Datasets:

carlfeynman
/

Bharat_NanoSCIDOCS_ml

_id stringlengths 40 40	text stringlengths 0 10.8k
1b2a0e8af5c1f18e47e71244973ce4ace4ac6034	ഭാഷാ മോഡലുകൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രദ്ധേയമായ മാർഗ്ഗമാണ് ഹൈറാർക്കിക്കൽ പിറ്റ്മാൻ-യോർ പ്രോസസ് പ്രിസറുകൾ, പോയിന്റ്-അനുമാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികളെ മറികടക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, മെമ്മറി, സമയ ഉപയോഗം, സാമ്പിളറിന്റെ മോശം മിശ്രണം എന്നിവ പോലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഇൻഫെറൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ കാരണം ഈ മോഡലുകൾ ജനപ്രിയമല്ല. ഈ കൃതിയിൽ, കംപ്രസ് ചെയ്ത സഫിക്സ് ട്രീ ഉപയോഗിച്ച് എച്ച്പിവൈപി മോഡലിനെ കോംപാക്റ്റ് ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പിന്നെ, ഈ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ കാര്യക്ഷമമായ ഒരു ഏകദേശ നിഗമന പദ്ധതി വികസിപ്പിക്കുന്നു, അത് പൂർണ്ണ എച്ച്പിവൈപിയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ വളരെ കുറഞ്ഞ മെമ്മറി ഫൂട്ട്പ്രിന്റ് ഉള്ളതും നിഗമന സമയത്തിൽ വേഗതയുള്ളതുമാണ്. മുൻകാല എച്ച്പിവൈപി മോഡലുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ നമ്മുടെ മോഡലിന് വളരെ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു, അതേസമയം നിരവധി അളവുകൾ ചെറുതും, പരിശീലനത്തിനും അനുമാനത്തിനും വേഗതയുള്ളതും, അത്യാധുനിക മോഡിഫൈഡ് ക്നെസർ-നെയ് എണ്ണം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എൽഎം സുഗമമാക്കലിന്റെ ആശയക്കുഴപ്പത്തെ 15% വരെ മറികടക്കുന്നു.
6c9bd4bd7e30470e069f8600dadb4fd6d2de6bc1	ഈ പ്രബന്ധം യഥാര് ത്ഥ ലോകത്തിലെ സാഹചര്യങ്ങളെ ചിത്രീകരിക്കുന്ന സംഭവങ്ങളുടെയും അർത്ഥപരമായ റോളുകളുടെയും ഒരു പുതിയ ഭാഷാ വിഭവത്തെ വിവരിക്കുന്നു. വിവരണ സ്കീമുകളിൽ ബന്ധപ്പെട്ട സംഭവങ്ങളുടെ സെറ്റുകൾ (എഡിറ്റുചെയ്യുക, പ്രസിദ്ധീകരിക്കുക), സംഭവങ്ങളുടെ സമയക്രമം (പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എഡിറ്റുചെയ്യുക), പങ്കെടുക്കുന്നവരുടെ അർത്ഥപരമായ റോളുകൾ (രചയിതാക്കൾ പുസ്തകങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു) എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. പ്രകൃതിഭാഷാ ധാരണയിലെ ആദ്യകാല ഗവേഷണത്തിന് ഈ തരത്തിലുള്ള ലോകജ്ഞാനം പ്രധാനമായിരുന്നു. ലോകത്ത് സംഭവിക്കുന്ന സംഭവങ്ങളുടെ പൊതുവായ ക്രമത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന പ്രധാന ഫോർമാലിസങ്ങളിൽ ഒന്നായിരുന്നു സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഈ അറിവുകളിൽ ഭൂരിഭാഗവും കൈകൊണ്ട് കോഡ് ചെയ്യപ്പെട്ടവയാണ്, അവ സൃഷ്ടിക്കാൻ സമയമെടുക്കുന്നു. നിലവിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും കോറെഫറൻസ് ചെയിനുകളിലൂടെ പഠനത്തിനുള്ള പുതിയ സമീപനവും ഓപ്പൺ ഡൊമെയ്ൻ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് സ്വപ്രേരിതമായി സമ്പന്നമായ ഇവന്റ് ഘടനയെ ആഖ്യാന സ്കീമകളുടെ രൂപത്തിൽ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിച്ചു. ഈ ലേഖനത്തിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന വിവരണ സ്കീമ റിസോഴ്സ് ഏകദേശം 5000 അദ്വിതീയ സംഭവങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നാം റിസോഴ്സ് വിവരിക്കുന്നു, അത് പഠിച്ചതെങ്ങനെ, ഈ സ്കീമുകളുടെ കവറേജിന്റെ ഒരു പുതിയ വിലയിരുത്തൽ കാണാത്ത രേഖകളിലൂടെ.
8e508720cdb495b7821bf6e43c740eeb5f3a444a	സംഭാഷണം, റോബോട്ടിക്സ്, ധനകാര്യം, ജീവശാസ്ത്രം എന്നിവയിലെ പല പ്രയോഗങ്ങളും ക്രമരഹിതമായ ഡാറ്റയുമായി ഇടപെടുന്നു, അവിടെ ക്രമീകരിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളും ആവർത്തിച്ചുള്ള ഘടനകളും സാധാരണമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഘടന സാധാരണ കേർണൽ ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയില്ല. അത്തരം ഘടന മോഡൽ ചെയ്യുന്നതിനായി, ഗൌഷ്യൻ പ്രക്രിയകൾക്കായി ഞങ്ങൾ എക്സ്പ്രസീവ് ക്ലോസ്ഡ് ഫോം കേർണൽ ഫംഗ്ഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഫലമായി ലഭിച്ച മോഡൽ, GP-LSTM, ഗൌഷ്യൻ പ്രക്രിയകളുടെ പാരാമീറ്ററിക് അല്ലാത്ത പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ഗുണങ്ങൾ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ദീർഘകാല ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി (എൽഎസ്ടിഎം) ആവർത്തിച്ചുള്ള നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ഇൻഡക്റ്റീവ് ബയസുകൾ പൂർണ്ണമായും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഗോസിയൻ പ്രക്രിയയുടെ പരിധിവരെ സാധ്യതകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തുകൊണ്ട് നിർദ്ദിഷ്ട കേർണലുകളുടെ സ്വഭാവം ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. തെളിയിക്കപ്പെട്ട ഒരു പുതിയ കൺവെർജന്റ് സെമി-സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് നടപടിക്രമം ഉപയോഗിച്ച്, സ്കേലബിൾ പരിശീലനത്തിനും പ്രവചനത്തിനുമായി ഈ കേർണലുകളുടെ ഘടന ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ സമീപനം ബേസിയൻ എൽഎസ്ടിഎമ്മുകൾക്ക് പ്രായോഗിക പ്രാതിനിധ്യം നൽകുന്നു. നിരവധി ബെഞ്ച് മാർക്കുകളില് ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം ഞങ്ങള് പ്രദര് ശിപ്പിക്കുന്നു, ഒപ്പം സ്വതന്ത്ര ഡ്രൈവിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷന് റെ കാര്യത്തില് സമഗ്രമായ അന്വേഷണവും നടത്തുന്നു, അവിടെ GP-LSTM നല് കുന്ന പ്രവചന അനിശ്ചിതത്വങ്ങള് സവിശേഷമായ മൂല്യമുള്ളതാണ്.
033b62167e7358c429738092109311af696e9137	ഈ പേപ്പർ ഒരു ലളിതമായ അൺസെർവേസ്ഡ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു അവലോകനങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന (ചെവികൾ മുകളിലേക്ക്) അല്ലെങ്കിൽ ശുപാർശ ചെയ്യാത്ത (ചെവികൾ താഴേക്ക്) ആയി തരംതിരിക്കുന്നതിന്. ഒരു അവലോകനത്തിന്റെ വർഗ്ഗീകരണം അവലോകനത്തിലെ പദങ്ങളുടെ ശരാശരി അർത്ഥപരമായ ഓറിയന്റേഷനിലൂടെ പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നു, അവയിൽ നാമവിശേഷണങ്ങളോ പര്യായങ്ങളോ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഒരു വാക്യത്തിന് നല്ല ബന്ധങ്ങൾ ഉള്ളപ്പോൾ പോസിറ്റീവ് സെമാന്റിക് ഓറിയന്റേഷനും മോശം ബന്ധങ്ങൾ ഉള്ളപ്പോൾ നെഗറ്റീവ് സെമാന്റിക് ഓറിയന്റേഷനും ഉണ്ട് (ഉദാഃ വളരെ കവലിയർ). ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു വാക്യത്തിന്റെ അർത്ഥപരമായ ഓറിയന്റേഷൻ കണക്കാക്കുന്നത് തന്നിരിക്കുന്ന വാക്യവും വാക്കും തമ്മിലുള്ള പരസ്പര വിവരമാണ്. ശരാശരി സെമാന്റിക് ഓറിയന്റേഷൻ പോസിറ്റീവ് ആണെങ്കിൽ ഒരു അവലോകനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. നാല് വ്യത്യസ്ത ഡൊമെയ്നുകളിൽ (ഓട്ടോമൊബൈൽ, ബാങ്കുകൾ, സിനിമകൾ, യാത്രാ ലക്ഷ്യസ്ഥാനങ്ങൾ എന്നിവയുടെ അവലോകനങ്ങൾ) നിന്ന് സാമ്പിൾ ചെയ്ത എപ്പിനിൻസിൽ നിന്നുള്ള 410 അവലോകനങ്ങളിൽ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ അൽഗോരിതം ശരാശരി 74% കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. 84% ഓട്ടോമൊബൈൽ അവലോകനങ്ങളിൽ നിന്നും 66% സിനിമ അവലോകനങ്ങളിൽ നിന്നും കൃത്യത വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു.
0eaa75861d9e17f2c95bd3f80f48db95bf68a50c	ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ട് (ഐസി) രൂപകൽപ്പനയിൽ ഇന്റർകണക്ട് വിശ്വാസ്യതയ്ക്കായി മുന്നോട്ട് പോകുന്ന പ്രധാന ആശങ്കകളിലൊന്നാണ് ഇലക്ട്രോമൈഗ്രേഷൻ (ഇഎം). അനലോഗ് ഡിസൈനര് മാര് കുറച്ചു കാലമായി ഇ.എം പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരാണെങ്കിലും ഡിജിറ്റല് സർക്യൂട്ടുകളും ഇപ്പോൾ ബാധിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രസംഗം അടിസ്ഥാന രൂപകൽപ്പന പ്രശ്നങ്ങളെയും അവയുടെ ഫലങ്ങളെയും അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. ഹ്രസ്വകാല, സംഭരണ ഫലങ്ങൾ പോലുള്ള വൈദ്യുതപ്രവാഹത്തെ തടയുന്ന നടപടികൾ സ്വീകരിച്ച് ഇന്റർകണക്റ്റിലെ നിലവിലെ സാന്ദ്രത പരിധി വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ഉദ്ദേശ്യം. രൂപകല് പനയുടെ ഘട്ടത്തില് ഈ ഫലങ്ങള് ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നത് ഭാവിയില് ഐസി രൂപകല് പന പ്രവാഹങ്ങളില് ഇ.എം. ആശങ്കകളില് നിന്ന് ഭാഗികമായ ആശ്വാസം നല് കും.
45e2e2a327ea696411b212492b053fd328963cc3	പശ്ചാത്തലം ആരോഗ്യത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും വിട്ടുമാറാത്ത രോഗങ്ങളെ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും പൊതുജനാരോഗ്യത്തിലെ ജീവിതശൈലി ഇടപെടലായി മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നിട്ടും വിട്ടുമാറാത്ത രോഗമുള്ള വ്യക്തികൾ മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നോ മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്നോ വളരെക്കുറച്ചേ അറിയൂ. രോഗബാധിതരായ വ്യക്തികളുടെ മൊബൈൽ ഫോൺ അധിഷ്ഠിത ആരോഗ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ കുറിച്ചുള്ള പെരുമാറ്റങ്ങളും അവബോധവും പരിശോധിക്കുക എന്നതായിരുന്നു ഈ പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിലെ 1604 മൊബൈൽ ഫോൺ ഉപയോക്താക്കളിൽ നടത്തിയ ദേശീയ ക്രോസ് സെക്ഷണൽ സർവേയിൽ നിന്ന് മെയിൽ ഹെൽത്ത് ഉപയോഗം, വിശ്വാസങ്ങൾ, മുൻഗണനകൾ എന്നിവ വിലയിരുത്തിയാണ് ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചത്. ഈ പഠനം ആരോഗ്യ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ ഉപയോഗം, ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കാരണം, വിട്ടുമാറാത്ത അവസ്ഥയനുസരിച്ച് ഫലപ്രാപ്തി എന്നിവ പരിശോധിച്ചു. ഫലങ്ങള് പങ്കെടുത്തവരില്, ഒരു അവസ്ഥയില്ലാത്ത 38.9% (314/807) പേരും, രക്താതിമർദ്ദം ഉള്ള 6.6% (24/364) പേരും, 1 നും 5 നും ഇടയില് ആപ്പുകള് ഉണ്ടെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. ആരോഗ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഉപയോഗം പ്രതിദിനം 2 തവണയോ അതിൽ കൂടുതലോ ഒരു അവസ്ഥയില്ലാത്ത 21.3% (172/807) പ്രതികരിച്ചവർ, രക്താതിമർദ്ദം ഉള്ള 2.7% (10/364), അമിതവണ്ണം ഉള്ള 13.1% (26/198), പ്രമേഹമുള്ള 12.3% (20/163), വിഷാദം ഉള്ള 12.0% (32/267), ഉയർന്ന കൊളസ്ട്രോൾ ഉള്ള 16.6% (53/319) എന്നിവർ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷന്റെ ഫലങ്ങൾ, രോഗബാധയുള്ളവരും അല്ലാത്തവരും തമ്മിലുള്ള ആരോഗ്യ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൌൺലോഡിൽ കാര്യമായ വ്യത്യാസമില്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു (P>.05). മോശം ആരോഗ്യനിലയുള്ള വ്യക്തികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, സ്വയം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത വളരെ നല്ല ആരോഗ്യനില (അവസര അനുപാതം [OR] 3.80, 95% ഐസി 2.38-6.09, പി <.001) ഉം മികച്ച ആരോഗ്യനില (OR 4.77, 95% ഐസി 2.70-8.42, പി <.001) ഉള്ളവരിൽ ആരോഗ്യ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്. അതുപോലെ, ഒരിക്കലും ശാരീരിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താത്തതോ അപൂർവ്വമായി മാത്രം നടത്തുന്നതോ ആയ വ്യക്തികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ആഴ്ചയിൽ 1 ദിവസം വ്യായാമം ചെയ്യുന്നവരിൽ (OR 2. 47, 95% CI 1. 6- 3. 83, P<. 001), ആഴ്ചയിൽ 2 ദിവസം (OR 4. 77, 95% CI 3. 27- 6. 94, P<. 001), ആഴ്ചയിൽ 3 മുതൽ 4 ദിവസം വരെ (OR 5. 00, 95% CI 3. 52- 7. 10, P<. 001), ആഴ്ചയിൽ 5 മുതൽ 7 ദിവസം വരെ (OR 4. 64, 95% CI 3. 11- 6. 92, P<. 001) ആരോഗ്യ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്. പ്രായവും ലിംഗവും വംശവും വംശീയതയും സംബന്ധിച്ച് നിയന്ത്രണത്തിലുള്ള എല്ലാ ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ ഫലങ്ങളും. ഈ പഠനത്തിന്റെ ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, മോശമായ ആരോഗ്യവും കുറഞ്ഞ ശാരീരിക പ്രവർത്തനവും ഉള്ള വ്യക്തികളാണ്, ആരോഗ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രയോജനം നേടാൻ സാധ്യതയുള്ളവർ, ഈ ആരോഗ്യ ഉപകരണങ്ങൾ ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും ഏറ്റവും സാധ്യത കുറവാണെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു.
1935e0986939ea6ef2afa01eeef94dbfea6fb6da	ലാഭവും അപകടസാധ്യതയും തമ്മിലുള്ള ഒത്തുതീർപ്പിന്റെ ആദ്യ അളവുകോലാണ് ശരാശരി വ്യതിയാന പോർട്ട്ഫോളിയോ വിശകലനം. സെമിവാരിയൻസ് മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ഒറ്റ കാലഘട്ടങ്ങളിലെ ഒബ്ജക്റ്റീവ്, നിയന്ത്രണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധം ഞങ്ങൾ വിശദമായി വിവരിക്കുന്നു. അധിക പ്രകടനം ശിക്ഷിക്കപ്പെടാതിരിക്കാൻ പ്രത്യേക ശ്രദ്ധ കൊടുക്കുന്നു. പിന്നീട്, ഈ ഫലങ്ങൾ, സിദ്ധാന്ത വൃക്ഷങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, മൾട്ടി-പീരിയഡ് മോഡലുകളുടെ വികസനത്തിലും, സൈദ്ധാന്തിക വിശകലനത്തിലും, നിർമാണ ബ്ലോക്കുകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഭാവിയിലെ തീരുമാനങ്ങളില് നിന്ന് മിച്ചമുള്ള പണം നീക്കം ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യതയാണ് ഒരു പ്രധാന സ്വത്ത്, ഇത് ഏകദേശമായി താഴേക്കിറങ്ങുന്ന റിസ്ക് കുറയ്ക്കുന്നു.
0e1431fa42d76c44911b07078610d4b9254bd4ce	പ്രധാന ഘടക വിശകലനത്തിന്റെ ഒരു നോൺ-ലീനിയർ രൂപം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ രീതി നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഇന്റഗ്രൽ ഓപ്പറേറ്റർ കേർണൽ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള സവിശേഷത സ്പെയ്സുകളിലെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളെ കാര്യക്ഷമമായി കണക്കാക്കാൻ കഴിയും, ചില നോൺ-ലീനിയർ മാപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് സ്പെയ്സുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, 16 16 ഇമേജുകളിലെ സാധ്യമായ എല്ലാ അഞ്ച് പിക്സൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും ഇടം. ഈ രീതിയുടെ ഡെറിവേറ്റീവ് ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനായി പോളിനോമിയൽ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
