_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
40baa5d4632d807cc5841874be73415775b500fd | మోటారు డ్రైవ్ల కోసం సాంప్రదాయ రెండు-స్థాయి హై-ఫ్రీక్వెన్సీ పల్స్ వెడల్పు మాడ్యులేషన్ (పిడబ్ల్యుఎం) ఇన్వర్టర్లు వారి అధిక-పౌన frequency పున్య స్విచింగ్తో సంబంధం ఉన్న అనేక సమస్యలను కలిగి ఉంటాయి, ఇది మోటారు వైండింగ్లకు సాధారణ-మోడ్ వోల్టేజ్ మరియు అధిక వోల్టేజ్ మార్పు (డివి / డిటి) రేట్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. బహుళస్థాయి ఇన్వర్టర్లు ఈ సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి ఎందుకంటే వాటి పరికరాలు చాలా తక్కువ పౌన frequency పున్యంతో మారవచ్చు. విద్యుత్ డ్రైవ్లకు కన్వర్టర్గా ఉపయోగించడానికి రెండు వేర్వేరు బహుళస్థాయి టోపోలాజీలు గుర్తించబడ్డాయి, ప్రత్యేక DC వనరులతో క్యాస్కేడ్ ఇన్వర్టర్ మరియు బ్యాక్-టు-బ్యాక్ డయోడ్ క్లాంప్డ్ కన్వర్టర్. పెద్ద ఆటోమొబైల్ ఆల్ ఎలక్ట్రిక్ డ్రైవ్లకు క్యాస్కేడ్ ఇన్వర్టర్ సహజంగా సరిపోతుంది ఎందుకంటే అధిక VA రేటింగ్లు సాధ్యమవుతాయి మరియు ఎందుకంటే ఇది బ్యాటరీలు లేదా ఇంధన కణాల నుండి లభించే అనేక స్థాయిల DC వోల్టేజ్ వనరులను ఉపయోగిస్తుంది. హైబ్రిడ్ ఎలక్ట్రిక్ వాహనం వంటి ఎసి వోల్టేజ్ యొక్క మూలం అందుబాటులో ఉన్న చోట బ్యాక్-టు-బ్యాక్ డయోడ్ క్లాంప్డ్ కన్వర్టర్ అనువైనది. PWM ఆధారిత డ్రైవ్ ల కంటే ఈ రెండు కన్వర్టర్ ల యొక్క ఆధిపత్యం సిమ్యులేషన్ మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. |
895fa1357bcfa9b845945c6505a6e48070fd5d89 | ఈ కృషిలో ఇంటర్నెట్ ద్వారా పెద్ద ఎత్తున ఓటింగ్కు అనువైన సురక్షిత ఎలక్ట్రానిక్ ఓటింగ్ ప్రోటోకాల్ను ప్రతిపాదించాము. ఈ ప్రోటోకాల్ ఓటర్ తన ఓటును అనామకంగా, గుర్తించలేని ఇంకా ప్రామాణికమైన సందేశాలను మార్పిడి చేయడం ద్వారా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్రోటోకాల్ ప్రకారం (i) అర్హులైన ఓటర్లు మాత్రమే ఓటు వేయగలరు, (ii) ఓటర్ ఒక ఓటు మాత్రమే వేయగలరు, (iii) ఓటర్ తన ఓటు తుది గణనలో లెక్కించబడిందని ధృవీకరించగలరు, (iv) ఓటర్ తప్ప మరెవరూ ఓటు వేయబడిన ఓటును ఓటర్తో అనుసంధానించలేరు, (v) ఓటర్ ఓటు వేయకూడదని నిర్ణయించుకుంటే, ఓటర్ స్థానంలో ఎవరూ మోసపూరిత ఓటు వేయలేరు. ఈ ప్రోటోకాల్ లో నమోదైన ఓటర్లందరి సహకారం అవసరం లేదు. అలాగే, ఓటు వేయడానికి థ్రెషోల్డ్ క్రిప్టో సిస్టమ్స్ లేదా అనామక ఛానెల్స్ వంటి సంక్లిష్ట క్రిప్టోగ్రాఫిక్ పద్ధతులను ఉపయోగించాల్సిన అవసరం లేదు. ఇది సాహిత్యంలో ప్రతిపాదించబడిన ఇతర ఓటింగ్ ప్రోటోకాల్లకు విరుద్ధంగా ఉంది. ఈ ప్రోటోకాల్ విజయవంతమైన ఆపరేషన్ కోసం ఓటర్లతో పాటు మూడు ఏజెంట్లను ఉపయోగిస్తుంది. అయితే, ఈ ఏజెంట్లలో ఎవరినీ విశ్వసించమని మేము కోరుకోము. అంటే, ఏజెంట్లు భౌతికంగా ఒకే చోట ఉండవచ్చు లేదా మోసం చేయడానికి ప్రయత్నించడానికి ఒకరితో ఒకరు కుట్ర పన్నారు. ఒకవేళ మోసం జరిగితే, దానిని సులభంగా గుర్తించి నిరూపించుకోవచ్చు, తద్వారా ఓటును శూన్యంగా ప్రకటించవచ్చు. ఎలక్ట్రానిక్ ఓటింగ్ ను దృష్టిలో ఉంచుకుని ఈ ప్రోటోకాల్ ను ప్రతిపాదించినప్పటికీ, ఈ ప్రోటోకాల్ ను ఇతర అప్లికేషన్ లలో ఉపయోగించవచ్చు. వీటిలో ట్రాక్ చేయలేని ఇంకా ప్రామాణికమైన సందేశాన్ని మార్పిడి చేయడం ఉంటుంది. ఇటువంటి అప్లికేషన్ల ఉదాహరణలు రహస్య ప్రశ్నావళికి అనామకంగా లేదా అనామక ఆర్థిక లావాదేవీలకు సమాధానమివ్వడం. |
cf9145aa55da660a8d32bf628235c615318463bf | గత దశాబ్దంలో, ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్ మన రోజువారీ జీవితాలలో అంతర్భాగం అని స్పష్టమైంది. అనేక ఎంబెడెడ్ అప్లికేషన్ల యొక్క వైర్లెస్ స్వభావం మరియు వాటి సర్వవ్యాప్తి భద్రత మరియు గోప్యతను కాపాడే యంత్రాంగాల అవసరాన్ని ప్రత్యేకంగా ముఖ్యమైనవిగా చేసింది. అందువల్ల, ఎఫ్ పి జి ఎ లు ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్ లో అంతర్భాగంగా మారడంతో, వాటి భద్రతను మొత్తంగా పరిగణించడం అత్యవసరం. ఈ సహకారం FPGA లపై భద్రతా సమస్యల యొక్క తాజా వర్ణనను అందిస్తుంది, ఇది వ్యవస్థ మరియు అమలు దృక్పథాల నుండి. క్రిప్టోగ్రాఫిక్ అప్లికేషన్ల కోసం పునఃనిర్మితీకరించదగిన హార్డ్వేర్ యొక్క ప్రయోజనాలను మేము చర్చిస్తాము, FPGA ల యొక్క సంభావ్య భద్రతా సమస్యలను చూపుతాము మరియు బహిరంగ పరిశోధన సమస్యల జాబితాను అందిస్తాము. అంతేకాకుండా, FPGA లపై పబ్లిక్ మరియు సిమెట్రిక్-కీ అల్గోరిథం అమలులను మేము సంగ్రహించాము. |
748eb923d2c384d2b3af82af58d2e6692ef57aa1 | టెక్స్ట్ మైనింగ్ అనేది కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క కొత్త మరియు ఉత్తేజకరమైన ప్రాంతం, ఇది డేటా మైనింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, సమాచార పునరుద్ధరణ మరియు జ్ఞాన నిర్వహణ నుండి పద్ధతులను కలపడం ద్వారా సమాచార ఓవర్లోడ్ సంక్షోభాన్ని పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. టెక్స్ట్ మైనింగ్ హ్యాండ్ బుక్ టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు లింక్ డిటెక్షన్ లో తాజా పద్ధతుల గురించి సమగ్ర చర్చను అందిస్తుంది. కోర్ టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు లింక్ డిటెక్షన్ అల్గోరిథంలు మరియు కార్యకలాపాల యొక్క లోతైన పరిశీలనను అందించడంతో పాటు, ఈ పుస్తకం అధునాతన ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు, జ్ఞాన ప్రాతినిధ్య పరిశీలనలు మరియు విజువలైజేషన్ విధానాలను పరిశీలిస్తుంది, ఇది వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలతో ముగుస్తుంది. |
d044d399049bb9bc6df8cc2a5d72610a95611eed | లక్ష్యము రోబోటిక్- సహాయక నడక శిక్షణను Lokomat తో సంప్రదాయ నడక శిక్షణతో సబ్ అక్యూట్ స్ట్రోక్ ఉన్న వ్యక్తులలో సమర్థతను పోల్చడం. పద్ధతులు స్ట్రోక్ తర్వాత 6 నెలల కన్నా తక్కువ వయస్సు ఉన్న 63 మంది పాల్గొనేవారు, ప్రారంభ నడక వేగం 0. 1 నుండి 0. 6 m/ s మధ్య ఉన్నవారు బహుళ కేంద్రీకృత, యాదృచ్ఛిక క్లినికల్ ట్రయల్ పూర్తి చేశారు. ఈ కార్యక్రమంలో పాల్గొన్న వారందరూ 24 గంటలపాటు లోకోమాట్ లేదా సంప్రదాయ నడక శిక్షణను పొందారు. ఫలితాలను శిక్షణకు ముందు, 12 మరియు 24 సెషన్ల తర్వాత, మరియు 3 నెలల తదుపరి పరీక్షలో అంచనా వేశారు. స్వీయ ఎంపిక చేసిన నేలమీద నడక వేగం మరియు 6 నిమిషాల్లో నడిచిన దూరం ప్రాధమిక ఫలిత చర్యలు, ద్వితీయ ఫలిత చర్యలు సమతుల్యత, చైతన్యం మరియు పనితీరు, కదలిక మరియు సిమెట్రీ, వైకల్యం స్థాయి మరియు జీవన నాణ్యత చర్యలను కలిగి ఉన్నాయి. ఫలితాలు సంప్రదాయ నడక శిక్షణ పొందిన పాల్గొనేవారు లోకోమాట్ శిక్షణ పొందిన వారి కంటే నడక వేగం (P=.002) మరియు దూరం (P=.03) లో గణనీయంగా ఎక్కువ లాభాలను అనుభవించారు. ఈ తేడాలు 3 నెలల తదుపరి అంచనాలో నిర్వహించబడ్డాయి. ద్వితీయ చర్యలు రెండు సమూహాల మధ్య భిన్నంగా లేవు, అయినప్పటికీ సంప్రదాయక వర్సెస్ లోకోమాట్ సమూహంలో 2 రెట్లు ఎక్కువ మెరుగుదల గమనించబడింది. గుండెపోటుతో బాధపడుతున్నవారికి, నడకలో తేలికపాటి లేదా తీవ్రమైన లోపాలు ఉన్నవారికి, రోబోటిక్-అసిస్టెడ్ నడక శిక్షణ కంటే సంప్రదాయ నడక శిక్షణా కార్యక్రమాల వైవిధ్యం మరింత ప్రభావవంతంగా కనిపిస్తుంది. |
098cc8b16697307a241658d69c213954ede76d59 | రెండు వేదికల మీద 43 మంది వినియోగదారుల నుండి సేకరించిన డేటాను ఉపయోగించి, స్మార్ట్ ఫోన్ ట్రాఫిక్ పై వివరణాత్మక పరిశీలనను మేము అందిస్తున్నాము. బ్రౌజింగ్ ట్రాఫిక్లో సగానికి పైగా దోహదపడుతుందని మేము కనుగొన్నాము, ఇమెయిల్, మీడియా మరియు మ్యాప్లు ఒక్కొక్కటి సుమారు 10% దోహదం చేస్తాయి. తక్కువ స్థాయి ప్రోటోకాల్స్ పై ఖర్చులు ఎక్కువగా ఉంటాయని కూడా మనం కనుగొన్నాము ఎందుకంటే చిన్న బదిలీ పరిమాణాలు. రవాణా స్థాయి భద్రతను ఉపయోగించే బదిలీలలో సగం, హెడర్ బైట్లు మొత్తం 40% కు అనుగుణంగా ఉంటాయి. స్మార్ట్ ఫోన్ ట్రాఫిక్ ను పరిమితం చేసే ప్రధాన కారకం ప్యాకెట్ నష్టం అయితే, ఇంటర్నెట్ సర్వర్లలో పెద్ద పంపు బఫర్లు బదిలీలలో నాలుగింట ఒక వంతు పంపును మెరుగుపరుస్తాయని మేము చూపిస్తున్నాము. చివరగా, స్మార్ట్ ఫోన్ ట్రాఫిక్ మరియు రేడియో పవర్ మేనేజ్మెంట్ పాలసీ మధ్య పరస్పర చర్యను అధ్యయనం చేయడం ద్వారా, ప్యాకెట్ ఎక్స్ఛేంజ్ల పనితీరుపై కనీస ప్రభావాన్ని చూపుతూ రేడియో యొక్క విద్యుత్ వినియోగాన్ని 35% తగ్గించవచ్చని మేము కనుగొన్నాము. |
1e126cee4c1bddbfdd4e36bf91b8b1c2fe8d44c2 | ఈ కాగితం పవర్బూటర్ను వివరిస్తుంది, ఇది ఆటోమేటెడ్ పవర్ మోడల్ నిర్మాణ పద్ధతి, ఇది అంతర్నిర్మిత బ్యాటరీ వోల్టేజ్ సెన్సార్లు మరియు బ్యాటరీ డిశ్చార్జ్ ప్రవర్తన యొక్క జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి విద్యుత్ వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించడానికి మరియు వ్యక్తిగత భాగాల యొక్క శక్తి నిర్వహణ మరియు కార్యాచరణ స్థితులను స్పష్టంగా నియంత్రించడానికి ఉపయోగిస్తుంది. దీనికి బాహ్య కొలత పరికరాలు అవసరం లేదు. పవర్ ట్యూటర్ అనే ఒక కాంపోనెంట్ పవర్ మేనేజ్మెంట్ మరియు యాక్టివిటీ స్టేట్ ఇంట్రోస్పెక్షన్ ఆధారిత టూల్ ను కూడా మేము వివరిస్తాము, ఇది ఆన్లైన్ పవర్ అంచనా కోసం పవర్ బూటర్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన మోడల్ ను ఉపయోగిస్తుంది. కొత్త స్మార్ట్ఫోన్ వేరియంట్ల కోసం పవర్ మోడళ్లను రూపొందించడానికి అప్లికేషన్ డెవలపర్లు మరియు తుది వినియోగదారులకు పవర్ బూటర్ త్వరగా మరియు సులభంగా చేయటానికి ఉద్దేశించబడింది, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి వేర్వేరు విద్యుత్ వినియోగం లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు అందువల్ల వేర్వేరు పవర్ మోడళ్లను అవసరం. ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్ కోసం శక్తి సమర్థవంతమైన సాఫ్ట్వేర్ రూపకల్పన మరియు ఎంపికను సులభతరం చేయడానికి పవర్ ట్యూటర్ ఉద్దేశించబడింది. పవర్బూటర్, పవర్ట్యూటర్ లు కలసి మరింత స్మార్ట్ ఫోన్ వేరియంట్ లకు, వాటి వినియోగదారులకు పవర్ మోడలింగ్, విశ్లేషణలను అందుబాటులోకి తీసుకురావాలన్నది లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. |
3f62fe7de3bf15af1e5871dd8f623db29d8f0c35 | 255 మంది వినియోగదారుల వివరణాత్మక ట్రాక్లను ఉపయోగించి, మేము స్మార్ట్ఫోన్ వాడకం గురించి సమగ్ర అధ్యయనం చేస్తాము. మేము ఉద్దేశపూర్వక వినియోగదారు కార్యకలాపాలను వర్ణించాము -- పరికరం మరియు ఉపయోగించిన అనువర్తనాలతో పరస్పర చర్యలు -- మరియు నెట్వర్క్ మరియు శక్తి వినియోగంపై ఆ కార్యకలాపాల ప్రభావం. వినియోగదారుల మధ్య అపారమైన వైవిధ్యాన్ని మేము కనుగొన్నాము. మనం అధ్యయనం చేసే అన్ని అంశాలలో, వినియోగదారులు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పరిమాణాల ద్వారా విభిన్నంగా ఉంటారు. ఉదాహరణకు, రోజుకు సగటున 10 నుండి 200 వరకు పరస్పర చర్యలు జరుగుతాయి, మరియు రోజుకు అందుకున్న డేటా సగటు మొత్తం 1 నుండి 1000 MB వరకు ఉంటుంది. ఈ స్థాయి వైవిధ్యం వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి లేదా శక్తి వినియోగం వారు వినియోగదారు ప్రవర్తనకు నేర్చుకోవడం మరియు స్వీకరించడం మరింత ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని సూచిస్తుంది. వినియోగదారుల మధ్య గుణాత్మక సారూప్యతలు ఉన్నాయని మేము కనుగొన్నాము, ఇది వినియోగదారు ప్రవర్తనను నేర్చుకోవడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, వివిధ వినియోగదారులకు వేర్వేరు పంపిణీ పారామితులతో, ఎక్సోపెన్షియల్ పంపిణీని ఉపయోగించి సాపేక్ష అనువర్తన ప్రజాదరణను మోడల్ చేయవచ్చు. భవిష్యత్ శక్తి వ్యయం అంచనా వేసే యంత్రాంగం సందర్భంలో వినియోగదారు ప్రవర్తనకు అనుగుణంగా ఉండే విలువను మేము ప్రదర్శిస్తాము. అనుసరణతో 90వ శాతం లోపం సగటు ప్రవర్తన ఆధారంగా వినియోగదారుల అంచనాలతో పోలిస్తే సగానికి తక్కువ. |
45654695f5cad20d2be36d45d280af5180004baf | ఈ ఆర్టికల్లో భవిష్యత్ 5G నెట్వర్క్ల కోసం కొత్త ఫ్రంట్హౌల్ ఇంటర్ఫేస్ రూపకల్పన గురించి చర్చిస్తాము. ప్రస్తుత ఫ్రంట్ హాల్ పరిష్కారాల యొక్క ప్రధాన లోపాలను మొదట విశ్లేషించారు, ఆపై తదుపరి తరం ఫ్రంట్ హాల్ ఇంటర్ఫేస్ (ఎన్జిఎఫ్ఐ) అని పిలువబడే కొత్త ఫ్రంట్ హాల్ ఇంటర్ఫేస్ ప్రతిపాదించబడింది. ఎన్జిఎఫ్ఐ కోసం డిజైన్ సూత్రాలు ప్రదర్శించబడ్డాయి, వీటిలో యాంటెన్నాల సంఖ్య నుండి ఫ్రంట్హౌల్ బ్యాండ్విడ్త్ను డిస్కౌప్లింగ్ చేయడం, సెల్ మరియు యూజర్ పరికరాల ప్రాసెసింగ్ను డిస్కౌప్లింగ్ చేయడం మరియు అధిక-పనితీరు గల సహకార సాంకేతికతలపై దృష్టి పెట్టడం. 5జీ కీలక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలకు, ముఖ్యంగా క్లౌడ్ ఆర్ఎన్, నెట్వర్క్ ఫంక్షన్ల వర్చువలైజేషన్, పెద్ద ఎత్తున యాంటెన్నా వ్యవస్థలకు మెరుగైన మద్దతు ఇవ్వాలని ఎన్జిఎఫ్ఐ లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. మొబైల్ నెట్వర్క్ ట్రాఫిక్ పై జలప్రళయ ప్రభావాన్ని ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా బ్యాండ్విడ్త్ తగ్గింపుతో పాటు ప్రసార సామర్థ్యం మెరుగుపడటం వల్ల ప్రయోజనాలు ఉన్నాయని NGFI పేర్కొంది. ఎన్జిఎఫ్ఐ ప్రసారం ఇథర్నెట్ పై ఆధారపడి ఉంటుంది, తద్వారా సౌలభ్యం మరియు విశ్వసనీయత లభిస్తుంది. ఈథర్నెట్ ఆధారిత ఫ్రంట్హాల్ నెట్వర్క్ల యొక్క ప్రధాన ప్రభావం, సవాళ్లు మరియు సంభావ్య పరిష్కారాలు కూడా విశ్లేషించబడ్డాయి. జైటర్, లాటెన్సీ, మరియు సమయం మరియు ఫ్రీక్వెన్సీ సమకాలీకరణ అధిగమించడానికి ప్రధాన సమస్యలు. |
a1bbd52c57ad6a36057f5aa69544887261eb1a83 | అర్థపరంగా సమానమైన అనువాద సమితుల నుండి స్వయంచాలకంగా ఫైనేట్ స్టేట్ ఆటోమాట్లను (పద చట్రాలు) నిర్మించే సింటాక్స్ ఆధారిత అల్గోరిథంను మేము వివరిస్తాము. ఈ FSA లు పారాఫ్రేజ్ లకు మంచి ప్రాతినిధ్యాలు. పదజాలం మరియు వాక్యనిర్మాణ పారాఫ్రేజ్ జతలను సేకరించేందుకు మరియు ఇన్పుట్ సమితుల్లోని వాక్యాల మాదిరిగానే అదే అర్థాన్ని వ్యక్తపరిచే కొత్త, కనిపించని వాక్యాలను రూపొందించడానికి వీటిని ఉపయోగించవచ్చు. మా FSA లు ప్రత్యామ్నాయ అర్థపరమైన అనువాదాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని కూడా అంచనా వేయగలవు, వీటిని అనువాదాల నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
78e2cf228287d7e995c6718338e3ec58dc7cca50 | |
7674e4e66c60a4a31d0b68a07d4ea521cca8a84b | ఫుజిలాగ్ అనేది పాక్షికంగా క్రమబద్ధీకరించబడిన షేర్డ్ లాగ్ అబ్స్ట్రక్షన్. పంపిణీ చేయబడిన అప్లికేషన్లు పాక్షిక ఆర్డర్కు ఏకకాలంలో జోడించవచ్చు మరియు దాన్ని తిరిగి ప్లే చేయవచ్చు. ఫుజిలాగ్ అప్లికేషన్లు ఒక అంతర్లీన షేర్డ్ లాగ్ యొక్క ప్రయోజనాలను పొందుతాయి - బలమైన స్థిరత్వం, మన్నిక మరియు వైఫల్యం అణుత్వం యొక్క సాధారణ మార్గాల్లో - దాని లోపాలను అనుభవించకుండా. పాక్షిక క్రమాన్ని బహిర్గతం చేయడం ద్వారా, ఫుజిలాగ్ అనువర్తనాల కోసం మూడు కీలక సామర్థ్యాలను అనుమతిస్తుందిః థ్రూపుట్ మరియు సామర్థ్యం కోసం సరళ స్కేలింగ్ (అణువాయువును త్యాగం చేయకుండా), బలహీనమైన స్థిరత్వ హామీలు మరియు నెట్వర్క్ విభజనలకు సహనం. ఫుజిలాగ్ అబ్స్ట్రక్షన్ యొక్క పంపిణీ చేయబడిన అమలు అయిన డాప్ల్ ను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము, ఇది పాక్షిక క్రమాన్ని కాంపాక్ట్గా నిల్వ చేస్తుంది మరియు కొత్త ఆర్డరింగ్ ప్రోటోకాల్ ద్వారా సమర్థవంతమైన జోడింపులు / ప్లేబ్యాక్కు మద్దతు ఇస్తుంది. మేము అనేక డేటా నిర్మాణాలు మరియు అనువర్తనాలను ఫుజిలాగ్లో అమలు చేస్తాము, ఇందులో అనేక మ్యాప్ వేరియంట్లు మరియు జూకీపర్ అమలు ఉన్నాయి. ఈ అప్లికేషన్లు కాంపాక్ట్, ఫాస్ట్, మరియు ఫ్లెక్సిబుల్ అని మా అంచనా చూపిస్తుంది: అవి ఒక షేర్డ్ లాగ్ డిజైన్ యొక్క సరళత (100 లైన్ల కోడ్) మరియు బలమైన సెమాంటిక్స్ (మన్నిక మరియు వైఫల్యం అణుత్వం) ను కలిగి ఉంటాయి, అయితే సరళ స్కేలబిలిటీ కోసం ఫుజిలాగ్ యొక్క పాక్షిక క్రమాన్ని, సౌకర్యవంతమైన స్థిరత్వ హామీలు (ఉదా. 6-నోడ్ డాప్ల్ విస్తరణలో, మా ఫుజిలాగ్ ఆధారిత జూకీపర్ 3M/sec సింగిల్-కీ వ్రాతలకు మరియు 150K/sec అణు క్రాస్-షార్డు పేరు మార్చడానికి మద్దతు ఇస్తుంది. |
