_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
41d3fefdb1843abc74834226256a25ad0eea697a | Rn లో రెండు పారామితి ఖాళీలు పరిగణించబడ్డాయి-సంభావ్యత సింప్లెక్స్ మరియు యూనిట్ గోళం. మొదటి స్పేస్ స్టాక్ పోర్ట్ఫోలియోలలో ప్రమాదాన్ని తగ్గించే సమస్యతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది మరియు రెండవ స్పేస్ మొత్తం కోవారియెన్స్ మాత్రిక $\sum_{t=1}^{T} \boldsymbol {C}^{t}$ యొక్క కనీస స్వీయ విలువతో స్వీయ వెక్టర్ యొక్క ఆన్లైన్ గణనకు దారితీస్తుంది. మొదటి పారామితి స్థలానికి, మేము ఎక్స్పోనెన్షియేటెడ్ గ్రేడియంట్ అల్గోరిథంను వర్తింపజేస్తాము, ఇది సాపేక్ష ఎంట్రోపీ రెగ్యులరైజేషన్తో ప్రేరేపించబడుతుంది. రెండవ సందర్భంలో, అల్గోరిథం అన్ని యూనిట్ దిశలలో u పై అనిశ్చితి సమాచారాన్ని నిర్వహించాలి. ఈ ప్రయోజనం కోసం, దిశలు డయాడ్స్ uu గా మరియు అన్ని దిశలపై అనిశ్చితి డయాడ్ల మిశ్రమంగా ఉంటుంది, ఇది ఒక సాంద్రత మాతృక. సాంద్రత మాతృకలకు ప్రేరణాత్మక వ్యత్యాసం అనేది సాపేక్ష ఎంట్రోపీ యొక్క క్వాంటం వెర్షన్ మరియు ఫలిత అల్గోరిథం అనేది మాతృక ఎక్స్పోనెన్షియేటెడ్ గ్రేడియంట్ అల్గోరిథం యొక్క ప్రత్యేక కేసు. రెండు సందర్భాలలో ప్రతి ఒక్కటి, ఉత్తమ ఆఫ్ లైన్ పరామితిపై ఆన్లైన్ అల్గోరిథం ద్వారా కలిగే అదనపు మొత్తం వ్యత్యాసంపై పరిమితులను రుజువు చేస్తాము. ఈ క్రింది రకం ఆన్లైన్ వ్యత్యాస కనిష్టీకరణ సమస్యను పరిశీలిద్దాం: ప్రతి ట్రయల్ t లో మన అల్గోరిథంలు ఒక కోవారియెన్స్ మాతృక C t ను పొందుతాయి మరియు పారామితి వెక్టర్ w t−1 ను ఎంచుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తాయి, తద్వారా ట్రయల్స్ యొక్క వరుసలో మొత్తం వ్యత్యాసం $\sum_{t=1}^{T} (\boldsymbol {w}^{t-1}) ^{\top} \boldsymbol {C}^{t}\boldsymbol {w}^{t-1}$ ఉత్తమ పారామితి వెక్టర్ u యొక్క మొత్తం వ్యత్యాసం కంటే చాలా పెద్దది కాదు. |
4f22ad9252ba60f5971c627e686458b220b53110 | వర్చువల్ వ్యాపార వాతావరణంలో (ఇ-ఎథిక్స్) మరియు వర్చువల్ ప్రాజెక్ట్ నాయకత్వంలో నైతిక నాయకత్వానికి సంబంధించిన నైతిక సిద్ధాంతాలపై ప్రస్తుత సాహిత్య సమీక్షను ఈ కాగితం అందిస్తుంది. వర్చువల్ ప్రాజెక్ట్ మేనేజ్మెంట్కు సంబంధించి నైతిక సిద్ధాంతాలను సమీక్షిస్తారు, పాల్గొనే నిర్వహణ, సిద్ధాంతం Y మరియు ప్రయోజనవాదంతో దాని సంబంధం; కాంటియన్ నీతి, ప్రేరణ మరియు నమ్మకం; కమ్యూనిటీ నీతి, సంరక్షణ నీతి మరియు సమానత్వం; వాటాదారు సిద్ధాంతం; మరియు రాజకీయ వ్యూహాల ఉపయోగం. ఈ-ఎథికల్ నాయకత్వానికి సవాళ్లు మరియు ఈ సమస్యలకు ప్రతిస్పందనలు చర్చించబడ్డాయి. ఈ తీర్మానం భవిష్యత్ పరిశోధన కోసం నాలుగు ప్రతిపాదనలను అందిస్తుంది. ఈ కాగితం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఇ-ఎథిక్స్ పై ద్వితీయ సాహిత్యాన్ని గుర్తించడం మరియు వ్యాపార నీతి యొక్క ఈ కొత్త ప్రాంతం వర్చువల్ ప్రాజెక్ట్ జట్ల నాయకులను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో గుర్తించడం. 2008 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ మరియు ఐపిఎంఎ. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
262f97abfaab2ebef1cb0bc0d189f54851ce876b | బహుళ డేటా సెట్ల యొక్క ఉమ్మడి మైనింగ్ తరచుగా ఆసక్తికరమైన, నవల మరియు నమ్మదగిన నమూనాలను కనుగొనగలదు, వీటిని ఏ ఒక్క మూలం నుండి మాత్రమే పొందలేము. ఉదాహరణకు, క్రాస్ మార్కెట్ కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్లో, బహుళ మార్కెట్లలో ఒకేలా ప్రవర్తించే కస్టమర్ల సమూహాన్ని ఒకే మార్కెట్లో కనిపించే క్లస్టర్ల కంటే మరింత పొందికైన మరియు మరింత నమ్మదగిన క్లస్టర్గా పరిగణించాలి. మరో ఉదాహరణగా, జీవ సమాచార శాస్త్రంలో, జన్యు వ్యక్తీకరణ డేటా మరియు ప్రోటీన్ పరస్పర చర్య డేటా యొక్క ఉమ్మడి మైనింగ్ ద్వారా, మేము సమన్వయ వ్యక్తీకరణ నమూనాలను చూపించే జన్యువుల సమూహాలను కనుగొనవచ్చు మరియు పరస్పర చర్య చేసే ప్రోటీన్లను కూడా ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. ఈ రకమైన క్లస్టర్లు సంభావ్య మార్గాలు కావచ్చు. ఈ కాగితంలో, మేము ఒక నవల డేటా మైనింగ్ సమస్యను పరిశీలిస్తాము, క్రాస్-గ్రాఫ్ క్వాసి-క్లిక్లను మైనింగ్ చేయడం, ఇది క్రాస్-మార్కెట్ కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్ మరియు జన్యు వ్యక్తీకరణ డేటా మరియు ప్రోటీన్ పరస్పర చర్య డేటా యొక్క ఉమ్మడి మైనింగ్ వంటి అనేక ఆసక్తికరమైన అనువర్తనాల నుండి సాధారణీకరించబడింది. క్రాస్ గ్రాఫ్ క్వాసి-క్లిక్లను మైనింగ్ చేయడానికి మేము ఒక సాధారణ నమూనాను నిర్మిస్తాము, క్రాస్ గ్రాఫ్ క్వాసి-క్లాక్ల యొక్క పూర్తి సమితిని మునుపటి డేటా మైనింగ్ పద్ధతుల ద్వారా ఎందుకు కనుగొనలేమని చూపిస్తాము మరియు సమస్య యొక్క సంక్లిష్టతను అధ్యయనం చేస్తాము. సమస్య కష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, మేము ఒక సమర్థవంతమైన అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేస్తాము, క్రోచెట్, ఇది అనేక ఆసక్తికరమైన మరియు సమర్థవంతమైన పద్ధతులు మరియు హ్యూరిస్టిక్స్ను సమర్థవంతంగా క్రాస్-గ్రాఫ్ క్వాసి-క్లిక్లను త్రవ్వడానికి దోపిడీ చేస్తుంది. సింథటిక్ మరియు రియల్ డేటా సెట్ లపై ఒక క్రమబద్ధమైన పనితీరు అధ్యయనం నివేదించబడింది. జీవ సమాచార శాస్త్రంలో కొన్ని ఆసక్తికరమైన మరియు అర్ధవంతమైన క్రాస్ గ్రాఫ్ క్వాసి-క్లిక్లను ప్రదర్శిస్తాము. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు కూడా క్రోచెట్ అల్గోరిథం సమర్థవంతమైనది మరియు స్కేలబుల్ అని చూపిస్తుంది. |
26196511e307ec89466af06751a66ee2d95b6305 | మానవ భాషా వ్యాఖ్యానం అనేక సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులకు కీలకం, కానీ ఖరీదైనది మరియు సమయం తీసుకుంటుంది. అమెజాన్ యొక్క మెకానికల్ టర్క్ వ్యవస్థను ఉపయోగించడం గురించి మేము అన్వేషిస్తాము, ఇది వెబ్లో చెల్లించిన నిపుణులు కాని సహకారిల నుండి వ్యాఖ్యలను సేకరించడానికి చాలా చౌకైన మరియు వేగవంతమైన పద్ధతి. మేము ఐదు పనులను పరిశీలిస్తాము: ప్రభావం గుర్తింపు, పద సారూప్యత, వచన సంబంధాన్ని గుర్తించడం, సంఘటన కాల క్రమం, మరియు పద అర్థ వివరణ. ఈ ఐదుగురిలోనూ, మెకానికల్ టర్క్ యొక్క నిపుణులైన వ్యాఖ్యానాలు మరియు నిపుణులైన లేబులర్లు అందించిన ప్రస్తుత బంగారు ప్రమాణ లేబుళ్ల మధ్య అధిక సమ్మతిని మేము చూపిస్తున్నాము. మనోభావ గుర్తింపు కోసం, నిపుణులు కాని లేబుల్స్ ఉపయోగించి యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలను శిక్షణ ఇవ్వడం నిపుణుల నుండి బంగారు ప్రమాణ వ్యాఖ్యలను ఉపయోగించడం వంటి ప్రభావవంతమైనది అని కూడా మేము చూపిస్తాము. మేము రెండు పనుల మీద వ్యాఖ్యాన నాణ్యతను గణనీయంగా మెరుగుపరిచే పక్షపాత దిద్దుబాటు కోసం ఒక సాంకేతికతను ప్రతిపాదించాము. ఈ పద్ధతి ద్వారా అనేక పెద్ద లేబులింగ్ పనులను సాధారణ ఖర్చులో కొంత భాగానికి సమర్థవంతంగా రూపొందించవచ్చు మరియు నిర్వహించవచ్చు. |
360071e2f644fdecacaddca9d4af6188dc89846b | డిమెంటియాతో బాధపడుతున్న వ్యక్తులు తరచూ డిమెంటియా ప్రవర్తనా మరియు మానసిక లక్షణాలు (బిపిఎస్డి) కారణంగా పేలవమైన జీవన నాణ్యతను (క్యూఎల్) అనుభవిస్తారు. సంగీత చికిత్స BPSD ను తగ్గించగలదు, కానీ చాలా అధ్యయనాలు తేలికపాటి నుండి మధ్యస్తంగా చిత్తవైకల్యం ఉన్న రోగులపై దృష్టి సారించాయి. సంగీత జోక్యం వల్ల ప్రయోజనకరమైన ప్రభావాలు ఉంటాయని మేము ఊహిస్తున్నాము సంగీతం లేని నియంత్రణ పరిస్థితులతో పోలిస్తే, మరియు ఇంటరాక్టివ్ మ్యూజిక్ జోక్యం నిష్క్రియాత్మక సంగీత జోక్యం కంటే బలమైన ప్రభావాలను కలిగి ఉంటుంది. మెథడ్స్ తీవ్రమైన అల్జీమర్స్ వ్యాధితో బాధపడుతున్న ముప్పై తొమ్మిది మందిని రెండు సంగీత జోక్యం సమూహాలకు (నిష్క్రియాత్మక లేదా ఇంటరాక్టివ్) మరియు సంగీతం లేని నియంత్రణ సమూహానికి యాదృచ్ఛికంగా మరియు గుడ్డిగా కేటాయించారు. సంగీత జోక్యం వ్యక్తిగతీకరించిన సంగీతాన్ని కలిగి ఉంది. స్వల్పకాలిక ప్రభావాలను భావోద్వేగ ప్రతిస్పందన మరియు ఒత్తిడి స్థాయిల ద్వారా అంచనా వేశారు, వీటిని అటానమిక్ నరాల సూచిక మరియు ఫేస్ స్కేల్ ద్వారా కొలుస్తారు. అల్జీమర్స్ వ్యాధిలో ప్రవర్తనా రోగనిర్ధారణ (BEHAVE- AD) రేటింగ్ స్కేల్ ఉపయోగించి BPSD మార్పుల ద్వారా దీర్ఘకాలిక ప్రభావాలను అంచనా వేశారు. ఫలితాలు పాసివ్ మరియు ఇంటరాక్టివ్ మ్యూజిక్ జోక్యం స్వల్పకాలిక పారాసింపాటిక్ ఆధిపత్యాన్ని కలిగించింది. ఇంటరాక్టివ్ జోక్యం భావోద్వేగ స్థితిలో గొప్ప మెరుగుదలకు కారణమైంది. సంగీతము లేని నియంత్రణ స్థితితో పోలిస్తే, ఇంటరాక్టివ్ జోక్యంతో BPSD లో ఎక్కువ దీర్ఘకాలిక తగ్గింపు గమనించబడింది. ముగింపు తీవ్రమైన చిత్తవైకల్యం ఉన్న వ్యక్తులలో సంగీత జోక్యం ఒత్తిడిని తగ్గించగలదు, ఇంటరాక్టివ్ జోక్యం బలమైన ప్రయోజనకరమైన ప్రభావాలను ప్రదర్శిస్తుంది. ఇంటరాక్టివ్ మ్యూజిక్ జోక్యం అవశేష అభిజ్ఞా మరియు భావోద్వేగ పనితీరును పునరుద్ధరించగలదు కాబట్టి, ఈ విధానం ఇతరులతో తీవ్రమైన చిత్తవైకల్యం ఉన్న రోగుల సంబంధాలకు సహాయపడటానికి మరియు QOL ను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగపడుతుంది. ఈ పరీక్ష యొక్క రిజిస్ట్రేషన్ నంబర్ మరియు పరీక్ష రిజిస్ట్రేషన్ పేరు వరుసగా UMIN000008801 మరియు " తీవ్రమైన చిత్తవైకల్యం ఉన్న వృద్ధులకు సంగీత చికిత్స కోసం సమర్థవంతమైన నర్సింగ్ జోక్యానికి పరీక్ష. |
6860f804436d856738369dd10922a004c3c5220d | అనేక పెద్ద లావాదేవీల డేటాబేస్లు, భారీ మొత్తంలో డేటా, పంపిణీ వ్యవస్థల యొక్క అధిక స్కేలబిలిటీ, మరియు కేంద్రీకృత డేటాబేస్ యొక్క సులభమైన విభజన మరియు పంపిణీతో, అసోసియేషన్ నియమాల పంపిణీ మైనింగ్ కోసం సమర్థవంతమైన పద్ధతులను ఇన్వెస్ట్ చేయడం ముఖ్యం. ఈ అధ్యయనం స్థానికంగా పెద్ద మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా పెద్ద ఐటెమ్ సెట్ల మధ్య కొన్ని ఆసక్తికరమైన సంబంధాలను వెల్లడిస్తుంది మరియు ఆసక్తికరమైన పంపిణీ చేయబడిన అసోసియేషన్ రూల్ మైనింగ్ అల్గోరిథం, ఎఫ్డిఎమ్ (అసోసియేషన్ రూల్స్ యొక్క ఫాస్ట్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ మైనింగ్) ను ప్రతిపాదించింది, ఇది తక్కువ సంఖ్యలో అభ్యర్థి సెట్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు మైనింగ్ అసోసియేషన్ రూల్స్ వద్ద పంపిణీ చేయవలసిన సందేశాల సంఖ్యను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. మా పనితీరు అధ్యయనం FDM ఒక సాధారణ క్రమ అల్గోరిథం యొక్క ప్రత్యక్ష అప్లికేషన్ పైగా ఉన్నతమైన పనితీరు కలిగి చూపిస్తుంది. మరింత పనితీరు మెరుగుదల అల్గోరిథం యొక్క కొన్ని వైవిధ్యాలకు దారితీస్తుంది. |
7a7b3f99fef5f7cb0c4597e3361209d974fb542c | గణిత సమస్యలను మరియు మూడవ అంతర్జాతీయ విద్యార్థుల క్రిప్టోగ్రఫీలో ఒలింపియాడ్ NSUCRYPTO2016 యొక్క పరిష్కారాలను ప్రదర్శించారు. అల్జీబ్రా ఇమ్యూన్ వెక్టర్ బూలియన్ ఫంక్షన్లు, పెద్ద ఫెర్మాట్ సంఖ్యల నిర్మాణానికి సంబంధించిన గణిత సమస్యలను, రహస్య భాగస్వామ్య పథకాలు, బయోమెట్రిక్ క్రిప్టో సిస్టమ్స్, బ్లాక్చెయిన్ టెక్నాలజీ మొదలైన సమస్యలను పరిశీలిస్తాం. గణిత శాస్త్ర గుప్త శాస్త్రంలో రెండు బహిరంగ సమస్యలను కూడా చర్చించారు మరియు ఒలింపియాడ్ సమయంలో పాల్గొనేవారిచే ప్రతిపాదించబడిన వాటిలో ఒకదానికి పరిష్కారం వివరించబడింది. ఒలింపియాడ్ చరిత్రలో ఇది మొదటిసారి. |
0b9af9b0ac87fafd9d7747d8047df38ee58dc647 | బలమైన వస్తువు గుర్తింపు అనేది చాలా, అన్ని, వాస్తవ ప్రపంచ రోబోటిక్స్ అనువర్తనాల్లో కీలకమైన పదార్ధం. ఈ పత్రం కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (సిఎన్ఎన్) ఇటీవలి పురోగతిని పెంచుతుంది మరియు వస్తువుల గుర్తింపు కోసం ఒక నవల ఆర్జిబి-డి నిర్మాణాన్ని ప్రతిపాదించింది. మా నిర్మాణం రెండు వేర్వేరు సిఎన్ఎన్ ప్రాసెసింగ్ ప్రవాహాల నుండి తయారైంది - ప్రతి మోడాలిటీకి ఒకటి - ఇవి వరుసగా చివరి ఫ్యూజన్ నెట్వర్క్తో కలిపి ఉంటాయి. అసంపూర్ణ సెన్సార్ డేటాతో నేర్చుకోవడంపై దృష్టి పెడతాం, ఇది వాస్తవ ప్రపంచ రోబోటిక్స్ పనులలో ఒక సాధారణ సమస్య. ఖచ్చితమైన అభ్యాసం కోసం, మేము బహుళ-దశల శిక్షణా పద్దతిని మరియు CNN లతో లోతు డేటాను నిర్వహించడానికి రెండు కీలకమైన పదార్ధాలను పరిచయం చేస్తాము. మొదటిది, పెద్ద లోతు డేటాసెట్ల అవసరం లేకుండా నేర్చుకోవటానికి వీలు కల్పించే CNN ల కోసం లోతైన సమాచారం యొక్క సమర్థవంతమైన ఎన్కోడింగ్. రెండవది, వాస్తవిక శబ్దం నమూనాలతో అవినీతిపరుడైన లోతైన చిత్రాలతో బలమైన అభ్యాసం కోసం డేటా వృద్ధి పథకం. మేము RGB-D ఆబ్జెక్ట్ డేటాసెట్ [15] పై అధునాతన ఫలితాలను ప్రదర్శిస్తాము మరియు సవాలు RGB-D రియల్-వరల్డ్ శబ్ద సెట్టింగులలో గుర్తింపును చూపిస్తాము. |
8075e2a607caac7d458f081c46d51cf1c7833ae9 | ఈ పత్రం సూపర్ కాంపాక్ట్ మైక్రోవేవ్ పవర్ డివైడర్లు మరియు బాలన్ (సమతుల్య-తక్కువ) సర్క్యూట్లను అందిస్తుంది. ఈ పరికరాలు బహుళస్థాయి రింగ్ రెసొనేటర్ల (ఎంఆర్ఆర్) నిర్మాణం ఆధారంగా రూపొందించబడ్డాయి. ఈ కొత్త మైక్రోవేవ్ పరికరాలు చాలా కాంపాక్ట్ మరియు సౌకర్యవంతమైన డిజైన్లో ఉన్నాయి, ఇవి ఇరుకైన బ్యాండ్ నుండి అల్ట్రా వైడ్బ్యాండ్ (యుడబ్ల్యుబి) వరకు వివిధ కావలసిన బ్యాండ్విడ్త్లలో పనిచేయగలవు, అందువల్ల వారి స్వంత ఫంక్షన్లతో పాటు బ్యాండ్పాస్ ఫిల్టర్లుగా ఏకకాలంలో పనిచేస్తాయి. ఇది కూడా శక్తి యొక్క ఏకపక్ష విభజన కలిగి సాధ్యమే. ఈ పద్ధతి ద్వారా, ఒక బలోన్ ను కేవలం ఒక పవర్ డైవర్ గా మార్చవచ్చు మరియు దీనికి విరుద్ధంగా. నమూనా సర్క్యూట్లను రూపొందించారు మరియు విద్యుదయస్కాంత అనుకరణ సాఫ్ట్వేర్ ఉపయోగించి చెదరగొట్టే లక్షణాలు అందించబడతాయి. ఈ పరికరాల కొలతలు 2.3 mm χ 2.3 mm χ 1.5 mm. |
