_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
bdf67ee2a13931ca2d5eac458714ed98148d1b34 | కంప్యూటర్ దుర్వినియోగం యొక్క ఇతర రూపాలను గుర్తించగల రియల్ టైమ్ ఇంట్రూషన్-డిటెక్షన్ నిపుణుల వ్యవస్థ యొక్క నమూనా వివరించబడింది. వ్యవస్థ వినియోగం యొక్క అసాధారణ నమూనాల కోసం వ్యవస్థ యొక్క ఆడిట్ రికార్డులను పర్యవేక్షించడం ద్వారా భద్రతా ఉల్లంఘనలను గుర్తించవచ్చని ఈ నమూనా ఆధారంగా ఉంది. ఈ నమూనాలో మెట్రిక్స్ మరియు గణాంక నమూనాల పరంగా వస్తువులకు సంబంధించి విషయాల ప్రవర్తనను సూచించడానికి ప్రొఫైల్స్ మరియు ఆడిట్ రికార్డుల నుండి ఈ ప్రవర్తన గురించి జ్ఞానాన్ని పొందటానికి మరియు అసాధారణ ప్రవర్తనను గుర్తించడానికి నియమాలు ఉన్నాయి. ఈ నమూనా ఏ ప్రత్యేక వ్యవస్థ, అప్లికేషన్ ఎన్విరాన్మెంట్, సిస్టమ్ హాని లేదా చొరబాటు రకం నుండి స్వతంత్రంగా ఉంటుంది, తద్వారా సాధారణ ప్రయోజన చొరబాటు-గుర్తించే నిపుణుల వ్యవస్థకు ఒక చట్రాన్ని అందిస్తుంది. |
eeb1a1e0cab8d809b5789d04418dc247dca956cc | లీ, స్టోల్ఫో మరియు మోక్ గతంలో చొరబాటును గుర్తించడానికి జ్ఞానం పొందటానికి మైనింగ్ ఆడిట్ డేటా కోసం అసోసియేషన్ నియమాలు మరియు ఫ్రీక్వెన్సీ ఎపిసోడ్ల వాడకాన్ని నివేదించారు. అసోసియేషన్ నియమాలు మరియు ఫ్రీక్వెన్సీ ఎపిసోడ్లను ఫస్సీ లాజిక్తో అనుసంధానించడం వల్ల చొరబాటును గుర్తించడానికి మరింత వియుక్త మరియు సౌకర్యవంతమైన నమూనాలను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు, ఎందుకంటే చొరబాటును గుర్తించడంలో అనేక పరిమాణాత్మక లక్షణాలు ఉన్నాయి మరియు భద్రత కూడా అస్పష్టంగా ఉంటుంది. మేము గతంలో నివేదించిన అల్గోరిథం యొక్క మార్పును పరిచయం చేస్తున్నాము మైనింగ్ అస్పష్ట సంఘ నియమాలు, అస్పష్ట పౌన frequency పున్య ఎపిసోడ్ల భావనను నిర్వచించండి మరియు అస్పష్ట పౌన frequency పున్య ఎపిసోడ్లను మైనింగ్ చేయడానికి అసలు అల్గోరిథంను ప్రదర్శించండి. ఒక డేటా ఉదాహరణ ఇతరులకన్నా ఎక్కువ దోహదం చేయకుండా నిరోధించడానికి మేము అస్పష్టమైన అసోసియేషన్ నియమాలను త్రవ్వడానికి ఒక సాధారణీకరణ దశను జోడిస్తాము. మేము కూడా ఫస్సీ ఫ్రీక్వెన్సీ ఎపిసోడ్లు తెలుసుకోవడానికి మైనింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఎపిసోడ్లు కోసం విధానాన్ని సవరించడానికి. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు చొరబాటును గుర్తించడంలో అస్పష్టమైన సంఘ నియమాలు మరియు అస్పష్టమైన ఫ్రీక్వెన్సీ ఎపిసోడ్ల ప్రయోజనాన్ని చూపుతాయి. ముసాయిదా: ఇంటర్నేషనల్ జర్నల్ ఆఫ్ ఇంటెలిజెంట్ సిస్టమ్స్, వాల్యూమ్ 15, నం. I, ఆగస్టు 2000 3 |
0b07f84c22ce01309981a02c23d5cd1770cad48b | టేబుల్ విభజన అనేది ఒక టేబుల్ ను చిన్న భాగాలుగా విభజిస్తుంది, వీటిని ఒకదానికొకటి స్వతంత్రంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు, నిల్వ చేయవచ్చు మరియు నిర్వహించవచ్చు. ప్రశ్న పనితీరును మెరుగుపరచడంలో వారి సాంప్రదాయ ఉపయోగం నుండి, విభజన వ్యూహాలు డేటాబేస్ వ్యవస్థల యొక్క మొత్తం నిర్వహణను మెరుగుపరచడానికి శక్తివంతమైన యంత్రాంగాన్ని అభివృద్ధి చేశాయి. డేటా లోడింగ్, తొలగింపు, బ్యాకప్, గణాంకాల నిర్వహణ, మరియు నిల్వ కేటాయింపు వంటి పరిపాలనా పనులను పట్టిక విభజన సులభతరం చేస్తుంది. ప్రశ్న భాష పొడిగింపులు ఇప్పుడు అనువర్తనాలు మరియు వినియోగదారు ప్రశ్నలు వారి ఫలితాలను తదుపరి ఉపయోగం కోసం ఎలా విభజించాలో పేర్కొనడానికి అనుమతిస్తాయి. అయితే, క్వరీ ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్ లు టేబుల్ విభజన యొక్క ఉపయోగం మరియు వినియోగదారు నియంత్రణలో వేగవంతమైన పురోగతితో ముందుకు సాగలేదు. విభజించబడిన పట్టికలలో బహుళ మార్గాల జాయిన్లను కలిగి ఉన్న SQL ప్రశ్నలకు సమర్థవంతమైన ప్రణాళికలను రూపొందించడానికి కొత్త పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా మేము ఈ అంతరాన్ని పరిష్కరిస్తాము. ఈ రోజు విస్తృతంగా ఉపయోగించే బాటమ్-అప్ క్వరీ ఆప్టిమైజర్లలో సులభంగా చేర్చడానికి మా పద్ధతులు రూపొందించబడ్డాయి. ఈ పద్ధతులను పోస్ట్ గ్రేస్ క్యూ ఎల్ ఆప్టిమైజర్ లో ప్రోటోటైప్ చేశాం. విస్తృతమైన అంచనా ప్రకారం, మా విభజన-అవగాహన ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు, తక్కువ ఆప్టిమైజేషన్ ఓవర్ హెడ్ తో, ప్రస్తుత ఆప్టిమైజర్ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ప్రణాళికల కంటే మెరుగైన ప్రణాళికలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. |
26d673f140807942313545489b38241c1f0401d0 | ప్రపంచం లో, మన జీవితాలలో డేటా మొత్తం ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతూనే ఉంది. వెకా వర్క్ బెంచ్ అనేది అత్యాధునిక మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు మరియు డేటా ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ సాధనాల యొక్క వ్యవస్థీకృత సేకరణ. ఈ పద్ధతులతో పరస్పర చర్య యొక్క ప్రాథమిక మార్గం వాటిని కమాండ్ లైన్ నుండి పిలుచుకోవడం ద్వారా. అయితే, డేటా అన్వేషణ కోసం, పంపిణీ కంప్యూటింగ్ ప్లాట్ఫారమ్లపై పెద్ద ఎత్తున ప్రయోగాలు ఏర్పాటు చేయడానికి మరియు స్ట్రీమ్డ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం కాన్ఫిగరేషన్లను రూపొందించడానికి అనుకూలమైన ఇంటరాక్టివ్ గ్రాఫికల్ యూజర్ ఇంటర్ఫేస్లు అందించబడతాయి. ఈ ఇంటర్ ఫేస్ లు ప్రయోగాత్మక డేటా మైనింగ్ కు ఒక అధునాతన వాతావరణాన్ని ఏర్పరుస్తాయి. వర్గీకరణ అనేది విస్తృత అనువర్తనాలతో ముఖ్యమైన డేటా మైనింగ్ టెక్నిక్. ఇది వివిధ రకాల డేటాను వర్గీకరిస్తుంది. ఈ పత్రం REPTree, సింపుల్ కార్ట్ మరియు రాండమ్ ట్రీ వర్గీకరణ అల్గోరిథం యొక్క పనితీరు అంచనాను చేయడానికి నిర్వహించబడింది. భారతీయ వార్తల డేటా సమితి సందర్భంలో రిపట్రీ, సింపుల్ కార్ట్ మరియు రాండమ్ ట్రీ వర్గీకరణలను పోల్చి అంచనా వేయడం ద్వారా నిజమైన పాజిటివ్ రేటును పెంచడానికి మరియు తప్పుడు పాజిటివ్ రేటును తగ్గించడానికి ఈ పత్రం ఉద్దేశించబడింది. ప్రాసెసింగ్ కోసం వెకా API ఉపయోగించబడింది. రాండమ్ ట్రీ, సింపుల్ కార్ట్ ల కంటే రాండమ్ ట్రీ యొక్క సామర్థ్యం, ఖచ్చితత్వం మెరుగైనవని ఇండియన్ న్యూస్ డేటా సెట్ పై వచ్చిన ఫలితాలు కూడా చూపిస్తున్నాయి. కీలక పదాలు- సింపుల్ కార్ట్, రాండమ్ ట్రీ, రెప్ ట్రీ, వీకా, WWW |
6e633b41d93051375ef9135102d54fa097dc8cf8 | ఇటీవల "సమిష్టి అభ్యాసం" పై చాలా ఆసక్తి ఉంది - అనేక వర్గీకరణలను ఉత్పత్తి చేసే మరియు వాటి ఫలితాలను సమగ్రపరిచే పద్ధతులు. రెండు ప్రసిద్ధ పద్ధతులు వర్గీకరణ చెట్ల యొక్క బూస్టింగ్ (ఉదా. చూడండి, షాపిర్ మరియు ఇతరులు, 1998) మరియు బ్రేమన్ (1996) ను బ్యాగ్ చేయడం. వరుసగా వరుసగా వచ్చే చెట్లు, మునుపటి అంచనాల ద్వారా తప్పుగా అంచనా వేసిన అంశాలకు అదనపు బరువును ఇస్తాయి. చివరగా, అంచనా కోసం ఒక బరువుతో కూడిన ఓటు తీసుకుంటారు. బ్యాగింగ్లో, వరుస చెట్లు మునుపటి చెట్లపై ఆధారపడి ఉండవు - ప్రతి ఒక్కటి డేటా సమితి యొక్క బూట్స్ట్రాప్ నమూనాను ఉపయోగించి స్వతంత్రంగా నిర్మించబడుతుంది. చివరకు సాధారణ మెజారిటీ ఓటును అంచనాగా తీసుకుంటారు. బ్రెయిమన్ (2001) యాదృచ్ఛిక అడవులను ప్రతిపాదించారు, ఇది బ్యాగింగ్కు యాదృచ్ఛికత యొక్క అదనపు పొరను జోడిస్తుంది. డేటా యొక్క వేరే బూట్స్ట్రాప్ నమూనాను ఉపయోగించి ప్రతి చెట్టును నిర్మించడంతో పాటు, యాదృచ్ఛిక అడవులు వర్గీకరణ లేదా రిగ్రెషన్ చెట్లు ఎలా నిర్మించబడుతున్నాయో మారుస్తాయి. ప్రామాణిక చెట్లలో, ప్రతి నోడ్ అన్ని వేరియబుల్స్ మధ్య ఉత్తమ స్ప్లిట్ ఉపయోగించి విభజించబడింది. యాదృచ్ఛిక అడవిలో, ప్రతి నోడ్ ఆ నోడ్ వద్ద యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేయబడిన సూచనల ఉపసమితి మధ్య ఉత్తమమైనదాన్ని ఉపయోగించి విభజించబడుతుంది. ఈ కొంతవరకు విరుద్ధమైన వ్యూహం అనేక ఇతర వర్గీకరణలతో పోలిస్తే చాలా బాగా పనిచేస్తుందని తేలింది, వీటిలో వివక్షత విశ్లేషణ, మద్దతు వెక్టర్ యంత్రాలు మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఉన్నాయి మరియు అధిక అమరికకు వ్యతిరేకంగా బలంగా ఉన్నాయి (బ్రీమాన్, 2001). అంతేకాకుండా, ఇది రెండు పారామితులను మాత్రమే కలిగి ఉన్నందున ఇది చాలా యూజర్ ఫ్రెండ్లీగా ఉంటుంది (ప్రతి నోడ్ వద్ద యాదృచ్ఛిక ఉపసమితిలో వేరియబుల్స్ సంఖ్య మరియు అడవిలోని చెట్ల సంఖ్య), మరియు సాధారణంగా వాటి విలువలకు చాలా సున్నితంగా ఉండదు. రాండమ్ఫారెస్ట్ ప్యాకేజీ బ్రేమన్ మరియు కట్లర్ యొక్క ఫోర్ట్రాన్ ప్రోగ్రామ్లకు R ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది (http://www.stat.berkeley.edu/ users/breiman/ వద్ద అందుబాటులో ఉంది). ఈ ఆర్టికల్ R ఫంక్షన్ల ఉపయోగం మరియు లక్షణాల గురించి క్లుప్త పరిచయాన్ని అందిస్తుంది. |
8cfe24108b7f73aa229be78f9108e752e8210c36 | కొంతకాలంగా వ్యాపార ప్రపంచంలో డేటా మైనింగ్ విజయవంతంగా అమలు చేయబడుతున్నప్పటికీ, ఉన్నత విద్యలో దాని ఉపయోగం ఇప్పటికీ చాలా కొత్తది, అనగా, దాని ఉపయోగం కొత్త మరియు సంభావ్య విలువైన జ్ఞానాన్ని గుర్తించడం మరియు డేటా నుండి సేకరించడం కోసం ఉద్దేశించబడింది. డేటా మైనింగ్ ను ఉపయోగించి విద్యార్థుల విద్యావిషయక విజయాల గురించి ఒక తీర్మానాన్ని పొందగల నమూనాను అభివృద్ధి చేయడమే లక్ష్యం. 2010-2011 విద్యా సంవత్సరంలో తుజ్లా విశ్వవిద్యాలయం, ఫ్యాకల్టీ ఆఫ్ ఎకనామిక్స్లో మొదటి సంవత్సరం విద్యార్థుల మధ్య నిర్వహించిన సర్వేల నుండి సేకరించిన డేటాను మరియు నమోదు సమయంలో సేకరించిన డేటాను ఉపయోగించి విద్యార్థుల విజయాన్ని అంచనా వేయడానికి వివిధ పద్ధతులు మరియు డేటా మైనింగ్ పద్ధతులను పోల్చారు. ఈ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించిన మార్కుతో విజయం అంచనా వేయబడింది. విద్యార్థుల సామాజిక-జనాభా సంబంధిత వేరియబుల్స్, ఉన్నత పాఠశాల మరియు ప్రవేశ పరీక్షల నుండి సాధించిన ఫలితాలు, మరియు విజయంపై ప్రభావం చూపే అధ్యయనం పట్ల వైఖరులు అన్నీ పరిశోధించబడ్డాయి. భవిష్యత్తులో జరిగే పరిశోధనలలో, అధ్యయనం చేసే ప్రక్రియతో సంబంధం ఉన్న వేరియబుల్స్ను గుర్తించి, అంచనా వేయడం ద్వారా, మరియు నమూనా పెరుగుదలతో, ఉన్నత విద్యలో నిర్ణయ మద్దతు వ్యవస్థ అభివృద్ధికి పునాదిగా నిలబడే నమూనాను ఉత్పత్తి చేయడం సాధ్యమవుతుంది. |
cc5c84c1c876092e6506040cde7d2a5b9e9065ff | ఈ పత్రం రెండు వేర్వేరు విద్యాసంస్థలలో అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ మరియు పోస్ట్ గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థుల విద్యా పనితీరును అంచనా వేయడానికి నిర్ణయాత్మక చెట్టు మరియు బేసియన్ నెట్వర్క్ అల్గోరిథంల ఖచ్చితత్వాన్ని పోల్చిందిః వియత్నాంలోని పెద్ద జాతీయ విశ్వవిద్యాలయం అయిన కాన్ థో విశ్వవిద్యాలయం (సిటియు) మరియు 86 వేర్వేరు దేశాల నుండి విద్యార్థులను ఆకర్షించే థాయిలాండ్లోని ఒక చిన్న అంతర్జాతీయ పోస్ట్ గ్రాడ్యుయేట్ ఇన్స్టిట్యూట్ అయిన ఆసియా ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ టెక్నాలజీ (ఎఐటి). ఈ రెండు విద్యార్థి జనాభా యొక్క వైవిధ్యం చాలా భిన్నంగా ఉన్నప్పటికీ, విద్యార్థుల పనితీరును అంచనా వేయడానికి డేటా మైనింగ్ సాధనాలు సమాన స్థాయి ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించగలిగాయిః CTU / AIT వద్ద వరుసగా 73/71% {ఫెయిల్, ఫెయిర్, గుడ్, చాలా మంచి} మరియు 94/93% {ఫెయిల్, పాస్} కోసం. ఈ అంచనాలు CTU లో విఫలమైన విద్యార్థులను గుర్తించడానికి మరియు సహాయం చేయడానికి (64% ఖచ్చితత్వం) మరియు AIT లో స్కాలర్షిప్ల కోసం చాలా మంచి విద్యార్థులను (82% ఖచ్చితత్వం) ఎంచుకోవడానికి చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి. ఈ విశ్లేషణలో, బేసియన్ నెట్వర్క్ కంటే నిర్ణయం చెట్టు స్థిరంగా 3-12% ఎక్కువ ఖచ్చితమైనది. ఈ కేస్ స్టడీస్ ఫలితాలు విద్యార్థుల పనితీరును ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి, డేటా మైనింగ్ అల్గోరిథంల ఖచ్చితత్వాన్ని పోల్చడానికి మరియు ఓపెన్ సోర్స్ సాధనాల పరిపక్వతను ప్రదర్శించడానికి సాంకేతికతలపై అంతర్దృష్టిని ఇస్తాయి. |
9d0f09e343ebc9d5e896528273b79a1f13aa5c07 | |
2cb6d78e822ca7fd0e29670ec7e26e37ae3d3e8f | ఈ పత్రం ఒక కొత్త కాంపాక్ట్ తక్కువ ఉష్ణోగ్రత కాఫిర్డ్ సిరామిక్ (LTCC) బ్యాండ్ పాస్ ఫిల్టర్ (BPF) ను విస్తృత స్టాప్బ్యాండ్ మరియు అధిక ఎంపికతో అందిస్తుంది. ఈ సర్క్యూట్ లో రెండు జత λ<sub>g</sub>/4 ట్రాన్స్ మిషన్ లైన్ రెసొనేటర్ లు ఉంటాయి. మూడవ హార్మోనిక్ ఫ్రీక్వెన్సీ వద్ద ట్రాన్స్మిషన్ జీరో (TZ) ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఒక ప్రత్యేక కప్లింగ్ ప్రాంతాన్ని ఒక కొత్త వివక్షత కప్లింగ్ పథకాన్ని రూపొందించడానికి ఎంపిక చేస్తారు. యంత్రాంగాన్ని విశ్లేషించి, రూపకల్పన మార్గదర్శకాన్ని వివరించారు. రెండు TZ లను పాస్బ్యాండ్ దగ్గర మరియు ఒకదాన్ని స్టాప్బ్యాండ్లో ఉత్పత్తి చేయడానికి సోర్స్-లోడ్ కప్లింగ్ ప్రవేశపెట్టబడింది. అందువల్ల అదనపు సర్క్యూట్లు లేకుండా విస్తృత స్టాప్బ్యాండ్ పొందవచ్చు. LTCC బహుళ పొర నిర్మాణాల కారణంగా, వడపోత పరిమాణం 0.058 λ <sub> g <sub> × 0.058 λ <sub> g <sub> × 0.011 λ <sub> g <sub>, లేదా 2.63 mm × 2.61 mm × 0.5 mm. సిమ్యులేషన్ మరియు కొలిచిన ఫలితాలను ప్రదర్శించిన LTCC BPF ప్రతిపాదిత డిజైన్ ధ్రువీకరించడానికి ప్రదర్శించబడుతుంది. |
52c9eb70c55685b349126ed907e037f383673cf3 | ఇలాంటి URL ల కోసం సారాంశాలు కంటెంట్ మరియు నిర్మాణం రెండింటిలోనూ ఒకేలా ఉంటాయని పరిశీలన ఆధారంగా వియుక్త వెబ్ సారాంశానికి ఒక కొత్త విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము. మేము ఇప్పటికే ఉన్న URL క్లస్టర్లను ఉపయోగించుకుంటాము మరియు URL- నిర్దిష్ట లక్షణాలను సంగ్రహించేటప్పుడు తెలిసిన సారాంశాలను కలిపే క్లస్టర్-ప్రతి వర్డ్ గ్రాఫ్లను నిర్మిస్తాము. ఫలితంగా వచ్చే టోపోలాజీ, URL లక్షణాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, సంగ్రహ సమస్యను డీకోడింగ్ దశగా తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన మార్గం శోధనను ఉపయోగించి నిర్మాణాత్మక అభ్యాస పనిగా రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది. పెద్ద సంఖ్యలో URL క్లస్టర్లపై ప్రారంభ ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ఈ విధానం గతంలో ప్రతిపాదించిన వెబ్ సారాంశాలను అధిగమించగలదని చూపిస్తుంది. |
8947ca4949fc66eb65f863dfb825ebd90ab01772 | టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్లో అనేక అప్లికేషన్లు పెద్ద డాక్యుమెంట్ సేకరణలను లేబుల్ చేయడానికి (గణాంక నమూనాలను నేర్చుకునేటప్పుడు) లేదా వాటి నుండి నియమాలను ఎక్స్ట్రాపోలేట్ చేయడానికి (జ్ఞాన ఇంజనీరింగ్ ఉపయోగించినప్పుడు) గణనీయమైన మానవ ప్రయత్నం అవసరం. ఈ కృషిలో, యంత్ర అభ్యాసాన్ని పూర్తి చేయడానికి స్వయంచాలకంగా కనుగొనబడిన టెక్స్ట్ నమూనాలపై మానవ తార్కికాన్ని ఉపయోగించే హైబ్రిడ్ వర్గీకరణను నిర్మించడం ద్వారా, పద్ధతుల ఖచ్చితత్వాన్ని నిలుపుకుంటూ, ఈ కృషిని తగ్గించడానికి మేము వివరించాము. ఒక ప్రామాణిక సెంటిమెంట్-వర్గీకరణ డేటాసెట్ మరియు వాస్తవ కస్టమర్ ఫీడ్బ్యాక్ డేటాను ఉపయోగించి, ఫలిత సాంకేతికత ఇచ్చిన వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని పొందటానికి అవసరమైన మానవ ప్రయత్నాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుందని మేము చూపిస్తాము. అంతేకాకుండా, హైబ్రిడ్ టెక్స్ట్ వర్గీకరణ యంత్ర అభ్యాస ఆధారిత వర్గీకరణల కంటే ఖచ్చితత్వంలో గణనీయమైన పెరుగుదలకు దారితీస్తుంది, పోల్చదగిన మొత్తంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించినప్పుడు. |
