_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
084459cc2b4499ae8ae4a0edea46687900a0c4d4 | |
e11cc2a3cd150927ec61e596296ceb9b0c20bda4 | ఫ్రీక్వెన్సీ డైవర్సివ్ ఆర్యెయి (ఎఫ్డిఎ) అనేది ఒక అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికత, ఎఫ్డిఎ మరియు మల్టిపుల్-ఇన్పుట్-మల్టిపుల్-అవుట్పుట్ (ఎఫ్డిఎ-ఎంఐఎంఓ) యొక్క హైబ్రిడ్ మోనోస్టాటిక్ దృశ్యాలలో ఇటీవలి సంవత్సరాలలో చాలా శ్రద్ధ తీసుకుంది. అయితే, బిస్టాటిక్ FDA-MIMO రాడార్ కోసం చాలా తక్కువ పని జరిగింది. ఈ వ్యాసంలో, బిస్టాటిక్ FDA-MIMO రాడార్ కోసం బయలుదేరే దిశ (DOD), రాక దిశ మరియు పరిధిని అంచనా వేయడానికి మేము వ్యూహాలను పరిశీలిస్తాము. మా వ్యూహానికి రెండు అంశాలున్నాయి. మొదట, సబ్-రే మరియు యాదృచ్ఛిక మోడ్లను కలిగి ఉన్న నాన్-లైనియర్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఇంక్రిమెంట్లను ఉపయోగిస్తారు, డోడి మరియు FDA ప్రసార స్టీరింగ్ వెక్టర్ల పరిధి పారామితులు జతచేయబడిన సమస్యను అధిగమించడానికి. రెండవది, 3-డి స్పెక్ట్రల్ పీక్ సెర్చ్ అల్గోరిథంలతో సంబంధం ఉన్న కంప్యూటింగ్ సంక్లిష్టతను తగ్గించడానికి, భ్రమణ ఇన్వారియన్స్ టెక్నిక్ ద్వారా సిగ్నల్ పారామితుల అంచనా మరియు వాటికి అనుగుణమైన దశ అస్పష్టత పరిష్కార పద్ధతులతో సమాంతర కారకం అల్గోరిథంలు, వరుసగా సబ్-రే మరియు యాదృచ్ఛిక మోడ్లకు ప్రతిపాదించబడ్డాయి. రెండు అల్గోరిథంలు బాగా పని చేస్తాయి, అయితే లక్ష్యాల పరిధి పరామితి పరిధి పరిమితి ప్రమాణాన్ని సంతృప్తిపరుస్తుంది. ఈ ప్రమాణం కూడా FDA-MIMO రేడార్ యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీ ఇంక్రిమెంట్లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. అదనంగా, బిస్టాటిక్ FDA-MIMO రాడార్ యొక్క క్రేమర్-రావో బంధం మరియు అల్గోరిథం పనితీరు విశ్లేషణలో గుర్తించదగిన మరియు సంక్లిష్టత ఉన్నాయి. ప్రతిపాదిత పద్ధతులన్నీ సైద్ధాంతిక విశ్లేషణ మరియు సంఖ్యా అనుకరణల ద్వారా ధృవీకరించబడతాయి. సంతృప్తికరమైన ఫలితాలు సాధించబడ్డాయి. |
04250e037dce3a438d8f49a4400566457190f4e2 | అయితే, చిత్రాలు వంటి చాలా అధిక-పరిమాణ డేటాతో ఒక పని కోసం, సాంప్రదాయ LDA అల్గోరిథం అనేక సమస్యలను ఎదుర్కొంటుంది. ముఖ గుర్తింపును ఉదాహరణగా తీసుకోండి. 64 64 పరిమాణం యొక్క తక్కువ డెనిషన్ ముఖం చిత్రం 64 64 "4096 కొలతలు యొక్క లక్షణం స్థలాన్ని సూచిస్తుంది, అందువల్ల 4096 4096"16M పరిమాణం యొక్క చెదరగొట్టే మాత్రికలు. మొదటిది, పెద్ద మాతృకలను నిర్వహించడం (అంతర్విలువలను లెక్కించడం వంటివి) గణనపరంగా సవాలుగా ఉంటుంది. రెండవది, ఆ మాతృకలు దాదాపు ఎల్లప్పుడూ ఏకవచనం, ఎందుకంటే శిక్షణా చిత్రాల సంఖ్య కనీసం 16M ఉండాలి, అవి క్షీణించనివి. ఈ ఇబ్బందుల కారణంగా, అటువంటి అధిక-పరిమాణ డేటా కోసం ప్రత్యక్ష LDA పరిష్కారం అసాధ్యమని సాధారణంగా నమ్ముతారు. అందువల్ల, విచిత్రంగా, పరిమాణాత్మకతను తగ్గించడానికి LDA ను ఉపయోగించే ముందు, పరిమాణాత్మకత తగ్గించడానికి మరొక విధానాన్ని మొదట ఉపయోగించాలి. ముఖ గుర్తింపులో, అనేక పద్ధతులు ప్రతిపాదించబడ్డాయి (మంచి సమీక్ష కోసం, రెఫ్. [1]) ను సూచిస్తుంది. వాటిలో, రెండు దశల PCA#LDA విధానం [2,3] అత్యంత ప్రసిద్ధి చెందిందిః |
3b6c2c76420dee7413691c2fcd157a13bd1ce69f | ఆధునిక క్రిప్టోకరెన్సీలు వికేంద్రీకృత లెడ్జర్లను - బ్లాక్చెయిన్లు అని పిలవబడేవి - లావాదేవీల యొక్క పబ్లిక్ మరియు మార్పులేని చరిత్రను రికార్డ్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తాయి. ఈ పుస్తకాలు సమృద్ధిగా, పెరుగుతున్న సమాచార వనరును సూచిస్తాయి, కొంతవరకు కష్టమైన వివరణ మరియు తెలియని అర్ధం. ఈ డేటా నుండి సంబంధిత జ్ఞానాన్ని కనుగొనడానికి చాలా విశ్లేషణలు, ఎక్కువగా యాడ్-హాక్ ఇంజనీరింగ్ పరిష్కారాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి. బిట్కాయిన్ పై కస్టమ్ అనలిటిక్స్ అభివృద్ధికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము పరిచయం చేస్తున్నాము - ఇది అత్యంత ప్రముఖ క్రిప్టోకరెన్సీ - ఇది బాహ్య వనరుల నుండి సేకరించిన డేటాతో బ్లాక్చెయిన్ లోపల డేటాను ఏకీకృతం చేయడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది. మా విశ్లేషణల ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క వశ్యత మరియు ప్రభావాన్ని మేము నమూనా వినియోగ కేసుల ద్వారా వివరిస్తాము. |
76415cffc9c0c9585307696da09a0d082f8e8df4 | |
496691c466c736ac02c89e36491c7da2c4d58650 | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో టెలికమ్యూనికేషన్ పరిశ్రమలో అద్భుతమైన వృద్ధి ఫిల్టర్ టెక్నాలజీలో గణనీయమైన పురోగతిని తెచ్చిపెట్టింది, కొత్త కమ్యూనికేషన్ వ్యవస్థలు ఉద్భవించాయి, మరింత కఠినమైన ఫిల్టర్ లక్షణాలను డిమాండ్ చేస్తున్నాయి. ముఖ్యంగా, వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ పరిశ్రమ వృద్ధి మైక్రోవేవ్ ఫిల్టర్ సూక్ష్మకరణ రంగంలో అపారమైన కార్యకలాపాలను ప్రేరేపించింది మరియు ఈ రంగంలో సాధించిన అనేక పురోగతులకు బాధ్యత వహించింది. ప్రస్తుతం వైర్లెస్ బేస్ స్టేషన్లలో ఉపయోగించబడుతున్న ఫిల్టర్లను రెండు ప్రధాన వర్గాలుగా విభజించవచ్చుః ఏకాక్షక కుహర ప్రతిధ్వని ఫిల్టర్లు మరియు విద్యుత్ చార్జింగ్ ప్రతిధ్వని (DR) ఫిల్టర్లు. ఏకాక్షక కుహర ఫిల్టర్లు పరిమిత నాణ్యత కారకం (Q) విలువలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, అవి అతి తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన డిజైన్ను అందిస్తాయి మరియు ఇప్పటికీ విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ముఖ్యంగా విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్ అనువర్తనాల్లో. అధిక పనితీరు గల వైర్లెస్ వ్యవస్థల కోసం పెరిగిన డిమాండ్లతో, డైఎలెక్ట్రిక్ రిసోనేటర్ ఫిల్టర్లు వైర్లెస్ బేస్ స్టేషన్ల కోసం బేస్ లైన్ డిజైన్గా అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి. రాబోయే ఐదేళ్లలో, మొత్తం వైర్లెస్ బేస్ స్టేషన్ ఫిల్టర్ మార్కెట్లో డైఎలెక్ట్రిక్ రిసొనేటర్ ఫిల్టర్లు గణనీయమైన వాటాను కలిగి ఉంటాయని భావిస్తున్నారు. హై-టెంపరర్ సూపర్ కండక్టర్ (హెచ్ టి ఎస్) ఫిల్టర్లు కూడా ఈ మార్కెట్లో వాటాను కలిగి ఉంటాయని భావిస్తున్నారు, ముఖ్యంగా బాహ్య బ్యాండ్ జోక్యం కోసం చాలా కఠినమైన అవసరాలు ఉన్న వ్యవస్థలకు. ఈ ఆర్టికల్లో, ప్రస్తుతం ఉపయోగించబడుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని హైలైట్ చేస్తూ, ప్రధాన వడపోత అవసరాలను సమీక్షించడం ద్వారా ప్రారంభిస్తాము. ప్రస్తుతం ఉన్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలను భర్తీ చేసే సామర్థ్యం ఉన్న కొత్త ఫిల్టర్ టెక్నాలజీలను ఈ వ్యాసం వివరిస్తుంది. |
538c4e4327c706a9346472661b3256c39b07df08 | మానవ ఆలోచనలో కారణ జ్ఞానం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది, కానీ కారణ ప్రాతినిధ్యం మరియు అనుకరణ యొక్క స్వభావం ఒక పజిల్గా మిగిలిపోయింది. మానవ కారణ అనుకరణను సంభావ్యత ఆధార సంబంధాల ద్వారా సంగ్రహించవచ్చా, లేదా ఇది ప్రాతినిధ్య యొక్క ధనిక రూపాలపై ఆధారపడుతుందా? ఈ ఆర్టికల్ తార్కికం, నిర్ణయాలు తీసుకోవడం, వివిధ రకాల తీర్పులు మరియు ఆపాదించడం వంటి పరిశోధనలను సమీక్షించడం ద్వారా ఈ ప్రశ్నను పరిశీలిస్తుంది. కారణ బేసియన్ నెట్వర్క్లను ఉత్తమమైన నియమావళిగా మరియు సిద్ధాంత నిర్మాణానికి ఉత్పాదక మార్గదర్శిగా మేము ఆమోదిస్తాము. అయితే, ఇది కారణ-కారణ ఆలోచన యొక్క ఖాతాగా అసంపూర్ణంగా ఉంది. ప్రయోగాత్మక పని యొక్క పరిధి ఆధారంగా, కారణ కారణాల యొక్క మూడు లక్షణాలను మేము గుర్తించాము - యంత్రాంగం, కథనం మరియు మానసిక అనుకరణ పాత్ర - ఇవన్నీ కేవలం సంభావ్యత జ్ఞానం దాటి వెళ్ళేవి. ఈ గుర్తులు సన్నిహితంగా సంబంధం కలిగి ఉన్నాయని మేము ప్రతిపాదించాము. మానసిక అనుకరణలు కాలక్రమేణా యంత్రాంగాల ప్రాతినిధ్యాలు. బహుళ నటులు పాల్గొన్నప్పుడు, ఈ అనుకరణలు కథలుగా కలపబడతాయి. |
2b735a5cd94b0b5868e071255bd187a901cb975a | |
4017f984d1b4b8748a06da2739183782bbe9b46d | |
7be0f21125b4accf24ed8884e32f723606a48b9e | |
c24ae0a7b8c0b4557690c247accee55747e39acc | ఈ కాగితంలో, స్వీయ-వ్యవస్థీకృత నెట్వర్క్ (SON) ఆధారిత దీర్ఘకాలిక పరిణామ (LTE) వ్యవస్థలలో వివిధ టైమ్-టు-ట్రిగ్గర్ (TTT) పద్ధతులను వర్తింపజేసినప్పుడు మేము హ్యాండ్ఓవర్ (HO) పనితీరును అంచనా వేస్తాము. టిటిటి వ్యర్థమైన పింగ్-పాంగ్ HO ప్రభావాన్ని తగ్గించగలిగినప్పటికీ, ఆలస్యమైన HO కారణంగా ఇది అవాంఛిత రేడియో లింక్ వైఫల్యానికి (RLF) కారణమవుతుంది. అనుమతించదగిన RLF రేటులో అతి తక్కువ పింగ్-పాంగ్ రేటును ఉత్పత్తి చేసే సరైన HO టైమింగ్లు వినియోగదారు పరికరాల (UE) వేగం మరియు పొరుగు సెల్ కాన్ఫిగరేషన్ల మీద ఆధారపడి ఉంటాయి. సమర్థవంతమైన HO టైమింగ్ సాధించడానికి, మేము రెండు పద్ధతులను ప్రతిపాదించి, పరిశీలిస్తాముః అడాప్టివ్ మరియు గ్రూపింగ్. అడాప్టివ్ పద్ధతిలో, మేము ప్రతి UE వేగం కోసం 2% RLF రేటు ఆధారంగా అనుకూల TTT విలువను ఎంచుకుంటాము. గ్రూపింగ్ పద్ధతి UE వేగాన్ని మూడు పరిధులలోకి వర్గీకరిస్తుంది మరియు ప్రతి పరిధికి సరైన TTT విలువను కేటాయించింది. LTE స్పెసిఫికేషన్ ను మరింత సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి, మేము సమూహాల ప్రమాణాలను సూచిస్తాము మరియు ప్రతి శ్రేణికి సరైన TTT విలువను ప్రతిపాదించాము. మేము HO ని రెండు పొరుగు కణ ఆకృతీకరణలలో పరిశీలిస్తాముః మాక్రో సెల్ నుండి మాక్రో సెల్ లేదా పికో సెల్ వరకు. స్థిర TTT విలువలను వర్తింపజేయడం కంటే అనుకూల పద్ధతి యొక్క HO పనితీరు బాగా మెరుగుపడిందని అనుకరణ ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. ప్రతిపాదిత ప్రమాణాలు మరియు సరైన TTT విలువలను ఉపయోగించి గ్రూపింగ్ పద్ధతి యొక్క పనితీరు అనుకూల పద్ధతితో పోల్చదగినదని ఫలితాలు కూడా చూపిస్తున్నాయి. |
2c56368255ca6a86ef0a26466b9d0a2425f55e9d | JSTOR ఆర్కైవ్ ను మీరు ఉపయోగించడం ద్వారా, http://www.jstor.org/about/terms.html లో లభించే JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలను మీరు అంగీకరిస్తున్నారని సూచిస్తుంది. JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలు, మీరు ముందస్తు అనుమతి పొందకపోతే, మీరు ఒక పత్రిక యొక్క మొత్తం సంచికను లేదా వ్యాసాల యొక్క బహుళ కాపీలను డౌన్లోడ్ చేయలేరు మరియు మీరు మీ వ్యక్తిగత, వాణిజ్యేతర ఉపయోగం కోసం మాత్రమే JSTOR ఆర్కైవ్లోని కంటెంట్ను ఉపయోగించవచ్చు. |
2d7622afe72922de5c430014965cfddf33692885 | మార్కెట్లో పోటీతత్వాన్ని సాధించడానికి తయారీలో వశ్యత ఒక కీలకమైన అంశంగా విస్తృతంగా గుర్తించబడింది. తయారీలో వశ్యతకు సంబంధించిన అనుభవ పరిశోధనపై సమగ్రమైన పరిశీలన ఈ పని యొక్క చాలా విచ్ఛిన్నమైన స్వభావాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది. గత అధ్యయనాలలో చేర్చబడిన సంబంధాలు మరియు వేరియబుల్స్ను కలిగి ఉన్న కంటెంట్ సంబంధిత సమస్యలను పరిశీలించడానికి సమగ్రమైన ఆకస్మిక ఆధారిత ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము అందిస్తున్నాము. అనేక ముఖ్యమైన Ž లను కూడా పరిశీలిస్తాము . నమూనా, డేటా సేకరణ మరియు కొలత వంటి పరిశోధన రూపకల్పన మరియు పద్దతి సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు కొన్ని గుర్తించిన సమస్యలకు పరిష్కారాలను ప్రతిపాదించడానికి. 2000 ఎల్సెవియర్ సైన్స్ B. V. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
df7c11bf2eaec672904440901efaeba2ef601fef | కార్పొరేట్ రిస్క్ మేనేజ్ మెంట్ విధానాలను విశ్లేషించడానికి ఈ పత్రం ఒక సాధారణ చట్రాన్ని అభివృద్ధి చేస్తుంది. అంతర్గతంగా ఉత్పత్తి చేయబడిన నిధుల కంటే బాహ్య మూలాల నుండి వచ్చే నిధులు కార్పొరేషన్లకు ఎక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్నవి అయితే, సాధారణంగా హెడ్జింగ్కు ప్రయోజనం ఉంటుందిః హెడ్జింగ్ విలువను జోడిస్తుంది, ఇది ఒక కార్పొరేషన్కు ఆకర్షణీయమైన పెట్టుబడి అవకాశాలను సద్వినియోగం చేసుకోవడానికి తగినంత అంతర్గత నిధులు అందుబాటులో ఉన్నాయని నిర్ధారించడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ సాధారణ పరిశీలన వల్ల ప్రమాద నిర్వహణ వ్యూహాల రూపకల్పనకు విస్తృత పరిధిలో చిక్కులు ఉన్నాయని మేము వాదిస్తున్నాము. పెట్టుబడులు, ఆర్థిక అవకాశాలకు సంబంధించిన షాక్ ల వంటి అంశాలపై ఈ వ్యూహాలు ఎలా ఆధారపడి ఉండాలో మేము వివరించాము. బహుళజాతి సంస్థల కోసం కరెన్సీ మార్పిడి రేటు హెడ్జింగ్ వ్యూహాలు, అలాగే ఎంపికలు వంటి "నిర్దిష్ట" సాధనాలను కలిగి ఉన్న వ్యూహాలను కూడా మేము చర్చిస్తాము. కార్పొరేషన్లు రిస్క్ మేనేజ్ మెంట్ ను చాలా తీవ్రంగా తీసుకుంటాయి- ఇటీవలి సర్వేలు రిస్క్ మేనేజ్ మెంట్ ను ఫైనాన్షియల్ ఎగ్జిక్యూటివ్స్ వారి అత్యంత ముఖ్యమైన లక్ష్యాలలో ఒకటిగా ర్యాంక్ చేశాయని కనుగొన్నాయి. అయితే, ఇటువంటి ఊహ ఉత్తమమైన సందర్భంలో మాత్రమే పాక్షికంగా సరైనది. హెడ్జ్ల అమలుపై సంస్థలకు సూచనలు ఇచ్చే మంచి పనిని ఫైనాన్స్ సిద్ధాంతం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక శుద్ధి సంస్థ చమురు ధరలకు దాని ఎక్స్పోజర్ను ఒక నిర్దిష్ట మొత్తంలో తగ్గించడానికి ఎంపికలను ఉపయోగించాలని నిర్ణయించుకుంటే, బ్లాక్ స్కూల్స్ రకం మోడల్ కంపెనీకి అవసరమైన ఒప్పందాల సంఖ్యను లెక్కించడంలో సహాయపడుతుంది. వాస్తవానికి, హెడ్జింగ్ నిష్పత్తి లెక్కింపు నుండి వ్యక్తిగత ఒప్పందాల యొక్క సంస్థాగత విశిష్టతలకు "హెడ్జింగ్ మెకానిక్స్" అని పిలవబడే అనేక ఆచరణాత్మక అంశాలను కవర్ చేసే విస్తృతమైన సాహిత్యం ఉంది. దురదృష్టవశాత్తు, హెడ్జింగ్ వ్యూహం యొక్క తార్కికంగా ముందస్తు ప్రశ్నలపై ఆర్థిక సిద్ధాంతం చాలా తక్కువ స్పష్టమైన మార్గదర్శకత్వం కలిగి ఉంది: ఎలాంటి నష్టాలు * ఫ్రూట్ హార్వర్డ్ మరియు ఎన్బిఇఆర్ నుండి, షార్ఫ్స్టెయిన్ MIT మరియు ఎన్బిఇఆర్ నుండి, మరియు స్టెయిన్ MIT మరియు ఎన్బిఇఆర్ నుండి. ఈ చర్చలు ఉపయోగపడ్డాయి. ఐఎఫ్ఎస్ఆర్సి, ఎంఐటిలోని సెంటర్ ఫర్ ఎనర్జీ పాలసీ రీసెర్చ్, హార్వర్డ్ బిజినెస్ స్కూల్ రీసెర్చ్ డిపార్ట్ మెంట్, నేషనల్ సైన్స్ ఫౌండేషన్, బ్యాటరీమార్చ్ ఫైనాన్షియల్ మేనేజ్ మెంట్ లకు కూడా ధన్యవాదాలు తెలుపుతున్నాం. రాల్స్ మరియు స్మిత్సన్ (1990) చూడండి. |
3ab1c861c4be472a9b672214f472e37ad82931bb | వ్యాపార పెట్టుబడుల యొక్క అనుభవ నమూనాలు సాధారణంగా కేంద్రీకృత సెక్యూరిటీ మార్కెట్లలో నిర్ణయించిన ధరలకు ప్రతిస్పందించే "ప్రతినిధి సంస్థ" యొక్క భావనపై ఆధారపడి ఉంటాయి. అన్ని సంస్థలకు మూలధన మార్కెట్లకు సమాన ప్రాప్యత ఉంటే, మూలధన వ్యయాల మార్పులకు లేదా పన్ను ఆధారిత పెట్టుబడి ప్రోత్సాహకాలకు కంపెనీల ప్రతిస్పందనలు పెట్టుబడి డిమాండ్లో తేడాల కారణంగా మాత్రమే భిన్నంగా ఉంటాయి. ఒక సంస్థ యొక్క ఆర్థిక నిర్మాణం పెట్టుబడికి సంబంధం లేదు ఎందుకంటే బాహ్య నిధులు అంతర్గత మూలధనానికి పరిపూర్ణ ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తాయి. సాధారణంగా, సంపూర్ణ మూలధన మార్కెట్లలో, ఒక సంస్థ యొక్క పెట్టుబడి నిర్ణయాలు దాని ఆర్థిక స్థితి నుండి స్వతంత్రంగా ఉంటాయి. అయితే, అంతర్గత మరియు బాహ్య మూలధనం పరిపూర్ణ ప్రత్యామ్నాయాలు కావు అనే అభిప్రాయం ఆధారంగా ఒక ప్రత్యామ్నాయ పరిశోధన అజెండా రూపొందించబడింది. ఈ అభిప్రాయం ప్రకారం, పెట్టుబడి అంతర్గత ఫైనాన్సింగ్ లభ్యత, కొత్త రుణ లేదా ఈక్విటీ ఫైనాన్సింగ్కు ప్రాప్యత లేదా నిర్దిష్ట క్రెడిట్ మార్కెట్ల పనితీరు వంటి ఆర్థిక కారకాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఒక సంస్థ యొక్క అంతర్గత నగదు ప్రవాహం పెట్టుబడి వ్యయాన్ని ప్రభావితం చేయవచ్చు ఎందుకంటే "ఆర్థిక-ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక-ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక-ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక-ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక-ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క" "ఆర్థిక వ్యయం" యొక్క " |
