_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. |
a3d638ab304d3ef3862d37987c3a258a24339e05 | രണ്ട് ഇമേജ് വിതരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഒരു പരിവർത്തനം പഠിക്കുന്നതിനുള്ള സമീപകാലത്തെ വിജയകരമായ ഒരു സമീപനമാണ് സൈക്കിൾഗാൻ [സു എറ്റ് എൽ, 2017]. പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പരയിലൂടെ, മോഡലിന്റെ ഒരു കൌതുകകരമായ സ്വഭാവം ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു: സൈക്കിൾഗാൻ ഒരു ഉറവിട ചിത്രത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ അത് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ചിത്രങ്ങളിലേക്ക് "മറയ്ക്കാൻ" പഠിക്കുന്നു, അത് മിക്കവാറും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്ത ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള സിഗ്നലാണ്. ഈ തന്ത്രം ജനറേറ്ററിന് യഥാർത്ഥ സാമ്പിൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, അങ്ങനെ സൈക്ലിക് സ്ഥിരത ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്നു, അതേസമയം സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രം യാഥാർത്ഥ്യമായി തുടരുന്നു. ഈ പ്രതിഭാസത്തെ എതിരാളികളുടെ ആക്രമണങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത് സൈക്കിൾ ഗാനിന്റെ പരിശീലന പ്രക്രിയയെ എതിരാളികളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ഒരു ജനറേറ്ററിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതായി കാണുകയും സൈക്കിൾ സ്ഥിരത നഷ്ടപ്പെടുന്നത് സൈക്കിൾ ഗാനിനെ എതിരാളികളുടെ ആക്രമണങ്ങൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ച് ദുർബലമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
c171faac12e0cf24e615a902e584a3444fcd8857 | |
5a14949bcc06c0ae9eecd29b381ffce22e1e75b2 | ഈ ഡേറ്റാബേസ് മാസികയിലെ ലേഖനങ്ങള് തെരഞ്ഞെടുത്തത് ആന്റണി ജി. ലണ്ടന് ഗ്രാജ്വേറ്റ് സ്കൂള് ഓഫ് ബിസിനസ് സ്റ്റഡീസിൽ അക്കൌണ്ടിംഗ്, ഫിനന് ഷിയല് റിപ്പോര് ട്ടിംഗ് എന്നിവയുടെ പ്രൊഫസറായ ഹോപ്വുഡ് പറയുന്നു. പ്രൊഫസർ ഹോപ്വുഡ് എഴുതി, ഈ ലേഖനങ്ങളിൽ വിവര സംവിധാനങ്ങളിലുള്ള താല്പര്യം ഉള്ളവർക്കും, അത് പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കും അക്കാദമിക് വിദഗ്ധർക്കും പ്രാധാന്യമുള്ള ആശയങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. അക്കാലത്തെ പ്രൊഫഷണൽ അഫിലിയേഷനുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഹാർവാർഡ് സർവകലാശാലയിലെ ഗ്രാജുവേറ്റ് സ്കൂൾ ഓഫ് എഡ്യൂക്കേഷന്റെ ക്രിസ് അര് ഗ്യ്രിസ്, ഗോഥെബര് ഗ് സർവകലാശാലയിലെ ബിസിനസ് അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ വകുപ്പിലെ ബോ ഹെഡ്ബെർഗ്, സ്റ്റെൻ ജോൺസൺ, ജെ. ഫ്രിസ്കോ ഡെൻ ഹെർടോഗ്, എൻ. വി. ഫിലിപ്സ് ഗ്ലോയി ലാംപന് ഫാബ്രിക്കെൻ, നെതർലാന്റ്സ്, മൈക്കൽ ജെ. എര് ല് , ഓക്സ്ഫഡ് മാനേജ്മെന്റ് പഠന കേന്ദ്രം . പ്രൊഫസർ ഹോപ്വുഡ് എഡിറ്ററായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന അക്കൌണ്ടിംഗ്, ഓർഗനൈസേഷന് ആന്റ് സൊസൈറ്റി എന്ന മാസികയിലാണ് ഈ ലേഖനങ്ങൾ ആദ്യം പ്രസിദ്ധീകരിച്ചത്. പുതിയ സംഭവവികാസങ്ങള് നിരീക്ഷിക്കാനും പുതിയ സമീപനങ്ങളും കാഴ്ചപ്പാടുകളും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും എ.ഒ.എസ് നിലകൊള്ളുന്നു. |