563384a5aa6111610ac4939f645d1125a5a0ac7f | చట్ట అమలు, భద్రతా అనువర్తనాలు లేదా వీడియో ఇండెక్సింగ్ వంటి వివిధ రంగాలలో దాని అనేక అనువర్తనాల కారణంగా ఇటీవలి సంవత్సరాలలో వ్యక్తుల యొక్క ఆటోమేటిక్ గుర్తింపుకు చాలా శ్రద్ధ లభించింది. ముఖ గుర్తింపు అనేది ఒక ముఖ్యమైన మరియు చాలా సవాలు చేసే సాంకేతికత, ఇది వ్యక్తులను ఆటోమేటిక్గా గుర్తించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. ఇప్పటి వరకు, ముఖ గుర్తింపును ఎదుర్కొనే అన్ని పరిస్థితులకు మరియు వివిధ అనువర్తనాలకు బలమైన పరిష్కారాన్ని అందించే సాంకేతికత లేదు. సాధారణంగా, ముఖ గుర్తింపు వ్యవస్థ యొక్క పనితీరును మనం ఖచ్చితంగా గుర్తించగలం, ఎలా ఫీచర్ వెక్టర్ను సంగ్రహించాలో మరియు వాటిని ఒక సమూహంగా సరిగ్గా వర్గీకరించాలి. అందువల్ల, మనం లక్షణాల వెలికితీత మరియు వర్గీకరణను దగ్గరగా పరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉంది. ఈ పత్రంలో, ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్టర్లో కీలక పాత్ర పోషించడానికి ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ (పిసిఎ) ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ముఖ గుర్తింపు సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఎస్విఎంలు ఉపయోగించబడతాయి. నమూనా గుర్తింపు కోసం కొత్త వర్గీకరణ యంత్రంగా ఇటీవల మద్దతు వెక్టర్ యంత్రాలు (SVM) ప్రతిపాదించబడ్డాయి. మేము కేంబ్రిడ్జ్ ORL ఫేస్ డేటాబేస్లో SVM ల సామర్థ్యాన్ని వివరిస్తాము, ఇందులో 40 మంది వ్యక్తుల 400 చిత్రాలు ఉన్నాయి, ఇవి వ్యక్తీకరణ, భంగిమ మరియు ముఖ వివరాలలో చాలా ఎక్కువ వైవిధ్యతను కలిగి ఉంటాయి. ఉపయోగించిన SVM లలో లీనియర్ (LSVM), పాలినోమియల్ (PSVM) మరియు రేడియల్ బేస్ ఫంక్షన్ (RBFSVM) SVM లు ఉన్నాయి. ORL ఫేస్ డేటాసెట్లో పాలినోమియల్ మరియు రేడియల్ బేస్ ఫంక్షన్ (RBF) SVM లు లీనియర్ SVM కన్నా మెరుగైన పనితీరును కలిగి ఉన్నాయని చూపించే ప్రయోగాత్మక ఆధారాలను మేము అందిస్తున్నాము. మేము SVM ఆధారిత గుర్తింపును బహుళ-పొర గ్రహణ (MLP) వర్గీకరణ ప్రమాణాన్ని ఉపయోగించి ప్రామాణిక స్వీయ ముఖం విధానంతో పోల్చాము. |
47daf9cc8fb15b3a4b7c3db4498d29a5a8b84c22 | 3D వస్తువుల వర్గీకరణ అనేది కంప్యూటర్ దృష్టిలో అనేక వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలను కలిగి ఉన్న ఒక సామాన్యమైన పని. బహుళ వీక్షణ 2 డి చిత్రాల నుండి రూపాన్ని పరిణామం నేర్చుకోవడం వంటి 3 డి బహుభుజి మెష్లను వర్గీకరించే సమస్యను మేము ఉంచుతాము. 3D బహుభుజి మెష్ల యొక్క ఒక కార్పస్ ఇచ్చినట్లయితే, మేము మొదట ఒక ఏకరీతి గోళంపై బహుళ దృక్కోణాల నుండి సంబంధిత RGB మరియు లోతు చిత్రాలను అందిస్తాము. ర్యాంక్ పూలింగ్ ఉపయోగించి, మేము 2D వీక్షణలు రూపాన్ని పరిణామం తెలుసుకోవడానికి రెండు పద్ధతులు ప్రతిపాదించారు. మొదట, మేము ఒక లోతైన కన్వోల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (సిఎన్ఎన్) ఆధారంగా వీక్షణ-ఇన్వారియంట్ మోడళ్లను శిక్షణ ఇస్తాము, రెండర్ చేసిన ఆర్జిబి-డి చిత్రాలను ఉపయోగించి మరియు మొదటి పూర్తిగా అనుసంధానించబడిన పొర క్రియాశీలతలను ర్యాంక్ చేయడానికి నేర్చుకుంటాము మరియు అందువల్ల, ఈ సేకరించిన లక్షణాల పరిణామాన్ని సంగ్రహించండి. ఈ ప్రక్రియలో నేర్చుకున్న పారామితులు 3D ఆకారం ప్రాతినిధ్యాలుగా ఉపయోగించబడతాయి. రెండవ పద్ధతిలో, మేము ``3D ఆకారం చిత్రాలు అని పిలుస్తారు ఇది సమగ్ర 2D చిత్రాలు ఉత్పత్తి చేస్తుంది నేరుగా RGB-D చిత్రాలు అందించిన ర్యాంకింగ్ యంత్రాన్ని ఉపయోగించి ప్రారంభంలో నుండి వీక్షణలు యొక్క సంచితం నేర్చుకుంటారు. " అప్పుడు మేము ఈ కొత్త ఆకారం ప్రాతినిధ్యంలో RGB మరియు లోతు రెండింటికీ CNN నమూనాలను నేర్చుకుంటాము, ఇవి బహుభుజి యొక్క ప్రముఖ రేఖాగణిత నిర్మాణాన్ని ఎన్కోడ్ చేస్తాయి. మోడల్ నెట్ 40 మరియు మోడల్ నెట్ 10 డేటా సెట్లపై చేసిన ప్రయోగాలు 3 డి ఆకారం గుర్తింపులో ప్రస్తుతమున్న అధునాతన అల్గోరిథంల కంటే ప్రతిపాదిత పద్ధతి స్థిరంగా మెరుగ్గా పనిచేస్తుందని చూపిస్తున్నాయి. |
58156d27f80ee450ba43651a780ebd829b70c363 | కెర్నల్ పర్యవేక్షణ మరియు రక్షణపై మునుపటి పరిశోధన హార్డ్వేర్ వర్చువలైజేషన్ పొడిగింపులు వంటి అధిక అధికార వ్యవస్థ భాగాలపై విస్తృతంగా ఆధారపడుతుంది, భద్రతా సాధనాలను సంభావ్య కెర్నల్ దాడుల నుండి వేరుచేయడానికి. ఈ విధానాలు నిర్వహణ ప్రయత్నం మరియు అధికార వ్యవస్థ భాగాల కోడ్ బేస్ పరిమాణం రెండింటినీ పెంచుతాయి, తత్ఫలితంగా భద్రతా లోపాలను కలిగి ఉండే ప్రమాదాన్ని పెంచుతుంది. SKEE అంటే Secure Kernellevel Execution Environment అంటే సురక్షిత కర్నల్ స్థాయి అమలు పర్యావరణం, ఈ ప్రాథమిక సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. SKEE అనేది ఒక నవల వ్యవస్థ, ఇది కర్నల్ యొక్క అదే అధికార స్థాయిలో ఒక వివిక్త తేలికపాటి అమలు వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది. SKEE అనేది ARM ప్లాట్ఫారమ్ల కోసం రూపొందించబడింది. దీని ప్రధాన లక్ష్యం అధిక అధికార సాఫ్ట్వేర్ యొక్క క్రియాశీల ప్రమేయం లేకుండా సురక్షిత పర్యవేక్షణ మరియు కెర్నల్ యొక్క రక్షణను అనుమతించడం. SKEE విడిగా ఉండేందుకు హామీ ఇచ్చే కొత్త పద్ధతులను అందిస్తుంది. ఇది కర్నల్కు అందుబాటులో లేని రక్షిత చిరునామా స్థలాన్ని సృష్టిస్తుంది, ఇది కర్నల్ మరియు వివిక్త వాతావరణం ఒకే అధికార స్థాయిని పంచుకున్నప్పుడు సాధించడం సవాలుగా ఉంటుంది. SKEE ఈ సవాలును పరిష్కరిస్తుంది. ఇది కర్నల్ తన సొంత మెమరీ ట్రాన్స్లేషన్ టేబుల్లను నిర్వహించకుండా నిరోధిస్తుంది. అందువల్ల, సిస్టమ్ యొక్క మెమరీ లేఅవుట్ను సవరించడానికి కెర్నల్ SKEE కి మారవలసి వస్తుంది. SKEE కూడా, అభ్యర్థించిన మార్పు రక్షిత చిరునామా స్థలం యొక్క ఒంటరితనాన్ని దెబ్బతీయకుండా చూసుకుంటుంది. OS కర్నల్ నుండి SKEE కి మారడం పూర్తిగా బాగా నియంత్రించబడిన స్విచ్ గేట్ ద్వారా జరుగుతుంది. ఈ స్విచ్ గేట్ జాగ్రత్తగా రూపొందించబడింది కాబట్టి దాని అమలు క్రమం అణు మరియు నిర్ణయాత్మక. ఈ లక్షణాలు కలిపి, ఒక సంభావ్యంగా హాని కలిగించే కర్నల్ ఐసోలేషన్ను హాని చేయడానికి స్విచింగ్ సీక్వెన్స్ను ఉపయోగించలేదని హామీ ఇస్తుంది. ఈ లక్షణాలను కర్నల్ ఉల్లంఘించే ప్రయత్నం చేస్తే, ఇది రక్షిత చిరునామా స్థలాన్ని బహిర్గతం చేయకుండా వ్యవస్థ విఫలమయ్యేలా చేస్తుంది. మొత్తం OS మెమరీకి ప్రాప్యత అనుమతులను SKEE ప్రత్యేకంగా నియంత్రిస్తుంది. అందువల్ల, ఇది కర్నల్ లోకి ధృవీకరించని కోడ్ ను ఇంజెక్ట్ చేయడానికి ప్రయత్నించే దాడులను నిరోధిస్తుంది. అంతేకాకుండా, వివిధ చొరబాటు గుర్తింపు మరియు సమగ్రత ధృవీకరణ సాధనాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ఇతర సిస్టమ్ సంఘటనలను అడ్డగించడానికి దీనిని సులభంగా విస్తరించవచ్చు. ఈ కాగితం 32-బిట్ ARMv7 మరియు 64-బిట్ ARMv8 నిర్మాణాలపై నడుస్తున్న SKEE నమూనాను అందిస్తుంది. పనితీరు అంచనా ఫలితాలు SKEE అనేది వాస్తవ ప్రపంచ వ్యవస్థలకు ఆచరణాత్మక పరిష్కారం అని నిరూపిస్తున్నాయి. ఈ రచయితలు ఈ రచనకు సమానంగా సహకరించారు |
698902ce1a836d353d4ff955c826095e28506e05 | |
da09bc42bbf5421b119abea92716186a1ca3f02f | మేము ఒక కొత్త రకం గుర్తింపు ఆధారిత ఎన్క్రిప్షన్ (IBE) పథకాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము, దీనిని మేము ఫస్సీ ఐడెంటిటీ-బేస్డ్ ఎన్క్రిప్షన్ అని పిలుస్తాము. ఫుజి ఐబీఈలో మనం ఒక గుర్తింపును వర్ణనాత్మక లక్షణాల సమితిగా చూస్తాము. ఒక ఫుజి IBE పథకం ఒక గుర్తింపు, ω, కోసం ఒక ప్రైవేట్ కీ అనుమతిస్తుంది, ఒక గుర్తింపు, ω′, మరియు మాత్రమే గుర్తింపులు ω మరియు ω′ దగ్గరగా ప్రతి ఇతర వంటి కొలుస్తారు ఉంటే ఒక గుప్తీకరించిన టెక్స్ట్ డీక్రిప్ట్ సెట్ అతివ్యాప్తి దూరం మెట్రిక్. బయోమెట్రిక్ ఇన్పుట్లను గుర్తింపులుగా ఉపయోగించి ఎన్క్రిప్షన్ చేయడానికి ఒక ఫుజి IBE పథకాన్ని ఉపయోగించవచ్చు; ఒక ఫుజి IBE పథకం యొక్క లోపం-సహనం ఆస్తి ఖచ్చితంగా బయోమెట్రిక్ గుర్తింపుల వాడకాన్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది స్వాభావికంగా ప్రతిసారీ వారు నమూనా చేయబడినప్పుడు కొంత శబ్దం ఉంటుంది. అంతేకాకుండా, మేము ఫజ్జీ-ఐబిఇని ప్రతిపాదన ఆధారిత ఎన్క్రిప్షన్ అని పిలిచే ఒక రకమైన అప్లికేషన్ కోసం ఉపయోగించవచ్చని మేము చూపిస్తాము. ఈ వ్యాసంలో, మేము ఫుజి IBE పథకాల యొక్క రెండు నిర్మాణాలను ప్రదర్శిస్తాము. మా నిర్మాణాలను ఒక (అస్పష్టమైన) గుర్తింపును రూపొందించే అనేక లక్షణాల క్రింద ఒక సందేశం యొక్క గుర్తింపు-ఆధారిత ఎన్క్రిప్షన్గా చూడవచ్చు. మా ఐబిఇ పథకాలు రెండూ తప్పు-సహనం మరియు కుట్ర దాడులకు వ్యతిరేకంగా సురక్షితం. అదనంగా, మా ప్రాథమిక నిర్మాణం యాదృచ్ఛిక ఒరాకిల్స్ ఉపయోగించదు. మన పథకాల భద్రతకు సంబంధించిన అంశాలను సెలెక్టివ్-ఐడి భద్రతా నమూనా కింద రుజువు చేస్తాం. |
b3baba6c34a2946b999cc0f6be6bb503d303073e | ఈ పత్రం ఒక సవరించిన కొల్మోగోరోవ్-స్మిర్నోవ్ (KS) పరీక్ష ఆధారంగా రిసీవర్ ఆపరేటింగ్ క్యారెక్టరిస్ట్ (ROC) వక్రాల సమానత్వం యొక్క సాధారణ, పారామెట్రిక్ కాని మరియు సాధారణ పరీక్షను వివరిస్తుంది. ఈ పరీక్షను సాధారణంగా ఉపయోగించే పద్ధతులతో, అంటే ROC వక్రరేఖ క్రింద ఉన్న ప్రాంతం (AUC) మరియు నీమన్-పీర్సన్ పద్ధతితో పోల్చి వర్ణించారు. క్లాసిఫైయర్ ద్వారా అంచనా వేసిన క్లాస్ లేబుల్స్ యాదృచ్ఛికం కంటే మెరుగైనవి కావు అనే శూన్య పరికల్పనను పరీక్షించడానికి KS పరీక్ష ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో మేము మొదట సమీక్షిస్తాము. అప్పుడు మేము ఒక విరామం మ్యాపింగ్ టెక్నిక్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది రెండు వర్గీకరణదారులు సమానమైన ROC వక్రతలను కలిగి ఉన్న శూన్య పరికల్పనను పరీక్షించడానికి రెండు KS పరీక్షలను ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ పరీక్ష వేర్వేరు ROC వక్రాలను ఒక వక్రత మరొకదానిపై ఆధిపత్యం చెలాయించినప్పుడు మరియు వక్రతలు దాటినప్పుడు మరియు AUC ద్వారా వివక్షత లేనివిగా వర్గీకరిస్తుందని మేము చూపిస్తాము. AUC పరిమితులను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ఇది వర్గీకరణ పనితీరు యొక్క మోడల్-స్వతంత్ర మరియు స్థిరమైన కొలత అని నిరూపించడానికి ఇంటర్వెల్ మ్యాపింగ్ టెక్నిక్ ఉపయోగించబడుతుంది. |
090f4b588ba58c36a21eddd67ea33d59614480c1 | నా విధానాలు ఒక నిస్సార సంభాషణ నమూనా మరియు ఒక పదజాల జ్ఞాన ఆధారం నుండి పొందిన యానిమేషన్ సమాచారం మీద ఆధారపడి ఉంటాయి. స్థానిక సందర్భం ఆధారంగా ఒక నిర్ణయాత్మక విధానాన్ని ఉపయోగించి, వాక్ భాగాల ట్యాగ్లు మరియు నామవాచక ముక్కల ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహించే నిబంధన మరియు అపోజిటివ్ సరిహద్దులను ఎలా విశ్వసనీయంగా నిర్ణయించవచ్చో కూడా నేను చూపిస్తాను. అప్పుడు నేను సరళీకరణ ప్రక్రియలో వాక్యనిర్మాణం మరియు ప్రసంగం మధ్య జరిగే పరస్పర చర్యలను అధికారికంగా చేస్తాను. ఇది చాలా ముఖ్యం ఎందుకంటే ఒక పాఠాన్ని విస్తృత ప్రేక్షకులకు అందుబాటులో ఉంచడంలో వాక్యనిర్మాణ సరళీకరణ యొక్క ఉపయోగం పునః వ్రాసిన పాఠానికి ఏకీకరణ లేనట్లయితే దెబ్బతింటుంది. వాక్య క్రమం, క్యూ-వర్డ్ ఎంపిక, సూచించే-వ్యక్తీకరణ ఉత్పత్తి, నిర్ణయాత్మక ఎంపిక మరియు సర్వనామ వాడకం వంటి వివిధ తరం సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించవచ్చో నేను వివరిస్తాను, తద్వారా వాక్యనిర్మాణ సరళీకరణ సమయంలో సంయోజక మరియు అనాఫోరిక్ ఏకీకృత-సంబంధాలను కాపాడుకోవచ్చు. వాక్యనిర్మాణ సరళీకరణను నిర్వహించడానికి, నేను వివిధ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించాల్సి వచ్చింది, ఇందులో నిబంధన మరియు అపోజిటివ్ గుర్తింపు మరియు అటాచ్మెంట్, సర్వనామం రిజల్యూషన్ మరియు రిఫరెన్షియల్-ఎక్స్ప్రెషన్ జనరేషన్ ఉన్నాయి. నేను ప్రతి సమస్యను పరిష్కరించడానికి నా విధానాలను వ్యక్తిగతంగా అంచనా వేస్తాను, మరియు నా వాక్యనిర్మాణ సరళీకరణ వ్యవస్థ యొక్క సమగ్ర అంచనాను కూడా ప్రదర్శిస్తాను. వాక్యనిర్మాణ సరళీకరణ అనేది ఒక పాఠం యొక్క వ్యాకరణ సంక్లిష్టతను తగ్గించే ప్రక్రియ, అయితే దాని సమాచార కంటెంట్ మరియు అర్థాన్ని నిలుపుకుంటుంది. వాక్యనిర్మాణ సరళీకరణ యొక్క లక్ష్యం మానవ పాఠకులకు టెక్స్ట్ను సులభంగా అర్థం చేసుకోవడం లేదా ప్రోగ్రామ్ల ద్వారా ప్రాసెస్ చేయడం. ఈ థీసిస్ లో, నేను ఎలా సింటాక్టిక్ సరళీకరణను సాధించవచ్చో వివరించాను, ఇది నిస్సారమైన బలమైన విశ్లేషణ, చేతితో తయారు చేసిన సరళీకరణ నియమాల చిన్న సమితి మరియు సింటాక్టిక్ రీ రైటింగ్ టెక్స్ట్ యొక్క సంభాషణ-స్థాయి అంశాలను వివరంగా విశ్లేషించింది. సాపేక్ష నిబంధనలు, అనుబంధం, సమన్వయం, అధీనతలను నేను వివరించాను. సాపేక్ష నిబంధన మరియు అపోజిటివ్ అటాచ్మెంట్ కోసం నేను కొత్త పద్ధతులను ప్రదర్శిస్తాను. ఈ అటాచ్మెంట్ నిర్ణయాలు పూర్తిగా వాక్యనిర్మాణం కాదని నేను వాదిస్తున్నాను. |
a9a7168b5b45fcf63e7f8904f68f6a90f8062443 | |
6d7c6c8828c7ac91cc74a79fdc06b5783102a784 | ఈ వ్యాసం ఆరోగ్య సంబంధిత అనువర్తనాలకు సంబంధించిన మైక్రోవేవ్ విజన్, గతంలో సాటిమో అనే సంస్థ యొక్క కార్యకలాపాల గురించి ఒక అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. స్పెసిఫిక్ అబ్సార్బిషన్ రేట్ (SAR) కొలత మరియు RF భద్రత పరంగా ఇప్పటికే ఉన్న ఉత్పత్తులు వివరంగా వివరించబడ్డాయి. మైక్రోవేవ్లను ఉపయోగించి రొమ్ము వ్యాధి నిర్ధారణకు కొత్త ఇమేజింగ్ పద్ధతి అభివృద్ధి పురోగతి త్వరలో నివేదించబడుతుంది. |
0c1a55e0e02c1dbf6cf363ec022ca17925586e16 | ట్రాక్ చేయబడిన వస్తువుల గుర్తింపు అనేది గాలి, ఉపరితల మరియు ఉపరితల (సముద్ర), మరియు భూ వాతావరణాలకు ఆటోమేటెడ్ నిఘా మరియు సమాచార వ్యవస్థల యొక్క ముఖ్య సామర్థ్యం, ఇది పరిస్థితుల అవగాహనను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు కార్యాచరణ వినియోగదారులకు నిర్ణయం మద్దతును అందిస్తుంది. బేసియన్ ఆధారిత గుర్తింపు డేటా కలయిక ప్రక్రియ (ఐడిసిపి) వివిధ వనరుల నుండి అనిశ్చిత గుర్తింపు సూచనల కలయికకు సమర్థవంతమైన సాధనాన్ని అందిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ యొక్క ఆకృతీకరణకు వినియోగదారు-ఆధారిత విధానం ప్రవేశపెట్టబడింది, ఇది ఆపరేటర్లు మారుతున్న ఆపరేటింగ్ దృశ్యాలలో మారుతున్న గుర్తింపు అవసరాలకు ఐడిసిపిని స్వీకరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అభిజ్ఞా మనస్తత్వశాస్త్రం మరియు నిర్ణయాత్మక సిద్ధాంతం నుండి ఫలితాల యొక్క అనువర్తనం బేసియన్ డేటా యొక్క తిరిగి పొందటానికి మంచి ప్రాప్యతను అందిస్తుంది మరియు కార్యాచరణ నిపుణులకు కాన్ఫిగరేషన్ను సులభంగా సాధ్యం చేస్తుంది. |
2636bff7d3bdccf9b39c5e1e7d86a77690f1c07d | రీన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ (ఆర్ఎల్) లో క్రెడిట్ కేటాయింపు యొక్క కీలకమైన ఇంకా సవాలు సమస్యను పరిష్కరించడానికి రివార్డ్ షేపింగ్ అత్యంత ప్రభావవంతమైన పద్ధతుల్లో ఒకటి. అయితే, ఆకృతి విధులు రూపకల్పన సాధారణంగా చాలా నిపుణుల జ్ఞానం మరియు చేతి ఇంజనీరింగ్ అవసరం, మరియు పరిష్కరించడానికి బహుళ సారూప్య పనులు ఇచ్చిన ఇబ్బందులు మరింత తీవ్రతరం. ఈ కాగితంలో, మేము పనుల పంపిణీపై రివార్డ్ షేపింగ్ను పరిశీలిస్తాము మరియు కొత్తగా నమూనా చేసిన పనులపై సమర్థవంతమైన రివార్డ్ షేపింగ్ను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకోవడానికి ఒక సాధారణ మెటా-లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రతిపాదించాము, భాగస్వామ్య రాష్ట్ర స్థలాన్ని మాత్రమే uming హిస్తే కానీ తప్పనిసరిగా చర్య స్థలం కాదు. మేము మొదట నమూనా రహిత RL లో క్రెడిట్ కేటాయింపు పరంగా సిద్ధాంతపరంగా సరైన రివార్డ్ ఆకృతిని పొందుతాము. అప్పుడు మేము ఒక విలువ ఆధారిత మెటా లెర్నింగ్ అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము, ఇది సరైన రివార్డ్ ఆకృతీకరణపై సమర్థవంతమైన ముందస్తును సంగ్రహించడానికి. పూర్వపు పనిని కొత్త పనులకు నేరుగా వర్తించవచ్చు లేదా కొన్ని గ్రేడియంట్ అప్డేట్లలో పనిని పరిష్కరించేటప్పుడు పని-తరువాతి పనులకు అనుగుణంగా అనుగుణంగా ఉంటుంది. వివిధ సెట్టింగులలో గణనీయంగా మెరుగైన అభ్యాస సామర్థ్యం మరియు అర్థమయ్యే విజువలైజేషన్ల ద్వారా మా ఆకృతి యొక్క ప్రభావాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము, ముఖ్యంగా DQN నుండి DDPG కి విజయవంతమైన బదిలీతో సహా. |
0309ec1f0e139cc10090c4fefa08a83a2644530a | |
42771aede47980ae8eeebac246c7a8b941d11414 | వ్యక్తిగతీకరించిన వెబ్ శోధనను మెరుగుపరచడానికి శోధన ఫలితాలను వైవిధ్యపరచడానికి మేము పద్ధతులను ప్రదర్శిస్తాము మరియు అంచనా వేస్తాము. ఒక సాధారణ వ్యక్తిగతీకరణ విధానం అంటే, వినియోగదారు ఇష్టపడే పత్రాలు అధికంగా ప్రదర్శించబడే విధంగా మొదటి N శోధన ఫలితాలను తిరిగి ర్యాంక్ చేయడం. పునఃస్థాపించుట యొక్క ఉపయోగం పరిగణనలోకి తీసుకున్న ఫలితాల సంఖ్య మరియు వైవిధ్యం ద్వారా కొంతవరకు పరిమితం చేయబడింది. అగ్ర ఫలితాల వైవిధ్యతను పెంచడానికి మరియు ఈ పద్ధతుల ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి మేము మూడు పద్ధతులను ప్రతిపాదించాము. |
