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पदानुक्रमित पिटमैन-योर प्रक्रियाक पूर्वक भाषाक मॉडलकेँ सीखबाक लेल आकर्षक विधि अछि, जे बिंदु-अनुमान आधारित विधिसँ बेसी अछि। मुदा, ई मॉडल कम्प्यूटेशनल आ सांख्यिकीय अनुमानक समस्याक कारण लोकप्रिय नहि अछि, जेना कि मेमोरी आ समयक उपयोग, संगहि सैंपलरक खराब मिश्रण। ई कार्यमे हमसभ एकटा नव रूपरेखाक प्रस्ताव करैत छी जे संकुचित प्रत्यय वृक्षक उपयोग करैत एचपीवाईपी मोडलक प्रतिनिधित्व करैत अछि। फेर, हमसभ एहि ढाँचामे एक कुशल अनुमानित अनुमान योजना विकसित करैत छी जे पूर्ण एचपीवाईपीक तुलनामे बहुत कम मेमोरी फुटप्रिंटक साथ अछि आ अनुमान समयमे तेज अछि। प्रयोगात्मक परिणामसभ ई देखाबैत अछि जे अपन मोडलकेँ पूर्ववर्ती एचपीवाईपी मोडलसभक तुलनामे काफी पैग डाटासेटसभमे बनाएल जा सकैत अछि, जखन कि कि ओ परिमाणक अनेक क्रमसँ छोट, प्रशिक्षण आ अनुमानक लेल तेज, आ अत्याधुनिक संशोधित केनेसर-नेय गणना आधारित एलएम स्मूथिंगक 15 प्रतिशत धरि पारस्परिकतासँ बेहतर प्रदर्शन करैत अछि।

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ई पेपर घटनासभ आ अर्थात्मक भूमिकासभक एकटा नव भाषा संसाधनक वर्णन करैत अछि जे वास्तविक दुनियाक स्थितिक विशेषता अछि। कथा योजनामे सम्बन्धित घटनासभक समूह (सम्पादन आ प्रकाशन), घटनासभक एक कालक्रमिक क्रम (प्रकाशित करबासँ पहिने सम्पादन), आ सहभागीसभक अर्थात्मक भूमिका (लेखकसभ पुस्तक प्रकाशित करैत अछि) शामिल अछि । ई प्रकारक विश्व ज्ञान प्राकृतिक भाषाक समझमे प्रारम्भिक अनुसन्धानक केन्द्रमे छल। लिपि मुख्य औपचारिकतासभमे सँ एक छल, जे संसारमे घटैत घटनासभक सामान्य क्रमके प्रतिनिधित्व करैत छल । दुर्भाग्य सँ, एहि ज्ञानक अधिकांश भाग हाथ सँ लिखल गेल छल आ एकरा बनएबामे समय लागल छल। वर्तमान मे मशीन लर्निंग तकनीक, संगहि कोररेफरेन्स चेन कें माध्यम सं लर्निंग कें एक नव दृष्टिकोण, हमरा सभ कें स्वचालित रूप सं खुला डोमेन पाठ सं कथा स्कीमा कें रूप मे समृद्ध घटना संरचना निकालय कें अनुमति दए छै. एहि पेपर मे वर्णित कथाक योजना संसाधन मे लगभग 5000 अद्वितीय घटना अछि जे विभिन्न आकारक योजना मे संयुक्त अछि। हमसभ संसाधनक वर्णन करैत छी, ई कोना सीखल गेल, आ अज्ञात दस्तावेजसभ पर एहि योजनासभक कवरेजक एकटा नव मूल्यांकन।

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भाषण, रोबोटिक्स, वित्त आ जीव विज्ञान मे बहुत रास अनुप्रयोग अनुक्रमिक डाटा सँ संबंधित अछि, जतय क्रमबद्ध मामला आ आवर्ती संरचना आम अछि। मुदा, ई संरचना साधारण कर्नेल फंक्शन द्वारा आसानी सँ कैप्चर नहि कएल जा सकैत अछि। ई संरचनाक नमूना बनाबय लेल, हम गॉसियन प्रक्रियाक लेल अभिव्यक्तिशील बन्द-रूपक कर्नेल फलनक प्रस्ताव करैत छी। परिणामी मोडल, GP-LSTM, पूर्ण रूपसँ दीर्घ-अल्पकालिक स्मृति (LSTM) आवर्ती नेटवर्कसभक प्रेरक पूर्वाग्रहकेँ समेटैत अछि, जबकि गॉसियन प्रक्रियासभक गैर-पैरामेट्रिक संभाव्यताक लाभकेँ बरकरार रखैत अछि । हमसभ प्रस्तावित कर्नेलक गुणसभकेँ गॉसियन प्रक्रियाक सीमांत सम्भावनाक अनुकूलन करैत नव प्रमाणित रूपसँ अभिसरण अर्ध-स्टोकास्टिक ढाल प्रक्रियाक उपयोग करैत सीखैत छी, आ स्केलेबल प्रशिक्षण आ पूर्वानुमानक लेल ई कर्नेलक संरचनाक शोषण करैत छी। ई दृष्टिकोण बेयसियन एल एस टी एम क लेल एकटा व्यावहारिक प्रतिनिधित्व प्रदान करैत अछि। हमसभ कतेको बेन्चमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदर्शन करैत छी, आ एकर परिणाम स्वशासित ड्राइभिङ्ग अनुप्रयोगक गहनतासँ जांच करैत छी, जतय जीपी-एलएसटीएम द्वारा प्रदान कएल गेल भविष्यवाणीक अनिश्चिततासभ विशिष्ट रूपसँ मूल्यवान अछि।

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ई पेपर समीक्षाकेँ अनुशंसित (थम्ब्स अप) या अनुशंसित नहि (थम्ब्स डाउन) रूपमे वर्गीकृत करबाक लेल एकटा सरल अनसुपरवेस्ड लर्निंग एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करैत अछि। समीक्षाक वर्गीकरण समीक्षामे विशेषण वा विशेषणसभक संग लेल गेल वाक्यांशसभक औसत अर्थिक अभिमुखीकरण द्वारा अनुमानित कएल जाइत अछि। कोनो वाक्यांशक सकारात्मक अर्थिक अभिमुखीकरण होएत अछि जखन ओ नीक संगति (उदाहरणक लेल, सूक्ष्म बारीकियां) आ नकारात्मक अर्थिक अभिमुखीकरण होएत अछि जखन ओ खराब संगति (उदाहरणक लेल, बहुत कभिलियर) हो। एहि पेपर मे, कोनो वाक्यांशक अर्थिक अभिमुखीकरणक गणना देल गेल वाक्यांश आ शब्द उत्कृष्ट बीच पारस्परिक सूचनाक रूपमे कएल गेल अछि आ देल गेल वाक्यांश आ शब्द गरीब बीच पारस्परिक सूचनाक घटाएल गेल अछि। समीक्षाक वर्गीकरण अनुशंसित रूपमे कएल जाएत अछि जँ एकर वाक्यांशसभक औसत अर्थिक अभिमुखीकरण सकारात्मक अछि। एल्गोरिथ्म 74% क औसत सटीकता प्राप्त करैत अछि जखन Epinions सँ 410 समीक्षा पर मूल्यांकन कएल जाएत अछि, चारि अलग-अलग डोमेन (ऑटोमोबाइल, बैंक, चलचित्र, आ यात्रा गन्तव्यक समीक्षा) सँ नमूनाित कएल गेल अछि। सटीकता 84% सँ ऑटोमोबाइल समीक्षाक लेल 66% धरि चलचित्र समीक्षाक लेल अछि।

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विद्युत्-प्रवासन (ईएम) एकीकृत परिपथ (आईसी) डिजाइनमे अन्तरसम्पर्क विश्वसनीयताक लेल आगाँ बढ़ैत प्रमुख चिन्तासभमे सँ एक छी । यद्यपि एनालग डिजाइनरसभ ईएम समस्याक बारेमे किछु समयसँ अवगत छल, मुदा डिजिटल सर्किटसभ सेहो आब प्रभावित भऽ रहल अछि । ई वार्ता मूल डिजाइन मुद्दासभ आ ओकर प्रभावसभ पर विद्युत् प्रवासनक दौरान अन्तरसंयोजक भौतिक डिजाइनक सम्बोधन करैत अछि। ई आशय अछि कि विद्युत-प्रवासन-अवरोधक उपायसभ, जेना कि छोटो-लम्बाइ आ जलाशय प्रभावसभ अपनबैत इन्टरकनेक्टमे वर्तमान घनत्व सीमासभ बढाबय । ई प्रभावसभक उपयोग लेआउट चरणमे भविष्यमे आईसी डिजाइन प्रवाहमे ईएम चिन्तासभक आंशिक राहत प्रदान कऽ सकैत अछि ।

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मोबाइल एप्प्स जन स्वास्थ्यमे जीवनशैली हस्तक्षेपक रूपमे कल्याणक प्रचार करबाक आ दीर्घकालीन अवस्थाकेँ कम करबाक लेल आशाजनक अछि, तैयो दीर्घकालीन रोगसँ ग्रसित व्यक्तिसभ मोबाइल एप्प्सक उपयोग या धारणाक बारेमे कम जानकारी अछि। एहि अध्ययनक उद्देश्य छल दीर्घकालीन स्थितिमे रहल व्यक्तिसभमे मोबाइल फोन आधारित स्वास्थ्यक लेल अनुप्रयोगसभक बारेमे व्यवहार आ धारणाक अन्वेषण करब। डाटा संयुक्त राज्य अमेरिका मे 1604 मोबाइल फोन प्रयोक्ताक राष्ट्रीय क्रॉस-सेक्शनल सर्वेक्षण सँ एकत्रित कएल गेल छल जे एम हेल्थ उपयोग, विश्वास आ प्राथमिकताक आकलन केलक। ई अध्ययन स्वास्थ्य अनुप्रयोगक उपयोग, डाउनलोड करबाक कारण, आ क्रोनिक अवस्था द्वारा कथित प्रभावकारिताक जाँच केलक। परिणाम प्रतिभागीसभमे, १ आ ५ एपसभक बीच ३८.९% (३१४/८०७) बिना कोनो अवस्थाक उत्तरदातासभ आ ६.६% (२४/३६४) उच्च रक्तचापक उत्तरदातासभद्वारा रिपोर्ट कएल गेल छल। स्वास्थ्य अनुप्रयोगक उपयोग प्रति दिन २ बेर या बेसी २१.३% (१७२/८०७) बिना कोनो स्थितिक उत्तरदातासभद्वारा रिपोर्ट कएल गेल छल, २.७% (१०/३६४) उच्च रक्तचापक साथ, १३.१% (२६/१९८) मोटापेक साथ, १२.३% (२०/१६३) मधुमेहक साथ, १२.०% (३२/२६७) अवसादक साथ, आ १६.६% (५३/३१९) उच्च कोलेस्ट्रॉलक साथ। लॉजिस्टिक रिग्रेशनक परिणाममे दीर्घकालीन स्थितिमे आ बिनामे व्यक्तिसभक बीच स्वास्थ्य अनुप्रयोग डाउनलोडमे कोनो महत्वपूर्ण अन्तरक संकेत नहि देल गेल छल (पी>.०५) । खराब स्वास्थ्यक संग तुलना करैत, स्व-रिपोर्ट कएल गेल बहुत नीक स्वास्थ्य (ऑड्स रेश्यो [OR] 3.80, 95% CI 2.38-6.09, P<.001) आ उत्कृष्ट स्वास्थ्य (OR 4.77, 95% CI 2.70-8.42, P<.001) वाला व्यक्तिसभमे स्वास्थ्य अनुप्रयोग डाउनलोड करबाक अधिक संभावना छल। तहिना, ओ व्यक्तिसभक तुलनामे जे कहियो वा दुर्लभ रूपसँ शारीरिक गतिविधिमे संलग्न नहि भेल रिपोर्ट करैत छल, स्वास्थ्य अनुप्रयोगक डाउनलोड ओ व्यक्तिसभमे बेसी होएबाक संभावना छल जे सप्ताहमे १ दिन व्यायाम (OR २.४७, ९५% CI १.६- ३.८३, P<.००१), सप्ताहमे २ दिन (OR ४.७७, ९५% CI ३.२७- ६.९४, P<.००१), सप्ताहमे ३ सँ ४ दिन (OR ५.००, ९५% CI ३.५२- ७.१०, P<.००१), आ सप्ताहमे ५ सँ ७ दिन (OR ४.६४, ९५% CI ३.११- ६.९२, P<.००१) रिपोर्ट करैत छल । सभ लॉजिस्टिक रिग्रेशन परिणाम आयु, लिंग, आ नस्ल या जातीयताक लेल नियंत्रित। निष्कर्ष ई अध्ययनक परिणामसँ पता चलैत अछि जे व्यक्तिसभक स्व-रिपोर्ट कएल गेल खराब स्वास्थ्य आ कम शारीरिक गतिविधि दर, तर्कसंगत रूपसँ जे स्वास्थ्य एपसँ बेसी लाभान्वित होएत, ई स्वास्थ्य उपकरणसभ डाउनलोड आ उपयोगक रिपोर्ट करैक कम संभावना छल।

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औसत-वैरिएन्स पोर्टफोलियो विश्लेषण लाभ आ जोखिमक बीचक व्यापार-ऑफक पहिल मात्रात्मक उपचार प्रदान केलक। हमसभ विस्तृत रूपमे वर्णन करैत छी उद्देश्य आ बाधासभक बीच अन्तरक्रियाक एक संख्यामे एकल-अवधि भेरियन्टसभमे, सेमिभेरिएन्स मोडेलसभ सहित। विशेष जोर अतिरिक्त प्रदर्शनक दंड सँ बचबाक पर देल गेल अछि। परिणामकेँ निर्माणक खम्भाक रूपमे प्रयोग कएल जाइत अछि आ परिदृश्य वृक्षसभक आधारमे बहु-अवधि मॉडलसभक विकास आ सैद्धांतिक विश्लेषणमे प्रयोग कएल जाइत अछि। एक प्रमुख गुण अछि भविष्यक निर्णयमे अतिरिक्त धन हटाबैक संभावना, जे अनुमानित डाउनसाइड जोखिम कम करबैत अछि।

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मुख्य घटक विश्लेषणक एक गैर-रेखीय रूपक लेल एकटा नव विधि प्रस्तावित कएल गेल अछि। अभिन्न संचालक कर्नेल फलनक उपयोग द्वारा, कोनो व्यक्ति उच्च आयामी सुविधा स्थानमे मुख्य घटकक कुशलतापूर्वक गणना कए सकैत अछि, जे किछ गैर-रैखिक मानचित्र द्वारा इनपुट स्थानसँ संबंधित अछि, उदाहरणक लेल, 16-16 छविमे सभ संभावित पाँच-पिक्सेल उत्पादक स्थान। हम विधि क व्युत्पन्न क दैत छी आ पैटर्न मान्यता क लेल बहुपद सुविधा निष्कर्षण पर प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत करैत छी।

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हमसभ एक विधि प्रस्तुत करैत छी जे स्वचालित रूपेँ वस्तु स्थानियकरण आ मान्यताक लेल अछि जे 3D बिन्दु बादलमे अछि जे बाहरी शहरी दृश्यसभक प्रतिनिधित्व करैत अछि। ई पद्धति अप्रत्यक्ष आकारक मॉडल (आईएसएम) फ्रेमवर्क पर आधारित अछि, जे वस्तुसभके अपन केन्द्र स्थानक लेल मतदान कऽ कऽ पहिचान करैत अछि। एकर लेल प्रति वर्ग केवल किछु प्रशिक्षण उदाहरणक आवश्यकता होएत अछि, जे व्यावहारिक उपयोगक लेल एकटा महत्वपूर्ण गुण अछि। हमसभ स्पिन छवि विवरणक एकटा सुधारित संस्करणक परिचय आ मूल्यांकन सेहो करैत छी, जे सामान्य दिशा अनुमानमे बिन्दु घनत्व भिन्नता आ अनिश्चितताक लेल अधिक मजबूत अछि। हमरा सभक प्रयोगक परिणाम ई भेल जे ई परिवर्तनसभक पहिचानक प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ल। ओहायो डाटासेटमे सटीकता आ रिकॉल दुनूमे महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करैत छी, जहिमे कुल 150,000 मीटर शहरी क्षेत्रक संयुक्त हवाई आ जमीनी लिडार स्कैन शामिल अछि।

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संचार आ नियन्त्रणमे सैद्धान्तिक आ व्यावहारिक समस्याक एक महत्वपूर्ण वर्ग सांख्यिकीय प्रकृतिक अछि। ऐहन समस्या अछि: (i) यादृच्छिक संकेतक भविष्यवाणी; (ii) यादृच्छिक संकेतकेँ यादृच्छिक शोरसँ अलग करनाइ; (iii) यादृच्छिक शोरक उपस्थितिमे ज्ञात रूपक संकेत (पल्स, साइनसॉइड्स) क पता लगानाइ। अपन अग्रणी कार्यमे, वीनर [1]3 देखाएलक जे समस्या (i) आ (ii) तथाकथित वीनर-होफ अभिन्न समीकरणक लेल नेतृत्व करैत अछि; ओ स्थिर सांख्यिकी आ तर्कसंगत स्पेक्ट्राक व्यावहारिक रूपसँ महत्वपूर्ण विशेष मामलामे ई अभिन्न समीकरणक समाधानक लेल एक विधि (स्पेक्ट्रल कारक) सेहो देलनि। बहुत विस्तार आ सामान्यीकरण विनेर के मूल कार्यक अनुसरण केलक। ज़ादेह आ रगाज़िनी परिमित-स्मृति मामलाक समाधान केलक। संगहि आ स्वतंत्र रूप सँ बोडे आ शैनन [3] सँ, ओ समाधानक एकटा सरलीकृत विधि [२] सेहो देलनि। बूटन गैर-स्थिर विनेर-होफ समीकरणक चर्चा केलक। ई परिणाम आब मानक पाठमे अछि [५-६] । एहि मुख्य रेखाक साथ किछु अलग दृष्टिकोण हालहिमे डार्लिंगटन [7] द्वारा देल गेल अछि। नमूना संकेतसभक लेल विस्तारक लेल, देखू, उदा., फ्रैंकलिन [8], लीस [9]. वीनरहोफ समीकरणक स्वयंसिद्ध कार्यसभ पर आधारित दोसर दृष्टिकोण (जे गैर-स्थिर समस्यासभ पर सेहो लागू होइत अछि जबकि पूर्ववर्ती विधिसभ सामान्य रूपसँ नहि करैत अछि), डेविस द्वारा अग्रणी कएल गेल अछि [10] आ बहुत रास अन्य द्वारा लागू कएल गेल अछि, उदाहरणक लेल, शिन्ब्रोट [11], ब्लम [12], पुगाचेव [13], सोलोडोव्निकोव [14] । ई सभ कार्यमे लक्ष्य रैखिक गतिशील प्रणालीक (वीनर फिल्टर) विनिर्देश प्राप्त करैक अछि जे आकस्मिक संकेतक पूर्वानुमान, पृथक्करण, अथवा पता लगाबैक कार्य करैत अछि। 2 7212 Bellona Ave. 3 कोष्ठक मे अंक कागज के अंत मे संदर्भ के संकेत करैत अछि. निश्चित रूपसँ, सामान्य रूपसँ ई काजसभ गैर-रेखीय फिल्टरसभद्वारा बेसी नीकसँ कएल जा सकैत अछि । वर्तमानमे, तथापि, ई गैर-रैखिक फिल्टरसभक प्राप्ति (दुनू सैद्धांतिक आ व्यावहारिक रूपसँ) क लेल कम वा किछुओ ज्ञात नहि अछि। उपकरण आ नियामक प्रभाग द्वारा योगदान देल गेल आ द अमेरिकन सोसाइटी अफ मेकानिकल इन्जिनियरसभक मार्च २९- अप्रिल १२, १९५९ मे उपकरण आ नियामक सम्मेलनमे प्रस्तुत कएल गेल। नोट: लेख मे देल गेल कथन आ विचार सभ लेखकक व्यक्तिगत अभिव्यक्ति बुझल जाएत आ सोसाइटीक नहि। हस्तलिखित रूपमे एएसएमई मुख्यालयमे प्राप्त, २४ फरवरी, १९५९. कागज सं. 59-आई आर डी-11 रैखिक फ़िल्टरिंग आ भविष्यवाणी समस्याक लेल एकटा नव दृष्टिकोण