02227c94dd41fe0b439e050d377b0beb5d427cda | പ്രകൃതിദത്ത ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് വാചകം കണ്ടെത്തുകയും വായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് കഠിനമായ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലിയാണ്, അത് വിവിധതരം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് കേന്ദ്രമാണ്. രേഖാചിത്രം തിരിച്ചറിയൽ പോലുള്ള അനുബന്ധ പ്രശ്നങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശന, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഗവേഷകർ വ്യാപകമായി പഠിക്കുകയും കൈയ്യെഴുത്ത് വായിക്കുന്നത് പോലുള്ള പ്രായോഗിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ രംഗങ്ങളിലെ കഥാപാത്രങ്ങളെ വിശ്വസനീയമായി തിരിച്ചറിയുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്: നിലവിലുള്ള മികച്ച രീതികൾ ഒരേ ജോലികളിൽ മനുഷ്യ പ്രകടനത്തെക്കാൾ വളരെ പിന്നിലാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഒരു യഥാർത്ഥ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന്റെ പ്രശ്നം പരിശോധിക്കുന്നു. ഈ ലക്ഷ്യത്തോടെ, ഗവേഷണ ഉപയോഗത്തിനായി ഞങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതിൽ സ്ട്രീറ്റ് വ്യൂ ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് 600,000 ലേബൽ ചെയ്ത അക്കങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൈകൊണ്ട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സവിശേഷതകളുമായി പ്രശ്നം സമീപിക്കുമ്പോൾ ഈ അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ട് ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. അടുത്തിടെ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട രണ്ടു നിരീക്ഷണരഹിത പഠനരീതികളുടെ വേരിയന്റുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് നാം പഠനം നടത്തുന്നത്. അവ നമ്മുടെ മാനദണ്ഡങ്ങളെക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന് നാം കണ്ടെത്തി. |
081651b38ff7533550a3adfc1c00da333a8fe86c | പ്രകൃതിദത്ത ചിത്രങ്ങളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച പല ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും ഒരു വിചിത്രമായ പ്രതിഭാസം പൊതുവായി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു: ആദ്യ പാളിയിൽ അവർ ഗാബോർ ഫിൽട്ടറുകളും വർണ്ണ ബ്ലോബുകളും പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുന്നു. ഇത്തരം ആദ്യ പാളി സവിശേഷതകൾ ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാ സെറ്റിന് അല്ലെങ്കിൽ ടാസ്ക്കിന് പ്രത്യേകമായി തോന്നുന്നില്ല, മറിച്ച് അവ പല ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും ടാസ്ക്കുകളിലും ബാധകമാണ്. സവിശേഷതകൾ ആത്യന്തികമായി നെറ്റ് വർക്കിന്റെ അവസാന പാളിയിൽ നിന്ന് പ്രത്യേകമായി മാറണം, പക്ഷേ ഈ പരിവർത്തനം വ്യാപകമായി പഠിച്ചിട്ടില്ല. ഈ പ്രബന്ധത്തില് നാം പരീക്ഷണപരമായി ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊല്യൂഷണല് ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്കിലെ ഓരോ പാളിയിലും ന്യൂറണുകളുടെ പ്രത്യേകതയ്ക്കും പൊതുവായതിനും എതിരായി അളക്കുന്നു. അതിശയകരമായ ചില ഫലങ്ങള് നാം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. കൈമാറ്റം ചെയ്യൽ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത പ്രശ്നങ്ങളാൽ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കപ്പെടുന്നുഃ (1) പ്രതീക്ഷിച്ച ടാർഗെറ്റ് ടാസ്ക്കിലെ പ്രകടനത്തിന്റെ ചെലവിൽ ഉയർന്ന പാളി ന്യൂറോണുകളുടെ സ്പെഷ്യലൈസേഷൻ, (2) സഹ-അനുയോജ്യമായ ന്യൂറോണുകൾക്കിടയിൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വിഭജിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ, ഇത് പ്രതീക്ഷിച്ചിരുന്നില്ല. ഇമേജ് നെറ്റില് പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു ഉദാഹരണ ശൃംഖലയില് , ഈ രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങളില് ഏതെങ്കിലും ഒന്ന് ആധിപത്യം പുലര് ത്താന് സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് നാം തെളിയിക്കുന്നു, ഇത് ശൃംഖലയുടെ അടിഭാഗത്ത് നിന്നും മധ്യഭാഗത്ത് നിന്നും മുകളില് നിന്നും സവിശേഷതകള് കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. അടിസ്ഥാന ജോലിയും ലക്ഷ്യ ജോലിയും തമ്മിലുള്ള ദൂരം കൂടുന്നതിനനുസരിച്ച് സവിശേഷതകളുടെ കൈമാറ്റം കുറയുന്നുവെന്നും, പക്ഷേ വിദൂര ജോലികളിൽ നിന്ന് പോലും സവിശേഷതകൾ കൈമാറുന്നത് ക്രമരഹിതമായ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ മികച്ചതാകാമെന്നും ഞങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. അന്തിമമായി അതിശയകരമായ ഒരു ഫലം, ഏതാണ്ട് ഏത് എണ്ണം ലെയറുകളിൽ നിന്നും കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ട സവിശേഷതകളുള്ള ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ആരംഭിക്കുന്നത് ടാർഗെറ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് ഫൈൻ ട്യൂൺ ചെയ്തതിനുശേഷവും നിലനിൽക്കുന്ന പൊതുവായതയ്ക്ക് ഒരു ഉത്തേജനം നൽകുന്നു എന്നതാണ്. |
6c8d5d5eee5967958a2e03a84bcc00f1f81f4d9e | ഉയർന്ന തോതിലുള്ള ക്രമീകരണം ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡി നോവോ അസംബ്ലി ചെയ്ത ജീനോം ക്രമീകരണങ്ങൾ നേടുന്നതിന് സൈദ്ധാന്തികമായി സാധ്യമാക്കിയിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ പ്രായോഗികമായി ഡിഎൻഎ സത്തിൽ മറ്റ് ജീവികളിൽ നിന്നുള്ള ക്രമീകരണങ്ങൾ പലപ്പോഴും മലിനമായിരിക്കുന്നു. നിലവിൽ, യൂക്കറിയോട്ടിക് കൂട്ടങ്ങളെ കർശനമായി അണുവിമുക്തമാക്കുന്നതിന് നിലവിലുള്ള കുറച്ച് രീതികളുണ്ട്. നിലവിലുള്ളവ ന്യൂക്ലിയോടൈഡ് സമാനതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അണുക്കളുടെ ശ്രേണികൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും ടാർഗെറ്റ് ഓർഗാനിസത്തിൽ നിന്ന് ശ്രേണികൾ ഇല്ലാതാക്കുകയും ചെയ്യും. നാം ഒരു പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷൻ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു സ്ഥാപിത മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതി, ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷം, അത് കൃത്യമായി ക്രമങ്ങൾ തരം തിരിക്കാം. തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷത്തിന്റെ പ്രധാന ശക്തി, അത് അളക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും സവിശേഷതയെ ഇൻപുട്ടായി എടുക്കാമെന്നതാണ്, കൂടാതെ പ്രധാന വിവരണങ്ങളുടെ മുൻകൂട്ടി തിരിച്ചറിയൽ ആവശ്യമില്ല. പുതിയതായി കൂട്ടിച്ചേർത്ത ശ്രേണികളെ തരംതിരിക്കാനും പ്രസിദ്ധീകരിച്ച പ്രോട്ടോക്കോളുകളുമായി ഈ രീതി താരതമ്യം ചെയ്യാനും ഞങ്ങൾ തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷം ഉപയോഗിക്കുന്നു. യൂക്കറിയോട്ടിക് ഡി നോവോ അസംബ്ലികളിലെ ശ്രേണികൾ വർഗ്ഗീകരിക്കുമ്പോൾ നിലവിലുള്ള രീതികളേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനമാണ് ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷം. ഇത് കാര്യക്ഷമവും എളുപ്പത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാവുന്നതുമാണ്. കൂടാതെ ടാർഗെറ്റ്, മലിനീകരണ ശ്രേണികൾ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നു. പ്രധാനമായി, അളന്ന വിവരണങ്ങളനുസരിച്ച് ശ്രേണികൾ തരംതിരിക്കാൻ ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷം ഉപയോഗിക്കാം, കൂടാതെ ജൈവ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ശുദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് ഇത് പല ഉപയോഗങ്ങളുമുണ്ട്. |