292eee24017356768f1f50b72701ea636dba7982	3D പോയിന്റ് ക്ലൌഡുകളില് വസ്തുക്കളുടെ സ്ഥാനം കണ്ടെത്തുന്നതിനും തിരിച്ചറിയുന്നതിനുമുള്ള ഒരു രീതി നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ രീതി അന്തർലീനമായ രൂപ മാതൃക (ISM) ചട്ടക്കൂടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് കേന്ദ്ര സ്ഥാനങ്ങൾക്കായി വോട്ട് ചെയ്തുകൊണ്ട് വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുന്നു. ഓരോ ക്ലാസിലും കുറച്ച് പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ, ഇത് പ്രായോഗിക ഉപയോഗത്തിന് ഒരു പ്രധാന സ്വത്താണ്. സാധാരണ ദിശ കണക്കാക്കുന്നതിലെ പോയിന്റ് ഡെൻസിറ്റി വ്യതിയാനത്തിനും അനിശ്ചിതത്വത്തിനും കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റ സ്പിൻ ഇമേജ് ഡിസ്ക്രിപ്റ്ററിന്റെ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പതിപ്പും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങള് ഈ മാറ്റങ്ങള് തിരിച്ചറിയല് പ്രകടനത്തില് കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നുവെന്ന് വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. നമ്മുടെ ഫലങ്ങളെ ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ഒഹായോ ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ കൃത്യതയിലും തിരിച്ചുവിളിക്കലിലും കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
922b5eaa5ca03b12d9842b7b84e0e420ccd2feee	ആശയവിനിമയത്തിലും നിയന്ത്രണത്തിലും ഉള്ള ഒരു പ്രധാന തരം സൈദ്ധാന്തികവും പ്രായോഗികവുമായ പ്രശ്നങ്ങൾ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ സ്വഭാവമുള്ളവയാണ്. അത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ ഇവയാണ്: (i) ക്രമരഹിതമായ സിഗ്നലുകളുടെ പ്രവചനം; (ii) ക്രമരഹിതമായ സിഗ്നലുകളെ ക്രമരഹിതമായ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുക; (iii) ക്രമരഹിതമായ ശബ്ദത്തിന്റെ സാന്നിധ്യത്തിൽ അറിയപ്പെടുന്ന രൂപത്തിലുള്ള സിഗ്നലുകൾ (പൾസുകൾ, സിനോസൈഡുകൾ) കണ്ടെത്തുക. തന്റെ പയനിയറിംഗ് പ്രവർത്തനത്തിൽ, (i) (ii) എന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ വിളിക്കപ്പെടുന്ന വിയന്നർ-ഹോഫ് ഇന്റഗ്രൽ സമവാക്യത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നുവെന്ന് വിയന്നർ [1] [3] തെളിയിച്ചു; സ്റ്റേഷണറി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സുകളുടെയും റേഷണൽ സ്പെക്ട്രങ്ങളുടെയും പ്രായോഗികമായി പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രത്യേക കേസിൽ ഈ ഇന്റഗ്രൽ സമവാക്യത്തിന്റെ പരിഹാരത്തിനായി അദ്ദേഹം ഒരു രീതി (സ്പെക്ട്രൽ ഫാക്ടറൈസേഷൻ) നൽകി. പല വിപുലീകരണങ്ങളും പൊതുവാക്കലുകളും വിയനറിന്റെ അടിസ്ഥാന കൃതികളെ പിന്തുടർന്നു. സാദെഹും റഗാസിനിയും പരിമിതമായ മെമ്മറി കേസ് പരിഹരിച്ചു [2]. ബോഡെ, ഷാനോൺ [3] എന്നിവരുടെ അഭിപ്രായത്തിന് പുറമെ, അവർ ലളിതമായ ഒരു പരിഹാര രീതിയും [2] അവതരിപ്പിച്ചു. ബൂട്ടൺ സ്റ്റേഷനറി അല്ലാത്ത വിയന്നർ-ഹോഫ് സമവാക്യം ചർച്ച ചെയ്തു [4]. ഈ ഫലങ്ങള് ഇപ്പോൾ സാധാരണ ടെക്സ്റ്റുകളായി മാറിയിരിക്കുന്നു [5-6]. ഈ പ്രധാന വശങ്ങളില് അല്പം വ്യത്യസ്തമായ ഒരു സമീപനം അടുത്തിടെ ഡാര് ലിങ്ടണ് [7] നല് കിയിട്ടുണ്ട്. സാമ്പിൾ ചെയ്ത സിഗ്നലുകളുടെ വിപുലീകരണത്തിനായി, ഉദാഹരണത്തിന്, ഫ്രാങ്ക്ലിൻ [8], ലീസ് [9]. വൈനർഹോഫ് സമവാക്യത്തിന്റെ എജെൻ ഫംഗ്ഷനുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മറ്റൊരു സമീപനം (ഇത് സ്റ്റേഷനറി അല്ലാത്ത പ്രശ്നങ്ങളിലും ബാധകമാണ്, അതേസമയം മുമ്പത്തെ രീതികൾ പൊതുവെ അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നില്ല), ഡേവിസ് [10] ആണ് തുടക്കമിട്ടത്, കൂടാതെ മറ്റു പലരും ഇത് പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്തു, ഉദാഹരണത്തിന്, ഷിൻബ്രോട്ട് [11], ബ്ലം [12], പുഗാച്ചെവ് [13], സോളോഡോവ്നിക്കോവ് [14]. ഈ പ്രവര് ത്തനങ്ങളിലെല്ലാം, ഒരു ലീനിയർ ഡൈനാമിക് സിസ്റ്റത്തിന്റെ (വിയനര് ഫിൽട്ടര്) പ്രത്യേകതകള് നേടുക എന്നതാണു ലക്ഷ്യം. ഇത് ഒരു റാൻഡം സിഗ്നലിന്റെ പ്രവചനവും വേർതിരിക്കലും കണ്ടെത്തലും സാധ്യമാക്കുന്നു. 2 7212 ബെലോണ അവന്യൂ 3 ബ്രാക്കറ്റുകളിലെ സംഖ്യകൾ പേപ്പറിന്റെ അവസാനം റഫറൻസുകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. 4 പൊതുവേ, ഈ ജോലികൾ നോൺ-ലീനിയർ ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നന്നായി ചെയ്യാം. എന്നിരുന്നാലും, ഈ രേഖീയമല്ലാത്ത ഫിൽട്ടറുകൾ എങ്ങനെ ലഭിക്കുമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഇപ്പോൾ വളരെക്കുറച്ചേ അറിയൂ. അമേരിക്കന് സൊസൈറ്റി ഓഫ് മെക്കാനിക്കൽ എഞ്ചിനീയേഴ്സിന്റെ 1959 മാർച്ച് 29 മുതൽ ഏപ്രിൽ 12 വരെ നടന്ന ഉപകരണങ്ങളും നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങളും സംബന്ധിച്ച സമ്മേളനത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചതാണ്. കുറിപ്പ്: ലേഖനങ്ങളിലെ പ്രസ്താവനകളും അഭിപ്രായങ്ങളും സൊസൈറ്റിയുടെ അഭിപ്രായങ്ങളല്ല, അവയുടെ രചയിതാക്കളുടെ വ്യക്തിപരമായ അഭിപ്രായങ്ങളാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കണം. 1959 ഫെബ്രുവരി 24ന് എ.എസ്.എം.ഇ. ആസ്ഥാനത്തു നിന്നും ലഭിച്ച കൈയെഴുത്തുപ്രതി പേപ്പർ നമ്പര് . 59-ഐആർഡി -11. ലീനിയർ ഫിൽട്ടറിംഗിനും പ്രവചന പ്രശ്നത്തിനും ഒരു പുതിയ സമീപനം
e50a316f97c9a405aa000d883a633bd5707f1a34	കഴിഞ്ഞ 20 വര് ഷമായി ശേഖരിച്ച പരീക്ഷണ തെളിവുകള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, ഉചിതമായ ഭാരം വഹിച്ച ഒറ്റ പദങ്ങളുടെ നിയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഇൻഡെക്സിംഗ് സംവിധാനങ്ങള് , മറ്റ് കൂടുതൽ വിശദമായ ടെക്സ്റ്റ് പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുമായി ലഭിക്കുന്നതില് മികച്ച വീണ്ടെടുക്കല് ഫലങ്ങള് ഉല് പാദിപ്പിക്കുന്നു എന്നാണ്. ഫലപ്രദമായ കാലാവധിയുള്ള തൂക്കമാറ്റ സംവിധാനങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ ആശ്രയിച്ചാണ് ഈ ഫലങ്ങൾ നിർണ്ണായകമായി ആശ്രയിക്കുന്നത്. ഈ ലേഖനം ഓട്ടോമാറ്റിക് ടേം വെയ്റ്റിംഗിൽ നിന്ന് നേടിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നു, കൂടാതെ മറ്റ് കൂടുതൽ വിശദമായ ഉള്ളടക്ക വിശകലന നടപടിക്രമങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന അടിസ്ഥാന ഒറ്റ-ടേം-ഇൻഡെക്സിംഗ് മോഡലുകൾ നൽകുന്നു. 1. പശുക്കളെ ഓട്ടോമാറ്റിക് ടെക്സ്റ്റ് അനാലിസിസ് 1980 കളുടെ അവസാനത്തിൽ, ലുഹന് ആദ്യം നിർദ്ദേശിച്ചത് ഓട്ടോമാറ്റിക് ടെക്സ്റ്റ് വീണ്ടെടുക്കൽ സംവിധാനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന്, സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ടെക്സ്റ്റുകളുമായും ഉപയോക്താക്കളുടെ വിവര അന്വേഷണങ്ങളുമായും ചേർത്തിരിക്കുന്ന ഉള്ളടക്ക ഐഡന്റിഫയറുകളുടെ താരതമ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി. സാധാരണയായി, രേഖകളുടെയും അന്വേഷണങ്ങളുടെയും വാചകങ്ങളിൽ നിന്ന് എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത ചില വാക്കുകൾ ഉള്ളടക്ക തിരിച്ചറിയലിനായി ഉപയോഗിക്കും; പകരമായി, പരിഗണിക്കുന്ന വിഷയ മേഖലകളെയും പ്രമാണ ശേഖരങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കത്തെയും പരിചയമുള്ള പരിശീലനം ലഭിച്ച ഇൻഡെക്സറുകൾക്ക് ഉള്ളടക്ക പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ സ്വമേധയാ തിരഞ്ഞെടുക്കാം. രണ്ട് സാഹചര്യങ്ങളിലും, രേഖകൾ D= (ti,tj,...ytp) (1) എന്ന ഫോമിലെ ടെർം വെക്റ്ററുകളാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കും, അവിടെ ഓരോ tkയും ചില സാമ്പിൾ ഡോക്യുമെന്റുകൾക്ക് നിയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു ഉള്ളടക്ക പദം തിരിച്ചറിയുന്നു. അതുപോലെ, വിവര അഭ്യർത്ഥനകൾ അല്ലെങ്കിൽ അന്വേഷണങ്ങൾ വെക്റ്റർ രൂപത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ ബൂളിയൻ പ്രസ്താവനകളുടെ രൂപത്തിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കും. അതിനാൽ, ഒരു സാധാരണ അന്വേഷണം Q Q = (qa,qbr . . . 4 (r) (2)
6ac15e819701cd0d077d8157711c4c402106722c	ഈ സാങ്കേതിക റിപ്പോർട്ട് വിവരിക്കുന്നത് ഡാര് പ നഗര വെല്ലുവിളിക്ക് ടീം എംഐടിയുടെ സമീപനമാണ്. വാഹനത്തിന്റെ ചുറ്റളവിൽ ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന വിലകുറഞ്ഞ സെൻസറുകള് ഉപയോഗിച്ച് പുതിയ ക്രോസ് മോഡൽ കാലിബ്രേഷൻ ടെക്നിക് ഉപയോഗിച്ച് കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ തന്ത്രം നാം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ലീഡാർ, ക്യാമറ, റഡാർ ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നത് നൂതനവും പ്രാദേശികമായി സുഗമവുമായ സ്റ്റേറ്റ് റെപ്രസന്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ചാണ്, ഇത് തത്സമയ സ്വയംഭരണ നിയന്ത്രണത്തിനായി ശക്തമായ ധാരണ നൽകുന്നു. ദൌത്യ ആസൂത്രണം, സാഹചര്യ ആസൂത്രണം, സാഹചര്യ വ്യാഖ്യാനം, പാത നിയന്ത്രണം എന്നിവയ്ക്കായി തെളിയിക്കപ്പെട്ട അൽഗോരിതംസുകളുടെ നൂതനമായ സംയോജനമാണ് ട്രാഫിക്കിൽ ഡ്രൈവിംഗിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ഈ നൂതനാശയങ്ങള് നഗരങ്ങളില് സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനമോടിക്കാന് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന രണ്ടു പുതിയ റോബോട്ടിക് വാഹനങ്ങളില് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് എല്ലാ അടിസ്ഥാന നാവിഗേഷനും ചില അടിസ്ഥാന ട്രാഫിക് സ്വഭാവങ്ങളും പ്രദര് ശിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ ആളില്ലാത്ത സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ്, പ്യൂര്-പെര് സുറ്റ് കൺട്രോൾ ഉപയോഗിച്ച് ലേന് പിന്തുടരല് , ലോക്കല് ഫ്രെയിം പെര് സിപ്ഷൻ സ്ട്രാറ്റജി, കിനോ-ഡൈനാമിക് RRT പാത ആസൂത്രണം ഉപയോഗിച്ച് തടസ്സങ്ങൾ ഒഴിവാക്കല്, തിരിയുക, ഞങ്ങളുടെ സാഹചര്യ വ്യാഖ്യാതാവിനെ ഉപയോഗിച്ച് കവലകളിലെ മറ്റ് കാറുകളുടെ ഇടയില് മുൻഗണന വിലയിരുത്തല് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ സമീപനങ്ങള് വിപുലമായ നാവിഗേഷനും ട്രാഫിക് സാഹചര്യങ്ങള് ക്കും വ്യാപിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങള് പ്രവര് ത്തിക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക റിപ്പോർട്ട് ഡാര് പ നഗര വെല്ലുവിളിക്ക് ടീം എംഐടിയുടെ സമീപനം വിവരിക്കുന്നു. വാഹനത്തിന്റെ ചുറ്റളവിൽ ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന വിലകുറഞ്ഞ സെൻസറുകള് ഉപയോഗിച്ച് പുതിയൊരു തന്ത്രം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. പുതിയ ക്രോസ് മോഡൽ കാലിബ്രേഷൻ ടെക്നിക്കിലൂടെ കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ലീഡാർ, ക്യാമറ, റഡാർ ഡാറ്റ സ്ട്രീമുകൾ ഒരു നൂതനമായ, പ്രാദേശികമായി സുഗമമായ സ്റ്റേറ്റ് പ്രാതിനിധ്യം ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് തത്സമയ സ്വയംഭരണ നിയന്ത്രണത്തിനായി ശക്തമായ ധാരണ നൽകുന്നു. ദൌത്യ ആസൂത്രണം, സാഹചര്യ ആസൂത്രണം, സാഹചര്യ വ്യാഖ്യാനം, പാത നിയന്ത്രണം എന്നിവയ്ക്കായി തെളിയിക്കപ്പെട്ട അൽഗോരിതംസുകളുടെ നൂതനമായ സംയോജനമാണ് ട്രാഫിക്കിൽ ഡ്രൈവിംഗിനായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത്. ഈ നൂതനാശയങ്ങള് നഗരങ്ങളില് സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനമോടിക്കാന് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന രണ്ടു പുതിയ റോബോട്ടിക് വാഹനങ്ങളില് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ എല്ലാ അടിസ്ഥാന നാവിഗേഷനും ചില അടിസ്ഥാന ട്രാഫിക് സ്വഭാവങ്ങളും പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ ആളില്ലാത്ത സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ്, ശുദ്ധമായ പിന്തുടരൽ നിയന്ത്രണം ഉപയോഗിച്ച് ലൈൻ പിന്തുടരൽ, ഞങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക ഫ്രെയിം പെർസെപ്ഷൻ തന്ത്രം, കിനോ-ഡൈനാമിക് ആർആർടി പാത്ത് പ്ലാനിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് തടസ്സങ്ങൾ ഒഴിവാക്കൽ, യു-ടേൺസ്, ഞങ്ങളുടെ സാഹചര്യ വ്യാഖ്യാതാവിനെ ഉപയോഗിച്ച് കവലകളിൽ മറ്റ് കാറുകളിൽ മുൻഗണന വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ സമീപനങ്ങള് വിപുലമായ നാവിഗേഷനും ട്രാഫിക് സാഹചര്യങ്ങള് ക്കും വ്യാപിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങള് പ്രവര് ത്തിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പറിലെ വിവരങ്ങൾ പ്രതിരോധ വകുപ്പിന്റെ ഔദ്യോഗിക നയങ്ങളോ, പ്രതിരോധ ഗവേഷണ ഏജൻസിയുടെ (ഡാർപ) ഔദ്യോഗിക നയങ്ങളോ അല്ല. ഈ പേപ്പറിലെ വിവരങ്ങളുടെ കൃത്യതയ്ക്കും വിശ്വാസ്യതയ്ക്കും ഡാർപ ഉറപ്പ് നൽകുന്നില്ല. അധിക പിന്തുണ...
e275f643c97ca1f4c7715635bb72cf02df928d06
1e55bb7c095d3ea15bccb3df920c546ec54c86b5
8acaebdf9569adafb03793b23e77bf4ac8c09f83	ടെറാഹെർട്സ് ആവൃത്തികളില് ക്രമീകരിക്കാവുന്ന കാലതാമസമുള്ള സ്ഥിരമായ ഭൌതിക നീളമുള്ള, സ്പൂഫ് ഉപരിതല പ്ലാസ്മോൺ പോളാരിറ്റോൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വേവ്ഗൈഡുകളുടെ വിശകലനവും രൂപകൽപ്പനയും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. തരംഗദർശിയുടെ മൊത്തം ഭൌതിക ദൈർഘ്യം മാറ്റാതെ അതിന്റെ തരംഗ ആഴം മാറ്റിക്കൊണ്ട് കോറഗേറ്റഡ് പ്ലാനർ ഗൌബൌ ലൈനുകൾ (സിപിജിഎൽ) ഉപയോഗിച്ച് ക്രമീകരിക്കാവുന്ന കാലതാമസം ലഭിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സിമുലേഷന് ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് 237.9°, 220.6°, 310.6° എന്നീ ഇലക്ട്രിക് നീളങ്ങള് 250 μm, 200 μm എന്നീ ഭൌതിക നീളങ്ങള് യഥാക്രമം 0.25, 0.275, 0.3 THz എന്നിവയില് പ്രദര് ശന ആവശ്യങ്ങള് ക്ക് നേടാന് കഴിയും എന്നാണ്. ഈ സിമുലേഷനുകളുടെ ഫലങ്ങളും ഭൌതിക പരാമീറ്ററും മെറ്റീരിയൽ പ്രോപ്പർട്ടികളും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങളുടെ വിശകലന കണക്കുകൂട്ടലുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. ഒരേ നീളമുള്ള കാലതാമസം വരികളുടെ ജോഡികൾ ടെറാഹെർട്സ് ഫേസ് ഷിഫ്റ്ററിന്റെ രണ്ട് ശാഖകളായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, 5.8% ൽ മികച്ച ആപേക്ഷിക ഫേസ് ഷിഫ്റ്റ് കണക്കാക്കലിന്റെ പിശക് നിരക്ക് ഞങ്ങൾ നേടി. ഞങ്ങളുടെ അറിവില് , ഇത് ആദ്യമായി ആണ്, സര് ഫ് ഫേസ് പ്ലാസ്മോണ് പോളാരിറ്റോണ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിപിജിഎല് കാലതാമസം ലൈനുകളുടെ ക്രമീകരിക്കാവുന്ന സ്പൂഫിന്റെ പ്രദര് ശനം. ടെറാഹെർട്സ് ബാൻഡ് സർക്യൂട്ടറിനായി നിശ്ചിത നീളമുള്ള ട്യൂണബിൾ ഡെലേ ലൈനുകളും ഫേസ് ഷിഫ്റ്ററുകളും ലഭിക്കുന്നതിന് ഈ ആശയം ഉപയോഗിക്കാം.
