_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
dcd72f0a9cdc37450379f401fc2f4f87e30f5021 | |
c1b66422b1dab3eeee6d6c760f4bd227a8bb16c5 | |
e75c5d1b7ecd71cd9f1fdc3d07f56290517ef1e5 | ఆన్లైన్ లావాదేవీల ప్రాసెసింగ్ (OLTP) మరియు ఆన్లైన్ విశ్లేషణాత్మక ప్రాసెసింగ్ (OLAP) అనే రెండు రంగాలు డేటాబేస్ నిర్మాణాలకు భిన్నమైన సవాళ్లను కలిగిస్తాయి. ప్రస్తుతం, అధిక రేటుతో మిషన్-క్రిటికల్ లావాదేవీలు ఉన్న కస్టమర్లు తమ డేటాను రెండు వేర్వేరు వ్యవస్థలుగా విభజించారు, OLTP కోసం ఒక డేటాబేస్ మరియు OLAP కోసం ఒక డేటా గిడ్డంగి. మంచి లావాదేవీల రేట్లు అనుమతించగా, ఈ విభజన డేటా తాజాదనం సమస్యలతో సహా అనేక ప్రతికూలతలు కలిగి ఉంది, ఎందుకంటే ఎక్స్ట్రాక్ట్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ లోడ్-డేటా స్టేజింగ్ను క్రమానుగతంగా ప్రారంభించడం వల్ల మరియు రెండు వేర్వేరు సమాచార వ్యవస్థలను నిర్వహించడం వల్ల అధిక వనరుల వినియోగం. హైపర్ అని పిలువబడే ఒక సమర్థవంతమైన హైబ్రిడ్ వ్యవస్థను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము, ఇది లావాదేవీల డేటా యొక్క స్థిరమైన స్నాప్షాట్లను నిర్వహించడానికి హార్డ్వేర్-సహాయక ప్రతిరూపణ యంత్రాంగాలను ఉపయోగించడం ద్వారా OLTP మరియు OLAP రెండింటినీ ఒకేసారి నిర్వహించగలదు. హైపర్ అనేది ఒక ప్రధాన-మెమరీ డేటాబేస్ వ్యవస్థ, ఇది OLTP లావాదేవీల యొక్క ACID లక్షణాలను హామీ ఇస్తుంది మరియు అదే, ఏకపక్షంగా ప్రస్తుత మరియు స్థిరమైన స్నాప్షాట్లో OLAP ప్రశ్న సెషన్లను (బహుళ ప్రశ్నలు) అమలు చేస్తుంది. వర్చువల్ మెమరీ నిర్వహణకు ప్రాసెసర్-అంతర్గత మద్దతును ఉపయోగించడం (చిరునామా అనువాదం, కాషింగ్, నవీకరణపై కాపీ) ఒకే సమయంలో రెండింటినీ ఇస్తుందిః 100000 సెకనుకు మునుపెన్నడూ లేని విధంగా అధిక లావాదేవీల రేట్లు మరియు ఒకే సిస్టమ్లో రెండు వర్క్లోడ్లను సమాంతరంగా అమలు చేసే చాలా వేగవంతమైన OLAP ప్రశ్న ప్రతిస్పందన సమయాలు. పనితీరు విశ్లేషణ TPC-C మరియు TPC-H ల సంయుక్త బెంచ్ మార్క్ పై ఆధారపడి ఉంటుంది. |
732212be0e6c5216158a7470c79fa2ff98a2da06 | మేము ఒక స్టాక్డ్-FET మోనోలిథిక్ మిల్లీమీటర్-వేవ్ (mmW) ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్ డోహెర్టీ పవర్ యాంప్లిఫైయర్ (DPA) ను అందిస్తున్నాము. అధిక శక్తి మరియు అధిక సామర్థ్యాన్ని 6-dB పవర్ బ్యాక్-ఆఫ్ (PBO) వద్ద సాధించడానికి DPA ఒక నవల అసమాన స్టాక్ గేట్ బయాస్ను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ సర్క్యూట్ 0.15-μm మెరుగైన రీతిలో (E- రీతి) గాలియం ఆర్సెనైడ్ (GaAs) ప్రక్రియలో తయారు చేయబడింది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు 1 dB గైన్ కంప్రెషన్ (P1dB) వద్ద 28.2 dBm అవుట్పుట్ శక్తిని, 37% పీక్ పవర్ యాడ్ ఎఫిషియెన్సీ (PAE) మరియు 28 GHz వద్ద 6 dB PBO వద్ద 27% PAE ని ప్రదర్శిస్తాయి. కొలిచిన చిన్న సిగ్నల్ లాభం 15 dB అయితే 3-dB బ్యాండ్విడ్త్ 25.5 నుండి 29.5 GHz వరకు ఉంటుంది. 20 MHz 64 QAM మాడ్యులేటెడ్ సిగ్నల్తో డిజిటల్ ప్రీడిస్టార్షన్ (DPD) ను ఉపయోగించి, -46 dBc యొక్క ప్రక్కనే ఉన్న ఛానల్ పవర్ నిష్పత్తి (ACPR) గమనించబడింది. |
03837b659b4a8878c2a2dbef411cd986fecfef8e | మేము సమాంతర పాత్ర స్థాయి సీక్వెన్స్ మోడలింగ్ కోసం ఒక స్వీయ-పునరావృత శ్రద్ధ యంత్రాంగాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము. ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించి, ఒక న్యూరల్ మోడల్ ను పెంచుతాము, దీనిలో కారణ కన్వల్షనల్ పొరల బ్లాక్ లు ఉన్నాయి, ఇవి హైవే నెట్వర్క్ స్కిప్ కనెక్షన్ల ద్వారా అనుసంధానించబడి ఉన్నాయి. ప్రతిపాదిత శ్రద్ధ యంత్రాంగాన్ని కలిగి ఉన్న మరియు లేని నమూనాలను మేము హైవే కౌజల్ కన్వొల్యూషన్ (కౌజల్ కన్వొల్యూషన్) మరియు ఆటోరెగ్రెసివ్-అటెన్షన్ కౌజల్ కన్వొల్యూషన్ (ARA-కన్వొల్యూషన్) గా సూచిస్తాము. స్వీయ-పునరుత్పాదక శ్రద్ధ యంత్రాంగం డీకోడర్లో కారణాన్ని కీలకంగా నిర్వహిస్తుంది, సమాంతర అమలును అనుమతిస్తుంది. ఈ నమూనాలు, వాటి పునరావృత ప్రతిరూపాలతో పోలిస్తే, పాత్ర స్థాయి NLP పనులలో వేగంగా మరియు ఖచ్చితమైన అభ్యాసాన్ని అనుమతిస్తాయని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. ముఖ్యంగా, ఈ నమూనాలు సహజ భాషా దిద్దుబాటు మరియు భాషా మోడలింగ్ పనులలో పునరావృతమయ్యే న్యూరల్ నెట్వర్క్ నమూనాలను అధిగమిస్తాయి మరియు కొంత సమయం లో నడుస్తాయి. |
fe419be5c53e2931e1d6370c914ce166be29ff6e | |
0c3078bf214cea52669ec13962a0a242243d0e09 | ఈ వ్యాసంలో ఒక కొత్త కాంపాక్ట్ ఫీడింగ్ సర్క్యూట్ను ఉపయోగించి ఒక బ్రాడ్బ్యాండ్ ప్రింటెడ్ క్వాడ్రిఫిలర్ హెలికల్ యాంటెన్నా ప్రతిపాదించబడింది. ఈ యాంటెన్నా 29% బ్యాండ్విడ్త్ తో విస్తృత బీమ్విడ్త్ పై అద్భుతమైన అక్షసంబంధ నిష్పత్తిని అందిస్తుంది. రెండు 90° ఉపరితల మౌంట్ హైబ్రిడ్లను కలిగి ఉన్న ఒక ప్రత్యేకమైన ఫీడింగ్ సర్క్యూట్ను క్వాడ్రిఫిలర్ యాంటెన్నాతో అనుసంధానించడానికి రూపొందించబడింది. బ్యాండ్విడ్త్లో, వైడ్బ్యాండ్ కాంపాక్ట్ సర్క్యూట్ ద్వారా సరఫరా చేయబడిన యాంటెన్నా యొక్క కొలిచిన ప్రతిబింబ గుణకం -12 dB లేదా అంతకంటే తక్కువగా కనుగొనబడింది మరియు గరిష్ట లాభం 1.5 నుండి 2.7 dBic మధ్య 1.18 నుండి 1.58 GHz వరకు ఉంటుంది. సగం శక్తి బీమ్ వెడల్పు 150°, ఈ పరిధిలో 3 dB కంటే తక్కువ అక్షసంబంధ నిష్పత్తితో. ఫీడింగ్ సర్క్యూట్ యొక్క కాంపాక్ట్నెస్ చిన్న ఎలిమెంట్ స్పేసింగ్ను అరే అమరికలలో అనుమతిస్తుంది. |
0c3751db5a24c636c1aa8abfd9d63321b38cfce5 | స్టోకాస్టిక్ గ్రేడియంట్ డీసెంట్ (SGD) SVM వంటి పెద్ద ఎత్తున పర్యవేక్షించబడిన యంత్ర అభ్యాస ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ప్రసిద్ది చెందింది, ఎందుకంటే వాటి బలమైన సైద్ధాంతిక హామీలు ఉన్నాయి. దీనికి దగ్గరి సంబంధం ఉన్న డ్యూయల్ కోఆర్డినేట్ అసెంట్ (డిసిఎ) పద్ధతి వివిధ సాఫ్ట్వేర్ ప్యాకేజీలలో అమలు చేయబడినా, ఇప్పటివరకు దీనికి మంచి సారూప్య విశ్లేషణ లేదు. స్టోకాస్టిక్ డబుల్ కోఆర్డినేట్ అసెంట్ (ఎస్డిసిఎ) యొక్క కొత్త విశ్లేషణను ఈ కాగితం అందిస్తుంది, ఈ తరగతి పద్ధతులు బలమైన సైద్ధాంతిక హామీలను కలిగి ఉన్నాయని చూపిస్తుంది, ఇవి ఎస్జిడి కంటే పోల్చదగినవి లేదా మంచివి. ఈ విశ్లేషణ SDCA యొక్క సమర్థతను ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలకు సమర్థిస్తుంది. |
24424918dc93c016deeaeb86a01c8bfc01253c9b | అనేక క్లాసిక్ అల్గోరిథంలు అనేక సంవత్సరాల తరువాత వారు ఊహించిన పరిమితులను మించి, ఊహించని సెట్టింగులలో సంబంధితంగా కొనసాగుతాయి. ఈ వ్యాసంలో, SVRG అటువంటి పద్ధతుల్లో ఒకటి అని మేము చూపిస్తాముః మొదట గట్టిగా ఉబ్బిన లక్ష్యాల కోసం రూపొందించబడింది, ఇది చాలా బలంగా లేని ఉబ్బిన లేదా ఉబ్బిన-కాని-సూత్రం సెట్టింగులలో కూడా చాలా బలంగా ఉంటుంది. f (x) సున్నితమైన, ఉబ్బిన ఫంక్షన్ల మొత్తం అయితే f బలంగా ఉబ్బినది కాదు (లాస్సో లేదా లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ వంటివి), మేము SVRG పైన పెరుగుతున్న ఎపోచ్ పొడవు యొక్క నవల ఎంపికను చేసే వేరియంట్ SVRG ని ప్రతిపాదించాము. ఈ సెట్టింగ్లో SVRG అనేది SVRG యొక్క ప్రత్యక్ష, వేగవంతమైన వేరియంట్. f (x) అనేది కన్వెక్స్ కాని ఫంక్షన్ల మొత్తం అయితే f అనేది బలంగా కన్వెక్స్ అయితే, SVRG యొక్క సారూప్యత సరళంగా సంకలనం యొక్క కన్వెక్సిటీ పరామితిపై ఆధారపడి ఉంటుందని మేము చూపిస్తాము. ఇది ఈ సెట్టింగ్లో ఉత్తమమైన ఫలితాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు స్టోకాస్టిక్ PCA కోసం మంచి రన్నింగ్ సమయాన్ని ఇస్తుంది. |
680cbbc88d537bd6f5a68701b1bb0080a77faa00 | స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ దిగువ పెద్ద ఎత్తున ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ప్రసిద్ది చెందింది, అయితే అంతర్గత వైవిధ్యం కారణంగా అస్సింప్టోటిక్గా నెమ్మదిగా సారూప్యత కలిగి ఉంటుంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ అవరోహణ కోసం ఒక స్పష్టమైన వ్యత్యాస తగ్గింపు పద్ధతిని పరిచయం చేస్తాము, దీనిని స్టోకాస్టిక్ వ్యత్యాసం తగ్గించిన గ్రాడియంట్ (SVRG) అని పిలుస్తాము. సున్నితమైన మరియు బలమైన గుండ్రని ఫంక్షన్ల కోసం, ఈ పద్ధతి స్టోకాస్టిక్ డబుల్ కోఆర్డినేట్ అస్సెంట్ (SDCA) మరియు స్టోకాస్టిక్ సగటు గ్రేడియంట్ (SAG) వంటి వేగవంతమైన సారూప్య రేటును కలిగి ఉందని మేము రుజువు చేస్తాము. అయితే, మన విశ్లేషణ చాలా సరళమైనది మరియు మరింత సహజమైనది. అంతేకాకుండా, SDCA లేదా SAG కాకుండా, మా పద్ధతికి గ్రాడియంట్ల నిల్వ అవసరం లేదు, అందువల్ల కొన్ని నిర్మాణాత్మక అంచనా సమస్యలు మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ లెర్నింగ్ వంటి సంక్లిష్ట సమస్యలకు మరింత సులభంగా వర్తించవచ్చు. |
9fe5a7a24ff81ba2b6769e811b6ab47188a45242 | నాన్-కన్వెక్స్ మరియు నాన్-స్మూత్ సమస్యలు ఇటీవల సిగ్నల్/ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్, గణాంకాలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్లో గణనీయమైన శ్రద్ధను పొందాయి. అయితే, నాన్-కన్వెక్స్ మరియు నాన్-స్మూత్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడం పెద్ద సవాలుగా ఉంది. వేగవంతమైన సమీప వాలు (APG) అనేది కన్వెక్స్ ప్రోగ్రామింగ్ కోసం ఒక అద్భుతమైన పద్ధతి. అయితే, సాధారణ APG ఒక క్లిష్టమైన పాయింట్ కు సారూప్యతకు హామీ ఇవ్వగలదా అనేది ఇప్పటికీ తెలియదు. ఈ కాగితంలో, తగినంత దిగువ లక్షణాన్ని సంతృప్తిపరిచే మానిటర్ను ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా సాధారణ నాన్-కన్వెక్స్ మరియు నాన్-స్మూత్ ప్రోగ్రామ్ల కోసం మేము APG ని విస్తరిస్తాము. దీని ప్రకారం, మేము ఒక ఏకపక్ష APG మరియు ఒక ఏకపక్ష APG ను ప్రతిపాదించాము. ఈ రెండోది లక్ష్యం ఫంక్షన్ యొక్క మోనోటోనిక్ తగ్గింపుపై అవసరాన్ని రద్దు చేస్తుంది మరియు ప్రతి పునరావృతంలో తక్కువ గణన అవసరం. మా జ్ఞానం ప్రకారం, సాధారణ నాన్-కన్వెక్స్ మరియు నాన్-స్మూత్ సమస్యల కోసం APG- రకం అల్గోరిథంలను అందించిన మొదటి వ్యక్తి మేము, ప్రతి చేరడం పాయింట్ ఒక క్లిష్టమైన పాయింట్ అని నిర్ధారించడం, మరియు సమస్యలు కన్వెక్స్ అయినప్పుడు సారూప్యత రేట్లు O (1 k2 ) గా ఉంటాయి, దీనిలో k అనేది పునరావృతాల సంఖ్య. వేగం పరంగా మన అల్గోరిథం ల ప్రయోజనం గురించి సంఖ్యా ఫలితాలు సాక్ష్యమిస్తున్నాయి. |
3e36eb936002a59b81d8abb4548dc2c42a29b743 | తరచుగా భద్రత అనేది ఆటోమేషన్ వ్యవస్థలకు ఒక యాడ్-ఆన్ సేవగా పరిగణించబడుతుంది, ఇది సమర్థవంతమైన ప్రసారం లేదా వనరుల పరిమితులు వంటి ఇతర లక్ష్యాలతో తరచుగా విభేదించబడుతుంది. ఈ వ్యాసం ఆటోమేషన్ వ్యవస్థలలో భద్రతకు ఒక ఆచరణాత్మక-ఆధారిత విధానాన్ని అందిస్తుంది. ఇది ఆటోమేషన్ వ్యవస్థలు మరియు ముఖ్యంగా ఆటోమేషన్ నెట్వర్క్లకు సాధారణ బెదిరింపులను విశ్లేషిస్తుంది, భద్రతకు సంబంధించి వ్యవస్థలను వర్గీకరించడానికి ఒక నమూనాను నిర్మిస్తుంది మరియు వివిధ వ్యవస్థ స్థాయిలలో అందుబాటులో ఉన్న సాధారణ చర్యలను చర్చిస్తుంది. చర్యల వివరణ మొత్తం వ్యవస్థ భద్రతపై ప్రభావాలను అంచనా వేయడానికి వీలు కల్పించాలి |
8b74a32cebb5faf131595496f6470ff9c2c33468 | ఫేస్ బుక్ అనేది సామాజిక సమాచార ప్రసారానికి అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన సాధనాల్లో ఒకటిగా వేగంగా మారుతోంది. అయితే, ఫేస్బుక్ ఇతర సోషల్ నెట్వర్కింగ్ సైట్ల నుండి కొంత భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది ఆఫ్లైన్-టు-ఆన్లైన్ ధోరణిని ప్రదర్శిస్తుంది; అంటే, ఫేస్బుక్ ఫ్రెండ్స్లో ఎక్కువ మంది ఆఫ్లైన్లో కలుసుకుని, తరువాత జోడించబడతారు. ఈ పరిశోధనలో ఐదు కారకాల వ్యక్తిత్వ నమూనా ఫేస్బుక్ వినియోగానికి ఎలా సంబంధించిందో పరిశీలించారు. ఎక్స్ట్రావర్షన్ మరియు ఎక్స్పీరియన్స్ కు ఓపెన్నెస్ కు సంబంధించి కొన్ని అంచనా పోకడలు ఉన్నప్పటికీ, ఫలితాలు వ్యక్తిత్వ కారకాలు మునుపటి సాహిత్యం సూచించిన విధంగా ప్రభావవంతమైనవి కాదని సూచించాయి. ఫేస్ బుక్ వినియోగం విషయంలో కమ్యూనికేషన్ కు ప్రేరణ ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని కూడా ఫలితాలు సూచించాయి. ఫేస్బుక్ వంటి సాధనాలను ఉపయోగించుకునే నిర్ణయానికి వివిధ ప్రేరణలు ప్రభావవంతంగా ఉండవచ్చని సూచించబడింది, ముఖ్యంగా ఫేస్బుక్ యొక్క వ్యక్తిగత విధులను పరిశీలిస్తున్నప్పుడు. © 2008 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. 1. పశువులు వ్యక్తిత్వ సంబంధాలు మరియు సంబంధిత సామర్థ్య కారకాలు |
423fff94db2be3ddef5e3204338d2111776eafea | మేము 362 మిలియన్ల సందేశాల యొక్క పూర్తిగా అనామక శీర్షికలను విశ్లేషించాము 4.2 మిలియన్ల మంది ఫేస్బుక్ వినియోగదారులు, కళాశాల విద్యార్థుల ఆన్లైన్ సోషల్ నెట్వర్క్, 26 నెలల వ్యవధిలో. ఈ డేటా అనేక బలమైన రోజువారీ మరియు వారపు క్రమబద్ధతను వెల్లడిస్తుంది, ఇది కళాశాల విద్యార్థుల సమయం వినియోగం మరియు వారి సామాజిక జీవితాలపై అవగాహన కల్పిస్తుంది, ఇందులో కాలానుగుణ వైవిధ్యాలు ఉన్నాయి. పాఠశాల అనుబంధం మరియు అనధికారిక ఆన్లైన్ "స్నేహితుడు" జాబితాలు గమనించిన ప్రవర్తన మరియు కాలపు నమూనాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో కూడా మేము పరిశీలించాము. చివరగా, ఫేస్బుక్ వినియోగదారులు తమ కాల సందేశ నమూనాలకు సంబంధించి పాఠశాలల ద్వారా సమూహంగా ఉన్నట్లు కనిపిస్తోంది. |
