_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
05378af0c67c59505067e2cbeb9ca29ed5f085e4 | వ్యాప్తి-ఆధారిత, పంపిణీ చేయబడిన ట్రాఫిక్ సమాచార వ్యవస్థలలో పరిశీలనల యొక్క అధికార సమూహానికి మేము ఒక అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించాము. నిర్దిష్ట విలువలను (ఉదా. ఇచ్చిన ప్రాంతంలో ఉచిత పార్కింగ్ స్థలాల సంఖ్య) కలిగి ఉండటానికి బదులుగా, మా సంచితాలలో సంభావ్యత యొక్క సన్నిహిత రూపంగా సవరించిన ఫ్లజోలెట్-మార్టిన్ స్కెచ్ ఉంటుంది. ఈ పద్ధతి యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, మొత్తం డేటా డూప్లికేట్ అసురక్షితమైనది. ఇది VANET అప్లికేషన్ల కోసం ఇప్పటికే ఉన్న కలయిక పథకాల యొక్క రెండు ప్రధాన సమస్యలను అధిగమిస్తుంది. మొదటిది, ఒకే ప్రాంతానికి సంబంధించిన అనేక పరిశీలనల యొక్క సమితులు అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు, వాటిని కలపడం సాధ్యమవుతుంది, ఇది అసలు సమితుల నుండి మొత్తం సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ పద్ధతి ప్రస్తుతం ఉన్న విధానాల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ సాధారణంగా ఒకదానిని తదుపరి ఉపయోగం కోసం ఎంపిక చేస్తారు, మిగిలినవి విస్మరించబడతాయి. రెండవది, ఏదైనా పరిశీలన లేదా మొత్తం అధిక స్థాయి మొత్తం లో చేర్చవచ్చు, ఇది ఇప్పటికే ముందుగా - ప్రత్యక్షంగా లేదా పరోక్షంగా - జోడించబడినా లేదో. ఈ రకమైన రాయిని ఉపయోగించి, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా, రాయిని తయారుచేయడం ద్వారా. మా విధానంలోని ఈ లక్షణాలను ఒక అనుకరణ అధ్యయనం ద్వారా ప్రదర్శిస్తాము. |
2f83d2294d44b44ad07d327635a34276abe1ec55 | ఈ పత్రం IEEE 802.11b/g అప్లికేషన్ కోసం యాంటెన్నా-ఇంటిగ్రేటెడ్ ప్యాకేజీని సాధించడానికి MCM-D తయారీ సాంకేతికత ఆధారంగా యాంటెన్నా డిజైన్ను పరిచయం చేస్తుంది. యాంటెన్నా మరియు RF మాడ్యూల్ యొక్క ఏకీకరణ వలన కలిగే పరాన్నజీవి ప్రభావాలను చేర్చడానికి కో-డిజైన్ మార్గదర్శకాలను ఉపయోగిస్తారు. లూప్ యాంటెన్నా MCM-D ఉపరితల రెండవ పొరలో ఉంది. యాంటెన్నా కెపాసిటివ్ ఫీడ్ స్ట్రిప్ను కలిగి ఉంటుంది, ఇది కోప్లానార్ వేవ్ గైడ్ (సిపిడబ్ల్యు) ద్వారా సరఫరా చేయబడుతుంది. కప్లింగ్ ఫీడ్ టెక్నిక్ ద్వారా, WLAN బ్యాండ్ (2.4-2.484 GHz) పై ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా పరిమాణం 3.8 mm × 4.7 mm మాత్రమే. అంతేకాకుండా, కలపడం స్ట్రిప్ పొడవు ట్యూనింగ్ ద్వారా ప్రతిధ్వని ఫ్రీక్వెన్సీ సర్దుబాటు చేయవచ్చు. ఫలితాల ప్రకారం, కప్లింగ్-ఫెడ్ లూప్ యాంటెన్నా 1.6 dBi లాభం మరియు 2.45 GHz వద్ద 85% రేడియేషన్ సామర్థ్యాన్ని సాధించింది. అంతేకాకుండా, ప్యాకేజీ మొత్తం వైశాల్యంతో పోలిస్తే యాంటెన్నా యొక్క ఆక్రమించిన ప్రాంతం చాలా చిన్నది (4.4%); అందువల్ల, ప్యాకేజీ యాంటెన్నా రూపకల్పన కోసం ప్రతిపాదిత పద్ధతి చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ప్రతిపాదిత పద్దతి యొక్క సాధ్యత ని నిరూపించే వివరణాత్మక పారామితుల అధ్యయనాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి. |
cf08bf7bcf3d3ec926d0cedf453e257e21cc398a | సెమీకండక్టర్ పరిశ్రమలో పరికర పరీక్ష అనేది అతిపెద్ద తయారీ వ్యయం, ఇది సంవత్సరానికి 40 మిలియన్ డాలర్లకు పైగా ఖర్చవుతుంది. ఈ రకమైన అత్యంత సమగ్రమైన మరియు విస్తృత పుస్తకంలో, టెస్టింగ్ ఆఫ్ డిజిటల్ సిస్టమ్స్ ఈ కీలకమైన అంశం గురించి మీరు తెలుసుకోవలసిన ప్రతిదాన్ని కవర్ చేస్తుంది. ప్రాథమిక విషయాల నుండి ప్రారంభించి, రచయితలు పాఠకులను ఆటోమేటిక్ టెస్ట్ ప్యాటర్న్ జనరేషన్, టెస్టబిలిటీ కోసం డిజైన్ మరియు డిజిటల్ సర్క్యూట్ల అంతర్నిర్మిత స్వీయ-పరీక్ష ద్వారా తీసుకెళ్లారు. IDDQ పరీక్ష, ఫంక్షనల్ టెస్టింగ్, ఆలస్యం ఫాల్ట్ టెస్టింగ్, మెమరీ టెస్టింగ్ మరియు ఫాల్ట్ డయాగ్నసిస్ వంటి మరింత అధునాతన అంశాలకు వెళ్లడానికి ముందు. ఈ పుస్తకంలో వివిధ ఫాల్ట్ మోడ్లకు టెస్ట్ జనరేషన్, ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్ యొక్క వివిధ స్థాయిలలో పరీక్షా పద్ధతుల చర్చ మరియు సిస్టమ్-ఆన్-చిప్ టెస్ట్ సింథసిస్ పై ఒక అధ్యాయం వంటి తాజా పద్ధతుల వివరణాత్మక చికిత్స ఉంది. విద్యార్థులు, ఇంజినీర్ల కోసం రాసిన ఈ పుస్తకం ఒక అద్భుతమైన సీనియర్/గ్రాడ్యుయేట్ స్థాయి పాఠ్య పుస్తకం, విలువైన సూచన. |
44c3dac2957f379e7646986f593b9a7db59bd714 | |
5a4bb08d4750d27bd5a2ad0a993d144c4fb9586c | ఇటీవలి కాలంలో జరిగిన డేటా ఉల్లంఘనల గురించి చాలా ప్రచారం జరిగింది. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న సంస్థలు మరింత దిగజారుతున్న పరిస్థితిని పరిష్కరించడానికి ప్రేరేపించేలా డేటా ఉల్లంఘనల పరిమాణం మరియు పౌన frequency పున్యం రెండింటిలోనూ ఆందోళనకరమైన పెరుగుదల ఉందని కొన్ని నివేదికలు సూచిస్తున్నాయి. కానీ, సమస్య నిజంగా తీవ్రతరం అవుతుందా? ఈ వ్యాసంలో, మేము ఒక ప్రసిద్ధ పబ్లిక్ డేటాసెట్ను అధ్యయనం చేస్తాము మరియు డేటా ఉల్లంఘనల ధోరణులను పరిశోధించడానికి బేసియన్ జనరలైజ్డ్ లీనియర్ మోడళ్లను అభివృద్ధి చేస్తాము. గత దశాబ్ద కాలంలో డేటా ఉల్లంఘనల పరిమాణం, ఉల్లంఘనల సంభవం పెరగలేదని ఈ నమూనా విశ్లేషణ చూపిస్తుంది. ఈ పెరుగుదల గణాంకాల సమితికి సంబంధించిన భారీ-టెయిల్డ్ గణాంక పంపిణీల ద్వారా వివరించవచ్చని మేము కనుగొన్నాము. ప్రత్యేకించి, డేటా ఉల్లంఘన పరిమాణం లాగ్-సాధారణంగా పంపిణీ చేయబడిందని మరియు రోజువారీ ఉల్లంఘనల ఫ్రీక్వెన్సీ ప్రతికూల ద్విపద పంపిణీ ద్వారా వివరించబడిందని మేము కనుగొన్నాము. ఈ పంపిణీలు ఉల్లంఘనలకు కారణమైన ఉత్పాదక యంత్రాంగాలకు ఆధారాలు ఇవ్వవచ్చు. అంతేకాకుండా, మా నమూనా భవిష్యత్తులో ఒక నిర్దిష్ట పరిమాణంలో ఉల్లంఘనల సంభావ్యతను అంచనా వేస్తుంది. ఉదాహరణకు, వచ్చే ఏడాదిలో అమెరికాలో 10 మిలియన్ రికార్డులు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఉల్లంఘన జరిగే అవకాశం 31% మాత్రమే ఉందని మేము కనుగొన్నాము. ఏ ధోరణితో ఉన్నా, డేటా ఉల్లంఘనలు ఖరీదైనవి, మరియు మేము ఈ నమూనాను రెండు వేర్వేరు వ్యయ నమూనాలతో కలపడం ద్వారా రాబోయే మూడేళ్ళలో ఉల్లంఘనలు 55 బిలియన్ డాలర్ల వరకు ఖర్చు అవుతాయని అంచనా వేస్తున్నాము. |
e8e2c3d884bba807bcf7fbfa2c27f864b20ceb80 | ఈ మెమో ఇంటర్నెట్ కమ్యూనిటీకి సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. ఈ మెమో ఏ రకమైన ఇంటర్నెట్ ప్రమాణాన్ని పేర్కొనలేదు. ఈ మెమో యొక్క పంపిణీ అపరిమితంగా ఉంది. సంక్షిప్త వివరణ ఈ పత్రం HMAC ను వివరిస్తుంది, ఇది క్రిప్టోగ్రాఫిక్ హాష్ ఫంక్షన్లను ఉపయోగించి సందేశ ప్రామాణీకరణ కోసం ఒక యంత్రాంగం. HMAC ను ఏవైనా పునరావృత క్రిప్టోగ్రాఫిక్ హాష్ ఫంక్షన్లతో ఉపయోగించవచ్చు, ఉదాహరణకు, MD5, SHA-1, రహస్య భాగస్వామ్య కీతో కలిపి. HMAC యొక్క క్రిప్టోగ్రాఫిక్ బలం అంతర్లీన హాష్ ఫంక్షన్ యొక్క లక్షణాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. |
f01d369becb42ff69d156d5e19d8af18dadacc6e | వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లు (WSN) పెరుగుతూనే ఉండటంతో, సమర్థవంతమైన భద్రతా విధానాల అవసరం కూడా పెరుగుతోంది. సెన్సార్ నెట్వర్క్లు సున్నితమైన డేటాతో సంకర్షణ చెందవచ్చు మరియు/లేదా శత్రు వాతావరణాలలో పని చేయగలవు కాబట్టి, ఈ భద్రతా సమస్యలను వ్యవస్థ రూపకల్పన ప్రారంభం నుండి పరిష్కరించడం అత్యవసరం. ఈ పత్రం WSNs లో డేటా సేకరణ మరియు ప్రాసెసింగ్ కోసం భద్రతా పరిష్కారాలను వివరించడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. మధ్య తరహా మరియు పెద్ద తరహా WSN లకు తగిన భద్రతా సామర్థ్యాలు సాధించడం చాలా కష్టమైన, కానీ ఈ నెట్వర్క్లను మార్కెట్ కోసం సిద్ధం చేయడానికి అవసరమైన లక్ష్యం. ఈ పత్రంలో డబ్ల్యుఎస్ఎన్ల అంతరిక్ష భద్రత పరిష్కారాలు, విశ్వసనీయత సవాళ్లపై అవలోకనం ఉంది. |
18f5593d6082b1ba3c02cf64d64eb9d969db3e6b | వెక్టర్ స్పేస్ వర్డ్ ప్రాతినిధ్యాలు అనేక సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అనువర్తనాలకు ఉపయోగపడతాయి. వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలను లెక్కించడానికి అనేక పద్ధతులు మరియు పెద్ద సంఖ్యలో మూల్యాంకన బెంచ్ మార్కులు కొత్త వెక్టర్ స్పేస్ నమూనాలను అభివృద్ధి చేసే పరిశోధకులకు మరియు వాటిని ఉపయోగించాలనుకునే వారికి నమ్మకమైన పోలికను ఒక దుర్భరమైన పనిగా చేస్తాయి. ప్రామాణిక పదకోశ అర్థశాస్త్ర బెంచ్ మార్కులపై పద వెక్టర్ల అంచనాను సులభతరం చేసే వెబ్సైట్ మరియు ఆఫ్ లైన్ సాధనాల సూట్ను మేము అందిస్తున్నాము మరియు వారి అనువర్తనాల కోసం మంచి వెక్టర్లను కనుగొనాలనుకునే వినియోగదారులచే మార్పిడి మరియు ఆర్కైవ్ను అనుమతిస్తాము. ఈ వ్యవస్థను www.wordvectors.org లో చూడవచ్చు. |
cc383d9308c38e36d268b77bd6acee7bcd79fc10 | ధరించగలిగే మరియు అమర్చిన ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలలో ప్రస్తుత పురోగతి రోగుల సర్వవ్యాప్త పర్యవేక్షణను ప్రారంభించడం ద్వారా ఆరోగ్య సంరక్షణ సేవల భవిష్యత్తును మార్చే బలమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. ఒక సాధారణ ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ వ్యవస్థలో ధరించగలిగే లేదా అమర్చిన సెన్సార్ల నెట్వర్క్ ఉంటుంది, ఇవి నిరంతరం శారీరక పారామితులను పర్యవేక్షిస్తాయి. సేకరించిన డేటాను అదనపు ప్రాసెసింగ్ కోసం ఒక బేస్ స్టేషన్కు ఇప్పటికే ఉన్న వైర్లెస్ కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్లను ఉపయోగించి ప్రసారం చేస్తారు. ఈ వ్యాసం పరిశోధకులకు తక్కువ శక్తితో ఉన్న కమ్యూనికేషన్ టెక్నాలజీలను పోల్చడానికి సమాచారాన్ని అందిస్తుంది, ఇది WBAN వ్యవస్థల యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధి మరియు విస్తరణకు మద్దతునిస్తుంది మరియు ప్రధానంగా నివాస వాతావరణాలలో వృద్ధులు లేదా దీర్ఘకాలిక అనారోగ్య రోగుల రిమోట్ పర్యవేక్షణపై దృష్టి పెడుతుంది. |
b3e326f56fd2e32f33fd5a8f3138c6633da25786 | ఈ పత్రం స్వయంప్రతిపత్తమైన శుభ్రపరిచే రోబోట్ రోబోకింగ్ యొక్క సిస్టమ్ ఇంటిగ్రేషన్ మరియు అవలోకనాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. రోబోకింగ్ అనేది స్వీయ-ప్రేరేపిత స్వయంప్రతిపత్తి గల వాక్యూమ్ క్లీనింగ్ రోబోట్. శుభ్రపరిచేటప్పుడు ఇండోర్ పరిసరాలను మరియు తనను తాను రక్షించుకోవడానికి ఇది అనేక సెన్సార్లను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, సిస్టమ్ నిర్మాణం, సెన్సార్లు, విధులు మరియు ఇంటిగ్రేటెడ్ ఉపవ్యవస్థలతో పాటు ఆపరేషన్ సూత్రాన్ని మేము వివరిస్తాము. |
85b3cd74945cc6517aa3a7017f89d8857c3600da | విద్యార్థి యొక్క భవిష్యత్ పనితీరు యొక్క ఖచ్చితమైన అంచనా యొక్క ప్రాముఖ్యత విద్యార్థికి అభ్యాస ప్రక్రియలో తగిన సహాయం అందించడానికి చాలా ముఖ్యమైనది. ఈ క్రమంలో, ఈ పరిశోధన కొన్ని గుర్తించిన లక్షణాల విలువల ఆధారంగా విద్యార్థుల పనితీరును అంచనా వేయడానికి బేసియన్ నెట్వర్క్ల వాడకాన్ని పరిశోధించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. మేము 8 లక్షణాలను కలిగి ఉన్న ఉన్నత పాఠశాల విద్యార్థుల డేటా సమితితో పనితీరు అంచనాపై అనుభవ ప్రయోగాలను ప్రదర్శించాము. విద్యారంగంలో బేసియన్ విధానాన్ని వర్తింపజేయడంపై ఈ పత్రం ప్రదర్శన ఇస్తుంది. బేసియన్ నెట్వర్క్ వర్గీకరణ విద్యార్థుల పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఒక సాధనంగా ఉపయోగించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉందని చూపిస్తుంది. |
86aa83ebab0f72ef84f8e6d62379c71c04cb6b68 | |
05e5e58edead6167befb089444d35fbd17b13414 | |
8c63d23cc29dc6221ed6bd0704fccc03baf20ebc | డైరెక్టరీ ఇవ్వడం, పర్యాటక సమాచారం, ఇంటరాక్టివ్ స్టోరీ సిస్టమ్స్ వంటి వాటిలో సంభాషణ పరస్పర చర్య కోసం ఇటీవల అప్లికేషన్లు విపరీతంగా పెరిగాయి. అయితే, ఈ వ్యవస్థల్లో చాలా వరకు సహజ భాషా ఉత్పత్తి (ఎన్ఎల్జి) భాగం ఎక్కువగా చేతితో తయారు చేయబడింది. ఈ పరిమితి అనువర్తనాల పరిధిని బాగా పరిమితం చేస్తుంది; ఇది కూడా ఒక నిర్దిష్ట కంటెంట్ యొక్క వైవిధ్యాల యొక్క పెద్ద సంఖ్యలో డైనమిక్ మరియు స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేసే వ్యక్తీకరణ మరియు గణాంక భాష ఉత్పత్తిలో ఇటీవలి పనిని ఉపయోగించడం అసాధ్యం అని అర్థం. ఈ సమస్యకు పరిష్కారం భాషా ఉత్పత్తి వనరులను అభివృద్ధి చేయడానికి కొత్త పద్ధతుల్లో ఉందని మేము ప్రతిపాదించాము. ఈ-ట్రాన్స్లేటర్ అనే కంప్యూటరీకరణ భాషా జనరేటర్ను ఇంతకుముందు కేవలం కథలకు మాత్రమే ఉపయోగించినట్లు వివరించాం. ఈ-ట్రాన్స్లేటర్ యొక్క డొమైన్ స్వతంత్రతను వెబ్లాగ్ల నుండి వచ్చిన వ్యక్తిగత కథనాలకు వర్తింపజేయడం ద్వారా పరిమాణాత్మకంగా అంచనా వేస్తాం. కథా ఉత్పత్తికి పారామితీకరించిన వాక్య ప్రణాళికను రూపొందించడానికి భాషా ఉత్పత్తిపై ఇటీవలి పనిని మేము ఉపయోగించుకుంటాము, ఇది సంకలన కార్యకలాపాలు, సంభాషణలో వైవిధ్యాలు మరియు దృక్కోణంలో అందిస్తుంది. చివరగా, వివిధ వ్యక్తిగత కథన పునః కథనాల యొక్క వినియోగదారు అంచనాను మేము అందిస్తున్నాము. |
43dfdf71c82d7a61367e94ea927ef1c33d4ac17a | సున్నితమైన డేటా వేగంగా పెరుగుదల మరియు దీర్ఘకాలిక డేటా నిల్వ మరియు రక్షణ అవసరం ప్రభుత్వ నిబంధనలు పెరుగుతున్న సంఖ్యలో సంస్థలు నిల్వ భద్రత తీవ్ర శ్రద్ధ చెల్లించటానికి బలవంతంగా. ఈ పత్రంలో, నిల్వకు సంబంధించిన ముఖ్యమైన భద్రతా సమస్యలను మేము చర్చిస్తాము మరియు ఇప్పటికే ఉన్న నిల్వ వ్యవస్థల ద్వారా అందించబడే భద్రతా సేవల యొక్క సమగ్ర సమీక్షను అందిస్తున్నాము. మేము విస్తృత శ్రేణి నిల్వ భద్రతా సాహిత్యాన్ని కవర్ చేస్తాము, ఇప్పటికే ఉన్న పరిష్కారాల యొక్క క్లిష్టమైన సమీక్షను అందిస్తాము, వాటిని పోల్చండి మరియు సంభావ్య పరిశోధన సమస్యలను హైలైట్ చేయండి. |
b594a248218121789e5073a90c31b261610478e0 | ఈ కాగితం సరళ అతి తక్కువ చతురస్రాల సమస్యల శ్రేణిని పరిష్కరించడం ద్వారా పెద్ద ఎత్తున SLAM కోసం ఒక వ్యూహాన్ని అందిస్తుంది. ఈ అల్గోరిథం ఉప మ్యాప్ జాయినింగ్ పై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇక్కడ ఉప మ్యాప్లు ఏదైనా ఇప్పటికే ఉన్న SLAM టెక్నిక్ ఉపయోగించి నిర్మించబడతాయి. ఉప మ్యాప్ల కోఆర్డినేట్ ఫ్రేమ్లను తెలివిగా ఎంచుకుంటే, రెండు ఉప మ్యాప్లను కలిపేందుకు కనీస చతురస్రాల లక్ష్యం ఫంక్షన్ రాష్ట్ర వెక్టర్ యొక్క చతురస్ర ఫంక్షన్ అవుతుంది. అందువల్ల, పెద్ద ఎత్తున SLAM కు సరళ పరిష్కారం లభిస్తుంది, ఇది అనేక స్థానిక ఉప మ్యాప్లను వరుసగా లేదా మరింత సమర్థవంతమైన డివైడ్ అండ్ కన్కర్ పద్ధతిలో చేరడం అవసరం. ప్రతిపాదిత లీనియర్ SLAM టెక్నిక్ రెండు మరియు మూడు పరిమాణాలలో ఫీచర్-ఆధారిత మరియు పాజ్ గ్రాఫ్ SLAM రెండింటికీ వర్తిస్తుంది మరియు కోవారియెన్స్ మాత్రికల పాత్రపై ఎటువంటి assumption హ అవసరం లేదు లేదా స్టేట్ వెక్టర్ యొక్క ప్రారంభ gu హ అవసరం లేదు. ఈ అల్గోరిథం సరైన పూర్తి నాన్ లీనియర్ లెస్ట్ స్క్వేర్స్ SLAM కు ఒక సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్నిహిత సన్ని ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం కోసం C/C++ మరియు MATLAB సోర్స్ కోడ్లు OpenSLAMలో అందుబాటులో ఉన్నాయి. |