325d145af5f38943e469da6369ab26883a3fd69e	ഒരു ഗ്രേസ്കേൾ ഫോട്ടോഗ്രാഫിനെ ഇൻപുട്ടായി നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഈ പേപ്പർ ഫോട്ടോഗ്രാഫിന്റെ ഒരു വിശ്വസനീയമായ വർണ്ണ പതിപ്പ് ഹാലുസിനേഷൻ ചെയ്യുന്ന പ്രശ്നത്തെ ആക്രമിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നം വ്യക്തമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല, അതിനാൽ മുമ്പത്തെ സമീപനങ്ങൾ കാര്യമായ ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ അപൂരിത നിറങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ ഒരു പൂർണ്ണ ഓട്ടോമാറ്റിക് സമീപനം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു അത് സജീവവും യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമായ വർണ്ണീകരണം ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു. പ്രശ്നത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന അനിശ്ചിതത്വം ഒരു വർഗ്ഗീകരണ ചുമതലയായി അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് പരിശീലന സമയത്ത് വർഗ്ഗ പുനർ-സന്തുലിതീകരണം ഉപയോഗിച്ച് ഫലത്തിലെ വർണ്ണങ്ങളുടെ വൈവിധ്യത്തെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. സിഎൻഎൻ പരീക്ഷണ സമയത്ത് ഒരു ഫീഡ് ഫോർവേഡ് പാസ് ആയി നടപ്പിലാക്കുകയും ഒരു ദശലക്ഷത്തിലധികം കളർ ഇമേജുകളിൽ പരിശീലനം നേടുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു കളറൈസേഷൻ ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം വിലയിരുത്തുന്നു, ജനറേറ്റുചെയ്തതും അടിസ്ഥാന സത്യവുമായ വർണ്ണ ഇമേജുകൾക്കിടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ മനുഷ്യ പങ്കാളികളോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. നമ്മുടെ രീതി വിജയകരമായി മനുഷ്യരെ വഞ്ചിക്കുന്നു 32% പരീക്ഷണങ്ങളിലും, മുൻ രീതികളെ അപേക്ഷിച്ച് വളരെ കൂടുതലാണ്. കൂടാതെ, സ്വയം നിരീക്ഷണ സവിശേഷത പഠനത്തിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു പ്രേരണയായിരിക്കാം വർണ്ണീകരണം എന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, ക്രോസ്-ചാനൽ എൻകോഡറായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം നിരവധി സവിശേഷത പഠന മാനദണ്ഡങ്ങളിലെ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനത്തിന് കാരണമാകുന്നു.
57bbbfea63019a57ef658a27622c357978400a50
7ffdf4d92b4bc5690249ed98e51e1699f39d0e71	ആദ്യമായി, 10 ജിഗാഹെട്സിന് മുകളിലുള്ള ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ, ഓർഗാനിക് സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസി മൈക്രോ ഇലക്ട്രോമെക്കാനിക്കൽ സിസ്റ്റങ്ങളുമായി (ആർഎഫ് എംഇഎംഎസ്) പൂർണ്ണമായും സംയോജിപ്പിച്ച ഒരു ഘട്ടം അറേ ആന്റിന പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു കുറഞ്ഞ ശബ്ദ ആംപ്ലിഫയർ (LNA), MEMS ഫേസ് ഷിഫ്റ്റർ, 2x2 പാച്ച് ആന്റിന അറേ എന്നിവ ഒരു ലിക്വിഡ് ക്രിസ്റ്റൽ പോളിമർ സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ ഒരു സിസ്റ്റം-ഓൺ-പാക്കേജിൽ (SOP) സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. രണ്ട് ആന്റിന ശ്രേണികളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു; ഒന്ന് ഒറ്റ പാളി എസ്ഒപി ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കുകയും രണ്ടാമത്തേത് മൾട്ടി ലെയർ എസ്ഒപി ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. രണ്ട് നടപ്പാക്കലുകളും കുറഞ്ഞ നഷ്ടമുള്ളതും 12 ഡിഗ്രി ബീം സ്റ്റിയറിംഗിന് കഴിവുള്ളതുമാണ്. ഡിസൈൻ ആവൃത്തി 14 ജിഗാഹെർട്സ് ആണ്, അളന്ന റിട്ടേൺ നഷ്ടം രണ്ട് നടപ്പാക്കലുകളിലും 12 dB നേക്കാൾ കൂടുതലാണ്. ഒരു LNA ഉപയോഗിക്കുന്നത് വളരെ ഉയർന്ന റേഡിയേറ്റഡ് പവർ ലെവലിന് അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ആന്റിനകളെ ഏത് വലുപ്പത്തിലും, ആവൃത്തിയിലും, ആവശ്യമുള്ള പ്രകടനത്തിലും ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ഗവേഷണം ജൈവ SOP ഉപകരണങ്ങളുടെ അത്യാധുനികതയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
d00ef607a10e5be00a9e05504ab9771c0b05d4ea	ഇൻസുലേറ്റഡ് ഗേറ്റ് ബൈപോളാർ ട്രാൻസിസ്റ്ററുകൾ (ഐജിബിടി) പോലുള്ള ഉയർന്ന വോൾട്ടേജ് റേറ്റുചെയ്ത സോളിഡ് സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ചുകൾ 6.5 കെവി വരെ വാണിജ്യപരമായി ലഭ്യമാണ്. ഇത്തരത്തിലുള്ള വോൾട്ടേജ് റേറ്റിംഗുകൾ പൾസ്ഡ് പവർ, ഹൈ വോൾട്ടേജ് സ്വിച്ച് മോഡ് കൺവെർട്ടർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്ക് ആകർഷകമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഐജിബിടി വോൾട്ടേജ് റേറ്റിംഗ് വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, നിലവിലെ ഉയർച്ചയുടെയും വീഴ്ചയുടെയും നിരക്ക് പൊതുവെ കുറയുന്നു. ഇപിറ്റാക്സിഅൽ അല്ലെങ്കിൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് റീജിയൻ ലെയറിൽ ഐജിബിറ്റുകൾ കുറഞ്ഞ പ്രതിരോധം നിലനിർത്തേണ്ടതിനാൽ ഈ ട്രേഡ് ഓഫ് ഒഴിവാക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. റിവേഴ്സ് വോൾട്ടേജിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് കട്ടിയുള്ള ഡ്രിഫ്റ്റ് മേഖലകളുള്ള ഉയർന്ന വോൾട്ടേജ് റേറ്റുചെയ്ത ഐജിബിടികൾക്ക്, ആവശ്യമായ ഉയർന്ന കാരിയർ സാന്ദ്രതകൾ ഓണാക്കുമ്പോൾ കുത്തിവയ്ക്കുകയും ഓഫ് ചെയ്യുമ്പോൾ നീക്കം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് സ്വിച്ചിംഗ് വേഗത കുറയ്ക്കുന്നു. വേഗത്തിൽ സ്വിച്ചിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ഓപ്ഷൻ ഒന്നിലധികം, താഴ്ന്ന വോൾട്ടേജ് റേറ്റുചെയ്ത ഐജിബിറ്റുകളെ സീരിയലാക്കുക എന്നതാണ്. 1200 വോൾട്ട് റേറ്റുചെയ്ത ആറ് ഐ.ജി.ബി.ടി.കളുള്ള ഒരു ഐ.ജി.ബി.ടി. സ്റ്റാക്ക് പ്രോട്ടോടൈപ്പ് പരീക്ഷണപരമായി പരീക്ഷിച്ചു. ആറ് സീരീസ് ഐജിബിടി സ്റ്റാക്കിൽ വ്യക്തിഗത, ഒപ്റ്റിക്കലായി ഒറ്റപ്പെട്ട ഗേറ്റ് ഡ്രൈവറുകളും നിർബന്ധിത വായു തണുപ്പിക്കലിനുള്ള അലുമിനിയം കൂളിംഗ് പ്ലേറ്റുകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് കോംപാക്ട് പാക്കേജായി മാറുന്നു. ഓരോ ഐ.ജി.ബി.ടിയും അധിക വോൾട്ടേജിൽ നിന്ന് സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നതാണ്. ആറ് സീരീസ് ഐ.ജി.ബി.ടി. സ്റ്റാക്കിന്റെയും 6.5 കെ.വി. റേറ്റഡ് ഐ.ജി.ബി.ടിയുടെയും ഓണായ നിലവിലെ ഉയർച്ച സമയം ഒരു പൾസ്ഡ് റെസിസ്റ്റീവ് ലോഡ്, കപ്പാസിറ്റർ ഡിസ്ചാർജ് സർക്യൂട്ടിൽ പരീക്ഷണാത്മകമായി അളന്നു. ഐജിബിടി സ്റ്റാക്ക്, ഓരോന്നും 3.3 കെവി റേറ്റുചെയ്ത രണ്ട് ഐജിബിടി മൊഡ്യൂളുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു, 9 കെഎച്ച്സെഡ്സ് ഉപയോഗിച്ച് സ്വിച്ചിംഗ് നടത്തുന്ന ഒരു ബൂസ്റ്റ് സർക്യൂട്ട് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ 5 കെവി output ട്ട്പുട്ട് ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നു. ആറ് സീരീസ് ഐജിബിടി സ്റ്റാക്ക് മെച്ചപ്പെട്ട ടേൺ-ഓൺ സ്വിച്ചിംഗ് വേഗതയും ടേൺ ഓഫ് സമയത്ത് നിലവിലെ വാൽ കുറയുന്നതിനാൽ ഗണ്യമായി ഉയർന്ന പവർ ബൂസ്റ്റ് കൺവെർട്ടർ കാര്യക്ഷമതയും നൽകുന്നു. പരീക്ഷണപരീക്ഷണ പരാമീറ്ററുകളും താരതമ്യ പരിശോധനകളുടെ ഫലങ്ങളും താഴെ പറയുന്ന ലേഖനത്തിൽ ചർച്ചചെയ്യുന്നു.
20f5b475effb8fd0bf26bc72b4490b033ac25129	നഗരങ്ങളിലെ റോഡുകളിലെ ലെയ്ൻ മാർക്കറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ശക്തവും തത്സമയവുമായ സമീപനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. റോഡിന്റെ മുകളിൽ നിന്നുള്ള കാഴ്ച സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഇത്, സെലക്ടീവ് ഓറിയന്റഡ് ഗോഷ്യൻ ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു, ബെസിയർ സ്പ്ലിനുകൾ ഘടിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയതും വേഗതയേറിയതുമായ റാൻസാക് അൽഗോരിതം ഒരു പ്രാരംഭ ഊഹം നൽകുന്നതിന് റാൻസാക് ലൈൻ ഫിറ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഒരു പോസ്റ്റ്-പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടം പിന്തുടരുന്നു. ഞങ്ങളുടെ അല് ഗോരിതം 50 ഹെര് ട്സ് എന്ന നിരക്കിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോഴും, മുമ്പത്തെ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുമ്പോഴും, വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിലുള്ള തെരുവിന്റെ സ്റ്റാറ്റിക് ഇമേജുകളിലെ എല്ലാ ലെയ്നുകളും കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
e6bef595cb78bcad4880aea6a3a73ecd32fbfe06	ഓൺലൈൻ അവലോകനങ്ങളുടെയും ശുപാർശകളുടെയും ലഭ്യതയിലെ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ വർദ്ധനവ് അക്കാദമിക്, വ്യാവസായിക ഗവേഷണങ്ങളിൽ വികാര വർഗ്ഗീകരണം രസകരമായ ഒരു വിഷയമാക്കി മാറ്റുന്നു. അവലോകനങ്ങൾ പല മേഖലകളിലായി വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്നു. അവയെല്ലാം സംബന്ധിച്ച് വ്യാഖ്യാനിച്ച പരിശീലന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അതിനാൽ, ഈ പേപ്പർ സെന്റിമെന്റ് ക്ലാസിഫയറുകൾക്കായി ഡൊമെയ്ൻ അഡാപ്റ്റേഷന്റെ പ്രശ്നം പഠിക്കുന്നു, ഇവിടെ ഒരു സോഴ്സ് ഡൊമെയ്നിൽ നിന്നുള്ള ലേബൽ ചെയ്ത അവലോകനങ്ങളിൽ ഒരു സിസ്റ്റം പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ മറ്റൊരു ഡൊമെയ്നിൽ വിന്യസിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്നു. ഓരോ അവലോകനത്തിനും അർത്ഥവത്തായ ഒരു പ്രാതിനിധ്യം ഒരു നിരീക്ഷണരഹിത രീതിയിൽ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ പഠിക്കുന്ന ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠന സമീപനമാണ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. ആമസോണിന്റെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തലിലൂടെയാണ് ഈ വിലയിരുത്തൽ നടത്തിയത്. കൂടാതെ, ഈ രീതി നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും 22 ഡൊമെയ്നുകളുടെ വലിയ വ്യാവസായിക-ശക്തിയുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ ഡൊമെയ്ൻ അനുയോജ്യത വിജയകരമായി നടപ്പിലാക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്തു.
7cbbe0025b71a265c6bee195b5595cfad397a734	ആളുകൾ പലപ്പോഴും കസേരകളുമായി ഇടപഴകുന്നു, ഇത് ഉപയോക്താക്കളിൽ നിന്ന് അധിക ശ്രമം ആവശ്യമില്ലാത്ത അന്തർലീനമായ ആരോഗ്യ സംവേദനം നടത്താനുള്ള സാധ്യതയുള്ള സ്ഥലമാക്കി മാറ്റുന്നു. 550 പേർക്ക് ഞങ്ങൾ സർവേ നടത്തി, ആളുകൾ കസേരയിൽ ഇരിക്കുന്ന രീതി മനസിലാക്കാനും കസേരയുടെ കൈത്തണ്ടയിൽ നിന്നും പിൻവശത്ത് നിന്നും ഹൃദയമിടിപ്പ്, ശ്വാസകോശത്തിന്റെ നിരക്ക് എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്ന ഒരു കസേരയുടെ രൂപകൽപ്പനയെക്കുറിച്ച് അറിയാനും. 18 പങ്കാളികളുമായി നടത്തിയ ഒരു ലബോറട്ടറി പഠനത്തിൽ, ഹൃദയമിടിപ്പ്, ശ്വാസകോശ നിരക്ക് എന്നിവ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്നത് എപ്പോഴാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ സാധാരണയായി ഇരിക്കുന്ന സ്ഥാനങ്ങൾ വിലയിരുത്തി (32% സമയം ഹൃദയമിടിപ്പ്, 52% ശ്വാസകോശ നിരക്ക്) കണ്ടെത്തിയ നിരക്കിന്റെ കൃത്യത വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്തു (83% ഹൃദയമിടിപ്പ്, 73% ശ്വാസകോശ നിരക്ക്). ഈ സെൻസിംഗ് കാട്ടിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു 11 പങ്കാളികളുമായി 40 മണിക്കൂർ നീണ്ടുനിന്ന ഒരു ഇൻ-സിറ്റു പഠനം വിലയിരുത്തുന്നതിലൂടെ. ഒരു അന്തർലീനമായ സെൻസറായി, കസേരയ്ക്ക് അതിന്റെ അന്തർലീനമായ സംവേദനത്തിലൂടെ, അതിലെ അന്തർലീനമായ സംവേദനത്തിലൂടെ, കസേരയിൽ ഇരിക്കുന്നയാളുടെ ജീവകാരുണ്യ സൂചനകളുടെ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാനാകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു.
bf003bb2d52304fea114d824bc0bf7bfbc7c3106
9a59a3719bf08105d4632898ee178bd982da2204	സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനം ഒരു മൊബൈല് റോബോട്ടാണ്, മൾട്ടി-സെന് സര് നാവിഗേഷനും സ്ഥാനനിര് ണയവും, ബുദ്ധിപരമായ തീരുമാനമെടുക്കലും നിയന്ത്രണ സാങ്കേതികവിദ്യയും സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഇന്റലിജന്റ് പയനിയർ എന്നറിയപ്പെടുന്ന സ്വയംഭരണ വാഹനത്തിന്റെ നിയന്ത്രണ സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അജ്ഞാതമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഫലപ്രദമായി നാവിഗേറ്റുചെയ്യുന്നതിനുള്ള പാത ട്രാക്കിംഗും ചലന സ്ഥിരതയും ചർച്ചചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനത്തിൽ, രണ്ട് ഡിഗ്രി ഫ്രീഡം ഡൈനാമിക് മോഡൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. തൽക്ഷണ പാത പിശക് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന്, പരമ്പരാഗത കൺട്രോളറുകൾക്ക് വിശാലമായ പാരാമീറ്റർ മാറ്റങ്ങളിലും തടസ്സങ്ങളിലും പ്രകടനവും സ്ഥിരതയും ഉറപ്പാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അതുകൊണ്ട് പുതുതായി വികസിപ്പിച്ച ഒരു അഡാപ്റ്റീവ് പിഐഡി കൺട്രോളർ ഉപയോഗിക്കും. ഈ സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ വാഹന നിയന്ത്രണ സംവിധാനത്തിന്റെ വഴക്കവും വലിയ നേട്ടങ്ങളും കൈവരിക്കും. ഇന്റലിജന്റ് പയനിയറില് നിന്നും ഈ സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്വയംഭരണ വാഹനത്തില് നിന്നും 2010ലും 2011ലും ചൈനയുടെ ഭാവി വെല്ലുവിളിയില് മത്സരിച്ചതിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളും ഫലങ്ങളും നാം ഇവിടെ നൽകുന്നു. ഇന്റലിജന്റ് പയനിയർ എല്ലാ മത്സര പരിപാടികളും പൂർത്തിയാക്കി 2010 ൽ ഒന്നാം സ്ഥാനവും 2011 ൽ മൂന്നാം സ്ഥാനവും നേടി.
7592f8a1d4fa2703b75cad6833775da2ff72fe7b	1998 മുതല് തന്നെ റെക്കോഡുകള് തകർക്കുന്ന ഒരു നീണ്ട ചരിത്രമുണ്ട് മ്നിസ്ത് എന്ന മത്സരാധിഷ്ഠിത കൈയ്യെഴുത്ത് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനത്തിന്. മറ്റുള്ളവരുടെ ഏറ്റവും പുതിയ പുരോഗതി 8 വർഷം മുമ്പാണ് (പിശക് നിരക്ക് 0.4%). സാധാരണ മൾട്ടി ലെയർ പെർസെപ്ട്രോണുകളുടെ നല്ല പഴയ ഓൺലൈൻ ബാക്ക്-പ്രൊപഗേഷൻ വളരെ കുറഞ്ഞ 0.35% പിശക് നിരക്ക് നൽകുന്നു MNIST കൈയ്യെഴുത്ത് അക്കങ്ങളുടെ ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഒരൊറ്റ MLP ഉപയോഗിച്ച് 0.31% ഏഴ് MLP കൾ അടങ്ങിയ കമ്മിറ്റി ഉപയോഗിച്ച്. 2011 വരെ നമുക്ക് വേണ്ടത് ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന പല പാളികളാണ്, ഓരോ പാളിയിലും പല ന്യൂറോണുകൾ, ഒത്തിരി രൂപഭേദം വരുത്തിയ പരിശീലന ചിത്രങ്ങൾ, ഒവർ ഫിറ്റ് ഒഴിവാക്കാൻ, ഗ്രാഫിക്സ് കാർഡുകൾ പഠനം വേഗത്തിലാക്കാൻ.
cbcd9f32b526397f88d18163875d04255e72137f
14829636fee5a1cf8dee9737849a8e2bdaf9a91f	ബിറ്റ് കോയിൻ ഒരു ഡിജിറ്റൽ കറൻസിയാണ്, അത് വളരെയധികം ഉപയോക്താക്കളെ ആകർഷിച്ചു. ബിറ്റ് കോയിനെ ഇത്രയധികം വിജയകരമാക്കിയത് എന്താണെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഴത്തിലുള്ള അന്വേഷണം നടത്തി, അതേസമയം ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് ഇ-കാഷ് സംബന്ധിച്ച പതിറ്റാണ്ടുകളുടെ ഗവേഷണം വലിയ തോതിലുള്ള വിന്യാസത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നില്ല. ദീർഘകാലം നിലനിൽക്കുന്ന സ്ഥിരമായ ഒരു കറൻസിക്ക് ബിറ്റ് കോയിന് എങ്ങനെ നല്ല സ്ഥാനാർത്ഥിയാകാമെന്നും നാം ചോദിക്കുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യുമ്പോള് , ബിറ്റ് കോയിന് റെ പല പ്രശ്നങ്ങളും ആക്രമണങ്ങളും നാം തിരിച്ചറിയുകയും അവ പരിഹരിക്കാന് ഉചിതമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകള് നിര് ദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
3d16ed355757fc13b7c6d7d6d04e6e9c5c9c0b78
d19f938c790f0ffd8fa7fccc9fd7c40758a29f94
cd5b7d8fb4f8dc3872e773ec24460c9020da91ed	അഞ്ചാം തലമുറ (5ജി) ഫുൾ ഡൈമൻഷൻ മൾട്ടിപ്പിൾ ഇൻപുട്ട് മൾട്ടിപ്പിൾ ഔട്ട്പുട്ട് (എഫ്ഡി-എംഐഎംഒ) സിസ്റ്റത്തിനായി 29 ജിഗാഹെർട്സ് ആവൃത്തിയിൽ ഡബ്ല്യുആർ 28 വേവ്ഗൈഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബീം സ്റ്റിയറബിൾ ഹൈ ഗെയിൻ ഫേസ്ഡ് അറേ ആന്റിനയുടെ പുതിയ ഡിസൈൻ ആശയം ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 8 × 8 പ്ലാനർ ഫേസ്ഡ് അറേ ഒരു ത്രിമാന ബീം ഫോർമാറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് നൽകുന്നു, ഇത് അസിമുത്ത്, എലവേഷൻ ദിശ എന്നിവയിൽ -60 മുതൽ +60 ഡിഗ്രി വരെ വ്യാപ്തി ബീം സ്കാനിംഗ് നേടുന്നു. ബീം ഫോർമിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക് (ബിഎഫ്എൻ) രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് 64 ബീം സ്റ്റേറ്റുകൾ ലഭിക്കുന്നതിന് 16 സെറ്റ് 8 × 8 ബട്ലർ മാട്രിക്സ് ബീം ഫോർമാറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ്, ഇത് തിരശ്ചീനവും ലംബവുമായ കോണുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നു. 5 ജി ആപ്ലിക്കേഷനായി ക ബാന് ഡിലെ വോള്യൂമെട്രിക് മൾട്ടിബീം വേണ്ടി വേവ് ഗൈഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഹൈ പവർ ത്രിമാന ബീം ഫോർമാറ്ററിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പുതിയ ആശയമാണിത്. 28.9 GHz മുതൽ 29.4 GHz വരെയുള്ള ആവൃത്തി ബാൻഡിൽ 28.5 dBi ആണ് പരമാവധി നേട്ടം.
34feeafb5ff7757b67cf5c46da0869ffb9655310	കുറഞ്ഞ ഊര് ജ്ജം ഉപയോഗിക്കുന്ന വയർലെസ് സെന് സര് നെറ്റുകള് ക്ക് പരിസ്ഥിതി ഊര് ജം ആകര് ഷകമായ ഒരു ഊര് ജ സ്രോതസ്സാണ്. മനുഷ്യ ഇടപെടലോ പരിപാലനമോ ഇല്ലാതെ, ഊർജ്ജ കൈമാറ്റം ബുദ്ധിപരമായി നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഒരു സംവിധാനമാണ് പ്രൊമെഥിയസ്. വിവിധ ഊര് ജ സംഭരണ ഘടകങ്ങളുടെ നല്ല ഗുണങ്ങള് സംയോജിപ്പിച്ച് മൈക്രോപ്രോസസ്സറിന്റെ ബുദ്ധി ഉപയോഗപ്പെടുത്തി, ഒറ്റ ഊര് ജ സംഭരണ സംവിധാനങ്ങളുടെ പൊതുവായ പരിമിതികള് കുറയ്ക്കുന്ന കാര്യക്ഷമമായ മൾട്ടി-സ്റ്റേജ് ഊര് ജ കൈമാറ്റ സംവിധാനം നാം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ഡിസൈൻ ചോയ്സുകൾ, ട്രേഡ് ഓഫ്, സർക്യൂട്ട് വിലയിരുത്തലുകൾ, പ്രകടന വിശകലനം, മോഡലുകൾ എന്നിവ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം ഘടകങ്ങള് തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തെക്കുറിച്ച് നാം ചർച്ച ചെയ്യുകയും ആപ്ലിക്കേഷന് റെ ആവശ്യങ്ങള് നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഉത്തമമായ ഹാര് ഡ്വെയര് തെരഞ്ഞെടുപ്പുകള് തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, ബെർക്ക് ലിയുടെ ടെലോസ് മോട്ടിന് ഊര് ജം നല് കാന് സൌരോർജ്ജം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു യഥാര് ത്ഥ സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ വിശകലനം പ്രവചിക്കുന്നത് ഈ സംവിധാനം 43 വര് ഷം 1% ലോഡ്, 4 വര് ഷം 10% ലോഡ്, 1 വര് ഷം 100% ലോഡ് എന്നിവയില് പ്രവര് ത്തിക്കും എന്നാണ്. നമ്മുടെ നടപ്പിലാക്കല് സൂപ്പര് കപ്പാസിറ്ററുകള് (പ്രാഥമിക ബഫര്) ഉം ഒരു ലിഥിയം റീചാർജ് ചെയ്യാവുന്ന ബാറ്ററിയും (സെക്കണ്ടറി ബഫര്) അടങ്ങുന്ന ഒരു രണ്ട് ഘട്ട സംഭരണ സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ മോട്ടിന് വൈദ്യുതി നിലകളെക്കുറിച്ച് പൂർണ്ണമായ അറിവുണ്ട്. ജീവിതകാലം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഊർജ്ജ കൈമാറ്റം ബുദ്ധിപരമായി നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
3689220c58f89e9e19cc0df51c0a573884486708	വൈറസ് സെൻസർ നോഡുകൾക്കുള്ള (WSN) ഒരു ഊർജ്ജ സംഭരണ സംവിധാനമാണ് അംബിമാക്സ്. മുൻകാല WSNs വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് energy ർജ്ജം ശേഖരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, ചിലത് ബാറ്ററികൾക്കുപകരം സൂപ്പർകാൻഡസറുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു ബാറ്ററി വാർദ്ധക്യ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ. എന്നിരുന്നാലും, ഇംപെഡൻസ് പൊരുത്തക്കേട് കാരണം അവ ധാരാളം ലഭ്യമായ energy ർജ്ജം പാഴാക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ഓവർഹെഡ് ഉണ്ടാകുന്ന സജീവ ഡിജിറ്റൽ നിയന്ത്രണം ആവശ്യമാണ്, അല്ലെങ്കിൽ അവ ഒരു പ്രത്യേക തരം ഉറവിടത്തിൽ മാത്രമേ പ്രവർത്തിക്കൂ. പരമാവധി പവർ പോയിന്റ് ട്രാക്കിംഗ് (എംപിപിടി) സ്വതന്ത്രമായി നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ അംബിമാക്സ് ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് പരമാവധി കാര്യക്ഷമതയോടെ സൂപ്പർകണ്ടൻസറുകൾ ചാർജ് ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, അംബിമാക്സ് മൊഡ്യൂളറാണ്, കൂടാതെ സൌരോർജ്ജം, കാറ്റ്, താപം, വൈബ്രേഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഒന്നിലധികം energy ർജ്ജ ശേഖരണ സ്രോതസ്സുകളുടെ ഘടന സാധ്യമാക്കുന്നു, ഓരോന്നും വ്യത്യസ്തമായ ഒപ്റ്റിമൽ വലുപ്പമുണ്ട്. ഒരു യഥാർത്ഥ WSN പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ, Eco, AmbiMax വിജയകരമായി ഒരേസമയം സ്വയംഭരണപരമായി പല വൈദ്യുതി സ്രോതസ്സുകൾ WSNs നിലവിലെ സംസ്ഥാന-ഓഫ്-ദി-ആർട്ട് കാര്യക്ഷമതയും നിരവധി തവണ കൈകാര്യം കാണിക്കുന്നത്
4833d690f7e0a4020ef48c1a537dbb5b8b9b04c6	കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള, കുറഞ്ഞ ഊര് ജം ഉപയോഗിക്കുന്ന, പരമാവധി ഊര് ജ്ജം നല് കുന്ന ഒരു ട്രാക്കര് (എം.പി.പി.ടി.) ഒരു ഫോട്ടോവോൾട്ടെയ്ക്ക് പാനലുമായി സംയോജിപ്പിക്കാന് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. സാധാരണ ഫൊട്ടോവോൾട്ടെയ്ക്ക് പാനലുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ 25% ഊര് ജം ലാഭിക്കാന് ഇതിലൂടെ സാധിക്കും. ബാറ്ററി വോൾട്ടേജ് നിയന്ത്രണം, ലോഡുമായി ഫൊട്ടോവോൾട്ടെയ്ക്ക് അറേയുടെ പൊരുത്തം എന്നിവ പോലുള്ള പ്രവര് ത്തനങ്ങള് ഇതിലൂടെ സാധ്യമാകും. പുറമേ കണക്ട് ചെയ്ത ഒരു എംപിപിടി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനു പകരം, ഒരു സംയോജിത എംപിപിടി കൺവെർട്ടർ ഉപയോഗിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ സംയോജിത എംപിപിടി ചെലവ് കുറഞ്ഞതാക്കാന് ലളിതമായ ഒരു കൺട്രോളര് ഉപയോഗിക്കാന് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. കൂടാതെ, നേരിട്ട് ബന്ധിപ്പിച്ച സംവിധാനത്തേക്കാൾ കൂടുതൽ ഊർജ്ജം ലോഡിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിന് കൺവെർട്ടർ വളരെ കാര്യക്ഷമമായിരിക്കണം. ലളിതമായ സോഫ്റ്റ്-സ്വിച്ച് ടോപ്പോളജി ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് നേടുന്നത്. കുറഞ്ഞ ചെലവില് വളരെ കൂടുതല് പരിവര് ത്തന കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കാന് ഇതിലൂടെ സാധിക്കും. ചെറിയ പി.വി. എനര് ജ് സിസ്റ്റങ്ങള് ക്ക് താങ്ങാവുന്ന വിലയില് ഒരു പരിഹാരമായി എം.പി.പി.ടി മാറുന്നു.
61c1d66defb225eda47462d1bc393906772c9196	വയർലെസ് സെൻസർ ശൃംഖലകൾ നമ്മുടെ സമൂഹത്തെ നല്ല രീതിയിൽ സ്വാധീനിക്കാനുള്ള വമ്പിച്ച സാധ്യത ഈ വിഷയത്തെക്കുറിച്ച് ധാരാളം ഗവേഷണങ്ങൾ നടത്താൻ കാരണമായിട്ടുണ്ട്. ഈ ഗവേഷണങ്ങളിൽ നിന്നും പരിസ്ഥിതി സൌഹൃദ സംവിധാനങ്ങൾ ഉല് പാദിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. നിലവിലെ സാങ്കേതിക പരിമിതികളും വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷൻ ആവശ്യകതകളും ഡിസൈൻ സ്ഥലത്തിന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങൾക്കായി ഹാർഡ്വെയർ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ വൈവിധ്യത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. കൂടാതെ, മനുഷ്യ ഇടപെടലില്ലാതെ മാസങ്ങളോളം പ്രവർത്തിക്കേണ്ട ഒരു സംവിധാനത്തിന്റെ തനതായ ഊർജ്ജവും വിശ്വാസ്യതയും, സെൻസർ നെറ്റ്വർക്ക് ഹാർഡ്വെയറുകളോടുള്ള ആവശ്യകത സാധാരണ സംയോജിത സർക്യൂട്ടുകളോടുള്ള ആവശ്യകതകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്. ഈ പേപ്പര് സെന് സര് നോഡുകള് രൂപകല് പിക്കുന്നതിലും അവയെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള സോഫ്റ്റ് വെയറിലും ഉള്ള നമ്മുടെ അനുഭവങ്ങള് വിവരിക്കുന്നു. ജീബ്രാനെറ്റ് സംവിധാനത്തിൽ, മൃഗങ്ങളുടെ ദീർഘകാല കുടിയേറ്റം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനായി, ജിപിഎസ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച്, സൂക്ഷ്മമായ സ്ഥാന വിവരങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു [14]. 16 ബിറ്റ് ടിഐ മൈക്രോകൺട്രോളർ, 4 എംബിറ്റ് ഓഫ്-ചിപ്പ് ഫ്ലാഷ് മെമ്മറി, 900 മെഗാഹെർട്സ് റേഡിയോ, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപയോഗിക്കുന്ന ജിപിഎസ് ചിപ്പ് എന്നിവയാണ് സെബ്രാനെറ്റിന്റെ ഹാർഡ്വെയർ. ഈ പേപ്പറിൽ, സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കായി കാര്യക്ഷമമായ വൈദ്യുതി വിതരണങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ, നോഡുകളുടെ ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ, റേഡിയോ, ഫ്ലാഷ്, സെൻസറുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള പെരിഫറൽ ഉപകരണങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, സെബ്രനെറ്റ് നോഡുകളുടെ രൂപകൽപ്പന വിലയിരുത്തുകയും അത് എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം എന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഹാര് ഡ്വെയര് വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നതില് നിന്ന് നാം പഠിച്ച പാഠങ്ങള് ഭാവിയിലെ സെന് സര് നോഡുകള് രൂപകല് പിക്കുന്നതിലും അവ യഥാര് ത്ഥ സംവിധാനങ്ങളില് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലും ഉപയോഗപ്രദമാകും.
146da74cd886acbd4a593a55f0caacefa99714a6	സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മേഖലയില് കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ പരിണാമം ഉത്തേജകമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഒരു കാലത്ത് വെറും ഭാവന മാത്രമായിരുന്ന കാര്യങ്ങള് നമുക്ക് ഇപ്പോൾ വികസിപ്പിക്കാന് കഴിയും. അത്തരം സൃഷ്ടികളിലൊന്ന് സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറിന്റെ ജനനമാണ്. കാറില് ജോലി ചെയ്യുവാനോ ഉറങ്ങുവാനോ പോലും സാധിക്കുന്ന ദിവസങ്ങള് വന്നിരിക്കുന്നു. സ്റ്റിയറിംഗ് വീലിന് പോലും തൊടാതെ, ആക്സിലറേറ്ററിന് പോലും നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്ത് സുരക്ഷിതമായി എത്താന് സാധിക്കും. ഒരു സ്ഥലത്തുനിന്ന് മറ്റൊരിടത്തേക്ക് പോകാനോ, വിവിധ തരം ട്രാക്കുകളിലൂടെ പോകാനോ കഴിയുന്ന ഒരു സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറിന്റെ പ്രവർത്തന മാതൃക ഈ പ്രബന്ധം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. കാറിന്റെ മുകളില് ഒരു ക്യാമറ മൊഡ്യൂള് ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. റാസ്ബെറി പൈ ഉപയോഗിച്ച്, യഥാര് ത്ഥ ലോകത്തില് നിന്നുള്ള ചിത്രങ്ങള് , കൺവൊലൂഷണല് ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്ക് ലേക്ക് അയക്കുന്നു. അതായത് വലത്, ഇടത്, മുന്നോട്ട്, നിർത്തുക എന്നീ സിഗ്നലുകൾ വിദൂര നിയന്ത്രണത്തിലുള്ള കാറിന്റെ കൺട്രോളറിലേക്ക് അയക്കപ്പെടുന്നു. അതിന്റെ ഫലമായി കാറിന് ആവശ്യമുള്ള ദിശയിൽ മനുഷ്യ ഇടപെടലില്ലാതെ നീങ്ങാൻ കഴിയും.
bb17e8858b0d3a5eba2bb91f45f4443d3e10b7cd
090a6772a1d69f07bfe7e89f99934294a0dac1b9
f07fd927971c40261dd7cef1ad6d2360b23fe294	നാം അപൂർവ്വമായ കാനോനിക്കൽ സഹവർത്തിത്വ വിശകലനം (സിസിഎ) പ്രശ്നം പരിഗണിക്കുക, അതായത്, രണ്ട് ലീനിയർ കോംബി രാജ്യങ്ങൾക്കായി തിരയുക, ഓരോ മൾട്ടിവാരിയേറ്റിനും ഒന്ന്, ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം വേരിയബിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരമാവധി സഹവർത്തിത്വം നൽകുന്നു. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും പരസ്പര ബന്ധം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു നേരിട്ടുള്ള സമീപനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കാര്യക്ഷമമായ ഒരു സംഖ്യാ ആസന്നതയാണ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളെ നേരിടാൻ ഈ രീതി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. അതിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത സ്പാർസിറ്റി ലെവലുകളെ മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. അൽഗോരിതം ms പ്രകടനം നാം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, പരസ്പരബന്ധവും, ലാഭക്ഷമതയും തമ്മിലുള്ള വിട്ടുവീഴ്ചയിലൂടെ. സംഖ്യാ സിമുലേഷന്റെ ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, താരതമ്യേന ചെറിയ എണ്ണം വേരിയബിളുകള് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രധാന ഭാഗം ബന്ധം പിടിച്ചെടുക്കാന് കഴിയുമെന്നാണ്. കൂടാതെ, ലഭ്യമായ സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണം മൾട്ടി വേരിയേറ്റുകളുടെ അളവുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ചെറുതായിരിക്കുമ്പോൾ, ഒരു റെഗുലറൈസേഷൻ രീതിയായി അപൂർവ സിസിഎയുടെ ഉപയോഗം ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ഹരോൾ ഡി ഹോട്ടെലിംഗ് [1] അവതരിപ്പിച്ച കാനോനിക്കൽ കോറലേഷൻ വിശകലനം (സിസിഎ) ഒരു ജോടി ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് പൊതുവായ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള മൾട്ടിവാരിയേറ്റ് ഡാറ്റ എൻ ലിസിസിലെ ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടെക്നിക്കാണ് [2], [3]. ഈ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ ഓരോന്നും ഒരു റാൻഡം വെക്റ്റർ r ഉണ്ടാക്കുന്നു, അതിനെ നമ്മൾ മൾട്ടി വാരിയേറ്റ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഒരു മൾട്ടി വേരിയന്റിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന ക്ലാസിക് ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, സിസിഎ രണ്ട് സ്പേസുകളിൽ നിന്നുള്ള സാമ്പിളുകൾ തമ്മിലുള്ള സ്ഥിതിവിവര കണക്കുകൂട്ടലുകൾ കണക്കിലെടുക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, രണ്ട് ലീനിയർ കോമ്പിനേഷനുകൾക്കായി തിരയുന്നു, ഓരോ മൾട്ടിവാരിയേറ്റിനും ഒന്ന്, അവയുടെ പരസ്പര ബന്ധം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്. വിവിധ ശാഖകളിൽ ഇത് ഒരു ഒറ്റപ്പെട്ട ഉപകരണമായി അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് രീതികൾക്കുള്ള ഒരു പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, CCA എന്നത് ഒരു പൊതുവായ ചട്ടക്കൂടാണ്, അതിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിരവധി ക്ലാസിക് രീതികൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രധാന ഘടക വിശകലനം (പിസിഎ), ഭാഗിക ഏറ്റവും ചെറിയ സ്ക്വയറുകൾ (പിഎൽഎസ്), മൾട്ടിപ്പിൾ ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ (എംഎൽആർ) [4]. സ്വതന്ത്ര ഘടക വിശകലനത്തിന് [5] [6] ഉപയോഗിക്കുന്ന കേർണൽ സി.