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पिछला 20 वर्ष मे जमा कएल गेल प्रयोगात्मक साक्ष्य ई संकेत करैत अछि जे उचित भारित एकल शब्दक असाइनमेंट पर आधारित टेक्स्ट इंडेक्सिग सिस्टम पुनः प्राप्ति परिणाम उत्पन्न करैत अछि जे कि अन्य अधिक विस्तृत टेक्स्ट प्रतिनिधित्व द्वारा प्राप्त कएल जाएबला सँ श्रेष्ठ अछि। ई परिणामसभ मुख्य रूपसँ प्रभावी टर्मवेटरिंग सिस्टमसभक चयन पर निर्भर करैत अछि। ई लेख स्वचालित शब्द भारनमे प्राप्त अंतर्दृष्टिक सारांश दैत अछि, आ आधारभूत एकल-शब्द-सूचकांक मॉडल प्रदान करैत अछि जाहिसँ अन्य अधिक विस्तृत सामग्री विश्लेषण प्रक्रियाक तुलना कएल जा सकैत अछि। १. स्वचालित पाठ विश्लेषण १९५० क दशकक अन्तमे, लुहन [१] पहिल बेर सुझाव देलनि जे स्वचालित पाठ पुनः प्राप्ति प्रणालीकेँ डिजाइन कएल जा सकैत अछि, जे संग्रहीत पाठ आ उपयोगकर्ताक सूचना क्वेरीसभक संग जुड़ल सामग्री पहिचानकक तुलनाक आधार पर कएल जाए सकैत अछि। सामान्यतः, दस्तावेज आ क्वेरीसभक पाठसँ निकासल गेल किछु शब्दसभ सामग्री पहिचानक लेल प्रयोग कएल जाएत; वैकल्पिक रूपमे, सामग्री प्रतिनिधित्वसभ प्रशिक्षित अनुक्रमणकर्तासभद्वारा मैन्युअल रूपसँ चुनल जाएत जे विचारित विषय क्षेत्रसभ आ दस्तावेज संग्रहसभक सामग्रीसँ परिचित अछि । कोनो मामलामे, दस्तावेजसभक प्रतिनिधित्व D= (ti,tj,...ytp) (1) रूपक टर्म वेक्टरसभद्वारा कएल जाएत जतए प्रत्येक tk कोनो नमूना दस्तावेज D.क लेल निर्दिष्ट सामग्री शब्दक पहिचान करैत अछि। समान रूपसँ, सूचनाक अनुरोध, वा क्वेरीसभ, या त वेक्टर रूपमे, वा बुलियन कथनसभक रूपमे प्रतिनिधित्व कएल जाएत। एहि प्रकार, एकटा विशिष्ट क्वेरी Q क रूपमे तैयार कएल जा सकैत अछि Q = (qa,qbr.. . (४४) (२)

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ई तकनीकी रिपोर्ट टीम एमआईटी कें डार्पा शहरी चुनौती कें दृष्टिकोण कें वर्णन करैत अछि. हमसभ एकटा नव रणनीति विकसित कएने छी, जे किफायती सेंसरक उपयोग करैत अछि, जे कि वाहनक परिधि पर स्थापित अछि, आ नव क्रॉस-मोडल कैलिब्रेशन तकनीक द्वारा कैलिब्रेट कएल गेल अछि। लीडर, कैमरा आ रडार डाटा स्ट्रीमकेँ अभिनव, स्थानीय रूपसँ सुचारू स्थिति प्रतिनिधित्वक उपयोग करि संसाधित कएल जाइत अछि जे वास्तविक समयक स्वायत्त नियंत्रणक लेल मजबूत धारणा प्रदान करैत अछि। मिशन नियोजन, स्थिति नियोजन, स्थिति व्याख्या आ प्रक्षेपवक्र नियंत्रणक लेल सुप्रसिद्ध एल्गोरिदमक नवोन्मेषी संयोजनसँ युक्त, यातायातमे सवारी चलाबए लेल एक लचीला नियोजन आ नियन्त्रण वास्तुकला विकसित कएल गेल अछि। ई नवाचारसभके शहरी वातावरणमे स्वायत्त ड्राइभिङ्गक लेल सुसज्जित दूटा नव रोबोटिक वाहनमे शामिल कएल जा रहल अछि, जकर व्यापक परीक्षण डार्पा साइट भ्रमण पाठ्यक्रममे कएल गेल अछि । प्रयोगात्मक परिणाम सब बुनियादी नेविगेशन आ किछु बुनियादी यातायात व्यवहारक प्रदर्शन करैत अछि, जाहिमे खाली स्वायत्त ड्राइविंग, शुद्ध-अनुसंधान नियंत्रणक उपयोग करैत लेन अनुसरण आ स्थानीय फ्रेम धारणा रणनीति, किनो-डायनामिक आरटी पथ नियोजनक उपयोग करैत बाधाक रोकथाम, टर्न, आ अन्य कारसभक बीच प्राथमिकता मूल्यांकनक उपयोग करैत हमर स्थिति व्याख्याकक उपयोग करैत चौराहा पर। हमसभ एहि दृष्टिकोणकेँ उन्नत नेविगेशन आ यातायात परिदृश्यमे विस्तारित करबाक लेल कार्य कऽ रहल छी। ई तकनीकी रिपोर्ट टीम एमआईटी कें डार्पा शहरी चुनौती कें दृष्टिकोण कें वर्णन करैत अछि. हमसभ एकटा नव रणनीति विकसित कएने छी जे अनेक सस्ता सेंसरक उपयोग करैत अछि, जे वाहनक परिधि पर लगाओल गेल अछि, आ एकटा नव क्रॉस-मोडल कैलिब्रेशन तकनीक द्वारा कैलिब्रेट कएल गेल अछि। लीडर, कैमरा आ रडार डाटा स्ट्रीम एक अभिनव, स्थानीय रूप सँ सुचारू राज्य प्रतिनिधित्वक उपयोग करैत संसाधित कएल जाइत अछि जे वास्तविक समयक स्वायत्त नियंत्रणक लेल मजबूत धारणा प्रदान करैत अछि। एकटा लचीला नियोजन आ नियंत्रण वास्तुकला विकसित कएल गेल अछि जे मिशन नियोजन, स्थितिक नियोजन, स्थितिक व्याख्या आ प्रक्षेपवक्र नियंत्रणक लेल नीक सँ सिद्ध एल्गोरिदमक नवोन्मेषी संयोजनसँ बनल अछि। ई नवाचारसभके शहरी वातावरणमे स्वायत्त ड्राइभिङ्गक लेल सुसज्जित दूटा नव रोबोटिक वाहनमे शामिल कएल जा रहल अछि, जकर व्यापक परीक्षण डार्पा साइट भ्रमण पाठ्यक्रममे कएल गेल अछि । प्रयोगात्मक परिणाम सब बुनियादी नेविगेशन आ किछु बुनियादी यातायात व्यवहारक प्रदर्शन करैत अछि, जाहिमे खाली स्वायत्त ड्राइविंग, शुद्ध-पीछा नियंत्रणक उपयोग करैत लेन अनुसरण आ स्थानीय फ्रेम धारणा रणनीति, किनो-डायनामिक आरआरटी पथ नियोजनक उपयोग करैत बाधा सँ बचनाइ, यू-टर्न, आ अन्य कारसभक बीच प्राथमिकता मूल्यांकन शामिल अछि। हमसभ एहि दृष्टिकोणकेँ उन्नत नेविगेशन आ यातायात परिदृश्यमे विस्तारित करबाक लेल कार्य कऽ रहल छी। अस्वीकरण: एहि पत्रमे देल गेल जानकारी रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (डीएआरपीए) या रक्षा विभागक आधिकारिक नीति, व्यक्त या निहित,क प्रतिनिधित्व नहि करैत अछि। डीएआरपीए एहि पत्र मे देल गेल जानकारीक शुद्धता वा विश्वसनीयताक ग्यारेन्टी नहि दैत अछि। अतिरिक्त समर्थन ...

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हमसभ निश्चित भौतिक लम्बाईक विश्लेषण आ डिजाइन प्रस्तुत करैत छी, टेराहर्ट्ज आवृत्तिमे समायोज्य विलम्बक संग स्पूफ सरफेस प्लाज्मन पोलरिटन आधारित वेव गाइडसभक विश्लेषण आ डिजाइन। समायोज्य विलम्ब कोर्गेटेड प्लानर गुआबौ लाइन (सीपीजीएल) क उपयोग करि प्राप्त कएल जाइत अछि एकर कोर्र्गेशन गहराई क बदलैत बिना वेव गाइड क कुल भौतिक लम्बाई क बदलैत । हमरसभक सिमुलेशन परिणामसँ पता चलैत अछि जे 237.9°, 220.6°, आ 310.6°क विद्युतीय लम्बाई 250 μm आ 200 μmक भौतिक लम्बाईसँ 0.25, 0.275, आ 0.3 THz, क्रमशः, प्रदर्शन प्रयोजनक लेल प्राप्त कएल जा सकैत अछि। ई सिमुलेशन परिणाम भौतिक पैरामीटर आ सामग्री गुणक उपयोग करैत हमरासभक विश्लेषणात्मक गणनासभक संग सेहो सुसंगत अछि । जखन हमसभ समान लम्बाइक विलम्ब रेखाक जोडीकेँ मिलाएब जेना कि ओ टेरा हर्ट्ज चरण शिफ्टरक दू शाखा होए, हमसभ सापेक्ष चरण शिफ्ट अनुमानक त्रुटि दर 5.8% सँ नीक प्राप्त कएने छी। हमरा सभक ज्ञानक अनुसार, ई पहिल बेर अछि जखन सीपीजीएल विलम्ब रेखाक प्रदर्शन कएल गेल अछि, जे समायोज्य स्पूफ सरफेस प्लाज्मन पोलरिटन आधारित अछि। ई विचारक उपयोग ट्यारा हर्ट्ज बैंड सर्किट्रीक लेल निश्चित लम्बाइ आ चरण शिफ्टरक साथ ट्यून करने योग्य विलम्ब रेखा प्राप्त करबाक लेल कएल जा सकैत अछि।

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ग्रेस्केल फोटोके इनपुटके रूपमे देल गेल, ई पेपर फोटोके एक पक्का रंग संस्करणके भ्रममे पाडबाक समस्याके आक्रमण करैत अछि । ई समस्या स्पष्ट रूप सँ कम सीमित अछि, तेँ पिछला दृष्टिकोण या त महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता अन्तरक्रिया पर निर्भर छल वा एकर परिणाम अनसृप्त रंगीकरण भेल छल। हमसभ एकटा पूर्णतः स्वचालित दृष्टिकोणक प्रस्ताव करैत छी जे जीवंत आ यथार्थवादी रंग-रूपक उत्पादन करैत अछि। हमसभ समस्याक मूल अनिश्चितताकेँ वर्गीकरणक कार्यक रूपमे प्रस्तुत करैत छी आ परिणाममे रंगक विविधताकेँ बढाबए लेल प्रशिक्षण समयमे वर्ग-पुनः संतुलनक उपयोग करैत छी। ई प्रणाली परीक्षण समयमे सीएनएनमे फीड-फॉरवर्ड पासक रूपमे लागू कएल गेल अछि आ एक मिलियन सँ बेसी रंगीन चित्रसभमे प्रशिक्षित कएल गेल अछि । हमसभ अपन एल्गोरिथ्मक मूल्यांकन रंगकरण ट्युरिंग परीक्षणक प्रयोग करैत करैत छी, मानव प्रतिभागीसभसँ उत्पन्न आ आधारभूत सत्य रंग छविमे सँ चुनबाक लेल पूछैत छी। हमरा सभक विधि सफलतापूर्वक ३२% परीक्षणमे मनुक्खकेँ मूर्ख बना दैत अछि, जे पिछला विधि सँ काफी बेसी अछि। एकर अतिरिक्त, हमसभ ई देखाबए छी जे रंगकरण स्व-पर्यवेक्षित विशेषता सीखबाक लेल एक शक्तिशाली बहाना काज भऽ सकैत अछि, जे क्रॉस-चैनल एन्कोडरक रूपमे कार्य करैत अछि। ई दृष्टिकोणक परिणाम स्वरूप विभिन्न विशेषताक शिक्षाक मापदण्डमे अत्याधुनिक प्रदर्शन होइत अछि।

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पहिल बेर, एक पूर्णतः एकीकृत चरणबद्ध एरे एन्टेना रेडियो आवृत्ति सूक्ष्म विद्युत यांत्रिक प्रणाली (आरएफ एमईएमएस) सँ लचीला, जैविक सब्सट्रेट पर स्विच करैत अछि जे 10 गीगाहर्ट्ज सँ ऊपर प्रदर्शित कएल गेल अछि। कम शोर एम्पलीफायर (एलएनए), एमईएमएस चरण शिफ्टर, आ २ गुना २ पैच एन्टेना एरे एक सिस्टम-ऑन-प्याकेज (एसओपी) मे एकीकृत अछि जे तरल क्रिस्टल बहुलक सब्सट्रेट पर अछि। दूटा एंटेना सरणीक तुलना कएल गेल अछि; एकटा एकल-स्तरक एसओपीक उपयोग करि लागू कएल गेल अछि आ दोसर बहु-स्तरक एसओपीक साथ। दुनूक कार्यान्वयन कम हानि आ १२ डिग्री बीम स्टीयरिंगक क्षमताक साथ अछि। डिजाइन आवृत्ति 14 गीगाहर्ट्ज अछि आ मापल गेल वापसी हानि दुनू कार्यान्वयनक लेल 12 डीबी सँ बेसी अछि। एलएनए क उपयोग बहुत अधिक विकिरणित शक्ति स्तर क अनुमति दैत अछि। ई एन्टेनासभ लगभग कोनो आकार, आवृत्ति आ आवश्यक प्रदर्शनक लेल अनुकूलित कएल जा सकैत अछि । ई शोध जैविक एसओपी उपकरणक लेल अत्याधुनिक तकनीक केँ बढ़ावा दैत अछि।

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उच्च वोल्टेज रेटेड ठोस अवस्थाक स्विच जेना कि इन्सुलेटेड गेट द्विध्रुवीय ट्रांजिस्टर (आईजीबीटी) वाणिज्यिक रूप सँ उपलब्ध अछि 6.5 केवी तक। ई प्रकारक वोल्टेज रेटिंग्स पल्सड पावर आ उच्च वोल्टेज स्विच मोड कन्वर्टर अनुप्रयोगक लेल आकर्षक अछि। मुदा, जखन आइजीबीटी वोल्टेज रेटिंग बढैत अछि, त वर्तमानक वृद्धि आ गिरावटक दर सामान्य रूप सँ कम होइत अछि। ई व्यापार-बदलाव सँ बचब कठिन अछि किएक त आईजीबीटी कें एपिटाक्सियल या बहाव क्षेत्र परत मे कम प्रतिरोध बनाए रखबाक चाही. उच्च वोल्टेज रेटेड आईजीबीटीसभक लेल रिवर्स वोल्टेजके समर्थन करए लेल मोटा ड्रिफ्ट क्षेत्रसभक साथ, आवश्यक उच्च वाहक सांद्रतासभ चालू होएत समय इंजेक्ट कएल जाइत अछि आ बन्द होएत समय हटाओल जाइत अछि, जे स्विचिंग गतिकेँ धीमा करैत अछि । एक विकल्प छिटो स्विचिंग को लागी श्रृंखला बहु, कम भोल्टेज रेटेड IGBTs हो। एक आईजीबीटी-स्टैक प्रोटोटाइप छह, १२०० वी रेटेड आईजीबीटी सँ श्रृंखलामे प्रयोगात्मक रूपसँ परीक्षण कएल गेल अछि। छह सीरीज IGBT स्टैकमे व्यक्तिगत, ऑप्टिकल रूपसँ अलग, गेट ड्राइवरसभ आ एल्युमिनियम शीतलन प्लेटसभक लेल बाध्य वायु शीतलन होइत अछि जकर परिणाममे एकटा कम्प्याक्ट प्याकेज होइत अछि । प्रत्येक आईजीबीटी ट्रांजिन्ट वोल्टेज सप्लेसर द्वारा ओवर वोल्टेज संरक्षित अछि। छह-श्रृंखलाक IGBT स्टैक आ एकटा 6.5 kV रेटेड IGBT क चालू करए बला वर्तमान वृद्धि समयक प्रयोगात्मक रूप सँ एक पल्सड रेसिस्टिव-लोड, कैपेसिटर डिस्चार्ज सर्किट मे मापल गेल अछि। IGBT स्टैक क तुलना श्रृंखला मे दू IGBT मोड्युल सँ सेहो कएल गेल अछि, प्रत्येक क रेटिंग 3.3 kV पर अछि, 9 kHz पर स्विचिंग क एक बूस्ट सर्किट अनुप्रयोग मे आ 5 kV क आउटपुट क उत्पादन करैत अछि। छह-सीरीज IGBT स्टैकक परिणाममे सुधरि गेल टर्न-ऑन स्विचिंग स्पीड आ काफी उच्च पावर बूस्ट कन्वर्टर दक्षता टर्न-ऑफक दौरान कम करंट टेलक कारण अछि। प्रयोगात्मक परीक्षण परिमिति आ तुलनात्मक परीक्षणक परिणामक चर्चा निम्न पेपरमे कएल गेल अछि

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हमसभ शहरी सड़कसभमे लेन मार्करक पता लगाबैक लेल एक मजबूत आ वास्तविक समयक दृष्टिकोण प्रस्तुत करैत छी। ई सड़कक एक शीर्ष दृश्य उत्पन्न करबा पर आधारित अछि, जे चयनशील उन्मुख गॉसियन फिल्टरक उपयोग करैत फिल्टरिंग करैत अछि, आरएएनएसएसी लाइन फिटिंगक उपयोग बेजियर स्प्लाईन फिट करबाक लेल एकटा नव आ तेज आरएएनएसएसी एल्गोरिदम केँ प्रारंभिक अनुमान देबाक लेल करैत अछि, जकरा बादमे पोस्ट-प्रोसेसिंग चरण द्वारा अनुसरण कएल जाइत अछि। हमरासभक एल्गोरिथ्म विभिन्न परिस्थितिमे सड़कक स्थिर छविमे सभ लेनकेँ पता लगा सकैत अछि, जखन कि ५० हर्ट्जक दरसँ कार्य करैत अछि आ पूर्वक तकनीकसँ तुलनात्मक परिणाम प्राप्त करैत अछि।

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ऑनलाइन समीक्षा आ सिफारिशसभक उपलब्धतामे वृद्धिसँ शैक्षिक आ औद्योगिक अनुसन्धानमे भावना वर्गीकरण एक रोचक विषय बनैत अछि। समीक्षा एतेक विभिन्न डोमेन पर फैल सकैत अछि जे ओ सब लेल एनोटेड प्रशिक्षण डाटा एकत्रित करब मुश्किल अछि। एहि प्रकार, ई पेपर भावना वर्गीकरणक लेल डोमेन अनुकूलनक समस्याक अध्ययन करैत अछि, एहि द्वारा एक सिस्टम एक स्रोत डोमेन सँ लेबल कएल गेल समीक्षा पर प्रशिक्षित कएल जाइत अछि मुदा दोसर पर तैनात करबाक लेल अछि। हमसभ एकटा गहन शिक्षाक दृष्टिकोणक प्रस्ताव करैत छी जे प्रत्येक समीक्षाक लेल एकटा अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व निकालि अनसुर्जित तरीकासँ सीखैत अछि। [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] आर [एक्स्ट्रा लार्ज] एकर अतिरिक्त, ई पद्धति नीक सँ स्केल करैत अछि आ 22 डोमेनक एकटा पैघ औद्योगिक-शक्ति डाटासेट पर डोमेन अनुकूलनक सफलतापूर्वक प्रदर्शन करबाक अनुमति दैत अछि।

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लोकसभ कुर्सीसँ लगातार अन्तरक्रिया करैत अछि, जे ओकरासभक लेल स्वास्थ्य संवेदनाक लेल संभावित स्थान बनबैत अछि जकरा लेल प्रयोगकर्तासभद्वारा कोनो अतिरिक्त प्रयासक आवश्यकता नहि होइत अछि । हम सभ ५५० प्रतिभागीक सर्वेक्षण केलौं जे लोकसभ कुर्सीमे कोना बैसैत अछि आ कुर्सीक डिजाइनक लेल जानकारी प्रदान करी जे क्रमशः कुर्सीक आर्मरेस्ट आ बैकरेस्टसँ हृदय आ श्वास-प्रश्वासक दरक पता लगाओत । प्रयोगशालामे 18 प्रतिभागीक संग अध्ययन, हमसभ सामान्य बैसल स्थितिक मूल्यांकन कएल जखन हृदय दर आ श्वसन दरक पता लगयबाक (32% समय हृदय दरक लेल, 52% श्वसन दरक लेल) आ पता लगयबाक दरक सटीकताक मूल्यांकन (83% हृदय दरक लेल, 73% श्वसन दरक लेल) । हमसभ ई संवेदनाक जंगली क्षेत्रमे स्थानान्तरणक चुनौतीसभक चर्चा करैत छी ११ प्रतिभागीसभक साथ ४० घण्टाक एक इन-सिटू अध्ययनक मूल्यांकन करैत छी । हम सभ देखबैत छी जे, एकटा निश्छल संवेदकक रूपमे, कुर्सी अपन सवारक महत्वपूर्ण संकेतक आंकड़ा एकत्रित कए सकैत अछि कुर्सीक संग प्राकृतिक अन्तरक्रियाक माध्यमसँ।