329cf7a6528f339560ff9fb617f140b1a54a067e | ఇంటర్ నెట్ మరియు వరల్డ్ వైడ్ వెబ్ మనల్ని అనంతమైన అవకాశాల ప్రపంచానికి తీసుకువచ్చాయి: అనుభవించడానికి ఇంటరాక్టివ్ వెబ్ సైట్లు, వినడానికి సంగీతం, పాల్గొనడానికి సంభాషణలు మరియు ఊహించదగిన ప్రతి వినియోగదారు వస్తువును ఆర్డర్ చేయడానికి. కానీ ఈ ప్రపంచం కూడా అంతులేని ఎంపికలలో ఒకటి: విస్తృతంగా మారుతున్న నాణ్యత గల వస్తువుల యొక్క భారీ విశ్వం నుండి మనం ఎలా ఎంచుకోవచ్చు? ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి కంప్యూటరీకరణ సిఫార్సు వ్యవస్థలు ఉద్భవించాయి. ఈ సదస్సులు ప్రజల అభిప్రాయాలను పంచుకోవడానికి, ఒకరి అనుభవాల నుండి మరొకరు ప్రయోజనం పొందేందుకు వీలు కల్పిస్తాయి. సిఫార్సుదారు వ్యవస్థలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక చట్రాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు ఈ చట్రం పరంగా అనేక విభిన్న విధానాలను పరిశీలిస్తాము. రెండు ప్రధాన పరిశోధన సవాళ్లు కూడా ఉన్నాయి: (1) వ్యక్తిగత గోప్యతను గౌరవిస్తూనే ఆసక్తిగల సంఘాలను ఏర్పాటు చేయడంలో ప్రజలకు సహాయపడటం మరియు (2) సిఫార్సులను లెక్కించడానికి బహుళ రకాల సమాచారాన్ని కలిపే అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేయడం. |
462881e12a6708ddc520fa4d58c99ba73b18a6ab | నిరంతర ఎలక్ట్రో వెట్టింగ్ (CEW) అనేది విషపూరితం కాని ద్రవ-మెటల్ ట్యూనింగ్ ఎలిమెంట్లను ఉపయోగించే పునఃనిర్మితీకరించదగిన రేడియో ఫ్రీక్వెన్సీ (RF) పరికరాల కోసం సమర్థవంతమైన యాక్యుయేషన్ మెకానిజం అని నిరూపించబడింది. గతంలో జరిగిన పరిశోధనల ప్రకారం, ద్రవ-లోహపు స్లగ్లో విద్యుత్ ప్రేరణతో కదలికను ప్రేరేపించడానికి CEW ఒక సమర్థవంతమైన సాధనం, అయితే ద్రవ మార్గాల్లో స్లగ్ యొక్క స్థానాన్ని ఖచ్చితమైన నియంత్రణను ప్రదర్శించలేదు. ఇక్కడ, ద్రవ-లోహపు స్లగ్స్ యొక్క ఖచ్చితమైన స్థానము CEW యాక్యుయేషన్ ను ఉపయోగించి సాధించబడుతుంది, ఇది ద్రవ-లోహ ఉపరితల శక్తిని వివిక్త ప్రదేశాలలో తగ్గించటానికి రూపొందించబడిన ఛానెల్లతో కలిపి. ఈ విధానం ద్రవ లోహం యొక్క అధిక ఉపరితల ఉద్రిక్తతను సబ్ మిల్లీమీటర్ ఖచ్చితత్వంతో దాని విశ్రాంతి స్థానాన్ని నియంత్రించడానికి ప్రభావితం చేస్తుంది. పునః ఆకృతీకరించదగిన RF పరికరాలను రూపొందించడానికి CEW యాక్యుయేషన్ మరియు ఫ్లూయిడిక్ ఛానల్ డిజైన్ ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి. అంతేకాకుండా గాలియం ఆధారిత, విషరహిత ద్రవ-లోహ మిశ్రమం (గాలిన్స్టాన్) యొక్క నమ్మకమైన యాక్టివేషన్ కోసం పరిష్కారాలు ప్రదర్శించబడతాయి, ఇది కదలికను నిరోధించే ఛానల్ గోడలపై తడి చేయగల ఉపరితల ఆక్సైడ్ పొరను ఏర్పరుచుకునే మిశ్రమం యొక్క ధోరణిని తగ్గించగలదు. 15.2% ట్యూన్ చేయదగిన ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్విడ్త్ ను సాధించడానికి ఈ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఒక పునఃనిర్మాణం చేయగల స్లాట్ యాంటెన్నా ప్రదర్శించబడుతుంది. |
334d6c71b6bce8dfbd376c4203004bd4464c2099 | సూచనలు [1] వాంగ్, పి., షెన్, సి., వాన్ డెన్ హెంగెల్, ఎ. , బైనరీ క్వాడ్రటిక్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వేగవంతమైన సెమీ డెఫినిట్ విధానం. సివిఆర్పి 2013 [2] కాండెస్, E. J., లి, X., సోల్టానోల్కోటాబి, M., విర్టింగర్ ప్రవాహం ద్వారా దశ పునరుద్ధరణః సిద్ధాంతం మరియు అల్గోరిథంలు. సమాచార సిద్ధాంతంపై IEEE లావాదేవీ, 2015. [3] జెంగ్, క్యూ, లాఫర్టీ, జె. యాదృచ్ఛిక సరళ కొలతల నుండి ర్యాంక్ కనిష్టీకరణ మరియు సెమీ డెఫినిట్ ప్రోగ్రామింగ్ కోసం ఒక కన్వర్జెంట్ గ్రాడియంట్ సంతతి అల్గోరిథం. 2015 నాటి ఎన్ఐపిఎస్. [4] నెత్రపల్లి, పి. జైన్, పి. 2013 నాటి ఎన్ఐపిఎస్. అనేక ముఖ్యమైన సమస్యలకు పిఎస్డి పరిమితి మాతృకలతో తక్కువ ర్యాంక్ ఎస్డిపిల కోసం పరిష్కారం అవసరం. |
5ac65efcf8db05e8f1f70e09d51f275caa9d0aae | ఈ కృషిలో మనం ఒక కన్వొల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (సిఎన్ఎన్) ను వర్ణించాము, ఇది రిఫరెన్స్ ఇమేజ్ లేకుండా చిత్ర నాణ్యతను ఖచ్చితంగా అంచనా వేస్తుంది. చిత్ర ప్యాచ్లను ఇన్పుట్గా తీసుకొని, CNN చాలా మునుపటి పద్ధతులు ఉపయోగించే చేతితో తయారు చేసిన లక్షణాలను ఉపయోగించకుండా ప్రాదేశిక డొమైన్లో పనిచేస్తుంది. ఈ నెట్వర్క్లో ఒక కన్వల్షనల్ లేయర్ ఉంటుంది, ఇందులో మాక్స్ మరియు మిన్ పూలింగ్, రెండు పూర్తిగా అనుసంధానించబడిన లేయర్లు మరియు ఒక అవుట్పుట్ నోడ్ ఉంటాయి. నెట్వర్క్ నిర్మాణంలో, ఫీచర్ లెర్నింగ్ మరియు రిగ్రెషన్ ఒక ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియలో విలీనం చేయబడతాయి, ఇది చిత్ర నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి మరింత సమర్థవంతమైన నమూనాకు దారితీస్తుంది. ఈ విధానం LIVE డేటాసెట్లో అత్యుత్తమ పనితీరును సాధిస్తుంది మరియు క్రాస్ డేటాసెట్ ప్రయోగాలలో అద్భుతమైన సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని చూపిస్తుంది. స్థానిక వక్రీకరణలతో చిత్రాలపై మరిన్ని ప్రయోగాలు మా సిఎన్ఎన్ యొక్క స్థానిక నాణ్యత అంచనా సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి, ఇది మునుపటి సాహిత్యంలో చాలా అరుదుగా నివేదించబడింది. |
62d37831e00bc0511480f7cb78874ffb30331382 | చిత్ర సేకరణ ప్రక్రియలో వేలిముద్రల ముద్రలలో ప్రవేశపెట్టిన సరళతరంగ వైకల్యం ద్వారా వేలిముద్రల సరిపోలిక ప్రభావితమవుతుంది. ఈ సరళత లేని వైకల్యం కారణంగా చిన్న చిన్న పాయింట్లు, శిఖరాల వక్రతలు వంటి వేలిముద్ర లక్షణాలు సంక్లిష్టంగా వక్రీకరిస్తాయి. ఈ వ్యాసంలో, వేలిముద్ర ముద్ర (బేస్లైన్ ముద్ర) కోసం ఒక సగటు వైకల్య నమూనాను అభివృద్ధి చేస్తాము, అదే వేలు యొక్క అనేక ఇతర ముద్రలకు సంబంధించి దాని సాపేక్ష వక్రీకరణను గమనించడం ద్వారా. చిత్ర జతల మధ్య గీత వక్రత అనుగుణ్యాలపై ఆధారపడే ఒక సన్నని ప్లేట్ స్ప్లైన్ (టిపిఎస్) నమూనాను ఉపయోగించి వైకల్యాన్ని లెక్కిస్తారు. అంచనా సగటు వైకల్యం సరిపోయే ముందు బేస్లైన్ ముద్ర యొక్క మినియూటియె టెంప్లేట్ను వక్రీకరించడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఒక వేలుకు సమానమైన అతి తక్కువ వైవిధ్యత కలిగిన సగటు వైకల్య నమూనాను ఎంచుకోవడానికి ఒక వైకల్య సూచిక ప్రతిపాదించబడింది. ప్రాధమిక ఫలితాలు సగటు వైకల్యం నమూనా వేలిముద్రల మ్యాచింగ్ యొక్క మ్యాచింగ్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుందని సూచిస్తున్నాయి. |
cf20e34a1402a115523910d2a4243929f6704db1 | |
b9843426b745ea575276fce3b527a2dc4d2eebb3 | రోజువారీ జీవిత కార్యకలాపాల గుర్తింపులో పరిశోధనలో ప్రధానమైన దశల్లో ఒకటి బెంచ్మార్క్ డేటా సెట్లపై ఒక గుర్తింపు పద్ధతిని పరీక్షించడం. ప్రారంభ డేటాసెట్లలో ఎక్కువ భాగం యాక్సిలెరోమీటర్ డేటా వంటి ఒకే రకమైన సెన్సార్ డేటాను సేకరించడానికి మాత్రమే పరిమితం చేయబడ్డాయి. అయితే, కొందరు వ్యక్తులు తమ కార్యకలాపాల డేటాను సేకరించడంలో పాల్గొన్న వ్యక్తుల వయస్సు, బరువు మరియు లింగాలను పరిగణనలోకి తీసుకోరు. చివరగా, మునుపటి రచనలలో కొంత భాగం స్మార్ట్ఫోన్ యొక్క స్థానాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా డేటాను సేకరించింది. ఈ వ్యాసంలో, మేము ఒక కొత్త డేటా సమితిని పరిచయం చేస్తున్నాము, దీనిని పొజిషన్-అవేర్ మల్టీ-సెన్సార్ (PAMS) అని పిలుస్తారు. డేటాసెట్లో యాక్సిలెరోమీటర్ మరియు గైరోస్కోప్ డేటా రెండూ ఉన్నాయి. జియోస్కోప్ డేటా కార్యకలాపాల గుర్తింపు పద్ధతుల ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది, అలాగే విస్తృత శ్రేణి కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. వినియోగదారుల సమాచారాన్ని కూడా పరిగణనలోకి తీసుకుంటాం. పాల్గొనేవారి బయోమెట్రిక్ లక్షణాల ఆధారంగా, వారి కార్యకలాపాలను విశ్లేషించడానికి ప్రత్యేకమైన నేర్చుకున్న నమూనా ఉత్పత్తి చేయబడుతుంది. కూర్చోవడం, నిలబడడం, నడవడం, నడవడం, మెట్లు ఎక్కడం, దిగడం, సైకిల్ తొక్కడం వంటి అనేక ప్రధాన కార్యకలాపాలపై మన దృష్టి ఉంటుంది. డేటా సమితిని అంచనా వేయడానికి, మేము వివిధ వర్గీకరణలను ఉపయోగిస్తాము మరియు అవుట్పుట్లను WISDM తో పోల్చాము. పైన పేర్కొన్న వర్గీకరణ యంత్రాలను ఉపయోగించి అన్ని కార్యకలాపాల సగటు ఖచ్చితత్వం 88.5% కంటే ఎక్కువగా ఉందని ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. అంతేకాకుండా, స్మార్ట్ ఫోన్ లో డేటాను సేకరించే అప్లికేషన్ యొక్క CPU, మెమరీ మరియు బ్యాండ్విడ్త్ వినియోగాన్ని మేము కొలుస్తాము. ప్రస్తుతం స్మార్ట్ ఫోన్ లు మన జీవితాల లోని వివిధ రంగాల లో సర్వవ్యాప్తం గా ఉన్నాయి. ఈ పరికరాల ప్రాసెసింగ్ పవర్, కమ్యూనికేషన్ బ్యాండ్విడ్త్, మెమరీ సామర్థ్యం ఇటీవలి సంవత్సరాలలో గణనీయంగా పెరిగాయి. అంతేకాకుండా, ఈ పరికరాల్లో పొందుపరచబడిన యాక్సిలెరోమీటర్, గైరోస్కోప్, తేమ సెన్సార్, బయో సెన్సార్ వంటి వివిధ రకాల సెన్సార్ లు రోజువారీ శారీరక కార్యకలాపాల స్వీయ పర్యవేక్షణలో కొత్త అవధులను తెరుస్తాయి. |
22d35b27bab295efe9d5a28cdf15ed7c4fbcf25c | అల్గోరిథం ఇంజనీరింగ్ యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న క్రమశిక్షణ ప్రధానంగా పెన్సిల్-అండ్-పేపర్ సీక్వెన్షియల్ అల్గోరిథంలను బలమైన, సమర్థవంతమైన, బాగా పరీక్షించిన మరియు సులభంగా ఉపయోగించగల అమలులుగా మార్చడంపై దృష్టి పెట్టింది. సమాంతర కంప్యూటింగ్ సర్వవ్యాప్తి చెందుతున్నందున, మేము అల్గోరిథం ఇంజనీరింగ్ పద్ధతులను సమాంతర కంప్యూటింగ్కు విస్తరించాలి. ఇటువంటి పొడిగింపు గణనీయమైన సమస్యలను జోడిస్తుంది. క్రమబద్ధ కంప్యూటింగ్ కోసం అల్గోరిథం ఇంజనీరింగ్ సాధించిన విజయాల గురించి క్లుప్తంగా సమీక్షించిన తరువాత, మేము సమాంతర కంప్యూటింగ్ వల్ల కలిగే వివిధ సమస్యలను సమీక్షిస్తాము, విజయవంతమైన ప్రయత్నాల యొక్క కొన్ని ఉదాహరణలను ప్రదర్శిస్తాము మరియు భవిష్యత్తులో పరిశోధన యొక్క వ్యక్తిగత అభిప్రాయాన్ని ఇస్తాము. |
7fdf8e2393ee280c9a3aeb94aae375411358e45a | ఆర్టికల్ చరిత్రః 1 ఆగస్టు 2007 న స్వీకరించబడింది 22 మే 2009 న సవరించిన రూపంలో స్వీకరించబడింది 26 మే 2009 న అంగీకరించబడింది |
28e702e1a352854cf0748b9a6a9ad6679b1d4e83 | ఒక d- డైమెన్షనల్ డేటా సమితి యొక్క స్కైలైన్ అన్ని కొలతలు మీద ఏ ఇతర పాయింట్ ద్వారా ఆధిపత్యం లేని పాయింట్లను కలిగి ఉంటుంది. స్కైలైన్ గణన ఇటీవల డేటాబేస్ కమ్యూనిటీలో గణనీయమైన శ్రద్ధను పొందింది, ముఖ్యంగా మొత్తం డేటాబేస్ను చదవకుండా ప్రారంభ ఫలితాలను త్వరగా తిరిగి ఇవ్వగల ప్రగతిశీల పద్ధతుల కోసం. అయితే, ప్రస్తుతం ఉన్న అల్గోరిథంలన్నింటిలోనూ కొన్ని తీవ్రమైన లోపాలు ఉన్నాయి, ఇవి ఆచరణలో వాటి అనువర్తనాన్ని పరిమితం చేస్తాయి. ఈ వ్యాసంలో, బ్రాంచ్-అండ్-బౌండ్ స్కైలైన్ (బిబిఎస్) అనే అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేస్తున్నాము, ఇది సమీప పొరుగు శోధనపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది I / O సరైనది, అనగా, స్కైలైన్ పాయింట్లను కలిగి ఉన్న నోడ్లకు మాత్రమే ఇది ఒకే ప్రాప్యతను నిర్వహిస్తుంది. BBS అమలు చేయడం సులభం మరియు అన్ని రకాల ప్రగతిశీల ప్రాసెసింగ్ (ఉదా. వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలు, యాదృచ్ఛిక పరిమాణం మొదలైనవి) కు మద్దతు ఇస్తుంది. అంతేకాకుండా, స్కైలైన్ కంప్యూటింగ్ యొక్క అనేక ఆసక్తికరమైన వైవిధ్యాలను మేము ప్రతిపాదించాము మరియు వాటి సమర్థవంతమైన ప్రాసెసింగ్ కోసం BBS ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో చూపిస్తాము. |
a2e738c4107a8d123a6be42d34c02b9f9939b50d | ఫాగ్ కంప్యూటింగ్ (FC) క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ సేవలను నెట్వర్క్ అంచుకు విస్తరించింది. ఇది క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ నుండి కొన్ని లక్షణాలను వారసత్వంగా పొందుతుంది, అయితే జియో-పంపిణీ, స్థాన అవగాహన మరియు తక్కువ జాప్యం వంటి కొన్ని ప్రత్యేక లక్షణాలను కూడా కలిగి ఉంది. వారసత్వంగా వచ్చిన లక్షణాలతో పాటు, ఇది క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ యొక్క ఇబ్బందులు మరియు సమస్యలను కూడా వారసత్వంగా పొందుతుంది, వీటిలో శక్తి సామర్థ్యం, వనరుల నిర్వహణ మరియు భద్రతా సమస్యలు ఉన్నాయి. ఈ పత్రం భద్రతకు సంబంధించి పొగమంచు నిర్మాణం యొక్క క్లిష్టమైన విశ్లేషణను అందిస్తుంది. 2012 నుంచి చేపట్టిన కృషిని భద్రతా సాంకేతికత, భద్రతా బెదిరింపుల ఆధారంగా విశ్లేషించారు. ప్రస్తుతం ఉన్న భద్రతా పద్ధతులను, వాటిలో ప్రతి ఒక్కటి సాధించిన భద్రతా లక్ష్యాల ఆధారంగా సమూహీకరించాం. ఇది పరిశోధకుల దృష్టిని ఇంకా అవసరమయ్యే భద్రతా ప్రాంతాల మధ్య స్పష్టమైన మరియు సమగ్ర వ్యత్యాసాన్ని అందిస్తుంది. |
e2e9eb8d0ac182b9db04a4fa833ee078e04a10c3 | నిపుణుల ప్రదర్శనల నుండి నేర్చుకోవడం కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాసంలో చాలా శ్రద్ధ తీసుకుంది. వివిధ పరిస్థితులలో, సిస్టమ్ స్టేట్ ట్రాజెక్టరీలు మరియు వివిధ ఏజెంట్ చర్యల కోసం సిస్టమ్ స్టేట్ యొక్క పరిణామాన్ని పేర్కొనే ప్లాంట్ మోడల్ ఇచ్చిన ఏజెంట్ యొక్క ప్రవర్తన యొక్క పరిశీలనల సమితిని ఇచ్చిన ఏజెంట్ ఆప్టిమైజ్ చేస్తున్న అంతర్లీన రివార్డ్ ఫంక్షన్ను ఊహించడం లక్ష్యం. ఈ వ్యవస్థను మార్కోవ్ నిర్ణయా ప్రక్రియగా (ప్యూటర్మాన్ 2014) మోడల్ చేస్తారు, అనగా, తదుపరి స్థితి ప్రస్తుత స్థితి మరియు ఏజెంట్ చర్యపై మాత్రమే ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఏజెంట్ యొక్క చర్య యొక్క ఎంపిక ప్రస్తుత స్థితిపై మాత్రమే ఆధారపడి ఉంటుంది. వ్యవస్థ స్థితి యొక్క పరిణామంపై మార్కోవియన్ పరికల్పన అయితే, లక్ష్యం రివార్డ్ ఫంక్షన్ మార్కోవియన్ అని రెండోది ఊహిస్తుంది. ఈ పనిలో, మార్కోవియన్ కాని రివార్డ్ ఫంక్షన్ల తరగతిని నేర్చుకోవడం గురించి అన్వేషిస్తాము, ఇది అధికారిక పద్ధతుల సాహిత్యంలో స్పెసిఫికేషన్లుగా పిలువబడుతుంది. ఈ స్పెసిఫికేషన్లు మెరుగైన కూర్పు, బదిలీ మరియు వివరణను అందిస్తాయి. ఆ తరువాత, పరివర్తన వ్యవస్థను అన్ రోల్ చేయకుండా స్పెసిఫికేషన్ ను సమర్థవంతంగా చేయవచ్చని మేము చూపిస్తాము. మేము ఒక 2-d గ్రిడ్ ప్రపంచ ఉదాహరణలో ప్రదర్శిస్తాము. |
6bd3544905ec46cb321bc06c7937110da44f90ed | |