സി.എ.യുടെ വരവോടെ സി.സി.എ. അടുത്തിടെ ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ സിഗ്നലുകളുടെ അപൂർവ പ്രതിനിധീകരണങ്ങളും അപൂർവ സംഖ്യാ രീതികളും തേടുന്നതിൽ താൽപര്യം വർദ്ധിച്ചു. അതുകൊണ്ട്, നാം അപൂർവമായ സിസിഎയുടെ പ്രശ്നം പരിഗണിക്കുന്നു, അതായത്, ചെറിയ എണ്ണം വേരിയബിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരമാവധി പരസ്പര ബന്ധമുള്ള രേഖീയ സംയോജനങ്ങളുടെ തിരയൽ. വിവിധ കാരണങ്ങളാല് സമ്പാദ്യം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രമം നടത്താം. ഒന്നാമതായി, ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്. ചെറിയ വിശദാംശങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് വലിയ ചിത്രം കാണാൻ കുറച്ച് ഘടകങ്ങൾ മാത്രമേ സഹായിക്കൂ. കൂടാതെ, ഈ കൈയെഴുത്തുപ്രതിയിൽ ആദ്യ രണ്ടു രചയിതാക്കളുടെ സംഭാവനകൾ തുല്യമാണ്. ഈ പ്രവര് ത്തനത്തിന് ഭാഗികമായി AFOSR MURI യുടെ FA9550-06-1-0 324 ഗ്രാന്റ് സഹായത്തോടെയും പിന്തുണ ലഭിച്ചു. രണ്ടാമത്തെ കാരണം, സ്ഥിരതയും, ക്രമീകരണവുമാണ്. സി.സി.എയുടെ പ്രധാന ദുർബലതകളിലൊന്ന് അതിന്റെ ചെറിയ നിരീക്ഷണ സംഖ്യകളോടുള്ള സംവേദനക്ഷമതയാണ്. അതേസമയം, റിഡ്ജ് സിസിഎ [7] പോലുള്ള സാധാരണ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കണം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, അപൂർവമായ സിസിഎ ഒരു ഉപസെറ്റ് സെലക്ഷൻ സ്കീമാണ്, ഇത് വെക്റ്ററുകളുടെ അളവുകൾ കുറയ്ക്കാനും സ്ഥിരമായ പരിഹാരം നേടാനും ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നമ്മുടെ അറിവിൽ, അപൂർവമായ സിസിഎയെക്കുറിച്ചുള്ള ആദ്യ പരാമർശം [2] ൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടു, അവിടെ പിന്നോട്ടും ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഉപസെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടു. ഈ ചർച്ച ഗുണപരമായ സ്വഭാവമുള്ളതായിരുന്നു. പ്രത്യേകമായ ഒരു സംഖ്യാ അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിരുന്നില്ല. അടുത്തിടെ, മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനായുള്ള വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആവശ്യകതകളും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവ് കുറയുന്നതും ഈ വിഷയം വീണ്ടും ഉയരാൻ കാരണമായി [8]- [13]. ഈ നിലവിലെ പരിഹാരങ്ങളുടെ പ്രധാന പോരായ്മകൾ, അപൂർണ്ണതയെ നേരിട്ട് നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയില്ല എന്നതാണ്, മാത്രമല്ല അവയുടെ ഒപ്റ്റിമൽ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ് (അല്ലെങ്കിൽ അവബോധജന്യമാണ്). കൂടാതെ, ഈ രീതികളിൽ മിക്കതിന്റെയും സങ്കീർണ്ണത വളരെ ഉയർന്നതാണ്, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുള്ള പ്രായോഗിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്. അപൂർവമായ സിസിഎയെക്കുറിച്ച് [9] [14] നിഷ്കർഷിതമായി ചർച്ച ചെയ്തിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ ഡി അപൂർവമായ പിസിഎയെക്കുറിച്ചുള്ള സമീപകാല ഫലങ്ങളുമായി അടുത്ത ബന്ധമുണ്ട് [9] , [15] - [17]. [17] ലെ ഫലങ്ങള് സി. സി. എ. യിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുന്നതാണ് നമ്മുടെ നിര് ദ്ദേശിത പരിഹാരം. ഈ കൃതിയുടെ പ്രധാന സംഭാവന രണ്ടു വിധമാണ്. ആദ്യം, നാം ഓരോ മൾട്ടി വേരിയന്റുകളിലും സ്പാർസസിറ്റി നേരിട്ട് നിയന്ത്രണം സിസിഎ അൽഗോരിതംസ് ഉരുത്തിരിഞ്ഞു അവരുടെ പ്രകടനം പരിശോധിക്കുക. വലിയ അളവിലുള്ള രണ്ട് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ബന്ധം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനാണ് ഞങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. നാം മുന്നോട്ടുള്ള (അല്ലെങ്കില് പിന്നോട്ടുള്ള) അത്യാഗ്രഹമുള്ള സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നു, അത് തുടർച്ചയായി എടുക്കുന്ന (അല്ലെങ്കില് ഒഴിവാക്കുന്ന) വേരിയബിളുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും, ഞങ്ങൾ മികച്ച സിസിഎ പരിഹാരം ബന്ധിപ്പിക്കുകയും മുഴുവൻ പ്രശ്നവും പരിഹരിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയെ മറികടക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, ഫോര് വാര് ഡ് ഗേവിഡി രീതിയിലെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണല് സങ്കീർണ്ണത ഡാറ്റയുടെ അളവുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല, മറിച്ച് അപൂർവത പാരാമീറ്ററുകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. സംഖ്യാ സിമുലേഷന്റെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത്, ഈ ബന്ധത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം വളരെ കുറഞ്ഞ എണ്ണം പൂജ്യമല്ലാത്ത ഗുണകങ്ങള് ഉപയോഗിച്ച് കാര്യക്ഷമമായി പരിമിതപ്പെടുത്താന് കഴിയുമെന്ന്. രണ്ടാമത്തെ സംഭാവന ഒരു റെഗുലറൈസേഷൻ രീതി എന്ന നിലയിൽ അപൂർവ സിസിഎയുടെ അന്വേഷണമാണ്. വിവിധ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെ കുറിച്ച് നാം പഠനം നടത്തും. മൾട്ടി വേരിയേറ്റുകളുടെ അളവ് സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണത്തേക്കാൾ വലുതാണെങ്കിൽ (അല്ലെങ്കിൽ അതേ ക്രമത്തിൽ) അപൂർവമായ സിസിഎയുടെ പ്രയോജനം തെളിയിക്കും. ഈ സാഹചര്യത്തില്, അത്യാഗ്രഹമുള്ള സമീപനത്തിന്റെ ഒരു ഗുണം, അത് ഒറ്റ റണ്ണില് മുഴുവന് സ്പാര് സിറ്റി പാതയും സൃഷ്ടിക്കുന്നു എന്നതാണ്.
49afbe880b8bd419605beb84d3382647bf8e50ea
19b7e0786d9e093fdd8c8751dac0c4eb0aea0b74
0b3cfbf79d50dae4a16584533227bb728e3522aa	ആവർത്തിച്ചുള്ള ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ വഴി ദീർഘകാല ഇടവേളകളിൽ വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കാൻ പഠിക്കുന്നത് വളരെ ദൈർഘ്യമേറിയതാണ്, പ്രധാനമായും അപര്യാപ്തമായതും നശിച്ചുപോകുന്നതുമായ പിശക് ബാക്ക്ഫ്ലോ കാരണം. ഹൊച്റൈറ്ററിന്റെ (1991) ഈ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിശകലനം ഞങ്ങൾ ചുരുക്കമായി അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് ദീർഘകാല ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി (എൽഎസ്ടിഎം) എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ, കാര്യക്ഷമമായ, ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതി അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഇത് പരിഹരിക്കുക. ഇത് ദോഷകരമല്ലാത്തിടത്ത് ഗ്രേഡിയന്റ് കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ, പ്രത്യേക യൂണിറ്റുകളിൽ സ്ഥിരമായ പിശക് കറൌസലുകളിലൂടെ സ്ഥിരമായ പിശക് ഫ്ലോ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ 1000 ഡിസ്ക്രിറ്റ്-ടൈം ഘട്ടങ്ങളിൽ കൂടുതലുള്ള മിനിമം സമയ ലാഗുകൾ മറികടക്കാൻ LSTM ന് പഠിക്കാൻ കഴിയും. ഗുണിത ഗേറ്റ് യൂണിറ്റുകൾ നിരന്തരമായ പിശക് ഫ്ലോയിലേക്ക് പ്രവേശനം തുറക്കാനും അടയ്ക്കാനും പഠിക്കുന്നു. LSTM എന്നത് സ്ഥലത്തും സമയത്തും പ്രാദേശികമാണ്; ഓരോ സമയ ഘട്ടത്തിനും ഭാരത്തിനും അതിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത O ആണ്. 1. പശുക്കളെ കൃത്രിമ ഡാറ്റയുമായി ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ പ്രാദേശികവും വിതരണം ചെയ്യപ്പെട്ടതും യഥാർത്ഥ മൂല്യമുള്ളതും ശബ്ദമുള്ളതുമായ പാറ്റേൺ പ്രാതിനിധ്യം ഉൾപ്പെടുന്നു. തത്സമയ ആവർത്തന പഠനം, കാലക്രമേണ പിന്നോട്ട് വ്യാപനം, ആവർത്തന കാസ്കേഡ് പരസ്പര ബന്ധം, എൽമാൻ നെറ്റുകൾ, ന്യൂറൽ സീക്വൻസ് ചങ്കിംഗ് എന്നിവയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, എൽഎസ്ടിഎം കൂടുതൽ വിജയകരമായ റൺസിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, വളരെ വേഗത്തിൽ പഠിക്കുന്നു. മുമ്പത്തെ ആവർത്തന നെറ്റ്വർക്ക് അൽഗോരിതം ഒരിക്കലും പരിഹരിച്ചിട്ടില്ലാത്ത സങ്കീർണ്ണവും കൃത്രിമവുമായ ദീർഘകാല-ലാഗ് ജോലികളും എൽഎസ്ടിഎം പരിഹരിക്കുന്നു.
9eb67ca57fecc691853636507e2b852de3f56fac	മുമ്പത്തെ പഠനങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് വാക്കുകളുടെയും വാചകങ്ങളുടെയും അർത്ഥപരമായ പ്രാതിനിധ്യം ന്യൂറല് എംബെഡിംഗ് മോഡലുകളിലൂടെ നേടാന് കഴിയുമെന്ന്. പ്രത്യേകിച്ചും, പ്രമാണ (വിഷയം) ലെവൽ ഭാഷാ മാതൃക കണക്കാക്കിക്കൊണ്ട് ചില സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിൽ ഖണ്ഡിക വെക്റ്റർ (പിവി) മോഡലുകൾ ശ്രദ്ധേയമായ പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, പരമ്പരാഗത ഭാഷാ മോഡൽ സമീപനങ്ങളുമായി പിവി മോഡലുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് അസ്ഥിരമായ പ്രകടനവും പരിമിതമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, യഥാർത്ഥ പിവി മോഡലിന്റെ മൂന്ന് അന്തർലീനമായ പ്രശ്നങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഔദ്യോഗികമായി ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, അത് വീണ്ടെടുക്കൽ ചുമതലകളിൽ അതിന്റെ പ്രകടനത്തെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. IR ജോലിയ്ക്ക് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാക്കുന്ന മോഡലിലെ മാറ്റങ്ങളും ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, കൂടാതെ പരീക്ഷണങ്ങളിലൂടെയും കേസ് പഠനങ്ങളിലൂടെയും അവയുടെ സ്വാധീനം കാണിക്കുന്നു. നാം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന മൂന്ന് പ്രശ്നങ്ങൾ (1) പിവിയുടെ നിയന്ത്രണമില്ലാത്ത പരിശീലന പ്രക്രിയ ഹ്രസ്വ ഡോക്യുമെന്റ് ഓവർ ഫിറ്റിംഗിന് ഇരയാകുന്നു, ഇത് അന്തിമ വീണ്ടെടുക്കൽ മോഡലിൽ ദൈർഘ്യ ബയസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു; (2) പിവിയുടെ കോർപസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നെഗറ്റീവ് സാമ്പിൾ പതിവ് വാക്കുകളുടെ പ്രാധാന്യം അമിതമായി അടിച്ചമർത്തുന്ന വാക്കുകൾക്കുള്ള ഒരു ഭാരം സ്കീമിലേക്ക് നയിക്കുന്നു; (3) പദ-സാഹചര്യ വിവരങ്ങളുടെ അഭാവം പദ-പദ പദ ബന്ധങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ പിവിക്ക് കഴിയുന്നില്ല.
4df321947a2ac4365584a01d78a780913b171cf5	പ്രത്യേക എന്റിറ്റികളെയും അവയുടെ വശങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള അഭിപ്രായങ്ങൾ ഖനനം ചെയ്യുകയും സംഗ്രഹിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ജോലിയാണ് ആസ്പെക്റ്റ് ബേസ്ഡ് സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് (എബിഎസ്എ). ഈ ലേഖനം ഫ്രഞ്ച് ഭാഷയിലുള്ള എബിഎസ്എ സംവിധാനങ്ങളുടെ വികസനത്തിനും പരിശോധനയ്ക്കും വേണ്ടിയുള്ള രണ്ട് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളെ വിവരിക്കുന്നു. അവയിൽ പ്രസക്തമായ എന്റിറ്റികൾ, വശങ്ങൾ, പോളാരിറ്റി മൂല്യങ്ങൾ എന്നിവയുമായി ഉപയോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ആദ്യ ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ 457 റെസ്റ്റോറന്റ് അവലോകനങ്ങൾ (2365 വാക്യങ്ങൾ) ABSA സംവിധാനങ്ങളുടെ പരിശീലനത്തിനും പരിശോധനയ്ക്കും ഉള്ളതാണ്, രണ്ടാമത്തേതിൽ 162 മ്യൂസിയം അവലോകനങ്ങൾ (655 വാക്യങ്ങൾ) ഡൊമെയ്നിന് പുറത്തുള്ള വിലയിരുത്തലിനായി സമർപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. സെമിവൽ-2016 ടാസ്ക് 5 അസ്പെക്റ്റ് ബേസ്ഡ് സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് എന്നതിന്റെ ഭാഗമായി രണ്ട് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും നിർമ്മിച്ചു. ഏഴ് വ്യത്യസ്ത ഭാഷകൾ പ്രതിനിധീകരിച്ചു, ഗവേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി പൊതുവായി ലഭ്യമാണ്. ഈ ലേഖനം വ്യാഖ്യാന തരങ്ങളനുസരിച്ച് ഉദാഹരണങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും നൽകുന്നു, വ്യാഖ്യാന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുകയും അവയുടെ ഭാഷാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള പ്രയോഗത്തെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സെമെവല് എബിഎസ്എ ടാസ്ക് ലെ വിലയിരുത്തലിനായി ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഉപയോഗിച്ചുവെന്നും ഫ്രഞ്ച് ഭാഷയില് ലഭിച്ച ഫലങ്ങള് ചുരുക്കത്തില് അവതരിപ്പിക്കുന്നുവെന്നും ഇത് വിശദീകരിക്കുന്നു.
2445089d4277ccbec3727fecfe73eaa4cc57e414	ഈ പ്രബന്ധം 8 ഭാഷാ ജോഡികളുടെ യാന്ത്രിക വിവർത്തന സംവിധാനങ്ങളുടെ വിവർത്തന ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്തുന്നു: ഫ്രഞ്ച്, ജർമ്മൻ, സ്പാനിഷ്, ചെക്ക് എന്നിവ ഇംഗ്ലീഷിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക. വിവിധ മെറ്റീരിയൽ ടെസ്റ്റിംഗ് സംവിധാനങ്ങളുടെ റാങ്കിംഗ് മാത്രമല്ല, മൂല്യനിർണ്ണയ പ്രക്രിയയുടെ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള വിശകലനം നടത്താനും ഞങ്ങളെ അനുവദിച്ച ഒരു വിപുലമായ മനുഷ്യ വിലയിരുത്തൽ ഞങ്ങൾ നടത്തി. മൂന്ന് തരത്തിലുള്ള വ്യക്തിപരമായ വിലയിരുത്തലിന് വേണ്ടി നാം സമയവും, ആന്തരികവും, അന്തർ-അനോട്ടേറ്റർ കരാറും അളന്നു. ഓട്ടോമാറ്റിക് വിലയിരുത്തൽ അളവുകളുടെയും മനുഷ്യന് റെ വിധിന്യായങ്ങളുടെയും ബന്ധം ഞങ്ങൾ അളന്നു. ഈ മെറ്റാ വിലയിരുത്തല് ഏറ്റവും സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന രീതിശാസ്ത്രങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള അതിശയകരമായ വസ്തുതകള് വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
1965a7d9a3eb0727c054fb235b1758c8ffbb8e22	വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണമുള്ള സിംഗിൾ ലെയർ യു സ്ലോട്ട് മൈക്രോ സ്ട്രിപ്പ് പാച്ച് ആന്റിന നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ട്. സൂചിപ്പിച്ച അസമമായ യു-സ്ലോട്ട്, അന്വേഷണ-ഭക്ഷണ ചതുരാകൃതിയിലുള്ള പാച്ച് മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ആന്റിനയുടെ ഏതെങ്കിലും കോണിൽ ചാംഫർ ചെയ്യാതെ തന്നെ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണത്തിനായി രണ്ട് ഓർത്തോഗണൽ മോഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. യു സ്ലോട്ടിന്റെ വ്യത്യസ്ത നീളമുള്ള കൈകളുടെ ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഒരു പരാമീറ്ററിക് പഠനം നടത്തി. ഈ നുരയുടെ കനം, പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആവൃത്തിയിലെ തരംഗദൈർഘ്യത്തിന്റെ 8.5% ആണ്. ആന്റിനയുടെ 3 ഡിബി ആക്സിഅൽ റേഷ്യോ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 4% ആണ്. ആന്റിനയുടെ പരീക്ഷണാത്മകവും സൈദ്ധാന്തികവുമായ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണം, അച്ചടിച്ച ആന്റിനകൾ, യു സ്ലോട്ട്.