26433d86b9c215b5a6871c70197ff4081d63054a | ബയോമെട്രിക് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനത്തിലെ ഉയർന്ന പ്രകടനത്തിന് മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക്സ് അടുത്തിടെ വലിയ താൽപര്യം ആകർഷിച്ചു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം മുഖവും കൈപ്പത്തിയും ചിത്രങ്ങൾ വേണ്ടി മൾട്ടിമോഡൽ ബയോമെട്രിക്സ് സവിശേഷത തലത്തിൽ ഫ്യൂഷൻ വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിചയപ്പെടുത്താൻ. ഗാബോർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഡിസ്ക്രിമെന്റന്റ് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം പ്രധാന ഘടക വിശകലനം (പിസിഎ), ലീനിയർ ഡിസ്ക്രിമെന്റന്റ് വിശകലനം (എൽഡിഎ) എന്നിവ ഓരോ മോഡലിന്റെയും അളവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു. എൽഡിഎയുടെ ഔട്ട്പുട്ട് സവിശേഷതകൾ ഒരു യൂക്ലിഡിൻ ദൂരം ക്ലാസിഫയർ ഉപയോഗിച്ച് സീരിയലായി സംയോജിപ്പിച്ച് തരംതിരിക്കുന്നു. ഒ.ആര്.എല് മുഖവും പോളി-യു പല് മപ്രിന്റ് ഡേറ്റാബേസും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരീക്ഷണ ഫലങ്ങള് തെളിയിക്കുന്നത് ഈ ഫ്യൂഷൻ സാങ്കേതികത സിംഗിള് മോഡല് ബയോമെട്രിക് സംവിധാനം ഉപയോഗിച്ച് ഉണ്ടാക്കുന്നതിനേക്കാൾ ബയോമെട്രിക് തിരിച്ചറിയല് നിരക്ക് കൂടുതലാണ് എന്നാണ്. |
1c01e44df70d6fde616de1ef90e485b23a3ea549 | ഒരു മാർക്കോവ് റാൻഡം ഫീൽഡിന്റെ (MRF) ലോഗ് പാർട്ടീഷൻ ഫംഗ്ഷനിൽ ഞങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ക്ലാസ് അപ്പർ ബൌണ്ടറുകളെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. പരിധിവരെ വിതരണങ്ങൾ, പരാമീറ്റർ എസ്റ്റിമേറ്റ്, കോമ്പിനേറ്ററൽ എണ്ണൽ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ തീരുമാന സിദ്ധാന്തം, വലിയ വ്യതിയാനങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഈ അളവ് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ഡെറിവേറ്റീവ് കൺവെക്സ് ഡുവാലിറ്റി, ഇൻഫർമേഷൻ ജ്യാമിതീയ ആശയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്: പ്രത്യേകിച്ചും, എക്സ്പോണൻഷ്യൽ ഡൊമെയ്നിലെ വിതരണങ്ങളുടെ മിശ്രിതങ്ങളും എക്സ്പോണൻഷ്യൽ, ശരാശരി പാരാമീറ്ററുകൾ തമ്മിലുള്ള ലെജൻഡ്രെ മാപ്പിംഗും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. വൃക്ഷ-ഘടനാപരമായ വിതരണങ്ങളുടെ ഉരുകിയ സംയോജനങ്ങളുടെ പ്രത്യേക കേസിൽ, ബെഥെ വ്യതിയാന പ്രശ്നത്തിന് സമാനമായ ഒരു വ്യതിയാന പ്രശ്നങ്ങളുടെ കുടുംബം നമുക്ക് ലഭിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഇനിപ്പറയുന്ന അഭികാമ്യമായ ഗുണങ്ങളാൽ വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നുഃ i) അവ ഉരുകിയതും അദ്വിതീയമായ ഒരു ആഗോള ഒപ്റ്റിമലും ഉണ്ട്; ii) ഒപ്റ്റിമൽ ലോഗ് പാർട്ടീഷൻ ഫംഗ്ഷന്റെ മുകളിലെ പരിധി നൽകുന്നു. ഈ ഒപ്റ്റിമൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നത് സമാനമായ സ്റ്റേഷണറി അവസ്ഥകളാണ്, ഇത് സംഖ്യ-ഉൽപ്പന്ന അൽഗോരിതം നിശ്ചിത പോയിന്റുകൾ നിർവചിക്കുന്നവയോ അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ പൊതുവായി പറഞ്ഞാൽ, ബെത്ത് വ്യതിയാന പ്രശ്നത്തിന്റെ ഏതെങ്കിലും പ്രാദേശിക ഒപ്റ്റിമൽ. തുക-ഉൽപ്പന്ന നിശ്ചിത പോയിന്റുകൾ പോലെ, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്ന ആർഗ്യുമെന്റിന്റെ ഘടകങ്ങൾ യഥാർത്ഥ മോഡലിന്റെ മാർജിനലുകളിലേക്ക് ഏകദേശമായി ഉപയോഗിക്കാം. ഹൈപ്പർട്രീ ഘടനാപരമായ വിതരണങ്ങളുടെ ഉരുകിയ സംയോജനങ്ങളിലേക്ക് വിശകലനം സ്വാഭാവികമായും വ്യാപിക്കുന്നു, അങ്ങനെ കിക്കുച്ചി ആപ്രോക്സിമേഷനുകളുമായും വേരിയന്റുകളുമായും ലിങ്കുകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു. |