38bcf0bd4f8c35ff54d292d37cbdca1da677f3f5 | వినికిడి బయోసెన్సర్లు (WBS) అనేక కొత్త సెట్టింగులలో నిరంతర హృదయనాళ (CV) పర్యవేక్షణను అనుమతిస్తాయి. అనేక ప్రధాన వ్యాధుల నిర్ధారణ మరియు చికిత్సలో ప్రయోజనాలు లభిస్తాయి. WBS, తగిన అలారం అల్గోరిథంలతో కలిపి, అధిక-ప్రమాదకర విషయాల కోసం CV విపత్తు కోసం నిఘా సామర్థ్యాలను పెంచుతుంది. WBS కూడా దీర్ఘకాలిక వ్యాధుల చికిత్సలో పాత్ర పోషిస్తుంది, చికిత్స యొక్క ఖచ్చితమైన టైటరింగ్ లేదా రోగి సమ్మతి లో లోపాలను గుర్తించడం ద్వారా సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. ప్రమాదకర కార్యకలాపాల (సైనిక, అగ్నిమాపక, మొదలైనవి) సమయంలో వైర్లెస్ నిఘా కోసం WBS ఒక ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ), లేదా అలాంటి సెన్సార్లను భారీగా పౌర మరణాలు సంభవించినప్పుడు పంపిణీ చేయవచ్చు. అత్యవసర వైద్య పరిస్థితుల్లో అత్యంత ముఖ్యమైన సమాచారం అయిన " ప్రాణ సంకేతాలు " CV ఫిజియోలాజికల్ పారామితులు కాబట్టి, WBS పెద్ద సంఖ్యలో ప్రమాదకర వ్యక్తుల కోసం వైర్లెస్ పర్యవేక్షణ వ్యవస్థను ప్రారంభించవచ్చు. ఈ విధానం నేటి అత్యవసర విభాగాల నిండిన వేచివున్న గదిని పర్యవేక్షించడంలో కూడా ఉపయోగపడుతుంది. సివి మానిటరింగ్ అవసరమయ్యే ఆసుపత్రి రోగులకు, ప్రస్తుత బయోసెన్సర్ టెక్నాలజీ సాధారణంగా రోగులను తంతులుగా కట్టివేస్తుంది, అయితే ధరించగలిగే సివి సెన్సార్లు రోగి సౌకర్యాన్ని పెంచుతాయి మరియు తటస్థంగా మరియు పడిపోయే ప్రమాదాన్ని కూడా తగ్గిస్తాయి, అనారోగ్యంతో ఉన్న ఆసుపత్రి రోగులకు, మందులు మరియు తెలియని వాతావరణంలో శాశ్వత సమస్య. రోజూ, ధరించగలిగే సివి సెన్సార్లు చికిత్స చేయని రక్తపోటును గుర్తించడం ద్వారా మందుల మోతాదును కోల్పోవడాన్ని గుర్తించగలవు మరియు రోగికి మందులు తీసుకోవటానికి ఆటోమేటిక్ రిమైండర్ను ప్రేరేపించగలవు. అంతేకాకుండా, అధిక రక్తపోటు చికిత్సకు వైద్యులు టైటరింగ్ చేయడం చాలా ముఖ్యం, ఎందుకంటే తగినంత చికిత్స లేకపోవడం, అధిక చికిత్స (అసాధారణంగా తక్కువ రక్తపోటుకు దారితీస్తుంది) మరణాలను పెంచుతాయి. అయితే, ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాతలకు చికిత్స నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి రక్తపోటు యొక్క అప్పుడప్పుడు విలువలు మాత్రమే ఉన్నాయి; నిరంతర రక్తపోటు పర్యవేక్షణ చికిత్స యొక్క మెరుగైన టైటరింగ్ మరియు మరణాల తగ్గింపును అనుమతించే అవకాశం ఉంది. అదేవిధంగా, WBS రోగి యొక్క వ్యాయామ ప్రయత్నాల యొక్క శారీరక సంతకాన్ని (హృదయ స్పందన రేటు మరియు రక్తపోటులో మార్పులుగా వ్యక్తమవుతుంది) లాగ్ చేయగలదు, ఇది రోగి మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాత ఆరోగ్య ఫలితాలను మెరుగుపర్చడానికి నిరూపితమైన ఒక పాలనతో సమ్మతిని అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది. గుండె వైఫల్యం వంటి దీర్ఘకాలిక హృదయ సంబంధ వ్యాధులు ఉన్న రోగులకు, WBS ను ఉపయోగించి గృహ పర్యవేక్షణ చాలా ప్రారంభ (మరియు తరచుగా సులభంగా చికిత్స చేయదగిన) దశలలో తీవ్రతరం చేయడాన్ని గుర్తించవచ్చు, రోగి అత్యవసర గది సందర్శన మరియు ఖరీదైన ఆసుపత్రిలో చేరడానికి మరింత ప్రమాదకరమైన స్థాయిలకు పురోగమిస్తుంది. ఈ ఆర్టికల్లో సాంకేతిక , వైద్యపరమైన అంశాలపై చర్చిస్తాం . |
86c9a59c7c4fcf0d10dbfdb6afd20dd3c5c1426c | వేలిముద్రల వర్గీకరణ వేలిముద్రల డేటాబేస్లో ఒక ముఖ్యమైన సూచిక యంత్రాంగాన్ని అందిస్తుంది. ఒక పెద్ద డేటాబేస్ కోసం ఖచ్చితమైన మరియు స్థిరమైన వర్గీకరణ వేలిముద్ర సరిపోలిక సమయాన్ని బాగా తగ్గిస్తుంది. మేము ఒక వేలిముద్ర వర్గీకరణ అల్గోరిథంను అందిస్తున్నాము, ఇది సాహిత్యంలో ఇంతకుముందు నివేదించిన దానికంటే మెరుగైన ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించగలదు. వేలిముద్రలను ఐదు వర్గాలుగా వర్గీకరిస్తాం: కుడి లూప్, ఎడమ లూప్, వంపు, మరియు టెంట్ వంపు. ఈ అల్గోరిథం ఒక నవల ప్రాతినిధ్యాన్ని (ఫింగర్ కోడ్) ఉపయోగిస్తుంది మరియు వర్గీకరణ చేయడానికి రెండు-దశల వర్గీకరణపై ఆధారపడి ఉంటుంది. దీనిని NIST-4 డేటాబేస్ లోని 4,000 చిత్రాలపై పరీక్షించారు. ఐదు తరగతుల సమస్య కోసం, 90 శాతం వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వం సాధించబడుతుంది (ఫీచర్ వెలికితీత దశలో 1.8 శాతం తిరస్కరణతో). నాలుగు తరగతుల సమస్య (ఆర్క్ మరియు టెంట్డ్ ఆర్క్ ఒక తరగతిగా కలిపి) కోసం, మేము 94.8 శాతం (1.8 శాతం తిరస్కరణతో) వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించగలుగుతున్నాము. వర్గీకరణలో తిరస్కరణ ఎంపికను చేర్చడం ద్వారా, ఐదు తరగతుల వర్గీకరణ పని కోసం వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని 96 శాతానికి, మరియు మొత్తం 32.5 శాతం చిత్రాలు తిరస్కరించబడిన తర్వాత నాలుగు తరగతుల వర్గీకరణ పని కోసం 97.8 శాతానికి పెంచవచ్చు. |
a2ed347d010aeae4ddd116676bdea2e77d942f6e | ఈ పత్రంలో ఒక వేలిముద్ర వర్గీకరణ అల్గోరిథం ప్రదర్శించబడింది. వేలిముద్రలను ఐదు వర్గాలుగా వర్గీకరించారు: వంపు, టెంట్ వంపు, ఎడమ లూప్, కుడి లూప్ మరియు మురి. ఈ అల్గోరిథం వేలిముద్ర చిత్రంలో ఏక పాయింట్లను (కోర్లు మరియు డెల్టాస్) సంగ్రహిస్తుంది మరియు గుర్తించిన ఏక పాయింట్ల సంఖ్య మరియు స్థానాల ఆధారంగా వర్గీకరణను నిర్వహిస్తుంది. వర్గీకరణము భ్రమణము, అనువాదం మరియు చిన్న పరిమాణములలో స్కేల్ మార్పులకు మార్పులేనిది. వర్గీకరణ అనేది నియమం ఆధారితది, ఇక్కడ నియమాలు ఇచ్చిన డేటా సమితి నుండి స్వతంత్రంగా ఉత్పత్తి చేయబడతాయి. ఈ వర్గీకరణ యంత్రాన్ని NIST-4 డేటాబేస్ లోని 4000 చిత్రాలపై, NIST-9 డేటాబేస్ లోని 5400 చిత్రాలపై పరీక్షించారు. NIST-4 డేటాబేస్ కొరకు, ఐదు తరగతుల సమస్యకు 85.4% మరియు నాలుగు తరగతుల సమస్యకు 91.1% (అర్చ్ మరియు టెంట్డ్ ఆర్క్ ఒకే వర్గంలో ఉంచబడినవి) వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వం సాధించబడింది. ఒక తిరస్కరణ ఎంపికను ఉపయోగించి, నాలుగు తరగతుల వర్గీకరణ లోపం 6% కంటే తక్కువగా ఉంటుంది, 10% వేలిముద్ర చిత్రాలు తిరస్కరించబడతాయి. NIST-9 డేటాబేస్లో కూడా ఇలాంటి వర్గీకరణ పనితీరును పొందారు. |
b07ce649d6f6eb636872527104b0209d3edc8188 | |
3337976b072405933a02f7d912d2b6432de38feb | ఈ పత్రం మూడు భాగాలుగా ఉంటుంది: సారాంశాల యొక్క ప్రాథమిక టైపోలాజీ సాధారణంగా; ప్రస్తుత మరియు ప్రణాళికాబద్ధమైన మాడ్యూల్స్ మరియు పనితీరు యొక్క వివరణ SUMMARIST స్వయంచాలక బహుభాషా టెక్స్ట్ సారాంశ వ్యవస్థను నిర్మించడం sat ISI, మరియు సారాంశాలను అంచనా వేయడానికి మూడు పద్ధతుల చర్చ. 1. పశువులు T H E N A T U R E O F S U M A R I E S 1950 ల చివరలో మరియు 60 ల ప్రారంభంలో జరిగిన ప్రారంభ ప్రయోగాలు కంప్యూటర్ ద్వారా టెక్స్ట్ సారాంశం సాధ్యమేనని సూచించాయి, అయినప్పటికీ ఇది సూటిగా చెప్పలేదు (లూహ్న్, 59; ఎడ్మండ్సన్, 68). అప్పుడు అభివృద్ధి చేసిన పద్ధతులు చాలా అధునాతనమైనవి, ప్రధానంగా వాక్య స్థానం మరియు పద పౌన frequency పున్య గణనలు వంటి ఉపరితల స్థాయి దృగ్విషయాలపై ఆధారపడ్డాయి మరియు సంగ్రహాల కంటే సారాంశాలను (టెక్స్ట్ నుండి ఎంచుకున్న భాగాలు, వాచ్యంగా పునరుత్పత్తి చేయబడ్డాయి) ఉత్పత్తి చేయడంపై దృష్టి సారించాయి (టెక్స్ట్ యొక్క అర్థం చేసుకున్న భాగాలు, కొత్తగా ఉత్పత్తి చేయబడ్డాయి). కొన్ని దశాబ్దాల విరామం తరువాత, పెద్ద మొత్తంలో ఆన్లైన్ టెక్స్ట్ యొక్క పెరుగుతున్న ఉనికి - కార్పోరాస్ మరియు ముఖ్యంగా వెబ్లో - ఆటోమేటెడ్ టెక్స్ట్ సారాంశంలో ఆసక్తిని పునరుద్ధరించింది. ఈ మధ్యకాలంలో, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (ఎన్ఎల్పి) లో పురోగతి, కంప్యూటర్ మెమరీ మరియు వేగం యొక్క గొప్ప పెరుగుదలలతో పాటు, మరింత అధునాతన పద్ధతులను సాధ్యం చేసింది, చాలా ప్రోత్సాహకరమైన ఫలితాలతో. 1990 ల చివరలో, US లో కొన్ని సాపేక్షంగా చిన్న పరిశోధన పెట్టుబడులు (మైక్రోసాఫ్ట్, లెక్సిస్-నెక్సిస్, ఒరాకిల్, ఎస్ఆర్ఎ, మరియు టెక్స్ట్వైజ్లలో వాణిజ్య ప్రయత్నాలు మరియు సిఎంయు, ఎన్ఎంఎస్యు, యుపిఎన్ మరియు యుఎస్సి / ఐఎస్ఐలలో విశ్వవిద్యాలయ ప్రయత్నాలు సహా 10 కంటే ఎక్కువ ప్రాజెక్టులు) మూడు లేదా నాలుగు సంవత్సరాలలో సంభావ్య విక్రయత ప్రదర్శించే అనేక వ్యవస్థలను ఉత్పత్తి చేశాయి, అలాగే నిరంతర మెరుగుదల కోసం వాగ్దానం చేసే అనేక ఆవిష్కరణలు. అంతేకాకుండా, ఇటీవల జరిగిన అనేక వర్క్ షాప్ లు, పుస్తకాల సేకరణ, మరియు అనేక ట్యుటోరియల్స్ ఆటోమేటెడ్ టెక్స్ట్ సారాంశం ఒక హాట్ ఏరియా గా మారినట్లు సాక్ష్యమిస్తున్నాయి. అయితే, వివిధ వ్యవస్థలను అధ్యయనం చేయడానికి మరియు నిజంగా సాధించిన వాటిని పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి ఒక క్షణం తీసుకున్నప్పుడు, వారి అంతర్లీన సారూప్యత, వారి దృష్టి యొక్క ఇరుకైనది మరియు సమస్య చుట్టూ ఉన్న పెద్ద సంఖ్యలో తెలియని కారకాల ద్వారా ఒకరు కొట్టబడకుండా ఉండలేరు. ఉదాహరణకు, సారాంశం అంటే ఏమిటి? ఎవ్వరూ ఖచ్చితంగా తెలుసు అని అనిపించదు. మా పనిలో, మేము సారాంశాన్ని సాధారణ పదంగా ఉపయోగిస్తాము మరియు దీనిని ఈ క్రింది విధంగా నిర్వచించాముః సారాంశం ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ (బహుశా మల్టీమీడియా) పాఠాల నుండి ఉత్పత్తి చేయబడిన ఒక టెక్స్ట్, ఇది అసలు టెక్స్ట్ యొక్క (కొన్ని) అదే సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది, మరియు ఇది అసలు టెక్స్ట్ యొక్క సగం కంటే ఎక్కువ కాదు. ఈ చిత్రాన్ని కొంచెం స్పష్టం చేయడానికి, మేము క్రింది వైవిధ్యాలను గుర్తించడం ద్వారా (స్పిరిక్ జోన్స్, 97) అనుసరించాము మరియు విస్తరించాము. ఏదైనా సారాంశం (కనీసం) మూడు ప్రధాన తరగతుల లక్షణాల ద్వారా వర్గీకరించబడుతుంది: Invut: మూల పాఠం యొక్క లక్షణాలు ((s) మూల పరిమాణం: ఒకే పత్రం v s. బహుళ పత్రం: ఒకే పత్రం సారాంశం ఒకే ఇన్పుట్ టెక్స్ట్ నుండి తీసుకోబడింది (సారాంశం ప్రక్రియ కూడా ఇతర పాఠాల నుండి గతంలో సంకలనం చేసిన సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు). బహుళ-పత్ర సారాంశం అనేది ఒకటి కంటే ఎక్కువ ఇన్పుట్ టెక్స్ట్ యొక్క కంటెంట్ను కవర్ చేసే ఒక టెక్స్ట్, మరియు ఇన్పుట్ టెక్స్ట్ లు నేపథ్యపరంగా సంబంధించినవి అయినప్పుడు మాత్రమే సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది. నిర్దిష్టత: డొమైన్-నిర్దిష్ట vs. సాధారణం: ఇన్పుట్ టెక్స్ట్ లు అన్నీ ఒకే డొమైన్కు చెందినవి అయినప్పుడు, డొమైన్-నిర్దిష్ట సారాంశం పద్ధతులను వర్తింపజేయడం, నిర్దిష్ట కంటెంట్పై దృష్టి పెట్టడం మరియు సాధారణ కేసుతో పోలిస్తే నిర్దిష్ట ఫార్మాట్లను అవుట్పుట్ చేయడం సముచితం కావచ్చు. ఒక డొమైన్-నిర్దిష్ట సారాంశం ఇన్పుట్ టెక్స్ట్ నుండి ఉద్భవించింది, దీని థీమ్ ఒకే పరిమిత డొమైన్కు సంబంధించినది. అందుకని, ఇది తక్కువ పద అస్పష్టత, విచిత్రమైన పదం మరియు వ్యాకరణ ఉపయోగం, ప్రత్యేక ఆకృతీకరణ మొదలైనవి, మరియు వాటిని సారాంశంలో ప్రతిబింబిస్తుంది. |
25126128faa023d1a65a47abeb8c33219cc8ca5c | పెద్ద ఎత్తున కార్నెల్ పద్ధతులకు నైస్ట్రోమ్ రకం సబ్ శాంప్లింగ్ విధానాలను అధ్యయనం చేస్తాము మరియు గణాంక అభ్యాస సెట్టింగ్లో అభ్యాస పరిమితులను రుజువు చేస్తాము, ఇక్కడ యాదృచ్ఛిక నమూనా మరియు అధిక సంభావ్యత అంచనాలు పరిగణించబడతాయి. ముఖ్యంగా, ఈ విధానాలు సరైన అభ్యాస పరిమితులను సాధించగలవని మేము నిరూపిస్తున్నాము, ఉప నమూనా స్థాయిని తగిన విధంగా ఎంచుకున్నట్లయితే. ఈ ఫలితాలు Nyström Kernel రెగ్యులరైజ్డ్ మినిమల్ స్క్వేర్స్ యొక్క ఒక సాధారణ పెరుగుతున్న వేరియంట్ను సూచిస్తాయి, ఇక్కడ ఉప నమూనా స్థాయి కంప్యూటరబుల్ రెగ్యులరైజేషన్ యొక్క ఒక రూపాన్ని అమలు చేస్తుంది, అదే సమయంలో ఇది రెగ్యులరైజేషన్ మరియు గణనలను నియంత్రిస్తుంది. విస్తృతమైన ప్రయోగాత్మక విశ్లేషణలు ఈ పద్ధతి పెద్ద ఎత్తున డేటా సెట్స్ పై అత్యుత్తమ పనితీరును సాధిస్తుందని చూపిస్తున్నాయి. |
414573bcd1849b4d3ec8a06dd4080b62f1db5607 | డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ డీనయల్ ఆఫ్ సర్వీస్ (డిడిఒఎస్) దాడులు ఇంటర్నెట్ అంతటా ఒక ముప్పుగా ఉన్నాయి. ఈ నెట్వర్క్ ల నుండి వచ్చే దాడులను స్వతంత్రంగా గుర్తించి, ఆపేందుకు సోర్స్-ఎండ్ నెట్వర్క్ లలో అమలు చేసిన ఒక DDoS రక్షణ వ్యవస్థను D-WARD గా మేము ప్రతిపాదించాము. నెట్వర్క్ మరియు మిగిలిన ఇంటర్నెట్ మధ్య రెండు-మార్గం ట్రాఫిక్ ప్రవాహాల యొక్క నిరంతర పర్యవేక్షణ మరియు సాధారణ ప్రవాహ నమూనాలతో క్రమానుగత పోలిక ద్వారా దాడులు గుర్తించబడతాయి. అసమాన ప్రవాహాలు వాటి దూకుడుకు అనుగుణంగా రేటు పరిమితం చేయబడతాయి. D-WARD ఒక దాడి సమయంలో కూడా చట్టబద్ధమైన ట్రాఫిక్కు మంచి సేవలను అందిస్తుంది, అదే సమయంలో DDoS ట్రాఫిక్ను తక్కువ స్థాయికి తగ్గించడం. ఈ వ్యవస్థ యొక్క ఒక నమూనాను లైనక్స్ రౌటర్ లో నిర్మించారు. వివిధ దాడి దృశ్యాలలో దాని ప్రభావాన్ని మేము చూపిస్తాము, విస్తరణకు ప్రేరణలను చర్చిస్తాము మరియు సంబంధిత ఖర్చులను వివరిస్తాము. |
705a24f4e1766a44bbba7cf335f74229ed443c7b | ముఖ గుర్తింపు అల్గోరిథంలు సాధారణంగా ముఖ చిత్రాలు బాగా సమలేఖనం చేయబడి, ఒకేలా ఉండే భంగిమను కలిగి ఉంటాయని అనుకుంటాయి -- కానీ అనేక ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల్లో ఈ పరిస్థితులను తీర్చడం అసాధ్యం. అందువల్ల, ముఖ గుర్తింపును పరిమితం చేయని ముఖ చిత్రాలకు విస్తరించడం చురుకైన పరిశోధన ప్రాంతంగా మారింది. ఈ క్రమంలో, స్థానిక బైనరీ నమూనాల (ఎల్బిపి) హిస్టోగ్రామ్లు ముఖ గుర్తింపు కోసం అత్యంత వివక్షత వర్ణకాలుగా నిరూపించబడ్డాయి. అయినప్పటికీ, చాలా LBP- ఆధారిత అల్గోరిథంలు దృఢమైన వర్ణన సరిపోలే వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తాయి, ఇది భంగిమ వైవిధ్యం మరియు అసమానతకు వ్యతిరేకంగా బలంగా లేదు. మేము రెండు అల్గోరిథంలను ప్రతిపాదించాము ముఖ గుర్తింపు ఇది భంగిమ వైవిధ్యాలు మరియు తప్పు అమరికతో వ్యవహరించడానికి రూపొందించబడింది. మేము కూడా ఒక ప్రకాశం సాధారణీకరణ దశను చేర్చాము, ఇది ప్రకాశం వైవిధ్యాలకు వ్యతిరేకంగా దృఢత్వాన్ని పెంచుతుంది. ప్రతిపాదిత అల్గోరిథంలు LBP యొక్క హిస్టోగ్రామ్ల ఆధారంగా డిస్ప్లిప్టర్లను ఉపయోగిస్తాయి మరియు స్పేషియల్ పిరమిడ్ మ్యాచింగ్ (SPM) మరియు నైవ్ బేస్ సమీప పొరుగు (NBNN) తో డిస్ప్లిప్టర్ మ్యాచింగ్ను నిర్వహిస్తాయి. మన సహకారం అనేది ఇంట్రా-క్లాస్ వైవిధ్యాలకు సంబంధించి మెరుగైన దృఢత్వాన్ని అందించడానికి ఇమేజ్-టు-క్లాస్ సంబంధాన్ని ఉపయోగించే సౌకర్యవంతమైన ప్రాదేశిక సరిపోలే పథకాలను చేర్చడం. ప్రతిపాదిత అల్గోరిథంల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అహోనెన్ యొక్క అసలు LBP- ఆధారిత ముఖ గుర్తింపు వ్యవస్థతో మరియు నాలుగు ప్రామాణిక డేటా సెట్లలో రెండు బేస్లైన్ హోలిస్టిక్ వర్గీకరణలతో పోల్చాము. ఎన్ బి బి ఎన్ ఆధారంగా రూపొందించిన అల్గోరిథం ఇతర పరిష్కారాలను అధిగమిస్తుందని, పోస్ వైవిధ్యాలు ఉన్న సందర్భంలో మరింత మెరుగ్గా పనిచేస్తుందని మా ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. |
fb8704210358d0cbf5113c97e1f9f9f03f67e6fc | కంటెంట్ ఆధారిత విజువల్ ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్ (CBVIR) లేదా కంటెంట్ ఆధారిత ఇమేజ్ రిట్రీవల్ (CBIR) గత 10 సంవత్సరాలలో కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలో అత్యంత సజీవమైన పరిశోధన రంగాలలో ఒకటి. పెద్ద మరియు క్రమంగా పెరుగుతున్న దృశ్య మరియు మల్టీమీడియా డేటా లభ్యత మరియు ఇంటర్నెట్ అభివృద్ధి సాధారణ టెక్స్ట్ ఆధారిత ప్రశ్నలు లేదా ఖచ్చితమైన డేటాబేస్ ఖాళీలను సరిపోల్చడం ఆధారంగా అభ్యర్థనలు కంటే ఎక్కువ అందించే నేపథ్య యాక్సెస్ పద్ధతులను సృష్టించాల్సిన అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతున్నాయి. దృశ్య లేదా ఆడియో కంటెంట్ ఆధారంగా ప్రశ్నలను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మరియు పెద్ద మల్టీమీడియా రిపోజిటరీలను బ్రౌజ్ చేయడానికి సహాయపడటానికి అనేక ప్రోగ్రామ్లు మరియు సాధనాలు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. ఇంకా, వివిధ రకాల పత్రాలతో మరియు వివిధ లక్షణాలతో పెద్ద వైవిధ్యమైన డేటాబేస్ల విషయంలో సాధారణ పురోగతి సాధించబడలేదు. వేగం, అర్థ వివరణలు లేదా లక్ష్యం చిత్ర వివరణలకు సంబంధించి అనేక ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇంకా సమాధానం ఇవ్వలేదు. వైద్య రంగంలో, చిత్రాలు, ముఖ్యంగా డిజిటల్ చిత్రాలు, ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న పరిమాణంలో ఉత్పత్తి చేయబడతాయి మరియు రోగ నిర్ధారణ మరియు చికిత్స కోసం ఉపయోగించబడతాయి. జెనీవా యూనివర్సిటీ హాస్పిటల్ రేడియాలజీ విభాగం ఒక్కటే 2002లో రోజుకు 12,000 చిత్రాలను తయారుచేసింది. ప్రస్తుతం కార్డియాలజీ డిజిటల్ చిత్రాల యొక్క రెండవ అతిపెద్ద నిర్మాత, ముఖ్యంగా కార్డియాక్ కాథెటరైజేషన్ యొక్క వీడియోలతో (ప్రతి సంవత్సరం సుమారు 1800 పరీక్షలు దాదాపు 2000 చిత్రాలను కలిగి ఉంటాయి). 2002లో జెనీవా యూనివర్సిటీ హాస్పిటల్లో ఉత్పత్తి చేయబడిన కార్డియాలజిక్ ఇమేజ్ డేటా మొత్తం 1 టిబి. ఎండోస్కోపిక్ వీడియోలు కూడా భారీ మొత్తంలో డేటాను ఉత్పత్తి చేయగలవు. డిజిటల్ ఇమేజింగ్ అండ్ కమ్యూనికేషన్స్ ఇన్ మెడిసిన్ (డిఐసిఒఎం) తో, ఇమేజ్ కమ్యూనికేషన్ కోసం ఒక ప్రమాణం సెట్ చేయబడింది మరియు రోగి సమాచారాన్ని వాస్తవ చిత్రంతో నిల్వ చేయవచ్చు, అయినప్పటికీ ప్రామాణీకరణకు సంబంధించి కొన్ని సమస్యలు ఇప్పటికీ ఉన్నాయి. క్లినికల్ డేటా నిర్వహణను సులభతరం చేసే క్లినికల్ నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడటానికి మెడికల్ ఇమేజ్లకు కంటెంట్ ఆధారిత యాక్సెస్ను అనేక వ్యాసాలలో ప్రతిపాదించారు మరియు చిత్ర ఆర్కైవింగ్ మరియు కమ్యూనికేషన్ సిస్టమ్స్ (పిఎసిఎస్) లో కంటెంట్ ఆధారిత యాక్సెస్ పద్ధతులను సమగ్రపరచడానికి దృశ్యాలు సృష్టించబడ్డాయి. ఈ వ్యాసం మెడికల్ ఇమేజ్ డేటాకు కంటెంట్ ఆధారిత యాక్సెస్ రంగంలో అందుబాటులో ఉన్న సాహిత్యం మరియు ఈ రంగంలో ఉపయోగించే సాంకేతికతలపై ఒక అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. సెక్షన్ 1 లో సాధారణ కంటెంట్ ఆధారిత ఇమేజ్ రిట్రీవల్ మరియు ఉపయోగించిన టెక్నాలజీస్ గురించి పరిచయం ఇవ్వబడింది. సెక్షన్ 2 వైద్య ఆచరణలో ఇమేజ్ రిట్రీవల్ వాడకం మరియు వివిధ విధానాల కోసం ప్రతిపాదనలను వివరిస్తుంది. ఉదాహరణ వ్యవస్థలు మరియు అప్లికేషన్ ప్రాంతాలు వివరించబడ్డాయి. సెక్షన్ 3 అమలు చేసిన వ్యవస్థలలో ఉపయోగించిన పద్ధతులు, వాటి డేటాసెట్లు మరియు మూల్యాంకనాలు వివరించబడ్డాయి. సెక్షన్ 4లో క్లినికల్ ప్రాక్టీస్ లో, పరిశోధన మరియు విద్యలో ఇమేజ్ రిట్రీవల్ సిస్టమ్స్ యొక్క క్లినికల్ ప్రయోజనాలు గుర్తించబడ్డాయి. ఉపయోగకరమైనవిగా నిరూపించబడే కొత్త పరిశోధనా దిశలు నిర్వచించబడుతున్నాయి. ఈ వ్యాసం కూడా రంగంలో వివరించిన కొన్ని సమస్యలకు వివరణలు గుర్తిస్తుంది ఇది వైద్య డొమైన్ నుండి వ్యవస్థలు కోసం అనేక ప్రతిపాదనలు తయారు చేస్తారు మరియు పరిశోధన నమూనాలను వైద్య డేటాసెట్లను ఉపయోగించి కంప్యూటర్ సైన్స్ విభాగాలు అభివృద్ధి వంటి కనిపిస్తుంది. ఇంకా, క్లినికల్ ప్రాక్టీస్ లో ఉపయోగించే చాలా తక్కువ వ్యవస్థలు ఉన్నాయి. ప్రస్తుతం ఉన్న టెక్స్ట్ ఆధారిత రీట్రీచ్ పద్ధతులను భర్తీ చేయడమే కాకుండా వాటిని దృశ్య శోధన సాధనాలతో పూర్తి చేయడమే లక్ష్యమని కూడా పేర్కొనాలి. |