69ab8fe2bdc2b1ea63d86c7fd64142e5d3ed88ec | సమాచార వెలికితీత యొక్క సాంప్రదాయ సంభావ్యత నమూనాలు మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న భాషా మోడలింగ్ విధానాల మధ్య సంబంధాన్ని మేము అన్వేషిస్తాము. సాంప్రదాయ నమూనాల సమర్థవంతమైన పనితీరుకు ప్రధాన అవరోధం ఒక ఔచిత్యం నమూనాను అంచనా వేయవలసిన అవసరం అని చాలాకాలంగా గుర్తించబడిందిః సంబంధిత తరగతిలో పదాల సంభావ్యత. ఈ సంభావ్యతలను అంచనా వేయడానికి ఒక నవల సాంకేతికతను మేము ప్రతిపాదించాము. మన సాంకేతికత అత్యంత ఖచ్చితమైన సంబంధిత నమూనాలను ఉత్పత్తి చేయగలదని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము, సమయోచిత మరియు బహుళార్థకత్వాల యొక్క ముఖ్యమైన భావనలను పరిష్కరించడం. TREC రిట్రీవల్ మరియు TDT ట్రాకింగ్ పనులపై బేస్లైన్ లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్ సిస్టమ్స్ కంటే మా ప్రయోగాలు ప్రాముఖ్యత నమూనాలను చూపుతున్నాయి. ఈ పని యొక్క ప్రధాన సహకారం శిక్షణా డేటా లేకుండా ఒక ఔచిత్యం నమూనాను అంచనా వేయడానికి సమర్థవంతమైన అధికారిక పద్ధతి. |
2a894be44d07a963c28893cc6f45d29fbfa872f7 | మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అల్గోరిథంలు సాధారణంగా పెద్ద డేటాకు వర్తిస్తాయి, పంపిణీ వ్యవస్థలను ఉపయోగించి డేటాను యంత్రాల మధ్య విభజిస్తాయి మరియు ప్రతి యంత్రం అన్ని ML మోడల్ పారామితులను చదవడానికి మరియు నవీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది --- డేటా సమాంతరత్వం అని పిలువబడే వ్యూహం. ప్రత్యామ్నాయ మరియు అనుబంధ వ్యూహం, మోడల్ సమాంతరత్వం, భాగస్వామ్యం చేయని సమాంతర ప్రాప్యత మరియు నవీకరణల కోసం మోడల్ పారామితులను విభజిస్తుంది మరియు కమ్యూనికేషన్ను సులభతరం చేయడానికి పారామితులను క్రమానుగతంగా పునఃవిభజించవచ్చు. మోడల్ సమాంతరత్వం రెండు సవాళ్ల ద్వారా ప్రేరేపించబడుతుంది, ఇది డేటా-సమాంతరత్వం సాధారణంగా పరిష్కరించదుః (1) పారామితులు ఆధారపడి ఉండవచ్చు, అందువల్ల అమాయక ఏకకాలంలో నవీకరణలు సమ్మేళనాన్ని నెమ్మదిస్తాయి లేదా అల్గోరిథం వైఫల్యానికి కారణమయ్యే లోపాలను ప్రవేశపెట్టవచ్చు; (2) మోడల్ పారామితులు వేర్వేరు రేట్లు వద్ద కలుస్తాయి, అందువల్ల పారామితుల యొక్క చిన్న ఉపసమితి ML అల్గోరిథం పూర్తి. పారామితుల ఆధారపడటం మరియు అసమాన సారూప్యతలను పరిగణనలోకి తీసుకుని పారామితుల నవీకరణలను సమర్ధవంతంగా షెడ్యూల్ చేయడం ద్వారా ML అల్గోరిథం సారూప్యత వేగాన్ని మెరుగుపరిచే ప్రోగ్రామింగ్ విధానం షెడ్యూల్డ్ మోడల్ సమాంతరతను (SchMP) మేము ప్రతిపాదించాము. స్కేల్ వద్ద SchMP కి మద్దతు ఇవ్వడానికి, మేము స్కేల్ ప్రోగ్రామ్ల యొక్క థ్రూపుట్ను ఆప్టిమైజ్ చేసే STRADS అనే పంపిణీ ఫ్రేమ్వర్క్ను అభివృద్ధి చేస్తాము మరియు స్కేల్ ప్రోగ్రామ్లుగా వ్రాయబడిన నాలుగు సాధారణ ML అనువర్తనాలను బెంచ్మార్క్ చేస్తాముః LDA టాపిక్ మోడలింగ్, మ్యాట్రిక్స్ ఫ్యాక్టరైజేషన్, స్పార్స్ లెస్ట్-స్క్వేర్స్ (లాస్సో) రిగ్రెషన్ మరియు స్పార్స్ లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్. స్మార్ట్ మెకానిక్స్ ప్రోగ్రామింగ్ ద్వారా ప్రతి పునరావృతానికి ML పురోగతిని మెరుగుపరచడం ద్వారా, STRADS ద్వారా పునరావృత సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం ద్వారా, STRADS పై నడుస్తున్న SchMP ప్రోగ్రామ్లు మోడల్-సమాంతర ML అమలులను అధిగమిస్తాయని మేము చూపిస్తున్నాముః ఉదాహరణకు, SchMP LDA మరియు SchMP లాసో వరుసగా ఇటీవలి, బాగా స్థిరపడిన బేస్లైన్ల కంటే 10x మరియు 5x వేగంగా సారూప్యతను సాధిస్తాయి. |
bdc6acc8d11b9ef1e8f0fe2f0f41ce7b6f6a100a | సాంప్రదాయక వచన సారూప్యత చర్యలు ప్రతి పదాన్ని తనకు మాత్రమే పోలి ఉంటాయి మరియు పదాల అర్థ సంబంధాన్ని మోడల్ చేయవు. మేము ఒక కొత్త వివక్షత శిక్షణా పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము, ఇది ముడి పద వెక్టర్లను సాధారణ, తక్కువ-పరిమాణ వెక్టర్ స్థలంలోకి ప్రతిబింబిస్తుంది. మా విధానం అంచనా వేసిన వెక్టర్ల యొక్క ముందే ఎంపిక చేసిన సారూప్యత ఫంక్షన్ (ఉదా, కోసైన్) నష్టాన్ని తగ్గించడానికి సరైన మాతృకను కనుగొనడం ద్వారా పనిచేస్తుంది మరియు అధిక డైమెన్షనల్ స్థలంలో పెద్ద సంఖ్యలో శిక్షణా ఉదాహరణలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగలదు. రెండు వేర్వేరు పనుల ద్వారా అంచనా వేయబడిన ఈ పద్ధతి, భాషామధ్య డాక్యుమెంట్ రిట్రీవల్ మరియు ప్రకటన సంబంధితతను కొలవడం, ప్రస్తుతమున్న అత్యాధునిక విధానాలను అధిగమించడమే కాకుండా, తక్కువ పరిమాణాలలో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తుంది మరియు అందువల్ల మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. |
50988101501366324c11e9e7a199e88a9a899bec | |
b2e68ca577636aaa6f6241c3af7478a3ae1389a7 | నర్సింగ్ రంగంలో పరివర్తనాత్మక నాయకత్వ భావనను విశ్లేషించడం. ఆరోగ్య సంరక్షణలో సంస్కరణలను అమలు చేయడానికి వ్యూహాలు అవసరం. ఒక మంచి వ్యూహం పరివర్తనాత్మక నాయకత్వం. పరివర్తనాత్మక నాయకత్వం మరియు దాని సామర్థ్యం గురించి అన్వేషణ మరియు ఎక్కువ అవగాహన పనితీరు మెరుగుదల మరియు రోగి భద్రతకు అంతర్భాగం. వాకర్ మరియు అవాంట్ (2005) యొక్క భావన విశ్లేషణ పద్ధతిని ఉపయోగించి డిజైన్ కాన్సెప్ట్ విశ్లేషణ. డేటా సోర్సెస్ పబ్ మెడ్, సినాహల్ మరియు సైకిన్ ఇన్ఫో. ఈ నివేదిక పరివర్తనాత్మక నాయకత్వం, నిర్వహణ మరియు నర్సింగ్ పై ఉన్న సాహిత్యంపై ఆధారపడుతుంది. నర్సింగ్ కోసం చిక్కులు ఈ నివేదిక పరివర్తన నాయకత్వం కోసం ఒక కొత్త కార్యాచరణ నిర్వచనం ప్రతిపాదించింది మరియు నమూనా కేసులు గుర్తిస్తుంది మరియు నర్సింగ్ సందర్భంలో నిర్దిష్ట లక్షణాలను నిర్వచించడం. సంస్థాగత సంస్కృతిపై పరివర్తనా నాయకత్వం యొక్క ప్రభావం మరియు రోగి ఫలితాలు స్పష్టంగా కనిపిస్తాయి. పరివర్తనాత్మక నాయకత్వాన్ని బోధించదగిన సామర్థ్యాల సమితిగా నిర్వచించవచ్చని కనుగొన్నందుకు ప్రత్యేక ఆసక్తి ఉంది. అయితే, రోగుల ఫలితాలను ప్రభావితం చేసే పరివర్తనా నాయకత్వ విధానం అస్పష్టంగా ఉంది. నర్సింగ్లో పరివర్తనాత్మక నాయకత్వం అధిక పనితీరు గల జట్లు మరియు మెరుగైన రోగి సంరక్షణతో సంబంధం కలిగి ఉంది, కానీ ఇది అరుదుగా బోధించగల సామర్థ్యాల సమితిగా పరిగణించబడుతుంది. అలాగే, అనుభవపూర్వక సూచనలను బలోపేతం చేయడానికి మరింత పరిశోధన అవసరం; కార్యాచరణ నిర్వచనాన్ని మెరుగుపరచడం, కీలక నిర్మాణాలలో అస్పష్టతను తగ్గించడం మరియు ఉప-స్థాయి చర్యలను ధృవీకరించడానికి పరివర్తనా నాయకత్వం ఆరోగ్య సంరక్షణ ఫలితాలను ప్రభావితం చేసే నిర్దిష్ట విధానాలను అన్వేషించడం ద్వారా ఇది చేయవచ్చు. |
bdcdc95ef36b003fce90e8686bfd292c342b0b57 | విలువ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఒకే న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించి ముడి సెన్సరీ డేటాపై సాధారణీకరించడంలో రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ గొప్ప సామర్థ్యాన్ని చూపించింది. ప్రస్తుత అధునాతన రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలలో అనేక సవాళ్లు ఉన్నాయి, ఇవి గ్లోబల్ ఆప్టిమల్ వైపు ఏకీకృతం కాకుండా నిరోధిస్తాయి. ఈ సమస్యలకు పరిష్కారం స్వల్పకాలిక మరియు దీర్ఘకాలిక ప్రణాళిక, అన్వేషణ మరియు మెమరీ నిర్వహణలో ఉంది. ఆటలు తరచుగా బలోపేత అభ్యాస అల్గోరిథంలను బెంచ్ మార్క్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు, ఎందుకంటే అవి సౌకర్యవంతమైన, పునరుత్పాదక మరియు సులభంగా నియంత్రించదగిన వాతావరణాన్ని అందిస్తాయి. ఏదేమైనా, కొన్ని ఆటలలో అన్వేషణ, జ్ఞాపకశక్తి మరియు ప్రణాళికలో ఫలితాలు సులభంగా గ్రహించగల స్థితి-స్థలం ఉంటుంది. ఈ కాగితం డ్రీమింగ్ వేరియషనల్ ఆటోఎన్కోడర్ (DVAE) ను అందిస్తుంది, ఇది నెరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత జనరేటివ్ మోడలింగ్ ఆర్కిటెక్చర్, ఇది తక్కువ ఫీడ్బ్యాక్ ఉన్న వాతావరణాలలో అన్వేషణ కోసం. మేము ఇంకా లోతైన చిట్టడవిని ప్రదర్శిస్తున్నాము, ఇది ఒక నవల మరియు సౌకర్యవంతమైన చిట్టడవి ఇంజిన్, ఇది పాక్షిక మరియు పూర్తిగా పరిశీలించదగిన రాష్ట్ర-స్పేస్లలో, దీర్ఘ-దృక్పథ పనులు మరియు నిర్ణయాత్మక మరియు స్టోకాస్టిక్ సమస్యలలో DVAE ని సవాలు చేస్తుంది. మేము ప్రారంభ ఫలితాలను చూపిస్తాము మరియు ఉత్పాదక అన్వేషణ ద్వారా నడిచే ఉపబల అభ్యాసంలో మరింత పనిని ప్రోత్సహిస్తాము. |
7e5af1cf715305fc394b5d24fc1caf17643a9205 | సమాచార సాంకేతికత (ఐటి) మరియు సంస్థల మధ్య సంబంధాల స్వభావం సమాచార వ్యవస్థల సాహిత్యంలో దీర్ఘకాల చర్చగా ఉంది. ఐటి సంస్థలను ఆకృతి చేస్తుందా లేదా ఐటి ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో సంస్థలోని వ్యక్తులు నియంత్రిస్తున్నారా? ఈ ప్రశ్నను కొద్దిగా భిన్నంగా రూపొందించడానికిః ఏజెన్సీ (మార్పు చేసే సామర్థ్యం) ప్రధానంగా యంత్రాలతో (కంప్యూటర్ వ్యవస్థలు) లేదా మానవులతో (సంస్థాగత నటులు) ఉందా? సాంకేతిక మరియు సామాజిక నిర్ణయాత్మకత యొక్క తీవ్రతల మధ్య మధ్యస్థ మార్గానికి అనేక ప్రతిపాదనలు ముందుకు వచ్చాయి; ఇటీవలి సంవత్సరాలలో సామాజిక సిద్ధాంతాల వైపు దృష్టి సారించిన పరిశోధకులు నిర్మాణ సిద్ధాంతం మరియు (ఇటీవల) నటుడు నెట్వర్క్ సిద్ధాంతంపై దృష్టి సారించారు. అయితే ఈ రెండు సిద్ధాంతాలు ఏజెన్సీ గురించి భిన్నమైన మరియు విరుద్ధమైన అభిప్రాయాలను అవలంబిస్తాయి. అందువలన, నిర్మాణాత్మక సిద్ధాంతం ఏజెన్సీని ప్రత్యేకంగా మానవుల ఆస్తిగా చూస్తుంది, అయితే నటుడు నెట్వర్క్ సిద్ధాంతంలో సాధారణ సుష్టత యొక్క సూత్రం యంత్రాలు కూడా ఏజెంట్లుగా ఉండవచ్చని సూచిస్తుంది. నిర్మాణాత్మక సిద్ధాంతం మరియు నటుడు నెట్వర్క్ సిద్ధాంతం రెండింటిపై విమర్శలను ఆధారంగా చేసుకుని, ఈ కాగితం మానవ మరియు యంత్ర ఏజెన్సీ మధ్య పరస్పర చర్య యొక్క సిద్ధాంతపరమైన ఖాతాను అభివృద్ధి చేస్తుందిః ఏజెన్సీ యొక్క డబుల్ డాన్స్. మానవ మరియు యంత్ర ఏజెన్సీ యొక్క విభిన్న స్వభావం మరియు వారి పరస్పర చర్య యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న లక్షణాలు రెండింటినీ గుర్తించడం ద్వారా సాంకేతికత మరియు సంస్థల మధ్య సంబంధాన్ని సిద్ధాంతీకరించడానికి ఈ ఖాతా దోహదం చేస్తుంది. |
d7cbedbee06293e78661335c7dd9059c70143a28 | మేము చాలా సమర్థవంతమైన CNN నమూనాల తరగతిని అందిస్తున్నాము, మొబైల్ ఫేస్ నెట్స్, ఇవి 1 మిలియన్ పారామితుల కంటే తక్కువ ఉపయోగిస్తాయి మరియు మొబైల్ మరియు ఎంబెడెడ్ పరికరాల్లో అధిక ఖచ్చితత్వంతో నిజ-సమయ ముఖ ధృవీకరణ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడ్డాయి. ముందుగా సాధారణ మొబైల్ నెట్వర్క్ల బలహీనతలను విశ్లేషిద్దాం. ఈ బలహీనతను మన ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన మొబైల్ ఫేస్ నెట్స్ చక్కగా అధిగమించాయి. అదే ప్రయోగాత్మక పరిస్థితులలో, మా మొబైల్ ఫేస్ నెట్ లు మొబైల్ నెట్ వి 2 కన్నా గణనీయంగా ఉన్నతమైన ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు 2 రెట్లు వాస్తవ వేగాన్ని సాధిస్తాయి. మెరుగైన MS-Celeb-1Mలో ఆర్క్ఫేస్ నష్టం ద్వారా శిక్షణ పొందిన తరువాత, 4.0MB పరిమాణంలో ఉన్న మా సింగిల్ మొబైల్ ఫేస్నెట్ LFWలో 99.55% ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు మెగాఫేస్లో 92.59% TAR @ FAR1e-6 ను సాధించింది, ఇది వందల MB పరిమాణంలో ఉన్న స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పెద్ద CNN మోడళ్లతో పోల్చవచ్చు. మొబైల్ ఫేస్ నెట్ లలో అత్యంత వేగవంతమైనది మొబైల్ ఫోన్ లో 18 మిల్లీ సెకండ్ల వాస్తవ ఊహ సమయం. మునుపటి అత్యాధునిక మొబైల్ సిఎన్ఎన్ల కంటే మొబైల్ ఫేస్నెట్స్ ముఖం ధృవీకరణ కోసం గణనీయంగా మెరుగైన సామర్థ్యాన్ని సాధిస్తాయి. |
44f18ef0800e276617e458bc21502947f35a7f94 | మార్కర్ ఆధారిత మరియు మార్కర్ లేని ఆప్టికల్ అస్థిపంజర కదలిక-సంగ్రహ పద్ధతులు ఒక దృశ్యం చుట్టూ ఉంచిన కెమెరాల వెలుపల-లోపల అమరికను ఉపయోగిస్తాయి, వీక్షణ పాయింట్లు మధ్యలో కలుస్తాయి. వారు తరచుగా మార్కర్ సూట్లతో అసౌకర్యాన్ని సృష్టిస్తారు, మరియు వారి రికార్డింగ్ వాల్యూమ్ తీవ్రంగా పరిమితం చేయబడింది మరియు తరచుగా నియంత్రిత నేపథ్యాలతో ఇండోర్ దృశ్యాలకు పరిమితం చేయబడుతుంది. ప్రత్యామ్నాయ సూట్ ఆధారిత వ్యవస్థలు లోపలి సెటప్తో కదలికను సంగ్రహించడానికి అనేక ఇనర్షియల్ కొలత యూనిట్లు లేదా ఎక్సోస్కెలిటమ్ను ఉపయోగిస్తాయి, అనగా బాహ్య సెన్సార్లు లేకుండా. ఇది పరిమిత వాల్యూమ్ నుండి స్వతంత్రంగా సంగ్రహించేలా చేస్తుంది, కానీ గణనీయమైన, తరచుగా పరిమితం చేసే, మరియు శరీర పరికరాలను ఏర్పాటు చేయడం కష్టం. అందువల్ల, మేము ఒక కొత్త పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము రియల్ టైమ్, మార్కర్-తక్కువ, మరియు స్వీయ కేంద్రీకృత మోషన్ క్యాప్చర్ కోసం: పూర్తి శరీర అస్థిపంజరం యొక్క భంగిమను అంచనా వేయడం ఒక హెల్మెట్ లేదా వర్చువల్ రియాలిటీ హెడ్సెట్కు జోడించిన తేలికపాటి స్టీరియో జత ఫిష్-ఐ కెమెరాల నుండి - ఒక ఆప్టికల్ ఇన్సైడ్-ఇన్ పద్ధతి, అలా చెప్పాలంటే. ఇది ఇండోర్ మరియు అవుట్డోర్ సన్నివేశాలలో మొత్తం శరీర కదలికను సంగ్రహించడానికి అనుమతిస్తుంది, సమీపంలో చాలా మంది వ్యక్తులతో కూడిన రద్దీ దృశ్యాలు కూడా ఉన్నాయి, ఇది పెద్ద ఎత్తున కార్యకలాపాలలో పునర్నిర్మాణాన్ని అనుమతిస్తుంది. మా విధానం ఒక కొత్త జనరేటివ్ పోస్ అంచనా ఫ్రేమ్ యొక్క బలాన్ని ఫిష్ ఐ వీక్షణలకు ఒక కాన్వెట్ ఆధారిత శరీర భాగాల డిటెక్టర్తో కలిపి పెద్ద కొత్త డేటాసెట్లో శిక్షణ పొందింది. వర్చువల్ రియాలిటీలో పూర్తిగా మోషన్ క్యాప్చర్డ్ వర్చువల్ బాడీని చూస్తూ స్వేచ్ఛగా తిరగడం మరియు ఇంటరాక్ట్ చేయడం చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. |
094ca99cc94e38984823776158da738e5bc3963d | ఈ వ్యాసం భవిష్యత్ ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి అసంపూర్ణంగా తెలిసిన వ్యవస్థతో గత అనుభవాన్ని ఉపయోగించడం కోసం ప్రత్యేకమైన పెరుగుతున్న అభ్యాస విధానాల తరగతిని పరిచయం చేస్తుంది. సంప్రదాయ అంచనా-అభ్యాస పద్ధతులు అంచనా వేసిన మరియు వాస్తవ ఫలితాల మధ్య వ్యత్యాసం ద్వారా క్రెడిట్ను కేటాయించినప్పటికీ, కొత్త పద్ధతులు కాలక్రమేణా వరుస అంచనాల మధ్య వ్యత్యాసం ద్వారా క్రెడిట్ను కేటాయించాయి. ఇలాంటి సమయ-విభజన పద్ధతులు శామ్యూల్ యొక్క చెకర్ ప్లేయర్, హాలండ్ యొక్క బకెట్ బ్రిగేడ్ మరియు రచయిత యొక్క అనుకూల హ్యూరిస్టిక్ విమర్శలో ఉపయోగించినప్పటికీ, అవి తక్కువగా అర్థం చేసుకోబడ్డాయి. ఇక్కడ మేము వారి సారూప్యత మరియు ప్రత్యేక కేసులకు సరైనదిగా నిరూపించాము మరియు వాటిని పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస పద్ధతులతో సంబంధం కలిగి ఉన్నాము. వాస్తవ ప్రపంచంలోని చాలా అంచనా సమస్యలకు, కాల-విభజన పద్ధతులకు సాంప్రదాయ పద్ధతుల కంటే తక్కువ మెమరీ మరియు తక్కువ పీక్ కంప్యూటింగ్ అవసరం మరియు అవి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. ప్రస్తుతం పర్యవేక్షక అభ్యాసం వర్తించే చాలా సమస్యలు వాస్తవానికి కాల-విభజన పద్ధతులను ప్రయోజనకరంగా వర్తించే రకమైన అంచనా సమస్యలు అని మేము వాదిస్తున్నాము. |