7752e0835506a6629c1b06e67f2afb1e5d2bb714 | కంటెంట్ మెమరీ (లెర్నింగ్ ఎబిలిటీ) గా అవగాహన 82 పదజాలం Cs .30 ( ) .23 .31 ( ) .31 .35 ( ) .29 .48 .35 .38 ( ) .30 .40 .47 .58 .48 ( ) ఈ చివరి విలువలకు వ్యతిరేకంగా నిర్ణయించినప్పుడు, అవగాహన (.48) మరియు పదజాలం (.47), కానీ జ్ఞాపకం (.31) కాదు, కొంత నిర్దిష్ట ప్రామాణికతను చూపుతాయి. ధ్రువీకరణ మాతృక యొక్క ఈ పరివర్తనత హెటెరోమెథడ్ బ్లాక్ లోపల పోలికలను అత్యంత సాధారణంగా సంబంధిత ధ్రువీకరణ డేటాగా వాదించింది మరియు లక్షణం మరియు పద్ధతి భాగాల యొక్క సంభావ్య పరస్పర మార్పిడిని వివరిస్తుంది. రేటింగ్స్ లో హాలో ఎఫెక్ట్ పై చి (1937) చేసిన అద్భుతమైన అధ్యయనంలో కొన్ని అనుసంధానాలు బహుళ-ప్రతికూలత-బహుళ-పద్ధతి మాతృకకు తగినవి, దీనిలో ప్రతి రేటర్ను వేరే పద్ధతిని సూచిస్తున్నట్లుగా పరిగణించవచ్చు. ప్రచురించిన నివేదిక సగటు విలువలను ఉపయోగిస్తున్నందున వీటిని వివరంగా అందుబాటులో ఉంచనప్పటికీ, అతని పట్టికలు IV మరియు VIII ను పోల్చడం ద్వారా రేటింగ్లు సాధారణంగా వేర్వేరు రేటర్లచే ఒకే లక్షణం యొక్క రేటింగ్లు ఒకే రేటర్ చేత వేర్వేరు లక్షణాల రేటింగ్ల కంటే ఎక్కువగా సంబంధం కలిగి ఉండాలనే అవసరాన్ని తీర్చలేదని స్పష్టమవుతుంది. హెటెరోమెథడ్ బ్లాక్ లోని అనుసంధానాల యొక్క ప్రామాణికత, ప్రామాణికత యొక్క వికర్ణంలో ఉన్నవి సగటు హెటెరోమెథడ్-హెటెరోట్రాట్ విలువల కంటే ఎక్కువగా ఉంటాయి. అధికారులు తమను తాము మరియు వారి సహచరుల నాయకత్వ ప్రవర్తనను రేటింగ్ చేయడానికి కాంప్బెల్ (1953, 1956) ఒక స్పష్టమైన విజయవంతం కాని బహుళ-ట్రాట్-మల్టీమెథడ్ మాతృకను అందించింది. 11 వేరియబుల్స్ (రికగ్నిషన్ బిహేవియర్) లో ఒకటే హెటెరోట్రైట్-హెటెరోమెథడ్ విలువల కంటే ఎక్కువ చెల్లుబాటు అయ్యే వికర్ణ విలువను అందించే అవసరాన్ని తీర్చాయి, ఆ చెల్లుబాటు 0.29 గా ఉంది. ఏ ఒక్క వేరియబుల్ కు కూడా హెటెరోట్రైట్- మోనోమెథడ్ విలువల కంటే ఎక్కువ ప్రామాణికత లేదు. బర్వెన్ మరియు కాంప్బెల్ (1957) చేత అధికారం మరియు అధికారం లేని వ్యక్తుల పట్ల వైఖరుల అధ్యయనం ఒక సంక్లిష్టమైన బహుళ-బహుళ-పద్ధతి మాతృకను కలిగి ఉంది, దీని నుండి ఒక సుష్ట సారాంశం పట్టిక 6 లో చూపబడింది. ఈ అధ్యయనంలో చాలా విధానాలకు పద్ధతి వ్యత్యాసం బలంగా ఉంది. ప్రామాణికత కనుగొనబడినప్పుడు, ఇది ప్రధానంగా హెటెరోట్రైట్-హెటెరోమెథడ్ విలువల కంటే అధిక ప్రామాణికత వికర్ణ విలువల స్థాయిలో ఉంది. ఈ విధమైన ప్రామాణికత తండ్రి పట్ల వైఖరిలో కనిపించింది, అలాగే తక్కువ స్థాయిలో తోటివారి పట్ల వైఖరిలో కూడా కనిపించింది. బాస్ పట్ల వైఖరి ఎటువంటి ప్రామాణికతను చూపించలేదు. అధికారం పట్ల సాధారణ వైఖరికి ఎటువంటి ఆధారాలు లేవు, ఇందులో తండ్రి మరియు బాస్ ఉన్నాయి, అయితే మల్టీట్రాట్-మల్టీమెథడ్ మాతృక ద్వారా ధృవీకరణ వంటి విలువలు |
9a756fa7e7c8afa53ada2201bcea38a095425a8e | |
3fb4f9bb4a82945558c1b92f00f82fc38f160155 | వాహనం-ఏదైనా (V2X) కమ్యూనికేషన్స్ అనేది వాహనం మరియు ఇంటెలిజెంట్ ట్రాన్స్పోర్ట్ సిస్టమ్ (ITS) యొక్క వివిధ అంశాల మధ్య సమాచార మార్పిడిని సూచిస్తుంది, ఇందులో ఇతర వాహనాలు, పాదచారులు, ఇంటర్నెట్ గేట్వేలు మరియు రవాణా మౌలిక సదుపాయాలు (ట్రాఫిక్ లైట్లు మరియు సంకేతాలు వంటివి) ఉన్నాయి. రోడ్డు భద్రత, ప్రయాణీకుల సమాచార వినోదం, కార్ల తయారీదారుల సేవలు, వాహన ట్రాఫిక్ ఆప్టిమైజేషన్ వంటి అనేక రకాల నూతన అనువర్తనాలను ఈ సాంకేతికత సాధించగలదు. ప్రస్తుతం, V2X కమ్యూనికేషన్స్ రెండు ప్రధాన సాంకేతికతలలో ఒకదానిపై ఆధారపడి ఉన్నాయిః ప్రత్యేక స్వల్ప-శ్రేణి కమ్యూనికేషన్స్ (DSRC) మరియు సెల్యులార్ నెట్వర్క్లు. అయితే, సమీప భవిష్యత్తులో, ఒకే సాంకేతికత పెద్ద సంఖ్యలో వాహనాల కోసం ఇంత విస్తృత శ్రేణి V2X అనువర్తనాలకు మద్దతు ఇస్తుందని ఆశించడం లేదు. అందువల్ల, సమర్థవంతమైన V2X కమ్యూనికేషన్ల కోసం DSRC మరియు సెల్యులార్ నెట్వర్క్ టెక్నాలజీల మధ్య ఇంటర్వర్కింగ్ ప్రతిపాదించబడింది. ఈ పత్రం సమర్థవంతమైన V2X కమ్యూనికేషన్స్ కోసం DSRC మరియు సెల్యులార్ ఇంటర్వర్కింగ్ పరిష్కారాలను సర్వే చేస్తుంది. మొదట, V2X అప్లికేషన్లకు మద్దతు ఇచ్చే ప్రతి టెక్నాలజీ యొక్క పరిమితులను మేము హైలైట్ చేస్తాము. తరువాత, మేము సంభావ్య DSRC- సెల్యులార్ హైబ్రిడ్ నిర్మాణాలను సమీక్షిస్తాము, అలాగే వెహికల్ మొబిలిటీ ఫలితంగా వచ్చే ప్రధాన ఇంటర్వర్కింగ్ సవాళ్లను, వర్చువల్ హ్యాండ్ఓవర్ మరియు నెట్వర్క్ ఎంపిక సమస్యల వంటివి. అంతేకాకుండా, ప్రపంచ DSRC ప్రమాణాలు, ఇప్పటికే ఉన్న V2X పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి వేదికలు మరియు కార్ల తయారీదారులు ఇప్పటికే స్వీకరించిన మరియు వాహనాలలో అమలు చేసిన V2X ఉత్పత్తుల యొక్క అవలోకనాన్ని మేము అందిస్తున్నాము, ఇది విద్యా పరిశోధనలను ఆటోమోటివ్ పారిశ్రామిక కార్యకలాపాలతో సమలేఖనం చేసే ప్రయత్నం. చివరగా, DSRC మరియు సెల్యులార్ నెట్వర్క్ టెక్నాలజీల ఇంటర్వర్కింగ్ ఆధారంగా భవిష్యత్ V2X కమ్యూనికేషన్ల కోసం కొన్ని బహిరంగ పరిశోధన సమస్యలను మేము సూచిస్తున్నాము. |
db77e6b8030e7f8f2c1503b99fc88ab002b84cb4 | ఈ కాగితంలో, నాలుగు సరళ ధ్రువణాలను (0°, 45°, 90°, 135°) సాధించగల ఒక నవల బహుళ-రేఖీయ ధ్రువణ పునఃనిర్మాణ యాంటెన్నాను షార్ట్ కట్టింగ్ పోస్టులతో ప్రతిపాదించారు. రెండు గ్రూపుల షార్ట్ పోస్టుల మధ్య డయోడ్లను మార్చడం ద్వారా నాలుగు లీనియర్ పోలరైజేషన్లను సాధించవచ్చు. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా యొక్క కొలతలు సుమారు 0.56λ× 0.56λ× 0.07λ వద్ద 2.4 GHz. కొలిచిన ఫలితాలు అనుకరణ ఫలితాలతో బాగా సరిపోతాయి. |
9f5a4f397f1414116ebd9d53049fce1c53e35d4f | |
4007643eddbea0af2c6337d360b6474652f32223 | లాటెంట్ వేరియబుల్ మోడల్స్ ను బహుళ-పరిమాణ నిర్మాణంతో సుసంపన్నం చేయవచ్చు, ఇది ఒక టెక్స్ట్ కార్పస్ లోని అనేక అజ్ఞాత కారకాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది, ఇటువంటివి టాపిక్, రచయిత దృక్పథం మరియు సెంటిమెంట్. మేము ఫ్యాక్టరియల్ ఎల్ డి ఎ ను పరిచయం చేస్తున్నాము, దీనిలో ఒక బహుళ-పరిమాణ నమూనా K విభిన్న కారకాల ద్వారా ప్రభావితమవుతుంది, మరియు ప్రతి పదం టోకెన్ K-పరిమాణ వెక్టర్ యొక్క అజ్ఞాత వేరియబుల్స్ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది. మా నమూనా నిర్మాణాత్మక పద పూర్వాలను కలిగి ఉంటుంది మరియు కారకాల యొక్క అరుదైన ఉత్పత్తిని నేర్చుకుంటుంది. పరిశోధన సారాంశాలపై ప్రయోగాలు మా నమూనా పరిశోధన అంశం, శాస్త్రీయ క్రమశిక్షణ మరియు దృష్టి (పద్ధతులు vs అనువర్తనాలు) వంటి అజ్ఞాత కారకాలను నేర్చుకోగలదని చూపిస్తుంది. మా మోడలింగ్ మెరుగుదలలు పరీక్ష సంక్లిష్టతను తగ్గిస్తాయి మరియు కనుగొనబడిన కారకాల యొక్క మానవ వివరణను మెరుగుపరుస్తాయి. |
76d71d1726bf96a142b203dfca12a4401da8ecee | ఈ పత్రం ఒక హైబ్రిడ్ మోడల్ మరియు ఒక మోడల్ ప్రిడిక్టివ్ కంట్రోల్ (MPC) వ్యూహాన్ని ఒక ట్రాక్షన్ కంట్రోల్ సమస్యను పరిష్కరించడానికి వివరిస్తుంది. ఈ సమస్యను మోడలింగ్ నుండి నియంత్రణ సంశ్లేషణ మరియు అమలు వరకు క్రమపద్ధతిలో పరిష్కరించారు. ఈ నమూనాను మొదట హైబ్రిడ్ సిస్టమ్స్ డిస్క్రిప్షన్ లాంగ్వేజ్లో వర్ణించారు, ఇది ఓపెన్-లూప్ సిస్టమ్ యొక్క మిశ్రమ-లాజికల్ డైనమిక్ (ఎమ్ఎల్డి) హైబ్రిడ్ నమూనాను పొందుతుంది. ఫలితంగా వచ్చే MLD మోడల్ కోసం, మేము ఒక రిసీవింగ్ హోరిజోన్ ఫైనల్-టైమ్ ఆప్టిమల్ కంట్రోలర్ను రూపొందిస్తాము. ఫలితంగా వచ్చే ఆప్టిమల్ కంట్రోలర్ ను బహుళ పారామితి ప్రోగ్రామింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించి సమానమైన ముక్కల రూపంగా మార్చి, చివరకు కారు నమూనాలో ప్రయోగాత్మకంగా పరీక్షించారు. ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి మంచి మరియు బలమైన పనితీరు పరిమిత అభివృద్ధి సమయంలో సాధించబడుతుంది ad hoc పర్యవేక్షణ మరియు తార్కిక నిర్మాణాలు సాధారణంగా ప్రామాణిక పద్ధతులు ప్రకారం అభివృద్ధి నియంత్రికలు అవసరం డిజైన్ నివారించడం ద్వారా. |
2d6d056ca33bb20e7bec33b49093cc4a907bf1a0 | రోబోట్లను అడ్డంకులు ఉన్న వాతావరణంలో నడపడం ఇప్పటికీ సవాలుగా ఉంది. ఈ వ్యాసంలో, చక్రాల మొబైల్ రోబోట్ (డబ్ల్యుఎంఆర్) లతో నావిగేషన్ సమస్యలు సమీక్షించబడ్డాయి, డబ్ల్యుఎంఆర్ యొక్క నావిగేషన్ యంత్రాంగం వివరంగా విశ్లేషించబడింది, రోబోట్ నావిగేషన్కు సంబంధించిన మ్యాపింగ్, లొకేలైజేషన్ మరియు మార్గం ప్రణాళిక వంటి ఉప సమస్యలను పరిష్కరించే పద్ధతులు సంగ్రహించబడ్డాయి మరియు ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతుల యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు వివరించబడ్డాయి. ముఖ్యంగా వ్యవసాయ రంగంలో, సంక్లిష్టమైన వ్యవసాయ వాతావరణంలో రోబోట్ల ఖచ్చితమైన నావిగేషన్ వివిధ పనులను పూర్తి చేయడానికి ముందస్తు అవసరం. ఈ పత్రం వ్యవసాయ వాతావరణంలో ప్రత్యేక సంక్లిష్టత లక్ష్యంగా ఉంది, వ్యవసాయ ఇంజనీరింగ్ లో WMRs యొక్క నావిగేషన్ సమస్య పరిష్కారం యొక్క అప్లికేషన్ అంచనా, వ్యవసాయ వాతావరణంలో ఖచ్చితమైన నావిగేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పరిశోధన దిశలో ముందుకు. |
6e8b32fc4f0a723f0629f7524d01a382ef77715a | మెదడు-కంప్యూటర్ ఇంటర్ఫేస్లు (BCI లు) ఎలెక్ట్రోఎన్సెఫలోగ్రాఫిక్ కార్యాచరణ లేదా మెదడు పనితీరు యొక్క ఇతర ఎలెక్ట్రోఫిజియోలాజికల్ కొలతలను ఉపయోగించి బాహ్య ప్రపంచానికి ఆదేశాలను పంపడానికి కండరాల రహిత ఛానెల్ను అందించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. బిసిఐ వ్యవస్థల విజయవంతమైన ఆపరేషన్లో ఒక ముఖ్యమైన అంశం మెదడు సంకేతాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులు. అయితే, BCI సాహిత్యంలో, ఉపయోగించిన సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ పద్ధతుల యొక్క సమగ్ర సమీక్ష లేదు. ఈ పని 2006 జనవరికి ముందు ప్రచురించిన విద్యుత్ సిగ్నల్ రికార్డింగ్లను ఉపయోగించి అన్ని BCI నమూనాల యొక్క మొదటి సమగ్ర సర్వేను అందిస్తుంది. ఈ సర్వే నుండి వచ్చిన వివరణాత్మక ఫలితాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి మరియు చర్చించబడ్డాయి. కింది కీలక పరిశోధన ప్రశ్నలను పరిష్కరించారుః (1) BCI యొక్క కీలక సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ భాగాలు ఏమిటి, (2) BCI లలో ఏ సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ అల్గోరిథంలు ఉపయోగించబడ్డాయి మరియు (3) ఏ సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు ఎక్కువ శ్రద్ధ వహించాయి? |
11c88f516e1437e16fc94ff8db0e5f906f9aeb24 | |
4e74cadb44acfe373940f0b151c41ef3a02b9b0c | ఈ కాగితం ఉపరితల ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) కావిటీ ఆధారంగా స్లాట్ కప్లింగ్ మరియు నాన్-అడ్జెస్ట్ క్రాస్ కప్లింగ్తో క్వాసి-ఎలిప్టిక్ ఫిల్టర్ను ప్రతిపాదించింది. SIW కావిటీ పైభాగంలో ఉన్న మెటల్ ప్లేన్లో చెక్కిన స్లాట్లు విద్యుత్ కప్లింగ్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి మరియు SIW కావిటీ పైన ఉన్న మైక్రోస్ట్రిప్ ట్రాన్స్మిషన్ లైన్ ద్వారా క్రాస్ కప్లింగ్ సాధించబడుతుంది. కప్లింగ్ బలం ప్రధానంగా స్లాట్ యొక్క వెడల్పు మరియు ఎత్తు ద్వారా నియంత్రించబడుతుంది. ఓపెన్ ఎండ్ మైక్రో స్ట్రిప్ లైన్ పొడవు క్రాస్ కప్లింగ్ యొక్క సంకేతాన్ని నియంత్రిస్తుంది. వివిధ సంకేతాలతో కూడిన క్రాస్ కప్లింగ్ ఫిల్టర్లో పాస్బ్యాండ్ యొక్క రెండు వైపులా ఒక జత ప్రసార సున్నాలను (TZ లు) ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ పరీక్ష యొక్క ప్రామాణికతను నిరూపించడానికి, పాస్బ్యాండ్ యొక్క రెండు వైపులా TZsat తో నాలుగో-ఆర్డర్ SIW క్వాసి-ఎలిప్టిక్ ఫిల్టర్ను రెండు-పొరల ప్రింటెడ్ సర్క్యూట్ బోర్డ్లో తయారు చేస్తారు. 3.7 GHz కేంద్ర పౌనఃపున్యం వద్ద కొలుస్తారు చొప్పించడం నష్టం 1.1 dB ఉంది. పాస్ బ్యాండ్ లోపల తిరిగి నష్టం -18 dB కంటే తక్కువ, పాక్షిక బ్యాండ్విడ్త్ 16%. కొలిచిన ఫలితాలు అనుకరణ ఫలితాలతో బాగానే ఉంటాయి. |
d9676c349b51b066dee846db6792064cb1ee2a39 | సింగిల్ ఎండ్ ప్రైమరీ ఇండక్టర్ కన్వర్టర్ (SEPIC) యొక్క మెరుగైన వెర్షన్ ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ కన్వర్టర్లో ఒక సంప్రదాయ SEPIC కన్వర్టర్తో పాటు ఒక అదనపు హై ఫ్రీక్వెన్సీ ట్రాన్స్ఫార్మర్ మరియు డయోడ్ ఉంటాయి. ఈ డయోడ్లు ఆన్ స్టేట్ సమయంలో DC ఇండక్టర్ ప్రవాహాల యొక్క ఫ్రీ వీలింగ్ మోడ్ను నిర్వహిస్తాయి. వోల్టేజ్ మార్పిడి నిష్పత్తి లక్షణాలు మరియు సెమీకండక్టర్ పరికరం వోల్టేజ్ మరియు ప్రస్తుత ఒత్తిళ్లు వర్ణించవచ్చు. ఈ కన్వర్టర్ యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనాలు నిరంతర అవుట్పుట్ ప్రస్తుత, చిన్న అవుట్పుట్ వోల్టేజ్ అల, మరియు సాంప్రదాయ SEPIC కన్వర్టర్తో పోలిస్తే తక్కువ సెమీకండక్టర్ ప్రస్తుత ఒత్తిడి. ఈ కాన్సెప్ట్ యొక్క డిజైన్ మరియు అనుకరణను 48-V ఇన్పుట్ మరియు 12-V / 3.75-A అవుట్పుట్ కన్వర్టర్తో ఒక ప్రయోగం ద్వారా ధృవీకరించబడింది. |
c6af28e992a1389114d4760c65ca258fc9cb74f9 | ఈ పత్రం ఒక కొత్త పరివర్తన ప్రదర్శిస్తుంది ఒక మైక్రోస్ట్రిప్ లైన్ మరియు ఒక బహుళ పొర ఉపరితల డిజైన్ వాతావరణంలో ఒక ఉపరితల ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW). తక్కువ నష్టం కలిగిన బ్రాడ్బ్యాండ్ ప్రతిస్పందనను సాధించడానికి, ఒక కోనరెడ్ లేదా మల్టీ-సెక్షనల్ రిడ్జ్డ్ SIW మరియు ఒక కోనరెడ్ మైక్రోస్ట్రిప్ లైన్ కలిగి ఉన్న పరివర్తనం, ఇంపెడెన్స్ మ్యాచింగ్ మరియు ఫీల్డ్ మ్యాచింగ్ రెండింటినీ ఏకకాలంలో పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా మోడల్ చేయబడుతుంది మరియు రూపొందించబడుతుంది. ఒక ట్రాన్స్వర్సల్ రిజొనెంట్ పద్ధతి ఆధారంగా క్లోజ్డ్ ఫార్మ్ వ్యక్తీకరణలను ఉపయోగించి లెక్కించిన లక్షణ నిరోధకత మరియు మార్గనిర్దేశం తరంగదైర్ఘ్యం మా డిజైన్ విధానాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఈ అధ్యయనంలో అభివృద్ధి చేసిన రెండు ఉదాహరణలలో సమర్థవంతమైన విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్ లభిస్తుంది, ఇవి అనుకరణ మరియు కొలిచిన ఫలితాలతో ధృవీకరించబడతాయి. ఈ పరివర్తన బహుళస్థాయి ఉపరితలంలో ఖననం చేసిన మైక్రోస్ట్రిప్ సర్క్యూట్లతో ఉపరితల ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్లను రూపొందించడానికి ఒక సాధారణ మార్గాన్ని అందిస్తుంది, దీనిలో ఏదైనా నిష్పత్తి ఇంపెడెన్స్ పరివర్తనను can హించవచ్చు. |
442a209e48c365076825198846cf7ec4761f3463 | సాధారణ పరివర్తనాలు ప్లానార్ సర్క్యూట్ మరియు దీర్ఘచతురస్రాకార వేవ్ గైడ్ మధ్య 3-డి సంక్లిష్ట మౌంటు నిర్మాణాలను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ రకమైన సమైక్యతకు ఖరీదైన అధిక ఖచ్చితత్వ మెకానికల్ అమరిక అవసరం. ఈ కాగితంలో, ఒక కొత్త ప్లానార్ ప్లాట్ఫాం అభివృద్ధి చేయబడింది, దీనిలో కోప్లానార్ వేవ్ గైడ్ (సిపిడబ్ల్యు) మరియు దీర్ఘచతురస్రాకార వేవ్ గైడ్ ఒకే ఉపరితలంపై పూర్తిగా విలీనం చేయబడ్డాయి మరియు అవి ఒక సాధారణ పరివర్తన ద్వారా పరస్పరం అనుసంధానించబడి ఉన్నాయి. వీటిని ప్రామాణిక పిసిబి ప్రక్రియతో నిర్మించవచ్చు. 28 GHz వద్ద మా ప్రయోగాలు 15 dB రిటర్న్ నష్టంతో 7% సమర్థవంతమైన బ్యాండ్విడ్త్ సులభంగా సాధించవచ్చని చూపిస్తున్నాయి. CPW నుండి వేవ్ గైడ్ కు పరివర్తన అనేది MMIC వంటి క్రియాశీల భాగాలతో ఉపరితలంపై వేవ్ గైడ్ భాగాలను పూర్తిగా సమగ్రపరచడానికి అనుమతిస్తుంది. |
520676110b3f7be99f170fe36d4aec1d9c2040a8 | కొత్త తరం హై ఫ్రీక్వెన్సీ ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్లను ప్రదర్శించారు, దీనిని సబ్స్ట్రేట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్లు (SIC లు) అని పిలుస్తారు. ఈ కొత్త భావన ఆధారంగా సర్క్యూట్ డిజైన్ మరియు అమలు వేదికల యొక్క ప్రస్తుత స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ సమీక్షించబడుతుంది మరియు వివరంగా చర్చించబడుతుంది. మైక్రోవేవ్, మిల్లీమీటర్ వేవ్ మరియు ఆప్టోఎలక్ట్రానిక్స్ అప్లికేషన్ల కోసం SIC ల యొక్క వివిధ అవకాశాలు మరియు అనేక ప్రయోజనాలు చూపబడ్డాయి. ఉపరితల సమగ్ర తరంగ మార్గదర్శి (SIW), ఉపరితల సమగ్ర స్లాబ్ తరంగ మార్గదర్శి (SISW) మరియు ఉపరితల సమగ్ర నాన్-రేడియేటింగ్ డైఎలెక్ట్రిక్ (SINRD) మార్గదర్శక సర్క్యూట్లకు సంబంధించిన సిద్ధాంత మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలతో ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు వివరించబడ్డాయి. మిల్లీమీటర్-వేవ్ మరియు ఆప్టోఎలక్ట్రానిక్ ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్ల తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన వినూత్న రూపకల్పనతో భవిష్యత్ పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి పోకడలు కూడా చర్చించబడ్డాయి. |