1bed30d161683d279780aee34619f94a860fa973 | డేటాబేస్లు, ఇన్-మెమరీ కాషెస్, గ్రాఫ్ విశ్లేషణలు వంటి అనేక "పెద్ద-మెమరీ" సర్వర్ వర్క్లోడ్లు పేజీ ఆధారిత వర్చువల్ మెమరీకి అధిక ధరను చెల్లిస్తాయని మా విశ్లేషణ చూపిస్తుంది. పెద్ద పేజీలను ఉపయోగించినా కూడా టిఎల్బి మిస్సర్స్లో 10% వరకు అమలు చక్రాలను వినియోగిస్తాయి. మరోవైపు, ఈ వర్క్ లోడ్లు చాలా పేజీలలో రీడ్-రైట్ అనుమతులను ఉపయోగిస్తాయని, మార్పిడి చేయకుండా కేటాయించబడిందని మరియు పేజీ ఆధారిత వర్చువల్ మెమరీ యొక్క పూర్తి వశ్యత నుండి చాలా అరుదుగా ప్రయోజనం పొందుతాయని మేము కనుగొన్నాము. పెద్ద మెమరీ వర్క్ లోడ్ల కోసం TLB మిస్ ఓవర్ హెడ్ ను తొలగించడానికి, ఒక ప్రక్రియ యొక్క సరళ వర్చువల్ అడ్రస్ స్పేస్ యొక్క భాగాన్ని ప్రత్యక్ష విభాగంతో మ్యాపింగ్ చేయాలని మేము ప్రతిపాదించాము, మిగిలిన వర్చువల్ అడ్రస్ స్పేస్ యొక్క పేజీ మ్యాపింగ్. ప్రత్యక్ష విభాగాలు కనీస హార్డ్వేర్ను ఉపయోగిస్తాయి---ప్రతి కోర్కు బేస్, లిమిట్ మరియు ఆఫ్సెట్ రిజిస్టర్లు---ప్రత్యక్ష వర్చువల్ మెమరీ ప్రాంతాలను ప్రత్యక్షంగా ప్రత్యక్ష భౌతిక మెమరీకి మ్యాప్ చేయడానికి. అవి డేటాబేస్ బఫర్ పూల్స్ మరియు ఇన్-మెమరీ కీ-వాల్యూ స్టోర్స్ వంటి కీ డేటా నిర్మాణాలకు TLB మిస్సేస్ యొక్క అవకాశాన్ని తొలగిస్తాయి. అవసరమైనప్పుడు డైరెక్ట్ సెగ్మెంట్ ద్వారా మ్యాప్ చేయబడిన మెమరీని తిరిగి పేజింగ్గా మార్చవచ్చు. మేము Linux లో x86-64 కోసం ప్రత్యక్ష-సెగ్మెంట్ సాఫ్ట్వేర్ మద్దతును ప్రోటోటైప్ చేస్తాము మరియు ప్రత్యక్ష-సెగ్మెంట్ హార్డ్వేర్ను అనుకరించాము. మా వర్క్ లోడ్ లకు, ప్రత్యక్ష విభాగాలు దాదాపు అన్ని TLB మిస్సెస్ ను తొలగిస్తాయి మరియు TLB మిస్సెస్ పై వ్యర్థమైన అమలు సమయాన్ని 0.5% కంటే తక్కువగా తగ్గిస్తాయి. |
86dc975f9cbd9a205f8e82fb1db3b61c6b738fa5 | మెషిన్ ట్యాగింగ్ మల్టీమీడియా కంటెంట్ కోసం మరింత శక్తివంతమైన పద్ధతులు ఆవిర్భవించడంతో, అంతర్లీన పదజాలాలను ప్రామాణీకరించడం మరింత ముఖ్యమైనది. అలా చేయడం వల్ల పరస్పర చర్యకు అవకాశం లభిస్తుంది మరియు మల్టీమీడియా సంఘం బాగా నిర్వచించబడిన అర్థశాస్త్ర సమితిపై కొనసాగుతున్న పరిశోధనలను కేంద్రీకరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ప్రసార వార్తా వీడియోలను వివరించడానికి ఒక పెద్ద ప్రామాణిక వర్గీకరణను అభివృద్ధి చేయడానికి మల్టీమీడియా పరిశోధకులు, లైబ్రరీ శాస్త్రవేత్తలు మరియు తుది వినియోగదారుల సహకార ప్రయత్నాన్ని ఈ పత్రం వివరిస్తుంది. మల్టీమీడియా కోసం పెద్ద ఎత్తున కాన్సెప్ట్ ఆంటాలజీ (ఎల్ఎస్ సిఒఎం) అనేది ఎండ్ యూజర్ యాక్సెస్ను సులభతరం చేయడానికి, పెద్ద సెమాంటిక్ స్థలాన్ని కవర్ చేయడానికి, ఆటోమేటెడ్ వెలికితీత సాధ్యమయ్యేలా చేయడానికి మరియు విభిన్న ప్రసార వార్తా వీడియో డేటా సెట్లలో పరిశీలించదగినదిగా రూపొందించిన మొదటి రకం |
2b2ba9b0022ff45939527836a150959fe388ee23 | |
c39d04c6f3b84c77ad379d0358bfbe7148ad4fd2 | |
8db7f5a54321e1a4cd51d0666607279556a57404 | మెడిటేషన్ పద్ధతులు వైద్య మరియు మానసిక సమస్యలతో బాధపడుతున్న రోగులు తరచూ కోరుకుంటారు. వీటి యొక్క విస్తృత ప్రజాదరణ మరియు ఉపయోగం, మరియు వైద్య చికిత్సలుగా ఉపయోగించే అవకాశం కారణంగా, వైద్య జోక్యాల వలె ఈ పద్ధతుల యొక్క ప్రస్తుత శాస్త్రీయ జ్ఞానం యొక్క సంక్షిప్త మరియు సమగ్ర సమీక్ష జరిగింది. లక్ష్య౦: వ్యాధుల చికిత్సలో ధ్యాన పద్ధతుల ప్రభావానికి, భద్రతకు మద్దతు ఇచ్చే సాక్ష్యాలను క్రమపద్ధతిలో సమీక్షించి, మరింత అధ్యయనానికి అర్హమైన ప్రాంతాలను పరిశీలించడం. సాధారణ ఆరోగ్యకరమైన జనాభాపై చేసిన అధ్యయనాలు చేర్చబడలేదు. పబ్ మెడ్, సైకిన్ ఇన్ఫో, మరియు కోక్రేన్ డేటాబేస్ ఉపయోగించి శోధనలు నిర్వహించబడ్డాయి. ధ్యానం, ధ్యాన ప్రార్థన, యోగా, రిలాక్సేషన్ రెస్పాన్స్ అనేవి కీలక పదాలు. అర్హత అధ్యయనాలను సమీక్షించి, నాణ్యత ఆధారంగా స్వతంత్రంగా రెండు సమీక్షకులు రేట్ చేశారు. మధ్యస్థ నాణ్యత నుండి అధిక నాణ్యత గల అధ్యయనాలు (ధృవీకరించబడిన పరిశోధన నాణ్యత ప్రమాణంలో 0.65 లేదా 65% పైన స్కోర్ చేసినవి) చేర్చబడ్డాయి. ఫలితాలు మొత్తం 82 అధ్యయనాలలో, 20 యాదృచ్ఛిక నియంత్రిత పరీక్షలు మా ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయి. ఈ అధ్యయనాలలో మొత్తం 958 మంది పాల్గొన్నారు (397 మంది ప్రయోగాత్మకంగా చికిత్స పొందినవారు, 561 మంది నియంత్రణలు). చేర్చబడిన లేదా మినహాయించబడిన క్లినికల్ ట్రయల్స్లో ఎటువంటి తీవ్రమైన దుష్ప్రభావాలు నివేదించబడలేదు. తీవ్రమైన దుష్ప్రభావాలు వైద్య సాహిత్యంలో నివేదించబడ్డాయి, అయితే అరుదుగా. మూర్ఛ, ప్రీమెన్స్ట్రువల్ సిండ్రోమ్ లక్షణాలు మరియు రుతువిరతి లక్షణాలు చికిత్సలో అత్యంత బలమైన సాక్ష్యం కనుగొనబడింది. మానసిక స్థితి మరియు ఆందోళన రుగ్మతలు, స్వయం ప్రతిరక్షక వ్యాధి మరియు కణితి వ్యాధిలో భావోద్వేగ రుగ్మతలకు కూడా ప్రయోజనం చూపించబడింది. కొన్ని వ్యాధుల చికిత్సకు, ముఖ్యంగా మానసిక రుగ్మత లేని మానసిక స్థితి మరియు ఆందోళన రుగ్మతలకు ధ్యాన పద్ధతులు సురక్షితంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉన్నాయని ఫలితాలు మద్దతు ఇస్తున్నాయి. పెద్ద, పద్ధతిపరంగా మంచి అధ్యయనాల నుండి సమర్థతను సమర్థించే స్పష్టమైన మరియు పునరుత్పాదక ఆధారాలు లేవు. |
46b2cd0ef7638dcb4a6220a52232712beb2fa850 | 3D మానవ కదలిక యొక్క ఉత్పాదక నమూనాలు తరచుగా తక్కువ సంఖ్యలో కార్యకలాపాలకు పరిమితం చేయబడతాయి మరియు అందువల్ల కొత్త కదలికలు లేదా అనువర్తనాలకు బాగా సాధారణీకరించలేవు. ఈ కృషిలో మానవ కదలిక సంగ్రహణ డేటా కోసం ఒక లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది కదలిక సంగ్రహణ డేటా యొక్క పెద్ద కట్టడాల నుండి ఒక సాధారణ ప్రాతినిధ్యాన్ని నేర్చుకుంటుంది మరియు కొత్త, కనిపించని కదలికలకు బాగా సాధారణీకరణ చేస్తుంది. ఒక ఎన్కోడింగ్-డికోడింగ్ నెట్వర్క్ ఉపయోగించి ఇది భవిష్యత్ 3D భంగిమలను ఇటీవలి గతం నుండి అంచనా వేయడం నేర్చుకుంటుంది, మానవ కదలిక యొక్క లక్షణ ప్రాతినిధ్యాన్ని మేము సంగ్రహిస్తాము. సీక్వెన్స్ ప్రిడిక్షన్ కోసం డీప్ లెర్నింగ్ పై ఎక్కువ పని వీడియో మరియు ప్రసంగాన్ని దృష్టిలో ఉంచుతుంది. అస్థిపంజర డేటా వేరే నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉన్నందున, మేము సమకాలీన ఆధారపడటం మరియు అవయవ సంబంధాల గురించి వేర్వేరు అంచనాలను చేసే వివిధ నెట్వర్క్ నిర్మాణాలను ప్రదర్శిస్తాము మరియు అంచనా వేస్తాము. నేర్చుకున్న లక్షణాలను లెక్కించడానికి, మేము చర్య వర్గీకరణ కోసం వివిధ పొరల అవుట్పుట్ను ఉపయోగిస్తాము మరియు నెట్వర్క్ యూనిట్ల యొక్క గ్రాహక క్షేత్రాలను దృశ్యమానం చేస్తాము. మా పద్ధతి అస్థిపంజర కదలిక అంచనాలో ఇటీవలి కళను అధిగమిస్తుంది, అయినప్పటికీ ఇవి చర్య నిర్దిష్ట శిక్షణా డేటాను ఉపయోగిస్తాయి. మా ఫలితాలు ఒక సాధారణ మోకాప్ డేటాబేస్ నుండి శిక్షణ పొందిన లోతైన ఫీడ్ఫోర్డ్ నెట్వర్క్లను మానవ కదలిక డేటా నుండి లక్షణాల వెలికితీత కోసం విజయవంతంగా ఉపయోగించవచ్చని మరియు ఈ ప్రాతినిధ్యాన్ని వర్గీకరణ మరియు అంచనా కోసం పునాదిగా ఉపయోగించవచ్చని చూపిస్తుంది. |
3c094494f6a911de3087ed963d3d893f6f2b1d71 | లక్ష్యము ఈ అధ్యయనము యొక్క ఉద్దేశ్యం, నడక శిక్షణ కొరకు హైబ్రిడ్ అసిస్టివ్ లింబ్ సిస్టమ్ యొక్క క్లినికల్ అప్లికేషన్స్ పై సాహిత్యమును సమీక్షించడం. వెబ్ ఆఫ్ సైన్స్, పబ్ మెడ్, సినాహెల్ మరియు క్లినికల్ ట్రిటియల్స్. గోవ్ ల ద్వారా సాహిత్యంలో క్రమబద్ధమైన శోధన జరిగింది. సారాంశాలను పరిశీలించి, సంబంధిత కథనాలను సమీక్షించి నాణ్యత అంచనాకు గురిచేశారు. ఫలితాలు 37 అధ్యయనాలలో, 7 అధ్యయనాలు చేరిక ప్రమాణాలను నెరవేర్చాయి. ఆరు అధ్యయనాలు ఒకే సమూహ అధ్యయనాలు మరియు 1 అన్వేషణాత్మక యాదృచ్ఛిక నియంత్రిత ట్రయల్. ఈ అధ్యయనాల్లో మొత్తం 140 మంది పాల్గొన్నారు, వీరిలో 118 మంది జోక్యాలను పూర్తి చేశారు మరియు 107 మంది నడక శిక్షణ కోసం HAL ను ఉపయోగించారు. స్ట్రోక్ తర్వాత నడక శిక్షణ, వెన్నుపాము గాయం (SCI) తర్వాత 1 మరియు స్ట్రోక్, SCI లేదా నడక సామర్థ్యాన్ని ప్రభావితం చేసే ఇతర వ్యాధుల తర్వాత 1 అధ్యయనాలు. ఈ అధ్యయనాలలో చిన్న మరియు తాత్కాలిక దుష్ప్రభావాలు సంభవించాయి కాని ఎటువంటి తీవ్రమైన దుష్ప్రభావాలు నివేదించబడలేదు. నడక ఫంక్షన్ వేరియబుల్స్ మరియు నడకలో స్వతంత్రతపై ప్రయోజనకరమైన ప్రభావాలను గమనించారు. ఈ సేకరించిన ఫలితాలు ప్రొఫెషనల్ సెట్టింగ్లో తక్కువ అవయవాల పరేసిస్ ఉన్న రోగులకు నడక శిక్షణ కోసం HAL వ్యవస్థను ఉపయోగించినప్పుడు సాధ్యమవుతుందని చూపిస్తున్నాయి. నడకలో నడక మరియు స్వతంత్రతపై ప్రయోజనకరమైన ప్రభావాలు గమనించబడ్డాయి, కాని డేటా తీర్మానాలను అనుమతించదు. మరింత నియంత్రిత అధ్యయనాలు సిఫార్సు చేయబడ్డాయి. |
515e34476452bbfeb111ce5480035ae1f7aa4bee | మంచి ఇండోర్ ఎయిర్ క్వాలిటీ మానవ ఆరోగ్యానికి చాలా ముఖ్యమైన భాగం. ఇండోర్ గాలి నాణ్యత తక్కువగా ఉండటం వల్ల ఆస్తమా, గుండె జబ్బులు, ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ వంటి దీర్ఘకాలిక శ్వాసకోశ వ్యాధులు వచ్చే అవకాశం ఉంది. సమస్యలను మరింత క్లిష్టతరం చేస్తూ, చెడు వాయు నాణ్యతను కేవలం కంటిచూపు, వాసన ద్వారా గుర్తించడం మానవులకు చాలా కష్టంగా ఉంటుంది. ప్రస్తుతం ఉన్న సెన్సింగ్ పరికరాలు సాధారణ పౌరుల కంటే శాస్త్రవేత్తల కోసం ఉపయోగించబడతాయి. మేము ఇన్ ఎయిర్ ను ప్రతిపాదించాము, ఇది అంతర్గత గాలి నాణ్యత గురించి కొలత, దృశ్యమానం మరియు నేర్చుకోవడానికి ఒక సాధనం. inAir అనేది 0.5 మైక్రాన్ల పరిమాణంలో ఉన్న చిన్న ప్రమాదకరమైన వాయు కణాలను కొలవడం ద్వారా ఇండోర్ గాలి నాణ్యతను చారిత్రక మరియు నిజ సమయ దృశ్యమానతలను అందిస్తుంది. ఇన్ ఎయిర్ లో అంతర్గత గాలి నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి వ్యక్తిగత చర్యలను ప్రోత్సహించడం మరియు ప్రేరేపించడం ఎలాగో వినియోగదారుల అధ్యయనాల ద్వారా మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
44db0c2f729661e7b30af484a1ad5df4e70cb22a | ప్రస్తుతం బ్లూటూత్ పురుగులు ఇంటర్నెట్ స్కానింగ్ పురుగులతో పోలిస్తే చాలా తక్కువ ప్రమాదం కలిగిస్తాయి. బ్లూబ్యాగ్ ప్రాజెక్ట్ బ్లూటూత్ మాల్వేర్ ద్వారా ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్ కోడ్లను మరియు మొబైల్ పరికరాలను ఉపయోగించి లక్ష్యంగా చేసిన దాడులను చూపిస్తుంది |
0a87428c6b2205240485ee6bb9cfb00fd9ed359c | మిడిల్ బరీ ఆప్టికల్ ఫ్లో బెంచ్ మార్క్ ఫలితాల ప్రకారం ఆప్టికల్ ఫ్లో అంచనా అల్గోరిథంల ఖచ్చితత్వం క్రమంగా మెరుగుపడుతోంది. అయితే, హార్న్ మరియు షున్క్ చేసిన పని నుండి సాధారణ సూత్రీకరణ చాలా తక్కువ మారిపోయింది. లక్ష్య ఫంక్షన్, ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతి, ఆధునిక అమలు పద్ధతులు ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయనే దానిపై సమగ్ర విశ్లేషణ ద్వారా ఇటీవలి పురోగతిని సాధ్యం చేసిన వాటిని వెలికితీసే ప్రయత్నం చేస్తాము. ఆధునిక ఆప్టిమైజేషన్ మరియు అమలు పద్ధతులతో కలిపి క్లాసికల్ ఫ్లో ఫార్ములేషన్లు ఆశ్చర్యకరంగా బాగా పనిచేస్తాయని మేము కనుగొన్నాము. అంతేకాకుండా, ఆప్టిమైజేషన్ సమయంలో ఇంటర్మీడియట్ ఫ్లో ఫీల్డ్ల మధ్యస్థ వడపోత ఇటీవలి పనితీరు లాభాలకు కీలకం అయితే, ఇది అధిక శక్తి పరిష్కారాలకు దారితీస్తుందని మేము కనుగొన్నాము. ఈ దృగ్విషయం వెనుక ఉన్న సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడానికి, మేము మీడియన్ ఫిల్టరింగ్ హ్యూరిస్టిక్ను అధికారికంగా చేసే కొత్త లక్ష్యాన్ని పొందుతాము. ఈ లక్ష్యం ఒక స్థానికంగా లేని పదాన్ని కలిగి ఉంటుంది, ఇది పెద్ద ప్రాదేశిక పొరుగు ప్రాంతాలలో ప్రవాహ అంచనాలను బలంగా అనుసంధానిస్తుంది. ఈ కొత్త పదాన్ని మార్పు చేయడం ద్వారా ప్రవాహం మరియు చిత్ర సరిహద్దుల గురించి సమాచారాన్ని చేర్చడం ద్వారా మేము మిడిల్బరీ బెంచ్మార్క్లో అగ్రస్థానంలో ఉన్న ఒక పద్ధతిని అభివృద్ధి చేస్తాము. |
90930683f4ef3da8c51ed7d2553774c196172cb3 | |
919bd86eb5fbccd3862e3e2927d4a0d468c7c591 | |
73e51b9820e90eb6525fc953c35c9288527cecfd | ప్రస్తుతం ఉన్న న్యూరల్ డిపెండెన్సీ పార్సర్లు సాధారణంగా ప్రతి పదాన్ని ద్వి దిశాత్మక LSTM లతో ఒక వాక్యంలో ఎన్కోడ్ చేస్తాయి మరియు తల మరియు మోడిఫైయర్ యొక్క LSTM ప్రాతినిధ్యాల నుండి ఒక ఆర్క్ యొక్క స్కోర్ను అంచనా వేస్తాయి, బహుశా పరిగణించబడుతున్న ఆర్క్ కోసం సంబంధిత సందర్భ సమాచారాన్ని కోల్పోవచ్చు. ఈ అధ్యయనంలో, మేము ఒక న్యూరల్ ఫీచర్ వెలికితీత పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము, ఇది ఆర్క్-నిర్దిష్ట లక్షణాలను వెలికితీసేందుకు నేర్చుకుంటుంది. మేము ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత శ్రద్ధ పద్ధతిని ప్రతి సంభావ్య తల-మార్పిడి జతకు అనుకూలంగా మరియు వ్యతిరేకంగా సాక్ష్యాలను సేకరించడానికి ఉపయోగిస్తాము, దీనితో మా నమూనా నమ్మకం మరియు అవిశ్వాసం యొక్క ఖచ్చితత్వ స్కోర్లను లెక్కిస్తుంది, మరియు నమ్మకం నుండి అవిశ్వాసం యొక్క స్కోర్ను తీసివేయడం ద్వారా తుది ఆర్క్ స్కోర్ను నిర్ణయిస్తుంది. రెండు రకాలైన సాక్ష్యాలను స్పష్టంగా పరిచయం చేయడం ద్వారా, ఆర్క్ అభ్యర్థులు మరింత సంబంధిత సమాచారం ఆధారంగా ఒకరితో ఒకరు పోటీ పడవచ్చు, ప్రత్యేకించి వారు ఒకే తల లేదా మార్పును పంచుకునే సందర్భాల్లో. ఇది వారి ప్రత్యర్థులను (అవిశ్వాస సాక్ష్యం) ప్రదర్శించడం ద్వారా రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పోటీ వంపులను బాగా వేరుచేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. వివిధ డేటా సెట్లపై చేసిన ప్రయోగాలు, మా ఆర్క్-స్పెసిఫిక్ ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ మెకానిజం, సుదూర ఆధారాలను స్పష్టంగా మోడలింగ్ చేయడం ద్వారా ద్వి దిశాత్మక LSTM ఆధారిత నమూనాల పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుందని చూపిస్తుంది. ఇంగ్లీష్ మరియు చైనీస్ రెండింటికీ, ప్రతిపాదిత మోడల్ ఇప్పటికే ఉన్న చాలా న్యూరల్ అటెన్షన్-ఆధారిత మోడళ్ల కంటే డిపెండెన్సీ పార్సింగ్ టాస్క్లో ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తుంది. |
7bdb08efd640311ad18466a80498c78267f886ca | |
26d92017242e51238323983eba0fad22bac67505 | ఈ పత్రం వినియోగదారులకు తెలిసిన, ఆఫ్ లైన్ పరిచయాలను కనుగొనడంలో మరియు సోషల్ నెట్వర్కింగ్ సైట్లలో కొత్త స్నేహితులను కనుగొనడంలో సహాయపడటానికి రూపొందించిన వ్యక్తుల సిఫార్సులను అధ్యయనం చేస్తుంది. 500 మంది వినియోగదారుల మధ్య వ్యక్తిగతీకరించిన సర్వేను, 3,000 మంది వినియోగదారుల మధ్య క్షేత్ర అధ్యయనాన్ని ఉపయోగించి ఒక ఎంటర్ప్రైజ్ సోషల్ నెట్వర్కింగ్ సైట్లో నాలుగు సిఫార్సు అల్గోరిథంలను మేము అంచనా వేశాము. వినియోగదారుల స్నేహితుల జాబితాలను విస్తరించడంలో అన్ని అల్గోరిథంలు ప్రభావవంతంగా ఉన్నాయని మేము కనుగొన్నాము. సోషల్ నెట్వర్క్ సమాచారం ఆధారంగా అల్గోరిథంలు మెరుగైన సిఫార్సులను అందించగలవు మరియు వినియోగదారులకు మరింత తెలిసిన పరిచయాలను కనుగొనగలవు, అయితే వినియోగదారు సృష్టించిన కంటెంట్ యొక్క సారూప్యతను ఉపయోగించే అల్గోరిథంలు కొత్త స్నేహితులను కనుగొనడంలో బలంగా ఉన్నాయి. మేము మా సర్వే వినియోగదారుల నుండి గుణాత్మక అభిప్రాయాన్ని కూడా సేకరించాము మరియు అనేక అర్ధవంతమైన డిజైన్ చిక్కులను గీయండి. |
