_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.73k
|
|---|---|
45c56dc268a04c5fc7ca04d7edb985caf2a25093 | వివిక్త సంభావ్యత పంపిణీలతో సాధారణ పారామితి అంచనా పద్ధతులను అందిస్తుంది, ఇది టెక్స్ట్ మోడలింగ్లో ప్రత్యేక ఆసక్తిని కలిగి ఉంటుంది. గరిష్ట సంభావ్యత, అనంతర మరియు బేసియన్ అంచనాతో ప్రారంభించి, సంయోగ పంపిణీలు మరియు బేసియన్ నెట్వర్క్లు వంటి కేంద్ర భావనలు సమీక్షించబడతాయి. ఒక అప్లికేషన్ గా, డిరిచ్లెట్ హైపర్ పారామీటర్ అంచనా యొక్క చర్చతో సహా గిబ్స్ శాంప్లింగ్ ఆధారంగా సుమారుగా ఒక ఊహించదగిన అల్గోరిథం యొక్క పూర్తి ఉత్పన్నతతో అస్పష్టమైన డిరిచ్లెట్ కేటాయింపు (LDA) యొక్క నమూనా వివరంగా వివరించబడింది. చరిత్ర: వెర్షన్ 1: మే 2005, వెర్షన్ 2.4: ఆగష్టు 2008. |
9e463eefadbcd336c69270a299666e4104d50159 | |
2e268b70c7dcae58de2c8ff7bed1e58a5e58109a | ఇది రచయిత యొక్క డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ అండ్ ఆప్టిమల్ కంట్రోల్, వాల్యూమ్ యొక్క చాప్టర్ 4 యొక్క నవీకరించబడిన సంస్కరణ. II, 4 వ ఎడిషన్, అథీనా సైంటిఫిక్, 2012. ఇది కొత్త విషయాలను కలిగి ఉంది, మరియు ఇది గణనీయంగా సవరించబడింది మరియు విస్తరించబడింది (ఇది పరిమాణంలో రెట్టింపు కంటే ఎక్కువ). ఈ కొత్త పదార్థం అనేక నమూనాల యొక్క ఏకీకృత చికిత్సను అందించడానికి ఉద్దేశించబడింది, వీటిలో అన్నింటికీ 1 మరియు 2 అధ్యాయాల యొక్క డిస్కౌంట్ సమస్యలకు లక్షణం ఉన్న కాంట్రాక్టివ్ నిర్మాణం లేదుః సానుకూల మరియు ప్రతికూల వ్యయ నమూనాలు, నిర్ణయాత్మక సరైన నియంత్రణ (అనుకూల DP తో సహా), స్టోకాస్టిక్ అతి తక్కువ మార్గం నమూనాలు మరియు ప్రమాద-సెన్సిటివ్ నమూనాలు. కొత్త విషయాల సారాంశం ఇది: |
6d596cb55d99eae216840090b46bc5e49d7aeea5 | సరళ వ్యవస్థల పరిష్కారానికి సంబంధిత దట్టమైన మాతృక కారకాలలో ముందుచూపు యంత్రాంగాలను అమలు చేసేటప్పుడు ఎదుర్కొనే లోడ్ అసమతుల్యతను అధిగమించడానికి మేము రెండు కొత్త పద్ధతులను ప్రతిపాదించాము. రెండు పద్ధతులు రెండు థ్రెడ్ జట్లు సృష్టించబడిన / కారక సమయంలో సక్రియం చేయబడిన దృశ్యాన్ని లక్ష్యంగా చేసుకుంటాయి, ప్రతి బృందం స్వతంత్ర పని / అమలు యొక్క శాఖను నిర్వహించే బాధ్యతతో ఉంటుంది. మొదటి పద్ధతి రెండు పనుల మధ్య వర్కర్ షేరింగ్ (WS) ను ప్రోత్సహిస్తుంది, మొదట పూర్తి చేసిన పని యొక్క థ్రెడ్లను ఖరీదైన పని ద్వారా ఉపయోగించడానికి పున ist కేటాయించడానికి అనుమతిస్తుంది. రెండవ పద్ధతి వేగవంతమైన పనిని నెమ్మదిగా పూర్తి చేసే పనిని హెచ్చరించడానికి అనుమతిస్తుంది, రెండవ పని యొక్క ప్రారంభ ముగింపు (ET) ను అమలు చేస్తుంది మరియు తదుపరి పునరావృతానికి కారకాల ప్రక్రియ యొక్క సున్నితమైన మార్పును అనుమతిస్తుంది. ఈ రెండు యంత్రాంగాలు ప్రాథమిక సరళ బీజగణిత ఉపప్రోగ్రామ్ల యొక్క కొత్త మడతగల థ్రెడ్-స్థాయి అమలు ద్వారా ఉదాహరణగా ఇవ్వబడ్డాయి మరియు వాటి ప్రయోజనాలు LU కారకాల అమలు ద్వారా వివరించబడ్డాయి. ప్రత్యేకించి, 12 కోర్లతో కూడిన ఇంటెల్-జియోన్ వ్యవస్థపై మా ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు WS + ET కలయిక యొక్క ప్రయోజనాలను చూపుతాయి, టాస్క్-సమాంతర రన్టైమ్ ఆధారిత పరిష్కారంతో పోలిస్తే పోటీ పనితీరును నివేదిస్తాయి. |
7157dda72073ff66cc2de6ec5db056a3e8b326d7 | 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 ఆర్టికల్ చరిత్రః 13 ఫిబ్రవరి 2012 న స్వీకరించబడింది 18 మార్చి 2013 న సవరించిన రూపంలో స్వీకరించబడింది 4 ఏప్రిల్ 2013 న అంగీకరించబడింది ఆన్లైన్లో అందుబాటులో ఉంది xxxx |
66903e95f84767a31beef430b2367492ac9cc750 | 18 సంవత్సరాల వయస్సు వరకు అధ్యయనం చేసిన 1,000 మందికి పైగా న్యూజిలాండ్ పిల్లలలో బాల్యంలో లైంగిక వేధింపుల (సిఎస్ఎ) ప్రాబల్యం, సంబంధాలు మరియు పరిణామాలను వివరించే వరుస కథనాలలో ఇది రెండవది. ఈ వ్యాసం 18 సంవత్సరాల వయస్సులో CSA నివేదికలు మరియు 18 సంవత్సరాల వయస్సులో DSM-IV రోగనిర్ధారణ వర్గీకరణల మధ్య సంబంధాలను పరిశీలిస్తుంది. న్యూజిలాండ్ లో పుట్టిన పిల్లల సంఖ్యను పుట్టినప్పటి నుండి 16 సంవత్సరాల వయస్సు వరకు ఏటా అధ్యయనం చేశారు. 18 సంవత్సరాల వయస్సులో 16 సంవత్సరాల వయస్సులో CSA యొక్క గత నివేదికలు మరియు ఏకకాలంలో మానసిక లక్షణాలను కొలుస్తారు. ఫలితాలు CSA నివేదించని వారి కంటే CSA నివేదించని వారి కంటే ఎక్కువ తీవ్రమైన నిరాశ, ఆందోళన రుగ్మత, ప్రవర్తనా రుగ్మత, పదార్థాల వాడకం రుగ్మత మరియు ఆత్మహత్య ప్రవర్తనలను కలిగి ఉన్నారు (p < . 002). CSA యొక్క విస్తరణ మరియు రుగ్మత ప్రమాదం మధ్య స్థిరమైన సంబంధాలు ఉన్నాయి, CSA నివేదించిన వారు సంభోగం కలిగి ఉన్న రుగ్మత యొక్క అత్యధిక ప్రమాదం ఉంది. ఈ ఫలితాలు భవిష్యత్తులో కొలుస్తారు బాల్య కుటుంబం మరియు సంబంధిత కారకాలు కోసం కనుగొన్నప్పుడు సర్దుబాటు చేయబడ్డాయి. CSA మరియు నాన్-సమయోచితంగా కొలుస్తారు రుగ్మతల మధ్య ఇలాంటి కానీ తక్కువ గుర్తించదగిన సంబంధాలు కనుగొనబడ్డాయి. ఈ ఫలితాల ప్రకారం CSA, మరియు ముఖ్యంగా తీవ్రమైన CSA, యువకులలో మానసిక రుగ్మత యొక్క ప్రమాదాన్ని పెంచుతుంది, భవిష్యత్ కొలిచిన గందరగోళ కారకాలు కూడా తగినంతగా అనుమతించబడ్డాయి. |
8df383aae16ce1003d57184d8e4bf729f265ab40 | కొత్త మైక్రో స్ట్రిప్ లైన్ ఫీడ్డ్ వైడ్ బ్యాండ్ సర్క్యులర్ పోలరైజ్డ్ (సిపి) రింగుల రింగ్ స్లాట్ యాంటెన్నా (ఎఆర్ఎస్ఎ) రూపకల్పన ప్రతిపాదించబడింది. ప్రస్తుతం ఉన్న రింగ్ స్లాట్ యాంటెన్నాలతో పోలిస్తే, ఇక్కడ రూపొందించిన ARSA లు చాలా పెద్ద CP బ్యాండ్విడ్త్లను కలిగి ఉన్నాయి. ప్రతిపాదిత రూపకల్పన యొక్క ప్రధాన లక్షణాలు విస్తృత రింగ్ స్లాట్, ఒక జత గ్రౌండ్ టోపీ ఆకారపు పాచెస్ మరియు వైకల్యంతో వంగిన ఫీడింగ్ మైక్రో స్ట్రిప్ లైన్. L మరియు S బ్యాండ్లలో FR4 ఉపరితలాలను ఉపయోగించి రూపొందించిన ARSA లు 3-dB అక్షసంబంధ నిష్పత్తి బ్యాండ్విడ్త్లను (ARBW లు) వరుసగా 46% మరియు 56% వరకు కలిగి ఉంటాయి, అయితే L బ్యాండ్లో RT5880 ఉపరితలం ఉపయోగించి ఒక 65%. ఈ 3-dB అక్షసంబంధ నిష్పత్తి బ్యాండ్లలో, VSWR ≤ 2 తో ఇంపెడెన్స్ మ్యాచింగ్ కూడా సాధించబడుతుంది. |
95e873c3f64a9bd8346f5b5da2e4f14774536834 | ఒక సబ్స్ట్రేట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) H- ప్లేన్ సెక్టరల్ హార్న్ యాంటెన్నా, గణనీయంగా మెరుగైన బ్యాండ్విడ్త్తో ప్రదర్శించబడుతుంది. బహుళ పొరల ఉపరితలంలో ఒక వైపున ఉన్న గోడపై ఒక సాధారణ అమరికతో కూడిన ఒక కోనరీడ్ శిఖరం, ఆపరేషన్ బ్యాండ్విడ్త్ను విస్తరించడానికి ప్రవేశపెట్టబడుతుంది. యాంటెన్నా నిర్మాణానికి ప్రచారం చేసే తరంగాన్ని అందించడానికి ఒక సాధారణ ఫీడ్ ఆకృతీకరణ సూచించబడింది. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా రెండు ప్రసిద్ధ పూర్తి తరంగ ప్యాకేజీలు, అనోసాఫ్ట్ హెచ్ఎఫ్ఎస్ఎస్ మరియు సిఎస్టి మైక్రోవేవ్ స్టూడియో ద్వారా అనుకరించబడింది, ఇవి వేరుచేయబడిన సంఖ్యా పద్ధతులపై ఆధారపడి ఉంటాయి. అనుకరణ ఫలితాల మధ్య సన్నిహిత ఒప్పందం కుదిరింది. ఈ యాంటెన్నా 18-40 GHz ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిలో మంచి రేడియేషన్ లక్షణాలను కలిగి ఉంది మరియు తక్కువ VSWR ని కలిగి ఉంది, ఇది 2.5 కన్నా తక్కువ. |
12a376e621d690f3e94bce14cd03c2798a626a38 | దృశ్య వస్తువుల గుర్తింపు కోసం యంత్ర అభ్యాస పద్ధతిని ఈ పత్రం వివరిస్తుంది, ఇది చిత్రాలను చాలా వేగంగా ప్రాసెస్ చేయగలదు మరియు అధిక గుర్తింపు రేట్లను సాధించగలదు. ఈ కృతి మూడు ముఖ్య అంశాలను కలిగి ఉంది. మొదటిది ఇంటెగరల్ ఇమేజ్ అని పిలువబడే కొత్త చిత్ర ప్రాతినిధ్య పరిచయం, ఇది మా డిటెక్టర్ ఉపయోగించే లక్షణాలను చాలా త్వరగా లెక్కించడానికి అనుమతిస్తుంది. రెండవది, AdaBoost ఆధారంగా ఒక అభ్యాస అల్గోరిథం, ఇది పెద్ద సమితి నుండి తక్కువ సంఖ్యలో క్లిష్టమైన దృశ్య లక్షణాలను ఎంచుకుంటుంది మరియు చాలా సమర్థవంతమైన వర్గీకరణలను ఇస్తుంది[1]. మూడవ సహకారం అనేది మరింత సంక్లిష్టమైన వర్గీకరణలను క్యాస్కేడ్ లో కలపడానికి ఒక పద్ధతి, ఇది ఆబ్జెక్ట్ లాంటి ప్రాంతాలపై ఎక్కువ గణనలను ఖర్చు చేస్తున్నప్పుడు చిత్రంలోని నేపథ్య ప్రాంతాలను త్వరగా విస్మరించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ కస్కడ్ ను ఒక వస్తువు-నిర్దిష్ట దృష్టి-దృష్టి యంత్రాంగాన్ని చూడవచ్చు, ఇది మునుపటి విధానాల మాదిరిగా కాకుండా, విస్మరించబడిన ప్రాంతాలు ఆసక్తిగల వస్తువును కలిగి ఉండటానికి అవకాశం లేదని గణాంక హామీలను అందిస్తుంది. ముఖ గుర్తింపు రంగంలో ఈ వ్యవస్థ ఉత్తమమైన మునుపటి వ్యవస్థలతో పోల్చదగిన గుర్తింపు రేట్లను అందిస్తుంది. రియల్ టైమ్ అప్లికేషన్లలో ఉపయోగించే ఈ డిటెక్టర్ సెకనుకు 15 ఫ్రేమ్లతో పనిచేస్తుంది. దీనిలో చిత్రాల విభజన లేదా చర్మం రంగును గుర్తించాల్సిన అవసరం లేదు. |
51f0e3fe5335e2c3a55e673a6adae646f0ad6e11 | ■ సంక్షిప్త వివరణ సామాజిక శాస్త్రవేత్తలు సామాజిక ప్రక్రియలను వేరియబుల్స్ మధ్య పరస్పర చర్యలుగా నమూనా చేస్తారు. సామాజిక జీవితాన్ని అనుకూల ఏజెంట్ల మధ్య పరస్పర చర్యలుగా రూపొందిస్తున్న ఒక ప్రత్యామ్నాయ విధానాన్ని మేము సమీక్షిస్తాము, వారు అందుకున్న ప్రభావానికి ప్రతిస్పందనగా ఒకరినొకరు ప్రభావితం చేస్తారు. ఈ ఏజెంట్ ఆధారిత నమూనాలు (ఎబిఎంలు) సాధారణ మరియు అంచనా వేసే స్థానిక పరస్పర చర్యలు ఎలా తెలిసిన కానీ రహస్యమైన ప్రపంచ నమూనాలను ఉత్పత్తి చేస్తాయో చూపుతాయి, సమాచారం యొక్క వ్యాప్తి, నిబంధనల ఆవిర్భావం, సమావేశాల సమన్వయం లేదా సామూహిక చర్యలో పాల్గొనడం వంటివి. విప్లవాలు, మార్కెట్ కుప్పకూలడం, ఫ్యాడ్ లు, మరియు ఫెడ్ ఫెరెన్సీ లలో జరుగుతున్నట్టుగా, కొత్తగా ఆవిర్భవిస్తున్న సామాజిక నమూనాలు కూడా ఊహించని విధంగా కనిపించవచ్చు మరియు తరువాత అదేవిధంగా నాటకీయంగా రూపాంతరం చెందుతాయి లేదా అదృశ్యమవుతాయి. ఏబీఎంలు ఆసక్తి ఉన్న ప్రపంచ నమూనాలు వ్యక్తిగత లక్షణాల కలయిక కంటే ఎక్కువ ఉన్న చోట సిద్ధాంతపరమైన పరపతిని అందిస్తాయి, కానీ అదే సమయంలో, సంబంధ స్థాయిలో మైక్రోఫౌండేషన్ల దిగువ నుండి పైకి డైనమిక్ మోడల్ లేకుండా అభివృద్ధి చెందుతున్న నమూనాను అర్థం చేసుకోలేము. కంప్యూటర్ సిమ్యులేషన్ యొక్క పూర్వ సామాజిక శాస్త్ర ఉపయోగాల నుండి ఏజెంట్ ఆధారిత మోడలింగ్ ప్రాథమికంగా ఎలా భిన్నంగా ఉంటుందో చూపించే కంప్యూటరబుల్ సోషియాలజీలో కారకాలు నుండి నటులు కు మార్పు యొక్క సంక్షిప్త చారిత్రక స్కెచ్తో మేము ప్రారంభిస్తాము. స్థానిక పరస్పర చర్యల నుండి సామాజిక నిర్మాణం మరియు సామాజిక క్రమం యొక్క ఆవిర్భావం పై దృష్టి సారించిన ఇటీవలి రచనలను మేము సమీక్షిస్తాము. ఈ కొత్త పద్ధతిని గుర్తించడంలో సామాజిక శాస్త్రం ఇతర సామాజిక శాస్త్రాల కంటే వెనుకబడి ఉన్నప్పటికీ, మేము సమీక్షించిన పత్రాలలో ఒక విలక్షణ సామాజిక శాస్త్ర సహకారం స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. మొదట, సిద్ధాంతపరమైన ఆసక్తి ఏజెంట్ పరస్పర చర్య ద్వారా ఆకృతి మరియు ఆకృతి చేయబడిన డైనమిక్ సామాజిక నెట్వర్క్లపై దృష్టి పెడుతుంది. రెండవది, నెట్వర్క్ టోపోలాజీ, సామాజిక పొరబాటు లేదా ప్రాదేశిక చైతన్యం వంటి నిర్మాణ కారకాలను మార్చడం ద్వారా మాక్రోసోషియోలాజికల్ సిద్ధాంతాలను పరీక్షించే వర్చువల్ ప్రయోగాలను నిర్వహించడానికి ABM లు ఉపయోగించబడతాయి. ఈ విధానం యొక్క గొప్ప సామాజిక సంభావ్యతను గ్రహించడానికి మేము సిఫార్సుల శ్రేణితో మా సమీక్షను ముగించాము. |
b73cdb60b2fe9fb317fca4fb9f5e1106e13c2345 | |
aa0c01e553d0a1ab40c204725d13fe528c514bba | మానవులు మరియు రోబోట్ల మధ్య సురక్షితమైన పరస్పర చర్యలకు, ఒకరి చర్యలను మరొకరు ఊహించుకోవాల్సిన అవసరం ఉంది. మానవ ఉద్దేశ్యాల యొక్క ఒక సాధారణ విధానం, పర్యవేక్షించబడిన వర్గీకరణలతో తెలిసిన లక్ష్యాల వైపు నిర్దిష్ట పథాలను మోడల్ చేయడం. అయితే, ఈ విధానాలు భవిష్యత్ కదలికలను పరిగణనలోకి తీసుకోవు లేదా చదవడం మరియు అంచనా వేయగల కదలిక వంటి కైనెమాటిక్ సూచనలను ఉపయోగించవు. ఈ పద్ధతుల యొక్క అడ్డంకి సాధారణ మానవ కదలిక యొక్క ఖచ్చితమైన నమూనా లేకపోవడం. ఈ పనిలో, మేము ఒక షరతులతో కూడిన వైవిధ్య ఆటోఎన్కోడర్ను ప్రదర్శిస్తాము, ఇది గత ఫ్రేమ్ల విండో ఇచ్చిన భవిష్యత్ మానవ కదలిక యొక్క విండోను అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందింది. RGB లోతు చిత్రాల నుండి పొందిన అస్థిపంజర డేటాను ఉపయోగించి, ఈ పర్యవేక్షణ లేని విధానాన్ని 1660 ms వరకు ఆన్లైన్ మోషన్ అంచనా కోసం ఎలా ఉపయోగించవచ్చో మేము చూపిస్తాము. అదనంగా, లక్ష్య-నిర్దిష్ట శిక్షణా డేటాను ఉపయోగించకుండా మోషన్ ప్రారంభమైన తర్వాత మొదటి 300-500 ms లోపల ఆన్లైన్ లక్ష్యం అంచనాను మేము ప్రదర్శిస్తాము. మా సంభావ్యత విధానం యొక్క ప్రయోజనం సాధ్యమైన భవిష్యత్ కదలికల నమూనాలను గీయడానికి అవకాశం ఉంది. చివరగా, నేర్చుకున్న తక్కువ డైమెన్షనల్ మానిఫోల్డ్లో కదలికలు మరియు కైనెమాటిక్ సూచనలు ఎలా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయో మేము పరిశీలిస్తాము. |
cbbf72d487f5b645d50d7d3d94b264f6a881c96f | ఈ పత్రం 65nm CMOS టెక్నాలజీలో W-బ్యాండ్లో మొట్టమొదటి పూర్తిగా చిప్ ఇంటిగ్రేటెడ్ ఎనర్జీ హార్వెస్టర్ మరియు రెక్టెన్నాను అందిస్తుంది. ఈ నమూనాలు ఒక దశ డిక్సన్ వోల్టేజ్ మల్టిప్లైయర్ పై ఆధారపడి ఉంటాయి. రెక్టెన్నా అనేది చీప్లో ఇంటిగ్రేటెడ్ డిపోల్ యాంటెన్నా, ఇది సబ్స్ట్రేట్ కింద రిఫ్లెక్టర్తో ఉంటుంది, ఇది డైరెక్టివిటీని మరియు గ్రహించిన లాభాలను మెరుగుపరుస్తుంది. 94GHz వద్ద శక్తి సంగ్రహక మరియు రెక్టెన్నా వరుసగా 10% మరియు 2% శక్తి మార్పిడి సామర్థ్యాన్ని సాధిస్తాయి. స్వతంత్ర హార్వెస్టర్ ప్యాడ్లతో సహా 0.0945 మిమీ2 మాత్రమే ఆక్రమించి, పూర్తిగా ఇంటిగ్రేటెడ్ రెక్టెన్నా 0.48 మిమీ2 కనీస చిప్ ప్రాంతాన్ని ఆక్రమించింది. |
30667550901b9420e02c7d61cdf8fa7d5db207af | |
6cdb6ba83bfaca7b2865a53341106a71e1b3d2dd | సోషల్ మీడియా సర్వవ్యాప్తి చెందుతోంది మరియు సంస్థలు తమ లక్ష్యాలను సాధించడానికి ఉపయోగించే అన్ని ఇతర రకాల మీడియా లాగా నిర్వహించాల్సిన అవసరం ఉంది. అయితే, సోషల్ మీడియా వారి సోషల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణం మరియు సమానత్వ స్వభావం కారణంగా ఏ సాంప్రదాయ లేదా ఇతర ఆన్లైన్ మీడియా నుండి ప్రాథమికంగా భిన్నంగా ఉంటుంది. ఈ తేడాలు సరైన విశ్లేషణ మరియు తదుపరి నిర్వహణకు ఒక ప్రత్యేకమైన కొలత విధానాన్ని అవసరం. సరైన సోషల్ మీడియా మెట్రిక్లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు తరువాత తగిన డాష్బోర్డ్లను నిర్మించడానికి, మేము మూడు కొత్త భాగాలతో కూడిన టూల్ కిట్ను అందిస్తున్నాము. మొదట, మార్కెటింగ్, సైకాలజీ, సోషియాలజీ నుండి వచ్చిన సిద్ధాంతాలను ఉపయోగించి సోషల్ మీడియా యొక్క ప్రధాన అంశాలను కవర్ చేసే సమగ్ర చట్రాన్ని సిద్ధాంతపరంగా మేము పొందుపరుస్తాము మరియు ప్రతిపాదించాము. మేము ఈ అంశాలను - అంటే ప్రేరణలు, సంతృప్తి, నెట్వర్క్ నిర్మాణం, సామాజిక పాత్రలు మరియు పరస్పర చర్యలు - ఇటీవలి పరిశోధన అధ్యయనాలతో మద్దతు ఇస్తూనే ఉన్నాము. రెండవది, మా సిద్ధాంతపరమైన చట్రం, సాహిత్య సమీక్ష మరియు ఆచరణాత్మక అనుభవం ఆధారంగా, మేము తగిన సోషల్ మీడియా కొలమానాలను రూపొందించడానికి మరియు తెలివైన సోషల్ మీడియా డాష్బోర్డ్ను నిర్మించడానికి విలువైనవిగా నిరూపించగల తొమ్మిది మార్గదర్శకాలను సూచిస్తున్నాము. మూడవది, ఫ్రేమ్ వర్క్ మరియు మార్గదర్శకాల ఆధారంగా మేము నిర్వహణ చిక్కులను పొందుతాము మరియు భవిష్యత్ పరిశోధన కోసం ఒక అజెండాను సూచిస్తాము. © 2013 డైరెక్ట్ మార్కెటింగ్ ఎడ్యుకేషనల్ ఫౌండేషన్, ఇంక్. ప్రచురించిన ఎల్సెవియర్ ఇంక్. అన్ని హక్కులూ ప్రత్యేకించుకోవడమైనది. |