9cc76f358a36c50dafc629d4735fcdd09f09f876 | |
572c58aee06d3001f1e49bbe6b39df18757fb3c5 | |
0a866d10c90e931d8b60a84f9f029c0cc79276fa | 123 దశలతో కూడిన పూర్తిగా ఇంటిగ్రేటెడ్ స్టెప్-డౌన్ స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ dc-dc కన్వర్టర్ రింగ్ను రూపొందించారు, ఇది ధరించగలిగే పరికరాల మైక్రోప్రాసెసర్ కోసం వేగంగా డైనమిక్ వోల్టేజ్ స్కేలింగ్ను సాధించగలదు. సిమ్మెట్రిక్ మల్టీఫేజ్ కన్వర్టర్ రింగ్ చదరపులో దాని లోడ్ను చుట్టుముడుతుంది మరియు చిప్ అంచుల యొక్క ఏ సమయంలోనైనా సులభంగా అందుబాటులో ఉండే ఆన్-చిప్ విద్యుత్ గ్రిడ్కు శక్తిని సరఫరా చేస్తుంది. <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$V_{\mathrm {DD}}$ </tex-math></inline-formula>-నియంత్రిత ఆసిలేటర్ యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీ దాని సరఫరా వోల్టేజ్ <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$V_{\mathrm {DD}}$ </tex-math></inline-formula> ద్వారా సర్దుబాటు చేయబడుతుంది, ఇది యూనిట్-గెయిన్ ఫ్రీక్వెన్సీని స్విచింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ కంటే ఎక్కువగా రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది. కన్వర్టర్ రింగ్ తక్కువ లీకేజ్ 65-nm CMOS ప్రక్రియలో తయారు చేయబడింది. ఈ కన్వర్టర్ 3 ఎన్ఎస్ ప్రతిస్పందన సమయాన్ని, 2.5 V/<inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\mu \text{s}$ </tex-math></inline-formula> రిఫరెన్స్ ట్రాకింగ్ వేగాన్ని మరియు 2.2 mV కనీస అవుట్పుట్ రిప్పిల్ను సాధిస్తుంది. 66.6 mW/mm2 శక్తి సాంద్రత వద్ద గరిష్ట సామర్థ్యం 80% మరియు గరిష్ట శక్తి సాంద్రత 180 mW/mm2 . |
abf97fc7d0228d2c58321a10cca2df9dfcda571d | విద్యుత్ సెమీకండక్టర్ల వేగవంతమైన అభివృద్ధితో పాటు, వోల్టేజ్ మల్టిప్లైయర్లు కొత్త సిరీస్ పల్స్డ్ పవర్ జనరేటర్లను ప్రవేశపెట్టాయి. ఈ కాగితంలో, సంప్రదాయ వోల్టేజ్ మల్టిప్లైయర్ ఆధారంగా మరియు పవర్ ఎలక్ట్రానిక్స్ స్విచ్లను ఉపయోగించి హై వోల్టేజ్ పల్స్డ్ పవర్ అప్లికేషన్లో కొత్త టోపోలాజీ ప్రతిపాదించబడింది. ఈ టోపోలాజీ అనేది ఒక మాడ్యులర్ సర్క్యూట్, ఇది ఒక అధిక అవుట్పుట్ వోల్టేజ్ను ఒక సాపేక్షంగా తక్కువ ఇన్పుట్ వోల్టేజ్ నుండి వేగంగా పెరుగుతున్న సమయంతో మరియు సర్దుబాటు చేసే ఫ్రీక్వెన్సీ, పల్స్ వెడల్పు మరియు వోల్టేజ్ స్థాయిలను స్విచ్ కెపాసిటర్ కణాల సీరియల్ కనెక్షన్ ఉపయోగించి ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ప్రతిపాదిత టోపోలాజీ యొక్క ప్రయోజనాలను చూపించడానికి ఒక తులనాత్మక విశ్లేషణ జరుగుతుంది. విశ్లేషణను నిర్ధారించడానికి ప్రయోగ మరియు అనుకరణ ఫలితాలు ప్రదర్శించబడతాయి. |
7c62116714a9b8a9222083b0f688ec7d423e81ac | అనాబాలిక్ ఏజెంట్, టెరిపరాటైడ్ [మానవ PTH 1-34 (TPTD) ] తో ఆస్టియోపోరోసిస్ చికిత్స, సంఘటన పగుళ్లను తగ్గించడంలో ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది, కానీ రోగి రోజూ స్క్రాప్ ఇంజెక్షన్లకు నిరోధకత దాని ఉపయోగాన్ని పరిమితం చేసింది. TPTD యొక్క వేగవంతమైన, పల్స్ డెలివరీని అందించే ఒక నవల ట్రాన్స్డెర్మల్ ప్లాస్టర్, ఒక కావాల్సిన ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందించవచ్చు. లక్ష్యము ఈ అధ్యయనంలో ఓస్టియోపోరోసిస్ ఉన్న ఋతుక్రమం ఆగిపోయిన మహిళల్లో కొత్త ట్రాన్స్డెర్మల్ టిపిటిడి పాచ్ యొక్క భద్రత మరియు ప్రభావము ప్లాసిబో పాచ్ మరియు స్క టిపిటిడి 20- మైక్రోగ్ ఇంజెక్షన్తో పోలిస్తే నిర్ణయించడం జరిగింది. మా అధ్యయనంలో 6 నెలల, యాదృచ్ఛిక, ప్లేసిబో- నియంత్రిత, సానుకూల నియంత్రణ, బహుళ మోతాదు రోజువారీ నిర్వహణ ఉంది. రోగులు మేము 165 ఋతుక్రమం ఆగిపోయిన స్త్రీలను (సగటు వయస్సు, 64 సంవత్సరాలు) ఆస్టియోపోరోసిస్తో చేర్చుకున్నాము. TPTD ప్యాచ్ను 20, 30, 40 మైక్రోగ్రాముల మోతాదుతో లేదా ప్లేసిబో ప్యాచ్ను 30 నిమిషాల పాటు రోజువారీ స్వీయ- నిర్వహణ కోసం ఉపయోగించారు, లేదా 20 మైక్రోగ్రాముల TPTD రోజువారీ ఇంజెక్ట్ చేయబడింది. ఫలితాలు 6 నెలల తర్వాత ప్రారంభ స్థాయికి సంబంధించి లంబర్ వెన్నెముక ఎముక ఖనిజ సాంద్రత (BMD) లో సగటు శాతం మార్పు ప్రాధమిక ప్రభావ కొలత. ఫలితాలు 6 నెలల తర్వాత, పర్సనల్ ప్లాస్టర్ ద్వారా అందించిన TPTD, లంబార్ వెన్నెముక BMD ను ప్లేసిబో ప్లాస్టర్తో పోలిస్తే మోతాదు-ఆధారిత పద్ధతిలో గణనీయంగా పెంచింది (P < 0. 001). ప్లాస్బో ప్యాచ్ మరియు టిపిటిడి ఇంజెక్షన్ రెండింటితో పోలిస్తే టిపిటిడి 40- మైక్రోగ్ ప్లాష్ మొత్తం హిప్ బిఎమ్డి (పి < 0. 05) ను పెంచింది. ఎముక టర్నోవర్ మార్కర్స్ (ప్రోకోలాజెన్ రకం I N- టెర్మినల్ ప్రొపెప్టైడ్ మరియు రకం I కొల్లాజెన్ యొక్క C- టెర్మినల్ క్రాస్ లింక్డ్ టెలోపెప్టైడ్) అన్ని చికిత్స సమూహాలలో మోతాదు- ఆధారిత పద్ధతిలో బేసలైన్ నుండి పెరిగాయి మరియు అన్ని ప్లాస్బో ప్యాచ్ నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా ఉన్నాయి (P < 0. 001). అన్ని చికిత్సలు బాగా తట్టుకోగలిగాయి మరియు దీర్ఘకాలిక హైపర్ కాల్షిమియా గమనించబడలేదు. ముగింపు 6 నెలల పాటు ఆస్టియోపోరోసిస్ ఉన్న ఋతుక్రమం ఆగిపోయిన మహిళల్లో TPTD యొక్క ట్రాన్స్డెర్మల్ ప్లాష్ డెలివరీ లంబార్ వెన్నెముక మరియు మొత్తం హిప్ BMD ను పెంచడంలో సురక్షితమైనది మరియు ప్రభావవంతమైనది. |
c49044d31d82070a23d0ae223b7e95d12bc155ec | |
4d081514541737c24ae699814494b0c3a5585b31 | 60 మిల్లీ FR4 పై నిర్మించిన ప్రామాణిక క్వాసి యాగి-ఉడా యాంటెన్నా కోసం డిజైన్ సమీకరణాలు స్థిర వైర్లెస్ టెలికమ్యూనికేషన్ వ్యవస్థలు, వై-ఫై, వైమాక్స్ మరియు ఎల్టిఇలలో ఉపయోగించబడతాయి. ఈ పనిలో, 1 GHz మరియు 3 GHz మధ్య బ్యాండ్ కోసం డిజైన్ సమీకరణాలు క్రమపద్ధతిలో ప్రతిపాదించబడ్డాయి, ఇక్కడ సాపేక్ష బ్యాండ్విడ్త్ 39% కంటే మంచిది, ప్రతి కోణం మరియు ఫ్రీక్వెన్సీకి క్రాస్-పోలరైజేషన్ -15dB కన్నా తక్కువ, ప్రధాన లోబ్లో క్రాస్-పోలరైజేషన్ -25dB కన్నా తక్కువ మరియు మొత్తం బ్యాండ్విడ్త్లో 12dB కంటే మెరుగైన ముందు-వెనుక నిష్పత్తి. మూడు యాంటెన్నాలను 1.5GHz, 2GHz మరియు 3GHz వద్ద ప్రతిపాదిత సమీకరణాలతో రూపొందించారు, నిర్మించారు మరియు కొలుస్తారు, ఇది అనుకరణ ఫలితాలతో మంచి ఒప్పందాన్ని చూపుతుంది. |
23cc8e75e04514cfec26eecc9e1bc14d05ac5ed5 | మాతృక మరియు టెన్సర్ కారకాలీకరణ లేదా లోతైన నాడీ పద్ధతులు వంటి డేటా యొక్క అజ్ఞాత ప్రాతినిధ్యాలను ఉపయోగించే పద్ధతులు, జ్ఞాన జనాభా మరియు సిఫార్సు వ్యవస్థలు వంటి అనువర్తనాల కోసం పెరుగుతున్న ప్రజాదరణ పొందుతున్నాయి. ఈ విధానాలు చాలా బలమైనవి మరియు స్కేలబుల్ అని నిరూపించబడ్డాయి, అయితే, మరింత సింబాలిక్ విధానాలకు విరుద్ధంగా, వ్యాఖ్యానం లేకపోవడం. ఇది ఇటువంటి నమూనాలను డీబగ్ చేయడం కష్టతరం చేస్తుంది, మరియు అటువంటి వ్యవస్థల అంచనాలను విశ్వసించని వినియోగదారులకు దారితీస్తుంది. ఈ సమస్యను అధిగమించడానికి మేము ఒక అంచనా ప్రశాంత వేరియబుల్ మోడల్ నుండి ఒక అర్థమయ్యే ప్రాక్సీ మోడల్ను సేకరించేందుకు ప్రతిపాదించాము. మేము ఒక బోధనా పద్ధతిని ఉపయోగిస్తాము, ఇక్కడ మేము మా ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ను ఒక వివరణాత్మక మోడల్ నేర్చుకోవడానికి అవసరమైన పరిశీలనలను పొందటానికి ప్రశ్నిస్తాము. మేము (బహుశా మరిన్ని) వివరణాత్మక నమూనాల యొక్క రెండు కుటుంబాలను, సాధారణ తార్కిక నియమాలు మరియు బేసియన్ నెట్వర్క్లను వివరిస్తాము మరియు ఈ కుటుంబాల సభ్యులు మాత్రిక కారకాల నమూనాల యొక్క వివరణాత్మక ప్రాతినిధ్యాలను ఎలా అందిస్తారో చూపిస్తాము. టెక్స్ట్ నుండి జ్ఞానాన్ని సేకరించే ప్రాథమిక ప్రయోగాలు బేసియన్ నెట్వర్క్లు లాజిక్ నియమాల కంటే మాతృక కారకాల నమూనాకు మరింత నమ్మకంగా ఉన్నప్పటికీ, తర్కం నియమాలు వ్యాఖ్యానం మరియు డీబగ్గింగ్ కోసం మరింత ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి. |
02880c9ac973046bf8d2fc802fb7ee4fc60c193b | అభిప్రాయ ప్రశ్నకు సమాధానమివ్వడం సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం ఒక సవాలు పని. ఈ వ్యాసంలో, అభిప్రాయ ప్రశ్నలకు జవాబు ఇచ్చే వ్యవస్థకు అవసరమైన ఒక భాగం గురించి చర్చిస్తాముః పత్రం మరియు వాక్య స్థాయి రెండింటిలోనూ అభిప్రాయాలను వాస్తవాల నుండి వేరు చేయడం. సాధారణ వార్తా కథనాల నుండి సంపాదకీయాలు వంటి అభిప్రాయాల ప్రాబల్యంతో పత్రాల మధ్య వివక్షత కోసం మేము బేసియన్ వర్గీకరణను ప్రదర్శిస్తాము మరియు వాక్య స్థాయిలో అభిప్రాయాలను గుర్తించే గణనీయంగా కష్టమైన పని కోసం మూడు పర్యవేక్షించని, గణాంక పద్ధతులను వివరిస్తాము. అభిప్రాయ వాక్యాలను సానుకూలంగా లేదా ప్రతికూలంగా వర్గీకరించడానికి మేము మొదటి నమూనాను కూడా అందిస్తున్నాము, అభిప్రాయంలో వ్యక్తీకరించబడిన ప్రధాన దృక్పథం పరంగా. పెద్ద సంఖ్యలో వార్తా కథనాల సేకరణ మరియు 400 వాక్యాల మానవ అంచనా ఫలితాలు నివేదించబడ్డాయి, ఇది పత్రాల వర్గీకరణలో (97% ఖచ్చితత్వం మరియు రికవరీ కంటే ఎక్కువ) మరియు అభిప్రాయాలను గుర్తించడంలో మరియు వాక్య స్థాయిలో సానుకూల, ప్రతికూల లేదా తటస్థంగా (91% ఖచ్చితత్వం వరకు) వర్గీకరించడంలో మేము చాలా అధిక పనితీరును సాధిస్తామని సూచిస్తుంది. |
2c64934a9475208f8f3e5a0921f30d78fb0c9f68 | |
6bb2326c8981a07498555df64416d764f03a30c0 | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో చిత్ర గుర్తింపు పనితీరులో అతిపెద్ద పురోగతికి చాలా లోతైన కన్వొల్యూషనల్ నెట్వర్క్లు కేంద్రంగా ఉన్నాయి. దీనికి ఒక ఉదాహరణగా Inception నిర్మాణాన్ని తీసుకోవచ్చు. ఇది చాలా తక్కువ కంప్యూటింగ్ వ్యయంతో చాలా మంచి పనితీరును సాధిస్తుందని నిరూపించబడింది. ఇటీవల, మరింత సాంప్రదాయ నిర్మాణంతో కలిపి అవశేష కనెక్షన్ల పరిచయం 2015 ILSVRC సవాలులో అత్యాధునిక పనితీరును ఇచ్చింది; దాని పనితీరు తాజా తరం ప్రారంభ-v3 నెట్వర్క్కు సమానంగా ఉంది. ఇది ఇన్సెప్షన్ ఆర్కిటెక్చర్ను రెసిడల్ కనెక్షన్లతో కలపడం వల్ల ఏదైనా ప్రయోజనం ఉందా అనే ప్రశ్నను లేవనెత్తుతుంది. ఇక్కడ మనం స్పష్టమైన అనుభవపూర్వక సాక్ష్యాలను ఇస్తున్నాము, అవశేష కనెక్షన్లతో శిక్షణ ప్రారంభ నెట్వర్క్ల శిక్షణను గణనీయంగా వేగవంతం చేస్తుంది. అలాగే, మిగిలిన ఇన్సెప్షన్ నెట్వర్క్లు, మిగిలిన కనెక్షన్లు లేని, అదేవిధంగా ఖరీదైన ఇన్సెప్షన్ నెట్వర్క్లను అధిగమించాయనే కొన్ని ఆధారాలు కూడా ఉన్నాయి. అలాగే, అవశేష మరియు అవశేషం కాని ప్రారంభ నెట్వర్క్ల కోసం అనేక కొత్త సరళీకృత నిర్మాణాలను మేము ప్రదర్శిస్తాము. ఈ వైవిధ్యాలు ILSVRC 2012 వర్గీకరణ పనిలో సింగిల్-ఫ్రేమ్ గుర్తింపు పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తాయి. సరైన యాక్టివేషన్ స్కేలింగ్ చాలా విస్తృత అవశేష ప్రారంభ నెట్వర్క్ల శిక్షణను ఎలా స్థిరీకరిస్తుందో మేము మరింత ప్రదర్శిస్తాము. మూడు అవశేషాలు మరియు ఒక ప్రారంభ-v4 యొక్క సమితితో, మేము ఇమేజ్నెట్ వర్గీకరణ (CLS) సవాలు యొక్క పరీక్ష సమితిలో 3.08% టాప్ -5 లోపం సాధించాము. |
a38168015a783fecc5830260a7eb5b9e3e945ee2 | వందలాది పొరలతో కూడిన చాలా లోతైన కన్వోల్వియనల్ నెట్వర్క్లు పోటీ బెంచ్మార్క్లలో లోపం గణనీయంగా తగ్గుతుంది. పరీక్ష సమయంలో అనేక పొరల యొక్క అసమాన వ్యక్తీకరణ చాలా కావాల్సినది అయినప్పటికీ, చాలా లోతైన నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇవ్వడం దాని స్వంత సవాళ్ల సమితితో వస్తుంది. వాలులు అదృశ్యమవుతాయి, ముందుకు ప్రవహించే ప్రవాహం తరచుగా తగ్గుతుంది, మరియు శిక్షణ సమయం బాధాకరంగా నెమ్మదిగా ఉంటుంది. ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి, మేము స్టోకాస్టిక్ లోతును ప్రతిపాదించాము, ఇది ఒక శిక్షణా విధానం, ఇది స్వల్ప నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు పరీక్ష సమయంలో లోతైన నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడానికి అంతకుమించి విరుద్ధమైన సెటప్ను అనుమతిస్తుంది. మేము చాలా లోతైన నెట్వర్క్లతో ప్రారంభిస్తాము కానీ శిక్షణ సమయంలో, ప్రతి చిన్న-బ్యాచ్ కోసం, యాదృచ్ఛికంగా పొరల ఉపసమితిని వదలండి మరియు వాటిని ఐడెంటిటీ ఫంక్షన్తో దాటవేయి. ఈ సరళమైన విధానం ఇటీవలి విజయవంతమైన అవశేష నెట్వర్క్లను పూర్తి చేస్తుంది. ఇది శిక్షణ సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది మరియు మేము అంచనా కోసం ఉపయోగించిన దాదాపు అన్ని డేటా సెట్లలో పరీక్ష లోపం గణనీయంగా మెరుగుపడుతుంది. స్టోకాస్టిక్ లోతుతో మనం మిగిలిన నెట్వర్క్ల లోతును 1200 పొరల కంటే ఎక్కువగా పెంచవచ్చు మరియు పరీక్ష లోపంలో అర్ధవంతమైన మెరుగుదలలను (4.91% CIFAR -10) ఇస్తుంది. |
22913f85923ddbb2607aec150fc74d3e24a63c3d | సంస్థ యొక్క ప్రతి భాగానికి మద్దతు ఇచ్చే సమాచార వ్యవస్థలు మరియు సాంకేతికతల ప్రభావం కారణంగా కార్పొరేట్ పాలనలో ఐటి గవర్నెన్స్ ఒక కీలకమైన అంశంగా మారుతుంది. ప్రభుత్వ సంస్థలకు ఐటి పాలన అనుకూల ప్రయోజనాలను అందించగలదు మరియు ప్రభుత్వ సేవల నాణ్యతను పెంచడానికి వ్యాపార లక్ష్యాల సాధనకు మద్దతు ఇస్తుంది. సంస్థాగత పరిస్థితులకు అనుగుణంగా మంచి ఐటి పాలన అమలు చేయడం. ఉపయోగించిన పద్ధతి కోబిట్ 5 ఐటిబిఎస్సితో కలిపి, తరువాత సంస్థాగత లక్ష్యాలతో మ్యాపింగ్. కుపాంగ్ మునిసిపాలిటీలో వాటాదారులకు నిర్మాణాత్మక ఇంటర్వ్యూ పద్ధతులను ఉపయోగించి డేటా సేకరణ ప్రక్రియ. కుపాంగ్ మున్సిపాలిటీ సామర్థ్య స్థాయి 0 (అసంపూర్ణ ప్రక్రియ) స్థానంలో ఉందని, సామర్థ్య స్థాయి 3 లక్ష్యం ఉందని ఈ పరిశోధనలో తేలింది. అంటే కుపాంగ్ మున్సిపాలిటీ ఐటి పాలన వ్యాపార ప్రక్రియకు ప్రతిస్పందించడానికి గరిష్ట స్థితిలో లేదని అర్థం. ఈ అధ్యయనం COBIT 5 ఆధారంగా నిర్ణయించిన సామర్థ్య స్థాయిల విలువను పెంచడానికి మెరుగుదల కోసం ఒక సిఫార్సును కూడా అందించింది. |
7928e4eeb14d271fb66a07a1f9ec47893f556bc6 | ఈ పత్రం లీకీ-వేవ్ యాంటెన్నాల (LWA) కోసం ఇటీవలి పరిణామాల యొక్క ప్రాథమిక సమీక్ష మరియు సారాంశాన్ని అందిస్తుంది. LWA నిర్మాణం యొక్క పొడవు వెంట తరంగ ప్రచారాన్ని మద్దతు ఇచ్చే మార్గదర్శక నిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, తరంగం నిరంతరం నిర్మాణం వెంట ప్రసారం చేస్తుంది లేదా "లీకింగ్" చేస్తుంది. ఇటువంటి యాంటెనాలు ఏకరీతిగా, క్వాసి-ఏకరీతిగా లేదా ఆవర్తన రూపంలో ఉండవచ్చు. ఈ రకమైన నిర్మాణాల కోసం ఇటీవల జరిగిన కొన్ని పురోగతుల సారాంశం ప్రాథమిక భౌతిక మరియు ఆపరేటింగ్ సూత్రాలను సమీక్షించిన తరువాత ఇవ్వబడింది. ఇటీవలి పురోగతి లో ఎండ్ ఫైర్ కు స్కాన్ చేయగల నిర్మాణాలు, బ్రాడ్ సైడ్ ద్వారా స్కాన్ చేయగల నిర్మాణాలు, ఉపరితలాలకు అనుగుణంగా ఉండే నిర్మాణాలు మరియు శక్తి రీసైక్లింగ్ను కలిగి ఉన్న లేదా క్రియాశీల అంశాలను కలిగి ఉన్న నిర్మాణాలు ఉన్నాయి. ఈ కొత్త నిర్మాణాలలో కొన్ని మెటా మెటీరియల్స్ రంగంలో ఇటీవల జరిగిన పురోగతి ద్వారా ప్రేరణ పొందాయి. |
