరణకు ఉపయోగించిన ఇటీవలి వర్గీకరణ విధానాలను పరిశీలిస్తాము మరియు వాటిని బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న డేటాసెట్తో పోల్చాము. వివిధ లోతైన అభ్యాస ఆధారిత ప్రాతినిధ్యాలు మరియు వర్గీకరణ పద్ధతులు పరిగణనలోకి తీసుకోబడ్డాయి మరియు అంచనా వేయబడ్డాయి. |
1f7d9319714b603d87762fa60e47b0bb40db25b5 | బేసియన్ స్వతంత్ర వర్గీకరణ మరియు సమీప పొరుగు వర్గీకరణలు మాన్యువల్-గ్రేడెడ్ వ్యాసాలకు స్కోర్లను కేటాయించడానికి శిక్షణ పొందాయి. ఈ స్కోర్లు అనేక ఇతర సారాంశం టెక్స్ట్ చర్యలతో కలిపి సరళ రిగ్రెషన్ ఉపయోగించి నిర్వహించబడ్డాయి. వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ సమీకరణాలు అప్పుడు కొత్త ఎస్సేస్ సమితికి వర్తించబడ్డాయి. వర్గీకరణ యంత్రాలు చాలా బాగా పనిచేశాయి. ఆటోమేటిక్ గ్రేడర్ మరియు తుది మాన్యువల్ గ్రేడర్ మధ్య ఒప్పందం మానవ గ్రేడర్ల మధ్య ఒప్పందం వలె మంచిది. ఆటోమేటెడ్ వ్యాస గ్రేడింగ్ సమస్యకు అనేక ప్రామాణిక టెక్స్ట్-వర్గీకరణ పద్ధతులు వర్తించబడ్డాయి. |
81dbf427ba087cf3a0f22b59e74d049f881bbbee | సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, భావజాలంలో ఇటీవల జరిగిన పురోగతి విద్యా పరిశోధనలో సరికొత్త దిశలను తెరిచింది. పెరిగిన ట్యూషన్ ఖర్చులు, ఉచిత ఆన్లైన్ కోర్సుల వల్ల పెరుగుతున్న ఒత్తిడి చర్చలను ప్రారంభించి, భౌతిక తరగతి గదిలో మార్పుకు ప్రేరేపించింది. ఈ చర్చలో కేంద్ర స్థానం లో ఉన్నది విలోమ తరగతి గదులు. విలోమ తరగతి గది అనేది ఒక కొత్త బోధనా పద్ధతి, ఇది అసమకాలిక వీడియో ఉపన్యాసాలను మరియు అభ్యాస సమస్యలను హోంవర్క్గా మరియు తరగతి గదిలో చురుకైన, సమూహ-ఆధారిత సమస్య పరిష్కార కార్యకలాపాలను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది ఒకప్పుడు అనుకూలంగా లేని, క్రియాశీల, సమస్య ఆధారిత అభ్యాస కార్యకలాపాలుగా భావించిన అభ్యాస సిద్ధాంతాల యొక్క ప్రత్యేకమైన కలయికను సూచిస్తుంది, ఇది నిర్మాణాత్మక భావజాలం మరియు ప్రవర్తనా సూత్రాలపై ఆధారపడిన ప్రత్యక్ష బోధనా పద్ధతుల నుండి పొందిన బోధనా ఉపన్యాసాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ పత్రం విలోమ తరగతి గది యొక్క మునుపటి మరియు కొనసాగుతున్న పరిశోధన యొక్క సమగ్ర సర్వేను అందిస్తుంది. అధ్యయనాలు అనేక కోణాలలో వర్గీకరించబడతాయి. వీటిలో తరగతి లోపల మరియు వెలుపల కార్యకలాపాల రకం, అధ్యయనాన్ని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించిన కొలతలు మరియు ప్రతి అధ్యయనానికి సంబంధించిన పద్దతి లక్షణాలు ఉన్నాయి. ఈ సర్వే ఫలితాలు ఇప్పటివరకు నిర్వహించిన చాలా అధ్యయనాలు విద్యార్థుల అవగాహనను అన్వేషించాయని మరియు ఒకే-సమూహ అధ్యయన నమూనాలను ఉపయోగిస్తున్నాయని చూపిస్తున్నాయి. విద్యార్థులు విలోమ తరగతి గదిని ఎలా చూస్తున్నారనే దానిపై నివేదికలు కొంతవరకు మిశ్రమంగా ఉన్నాయి, కానీ సాధారణంగా సానుకూలంగా ఉంటాయి. విద్యార్థులు వీడియో లెక్చర్స్ కు వ్యక్తిగతంగా లెక్చర్స్ ను ఇష్టపడతారు, కానీ లెక్చర్స్ కంటే ఇంటరాక్టివ్ క్లాస్ రూమ్ కార్యకలాపాలను ఇష్టపడతారు. సాంప్రదాయ తరగతి గదితో పోలిస్తే విద్యార్థి అభ్యాసం మెరుగైనదని అనుమానాస్పద ఆధారాలు సూచిస్తున్నాయి. అయితే విద్యార్థుల అభ్యాస ఫలితాలను నిష్పాక్షికంగా పరిశోధించే పని చాలా తక్కువ. భవిష్యత్తులో ప్రయోగాలు చేసేటప్పుడు, నియంత్రిత ప్రయోగాలు లేదా క్వాసి ప్రయోగాలు ఉపయోగించి లక్ష్యం నేర్చుకునే ఫలితాలను పరిశోధించాలని మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము. తరగతి గదిలో కార్యకలాపాల రూపకల్పనకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఉపయోగించే సిద్ధాంతపరమైన చట్రాన్ని పరిశోధకులు జాగ్రత్తగా పరిశీలించాలని కూడా మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము. విద్యావిధానం యొక్క రూపాన్ని మార్చడానికి రెండు సంబంధిత ఉద్యమాలు కలసి వస్తున్నాయి. వాటిలో మొదటిది సాంకేతిక ఉద్యమం. ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం వల్ల సమాచారం యొక్క విస్తరణ, నకలు చాలా తక్కువ ఖర్చుతో సాధ్యమైంది. ఇది 1400 లలో ముద్రణ యంత్రంతో ప్రారంభమైంది, మరియు ఇది ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న రేటుతో కొనసాగింది. ఎలక్ట్రానిక్ టెలిగ్రాఫ్ 1830 లలో వచ్చింది, వైర్లెస్ రేడియో 1800 ల చివరలో మరియు 1900 ల ప్రారంభంలో, టెలివిజన్ 1920 లలో, కంప్యూటర్లు 1940 లలో, ఇంటర్నెట్ 1960 లలో, మరియు ప్రపంచవ్యాప్త వెబ్ 1990 లలో. ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలు అవలంబించడంతో, వాటి ద్వారా వ్యాపించిన ఆలోచనలు రెండవ ఉద్యమాన్ని ప్రారంభించాయి. సాంకేతిక ఉద్యమం స్వేచ్ఛాయుత మరియు బహిరంగ సమాచార ప్రవాహానికి నిజమైన భౌతిక అడ్డంకులను అధిగమించడానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఈ భావజాల ఉద్యమం కృత్రిమ, మానవ నిర్మిత అడ్డంకులను తొలగించాలని కోరుకుంటుంది. ఇది ఉచిత సాఫ్ట్వేర్ ఉద్యమంలో సంగ్రహించబడింది (ఉదా. స్టాల్మాన్ మరియు లెస్సిగ్ [67] చూడండి), అయితే ఈ ఉద్యమం ఖచ్చితంగా సాఫ్ట్వేర్కు పరిమితం కాదు. దీనికి ఒక మంచి ఉదాహరణ ఎన్సైక్లోపీడియా నుండి చూడవచ్చు. ఎన్సైక్లోపీడియా బ్రిటానికా దాదాపు 250 సంవత్సరాలు [20] (1768 నుండి) నిరంతరం ప్రచురించబడింది. ఎన్సైక్లోపీడియా బ్రిటానికా 1981 నుండి డిజిటల్గా ఉన్నప్పటికీ, 2001 లో వికీపీడియా రాక వరకు ఎన్సైక్లోపీడియా కంటెంట్కు బహిరంగ ప్రాప్యత ప్రపంచవ్యాప్తంగా వినియోగదారులకు అందుబాటులో లేదు. ఎన్సైక్లోపీడియా బ్రిటానికాకు పరిమిత సంఖ్యలో చెల్లింపు చందాదారులకు మాత్రమే ప్రాప్యత ఉంది [21], కానీ వికీపీడియాకు ప్రాప్యత తెరిచి ఉంది, మరియు వెబ్సైట్కు 2.7 బిలియన్లకు పైగా US నెలవారీ పేజీ వీక్షణలు వస్తాయి [81]. ఎన్సైక్లోపీడియా కంటెంట్ను ఉచితంగా పొందేందుకు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, డిజిటల్ కంటెంట్ అందుబాటులో ఉన్నప్పటికీ, సైద్ధాంతిక అడ్డంకులు దీనిని జరగకుండా అడ్డుకున్నాయి. ఈ సిద్ధాంతాలను అధిగమించే వరకు, ప్రపంచంలోని అతిపెద్ద, అత్యంత తాజా ఎన్సైక్లోపీడియాగా మారినదాన్ని సృష్టించడానికి మానవాళికి అధికారం లభించింది [81]. అదేవిధంగా, ఈ రెండు ఉద్యమాలు ఉన్నత విద్యపై కలిపి చూపిన ప్రభావాన్ని మనం చూడటం ప్రారంభించాము. సాంకేతిక రంగంలో, పరిశోధన గణనీయమైన పురోగతి సాధించింది. వీడియో లెక్చర్లు (కొంచెం) ప్రత్యక్ష లెక్చర్లు [9] కంటే మెరుగైన పనితీరును కనబరుస్తాయని, ఇంటరాక్టివ్ ఆన్లైన్ వీడియోలు (ఎఫెక్ట్ సైజు=0.5) ఇంకా మెరుగైన పనితీరును కనబరుస్తాయని అధ్యయనాలు చెబుతున్నాయి [83,51]. ఆన్లైన్ హోంవర్క్లు కాగితం మరియు పెన్సిల్ హోంవర్క్ల మాదిరిగానే ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి [8,27], మరియు జాగ్రత్తగా అభివృద్ధి చేయబడిన తెలివైన ట్యూటరింగ్ వ్యవస్థలు మానవ ట్యూటర్ల మాదిరిగానే ప్రభావవంతంగా ఉన్నాయని నిరూపించబడింది [77]. ఈ పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, మంచి విద్యా వ్యవస్థల అభివృద్ధి నిషేధించదగిన ఖరీదైనది కాబట్టి, దత్తత నెమ్మదిగా ఉంది. అయితే, దానికి అనుగుణంగా ఉన్న భావజాల ఉద్యమం ఈ ఆర్థిక అడ్డంకులను అధిగమిస్తోంది. 2001లో ఓపెన్ కోర్స్ వేర్ (OCW) చొరవను ప్రకటించినప్పుడు MIT ఒక ముఖ్యమైన అడుగు ముందుకు వేసింది [53]. ఇది MITలో సంవత్సరానికి 40,000 డాలర్లకు పైగా ఉన్న విశ్వవిద్యాలయ ట్యూషన్ ఫీజు చెల్లించిన విద్యార్థులకు మాత్రమే అందుబాటులో ఉన్న సమాచారాన్ని అందుబాటులోకి తెచ్చింది [54]. ఈ ధోరణిని కొనసాగించి, MIT పూర్వ విద్యార్థి సల్మాన్ ఖాన్ 2006 లో ఖాన్ అకాడమీని స్థాపించారు, ఇది 2012 లో 3200 కి పైగా వీడియోలు మరియు 350 ప్రాక్టీస్ వ్యాయామాల లైబ్రరీని విడుదల చేసింది. ఖాన్ అకాడమీ యొక్క మిషన్ "ఎవరికి అయినా, ఎక్కడైనా ఉచిత ప్రపంచ స్థాయి విద్యను అందించడం" అని పేర్కొంది. గత సంవత్సరంలో, ఈ ఉద్యమం వేగంగా ఊపందుకుంది. ఖాన్ ప్రయత్నాల ద్వారా స్ఫూర్తి పొందిన స్టాన్ఫోర్డ్ ప్రొఫెసర్లు సెబాస్టియన్ థ్రన్ మరియు ఆండ్రూ ఎన్ జి 2011లో తమ ఆన్లైన్ కోర్సులకు ప్రాప్యతను ప్రారంభించారు. థ్రన్ పీటర్ నార్విగ్తో కృత్రిమ మేధస్సును బోధించాడు, 160,000 మందికి పైగా విద్యార్థులను వారి ఉచిత ఆన్లైన్ కోర్సుకు ఆకర్షించాడు. తదనంతరం, థ్రన్ విశ్వవిద్యాలయాన్ని విడిచిపెట్టి ఉడాసిటీని స్థాపించాడు, ఇది ఇప్పుడు 11 ఉచిత కోర్సులను నిర్వహిస్తోంది [76]. స్టాన్ఫోర్డ్ నుండి మద్దతుతో, ఎన్ జి తన సొంత ఓపెన్ ఆన్లైన్ విద్యా చొరవను కూడా ప్రారంభించాడు, కోర్సెరా. ప్రిన్స్టన్, పెన్సిల్వేనియా విశ్వవిద్యాలయం, మిచిగాన్ విశ్వవిద్యాలయం కూడా ఈ భాగస్వామ్యంలో చేరాయి. ఈ భాగస్వామ్యం 42 కోర్సులకు విస్తరించింది [10]. MIT తన ఓపెన్ ఎడ్యుకేషనల్ ఇనిషియేటివ్ ను కూడా అప్గ్రేడ్ చేసింది, మరియు హార్వర్డ్ తో కలిసి $60 మిలియన్ డాలర్ల వెంచర్, edX లో చేరింది [19]. ఎడ్ ఎక్స్, హార్వర్డ్ మరియు MIT తరగతులను ఆన్లైన్లో ఉచితంగా అందిస్తుంది. ఆన్లైన్ విద్య మెరుగుపడుతున్నప్పుడు, విస్తరిస్తున్నప్పుడు మరియు ఉచితంగా అందుబాటులో ఉండగా, ఇటుక మరియు మోర్టార్ పాఠశాలల్లో విశ్వవిద్యాలయ ట్యూషన్ వేగంగా పెరుగుతోంది [56]. కాలిఫోర్నియా విశ్వవిద్యాలయ వ్యవస్థలో ట్యూషన్ 2000 నుండి దాదాపు మూడు రెట్లు పెరిగింది [32]. సహజంగానే, కాలిఫోర్నియా విశ్వవిద్యాలయ విద్యార్థులు దీనిని బాగా అంగీకరించడం లేదు [2]. అదేవిధంగా, క్యూబెక్ లోని విద్యార్థులు ప్రణాళికాబద్ధమైన ట్యూషన్ పెంపులను చురుకుగా నిరసన వ్యక్తం చేస్తున్నారు [13]. ప్రణాళికాబద్ధమైన ట్యూషన్ పెంపులకు వ్యతిరేకంగా, రట్గర్స్లో విద్యార్థి నిరసనకారులు (జూన్ 20, 2012) బోర్డు సమావేశాన్ని అంతరాయం కలిగించారు, వారి స్వరాలను వినిపించారు [36]. అగ్నికి ఇంధనం పోయడం, గిల్లెన్ మరియు ఇతరులు ఇటీవల చేసిన ఒక అధ్యయన ఫలితాల నుండి. [31] అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థుల ట్యూషన్ పరిశోధనకు సబ్సిడీ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుందని సూచిస్తుంది. ఫలితంగా విద్యార్థులు, విద్యాసంస్థలు తమ డబ్బుకు విద్యార్థులు ఏమి పొందుతున్నారనే ప్రశ్న తలెత్తుతుంది. ఇది వారి విద్యార్థుల యొక్క వ్యక్తిగతమైన విద్యా అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి భౌతిక విద్యా సంస్థలపై కొంత ఒత్తిడిని వర్తింపజేస్తోంది. |