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स्वायत्त वाहन एक मोबाइल रोबोट अछि जे बहु-संवेदक नेविगेशन आ पोजिशनिंग, बुद्धिमान निर्णय लेने आ नियंत्रण प्रौद्योगिकी केँ एकीकृत करैत अछि। ई पेपर स्वायत्त वाहनक नियंत्रण प्रणाली वास्तुकला प्रस्तुत करैत अछि, जकरा इंटेलिजेंट पायनियर कहल जाइत अछि, आ पथ ट्रैकिंग आ गतिक स्थिरता पर चर्चा करैत अछि जाहिसँ अज्ञात वातावरणमे प्रभावी रूप सँ नेविगेट कएल जा सकए। एहि दृष्टिकोणमे, दू डिग्री-फ्रीडम डायनामिक मॉडल विकसित कएल गेल अछि ताकि पथ-ट्रैकिंग समस्याक राज्य स्थान प्रारूपमे तैयार कएल जा सकए। क्षणिक पथ त्रुटि क नियंत्रण क लेल, पारंपरिक नियंत्रक क प्रदर्शन आ स्थिरता क गारंटी देबय मे कठिनाई होएत अछि। एहि लेल, एकटा नव विकसित अनुकूली-पीआईडी नियंत्रकक उपयोग कएल जाएत। एहि दृष्टिकोणक उपयोगसँ वाहन नियंत्रण प्रणालीक लचीलापन बढ़त आ बहुत लाभ प्राप्त होयत। एहिमे हमसभ उदाहरण आ परिणाम प्रदान करैत छी जे इंटेलिजेंट पायनियर आ स्वायत्त वाहनक प्रयोग करैत अछि जे एहि दृष्टिकोणक उपयोग करैत अछि आ २०१० आ २०११ कऽ फ्यूचर चैलेंज अफ चाइनामे प्रतिस्पर्धा केलक। इंटेलिजेंट पायनियर सब प्रतियोगिता कार्यक्रम समाप्त केलक आ २०१० मे प्रथम स्थान आ २०११ मे तेसर स्थान प्राप्त केलक।

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प्रतिस्पर्धी MNIST हस्तलिखित अंक मान्यता बेंचमार्कक 1998 सँ रेकर्ड तोड़बाक एक लम्बा इतिहास अछि। दोसर द्वारा नवीनतम प्रगति 8 वर्ष पूर्वक अछि (त्रुटि दर 0.4%). साधारण बहु-स्तरिक पर्सेप्ट्रोनक लेल नीक पुरान ऑन-लाइन बैक-प्रोपागनेशन एकटा एमएलपीक संग एमएनआईएसटी हस्तलिखित अंकक बेंचमार्क पर बहुत कम 0.35% त्रुटि दर आ सात एमएलपीक संग 0.31% दर प्रदान करैत अछि। ई सभ प्राप्त करबाक लेल 2011 तक आवश्यक अछि, सर्वोत्तम परिणाम अछि बहुत रास छिपल परत, प्रत्येक परतमे बहुत रास न्यूरोन, बहुत रास विकृत प्रशिक्षण छवि ताकि अति-फिट नहि भ सकए, आ ग्राफिक्स कार्ड ताकि सीखक गति बढ़ए।

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बिटकॉइन एक वितरित डिजिटल मुद्रा छी जे पर्याप्त संख्यामे प्रयोक्तासभकेँ आकर्षित केने अछि । हमसभ बिटकॉइनकेँ एतेक सफल बनएबाक कारणकेँ बुझबाक लेल एकटा गहन अनुसन्धान करैत छी, जखन कि क्रिप्टोग्राफिक ई-कैश पर दशकक शोधक कारण एकर व्यापक स्तर पर तैनाती नहि भेल अछि। हमसभ ईहो पूछैत छी जे बिटकॉइन दीर्घकालीन स्थिर मुद्राक लेल नीक उम्मीदवार कोना बनि सकैत अछि। ई करैत, हम बिटकॉइनक कैको समस्या आ आक्रमणक पहिचान करैत छी, आ एकरा समाधान करबाक लेल उपयुक्त तकनीकक प्रस्ताव करैत छी।

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ई पेपर पांचम पीढी (5जी) पूर्ण आयाम बहु इनपुट बहु आउटपुट (एफडी-एमआईएमओ) प्रणालीक लेल 29 गीगाहर्ट्ज आवृत्ति पर डब्ल्यूआर28 वेव गाइड पर आधारित बीम स्टीरेबल हाई गेन फेडेड एरे एन्टेनाक एकटा नव डिजाइन अवधारणा प्रस्तुत करैत अछि। 8×8 समतल चरणबद्ध सरणीक तीन आयामी बीमफार्मर द्वारा पोषित कएल जाइत अछि जाहिसँ अज़ीमुथ आ ऊंचाई दिशामे -60 सँ +60 डिग्री धरि व्याप्तिक बीम स्कैनिंग प्राप्त कएल जाएत अछि। बीमफार्मिंग नेटवर्क (बीएफएन) 16 सेट 8×8 बटलर मैट्रिक्स बीमफार्मरक उपयोग करि 64 बीम स्टेट प्राप्त करबाक लेल डिजाइन कएल गेल अछि, जे क्षैतिज आ ऊर्ध्वाधर कोण केँ नियंत्रित करैत अछि। ई एक नव अवधारणा अछि जे वेव गाइड आधारित उच्च शक्ति त्रि-आयामी बीमफार्मर क डिजाइन करबाक अछि। चरणबद्ध सरणीक अधिकतम लाभ 28.5 dBi अछि जे 28.9 GHz सँ 29.4 GHz आवृत्ति बैंड केँ कवर करैत अछि।

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पर्यावरण ऊर्जा कम शक्ति वायरलेस सेंसर नेटवर्कक लेल आकर्षक शक्ति स्रोत अछि। हम सभ प्रोमेथियस केँ प्रस्तुत करैत छी, एकटा एहन प्रणाली जे बुद्धिजीवी रूप सँ ऊर्जाक हस्तांतरणक प्रबंधन करैत अछि बिना कोनो मानवीय हस्तक्षेप वा सेवाक बिना अनन्त काल तक संचालनक लेल। विभिन्न ऊर्जा भंडारण तत्वक सकारात्मक गुणक संयोजन आ माइक्रोप्रोसेसरक बुद्धिमत्ताक उपयोग करैत, हमसभ एक कुशल बहु-चरण ऊर्जा हस्तांतरण प्रणालीक परिचय दैत छी जे एकल ऊर्जा भंडारण प्रणालीक सामान्य सीमाकेँ कम करैत लगभग अनन्त संचालन प्राप्त करबाक लेल अछि। हमसभ अपन डिजाइन विकल्प, व्यापार-अफ, सर्किट मूल्यांकन, प्रदर्शन विश्लेषण, आ मोडेलसभ प्रस्तुत करैत छी । हमसभ सिस्टम घटकसभ बीच सम्बन्धसभक चर्चा करैत छी आ कोनो अनुप्रयोगक आवश्यकतासभ पूरा करबाक लेल उत्तम हार्डवेयर विकल्पसभक पहिचान करैत छी । अन्तमे हम सभ एक वास्तविक प्रणालीक अपन कार्यान्वयन प्रस्तुत करैत छी जे सौर ऊर्जाक उपयोग बर्कलेक टेलोस मोट केँ शक्ति प्रदान करबाक लेल करैत अछि। हमरा सभक विश्लेषणक अनुसार ई प्रणाली ४३ वर्ष धरि १% भारक संग, ४ वर्ष धरि १०% भारक संग आ १ वर्ष धरि १००% भारक संग कार्यरत रहत। हमर कार्यान्वयनमे दू चरणक भंडारण प्रणालीक प्रयोग अछि जाहिमे सुपरकपेसिटर (प्राथमिक बफर) आ लिथियम रिचार्जेबल बैटरी (द्वितीयक बफर) शामिल अछि। ई मोट शक्ति स्तरक पूर्ण ज्ञान रखैत अछि आ जीवनकाल केँ अधिकतम करबाक लेल ऊर्जाक हस्तांतरण केँ बुद्धिजीवी ढंग सँ प्रबंधित करैत अछि।

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एम्बीमैक्स एक ऊर्जा कटाई सर्किट छी आ वायरलेस सेंसर नोड्स (डब्लुएसएन) क लेल सुपरकपेसिटर आधारित ऊर्जा भण्डारण प्रणाली छी। पिछला WSNs विभिन्न स्रोत सँ ऊर्जा कटाई करबाक प्रयास करैत अछि, आ किछु सेहो बैटरी कें बजाय सुपरकैपेसिटरक उपयोग बैटरी एजिंग समस्या कें संबोधित करबाक लेल करैत अछि। मुदा, ई या त इम्पेंडेंस मिसमैच कें कारण बेसी उपलब्ध ऊर्जा कें बर्बाद करैत अछि, या एकरा सक्रिय डिजिटल नियंत्रण कें आवश्यकता होएयत छै जे ओवरहेड पर निर्भर करैत छै, या ई केवल एक विशिष्ट प्रकार कें स्रोत सं काज करैत छै. एम्बीमैक्स ई समस्यासभके समाधान करैत पहिल अधिकतम पावर प्वाइन्ट ट्र्याकिङ (एमपीपीटी) स्वचालित रूपसँ करैत अछि, आ फेर सुपरकन्डेसिटरसभ अधिकतम दक्षतामे चार्ज करैत अछि । एकर अतिरिक्त, एम्बीमैक्स मॉड्यूलर अछि आ सौर, पवन, थर्मल आ कंपन सहित बहु ऊर्जा कटाई स्रोतक रचना केँ सक्षम करैत अछि, प्रत्येक एक अलग इष्टतम आकारक संग। एक वास्तविक डब्लुएसएन प्लेटफार्म, इको पर प्रायोगिक परिणाम देखाबैत अछि जे एम्बीमैक्स सफलतापूर्वक एक साथ आ स्वायत्त रूप सँ डब्लुएसएन क लेल वर्तमान अत्याधुनिक दक्षता सँ कैको गुना बिजली स्रोत क प्रबंधन करैत अछि

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कम बिजलीक कम लागतक उच्च दक्षताक अधिकतम पावर प्वाइंट ट्रैकर (एमपीपीटी) एक फोटोवोल्टिक (पीवी) पैनलमे एकीकृत करबाक प्रस्ताव अछि। एकर परिणामस्वरूप मानक फोटोवोल्टिक पैनलक तुलनामे २५% ऊर्जाक वृद्धि भ सकैत अछि, जखन कि बैटरी वोल्टेज विनियमन आ लोड सँ पीवी एरेक मिलान जहिना कार्य करैत अछि। बाहर सं जुड़ल एमपीपीटी कें उपयोग कें बजाय, ई प्रस्तावित छै कि पीवी पैनल कें हिस्सा कें रूप मे एक एकीकृत एमपीपीटी कनवर्टर कें उपयोग कैल जाय. ई प्रस्ताव कएल गेल अछि जे एहि एकीकृत एमपीपीटी लागत प्रभावी होएबाक लेल एकटा साधारण नियंत्रकक उपयोग करत। एकर अतिरिक्त, कन्वर्टर बहुत कुशल होएत अछि, ताकि प्रत्यक्ष रूप सँ जोडल गेल प्रणालीक तुलनामे अधिक ऊर्जा भारमे स्थानांतरित कएल जा सकए। ई एकटा साधारण सॉफ्ट-स्विच्ड टोपोलोजीक प्रयोग द्वारा प्राप्त कएल जाइत अछि। कम लागत पर बेसी परिवर्तित दक्षताक परिणाम होयत, एमपीपीटीकेँ छोट पीवी ऊर्जा प्रणालीक लेल किफायती समाधान बनाओत।

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वायरलेस सेंसर नेटवर्क कें समाज पर सकारात्मक प्रभाव डाले कें लेल अपार संभावनाक कारण एहि विषय पर बहुत रास शोध भेल अछि आ ई शोध आब पर्यावरण-तैयार प्रणालीक उत्पादन करएयत छै. वर्तमान प्रविधिक सीमासभक संग व्यापक रूपसँ भिन्न अनुप्रयोगक आवश्यकतासभक साथ डिजाइन स्पेसक विभिन्न भागसभक लेल हार्डवेयर प्लेटफर्मसभक विविधताक नेतृत्व करैत अछि। एकर अतिरिक्त, एक प्रणालीक अद्वितीय ऊर्जा आ विश्वसनीयताक बाधासभ जे मानव हस्तक्षेप बिना एक समयमे महिनासभक लेल कार्य करएत अछि, से सेन्सर नेटवर्क हार्डवेयर पर मांग मानक एकीकृत सर्किटसभ पर मांग सँ भिन्न अछि । ई पेपर सेंसर नोड्स आ ओकरा नियंत्रित करबाक लेल निम्न स्तरक सॉफ्टवेयर डिजाइन करबाक अपन अनुभवक वर्णन करैत अछि। जेब्रानेट प्रणालीमे हमसभ जीपीएस टेक्नोलोजीक प्रयोग करैत छी ताकि दीर्घकालिक पशु प्रवासक ट्रैक कऽ सकए । जेब्रानेट हार्डवेयर १६ बिट टीआई माइक्रो कन्ट्रोलर, ४ एमबीट अफ-चिप फ्लैश मेमोरी, ९०० मेगाहर्ट्ज रेडियो, आ कम पावर जीपीएस चिप सँ बनल अछि । एहि पेपर मे, हम सेंसर नेटवर्क कें लेल कुशल बिजली आपूर्ति कें डिजाइन करय कें लेल अपन तकनीक कें चर्चा करैत छी, नोड्स कें ऊर्जा खपत कें प्रबंध करय कें तरीका, आओर रेडियो, फ्लैश आ सेंसर सहित परिधीय उपकरण कें प्रबंध करय कें तरीका. हमसभ जेब्रानेट नोड्सक डिजाइनक मूल्यांकन करैत आ एकर सुधारक चर्चा करैत निष्कर्ष निकालैत छी । ई हार्डवेयर विकसित करबामे प्राप्त सबक भविष्यक सेंसर नोड्सक डिजाइन आ वास्तविक प्रणालीमे एकर प्रयोगक लेल उपयोगी भ सकैत अछि।

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कृत्रिम बुद्धिमत्ताक विकास प्रौद्योगिकीक क्षेत्रमे उत्प्रेरकक रूपमे काज कएने अछि। एखन हम सभ एहन चीजसभक विकास कऽ सकैत छी जे पहिने केवल कल्पना छल। एहन एकटा सृजन अछि सेल्फ ड्राइविंग कारक जन्म। ओना आब समय आबि गेल अछि जे गाड़ी मे अपन काज करी वा सुतैक आ स्टीयरिंग व्हील, एक्सीलेटर केँ छुबि क सेहो अपन गंतव्य तक सुरक्षित पहुँचि सकब। ई पेपर स्व-ड्राइविंग कारक एकटा कार्यशील मॉडल प्रस्तावित करैत अछि जे एक स्थान सँ दोसर स्थान पर या विभिन्न प्रकारक ट्रैक पर चलबाक क्षमता राखैत अछि जेना कि घुमावदार ट्रैक, सीधा ट्रैक आ सीधा ट्रैकक बाद घुमावदार ट्रैक। एकटा कैमरा मॉड्यूल कारक उपरमे लगाओल गेल अछि आ रास्पबेरी पाई संग वास्तविक दुनियाक छविसभकेँ कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्कमे पठाओल जाइत अछि जे फेर निम्नलिखित दिशासभमे सँ एकक भविष्यवाणी करैत अछि। अर्थात् एहि सं आर्डूइनो सं रिमोट कंट्रोल कार क कंट्रोलर क संकेत भेटि जाइत अछि आ एकर परिणाम इ होइत अछि जे कार बिना कोनो मानवीय हस्तक्षेप क वांछित दिशा मे चलि जाइत अछि।