3621bc359003e36707733650cccadf4333683293 | |
54c32d432fb624152da7736543f2685840860a57 | పెద్ద సంఖ్యలో నిర్మాణాత్మకమైన పత్రాల సేకరణ నుండి పంపిణీ చేయబడిన అర్థ ప్రాతినిధ్యాలను సేకరించేందుకు అనువైన ఒక రకమైన డీప్ బోల్ట్జ్మాన్ మెషిన్ (డిబిఎం) ను మేము పరిచయం చేస్తున్నాము. ఒక DBM ని తెలివైన పారామితి బ్యాలెన్స్ తో శిక్షణ ఇవ్వడం యొక్క స్పష్టమైన కష్టాన్ని మేము అధిగమిస్తాము. ఇది వేగవంతమైన పూర్వ శిక్షణ అల్గోరిథం మరియు వేగవంతమైన అనుకరణ కోసం రాష్ట్ర ప్రారంభ పథకాన్ని అనుమతిస్తుంది. ఈ నమూనాను ప్రామాణిక పరిమిత బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రం వలె సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. మా ప్రయోగాలు ఈ నమూనా రిప్లికేటెడ్ సాఫ్ట్ మాక్స్ నమూనా కంటే కనిపించని డేటాకు మెరుగైన లాగ్ సంభావ్యతను కేటాయించిందని చూపిస్తున్నాయి. మా నమూనా నుండి సేకరించిన లక్షణాలు డాక్యుమెంట్ రిట్రీవల్ మరియు డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ పనులలో LDA, రెప్లికేటెడ్ సాఫ్ట్మాక్స్ మరియు డాక్నాడ్ మోడళ్లను అధిగమిస్తాయి. |
3d8650c28ae2b0f8d8707265eafe53804f83f416 | మునుపటి కాగితంలో [9], మేము కొత్త boosting అల్గోరిథంను పరిచయం చేసాము అడాబూస్ట్ అని పిలువబడుతుంది, ఇది సిద్ధాంతపరంగా, యాదృచ్ఛిక guessing కంటే కొంచెం మెరుగైన పనితీరును కలిగి ఉన్న వర్గీకరణకర్తలను స్థిరంగా ఉత్పత్తి చేసే ఏదైనా అభ్యాస అల్గోరిథం యొక్క లోపాన్ని గణనీయంగా తగ్గించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. మేము కూడా ఒక సంబంధిత భావన పరిచయం pseudo-loss ఇది ఒక పద్ధతి బలవంతంగా ఒక లెర్నింగ్ అల్గోరిథం బహుళ లేబుల్ భావనలు కేంద్రీకృతమై లేబుల్స్ పై కష్టతరమైన వివక్షత. ఈ వ్యాసంలో, అబద్ధపు నష్టంతో మరియు లేకుండా, నిజమైన అభ్యాస సమస్యలపై అడాబూస్ట్ ఎంత బాగా పనిచేస్తుందో అంచనా వేయడానికి మేము నిర్వహించిన ప్రయోగాలను వివరిస్తాము. మేము రెండు ప్రయోగాలు చేశాము. మొదటి సెట్ బ్రేమాన్ [1] బ్యాగింగ్ పద్ధతితో బూస్టింగ్ను పోల్చింది, దీనిని వివిధ వర్గీకరణకర్తలను (నిర్ణయ చెట్లు మరియు ఒకే లక్షణ-విలువ పరీక్షలతో సహా) సమగ్రపరచడానికి ఉపయోగించారు. మేము రెండు పద్ధతుల పనితీరును యంత్ర అభ్యాస బెంచ్మార్క్ల సేకరణలో పోల్చాము. రెండవ ప్రయోగంలో, ఓసీఆర్ సమస్యపై సమీప పొరుగు వర్గీకరణను ఉపయోగించి బూస్టింగ్ పనితీరును మరింత వివరంగా అధ్యయనం చేశాము. |
85379baf4972e15cd7b9f5e06ce177e693b35f53 | ఈ కాగితంలో, సోర్స్ పంపిణీ లక్ష్య పంపిణీ నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా ఉన్న డొమైన్ అనుసరణ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పాక్షికంగా పర్యవేక్షించబడిన కెర్నల్ మ్యాచింగ్ పద్ధతిని మేము ప్రతిపాదించాము. ప్రత్యేకంగా, లక్ష్య కర్నల్ మాతృకను హిల్బర్ట్ ష్మిత్ స్వతంత్ర ప్రమాణం ఆధారంగా మూల కర్నల్ మాతృక యొక్క ఉపమాతృకతో సరిపోల్చడం ద్వారా లక్ష్య డేటా పాయింట్లను ఇలాంటి మూల డేటా పాయింట్లకు మ్యాపింగ్ చేసేటప్పుడు లేబుల్ చేయబడిన సోర్స్ డేటాపై మేము ఒక అంచనా ఫంక్షన్ను నేర్చుకుంటాము. ఈ ఏకకాలంలో నేర్చుకోవడం మరియు మ్యాపింగ్ ప్రక్రియను ఒక కాని-అట్టడుగు పూర్ణాంక ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యగా రూపొందించాము మరియు దాని సడలించిన నిరంతర రూపం కోసం స్థానిక కనిష్టీకరణ విధానాన్ని ప్రదర్శిస్తాము. మా అనుభవ ఫలితాలు ప్రతిపాదిత కోర్ మ్యాచింగ్ పద్ధతి క్రాస్ డొమైన్ సెంటిమెంట్ వర్గీకరణ పనిలో ప్రత్యామ్నాయ పద్ధతులను గణనీయంగా అధిగమిస్తుందని చూపిస్తుంది. |
7eeb362f11bfc1c89996e68e3a7c5678e271f95b | |
893167546c870eac602d81874c6473fd3cd8bd21 | బహుళ-పరిమాణ పాయింట్ల (టూపుల్స్) సమితి యొక్క స్కైలైన్ ఇచ్చిన సమితిలో స్పష్టంగా మెరుగైన పాయింట్ లేని పాయింట్లను కలిగి ఉంటుంది, ఆసక్తి ఉన్న డొమైన్లపై కాంపోనెంట్-వైజ్ పోలికను ఉపయోగిస్తుంది. స్కైలైన్ ప్రశ్నలు, అనగా స్కైలైన్ యొక్క గణనతో కూడిన ప్రశ్నలు, గణనపరంగా ఖరీదైనవి కావచ్చు, కాబట్టి బహుళ ప్రాసెసర్లను బాగా ఉపయోగించుకునే సమాంతర విధానాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం సహజం. సమాంతర ప్రాసెసింగ్ కోసం డేటా సమితి యొక్క ఉపయోగకరమైన విభజనలను పొందడానికి హైపర్ప్లేన్ ప్రొజెక్షన్లను ఉపయోగించడం ద్వారా మేము ఈ సమస్యను చేరుకుంటున్నాము. ఈ విభజనలు చిన్న స్థానిక స్కైలైన్ సెట్లను మాత్రమే కాకుండా, ఫలితాలను సమర్థవంతంగా విలీనం చేయడానికి కూడా వీలు కల్పిస్తాయి. మా ప్రయోగాలు మా పద్ధతి సమాంతర స్కైలైన్ గణన కోసం ఇలాంటి విధానాలను నిరంతరం అధిగమిస్తుందని చూపిస్తున్నాయి, డేటా పంపిణీతో సంబంధం లేకుండా, మరియు వివిధ ఆప్టిమైజేషన్ వ్యూహాల ప్రభావాలపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. |
b87d5f9b8013386f4ff5ad1a130efe6e924dca5c | ఆర్టికల్ చరిత్రః 27 ఆగస్టు 2012 న స్వీకరించబడింది 1 ఆగస్టు 2013 న సవరించిన రూపంలో స్వీకరించబడింది 5 ఆగస్టు 2013 న అంగీకరించబడింది 15 ఆగస్టు 2013 న ఆన్లైన్లో అందుబాటులో ఉంది |
bc18ee4a0f26320a86852b057077e8eca78b0c13 | ఈ అధ్యయనంలో సాంకేతికత ఆమోదం నమూనాను విస్తరించి, ఘనాలోని ప్రీ-సర్వీస్ ఉపాధ్యాయులలో సాంకేతికత ఆమోదాన్ని ప్రభావితం చేసే కారకాలను గుర్తించారు. 380 ఉపయోగకరమైన ప్రశ్నాపత్రాల నుండి సేకరించిన డేటాను పరిశోధన నమూనాతో పోల్చి పరీక్షించారు. విస్తరించిన సాంకేతికత అంగీకార నమూనా (TAM) ను పరిశోధన చట్రంగా ఉపయోగించి, ఈ అధ్యయనం కనుగొన్నదిః ప్రీ-సర్వీస్ ఉపాధ్యాయుల బోధనా నమ్మకాలు, గ్రహించిన వాడుక సౌలభ్యం, కంప్యూటర్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క ఉపయోగకరమైన భావన మరియు కంప్యూటర్ వాడకానికి వైఖరి కంప్యూటర్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని వాస్తవంగా ఉపయోగించడంలో ముఖ్యమైన అంశాలు. బహుళ దశల రిగ్రెషన్ విశ్లేషణను ఉపయోగించి పొందిన ఫలితాలుః (1) పూర్వ-సేవ ఉపాధ్యాయుల బోధనా నమ్మకాలు గ్రహించిన వాడుకలో సౌలభ్యం మరియు గ్రహించిన ఉపయోగం రెండింటినీ గణనీయంగా ప్రభావితం చేశాయి, (2) గ్రహించిన వాడుకలో సౌలభ్యం మరియు గ్రహించిన ఉపయోగం కంప్యూటర్ వాడకానికి వైఖరిని ప్రభావితం చేస్తాయి మరియు కంప్యూటర్ వాడకానికి వైఖరి గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది పూర్వ-సేవ ఉపాధ్యాయులు కంప్యూటర్ల వాస్తవ ఉపయోగం. అయితే, గణాంకపరంగా, వాడుకలో ఉన్న సౌలభ్యం గణనీయంగా ఉపయోగకరంగా భావించలేదు. ఘనా నేపథ్యంలో టిఎంను ధృవీకరించడం ద్వారా సాహిత్యానికి ఈ ఫలితాలు దోహదం చేస్తాయి మరియు సాంకేతిక సమైక్యత అభివృద్ధి పరిశోధన మరియు అభ్యాసానికి అనేక ముఖ్యమైన చిక్కులను అందిస్తాయి. |
04e5b276da90c8181d6ad8397f763a181baae949 | యంత్ర అభ్యాసంలో పనితీరు మరియు పురోగతిని కొలవడానికి క్రాస్-వాలిడేషన్ ఒక ప్రధానమైనది. క్రాస్-వాలిడేషన్ అధ్యయనాలలో ఖచ్చితత్వం, F- కొలత మరియు ROC కర్వ్ (AUC) క్రింద ఉన్న ప్రాంతాన్ని ఎలా లెక్కించాలో సూక్ష్మ వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయి. అయితే, ఈ వివరాలు సాహిత్యంలో చర్చించబడలేదు, మరియు వివిధ పత్రాలు మరియు సాఫ్ట్వేర్ ప్యాకేజీలు అనుకూలత లేని పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాయి. ఇది పరిశోధన సాహిత్యంలో అసమానతకు దారితీస్తుంది. నిర్దిష్ట మడతలు మరియు పరిస్థితులకు పనితీరు గణనలలో అసాధారణతలు కనుగొనబడలేదు, అవి అనేక మడతలు మరియు డేటాసెట్లలో సమగ్ర ఫలితాల్లో ఖననం చేయబడినప్పుడు, మధ్యంతర పనితీరు కొలతలను చూసే వ్యక్తి లేకుండా. ఈ పరిశోధన గమనిక తేడాలను స్పష్టం చేస్తుంది మరియు వివరిస్తుంది మరియు క్రాస్-వాలిడేషన్ కింద వర్గీకరణ పనితీరును ఎలా ఉత్తమంగా కొలవాలనే దానిపై మార్గదర్శకత్వం అందిస్తుంది. ముఖ్యంగా, F- కొలత లెక్కించడానికి అనేక విభిన్న పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి, ఇది తరచుగా తరగతి అసమతుల్యత కింద పనితీరు కొలతగా సిఫార్సు చేయబడుతుంది, ఉదాహరణకు, టెక్స్ట్ వర్గీకరణ డొమైన్ల కోసం మరియు అనేక తరగతులను కలిగి ఉన్న డేటాసెట్ల యొక్క ఒక-వి-అన్ని తగ్గింపులలో. ఈ గణన పద్ధతుల్లో ఒకదాని తప్ప మిగిలినవి పక్షపాత కొలతలకు దారితీస్తాయని, ముఖ్యంగా ఉన్నత తరగతి అసమతుల్యత కింద ప్రయోగాల ద్వారా చూపిస్తాము. ఈ పత్రం యంత్ర అభ్యాస సాఫ్ట్వేర్ లైబ్రరీలను రూపొందించే వారికి మరియు ఉన్నత తరగతి అసమతుల్యతపై దృష్టి సారించిన పరిశోధకులకు ప్రత్యేక ఆసక్తిని కలిగిస్తుంది. |
8efac913ff430ef698dd3fa5df4cbb7ded3cab50 | మేము ఒక పర్యవేక్షణ లేని క్లస్టరింగ్ సాధనాన్ని, ప్రిన్సిపల్ డైరెక్షన్ డివిజివ్ పార్టిషనింగ్ ను అందిస్తున్నాము, ఇది సంఖ్యా వెక్టర్లుగా ప్రాతినిధ్యం వహించగల ఏదైనా డేటా సమితికి వర్తించే స్కేలబుల్ మరియు బహుముఖ టాప్-డౌన్ పద్ధతి. ప్రాథమిక పద్ధతి యొక్క వర్ణన, ఇది ఉపయోగించిన ప్రధాన అప్లికేషన్ ప్రాంతాల సారాంశం మరియు ముఖ్యమైన పదాల ఎంపికపై కొన్ని ఇటీవలి ఫలితాలు మరియు కొత్త డేటా వచ్చినప్పుడు క్లస్టర్లను నవీకరించే ప్రక్రియ గురించి చర్చించబడుతుంది. |
1e20f9de45d26950ecd11965989d2b15a5d0d86b | మోడల్ ఆధారిత పద్ధతులు మరియు లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లు రెండూ యంత్ర అభ్యాసంలో విపరీతంగా విజయవంతమైన నమూనాలు. మోడల్ ఆధారిత పద్ధతుల్లో, మేము సులభంగా మా సమస్య డొమైన్ జ్ఞానాన్ని మోడల్ యొక్క పరిమితుల్లో ఊహించడం సమయంలో ఇబ్బందుల వ్యయంతో వ్యక్తీకరించవచ్చు. నిర్ణయాత్మక లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లు అనుసంధానం సరళంగా ఉండే విధంగా నిర్మించబడ్డాయి, కాని సమస్య డొమైన్ జ్ఞానాన్ని సులభంగా చేర్చగల సామర్థ్యాన్ని మేము త్యాగం చేస్తాము. ఈ పత్రం యొక్క లక్ష్యం రెండు విధానాల యొక్క ప్రయోజనాలను పొందటానికి ఒక సాధారణ వ్యూహాన్ని అందించడం, వారి అనేక ప్రతికూలతలను నివారించడం. సాధారణ ఆలోచనను ఈ క్రింది విధంగా సంగ్రహించవచ్చుః పునరావృత ఇన్ఫెరెన్స్ పద్ధతి అవసరమయ్యే మోడల్ ఆధారిత విధానాన్ని ఇచ్చినట్లయితే, మేము పునరావృతాలను న్యూరల్ నెట్వర్క్కు సమానమైన పొర-జ్ఞాన నిర్మాణంగా విప్పుతాము. అప్పుడు మేము నమూనా పారామితులను పొరల ద్వారా డి-కప్లింగ్ చేస్తాము, కొత్త న్యూరల్-నెట్వర్క్ లాంటి నిర్మాణాలను పొందటానికి, సులభంగా గ్రేడియంట్-ఆధారిత పద్ధతులను ఉపయోగించి వివక్షగా శిక్షణ పొందవచ్చు. ఫలితంగా వచ్చే ఫార్ములా సాంప్రదాయ డీప్ నెట్వర్క్ యొక్క వ్యక్తీకరణ శక్తిని మోడల్ ఆధారిత విధానం యొక్క అంతర్గత నిర్మాణంతో మిళితం చేస్తుంది, అదే సమయంలో ఉత్తమ పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయగల స్థిర సంఖ్యలో పొరలలో అనుకరణను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ను నాన్-నెగటివ్ మ్యాట్రిక్స్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ కు ఎలా అన్వయించవచ్చో చూపిస్తాము, ఇది ఒక నవల నాన్-నెగటివ్ డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ ను పొందటానికి, ఇది ఒక గుణకార బ్యాక్-ప్రొపగేశన్-శైలి అప్డేట్ అల్గోరిథంతో శిక్షణ పొందవచ్చు. ప్రసంగ మెరుగుదల రంగంలో ప్రయోగాలను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము, దీని ఫలితంగా వచ్చిన నమూనా సాంప్రదాయక న్యూరల్ నెట్వర్క్ను అధిగమించగలదని మేము చూపిస్తున్నాము, అయితే పారామితుల సంఖ్యలో కొంత భాగాన్ని మాత్రమే అవసరం. ఈ సమస్యల స్థాయిని డీప్ నెట్ వర్క్ నిర్మాణంలో చేర్చడానికి మా ఫ్రేమ్ వర్క్ అందించిన సామర్థ్యం దీనికి కారణం అని మేము నమ్ముతున్నాము. arXiv.org ఈ కృతిని వాణిజ్యపరమైన ప్రయోజనాల కోసం పూర్తిగా లేదా కొంత భాగాన్ని కాపీ చేయకూడదు లేదా పునరుత్పత్తి చేయకూడదు. ఈ క్రింది వాటిని కలిగి ఉన్న అన్ని మొత్తం లేదా పాక్షిక కాపీలు అందించినట్లయితే, మొత్తం లేదా పాక్షిక కాపీలను చెల్లించకుండా మొత్తం లేదా పాక్షికంగా కాపీ చేయడానికి అనుమతి ఇవ్వబడుతుందిః అటువంటి కాపీని మిత్సుబిషి ఎలక్ట్రిక్ రీసెర్చ్ లాబొరేటరీస్, ఇంక్. అనుమతితో; రచయితలు మరియు పనికి వ్యక్తిగత రచనల గుర్తింపు; మరియు కాపీరైట్ నోటీసు యొక్క అన్ని వర్తించే భాగాలు. మిత్సుబిషి ఎలక్ట్రిక్ రీసెర్చ్ లాబొరేటరీస్, ఇంక్ కు ఫీజు చెల్లించి లైసెన్స్ పొందడం ద్వారా ఏదైనా ఇతర ప్రయోజనం కోసం కాపీ చేయడం, పునరుత్పత్తి చేయడం లేదా తిరిగి ప్రచురించడం అవసరం. అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. కాపీరైట్ c © మిత్సుబిషి ఎలక్ట్రిక్ రీసెర్చ్ లాబొరేటరీస్, ఇంక్, 2014 201 బ్రాడ్వే, కేంబ్రిడ్జ్, మసాచుసెట్స్ 02139 |
26f4f07696a3828f5eeb0d8bb8944da80228b77d | నిర్ణయ వృక్ష అల్గోరిథంలకు బూస్టింగ్ విధానాల అనువర్తనం చాలా ఖచ్చితమైన వర్గీకరణలను ఉత్పత్తి చేస్తుందని నిరూపించబడింది. ఈ వర్గీకరణలు అనేక నిర్ణయ వృక్షాలపై మెజారిటీ ఓటు రూపంలో ఉంటాయి. దురదృష్టవశాత్తు, ఈ వర్గీకరణలు చాలా పెద్దవి, సంక్లిష్టమైనవి మరియు అర్థం చేసుకోవడం కష్టం. ఈ పత్రం ఒక కొత్త రకం వర్గీకరణ నియమాన్ని వివరిస్తుంది, ప్రత్యామ్నాయ నిర్ణయం చెట్టు, ఇది నిర్ణయం చెట్లు, ఓటు నిర్ణయాలు చెట్లు మరియు ఓటు నిర్ణయాలు స్టంప్స్ యొక్క సాధారణీకరణ. అదే సమయంలో ఈ రకమైన వర్గీకరణలు సాపేక్షంగా సులభంగా అర్థం చేసుకోగలవు. మేము బూస్టింగ్ ఆధారంగా ప్రత్యామ్నాయ నిర్ణయం చెట్లు కోసం ఒక లెర్నింగ్ అల్గోరిథం ప్రస్తుత. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు C5.0 వంటి బూస్ట్డ్ డిసీషన్ ట్రీ అల్గోరిథంలతో పోటీ పడుతున్నాయని, సాధారణంగా చిన్న పరిమాణంలో ఉండే నియమాలను ఉత్పత్తి చేస్తాయని, తద్వారా వాటిని అర్థం చేసుకోవడం సులభం అవుతుందని చూపిస్తున్నాయి. అదనంగా ఈ నియమాలు వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వం యొక్క సహజ కొలతను అందిస్తాయి, ఇది వర్గీకరించడానికి కష్టంగా ఉన్న ఉదాహరణలను అంచనా వేయకుండా ఉండటంతో ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