3c9598a2be80a88fccecde80e6f266af7907d7e7 | |
ab3d0ea202b2641eeb66f1d6a391a43598ba22b9 | రీన్ఫోర్స్ మెంట్ లెర్నింగ్ (ఆర్ఎల్) ను యంత్రాల యొక్క న్యూరల్ కంట్రోలర్ల యొక్క అనుసరణ పద్ధతిగా ఇక్కడ పరిగణించబడుతుంది. అదనపు నేపథ్య గణనల వ్యయంతో, ఒకే నాణ్యత గల విధానాలను పొందటానికి ఏజెంట్-పర్యావరణ పరస్పర చర్య తక్కువ అవసరం ఉన్నట్లు నటుడు-విమర్శక అల్గోరిథంలను తయారు చేయడం దీని లక్ష్యం. ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించాలనేది మా ప్రతిపాదన. మునుపటి అనుభవాల ఆధారంగా, ఒక మారుతున్న విధానానికి సంబంధించిన మెరుగుదల దిశను అంచనా వేసే పద్ధతి ఇక్కడ చాలా అవసరం. మేము ఒకదాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది కత్తిరించిన ప్రాముఖ్యత నమూనాను ఉపయోగిస్తుంది. మేము ఆ రకమైన అంచనా వేసేవారి యొక్క పక్షపాత పరిమితులను పొందుతాము మరియు ఈ పక్షపాతం అస్మిటోటిక్గా అదృశ్యమవుతుందని నిరూపించుకుంటాము. ప్రయోగాత్మక అధ్యయనంలో మేము మా విధానాన్ని క్లాసిక్ యాక్టర్క్రిటిక్కు వర్తింపజేస్తాము మరియు అభ్యాస వేగాన్ని 20 రెట్లు పెంచుతాము. |
71e258b1aeea7a0e2b2076a4fddb0679ad2ecf9f | "ఇంటర్ నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్" (ఐఒటి) పరికరాలు మరియు సాఫ్ట్ వేర్ లకు అపూర్వమైన స్థాయిలో సమాచారాన్ని పంచుకోవడానికి అవకాశాలను తెరుస్తుంది. అయితే, ఇంత పెద్ద ఇంటర్కనెక్టెడ్ నెట్వర్క్ వ్యవస్థ డెవలపర్లు మరియు వినియోగదారులకు కొత్త సవాళ్లను తెస్తుంది. ఈ ఆర్టికల్లో, మేము ఐఒటి వ్యవస్థ యొక్క లేయర్డ్ ఆర్కిటెక్చర్ను ప్రతిపాదించాము. ఈ నమూనాను ఉపయోగించి, ప్రతి పొర యొక్క సవాళ్లను గుర్తించి, అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నిస్తాము. ఈ నిర్మాణాన్ని సురక్షితం చేయడానికి ఉపయోగపడే అనేక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల గురించి కూడా మేము చర్చిస్తాము. |
61f4f67fc0e73fa3aef8628aae53a4d9b502d381 | ఇన్ఫర్మేషన్ మాక్సిమింగ్ GAN (ఇన్ఫోగాన్) జనరేటర్ యొక్క అవుట్పుట్ను దాని ఇన్పుట్ యొక్క ఒక భాగం లాటెంట్ కోడ్స్ అని పిలుస్తుంది. అవుట్పుట్ ను ఈ ఇన్పుట్ కాంపోనెంట్ కు కట్టబెట్టడం ద్వారా, అవుట్పుట్ ప్రాతినిధ్య యొక్క కొన్ని లక్షణాలను మనం నియంత్రించవచ్చు. GAN లో విచక్షణాత్మక మరియు జనరేటర్లను సంయుక్తంగా శిక్షణ ఇచ్చినప్పుడు నాష్ సమతుల్యతను కనుగొనడం చాలా కష్టం. ఇన్ఫోగాన్ ఉపయోగించి చిత్రాలను రూపొందించడానికి కొన్ని విజయవంతమైన మరియు విజయవంతం కాని కాన్ఫిగరేషన్లను మేము వెలికితీస్తాము. వివరింపదగిన వేరియబుల్స్ జనరేటివ్ మోడళ్లలో ఉపయోగపడతాయి. జనరేటివ్ అడ్వెస్సరియల్ నెట్వర్క్లు (GAN లు) వారి ఇన్పుట్ లో సౌకర్యవంతమైన జనరేటివ్ మోడల్స్. |
41289566ac0176dced2312f813328ad4c0552618 | మొబైల్ ప్లాట్ ఫారమ్ ల ప్రాబల్యం, ఆండ్రాయిడ్ యొక్క పెద్ద మార్కెట్ వాటా, ఇంకా ఆండ్రాయిడ్ మార్కెట్ యొక్క బహిరంగత మాల్వేర్ దాడులకు ఇది ఒక హాట్ టార్గెట్ గా మారుతుంది. మాల్వేర్ నమూనా గుర్తించబడిన తర్వాత, దాని హానికరమైన ఉద్దేశం మరియు అంతర్గత పనితీరును త్వరగా వెల్లడించడం చాలా ముఖ్యం. ఈ వ్యాసంలో, ఆండ్రాయిడ్ విశ్లేషణ వేదిక అయిన డ్రోయిడ్స్కోప్ ను పరిచయం చేస్తున్నాం. ఇది వర్చువలైజేషన్ ఆధారిత మాల్వేర్ విశ్లేషణ సంప్రదాయాన్ని కొనసాగిస్తోంది. ప్రస్తుత డెస్క్టాప్ మాల్వేర్ విశ్లేషణ వేదికల మాదిరిగా కాకుండా, డ్రోయిడ్స్కోప్ OS స్థాయి మరియు జావా-స్థాయి సెమాంటిక్స్ రెండింటినీ ఒకేసారి మరియు సజావుగా పునర్నిర్మించింది. అనుకూల విశ్లేషణను సులభతరం చేయడానికి, డ్రాయిడ్స్కోప్ మూడు స్థాయిల API లను ఎగుమతి చేస్తుంది, ఇవి ఆండ్రాయిడ్ పరికరం యొక్క మూడు స్థాయిలను ప్రతిబింబిస్తాయిః హార్డ్వేర్, OS మరియు డాల్విక్ వర్చువల్ మెషిన్. డ్రాయిడ్స్కోప్ పైన, మేము మరింత అభివృద్ధి అనేక విశ్లేషణ టూల్స్ సేకరించడానికి వివరణాత్మక స్థానిక మరియు Dalvik సూచనల జాడలు, ప్రొఫైల్ API స్థాయి కార్యాచరణ, మరియు ట్రాక్ సమాచారం లీకేజ్ ద్వారా రెండు జావా మరియు స్థానిక భాగాలు ఉపయోగించి మచ్చ విశ్లేషణ. ఈ సాధనాలు వాస్తవ ప్రపంచ మాల్వేర్ నమూనాలను విశ్లేషించడంలో సమర్థవంతంగా నిరూపించబడ్డాయి మరియు సహేతుకంగా తక్కువ పనితీరు ఓవర్ హెడ్లను కలిగి ఉంటాయి. |
05ca17ffa777f64991a8da04f2fd03880ac51236 | ఈ వ్యాసంలో మనం హాని సంకేతాలను సృష్టించే సమస్యను పరిశీలిస్తాం. ఒక హాని యొక్క సంతకం ఒక నిర్దిష్ట హాని యొక్క అన్ని దోపిడీలకు సరిపోతుంది, పాలిమార్ఫిక్ లేదా మెటామార్ఫిక్ వేరియంట్లు కూడా. మా పని మునుపటి విధానాల నుండి వైదొలగుతుంది, ప్రోగ్రామ్ యొక్క అర్థశాస్త్రం మరియు దోపిడీ యొక్క అర్థశాస్త్రం లేదా వాక్యనిర్మాణం కాకుండా నమూనా దోపిడీ ద్వారా వ్యాయామం చేయబడిన దుర్బలత్వంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఒక బలహీనత యొక్క అర్థశాస్త్రం ఒక భాషను నిర్వచించడాన్ని మేము చూపిస్తాము, ఇది అన్నింటినీ కలిగి ఉంటుంది మరియు బలహీనతను దోపిడీ చేసే ఇన్పుట్లను మాత్రమే కలిగి ఉంటుంది. ఒక హాని సంతకం హాని భాష యొక్క ప్రాతినిధ్యం (ఉదా, ఒక సాధారణ వ్యక్తీకరణ) ఉంది. దోపిడీ ఆధారిత సంతకాల మాదిరిగా కాకుండా, తెలిసిన పరీక్ష కేసుల కోసం మాత్రమే లోపం రేటును అనుభవపూర్వకంగా కొలవవచ్చు, అన్ని సాధ్యమైన ఇన్పుట్లకు హాని సంతకం యొక్క నాణ్యతను అధికారికంగా కొలవవచ్చు. మేము ఒక బలహీనత సంతకం యొక్క అధికారిక నిర్వచనాన్ని అందిస్తాము మరియు బలహీనత సంతకాలను సృష్టించడం మరియు సరిపోల్చడం యొక్క గణన సంక్లిష్టతను పరిశీలిస్తాము. మేము కూడా క్రమపద్ధతిలో డిజైన్ స్పేస్ యొక్క బలహీనత సంతకాలు అన్వేషించడానికి. మేము మూడు ప్రధాన సమస్యలను గుర్తించాముః ఒక హాని సంతకం హానిని ఉపయోగించుకునే ఇన్పుట్ల సమితిని ఎలా సూచిస్తుంది, హాని కవరేజ్ (అనగా, హాని ప్రోగ్రామ్ మార్గాల సంఖ్య) సంతకం సృష్టి సమయంలో మా విశ్లేషణకు లోబడి ఉంటుంది, మరియు ఇచ్చిన ప్రాతినిధ్యం మరియు కవరేజ్ కోసం హాని సంతకం ఎలా సృష్టించబడుతుంది. కొత్త డేటా-ఫ్లో విశ్లేషణ మరియు కొత్తగా అవలంబించే ప్రస్తుత పద్ధతులను ప్రతిపాదించాము. మా సాంకేతికతలను పరీక్షించడానికి ఒక నమూనా వ్యవస్థను నిర్మించాము. మా ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి, మనం స్వయంచాలకంగా ఒక దోపిడీ సంతకం సృష్టించవచ్చు ఒకే దోపిడీ ఉపయోగించి ఇది మునుపటి దోపిడీ ఆధారిత సంతకాలు కంటే చాలా అధిక నాణ్యత ఉంది. అంతేకాకుండా, మా సాంకేతికతలకు అనేక ఇతర భద్రతా అనువర్తనాలు ఉన్నాయి, అందువల్ల అవి స్వతంత్రంగా ఆసక్తి కలిగి ఉంటాయి |
6fece3ef2da2c2f13a66407615f2c9a5b3737c88 | ఈ పత్రం ఒక డైనమిక్ కంట్రోలర్ నిర్మాణం మరియు ఒక క్రమబద్ధమైన డిజైన్ విధానం ప్రతిపాదించింది వివిక్త-సమయం హైబ్రిడ్ వ్యవస్థలు స్థిరీకరించేందుకు. ప్రతిపాదిత విధానం నియంత్రణ లియాపునోవ్ ఫంక్షన్లు (CLF లు) భావనపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇవి అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు, స్థిరీకరించే రాష్ట్ర-తిరిగి నియంత్రణ చట్టాన్ని రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. సాధారణంగా, నిరంతర మరియు వివిక్త స్థితులను కలిగి ఉన్న హైబ్రిడ్ డైనమిక్ వ్యవస్థల కోసం CLF నిర్మాణం చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది, ముఖ్యంగా నాన్-ట్రివియాల్ వివిక్త డైనమిక్స్ ఉనికిలో ఉంటుంది. అందువల్ల, మేము హైబ్రిడ్ కంట్రోల్ లియాపునోవ్ ఫంక్షన్ యొక్క నవల భావనను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది CLF యొక్క వివిక్త మరియు నిరంతర భాగాన్ని కూర్పు రూపకల్పనకు అనుమతిస్తుంది మరియు హైబ్రిడ్ CLF యొక్క ఉనికి క్లాసిక్ CLF యొక్క ఉనికిని హామీ ఇస్తుందని మేము అధికారికంగా రుజువు చేస్తాము. హైబ్రిడ్ సిస్టమ్ యొక్క డైనమిక్స్ను ఒక నిర్దిష్ట నియంత్రిక డైనమిక్స్తో విస్తరించడం ద్వారా హైబ్రిడ్ CLF ను సంశ్లేషణ చేయడానికి ఒక నిర్మాణాత్మక విధానం అందించబడింది. ఈ సంశ్లేషణ విధానం ఒక డైనమిక్ కంట్రోలర్కు దారితీస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము, దీనిని రిసీడింగ్ హోరిజోన్ కంట్రోల్ స్ట్రాటజీ ద్వారా అమలు చేయవచ్చు మరియు సంబంధిత ఆప్టిమైజేషన్ సమస్య రియల్ వరల్డ్ అప్లికేషన్లలో ఉపయోగపడే హైబ్రిడ్ సిస్టమ్స్ యొక్క సాధారణ తరగతికి సంఖ్యాపరంగా పరిష్కరించదగినది. క్లాసిక్ హైబ్రిడ్ రిసీడింగ్ హోరిజోన్ కంట్రోల్ అల్గోరిథంలతో పోలిస్తే, ప్రతిపాదిత విధానానికి సాధారణంగా క్లోజ్డ్-లూప్ సిస్టమ్ యొక్క అసమర్థ స్థిరత్వాన్ని హామీ ఇవ్వడానికి తక్కువ అంచనా హోరిజోన్ అవసరం, ఇది రెండు ఉదాహరణల ద్వారా వివరించిన విధంగా కంప్యూటరల్ భారాన్ని తగ్గిస్తుంది. |
3b3c153b09495e2f79dd973253f9d2ee763940a5 | యంత్ర అభ్యాస పద్ధతుల యొక్క అనువర్తనత తరచుగా అందుబాటులో ఉన్న లేబుల్ చేయబడిన డేటా యొక్క పరిమాణం ద్వారా మరియు మంచి అంతర్గత ప్రాతినిధ్యాలను మరియు ఇన్పుట్ డేటా వెక్టర్ల కోసం మంచి సారూప్య కొలతలను ఉత్పత్తి చేయడానికి డిసిగ్నర్ యొక్క సామర్థ్యం (లేదా అసమర్థత) ద్వారా పరిమితం చేయబడుతుంది. ఈ థీసిస్ యొక్క లక్ష్యం మంచి అంతర్గత ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోవడానికి అల్గోరిథంలను ప్రతిపాదించడం ద్వారా ఈ రెండు పరిమితులను తగ్గించడం మరియు లేబుల్ చేయబడిన డేటా నుండి ఇన్వారియంట్ ఫీచర్ సోపానక్రమం. ఈ పద్ధతులు సాంప్రదాయ పర్యవేక్షక అభ్యాస అల్గోరిథంలను మించి, పర్యవేక్షణ లేని మరియు పాక్షిక పర్యవేక్షక అభ్యాసంపై ఆధారపడతాయి. ముఖ్యంగా, ఈ పని "లోతైన అభ్యాస" పద్ధతులపై దృష్టి పెడుతుంది, ఇది శ్రేణి నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి సాంకేతికతలు మరియు సూత్రాల సమితి. హైరార్కికల్ మోడల్స్ ఫీచర్ హైరార్కిలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, ఇవి గమనించిన డేటా వేరియబుల్స్ మధ్య సంక్లిష్టమైన సరళేతర ఆధారాలను సంక్షిప్త మరియు సమర్థవంతమైన పద్ధతిలో సంగ్రహించగలవు. శిక్షణ పొందిన తరువాత, ఈ మోడ్లను నిజ సమయ వ్యవస్థలలో ఉపయోగించవచ్చు ఎందుకంటే అవి సరళత లేని పరివర్తనల శ్రేణి ద్వారా ఇన్పుట్ యొక్క చాలా వేగంగా ముందుకు వ్యాప్తి ద్వారా ప్రాతినిధ్యాన్ని లెక్కిస్తాయి. లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేకపోవడం వలన సాంప్రదాయక పర్యవేక్షక అల్గోరిథంలను ఉపయోగించడానికి అనుమతించనప్పుడు, అధీన శ్రేణి యొక్క ప్రతి పొరను అధీనంలో లేదా పాక్షిక పర్యవేక్షక అల్గోరిథంలను ఉపయోగించడం ద్వారా దిగువ నుండి ప్రారంభించి క్రమంలో శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. ఒక్కో పొరను శిక్షణ పొందిన తర్వాత, మొత్తం వ్యవస్థను ఎండ్-టు-ఎండ్ పద్ధతిలో చక్కగా ట్యూన్ చేయవచ్చు. ఈ విధమైన లక్షణాల క్రమానుగతాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి నిర్మాణాత్మక బ్లాక్గా ఉపయోగపడే అనేక అసంపూర్తిగా అల్గోరిథంలను మేము ప్రతిపాదించాము. తెలిసిన మరియు నేర్చుకున్న పరివర్తనాలకు అస్థిరమైన అల్పమైన అతి సంపూర్ణ ప్రాతినిధ్యాలను మరియు ఫెర్రర్లను ఉత్పత్తి చేసే అల్గోరిథంలను మేము పరిశీలిస్తాము. ఈ అల్గోరిథంలు ఎనర్జీ- |
447ce2aecdf742cf96137f8bf7355a7404489178 | ఈ లేఖలో, మిల్లీమీటర్ వేవ్ (mmW) కోసం ఒక కొత్త రకం వైడ్బ్యాండ్ సబ్స్ట్రాట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) కావిటీ-బ్యాక్డ్ ప్యాచ్ యాంటెన్నా మరియు అరేను పరిశోధించి అమలు చేస్తారు. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా ఒక దీర్ఘచతురస్రాకార పాచ్ తో ఒక మద్దతు SIW కుహరం కలిగి ఉంటుంది. బ్యాండ్విడ్త్ మరియు రేడియేషన్ సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి, కావిటీ దాని TE210 రీతిలో ప్రతిధ్వనించడానికి రూపొందించబడింది. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా ఆధారంగా, 4 × 4 శ్రేణిని కూడా రూపొందించారు. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా మరియు అరే రెండూ ప్రామాణిక ప్రింటెడ్ సర్క్యూట్ బోర్డ్ (పిసిబి) ప్రక్రియతో తయారు చేయబడ్డాయి, ఇవి ప్లానార్ సర్క్యూట్లతో సులభంగా అనుసంధానించగల ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉన్నాయి. యాంటెన్నా ఎలిమెంట్ యొక్క కొలిచిన బ్యాండ్విడ్త్ (gadgadS11gad ≤ -10 dB) 15% కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది, మరియు యాంటెన్నా అమరిక యొక్క బ్యాండ్విడ్త్ సుమారు 8.7% ఉంటుంది. కొలిచిన గరిష్ట లాభాలు మూలకం కోసం 6.5 dBi మరియు శ్రేణి కోసం 17.8 dBi, మరియు సంబంధిత అనుకరణ రేడియేషన్ సామర్థ్యాలు వరుసగా 83.9% మరియు 74.9%. ఈ యాంటెన్నా మరియు ఆర్ఎంఈ మిల్లీమీటర్ తరంగాల అనువర్తనాలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి. ఎందుకంటే వీటిలో విస్తృత బ్యాండ్, అధిక సామర్థ్యం, తక్కువ ఖర్చు, తక్కువ ప్రొఫైల్ మొదలైనవి ఉన్నాయి. |
429d0dd7192450e2a52a8ae7f658a5d99222946e | ఈ కాగితంలో కాంపాక్ట్, తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన మరియు అధిక రేడియేషన్ సామర్థ్యం గల యాంటెన్నా నిర్మాణం, ప్లానార్ వేవ్ గైడ్, సబ్స్ట్రేట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW), డీఎలెక్ట్రిక్ రిసోనేటర్ యాంటెన్నాలు (DRA) ప్రదర్శించబడ్డాయి. SIW అనేది అధిక Q- తరంగ మార్గదర్శి మరియు DRA అనేది తక్కువ నష్ట రేడియేటర్ కాబట్టి, SIW-DRA మిల్లీమీటర్-వేవ్ బ్యాండ్లో అధిక రేడియేషన్ సామర్థ్యంతో ఒక అద్భుతమైన యాంటెన్నా వ్యవస్థను ఏర్పరుస్తుంది, ఇక్కడ కండక్టర్ నష్టం ఆధిపత్యం చెలాయిస్తుంది. వివిధ యాంటెన్నా పారామితుల ప్రభావం యాంటెన్నా పనితీరుపై అధ్యయనం చేయబడుతుంది. మిల్లీమీటర్-వేవ్ బ్యాండ్లో రెండు వేర్వేరు స్లాట్ ఆరియెంటేషన్ల ఆధారంగా SIW-DRA కోసం ప్రయోగాత్మక డేటా ప్రవేశపెట్టబడింది మరియు మా ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా మోడల్ను ధృవీకరించడానికి అనుకరణ HFSS ఫలితాలతో పోల్చబడింది. మంచి ఒప్పందం కుదిరింది. SIW-DRA సింగిల్ ఎలిమెంట్ కోసం కొలుస్తారు లాభం 5.51 dB యొక్క బ్రాడ్సైడ్ లాభం, -19 dB గరిష్ట క్రాస్ పోలరైజ్డ్ రేడియేషన్ స్థాయి, మరియు మొత్తం లెక్కించిన (HFSS ఉపయోగించి అనుకరించిన) రేడియేషన్ సామర్థ్యం 95% కంటే ఎక్కువ. |
