_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
21b25b025898bd1cabe60234434b49cf14016981 | జనరేటివ్ అడ్వాడరియల్ నెట్వర్క్లు (GAN లు) పెరుగుతున్న ప్రాముఖ్యత ఉన్నప్పటికీ, GAN లలో ఆప్టిమైజేషన్ ఇప్పటికీ బాగా అర్థం చేసుకోని అంశం. ఈ వ్యాసంలో, GAN ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క గ్రేడియంట్ డెస్సెంట్ రూపాన్ని విశ్లేషిస్తాము, అనగా, మేము ఏకకాలంలో జెనరేటర్ మరియు డిస్క్రిమినేటర్ పారామితులలో చిన్న ప్రవణత దశలను తీసుకునే సహజ అమరిక. GAN ఆప్టిమైజేషన్ ఒక కండక్స్-కాన్కావ్ గేమ్కు (సాధారణ పారామీటరిజేషన్ల కోసం కూడా) అనుగుణంగా లేనప్పటికీ, సరైన పరిస్థితులలో, ఈ ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ యొక్క సమతుల్య పాయింట్లు ఇప్పటికీ సాంప్రదాయ GAN సూత్రీకరణకు స్థానికంగా అసింప్టోటిక్గా స్థిరంగా ఉన్నాయని మేము చూపిస్తాము. మరోవైపు, ఇటీవల ప్రతిపాదించిన వాసర్ స్టెయిన్ GAN సమతుల్యతకు దగ్గరగా కాని కన్వర్జెంట్ పరిమితి చక్రాలను కలిగి ఉంటుందని మేము చూపిస్తున్నాము. ఈ స్థిరత్వ విశ్లేషణ ద్వారా ప్రేరేపించబడిన మేము గ్రాడియంట్ డెస్సెంట్ GAN నవీకరణలకు అదనపు క్రమబద్ధీకరణ పదాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది WGAN మరియు సాంప్రదాయ GAN రెండింటికీ స్థానిక స్థిరత్వాన్ని హామీ ఇవ్వగలదు మరియు సారూప్యతను వేగవంతం చేయడంలో మరియు మోడ్ పతనాన్ని పరిష్కరించడంలో ఆచరణాత్మక వాగ్దానాన్ని కూడా చూపిస్తుంది. |
c8cff23dcba448f4af436d40d32e367ea0bbe9bc | ఈ పత్రం మైక్రోవేవ్ 3-D ప్రింటెడ్ లోడ్ల యొక్క వాస్తవికత మరియు లక్షణాలను దీర్ఘచతురస్రాకార వేవ్ గైడ్ టెక్నాలజీలో వివరిస్తుంది. అనేక వాణిజ్య పదార్థాలు X-బ్యాండ్ (8-12 GHz) వద్ద వర్గీకరించబడ్డాయి. వాటి విద్యుద్వాహక లక్షణాలను కావిటీ-పెర్టర్బేషన్ పద్ధతి మరియు ప్రసార/ప్రతిబింబ దీర్ఘచతురస్రాకార తరంగ మార్గదర్శి పద్ధతి ఉపయోగించి సేకరించారు. 8 మరియు 12 GHz మధ్య సరిపోలిన లోడ్ను సాధించడానికి కార్బన్-లోడ్ చేయబడిన అక్రిలోనిట్రిల్ బ్యూటాడిన్ స్టైరెన్ (ABS) పాలిమర్ను ఎంచుకున్నారు. రెండు వేర్వేరు రకాల టెర్మినేషన్లు ఫ్యూజ్డ్ డిపాజిషన్ మోడలింగ్ ద్వారా సాధించబడ్డాయిః హైబ్రిడ్ 3-డి ప్రింటెడ్ టెర్మినేషన్ (మెటాలిక్ వేవ్ గైడ్ + పిరమిడల్ పాలిమర్ అబ్సార్బర్ + మెటాలిక్ షార్ట్ సర్క్యూట్) మరియు పూర్తి 3-డి ప్రింటెడ్ టెర్మినేషన్ (స్వీయ-స్థిరమైన సరిపోలిన లోడ్). హైబ్రిడ్ మరియు పూర్తి 3-డి ప్రింటెడ్ టెర్మినేషన్ల కోసం వోల్టేజ్ స్టాండింగ్ వేవ్ నిష్పత్తి 1.075 మరియు 1.025 కంటే తక్కువగా X- బ్యాండ్లో కొలుస్తారు. పూర్తి 3-డి ప్రింటెడ్ టెర్మినేషన్ యొక్క శక్తి ప్రవర్తనను పరిశోధించారు. 10 GHz నుండి 11.5 W వరకు ఇన్సిడెంట్ పవర్ యాంప్లిట్యూడ్ యొక్క ఫంక్షన్గా ప్రతిబింబ శక్తి యొక్క చాలా సరళ పరిణామం గమనించబడింది. ఈ 3-D ప్రింటెడ్ పరికరాలు దీర్ఘచతురస్రాకార వేవ్ గైడ్ టెక్నాలజీలో మైక్రోవేవ్ మ్యాచ్డ్ లోడ్లను గ్రహించడానికి చాలా తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన పరిష్కారంగా కనిపిస్తాయి. |
16f63ebc5b393524b48932946cb1ba3b6ac5c702 | ఈ వ్యాసంలో, సింటాక్టిక్ ట్రీ మీద పనిచేసే రికర్సివ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (RNN) మోడల్ ను ప్రదర్శిస్తున్నాం. మా నమూనా మునుపటి RNN నమూనాల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఈ నమూనా లక్ష్య పని కోసం ముఖ్యమైన పదబంధాల యొక్క స్పష్టమైన బరువును అనుమతిస్తుంది. శిక్షణలో పారామితులను సగటున తీసుకోవాలని కూడా మేము ప్రతిపాదించాము. సెమాంటిక్ రిలేషన్ క్లాసిఫికేషన్ పై మా ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు రెండు పదబంధ వర్గాలు మరియు పని-నిర్దిష్ట బరువు రెండూ నమూనా యొక్క అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తాయి. నమూనా పారామితులను సగటున లెక్కించడం వల్ల నేర్చుకోవడం స్థిరీకరించబడి, సాధారణీకరణ సామర్థ్యం మెరుగుపడుతుందని కూడా చూపిస్తున్నాం. ఈ నమూనా అధునాతన RNN ఆధారిత నమూనాలతో పోటీ పడే స్కోర్లను సూచిస్తుంది. |
49b3256add6efdcd9ed2ea90c54b18bb8f5cee3e | న్యూరల్ నెట్వర్క్ల నుండి మెరుగైన సాధారణీకరణకు ప్రామాణిక పద్ధతులు బరువు క్షీణత మరియు కత్తిరింపు. బరువు క్షీణతకు బేసియన్ వివరణ ఉంది, క్షీణత ఫంక్షన్ మునుపటి ఓవర్ బరువులకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. పరివర్తన సమూహాల పద్ధతి మరియు గరిష్ట ఎంట్రోపీ లప్లాస్ను సూచిస్తుంది గాస్సియన్ పూర్వక కంటే. శిక్షణ తర్వాత, బరువులు రెండు తరగతులలోకి వస్తాయి: (1) డేటా లోపానికి సాధారణ సున్నితత్వం ఉన్నవి మరియు (2) ఈ సున్నితత్వాన్ని సాధించడంలో విఫలమైనవి మరియు అందువల్ల అదృశ్యమవుతాయి. శిక్షణ సమయంలో క్లిష్టమైన విలువను అనుకూలంగా నిర్ణయించినందున, ఖచ్చితమైన సున్నాలకు బరువును సెట్ చేసే భావన క్రమబద్ధీకరణ యొక్క స్వయంచాలక పరిణామంగా మారుతుంది. బరువులను తగ్గించేటప్పుడు ఉచిత పారామితుల సంఖ్య కూడా స్వయంచాలకంగా తగ్గుతుంది. సాక్ష్యాల ఫ్రేమ్వర్క్ మరియు గౌస్సియన్ రెగ్యులరైజర్ ఉపయోగించి మాకే ఫలితాలతో పోలిక జరుగుతుంది. |
d142c1b2488ea054112187b347e1a5fa83a3d54e | |
3ccf752029540235806bdd0c5293b56ddc1254c2 | ఈ వ్యాసంలో, బహుళ వ్యవస్థ రూపకల్పన లక్ష్యాలతో బహుళ వినియోగదారు బహుళ ఇన్పుట్ సింగిల్ అవుట్పుట్ (MISO) ద్వితీయ సమాచార వ్యవస్థలకు వనరుల కేటాయింపును అధ్యయనం చేస్తాము. మేము జ్ఞాన రేడియో (CR) నెట్వర్క్లను పరిశీలిస్తాము, ఇక్కడ ద్వితీయ రిసీవర్లు ఐడిల్ అయినప్పుడు రేడియో ఫ్రీక్వెన్సీ నుండి శక్తిని పొందగలుగుతాయి. ద్వితీయ వ్యవస్థ ఏకకాలంలో వైర్లెస్ శక్తిని మరియు ద్వితీయ రిసీవర్లకు సురక్షిత సమాచార బదిలీని అందిస్తుంది. మేము బరువున్న Tchebycheff విధానం ఆధారంగా ఒక పరేటో సరైన వనరుల కేటాయింపు అల్గోరిథం రూపకల్పన కోసం ఒక బహుళ లక్ష్యం ఆప్టిమైజేషన్ ఫ్రేమ్ ప్రతిపాదించారు. ముఖ్యంగా, అల్గోరిథం రూపకల్పన మూడు ముఖ్యమైన సిస్టమ్ డిజైన్ లక్ష్యాలను కలిగి ఉందిః మొత్తం ప్రసార శక్తిని తగ్గించడం, శక్తిని సేకరించే సామర్థ్యాన్ని పెంచడం మరియు జోక్యం శక్తి లీకేజ్-టుట్రాన్స్మిట్ శక్తి నిష్పత్తిని తగ్గించడం. ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్వర్క్ ద్వితీయ వ్యవస్థలో కమ్యూనికేషన్ రహస్యతకు సంబంధించి సేవ యొక్క నాణ్యత (QoS) అవసరాన్ని మరియు ద్వితీయ ట్రాన్స్మిటర్ వద్ద సంభావ్య ఎంట్రన్స్ (ఇడిల్ ద్వితీయ రిసీవర్లు మరియు ప్రాధమిక రిసీవర్లు) యొక్క ఛానల్ స్టేట్ ఇన్ఫర్మేషన్ (CSI) యొక్క అసంపూర్ణతను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్వర్క్లో మొత్తం పంట శక్తిని పెంచడం మరియు జోక్యం శక్తి లీకేజ్ను తగ్గించడం వంటివి ప్రత్యేక కేసులుగా ఉన్నాయి. స్వీకరించబడిన బహుళ-ప్రయోజన ఆప్టిమైజేషన్ సమస్య నాన్-కన్వెక్స్ మరియు సెమీడెఫినిట్ ప్రోగ్రామింగ్ (SDP) సడలింపు ద్వారా ఒక కన్వెక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యగా పునర్నిర్మించబడింది. SDP రిలాక్స్డ్ సమస్య యొక్క ప్రాథమిక మరియు ద్వంద్వ సరైన పరిష్కారాలను ఉపయోగించడం ద్వారా అసలు సమస్య యొక్క గ్లోబల్ ఆప్టిమల్ సొల్యూషన్ నిర్మించవచ్చని చూపించబడింది. అంతేకాకుండా, డ్యూయల్ సమస్యకు సరైన పరిష్కారం లభించని సందర్భంలో రెండు సబ్ ఆప్టిమల్ రిసోర్స్ కేటాయింపు పథకాలు ప్రతిపాదించబడ్డాయి. సంఖ్యాపరంగా లభించిన ఫలితాలు ప్రతిపాదిత సబ్-ఆప్టిమల్ పథకాల యొక్క ఆప్టిమల్-కు దగ్గరగా ఉన్న పనితీరును ప్రదర్శించడమే కాకుండా, పరిగణించబడిన విరుద్ధమైన వ్యవస్థ రూపకల్పన లక్ష్యాల మధ్య ఆసక్తికరమైన ట్రబుల్షూట్ను కూడా వెల్లడిస్తాయి. |
503a6d42cfb0174ca944053372153e21fec1111c | జ్ఞానానికి సంబంధించిన అనేక అధికారిక నమూనాలు మానవ అభ్యాసకుల అంచనాలను సంగ్రహించడానికి నిగూఢంగా ఆత్మాశ్రయ సంభావ్యత పంపిణీలను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ నమూనాల యొక్క చాలా అనువర్తనాలు ఈ పంపిణీలను పరోక్షంగా నిర్ణయిస్తాయి. మేము మానవుల అభ్యాసకుల అంచనాలను నేరుగా నిర్ణయించడానికి ఒక పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము. మానవ ఎంపిక నమూనా మరియు మార్కోవ్ చైన్ మోంటే కార్లో (MCMC) మధ్య అనుగుణతను ఉపయోగించి, ప్రజలు వేర్వేరు వర్గాలతో అనుబంధించే వస్తువులపై పంపిణీ నుండి నమూనా కోసం ఒక పద్ధతిని మేము వివరిస్తాము. మా పనిలో, ఒక వస్తువుకు ప్రతిపాదిత మార్పును అంగీకరించాలా లేదా తిరస్కరించాలా అనే విషయాన్ని ఎంపిక చేసుకుంటారు. ఈ నిర్ణయాలు MCMC అంగీకార నియమాన్ని అనుసరిస్తాయి, దీని కోసం స్టాటరిక్ పంపిణీ వర్గం పంపిణీ అయిన మార్కోవ్ గొలుసును నిర్వచిస్తుంది. ప్రయోగశాలలో పొందిన కృత్రిమ వర్గాలకు, అనుభవాల ద్వారా పొందిన సహజ వర్గాలకు ఈ విధానాన్ని పరీక్షిస్తాము. |
2bab122e886271733c3be851b2b11b040cefc213 | ఈ పరిశోధన యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం ఎలక్ట్రానిక్ మెడికల్ రికార్డ్స్ (EMR లు) ను స్వీకరించడానికి వైద్యులు గ్రహించిన అడ్డంకులను గుర్తించడం, వర్గీకరించడం మరియు విశ్లేషించడం, తద్వారా అమలుదారులకు ప్రయోజనకరమైన జోక్యం ఎంపికలను అందించడం. EMR ల యొక్క వైద్యుల ఆమోదానికి సంబంధించిన అడ్డంకులను గురించి 1998 నుండి 2009 వరకు పరిశోధన పత్రాల ఆధారంగా ఒక క్రమబద్ధమైన సాహిత్య సమీక్ష నిర్వహించబడింది. సాహిత్య శోధనలో "సైన్స్", "ఇబిస్కో", "పబ్మెడ్" మరియు "ది కోక్రేన్ లైబ్రరీ" అనే నాలుగు డేటాబేస్లను ఉపయోగించారు. వైద్యులు ఎలక్ట్రానిక్ మెడికల్ రికార్డులను అమలు చేయడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి అవరోధాలను గుర్తించినట్లయితే అధ్యయనాలు విశ్లేషణలో చేర్చబడ్డాయి. ఎలక్ట్రానిక్ మెడికల్ రికార్డులను రోగి సమాచారాన్ని సేకరించే, నిల్వ చేసే మరియు ప్రదర్శించే కంప్యూటర్ మెడికల్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్గా నిర్వచించారు. ఫలితాలు ఈ అధ్యయనంలో ఇరవై రెండు వ్యాసాలు ఉన్నాయి. మొత్తం 31 ఉపవర్గాలతో సహా ఎనిమిది ప్రధాన విభాగాల అవరోధాలు గుర్తించబడ్డాయి. ఈ ఎనిమిది వర్గాలు: ఎ) ఆర్థిక, బి) సాంకేతిక, సి) సమయం, డి) మానసిక, ఇ) సామాజిక, ఎఫ్) చట్టపరమైన, జి) సంస్థాగత, మరియు హెచ్) మార్పు ప్రక్రియ. ఈ వర్గాలన్నీ ఒకదానితో ఒకటి ముడిపడి ఉన్నాయి. ముఖ్యంగా, వర్గాలు G (సంస్థాగత) మరియు H (మార్పు ప్రక్రియ) ఇతర అడ్డంకులపై మధ్యవర్తిత్వ కారకాలుగా కనిపిస్తాయి. మార్పు నిర్వహణ దృక్పథాన్ని అవలంబించడం ద్వారా, గుర్తించిన అడ్డంకులను అధిగమించగల కొన్ని అడ్డంకి సంబంధిత జోక్యాలను మేము అభివృద్ధి చేస్తాము. వైద్య విధానాలలో EMR వాడకం యొక్క సానుకూల ప్రభావాలు ఉన్నప్పటికీ, ఇటువంటి వ్యవస్థల స్వీకరణ రేటు ఇప్పటికీ తక్కువగా ఉంది మరియు వైద్యులు ప్రతిఘటనను ఎదుర్కొంటున్నారు. ఈ క్రమబద్ధమైన సమీక్ష వైద్యులు EMR అమలును సమీక్షించేటప్పుడు అనేక అడ్డంకులను ఎదుర్కొంటున్నారని వెల్లడించింది. EMR అమలు ప్రక్రియను ఒక మార్పు ప్రాజెక్టుగా పరిగణించాలి, మరియు అమలు చేసేవారు లేదా మార్పు నిర్వాహకులు వైద్య పద్ధతుల్లో నాయకత్వం వహించాలి. ఈఎంఆర్ అమలులో విజయం సాధించడంలో మార్పు నిర్వహణ నాణ్యతకు ముఖ్యమైన పాత్ర ఉంది. ఈ అధ్యయనంలో ప్రస్తావించిన అడ్డంకులు, సూచించిన జోక్యం ఎలక్ట్రానిక్ మెడికల్ రికార్డ్స్ అమలు చేసేవారికి సూచనగా ఉపయోగపడతాయి. సంబంధిత జోక్యం నిర్ణయించబడుతుంది ముందు నిర్దిష్ట పరిస్థితి యొక్క జాగ్రత్తగా నిర్ధారణ అవసరం. |
00514b5cd341ef128d216e86f2a795f218ef83db | ఈ పత్రంలో, హృదయ స్పందన రేటును అంచనా వేయడానికి వేలు చిట్కాను ఉపయోగించి హృదయ స్పందన రేటును కొలవడానికి కొత్త ఇంటిగ్రేటెడ్ పరికరం యొక్క రూపకల్పన మరియు అభివృద్ధిని మేము ప్రదర్శించాము. గుండె సంబంధిత వ్యాధులు రోజురోజుకు పెరుగుతున్నందున, నాణ్యమైన ఆరోగ్యాన్ని నిర్ధారించడానికి ఖచ్చితమైన మరియు సరసమైన హృదయ స్పందన కొలత పరికరం లేదా హృదయ పర్యవేక్షక అవసరం చాలా అవసరం. అయితే, చాలా గుండె రేటు కొలిచే పరికరాలు మరియు వాతావరణాలు ఖరీదైనవి మరియు ఎర్గోనామిక్స్ను అనుసరించవు. మన ప్రతిపాదిత హార్ట్ రేట్ మీటరింగ్ (హెచ్ ఆర్ ఎం) పరికరం ఆర్థికంగా, యూజర్ ఫ్రెండ్లీగా ఉంటుంది. వేలి చివర పల్స్ గుర్తించడానికి మూడు దశలు ఉపయోగించబడతాయి, వీటిలో పల్స్ డిటెక్షన్, సిగ్నల్ వెలికితీత మరియు పల్స్ యాంప్లిఫికేషన్ ఉన్నాయి. వాస్తవ సంకేతాలపై పరికరం యొక్క గుణాత్మక మరియు పరిమాణాత్మక పనితీరు అంచనా హృదయ స్పందన అంచనాలో ఖచ్చితత్వాన్ని చూపిస్తుంది, తీవ్రమైన శారీరక శ్రమలో కూడా. వివిధ వయసుల 90 మంది వ్యక్తుల హృదయ స్పందనలను ఎలక్ట్రో కార్డియోగ్రామ్ నివేదికలతో, మాన్యువల్ పల్స్ కొలతతో హెచ్ఆర్ఎం పరికరం పనితీరును పోల్చాము. ఫలితాల ప్రకారం ఈ పరికరం యొక్క లోపం రేటు చాలా తక్కువగా ఉంది. |
543ad4f3b3ec891023af53ef6fa2200ce886694f | రోగ నివారణ, రోగి ఆరోగ్య సంరక్షణ రంగాల్లో సాంకేతిక ఆవిష్కరణలు పర్యవేక్షణ వ్యవస్థల వంటి రంగాల అభివృద్ధికి దోహదపడ్డాయి. హృదయ స్పందన రేటు అనేది మానవ హృదయనాళ వ్యవస్థ యొక్క ఆరోగ్యానికి నేరుగా సంబంధించిన చాలా ముఖ్యమైన ఆరోగ్య పరామితి. హృదయ స్పందన రేటు అనేది నిమిషానికి హృదయ స్పందన సంఖ్య, ఇది జీవసంబంధమైన పనిభారం, పనిలో ఒత్తిడి మరియు పనులపై దృష్టి పెట్టడం, మగత మరియు స్వయంప్రతిపత్త నాడీ వ్యవస్థ యొక్క చురుకైన స్థితి వంటి వివిధ శారీరక పరిస్థితులను ప్రతిబింబిస్తుంది. ఇది ఎక్ జి తరంగ రూపం ద్వారా లేదా పల్స్ ను గ్రహించడం ద్వారా కొలవవచ్చు, ఇది హృదయము యొక్క క్రమమైన సంకోచాల ద్వారా రక్తము బలవంతంగా గుండా వెళ్ళేటప్పుడు ధమనుల యొక్క రిథమిక్ విస్తరణ మరియు సంకోచం. రక్తనాళం చర్మం దగ్గరగా ఉన్న ప్రాంతాల నుండి పల్స్ ను అనుభవించవచ్చు. ఈ పత్రం ఒక వేలు చిట్కా మరియు ఆర్డునో ద్వారా హృదయ స్పందన రేటును కొలిచే పద్ధతిని వివరిస్తుంది. ఇది ఫోటోఫెల్తిస్మోగ్రఫీ (పిపిజి) సూత్రంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది కాంతి వనరు మరియు డిటెక్టర్ ఉపయోగించి కణజాలంలో రక్త పరిమాణంలో వైవిధ్యాన్ని కొలవడానికి నాన్-ఇన్వాసివ్ పద్ధతి. గుండె కొట్టుకుంటూ ఉండగా, అది శరీరమంతటా రక్తాన్ని పంపింగ్ చేస్తుంది, మరియు అది వేలు ధమనుల లోపల రక్త పరిమాణాన్ని కూడా మార్చేస్తుంది. రక్తంలో ఈ హెచ్చుతగ్గులను వేలు చివర ఉంచిన ఒక ఆప్టికల్ సెన్సింగ్ మెకానిజం ద్వారా గుర్తించవచ్చు. సిగ్నల్ ను విస్తరించవచ్చు మరియు సీరియల్ పోర్ట్ కమ్యూనికేషన్ సహాయంతో ఆర్డునోకు పంపబడుతుంది. ప్రాసెసింగ్ సాఫ్ట్ వేర్ సహాయంతో హృదయ స్పందన రేటు పర్యవేక్షణ మరియు లెక్కింపు జరుగుతుంది. సెన్సార్ యూనిట్ లో ఇన్ఫ్రారెడ్ లైట్ ఎమిటింగ్-డయోడ్ (IR LED) మరియు ఫోటో డయోడ్ ఉంటాయి. ఐఆర్ ఎల్ఈడీ ఒక ఇన్ఫ్రారెడ్ కాంతిని వేలు చివరకి పంపుతుంది, దానిలో కొంత భాగం వేలు ధమనుల లోపల ఉన్న రక్తం నుండి ప్రతిబింబిస్తుంది. ఫోటో డయోడ్ వెలుగులో ప్రతిబింబించే భాగాన్ని గుర్తించగలదు. ప్రతిబింబించే కాంతి యొక్క తీవ్రత వేలు చివర లోపల ఉన్న రక్త పరిమాణంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కాబట్టి, ప్రతిసారి హృదయం కొట్టుకుపోతుంది, ప్రతిబింబించే పరారుణ కాంతి పరిమాణం మారుతుంది, దీనిని ఫోటో డయోడ్ ద్వారా గుర్తించవచ్చు. అధిక లాభం కలిగిన యాంప్లిఫైయర్ తో, ప్రతిబింబించే కాంతి యొక్క వ్యాప్తిలో ఈ చిన్న మార్పును పల్స్ గా మార్చవచ్చు. |