5e28e81e757009d2f76b8674e0da431f5845884a | ఈ వ్యాసం బహుళ-పరిమాణ సరళ వివక్ష విశ్లేషణ మరియు సంబంధిత సరైన సరళ ప్రొజెక్షన్ సిద్ధాంతాలను ఉపయోగించి చిత్ర శిక్షణ సమితి నుండి లక్షణాల యొక్క ఆటోమేటిక్ ఎంపికను వివరిస్తుంది. ఈ అత్యంత వివక్షత కలిగిన లక్షణాల యొక్క ప్రభావాన్ని, "బాగా ఫ్రేమ్ చేయబడిన" వీక్షణలుగా ప్రదర్శించబడిన విస్తృతంగా మారుతున్న వాస్తవ ప్రపంచ వస్తువుల యొక్క పెద్ద డేటాబేస్ నుండి వీక్షణ ఆధారిత తరగతి వెలికితీత కోసం మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు దానిని ప్రధాన భాగం విశ్లేషణతో పోల్చాము. |
dbe8c61628896081998d1cd7d10343a45b7061bd | ప్రాథమిక నెట్వర్క్ నమూనాల పరిమితులను అధిగమించే అనేక వ్యూహాలు వివరించబడ్డాయి. ఇవి పెద్ద కనెక్షన్ వాక్ గుర్తింపు వ్యవస్థల రూపకల్పనకు సంబంధించిన దశలు. రెండు ప్రధానమైన అంశాలు సమయం మరియు స్కేలింగ్ సమస్య. కాలక్రమేణా ప్రసంగ సంకేతాలు నిరంతరం మారుతూ ఉంటాయి మరియు అపారమైన మానవ జ్ఞానాన్ని ఎన్కోడ్ చేసి ప్రసారం చేస్తాయి. ఈ సంకేతాలను డీకోడ్ చేయడానికి, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు సమయం యొక్క తగిన ప్రాతినిధ్యాలను ఉపయోగించగలగాలి మరియు ఈ నెట్వర్క్లను పరిమిత వనరులలో దాదాపుగా ఏకపక్ష పరిమాణాలకు మరియు సంక్లిష్టతకు విస్తరించడం సాధ్యం కావాలి. సమయ సమస్యను టైమ్-డెలేట్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ అభివృద్ధి ద్వారా పరిష్కరించబడుతుంది; చిన్న ఉపభాగాల నెట్వర్క్ల ఆధారంగా పెద్ద నెట్వర్క్ల మాడ్యులారిటీ మరియు ఇంక్రిమెంటల్ డిజైన్ ద్వారా స్కేలింగ్ సమస్య. పరిమిత పనులను నిర్వహించడానికి శిక్షణ పొందిన చిన్న నెట్వర్క్లు సమయం మారని, దాచిన నైరూప్యాలను అభివృద్ధి చేస్తాయని ఇది చూపిస్తుంది, తరువాత పెద్ద, మరింత సంక్లిష్టమైన నెట్వర్క్లను సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి దోపిడీ చేయవచ్చు. ఈ పద్ధతులను ఉపయోగించి, పెరుగుతున్న సంక్లిష్టత యొక్క ధ్వని గుర్తింపు నెట్వర్క్లను నిర్మించవచ్చు, ఇవన్నీ ఉన్నతమైన గుర్తింపు పనితీరును సాధిస్తాయి. |
eeb8c7a22f731839755a4e820b608215e9885276 | |
01905a9c0351aad54ee7dbba1544cd9db06ca935 | సమాచార వ్యవస్థ (ఐఎస్) భద్రతతో వ్యవహరించాలనుకునే ఏ సంస్థకైనా ప్రమాద నిర్వహణ నేడు ఒక ప్రధాన మార్గదర్శక సాధనం. ఐఎస్ భద్రతా ప్రమాద నిర్వహణ (ఐఎస్ఎస్ఆర్ఎం) అనేది ప్రధానంగా సంక్లిష్టమైన మరియు పరస్పర అనుసంధానమైన ఐఎస్ తో బహుళ నిబంధనల సందర్భంలో, ఏర్పాటు చేయడం మరియు నిర్వహించడం చాలా కష్టమైన ప్రక్రియగా మిగిలిపోయింది. ఎంటర్ ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్చర్ మేనేజ్ మెంట్ (EAM) తో అనుసంధానం ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి దోహదపడుతుందని మేము పేర్కొన్నాము. ఈ రెండు రంగాల ను మెరుగైన సమన్వయం చేసే దిశ గా ఒక మొదటి అడుగు గా ఒక సమీకృత EAM-ISSRM భావన నమూనా ను నిర్వచించడం. ఈ నమూనా యొక్క వివరణ మరియు ధ్రువీకరణ గురించి ఈ కాగితం ఉంది. ఇందుకోసం, మేము ఇప్పటికే ఉన్న ISSRM డొమైన్ మోడల్ను మెరుగుపరుస్తాము, అనగా EAM యొక్క భావనలతో ISSRM యొక్క డొమైన్ను వర్ణించే ఒక సంభావిత నమూనా. EAM-ISSRM ఇంటిగ్రేటెడ్ మోడల్ యొక్క ధ్రువీకరణ అప్పుడు మోడల్ యొక్క ఉపయోగం మరియు వినియోగాన్ని అంచనా వేసే ధ్రువీకరణ సమూహం సహాయంతో జరుగుతుంది. |
1976c9eeccc7115d18a04f1e7fb5145db6b96002 | ఫ్రీబేస్ అనేది సాధారణ మానవ జ్ఞానాన్ని రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ఒక ఆచరణాత్మక, స్కేలబుల్ టపుల్ డేటాబేస్. ఫ్రీబేస్ లోని డేటా సహకారంతో సృష్టించబడుతుంది, నిర్మాణాత్మకంగా ఉంటుంది మరియు నిర్వహించబడుతుంది. ఫ్రీబేస్ ప్రస్తుతం 125,000,000 కంటే ఎక్కువ టపుల్స్, 4000 కంటే ఎక్కువ రకాలు మరియు 7000 కంటే ఎక్కువ లక్షణాలను కలిగి ఉంది. ఫ్రీబేస్కు పబ్లిక్ రీడ్/రైట్ యాక్సెస్ ఒక HTTP- ఆధారిత గ్రాఫ్-క్వరీ API ద్వారా మెటావెబ్ క్వరీ లాంగ్వేజ్ (MQL) ను డేటా క్వరీ మరియు మానిప్యులేషన్ లాంగ్వేజ్గా ఉపయోగించడం ద్వారా అనుమతించబడుతుంది. MQL ఫ్రీబేస్ లోని టపుల్ డేటాకు ఉపయోగించడానికి సులభమైన ఆబ్జెక్ట్ ఓరియెంటెడ్ ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది మరియు సహకార, వెబ్ ఆధారిత డేటా-ఓరియెంటెడ్ అనువర్తనాల సృష్టిని సులభతరం చేయడానికి రూపొందించబడింది. |
77b99e0a3a6f99537a4b497c5cd67be95c1b7088 | స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలపై పరిశోధన ఒక దశాబ్దం పాటు విస్తృతంగా ఉంది, అయితే ఇటీవల మాత్రమే స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలపై మానవ పరస్పర చర్యపై తక్కువ పరిశోధన జరిగింది. స్వయంప్రతిపత్త వాహనాల పరిశోధనలో ప్రధానంగా దృష్టి సారించిన సురక్షిత ఆపరేషన్ కోసం ఫంక్షనల్ సాఫ్ట్వేర్ మరియు సెన్సార్ టెక్నాలజీ చాలా ముఖ్యమైనది అయినప్పటికీ, మానవ పరస్పర చర్య యొక్క అన్ని అంశాలను నిర్వహించడం కూడా వారి విజయానికి చాలా ముఖ్యమైన అంశం. ఈ పత్రం స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన వాహనాలలో మానవ వాహనాల పరస్పర చర్య యొక్క ప్రాముఖ్యత గురించి ఒక అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది, అదే సమయంలో స్వీకరణను ప్రభావితం చేసే సంబంధిత సంబంధిత కారకాలను పరిశీలిస్తుంది. ఆటోమొబైల్ లో నియంత్రణకు సంబంధించిన కీలక రంగాలపై పూర్వ పరిశోధనలు జరిగాయి. అంతేకాకుండా, మానవ ఆపరేషన్ కోసం అభివృద్ధి చేసిన ఈ వాహనాల విజయానికి సంబంధించిన వివిధ అంశాలు కూడా ఈ అధ్యయనంలో ప్రస్తావించబడ్డాయి. మానవులతో పరస్పర చర్యలను పరిశీలించడానికి నిర్వహించిన పరిమిత పరిశోధన మరియు ప్రచురించబడిన పని సాఫ్ట్వేర్ మరియు సెన్సార్ టెక్నాలజీ యొక్క ప్రస్తుత స్థితి గురించి కూడా ఈ కాగితంలో చర్చించబడుతుంది. |
31f3a12fb25ddb0a27ebdda7dd8d014996debd74 | దాదాపు 2 సంవత్సరాల కాలంలో 12,500 ఆండ్రాయిడ్ పరికరాల నుండి వినియోగ సమాచారాన్ని సేకరించాం. మా డేటా సమితిలో ఆండ్రాయిడ్ యొక్క 687 వెర్షన్లను నడుపుతున్న 894 పరికరాల నమూనాల నుండి 53 బిలియన్ డేటా పాయింట్లు ఉన్నాయి. సేకరించిన డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం వల్ల స్కేలబిలిటీ నుండి స్థిరత్వం మరియు గోప్యతా పరిశీలనల వరకు అనేక సవాళ్లు ఎదురవుతాయి. ఈ అత్యంత పంపిణీ చేయబడిన డేటాసెట్ యొక్క సేకరణ మరియు విశ్లేషణ కోసం మేము మా సిస్టమ్ నిర్మాణాన్ని ప్రదర్శిస్తాము, నమ్మదగని టైమింగ్ సమాచారం ఉన్నప్పటికీ మా సిస్టమ్ ఎలా విశ్వసనీయంగా టైమ్-సిరీస్ డేటాను సేకరించగలదో చర్చించండి మరియు అనేక ఇతర పెద్ద డేటా సేకరణ ప్రాజెక్టులకు వర్తించవచ్చని మేము నమ్ముతున్న సమస్యలు మరియు పాఠాలను చర్చించండి. |
408a8e250316863da94ffb3eab077175d08c01bf | |
5656fa5aa6e1beeb98703fc53ec112ad227c49ca | బహుళ అంచనా లోతైన బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాన్ని (ఎంపి-డిబిఎం) పరిచయం చేస్తున్నాము. MPDBM ను సాధారణీకరించిన తప్పుడు సంభావ్యతకు వైవిధ్య సమీకరణాన్ని పెంచడానికి శిక్షణ పొందిన ఒకే సంభావ్యత నమూనాగా లేదా పారామితులను పంచుకునే పునరావృత నెట్స్ యొక్క కుటుంబంగా మరియు సుమారుగా వివిధ అనుమితి సమస్యలను పరిష్కరించడానికి చూడవచ్చు. డిబిఎంలను శిక్షణ ఇచ్చే మునుపటి పద్ధతులు వర్గీకరణ పనులపై బాగా పనిచేయవు లేదా డిబిఎంను ఒక సమయంలో ఒక పొరను దురాశతో శిక్షణ ఇచ్చే ప్రారంభ అభ్యాస పాస్ అవసరం. MP-DBM కు గ్రీవిడ్ లేయర్వైడ్ ప్రీట్రైనింగ్ అవసరం లేదు, మరియు వర్గీకరణ, మిస్సింగ్ ఇన్పుట్లతో వర్గీకరణ మరియు సగటు ఫీల్డ్ అంచనా పనులలో ప్రామాణిక DBM ను అధిగమిస్తుంది. |
4c99b87df6385bd945a00633f829e4a9ec5ce314 | సోషల్ నెట్ వర్క్ లు అపారమైన మొత్తంలో డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. ఫేస్ బుక్ లో 400 మిలియన్లకు పైగా క్రియాశీల వినియోగదారులు ఉన్నారు. ప్రతి నెలా 5 బిలియన్లకు పైగా సమాచారాన్ని పంచుకుంటున్నారు. ఈ భారీ మొత్తంలో నిర్మాణాత్మక డేటా విశ్లేషణ సాఫ్ట్వేర్ మరియు హార్డ్వేర్ కోసం సవాళ్లను అందిస్తుంది. గ్రాఫ్ సిటి, గ్రాఫ్ క్యారెక్టరైజేషన్ టూల్ కిట్ ను అందిస్తున్నాం. ఇది సోషల్ నెట్వర్క్ డేటాను సూచించే భారీ గ్రాఫ్ ల కోసం. 128 ప్రాసెసర్ Cray XMT పై, గ్రాఫ్ సిటి కృత్రిమంగా ఉత్పత్తి చేయబడిన (R-MAT) 537 మిలియన్ వెర్టెక్స్, 55 నిమిషాల్లో 8.6 బిలియన్ ఎడ్జ్ గ్రాఫ్ మరియు రియల్ వరల్డ్ గ్రాఫ్ (క్వాక్, ఎట్ అల్) మధ్య కేంద్రత్వాన్ని అంచనా వేస్తుంది. 61.6 మిలియన్ శిఖరాలు మరియు 1.47 బిలియన్ అంచులతో 105 నిమిషాల్లో. మేము గ్రాఫ్ సిటి ని ఉపయోగిస్తాము ట్విట్టర్ నుండి పబ్లిక్ డేటాను విశ్లేషించడానికి, ఒక మైక్రోబ్లాగింగ్ నెట్వర్క్. ట్విట్టర్ సందేశాల అనుసంధానాలు ప్రధానంగా వార్తల వ్యాప్తి వ్యవస్థగా చెట్టు నిర్మాణంలో కనిపిస్తాయి. అయితే, పబ్లిక్ డేటా లోపల, సంభాషణల సమూహాలు ఉన్నాయి. గ్రాఫ్ సిటిని ఉపయోగించి, ఈ సంభాషణల్లోని నటులను మనం ర్యాంక్ చేయవచ్చు మరియు విశ్లేషకులు చాలా చిన్న డేటా ఉపసమితిపై దృష్టి పెట్టడానికి సహాయపడవచ్చు. |
7b1e18688dae102b8702a074f71bbea8ba540998 | ఆటోమొబైల్ వాహన వ్యవస్థల యొక్క పెరుగుతున్న సంక్లిష్టత, బాహ్య నెట్వర్క్లకు, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ కు వాటి కనెక్షన్ అలాగే వాటి యొక్క ఎక్కువ అంతర్గత నెట్వర్కింగ్ హ్యాకింగ్ మరియు హానికరమైన దాడులకు తలుపులు తెరుస్తుంది. ఆధునిక ఆటోమొబైల్ వాహనాల వ్యవస్థలలో భద్రత మరియు గోప్యతా ప్రమాదాలు ఇప్పుడు బాగా ప్రచారం చేయబడ్డాయి. భద్రత ఉల్లంఘన భద్రత ఉల్లంఘనలకు దారితీస్తుంది - బాగా వాదించారు మరియు ఆమోదించబడిన వాదన. భద్రతా క్రమశిక్షణ దశాబ్దాలుగా పరిపక్వం చెందింది , కానీ భద్రతా క్రమశిక్షణ చాలా చిన్నది . భద్రతా ఇంజనీరింగ్ ప్రక్రియ ఫంక్షనల్ సేఫ్టీ ఇంజనీరింగ్ ప్రక్రియ (ఐఎస్ఓ 26262 ప్రమాణం ద్వారా అధికారికంగా) కు సమానంగా ఉందని మరియు వాటిని పక్కపక్కనే ఉంచవచ్చు మరియు కలిసి నిర్వహించవచ్చు, కానీ వేర్వేరు నిపుణుల సమూహం ద్వారా. ఆటోమోటివ్ వాహనాల వ్యవస్థల కోసం ఒక ఫంక్షనల్ సేఫ్టీ ఇంజనీరింగ్ ప్రక్రియ యొక్క మార్గాల్లో ఒక భద్రతా ఇంజనీరింగ్ ప్రక్రియను నిర్వచించడానికి కదలికలు ఉన్నాయి . అయితే, భద్రత-భద్రతలను అధికారికంగా రూపొందించే ఈ ప్రయత్నాలు సురక్షితమైన మరియు సురక్షితమైన వ్యవస్థలను ఉత్పత్తి చేయడానికి సరిపోతాయా? సురక్షితమైన మరియు సురక్షితమైన వ్యవస్థలను నిర్మించాలనే ఆలోచనతో ఈ మార్గంలో అడుగుపెట్టినప్పుడు, ఉత్పత్తి మార్గాల నుండి సురక్షితమైన మరియు సురక్షితమైన వ్యవస్థలు రావడం ప్రారంభించడానికి ముందు చాలా సవాళ్లు, వైరుధ్యాలు, అసమానతలు, ఆందోళనలు ఉన్నాయని గ్రహించవచ్చు. ఈ పత్రం యొక్క ప్రయత్నం సమాజం యొక్క నోటీసుకు అటువంటి కొన్ని సవాలు ప్రాంతాలను తీసుకురావడం మరియు ముందుకు వెళ్ళడానికి ఒక మార్గాన్ని సూచించడం. |
a608bd857a131fe0d9e10c2219747b9fa03c5afc | ఆధునిక ఆటోమొబైల్స్ సర్వత్రా కంప్యూటరీకరించబడి ఉన్నాయి, అందువల్ల దాడికి గురయ్యే అవకాశం ఉంది. అయితే, కొన్ని ఆధునిక కార్లలో అంతర్గత నెట్వర్క్లు అసురక్షితంగా ఉన్నాయని మునుపటి పరిశోధనలో తేలింది, ముందస్తు భౌతిక ప్రాప్యత అవసరమయ్యే సంబంధిత ముప్పు నమూనాను అవాస్తవికంగా పరిగణించడం న్యాయమే. అందువల్ల, ఆటోమొబైల్స్ కూడా రిమోట్ రాజీకి గురవుతాయా అనేది ఇప్పటికీ ఒక ప్రశ్నగా మిగిలిపోయింది. ఆధునిక ఆటోమొబైల్ యొక్క బాహ్య దాడి ఉపరితలం యొక్క క్రమబద్ధమైన విశ్లేషణ ద్వారా మా పని ఈ ప్రశ్నకు విశ్రాంతిని ఇస్తుంది. దూర దోపిడీని అనేక రకాల దాడి వెక్టర్ల ద్వారా (మెకానిక్స్ టూల్స్, సిడి ప్లేయర్లు, బ్లూటూత్ మరియు సెల్యులార్ రేడియోతో సహా) సాధ్యమని మేము కనుగొన్నాము మరియు వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ ఛానెల్లు సుదూర వాహన నియంత్రణ, స్థాన ట్రాకింగ్, క్యాబిన్ ఆడియో ఎక్స్ఫిల్ట్రేషన్ మరియు దొంగతనం. చివరగా, ఇటువంటి సమస్యలకు కారణమయ్యే ఆటోమోటివ్ పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క నిర్మాణ లక్షణాలను మేము చర్చిస్తాము మరియు వాటిని తగ్గించడంలో ఆచరణాత్మక సవాళ్లను హైలైట్ చేస్తాము. |
cdbb46785f9b9acf8d03f3f8aba58b201f06639f | ఆటోమోటివ్ వ్యవస్థల ఐటి భద్రత అనేది అభివృద్ధి చెందుతున్న పరిశోధన రంగం. ప్రస్తుత పరిస్థితిని, పెరుగుతున్న ముప్పులను విశ్లేషించడానికి మేము ఇటీవలి ఆటోమోటివ్ టెక్నాలజీపై అనేక ప్రయోగాత్మక పరీక్షలు నిర్వహించాము. CAN బస్ టెక్నాలజీ ఆధారంగా ఆటోమోటివ్ సిస్టమ్స్ పై దృష్టి సారించి, విండో లిఫ్ట్, హెచ్చరిక లైట్ మరియు ఎయిర్బ్యాగ్ కంట్రోల్ సిస్టమ్ అలాగే సెంట్రల్ గేట్వే కోసం నియంత్రణ వ్యవస్థలపై నిర్వహించిన నాలుగు ఎంపిక పరీక్షల ఫలితాలను ఈ వ్యాసం సంగ్రహిస్తుంది. ఈ ఫలితాలను ఈ ఆర్టికల్లో CERT వర్గీకరణను ఉపయోగించి ఈ నాలుగు దాడి దృశ్యాల వర్గీకరణ మరియు అంతర్లీన భద్రతా బలహీనతల విశ్లేషణ మరియు ముఖ్యంగా, సంభావ్య భద్రతా చిక్కుల ద్వారా భర్తీ చేయబడింది. ఈ పరీక్షల ఫలితాల గురించి, ఈ ఆర్టికల్లో, మా పరీక్షల్లో ఉపయోగించిన ప్రాథమిక బలహీనతలను పరిష్కరించడానికి ఎంచుకున్న రెండు ప్రతిఘటనలను మేము మరింత చర్చిస్తాము. ఇవి చొరబాటును గుర్తించే (మూడు ఉదాహరణల గుర్తింపు నమూనాలను చర్చించడం) మరియు ఐటి-ఫరెన్సిక్ చర్యల (ఫరెన్సిక్ నమూనా ఆధారంగా ప్రోయాక్టివ్ చర్యలను ప్రతిపాదించడం) అనుసరణలు. ఈ ఆర్టికల్ లో, గతంలో ప్రవేశపెట్టిన నాలుగు దాడి దృశ్యాలు, వాటి సామర్థ్యాలు మరియు పరిమితులను పరిశీలిస్తే, ఈ రెండు అంశాలను చర్చిస్తారు. ఈ ప్రతిస్పందించే విధానాలు స్వల్పకాలిక చర్యలు అయితే, అవి ఇప్పటికే నేటి ఆటోమోటివ్ ఐటి నిర్మాణానికి జోడించబడవచ్చు, దీర్ఘకాలిక భావనలు కూడా త్వరలో ప్రవేశపెట్టబడతాయి, ఇవి ప్రధానంగా నివారణాత్మకమైనవి కాని పెద్ద పున es రూపకల్పన అవసరం. ఈ పరిశోధన విధానాల గురించి క్లుప్తంగా తెలుసుకున్న తరువాత, వాటి యొక్క వ్యక్తిగత అవసరాలు, అవకాశాలు మరియు పరిమితుల గురించి చర్చిస్తాము. & 2010 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