7cc67cbb00d3f854a4d5b1310889076f3d587464 | |
591705aa6ced4716075a64697786bb489447ece0 | ఈ లేఖ క్రియాశీల అనుకరణ మరియు అంచనా కోడింగ్ ఆధారంగా సెరెబెల్ లో పావ్లోవియన్ కండిషనింగ్ యొక్క గణన ఖాతాను అందిస్తుంది. కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి కంటికి క అప్పుడు మేము నమూనా యొక్క ముఖ ప్రామాణికతను స్థాపించాము, అనుభావికంగా గమనించిన ప్రవర్తన రకాలను పునరుత్పత్తి చేయడానికి షరతులు లేని మరియు షరతులు కలిగిన ఉద్దీపనలకు అనుకరణ ప్రతిస్పందనలను ఉపయోగించి. స్కీమ్ యొక్క శరీర నిర్మాణ సంబంధిత ప్రామాణికత తరువాత సెరెబెల్లార్ (కంటి మెరిసే కండిషనింగ్) వ్యవస్థ యొక్క (బాహ్య మరియు అంతర్గత) అనుసంధానతకు అనుగుణంగా న్యూరాన్ జనాభా మరియు న్యూక్లియస్లతో అంచనా కోడింగ్ స్కీమ్లో వేరియబుల్స్ను అనుబంధించడం ద్వారా పరిష్కరించబడుతుంది. చివరగా, మేము (నకిలీ మరియు తిప్పికొట్టే) ఫోకల్ గాయాలు ఉపయోగించి ఆలస్యం కండిషనింగ్, ట్రేస్ కండిషనింగ్ మరియు విలుప్త ఎంపిక వైఫల్యాలను పునరుత్పత్తి చేయడం ద్వారా అంచనా చెల్లుబాటును స్థాపించడానికి ప్రయత్నిస్తాము. ఈ పథకం చాలా అలంకారికంగా ఉన్నప్పటికీ, సెరెబెల్లార్ సర్క్యూట్ యొక్క అసాధారణమైన శారీరక మరియు న్యూరోఫిజియోలాజికల్ అంశాలను మరియు ప్రయోగాత్మకంగా స్థాపించబడిన గాయం-లోటు మ్యాపింగ్ల యొక్క ప్రత్యేకతను వివరించగలదు. కంప్యూటరీకరణ దృక్పథం నుండి, ఈ పని ఎలా కండిషనింగ్ లేదా అభ్యాసం వైవిధ్య ఉచిత శక్తిని తగ్గించడం (లేదా బేసియన్ మోడల్ సాక్ష్యాలను పెంచడం) పరంగా రూపొందించబడిందో చూపిస్తుంది, అవగాహనలో ప్రిడిక్టివ్ కోడింగ్కు ఆధారం అయిన అదే సూత్రాలను ఉపయోగించి. |
175de84e1c7ce58cd969372a54461d7499086d46 | ప్రసిద్ధ పీర్-టు-పీర్, వికేంద్రీకృత ఎలక్ట్రానిక్ కరెన్సీ వ్యవస్థ అయిన బిట్కాయిన్, నిధులను తరలించడానికి యాదృచ్ఛిక సంఖ్యలో మారుపేర్లను (లేదా చిరునామాలను) ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా వినియోగదారులు అనామకత్వం నుండి ప్రయోజనం పొందటానికి అనుమతిస్తుంది. అయితే, ఇప్పటివరకు నిర్వహించిన అన్ని లావాదేవీల యొక్క పూర్తి చరిత్ర, బ్లాక్చెయిన్ అని పిలుస్తారు, ఇది పబ్లిక్ మరియు ప్రతి నోడ్లో ప్రతిరూపం అవుతుంది. ఇందులో ఉన్న డేటాను మానవీయంగా విశ్లేషించడం కష్టం, కానీ అధిక సంఖ్యలో సంబంధిత సమాచారాన్ని పొందవచ్చు. ఈ వ్యాసంలో బిట్ ఐయోడిన్ అనే మాడ్యులర్ ఫ్రేమ్ వర్క్ ను పరిచయం చేస్తున్నాం. ఇది బ్లాక్ చెయిన్ ను విశ్లేషిస్తుంది. ఒకే యూజర్ లేదా గ్రూప్ యూజర్లకు చెందిన చిరునామాలను క్లస్టర్ చేస్తుంది. అటువంటి యూజర్లను వర్గీకరిస్తుంది. BitIodine వినియోగదారులు వారి గుర్తింపు మరియు చర్యల గురించి సమాచారాన్ని సెమీ ఆటోమేటిక్గా లేబుల్ చేస్తుంది, ఇది బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న సమాచార వనరుల నుండి స్వయంచాలకంగా స్క్రాప్ చేయబడుతుంది. చిరునామాలు లేదా వినియోగదారుల మధ్య మార్గాలను మరియు రివర్స్ మార్గాలను కనుగొనడం ద్వారా బిట్ ఐయోడిన్ మాన్యువల్ దర్యాప్తుకు కూడా మద్దతు ఇస్తుంది. మేము బిట్లయోడ్ ను అనేక వాస్తవ ప్రపంచ వినియోగ కేసులలో పరీక్షించాము, సిల్క్ రోడ్ కోల్డ్ వాలెట్ కు చెందిన చిరునామాను గుర్తించాము, లేదా క్రిప్టోలాకర్ ransomware ను పరిశోధించాము మరియు చెల్లించిన విమోచన మొత్తాన్ని ఖచ్చితంగా లెక్కించాము, అలాగే బాధితుల గురించి సమాచారం. బిట్కాయిన్ ఫోరెన్సిక్ విశ్లేషణ సాధనాలను నిర్మించడానికి ఒక లైబ్రరీగా బిట్యోడిన్ యొక్క నమూనాను విడుదల చేస్తున్నాము. |
5ae4e852d333564923e1b6caf6b009729df6ca6a | బిట్ కాయిన్ ఒక ప్రముఖ డిజిటల్ చెల్లింపు వ్యవస్థగా వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది. అయితే, బిట్కాయిన్ అనామకతపై ఆధారపడటంతో పాటు, జరిగే అన్ని లావాదేవీలు వ్యవస్థలో బహిరంగంగా ప్రకటించబడటం వల్ల అనేక గోప్యతా ఆందోళనలు తలెత్తుతాయి. ఈ వ్యాసంలో, విశ్వవిద్యాలయ పరిసరాల్లోని వ్యక్తుల రోజువారీ లావాదేవీలకు మద్దతుగా బిట్కాయిన్ను ప్రధాన కరెన్సీగా ఉపయోగించినప్పుడు దాని గోప్యతా నిబంధనలను పరిశీలిస్తాము. ప్రత్యేకించి, బిట్కాయిన్ అందించే గోప్యతను మేము అంచనా వేస్తాము (i) నిజమైన బిట్కాయిన్ వ్యవస్థను విశ్లేషించడం ద్వారా మరియు (ii) విశ్వవిద్యాలయంలో బిట్కాయిన్ వాడకాన్ని నమ్మకంగా అనుకరించే సిమ్యులేటర్ ద్వారా. ఈ నేపధ్యంలో, బిట్కాయిన్ సిఫారసు చేసిన గోప్యతా చర్యలను వినియోగదారులు స్వీకరించినప్పటికీ, దాదాపు 40% మంది వినియోగదారుల ప్రొఫైల్లను చాలా వరకు తిరిగి పొందవచ్చని మా ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. మన జ్ఞానానికి ఉత్తమమైన, ఇది సమగ్రంగా విశ్లేషించే మొదటి పని, మరియు వికీపీడియా యొక్క గోప్యతా చిక్కులను అంచనా వేస్తుంది. |
af3c5d46ea4f54a323017c7c430e4d0cc45e4abc | వికేంద్రీకృత డిజిటల్ కరెన్సీ బిట్కాయిన్ కేంద్రీకృత బ్యాంకింగ్ వ్యవస్థకు అనామక ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తుంది మరియు వాస్తవానికి విస్తృతమైన మరియు పెరుగుతున్న స్వీకరణను పొందుతుంది. అయితే ఇటీవలి కాలంలో చేసిన పరిశోధనల్లో వినియోగదారుల గుర్తింపును ఎలా మార్చుకోవచ్చో, వారి చెల్లింపులను ఎలా అనుసంధానం చేయవచ్చో చూపిస్తున్నారు. బిట్కాయిన్ యొక్క అత్యంత కీలకమైన మూలకం అయిన బ్లాక్చెయిన్ ద్వారా ఈ ప్రక్రియ జరుగుతుంది. అందువల్ల, ఆర్థిక గోప్యతకు సంబంధించిన బిట్కాయిన్ యొక్క ప్రధాన వాగ్దానం విచ్ఛిన్నమైందని చాలా మంది భావిస్తున్నారు. ఈ వ్యాసంలో, బిట్కాయిన్ మరియు సంబంధిత క్రిప్టోకరెన్సీలలో వినియోగదారులు తమ ఆర్థిక గోప్యతను పునరుద్ధరించడానికి అనుమతించే సమర్థవంతమైన వికేంద్రీకృత మిక్సింగ్ సేవ అయిన కాయిన్పార్టీని మేము ప్రతిపాదించాము. ముందస్తు సంతకాలతో డీక్రిప్షన్ మిక్స్ నెట్ ల యొక్క ఒక నవల కలయిక ద్వారా, మిక్సింగ్ సేవల రూపకల్పనలో కాయిన్ పార్టీ ఒక ప్రత్యేకమైన స్థానాన్ని ఆక్రమించింది, ఇది గతంలో ప్రతిపాదించిన కేంద్రీకృత మరియు వికేంద్రీకృత మిక్సింగ్ సేవల యొక్క ప్రయోజనాలను ఒకే వ్యవస్థలో మిళితం చేస్తుంది. మా నమూనా అమలు CoinParty వినియోగదారులు పెద్ద సంఖ్యలో స్కేల్స్ మరియు మేము వాస్తవ Bitcoin blockchain లో లావాదేవీలు విశ్లేషించడం ద్వారా కొలవడానికి వంటి సంబంధిత పని కంటే ఎక్కువ పరిమాణం ఆదేశాలు ద్వారా అనామకత సెట్స్ సాధిస్తుంది. కాయిన్పార్టీని ఏ వ్యక్తి సమూహం వాడుకదారులు అయినా సులభంగా అమలు చేయవచ్చు, అనగా, ఏ మూడవ పక్షం నుండి అయినా స్వతంత్రంగా, లేదా వాణిజ్య లేదా స్వచ్ఛంద సేవగా అందించవచ్చు, ఉదా. గోప్యతా-అవగాహన ఉన్న సంస్థలచే సమాజ సేవగా. |
7d986dac610e20441adb9161e5466c88932626e9 | సమాచార వెలికితీతకు భాషా మోడలింగ్ విధానాలు ఆకర్షణీయంగా మరియు ఆశాజనకంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే అవి వెలికితీత సమస్యను భాషా నమూనా అంచనాతో అనుసంధానిస్తాయి, ఇది ప్రసంగ గుర్తింపు వంటి ఇతర అనువర్తన రంగాలలో విస్తృతంగా అధ్యయనం చేయబడింది. ఈ విధానాల యొక్క ప్రాథమిక ఆలోచన ప్రతి పత్రానికి ఒక భాషా నమూనాను అంచనా వేయడం, ఆపై అంచనా వేసిన భాషా నమూనా ప్రకారం ప్రశ్న యొక్క సంభావ్యత ద్వారా పత్రాలను ర్యాంక్ చేయడం. భాషా నమూనా అంచనాలో ఒక ప్రధాన సమస్య సున్నితత్వం, డేటా కొరత కోసం పరిహారం కోసం గరిష్ట సంభావ్యత అంచనాను సర్దుబాటు చేసే సమస్య. ఈ ఆర్టికల్లో, భాషా నమూనా సున్నితత్వం మరియు దాని ప్రభావం యొక్క పనితీరుపై మేము అధ్యయనం చేస్తాము. మేము రిట్రీవల్ పనితీరు సున్నితత్వాన్ని సున్నితత్వం పారామితులకు పరిశీలిస్తాము మరియు వివిధ పరీక్ష సేకరణలపై అనేక ప్రసిద్ధ సున్నితత్వం పద్ధతులను పోల్చాము. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు రిట్రీవల్ పనితీరు సాధారణంగా సున్నితమైన పారామితులకు మాత్రమే కాకుండా, సున్నితత్వ నమూనా కూడా ప్రశ్న రకం ద్వారా ప్రభావితమవుతుంది, కీవర్డ్ ప్రశ్నల కంటే విస్తృతమైన ప్రశ్నలకు పనితీరు సున్నితంగా ఉంటుంది. వెర్బోస్ ప్రశ్నలకు సాధారణంగా మరింత దూకుడుగా సున్నితత్వం అవసరం. ఇది స్మూతీంగ్ రెండు వేర్వేరు పాత్రలను పోషిస్తుందని సూచిస్తుంది--- అంచనా వేసిన డాక్యుమెంట్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ను మరింత ఖచ్చితమైనదిగా చేయడానికి మరియు ప్రశ్నలోని సమాచార పదాలను "వివరిస్తుంది". ఈ రెండు విభిన్నమైన స్మూతీంగ్ పాత్రలను విడదీయడానికి, మేము రెండు-దశల స్మూతీంగ్ వ్యూహాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది మంచి సున్నితత్వ నమూనాలను ఇస్తుంది మరియు స్వయంచాలకంగా స్మూతీంగ్ పారామితులను సెట్ చేయడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. మేము కూడా స్వయంచాలకంగా సున్నితత్వం పారామితులు అంచనా పద్ధతులు ప్రతిపాదించారు. ఐదు వేర్వేరు డేటాబేస్లు మరియు నాలుగు రకాల ప్రశ్నలపై చేసిన అంచనా ప్రకారం, ప్రతిపాదిత పారామితి అంచనా పద్ధతులతో రెండు దశల సున్నితత్వ పద్ధతి, ఒకే సున్నితత్వ పద్ధతి మరియు పరీక్షా డేటాపై సమగ్ర పారామితి శోధన ఉపయోగించి సాధించిన ఉత్తమ ఫలితాలకు దగ్గరగా ఉండే లేదా ఉత్తమమైన శోధన పనితీరును అందిస్తుంది. |
0961683c0bdc4556ea673d9dfcc04aacc3a12859 | ప్రధాన మార్పులు శిఖరాల ప్రొఫైల్, హెచ్-ప్లేన్ ఫెయిర్స్ మరియు ఇ-ప్లేన్ ఫెయిర్స్ పై విధించబడ్డాయి. దీని ఫలితంగా వచ్చే యాంటెన్నా మెరుగైన పనితీరును కలిగి ఉండటమే కాకుండా, సాంప్రదాయ యాంటెన్నాతో పోలిస్తే చిన్న భౌతిక కొలతలు మరియు తక్కువ బరువును కలిగి ఉంటుంది. బ్రాడ్బ్యాండ్ EMC డబుల్ రిడ్జ్ గైడ్ హార్న్ (DRGH) యాంటెన్నాల కోసం ఒక కొత్త డిజైన్ ప్రదర్శించబడింది. 1-18 GHz డబుల్ రిడ్జ్ గైడ్ హార్న్ ను కన్వెన్షనల్ గా పరిశోధించారు. ఆ తర్వాత యాంటెన్నా నిర్మాణంలో కొన్ని మార్పులు చేశారు. ముఖ్యంగా అధిక పౌనఃపున్యాల వద్ద ఉన్న రేడియేషన్ నమూనా లోపాలను తొలగించడం, యాంటెన్నా యొక్క మెరుగైన EM లక్షణాలతో పాటు ఈ మార్పుల ప్రధాన ప్రయోజనాలు. |
25782ed91d7c564628366a2e1edaaa02f9eed7c8 | ఈ వ్యాసంలో, 1-18 GHz డబుల్ రిడ్జ్ గైడ్ హార్న్ యాంటెన్నా (DRGH) యొక్క కొన్ని లక్షణాలు, ఏకాక్షక ఇన్పుట్ మరియు వెనుక షార్ట్ ప్లేట్తో సహా ఫీడింగ్ విభాగం, కఠినంగా పరిశోధించబడ్డాయి. ఈ యాంటెన్నా యొక్క అత్యంత కావలసిన విద్యుదయస్కాంత లక్షణాలు వివిధ పారామితులకు పరిమాణాలను అనుభవపూర్వకంగా కనుగొనడం ద్వారా సాధించబడతాయి, అయితే వాటిలో చాలా వరకు బహిరంగ సాహిత్యంలో ఎటువంటి వివరణ లేదు. వివిధ పారామితుల ప్రభావాల గురించి స్పష్టమైన ఆలోచన కలిగి ఉండటానికి, 1-18 GHz DRGH ను HFSS తో అనుకరించారు. ఫలితాల నుండి, కొండ శిఖరాల మధ్య ప్రారంభ దూరం, ప్రోబ్ యొక్క కేంద్రం మరియు కుహరం మధ్య దూరం మరియు చొప్పించిన ప్రోబ్ యొక్క వ్యాసార్థం వంటి ఫీడింగ్ పాయింట్ సమీపంలోని పారామితులు VSWR మరియు లాభం నియంత్రించడంలో మరియు అధిక పౌనఃపున్యాల కోసం రేడియేషన్ నమూనాను రూపొందించడంలో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తాయని అర్థం |
79a2e622245bb4910beb0adbce76f0a737f42035 | ఇటీవల గార్ట్నర్ అధ్యయనం ప్రకారం బిజినెస్ ప్రాసెస్ మేనేజ్మెంట్ (బిపిఎం) ను వ్యాపారంలో ప్రథమ ప్రాధాన్యతగా గుర్తించారు (గార్ట్నర్, 2005). అయితే, బిపిఎమ్ అనేక కోణాలను కలిగి ఉంది, ఎందుకంటే దాని మూలాలు బిజినెస్ ప్రాసెస్ రీ ఇంజనీరింగ్, ప్రాసెస్ ఇన్నోవేషన్, ప్రాసెస్ మోడలింగ్ మరియు వర్క్ఫ్లో మేనేజ్మెంట్లలో ఉన్నాయి. సంస్థలు మరింత ఎక్కువ ప్రక్రియల దిశగా అవసరాన్ని గుర్తించి, తగిన సమగ్ర చట్రాలను కోరుతున్నాయి, ఇవి వారి BPM చొరవ యొక్క పరిధిని మరియు అంచనా వేయడానికి సహాయపడతాయి. ఈ పరిశోధన ప్రాజెక్టు యొక్క లక్ష్యం ఒక సమగ్రమైన మరియు విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన BPM పరిపక్వత నమూనాను అభివృద్ధి చేయడం, ఇది BPM సామర్థ్యాల అంచనాను సులభతరం చేస్తుంది. ఈ పత్రం ప్రస్తుత నమూనా గురించి ఒక అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది, డెల్ఫీ అధ్యయనాల శ్రేణిని ఉపయోగించి వాస్తవ నమూనా అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. అభివృద్ధి ప్రక్రియలో నమూనాలోని ఆరు ప్రధాన కారకాలను మరింతగా నిర్వచించడం మరియు విస్తరించడంపై దృష్టి సారించే ప్రత్యేక అధ్యయనాలు ఉన్నాయి, అనగా. వ్యూహాత్మక అనుసంధానం, పాలన, పద్ధతి, సమాచార సాంకేతికత, ప్రజలు మరియు సంస్కృతి. |
8687ee7335f6d9813ba9e4576ce25b56e57b16d1 | కేస్ స్టడీ అనేది సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ పరిశోధన కోసం ఒక అనుకూలమైన పరిశోధన పద్దతి, ఎందుకంటే ఇది దాని సహజ సందర్భంలో సమకాలీన దృగ్విషయాన్ని అధ్యయనం చేస్తుంది. అయితే, కేస్ స్టడీ అంటే ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడం మారుతూ ఉంటుంది, తద్వారా ఫలిత అధ్యయనాల నాణ్యత మారుతూ ఉంటుంది. కేస్ స్టడీస్ నిర్వహించే పరిశోధకులకు, అలాంటి అధ్యయనాల నివేదికలను అధ్యయనం చేసే పాఠకులకు కేస్ స్టడీస్ పద్దతి మరియు మార్గదర్శకాలను పరిచయం చేయడమే ఈ పత్రం యొక్క లక్ష్యం. ఈ వ్యాసాలు కేస్ స్టడీస్ ను చదివి, నిర్వహించిన రచయితల సొంత అనుభవాల మీద ఆధారపడి ఉన్నాయి. ఈ పదజాలం మరియు మార్గదర్శకాలు ఇతర పరిశోధన రంగాలలో, ముఖ్యంగా సామాజిక శాస్త్రాలు మరియు సమాచార వ్యవస్థలలోని వివిధ పద్దతి మార్గదర్శకాల నుండి సంకలనం చేయబడ్డాయి మరియు సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. సాఫ్ట్ వేర్ ఇంజనీరింగ్ కేస్ స్టడీస్ కోసం సిఫార్సు చేసిన పద్ధతులను, అలాగే కేస్ స్టడీ పరిశోధన యొక్క పరిశోధకులు మరియు పాఠకుల కోసం ప్రయోగాత్మకంగా ఉత్పన్నమైన మరియు అంచనా వేసిన చెక్ లిస్ట్ లను మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
56a475b4eff2e5bc52cf140d23e6e845ff29cede | సాఫ్ట్ వేర్ అభివృద్ధి మరియు నిర్వహణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుచుకునేందుకు నిరూపితమైన అనేక కీలక ప్రక్రియల ప్రాంతాలలో సిఫార్సు చేసిన పద్ధతుల సమితులను ప్రదర్శించడానికి అభివృద్ధి చేసిన సామర్థ్య పరిపక్వత నమూనా (సిఎంఎం) గురించి చర్చించారు. ప్రస్తుత ప్రక్రియ పరిపక్వతను నిర్ణయించడం ద్వారా మరియు సాఫ్ట్వేర్ నాణ్యత మరియు ప్రక్రియను మెరుగుపరచడానికి అత్యంత కీలకమైన సమస్యలను గుర్తించడం ద్వారా ప్రక్రియ-మెరుగుదల వ్యూహాలను ఎంచుకోవడానికి డెవలపర్లకు సహాయపడటానికి CMM రూపొందించబడింది. CMM యొక్క ప్రారంభ విడుదల, వెర్షన్ 1.0, 1991 మరియు 1992లో సాఫ్ట్వేర్ కమ్యూనిటీ సమీక్షించి ఉపయోగించింది. 1992 ఏప్రిల్లో జరిగిన సిఎంఎం 1.0 వర్క్ షాప్ కు 200 మంది సాఫ్ట్ వేర్ నిపుణులు హాజరయ్యారు. ప్రస్తుత సిఎంఎం వెర్షన్ ఆ వర్క్ షాప్ నుండి వచ్చిన ఫీడ్బ్యాక్ మరియు సాఫ్ట్వేర్ కమ్యూనిటీ నుండి కొనసాగుతున్న ఫీడ్బ్యాక్ ఫలితం. వెర్షన్ 1.1 ను వివరించే సాంకేతిక నివేదిక సారాంశం. |