0cb2e8605a7b5ddb5f3006f71d19cb9da960db98 | ఆధునిక లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లు పెద్ద సంఖ్యలో పారామితులను కలిగి ఉంటాయి, వాటిని శిక్షణ ఇవ్వడం చాలా కష్టం. మేము DSD ను ప్రతిపాదించాము, దట్టమైన-అల్ప-దట్టమైన శిక్షణ ప్రవాహం, లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లను క్రమబద్ధీకరించడానికి మరియు మెరుగైన ఆప్టిమైజేషన్ పనితీరును సాధించడానికి. మొదటి దశలో, మేము కనెక్షన్ బరువు మరియు ప్రాముఖ్యతను తెలుసుకోవడానికి ఒక దట్టమైన నెట్వర్క్ను శిక్షణ ఇస్తాము. ఎస్ (స్పెర్సే) దశలో, మేము చిన్న బరువులతో అప్రధానమైన కనెక్షన్లను కత్తిరించడం ద్వారా నెట్వర్క్ను క్రమబద్ధీకరిస్తాము మరియు స్పార్సిటీ పరిమితిని బట్టి నెట్వర్క్ను తిరిగి శిక్షణ ఇస్తాము. చివరి దశలో, మేము మోడల్ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతాము, స్పార్సిటీ పరిమితిని తొలగించి, కత్తిరించిన పారామితులను సున్నా నుండి తిరిగి ప్రారంభించి, మొత్తం దట్టమైన నెట్వర్క్ను తిరిగి శిక్షణ ఇస్తాము. ప్రయోగాలు DSD శిక్షణ విస్తృత శ్రేణి CNN లు, RNN లు మరియు LSTM లకు ఇమేజ్ వర్గీకరణ, శీర్షిక ఉత్పత్తి మరియు ప్రసంగ గుర్తింపు పనులపై పనితీరును మెరుగుపరుస్తుందని చూపిస్తున్నాయి. ఇమేజ్ నెట్ లో, డిఎస్ డి గూగుల్ లీ నెట్ యొక్క టాప్ 1 ఖచ్చితత్వాన్ని వరుసగా 1.1%, విజిజి -16 ను 4.3%, రెస్ నెట్ -18 ను 1.2% మరియు రెస్ నెట్ -50 ను 1.1% మెరుగుపరిచింది. WSJ93 డేటాసెట్లో, DSD డీప్స్పీచ్ మరియు డీప్స్పీచ్ 2 WER ని 2.0% మరియు 1.1% మెరుగుపరిచింది. ఫ్లికర్-8K డేటాసెట్లో, DSD న్యూరల్ టాక్ BLEU స్కోర్ను 1.7 కంటే ఎక్కువ మెరుగుపరిచింది. DSD ను ఆచరణలో ఉపయోగించడం సులభం: శిక్షణ సమయంలో, DSD ఒక అదనపు హైపర్ పారామితిని మాత్రమే కలిగి ఉంటుందిః S దశలో స్పార్సిటీ నిష్పత్తి. పరీక్ష సమయంలో, DSD నెట్వర్క్ నిర్మాణాన్ని మార్చదు లేదా ఏదైనా అనుమితి ఓవర్ హెడ్ను కలిగి ఉండదు. DSD ప్రయోగాల యొక్క స్థిరమైన మరియు ముఖ్యమైన పనితీరు లాభం ఉత్తమ స్థానిక ఆప్టిమమ్ను కనుగొనడంలో ప్రస్తుత శిక్షణా పద్ధతుల యొక్క అసమర్థతను చూపిస్తుంది, అయితే DSD మెరుగైన పరిష్కారాన్ని కనుగొనడానికి ఉన్నతమైన ఆప్టిమైజేషన్ పనితీరును సమర్థవంతంగా సాధిస్తుంది. DSD నమూనాలు https://songhan.github.io/DSD లో డౌన్లోడ్ చేసుకోవడానికి అందుబాటులో ఉన్నాయి. |
6fd329a1e7f513745e5fc462f146aa80c6090a1d | మొబైల్ రోగుల నుండి పొందిన డేటా సాధారణంగా మొబైల్ రోగుల నుండి పొందిన డేటా కంటే ఎక్కువ శబ్దం ఉన్నందున ధరించగలిగిన సెన్సార్లను ఉపయోగించి పొందిన రికార్డింగ్లలో చెల్లని డేటాను గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. ఈ వ్యాసంలో, ధరించగలిగే సెన్సార్ల ద్వారా సేకరించిన ఎలక్ట్రో కార్డియోగ్రామ్ (ఇసిజి) మరియు ఫోటోప్లెథిస్మోగ్రామ్ (పిపిజి) సిగ్నల్స్ నుండి నమ్మదగిన హృదయ స్పందన రేట్లు (హెచ్ఆర్) పొందవచ్చో లేదో అంచనా వేయడానికి ఉద్దేశించిన సిగ్నల్ క్వాలిటీ ఇండెక్స్ (ఎస్క్యూఐ) ను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. అల్గోరిథంలను మానవీయంగా లేబుల్ చేయబడిన డేటాపై ధృవీకరించారు. ఎసిజికి 94% మరియు 97% సున్నితత్వం మరియు ప్రత్యేకతలు మరియు పిపిజికి 91% మరియు 95% సాధించబడ్డాయి. అదనంగా, మేము SQI యొక్క రెండు అనువర్తనాలను ప్రతిపాదించాము. మొదట, ఎస్. క్వై. ఐ. ని విద్యుత్ పొదుపు వ్యూహానికి ఒక ట్రిగ్గర్ గా ఉపయోగించడం ద్వారా, ఎక్జి కోసం 94% వరకు రికార్డింగ్ సమయాన్ని తగ్గించడం సాధ్యమేనని మేము చూపిస్తాము మరియు పిపిజి కోసం 93% మాత్రమే ప్రాముఖ్యత గల విటల్ సైన్ డేటా యొక్క కనీస నష్టంతో. రెండవది, పీపీజీ నుంచి శ్వాసకోశ రేటు (ఆర్ఆర్) ను అంచనా వేసేటప్పుడు వచ్చే లోపాలను తగ్గించడానికి ఎస్క్యూఐని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో చూపిస్తాం. ఆసుపత్రి రోగులపై నిర్వహించిన క్లినికల్ స్టడీలో సేకరించిన డేటా ఆధారంగా ఈ రెండు అప్లికేషన్ల పనితీరును అంచనా వేశారు. |
ef8070a37fb6f0959acfcee9d40f0b3cb912ba9f | గత మూడు దశాబ్దాలుగా, సమాచార వ్యవస్థల (IS) పరిశోధనలో ఒక పద్దతిపరమైన బహుళత్వం అభివృద్ధి చెందింది. వివిధ విభాగాలు మరియు అనేక పరిశోధనా సంఘాలు కూడా ఈ చర్చకు దోహదం చేస్తాయి. అయితే, ఒకే పరిశోధన అంశంపై పనిచేయడం లేదా ఒకే దృగ్విషయాన్ని అధ్యయనం చేయడం తప్పనిసరిగా పరస్పర అవగాహనను నిర్ధారించదు. ముఖ్యంగా ఈ బహుళ విభాగ మరియు అంతర్జాతీయ సందర్భంలో, వేర్వేరు పరిశోధకులు చేసిన జ్ఞానోదయ అంచనాలు ప్రాథమికంగా మారవచ్చు. పరిశోధన యొక్క ప్రామాణికత, విశ్వసనీయత, నాణ్యత మరియు కఠినత వంటి భావనలను ఎలా అర్థం చేసుకోవాలో ఈ అంచనాలు గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతాయి. అందువల్ల, జ్ఞానోదయ పరికల్పనల యొక్క విస్తృతమైన ప్రచురణ, వాస్తవానికి, దాదాపు తప్పనిసరి. అందువల్ల, ఈ కాగితం యొక్క లక్ష్యం ఒక జ్ఞానోదయ చట్రాన్ని అభివృద్ధి చేయడం, ఇది IS పరిశోధనలో జ్ఞానోదయ అంచనాలను క్రమపద్ధతిలో విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఐఎస్ పరిశోధన నమూనాలను గుర్తించి వర్గీకరించడానికి ప్రయత్నించడం కంటే, ఈ పరిశోధన ఐఎస్ సందర్భంలో జ్ఞానోదయం యొక్క సమగ్ర చర్చను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. విభిన్న IS విధానాలు మరియు పద్ధతుల మధ్య సారూప్యతలు మరియు తేడాలను గుర్తించడానికి ఆధారాలను నిర్మించడానికి ఇది దోహదపడుతుంది. జ్ఞానోదయ చట్రాన్ని ప్రదర్శించడానికి, భావన నమూనాకు ఏకాభిప్రాయ-ఆధారిత వ్యాఖ్యాన విధానం ఒక ఉదాహరణగా ఉపయోగించబడుతుంది. |
25e989b45de04c6086364b376d29ec11008360a3 | మానవులు తమ ప్రాథమిక భౌతిక భావనలను అభివృద్ధిలో ప్రారంభంలోనే పొందుతారు, మరియు వారు మరింత మరియు విభిన్నమైన డైనమిక్ వాతావరణాలకు గురైనప్పుడు వారి సహజ భౌతికతను జీవితాంతం మెరుగుపరచడం మరియు విస్తరించడం కొనసాగిస్తారు. మేము ఒక అధికార బేసియన్ ఫ్రేమ్ వర్క్ ను పరిచయం చేస్తూ, ప్రజలు భౌతిక పారామితులను బహుళ స్థాయిలలో ఎలా నేర్చుకోవచ్చో వివరించడానికి. సిద్ధాంత సముపార్జన యొక్క మునుపటి బేసియన్ నమూనాలకు విరుద్ధంగా (టెన్నెన్బామ్, కెంప్, గ్రిఫిత్స్, & గుడ్మాన్, 2011), కాలక్రమేణా విప్పుతున్న డైనమిక్ దృశ్యాలలో వస్తువులు ఎలా సంకర్షణ చెందుతాయో నియంత్రించే శక్తులు మరియు లక్షణాలను నేర్చుకోవడానికి అనువైన మరింత వ్యక్తీకరణ సంభావ్యత ప్రోగ్రామ్ ప్రాతినిధ్యాలతో మేము పని చేస్తాము. మన నమూనాను మానవ అభ్యాసకులతో పోల్చాం. చిన్న సినిమాల ఆధారంగా కొత్త మైక్రో వరల్డ్స్ లో బహుళ భౌతిక పారామితులను అంచనా వేయడం సవాలుగా ఉంది. ఈ పనికి ప్రజలు ఒకేసారి అనేక పరస్పర భౌతిక చట్టాలు మరియు లక్షణాల గురించి ఆలోచించాల్సిన అవసరం ఉంది. ఈ నేపథ్యంలో ప్రజలు సాధారణంగా నేర్చుకుంటారు. వారి నిర్ణయాలు స్థిరంగా ఉంటాయి. అయితే, ఈ గణనల అవసరాన్ని తీర్చడానికి పరిమిత గణన వనరులతో ప్రజలు చేసే అంచనాల యొక్క సూచికగా వారు క్రమబద్ధమైన లోపాలను కూడా చేస్తారు. పై నుండి క్రిందికి బేసియన్ విధానాన్ని పూర్తి చేసే రెండు సమీకరణాలను మేము ప్రతిపాదించాము. ఒక సమీకరణ నమూనా మరింత దిగువ నుండి పైకి లక్షణ-ఆధారిత అనుకరణ పథకంపై ఆధారపడుతుంది. రెండవ సన్నిహితత భౌతిక పారామితి స్థలంలో శోధన కోసం దాని ప్రారంభ బిందువుగా ఫీచర్ ఆధారిత ఊహ తీసుకొని, దిగువ నుండి పైకి మరియు పై నుండి క్రిందికి విధానాల బలాలు మిళితం చేస్తుంది. |
6f0144dc7ba19123ddce8cdd4ad0f6dc36dd4ef2 | అంతర్జాతీయ మార్గదర్శకాలు యుక్తవయస్సును అణచివేయడానికి లింగ డైస్ఫోరియా (జిడి) ఉన్న యుక్తవయసువారిలో గోనాడోట్రోపిన్- రిలీజింగ్ హార్మోన్ (జిఎన్ఆర్హెచ్) అగోనిస్టుల వాడకాన్ని సిఫార్సు చేస్తున్నాయి. లింగ వివక్షత కలిగిన యువకులు ఈ ప్రారంభ వైద్య జోక్యం గురించి ఎలా ఆలోచిస్తారనే దాని గురించి చాలా తక్కువ తెలుసు. ఈ అధ్యయనంలో ఉద్దేశం (1) నెదర్లాండ్స్ లోని లింగ వివక్షత కలిగిన యువకుల భావాలను, యుక్తవయస్సును అణచివేసే పద్ధతుల గురించి వివరించడం; (2) లింగ వివక్షత కలిగిన యువకుల భావాలు, చికిత్స బృందాల్లో పనిచేసే నిపుణుల భావాల నుండి భిన్నంగా ఉంటాయో లేదో, మరియు అలా అయితే ఏ కోణంలో ఉంటాయో అన్వేషించడం. ఇది లింగ డైస్ఫోరిక్ యుక్తవయసువారికి ప్రారంభ చికిత్సకు సంబంధించిన అంశాలను గుర్తించడానికి రూపొందించిన ఒక గుణాత్మక అధ్యయనం. ఒకరు తప్ప మొత్తం 13 మంది యువకులకు యుక్తవయస్సు నిరోధక చికిత్స అందించారు; ఐదుగురు యువకులు ట్రాన్స్ అమ్మాయిలు, ఎనిమిది మంది ట్రాన్స్ అబ్బాయిలు. వారి వయస్సు 13 మరియు 18 సంవత్సరాల మధ్య ఉంటుంది, సగటు వయస్సు 16 సంవత్సరాలు మరియు 11 నెలలు, మరియు మధ్య వయస్సు 17 సంవత్సరాలు మరియు 4 నెలలు. తరువాత, యువకుల అభిప్రాయాలు GD తో యువకులకు చికిత్స చేసే వైద్యుల అభిప్రాయాలతో పోల్చబడ్డాయి. లింగ డైస్ఫోరిక్ యుక్తవయసువారితో జరిపిన ఇంటర్వ్యూల నుండి మూడు విషయాలు బయటపడ్డాయి: (1) యుక్తవయస్సును అణచివేయడానికి సరైన దిగువ వయస్సు పరిమితి ఏమిటో నిర్ణయించడంలో ఉన్న కష్టం. చాలా మంది యువకులు తగిన వయస్సు పరిమితిని నిర్వచించడం కష్టమని భావించారు మరియు దీనిని ఒక ఇబ్బందిగా భావించారు; (2) యుక్తవయస్సు అణచివేత యొక్క దీర్ఘకాలిక ప్రభావాలపై డేటా లేకపోవడం. (3) సామాజిక పరిస్థితుల పాత్ర, దీనికి రెండు ఉప ఇతివృత్తాలు ఉన్నాయిః (ఎ) మీడియా-దృష్టి పెరిగింది, టెలివిజన్లో మరియు ఇంటర్నెట్లో; (బి) విధించిన మూస. కొన్ని యువకులు సామాజిక పరిస్థితుల పాత్ర గురించి సానుకూలంగా ఉన్నారు, కానీ ఇతరులు దాని గురించి సందేహాలు వ్యక్తం చేశారు. వైద్యులతో పోలిస్తే, చికిత్సపై వారి అభిప్రాయాలలో యువకులు తరచుగా మరింత జాగ్రత్తగా ఉన్నారు. GD లో యుక్తవయస్సు అణచివేత వాడకం గురించి చర్చించేటప్పుడు లింగ డైస్ఫోరిక్ యుక్తవయస్కులకు స్వరం ఇవ్వడం ముఖ్యం. లేకపోతే, నిపుణులు వారి వాస్తవ పరిశీలనలకు బదులుగా యువకుల అభిప్రాయాల గురించి అంచనాల ఆధారంగా వ్యవహరించవచ్చు. ఇతర దేశాలలో లింగ వివక్షత కలిగిన యువకుల నుండి మరింత గుణాత్మక పరిశోధన డేటాను సేకరించాలని మేము ప్రోత్సహిస్తున్నాము. |
446573a346acdbd2eb8f0527c5d73fc707f04527 | |
6e6f47c4b2109e7824cd475336c3676faf9b113e | దృశ్యమాన వివరణాత్మక భాష కంప్యూటర్ దృష్టి పరిశోధకులకు ప్రపంచం గురించి సమాచారాన్ని అందిస్తుందని మేము ప్రతిపాదించాము, మరియు ప్రపంచాన్ని ప్రజలు ఎలా వర్ణించారనే దాని గురించి సమాచారం. ఈ వనరు నుండి వచ్చే ప్రయోజనం నేడు అందుబాటులో ఉన్న భాషా డేటా యొక్క అపారమైన మొత్తం కారణంగా మరింత ముఖ్యమైనది. పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాను పార్స్ చేయడం ద్వారా సేకరించిన గణాంకాలను మరియు కంప్యూటర్ దృష్టి నుండి గుర్తింపు అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి చిత్రాల నుండి సహజ భాషా వివరణలను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేసే వ్యవస్థను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము. చిత్రాలకు సంబంధిత వాక్యాలను రూపొందించడంలో ఈ వ్యవస్థ చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. ఇది మునుపటి పని కంటే నిర్దిష్ట చిత్ర కంటెంట్కు మరింత నిజాయితీగా ఉండే వివరణలను కూడా ఉత్పత్తి చేస్తుంది. |
9a0fff9611832cd78a82a32f47b8ca917fbd4077 | |
9e5a13f3bc2580fd16bab15e31dc632148021f5d | తక్కువ ప్రొఫైల్ సబ్స్ట్రేట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వేవ్ గైడ్ (SIW) కావిటీ-బ్యాక్డ్ స్లాట్ యాంటెన్నా యొక్క బ్యాండ్విడ్త్ మెరుగైన పద్ధతి ఈ కాగితంలో ప్రదర్శించబడింది. SIW- మద్దతు గల కావిటీలో రెండు హైబ్రిడ్ మోడ్లను ఏకకాలంలో ఉత్తేజపరచడం ద్వారా మరియు అవసరమైన ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిలో వాటిని విలీనం చేయడం ద్వారా బ్యాండ్విడ్త్ మెరుగుదల సాధించబడుతుంది. ఈ రెండు హైబ్రిడ్ రీతులు, దీని యొక్క ఆధిపత్య క్షేత్రాలు SIW కుహరం యొక్క వేర్వేరు భాగాలలో ఉన్నాయి, ఇవి రెండు వేర్వేరు కలయికలు మరియు ప్రతిధ్వనులు. ఈ రూపకల్పన పద్ధతి ప్రయోగాల ద్వారా ధృవీకరించబడింది. ఇంతకుముందు ప్రదర్శించిన SIW కావిటీ-బ్యాక్డ్ స్లాట్ యాంటెన్నాతో పోలిస్తే, ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా యొక్క పాక్షిక ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ 1.4% నుండి 6.3% కి పెంచబడింది, దాని లాభం మరియు రేడియేషన్ సామర్థ్యం కూడా కొద్దిగా మెరుగుపడింది 6.0 dBi మరియు 90%, మరియు దాని SIW కావిటీ పరిమాణం 30% తగ్గింది. ప్రతిపాదిత యాంటెన్నా తక్కువ క్రాస్ పోలరైజేషన్ స్థాయిని మరియు అధిక ముందు నుండి వెనుక నిష్పత్తిని ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది ఇప్పటికీ తక్కువ ప్రొఫైల్, తక్కువ తయారీ వ్యయం, మరియు ప్లానార్ సర్క్యూట్లతో సులభంగా అనుసంధానం కావడం వంటి ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది. |
4c68e7eff1da14003cc7efbfbd9a0a0a3d5d4968 | అమలు శాస్త్రం అమలు ఎలా మరియు ఎందుకు విజయవంతం లేదా విఫలమవుతుంది అనేదాని గురించి మంచి అవగాహన మరియు వివరణను అందించడానికి సిద్ధాంతపరమైన విధానాల వాడకం వైపు పురోగమించింది. ఈ వ్యాసం యొక్క లక్ష్యం అమలు శాస్త్రంలో వేర్వేరు వర్గాల సిద్ధాంతాలు, నమూనాలు మరియు చట్రాల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని ప్రతిపాదించడం, అమలు పరిశోధన మరియు ఆచరణలో సంబంధిత విధానాల యొక్క సరైన ఎంపిక మరియు అనువర్తనాన్ని సులభతరం చేయడం మరియు అమలు పరిశోధకుల మధ్య విభాగ-మధ్య సంభాషణను ప్రోత్సహించడం. అమలు శాస్త్రంలో ఉపయోగించే సిద్ధాంతపరమైన విధానాలు మూడు సమగ్ర లక్ష్యాలను కలిగి ఉన్నాయిః పరిశోధనలను ఆచరణలోకి అనువదించే ప్రక్రియను వివరించడం మరియు / లేదా మార్గనిర్దేశం చేయడం (ప్రక్రియ నమూనాలు); అమలు ఫలితాలను ప్రభావితం చేసే వాటిని అర్థం చేసుకోవడం మరియు / లేదా వివరించడం (నిర్ణయించే ఫ్రేమ్వర్క్లు, క్లాసిక్ సిద్ధాంతాలు, అమలు సిద్ధాంతాలు); మరియు అమలును అంచనా వేయడం (అంచనా ఫ్రేమ్వర్క్లు). ఈ వ్యాసం మూడు ప్రధాన లక్ష్యాలను సాధించడానికి ఐదు రకాల సిద్ధాంతపరమైన విధానాలను ప్రతిపాదించింది. ఈ వర్గాలు ఎల్లప్పుడూ సాహిత్యంలో ప్రత్యేక రకాల విధానాలుగా గుర్తించబడవు. కొన్ని సిద్ధాంతాలు, నమూనాలు మరియు చట్రాల మధ్య అతివ్యాప్తి ఉన్నప్పటికీ, సంబంధిత విధానాల ఎంపికను సులభతరం చేయడానికి తేడాల గురించి అవగాహన ముఖ్యం. చాలా నిర్ణయాత్మక చట్రాలు అమలు ప్రయత్నాలను నిర్వహించడానికి పరిమిత "ఎలా" మద్దతును అందిస్తాయి, ఎందుకంటే నిర్ణయాత్మక అంశాలు సాధారణంగా అమలు ప్రక్రియను మార్గనిర్దేశం చేయడానికి తగినంత వివరాలను అందించడానికి చాలా సాధారణమైనవి. పరిశోధనలను ఆచరణలోకి తీసుకురావడానికి అడ్డంకులను మరియు సాధికారతలను పరిష్కరించడం యొక్క ప్రాముఖ్యత అనేక ప్రక్రియ నమూనాలలో ప్రస్తావించబడినప్పటికీ, ఈ నమూనాలు అమలు విజయానికి సంబంధించిన నిర్దిష్ట నిర్ణయాత్మక అంశాలను గుర్తించవు లేదా క్రమపద్ధతిలో నిర్మాణాత్మకంగా లేవు. అంతేకాకుండా, ప్రక్రియ నమూనాలు అమలు ప్రయత్నాల యొక్క కాల క్రమాన్ని గుర్తిస్తాయి, అయితే నిర్ణయాత్మక చట్రాలు అమలు యొక్క ప్రక్రియ దృక్పథాన్ని స్పష్టంగా తీసుకోవు. |
00a7370518a6174e078df1c22ad366a2188313b5 | ఒక పాయింట్ వద్ద చిత్ర క్రమం నుండి ఒక స్వతంత్ర కొలత మాత్రమే అందుబాటులో ఉన్నందున, ఆప్టికల్ ప్రవాహాన్ని స్థానికంగా లెక్కించలేము, అయితే ప్రవాహ వేగం రెండు భాగాలను కలిగి ఉంటుంది. రెండవ పరిమితి అవసరం. ఆప్టికల్ ఫ్లో మోడల్ ను కనుగొనటానికి ఒక పద్ధతి ప్రదర్శించబడుతుంది, ఇది ప్రకాశం నమూనా యొక్క స్పష్టమైన వేగం చిత్రంలో దాదాపు ప్రతిచోటా సజావుగా మారుతుంది అని అనుకుంటుంది. అనేక సింథటిక్ ఇమేజ్ సీక్వెన్స్ల కోసం ఆప్టికల్ ఫ్లోను విజయవంతంగా లెక్కించే ఒక పునరావృత అమలు చూపబడింది. ఈ అల్గోరిథం దృఢమైనది, ఇది స్థలం మరియు సమయాలలో కఠినంగా క్వాంటిజ్ చేయబడిన చిత్ర శ్రేణులను నిర్వహించగలదు. ఇది ప్రకాశం స్థాయిలు మరియు సంకలిత శబ్దం యొక్క క్వాంటిజేషన్ కు కూడా సున్నితమైనది. చిత్రంలో ఏక పాయింట్లు లేదా రేఖల వెంట మృదుత్వం యొక్క భావన ఉల్లంఘించిన సందర్భాలలో ఉదాహరణలు చేర్చబడ్డాయి. |