39a6cc80b1590bcb2927a9d4c6c8f22d7480fbdd | ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം 3D SIFT വിവരണത്തെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ പുതിയ വിവരണത്തിന് എങ്ങനെ ആക്ഷൻ റെക്കഗ്നിഷന് വേണ്ടി വീഡിയോ ഡാറ്റയുടെ 3D സ്വഭാവം നന്നായി പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം കാണിക്കുന്നത് 3D SIFT എങ്ങനെ മുമ്പ് ഉപയോഗിച്ച വിവരണ രീതികളെ അതിരുകടന്ന രീതിയിൽ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നാണ്. വീഡിയോകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു ബാഗ് ഓഫ് വേഡ്സ് സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, വീഡിയോ ഡാറ്റയെ നന്നായി വിവരിക്കുന്നതിന് സ്പേഷ്യൽ-ടൈം പദങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
0a10d64beb0931efdc24a28edaa91d539194b2e2 | വളരെ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള വാക്കുകളുടെ തുടർച്ചയായ വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യം കണക്കാക്കുന്നതിനായി രണ്ട് പുതിയ മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ പ്രതിനിധീകരണങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം ഒരു വാക്ക് സമാനത ടാസ്ക് ഉപയോഗിച്ച് അളക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫലങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മുൻകാലത്തെ മികച്ച പ്രകടന സാങ്കേതികതകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. വളരെ കുറഞ്ഞ കണക്കുകൂട്ടൽ ചെലവിൽ കൃത്യതയിൽ വലിയ പുരോഗതി നാം കാണുന്നു, അതായത് ഒരു ദിവസം കൊണ്ട് 1.6 ബില്ല്യൺ വാക്കുകളുടെ ഡേറ്റാ സെറ്റിൽ നിന്നും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള വാക്കുകളുടെ വെക്റ്ററുകൾ പഠിക്കാം. കൂടാതെ, ഈ വെക്റ്ററുകൾ നമ്മുടെ ടെസ്റ്റ് സെറ്റില് സ്യാന്റാക്റ്റിക്, സെമാന്റിക് വര് ദ്ധന സമാനതകൾ അളക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ പ്രകടനം നല് കുന്നു. |
b07bfdebdf11b7ab3ea3d5f0087891c464c5e34d | 5 ജി മില്ലിമീറ്റർ വേവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള 64 എലമെന്റ് 29-30 ജിഗാഹെർട്സ് ആക്റ്റീവ് ഫേസ്ഡ് അറേയാണ് ഈ പേപ്പറിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. 64 എലമെന്റ് ആന്റിനകൾ, 64 ചാനൽ ടി/ആർ മൊഡ്യൂളുകൾ, 4 ഫ്രീക്വൻസി കൺവേർഷൻ ലിങ്കുകൾ, ബീം കൺട്രോൾ സർക്യൂട്ടുകൾ, പവർ മാനേജ്മെന്റ് സർക്യൂട്ടുകൾ, കൂളിംഗ് ഫാനുകൾ എന്നിവയുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേ കോമ്പോസിറ്റുകൾ വളരെ ഒതുക്കമുള്ള വലുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു ( മിമിഎക്സ് 77 മിമിഎക്സ് 56 മിമി). മികച്ച RF പ്രകടനം നേടുന്നതിന് GaAs, Si സർക്യൂട്ടുകളുടെ ഹൈബ്രിഡ് സംയോജനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഘടനയും ടി/ആർ മൊഡ്യൂളുകളുടെയും ആന്റിനകളുടെയും വിശദമായ രൂപകൽപ്പനയും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഒടിഎ (ഓവർ എയർ) അളവുകോലിലൂടെ, നിർദ്ദിഷ്ട ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ശ്രേണി 1 ജിഗാഹെർട്സ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 29.5 ജിഗാഹെർട്സ് സെന്റർ ഫ്രീക്വൻസിയിൽ നേടുന്നു, കൂടാതെ അസിമുത്ത് ബീം-വീതി 12 ഡിഗ്രിയാണ്, സ്കാനിംഗ് ശ്രേണി ± 45 ഡിഗ്രിയാണ്. 800MHz 64QAM സിഗ്നലുകൾ ആവേശംകൊണ്ട്, ട്രാൻസ്മിറ്റർ ബീം ഒരു EVM 5.5% കൈവരിക്കുന്നു, -30.5dBc ന്റെ ACLR, PA -10dB ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ അളന്ന പൂരിത EIRP 63 dBm ആണ്. |