de047381b2dbeaf668edb6843054dadd4dedd10c | కథా నిర్మాణం అనేది ఒక సర్వవ్యాప్తి మరియు ఆసక్తికరమైన దృగ్విషయం. ఒక కథలో విలన్ లేదా రివెంజ్ ఉనికిని మనం గుర్తించగలము, ఆ పదం వాస్తవానికి పాఠంలో లేనప్పటికీ. కథన నిర్మాణం కొత్త కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను నకిలీ చేయడానికి ఒక ఎంబోల్ట్, మరియు నైరూప్య మరియు సంభావిత అభ్యాసానికి ఒక విండో అలాగే సంస్కృతి మరియు జ్ఞానంపై దాని ప్రభావం. కథా నిర్మాణం గురించి మన అవగాహనను మెరుగుపరుచుకోవడానికి నేను అనలాజికల్ స్టోరీ మెర్జింగ్ (ASM) ను వివరించాను, ఇది ఒక కొత్త మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం, ఇది జానపద కథల సమితుల నుండి సాంస్కృతికంగా సంబంధిత ప్లాట్ నమూనాలను సేకరించగలదు. జానపద కథల కథాంశాల నిర్మాణం గురించి వ్లాదిమిర్ ప్రోప్ యొక్క ప్రభావవంతమైన సిద్ధాంతం యొక్క సారాంశ భాగాన్ని ASM నేర్చుకోగలదని నేను ప్రదర్శిస్తున్నాను. ఒక అర్థ స్థాయిలో వివరణలను తీసుకోవడమే సవాలు, అనగా, జానపద కథలలో వివరించినట్లుగా ఒక సంఘటన కాలక్రమం, మరియు తదుపరి ఉన్నత స్థాయికి వియుక్తః విల్లానీ, స్టగ్గ్లేవిక్టరీ మరియు రివార్డ్ వంటి నిర్మాణాలు. ASM అనేది బేసియన్ మోడల్ విలీనంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది సాధారణ వ్యాకరణాలను నేర్చుకోవడానికి ఒక సాంకేతికత. ASM యొక్క పెద్ద శోధన స్థలం ఉన్నప్పటికీ, జాగ్రత్తగా ట్యూన్ చేసిన పూర్వస్థితి అల్గోరిథం సారూప్యతకు అనుమతిస్తుంది మరియు ఇది 0.511 నుండి 0.714 వరకు యాదృచ్ఛిక-సర్దుబాటు చేసిన రాండ్ సూచికతో ప్రోప్ యొక్క వర్గాలను పునరుత్పత్తి చేస్తుంది. 0.8 కంటే ఎక్కువ F- కొలతలతో మూడు ముఖ్యమైన వర్గాలు గుర్తించబడ్డాయి. ఈ డేటా 15 రష్యన్ జానపద కథలు, ఇందులో 18,862 పదాలు ఉన్నాయి, ఇది ప్రోప్ యొక్క అసలు కథల యొక్క ఉపసమితి. ఈ ఉపసమితి యొక్క 18 అంశాలను 12 వ్యాఖ్యాతలు స్టోరీ వర్క్బెంచ్ ఉపయోగించి వ్యాఖ్యానించారు, ఈ పని కోసం నేను అభివృద్ధి చేసిన సాధారణ టెక్స్ట్-వివరణ సాధనం. ప్రతి అంశం డబుల్-అనోటేట్ చేయబడింది మరియు ఇంటర్-అనోటేటర్ F-మెజర్స్ వద్ద 0.7 నుండి 0.8 వరకు క్లస్టర్ చేయబడింది. ఇది ఇప్పటివరకు సేకరించిన అతిపెద్ద, అత్యంత లోతైన వ్యాఖ్యానించిన కథా సంకలనం. ఈ పనికి జానపద కథల కంటే చాలా ఎక్కువ ప్రాముఖ్యత ఉంది. మొదట, సమాచార పునరుద్ధరణ, ఒప్పించడం మరియు చర్చలు, సహజ భాషా అవగాహన మరియు ఉత్పత్తి మరియు కంప్యూటరీకరణ సృజనాత్మకతతో సహా అనేక రంగాలలో ముఖ్యమైన అనువర్తనాల వైపు ఇది దారి చూపుతుంది. రెండవది, సహజ భాషా అర్థశాస్త్రం నుండి వియుక్త అనేక అభిజ్ఞా పనులకు ఆధారం అయిన ఒక నైపుణ్యం, కాబట్టి ఈ పని ఆ ప్రక్రియల గురించి అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది. చివరగా, ఈ పని జ్ఞానంపై సాంస్కృతిక ప్రభావాల యొక్క గణన అవగాహనకు మరియు కథలలో సంగ్రహించిన సాంస్కృతిక వ్యత్యాసాలను అర్థం చేసుకోవడానికి తలుపులు తెరుస్తుంది. డిసర్టేషన్ సూపర్వైజర్: ప్యాట్రిక్ హెచ్. విన్స్టన్ ప్రొఫెసర్, ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ డిసర్టేషన్ కమిటీః విట్మన్ ఎ. రిచర్డ్స్ ప్రొఫెసర్, బ్రెయిన్ & కాగ్నిటివ్ సైన్సెస్ పీటర్ సోలోవిట్స్ ప్రొఫెసర్, ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ & హార్వర్డ్-ఎంఐటి డివిజన్ ఆఫ్ హెల్త్ సైన్సెస్ అండ్ టెక్నాలజీ జాషువా బి. టెన్నెన్బామ్ ప్రొఫెసర్, బ్రెయిన్ & కాగ్నిటివ్ సైన్సెస్ |
cfdc7b01a7de752bce229008bfb87700b262ddea | |
17230f5b3956188055a48c5f4f61d131cce0662f | ఈ కాగితం బహుళ వాక్య అల్జీబ్రా పద సమస్యలను పరిష్కరించే సమస్యను సమీకరణ చెట్లను ఉత్పత్తి చేయడం మరియు స్కోరింగ్ చేయడం వంటి సమస్యను అధికారికంగా చేస్తుంది. మేము పూర్ణాంక సరళ ప్రోగ్రామింగ్ ను ఉపయోగించి సమీకరణ వృక్షాలను ఉత్పత్తి చేస్తాము మరియు స్థానిక మరియు ప్రపంచ వివక్షత నమూనాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా వారి సంభావ్యతను స్కోర్ చేస్తాము. ఈ నమూనాలు చిన్న పద సమస్యల సమితి మరియు వాటి సమాధానాలపై శిక్షణ పొందుతాయి, ఎటువంటి మాన్యువల్ అనోటేషన్ లేకుండా, సమస్య వచనానికి ఉత్తమంగా సరిపోయే సమీకరణాన్ని ఎంచుకోవడానికి. మొత్తం వ్యవస్థను మేము ఆల్గేస్ అని పిలుస్తాము. అల్గేస్ ను మునుపటి పనితో పోల్చి చూస్తే, ఇది పూర్తి స్థాయి అరిథ్మెటిక్ ఆపరేషన్లను కవర్ చేస్తుందని చూపిస్తుంది, అయితే హోస్సేని మరియు ఇతరులు. (2014) కేవలం కలయిక మరియు వ్యవకలనలను మాత్రమే నిర్వహిస్తుంది. అంతేకాకుండా, కుష్మాన్ మరియు ఇతరుల పెళుసుదనాన్ని అల్గేస్ అధిగమిస్తుంది. (2014) ఒకే-సమాన సమస్యలపై 15% నుండి 50% లోపం తగ్గింపును అందిస్తుంది. |
8d0921b2ce0d30bffd8830b1915533c02b96958d | ఈ పత్రం మైక్రో గ్రిడ్లలో ఉపయోగించే విద్యుత్ విద్యుత్ కన్వర్టర్ల కళ యొక్క స్థితిని సమీక్షిస్తుంది. ఈ పత్రం ప్రధానంగా గ్రిడ్ అనుసంధానిత కన్వర్టర్లపై దృష్టి పెట్టింది. ఈ ప్రత్యేక కన్వర్టర్ల కోసం వివిధ టోపోలాజీలు మరియు నియంత్రణ మరియు మాడ్యులేషన్ వ్యూహాలు విమర్శనాత్మకంగా సమీక్షించబడ్డాయి. అంతేకాకుండా ఈ కన్వర్టర్లకు సంబంధించి భవిష్యత్తులో ఎదురయ్యే సవాళ్లు, వాటికి పరిష్కార మార్గాలు కూడా గుర్తించబడ్డాయి. |
4d6e39e24d0a8d7327ba94c5463ea465faf5b65d | ఫంక్షనల్ డేటా విశ్లేషణ మరియు లొంగిట్యూడియల్ డేటా విశ్లేషణ యొక్క దృక్పథాలు మరియు పద్ధతులు విరుద్ధంగా మరియు పోల్చబడతాయి. వీటిలో కోర్ పద్ధతులు, సున్నితత్వం కోసం యాదృచ్ఛిక ప్రభావ నమూనాలు, బేస్ ఫంక్షన్ పద్ధతులు, వక్ర ఆకృతులకు కోవారియేట్ల సంబంధాన్ని పరిశీలించడం వంటివి ఉన్నాయి. ఈ పద్దతి లో కొన్ని మార్గాలు గుర్తించబడ్డాయి. |
bef980f5daf912fd69a9785739813dcdca06371f | |
b43be5de19e5cab8d1b476c42899f92e75660510 | నీటి వనరుల నిర్వహణ, వ్యవసాయం, వాతావరణ సూచన, వాతావరణ పరిశోధన, అలాగే ఉపగ్రహ ఆధారిత వర్షపాతం అంచనాల గ్రౌండ్ ధ్రువీకరణ కోసం ఖచ్చితమైన మరియు సకాలంలో ఉపరితల వర్షపాతం కొలతలు చాలా ముఖ్యమైనవి. అయితే, భూమి యొక్క భూ ఉపరితలం యొక్క మెజారిటీ అటువంటి డేటా లేదు, మరియు ప్రపంచంలోని అనేక ప్రాంతాల్లో ఉపరితల అవపాతం కొలిచే నెట్వర్క్ల సాంద్రత కూడా వేగంగా తగ్గుతోంది. వాణిజ్య సెల్యులార్ కమ్యూనికేషన్ నెట్వర్క్లలో ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉపయోగించే మైక్రోవేవ్ లింకుల భారీ సంఖ్య నుండి స్వీకరించిన సిగ్నల్ స్థాయి డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా ఈ అభివృద్ధిని సమర్థవంతంగా ఎదుర్కోవచ్చు. అటువంటి లింకుల వెంట, రేడియో సంకేతాలు ఒక బేస్ స్టేషన్ వద్ద ఒక ప్రసార యాంటెన్నా నుండి మరొక బేస్ స్టేషన్ వద్ద ఒక రిసీవింగ్ యాంటెన్నాకు వ్యాప్తి చెందుతాయి. వర్షం వలన సంభవించే అణచివేత మరియు, తరువాత, మార్గం-సగటు వర్షపాతం యొక్క తీవ్రత ట్రాన్స్మిటర్ మరియు రిసీవర్ మధ్య సిగ్నల్ యొక్క అణచివేత నుండి పొందవచ్చు. ఈ నేపథ్యంలో, ఒక దేశం మొత్తానికి (నెదర్లాండ్స్, ∼35,500 కిమీ) వర్షపాతం యొక్క అంతరిక్ష-సమయ డైనమిక్స్ను తిరిగి పొందటానికి అటువంటి నెట్వర్క్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో మేము చూపిస్తాము. ఇది అపూర్వమైన సంఖ్యలో లింకులు (∼2,400) మరియు నిజ సమయంలో వర్షపాతం తిరిగి పొందే అల్గోరిథం ఆధారంగా ఉంటుంది. ఈ విధంగా, వర్షపాతం యొక్క నిజ సమయ పర్యవేక్షణ కోసం ఇటువంటి నెట్వర్క్ల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, ముఖ్యంగా ప్రపంచంలోని ఆ ప్రాంతాలలో, ప్రత్యేకమైన నేల-ఆధారిత వర్షపాతం సెన్సార్ల నెట్వర్క్లు తరచుగా వాస్తవంగా లేవు. |
328a3e8811a65ef301eda423800fefd9a10fc196 | మేము VANET లలో క్లస్టర్ జీవితకాలం పొడిగించే లక్ష్యంతో ఒక బీకాన్ ఆధారిత క్లస్టరింగ్ అల్గోరిథంను అందిస్తున్నాము. క్లస్టర్ పునర్వ్యవస్థీకరణపై నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మేము కొత్త సమిష్టి స్థానిక చైతన్యం ప్రమాణాన్ని ఉపయోగిస్తాము. ఈ పథకం ఒక క్లాస్టర్ హెడ్స్ ఒకదానికొకటి కలుసుకున్నప్పుడు తరచుగా పునర్వ్యవస్థీకరణలను నివారించడానికి ఒక వివాద పద్ధతిని కలిగి ఉంటుంది. మునుపటి ప్రసిద్ధ క్లస్టరింగ్ అల్గోరిథంలతో పోలిస్తే సిమ్యులేషన్ ఫలితాలు క్లస్టర్ జీవితకాలం యొక్క గణనీయమైన మెరుగుదల మరియు నోడ్ స్టేట్ / రోల్ మార్పులను తగ్గించాయి. |
cd0105649926af00e1f8fe4d32438ea2141628e8 | మాల్వేర్ లు మరింత అప్రమత్తంగా మారుతున్నాయి, విశ్లేషించబడకుండా తమను తాము రక్షించుకోవడానికి మరింత ఎక్కువ మాల్వేర్ లు క్రిప్టోగ్రాఫిక్ అల్గోరిథంలను (ఉదా. ప్యాకింగ్, ఎన్క్రిప్టింగ్ సి అండ్ సి కమ్యూనికేషన్) ఉపయోగిస్తున్నాయి. మాల్వేర్ బైనరీ లోపల క్రిప్టోగ్రాఫిక్ అల్గోరిథంలు మరియు నిజంగా తాత్కాలిక క్రిప్టోగ్రాఫిక్ రహస్యాలు ఉపయోగించడం సమర్థవంతమైన మాల్వేర్ విశ్లేషణ మరియు రక్షణకు కీలక అడ్డంకిని విధిస్తుంది. మరింత సమర్థవంతమైన మాల్వేర్ విశ్లేషణ, ఫోరెన్సిక్స్ మరియు రివర్స్ ఇంజనీరింగ్ను ప్రారంభించడానికి, మేము సిఫర్ఎక్స్రేను అభివృద్ధి చేసాము - క్రొత్త బైనరీ విశ్లేషణ ఫ్రేమ్వర్క్ ఇది క్రోటోగ్రాఫిక్ కార్యకలాపాలను మరియు అస్పష్టమైన బైనరీ ఎక్జిక్యూటబుల్ అమలు నుండి తాత్కాలిక రహస్యాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించి తిరిగి పొందగలదు. క్రిప్టోగ్రాఫిక్ ఫంక్షన్ల యొక్క లావణ్య ప్రభావంపై ఆధారపడి, సిఫర్ఎక్స్ రే క్రిప్టోగ్రాఫిక్ ఆపరేషన్ యొక్క సరిహద్దును ఖచ్చితంగా గుర్తించగలదు మరియు బహుళ గూడు క్రిప్టోగ్రాఫిక్ ఆపరేషన్ల మధ్య ఒక క్షణం మాత్రమే మెమరీలో ఉన్న నిజంగా తాత్కాలిక క్రిప్టోగ్రాఫిక్ రహస్యాలను తిరిగి పొందగలదు. CipherXRay గుర్తించిన బ్లాక్ సిఫర్ యొక్క కొన్ని ఆపరేషన్ మోడ్లను (ఉదా. ECB, CBC, CFB) గుర్తించగలదు మరియు గుర్తించిన బ్లాక్ సిఫర్ ఆపరేషన్ కొన్ని సందర్భాల్లో ఎన్క్రిప్షన్ లేదా డీక్రిప్షన్ అని చెప్పగలదు. ఓపెన్ ఎస్ ఎస్ ఎల్ తో సిఫర్ ఎక్స్ రే, ప్రముఖ పాస్ వర్డ్ సేఫ్ కీ పాస్ ఎక్స్, స్టక్స్ నెట్, క్రాకెన్ మరియు అగోబోట్ మాల్వేర్ ల ద్వారా ఉపయోగించే సిఫర్ లు, మరియు అంతర్నిర్మిత కుదింపు మరియు చెక్సమ్ తో అనేక మూడవ పక్ష సాఫ్ట్ వేర్ లను మేము అనుభవపూర్వకంగా ధృవీకరించాము. సిఫర్ ఎక్స్ రే వివిధ క్రిప్టోగ్రాఫిక్ కార్యకలాపాలను గుర్తించగలదు మరియు కొన్ని మైక్రోసెకన్ల పాటు మాత్రమే మెమరీలో ఉన్న క్రిప్టోగ్రాఫిక్ రహస్యాలను తిరిగి పొందగలదు. ప్రస్తుత సాఫ్ట్ వేర్ అమలులలో క్రిప్టోగ్రాఫిక్ అల్గోరిథంలు వాటి అమలును పర్యవేక్షించగలిగితే రహస్యంగా ఉండటానికి చాలా కష్టంగా ఉన్నాయని మా ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. |
1b6c1efb9725a3ba0b88a22bf048b2b207898b44 | మేము హాష్ ఆధారిత సంతకం పథకం XMSS ను అందిస్తున్నాము. ఇది కనీస భద్రతా అవసరాలతో కూడిన మొదటి నిరూపితమైన (ఫార్వర్డ్) సురక్షితమైన మరియు ఆచరణాత్మక సంతకం పథకంః ఒక సూడోరాండమ్ మరియు రెండవ ప్రీఇమేజ్ రెసిస్టెంట్ (హాష్) ఫంక్షన్ కుటుంబం. ఉత్తమ హ్యాష్ ఆధారిత సంతకం పథకంతో పోలిస్తే దీని సంతకం పరిమాణం 25% కంటే తక్కువగా ఉంటుంది. |
13880d8bbfed80ab74e0a757292519a71230a93a | న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ (ఎన్ఎమ్టి) కోసం ఓపెన్ సోర్స్ టూల్ కిట్ ను మేము వివరిస్తున్నాము. ఈ టూల్ కిట్ సమర్థత, మాడ్యులారిటీ మరియు విస్తరించదగిన లక్ష్యంతో మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్లలో, ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యాలు మరియు సోర్స్ మోడాలిటీలలో ఎన్ఎమ్టి పరిశోధనలకు మద్దతు ఇస్తుంది, అదే సమయంలో పోటీ పనితీరు మరియు సహేతుకమైన శిక్షణా అవసరాలను నిర్వహిస్తుంది. ఈ టూల్ కిట్ లో మోడలింగ్ మరియు అనువాద మద్దతు, అలాగే అంతర్లీన పద్ధతుల గురించి వివరణాత్మక బోధనా డాక్యుమెంటేషన్ ఉన్నాయి. |
1518039b5001f1836565215eb047526b3ac7f462 | న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ (ఎన్ఎమ్టి) నమూనాలు సాధారణంగా స్థిర పదజాలంతో పనిచేస్తాయి, కాని అనువాదం అనేది ఓపెన్-పదజాలం సమస్య. గతంలో, నిఘంటువును ఉపయోగించి పదజాలం వెలుపల ఉన్న పదాలను అనువదించడం జరిగింది. ఈ వ్యాసంలో, మేము ఒక సరళమైన మరియు మరింత సమర్థవంతమైన విధానాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము, అరుదైన మరియు తెలియని పదాలను ఉప పద యూనిట్ల శ్రేణులుగా ఎన్కోడింగ్ చేయడం ద్వారా ఎన్ఎమ్టి మోడల్ ఓపెన్-వర్కబులరీ అనువాదానికి సామర్థ్యం కలిగి ఉంటుంది. వివిధ వర్గాల పదాలు పదాల కంటే చిన్న యూనిట్ల ద్వారా అనువదించగలవనే అంతర్దృష్టిపై ఇది ఆధారపడి ఉంటుంది, ఉదాహరణకు పేర్లు (అక్షర కాపీ లేదా లిప్యంతరీకరణ ద్వారా), సమ్మేళనాలు (సంవిధాత్మక అనువాదం ద్వారా) మరియు బంధువులు మరియు అప్పులు (ధ్వని మరియు రూప పరివర్తనల ద్వారా). సాధారణ క్యారెక్టర్ ఎన్గ్రామ్ మోడల్స్ మరియు బైట్ జత ఎన్కోడింగ్ కంప్రెషన్ అల్గోరిథం ఆధారంగా సెగ్మెంటేషన్తో సహా వివిధ పద విభజన పద్ధతుల యొక్క అనుకూలతను మేము చర్చిస్తాము మరియు WMT 15 అనువాద పనుల కోసం బ్యాక్-ఆఫ్ డిక్షనరీ బేస్లైన్ కంటే సబ్వర్డ్ మోడల్స్ మెరుగుపడతాయని అనుభవపూర్వకంగా చూపిస్తాము ఇంగ్లీష్→జర్మన్ మరియు ఇంగ్లీష్→రష్యన్ వరుసగా 1.1 మరియు 1.3 BLEU వరకు. |
19fbe18e8da489b17ebb283ddc7e72af7c3ffd32 | ఈ వ్యాసం లో, మానవ-రోబోట్ సహకారానికి సంబంధించిన నాలుగు ముఖ్యమైన, ఇంకా అరుదుగా అడిగిన పరిశోధన ప్రశ్నలను మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు చర్చించాము. పూర్తి సహకార రోబోట్ నియంత్రణ వ్యవస్థకు అవసరమైన వ్యక్తిగత భాగాల చుట్టూ పరిశోధన యొక్క సంక్షిప్త సర్వేతో మేము ప్రారంభిస్తాము, ప్రదర్శన నుండి నేర్చుకోవడం, క్రియాశీల అభ్యాసం, అనుకూల ప్రణాళిక వ్యవస్థలు మరియు ఉద్దేశ్య గుర్తింపులో ప్రస్తుత కళను చర్చిస్తాము. నిర్మాణం మరియు వంట రంగాలలోని ఇప్పటికే ఉన్న పని మరియు ప్రతినిధి వినియోగ కేసులతో వాటిని అనుసంధానించడం ద్వారా సమర్పించిన పరిశోధన ప్రశ్నల అన్వేషణను మేము ప్రేరేపిస్తాము. |
5b3d331fba47697a9d38412f8eea7b2f6bc3a320 | |
cedeeccea19b851cdfa3cd8ce753226c2bf55dd8 | |