86955608218ab293d41b6d1c0bf9e1be97f571d8 | |
03aca587f27fda3cbdad708aa69c07fc71b691d7 | ఇంటర్ స్టిషియల్ లంగ్ డిసీజెస్ (ఐఎల్ డి) కు సంబంధించిన కంప్యూటర్ ఎయిడెడ్ డయాగ్నొస్టిక్ (సిఎడి) సిస్టమ్ లో ఆటోమేటెడ్ టిష్యూ క్యారెక్టరైజేషన్ అనేది అత్యంత కీలకమైన భాగాలలో ఒకటి. ఈ రంగంలో చాలా పరిశోధనలు జరిగినప్పటికీ, ఈ సమస్య ఇంకా సవాలుగానే ఉంది. కంప్యూటర్ దృష్టి సమస్యల విషయంలో డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లు ఇటీవల అద్భుతమైన ఫలితాలను సాధించాయి. వీటిని వైద్య చిత్రాల విశ్లేషణ వంటి ఇతర రంగాల్లో కూడా ఉపయోగించవచ్చనే అంచనాలు పెరిగాయి. ఈ కాగితంలో, ILD నమూనాల వర్గీకరణ కోసం రూపొందించిన కన్వోల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) ను మేము ప్రతిపాదించి, అంచనా వేస్తాము. ప్రతిపాదిత నెట్వర్క్లో 5 కన్వొల్వియల్ పొరలు 2 × 2 కోర్ల మరియు లీకీఆర్యుయు యాక్టివేషన్లతో ఉంటాయి, తరువాత తుది ఫీచర్ మ్యాప్ల పరిమాణానికి సమానమైన సగటు పూలింగ్ మరియు మూడు దట్టమైన పొరలు ఉంటాయి. చివరి దట్టమైన పొరలో 7 అవుట్పుట్లు ఉన్నాయి, ఇవి పరిగణనలోకి తీసుకున్న తరగతులకు సమానంగా ఉంటాయిః ఆరోగ్యకరమైన, గ్రౌండ్ గ్లాస్ అపారదర్శకత (GGO), మైక్రోనోడ్యూల్స్, ఏకీకరణ, రెటిక్యులేషన్, హనీకాంబింగ్ మరియు GGO / రెటిక్యులేషన్ కలయిక. సిఎన్ఎన్ ను శిక్షణ ఇవ్వడానికి, అంచనా వేయడానికి, మేము 14696 చిత్రాల డేటాసెట్ను ఉపయోగించాము, వివిధ స్కానర్లు మరియు ఆసుపత్రుల నుండి 120 సిటి స్కాన్ల నుండి పొందినది. మా జ్ఞానం యొక్క ఉత్తమ, ఈ నిర్దిష్ట సమస్య కోసం రూపొందించిన మొదటి లోతైన CNN ఉంది. ఒక తులనాత్మక విశ్లేషణ ఒక సవాలు డేటాసెట్లో మునుపటి పద్ధతులతో ప్రతిపాదిత CNN యొక్క ప్రభావాన్ని నిరూపించింది. వర్గీకరణ పనితీరు (~ 85.5%) ఊపిరితిత్తుల నమూనాలను విశ్లేషించడంలో CNN ల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించింది. భవిష్యత్తులో చేయబోయే పనులలో సిఎన్ఎన్ను CT వాల్యూమ్ స్కాన్ల ద్వారా అందించే త్రిమితీయ డేటాకు విస్తరించడం మరియు ప్రతిపాదిత పద్ధతిని CAD వ్యవస్థలో విలీనం చేయడం, ఇది రేడియాలజిస్టులకు సహాయక సాధనంగా ILD లకు డిఫరెన్షియల్ డయాగ్నసిస్ను అందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. |
e7ad8adbb447300ecafb4d00fb84efc3cf4996cf | సంక్షిప్త గణాంకాల కోసం ఒక ప్లగ్-ఇన్ సాధారణ సాంద్రత అంచనా నుండి ఒక సమ్మేళన సంభావ్యత ఫంక్షన్ను సంశ్లేషణ సంభావ్యత పద్ధతి సంగ్రహించింది, మోడల్ నుండి మోంటే కార్లో అనుకరణ ద్వారా పొందిన ప్లగ్-ఇన్ సగటు మరియు కోవారియన్స్ మాతృకతో. ఈ వ్యాసంలో, మార్కోవ్ చైన్ మోంటే కార్లో అమలులకు ప్రత్యామ్నాయాలను అభివృద్ధి చేస్తాము. మా విధానం సింథటిక్ సంభావ్యత సందర్భంలో వెనుకబడిన సమీకరణం కోసం స్టోకాస్టిక్ గ్రేడియంట్ వేరియషనల్ ఇన్ఫెరెన్స్ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది, లాగ్ సంభావ్యత యొక్క నిష్పాక్షిక అంచనాలను ఉపయోగిస్తుంది. సాహిత్యంలో ఉన్న ఒక సంబంధిత సంభావ్యత లేని వైవిధ్య పరమైన అనుకరణ పద్ధతితో మేము కొత్త పద్ధతిని పోల్చాము, అదే సమయంలో ఆ విధానాన్ని అనేక విధాలుగా అమలు చేయడాన్ని మెరుగుపరుస్తాము. ఈ కొత్త అల్గోరిథంలు పారామితి యొక్క పరిమాణాత్మకత మరియు సారాంశ గణాంకం పరంగా, సాంప్రదాయక సుమారు బేసియన్ గణన (ABC) పద్ధతులకు సవాలుగా ఉన్న పరిస్థితులలో అమలు చేయడం సాధ్యపడుతుంది. సంశ్లేషణ సంభావ్యత అనేది సంభావ్యత లేని అనుకరణకు ఆకర్షణీయమైన విధానం, డేటా కోసం సుమారుగా గౌస్సియన్ సారాంశ గణాంకం అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు, పారామితుల గురించి అనుకరణకు సమాచారంగా ఉంటుంది. |
27a8f746f43876dbd1019235ad8e302ea838a499 | మల్టీ రోటర్స్ వంటి సూక్ష్మ వైమానిక వాహనాలు, భవనాల స్వతంత్ర పర్యవేక్షణ, తనిఖీ మరియు నిఘా కోసం ప్రత్యేకంగా బాగా సరిపోతాయి, ఉదాహరణకు, పారిశ్రామిక ప్లాంట్లలో నిర్వహణ కోసం. పరిమిత వాతావరణాలలో సూక్ష్మ వైమానిక వాహనాల యొక్క పూర్తి స్వయంప్రతిపత్తి ఆపరేషన్ కోసం కీలకమైన అవసరాలు 3 డి మ్యాపింగ్, రియల్ టైమ్ పోస్ ట్రాకింగ్, అడ్డంకి గుర్తింపు మరియు కొల్లీషన్ లేని పథాల ప్రణాళిక. ఈ వ్యాసంలో, మేము ఒక పూర్తి నావిగేషన్ వ్యవస్థను ప్రతిపాదించాము, ఇది ఒక మల్టీమోడల్ సెన్సార్ సెటప్తో అన్ని దిశల పర్యావరణ అవగాహన కోసం. 3 డి లేజర్ స్కానర్ యొక్క కొలతలు స్వయం కేంద్రీకృత స్థానిక బహుళ రిజల్యూషన్ గ్రిడ్ మ్యాప్లలో సమగ్రపరచబడతాయి. స్థానిక పటాలు నమోదు చేయబడతాయి మరియు MAV స్థాపించబడిన అలోసెంట్రిక్ పటాలకు విలీనం చేయబడతాయి. స్వయంప్రతిపత్త నావిగేషన్ కోసం, మేము బహుళ-స్థాయి విధానంలో పథాలను ఉత్పత్తి చేస్తాముః మిషన్ ప్రణాళిక నుండి ప్రపంచ మరియు స్థానిక పథ ప్రణాళిక ద్వారా ప్రతిస్పందించే అడ్డంకి నివారణ వరకు. మేము మా విధానాన్ని GNSS- నిరాకరించిన ఇండోర్ వాతావరణంలో అంచనా వేస్తాము, ఇక్కడ బహుళ ఘర్షణ ప్రమాదాలకు నమ్మకమైన సర్వ దిశాత్మక అవగాహన మరియు శీఘ్ర నావిగేషన్ ప్రతిచర్యలు అవసరం. |
e80d9d10956310d4ea926c2105c74de766c22345 | ఈ పత్రం డిజిటల్ అరే రాడార్ యొక్క నిర్మాణాన్ని మరియు విశ్లేషణను అందిస్తుంది, డిజిటల్ టి / ఆర్ మాడ్యూల్స్, డీడీఎస్ ఆధారంగా తరంగ రూపం ఉత్పత్తి మరియు యాంప్లిట్యూడ్-ఫేజ్ కంట్రోల్ మాడ్యూల్, ఫ్రీక్వెన్సీ అప్ / డౌన్ కన్వర్టర్, అధిక సామర్థ్యం గల పవర్ యాంప్లిఫైయర్, హైబ్రిడ్ డిజిటల్ / మైక్రోవేవ్ మల్టీలేయర్ సర్క్యూట్ మరియు హై పెర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్ ప్రధాన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలుగా వివరించబడ్డాయి. మైక్రోసిస్టమ్స్ టెక్నాలజీలు మరియు డిజిటల్ అరే ఆర్కిటెక్చర్ల మధ్య సంబంధాన్ని కూడా చర్చించారు. |
6f6e10b229a5a9eca2a2f694143632191d4c5e0c | డ్రైవర్ అలసట యొక్క అలసట స్థాయిలను గుర్తించడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి సాంకేతిక విధానాలు అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నాయి మరియు చాలా మంది ఇప్పుడు అభివృద్ధి, ధృవీకరణ పరీక్ష లేదా ప్రారంభ అమలు దశలో ఉన్నారు. గతంలో నిర్వహించిన అధ్యయనాల్లో అలసటను గుర్తించేందుకు, అంచనా వేసేందుకు అందుబాటులో ఉన్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలు, పద్ధతులు పరిశీలించబడ్డాయి. పేరు సూచించినట్లుగా ఈ ప్రాజెక్టు రహదారులపై ప్రమాదాలను నివారించడానికి కార్లను మరింత తెలివిగా మరియు ఇంటరాక్టివ్గా చేయడానికి అధునాతన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల గురించి. ARM7 ను ఉపయోగించడం ద్వారా ఈ వ్యవస్థ మరింత సమర్థవంతంగా, నమ్మదగినదిగా మరియు ప్రభావవంతంగా మారుతుంది. కార్లలో లేదా వాటితో మానవ ప్రవర్తన గుర్తింపు వ్యవస్థలు చాలా తక్కువ సంఖ్యలో ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసంలో, డ్రైవర్ అలసటతో వాహనం వేగాన్ని నియంత్రించే రియల్ టైమ్ ఆన్ లైన్ భద్రతా నమూనాను మేము వివరిస్తాము. డ్రైవర్లలో అలసట లక్షణాలను గుర్తించే వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయడమే మరియు ప్రమాదాలను నివారించడానికి వాహనం యొక్క వేగాన్ని నియంత్రించడం ఇటువంటి నమూనా యొక్క ఉద్దేశ్యం. ఈ వ్యవస్థలో గ్యాస్, కంటికి రెప్పలాగే, ఆల్కహాల్, ఇంధనం, ప్రభావం సెన్సార్ల వంటి అనేక రియల్ టైమ్ సెన్సార్లను కలిగి ఉంది. |
593bdaa21941dda0b8c888ee88bbe730c4219ad6 | డేటా మైనింగ్లో ఔట్లియర్ డిటెక్షన్ ఒక అంతర్గత భాగం మరియు ఇటీవల చాలా శ్రద్ధను ఆకర్షించింది [BKNS00, JTH01, KNT00]. ఈ వ్యాసంలో, మేము స్థానిక సంబంధిత సమగ్రత (LOCI) అని పిలువబడే ఒక కొత్త పద్ధతిని ప్రతిపాదించాము. ఉత్తమమైన మునుపటి పద్ధతుల మాదిరిగానే, LOCI అనేది ఔట్వేర్లను మరియు ఔట్వేర్ల సమూహాలను (అనగా మైక్రో-క్లస్టర్స్) గుర్తించడానికి అత్యంత ప్రభావవంతమైనది. అదనంగా, ఇది క్రింది ప్రయోజనాలు మరియు కొత్తదనాన్ని అందిస్తుందిః (ఎ) ఇది ఒక పాయింట్ ఒక ఔట్లీయర్ కాదా అని నిర్ణయించడానికి స్వయంచాలక, డేటా-నియంత్రిత కట్-ఆఫ్ను అందిస్తుంది-దీనికి విరుద్ధంగా, మునుపటి పద్ధతులు వినియోగదారులను కట్-ఆఫ్లను ఎంచుకోవడానికి బలవంతం చేస్తాయి, ఇచ్చిన డేటాసెట్కు ఏ కట్-ఆఫ్ విలువ ఉత్తమమో అనే దానిపై ఎటువంటి సూచనలు లేకుండా. (b) ఇది ప్రతి పాయింట్ కోసం ఒక LOCI గ్రాఫ్ ను అందిస్తుంది; ఈ గ్రాఫ్ క్లస్టర్లు, సూక్ష్మ క్లస్టర్లు, వాటి వ్యాసార్థాలు మరియు వాటి మధ్య దూరాలను నిర్ణయించే పాయింట్ సమీపంలో ఉన్న డేటా గురించి సమాచారం యొక్క సంపదను సంగ్రహిస్తుంది. ప్రస్తుతం ఉన్న ఏ ఒక్క ఔట్ లైయర్ డిటెక్షన్ పద్ధతి ఈ లక్షణాన్ని సరిపోల్చదు, ఎందుకంటే అవి ప్రతి పాయింట్కు ఒకే సంఖ్యను మాత్రమే అవుట్పుట్ చేస్తాయిః దాని ఔట్ లైయర్ స్కోరు. (సి) మా LOCI పద్ధతి ఉత్తమ మునుపటి పద్ధతులు వంటి త్వరగా లెక్కించవచ్చు. (d) ఇంకా, LOCI అనేది దాదాపుగా సరళమైన సుమారు పద్ధతి, aLOCI (సుమారు LOCI కోసం) కి దారితీస్తుంది, ఇది వేగవంతమైన మరియు అత్యంత ఖచ్చితమైన అవుట్లైర్ గుర్తింపును అందిస్తుంది. మన జ్ఞానానికి ఉత్తమమైన, ఇది మొదటి పని సుమారుగా గణనలను ఉపయోగించి వేగవంతం చేయడానికి అవుట్లర్ గుర్తింపును. సింథటిక్ మరియు రియల్ వరల్డ్ డేటా సెట్లపై చేసిన ప్రయోగాలు, వినియోగదారులకు అవసరమైన కట్-ఆఫ్లు లేకుండా, LOCI మరియు aLOCI స్వయంచాలకంగా ఔట్లైయర్స్ మరియు మైక్రో-క్లస్టర్లను గుర్తించగలవని మరియు అవి ఊహించిన మరియు ఊహించని ఔట్లైయర్స్ రెండింటినీ త్వరగా గుర్తించగలవని చూపిస్తున్నాయి. |
c1cfb9b530daae4dbb89f96a9bff415536aa7e4b | శైలి బదిలీ అనేది ఏకపక్ష దృశ్య శైలులను కంటెంట్ చిత్రాలకు బదిలీ చేయడాన్ని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. రెండు వ్యాసాల నుండి తీసుకున్న అల్గోరిథంలను అన్వేషిస్తాము. అవి శైలి బదిలీ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. ఎక్కువ మంది మెరుగుదలలు రియల్ టైమ్ స్టైల్ బదిలీ కోసం అల్గోరిథంను ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి సారించాయి, అయితే కొత్త శైలులకు తక్కువ వనరులు మరియు పరిమితులతో అనుగుణంగా ఉంటాయి. ఈ వ్యూహాలను పోల్చి చూస్తాం. మరియు అవి ఎలా సరిపోతాయో పోల్చి చూస్తాం. దృశ్యపరంగా ఆకర్షణీయమైన చిత్రాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి. శైలి బదిలీకి రెండు విధానాలను అన్వేషిస్తాముః మెరుగుదలలతో న్యూరల్ శైలి బదిలీ మరియు సార్వత్రిక శైలి బదిలీ. మేము ఉత్పత్తి చేసిన వివిధ చిత్రాల మధ్య పోలికను కూడా చేస్తాము మరియు వాటిని ఎలా గుణాత్మకంగా కొలవవచ్చు. |
1d2a3436fc7ff4b964fa61c0789df19e32ddf0ed | ఈ పత్రం "అజ్ఞాత బదిలీలు" అనే భావనను ముందుకు తెస్తుంది మరియు ఇది బాగా తెలిసిన మరియు తరచుగా ఉదహరించబడిన పత్రం కాబట్టి, నేను మాన్యుస్క్రిప్ట్ను టైప్ చేయాల్సిన అవసరం ఉందని నేను భావించాను, మరియు ఫలితం ఇక్కడ ఉంది. టైపు చేసేటప్పుడు, నేను అసలు మాన్యుస్క్రిప్ట్కు సాధ్యమైనంత వరకు కట్టుబడి ఉండటానికి ప్రయత్నించాను. అయితే, కొన్ని టైపింగ్ తప్పులు లేదా విరామ చిహ్నాలు వంటి కొన్ని కేసులు ఉన్నాయి, వీటిని మార్చారు. క్రిప్టోగ్రఫీపై అనేక పత్రాలలో వలె, ఆలిస్ మరియు బాబ్ ఇచ్చిన క్రిప్టోగ్రాఫిక్ ప్రోటోకాల్స్ యొక్క పాల్గొనేవారి పాత్రను పోషిస్తారు. చదవడానికి సౌలభ్యం కోసం, ఆలిస్ మరియు బాబ్ సందేశాలు వరుసగా ఎరుపు మరియు నీలం సిరాతో ముద్రించబడ్డాయి. ఈ కృతి నా సహోద్యోగి య. సోహ్ దెల్ ([email protected]) చేత జాగ్రత్తగా సరిచూడబడింది. మునుపటి వెర్షన్ లో ఒక చిన్న తప్పును ప్రస్తావించినందుకు హెచ్.ఎం. మొఘద్దమ్ కు కూడా ధన్యవాదాలు. అయితే, మీరు ఏవైనా తప్పులు జరిగితే నాకు తెలియజేయండి. |
d20a17b42f95ee07e9a43cc852b35bda407c4be6 | |
caf912b716905ccbf46d6d00d6a0b622834a7cd9 | యంత్రాలు మరింత తెలివిగా మారడంతో వాటి తెలివితేటలను కొలిచే పద్ధతులపై ఆసక్తి పెరిగింది. ఒక సాధారణ విధానం ఏమిటంటే, మానవుడు అత్యుత్తమంగా పనిచేసే పనులను ప్రతిపాదించడం, కానీ యంత్రాలు కష్టంగా ఉన్నవి. అయితే, ఒక ఆదర్శ పని కూడా సులభంగా అంచనా వేయబడాలి మరియు సులభంగా గేమబుల్ కాకూడదు. ఇటీవల ప్రముఖంగా ఉన్న చిత్ర శీర్షికల పనిని మరియు యంత్ర మేధస్సును కొలిచే పనిగా దాని పరిమితులను అన్వేషించే కేస్ స్టడీతో ప్రారంభిస్తాము. ఒక ప్రత్యామ్నాయ మరియు మరింత ఆశాజనక పని విజువల్ ప్రశ్న జవాబు, ఇది భాష మరియు దృష్టి గురించి ఒక యంత్రం యొక్క సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది. ఈ పని కోసం సృష్టించిన డేటాసెట్ పరిమాణం అపూర్వమైనది, ఇందులో 760,000 పైగా మానవ ఉత్పత్తి ప్రశ్నలు ఉన్నాయి. సుమారు 10 మిలియన్ల మానవ నిర్మిత సమాధానాలను ఉపయోగించి, యంత్రాలను సులభంగా అంచనా వేయవచ్చు. |
8d3b8a59144352d0f60015f32c836001e4344a34 | త్రిమితీయ రేఖాగణిత డేటా ప్రాతినిధ్య అభ్యాసం మరియు ఉత్పాదక మోడలింగ్ అధ్యయనం కోసం ఒక అద్భుతమైన డొమైన్ను అందిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, మేము జ్యామితీయ డేటాను చూస్తాము, ఇది పాయింట్ క్లౌడ్స్ గా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది. మేము ఒక లోతైన ఆటో ఎన్కోడర్ (AE) నెట్వర్క్ను ప్రవేశపెడతాము, ఇది అత్యాధునిక పునర్నిర్మాణ నాణ్యత మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యంతో ఉంటుంది. నేర్చుకున్న ప్రాతినిధ్యాలు 3 డి గుర్తింపు పనులపై ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులను అధిగమిస్తాయి మరియు సెమాంటిక్ పార్ట్ ఎడిటింగ్, ఆకారం అనలాజీలు మరియు ఆకారం ఇంటర్పోలేషన్ వంటి సాధారణ ఆల్జీబ్రేటిక్ మానిప్యులేషన్ల ద్వారా ప్రాథమిక ఆకారం ఎడిటింగ్ను అనుమతిస్తాయి. మేము వివిధ ఉత్పాదక నమూనాల యొక్క క్షుణ్ణంగా అధ్యయనం చేస్తాముః ముడి పాయింట్ మేఘాలపై పనిచేసే GAN లు, మా AEs యొక్క స్థిర అజ్ఞాత ప్రదేశంలో శిక్షణ పొందిన గణనీయంగా మెరుగుపడిన GAN లు మరియు గౌస్సియన్ మిశ్రమ నమూనాలు (GMM). మా పరిమాణాత్మక అంచనా కోసం మేము నమూనా విశ్వసనీయత మరియు వైవిధ్యం యొక్క కొలతలు ప్రతిపాదించాము, ఇది పాయింట్ క్లౌడ్ సమితుల మధ్య సరిపోలికల ఆధారంగా ఉంటుంది. ఆసక్తికరంగా, సాధారణీకరణ, విశ్వసనీయత మరియు వైవిధ్యం యొక్క మా జాగ్రత్తగా అంచనా మా AEs యొక్క అజ్ఞాత ప్రదేశంలో శిక్షణ పొందిన GMM లు ఉత్తమ ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేస్తాయని వెల్లడించింది. |