22a8979b53315fad7f98781328cc0326b5147cca | సింగిల్ ఫీడ్ సర్కిల్-పోలరైజ్డ్ స్క్వేర్ మైక్రోస్ట్రిప్ యాంటెన్నా (సిపిఎస్ఎంఎ) కు కత్తిరించిన మూలలతో కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత సంశ్లేషణ నమూనాను ప్రతిపాదించారు. శిక్షణా డేటా సమితులను పొందటానికి, చదరపు మైక్రోస్ట్రిప్ యాంటెన్నాల యొక్క ప్రతిధ్వని ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు Q- ఫ్యాక్టర్ను అనుభవ సూత్రాల ద్వారా లెక్కిస్తారు. అప్పుడు కత్తిరించిన మూలల పరిమాణం మరియు ఉత్తమ అక్షసంబంధ నిష్పత్తితో ఆపరేషన్ ఫ్రీక్వెన్సీ పొందబడుతుంది. లెవెన్బర్గ్-మార్క్వార్డ్ట్ (LM) అల్గోరిథం ఉపయోగించి, ఖచ్చితమైన సంశ్లేషణ నమూనాను సాధించడానికి మూడు దాచిన పొరల నెట్వర్క్ శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. చివరగా, విద్యుదయస్కాంత అనుకరణ మరియు కొలతతో దాని ఫలితాలను పోల్చడం ద్వారా నమూనా ధృవీకరించబడుతుంది. ఇది యాంటెన్నా ఇంజనీర్లకు సింగిల్ ఫీడ్ సిపిఎస్ఎంఎ యొక్క పాచ్ భౌతిక కొలతలు ట్రంక్డ్ మూలలతో నేరుగా పొందటానికి చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. |
93f962a46b24030bf4486a77b282f567529e7782 | ఈ పత్రం 180 డిగ్రీల రింగ్ హైబ్రిడ్ కప్లర్ ఉపయోగించి ANSYS HFSS లో కాంపాక్ట్ మరియు శక్తి-సమర్థవంతమైన 5 GHz ఇన్-బ్యాండ్ ఫుల్-డ్యూప్లెక్స్ (FD) డిజైన్ను అందిస్తుంది. ఈ డిజైన్ 57 డిబిల అద్భుతమైన ఐసోలేషన్ను సాధించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. దీనిలో కప్లర్కు జోడించిన రెండు రేడియేటింగ్ యాంటెన్నాల మధ్య వినాశకరమైన జోక్యం ఉంటుంది. దీనివల్ల స్వీయ జోక్యం బాగా తగ్గుతుంది. ఈ డిజైన్ నిష్క్రియాత్మకంగా ఉంటుంది, తద్వారా అనుకూల ఛానల్ అంచనా కోసం అదనపు శక్తి అవసరాన్ని అధిగమిస్తుంది. అంతేకాకుండా, కావలసిన ఆపరేషన్ ఫ్రీక్వెన్సీకి ఇది చాలా పని చేయగల భౌతిక పరిమాణాన్ని కలిగి ఉంది. అందువల్ల ప్రతిపాదిత ఎఫ్డి డిజైన్ కాంపాక్ట్ మరియు విద్యుత్-సమర్థవంతమైనది, దీనిని సెల్ ఫోన్లు లేదా టాబ్లెట్ / ఫాబ్లెట్ పరికరాల వంటి మొబైల్ పరికరాల్లో ఉపయోగించవచ్చు, ఇది తక్కువ రేడియోధార్మిక వనరులను మరింత సరళంగా మరియు ఎక్కువ కంటెంట్ కోసం ఉపయోగించవచ్చు. |
023cc7f9f3544436553df9548a7d0575bb309c2e | ఈ పత్రం టెక్స్ట్ వర్గీకరణ కోసం ఒక సాధారణ మరియు సమర్థవంతమైన బేస్లైన్ అన్వేషిస్తుంది. మా ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి మా ఫాస్ట్ టెక్స్ట్ వర్గీకరణకారి ఫాస్ట్ టెక్స్ట్ అనేది తరచుగా లోతైన అభ్యాస వర్గీకరణకారితో సమానంగా ఉంటుంది ఖచ్చితత్వం పరంగా, మరియు శిక్షణ మరియు అంచనా కోసం అనేక పరిమాణాల వేగంగా ఉంటుంది. ప్రామాణిక మల్టీకోర్ సిపియు ఉపయోగించి పది నిమిషాలలో ఒక బిలియన్ పదాలకు పైగా ఫాస్ట్ టెక్స్ట్ ను శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు, మరియు 312K తరగతులలో ఒక నిమిషం లోపు అర్ధ మిలియన్ వాక్యాలను వర్గీకరించవచ్చు. |
d80e7da055f9c25e29f732d0a829daf172eb1fa0 | ఆరోగ్య సంరక్షణ సేవల పంపిణీ, సంస్థలో నూతన ఆవిష్కరణలను ఎలా వ్యాప్తి చేసి, కొనసాగించగలం అనే ప్రశ్నకు సమాధానమిచ్చే విస్తృతమైన సాహిత్య సమీక్షను ఈ వ్యాసం సంగ్రహంగా అందిస్తుంది. ఇది కంటెంట్ (సంస్థలలో ఆవిష్కరణ యొక్క వ్యాప్తిని నిర్వచించడం మరియు కొలవడం) మరియు ప్రక్రియ (సాహిత్యాన్ని క్రమబద్ధమైన మరియు పునరుత్పాదక మార్గంలో సమీక్షించడం) రెండింటినీ పరిశీలిస్తుంది. ఈ వ్యాసం (1) ఆరోగ్య సేవ సంస్థలలో ఆవిష్కరణల వ్యాప్తిని పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి ఒక నిరుపయోగమైన మరియు సాక్ష్యం-ఆధారిత నమూనాను, (2) మరింత పరిశోధనపై దృష్టి పెట్టవలసిన స్పష్టమైన జ్ఞాన అంతరాలను మరియు (3) ఆరోగ్య సేవ విధానం మరియు నిర్వహణను క్రమపద్ధతిలో సమీక్షించడానికి బలమైన మరియు బదిలీ చేయగల పద్దతిని చర్చిస్తుంది. ఈ నమూనా మరియు పద్ధతి రెండింటినీ వివిధ సందర్భాలలో విస్తృతంగా పరీక్షించాలి. |
3343d1d78f2a14045b52b71428efaf43073d616d | లక్ష్య౦ అధిక శక్తి కలిగిన ఆహారపదార్థాల వినియోగం వల్ల ఊబకాయం పెరుగుతో౦ది. ఆహారంలో ఉండే శక్తి సాంద్రత ఊబకాయం మరియు ఇన్స్లిన్ రెసిస్టెన్స్, మెటాబోలిక్ సిండ్రోమ్ వంటి సంబంధిత రుగ్మతలతో ముడిపడి ఉందో లేదో మేము పరిశీలించాము. పరిశోధన రూపకల్పన మరియు పద్ధతులు 1999-2002 నేషనల్ హెల్త్ అండ్ న్యూట్రిషన్ ఎగ్జామినేషన్ సర్వే (n = 9,688) నుండి యుఎస్ పెద్దల జాతీయ ప్రాతినిధ్య డేటాను ఉపయోగించి మేము ఒక క్రాస్ సెక్షన్ అధ్యయనం నిర్వహించాము. ఆహార శక్తి సాంద్రత కేవలం ఆహారాల ఆధారంగా లెక్కించబడింది. ఆహార శక్తి సాంద్రత, ఊబకాయం కొలతలు (బిఎమ్ఐ [కిలోగ్రాములకు చదరపు మీటరు] మరియు నడుము చుట్టుకొలత [సెంటీమీటర్లలో]), గ్లైసెమియా లేదా ఇన్సులిన్మీ మధ్య స్వతంత్ర సంబంధాన్ని నిర్ణయించడానికి మేము బహుళ వేరియంట్ లైనరీ రిగ్రెషన్ నమూనాల శ్రేణిని ఉపయోగించాము. జాతీయ కొలెస్ట్రాల్ మరియు విద్యా కార్యక్రమం (వయోజన చికిత్స ప్యానెల్ III) నిర్వచించిన విధంగా ఆహార శక్తి సాంద్రత మరియు జీవక్రియ సిండ్రోమ్ మధ్య స్వతంత్ర సంబంధాన్ని నిర్ణయించడానికి మేము బహుళ వేరియంట్ పాయిసన్ రిగ్రెషన్ నమూనాలను ఉపయోగించాము. ఫలితాలు ఆహార శక్తి సాంద్రత స్వతంత్రంగా మరియు గణనీయంగా మహిళల్లో అధిక BMI తో సంబంధం కలిగి ఉంది (బీటా = 0. 44 [95% CI 0. 14- 0. 73]) మరియు పురుషులలో గణనీయమైన అనుబంధం వైపు ధోరణిని కలిగి ఉంది (బీటా = 0. 37 [- 0. 007 నుండి 0. 74], P = 0. 054). ఆహార శక్తి సాంద్రత మహిళల్లో అధిక నడుము చుట్టుకొలతతో సంబంధం కలిగి ఉంది (బీటా = 1. 11 [0. 42- 1. 80]) మరియు పురుషులు (బీటా = 1. 33 [0. 46- 2. 19]) లో. ఆహార శక్తి సాంద్రత కూడా స్వతంత్రంగా పెరిగిన ఉపవాసం ఇన్సులిన్ (బీటా = 0. 65 [0. 18-1. 12]) మరియు మెటాబోలిక్ సిండ్రోమ్ (ప్రబలత నిష్పత్తి = 1. 10 [95% CI 1.03-1. 17]) తో సంబంధం కలిగి ఉంది. తీర్మానాలు ఆహార శక్తి సాంద్రత ఊబకాయం, పెరిగిన ఉపవాసం ఇన్సులిన్ స్థాయిలు, మరియు యు. ఎస్. పెద్దలలో మెటాబోలిక్ సిండ్రోమ్ యొక్క స్వతంత్ర అంచనా. ఆహారంలో శక్తి సాంద్రతను తగ్గించడానికి జోక్యం అధ్యయనాలు అవసరం. |
3e597e492c1ed6e7bbd539d5f2e5a6586c6074cd | చాలావరకు న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ (ఎన్ఎమ్టి) మోడల్స్ సీక్వెన్షియల్ ఎన్కోడర్-డికోడర్ ఫ్రేమ్వర్క్ పై ఆధారపడి ఉంటాయి, ఇది సింటాక్టిక్ సమాచారాన్ని ఉపయోగించదు. ఈ కాగితంలో, మేము ఈ నమూనాను స్పష్టంగా సోర్స్-సైడ్ సింటాక్టిక్ చెట్లను చేర్చడం ద్వారా మెరుగుపరుస్తాము. మరింత ప్రత్యేకంగా, మేము (1) వరుస మరియు చెట్టు నిర్మాణాత్మక ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకునే ద్వి దిశాత్మక చెట్టు ఎన్కోడర్ను ప్రతిపాదించాము; (2) మూల-వైపు సింటాక్స్పై దృష్టిని ఆధారపడిన చెట్టు-కవరేజ్ మోడల్. చైనీస్-ఇంగ్లీష్ అనువాదంపై ప్రయోగాలు మా ప్రతిపాదిత నమూనాలు సీక్వెన్షియల్ అటెన్షనల్ మోడల్ను అధిగమించాయని, అలాగే దిగువ నుండి పైకి చెట్టు ఎన్కోడర్ మరియు పద కవరేజ్తో బలమైన బేస్లైన్ అని చూపిస్తున్నాయి. |
4e88de2930a4435f737c3996287a90ff87b95c59 | కాలక్రమేణా సీక్వెన్స్ సమాచారాన్ని సంరక్షించే వారి ఉన్నతమైన సామర్థ్యం కారణంగా, సుదీర్ఘ స్వల్పకాలిక మెమరీ (ఎల్ఎస్టిఎమ్) నెట్వర్క్లు, మరింత సంక్లిష్టమైన కంప్యూట్రల్ యూనిట్తో ఒక రకమైన పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్, వివిధ రకాల సీక్వెన్స్ మోడలింగ్ పనులపై బలమైన ఫలితాలను పొందాయి. ఇప్పటివరకు అన్వేషించబడిన ఏకైక LSTM నిర్మాణం ఒక సరళ గొలుసు. అయితే, సహజ భాష సహజంగా పదాలను పదబంధాలుగా కలిపే వాక్యనిర్మాణ లక్షణాలను ప్రదర్శిస్తుంది. చెట్టు-ఎల్ఎస్టిఎమ్ ను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది ఎల్ఎస్టిఎమ్ ల యొక్క సాధారణీకరణ చెట్టు-నిర్మిత నెట్వర్క్ టోపోలాజీలకు. ట్రీఎల్ఎస్టిఎంలు అన్ని ప్రస్తుత వ్యవస్థలను మరియు బలమైన ఎల్ఎస్టిఎం బేస్లైన్లను రెండు పనులలో అధిగమిస్తాయిః రెండు వాక్యాల అర్థ సంబంధాన్ని అంచనా వేయడం (సెమ్ఎవల్ 2014, టాస్క్ 1) మరియు సెంటిమెంట్ వర్గీకరణ (స్టాన్ఫోర్డ్ సెంటిమెంట్ ట్రీబ్యాంక్). |
6411da05a0e6f3e38bcac0ce57c28038ff08081c | అర్థ ప్రాతినిధ్యాలు అర్థ సంరక్షణను అమలు చేయడానికి మరియు యంత్ర అనువాద పద్ధతుల యొక్క సాధారణీకరణ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి సమర్థవంతంగా ఉపయోగపడతాయని చాలాకాలంగా వాదించబడింది. ఈ కృషిలో, మూల వాక్యాల యొక్క వాక్యం-వాదన నిర్మాణం (అనగా, అర్థ-పాత్ర ప్రాతినిధ్యాలు) గురించి సమాచారాన్ని న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్లో చేర్చిన మొదటి వ్యక్తి మేము. మేము గ్రాఫ్ కన్వొల్యూషనల్ నెట్వర్క్లను (GCN లు) వాక్య ఎన్కోడర్లలో అర్థ పక్షపాతాన్ని ఇంజెక్ట్ చేయడానికి మరియు ఇంగ్లీష్-జర్మన్ భాషా జతపై భాషా-అజ్ఞాత మరియు సింటాక్సావేర్ వెర్షన్లపై BLEU స్కోర్లలో మెరుగుదలలను సాధించడానికి ఉపయోగిస్తాము. |
9f291ce2d0fc1d76206139a40a859283674d8f65 | ఎన్కోడర్-డికోడర్ నిర్మాణం ఆధారంగా న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ (ఎన్ఎమ్టి) ఇటీవల అత్యాధునిక పనితీరును సాధించింది. మూల-వైపు పద నిర్మాణాన్ని చేర్చడం ద్వారా పద స్థాయి దృష్టిని పద స్థాయి దృష్టికి విస్తరించడం వల్ల శ్రద్ధ నమూనాను మెరుగుపరచవచ్చు మరియు మంచి మెరుగుదల సాధించవచ్చని పరిశోధకులు నిరూపించారు. అయితే, మూల వాక్యాన్ని సరిగ్గా అర్థం చేసుకోవడానికి కీలకమైన పద ఆధారాలు ఎల్లప్పుడూ వరుస పద్ధతిలో ఉండవు (అనగా. కొన్నిసార్లు అవి చాలా దూరం ఉంటాయి. పదబంధ నిర్మాణాలు సుదూర ఆధారపడటాన్ని స్పష్టంగా మోడల్ చేయడానికి ఉత్తమ మార్గం కాదు. ఈ పత్రంలో ఎన్ఎమ్టిలో మూల-వైపు సుదూర ఆధారాలను చేర్చడానికి ఒక సాధారణ కానీ సమర్థవంతమైన పద్ధతిని మేము ప్రతిపాదించాము. ఆధారపడటం చెట్లు ఆధారంగా మా పద్ధతి ప్రతి సోర్స్ రాష్ట్రం గ్లోబల్ డిపెండెన్సీ నిర్మాణాలతో సంపన్నం చేస్తుంది, ఇది సోర్స్ వాక్యాల స్వాభావిక వాక్యనిర్మాణ నిర్మాణాన్ని బాగా సంగ్రహించగలదు. చైనీస్-ఇంగ్లీష్ మరియు ఇంగ్లీష్-జపనీస్ అనువాద పనులపై చేసిన ప్రయోగాలు, మేము ప్రతిపాదించిన పద్ధతి ఆధునిక SMT మరియు NMT బేస్ లైన్ లను అధిగమిస్తుందని చూపిస్తుంది. |
d12c173ea92fc33dc276d1da90dc72a660f7ea12 | లింక్డ్ డేటా యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం లింక్ మరియు ఇంటిగ్రేషన్, మరియు ఈ లక్ష్యం సాధించబడిందో లేదో అంచనా వేయడానికి ఒక ప్రధాన దశ లింక్డ్ ఓపెన్ డేటా (LOD) క్లౌడ్ డేటాసెట్ల మధ్య అన్ని కనెక్షన్లను కనుగొనడం. రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ డేటాసెట్ల మధ్య కనెక్టివిటీని సాధారణ ఎంటిటీలు, ట్రిపుల్స్, లిటరల్స్ మరియు స్కీమా ఎలిమెంట్స్ ద్వారా సాధించవచ్చు, అయితే ఉల్ఃసమేస్, ఉల్ఃసమాన ప్రాపర్టీ మరియు ఉల్ఃసమాన క్లాస్ వంటి URI ల మధ్య సమానత్వ సంబంధాల కారణంగా మరిన్ని కనెక్షన్లు సంభవించవచ్చు, ఎందుకంటే చాలా మంది ప్రచురణకర్తలు తమ URI లు ఇతర డేటాసెట్ల URI లతో సమానంగా ఉన్నాయని ప్రకటించడానికి ఇటువంటి సమానత్వ సంబంధాలను ఉపయోగిస్తారు. అయితే, రెండు కంటే ఎక్కువ డేటాసెట్లను కలిగి ఉన్న కనెక్టివిటీ కొలతలు (మరియు సూచికలు) అందుబాటులో లేవు, ఇవి డేటాసెట్ల యొక్క మొత్తం కంటెంట్ (ఉదా. ఎంటిటీలు, స్కీమా, ట్రిపుల్స్) లేదా స్లైస్ (ఉదా. ఒక నిర్దిష్ట ఎంటిటీ కోసం ట్రిపుల్స్) ను కవర్ చేస్తాయి, అయినప్పటికీ అవి సమాచార వృద్ధి, డేటాసెట్ డిస్కవరీ మరియు ఇతరులు వంటి అనేక వాస్తవ ప్రపంచ పనులకు ప్రాధమిక ప్రాముఖ్యత కలిగి ఉంటాయి. సాధారణంగా, డేటాసెట్ల మధ్య కనెక్షన్లను కనుగొనడం అంత తేలికైన పని కాదు, ఎందుకంటే పెద్ద సంఖ్యలో LOD డేటాసెట్లు ఉన్నాయి మరియు కనెక్షన్లు తప్పిపోకుండా సమానత్వ సంబంధాల యొక్క పరివర్తన మరియు సిమ్మెట్రిక్ మూసివేతను లెక్కించాలి. ఈ కారణంగా, మేము స్కేలబుల్ పద్ధతులు మరియు అల్గోరిథంలను పరిచయం చేస్తున్నాము, (ఎ) సమానత్వ సంబంధాల కోసం పరివర్తన మరియు సుష్ట మూసివేత యొక్క గణనను నిర్వహించడానికి (ఎందుకంటే అవి డేటాసెట్ల మధ్య ఎక్కువ కనెక్షన్లను ఉత్పత్తి చేయగలవు); (బి) డేటాసెట్ల యొక్క మొత్తం కంటెంట్ను కవర్ చేసే ప్రత్యేకమైన గ్లోబల్ సెమాంటిక్స్-అవగాహన సూచికలను నిర్మించడానికి; మరియు (సి) రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ డేటాసెట్ల మధ్య కనెక్టివిటీని కొలవడానికి. చివరగా, మేము ప్రతిపాదిత విధానం యొక్క వేగవంతం అంచనా, మేము రెండు బిలియన్ ట్రిపుల్స్ పైగా తులనాత్మక ఫలితాలు నివేదించారు అయితే. |
d6020bdf3b03f209174cbc8fb4ecbe6208eb9ff1 | సంస్థాగత మార్పు కోసం సమాచార సాంకేతిక పరిజ్ఞానం (ఐటి) యొక్క చిక్కుల గురించి పరిశోధన చేయడానికి ప్రధానంగా అంకితం చేయబడిన మొదటి రచయిత యొక్క పరిశోధనా వృత్తిపై గత పరిశీలనతో మేము ప్రారంభిస్తాము. ఐటి దీర్ఘ సంస్థాగత మార్పు సంబంధం ఉన్నప్పటికీ, సంస్థ సిద్ధాంతం లో సాంకేతిక చికిత్స మా చారిత్రక సమీక్ష సంస్థలు పదార్థం అంశాలు సిద్ధాంతం అభివృద్ధి వెనుక జలాల లోకి అదృశ్యం ఎంత సులభంగా ప్రదర్శిస్తుంది. ఐటి కార్యక్రమాల యొక్క పదార్థ లక్షణాల కారణంగా ఇతర సంస్థాగత మార్పు కార్యక్రమాల నుండి ఇవి వేరు చేయబడటంతో ఇది దురదృష్టకరమైన ఫలితం. ఐటి ప్రభావం యొక్క అధ్యయనాలకు దాని అదృశ్యానికి కారణాలను గుర్తించడం ద్వారా మరియు ఐటి యొక్క ప్రాముఖ్యత మరింత కేంద్ర సైద్ధాంతిక పాత్ర పోషిస్తున్న ఎంపికలను అందించడం ద్వారా మా లక్ష్యం. మేము ఒక సామాజిక-సాంకేతిక దృక్పథాన్ని అవలంబిస్తాము, ఇది ఒక ఖచ్చితమైన సామాజిక-సాంకేతిక దృక్పథం నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే మేము భౌతిక కళాఖండాలు మరియు వాటి సామాజిక ఉపయోగ సందర్భం మధ్య ఆంత్రోలాజికల్ వ్యత్యాసాన్ని కాపాడాలని కోరుకుంటున్నాము. సామాజిక సాంకేతిక దృక్పథానికి అనుగుణంగా ఒక సంబంధ భావనగా "అఫోర్డెన్సీ" అనే భావనను ఉపయోగించి మా విశ్లేషణ కొనసాగుతుంది. అప్పుడు మేము సంస్థాగత పద్ధతుల సిద్ధాంతం యొక్క పొడిగింపులను ప్రతిపాదించాము, ఇవి సాధారణ పద్ధతులు అని పిలువబడే ఉత్పాదక వ్యవస్థలో పదార్థం కళాఖండాలను పొందుపరుస్తాయి. ఐటి యొక్క సంస్థాగత ప్రభావాల అధ్యయనంలో ఒక కొత్త పరిశోధన దృష్టిగా పదార్థాన్ని స్వీకరించడంలో అంతర్లీనంగా ఉన్న అనేక సవాళ్లలో ఈ రచనలు రెండు ఉదాహరణలు. |
7039b7c97bd0e59693f2dc4ed7b40e8790bf2746 | టెక్స్ట్ మరియు జ్ఞాన ఆధారం (KB) ఎంటిటీల పంపిణీ ప్రాతినిధ్యాలను సంయుక్తంగా నేర్చుకునే న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను మేము వివరిస్తాము. KB లో ఒక టెక్స్ట్ ఇచ్చిన, మేము టెక్స్ట్ సంబంధిత అని ఎంటిటీలు అంచనా మా ప్రతిపాదిత మోడల్ శిక్షణ. మా నమూనా సాధారణమైనదిగా రూపొందించబడింది వివిధ ఎన్ఎల్పి పనులను సులభంగా పరిష్కరించే సామర్థ్యంతో. వికీపీడియా నుండి సేకరించిన పెద్ద సంఖ్యలో పాఠాలు మరియు వాటి ఎంటిటీ ఎనోటేషన్లను ఉపయోగించి మేము మోడల్కు శిక్షణ ఇస్తాము. మేము మూడు ముఖ్యమైన NLP పనులపై నమూనాను అంచనా వేశాము (అనగా, వాక్యం వచన సారూప్యత, ఎంటిటీ లింకింగ్ మరియు ఫాక్టోయిడ్ ప్రశ్న సమాధానాలు) పర్యవేక్షణ లేని మరియు పర్యవేక్షించబడిన సెట్టింగులను కలిగి ఉంటాయి. త త్ఫలితంగా, ఈ మూడు ప రిశుభ్ధుల ప రిశుభ్ధుల ప రిశుభ్ధుల ను మేము సాధించాం. మా కోడ్ మరియు శిక్షణ పొందిన నమూనాలు మరింత విద్యా పరిశోధన కోసం ప్రజలకు అందుబాటులో ఉన్నాయి. |