e35c466be82e1cb669027c587fb4f65a881f0261 | ఈ పత్రంలో, రిమోట్ యాక్సెస్ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్న వైర్లెస్ ఆధారిత పేషెంట్ సెన్సార్ ప్లాట్ఫాం (డబ్ల్యుఎస్పి, సెన్సార్ నోడ్) అని పిలువబడే సాధారణ విధానం సెన్సార్ ప్లాట్ఫామ్ను ఉపయోగించి సింపుల్ వైర్లెస్ ట్రాన్స్మిషన్ సిస్టమ్ను మేము ప్రతిపాదించాము. WSP యొక్క లక్ష్యాలుః ప్రామాణిక సెన్సార్ నోడ్ (సిస్టమ్ ఆన్ మాడ్యూల్), ఒక సాధారణ సాఫ్ట్వేర్ . ప్రతిపాదిత ప్లాట్ఫాం ఆర్కిటెక్చర్ (సెన్సార్ నోడ్) వివిధ కీలక పారామితులను సేకరించడం మరియు పంపడం కోసం సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది. వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ ఛానల్ ఆధారంగా ఒక నమూనాను ఏర్పాటు చేశారు. వైర్లెస్ LAN (IEEE .802.15.4) ను మా నమూనా (సెన్సార్ నోడ్) లో కమ్యూనికేషన్ ఛానెల్గా ఉపయోగించారు. కోరిక సెన్సార్ సమాచారం (జీవన పరామితి) ను రిమోట్గా వీక్షించవచ్చు, మరియు డిమాండ్ను తీర్చడానికి జీవన పరామితిని కూడా సర్దుబాటు చేయవచ్చు. |
c2c465c332ec57a4430ce5f2093915b4ded497ff | మెడికల్ విద్యలో విస్తరించిన వాస్తవికత ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతోంది, ఎందుకంటే విద్యావేత్తలు వర్చువల్ వస్తువుల ద్వారా జ్ఞానాన్ని పంచుకోవచ్చు. ఈ పరిశోధన ఒక వెబ్ అప్లికేషన్ అభివృద్ధిని వివరిస్తుంది, ఇది మెరుగైన రియాలిటీ ద్వారా మానవ హృదయ అనాటమీకి సంబంధించి వినియోగదారుల వైద్య జ్ఞానాన్ని పెంచుతుంది. రెండు వేర్వేరు కోణాలలో ఈ అంచనాను నిర్వహిస్తారు. మొదటిది, ఈ పత్రం యొక్క రచయితలు ఒక నిపుణుడి పర్యవేక్షణలో ఒక పరిశోధకుడిని ఉపయోగించి త్రిమితీయ మానవ హృదయ మాడ్యూల్ యొక్క సాధ్యతను అంచనా వేస్తారు. రెండవది, విశ్లేషణ అనేది జ్ఞాన వాక్ త్రూ పద్ధతి ద్వారా వినియోగం సమస్యలను గుర్తించడం. మూడు వైద్య విద్యార్థులు (అజ్ఞానులు) వెబ్ అప్లికేషన్ లో మూడు లక్ష్య పనులకు పిలుస్తారు. ప్రామాణిక సమితి జ్ఞాన నడక ప్రశ్నల వెలుగులో పనిని పూర్తి చేయడం ప్రశంసించబడింది. మూడ్రూపాక్షిక మానవ హృదయం యొక్క విద్యా ప్రయోజనాన్ని పెంచే ప్రయత్నంలో మొదటి అంచనా ద్వారా వృద్ధి చెందిన రియాలిటీ కంటెంట్ మిస్ హిట్స్ వెల్లడయ్యాయి. కాగ్నిటివ్ వాక్ త్రూ మరింత మెరుగుదల పాయింట్లను అందిస్తుంది, ఇది తదుపరి సాఫ్ట్వేర్ విడుదలలో వినియోగాన్ని మరింత మెరుగుపరుస్తుంది. ప్రస్తుత పని ముక్క ప్రీ-పైలట్ మూల్యాంకనం. విద్యార్థుల జనాభాకు విస్తృత పైలట్ పరీక్షలు నిర్వహించే ముందు ఈ అప్లికేషన్ను మెరుగుపరచడానికి ప్రామాణిక పద్ధతులను ఉపయోగిస్తారు. ఆన్లైన్ బోధనలో సహాయపడే అనుభవ అభ్యాస పద్ధతుల్లో ఇటువంటి మూల్యాంకనాలు ముఖ్యమైనవిగా పరిగణించబడతాయి. |
d5049a49ab605a6703b0461a330e4dbbcd7307fb | ఈ లేఖ 4 × 4 బట్లర్ మాతృక యొక్క ఒక నవల టోపోలాజీని అందిస్తుంది, ఇది అవుట్పుట్ పోర్టులలో సాపేక్షంగా సౌకర్యవంతమైన దశ వ్యత్యాసాలను గ్రహించగలదు. సంప్రదాయ బట్లర్ మాతృకలో చతురస్ర కప్లర్లను భర్తీ చేయడానికి ప్రతిపాదిత బట్లర్ మాతృక యాదృచ్ఛిక దశ-విభేదాలతో కప్లర్లను ఉపయోగిస్తుంది. వర్తించే కప్లర్ల యొక్క దశ వ్యత్యాసాలను నియంత్రించడం ద్వారా, ప్రతిపాదిత బట్లర్ మాతృక యొక్క అవుట్పుట్ పోర్టుల మధ్య ప్రగతిశీల దశ వ్యత్యాసాలు సాపేక్షంగా సరళంగా ఉంటాయి. డిజైన్ సులభతరం చేయడానికి, క్లోజ్డ్-ఫార్మ్ డిజైన్ సమీకరణాలు తీసుకోబడ్డాయి మరియు ప్రదర్శించబడ్డాయి. డిజైన్ కాన్సెప్ట్ ను ధృవీకరించడానికి, నాలుగు ప్రత్యేకమైన ప్రగతిశీల దశ వ్యత్యాసాలతో (-30°, + 150°, - 120°, మరియు + 60°) ఒక ప్లానర్ 4×4 బట్లర్ మాతృకను రూపొందించారు మరియు తయారు చేశారు. ఆపరేటింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ వద్ద, యాంప్లిట్యూడ్ అసమతుల్యత 0.75 dB కంటే తక్కువగా ఉంటుంది, మరియు దశ అసమతుల్యత ± 6 ° లోపల ఉంటుంది. కొలిచిన రిటర్న్ నష్టం 16 dB కన్నా మెరుగైనది, మరియు ఒంటరిగా ఉండటం 18 dB కన్నా మెరుగైనది. 10 dB రిటర్న్ నష్టంతో బ్యాండ్విడ్త్ సుమారు 15% ఉంటుంది. |
101c14f6a04663a7e2c5965c4e0a2d46cb465a08 | |
4d352696f60eaebf7ef941bb31173ba0a1bb9a41 | |
a16dc6af67ef9746068c63a56a580cb3b2a83e9c | చేతి మరియు శరీరానికి చేరే కదలికను నియంత్రించడానికి, అనేక విభిన్న గణన సమస్యలను పరిష్కరించాలి. న్యూరాన్ లాంటి ప్రాసెసర్ల నెట్వర్క్లలో అమలు చేయగల కొన్ని సమాంతర పద్ధతులు వివరించబడ్డాయి. ప్రతి పద్ధతి మొత్తం పనిలో వేరే భాగాన్ని పరిష్కరిస్తుంది. మొదట, కావలసిన ట్రాక్టోరియాని అనుసరించడానికి అవసరమైన టార్క్లను కనుగొనడానికి ఒక పద్ధతి వివరించబడింది. ఈ పద్ధతి టేబుల్ లుక్ అప్ కంటే ఎక్కువ ఆర్థికంగా మరియు మరింత బహుముఖంగా ఉంటుంది మరియు చాలా తక్కువ వరుస దశలు అవసరం. అప్పుడు ఒక కావలసిన పథం యొక్క అంతర్గత ప్రాతినిధ్యం ఉత్పత్తి ఒక మార్గం వివరించబడింది. ఈ పద్ధతి ఒక సమయంలో ఒక భాగం ద్వారా ట్రాక్టోరిని చూపిస్తుంది, ట్రాక్టోరిలో ప్రస్తుత సమయంలో శరీరం యొక్క స్థితి యొక్క స్థిరమైన మరియు డైనమిక్ పారామితులను సూచించే "మోషన్ బ్లాక్ బోర్డ్" కు పెద్ద సెట్ హ్యూరిస్టిక్ నియమాలను వర్తింపజేస్తుంది. శరీర భాగాల స్థానాలు, ధోరణులు, కదలికలను ఉమ్మడి కోణాల పరంగా లేదా శరీరంపై ఆధారపడిన స్వయం కేంద్రీకృత ఫ్రేమ్ కంటే ఒకే, వేగవంతం కాని, ప్రపంచ ఆధారిత సూచన ఫ్రేమ్ పరంగా వ్యక్తీకరించడం ద్వారా గణనలు సరళీకృతం చేయబడతాయి. |
5ab321e0ea7893dda145331bfb95e102c0b61a5d | ఈ పత్రంలో, ఒక సింగిల్-ఫెడ్ బ్రాడ్బ్యాండ్ వృత్తాకారంగా ధ్రువపూరిత స్టాక్డ్ పాచ్ యాంటెన్నా కోసం మంచి ఇంపెడెన్స్ మ్యాచింగ్ మరియు సిమ్మెట్రిక్ బ్రాడ్సైడ్ రేడియేషన్ నమూనాలను సాధించడానికి ఒక క్షితిజ సమాంతర స్ట్రిప్ (HMS) ఫీడ్ టెక్నిక్ ప్రతిపాదించబడింది, ఇది యూనివర్సల్ అల్ట్రాహై ఫ్రీక్వెన్సీ (UHF) RF ఐడెంటిఫికేషన్ (RFID) అనువర్తనాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. యాంటెన్నా రెండు మూలలో కత్తిరించిన పాచెస్ మరియు ఒక HMS, వీటిలో అన్ని FR4 ఉపరితలాల ఎగువ వైపు ముద్రించబడ్డాయి. హెచ్ఎంఎస్ యొక్క ఒక చివరను ప్రధాన పాచ్కు ఒక ప్రోబ్ ద్వారా అనుసంధానిస్తారు, మరొక చివరను ఎస్ఎంఎ కనెక్టర్కు అనుసంధానిస్తారు. అనుకరణ ఫలితాలను కొలతలతో పోల్చి, మంచి ఒప్పందాన్ని పొందవచ్చు. ఈ కొలతలు యాంటెన్నాకు సుమారు 25.8% (758-983 MHz) ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ (VSWR <; 1.5) ఉందని, 3-dB యాక్సియల్ రేషియో (AR) బ్యాండ్విడ్త్ సుమారు 13.5% (838-959 MHz) అని, మరియు 3-dB AR బ్యాండ్విడ్త్లో సుమారు 8.6 dBic లేదా అంతకంటే ఎక్కువ లాభ స్థాయిని కలిగి ఉందని చూపిస్తున్నాయి. అందువల్ల, ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా 840-955 MHz UHF బ్యాండ్లో పనిచేసే యూనివర్సల్ UHF RFID రీడర్లకు మంచి అభ్యర్థిగా ఉంటుంది. అంతేకాకుండా, ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా యొక్క పారామెట్రిక్ అధ్యయనం మరియు డిజైన్ మార్గదర్శిని ఇటువంటి యాంటెన్నా రూపకల్పన, మార్పు మరియు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఇంజనీర్లకు సమాచారాన్ని అందించడానికి సమర్పించబడ్డాయి. చివరగా, ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా RFID వ్యవస్థ అనువర్తనాల్లో ధృవీకరించబడింది. |
65077651b36a63d3ca4184137df348cc8b29776a | కొత్తగా అస్మిత-వృత్తాకార ఆకారంలో ఉన్న స్లాట్డ్ మైక్రోస్ట్రిప్ ప్యాచ్ యాంటెన్నాలు వృత్తాకారంగా ధ్రువణ (సిపి) రేడియేషన్ మరియు రేడియో ఫ్రీక్వెన్సీ ఐడెంటిఫికేషన్ (ఆర్ఎఫ్ఐడి) రీడర్ అనువర్తనాల కోసం ప్రతిపాదించబడ్డాయి. కాంపాక్ట్ సర్కిల్ పోలరైజ్డ్ మైక్రోస్ట్రిప్ యాంటెన్నాలను గ్రహించడానికి సింగిల్-ఫీడ్ కాన్ఫిగరేషన్ ఆధారిత అసమాన వృత్తాకార ఆకారంలో స్లాట్డ్ చదరపు మైక్రోస్ట్రిప్ పాచెస్ స్వీకరించబడ్డాయి. అష్టభుజి దిశల్లోని అసమాన వృత్తాకార ఆకారపు స్లాట్లు సిపి రేడియేషన్ మరియు చిన్న యాంటెన్నా పరిమాణం కోసం చదరపు మైక్రోస్ట్రిప్ పాచ్లో సిమ్మెట్రిక్గా పొందుపరచబడ్డాయి. CP రేడియేషన్ ను స్లాట్ ప్రాంతాల ద్వారా వికర్ణ దిశలలో కొద్దిగా అసమాన (సమతుల్యత లేని) పాచ్ ద్వారా సాధించవచ్చు. యాంటెన్నా పరిమాణాన్ని మరింత తగ్గించడానికి నాలుగు సింమెట్రిక్-స్లిట్స్ కూడా అసమాన-వృత్తాకార ఆకారంలో ఉన్న స్లాట్డ్ పాచ్ యొక్క ఆర్తోగోనల్ దిశల్లో సింమెట్రిక్గా పొందుపరచబడ్డాయి. CP రేడియేషన్ను మార్చకుండానే స్లిట్ పొడవును మార్చడం ద్వారా యాంటెన్నా యొక్క ఆపరేటింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీని ట్యూన్ చేయవచ్చు. RO4003C ఉపరితలంపై యాంటెన్నా కోసం 17.0 MHz ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్తో 6.0 MHz చుట్టూ కొలిచిన 3-dB యాక్సియల్-రేషియో (AR) బ్యాండ్విడ్త్ సాధించబడుతుంది. మొత్తం యాంటెన్నా పరిమాణం 900 MHz వద్ద 0.27λo × 0.27λo × 0.0137λo. |
6f3ffb1a7b6cb168caeb81a23b68bbf99fdab052 | సర్కిల్ ధ్రువణత కోసం ఒక చిన్న బ్యాక్ఫైర్ యాంటెన్నా (SBA) ను ఉత్తేజపరిచేందుకు ఒక అసమతుల్య-ఆహార క్రాస్ ఎపర్చరు అభివృద్ధి చేయబడింది. క్రాస్ ఎపర్చరులో రెండు ఆర్తోగోనల్ H- ఆకారపు స్లాట్లు ఉంటాయి, వీటిలో ఒక జత కెపాసిటివ్ స్టబ్స్ ఉంటాయి మరియు ఒక చిన్న పిన్తో అసమతుల్య ఫీడ్ను ఏర్పరుస్తున్న ఒకే ప్రోబ్ ద్వారా ఫీడ్ చేయబడుతుంది. క్రాస్-అపర్చర్-ఎక్సైజ్డ్ SBA 4.2% యొక్క అక్షసంబంధ నిష్పత్తి (les 3 dB) బ్యాండ్విడ్త్ను 6.5% (VSWR <1.2) యొక్క వోల్టేజ్ స్టాండింగ్ వేవ్ నిష్పత్తి (VSWR) బ్యాండ్విడ్త్తో మరియు 14 dBi లాభంతో సాధించగలదని నిరూపించబడింది. యాంటెన్నా నిర్మాణం వివరించబడింది మరియు అనుకరణ మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి. ఇంపెడెన్స్ మ్యాచింగ్ మరియు సర్కిల్-పోలరైజేషన్ ఉత్పత్తికి సంబంధించిన యంత్రాంగాలు విశ్లేషించబడ్డాయి |
838b107445e72d903f2217946c73a5d3d1e4344e | గ్లోబల్ పొజిషనింగ్ ఉపగ్రహ (జిపిఎస్) అప్లికేషన్ల కోసం ఒక ఎపర్చరు-కప్లెడ్ వృత్తాకార ధ్రువణ యాంటెన్నా యొక్క రూపకల్పన మరియు పరీక్షను ఈ పత్రం వివరిస్తుంది. గరిష్ట స్థాన ఖచ్చితత్వాన్ని అందించడానికి డిఫరెన్షియల్ GPS వ్యవస్థలకు అవసరమైన 1575 మరియు 1227 MHz యొక్క L1 మరియు L2 పౌనఃపున్యాలలో యాంటెన్నా పనిచేస్తుంది. ఈ యాంటెన్నాకు విద్యుత్ పనితీరు, తక్కువ ప్రొఫైల్ మరియు ఖర్చులు సమానంగా ముఖ్యమైన అవసరాలు. డిజైన్ ప్రక్రియ చర్చించబడుతుంది, మరియు కొలిచిన ఫలితాలు ప్రదర్శించబడతాయి. తయారీ సున్నితత్వ విశ్లేషణ ఫలితాలను కూడా చేర్చారు. |
9639aa5fadb89ea5e8362dad52082745012c90aa | డ్యూయల్ ఫీడ్ రకం మైక్రో స్ట్రిప్ యాంటెన్నాల యొక్క వైడ్ బ్యాండ్ సర్క్యులర్ పోలరైజేషన్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఒక మార్గంగా 90 డిగ్రీల బ్రాడ్బ్యాండ్ బలోన్ ను 90 డిగ్రీల బ్రాడ్బ్యాండ్ షిఫ్మాన్ దశ షిఫ్టర్ కలిగి ఉంటుంది. ప్రతిపాదిత 90 డిగ్రీల బ్రాడ్బ్యాండ్ బాలన్ మంచి ఇంపెడెన్స్ మ్యాచింగ్, సమతుల్య విద్యుత్ విభజన మరియు విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్ (~ 57.5%) లో స్థిరమైన 90 డిగ్రీల (ప్లస్ mn5 డిగ్రీ) దశ మార్పును అందిస్తుంది. ప్రతిపాదిత 90 డిగ్రీల బ్రాడ్బ్యాండ్ బాలన్ ఉపయోగించి ఒక వృత్తాకార పాచ్ యాంటెన్నా డబుల్ ఎల్-సొండ్ కేసులో 60.24% మరియు 37.7% కొలిచిన ఇంపెడెన్స్ (S11 < -10 dB) మరియు అక్షసంబంధ నిష్పత్తి (AR < 3 dB) బ్యాండ్విడ్త్లను సాధిస్తుందని చూపించబడింది; మరియు 71.28% మరియు 81.6% వరుసగా, క్వాడ్రపుల్ ఎల్-సొండ్ కేసు కోసం. |
a6a0384d7bf8ddad303034fe691f324734409568 | ఈ పత్రం యూరోపియన్ కంపెనీలలో బిజినెస్ ప్రాసెస్ మేనేజ్ మెంట్ (బిపిఎం) యొక్క అవగాహన మరియు అనువర్తనంపై ఒక సర్వే మరియు కేస్ స్టడీ పరిశోధన యొక్క ఫలితాలను నివేదిస్తుంది. పనితీరు మెరుగుదల ద్వారా పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని సాధించడానికి మరియు మార్కెట్ ఒత్తిళ్లకు ప్రతిస్పందనగా, మెరుగైన మరియు మరింత నమ్మదగిన సేవ కోసం కస్టమర్ అంచనాలను మరియు పోటీని పెంచే యంత్రాంగాన్ని ప్రక్రియ దృక్పథం ఎక్కువగా చూస్తోంది. యూరోపియన్ కంపెనీలు బిపిఎంకు ఎంత ప్రాముఖ్యత ఇస్తున్నాయో, అది వారికి ఏమిటో, వారు ఆచరణలో ఏమి చేశారో మేము వెల్లడిస్తాము. ఈ పత్రం యూరోపియన్ ఫౌండేషన్ ఫర్ క్వాలిటీ మేనేజ్ మెంట్ (EFQM) సభ్యులైన సంస్థలలో నాణ్యత డైరెక్టర్లు మరియు వ్యాపార ప్రక్రియ నిర్వాహకులతో నిర్వహించిన పోస్టల్ సర్వే మరియు BPM ను స్వీకరించడంలో నాయకుడిగా పరిగణించబడే అనేక సంస్థలలో కేస్ స్టడీస్ ఆధారంగా రూపొందించబడింది. ఈ అధ్యయనం కొన్ని ఆసక్తికరమైన విధానాలను హైలైట్ చేయడానికి మరియు BPM విజయవంతం కావడానికి ముఖ్యమైన లక్షణాలను వెల్లడించడానికి సహాయపడింది. పరిచయం బిజినెస్ ప్రాసెస్ మేనేజ్ మెంట్ (బిపిఎం) లోని ఒక సమస్య పదజాలం. ఈ పదం ప్రక్రియను అనేక విభాగాలలో చూడవచ్చు, ఇది నిర్వహణ సాహిత్యంలో సంస్థల గురించి మన అవగాహనకు దోహదం చేస్తుంది. నాణ్యతను మెరుగుపరచడం (డెమింగ్, 1986), మొత్తం నాణ్యత నిర్వహణ (ఓక్లాండ్, 1989) మరియు జస్ట్-ఇన్-టైమ్ (హారిసన్, 1992) అనే భావనలో ఒక కార్యాచరణ దృక్పథం కనిపిస్తుంది. వ్యవస్థల ఆలోచన (జెంకిన్స్, 1971; చెక్ ల్యాండ్, 1981), సైబర్నెటిక్స్ (బీర్, 1966) మరియు వ్యవస్థల డైనమిక్స్ (సెంగే, 1990) అనే పదానికి మరింత గొప్ప అర్థాన్ని ఇస్తాయి. సంస్థాగత సిద్ధాంతకర్తలు సామాజిక మరియు సంస్థాగత ప్రక్రియల పరంగా కూడా మాట్లాడారు (బరెల్ మరియు మోర్గాన్, 1979; మోంగే, 1990). ఈ పూర్వపు అనుభవాల యొక్క ఉపయోగకరమైన సమీక్షను పెప్పార్డ్ మరియు ప్రీస్ (1995) అందించారు. ప్రస్తుత అధ్యయనంలో కేంద్రీకృతమై ఉన్న డొమైన్, మొత్తం నాణ్యత లేదా బిజినెస్ ఎక్సలెన్స్ మోడళ్లకు నిర్వాహక ఆలోచనను జోడించడం ద్వారా సంస్థాగత ప్రభావాన్ని మెరుగుపర్చడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఇటీవలి విధానాల నుండి అభివృద్ధి చెందుతుంది. ఇవి ప్రాథమికంగా అభ్యాసకులచే నడిపించబడినవి మరియు విద్యా సిద్ధాంతంలో ఆధారపడలేదు. దీనికి ఉదాహరణలు యూరోపియన్ ఫౌండేషన్ ఫర్ క్వాలిటీ మేనేజ్ మెంట్ మోడల్ (EFQM) (హేక్స్, 1995) మరియు మాల్కమ్ బాల్డ్రిగ్ నేషనల్ క్వాలిటీ అవార్డు మోడల్ (MBNQA) (జార్జ్, 1992). ఈ నమూనాలు సంస్థాగత సమర్థత యొక్క బహుళ కారక మరియు బహుళ-సభ్యుల నమూనాలను స్వీకరించినప్పటికీ అవి తప్పనిసరిగా లక్ష్య-ఆధారితంగా ఉంటాయి (కామెరాన్, 1986). వారు బలమైన కార్యాచరణ చట్రం నుండి కూడా అభివృద్ధి చెందారు మరియు తరచుగా బోబ్ డార్ట్, సైమన్ మాచిన్ మరియు రాయల్ మెయిల్ నుండి టోనీ గ్రాంట్లకు మేము కృతజ్ఞతలు తెలియజేస్తున్నాము. ఈ పరిశోధన యొక్క వివిధ దశలలో EFQM, ర్యాంక్ జెరాక్స్, బ్రిటిష్ టెలికాం, టిఎన్టి మరియు నార్టెల్ ల సహకారాన్ని కూడా మేము కృతజ్ఞతతో అభినందిస్తున్నాము. D own n l o d by S E L C U K U N IV E R SI T Y A t 0 2: 52 0 8 Fe br uary 2 01 5 (P T) యూరోపియన్ వ్యాపారాల నుండి పాఠాలు 11 వ్యాపార ప్రక్రియ పునర్నిర్మాణం (హామర్, 1990). విలువ గొలుసు విశ్లేషణలో (పోర్టర్, 1985) బలమైన ప్రక్రియల దిశలో వ్యూహాత్మక ఆలోచన కూడా వాటిని ప్రభావితం చేసింది మరియు అవి సంస్థ యొక్క వనరుల ఆధారిత దృష్టిని (గ్రాంట్, 1991) కలిగి ఉంటాయి. నమూనాల ఉపయోగం ఒక సంస్థ యొక్క రూపకల్పనను వ్యూహాత్మక స్థాయిలో ప్రశ్నించడానికి దారితీస్తుంది, ఇది కార్యాచరణను మించిపోయే ప్రక్రియలకు అనుకూలంగా విధుల విలువను పునఃపరిశీలించడం ద్వారా (ఘోషల్ మరియు బార్ట్లెట్, 1995; గాల్బ్రేత్, 1995). అయితే, EFQM లేదా MBNQA BPM ను ఎలా అమలు చేయాలనే దానిపై ప్రత్యక్ష మార్గదర్శకత్వం ఇవ్వవు. వ్యాపార ప్రక్రియలను గుర్తించడానికి మరియు వాటిని కార్యాచరణ, మద్దతు లేదా దిశ సెట్గా వర్గీకరించడానికి ప్రయత్నాలు తరచుగా చేర్చబడతాయి. ఈ కార్యకలాపాలు తరచూ వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగించి కన్సల్టెంట్స్ ద్వారా సులభతరం చేయబడతాయి, కానీ సాధారణంగా సంస్థ యొక్క అత్యున్నత స్థాయిలో కనీసం ప్రక్రియ మ్యాపింగ్ యొక్క అంశాలను కలిగి ఉంటాయి. ఈ ప్రక్రియ నమూనాను స్వీకరించడం కనీసం సీనియర్ మేనేజర్లచే ప్రోత్సహించబడుతుందని ఆధారాలు ఉన్నాయి (గార్విన్, 1995), అయితే ఇది సంస్థ అంతటా విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన అభిప్రాయం కాదని అస్సలు స్పష్టంగా లేదు. BPM లోని మంచి పద్ధతుల అంశాలను కనీసం కార్యాచరణ స్థాయిలో (ఆర్మిస్టెడ్, 1996) సూచించడం సాధ్యమే అయినప్పటికీ, సంస్థలు ఆచరణలో ఈ భావనను ఎలా వర్తింపజేస్తాయో మరియు BPM విధానంలో కీలకమైన భాగాలుగా వారు ఏమి కనుగొన్నారో మాకు తెలియదు. ఈ పరిశోధన యొక్క లక్ష్యం బిపిఎం గురించి మరింత అవగాహన కల్పించడం మరియు సంస్థాగత సమర్థతను సాధించడానికి దీనిని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడం. ప్రక్రియల మెరుగుదల పద్ధతులను మాత్రమే ఉపయోగించడం కంటే కంపెనీలు వ్యాపార ప్రక్రియల దృక్పథాన్ని తమ మొత్తం సంస్థను నిర్వహించే మార్గంగా ఎలా ఉపయోగించాయో తెలుసుకోవడానికి మేము ప్రత్యేకంగా ఆసక్తి చూపాము. ముఖ్యంగా ఈ క్రింది ప్రశ్నలను పరిశీలించాలనుకున్నాం: యూరోపియన్ మేనేజర్లకు బిపిఎం ఎంత ముఖ్యమైనది? . యూరోపియన్ సంస్థల మధ్య BPM గురించి ఒక సాధారణ అవగాహన ఉందా? . యూరోపియన్ సంస్థలు బిపిఎమ్ ను ఎలా అమలు చేస్తున్నాయి? ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం ద్వారా, సంస్థలు బిపిఎమ్ను ఎలా భావనగా రూపొందిస్తాయో మరియు వ్యూహ సూత్రీకరణ మరియు విస్తరణ పరంగా ఇతరులను వెలిగించడానికి వారి అనుభవాలను ఎలా ఉపయోగించాలో వెలుగులోకి తెస్తామని మేము ఆశిస్తున్నాము. ఈ పత్రం పరిశోధన యొక్క ఫలితాలను చర్చిస్తుంది మరియు నేర్చుకోగల పాఠాలను ప్రతిపాదించింది. మా పరిశోధన సమయంలో కేస్ స్టడీ మెటీరియల్ యొక్క గొప్ప డేటాబ్యాంక్ను మేము నిర్మించాము. కేస్ స్టడీస్ ఒక ఓపెన్ ఎండ్ ఇంటర్వ్యూ ఫార్మాట్ ఉపయోగించి సంకలనం చేయబడ్డాయి, దీనిలో సీనియర్ ఎగ్జిక్యూటివ్లు (సాధారణంగా నాణ్యత డైరెక్టర్ లేదా వ్యాపార ప్రక్రియ మేనేజర్) వారి సంస్థ యొక్క BPM విధానంపై వివరంగా వివరించడానికి ఆహ్వానించబడ్డారు. ఇంటర్వ్యూలను రికార్డు చేసి, ట్రాన్స్క్రిప్ట్ చేశారు. భావనలను గుర్తించడానికి ఒక అభిజ్ఞా పటం అభివృద్ధి చేయబడింది. కొన్ని సందర్భాల్లో ఇంటర్వ్యూల నుండి సేకరించిన సమాచారం EFQM నమూనాకు వ్యతిరేకంగా అంతర్గత స్వీయ-అంచనా కోసం ఉపయోగించిన పదార్థంతో అనుబంధించబడింది. సాధారణంగా సంస్థలను ఎంపిక చేశారు ఎందుకంటే వారు BPM విధానాలను అవలంబించినట్లు తెలిసింది. ఈ పత్రం ప్రత్యేకంగా ర్యాంక్ జెరాక్స్, నార్టెల్, బ్రిటిష్ టెలికాం మరియు టిఎన్టిలతో కేస్ స్టడీస్ను సూచిస్తుంది, వీరందరూ యూరోపియన్ క్వాలిటీ అవార్డులను ఏదో ఒక రూపంలో (ప్రత్యక్షంగా లేదా అనుబంధ సంస్థల ద్వారా) గెలుచుకున్నారు. S E L C U K U N IV E R SI T Y A t 0 2: 52 0 8 ఫె బ్ర య ్ 2 01 5 (పి టి) |
eb448bb53372d14df4113f04fee813307f24d049 | ఈ పత్రం రూపకల్పన విధానాన్ని వర్ణించింది అలాగే ఒక 2.45GHz 10 μW వైర్లెస్ శక్తి హార్వెస్టర్ (WEH) యొక్క ప్రయోగాత్మక పనితీరును వర్ణించింది, ఇది 1 μW / cm2 ఇన్సిడెంట్ పవర్ డెన్సిటీ వద్ద గరిష్ట మొత్తం సామర్థ్యం ≈ 30%. WEH ఒక మడత డీపోల్ తో ఒక షంట్ అధిక వేగం rectifying డయోడ్ అనుసంధానిస్తుంది. ఒక మెటల్ రిఫ్లెక్టర్ రెక్టెన్నా యొక్క లాభం పెంచుతుంది మరియు ఒక వంతు తరంగదైర్ఘ్యం వ్యత్యాస రేఖను ఒక చికాకుగా ఉపయోగిస్తారు. VDI WVD మరియు స్కైవర్క్స్ GaAs Schottky డయోడ్ రెండూ యాంటెన్నాతో కలిసిపోయి వాటి పనితీరును పోల్చారు. |
21c2bd08b2111dcf957567b98e1c8dcad652e3dd | కారకాల విశ్లేషణ సాహిత్యంలో జనాభా కారకాలకు దగ్గరగా ఉండే మరియు తగినంత స్థిరంగా ఉండే కారకాల పరిష్కారాలను పొందటానికి అవసరమైన కనీస నమూనా పరిమాణానికి సంబంధించి అనేక సిఫార్సులు ఉన్నాయి. ఈ సమస్యకు సంబంధించి ఒక ప్రాథమిక దురభిప్రాయం ఏమిటంటే, కనీస నమూనా పరిమాణం, లేదా నమూనా పరిమాణం యొక్క కనీస నిష్పత్తి వేరియబుల్స్ సంఖ్యకు, అధ్యయనాల అంతటా మార్పులేనిది. వాస్తవానికి, అవసరమైన నమూనా పరిమాణం ఏదైనా అధ్యయనం యొక్క అనేక అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, వీటిలో వేరియబుల్స్ యొక్క ఉమ్మడి స్థాయి మరియు కారకాల యొక్క అధిక నిర్ణయాత్మక స్థాయి ఉన్నాయి. ఈ ప్రభావాలను అర్థం చేసుకోవడానికి, అంచనా వేయడానికి ఒక సిద్ధాంతపరమైన, గణితపరమైన చట్రాన్ని రచయితలు అందిస్తున్నారు. కృత్రిమ డేటాను ఉపయోగించి నమూనా అధ్యయనం ద్వారా పరికల్పన ప్రభావాలను ధృవీకరించారు. ఫలితాలు సాధారణ సూత్రాల యొక్క ప్రామాణికత లేకపోవడాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి మరియు కారక విశ్లేషణలో నమూనా పరిమాణం కోసం మార్గదర్శకాలను ఏర్పాటు చేయడానికి ఒక ఆధారాన్ని అందిస్తాయి. |
994c88b567703f76696ff29ca0c5232268d06261 | హైపర్ ఆండ్రోజెనిజం ఉన్న మహిళలకు మహిళల క్రీడలలో పోటీ పడే అర్హత కల్పించే విధానాలను కొన్ని ప్రధాన క్రీడా పాలక సంస్థలు ఇటీవల అమలు చేయడం చాలా దృష్టిని ఆకర్షించింది మరియు ఇప్పటికీ వివాదాస్పద అంశం. ఈ చిన్న వ్యాసం వివాదాస్పదమైన రెండు ప్రధాన అంశాలను ప్రస్తావిస్తుంది: ఉన్నత స్థాయి మహిళా అథ్లెట్లలో అధిక రక్త T స్థాయిల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి మద్దతు ఇచ్చే ప్రస్తుత శాస్త్రీయ ఆధారం మరియు ఈ విధానాల గురించి నైతిక హేతుబద్ధత మరియు పరిశీలనలు. ఇటీవల ప్రచురించిన డేటా ప్రకారం, పుట్టుకతో వచ్చే మరియు సంపాదించిన హైపర్ ఆండ్రోజెనిక్ పరిస్థితులు మరియు మహిళల క్రీడాకారులలో వాటి ప్రాబల్యం, అధిక స్థాయి ఆండ్రోజెన్లు పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయని మేము పేర్కొన్నాము. క్లినికల్ మరియు బయోలాజికల్ హైపర్ ఆండ్రోజెనిజం ఉన్న మహిళలను నియంత్రించడం విమర్శలకు ఆహ్వానం ఎందుకంటే సెక్స్ యొక్క జీవ పారామితులు నిజ ప్రపంచంలో కేవలం రెండు వర్గాలుగా చక్కగా విభజించబడవు. అయితే, క్రీడా పాలక సంస్థల బాధ్యత అన్ని క్రీడాకారులకు సమానమైన పరిస్థితులను కల్పించేందుకు తమ వంతు కృషి చేయడమే. క్రీడలలో హైపర్ ఆండ్రోజెనిజం పై విధానాల గురించి చర్చలను అస్పష్టం చేయకుండా ఉండటానికి, క్రీడల అర్హత మరియు చికిత్సా ఎంపికల సమస్యలను ఎల్లప్పుడూ విడిగా పరిగణించాలి మరియు వివరించాలి, అవి అతివ్యాప్తి చెందవచ్చు. చివరగా, ప్రస్తుత విధానాలను మెరుగుపరచడానికి కొన్ని ప్రతిపాదనలు ఈ వ్యాసంలో ఇవ్వబడ్డాయి. |
391d9ef4395cf2f69e7a2f0483d40b6addd95888 | ఈ వ్యాసంలో, ట్విట్టర్ సందేశాలలో (ట్వీట్లు) భావోద్వేగాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించే విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది ట్వీట్లు ఎలా వ్రాయబడుతుందో మరియు ఈ సందేశాలను రూపొందించే పదాల మెటా-సమాచారాన్ని కొన్ని లక్షణాలను అన్వేషిస్తుంది. అంతేకాకుండా, మేము మా శిక్షణా డేటాగా శబ్దం లేబుల్స్ యొక్క మూలాలను ప్రభావితం చేస్తాము. ఈ శబ్ధాలు కొన్ని సెంటిమెంట్ డిటెక్షన్ వెబ్సైట్లు ట్విట్టర్ డేటా ద్వారా అందించాయి. మా ప్రయోగాలలో, మా ఫీచర్లు ట్వీట్ల యొక్క మరింత వియుక్త ప్రాతినిధ్యాలను సంగ్రహించగలిగినందున, మా పరిష్కారం మునుపటి వాటి కంటే మరింత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది మరియు పక్షపాత మరియు ధ్వనించే డేటాకు సంబంధించి మరింత బలంగా ఉంటుంది, ఇది ఈ రకమైన డేటా అందించినది |
09779ea94f0035c1e5d5cf75f7dfca8c7966a17b | ఈ వ్యాసంలో, ఒక మల్టిపుల్ ఇన్పుట్-మల్టిపుల్ అవుట్పుట్ (MIMO) యాంటెన్నా వ్యవస్థను సమతల, కాంపాక్ట్, సింగిల్-సబ్స్ట్రేట్, మల్టీబ్యాండ్ 2 సెట్లలో ప్రతి ఒక్కటి 2-ఎలిమెంట్లుగా ప్రదర్శించారు. MIMO యాంటెన్నా వ్యవస్థలో LTE బ్యాండ్ (698 MHz-813 MHz) ను కవర్ చేయడానికి ట్యూన్ చేయదగిన 2-ఎలిమెంట్ మెగాడెర్డ్ మరియు మడత MIMO యాంటెన్నా మరియు 754 MHz-971 MHz, 1.65-1.83 GHz మరియు 2-3.66 GHz ను కవర్ చేయడానికి కాంపాక్ట్ 2-ఎలిమెంట్ సవరించిన ట్రంక్డ్ క్యూబ్ బ్రాడ్బ్యాండ్ యాంటెన్నా ఉన్నాయి. ఈ యాంటెన్నా యొక్క గ్రౌండ్ ప్లేన్ 0.76-1.92 GHz మరియు 3.0-5.2 GHz లో పనిచేసే సెన్సింగ్ యాంటెన్నాగా పనిచేస్తుంది. ఎగువ బ్యాండ్ యాంటెన్నాలు 0.728-1.08 GHz, 1.64-1.84 GHz, 2.1-3.69 GHz, మరియు 5.01-5.55 GHz పరిధిలో పనిచేస్తాయి, ఇది కాగ్నిటివ్ రేడియోలు (CR) మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) అనువర్తనాల కోసం పూర్తి యాంటెన్నా ప్లాట్ఫామ్ను అభివృద్ధి చేస్తుంది. ఈ యాంటెన్నా 65 × 120 × 1.56 mm3 పరిమాణంలో తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన FR-4 ఉపరితలంపై తయారు చేయబడింది. |
5b110494639f71fa8354e61af04c0cb5e8bbae70 | ఈ కాగితంలో, మేము అభిజ్ఞా-రేడియో ఆధారిత జామర్స్ యొక్క జామింగ్ సామర్థ్యం మరియు అభిజ్ఞా రేడియో నెట్వర్క్ల (CRN) యొక్క యాంటీ-జామింగ్ సామర్థ్యాన్ని అధ్యయనం చేస్తాము, బహుళ అసహకార జామర్లు మరియు స్వతంత్ర రేలీ ఫ్లాట్-ఫేడింగ్ ప్రచారాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుంటాము. CRN ప్రసారాల యొక్క మార్కోవ్ మోడల్ యాంటీ-జాలమింగ్ పనితీరు యొక్క క్రాస్-లేయర్ విశ్లేషణ కోసం ఏర్పాటు చేయబడింది. స్మార్ట్ జామింగ్ దాడుల వ్యూహాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా పరివర్తన సంభావ్యతలను విశ్లేషణాత్మకంగా పొందవచ్చు. సగటు థ్రూపుట్ వ్యక్తీకరణను సిమ్యులేషన్ల ద్వారా పొందవచ్చు మరియు ధృవీకరించవచ్చు. CRN స్పెక్ట్రమ్ సెన్సింగ్ మరియు ఛానల్ స్విచింగ్ విధానాలను లక్ష్యంగా చేసుకుని CRN కమ్యూనికేషన్లు స్మార్ట్ జామింగ్ దాడులకు చాలా హాని కలిగించవచ్చని ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. |
b8aae299e926d8e6f547faea4b90619fc6361146 | |
36638aff184754db62547b75bade8fa2076b1b19 | క్రెడిట్ స్కోర్కార్డులను రూపొందించడానికి ప్రబలమైన పద్దతికి రియల్ అడాబూస్ట్ను మేము పోల్చి చూస్తాముః సాక్ష్యం యొక్క దశలవారీ బరువు లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ (SWOELR). రియల్ అడాబూస్ట్ SWOELR కు చాలా పోలి ఉంటుంది మరియు SWOELR నమూనాల కోసం ఒక బెంచ్ మార్క్ గా పనిచేయడానికి బాగా స్థానంలో ఉంది; ఇది SWOELR యొక్క శక్తిని అర్థం చేసుకోవడానికి గణాంక చట్రాన్ని కూడా అందించవచ్చు. SASలో రియల్ అడాబూస్ట్ మోడళ్లను రూపొందించడానికి మేము మాక్రోను అందిస్తున్నాము. పరిచయం ఆర్థిక సంస్థలు (ఎఫ్ఐలు) మార్కెటింగ్, మోసం గుర్తించడం, రుణాల కేటాయింపు మొదలైన వాటి కోసం అనేక రకాల నమూనాలను అభివృద్ధి చేయాలి. మెషిన్ లెర్నింగ్ పేలినందున మోడలింగ్ ఇటీవలి పునరుజ్జీవనానికి గురైంది - అధునాతన గణాంక పద్ధతుల లభ్యత, ఈ పద్ధతులను అమలు చేయడానికి శక్తివంతమైన కంప్యూటర్ల సర్వవ్యాప్తి మరియు ఈ పద్ధతులను స్వీకరించిన సంస్థల యొక్క బాగా ప్రచారం చేసిన విజయాలు (పార్లోఫ్ 2016). కొన్ని ఆర్థిక సంస్థలలోని మోడలింగ్ విభాగాలు విరుద్ధమైన డిమాండ్లను ఎదుర్కొంటున్నాయి: ఎగ్జిక్యూటివ్లు అధునాతన పద్ధతుల యొక్క ప్రసిద్ధ విలువలో కొంత భాగాన్ని కోరుకుంటారు, అయితే ప్రభుత్వ నియంత్రణదారులు, అంతర్గత విస్తరణ బృందాలు మరియు ఫ్రంట్ లైన్ సిబ్బంది అమలు చేయడం, అర్థం చేసుకోవడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం. ఈ వ్యాసంలో, శక్తివంతమైన, కానీ అపారదర్శక యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులు మరియు పారదర్శక సాంప్రదాయ పద్ధతుల మధ్య మధ్యస్థ స్థలాన్ని అందించే యంత్ర అభ్యాస పద్ధతి రియల్ అడాబూస్ట్ను మేము సమీక్షిస్తాము. వినియోగదారుల రిస్క్ మోడలింగ్ అనేది ఒక మోడలింగ్ రంగం, ఇక్కడ FIs తరచుగా శక్తి మరియు పారదర్శకత మధ్య సమతుల్యతను సాధించాలి. వినియోగదారుల రిస్క్ మోడలింగ్లో వినియోగదారులను వారి క్రెడిట్ యోగ్యత (వారు రుణాన్ని తిరిగి చెల్లించే అవకాశం) ప్రకారం ర్యాంకింగ్ చేయడం జరుగుతుందిః మొదట నేరస్థుల ప్రమాదాన్ని సూచించే కస్టమర్ లక్షణాలను గుర్తించడం ద్వారా, ఆపై ప్రతి కస్టమర్కు సాపేక్ష రిస్క్ స్కోర్ను లెక్కించడానికి వాటిని గణితపరంగా కలపడం ద్వారా (సాధారణ లక్షణాలలోః గత రుణ నేరస్థులు, అధిక క్రెడిట్ వినియోగం మొదలైనవి ఉన్నాయి). వినియోగదారుల రిస్క్ నమూనాలను సాధ్యమైనంత పారదర్శకంగా ఉంచడానికి, అనేక ఆర్ధిక సంస్థలు నమూనా యొక్క తుది అవుట్పుట్ స్కోర్కార్డ్ రూపంలో ఉండాలని కోరుతున్నాయి (టేబుల్ 1 లో ఒక ఉదాహరణ చూపబడింది). క్రెడిట్ స్కోర్ కార్డులు వినియోగదారుల రిస్క్ మోడళ్లను ప్రాతినిధ్యం వహించడానికి ఒక ప్రసిద్ధ మార్గం, ఎందుకంటే వాటి సరళత, చదవగలిగేది మరియు మోడలింగ్ ప్రక్రియలో వ్యాపార నైపుణ్యాన్ని చేర్చగల సౌలభ్యం (మాల్డోనాడో మరియు ఇతరులు. 2013) ను పరిశీలించారు. స్కోర్కార్డ్లో రిస్క్ను సూచించే అనేక లక్షణాలు ఉంటాయి. ప్రతి లక్షణం ఆ లక్షణం యొక్క విలువ పరిధుల ద్వారా నిర్వచించబడిన చిన్న సంఖ్యలో బాన్లుగా విభజించబడుతుంది (ఉదాహరణకు, క్రెడిట్ వినియోగంః 30-80% క్రెడిట్ వినియోగం లక్షణం కోసం ఒక బాన్). ప్రతి బిన్ కు స్కోరు పాయింట్లు కేటాయించబడతాయి, ఒక గణాంక నమూనా నుండి తీసుకోబడిన విలువ మరియు ఆ బిన్ యొక్క ప్రమాదానికి అనుపాతంలో ఉంటుంది (SAS 2012). ఒక కస్టమర్ ఒక లక్షణం కోసం ఒక మరియు ఒక కంకి మాత్రమే వస్తుంది మరియు దరఖాస్తుదారు యొక్క తుది స్కోరు ప్రతి కంకి (ప్లస్ ఒక ఇంటర్సెప్ట్) ద్వారా కేటాయించిన పాయింట్ల మొత్తం. ఈ తుది స్కోరు వినియోగదారుల ప్రమాదంకు అనుపాతంలో ఉంటుంది. స్కోర్కార్డులను అభివృద్ధి చేసే విధానాన్ని స్టెప్స్వైడ్ వెయిట్ ఆఫ్ ఎవిడెన్స్ లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ (SWOELR) అని పిలుస్తారు మరియు SAS® ఎంటర్ప్రైజ్ మైనర్ TM లో క్రెడిట్ స్కోరింగ్ యాడ్-ఆన్లో అమలు చేయబడుతుంది. అడాబూస్ట్ అనేది ఒక యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం, ఇది చిన్న నిర్ణయ వృక్షాల శ్రేణిని నిర్మిస్తుంది, మునుపటి చెట్లు తప్పిపోయిన క్లిష్ట కేసులను అంచనా వేయడానికి ప్రతి చెట్టును అనుకూలీకరించడం మరియు అన్ని చెట్లను ఒకే నమూనాలో కలపడం. మేము AdaBoost పద్ధతిని చర్చిస్తాము మరియు రియల్ AdaBoost అని పిలువబడే పొడిగింపును పరిచయం చేస్తాము. రియల్ అడాబూస్ట్ బలమైన విద్యావంతులైన మూలాలను కలిగి ఉంది: దాని రచయితలు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క మార్గదర్శకులు మరియు ఈ పద్ధతి 15 సంవత్సరాల పాటు బాగా స్థిరపడిన అనుభావిక మరియు సిద్ధాంతపరమైన మద్దతును కలిగి ఉంది. ఆచరణాత్మకంగా చెప్పాలంటే, రియల్ అడాబూస్ట్ చదవగలిగే క్రెడిట్ స్కోర్కార్డులను ఉత్పత్తి చేయగలదు మరియు వేరియబుల్ ఇంటరాక్షన్ మరియు అనుకూల, దశ వారీగా బిన్నింగ్ వంటి ఆకర్షణీయమైన లక్షణాలను అందిస్తుంది. |
f89ee2c9c67858c00bd87df310994ff3a69de747 | అయితే, ఈ సమస్యకు, సాధారణ విధానం పూర్తిగా సరిపోదు ఎందుకంటే θ ను ఏదైనా సహేతుకమైన ఖచ్చితత్వానికి సమీపించడం వలన n అనంతంగా పెద్దదిగా ఉండాలి. ఉదాహరణకు, సగటున మనం n ≈ 2.7014 × 10 ను సెట్ చేయాలి, I యొక్క ఒక సున్నా విలువను పొందటానికి. ఇది స్పష్టంగా ఆచరణాత్మకం కాదు మరియు n యొక్క చాలా చిన్న విలువను ఉపయోగించాలి. అయితే, n యొక్క చాలా చిన్న విలువను ఉపయోగించడం వలన, దాదాపుగా తప్పనిసరిగా అంచనా, θ̂n = 0, మరియు సుమారుగా విశ్వసనీయ విరామం [L, U ] = [0, 0]! కాబట్టి నిస్సహాయ విధానం పనిచేయదు. మనం ఇప్పటివరకు కోర్సులో చూసిన వ్యత్యాస తగ్గింపు పద్ధతులను ఉపయోగించడానికి ప్రయత్నించవచ్చు, కానీ అవి తక్కువ సహాయం అందిస్తాయి, లేదా ఏదైనా ఉంటే. |