38919649ae3fd207b96b62e95b3c8c8e69635c7f | ఈ అధ్యయనం వైర్లెస్ మొబైల్ యాడ్-హాక్ నెట్వర్క్ల కోసం ప్రతిపాదించిన మూడు రూటింగ్ ప్రోటోకాల్ల పోలిక. ఈ ప్రోటోకాల్ లు: డెస్టినేషన్ సీక్వెన్సిడ్ డిస్టెన్స్ వెక్టర్ (డిఎస్డివి), అడ్ హాక్ ఆన్ డిమాండ్ డిస్టెన్స్ వెక్టర్ (ఎఒడివి) మరియు డైనమిక్ సోర్స్ రూటింగ్ (డిఎస్ఆర్). నోడ్స్ యాదృచ్ఛికంగా కదులుతున్న దృశ్యంలో విస్తృతమైన అనుకరణలు చేయబడతాయి. ఫలితాలను ఒక దృశ్యంలో నోడ్ల యొక్క సాపేక్ష వేగాలను ప్రతిబింబించేలా రూపొందించిన కొత్త మొబిలిటీ మెట్రిక్ యొక్క ఫంక్షన్గా ప్రదర్శించారు. అంతేకాకుండా, మరింత ప్రత్యేకమైన సందర్భాలలో ప్రోటోకాల్లను పరీక్షించడానికి మూడు వాస్తవిక దృశ్యాలు ప్రవేశపెట్టబడ్డాయి. చాలా సిమ్యులేషన్లలో రియాక్టివ్ ప్రోటోకాల్స్ (AODV మరియు DSR) DSDV కన్నా మెరుగ్గా పనిచేశాయి. మధ్యస్థ ట్రాఫిక్ లోడ్ వద్ద DSR అన్ని పరీక్షించిన మొబిలిటీ విలువలకు AODV కంటే మెరుగైన పనితీరును కనబరిచింది, అయితే AODV అధిక ట్రాఫిక్ లోడ్ వద్ద DSR కంటే మెరుగైన పనితీరును కనబరిచింది. ఈ రెండో కారణం DSR డేటా ప్యాకెట్లలోని సోర్స్ మార్గాలు, ఇవి నెట్వర్క్ లోడ్ను పెంచుతాయి. రౌటర్లు మరియు హోస్ట్లు, అందువల్ల ఒక నోడ్ ఇతర నోడ్ల మధ్య ప్యాకెట్లను ఫార్వార్డ్ చేయవచ్చు మరియు వినియోగదారు అనువర్తనాలను అమలు చేయవచ్చు. మొబైల్ యాడ్-హోక్ నెట్వర్క్లు ఇటీవలి పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి ప్రయత్నాల యొక్క కేంద్రంగా ఉన్నాయి. ఇప్పటివరకు, ప్రత్యేక ప్యాకెట్ రేడియో నెట్వర్క్లు ప్రధానంగా సైనిక అనువర్తనాలకు సంబంధించినవి, ఇక్కడ వికేంద్రీకృత నెట్వర్క్ కాన్ఫిగరేషన్ కార్యాచరణ ప్రయోజనం లేదా అవసరమైనది. అడ్రస్-హాక్ కాన్ఫిగరేషన్ కాన్సెప్ట్లను ఉపయోగించే నెట్వర్క్లను అనేక సైనిక అనువర్తనాల్లో ఉపయోగించవచ్చు, ఇంటర్కనెక్టెడ్ వైర్లెస్ యాక్సెస్ పాయింట్ల నుండి వ్యక్తులచే తీసుకువెళ్ళబడిన వైర్లెస్ పరికరాల నెట్వర్క్ల వరకు, ఉదాహరణకు, డిజిటల్ మ్యాప్లు, శరీరానికి జోడించిన సెన్సార్లు, వాయిస్ కమ్యూనికేషన్ మొదలైనవి. విస్తృత శ్రేణి మరియు స్వల్ప శ్రేణి యాడ్-హాక్ నెట్వర్క్ల కలయిక ప్రతికూల ఆపరేటింగ్ పరిస్థితులలో కూడా బలమైన, ప్రపంచ కవరేజీని అందించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. |
0f7329cf0d388d4c5d5b94ee52ad2385bd2383ce | సూపర్ వోక్సెల్ సెగ్మెంటేషన్ ప్రారంభ వీడియో విశ్లేషణలో చేర్చడానికి బలమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది, ఎందుకంటే సూపర్ పిక్సెల్ సెగ్మెంటేషన్ ఇమేజ్ విశ్లేషణలో ఉంది. అయితే, అనేక సూపర్ వోక్సెల్ పద్ధతులు ఉన్నాయి మరియు ప్రతి ఒక్కటి ఎప్పుడు, ఎక్కడ అత్యంత సముచితం అనే దానిపై తక్కువ అవగాహన ఉంది. నిజానికి, సూపర్వోక్సెల్ సెగ్మెంటేషన్ పై ఒక్క పోలిక అధ్యయనమూ మాకు తెలియదు. ఆ క్రమంలో, మేము ఏడు సూపర్వోక్సెల్ అల్గోరిథంలను అధ్యయనం చేస్తాము, వీటిలో ఆఫ్ లైన్ మరియు స్ట్రీమింగ్ పద్ధతులు రెండూ ఉన్నాయి, మంచి సూపర్వోక్సెల్గా మేము భావించే సందర్భంలోః అవి, స్పేషియో-టైమ్పోరల్ ఏకరూపత, ఆబ్జెక్ట్ / రీజియన్ బౌండరీ డిటెక్షన్, రీజియన్ కంప్రెషన్ మరియు పార్సిమోనీ. ఈ అంచనా కోసం మేము ఈ కావలసిన సూపర్వోక్సెల్ లక్షణాలను కొలవడానికి ఏడు నాణ్యత కొలమానాల సమగ్ర సూట్ను ప్రతిపాదించాము. అంతేకాకుండా, వీడియో విశ్లేషణలో సూపర్వోక్సెల్స్ యొక్క తదుపరి ఉన్నత స్థాయి ఉపయోగాలకు ప్రాక్సీగా సూపర్వోక్సెల్స్ వర్గీకరణ పనిలో పద్ధతులను మేము అంచనా వేస్తాము. మేము ఇప్పటికే ఉన్న ఆరు బెంచ్మార్క్ వీడియో డేటాసెట్లను వివిధ రకాల కంటెంట్-రకాలు మరియు దట్టమైన మానవ వ్యాఖ్యానాలతో ఉపయోగిస్తాము. ఈ ఏడు పద్ధతుల్లో అధిక పనితీరు కలిగినవి హైరార్కికల్ గ్రాఫ్ బేస్డ్ (జిబిహెచ్), సెగ్మెంటేషన్ బై వెయిటెడ్ అగ్రిగేషన్ (ఎస్డబ్ల్యూఎ) మరియు టెంపరల్ సూపర్ పిక్సెల్స్ (టిఎస్పి) పద్ధతులు అని మా పరిశోధన ఫలితాలు నిరూపించాయి. సెగ్మెంటేషన్ ఖచ్చితత్వానికి సంబంధించి వీరంతా మంచి పనితీరును కనబరుస్తారు, కాని ఇతర కావలసిన విషయాలకు సంబంధించి తేడా ఉంటుందిః GBH ఆబ్జెక్ట్ సరిహద్దులను ఉత్తమంగా సంగ్రహిస్తుంది; SWA ప్రాంతం కుదింపుకు ఉత్తమ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది; మరియు TSP ఉత్తమమైన ఉప-సెగ్మెంటేషన్ లోపాన్ని సాధిస్తుంది. |
50dea03d4feb1797f1d5c260736e1cf7ad6d45ca | పరిచయం మేము వేగంగా పెరుగుతున్న ఫైబ్రోఅడెనోమా కేసు నివేదించారు. రోగి 13 ఏళ్ల అమ్మాయి ఎడమ రొమ్ములో కణితి ఉన్నట్లు బయట రోగి క్లినిక్లో సంప్రదించింది. క్లినికల్ పరీక్షల ద్వారా ఈ ద్రవ్యరాశి ఫైబ్రోఅడెనోమాగా నిర్ధారణ అయింది, రోగిని జాగ్రత్తగా పర్యవేక్షించారు. ప్రతి ఋతుస్రావం తో ఈ ద్రవ్యరాశి వేగంగా పెరిగింది మరియు నాలుగు నెలల తరువాత 50% వాల్యూమ్ పెరుగుదల చూపించింది. లంప్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ జరిగింది. ఈ కణితి ఫైబ్రోఅడెనోమా ఆర్గనైజ్డ్ టైప్ గా హిస్టాలజీ ద్వారా నిర్ధారణ అయింది మరియు అనేక గ్రంధి ఎపిథెలియల్ కణాలు న్యూక్లియస్ లోని యాంటీ- ఈస్ట్రోజెన్ రిసెప్టర్ యాంటీబాడీ కోసం పాజిటివ్ ఇమ్యునోహిస్టోకెమికల్ స్టెయినింగ్ ను కలిగి ఉన్నాయి. ముగింపు కణితి యొక్క ఈస్ట్రోజెన్ సున్నితత్వం వేగవంతమైన పెరుగుదలకు కారణమవుతుంది. |
0674c1e2fd78925a1baa6a28216ee05ed7b48ba0 | ప్రోక్. ఇంటర్నేషనల్ కాన్ఫరెన్స్ ఆన్ కంప్యూటర్ విజన్, కోర్ఫు (సెప్టెంబర్ 1999) లో భాగంగా ఒక కొత్త తరగతి స్థానిక చిత్ర లక్షణాలను ఉపయోగించి ఒక వస్తువు గుర్తింపు వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేశారు. ఈ లక్షణాలు చిత్రం స్కేలింగ్, అనువాదం మరియు భ్రమణానికి మారవు, మరియు కొంతవరకు ప్రకాశం మార్పులు మరియు అఫిన్ లేదా 3D ప్రొజెక్షన్లకు మారవు. ఈ లక్షణాలు ప్రాణుల దృష్టిలో వస్తువుల గుర్తింపు కోసం ఉపయోగించే దిగువ తాత్కాలిక కార్టెక్స్లోని న్యూరాన్లతో సారూప్య లక్షణాలను పంచుకుంటాయి. స్కేల్ స్పేస్ లో స్థిరమైన పాయింట్లను గుర్తించే దశల వడపోత విధానం ద్వారా లక్షణాలు సమర్థవంతంగా గుర్తించబడతాయి. బహుళ దిశల విమానాలలో మరియు బహుళ స్థాయిలలో అస్పష్టమైన చిత్ర ప్రవణతలను సూచించడం ద్వారా స్థానిక రేఖాగణిత వైకల్యాలను అనుమతించే ఇమేజ్ కీలు సృష్టించబడతాయి. ఈ కీలు సమీప పొరుగు సూచిక పద్ధతికి ఇన్పుట్గా ఉపయోగించబడతాయి, ఇది అభ్యర్థి వస్తువు మ్యాచ్లను గుర్తిస్తుంది. ప్రతి మ్యాచ్ యొక్క తుది ధృవీకరణ తెలియని మోడల్ పారామితులకు తక్కువ అవశేష కనీస చతురస్రాల పరిష్కారాన్ని కనుగొనడం ద్వారా సాధించబడుతుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు 2 సెకన్ల కన్నా తక్కువ గణన సమయంతో అస్తవ్యస్తమైన పాక్షికంగా-దాచబడిన చిత్రాలలో బలమైన వస్తువు గుర్తింపును సాధించవచ్చని చూపిస్తున్నాయి. |
bbb9c3119edd9daa414fd8f2df5072587bfa3462 | ఈ ఓపెన్ సోర్స్ కంప్యూటింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ కొత్త అప్లికేషన్లను అన్లాక్ చేయడానికి స్ట్రీమింగ్, బ్యాచ్ మరియు ఇంటరాక్టివ్ బిగ్ డేటా వర్క్లోడ్లను ఏకీకృతం చేస్తుంది. |
18ca2837d280a6b2250024b6b0e59345601064a7 | విజ్ఞాన శాస్త్రం యొక్క అనేక రంగాలు అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ మరియు దృశ్యమానతపై ఆధారపడి ఉంటాయి. పెద్ద మొత్తంలో బహుళ-వివరణాత్మక డేటాను విశ్లేషించాల్సిన అవసరం డైమెన్షనాలిటీ తగ్గింపు యొక్క ప్రాథమిక సమస్యను పెంచుతుందిః అధిక-డైమెన్షనల్ డేటా యొక్క కాంపాక్ట్ ప్రాతినిధ్యాలను ఎలా కనుగొనాలి. ఇక్కడ, మేము స్థానికంగా సరళ ఎంబెడ్డింగ్ (LLE) ను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాస అల్గోరిథం, ఇది అధిక-పరిమాణ ఇన్పుట్ల యొక్క తక్కువ-పరిమాణ, పొరుగు-సంరక్షించే ఎంబెడ్డింగ్లను లెక్కిస్తుంది. స్థానిక పరిమాణాత్మకత తగ్గింపు కోసం క్లస్టరింగ్ పద్ధతుల వలె కాకుండా, LLE దాని ఇన్పుట్లను తక్కువ పరిమాణాత్మకత యొక్క ఒకే గ్లోబల్ కోఆర్డినేట్ సిస్టమ్లోకి మ్యాప్ చేస్తుంది మరియు దాని ఆప్టిమైజేషన్లలో స్థానిక కనిష్టాలు ఉండవు. సరళ పునర్నిర్మాణాల యొక్క స్థానిక సామీప్యాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, LLE ముఖాల చిత్రాలు లేదా వచన పత్రాల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వంటి సరళరహిత మానిఫోల్డ్ల యొక్క ప్రపంచ నిర్మాణాన్ని నేర్చుకోగలదు. |
a3bfe87159938a96d3f2037ff0fe10adca0d21b0 | వాహనాలకు మరిన్ని సాఫ్ట్ వేర్ మాడ్యూల్స్, బాహ్య ఇంటర్ ఫేస్ లు జోడించడం వల్ల కొత్త దాడులు, హానికర ప్రాంతాలు ఆవిర్భవిస్తున్నాయి. వాహనం లోని ఎలక్ట్రానిక్ కంట్రోల్ యూనిట్లను (ఈసీయూ) ఎలా హ్యాక్ చేసి వాహనం యొక్క కదలికను నియంత్రించవచ్చో పరిశోధకులు చూపించారు. ఈ బలహీనతలను ఎదుర్కోవటానికి, వివిధ రకాల రక్షణ యంత్రాంగాలు ప్రతిపాదించబడ్డాయి, కాని అవి వాహన-నెట్వర్క్ దాడులకు వ్యతిరేకంగా భద్రత-క్లిష్టమైన ECU లకు బలమైన రక్షణ అవసరాన్ని తీర్చలేకపోయాయి. ఈ లోపం తగ్గించడానికి, మేము ఒక అసాధారణత ఆధారిత చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థ (IDS), క్లాక్ ఆధారిత IDS (CIDS) అని పిలుస్తాము. ఇది వాహనంలో క్రమానుగతంగా వచ్చే సందేశాల వ్యవధిని కొలుస్తుంది, ఆపై ECUల వేలిముద్రల కోసం ఉపయోగిస్తుంది. ఈ విధంగా పొందిన వేలిముద్రలు రికర్సివ్ లెస్ట్ స్క్వేర్స్ (RLS) అల్గోరిథంతో ECUs గడియార ప్రవర్తనల యొక్క బేస్ లైన్ నిర్మాణానికి ఉపయోగిస్తారు. ఈ బేస్ లైన్ ఆధారంగా, గుర్తింపు లోపాలలో ఏదైనా అసాధారణమైన మార్పులను గుర్తించడానికి CIDS క్యూమ్యులేటివ్ సమ్ (CUSUM) ను ఉపయోగిస్తుంది - ఇది చొరబాటు యొక్క స్పష్టమైన సంకేతం. ఇది వాహనంలో నెట్వర్క్ చొరబాట్లను 0.055% తక్కువ తప్పుడు-పాజిటివ్ రేటుతో త్వరగా గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఆధునిక ఐడిఎస్ల మాదిరిగా కాకుండా, ఒక దాడి గుర్తించబడితే, సిఐడిఎస్ యొక్క ECU యొక్క వేలిముద్ర కూడా మూల కారణ విశ్లేషణను సులభతరం చేస్తుంది; దాడిని ఏ ECU ఏర్పాటు చేసిందో గుర్తించడం. ఒక CAN బస్ నమూనా మరియు వాస్తవ వాహనాలపై మా ప్రయోగాలు CIDS విస్తృత శ్రేణి వాహన నెట్వర్క్ దాడులను గుర్తించగలదని చూపించాయి. |
c567bdc35a40e568e0661446ac4f9b397787e40d | అల్ట్రా-తక్కువ శక్తి వైర్లెస్ సెన్సార్ నోడ్ల కోసం 2.4 GHz ఇంటెఫెరర్-రెసిలియంట్ వేక్-అప్ రిసీవర్ ఒక అనిశ్చిత-IF ద్వంద్వ-మార్పిడి టోపోలాజీని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది పంపిణీ చేయబడిన బహుళ-దశల N-పాత్ ఫిల్టరింగ్ టెక్నిక్ను అన్లాక్ చేయబడిన తక్కువ-Q రిసొనేటర్-రిఫరెండెడ్ స్థానిక ఆసిలేటర్తో మిళితం చేస్తుంది. ఈ నిర్మాణం ఇరుకైన-బ్యాండ్ ఎంపిక మరియు జోక్యం చేసుకునే వాటికి వ్యతిరేకంగా బలమైన రోగనిరోధక శక్తిని అందిస్తుంది, BAW ప్రతిధ్వనికర్తలు లేదా స్ఫటికాలు వంటి ఖరీదైన బాహ్య ప్రతిధ్వని భాగాలను నివారించడం. 65 nm CMOS రిసీవర్ ప్రోటోటైప్ -97 dBm సున్నితత్వాన్ని అందిస్తుంది మరియు 5 MHz ఆఫ్సెట్ వద్ద -27 dB కంటే మెరుగైన క్యారియర్-టు-ఇంటర్ఫెరర్ నిష్పత్తిని అందిస్తుంది, 10-3 బిట్ లోపం రేటుతో 10 kb / s డేటా రేటు కోసం, నిరంతర ఆపరేషన్లో 0.5 V వోల్టేజ్ సరఫరా నుండి 99 μW వినియోగిస్తుంది. |
703244978b61a709e0ba52f5450083f31e3345ec | ఈ పుస్తకంలో రచయితలు ఏడు సాధారణ అభ్యాస సూత్రాలను పరిచయం చేశారు. ఈ సూత్రాలు పరిశోధన సాహిత్యం నుండి, కళాశాల అధ్యాపకులతో ఒకరితో ఒకరు పనిచేసిన ఇరవై ఏడు సంవత్సరాల అనుభవం నుండి తీసుకోబడ్డాయి. వారు అనేక దృక్పథాల నుండి (అభిజ్ఞా, అభివృద్ధి మరియు సామాజిక మనస్తత్వశాస్త్రం; విద్యా పరిశోధన; మానవశాస్త్రం; జనాభా శాస్త్రం; మరియు సంస్థాగత ప్రవర్తన) పరిశోధనలను నేర్చుకోవడం ద్వారా నేర్చుకోవటానికి ఆధారమైన కీలక సూత్రాల సమితిని గుర్తించారు. సమర్థవంతమైన సంస్థ సమాచారాన్ని ఎలా తిరిగి పొందడం మరియు ఉపయోగించడం అనేది ప్రేరణపై ఎలాంటి ప్రభావాలను చూపుతుంది. ఈ సూత్రాలు బోధకులకు విద్యార్థుల అభ్యాసంపై అవగాహన కల్పిస్తాయి, ఇది విద్యార్థుల అభ్యాసానికి కొన్ని బోధనా విధానాలు ఎందుకు మద్దతు ఇస్తున్నాయో లేదా ఎందుకు మద్దతు ఇవ్వడం లేదని, నిర్దిష్ట సందర్భాల్లో విద్యార్థుల అభ్యాసాన్ని మరింత సమర్థవంతంగా ప్రోత్సహించే బోధనా విధానాలు మరియు వ్యూహాలను రూపొందించడానికి లేదా మెరుగుపరచడానికి మరియు ఈ సూత్రాలను కొత్త కోర్సులకు బదిలీ చేయడానికి మరియు వర్తింపజేయడానికి సహాయపడుతుంది. |
52a345a29267107f92aec9260b6f8e8222305039 | ఈ పత్రం బియాన్కిని మరియు ఇతరుల ఇన్సైడ్ పేజ్ రాంక్ పత్రానికి అనుబంధంగా లేదా పొడిగింపుగా పనిచేస్తుంది. [19] ఇది పేజ్ రాంక్ తో ముడిపడి ఉన్న అన్ని సమస్యల యొక్క సమగ్ర సర్వే, ఇది ప్రాథమిక పేజ్ రాంక్ మోడల్, అందుబాటులో ఉన్న మరియు సిఫార్సు చేసిన పరిష్కార పద్ధతులు, నిల్వ సమస్యలు, ఉనికి, ప్రత్యేకత మరియు సారూప్యత లక్షణాలు, ప్రాథమిక మోడల్ లో సాధ్యమయ్యే మార్పులు, సాంప్రదాయ పరిష్కార పద్ధతులకు సూచించిన ప్రత్యామ్నాయాలు, సున్నితత్వం మరియు కండిషనింగ్ మరియు చివరకు నవీకరణ సమస్య. కొన్ని కొత్త ఫలితాలను పరిచయం చేస్తూ, విస్తృతమైన సూచనల జాబితాను అందిస్తూ, భవిష్యత్తులో పరిశోధన చేయాల్సిన ఆసక్తికరమైన రంగాల గురించి ఊహాగానాలు చేస్తూ. |
0e5c8094d3da52340b58761d441eb809ff96743f | 1, 2వ భాగం అంశం ఈ వ్యాసంలో, కొత్తగా ప్రవేశపెట్టిన డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ యాక్టివ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ (డిఎటి) నిర్మాణం యొక్క పనితీరును సాంప్రదాయ ఆన్-చిప్ ఇంపెడెన్స్-ట్రాన్స్ఫార్మేషన్ పద్ధతులతో పోల్చాము. ప్రామాణిక సిలికాన్ ప్రాసెస్ టెక్నాలజీలలో అధిక-శక్తితో కూడిన పూర్తి ఇంటిగ్రేటెడ్ యాంప్లిఫైయర్ల రూపకల్పనలో వాటి ప్రాథమిక శక్తి-సామర్థ్య పరిమితులు విశ్లేషించబడతాయి. DAT అనేది ఒక సమర్థవంతమైన ఇంపెడెన్స్-ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు పవర్-కంబినింగ్ పద్ధతిగా నిరూపించబడింది, ఇది అనేక తక్కువ-వోల్టేజ్ పుష్-పుల్ యాంప్లిఫైయర్లను మాగ్నెటిక్ కపులింగ్ ద్వారా సిరీస్లో మిళితం చేస్తుంది. కొత్త భావన యొక్క ప్రామాణికతను ప్రదర్శించడానికి, 2.4-GHz 1.9-W 2-V పూర్తిగా ఇంటిగ్రేటెడ్ పవర్-యాంప్లిఫైయర్ 50 ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ మ్యాచింగ్తో 41% శక్తి-జోడించిన సామర్థ్యాన్ని సాధించడం 0.35-μm CMOS ట్రాన్సిస్టర్లను ఉపయోగించి తయారు చేయబడింది. అనుమతితో పునః ముద్రణ. 2001 మే 27న అందుకున్న మాన్యుస్క్రిప్ట్ [ఆన్ లైన్ లో పోస్ట్ చేయబడింది: 2002-08-07] ఈ పనికి ఇంటెల్ కార్పొరేషన్, ఆర్మీ రీసెర్చ్ ఆఫీస్, జెట్ ప్రొపల్షన్ లాబొరేటరీ, ఇన్ఫినియన్, మరియు నేషనల్ సైన్స్ ఫౌండేషన్ మద్దతు ఇచ్చాయి. చిప్ తయారీకి కనెక్షంట్ సిస్టమ్స్ కు, ప్రత్యేకించి ఆర్. మాగూన్, ఎఫ్. ఇంట్వెల్డ్, జె. పావెల్, ఎ. వో, మరియు కె. మోయేలకు రచయితలు కృతజ్ఞతలు తెలుపుతున్నారు. కె. పోటర్, డి. హామ్, హెచ్. వు, కాలిఫోర్నియా ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ టెక్నాలజీ (కాల్టెక్), పాసడేనా నుండి వచ్చిన వారందరూ, వారి సహాయానికి ప్రత్యేక కృతజ్ఞతలు అర్హులు. ఏజిలెంట్ టెక్నాలజీస్ మరియు సోనెట్ సాఫ్ట్ వేర్ ఇంక్, లివర్పూల్, NY నుండి CAD సాధనాల కోసం సాంకేతిక మద్దతు కూడా ప్రశంసించబడింది. సిలికాన్ ఆధారిత RF మరియు మైక్రోవేవ్ ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్లపై ప్రత్యేక సంచిక, మైక్రోవేవ్ సిద్ధాంతం మరియు పద్ధతులపై IEEE లావాదేవీలు, వాల్యూమ్. 50, లేదు. |