f395edb9c8ca5666ec54d38fda289e181dbc5d1b | ఈ వ్యాసంలో, మధ్య వోల్టేజ్ అనువర్తనాల కోసం ఒక కొత్త వోల్టేజ్ సోర్స్ కన్వర్టర్ ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇది వోల్టేజ్ల (2.4-7.2 kV) విస్తృత పరిధిలో శక్తి సెమీకండక్టర్ను వరుసగా కనెక్ట్ చేయవలసిన అవసరం లేకుండా పనిచేయగలదు. ప్రతిపాదిత కన్వర్టర్ యొక్క ఆపరేషన్ అధ్యయనం మరియు విశ్లేషించబడింది. ప్రతిపాదిత కన్వర్టర్ను నియంత్రించడానికి, పునరావృత స్విచింగ్ స్టేట్స్ తో స్పేస్-వెక్టర్ మాడ్యులేషన్ (SVM) వ్యూహాన్ని ప్రతిపాదించారు. సాధారణంగా SVM లో రిడండెంట్ స్విచింగ్ స్టేట్ ఉంటుంది. మనం ఏ ముఖ్య విషయానికి చేరుకోవాలనుకుంటున్నాం? ఈ పునరావృత స్విచింగ్ స్థితులు అవుట్పుట్ వోల్టేజ్ను నియంత్రించడానికి మరియు ప్రతిపాదిత కన్వర్టర్లోని ఫ్లయింగ్ కెపాసిటర్ల వోల్టేజ్లను సమతుల్యం చేయడానికి సహాయపడతాయి. వివిధ ఆపరేటింగ్ పరిస్థితులలో కన్వర్టర్ యొక్క పనితీరు MATLAB/Simulink వాతావరణంలో పరిశోధించబడింది. ప్రతిపాదిత కన్వర్టర్ యొక్క సాధ్యత ప్రయోగాత్మకంగా 5-kVA నమూనాపై అంచనా వేయబడింది. |
81a4183d5042a93356bc59cda54ede3283efe583 | ఈ పత్రం నేల పీడన డేటా ఆధారంగా నడకను ఉపయోగించి వ్యక్తులను గుర్తించే విధానాన్ని అందిస్తుంది. ఒక పెద్ద ప్రాంతం అధిక రిజల్యూషన్ ఒత్తిడి సెన్సింగ్ ఫ్లోర్ ఉపయోగించి, మేము COP యొక్క 1D ఒత్తిడి ప్రొఫైల్ మరియు 2D స్థానం పథాలు రెండు కలిగి ఒక అడుగు మీద అడుగు ఒత్తిడి కేంద్రం యొక్క 3D పథాలు పొందగలిగారు. 3 డి సిఒపి పథాల ఆధారంగా, లక్షణాల సమితిని సేకరించి, స్ట్రిడ్ పొడవు మరియు కాడెన్స్ వంటి ఇతర లక్షణాలతో పాటు వ్యక్తుల గుర్తింపు కోసం ఉపయోగిస్తారు. ఫిషర్ లీనియర్ డిస్క్రిమినియంట్ ను వర్గీకరణ యంత్రంగా ఉపయోగిస్తారు. ప్రతిపాదిత పద్ధతిని ఉపయోగించి 94% సగటు గుర్తింపు రేటు మరియు 3% తప్పుడు అలారం రేటుతో 10 మంది వ్యక్తుల జత-జ్ఞాన అడుగుల డేటాను ఉపయోగించి ప్రోత్సాహకరమైన ఫలితాలు పొందబడ్డాయి. |
6b6fa87688f1e0ddb676a9ce5d18a7185f98d0c5 | బహుళ-లేజర్ స్కానర్, పనోరమా కెమెరాలు మరియు ఇనర్షియల్ మీటరింగ్ యూనిట్ (IMU) వ్యవస్థాపించబడిన సాంప్రదాయ ఇండోర్ లేజర్ స్కానింగ్ ట్రాలీ / బ్యాక్ప్యాక్లు 3D ఇండోర్ మ్యాపింగ్ సమస్యకు ప్రసిద్ధ పరిష్కారం. అయితే, ఈ మ్యాపింగ్ సూట్ ల ధర చాలా ఖరీదైనది, మరియు దీనిని వినియోగదారు ఎలక్ట్రానిక్ భాగాల ద్వారా పునరుత్పత్తి చేయడం కష్టం. వినియోగదారుల RGB-Depth (RGB-D) కెమెరా (ఉదా. Kinect V2) 3D పాయింట్ క్లౌడ్లను సేకరించడానికి తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన ఎంపిక. అయితే, ఇరుకైన దృశ్య క్షేత్రం (FOV) కారణంగా, దాని సేకరణ సామర్థ్యం మరియు డేటా కవరేజీలు లేజర్ స్కానర్ల కంటే తక్కువగా ఉంటాయి. అంతేకాకుండా, పరిమిత FOV స్కానింగ్ పనిభారం, డేటా ప్రాసెసింగ్ భారం మరియు విజువల్ ఒడోమెట్రీ (VO) / ఏకకాలంలో స్థానికీకరణ మరియు మ్యాపింగ్ (SLAM) వైఫల్యం ప్రమాదం పెరుగుతుంది. ఇండోర్ మ్యాపింగ్ కోసం సహాయక సమాచారంతో (అనగా, రంగు) 3D పాయింట్ క్లౌడ్ డేటాను సేకరించడానికి సమర్థవంతమైన మరియు తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన మార్గాన్ని కనుగొనడానికి, ఈ కాగితంలో మేము ఒక నమూనా ఇండోర్ మ్యాపింగ్ పరిష్కారాన్ని అందిస్తున్నాము, ఇది పెద్ద FOV తో ఒక శ్రేణిని నిర్మించడానికి బహుళ RGB-D సెన్సార్ల అమరికపై నిర్మించబడింది. మూడు టైమ్ ఆఫ్ ఫ్లైట్ (ToF) ఆధారిత Kinect V2 RGB-D కెమెరాలు ఒక ట్రిగ్ మీద వేర్వేరు వీక్షణ దిశలతో అమర్చబడి ఉంటాయి, తద్వారా ఒక పెద్ద వీక్షణ క్షేత్రాన్ని ఏర్పరుస్తాయి. మూడు RGB-D డేటా ప్రవాహాలు సమకాలీకరించబడతాయి మరియు OpenKinect డ్రైవర్ ద్వారా సేకరించబడతాయి. ఒకే RGB-D కెమెరాల యొక్క జ్యామితి మరియు లోతు కాలిబ్రేషన్ కలిగి ఉన్న అంతర్గత కాలిబ్రేషన్ హోమోగ్రఫీ-ఆధారిత పద్ధతి మరియు రే దిద్దుబాటు ద్వారా పరిష్కరించబడుతుంది, తరువాత పిక్సెల్-వైస్ స్ప్లైన్ లైన్ ఫంక్షన్ల ఆధారంగా పరిధి బయాస్ల దిద్దుబాటు ఉంటుంది. ఎక్స్ట్రినెసిక్ కాలిబ్రేషన్ ఒక ముతక నుండి సూక్ష్మ పథకం ద్వారా సాధించబడుతుంది, ఇది ప్రారంభ బాహ్య ధోరణి పారామితులను (EoP లు) స్పార్స్ కంట్రోల్ మార్కర్ల నుండి పరిష్కరిస్తుంది మరియు ప్రారంభ విలువను పునరావృత సమీప పాయింట్ (ICP) వేరియంట్ ద్వారా మెరుగుపరుస్తుంది, ఇది RGB-D పాయింట్ మేఘాలు మరియు సూచించబడిన లేజర్ పాయింట్ మేఘాల మధ్య దూరాన్ని తగ్గించడం. ప్రతిపాదిత నమూనా మరియు కాలిబ్రేషన్ పద్ధతి యొక్క సమర్థత మరియు ఖచ్చితత్వం నమూనా నుండి పొందిన పాయింట్ మేఘాలను భూగోళ లేజర్ స్కానర్ (టిఎల్ఎస్) ద్వారా సేకరించిన గ్రౌండ్ ట్రూత్ డేటాతో పోల్చడం ద్వారా అంచనా వేయబడుతుంది. ఫలితాల యొక్క మొత్తం విశ్లేషణ ప్రతిపాదిత పద్ధతి సెకనుకు 30 ఫ్రేమ్లలో సేకరించిన మూడు కిన్ఎక్ట్ వి 2 కెమెరాల నుండి బహుళ పాయింట్ క్లౌడ్ల యొక్క అతుకులు లేని ఏకీకరణను సాధిస్తుందని చూపిస్తుంది, దీని ఫలితంగా ఇండోర్ మ్యాపింగ్ అనువర్తనాల కోసం తక్కువ ఖర్చుతో, సమర్థవంతంగా మరియు అధిక కవరేజ్ 3 డి కలర్ పాయింట్ క్లౌడ్ సేకరణ వస్తుంది. |
330f258e290adc2f78820eddde589946f775ae65 | నియమావళి ప్రేరణకు కఠినమైన సమితి సిద్ధాంతాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. రెండు వేర్వేరు రకాల వర్గీకరణ నియమాలు ఉన్నాయి, సానుకూల మరియు సరిహద్దు నియమాలు, విభిన్న నిర్ణయాలు మరియు పరిణామాలకు దారితీస్తాయి. అవి విశ్వాసం, కవరేజ్ మరియు సాధారణత వంటి వాక్యనిర్మాణ కొలతలతో పాటు, నిర్ణయం-మోనోటోసిటీ, ఖర్చు మరియు ప్రమాదం వంటి అర్థ కొలతలతో కూడా వేరు చేయబడతాయి. వర్గీకరణ నియమాలను ప్రతి ఒక్క నియమానికి స్థానికంగా లేదా నియమాల సమితికి ప్రపంచవ్యాప్తంగా అంచనా వేయవచ్చు. రెండు రకాల వర్గీకరణ నియమాలను ఒక నిర్ణయ-సిద్ధాంత నమూనా నుండి ఉత్పత్తి చేయవచ్చు మరియు అర్థం చేసుకోవచ్చు, ఇది పవాల్క్ కఠినమైన సమితి నమూనా యొక్క సంభావ్యత పొడిగింపు. సమితుల సిద్ధాంతం యొక్క ఒక ముఖ్యమైన భావనగా, ఒక లక్షణం తగ్గించడం అనేది ఇచ్చిన సమాచార పట్టిక యొక్క ఒక నిర్దిష్ట ఆస్తిని సంరక్షించడానికి సంయుక్తంగా సరిపోయే మరియు వ్యక్తిగతంగా అవసరమైన లక్షణాల ఉపసమితి. ఈ వ్యాసం వివిధ వర్గీకరణ లక్షణాల గురించి నిర్ణయం-సిద్ధాంతిక ముడి సెట్ నమూనాలలో లక్షణాల తగ్గింపును పరిష్కరిస్తుంది, అవిః నిర్ణయం-మోనోటోసిటీ, విశ్వాసం, కవరేజ్, సాధారణత మరియు ఖర్చు. ఈ లక్షణాలలో చాలా వరకు పవాల్క్ రఫ్ సెట్ మోడల్లో ఒకే కొలత c ద్వారా నిజాయితీగా ప్రతిబింబించవచ్చని గమనించడం ముఖ్యం. మరోవైపు, సంభావ్యత నమూనాలలో వాటిని విడిగా పరిగణించాల్సిన అవసరం ఉంది. c కొలత యొక్క సరళమైన పొడిగింపు ఈ లక్షణాలను అంచనా వేయలేకపోతుంది. ఈ అధ్యయనం లక్షణాల తగ్గింపు సమస్యపై కొత్త అవగాహనను అందిస్తుంది. కాపీరైట్ 2008 ప్రచురించిన ఎల్సెవియర్ ఇంక్. అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
642db624b5b33a02a435ee1415d7c9f9cef36e1d | ఈ కాగితం Dyna తో మునుపటి పని విస్తరించింది డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ పద్ధతులు సుమారుగా ఆధారంగా తెలివైన వ్యవస్థలు కోసం నిర్మాణాలు ఒక తరగతి Dyna నిర్మాణాలు విచారణ మరియు లోపం బలోపేతం నేర్చుకోవడం మరియు అమలు సమయం ప్రణాళిక లోకి ఒక ప్రక్రియగా ప్రపంచం మరియు ప్రపంచం యొక్క ఒక నేర్చుకున్న మోడల్ ప్రత్యామ్నాయంగా ఆపరేటింగ్ సమగ్రపరచడానికి ఈ కాగితం లో నేను ప్రస్తుత మరియు రెండు Dyna ఆర్కిటెక్చర్ల ఫలితాలు చూపించు డైనా పిఐ ఆర్కిటెక్చర్ డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క పాలసీ పునరావృత పద్ధతిపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు అంచనా విధులు మరియు యూనివర్సల్ ప్లాన్స్ రియాక్టివ్ సిస్టమ్స్ వంటి ఇప్పటికే ఉన్న AI ఆలోచనలతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది నావిగేషన్ టాస్క్ ఫలితాలను ఉపయోగించి ఒక సాధారణ డైనా పిఐ సిస్టమ్ కోసం చూపబడతాయి, ఇది ఒకేసారి ట్రయల్ అండ్ ఎర్రర్ ద్వారా నేర్చుకుంటుంది ప్రపంచ నమూనాను నేర్చుకుంటుంది మరియు సరైన మార్గాలను ఉపయోగిస్తుంది అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రపంచ నమూనా డైన Q నిర్మాణం వాట్కిన్స్ యొక్క Q అభ్యాసంపై ఆధారపడింది ఒక కొత్త రకమైన రీఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ డైన Q డైన PI కంటే తక్కువ తెలిసిన డేటా నిర్మాణాల సమితిని ఉపయోగిస్తుంది కానీ అమలు చేయడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి చాలా సరళమైనది మేము డైన Q నిర్మాణాలు మారుతున్న వాతావరణాలలో ఉపయోగం కోసం సులభంగా స్వీకరించగలవని చూపిస్తాము డైన పరిచయం ఒక రోబోట్ ఏమి చేయాలో ఎలా నిర్ణయించుకోవాలి సాంప్రదాయక సమాధానం ఏమిటంటే, AI దాని ప్రస్తుత లక్ష్యాలు మరియు ప్రపంచ నమూనా యొక్క వెలుగులో దాని ఉత్తమ చర్యను నిర్ధారించాలి అంటే అది ప్రణాళిక చేయాలి అయితే, ప్రణాళిక యొక్క ఉపయోగం దాని గణన సంక్లిష్టత మరియు ఖచ్చితమైన ప్రపంచ నమూనాపై దాని ఆధారపడటం ద్వారా పరిమితం చేయబడిందని ఇప్పుడు విస్తృతంగా గుర్తించబడింది అయితే మూడో పద్ధతి ఏమిటంటే, మంచి ప్రతిచర్యలను ట్రయల్ అండ్ ఎర్రర్ ద్వారా నేర్చుకోవడం. ఇది ప్రపంచ నమూనాపై ఆధారపడకుండా ఉండటానికి ఉపయోగపడుతుంది. డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ DP