2315fc6c2c0c4abd2443e26a26e7bb86df8e24cc | ImageNet LSVRC-2010 పోటీలో 1.2 మిలియన్ల అధిక రిజల్యూషన్ చిత్రాలను 1000 వేర్వేరు తరగతులలోకి వర్గీకరించడానికి మేము ఒక పెద్ద, లోతైన కన్వల్షనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను శిక్షణ ఇచ్చాము. పరీక్షా డేటాపై, మేము టాప్ -1 మరియు టాప్ -5 లోపాల రేట్లు వరుసగా 37.5% మరియు 17.0% సాధించాము, ఇది మునుపటి స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ కంటే చాలా మంచిది. 60 మిలియన్ పారామితులు మరియు 650,000 న్యూరాన్లు కలిగిన న్యూరల్ నెట్వర్క్లో ఐదు కన్వోల్వియనల్ పొరలు ఉంటాయి, వాటిలో కొన్ని మాక్స్-పూలింగ్ పొరలు మరియు మూడు పూర్తిగా అనుసంధానించబడిన పొరలు ఉన్నాయి, చివరి 1000-వే సాఫ్ట్మాక్స్. శిక్షణను వేగవంతం చేయడానికి, మేము నాన్-సంతృప్త న్యూరాన్లను మరియు కన్వల్షన్ ఆపరేషన్ యొక్క చాలా సమర్థవంతమైన GPU అమలును ఉపయోగించాము. పూర్తిగా అనుసంధానమైన పొరలలో అతిగా అమర్చడాన్ని తగ్గించడానికి మేము ఇటీవల అభివృద్ధి చేసిన "డ్రాపౌట్" అని పిలువబడే క్రమబద్ధీకరణ పద్ధతిని ఉపయోగించాము, ఇది చాలా ప్రభావవంతంగా నిరూపించబడింది. ILSVRC-2012 పోటీలో కూడా ఈ మోడల్ యొక్క వేరియంట్ ప్రవేశించి, 15.3% యొక్క టాప్-5 టెస్ట్ ఎర్రర్ రేటును సాధించింది, ఇది రెండవ ఉత్తమ ప్రవేశం సాధించిన 26.2% తో పోలిస్తే. |
1bc49abe5145055f1fa259bd4e700b1eb6b7f08d | పత్రాల సంగ్రహణ కోసం రికరింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (ఆర్ఎన్ఎన్) ఆధారిత సీక్వెన్స్ మోడల్ అయిన సమ్మా రునెర్ ను మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము మరియు ఇది స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ కంటే మెరుగైన లేదా పోల్చదగిన పనితీరును సాధిస్తుందని చూపిస్తున్నాము. మా నమూనా చాలా అర్థమయ్యే అదనపు ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉంది, ఎందుకంటే ఇది దాని అంచనాలను వివరిస్తుంది, సమాచారం యొక్క కంటెంట్, ప్రాముఖ్యత మరియు కొత్తదనం వంటి నైరూప్య లక్షణాల ద్వారా విభజించబడింది. మన పని యొక్క మరొక కొత్త సహకారం మన సంగ్రహ నమూనా యొక్క వియుక్త శిక్షణ, ఇది మానవ ఉత్పత్తి సూచన సారాంశాలపై మాత్రమే శిక్షణ ఇవ్వగలదు, వాక్య స్థాయి సంగ్రహ లేబుల్స్ అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది. |
3e4bd583795875c6550026fc02fb111daee763b4 | ఈ వ్యాసంలో, మేము లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తున్నాము ముఖ స్కెచ్లను తిప్పికొట్టడానికి ఫోటోరియలిస్టిక్ ముఖ చిత్రాలను సంశ్లేషించడానికి. మేము మొదట సెమీ-సిమ్యులేటెడ్ డేటాసెట్ను నిర్మిస్తాము, ఇందులో చాలా పెద్ద సంఖ్యలో కంప్యూటర్-సృష్టించిన ముఖ స్కెచ్లు వివిధ శైలులతో మరియు సంబంధిత ముఖ చిత్రాలతో ఇప్పటికే ఉన్న అపరిమిత ముఖ డేటా సెట్లను విస్తరించడం ద్వారా. అప్పుడు మేము కంప్యూటర్-సృష్టించిన స్కెచ్లు మరియు చేతితో గీసిన స్కెచ్లు రెండింటిలోనూ అత్యాధునిక ఫలితాలను సాధించే మోడళ్లను శిక్షణ ఇస్తాము. లోతైన అభ్యాసంలో ఇటీవలి పురోగతిని పెంచడం ద్వారా బ్యాచ్ సాధారణీకరణ, లోతైన అవశేష అభ్యాసం, అవగాహన నష్టాలు మరియు స్టోకాస్టిక్ ఆప్టిమైజేషన్ మా కొత్త డేటాసెట్తో కలిపి. మేము చివరకు ఫైన్ ఆర్ట్స్ మరియు ఫోరెన్సిక్ కళలలో మా నమూనాలు సంభావ్య అనువర్తనాలను ప్రదర్శిస్తాయి. ప్రస్తుతం ఉన్న ప్యాచ్ ఆధారిత విధానాలకు విరుద్ధంగా, మన లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత విధానాన్ని ఫొటోరియలిస్టిక్ ముఖ చిత్రాలను సంశ్లేషణ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. |
2fd9f4d331d144f71baf2c66628b12c8c65d3ffb | వర్గీకరణ పద్ధతిలో ఇటీవల జరిగిన ముఖ్యమైన పరిణామాలలో బూస్టింగ్ ఒకటి. శిక్షణా డేటా యొక్క పునః బరువు చేసిన సంస్కరణలకు క్రమంగా వర్గీకరణ అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం ద్వారా మరియు ఆ విధంగా ఉత్పత్తి చేయబడిన వర్గీకరణల శ్రేణి యొక్క బరువు గల మెజారిటీ ఓటును తీసుకోవడం ద్వారా పని చేస్తుంది. అనేక వర్గీకరణ అల్గోరిథంల కోసం, ఈ సాధారణ వ్యూహం పనితీరులో నాటకీయ మెరుగుదలలకు దారితీస్తుంది. ఈ రహస్యమైన దృగ్విషయాన్ని బాగా తెలిసిన గణాంక సూత్రాల పరంగా అర్థం చేసుకోవచ్చని మేము చూపిస్తాము, అనగా సంకలిత మోడలింగ్ మరియు గరిష్ట సంభావ్యత. రెండు తరగతుల సమస్య కోసం, గరిష్ట బెర్నూలీ సంభావ్యతను ప్రమాణంగా ఉపయోగించి లాజిస్టిక్ స్కేల్లో సంకలిత మోడలింగ్కు ఒక సమీకరణంగా పెంచడం చూడవచ్చు. మేము మరింత ప్రత్యక్షమైన సమీకరణాలను అభివృద్ధి చేస్తాము మరియు అవి దాదాపుగా ఒకే విధమైన ఫలితాలను ప్రదర్శిస్తాయని చూపిస్తాము. బహుపదార్థ సంభావ్యత ఆధారంగా ప్రత్యక్ష బహుపదార్థ సాధారణీకరణలు చాలా సందర్భాలలో పెంచే ఇతర ఇటీవల ప్రతిపాదించిన బహుపదార్థ సాధారణీకరణలతో పోల్చదగిన పనితీరును ప్రదర్శిస్తాయి మరియు కొన్నింటిలో చాలా ఉన్నతమైనవి. మేము బూస్టింగ్ కు ఒక చిన్న మార్పును సూచిస్తున్నాము, ఇది గణనలను తగ్గించగలదు, తరచుగా 10 నుండి 50 వరకు కారకాలు. చివరగా, ఈ అవగాహనను ఉపయోగించి, నిర్ణయ వృక్షాలను పెంచే ప్రత్యామ్నాయ సూత్రీకరణను ఉత్పత్తి చేస్తాము. ఈ విధానం, ఉత్తమ-మొదటి కత్తిరించిన చెట్టు ప్రేరణపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది తరచుగా మెరుగైన పనితీరుకు దారితీస్తుంది మరియు మొత్తం నిర్ణయం నియమం యొక్క వివరణాత్మక వివరణలను అందిస్తుంది. ఇది గణనపరంగా కూడా చాలా వేగంగా ఉంటుంది, ఇది పెద్ద ఎత్తున డేటా మైనింగ్ అనువర్తనాలకు మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది. |
573ae3286d050281ffe4f6c973b64df171c9d5a5 | అస్తవ్యస్తమైన దృశ్యాలలో అనేక రకాల వస్తువులను గుర్తించే సమస్యను పరిశీలిస్తాము. సాంప్రదాయ పద్ధతులకు బహుళ స్థానాలు మరియు స్కేల్స్ వద్ద, చిత్రానికి వేర్వేరు వర్గీకరణల బ్యాటరీని వర్తింపజేయడం అవసరం. ఇది నెమ్మదిగా ఉంటుంది మరియు ప్రతి వర్గీకరణకు అనేక విభిన్న చిత్ర లక్షణాల గణన అవసరం కాబట్టి చాలా శిక్షణా డేటా అవసరం కావచ్చు. ప్రత్యేకించి, స్వతంత్రంగా శిక్షణ పొందిన డిటెక్టర్ల కోసం, (రన్టైమ్) కంప్యూట్రల్ సంక్లిష్టత మరియు (ట్రైనింగ్-టైమ్) నమూనా సంక్లిష్టత స్కేల్ గుర్తించదగిన తరగతుల సంఖ్యతో సరళంగా ఉంటుంది. మేము బహుళ-పని అభ్యాస విధానాన్ని అందిస్తున్నాము, ఇది బూస్ట్డ్ డెసిషన్ స్టంప్స్ ఆధారంగా, తరగతుల (మరియు / లేదా వీక్షణల) అంతటా పంచుకోగల సాధారణ లక్షణాలను కనుగొనడం ద్వారా కంప్యూటరల్ మరియు నమూనా సంక్లిష్టతను తగ్గిస్తుంది. ప్రతి తరగతి కోసం డిటెక్టర్లు స్వతంత్రంగా కాకుండా సంయుక్తంగా శిక్షణ పొందుతారు. ఒక నిర్దిష్ట పనితీరు స్థాయికి, అవసరమైన లక్షణాల మొత్తం సంఖ్య మరియు, అందువల్ల, వర్గీకరణ యొక్క రన్టైమ్ ఖర్చు, తరగతుల సంఖ్యతో సుమారు లాగారిథమిక్గా స్కేల్ చేయబడుతుందని గమనించబడింది. ఉమ్మడి శిక్షణ ద్వారా ఎంపిక చేయబడిన లక్షణాలు సాధారణ అంచు లాంటి లక్షణాలు, అయితే ప్రతి తరగతి విడిగా శిక్షణ ద్వారా ఎంపిక చేయబడిన లక్షణాలు మరింత వస్తువు-నిర్దిష్టంగా ఉంటాయి. సాధారణ లక్షణాలు మెరుగైన సాధారణీకరణ మరియు బహుళ తరగతి వస్తువు గుర్తింపు గణనీయంగా గణన ఖర్చు తగ్గించడానికి |
1e75a3bc8bdd942b683cf0b27d1e1ed97fa3b4c3 | గౌస్సియన్ ప్రక్రియలు రాష్ట్ర స్థల నమూనాలలో తెలియని డైనమిక్స్ యొక్క ముందస్తు అంచనాల యొక్క సౌకర్యవంతమైన వివరణను అనుమతిస్తాయి. గౌస్సియన్ ప్రాసెస్ స్టేట్ స్పేస్ మోడల్స్ లో సమర్థవంతమైన బేసియన్ లెర్నింగ్ కోసం మేము ఒక విధానాన్ని ప్రదర్శిస్తాము, ఇక్కడ ప్రాతినిధ్యం మునుపటి కోవారియెన్స్ నిర్మాణం నుండి పొందిన సుమారు స్వీయ ఫంక్షన్ల సమితిపై సమస్యను అంచనా వేయడం ద్వారా ఏర్పడుతుంది. ఈ నమూనాల కుటుంబంలో నేర్చుకోవడం జాగ్రత్తగా రూపొందించిన కణ MCMC అల్గోరిథం ఉపయోగించి నిర్వహించవచ్చు. ఈ పథకం గణనపరంగా సమర్థవంతంగా ఉంటుంది మరియు సమస్య యొక్క పూర్తి బేసియన్ చికిత్సకు అనుమతిస్తుంది. సంప్రదాయ వ్యవస్థ గుర్తింపు సాధనాలు లేదా ఇప్పటికే ఉన్న అభ్యాస పద్ధతులతో పోలిస్తే, మేము పోటీ పనితీరును మరియు మోడల్లోని అనిశ్చితుల యొక్క నమ్మదగిన పరిమాణాత్మకతను చూపిస్తాము. |
142a799aac35f3b47df9fbfdc7547ddbebba0a91 | రంగు డేటా లో మోడల్ ఆధారిత 6 డి పోజ్ శుద్ధీకరణ కోసం ఒక నవల విధానాన్ని మేము అందిస్తున్నాము. ఆకృతి ఆధారిత భంగిమ ట్రాకింగ్ యొక్క స్థిరపడిన ఆలోచన ఆధారంగా, మేము ఒక లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ను అనువాద మరియు భ్రమణ నవీకరణను అంచనా వేయడానికి బోధిస్తాము. ప్రధానంగా, మేము ఒక కొత్త దృశ్య నష్టాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది వస్తువు ఆకృతులను సమలేఖనం చేయడం ద్వారా భంగిమ నవీకరణను నడిపిస్తుంది, తద్వారా ఏదైనా స్పష్టమైన ప్రదర్శన నమూనా యొక్క నిర్వచనాన్ని నివారించడం. మునుపటి పనికి విరుద్ధంగా మా పద్ధతి అనుసంధాన రహితమైనది, విభాగీకరణ రహితమైనది, అబ్లొకేషన్ను నిర్వహించగలదు మరియు జ్యామితీయ సమరూపతకు అజ్ఞాతమే కాకుండా దృశ్య అస్పష్టతలకు కూడా. అదనంగా, మేము కఠినమైన ప్రారంభానికి బలమైన దృఢత్వాన్ని గమనించాము. ఈ విధానం నిజ సమయంలో అమలు చేయగలదు మరియు లోతు డేటా అవసరం లేకుండా 3D ICP కి దగ్గరగా ఉండే భంగిమ ఖచ్చితత్వాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, మా నెట్వర్క్లు పూర్తిగా సింథటిక్ డేటా నుండి శిక్షణ పొందుతాయి మరియు http://campar.in.tum వద్ద శుద్ధి కోడ్తో పాటు ప్రచురించబడతాయి. de/Main/FabianManhardt పునరుత్పత్తిని నిర్ధారించడానికి. |
046bf6fb90438335eaee07594855efbf541a8aba | పట్టణీకరణ వేగంగా పురోగమించడం వల్ల అనేక మంది జీవితాలు ఆధునికంగా మారాయి. కానీ ట్రాఫిక్ రద్దీ, శక్తి వినియోగం, కాలుష్యం వంటి పెద్ద సమస్యలను కూడా ఇది సృష్టించింది. పట్టణ కంప్యూటింగ్ ఈ సమస్యలను నగరాల్లో ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది (ఉదా. ట్రాఫిక్ ప్రవాహం, మానవ చైతన్యం మరియు భౌగోళిక డేటా). పట్టణ కంప్యూటింగ్ పట్టణ సెన్సింగ్, డేటా మేనేజ్మెంట్, డేటా అనలిటిక్స్, మరియు సేవలను అందించడం వంటివి ప్రజల జీవితాలను, నగర ఆపరేషన్ సిస్టమ్స్ మరియు పర్యావరణాన్ని నిష్క్రియాత్మకంగా మరియు నిరంతరంగా మెరుగుపరచడానికి పునరావృత ప్రక్రియగా కలుపుతుంది. పట్టణ కంప్యూటింగ్ అనేది ఒక ఇంటర్ డిసిప్లినరీ రంగం, ఇక్కడ కంప్యూటర్ సైన్సెస్ సంప్రదాయ నగర సంబంధిత రంగాలను కలుస్తుంది, రవాణా, సివిల్ ఇంజనీరింగ్, పర్యావరణం, ఆర్థిక వ్యవస్థ, పర్యావరణ శాస్త్రం మరియు పట్టణ ప్రదేశాల సందర్భంలో సామాజిక శాస్త్రం వంటివి. ఈ వ్యాసం మొదట పట్టణ కంప్యూటింగ్ భావనను పరిచయం చేస్తుంది, దాని సాధారణ చట్రం మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ దృక్పథం నుండి కీలక సవాళ్లను చర్చిస్తుంది. రెండవది, పట్టణ కంప్యూటింగ్ యొక్క అనువర్తనాలను ఏడు వర్గాలుగా వర్గీకరించాము, వీటిలో పట్టణ ప్రణాళిక, రవాణా, పర్యావరణం, శక్తి, సామాజిక, ఆర్థిక మరియు ప్రజా భద్రత మరియు భద్రత ఉన్నాయి, ప్రతి వర్గంలో ప్రతినిధి దృశ్యాలను ప్రదర్శిస్తాయి. మూడోది, పట్టణ కంప్యూటింగ్లో అవసరమైన సాంకేతికతలను నాలుగు భాగాలుగా విభజించాం. అవి పట్టణ సెన్సింగ్, పట్టణ డేటా మేనేజ్మెంట్, భిన్నమైన డేటా మధ్య జ్ఞాన కలయిక, పట్టణ డేటా విజువలైజేషన్. చివరగా, పట్టణ కంప్యూటింగ్ యొక్క భవిష్యత్తుపై ఒక దృక్పథాన్ని ఇస్తున్నాము, సమాజంలో ఏదో ఒకవిధంగా తప్పిపోయిన కొన్ని పరిశోధన అంశాలను సూచిస్తున్నాము. |
970b4d2ed1249af97cdf2fffdc7b4beae458db89 | రోజుకు దాదాపు ఒక బిలియన్ ఆన్లైన్ వీడియోలు చూసేటట్లు, కంప్యూటర్ దృష్టి పరిశోధనలో కొత్త సరిహద్దులు ఆవిర్భవిస్తున్నాయి. వీడియోలో గుర్తింపు మరియు శోధన. వేలాది చిత్ర వర్గాలను కలిగి ఉన్న పెద్ద స్కేలబుల్ స్టాటిక్ ఇమేజ్ డేటాసెట్ల సేకరణ మరియు వ్యాఖ్యానించడానికి చాలా ప్రయత్నాలు చేయగా, మానవ చర్య డేటాసెట్లు చాలా వెనుకబడి ఉన్నాయి. ప్రస్తుత చర్య గుర్తింపు డేటాబేస్లు పది వేర్వేరు చర్య వర్గాల క్రమాన్ని కలిగి ఉంటాయి, ఇవి చాలా నియంత్రిత పరిస్థితులలో సేకరించబడతాయి. ఈ డేటా సెట్ లలో అత్యుత్తమ పనితీరు ఇప్పుడు పైకప్పుకు దగ్గరగా ఉంది, అందువల్ల కొత్త బెంచ్ మార్కుల రూపకల్పన మరియు సృష్టి అవసరం ఉంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి మేము 51 యాక్షన్ కేటగిరీలతో ఇప్పటివరకు అతిపెద్ద యాక్షన్ వీడియో డేటాబేస్ను సేకరించాము, వీటిలో మొత్తం 7,000 మాన్యువల్గా వ్యాఖ్యానించిన క్లిప్లు ఉన్నాయి, ఇవి డిజిటైజ్డ్ సినిమాల నుండి యూట్యూబ్ వరకు వివిధ వనరుల నుండి సేకరించబడ్డాయి. ఈ డేటాబేస్ ను ఉపయోగించి, చర్యల గుర్తింపు కోసం రెండు ప్రాతినిధ్య కంప్యూటర్ విజన్ వ్యవస్థల పనితీరును అంచనా వేసి, కెమెరా కదలిక, దృక్పథం, వీడియో నాణ్యత మరియు అడ్డుపడటం వంటి వివిధ పరిస్థితులలో ఈ పద్ధతుల దృఢత్వాన్ని అన్వేషించాము. |
3087289229146fc344560478aac366e4977749c0 | కొన్ని ఇంద్రియ, అవగాహన, అవగాహన-మోటార్ విధులు (5, 10, 13, 15, 17, 18) లో మానవ సామర్థ్యాన్ని ఇంతకుముందు సాధ్యం కంటే మరింత ఖచ్చితంగా పేర్కొనడానికి సమాచార సిద్ధాంతం ఇటీవల ఉపయోగించబడింది. ఈ వ్యాసంలో వివరించిన ప్రయోగాలు ఈ సిద్ధాంతాన్ని మానవ మోటార్ వ్యవస్థకు విస్తరించాయి. ప్రాథమిక భావనలు, సమాచార పరిమాణం, శబ్దం, ఛానల్ సామర్థ్యం మరియు సమాచార ప్రసార రేటు యొక్క వర్తించేతనం మాత్రమే ఈ సమయంలో పరిశీలించబడుతుంది. ఇటీవలి రచయితలు (4,11, 20, 22) రూపొందించిన ఈ భావనలతో సాధారణ పరిచయం ఉన్నట్లు భావించబడుతుంది. కచ్చితంగా చెప్పాలంటే, మనం మనిషి యొక్క మోటార్ వ్యవస్థను ప్రవర్తనా స్థాయిలో దాని అనుబంధ సెన్సరీ మెకానిజం నుండి వేరుచేసి అధ్యయనం చేయలేము. మేము మాత్రమే మొత్తం రిసెప్టర్-నాడీ-ఎఫెక్టర్ వ్యవస్థ యొక్క ప్రవర్తనను విశ్లేషించవచ్చు. ఎలా - |
64305508a53cc99e62e6ff73592016d0b994afd4 | సెమాంటిక్ వెబ్ మరియు డేటా మార్పిడి కోసం డేటాను ఎన్కోడ్ చేయడానికి RDF ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతోంది. వివిధ విధానాలను అనుసరించి RDF డేటా నిర్వహణను పరిష్కరించే పెద్ద సంఖ్యలో రచనలు ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసంలో ఈ రచనల గురించి ఒక అవలోకనాన్ని అందిస్తున్నాం. ఈ సమీక్షలో కేంద్రీకృత పరిష్కారాలు (వేర్హౌసింగ్ విధానాలు అని పిలవబడేవి), పంపిణీ పరిష్కారాలు మరియు లింక్డ్ డేటాను ప్రశ్నించడానికి అభివృద్ధి చేసిన పద్ధతులు పరిగణించబడతాయి. ప్రతి వర్గంలో, వివిధ విధానాల యొక్క గుర్తించే లక్షణాలను అర్థం చేసుకోవడానికి పాఠకులకు సహాయపడే మరింత వర్గీకరణలు అందించబడతాయి. |
6162ab446003a91fc5d53c3b82739631c2e66d0f | |