2151a214aca6e72ee2980ae8cbf7be47fed0cb7a | కొత్త భావనలు, వ్యూహాలు మరియు అల్గోరిథంల యొక్క శీఘ్ర మరియు సమర్థవంతమైన పరీక్ష కోసం సాధనాలుగా రోబోటిక్స్ పరిశోధనలో సిమ్యులేటర్లు కీలక పాత్ర పోషించాయి. ఇప్పటి వరకు, చాలా సిమ్యులేటర్లు 2 డి ప్రపంచాలకు పరిమితం చేయబడ్డాయి, మరియు కొన్ని మాత్రమే చాలా సామర్థ్యం కలిగినవి మరియు సులభంగా స్వీకరించదగినవి. గజెబో ఈ సముచిత స్థానాన్ని పూరించడానికి రూపొందించబడింది, 3 డి డైనమిక్ మల్టీ-రోబోట్ వాతావరణాన్ని సృష్టించడం ద్వారా, తరువాతి తరం మొబైల్ రోబోట్లు ఎదుర్కొనే సంక్లిష్ట ప్రపంచాలను పున reat సృష్టి చేయగలదు. దాని ఓపెన్ సోర్స్ స్థితి, చక్కటి ధాన్యాల నియంత్రణ మరియు అధిక విశ్వసనీయత గజెబోను డ్రాయింగ్ బోర్డు మరియు నిజమైన హార్డ్వేర్ మధ్య ఒక మెట్టు రాయి కంటే ఎక్కువ కావడానికి ఒక ప్రత్యేకమైన స్థానంలో ఉంచుతాయిః డేటా విజువలైజేషన్, రిమోట్ ఎన్విరాన్మెంట్ల అనుకరణ మరియు బ్లాక్బాక్స్ సిస్టమ్స్ యొక్క రివర్స్ ఇంజనీరింగ్ కూడా అన్ని సాధ్యమైన అనువర్తనాలు. గేజ్బోను ప్లేయర్ అండ్ స్టేజ్ ప్రాజెక్టులతో (గెర్కీ, బి. పి. , ఇంకా ఇతరులు, జూలై 2003), (గెర్కీ, బి. పి. , ఇంకా ఇతరులు, మే 2001), (వాఘన్, ఆర్. టి. , ఇంకా ఇతరులు, అక్టోబర్ 2003) సహకారంతో అభివృద్ధి చేశారు మరియు http://playerstage. sourceforge. net/gazebo/ gazebo. html నుండి అందుబాటులో ఉంది. |
2fa2af72590819d7a4be995baa9809060f9c815a | అనేక ముఖ్యమైన సమస్యలు పెద్ద డేటా సెట్లను క్లస్టరింగ్ చేయడాన్ని కలిగి ఉంటాయి. క్లస్టరింగ్ యొక్క అమాయక అమలులు కంప్యూటరీకరణపరంగా ఖరీదైనవి అయినప్పటికీ, డేటాసెట్లో (1) పరిమిత సంఖ్యలో క్లస్టర్లు, (2) తక్కువ ఫీచర్ డైమెన్షనాలిటీ లేదా (3) తక్కువ సంఖ్యలో డేటా పాయింట్లు ఉన్నప్పుడు క్లస్టరింగ్ కోసం సమర్థవంతమైన పద్ధతులు ఉన్నాయి. అయితే, ఒకేసారి మూడు విధాలుగా పెద్దగా ఉండే డేటాసెట్లను సమర్థవంతంగా క్లస్టరింగ్ చేసే పద్ధతులపై చాలా తక్కువ పని జరిగింది-ఉదాహరణకు, అనేక వేల కొలతలు ఉన్న అనేక వేల కొలతలు ఉన్న మిలియన్ల డేటా పాయింట్లను కలిగి ఉండటం. ఈ పెద్ద, అధిక-పరిమాణ డేటా సమితులను సమూహపరచడానికి ఒక కొత్త పద్ధతిని మేము అందిస్తున్నాము. దీని ముఖ్య ఉద్దేశం, చవకైన, సుమారు దూర కొలత ఉపయోగించి డేటాను సమర్ధవంతంగా విభజించడం, మనం కనోపి అని పిలిచే అతివ్యాప్తి చెందిన ఉపసమితులలోకి. అప్పుడు ఒక సాధారణ పందిరిలో సంభవించే పాయింట్ల మధ్య ఖచ్చితమైన దూరాలను కొలవడం ద్వారా క్లస్టరింగ్ జరుగుతుంది. కానోపియాలను ఉపయోగించి, గతంలో అసాధ్యమైన పెద్ద క్లస్టరింగ్ సమస్యలు ఆచరణాత్మకంగా మారతాయి. చౌకైన దూర మెట్రిక్ గురించి సహేతుకమైన అంచనాల ప్రకారం, కంప్యూటరింగ్ ఖర్చులో ఈ తగ్గింపు క్లస్టరింగ్ ఖచ్చితత్వంలో ఎటువంటి నష్టం లేకుండా వస్తుంది. అనేక డొమైన్లకు కనోపియాలను వర్తింపజేయవచ్చు మరియు గ్రీడీ అగ్లోమెరేటివ్ క్లస్టరింగ్, కె-మీన్స్ మరియు ఎక్స్పెక్టేషన్-మాక్సిమైజేషన్తో సహా వివిధ రకాల క్లస్టరింగ్ విధానాలతో ఉపయోగించవచ్చు. పరిశోధన పత్రాల సూచన విభాగాల నుండి గ్రంథ పట్టిక సూచనలను సమూహీకరించడంపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను మేము ప్రదర్శిస్తాము. ఇక్కడ కనోపి విధానం సాంప్రదాయ క్లస్టరింగ్ విధానం కంటే గణన సమయాన్ని ఒక పరిమాణం కంటే ఎక్కువ తగ్గిస్తుంది మరియు గతంలో ఉపయోగించిన అల్గోరిథంతో పోలిస్తే లోపం 25% తగ్గుతుంది. |
9ebecb9581185af467e8c770254a269244513d4b | గ్రాఫ్ మైనింగ్ మరియు నిర్వహణ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో పరిశోధన యొక్క ప్రసిద్ధ ప్రాంతంగా మారింది, ఎందుకంటే కంప్యూటరల్ బయాలజీ, సాఫ్ట్వేర్ బగ్ లొకేలేషన్ మరియు కంప్యూటర్ నెట్వర్కింగ్తో సహా అనేక రకాల ఆచరణాత్మక రంగాలలో దాని అనేక అనువర్తనాలు ఉన్నాయి. వివిధ అప్లికేషన్లు వివిధ పరిమాణాలు మరియు సంక్లిష్టత యొక్క గ్రాఫ్లను కలిగి ఉంటాయి. తదనుగుణంగా, అప్లికేషన్లు అంతర్లీన మైనింగ్ అల్గోరిథంలకు వేర్వేరు అవసరాలను కలిగి ఉంటాయి. ఈ అధ్యాయంలో, వివిధ రకాల గ్రాఫ్ మైనింగ్ మరియు మేనేజ్మెంట్ అల్గోరిథంల యొక్క సర్వేను మేము అందిస్తాము. గ్రాఫ్ ప్రాతినిధ్యాలపై ఆధారపడిన అనేక అనువర్తనాలను కూడా మేము చర్చిస్తాము. వివిధ గ్రాఫ్ మైనింగ్ అల్గోరిథంలను వివిధ అప్లికేషన్ల కోసం ఎలా అనుకూలీకరించవచ్చో మేము చర్చిస్తాము. చివరగా, భవిష్యత్ పరిశోధన యొక్క ముఖ్యమైన మార్గాలను మేము చర్చిస్తాము |
3d7348c63309ddb68b4e69782bc6bf516bb1ced7 | ఈ పత్రం యూనివర్సల్ లైన్ అప్లికేషన్స్ (90-270 Vrms) కు అనువైన హై-స్టెప్-డౌన్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లెస్ సింగిల్-స్టేజ్ సింగిల్-స్విచ్ AC / DC కన్వర్టర్ను అందిస్తుంది. ఈ టోపోలాజీలో బక్-టైప్ పవర్ ఫ్యాక్టర్ కరెక్షన్ (పిఎఫ్సి) సెల్ను బక్-బూస్ట్ డిసి/డిసి సెల్తో అనుసంధానించారు మరియు మొదటి శక్తి ప్రాసెసింగ్ తర్వాత ఇన్పుట్ శక్తిలో కొంత భాగం అవుట్పుట్కు నేరుగా జత చేయబడుతుంది. ఈ ప్రత్యక్ష విద్యుత్ బదిలీ లక్షణం మరియు కెపాసిటర్ వోల్టేజ్లను పంచుకోవడం ద్వారా, కన్వర్టర్ అధిక శక్తి మార్పిడి, అధిక శక్తి కారకం, ఇంటర్మీడియట్ బస్పై తక్కువ వోల్టేజ్ ఒత్తిడి (130 V కన్నా తక్కువ) మరియు అధిక స్టెప్-డౌన్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ లేకుండా తక్కువ అవుట్పుట్ వోల్టేజ్ను సాధించగలదు. ట్రాన్స్ ఫార్మర్ లేకపోవడం వల్ల కన్వర్టర్ యొక్క భాగాల సంఖ్య మరియు ఖర్చు తగ్గుతుంది. బూస్ట్ రకం పిఎఫ్సి సెల్ మాదిరిగా కాకుండా, ప్రతిపాదిత కన్వర్టర్ యొక్క ప్రధాన స్విచ్ రెండు ఇండక్టర్ ప్రవాహాల యొక్క సూపర్పోజిషన్ కాకుండా DC / DC సెల్ యొక్క పీక్ ఇండక్టర్ కరెంట్ను మాత్రమే నిర్వహిస్తుంది. ప్రతిపాదిత సర్క్యూట్ యొక్క వివరణాత్మక విశ్లేషణ మరియు రూపకల్పన విధానాలు ఇవ్వబడ్డాయి మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాల ద్వారా ధృవీకరించబడ్డాయి. |
0889019b395890f57bfae3ce7d8391649ae68de4 | కమ్యూనిటీ ఆధారిత ప్రశ్న జవాబు సేవల్లో (సిక్యూఏ) సేకరించిన పెద్ద ఎత్తున ప్రశ్నలు, సమాధానాల ఆర్కైవ్లు వెబ్లో ముఖ్యమైన సమాచార, విజ్ఞాన వనరులు. ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాల సరిపోలిక పని ఈ వ్యవస్థలలో నిల్వ చేసిన జ్ఞానాన్ని తిరిగి ఉపయోగించుకునే సామర్థ్యం కోసం చాలా ప్రాముఖ్యత ఇవ్వబడిందిః ఇది పునరావృత ప్రశ్నలతో వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడంలో ఉపయోగపడుతుంది. ఈ కాగితంలో, అనువాద నమూనా మరియు పద ఎంబెడెడ్ రెండింటి యొక్క ప్రయోజనాలను సమగ్రపరచడం ద్వారా వర్డ్ ఎంబెడెడ్ ఆధారిత కొర్రెలేషన్ (WEC) మోడల్ ప్రతిపాదించబడింది. యాదృచ్ఛిక జత పదాలను బట్టి, WEC వారి సహ-సంభవించే సంభావ్యతను Q&A జతలలో స్కోర్ చేయగలదు, అదే సమయంలో శిక్షణా సమాంతర వచనంలో అరుదైన కొత్త జత పదాలను పరిష్కరించడానికి నిరంతర స్పేస్ వర్డ్ ప్రాతినిధ్య కొనసాగింపు మరియు సున్నితత్వాన్ని కూడా ప్రభావితం చేస్తుంది. యాహూ! పై ఒక ప్రయోగాత్మక అధ్యయనం జవాబులు డేటాసెట్ మరియు బైడు జిహిడావో డేటాసెట్ ఈ కొత్త పద్ధతి యొక్క ఆశాజనకతను చూపుతుంది |
31ace8c9d0e4550a233b904a0e2aabefcc90b0e3 | ముఖ గుర్తింపు వ్యవస్థల్లో ముఖం యొక్క ప్రాతినిధ్యం కీలకమైన దశ. ఒక ఆప్టిమల్ ఫేస్ రిప్రజెంటేషన్ వివక్షత, దృఢమైన, కాంపాక్ట్ మరియు చాలా సులభంగా అమలు చేయదగినదిగా ఉండాలి. అనేక చేతితో తయారు చేసిన మరియు అభ్యాస ఆధారిత ప్రాతినిధ్యాలు ప్రతిపాదించబడినప్పటికీ, మెరుగుదల కోసం గణనీయమైన స్థలం ఇప్పటికీ ఉంది. ఈ వ్యాసంలో, ముఖ ప్రాతినిధ్యానికి చాలా సులభమైన లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. మా పద్ధతి ఒక కొత్త నిర్మాణం మీద ఆధారపడి ఉంటుంది. ప్రతిపాదిత పిరమిడ్ సిఎన్ఎన్ ఒక దురాశగల వడపోత-మరియు-డౌన్-నమూనా ఆపరేషన్ను అవలంబిస్తుంది, ఇది శిక్షణా విధానాన్ని చాలా వేగంగా మరియు కంప్యూటింగ్ సమర్థవంతంగా చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. అంతేకాకుండా, పిరమిడ్ సిఎన్ఎన్ యొక్క నిర్మాణం సహజంగా బహుళ-స్థాయి ముఖ ప్రాతినిధ్యాలలో లక్షణ భాగస్వామ్యాన్ని పొందుపరచగలదు, ఫలితంగా ప్రాతినిధ్యం యొక్క వివక్షత సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. మా ప్రాథమిక నెట్వర్క్ కేవలం 8 డైమెన్షన్ ప్రాతినిధ్యంతో అధిక గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని (85.8% LFW బెంచ్మార్క్) సాధించగలదు. ఫీచర్ షేరింగ్ పైరమిడ్ సిఎన్ఎన్ కు విస్తరించినప్పుడు, మా వ్యవస్థ ఎల్ఎఫ్డబ్ల్యు బెంచ్మార్క్లో స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పనితీరు (97.3%) ను సాధిస్తుంది. మేము కూడా సామాజిక నెట్వర్క్ లో వాస్తవిక ముఖం చిత్రాలు ఒక కొత్త బెంచ్ మార్క్ పరిచయం మరియు మా ప్రతిపాదిత ప్రాతినిధ్యం ధ్రువీకరించడానికి ఒక మంచి సామర్ధ్యం ఉంది సాధారణీకరణ. |
4281046803e75e1ad7144bc1adec7a3757de7e8d | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో ఉదాహరణ ఆధారిత ఆకృతి సంశ్లేషణ అల్గోరిథంలలో గణనీయమైన పురోగతి ఉంది. ఒక ఉదాహరణ అల్లిక ఇచ్చినట్లయితే, ఈ పద్ధతులు వినియోగదారు అవసరాలకు అనుగుణంగా పెద్ద అల్లికను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. ఈ అధునాతన నివేదికలో, మేము మూడు లక్ష్యాలను సాధించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాముః (1) ఈ అంశంతో ఇప్పటికే పరిచయం లేని పాఠకులకు అనుసరించడానికి సులభమైన ట్యుటోరియల్ అందించడం, (2) సమగ్ర సర్వే మరియు వివిధ పద్ధతుల పోలికలు చేయడం మరియు (3) భవిష్యత్ పని కోసం ఒక దృష్టిని రూపొందించడం, ఇది టెక్స్ట్యూర్ సింథసిస్ పరిశోధనపై ఆసక్తి ఉన్న పాఠకులను ప్రేరేపించడానికి మరియు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి సహాయపడుతుంది. మేము ప్రాథమిక అల్గోరిథంలను అలాగే పొడిగింపులు మరియు ఆకృతి సంశ్లేషణ యొక్క అనువర్తనాలను కవర్ చేస్తాము. |
21d470547b836d6e561a1cc86f24bbb6d1ee83b1 | శారీరక శ్రమలో పాల్గొనడానికి మరియు గాయం వచ్చే ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి ప్రాథమిక కదలిక సామర్థ్యం చాలా అవసరం, ఇవి రెండూ జీవితమంతా ఆరోగ్యానికి కీలకమైన అంశాలు. క్రీడా పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, గాయాల ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి మరియు జీవితకాల శారీరక శ్రమకు మద్దతు ఇవ్వడానికి అవసరమైన ప్రాథమిక మరియు క్లిష్టమైన ప్రాథమిక కదలికలలో స్క్వాట్ కదలిక నమూనా ఒకటి. ప్రస్తుత సాక్ష్యాల ఆధారంగా, ఈ మొదటి (1 లో 2) నివేదిక బ్యాక్ స్క్వాట్ యొక్క సాంకేతిక పనితీరును ఫౌండేషన్ ట్రైనింగ్ వ్యాయామంగా విడదీస్తుంది మరియు స్క్వాట్ పనితీరు మరియు గాయం నిరోధకతను పరిమితం చేసే క్రియాత్మక లోపాల కోసం గుర్తింపు పద్ధతులను కలిగి ఉన్న ఒక కొత్త డైనమిక్ స్క్రీనింగ్ సాధనాన్ని అందిస్తుంది. ఈ నివేదికలో, అంచనా సాధనంలో ప్రతి ఫంక్షనల్ లోటుకు సంబంధించిన లక్ష్యంగా నిర్దేశించిన దిద్దుబాటు పద్ధతిని వివరించాలి. |
3037897d2fd1cc72dfc5a5b79cf9c0e8cdae083e | మల్టీమోడల్ వీడియో యొక్క అర్థ విశ్లేషణ ఒక భావన స్థాయిలో ఆసక్తి విభాగాలను సూచికను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ లక్ష్యాన్ని చేరుకోవాలంటే, అనేక సమాచార ప్రవాహాల విశ్లేషణ అవసరం. విశ్లేషణలో ఏదో ఒక సమయంలో ఈ ప్రవాహాలను కలపాలి. ఈ వ్యాసంలో, మేము రెండు రకాలైన సంయోగ పథకాలను పరిశీలిస్తాము, అవి ప్రారంభ సంయోగం మరియు చివరి సంయోగం. మొదటిది ఫీచర్ స్పేస్ లోని మోడాలిటీలను మిళితం చేస్తుంది, రెండోది సెమాంటిక్ స్పేస్ లోని మోడాలిటీలను మిళితం చేస్తుంది. 184 గంటల ప్రసార వీడియో డేటా మరియు 20 అర్థ భావనల పై ప్రయోగం ద్వారా మేము చూపిస్తున్నాము, ఆలస్యంగా కలపడం చాలా భావనలకు కొంచెం మెరుగైన పనితీరును ఇస్తుంది. అయితే, ప్రారంభ సంయోగం మెరుగైన పనితీరును అందించే ఆ భావనలకు, వ్యత్యాసం మరింత ముఖ్యమైనది. |
fc211e6b7a112982bd96a9aa04144a0a06e86a97 | ఈ పత్రం ఒక ఇంటర్లీవ్డ్ జీరో వోల్టేజ్ ట్రాన్సిషన్ (ZVT) PWM బక్ కన్వర్టర్ను ప్రతిపాదించింది. ప్రతిపాదిత కన్వర్టర్లో రెండు ఒకేలాంటి బక్ కన్వర్టర్ మాడ్యూల్స్ మరియు ఒక సహాయక సర్క్యూట్ ఉన్నాయి. సహాయక సర్క్యూట్ ప్రధాన స్విచ్లకు సున్నా వోల్టేజ్ స్విచింగ్ పరిస్థితిని అందిస్తుంది. అలాగే, సహాయక స్విచ్ మరియు డయోడ్ల కోసం సున్నా ప్రస్తుత స్విచింగ్ పరిస్థితి సాధించబడుతుంది. ప్రతిపాదిత సహాయక స్విచ్ తో ఇంటర్లీవ్డ్ బక్ కన్వర్టర్ విశ్లేషించారు. 300W ZVT ఇంటర్లీవ్డ్ బక్ కన్వర్టర్ యొక్క అనుకరణ ఫలితాలు 100 KHz వద్ద పనిచేస్తాయి, ఇది సిద్ధాంత విశ్లేషణ యొక్క ప్రామాణికతను సమర్థిస్తుంది. |
0407d72c2e773aec18a4be6e2bcbdf1f91f032bb | ఈ పత్రం సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం సంస్థలలో నాయకత్వ పాత్రను ఎలా తెలియజేస్తుందో అడుగుతుంది. సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం సంక్లిష్టంగా సంకర్షణ చెందుతున్న వ్యవస్థల యొక్క శాస్త్రం; ఇది ఇటువంటి వ్యవస్థలలో సంకర్షణ మరియు అనుసరణ యొక్క స్వభావాన్ని అన్వేషిస్తుంది మరియు అవి ఆవిర్భావం, ఆవిష్కరణ మరియు ఫిట్నెస్ వంటి విషయాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయి. సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం నాయకత్వ ప్రయత్నాలను సంస్థాగత సమర్థతను అనుమతించే ప్రవర్తనలపై దృష్టి పెడుతుంది, ఇది సమర్థతను నిర్ణయించడం లేదా మార్గనిర్దేశం చేయడం కాకుండా. సంక్లిష్టత శాస్త్రం నాయకత్వం యొక్క భావనలను విస్తరిస్తుంది, ఇది మనస్తత్వశాస్త్రం మరియు సామాజిక మనస్తత్వశాస్త్రంలో (ఉదా. మానవ సంబంధాల నమూనాలు) భారీగా పెట్టుబడి పెట్టిన దృక్పథాల నుండి డైనమిక్ వ్యవస్థలు మరియు ఇంటర్కనెక్టివిటీని నిర్వహించడానికి ప్రక్రియలను కలిగి ఉంటుంది. మేము సంస్థాగత సంక్లిష్టత యొక్క నిర్వచనాన్ని అభివృద్ధి చేసి, దానిని నాయకత్వ శాస్త్రానికి వర్తింపజేస్తాము, సంక్లిష్టత మరియు సమర్థతను ప్రారంభించడానికి వ్యూహాలను చర్చిస్తాము మరియు సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం మరియు ఇతర ప్రస్తుత ముఖ్యమైన నాయకత్వ సిద్ధాంతాల మధ్య సంబంధాన్ని అన్వేషిస్తాము. ఈ పత్రం సామాజిక శాస్త్రంలో పరిశోధన వ్యూహాల కోసం సాధ్యమయ్యే చిక్కుల చర్చతో ముగుస్తుంది. |
2d59338108d3333890089305f15a60b6e5f00c54 | JSTOR ఆర్కైవ్ ను మీరు ఉపయోగించడం ద్వారా, http://www.jstor.org/page/info/about/policies/terms.jsp లో లభ్యమయ్యే JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలను మీరు అంగీకరిస్తున్నారని సూచిస్తుంది. JSTOR యొక్క నిబంధనలు మరియు ఉపయోగ నిబంధనలు, మీరు ముందస్తు అనుమతి పొందకపోతే, మీరు ఒక పత్రిక యొక్క మొత్తం సంచికను లేదా వ్యాసాల యొక్క బహుళ కాపీలను డౌన్లోడ్ చేయలేరు మరియు మీరు మీ వ్యక్తిగత, వాణిజ్యేతర ఉపయోగం కోసం మాత్రమే JSTOR ఆర్కైవ్లోని కంటెంట్ను ఉపయోగించవచ్చు. |
3813fade6b111f08636ad220ef32bd95b57d3e03 | రెండు దశల స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ (ఎస్ సి) డిసి-డిసి కన్వర్టర్ల యొక్క సైద్ధాంతిక పనితీరు పరిమితులు ఈ పత్రంలో చర్చించబడ్డాయి. ఇచ్చిన సంఖ్య కెపాసిటర్ల k కొరకు, సాధించదగిన dc మార్పిడి నిష్పత్తి యొక్క పూర్తి సమితి కనుగొనబడింది. గరిష్ట స్టెప్ అప్ లేదా స్టెప్ డౌన్ నిష్పత్తి k t h ఫిబోనాచి సంఖ్య ద్వారా ఇవ్వబడుతుంది, ఏ SC సర్క్యూట్లో అవసరమైన స్విచ్ల సంఖ్యపై పరిమితి 3k 2 గా ఉంటుంది. అనేక ఎస్సీ కన్వర్టర్ ఉదాహరణలు ద్వారా వివరించబడిన ఆచరణాత్మక చిక్కులు, ఒక నిర్దిష్ట అప్లికేషన్ కోసం అవసరమైన భాగాల సంఖ్యలో పొదుపులు మరియు అవుట్పుట్ వోల్టేజ్ నియంత్రణ మరియు అధిక మార్పిడి సామర్థ్యాన్ని విస్తృత ఇన్పుట్ వోల్టేజ్ వైవిధ్యాలపై నిర్వహించగల ఎస్సీ కన్వర్టర్లను నిర్మించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. అవుట్పుట్ రెసిస్టెన్స్ మరియు ఎఫ్ఫెక్సియెన్సీ కోసం కనుగొన్న పరిమితులను ఎస్సీ కన్వర్టర్ల ఎంపిక మరియు పోలిక కోసం ఉపయోగించవచ్చు. |