బెల్మాన్ రాస్ DP అనేది ఒక అభ్యాస పద్ధతి కాదు, ఒక పూర్తి నమూనా ఇచ్చిన సరైన ప్రవర్తనను నిర్ణయించడానికి ఒక గణన పద్ధతి ఇది స్టేట్ స్పేస్ సెర్చ్ కు చాలా పోలి ఉంటుంది కానీ ఇది మరింత క్రమంగా ఉంటుంది మరియు వాస్తవ చర్యల క్రమాన్ని ఒక సమయంలో ఒకే చర్యలను మాత్రమే పరిగణించదు. ఇది DP ని అమలు సమయంలో క్రమంగా ప్రణాళికకు మరింత అనుకూలంగా చేస్తుంది మరియు స్టోకాస్టిక్ లేదా పూర్తిగా మోడల్ చేయబడిన వాతావరణాలకు కూడా మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది. అస్థిర వాతావరణంలో సాధ్యమయ్యే చాలా పెద్ద సంఖ్యలో క్రమాలను పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా నేర్చుకున్న ప్రపంచ నమూనాలు స్టోకాస్టిక్ మరియు అనిశ్చితంగా ఉంటాయి, ఇది నేర్చుకునే వ్యవస్థలకు DP విధానాలను ప్రత్యేకంగా వాగ్దానం చేస్తుంది. ప్రణాళిక అనేది ఊహాత్మక అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడం మరియు తప్పు చేయడం వంటి పాత ఆలోచనపై క్రాక్ డెన్నెట్ డినా సిద్ధాంతం DP యొక్క సిద్ధాంతం మీద ఆధారపడి ఉంటుంది e g రాస్ మరియు DP యొక్క సంబంధాన్ని ఉపబల అభ్యాసానికి వాట్కిన్స్ బార్టో సుట్టన్ వాట్కిన్స్ సమయ వ్యత్యాస అభ్యాసానికి సుట్టన్ మరియు ప్రణాళిక మరియు శోధన కోసం AI పద్ధతులు Korf Werbos గతంలో డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ను సమీక్షించే AI వ్యవస్థలను నిర్మించే సాధారణ ఆలోచన కోసం వాదించారు మరియు వైట్హెడ్ మరియు ఇతరులు సట్టన్ బార్టో సట్టన్ పినెట్ట్ రుమెల్హార్ట్ మరియు ఇతరులు డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ను సమీక్షించే విధాన పునరావృత ద్వారా డైనమాటిక్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ను ప్రపంచ నమూనాతో పెంచే ప్రత్యేక ఆలోచన కోసం ఫలితాలను సమర్పించారు. నేను మొదటి డైనమా ఆర్కిటెక్చర్ అని పిలుస్తాను డైనా PI విధానం అనేది కేవలం ప్రస్తుత ప్రతిచర్యల సమితి ద్వారా ఏర్పడిన ఫంక్షన్. ఇది ఇన్పుట్గా ప్రపంచంలోని ప్రస్తుత స్థితి యొక్క వర్ణనను అందుకుంటుంది మరియు అవుట్పుట్గా ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ప్రపంచానికి పంపబడే చర్య ప్రపంచం పరిష్కరించాల్సిన పనిని సూచిస్తుంది ప్రోటోటైప్ cally ఇది రోబోట్ యొక్క బాహ్య వాతావరణం ప్రపంచం విధానం నుండి చర్యలను అందుకుంటుంది మరియు తదుపరి రాష్ట్ర అవుట్పుట్ మరియు రివార్డ్ అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది దీర్ఘకాలిక సగటు రివార్డ్ను గరిష్టీకరించడం వంటి మొత్తం పనిని నిర్వచించారు cf రస్సెల్ స్టెప్ ఆర్కిటెక్చర్ కూడా కలిగి ఉంటుంది ఒక స్పష్టమైన ప్రపంచ నమూనా ప్రపంచ నమూనా వాస్తవ ప్రపంచం యొక్క ఒక దశ ఇన్పుట్ అవుట్పుట్ ప్రవర్తనను అనుకరించడానికి ఉద్దేశించబడింది చివరగా, డైనా పిఐ ఆర్కిటెక్చర్లో ఒక అంచనా ఫంక్షన్ ఉంది, ఇది విధానం త్వరగా చర్యలకు మ్యాప్లను మ్యాప్ చేస్తుంది. అంచనా ఫంక్షన్ విధానం మరియు ప్రపంచ నమూనా ప్రతి ఒక్కటి ప్రత్యేక అభ్యాస ప్రక్రియల ద్వారా నవీకరించబడతాయి WORLD చర్య బహుమతి (స్కేలార్) హ్యూరిస్టిక్ బహుమతి (స్కేలార్) రాష్ట్ర అంచనా ఫంక్షన్ |
5991fee5265df4466627ebba62e545a242d9e22d | మేము వ్యక్తిగత స్టాక్ ధరల చరిత్ర నుండి లక్షణాలను సేకరించేందుకు స్టాక్డ్ పరిమిత బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలు తయారు ఒక స్వయంచాలక ఎన్కోడర్ ఉపయోగించండి. మా నమూనా ఇన్పుట్ ఫీచర్ల యొక్క విస్తృతమైన హ్యాండ్-ఇంజనీరింగ్ లేకుండా స్టాక్లలో మొమెంటం ఎఫెక్ట్ యొక్క మెరుగైన సంస్కరణను కనుగొనగలదు మరియు 1990-2009 పరీక్షా కాలంలో 45.93% వార్షిక రాబడిని అందిస్తుంది, ప్రాథమిక మొమెంటం కోసం 10.53% కు వ్యతిరేకంగా. |
d6cc46d8da91ded74ff31785000edc9ca8d67e23 | ఈ పనిలో, బహుళ-ఇన్పుట్-మల్టీపుల్-అవుట్పుట్ (MIMO) యాంటెన్నా కాన్ఫిగరేషన్తో ఒక విస్తృత-బ్యాండ్, ప్లానార్, ప్రింటెడ్ ఇన్వర్టెడ్-ఎఫ్ యాంటెన్నా (పిఐఎఫ్ఎ) ప్రతిపాదించబడింది. MIMO యాంటెన్నా వ్యవస్థ 4G LTE అప్లికేషన్ల కోసం 2.1 GHz ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్లో పనిచేసే 4-ఎలిమెంట్లను కలిగి ఉంటుంది. ఈ డిజైన్ కాంపాక్ట్, తక్కువ ప్రొఫైల్ మరియు వైర్లెస్ హ్యాండ్హెల్డ్ పరికరాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. MIMO యాంటెన్నాను వాణిజ్యపరంగా లభించే FR4 ఉపరితలంపై తయారు చేస్తారు, దీని εr 4.4 కి సమానం. ఒకే మూలకం యొక్క కొలతలు 26 × 6 mm2 మరియు బోర్డు వాల్యూమ్ 100 × 60 × 0.8 mm3 కు సమానం. భూమికి స్లాట్లను ఉపయోగించి ప్రతిపాదిత రూపకల్పనలో ఐసోలేషన్ 5 dB మెరుగుపరచబడింది. యాంటెన్నా వ్యవస్థ యొక్క ప్రవర్తనను విశ్లేషించడానికి లక్షణాల మోడ్ విశ్లేషణ (CMA) ఉపయోగించబడుతుంది. |
2586dd5514cb203f42292f25238f1537ea5e4b8c | |
f20fbad0632fdd7092529907230f69801c382c0f | 100Gb/s మరియు అంతకంటే ఎక్కువ ఆప్టికల్ ట్రాన్స్పోర్ట్ కోసం పుష్ ట్రాన్స్సీవర్ల ఖర్చు, సంక్లిష్టత మరియు పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి అధిక వేగం మరియు సమైక్యత స్థాయిలో ఎలక్ట్రానిక్ భాగాలను అవసరం చేస్తుంది [1-2]. దీనికోసం 25Gb/s మరియు అంతకంటే ఎక్కువ వేగంతో పనిచేసే సమాంతర బహుళ-ఛానల్ ఆప్టికల్ ట్రాన్స్సీవర్లు అవసరం. ట్రాన్స్మిటర్ల అవుట్పుట్ శక్తిలో తేడాలు మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో వేర్వేరు ఆప్టికల్ మార్గాలు కారణంగా సమాంతర రిసీవర్లు వేర్వేరు ఇన్పుట్ ఆప్టికల్ పవర్ స్థాయిలలో పనిచేయాలి. ఈ ధోరణి, ఇంటిగ్రేటెడ్ మల్టీ-ఛానల్ రిసీవర్లలో ఆమోదయోగ్యమైన ఇంటర్-ఛానల్ క్రాస్స్టాక్ [3] కు పెరుగుతున్న ఒత్తిడిని కలిగిస్తుంది. అన్ని ఛానెల్లు పనిచేసేటప్పుడు ఈ క్రాస్-టాక్ పెనాల్టీని తగ్గించడం అల్ట్రా-హై-ట్రాపుట్ ఆప్టికల్ లింక్లలో పెరుగుతున్న ప్రాముఖ్యత సంతరించుకుంటోంది. |
430ddd5f2ed668e4c77b529607afa378453e11be | ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు NTCIR9 జపనీస్-ఇంగ్లీష్ మరియు చైనీస్-ఇంగ్లీష్ పనుల కోసం సాధారణ దిశ వ్యవస్థలతో పోలిస్తే BLEU లో 1.7 పాయింట్లు మరియు TER లో 3.1 పాయింట్ల మెరుగుదలలను చూపుతాయి. ఈ కృషిలో, గణాంక యంత్ర అనువాద (SMT) కోసం పద క్రమం డీకోడింగ్ దిశ యొక్క ప్రభావాన్ని అధ్యయనం చేస్తున్నాము. పదబంధ-ఆధారిత మరియు అధికార పదబంధ-ఆధారిత SMT వ్యవస్థలు మూలం మరియు / లేదా లక్ష్య భాష యొక్క పద క్రమాన్ని తిప్పికొట్టడం ద్వారా మరియు అనువాద ఫలితాలను సాధారణ దిశతో పోల్చడం ద్వారా పరిశోధించబడ్డాయి. వివిధ అనువాద దిశల ద్వారా ఉత్పన్నమయ్యే తేడాలకు కారణాలు ఏవి అని చూడటానికి అమరిక నమూనా, భాషా నమూనా మరియు పదబంధ పట్టిక వంటి అనేక భాగాలపై విశ్లేషణ జరుగుతుంది. అంతేకాకుండా, వివిధ అనువాద దిశలతో శిక్షణ పొందిన వ్యవస్థల నుండి ప్రయోజనం పొందడానికి సిస్టమ్ కలయిక, సమలేఖన కలయికలు మరియు పదబంధ పట్టిక కలయికలను ఉపయోగించాలని మేము ప్రతిపాదించాము. |
7a1e584f9a91472d6e15184f1648f57256216198 | http://www.jstor.org సంక్లిష్ట బేసియన్ మోడలింగ్ కోసం ఒక భాష మరియు ప్రోగ్రామ్ రచయితలుః W. R. గిల్క్స్, A. థామస్ మరియు D. J. స్పీగెల్ హాల్టర్ మూలంః జర్నల్ ఆఫ్ ది రాయల్ స్టాటిస్టికల్ సొసైటీ. సిరీస్ డి (ది స్టాటిస్టిషియన్), వాల్యూమ్ 43, లేదు. 1, ప్రత్యేక సంచిక: ప్రాక్టికల్ బేసియన్ స్టాటిస్టిక్స్ పై సమావేశం, 1992 (3) (1994), పే. 169-177 ప్రచురించినదిః విలే రాయల్ స్టాటిస్టికల్ సొసైటీ స్థిరమైన URL: http://www.jstor.org/stable/2348941 యాక్సెస్ః 19-08-2014 17:40 UTC |
062ece9dd7019b0a3ca7e789acf1dee57571e26d | సైకాలజీ జర్నల్స్ లో ప్రాముఖ్యత పరీక్షల యొక్క అనువర్తనాలపై కొనసాగుతున్న చర్చ మరియు కోహెన్ (1994) వ్యాసం ప్రచురించబడిన తరువాత, అమెరికన్ సైకలాజికల్ అసోసియేషన్ (APA) యొక్క బోర్డ్ ఆఫ్ సైంటిఫిక్ అఫైర్స్ (BSA) స్టాటిస్టికల్ ఇన్ఫెరెన్స్ (TFSI) అనే కమిటీని సమావేశపరిచింది, దీని బాధ్యత "ప్రాముఖ్యత పరీక్ష మరియు దాని ప్రత్యామ్నాయాలతో సహా గణాంకాల అనువర్తనాల చుట్టూ ఉన్న కొన్ని వివాదాస్పద సమస్యలను స్పష్టం చేయడం; ప్రత్యామ్నాయ నమూనాలు మరియు డేటా పరివర్తన; మరియు శక్తివంతమైన కంప్యూటర్లు సాధ్యం చేసిన కొత్త పద్ధతులు" (BSA, వ్యక్తిగత కమ్యూనికేషన్, ఫిబ్రవరి 28, 1996). రాబర్ట్ రోసెంథాల్, రాబర్ట్ అబెల్సన్, మరియు జాకబ్ కోహెన్ (సహ-అధ్యక్షులు) మొదట్లో సమావేశమై, టాస్క్ ఫోర్స్లో అనేక రకాల నిపుణులను కలిగి ఉండటం మంచిది అని అంగీకరించారుః గణాంకవేత్తలు, గణాంక ఉపాధ్యాయులు, జర్నల్ సంపాదకులు, గణాంక పుస్తకాల రచయితలు, కంప్యూటర్ నిపుణులు మరియు తెలివైన పెద్దలు. తొమ్మిది మందిని చేరమని ఆహ్వానించారు. అందరూ అంగీకరించారు. వీరు లియోనా ఐకెన్, మార్క్ అప్పెల్బామ్, గ్వినేత్ బూడు, డేవిడ్ ఎ. కెన్నీ, హెలెనా క్రామెర్, డోనాల్డ్ రూబిన్, బ్రూస్ థాంప్సన్, హౌర్డ్ వేనర్ మరియు లీలాండ్ విల్కిన్సన్. దీనికి తోడు, లీ క్రోన్బాచ్, పాల్ మీల్, ఫ్రెడెరిక్ మోస్టెల్లర్ మరియు జాన్ టుకీ టాస్క్ ఫోర్స్ కు సీనియర్ సలహాదారులుగా పనిచేశారు మరియు వ్రాతపూర్వక పదార్థాలపై వ్యాఖ్యానించారు. TFSI రెండు సంవత్సరాలలో రెండుసార్లు సమావేశమైంది మరియు ఆ కాలంలో మొత్తం అనుసంధానించబడింది. మొదటి సమావేశం తరువాత, టాస్క్ ఫోర్స్ ఒక ప్రాథమిక నివేదికను పంపిణీ చేసింది, ఇది శూన్య పరికల్పన యొక్క ప్రాముఖ్యత పరీక్షకు మించిన సమస్యలను పరిశీలించే ఉద్దేశాన్ని సూచిస్తుంది. ఈ టాస్క్ ఫోర్స్ తన రెండవ సమావేశంలో చర్చల్లో ఈ అభిప్రాయాలను ఉపయోగించుకుంది. రెండవ సమావేశం తరువాత, టాస్క్ ఫోర్స్ తదుపరి చర్య కోసం అనేక అవకాశాలను సిఫారసు చేసింది, వీటిలో ప్రధానమైనది అమెరికన్ సైకలాజికల్ అసోసియేషన్ పబ్లికేషన్ మాన్యువల్ (APA, 1994) యొక్క గణాంక విభాగాలను సవరించడం. విస్తృతమైన చర్చల తరువాత, BSA సిఫారసు చేసింది "TFSI APA