29f5ecc324e934d21fe8ddde814fca36cfe8eaea | పరిచయం రొమ్ము క్యాన్సర్ (బిసి) అనేది మహిళల్లో సర్వసాధారణమైన క్యాన్సర్, ఇది వారి జీవితంలోని కొన్ని దశలలో మొత్తం మహిళల్లో 10% మందిని ప్రభావితం చేస్తుంది. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, సంభవం రేటు పెరుగుతూనే ఉంది మరియు డేటా రోగ నిర్ధారణ నుండి ఐదు సంవత్సరాల తరువాత 88% మరియు రోగ నిర్ధారణ నుండి 10 సంవత్సరాల తరువాత 80% మనుగడ రేటు అని చూపిస్తుంది [1]. రొమ్ము క్యాన్సర్ ను ముందుగానే అంచనా వేయడం అనేది తదుపరి ప్రక్రియలో అత్యంత కీలకమైన పనులలో ఒకటి. డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు తప్పుడు సానుకూల మరియు తప్పుడు ప్రతికూల నిర్ణయాల సంఖ్యను తగ్గించడంలో సహాయపడతాయి [2,3]. తత్ఫలితంగా, డేటాబేస్లలో జ్ఞానం ఆవిష్కరణ (KDD) వంటి కొత్త పద్ధతులు వైద్య పరిశోధకులకు ఒక ప్రసిద్ధ పరిశోధనా సాధనంగా మారాయి, వారు పెద్ద సంఖ్యలో వేరియబుల్స్ మధ్య నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తారు మరియు డేటాసెట్లలో నిల్వ చేసిన చారిత్రక కేసులను ఉపయోగించి వ్యాధి యొక్క ఫలితాన్ని అంచనా వేస్తారు [4]. |
261e841c8e0175586fb193b1a199cefaa8ecf169 | ఒక స్ట్రింగ్ ను స్టోకాస్టిక్ గా సవరించుకుని మరొక స్ట్రింగ్ ను పొందే మార్ఫోలాజికల్ రీఇన్ఫ్లెక్షన్ వంటి పనులకు డీప్ లెర్నింగ్ ను ఎలా వర్తింప చేయాలి? ఇలాంటి సీక్వెన్సీ-టు-సీక్వెన్సీ పనులకు ఇటీవలి విధానం ఏమిటంటే ఇన్పుట్ స్ట్రింగ్ను వెక్టర్గా కుదించడం, ఆపై పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించి అవుట్పుట్ స్ట్రింగ్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. దీనికి విరుద్ధంగా, సాంప్రదాయ నిర్మాణాన్ని ఉంచాలని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది అన్ని సాధ్యమైన అవుట్పుట్ స్ట్రింగ్లను స్కోర్ చేయడానికి పరిమిత-స్థితి ట్రాన్స్డ్యూసర్ను ఉపయోగిస్తుంది, కానీ పునరావృత నెట్వర్క్ల సహాయంతో స్కోరింగ్ ఫంక్షన్ను పెంచడానికి. ఒక ట్రాన్స్డ్యూసర్ ఆర్క్ వర్తించే ఇన్పుట్ సందర్భాన్ని సంగ్రహించడానికి ఎడమ నుండి కుడికి మరియు కుడి నుండి ఎడమకు ఇన్పుట్ స్ట్రింగ్ను చదవడానికి ద్వి దిశాత్మక LSTM ల స్టాక్. ఈ నేర్చుకున్న లక్షణాలను ట్రాన్స్డ్యూసర్తో కలపడం ద్వారా, ఒక బరువు గల ఫైనల్ స్టేట్ ఆటోమాటన్ రూపంలో, సమలేఖన అవుట్పుట్ స్ట్రింగ్లపై సంభావ్యత పంపిణీని నిర్వచించాము. ఇది ఫీచర్ల యొక్క హ్యాండ్-ఇంజనీరింగ్ను తగ్గిస్తుంది, ఇన్పుట్ స్ట్రింగ్లో అపరిమిత సందర్భాన్ని పరిశీలించడానికి నేర్చుకున్న ఫీచర్లను అనుమతిస్తుంది మరియు డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ ద్వారా ఖచ్చితమైన అనుకరణను అనుమతిస్తుంది. మన పద్ధతిని మనం వర్ణించబోతున్నాం. |
8f69384b197a424dfbd0f60d7c48c110faf2b982 | |
014b191f412f8496813d7c358ddd11d8512f2005 | హై రిజల్యూషన్ ఇమేజ్ రాడార్లు ఒకే పరిశీలన నుండి విస్తరించిన వస్తువుల కదలిక వేగం మరియు దిశను అంచనా వేయడానికి కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తాయి. రాడార్ సెన్సార్లు రేడియల్ వేగాన్ని మాత్రమే కొలుస్తాయి కాబట్టి, వస్తువు యొక్క వేగం వెక్టర్ను నిర్ణయించడానికి ట్రాకింగ్ వ్యవస్థ సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది. స్థిరమైన వేగం చాలా ఫ్రేమ్ల తర్వాత అంచనా వేయబడుతుంది, దీని ఫలితంగా క్రాస్ ట్రాఫిక్ వంటి కొన్ని పరిస్థితులకు ప్రతిస్పందించడానికి గణనీయమైన సమయం కోల్పోతుంది. విస్తరించిన లక్ష్యం యొక్క వేగం వెక్టర్ను నిర్ణయించడానికి కింది పత్రం బలమైన మరియు మోడల్ రహిత విధానాన్ని అందిస్తుంది. కల్మాన్ వడపోతకు విరుద్ధంగా, దీనికి సమయం మరియు ప్రదేశంలో డేటా అసోసియేషన్ అవసరం లేదు. దాని వేగం వెక్టర్ యొక్క తక్షణ (~ 50 ms) మరియు పక్షపాత రహిత అంచనా సాధ్యమవుతుంది. మా విధానం శబ్దం మరియు సిస్టమాటిక్ వైవిధ్యాలను (ఉదా. మైక్రో-డాప్లర్ చక్రాలు) సిగ్నల్ లో నిర్వహించగలదు. రేడియల్ వేగం లో మాత్రమే కాకుండా అజిమత్ స్థానంలో కూడా రాడార్ సెన్సార్ యొక్క కొలత లోపాలను పరిష్కరించడానికి ఇది ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది. ఈ పద్ధతి యొక్క ఖచ్చితత్వం బహుళ రాడార్ సెన్సార్ల కలయిక ద్వారా పెరుగుతుంది. |
ad6d5e4545c60ec559d27a09fbef13fa538172e1 | అధునాతన డ్రైవర్ సహాయ వ్యవస్థలు మరియు స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్లో, రాడార్ ఆధారంగా విశ్వసనీయ పర్యావరణ అవగాహన మరియు వస్తువు ట్రాకింగ్ ప్రాథమికమైనది. అధిక రిజల్యూషన్ కలిగిన రాడార్ సెన్సార్ లు తరచుగా ఒక వస్తువుకు బహుళ కొలతలను అందిస్తాయి. ఈ సందర్భంలో సాంప్రదాయ పాయింట్ ట్రాకింగ్ అల్గోరిథంలు ఇకపై వర్తించవు కాబట్టి, విస్తరించిన వస్తువు ట్రాకింగ్ కోసం కొత్త విధానాలు గత కొన్ని సంవత్సరాలలో ఉద్భవించాయి. అయితే, ఇవి ప్రధానంగా లిడార్ అప్లికేషన్ల కోసం రూపొందించబడ్డాయి లేదా రాడార్ల యొక్క అదనపు డోప్లర్ సమాచారాన్ని వదిలివేస్తాయి. డోప్లర్ సమాచారాన్ని ఉపయోగించి క్లాసిక్ రాడార్ ఆధారిత ట్రాకింగ్ పద్ధతులు ఎక్కువగా సమాంతర ట్రాఫిక్ యొక్క పాయింట్ ట్రాకింగ్ కోసం రూపొందించబడ్డాయి. ఈ పత్రంలో సమర్పించిన కొలత నమూనా సమాంతర మరియు క్రాస్ ట్రాఫిక్ సహా ఏకపక్ష ట్రాఫిక్ దృశ్యాలు సుమారు దీర్ఘచతురస్రాకార ఆకారం వాహనాలు ట్రాక్ అభివృద్ధి చేయబడింది. కైనెమాటిక్ స్థితికి అదనంగా, ఇది వస్తువు యొక్క రేఖాగణిత స్థితిని నిర్ణయించడానికి మరియు ట్రాక్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. డోప్లర్ సమాచారాన్ని ఉపయోగించడం నమూనాలో ఒక ముఖ్యమైన భాగం. అంతేకాకుండా, దీనికి కొలత ప్రీ ప్రాసెసింగ్, డేటా క్లస్టరింగ్ లేదా స్పష్టమైన డేటా అసోసియేషన్ అవసరం లేదు. వస్తువు ట్రాకింగ్ కోసం, రావో-బ్లాక్ వెల్లిజ్డ్ కణాల వడపోత (RBPF) కొలత నమూనాకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. |
965f8bb9a467ce9538dec6bef57438964976d6d9 | అలంకరణ మరియు మారువేషంలో ఉన్న వ్యక్తులను గుర్తించేటప్పుడు ఆటోమేటెడ్ మానవ ముఖ గుర్తింపు అల్గోరిథంల ఖచ్చితత్వం గణనీయంగా క్షీణిస్తుంది. మెరుగైన భద్రత మరియు నిఘాపై పెరుగుతున్న పరిమితులు మారువేషంలో మరియు/లేదా అలంకరణలో ఉన్న ముఖాల కోసం ముఖ గుర్తింపు అల్గోరిథంల నుండి మెరుగైన ఖచ్చితత్వాన్ని కోరుతున్నాయి. ఈ పత్రం ముఖం చిత్రాలు కోసం ఒక కొత్త డేటాబేస్ అందిస్తుంది మారువేషంలో మరియు మేకప్ ప్రదర్శనలు అటువంటి covariates కింద ముఖం గుర్తింపు అల్గోరిథంలు అభివృద్ధి. ఈ డేటాబేస్లో 410 వేర్వేరు విషయాల నుండి 2460 చిత్రాలు ఉన్నాయి మరియు వాస్తవ వాతావరణంలో పొందబడ్డాయి, మేకప్ మరియు మాస్క్ కోవరేట్లపై దృష్టి పెడుతుంది మరియు ప్రతి చిత్రానికి గ్రౌండ్ సత్యాన్ని (కళ్ళద్దాలు, గాగుల్స్, ముక్కు, గడ్డం) అందిస్తుంది. ఇది ముఖ గుర్తింపు సమయంలో అటువంటి ముఖ్యమైన మారువేష లక్షణాన్ని గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని స్వయంచాలకంగా కొలవడానికి అభివృద్ధి చేసిన అల్గోరిథంలను ప్రారంభించగలదు. మేము రెండు ప్రసిద్ధ వాణిజ్య మ్యాచ్ల నుండి మరియు ఇటీవలి ప్రచురణల నుండి తులనాత్మక ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను కూడా ప్రదర్శిస్తాము. మా ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ఈ ముఖాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించడంలో ఈ మ్యాచ్ల సామర్థ్యంలో గణనీయమైన పనితీరు క్షీణతను సూచిస్తున్నాయి. మేము కూడా ఈ మ్యాచ్ నుండి ముఖం గుర్తింపును ఖచ్చితత్వం విశ్లేషించడానికి. ఈ ప్రయోగ ఫలితాలు ఈ కో-వేరియట్ లలో ముఖాలను గుర్తించడంలో సవాళ్లను నొక్కి చెబుతున్నాయి. ఈ కొత్త డేటాబేస్ పబ్లిక్ డొమైన్లో లభ్యత అనేది మేకప్ మరియు మాస్క్డ్ ముఖాలను గుర్తించడంలో చాలా అవసరమైన పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిని ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి సహాయపడుతుంది. |
f8e32c5707df46bfcd683f723ad27d410e7ff37d | |
32c8c7949a6efa2c114e482c830321428ee58d70 | ఈ వ్యాసం అధునాతన GPU- ఆధారిత అధిక-త్రూపుట్ కంప్యూటింగ్ వ్యవస్థల సామర్థ్యాలను చర్చిస్తుంది మరియు సింగిల్-చిప్ సమాంతర-కంప్యూటింగ్ వ్యవస్థలను స్కేల్ చేయడానికి సవాళ్లను పరిశీలిస్తుంది, కంప్యూటింగ్ పరిశోధన సంఘం పరిష్కరించగల అధిక-ప్రభావ ప్రాంతాలను హైలైట్ చేస్తుంది. ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఒక భిన్నమైన అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ వ్యవస్థ కోసం ఎన్విడియా రీసెర్చ్ ఒక నిర్మాణాన్ని పరిశీలిస్తోంది. |
8890bb44abb89601c950eb5e56172bb58d5beea8 | లక్ష్య-ఆధారిత సంభాషణ విధానాన్ని నేర్చుకోవడం సాధారణంగా పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస అల్గోరిథంలతో ఆఫ్లైన్లో లేదా రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ (ఆర్ఎల్) తో ఆన్లైన్లో జరుగుతుంది. అదనంగా, కంపెనీలు కస్టమర్లకు మరియు శిక్షణ పొందిన మానవ ఏజెంట్ల మధ్య పెద్ద మొత్తంలో డైలాగ్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్లను సేకరిస్తున్నందున, ఎన్కోడర్-డికోడర్ పద్ధతులు ప్రజాదరణ పొందాయి, ఎందుకంటే ఏజెంట్ ఉచ్చారణలను ఉచ్చారణ-స్థాయి వ్యాఖ్యలు అవసరం లేకుండా నేరుగా పర్యవేక్షణగా పరిగణించవచ్చు. అయితే, ఇటువంటి విధానాల యొక్క ఒక సంభావ్య లోపం ఏమిటంటే, వారు డైలాగ్-స్థాయి పరిశీలనలను పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా తదుపరి ఏజెంట్ ఉచ్చారణను స్వల్పంగా ఉత్పత్తి చేస్తారు. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, ఈ కాగితం అనాటోటెడ్ కార్పోరాస్ నుండి నేర్చుకోవడానికి ఆఫ్ లైన్ RL పద్ధతిని వివరిస్తుంది, ఇది ఉచ్చారణ మరియు సంభాషణ స్థాయిలో లక్ష్య-ఆధారిత విధానాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. మేము ఒక కొత్త రివార్డ్ ఫంక్షన్ను పరిచయం చేస్తున్నాము మరియు ఆన్లైన్ వినియోగదారు పరస్పర చర్య లేదా స్పష్టమైన స్టేట్ స్పేస్ నిర్వచనం అవసరం లేకుండా ఆఫ్లైన్లో ఒక విధానాన్ని నేర్చుకోవడానికి ఆన్-పాలసీ మరియు ఆఫ్-పాలసీ పాలసీ గ్రేడియంట్ రెండింటినీ ఉపయోగిస్తాము. |
589d84d528d353a382a42e5b58dc48a57d332be8 | రట్గర్స్ ఎన్కిల్ అనేది పునరావాసంలో ఉపయోగం కోసం రూపొందించిన స్టీవర్ట్ ప్లాట్ఫాం-రకం హ్యాప్టిక్ ఇంటర్ఫేస్. వర్చువల్ రియాలిటీ ఆధారిత వ్యాయామాలకు ప్రతిస్పందనగా ఈ వ్యవస్థ రోగి పాదంపై ఆరు డిగ్రీల స్వేచ్ఛ (DOF) రెసిస్టివ్ శక్తులను అందిస్తుంది. రట్గర్స్ యాంకిల్ కంట్రోలర్లో ఎంబెడెడ్ పెంటియమ్ బోర్డు, న్యూమాటిక్ సోలెనోయిడ్ వాల్వ్లు, వాల్వ్ కంట్రోలర్లు మరియు సంబంధిత సిగ్నల్ కండిషనింగ్ ఎలక్ట్రానిక్స్ ఉన్నాయి. మా కేస్ స్టడీలో ఉపయోగించిన పునరావాస వ్యాయామం లూప్ల ద్వారా వర్చువల్ విమానాన్ని పైలట్ చేయడం. లూప్ ల సంఖ్య, వాటి స్థానం, వర్చువల్ ఎన్విరాన్మెంట్లో విమానం వేగం, హ్యాప్టిక్ ఇంటర్ఫేస్ అందించే రెసిస్టెన్స్ డిగ్రీ ఆధారంగా వ్యాయామం యొక్క క్లిష్టతను ఎంచుకోవచ్చు. వ్యాయామ డేటా పారదర్శకంగా, నిజ సమయంలో, ఒక ఒరాకిల్ డేటాబేస్ లో నిల్వ చేయబడుతుంది. ఈ డేటా ఒక వ్యాయామం సమయంలో మరియు తదుపరి పునరావాస సెషన్లలో చీలమండ స్థానం, శక్తులు మరియు యాంత్రిక పనిని కలిగి ఉంటుంది. పూర్తి చేసిన లూప్ ల సంఖ్య మరియు పూర్తి చేయడానికి తీసుకున్న సమయం కూడా ఆన్లైన్లో నిల్వ చేయబడతాయి. ఈ వ్యవస్థను ఉపయోగించి స్ట్రోక్ అనంతరం తొమ్మిది నెలల తర్వాత ఒక రోగి యొక్క కేస్ స్టడీ ప్రదర్శించబడుతుంది. ఆరు పునరావాస సెషన్లలో రోగి బలం మరియు ఓర్పు యొక్క క్లినికల్ కొలతలలో మెరుగుపడిందని ఫలితాలు చూపించాయి, ఇది రట్గర్స్ చీలమండ ద్వారా కొలుస్తారు టార్క్ మరియు పవర్ అవుట్పుట్ పెరుగుదలకు బాగా అనుగుణంగా ఉంటుంది. సిమ్యులేషన్ సమయంలో పని ఖచ్చితత్వం మరియు సమన్వయంలో మరియు రోగి యొక్క నడక మరియు మెట్లు ఎక్కే సామర్థ్యంలో కూడా గణనీయమైన మెరుగుదలలు ఉన్నాయి. |
67161d331d496ad5255ad8982759a1c853856932 | వరద విపత్తుల గురించి ప్రజలను హెచ్చరించడానికి వరదలకు సంబంధించిన ముందస్తు హెచ్చరిక వ్యవస్థ కోసం ఈ పత్రం నిర్మాణాన్ని ప్రతిపాదించింది. ప్రమాదాల అంచనా కోసం ఖచ్చితమైన డేటా సేకరణ, ప్రమాద పర్యవేక్షణ సేవల అభివృద్ధి, ప్రమాద సంబంధిత సమాచారంపై కమ్యూనికేషన్ మరియు కమ్యూనిటీ ప్రతిస్పందన సామర్థ్యాల ఉనికి వంటి నాలుగు అంశాల మధ్య సంబంధాలతో సమర్థవంతమైన ప్రారంభ హెచ్చరిక వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయాలి. ఈ ప్రాజెక్టులో వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్ ద్వారా నీటి మట్టాన్ని రిమోట్గా పర్యవేక్షించడంపై దృష్టి పెట్టారు. సెన్సార్ల నుంచి కంప్యూటర్లకు డేటాను ప్రసారం చేయడానికి లేదా బాధితులకు వారి మొబైల్ ఫోన్ ద్వారా నేరుగా హెచ్చరికలు పంపడానికి గ్లోబల్ సిస్టమ్ ఫర్ మొబైల్ కమ్యూనికేషన్ (జిఎస్ఎం) మరియు షార్ట్ మెసేజ్ సర్వీస్ (ఎస్ఎంఎస్) ను కూడా ఈ ప్రాజెక్ట్ ఉపయోగిస్తుంది. ప్రతిపాదిత నిర్మాణాన్ని మరింత అభివృద్ధి చేసి, పనిచేసే వ్యవస్థగా మార్చగలరన్న ఆశ ఉంది. ఇది సమాజానికి ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది మరియు వరద విపత్తు విషయంలో ప్రాణాలను కాపాడటానికి ముందు జాగ్రత్త చర్యగా పనిచేస్తుంది. |
a5de09243b4b12fc4bcf4db56c8e38fc3beddf4f | ఎంటర్ ప్రైజ్ సోషల్ సిస్టమ్స్ (ఇఎస్ఎస్) అమలు సంస్థలను సామాజిక వ్యాపారంలో కొత్త నమూనాగా మారుస్తుందని ఇటీవలి అధ్యయనాలు చూపిస్తున్నాయి, దీని ఫలితంగా అపారమైన ఆర్థిక రాబడి మరియు పోటీతత్వ ప్రయోజనం లభిస్తుంది. సామాజిక వ్యాపారాలు పూర్తిగా కొత్త పని మరియు సంస్థాగత విధానాన్ని సృష్టిస్తాయి, ఇది సామాజిక సహకారం, అంతర్గత జ్ఞానం యొక్క భాగస్వామ్యం, స్వచ్ఛంద సామూహిక భాగస్వామ్యం, కేవలం కొన్నింటిని మాత్రమే సూచిస్తుంది. అందువల్ల, ESSల అమలు కొత్త పని మరియు సంస్థాగత పద్ధతి యొక్క ప్రత్యేకతను పరిష్కరించాలి. అయితే, ఈ పెద్ద సంస్థ వ్యవస్థల అమలు గురించి జ్ఞానం కొరత ఉంది. ఈ పత్రం యొక్క ఉద్దేశ్యం ESS అమలు యొక్క పాలన నమూనాను అధ్యయనం చేయడం. నార్వేలోని ప్రపంచ ప్రముఖ ఇంధన సంస్థ అయిన స్టాట్క్రాఫ్ట్లో స్ట్రీమ్ అని పిలువబడే సోషల్ ఇంట్రానెట్ అమలును పరిశోధించడానికి ఒక కేస్ స్టడీ నిర్వహించబడింది. కార్పొరేట్ కమ్యూనికేషన్, మానవ వనరులు మరియు ఐటి మధ్య సన్నిహిత సహకారం మరియు జవాబుదారీతనంపై స్ట్రీమ్ యొక్క పాలన నమూనా దృష్టి పెడుతుంది, ఇది ESS లను అమలు చేసే పాలనలో నమూనా మార్పును సూచిస్తుంది. ఈ పథకం అమలులో ఉన్న ప్రయోజనాలు, సవాళ్లు కూడా గుర్తించబడ్డాయి. ఈ అధ్యయనంలో పొందిన జ్ఞానం మరియు అంతర్దృష్టుల ఆధారంగా, ESSల అమలు యొక్క పాలనను మెరుగుపరచడంలో కంపెనీకి సహాయపడటానికి సిఫార్సులు ప్రతిపాదించబడ్డాయి. ఈ అధ్యయనం ESS అమలు యొక్క పాలనపై జ్ఞానం/నైపుణ్యాన్ని అందిస్తుంది. |