2c51c8da2f82a956e633049616b1bb7730faa2da | ఇంటర్ నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (ఐఒటి) దిశగా మనం అడుగులు వేస్తున్నప్పుడు, ప్రపంచవ్యాప్తంగా విస్తరించిన సెన్సార్ల సంఖ్య వేగంగా పెరుగుతోంది. గత దశాబ్ద కాలంలో సెన్సార్ల విస్తరణలో గణనీయమైన పెరుగుదల ఉందని మార్కెట్ పరిశోధనలో తేలింది. భవిష్యత్తులో ఈ పెరుగుదల గణనీయంగా పెరుగుతుందని అంచనా వేసింది. ఈ సెన్సార్ లు నిరంతరం అపారమైన మొత్తంలో డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. అయితే, ముడి సెన్సార్ డేటాకు విలువను జోడించడానికి మనం దానిని అర్థం చేసుకోవాలి. సెన్సార్ డేటాకు సంబంధించి సందర్భం యొక్క సేకరణ, మోడలింగ్, తార్కికం మరియు పంపిణీ ఈ సవాలులో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. సెన్సార్ డేటాను అర్థం చేసుకోవడంలో కాంటెక్స్ట్-అవగాహన గల కంప్యూటింగ్ విజయవంతమైందని నిరూపించబడింది. ఈ వ్యాసంలో, మేము ఒక ఐఒటి దృక్పథం నుండి సందర్భ అవగాహనను సర్వే చేస్తాము. ప్రారంభంలో ఐఒటి నమూనా మరియు సందర్భ-అవగాహన ఫండమెంటల్స్ను పరిచయం చేయడం ద్వారా అవసరమైన నేపథ్యాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము. ఆ తరువాత, మేము సందర్భం జీవిత చక్రం యొక్క లోతైన విశ్లేషణను అందిస్తాము. గత దశాబ్దంలో (2001-2011) నిర్వహించిన సందర్భ-అవగాహన కంప్యూటింగ్ రంగంలో ప్రతిపాదించిన పరిశోధన మరియు వాణిజ్య పరిష్కారాలలో ఎక్కువ భాగం ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్న ప్రాజెక్టుల (50) ఉపసమితిని మేము మా స్వంత వర్గీకరణ ఆధారంగా అంచనా వేస్తాము. చివరగా, మన అంచనా ఆధారంగా, గతం నుండి నేర్చుకోవలసిన పాఠాలను మరియు భవిష్యత్ పరిశోధన కోసం కొన్ని సాధ్యమైన దిశలను మేము హైలైట్ చేస్తాము. ఈ సర్వేలో సందర్భ అవగాహన మరియు ఐఒటికి సంబంధించిన విస్తృత శ్రేణి పద్ధతులు, పద్ధతులు, నమూనాలు, కార్యాచరణలు, వ్యవస్థలు, అనువర్తనాలు మరియు మిడిల్వేర్ పరిష్కారాలు ఉన్నాయి. గత పరిశోధనలను విశ్లేషించడం, పోల్చడం, ఏకీకృతం చేయడం మాత్రమే కాకుండా, వాటి ఫలితాలను అంచనా వేయడం, ఐఓటిపై వాటి అనువర్తనాన్ని చర్చించడం కూడా మా లక్ష్యం. |
3406b672402828f2522b57e9ab11e0ae9c76ab2e | సాంప్రదాయక కంప్యూటింగ్ యొక్క సరిహద్దులను భౌతిక ప్రదేశాలు, ఎంబెడెడ్ పరికరాలు, సెన్సార్లు మరియు ఇతర యంత్రాలను కలిగి ఉండటానికి సున్నితమైన, సమాచార-సంపన్నమైన "స్మార్ట్ స్పేస్" లను నిర్మించే ఆలోచనను యుబిక్విటస్ కంప్యూటింగ్ పెంచింది. దీనిని సాధించడానికి, స్మార్ట్ స్పేస్ లు పరిస్థితుల సమాచారాన్ని సంగ్రహించాల్సిన అవసరం ఉంది, తద్వారా అవి సందర్భంలోని మార్పులను గుర్తించి తదనుగుణంగా తమను తాము స్వీకరించగలవు. అయితే, ప్రాథమిక భద్రతా సమస్యలను పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా, సర్వవ్యాప్తి చెందిన కంప్యూటింగ్ వాతావరణాలు దుర్బలత్వాలతో నిండి ఉండవచ్చు. సర్వవ్యాప్తి చెందిన కంప్యూటింగ్ వాతావరణాలు భద్రతకు కొత్త అవసరాలను నిర్దేశిస్తాయి. భద్రతా సేవలు, గుర్తింపు మరియు యాక్సెస్ కంట్రోల్ వంటివి, అంతరాయం కలిగించకుండా, తెలివిగా ఉండాలి మరియు వేగంగా మారుతున్న ప్రదేశాల సందర్భాలకు అనుగుణంగా ఉండాలి. సర్వవ్యాప్తి చెందిన కంప్యూటింగ్ వాతావరణాలలో ప్రామాణీకరణ మరియు ప్రాప్యత నియంత్రణను నిర్వహించడానికి స్వయంచాలక తార్కికంతో సందర్భ-అవగాహనను సమగ్రపరిచే ఒక సర్వవ్యాప్తి భద్రతా యంత్రాంగాన్ని మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
e658f77af84415bfa794202c433a22d08c91bed2 | ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (ఐఒటి) అనే పేరు పెరగడం వల్ల సర్వవ్యాప్త కంప్యూటింగ్ ఒక వాస్తవికతగా మారుతోంది. ఈ నమూనాలో, రోజువారీ మరియు భౌతిక వస్తువులు వాటి పర్యావరణం నుండి అందుకున్న సమాచారాన్ని గుర్తించే మరియు కమ్యూనికేట్ చేసే సామర్థ్యాలతో అమర్చబడి, వాటిని స్మార్ట్ వస్తువులుగా మారుస్తాయి. అయితే, ఇటువంటి సంస్థలు సాధారణంగా మారుతున్న మరియు డైనమిక్ పరిస్థితులతో ఉన్న వాతావరణాలలో అమలు చేయబడతాయి, వీటిని వారి ఆపరేషన్ లేదా ప్రవర్తనను సవరించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఐటి దృశ్యాలు పై సందర్భోచిత-అవగాహన భద్రత ను సాధించడం కోసం, భద్రత నిర్ణయాలు తీసుకునేటప్పుడు స్మార్ట్ వస్తువుల ద్వారా సందర్భోచిత సమాచారాన్ని ఎలా పరిగణనలోకి తీసుకోవచ్చో ఈ కృతి ఒక అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. |
1c5a40cff6297bd14ecc3e0c5efbae76a6afce5b | మేము సందర్భ-అవగాహన వాతావరణాల కోసం భద్రతా సేవలను నిర్మించడానికి ఒక విధానాన్ని వివరిస్తాము. ప్రత్యేకించి, భద్రతకు సంబంధించిన సందర్భం ను ఉపయోగించుకుని సౌకర్యవంతమైన యాక్సెస్ నియంత్రణ మరియు విధాన అమలును అందించే భద్రతా సేవల రూపకల్పనపై మేము దృష్టి పెడతాము. మేము గతంలో విధాన నిర్వచనంలో సందర్భోచిత సమాచారాన్ని గణనీయంగా ఉపయోగించే సాధారణ యాక్సెస్ కంట్రోల్ మోడల్ను ప్రదర్శించాము. ఈ పత్రం ఒక వ్యవస్థ స్థాయి సేవ నిర్మాణం, అలాగే ఫ్రేమ్వర్క్ తో ప్రారంభ అమలు అనుభవం ప్రదర్శించడం ద్వారా ఒక నమూనా యొక్క ఒక నిర్దిష్ట అమలు అందిస్తుంది. మా సందర్భోచిత-అవగాహన భద్రతా సేవల ద్వారా, మా సిస్టమ్ నిర్మాణం మెరుగైన ప్రామాణీకరణ సేవలను, మరింత సౌకర్యవంతమైన యాక్సెస్ నియంత్రణను మరియు పర్యావరణంలోని ప్రస్తుత పరిస్థితుల ఆధారంగా స్వయంగా స్వీకరించగల భద్రతా ఉపవ్యవస్థను అందిస్తుంది. మా నిర్మాణం మరియు అమలు గురించి చర్చించి, అనేక నమూనా అనువర్తనాలను సురక్షితంగా చేయడానికి దీన్ని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో చూపిస్తాము. |
4b814e9d09ff72279030960df5718041b8c1b50c | |
586407b38cc3bb0560ff9941a89f3402e34ee08b | ఈ పత్రం వ్యాపార పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క భావనను చర్చిస్తుంది. వ్యాపార పరిశోధన రంగంలో వ్యాపార పర్యావరణ వ్యవస్థ అనేది ఒక కొత్త భావన, మరియు దానిని స్థాపించడానికి ఇంకా చాలా పని ఉంది. మొదట ఈ అంశం ఒక జీవ పర్యావరణ వ్యవస్థను పరిశీలించడం ద్వారా, ముఖ్యంగా జీవ పర్యావరణ వ్యవస్థలు ఎలా నిర్వచించబడ్డాయి, అవి ఎలా అభివృద్ధి చెందుతాయి మరియు అవి ఎలా వర్గీకరించబడతాయి మరియు నిర్మాణాత్మకంగా ఉంటాయి. రెండవది, పారిశ్రామిక పర్యావరణ వ్యవస్థ, పర్యావరణ వ్యవస్థగా ఆర్థిక వ్యవస్థ, డిజిటల్ వ్యాపార పర్యావరణ వ్యవస్థ మరియు సామాజిక పర్యావరణ వ్యవస్థతో సహా జీవ పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క వివిధ సారూప్యతలు సమీక్షించబడ్డాయి. మూడవది, ప్రధాన సహకారిల అభిప్రాయాలను చర్చించడం ద్వారా వ్యాపార పర్యావరణ వ్యవస్థ భావనను వివరించారు, ఆపై రచయితల స్వంత నిర్వచనాన్ని తీసుకువచ్చారు. నాల్గవది, సామాజిక శాస్త్రాలలో సంక్లిష్టత యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న పరిశోధనా రంగం పర్యావరణ వ్యవస్థలను మరియు వ్యాపార పర్యావరణ వ్యవస్థలను సంక్లిష్టమైన, అనుకూల వ్యవస్థలుగా పరిగణించే రచయితల వైఖరి కారణంగా తీసుకురాబడింది. వ్యాపార పర్యావరణ వ్యవస్థలలో కనిపించే ప్రధాన సంక్లిష్టత అంశాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి; అవి స్వీయ-వ్యవస్థీకరణ, ఆవిర్భావం, సహ-అభివృద్ధి మరియు అనుసరణ. వ్యాపార పర్యావరణ వ్యవస్థ భావనను సంక్లిష్టత పరిశోధనతో అనుసంధానించడం ద్వారా, మారుతున్న వ్యాపార వాతావరణాలకు కొత్త అంతర్దృష్టులను తీసుకురావడం సాధ్యమవుతుంది. |
08c2649dee7ba1ab46106425a854ca3af869c2f0 | విస్తృతంగా ఉన్న భావనకు విరుద్ధంగా, డైనమిక్ RAM (DRAM), చాలా ఆధునిక కంప్యూటర్లలోని ప్రధాన మెమరీ, విద్యుత్ శక్తి కోల్పోయిన తర్వాత, గది ఉష్ణోగ్రత వద్ద మరియు మదర్బోర్డు నుండి తీసివేయబడినప్పటికీ, దాని కంటెంట్ను అనేక సెకన్ల పాటు నిలుపుకుంటుంది. DRAM ను రిఫ్రెష్ చేయనప్పుడు తక్కువ విశ్వసనీయంగా ఉన్నప్పటికీ, అది వెంటనే తొలగించబడదు మరియు దాని కంటెంట్ హానికరమైన (లేదా ఫోరెన్సిక్) ఉపయోగపడే పూర్తి-సిస్టమ్ మెమరీ చిత్రాల సముపార్జన కోసం తగినంతగా ఉంటుంది. ఈ దృగ్విషయం ఒక యంత్రానికి భౌతిక ప్రాప్యత ఉన్న దాడి నుండి క్రిప్టోగ్రాఫిక్ కీ పదార్థాన్ని రక్షించడానికి ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము. డిస్క్ ఎన్క్రిప్షన్ పై ఆధారపడే ల్యాప్టాప్ వినియోగదారులకు ఇది ఒక ప్రత్యేకమైన ముప్పును కలిగిస్తుంది: ప్రత్యేక పరికరాలు లేదా సామగ్రి అవసరం లేకుండా అనేక ప్రసిద్ధ డిస్క్ ఎన్క్రిప్షన్ ఉత్పత్తులను రాజీ పడటానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. జ్ఞాపకశక్తి నిలుపుదల యొక్క పరిధిని మరియు అంచనా వేయగల సామర్థ్యాన్ని మేము ప్రయోగాత్మకంగా వర్గీకరించాము మరియు సాధారణ శీతలీకరణ పద్ధతులతో అవశేష సమయాన్ని గణనీయంగా పెంచవచ్చని నివేదిస్తాము. మెమరీ చిత్రాలలో క్రిప్టోగ్రాఫిక్ కీలను కనుగొనడానికి మరియు బిట్ క్షయం వల్ల కలిగే లోపాలను సరిచేయడానికి మేము కొత్త అల్గోరిథంలను అందిస్తున్నాము. ఈ ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి అనేక వ్యూహాలను మేము చర్చించినప్పటికీ, వాటిని తొలగించే ఏ సాధారణ నివారణ గురించి మాకు తెలియదు. |
05ba00812bbbe15be83418df6657f74edf76f727 | గత దశాబ్ద కాలంలో చర్యల గుర్తింపుకు ఎక్కువ శ్రద్ధ వహించబడింది. చర్యలు కలిగి ఉన్న వీడియోలను ఎన్కోడ్ చేయడానికి వివిధ విధానాలు ప్రతిపాదించబడ్డాయి, వాటిలో స్వీయ-సమానత మాత్రికలు (ఎస్ఎస్ఎంలు) వీడియో యొక్క డైనమిక్లను ఎన్కోడ్ చేయడం ద్వారా చాలా మంచి పనితీరును చూపించాయి. అయితే, చాలా పెద్ద అభిప్రాయ మార్పు ఉన్నప్పుడు SSM లు సున్నితంగా మారతాయి. ఈ పత్రంలో, మేము బహుళ వీక్షణ చర్య గుర్తింపు సమస్యను ప్రతిపాదించడం ద్వారా స్పార్క్ కోడ్ ఫిల్టరింగ్ (SCF) ఫ్రేమ్వర్క్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది చర్య నమూనాలను త్రవ్వగలదు. మొదట, తరగతి వారీగా పలుచగా కోడింగ్ పద్ధతి ప్రతిపాదించబడింది, తద్వారా తరగతుల మధ్య డేటా యొక్క పలుచగా ఉన్న కోడ్లు దగ్గరగా ఉంటాయి. అప్పుడు మేము వర్గీకరణ మరియు తరగతి వారీగా పారదర్శక కోడింగ్ ప్రక్రియను సహకార వడపోత (CF) ఫ్రేమ్వర్క్లో వివిక్త పారదర్శక సంకేతాలు మరియు వర్గీకరణలను సంయుక్తంగా త్రవ్వడానికి అనుసంధానిస్తాము. అనేక పబ్లిక్ మల్టీ-వ్యూ యాక్షన్ రికగ్నిషన్ డేటాసెట్లపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ప్రదర్శించిన SCF ఫ్రేమ్వర్క్ ఇతర అత్యాధునిక పద్ధతులను అధిగమిస్తుందని చూపిస్తుంది. |
c956b29a133673c32586c7736d12c606f2d59a21 | |
f36ef0d3e8d3abc1f30abc06603471c9aa1cc0d7 | |
9c573daa179718f6c362f296f123e8ea2a775082 | సమాన మరియు అసమాన రెండు-మార్గం శక్తి స్ప్లిటర్ల కోసం H- ప్లేన్ దీర్ఘచతురస్రాకార వేవ్ గైడ్ టి-జంక్షన్లను రూపొందించడానికి మేము సరళమైన మరియు సమర్థవంతమైన విధానాన్ని అభివృద్ధి చేసాము. ఈ సంశ్లేషణ విధానం స్కేలబుల్, తయారీ నిర్మాణాలను చేస్తుంది, ఏదైనా యాదృచ్ఛిక శక్తి విభజన నిష్పత్తికి వర్తించబడుతుంది మరియు విస్తృత బ్యాండ్ ఆపరేషన్ను అందించగలదు. మా అమలులో, మేము మరింత స్వేచ్ఛా డిగ్రీలను అందించడానికి, T- జంక్షన్లలో ఒక సమగ్ర భాగంగా ఉన్న క్విజ్లు మరియు ఇండక్టివ్ విండోలను ఉపయోగించాము, తద్వారా ఇన్పుట్ పోర్ట్లో అద్భుతమైన మ్యాచ్, సమాన దశతో బ్యాండ్లో ఫ్లాట్ పవర్-స్ప్లిట్ నిష్పత్తి, ఇక్కడ వివిధ యాంటెన్నా ఫీడ్లకు దశ సమతుల్యత అవసరం. |
640eccc55eeb23f561efcb32ca97d445624cf326 | విద్యుత్ వినియోగం నుంచి నీటి మట్టం కొలత వరకు వివిధ రకాల వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాల్లో వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లు ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. ప్రస్తుతమున్న నెట్వర్క్ మౌలిక సదుపాయాలతో మెరుగైన అనుసంధానం కోసం, అవి IPv6 ఉపయోగించి కమ్యూనికేట్ చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి. IPv6 ఆధారిత సెన్సార్ నెట్వర్క్లలో రూటింగ్ కోసం ప్రస్తుత వాస్తవ ప్రమాణం IETF 6LoWPaN వర్కింగ్ గ్రూప్ అభివృద్ధి చేసిన అతి తక్కువ-మార్గం ఆధారిత RPL. ఈ కాగితం బ్యాక్ ఐపిని వివరిస్తుంది, ఇది IPv6- ఆధారిత వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లలో డేటా సేకరణ కోసం ఒక ప్రత్యామ్నాయ రూటింగ్ ప్రోటోకాల్, ఇది బ్యాక్ ప్రెజర్ నమూనాపై ఆధారపడి ఉంటుంది. బ్యాక్ ప్రెషర్ ఆధారిత ప్రోటోకాల్లో, ప్రస్తుత స్థానికంగా గమనించిన స్థితి ఆధారంగా నోడ్స్ ద్వారా రౌటింగ్ నిర్ణయాలు ఆన్-ది-ఫ్లైలో ప్యాకెట్ ఆధారంగా తీసుకోవచ్చు మరియు మునుపటి పని వారు అత్యుత్తమ నిర్గమాంశ పనితీరును మరియు డైనమిక్ పరిస్థితులకు ప్రతిస్పందించే సామర్థ్యాన్ని అందించగలరని చూపించింది. IPv6 తో స్కేలబుల్ మరియు సమర్థవంతమైన రీతిలో పనిచేయడానికి బ్యాక్ ప్రెషర్ రూటింగ్ను ప్రారంభించడానికి అవసరమైన అనేక డిజైన్ నిర్ణయాలను మేము చర్చిస్తాము. ఈ ప్రోటోకాల్ పనితీరును టైనీ ఓఎస్ ఆధారిత నిజమైన వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ టెస్ట్ బెడ్లో అమలు చేసి అంచనా వేస్తాము. |
053912e76e50c9f923a1fc1c173f1365776060cc | లోతైన అభ్యాస శిక్షణలో ప్రధాన పద్ధతి స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ డెస్సెంట్ పద్ధతులను (SGD లు) ఉపయోగించడాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది. అమలులో తేలికగా ఉన్నప్పటికీ, ఎస్జిడిలను ట్యూన్ చేయడం మరియు సమాంతరంగా చేయడం కష్టం. ఈ సమస్యలు SGD లతో లోతైన అభ్యాస అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేయడం, డీబగ్ చేయడం మరియు స్కేల్ చేయడం సవాలుగా మారుస్తాయి. ఈ కాగితంలో, పరిమిత మెమరీ BFGS (L-BFGS) మరియు లైన్ సెర్చ్తో కాంజుగేట్ గ్రేడియంట్ (CG) వంటి మరింత అధునాతనమైన ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు లోతైన అల్గోరిథంల ప్రీట్రైనింగ్ ప్రక్రియను గణనీయంగా సరళీకృతం చేసి వేగవంతం చేయగలవని మేము చూపిస్తాము. మా ప్రయోగాలలో, అల్గోరిథమిక్ పొడిగింపులు (ఉదా. స్పార్సిటీ రెగ్యులరైజేషన్) మరియు హార్డ్వేర్ పొడిగింపులు (ఉదా. GPU లు లేదా కంప్యూటర్ క్లస్టర్లు) పరిగణనలోకి తీసుకుంటే LBFGS / CG మరియు SGD ల మధ్య వ్యత్యాసం మరింత స్పష్టంగా ఉంటుంది. పంపిణీ చేయబడిన ఆప్టిమైజేషన్తో మా ప్రయోగాలు స్థానికంగా అనుసంధానించబడిన నెట్వర్క్లు మరియు కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో L-BFGS యొక్క ఉపయోగానికి మద్దతు ఇస్తాయి. L-BFGS ను ఉపయోగించి, మా కన్వోల్వియనల్ నెట్వర్క్ మోడల్ ప్రామాణిక MNIST డేటాసెట్లో 0.69% సాధిస్తుంది. ఇది వక్రీకరణలు లేదా ప్రీట్రైనింగ్ ఉపయోగించని అల్గోరిథంలలో MNIST పై స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ఫలితం. |