13b44d1040bf8fc1edb9de23f50af1f324e63697 | మేము లక్షణ-మార్గదర్శక ముఖం ఉత్పత్తిలో ఆసక్తి కలిగి ఉన్నాము: తక్కువ-రిజల్యూషన్ ముఖం ఇన్పుట్ ఇమేజ్ ఇచ్చిన, అధిక-రిజల్యూషన్ ఇమేజ్ (అట్రిబ్యూట్ ఇమేజ్) నుండి సేకరించగల ఒక లక్షణం వెక్టర్, మా కొత్త పద్ధతి ఇచ్చిన లక్షణాలను సంతృప్తిపరిచే తక్కువ-రిజల్యూషన్ ఇన్పుట్ కోసం అధిక-రిజల్యూషన్ ముఖం చిత్రాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మేము సైకిల్ గ్యాన్ను కండిషన్ చేస్తాము మరియు కండిషన్డ్ సైకిల్ గ్యాన్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది 1) జత చేయని శిక్షణా డేటాను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడింది ఎందుకంటే శిక్షణ తక్కువ / అధిక రిజల్యూషన్ మరియు అధిక రిజల్యూషన్ లక్షణ చిత్రాలు తప్పనిసరిగా ఒకదానితో ఒకటి సమలేఖనం కాకపోవచ్చు మరియు 2) ఇన్పుట్ లక్షణాల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ముఖం యొక్క రూపాన్ని సులభంగా నియంత్రించడానికి అనుమతిస్తుంది. లక్షణాల ఆధారిత నియత సైకిల్ గ్యాన్ పై అధిక నాణ్యత గల ఫలితాలను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము, ఇది వినియోగదారు సరఫరా చేసిన లక్షణాల ద్వారా సులభంగా నియంత్రించగల రూపాన్ని కలిగి ఉన్న వాస్తవిక ముఖ చిత్రాలను సంశ్లేషణ చేయగలదు (ఉదా. లింగం, అలంకరణ, జుట్టు రంగు, కళ్ళజోడు). సంబంధిత షరతులతో కూడిన వెక్టర్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి లక్షణం చిత్రాన్ని గుర్తింపుగా ఉపయోగించడం మరియు ముఖ ధృవీకరణ నెట్వర్క్ను చేర్చడం ద్వారా, లక్షణ-గైడెడ్ నెట్వర్క్ గుర్తింపు-గైడెడ్ షరతులతో కూడిన సైకిల్గ్యాన్ అవుతుంది, ఇది గుర్తింపు బదిలీపై అధిక నాణ్యత మరియు ఆసక్తికరమైన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మేము గుర్తింపు మార్గనిర్దేశం షరతులతో కూడిన సైకిల్ గ్యాన్ పై మూడు అనువర్తనాలను ప్రదర్శిస్తాముః గుర్తింపును కాపాడే ముఖం సూపర్ రిజల్యూషన్, ముఖం మార్పిడి మరియు ఫ్రంటల్ ఫేస్ జనరేషన్, ఇవి మా కొత్త పద్ధతి యొక్క ప్రయోజనాన్ని స్థిరంగా చూపుతాయి. |
8a7b0520de8d9af82617bb13d7aef000aae26119 | డ్యూయల్-బ్యాండ్ ఆర్థోమోడ్ ట్రాన్స్ డ్యూసర్ (OMT) భాగాల రూపకల్పన కోసం మోడ్ మ్యాచింగ్ తో పొందిన జనరలైజ్డ్ అడ్మిట్ మెంట్ మాతృక మరియు జనరలైజ్డ్ స్కాటర్ మాతృకల ద్వారా మిశ్రమ లక్షణీకరణ ప్రతిపాదించబడింది. ఈ విధానం ఆధారంగా ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన పూర్తి తరంగ విశ్లేషణ సాఫ్ట్వేర్ అభివృద్ధి చేయబడింది. ఈ సాఫ్ట్ వేర్ తోనే అధిక పనితీరు కలిగిన కు బ్యాండ్ లో డబుల్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఓఎమ్ టి ని పూర్తిగా రూపొందించారు. సంఖ్యా మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాల మధ్య మంచి ఒప్పందం డిజైన్ ప్రక్రియను ధృవీకరిస్తుంది. |
17168ca2262960c57ee141b5d7095022e038ddb4 | స్మార్ట్ పరికరాలు మరియు ధరించగలిగే సెన్సార్ల నుండి కార్యాచరణ గుర్తింపు అనేది స్మార్ట్ పరికరాల విస్తృత దత్తత మరియు వారి రోజువారీ జీవితంలో ప్రజలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ఇది అందించే ప్రయోజనాల కారణంగా పరిశోధన యొక్క చురుకైన ప్రాంతం. చక్కటి-గ్రేన్డ్ ప్రాధమిక కార్యాచరణ గుర్తింపు కోసం అందుబాటులో ఉన్న అనేక డేటాసెట్లు వాస్తవ ప్రపంచ రోజువారీ ప్రవర్తనపై తక్కువ ప్రాధాన్యతతో లోకోమోషన్ లేదా క్రీడా కార్యకలాపాలపై దృష్టి పెడతాయి. ఈ పత్రం ఒక వాస్తవిక మార్పు లేని వంటగది వాతావరణంలో సూచించే గుర్తింపు కోసం ఒక కొత్త డేటాసెట్ అందిస్తుంది. 10 మంది సాధారణ పాల్గొనేవారి నుండి స్మార్ట్ వాచ్లను మాత్రమే ఉపయోగించి డేటాను సేకరించారు, వారు మార్పు చేయని అద్దె వంటగదిలో ఆహారాన్ని తయారుచేస్తున్నారు. ఈ డాటాసెట్లో వివిధ వర్గీకరణదారులకు బేస్లైన్ పనితీరు కొలమానాలను కూడా ఈ పత్రం అందిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఒక లోతైన లక్షణ అభ్యాస వ్యవస్థ మరియు మరింత సాంప్రదాయ గణాంక లక్షణాల ఆధారిత విధానాలు పోల్చబడతాయి. ఈ విశ్లేషణ అన్ని మూల్యాంకన ప్రమాణాలకు సంబంధించినది, డేటా ఆధారిత లక్షణ అభ్యాసం వర్గీకరణదారు చేతితో తయారు చేసిన లక్షణాలతో పోలిస్తే ఉత్తమ పనితీరును సాధించడానికి అనుమతిస్తుంది. |
62a6cf246c9bec56babab9424fa36bfc9d4a47e8 | హ్యారీ పాటర్ పాత్రను ఎవరు సృష్టించారు వంటి ప్రశ్నలకు కంప్యూటర్లు స్వయంచాలకంగా సమాధానం ఇవ్వడానికి మనం ఎలా అనుమతిస్తాము? జాగ్రత్తగా నిర్మించిన జ్ఞాన స్థావరాలు వాస్తవాల యొక్క గొప్ప వనరులను అందిస్తాయి. ఏదేమైనా, ఒక ప్రశ్న యొక్క అనేక వ్యక్తీకరణల కారణంగా సహజ భాషలో లేవనెత్తిన వాస్తవ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం సవాలుగా ఉంది. ముఖ్యంగా, మేము అత్యంత సాధారణ ప్రశ్నలపై దృష్టి పెడతాము - జ్ఞాన ఆధారం లోని ఒకే ఒక వాస్తవం ద్వారా సమాధానం ఇవ్వగల ప్రశ్నలు. వాస్తవ ప్రశ్నలకు జ్ఞాన ఆధారిత సమాధానాలు ఇవ్వడానికి CFO అనే కండిషనల్ ఫోకస్డ్ న్యూరల్ నెట్ వర్క్ ఆధారిత విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము. మా విధానం మొదట ప్రశ్నలో జూమ్ చేస్తుంది, మరింత సంభావ్య అభ్యర్థి విషయ ప్రస్తావనలను కనుగొనడానికి, మరియు చివరి సమాధానాలను ఏకీకృత షరతులతో కూడిన సంభావ్యత చట్రంతో నిర్ధారిస్తుంది. లోతైన పునరావృతమయ్యే న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు న్యూరల్ ఎంబెడెడ్ల ద్వారా శక్తినివ్వబడిన మా ప్రతిపాదిత CFO 108,000 ప్రశ్నల డేటాసెట్లో 75.7% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించింది - ఇది ఇప్పటివరకు అతిపెద్ద పబ్లిక్. ఇది ప్రస్తుత సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని 11.8% అబ్సొల్యూట్ మార్జిన్ తో అధిగమిస్తుంది. |
7bbacae9177e5349090336c23718a51bc94f6bfc | జియోలొకేషన్ సమాచారంతో కూడిన వీధి వైపు చిత్రాల డేటాబేస్ను ఉపయోగించి క్వెరీ ఇమేజ్లో చిత్రీకరించిన స్థలాన్ని గుర్తించడానికి మేము ప్రయత్నిస్తాము. డేటాబేస్ లోని చిత్రాల మధ్య శోధన, దృక్పథం, కాంతి మార్పుల కారణంగా ఇది సవాలుగా ఉంటుంది. స్థల గుర్తింపులో కీలకమైన సమస్యలలో ఒకటి చెట్లు లేదా రహదారి మార్కింగ్ వంటి వస్తువులు ఉండటం, ఇవి డేటాబేస్లో తరచుగా సంభవిస్తాయి మరియు అందువల్ల వేర్వేరు ప్రదేశాల మధ్య గణనీయమైన గందరగోళానికి కారణమవుతాయి. ప్రధానంగా, డేటాబేస్ చిత్రాలకు జతచేయబడిన జియోట్యాగ్లను పర్యవేక్షణ రూపంగా ఉపయోగించడం ద్వారా నిర్దిష్ట ప్రదేశాల గందరగోళానికి దారితీసే లక్షణాలను ఎలా నివారించాలో మేము చూపిస్తాము. మేము ఇమేజ్-నిర్దిష్ట మరియు స్థానికంగా-స్థానికీకరించిన సమూహాల యొక్క గందరగోళ లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించే పద్ధతిని అభివృద్ధి చేస్తాము మరియు వాటిని అణచివేయడం డేటాబేస్ పరిమాణాన్ని తగ్గించేటప్పుడు స్థల గుర్తింపు పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుందని ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ పద్ధతి క్వరీ విస్తరణతో సహా అత్యాధునిక బ్యాగ్-ఆఫ్-ఫీచర్స్ మోడల్తో బాగా మిళితమైందని మేము చూపిస్తాము మరియు విస్తృత దృక్కోణాలు మరియు లైటింగ్ పరిస్థితులలో సాధారణీకరించే స్థల గుర్తింపును ప్రదర్శిస్తాము. ఫలితాలు గూగుల్ స్ట్రీట్ వ్యూ నుండి డౌన్లోడ్ చేయబడిన పారిస్ యొక్క 17 వేలకు పైగా చిత్రాల యొక్క జియోట్యాగ్డ్ డేటాబేస్లో చూపబడ్డాయి. |
d72b366e1d45cbcddfe5c856b77a2801d8d0c11f | ప్రస్తుతం ఉన్న న్యూరల్ సెమాంటిక్ పార్సర్లు ప్రధానంగా ఒక సీక్వెన్సీ ఎన్కోడర్ను, అనగా, ఒక సీక్వెన్షియల్ ఎల్ఎస్టిఎమ్ను ఉపయోగించి పద క్రమం లక్షణాలను సేకరించేందుకు ఉపయోగిస్తారు. అయితే ఇతర విలువైన వాక్యనిర్మాణ సమాచారాన్ని నిర్లక్ష్యం చేస్తారు. ఈ వ్యాసంలో, మొదటిగా, మూడు రకాల సింటాక్టిక్ సమాచారాన్ని సూచించడానికి సింటాక్టిక్ గ్రాఫ్ను ఉపయోగించాలని మేము ప్రతిపాదించాము, అనగా, పద క్రమం, ఆధారపడటం మరియు నియోజకవర్గ లక్షణాలు. మేము మరింత ఒక గ్రాఫ్-టు-సీక్వెన్సీ మోడల్ ను సింటాక్టిక్ గ్రాఫ్ ను ఎన్కోడ్ చేయడానికి మరియు ఒక తార్కిక రూపాన్ని డీకోడ్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తాము. బెంచ్మార్క్ డేటాసెట్లపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు మా నమూనాను జాబ్స్640, ఏటీఐఎస్, జియో880 లలో ఉన్న అధునాతన నమూనాతో పోల్చవచ్చని చూపిస్తున్నాయి. విరుద్ధ ఉదాహరణలపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు మరింత వాక్యనిర్మాణ సమాచారాన్ని ఎన్కోడ్ చేయడం ద్వారా నమూనా యొక్క దృఢత్వం కూడా మెరుగుపడుతుందని ప్రదర్శిస్తాయి. |
32cde90437ab5a70cf003ea36f66f2de0e24b3ab | సంక్లిష్టమైన పట్టణ వీధి దృశ్యాల యొక్క దృశ్య అవగాహన విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలకు ఒక ఎనేబుల్ కారకం. ముఖ్యంగా డీప్ లెర్నింగ్ నేపథ్యంలో పెద్ద ఎత్తున డేటాసెట్ల నుంచి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ ఎంతో ప్రయోజనం పొందింది. అయితే, అర్థ పట్టణ దృశ్య అవగాహన కోసం, ప్రస్తుత డేటాసెట్ ఏదీ వాస్తవ ప్రపంచ పట్టణ దృశ్యాల సంక్లిష్టతను తగినంతగా సంగ్రహించదు. దీనిని పరిష్కరించడానికి, మేము సిటీస్కేప్స్ ను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది పిక్సెల్ స్థాయి మరియు ఇన్స్టాన్స్ స్థాయి సెమాంటిక్ లేబులింగ్ కోసం విధానాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు పరీక్షించడానికి ఒక బెంచ్మార్క్ సూట్ మరియు పెద్ద ఎత్తున డేటాసెట్. సిటీస్కేప్స్ లో 50 వేర్వేరు నగరాల వీధుల్లో రికార్డు చేసిన పెద్ద, విభిన్నమైన స్టీరియో వీడియో సీక్వెన్స్ లు ఉన్నాయి. వీటిలో 5000 చిత్రాలు అధిక నాణ్యత గల పిక్సెల్ స్థాయి వ్యాఖ్యానాలను కలిగి ఉన్నాయి, 20 000 అదనపు చిత్రాలు పెద్ద మొత్తంలో బలహీనంగా లేబుల్ చేయబడిన డేటాను పెంచే పద్ధతులను ప్రారంభించడానికి కఠినమైన వ్యాఖ్యానాలను కలిగి ఉన్నాయి. ముఖ్యంగా, డేటాసెట్ పరిమాణం, వ్యాఖ్యల సంపద, దృశ్య వైవిధ్యం, సంక్లిష్టత పరంగా మా ప్రయత్నం మునుపటి ప్రయత్నాలను మించిపోయింది. మా తోడుగా ఉన్న అనుభవ అధ్యయనంలో డేటా సెట్ లక్షణాల యొక్క లోతైన విశ్లేషణ, అలాగే మా బెంచ్ మార్క్ ఆధారంగా అనేక స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ విధానాల పనితీరు అంచనాను అందిస్తుంది. |
7c5f143adf1bf182bf506bd31f9ddb0f302f3ce9 | |
ceb7784d1bebbc8e97e97cbe2b3b76bce1e708a5 | బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ (బిఐ) అనేది ప్రస్తుతం ప్రతి ఒక్కరి నోటిలో ఉంది, ఎందుకంటే ఇది వ్యాపారాలకు వారి వ్యాపార పద్ధతులను విశ్లేషించడానికి మరియు వాటిని మెరుగుపరచడానికి అవకాశం ఇస్తుంది. అయితే, సిబ్బంది, జ్ఞానం లేదా డబ్బు వంటి వనరులు లేకపోవడం వల్ల చిన్న మరియు మధ్యతరహా సంస్థలు (ఎస్ఎంఇ) తరచుగా బిఐ యొక్క సానుకూల ప్రభావాలను ప్రభావితం చేయలేవు. ఎస్ ఎమ్ ఇ లు ఒక ప్రధాన వ్యాపార సంస్థ ను సూచిస్తున్నందున, ఈ వాస్తవాన్ని అధిగమించాలి. చిల్లర పరిశ్రమ ఎస్ఎంఇ శాఖలో ఒక ముఖ్యమైన భాగం కాబట్టి, చిల్లర ఎస్ఎంఇల కోసం బిఐ వ్యవస్థ కోసం ఒక అంతర్-సంస్థాగత విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది డేటాను సహకారంగా సేకరించడానికి మరియు విశ్లేషణ పనిని నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. మా పరిశోధన ప్రయత్నం యొక్క లక్ష్యం డిజైన్ సైన్స్ రీసెర్చ్ మెథడాలజీని అనుసరించి అటువంటి వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయడం. ఈ వ్యాసంలో, పది SME మేనేజర్లతో గుణాత్మక ఇంటర్వ్యూల ద్వారా రిటైల్ పరిశ్రమలో SME లలో ప్రస్తుత BI పద్ధతుల యొక్క స్థితి విశ్లేషించబడింది. ఆ తరువాత, BI వ్యవస్థలు మరియు ఇంటర్-ఆర్గనైజేషనల్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్ యొక్క దత్తత మరియు విజయ కారకాలు సమగ్రమైన నిర్మాణాత్మక సాహిత్య సమీక్షలో పని చేయబడతాయి. ప్రస్తుత స్థితి, దత్తత మరియు విజయ కారకాల ఆధారంగా, సంస్థల మధ్య BI వ్యవస్థను ఆమోదించడానికి మొదటి అవసరాలు గుర్తించబడతాయి మరియు మరొక రౌండ్ గుణాత్మక ఇంటర్వ్యూలలో ధృవీకరించబడతాయి. దీనివల్ల తొమ్మిది ఫంక్షనల్ అవసరాలు మరియు మూడు నాన్ ఫంక్షనల్ అవసరాలు ఏర్పడ్డాయి. వీటిని చిన్న, మధ్యతరహా సంస్థల మధ్య BI వ్యవస్థ రూపకల్పన మరియు అమలు కోసం ఉపయోగించవచ్చు. |
43e33e80d74205e860dd4b8e26b7c458c60e201a | (అవశేష) కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (సిఎన్ఎన్) యొక్క అవుట్పుట్ బరువు మరియు పక్షపాతాలపై తగిన పూర్వస్థితి గౌస్సియన్ ప్రక్రియ (జిపి) అని మేము చూపిస్తాము అనంతంగా అనేక కన్వల్షనల్ ఫిల్టర్ల పరిమితిలో, దట్టమైన నెట్వర్క్ల కోసం ఇలాంటి ఫలితాలను విస్తరిస్తుంది. ఒక CNN కొరకు, సమానమైన కెర్నల్ ను సరిగ్గా లెక్కించవచ్చు మరియు deep kernels వలె కాకుండా, చాలా తక్కువ పారామితులను కలిగి ఉంటుందిః అసలు CNN యొక్క హైపర్ పారామితులు మాత్రమే. అంతేకాకుండా, ఈ కెర్నల్ రెండు లక్షణాలను కలిగి ఉందని మేము చూపిస్తాము, ఇది సమర్థవంతంగా లెక్కించడానికి అనుమతిస్తుంది; ఒక జత చిత్రాల కోసం కెర్నల్ను అంచనా వేయడం యొక్క ఖర్చు అసలు సిఎన్ఎన్ ద్వారా ఒక వడపోతతో ఒకే వడపోతతో ఒకే ముందుకు వెళుతుంది. 32 పొరల రెస్నెట్కు సమానమైన కెర్నల్ MNISTలో 0.84% వర్గీకరణ లోపం పొందుతుంది, ఇది పోల్చదగిన సంఖ్యలో పారామితులతో GP లకు కొత్త రికార్డు. 1 ప ఠి |
1e38c680492a958a2bd616a9a7121f905746a37e | బిట్కాయిన్ వ్యవస్థ (https://bitcoin.org) అనేది ఒక అనామక కరెన్సీ, ఇది ఒక వినియోగదారుని వాస్తవ ప్రపంచ గుర్తింపు నుండి వేరు చేస్తుంది. ఆ సందర్భంలో, వర్చువల్ మరియు భౌతిక విభజన యొక్క విజయవంతమైన ఉల్లంఘన బిట్-కోయిన్ వ్యవస్థలో ఒక ముఖ్యమైన అవ్ను సూచిస్తుంది [1]. ఈ ప్రాజెక్టులో బిట్కాయిన్ లావాదేవీల వెనుక ఉన్న వాస్తవ ప్రపంచ వినియోగదారుల గురించి సమాచారాన్ని ఎలా సేకరించాలో ప్రదర్శిస్తాము. క్రిప్టోకరెన్సీ గురించి బహిరంగంగా లభించే డేటాను విశ్లేషిస్తాము. ముఖ్యంగా, బిట్కాయిన్ వినియోగదారుల భౌతిక స్థానం గురించి సమాచారాన్ని గుర్తించడంపై దృష్టి పెడతాము, ఆ వినియోగదారుల ఖర్చు అలవాట్లను పరిశీలించడం ద్వారా. |
2c0a239caa3c2c590e4d6f23ad01c1f77adfc7a0 | |