5ca6217b3e8353778d05fe58bcc5a9ea79707287 | ఇ-గవర్నెన్స్ అనేది ప్రతి ప్రభుత్వ కార్యక్రమం లో ఒక భాగం అయిపోయింది. ప్రభుత్వ కార్యకలాపాలపై దాని యొక్క గణనీయమైన ప్రభావాలను మరియు ప్రభావాలను అనేక ప్రభుత్వాలు స్వీకరించాయి. సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అనే మంత్రం మరింత సర్వవ్యాప్తం కావడంతో, సేవల నాణ్యతను పెంచడానికి, మంచి పారదర్శకత మరియు ఎక్కువ జవాబుదారీతనం కోసం ప్రభుత్వం తన ఏజెన్సీలు మరియు విభాగాలలో ఇ-గవర్నమెంట్ విధానాన్ని ప్రారంభించాలని నిర్ణయించింది. మలేషియా విషయానికొస్తే, ప్రభుత్వానికి ఇ-గవర్నెన్స్ తరంగం స్ఫూర్తినిచ్చింది, ఎందుకంటే దాని స్థాపన ప్రజా సేవల నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది, అలాగే దాని అంతర్గత కార్యకలాపాలు కూడా. ఈ నాణ్యతా అధ్యయనం ఇ-గవర్నమెంట్ కార్యక్రమాల అమలు స్థితిని ఒక కేస్ స్టడీగా పరిశీలిస్తుంది మరియు ఈ ఫలితాల తులనాత్మక అంచనాను కూడా అందిస్తుంది, దక్షిణ కొరియా ప్రభుత్వాన్ని బెంచ్ మార్క్ అధ్యయనంగా ఉపయోగిస్తుంది, ఇ-గవర్నమెంట్లో దాని అత్యుత్తమ పనితీరును బట్టి. ఈ అధ్యయన ఫలితాల ద్వారా ప్రజా పరిపాలన దృక్పథం విషయంలో మెరుగుదలలు ఉండవచ్చని, ఈ తులనాత్మక విధానం ద్వారా కూడా దక్షిణ కొరియా నుంచి కొన్ని పాఠాలు నేర్చుకోవచ్చని, తద్వారా ఈ-గవర్నెన్స్ ప్రాజెక్టులు విజయవంతం కావచ్చని అభిప్రాయపడ్డారు. |
2b2c30dfd3968c5d9418bb2c14b2382d3ccc64b2 | వికీపీడియా నుండి నిర్మాణాత్మక సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు మరియు ఈ సమాచారాన్ని వెబ్లో అందుబాటులో ఉంచడానికి DBpedia ఒక కమ్యూనిటీ ప్రయత్నం. వికీపీడియా నుండి పొందిన డేటాసెట్ల నుండి అధునాతన ప్రశ్నలను అడగడానికి మరియు వెబ్లోని ఇతర డేటాసెట్లను వికీపీడియా డేటాకు లింక్ చేయడానికి DBpedia మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. DBpedia డేటాసెట్ల సేకరణను, దాని ఫలితంగా లభించే సమాచారాన్ని మానవుల మరియు యంత్రాల వినియోగం కోసం వెబ్లో ఎలా ప్రచురించాలో మేము వివరిస్తాము. DBpedia కమ్యూనిటీ నుండి కొన్ని కొత్త అప్లికేషన్లను మేము వివరిస్తాము మరియు వెబ్సైట్ రచయితలు తమ సైట్లలో DBpedia కంటెంట్ను ఎలా సులభతరం చేయవచ్చో చూపిస్తాము. చివరగా, వెబ్లో ఇతర ఓపెన్ డేటాసెట్లతో DBpedia ని అనుసంధానించే ప్రస్తుత స్థితిని మేము ప్రదర్శిస్తాము మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న ఓపెన్ డేటా వెబ్కు DBpedia ఎలా కేంద్రంగా ఉపయోగపడుతుందో వివరించాము. |
92930f4279b48f7e4e8ec2edc24e8aa65c5954fd | మనీలాండరింగ్ కార్యకలాపాలను గుర్తించే ప్రక్రియకు మద్దతు ఇవ్వడానికి బ్యాంకు ఖాతాదారుల ప్రొఫైలింగ్ కోసం మేము డేటా మైనింగ్ విధానాన్ని అందిస్తున్నాము. మేము మొదట మొత్తం సిస్టమ్ నిర్మాణాన్ని ప్రదర్శిస్తాము, ఆపై ఈ కాగితం కోసం సంబంధిత భాగంపై దృష్టి పెడతాము. ఒక ఆర్థిక సంస్థ నుండి వాస్తవ ప్రపంచ డేటాపై నిర్వహించిన ప్రయోగాలను వివరంగా వివరించాము, ఇది క్లస్టర్లలో క్లయింట్లను సమూహపరచడానికి మరియు వర్గీకరణ నియమాల సమితిని రూపొందించడానికి మాకు వీలు కల్పించింది. మేము స్థాపించిన క్లయింట్ ప్రొఫైల్స్ యొక్క ఔచిత్యం మరియు ఉత్పత్తి చేయబడిన వర్గీకరణ నియమాలను చర్చిస్తాము. నిర్వచించిన మొత్తం ఏజెంట్ ఆధారిత నిర్మాణం ప్రకారం, ఈ నియమాలు అనుమానాస్పద లావాదేవీల సంకేతాలకు బాధ్యత వహించే తెలివైన ఏజెంట్ల జ్ఞాన స్థావరంలో చేర్చబడతాయి. |
8985000860dbb88a80736cac8efe30516e69ee3f | స్మార్ట్ హోమ్ సెన్సార్లను ఉపయోగించి మానవ కార్యకలాపాల గుర్తింపు అనేది స్మార్ట్ పరిసరాలలో సర్వవ్యాప్తి కంప్యూటింగ్ యొక్క పునాదులలో ఒకటి మరియు ఎంబియంట్ అసిస్టెడ్ లివింగ్ రంగంలో తీవ్రమైన పరిశోధనలో ఉన్న అంశం. పెరుగుతున్న పెద్ద డేటా సమితులు మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులను కోరుతున్నాయి. ఈ వ్యాసంలో, మనం ఒక లోతైన అభ్యాస నమూనాను పరిచయం చేస్తున్నాము, ఇది మానవ కార్యకలాపాలను ఏ ముందస్తు జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించకుండా వర్గీకరించడానికి నేర్చుకుంటుంది. ఈ ప్రయోజనం కోసం, ఒక లాంగ్ షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (LSTM) రికరింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మూడు రియల్ వరల్డ్ స్మార్ట్ హోమ్ డేటాసెట్లకు వర్తించబడింది. ఈ ప్రయోగాల ఫలితాలు సూచించిన విధానం ఖచ్చితత్వం మరియు పనితీరు పరంగా ఇప్పటికే ఉన్న వాటి కంటే మెరుగైనదని చూపిస్తుంది. |
b31f0085b7dd24bdde1e5cec003589ce4bf4238c | డొమైన్ అనుసరణ (DA) అనేది బదిలీ అభ్యాసం, ఇది సోర్స్ డేటా నుండి డేటా పంపిణీ అసమతుల్యత ఉన్నప్పటికీ సోర్స్ మరియు టార్గెట్ డేటా నుండి లక్ష్య డేటాపై సమర్థవంతమైన అంచనాను నేర్చుకోవడమే. ఈ వ్యాసంలో క్రాస్ డొమైన్ విజువల్ రికగ్నిషన్ కోసం ఒక నవల పర్యవేక్షణ లేని DA పద్ధతిని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము, ఇది సిద్ధాంతపరంగా స్థాపించబడిన లోపం యొక్క మూడు నిబంధనలను ఏకకాలంలో ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. ప్రత్యేకించి, ప్రతిపాదిత DA పద్ధతి పునరావృత రీతిలో ఒక అజ్ఞాత భాగస్వామ్య ఫీచర్ ఉప అంతరిక్షాన్ని శోధిస్తుంది, ఇక్కడ సోర్స్ డొమైన్ మరియు టార్గెట్ డొమైన్ మధ్య డేటా పంపిణీల వ్యత్యాసం మాత్రమే చాలా స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ DA పద్ధతులు చేసినట్లుగా తగ్గుతుంది, కానీ వివక్షాత్మక అభ్యాసాన్ని సులభతరం చేయడానికి ఇంటర్-క్లాస్ దూరాలు కూడా పెరుగుతాయి. అంతేకాకుండా, ప్రతిపాదిత DA పద్ధతి తరగతి లేబుల్స్ను షేర్డ్ సబ్స్పేస్లో సాధించిన లక్షణాల నుండి తక్కువ స్థాయిలో రిగ్రెస్ చేస్తుంది, అదే సమయంలో సోర్స్ డేటాపై అంచనా లోపాలను తగ్గించడం మరియు సోర్స్ మరియు టార్గెట్ మధ్య లేబుల్ స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. ప్రతికూల జ్ఞాన బదిలీని మరింత నివారించడానికి డేటా ఔట్లైర్లు కూడా పరిగణనలోకి తీసుకోబడతాయి. సమగ్ర ప్రయోగాలు మరియు లోతైన విశ్లేషణ ప్రతిపాదిత DA పద్ధతి యొక్క ప్రభావాన్ని ధృవీకరిస్తాయి, ఇది ప్రామాణిక DA బెంచ్ మార్క్లలో, అనగా 12 క్రాస్-డొమైన్ ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనులలో స్థిరంగా స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ DA పద్ధతులను అధిగమిస్తుంది. |
b9bc9a32791dba1fc85bb9d4bfb9c52e6f052d2e | అధిక-పరిమాణ ఆకృతీకరణ ప్రదేశాలలో ఒకే-ప్రశ్న మార్గం ప్రణాళిక సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఒక సాధారణ మరియు సమర్థవంతమైన యాదృచ్ఛిక అల్గోరిథం ప్రదర్శించబడుతుంది. ఈ పద్ధతి రెండు వేగంగా అన్వేషించే యాదృచ్ఛిక చెట్లను (RRT లు) ప్రారంభ మరియు లక్ష్య ఆకృతీకరణలలో పాతుకుపోవడం ద్వారా పనిచేస్తుంది. చెట్లు ఒక్కొక్కటి తమ చుట్టూ ఉన్న స్థలాన్ని అన్వేషిస్తాయి మరియు ఒక సాధారణ అత్యాశ హెరిస్టిక్ ఉపయోగించడం ద్వారా ఒకదానికొకటి ముందుకు సాగుతాయి. ఈ అల్గోరిథం మానవ చేతి కోసం కదలికలను ప్లాన్ చేయడానికి రూపొందించబడినప్పటికీ (7-DOF కైనెమాటిక్ గొలుసుగా రూపొందించబడింది) ఘర్షణ రహిత పట్టుకోవడం మరియు తారుమారు పనుల యొక్క ఆటోమేటిక్ గ్రాఫిక్ యానిమేషన్ కోసం, ఈ అల్గోరిథం వివిధ రకాల మార్గ ప్రణాళిక సమస్యలకు విజయవంతంగా వర్తించబడింది. 2D మరియు 3D లో దృఢమైన వస్తువుల కోసం కొలిషన్ రహిత కదలికలను ఉత్పత్తి చేయడం మరియు 3D వర్క్స్పేస్లో 6-DOF PUMA ఆర్మ్ కోసం కొలిషన్ రహిత మానిప్యులేషన్ కదలికలను రూపొందించడం వంటివి కంప్యూటరీకరించిన ఉదాహరణలు. కొన్ని ప్రాథమిక సిద్ధాంత విశ్లేషణలు కూడా ఇవ్వబడ్డాయి. |
d967d9550f831a8b3f5cb00f8835a4c866da60ad | |
6a686b525a84a87ca3e4d90a6704da8588e84344 | ఈ సమాచార ప్రసారంలో ఒక వరుస-దశల ఫీడింగ్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించి ఒక బ్రాడ్బ్యాండ్ వృత్తాకారంగా ధ్రువణ (సిపి) 2 × 2 పాచ్ శ్రేణిని ప్రదర్శిస్తుంది. మూడు ఆపరేటింగ్ మోడ్లను కలపడం ద్వారా, అక్షసంబంధ నిష్పత్తి (AR) మరియు ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్లు రెండింటినీ మెరుగుపరచబడ్డాయి మరియు మునుపటి ప్రచురించిన సీక్వెన్షియల్-ఫీడ్ సింగిల్-లేయర్ ప్యాచ్ శ్రేణుల కంటే విస్తృతమైనవి. ఈ మూడు CP ఆపరేటింగ్ రీతులు ట్యూన్ చేయబడతాయి మరియు పాచ్ ఎలిమెంట్స్ యొక్క కత్తిరించిన మూలలను మరియు సీక్వెన్షియల్-ఫేజ్ ఫీడింగ్ నెట్వర్క్ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా సరిపోతాయి. ప్రయోగాత్మకంగా డిజైన్ను ధృవీకరించడానికి ప్రతిపాదిత పాచ్ శ్రేణి యొక్క నమూనా నిర్మించబడింది. కొలిచిన -10-dB ఇంపెడెన్స్ బ్యాండ్విడ్త్ 1.03 GHz (5.20-6.23 GHz), మరియు కొలిచిన 3-dB AR బ్యాండ్విడ్త్ 0.7 GHz (5.25-5.95 GHz), లేదా 12.7% 5.5 GHz యొక్క కేంద్ర పౌనఃపున్యానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది. కొలిచిన గరిష్ట లాభం సుమారు 12 dBic మరియు లాభం వైవిధ్యం AR బ్యాండ్విడ్త్ లోపల 3 dB కంటే తక్కువ. |
d97e3655f50ee9b679ac395b2637f6fa66af98c7 | 30 ఏళ్ళకు పైగా శక్తి పరిరక్షణను ప్రోత్సహించే వ్యూహంగా ఫీడ్బ్యాక్ అధ్యయనం చేయబడింది, అధ్యయనాలు విస్తృతంగా మారుతున్న ఫలితాలను నివేదిస్తున్నాయి. సాహిత్య సమీక్షలు అభిప్రాయాన్ని ఎలా మరియు ఎవరికి అందించాలో దానిపై ఆధారపడి ఉంటుందని సూచించాయి; అయితే అందించిన అభిప్రాయం యొక్క రకం మరియు అధ్యయనం యొక్క పద్దతి రెండింటిలో తేడాలు ముగింపులు తీసుకోవడం కష్టతరం చేశాయి. ప్రస్తుత వ్యాసం గతంలో పరిష్కారం కాని సమస్యలను గుర్తించడానికి ఫీడ్బ్యాక్ మరియు పర్యావరణ అనుకూల ప్రవర్తన రెండింటిపై సైద్ధాంతిక మరియు అనుభవ పరిశోధనలను విశ్లేషిస్తుంది మరియు శక్తి వినియోగం గురించి ఫీడ్బ్యాక్ ఎప్పుడు మరియు ఎలా అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుందో అనే దానిపై పరికల్పనల సమితిని పరీక్షించడానికి 1976 మరియు 2010 మధ్య ప్రచురించబడిన 42 ఫీడ్బ్యాక్ అధ్యయనాల మెటా-విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తుంది. ఫలితాలు చూపిన విధంగా, మొత్తం మీద, ప్రతిస్పందన ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది, r = .071, p < .001, కానీ ప్రభావాలలో గణనీయమైన వైవిధ్యంతో (r -0.080 నుండి .480 వరకు ఉంటుంది). ఈ సంబంధాన్ని తగ్గించే అనేక చికిత్స వేరియబుల్స్ కనుగొనబడ్డాయి, వీటిలో ఫ్రీక్వెన్సీ, మీడియం, పోలిక సందేశం, వ్యవధి మరియు ఇతర జోక్యాలతో కలయిక (ఉదా. లక్ష్యం, ప్రోత్సాహం). శక్తి పరిరక్షణను ప్రోత్సహించడానికి ఒక మంచి వ్యూహంగా ఫీడ్బ్యాక్ను ఉపయోగించడంపై ఫలితాలు మరింత సాక్ష్యాలను అందిస్తున్నాయి. భవిష్యత్ పరిశోధనలలో ఎలా మరియు ఎవరి కోసం ఫీడ్బ్యాక్ అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుందో అన్వేషించడానికి ఇది దృష్టి పెట్టవలసిన ప్రాంతాలను సూచిస్తుంది. |
697754f7e62236f6a2a069134cbc62e3138ac89f | |
ee654db227dcb7b39d26bec7cc06e2b43b525826 | |
54e7e6348fc8eb27dd6c34e0afbe8881eeb0debd | సైన్స్, కళ, సంస్కృతి సరిహద్దుల దాటి విస్తరించి, కంటెంట్ ఆధారిత మల్టీమీడియా సమాచార వెలికితీత ప్రపంచవ్యాప్తంగా అనేక రకాల మీడియా ద్వారా శోధించడానికి కొత్త నమూనాలు మరియు పద్ధతులను అందిస్తుంది. ఈ సర్వేలో కంటెంట్ ఆధారిత మల్టీమీడియా సమాచార పునరుద్ధరణపై 100+ ఇటీవలి కథనాలను సమీక్షించారు మరియు బ్రౌజింగ్ మరియు శోధన నమూనాలు, వినియోగదారు అధ్యయనాలు, అఫెక్టివ్ కంప్యూటింగ్, అభ్యాసం, అర్థ ప్రశ్నలు, కొత్త లక్షణాలు మరియు మీడియా రకాలు, అధిక పనితీరు ఇండెక్సింగ్ మరియు అంచనా పద్ధతులు వంటి ప్రస్తుత పరిశోధన దిశలలో వారి పాత్రను చర్చిస్తుంది. ప్రస్తుత సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ఆధారంగా, భవిష్యత్తులో ఎదురయ్యే ప్రధాన సవాళ్లను చర్చిస్తాం. |
2902e0a4b12cf8269bb32ef6a4ebb3f054cd087e | గణాంక మరియు అభ్యాస రంగాలలో అత్యంత ప్రాథమిక పద్ధతుల్లో ఒకటిగా టాస్క్-సంబంధిత గణిత నమూనాను ఆప్టిమైజ్ చేయడం. అయితే, సాధారణంగా రూపొందించిన స్కీమాటిక్ పునరావృత్తులు వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాల్లో సంక్లిష్ట డేటా పంపిణీలను పరిశోధించడం కష్టంగా ఉంటుంది. ఇటీవల, కొన్ని ప్రత్యేకమైన పనులలో శిక్షణా లోతైన ప్రసారాలు (అనగా, నెట్వర్క్లు) మంచి పనితీరును సాధించాయి. దురదృష్టవశాత్తు, ఇప్పటికే ఉన్న నెట్వర్క్లు తరచుగా హ్యూరిస్టిక్ పద్ధతులలో నిర్మించబడతాయి, అందువల్ల సూత్రప్రాయమైన వ్యాఖ్యానాలు మరియు ఘన సైద్ధాంతిక మద్దతు లేదు. ఈ కృషిలో, ఈ విభిన్న యంత్రాంగాల (అనగా, మోడల్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు లోతైన వ్యాప్తి) మధ్య అంతరాలను పూడ్చడానికి, ప్రచారం మరియు ఆప్టిమైజేషన్ ఆధారిత డీప్ మోడల్ (PODM) అనే కొత్త నమూనాను మేము అందిస్తున్నాము. ఒక వైపు, మేము నమూనా ఆప్టిమైజేషన్ కోసం లోతుగా శిక్షణ పొందిన పరిష్కారంగా PODM ను ఉపయోగిస్తాము. ఈ ప్రస్తుత నెట్వర్క్ ఆధారిత పునరావృతాల నుండి భిన్నంగా, వీటిలో తరచుగా సైద్ధాంతిక పరిశోధనలు లేవు, మేము సవాలు కాని ఉబ్బిన మరియు అస్థిరమైన దృశ్యాలలో PODM కోసం కఠినమైన సారూప్య విశ్లేషణను అందిస్తాము. మరోవైపు, నమూనా పరిమితులను తగ్గించడం మరియు ఎండ్-టు-ఎండ్ శిక్షణను నిర్వహించడం ద్వారా, డొమైన్ జ్ఞానాన్ని (మోడల్స్గా రూపొందించబడింది) మరియు వాస్తవ డేటా పంపిణీలను (నెట్వర్క్ల ద్వారా నేర్చుకున్నది) సమగ్రపరచడానికి మేము PODM ఆధారిత వ్యూహాన్ని కూడా అభివృద్ధి చేస్తాము, ఫలితంగా వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలకు సవాలు చేసే సాధారణ సమిష్టి ఫ్రేమ్వర్క్ వస్తుంది. విస్తృతమైన ప్రయోగాలు మన సిద్ధాంతపరమైన ఫలితాలను ధృవీకరిస్తాయి మరియు ఈ అత్యాధునిక విధానాలకు వ్యతిరేకంగా PODM యొక్క ఆధిపత్యాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. |
5dca5aa024f513801a53d9738161b8a01730d395 | తెలియని వాతావరణం యొక్క మ్యాప్ను నిర్మించడం మరియు అదే సమయంలో నావిగేట్ చేయడానికి ఆ మ్యాప్ను ఉపయోగించడం మొబైల్ రోబోటిక్స్ పరిశోధనలో కేంద్ర సమస్య. ఈ పత్రం సోనార్ ఉపయోగించి ఏకకాలంలో మ్యాపింగ్ మరియు స్థానికీకరణ (CML) ను ఎలా నిర్వహించాలో అనే సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. స్టోకాస్టిక్ మ్యాపింగ్ అనేది CML కు ఒక ఫీచర్-బేస్డ్ విధానం, ఇది విస్తరించిన కల్మాన్ ఐటర్ను వాహనం స్థానికీకరణ మరియు పర్యావరణ మ్యాపింగ్ను చేర్చడానికి సాధారణీకరిస్తుంది. కొత్త ఫీచర్లను మ్యాప్లో ప్రారంభించడానికి, మ్యాప్ ఫీచర్లకు కొలతలను సరిపోల్చడానికి మరియు పాత ఫీచర్లను తొలగించడానికి ఆలస్యమైన సమీప పొరుగు డేటా అసోసియేషన్ వ్యూహాన్ని ఉపయోగించే స్టోకాస్టిక్ మ్యాపింగ్ యొక్క అమలును మేము వివరిస్తాము. ఫిషర్ సమాచారం పరంగా నిర్వచించబడిన అనుకూల సెన్సింగ్ కోసం ఒక మెట్రిక్ ను ప్రవేశపెడతాము మరియు వాహనం యొక్క లోపం ఎలిప్సిస్ యొక్క ప్రాంతాల మొత్తాన్ని మరియు మ్యాప్లో ఫీచర్ అంచనాలను సూచిస్తుంది. రోబోట్ యొక్క ప్రతి సంభావ్య చర్యకు మెట్రిక్ అంచనా వేయడానికి అంచనా వేసిన సెన్సార్ రీడింగులు మరియు అంచనా వేసిన డెడ్-రికౌంటింగ్ లోపాలు ఉపయోగించబడతాయి మరియు అతి తక్కువ ఖర్చును (అనగా, గరిష్ట సమాచారం) ఇచ్చే చర్యను ఎంచుకుంటారు. ఈ సాంకేతికత అనుకరణలు, గాలిలో సోనార్ ప్రయోగాలు, నీటి అడుగున సోనార్ ప్రయోగాల ద్వారా ప్రదర్శించబడుతుంది. ఫలితాలు 1) కదలిక యొక్క అనుకూల నియంత్రణ మరియు 2) కదలిక యొక్క అనుకూల నియంత్రణ మరియు స్కానింగ్ కోసం చూపబడ్డాయి. ఈ వాహనం పర్యావరణంలోని వివిధ వస్తువులను ఎంపికగా అన్వేషించే ధోరణిని కలిగి ఉంటుంది. ఈ అనుకూల అల్గోరిథం యొక్క పనితీరు సరళ రేఖ కదలిక మరియు యాదృచ్ఛిక కదలిక కంటే మెరుగైనదని తేలింది. |