7cde4cf792f2be12deb8d5410170a003375397d5 | ఈ పత్రం ఆన్-చిప్, తక్కువ శక్తి అనువర్తనాలకు అనువైన స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ dc-dc కన్వర్టర్లను (ఛార్జ్ పంపులు) వివరిస్తుంది. ప్రతిపాదిత ఆకృతీకరణలు రెండు ఒకేలాంటి కానీ వ్యతిరేక దశల SC కన్వర్టర్లను సమాంతరంగా కనెక్ట్ చేయడంపై ఆధారపడి ఉంటాయి, తద్వారా ప్రత్యేక బూట్స్ట్రాప్ గేట్ డ్రైవర్ల అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది. అధిక శక్తి మార్పిడి సామర్థ్యం ముఖ్యమైనది మరియు శక్తి స్థాయిలు మిల్లివాట్ పరిధిలో ఉన్న బ్యాటరీ ఆధారిత లేదా స్వీయ-శక్తితో సిగ్నల్ ప్రాసెసర్ల వంటి చాలా తక్కువ శక్తితో అభివృద్ధి చెందుతున్న VLSI అనువర్తనాలపై మేము దృష్టి పెడతాము. కండక్ట్ మరియు స్విచింగ్ నష్టాలు స్విచింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు భాగం పరిమాణాల పరంగా డిజైన్ ఆప్టిమైజేషన్ అనుమతించే భావిస్తారు. ఈ వ్యాసం లో ప్రయోగాత్మక, పూర్తిగా ఇంటిగ్రేటెడ్, 10MHz వోల్టేజ్ డబుల్ చేసే యంత్రం యొక్క ఓపెన్-లూప్ మరియు క్లోజ్డ్-లూప్ ఆపరేషన్ గురించి వివరించబడింది. డబులర్ 2V లేదా 3V ఇన్పుట్ కలిగి ఉంటుంది మరియు 5mW లోడ్ వరకు 3.3V లేదా 5V అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. 1.2μ CMOS టెక్నాలజీలో తయారు చేసిన కన్వర్టర్ సర్క్యూట్ చిప్ ప్రాంతం యొక్క 0.7 మిమీని తీసుకుంటుంది. |
bbad8eb4fd80411f99b08a5b2aa11eaed6b6f51a | ఒక కాంపాక్ట్ వృత్తాకారంగా ధ్రువణ (సిపి) సహ-రూపకల్పన చేసిన వడపోత యాంటెన్నా నివేదించబడింది. ఈ పరికరం ఒక బ్యాండ్ పాస్ ఫిల్టర్తో ఒక పాచ్ రేడియేటర్ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది ఒక వ్యవస్థగా రూపొందించబడిన జత స్ట్రిప్లైన్ ఓపెన్-లూప్ రెసొనేటర్లతో కూడి ఉంటుంది. ప్రతిపాదిత రూపకల్పనలో, పాచ్ ఒకేసారి రేడియేటర్ మరియు వడపోత యొక్క చివరి దశ ప్రతిధ్వనిగా పనిచేస్తుంది, దీని ఫలితంగా 0.53λ0 × 0.53λ0 × 0.07λ0 యొక్క చిన్న మొత్తం ఫార్మ్ ఫ్యాక్టర్తో తక్కువ ప్రొఫైల్ ఇంటిగ్రేటెడ్ రేడియేటింగ్ మరియు ఫిల్టరింగ్ మాడ్యూల్ ఉంటుంది. ఫిల్టరింగ్ సర్క్యూట్ ఫ్రీక్వెన్సీ సెలెక్టివిటీని మాత్రమే కాకుండా, ఇంపెడెన్స్ మ్యాచింగ్ ఫంక్షనల్ ను కూడా అందిస్తుంది, ఇది ఇంపెడెన్స్ మరియు అక్షసంబంధ నిష్పత్తి బ్యాండ్విడ్త్లను విస్తరించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. ఈ ప్రాజెక్టులో రూపొందించిన ఫిల్టరింగ్ యాంటెన్నాను తయారు చేసి, కొలిచారు. ప్రయోగాత్మకంగా S11 <; -13.5 dB, 3 dB కంటే తక్కువ అక్షసంబంధ నిష్పత్తి మరియు 3.77 నుండి 4.26 GHz వరకు బ్యాండ్విడ్త్లో 5.2 dBi కంటే ఎక్కువ లాభం, అంటే సుమారు 12.2%, ఇది వివిధ రకాల వైర్లెస్ వ్యవస్థలలో విలీనం చేయడానికి ఒక అద్భుతమైన అభ్యర్థిగా చేస్తుంది. సమీకృత వడపోత యాంటెన్నా యొక్క సరళ ధ్రువణ వెర్షన్ను కూడా ప్రదర్శించారు. అంతేకాకుండా, వివిధ శరీర కదలికలతో మానవ శరీరంలోని వివిధ స్థానాల్లో అమర్చినప్పుడు కూడా రూపకల్పన చేసిన CP ఫిల్టరింగ్ యాంటెన్నా దాని లక్షణాలను నిర్వహిస్తుందని ధృవీకరించడానికి మరింత పూర్తి తరంగ అనుకరణలు మరియు ప్రయోగాలు జరిగాయి. స్థిరమైన ఇంపెడెన్స్ మరియు రేడియేషన్ లక్షణాలు కూడా బాహ్య వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ల కోసం ధరించగలిగే యాంటెన్నాగా అనువైన అభ్యర్థిగా చేస్తాయి. |
31d15e69389efeda5e21adfa888dffa8018523c0 | |
21e1a50ead66ac791db4ae9afd917f2b3adf28cc | మిల్లీమీటర్-వేవ్ MIMO వ్యవస్థలు 5G వైర్లెస్ ప్రామాణీకరణ ప్రయత్నాలకు అభ్యర్థి పథకాలలో ఒకటి. ఈ నేపథ్యంలో ఈ ఆర్టికల్ మూడు ప్రధాన అంశాలను అందిస్తుంది. మొదట, ఇండోర్ ఆఫీస్, షాపింగ్ మాల్ మరియు అవుట్డోర్ సెట్టింగులలో 2.9, 29 మరియు 61 GHz క్యారియర్ ఫ్రీక్వెన్సీలతో ఒకేలాంటి ప్రసార-పొందగల స్థాన జతలలో సమాంతర కొలతల సమితులను మేము వివరిస్తాము. ఈ కొలతలు వ్యాప్తి, అడ్డుపడటం మరియు పదార్థ వ్యాప్తి నష్టాలపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి మరియు mm-Wave వ్యవస్థలను ఆచరణలో ఆచరణీయమైనదిగా చేయడానికి వ్యవస్థ రూపకల్పనలో అవసరమైన కీలక అంశాలు. రెండవది, ఈ అంశాలలో ఒకటి హైబ్రిడ్ బీమ్ఫార్మింగ్, ఇది పెద్ద యాంటెన్నా కొలతలతో అరే లాభాలను పొందడం ద్వారా మంచి లింక్ మార్జిన్లకు అవసరం. పూర్తిస్థాయిలో సౌకర్యవంతమైన హైబ్రిడ్ బీమ్ఫార్మర్ల తరగతి నుండి, మిల్లీమీటర్-వేవ్ వ్యవస్థల యొక్క అధిక డేటా రేట్ అవసరాలను తీర్చడానికి మేము బలమైన డైరెక్షనల్ బీమ్ఫార్మర్ల తరగతిని వివరిస్తాము. మూడవది, ఈ డిజైన్ అంతర్దృష్టులను ఉపయోగించి, మేము 28 GHz వద్ద ఒక ప్రయోగాత్మక నమూనా వ్యవస్థను వివరించాము, ఇది డౌన్లింక్ మరియు అప్లింక్ రెండింటిలోనూ అధిక డేటా రేట్లను గ్రహించి, బహిరంగ మరియు ఇండోర్ మొబిలిటీ దృశ్యాలలో ఈ రేట్లను బలంగా నిర్వహిస్తుంది. రేడియో ఫ్రీక్వెన్సీ సవాళ్లు ఉన్నప్పటికీ పెద్ద సిగ్నల్ కాన్స్టెలేషన్ పరిమాణాలను నిర్వహించడంతో పాటు, ఈ నమూనా mm-Wave ఛానెల్ యొక్క దిశాత్మక స్వభావాన్ని mm-Wave బేస్ స్టేషన్లలో అతుకులు లేని బీమ్ స్విచింగ్ మరియు హ్యాండ్ఓవర్ చేయడానికి, తద్వారా mm-Wave ఫ్రీక్వెన్సీలలో కనిపించని లింక్లలో మరియు అడ్డంకులను అధిగమించడానికి మార్గ నష్టాలను అధిగమించడానికి ఉపయోగిస్తుంది. |
ebbe56d235e0812d99609d4cff98473bfb5a7e33 | వివిధ మల్టీమీడియా సేవలకు మరియు హాట్ స్పాట్ ప్రాంతాలలో పెద్ద డేటా ట్రాఫిక్కు పెరుగుతున్న డిమాండ్ కారణంగా ఎల్టిఇ వ్యవస్థ మరియు డబ్ల్యుఎల్ఎన్ టెక్నాలజీల ఇంటర్వర్కింగ్ ఇటీవల చాలా దృష్టిని ఆకర్షించింది. ప్రస్తుతం ఉన్న పరిశోధన అధ్యయనాలు ఎక్కువగా ఈ రెండు వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ ప్రమాణాల కోసం నెట్వర్క్ పొరలో కలపడం నిర్మాణాలను పరిశోధించాయి. అయితే, ప్రస్తుత నిర్మాణాలలో, అనేక ముఖ్యమైన సమన్వయ విధులు మరియు ఉమ్మడి ఆప్టిమైజేషన్లను సమర్థవంతంగా సాధించలేము. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, ఒక కొత్త CBS పరిష్కారం ప్రతిపాదించబడింది, ఇది నిజమైన అర్థంలో కలయిక యొక్క పొర 2 వద్ద వివిధ RAT లను అనుసంధానిస్తుంది. LTE మరియు WLAN వ్యవస్థల యొక్క అన్ని అసలు విధులను కలిగి ఉన్న ఏకీకృత ప్రోటోకాల్ స్టాక్ను మేము రూపొందించాము. అప్పుడు ఈ రెండు RAT ల యొక్క ఉమ్మడి నిర్వహణ కోసం ఒక సారూప్య నిర్మాణాన్ని, RMC ఉప పొరను మేము ప్రతిపాదించాము. ప్రతిపాదిత CBS పరిష్కారం మృదువైన హ్యాండ్ఓవర్, హామీ ఇచ్చిన QoS, ఒకే IP చిరునామా ద్వారా ఫార్వార్డింగ్ నిర్వహణ మరియు అనుకూలీకరించిన బ్యాండ్విడ్త్ అగ్రిగేషన్ సేవ ద్వారా అతుకులు లేని ఆఫ్లోడింగ్కు మద్దతు ఇవ్వగలదు. చివరగా, మా అనుకరణ మరియు ప్రారంభ ప్రయోగ ఫలితాలు భవిష్యత్ మొబైల్ కాన్వర్జెడ్ నెట్వర్క్లలో CBS పరిష్కారం యొక్క సాధ్యత మరియు సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. |
3e5dbb5fd3460e020c321bc48b7d0fa6c3324dbc | పీజోఎలెక్ట్రిక్ పరికరాలు మరియు అల్ట్రాసోనిక్ ట్రాన్స్మిషన్ మీడియా కోసం సమానమైన సర్క్యూట్లను ఎలక్ట్రానిక్స్ మరియు అల్ట్రాసౌండ్ భాగాలను ఎలక్ట్రానిక్స్ కోసం మొదట ఉద్దేశించిన సిమ్యులేటర్లలో ఉపయోగించవచ్చు. సమర్థవంతమైన వ్యవస్థ స్థాయి ఆప్టిమైజేషన్ సాధించడానికి, వ్యవస్థలో అల్ట్రాసౌండ్ సిగ్నల్ యొక్క సరైన, సంపూర్ణ వ్యాప్తిని అనుకరించడం చాలా ముఖ్యం, ఎందుకంటే ఇది డైనమిక్ పరిధి, సర్క్యూట్ శబ్దం మరియు విద్యుత్ వినియోగానికి సంబంధించి ఎలక్ట్రానిక్స్పై అవసరాలను నిర్ణయిస్తుంది. ఈ పత్రం సమాన సర్క్యూట్లను ఉపయోగించి ఒక పల్స్-ఎకో సిస్టమ్ యొక్క అనుకరణలో అల్ట్రాసౌండ్ సిగ్నల్ యొక్క సరైన, సంపూర్ణ వ్యాప్తి సాధించడానికి పద్ధతులను అందిస్తుంది. ఎలక్ట్రానిక్స్ మరియు పీజోఎలెక్ట్రిక్ ట్రాన్స్డ్యూసర్లను అనుసంధానించే కేబుల్ యొక్క ప్రభావం మరియు పరస్పర భ్రమణ కారణంగా నష్టాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. అల్ట్రాసౌండ్ పల్స్ యొక్క ప్రచారం మాధ్యమాన్ని నమూనా చేసే ప్రసార లైన్లో కండక్టివ్ నష్టం, పరస్పర భ్రమణ కారణంగా నష్టాన్ని నమూనా చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. సమీప మరియు దూర క్షేత్రాలలో కొలిచిన విలువలను అనుకరించిన ఎకో యొక్క అనుకరణ వ్యాప్తి బాగా అనుసరిస్తుందని ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి, సుమారు 10% ఆఫ్సెట్తో. ఏకాక్షక కేబుల్ వాడకం వలన ఇండక్టెన్స్ మరియు కెపాసిటన్స్ ప్రవేశపెడతారు, ఇవి అందుకున్న ఎకో యొక్క వ్యాప్తిని ప్రభావితం చేస్తాయి. కేబుల్ పొడవు 0.07 m మరియు 2.3 m మధ్య మారినప్పుడు 60% యొక్క వ్యాప్తి వైవిధ్యాలు గమనించబడ్డాయి, అనుకరణలు ఇలాంటి వైవిధ్యాలను అంచనా వేస్తాయి. సాధించిన ఫలితాల్లో ఉన్నత ఖచ్చితత్వం ఎలక్ట్రానిక్ డిజైన్ మరియు సిస్టమ్ ఆప్టిమైజేషన్ సిస్టమ్ సిమ్యులేషన్లపై మాత్రమే ఆధారపడగలదని చూపిస్తుంది. ఇది అల్ట్రాసౌండ్ వ్యవస్థలను లక్ష్యంగా చేసుకుని ఇంటిగ్రేటెడ్ ఎలక్ట్రానిక్స్ అభివృద్ధిని సులభతరం చేస్తుంది. |
60afb1828de4efa1588401f87caa55ac3a0cd820 | ఒక 9 ఏళ్ల బాలికలో అడ్రినార్కే మొదటి సంకేతాలు కనిపించిన 3 నెలల తర్వాత హైడ్రాడెనిటిస్ సప్పూరటివా అభివృద్ధి చెందింది. ఈ వ్యాధి ఆండ్రోజెన్ ఆధారితమని ఒక పరికల్పనతో ఇటువంటి సన్నిహిత కాల సంబంధాన్ని అనుగుణంగా ఉంటుంది. 2% కంటే తక్కువ మంది రోగులలో 11 సంవత్సరాల వయస్సులోపు వ్యాధి ప్రారంభమవుతుంది. మా రోగి లో ప్రారంభ అసాధారణంగా చిన్న వయస్సులో ఆమె ప్రారంభ యుక్తవయస్సు కలిగి వాస్తవం ద్వారా పాక్షికంగా వివరించవచ్చు. |
7f60b70dede16fe4d7b412674929b4805c9b5c95 | హైడ్రాడెనిటిస్ సప్పూరటివ్ (హెచ్ఎస్) అనేది అక్షర, అయోజెనిటల్, మరియు అరుదుగా, రొమ్ము మరియు తలపై చర్మం కలిగిన అపోక్రిన్ చెమట గ్రంధి యొక్క దీర్ఘకాలిక సప్పూరటివ్ స్కార్రింగ్ వ్యాధి. పురుషుల కంటే స్త్రీలలో ఈ వ్యాధి ఎక్కువగా ఉంటుంది. మేము ప్రీపుర్టల్ హైడ్రాడెనిటిస్ సప్పూరటివ్ తో రెండు అమ్మాయిలు నివేదించారు దీని ప్రారంభ ప్రదర్శన ఏ యుక్తవయస్సు సంకేతాలు ముందు. ఈ ప్రారంభ ప్రారంభం చాలా అరుదుగా ఉంటుంది మరియు దాని కారణాలు తెలియవు. ప్రీపుర్టల్ పిల్లలలో తీవ్రమైన వ్యాధిని గమనించవచ్చు మరియు ఈ సందర్భాలలో శస్త్రచికిత్స జోక్యం ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. |
8b85f287c144aad5ff038ec0b140e0c4e210990b | ముఖ్యమైనది హైడ్రాడెనిటిస్ సప్పూరటివ్ (హెచ్ఎస్) అనేది దీర్ఘకాలిక బలహీనపరిచే చర్మ వ్యాధి, దీనికి విశ్వవ్యాప్తంగా సమర్థవంతమైన చికిత్స లేదు. సాధారణంగా, కౌమారదశలో ఉన్న రోగులలో సున్నితమైన చర్మము క్రింద ఉన్న నాడ్యూల్స్ చర్మపు మచ్చల నిర్మాణానికి అభివృద్ధి చెందుతాయి. హెచ్ఎస్ చికిత్సలో యాంటీఆండ్రోజెన్లను ఉపయోగించారు, మరియు అధ్యయనాలు ప్రధానంగా వయోజన రోగులపై దృష్టి సారించాయి. నోటి ద్వారా తీసుకోబడే ఫినాస్టెరైడ్తో విజయవంతంగా చికిత్స పొందిన హెచ్ఎస్ ఉన్న 3 మంది శిశు రోగుల కేసు శ్రేణిని మేము అందిస్తున్నాము, దీని ఫలితంగా వ్యాధి యొక్క ఫెయిర్ల యొక్క పౌన frequency పున్యం మరియు తీవ్రత తగ్గింది మరియు గణనీయమైన ప్రతికూల ప్రభావాలు లేవు. ముగింపులు మరియు ప్రాముఖ్యత ఫినాస్టెరైడ్ అనేది హెచ్ఎస్ ఉన్న శిశు రోగులకు ప్రయోజనం కలిగించే చికిత్సా ఎంపిక. ఈ వ్యాధి నిర్వహణలో మరింత భవిష్యత్ డేటా మరియు యాదృచ్ఛిక నియంత్రిత అధ్యయనాలు ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని అందిస్తాయి. |
e72e10ad6228bd3dcee792f6f571c5ffed37266f | హైడ్రాడెనిటిస్ సప్పూరటివ్ (హెచ్ఎస్) అనేది ఒక భారం కలిగించే వ్యాధి మరియు రోగుల జీవిత గతిని ప్రభావితం చేసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఇది పిల్లలలో ఒక అరుదైన వ్యాధి, మరియు రికార్డు సాహిత్యం తదనుగుణంగా కొరత ఉంది. ఈ వ్యాసం పిల్లలు మరియు యుక్తవయసువారిలో హెచ్ఎస్ చికిత్సకు సంబంధించిన ఎంపికలను సమీక్షిస్తుంది మరియు పెద్దలతో పోలిస్తే ఈ వయస్సు వర్గంలో రోగులకు చికిత్స చేయడంలో ప్రత్యేక తేడాలు లేదా సవాళ్లను హైలైట్ చేస్తుంది. హెచ్ఎస్ తో బాధపడుతున్న శిశు రోగుల చికిత్సలో ఎండోక్రైన్ సహ- రోగాల మరియు ఊబకాయం యొక్క పరిశీలనలు ఉండాలి. గాయాల వైద్య చికిత్సలో సమయోచిత క్లిండమైసిన్ ఉండవచ్చు. సిస్టమిక్ చికిత్సలో అనాల్జేసిక్లు, క్లిండమైసిన్ మరియు రిఫాంపిసిన్, ఫినాస్టెరైడ్, కార్టికోస్టెరాయిడ్లు లేదా ట్యూమర్ నెక్రోసిస్ ఫ్యాక్టర్ ఆల్ఫా (TNFα) బ్లాకర్లు ఉండవచ్చు. సూపర్ ఇన్ఫెక్షన్లకు తగిన చికిత్స చేయాలి. మచ్చలు ఏర్పడే గాయాలకు సాధారణంగా శస్త్రచికిత్స అవసరం. |
f4f6ae0b10f2cc26e5cf75b4c39c70703f036e9b | చర్మ వ్యాధులు రోగులకు, సమాజానికి వెంటనే కనిపించినా, వాటి వల్ల వచ్చే అనారోగ్యానికి నిర్వచనం చాలా తక్కువగా ఉంది. చర్మ వ్యాధికి సంబంధించి జీవన నాణ్యత కొలతలు ఒక ప్రత్యామ్నాయ కొలతగా ఉండవచ్చని సూచించబడింది. హైడ్రాడెనిటిస్ సప్పూరటివ్ (హెచ్ఎస్) బాధాకరమైన చీలికలు మరియు దుర్వాసనతో కూడిన స్రావాలకు దారితీస్తుంది మరియు గణనీయమైన స్థాయిలో అనారోగ్యానికి కారణమవుతుందని భావిస్తున్నారు. దీనివల్ల జీవన నాణ్యతలో తగ్గ నష్టం ఇంతకుముందు పరిమాణాత్మకంగా అంచనా వేయబడలేదు, అయినప్పటికీ ఇటువంటి అంచనా హెచ్ఎస్లో వ్యాధి తీవ్రత యొక్క సంబంధిత కొలతగా ఉంటుంది. HS రోగులలో జీవన నాణ్యత యొక్క బలహీనతను కొలవడానికి. HS తో బాధపడుతున్న 160 మంది రోగులను సంప్రదించారు. కింది డేటా సేకరించబడిందిః జీవన నాణ్యత డేటా (డెర్మటాలజీ లైఫ్ క్వాలిటీ ఇండెక్స్, DLQI ప్రశ్నాపత్రం), ప్రాథమిక జనాభా డేటా, పరిస్థితి ప్రారంభంలో వయస్సు మరియు నెలకు బాధాకరమైన గాయాల సగటు సంఖ్య. ఫలితాలు ఈ అధ్యయనంలో 114 మంది రోగులు పాల్గొన్నారు. రోగుల సగటు +/- SD వయస్సు 40. 9 +/- 11. 7 సంవత్సరాలు, వ్యాధి ప్రారంభమైన సగటు +/- SD వయస్సు 21. 8 +/- 9. 9 సంవత్సరాలు మరియు వ్యాధి యొక్క సగటు +/- SD వ్యవధి 18. 8 +/- 11. 4 సంవత్సరాలు. రోగులలో సగటు +/- SD DLQI స్కోరు 8. 9 +/- 8. 3 పాయింట్లు. 10 DLQI ప్రశ్నలలో అత్యధిక సగటు స్కోరు 1వ ప్రశ్నకు నమోదు చేయబడింది, ఇది నొప్పి, నొప్పి, స్టింగ్ లేదా దురద స్థాయిని కొలుస్తుంది (సగటు 1.55 పాయింట్లు, మధ్యస్థ 2 పాయింట్లు). రోగులకు నెలకు సగటున 5.1 గాయాలు సంభవించాయి. హెచ్ఎస్ అధిక స్థాయిలో రోగాలను కలిగిస్తుంది, వ్యాధి వలన కలిగే నొప్పి స్థాయికి అత్యధిక స్కోర్లు లభిస్తాయి. HS కొరకు సగటు DLQI స్కోరు గతంలో అధ్యయనం చేసిన చర్మ వ్యాధుల కంటే ఎక్కువగా ఉంది మరియు నెలకు గాయాలు ద్వారా వ్యక్తీకరించబడిన వ్యాధి తీవ్రతతో సంబంధం కలిగి ఉంది. హెచ్ఎస్ లో భవిష్యత్తులో చికిత్స పరీక్షలలో DLQI ఒక సంబంధిత ఫలిత కొలత కావచ్చు అని ఇది సూచిస్తుంది. |