14fae9835ae65adfdc434b7b7e761487e7a9548f | అధిక సంఖ్యలో పవర్ యాంప్లిఫైయర్లను కలపడానికి రేడియల్ పవర్ కాంబినేటర్ చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని, ఇక్కడ అధిక సామర్థ్యం (90% కంటే ఎక్కువ) సాపేక్షంగా విస్తృత బ్యాండ్లో సాధించవచ్చు. అయితే, దాని రూపకల్పన సంక్లిష్టత కారణంగా ప్రస్తుత ఉపయోగం పరిమితం చేయబడింది. ఈ కాగితంలో, మేము ఒక దశల వారీ రూపకల్పన విధానాన్ని అభివృద్ధి చేస్తాము, ఇందులో ప్రారంభ సుమారు రూపకల్పన సూత్రాలు మరియు తుది ఖచ్చితమైన రూపకల్పన ఆప్టిమైజేషన్ ప్రయోజనాల కోసం తగిన నమూనాలు రెండూ ఉన్నాయి. త్రిమితీయ విద్యుదయస్కాంత నమూనా ఆధారంగా, అంచనా వేసిన ఫలితాలు కొలుస్తారు వాటితో అద్భుతమైన ఒప్పందం లో ఉన్నాయి. రేడియల్-కంబైనర్ సామర్థ్యం, దాని సున్నితమైన క్షీణత మరియు ఉన్నత-ఆర్డర్ ప్యాకేజీ ప్రతిధ్వనుల ప్రభావాలకు సంబంధించిన ఆచరణాత్మక సమస్యలు ఇక్కడ వివరంగా చర్చించబడ్డాయి |
47fdb5ec9522019ef7e580d59c262b3dc9519b26 | మైక్రోస్ట్రిప్ ప్రోబ్స్ మరియు WR-430 దీర్ఘచతురస్రాకార వేవ్ గైడ్ ఉపయోగించి 1:4 పవర్ డివైడర్ యొక్క విజయవంతమైన ప్రదర్శన ప్రదర్శించబడుతుంది. ఆప్టిమైజ్ చేయని నిర్మాణం యొక్క 15-dB రిటర్న్ లాస్ బ్యాండ్విడ్త్ 22% మరియు దాని 0.5-dB ఇన్సర్షన్ లాస్ బ్యాండ్విడ్త్ 26% అని నిరూపించబడింది. సాంప్రదాయక మ్యాచింగ్ ద్వారా సాధించినప్పటికీ, అటువంటి నిర్మాణం మిల్లీమీటర్ మరియు సబ్ మిల్లీమీటర్-వేవ్ మైక్రో మ్యాచింగ్ పద్ధతులకు అనుగుణంగా ఒక ఫ్యాషన్లో సమావేశమవుతుంది. అందువల్ల, ఈ నిర్మాణం శక్తిని విభజించే మరియు శక్తిని కలిపే నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది, ఇది మైక్రోమాచింగ్ ద్వారా 100GHz కంటే ఎక్కువ అనువర్తనాల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. |
68218edaf08484871258387e95161a3ce0e6fe67 | ఎనిమిది పరికరాల క-బ్యాండ్ సాలిడ్ స్టేట్ పవర్ యాంప్లిఫైయర్ను ట్రావెలింగ్-వేవ్ పవర్-డివిడింగ్/కంబైనింగ్ టెక్నిక్ ఉపయోగించి రూపొందించారు మరియు తయారు చేశారు. ఈ నమూనాలో ఉపయోగించిన తక్కువ ప్రొఫైల్ స్లాట్డ్ వేవ్ గైడ్ నిర్మాణం విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్లో అధిక శక్తి కలయిక సామర్థ్యాన్ని మాత్రమే కాకుండా, క్రియాశీల పరికరాల కోసం సమర్థవంతమైన ఉష్ణ మునిగిపోవడాన్ని కూడా అందిస్తుంది. ఎనిమిది పరికరాల శక్తి బలోపేతం యొక్క కొలిచిన గరిష్ట చిన్న-సిగ్నల్ లాభం 34 GHz వద్ద 19.4 dB, 3.2 GHz యొక్క 3-dB బ్యాండ్విడ్త్తో (f/sub L/=31.8 GHz, f/sub H/=35 GHz). శక్తి యాంప్లిఫైయర్ నుండి 1 dB కుదింపు (P/sub out/ at 1 dB) వద్ద కొలిచిన గరిష్ట అవుట్పుట్ శక్తి 32.2 GHz వద్ద 33 dBm (/spl sim/2 W) గా ఉంటుంది, దీని శక్తి కలయిక సామర్థ్యం 80%. అంతేకాకుండా, పరికర వైఫల్యాల కారణంగా ఈ పవర్ యాంప్లిఫైయర్ యొక్క పనితీరు క్షీణత కూడా అనుకరించబడింది మరియు కొలుస్తారు. |
db884813d6d764aea836c44f46604128735bffe0 | అధిక శక్తి, విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్, అధిక సరళత, మరియు తక్కువ శబ్దం యాంప్లిఫైయర్ డిజైన్ లో అత్యంత ముఖ్యమైన లక్షణాలలో ఉన్నాయి. బ్రాడ్బ్యాండ్ స్పేషియల్ పవర్-కంబినింగ్ టెక్నిక్ ఈ సమస్యలన్నింటినీ పరిష్కరిస్తుంది, పెద్ద సంఖ్యలో మైక్రోవేవ్ మోనోలిథిక్ ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్ (MMIC) యాంప్లిఫైయర్ల అవుట్పుట్ శక్తిని బ్రాడ్బ్యాండ్ ఏకాక్షక తరంగ మార్గదర్శి వాతావరణంలో మిళితం చేస్తుంది, అయితే మంచి సరళతను కాపాడుతుంది మరియు MMIC యాంప్లిఫైయర్ల దశ శబ్దాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. ప్రతి మూలకానికి ఇన్పుట్ శక్తిని సమానంగా పంపిణీ చేయడం ద్వారా విస్తృత బ్యాండ్విడ్త్ మరియు మెరుగైన ఏకరూపత కోసం కలపడం సర్క్యూట్ల హోస్ట్గా ఒక ఏకాక్షక తరంగ మార్గదర్శిని ఉపయోగించబడింది. చాలా చిన్న పరిమాణంలో కొత్త కాంపాక్ట్ ఏకాక్షక కలయికను పరిశోధించారు. వాణిజ్య MMIC యాంప్లిఫైయర్లతో మెరుగైన అనుకూలత కోసం బ్రాడ్బ్యాండ్ స్లాట్లైన్ నుండి మైక్రోస్ట్రిప్-లైన్ పరివర్తన అనుసంధానించబడింది. థర్మల్ సిమ్యులేషన్స్ నిర్వహిస్తారు మరియు అధిక శక్తి అప్లికేషన్ లో వేడి మునిగిపోవడం మెరుగుపరచడానికి మునుపటి నమూనాలు కంటే మెరుగైన థర్మల్ మేనేజ్మెంట్ పథకం ఉపయోగిస్తారు. కాంపాక్ట్ కాంబినర్ డిజైన్ను ఉపయోగించి ఒక అధిక-శక్తి యాంప్లిఫైయర్ నిర్మించబడింది మరియు 44-W గరిష్ట అవుట్పుట్ శక్తితో 6 నుండి 17 GHz వరకు బ్యాండ్విడ్త్ కలిగి ఉందని నిరూపించబడింది. సరళత కొలత 52 dBm యొక్క అధిక మూడవ-ఆర్డర్ ఇంటర్సెప్ట్ పాయింట్ను చూపించింది. విశ్లేషణలు యాంప్లిఫైయర్ అబద్ధం లేని డైనమిక్ పరిధిని 2 3 సార్లు విస్తరించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. ఈ యాంప్లిఫైయర్ కూడా ఒక సింగిల్ MMIC యాంప్లిఫైయర్తో పోలిస్తే 5-6 dB తగ్గింపుతో 10 kHz ఆఫ్సెట్ వద్ద 140 dBc సమీపంలో ఒక అవశేష దశను చూపించింది. |
e73ee8174589e9326d3b36484f1b95685cb1ca42 | రాబోయే 5వ తరం సెల్యులార్ కమ్యూనికేషన్ కోసం 28 GHz యాంటెన్నా పరిష్కారం యొక్క మొదటి రకం వివరంగా ప్రదర్శించబడింది. విస్తృతమైన కొలతలు మరియు అనుకరణలు ప్రతిపాదిత 28 GHz యాంటెన్నా పరిష్కారం వాస్తవిక ప్రచారం వాతావరణాలలో పనిచేసే సెల్యులార్ హ్యాండ్సెట్లకు అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని నిర్ధారించాయి. |
4e85503ef0e1559bc197bd9de0625b3792dcaa9b | నెట్వర్క్ ఆధారిత దాడులు సాధారణం అయ్యాయి మరియు అధునాతనంగా మారాయి. ఈ కారణంగా, చొరబాటును గుర్తించే వ్యవస్థలు ఇప్పుడు వారి దృష్టిని హోస్ట్ల నుండి మరియు వారి ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ల నుండి నెట్వర్క్ వైపుకు మారుస్తున్నాయి. నెట్వర్క్ ఆధారిత చొరబాటును గుర్తించడం సవాలుగా ఉంటుంది ఎందుకంటే నెట్వర్క్ ఆడిటింగ్ పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు ఒకే చొరబాటుకు సంబంధించిన వివిధ సంఘటనలు నెట్వర్క్లోని వివిధ ప్రదేశాలలో కనిపిస్తాయి. ఈ పత్రం నెట్ స్టాట్ ను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది నెట్వర్క్ చొరబాటును గుర్తించడానికి ఒక కొత్త విధానం. నెట్వర్క్ మరియు దాడుల రెండింటి యొక్క అధికారిక నమూనాను ఉపయోగించడం ద్వారా, ఏ నెట్వర్క్ సంఘటనలను పర్యవేక్షించాలో మరియు వాటిని ఎక్కడ పర్యవేక్షించవచ్చో నెట్స్టాట్ నిర్ణయించగలదు. |
818c13721db30a435044b37014fe7077e5a8a587 | పెద్ద క్లస్టర్లలో భారీ డేటా విశ్లేషణ ప్రశ్న ఆప్టిమైజేషన్ కోసం కొత్త అవకాశాలు మరియు సవాళ్లను అందిస్తుంది. ఈ వాతావరణంలో పనితీరు కోసం డేటా విభజన చాలా ముఖ్యం. అయితే, డేటా పునః విభజన చాలా ఖరీదైన ఆపరేషన్ కాబట్టి ఇటువంటి కార్యకలాపాల సంఖ్యను తగ్గించడం చాలా ముఖ్యమైన పనితీరు మెరుగుదలలను ఇస్తుంది. అందువల్ల ఈ వాతావరణానికి సంబంధించిన క్వెరీ ఆప్టిమైజర్ డేటా విభజన గురించి, దానితో పాటు క్రమబద్ధీకరణ మరియు సమూహీకరణతో దాని పరస్పర చర్య గురించి ఆలోచించగలగాలి. SCOPE అనేది SQL లాంటి స్క్రిప్టింగ్ భాష, ఇది భారీ డేటా విశ్లేషణ కోసం మైక్రోసాఫ్ట్ వద్ద ఉపయోగించబడుతుంది. కాస్మోస్ పంపిణీ కంప్యూటింగ్ ప్లాట్ఫామ్ కోసం స్క్రిప్ట్లను సమర్థవంతమైన అమలు ప్రణాళికలుగా మార్చడానికి పరివర్తన-ఆధారిత ఆప్టిమైజర్ బాధ్యత వహిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో, డేటా విభజన గురించి తార్కికం ఎలా SCOPE ఆప్టిమైజర్లో చేర్చబడిందో వివరిస్తాము. రిలేషనల్ ఆపరేటర్లు విభజన, క్రమబద్ధీకరణ మరియు సమూహ లక్షణాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో మేము చూపిస్తాము మరియు అనవసరమైన కార్యకలాపాలను నివారించడానికి ఆప్టిమైజర్ అటువంటి లక్షణాల గురించి ఎలా కారణాలు మరియు దోపిడీ చేస్తుందో వివరిస్తాము. చాలా ఆప్టిమైజర్లలో, సమాంతర ప్రణాళికలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం అనేది పోస్ట్ ప్రాసెసింగ్ దశలో చేసిన ఆలోచన. విభజన గురించి ఆలోచించడం వలన SCOPE ఆప్టిమైజర్ సమాంతర, సీరియల్ మరియు మిశ్రమ ప్రణాళికలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం పూర్తిగా ఖర్చు ఆధారిత ఆప్టిమైజేషన్లో చేర్చడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ విధానం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు, వివిధ రకాల ప్రణాళికలను చూపిస్తే అర్థమవుతుంది. |
8420f2f686890d9675538ec831dbb43568af1cb3 | రోమన్ లిపిలో వ్రాసిన హింగ్లిష్ టెక్స్ట్ యొక్క సెంటిమెంట్ ధ్రువణతను నిర్ణయించడానికి, మేము ఫీచర్ ఎంపిక పద్ధతుల యొక్క విభిన్న కలయికలతో ప్రయోగాలు చేసాము మరియు పదం ఫ్రీక్వెన్సీ-ఇన్వర్స్ డాక్యుమెంట్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యాన్ని ఉపయోగించి వర్గీకరణదారుల సమూహాన్ని ఉపయోగించాము. హింగ్లిష్ భాషలో రాసిన వార్తలు, ఫేస్బుక్ వ్యాఖ్యలలో వ్యక్తమయ్యే భావోద్వేగాలకు సంబంధించిన ఉత్తమ వర్గీకరణలను గుర్తించేందుకు మొత్తం 840 ప్రయోగాలు నిర్వహించాం. హింగ్లిష్ పాఠ్యభాగంలో వ్యక్తీకరించిన భావోద్వేగాలను వర్గీకరించడానికి ఉత్తమమైన కలయికగా ఫ్రీక్వెన్సీ-ఇన్వర్స్ డాక్యుమెంట్ ఫ్రీక్వెన్సీ-ఆధారిత ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యం, గైన్ రేషియో ఆధారిత ఫీచర్ ఎంపిక మరియు రేడియల్ బేస్ ఫంక్షన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనే మూడు పదాల కలయికను మేము నిర్ధారించాము. |
c97ebb60531a86bea516d3582758a45ba494de10 | IEEE ఇంటెలిజెంట్ ట్రాన్స్పోర్టేషన్ సిస్టమ్స్ సొసైటీ మరియు పారవశ్య కంప్యూటింగ్ పరిశోధనా సంఘం మధ్య సన్నిహిత సహకారాన్ని ప్రోత్సహించడానికి, రచయితలు ITS సొసైటీని పరిచయం చేస్తారు మరియు ITS సొసైటీ పరిశోధకులు పనిచేస్తున్న అనేక పారవశ్య కంప్యూటింగ్ సంబంధిత పరిశోధనా అంశాలను ప్రదర్శిస్తారు. ఈ విభాగం ఇంటెలిజెంట్ ట్రాన్స్ పోర్టేషన్ పై ఒక ప్రత్యేక సంచికలో భాగం. |
e91196c1d0234da60314945c4812eda631004d8f | భాషా అభ్యాసానికి ఒక ఇంటరాక్టివ్ మల్టీమోడల్ ఫ్రేమ్ వర్క్ ను మేము ప్రతిపాదించాము. పెద్ద మొత్తంలో సహజ వచనానికి నిష్క్రియాత్మకంగా గురయ్యే బదులు, మా అభ్యాసకులు (ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లుగా అమలు చేయబడ్డారు) ఒక టేబుల్ రాసా సెటప్ నుండి ప్రారంభమయ్యే సహకార సూచన ఆటలలో పాల్గొంటారు, తద్వారా ఆటలో విజయం సాధించడానికి కమ్యూనికేట్ చేయవలసిన అవసరంతో వారి స్వంత భాషను అభివృద్ధి చేస్తారు. ఈ విధంగా శిక్షణ పొందిన ఏజెంట్లు వారు ఆడుతున్న ఆట కోసం మాత్రమే సమర్థవంతమైన ఒక ప్రత్యేకమైన కమ్యూనికేషన్ కోడ్ను అభివృద్ధి చేయకుండా చూసుకోవడం ముఖ్యం అని కూడా ప్రాథమిక ప్రయోగాలు హామీ ఇచ్చే ఫలితాలను అందిస్తున్నాయి. |
500b7d63e64e13fa47934ec9ad20fcfe0d4c17a7 | ఇటీవల, త్రిమితీయ (3D) LTCC ఆధారిత SiP అనువర్తనాల్లో అధిక సమైక్యత సాంద్రత కారణంగా అధిక పౌనఃపున్య సంకేతాల టైమింగ్ నియంత్రణకు బలమైన డిమాండ్ ఉంది. అందువల్ల, స్కివ్ లేదా టైమింగ్ ఆలస్యాన్ని నియంత్రించడానికి, కొత్త 3 డి ఆలస్యం రేఖలను ప్రతిపాదించబడుతుంది. సిగ్నల్ ద్వారా బలహీనత కోసం, మేము ఏకాక్షక లైన్ భావనను అవలంబిస్తాము మరియు క్వాసి ఏకాక్షక గ్రౌండ్ (QCOX-GND) వైయస్తో నిర్మాణం ద్వారా అధునాతన సిగ్నల్ను ప్రతిపాదించాము. ఈఎం మరియు సర్క్యూట్ సిమ్యులేటర్ ఉపయోగించి మేము అనుకరణ ఫలితాలను చూపుతాము. |
1a07186bc10592f0330655519ad91652125cd907 | ఒక వాక్యం ఇచ్చినప్పుడు, భాషా ప్రాసెసింగ్ అంచనాల సమూహాన్ని అవుట్పుట్ చేసే ఒకే కన్వొల్వియనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ను మేము వివరిస్తాముః భాగ-మాట్లాడే ట్యాగ్లు, ముక్కలు, పేరున్న ఎంటిటీ ట్యాగ్లు, అర్థ పాత్రలు, అర్థపరంగా సారూప్య పదాలు మరియు భాషా నమూనాను ఉపయోగించి వాక్యం అర్ధవంతం అయ్యే అవకాశం (వ్యాకరణపరంగా మరియు అర్థపరంగా). ఈ పనులన్నింటిలోనూ మొత్తం నెట్వర్క్ను కలిసి శిక్షణ ఇస్తారు, ఇది బహుళ పనుల అభ్యాసానికి ఉదాహరణగా ఉన్న బరువు-పంపిణీని ఉపయోగిస్తుంది. అన్ని పనులు లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగిస్తాయి, లేబుల్ చేయని వచనం నుండి నేర్చుకున్న భాషా నమూనా మినహా మరియు భాగస్వామ్య పనుల కోసం పాక్షిక పర్యవేక్షణతో నేర్చుకునే కొత్త రూపాన్ని సూచిస్తుంది. బహుళ పనుల అభ్యాసం మరియు పాక్షిక పర్యవేక్షక అభ్యాసం రెండూ భాగస్వామ్య పనుల సాధారణీకరణను ఎలా మెరుగుపరుస్తాయో మేము చూపిస్తాము, దీని ఫలితంగా స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్-పెర్ఫార్మెన్స్ వస్తుంది. |
27e38351e48fe4b7da2775bf94341738bc4da07e | ఒకే పద వెక్టర్ స్పేస్ నమూనాలు పదకోశ సమాచారాన్ని నేర్చుకోవడంలో చాలా విజయవంతమయ్యాయి. అయితే, వారు పొడవైన పదబంధాల యొక్క కూర్పు అర్థాన్ని పట్టుకోలేరు, భాష యొక్క లోతైన అవగాహనను అడ్డుకుంటారు. మేము ఒక పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ (RNN) మోడల్ను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది యాదృచ్ఛిక సింటాక్టిక్ రకం మరియు పొడవు యొక్క పదబంధాలు మరియు వాక్యాల కోసం కూర్పు వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకుంటుంది. మా నమూనా ఒక పార్స్ చెట్టులోని ప్రతి నోడ్కు ఒక వెక్టర్ మరియు ఒక మాతృకను కేటాయించింది: వెక్టర్ ఒక భాగం యొక్క స్వాభావిక అర్థాన్ని సంగ్రహిస్తుంది, అయితే మాతృక అది పొరుగు పదాలు లేదా పదబంధాల అర్థాన్ని ఎలా మారుస్తుందో సంగ్రహిస్తుంది. ఈ మాతృక-వెక్టర్ RNN ప్రతిపాదనల తర్కం మరియు సహజ భాషలో ఆపరేటర్ల అర్థాన్ని నేర్చుకోవచ్చు. ఈ నమూనా మూడు వేర్వేరు ప్రయోగాలపై అత్యాధునిక పనితీరును పొందుతుందిః అడ్వర్బ్-యాచిక జతల యొక్క చక్కటి ధాన్యం గల సెంటిమెంట్ పంపిణీలను అంచనా వేయడం; సినిమా సమీక్షల యొక్క సెంటిమెంట్ లేబుళ్ళను వర్గీకరించడం మరియు వాటి మధ్య వాక్యనిర్మాణ మార్గాన్ని ఉపయోగించి నామవాచకాల మధ్య కారణం-ప్రభావం లేదా టాపిక్-మెసేజ్ వంటి అర్థ సంబంధాలను వర్గీకరించడం. |
303b0b6e6812c60944a4ac9914222ac28b0813a2 | ఈ కాగితం పదబంధ-స్థాయి సెంటిమెంట్ విశ్లేషణకు ఒక కొత్త విధానాన్ని అందిస్తుంది, ఇది మొదట ఒక వ్యక్తీకరణ తటస్థంగా లేదా ధ్రువంగా ఉందో లేదో నిర్ణయిస్తుంది మరియు తరువాత ధ్రువ వ్యక్తీకరణల ధ్రువతను స్పష్టం చేస్తుంది. ఈ విధానం ద్వారా, వ్యవస్థ స్వయంచాలకంగా భావోద్వేగ వ్యక్తీకరణల యొక్క పెద్ద ఉపసమితి కోసం సందర్భోచిత ధ్రువణతను గుర్తించగలదు, ఇది ప్రాథమిక స్థాయి కంటే గణనీయంగా మెరుగైన ఫలితాలను సాధిస్తుంది. |
4eb943bf999ce49e5ebb629d7d0ffee44becff94 | సమయం అనేక ఆసక్తికరమైన మానవ ప్రవర్తనలకు ఆధారం. అందువల్ల కనెక్షన్ మోడళ్లలో సమయాన్ని ఎలా సూచించాలనే ప్రశ్న చాలా ముఖ్యం. ఒక విధానం ఏమిటంటే, ప్రాసెసింగ్ పై దాని ప్రభావాల ద్వారా సమయాన్ని నిష్క్రియాత్మకంగా ప్రాతినిధ్యం వహించడం, స్పష్టంగా కాకుండా (ప్రాదేశిక ప్రాతినిధ్యంలో ఉన్నట్లుగా). ఈ నివేదికలో జోర్డాన్ (1986) మొదట వివరించిన ఈ దిశలో ఒక ప్రతిపాదనను అభివృద్ధి చేస్తుంది, ఇది నెట్వర్క్లకు డైనమిక్ మెమరీని అందించడానికి పునరావృత లింక్ల వాడకాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ విధానంలో, దాచిన యూనిట్ నమూనాలు తమకు తామే తిరిగి వస్తాయి; అభివృద్ధి చెందుతున్న అంతర్గత ప్రాతినిధ్యాలు మునుపటి అంతర్గత రాష్ట్రాల సందర్భంలో పని డిమాండ్లను ప్రతిబింబిస్తాయి. సాపేక్షంగా సరళమైన సమస్యల (XOR యొక్క కాలక్రమానుసార సంస్కరణ) నుండి పదాల కోసం వాక్యనిర్మాణ / అర్థ లక్షణాలను కనుగొనడం వరకు సిమ్యులేషన్ల సమితి నివేదించబడింది. ఈ నెట్వర్క్లు ఆసక్తికరమైన అంతర్గత ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోగలవు, ఇవి పని డిమాండ్లను మెమరీ డిమాండ్లతో కలుపుతాయి; వాస్తవానికి, ఈ విధానంలో మెమరీ భావన పని ప్రాసెసింగ్తో విడదీయరానిగా ముడిపడి ఉంది. ఈ ప్రాతినిధ్యాలు ఒక గొప్ప నిర్మాణాన్ని వెల్లడిస్తాయి, ఇది వాటిని అధిక సందర్భోచిత-ఆధారితంగా ఉండటానికి అనుమతిస్తుంది, అదే సమయంలో అంశాల తరగతుల అంతటా సాధారణీకరణలను వ్యక్తం చేస్తుంది. ఈ ప్రాతినిధ్యాలు పదజాల వర్గాలను మరియు రకం / టోకెన్ వ్యత్యాసాన్ని సూచించడానికి ఒక పద్ధతిని సూచిస్తాయి. |