5eb1e4bb87b0d99d62f171f1eede90c98bf266ab | వైర్లెస్ సెన్సార్ నెట్వర్క్లో శక్తి సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వైర్లెస్ పవర్ ట్రాన్స్మిషన్ ఒక మంచి సాంకేతికత. ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం సమర్థవంతంగా పనిచేయాలంటే, నెట్వర్క్ లోపల ప్రయాణించడానికి ఛార్జర్ను మోసుకెళ్లే వాహనం అవసరం. మరోవైపు, స్థిర స్టేషన్ కంటే మొబైల్ బేస్ స్టేషన్ గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుందని బాగా గుర్తించబడింది. ఈ వ్యాసంలో, వైర్లెస్ ఛార్జింగ్ వాహనంపై మొబైల్ బేస్ స్టేషన్ను సమ-స్థాపించే ఆసక్తికరమైన సమస్యను పరిశీలిస్తాము. మేము ఒక ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యను అధ్యయనం చేస్తున్నాము, ఇది ప్రయాణ మార్గాన్ని, ఆపే పాయింట్లను, ఛార్జింగ్ షెడ్యూల్ మరియు ఫ్లో రూటింగ్ను సంయుక్తంగా ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. మా అధ్యయనం రెండు దశల్లో జరుగుతుంది. మొదట, మేము ఒక ఆదర్శ సమస్యను అధ్యయనం చేస్తాము, అది ప్రయాణ సమయం సున్నా అని అనుకుంటుంది, మరియు ఈ ఆదర్శ సమస్యకు నిరూపితమైన సమీప-ఉత్తమ పరిష్కారాన్ని అభివృద్ధి చేస్తుంది. రెండవ దశలో, సున్నా ప్రయాణ సమయం లేని ఆచరణాత్మక పరిష్కారాన్ని ఎలా అభివృద్ధి చేయాలో మరియు ఈ పరిష్కారం మరియు అసలు సమస్యకు తెలియని సరైన పరిష్కారం మధ్య పనితీరు అంతరాన్ని కొలవడానికి మేము చూపిస్తాము. |
229547ed3312ee6195104cdec7ce47578f92c2c6 | ఒక పరిశ్రమలో కంపెనీల పనితీరులో వ్యత్యాసాల ఆవిర్భావానికి కంపెనీల డైనమిక్ సామర్థ్యాలు ఎలా కారణమవుతాయో ఈ పత్రం పరిశీలిస్తుంది. వ్యూహాత్మక మరియు సంస్థాగత సిద్ధాంతం రెండింటి నుండి అంతర్దృష్టులను సంశ్లేషణ చేయడం ద్వారా, డైనమిక్ సామర్థ్యాల యొక్క నాలుగు పనితీరు-సంబంధిత లక్షణాలను ప్రతిపాదించారుః డైనమిక్ సామర్థ్య విస్తరణ యొక్క సమయము, ప్రత్యామ్నాయ వనరుల ఆకృతీకరణల కోసం అన్వేషణలో భాగంగా అనుకరణ, డైనమిక్ సామర్థ్య విస్తరణ ఖర్చు మరియు డైనమిక్ సామర్థ్యాలను విస్తరించడానికి నేర్చుకోవడం. ఈ లక్షణాలు వ్యత్యాస సంస్థ పనితీరు ఆవిర్భావానికి ఎలా దోహదం చేస్తాయో సూచించే సిద్ధాంతపరమైన ప్రతిపాదనలు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. ఒక సంస్థ యొక్క పరిణామ ప్రక్రియల మార్పుకు మార్గనిర్దేశం చేసే సాధారణ పద్ధతుల సమితిగా డైనమిక్ సామర్థ్యాన్ని నమూనాగా రూపొందించిన ఒక అధికారిక నమూనా ప్రదర్శించబడుతుంది. మోడల్ యొక్క అనుకరణ డైనమిక్ సామర్థ్యం విస్తరణ ద్వారా మార్పు ప్రక్రియలో అంతర్దృష్టులను ఇస్తుంది మరియు సిద్ధాంతపరమైన ప్రతిపాదనల మెరుగుదలలను అనుమతిస్తుంది. ఈ అధ్యయనంలో ఆసక్తికరమైన విషయాలలో ఒకటి ఏమిటంటే, డైనమిక్ సామర్థ్యాలు సంస్థల మధ్య సమానంగా ఉన్నప్పటికీ, డైనమిక్ సామర్థ్యాల విస్తరణ యొక్క ఖర్చులు మరియు సమయ వ్యవధి సంస్థల మధ్య భిన్నంగా ఉంటే, సంస్థల మధ్య బలమైన పనితీరు వ్యత్యాసాలు తలెత్తవచ్చు. |
b533b13910cc0de21054116715988783fbea87cc | ఈ రోజుల్లో ఇంటర్నెట్ ద్వారా ప్రభుత్వ, వాణిజ్య సేవలు ఎక్కువగా వినియోగిస్తున్నారు. అందువల్ల సమాచార భద్రత అనేది సమాచార సమాజంలో మరింత ముఖ్యమైన అంశంగా మారింది. మరో విధంగా, కొన్ని డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు కూడా చొరబాటును గుర్తించడంలో దోహదం చేస్తాయి. చొరబాటును గుర్తించడానికి ఉపయోగించే కొన్ని డేటా మైనింగ్ పద్ధతులను రెండు వర్గాలుగా వర్గీకరించవచ్చుః దుర్వినియోగ చొరబాటును గుర్తించడం మరియు అసాధారణ చొరబాటును గుర్తించడం. దుర్వినియోగం అనేది ఎల్లప్పుడూ వ్యవస్థ యొక్క తెలిసిన సున్నితత్వాన్ని దోపిడీ చేసే తెలిసిన దాడులు మరియు హానికరమైన కార్యకలాపాలను సూచిస్తుంది. అనోమాలి అంటే సాధారణంగా ఒక చొరబాటును సూచించే ఒక సాధారణ కార్యాచరణ. ఈ పత్రంలో, చొరబాటును గుర్తించడానికి డేటా మైనింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించడంపై 23 సంబంధిత పత్రాల మధ్య పోలిక జరిగింది. మా పని డేటా మైనింగ్ మరియు సాఫ్ట్ కంప్యూటింగ్ టెక్నిక్లపై అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది, అవి ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (ఎఎన్ఎన్), సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (ఎస్విఎం) మరియు మల్టీవేరియట్ అడాప్టివ్ రిగ్రెషన్ స్ప్లైన్ (ఎంఎఆర్ఎస్) మొదలైనవి. ఈ కాగితంలో, చొరబాటును గుర్తించడానికి ఉపయోగించే IDS డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు మరియు టపుల్స్ మధ్య పోలిక చూపబడింది. ఈ 23 సంబంధిత పత్రాలలో, 7 పరిశోధన పత్రాలు ANN ను ఉపయోగిస్తాయి మరియు 4 SVM ను ఉపయోగిస్తాయి, ఎందుకంటే ANN మరియు SVM ఇతర నమూనాలు మరియు నిర్మాణాల కంటే మరింత నమ్మదగినవి. అంతేకాకుండా, 8 పరిశోధనలు DARPA1998 టపుల్స్ ను ఉపయోగిస్తాయి మరియు 13 పరిశోధనలు KDDCup1999 ను ఉపయోగిస్తాయి, ఎందుకంటే ప్రామాణిక టపుల్స్ ఇతరులకన్నా చాలా నమ్మదగినవి. ప్రస్తుతం ఉత్తమమైన చొరబాటు గుర్తింపు నమూనా లేదు. అయితే, ఈ పత్రంలో చొరబాటును గుర్తించేందుకు భవిష్యత్ పరిశోధన దిశలను అన్వేషించాలి. కీలక పదాలు- చొరబాటు గుర్తింపు, డేటా మైనింగ్, ANN |
a69fd2ad66791ad9fa8722a3b2916092d0f37967 | అంతేకాకుండా, ఉదాహరణ పట్టణ లేఅవుట్ శకలాలను కలపగల సామర్థ్యం కొత్త సింథటిక్ కంటెంట్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి శక్తివంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. మేము మా వ్యవస్థను ప్రదర్శిస్తాము పట్టణ లేఅవుట్లను సృష్టించడం ద్వారా అనేక వాస్తవ ప్రపంచ నగరాల నుండి ఉదాహరణ శకలాలు ఉపయోగించి, ప్రతి వందల నుండి వేల వరకు నగర బ్లాక్స్ మరియు పొట్లాలను కలిగి ఉంటుంది. పట్టణ నమూనాలను సంశ్లేషణ చేయడానికి ఒక ఇంటరాక్టివ్ వ్యవస్థను ఉదాహరణ ద్వారా ప్రదర్శిస్తాము. మా పద్ధతి ఏకకాలంలో నిర్మాణ-ఆధారిత సంశ్లేషణ మరియు చిత్ర-ఆధారిత సంశ్లేషణ రెండింటినీ నిర్వహిస్తుంది, ఇది ఒక నమ్మదగిన వీధి నెట్వర్క్ మరియు వైమానిక-వీక్షణ చిత్రాలతో పూర్తి పట్టణ లేఅవుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మా విధానం వాస్తవ ప్రపంచ పట్టణ ప్రాంతాల నిర్మాణం మరియు చిత్ర డేటాను మరియు సంశ్లేషణ అల్గోరిథంను ఉపయోగిస్తుంది, ఉదాహరణ ద్వారా సంక్లిష్టమైన లేఅవుట్లను సులభంగా మరియు ఇంటరాక్టివ్గా ఉత్పత్తి చేయడానికి అనేక ఉన్నత స్థాయి కార్యకలాపాలను అందిస్తుంది. తక్కువ స్థాయి నిర్మాణ వివరాల గురించి ఆందోళన చెందకుండా, జాయింట్, ఎక్స్పాండ్, మరియు బ్లెండ్ వంటి కార్యకలాపాల క్రమం ద్వారా వినియోగదారు కొత్త పట్టణ లేఅవుట్లను సృష్టించవచ్చు. |
9b8be6c3ebd7a79975067214e5eaea05d4ac2384 | గ్రాడియంట్ అవరోహణ ఒక స్థానిక కనిష్టీకరణకు సమాంతరంగా ఉందని మేము చూపిస్తాము, దాదాపుగా యాదృచ్ఛిక ప్రారంభంతో. డైనమిక్ సిస్టమ్స్ సిద్ధాంతం నుండి స్థిరమైన మానిఫోల్డ్ సిద్ధాంతాన్ని వర్తింపజేయడం ద్వారా ఇది నిరూపించబడింది. |
75235e03ac0ec643e8a784f432e6d1567eea81b7 | గనుల త్రవ్వకానికి సంబంధించిన డేటా ప్రవాహాలు గత దశాబ్ద కాలంలో పరిశోధనల ఆసక్తికి కేంద్ర బిందువుగా ఉన్నాయి. హార్డ్వేర్ మరియు సాఫ్ట్వేర్ పురోగతులు గతంలో కంటే వేగంగా డేటా ఉత్పత్తిని ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా ఈ పరిశోధన యొక్క ప్రాముఖ్యతకు దోహదపడ్డాయి. ఈ వేగంగా ఉత్పత్తి అయ్యే డేటాను డేటా స్ట్రీమ్స్ అని పిలుస్తారు. క్రెడిట్ కార్డు లావాదేవీలు, గూగుల్ సెర్చ్, నగరంలో ఫోన్ కాల్స్, ఇంకా అనేక ఇతరవి సాధారణ డేటా ప్రవాహాలు. అనేక ముఖ్యమైన అప్లికేషన్లలో, ఈ స్ట్రీమింగ్ డేటాను నిజ సమయంలో విశ్లేషించడం తప్పనిసరి. సాంప్రదాయక డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు డేటా స్ట్రీమ్ మైనింగ్ అవసరాలను తీర్చడంలో విఫలమయ్యాయి. కొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలను అభివృద్ధి చేయడంలో లేదా స్ట్రీమింగ్ వాతావరణంలో పనిచేయడానికి వీలు కల్పించడానికి నిష్క్రమించే వాటిని స్వీకరించడంలో యాదృచ్ఛికీకరణ, సామీప్యత మరియు అనుసరణను విస్తృతంగా ఉపయోగించారు. ఈ పత్రం డేటా స్ట్రీమ్ మైనింగ్ ప్రాంతంలో కీలక మైలురాళ్ళు మరియు కళ యొక్క స్థితిని సమీక్షిస్తుంది. భవిష్యత్ లో కూడా ఈ సదస్సులో అంతర్దృష్టులు ప్రదర్శించబడుతున్నాయి. C © 2011 విలే పీరియోడికల్స్, ఇంక్. |
2327ad6f237b37150e84f0d745a05565ebf0b24d | బిట్ కాయిన్ అనేది విస్తృతంగా అవలంబించబడిన మొదటి డిజిటల్ కరెన్సీ. పేర్ల మధ్య చెల్లింపులు జరుగుతుండగా, బిట్ కాయిన్ బలమైన గోప్యతా హామీలను అందించదుః చెల్లింపు లావాదేవీలు పబ్లిక్ వికేంద్రీకృత లెడ్జర్లో నమోదు చేయబడతాయి, దీని నుండి చాలా సమాచారాన్ని తీసివేయవచ్చు. జీరో నాణెం (మియర్స్ మరియు ఇతరులు, IEEE S&P 2013) ఈ గోప్యతా సమస్యలలో కొన్నింటిని చెల్లింపు యొక్క మూలం నుండి లావాదేవీలను అన్లింక్ చేయడం ద్వారా పరిష్కరిస్తుంది. అయితే, ఇది ఇప్పటికీ చెల్లింపుల గమ్యస్థానాలు మరియు మొత్తాలను వెల్లడిస్తుంది మరియు దాని కార్యాచరణ పరిమితం. ఈ పత్రంలో, మేము బలమైన గోప్యతా హామీలతో పూర్తి స్థాయి లెడ్జర్ ఆధారిత డిజిటల్ కరెన్సీని నిర్మిస్తాము. మా ఫలితాలు సున్నా-జ్ఞానం సంక్షిప్త నాన్-ఇంటరాక్టివ్ ఆర్గ్యుమెంట్స్ ఆఫ్ నాలెడ్జ్ (zk-SNARKs) లో ఇటీవలి పురోగతిని పెంచుతాయి. మొదట, మేము వికేంద్రీకృత అనామక చెల్లింపు పథకాలను (DAP పథకాలు) రూపొందించాము మరియు నిర్మిస్తాము. ఒక డిఎపి పథకం వినియోగదారులు నేరుగా ప్రైవేటుగా ఒకరికొకరు చెల్లించుకునేందుకు వీలు కల్పిస్తుందిః సంబంధిత లావాదేవీ చెల్లింపు యొక్క మూలం, గమ్యం మరియు బదిలీ చేసిన మొత్తాన్ని దాచిపెడుతుంది. నిర్మాణం యొక్క భద్రతకు సంబంధించిన అధికారిక నిర్వచనాలు మరియు రుజువులను మేము అందిస్తాము. రెండవది, మేము జీరో క్యాష్ ను నిర్మిస్తాము, ఇది మా DAP పథకం నిర్మాణం యొక్క ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ. జీరో నగదులో, లావాదేవీలు 1 కిలోబైట్ కంటే తక్కువ మరియు ధృవీకరించడానికి 6 మి. సె. ల కన్నా తక్కువ సమయం పడుతుంది - తక్కువ అనామక జీరో నాణెం కంటే ఎక్కువ సామర్థ్యం మరియు సాదా బిట్ నాణెంతో పోటీపడుతుంది. |
3d08280ae82c2044c8dcc66d2be5a72c738e9cf9 | నేను ఒక హైబ్రిడ్ మాతృక కారకాల మోడల్ను ప్రదర్శిస్తున్నాను, ఇది వినియోగదారులు మరియు అంశాలను వారి కంటెంట్ లక్షణాల యొక్క సరళ కలయికలుగా సూచిస్తుంది. ఈ నమూనా కోల్డ్ స్టార్ట్ లేదా స్పార్క్ ఇంటరాక్షన్ డేటా దృశ్యాలలో (వినియోగదారు మరియు అంశం మెటాడేటాను ఉపయోగించి) సహకార మరియు కంటెంట్ ఆధారిత నమూనాలు రెండింటినీ అధిగమిస్తుంది మరియు ఇంటరాక్షన్ డేటా పుష్కలంగా ఉన్న స్వచ్ఛమైన సహకార మాతృక కారకాల నమూనా వలె కనీసం పనిచేస్తుంది. అదనంగా, మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఫీచర్ ఎంబెడెడ్లు సెమాంటిక్ సమాచారాన్ని వర్డ్ ఎంబెడెడ్ విధానాలను గుర్తుచేసే విధంగా ఎన్కోడ్ చేస్తాయి, ట్యాగ్ సిఫార్సులు వంటి అనేక సంబంధిత పనులకు వాటిని ఉపయోగకరంగా చేస్తాయి. |
25d1a2c364b05e0db056846ec397fbf0eacdca5c | మాతృక కారకాలపై ఆధారపడిన పద్ధతులు ద్విపద డేటా విశ్లేషణలో ప్రాచుర్యం పొందాయి, ఇక్కడ ఒక ప్రాథమిక సమస్య, ఉదాహరణకు, పదం-పత్ర మాతృక ఇచ్చిన పదాలు మరియు పత్రాలను డాక్యుమెంట్ క్లస్టరింగ్ లేదా సహ-క్లస్టరింగ్ చేయడం. నాన్ నెగటివ్ మాతృక త్రివిభాగీకరణ (NMTF) సహ-క్లస్టరింగ్ కోసం ఒక మంచి సాధనంగా ఉద్భవించింది, అన్ని కారకాల మాతృకలను నాన్ నెగటివ్గా పరిమితం చేసిన 3-కారకాల విచ్ఛిన్నం X USV ను కోరుతోంది, అనగా, U P 0; S P 0; V P 0: ఈ కాగితంలో మేము ఆర్తోగోనల్ NMTF కోసం గుణక నవీకరణలను అభివృద్ధి చేస్తాము, ఇక్కడ X USV ను ఆర్తోగోనాలిటీ పరిమితులతో, UU 1⁄4 I; మరియు VV 1⁄4 I, స్టీఫెల్ మానిఫోర్డ్లపై నిజమైన ప్రవణతలను ఉపయోగించుకుంటుంది. వివిధ డాక్యుమెంట్ డేటా సెట్లపై చేసిన ప్రయోగాలు డాక్యుమెంట్ క్లస్టరింగ్ కోసం మా పద్ధతి బాగా పనిచేస్తుందని మరియు పదాలు మరియు పత్రాలను సహ-క్లస్టరింగ్ చేయడం ద్వారా బహుళ పదాలను వెల్లడించడంలో ఉపయోగకరంగా ఉంటుందని నిరూపించాయి. 2010 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
461ac81b6ce10d48a6c342e64c59f86d7566fa68 | ఈ ప్రచురణలో IEEE కాపీరైట్ కలిగి లేని పునః ముద్రణ కథనాలు ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసాల పూర్తి పాఠం IEEE Xplore లో అందుబాటులో లేదు. |
c03fb606432af6637d9d7d31f447e62a855b77a0 | విద్యాపరంగా విజయవంతమైన విద్యార్థులు తమ అధ్యయనాలలో నిమగ్నమై ఉన్నారని రుజువు ఉన్నప్పటికీ, విద్యార్థి నిశ్చితార్థాన్ని స్పష్టంగా నిర్వచించడం కష్టం. విద్యార్థుల నిశ్చితార్థం సాధారణంగా రెండు కోణాలను కలిగి ఉంటుంది, సామాజిక మరియు విద్యా. సోషల్ మీడియా, డిజిటల్ టెక్నాలజీలను వేగంగా అవలంబించడం వల్ల విద్యార్థుల నిశ్చితార్థాన్ని మెరుగుపరచడానికి వాటిని ఉపయోగించుకోవడంలో ఆసక్తి పెరుగుతోంది. ఈ పత్రం మొదటి సంవత్సరం మనస్తత్వశాస్త్ర విద్యార్థి బృందంలో ఫేస్బుక్ వాడకాన్ని పరిశీలిస్తుంది మరియు మెజారిటీ విద్యార్థులు (94%) ఫేస్బుక్ ఖాతాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ మరియు రోజుకు సగటున ఒక గంట ఫేస్బుక్లో గడిపినప్పటికీ, ఉపయోగం ప్రధానంగా సామాజికంగా ఉందని తేలింది. వ్యక్తిత్వ కారకాలు వాడుక నమూనాలను ప్రభావితం చేశాయి, ఎక్కువ మంది విద్యార్థులు తక్కువ మంది విద్యార్థుల కంటే ఫేస్బుక్ను తక్కువ ఉపయోగించుకుంటారు. విద్యాసంబంధమైన నిశ్చితార్థాన్ని పెంచే విధంగా సామాజిక నిశ్చితార్థాన్ని ప్రోత్సహించే బదులు, ఫేస్బుక్ ఒక పరధ్యాన ప్రభావాన్ని కలిగి ఉంటుందని ఈ కాగితం వాదించింది. |
171071069cb3b58cfe8e38232c25bfa99f1fbdf5 | మీ గురించి ఇతరులకు తెలియజేయడానికి కొత్త మార్గాలు ఈ సైబర్ సోషల్ సాధనం వ్యక్తిత్వం మరియు గుర్తింపును పరిశీలించడానికి ఒక కొత్త విశ్లేషణ సైట్ను అందిస్తుంది. ప్రస్తుత అధ్యయనం సోషల్ నెట్వర్కింగ్ వెబ్సైట్ ఫేస్బుక్. కామ్లో నార్సిసిజం మరియు ఆత్మగౌరవం ఎలా వ్యక్తమవుతుందో పరిశీలిస్తుంది . యార్క్ విశ్వవిద్యాలయంలో 100 మంది ఫేస్బుక్ వినియోగదారుల నుండి స్వీయ-గౌరవం మరియు నార్సిసిస్టిక్ వ్యక్తిత్వ స్వీయ నివేదికలను సేకరించారు. పాల్గొనే వెబ్ పేజీలు కూడా స్వీయ-ప్రమోషనల్ కంటెంట్ లక్షణాల ఆధారంగా కోడ్ చేయబడ్డాయి. పరస్పర విశ్లేషణలు, ఎక్కువ నార్సిసిజం ఉన్న వ్యక్తులు మరియు తక్కువ ఆత్మగౌరవం ఉన్నవారు ఎక్కువ ఆన్లైన్ కార్యకలాపాలతో పాటు కొన్ని స్వీయ-ప్రమోషనల్ కంటెంట్తో సంబంధం కలిగి ఉన్నారని వెల్లడించారు. లింగ భేదాలు వ్యక్తిగత ఫేస్బుక్ వినియోగదారులు ప్రదర్శించే స్వీయ-ప్రమోషనల్ కంటెంట్ రకాన్ని ప్రభావితం చేస్తాయని కనుగొనబడింది. సామాజిక నెట్వర్కింగ్ వెబ్ సైట్ల పై నార్సిసిజం మరియు ఆత్మగౌరవం యొక్క చిక్కులు మరియు భవిష్యత్ పరిశోధన దిశలు చర్చించబడ్డాయి. |