cabcfc0c8704fa15fa8212a6f8944a249d5dcfa9 | ఈ కాగితంలో, మెటా మెటీరియల్ నిర్మాణంగా సమతుల్య కెపాసిటివ్ లోడెడ్ లూప్స్ (సిఎల్ఎల్ లు) తో లోడ్ చేయబడిన ఒక కొత్త సూక్ష్మ డబుల్ సైడెడ్ ప్రింటెడ్ డిపోల్ యాంటెన్నా ప్రదర్శించబడుతుంది. ముద్రించిన యాంటెన్నా అంచుకు దగ్గరగా ఉంచిన CLL లు యాంటెన్నా రెండు వేర్వేరు పౌనఃపున్యాలలో ప్రసారం చేయటానికి కారణమవుతాయి, వీటిలో ఒకటి డిపోల్ యాంటెన్నా యొక్క స్వీయ-ప్రతిధ్వని పౌనఃపున్యం కంటే తక్కువగా ఉంటుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, లోడ్ చేయబడిన డీపోల్ యాంటెన్నా డీలోడ్ సగం తరంగదైర్ఘ్య డీపోల్ యొక్క సహజ ప్రతిధ్వని పౌనఃపున్యంతో పోలిస్తే తక్కువ పౌనఃపున్యంతో పని చేస్తుంది. చివరగా, CLL మూలకం చిప్ కెపాసిటర్తో విలీనం చేయబడి పెద్ద కెపాసిటెన్సీని అందిస్తుంది, ఇది ఫలితంగా CLL మూలకం తక్కువ పౌన frequency పున్యంతో ప్రతిధ్వనించడానికి అనుమతిస్తుంది. ప్రతిపాదిత లోడ్డ్డ్ డిపోల్ యాంటెన్నా డబుల్ బ్యాండ్ రేడియేటర్ అని, మొబైల్ కమ్యూనికేషన్ మరియు ఇండస్ట్రియల్, సైంటిఫిక్ అండ్ మెడికల్ (ISM) సిస్టమ్ వంటి అనువర్తనాలకు తగినంత లాభం ఉందని నిరూపించబడింది. సూక్ష్మ డబుల్ రిసొనెంట్ డిపోల్ యాంటెన్నా యొక్క నమూనా తయారు చేయబడింది మరియు పరీక్షించబడింది. కొలిచిన ఫలితాలు అనుకరణ ద్వారా పొందిన వాటికి బాగా అనుగుణంగా ఉన్నాయి. |
2671bf82168234a25fce7950e0527eb03b201e0c | పెన్ వాల్ స్ట్రీట్ జర్నల్ (WSJ) ట్రీబ్యాంక్లో శిక్షణ పొందిన మరియు పరీక్షించిన గణాంక విశ్లేషకులు గత 10 సంవత్సరాలలో భారీ మెరుగుదలలను చూపించారు. అయితే, ఈ మెరుగుదల చాలా వరకు WSJ ట్రీబ్యాంక్ డేటాపై (సాధారణంగా) శిక్షణ పొందవలసిన లక్షణాల సంఖ్య పెరుగుతున్న సంఖ్యపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ రకమైన పార్సర్లు ఇతర శైలులకు పోర్టబిలిటీ వ్యయంతో ఈ కార్పస్కు చాలా చక్కగా ట్యూన్ చేయబడవచ్చనే ఆందోళన కలిగించింది. ఈ ఆందోళనలకు కారణం ఉంది. ప్రామాణిక చార్నియాక్ పార్సర్ పెన్ WSJ పరీక్ష సమితిలో 89.7% ఖచ్చితత్వంతో ల్యాబ్ చేయబడిన ఖచ్చితత్వంతో తనిఖీ చేస్తుంది, కానీ బ్రౌన్ ట్రీబ్యాంక్ కార్పస్ నుండి పరీక్ష సమితిలో 82.9% మాత్రమే. ఈ పత్రం ఈ భయాలను తగ్గించాలి. ముఖ్యంగా, చార్నియాక్ మరియు జాన్సన్ (2005) లో వివరించిన రీ-ర్యాంకింగ్ పార్సర్ బ్రౌన్ పార్సర్ పనితీరును 85.2% కు మెరుగుపరుస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము. అంతేకాకుండా, (మెక్ క్లోస్కీ మరియు ఇతరులు, 2006) లో వివరించిన స్వీయ శిక్షణా పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా, లేబుల్ చేయబడిన బ్రౌన్ డేటాను ఉపయోగించకుండా, ఇది 87.8% (లోపం తగ్గింపు 28%) కు పెరుగుతుంది. బ్రాన్ డేటాపై పార్సర్ మరియు రీర్యాంకర్కు శిక్షణ ఇవ్వడం 88.4% మాత్రమే సాధిస్తుండటంతో ఇది విశేషం. |
d4e974d68c36de92609fcffaa3ee11bbcbc9eb57 | |
13d09bcec49d2f0c76194f88b59520e6d20e7a34 | నేరస్థుల నుండి సేకరించిన తెలియని అజ్ఞాత వేలిముద్రలను చట్ట అమలు దారుల డేటాబేస్లలో పూర్తి (రోల్డ్ లేదా సాదా) వేలిముద్రలతో సరిపోల్చడం నేరాలను ఎదుర్కోవటానికి మరియు తీవ్రవాదంపై పోరాడటానికి చాలా ముఖ్యమైనది. నమోదు సమయంలో లైవ్-స్కాన్ లేదా ఇంకింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించి పొందిన మంచి నాణ్యత గల పూర్తి వేలిముద్రలతో పోలిస్తే, అస్పష్టమైన వేలిముద్రలు తరచుగా చిందరవందరగా మరియు అస్పష్టంగా ఉంటాయి, చిన్న వేలు ప్రాంతాన్ని మాత్రమే సంగ్రహిస్తాయి మరియు పెద్ద సరళత లేని వక్రీకరణను కలిగి ఉంటాయి. ఈ కారణంగా, అజ్ఞాతంలో ఉన్న లక్షణాలను (మినీటియస్ మరియు సింగిలర్ పాయింట్లు) సాధారణంగా శిక్షణ పొందిన అజ్ఞాత పరీక్షకులు మానవీయంగా గుర్తించారు. ఏదేమైనా, ఇది అజ్ఞాత పరీక్షకులకు మరియు ఆటోమేటిక్ ఫింగర్ ప్రింట్ ఐడెంటిఫికేషన్ సిస్టమ్స్ (AFIS) మధ్య అవాంఛిత ఇంటర్పెరాబిలిటీ సమస్యను ప్రవేశపెడుతుంది; పరీక్షకులకు గుర్తించిన లక్షణాలు ఎల్లప్పుడూ AFIS ద్వారా స్వయంచాలకంగా సేకరించిన వాటితో అనుకూలంగా ఉండవు, ఫలితంగా సరిపోలిక ఖచ్చితత్వం తగ్గుతుంది. లాటెంట్స్ నుండి స్వయంచాలకంగా సేకరించిన మినియైట్లను ఉపయోగించడం ద్వారా ఇంటర్పోరేబిలిటీ సమస్యను నివారించవచ్చు, అయితే లాటెంట్స్ యొక్క పేలవమైన నాణ్యత కారణంగా ఇటువంటి మినియైట్లు చాలా నమ్మదగనివి. ఈ వ్యాసంలో, చేతితో గుర్తించిన (గ్రౌండ్ ట్రూత్) మినియాలీలను ఆటోమేటిక్గా సేకరించిన మినియాలీలతో కలపడం ద్వారా అజ్ఞాత నుండి పూర్తి వేలిముద్ర సరిపోలిక ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తాము. పబ్లిక్ డొమైన్ డేటాబేస్ NIST SD27 పై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. |
a5a268d65ad1e069770c11005021d830754b0b5c | ప్రస్తుతం ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ పై శాస్త్రీయ వర్గాల నుండి గణనీయమైన ఆసక్తి ఉంది. ప్రామాణీకరణ మరియు ఉత్తమ పద్ధతుల అభివృద్ధి ద్వారా వినియోగం, నిర్వహణ మరియు భద్రతను మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నాలలో అకాడెమియా మరియు పరిశ్రమ రెండూ ముందుకు సాగడంపై దృష్టి సారించాయి. భద్రతపై మేము దృష్టి పెడతాము ఎందుకంటే దాని ప్రభావం విస్తృత ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ స్వీకరణకు అత్యంత పరిమిత కారకాలలో ఒకటి. ఈ పత్రం గుర్తింపు నిర్వహణ, ప్రామాణీకరణ మరియు అధికార రంగాలలో ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ పర్యావరణానికి వర్తించే అప్లికేషన్ పొరలో ఇప్పటికే ఉన్న పరిశోధన యొక్క సర్వేను అందిస్తుంది. మేము 200 వ్యాసాల కంటే ఎక్కువ సర్వే చేసి, విశ్లేషించి, వాటిని వర్గీకరించాము మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ భద్రతా రంగంలో ప్రస్తుత పోకడలను ప్రదర్శిస్తాము. |
81f76e74807e9d04e14065715e46a2d770a6d9cd | |
df26f9822785b07e787d43429ee5fdd2794ac7f8 | ఈ పత్రం వస్తువుల యొక్క సాపేక్ష స్థానాలను సూచించే కోఆర్డినేట్ ఫ్రేమ్ల మధ్య నామమాత్ర సంబంధాన్ని మరియు అంచనా పొరపాటు (కొవారియెన్స్) ను అంచనా వేయడానికి ఒక సాధారణ పద్ధతిని వివరిస్తుంది. ఫ్రేమ్లను కేవలం పరోక్షంగా మాత్రమే తెలుసుకోవచ్చు, ప్రతి ఒక్కటి దాని సంబంధిత లోపంతో, వివిధ కారణాల వల్ల, స్థాన లోపాలు, కొలత లోపాలు లేదా భాగాల కొలతలలోని టాలెరెన్స్లతో సహా. ఈ అంచనా పద్ధతి ఒక రోబోట్కు జోడించిన కెమెరా దాని దృశ్య రంగంలో ఒక నిర్దిష్ట సూచన వస్తువును కలిగి ఉంటుందా అనే ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ఉపయోగించవచ్చు. లెక్కించిన అంచనాలు ఒక స్వతంత్ర మోంటే కార్లో అనుకరణ నుండి వచ్చిన వాటితో బాగా సరిపోతాయి. ఈ పద్ధతి ఒక నిర్దిష్ట పని కోసం ఒక అనిశ్చిత సంబంధం తగినంతగా తెలిసినదా అని ముందుగానే నిర్ణయించుకోవటానికి వీలు కల్పిస్తుంది మరియు, కాకపోతే, ప్రతిపాదిత సెన్సార్ స్థాన జ్ఞానంలో ఎంత మెరుగుదల అందిస్తుంది. ఈ పద్ధతి ఆరు స్వేచ్ఛా స్థాయిలకు సాధారణీకరించబడుతుంది మరియు వస్తువుల మధ్య సంబంధాలను (స్థానం మరియు ధోరణి) అంచనా వేయడానికి, అలాగే సంబంధాలతో సంబంధం ఉన్న అనిశ్చితిని అంచనా వేయడానికి ఒక ఆచరణాత్మక మార్గాలను అందిస్తుంది. |
414b0d139d83024d47649ba37c3d11b1165057d6 | భారతదేశం వ్యవసాయ ఆధారిత దేశం. వ్యవసాయ ఆధారిత ఉత్పత్తుల ఉత్పాదకత, నాణ్యతను మెరుగుపరచడం అవసరం. ఈ పథకం లో ప్రతిపాదించిన పథకం ఒక ఆటోమేటిక్ వ్యవస్థ, ఇది రైతులకు నీటిపారుదల ప్రక్రియలో సహాయకారిగా ఉంటుంది. ఎల్ సి డి డిస్ప్లే ద్వారా రైతుకు సమాచారం అందేలా చూస్తుంది. రైతు సెల్ నెంబర్కు సందేశాలు పంపిస్తారు. విద్యుత్తు సరఫరా అంతరాయం లేదా తగినంత మరియు ఏకరీతి నీటి సరఫరా కారణంగా ఏకరీతి నీటి సరఫరాను నిర్వహించడానికి విద్యుత్ వైఫల్యం సమస్యలను ఎదుర్కొంటున్న రైతులకు కూడా ఈ ప్రతిపాదిత రూపకల్పన సహాయపడుతుంది. ఆటోమేటిక్ ఇరిగేషన్ సిస్టమ్ రైతుకు అన్ని నేపథ్య కార్యకలాపాల గురించి సిమ్900 మాడ్యూల్ ద్వారా తెలియజేస్తుంది. ఈ పరికరం మన సమాజానికి ఒక మలుపుగా ఉంటుంది. ఈ పరికరాన్ని దేశంలోని రైతులు సులభంగా కొనుగోలు చేయవచ్చు. ఈ ప్రతిపాదిత రూపకల్పన మానవ శ్రమను తగ్గించడానికి సహాయపడుతుంది. ఇది ఒక ముఖ్యమైన సామాజిక అనువర్తనంతో తక్కువ బడ్జెట్ వ్యవస్థ. |
6ed591fec03437ed2bf7479d92f49833e3851f71 | ఒక తెలివైన బిందు సేద్యం వ్యవస్థ వైర్లెస్ సెన్సార్లు మరియు ఫస్సీ లాజిక్ ఉపయోగించి వ్యవసాయ పంటలకు నీరు మరియు ఎరువులు వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లు అనేక సెన్సార్ నోడ్స్, హబ్ మరియు కంట్రోల్ యూనిట్లను కలిగి ఉంటాయి. ఉష్ణోగ్రత, నేల తేమ వంటి వాస్తవ కాల సమాచారాన్ని ఈ సెన్సార్ సేకరిస్తుంది. ఈ డేటాను వైర్లెస్ టెక్నాలజీ ఉపయోగించి హబ్కు పంపుతారు. హబ్ ఫుజి లాజిక్ ఉపయోగించి డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు కవాటాలను తెరిచి ఉంచడానికి సమయం నిర్ణయిస్తుంది. తదనుగుణంగా, బిందు సేద్యం వ్యవస్థ ఒక నిర్దిష్ట కాలానికి అమలు చేయబడుతుంది. మొత్తం వ్యవస్థకు కాంతివిపీడన కణాల ద్వారా శక్తిని అందిస్తారు మరియు కమ్యూనికేషన్ లింక్ను కలిగి ఉంటుంది, ఇది సెల్ ఫోన్ టెక్స్ట్ సందేశాల ద్వారా వ్యవస్థను పర్యవేక్షించడానికి, నియంత్రించడానికి మరియు షెడ్యూల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ పంటల నీటి అవసరాన్ని త్వరగా మరియు ఖచ్చితంగా లెక్కించగలదు, ఇది నీటిని ఆదా చేసే నీటిపారుదల కోసం శాస్త్రీయ ఆధారాన్ని అందిస్తుంది, అలాగే ఉపయోగించిన ఎరువులు మొత్తాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేసే పద్ధతి. |
8075c73fd8b13fa9663230a383f5712bf210ebcf | సెమీ ఎరిక్ మరియు ఎరిక్ ప్రాంతాల్లో అనేక పంటల వ్యవస్థలలో సమర్థవంతమైన నీటి నిర్వహణ ప్రధాన ఆందోళన. క్షేత్రస్థాయిలో సెన్సార్ ఆధారిత పంపిణీ చేయబడిన నీటిపారుదల వ్యవస్థలు నిర్దిష్ట ప్రదేశానికి సంబంధించిన నీటిపారుదల నిర్వహణకు మద్దతు ఇచ్చే పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి, ఇది నీటిని ఆదా చేసేటప్పుడు ఉత్పత్తిదారులు తమ ఉత్పాదకతను పెంచడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ పత్రం వేరియబుల్ రేట్ నీటిపారుదల, వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ మరియు సైట్-నిర్దిష్ట ఖచ్చితమైన సరళ-మలుపు నీటిపారుదల వ్యవస్థ యొక్క నిజ-సమయ క్షేత్ర సెన్సింగ్ మరియు నియంత్రణ కోసం సాఫ్ట్వేర్ యొక్క రూపకల్పన మరియు పరికరాల వివరాలను వివరిస్తుంది. క్షేత్ర పరిస్థితులను ఆరు ఫీల్డ్ సెన్సార్ స్టేషన్ల ద్వారా క్షేత్రవ్యాప్తంగా పంపిణీ చేయబడి, ఒక మట్టి ఆస్తి మ్యాప్ ఆధారంగా, మరియు క్రమానుగతంగా నమూనాలను మరియు ఒక బేస్ స్టేషన్కు వైర్లెస్గా ప్రసారం చేయబడ్డాయి. ఒక నీటిపారుదల యంత్రాన్ని ఒక ప్రోగ్రామింగ్ లాజిక్ కంట్రోలర్ ద్వారా ఎలక్ట్రానిక్గా నియంత్రించడానికి మార్చారు, ఇది డిఫరెన్షియల్ గ్లోబల్ పొజిషనింగ్ సిస్టమ్ (జిపిఎస్) నుండి స్ప్రింక్లర్ల యొక్క జియోరెఫరెన్సింగ్ స్థానాన్ని నవీకరిస్తుంది మరియు బేస్ స్టేషన్లోని కంప్యూటర్తో వైర్లెస్గా కమ్యూనికేట్ చేస్తుంది. సెన్సార్ నెట్వర్క్ మరియు నీటిపారుదల నియంత్రిక నుండి బేస్ స్టేషన్కు కమ్యూనికేషన్ సిగ్నల్స్ తక్కువ ఖర్చుతో బ్లూటూత్ వైర్లెస్ రేడియో కమ్యూనికేషన్ ఉపయోగించి విజయవంతంగా ఇంటర్ఫేస్ చేయబడ్డాయి. ఈ పత్రంలో అభివృద్ధి చేసిన గ్రాఫిక్ యూజర్ ఇంటర్ఫేస్ ఆధారిత సాఫ్ట్వేర్ క్షేత్ర పరిస్థితులకు స్థిరమైన రిమోట్ యాక్సెస్ మరియు వేరియబుల్ రేట్ నీటిపారుదల నియంత్రిక యొక్క నిజ సమయ నియంత్రణ మరియు పర్యవేక్షణను అందించింది. |
ebf9bfbb122237ffdde5ecbbb292181c92738fd4 | ఈ పత్రం ఒక థర్మో-ఎలక్ట్రిక్ జనరేటర్ (TEG) యొక్క రూపకల్పన మరియు తయారీ మరియు ఈ TEG ను నేల తేమ డిటెక్టర్గా ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ నీటిపారుదల వ్యవస్థను అమలు చేస్తుంది. రెండు ఉష్ణ వినిమాయకాలలో అమర్చిన TEG గాలి మరియు నేల మధ్య ఉష్ణ వ్యత్యాసాన్ని కనుగొనగలదు, ఇది నేల యొక్క తేమ స్థితితో సంబంధాన్ని ఏర్పరుస్తుంది. TEG యొక్క అవుట్పుట్ నుండి నేల తేమ స్థాయిని పొందగలిగేలా, నీటిపారుదల వ్యవస్థను ఆటోమేట్ చేయడానికి మైక్రోకంట్రోలర్ ఉపయోగించబడుతుంది. నీటిపారుదల వ్యవస్థ TEG ద్వారా గుర్తించిన తేమ ఆధారంగా నీటిపారుదల చేసే నేల ప్రాంతం యొక్క స్థితికి అనుగుణంగా ఉంటుంది. నేల యొక్క నీటి వినియోగం నేల యొక్క స్థితి ఆధారంగా ఆటోమేటెడ్ నీటిపారుదల వ్యవస్థ ద్వారా నియంత్రించబడుతుంది మరియు అందువల్ల, మాన్యువల్ నీటిపారుదల వ్యవస్థ యొక్క నీటి వినియోగం కంటే నీటి పరిరక్షణను ప్రోత్సహిస్తుంది. మొక్కల పెరుగుదలకు కూడా ఇది దోహదపడుతుంది. సరైన సమయంలో సరైన స్థాయిలో నీరు పోయడం ద్వారా. |
59f153ddd37e22af153aa0d7caf3ec44053aa8e8 | ప్రస్తుతం, కార్మిక ఆదా మరియు నీటి ఆదా సాంకేతికత నీటిపారుదల లో ఒక కీలక సమస్య. జిగ్బీ టెక్నాలజీ ఆధారంగా చైనాలోని జెజియాంగ్లోని లిషుయిలో యూదుల చెవి నాటడానికి అంకితమైన ఇంటెలిజెంట్ ఫీల్డ్ ఇరిగేషన్ సిస్టమ్ కోసం వైర్లెస్ పరిష్కారం ఈ కాగితంలో ప్రతిపాదించబడింది. సంప్రదాయ వైర్డు కనెక్షన్ కు బదులుగా, వైర్లెస్ డిజైన్ వ్యవస్థను సులభంగా ఇన్స్టాల్ చేసి నిర్వహించడానికి వీలు కల్పించింది. జిగ్బీ వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లో వరుసగా ఎండ్ పరికరం మరియు కోఆర్డినేటర్గా పనిచేసే వైర్లెస్ సెన్సార్ / యాక్యుయేటర్ నోడ్ మరియు పోర్టబుల్ కంట్రోలర్ యొక్క హార్డ్వేర్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు సాఫ్ట్వేర్ అల్గోరిథం వివరంగా రూపొందించబడ్డాయి. చివరకు మొత్తం వ్యవస్థ పనితీరును అంచనా వేశారు. ఈ వ్యవస్థ దీర్ఘకాలంగా క్షేత్రస్థాయిలో సజావుగా, సరిగ్గా పనిచేస్తుండడం వల్ల దాని విశ్వసనీయత, ఆచరణీయత బాగానే ఉన్నాయని రుజువు అయ్యింది. నీటిపారుదల నిర్వహణలో వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ యొక్క అన్వేషణాత్మక అనువర్తనంగా, ఈ కాగితం పెద్ద ఎత్తున రిమోట్ ఇంటెలిజెంట్ నీటిపారుదల వ్యవస్థను స్థాపించడానికి ఒక పద్దతిని అందించింది. |