2069c9389df8bb29b7fedf2c2ccfe7aaf82b2832 | కొత్త మెషిన్ లెర్నింగ్ పారాడిగ్మ్గా ట్రాన్స్ఫర్ లెర్నింగ్ ఇటీవల ఎక్కువ శ్రద్ధను ఆకర్షించింది. లక్ష్య డొమైన్లో శిక్షణా డేటా సమర్థవంతంగా అంచనా నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి సరిపోని పరిస్థితులలో, బదిలీ అభ్యాసం ఇతర సంబంధిత సహాయక డొమైన్ల నుండి సహాయక మూలం డేటాను నేర్చుకోవడానికి ప్రభావితం చేస్తుంది. ఈ రంగంలో ఇప్పటికే ఉన్న చాలా పనులు టార్గెట్ డేటా వలె అదే ప్రాతినిధ్య నిర్మాణంతో సోర్స్ డేటాను ఉపయోగించడంపై మాత్రమే దృష్టి సారించినప్పటికీ, ఈ కాగితంలో, టెక్స్ట్ మరియు చిత్రాల మధ్య జ్ఞాన బదిలీ కోసం ఒక భిన్నమైన బదిలీ అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్ను విస్తరించడం ద్వారా మేము ఈ సరిహద్దును మరింత ముందుకు తీసుకువెళతాము. లక్ష్య-డొమైన్ వర్గీకరణ సమస్య కోసం, కొన్ని వ్యాఖ్యానించిన చిత్రాలను అనేక సామాజిక వెబ్సైట్లలో చూడవచ్చు, ఇవి వెబ్లో లభించే సమృద్ధిగా ఉన్న వచన పత్రాల నుండి జ్ఞానాన్ని బదిలీ చేయడానికి వంతెనగా ఉపయోగపడతాయి. వచన పత్రాలు ఏ విధంగానైనా ఏ విధంగానైనా, మూల సమాచారంలో ఉన్న జ్ఞానాన్ని ఎలా సమర్థవంతంగా బదిలీ చేయాలనేది కీలకమైన ప్రశ్న. మా పరిష్కారం ఏమిటంటే, మాతృక కారకాల ద్వారా సహాయక మూల డేటా నుండి సేకరించిన అర్థ భావనలతో లక్ష్య చిత్రాల ప్రాతినిధ్యాన్ని మెరుగుపరచడం మరియు సహాయక డేటా ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన అజ్ఞాత అర్థ లక్షణాలను ఉపయోగించి మంచి చిత్ర వర్గీకరణను నిర్మించడం. మేము కల్టెక్-256 చిత్ర డేటాసెట్లో మా అల్గోరిథం యొక్క ప్రభావాన్ని అనుభవపూర్వకంగా ధృవీకరిస్తాము. |
381231eecd132199821c5aa3ff3f2278f593ea33 | |
a8823ab946321079c63b9bd42f58bd17b96a25e4 | ముఖ గుర్తింపు, ముఖ కవళికల విశ్లేషణ, భద్రతా లాగిన్ మొదలైన అనేక అనువర్తనాల్లో ముఖ గుర్తింపు మరియు కళ్ళ వెలికితీతకు ముఖ్యమైన పాత్ర ఉంది. మానవ ముఖం, కళ్లు, ముక్కు వంటి ముఖ నిర్మాణాలను గుర్తించడం కంప్యూటర్కు సంక్లిష్టమైన ప్రక్రియ. ఈ కాగితం సోబెల్ ఎడ్జ్ డిటెక్షన్ మరియు మోర్ఫోలాజికల్ ఆపరేషన్లను ఉపయోగించి ఫ్రంటల్ ఫేస్ ఇమేజ్ల నుండి ముఖం గుర్తింపు మరియు కళ్ళు వెలికితీసే అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించింది. ఈ పద్ధతి మూడు దశలుగా విభజించబడింది. ముందుగా ప్రాసెసింగ్, ముఖ ప్రాంతం యొక్క గుర్తింపు, మరియు కళ్ళ యొక్క వెలికితీత. చిత్రాల పరిమాణం మార్చడం మరియు బూడిదరంగు స్కేల్ చిత్ర మార్పిడి ప్రీప్రొసెసింగ్లో సాధించబడుతుంది. ముఖ ప్రాంత గుర్తింపును సోబెల్ ఎడ్జ్ డిటెక్షన్ మరియు మోర్ఫోలాజికల్ ఆపరేషన్ల ద్వారా సాధించవచ్చు. చివరి దశలో, కళ్ళను ముఖ ప్రాంతం నుండి పదనిర్మాణ కార్యకలాపాల సహాయంతో సేకరించుకుంటారు. IMM ఫ్రంటల్ ఫేస్ డేటాబేస్, FEI ఫేస్ డేటాబేస్ మరియు IMM ఫేస్ డేటాబేస్ యొక్క 120, 75, 40 చిత్రాలపై ప్రయోగాలు నిర్వహించబడ్డాయి. ముఖ గుర్తింపు ఖచ్చితత్వం వరుసగా 100%, 100%, 97.50% మరియు కళ్ళను తీయడం యొక్క ఖచ్చితత్వం 92.50%, 90.66%, 92.50% గా ఉంది. |
3b6911dc5d98faeb79d3d3e60bcdc40cfd7c9273 | ఒక సమిష్టి సంతకం పథకం అనేది సమిష్టికి మద్దతు ఇచ్చే ఒక డిజిటల్ సంతకం: n విభిన్న వినియోగదారుల నుండి n విభిన్న సందేశాలపై n సంతకాలు ఇచ్చినట్లయితే, ఈ సంతకాలన్నింటినీ ఒకే చిన్న సంతకంలో కలపడం సాధ్యమవుతుంది. ఈ ఒక్క సంతకం (మరియు n అసలు సందేశాలు) n వినియోగదారులు n అసలు సందేశాలను సంతకం చేశారని ధృవీకరించే వ్యక్తిని ఒప్పిస్తుంది (అనగా, వినియోగదారు i సందేశం Mi కోసం i = 1, . . . , n) కు ఈ వ్యాసంలో, మేము ఒక సమిష్టి సంతకం యొక్క భావనను పరిచయం చేస్తాము, అటువంటి సంతకాలకు భద్రతా నమూనాలను అందిస్తాము మరియు సమిష్టి సంతకాలకు అనేక అనువర్తనాలను ఇస్తాము. బోనే, లిన్, మరియు షాచామ్ కారణంగా బిలినియర్ మ్యాప్ల ఆధారంగా ఇటీవలి చిన్న సంతకం పథకం నుండి సమర్థవంతమైన సంచిత సంతకాన్ని మేము నిర్మిస్తాము. సర్టిఫికెట్ గొలుసుల పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి (గొలుసులోని అన్ని సంతకాలను కలపడం ద్వారా) మరియు SBGP వంటి సురక్షిత రౌటింగ్ ప్రోటోకాల్లలో సందేశ పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి సమగ్ర సంతకాలు ఉపయోగపడతాయి. సమిష్టి సంతకాలు తనిఖీ చేయదగిన ఎన్క్రిప్టెడ్ సంతకాలకు దారితీస్తాయని కూడా మేము చూపిస్తున్నాము. ఇటువంటి సంతకాలు ఇచ్చిన సిఫార్సు టెక్స్ట్ C అనేది ఇచ్చిన సందేశం M పై సంతకం యొక్క గుప్తీకరణ అని ధృవీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది . ఒప్పంద సంతకం ప్రోటోకాల్స్ లో ధృవీకరించదగిన ఎన్క్రిప్టెడ్ సంతకాలు ఉపయోగించబడతాయి. చివరగా, చిన్న సంతకం పథకాన్ని విస్తరించడానికి ఇలాంటి ఆలోచనలను ఉపయోగించవచ్చని మేము చూపిస్తాము, సాధారణ రింగ్ సంతకాలను ఇవ్వడానికి. |
6d4fa4b9037b64b8383331583430711be321c587 | సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ అనేది పరిశోధన యొక్క పెరుగుతున్న రంగం, ఇది వాణిజ్య అనువర్తనాలు మరియు విద్యాసంబంధ ఆసక్తి రెండింటి ద్వారా నడపబడుతుంది. ఈ వ్యాసంలో, విలువ మరియు ఉత్తేజం యొక్క సెంటిమెంట్ కొలతలు కోసం డైరీ లాంటి బ్లాగ్ పోస్ట్ ల యొక్క బహుళ తరగతి వర్గీకరణను మేము అన్వేషిస్తాము, ఇక్కడ పని యొక్క లక్ష్యం వాలెన్సీ మరియు ఉత్తేజం స్థాయిని అంచనా వేయడం ఒక ఆర్డినల్ ఐదు-స్థాయి స్కేల్లో, చాలా ప్రతికూల / తక్కువ నుండి చాలా సానుకూల / అధిక వరకు. రస్సెల్ యొక్క సర్కంప్లెక్స్ మోడల్ ఆఫ్ ఎఫెక్ట్ యొక్క మానసిక నమూనా ఆధారంగా ఈ రెండు కొలతలలో వివిక్త భావోద్వేగ స్థితులను ఆర్డినల్ స్కేల్స్లోకి మ్యాప్ చేయడం మరియు బహుళ-పరిమాణ, వాస్తవ-విలువైన వ్యాఖ్యలతో గతంలో అందుబాటులో ఉన్న కార్పస్ను లేబుల్ చేయడం ఎలాగో మేము చూపిస్తాము. మద్దతు వెక్టర్ యంత్ర వర్గీకరణ యొక్క రిగ్రెషన్ మరియు వన్ వర్సెస్ ఆల్ విధానాలను ఉపయోగించి ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు, రెండో విధానం మంచి ఖచ్చితమైన ఆర్డినల్ క్లాస్ ప్రిడిక్షన్ ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తున్నప్పటికీ, రిగ్రెషన్ పద్ధతులు చిన్న స్థాయిలో లోపాలను కలిగిస్తాయి. |
9931c6b050e723f5b2a189dd38c81322ac0511de | మానవ చర్య గుర్తింపు సంఘంలో బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న డేటాసెట్ల యొక్క ప్రస్తుత స్థితిపై మేము సమీక్షను అందిస్తున్నాము; భంగిమ ఆధారిత పద్ధతుల పునరుజ్జీవనం మరియు వ్యక్తి-వ్యక్తి పరస్పర చర్య మోడలింగ్ను అర్థం చేసుకోవడంలో ఇటీవలి పురోగతిని హైలైట్ చేస్తోంది. మేము డేటాసెట్లను అనేక కీలక లక్షణాల ప్రకారం వర్గీకరిస్తాము. వీటిలో క్లాస్ లేబుల్స్ సంఖ్య, అందించిన గ్రౌండ్ సత్యాలు మరియు అవి ఆక్రమించిన అప్లికేషన్ డొమైన్ ఉన్నాయి. ప్రతి డేటాసెట్ యొక్క వియుక్త స్థాయిని కూడా మేము పరిశీలిస్తాము; చర్యలు, పరస్పర చర్యలు మరియు ఉన్నత స్థాయి అర్థ కార్యకలాపాలను ప్రదర్శించే వాటిని సమూహపరచడం. ఈ సర్వే కీలక ప్రదర్శన మరియు భంగిమ ఆధారిత డేటాసెట్లను గుర్తిస్తుంది, సరళీకృత, ఉద్ఘాటించిన లేదా స్క్రిప్టెడ్ చర్య తరగతుల కోసం ఒక ధోరణిని గుర్తించింది, ఇవి తరచుగా స్థిరమైన సబ్-యాక్షన్ సంజ్ఞల సేకరణ ద్వారా సులభంగా నిర్వచించబడతాయి. సన్నిహిత సంబంధాన్ని కలిగి ఉన్న చర్యలను అందించే డేటాసెట్ల స్పష్టమైన కొరత ఉంది, అవి వరుస భంగిమలు మరియు కదలికల ద్వారా నిష్క్రియాత్మకంగా గుర్తించబడవు, కానీ బదులుగా పరస్పర చర్యల యొక్క డైనమిక్ సమితి. అందువల్ల మేము ఒక కొత్త డేటాసెట్ను ప్రతిపాదించాము, ఇది 3D భంగిమ ద్వారా ఇద్దరు వ్యక్తుల మధ్య సంక్లిష్ట సంభాషణ పరస్పర చర్యలను సూచిస్తుంది. రెండు Kinect లోతు సెన్సార్లను ఉపయోగించి 7 వేర్వేరు సంభాషణ ఆధారిత దృశ్యాలను వివరించే 8 జత పరస్పర చర్యలను సేకరించారు. అనేక ప్రాచీన చర్యలు, పరస్పర చర్యలు మరియు కదలికల నుండి నిర్మించబడిన సంఘటనలను అందించడం ఉద్దేశ్యం; వాస్తవ ప్రపంచానికి మరింత ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్న సూక్ష్మ చర్య తరగతుల సమితిని అందించడం మరియు ప్రస్తుతం అభివృద్ధి చెందిన గుర్తింపు పద్దతులకు సవాలు. ఇది 3 డి పోజ్ ప్రిప్రింట్ ఉపయోగించి సంభాషణ పరస్పర వర్గీకరణకు అంకితమైన మొదటి డేటాసెట్లలో ఒకటి అని మేము నమ్ముతున్నాము. ఇది ఎల్సెవియర్ అక్టోబర్ 27, 2015 లక్షణాలకు సమర్పించబడింది మరియు ఈ పని నిజంగా సాధ్యమేనని సూచించిన పత్రాలు చూపిస్తున్నాయి. ఈ పూర్తి డేటాసెట్ను పరిశోధనా సంఘం [1] వద్ద ప్రజలకు అందుబాటులో ఉంచారు. |
26e6b1675e081a514f4fdc0352d6cb211ba6d9c8 | ఆధునిక కార్లలో ఉపయోగించే పాసివ్ కీలెస్ ఎంట్రీ అండ్ స్టార్ట్ (పికెఇఎస్) వ్యవస్థలపై రిలే దాడులను ప్రదర్శిస్తాము. మేము రెండు సమర్థవంతమైన మరియు చవకైన దాడి సాధనాలను నిర్మించాము, వైర్డు మరియు వైర్లెస్ భౌతిక-పొర రిలేలు, ఇది దాడి చేసే వ్యక్తికి కారులోకి ప్రవేశించి, స్మార్ట్ కీ మధ్య సందేశాలను ప్రసారం చేయడం ద్వారా కారును ప్రారంభించడానికి అనుమతిస్తుంది. మా రిలేలు మాడ్యులేషన్, ప్రోటోకాల్, లేదా బలమైన ప్రమాణీకరణ మరియు ఎన్క్రిప్షన్ ఉనికిని పూర్తిగా స్వతంత్రంగా ఉంటాయి. మేము 8 తయారీదారుల నుండి 10 కార్ మోడళ్లపై విస్తృతమైన అంచనాను నిర్వహిస్తాము. మా ఫలితాలు సిగ్నల్ ను ఒక దిశలో మాత్రమే (కారు నుండి కీ వరకు) ప్రసారం చేయడం దాడిని నిర్వహించడానికి సరిపోతుంది, అయితే కీ మరియు కారు మధ్య నిజమైన దూరం పెద్దదిగా ఉంటుంది (50 మీటర్ల వరకు పరీక్షించబడింది, దృష్టి రేఖ లేదు). మా సెటప్ తో, స్మార్ట్ కీని 8 మీటర్ల వరకు ఉత్తేజపరచవచ్చని కూడా చూపిస్తాము. దాడి చేసే వ్యక్తి రిలేను స్థాపించడానికి కీకి దగ్గరగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు. మేము మరింత విశ్లేషించి క్లిష్టమైన వ్యవస్థ లక్షణాలను చర్చిస్తాము. రిలే దాడి యొక్క సాధారణత మరియు అంచనా వేసిన వ్యవస్థల సంఖ్యను బట్టి, ఇలాంటి డిజైన్లపై ఆధారపడిన అన్ని పికెఇఎస్ వ్యవస్థలు కూడా అదే దాడికి గురవుతాయి. చివరగా, రిలే దాడుల ప్రమాదాన్ని తగ్గించే తక్షణ ఉపశమన చర్యలను, రిలే దాడులను నివారించే ఇటీవలి పరిష్కారాలను మేము ప్రతిపాదించాము, అదే సమయంలో ఉపయోగం యొక్క సౌలభ్యాన్ని కాపాడుతుంది, దీని కోసం పికెఇఎస్ వ్యవస్థలు ప్రారంభంలో ప్రవేశపెట్టబడ్డాయి. |
69d685d0cf85dfe70d87c1548b03961366e83663 | రక్తంలో ఆక్సిజన్ సంతృప్తిని (SpO2) పర్యవేక్షించడానికి మేము ఒక కాంటాక్ట్ రహిత పద్ధతిని అందిస్తున్నాము. ఈ పద్ధతి ఒక ట్రిగ్గర్ కంట్రోల్ తో CMOS కెమెరాను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది రెండు ప్రత్యేక తరంగదైర్ఘ్యాలలో ప్రత్యామ్నాయంగా ఫోటోప్లెథిస్మోగ్రఫీ (PPG) సంకేతాలను రికార్డ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది మరియు ఈ తరంగదైర్ఘ్యాలలో PPG సంకేతాల యొక్క పల్సటిల్ మరియు నాన్-పల్సటిల్ భాగాల యొక్క కొలిచిన నిష్పత్తుల నుండి SpO2 ను నిర్ణయిస్తుంది. SpO2 విలువ యొక్క సిగ్నల్-టు-శబ్దం నిష్పత్తి (SNR) తరంగదైర్ఘ్యాల ఎంపికపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఆరెంజ్ (λ = 611 nm) మరియు సమీప ఇన్ఫ్రారెడ్ (λ = 880 nm) కలయిక నాన్ కాంటాక్ట్ వీడియో ఆధారిత గుర్తింపు పద్ధతికి ఉత్తమ SNR ని అందిస్తుందని మేము కనుగొన్నాము. సంప్రదాయ స్పర్శ ఆధారిత SpO2 కొలతలో ఉపయోగించే వాటికి ఈ కలయిక భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఈ తరంగదైర్ఘ్యాలలో PPG సిగ్నల్ బలాలు మరియు కెమెరా క్వాంటం సామర్థ్యాలు స్పర్శ రహిత పద్ధతిని ఉపయోగించి SpO2 కొలతకు మరింత అనుకూలంగా ఉంటాయి. స్పాక్ ఆక్సైడ్ స్థాయి 83%-98% పరిధిలో స్పాక్ ఆక్సైడ్ స్థాయిని పరీక్షించడానికి ఒక చిన్న పైలట్ అధ్యయనాన్ని కూడా నిర్వహించాం. ఈ అధ్యయన ఫలితాలు ఒక రిఫరెన్స్ కాంటాక్ట్ SpO2 పరికరాన్ని ఉపయోగించి కొలుస్తారు (r = 0.936, p <; 0.001). ఈ పద్ధతి ఇంట్లో స్వేచ్ఛగా జీవించే పరిస్థితులలో ఒకరి ఆరోగ్యం మరియు శ్రేయస్సును ట్రాక్ చేయడానికి మరియు సంప్రదాయ కాంటాక్ట్ ఆధారిత PPG పరికరాలను ఉపయోగించలేని వారికి ప్రత్యేకంగా సరిపోతుంది. |
51c88134a668cdfaccda2fe5f88919ac122bceda | వెబ్ వీడియోలలో మల్టీమీడియా సంఘటనలను గుర్తించడం మల్టీమీడియా మరియు కంప్యూటర్ విజన్ రంగాలలో అభివృద్ధి చెందుతున్న హాట్ రీసెర్చ్ ప్రాంతం. ఈ కాగితంలో, ఈవెంట్ డిటెక్షన్ యొక్క మొత్తం సమస్య యొక్క వివిధ అంశాలను పరిష్కరించడానికి విశ్లేషణాత్మక మీడియా ప్రాసెసింగ్ (E-LAMP) వ్యవస్థ ద్వారా ఈవెంట్ లేబులింగ్ కోసం మేము ఇటీవల అభివృద్ధి చేసిన ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క ప్రధాన పద్ధతులు మరియు సాంకేతికతలను పరిచయం చేస్తున్నాము. ప్రత్యేకించి, మేము ఫీచర్ వెలికితీత కోసం సమర్థవంతమైన పద్ధతులను అభివృద్ధి చేసాము, తద్వారా వేలాది గంటల వీడియోలతో పెద్ద వీడియో డేటా సేకరణలను నిర్వహించగలుగుతాము. రెండవది, మేము సేకరించిన ముడి లక్షణాలను మరింత సమర్థవంతమైన టైల్స్ తో ఒక ప్రాదేశిక బ్యాగ్-ఆఫ్-వర్డ్స్ మోడల్లో సూచిస్తాము, తద్వారా వివిధ లక్షణాల యొక్క ప్రాదేశిక లేఅవుట్ సమాచారాన్ని మరియు వివిధ సంఘటనలను బాగా సంగ్రహించవచ్చు, తద్వారా మొత్తం గుర్తింపు పనితీరును మెరుగుపరచవచ్చు. మూడవది, విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్రారంభ మరియు చివరి కలయిక పథకాల నుండి భిన్నంగా, బహుళ లక్షణాల నుండి మరింత బలమైన మరియు వివక్షతగల ఇంటర్మీడియట్ ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడానికి ఒక నవల అల్గోరిథం అభివృద్ధి చేయబడింది, తద్వారా మంచి ఈవెంట్ మోడళ్లను దానిపై నిర్మించవచ్చు. చివరగా, చాలా తక్కువ సానుకూల ఉదాహరణలతో ఈవెంట్ డిటెక్షన్ యొక్క అదనపు సవాలును పరిష్కరించడానికి, మేము ఈవెంట్ డిటెక్షన్కు సహాయపడటానికి సహాయక వనరుల నుండి నేర్చుకున్న జ్ఞానాన్ని సమర్థవంతంగా స్వీకరించగల ఒక కొత్త అల్గోరిథంను అభివృద్ధి చేసాము. మా అనుభవ ఫలితాలు మరియు TRECVID MED11 మరియు MED12 పై అధికారిక అంచనా ఫలితాలు ఈ ఆలోచనల సమైక్యత యొక్క అద్భుతమైన పనితీరును ప్రదర్శిస్తాయి. |
10d6b12fa07c7c8d6c8c3f42c7f1c061c131d4c5 | దృశ్యమాన వస్తువుల గుర్తింపు కోసం ఫీచర్ సెట్ల ప్రశ్నను మేము అధ్యయనం చేస్తున్నాము; లీనియర్ SVM ఆధారిత మానవ గుర్తింపును పరీక్ష కేసుగా అవలంబిస్తోంది. ఇప్పటికే ఉన్న ఎడ్జ్ మరియు గ్రాడియంట్ ఆధారిత వర్ణనలను సమీక్షించిన తరువాత, ఓరియెంటెడ్ గ్రాడియంట్ (HOG) వర్ణనల యొక్క హిస్టోగ్రామ్ల గ్రిడ్లు మానవ గుర్తింపు కోసం ఇప్పటికే ఉన్న ఫీచర్ సెట్లను గణనీయంగా అధిగమిస్తాయని మేము ప్రయోగాత్మకంగా చూపిస్తాము. పనితీరుపై గణన యొక్క ప్రతి దశ యొక్క ప్రభావాన్ని మేము అధ్యయనం చేస్తాము, చక్కటి స్కేల్ ప్రవణతలు, చక్కటి ఓరియంటేషన్ బిన్నింగ్, సాపేక్షంగా కఠినమైన ప్రాదేశిక బిన్నింగ్ మరియు అతివ్యాప్తి చెందుతున్న వివరణాత్మక బ్లాక్లలో అధిక-నాణ్యత స్థానిక విరుద్ధ సాధారణీకరణ అన్నీ మంచి ఫలితాలకు ముఖ్యమైనవి. కొత్త విధానం అసలు MIT పాదచారుల డేటాబేస్లో దాదాపు ఖచ్చితమైన విభజనను ఇస్తుంది, కాబట్టి మేము 1800 కంటే ఎక్కువ వ్యాఖ్యానించిన మానవ చిత్రాలను కలిగి ఉన్న మరింత సవాలుగా ఉన్న డేటాసెట్ను పరిచయం చేస్తున్నాము. విస్తృత శ్రేణి భంగిమ వైవిధ్యాలు మరియు నేపథ్యాలతో. |
2337ff38e6cfb09e28c0958f07e2090c993ef6e8 | అనేక నమూనా గుర్తింపు పనులకు, ఆదర్శ ఇన్పుట్ ఫీచర్ బహుళ గందరగోళ లక్షణాలకు (విజువల్ కంప్యూటర్ అప్లికేషన్లలో ప్రకాశం మరియు వీక్షణ కోణం వంటివి) మార్పులేనిదిగా ఉంటుంది. ఇటీవల, పర్యవేక్షణ లేని పద్ధతిలో శిక్షణ పొందిన లోతైన నిర్మాణాలు ఉపయోగకరమైన లక్షణాలను తీయడానికి ఆటోమేటిక్ పద్ధతిగా ప్రతిపాదించబడ్డాయి. అయితే, నేర్చుకున్న లక్షణాలను ఒక వర్గీకరణలో ఉపయోగించడం తప్ప వేరే మార్గాల ద్వారా అంచనా వేయడం కష్టం. ఈ కాగితంలో, ఈ నేర్చుకున్న లక్షణాలు వేర్వేరు ఇన్పుట్ పరివర్తనలకు ఎంతవరకు ఇన్వర్యంట్ అవుతాయో నేరుగా కొలిచే అనేక అనుభవ పరీక్షలను మేము ప్రతిపాదించాము. సహజ చిత్రాలపై శిక్షణ పొందినప్పుడు స్టాక్డ్ ఆటోఎన్కోడర్లను నిగూఢమైన పెరుగుతున్న అస్థిర లక్షణాలను లోతుతో నేర్చుకుంటామని మేము కనుగొన్నాము. కన్వోల్షనల్ డీప్ బిలీవ్ నెట్వర్క్లు ప్రతి పొరలో మరింత ఇన్వారియంట్ ఫీచర్లను నేర్చుకుంటాయని మేము కనుగొన్నాము. ఈ ఫలితాలు deep vs shallower ప్రాతినిధ్యాల వాడకాన్ని మరింత సమర్థిస్తాయి, అయితే ఒక ఆటోఎన్కోడర్ను మరొకదానిపై స్టాకింగ్ చేయకుండా ఉన్న యంత్రాంగాలు ఇన్వారియెన్సీని సాధించడానికి ముఖ్యమైనవి అని సూచిస్తున్నాయి. మా అంచనా కొలమానాలు కూడా లోతైన అభ్యాసంలో భవిష్యత్ పనిని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా భవిష్యత్ అల్గోరిథంల అభివృద్ధికి సహాయపడుతుంది. |