5f6d9b8461a9d774da12f1b363eede4b7088cf5d | మునుపటి పరిశోధన ఫలితాలు UHF పాసివ్ CMOS RFID ట్యాగ్లు -20 dBm కంటే తక్కువ సున్నితత్వాన్ని సాధించడంలో ఇబ్బంది పడుతున్నాయని చూపించాయి. ఈ పత్రం డ్యూయల్-ఛానల్ 15-బిట్ UHF పాసివ్ CMOS RFID ట్యాగ్ నమూనాను అందిస్తుంది, ఇది -20 dBm కంటే తక్కువ సున్నితత్వంతో పనిచేయగలదు. ఈ ట్యాగ్ చిప్ శక్తిని సేకరించి, 866.4 మెగాహెర్ట్జ్ (ETSI కోసం) లేదా 925 మెగాహెర్ట్జ్ (FCC కోసం) ఛానెల్లో అప్లింక్ డేటాను వెనక్కి పంపిణీ చేస్తుంది మరియు 433 మెగాహెర్ట్జ్ ఛానెల్లో డౌన్లింక్ డేటాను అందుకుంటుంది. తత్ఫలితంగా, డౌన్ లింక్ డేటా ట్రాన్స్మిషన్ RF శక్తిని సేకరించే మా ట్యాగ్ను అంతరాయం కలిగించదు. సేకరించిన శక్తిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి, మేము ఒక ట్యాగ్ చిప్ను రూపొందిస్తాము, ఇందులో రెగ్యులేటర్ లేదా విసిఒ లేదు, తద్వారా సేకరించిన శక్తిని పూర్తిగా డేటా స్వీకరించడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు తిరిగి చెదరగొట్టడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఒక నియంత్రకం లేకుండా, మా ట్యాగ్ రిసీవర్ ముందు-ఎండ్ లో సాధ్యమైనంత తక్కువ క్రియాశీల అనలాగ్ సర్క్యూట్లు ఉపయోగిస్తుంది. బదులుగా, మా ట్యాగ్ అందుకున్న డేటా డీకోడ్ ఒక నవల డిజిటల్ సర్క్యూట్ ఉపయోగిస్తుంది. ఒక VCO లేకుండా, మా ట్యాగ్ డిజైన్ డౌన్ లింక్ డేటా నుండి అవసరమైన గడియారం సిగ్నల్ సేకరించేందుకు చేయవచ్చు. ఈ కొలత ఫలితాల ప్రకారం, ప్రతిపాదిత పాసివ్ ట్యాగ్ చిప్ యొక్క సున్నితత్వం -21.2 dBm వరకు ఉంటుంది. ఈ ఫలితం 36-dBm EIRP మరియు 0.4-dBi ట్యాగ్ యాంటెన్నా లాభంతో 19.6 మీటర్ల రీడర్-టు-ట్యాగ్ దూరానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది. ఈ చిప్ ను టిఎస్ ఎం సి 0.18- మైక్రోమీటర్ సిఎమ్ఒఎస్ ప్రక్రియలో తయారు చేశారు. డై ప్రాంతం 0.958 mm × 0.931mm. |
4991785cb0e6ee3d0b7823b59e144fb80ca3a83e | |
2f3a6728b87283ccf0f8822f7a60bca8280f0957 | సమగ్ర శోధన అనేది వెబ్ శోధన ఫలితాల్లో బహుళ ప్రత్యేక శోధన సేవలు లేదా నిలువు వరుసల నుండి ఫలితాలను సమగ్రపరచడం. ఈ పనికి ఏ నిలువు వరుసలను ప్రదర్శించాలో (అత్యంత మునుపటి పరిశోధన యొక్క దృష్టి) అంచనా వేయడం మాత్రమే కాకుండా, వెబ్ ఫలితాల్లో వాటిని ఎక్కడ ప్రదర్శించాలో కూడా అంచనా వేయడం అవసరం (అనగా, వెబ్ ఫలితాల పైన లేదా క్రింద లేదా మధ్యలో ఎక్కడో). బహుళ లంబాల నుండి ఫలితాలను సమగ్రపరచడానికి నమూనాలను నేర్చుకోవడం రెండు ప్రధాన సవాళ్లతో ముడిపడి ఉంది. మొదట, నిలువు వరుసలు వివిధ రకాల ఫలితాలను పొందడం మరియు వివిధ శోధన పనులను పరిష్కరించడం వలన, వివిధ నిలువు వరుసల నుండి వచ్చే ఫలితాలు వివిధ రకాల అంచనా ఆధారాలతో (లేదా లక్షణాలతో) సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. రెండవది, ఒక లక్షణం నిలువు వరుసలలో సాధారణమైనప్పటికీ, దాని అంచనా వేసే సామర్థ్యం నిలువు-నిర్దిష్టంగా ఉండవచ్చు. అందువల్ల, నిలువు ఫలితాలను సమగ్రపరచడానికి విధానాలు నిలువు అంతటా అస్థిర లక్షణ ప్రాతినిధ్యంతో వ్యవహరించడం మరియు, లక్షణాల మధ్య నిలువు-నిర్దిష్ట సంబంధం మరియు ప్రాముఖ్యత. ఈ సవాళ్లను వివిధ మార్గాల్లో పరిష్కరించే 3 సాధారణ విధానాలను మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు 13 నిలువు మరియు 1070 ప్రశ్నల సమితి అంతటా వారి ఫలితాలను పోల్చాము. ఉత్తమ విధానాలు నేర్చుకునే అల్గోరిథం లక్షణాల మధ్య నిలువు-నిర్దిష్ట సంబంధాన్ని నేర్చుకోవటానికి అనుమతించేవి అని మేము చూపిస్తాము. |
b8945cfb7ed72c0fd70263379c328b8570bd763f | |
a2770a51760a134dbb77889d5517550943ea7b81 | 2G/3G/LTE కమ్యూనికేషన్ల కోసం అధిక లాభం కలిగిన కాంపాక్ట్ డ్యూయల్-పోలరైజ్డ్ డ్యూయల్-బ్యాండ్ ఓమ్నిడైరెక్షనల్ యాంటెన్నా ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇందులో రెండు హారిజోనల్ పోలరైజేషన్ (HP) మరియు ఒక నిలువు పోలరైజేషన్ (VP) అంశాలు ఉంటాయి. ఎగువ HP మూలకం నాలుగు జతల సవరించిన ముద్రించిన మాగ్నెటో-ఎలక్ట్రిక్ (ME) డిపోల్స్ను కలిగి ఉంటుంది, ఇవి నాలుగు-మార్గం పవర్ డివైడర్ ఫీడింగ్ నెట్వర్క్ ద్వారా సరఫరా చేయబడతాయి మరియు వృత్తాకార ముద్రించిన సర్క్యూట్ బోర్డ్ యొక్క రెండు వైపులా ప్రత్యామ్నాయంగా ముద్రించిన వంపు ఆకారంలో ఉన్న పరాన్నజీవి పాచెస్ యొక్క ఎనిమిది ముక్కలు. నాలుగు-మార్గం పవర్ డివైడర్ ఫీడింగ్ నెట్వర్క్ నాలుగు జతల ME డిపోల్స్ తో కలిసి ప్రధానంగా స్థిరమైన 360 ° రేడియేషన్ నమూనా మరియు అధిక లాభం అందిస్తుంది, ఎనిమిది ముక్కల పాచెస్ బ్యాండ్విడ్త్ పెంచడానికి ఉపయోగిస్తారు. దిగువ HP మూలకం ఎగువదానికి సమానంగా ఉంటుంది, అయితే దీనికి పరాన్నజీవి పాచెస్ లేవు. VP మూలకం నాలుగు జతల కోన్ ఆకారపు చిట్టడవిని కలిగి ఉంటుంది. HP ఎలిమెంట్ నుండి భిన్నంగా, ఎగువ VP ఎలిమెంట్ దిగువ ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్ను అందిస్తుంది, అయితే దిగువ VP ఎలిమెంట్ ఎగువ ఫ్రీక్వెన్సీ బ్యాండ్ను ఇస్తుంది. VP మూలకం మరియు HP మూలకం కాంపాక్ట్ మరియు ద్వంద్వ-ధ్రువణ లక్షణాలను పొందటానికి లంబంగా అమర్చబడి ఉంటాయి. కొలిచిన ఫలితాలు HP దిశలో 39.6% (0.77-1.15 GHz) బ్యాండ్విడ్త్ను 2.6 dBi లాభంతో మరియు మరో 55.3% (1.66-2.93 GHz) బ్యాండ్విడ్త్ను 4.5 dBi లాభంతో సాధించవచ్చని, VP దిశలో 128% (0.7-3.2 GHz) బ్యాండ్విడ్త్ను 4.4 dBi లాభంతో పొందవచ్చని చూపిస్తున్నాయి. 20 dB కంటే ఎక్కువ పోర్ట్ ఐసోలేషన్ మరియు 2 dBi లోపల తక్కువ లాభం వైవిధ్య స్థాయిలు కూడా పొందబడతాయి. అందువల్ల, ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా 2G/3G/LTE ఇండోర్ కమ్యూనికేషన్లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. |
33a1ee51cc5d51609943896a95c1371538f2d017 | |
1eb0bf4b9bf04e870962b742c4fc6cb330d1235a | వ్యాపార ప్రక్రియ నిర్వహణపై చాలా సాహిత్యంలో ఇచ్చిన వ్యాపార ప్రక్రియల నిర్వచనాలు లోతుగా పరిమితం చేయబడ్డాయి మరియు వ్యాపార ప్రక్రియల యొక్క వాటి సంబంధిత నమూనాలు తదనుగుణంగా పరిమితం చేయబడ్డాయి. ఉత్పత్తి వ్యవస్థల నుండి కార్యాలయ వాతావరణానికి వ్యాపార ప్రక్రియ మోడలింగ్ పద్ధతుల పురోగతి యొక్క సంక్షిప్త చరిత్రను ఇచ్చిన తరువాత, ఈ కాగితం చాలా నిర్వచనాలు ఒక ప్రక్రియ యొక్క యంత్ర రూపకం రకం అన్వేషణలపై ఆధారపడి ఉన్నాయని ప్రతిపాదించింది. ఈ పద్ధతులు తరచుగా సమృద్ధిగా మరియు ప్రకాశవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, నేటి సవాలు వాతావరణానికి అనుగుణంగా అభివృద్ధి చెందవలసిన మరియు స్వీకరించవలసిన వ్యాపార ప్రక్రియల యొక్క నిజమైన స్వభావాన్ని వ్యక్తీకరించడానికి అవి చాలా పరిమితంగా ఉన్నాయని సూచించబడింది. |
bc018fc951c124aa4519697f1884fd5afaf43439 | విస్తృత-బ్యాండ్ ప్లానార్ యాంటెన్నా యొక్క సిద్ధాంతపరమైన మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి. ఈ యాంటెన్నా విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్, తక్కువ క్రాస్-పోలరైజేషన్ స్థాయిలు మరియు తక్కువ వెనుకకు రేడియేషన్ స్థాయిలను సాధించగలదు. విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్ మరియు యాక్టివ్ సర్క్యూట్లతో సులభంగా అనుసంధానం కావడానికి, ఇది ఎపర్చరు-కప్లెడ్ స్టాక్డ్ స్క్వేర్ ప్యాచ్లను ఉపయోగిస్తుంది. కప్లింగ్ అపెర్చర్ ఒక H- ఆకారపు అపెర్చర్. ఈ అధ్యయనంలో, ఆంటెన్నా యొక్క ఇన్పుట్ ఇంపెడెన్స్ యొక్క పారామితి అధ్యయనం ప్రదర్శించబడుతుంది మరియు ప్రతి పారామితి యొక్క యాంటెన్నా ఇంపెడెన్స్ పై ప్రభావాలు వివరించబడతాయి. ఒక యాంటెన్నా కూడా రూపకల్పన చేయబడి, తయారు చేయబడి, కొలుస్తారు. కొలిచిన రిటర్న్ నష్టం 21.7% ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ను ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ రెండు విమానాలలో క్రాస్-పోలరైజేషన్ స్థాయిలు 23 dB కన్నా మెరుగైనవి. యాంటెన్నా రేడియేషన్ నమూనా యొక్క ముందు-వెనుక నిష్పత్తి 22 dB కంటే మెరుగ్గా ఉంటుంది. పారామితులు మరియు రేడియేషన్ నమూనాల యొక్క సైద్ధాంతిక మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు రెండూ ప్రదర్శించబడ్డాయి మరియు చర్చించబడ్డాయి. |
5adcac7d15ec8999fa2beb62f0ddc6893884e080 | వేలిముద్రల మెరుగుదల, వేలిముద్రల వర్గీకరణ, వేలిముద్రల గుర్తింపులో వేలిముద్రల దిశ ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ పత్రం ఫింగర్ ప్రింట్ ఆరియెంటేషన్ అంచనాపై ప్రాథమిక పురోగతిని విమర్శనాత్మకంగా సమీక్షిస్తుంది. ప్రస్తుత పద్ధతుల యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు పరిమితులు చర్చించబడ్డాయి. భవిష్యత్ అభివృద్ధికి సంబంధించిన అంశాలపై చర్చించారు. కాపీరైట్ © 2010 జాన్ వైలీ & సన్స్, లిమిటెడ్ |
568cff415e7e1bebd4769c4a628b90db293c1717 | వీడియోల యొక్క భారీ పరిమాణాలు ఇప్పుడు ఆశ్చర్యకరమైన రేటుతో సంగ్రహించబడుతున్నాయి, కానీ వీటిలో ఎక్కువ భాగం లేబుల్ చేయబడలేదు. అటువంటి డేటాను ఎదుర్కోవటానికి, వీడియోలలో కంటెంట్ ఆధారిత కార్యాచరణ గుర్తింపును ఏ మాన్యువల్ లేబుల్ చేసిన ఉదాహరణలు లేకుండా, జీరో-షాట్ వీడియో గుర్తింపు అని కూడా పిలుస్తారు. దీన్ని సాధించడానికి, వీడియోలను గుర్తించిన దృశ్య భావనల పరంగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తారు, ఆపై ఇచ్చిన వచన ప్రశ్నతో వాటి సారూప్యత ప్రకారం సంబంధిత లేదా అసంబద్ధంగా స్కోర్ చేయబడతాయి. ఈ పత్రంలో, మునుపటి పని యొక్క పెళుసుదనం మరియు తక్కువ ఖచ్చితత్వ సమస్యలను తగ్గించడానికి మేము భావనలను స్కోర్ చేయడానికి మరింత బలమైన విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. మేము సంయుక్తంగా మాత్రమే అర్థ సంబంధాన్ని, దృశ్య విశ్వసనీయతను, మరియు వివేచన శక్తిని పరిగణించము. ఎంపిక చేసిన భావనల ర్యాంకింగ్ స్కోర్లలో శబ్దం మరియు సరళతలను నిర్వహించడానికి, స్కోర్ కలయిక కోసం మేము ఒక నవల జత క్రమ మాతృక విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. పెద్ద ఎత్తున ట్రెక్విడ్ మల్టీమీడియా ఈవెంట్ డిటెక్షన్ డేటా పై విస్తృతమైన ప్రయోగాలు మా విధానం యొక్క ఆధిపత్యాన్ని చూపుతాయి. |
a62ac71cd51124973ac57c87d09a3461ecbd8e61 | కనీస సగటు నాలుగో (LMF) అల్గోరిథం యొక్క ప్రవర్తన ప్రత్యేక ఆసక్తిని కలిగి ఉంది. ఈ అల్గోరిథంను LMS అల్గోరిథంతో పోల్చినప్పుడు, బరువు సడలింపు ప్రక్రియ కోసం రెండూ సరిగ్గా ఒకే సమయ స్థిరాంకాలుగా సెట్ చేయబడినప్పుడు, LMF అల్గోరిథం, కొన్ని పరిస్థితులలో, LMS అల్గోరిథం కంటే గణనీయంగా తక్కువ బరువు శబ్దాన్ని కలిగి ఉంటుంది. అందువల్ల, ఒక మినిమమ్ మీన్ ఫోర్త్ ఎర్రర్ అల్గోరిథం ఒక మీన్ స్క్వేర్ ఎర్రర్ అల్గోరిథం కంటే మెరుగైన పనిని చేయగలదు. ఈ ఆసక్తికరమైన భావన అనుకూల అల్గోరిథంల యొక్క అన్ని రూపాలకు చిక్కులను కలిగి ఉంది, అవి అత్యంత నిటారుగా ఉన్న దిగువ లేదా ఇతరత్రా ఆధారంగా ఉన్నాయా. అనుకూల వడపోత కోసం కొత్త నిటారుగా అవరోహణ అల్గోరిథంలు రూపొందించబడ్డాయి మరియు ఇవి సగటు నాల్గవ మరియు సగటు ఆరవ, మొదలైన వాటిలో లోపం తగ్గించడానికి అనుమతిస్తాయి. అనుసరణ సమయంలో, బరువులు వాటి సరైన పరిష్కారాల వైపు ఘాతాంక సడలింపుకు గురవుతాయి. టైమ్ స్థిరాంకాలు తీసుకోబడ్డాయి, ఆశ్చర్యకరంగా అవి విడ్రో మరియు హోఫ్ యొక్క అత్యల్ప దిగువ సగటు చదరపు (ఎల్ఎంఎస్) అల్గోరిథం ఉపయోగించినట్లయితే పొందిన సమయ స్థిరాంకాలకు అనుపాతంలో ఉంటాయి. కొత్త గ్రాడియంట్ అల్గోరిథంలు LMS అల్గోరిథం కంటే ప్రోగ్రామ్ చేయడానికి మరియు లెక్కించడానికి చాలా క్లిష్టంగా ఉంటాయి. వాటి సాధారణ రూపం W J+l = w, t 2plqK-lx,, ఇక్కడ W, ప్రస్తుత బరువు వెక్టర్, W, + 1 తదుపరి బరువు వెక్టర్, r, ప్రస్తుత లోపం, X, ప్రస్తుత ఇన్పుట్ వెక్టర్, u స్థిరమైన నియంత్రణ స్థిరత్వం మరియు ఏకాగ్రత రేటు, మరియు 2 K లోపం యొక్క గుణకం కనిష్టీకరించబడింది. కొత్త గ్రాడియంట్ అల్గోరిథంల కోసం సగటు మరియు వైవిధ్యానికి బరువు-వెక్టర్ సారూప్యత కోసం పరిస్థితులు తీసుకోబడ్డాయి. |
5896b9299d100bdd10fee983fe365dc3bcf35a67 | నిరంతర ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ కోసం ఈ పత్రం నాన్ ఇన్వాసివ్ వైర్లెస్ సెన్సార్ ప్లాట్ఫామ్ను అందిస్తుంది. సెన్సార్ వ్యవస్థలో లూప్ యాంటెన్నా, వైర్లెస్ సెన్సార్ ఇంటర్ఫేస్ చిప్ మరియు గ్లూకోజ్ సెన్సార్ను పాలిమర్ సబ్స్ట్రేట్పై అనుసంధానించారు. ఐసిలో విద్యుత్ నిర్వహణ, రీడౌట్ సర్క్యూట్, వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ ఇంటర్ఫేస్, ఎల్ఈడీ డ్రైవర్ మరియు బాహ్య భాగాలు లేని 0.36-మిమీ2 సిఎమ్ఓఎస్ చిప్లో శక్తి నిల్వ కెపాసిటర్లు ఉంటాయి. మా గ్లూకోజ్ సెన్సార్ యొక్క సున్నితత్వం 0.18 μA·mm-2·mM-1. ఈ వ్యవస్థ వైర్లెస్గా విద్యుత్ సరఫరా చేయబడుతుంది మరియు 400 Hz/mM సున్నితత్వంతో 0.05-1 mM గ్లూకోజ్ పరిధిని సాధిస్తుంది, అయితే 1.2 V సరఫరా నుండి 3 μW వినియోగిస్తుంది. |
622c5da12c87ecc3ea8be91f79192b6e0ee559d2 | ఈ సిద్ధాంత సమ్మేళనంలో, వినియోగదారుల భాగస్వామ్యం మరియు ప్రమేయంపై మునుపటి పరిశోధన యొక్క మూడు సంప్రదాయాలను మేము పక్కపక్కనే ఉంచాముః వినియోగదారుల భాగస్వామ్యం మరియు IS విజయం మధ్య సంబంధంపై సర్వే మరియు ప్రయోగాత్మక సాహిత్యం, ప్రత్యామ్నాయ అభివృద్ధి విధానాలపై నియమావళి సాహిత్యం మరియు వివిధ రకాల సిద్ధాంతపరమైన దృక్పథాల నుండి వినియోగదారుల భాగస్వామ్యాన్ని పరిశీలించే గుణాత్మక అధ్యయనాలు. ఈ మూడు సాహిత్యాలలో సాధించిన పురోగతిని కూడా మేము అంచనా వేస్తాము మరియు వినియోగదారుల భాగస్వామ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి భవిష్యత్ పరిశోధన యొక్క అంతరాలు మరియు దిశలను గుర్తించాము. |
24beb987b722d4a25d3157a43000e685aa8f8874 | ఈ నమూనాను గరిష్ట ఎంట్రోపీ నమూనాగా వర్గీకరించవచ్చు మరియు POS ట్యాగ్ను అంచనా వేయడానికి అనేక సందర్భోచిత లక్షణాలను ఏకకాలంలో ఉపయోగిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఈ పత్రం క్లిష్టమైన ట్యాగింగ్ నిర్ణయాలను మోడల్ చేయడానికి ప్రత్యేకమైన లక్షణాల వాడకాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, ఈ లక్షణాలను అమలు చేసేటప్పుడు కనుగొనబడిన కార్పస్ స్థిరత్వ సమస్యలను చర్చిస్తుంది మరియు ఈ సమస్యలను తగ్గించే శిక్షణా వ్యూహాన్ని ప్రతిపాదించింది. |