96e92ff6c7642cc75dc856ae4b22a5409c69e6cb | సహకార నావిగేషన్ (సిఎన్) సహకార రోబోట్ల సమూహం వారి వ్యక్తిగత నావిగేషన్ లోపాలను తగ్గించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. వివిధ సమయాల్లో తీసుకున్న ఇనర్షియల్ నావిగేషన్ డేటా మరియు ఇతర ఆన్బోర్డ్ సెన్సార్ రీడింగులను కలిగి ఉన్న ఒక సాధారణ మల్టీ-రోబోట్ (MR) కొలత నమూనా కోసం, వివిధ సమాచార వనరులు అనుసంధానించబడతాయి. అందువల్ల, స్థిరమైన రాష్ట్ర అంచనాను పొందటానికి సమాచార విలీన ప్రక్రియలో ఈ సంబంధాన్ని పరిష్కరించాలి. అనుసంధాన పదాలను పొందటానికి సాధారణ విధానం ఒక విస్తరించిన కోవారియెన్స్ మాతృకను నిర్వహించడం. ఈ పద్ధతి సాపేక్ష భంగిమ కొలతలకు పని చేస్తుంది, కానీ సాధారణ MR కొలత నమూనాకు ఇది ఆచరణాత్మకమైనది కాదు, ఎందుకంటే కొలతలను ఉత్పత్తి చేయడంలో పాల్గొన్న రోబోట్ల గుర్తింపులు, అలాగే కొలత సమయ సందర్భాలు a priori తెలియదు. ప్రస్తుత పనిలో, ఒక సాధారణ MR కొలత నమూనా కోసం ఒక కొత్త స్థిరమైన సమాచార ఫ్యూజన్ పద్ధతి అభివృద్ధి చేయబడింది. ప్రతిపాదిత విధానం గ్రాఫ్ సిద్ధాంతంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇది అవసరమైన అనుసంధాన నిబంధనల యొక్క స్పష్టమైన ఆన్-డిమాండ్ గణనను అనుమతిస్తుంది. ఈ గ్రాఫ్ను సమూహంలోని ప్రతి రోబోట్ స్థానికంగా నిర్వహిస్తుంది, ఇది అన్ని MR కొలత నవీకరణలను సూచిస్తుంది. అభివృద్ధి చేసిన పద్ధతి MR కొలతల యొక్క అత్యంత సాధారణ దృశ్యాలలో సంబంధిత పదాలను లెక్కిస్తుంది, అయితే పాల్గొన్న ప్రక్రియ మరియు కొలత శబ్దాన్ని సరిగ్గా నిర్వహించడం. ఒక సిద్ధాంతపరమైన ఉదాహరణ మరియు ఒక గణాంక అధ్యయనం అందించబడ్డాయి, ఇది మూడు-వీక్షణ కొలత నమూనా ఆధారంగా దృష్టి-సహాయక నావిగేషన్ కోసం పద్ధతి యొక్క పనితీరును ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ పద్ధతిని ఒక అనుకరణ వాతావరణంలో స్థిర-లాగ్ కేంద్రీకృత సున్నితత్వం విధానంతో పోల్చారు. ఈ పద్ధతి నిజమైన చిత్రాలు మరియు నావిగేషన్ డేటాతో కూడిన ప్రయోగంలో కూడా ధృవీకరించబడింది. కొత్తగా అభివృద్ధి చేసిన పద్ధతి గణనపరంగా సమర్థవంతంగా ఉంటుందని గణన సంక్లిష్టత అంచనాలు చూపిస్తున్నాయి. |
fc20f0ce11946c7d17a676fd880fec6dfc1c0397 | |
bef9d9edd340eb09e2cda37cb7f4d4886a36fe66 | |
96230bbd9804f4e7ac0017f9065ebe488f30b642 | లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ల సందర్భంలో స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ సంతతికి (ఎస్జిడి) ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడం ఇటీవల చాలా ఆందోళనలను రేకెత్తించింది. ఈ క్రమంలో, మేము సిద్ధాంతపరంగా ఒక సాధారణ రూపం అధ్యయనం చేస్తాము ప్రవణత ఆధారిత ఆప్టిమైజేషన్ డైనమిక్స్ పక్షపాత శబ్దం తో, ఇది SGD మరియు ప్రామాణిక లాంగెవిన్ డైనమిక్స్ను ఏకీకృతం చేస్తుంది. ఈ సాధారణ ఆప్టిమైజేషన్ డైనమిక్స్ను పరిశోధించడం ద్వారా, కనీసాల నుండి తప్పించుకునే SGD యొక్క ప్రవర్తనను మరియు దాని క్రమబద్ధీకరణ ప్రభావాలను విశ్లేషిస్తాము. శబ్దం కోవారియెన్స్ మరియు నష్టం ఫంక్షన్ యొక్క వక్రత యొక్క అమరికను కొలవడం ద్వారా కనీసాల నుండి తప్పించుకునే సామర్థ్యాన్ని వర్ణించడానికి ఒక కొత్త సూచిక తీసుకోబడింది. ఈ సూచిక ఆధారంగా, ఏ రకమైన శబ్దం నిర్మాణం ఐసోట్రోపిక్ శబ్దం కంటే మెరుగైనది అని చూపించడానికి రెండు పరిస్థితులు ఏర్పాటు చేయబడ్డాయి. SGD లోని అనీసోట్రోపిక్ శబ్దం రెండు పరిస్థితులను సంతృప్తిపరుస్తుందని మేము మరింత చూపిస్తాము, తద్వారా పదునైన మరియు పేలవమైన కనిష్టాల నుండి సమర్థవంతంగా తప్పించుకోవడానికి సహాయపడుతుంది, సాధారణంగా బాగా సాధారణీకరించే మరింత స్థిరమైన మరియు ఫ్లాట్ కనిష్టాల వైపు. ఈ అనీసోట్రోపిక్ వ్యాప్తిని పూర్తి గ్రాడియంట్ దిగువతో పాటు ఐసోట్రోపిక్ వ్యాప్తి (అనగా. లాంగెవిన్ డైనమిక్స్) మరియు ఇతర రకాల స్థాన-ఆధారిత శబ్దం. |
d908f630582f1a11b6d481e635fb1d06e7671f32 | |
27db63ab642d9c27601a9311d65b63e2d2d26744 | ఒకే డేటా సమితిపై రెండు లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలను పోల్చడానికి పద్ధతులు కొంతకాలంగా పరిశీలించబడుతున్నప్పటికీ, బహుళ డేటా సమితులపై ఎక్కువ అల్గోరిథంల పోలికల కోసం గణాంక పరీక్షల సమస్య, ఇది సాధారణ యంత్ర అభ్యాస అధ్యయనాలకు మరింత ముఖ్యమైనది, అన్నింటినీ విస్మరించబడింది. ఈ వ్యాసం ప్రస్తుత పద్ధతిని సమీక్షిస్తుంది మరియు తరువాత సిద్ధాంతపరంగా మరియు అనుభవపూర్వకంగా అనేక అనుకూలమైన పరీక్షలను పరిశీలిస్తుంది. దాని ఆధారంగా, మేము వర్గీకరణదారుల యొక్క గణాంక పోలికల కోసం సాధారణ, ఇంకా సురక్షితమైన మరియు బలమైన పారామెట్రిక్ కాని పరీక్షల సమితిని సిఫార్సు చేస్తున్నాముః రెండు వర్గీకరణదారుల పోలిక కోసం విల్కాక్సన్ సంతకం చేసిన ర్యాంకులు పరీక్ష మరియు బహుళ డేటా సమితులపై ఎక్కువ వర్గీకరణదారులను పోల్చడానికి సంబంధిత పోస్ట్-హాక్ పరీక్షలతో ఫ్రైడ్మాన్ పరీక్ష. ఈ చివరి ఫలితాలను కొత్తగా ప్రవేశపెట్టిన CD (క్రిటికల్ డిఫెరెన్సు) రేఖాచిత్రాలతో చక్కగా ప్రదర్శించవచ్చు. |
4dbd924046193a51e4a5780d0e6eb3a4705784cd | BayesOpt అనేది నాన్-లీనియర్ ఆప్టిమైజేషన్, స్టోకాస్టిక్ బందిపోట్లు లేదా సీక్వెన్షియల్ ప్రయోగాత్మక రూపకల్పన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అత్యాధునిక బేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులతో కూడిన లైబ్రరీ. బేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్ అనేది లక్ష్య ఫంక్షన్ కోసం సాక్ష్యం మరియు ముందస్తు జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడానికి ఒక వెనుక పంపిణీని నిర్మించడం ద్వారా నమూనా సమర్థవంతమైనది. ప్రామాణిక సి ++ లో నిర్మించిన ఈ లైబ్రరీ పోర్టబుల్ మరియు సౌకర్యవంతమైనది అయితే చాలా సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. ఇందులో సి, సి++, పైథాన్, మాట్లాబ్, ఆక్టేవ్ లకు ఒక సాధారణ ఇంటర్ఫేస్ ఉంది. |
801556eae6de26616d2ce90cdd4aecc4e2de7fe4 | ఒక కుర్చీపై ఎలక్ట్రికల్ నాన్ కాంటాక్ట్ ఎసిజి కొలత వ్యవస్థను రోజువారీ జీవితంలో నిరంతర ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ కోసం అనేక విభిన్న రంగాలకు ఉపయోగించవచ్చు. అయితే, ఈ వ్యవస్థ కోసం కెపాసిటివ్ ఎలక్ట్రోడ్ల కారణంగా శరీరం విద్యుత్తో తేలుతుంది మరియు ఉమ్మడి మోడ్ శబ్దం వంటి కొలత వ్యవస్థను ప్రభావితం చేసే బాహ్య శబ్దాలు లేదా కదలిక కళాఖండాలకు తేలుతున్న శరీరం చాలా సున్నితంగా ఉంటుంది. ఈ కాగితంలో, డ్రైవ్డ్-సీట్-గ్రౌండ్ సర్క్యూట్ డ్రైవ్డ్-రైట్ లెగ్ సర్క్యూట్ మాదిరిగానే సాధారణ మోడ్ శబ్దాన్ని తగ్గించడానికి ప్రతిపాదించబడింది. ఈ సమాన సర్క్యూట్ యొక్క విశ్లేషణను నిర్వహిస్తారు మరియు అవుట్పుట్ సిగ్నల్ తరంగ రూపాలను డ్రైవ్డ్ సీట్-గ్రౌండ్ మరియు కెపాసిటివ్ గ్రౌండ్తో పోల్చారు. ఫలితంగా, డ్రైవ్డ్ సీట్-గ్రౌండ్ సర్క్యూట్ పూర్తిగా కెపాసిటివ్ ECG కొలత వ్యవస్థ యొక్క లక్షణాలను ప్రతికూల ప్రతిస్పందనగా మెరుగుపరుస్తుంది. |
95f388c8cd9db1e800e515e53aaaf4e9b433866f | 0747-5632/$ 2012 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ A http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2012.08.001 ప్రతినిధి రచయిత. టెల్. : +886 02 7734 3347; f ఇమెయిల్ చిరునామా: [email protected] (M. Jou). క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ టెక్నాలజీ పరిపక్వం చెందింది, ఎందుకంటే ఇది అన్ని రకాల డిజిటలైజేషన్ ప్రక్రియలతో కలిసిపోయింది. ఇది డేటా మరియు సాఫ్ట్వేర్ భాగస్వామ్యం కోసం అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, తద్వారా సంక్లిష్ట ఐటి వ్యవస్థల నిర్వహణను చాలా సరళంగా చేస్తుంది. ఇంజనీరింగ్ విద్య కోసం, క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ విద్యార్థులకు వాస్తవ కంప్యూటర్ ల్యాబ్లోకి అడుగు పెట్టకుండానే ఈ రంగంలో సాధారణంగా ఉపయోగించే సాఫ్ట్వేర్కు బహుముఖ మరియు సర్వవ్యాప్తి ప్రాప్యతను కూడా అందిస్తుంది. మా అధ్యయనంలో క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ టెక్నాలజీల ద్వారా వనరుల వినియోగం వల్ల ఉత్పన్నమయ్యే అభ్యాస వైఖరులు మరియు విద్యా పనితీరును విశ్లేషించారు. ఉన్నత పాఠశాల మరియు వృత్తి ఉన్నత పాఠశాల నేపథ్యాలతో ఉన్న కళాశాల విద్యార్థుల మధ్య పోలికలు జరిగాయి. కంప్యూటర్ సహాయంతో రూపకల్పన (CAD) కోర్సును అభ్యసించిన నూట ముప్పై రెండు మంది విద్యార్థులు ఈ అధ్యయనంలో పాల్గొన్నారు. టెక్నాలజీ అక్సెప్టెన్సీ మోడల్ (టిఎఎం) ను ప్రాథమిక చట్రంగా ఉపయోగించారు. విద్యావిషయక పనితీరును మరియు కారణ లక్షణాలను కొలవడానికి ఓపెన్-ఎండ్ ప్రశ్నపత్రాల సమితులను రూపొందించారు; ఫలితాలు రెండు విద్యార్థి సమూహాల మధ్య అభిజ్ఞాత్మక రంగంలో గణనీయమైన తేడాలను సూచించలేదు, అయితే ఇది మానసిక-మోటార్ మరియు అభిజ్ఞాత్మక రంగాలలో అలా కాదు. వృత్తి ఉన్నత పాఠశాల నేపథ్యం ఉన్న కళాశాల విద్యార్థులు CAD అనువర్తనాల్లో ఎక్కువ అభ్యాస ప్రేరణను కలిగి ఉన్నట్లు కనిపించారు. 2012 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
e2413f14a014603253815398e56c7fee0ba01a3d | ఈ అధ్యాయం చొరబాటు గుర్తింపు పరిశోధనలో సాంకేతికత యొక్క స్థితిగతుల యొక్క అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. చొరబాటును గుర్తించే వ్యవస్థలు కంప్యూటర్ వ్యవస్థలను పర్యవేక్షించే సాఫ్ట్వేర్ మరియు/లేదా హార్డ్వేర్ భాగాలు మరియు వాటిలో సంభవించే సంఘటనలను చొరబాటు సంకేతాల కోసం విశ్లేషిస్తాయి. కంప్యూటర్ మౌలిక సదుపాయాల విస్తృత వైవిధ్యం మరియు సంక్లిష్టత కారణంగా, పూర్తిగా సురక్షితమైన కంప్యూటర్ వ్యవస్థను అందించడం కష్టం. అందువల్ల, కంప్యూటర్ భద్రత యొక్క వివిధ అంశాలను పరిష్కరించే అనేక భద్రతా వ్యవస్థలు మరియు చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థలు ఉన్నాయి. ఈ అధ్యాయం మొదట కంప్యూటర్ దాడుల వర్గీకరణను అందిస్తుంది, ప్రధాన కంప్యూటర్ దాడుల వర్గాల సంక్షిప్త వివరణలతో పాటు. రెండవది, చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థల యొక్క సాధారణ నిర్మాణం మరియు వాటి ప్రాథమిక లక్షణాలు ప్రదర్శించబడతాయి. మూడవది, ఐదు ప్రమాణాల (సమాచారం మూలం, విశ్లేషణ వ్యూహం, సమయ అంశాలు, నిర్మాణం, ప్రతిస్పందన) ఆధారంగా చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థల వర్గీకరణ ఇవ్వబడింది. చివరగా, చొరబాటును గుర్తించే వ్యవస్థలు ఈ వర్గాలలో ప్రతి ఒక్కదాని ప్రకారం వర్గీకరించబడతాయి మరియు అత్యంత ప్రాతినిధ్య పరిశోధన నమూనాలు క్లుప్తంగా వివరించబడ్డాయి. |
42cfb5614cbef64a5efb0209ca31efe760cec0fc | అభివృద్ధి చెందుతున్న రోబోట్ యొక్క విలువ వ్యవస్థ ముఖ్యమైన సెన్సార్ ఇన్పుట్లను సంభవించే సంకేతాలు, సెన్సార్ ఇన్పుట్ల నుండి చర్య అవుట్పుట్లకు మ్యాపింగ్ను మాడ్యులేట్ చేస్తుంది మరియు అభ్యర్థి చర్యలను అంచనా వేస్తుంది. ఇక్కడ నివేదించబడిన పనిలో, తక్కువ స్థాయి విలువ వ్యవస్థ మోడల్ చేయబడి అమలు చేయబడుతుంది. ఇది అలవాటుపడే ప్రభావంగా పిలువబడే సంఘీభావం లేని జంతు అభ్యాస యంత్రాంగాన్ని అనుకరిస్తుంది. రీన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ కూడా కొత్తదనం తో కలిసిపోతుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు సూచించిన విలువ వ్యవస్థ రోబోట్ వీక్షణ కోణం ఎంపిక అధ్యయనంలో రూపొందించిన విధంగా పనిచేస్తుందని చూపిస్తుంది. |
73447b6a02d1caff0a96472a2e0b571e1be497c8 | డిజిటల్ యుగంలో వ్యక్తిగత జ్ఞాపకాలను గుర్తుకు తెచ్చుకోవడానికి, పంచుకోవడానికి ఇంటర్నెట్ టెక్నాలజీ కొత్త మార్గాన్ని అందిస్తోంది. వ్యక్తిగత జ్ఞాపకాలను ఆన్లైన్లో పోస్ట్ చేయడం వల్ల కలిగే జ్ఞాపకశక్తి పరిణామాలు ఏమిటి? ట్రాన్సాక్టివ్ మెమరీ మరియు ఆటోబయోగ్రాఫిక్ మెమరీ సిద్ధాంతాలు విరుద్ధమైన అంచనాలను చేస్తాయి. ఈ అధ్యయనంలో, కళాశాల విద్యార్థులు ఒక వారం పాటు రోజువారీ డైరీని పూర్తి చేశారు, ప్రతి రోజు చివరిలో ఆ రోజు వారికి జరిగిన అన్ని సంఘటనలను జాబితా చేశారు. ఈ సంఘటనలను వారు ఆన్లైన్లో పోస్ట్ చేశారా అని కూడా వారు నివేదించారు. ఈ పరీక్షలో పాల్గొన్నవారికి డైరీ రికార్డింగ్ పూర్తయిన తర్వాత ఒక ఆశ్చర్యం కలిగించే మెమరీ పరీక్షను నిర్వహించారు. ఆ తర్వాత మరో వారం తర్వాత మరో పరీక్ష నిర్వహించారు. రెండు పరీక్షల్లోనూ ఆన్లైన్లో పోస్ట్ చేసిన సంఘటనలు ఆన్లైన్లో పోస్ట్ చేయని వాటి కంటే గుర్తుకు వచ్చే అవకాశం ఎక్కువగా ఉంది. ఆన్లైన్ లో జ్ఞాపకాలను పంచుకోవడం వల్ల రిహార్సల్, అర్థాన్ని సృష్టించేందుకు ప్రత్యేక అవకాశాలు లభిస్తాయని, జ్ఞాపకాలను నిలుపుకోవడాన్ని సులభతరం చేస్తుందని తెలుస్తోంది. |
b3ede733fcd97271f745d8c0f71e44562abbb6d5 | సమస్య ప్రవర్తన యొక్క పనితీరును గుర్తించడం వల్ల మరింత ప్రభావవంతమైన జోక్యం చేసుకోవడానికి దారితీస్తుంది. ఫంక్షనల్ ప్రవర్తన అంచనా (FBA) ద్వారా ఫంక్షన్ను గుర్తించడానికి ఒక మార్గం. ఉపాధ్యాయులు పాఠశాలల్లో ఎఫ్బిఎ నిర్వహిస్తారు. అయితే, డేటాను మానవీయంగా నమోదు చేసే పని అధికంగా ఉంటుంది, మరియు విద్యార్థులతో సంభాషించేటప్పుడు పూర్వగాములు మరియు పరిణామాలను ఖచ్చితంగా గుర్తించే సవాలు ముఖ్యమైనది. ఈ సమస్యలు తరచుగా అసంపూర్ణ సమాచార సంగ్రహానికి దారితీస్తాయి. ఉపాధ్యాయులు FBA లను మరింత సులభంగా నిర్వహించడానికి మరియు సంబంధిత సమాచారాన్ని సంగ్రహించడానికి CareLog అనుమతిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, కేర్ లాగ్ అభివృద్ధికి దారితీసిన ఐదు డిజైన్ సూత్రాలకు దారితీసిన డిజైన్ ప్రక్రియను మేము వివరిస్తాము. ఈ నమూనా సూత్రాలను ధ్రువీకరించే ఉద్దేశ్యంతో ఐదు నెలల పాటు నిర్వహించిన ఒక క్వాసి-నియంత్రిత అధ్యయన ఫలితాలను ఇక్కడ ప్రదర్శిస్తున్నాం. ప్రత్యేక విద్యా సంస్థలు విధించే వివిధ పరిమితులు హెచ్సిఐ అభ్యాసకులు మరియు పరిశోధకుల రూపకల్పన మరియు అంచనా ప్రక్రియను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో మేము ప్రతిబింబిస్తాము. |
77e7b0663f6774b3d6e1d51106020a9a0f96bcd2 | ఈ ఆర్టికల్ ఇంటర్నెట్ వాడకం మరియు సామాజిక మూలధనం యొక్క వ్యక్తిగత స్థాయి ఉత్పత్తి మధ్య సంబంధాన్ని అన్వేషిస్తుంది. అలా చేయడానికి, పౌర నిశ్చితార్థం, వ్యక్తుల మధ్య నమ్మకం మరియు జీవిత సంతృప్తిని అంచనా వేసే అంశాలను పరిశీలించేటప్పుడు ఇంటర్నెట్ వాడకం రకాలను వేరు చేయడానికి రచయితలు ప్రేరణాత్మక దృక్పథాన్ని అవలంబిస్తారు. 1999 డిడిబి లైఫ్ స్టైల్ స్టడీని ఉపయోగించి కొత్త మీడియా వాడకం యొక్క అంచనా శక్తిని కీ జనాభా, సందర్భోచిత మరియు సాంప్రదాయ మీడియా వాడకం వేరియబుల్స్కు సంబంధించి విశ్లేషించారు. సంఘాల పరిమాణం సాధారణంగా చిన్నది అయినప్పటికీ, డేటా ఇంటర్నెట్ యొక్క సమాచార ఉపయోగాలు సామాజిక మూలధనం ఉత్పత్తిలో వ్యక్తిగత వ్యత్యాసాలతో సానుకూలంగా సంబంధం కలిగి ఉన్నాయని సూచిస్తుంది, అయితే సామాజిక-వినోదయోగ్య ఉపయోగాలు ఈ పౌర సూచికలతో ప్రతికూలంగా సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. తరం వయస్సు విరామాల ద్వారా నిర్వచించబడిన ఉప నమూనాల లోపల విశ్లేషణలు సామాజిక మూలధన ఉత్పత్తి తరం X మధ్య ఇంటర్నెట్ వాడకంతో సంబంధం కలిగి ఉన్నాయని సూచిస్తున్నాయి, అయితే ఇది బేబీ బూమర్లలో టెలివిజన్ వాడకంతో మరియు సివిక్ జనరేషన్ సభ్యులలో వార్తాపత్రిక వాడకంతో ముడిపడి ఉంది. జీవిత చక్రం మరియు కోహోర్ట్ ప్రభావాల యొక్క అవకాశం చర్చించబడింది. |