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हमसभ विरल कैनोनिकल सहसंबंध विश्लेषण (सीसीए) क समस्या पर विचार करब, अर्थात्, दूटा रैखिक कम्बि राष्ट्रक खोज करब, प्रत्येक बहुभिन्नरूपी लेल एक, जे अधिकतम सहसंबंधक उत्पादन करैत निर्दिष्ट संख्याक चरक उपयोग करैत अछि। हमसभ एकटा कुशल संख्यात्मक अनुमानक प्रस्ताव करैत छी जे प्रत्यक्ष लालची दृष्टिकोण पर आधारित अछि जे प्रत्येक चरणमे सहसंबंधकेँ सीमित करैत अछि। ई विधि विशेष रूप सँ पैघ डाटा सेटक सामना करबा लेल डिजाइन कएल गेल अछि आ एकर कम्प्यूटेशनल जटिलता मात्र स्परसिटी स्तर पर निर्भर करैत अछि। हमसभ सहसंबंध आ परोपकारिताक बीचक व्यापार-बंद द्वारा एल्गोरिथ्मक प्रदर्शनक विश्लेषण करैत छी। संख्यात्मक सिमुलेशनक परिणामसँ पता चलैत अछि जे संबंधक एकटा महत्वपूर्ण हिस्सा अपेक्षाकृत कम संख्यामे चरक उपयोग करि कैद कएल जा सकैत अछि। एकर अतिरिक्त, हमसभ एकर प्रयोगक जाँच कएने छी जे जखन उपलब्ध नमूनाक संख्या बहु-परिवर्तकक आयामक तुलनामे छोट होएत अछि तँ एकर प्रयोग नियमितकरण विधिक रूपमे कएल जाएत अछि। I. I NTRODUCTION कैनोनिकल सहसंबंध विश्लेषण (CCA), Harol d Hotelling द्वारा शुरू कएल गेल [1], बहुभिन्नरूपी डाटा n lysis मे एकटा मानक तकनीक अछि, जे डेटा स्रोतक एक जोडी सँ समान विशेषतासभ निकालेबाक लेल अछि [2], [3]। ई सभ सं डाटा स्रोत एकटा यादृच्छिक वेक्टर आर उत्पन्न करैत अछि जकरा हम बहु-परिवर्तनीय कहैत छी. क्लासिकल आयामात्मकता घटाबय के विधि जे एक बहु-परिवर्तक कें संबोधित करैत अछि, सीसीए कें दू संभावित भिन्न आयाम आ संरचना कें दू स्थान सं नमूने कें बीच सांख्यिकीय संबंध कें ध्यान मे रखैत छै. विशेष रूप सँ, ई दूटा रैखिक संयोजनक लेल खोज करैत अछि, प्रत्येक बहु-परिवर्तक लेल एक, ताकि एकरा सभक सहसंबंध अधिकतम कएल जा सकए। ई विभिन्न विधामे एक स्टैंड-अलोन उपकरणक रूपमे वा अन्य सांख्यिकीय विधिक लेल पूर्व-प्रक्रियाक चरणक रूपमे प्रयोग कएल जाइत अछि । एकर अतिरिक्त, सीसीए एकटा सामान्यीकृत ढाँचा छी जे सांख्यिकीमे बहुतो शास्त्रीय पद्धतिसभ समावेश करैत अछि, उदाहरणक लेल, मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए), आंशिक न्यूनतम वर्ग (पीएलएस) आ बहु रैखिक प्रतिगमन (एमएलआर) । हालहिमे सीसीए केर ध्यान फेरसँ केन्द्रित भेल अछि आ एकर प्रयोग स्वतन्त्र घटक विश्लेषणमे कएल गेल अछि [५], [६] । पिछला दशकमे संकेतसभक विरल प्रतिनिधित्व आ विरल संख्यात्मक पद्धतिक खोजमे बढैत रुचि देखल गेल अछि। एहि प्रकार, हमसभ विरल सीसीएक समस्या पर विचार करैत छी, अर्थात्, कम संख्यामे चरक प्रयोग करैत अधिकतम सहसंबंधक संग रैखिक संयोजनक खोज। विभिन्न तर्क द्वारा सस्तापनक खोज प्रेरित कएल जा सकैत अछि। पहिल अछि परिणामक व्याख्या आ दृश्यताक क्षमता। कम संख्यामे चरसभ हमरासभकेँ छोट विवरणसभके त्याग करैत बड़ा चित्र प्राप्त करबाक अनुमति दैत अछि। एकर अतिरिक्त, ई प्रतिनिधित्वसभ कम्प्यूटेशनल रूपसँ कुशल प्रयोगक अनुमति दैत अछि। ई काज आंशिक रूप सँ अनुदान FA9550-06-1-0 324 अन्तर्गत AFOSR MURI द्वारा समर्थित छल। दुनूक कारण अछि नियमितता आ स्थिरता। सी सी ए क मुख्य कमजोरियॉ मे सँ एक अछि एकर कम संख्या मे अवलोकनक प्रति संवेदनशीलता। एहि लेल, नियमित पद्धति जेना कि रिज सीसीए [7] प्रयोग कएल जाएत। एहि सन्दर्भमे, स्पायर सीसीए एक उपसमूह चयन योजना छी जे हमरासभके वेक्टरसभक आयामसभ कम करबाक आ स्थिर समाधान प्राप्त करबाक अनुमति दैत अछि । हमरासभक ज्ञानक अनुसार, पहिल सन्दर्भ विरल सीसीएमे देखाइ देने अछि [2] जहिमे पिछड़ल आ चरणबद्ध उपसमूह चयन प्रस्तावित कएल गेल छल । ई चर्चा गुणात्मक प्रकृतिक छल आ कोनो विशिष्ट संख्यात्मक एल्गोरिथ्म प्रस्तावित नहि कएल गेल छल। हालहि मे, बहुआयामी डाटा प्रोसेसिंग आ कम होएत कम्प्यूटेशनल लागतक लेल मांग बढ़ल अछि, जे विषयक एक बेर फेर प्रमुखताक लेल उठल अछि [1]-[2]। ई वर्तमान समाधानसभक साथ मुख्य दोष ई अछि जे एकर कम मात्रा पर कोनो प्रत्यक्ष नियन्त्रण नहि अछि आ ई कठिन (आ गैर- सहज) अछि एकर इष्टतम हाइपरपारामिटरसभक चयन करबामे । एकर अतिरिक्त, अधिकांश इ पद्धतिसभक गणनात्मक जटिलता उच्च आयामी डाटा सेटक साथ व्यावहारिक अनुप्रयोगसभक लेल बहुत उच्च अछि । स्पायर सीसीए सेहो अप्रत्यक्ष रूपसँ सम्बोधन कएल गेल अछि [९], [१४] आ ई हालिया परिणामसभसँ घनिष्ठ रूपसँ सम्बन्धित अछि स्पायर पीसीए [९], [१५]-[१७] पर। असलमे, हमर प्रस्तावित समाधान सीसीएमे [17] परिणामक विस्तार अछि। एहि कार्यक मुख्य योगदान दू प्रकारक अछि। पहिल, हम सीसीए एल्गोरिदम क निर्वाह करैत छी जकर प्रत्येक बहुविकल्पी मे विरलता पर सीधा नियंत्रण होएत अछि आ ओकर प्रदर्शन क जांच करैत छी। हमरा सभक गणनात्मक रूपसँ कुशल पद्धति विशेष रूपसँ दूटा पैग डाटा सेटक बीचक सम्बन्धकेँ बुझबाक लेल उपयोगी अछि। हमसभ एक अग्रिम (वा पश्चात) लोभी दृष्टिकोण अपनबैत छी जे क्रमिक रूपसँ चुनैत (वा छोड़ैत) चर पर आधारित अछि। प्रत्येक चरणमे, हम सभ सीसीए समाधानक लेल इष्टतम समाधानकेँ जोड़ैत छी आ पूर्ण समस्याक समाधान करबाक आवश्यकताकेँ छोड़ैत छी। एकर अतिरिक्त, फर्वार्ड लोभी पद्धति क कम्प्यूटेशनल जटिलता डेटा क आयाम पर निर्भर नहि करैत अछि बल्कि केवल स्परसिटी पैरामीटर पर निर्भर करैत अछि। संख्यात्मक सिमुलेशनक परिणामसँ पता चलैत अछि जे सहसंबंधक एक महत्वपूर्ण भागकेँ अपेक्षाकृत कम संख्यामे गैर-शून्य गुणांकक प्रयोगसँ कुशलतापूर्वक सीमित कएल जा सकैत अछि। हमर सभक दोसर योगदान अछि सीएसीक विरल प्रयोगक जाँच नियमितकरणक विधिक रूपमे। अनुभवजन्य सिमुलेशनक प्रयोग करैत हम विभिन्न एल्गोरिदमक प्रयोगक जाँच करब जखन बहु-परिवर्तक आयाम नमूनाक संख्या सँ पैघ (अथवा समान क्रमक) होएत आ विरल सीसीएक लाभ प्रदर्शित करब। एहि सन्दर्भमे, लोभी दृष्टिकोणक एक लाभ ई अछि जे ई एकटा रनमे पूर्ण स्परसिटी पथ उत्पन्न करैत अछि आ कुशल परिमिति ट्यूनिंगक लेल उपयोग करैत अछि

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पुनरावर्ती बैकप्रोपागकेशन द्वारा विस्तारित समय अंतराल पर सूचनाकेँ संग्रहीत करए सीखनाइमे बहुत समय लगैत अछि, मुख्यतः अपर्याप्त, क्षयशील त्रुटि बैकफ्लोक कारण। हमसभ संक्षेपमे होचराइटर (१९९१) द्वारा कएल गेल विश्लेषणक समीक्षा करैत छी, आ फेर एकटा नव, कुशल, ढाल आधारित विधिक परिचय दैत एकरा सम्बोधन करैत छी जकरा दीर्घ-अल्पकालीन स्मृति (एलएसटीएम) कहल जाइत अछि। ई प्रवृत्ति कें कम करैत, जतय ई नुकसान नै करएयत छै, एल एस टी एम विशेष इकायक भीतर निरंतर त्रुटि कैरोसेल कें माध्यम सं निरंतर त्रुटि प्रवाह कें लागू करि 1000 अलग-अलग समय चरण सं बेसी न्यूनतम समय अंतराल कें पुल कर कें सीख सकएयत छै. गुणन गेट इकाईसभ लगातार त्रुटि प्रवाहक लेल पहुँच खोलै आ बन्द करै सीखैछ। एल एस टी एम स्थान आ समय मे स्थानीय अछि; एकर गणनात्मक जटिलता प्रति समय चरण आ वजन ओ अछि। १. कृत्रिम डाटाक संग हमरसभक प्रयोगमे स्थानीय, वितरित, वास्तविक मूल्य आ शोरपूर्ण पैटर्नक प्रतिनिधित्व शामिल अछि। वास्तविक समयक पुनरावर्ती शिक्षा, समयक माध्यमसँ पछाडि प्रसार, पुनरावर्ती कैस्केड सहसंबंध, एल्मान नेट, आ न्यूरल अनुक्रम कट्ठाक तुलनामे, एलएसटीएम अधिक सफल चलैत अछि, आ बहुत तेजीसँ सीखैत अछि। एल एस टी एम जटिल, कृत्रिम दीर्घ-समय-विलंब कार्यसभ सेहो हल करैत अछि जे पहिनेक आवर्ती नेटवर्क एल्गोरिदम द्वारा कहियो हल नहि कएल गेल छल ।

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पूर्वक अध्ययनसँ पता चलल अछि जे शब्द आ पाठक अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व न्यूरल एम्बेडिंग मोडेलक माध्यमसँ प्राप्त कएल जा सकैत अछि। विशेष रूप सँ, पैराग्राफ वेक्टर (पीवी) मॉडलसभ कोनो दस्तावेज (विषय) स्तरक भाषा मॉडलक अनुमान लगाकय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करणक कार्यमे प्रभावशाली प्रदर्शन देखाओत अछि। पीवी मॉडल कें पारंपरिक भाषा मॉडल दृष्टिकोण कें संग पुनः प्राप्ति कें लेल एकीकृत करनाय, हालांकि, अस्थिर प्रदर्शन आ सीमित सुधार कें उत्पादन करैत अछि. एहि पेपर मे, हम औपचारिक रूप सँ मूल पीवी मॉडल कें तीन अंतर्निहित समस्याक पर चर्चा करैत छी जे पुनः प्राप्ति कार्य मे एकर प्रदर्शन कें सीमित करैत अछि. हमसभ ई मोडलमे कएल गेल संशोधनसभक वर्णन सेहो करैत छी जे ई आर कार्यक लेल अधिक उपयुक्त बनबैत अछि, आ प्रयोग आ केस स्टडी द्वारा एकर प्रभाव देखाबैत अछि। हमसभ तीनटा मुद्दासभके सम्बोधन करैत छी (1) पीवीके अनियमित प्रशिक्षण प्रक्रिया छोटो दस्तावेज ओभर-फिटिंगके लेल कमजोर अछि जे अन्तिम पुनःप्राप्ति मोडलमे लम्बाइ पूर्वाग्रह उत्पन्न करैत अछि; (2) पीवीके कोर्पस-आधारित नकारात्मक नमूनाकरण शब्दसभके लेल एक वजन योजनाक लेल नेतृत्व करैत अछि जे लगातार शब्दसभक महत्वके दबा दैत अछि; आ (3) शब्द-सन्दर्भ जानकारीक अभाव पीवीके शब्द प्रतिस्थापन सम्बन्धकेँ पकड़बामे असमर्थ बनाबैत अछि ।

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आस्पेक्ट बेस्ड सेन्टिमेन्ट एनालिसिस (एबीएसए) विशिष्ट संस्थासभ आ ओकर पहलुसभक बारेमे पाठसँ रायसभके खनन आ सारांशित करबाक कार्य छी । ई लेख फ्रान्सेली भाषाक लेल एबीएसए सिस्टमक विकास आ परीक्षणक लेल दूटा डाटासेटक वर्णन करैत अछि जे प्रासंगिक संस्था, पहलू आ ध्रुवीयता मूल्यसभक साथ एनोटेट कएल गेल उपयोगकर्ता समीक्षासभ समावेश करैत अछि। पहिल डाटासेटमे ४५७ रेस्टोरेंटक समीक्षा (२३६५ वाक्य) प्रशिक्षण आ परीक्षणक लेल एबीएसए सिस्टम अछि, जखन कि दोसरमे १६२ संग्रहालयक समीक्षा (६५५ वाक्य) अछि जे आउट-ऑफ-डोमेन मूल्यांकनक लेल समर्पित अछि। दुनू डाटासेट SemEval-2016 टास्क 5 Aspect-Based Sentiment Analysisक भागक रूपमे बनाएल गेल छल जतय सातटा अलग-अलग भाषाक प्रतिनिधित्व छल, आ शोधक उद्देश्यसँ सार्वजनिक रूपसँ उपलब्ध अछि। ई लेख एनोटेशन प्रकार द्वारा उदाहरण आ आँकड़ा प्रदान करैत अछि, एनोटेशन दिशानिर्देशक सारांश दैत अछि आ ओकर क्रस-भाषाई अनुप्रयोग पर चर्चा करैत अछि। ई सेहो स्पष्ट करैत अछि जे सेमेवल एबीएसए कार्यमे मूल्यांकनक लेल डेटाक उपयोग कोना कएल गेल छल आ संक्षेपमे फ्रान्सेली भाषाक लेल प्राप्त परिणाम प्रस्तुत करैत अछि।

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ई पेपर मे मशीन अनुवाद प्रणालीक अनुवादक गुणवत्ताक मूल्यांकन 8 भाषाक जोड़ीक लेल कएल गेल अछि: फ्रांसीसी, जर्मन, स्पेनिश आ चेक भाषाक अनुवाद अंग्रेजी सँ आ ओहिना अनुवाद। हमसभ व्यापक मानव मूल्यांकन कएने छलौं जे न केवल विभिन्न एमटी प्रणालीसभके रैंक करबामे सक्षम केलक, बल्कि मूल्यांकन प्रक्रियाक उच्च स्तरीय विश्लेषण सेहो केलक। हमसभ समय निर्धारण आ तीन प्रकारक व्यक्तिपरक मूल्यांकनक लेल अन्तर्-अन्तर-विश्लेषक सहमतिकेँ मापने छी । हमसभ स्वचालित मूल्यांकन मेट्रिक्सक संग मानव निर्णयक संबंधक मापने छी। ई मेटा-मूल्यांकन सभसँ बेसी प्रयोग कएल जाएबला पद्धतिसभक बारेमे आश्चर्यजनक तथ्यसभक खुलासा करैत अछि।

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वृत्तिक रूपसँ ध्रुवीकृत एकल-स्तर यू-स्लट माइक्रोस्ट्रिप पैच एन्टेना प्रस्तावित कएल गेल अछि। प्रस्तावित असममित यू-स्लॉट प्रोब-फीड स्क्वायर पैच माइक्रोस्ट्रिप एन्टेनाक कोनो कोनाकेँ चम्फेरिंग बिना परिपत्र ध्रुवीकरणक लेल दू ओर्थोगोनल मोड उत्पन्न कए सकैत अछि। एक पैरामेट्रिक अध्ययन कएल गेल अछि जे यू स्लटक विभिन्न बाहुक लम्बाइसँ भेल प्रभावक जाँच कएल गेल अछि। फोम सब्सट्रेट क मोटाई ऑपरेटिंग आवृत्ति पर तरंगदैर्घ्य क लगभग 8.5% अछि। ऐन्टेनाक 3 डीबी अक्षीय अनुपात बैंडविड्थ 4% अछि। ऐन्टेनाक प्रयोगात्मक आ सैद्धांतिक परिणाम प्रस्तुत आ चर्चा कएल गेल अछि। वृत्तिक ध्रुवीकरण, मुद्रित एंटेना, यू-स्लॉट।

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एहि पत्रमे, एक वाइडबैंड कॉम्पैक्ट सर्कुलरली पोलराइज्ड (सीपी) पैच एन्टेना प्रस्तावित अछि। ई पैच एन्टेनामे एक मुद्रित मेन्डरिंग जांच (एम-सन्डे) आ ट्रंकड पैचसभ अछि जे वाइडबैंड सीपी परिचालन उत्पन्न करए लेल ओर्थोगोनल रेजोनेन्ट मोडसभ उत्तेजित करैत अछि । स्टैक्ड पैच क उपयोग अक्षीय-अनुपात (एआर) बैंडविड्थ क 5 जी वाई-फाई अनुप्रयोग क अनुकूल बनाबय क लेल कैल गेल अछि। प्रस्तावित एन्टेना क्रमशः 42.3% प्रतिबाधा बैंडविड्थ आ 16.8% एआर बैंडविड्थ प्राप्त करैत अछि। आर बैंडविड्थ के भीतर औसत लाभ 6.6 डीबीआईसी अछि जे 0.5 डीबीआईसी सँ कम अछि। ई कार्य एम-सोनड सँ पोषित सीपी पैच एन्टेनाक बैंडविड्थ विस्तारक तकनीकक प्रदर्शन करैत अछि। ई पहिल अध्ययन अछि जे एम-सोनडक जांच आ प्रदर्शनक लेल लेल अछि आ ई डीईएलटीसी लोडेड पैच एन्टेनामे वाइडबैंड विशेषता प्रदान कए सकैत अछि। ऐन्टेनाक संभावित अनुप्रयोगसभ ५जी वाई-फाई आ उपग्रह संचार प्रणाली छी ।

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ई पेपर मे हम वास्तविक समय मे बहु विशिष्ट 3D वस्तु कें पता लगाबय कें लेल एकटा नव विधि कें प्रस्ताव करैत छी. हमसभ टेम्प्लेट आधारित दृष्टिकोणसँ शुरू करैत छी जे LINE2D/LINEMOD प्रतिनिधित्व पर आधारित अछि, जे हालहिमे Hinterstoisser आ अन्य द्वारा शुरू कएल गेल छल, मुदा एकरा दू तरीकासँ विस्तारित करैत छी । पहिल, हमसभ टेम्प्लेटसभकेँ भेदभावपूर्ण तरीकासँ सीखबाक प्रस्ताव करैत छी । हमसभ देखबैत छी जे ई आनलाइन कएल जा सकैत अछि उदाहरणक छविसभक संग्रहक दौरान, मात्र किछु मिलिसेकेण्डमे, आ एकर डिटेक्टरक सटीकता पर पैघ प्रभाव पड़ैत अछि। दोसर, हमसभ कैस्केड पर आधारित योजनाक प्रस्ताव करैत छी जे पता लगाबयमे तेजी लाओत । वस्तुक पता लगयबाक गति तेज अछि, नव वस्तुसभ बहुत कम लागतमे जोड़ल जा सकैत अछि, जे कि हमरसभक दृष्टिकोणकेँ पैघ बनाओत। हमरा सभक प्रयोगमे, हमसभ 10-30 थ्रीडी वस्तुकेँ 10fps सँ बेसी फ्रेम दरसँ एकटा सीपीयू कोरक प्रयोग करैत आसानीसँ सम्भालि सकैत छी। हमसभ गति आ सटीकताक दृष्टिसँ अत्याधुनिक दुनूक तुलनामे बेसी प्रदर्शन करैत छी, जहिना तीनटा भिन्न-भिन्न डाटासेटमे प्रमाणित कएल गेल अछि। ई एकटा रंगक इमेज (LINE2D संग) आ आरजीबीडी इमेज (LINEEMOD संग) प्रयोग करैत समय सेहो मान्य अछि। एकर अतिरिक्त, हमसभ 12 वस्तुसभसँ बनाएल एकटा चुनौतीपूर्ण नयाँ डाटासेट प्रस्ताव करैत छी, जे मोनोकुलर रंगीन छविसभ पर भविष्यक प्रतिस्पर्धी विधिसभक लेल अछि।

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लोक अपन इन्टरनेट वेबलॉग मे लिखैत अछि व्यक्तिगत कथासभमे दैनिक घटनासभक बीच कारण-कारण सम्बन्धक बारेमे पर्याप्त मात्रामे जानकारी शामिल अछि । एहि पेपर मे हम सभ लाखो कथाक उपयोग स्वचालित सामान्य ज्ञानक कारणक तर्कक लेल करबाक अपन प्रयासक वर्णन करैत छी। सामान्य ज्ञानक कारण तर्क समस्याक रूपमे स्वीकार्य विकल्पक चयन करैत, हम चारिटा प्रयोगक वर्णन करैत छी जे विभिन्न सांख्यिकीय आ सूचना पुनर्प्राप्ति दृष्टिकोणक तुलना करैत अछि ताकि कथाक समूहमे कारणक जानकारीक शोषण कएल जा सके। एहि प्रयोगमे सभसँ बेसी प्रदर्शन करएवाला प्रणाली कारणक पूर्ववर्ती आ परिणाममे शब्दसभक बीच एकटा साधारण सह-घटनाक सांख्यिकीक उपयोग करैत अछि, जकरा लाखो व्यक्तिगत कथासभक समूहमे शब्दसभक बीच बिन्दुवार पारस्परिक सूचनाक रूपमे गणना कएल जाइत अछि।

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कम सँ कम एक दशक धरि सूचना प्रणाली (आईएस) अनुशासन मे केस रिसर्चक सम्मान भेल अछि। केस स्टडीक प्रासंगिकता आ संभावित मूल्यक बावजूद, ई पद्धतिगत दृष्टिकोण एक बेर कम सँ कम व्यवस्थित मानल जाइत छल। १९८० क दशकक अन्त धरि, ई मुद्दा पहिल बेर उठल जे की आईएस मामलाक अध्ययनक कठोरतासँ संचालन कएल गेल छल। हमर क्षेत्रक शोधकर्ता (उदाहरणक लेल, बेनबासत एट अल। 1987; ली 1989) आ अन्य विधासभ (उदाहरणक लेल, आइजनहार्ड 1989; यिन 1994) केस रिसर्चमे अधिक कठोरताक लेल आह्वान केलक आ अपन सिफारिशसभक माध्यमसँ केस स्टडी पद्धतिमे उन्नतिक लेल योगदान देलनि। ई योगदानसभके ध्यानमे रखैत, वर्तमान अध्ययनके उद्देश्य ई निर्धारित करब अछि कि आईएसके क्षेत्रके मामला अध्ययन पद्धतिक अपन परिचालनक उपयोगमे कतेक हद तक उन्नत भेल अछि । ई पिछला दशक मे कएल गेल सकारात्मकवादी आईएस केस रिसर्च मे पद्धतिगत कठोरताक स्तरक जांच करैत अछि। ई उद्देश्य पूरा करबा लेल, हमसभ सात प्रमुख आईएस पत्रिकासँ १८३ मामलाक लेखसभक पहिचान आ कोड केलहुँ। वर्तमान समीक्षामे विचार कएल गेल मूल्यांकन विशेषता वा मापदण्ड तीन मुख्य क्षेत्रसभ, अर्थात्, डिजाइन मुद्दासभ, डाटा संग्रह, आ डाटा विश्लेषण पर केन्द्रित अछि। जबकि पद्धतिगत कठोरताक स्तर किछु विशिष्ट विशेषताक संबंधमे मामूली प्रगति केने अछि, समग्र आकलन कएल गेल कठोरता किछु अस्पष्ट अछि आ सुधारक लेल एखनहुँ महत्वपूर्ण क्षेत्र अछि। एक टा महत्वपूर्ण बात अछि बेहतर दस्तावेज कें शामिल करनाय, विशेष रूप सं डेटा संग्रहण आ