42f75b297aed474599c8e598dd211a1999804138 | ఆటో క్లాస్, క్లాసికల్ మిశ్రమం మోడల్ ఆధారంగా పర్యవేక్షణ లేని క్లాసిసికేషన్కు ఒక విధానాన్ని మేము వివరిస్తాము, సరైన తరగతులను నిర్ణయించడానికి బేసియన్ పద్ధతితో అనుబంధించబడుతుంది. ఆటో క్లాస్ వ్యవస్థ వెనుక ఉన్న గణిత శాస్త్రం యొక్క మధ్యస్తంగా వివరణాత్మక వివరణను మేము చేర్చాము. ప్రస్తుతం ఉన్న ఏ ఒక్క పర్యవేక్షణ లేని వర్గీకరణ వ్యవస్థ కూడా ఒంటరిగా పనిచేస్తే గరిష్ట ప్రయోజనకరమైన ఫలితాలను ఇవ్వలేదని మేము నొక్కి చెబుతున్నాము. డొమైన్ నిపుణులు మరియు మోడల్ స్థలం మీద శోధించే యంత్రం మధ్య పరస్పర చర్య కొత్త జ్ఞానాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. రెండూ డేటాబేస్ విశ్లేషణ పనికి ప్రత్యేకమైన సమాచారం మరియు సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి మరియు ప్రతి ఒక్కటి ఇతరుల e ectiveness ను పెంచుతాయి. మేము ఈ పాయింట్ను ఆటో క్లాస్ యొక్క అనేక అనువర్తనాలతో సంక్లిష్టమైన వాస్తవ ప్రపంచ డేటాబేస్లకు వివరిస్తాము మరియు ఫలిత విజయాలు మరియు వైఫల్యాలను వివరిస్తాము. 6.1 పరిచయం ఈ అధ్యాయం డేటాబేస్ల నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు ఆటోమేటిక్ క్లాసిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్ (ఆటో క్లాస్) ను ఉపయోగించడంలో మా అనుభవాన్ని సంగ్రహంగా అందిస్తుంది. ఇది సాధారణంగా ఆటోమేటిక్ వర్గీకరణకు, ప్రత్యేకించి ఆటో క్లాస్కు సంబంధించిన సూత్రాల గురించి కూడా తెలియజేస్తుంది. లేబుల్ చేయబడిన ఉదాహరణల నుండి తరగతి వివరణల ఉత్పత్తి (నియంత్రణ అభ్యాసం అని పిలువబడే) కంటే డేటా (కొన్నిసార్లు క్లస్టరింగ్ లేదా పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాసం అని పిలుస్తారు) లో తరగతుల యొక్క ఆటోమేటిక్ ఆవిష్కరణ సమస్యతో మేము ఆందోళన చెందుతున్నాము. కొన్ని కోణాల్లో, ఆటోమేటిక్ వర్గీకరణ డేటా లో \natural" తరగతులు కనుగొనడంలో లక్ష్యంగా. ఈ తరగతులు కొన్ని కేసులను ఇతర కేసుల కంటే ఒకదానికొకటి పోలి ఉండేలా చేసే ప్రాథమిక కారణ విధానాలను ప్రతిబింబిస్తాయి. కారణ విధానాలు డేటా లో నమూనా పక్షపాతాలు వంటి బోరింగ్ ఉండవచ్చు, లేదా డొమైన్ లో కొన్ని ప్రధాన కొత్త ఆవిష్కరణ reeect కాలేదు. కొన్నిసార్లు, ఈ తరగతులు ఫీల్డ్ లో నిపుణులకు బాగా తెలిసినవి, కానీ ఆటో క్లాస్కు తెలియనివి, మరియు ఇతర సమయాల్లో |
32aea4c9fb9eb7cf2b6869efa83cf73420374628 | |
091778f43d947affb69dbccc2c3251abfa852ad2 | సెమాంటిక్ ఫైల్ సిస్టమ్ అనేది ఒక సమాచార నిల్వ వ్యవస్థ, ఇది ఫైల్ రకం నిర్దిష్ట ట్రాన్స్డ్యూసర్లతో ఫైల్స్ నుండి లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా సంగ్రహించడం ద్వారా సిస్టమ్ యొక్క కంటెంట్కు సౌకర్యవంతమైన అసోసియేటివ్ యాక్సెస్ను అందిస్తుంది. అసోసియేటివ్ యాక్సెస్ అనేది ఇప్పటికే ఉన్న ట్రీ-స్ట్రక్చర్డ్ ఫైల్ సిస్టమ్ ప్రోటోకాల్లకు ఒక సాంప్రదాయిక పొడిగింపు ద్వారా మరియు కంటెంట్ ఆధారిత యాక్సెస్ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన ప్రోటోకాల్ల ద్వారా అందించబడుతుంది. వర్చువల్ డైరెక్టరీ భావనను ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా ఇప్పటికే ఉన్న ఫైల్ సిస్టమ్ ప్రోటోకాల్లతో అనుకూలత అందించబడుతుంది. వర్చువల్ డైరెక్టరీ పేర్లు ప్రశ్నలుగా అర్థం చేసుకోబడతాయి, అందువల్ల ఇప్పటికే ఉన్న సాఫ్ట్వేర్తో అనుకూలంగా ఫైల్లు మరియు డైరెక్టరీలకు అనుబంధ యాక్సెస్ను అందిస్తాయి. ఫైల్ సిస్టమ్ ఆబ్జెక్టుల యొక్క కీలక లక్షణాల యొక్క ఆటోమేటిక్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ మరియు ఇండెక్సింగ్ ద్వారా ఫైల్ సిస్టమ్ కంటెంట్లకు శీఘ్ర లక్షణ-ఆధారిత యాక్సెస్ అమలు చేయబడుతుంది. ఫైళ్లు మరియు డైరెక్టరీల యొక్క ఆటోమేటిక్ ఇండెక్సింగ్ను "సెమాంటిక్" అని పిలుస్తారు ఎందుకంటే వినియోగదారు ప్రోగ్రామబుల్ ట్రాన్స్డ్యూసర్లు ఇండెక్సింగ్ కోసం లక్షణాలను సేకరించేందుకు నవీకరించబడిన ఫైల్ సిస్టమ్ వస్తువుల యొక్క సెమాంటిక్స్ గురించి సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. సమాచార భాగస్వామ్యం మరియు కమాండ్ స్థాయి ప్రోగ్రామింగ్ కోసం సాంప్రదాయక చెట్టు నిర్మాణాత్మక ఫైల్ సిస్టమ్స్ కంటే సెమాంటిక్ ఫైల్ సిస్టమ్స్ మరింత సమర్థవంతమైన నిల్వ వియుక్తతను అందిస్తాయని సెమాంటిక్ ఫైల్ సిస్టమ్ అమలు నుండి ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు మద్దతు ఇస్తున్నాయి. |
096db7e8d2b209fb6dca9c7495ac84405c40e507 | ఈ కాగితంలో, నాన్ నెగటివ్ మాతృక కారకాలీకరణ (ఎన్ఎంఎఫ్) కోసం కొత్త ప్రత్యామ్నాయ కనిష్ట చతురస్రాల (ఎఎల్ఎస్) అల్గోరిథంలను మరియు శబ్దం సమక్షంలో బలంగా ఉండే 3 డి నాన్ నెగటివ్ టెన్సర్ కారకాలీకరణ (ఎన్టిఎఫ్) కు వాటి పొడిగింపులను మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు బహుళ-మార్గం బ్లైండ్ సోర్స్ సెపరేషన్ (బిఎస్ఎస్), బహుళ-సెన్సార్ లేదా బహుళ-డైమెన్షనల్ డేటా విశ్లేషణ మరియు నాన్ నెగటివ్ న్యూరల్ స్పార్స్ కోడింగ్తో సహా అనేక సంభావ్య అనువర్తనాలను కలిగి ఉన్నాయి. స్థానిక వ్యయ ఫంక్షన్లను ఉపయోగించాలని మేము ప్రతిపాదించాము, దీని యొక్క ఏకకాల లేదా వరుస (ఒకదానికొకటి) కనిష్టీకరణ చాలా సరళమైన ALS అల్గోరిథంకు దారితీస్తుంది, ఇది కొన్ని స్పార్సిటీ పరిమితుల క్రింద పనిచేస్తుంది, ఇది అండర్-నిర్ణయించబడిన (మూలాల కంటే తక్కువ సెన్సార్లు ఉన్న వ్యవస్థ) మరియు అధిక-నిర్ణయించబడిన మోడల్ రెండింటికీ పనిచేస్తుంది. విస్తృతమైన ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు అభివృద్ధి చేసిన అల్గోరిథంల యొక్క ప్రామాణికత మరియు అధిక పనితీరును ధృవీకరిస్తాయి, ముఖ్యంగా బహుళ-పొరల అధికార NMF వాడకంతో. ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం యొక్క విస్తరణ బహుమితీయ స్పార్స్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ మరియు స్మూత్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ కు కూడా ప్రతిపాదించబడింది. |
339888b357e780c6e80fc135ec48a14c3b524f7d | బ్లూమ్ ఫిల్టర్ అనేది సభ్యత్వ ప్రశ్నలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి సమితిని సూచించడానికి ఒక సాధారణ స్థలం-సమర్థవంతమైన యాదృచ్ఛిక డేటా నిర్మాణం. బ్లూమ్ ఫిల్టర్లు తప్పుడు పాజిటివ్లను అనుమతిస్తాయి కానీ లోపం యొక్క సంభావ్యతను నియంత్రించినప్పుడు స్థల పొదుపు తరచుగా ఈ లోపం కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది. బ్లూమ్ ఫిల్టర్లు 1970ల నుంచి డేటాబేస్ అప్లికేషన్లలో ఉపయోగించబడుతున్నాయి, అయితే ఇటీవలి సంవత్సరాలలో మాత్రమే అవి నెట్వర్కింగ్ సాహిత్యంలో ప్రాచుర్యం పొందాయి. ఈ పత్రం యొక్క లక్ష్యం బ్లూమ్ ఫిల్టర్లను వివిధ రకాల నెట్వర్క్ సమస్యలలో ఉపయోగించిన మరియు సవరించిన మార్గాలను పరిశీలించడం, వాటిని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు భవిష్యత్ అనువర్తనాల్లో వాటి ఉపయోగాన్ని ప్రోత్సహించడానికి ఏకీకృత గణిత మరియు ఆచరణాత్మక చట్రాన్ని అందించడం. |
dc3e8bea9ef0c9a2df20e4d11860203eaf795b6a | సాధారణ నడక సమయంలో ఉత్పన్నమయ్యే గ్రౌండ్ రియాక్షన్ ఫోర్సెస్ ఇటీవల కాలక్రమేణా గమనించిన దళాల నమూనా ఆధారంగా వ్యక్తులను గుర్తించడానికి మరియు / లేదా వర్గీకరించడానికి ఉపయోగించబడ్డాయి. నిలువుగా ఉన్న గ్రౌండ్ రియాక్షన్ ఫోర్స్ నుండి సేకరించగల ఒక లక్షణం శరీర ద్రవ్యరాశి. ఈ ఒక్క లక్షణం బహుళ మరియు మరింత సంక్లిష్ట లక్షణాలను ఉపయోగించే ఇతర అధ్యయనాలతో పోల్చదగిన గుర్తింపు శక్తిని కలిగి ఉంది. ఈ అధ్యయనం (1) శరీర ద్రవ్యరాశిని నిలువుగా ఉన్న గ్రౌండ్ రియాక్షన్ ఫోర్స్ ఉపయోగించి పొందగలిగే ఖచ్చితత్వం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని కొలవడం ద్వారా, (2) నడక విశ్లేషణకు సంబంధించి గతంలో అధ్యయనం చేసిన దానికంటే ఎక్కువ జనాభాలో శరీర ద్రవ్యరాశి పంపిణీని కొలవడం ద్వారా మరియు (3) శరీర ద్రవ్యరాశిని బలహీన బయోమెట్రిక్గా ఉపయోగించే వ్యవస్థల యొక్క అంచనా వేసిన గుర్తింపు సామర్థ్యాలను కొలవడం ద్వారా గుర్తింపులో శరీర ద్రవ్యరాశి పాత్రను అర్థం చేసుకోవడానికి దోహదపడుతుంది. మా ఫలితాలు శరీర ద్రవ్యరాశిని ఒక సెకనులో కొలవగలవని చూపిస్తున్నాయి 1 కిలోగ్రాము కంటే తక్కువ ప్రామాణిక విచలనంతో. |
1b2f2bb90fb08d0e02eabb152120dbf1d6e5837e | నిరంతర పద ప్రాతినిధ్యాలను లెక్కించడానికి న్యూరల్-నెట్వర్క్-ప్రేరేపిత నమూనాల కుటుంబాన్ని మేము అందిస్తున్నాము, ప్రత్యేకంగా ఏకభాషా మరియు బహుభాషా వచనాన్ని ఉపయోగించుకోవడానికి రూపొందించబడింది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ మునుపటి మోడళ్లతో పోలిస్తే, సింటాక్టిక్ మరియు సెమాంటిక్ కంపోజిషనాలిటీపై ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రదర్శించే ఎంబెడెడ్ల యొక్క పర్యవేక్షణ లేని శిక్షణను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ విధమైన బహుభాషా ఎంబెడ్డింగ్ లు, అర్థ సారూప్యత కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడి, సమాంతర డేటా లో లేని పదాలను ఎలా నిర్వహిస్తుందనే దానితో సంబంధించి గణాంక యంత్ర అనువాద పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయని కూడా మేము చూపిస్తున్నాము. |
396945dabf79f4a8bf36ca408a137d6e961306e7 | |
6010c2d8eb5b6c5da3463d0744203060bdcc07a7 | సాల్మొన్ పురుగులు, లెపియోఫ్థైరస్ సాల్మోనిస్ (క్రోయేర్, 1837), అట్లాంటిక్ సాల్మొన్ యొక్క సముద్రసంబంధమైన సాగులో గణనీయమైన ఆర్థిక నష్టాన్ని కలిగించే చేపల ఎక్టోపరాసిట్లు, సాల్మో సాలర్ లిన్నెయస్, 1758. చేపల పెంపకంలో లాల్. సాల్మోనిస్ నియంత్రణ చాలా వరకు పరాన్నజీవి నిరోధక మందులతో చికిత్సపై ఆధారపడి ఉంటుంది. రసాయన నియంత్రణకు సంబంధించిన సమస్య ఏమిటంటే, ఎల్. సాల్మోనిస్లో ఆర్గానోఫాస్ఫేట్లు, పైరెథ్రాయిడ్లు మరియు అవర్మెక్టిన్లతో సహా అనేక ఔషధ తరగతులకు ప్రతిఘటన అభివృద్ధికి అవకాశం ఉంది. ATP- బైండింగ్ క్యాసెట్ (ABC) జన్యు సూపర్ ఫ్యామిలీ అన్ని జీవులలో కనిపిస్తుంది మరియు క్యాన్సర్ మరియు వ్యాధికారక కారకాలకు drug షధ నిరోధకతను అందించగల drug షధ ఎఫ్ఫ్లక్స్ ట్రాన్స్పోర్టర్ల శ్రేణిని కలిగి ఉంటుంది. అంతేకాకుండా, కొన్ని ABC ట్రాన్స్పోర్టర్లు పురుగుమందుల నిరోధకత యొక్క ప్రసారంలో పాల్గొంటున్నట్లు గుర్తించబడింది. ఎల్. సాల్మోనిస్ లో ఎబిసి ట్రాన్స్పోర్టర్లను అనేక అధ్యయనాలు పరిశోధించినప్పటికీ, ఈ జాతి కోసం ఎబిసి జన్యు కుటుంబానికి సంబంధించిన క్రమబద్ధమైన విశ్లేషణ లేదు. ఈ అధ్యయనంలో ఎల్. సాల్మిస్ లోని ఎబిసి జన్యువుల యొక్క జన్యువు-విస్తృత సర్వేను ప్రదర్శించారు, దీని కోసం ఎబిసి సూపర్ ఫ్యామిలీ సభ్యులను ఎల్. సాల్మిస్ జన్యువు యొక్క హోమోలజీ శోధన ద్వారా గుర్తించారు. అంతేకాకుండా, బహుళ- దశల RNA లైబ్రరీ యొక్క అధిక- థ్రూపుట్ RNA సీక్వెన్సింగ్ (RNA- seq) ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన పరాన్నజీవి యొక్క రిఫరెన్స్ ట్రాన్స్క్రిప్టోమ్లో ABC ప్రోటీన్లను గుర్తించారు. జన్యువు మరియు ట్రాన్స్క్రిప్టోమ్ రెండింటిలోనూ శోధనలు మొత్తం 33 జన్యువులు / ట్రాన్స్క్రిప్ట్లను గుర్తించాయి, వీటిలో 3 జన్యువులో మాత్రమే మరియు 4 ట్రాన్స్క్రిప్టోమ్లో మాత్రమే ప్రాతినిధ్యం వహించాయి. ఔషధ రవాణాదారులను కలిగి ఉన్నట్లు తెలిసిన ABC ఉప కుటుంబాలకు 18 శ్రేణులను కేటాయించారు, అనగా ఉప కుటుంబాలు B (4 వరుసలు), C (11) మరియు G (2). ఎల్. సాల్మోనిస్ యొక్క ఎబిసి జన్యు కుటుంబంలో ఇతర కీలుకాలి పాదాలకు సంబంధించిన వాటి కంటే తక్కువ మంది సభ్యులు ఉన్నారని ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. ఎల్. సాల్మిస్ ABC జన్యు సూపర్ ఫ్యామిలీ యొక్క ప్రస్తుత సర్వే సాల్మోన్ డిలోసింగ్ ఏజెంట్ల విషపూరితంలో మరియు ఔషధ నిరోధకత యొక్క సంభావ్య యంత్రాంగాలుగా ABC ట్రాన్స్పోర్టర్ల యొక్క సంభావ్య పాత్రలపై మరింత పరిశోధనలకు ఆధారాన్ని అందిస్తుంది. |
4a3235a542f92929378a11f2df2e942fe5674c0e | ఈ పత్రం పర్యవేక్షణ లేని న్యూరల్ నెట్ ఆధారిత ఇంట్రుషన్ డిటెక్టర్ (UNNID) వ్యవస్థను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది నెట్వర్క్ ఆధారిత చొరబాట్లు మరియు పర్యవేక్షణ లేని న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించి దాడులను గుర్తించింది. ఈ వ్యవస్థలో చొరబాటును గుర్తించేందుకు ఉపయోగించే పర్యవేక్షణ లేని నెట్ లకు శిక్షణ, పరీక్ష, ట్యూనింగ్ కోసం సౌకర్యాలు ఉన్నాయి. ఈ వ్యవస్థను ఉపయోగించి, మేము రెండు రకాల అధీనంలో లేని అనుకూల ప్రతిధ్వని సిద్ధాంతం (ART) నెట్ లను (ART-1 మరియు ART-2) పరీక్షించాము. ఫలితాల ఆధారంగా, ఇటువంటి నెట్వర్క్లు నెట్వర్క్ ట్రాఫిక్ను సాధారణ మరియు చొరబాటుగా సమర్థవంతంగా వర్గీకరించగలవు. ఈ వ్యవస్థ దుర్వినియోగం మరియు అసాధారణత గుర్తింపు విధానాల హైబ్రిడ్ను ఉపయోగిస్తుంది, కాబట్టి తెలిసిన దాడి రకాలను అలాగే కొత్త దాడి రకాలను అసాధారణతలుగా గుర్తించగలదు. |
10a9abb4c78f0be5cc85847f248d3e8277b3c810 | కంప్యూటకల్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్ లెర్నింగ్ కాన్ఫరెన్స్లో భాగస్వామ్య పని ఉంటుంది, దీనిలో పాల్గొనేవారు తమ అభ్యాస వ్యవస్థలను ఒకే డేటా సెట్లలో శిక్షణ ఇస్తారు మరియు పరీక్షిస్తారు. 2007లోనూ, 2006లోనూ, భాగస్వామ్య పనిని డిపెండెన్సీ పార్సింగ్కు కేటాయించారు. ఈ సంవత్సరం బహుభాషా ట్రాక్ మరియు డొమైన్ అనుసరణ ట్రాక్ రెండింటితో. ఈ వ్యాసంలో, మేము వివిధ ట్రాక్ల యొక్క పనులను నిర్వచించాము మరియు పది భాషలకు ఇప్పటికే ఉన్న ట్రీబ్యాంకుల నుండి డేటా సమితులు ఎలా సృష్టించబడ్డాయో వివరిస్తాము. అంతేకాకుండా, పాల్గొనే వ్యవస్థల యొక్క వివిధ విధానాలను మేము వర్గీకరిస్తాము, పరీక్ష ఫలితాలను నివేదిస్తాము మరియు ఈ ఫలితాల యొక్క మొదటి విశ్లేషణను అందిస్తాము. |
14626b05a5ec7ec2addc512f0dfa8db60d817c1b | ఈ కాగితంలో, లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్లపై ప్రత్యేక దృష్టితో పెద్ద ఎత్తున నాన్-కన్వెక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలకు త్వరణం పద్ధతులను అన్వేషిస్తాము. ఎక్స్ట్రాపోలేషన్ పథకం అనేది స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ దిగువను వేగవంతం చేయడానికి ఒక క్లాసిక్ విధానం, కానీ ఇది సాధారణంగా కాన్వెక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం బాగా పనిచేయదు. ప్రత్యామ్నాయంగా, మేము ఒక ఇంటర్పోలేషన్ పథకాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది నాన్-కన్వెక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు ఈ పద్ధతిని ఇంటర్పోలాట్రాన్ అని పిలుస్తాము. ఇంటర్పోలాట్రాన్ వెనుక ఉన్న ప్రేరణను మేము వివరిస్తాము మరియు సమగ్రమైన అనుభవ విశ్లేషణను నిర్వహిస్తాము. CIFAR-10 మరియు ImageNet పై గొప్ప లోతు DNNs (ఉదా, 98-లేయర్ ResNet మరియు 200-లేయర్ ResNet) పై అనుభవ ఫలితాలు ఇంటర్పోలట్రాన్ మోటార్ మరియు ఆడమ్ తో SGD వంటి స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పద్ధతుల కంటే చాలా వేగంగా కలవగలదని చూపిస్తుంది. అంతేకాకుండా, అండర్సన్ త్వరణం, దీనిలో మిక్సింగ్ కోఎఫీషియంట్లు కనిష్ట చతురస్రాల అంచనా ద్వారా లెక్కించబడతాయి, పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కూడా ఉపయోగించవచ్చు. ఇంటర్పోలాట్రాన్ మరియు ఆండర్సన్ యొక్క త్వరణం రెండింటినీ అమలు చేయడం మరియు ట్యూన్ చేయడం సులభం. కొన్ని నియతతత అంచనాల ప్రకారం ఇంటర్పోలాట్రాన్ కు సరళ సంకర్షణ రేటు ఉందని కూడా మేము చూపిస్తున్నాము. |
55baef0d54403387f5cf28e2ae1ec850355cf60a | కీర్న్స్, నీల్, రోత్, మరియు వు [ICML 2018] ఇటీవల సంపన్న ఉప సమూహ న్యాయత అనే భావనను ప్రతిపాదించారు, ఇది గణాంక మరియు వ్యక్తిగత న్యాయత అనే భావనల మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించడానికి ఉద్దేశించబడింది. రిచ్ సబ్ గ్రూప్ ఫెయిర్నెస్ గణాంక ఫెయిర్నెస్ పరిమితిని ఎంచుకుంటుంది (ఉదాహరణకు, రక్షిత సమూహాలలో తప్పుడు సానుకూల రేట్లను సమానంగా చేస్తుంది), కాని ఈ పరిమితి అక్షరాలా లేదా అనంతంగా పెద్ద సబ్ గ్రూపుల సేకరణను నిర్వచించమని అడుగుతుంది. విసి డైమెన్షన్తో క్లాస్ ఆఫ్ ఫంక్షన్ల ద్వారా నిర్వచించబడింది. ఈ అల్గోరిథం ఈ పరిమితికి లోబడి నేర్చుకోవటానికి హామీ ఇవ్వబడుతుంది, ఇది ఒక సరసమైన పరిమితి లేకుండా సంపూర్ణంగా నేర్చుకోవటానికి ఒరాకిల్లకు ప్రాప్యత కలిగి ఉన్న పరిస్థితిలో. ఈ కాగితంలో, మేము కీర్న్స్ మరియు ఇతరుల అల్గోరిథం యొక్క విస్తృతమైన అనుభవపూర్వక అంచనాను తీసుకుంటాము. ఈ అల్గోరిథం యొక్క ప్రాథమిక సారూప్యతను మేము అధ్యయనం చేస్తాము, ఇది నేర్చుకునే ఒరాకిల్స్ స్థానంలో వేగవంతమైన హ్యూరిస్టిక్స్తో ప్రామాణీకరించబడినప్పుడు, ఈ విధానాన్ని అగర్వాల్, బీగెల్జిమెర్, డూడిక్, లాంగ్ఫోర్డ్ మరియు వాలాచ్ [ICML 2018] యొక్క ఇటీవలి అల్గోరిథంతో పోల్చండి, ఇది వ్యక్తిగత రక్షిత లక్షణాల ద్వారా నిర్వచించబడిన బలహీనమైన మరియు సాంప్రదాయ అంచున ఉన్న సరసత పరిమితులను అమలు చేస్తుంది. సాధారణంగా, కీర్న్స్ మరియు ఇతరులు. అల్గోరిథం త్వరగా కలుస్తుంది, ఖచ్చితత్వానికి స్వల్ప వ్యయాలతో న్యాయంగా పెద్ద లాభాలను పొందవచ్చు మరియు అంచున ఉన్న న్యాయంగా మాత్రమే ఖచ్చితత్వాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం వలన గణనీయమైన ఉప సమూహ అన్యాయంతో వర్గీకరణకు దారితీస్తుంది. కీర్న్స్ మరియు ఇతరుల యొక్క డైనమిక్స్ మరియు ప్రవర్తన యొక్క అనేక విశ్లేషణలు మరియు దృశ్యమానతలను కూడా మేము అందిస్తున్నాము. అల్గోరిథం మొత్తంమీద ఈ అల్గోరిథం నిజ డేటాపై ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని, రిచ్ సబ్ గ్రూప్ ఫెయిర్నెస్ ఆచరణలో ఆచరణీయమైన భావనగా ఉంటుందని మేము కనుగొన్నాము. |