31b58ced31f22eab10bd3ee2d9174e7c14c27c01 | ఇంటర్ నెట్ పుట్టుకతో, బిలియన్ల సంఖ్యలో చిత్రాలు ఇప్పుడు ఆన్లైన్లో ఉచితంగా లభిస్తాయి మరియు దృశ్య ప్రపంచం యొక్క దట్టమైన నమూనాను కలిగి ఉంటాయి. వివిధ పారామీట్రీ కాని పద్ధతులను ఉపయోగించి, ఇంటర్నెట్ నుండి సేకరించిన 79,302,017 చిత్రాల పెద్ద డేటాసెట్ సహాయంతో మేము ఈ ప్రపంచాన్ని అన్వేషిస్తాము. మానసిక భౌతిక ఫలితాల ద్వారా ప్రేరేపించబడి, మానవ దృశ్య వ్యవస్థ యొక్క చిత్ర స్పష్టత క్షీణతకు గొప్ప సహనం చూపిస్తుంది, డేటాసెట్లోని చిత్రాలు 32 x 32 రంగు చిత్రాలుగా నిల్వ చేయబడతాయి. ప్రతి చిత్రానికి ఇంగ్లీషులో 75,062 నాన్-అబ్స్ట్రాక్ట్ నామవాచకాలలో ఒకదానితో సడలించిన లేబుల్ ఉంది, ఇది వర్డ్నెట్ లెక్సికల్ డేటాబేస్లో జాబితా చేయబడింది. అందువల్ల ఈ చిత్ర డేటాబేస్ అన్ని వస్తువు వర్గాలు మరియు దృశ్యాల యొక్క సమగ్ర కవరేజీని అందిస్తుంది. వర్డ్నెట్ నుండి వచ్చిన అర్థ సమాచారాన్ని సమీప పొరుగు పద్ధతులతో కలిపి ఉపయోగించవచ్చు, ఇది లేబులింగ్ శబ్దం యొక్క ప్రభావాలను తగ్గించే వివిధ అర్థ స్థాయిలలో వస్తువు వర్గీకరణను నిర్వహించడానికి. డేటాసెట్లో ముఖ్యంగా ప్రబలంగా ఉన్న కొన్ని తరగతుల కోసం, ప్రజలు వంటివి, మేము తరగతి-నిర్దిష్ట వైయోలా-జోన్స్ శైలి డిటెక్టర్లతో పోల్చదగిన గుర్తింపు పనితీరును ప్రదర్శించగలుగుతున్నాము. |
4b605e6a9362485bfe69950432fa1f896e7d19bf | లోతైన అభ్యాసంలో పురోగతి మరియు లోతైన నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి పెద్ద డేటాసెట్ల లభ్యత కారణంగా ఆటోమేటిక్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీలు పనితీరులో గణనీయమైన మెరుగుదలలను చూసాయి. ముఖాలను గుర్తించడం అనేది మానవులు చాలా మంచిగా నమ్ముతున్న పని కాబట్టి, పూర్తిగా అపరిమిత ముఖ చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు ఆటోమేటెడ్ ముఖ గుర్తింపు మరియు మానవుల యొక్క సాపేక్ష పనితీరును పోల్చడం సహజం. ఈ కృషిలో, అపరిమిత ముఖ చిత్రాలను ఉపయోగించి అనేక నవల విశ్లేషణలను నిర్వహించడం ద్వారా మానవుల మరియు ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్స్ యొక్క గుర్తింపు ఖచ్చితత్వం యొక్క మునుపటి అధ్యయనాలను మేము విస్తరిస్తాము. మానవ గుర్తింపుదారులకు ప్రతి అంశానికి వేర్వేరు చిత్రాల పరిమాణం, లింగం వంటి మార్పులేని లక్షణాలు మరియు అబ్కలాషన్, ప్రకాశం మరియు భంగిమ వంటి పరిస్థితుల లక్షణాలతో ప్రదర్శించినప్పుడు పనితీరుపై ప్రభావాన్ని మేము పరిశీలిస్తాము. సవాలుతో కూడిన ఐజెబి-ఎ డేటాసెట్లో మానవులు అత్యంత అధునాతన ఆటోమేటెడ్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ అల్గోరిథంలను మించిపోతున్నారని ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. |
a4d510439644d52701f852d9dd34bbd37f4b8b78 | సెల్ లార్ ఆటోమాటా (సిఎ) పై ఆధారపడిన స్లీత్ నమూనాను మెట్రోపాలిటన్ ప్రాంతాల్లో నగర అభివృద్ధి అనుకరణకు ఉపయోగించవచ్చు. ఈ అధ్యయనంలో పట్టణ విస్తరణను మోడల్ చేయడానికి మరియు టెహ్రాన్ లో పట్టణ వృద్ధి యొక్క భవిష్యత్తు ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి SLEUTH నమూనా ఉపయోగించబడింది. 1988, 1992, 1998, 2001 మరియు 2010 సంవత్సరాల్లో ల్యాండ్శాట్ TM మరియు ETM చిత్రాలు ఐదు ప్రాథమిక డేటా. మూడు దృశ్యాలు ప్రాదేశిక నమూనాను అనుకరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. మొదటి దృష్టాంతంలో చారిత్రక పట్టణీకరణ విధానం కొనసాగుతుందని భావించారు మరియు అభివృద్ధికి ఉన్న ఏకైక పరిమితులు ఎత్తు మరియు వాలు. రెండవది ఒక కాంపాక్ట్ దృశ్యం, ఇది వృద్ధిని ఎక్కువగా అంతర్గతంగా చేస్తుంది మరియు శివారు ప్రాంతాల విస్తరణను పరిమితం చేస్తుంది. చివరి దృష్టాంతంలో ఒక పాలిసెంట్రిక్ పట్టణ నిర్మాణం ప్రతిపాదించబడింది, ఇది చిన్న పాచెస్ * అనుగుణమైన రచయిత. టెల్. : +98 912 3572913 ఇమెయిల్ చిరునామా: షాఘేయెగ్. కార్గోజార్ @ యాహూ. కామ్ |
f19e6e8a06cba5fc8cf234881419de9193bba9d0 | న్యూరల్ నెట్వర్క్లను సాధారణంగా వర్గీకరణ మరియు నిర్ణయ పనులలో ఉపయోగిస్తారు. ఈ వ్యాసంలో, వారి ఫలితాల యొక్క స్థానిక విశ్వాసం యొక్క సమస్యపై మేము దృష్టి పెడతాము. న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో వర్గీకరణ కోసం విశ్వాస చర్యల యొక్క నిర్ణయం మరియు ఉపయోగం గురించి అంతర్దృష్టిని అందించే గణాంక నిర్ణయం సిద్ధాంతం నుండి కొన్ని భావనలను మేము సమీక్షిస్తాము. అప్పుడు మేము ఇప్పటికే ఉన్న విశ్వసనీయత కొలతల యొక్క అవలోకనాన్ని అందిస్తాము మరియు చివరకు నెట్వర్క్ అవుట్పుట్ల యొక్క సంభావ్యత-వివరణ యొక్క ప్రయోజనాలను మరియు బూట్స్ట్రాప్ లోపం అంచనా ద్వారా నమూనా యొక్క నాణ్యతను అంచనా వేయడం యొక్క ప్రయోజనాలను కలిపే ఒక సాధారణ కొలతను ప్రతిపాదించాము. వాస్తవ ప్రపంచం లోని ఒక అప్లికేషన్ మరియు కృత్రిమ సమస్య పై అనుభవ ఫలితాల ను మనం చర్చించాము మరియు అత్యంత సరళమైన కొలత తరచుగా మరింత అధునాతనమైన వాటి కన్నా మెరుగ్గా పనిచేస్తుందని, కానీ కొన్ని పరిస్థితులలో ప్రమాదకరమైనది కావచ్చు అని చూపిస్తాము. |
4a5be26509557f0a1a911e639868bfe9d002d664 | తయారీ సందేశాల స్పెసిఫికేషన్ (ఎంఎంఎస్) ప్రోటోకాల్ను పారిశ్రామిక ప్రక్రియ నియంత్రణ అనువర్తనాల్లో విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తున్నారు, అయితే ఇది పేలవంగా డాక్యుమెంట్ చేయబడింది. ఈ పత్రంలో, సమాచార భద్రత సందర్భంలో MMS యొక్క అవగాహనను మెరుగుపరచడానికి MMS ప్రోటోకాల్ యొక్క విశ్లేషణను మేము అందిస్తున్నాము. మా పరిశోధనల ప్రకారం, MMS కి తగినంత భద్రతా యంత్రాంగం లేదు, మరియు అందుబాటులో ఉన్న కొరత భద్రతా యంత్రాంగాలు వాణిజ్యపరంగా లభించే పారిశ్రామిక పరికరాలలో అమలు చేయబడలేదు. |
15a2ef5fac225c864759b28913b313908401043f | వినియోగదారుల విశ్వాసాన్ని పొందేందుకు సాఫ్ట్ వేర్ విక్రేతలు తమ ఉత్పత్తులను భద్రతా ప్రమాణాల ప్రకారం సర్టిఫికేట్ చేయవచ్చు. ఉదా. అయితే, కామన్ క్రిటరియాల సర్టిఫికేషన్కు సాఫ్ట్వేర్ ఉత్పత్తి యొక్క అర్థమయ్యేలా డాక్యుమెంటేషన్ అవసరం. ఈ డాక్యుమెంటేషన్ యొక్క సృష్టి సమయం మరియు డబ్బు పరంగా అధిక ఖర్చులు ఫలితంగా. కామన్ క్రిటరియాల సర్టిఫికేషన్ కోసం అవసరమైన డాక్యుమెంటేషన్ సృష్టికి మద్దతు ఇచ్చే సాఫ్ట్వేర్ అభివృద్ధి ప్రక్రియను మేము ప్రతిపాదించాము. అందువల్ల సాఫ్ట్ వేర్ ను నిర్మించిన తర్వాత డాక్యుమెంటేషన్ ను సృష్టించాల్సిన అవసరం లేదు. అంతేకాకుండా, కామన్ క్రిటరియల్స్ పత్రాల ఏర్పాటులో సాధ్యమయ్యే సమస్యలను గుర్తించడానికి ADIT అని పిలువబడే అవసరాల ఆధారిత సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ ప్రక్రియ యొక్క మెరుగైన సంస్కరణను ఉపయోగించాలని మేము ప్రతిపాదించాము. సర్టిఫికేషన్ ప్రక్రియకు ముందు ఈ సమస్యలను గుర్తించడమే మా లక్ష్యం. తద్వారా ధ్రువీకరణ ప్రక్రియలో ఖరీదైన ఆలస్యం తప్పిపోతుంది. వివిధ రకాల UML నమూనాల మధ్య స్థిరత్వ తనిఖీలను అనుమతించే ఒక అతుకులు లేని అభివృద్ధి విధానాన్ని ADIT అందిస్తుంది. భద్రతా అవసరాల నుండి డిజైన్ పత్రాల వరకు ట్రాసిబిలిటీకి కూడా ADIT మద్దతు ఇస్తుంది. స్మార్ట్ మీటరింగ్ గేట్ వే వ్యవస్థ అభివృద్ధితో మా విధానాన్ని మేము వివరించాము. |
21968ae000669eb4cf03718a0d97e23a6bf75926 | ఇటీవల, సోషల్ నెట్వర్క్లలో ప్రభావ ప్రసార దృగ్విషయంపై విపరీతమైన ఆసక్తి ఉంది. ఈ రంగంలో అధ్యయనాలు వారు వారి సమస్యలకు ఇన్పుట్ గా ఒక సామాజిక గ్రాఫ్ ను కలిగి ఉంటారని అనుకుంటారు, వినియోగదారుల మధ్య ప్రభావ అవకాశాలతో అంచులను లేబుల్ చేస్తారు. అయితే, ఈ సంభావ్యతలు ఎక్కడ నుండి వచ్చాయనే ప్రశ్న లేదా అవి నిజమైన సోషల్ నెట్వర్క్ డేటా నుండి ఎలా లెక్కించబడతాయనే ప్రశ్న ఇప్పటి వరకు ఎక్కువగా విస్మరించబడింది. అందువల్ల సామాజిక గ్రాఫ్ మరియు దాని వినియోగదారుల చర్యల లాగ్ నుండి, ఎవరైనా ప్రభావం యొక్క నమూనాలను నిర్మించగలరా అని అడగడం ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది. ఈ పత్రంలో ప్రధానంగా దాడి చేసిన సమస్య ఇది. నమూనా పారామితులను నేర్చుకోవడానికి మరియు అంచనాలు చేయడానికి నేర్చుకున్న నమూనాలను పరీక్షించడానికి నమూనాలు మరియు అల్గోరిథంలను ప్రతిపాదించడంతో పాటు, ఒక వినియోగదారు ఒక చర్యను నిర్వహించాలని ఆశించే సమయాన్ని అంచనా వేయడానికి మేము పద్ధతులను కూడా అభివృద్ధి చేస్తాము. 1.3 మిలియన్ నోడ్స్, 40 మిలియన్ ఎడ్జ్ లు, మరియు 35 మిలియన్ టపుల్స్ ను సూచించే యాక్షన్ లాగ్ ను కలిగి ఉన్న ఒక సోషల్ గ్రాఫ్ ను కలిగి ఉన్న ఫ్లికర్ డేటా సెట్ ను ఉపయోగించి మేము మా ఆలోచనలు మరియు పద్ధతులను ధృవీకరిస్తాము. నిజమైన సామాజిక నెట్వర్క్లో నిజమైన ప్రభావం చూపుతున్నట్లు చూపించడమే కాకుండా, మా పద్ధతులు అద్భుతమైన అంచనా పనితీరును కలిగి ఉన్నాయని మేము చూపిస్తున్నాము. |
c8a04d0cbb9f70e86800b11b594c9a05d7b6bac0 | |
61dc8de84e0f4aab21a03833aeadcefa87d6d4e5 | ప్రైవసీని కాపాడేందుకు ఉద్దేశించిన డేటా ఏగ్రిగేషన్ అనేది ఒక సవాలుతో కూడిన సమస్య. పంపిణీ చేయబడిన కమ్యూనికేషన్ మరియు నియంత్రణ అవసరాలు, డైనమిక్ నెట్వర్క్ టోపోలాజీ, నమ్మదగని కమ్యూనికేషన్ లింకులు మొదలైనవి పరిగణనలోకి తీసుకుంటే. నిజాయితీ లేని నోడ్లు ఉన్నప్పుడు ఈ కష్టం అధికంగా ఉంటుంది, నిజాయితీ లేని నోడ్లకు వ్యతిరేకంగా గోప్యత, ఖచ్చితత్వం మరియు దృఢత్వాన్ని ఎలా నిర్ధారించాలో ఇప్పటికీ బహిరంగ సమస్యగా ఉంది. విస్తృతంగా ఉపయోగించే క్రిప్టోగ్రాఫిక్ విధానాల నుండి భిన్నంగా, ఈ కాగితంలో, మేము ఈ సవాలు సమస్యను పంపిణీ చేసిన ఏకాభిప్రాయ సాంకేతికతను ఉపయోగించి పరిష్కరిస్తాము. సున్నితమైన డేటా యొక్క గోప్యతను కాపాడటంతో ఖచ్చితమైన మొత్తం కలయికకు హామీ ఇచ్చే సురక్షిత ఏకాభిప్రాయ ఆధారిత డేటా కలయిక (SCDA) అల్గోరిథంను మేము మొదట ప్రోత్సహిస్తాము. అనంతరం, అన్యాయమైన నోడ్ల నుండి వచ్చే కాలుష్యాన్ని తగ్గించడానికి, పొరుగువారు అన్యాయమైన నోడ్లను గుర్తించడానికి మరియు గుర్తించలేని డిష్ టోన్ లు ఉన్నప్పుడు లోపం బౌండ్ను పొందటానికి అనుమతించే మెరుగైన SCDA (E-SCDA) అల్గోరిథంను మేము ప్రతిపాదించాము. మేము SCDA మరియు E-SCDA రెండింటి యొక్క సారూప్యతను రుజువు చేస్తాము. ప్రతిపాదిత అల్గోరిథంలు ((, σ) - డేటా ప్రైవసీ అని కూడా నిరూపించుకుంటాము మరియు మరియు σ ల మధ్య గణిత సంబంధాన్ని పొందుతాము. ప్రతిపాదిత అల్గోరి థిమ్స్ అధిక ఖచ్చితత్వం మరియు తక్కువ సంక్లిష్టత కలిగి ఉన్నాయని విస్తృతమైన అనుకరణలు చూపించాయి మరియు అవి నెట్వర్క్ డైనమిక్స్ మరియు అన్యాయమైన నోడ్లకు వ్యతిరేకంగా బలంగా ఉన్నాయి. |
dbde4f47efed72cbb99f412a9a4c17fe39fa04fc | సహజ చిత్ర ఉత్పత్తి ప్రస్తుతం లోతైన అభ్యాసంలో అత్యంత చురుకుగా అన్వేషించబడిన రంగాలలో ఒకటి. అనేక విధానాలు, ఉదా. అధునాతన కళాత్మక శైలి బదిలీ లేదా సహజ ఆకృతి సంశ్లేషణ కోసం, పర్యవేక్షక శిక్షణ పొందిన లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లలోని శ్రేణి ప్రాతినిధ్యాల గణాంకాలపై ఆధారపడండి. అయితే, సహజ చిత్రాల ఉత్పత్తికి ఈ ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యంలోని ఏ అంశాలు కీలకం అనేది అస్పష్టంగా ఉందిః ఇది లోతు, కలపడం లేదా సహజ చిత్రాలపై ఫీచర్ల శిక్షణ? సహజమైన ఆకృతుల సంశ్లేషణకు సంబంధించిన ఈ ప్రశ్నను ఇక్కడ మేము పరిష్కరిస్తాము మరియు పైన పేర్కొన్న అంశాలలో ఏదీ తప్పనిసరి కాదని చూపిస్తాము. బదులుగా, అధిక అవగాహన నాణ్యత కలిగిన సహజ అల్లికలను ఒకే పొర, ఏ పూలింగ్ మరియు యాదృచ్ఛిక ఫిల్టర్లు లేని నెట్వర్క్ల నుండి ఉత్పత్తి చేయవచ్చని మేము ప్రదర్శిస్తాము. |
acdc3d8d8c880bc9b9e10b337b09bed4c0c762d8 | దుస్తులు, ధరించగలిగే ఉత్పత్తుల్లో విలీనం చేసిన టెలికమ్యూనికేషన్ వ్యవస్థలు వైద్య పరికరాలు ఆరోగ్య సంరక్షణను మెరుగుపరచడంలో 24 గంటలూ ప్రభావం చూపుతున్నాయి. ఈ దుస్తులు పూర్తిగా అభివృద్ధి చెందినప్పుడు, ఆసుపత్రి వనరులు మరియు శ్రమను తగ్గించడంతో పాటు, అవసరమైతే మరియు అవసరమైనప్పుడు హెచ్చరించడానికి మరియు శ్రద్ధ వహించడానికి వీలుంటుంది. అంతేకాకుండా, ఆరోగ్యంగా ఉన్న వ్యక్తులలో రోగ నిరోధక వ్యాధులు, ఆరోగ్య అసమానతలు మరియు ఊహించని గుండె లేదా మెదడు రుగ్మతలలో ఇవి ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తాయి. ఈ పని ఉపరితలానికి మరియు రూపొందించిన యాంటెన్నా యొక్క కండక్టింగ్ భాగాలకు ఉపయోగించిన పూర్తిగా వస్త్ర పదార్థాల నుండి తయారైన అల్ట్రా-వైడ్బ్యాండ్ (UWB) యాంటెన్నాను పరిశోధించే సాధ్యతను అందిస్తుంది. సిమ్యులేషన్ మరియు కొలత ఫలితాలు ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా డిజైన్ విస్తృత పని బ్యాండ్విడ్త్ యొక్క అవసరాలను తీరుస్తుందని మరియు కాంపాక్ట్ పరిమాణంతో, కడిగే మరియు సౌకర్యవంతమైన పదార్థాలతో 17GHz బ్యాండ్విడ్త్ను అందిస్తుందని చూపిస్తుంది. ప్రస్తుత మాన్యుస్క్రిప్ట్ డిజైన్ యొక్క ఉపయోగం ధృవీకరించడానికి రిటర్న్ నష్టం, బ్యాండ్విడ్త్, రేడియేషన్ నమూనా, ప్రస్తుత పంపిణీ అలాగే లాభం మరియు సామర్థ్యం పరంగా ఫలితాలు ప్రదర్శించబడతాయి. ఇక్కడ సమర్పించిన పని ఒక స్వతంత్ర సూట్ యొక్క భవిష్యత్ అధ్యయనాలకు లోతైన చిక్కులను కలిగి ఉంది, ఇది ఒక రోజు ధరించినవారికి (రోగికి) అటువంటి నమ్మకమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన వైద్య పర్యవేక్షణ పద్ధతులను అందించడానికి సహాయపడుతుంది. 2011 ఏప్రిల్ 12న అందుకున్నారు, 2011 మే 23న ఆమోదించారు, 2011 జూన్ 10న షెడ్యూల్ చేశారు. * కరస్పాండెంట్ రచయిత: మే. |
aab8c9514b473c4ec9c47d780b7c79112add9008 | కేస్ స్టడీ అనేది ఒక పరిశోధన వ్యూహంగా విద్యార్థులకు మరియు ఇతర కొత్త పరిశోధకులకు వారి కార్యాలయం ఆధారంగా లేదా పరిమిత సంఖ్యలో సంస్థలను పోల్చడం ఆధారంగా ఒక నిరాడంబరమైన స్థాయి పరిశోధన ప్రాజెక్ట్ను చేపట్టాలని కోరుకునే స్పష్టమైన ఎంపికగా కనిపిస్తుంది. ఈ సందర్భంలో కేస్ స్టడీ పరిశోధన యొక్క అనువర్తనంలో అత్యంత సవాలుగా ఉన్న అంశం ఏమిటంటే, పరిశోధన "ఏమి జరుగుతుందో" యొక్క వివరణాత్మక ఖాతా నుండి జ్ఞానానికి విలువైనది అయినప్పటికీ, నిరాడంబరమైన అదనంగా ఉండటానికి వాదనలు చేసే పరిశోధన యొక్క ఒక భాగానికి ఎత్తడం. ఈ వ్యాసం కేస్ స్టడీ రీసెర్చ్ మరియు సంబంధిత ప్రాంతాలపై స్థాపించబడిన పాఠ్యపుస్తకాలపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతుంది, అవి యీన్, 1994, హామెల్ మరియు ఇతరులు, 1993, ఈటన్, 1992, గోమ్, 2000, పెర్రీ, 1998 మరియు సాండర్స్ మరియు ఇతరులు, 2000 కానీ కొత్త పరిశోధకులను ప్రోత్సహించే విధంగా కేస్ స్టడీ రీసెర్చ్ యొక్క ముఖ్య అంశాలను స్వేదనం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది ఈ పరిశోధన విధానం యొక్క కొన్ని ముఖ్య సూత్రాలను ఎదుర్కోవటానికి మరియు వర్తింపజేయడానికి. కేస్ స్టడీ రీసెర్చ్, రీసెర్చ్ డిజైన్, డేటా సేకరణ, డేటా విశ్లేషణలను ఎప్పుడు ఉపయోగించవచ్చో ఈ ఆర్టికల్ వివరిస్తుంది, చివరగా నివేదిక లేదా డిసర్టేషన్ రాయడంలో సాక్ష్యాలను ఆధారంగా చేసుకోవడానికి సూచనలు అందిస్తుంది. |
a088bed7ac41ae77dbb23041626eb8424d96a5ba | ఈ కాగితం ఎఫైరా ప్రశ్న జవాబు ఇంజిన్ను వివరిస్తుంది, ఇది మాడ్యులర్ మరియు విస్తరించదగిన ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది ఒకే వ్యవస్థలో ప్రశ్న జవాబుకు బహుళ విధానాలను ఏకీకృతం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. భాషా-నిర్దిష్ట భాగాలను భర్తీ చేయడం ద్వారా మా ఫ్రేమ్వర్క్ను ఆంగ్ల భాష కాకుండా ఇతర భాషలకు అనుగుణంగా మార్చవచ్చు. ప్రశ్న జవాబు, జ్ఞాన వ్యాఖ్య మరియు జ్ఞాన త్రవ్వకానికి ఇది రెండు ప్రధాన విధానాలకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఎఫైరా వెబ్ను డేటా వనరుగా ఉపయోగిస్తుంది, కానీ చిన్న కార్పొరేషన్లతో కూడా పని చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, ప్రశ్న యొక్క అసలు సూత్రీకరణ నుండి వియుక్త ప్రశ్న యొక్క వ్యాఖ్యానానికి ఒక కొత్త విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము. ప్రశ్నలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు టెక్స్ట్ స్నిప్పెట్ల నుండి సమాధానాలను సేకరించడానికి టెక్స్ట్ నమూనాలను ఉపయోగిస్తారు. మా సిస్టమ్ స్వయంచాలకంగా జవాబు వెలికితీత కోసం నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది, ప్రశ్న-జవాబు జతలను శిక్షణా డేటాగా ఉపయోగిస్తుంది. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ఈ పద్ధతి యొక్క సామర్థ్యాన్ని వెల్లడించాయి. |