2bf11b00938e73468e3ab02dfe678985212f1aea | మొబైల్ లొకేషన్ ఆధారిత సేవలు పురోగమిస్తున్నాయి, వినియోగదారులు సందర్శించే ప్రదేశాల గురించి చక్కటి కణికలు గల స్థలాకాలానుగుణ డేటాను సేకరించడానికి అపూర్వమైన అవకాశాన్ని అందిస్తున్నాయి. ఈ బహుళ కోణాల డేటా మూలం మానవ చైతన్యం పై పరిశోధనలో ఉన్న సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కొత్త అవకాశాలను అందిస్తుంది, కానీ ఇది కొత్త మొబైల్ అప్లికేషన్లు మరియు సేవల అభివృద్ధికి కూడా మార్గాలను తెరుస్తుంది. ఈ పనిలో, మొబైల్ వినియోగదారు సందర్శించే తదుపరి వేదికను అంచనా వేయడం అనే సమస్యను మేము అధ్యయనం చేస్తున్నాము, వినియోగదారు ప్రవర్తన యొక్క వివిధ కోణాల ద్వారా అందించే అంచనా శక్తిని అన్వేషించడం ద్వారా. మేము మొదట ప్రపంచవ్యాప్తంగా 5 మిలియన్లకు పైగా వేదికలలో సుమారు 1 మిలియన్ ఫోర్స్క్వేర్ వినియోగదారులు చేసిన 35 మిలియన్ చెక్-ఇన్లను విశ్లేషించాము, ఐదు నెలల వ్యవధిలో. వినియోగదారుల కదలికలను నడిపించే కారకాలను సంగ్రహించే లక్ష్యంతో మేము కొన్ని లక్షణాలను ప్రతిపాదించాము. ఈ ఫీచర్ లు స్థలాల రకాలు, వేదికల మధ్య కదలిక ప్రవాహాలు, వినియోగదారుల చెక్ ఇన్ నమూనాల యొక్క స్థల-కాల లక్షణాల మధ్య పరివర్తనల సమాచారాన్ని ఉపయోగించుకుంటాయి. మేము మా అధ్యయనాన్ని మరింత విస్తరించాము, సరళ రిగ్రెషన్ మరియు M5 మోడల్ చెట్ల ఆధారంగా రెండు పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస నమూనాలలో అన్ని వ్యక్తిగత లక్షణాలను మిళితం చేసాము, ఫలితంగా అధిక మొత్తం అంచనా ఖచ్చితత్వం లభిస్తుంది. బహుళ లక్షణాల కలయిక ఆధారంగా పర్యవేక్షించబడిన పద్దతి అత్యధిక స్థాయిలో అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తుందని మేము కనుగొన్నాముః M5 మోడల్ చెట్లు అంచనా జాబితాలోని వేలాది అభ్యర్థి అంశాలలో, రెండు వినియోగదారు చెక్-ఇన్లలో ఒకటిగా మొదటి యాభై వేదికలలో ర్యాంక్ పొందగలవు. |
011dcf6b9fa8d64e508ecead47c1a9a9521a3e59 | పెరుగుతున్న డేటా పరిమాణం మరియు వైవిధ్యం దృశ్య విశ్లేషణలకు అవకాశాలు మరియు సవాళ్లను అందిస్తుంది. వ్యాపారాలు, భద్రత, సోషల్ మీడియా, ఆరోగ్య సంరక్షణకు విలువైన అంతర్దృష్టులను, నవల పరిష్కారాలను అందించడానికి ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడం అవసరం. కాలక్రమానుసార సంఘటనల శ్రేణి విశ్లేషణ విషయంలో, డేటా మరియు కాలక్రమానుసార శ్రేణి నమూనాల యొక్క వివిధ సంఘటనల సంఖ్య దృశ్య విశ్లేషణ సాధనాల వినియోగదారులను సవాలు చేస్తుంది. ఈ పత్రం విశ్లేషకులు డేటా వాల్యూమ్ మరియు నమూనా రకాన్ని తగ్గించడానికి ఉపయోగించే విశ్లేషణాత్మక దృష్టిని పదును పెట్టడానికి 15 వ్యూహాలను వివరిస్తుంది. నాలుగు రకాల వ్యూహాలు ప్రతిపాదించబడ్డాయి: (1) సంగ్రహ వ్యూహాలు, (2) కాలపు మడత, (3) నమూనా సరళీకరణ వ్యూహాలు, మరియు (4) పునరావృత వ్యూహాలు. ప్రతి వ్యూహానికి సంబంధించి, ఈ వ్యూహం యొక్క ఉపయోగం మరియు వాల్యూమ్ మరియు/లేదా రకంపై ప్రభావం యొక్క ఉదాహరణలను మేము అందిస్తున్నాము. మా స్వంత పని, సాహిత్యం లేదా విశ్లేషణలు నిర్వహించిన వ్యక్తులతో ఇమెయిల్ ఇంటర్వ్యూల ఆధారంగా సేకరించిన 20 కేస్ స్టడీస్ నుండి ఉదాహరణలు ఎంపిక చేయబడ్డాయి. విశ్లేషకులు సాధనాలను ఉపయోగించడాన్ని గమనించిన డెవలపర్లు. చివరగా, ఈ వ్యూహాలను ఎలా కలపవచ్చో చర్చించి, 10 మంది సీనియర్ ఈవెంట్ సీక్వెన్సీ విశ్లేషకుల నుండి వచ్చిన అభిప్రాయాన్ని నివేదిస్తాము. |
fe4f36731311fa013cd083a7e3c961f392325afc | |
bff411fd40bf3e40c9b4f61554dc3370710e2d43 | DC-DC కన్వర్టర్ కోసం కఠినమైన ఇన్పుట్-టు-అవుట్పుట్ కన్వర్షన్ రేషియో (CR) 20 (24V ఇన్పుట్ మరియు 1.2V అవుట్పుట్) తో, రెండు దశల క్యాస్కేడ్ ఆర్కిటెక్చర్లను అమలు చేయడం సులభం, కానీ తక్కువ సామర్థ్యం మరియు రెట్టింపు సంఖ్యలో శక్తి భాగాలు ఉన్నాయి. ఈ పత్రం ఒక సింగిల్-స్టేజ్ పరిష్కారాన్ని ప్రతిపాదిత అనుకూల ఆన్-ఆఫ్ టైమ్ (AO2T) నియంత్రణతో అందిస్తుంది. స్థిరమైన స్థితిలో, పెద్ద CR ను కల్పించడానికి నియంత్రణ అనుకూల ON- సమయం లోయ ప్రస్తుత మోడ్ నియంత్రణగా పనిచేస్తుంది. లోడ్ అస్థిరత కాలంలో, ఆన్ మరియు ఆఫ్ టైమ్ రెండూ తక్షణ లోడ్ మార్పుకు అనుకూలంగా సర్దుబాటు చేయబడతాయి, తద్వారా ఒక స్విచింగ్ సైకిల్ లోపల వేగవంతమైన లోడ్ అస్థిర ప్రతిస్పందనను సాధించవచ్చు. అధిక వేగం ప్రస్తుత మోడ్ నియంత్రణను సులభతరం చేయడానికి, సెన్సార్లెస్ ప్రస్తుత డిటెక్షన్ సర్క్యూట్ కూడా ప్రతిపాదించబడింది. 5MHz వద్ద పనిచేస్తున్న ఈ కన్వర్టర్ 700mA వద్ద 89.8% గరిష్ట సామర్థ్యాన్ని మరియు 2A పూర్తి లోడ్ వద్ద 85% సామర్థ్యాన్ని సాధిస్తుంది. 1.8A/200ns లోడ్ కరెంట్ స్లీవ్ రేటు సమయంలో, VO వద్ద అండర్షూట్ / ఓవర్షూట్ వోల్టేజీలు వరుసగా 23mV మరియు 37mV. |
e928564981b35eccc1035df3badf74de7611d9cc | ఈ వ్యాసం అంతర్గత నిర్ణయం నోడ్లలో బహుళ-తరగతి నిర్ణయ చెట్లను బహుళ-వివరణ పరీక్షలతో ప్రేరేపించడానికి ఒక అల్గోరిథంను అందిస్తుంది. ప్రతి పరీక్షను ఒక సరళ యంత్రాన్ని శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా మరియు నియంత్రించబడిన పద్ధతిలో వేరియబుల్స్ను తొలగించడం ద్వారా నిర్మించారు. వివిధ రకాల పనుల్లో అల్గోరిథం చిన్న ఖచ్చితమైన చెట్లను నిర్మిస్తుందని అనుభవ ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. |
ada53a115e1551f3fbad3dc5930c1187473a78a4 | వస్తువుల వర్గీకరణపై మంచి ఖచ్చితత్వంతో సమర్థవంతమైన మరియు కాంపాక్ట్ వర్గీకరణలను నిర్మించడానికి అనుమతించే చిత్రాల కోసం మేము ఒక కొత్త వర్ణనను పరిచయం చేస్తున్నాము. వర్ణన అనేది చిత్రంపై పెద్ద సంఖ్యలో బలహీనంగా శిక్షణ పొందిన వస్తువు వర్గీకరణదారుల అవుట్పుట్. శిక్షణ పొందిన వర్గాలు దృశ్య భావనల యొక్క ఆంకాలజీ నుండి ఎంపిక చేయబడతాయి, కాని దృశ్యం యొక్క స్పష్టమైన విచ్ఛిన్నతను ఎన్కోడ్ చేయాలనే ఉద్దేశ్యం లేదు. బదులుగా, ఇప్పటికే ఉన్న వస్తువు వర్గీకరణదారులు తరచుగా వర్గం కాకుండా సహాయక చిత్ర లక్షణాలను ఎన్కోడ్ చేస్తారని మేము అంగీకరిస్తాము; మరియు ఈ సహాయక లక్షణాలు విజువల్ తరగతులకు సంబంధం లేని విజువల్ తరగతులను సూచించడానికి మిళితం చేయగలవు. ఈ వర్ణన యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటంటే, ఇది సమర్ధవంతమైన వర్గీకరణలను (పరీక్ష సమయంలో సమర్థవంతమైనది) ఉపయోగించి ఇమేజ్ డేటాబేస్లకు వ్యతిరేకంగా వస్తువు-వర్గం ప్రశ్నలను చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, మరియు ఈ ప్రశ్నలు కొత్త వర్గాలకు అనుమతిస్తుంది. ప్రతిబింబం ప్రతి చిత్రానికి 200 బైట్లకు తగ్గించబడినప్పటికీ, వస్తువు వర్గం గుర్తింపుపై వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వం కళ యొక్క స్థితితో పోల్చవచ్చు (36% వర్సెస్ 42%), కానీ పరిమాణం యొక్క ఆర్డర్లు తక్కువ కంప్యూటరీకరణ ఖర్చు. |
e99bd9fd681d64d209a462692fe80d8e28e0db1c | ఇప్పటి వరకు జరిగిన పరిశోధనల్లో ఎక్కువ భాగం ఉద్యోగుల సాధికారతకు వ్యక్తిగత స్థాయి దృగ్విషయంగానే చూపాయి. ఈ అధ్యయనంలో మేము వర్క్ యూనిట్ స్థాయి నిర్మాణాన్ని, సాధికారత వాతావరణాన్ని ప్రతిపాదించాము మరియు సాధికారతకు స్థూల మరియు సూక్ష్మ విధానాలను సమగ్రపరిచే బహుళ-స్థాయి నమూనాను పరీక్షించాము. సాధికారత వాతావరణం మానసిక సాధికారత నుండి అనుభవపూర్వకంగా భిన్నంగా ఉందని మరియు వర్క్-యూనిట్ పనితీరుపై మేనేజర్ రేటింగ్లతో సానుకూలంగా సంబంధం కలిగి ఉందని తేలింది. అధికార స్థాయిలో ఉన్నవారికి అధికారం కల్పించడం, వ్యక్తిగత పనితీరు, ఉద్యోగ సంతృప్తి మధ్య సంబంధాలను ప్రభావితం చేస్తుందని హైరార్కిక్ లీనియర్ మోడలింగ్ ఉపయోగించి ఒక క్రాస్ లెవల్ మధ్యవర్తిత్వ విశ్లేషణ చూపించింది. |
0786d19321c380f98ade66e4c9c8c9380ac89beb | అనేక శ్రేణి బహుళ-లేబుల్ వర్గీకరణ వ్యవస్థలు ప్రతి (ఉదాహరణ, తరగతి) జంటకు నిజమైన విలువైన స్కోరును అంచనా వేస్తాయి, అధిక స్కోరు ఆ ఉదాహరణ ఆ తరగతికి చెందినదని ఎక్కువ విశ్వాసాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది. ఈ వర్గీకరణ యంత్రాలు ఈ స్కోర్లను వాస్తవ లేబుల్ సెట్కు మార్చడానికి వినియోగదారుని వదిలివేస్తాయి, ఇది స్కోర్లకు కట్-ఆఫ్ విలువను వర్తిస్తుంది. ఈ వర్గీకరణ యంత్రాల యొక్క అంచనా పనితీరును సాధారణంగా ఖచ్చితత్వ-రిక్వాల్ వక్రతలు వంటి పరిమితి-స్వతంత్ర కొలతలను ఉపయోగించి అంచనా వేయబడుతుంది. అయితే, అనేక అనువర్తనాలకు వాస్తవ లేబుల్ సెట్లు మరియు తద్వారా ఆటోమేటిక్ లేబులింగ్ వ్యూహం అవసరం. ఈ వ్యాసంలో, మేము వివిధ ప్రత్యామ్నాయాలను ప్రదర్శిస్తాము మరియు అంచనా వేస్తాము, అధికార బహుళ లేబుల్ వర్గీకరణలో వాస్తవ లేబులింగ్ను నిర్వహించడానికి. ఒకే మరియు బహుళ పరిమితుల ఎంపికను మేము పరిశీలిస్తాము. బహుళ-లేబుల్ వర్గీకరణలో బహుళ-పరిధి ఎంపిక వ్యూహాలు ఉన్నప్పటికీ, అవి శ్రేణికి సంబంధించిన సందర్భంలో నేరుగా వర్తించలేవు. ప్రతిపాదిత వ్యూహాలు రెండు ప్రధాన విధానాలలో అమలు చేయబడతాయిః ఆసక్తి యొక్క ఒక నిర్దిష్ట పనితీరు కొలత (F- కొలత లేదా సోపానక్రమం నష్టం వంటివి) యొక్క ఆప్టిమైజేషన్ మరియు అంచనాలలో శిక్షణ సమితి లక్షణాలను (తరగతి పంపిణీ లేదా లేబుల్ కార్డినల్ వంటివి) అనుకరించడం. వివిధ అప్లికేషన్ డొమైన్ల నుండి 10 డేటా సెట్లపై ప్రతిపాదిత లేబులింగ్ పథకాల పనితీరును మేము అంచనా వేస్తాము. బహుళ పరిమితులను ఎంచుకోవడం వల్ల అనుగుణ రచయిత ఫలితము వస్తుందని మా ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. Tel: +32(0) 9 331 36 93 Fax: +32(0) 9 221 76 73 ఇమెయిల్ చిరునామాలు: [email protected] (Isaac Triguero), [email protected] (Celine Vens) ప్రిప్రింట్ Elsevier కు సమర్పించబడింది జనవరి 29, 2016 అధికార బహుళ లేబుల్ సమస్యలకు సమర్థవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన పరిష్కారం. |
5a459e764726c4ffceba51c76baa7f511ee5b1b8 | భవిష్యత్ కంప్యూటింగ్ వాతావరణాలు డెస్క్టాప్ పరిమితుల నుండి వినియోగదారుని విముక్తి చేస్తాయి. మొబైల్ వాతావరణం కోసం అప్లికేషన్లు వినియోగదారులకు మెరుగైన సేవలను అందించడానికి స్థానం వంటి సందర్భోచిత సమాచారాన్ని ఉపయోగించుకోవాలి. ఈ పత్రంలో, మేము సైబర్ గైడ్ ప్రాజెక్టును ప్రదర్శిస్తున్నాము, దీనిలో మేము మొబైల్ సందర్భ-అవగాహన గైడ్ యొక్క నమూనాలను నిర్మిస్తున్నాము. వినియోగదారు యొక్క ప్రస్తుత స్థానం యొక్క జ్ఞానం, అలాగే గత స్థానాల చరిత్ర, నిజమైన టూర్ గైడ్ నుండి మేము ఆశించే సేవల రకాన్ని మరింత అందించడానికి ఉపయోగిస్తారు. వివిధ హ్యాండ్-హెల్డ్ ప్లాట్ఫారమ్లలో ఇండోర్ మరియు అవుట్డోర్ ఉపయోగం కోసం అభివృద్ధి చేసిన వివిధ సైబర్ గైడ్ ప్రోటోటైప్ల నిర్మాణం మరియు లక్షణాలను మేము వివరిస్తాము. మొబైల్ పరిసరాలలో మన సందర్భోచిత అనువర్తనాల అభివృద్ధిలో ఉద్భవించిన సాధారణ పరిశోధన సమస్యలను కూడా మేము చర్చిస్తాము. |
31b6b7a1e00ada40a674f0fa13fa695245058f97 | ఈ పత్రం స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన ఎంబెడెడ్ మైక్రోసిస్టమ్స్లో ఉపయోగించే CMOS ఆధారిత ఛార్జ్ పంప్ టోపోలాజీలను సమీక్షిస్తుంది. ఈ ఛార్జ్ పంప్ నిర్మాణాలు దాని సరళమైన డయోడ్-టైడ్, సింగిల్-బ్రాంచ్ల నుండి ఎక్స్పోనెన్షియల్ రకానికి, డబుల్-బ్రాంచ్ల నుండి తక్కువ వోల్టేజ్ ఆపరేషన్ కోసం అధునాతన గేట్ మరియు సబ్స్ట్రేట్ నియంత్రణతో అభివృద్ధి చెందాయి. ప్రచురించిన ఛార్జ్ పంపులు నిర్మాణం, ఆపరేషన్ సూత్రాలు మరియు పంపు ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతుల ఆధారంగా సమూహీకరించబడ్డాయి, వాటి లాభాలు మరియు నష్టాలు పోల్చబడ్డాయి మరియు ఫలితాలు విరుద్ధంగా ఉన్నాయి. వివిధ ఛార్జ్ పంప్ టోపోలాజీలు మరియు ఉపయోగించిన పథకాలు పంప్ సామర్థ్యం, శక్తి సామర్థ్యం, ఛార్జ్ బదిలీ, సర్క్యూట్ సంక్లిష్టత, పంప్ కెపాసిటర్లు, ఫార్మ్ ఫ్యాక్టర్ మరియు సరైన లోడ్తో కనీస సరఫరా వోల్టేజీల ఆధారంగా పరిగణించబడతాయి. ఈ వ్యాసం తగిన పద్ధతులు మరియు సిఫార్సుల యొక్క అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది, ఇది డిజైనర్కు ముఖ్యంగా తక్కువ పరిసర సూక్ష్మ శక్తిని సేకరించే అనువర్తనాల కోసం అత్యంత అనువైన ఛార్జ్ పంప్ టోపోలాజీని ఎంచుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. |
958e19db35adf74d6f74e36f3ade4494bd9829f6 | పరాన్నజీవి మూలకం మీద టెర్మినేషన్ కెపాసిటర్ను మార్చడం ద్వారా బీమ్ స్టీరింగ్ విజయవంతంగా సాధించబడింది. ఈ వెలుగులో, అన్ని డైఎలెక్ట్రిక్ రిజోనరేటర్ యాంటెన్నాలు (DRA లు) ఒకే డైఎలెక్ట్రిక్ పర్మిటివిటీని కలిగి ఉంటాయి, ఇది పదితో సమానంగా ఉంటుంది మరియు ఇరుకైన ఎపర్చరుతో <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX"> $ 50\Omega $ </tex-math> </inline-formula> మైక్రోస్ట్రిప్ ద్వారా ఉత్తేజితం చేయబడుతుంది. రేడియేషన్ నమూనా మరియు ప్రతిబింబ గుణకం, అలాగే శ్రేణి కారకం పై పరస్పర కలపడం యొక్క ప్రభావం MATLAB వెర్షన్ 2014b మరియు ANSYS HFSS వెర్షన్ 16 ను ఉపయోగించి స్పష్టంగా పరిశోధించబడింది. దీని ఫలితంగా, ప్రతిపాదిత DRA శ్రేణి యొక్క యాంటెన్నా పుంజం 15 GHz వద్ద -32 ° నుండి +32 ° వరకు నడపగలిగింది. అంతేకాకుండా, కొలిచిన యాంటెన్నా శ్రేణి 9.25 dBi గరిష్ట లాభం మరియు -10 dB కంటే తక్కువ ప్రతిబింబ గుణకాలు 1.3 GHz కంటే ఎక్కువ బ్యాండ్విడ్త్తో చూపించాయి, ఇది 5G ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ అనువర్తనాల్లో పరికరాల మధ్య కమ్యూనికేషన్ కోసం కావాల్సినదిగా పరిగణించబడుతుంది. ఈ కాగితం పరాన్నజీవి మూలకాలతో ఒక గైడబుల్ హైయర్ ఆర్డర్ మోడ్ (TE<ఇన్లైన్-ఫార్ములా> <టెక్స్-మాథ్ నోటేషన్="లాటెక్స్"> $ ^ {\mathrm {y}}_{1\delta 3} $ </text-math> </inline-formula>) డైఎలెక్ట్రిక్ రిసొనేటర్ యాంటెన్నా యొక్క ఫలితాలను అందిస్తుంది. |
c60c6632548f09f066ccb693dd2e1738ca012d6c | ఈ సమాచార ప్రసారము 32 × 32 హై-గెయిన్ ప్యాచ్ ఆర్యెన్స్ యాంటెన్నాను ప్రదర్శిస్తుంది, ఇది W-బ్యాండ్లో సబ్స్ట్రేట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) నిర్మాణం ద్వారా సరఫరా చేయబడుతుంది. ఈ యాంటెన్నా రెండు పొరలతో కూడి ఉంటుంది, ఇది ఒక కాంపాక్ట్ టోపోలాజీని సాధించడానికి, ఇది ప్రామాణిక పిసిబి ఫ్యాబ్రికేషన్ ప్రక్రియను ఉపయోగించి భారీ ఉత్పత్తిని అనుమతిస్తుంది. బ్రాడ్బ్యాండ్ ఫీడింగ్ నెట్వర్క్ దిగువ పొరలో ఉంచబడుతుంది, అయితే రేడియేటింగ్ ప్యాచెస్ ఎగువ పొరలో ఉంటాయి. ఈ ఆకృతీకరణ సాంప్రదాయ SIW శ్రేణి యాంటెన్నాల లాభం మరియు బ్యాండ్విడ్త్ మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్ ను కూడా పరిష్కరిస్తుంది. 32 × 32 యాంటెన్నా అమరిక యొక్క కొలిచిన లాభం 91-97 GHz యొక్క పని బ్యాండ్విడ్త్లో 28.81-29.97 dBi పరిధిలో ఉంటుంది. కొలిచిన ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ అదే ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్ను కవర్ చేస్తుంది . యాంటెన్నా శ్రేణి యొక్క క్రాస్-పోలరైజేషన్ కిరణం దిశలో 40 dB కంటే తక్కువగా ఉంటుంది. అనుకరణ మరియు కొలిచిన ఫలితాల మధ్య మంచి ఒప్పందం మా డిజైన్ను ధృవీకరిస్తుంది. |
61f30c93c68064d8706ba7b6d3b57701bd1b9ffc | |