a5366f4d0e17dce1cdb59ddcd90e806ef8741fbc | |
727a8deb17701dd07f4e74af37b8d2e8cb8cb35b | |
e99f72bc1d61bc7c8acd6af66880d9a815846653 | భారతీయుల ప్రధాన ఆదాయ వనరు వ్యవసాయం. వ్యవసాయం భారతదేశ ఆర్థిక వ్యవస్థపై పెద్ద ప్రభావాన్ని చూపింది. మెరుగైన దిగుబడి, నాణ్యమైన ఉత్పత్తి కోసం పంటల అభివృద్ధి అత్యవసరం. కాబట్టి పంట పడకలలో తగిన పరిస్థితులు మరియు తగిన తేమ ఉత్పత్తికి ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తాయి. ఒక చివర నుండి మరొక చివర వరకు ప్రవాహాల సాంప్రదాయ పద్ధతుల ద్వారా ఎక్కువగా నీటిపారుదల జరుగుతుంది. ఇటువంటి సరఫరా వివిధ తేమ స్థాయిలను దాఖలు చేయవచ్చు. నీటి వ్యవస్థ నిర్వహణను ప్రోగ్రామ్డ్ ఇరిగేషన్ ఫ్రేమ్ వర్క్ ను ఉపయోగించి మెరుగుపరచవచ్చు ఈ పత్రం భూభాగం కోసం ఒక ప్రోగ్రామ్డ్ నీటి వ్యవస్థను ప్రతిపాదించింది, ఇది మాన్యువల్ శ్రమను తగ్గిస్తుంది మరియు నీటి వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది, పంటల ఉత్పాదకతను పెంచుతుంది. సెటప్ ను రూపొందించడానికి, ఆర్డునో కిట్ ను వై-ఫై మాడ్యూల్ తో తేమ సెన్సార్ తో ఉపయోగిస్తారు. మా ప్రయోగాత్మక సెటప్ క్లౌడ్ ఫ్రేమ్ వర్క్ తో అనుసంధానించబడి ఉంది మరియు డేటా సేకరణ పూర్తయింది. ఆ తర్వాత క్లౌడ్ సర్వీసులు డేటాను విశ్లేషించి తగిన సిఫార్సులు ఇస్తాయి. |
e4e9e923be7dba92d431cb70db67719160949053 | |
797f359b211c072a5b754e7a8f48a3b1ecf9b8be | ఫ్లోరిడాలోని టైండాల్ ఎయిర్ బేస్ లోని రైట్ లాబొరేటరీ, వివిధ రకాల రోబోటిక్ వాహనాల కోసం స్వయంప్రతిపత్త నావిగేషన్ వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి ఫ్లోరిడా విశ్వవిద్యాలయాన్ని ఒప్పందం కుదుర్చుకుంది. ఈ వాహనాలు బాంబులు, గనుల స్థానాన్ని గుర్తించడం, తొలగించడం వంటి పనులను చేయగలవు. వాటిలో ఒకటి, పేలుడుకు గురైన అణుబాంబుల కోసం క్లోజ్డ్ టార్గెట్ రేంజ్లను పరిశీలించడం. పథం అనుసరించే ఖచ్చితత్వం ఈ పనికి కీలకం. ప్రస్తుతం వందల ఎకరాల భూభాగం సర్వే చేయవలసి ఉంది. ఈ సైట్లు సాధారణంగా ప్రాంతాలుగా విభజించబడ్డాయి, ఇక్కడ ప్రతి మిషన్ 4.5 గంటల వరకు పడుతుంది. ఈ ప్రాంతాలు సాధారణంగా సమాంతర వరుసలలో సర్వే చేయబడతాయి. మార్గాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం ద్వారా, వరుసల మధ్య దూరాన్ని భూమికి వ్యాప్తి చెందుతున్న సెన్సార్ల యొక్క గుర్తింపు వెడల్పుకు దాదాపుగా పెంచవచ్చు, ఫలితంగా మిషన్కు సర్వే చేయబడిన విస్తీర్ణం పెరుగుతుంది. ఈ పత్రం ఒక ఉన్నత స్థాయి PID మరియు స్వచ్ఛమైన ముసుగును స్టీరింగ్ కంట్రోలర్ను అంచనా వేస్తుంది. ప్రతి కంట్రోలర్ యొక్క కావలసిన లక్షణాలు సంరక్షించబడిన విధంగా కంట్రోలర్లు ఒక బరువు పరిష్కారం లోకి కలిపి. ఈ వ్యూహాన్ని సిమ్యులేషన్లో ప్రదర్శించి నావిగేషన్ టెస్ట్ వెహికల్ (ఎన్టివి) లో అమలు చేశారు. వివిధ వక్రత కలిగిన పరీక్షా మార్గంలో, 1.34 mI వేగంతో సగటు పార్శ్వ నియంత్రణ లోపం 2 cm. |
0dd6795ae207ae4bc455c9ac938c3eebd84897c8 | ఈ రోజుల్లో కంప్యూటరబుల్ లింగ్విస్టిక్స్ లో $64,000 ప్రశ్న: "గణాంక సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ గురించి తెలుసుకోవడానికి నేను ఏమి చదవాలి?" ఈ ప్రశ్న నన్ను మళ్లీ మళ్లీ అడిగారు, మరియు ప్రతిసారీ నేను ప్రాథమికంగా అదే సమాధానం ఇచ్చానుః ఈ అంశంపై నేరుగా ప్రసంగించే టెక్స్ట్ లేదు, మరియు ఉత్తమమైనది మంచి సంభావ్యత-సిద్ధాంతం పాఠ్యపుస్తకాన్ని మరియు మంచి సమాచార-సిద్ధాంతం పాఠ్యపుస్తకాన్ని కనుగొనడం, మరియు ఆ పాఠ్యపుస్తకాలను కాన్ఫరెన్స్ పేపర్లు మరియు జర్నల్ వ్యాసాల కలగలుపుతో భర్తీ చేయడం. ఈ జవాబు వల్ల కలిగిన నిరాశను నేను అర్థం చేసుకున్నాను. చివరకు ఈ అంశంపై ఎవరైనా ఒక పుస్తకం రాసినందుకు నేను సంతోషిస్తున్నాను. అయితే, యూజీన్ చార్నియాక్ యొక్క స్టాటిస్టికల్ లాంగ్వేజ్ లెర్నింగ్ చదివిన తరువాత, ఈ పుస్తకం ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న గణాంక NLP రంగంపై చూపే ప్రభావం గురించి నాకు చాలా మిశ్రమ భావాలు ఉన్నాయి. ఈ పుస్తకం ఎన్ఎల్పికి సంబంధించిన క్లాసిక్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ విధానం (చాప్టర్ 1), ఇందులో మోర్ఫోలజీ, సింటాక్స్, సెమాంటిక్స్, ప్రాగ్మాటిక్స్ వంటివి చాలా క్లుప్తంగా వివరించడం ద్వారా ప్రారంభమవుతుంది. ఇది సంభావ్యత సిద్ధాంతం మరియు సమాచార సిద్ధాంతం (చాప్టర్ 2) నుండి కొన్ని నిర్వచనాలను అందిస్తుంది, తరువాత దాచిన మార్కోవ్ నమూనాలను (చాప్టర్స్ 3-4) మరియు సంభావ్యత-రహిత వ్యాకరణాలను (చాప్టర్స్ 5-6) పరిచయం చేయడానికి కొనసాగుతుంది. ఈ పుస్తకంలో గణాంక భాషా అభ్యాసంలో అధునాతన అంశాలపై చర్చించే కొన్ని అధ్యాయాలు ఉన్నాయి, అవి వ్యాకరణ ప్రేరణ (అధ్యాయం 7), వాక్యనిర్మాణ వివరణ (అధ్యాయం 8), పద సమూహీకరణ (అధ్యాయం 9) మరియు పద అర్థ వివరణ (అధ్యాయం 10). ఈ పుస్తకం ఎన్.ఎల్.పి.లో గణాంక నమూనాను ఆసక్తికరంగా చర్చించేందుకు ఉపయోగపడుతుంది. ఇది బాగా వ్రాయబడి వినోదాత్మకంగా ఉంది, మరియు పరిమిత గణిత నేపథ్యం ఉన్న పాఠకుడికి చాలా అందుబాటులో ఉంది. ఈ రంగంలో పాఠకులను పరిచయం చేయడానికి ఇది గణాంక NLP అంశాల యొక్క మంచి ఎంపికను అందిస్తుంది. మరియు దాచిన మార్కోవ్ నమూనాల కోసం ముందుకు వెనుకకు అల్గోరిథం యొక్క వివరణలు మరియు సంభావ్యత-ఉచిత సందర్భం లేని వ్యాకరణాల కోసం లోపల-బయట అల్గోరిథం యొక్క వివరణలు సహజమైనవి మరియు అనుసరించడానికి సులభమైనవి. అయితే, ఈ పరిశోధన రంగంలో ప్రవేశించడానికి ఆసక్తి ఉన్నవారికి ఈ పుస్తకం వనరుగా ఉన్నందున, ఈ పుస్తకం దాని రచయిత యొక్క లక్ష్యాలకు చాలా తక్కువగా ఉంది. ఈ లక్ష్యాలు ముందుమాటలో స్పష్టంగా పేర్కొనబడ్డాయి: |
82bcb524a2036676bfa4ebd3324fe76013dced54 | డిఫరెన్షియల్ ప్రైవసీ అనేది ఒక డేటాబేస్ లోని వ్యక్తిగత సమాచార ముక్కల యొక్క గోప్యతను నిర్ధారించడానికి ఉద్దేశించిన ఖచ్చితమైన గణిత పరిమితి, మొత్తం గురించి ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇవ్వబడుతున్నప్పుడు కూడా. ప్రైవేటీకరణకు భేదాలు ఏమిటో, ఏమి హామీ ఇవ్వలేదో తెలుసుకోవాలంటే, మనలో ఒకరు సహజంగానే అవగాహన చేసుకోవాలి. ఉదాహరణకు, డేటాబేస్ లోని ఒక ఎంట్రీ తప్ప మిగిలిన అన్ని ఎంట్రీలను తెలిసిన ఒక బలమైన ప్రత్యర్థి చివరి ఎంట్రీ గురించి మరింతగా ఊహించకుండా నిర్వచనం నిరోధిస్తుంది. ఈ బలమైన ప్రత్యర్థి భావనను విస్మరించవచ్చు, దీని ఫలితంగా వ్యత్యాస గోప్యత యొక్క గోప్యతా హామీ యొక్క తప్పు వ్యాఖ్యానం జరుగుతుంది. ఇక్కడ మేము పరస్పర సమాచారాన్ని ఉపయోగించి గోప్యతకు సమానమైన నిర్వచనాన్ని ఇస్తాము, ఇది భేద గోప్యత యొక్క కొన్ని సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను స్పష్టం చేస్తుంది. పరస్పర సమాచార భేద ప్రైవసీ నిజానికి దాని బలం పరంగా ε-విభేద ప్రైవసీ మరియు (ε,δ) -విభేద ప్రైవసీ మధ్య శాండ్విచ్ చేయబడింది. ముందటి పనులకు విరుద్ధంగా, బేషరతు పరస్పర సమాచారాన్ని ఉపయోగించి, డిఫరెన్షియల్ ప్రైవసీ ప్రాథమికంగా బేషరతు పరస్పర సమాచారంతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది, డేటాబేస్ పంపిణీపై గరిష్టీకరణతో పాటు. పరస్పర సమాచారాన్ని ఉపయోగించడం యొక్క భావనాత్మక ప్రయోజనం, భేదక గోప్యత యొక్క సరళమైన మరియు మరింత సహజమైన నిర్వచనాన్ని అందించడం కాకుండా, దాని లక్షణాలు బాగా అర్థం చేసుకోవడం. పరస్పర సమాచార ప్రత్యామ్నాయం కోసం, కూర్పు సిద్ధాంతాలు వంటి విభిన్న ప్రైవసీ యొక్క అనేక లక్షణాలు సులభంగా ధృవీకరించబడతాయి. |
2c075293886b601570024b638956828b4fbc6a24 | గత కొన్ని సంవత్సరాలలో యాక్సిలరేటర్లను ఉపయోగించి సమాంతర కంప్యూటింగ్ విస్తృతమైన ప్రకటన పరిశోధన దృష్టిని ఆకర్షించింది. ముఖ్యంగా, సాధారణ ప్రయోజన కంప్యూటింగ్ కోసం GPU లను ఉపయోగించడం వల్ల తీసుకున్న సమయం, ఖర్చు, శక్తి మరియు ఇతర కొలమానాలకు సంబంధించి అనేక విజయ కథనాలు వచ్చాయి. అయితే, యాక్సిలరేటర్ ఆధారిత కంప్యూటింగ్ గణనీయంగా కంప్యూటింగ్ లో CPU యొక్క పాత్రను తగ్గించింది. CPU లు అభివృద్ధి చెందుతూ, వాటికి అనుగుణంగా కంప్యూటింగ్ వనరులను అందిస్తున్నందున, కంప్యూటింగ్లో CPU లను కూడా చేర్చడం ముఖ్యం. దీనిని హైబ్రిడ్ కంప్యూటింగ్ మోడల్ అంటాం. నిజానికి, ప్రస్తుత యుగంలో చాలా కంప్యూటర్ వ్యవస్థలు కొంతవరకు భిన్నత్వం కలిగివుంటాయి, అందువల్ల ఇటువంటి నమూనా చాలా సహజమైనది. ఇటీవలి పత్రం యొక్క వాదనను మేము తిరిగి అంచనా వేస్తాము లీ et al. (ఐఎస్ సి ఎ 20 10) లీ తదితరుల నుండి తలెత్తే సరైన ప్రశ్న అని మేము వాదిస్తున్నాము. (ISCA 2010) అనేది CPU+ GPU ప్లాట్ఫామ్ను ఎలా సమర్థవంతంగా ఉపయోగించాలో, బదులుగా ఒకరు CPU లేదా GPU ని ప్రత్యేకంగా ఉపయోగించాలా అనే దానిపై ఉండాలి. ఈ క్రమంలో, డేటాబేస్, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్, స్పార్స్ మరియు మ్యాట్రిక్స్ కోర్ల, మరియు గ్రాఫ్ల నుండి 13 విభిన్న వర్క్లోడ్లతో మేము ప్రయోగాలు చేస్తున్నాము. మేము రెండు వేర్వేరు హైబ్రిడ్ ప్లాట్ఫారమ్లతో ప్రయోగాలు చేస్తున్నాము: ఒకటి 6-సి ఆర్ ఇంటెల్ ఐ 7-980 ఎక్స్ సిపియు మరియు ఎన్విడియా టెస్లా టి 10 జిపియు, మరొకటి ఇంటెల్ ఇ 7400 డ్యూయల్ కోర్ సిపి యు ఎన్విడియా జిటి 520 జిపియుతో. ఈ రెండు ప్లాట్ ఫామ్ లలో హైబ్రిడ్ సొల్యూషన్స్ సిపియు లేదా జిపియు సొల్యూషన్స్ కంటే మంచి యాడ్ వన్టేజ్ ను అందిస్తాయని మేము చూపిస్తున్నాము. ఈ రెండు ప్లాట్ ఫామ్ లలో మా పరిష్కారాలు సగటున 90% వనరుల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయని మేము చూపిస్తున్నాము. హైబ్రిడ్ కంప్యూటింగ్ పరిశోధన స్థాయి ప్లాట్ఫారమ్లలో మాత్రమే కాకుండా, మరింత వాస్తవిక స్థాయిలో కూడా గొప్ప ప్రయోజనాలను అందిస్తుందని మా పని సూచిస్తుంది. |
4ad35158e11f8def2ba3c389df526f5664ab5d65 | |
58a34752553d41133f807ee37a6796c5193233f2 | కమ్యూనికేషన్ నెట్వర్క్ల అధిక వినియోగం, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ పెరుగుదల ముఖ్యమైన మరియు రహస్య సమాచారానికి హానిని పెంచుతుంది. ఆధునిక దాడి పద్ధతులు మరియు దాడి చేసే వారి సంఖ్య తీవ్రంగా పెరుగుతోంది. ఇంటర్ నెట్ కు ప్రధానమైన ముప్పులలో ఇంట్రూషన్ ఒకటి. అందువల్ల భద్రతా సమస్యలు పెద్ద సమస్యగా మారాయి, తద్వారా తక్కువ ఖచ్చితత్వం, అధిక తప్పుడు అలారం రేటు మరియు సమయం తీసుకునే వంటి చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థ యొక్క పరిమితులను పరిష్కరించడానికి వివిధ పద్ధతులు మరియు విధానాలు సమర్పించబడ్డాయి. ఈ పత్రం K-మీన్స్ క్లస్టరింగ్ మరియు సీక్వెన్షియల్ మినిమల్ ఆప్టిమైజేషన్ (SMO) వర్గీకరణ కలయిక ఆధారంగా నెట్వర్క్ చొరబాట్లను గుర్తించడానికి హైబ్రిడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్ను ప్రతిపాదించింది. ఇది హైబ్రిడ్ విధానాన్ని ప్రవేశపెడుతుంది తప్పుడు సానుకూల అలారం రేటును తగ్గించగలదు, తప్పుడు ప్రతికూల అలారం రేటు, గుర్తించే రేటును మెరుగుపరచడానికి మరియు సున్నా-రోజు దాడి చేసేవారిని గుర్తించడానికి. ఈ సాంకేతికతలో ఎన్ఎస్ఎల్-కెడిడి డేటాసెట్ను ఉపయోగించారు. ఈ వర్గీకరణను సీక్వెన్షియల్ మినిమల్ ఆప్టిమైజేషన్ ఉపయోగించి నిర్వహించారు. ప్రతిపాదిత హైబ్రిడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్ను శిక్షణ మరియు పరీక్షించిన తరువాత, ప్రతిపాదిత టెక్నిక్ (కె-మీన్ + ఎస్ఎంఓ) సానుకూల గుర్తింపు రేటు (94.48%) ను సాధించిందని, తప్పుడు అలారం రేటును (1.2%) కు తగ్గించి, ఖచ్చితత్వాన్ని (97.3695%) సాధించిందని ఫలితాలు చూపించాయి. |
8711a402d3b4e9133884116e5aaf6931c86ae46b | |
e2cf35d4235896ab823baf1a3801b67af2203cde | ఇంటర్నెట్ లో ఉచిత పాఠాలు చాలా ఉన్నందున, ప్రశ్న-సమాధాన వ్యవస్థకు సమాధానాల యొక్క ఖచ్చితత్వం ఇప్పుడు చాలా ముఖ్యమైనది. అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి ప్రయత్నిస్తూ, కేస్ గ్రామారిక్ సిద్ధాంతం మరియు వర్బ్ నెట్ ఫ్రేమ్ల ఆధారంగా ప్రశ్న-జవాబు వ్యవస్థను మేము ప్రతిపాదించాము. ఇది ప్రశ్న నుండి వాక్యనిర్మాణ, నేపథ్య మరియు అర్థ సమాచారాన్ని సేకరించి అర్థ స్థాయిలో సరిపోలని వాక్యాలను ఫిల్టర్ చేస్తుంది మరియు జవాబు వాక్యం నుండి జవాబు భాగాన్ని (ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వగల పదబంధం లేదా పదం) సేకరిస్తుంది. వర్బ్ నెట్ ను మన వ్యవస్థలో వర్బ్ ఫ్రేమ్లను గుర్తించడానికి మరియు అభ్యర్థి వాక్యాలను గుర్తించడానికి ఉపయోగిస్తారు, తద్వారా సింటాక్టిక్ మరియు థీమాటిక్ సమాచారం అలాగే సెమాంటిక్ సమాచారం పొందవచ్చు. మా ప్రశ్న జవాబు వ్యవస్థ ముఖ్యంగా వాస్తవ ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడానికి బాగా పనిచేస్తుంది. ప్రయోగాలు మా విధానం సమర్థవంతంగా అర్థపరంగా సరిపోలని వాక్యాలను ఫిల్టర్ చేయగలదని మరియు అందువల్ల ఫలిత జాబితాలో సరైన సమాధానం (లు) ను అధికంగా ర్యాంక్ చేయగలదని చూపిస్తుంది. |
2ede6a685ad9b58f2090b01ce1e3f86e42aeda7e | రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అనేది రోబోటిక్ మోషన్ నైపుణ్యాల యొక్క ఆటోమేటెడ్ సముపార్జన కోసం ఒక శక్తివంతమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది. అయితే, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ను వర్తింపజేయడం కోసం, పనికి సంబంధించిన వస్తువుల ఆకృతీకరణతో సహా, రాష్ట్రం యొక్క తగినంత వివరణాత్మక ప్రాతినిధ్యం అవసరం. కెమెరా చిత్రాల నుండి నేరుగా రాష్ట్ర ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా రాష్ట్ర-స్థల నిర్మాణాన్ని ఆటోమేట్ చేసే ఒక విధానాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము. మా పద్ధతి లోతైన ప్రాదేశిక ఆటో ఎన్కోడర్ను ఉపయోగిస్తుంది ప్రస్తుత పని కోసం పర్యావరణాన్ని వివరించే ఫీచర్ పాయింట్ల సమితిని పొందటానికి, వస్తువుల స్థానాలు వంటివి, ఆపై స్థానిక సరళ నమూనాల ఆధారంగా సమర్థవంతమైన ఉపబల అభ్యాస పద్ధతిని ఉపయోగించి ఈ ఫీచర్ పాయింట్లతో కదలిక నైపుణ్యాన్ని నేర్చుకుంటుంది. ఫలితంగా వచ్చే కంట్రోలర్ నేర్చుకున్న ఫీచర్ పాయింట్లకు నిరంతరం స్పందిస్తుంది, క్లోజ్డ్-లూప్ కంట్రోల్తో ప్రపంచంలోని వస్తువులను డైనమిక్గా మార్చడానికి రోబోట్ను అనుమతిస్తుంది. ఒక PR2 రోబోతో మా పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తాం. ఇందులో ఒక ఉచిత బొమ్మ బ్లాక్ను నెట్టడం, ఒక స్పాటూల్ తో ఒక బియ్యం సంచిని తీయడం, మరియు వివిధ స్థానాల్లో ఒక హుక్ పై ఒక తాడు ఉరి వేయడం వంటి పనులు ఉన్నాయి. ప్రతి పనిలో, మా పద్ధతి ఆటోమేటిక్గా పనికి సంబంధించిన వస్తువులను ట్రాక్ చేయడం నేర్చుకుంటుంది మరియు రోబోట్ చేతితో వారి ఆకృతీకరణను మార్చుకుంటుంది. |