9462cd1ec2e404b22f76c88b6149d1e84683acb7	ഈ കത്തില് ഒരു വൈഡ്ബാന്റ് കോംപാക്ട് സർക്കിളര് പോളറൈസ്ഡ് (സിപി) പാച്ച് ആന്റിനയാണ് നിര് ദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഈ പാച്ച് ആന്റിനയിൽ ഒരു അച്ചടിച്ച മെൻഡറിംഗ് സോണ്ട് (എം-സോണ്ട്) ഉം ട്രങ്കുചെയ്ത പാച്ചുകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് വൈഡ്ബാൻഡ് സിപി പ്രവർത്തനം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഓർത്തോഗണൽ റിസോണൻറ് മോഡുകളെ ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്നു. 5 ജി വൈഫൈ ആപ്ലിക്കേഷന് അനുയോജ്യമായ അക്ഷീയ അനുപാത (എആർ) ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സ്റ്റാക്കുചെയ്ത പാച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിന യഥാക്രമം 42.3% ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും 16.8% എആർ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും കൈവരിക്കുന്നു. ആര് ബാന്റ് വിഡ്ഡിനുള്ളിലെ ശരാശരി നേട്ടം 6.6 dBic ആണ്, 0.5 dB-ൽ കുറവ് വ്യതിയാനത്തോടെ. ഈ പ്രവര് ത്തനം ഒരു എം-സോണ് ഡ് ഫീഡഡ് സി.പി. പാച്ച് ആന്റിനയുടെ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വിപുലീകരണ സാങ്കേതികതയെ പ്രകടമാക്കുന്നു. എം-സോണ്ടിന് ഡീലക്ട്രിക് ലോഡ് ചെയ്ത പാച്ച് ആന്റിനയുടെ വൈഡ്ബാൻഡ് സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ നൽകാൻ കഴിയുമെന്ന് അന്വേഷിക്കുകയും പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ആദ്യത്തെ പഠനമാണിത്. 5ജി വൈഫൈ, സാറ്റലൈറ്റ് ആശയവിനിമയ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയാണ് ആന്റിനയുടെ സാധ്യതയുള്ള പ്രയോഗങ്ങൾ.
d6002a6cc8b5fc2218754aed970aac91c8d8e7e9	ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഒരു പുതിയ രീതി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. അടുത്തിടെ ഹിന്റ്റെര് സ്തൊഇഷെര് തുടങ്ങിയവര് അവതരിപ്പിച്ച LINE2D/LINEMOD പ്രാതിനിധ്യം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടെംപ്ലേറ്റ് അധിഷ്ഠിത സമീപനം നാം ആരംഭിക്കുന്നു, എന്നിട്ടും അത് രണ്ടു വിധത്തിൽ വിപുലീകരിക്കുന്നു. ആദ്യം, ഞങ്ങൾ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ പഠിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്നു ഒരു വിവേചനപരമായ രീതിയിൽ. ഇത് ഓൺലൈനിൽ ചെയ്യാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു ഉദാഹരണ ചിത്രങ്ങൾ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, ഏതാനും മില്ലിസെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ, അത് ഡിറ്റക്ടറിന്റെ കൃത്യതയെ വളരെയധികം സ്വാധീനിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, കണ്ടെത്തല് വേഗത്തിലാക്കാന് കാസ്കേഡുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പദ്ധതി ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒരു വസ്തുവിനെ കണ്ടെത്തുന്നത് വളരെ വേഗതയുള്ളതുകൊണ്ട്, പുതിയ വസ്തുക്കളെ വളരെ കുറഞ്ഞ ചിലവിൽ ചേർക്കാൻ കഴിയും, ഇത് നമ്മുടെ സമീപന സ്കെയിൽ നന്നായി ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ, 10-30 3D വസ്തുക്കളെ 10fps ന് മുകളിലുള്ള ഫ്രെയിം നിരക്കിൽ ഒരു സിപിയു കോർ ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാം. വേഗതയുടെ കാര്യത്തിലും കൃത്യതയുടെ കാര്യത്തിലും ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയെ മറികടക്കുന്നു, 3 വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പരിശോധിച്ചതുപോലെ. മോണോക്യുലർ കളർ ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ (LINE2D ഉപയോഗിച്ച്) RGBD ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ (LINEEMOD ഉപയോഗിച്ച്) ഇത് ശരിയാണ്. കൂടാതെ, 12 വസ്തുക്കളില് നിന്ന് നിർമ്മിച്ച പുതിയ ഡേറ്റാസെറ്റ് ഭാവിയിലെ മത്സര രീതികള് ക്ക് വേണ്ടി മോണോക്കുലര് കളര് ഇമേജുകള് ക്ക് വേണ്ടി നിര് മ്ദ്ദേശിക്കുന്നു.
41d103f751d47f0c140d21c5baa4981b3d4c9a76	ഇന്റർനെറ്റിലെ വ്യക്തിഗത ബ്ലോഗുകളില് ആളുകൾ എഴുതുന്ന വ്യക്തിഗത കഥകള് , ദൈനംദിന സംഭവങ്ങള് തമ്മിലുള്ള കാരണ ബന്ധത്തെക്കുറിച്ചുള്ള കാര്യമായ വിവരങ്ങള് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം വിവരിച്ചിരിക്കുന്നത് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് കഥകളെ ഉപയോഗിച്ച് ഓട്ടോമേറ്റഡ് കോമൺസെൻസ് കാരണ കാരണങ്ങൾ കണ്ടെത്താനുള്ള നമ്മുടെ ശ്രമങ്ങളെക്കുറിച്ചാണ്. സാമാന്യബുദ്ധി കാരണപരമായ യുക്തി പ്രശ്നം ഒരു ചോയ്സ് ഓഫ് പ്ലസബിൾ ബദലായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു, സ്റ്റോറി കോർപറസുകളിൽ കാരണപരമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതിന് വിവിധ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വിവര വീണ്ടെടുക്കൽ സമീപനങ്ങളും താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന നാല് പരീക്ഷണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. ഈ പരീക്ഷണങ്ങളിലെ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനം നടത്തുന്ന സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ലളിതമായ ഒരു സംയോജിത സംഖ്യയാണ് കാരണപരമായ മുൻഗാമിയും അനന്തരഫലവും തമ്മിലുള്ള വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള സംയോജിത സംഖ്യ, ലക്ഷക്കണക്കിന് വ്യക്തിഗത കഥകളുടെ ഒരു ശേഖരത്തിലെ വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള പോയിന്റ്വൈസ് മ്യൂച്വൽ ഇൻഫർമേഷൻ ആയി കണക്കാക്കുന്നു.
c9d1bcdb95aa748940b85508fd7277622f74c0a4	കേസ് റിസർച്ച് കുറഞ്ഞത് ഒരു ദശാബ്ദത്തോളമായി വിവര സംവിധാന (ഐഎസ്) ശാഖയിൽ ബഹുമാനം നേടിയിട്ടുണ്ട്. കേസ് പഠനങ്ങളുടെ പ്രസക്തിയും സാധ്യതയുള്ള മൂല്യവും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഈ രീതിശാസ്ത്രപരമായ സമീപനം ഒരു കാലത്ത് ഏറ്റവും വ്യവസ്ഥാപിതമായി കണക്കാക്കപ്പെട്ടിരുന്നു. 1980 കളുടെ അവസാനത്തോടെ, ഐ.എസ് കേസ് ഗവേഷണം കൃത്യമായി നടത്തിയോ എന്ന ചോദ്യം ആദ്യമായി ഉയർന്നുവന്നു. നമ്മുടെ മേഖലയിലെ ഗവേഷകർ (ഉദാ. 1987; ലീ 1989) മറ്റ് ശാഖകളിൽ നിന്നുള്ളവരും (ഉദാഃ ഐസെൻഹാർഡ് 1989; യിന് 1994) കേസ് ഗവേഷണത്തിൽ കൂടുതൽ കർശനത ആവശ്യപ്പെടുകയും അവരുടെ ശുപാർശകളിലൂടെ കേസ് പഠന രീതിശാസ്ത്രത്തിന്റെ പുരോഗതിക്ക് സംഭാവന നൽകുകയും ചെയ്തു. ഈ സംഭാവനകളെല്ലാം പരിഗണിച്ച്, കേസ് സ്റ്റഡി രീതിയിലുള്ള പ്രവർത്തനപരമായ ഉപയോഗത്തിൽ ഐഎസ് മേഖല എത്രത്തോളം പുരോഗമിച്ചുവെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുകയാണ് ഈ പഠനം ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. കൃത്യമായി പറഞ്ഞാൽ, കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ നടത്തിയ പോസിറ്റീവിസ്റ്റ് ഐഎസ് കേസ് ഗവേഷണത്തിലെ രീതിശാസ്ത്രപരമായ കർശനതയെക്കുറിച്ച് ഇത് അന്വേഷിക്കുന്നു. ഈ ലക്ഷ്യം നിറവേറ്റുന്നതിനായി, ഐഎസിന്റെ ഏഴ് പ്രധാന ജേണലുകളിലെ 183 കേസ് ലേഖനങ്ങള് ഞങ്ങള് കണ്ടെത്തി. ഈ അവലോകനത്തിൽ പരിഗണിച്ചിരിക്കുന്ന മൂല്യനിർണ്ണയ ഗുണവിശേഷതകളോ മാനദണ്ഡങ്ങളോ മൂന്ന് പ്രധാന മേഖലകളിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, അതായത്, രൂപകൽപ്പന പ്രശ്നങ്ങൾ, ഡാറ്റ ശേഖരണം, ഡാറ്റ വിശകലനം. ചില പ്രത്യേക സവിശേഷതകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് രീതിശാസ്ത്രപരമായ കൃത്യതയുടെ നിലവാരം മിതമായ പുരോഗതി കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, മൊത്തത്തിലുള്ള വിലയിരുത്തൽ അൽപ്പം അവ്യക്തമാണ്, ഇനിയും മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ട കാര്യങ്ങളുണ്ട്. ഡാറ്റ ശേഖരണവും വിവരങ്ങളുടെ ഉപയോഗവും സംബന്ധിച്ചുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതാണ് ഇതിലൂടെ സാധ്യമാകുക.
025cdba37d191dc73859c51503e91b0dcf466741	വിരലടയാളം തിരിച്ചറിയൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടമാണ് വിരലടയാളം ഇമേജ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഗാബോർ വേവ്ലെറ്റ് ഫിൽട്ടർ ബാങ്കിലൂടെ വിരലടയാള ചിത്രത്തിലെ ലോക്കൽ റിഡ്ജിന്റെ ഓറിയന്റേഷനും ആവൃത്തിയും ഒരേസമയം വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും അവയെ ഗാബോർ ഫിൽട്ടറിംഗ് ഓഫ് ഇമേജിൽ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ, വിരലടയാള ഇമേജ് മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു സമീപനത്തെ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, ഇത് ഗാബോർ ഫിൽട്ടറുകളും ദിശാസൂചന മീഡിയൻ ഫിൽട്ടറും (ഡിഎംഎഫ്) സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഗോസ്സിൻ വിതരണ ശബ്ദങ്ങളെ ഗാബോർ ഫിൽട്ടറുകളും ഇംപൾസ് ശബ്ദങ്ങളെ ഡിഎംഎഫും ഫലപ്രദമായി കുറയ്ക്കുന്നു. നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ഡി.എം.എഫിന് അതിന്റെ യഥാർത്ഥ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് പൂർത്തിയാക്കാന് മാത്രമല്ല, തകര് ന്ന വിരലടയാളങ്ങളുടെ പാളികള് ചേര് ക്കാനും വിരലടയാള ചിത്രങ്ങളുടെ ദ്വാരങ്ങള് പൂര് ത്തീകരിക്കാനും, ക്രമരഹിതമായ പാളികള് മിനുസപ്പെടുത്താനും, പാളികള് തമ്മിലുള്ള ചില ചെറിയ ശല്യപ്പെടുത്തുന്ന വസ്തുക്കളെ നീക്കം ചെയ്യാനും കഴിയും. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ രീതി സാഹിത്യത്തില് വിവരിച്ചതിനേക്കാള് മികച്ചതാണെന്ന്.
3dfce4601c3f413605399267b3314b90dc4b3362	ഇന്ന് ആഗോളതലത്തില് ബന്ധിപ്പിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സമൂഹം വിവരങ്ങളുടെ പ്രചാരണത്തിനും പങ്കുവെക്കലിനും വലിയ ആവശ്യകതയാണ് വെക്കുന്നത്. മുമ്പ് പുറത്തുവിട്ട വിവരങ്ങള് കൂടുതലും പട്ടികയിലോ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലോ ആയിരുന്നുവെങ്കില് , പല സാഹചര്യങ്ങളിലും ഇന്ന് പ്രത്യേക വിവരങ്ങള് (മൈക്രോഡേറ്റാ) പുറത്തുവിടേണ്ടതുണ്ട്. വിവരങ്ങൾ പരാമർശിക്കുന്ന എന്റിറ്റികളുടെ (പ്രതികരണക്കാർ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന) അജ്ഞാതത്വം സംരക്ഷിക്കുന്നതിനായി, ഡാറ്റ ഉടമകൾ പലപ്പോഴും പേരുകൾ, വിലാസങ്ങൾ, ഫോൺ നമ്പറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വ്യക്തമായ ഐഡന്റിഫയറുകൾ നീക്കംചെയ്യുകയോ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റ അജ്ഞാതത ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല. പുറത്തുവിട്ട വിവരങ്ങള് ക്ക് പലപ്പോഴും ജാതി, ജനനത്തീയതി, ലിംഗഭേദം, പോസ്റ്റ് കോഡ് തുടങ്ങിയ മറ്റ് വിവരങ്ങള് ഉണ്ടായിരിക്കും. അവ പൊതുവായി ലഭ്യമായ വിവരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തി പ്രതികരിക്കുന്നവരെ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാനും വെളിപ്പെടുത്താന് ഉദ്ദേശിക്കാത്ത വിവരങ്ങള് മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഡാറ്റ പരാമർശിക്കുന്ന പ്രതികളുടെ അജ്ഞാതത്വം സംരക്ഷിക്കുമ്പോഴും മൈക്രോഡാറ്റ പുറത്തുവിടുന്നതിന്റെ പ്രശ്നം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനം കെ-അജ്ഞാതത്വത്തിന്റെ നിർവചനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഒരു പട്ടിക അതിന്റെ ഉള്ളടക്കവുമായി വ്യക്തമായി തിരിച്ചറിയുന്ന വിവരങ്ങൾ ബന്ധിപ്പിക്കാനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ കുറഞ്ഞത് k എന്റിറ്റികളിലേക്ക് വിവരങ്ങൾ മാപ്പ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ ഒരു പട്ടിക k- അജ്ഞാതത്വം നൽകുന്നു. പൊതുവായവയും അടിച്ചമർത്തൽ സാങ്കേതികതകളും ഉപയോഗിച്ച് പുറത്തുവിട്ട വിവരങ്ങളുടെ സമഗ്രത (അല്ലെങ്കിൽ സത്യസന്ധത) നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ കെ-അജ്ഞാതത്വം എങ്ങനെ നൽകാമെന്ന് ഞങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. റിലീസ് പ്രക്രിയയുടെ സ്വത്ത് പിടിച്ചെടുക്കുന്ന മിനിമം ജനറലൈസേഷൻ എന്ന ആശയം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കെ-അജ്ഞാതത്വം നേടുന്നതിന് ആവശ്യമുള്ളതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഡാറ്റയെ വക്രീകരിക്കരുത്, അത്തരം ഒരു ജനറലൈസേഷൻ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വിവിധ മിനിമം നിരക്കുകൾക്കിടയില് തിരഞ്ഞെടുക്കാന് കഴിയുന്ന മുൻഗണന നയങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങള് ചർച്ച ചെയ്യുന്നുണ്ട്.
cd866d4510e397dbc18156f8d840d7745943cc1a
74c24d7454a2408f766e4d9e507a0e9c3d80312f	വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കായുള്ള സ്മാർട്ട് കാർഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉപയോക്തൃ ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കൽ സ്കീം (ചുരുക്കത്തിൽ, ഒരു SUA-WSN സ്കീം) ഒരു സ്മാർട്ട് കാർഡും അനുബന്ധ പാസ്വേഡും കൈവശമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മാത്രം സെൻസർ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ആക്സസ് പരിമിതപ്പെടുത്താൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. കഴിഞ്ഞ വർഷങ്ങളിൽ ധാരാളം എസ്. യു. എ. -ഡബ്ല്യു. എസ്. എൻ. പദ്ധതികൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും അവയുടെ സുരക്ഷാ സ്വഭാവത്തിന് ഔപചാരികമായ നിർവചനങ്ങളും തെളിവുകളും ഒരു വ്യാപകമായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട മാതൃകയിൽ ഇല്ല. ഇതിന്റെ ഫലമായി വിവിധ ആക്രമണങ്ങളില് നിന്ന് സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത SUA-WSN പദ്ധതികൾ വ്യാപകമായി. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ബെല്ലാരെ, പോയിന്റ്ചെവൽ, റോഗവേ (2000) എന്നിവരുടെ വ്യാപകമായി അംഗീകരിച്ച മാതൃക വിപുലീകരിക്കുന്നതിലൂടെ എസ്. യു. എ. -ഡബ്ല്യു.എസ്.എൻ പദ്ധതികളുടെ വിശകലനത്തിനായി ഞങ്ങൾ ഒരു സുരക്ഷാ മാതൃക രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. ഞങ്ങളുടെ മാതൃക ആധികാരിക കീ എക്സ്ചേഞ്ചിനും ഉപയോക്തൃ അജ്ഞാതതയ്ക്കും ഔപചാരിക നിർവചനങ്ങൾ നൽകുന്നു. സൈഡ് ചാനൽ ആക്രമണങ്ങളും മറ്റ് സാധാരണ ആക്രമണങ്ങളും പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. എലിപ്റ്റിക് കർവ് ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫി (ഇസിസി) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പുതിയ എസ്യുഎ-ഡബ്ല്യുഎസ്എൻ സ്കീം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ഞങ്ങളുടെ വിപുലീകൃത മാതൃകയിൽ അതിന്റെ സുരക്ഷാ സവിശേഷതകൾ തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ അറിവില് , ഞങ്ങളുടെ നിര് ദ്ദേശിച്ച സ്കീം ആണ് ആദ്യത്തെ SUA-WSN സ്കീം അത് തെളിയിക്കപ്പെട്ട കീ എക്സ്ചേഞ്ച് ആധികാരികതയും ഉപയോക്തൃ അജ്ഞാതതയും നേടുന്നു. നമ്മുടെ സ്കീം മറ്റ് ഇസിസി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള (പ്രോബ്ലബ്ലീ സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത) സ്കീമുകളുമായി കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മത്സരാധിഷ്ഠിതവുമാണ്.