6a2fe560574b76994ab1148b4dae0bfb89e3a3e3 | మానవ అవగాహన యొక్క ఒక ముఖ్యమైన అంశం ఏమిటంటే, మానవుడు తదుపరి ఏ కార్యకలాపాలను చేస్తారో (మరియు వాటిని ఎలా చేయాలో) ఊహించడం మరియు ఊహించడం అనేక అనువర్తనాలకు ఉపయోగపడుతుంది, ఉదాహరణకు, మానవ వాతావరణాలలో ప్రతిస్పందించే ప్రతిస్పందనల కోసం ముందుగానే ప్రణాళిక వేయడానికి సహాయక రోబోట్ను ఊహించడం అనుమతిస్తుంది. ఈ కృతి లో, వస్తువుల యొక్క లభ్యత ద్వారా సమృద్ధిగా ఉండే స్థల-కాల సంబంధాల గురించి ఆలోచించడం ద్వారా వివిధ భవిష్యత్ మానవ కార్యకలాపాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఒక నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము. మేము ప్రతి సాధ్యమైన భవిష్యత్తును ఒక ఊహించదగిన కాలిక నియత యాదృచ్ఛిక క్షేత్రాన్ని (ATCRF) ఉపయోగించి సూచిస్తాము, ఇక్కడ మేము భవిష్యత్ వస్తువు పథాలు మరియు మానవ భంగిమలకు అనుగుణంగా ఉండే నోడ్లు మరియు అంచులను ఒక ఉత్పాదక నమూనా నుండి నమూనా చేస్తాము. అప్పుడు మేము సంభావ్య భవిష్యత్ లపై పంపిణీని నిర్మించిన ATCRF కణాల సమితిని ఉపయోగించి సూచిస్తాము. CAD-120 మానవ కార్యకలాపాల RGB-D డేటాసెట్పై విస్తృతమైన అంచనాలో, కొత్త విషయాల కోసం (శిక్షణ సమితిలో కనిపించలేదు), మేము 75.4%, 69.2% మరియు 58.1% యొక్క కార్యాచరణ అంచనాల ఖచ్చితత్వాన్ని పొందుతాము (అగ్ర మూడు అంచనాలలో ఒకటి నిజంగా జరిగిందా అని నిర్వచించబడింది) 1, 3 మరియు 10 సెకన్ల అంచనాల సమయం కోసం. 1 ప ఠి |
ea38789c6687e7ccb483693046fff5293e903c51 | ప్రతిపాదించిన ప్రతి పాలసీ నాణ్యతకు సంబంధించి సంభావ్యతా హామీలను అందించే బ్యాచ్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ (ఆర్ఎల్) అల్గోరిథంను మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు దీనికి నిపుణుల ట్యూనింగ్ అవసరమయ్యే హైపర్ పారామితులు లేవు. వినియోగదారు ఏదైనా పనితీరు దిగువ-పరిమితిని, ρ−, మరియు విశ్వసనీయ స్థాయిని, δ, ఎంచుకోవచ్చు మరియు మా అల్గోరిథం ఇది ρ− కంటే తక్కువ పనితీరుతో ఒక విధానాన్ని తిరిగి ఇచ్చే సంభావ్యత చాలా ఎక్కువ δ అని నిర్ధారిస్తుంది. ఆ తరువాత మన పాలసీ మెరుగుదల అల్గోరిథం ను పదేపదే అమలు చేసే ఒక క్రమబద్ద అల్గోరిథం ను ప్రతిపాదించాము. మా విధానం యొక్క ఆచరణీయతను ఒక సాధారణ గ్రిడ్ వరల్డ్ తో మరియు ప్రామాణిక పర్వత కారు సమస్యతో, అలాగే వాస్తవ ప్రపంచ డేటాను ఉపయోగించే డిజిటల్ మార్కెటింగ్ అప్లికేషన్తో చూపిస్తాము. |
780b05a35f2c7dd4b4d6e2a844ef5e145f1972ae | బహుళ-దశల సంభాషణలలో, సహజ భాషా అవగాహన నమూనాలు సందర్భోచిత సమాచారానికి గుడ్డిగా ఉండటం ద్వారా స్పష్టమైన లోపాలను ప్రవేశపెట్టవచ్చు. సంభాషణ చరిత్రను చేర్చడానికి, స్పీకర్-సెన్సిటివ్ డ్యూయల్ మెమరీ నెట్వర్క్లతో న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ను మేము ప్రదర్శిస్తాము, ఇది స్పీకర్ను బట్టి ఉచ్చారణలను భిన్నంగా ఎన్కోడ్ చేస్తుంది. ఇది సిస్టమ్కు అందుబాటులో ఉన్న వివిధ రకాల సమాచారాన్ని పరిష్కరిస్తుంది - సిస్టమ్కు వినియోగదారు ఉచ్చారణల యొక్క ఉపరితల రూపం మాత్రమే తెలుసు, అయితే సిస్టమ్ అవుట్పుట్ యొక్క ఖచ్చితమైన అర్థశాస్త్రం ఉంది. మేము మైక్రోసాఫ్ట్ కోర్టానా నుండి నిజమైన వినియోగదారు డేటా మీద ప్రయోగాలు నిర్వహించాము, ఒక వాణిజ్య వ్యక్తిగత సహాయకుడు. ఈ ఫలితం సందర్భోచిత సమాచారాన్ని ఉపయోగించి తాజా స్లాట్ ట్యాగింగ్ నమూనాల కంటే గణనీయమైన పనితీరు మెరుగుదలని చూపించింది. |
259bbc822121df705bf3d5898ae031cd712505ea | 1మొబైల్ కమ్యూనికేషన్స్ విభాగం, స్కూల్ ఆఫ్ ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ అండ్ కంప్యూటర్ సైన్సెస్, టెక్నికల్ యూనివర్సిటీ ఆఫ్ బెర్లిన్, బెర్లిన్, జర్మనీ 2వైర్లెస్ నెట్వర్కింగ్, సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ అండ్ సెక్యూరిటీ ల్యాబ్, డిపార్ట్మెంట్ ఆఫ్ ఎలక్ట్రికల్ అండ్ కంప్యూటర్ ఇంజనీరింగ్, యూనివర్సిటీ ఆఫ్ హ్యూస్టన్, హ్యూస్టన్, టిఎక్స్ 77004, యుఎస్ఎ 3కమ్యూనికేషన్ సిస్టమ్స్ విభాగం, డిపార్ట్మెంట్ ఆఫ్ ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ (ఐఎస్వై), లింకోపింగ్ యూనివర్సిటీ, ఎస్ఈ-581 83 లింకోపింగ్, స్వీడన్ 4కమ్యూనికేషన్స్ లాబొరేటరీ, ఫ్యాకల్టీ ఆఫ్ ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ అండ్ ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీ, డ్రెస్డెన్ యూనివర్సిటీ ఆఫ్ టెక్నాలజీ, 01062 డ్రెస్డెన్, జర్మనీ |
4eca7aa4a96300caf8622d666ecf5635d8b72132 | మానవుల కార్యకలాపాలను ఖచ్చితంగా గుర్తించే సామర్థ్యం ఆటోమేటిక్ రిహాబిలిటేషన్ మరియు స్పోర్ట్స్ ట్రైనింగ్ సిస్టమ్స్ అభివృద్ధికి చాలా అవసరం. ఈ కాగితంలో, ముందుభాగం ధరించే ధరించగలిగిన సెన్సార్ నుండి పొందిన పెద్ద ఎత్తున వ్యాయామ కదలిక డేటా కన్వోల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (సిఎన్ఎన్) తో వర్గీకరించబడింది. యాక్సిలెరోమీటర్ మరియు ఓరియంటేషన్ కొలతలతో కూడిన టైమ్-సిరీస్ డేటా చిత్రాలుగా ఫార్మాట్ చేయబడుతుంది, ఇది CNN ను స్వయంచాలకంగా వివక్షత లక్షణాలను తీయడానికి అనుమతిస్తుంది. చిత్ర ఆకృతీకరణ మరియు వివిధ CNN నిర్మాణాల ప్రభావాలపై ఒక తులనాత్మక అధ్యయనం కూడా ప్రదర్శించబడింది. అత్యుత్తమ పనితీరు గల ఆకృతీకరణ 92.1% ఖచ్చితత్వంతో 50 వ్యాయామాలను వర్గీకరిస్తుంది. |
1b1a829c43f1a4f3a3d70f033a1b8e7bee1f7112 | |
6abac64862f7d207cac58c6a93f75dc80d74e575 | |
5fb874a1c8106a5b2b2779ee8e1433149109ba00 | డేటా నుండి బేసియన్ నెట్వర్క్లను నేర్చుకోవడానికి అల్గోరిథంలు రెండు భాగాలను కలిగి ఉంటాయిః స్కోరింగ్ మెట్రిక్ మరియు శోధన విధానం. స్కోరింగ్ మెట్రిక్ డేటాకు నిర్మాణం యొక్క మంచితనాన్ని ప్రతిబింబించే స్కోర్ను లెక్కిస్తుంది. శోధన విధానం అధిక స్కోర్లతో నెట్వర్క్ నిర్మాణాలను గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. హేకర్మాన్ మరియు ఇతరులు. (1995) ఒక బేసియన్ మెట్రిక్ ను ప్రవేశపెట్టింది, దీనిని BDe మెట్రిక్ అని పిలుస్తారు, ఇది ఇచ్చిన డేటా యొక్క నెట్వర్క్ నిర్మాణం యొక్క సాపేక్ష వెనుక సంభావ్యతను లెక్కిస్తుంది. ఈ కాగితంలో, ప్రతి నోడ్లో గరిష్టంగా K తల్లిదండ్రులు ఉన్న బేసియన్ నెట్వర్క్ను గుర్తించే శోధన సమస్యను మేము చూపిస్తాము, ఇది ఇచ్చిన స్థిరాంకం కంటే ఎక్కువ సాపేక్ష వెనుక సంభావ్యత కలిగి ఉంటుంది, ఇది BDe మెట్రిక్ ఉపయోగించినప్పుడు NP-పూర్తి. 12.1 పరిచయం ఇటీవల, అనేక మంది పరిశోధకులు బేసియన్ నెట్వర్క్లను నేర్చుకోవడానికి పద్ధతులను పరిశోధించడం ప్రారంభించారు. ఈ విధానాలలో చాలా వరకు ఒకే ప్రాథమిక భాగాలు ఉన్నాయిః స్కోరింగ్ మెట్రిక్ మరియు శోధన విధానం. స్కోరింగ్ మెట్రిక్ గమనించిన కేసుల డేటాబేస్ D మరియు నెట్వర్క్ నిర్మాణం B S ను తీసుకుంటుంది మరియు డేటా యొక్క మంచితనాన్ని తిరిగి ఇవ్వడానికి ఒక స్కోర్ను తిరిగి ఇస్తుంది. స్కోరింగ్ మెట్రిక్ ద్వారా అంచనా వేయడానికి శోధన విధానం నెట్వర్క్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ విధానాలు రెండు భాగాలను ఉపయోగించి నెట్వర్క్ నిర్మాణాన్ని లేదా నిర్మాణాల సమితిని గుర్తించగలవు, వీటిని భవిష్యత్ సంఘటనలను అంచనా వేయడానికి లేదా కారణ సంబంధాలను నిర్ధారించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. కూపర్ మరియు హెర్స్కోవిట్స్ (1992) CH అని పిలవబడే బేసియన్ మెట్రిక్ను పొందారు, దీనిని మేము BD మెట్రిక్ అని పిలుస్తాము, బేసియన్ నెట్వర్క్లను నేర్చుకోవడం గురించి సహేతుకమైన assumptions సమితి నుండి వివిక్త వేరియబుల్స్ మాత్రమే ఉంటాయి. హేకర్మాన్ మరియు ఇతరులు. (1995) HGCఅని ఇక్కడ సూచిస్తారు CH యొక్క పని మీద ఆధారపడిన ఒక కొత్త మెట్రిక్ ను పొందటానికి, మేము BDe మెట్రిక్ అని పిలుస్తాము, ఇది సంభావ్యత సమానత్వం యొక్క కావాల్సిన ఆస్తి. సంభావ్యత సమానత్వం అంటే డేటా సమాన నిర్మాణాలను వేరుచేయడానికి సహాయపడదు. CH ద్వారా పొందిన BD మెట్రిక్ ను ఇప్పుడు ప్రదర్శిస్తున్నాము. B h S ను డేటాబేస్ ను సృష్టించిన పంపిణీ యొక్క I- మ్యాప్ అని B S అనే పరికల్పనను సూచించడానికి ఉపయోగిస్తాము. 2 ఒక నమ్మక-నెట్వర్క్ నిర్మాణం B S ను ఇచ్చినట్లయితే , x i యొక్క తల్లిదండ్రులను సూచించడానికి i ను ఉపయోగిస్తాము . మేము r i ను వేరియబుల్ x i యొక్క స్థితుల సంఖ్యను సూచించడానికి ఉపయోగిస్తాము, మరియు q i = Q x l 2 i r l i యొక్క సందర్భాల సంఖ్యను సూచించడానికి. మేము ఈ సందర్భాల్లో సూచికను మొత్తం సంఖ్య j ఉపయోగించండి. అంటే, x i యొక్క తల్లిదండ్రుల j వ ఉదాహరణ యొక్క పరిశీలనను సూచించడానికి i = j అని వ్రాస్తాము. 1996 స్ప్రింగర్-వెర్లాగ్. 2 ఒక . . . |
7783fd2984ac139194d21c10bd83b4c9764826a3 | గణన సాధనాల యొక్క ప్రాంతాలను సృష్టించడానికి సంభావ్యత పద్ధతులు. కానీ నేను క్యాన్డ్ పొందాలి, Bayesian నెట్వర్క్లు ఇటీవల బలంగా పని. ఇటీవల నేను ఈ పుస్తకం ప్రచురించబడింది విసిరారు. ఇంటెలిజెంట్ సిస్టమ్స్ లో పరిశోధకులు, AI ఆపరేషన్స్ రీసెర్చ్ ఎక్సలెన్స్ అవార్డు గ్రాడ్యుయేట్ కోసం. నేను ఎలా ఉన్నాను గురించి చాలా ఆందోళన. స్పష్టంగా డాఫ్నే Koller మరియు నిర్మాణాలు సాక్ష్యం తార్కికం నేర్చుకోవడం. పెర్ల్ నేను కలిగి ఒక భాష. ఇది ప్రచురించిన తేదీ చాలా తొందరగా ఉన్నప్పటికీ, ఉత్తమ సూచనలు ఇవ్వడం గొప్పది కాదు. |
5c386d601ffcc75f7635a4a5c6066824b37b9425 | ఈ రోజుల్లో, ఒక ఆటోమేటెడ్ హ్యూమన్ ప్రూఫ్ టెస్ట్ ద్వారా రక్షించబడని రిజిస్ట్రేషన్ ఫారమ్తో ఒక ప్రసిద్ధ వెబ్సైట్ను కనుగొనడం కష్టం, ఇది ఒక చిత్రంలో అక్షరాల క్రమాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది మరియు వినియోగదారుని ఇన్పుట్ ఫీల్డ్లో క్రమాన్ని నమోదు చేయమని అభ్యర్థిస్తుంది. ఈ భద్రతా యంత్రాంగం ట్యూరింగ్ టెస్ట్ పై ఆధారపడింది- కృత్రిమ మేధస్సులో పురాతన భావనలలో ఇది ఒకటి- మరియు దీనిని కంప్యూటర్లు మరియు మానవులను వేరు చేయడానికి పూర్తిగా ఆటోమేటెడ్ పబ్లిక్ ట్యూరింగ్ టెస్ట్ (కాప్చా) అని పిలుస్తారు. ఈ రకమైన పరీక్ష ఒక ముఖ్యమైన వెబ్ వనరు, ఉదాహరణకు, వెబ్ మెయిల్ సేవ లేదా సోషల్ నెట్వర్క్ యొక్క ఆటోమేటెడ్ యాక్సెస్ నిరోధించడానికి రూపొందించబడింది. ప్రస్తుతం వందలాది ఈ పరీక్షలు ఉన్నాయి, ఇవి రోజుకు మిలియన్ల సార్లు సేవలు అందిస్తున్నాయి, తద్వారా భారీ మొత్తంలో మానవ పనిని కలిగి ఉంటాయి. మరోవైపు, ఈ పరీక్షల్లో కొన్ని విచ్ఛిన్నమయ్యాయి, అంటే పరిశోధకులు, హ్యాకర్లు, స్పామర్లు రూపొందించిన ఆటోమేటెడ్ ప్రోగ్రామ్లు స్వయంచాలకంగా సరైన జవాబును అందించగలిగాయి. ఈ అధ్యాయంలో, కాప్చా యొక్క చరిత్ర మరియు భావన, వాటి అనువర్తనాలు మరియు వాటి సందర్భాల యొక్క విస్తృత సమీక్షతో పాటు మేము ప్రదర్శిస్తాము. మేము వారి అంచనాను కూడా చర్చిస్తాము, వినియోగదారు మరియు భద్రతా దృక్పథాల నుండి, వినియోగం, దాడులు మరియు ప్రతిఘటనలతో సహా. ఈ అధ్యాయం ఈ ఆసక్తికరమైన రంగం గురించి పాఠకులకు మంచి అవగాహన కల్పిస్తుందని మేము ఆశిస్తున్నాము. CES IN COMPUTERS, VOL. ఈ పుస్తకంలో ఉన్న అంశాలు 83 109 Copyright © 2011 Elsevier Inc. 65-2458/DOI: 10.1016/B978-0-12-385510-7.00003-5 అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. 110 జె. ఎం. గోమెజ్ హిడాల్గో, జి. అల్వరేజ్ మారన్ 1. పరిచయం . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 1 . 1 . 1 ని ట్యూరింగ్ పరీక్ష మరియు కాప్చాల మూలం . . . . . . . . . . . . . . . 111 2. మైనం ప్రేరణ మరియు అప్లికేషన్స్ . . . . . . . . . . . . 127 3 . 1 కు O సి ఆర్ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 3 . 2 . ప ర్యాయలు నేను వయస్సు am . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 3 . 3 . 3 . ఒక ఆడియో . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 3 . 4 . C జ్ఞానము . . . . . . . . . . . . . . . 173 R రిఫరెన్స్ లు . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 ప ఠి . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 5. S భద్రత మరియు CAPTCHAs పై దాడులు . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 5 . 1 కు CAPTCHAs పై ఒక దాడి . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 5 . 2 గా ఉంది. S CAPTCHAs పై భద్రతా అవసరాలు . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 6. మైనం కాప్చాలకు ప్రత్యామ్నాయాలు . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1717. మ ్మ ి C. ముగింపులు మరియు భవిష్యత్ ధోరణులు . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 4. CAPTCHAs యొక్క E విలువను అంచనా వేయడం . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 4.1. ప న్న ి ప ి E సామర్థ్యం . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 4 . 2 గా ఉంది. ఒక ప్రసారము సమస్య . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 4.3. ప ఠి ంచ డం ప రిప తిక ప రిశ న్ధాలు . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 2 . 1. ప ర్యా ణాల CAPTCHA ల యొక్క సాధారణ వర్ణన . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 2 . 2 . 2 . కాప్చాస్ యొక్క కావలసిన లక్షణాలు . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 రెండు మూడు I m అమలు మరియు విస్తరణ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 రెండు నాలుగు. ఒక అప్లికేషన్ మరియు రోబోట్లు యొక్క రైజ్ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 3. కాప్చా రకాలు . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