36a5f8e1c3ad330d321ccf5b9943c1f5fe23de74 | అభ్యాస సిద్ధాంతం మరియు బోధనా రూపకల్పన రంగాలు ఒక శాస్త్రీయ విప్లవం మధ్యలో ఉన్నాయి, దీనిలో వారి ఆబ్జెక్టివిస్ట్ తాత్విక పునాదులు నిర్మాణాత్మక జ్ఞానశాస్త్రం ద్వారా భర్తీ చేయబడుతున్నాయి. ఈ వ్యాసం నిర్మాణాత్మక జ్ఞానశాస్త్రం యొక్క అంచనాలను వివరిస్తుంది, వాటిని ఆబ్జెక్టివిస్ట్ అంచనాలతో పోల్చి, ఆపై దూరంలో నిర్మాణాత్మక అభ్యాసానికి మద్దతు ఇచ్చే బోధనా వ్యవస్థలను వివరిస్తుంది దూరవిద్య సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల పరిమితులు ప్రత్యక్ష ప్రత్యక్ష బోధనను భర్తీ చేయడానికి లేదా భర్తీ చేయడానికి ప్రయత్నంలో, సాంకేతికత లేదా మధ్యవర్తిత్వ దూరవిద్య చాలా తరచుగా ప్రత్యక్ష తరగతి గదులలో అభ్యాసాన్ని పరిమితం చేసే అసమర్థ పద్ధతులను ప్రతిబింబిస్తుంది (టారోఫ్ 1995). చాలా తరచుగా, సంభావ్య పరస్పర సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలు మారుమూల ప్రాంతాల్లోని విద్యార్థులకు ఒక-మార్గం ఉపన్యాసాలను అందించడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఏదేమైనా, ఏ విధమైన తరగతి గదిలోనైనా అత్యంత విలువైన కార్యాచరణ విద్యార్థులకు కలిసి పనిచేయడానికి మరియు పరస్పర చర్య చేయడానికి మరియు పండితులు మరియు అభ్యాసకుల సమాజంలో భాగంగా మారడానికి మరియు అవతరించడానికి అవకాశం కల్పిస్తుందని మేము నమ్ముతున్నాము (సెల్ఫ్ మరియు ఎలోలా 1989; బెట్స్ 1990; సీటన్ 1993; నల్లీ 1995). ఒక మంచి అభ్యాస అనుభవం అంటే ఒక విద్యార్థి "కొత్త జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలను నేర్చుకోగలడు, అంచనాలు మరియు నమ్మకాలను విమర్శనాత్మకంగా పరిశీలించగలడు మరియు జ్ఞానం మరియు వ్యక్తిగత, సమగ్ర అభివృద్ధి కోసం ఒక శక్తివంతమైన, సహకార అన్వేషణలో పాల్గొనగలడు" (ఈస్ట్మోండ్ మరియు జిగాన్ 1995, 59). దూరవిద్యలో ఉపయోగించే సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ఈ "మంచి అభ్యాస అనుభవాలను" "విస్తరించిన తరగతి గది నమూనాలో" సులభతరం చేయాలి, ఉపాధ్యాయుని కేంద్రీకృత ఉపన్యాసాలు మరియు ప్రదర్శనలను ప్రసారం చేయకుండా (బర్గ్ మరియు రాబర్ట్స్ 1993). ఈ లక్ష్యానికి ఒక ముఖ్యమైన అడ్డంకి ఏమిటంటే, చాలా మంది ఉపాధ్యాయులు మరియు బోధనా రూపకర్తలు సాంప్రదాయ నేపథ్యాల నుండి దూరవిద్యకు వస్తారు, సిద్ధాంత-ఆధారిత బోధన మరియు అభ్యాసం గురించి వారితో పాటు తీసుకువస్తారు, ఇది సిద్ధాంత-ఆధారితది కాదు మరియు సాంకేతికతకు అనువదించబడదు లేదా సాంకేతిక-మధ్యవర్తిత్వ బోధన (స్కీమాన్, టేరే మరియు మెక్లారెన్ 1992). |
5978ca8e9fdf4b900b72871a0c1e6de28294dd08 | |
0c7b67dcf86af3eb2ca4c19a713ce615e17343ab | ఈ రంగంలో ప్రారంభ పత్రాల నామకరణం ఆధారంగా, మేము ఒక పదజాలం సమితిని ప్రతిపాదించాము, ఇది వ్యక్తీకరణ మరియు ఖచ్చితమైనది. మరింత ప్రత్యేకంగా, మేము అనామకత, లింక్ చేయలేని, గమనించలేని మరియు అనామకతను నిర్వచించాము (అనామకాలు మరియు డిజిటల్ అనామకాలు మరియు వాటి లక్షణాలు). ఈ పరిభాషను స్వీకరించడం వల్ల ఈ రంగంలో మెరుగైన పురోగతి సాధించవచ్చని, ప్రతి పరిశోధకుడు తన సొంత భాషను మొదటి నుండి కనుగొనడాన్ని నివారించవచ్చని మేము ఆశిస్తున్నాము. వాస్తవానికి, ప్రతి పేపర్కు అదనపు పదజాలం అవసరం, ఇది ఇక్కడ నిర్వచించిన పదాలకు స్థిరంగా జోడించబడుతుంది. |
af5a56f7d392e7c0c720f8600a5a278d132114ca | ఈ పత్రం 74 రచనల వర్గీకరణ మరియు విశ్లేషణ ఆధారంగా పునరాలోచన ప్రాజెక్ట్ మేనేజ్మెంట్ (RPM) సాహిత్యం యొక్క నిర్మాణాత్మక సమీక్ష ఫలితాలను అందిస్తుంది మరియు అదనంగా ఈ ధైర్యమైన కొత్త ప్రపంచాన్ని విమర్శనాత్మకంగా చూస్తుంది. విశ్లేషణ ద్వారా, మొత్తం 6 అతిపెద్ద వర్గాలు వెలువడ్డాయిః సందర్భోచిత, సామాజిక మరియు రాజకీయ అంశాలు, పునరాలోచన అభ్యాసం, సంక్లిష్టత మరియు అనిశ్చితి, ప్రాజెక్టుల వాస్తవికత మరియు విస్తృత భావన. ఈ వర్గాలు ప్రాజెక్టు నిర్వహణపై విభిన్న మరియు ప్రత్యామ్నాయ దృక్పథాలతో విస్తృత శ్రేణి వివిధ రచనలను కవర్ చేస్తాయి. ప్రారంభ RPM సాహిత్యం 1980 ల నాటిది, అయితే మెజారిటీ 2006 లో ప్రచురించబడింది, మరియు పరిశోధన ప్రవాహం ఇప్పటికీ చురుకుగా ఉన్నట్లు కనిపిస్తోంది. ఈ సాహసోపేత కొత్త ప్రపంచాన్ని విమర్శనాత్మకంగా పరిశీలించడం ద్వారా ఆర్ పిఎమ్ మరింత విస్తృతంగా వ్యాపించి, ఆమోదించబడేలా చేయడం అనేది ఒక సవాలుగా కనిపిస్తుంది. © 2014 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ APM మరియు IPMA. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
3000e77ed7282d9fb27216f3e862a3769119d89e | క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ వినియోగదారులకు సౌలభ్యాన్ని, అధిక పనితీరును, ఆపరేటర్లకు అధిక వ్యయ సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది. అయినప్పటికీ, చాలా క్లౌడ్ సౌకర్యాలు చాలా తక్కువ వినియోగంతో పనిచేస్తాయి, ఇది ఖర్చు-ప్రభావత మరియు భవిష్యత్తులో స్కేలబిలిటీ రెండింటినీ దెబ్బతీస్తుంది. క్వాసార్ అనే క్లస్టర్ మేనేజ్ మెంట్ సిస్టమ్ ను పరిచయం చేస్తున్నాం. ఇది వనరుల వినియోగాన్ని పెంచుతుంది. క్వాసర్ మూడు పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది. మొదట, ఇది వనరుల రిజర్వేషన్లపై ఆధారపడదు, ఇది వినియోగదారులకు సంక్లిష్టమైన కోడ్బేస్ల యొక్క వర్క్లోడ్ డైనమిక్స్ మరియు భౌతిక వనరుల అవసరాలను అర్థం చేసుకోనందున ఇది తక్కువ వినియోగానికి దారితీస్తుంది. బదులుగా, వినియోగదారులు ప్రతి పనిభారం కోసం పనితీరు పరిమితులను వ్యక్తపరుస్తారు, ఈ పరిమితులను ఏ సమయంలోనైనా తీర్చడానికి సరైన వనరులను క్వాసర్ నిర్ణయించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. రెండవది, క్వాసర్ వర్గీకరణ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది వనరుల మొత్తం (స్కేల్-అవుట్ మరియు స్కేల్-అప్), వనరుల రకం మరియు ప్రతి పనిభారం మరియు డేటాసెట్ కోసం పనితీరుపై జోక్యం యొక్క ప్రభావాన్ని త్వరగా మరియు ఖచ్చితంగా నిర్ణయించడానికి. మూడవది, వర్గీకరణ ఫలితాలను ఉపయోగించి వనరుల కేటాయింపు మరియు కేటాయింపును సంయుక్తంగా నిర్వహిస్తుంది, అందుబాటులో ఉన్న వనరులపై పనిభారాన్ని ప్యాక్ చేయడానికి సమర్థవంతమైన మార్గాల కోసం ఎంపికల యొక్క పెద్ద స్థలాన్ని త్వరగా అన్వేషిస్తుంది. క్వాసర్ పనిభారం పనితీరును పర్యవేక్షిస్తుంది మరియు అవసరమైనప్పుడు వనరుల కేటాయింపు మరియు కేటాయింపును సర్దుబాటు చేస్తుంది. మేము క్వాసర్ ను విస్తృత శ్రేణి వర్క్ లోడ్ దృశ్యాల పై అంచనా వేస్తాము, వీటిలో పంపిణీ చేయబడిన విశ్లేషణ ఫ్రేమ్వర్క్లు మరియు తక్కువ జాప్యం, స్థితి సేవల కలయికలు ఉన్నాయి, స్థానిక క్లస్టర్ మరియు ప్రత్యేక EC2 సర్వర్ల క్లస్టర్ రెండింటిలోనూ. స్థిరమైన స్థితిలో, క్వాసార్ 200 సర్వర్ల EC2 క్లస్టర్లో 47% వనరుల వినియోగాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది, అన్ని రకాల పనిభారాలకు పనితీరు పరిమితులను కలుస్తుంది. |
1c667ca4a83b3db5f7b8bbf8d8ee6e5c2da5c3b9 | |
1a2c6843b9e781f2f77e875f3d073ab686f6fae3 | భిన్నమైన డేటాబేస్లతో పంపిణీ చేయబడిన భౌగోళిక అనువర్తనాల్లో, డేటా ఇంటిగ్రేషన్కు ఒక ఆంటాలజీ-ఆధారిత విధానం డొమైన్ను వివరించే గ్లోబల్ ఆంటాలజీ యొక్క భావనలను సమలేఖనం చేయడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, పంపిణీ చేయబడిన డేటాబేస్లలోని డేటాను వివరించే ఆంటాలజీల భావనలతో. గ్లోబల్ ఆంటాలజీ మరియు ప్రతి పంపిణీ ఆంటాలజీ మధ్య సమలేఖనం ఏర్పడిన తర్వాత, భావనల మధ్య వివిధ మ్యాపింగ్లను ఎన్కోడ్ చేసే ఒప్పందాలు తీసుకోబడతాయి. ఈ విధంగా, వినియోగదారులు ఒకే ప్రశ్నను ఉపయోగించి వందలాది జియోస్పేషియల్ డేటాబేస్లను ప్రశ్నించవచ్చు. మా విధానాన్ని ఉపయోగించి, కొత్త డేటా వనరులకు మరియు అందువల్ల కొత్త ప్రాంతాలకు సులభంగా విస్తరించవచ్చు. ఈ కాగితంలో, ఒడంబడిక మేకర్ను వివరిస్తాము, ఇది ఆంటోలాజీలను ప్రదర్శిస్తుంది, అనేక మ్యాపింగ్ పొరలను దృశ్యమానంగా మద్దతు ఇస్తుంది, స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేయబడిన మ్యాపింగ్లను ప్రదర్శిస్తుంది మరియు చివరకు ఒప్పందాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. 2007 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
8d69c06d48b618a090dd19185aea7a13def894a5 | |
664a2c6bff5fb2708f30a116745fad9470ef317a | ప్రధాన భాగాల విశ్లేషణ (పిసిఎ) అనేది ఒక ప్రసిద్ధ పరిమాణాత్మకత తగ్గింపు అల్గోరిథం. అయితే, ప్రధాన భాగాల ఆధారంగా అసలు లక్షణాలలో ఏది ముఖ్యమైనది అని అర్థం చేసుకోవడం సులభం కాదు. ఇటీవలి పద్ధతులు L1 రెగ్యులరైజర్ను జోడించడం ద్వారా PCA ను స్పార్సిఫై చేయడం ద్వారా వివరణను మెరుగుపరుస్తాయి. ఈ వ్యాసంలో, మేము ఒక సంభావ్యత సూత్రీకరణను ప్రవేశపెడతాము. అరుదైన PCA ని సంభావ్యత కలిగిన బేసియన్ సూత్రీకరణగా ప్రదర్శించడం ద్వారా, ఆటోమేటిక్ మోడల్ ఎంపిక యొక్క ప్రయోజనాన్ని మేము పొందుతాము. స్పార్సిఫికేషన్ సాధించడానికి మేము మూడు వేర్వేరు ప్రీరియర్లను పరిశీలిస్తాముః (1) లాప్లాసియన్ పంపిణీకి సమానమైన రెండు-స్థాయి క్రమానుగత ప్రీరియర్ మరియు తత్ఫలితంగా ఎల్ 1 రెగ్యులరైజేషన్, (2) ఇన్వర్స్-గౌస్సియన్ ప్రీరియర్ మరియు (3) జెఫ్రీస్ ప్రీరియర్. ఈ నమూనాలను మనం వైవిధ్య పరమైన అనుకరణను ఉపయోగించి నేర్చుకుంటాం. మా ప్రయోగాలు నిజానికి మా అరుదైన సంభావ్యత నమూనా ఫలితంగా అరుదైన PCA పరిష్కారం అని ధృవీకరించాయి. |
afde48d14d4b6783b6aef376a1bb4a47ffccc071 | డ్రైవింగ్ చేసేటప్పుడు ఉపయోగించే భావోద్వేగ ఒత్తిడి యొక్క శారీరక లక్షణాలను లెక్కించడానికి ఒక వ్యవస్థ అభివృద్ధి చేయబడుతోంది. డ్రైవర్ యొక్క చర్మం ప్రసరణ, శ్వాస, కండరాల కార్యకలాపాలు మరియు హృదయ కార్యకలాపాలను కొలిచే సెన్సార్లను ఉపయోగించి రెండు నమూనాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి. మొదటి వ్యవస్థ రెండు వేగవంతమైన ఛానెళ్లలో 200 Hz మరియు ఆరు అదనపు ఛానెళ్లలో 20 Hz నమూనా రేట్లను అనుమతిస్తుంది. ఈ పరికరంలో ఒక వాహనం ధరించగలిగే కంప్యూటర్ను ఉపయోగించి సిగ్నల్స్ ను రియల్ టైమ్ లో ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. దీనికి ఒక డిజిటల్ కెమెరాను జోడించారు. ఈ కెమెరా డ్రైవర్ ముఖ కవళికలను ప్రతి నిమిషానికి ఒకసారి తీసేందుకు ఉపయోగించబడింది. రెండవ వ్యవస్థ ఎనిమిది ఛానెళ్లలో సెకనుకు 1984 నమూనాల నమూనా రేటును అనుమతించే కారు ఆధారిత కంప్యూటర్ను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ డ్రైవర్ ముఖ కవళికలను, రోడ్డు పరిస్థితులను నిరంతరం సంగ్రహించేందుకు పలు వీడియో కెమెరాలను ఉపయోగిస్తుంది. ఆ తరువాత వీడియో క్వాడ్-స్ప్లిటర్ ఉపయోగించి ఫిజియోలాజికల్ సిగ్నల్స్ తో డేటాను సమకాలీకరించారు. డ్రైవింగ్ వాతావరణంలో శారీరక లక్షణాలను సేకరించే పద్ధతులు చర్చించబడ్డాయి, వీటిలో చర్మ కండక్టెన్సీ ఓరియెంటింగ్ ప్రతిస్పందన, కండరాల కార్యాచరణ, పల్స్ మరియు శ్వాస నమూనాల కొలత ఉన్నాయి. డ్రైవింగ్ సంఘటనలకు ప్రతిస్పందనలను గుర్తించడానికి మరియు ఇలాంటి డ్రైవింగ్ పరిస్థితులకు వ్యక్తి ప్రతిస్పందన రోజు నుండి రోజుకు ఎలా మారగలదో సెన్సార్ల యొక్క బహుళ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ఎలా సహాయపడుతుందో ప్రాథమిక అధ్యయనాలు చూపుతాయి. |
0853c2a59d44fe97e0d21f89d80fa2f5a220e3b9 | నమూనా గుర్తింపు కోసం సాంప్రదాయక యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు ఏవైనా అనుబంధ విశ్వసనీయ విలువలు లేకుండా సాధారణ అంచనాలను మాత్రమే అవుట్పుట్ చేస్తాయి. విశ్వాస విలువలు ప్రతి అంచనా సరైనది కావడానికి ఎంత అవకాశం ఉందో సూచిస్తాయి. ఆదర్శంగా, ఒక సమితిలో అన్ని ఉదాహరణలకు 99% లేదా అంతకంటే ఎక్కువ విశ్వసనీయత అంటే, ఆ సమితిలో తప్పు అంచనాల శాతం 1% మించదు. ప్రతి భవిష్యద్వాక్యానికి ఉన్న ప్రాబల్యాన్ని తెలుసుకోవడం వల్ల మనం దానిపై ఎంతవరకు ఆధారపడగలమో అంచనా వేయవచ్చు. ఈ కారణంగా, కొన్ని రకాల విశ్వసనీయ విలువలతో సంబంధం ఉన్న అంచనాలు వైద్య రోగ నిర్ధారణ లేదా ఆర్థిక విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించే అనేక ప్రమాద-సున్నితమైన అనువర్తనాల్లో అత్యంత కావాల్సినవి. వాస్తవానికి, మానవ-కంప్యూటర్ పరస్పర చర్య అవసరమయ్యే ఏదైనా అనువర్తనానికి ఇటువంటి సమాచారం ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది, ఎందుకంటే ప్రతి అంచనాను ఎలా పరిగణించాలో నిర్ణయించడానికి విశ్వసనీయ విలువలను ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక ఫిల్టరింగ్ యంత్రాంగాన్ని ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా ఒక నిర్దిష్ట స్థాయి విశ్వాసాన్ని సంతృప్తిపరిచే అంచనాలు మాత్రమే పరిగణనలోకి తీసుకోబడతాయి, మిగిలిన వాటిని విస్మరించవచ్చు లేదా తీర్పు కోసం మానవుడికి పంపవచ్చు. కొన్ని రకాల విశ్వసనీయ విలువలను పొందటానికి ఉపయోగించే ప్రధాన యంత్ర అభ్యాసంలో రెండు ప్రధాన ప్రాంతాలు ఉన్నాయి; బేసియన్ ఫ్రేమ్వర్క్ మరియు బహుశా సుమారుగా సరైన అభ్యాసం యొక్క సిద్ధాంతం (PAC సిద్ధాంతం). చాలా తరచుగా బేసియన్ ఫ్రేమ్వర్క్ వారి నాణ్యత యొక్క సంభావ్యత కొలతలతో వ్యక్తిగత అంచనాలను పూర్తి చేసే అల్గోరిథంలను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. మరోవైపు, PAC సిద్ధాంతం ఒక నిర్దిష్ట అల్గోరిథం కోసం 1 − δ విశ్వసనీయ స్థాయికి సంబంధించి లోపం యొక్క సంభావ్యతపై ఎగువ పరిమితులను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. అయితే ఈ రెండు విధానాలకూ కొన్ని లోపాలున్నాయి. బేసియన్ ఫ్రేమ్ వర్క్ ను వర్తింపజేయడానికి, డేటా ను ఉత్పత్తి చేసే పంపిణీ గురించి కొంత ముందస్తు జ్ఞానం కలిగి ఉండటం అవసరం. సరైన పూర్వస్థితి తెలిసినప్పుడు, బేసియన్ పద్ధతులు సరైన నిర్ణయాలను అందిస్తాయి. అయితే, వాస్తవ ప్రపంచ డేటా సమితుల కోసం, అవసరమైన జ్ఞానం అందుబాటులో లేనందున, ఒక వ్యక్తి ఏకపక్షంగా ఎంచుకున్న పూర్వపు ఉనికిని భావించాలి. ఈ సందర్భంలో, ముందుగా ఊహించినది తప్పు అయితే, ఫలితంగా వచ్చే విశ్వసనీయ స్థాయిలు కూడా "తప్పు" కావచ్చు; ఉదాహరణకు 95% విశ్వసనీయ స్థాయికి సంబంధించిన అంచనా ప్రాంతాల అవుట్పుట్ 95% కన్నా తక్కువ కేసులలో నిజమైన లేబుల్ కలిగి ఉండవచ్చు. ఇది ఒక పెద్ద వైఫల్యాన్ని సూచిస్తుంది, ఎందుకంటే మేము విశ్వసనీయ స్థాయిలు అంచనా వేసిన లోపాల శాతాన్ని పరిమితం చేస్తాయని మేము ఆశిస్తాము. వారి అంచనాలు ఉల్లంఘించినప్పుడు బేసియన్ పద్ధతులు ఎంత తప్పుదోవ పట్టించేవి అనే ప్రయోగాత్మక ప్రదర్శనను (మెల్లూయిష్ మరియు ఇతరులు, 2001) లో చూడవచ్చు. |
1ff107c3230c51ae3cc8e0f14dced3eaebea9a8e | ఒక ఎన్క్రిప్షన్ పద్ధతి ఒక ఎన్క్రిప్షన్ కీని బహిరంగంగా వెల్లడించడం వలన సంబంధిత డీక్రిప్షన్ కీని వెల్లడించదు అనే కొత్త లక్షణంతో ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ విధానం వల్ల రెండు ముఖ్యమైన ఫలితాలు ఉన్నాయి: (1) సందేశాన్ని పంపించాలనుకున్న వ్యక్తికి బహిరంగంగా తెలియజేసే ఎన్క్రిప్షన్ కీని ఉపయోగించి సందేశాన్ని ఎన్క్రిప్ట్ చేయగలిగేటట్లు, కీలను పంపించడానికి క్యారియర్ లేదా ఇతర సురక్షిత మార్గాలు అవసరం లేదు. ఈ సందేశాన్ని డీక్రిప్ట్ చేయగలిగేది ఆయనే, ఎందుకంటే దానికి సంబంధించిన డీక్రిప్షన్ కీ ఆయనకు మాత్రమే తెలుసు. (2) ప్రైవేటుగా ఉన్న డీక్రిప్షన్ కీని ఉపయోగించి ఒక సందేశాన్ని సంతకం చేయవచ్చు. ఈ సంతకాన్ని ఎవరైనా పబ్లిక్గా వెల్లడించిన ఎన్క్రిప్షన్ కీని ఉపయోగించి ధృవీకరించవచ్చు. సంతకాలు నకిలీ చేయబడవు, సంతకం చేసిన వ్యక్తి తరువాత తన సంతకం యొక్క ప్రామాణికతను తిరస్కరించలేడు. ఈ పద్ధతి "ఎలక్ట్రానిక్ మెయిల్" మరియు "ఎలక్ట్రానిక్ ఫండ్స్ ట్రాన్స్ఫర్" వ్యవస్థలలో స్పష్టంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఒక సందేశాన్ని M సంఖ్యగా సూచించడం ద్వారా ఎన్క్రిప్ట్ చేస్తారు, M ను బహిరంగంగా పేర్కొన్న శక్తి e కు పెంచడం ద్వారా, ఆపై ఫలితాన్ని బహిరంగంగా పేర్కొన్న ఉత్పత్తి, n ద్వారా విభజించినప్పుడు మిగిలినదాన్ని తీసుకోవడం ద్వారా, రెండు పెద్ద రహస్య ప్రైమర్ సంఖ్యలు p మరియు q. డీక్రిప్షన్ పోలి ఉంటుంది; వేరే, రహస్య, శక్తి d మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుంది, ఇక్కడ e * d 1 ((mod (p - 1) * (q - 1)). ఈ వ్యవస్థ యొక్క భద్రత, ప్రచురించబడిన డివిజనర్, n ను ఫాక్టర్ చేయడం యొక్క కష్టతరతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. |