3973e14770350ed54ba1272aa3e19b4d21f5dad3	2007 ലെ ഡാര് പ നഗര വെല്ലുവിളിയില് കാര് ണേജി മെല്ലന് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയുടെ വിജയിയായ ബോസ് എന്ന സ്ഥാപനത്തിന് വേണ്ടി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത തടസ്സങ്ങള് കണ്ടെത്തുന്നതിനും അവയെ കണ്ടെത്തുന്നതിനുമുള്ള അല് ഗോരിതം ഈ പ്രബന്ധം വിവരിക്കുന്നു. ട്രാക്കിംഗ് ഉപവ്യവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് നാം വിവരിക്കുകയും അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നഗരത്തിലെ സങ്കീർണമായ സാഹചര്യങ്ങളെ മനസിലാക്കാനും മറ്റു വാഹനങ്ങളുടെ സമീപത്ത് സുരക്ഷിതമായി ഓടാനും ട്രാക്കിംഗ് ഉപസിസ്റ്റം റോബോട്ടിന് സഹായിക്കുന്നു. ഒരു ഡസനിലധികം സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള സെൻസർ ഡാറ്റയെ പരിസ്ഥിതിയെക്കുറിച്ചുള്ള അധിക വിവരങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ട്രാക്കിംഗ് സിസ്റ്റം ഒരു ഏകീകൃത സാഹചര്യ മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സെൻസർ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വസ്തുക്കളെ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിന് ഒരു പുതിയ മൾട്ടി-മോഡൽ സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ട്രാക്കിംഗ് ഉപസിസ്റ്റത്തിന്റെ വാസ്തുവിദ്യ ഓരോ പ്രോസസ്സിംഗ് ലെവലുകളും വ്യക്തമായി സംഗ്രഹിക്കുന്നു. പുതിയ സെന് സറുകളും പരിശോധനാ അല് ഗോരിതംസും ചേര് ത്ത് ഉപവ്യവസ്ഥ എളുപ്പത്തില് വിപുലീകരിക്കാവുന്നതാണ്.
6a694487451957937adddbd682d3851fabd45626	ഏറ്റവും പുതിയ ചോദ്യോത്തര സംവിധാനങ്ങൾ (QA) ഉത്തര ഭാഗങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് പദങ്ങളുടെ സാന്ദ്രതയുടെ റാങ്കിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത്തരം രീതികൾ പലപ്പോഴും തെറ്റായ ഭാഗങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു, കാരണം ചോദ്യ പദങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നില്ല. മുമ്പത്തെ പഠനങ്ങള് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാന് ശ്രമിച്ചു. ചോദ്യങ്ങളും ഉത്തരങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ആശ്രിതത്വ ബന്ധം പൊരുത്തപ്പെടുത്തി. അവരും ഉപയോഗിച്ചത് കൃത്യമായ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലാണ്, സെമാന്റിക് സമാനമായ ബന്ധങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമായി പറഞ്ഞാല് അത് പരാജയപ്പെടുന്നു. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് നാം അവ്യക്തമായ ബന്ധം കണ്ടെത്താന് ശ്രമിക്കുന്നു. കഴിഞ്ഞ ക്വാളിറ്റി അറ്റകുറ്റപ്പണി ജോഡികളിൽ നിന്നുള്ള പഠന ബന്ധ മാപ്പിംഗ് സ്കോറുകളുടെ രണ്ട് രീതികൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു: ഒന്ന് പരസ്പര വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും മറ്റൊന്ന് പ്രതീക്ഷകളുടെ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതും. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ രീതി ഏറ്റവും പുതിയ സാന്ദ്രത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പാസേജ് വീണ്ടെടുക്കല് രീതികളെ 78% വരെ മുകളില് എത്തുന്നു എന്നാണ്. റിലേഷൻ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, അന്വേഷണ വിപുലീകരണത്തിലൂടെ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ 50% മെച്ചപ്പെടുത്തലും നൽകുന്നു.
2538e3eb24d26f31482c479d95d2e26c0e79b990	ഒരു ഏകീകൃത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറും പഠന അൽഗോരിതവും ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് വിവിധ പ്രകൃതിഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും: ഭാഗിക-സംഭാഷണ ടാഗിംഗ്, ചങ്ക്, പേരുള്ള എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ, സെമാന്റിക് റോൾ ലേബലിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ. ഈ വൈവിധ്യമാർന്നത് ടാസ്ക്-സ്പെസിഫിക് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഒഴിവാക്കാനും അതിനാൽ മുൻ അറിവ് അവഗണിക്കാനും ശ്രമിച്ചാണ്. ഓരോ ടാസ്ക്കിനും വേണ്ടിയുള്ള ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത മനുഷ്യനിർമിത ഇൻപുട്ട് സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപകരം, നമ്മുടെ സിസ്റ്റം വലിയ അളവിലുള്ള ലേബൽ ചെയ്യാത്ത പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ആന്തരിക പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. ഈ പ്രവര് ത്തനം നല്ല പ്രകടനവും കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടേഷണല് ആവശ്യകതകളും ഉള്ള സ്വതന്ത്രമായി ലഭ്യമായ ടാഗിംഗ് സംവിധാനം നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാനമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
317deb87586baa4ee7c7b5dfc603ebed94d1da07	ആഴത്തിലുള്ള ആവർത്തന കൺവൊലൂഷണൽ ഗ്രാഫ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ് വർക്കിനെ (ജിടിഎൻ) അടിസ്ഥാനമാക്കി, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പാഴ്സിംഗിനായി ഒരു പുതിയ വേഗത്തിലുള്ള ശുദ്ധമായ വിവേചന അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഒരു പാർസ് ട്രീയുടെ ലെവൽസ് സ്റ്റാക്കിലേക്ക് വിഘടിപ്പിക്കുന്നത് അനുമാനിച്ചുകൊണ്ട്, മുൻ ലെവലുകളുടെ പ്രവചനങ്ങൾ കണക്കിലെടുത്ത് നെറ്റ്വർക്ക് ട്രീയുടെ ഒരു ലെവൽ പ്രവചിക്കുന്നു. കോളോബെർട്ട്, വെസ്റ്റൺ (2008) എന്നിവരുടെ വാക്കുകളുടെ പ്രാതിനിധ്യം ഉപയോഗിക്കുന്ന കുറച്ച് അടിസ്ഥാന ടെക്സ്റ്റ് സവിശേഷതകൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച്, നിലവിലുള്ള ശുദ്ധമായ വിവേചനാത്മക പാസറുകളിലേക്കും നിലവിലുള്ള "ബെഞ്ച്മാർക്ക്" പാസറുകളിലേക്കും (കോളിൻസ് പാസർ, പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് കോൺടെക്സ്റ്റ് ഫ്രീ വ്യാകരണങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളവ) സമാനമായ പ്രകടനം (എഫ് 1 സ്കോറിൽ) ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. വലിയ വേഗത പ്രയോജനത്തോടെ.
04cc04457e09e17897f9256c86b45b92d70a401f	സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ, സിനിമാ മുൻഗണനകൾ, വിജ്ഞാന അടിസ്ഥാനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ പല ഡാറ്റകളും ഒന്നിലധികം ബന്ധങ്ങളുള്ളവയാണ്, കാരണം അവ എന്റിറ്റികൾ തമ്മിലുള്ള ഒന്നിലധികം ബന്ധങ്ങളെ വിവരിക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റയുടെ മാതൃകയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചുള്ള ഒരു വലിയ പ്രവൃത്തി ഉണ്ടെങ്കിലും, ഈ ഒന്നിലധികം തരത്തിലുള്ള ബന്ധങ്ങളെ സംയുക്തമായി മാതൃകയാക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു. കൂടാതെ, നിലവിലുള്ള സമീപനങ്ങള് ഈ തരത്തിലുള്ള എണ്ണം കൂടുന്നതിനനുസരിച്ച് തകരുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ആയിരക്കണക്കിന് ബന്ധങ്ങളുള്ള വലിയ മൾട്ടി-റിലേഷണൽ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ മാതൃക ഒരു ബിലിനിയർ ഘടനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അത് ഡാറ്റയുടെ വിവിധ ക്രമങ്ങളിലുള്ള ഇടപെടലുകളെ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, കൂടാതെ വ്യത്യസ്ത ബന്ധങ്ങളിലൂടെ അപൂർവമായ അദൃശ്യ ഘടകങ്ങളെ പങ്കിടുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ പ്രകടനം സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടെൻസർ-ഫാക്ടറൈസേഷൻ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ഞങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു, അവിടെ ഞങ്ങൾ ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങൾ നേടുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ അതിജീവിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഒരു എൻഎൽപി ആപ്ലിക്കേഷൻ നമ്മുടെ സ്കേലബിളിറ്റിയും കാര്യക്ഷമവും അർത്ഥവത്തായതുമായ ക്രിയാ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാനുള്ള നമ്മുടെ മോഡലിന്റെ കഴിവും തെളിയിക്കുന്നു.
052b1d8ce63b07fec3de9dbb583772d860b7c769	ന്യൂറോൺ പോലുള്ള യൂണിറ്റുകളുടെ ശൃംഖലകൾക്കായി ഒരു പുതിയ പഠന പ്രക്രിയ, ബാക്ക്-പ്രൊപഗേഷൻ, ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. നെറ്റിന്റെ യഥാർത്ഥ ഔട്ട്പുട്ട് വെക്റ്ററും ആവശ്യമുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് വെക്റ്ററും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം കുറയ്ക്കുന്നതിനായി ഈ പ്രക്രിയ നെറ്റ്വർക്കിലെ കണക്ഷനുകളുടെ ഭാരം ആവർത്തിച്ച് ക്രമീകരിക്കുന്നു. ഭാരം ക്രമീകരണങ്ങളുടെ ഫലമായി, ഇൻപുട്ടിന്റെയോ ഔട്ട്പുട്ടിന്റെയോ ഭാഗമല്ലാത്ത ആന്തരിക "മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന" യൂണിറ്റുകൾ ടാസ്ക് ഡൊമെയ്നിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ടാസ്ക്കിലെ പതിവുകൾ ഈ യൂണിറ്റുകളുടെ ഇടപെടലുകളാൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. ഉപയോഗപ്രദമായ പുതിയ സവിശേഷതകൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവ്, പെർസെപ്ട്രോൺ-കൺവെർജൻസ് നടപടിക്രമം പോലുള്ള മുൻകാല, ലളിതമായ രീതികളിൽ നിന്ന് പിൻ-പ്രൊപഗേഷൻ വേർതിരിക്കുന്നു.
07f3f736d90125cb2b04e7408782af411c67dd5a	പല പ്രകൃതിഭാഷാ ജോലികളിലും സെമാന്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ വളരെ പ്രധാനമാണ് [2, 28]. വിജയകരമായ ഒരു പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ അൽഗോരിതം ഭാഷാ വസ്തുക്കളുടെ ആന്തരിക ഘടനകളും അവ തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലും മതിയായ രീതിയിൽ മാതൃകയാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ലക്ഷ്യത്തിലേക്കുള്ള ഒരു പടിയായി, കാഴ്ചയിലും സംസാരത്തിലും കൺവൊലൂഷണൽ തന്ത്രം സ്വീകരിച്ച് രണ്ട് വാക്യങ്ങൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകകൾ വാക്യങ്ങളുടെ ശ്രേണി ഘടനയെ അവയുടെ പാളി പാളി ഘടനയും കൂട്ടിച്ചേർക്കലും ഉപയോഗിച്ച് നന്നായി പ്രതിനിധീകരിക്കുക മാത്രമല്ല, വ്യത്യസ്ത തലങ്ങളിൽ സമ്പന്നമായ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ പാറ്റേണുകൾ പിടിച്ചെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ മാതൃകകൾ പൊതുവായവയാണ്, ഭാഷയെക്കുറിച്ച് മുൻകൂർ അറിവ് ആവശ്യമില്ല, അതിനാൽ വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവമുള്ളതും വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളിലുള്ളതുമായ ജോലികൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിന് അവ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. വിവിധതരം പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ജോലികളിലെ അനുഭവ പഠനം വിവിധതരം പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ജോലികളിൽ നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകയുടെ ഫലപ്രാപ്തിയും എതിരാളികളുടെ മാതൃകകളേക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു.
0af737eae02032e66e035dfed7f853ccb095d6f5	ഉത്തരം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ (AS), പാരഫ്രേസ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ (PI), ടെക്സ്റ്റുൽ എൻറോൾമെന്റ് (TE) തുടങ്ങിയ പല എൻഎൽപി ടാസ്ക്കുകളിലും ഒരു ജോഡി വാക്യങ്ങൾ എങ്ങനെ മോഡൽ ചെയ്യാം എന്നത് ഒരു നിർണായക പ്രശ്നമാണ്. മുൻകാലങ്ങളിൽ മിക്കവാറും (i) ഒരു പ്രത്യേക സംവിധാനത്തെ സൂക്ഷ്മമായി നിരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു പ്രത്യേക ചുമതലയെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു; (ii) ഓരോ വാക്യത്തിന്റെയും പ്രാതിനിധ്യം വെവ്വേറെ മോഡൽ ചെയ്യുന്നു, മറ്റ് വാക്യങ്ങളുടെ സ്വാധീനം അപൂർവ്വമായി കണക്കിലെടുക്കുന്നു; അല്ലെങ്കിൽ (iii) പൂർണ്ണമായും കൈകൊണ്ട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത, ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട ഭാഷാ സവിശേഷതകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഈ കൃതി ഒരു ജോഡി വാക്യങ്ങൾ മാതൃകയാക്കുന്നതിനായി ഒരു പൊതു ശ്രദ്ധ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (എബിസിഎൻഎൻ) അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നാം മൂന്നു സംഭാവനകൾ നല് കുന്നു. (i) ABCNN പ്രയോഗിക്കാന് കഴിയുന്നത് വാക്യ ജോഡികളുടെ മാതൃക ആവശ്യമുള്ള പലതരം ജോലികളിലാണ്. (ii) വാക്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പര സ്വാധീനം സിഎൻഎൻകളിലേക്ക് സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന മൂന്ന് ശ്രദ്ധാ പദ്ധതികൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു; അങ്ങനെ, ഓരോ വാക്യത്തിന്റെയും പ്രാതിനിധ്യം അതിന്റെ എതിരാളിയെ പരിഗണിക്കുന്നു. ഈ പരസ്പരബന്ധിത വാക്യ ജോഡി പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ ഒറ്റപ്പെട്ട വാക്യ പ്രതിനിധീകരണങ്ങളെക്കാൾ ശക്തമാണ്. (iii) എ.ബി.സി.എൻ.എന്നുകള് ആധുനിക സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ സഹായത്തോടെ അസ്, പി.ഐ, ടി.ഇ. പ്രവര് ത്തനങ്ങള് നടത്തുന്നു. നാം കോഡ് പുറത്തിറക്കുന്നു: https://github.com/yinwenpeng/Answer_Selection.
1c059493904b2244d2280b8b4c0c7d3ca115be73	നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ നോഡുകളിലും അരികുകളിലും പ്രവചന ജോലികൾ പഠന അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്ന എഞ്ചിനീയറിംഗ് സവിശേഷതകളിൽ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ ശ്രമം ആവശ്യമാണ്. പ്രതിനിധാന പഠനത്തിന്റെ വിശാലമായ മേഖലയിലെ സമീപകാല ഗവേഷണങ്ങൾ സവിശേഷതകൾ സ്വയം പഠിച്ചുകൊണ്ട് പ്രവചനം യാന്ത്രികമാക്കുന്നതിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിലുള്ള സവിശേഷത പഠന സമീപനങ്ങൾ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ നിരീക്ഷിച്ച കണക്റ്റിവിറ്റി പാറ്റേണുകളുടെ വൈവിധ്യത്തെ പിടിച്ചെടുക്കാൻ പര്യാപ്തമല്ല. ഇവിടെ നാം നോഡ് 2 വെക് എന്ന ഒരു അൽഗോരിതം ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ നോഡുകൾക്കായുള്ള തുടർച്ചയായ സവിശേഷത പ്രതിനിധീകരണങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം ചട്ടക്കൂട്. നോഡ് 2 വെക്കിൽ, നോഡുകളുടെ നെറ്റ്വർക്ക് അയൽപക്കങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കാനുള്ള സാധ്യത പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന സവിശേഷതകളുടെ ഒരു താഴ്ന്ന അളവിലുള്ള സ്ഥലത്തേക്ക് നോഡുകളുടെ മാപ്പിംഗ് ഞങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. ഒരു നോഡിന്റെ നെറ്റ്വർക്ക് അയൽപക്കത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു വഴക്കമുള്ള ആശയം ഞങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു, ഒപ്പം ഒരു പക്ഷപാതപരമായ റാൻഡം വാക്കിംഗ് നടപടിക്രമം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു, അത് വൈവിധ്യമാർന്ന അയൽപക്കങ്ങളെ കാര്യക്ഷമമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ അല് ഗോരിതം നെറ്റ് വർക്ക് അയല് പ്രദേശങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള കർക്കശമായ ആശയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മുൻ പ്രവര് ത്തനങ്ങളെ പൊതുവാക്കുന്നു, അയല് പ്രദേശങ്ങളെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിലെ അധിക വഴക്കം സമ്പന്നമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള താക്കോലാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു. വിവിധ മേഖലകളിലെ നിരവധി യഥാർത്ഥ ലോക നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ മൾട്ടി ലേബൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിലും ലിങ്ക് പ്രവചനത്തിലും നിലവിലുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളേക്കാൾ നോഡ് 2 വെക്കിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് ഒന്നിച്ച് സങ്കീർണമായ ശൃംഖലകളില് ഏറ്റവും പുതിയതും, ചുമതലയില് നിന്ന് സ്വതന്ത്രവുമായ പ്രതിനിധാനങ്ങള് കാര്യക്ഷമമായി പഠിക്കാനുള്ള ഒരു പുതിയ വഴിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