5f8fa49eea09a43a6e6f6e7fdc4387751aee8973 | హాష్ ఫంక్షన్ను (ఉదా, SHA-1) నిర్మించడానికి అత్యంత సాధారణ మార్గం ఇన్పుట్ సందేశంలో కుదింపు ఫంక్షన్ను పునరావృతం చేయడం. కంప్రెషన్ ఫంక్షన్ సాధారణంగా మొదటి నుండి రూపొందించబడింది లేదా ఒక బ్లాక్-సిఫర్ నుండి తయారు చేయబడింది. ఈ వ్యాసంలో, మేము హాష్ ఫంక్షన్ల కోసం ఒక కొత్త భద్రతా భావనను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది కొలిషన్-రెసిస్టెన్స్ కంటే బలంగా ఉంది. ఈ భావన ప్రకారం, స్థిర-పొడవు బిల్డింగ్ బ్లాక్ను ఆదర్శవంతమైన ఆదిమంగా చూసినప్పుడు, యాదృచ్ఛిక పొడవు హాష్ ఫంక్షన్ H యాదృచ్ఛిక ఒరాకిల్గా ప్రవర్తించాలి. ఇది పునరావృత హాష్-ఫంక్షన్లకు వ్యతిరేకంగా అన్ని సాధ్యమైన సాధారణ దాడులను తొలగించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ కాగితంలో, SHA-1 మరియు MD5 వంటి హాష్ ఫంక్షన్ల వెనుక ఉన్న ప్రస్తుత డిజైన్ సూత్రం - (బలోపేతం చేయబడిన) మెర్క్లే-డామ్గార్డ్ పరివర్తన - ఈ భద్రతా భావనను సంతృప్తిపరచదని మేము చూపిస్తాము. ఈ భావనను నిరూపించగల అనేక నిర్మాణాలను మేము అందిస్తున్నాము; ఆ కొత్త నిర్మాణాలు సాదా మెర్క్లే-డామ్గార్డ్ నిర్మాణానికి కనీస మార్పులను ప్రవేశపెడతాయి మరియు ఆచరణలో సులభంగా అమలు చేయబడతాయి. ఈ పత్రం క్రిప్టో 2005లో ప్రచురించబడే ఒక పత్రం యొక్క సవరించిన సంస్కరణ. |
eea181af6fc81ac0897c79a8bdb1c2dcbe410863 | మొబైల్ పరికరాలు, అప్లికేషన్ల అభివృద్ధితో మొబైల్ గోప్యత చాలా ముఖ్యమైన అంశంగా మారింది. మొబైల్ గోప్యతపై ప్రస్తుత పరిశోధనలు ప్రధానంగా ఒక నిర్దిష్ట పరికరంలో సంభావ్య లీక్లపై దృష్టి పెడతాయి. అయితే, మొబైల్ పరికరంలో సున్నితమైన డేటా లీకేజ్ ఫోన్ (లేదా డేటా) యజమాని గోప్యతను ఉల్లంఘించడమే కాకుండా, డేటా నేరుగా లేదా పరోక్షంగా ఉన్న అనేక ఇతర వ్యక్తుల గోప్యతను కూడా ఉల్లంఘిస్తుంది (వాటిని డేటా ఇంటలివర్స్ అని పిలుస్తారు). ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి, మేము ఒక సహకార గోప్యతా నిర్వహణ ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రవేశపెడతాము, ఇది డేటా యజమానులకు మరియు డేటా పాల్గొనేవారికి పంపిణీ పద్ధతిలో చక్కటి డేటా గోప్యతా రక్షణను అందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ప్రతి యూజర్ పేర్కొన్న వ్యక్తిగత గోప్యతా విధానాల ఆధారంగా, సహకార గోప్యతా విధానం స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేయబడుతుంది మరియు వివిధ పరికరాల్లో అమలు చేయబడుతుంది. ఒక ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్ ప్రోటోటైప్ గా, మేము ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్వర్క్ ను ఆండ్రాయిడ్ లో అమలు చేస్తాము మరియు రెండు కేస్ స్టడీస్ తో దాని వర్తించదగినతను ప్రదర్శిస్తాము. |
8e04afb34228a7fbb3f6ef3af8cfe85e0e74c34b | ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (ఐఒటి) పరికరాల కోసం వనరులను ఆదా చేయడానికి, ప్రతిపాదిత విధానం దాదాపు అన్ని అనువర్తనాల కోసం సుమారుగా ఫంక్షన్ యూనిట్ల ద్వారా నిర్వహించగల విభాగాల ఆపరేషన్లు మరియు సంబంధిత ప్రాథమిక అంకగణిత కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తుంది. ఐపి వాటర్మార్కింగ్, డిజిటల్ వేలిముద్రలు మరియు తేలికపాటి గుప్తీకరణ కోసం సమాచారాన్ని దాచడం ద్వారా ఈ విధానం ఐఓటి పరికరాల భద్రతను పెంచుతుంది. |
27d2ee0a25f97137aaea666a1d39350cd7f1c4ba | సురక్షితంగా ఉండాల్సిన అవసరం లేదు? దాదాపు ప్రతి సాఫ్ట్వేర్ నియంత్రిత వ్యవస్థను సంభావ్య ప్రత్యర్థుల నుండి బెదిరింపులు ఎదుర్కొంటున్నాయి, PC లలో నడుస్తున్న ఇంటర్నెట్-అవగాహన క్లయింట్ అప్లికేషన్ల నుండి, ఇంటర్నెట్ ద్వారా ప్రాప్యత చేయగల సంక్లిష్ట టెలికమ్యూనికేషన్స్ మరియు విద్యుత్ వ్యవస్థల వరకు, కాపీరైట్ రక్షణ యంత్రాంగాలతో కూడిన వస్తువుల సాఫ్ట్వేర్ వరకు. సాఫ్ట్ వేర్ ఇంజినీర్లు ఈ బెదిరింపుల గురించి తెలుసుకోవాలి మరియు విశ్వసనీయ రక్షణలతో వ్యవస్థలను ఇంజనీర్ చేయాలి, అయితే వినియోగదారులకు విలువను అందిస్తారు. ఈ పత్రంలో, సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ మరియు భద్రత మధ్య పరస్పర చర్యలలో తలెత్తే పరిశోధన సమస్యలపై మా దృక్పథాలను ప్రదర్శిస్తాము. |
7133ed98bfefa2e7a177f88e8c100562fca82b3a | ఓపెన్ స్ట్రీట్ మ్యాప్ ప్రాజెక్ట్ అనేది వినియోగదారులు సృష్టించిన వీధి పటాలను అందించే ఒక విజ్ఞాన సమిష్టి. వికీపీడియాను సృష్టించిన పీర్ ప్రొడక్షన్ మోడల్ను అనుసరిస్తుంది. దీని లక్ష్యం కొత్త కాపీరైట్ పథకాల క్రింద ఉపయోగించడానికి, సవరించడానికి మరియు లైసెన్స్ పొందటానికి ఉచిత మ్యాప్ డేటా సమితిని సృష్టించడం. OSM సాంకేతిక మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించి గణనీయమైన సంఖ్యలో సహకారిలు ప్రపంచ పటాన్ని సమిష్టిగా సవరించారు, మరియు సుమారు 40 మంది వాలంటీర్లతో కూడిన ఒక ప్రధాన బృందం, సర్వర్ను నిర్వహించడం, సర్వర్తో లావాదేవీలను నిర్వహించే కోర్ సాఫ్ట్వేర్ను వ్రాయడం మరియు కార్టోగ్రాఫిక్ అవుట్పుట్లను సృష్టించడం వంటి OSM యొక్క మౌలిక సదుపాయాలను సృష్టించడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి తమ సమయాన్ని వెచ్చించారు. వివిధ అప్లికేషన్ డొమైన్లు, సాఫ్ట్వేర్ ప్లాట్ఫారమ్లు మరియు హార్డ్వేర్ పరికరాల్లో మరింత ఉపయోగం కోసం OSM డేటాను అందుబాటులో ఉంచడానికి సాఫ్ట్వేర్ సాధనాలను అభివృద్ధి చేసే సాఫ్ట్వేర్ డెవలపర్ల యొక్క పెరుగుతున్న సంఘం కూడా ఉంది. ఓఎస్ఎం ప్రాజెక్టుకు కేంద్రంగా ఓఎస్ఎం ప్రధాన వెబ్సైట్ ఉంది. |
b563b7e6e14661d488bb082bffe7c2837e56c022 | లక్ష్యము శస్త్రచికిత్స ప్రక్రియ, దాని ఫలితాలు, మరియు దాని సమస్యలు మరియు హైపర్ట్రోఫీ కేసులలో రోగులు చిన్న పెదవి యొక్క శస్త్రచికిత్స తగ్గింపుతో సంతృప్తి చెందారో లేదో నిర్ణయించడానికి. స్టడీ డిజైన్ 9 సంవత్సరాల కాలంలో చిన్న పెదవి తగ్గింపుకు గురైన 163 మంది రోగుల రికార్డులను సమీక్షించారు. రోగుల వయస్సు 12 నుండి 67 సంవత్సరాల వరకు ఉంది (మధ్యస్థ 26 సంవత్సరాలు). 87% కేసులలో శస్త్రచికిత్సను అభ్యర్థించడానికి కారణాలు సౌందర్య ఆందోళనలు, 64% లో దుస్తులు అసౌకర్యం, 26% లో వ్యాయామంతో అసౌకర్యం మరియు 43% లో ప్రవేశం డిస్పెరినియా. శస్త్రచికిత్స తర్వాత 1 నెల అనోటమిక్ ఫలితాలను అంచనా వేశారు. మెయిల్ చేసిన ప్రశ్నాపత్రం ద్వారా రోగుల సంతృప్తి అంచనా వేయబడింది. ఫలితాలు శస్త్రచికిత్సకు సంబంధించిన ముఖ్యమైన సమస్యలు ఏవీ గుర్తించబడలేదు. 151 మంది రోగులలో (93%) శరీర నిర్మాణ సంబంధిత ఫలితాలు సంతృప్తికరంగా ఉన్నాయి. 98 ప్రశ్నపత్రాలు తిరిగి ఇవ్వబడ్డాయి. ఎనభై ఒక్క రోగులు (83%) శస్త్రచికిత్స తర్వాత ఫలితాలు సంతృప్తికరంగా ఉన్నాయని కనుగొన్నారు. ఎనభై ఏడు (89%) మంది సౌందర్య ఫలితంతో సంతృప్తి చెందారు, మరియు 91 (93%) మంది క్రియాత్మక ఫలితాన్ని ఆమోదించారు. నలుగురు రోగులు (4%) అదే విధానాన్ని మరలా చేయరు. చిన్న పెదవుల తగ్గింపు అనేది ఒక సాధారణ శస్త్రచికిత్సా విధానం, ఇది రోగి యొక్క అధిక స్థాయి సంతృప్తితో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. |
6e07e1390c6a6cd6ca52ac909e1db807d7ba19be | వశ్యమైన ఎలక్ట్రానిక్స్ ను తక్కువ ప్రొఫైల్, తక్కువ బరువు, అనుకూలమైన విద్యుద్వాహక లక్షణాల వల్ల ప్రయోజనం పొందే అనేక అనువర్తనాల్లో ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తున్నారు. అయితే, ఈ ప్రయోజనాలు ఉన్నప్పటికీ, సౌకర్యవంతమైన ఎలక్ట్రానిక్స్ కోసం ఆచరణాత్మక, అధిక-వాల్యూమ్ అనువర్తనాల శ్రేణి భవిష్యత్తులో పరిమితంగా ఉంటుంది, సౌకర్యవంతమైన ఉపరితలాలపై లిథోగ్రాఫిక్ నమూనాకు సంబంధించిన అనేక సవాళ్లను విజయవంతంగా పరిష్కరించకపోతే. వీటిలో అత్యంత కీలకమైనవి రిజల్యూషన్, ప్యానెల్ పరిమాణం, ప్రాసెస్ థ్రూపుట్, సబ్స్ట్రేట్ డిస్టార్షన్, మెటీరియల్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు దిగుబడితో సహా సౌకర్యవంతమైన సర్క్యూట్ల ఖర్చు మరియు పనితీరును ప్రభావితం చేసే సిస్టమ్ పారామితులకు సంబంధించినవి. ఈ కీలకమైన రంగాలలో ప్రతి ఒక్కటి ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి రూపొందించిన రోల్-టు-రోల్ లిథోగ్రఫీ వ్యవస్థల యొక్క కొత్త తరగతిని మేము మీకు అందిస్తున్నాము. ఈ వ్యవస్థలు మృదువైన ఉపరితల పదార్థాలపై చాలా పెద్ద ఎక్స్పోజరు ప్రాంతాలపై అధిక రిజల్యూషన్ ప్రొజెక్షన్ ఇమేజింగ్ను అందిస్తాయి. అంతేకాకుండా, ప్రాసెసింగ్ కారణంగా సబ్స్ట్రేట్ వక్రీకరణను భర్తీ చేయడానికి చిత్ర స్కేలింగ్ ద్వారా అధిక-ఖచ్చితమైన అమరికను సాధిస్తాయి; మరియు వారు ప్రొజెక్షన్ ఇమేజింగ్ ద్వారా మిలియన్ల పిక్సెల్లను ఏకకాలంలో నమూనాగా, అధిక-త్రూపుట్ ఫోటోఅబ్లేషన్ కూడా చేస్తారు. ప్రస్తుతమున్న మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న అప్లికేషన్ల కోసం, మడతగల సర్క్యూట్ బోర్డులు మరియు మడతగల చిప్ క్యారియర్స్ వంటి వాటికి, అలాగే మడతగల డిస్ప్లేలు మరియు మాక్రోఎలక్ట్రానిక్ సిస్టమ్స్ వంటి భవిష్యత్ అప్లికేషన్ల కోసం ఈ టెక్నాలజీ ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది. |
2744ea7c1f495d97e0cfbecf3e6a315a34d71b6a | హైబ్రిడ్ ఇంటిగ్రేషన్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించి సిలికాన్ CMOS VLSI కోసం దట్టమైన ఉపరితల-సాధారణ ఆప్టికల్ ఇంటర్కనెక్షన్లను అమలు చేయడానికి సాంకేతికతలు ఇప్పుడు ఉన్నాయి. ఫలితంగా వచ్చే ఫోటోనిక్ చిప్ యొక్క పనితీరును నిర్ణయించే కీలక కారకాలు ట్రాన్స్సీవర్ పరికర శ్రేణులపై దిగుబడి, రిసీవర్ మరియు ట్రాన్స్మిటర్ సర్క్యూట్ల యొక్క సున్నితత్వం మరియు విద్యుత్ వ్యర్థం మరియు మొత్తం అందుబాటులో ఉన్న ఆప్టికల్ పవర్ బడ్జెట్. ఆన్-చిప్ డిటెక్షన్ మరియు మాడ్యులేషన్ కోసం GaAs-AlGaAs బహుళ-క్వాంటం-వెల్ p-i-n డయోడ్ల వాడకం ఆప్టోఎలక్ట్రానిక్ ట్రాన్స్సీవర్లను అమలు చేయడానికి ఒక సమర్థవంతమైన మార్గంగా చెప్పవచ్చు. ఈ హైబ్రిడ్ ఆప్టోఎలక్ట్రానిక్ VLSI టెక్నాలజీని స్కేలింగ్ చేయడానికి ఒక సంభావ్య రోడ్మ్యాప్ను మేము చర్చిస్తాము, ఎందుకంటే CMOS లైన్ వెడల్పులు తగ్గుతాయి మరియు హైబ్రిడ్ ఆప్టోఎలక్ట్రానిక్ ట్రాన్స్సీవర్ టెక్నాలజీ యొక్క లక్షణాలు మెరుగుపడతాయి. ఒక ముఖ్యమైన సాధారణ ముగింపు ఏమిటంటే, విద్యుత్ ఇంటర్కనెక్ట్లకు భిన్నంగా, ఇటువంటి దట్టమైన ఆప్టికల్ ఇంటర్కనెక్ట్ లు నేరుగా ఎలక్ట్రానిక్ సర్క్యూట్కు భవిష్యత్తులో CMOS టెక్నాలజీ యొక్క మెరుగైన పనితీరుతో సరిపోయేలా సామర్థ్యాన్ని స్కేల్ చేయగలవు. |
2a748cc66531dd7f4d122e66cc0cb461d1205fc0 | ఈ పత్రంలో మేము పార్కింగ్ స్పాట్లు మరియు కాలిబాటలు, అలాగే రహదారి లేన్ల సంఖ్య మరియు స్థానం వంటి చక్కటి ధాన్యం విభాగీకరణ వర్గాలతో ఇప్పటికే ఉన్న పటాలను మెరుగుపరచడానికి ఒక విధానాన్ని అందిస్తున్నాము. ఈ లక్ష్యం కోసం, మేము ఒక సమర్థవంతమైన విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది ఈ చక్కటి ధాన్యం వర్గాలను అంచనా వేయగలదు, రెండు, మోనోక్యూలర్ వైమానిక చిత్రాలపై ఉమ్మడి ముగింపు చేయడం, అలాగే కారు పైన అమర్చిన స్టీరియో కెమెరా జత నుండి తీసిన గ్రౌండ్ చిత్రాలు. ఇందులో ముఖ్యమైనది రెండు రకాల చిత్రాల మధ్య అమరిక గురించి ఆలోచించడం, ఎందుకంటే కొలతలు అధునాతన GPS + IMU వ్యవస్థలతో తీసుకున్నప్పుడు కూడా, ఈ అమరిక తగినంత ఖచ్చితమైనది కాదు. KITTI [8] ను మెరుగుపరిచే కొత్త డేటా సమితిపై మా విధానం యొక్క ప్రభావాన్ని విమానంలో అమర్చిన కెమెరాతో తీసిన వైమానిక చిత్రాలతో ప్రదర్శిస్తాము మరియు జర్మనీలోని కార్ల్స్రూహ్ నగరం చుట్టూ ఎగురుతుంది. |
b833ee2d196180e11eb4d93f793acd66ff1e2dbe | మొబైల్ రోబోటిక్స్ లో ఖచ్చితమైన మెట్రిక్ లొకేలేషన్ అనేది ఒక ప్రధాన సవాలు. రోబోట్ తో మ్యాప్ ను నిర్మించిన తరువాత స్థానికీకరించడం అనేవి అనేక ప్రస్తుత పద్ధతులు. ఈ వ్యాసంలో గూగుల్ స్ట్రీట్ వ్యూ నుండి జియో-ట్యాగ్డ్ పనోరమాను గ్లోబల్ పొజిషనింగ్ మూలంగా ఉపయోగించే ఒక కొత్త విధానాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. స్థానికీకరణ సమస్యను రెండు దశల్లో ఒక సరళరహిత చిన్న చతురస్రాల అంచనాగా మేము మోడల్ చేస్తాము. మొదటిది చిన్న మోనోక్యులార్ కెమెరా సీక్వెన్స్ల నుండి ట్రాక్ చేయబడిన ఫీచర్ పాయింట్ల యొక్క 3D స్థానాన్ని అంచనా వేస్తుంది. రెండవది స్ట్రీట్ వ్యూ పనోరమా మరియు అంచనా వేసిన పాయింట్ల మధ్య దృఢమైన శరీర పరివర్తనను లెక్కిస్తుంది. ఈ పద్ధతి యొక్క ఏకైక ఇన్పుట్ మోనోక్యులర్ కెమెరా చిత్రాలు మరియు ఓడోమెట్రీ అంచనాలు. మేము దృశ్యమాన విశ్వసనీయతలను గ్రౌండ్ సత్యంగా ఉపయోగించి పార్కింగ్ స్థలంలో రోబోటిక్ ప్లాట్ఫామ్లో విధానాన్ని అమలు చేయడం ద్వారా పద్ధతి యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని కొలవగలిగాము. అదనంగా, మేము ఒక Google టాంగో టాబ్లెట్ నుండి డేటాను ఉపయోగించి ఒక నిజమైన పట్టణ దృశ్యంలో వ్యక్తిగత స్థానికీకరణ సందర్భంలో విధానం వర్తింపజేసింది. |
0f8c30445f3d994ac220dd101de6999cb6eaf911 | గతంలో, స్వయంప్రతిపత్త రోబోట్ నావిగేషన్ రంగంలో అపారమైన పురోగతి ఉంది మరియు అనేక రకాల రోబోట్లు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి, ఇవి ఇండోర్లలో, పట్టణేతర బహిరంగ వాతావరణాలలో లేదా రహదారులపై బలమైన నావిగేషన్ సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించాయి మరియు నగర కేంద్రాలు వంటి పట్టణ వాతావరణాలలో నావిగేషన్పై చాలా తక్కువ విధానాలు దృష్టి సారించాయి. అయితే పట్టణ ప్రాంతాలు అటానమస్ రోబోలకు అనేక సవాళ్లను తెస్తాయి ఎందుకంటే అవి నిర్మాణాత్మకంగా మరియు డైనమిక్ గా ఉంటాయి. ఈ వ్యాసంలో, రద్దీగా ఉండే నగర వాతావరణాలలో మరియు పాదచారుల ప్రాంతాలలో పనిచేయడానికి రూపొందించిన మొబైల్ రోబోట్ల కోసం ఒక నావిగేషన్ వ్యవస్థను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. ఈ వ్యవస్థ యొక్క వివిధ భాగాలను మేము వివరించాము, వీటిలో సిటీ సెంటర్ల యొక్క భారీ పటాలను నిర్వహించడానికి ఒక SLAM మాడ్యూల్, ట్రావెర్సిబిలిటీ మరియు భూభాగం యొక్క రకాన్ని కూడా పరిగణనలోకి తీసుకునే సాధ్యమైన మార్గాలను నిర్ధారించడానికి ఒక ప్రణాళిక భాగం, డైనమిక్ వాతావరణాలలో ఖచ్చితమైన స్థానికీకరణ కోసం ఒక మాడ్యూల్ మరియు వేదికను క్రమాంకనం చేయడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి మార్గాలు ఉన్నాయి. మా నావిగేషన్ వ్యవస్థను అనేక పెద్ద ఎత్తున క్షేత్ర పరీక్షలలో అమలు చేసి పరీక్షించారు, దీనిలో నిజమైన రోబోట్ సంక్లిష్టమైన పట్టణ వాతావరణంలో అనేక కిలోమీటర్ల స్వతంత్రంగా నావిగేట్ చేసింది. ఈ రోబోట్ జర్మనీలోని ఫ్రైబర్గ్ నగరంలో మూడు కిలోమీటర్ల పొడవైన రోడ్డుపై స్వయంచాలకంగా ప్రయాణించింది. |
1233f38bddaebafe9f4ae676bb2f8671f6c4821a | స్థలాకృతి సమాచారాన్ని ఉపయోగించి గ్రిడ్లో వ్యయ ఫంక్షన్ను మార్చడం వంటి సమస్యల తరగతిని పరిష్కరించడానికి మేము సరళ-సమయ అల్గోరిథంలను వివరిస్తాము. ఈ సమస్యలను బైనరీ చిత్రాల యొక్క క్లాసిక్ దూర పరివర్తనాల యొక్క సాధారణీకరణగా చూడవచ్చు, ఇక్కడ బైనరీ చిత్రాన్ని గ్రిడ్లో ఒక యాదృచ్ఛిక ఫంక్షన్ ద్వారా భర్తీ చేస్తారు. ప్రత్యామ్నాయంగా, వాటిని రెండు ఫంక్షన్ల కనీస కన్వొల్యూషన్ పరంగా చూడవచ్చు, ఇది గ్రేస్కేల్ మోర్ఫోలజీలో ఒక ముఖ్యమైన ఆపరేషన్. మన పద్ధతుల యొక్క పరిణామం ఒక బైనరీ చిత్రానికి యుక్లిడియన్ దూర పరివర్తనను లెక్కించడానికి ఒక సాధారణ మరియు వేగవంతమైన పద్ధతి. మా అల్గోరిథంలు కూడా విటెర్బి డీకోడింగ్, నమ్మక ప్రచారం, మరియు సరైన నియంత్రణకు వర్తించవచ్చు. ACM వర్గీకరణః F.2.1, I.4 AMS వర్గీకరణః 68T45, 68W40 |