d21f261bf5a9d7333337031a3fa206eaf0c6082c | |
6665e03447f989c9bdb3432d93e89b516b9d18a7 | |
90a6f53bf0eb10fe53f908419c9ac644b16d6065 | |
f67acaa10ad4a0eb7130cd1f0b953478056f32af | మొదటి € ధర మరియు £ మరియు $ ధరలు స్థానిక వ్యాట్కు లోబడి నికర ధరలు. * తో సూచించిన ధరలలో పుస్తకాలకు వ్యాట్ చేర్చబడింది; € ((D) జర్మనీకి 7% చేర్చబడింది, € ((A) ఆస్ట్రియాకు 10% చేర్చబడింది. ** తో సూచించిన ధరలలో ఎలక్ట్రానిక్ ఉత్పత్తులకు వేట్ చేర్చబడింది; జర్మనీకి 19%, ఆస్ట్రియాకు 20%. అన్ని ధరలు రవాణా ఛార్జీలు లేకుండా. ధరలు మరియు ఇతర వివరాలు నోటీసు లేకుండా మారవచ్చు. అన్ని తప్పులు మరియు లోపాలు మినహాయించబడ్డాయి. సిలికాన్-జెర్మానియం టెక్నాలజీలో 77 GHz ఆటోమోటివ్ రాడార్ కోసం కిస్సింగర్ మిల్లీమీటర్-వేవ్ రిసీవర్ కాన్సెప్ట్స్ |
97a18d0c88d72bac9fbdfe9d19485ac37175177b | వృత్తాకార ధ్రువణత (సిపి) మరియు తగ్గిన పరిమాణంతో మైక్రోస్ట్రిప్ పాచ్ యాంటెన్నా రూపకల్పన సవాలు మరియు సంక్లిష్టమైన పని. ఇక్కడ అలాంటి యాంటెన్నా ప్రతిపాదించబడింది మరియు ప్రయోగాత్మకంగా అధ్యయనం చేయబడింది. పాచ్ యొక్క నాలుగు మూలల్లో కలిసి మెండరింగ్ టెక్నిక్ మరియు షార్ట్ పిన్లను ఉపయోగించడం వల్ల CP ని సాధించడంతో పాటు తక్కువ బ్యాక్ రేడియేషన్ వస్తుంది మరియు యాంటెన్నా పరిమాణం చాలా తక్కువగా ఉంటుంది. ఇది కూడా ప్యాచ్ కు ఇండక్టివ్ మరియు కెపాసిటివ్ లోడ్ ప్రభావాన్ని అందిస్తుంది, ఇది ఆపరేషన్ యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీని నియంత్రిస్తుంది. ఈ కాగితంలో, దీర్ఘచతురస్రాకార, U- ఆకారంలో మరియు మంత్రదండం వంటి వివిధ షార్టింగ్ స్ట్రిప్ నిర్మాణాలతో ఒక అధ్యయనం నిర్వహించబడింది. HFSS లో అనుకరణలు నిర్వహించబడ్డాయి మరియు వివిధ నిర్మాణాలతో అనుకరణ ఫలితాలను పోల్చారు. ఈ రెండు పద్ధతుల కంటే మెండరింగ్ టెక్నిక్ మెరుగైన పరిమాణ తగ్గింపును ఇస్తుందని కనుగొనబడింది ఎందుకంటే బలమైన ప్రస్తుత బలం మెండరింగ్ షార్ట్ స్ట్రిప్స్లో కేంద్రీకృతమై ఉంటుంది. అంతేకాకుండా, ఇతర సాంకేతికతలతో పోలిస్తే, ఈ సాంకేతికత ముందు నుండి వెనుకకు అధిక నిష్పత్తిని అందిస్తుంది. |
70ca66188f98537ba9e38d87ee2e5c594ef4196d | ఈ పత్రం ఒక కొత్త ఫ్రీక్వెన్సీ-మాడ్యులేటెడ్ నిరంతర-వేవ్ రాడార్ భావనను వివరిస్తుంది, ఇక్కడ నాన్-యూనిఫాం స్పార్స్ యాంటెన్నా శ్రేణులు మరియు బహుళ-ఇన్పుట్ బహుళ-అవుట్పుట్ పద్ధతులు వంటి పద్ధతులు ప్రతిపాదిత వ్యవస్థ యొక్క కోణీయ స్పష్టతను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ప్రామాణిక ఉత్పత్తి పద్ధతులను ఉపయోగించి ఆచరణాత్మక సాధ్యతను ప్రదర్శించడానికి, డిఫరెన్షియల్ ప్యాచ్ యాంటెన్నా శ్రేణులతో కలిపి ఒక నవల నాలుగు-ఛానల్ సింగిల్-చిప్ రాడార్ ట్రాన్స్సీవర్ను ఉపయోగించి ఒక నమూనా సెన్సార్ను ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ RF సబ్స్ట్రాట్లో గ్రహించారు. అంతేకాకుండా, దాని ఆచరణాత్మక అనువర్తనాన్ని ప్రదర్శించడానికి, సమీకరించిన వ్యవస్థను వాస్తవ ప్రపంచ కొలత దృశ్యాలు ప్రదర్శించిన సమర్థవంతమైన సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ అల్గోరిథంలతో కలిపి పరీక్షించారు. |
8da84ea04a289d06d314be75898d9aa96cdf7b55 | మూర్ యొక్క చట్టాన్ని నిరంతరం అభివృద్ధి చేయడం వల్ల, గతంలో అందుబాటులో లేని విధంగా వాటిని ప్రాసెస్ చేయడానికి, బహుళ దశ కేంద్రాల నుండి బహుళ కోడెడ్ తరంగ రూపాలను ఒకేసారి ప్రసారం చేసి, స్వీకరించే రాడార్ వ్యవస్థల అభివృద్ధి సాధ్యమైంది. ఈ బహుళ-ఇన్పుట్ బహుళ-అవుట్పుట్ (MIMO) రాడార్ వ్యవస్థల నుండి ప్రాసెస్ చేయడానికి అందుబాటులో ఉన్న సిగ్నల్స్ ప్రసార మరియు స్వీకరించే ఎపర్చరు దశ కేంద్రాల సంకోచానికి అనుగుణంగా ఉండే ప్రాదేశిక నమూనాలుగా కనిపిస్తాయి. నమూనాలు ప్రసార/అనుగ్రహ ప్రచారం మార్గాలు, లక్ష్య మరియు అనుకోని చెదరగొట్టడం లేదా అస్తవ్యస్తంగా ఉండే ఛానెల్ను ఉత్తేజపరిచే మరియు కొలిచే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తాయి. ఈ సంకేతాలను ప్రాసెస్ చేసి, ఒక అనుకూలమైన పొందికైన ప్రసార పుంజం ఏర్పరచడానికి లేదా ఒకే నివాసంలో అధిక రిజల్యూషన్తో విస్తృత ప్రాంతాన్ని శోధించడానికి కలపవచ్చు. అందుకున్న డేటాను అనుకూలంగా కలపడం ద్వారా ప్రసార బీమ్ ఆకారాన్ని అనుకూలంగా నియంత్రించే ప్రభావాన్ని అందిస్తుంది మరియు ప్రాదేశిక విస్తరణ మెరుగైన ట్రాక్-ఇన్-స్కాన్ ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తుంది. మెరుగైన పర్యవేక్షణ రాడార్ పనితీరు వెనుక ఉన్న సిద్ధాంతాన్ని ఈ పత్రం వివరిస్తుంది మరియు ప్రయోగాత్మక MIMO రాడార్ల నుండి కొలతలతో దీనిని వివరిస్తుంది. |
df168c45654bf1d62b8e066e68be5ba1450a976a | ఈ వ్యాసంలో సమయాభావన బహుళ ప్రవేశ వ్యవస్థల్లో (TDMA) లక్ష్యాలను కదిలించే సమస్యపై దృష్టి సారించి, ఫ్రీక్వెన్సీ మాడ్యులేటెడ్ కంటిన్యూవ్ వేవ్ (FMCW) బహుళ ఇన్పుట్ బహుళ అవుట్పుట్ (MIMO) శ్రేణుల రూపకల్పనకు సంబంధించిన పద్ధతులను మేము ప్రదర్శిస్తాము. లక్ష్య కదలిక మరియు ఆపరేషన్ యొక్క సరిహద్దుల ప్రభావం గురించి మేము చర్చిస్తాము మరియు దాని ప్రభావాలను భర్తీ చేయడానికి ఒక పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తాము, దీనికి అరే రూపకల్పనలో మరియు సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్లో ప్రత్యేక శ్రద్ధ అవసరం. శ్రేణి రూపకల్పన పద్ధతులు, అమలుతో సహా ఉదాహరణలు మరియు కొలత ఫలితాలు కూడా ఈ వ్యాసంలో ఉన్నాయి. |
1cd8ee3bfead2964a3e4cc375123bb594949aa0b | ఈ కాగితం ఒక కొత్త అల్గోరిథమిక్ ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రతిపాదించింది, ప్రిడిక్టర్-వెరిఫైయర్ ట్రైనింగ్, తనిఖీ చేయగల న్యూరల్ నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి, అనగా, కొన్ని కావలసిన ఇన్పుట్-అవుట్పుట్ లక్షణాలను నిరూపించగల నెట్వర్క్లు. రెండు నెట్వర్క్లను ఒకేసారి శిక్షణ ఇవ్వడం దీని ముఖ్య ఉద్దేశం. ఒక అంచనా నెట్వర్క్, ఇది పనిని చేతితో నిర్వహిస్తుంది, ఉదా. ఇచ్చిన ఇన్పుట్లకు సంబంధించిన లేబుల్స్ అంచనా వేయడం, మరియు ఒక వెరిఫైయర్ నెట్వర్క్, ఇది వెరిఫైయర్ ఎంతవరకు ఆస్తిని సంతృప్తిపరుస్తుందో బౌండ్ను లెక్కిస్తుంది. ప్రామాణిక డేటా-ఫిట్టింగ్ నష్టం మరియు ఆస్తి యొక్క గరిష్ట ఉల్లంఘనను పరిమితం చేసే పదం యొక్క బరువు కలయికను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి రెండు నెట్వర్క్లను ఏకకాలంలో శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి, ప్రిడిక్టర్-వెరిఫైయర్ ఆర్కిటెక్చర్ నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇవ్వగలదు, ఇది చాలా తక్కువ శిక్షణ సమయాలతో (MNIST మరియు SVHN వంటి చిన్న డేటాసెట్లపై మునుపటి అల్గోరిథంలను అధిగమించడం) ప్రతికూల ఉదాహరణలకు ధృవీకరించబడిన స్థిరత్వాన్ని సాధించడానికి, కానీ ఇది కూడా CIFAR-10 కోసం మొదటి తెలిసిన (మా జ్ఞానం యొక్క ఉత్తమమైన) ధృవీకరించదగిన బలమైన నెట్వర్క్లను ఉత్పత్తి చేయడానికి స్కేల్ చేయవచ్చు. |
7a2fc025463d03b17a1d0fa4941b00db3ce71f26 | స్వీయ-జాగ్రత్త న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ మోడళ్ల యొక్క గ్రాడియంట్ ఆధారిత డొమైన్ అనుసరణ కోసం మేము పద్ధతులను ప్రతిపాదించి పోల్చాము. గ్రూప్ లాసో రెగ్యులరైజేషన్ ద్వారా నేర్చుకునేటప్పుడు ఆఫ్సెట్ టెన్సర్ల సమితిలో నిర్మాణాత్మక స్పార్సిటీని ప్రోత్సహించడం ద్వారా అనువాద నాణ్యతను కనిష్టంగా లేదా తగ్గించకుండా అనుసరణ సమయంలో మోడల్ పారామితుల యొక్క పెద్ద భాగాన్ని స్తంభింపజేయవచ్చని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. ఈ సాంకేతికతను బహుళ డేటా సమితులు మరియు భాషా జతల అంతటా బ్యాచ్ మరియు పెరుగుతున్న అనుసరణ కోసం మేము అంచనా వేస్తాము. మా సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్-అత్యుత్తమ స్వీయ-జాగ్రత్త నమూనాను కాంపాక్ట్ డొమైన్ అనుసరణతో కలిపి-అధిక నాణ్యత గల వ్యక్తిగతీకరించిన యంత్ర అనువాదాన్ని అందిస్తుంది, ఇది స్థలం మరియు సమయం రెండింటినీ సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. |
5324ba064dc1656dd51c04122c2c802ef9ec28ce | సిఫార్సు వ్యవస్థలు సాంప్రదాయకంగా వినియోగదారు ప్రొఫైల్స్ మరియు చలన చిత్ర లక్షణాలు స్టాటిక్ అని అనుకుంటాయి. కాల చైతన్యం పూర్తిగా ప్రతిచర్యగా ఉంటుంది, అంటే, అవి గమనించిన తర్వాత అవి ఊహించబడతాయి, ఉదా. వినియోగదారు యొక్క అభిరుచి మారిన తర్వాత లేదా చేతితో రూపొందించిన చలన చిత్రాల కోసం కాలపు బయాస్ దిద్దుబాట్ల ఆధారంగా. భవిష్యత్ ప్రవర్తనా పథాలను అంచనా వేయగల రికరింగ్ రెఫరెన్సర్ నెట్వర్క్లను (ఆర్ఆర్ఎన్) మేము ప్రతిపాదించాము. ఇది వినియోగదారులకు మరియు చలనచిత్రాలకు లాంగ్ షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (ఎల్ఎస్టిఎం) ఆటోరెగ్రెసివ్ మోడల్ను అందించడం ద్వారా సాధించబడుతుంది, ఇది మరింత సాంప్రదాయ తక్కువ-ర్యాంక్ కారకాలతో పాటు డైనమిక్లను సంగ్రహిస్తుంది. బహుళ వాస్తవ ప్రపంచ డేటాసెట్లలో, మా మోడల్ అద్భుతమైన అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తుంది మరియు ఇది చాలా కాంపాక్ట్, ఎందుకంటే మనం అజ్ఞాత స్థితిని నేర్చుకోవాల్సిన అవసరం లేదు, కానీ రాష్ట్ర పరివర్తన ఫంక్షన్ మాత్రమే. |
3e090dac6019963715df50dc23d830d97a0e25ba | వైవిధ్య పద్ధతులు గతంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ల కోసం బేసియన్ అనుకరణకు ఒక నిర్వహించదగిన సమీకరణంగా అన్వేషించబడ్డాయి. అయితే ఇప్పటివరకు ప్రతిపాదించిన విధానాలు కొన్ని సాధారణ నెట్వర్క్ నిర్మాణాలకు మాత్రమే వర్తిస్తాయి. ఈ కాగితం చాలా నాడీ నెట్వర్క్లకు వర్తించే సులభమైన స్టోకాస్టిక్ వేరియషనల్ పద్ధతిని (లేదా సమానంగా, కనీస వివరణ పొడవు నష్టం ఫంక్షన్) పరిచయం చేస్తుంది. ఈ క్రమంలో, ఇది వైవిధ్య దృక్పథం నుండి అనేక సాధారణ రెగ్యులరైజర్లను తిరిగి సందర్శిస్తుంది. ఇది ఒక సాధారణ కత్తిరింపు హ్యూరిస్టిక్ ను కూడా అందిస్తుంది, ఇది నెట్వర్క్ బరువుల సంఖ్యను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది మరియు మెరుగైన సాధారణీకరణకు దారితీస్తుంది. టిమిట్ ప్రసంగ కంపోజిషన్ కు వర్తించే ఒక శ్రేణి బహుళ కోణ పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ కోసం ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు అందించబడ్డాయి. |
652d159bf64a70194127722d19841daa99a69b64 | ఈ కాగితం దీర్ఘకాలిక స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తి పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఒక సమయంలో ఒక డేటా పాయింట్ను అంచనా వేయడం ద్వారా సుదూర నిర్మాణంతో సంక్లిష్టమైన శ్రేణులను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఎలా ఉపయోగించవచ్చో చూపిస్తుంది. ఈ విధానం టెక్స్ట్ (డేటా వివిక్త) మరియు ఆన్లైన్ చేతివ్రాత (డేటా వాస్తవ విలువైనవి) కోసం ప్రదర్శించబడుతుంది. ఇది తరువాత నెట్వర్క్ ఒక టెక్స్ట్ సీక్వెన్స్ పై దాని అంచనాలను కండిషన్ చేయడానికి అనుమతించడం ద్వారా చేతివ్రాత సంశ్లేషణకు విస్తరించబడుతుంది. దీని ఫలితంగా వచ్చే వ్యవస్థ అనేక రకాల శైలులలో అత్యంత వాస్తవిక కర్సివ్ చేతివ్రాతలను ఉత్పత్తి చేయగలదు. |
2d208d551ff9000ca189034fa683edb826f4c941 | వెబ్ పేజీల నుండి వర్గాలు (ఉదా, విద్యా రంగాలు, అథ్లెట్లు) మరియు సంబంధాలు (ఉదా, ప్లేస్ స్పోర్ట్ ((క్రీడాకారుడు, క్రీడ)) ను సేకరించేందుకు సెమీ-సర్వీస్డ్ లెర్నింగ్ సమస్యను మేము పరిశీలిస్తాము, ప్రతి వర్గం లేదా సంబంధాల యొక్క కొన్ని లేబుల్ శిక్షణా ఉదాహరణలతో పాటు, వందల మిలియన్ల లేబుల్ చేయని వెబ్ పత్రాలు. కొన్ని లేబుల్ చేయబడిన ఉదాహరణలను మాత్రమే ఉపయోగించి సెమీ-సర్వీస్డ్ శిక్షణ సాధారణంగా నమ్మదగనిది ఎందుకంటే అభ్యాస పని తక్కువ పరిమితం. ఈ వ్యాసం లో, వివిధ వర్గాలు మరియు సంబంధాల కోసం అనేక ఎక్స్ట్రాక్టర్ల యొక్క పాక్షిక పర్యవేక్షక శిక్షణను కలపడం ద్వారా, అభ్యాస పనిని మరింత పరిమితం చేయడం ద్వారా చాలా ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించవచ్చని థీసిస్ కొనసాగిస్తుంది. వర్గం మరియు సంబంధాల వెలికితీత యొక్క శిక్షణను జతచేయగల అనేక మార్గాలను మేము వర్గీకరించాము మరియు ఫలితంగా గణనీయంగా మెరుగైన ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రదర్శించే ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను ప్రదర్శిస్తాము. |
52aa38ffa5011d84cb8aae9f1112ce53343bf32c | డిజిటల్ పీర్-టు-పీర్ కరెన్సీ బిట్కాయిన్లో అనేక క్లస్టరింగ్ అల్గోరిథంల పనితీరును విశ్లేషిస్తాము. బిట్కాయిన్లో క్లస్టరింగ్ అనేది ఇచ్చిన చిరునామా వలె అదే వాలెట్కు చెందిన చిరునామాలను కనుగొనడం. క్లస్టరింగ్ వ్యూహాల ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి, కనెక్షన్ బ్లూమ్ ఫిల్టరింగ్ అమలులో ఉన్న ఒక హానిని ఉపయోగించి 37,585 బిట్కాయిన్ వాలెట్ల గురించి మరియు వాటి యాజమాన్యంలోని చిరునామాల గురించి గ్రౌండ్ సత్య డేటాను సంగ్రహించాము. బాగా తెలిసిన క్లస్టరింగ్ పద్ధతులతో పాటు, మేము రెండు కొత్త వ్యూహాలను పరిచయం చేస్తాము, సేకరించిన వాలెట్ల చిరునామాలపై వాటిని వర్తింపజేస్తాము మరియు గ్రౌండ్ సత్యాన్ని ఉపయోగించి ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు జ్ఞాపకాన్ని అంచనా వేస్తాము. కనెక్షన్ బ్లూమ్ వడపోత యొక్క స్వభావం కారణంగా మేము సేకరించే డేటా లోపాలు లేకుండా కాదు. ఈ రకమైన దోషాలు ఉన్నట్లయితే పనితీరు గణాంకాలను సరిచేయడానికి ఒక పద్ధతిని మేము అందిస్తున్నాము. ఆధునిక వాలెట్ సాఫ్ట్ వేర్ కూడా తన వినియోగదారులను సరిగా రక్షించలేదని మా ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. మల్టీ ఇన్పుట్ హ్యూరిస్టిక్ అని పిలువబడే అత్యంత ప్రాధమిక క్లస్టరింగ్ టెక్నిక్తో కూడా, ప్రత్యర్థి సగటున 68.59% బాధితుల చిరునామాలను can హించవచ్చు. ఈ కొలమానమును మరిన్ని అధునాతన హ్యూరిస్టిక్స్ కలయిక ద్వారా మరింత మెరుగుపరచవచ్చని మేము చూపిస్తున్నాము. |
f824415989a7863a37e581fdeec2f1d9f4d54f62 | |
4abdf7f981612216de354f3dc6ed2b07b5e9f114 | ఐదవ తరం (5G) వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ నెట్వర్క్ల కోసం ఒక ప్లానార్ మోనోపోల్ యాంటెన్నాను ఈ పత్రం పరిశీలిస్తుంది. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా మిల్లీమీటర్ వేవ్ (mmW) స్పెక్ట్రంలో 25-39 GHz కవర్ చేసే Ka బ్యాండ్లో అల్ట్రా-వైడ్ బ్యాండ్ ఇంపెడెన్స్ ప్రతిస్పందనను కలిగి ఉంది. ఈ యాంటెన్నా ప్రత్యేకమైన నిర్మాణ ఆకృతిని కలిగి ఉంది, ఇది ఆరవ కోణపు తేనెటీగలను పోలి ఉంటుంది మరియు 0.254 మిమీ మందపాటి రోజర్స్ ఉపరితలంపై తక్కువ ప్రొఫైల్ (8 × 7 మిమీ 2) కలిగి ఉంటుంది, ఇది భవిష్యత్ మొబైల్ ఫోన్లలో చేర్చడానికి డిజైన్ను అనుమతిస్తుంది. ఈ యాంటెన్నా 4.15 డిబిఐ గరిష్ట లాభం మరియు పని బ్యాండ్లో 90% సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది. ఈ డిజైన్ 8×1 ఎలిమెంట్ ఆర్యెరీకి కూడా విస్తరించబడింది, ఇది యాంటెన్నా యొక్క కేంద్ర పౌనఃపున్యంలో గరిష్టంగా 12.7 dBi లాభం ఇస్తుంది. |