పబ్లికేషన్ మాన్యువల్ యొక్క పునర్విమర్శను చేపట్టడానికి ముందు, ఇది అమెరికన్ సైకాలజిస్ట్లో ఒక కథనాన్ని ప్రచురించడాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలనుకుంటుంది, ప్రస్తుత డేటా విశ్లేషణ మరియు రిపోర్టింగ్ పద్ధతుల్లో మార్పుల గురించి రంగంలో చర్చను ప్రారంభించడానికి ఒక మార్గంగా" (BSA, వ్యక్తిగత కమ్యూనికేషన్, నవంబర్ 17, 1997). ఈ నివేదిక ఆ అభ్యర్థనకు అనుగుణంగా ఉంది. కటకములలో ఉన్న విభాగాలు TFSI సిఫార్సు చేసిన మార్గదర్శకాలు, APA ప్రచురణ మాన్యువల్ను సవరించడానికి లేదా ఇతర BSA సహాయక సామగ్రిని అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ప్రతి మార్గదర్శక సూత్రం తరువాత, ట్యాస్క్ ఫోర్స్ కోసం లెలాండ్ విల్కిన్సన్ సమీకరించిన వ్యాఖ్యలు, వివరణలు లేదా వివరణలు ఉన్నాయి మరియు దాని సమీక్షలో ఉన్నాయి. ఈ నివేదిక గణాంక పద్ధతుల వినియోగానికి మాత్రమే సంబంధించినది మరియు సాధారణంగా పరిశోధన పద్ధతుల అంచనాగా ఉద్దేశించబడలేదు. మనస్తత్వశాస్త్రం ఒక విస్తృత శాస్త్రం. ఒక ప్రాంతంలో తగిన పద్ధతులు మరొక ప్రాంతంలో సరికాకపోవచ్చు. ఈ నివేదిక యొక్క శీర్షిక మరియు ఆకృతి బైలార్ మరియు మోస్టెల్లెర్ (1988) యొక్క ఇదే విధమైన వ్యాసం నుండి తీసుకోబడ్డాయి. ఆ వ్యాసం సంప్రదించాలి, ఎందుకంటే ఇది కొంతవరకు ఈ వ్యాసంతో ముడిపడి ఉంది మరియు మనస్తత్వశాస్త్రంలో పరిశోధనకు సంబంధించిన కొన్ని సమస్యలను చర్చిస్తుంది. ఈ అంశంపై పలువురు కమిటీ సభ్యుల ప్రచురణలలో (అబెల్సన్, 1995, 1997; రోసెంథల్, 1994; థాంప్సన్, 1996; వేనర్, ప్రెస్లో; హార్లో, ములాయిక్, & స్టీగర్, 1997 లోని కథనాలను కూడా చూడండి) మరింత వివరంగా చూడవచ్చు. |
21e2150b6cc03bc6f51405473f57efff598c77bc | సారూప్య తీర్పులు ఉత్పాదక ప్రక్రియల గురించి ఊహలు అని, మరియు రెండు వస్తువులు ఒకే ప్రక్రియ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడినప్పుడు అవి ఒకేలా కనిపిస్తాయని మేము వాదిస్తాము. ఈ ఆలోచన ఆధారంగా ఒక అధికారిక నమూనాను మేము వర్ణించాము మరియు ప్రత్యేక కేసులుగా ఫీచరల్ మరియు ప్రాదేశిక నమూనాలు ఎలా ఉద్భవించాయో చూపిస్తాము. మన విధానాన్ని పరివర్తన విధానాన్ని పోల్చి చూద్దాం, మరియు ఒక ప్రయోగాన్ని ప్రదర్శిద్దాం, ఇక్కడ మన నమూనా పరివర్తన నమూనా కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది. ప్రతి వస్తువు ఒక ఉత్పాదక ప్రక్రియ యొక్క ఫలితం. ఒక జంతువు ఫలదీకరణ గుడ్డు నుండి పెద్దవాడిగా పెరుగుతుంది, ఒక నగరం ఒక స్థావరం నుండి ఒక మహానగరంగా అభివృద్ధి చెందుతుంది, మరియు ఒక కళాఖండాన్ని దాని డిజైనర్ యొక్క ప్రణాళిక ప్రకారం ముడి పదార్థాల కుప్ప నుండి సమీకరించబడుతుంది. ఇలాంటి పరిశీలనలు ఉత్పాదక విధానాన్ని ప్రేరేపిస్తాయి, ఇది ఒక వస్తువును ఉత్పత్తి చేసిన ప్రక్రియ గురించి ఆలోచిస్తూ అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఈ విధానం యొక్క వాగ్దానం ఏమిటంటే, సంక్లిష్టమైన వస్తువులను సరళమైన ప్రక్రియల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయవచ్చు, జీవశాస్త్రం [18], భౌతిక శాస్త్రం [21] మరియు నిర్మాణం [1] వంటి విభాగాలలో ఉత్పాదకతను నిరూపించిన అంతర్దృష్టి. జీవశాస్త్రం నుండి రెండు ప్రసిద్ధ ఉదాహరణలు ఇవ్వడానికి, ఒక పైన్కోన్ యొక్క ఆకారం మరియు ఒక చితాహ్ యొక్క తోక మీద మార్కులు పెరుగుదల యొక్క అసాధారణమైన సాధారణ ప్రక్రియల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడతాయి. ఈ నమూనాలను నేరుగా వివరించడానికి ప్రయత్నించడం కంటే వాటి కారణ చరిత్రను వివరించడం ద్వారా మరింత కాంపాక్ట్గా వర్ణించవచ్చు. జ్ఞానాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి జనరేటివ్ విధానం ఒక సాధారణ చట్రాన్ని అందిస్తుందని లీటన్ వాదించారు. ఈ పద్ధతిని అవగాహన [12], జ్ఞాపకశక్తి [12], భాష [3], వర్గీకరణ [2] మరియు సంగీతం [11] యొక్క ఉత్పాదక సిద్ధాంతాలలో అన్వయించవచ్చు. ఈ కాగితం సారూప్యత యొక్క ఉత్పాదక సిద్ధాంతాన్ని అందిస్తుంది, ఇది తరచుగా ఉన్నత స్థాయి జ్ఞాన నమూనాల ద్వారా సూచించబడుతుంది. రెండు వస్తువులు ఒకేలా ఉంటాయని మేము వాదిస్తున్నాము, అవి ఒకే అంతర్లీన ప్రక్రియ ద్వారా ఉత్పత్తి అయినట్లు అనిపిస్తుంది. పోలికపై సాహిత్యం టోన్లు మరియు రంగురంగుల పాచెస్ వంటి సాధారణ ఉద్దీపనల పోలిక నుండి కథనాలు వంటి అత్యంత నిర్మాణాత్మక వస్తువుల పోలిక వరకు విస్తరించే సెట్టింగులను వర్తిస్తుంది. ఈ పద్ధతి అన్ని రకాల అనువర్తనాలకు సంబంధించినది, కాని మేము ముఖ్యంగా ఉన్నత స్థాయి సారూప్యతపై ఆసక్తి కలిగి ఉన్నాము. ముఖ్యంగా, సారూప్యత తీర్పులు సహజ సిద్ధాంతాలపై లేదా గొప్ప సంభావిత జ్ఞానం యొక్క వ్యవస్థలపై ఎలా ఆధారపడతాయో మాకు ఆసక్తి ఉంది [15]. ఉత్పత్తి ప్రక్రియలు మరియు సిద్ధాంతాలు సన్నిహితంగా ముడిపడి ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, మర్ఫీ [14], ఒక సిద్ధాంతాన్ని నిర్వచించినట్లుగా, ఒక డొమైన్లో దృగ్విషయాన్ని సమిష్టిగా ఉత్పత్తి చేసే లేదా వివరించే కారణ సంబంధాల సమితి. మన ఉత్పాదక సిద్ధాంతం సహజ సిద్ధాంతాల నుండి సారూప్య తీర్పులు ఎలా ఉద్భవించాలో మోడల్ చేయడానికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుందని మేము ఆశిస్తున్నాము. మేము ఒక అధికారిక సిద్ధాంతాన్ని అభివృద్ధి చేస్తాము సారూప్యత మరియు మూడు ఇప్పటికే ఉన్న సిద్ధాంతాలతో పోల్చండి. రెండు వస్తువుల సారూప్యత వాటి సాధారణ మరియు విలక్షణమైన లక్షణాల యొక్క పనితీరు అని ఫీచరల్ ఖాతా [20] సూచిస్తుంది, ప్రాదేశిక ఖాతా సారూప్యత ప్రాదేశిక ప్రాతినిధ్యంలో దూరానికి విలోమంగా అనుపాతంలో ఉందని సూచిస్తుంది, [19] మరియు పరివర్తన ఖాతా సారూప్యత ఒక వస్తువును మరొక వస్తువుగా మార్చడానికి అవసరమైన కార్యకలాపాల సంఖ్యపై ఆధారపడి ఉంటుందని సూచిస్తుంది [6]. ఈ విధానాల యొక్క ప్రతి వెర్షన్లు మన ఉత్పాదక విధానానికి ప్రత్యేక కేసులుగా ఉద్భవించాయని మేము చూపిస్తాము మరియు పరివర్తన ఖాతాతో మా విధానాన్ని నేరుగా పోల్చిన ఒక ప్రయోగాన్ని ప్రదర్శిస్తాము. ఒక నాల్గవ సిద్ధాంతం ప్రకారం, సారూప్యత అనలాగ్ మ్యాపింగ్ ప్రక్రియపై ఆధారపడి ఉంటుంది [5]. ఈ విధానాన్ని మనం వివరంగా చర్చించము, కాని అనలాజీకి ఒక ఉత్పాదక విధానం ప్రామాణిక దృక్పథం నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుందో సూచించడం ద్వారా ముగించండి. జనరేటివ్ ప్రాసెస్స్ అండ్ సారూప్యత మన అధికారిక నమూనాను వివరించే ముందు, సారూప్యతకు ఒక జనరేటివ్ విధానం కోసం మేము అనధికారిక ప్రేరణను ఇస్తాము. మనము ఒక నమూనా వస్తువును చూపి, ప్రపంచంలో మనం కనుగొనే ఇలాంటి వస్తువులను వివరించమని అడిగితే, రెండు రకాల సమాధానాలు ఉన్నాయి: నమూనా యొక్క చిన్న భంగాలు, లేదా నమూనాను ఉత్పత్తి చేసిన ప్రక్రియ యొక్క చిన్న భంగాల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వస్తువులు. రెండవ వ్యూహం మొదటిదాని కంటే విజయవంతం కావడానికి అవకాశం ఉంది, ఎందుకంటే నమూనా యొక్క అనేక భంగాలు ఏ నమ్మదగిన ఉత్పాదక ప్రక్రియ నుండి ఉత్పన్నం కావు, అందువల్ల ఆచరణలో ఎప్పుడూ కనిపించవు. అయితే, నిర్మాణం ద్వారా, ఇప్పటికే ఉన్న ఉత్పాదక ప్రక్రియ యొక్క భంగం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఒక వస్తువుకు ఆమోదయోగ్యమైన కారణ చరిత్ర ఉంటుంది. ఒక నిర్దిష్ట ఉదాహరణ ఇవ్వడానికి, నమూనా పెరుగుదల యొక్క జీవ ప్రక్రియ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఒక బగ్ అని అనుకుందాం (ఫిగర్ 1ii). i లోని బగ్ అనేది నమూనా యొక్క చిన్న భంగం, కానీ కాళ్ళు జంటగా ఉత్పత్తి చేయబడినందున ఇది తలెత్తే అవకాశం లేదు. ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో ఒక భంగం iii లోని బగ్ వంటి మరిన్ని విభాగాలతో ఒక బగ్ ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మనం ఒక బగ్ ను కనుగొనేందుకు ఆశిస్తే అది నమూనాకు సమానంగా ఉంటుంది కానీ ఒకేలా ఉండదు, iii అనేది i కన్నా మెరుగైన పందెం. ఒక సందేహ వాది ఈ వన్-షాట్ లెర్నింగ్ సమస్యను ప్రోటోటైప్ మరియు obi) ii) ప్రోటోటైప్ iii) ఫిగర్ 1: మూడు దోషాల సమితికి సమానమైన వస్తువుల సమితి యొక్క ఖండనను తీసుకోవడం ద్వారా పరిష్కరించవచ్చని వాదించవచ్చు. నమూనాకు ఏది ఎక్కువ పోలి ఉంటుంది - I లేదా III? ఉనికిలో ఉండే అవకాశం ఉన్న వస్తువులు. రెండవ సమితి ఉత్పాదక ప్రక్రియలపై విమర్శనాత్మకంగా ఆధారపడి ఉంటుంది, కాని మొదటి సమితి (మరియు అందువల్ల సారూప్యత యొక్క భావన) అవసరం లేదు. మేము అది మరింత అవకాశం అనుకుంటున్నాను సారూప్యత భావన చివరికి ప్రపంచంలో గ్రౌండ్ అని, మరియు అది వాస్తవ ప్రపంచ వస్తువులు పోల్చడం ప్రయోజనం కోసం అభివృద్ధి. అలా అయితే, ఏ రకమైన వస్తువులు ఉండే అవకాశం ఉందనే దాని గురించి జ్ఞానం సారూప్యత అనే భావనతో లోతుగా ముడిపడి ఉండవచ్చు. వన్-షాట్ లెర్నింగ్ సమస్య ఆచరణాత్మక ప్రాముఖ్యత కలిగి ఉంది, కానీ సారూప్యత చర్చించబడుతున్న ప్రామాణిక సందర్భం కాదు. సాధారణంగా, విషయాలను ఒక జత వస్తువులను చూపిస్తారు మరియు జత యొక్క సారూప్యతను రేట్ చేయమని అడుగుతారు. రెండు వస్తువులు ఉనికిలో ఉన్నాయని గమనించండి మరియు మునుపటి వాదన వర్తించదు. అయినప్పటికీ, సారూప్యత పోలికకు కీలకమైన లక్షణాలను ఎంచుకోవడానికి సహాయపడేటప్పుడు ఉత్పాదక ప్రక్రియలు ఇప్పటికీ ముఖ్యమైనవి. ఒక అటవీవాసి ఒక పోషకమైన పుట్టగొడుగు కనుగొన్నట్లు ఊహించండి. పుట్టగొడుగుతో పోలిస్తే ఏది ఎక్కువః పరిమాణం తప్ప ఒకేలా ఉండే పుట్టగొడుగు, లేదా రంగు తప్ప ఒకేలా ఉండే పుట్టగొడుగు? పుట్టగొడుగులను ఎలా తయారుచేస్తారో తెలుసుకోవడం వల్ల వాటి పరిమాణం ముఖ్య లక్షణం కాదని తెలుస్తోంది. పుట్టగొడుగులు చిన్నవి నుండి పెద్దవిగా పెరుగుతాయి, మరియు ఒక మొక్క యొక్క చివరి పరిమాణం అది పొందిన సూర్యకాంతి మొత్తం మరియు అది పెరిగిన నేల యొక్క సారవంతమైన వంటి అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇలాంటి ప్రతిబింబాలు వేర్వేరు పరిమాణపు పుట్టగొడుగులను