92c4413c2a344f297f2eb6f96800bcc7de01ad37 | వ్యాకరణ లోపం సరిదిద్దడం (GEC) అనేది వ్రాతపూర్వక వచనంలో వ్యాకరణ లోపాలను స్వయంచాలకంగా సరిదిద్దే పని. మునుపటి పరిశోధన ప్రధానంగా వ్యక్తిగత లోపాల రకాలను దృష్టిలో ఉంచుకుని, ప్రస్తుత వాణిజ్యపరంగా ఉన్న దిద్దుబాటు సాధనాలు పరిమిత లోపాల రకాలను మాత్రమే లక్ష్యంగా చేసుకున్నాయి. అభ్యాసకులు తయారుచేసిన వాక్యాలు వివిధ రకాలైన బహుళ లోపాలను కలిగి ఉండటంతో, ఆచరణాత్మక లోపం సరిదిద్దే వ్యవస్థ అన్ని లోపాలను గుర్తించి సరిదిద్దగలగాలి. ఈ థీసిస్ లో, ఇంగ్లీష్ ను రెండవ భాషగా (ESL) నేర్చుకునేవారికి GEC ను పరిశీలిస్తాము. ప్రత్యేకించి, మేము GEC ను తప్పు నుండి సరైన ఆంగ్లంలోకి అనువదించే పనిగా పరిగణిస్తాము, అన్ని రకాల లోపాల కోసం ఎండ్-టు-ఎండ్ GEC వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి కొత్త నమూనాలను అన్వేషిస్తాము, ప్రతి లోపం రకం కోసం సిస్టమ్ పనితీరును అధ్యయనం చేస్తాము మరియు వివిధ కార్పొరేషన్లకు మోడల్ సాధారణీకరణను పరిశీలిస్తాము. మొదట, గణాంక యంత్ర అనువాదం (SMT) ను GEC కి వర్తింపజేస్తాము మరియు ఇది అన్ని లోపాల పోటీ GEC వ్యవస్థకు ఆధారం అని నిరూపించవచ్చు. 2014 లో ఒక భాగస్వామ్య పనికి సమర్పించిన మా విజేత వ్యవస్థకు దోహదపడే SMT ఆధారిత GEC వ్యవస్థను మేము అమలు చేస్తున్నాము. తరువాత, SMT ఆధారిత GEC వ్యవస్థ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన దిద్దుబాటు అభ్యర్థులను తిరిగి ర్యాంక్ చేయడానికి మేము ర్యాంకింగ్ మోడల్ను ప్రతిపాదించాము. ఈ నమూనా కొత్త భాషా సమాచారాన్ని పరిచయం చేస్తుంది మరియు ఇది దిద్దుబాటు నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము. చివరగా, GEC కోసం న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ (NMT) ను ఉపయోగించి మొదటి అధ్యయనాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము. ఎన్ఎమ్టిని జిఇసికి విజయవంతంగా వర్తింపజేయవచ్చని మరియు ఎస్ఎమ్టి ఆధారిత జిఇసి వ్యవస్థ ద్వారా తప్పిపోయిన కొత్త లోపాలను సంగ్రహించడంలో సహాయపడుతుందని మేము చూపిస్తున్నాము. మేము ఇంగ్లీష్ కోసం GEC పై దృష్టి పెడుతున్నప్పటికీ, ఈ థీసిస్లో సమర్పించిన మా పద్ధతులు ఏ భాషకైనా సులభంగా వర్తించవచ్చు. ప్ర ధన్యవాదాలు ప్ర ధానంగా, నా సూపర్వైజర్ అయిన టెడ్ బ్రిస్కో కు నేను ఎంతో కృతజ్ఞతతో వున్నాను, ఆయన నా పీహెచ్ డి ద్వారా నాకు సహనంతో మార్గనిర్దేశం చేసాడు మరియు ఎల్లప్పుడూ చాలా సహాయకారిగా, అవగాహన మరియు మద్దతుగా ఉన్నాడు. నాకు అవకాశాలు కల్పించినందుకు ఆయనకు ఎంతగానో కృతజ్ఞతలు తెలుపుతున్నాను. అది నన్ను పరిశోధకుడిగా, విమర్శనాత్మక ఆలోచనాపరుడిగా ఎదగడానికి సహాయపడింది. నా డిసర్టేషన్ ను క్షుణ్ణంగా చదివినందుకు, వారి విలువైన వ్యాఖ్యల కోసం, సంతోషకరమైన హ్యాపీ బర్త్ డే కోసం నా పరీక్షకులకు, పౌలా బట్టరీ, స్టీఫెన్ పుల్మాన్ లకు నేను ఎంతో కృతజ్ఞుడను. నా కృతజ్ఞతలు నా సహచరులు సహజ భాష మరియు సమాచార ప్రాసెసింగ్ పరిశోధనా బృందానికి, మా పని మరియు ఇతర యాదృచ్ఛిక విషయాలను చర్చించడం నాకు ఎల్లప్పుడూ ఆనందం కలిగించింది. నా కృషిపై నాకు ముందస్తు అభిప్రాయాన్ని ఇచ్చినందుకు స్టీఫెన్ క్లార్క్, ఆన్ కోప్స్టేక్ లకు, నా థీసిస్ ముసాయిదాను ఉదారంగా చదివినందుకు క్రిస్టోఫర్ బ్రయంట్ కు నా కృతజ్ఞతలు. ఒక గొప్ప సహోద్యోగి మాత్రమే కాదు, ఒక ప్రియమైన స్నేహితుడు కూడా అయినందుకు నేను ప్రత్యేకంగా మరియానో ఫెలిస్ కు కృతజ్ఞతలు తెలుపుతున్నాను. ఒక ప్రత్యేక ప్రస్తావన ఉంది ... |
5189c574f75610b11b3281ed03e07debb789279d | శరీర ఛానల్ కమ్యూనికేషన్ (బిసిసి) కోసం అల్ట్రా-తక్కువ శక్తి మేల్కొలుపు రిసీవర్ 130 nm CMOS ప్రక్రియలో అమలు చేయబడింది. ప్రతిపాదిత మేల్కొలుపు రిసీవర్ తక్కువ విద్యుత్ వినియోగం తో RF యాంప్లిఫైయర్ స్థానంలో ఇంజెక్షన్-లాకింగ్ రింగ్ ఆసిలేటర్ (ILRO) ఉపయోగిస్తుంది. ILRO ద్వారా, ఫ్రీక్వెన్సీ మాడ్యులేటెడ్ ఇన్పుట్ సిగ్నల్ నేరుగా క్రింది తక్కువ శక్తి PLL ఆధారిత FSK డిమోడ్యులేటర్ ద్వారా డీమోడ్యులేట్ చేయబడిన పూర్తి స్వింగ్ దీర్ఘచతురస్రాకార సిగ్నల్కు విస్తరించబడుతుంది. అంతేకాకుండా, శక్తి సామర్థ్య BCC లింక్ రిసీవర్ కోసం సున్నితత్వం మరియు ఎంపిక అవసరాలను తగ్గించింది, ఇది శక్తి వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఉష్ణోగ్రత వైవిధ్యం మరియు లీకేజ్ ప్రవాహం వల్ల కలిగే రింగ్ ఆసిలేటర్ యొక్క ఉచిత రన్ ఫ్రీక్వెన్సీని భర్తీ చేయడానికి ఆటో ఫ్రీక్వెన్సీ కాలిబ్రేటర్ (AFC) ను స్వీకరించారు. ఏ ప్రాంతం ఓవర్ హెడ్ లేకుండా ఉచిత రన్ ఫ్రీక్వెన్సీని కావలసిన ఫ్రీక్వెన్సీకి క్రమానుగతంగా సెట్ చేయడానికి AFC PLL- ఆధారిత డెమోడ్యులేటర్ను తిరిగి ఉపయోగిస్తుంది. దీని ఫలితంగా, ప్రతిపాదిత మేల్కొలుపు రిసీవర్ 200 kbps డేటా రేటు వద్ద -62.7 dBm సున్నితత్వాన్ని సాధిస్తుంది, అయితే 0.7 V సరఫరా నుండి 37.5 μW మాత్రమే వినియోగిస్తుంది. |
55b1250d48541ee0a6e7d907df3fcde9c118b1c2 | ఇంటర్ నెట్ లో చర్చించబడుతున్న వివాదాస్పద అంశాల సంఖ్య గణనీయంగా పెరిగింది. వ్యాసాలు, బ్లాగులు, వికీలలో ప్రజలు తమ అభిప్రాయాలను వాదనల రూపంలో వ్యక్తం చేస్తారు, అనగా సాక్ష్యాలతో మద్దతు ఉన్న వాదనలు. వాదనలు కనుగొనడం అనేది నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సమాచారం అందించే గొప్ప సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. అయితే, అందుబాటులో ఉన్న వెబ్ డేటా యొక్క భారీ పరిమాణం మరియు దాని నిర్మాణాత్మక, ఉచిత-టెక్స్ట్ ప్రాతినిధ్యం ద్వారా వాదన ఆవిష్కరణకు ఆటంకం ఉంది. మొదటిది ఆటోమేటిక్ టెక్స్ట్ మైనింగ్ విధానాలను పిలుస్తుంది, రెండోది వాదనల నిర్మాణాన్ని సేకరించేందుకు మాన్యువల్ ప్రాసెసింగ్ అవసరం అని సూచిస్తుంది. ఈ కాగితంలో, వాదనల యొక్క ఒక కార్పస్, ఒక వాదన ఆధారాన్ని నిర్మించడానికి క్రౌడ్ సోర్సింగ్ ఆధారిత విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము, తద్వారా వాదనల ఆవిష్కరణలో ఆటోమేటిక్ టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు మాన్యువల్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క ట్రేడ్-ఆఫ్ మధ్యవర్తిత్వం వహిస్తుంది. మేము ఒక ఎండ్-టు-ఎండ్ ప్రక్రియను అభివృద్ధి చేస్తాము, ఇది సమూహ ఖర్చును తగ్గించి, సమూహ సమాధానాల నాణ్యతను పెంచుతుందిః (1) వాదనాత్మక వచనాలను ర్యాంకింగ్ చేయడం, (2) ఈ వచనాల నుండి వాదనలను సేకరించడానికి వినియోగదారు ఇన్పుట్ను ప్రో-యాక్టివ్గా పొందడం మరియు (3) భిన్నమైన సమూహ సమాధానాలను సమగ్రపరచడం. వాస్తవ ప్రపంచ డేటా సెట్లతో మా ప్రయోగాలు, మా పద్ధతి పత్రాలలోని అన్ని వాదనలను 80% కంటే ఎక్కువ ఖచ్చితత్వంతో 25% వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, బేస్లైన్ అల్గోరిథం వినియోగించే బడ్జెట్లో 50% మాత్రమే ఉపయోగించి కనుగొంటుంది. |
d6ddbe79fbe374baed1aa7b1b1ed02ff13b9534d | ఈ లేఖలో ఉపరితల ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) నుండి వేవ్ గైడ్ పరివర్తన ఆధారంగా ఒక కొత్త బ్రాడ్బ్యాండ్ మిల్లీమీటర్-వేవ్ పాసివ్ పవర్ కాంబినర్ను ప్రదర్శించారు. రెండు పరివర్తన సర్క్యూట్లు దీర్ఘచతురస్రాకార తరంగ మార్గదర్శి యొక్క E-ప్లేన్ లోకి సిమ్మెట్రిక్గా చొప్పించబడ్డాయి మరియు శక్తి-కలయిక నెట్వర్క్గా పనిచేస్తాయి. పవర్ కాంబినేటర్ యొక్క బ్రాడ్బ్యాండ్ అభ్యర్థనను సంతృప్తి పరచడానికి, బ్రాడ్బ్యాండ్ మరియు కాంపాక్ట్ SIW-to-వేవ్ గైడ్ ట్రాన్సిషన్ సర్క్యూట్ను యాంటిసిమెట్రిక్ కోపర్డ్ ప్రోబ్ ఉపయోగించి అభివృద్ధి చేశారు. ఒక కా-బ్యాండ్ నాలుగు-మార్గం శక్తి కలయికను తయారు చేశారు మరియు కొలిచిన ఫలితాలు అనుకరణతో బాగా సరిపోతాయి. కొలిచిన ఫలితాలు ప్రతిపాదిత కలయిక 23.5 నుండి 40 GHz వరకు 52% బ్యాండ్విడ్త్ను 15 dB కంటే ఎక్కువ రిటర్న్ నష్టంతో మరియు 0.75 నుండి 1.4 dB చొప్పించే నష్టంతో సాధించాయని చూపిస్తుంది. ఈ మిల్లీమీటర్-వేవ్ పవర్ కాంబినర్ ను దాని సాధారణ నిర్మాణం మరియు బ్రాడ్బ్యాండ్ పనితీరు కోసం అధిక శక్తి కలయిక వ్యవస్థలో ఉపయోగించవచ్చు. |
3071658f221769d8980db53ada045cdbb89340af | మేము ప్రతిపాదించాము, WarpGAN, ఒక పూర్తిగా ఆటోమేటిక్ నెట్వర్క్ ఇది ఇన్పుట్ ముఖం ఫోటో ఇచ్చిన కార్టూన్లు ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. రిచ్ టెక్స్ట్రస్ స్టైల్స్ ను బదిలీ చేయడంతో పాటు, వార్ప్ గ్యాన్ స్వయంచాలకంగా ఫోటోను కార్టూన్ గా మార్చగల నియంత్రణ పాయింట్ల సమితిని అంచనా వేయడానికి నేర్చుకుంటుంది, అదే సమయంలో గుర్తింపును కాపాడుతుంది. మేము ఒక గుర్తింపును కాపాడే ప్రతికూల నష్టాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది విభిన్న విషయాల మధ్య విభజన చేయడానికి వివక్షకు సహాయపడుతుంది. అంతేకాకుండా, అతిశయోక్తి స్థాయిని మరియు దృశ్య శైలులను నియంత్రించడం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన కార్టూన్లను అనుకూలీకరించడానికి వార్ప్జిఎన్ అనుమతిస్తుంది. పబ్లిక్ డొమైన్ డేటాసెట్, వెబ్కారికచర్ పై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు, గుర్తింపులను కాపాడుతూ, విభిన్నమైన కార్టూన్లను రూపొందించగల సామర్థ్యం వార్ప్జిఎన్కు ఉందని చూపిస్తుంది. ఐదుగురు వ్యంగ్య నిపుణులు, వార్ప్ గ్యాన్ ద్వారా రూపొందించిన వ్యంగ్య చిత్రాలు చేతితో గీసిన వాటికి దృశ్యపరంగా సమానంగా ఉన్నాయని, ప్రముఖ ముఖ లక్షణాలను మాత్రమే అతిశయోక్తిగా చూపిస్తున్నారని సూచిస్తున్నారు. సమాన సహకారం సూచిస్తుంది |
ee742cdcec6fb80fda256c7202ffc3e7e2b34f4f | |
40b5ebd81c556a3799100689d1e92a5af7f895fb | పురుషుల్లో స్త్రీలుగా మారడానికి చేసే శస్త్రచికిత్సల యొక్క క్రియాత్మక మరియు సౌందర్య ఫలితాలను అంచనా వేయడం. రోగులు, పద్ధతులు మే 2001 నుంచి ఏప్రిల్ 2008 మధ్యకాలంలో మేము 50 మంది పురుషులు, మహిళలకు లింగ మార్పిడి శస్త్రచికిత్సలు చేశాం. రోగులందరూ మహిళల వలె జీవించి, కనీసం 12 నెలల పాటు ఈస్ట్రోజెన్ మరియు ప్రొజెస్టెరాన్లను స్వీకరించారు, ఇది రొమ్ము అభివృద్ధి మరియు పరీక్షా మరియు ప్రోస్టేట్ యొక్క క్షీణతకు సరిపోతుంది. ఈ హార్మోన్ల చికిత్స ఆపరేషన్కు 1 నెల ముందు నిలిపివేయబడింది. ఫలితాలు సగటు ఆపరేషన్ సమయం 190 నిమిషాలు మరియు సగటు యోని లోతు 10 సెం. పర్యవేక్షణలో, అత్యంత సాధారణ సమస్య (10%) నియోవాగినా యొక్క సంకోచం, ఇది రెండవ శస్త్రచికిత్స జోక్యంతో సరిదిద్దబడుతుంది. 50 మంది రోగులలో 45 మంది (90%) సౌందర్య ఫలితాలతో సంతృప్తి చెందారు; 42 మంది రోగులు (84%) క్రమం తప్పకుండా లైంగిక సంపర్కం కలిగి ఉన్నారని నివేదించారు, వీరిలో 2 మంది సంపర్కం సమయంలో నొప్పిని అనుభవించారు. 50 మంది రోగులలో 35 మంది (70%) క్లిటోరల్ ఉద్వేగం సాధించినట్లు నివేదించారు. పురుషుడి నుంచి స్త్రీకి లింగ మార్పిడి శస్త్రచికిత్స సంతృప్తికరమైన సౌందర్య మరియు క్రియాత్మక ఫలితాలను, ఇంట్రా- మరియు పోస్ట్-ఆపరేటివ్ రోగనిర్ధారణ తగ్గింపుతో భరోసా ఇవ్వగలదు. అయితే, శస్త్రచికిత్సకు సంబంధించిన అనుభవం, ఆసుపత్రి అనుభవం సరైన ఫలితాలను పొందడంలో కీలకం. |
e6228e0454a00117965c5ed884173531a9246189 | పెద్ద సంఖ్యలో కళాశాల విద్యార్థులు తక్కువ సమయంలోనే ఫేస్ బుక్ ను ఎక్కువగా వినియోగిస్తున్నారు. ఈ వ్యాసంలో, ఈ విద్యార్థులు ఫేస్బుక్ ను వారి ఆఫ్ లైన్ కమ్యూనిటీలలో కొత్త వ్యక్తులను కనుగొనడానికి ఉపయోగిస్తున్నారా లేదా వారు మొదట ఆఫ్ లైన్ లో కలిసిన వ్యక్తుల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి ఉపయోగిస్తున్నారా అనే విషయాన్ని పరిశీలిస్తాము. మన డేటా ప్రకారం, వినియోగదారులు ఎక్కువగా ఫేస్బుక్ను ఆఫ్లైన్లో కలిసే వ్యక్తుల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి ఉపయోగిస్తున్నారు, మరియు కొత్త కనెక్షన్లను ప్రారంభించడానికి సైట్ను ఉపయోగించే అవకాశం తక్కువ. |
8dc3c0008fb172710642db4fe5fcb2db9b0cd9fe | దృశ్య వచన గుర్తింపు కోసం ఇప్పటికే ఉన్న డేటాసెట్లలో చాలా వరకు కొన్ని వేల శిక్షణా నమూనాలను కలిగి ఉంటాయి, ఇవి చాలా పరిమిత పదజాలంతో ఉంటాయి, ఇవి అధునాతన లోతైన అభ్యాస ఆధారిత వచన గుర్తింపు పద్ధతుల అవసరాలను తీర్చలేవు. ఇంతలో, సింథటిక్ డేటాసెట్లలో (ఉదా, SynthText90k) సాధారణంగా మిలియన్ల కొద్దీ నమూనాలు ఉన్నప్పటికీ, అవి సహజ దృశ్యాలలో చిన్న లక్ష్య డేటాసెట్ల డేటా పంపిణీకి పూర్తిగా సరిపోవు. ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి, మేము సింథ్ టెక్స్ట్-ట్రాన్స్ఫర్ అని పిలువబడే వర్డ్ డేటా జనరేటింగ్ పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము, ఇది లక్ష్య డేటాసెట్ యొక్క పంపిణీని అనుకరించగలదు. SynthText-Transfer ఒక శైలి బదిలీ పద్ధతిని ఉపయోగించి, లక్ష్య డేటాసెట్లో రిఫరెన్స్ నమూనా యొక్క ఆకృతిని సంరక్షించే, యాదృచ్ఛిక వచన కంటెంట్తో నమూనాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఉత్పత్తి చేయబడిన చిత్రాలు నిజమైన చిత్రాలతో దృశ్యమానంగా ఒకేలా ఉండటమే కాకుండా, అధునాతన టెక్స్ట్ గుర్తింపు పద్ధతుల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి, ముఖ్యంగా పెద్ద అక్షరమాలతో ఉన్న ఆంగ్ల మరియు చైనీస్ డేటాసెట్ కోసం (ఇందులో చాలా అక్షరాలు కొన్ని నమూనాలలో మాత్రమే కనిపిస్తాయి, ఇది సీక్వెన్స్ మోడళ్లకు నేర్చుకోవడం కష్టతరం చేస్తుంది). అంతేకాకుండా, ఈ పద్ధతి వేగంగా మరియు సరళంగా ఉంటుంది, సాధారణ శైలి బదిలీ పద్ధతులలో పోటీ వేగం ఉంటుంది. |
83e70a4ecf9ada29678feef30a15be935c9e31e3 | |
8069614b90ebf48931a4b677a8f77799c94c4edb | |
336605da40485f4c8341f16bd26b9b4849dd0dc1 | ఈ కృషిలో, ఆన్లైన్ చర్చలలో వ్యాఖ్యలను ఒక సమూహంగా వర్గీకరించడానికి ఒక కొత్త పద్ధతిని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. ఈ అధ్యయనాన్ని సులభతరం చేయడానికి, మేము సాధారణ ఆన్లైన్ చర్చను కవర్ చేయడానికి మరియు సమూహ కార్మికుల ద్వారా సులభంగా వ్యాఖ్యానించడానికి రూపొందించిన కఠినమైన ప్రసంగ చర్యల వర్గీకరణను రూపొందిస్తాము. మేము సేకరించి విడుదల చేస్తాము 9,000 పైగా థ్రెడ్ల యొక్క ఒక కాంపస్ 100,000 వ్యాఖ్యలు చేతితో వ్యాఖ్యానించబడ్డాయి చెల్లింపు క్రౌడ్సోర్సింగ్ ద్వారా సంభాషణ చర్యలతో మరియు సైట్ రెడ్డిట్ నుండి యాదృచ్ఛికంగా నమూనా చేయబడింది. మన కంపోజిషన్ను ఉపయోగించి, ప్రసంగ చర్యల విశ్లేషణ వివిధ రకాల చర్చలను ఎలా వర్గీకరించగలదో, ఇందులో ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు జతలు మరియు అసమ్మతి గొలుసులు వంటి ప్రసంగ శ్రేణులు, అలాగే వివిధ సంఘాలు ఉన్నాయి. చివరగా, మేము మా కార్పస్ ఉపయోగించి ప్రసంగం చర్యలను అంచనా వేయడానికి ప్రయోగాలు చేస్తాము, షరతులతో కూడిన యాదృచ్ఛిక క్షేత్రాలు వంటి నిర్మాణాత్మక అంచనా నమూనాలు 75% F1 స్కోర్ను సాధించగలవని కనుగొంటాము. ప్రశ్నలు, సమాధానాల నుంచి విస్తృత వర్గాల వరకు వ్యాఖ్యాన చర్యలు ఎలా మెరుగుపడతాయో కూడా చూపిస్తాం. |
209929b05cee369ee000ae4ae4c2ec7d26cff197 | 6-18 GHz ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిలో రూపొందించిన డ్యూయల్ పోలరైజ్డ్ బ్రాడ్బ్యాండ్ ఫేజ్డ్ అరే యాంటెన్నా, 45 డిగ్రీల కోనిక్ గ్రేటింగ్ లోబ్ ఫ్రీ స్కాన్ వాల్యూమ్ మరియు సాబ్ అభివృద్ధి చేసిన BOR-ఎలిమెంట్లతో అమర్చబడింది. ఈ ఎరే ఎలిమెంట్ తో లక్ష్యం ఒక ద్వంద్వ ధ్రువణ బ్రాడ్బ్యాండ్ ఎరే యాంటెన్నాను తీసుకురావడం, ఇది సులువుగా సమీకరించడం, విడదీయడం మరియు క్రియాశీల మైక్రోవేవ్ మాడ్యూళ్ళకు కనెక్ట్ చేయడం. నిర్వహణ మరియు అప్గ్రేడ్ కారణాల కోసం విడదీయడం ముఖ్యమైనది కావచ్చు. మెకానికల్ డిజైన్ మరియు ఎలక్ట్రోమాగ్నెటిక్ పనితీరు క్రియాశీల ప్రతిబింబ గుణకం రూపంలో, కొలిచిన పరస్పర కప్లింగ్ కోఎఫీషియంట్ల నుండి లెక్కించబడుతుంది మరియు సెంట్రల్ మరియు ఎడ్జ్ ఎలిమెంట్ కోసం కొలిచిన క్రియాశీల లాభం మూలకం నమూనా ప్రదర్శించబడుతుంది. చిన్న బ్రాడ్బ్యాండ్ శ్రేణులలో తీవ్రంగా ఉండే శ్రేణిలో అంచు ప్రభావాలను ఈ పత్రంలో పరిశీలిస్తారు |