958340c7ccd205ed7670693fa9519f9c140e372d | ఇటీవల, లోగో గుర్తింపు చుట్టూ పారిశ్రామిక కార్యకలాపాలు పుంజుకున్నాయి, వినియోగదారు సృష్టించిన చిత్రాలలో తమ బ్రాండ్లను ట్రాక్ చేయడానికి మార్కెటర్లకు డిట్టో సేవ మరియు లోగోగ్రాబ్ యొక్క మొబైల్ అనువర్తన వేదిక వంటివి. అయితే, గత నాలుగు సంవత్సరాలలో అకాడెమిక్ లేదా ఓపెన్ సోర్స్ లోగో గుర్తింపులో సాపేక్షంగా తక్కువ పురోగతి సాధించబడింది. ఇంతలో, డీప్ కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (DCNNs) విస్తృత శ్రేణి వస్తువు గుర్తింపు అనువర్తనాలను విప్లవాత్మకంగా మార్చాయి. ఈ పనిలో, మేము DCNN లను లోగో గుర్తింపుకు వర్తింపజేస్తాము. మేము అనేక DCNN నిర్మాణాలను ప్రతిపాదించాము, వీటితో మేము ఒక ప్రసిద్ధ లోగో గుర్తింపు డేటాసెట్లో ప్రచురించిన స్టేట్ ఆఫ్ ఆర్ట్ ఖచ్చితత్వాన్ని అధిగమిస్తాము. |
087337fdad69caaab8ebd8ae68a731c5bf2e8b14 | కన్వొల్యూషనల్ నెట్వర్క్లు శక్తివంతమైన దృశ్య నమూనాలు, ఇవి లక్షణాల యొక్క అధికారాలను ఇస్తాయి. కన్వల్షనల్ నెట్వర్క్లు తమను తాము, ఎండ్-టు-ఎండ్, పిక్సెల్-టు-పిక్సెల్ శిక్షణ పొందినవి, సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్లో మునుపటి ఉత్తమ ఫలితాన్ని మెరుగుపరుస్తాయని మేము చూపిస్తున్నాము. మన ప్రధాన అంతర్దృష్టి "పూర్తిగా కన్వల్షనల్" నెట్వర్క్లను నిర్మించడం, ఇది ఏ పరిమాణంలోనైనా ఇన్పుట్ తీసుకుంటుంది మరియు సమర్థవంతమైన అనుకరణ మరియు అభ్యాసంతో సంబంధిత పరిమాణంలో అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మేము పూర్తిగా కన్వల్షనల్ నెట్వర్క్ల స్థలాన్ని నిర్వచించి, వివరంగా వివరించాము, స్థానికంగా దట్టమైన అంచనా పనులకు వాటి అనువర్తనాన్ని వివరించాము మరియు మునుపటి మోడళ్లతో కనెక్షన్లను గీయండి. మేము సమకాలీన వర్గీకరణ నెట్వర్క్లను (అలెక్స్ నెట్, విజిజి నెట్, మరియు గూగుల్ నెట్) పూర్తిగా కన్వల్షనల్ నెట్వర్క్లుగా అనుకూలీకరించాము మరియు సెగ్మెంటేషన్ పనికి చక్కగా ట్యూనింగ్ చేయడం ద్వారా వారి నేర్చుకున్న ప్రాతినిధ్యాలను బదిలీ చేస్తాము. అప్పుడు మేము ఒక స్కిప్ ఆర్కిటెక్చర్ను నిర్వచించాము, ఇది లోతైన, కఠినమైన పొర నుండి అర్థ సమాచారాన్ని ఒక నిస్సార, చక్కటి పొర నుండి ప్రదర్శన సమాచారంతో మిళితం చేస్తుంది, ఖచ్చితమైన మరియు వివరణాత్మక విభాగాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మా పూర్తి కన్వల్షనల్ నెట్వర్క్లు పాస్కల్ VOC యొక్క మెరుగైన విభజనను సాధిస్తాయి (2012 లో 67.2% సగటు IU కి 30% సాపేక్ష మెరుగుదల), NYUDv2, SIFT ఫ్లో మరియు పాస్కల్-కాంటెక్స్ట్, అయితే ఒక సాధారణ చిత్రం కోసం ఒక పదవ సెకనుకు అనుసంధానం పడుతుంది. |
08a4fa5caead14285131f6863b6cd692540ea59a | ఆచరణలో, యంత్ర అభ్యాస అనువర్తనంలో ఏ ప్రాతినిధ్యాలు లేదా నిర్ణయాలు ఆమోదయోగ్యమైనవి అనే దానిపై తరచుగా స్పష్టమైన పరిమితులు ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, ఒక నిర్ణయాన్ని ఒక నిర్దిష్ట సమూహానికి అనుకూలంగా చేయకూడదని చట్టపరమైన అవసరం కావచ్చు. ప్రత్యామ్నాయంగా, డేటా యొక్క ప్రాతినిధ్యంలో గుర్తింపు సమాచారం ఉండకూడదు. ఈ రెండు సంబంధిత సమస్యలను మనం పరిష్కరించుకుంటాం. ఒక విమర్శకుడి సామర్థ్యాన్ని తగ్గించే సౌకర్యవంతమైన ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా. ఈ ప్రత్యర్థి ప్రాతినిధ్యం నుండి సంబంధిత సున్నితమైన వేరియబుల్ను అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు, కాబట్టి ప్రత్యర్థి యొక్క పనితీరును తగ్గించడం సున్నితమైన వేరియబుల్ గురించి ప్రాతినిధ్యంలో తక్కువ లేదా సమాచారం లేదని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ వివాదాస్పద విధానాన్ని రెండు సమస్యలపై ప్రదర్శిస్తున్నాం: వివక్ష లేకుండా నిర్ణయాలు తీసుకోవడం మరియు చిత్రాల నుండి ప్రైవేట్ సమాచారాన్ని తొలగించడం. మేము ప్రతికూల నమూనాను మినిమాక్స్ సమస్యగా రూపొందించాము, మరియు మినిమాక్స్ లక్ష్యాన్ని స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ ప్రత్యామ్నాయ మిన్-మాక్స్ ఆప్టిమైజర్ ఉపయోగించి ఆప్టిమైజ్ చేస్తాము. ప్రామాణిక పరీక్ష సమస్యలకు వివక్షత లేని ప్రాతినిధ్యాలను అందించే సామర్థ్యాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు సరసత కోసం మునుపటి కళ పద్ధతులతో పోల్చాము, చాలా సందర్భాలలో గణాంకపరంగా గణనీయమైన మెరుగుదల చూపిస్తాము. ఈ పద్ధతి యొక్క వశ్యత ఒక కొత్త సమస్య ద్వారా చూపబడిందిః చిత్రాల నుండి వ్యాఖ్యలను తొలగించడం, వ్యాఖ్యానించిన మరియు వ్యాఖ్యానించని చిత్రాల యొక్క ప్రత్యేక శిక్షణా ఉదాహరణల నుండి మరియు మోడల్కు అందించిన వ్యాఖ్యల రూపం గురించి ముందస్తు జ్ఞానం లేకుండా. |
d7805eee3daef814140001a6c59fda004266b3c8 | |
988c10748a66429dda79d02bc5eb57c64f9768fb | సంభాషణ యంత్ర అవగాహన సంభాషణ చరిత్ర యొక్క లోతైన అవగాహన అవసరం. సంప్రదాయ, సింగిల్-టర్న్ మోడల్స్ చరిత్రను సమగ్రంగా ఎన్కోడ్ చేయడానికి, మేము FLOW ను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది మునుపటి ప్రశ్నలకు సమాధానమిచ్చే ప్రక్రియలో ఉత్పత్తి చేయబడిన ఇంటర్మీడియట్ ప్రాతినిధ్యాలను ప్రత్యామ్నాయ సమాంతర ప్రాసెసింగ్ నిర్మాణం ద్వారా చేర్చగల యంత్రాంగం. మునుపటి ప్రశ్నలు/సమాధానాలను ఇన్పుట్గా అనుసంధానించే నిస్సార విధానాలతో పోలిస్తే, FLOW సంభాషణ చరిత్ర యొక్క అజ్ఞాత అర్థశాస్త్రాన్ని మరింత లోతుగా అనుసంధానిస్తుంది. మా నమూనా, FLOWQA, ఇటీవల ప్రతిపాదించిన రెండు సంభాషణ సవాళ్లపై ఉన్నతమైన పనితీరును చూపిస్తుంది (+7.2% F1 CoQA మరియు +4.0% QuAC). FLOW యొక్క సమర్థత ఇతర పనులలో కూడా కనిపిస్తుంది. వరుస సూచనలను సంభాషణ యంత్ర అవగాహనకు తగ్గించడం ద్వారా, FLOWQA SCONE లోని మూడు డొమైన్లలో ఉత్తమ నమూనాలను అధిగమిస్తుంది, ఖచ్చితత్వంలో +1.8% నుండి +4.4% మెరుగుదల. |
31181e73befea410e25de462eccd0e74ba8fea0b | |
0e6f5abd7e4738b765cd48f4c272093ecb5fd0bc | |
0501336bc04470489529b4928c5b6ba0f1bdf5f2 | ఆధునిక శోధన యంత్రాలు ప్రముఖ వాణిజ్య ప్రశ్నలకు ప్రధానంగా అత్యంత సంబంధిత పత్రాలతో సమాధానం ఇవ్వడానికి సరిపోతాయి. అయితే, మా ప్రయోగాలు వినియోగదారుల ప్రవర్తన అటువంటి సంబంధిత వాణిజ్య సైట్లలో ఒక వెబ్సైట్ నుండి మరొక వెబ్సైట్కు ఒకే సంబంధిత లేబుల్తో భిన్నంగా ఉండవచ్చు. అందువల్ల సెర్చ్ ఇంజన్లు సంప్రదాయ ప్రాముఖ్యత గ్రేడింగ్ విధానం దృష్ట్యా సమానంగా సంబంధిత ర్యాంకింగ్ ఫలితాల సవాలును ఎదుర్కొంటున్నాయి. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి మేము విశ్వసనీయత, వినియోగం, డిజైన్ నాణ్యత మరియు సేవ యొక్క నాణ్యత వంటి సంబంధిత అదనపు అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలని ప్రతిపాదించాము. ఒక ర్యాంకింగ్ అల్గోరిథం ఈ అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి, మేము అనేక లక్షణాలను ప్రతిపాదించాము, ప్రతిపాదిత కొలతలు వెంట వెబ్ పేజీ యొక్క నాణ్యతను సంగ్రహిస్తుంది. మేము కొత్త అంశాలను ఒకే లేబుల్ లోకి చేర్చాము, వాణిజ్యపరంగా సంబంధితంగా, ఇది సైట్ యొక్క సంచిత నాణ్యతను సూచిస్తుంది. మేము మొత్తం లెర్నింగ్-టు-ర్యాంక్ డేటాసెట్ కోసం వాణిజ్య సంబంధిత లేబుళ్ళను ఎక్స్ట్రాపోలేట్ చేసాము మరియు డిఫాల్ట్ సంబంధిత లేబుళ్ళకు బదులుగా వాణిజ్య మరియు సమయోచిత ఔచిత్యం యొక్క బరువు గల మొత్తాన్ని ఉపయోగించాము. మా పద్ధతిని అంచనా వేయడానికి మేము కొత్త DCG- లాంటి కొలమానాలను సృష్టించాము మరియు ఆఫ్ లైన్ మూల్యాంకనం మరియు ఆన్ లైన్ ఇంటర్లీవింగ్ ప్రయోగాలను నిర్వహించాము, ప్రతిపాదిత కారకాలను పరిగణనలోకి తీసుకునే ర్యాంకింగ్ అల్గోరిథం వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలతో మెరుగ్గా సమలేఖనం చేయబడిందని నిరూపించింది. |
4a87972b28143b61942a0eb011b60f76be0ebf2e | కంప్యూటరీకరణ శాస్త్రాలు, సామాజిక నెట్వర్క్ విశ్లేషణ, భద్రత మరియు వ్యాపార విశ్లేషణలలో అనేక ముఖ్యమైన సమస్యలు డేటా-ఇంటెన్సివ్ మరియు గ్రాఫ్-సిద్ధాంత విశ్లేషణలకు తమను తాము అప్పుగా ఇస్తాయి. ఈ కాగితంలో, భవిష్యత్ ఎక్సాస్కేల్ వ్యవస్థల నిర్మాణాత్మక భాగాలుగా మారే అధునాతన మల్టీ-కోర్ ప్రాసెసర్ల కోసం బ్రాడ్త్-ఫస్ట్ సెర్చ్ (బిఎఫ్ఎస్) అల్గోరిథంను రూపొందించడం ద్వారా చాలా పెద్ద గ్రాఫ్లను అన్వేషించడంలో ఉన్న సవాళ్లను మేము పరిశీలిస్తాము. పెద్ద ఎత్తున గ్రాఫ్ విశ్లేషణ కోసం మా కొత్త పద్దతి, మెషిన్-స్వతంత్ర అంశాలను సంగ్రహించే ఉన్నత స్థాయి అల్గోరిథమిక్ డిజైన్ను మిళితం చేస్తుంది, భవిష్యత్ ప్రాసెసర్లకు పనితీరుతో పోర్టబిలిటీని హామీ ఇవ్వడానికి, ప్రాసెసర్-నిర్దిష్ట ఆప్టిమైజేషన్లను పొందుపరిచే అమలుతో. మేము ఒక ప్రయోగాత్మక అధ్యయనాన్ని అందిస్తున్నాము, ఇది అత్యాధునిక ఇంటెల్ నెహాలెం ఇపి మరియు ఎక్స్ ప్రాసెసర్లను ఉపయోగిస్తుంది మరియు ఒకే వ్యవస్థలో 64 థ్రెడ్లు వరకు ఉంటుంది. వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలలో కనిపించే పవర్-లా గ్రాఫ్ల ప్రతినిధిగా అనేక బెంచ్మార్క్ సమస్యలపై మా పనితీరు ఇటీవలి సాహిత్యంలో సూపర్కంప్యూటింగ్ ఫలితాలతో పోటీపడే ప్రాసెసింగ్ రేట్లను చేరుకుంటుంది. ప్రయోగాత్మక అంచనాలో, 4 సాకెట్ నెహలెం ఎక్స్ పై నడుస్తున్న మా గ్రాఫ్ ఎక్స్ప్లోరేషన్ అల్గోరిథం (1) 64 మిలియన్ వెర్టిక్స్ మరియు 512 మిలియన్ ఎడ్జ్లతో యాదృచ్ఛిక గ్రాఫ్ను అన్వేషించేటప్పుడు 128 ప్రాసెసర్లతో కూడిన క్రే ఎక్స్ఎమ్టి కంటే 2.4 రెట్లు వేగంగా ఉందని, (2) 200 మిలియన్ వెర్టిక్స్ మరియు 1 బిలియన్ ఎడ్జ్లతో కూడిన ఆర్-మాట్ గ్రాఫ్తో సెకనుకు 550 మిలియన్ ఎడ్జ్లను ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం ఉందని, 40 ప్రాసెసర్లతో కూడిన క్రే ఎమ్టిఎ -2 లో ఇలాంటి గ్రాఫ్ పనితీరుతో పోల్చవచ్చు మరియు (3) సగటు డిగ్రీ 50 ఉన్న గ్రాఫ్లో 256 బ్లూజీన్ / ఎల్ ప్రాసెసర్ల కంటే 5 రెట్లు వేగంగా ఉంటుంది. |
50ac4c9c4409438719bcb8b1bb9e5d1a0dbedb70 | యునికార్న్ అనేది ఆన్లైన్, ఇన్-మెమరీ సోషల్ గ్రాఫ్-అవగాహన ఇండెక్సింగ్ సిస్టమ్, ఇది వేలాది వస్తువుల సర్వర్లలోని పదిలక్షల బిలియన్ల మంది వినియోగదారులు మరియు ఎంటిటీల మధ్య ట్రిలియన్ల అంచులను శోధించడానికి రూపొందించబడింది. యునికార్న్ సమాచార పునరుద్ధరణలో ప్రామాణిక భావనలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, అయితే ఇది మంచి సామాజిక సామీప్యతతో ఫలితాలను ప్రోత్సహించే లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది. ఇది సోర్స్ నోడ్స్ నుండి ఒకటి కంటే ఎక్కువ అంచు దూరంలో ఉన్న వస్తువులను తిరిగి పొందటానికి ఆకులు బహుళ రౌండ్-ట్రిప్స్ అవసరమయ్యే ప్రశ్నలకు కూడా మద్దతు ఇస్తుంది. యునికార్న్ అనేది రోజుకు బిలియన్ల కొద్దీ ప్రశ్నలకు వందల మిల్లీ సెకన్ల లాటెన్సీతో సమాధానం ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది మరియు ఇది ఫేస్బుక్ యొక్క గ్రాఫ్ సెర్చ్ ఉత్పత్తికి మౌలిక సదుపాయాల బిల్డింగ్ బ్లాక్గా పనిచేస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, యునికార్న్ మద్దతు ఇచ్చే డేటా మోడల్ మరియు క్వరీ భాషను మేము వివరిస్తాము. ఫేస్బుక్ యొక్క శోధన ఆఫర్లకు ఇది ప్రాధమిక బ్యాక్ ఎండ్ గా మారినప్పుడు దాని పరిణామాన్ని కూడా మేము వివరిస్తాము. |
94c817e196e71c03b3425f905ebd1793dc6469c2 | పెద్ద గ్రాఫ్ల విశ్లేషణ వివిధ పరిశోధన రంగాలలో ప్రముఖ పాత్ర పోషిస్తుంది మరియు అనేక ముఖ్యమైన అనువర్తన రంగాలలో సంబంధితంగా ఉంటుంది. గ్రాఫ్ల యొక్క సమర్థవంతమైన దృశ్య విశ్లేషణకు సంబంధిత వినియోగదారు పరస్పర చర్య సౌకర్యాలు మరియు అల్గోరిథమిక్ గ్రాఫ్ విశ్లేషణ పద్ధతులతో కలిపి తగిన దృశ్య ప్రదర్శనలు అవసరం. సరైన గ్రాఫ్ విశ్లేషణ వ్యవస్థలను ఎలా రూపొందించాలో అనేవి డేటా, విశ్లేషణాత్మక పని మరియు గ్రాఫ్ విశ్లేషణ పద్ధతుల యొక్క వర్తించేతనాన్ని వివరించే గ్రాఫ్ రకం సహా అనేక అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. గ్రాఫ్ విజువలైజేషన్ మరియు నావిగేషన్ టెక్నిక్ల యొక్క ఇటీవలి సర్వేలను హెర్మాన్ మరియు ఇతరులు సమర్పించారు. [HMM00] మరియు డియాజ్ [DPS02]. మొదటి పని 2000 వరకు ప్రవేశపెట్టిన క్రమసూత్రాలు మరియు గ్రాఫ్ల దృశ్యమానత కోసం ప్రధాన పద్ధతులను సర్వే చేసింది. రెండవ పని 2002 వరకు ప్రవేశపెట్టిన గ్రాఫ్ లు పై దృష్టి పెట్టింది. ఇటీవల, కాల-విభజన గ్రాఫ్లు వంటి విస్తృత శ్రేణి గ్రాఫ్ రకాలను కవర్ చేసే కొత్త పద్ధతులు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. అలాగే, గ్రాఫ్-నిర్మిత డేటా యొక్క పెరుగుతున్న పరిమాణాలకు అనుగుణంగా, అల్గోరిథమిక్ గ్రాఫ్ విశ్లేషణ మరియు పరస్పర చర్య పద్ధతులను చేర్చడం చాలా ముఖ్యమైనది. ఈ స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ రిపోర్టులో, పెద్ద గ్రాఫ్ల దృశ్య విశ్లేషణ కోసం అందుబాటులో ఉన్న సాంకేతికతలను మేము సర్వే చేస్తాము. మా సమీక్ష మొదట గ్రాఫ్ విజువలైజేషన్ పద్ధతులను మద్దతు ఉన్న గ్రాఫ్ల రకానికి అనుగుణంగా పరిశీలిస్తుంది. దృశ్యమాన గ్రాఫ్ అన్వేషణకు అనువైన పరస్పర చర్యల యొక్క ప్రదర్శనకు దృశ్యమాన సాంకేతికతలు ఆధారంగా ఉంటాయి. దృశ్య గ్రాఫ్ విశ్లేషణ యొక్క ముఖ్యమైన భాగంగా, దృశ్య గ్రాఫ్ విశ్లేషణ ప్రక్రియ యొక్క వివిధ దశలకు ఉపయోగపడే వివిధ గ్రాఫ్ అల్గోరిథమిక్ అంశాలను మేము చర్చిస్తాము. |
2748dc51ba8dd9d2a7899caadbef2e3269b8b0b9 | మేము స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ కోసం ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తున్నాము, ఇది మానవ ప్రదర్శనల నుండి నేర్చుకోవచ్చు, మరియు మేము దానిని స్వయంప్రతిపత్త కారు యొక్క పొడవు నియంత్రణకు వర్తింపజేస్తాము. ఆఫ్ లైన్ లో, మేము కారు-అనుసరిస్తున్న వ్యూహాలను నమూనాగా తీసుకుంటాము ఉదాహరణ డ్రైవింగ్ సీక్వెన్స్ సమితి నుండి. ఆన్లైన్లో, అదే పరిస్థితిలో ఒక మానవ డ్రైవర్ ఏమి చేస్తారో ప్రతిబింబించే త్వరణాలను లెక్కించడానికి మోడల్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ రిఫరెన్స్ త్వరణాన్ని ఒక అంచనా కంట్రోలర్ ద్వారా ట్రాక్ చేయబడుతుంది, ఇది తుది త్వరణాన్ని వర్తింపజేయడానికి ముందు సౌలభ్యం మరియు భద్రతా పరిమితుల సమితిని అమలు చేస్తుంది. ముందున్న వాహనం యొక్క ఊహించిన కదలికలో అనిశ్చితికి నియంత్రిక దృఢంగా రూపొందించబడింది. అంతేకాకుండా, డ్రైవర్ మోడల్ అంచనాల యొక్క విశ్వాసాన్ని అంచనా వేసి, దానిని ప్రిడిక్టివ్ కంట్రోలర్ యొక్క ఖర్చు ఫంక్షన్లో ఉపయోగిస్తాము. ఫలితంగా, డ్రైవర్ మోడల్ నేర్చుకోవడానికి ఉపయోగించిన శిక్షణా డేటా ప్రస్తుత డ్రైవింగ్ పరిస్థితిని మానవ డ్రైవర్ ఎలా నిర్వహించాలో తగినంత సమాచారాన్ని అందించని సందర్భాలను మేము నిర్వహించగలము. ఈ విధానాన్ని మా స్వయంప్రతిపత్త వాహనంపై అనుకరణలు మరియు ప్రయోగాల కలయికతో ధృవీకరించారు. |