మరింత సారూప్యంగా పరిగణించాలని సూచిస్తున్నాయి. ఉత్పాదక ప్రక్రియలు ఎందుకు ముఖ్యమైనవి అనేదానికి చివరి కారణం అవి ఎస్సెన్షియలిజంతో లోతుగా సంబంధం కలిగి ఉండటం. మెడిన్ మరియు ఓర్టోనీ [1] గమనించినట్లు, ఉపరితల లక్షణాలు తరచుగా వస్తువుల యొక్క లోతైన, మరింత కేంద్ర భాగాల ద్వారా పరిమితం చేయబడతాయి మరియు కొన్నిసార్లు వాటి ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడతాయి. రెండు వస్తువుల ఉపరితల లక్షణాలను మాత్రమే మనం గమనించినప్పటికీ, ఉపరితల లక్షణాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి inferred లోతైన లక్షణాలను పోల్చడం ద్వారా వాటి సారూప్యతను అంచనా వేయడం అర్ధమే. ఇంకా మనం ఇంకా చెప్పగలంః ఉపరితల లక్షణాలు వస్తువు యొక్క సారాంశం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడినట్లే, సారాంశం కూడా ఒక ఉత్పాదక చరిత్రను కలిగి ఉంది. ఉపరితల లక్షణాలు తరచుగా ఒక వస్తువు యొక్క సారాంశానికి నమ్మదగిన మార్గదర్శకాలు, కానీ వస్తువు యొక్క కారణ చరిత్ర దాని సారాంశం యొక్క నిర్వచించే ప్రమాణం కాకపోయినా, మరింత నమ్మదగిన సూచిక. కీల్ [9] ఒక స్కంక్గా జన్మించిన జంతువు కేసును చర్చిస్తుంది, తరువాత శస్త్రచికిత్స చేయించుకుంటుంది, అది రాకూన్ లాగా కనిపిస్తుంది. స్కంక్ మాదిరిగానే (స్కంక్ తల్లిదండ్రుల నుండి జన్మించిన) జంతువు ఉత్పత్తి చేయబడినందున, అది ఉపరితలంపై ఎలా కనిపించినా అది స్కంక్గానే ఉంటుందని మేము నిర్ధారించాము. ఈ ఉదాహరణలు, సిద్ధాంత-ఆధారిత అనుకరణల యొక్క విస్తృత వర్గాన్ని వివరించడానికి జనరేటివ్ విధానం సహాయపడగలదని సూచిస్తున్నాయి. ఈ కేసులన్నింటి వెనుక ఉన్న అంతర్ దృష్టిని సంగ్రహించే ప్రయత్నం చేసే ఒక అధికారిక నమూనాను ఇప్పుడు మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. ఒక డొమైన్ D ను ఇచ్చినట్లయితే, D నుండి ఏదైనా రెండు నమూనాల మధ్య సారూప్యతను పేర్కొనే ఒక సిద్ధాంతాన్ని మేము అభివృద్ధి చేస్తాము. D నుండి ఒక నమూనా సాధారణంగా ఒకే వస్తువును కలిగి ఉంటుంది, కానీ వస్తువుల సమితుల మధ్య సారూప్యతలతో పనిచేయడం కొన్ని అనువర్తనాలకు ఉపయోగపడుతుంది. పారామితి వెక్టర్ θ పై ఆధారపడిన D పై సంభావ్యత పంపిణీగా మేము ఒక ఉత్పాదక ప్రక్రియను అధికారికంగా చేస్తాము. S1 మరియు s2 లు D నుండి నమూనాలు అని అనుకుందాం. మేము రెండు పరికల్పనలను పరిశీలిస్తాముః H1 s1 మరియు s2 ఒకే ఉత్పాదక ప్రక్రియ నుండి స్వతంత్ర నమూనాలు అని H1 పేర్కొంది మరియు H2 నమూనాలు రెండు స్వతంత్రంగా ఎంచుకున్న ప్రక్రియల నుండి ఉత్పత్తి అవుతాయని పేర్కొంది. సమానత్వం అనేది వస్తువులు ఒకే ప్రక్రియ ద్వారా ఉత్పత్తి అయ్యే సంభావ్యతగా నిర్వచించబడింది: అంటే, H2 తో పోలిస్తే H1 యొక్క సాపేక్ష వెనుక సంభావ్యతః sim ((s1, s2) = P (H1s1, s2) |
6377fee5214d9ace4ce629c9bfe463bdebbd889f | JSTOR ఆర్కైవ్ ను మీరు ఉపయోగించడం ద్వారా, http://www.jstor.org/about/terms.html లో లభించే JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలను మీరు అంగీకరిస్తున్నారని సూచిస్తుంది. JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలు, మీరు ముందస్తు అనుమతి పొందకపోతే, మీరు ఒక పత్రిక యొక్క మొత్తం సంచికను లేదా వ్యాసాల యొక్క బహుళ కాపీలను డౌన్లోడ్ చేయలేరు మరియు మీరు మీ వ్యక్తిగత, వాణిజ్యేతర ఉపయోగం కోసం మాత్రమే JSTOR ఆర్కైవ్లోని కంటెంట్ను ఉపయోగించవచ్చు. |
87f8bcae68df7ba371baec5d0a2283ecb366b0fc | మానవ వర్గీకరణ ప్రవర్తన యొక్క ఒక హేతుబద్ధమైన నమూనా ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇది వర్గీకరణ వస్తువుల యొక్క కనిపించని లక్షణాల యొక్క సంభావ్యత యొక్క సరైన అంచనాల యొక్క ఉత్పన్నతను ప్రతిబింబిస్తుంది. ఒకవేళ వర్గాలు వస్తువు స్థలం యొక్క వివిక్త విభజనను ఏర్పరుచుకుంటే మరియు ఒక వర్గంలో లక్షణాలు స్వతంత్రంగా ప్రదర్శించబడితే సరైన అంచనాలు ఏమిటో బేసియన్ విశ్లేషణ జరుగుతుంది. ఈ బేసియన్ విశ్లేషణను ఒక పెరుగుతున్న వర్గీకరణ అల్గోరిథం లోపల ఉంచారు. ఫలితంగా వచ్చే హేతుబద్ధ నమూనా వర్గాల కేంద్ర ధోరణి యొక్క ప్రభావాలను, నిర్దిష్ట సందర్భాల ప్రభావాలను, సరళంగా విడదీయరాని వర్గాల అభ్యాసాన్ని, వర్గ లేబుళ్ల ప్రభావాలను, ప్రాథమిక స్థాయి వర్గాల వెలికితీత, బేస్-రేట్ ప్రభావాలు, వర్గీకరణలో సంభావ్యత సరిపోలిక మరియు ట్రయల్-బై-ట్రయల్ లెర్నింగ్ ఫంక్షన్లను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. రేషనల్ మోడల్ I స్థాయి వర్గీకరణను మాత్రమే పరిగణనలోకి తీసుకున్నప్పటికీ, అధిక మరియు తక్కువ స్థాయిలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా అంచనాలను ఎలా మెరుగుపరచవచ్చో చూపబడింది. తక్కువ, వ్యక్తిగత స్థాయిలో అంచనా వేయడం వల్ల వర్గీకరణ యొక్క ఈ హేతుబద్ధ విశ్లేషణను మెమరీ యొక్క మునుపటి హేతుబద్ధ విశ్లేషణతో అనుసంధానించడానికి అనుమతిస్తుంది (ఆండర్సన్ & మిల్సన్, 1989). |
e742d8d7cdbef9393af36495137088cc7ca4e5d5 | లక్ష్యము అనధికారిక సంరక్షకులు తరచూ మానసిక ఒత్తిడిని అనుభవిస్తారు ఎందుకంటే వారు శ్రద్ధ వహించే చిత్తవైకల్యం ఉన్న వ్యక్తి యొక్క మారుతున్న పనితీరు కారణంగా. చిత్తవైకల్యం ఉన్న వ్యక్తి గురించి మెరుగైన అవగాహన మానసిక ఒత్తిడిని తగ్గిస్తుంది. సంరక్షకులలో అవగాహన మరియు తాదాత్మ్యాన్ని పెంచడానికి, డిమెంటియా లెన్స్ (టిడిఎల్) ద్వారా వినూత్న సాంకేతిక వర్చువల్ రియాలిటీ జోక్యం చిత్తవైకల్యాన్ని అనుభవించడానికి అభివృద్ధి చేయబడింది, ఇందులో వర్చువల్ రియాలిటీ సిమ్యులేషన్ చిత్రం మరియు ఇ-కోర్సు ఉన్నాయి. టిడిఎల్ పై పైలట్ అధ్యయనం జరిగింది. పరీక్షకు ముందు, పరీక్ష తర్వాత నమూనాను ఉపయోగించారు. అనధికారిక సంరక్షకులు వ్యక్తి కేంద్రీకృతతను, తాదాత్మ్యాన్ని, అనధికారిక సంరక్షణ నుండి గ్రహించిన ఒత్తిడిని, గ్రహించిన సామర్థ్యాన్ని మరియు సంబంధ నాణ్యతను అంచనా వేసే ప్రశ్నావళిని నింపారు. పరీక్ష అనంతరం, టిడిఎల్ యొక్క సాధ్యత గురించి అదనపు ప్రశ్నలు అడిగారు. ఫలితాలు ముప్పై ఐదు మంది సంరక్షకులు పరీక్షకు ముందు మరియు పరీక్ష తర్వాత పూర్తి చేశారు. టీడీఎల్ తో ఎక్కువ మంది సంతృప్తి చెందారు మరియు టీడీఎల్ చిత్తవైకల్యం ఉన్న వ్యక్తి యొక్క అవగాహనకు మరింత అవగాహన కల్పిస్తుందని పేర్కొన్నారు. సిమ్యులేషన్ సినిమాకు 10లో 8.03 రేటింగ్ లభించగా, ఈ-కోర్సుకు 7.66 రేటింగ్ లభించింది. పాల్గొనేవారు తాదాత్మ్యం, చిత్తవైకల్యం ఉన్న వ్యక్తిని చూసుకోవడంలో విశ్వాసం మరియు చిత్తవైకల్యం ఉన్న వ్యక్తితో సానుకూల పరస్పర చర్యలలో గణనీయంగా మెరుగుపడ్డారు. TDL అనేది అనధికారిక సంరక్షకులకు సాధ్యమే మరియు చిత్తవైకల్యం ఉన్న వ్యక్తుల అనుభవాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అంతర్దృష్టికి దారితీస్తుంది. అందువల్ల, TDL వారి సంరక్షణ పాత్రలో అనధికారిక సంరక్షకులకు మద్దతు ఇవ్వగలదు. |
e8455cd00dd7513800bce5aa028067de7138f53d | సింగిల్ పోల్ డబుల్ త్రో (ఎస్ పి డి టి) స్విచ్ లు దశల శ్రేణి రాడార్ ప్రసార / స్వీకరించే మాడ్యూళ్ళలో మరింత కీలకమైన భాగాలుగా మారుతున్నాయి. ఒక SPDT స్విచ్ అధిక శక్తి యాంప్లిఫైయర్ యొక్క అవుట్పుట్ శక్తిని నిర్వహించగలగాలి మరియు T / R మాడ్యూల్ ప్రసారం చేస్తున్నప్పుడు స్వీకరించే గొలుసులో తక్కువ శబ్దం యాంప్లిఫైయర్ను రక్షించడానికి తగినంత ఒంటరిగా ఉండాలి. అందువల్ల గాలియం నైట్రైడ్ టెక్నాలజీ అధిక శక్తి SPDT స్విచ్ డిజైన్ కోసం ఒక కీలక సాంకేతికతగా మారింది. ఈ సాంకేతికత మైక్రోవేవ్ ఫ్రీక్వెన్సీలలో మంచి పనితీరును చూపుతుంది మరియు అధిక శక్తిని నిర్వహించగలదు. 25 W కంటే ఎక్కువ లీనియర్ పవర్ హ్యాండ్లింగ్ తో X-బ్యాండ్ SPDT స్విచ్ ను రూపొందించారు, కొలుస్తారు మరియు అంచనా వేయబడింది. ఈ సర్క్యూట్ QinetiQలో అభివృద్ధి చేసిన కోప్లానార్ వేవ్ గైడ్ AlGaN/GaN టెక్నాలజీలో రూపొందించబడింది. |
b0d343ad82eb4060f016ff39289eacb222c45632 | లోతైన అభ్యాస ఆధారిత అర్థ విభాగీకరణ నమూనాల పనితీరు జాగ్రత్తగా వ్యాఖ్యలతో తగినంత డేటాపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది. అయితే, అతిపెద్ద పబ్లిక్ డేటాసెట్లలో కూడా పరిమిత అర్థ వర్గాల కోసం పిక్సెల్-స్థాయి వ్యాఖ్యానాలతో నమూనాలను మాత్రమే అందిస్తుంది. ఇటువంటి డేటా కొరత వాస్తవ అనువర్తనాల్లో సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ మోడళ్ల స్కేలబిలిటీ మరియు అనువర్తనాన్ని తీవ్రంగా పరిమితం చేస్తుంది. ఈ కాగితంలో, మేము ఒక నవల బదిలీ చేయగల సెమీ-సర్వీస్డ్ సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ మోడల్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది నేర్చుకున్న సెగ్మెంటేషన్ జ్ఞానాన్ని పిక్సెల్-స్థాయి వ్యాఖ్యలతో కొన్ని బలమైన వర్గాల నుండి ఇమేజ్-స్థాయి వ్యాఖ్యలతో మాత్రమే కనిపించని బలహీన వర్గాలకు బదిలీ చేయగలదు, ఇది లోతైన సెగ్మెంటేషన్ మోడళ్ల యొక్క వర్తించే భూభాగాన్ని గణనీయంగా విస్తరిస్తుంది. ముఖ్యంగా, ప్రతిపాదిత నమూనా రెండు పరిపూరకరమైన మరియు నేర్చుకోగలిగిన భాగాలను కలిగి ఉంటుందిః లేబుల్ బదిలీ నెట్వర్క్ (ఎల్-నెట్) మరియు ప్రిడిక్షన్ బదిలీ నెట్వర్క్ (పిఎన్ఇటి). L-నెట్ బలమైన వర్గాల నుండి బలహీన వర్గాలలోని చిత్రాలకు విభజన జ్ఞానాన్ని బదిలీ చేయడానికి నేర్చుకుంటుంది మరియు వర్గాల మధ్య పంచుకున్న సారూప్య రూపాన్ని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా పిక్సెల్-స్థాయి సెమాంటిక్ మ్యాప్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అదే సమయంలో, P-నెట్ జాగ్రత్తగా రూపొందించిన విరుద్ధమైన అభ్యాస వ్యూహం ద్వారా బదిలీ చేసిన జ్ఞానాన్ని రూపొందించడం మరియు మెరుగైన వివరాలతో శుద్ధి చేసిన విభజన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. L-నెట్ మరియు P-నెట్లను సమగ్రపరచడం ద్వారా పాస్కల్ VOC 2012 పై పిక్సెల్ స్థాయి వ్యాఖ్యానాలతో 50% మరియు 0% వర్గాలను ఉపయోగించి పూర్తిగా పర్యవేక్షించబడిన బేస్లైన్ యొక్క 96.5% మరియు 89.4% పనితీరును సాధిస్తుంది. ఇటువంటి కొత్త బదిలీ యంత్రాంగంతో, మా ప్రతిపాదిత మోడల్ వివిధ రకాల కొత్త వర్గాలకు సులభంగా సాధారణీకరించబడుతుంది, ఇమేజ్-స్థాయి వ్యాఖ్యలు మాత్రమే అవసరం, మరియు నిజమైన అనువర్తనాల్లో ఆకర్షణీయమైన స్కేలబిలిటీని అందిస్తుంది. |