6be461dd5869d00fc09975a8f8e31eb5f86be402 | కంప్యూటర్ యానిమేషన్ ఏజెంట్లు మరియు రోబోట్లు మానవ కంప్యూటర్ పరస్పర చర్యకు ఒక సామాజిక కోణాన్ని తెస్తాయి మరియు కంప్యూటర్లను రోజువారీ జీవితంలో ఎలా ఉపయోగించవచ్చనే దాని గురించి కొత్త మార్గాల్లో ఆలోచించమని బలవంతం చేస్తాయి. ముఖం- to- ముఖం కమ్యూనికేషన్ అనేది 40 మిల్లీసెకన్ల క్రమంలో ఒక సమయ స్కేల్లో పనిచేసే నిజ-సమయ ప్రక్రియ. ఈ సమయ స్కేల్లో అనిశ్చితి స్థాయి గణనీయంగా ఉంది, మానవులు మరియు యంత్రాలు నెమ్మదిగా సింబాలిక్ అనుకరణ ప్రక్రియల కంటే సెన్సరీ రిచ్ పెర్సెప్టివ్ ప్రైమిటివ్స్పై ఆధారపడటం అవసరం. ఈ వ్యాసంలో అటువంటి ఒక అవగాహన ఆదిమతంపై పురోగతిని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. ఈ వ్యవస్థ స్వయంచాలకంగా వీడియో స్ట్రీమ్ లోని ముఖాలను గుర్తించి వాటిని నిజ సమయంలో 7 కోణాలకు సంబంధించి కోడ్ చేస్తుంది: తటస్థ, కోపం, అసహ్యం, భయం, ఆనందం, విచారం, ఆశ్చర్యం. ముఖం గుర్తించే యంత్రం ఒక శ్రేణి లక్షణాల డిటెక్టర్లను ఉపయోగిస్తుంది, వీటిని బూస్టింగ్ టెక్నిక్లతో శిక్షణ ఇస్తారు [15, 2]. ముఖ గుర్తింపు యంత్రం ముఖ గుర్తింపు యంత్రం ద్వారా గుర్తించబడిన చిత్ర ప్యాచ్లను అందుకుంటుంది. ఈ ప్యాచ్ యొక్క గాబోర్ ప్రాతినిధ్యం ఏర్పడి, ఆపై SVM వర్గీకరణ యంత్రాల బ్యాంకు ద్వారా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. అడాబూస్ట్ మరియు ఎస్ వి ఎం ల యొక్క ఒక నవల కలయిక పనితీరును పెంచుతుంది. ఈ వ్యవస్థను కోహ్న్-కెనడే డేటాసెట్లో పరీక్షించారు. కొత్త విషయాలకు సాధారణీకరణ పనితీరు 7 మార్గాల బలవంతపు ఎంపికకు సరైనది. అత్యంత ఆసక్తికరంగా వర్గీకరణ యొక్క అవుట్పుట్లు సమయం యొక్క ఫంక్షన్గా సజావుగా మారుతాయి, పూర్తిగా ఆటోమేటిక్ మరియు నిష్క్రియాత్మక పద్ధతిలో ముఖ కవళికల డైనమిక్స్ను కోడ్ చేయడానికి విలువైన ప్రాతినిధ్యాలను అందిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ సోనీ యొక్క ఐబో పెట్ రోబోట్, ATR యొక్క రోబోవీ, మరియు CU యానిమేటర్తో సహా అనేక రకాల ప్లాట్ఫామ్లలో అమలు చేయబడింది మరియు ప్రస్తుతం ఆటోమేటిక్ రీడింగ్ ట్యూటర్లు, మానవ-రోబోట్ పరస్పర చర్య యొక్క అంచనా వంటి అనువర్తనాల కోసం అంచనా వేయబడుతోంది. |
15f932d189b13786ca54b1dc684902301d34ef65 | తక్కువ శక్తి కలిగిన ఫొటోవోల్టాయిక్ అప్లికేషన్ కోసం అధిక సామర్థ్యం కలిగిన LLCC- రకం ప్రతిధ్వని DC-DC కన్వర్టర్ ఈ కాగితంలో చర్చించబడింది. ప్రతిధ్వని ట్యాంక్ యొక్క వివిధ రూపకల్పన యంత్రాంగాలపై దృష్టి పెట్టారు. అదే సమయంలో ఇన్వర్టర్ యొక్క మృదువైన స్విచింగ్ అలాగే రెక్టిఫైయర్ వంతెన పరిగణించబడుతుంది. డిజైన్ నియమాల విషయానికి వస్తే, వోల్టేజ్-సోర్స్ అవుట్పుట్తో LLCC-కన్వర్టర్ను రూపొందించడంలో కొత్త సవాలు పరిష్కరించబడింది. ప్రతిధ్వని మూలకాలకు బదులుగా, వాటి నిష్పత్తులు, ఉదా. ఇండక్టేన్స్ ల Ls/Lp నిష్పత్తిని మొదట డిజైన్ పారామితులుగా పరిగణించాలి. అంతేకాకుండా, ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఇండక్టర్ పరికరం కోసం ఉత్పన్నమైన డిజైన్ నియమం మొత్తం LLCC-డిజైన్కు నేరుగా సరిపోతుంది. ట్రాన్స్ఫార్మర్లు యొక్క స్వభావం కారణంగా, అంటే ఇండక్టెన్స్ ల Ls/Lp యొక్క సంబంధం కేవలం జ్యామితి యొక్క ఒక ఫంక్షన్, ఈ డిజైన్ పారామితి నేరుగా జ్యామితి ద్వారా పరిగణించబడుతుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు అధిక సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. |
f13902eb6429629179419c95234ddbd555eb2bb6 | |
07d138a54c441d6ae9bff073025f8f5eeaac4da4 | పెద్ద మొత్తంలో డేటాపై శిక్షణ పొందిన పెద్ద లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ (డిఎన్ఎన్) నమూనాలు ఇటీవల ఇమేజ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ వంటి కష్టమైన పనులలో ఉత్తమ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించాయి. ఈ DNN లకు ఒక వస్తువు యంత్రాల సమూహాన్ని ఉపయోగించి శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది ఒక మంచి పద్ధతి, ఎందుకంటే శిక్షణ సమయం తీసుకుంటుంది మరియు కంప్యూటింగ్-ఇంటెన్సివ్. చాలా పెద్ద డిఎన్ఎన్ లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, నమూనాలను యంత్రాల మధ్య విభజించారు. చాలా పెద్ద డేటా సెట్లపై శిక్షణను వేగవంతం చేయడానికి, శిక్షణా ఉదాహరణల యొక్క వివిధ ఉపసమితులపై బహుళ మోడల్ ప్రతిరూపాలను సమాంతరంగా శిక్షణ ఇస్తారు, గ్లోబల్ పారామితి సర్వర్ ఈ ప్రతిరూపాల అంతటా భాగస్వామ్య బరువులను నిర్వహిస్తుంది. మోడల్ మరియు డేటా విభజన మరియు మొత్తం సిస్టమ్ ప్రొవిజనింగ్ కోసం సరైన ఎంపిక DNN మరియు పంపిణీ వ్యవస్థ హార్డ్వేర్ లక్షణాలపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ నిర్ణయాలకు ప్రస్తుతం గణనీయమైన డొమైన్ నైపుణ్యం మరియు సమయం తీసుకునే అనుభవపూర్వక రాష్ట్ర అంతరిక్ష అన్వేషణ అవసరం. ఈ పత్రం మొత్తం పంపిణీ వ్యవస్థ పనితీరు మరియు స్కేలబిలిటీపై ఈ విభజన మరియు ప్రొవిజనింగ్ నిర్ణయాల ప్రభావాన్ని కొలవడానికి పనితీరు నమూనాలను అభివృద్ధి చేస్తుంది. అలాగే, ఈ పనితీరు నమూనాలను ఉపయోగించి స్కేలబిలిటీ ఆప్టిమైజర్ను నిర్మించాము, ఇది DNN శిక్షణ సమయాన్ని తగ్గించే సరైన సిస్టమ్ కాన్ఫిగరేషన్ను సమర్థవంతంగా నిర్ణయిస్తుంది. మేము మా పనితీరు నమూనాలను మరియు స్కేలబిలిటీ ఆప్టిమైజర్ను రెండు బెంచ్మార్క్ అప్లికేషన్లపై స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ DNN ట్రైనింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ను ఉపయోగించి అంచనా వేస్తాము. ఫలితాలు మా పనితీరు నమూనాలు అధిక అంచనా ఖచ్చితత్వంతో DNN శిక్షణ సమయాన్ని అంచనా వేస్తాయి మరియు మా స్కేలబిలిటీ ఆప్టిమైజర్ ఉత్తమ కాన్ఫిగరేషన్లను సరిగ్గా ఎంచుకుంటుంది, పంపిణీ చేసిన DNN ల శిక్షణ సమయాన్ని తగ్గించడం. |
eee686b822950a55f31d4c9c33d02c1942424785 | సారాంశం- ఈ పత్రం త్రైమాసిక తరంగ ట్రాన్స్ఫార్మర్తో టి-జంక్షన్ ఉపయోగించి 2 x 2 త్రిభుజాకార మైక్రోస్ట్రిప్ పాచ్ యాంటెన్నాను వివరిస్తుంది. పాచ్ యాంటెన్నా లో దూరాన్ని నియంత్రించడం ద్వారా మరియు ఫీడ్ స్థానం సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, బ్యాండ్విడ్త్ పొందవచ్చు మరియు ఒక శ్రేణిని ఉపయోగించడం ద్వారా, డైరెక్టివిటీ మెరుగుపరచబడుతుంది. పెద్ద బ్యాండ్విడ్త్, అధిక డైరెక్టివిటీ, మరియు కనీస పరిమాణం యొక్క అవసరం 5.5 GHz వద్ద పనిచేసే T- జంక్షన్ నెట్వర్క్తో ఫీడ్ చేసే 2 x 2 త్రిభుజాకార మైక్రోస్ట్రిప్ పాచ్ యాంటెన్నా శ్రేణి రూపకల్పనకు దారితీస్తుంది. FR4 ఉపరితలంపై రూపొందించిన యాంటెన్నా, ఇది విద్యుద్వాహక స్థిరాంకం (r) 4.4, నష్టం టాంజెంట్ 0.02 మరియు మందం 1.6 మిమీ కలిగి ఉంది. సిమ్యులేషన్ ఫలితాల ప్రకారం, రూపొందించిన యాంటెన్నా 12.91 dB డైరెక్షనిటీని కలిగి ఉంది మరియు టి-జంక్షన్ ఫీడింగ్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించి VSWR 1.07 తో 173 MHz బ్యాండ్విడ్త్ కలిగి ఉంది. ప్రతిపాదిత 2 x 2 త్రిభుజాకార శ్రేణి తక్కువ బరువు, తయారీ సరళత, ఒకే పొర నిర్మాణం మరియు అధిక దిశను కలిగి ఉంది. కీవర్డ్ బ్యాండ్విడ్త్, కార్పొరేట్ ఫీడింగ్, రిటర్న్ లాస్, టి-జంక్షన్, విఎస్డబ్ల్యుఆర్. |
c707938422b60bf827ec161872641468ec1ffe00 | మేము అంతిమ స్థితి చర్య మార్కోవ్ నిర్ణయ ప్రక్రియలలో విలువ విధులు యొక్క స్థలం యొక్క జ్యామితీయ మరియు టోపోలాజికల్ లక్షణాలను ఏర్పాటు చేస్తాము. మా ప్రధాన సహకారం దాని ఆకారం యొక్క స్వభావం యొక్క లక్షణంః ఒక సాధారణ పాలిటోప్ (ఎగ్నర్ మరియు ఇతరులు, 2010). ఈ ఫలితాన్ని ప్రదర్శించడానికి, విధానాలు మరియు విలువ విధుల మధ్య నిర్మాణ సంబంధాల యొక్క అనేక లక్షణాలను మేము ప్రదర్శిస్తాము, వీటిలో లైన్ సిద్ధాంతం, ఇది ఒక రాష్ట్రం తప్ప అన్ని రాష్ట్రాల్లో పరిమితం చేయబడిన విధానాల విలువ విధులు ఒక లైన్ విభాగాన్ని వివరిస్తాయి. చివరగా, ఈ కొత్త దృక్పథాన్ని ఉపయోగించి దృశ్యమానతలను పరిచయం చేస్తూ, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంల డైనమిక్స్ గురించి అవగాహనను మెరుగుపరుస్తాము. |
86854374c13516a8ad0dc28ffd9cd4be2bca9bfc | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, గమనించిన డేటా లేదా దాచిన రాష్ట్ర వేరియబుల్స్ తెలిసిన రీమాన్ మానిఫోల్డ్కు పరిమితం చేయబడిన సమస్యలపై ఆసక్తి పెరుగుతోంది. క్రమబద్ధమైన డేటా విశ్లేషణలో ఈ ఆసక్తి కూడా పెరుగుతోంది, కానీ ముడి అల్గోరిథంలు వర్తించబడ్డాయిః మోంటే కార్లో ఫిల్టర్లు లేదా బ్రూట్-ఫోర్స్ డిస్క్రిటైజేషన్లు. ఈ విధానాలు పేలవంగా స్కేల్ అవుతాయి మరియు స్పష్టంగా తప్పిపోయిన అంతరాన్ని చూపుతాయిః కల్మాన్ ఫిల్టర్లకు జెనెరిక్ అనలాగ్లు ప్రస్తుతం యూక్లిడ్ కాని డొమైన్లలో అందుబాటులో లేవు. ఈ వ్యాసంలో, మొదట సువాసన లేని పరివర్తనను, తరువాత సువాసన లేని కల్మాన్ వడపోతను రీమాన్ మానిఫోర్డ్లకు సాధారణీకరించడం ద్వారా ఈ సమస్యను పరిష్కరించాము. కల్మాన్ వడపోత గౌస్-న్యూటన్ పద్ధతికి సమానమైన ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథంగా చూడవచ్చు కాబట్టి, మా అల్గోరిథం మానిఫోల్డ్లపై సాధారణ ప్రయోజన ఆప్టిమైజేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్ను కూడా అందిస్తుంది. మేము సింథటిక్ డేటా పై సూచన పద్ధతిని దృఢత్వం మరియు సారూప్యత అధ్యయనం, ఒక ప్రాంతం ట్రాకింగ్ సమస్యపై కోవారియెన్స్ లక్షణాలు ఉపయోగించి, ఒక ఉచ్చరించిన ట్రాకింగ్ సమస్య, ఒక సగటు విలువ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ఒక పోస్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యను వివరించాము. |
a075a513b2b1e8dbf9b5d1703a401e8084f9df9c | ముద్రించిన యాంటెన్నా జ్యామితిలలో ఉపరితల తరంగ ఉత్సాహాన్ని తగ్గించడానికి యూనిప్లానర్ కాంపాక్ట్ విద్యుదయస్కాంత బ్యాండ్గ్యాప్ (యుసి-ఇబిజి) ఉపరితలం సమర్థవంతమైన చర్యగా నిరూపించబడింది. ఈ పత్రం ఒక UC-EBG ఉపరితలంలో పొందుపర్చిన ఒక మైక్రోస్ట్రిప్ యాంటెన్నా దశల శ్రేణి యొక్క పనితీరును పరిశీలిస్తుంది. ఫలితాలు మూలకాల మధ్య పరస్పర కలపడం తగ్గింపును చూపుతాయి మరియు ముద్రించిన అంశాలతో దశల శ్రేణి అనువర్తనాల్లో "చనిపోయిన మచ్చలు" సమస్యకు సాధ్యమైన పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి. కొత్త మరియు సమర్థవంతమైన UC-EBG అరే ఆకృతీకరణ ప్రతిపాదించబడింది. ఒక ప్రోబ్ ఫీడ్ ప్యాచ్ యాంటెన్నా 7/spl సార్లు/5 మూలకాల యొక్క ఒక అధిక విద్యుత్ స్థిరమైన ఉపరితలంపై రూపకల్పన చేయబడింది, నిర్మించబడింది మరియు పరీక్షించబడింది. సిమ్యులేషన్ మరియు కొలత ఫలితాలు యాక్టివ్ రిటర్న్ లాస్ మరియు యాక్టివ్ ప్యాటర్న్ ఆఫ్ ది అరే సెంటర్ ఎలిమెంట్ లో మెరుగుదల చూపిస్తున్నాయి. ఉత్తమ పనితీరును సాధించడానికి ఉపయోగించే ట్రేడ్ఆఫ్లు చర్చించబడ్డాయి. |
16a0fde5a8ab5591a9b2985f60a04fdf50a18dc4 | వాకింగ్ అనేది వినియోగదారుల గుర్తింపు కోసం ఒక సమర్థవంతమైన బయోమెట్రిక్ లక్షణంగా పరిగణించబడుతుంది. నడక ఆధారిత ప్రమాణీకరణ వ్యవస్థలలో నడక టెంప్లేట్లు/మోడళ్లను భద్రపరచడం అనే పనిని పరిష్కరించే కొన్ని అధ్యయనాలు ఉన్నప్పటికీ, అవి నడక డేటా యొక్క తక్కువ వివక్షత మరియు అధిక వైవిధ్యంను పరిగణనలోకి తీసుకోవు, ఇది ప్రతిపాదిత వ్యవస్థల భద్రత మరియు ఆచరణాత్మకతను గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, నిష్క్రియాత్మక సెన్సార్ ఆధారిత నడక క్రిప్టోసిస్టమ్లో పైన పేర్కొన్న లోపాలను పరిష్కరించడంపై దృష్టి పెడతాము. ప్రత్యేకించి, మేము గైట్ టెంప్లేట్ల వివక్షతను మెరుగుపరచడానికి లీనియర్ డిస్క్రిమినేషన్ అనాలిసిస్ను, మరియు గ్రే కోడ్ క్వాంటిజేషన్ను అధిక వివక్షత మరియు స్థిరమైన బైనరీ టెంప్లేట్ను సేకరించేందుకు ఉపయోగిస్తాము. 38 వేర్వేరు వినియోగదారులపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు మా ప్రతిపాదిత పద్ధతి గణనీయంగా నడక క్రిప్టోసిస్టమ్ యొక్క పనితీరు మరియు భద్రతను మెరుగుపరుస్తుందని చూపించాయి. ముఖ్యంగా, మేము 6 × 10−5% (అనగా, 16983 ట్రయల్స్ లో 1 విఫలమైంది) మరియు 9.2% యొక్క తప్పుడు తిరస్కరణ రేటును 148-బిట్ భద్రతతో సాధించాము. |
d7fd575c7fae05e055e47d898a5d9d2766f742b9 | |
84ade3cb5b57624baee89d9e617bb5847ee07375 | |
9e5158222c911bec96d4f533cd0d7a1a0cff1731 | మల్టీఫంక్షన్ యాక్టివ్ ఎలక్ట్రానిక్ గైడెడ్ యాంటెన్నా (AESA) సిస్టమ్స్ కోసం తదుపరి తరం RF సెన్సార్ మాడ్యూల్స్కు రాడార్, ఎలక్ట్రానిక్ వార్ఫేర్ (EW) కార్యాచరణలు మరియు కమ్యూనికేషన్లు / డేటా లింకులు వంటి వివిధ ఆపరేటింగ్ మోడ్ల కలయిక అవసరం. ఇవి సాధారణంగా సి-బ్యాండ్, ఎక్స్-బ్యాండ్ మరియు కు-బ్యాండ్లలో పనిచేస్తాయి మరియు 10 GHz కంటే ఎక్కువ బ్యాండ్విడ్త్ అవసరాన్ని సూచిస్తాయి. ఆధునిక యాక్టివ్ ఎలక్ట్రానిక్గా నడిచే యాంటెన్నాల తయారీకి, ట్రాన్స్మిట్/రిసీవ్ (టి/ఆర్) మాడ్యూల్స్ కఠినమైన జ్యామితి అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉండాలి. ఈ భవిష్యత్ మల్టీఫంక్షన్ RF సెన్సార్ మాడ్యూల్స్కు ఒక ప్రధాన సవాలు సగం తరంగదైర్ఘ్య యాంటెన్నా గ్రిడ్ అంతరం ద్వారా నిర్దేశించబడుతుంది, ఇది భౌతిక ఛానల్ వెడల్పును <12 మిమీ లేదా అంతకంటే తక్కువకు పరిమితం చేస్తుంది, ఇది అత్యధిక ఫ్రీక్వెన్సీ ఆపరేషన్కు అనుగుణంగా బీమ్ పాయింటింగ్ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. ఈ జ్యామితి డిమాండ్లను అధిగమించడానికి ఒక మంచి పరిష్కారం మొత్తం ఏకశిలా మైక్రోవేవ్ ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్ (MMIC) చిప్ ప్రాంతం యొక్క తగ్గింపు, ఇది వ్యక్తిగత RF కార్యాచరణలను సమగ్రపరచడం ద్వారా సాధించబడుతుంది, ఇవి సాధారణంగా వ్యక్తిగత ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్లు (IC లు) ద్వారా సాధించబడతాయి, కొత్త మల్టీఫంక్షనల్ (MFC) MMIC లలో. ఈ కృషిలో వివిధ భావనలు, వాటిలో కొన్ని ఇప్పటికే అమలు చేయబడ్డాయి, తదుపరి తరం RF సెన్సార్ మాడ్యూళ్ళకు సంబంధించినవి చర్చించబడతాయి మరియు వివరించబడతాయి. |
77a9473256f6841d40cb9198feb5b91dccf9ffd1 | ఈ కాగితం విద్యుత్ కారకం దిద్దుబాటు (PFC) మరియు జీరో వోల్టేజ్ స్విచింగ్ (ZVS) తో కాంతి-ఉద్గార డయోడ్లను (LED లు) శక్తివంతం చేయడానికి ఒక మసకబారిన ఛార్జ్-పంప్ డ్రైవర్ను అందిస్తుంది. ప్రతిపాదిత LED డ్రైవర్ ఎలక్ట్రోలైటిక్ కెపాసిటర్లను ఉపయోగించదు, ఇది అధిక ఉపయోగకరమైన జీవితకాలం అందిస్తుంది మరియు ప్రస్తుత సెన్సార్ల అవసరం లేకుండా ఓపెన్ లూప్ నియంత్రణలో అవుట్పుట్ కరెంట్ను స్థిరీకరించగలదు, ఇది ఖర్చును తగ్గిస్తుంది. అవుట్పుట్ శక్తి స్విచింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీకి అనులోమానుపాతంలో ఉంటుంది, ఇది LED లను మసకబారడానికి అనుమతిస్తుంది. 22W తో ఒక నమూనాను అమలు చేసి, ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను చర్చించారు. ఈ నమూనా 0.996 శక్తి కారకాన్ని మరియు 89.5% సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. 53 కిలోహెర్ట్జ్ నుండి 30 కిలోహెర్ట్జ్ వరకు మారేటప్పుడు స్విచింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ ద్వారా డ్రైవర్ అవుట్పుట్ శక్తి 40% కంటే ఎక్కువ తగ్గింది మరియు కన్వర్టర్ ZVS లో పనిచేయడం కొనసాగింది. |