941a668cb77010e032a809861427fa8b1bee8ea0 | సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ నేడు ECG విశ్లేషణ మరియు వ్యాఖ్యానం కోసం చాలా వ్యవస్థలలో నిర్వహిస్తారు. ECG సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క లక్ష్యం బహుళంగా ఉంటుంది మరియు కొలత ఖచ్చితత్వం మరియు పునరుత్పత్తిని మెరుగుపరచడం (మాన్యువల్ కొలతలతో పోలిస్తే) మరియు దృశ్యమాన అంచనా ద్వారా సిగ్నల్ నుండి తక్షణమే అందుబాటులో లేని సమాచారాన్ని సంగ్రహించడం. అనేక సందర్భాల్లో, ECG ను ఆంబులేటరీ లేదా శ్రమతో కూడిన పరిస్థితులలో రికార్డ్ చేస్తారు, తద్వారా సిగ్నల్ వివిధ రకాల శబ్దాల ద్వారా దెబ్బతింటుంది, కొన్నిసార్లు శరీరంలోని మరొక శారీరక ప్రక్రియ నుండి వస్తుంది. అందువల్ల, శబ్దం తగ్గింపు ECG సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క మరొక ముఖ్యమైన లక్ష్యాన్ని సూచిస్తుంది; వాస్తవానికి, ఆసక్తిగల తరంగ రూపాలు కొన్నిసార్లు శబ్దం ద్వారా చాలా ఎక్కువగా ముసుగు చేయబడతాయి, తగిన సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ మొదట వర్తించిన తర్వాత మాత్రమే వాటి ఉనికిని బహిర్గతం చేయవచ్చు. ఎలక్ట్రో కార్డియోగ్రాఫిక్ సిగ్నల్స్ దీర్ఘ కాల స్కేల్ (అనగా, అనేక రోజులు) లో రికార్డ్ చేయబడవచ్చు, హృదయ స్పందనలో అప్పుడప్పుడు సంభవించే అంతరాయాలను గుర్తించే ప్రయోజనం కోసం. ఫలితంగా, ఉత్పత్తి చేయబడిన ECG రికార్డింగ్ భారీ డేటా పరిమాణాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది అందుబాటులో ఉన్న నిల్వ స్థలాన్ని త్వరగా నింపుతుంది. పబ్లిక్ టెలిఫోన్ నెట్వర్క్ల ద్వారా సంకేతాల ప్రసారం అనేది పెద్ద మొత్తంలో డేటా పాల్గొన్న మరొక అప్లికేషన్. రెండు సందర్భాల్లోనూ, డేటా కుదింపు అనేది ఒక ముఖ్యమైన ఆపరేషన్ మరియు తత్ఫలితంగా, ECG సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క మరొక లక్ష్యాన్ని సూచిస్తుంది. సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ ఎసిజి మరియు దాని డైనమిక్ లక్షణాల యొక్క కొత్త అవగాహనకు గణనీయంగా దోహదపడింది, ఇది రిథమ్ మరియు బీట్ మోర్ఫోలజీలో మార్పుల ద్వారా వ్యక్తీకరించబడింది. ఉదాహరణకు, హృదయనాళ వ్యవస్థకు సంబంధించిన అస్థిరతలను వివరించే పద్ధతులు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి మరియు హృదయ స్పందన రేటులో సూక్ష్మ వైవిధ్యాల ద్వారా ప్రతిబింబిస్తాయి. T తరంగ వ్యాప్తిలో తక్కువ స్థాయి, ప్రత్యామ్నాయ మార్పుల గుర్తింపు అనేది అకస్మాత్తుగా, ప్రాణాంతక అరిథ్మియా ప్రమాదం పెరిగే సూచికగా స్థాపించబడిన ఆక్సిలేటరీ ప్రవర్తనకు మరొక ఉదాహరణ. ఈ రెండు ఆసిలేటరీ సిగ్నల్ లక్షణాలను ఏదీ ఒక ప్రామాణిక ECG ప్రింట్ అవుట్ నుండి కంటితో చూడలేము. అన్ని రకాల ఎసిజి విశ్లేషణలకు - ఇది విశ్రాంతి ఎసిజి వ్యాఖ్యానం, ఒత్తిడి పరీక్ష, అంబులేటరీ పర్యవేక్షణ లేదా ఇంటెన్సివ్ కేర్ పర్యవేక్షణకు సంబంధించినది - వివిధ రకాల శబ్దం మరియు కళాఖండాలకు సంబంధించి సిగ్నల్ను కండిషన్ చేసే, హృదయ స్పందనలను గుర్తించే, తరంగాల వ్యాప్తి మరియు వ్యవధి యొక్క ప్రాథమిక ఎసిజి కొలతలను సేకరించే మరియు డేటాను సమర్థవంతంగా నిల్వ చేయడానికి లేదా ప్రసారం చేయడానికి కుదించే ప్రాథమిక అల్గోరిథంల సమితి; Fig. లోని బ్లాక్ రేఖాచిత్రం. 1 సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ అల్గోరిథంల సమితిని అందిస్తుంది. ఈ అల్గోరిథంలు తరచుగా వరుస క్రమంలో పనిచేయడానికి అమలు చేయబడినప్పటికీ, QRS డిటెక్టర్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన హృదయ స్పందన సంభవించే సమయం గురించి సమాచారం కొన్నిసార్లు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఇతర అల్గోరిథంలలో చేర్చబడుతుంది. ప్రతి అల్గోరిథం యొక్క సంక్లిష్టత అప్లికేషన్ నుండి అప్లికేషన్ వరకు మారుతూ ఉంటుంది, కాబట్టి, ఉదాహరణకు, అంబులేటరీ పర్యవేక్షణలో నిర్వహించిన శబ్దం వడపోత విశ్రాంతి ECG విశ్లేషణలో అవసరమైన దానికంటే చాలా అధునాతనమైనది. ప్రాథమిక అల్గోరిథంల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సమాచారం అందుబాటులో ఉన్న తర్వాత, హృదయ స్పందన రేటు మరియు బీట్ మోర్ఫోలాజీ లక్షణాలను కొలవడానికి సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ను ఉపయోగించడం ఆసక్తికరంగా ఉన్న అనేక రకాల ECG అనువర్తనాలు ఉన్నాయి. ఇటువంటి రెండు అప్లికేషన్లతో సంబంధం ఉన్న సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్-హై-రిజల్యూషన్ ECG మరియు T వేవ్ ఆల్టర్నేట్లు-ఈ వ్యాసం చివరలో క్లుప్తంగా వివరించబడ్డాయి. ఆసక్తిగల పాఠకులకు, ఉదాహరణకు, రెఫ్. 1, ఇక్కడ ఇతర ECG అప్లికేషన్ల వివరణాత్మక వర్ణన చూడవచ్చు. |
b681da8d4be586f6ed6658038c81cdcde1d54406 | ఈ లేఖలో, ఒక నవల ద్వంద్వ-బ్యాండ్ మరియు ధ్రువణ-అనువైన సబ్స్ట్రేట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) కావిటీ యాంటెన్నా ప్రతిపాదించబడింది. యాంటెన్నా కోసం ఉపయోగించే SIW కావిటీ దాని మొదటి ప్రతిధ్వని కోసం ఒక సంప్రదాయ TE120 మోడ్ ద్వారా ఉత్తేజితం చేయబడుతుంది. స్లాట్ జోక్యం తో, ఒక సవరించిన- TE120 రీతి ద్వారా ఉత్తేజిత రెండవ ప్రతిధ్వని కూడా ఉత్పత్తి అవుతుంది, తద్వారా రెండు ప్రతిధ్వని పౌనఃపున్యాల వద్ద ఒక బ్రాడ్సైడ్ రేడియేషన్ నమూనాను అందిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ప్రతిపాదిత యాంటెన్నాకు రెండు ఆర్తోగోనల్ ఫీడింగ్ లైన్లు ఉన్నాయి. అందువల్ల, ఆరు ప్రధాన ధ్రువణ స్థితులను అందించడం సాధ్యమవుతుంది. ఈ లేఖలో, మూడు ప్రధాన ధ్రువణ కేసులు అనుకరించబడతాయి మరియు కొలిచిన ఫలితాలతో పోల్చబడతాయి. ఆధునిక సమాచార వ్యవస్థలకు బహుళ ఫంక్షనల్ యాంటెన్నాలు అవసరమవుతాయి కాబట్టి, ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా భావన మంచి అభ్యర్థి. |
cf18287e79b1fd73cd333fc914bb24c00a537f4c | సంక్లిష్ట నైపుణ్యాల యొక్క విస్తృత శ్రేణిని స్వతంత్రంగా నేర్చుకోవటానికి, రోబోట్లు తమ స్వతంత్రంగా సేకరించిన డేటా నుండి మానవ పర్యవేక్షణ లేకుండా నేర్చుకోగలగాలి. స్వతంత్రంగా సేకరించిన డేటా కోసం ఎల్లప్పుడూ అందుబాటులో ఉండే ఒక అభ్యాస సిగ్నల్ అంచనా. ఒక రోబోట్ భవిష్యత్తును అంచనా వేయడం నేర్చుకోగలిగితే, అది ఒక వస్తువును ఒక నిర్దిష్ట ప్రదేశానికి తరలించడం వంటి కావలసిన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి చర్యలు తీసుకోవడానికి ఈ అంచనా నమూనాను ఉపయోగించవచ్చు. అయితే, సంక్లిష్టమైన ఓపెన్-వరల్డ్ దృశ్యాలలో, అంచనా కోసం ప్రాతినిధ్య రూపకల్పన కష్టం. ఈ పనిలో, ప్రత్యక్ష వీడియో అంచనా ద్వారా స్వీయ-పర్యవేక్షక రోబోట్ అభ్యాసాన్ని ప్రారంభించాలని మేము లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము: మంచి ప్రాతినిధ్యాన్ని రూపొందించడానికి ప్రయత్నించే బదులు, రోబోట్ తదుపరి ఏమి చూస్తుందో మేము నేరుగా అంచనా వేస్తాము, ఆపై కావలసిన లక్ష్యాలను సాధించడానికి ఈ నమూనాను ఉపయోగిస్తాము. రోబోటిక్ మానిప్యులేషన్ కోసం వీడియో ప్రిడిక్షన్ లో ఒక కీలక సవాలు సంక్లిష్టమైన ప్రాదేశిక అమరికలను నిర్వహించడం, ఉదాహరణకు అడ్డుపడటం. ఆ క్రమంలో, మేము ఒక వీడియో అంచనా నమూనా పరిచయం ఆక్లూజన్ ద్వారా వస్తువుల ట్రాక్ చేయవచ్చు సమయోచిత skipconnections చేర్చడం ద్వారా. కొత్త ప్రణాళికా ప్రమాణం మరియు చర్య స్థలం సూత్రీకరణతో పాటు, ఈ మోడల్ వీడియో అంచనా ఆధారిత నియంత్రణపై మునుపటి పనిని గణనీయంగా అధిగమిస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము. మా ఫలితాలు శిక్షణ సమయంలో చూడని వస్తువుల యొక్క తారుమారు, బహుళ వస్తువులను నిర్వహించడం, మరియు అడ్డంకులను చుట్టూ వస్తువులను నెట్టడం చూపిస్తున్నాయి. ఈ ఫలితాలు స్వీయ పర్యవేక్షణతో రోబోట్ అభ్యాసంతో పూర్తిగా నిర్వహించగల నైపుణ్యాల పరిధి మరియు సంక్లిష్టతలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తాయి. |
89701a3b04c3f102ebec83db3249b20791eacb38 | సందర్భోచిత అవగాహన అనేది సందర్భోచిత అవగాహన సేవలను ప్రారంభించడానికి ఒక కీలక లక్షణం. మొబైల్ పరికరాల కోసం, వినియోగదారు యొక్క స్థానం లేదా పథం కీలకమైన సందర్భాలలో ఒకటి. మొబైల్ పరికరాల ద్వారా స్థానాన్ని లేదా పథాన్ని గుర్తించడానికి ఒక సాధారణ సవాలు ఖచ్చితత్వం మరియు విద్యుత్ వినియోగం మధ్య ట్రేడ్ఆఫ్ను నిర్వహించడం. సాధారణ విధానాలు (1) సెన్సార్ల వాడకం యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీని నియంత్రించడం మరియు (2) సెన్సార్ ఫ్యూజన్ టెక్నిక్. ఈ కాగితంలో ప్రతిపాదించిన అల్గోరిథం సెల్ టవర్ నుండి పదేపదే కొలుస్తారు ముతక మరియు సరికాని స్థాన డేటాను విలీనం చేయడం ద్వారా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి వేరే విధానాన్ని తీసుకుంటుంది. 41 రోజుల కొలత నుండి డేటాను కలపడం ద్వారా గుర్తించిన పథం మరియు గ్రౌండ్ ట్రూత్ మధ్య సగటు లోపం దూరం 44 మీటర్ల నుండి 10.9 మీటర్లకు మెరుగుపడిందని ప్రయోగాత్మక ఫలితం చూపిస్తుంది. |
a85ad1a2ee829c315be6ded0eee8a1dadc21a666 | స్వయంప్రతిపత్తి గల డ్రైవింగ్ మరియు సహాయక డ్రైవింగ్ నిస్సందేహంగా కంప్యూటర్ దృష్టిలో హాట్ టాపిక్ లు. అయితే, డ్రైవింగ్ పని చాలా సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది మరియు డ్రైవర్ల ప్రవర్తనపై లోతైన అవగాహన ఇంకా లేదు. దృశ్యంలో ఉన్న ముఖ్యమైన మరియు ఆసక్తికరమైన వస్తువులను గుర్తించడానికి గణన నమూనాలను నిర్వచించడానికి అనేక మంది పరిశోధకులు ఇప్పుడు శ్రద్ధ యంత్రాంగాన్ని పరిశీలిస్తున్నారు. అయితే, ఈ నమూనాలలో ఎక్కువ భాగం దిగువ నుండి పైకి దృశ్య ప్రాముఖ్యతను మాత్రమే సూచిస్తాయి మరియు ఇప్పటికీ చిత్రాలపై దృష్టి పెడతాయి. బదులుగా, డ్రైవింగ్ అనుభవం సమయంలో, సమయ స్వభావం మరియు పని యొక్క ప్రత్యేకత శ్రద్ధ యంత్రాంగాలను ప్రభావితం చేస్తాయి, ఇది నిజ జీవిత డ్రైవింగ్ డేటా తప్పనిసరి అని నిర్ధారణకు దారితీస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, డ్రైవింగ్ సమయంలో సేకరించిన కొత్త మరియు బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న డేటాసెట్ను మేము ప్రతిపాదించాము. మా డేటా సమితి, 500,000 కంటే ఎక్కువ ఫ్రేమ్లతో కూడి ఉంది, డ్రైవర్ల చూపుల స్థిరీకరణ మరియు వారి కాలపు సమైక్యత నిర్దిష్ట పని-నిర్దిష్ట ప్రాముఖ్యత మ్యాప్లను అందిస్తుంది. జియో-రిఫరెన్స్డ్ స్థానాలు, డ్రైవింగ్ వేగం మరియు కోర్సు విడుదల చేసిన డేటా సమితిని పూర్తి చేస్తాయి. మన జ్ఞానానికి ఇది మొదటి బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న డేటా సమితి మరియు భవిష్యత్ తరాల స్వయంప్రతిపత్త మరియు సహాయక కార్లలో డ్రైవర్ యొక్క శ్రద్ధ ప్రక్రియను బాగా అర్థం చేసుకోవడం, దోపిడీ చేయడం మరియు పునరుత్పత్తి చేయడంపై కొత్త చర్చలను ప్రోత్సహించగలదు. |
a0ff514a8a64ba5a7cd7430ca04245fd037d040c | ఈ పత్రం 2012 మరియు 2013 ప్రీ-ఐసిఐఎస్ ఈవెంట్స్ నుండి విద్యా మరియు పరిశ్రమ చర్చలను నిర్మించిందిః బిఐ కాంగ్రెస్ III మరియు స్పెషల్ ఇంటరెస్ గ్రూప్ ఆన్ డిసీషన్ సపోర్ట్ సిస్టమ్స్ (SIGDSS) వర్క్ షాప్. నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలోనూ, ఆవిష్కరణల్లోనూ కొత్త అవగాహనలు అందించే బిగ్ డేటా సామర్థ్యాన్ని గుర్తించి, ఈ రెండు కార్యక్రమాల్లో పాల్గొన్నవారు, పోటీ ప్రయోజనం కోసం సంస్థలు బిగ్ డేటాను ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చో, నిర్వహించవచ్చో చర్చించారు. అంతేకాకుండా, పరిశోధనా లోటులను గుర్తించడంలో నిపుణుల ప్యానెల్ సభ్యులు సహాయపడ్డారు. విద్యాసంస్థల్లో కొత్తగా ఆవిష్కరించిన పరిశోధనల ద్వారా పెద్ద డేటా సేకరణ, విశ్లేషణ, వినియోగం వంటి అంశాలను గుర్తించగలిగినప్పటికీ, ఆచరణలో ఉన్న వర్గాల్లోనూ కొత్త పరిణామాలు చోటు చేసుకుంటున్నాయి. సంస్థలలో పెద్ద డేటా విశ్లేషణకు అవసరమైన భాగాల యొక్క ప్రక్రియ వీక్షణను వర్ణించే పెద్ద డేటా విశ్లేషణ ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రదర్శించడం ద్వారా మేము విద్యా మరియు అభ్యాస పరిశోధనకు మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించాము. విద్యావేత్తల ఇంటర్వ్యూలు, అకాడమిక్ మరియు ప్రాక్టికల్ రెండింటి నుండి వచ్చిన సాహిత్యాన్ని ఉపయోగించి, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడిన బిగ్ డేటా పరిశోధన యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని మేము గుర్తించాము మరియు భవిష్యత్ పరిశోధనలకు సంభావ్య ప్రాంతాలను ప్రతిపాదించాము, ఇది ఆచరణలో విద్యా పరిశోధన యొక్క ఔచిత్యాన్ని పెంచుతుంది. |
34d03cfb02806e668f9748ee60ced1b269d1db6c | |
0607acbb450d2afef7f2aa5b53bb05966bd065ed | డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (డీఎన్ఎన్) పెద్ద పదజాలం నిరంతర ప్రసంగ గుర్తింపు (ఎల్విసిఎస్ఆర్) పనులకు విపరీతమైన విజయాన్ని సాధించినప్పటికీ, ఈ నెట్వర్క్ల శిక్షణ నెమ్మదిగా ఉంది. ఒక కారణం ఏమిటంటే, DNN లు పెద్ద సంఖ్యలో శిక్షణా పారామితులతో (అనగా, 10-50 మిలియన్లు) శిక్షణ పొందుతాయి. మంచి పనితీరును సాధించడానికి నెట్వర్క్లు పెద్ద సంఖ్యలో అవుట్పుట్ లక్ష్యాలతో శిక్షణ పొందుతాయి కాబట్టి, ఈ పారామితుల్లో ఎక్కువ భాగం తుది బరువు పొరలో ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసంలో, మేము చివరి బరువు పొర యొక్క తక్కువ-ర్యాంక్ మాతృక కారకాలీకరణను ప్రతిపాదించాము. ఈ తక్కువ ర్యాంకు టెక్నిక్ ను మేము DNN లకు యాకస్టిక్ మోడలింగ్ మరియు భాషా మోడలింగ్ రెండింటికి వర్తింపజేస్తాము. 50-400 గంటల మధ్య ఉండే మూడు వేర్వేరు LVCSR పనులపై మేము చూపిస్తున్నాము, తక్కువ ర్యాంక్ కారకాల సంఖ్య నెట్వర్క్ యొక్క పారామితుల సంఖ్యను 30-50% తగ్గిస్తుంది. దీని ఫలితంగా శిక్షణ సమయం సమానంగా తగ్గుతుంది, పూర్తి ర్యాంక్ ప్రాతినిధ్యంతో పోలిస్తే తుది గుర్తింపు ఖచ్చితత్వంలో గణనీయమైన నష్టం లేకుండా. |
56c16d9e2a5270ba6b1d83271e2c10916591968d | |
56c2fb2438f32529aec604e6fc3b06a595ddbfcc | ఇటీవల, ఫ్రంటల్ ఫేస్ ఇమేజ్ల నుండి లింగ వర్గీకరణ కోసం అనేక మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులు ప్రతిపాదించబడ్డాయి. ఈ సమస్యకు ఏకరీతి లేదా సాధారణ పరిష్కారం లేదని వారి వైవిధ్యం సూచిస్తుంది. వివిధ పద్ధతులతో పాటు, వాటిని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే వివిధ బెంచ్ మార్కులు కూడా ఉన్నాయి. ఇది మా పనికి ప్రేరణను ఇచ్చిందిః స్వయంచాలక లింగ గుర్తింపులో ఉపయోగించే ప్రధాన అత్యాధునిక పద్ధతులను క్లుప్తంగా కానీ నమ్మదగిన రీతిలో ఎంచుకుని పోల్చడం. ఊహించిన విధంగా, మొత్తం విజేత లేదు. వర్గీకరణ యొక్క ఖచ్చితత్వం ఆధారంగా విజేత, ఉపయోగించిన బెంచ్మార్క్ల రకంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.