3d07718300d4a59482c3f3baafaa696d28a4e027 | స్మార్ట్ హోమ్స్ లో కొత్త ఇంటర్నెట్-ఆఫ్-థింగ్స్ కాన్సెప్ట్ లు, RFID టెక్నాలజీలతో పాటు సర్వవ్యాప్తి సేవలను సృష్టించవచ్చు. ఈ కాగితం బహుళ ప్రమాణాల NFC (నీర్ ఫీల్డ్ కమ్యూనికేషన్) మరియు UHF (అల్ట్రా హై ఫ్రీక్వెన్సీ) సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల యొక్క అధికార వైర్లెస్ మాస్టర్-స్లేవ్ RFID రీడర్ నిర్మాణం కోసం ఒక కొత్త రీడ్-అవుట్ పద్ధతిని పరిచయం చేస్తుంది, ఇది ఖర్చు, శక్తి వినియోగం మరియు సంక్లిష్టత పరంగా ప్రయోజనాలు కలిగిన స్మార్ట్ హోమ్ సర్వీస్ సిస్టమ్ను నిర్మించడానికి. ఈ వ్యవస్థను ఉపయోగించుకునే ఉదాహరణలుగా వాషింగ్ ప్రోగ్రామ్లు, వంట, షాపింగ్ మరియు వృద్ధుల ఆరోగ్య సంరక్షణ వంటి వివిధ స్మార్ట్ హోమ్ సర్వీస్ వినియోగ కేసులను వివరించారు. |
5f0806351685bd999699399ea9553c91733ccb7d | ఆర్టికల్ చరిత్రః 22 జూలై 2008 న స్వీకరించబడింది 23 ఫిబ్రవరి 2009 న సవరించిన రూపంలో స్వీకరించబడింది 14 మే 2009 న అంగీకరించబడింది |
e5aaaac7852df686c35e61a6c777cfcb2246c726 | సింథటిక్ అపర్చర్ రాడార్ వ్యవస్థల కోసం, 0.2 mx0.2 m రిజల్యూషన్లను సాధించాలనే డిమాండ్ పెరుగుతోంది. పరిధి రిజల్యూషన్ మరియు సిస్టమ్ బ్యాండ్విడ్త్ విలోమంగా అనుపాతంలో ఉన్నందున, సిస్టమ్ బ్యాండ్విడ్త్ 1 GHz కంటే ఎక్కువగా ఉంటుందని భావిస్తున్నారు. అందువల్ల విస్తృత బ్యాండ్ కలిగిన యాంటెన్నాను అభివృద్ధి చేయాల్సిన అవసరం ఉంది. అధిక సామర్థ్యం మరియు శక్తి నిర్వహణ సామర్థ్యం వంటి స్వాభావిక ప్రయోజనాల కారణంగా వేవ్ గైడ్ స్లాట్ యాంటెన్నాలను అనేక SAR ఉపగ్రహాలపై అమలు చేశారు, అయితే దాని బ్యాండ్విడ్త్ చాలా పరిమితం. స్లాట్ యాంటెన్నాల బ్యాండ్విడ్త్ ను విస్తరించగల రిడ్జ్ వేవ్ గైడ్ యొక్క తయారీ సమస్యలను నివారించడానికి, సాంప్రదాయ వేవ్ గైడ్తో ఒక కొత్త యాంటెన్నా మూలకం రూపొందించబడింది. VSWR les1.5 యొక్క బ్యాండ్విడ్త్ X-బ్యాండ్లో 1 GHz కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది. దగ్గరగా ఉన్న యాంటెన్నా ఎలిమెంట్ల పరస్పర కలపడం తగ్గించడానికి, పొరుగు ఎలిమెంట్ల మధ్య చొప్పించిన కావిటీ లాంటి గోడలతో డికప్లింగ్ పద్ధతి స్వీకరించబడింది మరియు యాంటెన్నా పనితీరుపై వాటి ప్రభావాలు సంగ్రహించబడ్డాయి. |
f27ef9c1ff0b00ee46beb1bed2f34002bae728ac | |
7224d949cd34082b1249e8be84fde65b2c6b34fd | హై స్పీడ్ డేటా స్ట్రీమ్ ల కోసం ఒక సంక్లిష్టమైన ఈవెంట్ మానిటరింగ్ సిస్టమ్ అయిన కైగ యొక్క ప్రదర్శనను మేము ప్రతిపాదించాము. మా ప్రదర్శన వెబ్ ఫీడ్లను పర్యవేక్షించడానికి Cayuga ను వర్తింపజేస్తుంది; డెమో Cayuga ప్రశ్న భాష యొక్క వ్యక్తీకరణను, దాని ప్రశ్న ప్రాసెసింగ్ ఇంజిన్ యొక్క స్కేలబిలిటీని అధిక స్ట్రీమ్ రేట్లకు మరియు ప్రశ్న ప్రాసెసింగ్ ఇంజిన్ యొక్క అంతర్గత విజువలైజేషన్ను వివరిస్తుంది. |
96e7561bd99ed9f607440245451038aeda8d8075 | |
212d1c7cfad4d8dae39deb669337cb46b0274d78 | డేటాబేస్లను ప్రశ్నించేటప్పుడు, వినియోగదారులు తరచుగా అస్పష్టమైన భావనలను వ్యక్తపరచాలని కోరుకుంటారు, ఉదాహరణకు చౌక హోటళ్ళ కోసం అడుగుతారు. రిలేషనల్ డేటాబేస్ల విషయంలో ఇది విస్తృతంగా అధ్యయనం చేయబడింది. ఈ కాగితంలో, అటువంటి ఉపయోగకరమైన పద్ధతులను NoSQL గ్రాఫ్ డేటాబేస్లకు ఎలా అనుగుణంగా మార్చవచ్చో అధ్యయనం చేయాలని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇక్కడ అస్పష్టత పాత్ర కీలకం. పెద్ద డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు, ముఖ్యంగా నెట్వర్క్ డేటా (ఉదా. సోషల్ నెట్వర్క్లు) తో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇటువంటి డేటాబేస్లు వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న నమూనాలలో ఒకటి. ఈ మార్కెట్లో ప్రస్తుత నాయకుడైన నియో4జి కోసం ప్రతిపాదించిన సైఫర్ డిక్లరేటివ్ క్వరీ లాంగ్వేజ్ను పరిశీలిద్దాం మరియు అస్పష్టమైన ప్రశ్నలను ఎలా వ్యక్తీకరించాలో మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
0ecb87695437518a3cc5e98f0b872fbfaeeb62be | ఇంటర్ నెట్ మరియు ఇంటర్ నెట్ వినియోగదారులు రోజు రోజుకు పెరుగుతున్నారు. ఇంటర్ నెట్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం వేగంగా అభివృద్ధి చెందడం వల్ల భద్రత పెద్ద సమస్యగా మారుతోంది. దాడుల కోసం చొరబాటుదారులు నిరంతరం కంప్యూటర్ నెట్వర్క్ను పర్యవేక్షిస్తున్నారు. కంప్యూటర్ నెట్వర్క్ పై దాడులను నివారించడానికి సమర్థవంతమైన ఇంట్రూషన్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్ (ఐడిఎస్) తో కూడిన అధునాతన ఫైర్వాల్ అవసరం. అక్షరాల సమగ్ర అధ్యయనం ప్రకారం, ఐడిఎస్ ను వర్గీకరణ సాధనంగా అభివృద్ధి చేయడంలో డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు మరింత శక్తివంతమైనవి. ఐడిఎస్ స్కాన్ చేయవలసిన ఫీచర్ల సంఖ్యను కూడా ఆప్టిమైజ్ చేయాలి. ఈ వ్యాసంలో రెండు పద్ధతులు C5.0 మరియు కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ (ANN) ను ఫీచర్ ఎంపికతో ఉపయోగిస్తున్నారు. KDD99 డేటా సమితి నమూనాలను శిక్షణ మరియు పరీక్షించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, C5.0 నమూనా అనేక లక్షణాలతో 100% ఖచ్చితత్వంతో మెరుగైన ఫలితాలను అందిస్తుంది. డేటా విభజన పరిమాణం పరంగా కూడా పనితీరును ధృవీకరించారు. |
8b8788ac5a01280c6484b30cac7a14894f29edf7 | మెటా మెటీరియల్స్ సాధారణంగా చిన్న స్కాటర్ల సమితిని లేదా స్పేస్ యొక్క ఒక ప్రాంతంలో ఒక సాధారణ శ్రేణిలో ఎపర్చర్లు ఏర్పాటు చేయడం ద్వారా ఇంజనీరింగ్ చేయబడతాయి, తద్వారా కొన్ని కావలసిన సమూహ విద్యుదయస్కాంత ప్రవర్తనను పొందవచ్చు. కావలసిన ఆస్తి సాధారణంగా సహజంగా కనిపించనిది (నెగటివ్ రిఫ్రాక్టివ్ ఇండెక్స్, దాదాపు సున్నా ఇండెక్స్ మొదలైనవి). గత పదేళ్ళలో, మెటా మెటీరియల్స్ కేవలం ఒక సిద్ధాంతపరమైన భావన నుండి అభివృద్ధి చెందిన మరియు మార్కెట్ అనువర్తనాలతో ఒక క్షేత్రానికి మారాయి. త్రిమితీయ మెటా మెటీరియల్స్ ను ఒక ఉపరితలం లేదా ఇంటర్ఫేస్ వద్ద ఒక ద్విమితీయ నమూనాలో విద్యుత్ చిన్న స్కాటర్స్ లేదా రంధ్రాలను ఏర్పాటు చేయడం ద్వారా విస్తరించవచ్చు. మెటా మెటీరియల్ యొక్క ఈ ఉపరితల సంస్కరణకు మెటాసర్ఫేస్ అనే పేరు ఇవ్వబడింది (మెటాఫిల్మ్ అనే పదాన్ని కొన్ని నిర్మాణాలకు కూడా ఉపయోగించారు). అనేక అనువర్తనాల కోసం, మెటామెటీరియల్స్ స్థానంలో మెటాసర్ఫేస్లను ఉపయోగించవచ్చు. పూర్తి త్రిమితీయ మెటామాటియల్స్ నిర్మాణాల కంటే మెటాసర్ఫేస్లు తక్కువ భౌతిక స్థలాన్ని ఆక్రమిస్తాయి; తత్ఫలితంగా, మెటాసర్ఫేస్లు తక్కువ-లాస్సి నిర్మాణాల అవకాశాన్ని అందిస్తాయి. ఈ సారాంశ పత్రంలో, మెటాసర్ఫేస్లను వర్గీకరించే సిద్ధాంతపరమైన ఆధారాన్ని మేము చర్చిస్తాము మరియు వాటి యొక్క వివిధ అనువర్తనాలను చర్చిస్తాము. మెటాసర్ఫేస్లు సాంప్రదాయ ఫ్రీక్వెన్సీ-సెలెక్టివ్ ఉపరితలాల నుండి ఎలా విభిన్నంగా ఉన్నాయో మనం చూస్తాము. మెటాసర్ఫేస్లు విద్యుదయస్కాంతంలో విస్తృత శ్రేణి సంభావ్య అనువర్తనాలను కలిగి ఉన్నాయి (తక్కువ మైక్రోవేవ్ నుండి ఆప్టికల్ పౌనఃపున్యాల వరకు), వీటిలోః (1) నియంత్రించదగిన స్మార్ట్ ఉపరితలాలు, (2) సూక్ష్మపరిమాణం గల కావిటీ రెసొనేటర్లు, (3) నవల తరంగ మార్గనిర్దేశక నిర్మాణాలు, (4) కోణ-స్వతంత్ర ఉపరితలాలు, (5) శోషకాలు, (6) బయోమెడికల్ పరికరాలు, (7) టెరాహెర్జ్ స్విచ్లు మరియు (8) ద్రవ-ట్యూన్ చేయగల ఫ్రీక్వెన్సీ-సమర్థవంతమైన పదార్థాలు, కొన్నింటిని మాత్రమే పేర్కొనడం. ఈ సమీక్షలో, ఇటీవలి సంవత్సరాలలో ఇటువంటి పదార్థాలు మరియు / లేదా ఉపరితలాల అభివృద్ధి వంద సంవత్సరాల క్రితం లాంబ్, షుస్టర్ మరియు పోక్లింగ్టన్, తరువాత మాండెల్ షాట్మ్ మరియు వెసెలాగోల పని ద్వారా చేసిన ఉత్తేజకరమైన ulations హాగానాలకు దగ్గరగా తీసుకువస్తుందని మేము చూస్తాము. |
63213d080a43660ac59ea12e3c35e6953f6d7ce8 | ఈ పనిలో, మేము చర్య వర్గీకరణ కోసం ఒక కొత్త వీడియో ప్రాతినిధ్యాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది వీడియో యొక్క మొత్తం ప్రాదేశిక-కాల విస్తరణలో స్థానిక కన్వల్షనల్ లక్షణాలను ఏకీకృతం చేస్తుంది. మేము అధునాతన రెండు-స్ట్రీమ్ నెట్వర్క్లను [42] నేర్చుకోదగిన స్పేషియో-టైమరల్ ఫీచర్ అగ్రిగేషన్ [6] తో అనుసంధానించడం ద్వారా అలా చేస్తాము. ఫలితంగా వచ్చే నిర్మాణం మొత్తం వీడియో వర్గీకరణ కోసం ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణ పొందగలదు. మేము వివిధ వ్యూహాలను పరిశీలిస్తాము అంతరిక్షం మరియు సమయం అంతటా కలపడం మరియు వివిధ ప్రవాహాల నుండి సంకేతాలను కలపడం. మేము కనుగొన్నవి: (i) స్థలం మరియు సమయం అంతటా కలిసి కలపడం ముఖ్యం, కానీ (ii) ప్రదర్శన మరియు కదలిక ప్రవాహాలు ఉత్తమంగా వారి స్వంత ప్రత్యేక ప్రాతినిధ్యాలలో కలపబడతాయి. చివరగా, మా ప్రాతినిధ్యం రెండు-స్ట్రీమ్ బేస్ ఆర్కిటెక్చర్ను పెద్ద తేడాతో (13% సంబంధిత) అధిగమిస్తుందని మరియు HMDB51, UCF101, మరియు చారడెస్ వీడియో వర్గీకరణ బెంచ్మార్క్లపై పోల్చదగిన బేస్ ఆర్కిటెక్చర్లతో ఇతర బేస్లైన్లను అధిగమిస్తుందని మేము చూపిస్తాము. |