227ed02b3e5edf4c5b08539c779eca90683549e6 | కొన్ని సామాజిక ఆర్థిక, సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలున్న దేశాల్లో సార్వత్రికంగా అమలు చేయగలిగేలా ప్రస్తుత చట్రాలు చాలావరకు సరిపోవు. ఈ-పరిపాలన అమలులో ఇప్పటివరకు అన్నింటికి ఒకే రకమైన వ్యూహం లేనప్పటికీ, పరివర్తనలో కొన్ని ముఖ్యమైన సాధారణ అంశాలు ఉన్నాయి. అందువల్ల, ఈ పత్రం కొన్ని సిద్ధాంతాలు మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న మరియు అభివృద్ధి చెందిన దేశాల యొక్క ఇప్పటికే ఉన్న ఇ-పార్టిసిపేషన్ కార్యక్రమాల నుండి నేర్చుకున్న పాఠాల ఆధారంగా ఒక ప్రత్యేకమైన స్థిరమైన నమూనాను అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, తద్వారా ఐసిటి యొక్క ప్రయోజనాలను పెంచవచ్చు మరియు ఎక్కువ భాగస్వామ్యం పొందవచ్చు. |
6afe5319630d966c1355f3812f9d4b4b4d6d9fd0 | |
a2c2999b134ba376c5ba3b610900a8d07722ccb3 | |
ab116cf4e1d5ed947f4d762518738305e3a0ab74 | |
64f51fe4f6b078142166395ed209d423454007fb | ఖచ్చితమైన మరియు బలమైన లోతైన నెట్వర్క్ నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి పెద్ద సంఖ్యలో వ్యాఖ్యానించిన శిక్షణా చిత్రాలు చాలా ముఖ్యమైనవి, అయితే పెద్ద సంఖ్యలో వ్యాఖ్యానించిన శిక్షణా చిత్రాల సేకరణ తరచుగా సమయం తీసుకుంటుంది మరియు ఖరీదైనది. ఇటీవలి లోతైన అభ్యాస పరిశోధనలో ఆసక్తిని ఆకర్షించిన యంత్రాల ద్వారా స్వయంచాలకంగా వ్యాఖ్యానించిన శిక్షణా చిత్రాలను ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా ఇమేజ్ సింథసిస్ ఈ పరిమితిని తగ్గిస్తుంది. మేము ఒక వినూత్న చిత్ర సంశ్లేషణ సాంకేతికతను అభివృద్ధి చేస్తున్నాము, ఇది నేపథ్య చిత్రాలలో ఆసక్తి ఉన్న ముందు భాగ వస్తువులను (OOI) వాస్తవికంగా పొందుపరచడం ద్వారా వ్యాఖ్యానించిన శిక్షణా చిత్రాలను కూర్చడం. ఈ సాంకేతికతలో రెండు కీలక భాగాలు ఉన్నాయి. వీటివల్ల సమన్వయ చిత్రాల ఉపయోగం పెరుగుతుంది. మొదటిది సందర్భ-అవగాహన సెమాంటిక్ కోహెరెన్స్, ఇది OOI లు నేపథ్య చిత్రంలో సెమాంటిక్ కోహెరెంట్ ప్రాంతాల చుట్టూ ఉంచబడతాయని నిర్ధారిస్తుంది. రెండవది, సమన్వయ ప్రదర్శన అనుసరణ, ఇది ఎంబెడెడ్ OOI లు జ్యామితి అమరిక మరియు ప్రదర్శన వాస్తవికత రెండింటి నుండి పరిసర నేపథ్యానికి అనుకూలంగా ఉండేలా చేస్తుంది. ఈ సాంకేతికత రెండు సంబంధిత కానీ చాలా భిన్నమైన కంప్యూటర్ దృష్టి సవాళ్ళపై అంచనా వేయబడింది, అవి, సన్నివేశం టెక్స్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సన్నివేశం టెక్స్ట్ గుర్తింపు. అనేక పబ్లిక్ డేటా సెట్లపై ప్రయోగాలు మా ప్రతిపాదిత ఇమేజ్ సింథసిస్ టెక్నిక్ యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. లోతైన నెట్వర్క్ శిక్షణలో మా సంశ్లేషించబడిన చిత్రాల ఉపయోగం నిజమైన చిత్రాలను ఉపయోగించడంతో పోలిస్తే సన్నివేశ వచన గుర్తింపు మరియు సన్నివేశ వచన గుర్తింపు పనితీరును పోలి ఉంటుంది లేదా మెరుగుపరుస్తుంది. |
ceb4040acf7f27b4ca55da61651a14e3a1ef26a8 | |
226cfb67d2d8eba835f2ec695fe28b78b556a19f | బిట్కాయిన్ ప్రోటోకాల్ కు ఒక ఆచరణాత్మక మార్పును మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది బిట్కాయిన్ ను సాధారణ సందర్భంలో రక్షిస్తుంది. ఈ చట్టం ప్రకారం, ఒక కూటమి 1/4 కంటే తక్కువ వనరులను కలిగి ఉంటే, స్వార్థపూరిత మైనింగ్ నిషేధించబడింది. ఈ పరిమితి తప్పుగా భావించిన 1/2 పరిమితి కంటే తక్కువగా ఉంది, కానీ ప్రస్తుత వాస్తవికత కంటే మెరుగ్గా ఉంది, ఇక్కడ ఏ పరిమాణంలోనైనా కూటమి వ్యవస్థను రాజీ పరుస్తుంది. బిట్కాయిన్ క్రిప్టోకరెన్సీ తన లావాదేవీలను బ్లాక్చెయిన్ అని పిలువబడే పబ్లిక్ లాగ్లో నమోదు చేస్తుంది. దీని భద్రత గణనీయంగా బ్లాక్చెయిన్ను నిర్వహించే పంపిణీ ప్రోటోకాల్ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది, దీనిని మైనర్లు అని పిలువబడే పాల్గొనేవారు నడుపుతారు. సాంప్రదాయక జ్ఞానం ప్రకారం మైనింగ్ ప్రోటోకాల్ ప్రోత్సాహక-అనుకూలమైనది మరియు అల్పసంఖ్యాక సమూహాల కుట్రకు వ్యతిరేకంగా సురక్షితం, అనగా, ఇది ప్రోటోకాల్ను సూచించిన విధంగా అనుసరించడానికి మైనర్లను ప్రోత్సహిస్తుంది. బిట్కాయిన్ మైనింగ్ ప్రోటోకాల్ ప్రోత్సాహక-అనుకూలంగా లేదని మేము చూపిస్తున్నాము. మైనర్ల ఆదాయం వారి న్యాయమైన వాటా కంటే ఎక్కువగా ఉన్న ఒక దాడిని మేము ప్రదర్శిస్తాము. ఈ దాడి బిట్కాయిన్కు గణనీయమైన పరిణామాలను కలిగిస్తుంది: హేతుబద్ధమైన మైనర్లు దాడి చేసేవారిలో చేరడానికి ఇష్టపడతారు, మరియు మెజారిటీ అయ్యే వరకు కుట్ర గ్రూప్ పరిమాణంలో పెరుగుతుంది. ఈ సమయంలో, బిట్కాయిన్ వ్యవస్థ వికేంద్రీకృత కరెన్సీగా ఉండదు. కొన్ని అంచనాలు చేయకపోతే, స్వార్థపూరిత మైనింగ్ ఏ పరిమాణంలోనైనా సంకీర్ణ మైనింగ్ కోసం సాధ్యమవుతుంది. |
2b00e526490d65f2ec00107fb7bcce0ace5960c7 | ఈ పత్రం ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ ను ప్రస్తావిస్తుంది. ఈ ఆశాజనక నమూనాకు ప్రధాన సాధనం అనేక సాంకేతికతలు మరియు సమాచార పరిష్కారాల అనుసంధానం. గుర్తింపు మరియు ట్రాకింగ్ టెక్నాలజీలు, వైర్డు మరియు వైర్లెస్ సెన్సార్ మరియు యాక్యుయేటర్ నెట్వర్క్లు, మెరుగైన కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్లు (నెక్స్ట్ జనరేషన్ ఇంటర్నెట్తో భాగస్వామ్యం చేయబడ్డాయి) మరియు స్మార్ట్ వస్తువుల కోసం పంపిణీ చేయబడిన మేధస్సు చాలా సందర్భోచితమైనవి. ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ పురోగతికి ఏవైనా గణనీయమైన సహకారం టెలికమ్యూనికేషన్స్, ఇన్ఫర్మేటిక్స్, ఎలక్ట్రానిక్స్ మరియు సోషల్ సైన్స్ వంటి వివిధ విజ్ఞాన రంగాలలో నిర్వహించిన సినర్జిటిక్ కార్యకలాపాల ఫలితంగా ఉండాలి. ఇటువంటి సంక్లిష్ట దృశ్యంలో, ఈ సంక్లిష్ట క్రమశిక్షణను చేరుకోవాలనుకునే మరియు దాని అభివృద్ధికి దోహదం చేయాలనుకునేవారికి ఈ సర్వే ఉద్దేశించబడింది. ఈ ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ నమూనా యొక్క వివిధ దృష్టి నివేదించబడుతుంది మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని సమీక్షించబడుతుంది. పరిశోధన సమాజం ఇంకా ఎదుర్కొంటున్న ప్రధాన సమస్యలు ఇంకా ఉన్నాయని తేలింది. వాటిలో అత్యంత సంబంధిత వాటిని వివరంగా ప్రస్తావించారు. 2010 ఎల్సెవియర్ B. V. అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
839a69a55d862563fe75528ec5d763fb01c09c61 | LSTMలు లేదా సరళమైన పద్ధతులను ఉపయోగించి లెక్కించిన తక్కువ-పరిమాణ వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్స్, టెక్స్ట్ యొక్క "అర్థం" ను సంగ్రహించడానికి ఒక ప్రసిద్ధ విధానం మరియు దిగువ పనులకు ఉపయోగపడే పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాస రూపం. అయితే, వాటి శక్తిని సిద్ధాంతపరంగా అర్థం చేసుకోలేము. ప్రస్తుత పత్రం సరళ ఎంబెడ్డింగ్ పథకాల ఉప కేసును చూడటం ద్వారా అధికారిక అవగాహనను పొందుపరుస్తుంది. సంపీడన సెన్సింగ్ సిద్ధాంతాన్ని ఉపయోగించి, నిర్మాణాత్మక పద వెక్టర్లను కలిపే ప్రాతినిధ్యాలు ప్రాథమికంగా టెక్స్ట్ యొక్క బ్యాగ్-ఆఫ్-ఎన్-గ్రామ్ (బోన్జి) ప్రాతినిధ్యాల యొక్క సమాచార-నిలుపుదల సరళ కొలతలు అని మేము చూపిస్తాము. ఇది LSTM ల గురించి ఒక కొత్త సైద్ధాంతిక ఫలితానికి దారితీస్తుందిః తక్కువ-మెమరీ LSTM నుండి పొందిన తక్కువ-పరిమాణ ఎంబెడ్డింగ్లు క్లాసిఫికేషన్ పనులలో కనీసం శక్తివంతమైనవి, చిన్న లోపం వరకు, బాన్జి వెక్టర్లపై లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ వలె, విస్తృతమైన అనుభవపూర్వక పని ఇప్పటివరకు చూపించలేకపోయింది. మా ప్రయోగాలు ఈ సిద్ధాంతపరమైన ఫలితాలను సమర్ధించాయి మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో పద స్థాయి పద్ధతుల్లో అత్యుత్తమమైన ప్రామాణిక బెంచ్ మార్క్లపై బలమైన, సరళమైన, మరియు పర్యవేక్షణ లేని బేస్ లైన్ లను ఏర్పాటు చేస్తాయి. గ్లోవ్ మరియు వర్డ్ 2 వెక్ వంటి ఎంబెడ్డింగ్స్ యొక్క ఆశ్చర్యకరమైన కొత్త ఆస్తిని కూడా మేము చూపిస్తాముః అవి యాదృచ్ఛిక మాత్రికల కంటే ఎక్కువ సమర్థవంతమైన వచనం కోసం మంచి సెన్సింగ్ మాతృకను ఏర్పరుస్తాయి, ప్రామాణిక స్పార్స్ రికవరీ సాధనం, ఇది ఆచరణలో మంచి ప్రాతినిధ్యాలకు ఎందుకు దారితీస్తుందో వివరించవచ్చు. |
06e04fd496cd805bca69eea2c1977f90afeeef83 | అల్గోరిథమిక్ ఫెయిర్నెస్లో చాలా విధానాలు యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను పరిమితం చేస్తాయి, తద్వారా ఫలిత అంచనాలు ఫెయిర్నెస్ యొక్క అనేక సహజమైన భావనలలో ఒకదాన్ని సంతృప్తిపరుస్తాయి. ఇది ప్రైవేటు కంపెనీలు వివక్ష నిరోధక చట్టాలను పాటించడంలో లేదా ప్రతికూల ప్రచారాన్ని నివారించడంలో సహాయపడవచ్చు, కానీ ఇది చాలా తక్కువగా, చాలా ఆలస్యంగా ఉందని మేము నమ్ముతున్నాము. శిక్షణా సమాచారం సేకరించే సమయానికి, అణగారిన వర్గాలలోని వ్యక్తులు ఇప్పటికే వివక్షకు గురయ్యారు మరియు వారి నియంత్రణకు మించిన కారకాల కారణంగా అవకాశాలను కోల్పోయారు. ప్రస్తుత పనిలో మనం కొత్త ప్రభుత్వ విధానం వంటి జోక్యాలపై దృష్టి పెడతాము, ముఖ్యంగా, మొత్తం వ్యవస్థ యొక్క సరసత మెరుగుపరచడంతో పాటు వాటి సానుకూల ప్రభావాలను ఎలా పెంచుకోవాలి. మేము సంభావ్య జోక్యం కోసం అనుమతించే జోక్యం యొక్క ప్రభావాలను మోడల్ చేయడానికి కారణ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాము - ప్రతి వ్యక్తి యొక్క ఫలితం జోక్యాన్ని ఎవరు స్వీకరిస్తారనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. న్యూయార్క్ నగరంలోని పాఠశాలల డేటాసెట్ను ఉపయోగించి బోధనా వనరుల బడ్జెట్ను కేటాయించడం ద్వారా మేము దీనిని ప్రదర్శిస్తాము. |
44dd6443a07f0d139717be74a98988e3ec80beb8 | ఇండక్టివ్ లెర్నింగ్ కు అనేక బాగా అభివృద్ధి చెందిన విధానాలు ఇప్పుడు ఉన్నాయి, కానీ ప్రతి ఒక్కటి ప్రత్యేకమైన పరిమితులను కలిగి ఉన్నాయి, వీటిని అధిగమించడం కష్టం. బహుళ వ్యూహాల అభ్యాసం ఈ సమస్యను ఒకే అల్గోరిథంలో బహుళ పద్ధతులను కలపడం ద్వారా పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఈ వ్యాసం రెండు విస్తృతంగా ఉపయోగించే అనుభవ పద్ధతుల యొక్క ఏకీకరణను వివరిస్తుందిః నియమం ప్రేరణ మరియు ఉదాహరణ ఆధారిత అభ్యాసం. కొత్త అల్గోరిథం లో, సందర్భాలు గరిష్టంగా నిర్దిష్ట నియమాలుగా పరిగణించబడతాయి మరియు వర్గీకరణ ఉత్తమ సరిపోలిక వ్యూహాన్ని ఉపయోగించి నిర్వహిస్తారు. స్పష్టమైన ఖచ్చితత్వంలో మెరుగుదల లభించనంత వరకు క్రమంగా సాధారణీకరణ సందర్భాలను ఉపయోగించి నియమాలు నేర్చుకుంటారు. ఈ విధానం సమర్థవంతమైనదని సిద్ధాంత విశ్లేషణ చూపిస్తుంది. ఇది RISE 3.1 వ్యవస్థలో అమలు చేయబడింది. విస్తృతమైన అనుభవ అధ్యయనంలో, RISE దాని మాతృ విధానాల (PEBLS మరియు CN2) యొక్క స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ప్రతినిధుల కంటే, అలాగే ఒక నిర్ణయం చెట్టు అభ్యాసకుడు (C4.5) కంటే స్థిరంగా అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తుంది. ఈ పనితీరులో RISE యొక్క ప్రతి భాగం కీలకమని లెజియన్ అధ్యయనాలు చూపిస్తున్నాయి. ముఖ్యంగా, అధ్యయనం చేసిన 30 డొమైన్లలో 14 లో, PEBLS మరియు CN2 ల యొక్క ఉత్తమమైన వాటి కంటే RISE మరింత ఖచ్చితమైనది, బహుళ అనుభవ పద్ధతులను కలపడం ద్వారా గణనీయమైన సినర్జీని పొందవచ్చని చూపిస్తుంది. |
b38ac03b806a291593c51cb51818ce8e919a1a43 | |
4debb3fe83ea743a888aa2ec8f4252bbe6d0fcb8 | ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్ వేర్ (OSS) ఇటీవల చాలా వాణిజ్య ఆసక్తికి సంబంధించిన అంశంగా మారింది. సాఫ్ట్ వేర్ సంక్షోభం యొక్క ప్రధాన సమస్యలను పరిష్కరించడంలో OSS చాలా వాగ్దానం చేస్తున్నట్లు అనిపిస్తుంది, అనగా సాఫ్ట్ వేర్ అభివృద్ధికి చాలా సమయం పడుతుంది, దాని బడ్జెట్ను మించిపోయింది మరియు బాగా పనిచేయదు. నిజానికి, ముఖ్యమైన OSS విజయ కథలకు అనేక ఉదాహరణలు ఉన్నాయి- లైనక్స్ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్, అపాచీ వెబ్ సర్వర్, BIND డొమైన్ నేమ్ రిజల్యూషన్ యుటిలిటీ, కొన్నింటిని మాత్రమే చెప్పడం. అయితే, OSS పై ఇప్పటివరకు కఠినమైన విద్యా పరిశోధన చాలా తక్కువగా జరిగింది. ఈ అధ్యయనంలో, IS రంగంలో చాలా ప్రభావవంతమైన రెండు మునుపటి ఫ్రేమ్వర్క్ల నుండి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ తీసుకోబడింది, అవి జాక్మాన్ యొక్క IS ఆర్కిటెక్చర్ (ISA) మరియు సాఫ్ట్ సిస్టమ్స్ మెథడాలజీ (SSM) నుండి చెక్ల్యాండ్ యొక్క CATWOE ఫ్రేమ్వర్క్. దీని ఫలితంగా ఏర్పడిన ఫ్రేమ్వర్క్ను ఓఎస్ఎస్ విధానాన్ని వివరంగా విశ్లేషించడానికి ఉపయోగిస్తారు. OSS పరిశోధన యొక్క భవిష్యత్తు గురించి కూడా చర్చించారు. |
4bd48f4438ba7bf731e91cb29508a290e938a1d0 | 2.4 GHz WLAN యాక్సెస్ పాయింట్ అప్లికేషన్ల కోసం ఒక కాంపాక్ట్ సర్కిల్ పోలరైజేషన్ (CP) యొక్క ఓమ్ని-డైరెక్షనల్ యాంటెన్నా ప్రదర్శించబడుతుంది. యాంటెన్నా నాలుగు వంగిన మోనోపోల్స్ మరియు ఈ నాలుగు మోనోపోల్స్ను ఏకకాలంలో ఉత్తేజపరిచే ఫీడింగ్ నెట్వర్క్ కలిగి ఉంటుంది. CP యాంటెన్నా యొక్క విద్యుత్ పరిమాణం λ<sub>0</sub>/5×λ<sub>0</sub>/5×λ<sub>0</sub>/13 మాత్రమే. ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ (Sgadgadgad <sub>11</sub>gadgad <; -10 dB) 3.85% (2.392 GHz నుండి 2.486 GHz వరకు) మరియు అక్షసంబంధ నిష్పత్తి అజిమత్ విమానంలో ఆపరేటింగ్ బ్యాండ్లో 0.5 dB కంటే తక్కువగా ఉంటుంది. |
0015fa48e4ab633985df789920ef1e0c75d4b7a8 | గుర్తింపు (CVPR 97 యొక్క ప్రొసీడింగ్స్ లో జూన్ 17-19, 1997, ప్యూర్టో రికోలో కనిపించాలి.) ఎడ్గార్ ఒసొనే? రాబర్ట్ ఫ్రెండ్? ఫెడెరికో గిరోసియ yCenter for Biological and Computational Learning and Operations Research Center మసాచుసెట్స్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ టెక్నాలజీ కేంబ్రిడ్జ్, MA, 02139, U. S. A. సారాంశం కంప్యూటర్ దృష్టిలో మద్దతు వెక్టర్ యంత్రాల (SVM లు) అనువర్తనాన్ని మేము పరిశీలిస్తున్నాము. ఎస్ వి ఎం అనేది వి. వాప్నిక్ మరియు అతని బృందం (ఎటి అండ్ టి బెల్ ల్యాబ్స్) అభివృద్ధి చేసిన అభ్యాస పద్ధతి. ఇది బహుపద, న్యూరల్ నెట్వర్క్, లేదా రేడియల్ బేస్ ఫంక్షన్ క్లాసిఫైయర్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక కొత్త పద్ధతిగా చూడవచ్చు. నిర్ణయ ఉపరితలాలు ఒక సరళంగా పరిమితం చేయబడిన చతుర్భుజ ప్రోగ్రామింగ్ సమస్యను పరిష్కరించడం ద్వారా కనుగొనబడతాయి. ఈ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్య సవాలుగా ఉంది ఎందుకంటే చతుర్భుజ రూపం పూర్తిగా దట్టమైనది మరియు డేటా పాయింట్ల సంఖ్య యొక్క చతురస్రంతో మెమరీ అవసరాలు పెరుగుతాయి. గ్లోబల్ ఆప్టిమాలిటీకి హామీ ఇచ్చే ఒక విచ్ఛిన్న అల్గోరిథంను మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు చాలా పెద్ద డేటా సమితులపై SVM లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించవచ్చు. విచ్ఛిన్నం వెనుక ఉన్న ప్రధాన ఆలోచన ఉప-సమస్యల యొక్క పునరావృత పరిష్కారం మరియు ఆప్టిమాలిటీ పరిస్థితుల అంచనా, ఇవి మెరుగైన పునరావృత విలువలను ఉత్పత్తి చేయడానికి మరియు అల్గోరిథం కోసం స్టాపింగ్ ప్రమాణాలను కూడా ఏర్పాటు చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి. మేము SVM అమలు యొక్క ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను ప్రదర్శిస్తాము మరియు 50,000 డేటా పాయింట్ల డేటా సమితిని కలిగి ఉన్న ముఖ గుర్తింపు సమస్యపై మా విధానం యొక్క సాధ్యతను ప్రదర్శిస్తాము. |
ca74a59166af72a14af031504e31d86c7953dc91 | |
0122e063ca5f0f9fb9d144d44d41421503252010 | ఇటీవల నిర్వహించిన పర్యవేక్షణ లేని ఫీచర్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్ లలో చేసిన పరిశోధనల ప్రకారం పెద్ద మోడళ్లను శిక్షణ ఇవ్వడం వల్ల పనితీరు గణనీయంగా మెరుగుపడుతుంది. ఈ వ్యాసంలో, పదివేల CPU కోర్లను ఉపయోగించి బిలియన్ల కొద్దీ పారామితులతో కూడిన లోతైన నెట్వర్క్ను శిక్షణ ఇవ్వడం అనే సమస్యను పరిశీలిస్తాము. మేము డిస్ట్రిబెల్ఫ్ అనే సాఫ్ట్ వేర్ ఫ్రేమ్ వర్క్ ను అభివృద్ధి చేసాము అది వేలాది యంత్రాలతో కంప్యూటింగ్ క్లస్టర్లను ఉపయోగించి పెద్ద మోడళ్లను శిక్షణ ఇస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్లో, పెద్ద ఎత్తున పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ కోసం మేము రెండు అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేసాముః (i) డౌన్పౌర్ SGD, పెద్ద సంఖ్యలో మోడల్ ప్రతిరూపాలకు మద్దతు ఇచ్చే అసమకాలిక స్టోకాస్టిక్ గ్రాడియంట్ దిగువ విధానం మరియు (ii) శాండ్బ్లాస్టర్, L-BFGS యొక్క పంపిణీ అమలుతో సహా వివిధ రకాల పంపిణీ చేయబడిన బ్యాచ్ ఆప్టిమైజేషన్ విధానాలకు మద్దతు ఇచ్చే ఫ్రేమ్వర్క్. డౌన్పూర్ ఎస్జిడి మరియు సాండ్బ్లాస్టర్ ఎల్-బిఎఫ్జిఎస్ రెండూ లోతైన నెట్వర్క్ శిక్షణ యొక్క స్థాయిని మరియు వేగాన్ని పెంచుతాయి. ఇంతకుముందు సాహిత్యంలో నివేదించిన దానికంటే 30 రెట్లు పెద్ద లోతైన నెట్వర్క్ను శిక్షణ ఇవ్వడానికి మేము మా వ్యవస్థను విజయవంతంగా ఉపయోగించాము మరియు 16 మిలియన్ చిత్రాలు మరియు 21 కి. వాణిజ్య వాక్ గుర్తింపు సేవ కోసం ఈ పద్ధతులు మరింత నిరాడంబరమైన పరిమాణంలో ఉన్న లోతైన నెట్వర్క్ యొక్క శిక్షణను గణనీయంగా వేగవంతం చేస్తాయని మేము చూపిస్తున్నాము. పెద్ద న్యూరల్ నెట్వర్క్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఈ పద్ధతుల పనితీరుపై మేము దృష్టి సారించినప్పటికీ, వాటి ఆధారంగా రూపొందించిన అల్గోరిథంలు ఏదైనా గ్రాడియంట్ ఆధారిత మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంకు వర్తిస్తాయి. |