5ae0ed96b0ebb7d8a03840aaf64c53b07ff0c1e7 | సెంటిమెంట్ వర్గీకరణ యొక్క ప్రధాన పని ప్రచురించిన సెంటిమెంట్ డేటా (ఉదా. వార్తలు లేదా సమీక్షలు). కొన్ని పరిశోధనలు పర్యవేక్షక పద్ధతులు బ్లాగులు లేదా సమీక్షలకు మంచి పనితీరును సాధించవచ్చని చూపించాయి. అయితే, ఒక వార్తా నివేదికలో ఉన్న వైరుధ్యాలను అంచనా వేయడం కష్టం. వెబ్ వార్తా నివేదికలు ఇతర వెబ్ పత్రాల నుండి భిన్నంగా ఉంటాయి. ఇతర వెబ్ పత్రాల కంటే వార్తల్లో భావోద్వేగ అంశాలు తక్కువగా ఉంటాయి. అంతేకాకుండా, వేర్వేరు రంగాలలో ఒకే పదాలకు వేర్వేరు ధ్రువణత ఉంటుంది. కాబట్టి మేము స్వీయ-పెరుగుదల అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము, ఇది ఒక క్రాస్-డొమైన్ సెంటిమెంట్ పద జాబితాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది వెబ్ వార్తల సెంటిమెంట్ వర్గీకరణలో ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ పత్రం వెబ్ వార్తలను స్వయంచాలకంగా వర్గీకరించడానికి ఇంతకుముందు వివరించని కొన్ని లక్షణాలను పరిశీలిస్తుంది, ఈ పద్ధతుల యొక్క ప్రభావాన్ని ఒంటరిగా మరియు వర్గీకరణ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి సమగ్రపరచినప్పుడు పరిశీలిస్తుంది మరియు క్రాస్-డొమైన్ వర్డ్ లిస్ట్ కోసం స్వీయ-పెరుగుదల అల్గోరిథంను కూడా ధృవీకరిస్తుంది. |
2bd576ce574df33c834b6032962cd5ae0be5299f | |
fb2508f11a676c48bacad7a827f02db519fd969a | ప్రత్యామ్నాయాలను (పరిశీలనలు/వస్తువులను) ముందుగా నిర్వచించిన సజాతీయ సమూహాలలోకి కేటాయించడం అనేది ప్రధాన ఆచరణాత్మక మరియు పరిశోధనా ఆసక్తిని కలిగి ఉన్న సమస్య. ఈ రకమైన సమస్యను వర్గీకరణ లేదా క్రమబద్ధీకరణ అని పిలుస్తారు, సమూహాలు నామమాత్రంగా లేదా క్రమబద్ధంగా ఉన్నాయా అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. వర్గీకరణ మరియు క్రమబద్ధీకరణ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పద్దతులు గణాంకాలు/ఎకనోమెట్రిక్స్, కృత్రిమ మేధస్సు మరియు ఆపరేషన్స్ రీసెర్చ్ వంటి వివిధ పరిశోధన విభాగాల నుండి అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. ఈ పత్రం యొక్క లక్ష్యం బహుళ ప్రమాణ నిర్ణయ సహాయక (MCDA) యొక్క చట్రంలో నిర్వహించిన పరిశోధన యొక్క సమీక్ష. ఈ సమీక్ష MCDA వర్గీకరణ/సార్టింగ్ నమూనాల యొక్క వివిధ రూపాలను, నమూనా అభివృద్ధి ప్రక్రియ యొక్క వివిధ అంశాలను, అలాగే MCDA వర్గీకరణ/సార్టింగ్ పద్ధతుల యొక్క వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలను మరియు వాటి సాఫ్ట్వేర్ అమలులను కవర్ చేస్తుంది. 2002 ఎల్సెవియర్ సైన్స్ B. V. అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
e26cbabe8c60f1c62616917410f47ac2ad7d7609 | ఈ పత్రం ఒక అభిజ్ఞా నిర్మాణంలో డ్రైవర్ ప్రవర్తన యొక్క కఠినమైన గణన నమూనా యొక్క అభివృద్ధిని అన్వేషిస్తుంది - మానవ వ్యవస్థ యొక్క ప్రాథమిక లక్షణాలు మరియు పరిమితులను కలిగి ఉన్న అంతర్లీన మానసిక సిద్ధాంతాలతో గణన ఫ్రేమ్వర్క్. డ్రైవింగ్ యొక్క సంక్లిష్టమైన పనిని అధ్యయనం చేయడానికి కంప్యూటరీకరణ మోడలింగ్ ఒక శక్తివంతమైన సాధనంగా ఉద్భవించింది, డ్రైవర్ ప్రవర్తనను అనుకరించడానికి మరియు ఈ ప్రవర్తన యొక్క పారామితులు మరియు పరిమితులను అన్వేషించడానికి పరిశోధకులను అనుమతిస్తుంది. మెథడ్ ACT-R (అడాప్టివ్ కంట్రోల్ ఆఫ్ థాట్- రేషనల్) అభిజ్ఞా నిర్మాణంలో అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక సమగ్ర డ్రైవర్ మోడల్ వివరించబడింది, ఇది బహుళ-లైన్ రహదారి వాతావరణంలో నియంత్రణ, పర్యవేక్షణ మరియు నిర్ణయం తీసుకునే భాగాల ప్రక్రియలపై దృష్టి పెడుతుంది. ఫలితాలు ఈ నమూనా స్టెరింగ్ ప్రొఫైల్స్, సైడరల్ పొజిషన్ ప్రొఫైల్స్, మరియు లేన్ కీపింగ్, కర్వ్ చర్చలు, మరియు లేన్ మార్పిడి సమయంలో మానవ డ్రైవర్ల దృష్టి పంపిణీలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. ఈ నమూనా సాధారణ మానవ సామర్ధ్యాలు మరియు పరిమితుల సందర్భంలో డ్రైవర్ ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడానికి ఎలా దోహదపడుతుందో మరియు మోడల్ అభివృద్ధిని మరింత క్లిష్టమైన, వాస్తవిక పనుల వైపు నెట్టడం ద్వారా డ్రైవింగ్ డొమైన్ అభిజ్ఞాత్మక నిర్మాణాలకు ఎలా ప్రయోజనం చేకూరుస్తుందో చూపిస్తుంది. అప్లికేషన్ ఈ మోడల్ డ్రైవర్ ప్రవర్తన మరియు పరధ్యానాన్ని అంచనా వేసే మరియు గుర్తించే ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల కోసం కోర్ కంప్యూటరల్ ఇంజిన్గా కూడా ఉపయోగపడుతుంది. |
3d7ac1dae034997ca5501211685a67dbe009b5ae | ఈ లేఖలో 60 GHz విస్తృత లాకింగ్ రేంజ్ మిల్లెర్ డివైడర్ ప్రదర్శించబడింది. డివైడర్ యొక్క లాకింగ్ పరిధిని మెరుగుపరచడానికి మరియు విద్యుత్ వినియోగాన్ని ఆదా చేయడానికి, బలహీనమైన ఇన్వర్షన్ మిక్సర్ ఆధారంగా మిల్లెర్ డివైడర్ను మేము ప్రతిపాదించాము. ప్రతిపాదిత మిల్లెర్ డివైడర్ 65 nm CMOS లో అమలు చేయబడింది మరియు 0.4 V సరఫరా వద్ద 1.6 mW DC శక్తిని వినియోగించేటప్పుడు 0 dBm ఇన్పుట్ శక్తితో 35.7 నుండి 64.2 GHz వరకు 57% లాకింగ్ పరిధిని ప్రదర్శిస్తుంది. గతంలో నివేదించిన CMOS మిల్లీమీటర్ వేవ్ ఫ్రీక్వెన్సీ డివైడర్లతో పోలిస్తే, ప్రతిపాదిత డివైడర్ ఎటువంటి ఫ్రీక్వెన్సీ ట్యూనింగ్ మెకానిజం లేకుండా విస్తృత పాక్షిక బ్యాండ్విడ్త్ను సాధిస్తుంది. |
d8eca17cf10ff0762ef30e726ef303b937406692 | అనుమతి లేని బ్లాక్చెయిన్లు నమ్మక రహిత నమ్మకాన్ని గ్రహించగలవు, అయినప్పటికీ గణన పనుల సంక్లిష్టతను పరిమితం చేసే ఖర్చుతో. స్కేలబిలిటీకి సంబంధించిన చిక్కులను వివరించడానికి, మేము స్మార్ట్ కాంట్రాక్టుల కోసం ట్రస్ట్ మోడల్ను అమలు చేసాము, వీటిని ఓపెన్ మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్లో ఏజెంట్లుగా వర్ణించారు. ఏజెంట్ ఉద్దేశాలు తప్పనిసరిగా తెలియవు మరియు స్వతంత్ర ఏజెంట్లు ప్రమాదం కింద నిర్ణయాలు తీసుకోగలగాలి. ఈ సాధారణ పరిస్థితుల యొక్క పరిణామాలు Ethereum కోసం విశ్లేషించబడతాయి మరియు తరువాత ఇతర ప్రస్తుత మరియు భవిష్యత్ ప్లాట్ఫారమ్లకు సాధారణీకరించబడతాయి. |
537f16973900fbf4e559d64113711d35bf7ca4a2 | స్మార్ట్ హోమ్స్ మరియు ధరించగలిగే పరికరాల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సున్నితమైన డేటాపై గణన చేసే అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి అభివృద్ధి చెందుతున్న ఐఓటి ప్రోగ్రామింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లు అనుమతిస్తాయి. అయితే, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్లు సున్నితమైన డేటాపై అనుమతి ఆధారిత యాక్సెస్ నియంత్రణకు మాత్రమే మద్దతు ఇస్తాయి, ఇది యాప్లు యాక్సెస్ పొందిన తర్వాత డేటాను ఎలా ఉపయోగిస్తాయో నియంత్రించడంలో అసమర్థంగా ఉంటుంది. ఈ పరిమితిని పరిష్కరించడానికి, మేము ఫ్లోఫెన్సును అందిస్తున్నాము, సున్నితమైన డేటా వినియోగదారులకు వారి ఉద్దేశించిన డేటా ప్రవాహ నమూనాలను ప్రకటించమని కోరిన వ్యవస్థ, ఇది తక్కువ ఓవర్ హెడ్తో అమలు చేస్తుంది, అయితే అన్ని ఇతర అప్రకటిత ప్రవాహాలను బ్లాక్ చేస్తుంది. డేటా ప్రవాహాలను మరియు సంబంధిత నియంత్రణ ప్రవాహాలను యాప్ నిర్మాణంలో స్పష్టంగా పొందుపరచడం ద్వారా ఫ్లోఫెన్సు దీనిని సాధిస్తుంది. డెవలపర్లు తమ యాప్లను రెండు భాగాలుగా విభజించడానికి ఫ్లోఫెన్సు మద్దతును ఉపయోగిస్తారు: (1) శాండ్బాక్స్లలోని సున్నితమైన డేటాపై పనిచేసే క్వారంటైన్ మాడ్యూల్స్ సమితి, మరియు (2) సున్నితమైన డేటాపై పనిచేయని కోడ్ కానీ క్వారంటైన్ మాడ్యూల్స్ను కలిసి కట్టుకోవడం ద్వారా అమలును ఆర్కెస్ట్రేట్ చేస్తుంది. మేము మూడు ఇప్పటికే ఉన్న ఐఓటి ఫ్రేమ్వర్క్లను అధ్యయనం చేశాము, ఫ్లోఫెన్సు కోసం కీలక కార్యాచరణ లక్ష్యాలను పొందటానికి, ఆపై మేము మూడు ఇప్పటికే ఉన్న ఐఓటి అనువర్తనాలను పోర్ట్ చేసాము. ఈ యాప్ ల ను ఫ్లో ఫెన్సు తో భద్రపరచడం వల్ల సగటున 232 లైన్ ల నుండి 332 లైన్ ల సోర్స్ కోడ్ కు పెరిగింది. పోర్టెడ్ యాప్ లలో పనితీరు ఫలితాలు ఫ్లాఫ్ ఫెన్సు ఆచరణాత్మకంగా ఉందని సూచిస్తున్నాయి. ముఖ గుర్తింపు ఆధారిత డోర్ కంట్రోలర్ యాప్ ఒక ముఖాన్ని గుర్తించి తలుపును అన్లాక్ చేయడానికి 4.9% లాటెన్సీ ఓవర్ హెడ్ ను కలిగి ఉంది. |
72c81c52b4bcff6480fd42539063333238ed37aa | స్వీయ-శ్రద్ధ అనేది ఈ వెక్టర్లను ఒకదానికొకటి జత సారూప్యతల ఆధారంగా అనుసంధానించడం ద్వారా వెక్టర్ల శ్రేణులను ఎన్కోడ్ చేసే పద్ధతి. ఈ నమూనాలు ఇటీవల వివిక్త శ్రేణుల నమూనా కోసం మంచి ఫలితాలను చూపించాయి, కాని కంప్యూటరీకరణ మరియు మోడలింగ్ సమస్యల కారణంగా అవి ధ్వని నమూనాకు వర్తించవు. ఈ వ్యాసంలో, స్వీయ-శ్రద్ధను శబ్ద నమూనాకు వర్తింపజేస్తాము, ఈ సమస్యలను తగ్గించడానికి అనేక మెరుగుదలలను ప్రతిపాదించాము: మొదట, స్వీయ-శ్రద్ధ జ్ఞాపకశక్తి క్రమం పొడవులో చతుర్భుజంగా పెరుగుతుంది, దీనిని మేము డౌన్స్యాంప్లింగ్ టెక్నిక్ ద్వారా పరిష్కరిస్తాము. రెండవది, మోడల్లో స్థాన సమాచారాన్ని చేర్చడానికి మునుపటి విధానాలు అనుకూలంగా లేవని మేము కనుగొన్నాము మరియు ఈ ప్రయోజనం కోసం ఇతర ప్రాతినిధ్యాలు మరియు హైబ్రిడ్ నమూనాలను అన్వేషించాము. మూడవది, శబ్ద సంకేతంలో స్థానిక సందర్భం యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెప్పడానికి, మేము గౌస్సియన్ పక్షపాత విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది సందర్భ పరిధిపై స్పష్టమైన నియంత్రణను అనుమతిస్తుంది. ప్రయోగాలు మా నమూనా లెక్కించడానికి చాలా వేగంగా ఉండగా నెట్వర్క్-నెట్వర్క్ కనెక్షన్లతో LSTM ల ఆధారంగా బలమైన బేస్లైన్కు దగ్గరగా ఉందని కనుగొన్నాయి. వేగం కాకుండా, స్వీయ-శ్రద్ధగల శబ్ద నమూనాల యొక్క బలమైన లక్షణం ఏమిటంటే, స్వీయ-శ్రద్ధగల తలలు భాషాపరంగా ఆమోదయోగ్యమైన పని విభజనను నేర్చుకుంటాయని మేము కనుగొన్నాము. |
0e99b583eb0831edd7dae6285f23054ac377b85e | |
1e21c514f89375098dec5b947aa5f6bcdd0377c5 | ఈ ప్రాంతంలో స్థాపక పని పేరు. జీవించి మరియు పరిణామం కోసం అనుసరణ కీలకం. పరిణామం జీవులను నిష్క్రియాత్మకంగా ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. AI జీవ ఆప్టిమైజేషన్ను అనుకరించాలని కోరుకుంటుంది { ttest యొక్క మనుగడ { అన్వేషణ మరియు దోపిడీ { నిచ్ డింగ్ { మారుతున్న వాతావరణాలలో (సంతృపాలు vs. డైనోస్) { స్వీయ నియంత్రణ, మరమ్మత్తు మరియు పునరుత్పత్తి 2 కృత్రిమ మేధస్సు కొన్ని నిర్వచనాలు { "కంప్యూటర్లు సినిమాల్లో ఏమి చేస్తారో అలా చేస్తాయి" { "కంప్యూటర్లు మానవులు (ప్రస్తుతం) ఉత్తమంగా చేసే పనిని చేస్తాయి" { "కంప్యూటర్లకు సాధారణ భావాన్ని ఇవ్వడం; వాటిని సాధారణ నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పించడం" (నేను కోరుకున్నట్లు చేయండి, నేను చెప్పినట్లు కాదు) { "పిడ్జిన్హోల్డ్ చేయటానికి చాలా క్రొత్తది ఏదైనా" అనుసరణ మరియు మార్పు అనేది మేధస్సు యొక్క మూలము AI యొక్క కొన్ని (నాన్-GA) శాఖలుః నిపుణుల వ్యవస్థలు { (నియమాల ఆధారిత తగ్గింపు) |
11291b24e7ef097593f7960d66a5863a97f996aa | అభివృద్ధి నిర్మాణం, భౌతిక అవతారం, బహుళ సంవేదనాత్మక మరియు మోటార్ వ్యవస్థల సమైక్యత, మరియు సామాజిక పరస్పర చర్యల సమస్యలను అన్వేషించడానికి, మేము కాగ్ అని పిలువబడే ఎగువ-బాహువు హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ను నిర్మించాము. ఈ రోబోట్ లో 21 డిగ్రీల స్వేచ్ఛ, వివిధ రకాలైన సెన్సరీ సిస్టమ్స్ ఉన్నాయి. ఇందులో విజువల్, ఆడిటివ్, వెస్టిబ్యులార్, కైనెస్టిక్, ట్యాక్టిల్ సెన్స్ లు ఉన్నాయి. ఈ అధ్యాయం మా పరిశోధనలలో మేము ఉపయోగించిన పద్దతిపై నేపథ్యాన్ని ఇస్తుంది, ఈ ప్రాజెక్టు సమయంలో లేవనెత్తిన పరిశోధన సమస్యలను హైలైట్ చేస్తుంది మరియు ప్రాజెక్ట్ యొక్క ప్రస్తుత స్థితి మరియు మా దీర్ఘకాలిక లక్ష్యాల రెండింటి యొక్క సారాంశాన్ని అందిస్తుంది. మేము అమలు చేసిన వివిధ దృశ్య-మోటార్ రొటీన్ల గురించి నివేదిస్తాము (సున్నితమైన-పర్సుట్ ట్రాకింగ్, సక్కేడ్స్, బైనోక్యులర్ వెర్జెన్స్, మరియు వెస్టిబులార్-ఓక్యులర్ మరియు ఆప్టో-కినెటిక్ రిఫ్లెక్స్లు), ధోరణి ప్రవర్తనలు, మోటార్ కంట్రోల్ టెక్నిక్స్ మరియు సామాజిక ప్రవర్తనలు (దృశ్య లక్ష్యాన్ని సూచించడం, ముఖం మరియు కంటిని గుర్తించడం ద్వారా ఉమ్మడి దృష్టిని గుర్తించడం, తల తలలు నొక్కడం మరియు వ్యక్తీకరణ అభిప్రాయాల ద్వారా పరస్పర చర్యను నియంత్రించడం). పూర్తిస్థాయిలో వ్యవస్థాపించిన వ్యవస్థను నిర్మించడానికి అవసరమైన భవిష్యత్ పరిశోధన కోసం మేము అనేక రంగాలను కూడా వివరించాము. |
a909e1894433aae16c2123e7ad2cdaaae1ca893c | సెగ్వే పర్సనల్ ట్రాన్స్పోర్టర్ అనేది డీన్ కామెన్ రూపొందించిన ఒక చిన్న ఎలక్ట్రిక్ వాహనం. ఇది మెట్రోపాలిటన్ ప్రాంతాలలో పర్యావరణ అనుకూలమైన రవాణా పద్ధతిగా కారు స్థానంలో ఉంటుంది. వాహనం యొక్క డైనమిక్స్ ఒక విలోమ పెండ్యూల్ యొక్క క్లాసిక్ నియంత్రణ సమస్యకు సమానంగా ఉంటుంది, అంటే ఇది అస్థిరంగా ఉంటుంది మరియు తలక్రిందులుగా ఉంటుంది. ఈ ఎలక్ట్రానిక్స్ పిచ్ కోణం మరియు దాని సమయ ఉత్పన్నంను గుర్తించి, వాహనం సమతుల్యతను కొనసాగించడానికి మోటార్లు నియంత్రించడం ద్వారా దీనిని నివారించవచ్చు (1). ఈ రకమైన వాహనం ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది ఎందుకంటే ఇది పర్యావరణ అనుకూలమైన మరియు శక్తి సమర్థవంతమైన రవాణా పరిశ్రమకు సంబంధించిన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ థీసిస్ ఒక సారూప్య వాహనం యొక్క అభివృద్ధిని మొదటి నుండి వివరిస్తుంది, సాహిత్య అధ్యయనం నుండి ప్రణాళిక, రూపకల్పన, వాహనం నిర్మాణం మరియు ధృవీకరణ వరకు ప్రతి దశను కలిగి ఉంటుంది. 100 కిలోల బరువున్న వ్యక్తిని 30 నిమిషాలు లేదా 10 కిలోమీటర్ల దూరం, ఏది ముందుగా వచ్చినా రవాణా చేయగల వాహనాన్ని నిర్మించడం ప్రధాన లక్ష్యం. రైడర్ నియంత్రణలు సహజమైన కదలికలుగా ఉండాలి; ముందుకు లేదా వెనుకకు వంగి హ్యాండిల్బార్ను పక్కకు వంగి ఉండటం వాహనాన్ని నడపడానికి అవసరమైన రైడర్ ఇన్పుట్ మాత్రమే. ఈ వాహనం మోడల్ ఆధారిత నియంత్రణ రూపకల్పన మరియు పై నుండి క్రిందికి నిర్మాణ విధానాన్ని ఉపయోగించి నిర్మించబడింది. ఈ నియంత్రిక ఒక లీనియర్ క్వాడ్రటిక్ నియంత్రిక, ఇది 100 Hz నియంత్రణ లూప్లో అమర్చబడి ఉంటుంది, ఇది సాధారణ ఆపరేటింగ్ పరిస్థితులలో నియంత్రణ సిగ్నల్ను సంతృప్తిపరచకుండా సాధ్యమైనంత వేగంగా అంతరాయాలకు ప్రతిస్పందించడానికి రూపొందించబడింది. 1,8 మీటర్ల ఎత్తు 80 కిలోల బరువున్న వ్యక్తికి అనువైన కంట్రోలర్తో రైడర్ బరువు, ఎత్తుకు అనుగుణంగా కంట్రోల్ చట్టాన్ని అనుకూలీకరించాల్సిన అవసరాన్ని పరిశీలించారు. 60-100 కిలోల బరువు, 1,6-1,9 మీటర్ల ఎత్తు ఉన్న వ్యక్తులపై అనుకరణలు నిర్వహించగా, కంట్రోలర్ను మార్చాల్సిన అవసరం లేదని తేలింది. ±6 డిగ్రీల కోణ భంగం తర్వాత కూడా, ఆపరేషన్ సమయంలో సంభవించే అత్యధిక కోణ విచలనం తర్వాత కూడా, నియంత్రిక వాహనాన్ని నిటారుగా ఉంచడానికి సురక్షితంగా తిరిగి రాగలదు. |