b5fe4731ff6a7a7f1ad8232186e84b1f944162e0 | వివిధ రకాల డేటా ను ఒక సాధారణమైన తక్కువ-పరిమాణ హమ్మింగ్ స్పేస్ లోకి పొందుపరచడం ద్వారా క్రాస్ మీడియా హ్యాషింగ్ అనేది ఇటీవలి సంవత్సరాలలో తీవ్ర శ్రద్ధను ఆకర్షించింది. దీనికి కారణం a) మల్టీ-మోడల్ డేటా విస్తృతంగా వ్యాపించింది, ఉదాహరణకు, ఫ్లిక్కర్లోని వెబ్ చిత్రాలు ట్యాగ్లతో అనుబంధించబడ్డాయి మరియు b) హ్యాషింగ్ అనేది పెద్ద ఎత్తున ఉన్నత-పరిమాణ డేటా ప్రాసెసింగ్ వైపు సమర్థవంతమైన సాంకేతికత, ఇది క్రాస్-మీడియా రిట్రీవల్ యొక్క పరిస్థితి. లోతైన అభ్యాసంలో ఇటీవలి పురోగతి ద్వారా ప్రేరణ పొంది, మేము బహుళ-మోడల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల ఆధారంగా క్రాస్-మీడియా హాషింగ్ విధానాన్ని ప్రతిపాదించాము. నేర్చుకునే లక్ష్యంలో a) సంబంధిత క్రాస్ మీడియా డేటా కోసం హాష్ కోడ్లు ఒకేలా ఉండటాన్ని, మరియు b) క్లాస్ లేబుల్స్ అంచనా వేయడానికి హాష్ కోడ్లు వివక్షత కలిగి ఉండటాన్ని పరిమితం చేయడం ద్వారా, నేర్చుకున్న హామింగ్ స్పేస్ క్రాస్ మీడియా అర్థ సంబంధాలను బాగా సంగ్రహిస్తుందని మరియు అర్థపరంగా వివక్షత కలిగి ఉంటుందని భావిస్తున్నారు. రెండు వాస్తవ ప్రపంచ డేటా సెట్లపై చేసిన ప్రయోగాలు, మా విధానం అధునాతన పద్ధతులతో పోలిస్తే మెరుగైన క్రాస్ మీడియా రిట్రీవల్ పనితీరును సాధిస్తుందని చూపిస్తుంది. |
9814dd00440b08caf0df96988edb4c56cfcf7bd1 | ఒక ఆకర్షణీకుడు అధిక స్థాయి పని ఉద్దేశాలను అందిస్తుంది మరియు స్థానిక ప్రణాళికాదారు కోసం పర్యావరణం గురించి ప్రపంచ సమాచారాన్ని పొందుపరుస్తుంది, తద్వారా ఎక్కువ కాలం పాటు ఖరీదైన ప్రపంచ ప్రణాళిక అవసరం లేదు. ఇది ఒక ఆకర్షకుడు తో పథం ప్రణాళిక మాత్రమే స్థానిక ప్రణాళిక కలిగి వ్యవస్థలు పైగా మెరుగైన పనితీరు ఫలితాలు ప్రదర్శించబడుతుంది యాక్టివ్ SLAM అనేది ఒక స్వతంత్ర రోబోట్కు SLAM ప్రక్రియతో ఏకకాలంలో సమర్థవంతమైన మార్గాలను ప్లాన్ చేయడానికి సవాలును కలిగిస్తుంది. రోబోట్, మ్యాప్ మరియు సెన్సార్ కొలతల యొక్క అనిశ్చితులు, మరియు డైనమిక్ మరియు మోషన్ పరిమితులు ప్రణాళికా ప్రక్రియలో పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఈ కాగితంలో, క్రియాశీల SLAM సమస్యను సరైన పథం ప్రణాళిక సమస్యగా రూపొందించారు. ఒక కొత్త సాంకేతికత ప్రవేశపెట్టబడింది, ఇది మోడల్ ప్రిడిక్టివ్ కంట్రోల్ (ఎ. కె. ఎ. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి. |
bc32313c5b10212233007ebb38e214d713db99f9 | పెద్దల క్లినికల్ ఎలక్ట్రో కార్డియోగ్రఫీ (ఇసిజి) సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్స్ మరియు డిజిటల్ ప్రాసెసర్ల శక్తిలో గణనీయమైన పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, నాన్-ఇన్వాసివ్ పిండం ఎసిజి (ఎన్ఐ-ఎఫ్ఇసిజి) యొక్క విశ్లేషణ ఇంకా ప్రారంభ దశలోనే ఉంది. సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్లను అంచనా వేయడానికి శాస్త్రీయ సమాజానికి FECG డేటా సమితిని బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉంచడం ద్వారా ఫిజియోనెట్ / కంప్యూటింగ్ ఇన్ కార్డియాలజీ ఛాలెంజ్ 2013 ఈ పరిమితుల్లో కొన్నింటిని పరిష్కరిస్తుంది. అధిక పౌన frequency పున్యాలు మరియు బేస్లైన్ వాండరింగ్ను తొలగించడానికి ఉదర ECG సిగ్నల్స్ మొదట బ్యాండ్-పాస్ ఫిల్టర్తో ముందే ప్రాసెస్ చేయబడ్డాయి. అవసరమైతే 50 Hz లేదా 60 Hz వద్ద శక్తి జోక్యాన్ని తొలగించడానికి ఒక గీత వడపోత వర్తించబడింది. తల్లి ఎసిజిని రద్దు చేయడానికి వివిధ సోర్స్ సెపరేషన్ టెక్నిక్లను వర్తింపజేయడానికి ముందు సిగ్నల్స్ సాధారణీకరించబడ్డాయి. ఈ పద్ధతుల్లోః టెంప్లేట్ వ్యవకలనం, ప్రధాన/స్వతంత్ర భాగాల విశ్లేషణ, విస్తరించిన కల్మాన్ ఫిల్టర్ మరియు ఈ పద్ధతుల ఉపసమితి (FUSE పద్ధతి) కలయిక ఉన్నాయి. పిండం QRS గుర్తింపును పాన్ మరియు టాంప్కిన్స్ QRS డిటెక్టర్ ఉపయోగించి అన్ని అవశేషాలపై నిర్వహించారు మరియు పిండం హృదయ స్పందన సమయ శ్రేణిని సున్నితమైన అవశేష ఛానెల్ను ఎంచుకున్నారు. FUSE అల్గోరిథం శిక్షణా డేటా సమితిలో అన్ని వ్యక్తిగత పద్ధతుల కంటే మెరుగైన పనితీరును ఇచ్చింది. ధ్రువీకరణ మరియు పరీక్ష సెట్లలో, ఉత్తమమైన ఛాలెంజ్ స్కోర్లు E1 = 179.44, E2 = 20.79, E3 = 153.07, E4 = 29.62 మరియు E5 = 4.67 వరుసగా FUSE పద్ధతిని ఉపయోగించి 1-5 సంఘటనలకు. ఈ పోటీలో పాల్గొన్న 53 అంతర్జాతీయ జట్లలో E1, E2లకు అత్యుత్తమ స్కోరు, E3, E4 మరియు E5లకు మూడవ, రెండవ అత్యుత్తమ స్కోరు సాధించింది. పిండ హృదయ స్పందన రేటు అంచనా కోసం ఇప్పటికే ఉన్న ప్రామాణిక విధానాలను అంచనా వేసేవారిని కలపడం ద్వారా మెరుగుపరచవచ్చని ఫలితాలు చూపించాయి. మేము ప్రతి ప్రామాణిక విధానాల కోసం బెంచ్మార్కింగ్ను ప్రారంభించడానికి ఓపెన్ సోర్స్ కోడ్ను అందిస్తాము. |
09f13c590f19dce53dfd8530f8cbe8044cce33ed | ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, అనేక రకాల భౌతిక పరస్పర చర్యలను నిర్వహించడానికి అనేక యూజర్ ఇంటర్ఫేస్ పరికరాలు కనిపిస్తాయి. మైక్రోసాఫ్ట్ కిన్ ఎక్ట్ కెమెరా ఒక విప్లవాత్మక మరియు ఉపయోగకరమైన లోతు కెమెరా, ఇది సంజ్ఞ లేదా కదలిక గుర్తింపు ద్వారా ఎక్స్ బాక్స్ ప్లాట్ఫామ్లో ఇంటరాక్టివ్ గేమింగ్ యొక్క కొత్త వినియోగదారు అనుభవాన్ని ఇస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో మైక్రోసాఫ్ట్ కిన్ ఎక్ట్ సెన్సార్ ఉపయోగించి క్వాడ్రోటర్ ఆర్ డ్రోన్ ను నియంత్రించే విధానాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. |
ca78c8c4dbe4c92ba90c8f6e1399b78ced3cf997 | ఈ వ్యాసంలో, శ్రద్ధ మరియు అవుట్పుట్ మధ్య ఉమ్మడి పంపిణీ యొక్క సాధారణ పుంజం సన్నిహితతత, ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన శ్రద్ధ యంత్రాంగం సీక్వెన్స్ టు సీక్వెన్స్ లెర్నింగ్ అని మేము చూపిస్తాము. ఈ పద్ధతి హార్డ్ అటెన్షన్ లో పదునైన దృష్టి యొక్క ప్రయోజనాన్ని మరియు మృదువైన శ్రద్ధ యొక్క అమలు సౌలభ్యాన్ని మిళితం చేస్తుంది. ఐదు అనువాద పనుల్లో, రెండు రూపకల్పన పనుల్లో, బ్లూలో ఉన్న శ్రద్ధ యంత్రాంగాలతో పోలిస్తే, మేము నిరంతర, నిరంతర లాభాలను చూపిస్తున్నాము. |
abdb694ab4b1cb4f54f07ed16a657765ce8c47f5 | ఆవిష్కరణ లక్షణాల గురించి మరియు ఆవిష్కరణల స్వీకరణ మరియు అమలుకు వాటి సంబంధం గురించి 75 వ్యాసాల సమీక్ష మరియు మెటా-విశ్లేషణ జరిగింది. విశ్లేషణలో ఒక భాగం ఇప్పటికే ఉన్న అధ్యయనాల యొక్క పద్దతి ప్రొఫైల్ను నిర్మించడం మరియు దీనిని ఒక ఊహాత్మక సరైన విధానంతో పోల్చడం. అధ్యయనంలో రెండవ భాగం మెటా-విశ్లేషణాత్మక గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించి ఇప్పటికే ఉన్న అనుభవపూర్వక ఫలితాల యొక్క సాధారణత మరియు స్థిరత్వాన్ని అంచనా వేసింది. మూడు ఆవిష్కరణ లక్షణాలు (అనుకూలత, సాపేక్ష ప్రయోజనం మరియు సంక్లిష్టత) ఆవిష్కరణను స్వీకరించడానికి అత్యంత స్థిరమైన ముఖ్యమైన సంబంధాన్ని కలిగి ఉన్నాయి. ఈ ప్రాంతంలో భవిష్యత్తులో పరిశోధనలకు సూచనలు చేశారు. |
518fd110bbf86df5259fb99126173d626a2ff744 | వ్యక్తిగత రోబోట్లు మరియు అసెంబ్లీ లైన్ రోబోట్లు వంటి మొబైల్ మానిప్యులేటర్ల కోసం ట్రాక్టోరియాల కంటే అభ్యాస ప్రాధాన్యతల సమస్యను మేము పరిశీలిస్తాము. మనం నేర్చుకునే ప్రాధాన్యతలు ట్రాక్టోరియాల పై సరళమైన జ్యామితీయ పరిమితుల కంటే సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి; అవి వివిధ వస్తువుల యొక్క పరిసర సందర్భం మరియు పర్యావరణంలో మానవ పరస్పర చర్యల ద్వారా నియంత్రించబడతాయి. సందర్భానుసారంగా గొప్ప వాతావరణాలలో ప్రాధాన్యతలను బోధించడానికి సహకార ఆన్లైన్ అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము ప్రతిపాదించాము. మా విధానం యొక్క ముఖ్య వింత వినియోగదారు నుండి ఆశించిన ఫీడ్బ్యాక్ రకంలో ఉంది: మానవ వినియోగదారు సరైన పథాలను శిక్షణా డేటాగా ప్రదర్శించాల్సిన అవసరం లేదు, కానీ సిస్టమ్ ప్రస్తుతం ప్రతిపాదించిన పథం కంటే కొద్దిగా మెరుగుపడిన పథాలను పునరావృతంగా అందించాలి. ఈ సహకారిత ప్రాధాన్యత ఫీడ్బ్యాక్ను సరైన పథాల ప్రదర్శనల కంటే సులభంగా పొందవచ్చని మేము వాదిస్తున్నాము. ఏదేమైనా, మన అల్గోరిథం యొక్క సైద్ధాంతిక క్షమాపణ పరిమితులు సరైన పథ అల్గోరిథంల యొక్క అసమ్ప్టోటిక్ రేట్లతో సరిపోతాయి. మేము మా అల్గోరిథంను రెండు అధిక-స్వేచ్ఛా రోబోట్లలో అమలు చేస్తాము, PR2 మరియు బాక్స్టెర్, మరియు అటువంటి క్రమంగా ఫీడ్బ్యాక్ అందించడానికి మూడు సహజమైన యంత్రాంగాలను అందిస్తాయి. మా ప్రయోగాత్మక అంచనాలో మేము రెండు సందర్భం-సంపన్న సెట్టింగులను పరిశీలిస్తాము, గృహ పనులు మరియు కిరాణా దుకాణంలో చెక్అవుట్, మరియు వినియోగదారులు రోబోట్ను కొన్ని ఫీడ్బ్యాక్లతో (కొన్ని నిమిషాలు మాత్రమే తీసుకునే) శిక్షణ ఇవ్వగలరని చూపిస్తున్నారు. |
9f927249d7b33b91ca23f8820e21b22a6951a644 | మిల్లీమీటర్ వేవ్ (mmWave) సెల్యులార్ సిస్టమ్స్ యొక్క అధిక డేటా రేట్లను ప్రారంభించడం బేస్ స్టేషన్లు మరియు మొబైల్ వినియోగదారులలో పెద్ద యాంటెన్నా శ్రేణులను అమలు చేయడం అవసరం. మిల్లీవేవ్ సెల్యులార్ నెట్వర్క్ల కవరేజ్ మరియు రేటుపై మునుపటి పని బేస్ స్టేషన్లు మరియు మొబైల్ బీమ్ఫార్మింగ్ వెక్టర్లు గరిష్ట బీమ్ఫార్మింగ్ లాభాల కోసం ముందే రూపొందించబడిన సందర్భంలో దృష్టి సారించింది. అయితే, బీమ్ ఫార్మింగ్/కంబైనింగ్ వెక్టర్లను రూపొందించడానికి శిక్షణ అవసరం, ఇది SINR కవరేజ్ మరియు mmWave వ్యవస్థల రేటు రెండింటినీ ప్రభావితం చేస్తుంది. ఈ పత్రం బీమ్ శిక్షణ/సంబంధం కోసం ఓవర్ హెడ్ ను పరిగణనలోకి తీసుకుంటూ mmWave సెల్యులార్ నెట్వర్క్ పనితీరును అంచనా వేస్తుంది. మొదట, ప్రారంభ బీమ్ అసోసియేషన్ కోసం ఒక నమూనా అభివృద్ధి చేయబడుతుంది, ఇది బీమ్ స్వీపింగ్ మరియు డౌన్ లింక్ కంట్రోల్ పైలట్ పునర్వినియోగం ఆధారంగా ఉంటుంది. బీమ్ ట్రైనింగ్ యొక్క ప్రభావాన్ని చేర్చడానికి, సమర్థవంతమైన నమ్మదగిన రేటు అని పిలువబడే కొత్త మెట్రిక్ నిర్వచించబడింది మరియు స్వీకరించబడింది. స్టోకాస్టిక్ జ్యామితిని ఉపయోగించి, mmWave సెల్యులార్ నెట్వర్క్ల యొక్క సమర్థవంతమైన రేటు రెండు ప్రత్యేక సందర్భాల్లో తీసుకోబడిందిః సమీప-సమకాలిక పైలట్లు మరియు పూర్తి పైలట్ పునర్వినియోగం. విశ్లేషణ మరియు అనుకరణ ఫలితాలు రెండు ముఖ్యమైన ప్రశ్నలకు సమాధానాలను అందిస్తాయి. మొదట, mmWave నెట్వర్క్ పనితీరుపై బీమ్ అసోసియేషన్ ప్రభావం ఏమిటి? అప్పుడు, ఆర్తోగోనల్ లేదా పునర్వినియోగ పైలట్లను ఉపయోగించాలా? ఫలితాలు చూపిన ప్రకారం, ఉపయోగించిన బీమ్స్ చాలా విస్తృతంగా ఉన్నట్లయితే, పూర్తి పైలట్ పునర్వినియోగంతో ప్రారంభ బీమ్ శిక్షణ దాదాపుగా బీమ్ సమలేఖనం వలె మంచిది. |
6bd1f2782d6c8c3066d4e7d7e3afb995d79fa3dd | ఒక అర్థ విభాగీకరణ అల్గోరిథం ఒక చిత్రంలో ప్రతి పిక్సెల్కు ఒక లేబుల్ను కేటాయించాలి. ఇటీవల, డీప్ లెర్నింగ్ కారణంగా RGB చిత్రాల యొక్క అర్థ విభాగం గణనీయంగా అభివృద్ధి చెందింది. సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ కోసం డేటాసెట్లను సృష్టించడం శ్రమతో కూడుకున్నది కాబట్టి, ఈ డేటాసెట్లు ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ డేటాసెట్ల కంటే గణనీయంగా చిన్నవిగా ఉంటాయి. ఇది నేరుగా ఒక లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ను సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ కోసం శిక్షణ ఇవ్వడం కష్టతరం చేస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది ఓవర్ ఫిట్టింగ్కు గురవుతుంది. దీన్ని ఎదుర్కోవటానికి, లోతైన అభ్యాస నమూనాలు సాధారణంగా పెద్ద ఎత్తున చిత్ర వర్గీకరణ డేటాసెట్లపై ముందే శిక్షణ పొందిన కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తాయి, ఇవి సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ కోసం చక్కగా ట్యూన్ చేయబడతాయి. RGB కాని చిత్రాల కోసం, ఇది ప్రస్తుతం సాధ్యం కాదు ఎందుకంటే పెద్ద ఎత్తున లేబుల్ చేయబడిన RGB కాని డేటాసెట్లు లేవు. ఈ కాగితంలో, బహుళ వర్ణపటాల రిమోట్ సెన్సింగ్ చిత్రాల అర్థ విభాగీకరణ కోసం రెండు లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లను అభివృద్ధి చేసాము. లక్ష్య డేటా సమితిపై శిక్షణకు ముందు, మేము పెద్ద మొత్తంలో సింథటిక్ మల్టీ స్పెక్ట్రల్ ఇమేజరీతో నెట్వర్క్లను ప్రారంభిస్తాము. ఇది రియల్ వరల్డ్ రిమోట్ సెన్సింగ్ ఇమేజరీ ఫలితాలను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము, మరియు మేము సవాలు హమ్లిన్ బీచ్ స్టేట్ పార్క్ డేటాసెట్లో కొత్త స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ఫలితాన్ని ఏర్పాటు చేస్తున్నాము. |
9e9b8832b9e727d5f7a61cedfa4bdf44e8969623 | గ్లోబల్ పరిష్కారాలను కనుగొనడానికి పెద్ద ఎత్తున నాన్-లీనియర్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యల కోసం టీచింగ్-లెర్నింగ్-బేస్డ్ ఆప్టిమైజేషన్ (టిఎల్బిఓ) అని పిలువబడే సమర్థవంతమైన ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతిని ఈ కాగితంలో ప్రతిపాదించారు. తరగతిలోని విద్యార్థుల ఫలితాలపై ఉపాధ్యాయుడి ప్రభావం ఎలా ఉంటుందో ఈ పద్ధతి ఆధారంగా నిర్ణయించారు. ఈ పద్ధతి యొక్క ప్రాథమిక తత్వశాస్త్రం వివరంగా వివరించబడింది. ఈ పద్ధతి యొక్క సమర్థత వివిధ లక్షణాలతో అనేక బెంచ్మార్క్ సమస్యలపై పరీక్షించబడుతుంది మరియు ఫలితాలను ఇతర జనాభా ఆధారిత పద్ధతులతో పోల్చబడుతుంది. 2011 ఎల్సెవియర్ ఇంక్. అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
3ca6ab58ae015860098d800a9942af9df4d1e090 | శోధన ఆధారిత గ్రాఫ్ ప్రశ్నలు, చిన్న మార్గాలు మరియు ఐసోమార్ఫిక్ ఉపగ్రాఫ్లను కనుగొనడం వంటివి మెమరీ లాటెన్సీ ద్వారా ఆధిపత్యం చెలాయిస్తాయి. ఇన్పుట్ గ్రాఫ్లను తగిన విధంగా విభజించగలిగితే, పెద్ద క్లస్టర్ ఆధారిత కంప్యూటింగ్ ప్లాట్ఫారమ్లు ఈ ప్రశ్నలను అమలు చేయగలవు. అయితే, ఇన్పుట్ గ్రాఫ్ యొక్క ప్రతి వెర్టెక్స్ వద్ద కంప్యూటింగ్-బౌండ్ ప్రాసెసింగ్ లేకపోవడం మరియు పొరుగువారిని తిరిగి పొందవలసిన స్థిరమైన అవసరం తక్కువ ప్రాసెసర్ వినియోగాన్ని సూచిస్తుంది. అంతేకాకుండా, స్కేల్ రహిత సోషల్ నెట్వర్క్లు వంటి గ్రాఫ్ తరగతులకు విభజనను స్పష్టంగా సమర్థవంతంగా చేయడానికి స్థానికీకరణ లేదు. భారీ మల్టీథ్రెడింగ్ అనేది ఒక ప్రత్యామ్నాయ నిర్మాణ నమూనా, దీనిలో పెద్ద షేర్డ్ మెమరీని ప్రాసెసర్లతో కలిపి అనేక థ్రెడ్ సందర్భాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి అదనపు హార్డ్వేర్ కలిగి ఉంటుంది. ప్రాసెసర్ వేగం సాధారణంగా సాధారణం కంటే నెమ్మదిగా ఉంటుంది, మరియు డేటా కాష్ లేదు. మెమరీ లాటెన్సీని తగ్గించే బదులు, మల్టీథ్రెడ్ మెషీన్లు దానిని తట్టుకుంటాయి. ఈ నమూనా గ్రాఫ్ శోధన సమస్యతో బాగా అనుసంధానించబడి ఉంది, ఎందుకంటే కంప్యూటింగ్కు మెమరీ అభ్యర్థనల యొక్క అధిక నిష్పత్తిని మల్టీథ్రెడింగ్ ద్వారా తట్టుకోగలదు. ఈ కాగితంలో, మల్టీథ్రెడ్ గ్రాఫ్ లైబ్రరీ (ఎమ్టిజిఎల్) ను పరిచయం చేస్తున్నాము, మల్టీథ్రెడ్ కంప్యూటర్లలో అర్థ గ్రాఫ్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి సాధారణ గ్రాఫ్ ప్రశ్న సాఫ్ట్వేర్. ఈ లైబ్రరీ ప్రస్తుతం సీరియల్ మెషీన్లలో మరియు క్రే MTA-2లో నడుస్తుంది, అయితే సాండియా ఒక రన్-టైమ్ సిస్టమ్ను అభివృద్ధి చేస్తోంది, ఇది MTGL ఆధారిత కోడ్ను సిమెట్రిక్ మల్టీప్రాసెసర్లలో అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. మేము అనుసంధానించబడిన భాగాల కోసం బహుళ థ్రెడ్ అల్గోరిథంను మరియు ఖచ్చితమైన సబ్గ్రాఫ్ ఐసోమోర్ఫిజం కోసం కొత్త హ్యూరిస్టిక్ను కూడా పరిచయం చేస్తున్నాము. మేము ఈ మరియు ఇతర ప్రాథమిక గ్రాఫ్ అల్గోరిథంల పనితీరును పెద్ద-స్థాయి ఉచిత గ్రాఫ్లలో అన్వేషిస్తాము. మేము క్రే MTA-2 మరియు బ్లూ జీన్ / లైట్ మధ్య s-t కనెక్టివిటీ కోసం పనితీరు పోలికతో ముగుస్తుంది. |