f5fca08badb5f182bfc5bc9050e786d40e0196df | వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ ఆధారంగా నీటి పర్యావరణ పర్యవేక్షణ వ్యవస్థను ప్రతిపాదించారు. ఇది మూడు భాగాలను కలిగి ఉంటుందిః డేటా పర్యవేక్షణ నోడ్లు, డేటా బేస్ స్టేషన్ మరియు రిమోట్ పర్యవేక్షణ కేంద్రం. ఈ వ్యవస్థ జలాశయాలు, సరస్సులు, నదులు, చిత్తడినేలలు, నిస్సార లేదా లోతైన భూగర్భ జలాల వంటి సంక్లిష్టమైన మరియు పెద్ద ఎత్తున నీటి పర్యావరణ పర్యవేక్షణకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఈ పత్రం మా కొత్త జల పర్యావరణ పర్యవేక్షణ వ్యవస్థ రూపకల్పనకు వివరణ మరియు దృష్టాంతానికి అంకితం చేయబడింది. ఈ వ్యవస్థ కృత్రిమ సరస్సు యొక్క నీటి ఉష్ణోగ్రత మరియు pH విలువ వాతావరణాన్ని ఆన్లైన్ ఆటో-మానిటరింగ్ విజయవంతంగా సాధించింది. నీటి ఉష్ణోగ్రత కోసం 0 నుండి 80 °C వరకు, ±0.5 °C ఖచ్చితత్వంతో; pH విలువ కోసం 0 నుండి 14 వరకు, ±0.05 pH యూనిట్ల ఖచ్చితత్వంతో వ్యవస్థ యొక్క కొలత సామర్థ్యం ఉంటుంది. వివిధ నీటి నాణ్యత దృశ్యాలకు అనుగుణంగా సెన్సార్లు వివిధ నీటి వాతావరణాలకు సంబంధించిన పర్యవేక్షణ అవసరాలను తీర్చడానికి మరియు వివిధ పారామితులను పొందటానికి నోడ్లలో వ్యవస్థాపించాలి. పర్యవేక్షణ వ్యవస్థ విస్తృత అనువర్తన అవకాశాలను ఇస్తుంది. |
0969bae35536395aff521f6fbcd9d5ff379664e3 | మల్టీ-రేడియో, మల్టీ-హాప్ వైర్లెస్ నెట్వర్క్లలో రూటింగ్ కోసం మేము ఒక కొత్త మెట్రిక్ను అందిస్తున్నాము. కమ్యూనిటీ వైర్లెస్ నెట్వర్క్ల వంటి స్థిర నోడ్లతో వైర్లెస్ నెట్వర్క్లపై మేము దృష్టి పెడతాము. మెట్రిక్ యొక్క లక్ష్యం మూలం మరియు గమ్యం మధ్య అధిక-త్రూపుట్ పాత్ను ఎంచుకోవడం. మా మెట్రిక్ లింక్ ద్వారా ప్యాకెట్ యొక్క అంచనా ప్రసార సమయం (ETT) ఆధారంగా వ్యక్తిగత లింక్లకు బరువును కేటాయించింది. ETT అనేది నష్ట రేటు మరియు లింక్ యొక్క బ్యాండ్విడ్త్ యొక్క ఫంక్షన్. వ్యక్తిగత లింక్ బరువులను ఒకే ఛానెల్ను ఉపయోగించే లింక్ల మధ్య జోక్యం కోసం స్పష్టంగా పరిగణించే బరువున్న సంచిత ETT (WCETT) అని పిలువబడే మార్గం మెట్రిక్లో కలిపిస్తారు. WCETT మెట్రిక్ ను మల్టీ-రేడియో లింక్-క్వాలిటీ సోర్స్ రూటింగ్ అని పిలిచే ఒక రూటింగ్ ప్రోటోకాల్ లో చేర్చారు. మేము మా మెట్రిక్ యొక్క పనితీరును 23 నోడ్స్ కలిగి ఉన్న వైర్లెస్ టెస్ట్ బెడ్ లో అమలు చేయడం ద్వారా అధ్యయనం చేసాము, ప్రతి ఒక్కటి రెండు 802.11 వైర్లెస్ కార్డులతో అమర్చబడి ఉంటాయి. మల్టీ-రేడియో వాతావరణంలో, మా మెట్రిక్ గణనీయంగా రెండవ రేడియో యొక్క వివేకం ఉపయోగించడం ద్వారా గతంలో ప్రతిపాదించిన రూటింగ్ మెట్రిక్లను అధిగమిస్తుందని మేము కనుగొన్నాము. |
3a01f9933066f0950435a509c2b7bf427a1ebd7f | ఈ వ్యాసంలో స్మార్ట్ ఫోన్ కెమెరాకు మానిటర్ ఎల్ఈడీ నుంచి డేటాను లీక్ చేయడం ద్వారా డేటా ఎక్స్ఫిల్ట్రేషన్కు కొత్త విధానాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాం. అధునాతన నిరంతర ముప్పు (ఎపిటి) లో భాగంగా సంస్థ నుండి విలువైన సమాచారాన్ని లీక్ చేయడానికి దాడి చేసేవారు ఈ కొత్త విధానాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. ఈ ప్రయోగం గురించి ప్రజలకు తెలియకుండానే ఈ దాడి జరిగిందని ఈ వ్యాసంలో వివరించారు. ఇలాంటి బెదిరింపులను గుర్తించడంలో సహాయపడే మార్గాలను, వాటికి వ్యతిరేకంగా కొన్ని చర్యలను మేము ప్రతిపాదించాము. |
698b8181cd613a72adeac0d75252afe7f57a5180 | రాండమ్ ఫారెస్ట్ (ఆర్ఎఫ్) మరియు ఎక్స్ట్రీమ్లీ రాండమైజ్డ్ ట్రీస్ (ఇఆర్టి) అనే ట్రీ-అన్సెట్ అల్గోరిథంల యొక్క రెండు కొత్త సమాంతర అమలులను మేము ఆవిర్భవిస్తున్న మల్టీ-కోర్ ప్లాట్ఫారమ్ల కోసం అందిస్తున్నాము, ఉదా. సాధారణ-ప్రయోజన కంప్యూటింగ్ (జిపిజిపియు) కు అనువైన సమకాలీన గ్రాఫిక్స్ కార్డులు. యాదృచ్ఛిక అటవీ మరియు అత్యంత యాదృచ్ఛిక చెట్లు వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ కోసం సమగ్ర అభ్యాసకులు. శిక్షణ సమయంలో అనేక నిర్ణయాల చెట్లను నిర్మించడం ద్వారా మరియు వ్యక్తిగత చెట్ల ఫలితాలను పోల్చడం ద్వారా ఒక అంచనాను ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా అవి పనిచేస్తాయి. ఈ పనికి స్వాభావిక సమాంతరతకు కృతజ్ఞతలు, దాని గణన కోసం ఒక స్పష్టమైన వేదిక పెద్ద సంఖ్యలో ప్రాసెసింగ్ కోర్లతో సమకాలీన GPU లను ఉపయోగించడం. సాహిత్యంలో రాండమ్ ఫారెస్ట్ల కోసం మునుపటి సమాంతర అల్గోరిథంలు సాంప్రదాయ బహుళ-కోర్ సిపియు ప్లాట్ఫారమ్ల కోసం లేదా సరళమైన హార్డ్వేర్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు తక్కువ సంఖ్యలో కోర్లతో ప్రారంభ చరిత్ర GPU ల కోసం రూపొందించబడ్డాయి. కొత్త సమాంతర అల్గోరిథంలు పెద్ద సంఖ్యలో కోర్లతో సమకాలీన GPU ల కోసం రూపొందించబడ్డాయి మరియు మెమరీ సోపానక్రమం మరియు థ్రెడ్ షెడ్యూలింగ్ వంటి కొత్త హార్డ్వేర్ నిర్మాణాల యొక్క అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటాయి. ఇవి C/C++ భాషను మరియు CUDA ఇంటర్ఫేస్ను ఉపయోగించి అమలు చేయబడ్డాయి, ఇవి NVidia- ఆధారిత GPU లలో ఉత్తమమైన పనితీరును అందిస్తాయి. CPU మరియు GPU ప్లాట్ఫారమ్ల కోసం అత్యంత ముఖ్యమైన మునుపటి పరిష్కారాలతో పోల్చిన ఒక ప్రయోగాత్మక అధ్యయనం కొత్త అమలులకు గణనీయమైన మెరుగుదలలను చూపిస్తుంది, తరచుగా అనేక పరిమాణాలతో. |
1b4e04381ddd2afab1660437931cd62468370a98 | భాషా పరిశోధనలో భాగంగా ఉన్న సమాచారం తో ట్యాగ్ చేయబడిన టెక్స్ట్ కార్పోరాస్ ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి. ఈ వ్యాసంలో, న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (నెట్-ట్యాగర్) ఉపయోగించిన ఒక కొత్త పార్ట్-ఆఫ్-స్పీచ్ ట్యాగింగ్ పద్ధతి ప్రదర్శించబడుతుంది మరియు దాని పనితీరును llMM-ట్యాగర్ (కట్టింగ్ మరియు ఇతరులు, 1992) మరియు ట్రిగ్రామ్ ఆధారిత ట్యాగర్ (కెంప్, 1993) తో పోల్చారు. నెట్-ట్యాగర్ ట్రిగ్రామ్ ఆధారిత ట్యాగర్ కంటే బాగా పనిచేస్తుందని మరియు ఐఐఎంఎం-ట్యాగర్ కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తుందని చూపించబడింది. |
68ba338be70fd3c5bdbc1c271243740f2e0a0f0c | పెద్ద పెద్ద బైనరీ డేటా సెట్ లకు సంబంధించిన ప్రశ్నలకు సత్వర సమాధానాలను రూపొందించే సమస్యను పరిశీలిస్తాం. ఈ సమస్యకు సంభావ్యత మోడ్ l- ఆధారిత విధానాలపై మేము ప్రత్యేకంగా దృష్టి పెడతాము మరియు బేస్ లైన్ స్వాతంత్ర్య నమూనా కంటే గణనీయంగా మరింత ఖచ్చితమైన అనేక పద్ధతులను అభివృద్ధి చేస్తాము. ముఖ్యంగా, మేము తరచుగా అంశాలను నుండి సంభావ్యత నమూనాలు నిర్మించడానికి రెండు పద్ధతులు పరిచయంః అంశాలను గరిష్ట ఎంట్రోపీ పద్ధతి, మరియు అంశాలను నమూనా చేర్చడం-మినహాయింపు. గరిష్ట ఎంట్రోపీ పద్ధతిలో మేము క్యూరీ వేరియబుల్స్ పంపిణీపై ఆంక్షలుగా ఐటెమ్ సెట్లను పరిగణిస్తాము మరియు ఆన్లైన్లో ట్రిబ్యూట్లలో ప్రశ్నకు ఉమ్మడి సంభావ్యత నమూనాను నిర్మించడానికి గరిష్ట ఎంట్రోపీ సూత్రాన్ని ఉపయోగిస్తాము. చేరిక-నిర్బంధన నమూనాలో, ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి చేరిక-నిర్బంధన సూత్రం యొక్క సమర్థవంతమైన అమలుకు మద్దతు ఇచ్చే AD ట్రీ అని పిలువబడే డేటా నిర్మాణంలో అంశాలు మరియు వాటి పౌన frequency పున్యాలు నిల్వ చేయబడతాయి. ఈ రెండు ఐటెమ్ సెట్ ఆధారిత నమూనాలను అసలు డేటా యొక్క ప్రత్యక్ష ప్రశ్నలకు, అసలు డేటా యొక్క నమూనాల ప్రశ్నలకు, అలాగే ఇండెక్స్ ఎండెన్సీ మోడల్, చో-లియు ట్రీ మోడల్ మరియు బెర్నూలీ మిశ్రమం మోడల్ వంటి ఇతర సంభావ్యత నమూనాలతో మేము అనుభవపూర్వకంగా పోల్చాము. ఈ నమూనాలు అధిక-పరిమాణాన్ని (వందల లేదా వేల లక్షణాలను) నిర్వహించగలవు, అయితే ఈ అంశంపై చాలా ఇతర పని సాపేక్షంగా తక్కువ-పరిమాణ OLAP సమస్యలపై దృష్టి పెట్టింది. అనుకరణ మరియు వాస్తవ ప్రపంచ లావాదేవీల డేటా సమితులపై ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు సమీకరణ లోపం, మోడల్ సంక్లిష్టత మరియు ప్రశ్న జవాబును లెక్కించడానికి అవసరమైన ఆన్లైన్ సమయం మధ్య వివిధ ప్రాథమిక వాణిజ్యాలను వివరిస్తాయి. |
90522a98ccce3aa0ce20b4dfedb76518b886ed96 | ఈ మాన్యుస్క్రిప్ట్ యొక్క మునుపటి వెర్షన్ లో వారి సహకారం కోసం రాబర్ట్ స్కిప్పర్ మరియు ఆరోన్ హైమన్ కు ప్రత్యేక ధన్యవాదాలు. షాన్ మెక్ క్విట్టి, రాబిన్ పీటర్సన్, చక్ పికెట్, కెవిన్ షానహాన్, జర్నల్ ఆఫ్ బిజినెస్ రీసెర్చ్ సంపాదకులు, సమీక్షకులకి కూడా వారి సహాయక వ్యాఖ్యలకు ధన్యవాదాలు. ఈ మాన్యుస్క్రిప్ట్ యొక్క మునుపటి వెర్షన్ 2001 సొసైటీ ఫర్ మార్కెటింగ్ అడ్వాన్స్ కాన్ఫరెన్స్లో ఉత్తమ కాగితం కోసం షా అవార్డును గెలుచుకుంది. ఈ రచన యొక్క సంక్షిప్త రూపం జర్నల్ ఆఫ్ బిజినెస్ రీసెర్చ్ లో ప్రచురించడానికి ఆమోదించబడింది. |
2e0db4d4c8bdc7e11541b362cb9f8972f66563ab | |
05c025af60aeab10a3069256674325802c844212 | వీడియోలు, మోషన్ క్యాప్చర్లలో మానవ శరీర భంగిమను గుర్తించి, అంచనా వేయడానికి ఎన్కోడర్-రికరియంట్-డికోడర్ (ఇఆర్డి) నమూనాను ప్రతిపాదించాం. ERD నమూనా అనేది పునరావృతమయ్యే న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఇది పునరావృత పొరలకు ముందు మరియు తరువాత సరళేతర ఎన్కోడర్ మరియు డీకోడర్ నెట్వర్క్లను కలిగి ఉంటుంది. మోషన్ క్యాప్చర్ (మోకాప్) జనరేషన్, బాడీ పోజ్ లేబులింగ్ మరియు బాడీ పోజ్ ప్రిడిక్షన్ వంటి వీడియోలలో ERD ఆర్కిటెక్చర్ల యొక్క ఉదాహరణలను మేము పరీక్షిస్తాము. మా మోడల్ బహుళ విషయాలలో మరియు కార్యాచరణ డొమైన్లలో మోకాప్ శిక్షణ డేటాను నిర్వహిస్తుంది, మరియు దీర్ఘకాలిక కదలికలను నివారించేటప్పుడు కొత్త కదలికలను సంశ్లేషణ చేస్తుంది. మానవ భంగిమల లేబులింగ్ కోసం, ఎర్డి ఎడమ-కుడి శరీర భాగాల గందరగోళాలను పరిష్కరించడం ద్వారా ఫ్రేమ్ శరీర భాగాల డిటెక్టర్ను అధిగమిస్తుంది. వీడియో పోస్ అంచనా కోసం, ERD 400ms యొక్క కాల హరిజోన్ అంతటా శరీర ఉమ్మడి స్థానభ్రంశాలను అంచనా వేస్తుంది మరియు ఆప్టికల్ ప్రవాహం ఆధారంగా మొదటి ఆర్డర్ మోషన్ మోడల్ను అధిగమిస్తుంది. ERD లు సాహిత్యంలో మునుపటి లాంగ్ షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నమూనాలను విస్తరించాయి, ప్రతినిధులను మరియు వాటి డైనమిక్స్ను కలిసి నేర్చుకుంటాయి. మన ప్రయోగాలు అటువంటి ప్రాతినిధ్య అభ్యాసం అంతరిక్ష-సమయంలో లేబులింగ్ మరియు అంచనా రెండింటికీ కీలకమైనదని చూపిస్తున్నాయి. 1 డి టెక్స్ట్, ప్రసంగం లేదా చేతివ్రాతతో పోలిస్తే ఇది స్థలాకృతిక-కాల దృశ్య డొమైన్ మధ్య ఒక విలక్షణమైన లక్షణం అని మేము కనుగొన్నాము, ఇక్కడ ప్రత్యక్ష హార్డ్ కోడెడ్ ప్రాతినిధ్యాలు ప్రత్యక్షంగా పునరావృత యూనిట్లతో కలిపి అద్భుతమైన ఫలితాలను చూపించాయి [31]. |
092b64ce89a7ec652da935758f5c6d59499cde6e | మానవ 3.6 మిలియన్ల ఖచ్చితమైన 3 డి మానవ భంగిమల యొక్క కొత్త డేటాసెట్ను మేము పరిచయం చేస్తున్నాము, 5 స్త్రీ మరియు 6 పురుష విషయాల పనితీరును 4 వేర్వేరు దృక్కోణాలలో నమోదు చేయడం ద్వారా సంపాదించాము, వాస్తవిక మానవ సెన్సింగ్ వ్యవస్థలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు తదుపరి తరం మానవ భంగిమ అంచనా నమూనాలు మరియు అల్గోరిథంలను అంచనా వేయడానికి. ప్రస్తుత సాంకేతిక పరిజ్ఞానంతో డేటాసెట్ల పరిమాణాన్ని అనేక రెట్లు పెంచడంతో పాటు, సాధారణ మానవ కార్యకలాపాలలో భాగంగా కనిపించే వివిధ రకాల కదలికలు మరియు భంగిమలతో (ఫోటోలు తీయడం, ఫోన్లో మాట్లాడటం, పోస్ చేయడం, శుభాకాంక్షలు చెప్పడం, తినడం మొదలైనవి) అటువంటి డేటాసెట్లను పూర్తి చేయడమే మా లక్ష్యం. ), అదనపు సమకాలీకరించిన చిత్రం, మానవ కదలిక సంగ్రహణ, మరియు విమాన సమయం (లోతు) డేటా, మరియు పాల్గొన్న అన్ని అంశం నటుల ఖచ్చితమైన 3D శరీర స్కాన్లతో. మేము నియంత్రించబడిన మిశ్రమ రియాలిటీ మూల్యాంకన దృశ్యాలను కూడా అందిస్తాము, ఇక్కడ 3D మానవ నమూనాలు మోషన్ క్యాప్చర్ ఉపయోగించి యానిమేట్ చేయబడతాయి మరియు సరైన 3D జ్యామితిని ఉపయోగించి చొప్పించబడతాయి, సంక్లిష్టమైన నిజమైన వాతావరణాలలో, కదిలే కెమెరాలతో వీక్షించబడతాయి మరియు అబ్కలాజ్ కింద ఉంటాయి. చివరగా, మేము పెద్ద ఎత్తున గణాంక నమూనాలు మరియు డేటాసెట్ కోసం వివరణాత్మక మూల్యాంకన బేస్లైన్లను అందిస్తాము, దాని వైవిధ్యం మరియు పరిశోధన సమాజంలో భవిష్యత్ పని ద్వారా మెరుగుపరచడానికి పరిధిని వివరిస్తుంది. మా ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి మన ఉత్తమ పెద్ద ఎత్తున నమూనా ఈ సమస్యకు సంబంధించి ఉన్న అతి పెద్ద పబ్లిక్ డేటా సెట్ స్థాయిలో ఉన్న శిక్షణ సమితితో పోలిస్తే 20% పనితీరు మెరుగుదల సాధించడానికి మన పూర్తి శిక్షణ సమితిని ఉపయోగించుకోగలదని. అయితే, మన పెద్ద డేటా సమితితో ఉన్న అధిక సామర్థ్యం, మరింత సంక్లిష్టమైన నమూనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా మెరుగుదల అవకాశాలు చాలా విస్తృతమైనవి మరియు భవిష్యత్ పరిశోధనలను ప్రేరేపించాలి. ఈ డేటాసెట్ తో పాటు పెద్ద ఎత్తున నేర్చుకునే నమూనాలు, ఫీచర్లు, విజువలైజేషన్ టూల్స్, అలాగే అంచనా సర్వర్ కోసం కోడ్ http://vision.imar.ro/human3.6m వద్ద ఆన్లైన్లో అందుబాటులో ఉంది. |
ba4a037153bff392b1e56a4109de4b04521f17b2 | సాంకేతిక పరిజ్ఞానం పట్ల సమాజం విస్తృతంగా అవలంబిస్తున్న విధానం, అత్యవసర పరిస్థితుల్లో సమాజం ఎలా స్పందిస్తుందో ఈ విభాగం పరిశీలిస్తుంది. ఈ పరివర్తనను అధ్యయనం చేయడానికి, పరిశోధకులకు పెద్ద డేటా సమితులకు ప్రాప్యత అవసరం, ఎందుకంటే వాటి వాల్యూమ్ మరియు భిన్నమైన స్వభావం కారణంగా సేకరించడం మరియు విశ్లేషించడం కష్టం. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మేము ఒక వాతావరణాన్ని రూపొందించాము మరియు అమలు చేసాము - EPIC విశ్లేషించండి - ఇది సోషల్ మీడియా డేటాను సేకరించడం మరియు విశ్లేషించడంలో పరిశోధకులకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఈ సేవలు నమ్మదగినవి, స్కేలబుల్, ఎక్స్టెన్సిబుల్ మరియు సమర్థవంతమైనవి అని నిర్ధారించడానికి అవసరమైన NoSQL, MapReduce, కాషింగ్ మరియు శోధన వంటి భాగాల రకాలను మా పరిశోధన గుర్తించింది. ఎపిక్ అనాలిజ్ ను నిర్మించేటప్పుడు ఎదుర్కొన్న డిజైన్ సవాళ్లను మేము వివరిస్తాము - డేటా మోడలింగ్, సమయం vs. స్పేస్ ట్రేడ్ఆఫ్లు మరియు ఉపయోగకరమైన మరియు ఉపయోగపడే వ్యవస్థ యొక్క అవసరం - మరియు దాని స్కేలబిలిటీ, పనితీరు మరియు కార్యాచరణ గురించి చర్చిస్తాము. |
4416236e5ee4239e86e3cf3db6a2d1a2ff2ae720 | ఆధునిక విశ్లేషణ అనువర్తనాలు వివిధ లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్ల నుండి బహుళ విధులను మిళితం చేస్తాయి, ఇవి మరింత క్లిష్టమైన వర్క్ఫ్లోలను నిర్మించాయి. ప్రతి ఫంక్షన్ ఒంటరిగా అధిక పనితీరును సాధించగలిగినప్పటికీ, ఫంక్షన్ల మధ్య విస్తృతమైన డేటా కదలిక కారణంగా మిశ్రమ వర్క్ఫ్లో యొక్క పనితీరు తరచుగా హార్డ్వేర్ పరిమితుల కంటే తక్కువ పరిమాణంలో ఉంటుంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మేము Weld ను ప్రతిపాదించాము, ఇది డేటా-ఇంటెన్సివ్ అప్లికేషన్ల కోసం రన్టైమ్, ఇది వివిక్త లైబ్రరీలు మరియు ఫంక్షన్లలో ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. SQL, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు గ్రాఫ్ అనలిటిక్స్ సహా వివిధ డేటా సమాంతర వర్క్ లోడ్ల నిర్మాణాన్ని సంగ్రహించడానికి వెల్డ్ ఒక సాధారణ ఇంటర్మీడియట్ ప్రాతినిధ్యాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఇది తరువాత కీలక డేటా కదలిక ఆప్టిమైజేషన్లను నిర్వహిస్తుంది మరియు మొత్తం వర్క్ఫ్లో కోసం సమర్థవంతమైన సమాంతర కోడ్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. టెన్సార్ ఫ్లో, అపాచీ స్పార్క్, నమ్ పై మరియు పాండాలు వంటి వాటికి వాటి యూజర్ ఫేస్డ్ API లను మార్చకుండానే వాల్డ్ను క్రమంగా విలీనం చేయవచ్చు. ఈ ఫ్రేమ్ వర్క్ లతో పాటు వాటితో కలిపి తయారు చేసిన అప్లికేషన్ ల వేగాన్ని 30 రెట్లు పెంచుతుందని మేము చూపిస్తున్నాము. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.