5e30227914559ce088a750885761adbb7d2edbbf | ఇంటర్నెట్ లో సోషల్ నెట్వర్క్ లలో చేరడానికి టీనేజ్ లు స్వేచ్ఛగా వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని ఇవ్వవచ్చు. ఆ తర్వాత, వారి తల్లిదండ్రులు వారి పత్రికలను చదివినప్పుడు వారు ఆశ్చర్యపోతారు. యువకులు ఆన్లైన్లో పెడుతున్న వ్యక్తిగత సమాచారంపై సమాజాలు ఆగ్రహం వ్యక్తం చేస్తున్నాయి. టీనేజ్ లు, విద్యార్థులు వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని పోస్ట్ చేస్తే దానివల్ల కొన్ని పరిణామాలు వస్తాయి. ఈ వ్యాసం ఒక ప్రైవసీ పారడాక్స్ ను వర్ణించడం ద్వారా సోషల్ నెట్వర్క్లలో ప్రైవసీ సమస్యలపై అల్లర్లు గురించి చర్చించనుంది; ప్రైవేట్ వర్సెస్ పబ్లిక్ స్పేస్; మరియు, సోషల్ నెట్వర్కింగ్ ప్రైవసీ సమస్యలు. చివరగా, ప్రైవసీ పారడాక్స్ ను పరిష్కరించడానికి సహాయపడే ప్రైవసీ పరిష్కారాలు మరియు చర్యలను ప్రతిపాదించనున్నారు. |
6c394f5eecc0371b43331b54ed118c8637b8b60d | విస్తృత ఐసోలేషన్ పనితీరును పొందటానికి బహుళ-విభాగం శక్తి డివైడర్ యొక్క నవల డిజైన్ ఫార్ములా తీసుకోబడింది. ఈ రూపకల్పన సూత్రం సింగిల్ టెర్మినేటెడ్ ఫిల్టర్ డిజైన్ సిద్ధాంతం మీద ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ పత్రం ప్రతిపాదిత రూపకల్పన సూత్రం యొక్క ప్రామాణికతను చూపించడానికి బహుళ విభాగం శక్తి డివైడర్ యొక్క అనేక అనుకరణ మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను అందిస్తుంది. బహుళ-ఆక్టేవ్ ఐసోలేషన్ లక్షణంతో బహుళ-సెక్షన్ పవర్ డివైడర్ యొక్క అద్భుతమైన పనితీరును ప్రయోగాలు చూపుతాయి. |
d12e3606d94050d382306761eb43b58c042ac390 | విద్యార్థుల విజయానికి (లేదా వైఫల్యానికి) దారితీసే అంశాలను అర్థం చేసుకోవడం ఒక ఆసక్తికరమైన మరియు సవాలు సమస్య. కేంద్రీకృత ప్లేస్మెంట్ పరీక్షలు మరియు భవిష్యత్ విద్యాసంబంధమైన విజయాలు సంబంధిత భావనలుగా పరిగణించబడుతున్నందున, ప్లేస్మెంట్ పరీక్షల వెనుక ఉన్న విజయ కారకాల విశ్లేషణ విద్యాసంబంధమైన విజయాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ అధ్యయనంలో టర్కీలోని సెకండరీ ఎడ్యుకేషన్ ట్రాన్సిషన్ సిస్టమ్ నుండి పెద్ద మరియు ఫీచర్ రిచ్ డేటాసెట్ను ఉపయోగించి సెకండరీ ఎడ్యుకేషన్ ప్లేస్మెంట్ టెస్ట్ ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి మేము నమూనాలను అభివృద్ధి చేసాము మరియు ఆ అంచనా నమూనాలపై సున్నితత్వ విశ్లేషణను ఉపయోగించి మేము చాలా ముఖ్యమైన అంచనా కారకాలను గుర్తించాము. ఫలితాల్లో C5 నిర్ణయ వృక్ష అల్గోరిథం 95% ఖచ్చితత్వంతో ఉత్తమ అంచనా అని తేలింది, తరువాత మద్దతు వెక్టర్ యంత్రాలు (91% ఖచ్చితత్వంతో) మరియు కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు (89% ఖచ్చితత్వంతో) ఉన్నాయి. లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మోడల్స్ 82 శాతం ఖచ్చితత్వంతో నాలుగు మోడళ్లలో అతి తక్కువ ఖచ్చితత్వంతో వచ్చాయి. విద్యార్థికి స్కాలర్షిప్ ఉందా, విద్యార్థికి తోబుట్టువుల సంఖ్య ఉందా, మునుపటి సంవత్సరాల్లో గ్రేడ్ పాయింట్ సగటు అనేది పరీక్షా స్కోర్ల యొక్క అతి ముఖ్యమైన సూచనలలో ఒకటి అని సున్నితత్వ విశ్లేషణ వెల్లడించింది. 2012 ఎల్సెవియర్ లిమిటెడ్ అన్ని హక్కులు ప్రత్యేకించబడ్డాయి. |
75859ac30f5444f0d9acfeff618444ae280d661d | బహుళ జీవశాస్త్ర వ్యవస్థలు అనేక పెద్ద ఎత్తున జీవశాస్త్ర అనువర్తనాలలో (ఉదా. FBI-IAFIS, భారతదేశంలో UIDAI వ్యవస్థ) ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ఎందుకంటే అవి యూనిబయోమెట్రిక్ వ్యవస్థలతో పోలిస్తే తక్కువ లోపాల రేట్లు మరియు ఎక్కువ జనాభా కవరేజ్ వంటి అనేక ప్రయోజనాలను కలిగి ఉన్నాయి. ఏదేమైనా, మల్టీబయోమెట్రిక్ వ్యవస్థలకు ప్రతి వినియోగదారుకు బహుళ బయోమెట్రిక్ టెంప్లేట్ల (ఉదా. వేలిముద్ర, ఐరిస్ మరియు ముఖం) నిల్వ అవసరం, దీని ఫలితంగా వినియోగదారు గోప్యత మరియు సిస్టమ్ భద్రతకు ప్రమాదం పెరుగుతుంది. వ్యక్తిగత టెంప్లేట్లను రక్షించడానికి ఒక పద్ధతి ఏమిటంటే, బయోమెట్రిక్ క్రిప్టోసిస్టమ్ ఉపయోగించి సంబంధిత టెంప్లేట్ నుండి ఉత్పత్తి చేయబడిన సురక్షిత స్కెచ్ను మాత్రమే నిల్వ చేయడం. దీనికోసం బహుళ స్కెచ్లను నిల్వ చేయాల్సి ఉంటుంది. ఈ కాగితంలో, ఒకే సురక్షిత స్కెచ్గా వినియోగదారు యొక్క బహుళ టెంప్లేట్లను ఏకకాలంలో రక్షించడానికి ఫీచర్-స్థాయి ఫ్యూజన్ ఫ్రేమ్వర్క్ను మేము ప్రతిపాదించాము. మా ప్రధాన రచనలుః (1) రెండు ప్రసిద్ధ బయోమెట్రిక్ క్రిప్టోసిస్టమ్స్, నామరీ, ఫజి వాల్ట్ మరియు ఫజి కమిట్మెంట్ ఉపయోగించి ప్రతిపాదిత ఫీచర్-లెవల్ ఫ్యూజన్ ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క ఆచరణాత్మక అమలు మరియు (2) రెండు వేర్వేరు డేటాబేస్ల (ఒక రియల్ మరియు ఒక వర్చువల్ మల్టీమోడల్ డేటాబేస్) ఆధారంగా ప్రతిపాదిత మల్టీబయోమెట్రిక్ క్రిప్టోసిస్టమ్స్లో మ్యాచింగ్ ఖచ్చితత్వం మరియు భద్రత మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్ యొక్క వివరణాత్మక విశ్లేషణ, ప్రతి ఒక్కటి మూడు అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందిన బయోమెట్రిక్ మోడల్స్, అవి, వేలిముద్రం, ఐరిస్ మరియు ముఖం. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ఇక్కడ ప్రతిపాదించిన రెండు మల్టీబయోమెట్రిక్ క్రిప్టోసిస్టమ్స్ వారి యూనిబయోమెట్రిక్ ప్రతిరూపాలతో పోలిస్తే అధిక భద్రత మరియు సరిపోలే పనితీరును కలిగి ఉన్నాయని చూపిస్తుంది. |
98e03d35857f66c34fa79f3ea0dd2b4e3b670044 | |
65227ddbbd12015ba8a45a81122b1fa540e79890 | వెబ్ పేజీ యొక్క ప్రాముఖ్యత అనేది అంతర్గతంగా ఒక వ్యక్తిగతమైన విషయం, ఇది పాఠకుల ఆసక్తులు, జ్ఞానం మరియు వైఖరిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కానీ వెబ్ పేజీల యొక్క సాపేక్ష ప్రాముఖ్యత గురించి ఇంకా చాలా చెప్పవచ్చు. ఈ పత్రం పేజ్ రాంక్ ను వివరిస్తుంది, వెబ్ పేజీలను నిష్పాక్షికంగా మరియు యాంత్రికంగా రేటింగ్ చేసే పద్ధతి, వాటికి అంకితమైన మానవ ఆసక్తిని మరియు దృష్టిని సమర్థవంతంగా కొలుస్తుంది. పేజ్ రాంక్ ను ఒక ఆదర్శవంతమైన యాదృచ్ఛిక వెబ్ సర్ఫర్ తో పోల్చాం. పెద్ద సంఖ్యలో పేజీల కోసం పేజ్ రాంక్ ను ఎలా సమర్థవంతంగా లెక్కించాలో చూపిస్తాము. మరియు, మేము శోధన మరియు వినియోగదారు నావిగేషన్ కు PageRank ఎలా దరఖాస్తు చూపిస్తున్నాయి. |
0a202f1dfc6991a6a204eaa5e6b46d6223a4d98a | మంచి లక్షణాలను గుర్తించి, ఫ్రేమ్ నుండి ఫ్రేమ్ వరకు ట్రాక్ చేయకపోతే ఫీచర్ ఆధారిత విజువల్ సిస్టమ్ పనిచేయదు. ట్రాకింగ్ అనేది ఒక పెద్ద సమస్యగా పరిష్కరించబడినప్పటికీ, ప్రపంచంలోని భౌతిక పాయింట్లకు అనుగుణంగా బాగా ట్రాక్ చేయగల లక్షణాలను ఎంచుకోవడం ఇప్పటికీ కష్టం. మేము ఒక లక్షణం ఎంపిక ప్రమాణాన్ని ప్రతిపాదించాము, ఇది నిర్మాణం ద్వారా సరైనది ఎందుకంటే ఇది ట్రాకర్ ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు ప్రపంచంలోని పాయింట్లకు అనుగుణంగా లేని అడ్డుపడటం, బహిర్గతం మరియు లక్షణాలను గుర్తించగల లక్షణ పర్యవేక్షణ పద్ధతిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ పద్ధతులు న్యూటన్-రాఫ్సన్ శైలి శోధన పద్ధతులను విస్తరించే కొత్త ట్రాకింగ్ అల్గోరిథం ఆధారంగా ఉంటాయి. మేము అనేక అనుకరణలు మరియు ప్రయోగాలతో పనితీరును పరీక్షిస్తాము. |
4f640c1338840f3740187352531dfeca9381b5c3 | మైనింగ్ సీక్వెన్షియల్ నమూనాల సమస్య ఇటీవల [AS95] లో ప్రవేశపెట్టబడింది. మనకు వరుసల డేటాబేస్ ఇవ్వబడింది, ఇక్కడ ప్రతి వరుస అనేది లావాదేవీల జాబితా లావాదేవీ-సమయం ద్వారా క్రమబద్ధీకరించబడింది, మరియు ప్రతి లావాదేవీ అనేది అంశాల సమితి. సమస్య ఏమిటంటే, వినియోగదారు నిర్దేశించిన కనీస మద్దతుతో అన్ని వరుస నమూనాలను కనుగొనడం, ఇక్కడ ఒక నమూనా యొక్క మద్దతు నమూనాను కలిగి ఉన్న డేటా-క్రమాల సంఖ్య. ఒక క్రమ పద్ధతికి ఉదాహరణగా, ఒక లావాదేవీలో నీ ఫౌండేషన్ మరియు రింగ్ వరల్డ్ ను కొనుగోలు చేసిన వినియోగదారులలో 5% మంది వినియోగదారులు, తరువాత లావాదేవీలో రెండవ ఫౌండేషన్ ను కొనుగోలు చేశారు. ఈ సమస్యను ఈ క్రింది విధంగా సాధారణీకరించాము. మొదట, మేము ఒక నమూనాలో ప్రక్కనే ఉన్న అంశాల మధ్య కనీస మరియు / లేదా గరిష్ట కాల వ్యవధిని పేర్కొనే సమయ పరిమితులను జోడిస్తాము. రెండవది, ఒక క్రమ నమూనా యొక్క ఒక మూలకం లోని అంశాలు ఒకే లావాదేవీ నుండి రావాలి అనే పరిమితిని మేము సడలించాము, బదులుగా వినియోగదారు-నిర్దిష్ట సమయ విండోలో లావాదేవీల సమయాలలో ఉన్న అంశాలను అనుమతించడం. మూడవది, అంశాలపై వినియోగదారు-నిర్వచించిన వర్గీకరణ (ఇస్-ఒక క్రమానుగత) ఇచ్చినట్లయితే, మేము అన్ని స్థాయిల వర్గీకరణలో అంశాలను చేర్చడానికి క్రమ పద్ధతులను అనుమతిస్తాము. మేము GSP ను అందిస్తున్నాము, ఈ సాధారణ క్రమ నమూనాలను కనుగొనే కొత్త అల్గోరిథం. సింథటిక్ మరియు రియల్ లైఫ్ డేటాను ఉపయోగించి అనుభవపూర్వక అంచనా GSP [AS95] లో సమర్పించిన అప్రోరిఅల్ అల్గోరిథం కంటే చాలా వేగంగా ఉందని సూచిస్తుంది. GSP డేటా-సీక్వెన్సుల సంఖ్యతో సరళంగా స్కేల్ అవుతుంది మరియు సగటు డేటా సీక్వెన్సు పరిమాణానికి సంబంధించి చాలా మంచి స్కేల్-అప్ లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది. అలాగే, కంప్యూటర్ సైన్స్ విభాగం, విస్కాన్సిన్ విశ్వవిద్యాలయం, మాడిసన్. |
4282abe7e08bcfb2d282c063428fb187b2802e9c | ఫిల్లర్లను ఉపయోగించుకునే కేసుల క్రమంగా పెరుగుతున్న నేపథ్యంలో వైద్యేతర నిపుణులు లేదా అనుభవం లేని వైద్యులు చికిత్స చేసిన రోగుల సంక్లిష్టతలు కూడా పెరుగుతున్నాయి. ఫిల్లర్ ఇంజెక్షన్లు పొందిన తరువాత తీవ్రమైన సమస్యలను ఎదుర్కొన్న 2 మంది రోగులను మేము ఇక్కడ నివేదిస్తున్నాము మరియు కొవ్వు-ఉత్పన్నమైన మూల కణాల (ADSCs) చికిత్సతో విజయవంతంగా చికిత్స చేయబడ్డారు. కేస్ 1 23 ఏళ్ల మహిళా రోగి, ఆమె నుదిటి, గ్లాబెల్లా, మరియు ముక్కులో ఫిల్లర్ (రెస్టైలేన్) ఇంజెక్షన్ ను వైద్యేతర నిపుణుడు పొందింది. ఇంజెక్షన్ ఇచ్చిన మరుసటి రోజు, 3x3 సెం. మీ. చర్మ నెక్రోసిస్తో వాపు కనిపించింది. కేస్ 2 30 ఏళ్ల మహిళకు ప్రైవేటు క్లినిక్లో హైయాలూరోనిక్ యాసిడ్ జెల్ (జువెడెర్మ్) ను ఆమె ముక్కు వెనుక భాగంలో మరియు చిట్కాపై ఫిల్లర్ ఇంజెక్షన్ ఇచ్చారు. ప్రతి రోగి యొక్క కడుపు ఉపరితల కణజాలం నుండి సేకరించిన ADSC లను కలిగి ఉన్న ఒక ద్రావణాన్ని చర్మంలో మరియు చర్మంలో చర్మంలో చొప్పించారు. అదనపు చికిత్స లేకుండా గాయాలు నయమయ్యాయి. నిరంతర పర్యవేక్షణలో, ఇద్దరు రోగులకు ఆపరేషన్ తర్వాత 6 నెలల తర్వాత మాత్రమే చక్కటి సరళ మచ్చలు కనిపించాయి. కొవ్వు-ఉత్పత్తి మూల కణాల ను ఉపయోగించి, ఫిల్లర్ ఇంజెక్షన్ తర్వాత చర్మ నెక్రోసిస్ యొక్క తీవ్రమైన సమస్యలను మేము విజయవంతంగా చికిత్స చేశాము, దీని ఫలితంగా చాలా తక్కువ మచ్చలు ఏర్పడ్డాయి, మరియు గాయం నయం లో మాత్రమే కాకుండా, సౌందర్యంలో కూడా మరింత సంతృప్తికరమైన ఫలితాలు సాధించబడ్డాయి. |
3198e5de8eb9edfd92e5f9c2cb325846e25f22aa | |
bdf434f475654ee0a99fe11fd63405b038244f69 | వందల వేల మంది ఖైదీలకు శిక్షలు విధించడం, పర్యవేక్షణను నిర్ణయించడానికి అమెరికా అంతటా పునరావృత అంచనా స్కోర్లను ఉపయోగిస్తున్నారు. పునరావృతమయ్యే నేరాల అంచనా స్కోర్లలో ఒకదానిని నార్త్ పాయింట్ యొక్క కరెక్షనల్ నేరస్థుల నిర్వహణ ప్రొఫైలింగ్ ఫర్ ప్రత్యామ్నాయ ఆంక్షలు (COMPAS) స్కోర్, కాలిఫోర్నియా మరియు ఫ్లోరిడా వంటి రాష్ట్రాలలో ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది గత పరిశోధనలో నల్లజాతి ఖైదీలకు వ్యతిరేకంగా పక్షపాతంతో నిరూపించబడింది. ఈ జాతి పక్షపాతాన్ని అడ్డుకోవడానికి, మేము ఒక విరుద్ధంగా శిక్షణ పొందిన న్యూరల్ నెట్వర్క్ను అందిస్తున్నాము ఇది పునరావృతతను అంచనా వేస్తుంది మరియు జాతి పక్షపాతాన్ని తొలగించడానికి శిక్షణ పొందింది. COMPAS తో మా నమూనా ఫలితాలను పోల్చినప్పుడు, మేము అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని పొందుతాము మరియు న్యాయం యొక్క మూడు కొలతలలో రెండు సాధించడానికి దగ్గరగా వస్తాముః సమానత్వం మరియు అసమానత. మా నమూనా ఏ అంచనా మరియు జనాభాకు సాధారణీకరించవచ్చు. ఈ పరిశోధన పునరావృత అంచనా వంటి అధిక-స్టాక్స్ రియల్-వరల్డ్ అప్లికేషన్లో శాస్త్రీయ ప్రతిరూపణ మరియు సరళీకరణకు ఒక ఉదాహరణను అందిస్తుంది. |
33fad977a6b317cfd6ecd43d978687e0df8a7338 | ఈ కాగితం స్థానిక ద్విపద నమూనాలు మరియు నమూనా మరియు నమూనా పంపిణీల యొక్క పారామెట్రిక్ వివక్షత ఆధారంగా బూడిదరంగు మరియు భ్రమణ ఇన్వర్యంట్ ఆకృతి వర్గీకరణకు సిద్ధాంతపరంగా చాలా సరళమైన, ఇంకా సమర్థవంతమైన, బహుళ-రిజల్యూషన్ విధానాన్ని అందిస్తుంది. ఈ పద్ధతి కొన్ని స్థానిక ద్విపద నమూనాలను గుర్తించడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, వీటిని ఏకరీతి అని పిలుస్తారు, ఇవి స్థానిక చిత్ర ఆకృతి యొక్క ప్రాథమిక లక్షణాలు మరియు వాటి సంభవించిన హిస్టోగ్రామ్ చాలా శక్తివంతమైన ఆకృతి లక్షణంగా నిరూపించబడింది. మేము ఒక సాధారణ గ్రే-స్కేల్ మరియు భ్రమణ ఇన్వర్యంట్ ఆపరేటర్ ప్రదర్శనను సంగ్రహిస్తాము, ఇది కోణీయ స్థలం యొక్క ఏదైనా క్వాంటిజేషన్ మరియు ఏదైనా ప్రాదేశిక స్పష్టత కోసం ఏకరీతి నమూనాలను గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది మరియు బహుళ-రిజల్యూషన్ విశ్లేషణ కోసం బహుళ ఆపరేటర్లను కలపడానికి ఒక పద్ధతిని అందిస్తుంది. సిరి స్థాయి వైవిధ్యాల పరంగా ప్రతిపాదిత విధానం చాలా బలంగా ఉంది, ఎందుకంటే ఆపరేటర్, నిర్వచనం ప్రకారం, సిరి స్థాయి యొక్క ఏ ఒక్కటి మార్పుకు వ్యతిరేకంగా ఉంటుంది. మరో ప్రయోజనం ఏమిటంటే, ఒక చిన్న పొరుగు ప్రాంతంలో మరియు ఒక లుక్అప్ టేబుల్ లో కొన్ని ఆపరేషన్లతో ఆపరేటర్ ను గ్రహించగలిగే విధంగా కంప్యూటరింగ్ సరళత. భ్రమణ ఇన్వర్యెన్సీ యొక్క నిజమైన సమస్యలలో పొందిన అద్భుతమైన ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు, ఇక్కడ వర్గీకరణదారుడు ఒక నిర్దిష్ట భ్రమణ కోణంలో శిక్షణ పొందాడు మరియు ఇతర భ్రమణ కోణాల నుండి నమూనాలను పరీక్షించాడు, సాధారణ భ్రమణ ఇన్వర్యంట్ స్థానిక బైనరీ నమూనాల సంభవించే గణాంకాలతో మంచి వివక్షతను సాధించవచ్చని నిరూపించారు. ఈ ఆపరేటర్లు స్థానిక చిత్రం ఆకృతీకరణ యొక్క ప్రాదేశిక ఆకృతీకరణను వర్ణించాయి మరియు స్థానిక చిత్రం ఆకృతీకరణ యొక్క విరుద్ధతను వర్ణించే భ్రమణ ఇన్వర్యంట్ విచలన కొలతలతో వాటిని కలపడం ద్వారా పనితీరును మరింత మెరుగుపరచవచ్చు. ఈ ఆర్తోగోనల్ కొలతల యొక్క ఉమ్మడి పంపిణీలు భ్రమణ ఇన్వర్యంట్ ఆకృతి విశ్లేషణకు చాలా శక్తివంతమైన సాధనాలుగా నిరూపించబడ్డాయి. ఇండెక్స్ పదాలుÐ పారామీట్రిక్ కాని, ఆకృతి విశ్లేషణ, అవుటెక్స్, బ్రోడాట్జ్, పంపిణీ, హిస్టోగ్రామ్, విరుద్ధంగా. |
8ade5d29ae9eac7b0980bc6bc1b873d0dd12a486 | |
12a97799334e3a455e278f2a995a93a6e0c034bf | ఈ కాగితం చైనీస్ పద విభజనకు ఒక ఎంబెడ్డింగ్ మ్యాచింగ్ విధానాన్ని ప్రతిపాదించింది, ఇది సాంప్రదాయ శ్రేణి లేబులింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ను సాధారణీకరిస్తుంది మరియు పంపిణీ చేసిన ప్రాతినిధ్యాల ప్రయోజనాన్ని పొందుతుంది. శిక్షణ మరియు అంచనా అల్గోరిథంలు సరళ-సమయ సంక్లిష్టతను కలిగి ఉంటాయి. ప్రతిపాదిత నమూనా ఆధారంగా, ఒక దురాశగల సెగ్మెంటర్ అభివృద్ధి చేయబడుతుంది మరియు బెంచ్మార్క్ కార్పొరేషన్లపై అంచనా వేయబడుతుంది. ప్రయోగాలు చూపిస్తున్నాయి మన దురాశగల సెగ్మెంటర్ మునుపటి న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత వర్డ్ సెగ్మెంటర్ల కంటే మెరుగైన ఫలితాలను సాధిస్తుంది, మరియు దాని పనితీరు అత్యాధునిక పద్ధతులతో పోటీపడుతుంది, దాని సాధారణ ఫీచర్ సెట్ మరియు శిక్షణ కోసం బాహ్య వనరులు లేకపోయినా. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.