076be17f97325fda82d1537aaa48798eb66ba91f | ఐడి ఆధారిత ఎన్క్రిప్షన్ (ఐబిఇ) పబ్లిక్ కీ ఎన్క్రిప్షన్కు ఉత్తేజకరమైన ప్రత్యామ్నాయం, ఎందుకంటే ఐబిఇ పబ్లిక్ కీ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ (పికెఐ) అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది. IBEని ఉపయోగించే పంపినవారు పబ్లిక్ కీలను మరియు గ్రహీతల యొక్క సంబంధిత సర్టిఫికెట్లను, గుర్తింపులను (ఉదా. ఈమెయిల్స్ లేదా ఐపి అడ్రసులు) గుప్తీకరించడానికి సరిపోతాయి. ఏవైనా సెట్టింగులు, PKI- లేదా గుర్తింపు-ఆధారిత, వ్యవస్థ నుండి వినియోగదారులను రద్దు చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని అందించాలి. సాంప్రదాయక పికెఐ సెట్టింగ్లో సమర్థవంతమైన రద్దు అనేది బాగా అధ్యయనం చేయబడిన సమస్య. అయితే, IBE యొక్క నేపధ్యంలో, రద్దు చేసే విధానాలను అధ్యయనం చేయడంలో తక్కువ పని జరిగింది. అత్యంత ఆచరణాత్మక పరిష్కారం ఎన్క్రిప్ట్ చేసేటప్పుడు పంపినవారు కూడా సమయ వ్యవధులను ఉపయోగించాలని మరియు అన్ని గ్రహీతలు (వారి కీలు రాజీపడినా లేదా లేదో) విశ్వసనీయ అధికారాన్ని సంప్రదించడం ద్వారా వారి ప్రైవేట్ కీలను క్రమం తప్పకుండా నవీకరించాలని కోరుతుంది. ఈ పరిష్కారం బాగా స్కేల్ చేయలేదని మేము గమనించాము - వినియోగదారుల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ, కీలక నవీకరణలపై పని ఒక అడ్డంకిగా మారుతుంది. విశ్వసనీయ పార్టీ వైపు కీ-అప్డేట్ సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరిచే ఒక IBE పథకాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము (వినియోగదారుల సంఖ్యలో సరళ నుండి లాగరిథమిక్ వరకు), అయితే వినియోగదారులకు సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. మా పథకం ఫజ్జీ ఐబిఇ ప్రాధమిక మరియు బైనరీ ట్రీ డేటా నిర్మాణం యొక్క ఆలోచనలపై నిర్మించబడింది మరియు నిరూపితమైన సురక్షితం. |
7a58abc92dbe41c9e5b3c7b0a358ab9096880f25 | అయాచిత సమూహ ఇమెయిల్ (స్పామ్) ను తగ్గించడానికి తరచుగా ప్రతిపాదించబడిన పద్ధతి ఏమిటంటే, పంపినవారు వారు పంపే ప్రతి ఇమెయిల్కు చెల్లించాలి. ప్రూఫ్ ఆఫ్ వర్క్ పథకాలు నిజమైన డబ్బును వసూలు చేయకుండా నిరోధించడానికి, పంపినవారు వారు ఒక క్రిప్టోగ్రాఫిక్ పజిల్ను పరిష్కరించడంలో ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని గడిపారని నిరూపించాలని కోరుతున్నారు. స్పామ్ నిరోధించడంలో సమర్థవంతంగా ఉండటానికి ఆ పజిల్ ఎంత క్లిష్టంగా ఉండాలో నిర్ణయించడానికి మేము ప్రయత్నిస్తాము. స్పామ్ పంపడం ఖర్చుతో కూడుకున్నది కాదని ఎలా నిరోధించగలం అనే ఆర్థిక దృక్పథం నుండి, భద్రతా దృక్పథం నుండి స్పామర్లు అసురక్షిత తుది వినియోగదారుల యంత్రాలను యాక్సెస్ చేయగలరు మరియు పజిల్స్ పరిష్కరించడానికి ప్రాసెసింగ్ చక్రాలను దొంగిలించగలరు అనే దృక్పథం నుండి మేము దీనిని విశ్లేషిస్తాము. రెండు విశ్లేషణలు సమానమైన పజిల్ కష్టం విలువలకు దారితీస్తాయి. దురదృష్టవశాత్తు, ఒక పెద్ద ISP నుండి రియల్ వరల్డ్ డేటా ఈ కష్టం స్థాయిలు చట్టబద్ధమైన ఇమెయిల్ పంపినవారి గణనీయమైన సంఖ్యలో వారి ప్రస్తుత స్థాయి కార్యకలాపాలను కొనసాగించలేకపోతుందని అర్థం. పని రుజువు స్పామ్ సమస్యకు పరిష్కారం కాదని మేము నిర్ధారించాము. |
5284e8897f3a73ff08da1f2ce744ba652583405a | 1. పశువులు సంక్షిప్తముగా ప్రోగ్రామింగ్ అసైన్మెంట్ల యొక్క ఆటోమేటిక్ గ్రేడింగ్ దాదాపుగా కంప్యూటర్ సైన్స్ కోర్సులు ఉన్నంత కాలం కంప్యూటర్ సైన్స్ కోర్సులలో ఒక లక్షణం. అయితే, కంప్యూటర్ సైన్స్ కోర్సుల్లో సమకాలీన ఆటోగ్రేడింగ్ వ్యవస్థలు తమ పరిధిని ఆటోమేటెడ్ అంచనాను నిర్వహించడం కంటే గేమిఫికేషన్ [2], టెస్ట్ కవరేజ్ విశ్లేషణ [3], మానవ-రచయిత అభిప్రాయాన్ని నిర్వహించడం, పోటీ తీర్పు [4], సురక్షిత రిమోట్ కోడ్ అమలు [5] మరియు మరిన్నింటిని చేర్చడానికి విస్తరించాయి. ఈ వ్యక్తిగత లక్షణాలలో చాలా కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్యా సాహిత్యంలో వివరించబడ్డాయి మరియు అంచనా వేయబడ్డాయి, అయితే కంప్యూటర్ సైన్స్ కోర్సులలో ఈ లక్షణాలను అమలు చేసే వ్యవస్థలను ఉపయోగించడం వల్ల వచ్చే ఆచరణాత్మక ప్రయోజనాలు మరియు సవాళ్లకు తక్కువ శ్రద్ధ ఇవ్వబడింది. |
8a58a1107f790bc07774d18e0184e4bf9d1901ba | ఈ థీసిస్ WiTrack ను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది ఒక వినియోగదారు యొక్క 3D కదలికను ఆమె శరీరం నుండి ప్రతిబింబించే రేడియో సిగ్నల్స్ నుండి ట్రాక్ చేస్తుంది. WiTrack పరికరం నుండి లేదా వేరే గదిలో వ్యక్తి అడ్డుపడినప్పటికీ ఇది పనిచేస్తుంది. WiTrack వినియోగదారుడు ఏ వైర్లెస్ పరికరాన్ని తీసుకువెళ్ళాల్సిన అవసరం లేదు, అయితే దాని ఖచ్చితత్వం ప్రస్తుత RF లొకేలేషన్ వ్యవస్థలను మించిపోయింది, ఇది వినియోగదారుడు ట్రాన్స్సీవర్ను పట్టుకోవాల్సిన అవసరం ఉంది. WiTrack నమూనాతో చేసిన ప్రయోగాత్మక కొలతలు, సగటున, ఇది మానవ శరీరం యొక్క మధ్య భాగాన్ని x మరియు y కొలతలలో 10 నుండి 13 సెం. మీ. మధ్యలో మరియు z కొలతలో 21 సెం. ఇది శరీర భాగాల యొక్క కఠినమైన ట్రాకింగ్ను కూడా అందిస్తుంది, ఇది 11.20 మధ్యస్థంతో చూపే చేతి యొక్క దిశను గుర్తిస్తుంది. WiTrack అనేది RF- ఆధారిత లొకేలేషన్ సిస్టమ్స్ మధ్య అంతరాన్ని తొలగిస్తుంది, ఇవి గోడలు మరియు అబ్లక్షన్ల ద్వారా వినియోగదారుని గుర్తించగలవు మరియు Kinect వంటి మానవ-కంప్యూటర్ ఇంటరాక్షన్ సిస్టమ్స్, ఇది వినియోగదారుని ఆమె శరీరాన్ని పరిశీలించకుండానే ట్రాక్ చేయగలదు, కానీ వినియోగదారుని పరికరం యొక్క ప్రత్యక్ష దృష్టి రేఖలో ఉండాలని కోరుతుంది. థీసిస్ సూపర్వైజర్: దినా కటాబి టైటిల్ః కంప్యూటర్ సైన్స్ అండ్ ఇంజనీరింగ్ ప్రొఫెసర్ |
42004b6bdf5ea375dfaeb96c1fd6f8f77d908d65 | ఇంటర్నెట్ శోధన ర్యాంకింగ్స్ వినియోగదారుల ఎంపికలపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతాయి, ఎందుకంటే వినియోగదారులు విశ్వసిస్తారు మరియు తక్కువ ర్యాంక్ పొందిన ఫలితాల కంటే అధిక ర్యాంక్ పొందిన ఫలితాలను ఎంచుకుంటారు. శోధన ర్యాంకింగ్స్ యొక్క స్పష్టమైన శక్తిని బట్టి, ప్రజాస్వామ్య ఎన్నికలలో నిర్ణయాత్మక ఓటర్ల ప్రాధాన్యతలను మార్చడానికి వాటిని మార్చవచ్చా అని మేము అడిగాము. అమెరికా, భారతదేశాలలో ఎన్నికల ప్రక్రియలో పాల్గొన్న 4,556 మంది నిశ్చయించని ఓటర్ల ఫలితాలను ఇక్కడ నివేదిస్తున్నాం. 2014 లోక్ సభ ఎన్నికల మధ్యలో, చివరి ఓట్లు వేయడానికి ముందే భారతదేశం అంతటా అర్హత కలిగిన ఓటర్లతో ఐదవ ప్రయోగం జరిగింది. ఈ ప్రయోగాల ఫలితాలు (i) పక్షపాత శోధన ర్యాంకింగ్స్ 20% లేదా అంతకంటే ఎక్కువ నిశ్చయించని ఓటర్ల ఓటింగ్ ప్రాధాన్యతలను మార్చగలవు, (ii) ఈ మార్పు కొన్ని జనాభా సమూహాలలో చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది, మరియు (iii) శోధన ర్యాంకింగ్ పక్షపాతం తారుమారు గురించి ప్రజలకు అవగాహన లేదని చూపించడానికి ముసుగు చేయవచ్చు. ఈ రకమైన ప్రభావం, ఇది వివిధ వైఖరులు మరియు నమ్మకాలకు వర్తించవచ్చు, మేము సెర్చ్ ఇంజన్ మానిప్యులేషన్ ప్రభావం అని పిలుస్తాము. అనేక ఎన్నికలు చిన్న తేడాతో గెలుపొందడం వల్ల, ఒక సెర్చ్ ఇంజన్ కంపెనీకి అనేక ఎన్నికల ఫలితాలను ప్రభావితం చేసే శక్తి ఉందని మా ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. ఒకే ఒక్క సెర్చ్ ఇంజన్ కంపెనీ ఆధిపత్యం ఉన్న దేశాల్లో ఇటువంటి తారుమారుల ప్రభావం చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది. |
30a7fcdaa836837d87a8e4702ed015cd66e6ad03 | ఈ పత్రం చేతితో ముద్రించిన అంకెలను గుర్తించే వ్యవస్థ యొక్క నిర్మాణాన్ని వివరిస్తుంది, ఇది క్లాసిక్ పద్ధతులు మరియు న్యూరల్-నెట్ పద్ధతుల కలయికను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ వాస్తవ ప్రపంచ డేటాపై శిక్షణ పొంది పరీక్షించబడింది, ఇది వాస్తవ యు. ఎస్. మెయిల్లో కనిపించే జిప్ కోడ్ల నుండి తీసుకోబడింది. ఈ వ్యవస్థ కొన్ని చిన్న శాతాన్ని వర్గీకరించలేనిదిగా తిరస్కరిస్తుంది, మిగిలిన ఉదాహరణలలో చాలా తక్కువ దోష రేటును సాధిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ ఇతర అధునాతన గుర్తింపుదారులతో అనుకూలంగా పోల్చబడుతుంది. కొన్ని పద్ధతులు ఈ పనికి ప్రత్యేకంగా ఉంటాయి, అయితే అనేక పద్ధతులు విస్తృత శ్రేణి గుర్తింపు పనులకు వర్తించగలవని ఆశిస్తున్నారు. |
605a12a1d02451157cc5fd4dc475d5cbddd5cb01 | చాలా మందికి ఇల్లు ఒక ఆశ్రయం. ప్రత్యేక వైద్య సంరక్షణ అవసరమయ్యే వారికి, వారి వైద్య అవసరాలను తీర్చడానికి వారిని వారి ఇంటి నుండి బయటకు తీయవలసి ఉంటుంది. జనాభా వృద్ధాప్యం చెందుతున్న కొద్దీ ఈ గుంపులో ఉన్నవారి శాతం పెరుగుతోంది. దీని ప్రభావం ఖరీదైనది, సంతృప్తికరంగా లేదు. స్వయం సహాయక యంత్రాల సహాయంతో, ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ సహాయంతో, అనేక మంది వికలాంగులు తమ సొంత ఇళ్లలో స్వతంత్రంగా జీవించగలరని మేము ఊహిస్తున్నాము. దీనికోసం, సంబంధిత డేటాను సేకరించి, వాటిని డైనమిక్గా, అనుకూలంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి, దీర్ఘకాలిక ధోరణులను గుర్తించడానికి, లేదా తక్షణ సంక్షోభాలను అంచనా వేయడానికి, బలమైన పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయాలి. ఈ పత్రం యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం ఇంటిలో ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ మరియు సహాయాన్ని అందించడానికి ఏజెంట్ ఆధారిత స్మార్ట్ హోమ్ టెక్నాలజీలను ఉపయోగించే పద్ధతులను పరిశోధించడం. ఈ దిశగా, మేము కొత్త నివాసి మోడలింగ్ మరియు ఆటోమేషన్ అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేసాము, ఇది సంరక్షకులకు రిమోట్ ఆరోగ్య పర్యవేక్షణను అందిస్తుంది. ముఖ్యంగా, మేము ఈ క్రింది సాంకేతిక సవాళ్లను పరిష్కరిస్తాముః 1) జీవనశైలి పోకడలను గుర్తించడం, 2) ప్రస్తుత డేటా లో అసాధారణతలను గుర్తించడం, మరియు 3) రిమైండర్ సహాయ వ్యవస్థను రూపొందించడం. మా పరిష్కార విధానాలు సిమ్యులేషన్లో మరియు UTA యొక్క MavHome సైట్లో స్వచ్ఛంద సేవకులతో పరీక్షించబడుతున్నాయి, ఇది ఏజెంట్ ఆధారిత |
494fc1e30be172fbe393e0d68695ae318e23da8c | గ్రీన్ సప్లై చైన్ మేనేజ్ మెంట్ (జిఎస్ సిఎం) విద్యా రంగం, పరిశ్రమల లోనూ పెరుగుతున్న శ్రద్ధ ను ఆకర్షించింది. సాహిత్యం పెరుగుతున్న కొద్దీ, పరిశోధనను విమర్శనాత్మకంగా అంచనా వేయడం ద్వారా కొత్త దిశలను కనుగొనడం మరియు భవిష్యత్ దిశలను గుర్తించడం ఈ రంగంలో జ్ఞానాన్ని ముందుకు తీసుకెళ్లడంలో ముఖ్యమైనది. సాహిత్య వర్గీకరణకు సహాయపడటానికి సంస్థాగత సిద్ధాంతాలను ఉపయోగించడం ఈ రంగం ప్రస్తుతం ఎక్కడ ఉందో అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు పరిశోధన అవకాశాలు మరియు దిశలను గుర్తించడంలో లక్ష్యాలను పరిష్కరించడానికి అవకాశాలను అందిస్తుంది. జిఎస్ సిఎం పై నేపథ్య చర్చను అందించిన తరువాత, తొమ్మిది విస్తృత సంస్థాగత సిద్ధాంతాల క్రింద ఇటీవలి జిఎస్ సిఎం సాహిత్యాన్ని వర్గీకరించడం మరియు సమీక్షించడం జరిగింది. ఈ సమీక్షలో భాగంగా, పరిశోధన చేయాల్సిన జిఎస్ సిఎం పరిశోధన ప్రశ్నలను కూడా గుర్తించాం. భవిష్యత్తులో జిఎస్ సిఎం పరిశోధనలకు విలువైనవిగా భావించే అదనపు సంస్థాగత సిద్ధాంతాలు కూడా ఈ సమీక్ష కోసం ఒక ముగింపుతో గుర్తించబడ్డాయి. |
c3a41f97b29c6abce6f75ee9c668584d77a84170 | భవిష్యత్ తరాల వారి అవసరాలను తీర్చగల సామర్థ్యాన్ని దెబ్బతీయకుండానే మనం ప్రస్తుత అవసరాలను తీర్చాలి అనే సూత్రంపై సుస్థిరత ఆధారపడి ఉంటుంది. పేద దేశాలలో ఆకలితో ఉన్న ప్రజలు, ధనిక దేశాలలో ఊబకాయం, ఆహార ధరల పెరుగుదల, జరుగుతున్న వాతావరణ మార్పులు, పెరుగుతున్న ఇంధన మరియు రవాణా ఖర్చులు, ప్రపంచ మార్కెట్ లోపాలు, ప్రపంచ వ్యాప్తంగా పురుగుమందుల కాలుష్యం, తెగుళ్లు అనుసరణ మరియు నిరోధకత, నేల సారవంతమైన మరియు సేంద్రీయ కార్బన్ నష్టం, నేల కరుగుదల, జీవవైవిధ్యం తగ్గుదల, ఎడారీకరణ, మరియు అందువలన న. శాస్త్ర విజ్ఞానంలో అపూర్వమైన పురోగతి సాధించినప్పటికీ, గ్రహాలను సందర్శించి అణు కణాలను వెల్లడించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, ఆహారానికి సంబంధించిన తీవ్రమైన భూ సమస్యల వల్ల సాంప్రదాయ వ్యవసాయం మానవులకు ఆహారం ఇవ్వడానికి మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థలను కాపాడటానికి ఇకపై సరిపోదని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది. ఆహార ఉత్పత్తికి సంబంధించిన ప్రాథమిక, అనువర్తిత సమస్యలను పర్యావరణ అనుకూలమైన రీతిలో పరిష్కరించడానికి సుస్థిర వ్యవసాయం ఒక ప్రత్యామ్నాయం (లాల్ (2008) అగ్రోన్. సస్టైన్ చేయండి. దేవ్. 28, 57-64.) అని వ్రాయబడింది. సాంప్రదాయక వ్యవసాయం దాదాపుగా ఉత్పాదకత మరియు లాభం ద్వారా నడిపించబడుతున్నప్పుడు, స్థిరమైన వ్యవసాయం జీవశాస్త్రం, రసాయన శాస్త్రం, భౌతిక శాస్త్రం, పర్యావరణ శాస్త్రం, ఆర్థిక శాస్త్రం మరియు సామాజిక శాస్త్రాలను సమగ్ర పద్ధతిలో సమగ్రంగా అనుసంధానిస్తుంది, మన పర్యావరణాన్ని క్షీణింపజేయకుండా సురక్షితమైన కొత్త వ్యవసాయ పద్ధతులను అభివృద్ధి చేస్తుంది. ప్రస్తుత వ్యవసాయ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా చర్చలు మరియు సహకారాన్ని ప్రోత్సహించడానికి మేము 2003 నుండి 2006 వరకు సస్టైనబుల్ డెవలప్మెంట్ కోసం అగ్రోనమీ జర్నల్లో పదునైన మార్పులను అమలు చేసాము. ఈ పత్రిక పునరుద్ధరణ ఫలితాలను, సుస్థిర వ్యవసాయం కోసం వ్యవసాయ పరిశోధన యొక్క ప్రస్తుత భావనలను క్లుప్తంగా ఇక్కడ తెలియజేస్తున్నాం. చాలా కాలం పాటు మృదువైన, సైడ్ సైన్స్ గా పరిగణించబడుతున్న వ్యవసాయ శాస్త్రం కేంద్ర శాస్త్రంగా వేగంగా పెరుగుతోంది ఎందుకంటే ప్రస్తుత సమస్యలు ఆహారం గురించి, మరియు మానవులు ఆహారం తింటారు. ఈ నివేదిక EDP సైన్సెస్ మరియు స్ప్రింగర్ ప్రచురించిన పుస్తకం సస్టైనబుల్ అగ్రికల్చర్, వాల్యూమ్ 1 యొక్క పరిచయ వ్యాసం (లిచ్ట్ఫౌస్ ఎట్ అల్. (2009) సస్టైనబుల్ అగ్రికల్చర్, వాల్యూమ్. 1, స్ప్రింగర్, EDP సైన్సెస్, ముద్రణలో ఉంది). |
8216ca257a33d0d64cce02f5bb37de31c5b824f8 | |
1518c8dc6a07c2391e58ece6e2ad8edca87be56e | డేటా సేకరణ మరియు ఉత్పత్తి సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలలో పురోగతితో, సంస్థలు మరియు పరిశోధకులు పెద్ద డైనమిక్ డేటాసెట్లను ఎలా నిర్వహించాలో మరియు విశ్లేషించాలో ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న సమస్యను ఎదుర్కొంటున్నారు. ప్రసార డేటా వనరులను ఉత్పత్తి చేసే వాతావరణాలు సాధారణ ప్రదేశంగా మారుతున్నాయి. ఉదాహరణలలో స్టాక్ మార్కెట్, సెన్సార్, వెబ్ క్లిక్ స్ట్రీమ్ మరియు నెట్వర్క్ డేటా ఉన్నాయి. అనేక సందర్భాల్లో, ఈ వాతావరణాలలో బహుళ పంపిణీ కంప్యూటింగ్ నోడ్లు కూడా ఉంటాయి, ఇవి తరచుగా డేటా మూలాల సమీపంలో ఉంటాయి. అటువంటి వాతావరణాలలో డేటాను విశ్లేషించడం మరియు పర్యవేక్షించడం అనేది మైనింగ్ పని, డేటా యొక్క పంపిణీ స్వభావం మరియు డేటా ప్రవాహ రేటు గురించి తెలుసుకోవలసిన డేటా మైనింగ్ టెక్నాలజీ అవసరం. ఈ అధ్యాయంలో, మేము క్షేత్రం యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని సర్వే చేస్తాము మరియు భవిష్యత్ పరిశోధన యొక్క సంభావ్య దిశలను గుర్తించాము. |