de93c4f886bdf55bfc1bcaefad648d5996ed3302	ഈ അധ്യായത്തിൽ ആധുനിക നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തലിന്റെ അവസ്ഥ പരിശോധിക്കുന്നു, ഡാറ്റാ മൈനിംഗിന്റെ ഉയർന്നുവരുന്ന സമീപനത്തിന് പ്രത്യേക പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു. നുഴഞ്ഞുകയറ്റത്തെ കണ്ടെത്തുന്നതിലെ പ്രധാനപ്പെട്ട രണ്ടു വശങ്ങളായ പൊതുവായ കണ്ടെത്തൽ തന്ത്രം (തെറ്റായ ഉപയോഗം കണ്ടെത്തൽ, അപാകത കണ്ടെത്തൽ) ഡാറ്റാ ഉറവിടം (വ്യക്തിഗത ഹോസ്റ്റുകൾ നെറ്റ്വർക്ക് ട്രാഫിക്കിനെതിരെ) എന്നിവയും ഈ ചർച്ചയിൽ സമാന്തരമായി ചർച്ച ചെയ്യപ്പെട്ടു. തെറ്റായ ഉപയോഗം കണ്ടെത്തല് , അറിയപ്പെടുന്ന നുഴഞ്ഞുകയറ്റ രീതികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാന് ശ്രമിക്കുന്നു , അതേസമയം അപാകത കണ്ടെത്തല് സാധാരണ പെരുമാറ്റത്തില് നിന്നുള്ള വ്യതിയാനങ്ങള്ക്കായി തിരയുന്നു . രണ്ട് സമീപനങ്ങളുടെ ഇടയില് , അജ്ഞാത ആക്രമണങ്ങളെ കണ്ടെത്താന് അമാല് യം ഡിറ്റക്ഷന് മാത്രമേ കഴിയൂ. അസാധാരണതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രത്യേക സമീപനം അസോസിയേഷൻ മൈനിംഗിനെ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പോലുള്ള മറ്റ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് രൂപങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഒരു നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാ ഉറവിടം അത് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്ന ആക്രമണങ്ങളുടെ തരങ്ങളെ സാരമായി ബാധിക്കുന്നു. ലഭ്യമായ വിശദമായ വിവരങ്ങളുടെ അളവിൽ ഒരു വിട്ടുവീഴ്ചയുണ്ട്. ബാര് ബറ എറ്റ് അല് . (എഡിറ്റര് യും ), ഡേറ്റാ മൈനിങ്ങിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടർ സുരക്ഷയിലെ പ്രയോഗങ്ങൾ © ക്ലൂവർ അക്കാദമിക് പബ്ലിഷര്സ് 2002
9e00005045a23f3f6b2c9fca094930f8ce42f9f6
2ec2f8cd6cf1a393acbc7881b8c81a78269cf5f7	ഒരു വലിയ ലേബൽ ചെയ്ത ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ (സിഎൻഎൻ) സവിശേഷത എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ലെയറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കിയ ഒരു വിഷ്വൽ കൺസെപ്റ്റ് റെസ്പെൻസേഷൻ വെക്റ്ററുമായി ഒരു സ്കിപ്പ്-ഗ്രാം ഭാഷാ പ്രാതിനിധ്യ വെക്റ്റർ സംയോജിപ്പിച്ച് ഞങ്ങൾ മൾട്ടി-മോഡൽ ആശയം പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഈ കൈമാറ്റ പഠന സമീപനം പരമ്പരാഗത ബാഗ് ഓഫ് വിഷ്വൽ-വേഡ് സമീപനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സവിശേഷതകളേക്കാൾ വ്യക്തമായ പ്രകടന നേട്ടമുണ്ടാക്കുന്നു. വേര് ഡ് സിം 353, മെൻ എന്നീ സെമാന്റിക് റിലേഷന് സ് വിലയിരുത്തൽ ജോലികളുടെ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് ഇവിടെ നല് കിയിരിക്കുന്നു. ഇമേജ് നെറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഇ. എസ്. പി. ഗെയിം ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കണക്കുകൂട്ടുന്ന വിഷ്വൽ സവിശേഷതകൾ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
a65e815895bed510c0549957ce6baa129c909813	നാം നിർദ്ദേശിക്കുന്നത് നോൺ-കോൺകറ്റേണേറ്റീവ് മോർഫോളജി പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അൺസെർവേഴ്സ്ഡ് സമീപനമാണ്, അറബിക് വേരുകളുടെയും പാറ്റേൺ ടെംപ്ലേറ്റുകളുടെയും ഒരു നിഘണ്ടു സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഇത് പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആശയമാണ് വേരുകളും പാറ്റേണുകളും പരസ്പരപരമായി ആവർത്തന സ്കോറിംഗ് വഴി വെളിപ്പെടുത്താം. ഒരു തുടർ ആവർത്തന പരിഷ്കരണ ഘട്ടത്തിനു ശേഷം, ഉത്തേജിത പദാവലി ഉപയോഗിച്ച് രൂപശാസ്ത്രപരമായ വിശകലനം 94% ത്തിലധികം റൂട്ട് തിരിച്ചറിയൽ കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. അറബി ഭാഷയുടെ രൂപഘടനയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുന്നതിനു മുമ്പ് ചെയ്ത പ്രവൃത്തികളിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമായി, സ്വാഭാവികമായി എഴുതപ്പെട്ടതും സ്വരമില്ലാത്തതുമായ വാചകത്തിന് ഇത് ബാധകമാണ്.
3f4e71d715fce70c89e4503d747aad11fcac8a43	ഈ കേസ് പഠനം ഓട്ടോ ഇൻകോഡിനുള്ളിലെ മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ഡിജിറ്റൽ നവീകരണ പദ്ധതികളെ പരിശോധിക്കുന്നു -- ഒരു വലിയ യൂറോപ്യൻ വാഹന നിർമ്മാതാവ്. ഡിജിറ്റലൈസേഷന് റെ തുടക്കവും പുതുമയും സംബന്ധിച്ച വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആവശ്യകതകളെ നേരിടാന് ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു സ്ഥാപനത്തില് എങ്ങനെ ചലനാത്മകമായ കഴിവുകള് ഉണ്ടാകുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് നാം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നത്. ഈ ഡിജിറ്റലൈസേഷന് പ്രക്രിയയില് , നമ്മുടെ പഠനം സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, നിലവിലുള്ള സാമൂഹിക-സാങ്കേതിക അനുരൂപതകളെ വെല്ലുവിളിക്കുകയാണ്. ഡിജിറ്റലൈസേഷന്റെ കാലഘട്ടത്തില് പുതിയ പരീക്ഷണ പഠന പ്രക്രിയകളെ സ്വീകരിക്കാന് സംഘടനകള് ക്ക് വഴികള് കണ്ടെത്തേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ച് കൂടുതല് നാം ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു. അത്തരം ഒരു മാറ്റത്തിന് ദീർഘകാല പ്രതിബദ്ധതയും ദര് ശനവും ആവശ്യമാണെങ്കിലും, ഈ പഠനം അത്തരം പരീക്ഷണ പ്രക്രിയകൾക്ക് അനൌപചാരികമായ മൂന്ന് പ്രാപ്തമാക്കുന്നവ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രാപ്തമാക്കൽ സമയനിഷ്ഠ, സ്ഥിരോത്സാഹം, സമ്പർക്കങ്ങൾ എന്നിവയാണ്.
c22366074e3b243f2caaeb2f78a2c8d56072905e	ഒരു കോംപാക്ട് ട്രാൻസ്വേർസൽ ഡൈമൻഷനുള്ള ഒരു നീളമുള്ള സ്ലോട്ട്ഡ് റിഡ്ജ് വേവ്ഗൈഡ് ആന്റിന അറേ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അറേയുടെ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വിപുലീകരിക്കുന്നതിന്, ഇത് രണ്ട് ഉപ അറേകളായി വേർതിരിക്കുകയും ഒരു പുതിയ കോംപാക്റ്റ് ഉരുണ്ട തരംഗഗദർശി വിഭജനം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡിസൈനിന്റെ സാധുത പരിശോധിക്കുന്നതിനായി എക്സ്-ബാൻഡിൽ 16 ഘടകങ്ങളുള്ള ഒരു ഏകീകൃത ലീനിയർ അറേ നിർമ്മിക്കുകയും അളക്കുകയും ചെയ്തു. S11les-15 dB യുടെ അളവുകോൽ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 14. 9% ആണ്, കൂടാതെ അളവുകോൽ ക്രോസ്- പോളറൈസേഷൻ ലെവൽ മുഴുവൻ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിലും -36 dB ൽ കുറവാണ്. സിന്തറ്റിക് അപ്പർച്ചർ റഡാർ (SAR) ആപ്ലിക്കേഷനായി ഒരു ദ്വിമാന ഡ്യുവൽ-പോളറൈസേഷൻ ആന്റിന അറേ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഈ അറേയെ എഡ്ജ്-സ്ലോട്ട്ഡ് വേവ്ഗൈഡ് അറേയുമായി സംയോജിപ്പിക്കാം
0d57ba12a6d958e178d83be4c84513f7e42b24e5	വലിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളും വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം വളരുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വലിയ നെറ്റ്വർക്കുകളും വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും കൂടുതൽ പരിശീലന സമയത്തിന് കാരണമാകുന്നു, ഇത് ഗവേഷണത്തിന്റെയും വികസനത്തിന്റെയും പുരോഗതിയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു. വിതരണം ചെയ്ത സമന്വയ എസ്ജിഡി ഈ പ്രശ്നത്തിന് ഒരു പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എസ്ജിഡി മിനി ബാച്ചുകൾ സമാന്തര തൊഴിലാളികളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിൽ വിഭജിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും ഈ പദ്ധതി കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിന്, ഓരോ തൊഴിലാളിയുടെയും ജോലിഭാരം വലുതായിരിക്കണം, ഇത് എസ്ജിഡി മിനി ബാച്ച് വലുപ്പത്തിൽ കാര്യമായ വളർച്ചയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ഈ പേപ്പറിൽ, ഇമേജ്നെറ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ വലിയ മിനിബാച്ചുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ അനുഭവപരമായി കാണിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഇവ അഭിസംബോധന ചെയ്യുമ്പോൾ പരിശീലനം ലഭിച്ച നെറ്റ്വർക്കുകൾ നല്ല പൊതുവൽക്കരണം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, 8192 ഇമേജുകൾ വരെ വലിയ മിനി ബാച്ച് വലുപ്പങ്ങളുമായി പരിശീലിക്കുമ്പോൾ കൃത്യത നഷ്ടപ്പെടുന്നില്ല. ഈ ഫലം നേടാനായി, പഠന നിരക്ക് മിനിമൽ ബാച്ച് വലുപ്പത്തിന്റെ ഒരു ഫംഗ്ഷനായി ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഒരു ലീനിയർ സ്കെയിലിംഗ് റൂൾ സ്വീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ പരിശീലനത്തിന്റെ തുടക്കത്തിൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വെല്ലുവിളികളെ മറികടക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ചൂടാക്കൽ സ്കീം വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ലളിതമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെ, ഞങ്ങളുടെ Caffe2- അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റം ഒരു മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ 256 ജിപിയുവുകളിൽ 8192 മിനി ബാച്ച് വലുപ്പമുള്ള റെസ്നെറ്റ് 50 ട്രെയിനുകൾ നൽകുന്നു, അതേസമയം ചെറിയ മിനി ബാച്ച് കൃത്യതയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. 8 മുതൽ 256 ജിപിയു വരെ സ്കെയിലിംഗ് കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കാനായി കമേഡിറ്റി ഹാർഡ്വെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇന്റർനെറ്റ് സ്കെയിലിലെ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ദൃശ്യ തിരിച്ചറിയൽ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഈ സംവിധാനം നമ്മെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
2bbe9735b81e0978125dad005656503fca567902	കംപ്യൂട്ടര് സിസ്റ്റങ്ങള് ക്ക് ഭീകരമായ ഭീഷണിയാണ് കേര് നല് റൂട്ട് കിറ്റുകൾ . അവയ്ക്ക് നിഗൂഢതയുണ്ട്, സിസ്റ്റം വിഭവങ്ങളിലേക്ക് പരിധിയില്ലാതെ പ്രവേശനം നേടാനും കഴിയും. ഒരു ഗസ്റ്റ് വിഎമ്മിൽ കൺട്രോൾ ഫ്ലോ മോഡിഫൈ ചെയ്യുന്ന കേർണൽ റൂട്ട്കിറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും തിരിച്ചറിയുന്നതിനുമുള്ള ഒരു പുതിയ വെർച്വൽ മെഷീൻ (വിഎം) മോണിറ്റർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചട്ടക്കൂടാണ് ഈ പേപ്പർ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. സിസ്റ്റം കോൾ എക്സിക്യൂഷൻ സമയത്ത് സംഭവിക്കുന്ന ചില ഹാർഡ്വെയർ ഇവന്റുകളുടെ എണ്ണം അളക്കുന്നതിലൂടെ ഗസ്റ്റ് വിഎമ്മിലെ സിസ്റ്റം കോളിൽ ക്ഷുദ്രകരമായ മാറ്റങ്ങൾ NumChecker കണ്ടെത്തുകയും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സംഭവങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി കണക്കാക്കാൻ, ആധുനിക പ്രോസസ്സറുകളിൽ നിലവിലുള്ള ഹാർഡ്വെയർ പെർഫോമൻസ് കൌണ്ടറുകൾ (എച്ച്പിസി) നംചെക്കർ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഹൈപ്പര് സി ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ പരിശോധനാ ചെലവ് ഗണ്യമായി കുറയുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യാന് പറ്റാത്ത വിധം മെച്ചപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. നാം നംചെക്കറിന്റെ ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ലിനക്സിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഹൈ-പ്രൊഫൈൽ കമ്പ്യൂട്ടർ (എച്ച്.പി.സി) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളുള്ള കേർണൽ റൂട്ട്കിറ്റ് കണ്ടെത്തലും തിരിച്ചറിയലും സാങ്കേതികതയും അവതരിപ്പിക്കുകയും നിരവധി യഥാർത്ഥ ലോക കേർണൽ റൂട്ട്കിറ്റുകളിൽ വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അതിന്റെ ഫലങ്ങള് അതിന്റെ പ്രായോഗികതയും ഫലപ്രാപ്തിയും തെളിയിക്കുന്നു.

End of preview. Expand in Dataset Viewer.

Bharat-NanoBEIR: Indian Language Information Retrieval Dataset

Overview

This dataset is part of the Bharat-NanoBEIR collection, which provides information retrieval datasets for Indian languages. It is derived from the NanoBEIR project, which offers smaller versions of BEIR datasets containing 50 queries and up to 10K documents each.

Dataset Description

This particular dataset is the Malayalam version of the NanoSCIDOCS dataset, specifically adapted for information retrieval tasks. The translation and adaptation maintain the core structure of the original NanoBEIR while making it accessible for Malayalam language processing.

Usage

This dataset is designed for:

Information Retrieval (IR) system development in Malayalam
Evaluation of multilingual search capabilities
Cross-lingual information retrieval research
Benchmarking Malayalam language models for search tasks

Dataset Structure

The dataset consists of three main components:

Corpus: Collection of documents in Malayalam
Queries: Search queries in Malayalam
QRels: Relevance judgments connecting queries to relevant documents

Citation

If you use this dataset, please cite:

@misc{bharat-nanobeir,
  title={Bharat-NanoBEIR: Indian Language Information Retrieval Datasets},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/datasets/carlfeynman/Bharat_NanoSCIDOCS_ml}
}