6e37979d2a910e8a2337927731619fd789a5213b | ఈ సర్వేలో, న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో బహుళస్థాయి ఫీడ్ఫార్వర్డ్ పెర్సెప్ట్రాన్ (ఎంఎల్పి) మోడల్లో తలెత్తే వివిధ సన్నిహిత-సిద్ధాంతపరమైన సమస్యలను మేము చర్చిస్తాము. MLP నమూనా అనేక నాడీ నెట్వర్క్ నమూనాలలో అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన మరియు ఆచరణాత్మక నమూనాలలో ఒకటి. గణితపరంగా ఇది కూడా సరళమైన నమూనాలలో ఒకటి. అయినప్పటికీ ఈ నమూనా యొక్క గణితం బాగా అర్థం కాలేదు, మరియు ఈ సమస్యలలో చాలా వరకు సమీకరణ-సిద్ధాంతపరమైనవి. మనం చర్చించబోయే పరిశోధనలో చాలా వరకు ఇటీవలివి. ఏమి జరిగిందో, ఇంకా జవాబు లేని ప్రశ్నలు ఏవైనా ఉన్నాయో మనం నివేదిస్తాం. మేము ఆచరణాత్మక (అల్గోరిథమిక్) పద్ధతులను ప్రదర్శించము. అయితే, ఈ నమూనా యొక్క సామర్థ్యాలు మరియు పరిమితులను మేము అన్వేషిస్తాము. మొదటి రెండు విభాగాలలో, మేము న్యూరల్ నెట్వర్క్ల యొక్క సంక్షిప్త పరిచయం మరియు అవలోకనాన్ని మరియు బహుళ పొర ఫీడ్ఫార్వర్డ్ పెర్సెప్ట్రాన్ మోడల్ను అందిస్తున్నాము. సెక్షన్ 3 లో మేము సాంద్రత యొక్క ప్రశ్నను చాలా వివరంగా చర్చిస్తాము. ఈ నమూనాకు ఏవైనా సహేతుకమైన ఫంక్షన్లను ఏకపక్షంగా బాగా అంచనా వేయడానికి సిద్ధాంతపరమైన సామర్థ్యం ఎప్పుడు ఉంటుంది? విభాగం 4 లో ఒక ఫంక్షన్ మరియు దాని ఉత్పన్నాలను ఏకకాలంలో సమీకరణం చేసే పరిస్థితులను మేము ప్రదర్శిస్తాము. ఈ నమూనా యొక్క ఇంటర్పోలేషన్ సామర్థ్యాన్ని విభాగం 5 పరిశీలిస్తుంది. ఈ నమూనా యొక్క సమీకరణ క్రమంలో ఎగువ మరియు దిగువ పరిమితులను సెక్షన్ 6 లో అధ్యయనం చేస్తాము. ఈ విభాగంలో అందించిన సమాచారం సింగిల్ హిడెన్ లేయర్ MLP మోడల్ ను పరిశీలిస్తుంది. సెక్షన్ 7 లో, ఒకటి కంటే ఎక్కువ దాచిన పొరలను పరిగణనలోకి తీసుకున్నప్పుడు తలెత్తే కొన్ని తేడాలను మేము చర్చిస్తాము. ఈ సుదీర్ఘమైన సూచనల జాబితాలో పాఠ్యభాగంలో ఉదహరించబడని అనేక పత్రాలు ఉన్నాయి, కానీ ఈ సర్వే యొక్క అంశానికి సంబంధించినవి. |
60cd946e854e2adf256358d2e5e17b0459ba80c6 | |
dbe1cb8e323da5bf045b51534e7ed06e69ca53df | ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాల (QA) కు మరింత సంక్లిష్టమైన విధానాలు ప్రతిపాదించబడినప్పటికీ, ఈ వ్యవస్థల యొక్క నిజమైన ప్రయోజనం, ముఖ్యంగా వారి ఖరీదైన శిక్షణ అవసరాలకు సంబంధించి, తగిన ప్రాధమిక రేఖలతో పోల్చబడనప్పుడు వాటిని పెంచవచ్చు. ఇక్కడ మేము పర్యవేక్షణ లేని, సరళమైన మరియు వేగవంతమైన సమలేఖనం మరియు సమాచార పునరుద్ధరణ బేస్ లైన్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది రెండు కొత్త రచనలను కలిగి ఉంటుందిః ప్రశ్న మరియు పత్ర నిబంధనల మధ్య ఒకటి నుండి అనేక సమలేఖనం మరియు వివక్షత సమాచారం కోసం ప్రతికూల సమలేఖనం. మా విధానం అన్ని సాంప్రదాయ బేస్ లైన్ లను, అలాగే అనేక పర్యవేక్షించబడిన పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ లను అధిగమించడమే కాకుండా, మూడు క్వాలిటీ అస్యూరెన్స్ డేటా సెట్ లలో పర్యవేక్షించబడిన వ్యవస్థల కోసం కళ యొక్క స్థితిని కూడా చేరుతుంది. కేవలం మూడు హైపర్ పారామితులతో, మేము 47% P@1 ను 8 వ తరగతి సైన్స్ QA డేటాసెట్లో సాధించాము, 32.9% P@1 ను Yahoo! వికీQAలో క్వాలిటీ అస్యూరెన్స్ డేటాసెట్ మరియు 64% MAP సమాధానాలు. |
36fb553aa996885017afe3489a8377eceddc08ee | రోబోట్ కదలికలను గుర్తించడానికి ఒక కొత్త విధానాన్ని మేము అందిస్తున్నాము, ఇది రోబోట్ యొక్క పనులను సమర్థవంతంగా నెరవేరుస్తుంది, అదే సమయంలో పర్యావరణంలో ప్రజల కదలికలను అడ్డుకోదు. మా విధానం గరిష్ట ఎంట్రోపీ ఇన్వర్స్ ఆప్టిమల్ కంట్రోల్ ఉపయోగించి పాదచారుల లక్ష్య-నిర్దేశిత పథాలను నమూనా చేస్తుంది. ఈ మోడలింగ్ విధానం యొక్క ప్రయోజనం పర్యావరణంలో మార్పులకు మరియు పూర్తిగా వేర్వేరు వాతావరణాలకు దాని నేర్చుకున్న ఖర్చు ఫంక్షన్ యొక్క సాధారణత. మేము ఈ మోడల్ యొక్క అంచనాలను ఉపయోగిస్తాము పాదచారుల పథాలు ఒక నవల ఇంక్రిమెంటల్ ప్లానర్లో మరియు మా విధానం అందించిన అడ్డంకి-సున్నితమైన రోబోట్ పథ ప్రణాళికలో మెరుగుదలలను పరిమాణాత్మకంగా చూపుతుంది. |
35582a30685083c62dca992553eec44123be9d07 | ఒక అభ్యాసకుడు ప్రతి ఒక్కటిలో ఒక అంచనాతో పరీక్షల శ్రేణిని ఎదుర్కొంటున్న పరిస్థితిలో మేము అంచనా అల్గోరిథంల నిర్మాణాన్ని అధ్యయనం చేస్తాము మరియు అభ్యాసకుడి లక్ష్యం కొన్ని తప్పులు చేయడమే. మనకు తెలిసిన అల్గోరిథంల సమూహంలో ఒకటి బాగా పని చేస్తుందని నమ్మడానికి అభ్యాసకుడికి కారణం ఉన్న సందర్భంలో మేము ఆసక్తి కలిగి ఉన్నాము, కాని ఈ పద్ధతిని మేము బరువు గల మెజారిటీ అల్గోరిథం అని పిలుస్తాము డేటా లోపాలు ఉన్నప్పటికీ ఈ అల్గోరిథం బలంగా ఉందని మేము చూపిస్తాము బరువు గల మెజారిటీ యొక్క వివిధ వెర్షన్లను చర్చిస్తాము అల్గోరిథం మరియు వాటికి తప్పు పరిమితులు నిరూపించుకోండి, ఇవి పూల్ యొక్క ఉత్తమ అల్గోరిథంల యొక్క తప్పు పరిమితులతో దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, ట్రయల్స్ యొక్క క్రమం ఇచ్చినట్లయితే, పూల్ A లో ఒక అల్గోరిథం ఉంటే, అది గరిష్టంగా m తప్పులు చేస్తే, అప్పుడు బరువున్న మెజారిటీ అల్గోరిథం గరిష్టంగా c log jAj m తప్పులు చేస్తుంది c అనేది స్థిరాంకం |
f017d6284b6526790dca6bff0bb0495231534e2a | ఒక కొత్త రకం లోహ విద్యుదయస్కాంత నిర్మాణం అభివృద్ధి చేయబడింది, ఇది అధిక ఉపరితల ఇంపెడెన్స్ కలిగి ఉంటుంది. ఇది నిరంతర మెటల్తో తయారు చేయబడి, DC ప్రవాహాలను నిర్వహిస్తున్నప్పటికీ, ఇది నిషేధించబడిన ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్లో AC ప్రవాహాలను నిర్వహించదు. సాధారణ కండక్టర్ల మాదిరిగా కాకుండా, ఈ కొత్త ఉపరితలం ఉపరితల తరంగాల వ్యాప్తికి మద్దతు ఇవ్వదు మరియు దాని చిత్ర ప్రవాహాలు దశ తిరగబడవు. ఈ జ్యామితి ఒక ఉంగరాల మెటల్ ఉపరితలానికి సమానంగా ఉంటుంది, దీనిలో ఉంగరాలు ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలుగా ముక్కలా ము ము ము ము ము ము ఈ ఉపరితలం ఘన-స్థితి బ్యాండ్ సిద్ధాంతం భావనలను ఉపయోగించి వర్ణించవచ్చు, అయినప్పటికీ ఆవర్తనత ఉచిత-స్థలం తరంగదైర్ఘ్యం కంటే చాలా తక్కువగా ఉంటుంది. ఈ ప్రత్యేకమైన పదార్థం వివిధ రకాల విద్యుదయస్కాంత సమస్యలకు వర్తిస్తుంది, ఇందులో కొత్త రకాల తక్కువ ప్రొఫైల్ యాంటెన్నాలు ఉన్నాయి. |
9e4291de6cdce8e6f247effa308d72e2ec3f6122 | |
2cb46d5cab5590ef9950bd303bdfae41e7a98b1a | డేటా-ఇంటెన్సివ్ అప్లికేషన్ల విస్తరణకు క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అనేక ప్రయోజనాలను ఇస్తుంది. ఒక ముఖ్యమైన వాగ్దానం పే-అర్-యు-గో వ్యాపార నమూనాతో ఖర్చు తగ్గింపు. మరో వాగ్దానం ఏమిటంటే, పనిభారం పెరిగినట్లయితే సర్వర్లను జోడించడం ద్వారా (నిజంగా) అపరిమిత థ్రూపుట్. ఈ పత్రం డేటాబేస్ అప్లికేషన్ల కోసం క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ను అమలు చేయడానికి ప్రత్యామ్నాయ నిర్మాణాలను జాబితా చేస్తుంది మరియు ఈ నిర్మాణాలను స్వీకరించిన ఇప్పటికే ఉన్న వాణిజ్య క్లౌడ్ సేవల యొక్క సమగ్ర అంచనా ఫలితాలపై నివేదిస్తుంది. ఈ పని యొక్క దృష్టి ఇటీవల పెద్ద శ్రద్ధ పొందిన విశ్లేషణలు లేదా OLAP పనిభారాలకు బదులుగా లావాదేవీ ప్రాసెసింగ్ (అనగా, పఠనం మరియు నవీకరణ వర్క్లోడ్లు) పై ఉంది. ఫలితాలు అనేక విధాలుగా ఆశ్చర్యకరమైనవి. అన్నిటికన్నా ముఖ్యంగా, అన్ని ప్రధాన విక్రేతలు తమ క్లౌడ్ సేవలకు వేరే నిర్మాణాన్ని స్వీకరించినట్లు కనిపిస్తోంది. దీని ఫలితంగా, సేవల ఖర్చు మరియు పనితీరు పనిభారంపై ఆధారపడి గణనీయంగా మారుతూ ఉంటాయి. |
98354bb3d015d684d9248589191367fd7069cbc6 | |
212fc5ddeb4416aa7e1435f4c69391d0ad4fb18d | డేటా స్ట్రీమ్లలోని పత్రాల కోసం పంపిణీ చేయబడిన ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకునే సమస్యను మేము పరిశీలిస్తాము. పత్రాలు తక్కువ-పరిమాణ వెక్టర్లుగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి మరియు రెండు ఎంబెడెడ్ న్యూరల్ లాంగ్వేజ్ మోడళ్లతో ఒక క్రమానుగత ఫ్రేమ్వర్క్ను ఉపయోగించి వర్డ్ టోకెన్ల పంపిణీ చేసిన వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలతో కలిసి నేర్చుకుంటాయి. ముఖ్యంగా, మేము పత్రాల యొక్క సందర్భాలను ప్రవాహాలలో ఉపయోగించుకుంటాము మరియు పత్ర క్రమాన్ని మోడల్ చేయడానికి భాషా నమూనాలలో ఒకదాన్ని ఉపయోగిస్తాము మరియు వాటిలో పద క్రమాన్ని మోడల్ చేయడానికి మరొకటి. ఈ నమూనాలు వర్డ్ టోకెన్లు మరియు పత్రాల కోసం నిరంతర వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకుంటాయి, తద్వారా అర్థపరంగా ఇలాంటి పత్రాలు మరియు పదాలు సాధారణ వెక్టర్ స్థలంలో దగ్గరగా ఉంటాయి. మేము మా నమూనాకు పొడిగింపులను చర్చిస్తాము, ఇది వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సు మరియు సామాజిక సంబంధాల మైనింగ్కు వరుసలో మరింత వినియోగదారు పొరలను జోడించడం ద్వారా వర్తించవచ్చు, తద్వారా వ్యక్తిగత ప్రాధాన్యతలను సూచించడానికి వినియోగదారు-నిర్దిష్ట వెక్టర్లను నేర్చుకోవచ్చు. మూవీలెన్స్ నుండి వచ్చిన పబ్లిక్ మూవీ రేటింగ్ డేటా సెట్తో పాటు యాహూ సర్వర్లలో సేకరించిన మూడు నెలల యూజర్ యాక్టివిటీ లాగ్లను కలిగి ఉన్న పెద్ద ఎత్తున యాహూ న్యూస్ డేటాపై మేము నేర్చుకున్న ప్రాతినిధ్యాలను ధృవీకరించాము. ఈ నమూనా పత్రాలు, వర్డ్ టోకెన్ ల రెండింటి యొక్క ఉపయోగకరమైన ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోగలదని, ప్రస్తుత స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ను మించి పనిచేస్తుందని ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. |
b8e7dfa21aac846cb52848e54a68dd822ced20dd | మ్యాప్ రిడ్యూస్ (ఎంఆర్) ఫ్రేమ్వర్క్లో ఎఫ్పి-గ్రోత్ లేదా అప్రోయిరీ అల్గోరిథంలను అమలు చేయడం ద్వారా తరచుగా ఐటెమ్సెట్లను (ప్యాటర్న్లను) మైనింగ్ చేయడానికి ప్రధాన స్రవంతి సమాంతర అల్గోరిథంలను రూపొందించారు. ప్రస్తుతమున్న MR FP-Growth అల్గోరిథంలు నోడ్ల మధ్య డేటాను సమానంగా పంపిణీ చేయలేవు, మరియు MR Apriori అల్గోరిథంలు బహుళ మ్యాప్/రిడ్యూస్ విధానాలను ఉపయోగిస్తాయి మరియు 1 విలువతో చాలా కీ-విలువ జతలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి; ఈ లోపాలు వాటి పనితీరును అడ్డుకుంటాయి. ఈ కాగితం ఒక FIMMR అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించిందిః ఇది మొదట ప్రతి డేటా బ్లాక్ కోసం స్థానిక తరచుగా ఐటెమ్ సెట్లను అభ్యర్థులుగా గని చేస్తుంది, అభ్యర్థులకు ప్యూన్ వ్యూహాలను వర్తిస్తుంది, ఆపై అభ్యర్థుల నుండి గ్లోబల్ తరచుగా ఐటెమ్ సెట్లను గుర్తిస్తుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు FIMMR యొక్క సమయ సామర్థ్యం PFP మరియు SPC లను గణనీయంగా అధిగమిస్తుందని చూపిస్తుంది; మరియు చిన్న కనీస మద్దతు పరిమితి క్రింద, FIMMR ఇతర రెండు అల్గోరిథంల కంటే ఒక ఆర్డర్ ఆఫ్ మెగ్నిట్యూడ్ మెరుగుదలను సాధించగలదు; అదే సమయంలో, FIMMR యొక్క వేగవంతం కూడా సంతృప్తికరంగా ఉంది. |
c759c1f4376e322943d8a463064367fcee5f4eb6 | మేము ఒక లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఫీచర్-మ్యాపింగ్ ఫంక్షన్గా వర్తింపజేయడం ద్వారా రిగ్రెషన్ కోసం స్కేలబుల్ గౌస్సియన్ ప్రాసెస్ మోడల్ను ప్రతిపాదించాము. మేము మొదటి ఒక స్టాక్డ్ denoising ఆటో ఎన్కోడర్ తో లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ ముందుగా శిక్షణ ఒక unsupervised విధంగా. అప్పుడు, మేము ఒక బేసియన్ సరళ రిగ్రెషన్ ముందుగా శిక్షణ పొందిన లోతైన నెట్వర్క్ యొక్క ఎగువ పొర మీద నిర్వహించడానికి. ఫలితంగా ఏర్పడిన నమూనా, డీప్-న్యూరల్-నెట్వర్క్-బేస్డ్ గౌస్సియన్ ప్రాసెస్ (DNN-GP), డేటా యొక్క మరింత అర్ధవంతమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని పరిమిత-పరిమాణ కానీ లోతైన-పొరల ఫీచర్-మ్యాపింగ్ ఫంక్షన్ ద్వారా నేర్చుకోవచ్చు. ప్రామాణిక గౌస్సియన్ ప్రక్రియల మాదిరిగా కాకుండా, మా నమూనా కోర్ మాతృక విలోమతను నివారించడం వల్ల శిక్షణ సమితి పరిమాణంతో బాగా స్కేల్ చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, రిగ్రెషన్ పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి మేము DNN-GP ల మిశ్రమాన్ని అందిస్తున్నాము. మూడు ప్రాతినిధ్య పెద్ద డేటాసెట్లపై ప్రయోగాల కోసం, మా ప్రతిపాదిత నమూనాలు గౌస్సియన్ ప్రాసెస్ రిగ్రెషన్ యొక్క అత్యాధునిక అల్గోరిథంలను గణనీయంగా అధిగమిస్తాయి. |
ddaa3e20c1cd31c8f511bdaf5d84a80aa6660737 | మానవ కదలిక యొక్క మెకానిక్స్ మరియు ఎనర్జీల మధ్య సంబంధాన్ని అధ్యయనం చేయడానికి కొత్త సాధనాలు. మేము వాయు శక్తితో నడిచే చీలమండ ఎక్సోస్కెలెట్లు తయారు చేశాము, వీటిని వినియోగదారు యొక్క సొంత సోలస్ ఎలక్ట్రోమైయోగ్రఫీ (అంటే, పాదము జాయింట్ వద్ద యాంత్రిక సహాయం స్థాయి, స్థిరమైన వేగంతో మానవ నడక యొక్క జీవక్రియ వ్యయాన్ని తగ్గించగలదా అని నిర్ణయించడానికి నిష్పాక్షిక మయోఎలెక్ట్రిక్ నియంత్రణ). మేము విషయాలను వారి నికర జీవక్రియ శక్తి తదనుగుణంగా సగటు సానుకూల యాంత్రిక శక్తి ద్వైపాక్షిక చీలమండ ఎక్సోస్కెలెట్లు అందించిన తగ్గిస్తుంది అని పరికల్పన. తొమ్మిది మంది ఆరోగ్యవంతులు ఎక్సోస్కెలెట్లు ధరించి 1.25 మీటర్ల సెకండ్స్ (-1) వేగంతో మూడు 30 నిమిషాల సెషన్లను పూర్తి చేశారు. మూడు సెషన్లలో, శక్తితో నడవడం సమయంలో పరీక్షించబడినవారి నికర జీవక్రియ శక్తి వ్యయం శక్తి లేకుండా నడవడం సమయంలో +7% నుండి -10% వరకు పెరిగింది. ఈ అభ్యాసంతో, పరీక్షించబడ్డవారు సోలేస్ కండరాల పనితీరును గణనీయంగా తగ్గించారు (సుమారు 28% రూట్ మీన్ స్క్వేర్ EMG, P< 0. 0001) మరియు నెగటివ్ ఎక్సోస్కెలెటన్ మెకానికల్ పవర్ (- 0. 09 W kg(-1) సెషన్ 1 ప్రారంభంలో మరియు - 0. 03 W kg(-1) సెషన్ 3 ముగింపులో; P=0. 005). చీలమండ ఉమ్మడి కైనెమాటిక్స్ శక్తి లేని నడక సమయంలో గమనించిన వాటికి సమానమైన నమూనాలకు తిరిగి వచ్చాయి. మూడవ సెషన్ ముగింపులో, శక్తితో కూడిన ఎక్సోస్కెలెట్లు సగటు చీలమండ కీళ్ళ సానుకూల యాంత్రిక శక్తిలో సుమారు 63% మరియు శక్తి లేకుండా నడవడం సమయంలో అన్ని కీళ్ళు (చీలమండ, మోకాలి మరియు హిప్) ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన మొత్తం సానుకూల యాంత్రిక శక్తిలో సుమారు 22% అందించింది. శక్తితో కూడిన చీలమండ సహాయము వలన కలిగే మొత్తం ఉమ్మడి సానుకూల యాంత్రిక శక్తిలో తగ్గుదల (సుమారు 22%) నికర జీవక్రియ శక్తిలో తగ్గుదలకు (సుమారు 10%) అనులోమానుపాతంలో లేదు. మానవ కండరాల కోసం సానుకూల యాంత్రిక పని యొక్క కండరాల సామర్థ్యం యొక్క నివేదించబడిన విలువల కంటే (సుమారు 0.10-0.34) మానవ నడక సమయంలో చీలమండ ఉమ్మడి కండరాల-కండరాల వ్యవస్థ యొక్క "స్పష్ట సామర్థ్యం" (సుమారు 0.61) చాలా ఎక్కువ. అధిక చీలమండ కీలు "స్పష్టమైన సామర్థ్యం" అకిలెస్ స్నాయువును తిరిగి కదిలించడం మానవులలో నడవడం యొక్క పుష్-ఆఫ్ దశలో చీలమండ కీలు సానుకూల శక్తి యొక్క గణనీయమైన మొత్తాన్ని అందిస్తుందని సూచిస్తుంది. |
3f63b12887fd8d29bb6de64fce506b2a388ae3ed | ఈ-కామర్స్ లో కస్టమర్ చర్న్ రేటు ఎక్కువగా ఉంది మరియు కస్టమర్ చర్న్ డేటా సమితి తీవ్రంగా అసమతుల్యంగా ఉంది. కస్టమర్ చర్న్ అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు కస్టమర్ చర్న్ కాని కస్టమర్లను గుర్తించడానికి బలోపేతం చేయడానికి, ఈ పత్రం మెరుగైన SMOTE మరియు AdaBoost ఆధారంగా ఇ-కామర్స్ కస్టమర్ చర్న్ అంచనా నమూనాను అందిస్తుంది. మొదట, మెరుగైన SMOTE తో చర్న్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం, ఇది అసమతుల్యత సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఓవర్సాంప్లింగ్ మరియు అండర్సాంప్లింగ్ పద్ధతులను మిళితం చేస్తుంది మరియు తరువాత అంచనా వేయడానికి అడాబూస్ట్ అల్గోరిథంను అనుసంధానిస్తుంది. చివరగా, బి 2 సి ఇ-కామర్స్ ప్లాట్ఫామ్పై అనుభవ అధ్యయనంలో ఈ మోడల్ మెరుగైన సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగి ఉందని రుజువు చేసింది. |