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फिंगरप्रिंट छवि वृद्धि फिंगरप्रिंट मान्यता अनुप्रयोगसभमे आवश्यक पूर्व-प्रसंस्करण चरण छी । एहि पेपर मे हम सभ एकटा दृष्टिकोणक परिचय देब जे एक साथ गॅबर वेवलेट फिल्टर बैंक द्वारा फिंगरप्रिंट इमेज मे स्थानीय रिज कें अभिमुखीकरण आ आवृत्ति निकालैत अछि आ इमेज कें गॅबर फिल्टरिंग मे एकर उपयोग करैत अछि. एकर अतिरिक्त, हम फिंगरप्रिंट छवि वृद्धि क एकटा मजबूत दृष्टिकोण क वर्णन करैत छी, जे गॅबोर फिल्टर आ दिशात्मक मध्यवर्ती फिल्टर क एकीकरण पर आधारित अछि। वास्तवमे, गॉसियन-वितरित शोरसभ गॅबोर फिल्टरसभ द्वारा प्रभावकारी रूपसँ कम कएल जाइत अछि आ आवेग शोरसभ डीएमएफद्वारा। प्रस्तावित डीएमएफ अपन मूल कार्यकेँ पूरा मात्र नहि कए सकैत अछि, ओ टूटल फिंगरप्रिंट रिजकेँ जोड़ि सकैत अछि, फिंगरप्रिंट इमेजक छेदकेँ भर सकैत अछि, अनियमित रिजकेँ चिकना कए सकैत अछि आ रिजसभक बीचसँ किछु कष्टप्रद छोट आर्टिफैक्टकेँ हटा सकैत अछि। प्रयोगात्मक परिणामसभसँ ई देखाइ पडैत अछि जे हमरसभक विधि साहित्यमे वर्णित विधिसँ श्रेष्ठ अछि ।

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आजुक वैश्विक रूप सँ संजालित समाज सूचनाक प्रसार आ आदान-प्रदान पर बहुत पैघ मांग रखैत अछि। जखन कि पहिने जारी कएल गेल जानकारी अधिकतर तालिका आ सांख्यिकीय रूपमे छल, आइक समयमे बहुत रास स्थितिमे विशिष्ट डाटा (माइक्रोडाटा) क जारी करबाक आवश्यकता अछि। जाहिसँ ओ संस्थासभक गुमनामीक रक्षा कएल जाए जकर जानकारी उल्लेख करैत अछि, डाटा धारक अक्सर स्पष्ट पहिचानकर्तासभकेँ हटाएत वा एन्क्रिप्ट करैत अछि जेना कि नाम, पता आ फोन नम्बर। मुदा, पहचानक आंकड़ाक बिना, कोनो गारंटी नै अछि। जारी कएल गेल जानकारीमे प्रायः दोसर डेटा, जेना कि जाति, जन्म तिथि, लिंग, आ जिप कोड, शामिल अछि, जे सार्वजनिक रूपसँ उपलब्ध जानकारीसँ जुड़ल जा सकैत अछि उत्तरदातासभक पुनः पहचान करबाक लेल आ जानकारीक निष्कर्ष निकालक जे खुलासाक लेल इरादा नहि छल । एहि पेपर मे हम सभ माइक्रोडाटा जारी करबा मे समस्याक समाधान करैत छी आ संगहि उत्तरदाता सभक गुमनामीक सुरक्षा करैत छी जकरा सभ पर डाटाक संदर्भ अछि। ई दृष्टिकोण के-अनामिकताक परिभाषा पर आधारित अछि। कोनो तालिका k-अनामिकता प्रदान करैत अछि जँ स्पष्ट रूपसँ पहिचानक जानकारीकेँ ओकर सामग्रीक संग जोड़बाक प्रयाससँ कमसँ कम k संस्थाक जानकारीक नक्शा बनाओल जाइत अछि। हमसभ ई देखाएब जे के-अनामिकता कोना प्रदान कएल जा सकैत अछि बिना सामान्यीकरण आ दमन प्रविधिक उपयोग करैत जारी कएल गेल सूचनाक अखंडता (वा सत्यता) सँ समझौता कएल जाए। हमसभ न्यूनतम सामान्यीकरणक अवधारणाक परिचय दैत छी जे रिलीज प्रक्रियाक सम्पत्तिकेँ पकड़ैत अछि जे डाटाकेँ k-अनामिकता प्राप्त करबाक लेल आवश्यक सँ बेसी विकृत नहि करैत अछि, आ एहन सामान्यीकरणक गणनाक लेल एक एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करैत छी। हमसभ विभिन्न न्यूनतम स्तरक बीच चयन करबाक लेल सम्भावित प्राथमिकता नीतिसभ पर सेहो चर्चा करैत छी

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स्मार्ट कार्ड आधारित उपयोगकर्ता प्रमाणिकरण योजना वायरलेस सेंसर नेटवर्क (संक्षेपमे, एसयूए-डब्लूएसएन योजना) सेंसर डेटा तक पहुंचके मात्र सीमित करबाक लेल डिज़ाइन कएल गेल अछि जे स्मार्ट कार्ड आ संबंधित पासवर्ड दुनूक कब्जामे अछि। यद्यपि हाल के वर्ष मे एसयूए-डब्लूएसएन योजनाक उल्लेख्य संख्याक सुझाव देल गेल अछि, मुदा एकर सुरक्षा गुणक औपचारिक परिभाषा आ प्रमाणक अभाव अछि। एकर एक परिणाम ई अछि जे एसयूए-डब्लूएसएन योजना विभिन्न आक्रमणक विरुद्ध असुरक्षित अछि आ एहि कारण सँ ई योजनाक संख्या बढ़ि गेल अछि। ई पेपर, हमसभ बेलार, प्वाइन्टचेवल आ रोगावे (२०००) क व्यापक रूपसँ स्वीकृत मोडलके विस्तार करैत एसयूए-डब्लूएसएन योजनाक विश्लेषणक लेल एक सुरक्षा मोडल तैयार करैत छी। हमर मॉडल औपचारिक परिभाषा प्रदान करैत अछि जे प्रमाणीकृत कुंजी आदान-प्रदान आ प्रयोक्ता गुमनामताक संग-संग साइड-चैनल हमला, आ अन्य सामान्य हमलाकेँ पकड़ैत अछि। हमसभ एकटा नव एसयूए-डब्लूएसएन योजनाक प्रस्ताव करैत छी जे दीर्घवृत्तीय वक्र क्रिप्टोग्राफी (ईसीसी) पर आधारित अछि, आ अपन विस्तारित मॉडलमे एकर सुरक्षा गुणकेँ प्रमाणित करैत छी। हमरा सभक ज्ञानक अनुसार, हमर प्रस्तावित योजना पहिल एसयूए-डब्ल्यूएसएन योजना अछि जे प्रमाणित रूप सँ प्रमाणित कुंजी आदान-प्रदान आ प्रयोक्ता गुमनामता दुनू प्राप्त करैत अछि। हमर योजना अन्य ईसीसी आधारित (गैर-प्रमाणित रूप सँ सुरक्षित) योजनासभक संग कम्प्यूटेशनल रूप सँ प्रतिस्पर्धी अछि।

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ई पेपर बॉस कें लेल विकसित कएल गेल बाधाक पता लगाबय आ ट्रैकिंग एल्गोरिदम कें वर्णन करैत अछि, जे 2007 कें डार्पा शहरी चुनौती मे कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालयक विजेता प्रविष्टि अछि. हमसभ ट्र्याकिङ सबसिस्टमक वर्णन करैत छी आ देखाबैत छी कि ई पैघ धारणा प्रणालीक सन्दर्भमे कोना कार्य करैत अछि। ट्रैक उपप्रणाली रोबोट कें शहरी ड्राइविंग कें जटिल परिदृश्य कें समझय कें क्षमता प्रदान करतय ताकि अन्य वाहनक कें निकटता मे सुरक्षित रूप सं संचालित कैल जा सके. ट्रयाकिङ सिस्टम एक दर्जन सँ बेसी सेंसर सँ सेंसर डाटा केँ वातावरणक बारेमे अतिरिक्त जानकारीक संग एक सुसंगत स्थितिजन्य मॉडल उत्पन्न करबाक लेल मिला दैत अछि। सेंसर डाटा क गुणवत्ता क आधार पर वस्तु क ट्रैक करबा क लेल एकटा उपन्यास बहु-मॉडल दृष्टिकोण क उपयोग कैल जाएत अछि। अंतमे, ट्रयाकिङ सबसिस्टमक आर्किटेक्चर प्रसंस्करणक प्रत्येक स्तरकेँ स्पष्ट रूपसँ हटा दैत अछि। उपप्रणालीक विस्तार सहजहि नव संवेदक आ वैलिडेशन एल्गोरिदम जोड़ि कए कएल जा सकैत अछि।

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अत्याधुनिक प्रश्न उत्तर (क्यूए) प्रणाली उत्तर अंशक पुनः प्राप्ति लेल शब्द-घनत्व क्रमबद्धताक उपयोग करैत अछि। एहन विधिसभ प्रायः गलत अंशसभ पुनः प्राप्त करैत अछि किएक तँ प्रश्न शब्दसभमे सम्बन्धसभ पर विचार नहि कएल जाइत अछि । पिछला अध्ययनसभ प्रश्न आ उत्तरसभक बीच निर्भरता सम्बन्धसभक मेल खाएत ई समस्याके सम्बोधन करबाक प्रयास केने छल । ओसभ सख्त मिलानक प्रयोग केलक, जे असफल होएत जखन अर्थिक रूपसँ समतुल्य सम्बन्धसभकेँ भिन्न रूपमे कहल जाएत अछि । हमसभ सांख्यिकीय माडलसभक आधारमे फजी रिलेसन मिलानक प्रस्ताव करैत छी । हमसभ पिछला क्वालिटी एसोसिएशन सँ स्कोर मैपिंगक लेल दूटा विधि प्रस्तुत करैत छी: एक पारस्परिक सूचना पर आधारित आ दोसर अपेक्षा अधिकतम पर। प्रयोगात्मक परिणाम देखबैत अछि जे हमरा सभक विधि अत्याधुनिक घनत्व आधारित मार्ग पुनः प्राप्तिक विधि सँ ७८% सँ बेसी पारस्परिक श्रेणीमे उत्कृष्ट अछि। संबंध मिलान क्वेरी विस्तार द्वारा बढ़ाएल गेल प्रणाली मे लगभग 50% सुधार सेहो लैत अछि।

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हमसभ एकटा एकीकृत तंत्रिका संजाल वास्तुकला आ सीखबाक एल्गोरिथ्मक प्रस्ताव करैत छी जे विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यसभमे लागू कएल जा सकैत अछि जहिमे: भाग-अभिभाषण टैगिंग, चंकिंग, नामित संस्था मान्यता, आ अर्थ भूमिका लेबलिंग शामिल अछि। ई बहुमुखी प्रतिभा कार्य-विशिष्ट इंजीनियरिंग सँ बचबाक प्रयास द्वारा प्राप्त कएल जाइत अछि आ एहि प्रकार सँ बहुत पूर्व ज्ञान केँ अनदेखा करैत अछि। प्रत्येक कार्यक लेल सावधानीपूर्वक अनुकूलित मानव निर्मित इनपुट सुविधाक उपयोग करबाक बजाय, हमरा सभक प्रणाली विशाल मात्रामे अधिकांशतः लेबल रहित प्रशिक्षण डाटाक आधार पर आन्तरिक प्रतिनिधित्वसभ सीखैत अछि। ई कार्य फेर एकटा मुक्त रूप सँ उपलब्ध टैगिंग प्रणाली निर्माणक लेल आधारक रूपमे उपयोग कएल जाएत अछि जकर प्रदर्शन नीक होएत अछि आ न्यूनतम कम्प्यूटेशनल आवश्यकता होएत अछि।

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हमसभ प्राकृतिक भाषा पार्सिंगक लेल एकटा नव तेज विशुद्ध भेदभावपूर्ण एल्गोरिथ्मक प्रस्ताव करैत छी, जे गहिरा आवर्ती संवृतिक ग्राफ ट्रान्सफार्मर नेटवर्क (जीटीएन) पर आधारित अछि। पार्स ट्री क स्तरों क ढेर मे विघटन मानैत, नेटवर्क पिछला स्तर क भविष्यवाणी क ध्यान मे रखैत ट्री क एक स्तर क भविष्यवाणी करैत अछि। कोलोबर्ट आ वेस्टन (2008) द्वारा शब्द प्रतिनिधित्वक उपयोग करैत किछु मूलभूत पाठ सुविधाक उपयोग करैत, हमसभ समान प्रदर्शन (एफ१ स्कोरमे) मौजूदा शुद्ध भेदभावपूर्ण पार्सर आ मौजूदा बेन्चमार्क पार्सर (जहिना कोलिन्स पार्सर, संभाव्य सन्दर्भ-मुक्त व्याकरण आधारित) क समान प्रदर्शन देखाबए छी, जकर विशाल गति लाभ अछि।

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बहुत रास डाटा जेना कि सामाजिक नेटवर्क, चलचित्र प्राथमिकता वा ज्ञान आधार बहु-संबंधी अछि, एहि मे ओ संस्थाक बीच बहु सम्बन्धक वर्णन करैत अछि। यद्यपि एहि डाटा केँ मॉडलिंग पर ध्यान केंद्रित कएल गेल काजक एकटा पैघ निकाय अछि, मुदा ई बहुविध प्रकारक संबंधक संयुक्त रूप सँ मॉडलिंग चुनौतीपूर्ण बनल अछि। एकर अतिरिक्त, जखन एहि प्रकारक संख्या बढैत अछि त मौजूदा दृष्टिकोणक टूटैत अछि। एहि पेपर मे, हमसभ एक विधि प्रस्तावित करैत छी जे बहु-संबंधी डाटासेटकेँ मॉडलिंग करबाक लेल अछि, जाहिमे संभवतः हजारो सम्बन्ध होएत अछि। हमरसभक ई मॉडल द्विध्रुवीय संरचना पर आधारित अछि, जे डाटाक अन्तरक्रियाक विभिन्न क्रमकेँ पकड़ैत अछि, आ विभिन्न सम्बन्धसभमे छिपल कारकसभक सेहो साझा करैत अछि। हमसभ मानक टेन्सर-फैक्टरिज डाटासेटमे अपन दृष्टिकोणक प्रदर्शन देखाएब जतय हमसभ प्राप्त करब, वा उत्कृष्ट प्रदर्शन करब, अत्याधुनिक परिणाम। अन्तमे, एनएलपी अनुप्रयोग अपन स्केलेबिलिटी आ अपन मोडलक क्षमता प्रदर्शित करैत अछि कुशल आ अर्थपूर्ण क्रिया प्रतिनिधित्वकेँ सिखबाक लेल।

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हमसभ न्यूरोन-आक इकाईसभक नेटवर्कसभक लेल एक नव सीखबाक प्रक्रिया, बैक-प्रोपागनेशनक वर्णन करैत छी। ई प्रक्रिया नेटवर्क मे कनेक्शनक भार केँ बार-बार समायोजन करैत अछि जाहि सँ नेटक वास्तविक आउटपुट वेक्टर आ वांछित आउटपुट वेक्टरक बीचक अंतर केँ कम सँ कम मापल जा सके। वजन समायोजनक परिणाम स्वरूप, आन्तरिक "छिपाएल" इकायकें जे इनपुट वा आउटपुटक हिस्सा नहि अछि, टास्क डोमेनक महत्वपूर्ण विशेषताक प्रतिनिधित्व करैत अछि, आ टास्कमे नियमितताकेँ ई इकायकसभक अन्तरक्रियाद्वारा कैद कएल जाइत अछि। उपयोगी नव सुविधासभ सृजना करबाक क्षमता बैक-प्रोपागनेशनकेँ पहिलेक, सरल विधिसभसँ भिन्न करैत अछि जेना कि पर्सेप्ट्रोन-कन्वर्जेन्स प्रक्रिया।

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अर्थिक मिलान अनेक प्राकृतिक भाषाक कार्यसभमे महत्वपूर्ण अछि [२,२८] । एक सफल मिलान एल्गोरिथ्म केँ भाषाक वस्तुसभक आन्तरिक संरचनासभ आ ओकरासभक बीच अन्तरक्रियाक पर्याप्त रूपसँ नमूना बनाबएके आवश्यकता अछि । एहि लक्ष्यक दिशामे एक कदमक रूपमे, हमसभ संवृतिक तंत्रिका नेटवर्कक मॉडल प्रस्ताव करैत छी, जे दूटा वाक्यकेँ मेल करएबाक लेल, दृष्टि आ भाषणमे संवृतिक रणनीति केँ अनुकूलित करैत अछि। प्रस्तावित मॉडल केवल वाक्यसभक पदानुक्रमित संरचनाकेँ ओकर परत-दर-स्तरक रचना आ पूलिंगक साथ नीकसँ प्रतिनिधित्व नै करैत अछि, बल्कि विभिन्न स्तर पर समृद्ध मिलान पैटर्नकेँ सेहो पकड़ैत अछि। हमर सभक मॉडल सामान्य अछि, एहि लेल भाषाक कोनो पूर्व ज्ञानक आवश्यकता नहि अछि, आ एहि प्रकार विभिन्न प्रकारक आ विभिन्न भाषाक कार्यमे एकर प्रयोग कएल जा सकैत अछि। विभिन्न प्रकारक मिलान कार्यसभ पर अनुभवजन्य अध्ययन विभिन्न प्रकारक मिलान कार्यसभ पर प्रस्तावित मोडलक प्रभावकारिता आ प्रतिस्पर्धी मोडलसभक तुलनामे एकर श्रेष्ठता प्रदर्शित करैत अछि।

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वाक्यक जोडीकेँ मोडल कएनाइ बहुत रास एनएलपी कार्यमे एकटा महत्वपूर्ण मुद्दा अछि जेना उत्तर चयन (एएस), परिभाषण पहिचान (पीआई) आ पाठ्य संलग्नता (टीई) । अधिकांश पूर्वक कार्य (i) एकटा विशिष्ट कार्यक संग विशिष्ट प्रणाली केँ ठीक करैत अछि; (ii) प्रत्येक वाक्यक प्रतिनिधित्व केँ अलग सँ मॉडल करैत अछि, अन्य वाक्यक प्रभाव पर शायद ही कहियो विचार करैत अछि; वा (iii) पूर्ण रूप सँ मैन्युअल रूप सँ डिजाइन कएल गेल, कार्य-विशिष्ट भाषाई विशेषता पर निर्भर करैत अछि। ई कार्य एकटा सामान्य ध्यान आधारित कन्वल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (एबीसीएनएन) प्रस्तुत करैत अछि जे वाक्यक जोडीकेँ मॉडलिंग करबाक लेल प्रयोग कएल जाएत अछि। हमसभ तीनटा योगदान करैत छी। (i) एबीसीएनएनकेँ विभिन्न प्रकारक कार्यमे लागू कएल जा सकैत अछि जकरा लेल वाक्य जोडीक मॉडलिंगक आवश्यकता होएत अछि। (ii) हमसभ तीनटा ध्यान योजनाक प्रस्ताव करैत छी जे सीएनएनमे वाक्यसभक बीच आपसी प्रभावकेँ एकीकृत करैत अछि; एहि प्रकार प्रत्येक वाक्यक प्रतिनिधित्व अपन समकक्षकेँ ध्यानमे रखैत अछि। ई परस्पर निर्भर वाक्य जोडी प्रतिनिधित्वसभ पृथक वाक्य प्रतिनिधित्वसभसँ बेसी शक्तिशाली अछि । (iii) एबीसीएनएन सभ एएस, पीआई आ टीई काज पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करैत अछि। हमसभ कोड जारी करैत छी: https://github.com/yinwenpeng/Answer_Selection.