d4c65ee21bb8d64b8e4380f80ad856a1629b5949 | బ్రాడ్బ్యాండ్ ఆర్తో-మోడ్ ట్రాన్స్డ్యూసర్లలో డబుల్ ఆర్తోగోనల్ లీనియర్ పోలరైజేషన్లను వేరు చేయడానికి మడతపెట్టబడిన సైడ్ ఆర్మ్స్ తో ఒక వేవ్ గైడ్ డివైడర్ ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ నిర్మాణం బాగా తెలిసిన డబుల్ సింమెట్రీ జంక్షన్ పై ఆధారపడింది, ఇక్కడ మెటల్ పిన్ లను తొలగించారు మరియు సైడ్ అవుట్పుట్ లను ఒక మిశ్రమ ప్రభావాన్ని సాధించడానికి మడవారుః నిలువు ధ్రువణతకు సరిపోయే మరియు చాలా ముఖ్యమైన పరిమాణ తగ్గింపు. అంతేకాకుండా, పార్శ్వ శాఖల కోసం మార్గం తగ్గించబడినందున, వివిధ ధ్రువణతలకు చొప్పించే నష్టాలు సమతుల్యమవుతాయి. ఉభయచర ధ్రువణాల మధ్య ఒంటరితనం ఉభయచరాల యొక్క డబుల్-సమతుల్యత కారణంగా ఉంచబడుతుంది. యాంత్రిక పరంగా, ప్రతిపాదిత జంక్షన్ ఆర్తో-మోడ్ ట్రాన్స్డ్యూసర్ భాగాల యొక్క సరళమైన తయారీ మరియు అసెంబ్లీని అనుమతిస్తుంది, ఇది Ku- బ్యాండ్ డిజైన్తో చూపబడింది, ఇది మొత్తం Ku- బ్యాండ్ను 12.6 నుండి 18.25 GHz వరకు కవర్ చేస్తుంది. ప్రయోగాత్మక నమూనా రెండు ధ్రువణతలకు డిజైన్ బ్యాండ్లో 28 dB కంటే మెరుగైన కొలిచిన తిరిగి నష్టం మరియు 0.15 dB కంటే తక్కువ చొప్పించే నష్టం ప్రదర్శించింది. |
db3259ae9e7f18a319cc24229662da9bf400221a | |
10dae7fca6b65b61d155a622f0c6ca2bc3922251 | |
5021c5f6d94ffaf735ab941241ab21e0c491ffa1 | మ్యాచింగ్ మరియు రిట్రీచ్ పనులలో వాటి పనితీరును మెరుగుపరచడానికి MSER లక్షణాలు పునర్నిర్వచించబడ్డాయి. సిమ్సర్ యొక్క ప్రతిపాదిత లక్షణాలు (అంటే. MSER లు) అనేది పరిమితి మార్పుల (MSER ల వంటివి) కింద మాత్రమే కాకుండా, అదనంగా, ఇమేజ్ రీస్కేలింగ్ (సూటిగా) కింద కూడా గరిష్ట స్థిరంగా ఉండే ఎక్స్ట్రీమల్ ప్రాంతాలు. ఈ మార్పు యొక్క సిద్ధాంతపరమైన ప్రయోజనాలు చర్చించబడ్డాయి. ఈ మార్పు MSER ల యొక్క ప్రాథమిక లక్షణాలను కాపాడుతుందని కూడా ప్రయోగాత్మకంగా ముందుగానే ధృవీకరించబడింది, అనగా సగటు సంఖ్యలో ఫీచర్లు, పునరావృతత మరియు గణన సంక్లిష్టత (ఇది ఉపయోగించిన స్కేల్స్ సంఖ్య ద్వారా మాత్రమే గుణకం పెరుగుతుంది), అయితే పనితీరు (సాధారణ CBVIR కొలమానాల ద్వారా కొలుస్తారు) గణనీయంగా మెరుగుపరచవచ్చు. ముఖ్యంగా, బెంచ్మార్క్ డేటా సెట్లపై ఫలితాలు వర్ణన-ఆధారిత సరిపోలిక మరియు పద-ఆధారిత సరిపోలిక రెండింటి కోసం రికాల్ విలువలలో గణనీయమైన పెరుగుదలలను సూచిస్తాయి. సాధారణంగా, SIMSER లు పెద్ద దృశ్య పదజాలంతో ఉపయోగం కోసం ప్రత్యేకంగా అనుకూలంగా ఉంటాయి, ఉదా. పెద్ద ఎత్తున డేటాబేస్లలో బాడ్ బ్యాక్ ప్రీ-రిట్రీచ్ కార్యకలాపాల నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి వాటిని భవిష్యత్లో ఉపయోగించవచ్చు. |
e23c9687ba0bf15940af76b7fa0e0c1af9d3156e | వినియోగదారు ఎలక్ట్రానిక్స్ పరిశ్రమ 240 బిలియన్ డాలర్ల ప్రపంచ పరిశ్రమ, ఇందులో తక్కువ సంఖ్యలో అత్యంత పోటీతత్వ గ్లోబల్ ప్లేయర్లు ఉన్నారు. ఈ పరిశ్రమలో ఏదైనా గ్లోబల్ సరఫరా గొలుసుతో సంబంధం ఉన్న అనేక ప్రమాదాలను మేము వివరిస్తాము. ఈ ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి శామ్సంగ్ ఎలక్ట్రానిక్స్ మరియు దాని అనుబంధ సంస్థ శామ్సంగ్ ఎలక్ట్రానిక్స్ యుకె తీసుకున్న చర్యలను కూడా మేము ఉదాహరణగా జాబితా చేసాము. ప్రమాదాల వర్ణన మరియు తగ్గించే ప్రయత్నాల ఉదాహరణలు భవిష్యత్ పరిశోధనల ప్రాంతాలను గుర్తించడానికి నేపథ్యాన్ని అందిస్తాయి. |
2f52cbef51a6a8a2a74119ad821526f9e0b57b39 | SAP HANA డేటాబేస్ SAP HANA అప్లికేషన్ యొక్క ప్రధాన భాగంగా ఉంది, ఇది సంక్లిష్ట వ్యాపార విశ్లేషణాత్మక ప్రక్రియలకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది లావాదేవీల పరంగా స్థిరమైన కార్యాచరణ పనిభారంతో కలిపి ఉంటుంది. ఈ కాగితంలో, SAP HANA డేటాబేస్ యొక్క ప్రాథమిక లక్షణాలను మేము వివరించాము, SAP HANA డేటాబేస్ను ఇతర క్లాసిక్ రిలేషనల్ డేటాబేస్ మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్స్ నుండి వేరుచేసే విలక్షణ లక్షణాలను నొక్కిచెప్పాము. సాంకేతిక పరంగా, SAP HANA డేటాబేస్లో బహుళ డేటా ప్రాసెసింగ్ ఇంజన్లు ఉన్నాయి, ఇవి డేటా ప్రాసెసింగ్ యొక్క పూర్తి స్పెక్ట్రమ్ను అందించడానికి పంపిణీ చేయబడిన ప్రశ్న ప్రాసెసింగ్ పర్యావరణంతో ఉంటాయి - క్లాసిక్ రిలేషనల్ డేటా నుండి హైబ్రిడ్ ఇంజిన్లో వరుస- మరియు కాలమ్-ఆధారిత భౌతిక ప్రాతినిధ్యాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, అదే వ్యవస్థలో సెమీ మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా నిర్వహణ కోసం గ్రాఫ్ మరియు టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ వరకు. మరింత అప్లికేషన్ ఆధారిత దృక్పథం నుండి, స్థానికంగా అమలు చేయబడిన వ్యాపార విధుల యొక్క అంతర్నిర్మిత సమితితో బహుళ డొమైన్-నిర్దిష్ట భాషల యొక్క SAP HANA డేటాబేస్ అందించే నిర్దిష్ట మద్దతును మేము వివరించాము. SQL - రిలేషనల్ డేటాబేస్ సిస్టమ్స్ కోసం లింగవ ఫ్రాంకాగా - ఇకపై ఆధునిక అనువర్తనాల అన్ని అవసరాలను తీర్చగలదని భావించలేము, ఇది డేటా మేనేజ్మెంట్ పొరతో సన్నిహిత పరస్పర చర్యను కోరుతుంది. అందువల్ల, SAP HANA డేటాబేస్ అప్లికేషన్ సెమాంటిక్స్ను అంతర్లీన డేటా మేనేజ్మెంట్ ప్లాట్ఫారమ్తో మార్పిడి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది ప్రశ్న వ్యక్తీకరణను పెంచడానికి మరియు వ్యక్తిగత అప్లికేషన్-టు-డేటాబేస్ రౌండ్ ట్రిప్ల సంఖ్యను తగ్గించడానికి దోహదపడుతుంది. |
3a011bd31f1de749210b2b188ffb752d9858c6a6 | పెద్ద ఎత్తున ఉన్నత స్థాయి నెట్వర్క్ల వైపు నిర్ణయాల మద్దతు సదుపాయాలను విస్తరించాలని మేము భావిస్తున్నాము, దీనిపై బహుమితీయ లక్షణాలు నెట్వర్క్ ఎంటిటీలతో సంబంధం కలిగి ఉంటాయి, తద్వారా బహుమితీయ నెట్వర్క్లు అని పిలవబడేవి ఏర్పడతాయి. డేటా వేర్ హౌసెస్ మరియు OLAP (ఆన్ లైన్ అనలిటికల్ ప్రాసెసింగ్) టెక్నాలజీ రిలేషనల్ డేటా పై నిర్ణయ మద్దతు కోసం సమర్థవంతమైన సాధనాలుగా నిరూపించబడ్డాయి. అయితే, కొత్తగా ఏర్పడిన, ఇంకా ముఖ్యమైన బహుళ కోణాల నెట్వర్క్లను నిర్వహించడానికి అవి తగినంతగా సన్నద్ధం కాలేదు. ఈ కాగితంలో, గ్రాఫ్ క్యూబ్ ను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది పెద్ద బహుమితీయ నెట్వర్క్లలో OLAP ప్రశ్నలకు సమర్థవంతంగా మద్దతు ఇచ్చే కొత్త డేటా గిడ్డంగి నమూనా. నెట్వర్క్ల యొక్క లక్షణాల కలయిక మరియు నిర్మాణ సారాంశం రెండింటినీ పరిగణనలోకి తీసుకునే ద్వారా, గ్రాఫ్ క్యూబ్ సాంప్రదాయ డేటా క్యూబ్ మోడల్ను అధిగమిస్తుంది, ఇది సంఖ్యా విలువ ఆధారిత గ్రూప్-బైస్ తో మాత్రమే ఉంటుంది, తద్వారా ప్రతి సాధ్యమైన బహుళ-పరిమాణ స్థలంలో మరింత లోతైన మరియు నిర్మాణ-సంపన్నమైన మొత్తం నెట్వర్క్ను కలిగి ఉంటుంది. సాంప్రదాయక క్యూబోయిడ్ ప్రశ్నలతో పాటు, క్రాస్బోయిడ్ అనే కొత్త తరగతి OLAP ప్రశ్నలు ప్రవేశపెట్టబడ్డాయి, ఇది బహుమితీయ నెట్వర్క్లలో ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది మరియు ఇంతకు ముందు అధ్యయనం చేయబడలేదు. మల్టీ డైమెన్షనల్ నెట్వర్క్ల ప్రత్యేక లక్షణాలను ఇప్పటికే బాగా అధ్యయనం చేసిన డేటా క్యూబ్ టెక్నిక్లతో కలపడం ద్వారా మేము గ్రాఫ్ క్యూబ్ను అమలు చేస్తాము. మేము వాస్తవ ప్రపంచ డేటా సమితుల శ్రేణిపై విస్తృతమైన ప్రయోగాత్మక అధ్యయనాలను నిర్వహిస్తాము మరియు గ్రాఫ్ క్యూబ్ పెద్ద బహుమితీయ నెట్వర్క్లలో నిర్ణయ మద్దతు కోసం శక్తివంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన సాధనంగా నిరూపించబడింది. |
4b573416043cf9cff42cbb7b753993c907a2be4a | అనేక సాంప్రదాయక మరియు కొత్త వ్యాపార అనువర్తనాలు స్వాభావికంగా గ్రాఫ్స్ట్రక్చర్డ్ డేటాతో పనిచేస్తాయి మరియు అందువల్ల డేటా మేనేజ్మెంట్ పొరలో అందించిన గ్రాఫ్ నైరూప్యాలు మరియు కార్యకలాపాల నుండి ప్రయోజనం పొందుతాయి. ఆస్తి గ్రాఫ్ డేటా మోడల్ స్కీమా సౌలభ్యాన్ని మాత్రమే కాకుండా, డేటా మరియు మెటాడేటాను సంయుక్తంగా నిర్వహించడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది. సాధారణ గ్రాఫ్ ఆపరేషన్లను నేరుగా డేటాబేస్ ఇంజిన్లో అమలు చేయడం ద్వారా మరియు వాటిని ఒక స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్ఫేస్ మరియు డిక్లరేటివ్ లాంగ్వేజ్ రూపంలో బహిర్గతం చేయడం ద్వారా, సంక్లిష్ట వ్యాపార అనువర్తన తర్కాన్ని మరింత సులభంగా వ్యక్తీకరించవచ్చు మరియు చాలా సమర్థవంతంగా అమలు చేయవచ్చు. ఈ పత్రంలో SAP HANA డేటాబేస్ను అంతర్నిర్మిత గ్రాఫ్ డేటా మద్దతుతో విస్తరించడానికి మా కొనసాగుతున్న పనిని మేము వివరిస్తాము. SAP HANA తో ఆధునిక వ్యాపార అనువర్తనాల కోసం సమర్థవంతమైన మరియు సహజమైన డేటా నిర్వహణ వేదికను అందించే మార్గంలో ఇది తదుపరి దశగా మేము చూస్తాము. |
16af753e94919ca257957cee7ab6c1b30407bb91 | |
cc75568885ab99851cc0e0ea5679121606121e5d | పని కుక్కలను శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు నిర్వహించడం అనేది ఖరీదైన ప్రక్రియ మరియు ప్రత్యేక నైపుణ్యాలు మరియు పద్ధతులు అవసరం. తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన శిక్షణా పద్ధతులు ఈ కుక్కలతో మన భాగస్వామ్యాన్ని మెరుగుపర్చడమే కాకుండా వారి నైపుణ్యాల నుండి మరింత సమర్థవంతంగా ప్రయోజనం పొందటానికి కూడా అనుమతిస్తాయి. ఈ పనిని సులభతరం చేయడానికి, కుక్కల శిక్షణ కోసం మరింత ఖచ్చితమైన వివరణను అందించడానికి సెన్సింగ్ టెక్నాలజీలు మరియు కంప్యూటరీక మోడలింగ్ను కలిపి కుక్కల శరీర-ప్రాంత నెట్వర్క్ (సిబిఎన్) ను అభివృద్ధి చేస్తున్నాము. దీని మొదటి దశగా, కుక్కల ప్రవర్తనా కార్యకలాపాలను రిమోట్గా గుర్తించడానికి మేము ఇనర్షియల్ మీటరింగ్ యూనిట్లను (IMU) ఉపయోగించాము. స్థిరమైన భంగిమలను (కూర్చుని, నిలబడి, పడుకుని, రెండు కాళ్ళపై నిలబడి, నేల నుండి తినడం) మరియు డైనమిక్ కార్యకలాపాలను (నడక, మెట్లు ఎక్కడం మరియు రాంప్ డౌన్ నడక) గుర్తించడానికి డెసిషన్ ట్రీ క్లాసిఫైయర్లు మరియు హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్స్ ఉపయోగించబడ్డాయి. 6 లబ్రడార్ రిట్రీవర్స్ మరియు ఒక కై కెన్ నుండి డేటాను సేకరించారు. IMU స్థానం మరియు ధోరణి యొక్క విశ్లేషణ స్థిరమైన మరియు డైనమిక్ కార్యాచరణ గుర్తింపు కోసం అధిక వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి సహాయపడింది. |
694a40785f480cc0d65bd94a5e44f570aff5ea37 | మొబైల్ రోబోట్ నావిగేషన్ పై పరిశోధన అంతర్గత వాతావరణాలను మ్యాపింగ్ చేయడానికి రెండు ప్రధాన నమూనాలను ఉత్పత్తి చేసిందిః గ్రిడ్ ఆధారిత మరియు టోపోలాజికల్. గ్రిడ్ ఆధారిత పద్ధతులు ఖచ్చితమైన మెట్రిక్ మ్యాప్లను ఉత్పత్తి చేస్తున్నప్పటికీ, వాటి సంక్లిష్టత తరచుగా పెద్ద ఎత్తున ఇండోర్ వాతావరణాలలో సమర్థవంతమైన ప్రణాళిక మరియు సమస్య పరిష్కారాన్ని నిషేధిస్తుంది. మరోవైపు, టోపోలాజికల్ మ్యాప్లను మరింత సమర్థవంతంగా ఉపయోగించవచ్చు, అయితే ఖచ్చితమైన మరియు స్థిరమైన టోపోలాజికల్ మ్యాప్లను పెద్ద ఎత్తున వాతావరణాలలో నేర్చుకోవడం చాలా కష్టం. ఈ పత్రం రెండు నమూనాలను సమగ్రపరిచే ఒక విధానాన్ని వివరిస్తుందిః గ్రిడ్ ఆధారిత మరియు టోపోలాజికల్. గ్రిడ్ ఆధారిత మ్యాప్లు కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు బేసియన్ ఇంటిగ్రేషన్ ఉపయోగించి నేర్చుకుంటారు. గ్రిడ్ ఆధారిత మ్యాప్ల పైన టోపోలాజికల్ మ్యాప్లు ఉత్పత్తి చేయబడతాయి, వీటిని పొందికైన ప్రాంతాలుగా విభజించడం ద్వారా. గ్రిడ్ ఆధారిత మరియు టోపోలాజికల్- రెండు నమూనాలను కలపడం ద్వారా, ఇక్కడ సమర్పించిన విధానం రెండు ప్రపంచాలలో ఉత్తమమైన వాటిని పొందుతుందిః ఖచ్చితత్వం / స్థిరత్వం మరియు సామర్థ్యం. ఈ పత్రం ఒక మొబైల్ రోబోట్ను స్వతంత్రంగా పనిచేసేందుకు ఫలితాలను అందిస్తుంది. |
a512385be058b1e2e1d8b418a097065707622ecd | ప్రపంచ జనాభా వృద్ధాప్యం, పెరుగుదల, క్యాన్సర్కు కారణమయ్యే ప్రవర్తనల పెరుగుదల, ముఖ్యంగా ధూమపానం, ఆర్థికంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో పెరుగుతున్న కారణంగా ప్రపంచ క్యాన్సర్ భారం పెరుగుతూనే ఉంది. గ్లోబోకాన్ 2008 అంచనాల ఆధారంగా, 2008 లో సుమారు 12.7 మిలియన్ క్యాన్సర్ కేసులు మరియు 7.6 మిలియన్ క్యాన్సర్ మరణాలు సంభవించాయని అంచనా వేయబడింది; వీటిలో, 56% కేసులు మరియు 64% మరణాలు ఆర్థికంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రపంచంలో సంభవించాయి. రొమ్ము క్యాన్సర్ అనేది ఎక్కువగా నిర్ధారణ అయిన క్యాన్సర్ మరియు మహిళల్లో క్యాన్సర్ మరణానికి ప్రధాన కారణం, ఇది మొత్తం క్యాన్సర్ కేసులలో 23% మరియు క్యాన్సర్ మరణాలలో 14% గా ఉంది. పురుషులలో ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ ప్రధాన క్యాన్సర్, ఇది మొత్తం కొత్త క్యాన్సర్ కేసులలో 17% మరియు మొత్తం క్యాన్సర్ మరణాలలో 23% ఉంటుంది. ఆర్థికంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో మహిళల్లో క్యాన్సర్ మరణాలకు ప్రధాన కారణం కూడా రొమ్ము క్యాన్సర్. గత దశాబ్దంలో గర్భాశయ క్యాన్సర్ మరణాలకు ప్రధాన కారణం గర్భాశయ క్యాన్సర్. అంతేకాకుండా, అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో మహిళల్లో ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ మరణాల భారం గర్భాశయ క్యాన్సర్ భారం వలె ఎక్కువగా ఉంది, ప్రతి ఒక్కటి మొత్తం మహిళా క్యాన్సర్ మరణాలలో 11% ను కలిగి ఉంది. అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాల్లో క్యాన్సర్ సంభవం సగం ఉన్నప్పటికీ అభివృద్ధి చెందిన దేశాల్లో రెండు లింగాలవారిలో సంభవిస్తుంది, మొత్తం క్యాన్సర్ మరణాల రేట్లు సాధారణంగా ఒకే విధంగా ఉంటాయి. అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో క్యాన్సర్ మనుగడ తక్కువగా ఉంటుంది, ఇది వ్యాధి నిర్ధారణలో చివరి దశ మరియు సకాలంలో మరియు ప్రామాణిక చికిత్సకు పరిమిత ప్రాప్యత కలయిక కారణంగా ఎక్కువగా ఉంటుంది. ప్రస్తుతం ఉన్న క్యాన్సర్ నియంత్రణ పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, పొగాకు నియంత్రణ, టీకా (యकृत మరియు గర్భాశయ క్యాన్సర్ల కోసం), మరియు ప్రారంభ గుర్తింపు మరియు చికిత్స, అలాగే శారీరక శ్రమను ప్రోత్సహించే ప్రజారోగ్య ప్రచారాలు మరియు ఆరోగ్యకరమైన ఆహారపు అలవాట్లను అమలు చేయడం ద్వారా ప్రపంచవ్యాప్తంగా క్యాన్సర్ భారం యొక్క గణనీయమైన భాగాన్ని నివారించవచ్చు. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఇటువంటి జోక్యాల అమలును వేగవంతం చేయడంలో వైద్యులు, ప్రజారోగ్య నిపుణులు, విధాన రూపకర్తలు చురుకైన పాత్ర పోషించవచ్చు. |
37fa040ec0c4bc1b85f3ca2929445f3229ed7f72 | మేము సాధారణ వస్తువుల స్ట్రోక్ ఆధారిత డ్రాయింగ్లను నిర్మించగల పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ (RNN) ను స్కెచ్-ఆర్ఎన్ఎన్ ను అందిస్తున్నాము. వందలాది తరగతులకు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్న వేలాది ముడి మానవ-చిత్రాల మీద మోడల్ శిక్షణ పొందింది. షరతులతో కూడిన మరియు షరతులతో కూడిన స్కెచ్లను రూపొందించడానికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము వివరించాము మరియు వెక్టర్ ఫార్మాట్లో పొందికైన స్కెచ్ డ్రాయింగ్లను రూపొందించడానికి కొత్త బలమైన శిక్షణా పద్ధతులను వివరిస్తాము. |
a1a1c4fb58a2bc056a056795609a2be307b6b9bf | క్లౌడ్ స్టోరేజ్ చాలా ఐటి మౌలిక సదుపాయాల మూలస్తంభంగా మారింది, పెద్ద మొత్తంలో డేటాను బ్యాకప్ చేయడానికి, సమకాలీకరించడానికి మరియు భాగస్వామ్యం చేయడానికి ఇది ఒక అతుకులు లేని పరిష్కారం. అయితే వినియోగదారుల డేటాను క్లౌడ్ సర్వీసు ప్రొవైడర్ల ప్రత్యక్ష నియంత్రణలో ఉంచడం వల్ల అవుట్సోర్స్ చేసిన డేటా సమగ్రత, అనుకోకుండా లేదా ఉద్దేశపూర్వకంగా లీక్ అయిన సున్నితమైన సమాచారం, వినియోగదారుల కార్యకలాపాల ప్రొఫైలింగ్ మొదలైన వాటికి సంబంధించిన భద్రత మరియు గోప్యతా సమస్యలు తలెత్తుతాయి. అంతేకాకుండా, క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ విశ్వసనీయత ఉన్నప్పటికీ, అవుట్సోర్స్డ్ ఫైళ్ళకు ప్రాప్యత ఉన్న వినియోగదారులు హానికరమైన మరియు దుష్ప్రవర్తన చెందవచ్చు. వ్యక్తిగత ఆరోగ్య రికార్డులు మరియు క్రెడిట్ స్కోర్ వ్యవస్థలు వంటి సున్నితమైన అనువర్తనాల్లో ఈ ఆందోళనలు చాలా తీవ్రంగా ఉన్నాయి. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మేము గోరామ్ను అందిస్తున్నాము, ఇది బాహ్య డేటా యొక్క గోప్యత మరియు సమగ్రతను విశ్వసనీయ సర్వర్ మరియు హానికరమైన క్లయింట్లకు సంబంధించి రక్షిస్తుంది, అటువంటి డేటాకు యాక్సెస్ యొక్క అనామకత మరియు అన్లింక్బిలిటీని నిర్ధారిస్తుంది మరియు డేటా యజమాని బాహ్య డేటాను ఇతర క్లయింట్లతో పంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, వారికి ఎంపికగా చదవడానికి మరియు వ్రాయడానికి అనుమతులను ఇస్తుంది. అవుట్ సోర్సింగ్ నిల్వ కోసం ఇంత విస్తృత శ్రేణి భద్రత మరియు గోప్యతా లక్షణాలను సాధించిన మొదటి వ్యవస్థ గోరామ్. సమర్థవంతమైన నిర్మాణాన్ని రూపొందించే ప్రక్రియలో, మేము రెండు కొత్త, సాధారణంగా వర్తించే క్రిప్టోగ్రాఫిక్ పథకాలను అభివృద్ధి చేసాము, అవి, షఫుల్ యొక్క బ్యాచ్డ్ జీరో-కనాలెస్ ప్రూఫ్లు మరియు స్వతంత్ర ఆసక్తిగా మేము భావించే ఖమేలియన్ సంతకాల ఆధారంగా జవాబుదారీతనం సాంకేతికత. మేము GORAM ను అమెజాన్ ఎలస్టిక్ కంప్యూట్ క్లౌడ్ (EC2) లో అమలు చేసాము మరియు మా నిర్మాణం యొక్క స్కేలబిలిటీ మరియు సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించే పనితీరు అంచనాను అమలు చేసాము. |