b2e83112b2956483c6cc5982b56f5987788dd973 | కదిలే ఉపగ్రహ సమాచార టెర్మినల్ కోసం ఒక మల్టీబ్యాండ్ రిఫ్లెక్టర్ యాంటెన్నా యొక్క రూపకల్పన ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ యాంటెన్నా అనేక ఆధునిక మరియు భవిష్యత్ సైనిక సమాచార ఉపగ్రహాలతో పనిచేయడానికి రూపొందించబడింది, ఇది అధిక ఎపర్చరు సామర్థ్యాన్ని కొనసాగించేటప్పుడు యాంటెన్నా బహుళ పౌనఃపున్యాలు మరియు ధ్రువణాలలో పనిచేయగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండాలి. ఈ పనిని పూర్తి చేయడానికి అనేక ఫీడ్ యాంటెన్నా భావనలు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి మరియు వివరంగా చర్చించబడ్డాయి. ఈ డిజైన్ ఆధారంగా అనేక పని నమూనాలు అద్భుతమైన పనితీరుతో సాధించబడ్డాయి. వ్యక్తిగత యాంటెన్నా భాగాలు మరియు పూర్తి అసెంబ్లీ యొక్క కొలిచిన డేటా కూడా చేర్చబడింది |
1dc697ae0d6a1e90dc8ff061e36441b6efdcff7e | నియంత్రణ పరిమితులకు లోబడి ఉన్న సరళరహిత స్టోకాస్టిక్ వ్యవస్థల యొక్క స్థానికంగా-సమర్థవంతమైన అభిప్రాయ నియంత్రణ కోసం మేము పునరావృత లీనియర్-క్వాడ్రటిక్-గౌస్సియన్ పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తాము. గతంలో, ఇలాంటి పద్ధతులు చతుర్భుజ వ్యయాలతో నిర్ణయాత్మక అపరిమిత సమస్యలకు పరిమితం చేయబడ్డాయి. కొత్త పద్ధతి ఒక అఫిన్ ఫీడ్బ్యాక్ నియంత్రణ చట్టాన్ని నిర్మిస్తుంది, ఇది సరైన వ్యయం-టు-గో ఫంక్షన్కు ఒక నవల చతురస్రాకార సమీకరణాన్ని తగ్గించడం ద్వారా పొందబడుతుంది. గ్లోబల్ కన్వర్జెన్స్ లెవెన్బర్గ్-మార్క్వార్డ్ట్ పద్ధతి ద్వారా హామీ ఇవ్వబడుతుంది; స్థానిక కనీస సమీపంలో కన్వర్జెన్స్ చతురస్రాకారంగా ఉంటుంది. పనితీరు పరిమిత టార్క్ విలోమ పెండ్యూల్ సమస్యపై, అలాగే 10 రాష్ట్ర కొలతలు మరియు 6 కండరాల యాక్యుయేటర్లతో మానవ చేతి యొక్క స్టోకాస్టిక్ మోడల్ను కలిగి ఉన్న సంక్లిష్ట బయోమెకానికల్ నియంత్రణ సమస్యపై వివరించబడింది. కొత్త అల్గోరిథం యొక్క మ్యాట్లాబ్ అమలు www.cogsci.ucsd.edu//spl sim/todorov లో అందుబాటులో ఉంది. |
3a68b92df71637d2ba0ecc1cde8cfe5b29f2d709 | లూసియా గ్రహణ వ్యవస్థ సోర్ అభిజ్ఞా నిర్మాణం, ఎంబోడిడ్ కన్స్ట్రక్షన్ గ్రామర్ (ఇసిజి) మరియు గ్రౌండ్ ప్రాసెసింగ్కు క్రమంగా, పదం ద్వారా పదం విధానాన్ని ఉపయోగించి మానవ అవగాహనను మోడల్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. సంప్రదాయ విధానాలు సమాంతర మార్గాలు మరియు గ్లోబల్ ఆప్టిమైజేషన్ వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించి అస్పష్టతలను పరిష్కరించుకుంటాయి. పరిసర భాషా మరియు పర్యావరణ సందర్భం నుండి జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి లూసియా పదజాలం, వ్యాకరణ, నిర్మాణ మరియు అర్థ సందిగ్ధతలను ఎలా పరిష్కరిస్తుందో ఇక్కడ మేము వివరిస్తాము. ఇది ఒకే మార్గాన్ని నిర్వహించడానికి స్థానిక మరమ్మతు యంత్రాంగాన్ని ఉపయోగిస్తుంది మరియు స్థానిక మరమ్మతు విచ్ఛిన్నమైనప్పుడు తోట మార్గం ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. కొత్త భాషా జ్ఞానాన్ని జోడించడంపై డేటా ECG వ్యాకరణం సందర్భం నిర్వహణ కోసం జ్ఞానం కంటే వేగంగా పెరుగుతుందని మరియు తక్కువ స్థాయి వ్యాకరణ అంశాలు మరింత సాధారణమైన వాటి కంటే వేగంగా పెరుగుతాయని చూపిస్తుంది. |
0fbb184871bd7660bc579178848d58beb8288b7d | చిత్ర శోధన సమస్యను చాలా పెద్ద ఎత్తున పరిష్కరిస్తాము, ఇక్కడ మూడు పరిమితులను సంయుక్తంగా పరిగణించాలిః శోధన యొక్క ఖచ్చితత్వం, దాని సామర్థ్యం మరియు ప్రాతినిధ్యం యొక్క మెమరీ వినియోగం. స్థానిక చిత్ర వివరణకర్తలను పరిమిత పరిమాణం కలిగిన వెక్టర్గా కలపడానికి ఒక సాధారణమైన ఇంకా సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని మేము మొదట ప్రతిపాదించాము, దీనిని ఫిషర్ కోర్నెల్ ప్రాతినిధ్య సరళీకరణగా చూడవచ్చు. అప్పుడు మేము డైమెన్షన్ రిడక్షన్ మరియు ఇండెక్సింగ్ అల్గోరిథంను ఎలా ఉమ్మడిగా ఆప్టిమైజ్ చేయాలో చూపిస్తాము, తద్వారా ఇది వెక్టర్ పోలిక యొక్క నాణ్యతను ఉత్తమంగా సంరక్షిస్తుంది. ఈ విశ్లేషణ మా విధానం గణనీయంగా సాంకేతికత యొక్క స్థితిని అధిగమిస్తుందని చూపిస్తుందిః శోధన ఖచ్చితత్వం 20 బైట్ల లోకి సరిపోయే ఇమేజ్ ప్రాతినిధ్యానికి బ్యాగ్ ఆఫ్ ఫీచర్స్ విధానంతో పోల్చవచ్చు. 10 మిలియన్ల చిత్రాల డేటాసెట్ను శోధించడం సుమారు 50 మి. |
14815c67e4d215acf9558950e2762759229fe277 | ఒక వాస్తవ ప్రపంచ గ్రాఫ్ ఇచ్చినట్లయితే, దాని అంచులను ఎలా వేయాలి? దాన్ని ఎలా కుదించగలం? ఈ ప్రశ్నలు చాలా దగ్గరగా ఉంటాయి, మరియు ఇప్పటివరకు సాధారణ విధానం ఖనిజవాసుల గ్రాఫ్ వంటి క్లిక్ లాంటి సంఘాలను కనుగొని వాటిని కుదించడం. ఖనిజ ప్రపంచ గ్రాఫ్లు మంచి కోతలు కలిగి ఉండవు అనే మునుపటి ఫలితాలతో పూర్తిగా అంగీకరిస్తూ ఖనిజ ప్రపంచ గ్రాఫ్ యొక్క బ్లాక్-అడ్డ రేఖా మానసిక చిత్రం తప్పు నమూనా అని మేము చూపిస్తాము. బదులుగా, మేము గ్రాఫ్లను స్పైక్లను అనుసంధానించే హబ్ల సమాహారం వలె ఊహించాలని ప్రతిపాదించాము, సూపర్-హబ్లతో హబ్లను అనుసంధానించడం, మరియు మొదలైనవి, పునరావృతమవుతుంది. ఈ ఆలోచన ఆధారంగా, మేము స్లాష్ బర్న్ పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము (హబ్స్ను కాల్చి, మిగిలిన గ్రాఫ్ను చిన్న అనుసంధాన భాగాలుగా కత్తిరించండి). మా అభిప్రాయానికి అనేక ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి: (ఎ) ఇది మంచి కట్ సమస్యను నివారిస్తుంది, (బి) ఇది మంచి కుదింపును ఇస్తుంది, మరియు (సి) ఇది మాతృక-వెక్టర్ కార్యకలాపాల కోసం వేగవంతమైన అమలు సమయాలకు దారితీస్తుంది, ఇవి చాలా గ్రాఫ్ ప్రాసెసింగ్ సాధనాల వెన్నెముక. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు మా స్లాష్ బర్న్ పద్ధతి అన్ని డేటాసెట్లలో ఇతర పద్ధతులను నిలకడగా అధిగమిస్తుందని, మంచి కుదింపు మరియు వేగవంతమైన రన్ టైమ్ ఇస్తుందని చూపిస్తుంది. |
5f09cb313b6fb14877c6b5be79294faf1f4f7f02 | సమాచార వ్యవస్థలు (ఐఎస్) మరియు సంస్థాగత వ్యూహాల మధ్య సంబంధం చాలా చర్చించబడిన అంశం, చాలావరకు మునుపటి అధ్యయనాలు సంస్థాగత వ్యూహాలను ప్రారంభించడంలో సాంకేతికత పాత్రను చాలా సానుకూలంగా చూస్తున్నాయి. ఈ అధ్యయనాలు ఉన్నప్పటికీ, IS నిర్దిష్ట సంస్థాగత వ్యూహాలను ఎలా అనుమతిస్తుంది అనే దానిపై అనుభవ పరిశోధనల కొరత ఉంది. ఐఐఎస్ ద్వారా ప్రత్యేకంగా ప్రారంభించబడిన ఐదు సంస్థాగత వ్యూహాలను ఈ పరిశోధన ఐదు కేస్ సంస్థల గుణాత్మక అనుభవ పరిశోధన ద్వారా పొందుపరుస్తుంది. ఐదే వ్యూహాలు; (i) సాధారణ-హార్ట్ ల్యాండ్, (ii) హస్తకళా-ఆధారిత ఎంపిక, (iii) అడ్ హాక్, ఐటి-ఆధారిత, (iv) కార్పొరేటివ్-ఆర్కెస్ట్రేటెడ్ మరియు (v) పరివర్తన IS సంస్థాగత వ్యూహాన్ని ఎలా ప్రారంభిస్తుందనే దానిపై ప్రత్యేక దృక్పథాన్ని అందిస్తుంది. |
ad384ff98f002c16ccdb8264a631068f2c3287f2 | బిట్కాయిన్ [105]కు ఆధారం అయిన సాంకేతిక పరిజ్ఞానంగా 2008లో బ్లాక్చెయిన్ మొదట్లో ట్రాక్షన్ పొందింది, కానీ ఇప్పుడు వివిధ రకాల అనువర్తనాల్లో ఉపయోగించబడింది మరియు 2017 నాటికి 150 బిలియన్ డాలర్లకు పైగా ప్రపంచ మార్కెట్ను సృష్టించింది. బ్లాక్చెయిన్లు సాంప్రదాయ పంపిణీ డేటాబేస్ల నుండి వేరుచేసేది ఏమిటంటే విశ్వసనీయ మూడవ పక్షంపై ఆధారపడకుండా వికేంద్రీకృత నేపధ్యంలో పనిచేయగల సామర్థ్యం. ఈ విధంగా వారి ప్రధాన సాంకేతిక భాగం ఏకాభిప్రాయం: నోడ్ల సమూహం మధ్య ఒప్పందం ఎలా కుదుర్చుకోవాలి. ఇది ఇప్పటికే క్లోజ్డ్ సిస్టమ్స్ కోసం డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్స్ కమ్యూనిటీలో విస్తృతంగా అధ్యయనం చేయబడింది, అయితే ఓపెన్ బ్లాక్చైన్లకు దాని అప్లికేషన్ ఈ ఫీల్డ్ను పునరుద్ధరించింది మరియు కొత్త డిజైన్ల యొక్క విస్తారమైన దారితీసింది. ఏకాభిప్రాయ ప్రోటోకాల్ల యొక్క స్వాభావిక సంక్లిష్టత మరియు వాటి వేగవంతమైన మరియు నాటకీయ పరిణామం డిజైన్ ప్రకృతి దృశ్యాన్ని సందర్భోచితంగా చేయడం కష్టతరం చేస్తుంది. బ్లాక్ చెయిన్ సమ్మతి ప్రోటోకాల్ ల ను క్రమబద్ధంగా, సమగ్రంగా అధ్యయనం చేయడం ద్వారా ఈ సవాలు ను మేం ఎదుర్కొంటున్నాం. క్లాసిక్ కాన్సెసస్ ప్రోటోకాల్స్ లోని కీలక అంశాలను మొదట చర్చించిన తరువాత, మేము ఈ క్రింది వాటిని వివరిస్తాముః (i) ప్రూఫ్-ఆఫ్-వర్క్ (PoW) ఆధారంగా ప్రోటోకాల్లు, (ii) మరింత శక్తి-సమర్థవంతమైన ప్రత్యామ్నాయాలతో PoW స్థానంలో ప్రూఫ్-ఆఫ్-ఎక్స్ (PoX) ప్రోటోకాల్లు మరియు (iii) క్లాసిక్ కాన్సెసస్ ప్రోటోకాల్ల కూర్పులు లేదా వైవిధ్యాలు అయిన హైబ్రిడ్ ప్రోటోకాల్లు. వాటి పనితీరు, భద్రత మరియు డిజైన్ లక్షణాలను అంచనా వేయడానికి మేము ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను అభివృద్ధి చేస్తాము మరియు పైన వివరించిన ప్రోటోకాల్ వర్గాలలో కీలక ఇతివృత్తాలను క్రమబద్ధీకరించడానికి దాన్ని ఉపయోగిస్తాము. ఈ అంచనా పరిశోధనలో ఉన్న అంతరాలను గుర్తించి, భవిష్యత్తులో పరిశోధనలో సమాజం ఎదుర్కొనే సవాళ్లను గుర్తించేలా చేస్తుంది. |
aaaea1314570b6b692ff3cce3715ec9dada7c7aa | 60 GHz దశల శ్రేణి వ్యవస్థల కోసం తక్కువ ఖర్చుతో, పూర్తిగా ఇంటిగ్రేటెడ్ యాంటెన్నా-ఇన్-ప్యాకేజీ పరిష్కారం ప్రదర్శించబడుతుంది. 16 పాచ్ యాంటెన్నాలు 28 mm × 28 mm బాల్ గ్రిడ్ ఆర్యెల్లో కలిసి ఉంటాయి, వీటితో పాటు ఫ్లిప్-చిప్ అనుసంధానించబడిన ట్రాన్స్మిటర్ లేదా రిసీవర్ ఐసి ఉంటుంది. ఈ ప్యాకేజీలను తక్కువ ఉష్ణోగ్రతతో కూడిన సెరామిక్ టెక్నాలజీని ఉపయోగించి అమలు చేశారు. 60 GHz ఇంటర్కనెక్ట్స్, వీటిలో ఫ్లిప్-చిప్ పరివర్తనాలు మరియు నిర్మాణాల ద్వారా, పూర్తి-వేవ్ అనుకరణను ఉపయోగించి ఆప్టిమైజ్ చేయబడతాయి. అనకోయిక్ చాంబర్ కొలత నాలుగు IEEE 802.15.3c ఛానెల్లలో ~ 5 dBi యూనిట్ యాంటెన్నా లాభం చూపించింది, ఇది అద్భుతమైన మోడల్-టు-హార్డ్వేర్ అనుసంధానాన్ని సాధించింది. ఈ ప్యాకేజీలో ఉన్న ట్రాన్స్మిటర్ మరియు రిసీవర్ ఐసిలు, మూల్యాంకన బోర్డులపై అమర్చబడి, 5.3 గిగాబిట్/సెకను వరకు డేటా రేట్లతో బీమ్-స్టైర్డ్, నాన్-లైన్-ఆఫ్-విజ్ లింక్లను ప్రదర్శించాయి. |