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नेटवर्क मे नोड्स आ एज पर भविष्यवाणी कार्यक लेल अभियांत्रिकीक सुविधासभ मे सावधानीपूर्वक प्रयासक आवश्यकता होएत अछि जे लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा उपयोग कएल जाएत अछि। प्रतिनिधित्वक सीखबाक व्यापक क्षेत्रमे हालिया शोधसँ स्वयं विशेषतासभकेँ सीखैत पूर्वानुमानकेँ स्वचालित बनाबएमे महत्वपूर्ण प्रगति भेल अछि। मुदा, वर्तमानमे सुविधाक संग सीखबाक दृष्टिकोण नेटवर्कमे देखल गेल कनेक्टिविटी पैटर्नक विविधताकेँ पकड़बाक लेल पर्याप्त रूपेँ अभिव्यंजक नहि अछि। एहि ठाम हमसभ नोड२वेक प्रस्ताव करैत छी, जे नेटवर्कमे नोडसभक लेल निरन्तर सुविधा प्रतिनिधित्वसभक लेल एक एल्गोरिदम फ्रेमवर्क छी। नोड2वेक मे, हमसभ नोडसभक मानचित्रण कम आयामी स्पेसमे सीखैत छी जे नोडसभक नेटवर्क पड़ोसकेँ संरक्षित करबाक सम्भावनाकेँ अधिकतम करैत अछि। हमसभ नोडक नेटवर्क पड़ोसक एक लचीला धारणाक परिभाषा करैत छी आ एक पक्षपातपूर्ण यादृच्छिक पैदल प्रक्रियाक डिजाइन करैत छी, जे कुशलतापूर्वक विभिन्न पड़ोसकेँ खोजैत अछि। हमरसभक एल्गोरिथ्म पूर्वक कार्यकेँ सामान्यीकरण करैत अछि जे नेटवर्क पड़ोससभक कठोर धारणासभ पर आधारित अछि, आ हमसभ तर्क करैत छी जे पड़ोससभक अन्वेषणमे अतिरिक्त लचीलापन समृद्ध प्रतिनिधित्वसभकेँ सिखबाक कुंजी अछि। हमसभ विभिन्न क्षेत्रसभसँ विभिन्न वास्तविक दुनियाक नेटवर्कसभमे बहु-लेबल वर्गीकरण आ लिङ्क पूर्वानुमानमे विद्यमान अत्याधुनिक प्रविधिसभ पर नोड२वेकक प्रभावकारिता प्रदर्शित करैत छी। एक साथ, हमर सभक कार्य जटिल नेटवर्क मे अत्याधुनिक कार्य-स्वतंत्र प्रतिनिधित्वक कुशलतापूर्वक सीखबाक लेल एकटा नव तरीकाक प्रतिनिधित्व करैत अछि।

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ई अध्याय आधुनिक घुसपैठक पता लगाबयके अवस्थाक जाँच करैत अछि, विशेष रूपसँ डाटा माइनिंगके उभरैत दृष्टिकोणपर जोर दैत अछि। चर्चा घुसपैठक पता लगाबय कें दू महत्वपूर्ण पहलु कें समानांतर करैत अछि: सामान्य पता लगाबय कें रणनीति (दुरुपयोगक पता लगाबय कें विरूद्ध विसंगति पता लगाबय कें) आ डाटा स्रोत (व्यक्तिगत मेजबानक विरूद्ध नेटवर्क ट्रैफिक). दुरुपयोग पता लगयबाक प्रयाससभ ज्ञात पैटर्नक संग मेल खाएत अछि , जखन कि विसंगति पता लगयबाक सामान्य व्यवहारसँ विचलनक लेल खोज करैत अछि । दुनूक बीच, केवल विसंगति पता लगाबय मे अज्ञात हमलाक पता लगाबय मे सक्षम अछि। विसंगति पता लगाबैक लेल एकटा विशेष रूप सँ आशाजनक दृष्टिकोण एसोसिएशन खनन केँ मशीन लर्निंगक अन्य रूपसभ जेना वर्गीकरणक संग जोड़ैत अछि। एकर अतिरिक्त, डाटा स्रोत जे घुसपैठक पता लगाबयबला प्रणालीक उपयोग करैत अछि, ओ हमलाक प्रकारसभक महत्वपूर्ण प्रभाव परैत अछि जकरा ओ पता लगा सकैत अछि । उपलब्ध विस्तृत जानकारीक स्तरमे एक व्यापार-बिक्री अछि। बारबरा आ अन्य। (संपादक) ), डाटा माइनिंगक अनुप्रयोग कम्प्युटर सुरक्षामे © Kluwer Academic Publishers 2002 s

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हमसभ एक स्किप-ग्राम भाषाई प्रतिनिधित्व वेक्टरक संग एक दृश्य अवधारणा प्रतिनिधित्व वेक्टरक संयोजन करैत बहु-मोडल अवधारणा प्रतिनिधित्वसभक निर्माण करैत छी जे एक गहन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) क फीचर निष्कर्षण परतसभक उपयोग करैत गणना कएल गेल अछि जे एक पैग लेबल कएल वस्तु मान्यता डेटासेट पर प्रशिक्षित अछि। ई हस्तांतरण शिक्षा दृष्टिकोण पारंपरिक बैग-ऑफ-विजुअल-शब्द दृष्टिकोण पर आधारित सुविधासभ पर स्पष्ट प्रदर्शन लाभ लैत अछि। प्रयोगात्मक परिणाम WordSim353 आ MEN सिमेंटिक संबंध मूल्यांकन कार्यसभ पर रिपोर्ट कएल गेल अछि। हमसभ इमेजनेट वा ईएसपी गेम छविसभक प्रयोग करैत कम्प्यूटेड दृश्य सुविधासभक प्रयोग करैत छी।

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हमसभ गैर-संबद्ध रूपविज्ञान सिखबाक लेल एक अनसुर्जित दृष्टिकोणक प्रस्ताव करैत छी, जकरा हमसभ अरबी मूल आ पैटर्न टेम्पलेटसभक एक शब्दकोश उत्पन्न करबाक लेल लागू करैत छी। ई दृष्टिकोण ई विचार पर आधारित अछि जे मूल आ पैटर्न परिकल्पित पैटर्न आ मूल आवृत्ति पर आधारित पारस्परिक रूप सँ पुनरावर्ती स्कोरिंग द्वारा प्रकट कएल जा सकैत अछि। एक आर पुनरावर्ती परिष्कृत चरणक बाद, प्रेरित शब्दकोशक संग रूपात्मक विश्लेषण 94% सँ अधिकक मूल पहिचान सटीकता प्राप्त करैत अछि। अरबी भाषाक आकृति विज्ञानक अनसुर्जित शिक्षा पर पहिने कएल गेल काजसँ हमर दृष्टिकोण एहि बातमे भिन्न अछि जे ई स्वाभाविक रूपसँ लिखल, अनवॉएल्ड पाठ पर लागू होइत अछि।

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ई मामलाक अध्ययन तीनटा भिन्न डिजिटल नवोन्मेष परियोजनाक जाँच करैत अछि ऑटो इंक -- एकटा पैघ यूरोपीय कार निर्माता। प्रतिस्पर्धी मूल्यक ढाँचाक उपयोग सैद्धान्तिक लेंसक रूपमे करैत हमसभ एहि बातक अन्वेषण करैत छी जे कोना गतिशील क्षमताक निर्माण होइत अछि आ ई डिजिटलकरणक कारण उत्पत्ति आ नवोन्मेषक बढ़ैत मांगकेँ पूरा करबाक प्रयास करैत अछि। एहि डिजिटलीकरण प्रक्रिया मे, हमर सभक अध्ययन ई संकेत करैत अछि जे स्थापित सामाजिक-तकनीकी संगति कें चुनौती देल जा रहल अछि। एहि सं बेसी, हम सभ संगठन कें डिजिटल युग मे नव प्रयोगात्मक शिक्षण प्रक्रिया कें अपनय कें तरीका कें तलाश करएय कें जरूरत कें रेखांकित करैत छी. एहि तरहक परिवर्तनक लेल दीर्घकालिक प्रतिबद्धता आ दृष्टिक आवश्यकता अछि, ई अध्ययन एहि तरहक प्रयोगात्मक प्रक्रियाक लेल तीन अनौपचारिक सक्षमकर्ता प्रस्तुत करैत अछि। ई सक्षमकर्ता समय, दृढ़ता आ सम्पर्क अछि।

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एक अनुदैर्ध्य-स्लोटेड रिज वेव गाइड एंटीना सरणीक संग एक कम्पैक्ट ट्रान्सवर्स आयाम प्रस्तुत कएल गेल अछि। एरेक बैंडविड्थ केँ विस्तार करबाक लेल, एकरा दूटा उप-एरे मे विभाजित कएल जाइत अछि जे एकटा उपन्यास कम्पैक्ट उत्तल वेव गाइड डिवाइडर द्वारा खुजैत अछि। X-बैंड पर 16 तत्वक एक समान रैखिक सरणी बनाएल गेल छल आ डिजाइनक वैधता केँ सत्यापित करबाक लेल मापल गेल छल। S11les-15 dB क मापल गेल बैंडविड्थ 14.9% अछि आ मापल गेल क्रॉस- ध्रुवीकरण स्तर सम्पूर्ण बैंडविड्थ पर -36 dB सँ कम अछि। ई सरणीक संग किनार-स्लॉट वेव गाइड सरणीक संयोजन कएल जा सकैत अछि जे सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर) अनुप्रयोगक लेल द्वि-आयामी दोहरी-ध्रुवीकरण एंटेना सरणीक निर्माण करबाक लेल

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गहन शिक्षा बड़का तंत्रिका नेटवर्क आ पैघ डाटासेट सँ विकसित होइत अछि। मुदा, पैघ संजाल आ पैघ डाटासेटक परिणामस्वरूप प्रशिक्षणक समय बेसी होइत अछि जे अनुसंधान आ विकासक प्रगतिमे बाधक बनैत अछि। वितरित समकालिक एसजीडी एहि समस्याक एक संभावित समाधान प्रदान करैत अछि एसजीडी मिनीबैचकेँ समानांतर कार्यकर्ताक पूलमे विभाजित करैत। मुदा एहि योजना कें कुशल बनय के लेल प्रति कार्यकर्ताक कार्यभार पैघ होएबाक चाही, जेकर अर्थ अछि कि एसजीडी मिनीबैच आकार मे महत्वपूर्ण वृद्धि होएत अछि. ई पेपर मे, हम अनुभवजन्य रूप सँ देखबैत छी जे इमेजनेट डाटासेट पर पैघ मिनीबैच अनुकूलनक कठिनाइक कारण बनैत अछि, मुदा जखन एकरा संबोधित कएल जाइत अछि त प्रशिक्षित नेटवर्क नीक सामान्यीकरणक प्रदर्शन करैत अछि। विशेष रूप सँ, हमसभ ८१९२ छवि धरि पैघ मिनी-बैच आकारक संग प्रशिक्षण करैत समय सटीकताक कोनो हानि नहि देखाबैत छी। ई परिणाम प्राप्त करबाक लेल, हमसभ लघु-बैच आकारक फलनके रूपमे सीखबाक दरकेँ समायोजन करबाक लेल एक रैखिक स्केलिंग नियम अपनबैत छी आ एकटा नव वार्मअप योजना विकसित करैत छी जे प्रशिक्षणक प्रारम्भिक चरणमे अनुकूलनक चुनौतीसभकेँ पार करैत अछि। ई सरल तकनीकसभक साथ, हमर कैफ2 आधारित प्रणाली एक घण्टामे 256 GPU पर 8192क मिनीबैच आकारक साथ ResNet50 प्रशिक्षित करैत अछि, जखन कि छोट मिनीबैच सटीकताक मेल खाइत अछि। कमोडिटी हार्डवेयर क उपयोग करैत, हमर कार्यान्वयन 8 सँ 256 GPUs मे जाए पर ∼90% स्केलिंग दक्षता प्राप्त करैत अछि। ई प्रणाली हमरा सभकेँ उच्च दक्षताक संग इन्टरनेट स्केल डाटा पर दृश्य मान्यताक मॉडलकेँ प्रशिक्षित करबाक लेल सक्षम बनबैत अछि।

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कर्नेल रूटकिट कम्प्यूटर प्रणालीक लेल खतरनाक खतरा अछि। ई सभ चुपके रहैत अछि आ सिस्टम संसाधनसभमे अप्रतिबन्धित पहुँच प्राप्त कए सकैत अछि। ई पेपर नुमचेकर, एकटा नव वर्चुअल मशीन (वीएम) मॉनिटर आधारित फ्रेमवर्क प्रस्तुत करैत अछि जे गेस्ट वीएम मे कन्ट्रोल-फ्लो मॉडिफाइंग कर्नेल रूटकिट केँ पता लगाबैक आ पहिचान करबाक लेल अछि। NumChecker सिस्टम कॉल कें निष्पादन कें दौरान होए वाला निश्चित हार्डवेयर घटनाक कें संख्या कें माप कें द्वारा अतिथि VM मे सिस्टम कॉल कें दुर्भावनापूर्ण संशोधनक कें पता लगायत छै आ पहचानयत छै. स्वचालित रूप सँ ई घटनासभक गणना करबा लेल, न्युमचेकर हार्डवेयर प्रदर्शन काउन्टर (एचपीसी) क उपयोग करैत अछि, जे आधुनिक प्रोसेसरमे मौजूद अछि। एचपीसी कें उपयोग कर कें, जांच कें लागत कें काफी कम कैल जा सकएय छै आ हेरफेर प्रतिरोधक कें बढ़ाएल जा सकएय छै. हमसभ लिनक्स पर न्युमचेकरक एकटा प्रोटोटाइप लागू करैत छी जे कर्नेल-आधारित वीएम पर आधारित अछि। एक एचपीसी आधारित दू-चरण कर्नेल रूटकिट डिटेक्शन आ पहिचान तकनीक प्रस्तुत आ मूल्यांकन कएल गेल अछि वास्तविक दुनियाक कर्नेल रूटकिट पर। परिणाम एकर व्यवहार्यता आ प्रभावकारिताक प्रदर्शन करैत अछि।

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साइकलगान [झु एट अल, २०१७] दूटा छवि वितरणक बीच परिवर्तन सिखबाक लेल एक हालिया सफल दृष्टिकोण छी। प्रयोगक एक श्रृंखलामे, हमसभ ई मोडलक एक रोचक गुणक प्रदर्शन करैत छी: साइकलगान एकटा स्रोत छविक बारेमे जानकारीकेँ लगभग अदृश्य, उच्च आवृत्ति संकेतमे उत्पन्न कएल छविमे "लुकाएब" सीखैत अछि। ई ट्रिक ई सुनिश्चित करैत अछि जे जनरेटर मूल नमूना क पुनः प्राप्ति क सकैत अछि आ एहि प्रकार चक्रीय स्थिरता क आवश्यकता क पूरा करैत अछि, जखन कि उत्पन्न छवि यथार्थवादी बनल रहैत अछि। हमसभ ई घटनाक विरोधात्मक आक्रमणसभसँ जोड़ैत छी साइकलगानके प्रशिक्षण प्रक्रियाके विरोधात्मक उदाहरणसभक जनरेटरके प्रशिक्षणके रूपमे देखैत छी आ ई देखाबैत छी जे चक्रीय स्थिरताक हानि साइकलगानके विशेष रूपसँ विरोधात्मक आक्रमणसभक प्रति असुरक्षित बनबैत अछि ।

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डाटाबेस क एहि अंक मे लेख एंटोनी जी द्वारा चुनल गेल अछि। होपवुड, जे लंदन ग्रेजुएट स्कूल अफ बिजनेस स्टडीज मे लेखा आ वित्तीय रिपोर्टिंगक प्रोफेसर छथि। प्रोफेसर होपवुड लिखैत छथि जे एहि लेख मे सूचना प्रणाली मे रुचि रखनिहार सभ गोटेक लेल, चाहे ओ प्रैक्टिशनर होथि वा शिक्षाविद, महत्वपूर्ण विचार अछि। लेखकसभ, ओ समय अपन व्यावसायिक सम्बद्धतासभक संग, क्रिस अर्गिरिस, ग्रेजुएट स्कूल अफ एजुकेशन, हार्वर्ड विश्वविद्यालय; बो हेडबर्ग आ स्टेन जोन्सन, बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन विभाग, युनिभर्सिटी अफ गोथेनबर्ग; जे। फ्रिस्को डेन हर्टोग, एन। V. Philips Gloeilampenfabrieken, नीदरलैंड, आ माइकल जे. अर्ल, ओक्सफोर्ड सेंटर फॉर मैनेजमेंट स्टडीज। ई लेखसभ मूलतः एकाउन्टिङ, अर्गनाइजेसन एण्ड सोसाइटीमे प्रकाशित भेल छल, जकर सम्पादक-इन-चीफ प्रोफेसर होपवुड छथि । एओएस नव उभरल विकासक निगरानी करबाक लेल आ सक्रिय रूप सँ नव दृष्टिकोण आ परिप्रेक्ष्य केँ प्रोत्साहित करबाक लेल अस्तित्वमे अछि ।

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प्राकृतिक चित्रसँ पाठक पता लगाब आ पढ़ब एक कठिन कम्प्यूटर दृष्टि कार्य छी जे विभिन्न प्रकारक उभरैत अनुप्रयोगसभक लेल केन्द्रीय अछि । संबंधित समस्यासभ जेना कि दस्तावेज वर्ण मान्यताक व्यापक रूपसँ कम्प्युटर दृष्टि आ मशीन लर्निंग शोधकर्तासभ द्वारा अध्ययन कएल गेल अछि आ हाथसँ लिखल अंकसभ पढब जका व्यावहारिक अनुप्रयोगसभक लेल लगभग समाधान कएल गेल अछि । मुदा, फोटोग्राफ्स जका बेसी जटिल दृश्यमे चरित्रकेँ भरोसेमंद ढंगसँ चिन्हब बेसी कठिन अछि: सर्वोत्तम विद्यमान विधिसभ समान कार्यमे मानव प्रदर्शनसँ बहुत पछाडि अछि। एहि पेपर मे हम सभ वास्तविक अनुप्रयोग मे अंकक पहिचानक समस्या पर हमला करैत छी अनसुर्पित फीचर लर्निंग विधि सभक उपयोग करैत छी: सड़क स्तरक फोटो सँ घरक संख्या पढ़ैत छी। एहि अन्तमे, हमसभ शोधक लेल एकटा नव बेंचमार्क डाटासेट प्रस्तुत करैत छी जहिमे ६००,००० सँ बेसी लेबल कएल अंकसभ अछि जे स्ट्रीट व्यू छविसभसँ कटा गेल अछि। फेर हमसभ ई देखाएब जे जखन समस्याक हाथसँ डिजाइन कएल गेल विशेषतासभक साथ दृष्टिकोण कएल जाएत तखन एहि अंकसभकेँ चिन्हनाइ कतेक कठिन होएत । अंतमे, हमसभ हालहिमे प्रस्तावित दूटा अनसुर्जित विशेषता सीखने पद्धतिक विकल्पक उपयोग करैत छी आ ई पबैत छी जे ईसभ हमरासभक बेन्चमार्कमे विश्वासयोग्य रूपसँ श्रेष्ठ अछि ।