32527d9fcbfb0c84daf715d7e9a375f647b33c2c | |
269ed5ba525519502123b58472e069d77c5bda14 | ఇంటరాక్టివ్ ప్రశ్న జవాబు (QA) వ్యవస్థ తరచుగా నాన్-సెంటెంటల్ (అసంపూర్ణ) ప్రశ్నలను ఎదుర్కొంటుంది. ఈ అసంబద్ధ ప్రశ్నలు సంభాషణ యొక్క సందర్భం లేకుండా ఒక వినియోగదారు వాటిని అడిగినప్పుడు వ్యవస్థకు అర్ధవంతం కాకపోవచ్చు. కాబట్టి, అసంపూర్ణ ప్రశ్నను ప్రాసెస్ చేయడానికి సిస్టమ్ సంభాషణ సందర్భాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఈ పనిలో, అసంపూర్ణ ప్రశ్న మరియు సంభాషణ సందర్భం ఇచ్చిన పూర్తి (ఉద్దేశించిన) ప్రశ్నను ఉత్పత్తి చేయగల పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ (RNN) ఆధారిత ఎన్కోడర్ డీకోడర్ నెట్వర్క్ను మేము ప్రదర్శిస్తాము. RNN ఎన్కోడర్ డీకోడర్ నెట్వర్క్లు మిలియన్ల వాక్యాలతో సమాంతర కార్పస్లో శిక్షణ పొందినప్పుడు బాగా పనిచేస్తాయని చూపించబడింది, అయితే ఈ పరిమాణంలో సంభాషణ డేటాను పొందడం చాలా కష్టం. అందువల్ల, అసలు సమస్యను రెండు వేర్వేరు సరళీకృత సమస్యలుగా విభజించాలని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇక్కడ ప్రతి సమస్య ఒక వియుక్తంపై దృష్టి పెడుతుంది. ప్రత్యేకించి, మేము ఒక అర్థ క్రమ నమూనాను అర్థ నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి, మరియు ఒక వాక్యనిర్మాణ క్రమ నమూనాను భాషా నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి శిక్షణ ఇస్తాము. మేము మరింత సంయోగ మరియు అర్థ శ్రేణి నమూనాలను కలపడం ద్వారా ఒక సమగ్ర నమూనాను ఉత్పత్తి చేస్తాము. మా నమూనా ఒక ప్రామాణిక RNN ఎన్కోడర్ డీకోడర్ నమూనాను ఉపయోగించి 18.54 తో పోలిస్తే 30.15 యొక్క BLEU స్కోర్ను సాధించింది. |
27099ec9ea719f8fd919fb69d66af677a424143b | ఆలోచన-వివేకానికి అనుకూల నియంత్రణ (ACT-R; J. R. Anderson & C. Lebiere, 1998) అనే సిద్ధాంతం అనేక మాడ్యూళ్ళను కలిగి ఉంది, కానీ ఈ మాడ్యూల్స్ ఎలా సమగ్రంగా జ్ఞానాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తాయో కూడా వివరిస్తుంది. అవగాహన-మోటార్ మాడ్యూల్స్, గోల్ మాడ్యూల్, మరియు డిక్లరేటివ్ మెమరీ మాడ్యూల్ ACT-R లోని ప్రత్యేక వ్యవస్థలకు ఉదాహరణలుగా ప్రదర్శించబడ్డాయి. ఈ మాడ్యూల్స్ విభిన్న కర్టకల్ ప్రాంతాలతో సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. ఈ మాడ్యూల్స్ బఫర్లలోని సమాచారాన్ని గుర్తించే ఉత్పత్తి వ్యవస్థ ద్వారా గుర్తించగల చోట బ్లాక్లను ఉంచాయి. ఏ సమయంలోనైనా, ప్రస్తుత నమూనాకు ప్రతిస్పందించడానికి ఒకే ఉత్పత్తి నియమం ఎంపిక చేయబడుతుంది. అగ్నిమాపక నియమాల ఎంపికకు, కొన్ని మాడ్యూళ్ల అంతర్గత కార్యకలాపాలకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఉప-సింబాలిక్ ప్రక్రియలు ఉపయోగపడతాయి. నేర్చుకోవడంలో చాలావరకు ఈ ఉప-సింబాలిక్ ప్రక్రియల యొక్క ట్యూనింగ్ ఉంటుంది. ఈ మాడ్యూల్స్ ఒక్కొక్కటిగా మరియు సమన్వయంతో ఎలా పనిచేస్తాయో వివరించడానికి అనేక సాధారణ మరియు సంక్లిష్టమైన అనుభవ ఉదాహరణలు వివరించబడ్డాయి. |
6fdbf20f50dfd6276d9b89e494f86fbcc7b0b9b7 | 2 × 2 మైక్రోస్ట్రిప్ సబ్-అరేల ద్వారా ఏర్పడిన ఒక కొత్త ఎలక్ట్రానిక్ ట్రాకింగ్ యాంటెన్నా శ్రేణిని మేము రూపొందించాము మరియు పరీక్షించాము. ప్రతి ఉప-శ్రేణిపై సమయ క్రమం దశ బరువు ద్వారా, ప్రతి ఉప-శ్రేణిపై వ్యాప్తి మరియు దశను ఫలిత సింగిల్ ఛానల్ యొక్క అవుట్పుట్ నుండి తిరిగి పొందవచ్చు. ప్రతి శ్రేణిపై వ్యాప్తి మరియు దశను డిజిటల్ సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ ద్వారా మొత్తం మరియు వ్యత్యాస రేడియేషన్ నమూనాను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. మోనోపల్స్ వ్యవస్థతో పోల్చితే, RF కాంపరైటర్ తొలగించబడింది మరియు రిసీవర్ ఛానెల్ల సంఖ్య 3 నుండి 1 కి తగ్గించబడింది. ఒక ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్ నమూనాను తయారు చేసి పరీక్షించారు. కొలిచిన ఫలితాలు ప్రతిపాదిత పథకం యొక్క ప్రామాణికత మరియు ప్రయోజనాలను ధృవీకరించాయి. ఛానల్ దిద్దుబాటు విధానం ఇవ్వబడింది. |
3701bdb05b6764b09a5735cdc3cb9c40736d9765 | స్టోకాస్టిక్ అసమకాలిక ప్రాక్సిమల్ ప్రత్యామ్నాయ సరళీకృత కనిష్టీకరణ (SAPALM) పద్ధతిని మేము పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది నాన్-కన్వెక్స్, నాన్-స్మూత్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి బ్లాక్ కోఆర్డినేట్ స్టోకాస్టిక్ ప్రాక్సిమల్-గ్రేడియంట్ పద్ధతి. SAPALM అనేది మొదటి అసమకాలిక సమాంతర ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతి, ఇది నిరూపితమైన, అసంగమ్య, అస్వస్థమైన సమస్యల యొక్క పెద్ద తరగతిపై కలుస్తుంది. ఈ సమస్య తరగతి పై సమకాలీన లేదా అసమకాలీన పద్ధతుల మధ్య సారూప్యత యొక్క ఉత్తమమైన తెలిసిన రేట్లు SAPALM కు సరిపోతాయని మేము నిరూపించాము. తక్కువ సంక్లిష్ట సమస్యలకు తెలిసిన ఉత్తమ పరిమితులకు అనుగుణంగా, సరళ వేగవంతం కోసం మేము చూడగల కార్మికుల సంఖ్యపై ఎగువ పరిమితులను మేము అందిస్తాము మరియు ఆచరణలో SAPALM ఈ సరళ వేగవంతం సాధిస్తుందని చూపిస్తాము. మేము అనేక మాతృక కారకాల సమస్యలపై స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పనితీరును ప్రదర్శిస్తాము. |
5cd28cdc4c82f788dee27cb73d7d9280cf9c7343 | ఈ పత్రం గాలి చిత్రాల నుండి సేకరించిన సరిపోలే గ్రాఫ్లెట్ల ఆధారంగా గాలి చిత్ర వర్గాలను గుర్తించే పద్ధతిని అందిస్తుంది. ప్రతి వైమానిక చిత్రం యొక్క రేఖాగణిత ఆస్తి మరియు రంగు పంపిణీని ఎన్కోడ్ చేయడానికి ఒక ప్రాంతం అడ్జాసెన్స్ గ్రాఫ్ (RAG) ను నిర్మించడం ద్వారా, RAG-to-RAG సరిపోలికగా వైమానిక చిత్రం వర్గం గుర్తింపును మేము ప్రసారం చేస్తాము. గ్రాఫ్ సిద్ధాంతం ఆధారంగా, RAG-to-RAG మ్యాచింగ్ అనేది వాటి సంబంధిత గ్రాఫ్లెట్లన్నింటినీ సరిపోల్చడం ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది. సమర్థవంతమైన గ్రాఫ్లెట్ మ్యాచింగ్ ప్రక్రియ వైపు, మేము వేర్వేరు పరిమాణ గ్రాఫ్లెట్లను సమాన పొడవు ఫీచర్ వెక్టర్లలోకి బదిలీ చేయడానికి మరియు ఈ ఫీచర్ వెక్టర్లను ఒక కార్నల్లోకి మరింత సమగ్రపరచడానికి మానిఫోర్డ్ ఎంబెడ్డింగ్ అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేస్తాము. ఈ కర్నల్ ఎయిర్ ఇమేజ్ వర్గాల గుర్తింపు కోసం SVM [8] వర్గీకరణను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు మా పద్ధతి అనేక స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ వస్తువు / దృశ్యం గుర్తింపు నమూనాలు outperforms ప్రదర్శిస్తాయి. |
b2dac341df54e5f744d5b6562d725d254aae8e80 | ఈ అధ్యయనంలో ఓపెన్హార్ అనే ఉచిత మ్యాట్ లాబ్ టూల్ బాక్స్ ను ప్రవేశపెట్టారు. ఇది బహిరంగంగా ఓపెన్ డేటా సెట్లను కలపడానికి మరియు ఏకీకృతం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది పది బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న మానవ కార్యకలాపాల డేటా సమితుల యొక్క యాక్సిలెరోమీటర్ సంకేతాలకు సులభంగా ప్రాప్యతను అందిస్తుంది. డేటా సమితులను ఒకే ఫార్మాట్లో అందించడం వలన డేటా సమితులను యాక్సెస్ చేయడం సులభం. అంతేకాకుండా, యూనిట్లు, కొలత పరిధి మరియు లేబుల్స్ ఏకీకృతం చేయబడ్డాయి, అలాగే, శరీర స్థాన ID లు. అంతేకాకుండా, వివిధ నమూనా రేట్లు కలిగిన డేటా సమితులు డౌన్సెంప్లింగ్ ఉపయోగించి ఏకీకృతం చేయబడతాయి. అంతేకాకుండా, సెన్సార్ తప్పుగా దిశలో ఉండటం వంటి కనిపించే లోపాలను కనుగొనడానికి డేటా సెట్లను దృశ్యపరంగా తనిఖీ చేశారు. ఈ దోషాలను సరిచేయడం ద్వారా డేటా సమితుల యొక్క పునర్వినియోగతను OpenHAR మెరుగుపరుస్తుంది. మొత్తం మీద ఓపెన్హార్ లో 65 మిలియన్లకు పైగా లేబుల్ చేయబడిన డేటా నమూనాలు ఉన్నాయి. ఇది 3 డి యాక్సిలెరోమీటర్ల నుండి 280 గంటలకు పైగా డేటాకు సమానం. ఇందులో 211 మందికి సంబంధించిన డేటా ఉంది. వీరు 17 రోజువారీ మానవ కార్యకలాపాలు నిర్వహిస్తున్నారు. 14 వేర్వేరు శరీర స్థానాల్లో సెన్సార్లను ధరిస్తున్నారు. |
7347b4601078bd52eec80d5de29f801890f82de3 | ఒక జత-గైస్లే బ్రాడ్బ్యాండ్ కలయిక/విభజన వ్యవస్థను ప్రతిపాదించి ప్రదర్శించారు. ఈ కొత్త భావన రూపకల్పనలో ఒకే జత లైన్ సెగ్మెంట్ను ఉపయోగించడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. తక్కువ నష్టం, డిజైన్ సౌలభ్యం మరియు వశ్యతను కొనసాగించేటప్పుడు బ్యాండ్విడ్త్లో గణనీయమైన మెరుగుదల సాధించబడుతుంది. కప్డ్-గైసెల్ 2.5-8 GHz (105% పాక్షిక బ్యాండ్విడ్త్) డివైడర్తో 0.1 dB డివైడర్ నష్టంతో మరియు 3.4-10.2 GHz (100% పాక్షిక బ్యాండ్విడ్త్) 0.2 dB డివైడర్ నష్టంతో ప్రదర్శించబడుతుంది. |
a05d984443d62575c097ad65b747aae859a5f8b0 | పిల్లల మానసిక సామాజిక అభివృద్ధిపై వీడియో గేమ్స్ ప్రభావం చర్చకు కేంద్రంగా ఉంది. ఒక సంవత్సరం వ్యవధిలో రెండు సమయాల్లో 194 మంది పిల్లలు (7.27-11.43 సంవత్సరాలు; మగ = 98) వారి గేమింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీని, మరియు హింసాత్మక వీడియో గేమ్లను ఆడటానికి వారి ధోరణులను, మరియు (ఎ) సహకారంగా మరియు (బి) పోటీగా ఆడటానికి; అదేవిధంగా, తల్లిదండ్రులు తమ పిల్లల మానసిక-సామాజిక ఆరోగ్యాన్ని నివేదించారు. ఒక సమయంలో గేమింగ్ భావోద్వేగ సమస్యల పెరుగుదలతో సంబంధం కలిగి ఉంది. హింసాత్మక గేమింగ్ మానసిక సామాజిక మార్పులకు అనుబంధం లేదు. సహకార గేమింగ్ ప్రోసోషల్ ప్రవర్తనలో మార్పులకు అనుబంధం లేదు. చివరగా, పోటీ గేమింగ్ ప్రోసోషల్ ప్రవర్తనలో తగ్గుదలతో సంబంధం కలిగి ఉంది, కానీ అధిక పౌన frequency పున్యం కలిగిన వీడియో గేమ్లను ఆడిన పిల్లలలో మాత్రమే. అందువల్ల, గేమింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ అంతర్గతీకరించే పెరుగుదలతో సంబంధం కలిగి ఉంది కాని బాహ్యీకరణ, శ్రద్ధ లేదా తోటివారి సమస్యలతో సంబంధం కలిగి లేదు, హింసాత్మక గేమింగ్ బాహ్యీకరణ సమస్యలలో పెరుగుదలతో సంబంధం కలిగి లేదు, మరియు వారానికి సుమారు 8 గంటలు లేదా అంతకంటే ఎక్కువసేపు ఆడే పిల్లలకు, తరచుగా పోటీ గేమింగ్ ప్రోసోషల్ ప్రవర్తనను తగ్గించడానికి ప్రమాద కారకంగా ఉంటుంది. పునరుత్పత్తి అవసరమని, మరింత వివరణాత్మక, సాధారణ అవగాహన కోసం భవిష్యత్ పరిశోధనలలో వివిధ రకాల గేమింగ్ల మధ్య మంచి వ్యత్యాసం ఉండాలని మేము వాదిస్తున్నాము. |
5a47e047d4d41b61204255e1b265d704b7f265f4 | బిగ్ డేటా అనే పదం సర్వవ్యాప్తి చెందింది. విద్యాసంస్థలు, పరిశ్రమలు, మీడియా మధ్య ఉమ్మడి మూలం ఉన్నందున ఒకే ఒక్క ఏకీకృత నిర్వచనం లేదు. వివిధ వాటాదారులు విభిన్నమైన మరియు తరచుగా విరుద్ధమైన నిర్వచనాలను అందిస్తున్నారు. ఒక స్థిరమైన నిర్వచనం లేకపోవడం అస్పష్టతను ప్రవేశపెడుతుంది మరియు పెద్ద డేటాకు సంబంధించిన సంభాషణను అడ్డుకుంటుంది. ఈ చిన్న వ్యాసం కొంతవరకు ట్రాక్షన్ పొందిన వివిధ నిర్వచనాలను కలపడానికి మరియు లేకపోతే అస్పష్టమైన పదానికి స్పష్టమైన మరియు సంక్షిప్త నిర్వచనాన్ని అందించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. |
7065e6b496af41bba16971246a02986f5e388860 | సంస్థాగత సామర్థ్యాలను నిర్వహించడం మరియు మెరుగుపరచడం చాలా కంపెనీలకు ముఖ్యమైన మరియు సంక్లిష్టమైన సమస్య. నిర్వహణకు మద్దతుగా మరియు మెరుగుదలలను ప్రారంభించడానికి, పనితీరు అంచనాలను సాధారణంగా ఉపయోగిస్తారు. సంస్థాగత సామర్ధ్యాలను అంచనా వేసే ఒక మార్గం పరిపక్వత గ్రిడ్ల ద్వారా. మెచ్యూరిటీ గ్రిడ్లు ఒక సాధారణ నిర్మాణాన్ని పంచుకోగలిగినప్పటికీ, వాటి కంటెంట్ భిన్నంగా ఉంటుంది మరియు చాలా తరచుగా అవి కొత్తగా అభివృద్ధి చేయబడతాయి. ఈ పత్రం మెచ్యూరిటీ గ్రిడ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి ఒక సూచన మరియు మార్గదర్శకత్వం రెండింటినీ అందిస్తుంది. 24 ప్రస్తుత మెచ్యూరిటీ గ్రిడ్లను సమీక్షించి, వాటి అభివృద్ధికి రోడ్మ్యాప్ను సూచించడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. ఈ సమీక్షలో మెచ్యూరిటీ రేటింగ్స్ రూపకల్పనలో సంస్థాగత మార్పు గురించి పొందుపర్చిన అంచనాలపై ప్రత్యేక దృష్టి పెట్టారు. ఈ మార్గదర్శక పత్రం నాలుగు దశలను కలిగి ఉంది. అవిః ప్రణాళిక, అభివృద్ధి, అంచనా, నిర్వహణ. ప్రతి దశలో అభివృద్ధి కోసం అనేక నిర్ణయాలు తీసుకోవలసి ఉంటుంది, ప్రక్రియ ప్రాంతాల ఎంపిక, పరిపక్వత స్థాయిలు మరియు డెలివరీ మెకానిజం వంటివి. పారిశ్రామిక ఆచరణలో రోడ్మ్యాప్ యొక్క ఉపయోగం ప్రదర్శించే ఒక ఉదాహరణ అందించబడింది. ప్రస్తుత విధానాలను అంచనా వేయడానికి కూడా ఈ రోడ్ మ్యాప్ ను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ పత్రం యొక్క ముగింపులో, నిర్వహణ అభ్యాసం మరియు పరిశోధనపై చిక్కులు ప్రదర్శించబడ్డాయి. |
5dd79167d714ff3907ffbba102b8e6fba49f053e | డిజిటల్ వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్లలో అధిక బిట్ రేట్ల యొక్క బ్యాండ్విడ్త్ సమర్థవంతమైన డెలివరీ యొక్క అంతిమ పరిమితులను ప్రాథమికంగా అర్థం చేసుకోవలసిన అవసరం మరియు ఈ పరిమితులను ఎలా చేరుకోవచ్చో చూడటం ప్రారంభించాల్సిన అవసరం ఈ కాగితం ప్రేరేపించబడింది. కొన్ని అనువర్తనాల్లో వైర్లెస్ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి బహుళ-ఎలిమెంట్ అరే (MEA) సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడాన్ని మేము పరిశీలిస్తాము, అంటే ప్రాదేశిక కోణాన్ని ప్రాసెస్ చేయడం (సమయ కోణం మాత్రమే కాదు). ప్రత్యేకించి, వైర్లెస్ LAN లలో MEAs ను ఉపయోగించడం మరియు వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ లింక్లను నిర్మించడం వంటి గొప్ప ప్రయోజనాలను అందించే కొన్ని ప్రాథమిక సమాచార సిద్ధాంత ఫలితాలను మేము ప్రదర్శిస్తాము. ప్రసారకంలో ఛానల్ లక్షణం అందుబాటులో లేనప్పుడు, రిసీవర్కు తెలిసిన (ట్రాక్) లక్షణం రేలీ ఫేడింగ్కు లోబడి ఉన్నప్పుడు మేము ముఖ్యమైన కేసును అన్వేషిస్తాము. మొత్తం ప్రసార శక్తిని నిర్ణయించడం ద్వారా, మేము MEA సాంకేతికత అందించే సామర్థ్యాన్ని వ్యక్తపరుస్తాము మరియు ట్రాన్స్మిటర్ మరియు రిసీవర్ రెండింటిలోనూ పెద్ద కానీ ఆచరణాత్మక సంఖ్యలో యాంటెన్నా ఎలిమెంట్ల కోసం SNR పెరుగుతున్నప్పుడు సామర్థ్యం ఎలా స్కేల్ అవుతుందో చూస్తాము. యాంటెన్నా ఎలిమెంట్ల మధ్య స్వతంత్ర రేలీ ఫేడ్డ్ మార్గాల కేసును మేము పరిశోధించాము మరియు అధిక సంభావ్యతతో అసాధారణ సామర్థ్యం అందుబాటులో ఉందని కనుగొన్నాము. శానన్ యొక్క క్లాసిక్ ఫార్ములా ప్రకారం సిగ్నల్-టు-శబ్దం నిష్పత్తి (SNR) లో ప్రతి 3 dB పెరుగుదలకు ఒక బిట్ / సైకిల్ గా స్కేల్ చేసే బేస్లైన్ n = 1 కేసుతో పోలిస్తే, MEAs తో, స్కేలింగ్ దాదాపుగా ఉంటుంది ప్రతి 3 dB పెరుగుదలకు n బిట్స్ / సైకిల్. ఈ సామర్థ్యం ఎంత పెద్దదో, చిన్న n కోసం కూడా, n = 2, 4 మరియు 16 కేసులను తీసుకుందాం, సగటున 21 dB SNR అందుకుంది. 99% పైగా ఛానెళ్లలో సామర్థ్యం వరుసగా 7, 19 మరియు 88 బిట్స్/సైకిల్, n = 1 అయితే 99% స్థాయిలో 1.2 బిట్స్/సైకిల్ మాత్రమే ఉంటుంది. సిగ్నల్ రేఖాంశాలకు సంబంధించి బిట్స్/సింబల్/పరిమాణం ముఖ్యం కాబట్టి, ఛానల్ బ్యాండ్విడ్త్కు సమానమైన సింబల్ రేటు కోసం, ఈ అధిక సామర్థ్యాలు అహేతుకమైనవి కావు. n = 4 కోసం 19 బిట్స్/సైకిల్ 4.75 బిట్స్/సింబల్/డైమెన్షన్ కు సమానం కాగా, n = 16 కోసం 88 బిట్స్/సైకిల్ 5.5 బిట్స్/సింబల్/డైమెన్షన్ కు సమానం. ఎంపిక మరియు సరైన కలయిక వంటి ప్రామాణిక విధానాలు చివరికి సాధ్యమయ్యే వాటితో పోలిస్తే లోపభూయిష్టంగా కనిపిస్తాయి. వాగ్దానం చేసిన భారీ సామర్థ్యంలో పెద్ద భాగాన్ని సాధించడానికి కొత్త కోడెక్లను కనుగొనవలసి ఉంది. |
4f911fe6ee5040e6e46e84a9f1e211153943cd9b |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.