22e584677475a4a807b852a1ced75d5cdf24e23c | అనాఫారిక్ సంబంధాల కోసం వ్యాఖ్యానించబడిన కొత్త కార్పస్, సమ్మతి గురించి సమాచారం మరియు అస్పష్టమైన అనాఫారిక్ వ్యక్తీకరణల కోసం బహుళ పూర్వపదాల యొక్క స్పష్టమైన ప్రాతినిధ్యం మరియు సంఘటనలు, చర్యలు మరియు ప్రణాళికలు వంటి నైరూప్య సంస్థలను సూచించే వ్యక్తీకరణల కోసం సంభాషణ పూర్వపదాలు. ఈ గ్రంథంలో వివిధ రకాలైన రచనలు ఉన్నాయి: ట్రైన్స్-91 మరియు ట్రైన్స్-93 గ్రంథాలయాల నుండి టాస్క్-ఆధారిత సంభాషణలు, ఇంగ్లీష్ పీర్ స్టోరీస్ గ్రంథాలయాల నుండి కథనాలు, పెన్ ట్రీబ్యాంక్ యొక్క వాల్ స్ట్రీట్ జర్నల్ విభాగం నుండి వార్తాపత్రిక కథనాలు మరియు గ్నోమ్ గ్రంథాలయాల నుండి మిశ్రమ పాఠాలు. |
162d50e6e2c000baf10148f761cc0929aad48ca2 | ఆన్ లైన్ విశ్లేషణాత్మక ప్రాసెసింగ్ (OLAP) అనేది డేటాబేస్ వ్యవస్థల యొక్క ఇటీవలి మరియు ముఖ్యమైన అప్లికేషన్. సాధారణంగా, OLAP డేటా బహుమితీయ \data cube గా ప్రదర్శించబడుతుంది. OLAP ప్రశ్నలు సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి మరియు ముడి డేటాపై నేరుగా అమలు చేస్తే, అమలు చేయడానికి చాలా గంటలు లేదా రోజులు పట్టవచ్చు. అమలు సమయం తగ్గించే అత్యంత సాధారణ పద్ధతి సంక్షిప్త పట్టికలలో (డేటా క్యూబ్ యొక్క ఉప ఘనాల) కొన్ని ప్రశ్నలను ముందుగా లెక్కించడం మరియు తరువాత ఈ సంక్షిప్త పట్టికలలో సూచికలను నిర్మించడం. ఈనాడు చాలా వాణిజ్య OLAP వ్యవస్థలలో, ముందుగా లెక్కించవలసిన సారాంశ పట్టికలను మొదట ఎంచుకుంటారు, తరువాత వాటిపై తగిన సూచికలను ఎంపిక చేస్తారు. సంక్షిప్త పట్టికలు మరియు సూచికల మధ్య అందుబాటులో ఉన్న స్థలాన్ని విభజించడానికి ఒక విచారణ మరియు లోపం విధానం ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ రెండు దశల ప్రక్రియ చాలా పేలవంగా పని చేస్తుంది. సారాంశ పట్టికలు మరియు సూచికలు రెండూ ఒకే వనరును వినియోగిస్తాయి కాబట్టి - స్థలం - వాటి ఎంపికను ఒకేసారి చేయాలి. ఈ వ్యాసంలో, సంక్షిప్త పట్టికలు మరియు సూచికల ఎంపికను ఆటోమేట్ చేసే అల్గోరిథంలను మేము అందిస్తున్నాము. ప్రత్యేకించి, పెరుగుతున్న కాల సంక్లిష్టత కలిగిన అల్గోరిథంల కుటుంబాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు వాటి కోసం బలమైన పనితీరు పరిమితులను రుజువు చేస్తాము. అధిక సంక్లిష్టత కలిగిన అల్గోరిథంలు మెరుగైన పనితీరు పరిమితులను కలిగి ఉంటాయి. అయితే, పనితీరు పరిమితి పెరుగుదల తగ్గుతోంది, మరియు మేము మధ్యస్థ సంక్లిష్టత యొక్క అల్గోరిథం సరైన దగ్గరగా పనితీరును చూపుతుంది. ఈ కృషికి ఎన్ ఎస్ ఎఫ్ గ్రాంట్ ఐ ఆర్ ఐ (ఇర్లీ) (ఇయర్ 92), ఏ ఆర్ ఒ గ్రాంట్ డీఏఏహెచ్ (ఇయర్ 95) మరియు ఎయిర్ ఫోర్స్ కాంట్రాక్ట్ ఎఫ్33615 (ఇయర్ 931) ద్వారా మద్దతు లభించింది. ప్రస్తుతం వీ. హరినారాయణ్, ఏ. రాజారామన్ లు ఉన్న చిరునామా: జంగ్లీ కార్పొరేషన్, పాలో ఆల్టో, సిఎ. |
6b509a872a23abf233cf212303eae31eed6e02c7 | ఇందులో రెండు ఇంటిగ్రేటెడ్ యాంటెన్నా ఎలిమెంట్లతో కూడిన 77 GHz పూర్తి రాడార్ ట్రాన్స్సీవర్ ప్రదర్శించబడింది. గతంలో ప్రచురించిన డిజైన్ [1] ఆధారంగా, ట్రాన్స్సీవర్ యొక్క రెండు ప్రసార మరియు స్వీకరించే ఛానెల్లను ఇంటిగ్రేటెడ్ యాంటెన్నా ఎలిమెంట్లతో భర్తీ చేస్తారు. యాంటెన్నాలు 50% కంటే మెరుగైన సామర్థ్యంతో బాగా నిర్వచించబడిన యాంటెన్నా నమూనాను ప్రదర్శిస్తాయి. |
afeee08b2f21f2408efd1af442cbdca545b86e3d | మేము విలువ-లోడింగ్ సమస్యను విశ్లేషిస్తాము. ఇది ఒక సంక్లిష్టమైన వాతావరణంతో సంకర్షణ చెందుతున్న ఒక AI ఏజెంట్లో నైతిక విలువలను బలంగా ఎన్కోడ్ చేసే సమస్య. మునుపటిలాగే, ఇది ఒక ప్రధాన ఆందోళన మరియు చాలా సవాలు సమస్య అని మేము వాదిస్తున్నాము. దీనిని పరిష్కరించడానికి అగ్ర శాస్త్రవేత్తలు, నిపుణుల బృందాలు అనేక సంవత్సరాలు, లేదా దశాబ్దాలు పాటు బహుళ విభాగాల కృషి చేయాల్సి ఉంటుంది. మానవ స్థాయి AI పరిశోధన యొక్క కాలక్రమం ఎంత అనిశ్చితంగా ఉందో, ఆ విధంగా ఒక ఆచరణాత్మక పాక్షిక పరిష్కారాన్ని రూపొందించాలని మేము వాదించాము. |
28b39a2e9ab23f1ea7ebd0ef9a239dab37b51cca | క్రాస్ మోడాలిటీ విజువల్ సెర్చ్ కోసం మల్టీ-మోడల్ హాషింగ్ పని కోసం ఇటీవల మ్యాట్రిక్స్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ ఉపయోగించబడింది, ఇక్కడ వేర్వేరు మోడాలిటీల నుండి డేటాను ఒకే హామింగ్ ఎంబెడ్ చేయడానికి బేస్ ఫంక్షన్లు నేర్చుకుంటారు. ఈ కాగితంలో, సూపర్వైజ్డ్ మాతృక కారకకరణ హాషింగ్ (SMFH) అని పిలువబడే ఒక నవల క్రాస్-మోడాలిటీ హాషింగ్ అల్గోరిథంను మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది వివిధ మోడాలిటీలలో సామూహిక నాన్-మాట్రిక్స్ కారకకరణతో బహుళ-మోడల్ హాషింగ్ సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. ముఖ్యంగా, గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ ద్వారా బహుళ-మోడల్ అసలు లక్షణాల మధ్య సారూప్యతలను కాపాడటానికి SMFH బాగా రూపొందించిన బైనరీ కోడ్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంను ఉపయోగిస్తుంది. అదే సమయంలో, అర్థ లేబుల్స్ అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు, అభ్యాస విధానంలో చేర్చబడతాయి. ఈ అన్నింటికీ బైనరీ క్వాంటిజేషన్ ప్రక్రియలో అత్యంత సంబంధిత సమాచారాన్ని సంరక్షించడానికి వీలు కల్పిస్తుందని మేము conject హించాము, తద్వారా రిట్రీవల్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. వివిధ అత్యాధునిక పద్ధతులతో పరిమాణాత్మక పోలికతో మూడు క్రాస్-మోడాలిటీ విజువల్ సెర్చ్ బెంచ్మార్క్లలో, అనగా పాస్కల్-సెంటెన్స్, వికీ మరియు నస్-వైడ్లో SMFH యొక్క ఉన్నతమైన పనితీరును మేము ప్రదర్శిస్తాము [కుమార్ మరియు ఉడుపా, 2011; రాస్టెగారి మరియు ఇతరులు, 2013; జాంగ్ మరియు లి, 2014; డింగ్ మరియు ఇతరులు, 2014]. |
7d07425a77f3042264be780bc8319a6fd8134502 | పారిశ్రామిక, వినియోగ, పర్యావరణ అనువర్తనాల విస్తృత శ్రేణిలో ఐఓటి వినియోగ కేసుల ఇటీవలి పెరుగుదల వివిధ అవసరాలతో కనెక్టివిటీ పరిష్కారాల అవసరాన్ని కలిగి ఉంది. BLE, Zigbee మరియు 6LoPAN ద్వారా కనెక్టివిటీ అనేది చిన్న-శ్రేణి IoT విస్తరణలకు ఉదాహరణలు. కానీ పెద్ద కవరేజ్ ప్రాంతాలలో అధిక సాంద్రత కలిగిన పరికరాలకు కనెక్టివిటీని అందించడానికి, లైసెన్స్ పొందిన మరియు లైసెన్స్ లేని బ్యాండ్లలో తక్కువ-పవర్ వైడ్-ఏరియా నెట్వర్క్ (LPWAN) సాంకేతికతలను పరిగణనలోకి తీసుకున్నారు. ఈ వ్యాసంలో, LPWAN టెక్నాలజీల ద్వారా అనుసంధానించబడిన IoT పరికరాల నుండి ట్రాఫిక్ను మోడలింగ్ చేయడాన్ని పరిశీలిస్తాము. ఐఒటి యొక్క విభిన్న అనువర్తనాల కారణంగా, వాటిని అన్నింటినీ సూచించడానికి ఒకే ట్రాఫిక్ మోడల్ను కలిగి ఉండటం సామాన్యమైనది కాదు, కానీ ట్రాఫిక్ను విస్తృతంగా ఆవర్తన, ఈవెంట్-ట్రిగ్గర్ లేదా రెండింటి కలయికగా వర్గీకరించవచ్చు. ఈ రెండు రకాలుగా ట్రాఫిక్ను కలిపి, ఈవెంట్ స్థలపరంగా కాలక్రమేణా వ్యాప్తి చెందుతున్నప్పుడు, అటువంటి LPWAN టెక్నాలజీలో ఒకటైన LoRaWAN యొక్క పనితీరును మేము అంచనా వేస్తాము. సెన్సార్ ఆధారిత ఐఒటి పరికరాల యొక్క ఆచరణాత్మక విస్తరణలో, తగినంత మరియు నమ్మదగిన కొలతను నిర్ధారించడానికి పరికరాలు సాధారణంగా దట్టంగా విస్తరించబడతాయి. తద్వారా, ఒక సంఘటన సంభవించినప్పుడు, వారు కొలిచే మెట్రిక్ యొక్క సహజ దృగ్విషయం కారణంగా వారి ట్రాఫిక్ రేటులో ప్రాదేశిక మరియు కాల సంబంధ సంబంధాన్ని ప్రదర్శిస్తారు. ఒక సంఘటన ద్వారా ప్రేరేపించబడిన స్వతంత్ర ఐఒటి పరికరాల నుండి అటువంటి లక్షణ ట్రాఫిక్ను సూచించడానికి మేము CMMPP నమూనాను ఉపయోగిస్తాము. వివిధ మాడ్యులేషన్ పారామితులకు అవసరమైన సిగ్నల్ బలం మరియు జోక్యం పరిమితుల ఆధారంగా LoRa యొక్క లక్షణాలు, LoRaWAN యొక్క భౌతిక పొర, వియుక్త. వ్యవస్థ అనుకరణల ద్వారా, సంఘటనలు సంభవించినప్పుడు, LoRaWAN ఆధారిత నెట్వర్క్లలో గణనీయమైన పనితీరు దెబ్బతింటుందని మేము ప్రదర్శిస్తాము. ముఖ్యంగా, ప్యాకెట్ డెలివరీ రేటు (PDR) ను మెట్రిక్గా ఉపయోగించి, PDR > 80% తో ఉన్న పరికరాల నుండి సిస్టమ్ క్రమం తప్పకుండా నవీకరణలను నిర్వహించగలిగినప్పటికీ, ఈవెంట్-డ్రైవ్డ్ ట్రాఫిక్ నెట్వర్క్ను దాదాపుగా దెబ్బతీసింది, దీని వలన PDR 10% కంటే తక్కువగా పడిపోయింది. |
88fc1622d9964c43b28810c7db5eedf6d26c2447 | సమూహ కార్యకలాపాల గుర్తింపు కోసం ఒక నవల సెమీ పర్యవేక్షించబడిన, బహుళస్థాయి సీక్వెన్షియల్ జనరేటివ్ అడ్వసెరియల్ నెట్వర్క్ (ఎంఎల్ఎస్-జిఎన్) నిర్మాణాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము. మానవుల చర్యల యొక్క వ్యక్తిగత అంచనాలను మాన్యువల్గా ఉపయోగించుకునే మునుపటి పనులకు విరుద్ధంగా, సమూహ కార్యకలాపాల గుర్తింపు పనికి సహాయపడే సంబంధిత ఉపకారాలను కనుగొనడానికి నమూనాలు దాని స్వంత అంతర్గత ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడానికి మేము అనుమతిస్తాము. జనరేటర్ను వ్యక్తి స్థాయి మరియు సన్నివేశ స్థాయి లక్షణాలతో సరఫరా చేస్తారు, ఇవి LSTM నెట్వర్క్ల ద్వారా తాత్కాలికంగా మ్యాప్ చేయబడతాయి. చర్య ఆధారిత ఫీచర్ ఫ్యూజన్ నవల గేటెడ్ ఫ్యూజన్ యూనిట్ల ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది, ఇవి దీర్ఘకాలిక ఆధారపడటాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోగలవు, అన్ని వ్యక్తిగత చర్యల మధ్య సంబంధాలను అన్వేషించడం, ప్రస్తుత సమూహ కార్యాచరణ కోసం ఇంటర్మీడియట్ ప్రాతినిధ్యం లేదా "యాక్షన్ కోడ్" నేర్చుకోవడం. నెట్వర్క్ దాని పాక్షిక పర్యవేక్షక ప్రవర్తనను సాధిస్తుంది, ఇది సమూహ చర్య వర్గీకరణను వ్యతిరేక నిజమైన / నకిలీ ధ్రువీకరణతో కలిసి నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. ప్రతిపాదిత నిర్మాణం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ప్రదర్శించడానికి మేము వివిధ నిర్మాణ వైవిధ్యాలపై విస్తృతమైన అంచనాలను నిర్వహిస్తాము. అంతేకాకుండా, వ్యక్తి స్థాయి మరియు సన్నివేశ స్థాయి లక్షణాలను ఉపయోగించడం వల్ల వ్యక్తి స్థాయి లక్షణాలను మాత్రమే ఉపయోగించడం కంటే సమూహ కార్యాచరణ అంచనాను సులభతరం చేస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము. వాలీబాల్ మరియు సామూహిక కార్యకలాపాల డేటాసెట్లపై క్రీడలు మరియు పాదచారుల ఆధారిత వర్గీకరణ పనుల కోసం ప్రస్తుత స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ఫలితాలను మించి, సమూహ కార్యకలాపాల సమర్థవంతమైన అభ్యాసానికి దాని సౌకర్యవంతమైన స్వభావాన్ని చూపిస్తుంది. 1 ప ఠి |
d278da6edddd56001c991a48279422b9a623d8ce | |
9c13d3584332e3670b73b119d6661bccb10e240e | గత దశాబ్దంలో పవర్ ఎలక్ట్రానిక్స్లో ప్రధాన ధోరణులలో ఒకటి ఇండక్టర్లు మరియు ట్రాన్స్ఫార్మర్లు లేకుండా స్విచింగ్-మోడ్ కన్వర్టర్ల అభివృద్ధి. ఈ కన్వర్టర్ల శక్తి దశలో స్విచ్లు మరియు కెపాసిటర్లను మాత్రమే ఉపయోగించడం వల్ల తక్కువ బరువు, చిన్న పరిమాణం మరియు అధిక శక్తి సాంద్రత లభిస్తాయి. అందువల్ల, అవి మొబైల్ ఎలక్ట్రానిక్ వ్యవస్థలకు (ఉదా. సెల్ ఫోన్లు, వ్యక్తిగత డిజిటల్ అసిస్టెంట్లు మొదలైనవి). స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ (ఎస్ సి) కన్వర్టర్లు, వాటి పెద్ద వోల్టేజ్ కన్వర్షన్ రేషియోతో, తక్కువ EMI ఉద్గారాలతో ఉన్న అధిక-సామర్థ్య కన్వర్టర్లు మరియు వోల్టేజ్ యొక్క గణనీయమైన దశను (3V లేదా ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్ల కోసం తక్కువ సరఫరా వోల్టేజ్ వరకు) లేదా ఆటోమోటివ్ పరిశ్రమ లేదా టెలికాం పరిశ్రమలో ఇంటర్నెట్ సేవలకు వోల్టేజ్ యొక్క గణనీయమైన దశను గ్రహించే సామర్థ్యం వంటి 21 వ శతాబ్దపు సవాళ్లకు ప్రతిస్పందనగా ఉండటానికి హామీ ఇస్తుంది. ఈ పత్రం ఎస్సీ-కన్వర్టర్ పరిశోధన మరియు రూపకల్పనలో ప్రధాన ఫలితాల యొక్క ట్యుటోరియల్. పవర్ సిస్టమ్స్ మరియు పవర్ ఎలక్ట్రానిక్స్ సర్క్యూట్స్ టెక్నికల్ కమిటీలోని అన్ని పరిశోధన అంశాలలో - పవర్ సిస్టమ్స్ యొక్క స్థిరత్వం, పవర్ ఎలక్ట్రానిక్స్ సర్క్యూట్ల విశ్లేషణ (ఇది అంతర్గతంగా నియంత్రించబడే స్విచ్లతో కూడిన సమయం-మార్పు సర్క్యూట్లు), గందరగోళం, కన్వర్టర్ల మోడలింగ్ మరియు అనుకరణ, హార్డ్స్విచింగ్ మరియు సాఫ్ట్-స్విచింగ్ కన్వర్టర్లు మరియు మొదలైనవి-ఎస్సి కన్వర్టర్ బహుశా పవర్ ఎలక్ట్రానిక్స్కు CAS సొసైటీ యొక్క అత్యంత సంబంధిత సహకారం. నిజానికి, ఈ రంగంలో పరిశోధకులు చాలా మంది మా సొసైటీ యొక్క సాంకేతిక కమిటీకి చెందినవారు మరియు ఈ అంశంపై చాలా వినూత్న రచనలు CAS ప్రచురణలలో కనిపించాయి. దీనికి కారణం స్పష్టంగా ఉంది. 1950 లలో చిన్న పరిమాణ వడపోతలను కొనసాగించడం ద్వారా, సర్క్యూట్ సిద్ధాంత సంఘం ఒక నిష్క్రియాత్మక వడపోత యొక్క నిర్మాణం నుండి స్థూలమైన ప్రేరకాలను తొలగించడంలో ఒక పరిష్కారాన్ని కనుగొంది. యాక్టివ్ మరియు స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ ఫిల్టర్లు అయస్కాంత పరికరాలను ఉపయోగించకుండా వడపోత ఫంక్షన్ను అమలు చేసే అవకాశాన్ని చూపించాయి. విద్యుత్ సరఫరా యంత్రాంగాన్ని చిన్నదిగా తయారు చేయాలన్న డిమాండ్తో పవర్ ఎలక్ట్రానిక్స్ డిజైనర్ ఇదే విధమైన సవాలును ఎదుర్కొన్నాడు. ఇండక్టర్లు మరియు ట్రాన్స్ ఫార్మర్లు తొలగించడం ద్వారా మాత్రమే ఇది సాధించబడుతుంది. కన్వర్టర్లో, ఇండక్టర్ శక్తిని ప్రాసెస్ చేయడం మరియు అవుట్పుట్ వోల్టేజ్ను ఫిల్టర్ చేయడం వంటి రెండు ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడుతుంది. శక్తిని ప్రాసెస్ చేయడానికి స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ సర్క్యూట్ వాడకం విఫలమయ్యేలా అనిపించింది ఎందుకంటే సున్నా నుండి కెపాసిటర్ను ఛార్జింగ్ చేయడం 50% సామర్థ్యంతో సాధించబడుతుందని తెలుసు. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, అధిక సామర్థ్యం గల స్విచ్డ్ కెపాసిటర్ ఎనర్జీ ప్రాసెసింగ్ సర్క్యూట్లను అభివృద్ధి చేయడానికి పది సంవత్సరాల పరిశోధన అవసరమైంది. మొదటి ఎస్సీ కన్వర్టర్లు మరియు ప్రాథమిక సూత్రాలు ఇన్పుట్ వోల్టేజ్ లేదా లోడ్లో తేడాలు ఉన్నప్పటికీ, ఏదైనా స్విచింగ్-మోడ్ పవర్ కన్వర్టర్ యొక్క ప్రాధమిక లక్ష్యం దాని లోడ్ వద్ద స్థిరమైన (డిసి లేదా ఎసి) అవుట్పుట్ వోల్టేజ్ను అందించడం. అందువల్ల, శక్తిని ప్రసారం చేసే ప్రక్రియలో ఒక నియంత్రణ మూలకం ప్రవేశపెట్టబడాలి, తద్వారా కన్వర్టర్ (పవర్ స్టేజ్) దాని టోపోలాజీని చక్రీయంగా మారుస్తుంది మరియు స్విచింగ్ టోపోలాజీల వ్యవధి నియంత్రణ ప్రయోజనాల కోసం సర్దుబాటు చేయబడుతుంది. మొదటి ఎస్సీ కన్వర్టర్లను జపాన్ కుమామోటోకు చెందిన పరిశోధకుల బృందం అభివృద్ధి చేసింది. వారు DC నియంత్రిత వోల్టేజ్ వైపు DC నియంత్రిత వోల్టేజ్ వైపు ప్రాసెస్ చేశారు [1, 2, 4]. ఈ DC-DC కన్వర్టర్ల తరువాత AC-DC కన్వర్టర్లు [3], DC-AC ఇన్వర్టర్లు [5] మరియు AC-AC ట్రాన్స్ఫార్మర్లు [6] వచ్చాయి. అయస్కాంత మూలకాలను నివారించడం ద్వారా, హైబ్రిడ్ టెక్నాలజీలో సాధించిన ఈ సర్క్యూట్లు అధిక శక్తి సాంద్రతను (23W / అంగుళం) కలిగి ఉన్నాయి. చిత్రము 1 (a). ప్రాథమిక SC డౌన్ స్టెప్ DC-DC కన్వర్టర్. *ఇజ్రాయెల్ లోని హోలోన్ అకాడెమిక్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ టెక్నాలజీలో ఎలక్ట్రికల్ అండ్ ఎలక్ట్రానిక్స్ ఇంజనీరింగ్ విభాగంలో అ. R V S |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.