42a6ae6827f8cc92e15191e53605b0aa4f875fb9 | సాఫ్ట్వేర్ పరీక్ష అనేది నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి బాగా ఆలోచించిన వ్యాయామం కంటే బగ్ వేట మాత్రమే. సురక్షితమైన స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలను పెద్ద ఎత్తున అమలు చేయడానికి వ్యవస్థ స్థాయిలో పరీక్ష-విఫల-ప్యాచ్ పరీక్షల యొక్క సాధారణ చక్రం కంటే మరింత పద్ధతితో కూడిన విధానం అవసరం. ISO 26262 అభివృద్ధి V ప్రక్రియ ప్రతి రకమైన పరీక్షను సంబంధిత డిజైన్ లేదా అవసరాల పత్రానికి అనుసంధానించే ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను ఏర్పాటు చేస్తుంది, అయితే స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు ఎదుర్కొంటున్న కొత్త పరీక్ష సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అనుగుణంగా సవాలును అందిస్తుంది. ఈ పత్రం స్వయంప్రతిపత్త వాహనాల కోసం V మోడల్ ప్రకారం పరీక్షలో ఐదు ప్రధాన సవాలు ప్రాంతాలను గుర్తిస్తుందిః లూప్ నుండి డ్రైవర్, సంక్లిష్ట అవసరాలు, నాన్-డెటర్మినిస్టిక్ అల్గోరిథంలు, ఇండక్టివ్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు మరియు ఫెయిల్ ఆపరేషనల్ సిస్టమ్స్. ఈ వివిధ సవాళ్ల ప్రాంతాలలో మంచి ఫలితాలను అందించే సాధారణ పరిష్కార విధానాలుః క్రమంగా సడలించిన కార్యాచరణ దృశ్యాలను ఉపయోగించి దశల వారీగా విస్తరణ, సరళమైన భద్రతా విధుల నుండి అత్యంత సంక్లిష్టమైన స్వయంప్రతిపత్తి విధులను వేరు చేయడానికి మానిటర్ / యాక్యుయేటర్ జత నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించడం మరియు మరింత సమర్థవంతమైన ఎడ్జ్ కేస్ పరీక్షను నిర్వహించడానికి ఒక మార్గంగా ఫాల్ట్ ఇంజెక్షన్. అధిక స్థాయి స్వయంప్రతిపత్తిని అందించే అల్గోరిథంల రకాన్ని భద్రతా ధృవీకరణలో ముఖ్యమైన సవాళ్లు మిగిలి ఉన్నప్పటికీ, ఇప్పటికే ఉన్న సాఫ్ట్వేర్ భద్రతా విధానాలను ఉపయోగించుకోగలిగేలా వ్యవస్థను మరియు దానితో పాటు డిజైన్ ప్రక్రియను రూపొందించడం చేతిలో ఉన్నట్లు అనిపిస్తుంది. |
64c83def2889146beb7ca2dddee2dae21d9ca6de | డ్రైవర్ యొక్క స్పష్టమైన ప్రారంభం లేకుండా సురక్షితమైన కానీ వ్యక్తిగతీకరించిన పద్ధతిలో స్వతంత్రంగా లేన్లను మార్చడానికి ఒక వాహనాన్ని అనుమతించే అల్గోరిథంను మేము అధ్యయనం చేస్తున్నాము (ఉదా. టర్న్ సిగ్నల్స్ సక్రియం చేయడం). స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్లో లేన్ మార్పు ప్రారంభం సాధారణంగా ఆత్మాశ్రయ నియమాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, పరిసర వాహనాల స్థానాలు మరియు సాపేక్ష వేగాల యొక్క విధులు. ఈ విధానం తరచుగా యాదృచ్ఛికంగా ఉంటుంది, మరియు ఒక వ్యక్తి డ్రైవర్ యొక్క డ్రైవింగ్ శైలి ప్రాధాన్యతలకు సులభంగా అనుగుణంగా ఉండదు. ఇక్కడ మనం మానవ డ్రైవర్ల లేన్ మార్పు నిర్ణయం ప్రవర్తనను సంగ్రహించడానికి ఒక డేటా-ఆధారిత మోడలింగ్ విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. మేము ఒక పరీక్ష వాహనం తో డేటాను సేకరిస్తాము లాన్ మార్పు పరిస్థితుల్లో మరియు ఒక నిర్దిష్ట డ్రైవర్ యొక్క ప్రాధాన్యతలకు సంబంధించి లేన్ మార్పు ప్రారంభం యొక్క క్షణం అంచనా వేయడానికి వర్గీకరణదారులను శిక్షణ ఇస్తాము. ఈ నిర్ణయ తర్కాన్ని మోడల్ ప్రిడిక్టివ్ కంట్రోల్ (ఎంపిసి) ఫ్రేమ్వర్క్లో చేర్చడం ద్వారా భద్రత మరియు సౌకర్యం పరిమితులను సంతృప్తిపరిచే మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన స్వయంప్రతిపత్త లేన్ మార్పు అనుభవాన్ని సృష్టించాము. రెండు లేన్ మారుతున్న శైలుల మధ్య పునరుత్పత్తి మరియు వ్యత్యాసం చేయడానికి నిర్ణయం తర్కం యొక్క సామర్థ్యాన్ని మేము చూపిస్తాము మరియు అనుకరణల ద్వారా నియంత్రణ చట్రం యొక్క భద్రత మరియు ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాము. |
2087c23fbc7890c1b27fe3f2914299cc0693306e | న్యూరల్ నెట్ పురోగతి అనేక రంగాలలో కంప్యూటర్ల భాషా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. |
680f268973fc8efd775a6bfe08487ee1c3cb9e61 | సంస్థ వెలుపల ఇతరులను ఎలా చూసుకుంటారనే వారి అవగాహన యొక్క ఉద్యోగుల వైఖరిపై ప్రభావాన్ని మేము అన్వేషిస్తాము (అనగా, కార్పొరేట్ సామాజిక బాధ్యత) ఉద్యోగులు సంస్థ ద్వారా నేరుగా ఎలా వ్యవహరిస్తారనే దాని ప్రభావానికి మించి. 18 సంస్థలలోని 827 మంది ఉద్యోగులపై నిర్వహించిన ఒక అధ్యయన ఫలితాలు కార్పొరేట్ సామాజిక బాధ్యత (సిఎస్ఆర్) పై ఉద్యోగుల అవగాహన (ఎ) సంస్థాగత నిబద్ధతతో పాక్షికంగా పని అర్ధవంతం మరియు గ్రహించిన సంస్థాగత మద్దతు (పిఒఎస్) ద్వారా మధ్యవర్తిత్వం వహించడంతో పాటు (బి) ఉద్యోగ సంతృప్తితో పని అర్ధవంతం పాక్షికంగా సంబంధాన్ని మధ్యవర్తిత్వం వహించడంతో కానీ పిఒఎస్ కాదు. అంతేకాకుండా, సిఎస్ఆర్ పై పరిమిత మైక్రో లెవల్ పరిశోధనలను పరిష్కరించడానికి, సిఎస్ఆర్ పై ఉద్యోగుల అవగాహనలను నాలుగు పైలట్ అధ్యయనాల ద్వారా అభివృద్ధి చేస్తున్నాము. ఒక ద్విపద నమూనాను ఉపయోగించి, సామాజిక బాధ్యత పర్యావరణ బాధ్యతకు మించి ఉద్యోగుల వైఖరిపై అదనపు ప్రభావాన్ని చూపుతుందని మేము కనుగొన్నాము, ఇది సామాజిక బాధ్యత యొక్క సంబంధిత భాగం (ఉదా. సమాజంతో సంబంధాలు) కారణంగా మేము ప్రతిపాదించాము. |
9406ee01e3fda0932168f31cd3835a7d7a943fc6 | |
2402066417256a70d7bf36ee163af5eba0aed211 | ఒక మాట్లాడే సంభాషణ వ్యవస్థ (SDS) యొక్క సహజ భాషా ఉత్పత్తి (NLG) భాగం సాధారణంగా గణనీయమైన మొత్తంలో హ్యాండ్క్రాఫ్టింగ్ లేదా బాగా లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ అవసరం. ఈ పరిమితులు అభివృద్ధి వ్యయాలకు గణనీయంగా జోడిస్తాయి మరియు బహుళ-డొమైన్, బహుభాషా సంభాషణ వ్యవస్థలను పరిష్కరించడం కష్టతరం చేస్తాయి. అంతేకాక, మానవ భాషలు సందర్భానుసారంగా ఉంటాయి. ముందుగా నిర్వచించిన వాక్యనిర్మాణం లేదా నియమాలపై ఆధారపడకుండా డేటా నుండి నేరుగా అత్యంత సహజమైన ప్రతిస్పందనను నేర్చుకోవాలి. ఈ కాగితం సంయుక్త పునరావృత మరియు కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణం ఆధారంగా ఒక గణాంక భాషా జనరేటర్ను అందిస్తుంది, ఇది ఏ సెమాంటిక్ అమరికలు లేదా ముందే నిర్వచించిన వ్యాకరణ చెట్లు లేకుండా సంభాషణ చర్య-ప్రసంగ జంటలపై శిక్షణ పొందవచ్చు. ఈ కొత్త నమూనా అదే ప్రయోగాత్మక పరిస్థితులలో మునుపటి పద్ధతులను అధిగమిస్తుందని లక్ష్యం గల కొలమానాలు సూచిస్తున్నాయి. మానవ న్యాయమూర్తులచే చేసిన అంచనా ఫలితాలు, ఇది అధిక నాణ్యతతో పాటు భాషాపరంగా వైవిధ్యమైన ఉచ్చారణలను ఉత్పత్తి చేస్తుందని సూచిస్తుంది, ఇవి n-గ్రామ్ మరియు నియమం ఆధారిత వ్యవస్థలతో పోలిస్తే ప్రాధాన్యతనిస్తాయి. |
d781b74cf002f9fffcb7f60c3c319c41797d702e | ఆక్వాకల్చర్ లో, దిగుబడి (కకకరీలు, చేపలు మొదలైనవి) ఆక్వాకల్చర్ చెరువు యొక్క నీటి లక్షణాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. చేపల దిగుబడిని పెంచడానికి, నీటిలో కొన్ని సరైన స్థాయిలలో ఉంచవలసిన పారామితులు. పారామితులు ఒక రోజు కాలంలో చాలా మారవచ్చు మరియు బాహ్య పర్యావరణ పరిస్థితులను బట్టి వేగంగా మారవచ్చు. అందువల్ల ఈ పారామితులను అధిక పౌనఃపున్యంతో పర్యవేక్షించడం అవసరం . సంబంధిత పారామితుల కోసం ఆక్వాఫార్మ్లను పర్యవేక్షించడానికి వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తారు. ఈ వ్యవస్థలో రెండు మాడ్యూల్స్ ఉన్నాయి, అవి ట్రాన్స్మిటర్ స్టేషన్ మరియు రిసీవర్ స్టేషన్. ఈ డేటా GSM ద్వారా రిసీవర్ స్టేషన్ వద్ద ఉన్న డేటాబేస్కు ప్రసారం చేయబడుతుంది. గ్రాఫికల్ యూజర్ ఇంటర్ ఫేస్ ను రైతులకు వారి స్థానిక భాషలలో ఒక సందేశం రూపంలో వారి మొబైల్ ఫోన్లకు తెలియజేయడానికి రూపొందించారు. అనారోగ్యకరమైన పర్యావరణ పరిస్థితుల్లో రైతులు తగిన చర్యలు తీసుకోవడానికి ఇది వారిని హెచ్చరిస్తుంది. కీలక పదాలు; జలసంబంధిత వ్యవసాయం; వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లు; IAR- కిక్; pH; |
6fb3940ddd658e549a111870f10ca77ba3c4cf37 | AVA డేటాసెట్లో చర్య స్థానికీకరణ కోసం మేము ఒక సాధారణ బేస్లైన్ను పరిచయం చేస్తున్నాము. ఈ నమూనా ఫాస్టర్ ఆర్-సిఎన్ఎన్ బౌండింగ్ బాక్స్ డిటెక్షన్ ఫ్రేమ్వర్క్ పై ఆధారపడింది, ఇది స్వచ్ఛమైన స్పేస్-టైమ్పోరల్ ఫీచర్లపై పనిచేయడానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది - మా విషయంలో కైనెటిక్స్లో ముందే శిక్షణ పొందిన ఐ 3 డి మోడల్ ద్వారా ప్రత్యేకంగా ఉత్పత్తి చేయబడింది. ఈ నమూనా AVA v2.1 యొక్క ధ్రువీకరణ సమితిపై 21.9% సగటు AP ను పొందుతుంది, ఇది అసలు AVA పేపర్లో ఉపయోగించిన ఉత్తమ RGB స్పేషియో-టైమ్పోరల్ మోడల్ కోసం 14.5% నుండి (ఇది కైనెటిక్స్ మరియు ఇమేజ్నెట్లో ముందే శిక్షణ పొందింది) మరియు ఇమేజ్నెట్లో ముందే శిక్షణ పొందిన రెస్నెట్ 101 ఇమేజ్ ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్టర్ ఉపయోగించి బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న బేస్లైన్లో 11.3% నుండి. మా తుది నమూనా వాల్యూమ్/టెస్ట్ సెట్లలో 22.8%/21.9% mAP ను పొందుతుంది మరియు CVPR 2018 లో AVA సవాలుకు సమర్పించిన అన్ని సమర్పణలను అధిగమిస్తుంది. |
2060441ed47f6cee9bab6c6597a7709836691da3 | `1-నియంత్రిత గరిష్ట సంభావ్యత అంచనా సమస్య ఇటీవల యంత్ర అభ్యాసం, గణాంకాలు మరియు ఆప్టిమైజేషన్ కమ్యూనిటీలలో గొప్ప ఆసక్తిని కలిగించే అంశంగా మారింది, ఇది పలుచని విలోమ కోవారియెన్స్ అంచనాదారులను ఉత్పత్తి చేసే పద్ధతిగా ఉంది. ఈ వ్యాసంలో, `1-నియంత్రిత కోవారియెన్స్ మాతృక అంచనాను నిర్వహించడానికి ఒక ప్రాక్సిమల్ గ్రాడియంట్ పద్ధతి (G-ISTA) ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి అనేక అల్గోరిథంలు ప్రతిపాదించబడినప్పటికీ, ఈ సాధారణ సమీప గ్రేడియంట్ పద్ధతి ఆకర్షణీయమైన సైద్ధాంతిక మరియు సంఖ్యా లక్షణాలను కలిగి ఉందని కనుగొనబడింది. G-ISTA ఒక సరళ రేటును కలిగి ఉంటుంది, దీని ఫలితంగా O ((log ε) పునరావృత సంక్లిష్టత ε యొక్క సహనం చేరుకోవడానికి. ఈ కాగితం G-ISTA పునరావృతాల కోసం స్వీయ-విలువ పరిమితులను ఇస్తుంది, ఇది క్లోజ్డ్-ఫార్మ్ లీనియర్ కన్వర్జెన్స్ రేటును అందిస్తుంది. రేటు ఆప్టిమల్ పాయింట్ యొక్క కండిషన్ నంబర్తో దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉందని చూపించబడింది. ప్రతిపాదిత పద్ధతి కోసం సంఖ్యాపరమైన సారూప్యత ఫలితాలు మరియు సమయ పోలికలు ప్రదర్శించబడ్డాయి. ముఖ్యంగా సరైన పాయింట్ బాగా కండిషన్ అయినప్పుడు G-ISTA చాలా బాగా పనిచేస్తుందని తేలింది. |
4a20823dd4ce6003e31f7d4e0649fe8c719926f2 | ప్రపంచ స్థాయిలో జన్యు పనితీరును వివరించడానికి, మానవులు, ఫ్లైస్, పురుగులు మరియు ఈస్ట్ నుండి 3182 DNA మైక్రోఅరేలలో సహ-వ్యక్తీకరించబడిన జన్యువుల జతలను మేము గుర్తించాము. మేము 22,163 అటువంటి సహసంబంధాలను కనుగొన్నాము, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి పరిణామం అంతటా సంరక్షించబడ్డాయి. ఈ సంరక్షణ ఈ జన్యు జతల యొక్క సహ-వ్యక్తీకరణ ఒక ఎంపిక ప్రయోజనాన్ని ఇస్తుంది మరియు అందువల్ల ఈ జన్యువులు క్రియాత్మకంగా సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. ఈ సంబంధాలలో చాలా వరకు సెల్ చక్రం, స్రావం, మరియు ప్రోటీన్ వ్యక్తీకరణ వంటి ప్రధాన జీవసంబంధమైన విధులలో కొత్త జన్యువుల ప్రమేయం కోసం బలమైన సాక్ష్యాలను అందిస్తాయి. ఈ లింకుల ద్వారా వచ్చే అంచనాలను ప్రయోగాత్మకంగా ధ్రువీకరించాం. అనేక జన్యువుల కోసం కణాల విస్తరణ విధులను గుర్తించాం. ఈ లింకులను ఒక జన్యు సహ-వ్యక్తీకరణ నెట్వర్క్లో సమీకరించడం ద్వారా, జంతువులకు ప్రత్యేకమైన అనేక భాగాలను మేము కనుగొన్నాము, అలాగే కొత్తగా అభివృద్ధి చెందిన మరియు పురాతన మాడ్యూళ్ళ మధ్య పరస్పర సంబంధాలు. |
25c760c11c7803b2aefd6b6ae36f15908f76b544 | విలోమ కోవారియెన్సీ మాతృకకు వర్తించే లాసో పెనాల్టీ ద్వారా పలుచని గ్రాఫ్లను అంచనా వేయడం యొక్క సమస్యను మేము పరిశీలిస్తాము. లాసో కోసం ఒక కోఆర్డినేట్ డెస్సెంట్ విధానాన్ని ఉపయోగించి, మేము ఒక సాధారణ అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేస్తాము - గ్రాఫికల్ లాసో - ఇది చాలా వేగంగా ఉంటుందిః ఇది 1000-నోడ్ సమస్యను (సుమారు 500,000 పారామితులు) గరిష్టంగా ఒక నిమిషంలో పరిష్కరిస్తుంది మరియు పోటీ పద్ధతుల కంటే 30-4000 రెట్లు వేగంగా ఉంటుంది. ఇది ఖచ్చితమైన సమస్య మరియు Meinshausen and Bühlmann (2006) సూచించిన సమీకరణం మధ్య ఒక సంభావిత లింక్ను కూడా అందిస్తుంది. ప్రోటీమిక్స్ నుండి కొన్ని సెల్-సిగ్నలింగ్ డేటాపై మేము ఈ పద్ధతిని వివరిస్తాము. |
256f63cba7ede2a58d56a089122466bc35ce6abf | ఈ పత్రం వీడియోలలోని వస్తువుల యొక్క అర్థ విభాగీకరణకు కొత్త చట్రాన్ని ప్రతిపాదించింది. వీడియోలు బహుళ ఫ్రేమ్లను కలిగి ఉన్నాయనే వాస్తవాన్ని దోపిడీ చేయడం ద్వారా లోతైన కన్వోల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల (డిసిఎన్ఎన్) లేబుల్ అసమానత సమస్యను మేము పరిష్కరిస్తాము; కొన్ని ఫ్రేమ్లలో వస్తువు నమ్మకంగా అంచనా వేయబడుతుంది (సిఇ) మరియు ఇతర ఫ్రేమ్ల లేబుల్లను మెరుగుపరచడానికి మేము వాటిలోని సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తాము. DCNN నుండి పొందిన ప్రతి ఫ్రేమ్ యొక్క అర్థ విభాగీకరణ ఫలితాలను బట్టి, వివిధ పరిస్థితులలో సాధారణ వస్తువుల కంటే వీడియోలోని నిర్దిష్ట సందర్భాలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా DCNN నమూనాను ఇన్పుట్ వీడియోకు అనుగుణంగా మార్చడానికి మేము అనేక CE ఫ్రేమ్లను నమూనా చేస్తాము. వివిధ స్థాయిల పర్యవేక్షణలో ఆఫ్ లైన్ మరియు ఆన్ లైన్ విధానాలను మేము ప్రతిపాదించాము. ప్రయోగాలలో మా పద్ధతి అసలు నమూనా మరియు మునుపటి అత్యాధునిక పద్ధతుల కంటే గొప్ప మెరుగుదల సాధించింది. © 2016 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
da411a876b4037434e4f47f7d14f0fca1ca0cad8 | |
127a818c2ba1bbafbabc62d4163b0dd98364f64a | మెటల్ కవర్ స్మార్ట్ ఫోన్ అప్లికేషన్ల కోసం ఈ పత్రం సమీప క్షేత్ర సమాచార (ఎన్ఎఫ్సి) యాంటెన్నా పరిష్కారాన్ని ప్రతిపాదించింది. ఈ NFC యాంటెన్నా పరిష్కారంలో, ఒక ఇరుకైన స్లాట్ను ప్రారంభంలో మెటల్ కవర్లో లోడ్ చేస్తారు, మరియు ఈ స్లాట్ యొక్క స్థానం స్మార్ట్ఫోన్ యొక్క బాహ్య ప్రదర్శన యొక్క రూపకల్పన ప్రకారం (శ్రవణతతో) మార్చవచ్చు. తరువాత, ఒక అసాధారణమైన ఆరు-దొరల కాయిల్ (ఆరు వైపులా క్రమరహిత హెక్సాగోనల్ ఆకృతితో) రూపకల్పన చేయబడింది, ఇది ఒక అసమాన లైన్ వెడల్పు మరియు రెండు లైన్ల మధ్య అసమాన లైన్ ఖాళీని కలిగి ఉంటుంది మరియు ఇది పాక్షికంగా దీర్ఘచతురస్రాకార ఫెర్రైట్ మిశ్రమంతో లోడ్ చేయబడుతుంది. ఈ రూపకల్పనలో, కొన్ని నిర్దిష్ట ప్రదేశాలలో బలమైన అయస్కాంత శక్తి రేఖను గుర్తించవచ్చు మరియు అద్భుతమైన ఇండక్టివ్గా జతచేయబడిన సమీప క్షేత్ర రిసీవర్ సాధించబడుతుంది. ముఖ్యంగా, ఈ ప్రతిపాదిత ఎన్ఎఫ్సి యాంటెన్నా ఎన్ఎఫ్సి ఫోరమ్ సర్టిఫికేషన్ ద్వారా అవసరమైన పరీక్షలను పాస్ చేయగలదు మరియు దాని పనితీరును నాన్మెటల్ కవర్ కలిగిన సాంప్రదాయ ఎన్ఎఫ్సి యాంటెన్నాతో పోల్చవచ్చు. |
3786308bf65cde7e5c0b320ab6cc01a8ab0abfff | ఈ టాబ్లెట్ పిసికి ఇరుకైన అంచు మరియు పూర్తి మెటల్ బ్యాక్ కవర్ ఉంది. లూప్ యాంటెన్నా యొక్క రెండు వైపులా ఫెర్రైట్ షీట్లను అటాచ్ చేయడం ద్వారా ఒక చిన్న లూప్ యాంటెన్నా డిజైన్ సాధించబడుతుంది. ఫెర్రైట్ షీట్లు NFC యొక్క కమ్యూనికేషన్ పరిధిని మెరుగుపరచడానికి లూప్ యాంటెన్నా ద్వారా ప్రక్కనే ఉన్న మెటల్ బ్యాక్ కవర్పై ప్రేరేపించబడిన ఎర్డీ ప్రవాహాలను తగ్గించవచ్చు. టాబ్లెట్ PC యొక్క అంచు మాత్రమే యాంటెన్నాను పూర్తిగా మెటల్ బ్యాక్ కవర్ కారణంగా ప్రసారం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. అందువల్ల, టాబ్లెట్ PC యొక్క అంచున ఇన్స్టాల్ చేయడానికి NFC యాంటెన్నా ఇరుకైనదిగా ఉండాలి. అందువల్ల, మేము 41.5 (L) × 7.5 (W) × 0.45 (T) mm3 పరిమాణాలతో ఒక చిన్న NFC యాంటెన్నాను ప్రతిపాదించాము. అనుకరణ అయస్కాంత క్షేత్ర పంపిణీలు కొలిచిన వోల్టేజ్ పంపిణీలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. ఈ డిజైన్ టచ్స్క్రీన్ ప్యానెల్ ముందు 6 సెం. మీ. కంటే ఎక్కువ మంచి కమ్యూనికేషన్ పరిధిని కలిగి ఉంది మరియు మెటల్ బ్యాక్ కవర్ పైన 2 సెం. టాబ్లెట్ PC కోసం సమీప క్షేత్ర సమాచార (NFC) యాంటెన్నా డిజైన్ యొక్క ఒక నవల నిర్మాణం ప్రతిపాదించబడింది. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.