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अनेक गहन तंत्रिका नेटवर्कसभ जे प्राकृतिक चित्रसभ पर प्रशिक्षित अछि, एकटा सामान्य घटनाक प्रदर्शन करैत अछि: पहिल परत पर ओ सभ गबोर फिल्टर आ रंगक ब्ल्बसभ जकाँ विशेषतासभ सिखैत अछि। ई प्रकारक पहिल परतक विशेषता कोनो विशेष डाटासेट वा कार्यक लेल विशिष्ट नहि होइत अछि, बल्कि ई सामान्य अछि जे ई बहुत डाटासेट आ कार्यक लेल लागू होइत अछि। विशेषतासभ अन्ततः नेटवर्कक अन्तिम तहसँ सामान्यसँ विशिष्टमे परिवर्तन होएत, मुदा ई परिवर्तनक विस्तृत अध्ययन नहि कएल गेल अछि । ई पेपर मे हम प्रयोगात्मक रूप सँ गहन संवृतिक तंत्रिका संजालक प्रत्येक परत मे न्यूरोनक विशिष्टताक विरुद्ध सामान्यताक मात्रा निर्धारित करैत छी आ किछु आश्चर्यजनक परिणामक रिपोर्ट करैत छी। हस्तांतरणीयता दू अलग-अलग मुद्दासभद्वारा नकारात्मक रूपसँ प्रभावित होइत अछि: (१) उच्च परत न्यूरॉन्ससभक विशेषज्ञता अपन मूल कार्यमे लक्ष्य कार्यमे प्रदर्शनक खर्चमे, जे अपेक्षित छल, आ (२) सह-अनुकूलित न्यूरॉन्ससभक बीच नेटवर्कसभक विभाजनसँ सम्बन्धित अनुकूलन कठिनाइ, जे अपेक्षित नहि छल । इमेजनेट पर प्रशिक्षित एकटा उदाहरण नेटवर्कमे, हमसभ ई देखाएब जे एहि दुनूक कोनो एक मुद्दा हावी भऽ सकैत अछि, एहि पर निर्भर करैत जे सुविधासभ नीचाँ, मध्य, वा नेटवर्कक उपरसँ हस्तांतरित कएल जाएत अछि की नहि। हमसभ ई सेहो दस्तावेजीकरण करैत छी जे जहिना बेस टास्क आ टार्गेट टास्कक बीचक दूरी बढ़ैत अछि तहिना सुविधाक हस्तांतरण कम होइत अछि, मुदा ई जे दूरक टास्कसँ सेहो सुविधाक हस्तांतरण यादृच्छिक सुविधाक उपयोगसँ नीक भ सकैत अछि। एक अन्तिम आश्चर्यजनक परिणाम ई अछि जे लगभग कोनो संख्याक लेयर सँ हस्तांतरित सुविधासभक संग एकटा नेटवर्क केँ आरम्भ कएनाइ सामान्यीकरणक लेल एकटा बूस्ट उत्पन्न कए सकैत अछि जे लक्ष्य डेटासेट पर ठीक-ठीक ट्यूनिंगक बादो लटकैत अछि।

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उच्च-प्रवाह अनुक्रमण सैद्धांतिक रूप सँ उच्च-गुणवत्ताक डी नोवो असेंबल जेनोम अनुक्रम प्राप्त करबा मे संभव बना देलक अछि मुदा व्यवहार मे डीएनए अर्क प्रायः अन्य जीवसभ सँ अनुक्रम सँ दूषित होइत अछि। वर्तमानमे, युकार्योटिक सभासभक कठोर रूपसँ विषाक्तता हटाबैक लेल किछु विद्यमान विधिसभ अछि। जे अस्तित्वमे अछि ओ अनुक्रमकेँ प्रदूषक सँ न्यूक्लियोटाइड समानताक आधार पर फिल्टर करैत अछि आ लक्षित जीवसँ अनुक्रमकेँ समाप्त करबाक जोखिम उठबैत अछि। हमसभ एकटा स्थापित मशीन लर्निंग पद्धतिक एकटा नव अनुप्रयोगक परिचय दैत छी, निर्णयक वृक्ष, जे क्रमक कठोरतासँ वर्गीकरण कऽ सकैत अछि। निर्णय वृक्षक मुख्य शक्ति ई अछि जे ई कोनो मापल गेल विशेषताकेँ इनपुट रूपमे ले सकैत अछि आ महत्वपूर्ण विवरणक पूर्वनिर्धारित पहचानक आवश्यकता नहि होइत अछि। निर्णयक वृक्षक उपयोग नव-संयोजित अनुक्रमकेँ वर्गीकृत करबाक लेल आ प्रकाशित प्रोटोकलसँ तुलना करबाक लेल करैत छी। निर्णयक गाछ युकार्योटिक डी नोवो असेंबलीमे अनुक्रमकेँ वर्गीकृत करैत समय मौजूदा विधिसँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि। ई दक्ष अछि, आसानी सँ लागू कएल जाएत अछि, आ सटीक रूप सँ लक्ष्य आ दूषित अनुक्रमक पहचान करैत अछि। महत्वपूर्ण रूप सँ, निर्णय वृक्ष क उपयोग मापल गेल वर्णक क अनुसार अनुक्रम क वर्गीकरण क लेल कैल जा सकैत अछि आ जैविक डाटासेट क परिष्कृत करबा मे एकर संभावित रूप सँ बहुत रास उपयोग अछि।

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मल्टीमोडल बायोमेट्रिक्स हालहिमे बायोमेट्रिक मान्यता प्रणालीमे अपन उच्च प्रदर्शनक लेल पर्याप्त रुचि आकर्षित केलक अछि। एहि पेपर मे हमसभ सुविधा स्तर पर संलयन तकनीक क उपयोग करैत चेहरा आ हथेलीक छाप छवि क लेल मल्टीमोडल बायोमेट्रिक्स क परिचय दैत छी। गबोर आधारित छवि प्रसंस्करण भेदभावक विशेषताक निष्कर्षण करबाक लेल उपयोग कएल जाइत अछि, जखन कि मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) आ रैखिक भेदभावक विश्लेषण (एलडीए) प्रत्येक मोडल क आयाम केँ कम करबाक लेल उपयोग कएल जाइत अछि। एलडीए क आउटपुट सुविधासभ क्रमशः संयुक्त आ युक्लिडियन दूरी वर्गीकरणकर्ता द्वारा वर्गीकृत कएल जाएत अछि। ओआरएल चेहरा आ पॉली-यू पामप्रिंट डाटाबेस पर आधारित प्रयोगात्मक परिणामसँ ई प्रमाणित भेल जे ई फ्यूजन तकनीक सिंगल मोडल बायोमेट्रिक्स द्वारा उत्पादित जैवमीमीट्रिक मान्यता दरक तुलनामे वृद्धि करबाक क्षमता राखैत अछि।

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हम मार्कोव यादृच्छिक क्षेत्र (एमआरएफ) क लॉग विभाजन फलन पर ऊपरी सीमा क एकटा नव वर्ग क परिचय दैत छी। ई मात्रा विभिन्न सन्दर्भमे महत्वपूर्ण भूमिका निभाबैत अछि, जहिमे सीमांत वितरण, परिमिति अनुमान, संयोजक गणना, सांख्यिकीय निर्णय सिद्धांत, आ पैघ-विकृति सीमाक अनुमान लगाओल जाइत अछि। हमरासभक व्युत्पन्नता उत्तल द्वैतता आ सूचना ज्यामिति सँ प्राप्त अवधारणा पर आधारित अछि: विशेष रूप सँ, ई घातांक डोमेनमे वितरणक मिश्रणक उपयोग करैत अछि, आ घातांक आ माध्य मापदण्डसभक बीच लेजेन्ड्रे मानचित्रण। वृक्ष-संरचित वितरणक उत्तल संयोजनक विशेष मामलामे, हम भिन्नता समस्याक एक परिवार प्राप्त करैत छी, जे बेथ भिन्नता समस्याक समान अछि, मुदा निम्नलिखित वांछनीय गुण द्वारा अलग अछि: i) ई उत्तल अछि, आ एकटा अद्वितीय वैश्विक इष्टतम अछि; आ ii) इष्टतम लॉग विभाजन फलन पर एक ऊपरी सीमा दैत अछि। ई इष्टतम स्थिर स्थिति द्वारा परिभाषित कएल गेल अछि जे कि योग-उत्पाद एल्गोरिदमक निश्चित बिन्दुसभक परिभाषित करैत अछि, वा अधिक सामान्य रूपमे, बेथ भेरिएशनल समस्याक कोनो स्थानीय इष्टतम। योग-उत्पादक निश्चित बिन्दुसभक संग, अनुकूलन तर्कक तत्वसभक उपयोग मूल मोडलक सीमांकक अनुमानक रूपमे कएल जा सकैत अछि । विश्लेषण स्वाभाविक रूप सँ हाइपरट्री-संरचित वितरणक उत्तल संयोजन तक विस्तारित होइत अछि, जाहिसँ किकुची अनुमान आ भिन्नताक साथ संबंध स्थापित होइत अछि।

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ई पेपर मे हम ३-आयामी (3D) SIFT डिस्क्रिप्टर कें परिचय देबय छी वीडियो या ३डी इमेजरी जैसन एमआरआई डाटा कें लेल. हम ई सेहो देखाएब जे ई नव वर्णनकर्ता क्रिया मान्यताक अनुप्रयोगमे वीडियो डेटाक 3D प्रकृति केँ बेहतर रूप सँ प्रतिनिधित्व करबाक लेल सक्षम अछि। ई पेपर देखाओत जे 3D SIFT पहिने प्रयोग कएल गेल वर्णन विधिसभकेँ एक सुन्दर आ कुशल तरीकासँ बेहतर प्रदर्शन करबामे सक्षम अछि। हमसभ विडियोके प्रतिनिधित्व करबा लेल शब्दसभक बैगक उपयोग करैत छी, आ विडियो डाटाके बेहतर वर्णन करबा लेल स्थानिक-समयिक शब्दसभक बीच सम्बन्ध खोजबाक लेल एक विधि प्रस्तुत करैत छी ।

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हमसभ दूटा नव मॉडल आर्किटेक्चर प्रस्ताव करैत छी जे बहुत पैघ डाटा सेट सँ शब्दसभक निरन्तर वेक्टर प्रतिनिधित्वक गणना करएत अछि। ई प्रतिनिधित्वसभक गुणवत्ता शब्द समानता कार्यमे मापल जाइत अछि, आ परिणामसभक तुलना विभिन्न प्रकारक तंत्रिका नेटवर्कसभ पर आधारित पूर्वमे सबसँ उत्तम प्रदर्शन प्रविधिसभसँ कएल जाइत अछि । हमसभ बहुत कम गणनात्मक लागतमे सटीकतामे पैघ सुधार देखैत छी, अर्थात् ई एक दिनसँ कम समय लगैत अछि उच्च गुणवत्ताक शब्द वेक्टर सभकेँ 1.6 अरब शब्दक डाटा सेट सँ सीखबामे। एकर अतिरिक्त, हमसभ ई देखाबए छी जे ई वेक्टरसभ वाक्यविन्यास आ शब्दक अर्थक समानताक मापनक लेल अपन परीक्षण सेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदान करैत अछि।

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ई पेपर मे 5G मिलिमिटर वेव अनुप्रयोगक लेल एक 64-एलिमेंट 29-30GHz सक्रिय चरणबद्ध सरणी प्रस्तुत कएल गेल अछि। प्रस्तावित चरणबद्ध सरणीक रचनामे ६४-एलिमेन्ट एन्टेना, ६४-चैनल टी/आर मोड्युल, ४ आवृत्ति परिवर्तक लिंक, बीम कन्ट्रोलिंग सर्किट्री, पावर मैनेजमेंट सर्किट आ कूलिंग फ्यान अछि आ ई सभ बहुत छोट आकारक (१३५ मिमी× ७७ मिमी× ५६ मिमी) मे एकीकृत अछि। हाइब्रिड एकीकरणक GaAs आ Si सर्किटसभक उपयोग आरएफ प्रदर्शनमे सुधार करबाक लेल कएल जाइत अछि। प्रस्तावित चरणबद्ध सरणीक वास्तुकला आ टी/आर मोड्युल आ एन्टेनाक विस्तारक डिजाइनक विश्लेषण कएल गेल अछि। ओटीए (ओवर द एयर) मापन द्वारा, प्रस्तावित चरणबद्ध सरणी २९.५ गीगाहर्ट्ज कें केन्द्र आवृत्ति पर १ गीगाहर्ट्ज कें बैंडविड्थ प्राप्त करैत अछि, आ अज़ीमुथ बीम-विड्थ 12 डिग्री कें स्कैनिंग रेंज ±45 डिग्री कें संग अछि. 800MHz 64QAM सिग्नल कें उत्तेजना कें संग, ट्रांसमीटर बीम 5.5% कें EVM प्राप्त करैत अछि, -30.5dBc कें ACLR कें पीए कें -10dB बैक ऑफ पर काम कर कें संग, आ मापल गेल संतृप्त EIRP 63 dBm छै.

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जटिल चेहराक भिन्नताक कारण जंगलीमे चेहराक विशेषताक भविष्यवाणी करब चुनौतीपूर्ण अछि। हमसभ जंगली क्षेत्रमे विशेषताक भविष्यवाणीक लेल एकटा नव गहन शिक्षा ढाँचाक प्रस्ताव करैत छी। ई दूटा सीएनएन, एलएनटी आ एएनएनटी, जे कि विशेषता टैग सँ संयुक्त रूप सँ ठीक-ठीक अछि, मुदा पूर्व-प्रशिक्षित अलग-अलग अछि, के कैस्केड करैत अछि। एलनेट चेहराक स्थानीयकरणक लेल विशाल सामान्य वस्तु श्रेणीसभ द्वारा पूर्व प्रशिक्षित अछि, जखन कि एएनईटी विशेषताक भविष्यवाणीक लेल विशाल चेहराक पहचान द्वारा पूर्व प्रशिक्षित अछि। ई ढाँचा न केवल अत्याधुनिक अवस्थाक तुलनामे बेसी प्रदर्शन करैत अछि, बल्कि सीखैत चेहराक प्रतिनिधित्वक बारेमे बहुमूल्य तथ्य सेहो प्रकट करैत अछि। ई देखाबैत अछि कि कोना विभिन्न पूर्व प्रशिक्षण रणनीतिकेँ द्वारा चेहरा स्थानीयकरण (एलनेट) आ विशेषता पूर्वानुमान (एनेट) क प्रदर्शन मे सुधार कएल जा सकैत अछि। (2) ई पता लगबैत अछि जे यद्यपि LNet क फ़िल्टर केवल छवि स्तरक विशेषता टैग क साथ ठीक अछि, एकर प्रतिक्रिया मानचित्र पूरे छवि पर चेहरा स्थान क मजबूत संकेत अछि। ई तथ्य केवल छवि-स्तर एनोटेशनक संग चेहरा स्थानीयकरणक लेल LNet क प्रशिक्षण देबाक अनुमति दैत अछि, मुदा चेहरा सीमावर्ती बक्सा या लैंडमार्क क बिना, जे सभ विशेषता मान्यता कार्य द्वारा आवश्यक अछि। (3) ई सेहो प्रदर्शित करैत अछि जे एएनईटी क उच्च स्तरीय छिपल न्यूरॉन स्वचालित रूप सँ अर्थिक अवधारणा क पता लगाबैत अछि, विशाल चेहरा पहचान क संग पूर्व प्रशिक्षण क बाद, आ एहन अवधारणा क विशेष रूप सँ विशेषता टैग क साथ ठीक-ठीक ट्यूनिंग क बाद समृद्ध कैल जाइत अछि। प्रत्येक विशेषताक वर्णन एहि अवधारणाक एक विरल रैखिक संयोजनसँ कएल जा सकैत अछि।

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ई पत्र १.५७-१.६० गीगाहर्ट्ज पर आर्टिलरी प्रक्षेपित जीपीएस संकेतक लेल उपयुक्त एक कम्प्याक्ट एन्टेना प्रस्तुत करैत अछि। चारिटा उल्टा-एफ-प्रकारक तत्वसभ समान परिमाणमे आ क्रमिक ९० डिग्री चरण अन्तरमे सीरियल फीड नेटवर्कद्वारा उत्तेजित होइत अछि । ऐन्टेनाक आकार आ आकृति कारक एहेन बनाएल गेल अछि जे ऐन्टेनाकेँ आसानीसँ एक तोपखानाक भितर स्थापित कएल जा सकैत अछि। मापसँ पता चलैत अछि जे प्रस्तावित एन्टेनाक ग्यान २.९०-३.७७ डीबीआईसी, एक अक्षीय अनुपात १.९-२.८६ डीबी, आ १.५७-१.६२ गीगाहर्ट्ज पर प्रतिबिम्ब गुणांक -१० डीबी सँ कम अछि।

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[पृष्ठ २-३१ पर पाओल गेल चित्र] ई सभ निशान समाज मे आसानी सँ चिन्हल जाइत अछि आ स्वयं केँ चोट पहुँचौनिहारक लेल जीवन भरि दोषी, लज्जित आ पछताएबाक स्रोत बनैत अछि। प्रस्तुत नैदानिक अध्ययनमे, हमसभक उद्देश्य छल आत्म-प्रभावित रेजर ब्लेड चीरकेँ छिपाबयमे कार्बन डाइऑक्साइड लेजर रिसेप्शनिंग आ पातर त्वचाक ग्राफ्टिंगक प्रभावकारिताक जांच करब। कुल 26 टा एनाटॉमिक साइट (11 हाथक उपरका भाग, 11 हाथक आगाँक भाग आ चारि टा छातीक आगाँक भाग) 16 गोर पुरुष रोगीसभक, जिनकर आयु 20 सँ 41 वर्ष (औसतन, 23.8 वर्ष) तक छल, पर फरवरी 2001 आ अगस्त 2003क बीच इलाज कएल गेल छल। शल्यक्रिया पूर्व विस्तृत मनोवैज्ञानिक मूल्यांकन; रोगी केँ सूचित करब जे ई प्रक्रिया एक "कमोलज" ऑपरेशन अछि; हाइपरट्रॉफिक स्कार्स केँ ट्रिमिंग कए कए अखंड त्वचा स्तर तक; हाइपरट्रॉफिक स्कार्स केँ इंट्रालेसनल कोर्टीकोस्टेरॉइड इंजेक्शन; कार्बन डाइऑक्साइड लेजर रिसेप्शनिंग एकटा इकाईक रूपमे; पतली (0.2 सँ 0.3 मिमी) त्वचा ग्राफ्टिंग; 15 दिनक लेल कम्प्रेसिव ड्रेसिंग; ट्यूबलर बैंडेजक उपयोग; आ कम सँ कम 6 महिनाक लेल सूर्यक प्रकाश सँ सुरक्षा प्रक्रियाक प्रमुख बिंदुक गठन करैत छल। परिणाम ई भेल जे ई निशान सभ सफलतापूर्वक लुकाओल गेल आ समाज द्वारा स्वीकार्य रूपमे परिवर्तित कएल गेल जे जलेबाक निशान जकाँ अछि। एकटा मामलामे आंशिक ग्राफ्ट हानि आ दोसर मामलामे हाइपरपिग्मेन्टेशन जटिलता छल। कोनो नव हाइपरट्रोफिक स्कार विकसित नहि भेल। [पृष्ठ २३ पर आधारित चित्र]

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हमरा सभकेँ ग्राहक लेनदेनक एकटा पैघ डाटाबेस देल गेल अछि, जतए प्रत्येक लेनदेनमे ग्राहक-आईडी, लेनदेनक समय, आ लेनदेनमे किनल गेल वस्तुसभ शामिल अछि। हमसभ एहन डाटाबेस पर अनुक्रमिक पैटर्न खननक समस्याक परिचय दैत छी । हमसभ एहि समस्याक समाधानक लेल तीनटा एल्गोरिदम प्रस्तुत करैत छी, आ सिंथेटिक डाटाक उपयोग करैत ओकर प्रदर्शनक अनुभवजन्य मूल्यांकन करैत छी। प्रस्तावित एल्गोरिदममे सँ दू, एप्रियोरीसोम आ एप्रियोरीअल, तुलनात्मक प्रदर्शन करैत अछि, यद्यपि एप्रियोरीसोम कम सँ कम ग्राहकसभक संख्यामे अनुक्रमिक ढाँचाक समर्थन करैत अछि तँ ओ अलिकति बेसी प्रदर्शन करैत अछि । स्केल-अप प्रयोगसभ देखाबैत अछि जे अपरियोरिसोमे आ अपरियोरिअल्ल् दुनूक स्केल ग्राहक लेनदेनक संख्याक संग रैखिक रूपेँ होइत अछि। ई सभ ग्राहक प्रति लेनदेनक संख्या आ लेनदेनमे आइटमक संख्याक संबंधमे उत्कृष्ट स्केल-अप गुणसभ सेहो अछि।