0d3f6d650b1a878d5896e3b85914aeaeb9d78a4f | ఈ రోజు వైద్యం ఎదుర్కొంటున్న ప్రధాన సవాళ్ళ గురించి, సమస్యలను "నిరోధించగల" సాంకేతిక పరిష్కారాల అవసరాన్ని కూడా ఈ పుస్తకంలో వివరించారు. తరువాత, ధరించగలిగే మదర్బోర్డు / స్ప్ల్ ట్రేడ్ / (స్మార్ట్ షర్టు) యొక్క అభివృద్ధి సెన్సార్లు మరియు పర్యవేక్షణ పరికరాల కోసం ఒక వేదికగా వివరించబడింది, ఇది వ్యక్తుల ఆరోగ్యం మరియు శ్రేయస్సును (ప్రత్యక్షంగా మరియు / లేదా రిమోట్గా) నిశ్శబ్దంగా పర్యవేక్షించగలదు. తరువాత ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క అనువర్తనాలు మరియు జీవిత నిరంతరంలో ప్రభావం గురించి చర్చ జరుగుతుంది-SIDS ని నివారించడం నుండి సీనియర్ సిటిజన్స్ కోసం స్వతంత్ర జీవనాన్ని సులభతరం చేయడం వరకు. చివరగా, మానవుల జీవన నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి ఉద్దేశించిన ఆరోగ్య సంరక్షణ పరివర్తనను కొనసాగించగల ధరించగలిగే, సౌకర్యవంతమైన వ్యవస్థల రంగంలో భవిష్యత్ పురోగతి ప్రదర్శించబడుతుంది. |
2a4a7d37babbab47ef62a60d9f0ea2cfa979cf08 | స్థానికీకరణ సమస్య అనేది ఒక వైర్లెస్ యాడ్-హాక్ లేదా సెన్సార్ నెట్వర్క్లో నోడ్లకు కోఆర్డినేట్లను కేటాయించడం, ఇది కొలిచిన జత నోడ్ దూరాలతో స్థిరంగా ఉంటుంది. ఈ సమస్యకు గతంలో ప్రతిపాదించిన పరిష్కారాలలో చాలా వరకు నోడ్లు కొన్ని పరిధి సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి ఇతర సమీప నోడ్లకు జత దూరాలను పొందగలవని అనుకుంటాయి. అయితే, అడ్డంకులు మరియు విశ్వసనీయ సర్వ దిశాత్మక పరిధి లేకపోవడం వంటి వివిధ కారణాల వల్ల, ఈ దూర సమాచారాన్ని ఆచరణలో పొందడం కష్టం. సమీపంలోని నోడ్ల మధ్య జత దూరాలు తెలిసినప్పటికీ, సమస్యను ప్రత్యేకంగా పరిష్కరించడానికి తగినంత సమాచారం ఉండకపోవచ్చు. ఈ పత్రం MAL ను వివరిస్తుంది, ఇది మొబైల్-సహాయక స్థానికీకరణ పద్ధతి, ఇది నోడ్ జతల మధ్య దూరాలను కొలవడానికి మొబైల్ వినియోగదారుని నియమించుకుంటుంది, ఈ దూర పరిమితులు ఒక "ప్రపంచవ్యాప్తంగా దృ డమైన * నిర్మాణాన్ని ఏర్పరుస్తాయి, ఇది ప్రత్యేకమైన స్థానికీకరణకు హామీ ఇస్తుంది. మొబైల్ యొక్క కదలికపై అవసరమైన పరిమితులను మరియు అది సేకరించవలసిన కనీస కొలతల సంఖ్యను మేము పొందుతాము; ఈ పరిమితులు ఇచ్చిన ప్రాంతంలో మొబైల్కు కనిపించే నోడ్ల సంఖ్యపై ఆధారపడి ఉంటాయి. నోడ్ స్థానికీకరణ కోసం తగినంత సంఖ్యలో దూర నమూనాలను సేకరించడానికి మొబైల్ యొక్క కదలికను ఎలా మార్గనిర్దేశం చేయాలో మేము చూపిస్తాము. మేము సిమ్యులేషన్లు మరియు కొలతలు ఉపయోగించి ఒక ఇండోర్ విస్తరణ నుండి క్రికెట్ స్థాన వ్యవస్థ MAL యొక్క పనితీరును పరిశోధించడానికి, వాస్తవ ప్రపంచ ప్రయోగాలలో MAL యొక్క మధ్యస్థ జత దూర లోపం నిజమైన నోడ్ దూరం కంటే 1.5% తక్కువగా ఉందని కనుగొన్నారు. |
e42838d321ece2ef7f8399c54d4dd856bfdbe4a4 | ఈ పత్రంలో సమర్పించిన పని బ్రాడ్బ్యాండ్ ఫెర్రైట్ ఆధారిత ఏకాక్షక ప్రసార-లైన్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ల నమూనాల ఖచ్చితత్వంపై దృష్టి పెట్టింది. మృదువైన ఫెర్రైట్లను ఎక్కువగా VHF/UHF భాగాలలో ఉపయోగిస్తారు, ఇవి తక్కువ-అంచు వైపు బ్యాండ్ విస్తరణను అనుమతిస్తాయి. అధిక శక్తి అనువర్తనాల్లో ఉష్ణ మరియు విద్యుత్ గ్రౌండ్కు కనెక్షన్ కారణంగా ఫెర్రైట్ నష్టాలు మరియు పరాన్నజీవి కెపాసిటెన్సీ రెండింటి ద్వారా అధిక-అంచు వైపు ఫ్రీక్వెన్సీ పనితీరు యొక్క క్షీణత ఉత్పత్తి అవుతుంది. తక్కువ శక్తి వినియోగం కోసం ఒక సర్క్యూట్ మోడల్ మరియు అధిక శక్తి వినియోగం కోసం ఒక స్కేలబుల్ ఇ. ఎం. మోడల్ రెండూ ప్రదర్శించబడ్డాయి మరియు చర్చించబడ్డాయి. |
536c6d5e59a05da27153303a19e0274262affdcd | లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లలో ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క డైనమిక్స్ అర్థం చేసుకోవడానికి, మేము ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ అంతటా మొత్తం హెస్సియన్ స్పెక్ట్రం యొక్క పరిణామాన్ని అధ్యయనం చేయడానికి ఒక సాధనాన్ని అభివృద్ధి చేస్తాము. దీనిని ఉపయోగించి, లోతైన అభ్యాస సాహిత్యంలో మృదుత్వం, వక్రత మరియు పదును గురించి అనేక పరికల్పనలను అధ్యయనం చేస్తాము. స్పెక్ట్రాల యొక్క కీలకమైన నిర్మాణాత్మక లక్షణాన్ని మేము పూర్తిగా విశ్లేషిస్తాముః బ్యాచ్-సాధారణీకరించని నెట్వర్క్లలో, స్పెక్ట్రంలో పెద్ద వివిక్త ఆయా విలువల యొక్క వేగవంతమైన రూపాన్ని, సంబంధిత ఆయా ప్రదేశాలలో ప్రవణత యొక్క ఆశ్చర్యకరమైన సాంద్రతతో పాటుగా మేము గమనించాము. బ్యాచ్ సాధారణీకరించిన నెట్వర్క్లలో, ఈ రెండు ప్రభావాలు దాదాపుగా లేవు. ఈ ప్రభావాలను వర్ణించి, అవి సిద్ధాంతం మరియు ప్రయోగాల ద్వారా ఆప్టిమైజేషన్ వేగాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో వివరించాము. ఈ పనిలో భాగంగా, మేము సంఖ్యా సరళ బీజగణితం నుండి అధునాతన సాధనాలను స్వీకరిస్తాము, ఇది ఇమేజ్నెట్-స్కేల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల యొక్క మొత్తం హెస్సియన్ స్పెక్ట్రం యొక్క స్కేలబుల్ మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాను అనుమతిస్తుంది; ఈ సాంకేతికత ఇతర అనువర్తనాల్లో స్వతంత్ర ఆసక్తిని కలిగి ఉండవచ్చు. |
8acf78df5aa283f02d3805867e1dd1c6a97f389b | ఆర్టికల్ చరిత్రః 27 ఆగస్టు 2010 న స్వీకరించబడింది సవరించిన రూపంలో 23 డిసెంబర్ 2010 న స్వీకరించబడింది 6 జనవరి 2011 రియల్ టైమ్ ఎకానమీలో సాంప్రదాయక ఆడిట్ నమూనా పాతది. రియల్ టైమ్ అస్యూరెన్స్ కు మద్దతు ఇవ్వడానికి సాంప్రదాయక ఆడిట్ ప్రక్రియలో ఆవిష్కరణ అవసరం. సంప్రదాయక ఆడిట్ నమూనాకు అనుకూలమైన మార్గంగా నిరంతర ఆడిటింగ్ను పరిశోధకులు, విద్యావేత్తలు అన్వేషిస్తున్నారు. సాంకేతికత మరియు ఆటోమేషన్ ఉపయోగించి, నిరంతర ఆడిటింగ్ పద్దతి నిజ సమయ భరోసాకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ఆడిట్ ప్రక్రియ యొక్క సామర్థ్యం మరియు ప్రభావాన్ని పెంచుతుంది. ఈ పత్రం నిరంతర ఆడిటింగ్ పద్దతి ఏడు కోణాలలో అభ్యాసానికి ఆవిష్కరణను ఎలా పరిచయం చేస్తుందో నిర్వచిస్తుంది మరియు భవిష్యత్ పరిశోధనలను ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి నాలుగు దశల నమూనాను ప్రతిపాదించింది. అంతేకాకుండా, అభ్యాసకులు మరియు విద్యా పరిశోధకుల కోసం భరోసా యొక్క భవిష్యత్తుకు సంబంధించి మేము ఒక పద్ధతి ప్రతిపాదనలను రూపొందిస్తాము. © 2011 ఎల్సెవియర్ ఇంక్. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
45fcbb3149fdb01a130f5f013a4713328ee3e3c7 | కథా ప్రసంగాన్ని మోడలింగ్ చేయడం |
b3dbdd8859e9a38712816dddf221843a5cae95a8 | సామాజిక వ్యవస్థాపకత (ఎస్ఇ) పై పెరుగుతున్న పరిశోధన ఉన్నప్పటికీ, ఎస్ఇ వ్యూహాలు ఇప్పటికీ తక్కువగా అర్థం చేసుకోబడ్డాయి. సామాజిక కార్యకర్తలు, సామాజిక మార్పు, సాధికారత, సామాజిక వ్యవస్థాపక నమూనాలపై పరిశోధనల ఆధారంగా, ప్రపంచంలోనే అతిపెద్ద సామాజిక వ్యవస్థాపక సంస్థ అశోకాలోని 2,334 మంది సామాజిక వ్యవస్థాపకులు ఉపయోగించిన వ్యూహాలను మేము అన్వేషించాము, వర్గీకరించాము మరియు ధృవీకరించాము. సామాజిక వ్యవస్థాపకుల వ్యూహాల ప్రొఫైల్స్ యొక్క టాపిక్ మోడలింగ్ ఫలితాలు మొత్తం 39 మార్పు-మేకింగ్ వ్యూహాలను ఉపయోగించాయని వెల్లడించింది, ఇవి వనరులు (సాంకేతిక vs సింబాలిక్ వ్యూహాలు), ప్రత్యేకత (సాధారణ vs నిర్దిష్ట వ్యూహాలు) మరియు పాల్గొనే విధానం (సామూహిక vs ఉన్నత పాల్గొనే వ్యూహాలు) మధ్య మారుతూ ఉంటాయి; వారు కూడా అభ్యాస రంగాలు మరియు సమయాలలో మారుతూ ఉంటారు. చివరగా, మేము ఆరు మెటా-ఎస్ఇ వ్యూహాలను గుర్తించాము - 39 వ్యూహాల నుండి తగ్గింపు - మరియు నాలుగు కొత్త మెటా-ఎస్ఇ వ్యూహాలను గుర్తించాము (అనగా, సిస్టమ్ సంస్కరణ, భౌతిక మూలధన అభివృద్ధి, సాక్ష్యం-ఆధారిత పద్ధతులు మరియు నమూనా) మునుపటి ఎస్ఇ పరిశోధనలో పట్టించుకోలేదు. ఈ పరిశోధనల ఫలితాలు ఎస్ఇ వ్యూహాలపై పరిశోధనలను విస్తరించాయి, మరింత లోతుగా తీసుకువచ్చాయి. |
7ca3809484eb57c509acc18b016e9b010759dfa1 | చిత్ర నిర్మాణ ప్రక్రియను రద్దు చేయడం మరియు అందువల్ల దాని అంతర్గత లక్షణాలలో ప్రదర్శనను విచ్ఛిన్నం చేయడం ఈ విలోమ సమస్య యొక్క తక్కువ పరిమిత స్వభావం కారణంగా సవాలుగా ఉన్న పని. ఆకారం, పదార్థాలు మరియు ప్రకాశం యొక్క చిత్రాల నుండి మాత్రమే గణనీయమైన పురోగతి సాధించబడినా, పరిమితం కాని నేపధ్యంలో పురోగతి ఇప్పటికీ పరిమితం చేయబడింది. సహజమైన లైటింగ్ పరిస్థితుల్లో అద్దాల పదార్థాల ప్రతిబింబ పటాలను అంచనా వేయడానికి కన్వొల్వియనల్ న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ను మేము ప్రతిపాదించాము. మేము దీనిని ఎండ్-టు-ఎండ్ లెర్నింగ్ ఫార్ములేషన్ ద్వారా సాధిస్తాము ఇది నేరుగా ప్రతిబింబం మ్యాప్ను ఊహించి, చిత్రాన్ని తయారు చేస్తుంది. నేరుగా ఉపరితల ధోరణిని అంచనా వేసే పరోక్ష పథకం ద్వారా అదనపు పర్యవేక్షణను సులభతరం చేయడం ద్వారా అంచనాలను ఎలా మెరుగుపరచాలో మేము చూపిస్తాము, ఆపై నేర్చుకోవడం-ఆధారిత పలుచని డేటా ఇంటర్పోలేషన్ ద్వారా ప్రతిబింబ పటాన్ని అంచనా వేస్తుంది. ఈ క్లిష్టమైన పనితీరును విశ్లేషించడానికి, మేము సంక్లిష్టమైన ప్రకాశంతో (SMASHINg) ఆకారాలపై స్పెక్యులర్ మెటీరియల్స్ యొక్క కొత్త సవాలును సింథటిక్ మరియు రియల్ చిత్రాలను ఉపయోగించి ప్రతిపాదించాము. అంతేకాకుండా, మా పద్ధతిని వాస్తవ చిత్రాలపై అనేక రకాల ఇమేజ్ ఎడిటింగ్ పనులకు వర్తింపజేయడం చూపిస్తాము. |
c1742ca74f40c44dae2af6a992e569edc969c62c | ఈ పత్రం 3 డి ప్లాస్టిక్ ప్రింటర్లు పని చేసే ఫిల్టర్లు మరియు యాంటెన్నాలు వంటి ఇతర నిష్క్రియాత్మక పరికరాల తయారీకి త్వరగా, సరళంగా మరియు సరసమైన ధర కోసం అందించే అవకాశాన్ని అందిస్తుంది. ఈ పత్రం ఫ్యూజ్డ్ డిపాజిషన్ మోడలింగ్ (ఎఫ్డిఎం) మరియు మెటీరియల్ జెట్ (పాలిజెట్) టెక్నాలజీలతో తయారు చేసిన నిష్క్రియాత్మక పరికరాల యొక్క అనేక ఉదాహరణలను అందిస్తుంది మరియు కు మరియు అంతకంటే ఎక్కువ బ్యాండ్ల వరకు ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియలో ఆర్ఎఫ్ డిజైనర్లకు వారు ఇప్పుడు ఎలా దృ compani మైన తోడుగా పరిగణించవచ్చో హైలైట్ చేస్తుంది. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.