dd86669b91927f4c4504786269f93870854e117f | ఆంగ్లో-అమెరికన్ పరిశోధనలో, మేనేజ్ మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్ మరియు జర్మన్ ఎకనామిక్ ఇన్ఫర్మేటిక్స్ విభాగాలలో టెక్నాలజీస్ యొక్క సాధారణీకరణ మరియు సాఫ్ట్ వేర్ యొక్క అంగీకారం యొక్క పరిశోధన ఒక ఫలవంతమైన రంగం. సాంకేతికత-ఆమోదం నమూనా మరియు సంబంధిత సిద్ధాంతాలలో ఉద్భవించిన అనేక పరిశోధనలు ఉన్నప్పటికీ, డిఫిసిట్ ముందుగా ఉన్న అధ్యయనాలు మరియు పరిశోధన విధానాలను వెలికితీసే రచనలు చాలా ఉన్నాయి. ఒక ముఖ్యమైన కారణం పరిమాణాత్మక పరిశోధన పద్ధతులపై దృష్టి పెట్టడం, ఇది మెటాస్టూడియన్స్ మరియు సొంత సాహిత్య పరిశోధనల ద్వారా చూపబడింది. పరిమాణాత్మక పద్ధతులు సాధారణంగా ఒక నిర్దిష్ట సిద్ధాంతాన్ని పరీక్షించడానికి మంచివి అయితే, కొత్త సిద్ధాంతాల నిర్మాణానికి వాటి సహకారం పరిమితం. మెరుగైన సిద్ధాంత నిర్మాణానికి గుణాత్మక పద్ధతిని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో ఈ వ్యాసంలో చూపబడింది. ప్రాజెక్ట్ మేనేజ్మెంట్ సాఫ్ట్వేర్ (పిఎంఎస్) యొక్క అంగీకార పరీక్ష యొక్క ఉదాహరణ ద్వారా, ఈ ప్రక్రియ కొత్త నిర్మాణాలకు దారితీస్తుందని చూపించవచ్చు, అయితే ఇప్పటికే ఉన్న అంగీకార సిద్ధాంతాలను ధృవీకరించలేని కొన్ని నిర్మాణాలు. |
9249389a2fbc2151a80b4731f007c780616b067a | అస్ఫ్రాక్ట్- మెమరీ ఫేడింగ్ భావనను ఉపయోగించి మేము రెండు జానపద సిద్ధాంతాల యొక్క చాలా బలమైన సంస్కరణలను రుజువు చేస్తాము. మొదటిది ఏ సమయ-ఇన్యురియంట్ (TZ) నిరంతర నాన్ లీనియర్ ఆపరేటర్ను వోల్టెరా సిరీస్ ఆపరేటర్ ద్వారా సుమారుగా చేయవచ్చు, మరియు రెండవది, సమీకరణ ఆపరేటర్ను ఒక అపరిమిత డైమెన్షనల్ లీనియర్ డైనమిక్ సిస్టమ్గా గుర్తించవచ్చు. మునుపటి సమీకరణ ఫలితాలు పరిమిత సమయం లో మరియు కాంపాక్ట్ సమితులలోని సంకేతాలకు చెల్లుబాటు అవుతుండగా, ఇక్కడ సమర్పించిన సమీకరణాలు అన్ని సమయాలకు మరియు ఉపయోగకరమైన (కాంపాక్ట్ కాని) సమితులలోని సంకేతాలకు చెల్లుతాయి. రెండవ సిద్ధాంతం యొక్క వివిక్త సమయ అనలాగ్, ఫేడింగ్ మెమరీతో nny TZ ఆపరేటర్ను సరళరహిత కదిలే సగటు ఆపరేటర్ ద్వారా (మా బలమైన అర్థంలో) సుమారుగా చెప్పవచ్చు. జ్ఞాపకశక్తి క్షీణించడం అనే భావనపై మరికొన్ని చర్చలు ఇవ్వబడ్డాయి. |
ef8af16b408a7c78ab0780fe419d37130f2efe4c | ఫిల్టర్ నమూనాల సంశ్లేషణ ఆధారంగా మూడు కొత్త తరగతుల చిన్న మార్షండ్ బలోన్లను నిర్వచించారు. ఇవి చిన్న పరిమాణంతో మిశ్రమ గడ్డకట్టబడిన-పంపిణీ చేయబడిన ప్లానార్ పరిపూర్ణతలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి, ఇది పాస్బ్యాండ్ సెంటర్ ఫ్రీక్వెన్సీ కంటే ఎక్కువ పౌనఃపున్యాలలో ట్రాన్స్మిషన్-లైన్ రెసొనేటర్లు క్వార్టర్-వేవ్-పొడవుగా ఉండటం వలన. ప్రతి తరగతి ట్రాన్స్మిషన్ జీరో స్థానాల స్పెసిఫికేషన్ నుండి తీసుకోబడిన S- ప్లేన్ బ్యాండ్పాస్ నమూనాకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. ఇక్కడ ప్రదర్శించిన పద్ధతి యొక్క ప్రయోజనాలను ప్రదర్శించడానికి 1 GHz వద్ద ట్యూన్ చేయగల 50:100-/spl ఒమేగా / బలోన్ సాధించబడింది. |
87eeb5622d8fbe4dca5f1c9b4190f719818c4d6e | వెబ్ 2.0 సాంకేతికతలు ఎక్కువ మందికి వివిధ రకాల సంస్థలపై స్వేచ్ఛగా వ్యాఖ్యానించడానికి వీలు కల్పించాయి (ఉదా. అమ్మకందారులు, ఉత్పత్తులు, సేవలు). సమాచార విస్తృత స్థాయి ఆటోమేటిక్ సారాంశం యొక్క అవసరాన్ని మరియు సవాలును కలిగిస్తుంది. చాలా సందర్భాలలో, వినియోగదారులు సృష్టించిన చిన్న వ్యాఖ్యలలో ప్రతి ఒక్కటి మొత్తం రేటింగ్తో వస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, క్లుప్త వ్యాఖ్యల యొక్క "రేటెడ్ కారక సారాంశం" ను ఉత్పత్తి చేసే సమస్యను మేము అధ్యయనం చేస్తాము, ఇది ప్రధాన అంశాలకు మొత్తం రేటింగ్ల యొక్క విచ్ఛిన్నమైన వీక్షణ, తద్వారా వినియోగదారు లక్ష్య సంస్థ పట్ల విభిన్న దృక్పథాలను పొందవచ్చు. మేము సమస్యను అధికారికంగా నిర్వచించి పరిష్కారాన్ని మూడు దశలుగా విభజిస్తాము. eBay విక్రేతల అభిప్రాయాలను ఉపయోగించి మా పద్ధతుల యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాము. మన పద్ధతుల యొక్క ప్రతి దశను కూడా పరిమాణాత్మకంగా అంచనా వేస్తాము మరియు అటువంటి సారాంశ పనిపై మానవుడు ఎంత బాగా అంగీకరిస్తాడో అధ్యయనం చేస్తాము. ప్రతిపాదిత పద్ధతులు చాలా సాధారణమైనవి మరియు మొత్తం రేటింగ్తో అనుబంధించబడిన చిన్న వ్యాఖ్యల సేకరణను స్వయంచాలకంగా రేట్ చేసిన అంశం సారాంశాన్ని రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
626d68fbbb10182a72d1ac305fbb52ae7e47f0dc | ఈ పని ఒక సంప్రదాయ రెక్టిఫైయర్లో ప్రారంభ విచ్ఛిన్నం వోల్టేజ్ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఒక అనుకూల రీకాన్ఫిగర్ రెక్టిఫైయర్ రూపకల్పనను ప్రదర్శిస్తుంది మరియు విస్తృత డైనమిక్ ఇన్పుట్ పవర్ పరిధి కోసం రెక్టిఫైయర్ యొక్క ఆపరేషన్ను విస్తరిస్తుంది. ఒక స్విచ్ గా పనిచేయడానికి మరియు రిక్టిఫైయర్ కోసం తక్కువ మరియు అధిక ఇన్పుట్ పవర్ స్థాయిలలో భర్తీ చేయడానికి ఒక క్షేత్ర-ప్రభావ ట్రాన్సిస్టర్ ప్రవేశపెట్టబడింది. ఈ డిజైన్ -10 dBm నుండి 27 dBm వరకు విస్తృత డైనమిక్ ఇన్పుట్ పవర్ పరిధిలో 40% RF-DC పవర్ కన్వర్షన్ సామర్థ్యాన్ని సాధిస్తుంది, అయితే 22 dBm వద్ద 78% గరిష్ట శక్తి సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. పవర్ హార్వెస్టర్ 900 MHz ISM బ్యాండ్లో పనిచేయడానికి రూపొందించబడింది మరియు వైర్లెస్ పవర్ ట్రాన్స్ఫర్ అప్లికేషన్లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. |
767755e5c7389eefb8b60e784dc8395c8d0f417a | బిట్ కాయిన్ వంటి క్రిప్టోకరెన్సీలు విపరీతమైన విజయాన్ని సాధించాయి. బిట్కాయిన్ లాంటి వ్యవస్థలు ప్రూఫ్-ఆఫ్-వర్క్ మెకానిజంను ఉపయోగిస్తాయి, అందువల్ల ఇది 1-హాప్ బ్లాక్చెయిన్గా పరిగణించబడుతుంది, మరియు కంప్యూటింగ్ శక్తిలో ఎక్కువ భాగం నిజాయితీగల ఆటగాళ్ల నియంత్రణలో ఉంటే వాటి భద్రత ఉంటుంది. అయితే, ఈ భావన ఇటీవల తీవ్రంగా సవాలు చేయబడింది మరియు ఈ భావన విచ్ఛిన్నమైనప్పుడు బిట్కాయిన్ లాంటి వ్యవస్థలు విఫలమవుతాయి. ప్రథమ హాప్ (ప్రూఫ్ ఆఫ్ వర్క్) మరియు ప్రూఫ్ ఆఫ్ స్టేక్ (సెకండ్ హాప్) యంత్రాంగాలను కలపడం ద్వారా మొదటి నిరూపితమైన సురక్షితమైన 2-హాప్ బ్లాక్చెయిన్ను మేము ప్రతిపాదించాము. బ్లాక్చెయిన్ ను భద్రపరచడానికి నిజాయితీ గల మైనర్ల శక్తిని, వారి కంప్యూటింగ్ వనరులను ఉపయోగించుకోవాలనే బిట్కాయిన్ యొక్క తెలివైన ఆలోచనల పైన, ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి నిజాయితీ గల వినియోగదారులు/ వాటాదారుల శక్తిని, వారి నాణేలు/ వాటాల ద్వారా మేము మరింతగా పెంచుతాము. మన బ్లాక్చెయిన్ భద్రత నిజాయితీ గల ఆటగాళ్ళు సమిష్టి వనరులలో ఎక్కువ భాగాన్ని (ఇది కంప్యూటింగ్ శక్తి మరియు వాటాను కలిగి ఉంటుంది) నియంత్రిస్తే జరుగుతుంది. శత్రువు 50% కంటే ఎక్కువ కంప్యూటింగ్ శక్తిని నియంత్రించినప్పటికీ, నిజాయితీగల ఆటగాళ్ళు ఇప్పటికీ బ్లాక్చెయిన్ను నిజాయితీగా వాటా ద్వారా రక్షించే అవకాశం ఉంది. వికీపీడియా లాంటి బ్లాక్చైన్లను హానికరమైన మెజారిటీ కంప్యూటింగ్ పవర్కు వ్యతిరేకంగా భద్రపరచడం అనే శీర్షికతో ఒక ప్రారంభ వెర్షన్ జూలై 2016 లో ఇప్రింట్ ఆర్కైవ్లో కనిపించింది. ప్రస్తుత వెర్షన్ అదే ప్రేరణను పంచుకుంటుంది. అయితే నిర్మాణ ఆలోచన, నమూనా విధానం పూర్తిగా సవరించబడ్డాయి. † వర్జీనియా కామన్వెల్త్ యూనివర్సిటీ. ఈమెయిల్: duong[email protected]. ‡షాంఘై జియావో టోంగ్ విశ్వవిద్యాలయం. వర్జీనియా కామన్వెల్త్ యూనివర్సిటీ లోని క్రిప్టోగ్రఫీ ల్యాబ్ ను సందర్శించేటప్పుడు చాలా పని జరిగింది. ఈమెయిల్: [email protected]. వర్జీనియా కామన్వెల్త్ యూనివర్సిటీ. ఇమెయిల్: [email protected]. |
a293b3804d1972c9f72ed3490eaafa66349d1597 | అనేక ఆటలలో బోర్డుల సేకరణ ఉంటుంది, బోర్డు యొక్క ప్రారంభ ఆకృతీకరణ ద్వారా నిర్ణయించబడిన ఆట యొక్క క్లిష్టతతో. బోర్డుల కష్టతరతను సరిగ్గా అంచనా వేయడం కొంతవరకు యాదృచ్ఛికమైనది మరియు ఆట యొక్క గొప్ప స్థాయి అవగాహన లేదా మంచి ఆట-పరీక్ష అవసరం. ఈ అధ్యయనంలో మేము సోకోబాన్ ఆట యొక్క సంస్కరణ కోసం బోర్డుల కష్టతరతను స్వయంచాలకంగా గ్రేడ్ చేయడానికి ఒక సాధనంగా పరిణామ అల్గోరిథంలను అన్వేషిస్తాము. పరిణామ అల్గోరిథం ద్వారా పరిష్కారానికి సగటు సమయం మరియు బోర్డును పరిష్కరించడంలో వైఫల్యాల సంఖ్య బోర్డు యొక్క కష్టం కోసం ఒక ప్రత్యామ్నాయంగా ఉపయోగించబడుతుంది. సోకోబాన్ ఏజెంట్ కోసం కదలికల క్రమాన్ని ఇచ్చే సాధారణ స్ట్రింగ్-ఆధారిత ప్రాతినిధ్యంతో ప్రారంభ పరీక్ష చాలా తక్కువ సిగ్నల్ను అందించింది; ఇది సాధారణంగా విఫలమైంది. ISAc జాబితా అని పిలువబడే రియాక్టివ్ లీనియర్ జన్యు ప్రోగ్రామింగ్ నిర్మాణం ఆధారంగా రెండు ఇతర ప్రాతినిధ్యాలు రెండు కాఠిన్యం సర్జెట్లకు ఉపయోగకరమైన కాఠిన్యం-వర్గీకరణ సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేశాయి. ఈ రెండు ప్రాతినిధ్యాలు ఒకదానిలో ISAc జాబితాల యొక్క యాదృచ్ఛికంగా ప్రారంభించబడిన జనాభాను ఉపయోగిస్తాయి, మరొకటి సోకోబాన్ బోర్డుల యొక్క యాదృచ్ఛిక సేకరణలపై ముందుగా శిక్షణ పొందిన సమర్థ ఏజెంట్లతో జనాభాను ప్రారంభిస్తుంది. ఈ అధ్యయనం నాలుగు కాఠిన్యం ప్రత్యామ్నాయాలను కలిగి ఉందిః ఈ రెండు ప్రాతినిధ్యాలలో ప్రతి ఒక్కటి కోసం వైఫల్యం-సంభావ్యత మరియు సగటు సమయం-పరిష్కారం. ఈ నాలుగు బోర్డుల యొక్క కాఠిన్యం గురించి ఒకే విధమైన సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తాయి, కాని ముందుగా అభివృద్ధి చెందిన ఏజెంట్లతో వైఫల్యం యొక్క సంభావ్యత ఇతర మూడు బోర్డు-కాఠిన్యం ప్రత్యామ్నాయాల కంటే వేగంగా లెక్కించబడటం మరియు స్పష్టమైన అర్ధాన్ని కలిగి ఉండటం కనుగొనబడింది. |
844b795767b7c382808cc866ffe0c74742f706d4 | కర్టకల్, సెరెబెల్లార్ మరియు మెదడు-స్టెమ్ BOLD- సిగ్నల్ మార్పులు మానవులలో fMRI తో గుర్తించబడ్డాయి. ఈ అధ్యయనంలో, [(18) F]- FDG- PET ద్వారా వాస్తవ కదలిక సమయంలో మొత్తం మెదడు క్రియాశీలత మరియు క్రియాశీలత నమూనాను పరిశోధించారు మరియు fMRI ఉపయోగించి అదే విషయాలలో ఊహించిన కదలిక సమయంలో BOLD- సిగ్నల్ మార్పులతో పోల్చారు. [(18) F]- FDG- PET తో 16 మంది ఆరోగ్యకరమైన వ్యక్తులను కదలిక మరియు విశ్రాంతి సమయంలో స్కాన్ చేశారు. లోకోమోషన్ నమూనాలో, విషయాలను స్థిరమైన వేగంతో 10 నిమిషాలు నడిచారు. అప్పుడు [(18) F]- FDG ను ఇంట్రావీనస్ గా ఇంజెక్ట్ చేయగా, మరో 10 నిమిషాలు వాకింగ్ కొనసాగించారు. పోలిక కోసం, ఊహించిన నడక సమయంలో అదే వ్యక్తులలో fMRI నిర్వహించబడింది. వాస్తవ మరియు ఊహాత్మక కదలిక సమయంలో, ఫ్రంటల్ కార్టెక్స్, సెరెబెల్లం, పోంటొమెన్సెఫాలిక్ టెగ్మెంట్, పారాహిప్పోకాంపల్, ఫ్యూసిఫార్మ్ మరియు ఓక్సిపిటల్ జిరిలలో క్రియాశీలతను కలిగి ఉన్న ప్రాథమిక కదలిక నెట్వర్క్ మరియు మల్టీ సెన్సారి వెస్టిబులార్ కార్టెక్స్ (ముఖ్యంగా మెదడు కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండరాల కండ ఎగువ తాత్కాలిక గైరస్, దిగువ పొరపాటి లోబుల్) చూపించారు. దీనికి విరుద్ధంగా, ఊహాత్మక కదలిక సమయంలో అనుబంధ మోటార్ కార్టెక్స్ మరియు బేసల్ గ్యాంగ్లియాకు భిన్నంగా వాస్తవ కదలిక సమయంలో ప్రాధమిక మోటార్ మరియు సోమాటోసెన్సరి కార్టెక్స్లు సక్రియం చేయబడ్డాయి. మెదడు కాండం లోకోమోటర్ కేంద్రాల క్రియాశీలత ఊహించిన లోకోమోషన్ లో మరింత ప్రముఖంగా ఉంది. ముగింపులో, వాస్తవ కదలిక యొక్క ప్రాథమిక క్రియాశీలత మరియు క్రియారహిత నమూనాలు ఊహాత్మక కదలికకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. పరీక్షించిన వేర్వేరు మోషన్ నమూనాల వల్ల ఈ తేడాలు ఉండవచ్చు. [(18) F]-FDG-PET లో స్థిరమైన వేగం రియల్ లోకోమోషన్ (10 min) కు విరుద్ధంగా, పునరావృత 20-s కాలాల్లో లోకోమోషన్ యొక్క మానసిక చిత్రణలో నడక ప్రారంభం మరియు వేగం మార్పులు ఉన్నాయి. నిజమైన స్థిరమైన స్థితి గల కదలిక ప్రాధమిక మోటార్ కార్టెక్స్ ద్వారా ప్రత్యక్ష మార్గాన్ని ఉపయోగిస్తున్నట్లు అనిపిస్తుంది, అయితే ఊహించిన మాడ్యులేటరీ కదలిక అనుబంధ మోటార్ కార్టెక్స్ మరియు బేసల్ గ్యాంగ్లియా లూప్ ద్వారా పరోక్ష మార్గాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. |
d372629db7d6516c4729c847eb3f6484ee86de94 | విజువల్ ప్రశ్న జవాబు (విక్యూఎ) సవాలు యొక్క అత్యంత ఆసక్తికరమైన లక్షణాలలో ఒకటి ప్రశ్నల అనూహ్యత. వాటికి సమాధానం ఇవ్వడానికి అవసరమైన సమాచారాన్ని సేకరించడం అనేది గుర్తించడం మరియు లెక్కించడం నుండి విభజన మరియు పునర్నిర్మాణం వరకు వివిధ రకాల ఇమేజ్ ఆపరేషన్లను కోరుతుంది. {చిత్రం, ప్రశ్న, సమాధానం} టపుల్స్ నుండి ఈ కార్యకలాపాలలో ఒకదానిని కూడా ఖచ్చితంగా నిర్వహించడానికి ఒక పద్ధతిని శిక్షణ ఇవ్వడం సవాలుగా ఉంటుంది, కాని ఇటువంటి శిక్షణా డేటా యొక్క పరిమిత సమితితో వాటిని అన్నింటినీ సాధించడానికి ప్రయత్నిస్తే చాలా ప్రతిష్టాత్మకంగా కనిపిస్తుంది. మన పద్ధతి దాని లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి బాహ్య ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ అల్గోరిథంల సమితిని ఎలా ఉపయోగించాలో నేర్చుకుంటుంది, ఇది న్యూరల్ ట్యూరింగ్ మెషీన్ [10] తో ఉమ్మడిగా ఉంటుంది. మా ప్రతిపాదిత పద్ధతి యొక్క ప్రధాన అంశం ఒక కొత్త సహ-శ్రద్ధ నమూనా. అంతేకాకుండా, ప్రతిపాదిత విధానం దాని నిర్ణయానికి మానవ-చదవగలిగే కారణాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు గ్రౌండ్ సత్య కారణాలు ఇవ్వకుండానే ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణ పొందవచ్చు. మేము రెండు పబ్లిక్గా అందుబాటులో ఉన్న డేటా సెట్స్, విజువల్ జెనోమ్ మరియు VQA లపై ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాము మరియు ఇది రెండు సందర్భాల్లోనూ అత్యాధునిక ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేస్తుందని చూపిస్తాము. |
8e9119613bceb83cc8a5db810cf5fd015cf75739 | అంతర్గత ముప్పు సమస్యల రంగంలో రాగ్ పరికరాలు మరింత ప్రమాదకరమైన వాస్తవికత. పరిశ్రమ, ప్రభుత్వం, విద్యాసంస్థలు ఈ సమస్య గురించి తెలుసుకొని అత్యాధునిక పద్ధతులను ప్రోత్సహించాలి. |
95a213c530b605b28e1db4fcad6c3e8e1944f48b | |
018fd30f1a51c6523b382b6f7db87ddd865e393d | LTCC పై రెండు ఎండ్-ఫైర్ యాంటెన్నాలను మేము రూపొందించాము, ఇవి వరుసగా క్షితిజ సమాంతర మరియు నిలువు ధ్రువణాలతో ఉంటాయి. 5G అప్లికేషన్లకు అనువైన ఫ్రీక్వెన్సీ అయిన 38GHz వద్ద యాంటెన్నాలు పనిచేస్తాయి. అడ్డంగా ధ్రువణమైన యాంటెన్నా 27% మరియు 6dB ఎండ్-ఫైర్ లాభం మరియు 12.5% బ్యాండ్విడ్త్ మరియు 5dB లాభం అందించే ఒక నిలువుగా ధ్రువణమైన యాంటెన్నా గురించి ఒక బ్రాడ్బ్యాండ్ పనితీరును అందిస్తుంది. రెండు యాంటెన్నాలు ఒక కాంపాక్ట్ సబ్స్ట్రేట్ కింద విలీనం చేయబడ్డాయి. సమీపంలోని అంశాల మధ్య అద్భుతమైన ఐసోలేషన్ సాధించబడుతుంది, ఈ యాంటెన్నాలు 5 జి మొబైల్ సిస్టమ్లోని మూలలోని అంశాల కోసం అనుకూలంగా ఉంటాయి. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.