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ई शोध लेखमे ब्लूटूथ, डब्लुएलएएन/वाईमैक्स आ सार्वजनिक सुरक्षा अनुप्रयोगक लेल एक कम्पैक्ट डबल बैंड असममित कोप्लेनार स्ट्रिप-फीड प्रिन्टेड एन्टेना डिजाइन आ प्रस्तुत कएल गेल अछि। दोहरी आवृत्ति परिचालन बैंड (2.45 GHz आ 5.25 GHz) एसीएस फीड लाइनमे दूटा सरल मेन्डर आकारक विकिरण स्ट्रिप लगाकऽ प्राप्त कएल गेल अछि। प्रस्तावित एन्टेना ज्यामिति कम लागतक एफआर४ सब्सट्रेट पर छपल अछि जेकर मोटाई १.६ मिमी अछि आ एकर समग्र आयाम १३ × २१.३ मिटर अछि, जहिमे एकरूप जमीनी विमान सेहो शामिल अछि। मेन्डरड एसीएस-फीड ड्युअल-ब्यान्ड मोनोपोल एन्टेनाक -१० डीबी प्रतिबाधा बैंडविड्थ क्रमशः २.३६-२.५ गीगाहर्ट्ज सँ लगभग १४० मेगाहर्ट्ज, आ ४.५-७.० गीगाहर्ट्ज सँ २५०० मेगाहर्ट्ज अछि, जे २.४ गीगाहर्ट्ज ब्लूटूथ/डब्लूएलएएन, ५.२/५.८ गीगाहर्ट्ज डब्लूएलएएन, ५.५ गीगाहर्ट्ज वाइमैक्स आ ४.९ गीगाहर्ट्ज अमेरिकी सार्वजनिक सुरक्षा बैंडकेँ कवर कऽ सकैत अछि। सरल ज्यामिति आ व्यापक प्रतिबाधा बैंडविड्थ सुविधाक अतिरिक्त, प्रस्तावित संरचना क्रमशः ई आ एच-प्लेन दुनूमे द्विदिशात्मक आ सर्वदिशात्मक विकिरण पैटर्न करैत अछि।

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हमसभ [१०, ११] मे शुरू कएल गेल शोधक एक लाइन जारी राखैत छी जे सांख्यिकीय डाटाबेससभक गोपनीयताकेँ सुरक्षित राखैत अछि। एकटा भरोसयोग्य सर्वर पर विचार करू जे संवेदनशील सूचनाक डाटाबेस रखैत अछि। क्वेरी फलन f केँ डेटाबेस केँ वास्तविक सँ मैप करैत देखैत छी, तथाकथित सही उत्तर डेटाबेस पर f लागू करबाक परिणाम अछि। गोपनीयताक रक्षाक लेल, सही उत्तर ध्यानसँ चुनल गेल वितरणक अनुसार उत्पन्न भेल यादृच्छिक शोरक अतिरिक्त द्वारा व्युत्पन्न कएल जाइत अछि, आ ई प्रतिक्रिया, सही उत्तर प्लस शोर, उपयोगकर्ताकेँ वापस देल जाइत अछि। पूर्वक कार्य शोरमे समक मामला पर केन्द्रित छल, जहिमे f = P i g ((xi), जहिमे xi डाटाबेसक ith पंक्ति केँ चिन्हैत अछि आ g डाटाबेस पंक्ति केँ [0, 1] मे मैप करैत अछि। हमसभ अध्ययनके सामान्य फलन f तक विस्तार करैत छी , ई प्रमाणित करैत छी जे फलन f क संवेदनशीलताक अनुसार शोर क मानक विचलन क कैलिब्रेट करैत गोपनीयता क संरक्षित कएल जा सकैत अछि । मोटे तौर पर ई मात्रा अछि जे कोनो एकटा तर्क f क अपन आउटपुट बदल सकैत अछि। नव विश्लेषण देखबैत अछि जे कैक विशेष अनुप्रयोगक लेल पहिने बुझल गेल मामलाक तुलनामे पर्याप्त रूपेँ कम शोर आवश्यक अछि। पहिल कदम अछि गोपनीयताक एक बहुत साफ विशेषता, ट्रांस्क्रिप्टक भेदभावक दृष्टि सँ। एकर अतिरिक्त, हमसभ पृथक्करणक परिणाम प्राप्त करैत छी जे अन्तरक्रियात्मक सेनिटाइजेशन तंत्रक बढल मूल्यकेँ गैर-अन्तरक्रियात्मक सँ देखबैत अछि।

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हाल के वेब खोज तकनीक वेब के लिंक संरचना के आधार पर "महत्व" के वैश्विक धारणा के साथ पारंपरिक पाठ मिलान को बढ़ाता है, जैसे कि Google के PageRank एल्गोरिथ्म में। अधिक परिष्कृत खोजक लेल, महत्वक ई वैश्विक धारणा महत्वक व्यक्तिगत दृष्टिकोण बनाबए लेल विशेष रूपसँ कएल जा सकैत अछि - उदाहरणक लेल, महत्व स्कोरसभ प्रयोगकर्ता-निर्दिष्ट प्रारम्भिक रोचक पृष्ठसभक सेटक अनुसार पूर्वाग्रहित कएल जा सकैत अछि । क्वेरी समयमे व्यक्तिगत रूपसँ कएल गेल दृश्यसभक गणना आ भण्डारण पूर्वमे अव्यावहारिक अछि, कारण प्रत्येक दृश्यक गणनाक लेल वेब ग्राफ पर पुनरावर्ती गणनाक आवश्यकता होएत अछि । हमसभ नयाँ ग्राफ-सैद्धांतिक परिणाम प्रस्तुत करैत छी, आ ई परिणामसभ पर आधारित एकटा नव तकनीक, जे आंशिक वेक्टरसभक रूपमे व्यक्तिगत दृश्यसभ कूटबद्ध करैत अछि। आंशिक वेक्टर क बहु व्यक्तिगत दृश्य मे साझा कएल जाएत अछि, आ ओकर गणना आ भंडारण लागत दृश्य क संख्या क संग नीक रूप स स्केल करैत अछि। हमर दृष्टिकोण वृद्धिशील गणना केँ सक्षम बनबैत अछि, जाहि सँ आंशिक वेक्टर सँ व्यक्तिगत दृश्यक निर्माण क्वेरी समय पर व्यावहारिक होएत अछि। हम आंशिक वेक्टर क गणना क लेल दक्ष गतिशील प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम, आंशिक वेक्टर सँ व्यक्तिगत दृश्य क निर्माण क लेल एक एल्गोरिदम, आ प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत करैत छी जे हमर तकनीक क प्रभावशीलता आ स्केलेबिलिटी क प्रदर्शन करैत अछि।

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हमसभ उचित वर्गीकरणक लेल एक लर्निंग एल्गोरिथ्म प्रस्ताव करैत छी जे समूहक निष्पक्षता (संरक्षित समूहमे सकारात्मक वर्गीकरण प्राप्त करएबला सदस्यसभक अनुपात समग्र जनसंख्यामे अनुपातक समान अछि) आ व्यक्तिगत निष्पक्षता (समान व्यक्तिसभक समान व्यवहार कएल जाएत) दुनूक प्राप्ति करैत अछि । हमसभ निष्पक्षताक सूत्रकेँ दूटा प्रतिस्पर्धी लक्ष्यक संग डाटाक एकटा नीक प्रतिनिधित्व भेटबाक एक अनुकूलन समस्याक रूपमे तैयार करैत छी: डाटाकेँ यथासंभव नीक सँ एन्कोड करबा लेल, जखन कि एकहि समयमे संरक्षित समूहमे सदस्यताक बारेमे कोनो जानकारीकेँ अस्पष्ट करबा लेल। हमसभ तीनटा डाटासेटमे अपन एल्गोरिथ्मक सकारात्मक परिणाम अन्य ज्ञात तकनीकसभक सापेक्ष देखा रहल छी। एहि सँ बेसी, हम सभ अपन दृष्टिकोणक अनेक लाभ देखबैत छी। पहिल, हमरसभक मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व दोसर वर्गीकरण कार्यसभक लेल प्रयोग कएल जा सकैत अछि (यानी, स्थानान्तरण सीखना संभव अछि); दोसर, हमसभ एक दूरी मेट्रिक सीखबाक दिशामे एक कदम उठाबैत छी जे वर्गीकरणक लेल डेटाक महत्वपूर्ण आयामसभ खोज सकैत अछि ।

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ई पेपर मे, हमसभ ई जाँच करब जे कोनो संवेदनशील विशेषताक संबंध मे स्वतन्त्र होएबाक लेल सीमित वर्गीकरण करबाक लेल भोली बेय्स वर्गीकरणक संशोधित कएनाइ कोना कएल जाएत। स्वतन्त्रताक एहन प्रतिबन्ध स्वाभाविक रूपेँ होएत अछि जखन निर्णय प्रक्रिया जे डाटा-सेटमे लेबल तक पहुँचैत अछि, पूर्वाग्रहपूर्ण छल; उदाहरणक लेल, लिंग वा नस्लीय भेदभावक कारण। ई सेटिंग एहन कैको मामलाक कारण अछि जहिमे एहन कानूनसभ अछि जे आंशिक रूपसँ भेदभावपर आधारित निर्णयकेँ अस्वीकार करैत अछि। मशीन लर्निंग तकनीक कें सरल उपयोग कें परिणामस्वरूप कंपनीक कें भारी जुर्माना होयत. हमसभ बेय्स वर्गीकरणकर्ता भेदभाव मुक्त बनयबाक लेल तीन दृष्टिकोण प्रस्तुत करैत छी: (i) निर्णयक सकारात्मक होएबाक सम्भावनाकेँ संशोधित करब, (ii) प्रत्येक संवेदनशील विशेषता मूल्यक लेल एकटा मॉडलकेँ प्रशिक्षित करब आ ओकरासभक संतुलन बनाबैक, आ (iii) बेय्सियन मॉडलमे एकटा लुप्त चर जोड़ब जे निष्पक्ष लेबलक प्रतिनिधित्व करैत अछि आ अपेक्षा अधिकतमीकरणक उपयोग करैत संभाव्यताक लेल मॉडल मापदण्डकेँ अनुकूलित करब। हमसभ कृत्रिम आ वास्तविक जीवनक डाटामे तीन दृष्टिकोणक लेल प्रयोग प्रस्तुत करैत छी।

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माइक्रोइलेक्ट्रोनिक्स आ एकीकृत सर्किट, सिस्टम-ऑन-चिप डिजाइन, वायरलेस संचार आ कम बिजलीक बुद्धिमान सेंसरमे हालिया प्रगति वायरलेस बॉडी एरिया नेटवर्क (डब्लूबीएएन) क प्राप्तिक अनुमति देने अछि। डब्लुबीएएन कम शक्ति, लघु, आक्रामक/अनाक्रमणकारी हल्का ताररहित सेंसर नोडसभक संग्रह छी जे मानव शरीरक कार्यसभ आ आसपासक वातावरणक निगरानी करैत अछि । एकर अतिरिक्त, ई अनेक नवोन्मेषी आ रोचक अनुप्रयोगसभक समर्थन करैत अछि जेना कि सर्वव्यापी स्वास्थ्य सेवा, मनोरञ्जन, अन्तरक्रियात्मक गेमिङ, आ सैन्य अनुप्रयोगसभ । ई पेपर मे WBAN क मूलभूत तंत्र, जहि मे आर्किटेक्चर आ टोपलोजी, वायरलेस इम्प्लांट कम्युनिकेशन, कम बिजलीक माध्यम एक्सेस कंट्रोल (MAC) आ रूटिंग प्रोटोकॉल शामिल अछि, पर समीक्षा कएल गेल अछि। भौतिक (PHY), मैक आ नेटवर्क स्तर पर WBAN लेल प्रस्तावित टेक्नोलोजीक व्यापक अध्ययन प्रस्तुत कएल गेल अछि आ प्रत्येक स्तरक लेल बहुतो उपयोगी समाधान पर चर्चा कएल गेल अछि। अन्तमे, अनेक डब्लुबीएएन अनुप्रयोगसभ पर प्रकाश देल गेल अछि।

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सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) क संरक्षण संगठनक लेल एकटा प्रमुख आर्थिक चुनौती बनैत गेल अछि आ भविष्यवाणी कएल जा रहल अछि। आईटी सुरक्षा निवेश पर शोध तेजी सं बढ़ि रहल अछि, मुदा एहि मे शोध कें संरचना, आर्थिक-तकनीकी घटनाक व्याख्या आ भविष्य कें शोध कें दिशा-निर्देश कें लेल सैद्धांतिक आधार कें कमी अछि. हमसभ ई कमीक समाधानक लेल एकटा नव सैद्धांतिक मॉडलक सुझाव दैत छी जे बहु-सैद्धांतिक दृष्टिकोणसँ उभरैत अछि आ संसाधन-आधारित दृष्टिकोण आ संगठनात्मक शिक्षा सिद्धांतक अवलम्बन करैत अछि। ई सिद्धांतक संयुक्त अनुप्रयोग एकटा सैद्धांतिक मॉडलमे संगठनात्मक शिक्षाक प्रभावकेँ अवधारणाकृत करबाक अनुमति दैत अछि जे संगठनात्मक संसाधनक सुरक्षाक संग आईटी सुरक्षा प्रति-उपक्रमसभक माध्यमसँ समयक साथ विकसित होएत अछि। हमसभ आईटी सुरक्षा निवेशक ई मोडलक उपयोग साहित्यक एक विशाल निकायक निष्कर्षसभके संश्लेषण करबाक लेल आ अनुसन्धानक खामिसभक निष्कर्षण करबाक लेल करैत छी । हमसभ व्यावहारिक उदाहरण प्रदान करैत ई खामिसभकेँ (बन्द करबामे) प्रबन्धकीय निहितार्थक चर्चा करैत छी ।

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प्राकृतिक भाषाक प्रवचनमे, संबंधित घटनासभ एक दोसरक नजदीक देखाइ दैत अछि ताकि एकटा पैग परिदृश्यक वर्णन कएल जा सकए । ऐ तरहक संरचनासभके फ्रेम (ए.के.ए. ई एकटा टेम्पलेट अछि, जहिमे सम्बन्धित घटनासभ आ प्रोटोटाइप सहभागीसभ आ घटनाक संक्रमणसभक समूह अछि । फ्रेम क पहचान सूचना निष्कर्षण आ प्राकृतिक भाषा निर्माण क लेल आवश्यक अछि, आ ई आमतौर पर मैन्युअल रूप स कैल जाएत अछि। फ्रेम प्रेरित करबाक लेल हालहिमे विधि प्रस्तावित कएल गेल अछि, मुदा ओसभ सामान्यतः तदर्थ प्रक्रियाक प्रयोग करैत अछि आ ओकर निदान या विस्तारक लेल कठिन अछि । एहि पेपर मे, हम फ्रेम प्रेरणक लेल पहिल संभाव्य दृष्टिकोणक प्रस्ताव करैत छी, जे फ्रेम, घटना, प्रतिभागीकेँ लुप्त विषयक रूपमे शामिल करैत अछि आ ओ फ्रेम आ घटनाक संक्रमणकेँ सीखैत अछि जे पाठक वर्णन करैत अछि। फ्रेमक संख्याक अनुमान एक नव प्रयोग द्वारा कएल जाइत अछि जे सिन्टेक्टिक पार्सिंग सँ स्प्लिट-मर्ज विधि द्वारा कएल जाइत अछि। अंत-सँ-अन्तक मूल्यांकनमे पाठ सँ प्रेरित फ्रेम आ निकालि लेल तथ्य धरि, हमर विधि अत्याधुनिक परिणाम उत्पन्न करैत अछि जखन कि काफी हद तक इंजीनियरिंग प्रयास केँ कम करैत अछि।

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एम्बिन्टे एसिस्टेड लिभिंग (एएएल) आईटी समाधान प्रदान करैत अछि जेकर उद्देश्य अशक्त, वृद्ध आ दीर्घ रोगसँ पीड़ित लोकक जीवनकेँ सुगम आ बेहतर बनाबैक अछि। वृद्ध लोकसभक लेल गतिशीलता एकटा प्रमुख मुद्दा अछि किएक तँ ओसभक शारीरिक गतिविधि, सामान्यतः, जीवनक गुणवत्तामे सुधार करैत अछि आ स्वास्थ्य स्थिति बनाए रखैत अछि । फेर, ई पेपर देखभालकर्ता आ वृद्ध लोकसभक लेल एएएल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करैत अछि जे हुनकासभके अपन गतिशीलताके सीमित करैत बिना सक्रिय जीवनशैली कायम रखबाक अनुमति दैत अछि । ई फ्रेमवर्कमे मोबिलिटी वातावरणक लेल चारिटा एएएल उपकरण शामिल अछि: i) एक पतन पता लगाबयबला मोबाइल एप्लिकेशन; ii) एक बायोफीडबैक निगरानी प्रणाली पहनयबला सेंसरसभक माध्यमसँ; iii) ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (जीपीएस) सँ लैस जूताक माध्यमसँ एक आउटडोर लोकेशन सेवा; आ iv) एक मोबाइल एप्लिकेशन देखभालकर्तासभक लेल जे घरक वातावरणमे सीमित कैक वृद्धक देखभाल करैत अछि। प्रस्तावक मूल्यांकन आ प्रदर्शन कएल गेल अछि आ ई प्रयोगक लेल तैयार अछि।

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हमसभ उच्च स्तरक नेविगेशन निर्देशक अनुसरणक लेल एक विधिक परिचय दैत छी जे छवि, निर्देशक सँ प्रत्यक्ष रूपसँ मानचित्रण करैत अछि आ वास्तविक समयक नियन्त्रणक लेल निरन्तर निम्न स्तरक वेगक आदेशक लेल अनुमानित अनुमान प्रस्तुत करैत अछि। ग्राउन्ड सेमेन्टिक मैपिंग नेटवर्क (जीएसएमएन) एकटा पूर्ण-विभेदक तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर छी जे नेटवर्कक भीतर एक पिनहोल कैमरा प्रोजेक्शन मॉडल केँ शामिल करि विश्व संदर्भ फ्रेम मे स्पष्ट अर्थिक नक्शा बनबैत अछि। नक्सामे संग्रहीत जानकारी अनुभवसँ सिखल जाइत अछि, जखन कि स्थानीय-सँ-विश्व परिवर्तनक गणना स्पष्ट रूपसँ कएल जाइत अछि। हमसभ DAGGERFMक उपयोग करैत मोडेलक प्रशिक्षण करैत छी, DAGGERक एक संशोधित संस्करण जे तालिकाक अभिसरणक गारंटीसभक लेल प्रशिक्षणक गति आ स्मृति उपयोगक सुधारक लेल व्यापार करैत अछि। हमसभ GSMN क आभासी वातावरणमे यथार्थवादी क्वाडकोप्टर सिम्युलेटर पर परीक्षण करैत छी आ देखबैत छी जे स्पष्ट मानचित्रण आ ग्राउन्डिग मोड्युल केँ शामिल करए सँ GSMN क मजबूत न्यूरल बेसलाइन सँ बेहतर प्रदर्शन करबाक आ लगभग विशेषज्ञ नीति प्रदर्शन धरि पहुँचबाक अनुमति दैत अछि। अंतमे, हमसभ सीखेल गेल नक्साक प्रतिनिधित्वसभक विश्लेषण करैत छी आ देखाबैत छी जे स्पष्ट नक्साक प्रयोगसँ व्याख्यायोग्य निर्देश-अनुसरण मोडल प्राप्त होइत अछि ।

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आजुक समय मे विभिन्न संगठन सभक बीच सूचनाक सुरक्षित आ भरोसयोग्य संचार सुनिश्चित करबाक लेल उच्च स्तरक सुरक्षा केँ बनाए रखनाइ बहुत महत्वपूर्ण अछि। मुदा इन्टरनेट आ कोनो आन नेटवर्क पर सुरक्षित डाटा संचार हमेशा घुसपैठ आ दुरुपयोगक खतराक अधीन रहैत अछि। एहि लेल घुसपैठक पता लगाबय बला प्रणाली कम्प्यूटर आ नेटवर्क सुरक्षाक दृष्टि सँ एकटा आवश्यक घटक बनि गेल अछि। घुसपैठक पता लगाबय मे विभिन्न दृष्टिकोणक उपयोग कयल जा रहल अछि, मुदा दुर्भाग्य सँ एखन धरि कोनो प्रणाली पूर्णतः निर्दोष नहि अछि। एहि प्रकारें, सुधारक खोज जारी अछि। एहि क्रम मे, हमसभ एकटा घुसपैठक पता लगाबयबला प्रणाली (आईडीएस) प्रस्तुत करैत छी, जे आनुवंशिक एल्गोरिथ्म (जीए) क उपयोग करैत विभिन्न प्रकारक नेटवर्क घुसपैठक कुशलतापूर्वक पता लगाबैत अछि। पैरामीटर आ विकास प्रक्रियाक लेल एजीक विस्तारसँ चर्चा कएल गेल अछि आ लागू कएल गेल अछि। ई दृष्टिकोण सूचनाक विकासक लेल विकास सिद्धांतक उपयोग करैत अछि ताकि यातायातक डाटाकेँ फिल्टर कऽ सकए आ एहि तरहे जटिलताकेँ कम कऽ सकए। हमरा सभक प्रणालीक प्रदर्शनकेँ लागू आ मापबाक लेल हमसभ केडीडी९९ बेन्चमार्क डाटासेटक प्रयोग केलौं आ उचित पता लगाबैक दर प्राप्त केलौं।