39915715b1153dff6e4345002f0a5b98f2633246 | ప్రస్తుతం ప్రూఫ్ ఆఫ్ వర్క్ (పిఒడబ్ల్యు) యొక్క అత్యంత ప్రభావవంతమైన అనువర్తనాల్లో ఒకటి బిట్కాయిన్ వంటి బ్లాక్చెయిన్ ప్రోటోకాల్ల రూపకల్పనలో ఉంది. అయితే, ఈ సందర్భంలో POW లు ప్రాథమిక క్రిప్టోగ్రాఫిక్ సాధనంగా విస్తృతంగా గుర్తించబడినప్పటికీ, బిట్కాయిన్ బ్లాక్చెయిన్ ప్రోటోకాల్ యొక్క భద్రతను సూచించే క్రిప్టోగ్రాఫిక్ సూత్రీకరణ లేదు. నిజానికి, బిట్కాయిన్ ప్రోటోకాల్ యొక్క భద్రతను అధికారికంగా వాదించే అన్ని మునుపటి రచనలు యాదృచ్ఛిక ఒరాకిల్ మోడల్లో ప్రత్యక్ష రుజువులపై ఆధారపడ్డాయి, తద్వారా కోర్ POW ఆదిమ యొక్క అవసరమైన లక్షణాలను వేరుచేయడం యొక్క కష్టాన్ని తప్పించుకుంది. ఈ కృషిలో, ప్రామాణిక నమూనాలో బిట్కాయిన్ బ్లాక్చెయిన్ ప్రోటోకాల్ యొక్క భద్రతను సూచించే POW ఆదిమ సూత్రీకరణను అందించడం ద్వారా మేము ఈ అంతరాన్ని పూరిస్తాము. మా ఆదిమతనం సమర్థవంతమైన ఇంటరాక్టివ్ కాని రుజువు వ్యవస్థకు సమాంతరంగా అనేక లక్షణాలను కలిగి ఉంటుందిః సంపూర్ణత మరియు వేగవంతమైన ధృవీకరణ, హానికరమైన రుజువుదారులకు వ్యతిరేకంగా భద్రత (తొలగింపు మరియు ఎంచుకున్న సందేశ దాడులకు వ్యతిరేకంగా హార్డ్నెస్ అని పిలుస్తారు) మరియు నిజాయితీగల రుజువుదారులకు భద్రత (ఎంచుకున్న కీ మరియు సందేశ దాడుల కింద ప్రత్యేకంగా విజయవంతం అని పిలుస్తారు). ఆసక్తికరంగా, మా సూత్రీకరణ బ్లాక్చెయిన్ కాకుండా ఇతర సందర్భాలలో ఆదిమ దరఖాస్తు POWs మునుపటి సూత్రీకరణలు తో పోల్చలేని ఉంది. మా ఫలితం ప్రామాణిక నమూనాలో బ్లాక్చెయిన్ ప్రోటోకాల్ల భద్రతను నిరూపించడానికి మార్గం సుగమం చేస్తుంది, మా ఆదిమతను కంప్యూటరీకరణ అంచనాల నుండి గ్రహించవచ్చు. |
f264e8b33c0d49a692a6ce2c4bcb28588aeb7d97 | దీర్ఘకాలిక స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తి (ఎల్ ఎస్ టి ఎమ్) యూనిట్లతో పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ల (ఆర్ ఎన్ ఎస్) కోసం ఒక సాధారణ క్రమబద్ధీకరణ పద్ధతిని మేము అందిస్తున్నాము. న్యూరల్ నెట్వర్క్లను క్రమబద్ధీకరించడానికి అత్యంత విజయవంతమైన సాంకేతికత అయిన డ్రాప్అవుట్, RNN లు మరియు LSTM లతో బాగా పనిచేయదు. ఈ వ్యాసంలో, ఎల్ఎస్టిఎమ్లకు డ్రాప్అవుట్ను ఎలా సరిగ్గా వర్తింపజేయాలో చూపిస్తాము మరియు ఇది వివిధ రకాల పనులపై ఓవర్ ఫిట్టింగ్ను గణనీయంగా తగ్గిస్తుందని చూపిస్తాము. ఈ పనులలో భాషా మోడలింగ్, ప్రసంగ గుర్తింపు మరియు యంత్ర అనువాదం ఉన్నాయి. |
fd7725988e6b6a44d14e41c36d718bf0033f5b3c | |
d733324855d9c5c30d8dc079025b5b783a072666 | మ్యాచింగ్ మరియు రిజిస్ట్రేషన్ కోసం చిత్రాలను వివరించడానికి మేము ఒక కొత్త పద్ధతిని అందిస్తున్నాము. చిత్రంలో పెద్ద, పొందికైన ప్రాంతాలు చిత్ర వివరణకు సంక్షిప్త మరియు స్థిరమైన ఆధారాన్ని అందిస్తాయని మేము అభిప్రాయపడుతున్నాము. మేము ఒక కొత్త అల్గోరిథం అభివృద్ధి ఫీచర్ గుర్తింపును ఇది పనిచేస్తుంది అనేక ప్రొజెక్షన్లు (ఫీచర్ ఖాళీలు) యొక్క చిత్రం యొక్క స్థానిక తీవ్రత గుర్తించడానికి కెర్నల్ ఆధారిత ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు ఉపయోగించి నిరంతర స్థాయి-స్పేస్ యొక్క చిత్రం ప్రాంతాలు. ఈ చిత్ర ప్రాంతాల యొక్క వర్ణనలు మరియు వాటి సంబంధిత జ్యామితి అప్పుడు చిత్ర వివరణకు ఆధారంగా ఉంటాయి. ఈ పనిలో ప్రధానంగా చిత్ర కంటెంట్ను సంగ్రహించే లక్షణాలపై దృష్టి పెట్టారు. వీక్షణ మార్పులు మరియు అడ్డుపడటానికి చాలా బలంగా ఉన్నాయి, అయితే సరిపోలిక మరియు నమోదు కోసం వివక్షతగా ఉంటాయి. ఈ పద్ధతుల యొక్క ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను మేము ఇమేజ్ రిట్రీవల్ సమస్యకు వర్తింపజేస్తాము. మా పద్ధతి రెండు ప్రచురించిన పద్ధతులతో పోల్చదగినదిగా మేము కనుగొన్నాముః బ్లోబ్వరల్డ్ మరియు SIFT లక్షణాలు. అయితే, ఈ పద్ధతులతో పోలిస్తే, మా పద్ధతి యొక్క రెండు ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలు (1) చిత్రాలలో పెద్ద మార్పుల క్రింద దాని స్థిరత్వం మరియు (2) దాని ప్రాతినిధ్య సామర్థ్యం. 2008 ఎల్సెవియర్ ఇంక్. అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
2329a46590b2036d508097143e65c1b77e571e8c | ఎండ్ టు ఎండ్ డీప్ లెర్నింగ్ ను ఉపయోగించి అభివృద్ధి చేసిన ఒక అధునాతన ప్రసంగ గుర్తింపు వ్యవస్థను మేము మీకు అందిస్తున్నాము. సంప్రదాయ ప్రసంగ వ్యవస్థల కంటే మన నిర్మాణం చాలా సరళమైనది, ఇది శ్రమతో కూడిన ఇంజనీరింగ్ ప్రాసెసింగ్ పైప్లైన్లపై ఆధారపడుతుంది; ఈ సాంప్రదాయ వ్యవస్థలు కూడా ధ్వనించే వాతావరణాలలో ఉపయోగించినప్పుడు పేలవంగా పని చేస్తాయి. దీనికి విరుద్ధంగా, మా వ్యవస్థకు నేపథ్య శబ్దం, ప్రతిధ్వని లేదా స్పీకర్ వైవిధ్యం నమూనాకు చేతితో రూపొందించిన భాగాలు అవసరం లేదు, కానీ బదులుగా నేరుగా అటువంటి ప్రభావాలకు బలమైన ఫంక్షన్ను నేర్చుకుంటుంది. మన విధానానికి కీలకమైనది బహుళ GPU లను ఉపయోగించే బాగా ఆప్టిమైజ్ చేసిన RNN శిక్షణా వ్యవస్థ, అలాగే అనేక కొత్త డేటా సంశ్లేషణ పద్ధతుల సమితి, ఇది శిక్షణ కోసం పెద్ద మొత్తంలో విభిన్న డేటాను సమర్థవంతంగా పొందటానికి అనుమతిస్తుంది. డీప్ స్పీచ్ అని పిలువబడే మా వ్యవస్థ, విస్తృతంగా అధ్యయనం చేసిన స్విచ్బోర్డ్ హబ్ 500 లో గతంలో ప్రచురించిన ఫలితాలను అధిగమిస్తుంది, పూర్తి పరీక్ష సమితిలో 16.0% లోపం సాధించింది. విస్తృతంగా ఉపయోగించే, అధునాతన వాణిజ్య ప్రసంగ వ్యవస్థల కంటే డిప్ స్పీచ్ సవాలు చేసే శబ్ద వాతావరణాలను కూడా బాగా నిర్వహిస్తుంది. |
f4b44d2374c8387cfca7670d7c0caef769b9496f | వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ (డబ్ల్యుఎస్ఎన్) సాంకేతిక పరిజ్ఞానం వివిధ పరిశ్రమలలో దాని అనువర్తనాల ద్వారా ఉత్పాదకత, భద్రత మరియు మానవ జీవన నాణ్యతలో పురోగతిని సులభతరం చేస్తుంది. ముఖ్యంగా ఇతర పరిశ్రమలతో పోలిస్తే కార్మిక శక్తి ఎక్కువగా ఉండే వ్యవసాయ రంగంలో డబ్ల్యుఎస్ఎన్ టెక్నాలజీని ఉపయోగించడం, ఐటి టెక్నాలజీ అప్లికేషన్లలో సాధారణంగా కొరత ఉన్నప్పటికీ, వ్యవసాయ ఉత్పాదకతను పెంచడానికి విలువను జోడిస్తుంది. ఈ అధ్యయనంలో WSN సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి సర్వత్రా వ్యాపించే పప్పుధాన్యాల గ్రీన్హౌస్ మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్ ను సూచించడం ద్వారా సర్వవ్యాప్తి వ్యవసాయ వాతావరణాన్ని ఏర్పాటు చేసి, పప్పుధాన్యాలు పెంచే పొలాల ఉత్పాదకతను మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు. సిసిటివి కెమెరాల ద్వారా సంగ్రహించిన చిత్రాలను పర్యవేక్షించేందుకు డబ్ల్యుఎస్ఎన్ సెన్సార్లను ఏర్పాటు చేయడం ద్వారా పప్పుధాన్యాల గ్రీన్ హౌస్ల వెలుపల మరియు లోపల పంటల పెరుగుదల వాతావరణానికి సంబంధించిన సమాచారాన్ని ఈ వ్యవస్థ సేకరించి పర్యవేక్షించగలదు. అంతేకాకుండా, ఈ వ్యవస్థ దూరం నుండి మానవీయంగా మరియు ఆటోమేటిక్గా నియంత్రించడానికి ఒక పాప్రికా గ్రీన్ హౌస్ పర్యావరణ నియంత్రణ సదుపాయాన్ని అందిస్తుంది, వినియోగదారుల సౌలభ్యం మరియు ఉత్పాదకతను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు వ్యవస్థను ఆపరేట్ చేయడం ద్వారా పొందిన పెరుగుదల పర్యావరణ డేటా ఆధారంగా పాప్రికా పెరగడానికి అనుకూలమైన వాతావరణాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. |
444471fdeb54a87202a20101503ec52c2e16e512 | ఈ పత్రం ఇటీవల నిర్వహించిన TREC-8 పరీక్షల ప్రశ్నోత్తరాల (QA) ట్రాక్లో మా సమాచార వెలికితీత (IE) వ్యవస్థ, టెక్స్ట్రాక్ట్ యొక్క ఉపయోగాన్ని చర్చిస్తుంది. క్వాలిటీ అస్యూరెన్స్ వంటి అప్లికేషన్లలో ఐఇ ఐఆర్ (ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్) కు ఎలా సహాయపడుతుందో పరిశీలించడం మా ప్రధాన లక్ష్యాలలో ఒకటి. మా అధ్యయనం చూపిస్తుంది: (i) IE QA కి ఘన మద్దతును అందిస్తుంది; (ii) పేరొందిన ఎంటిటీ ట్యాగింగ్ వంటి తక్కువ స్థాయి IE తరచుగా చాలా రకాల ప్రశ్నలను నిర్వహించడంలో అవసరమైన భాగం; (iii) బలమైన సహజ భాషా నిస్సార పార్సర్ ప్రశ్నలను నిర్వహించడానికి నిర్మాణాత్మక ఆధారాన్ని అందిస్తుంది; (iv) ఉన్నత స్థాయి డొమైన్ స్వతంత్ర IE, అనగా IE యొక్క డొమైన్, ఇది చాలా ప్రశ్నలను పరిష్కరించడానికి ఒక ప్రాథమిక సాధనం. బహుళ సంబంధాలు మరియు సాధారణ సంఘటనల వెలికితీత, QA లో ఒక పురోగతిని తీసుకువస్తుందని భావిస్తున్నారు. |
2dcfc3c4e8680374ec3b1e81d1cf6cff84a8dd06 | ఈ ఆర్టికల్లో, మేము వెనుక పంపిణీల నుండి క్రమబద్ధమైన అనుకరణ కోసం పద్ధతుల యొక్క అవలోకనాన్ని అందిస్తున్నాము. ఈ పద్ధతులు సాధారణంగా సరళరహిత మరియు గౌస్సియన్ కాని వివిక్త సమయ డైనమిక్ నమూనాల కోసం బేసియన్ వడపోతలో ప్రత్యేక ఆసక్తిని కలిగి ఉంటాయి. గత కొన్ని దశాబ్దాలుగా అనేక విభిన్న శాస్త్రీయ విభాగాలలో ప్రతిపాదించబడిన అనేక పద్ధతులను ఏకీకృతం చేసే సాధారణ ప్రాముఖ్యత కలిగిన నమూనా ఫ్రేమ్వర్క్ అభివృద్ధి చేయబడింది. ప్రస్తుత పద్ధతులకు కొత్త పొడిగింపులను కూడా ప్రతిపాదించారు. ముఖ్యంగా, డెటరినిస్టిక్ ఫిల్టరింగ్ సాహిత్యంలో ఇంతకుముందు ఉపయోగించిన వాటికి సమానమైన స్థానిక సరళీకరణ పద్ధతులను ఎలా చేర్చాలో మేము చూపిస్తాము; ఇవి చాలా సమర్థవంతమైన ప్రాముఖ్యత పంపిణీలకు దారితీస్తాయి. అంతేకాకుండా, కొన్ని ముఖ్యమైన తరగతుల స్టేట్ స్పేస్ మోడళ్లలో ఉన్న విశ్లేషణాత్మక నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించుకునేందుకు రావో-బ్లాక్ వెల్లిజేషన్ను ఉపయోగించే ఒక పద్ధతిని మేము వివరిస్తాము. చివరి విభాగంలో డైనమిక్ మోడళ్లలో అంచనా, సున్నితత్వం మరియు అంచనా కోసం అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేస్తాము. |
17cdeca0150d68c583eaf749c86f47287e4ea6d5 | క్రిప్టోగ్రాఫిక్ అక్యూమ్యులేటర్లు ఒక సంక్షిప్త అక్యూమ్యులేటర్లో ఒక పరిమిత విలువల సమితిని కూడబెట్టుకోవడానికి అనుమతిస్తాయి. ప్రతి సేకరించిన విలువకు, ఒకరు సమర్థవంతంగా సాక్షిని లెక్కించవచ్చు, ఇది దాని సభ్యత్వాన్ని ధృవీకరిస్తుంది. అయితే, ఏ కాని-సంచిత విలువకు సాక్షిని కనుగొనడం గణనపరంగా అసాధ్యం. వీటిని ప్రవేశపెట్టినప్పటి నుండి, అనేక ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల కోసం మరియు వివిధ లక్షణాలతో వివిధ అక్యూమలేటర్ పథకాలు ప్రతిపాదించబడ్డాయి. దురదృష్టవశాత్తు, ప్రస్తుతం ఉన్న అన్ని లక్షణాలను సంగ్రహించే ఏకీకృత నమూనా లేదు. ఈ మోడల్ విలువైనదిగా మారవచ్చు ఎందుకంటే ఇది బ్లాక్ బాక్స్ పద్ధతిలో బ్యాటరీలను ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ క్రమంలో, మేము (ర్యాండమైజ్డ్) క్రిప్టోగ్రాఫిక్ అక్యూమ్యులేటర్లకు ఒక ఏకీకృత అధికారిక నమూనాను ప్రతిపాదించాము, ఇది స్టాటిక్ మరియు డైనమిక్ అక్యూమ్యులేటర్లను, వాటి సార్వత్రిక లక్షణాలను కవర్ చేస్తుంది మరియు తిరస్కరించలేని మరియు విడదీయరాని భావనలను కలిగి ఉంటుంది. అంతేకాకుండా, ప్రస్తుతం ఉన్న అన్ని పథకాలకు సంబంధించిన పూర్తి వర్గీకరణను కూడా మేము అందిస్తున్నాము. అలా చేయడం వల్ల చాలావరకు అకమ్మిలేటర్లు వేరు చేయదగినవిగా మారాయి. అదృష్టవశాత్తూ, ఒక సాధారణ, తేలికపాటి సాధారణ పరివర్తన అనేక ఇప్పటికే ఉన్న డైనమిక్ అక్యూమ్యులేటర్ పథకాలను గుర్తించలేనిదిగా చేస్తుంది. అయితే ఈ పరివర్తన వలన ప్రమాదానికి తక్కువ స్వేచ్ఛ లభిస్తుందని, ఈ లోపం లేకుండానే మొదటి విలక్షణమైన పథకాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము. చివరగా, మేము మా ఏకీకృత నమూనాను ఉపయోగించుకుంటాము, ఇది గుర్తించలేని అక్రిమినేటర్ల నుండి కట్టుబాట్ల బ్లాక్ బాక్స్ నిర్మాణాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, అలాగే సున్నా-జ్ఞాన సమితుల నుండి గుర్తించలేని, తిరస్కరించలేని సార్వత్రిక అక్రిమినేటర్ల బ్లాక్ బాక్స్ నిర్మాణాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ తరువాతిది మొదటి సార్వత్రిక నిల్వ నిర్మాణాన్ని ఇస్తుంది, ఇది గుర్తించలేనిదిగా చేస్తుంది. |
69c482aa414609c393c1e2df5c90e5617dc387ae | ఇంటర్నెట్ లోని సమాచారం విభజించబడింది మరియు వివిధ డేటా వనరులలో ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇది యంత్రాల కోసం మరియు మానవులకు కూడా ఆటోమేటిక్ జ్ఞానం పంట మరియు అవగాహన భయంకరమైనదిగా చేస్తుంది. ఈ సంవత్సరాలలో పరిశ్రమ మరియు విద్యాసంస్థలలో జ్ఞాన గ్రాఫ్లు ప్రబలంగా మారాయి, ఇది అత్యంత సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన జ్ఞాన ఏకీకరణ విధానాలలో ఒకటి. జ్ఞాన గ్రాఫ్ నిర్మాణానికి సంబంధించిన సాంకేతికతలు నిర్మాణాత్మక, పాక్షిక నిర్మాణాత్మక లేదా నిర్మాణాత్మక డేటా వనరుల నుండి సమాచారాన్ని పొందవచ్చు మరియు చివరకు సమాచారాన్ని జ్ఞానంలో విలీనం చేయవచ్చు, ఇది గ్రాఫ్లో ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది. అంతేకాకుండా, జ్ఞాన గ్రాఫ్ సమాచారాన్ని నిర్వహించడం, అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఉపయోగించడం సులభమైన పద్ధతిలో నిర్వహించగలదు. ఈ వ్యాసంలో, జ్ఞాన గ్రాఫ్లను రూపొందించడానికి సాంకేతికతలను సంగ్రహంగా ఇస్తున్నాము. విద్యాసంస్థలు, పరిశ్రమలు అభివృద్ధి చేసిన ప్రస్తుత జ్ఞాన గ్రాఫ్ వ్యవస్థలను సమీక్షిస్తాం. జ్ఞాన గ్రాఫ్లను నిర్మించే ప్రక్రియ గురించి వివరంగా చర్చిస్తాము మరియు తార్కిక నిర్ధారణ మరియు తార్కికం ద్వారా ఆటోమేటిక్ జ్ఞాన గ్రాఫ్ తనిఖీ మరియు విస్తరణ కోసం అత్యాధునిక పద్ధతులను పరిశీలిస్తాము. జ్ఞాన డేటా నమూనాలు మరియు గ్రాఫ్ డేటాబేస్లను పరిచయం చేయడం ద్వారా గ్రాఫ్ డేటా నిర్వహణ సమస్యలను కూడా మేము సమీక్షిస్తాము, ముఖ్యంగా నోస్క్యుఎల్ దృక్కోణం నుండి. చివరగా, ప్రస్తుత జ్ఞాన గ్రాఫ్ వ్యవస్థలను మేము సమీక్షిస్తాము మరియు భవిష్యత్ పరిశోధన దిశలను చర్చిస్తాము. |
1cbea85150da333128d54603ed8567ac4df1d2c1 | నాలుగో తరం దీర్ఘకాలిక పరిణామం (4G LTE) కోసం బ్రాడ్బ్యాండ్ తక్కువ ప్రొఫైల్ డ్యూయల్ పోలరైజ్డ్ పాచ్ యాంటెన్నా ఈ సమాచారంలో ప్రదర్శించబడింది. రెండు ఇన్పుట్ పోర్టులకు రెండు బ్రాడ్బ్యాండ్ ఫీడింగ్ మెకానిజాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, అధిక ఇన్పుట్ పోర్ట్ ఐసోలేషన్ మరియు విస్తృత ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ యొక్క లక్షణాలతో డ్యూయల్ పోలరైజ్డ్ పాచ్ యాంటెన్నా ఎలిమెంట్ విజయవంతంగా రూపొందించబడింది. డబుల్ పోలరైజేషన్ కోసం ఒక పాచ్ ను అందించడానికి ఒక విస్తృత మడతగల ప్రోబ్ (M- ప్రోబ్) మరియు ఒక జంట జంట- L- ప్రోబ్స్ ప్రతిపాదించబడ్డాయి. బ్రాడ్బ్యాండ్ బాలన్తో ప్రతిపాదిత డిజైన్ రెండు ఇన్పుట్ పోర్టులలో 47% పైగా ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్లను కలిగి ఉంది, అలాగే మొత్తం ఆపరేటింగ్ బ్యాండ్లో 37 dB కంటే ఎక్కువ ఒంటరిగా ఉంది. రెండు పోర్టులలో 8 డిబిఐ కంటే ఎక్కువ లాభం పొందవచ్చు. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.