5f507abd8d07d3bee56820fd3a5dc2234d1c38ee | |
6424b69f3ff4d35249c0bb7ef912fbc2c86f4ff4 | സങ്കീർണ്ണമായ മുഖ വ്യതിയാനങ്ങൾ കാരണം കാട്ടിലെ മുഖ സവിശേഷതകൾ പ്രവചിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്. നാം ഒരു പുതിയ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു കാട്ടിലെ സ്വഭാവ പ്രവചനത്തിനായി. ഇത് രണ്ട് സിഎൻഎൻ, എൽനെറ്റ്, എഎൻഇറ്റ് എന്നിവയെ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു, അവ ആട്രിബ്യൂട്ട് ടാഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സംയുക്തമായി മികച്ച രീതിയിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ വ്യത്യസ്തമായി മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ചു. മുഖം പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുന്നതിനായി LNet-നെ വൻതോതിലുള്ള പൊതുവായ ഒബ്ജക്റ്റ് വിഭാഗങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം ആട്രിബ്യൂട്ട് പ്രവചനത്തിനായി ANet-നെ വൻതോതിലുള്ള മുഖ ഐഡന്റിറ്റികൾ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂട് ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയെ മറികടക്കുക മാത്രമല്ല, പഠന മുഖം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിലപ്പെട്ട വസ്തുതകൾ വെളിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. (1) മുഖം കണ്ടെത്തൽ (LNet) ആട്രിബ്യൂട്ട് പ്രവചനം (ANet) എന്നിവയുടെ പ്രകടനം എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം എന്ന് വിവിധ പ്രീ ട്രെയിനിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. (2) LNet ന്റെ ഫിൽട്ടറുകൾ ഇമേജ് ലെവൽ ആട്രിബ്യൂട്ട് ടാഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാത്രം ഫൈൻ ട്യൂൺ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, മുഴുവൻ ചിത്രങ്ങളിലെയും അവരുടെ പ്രതികരണ മാപ്പുകൾക്ക് മുഖങ്ങളുടെ സ്ഥാനം ശക്തമായി സൂചിപ്പിക്കുന്നു. എല്ലാ ആട്രിബ്യൂട്ട് റെക്കഗ്നിഷൻ വർക്കുകളിലും ആവശ്യമായ മുഖം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ബോക്സുകളോ ലാൻഡ്മാർക്കുകളോ ഇല്ലാതെ ഇമേജ് ലെവൽ അനോട്ടേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മുഖം പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുന്നതിന് എൽനെറ്റിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. (3) ഇത് കാണിക്കുന്നത്, ANet ന്റെ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ന്യൂറോണുകൾ, വലിയ മുഖ ഐഡന്റിറ്റികളുമായി മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നേടിയ ശേഷം സെമാന്റിക് ആശയങ്ങൾ സ്വപ്രേരിതമായി കണ്ടെത്തുന്നുവെന്നും, ആട്രിബ്യൂട്ട് ടാഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫൈൻ ട്യൂൺ ചെയ്ത ശേഷം അത്തരം ആശയങ്ങൾ ഗണ്യമായി സമ്പുഷ്ടമാക്കുമെന്നും. ഓരോ ആട്രിബ്യൂട്ടും ഈ ആശയങ്ങളുടെ ഒരു ലീനിയർ കോമ്പിനേഷനിലൂടെ വിശദീകരിക്കാം. |
d2938415204bb6f99a069152cb954e4baa441bba | ഈ കത്ത് 1.57-1.60 ജിഗാഹെർട്സ് പരിധിയിലുള്ള ആർട്ടിലറി പ്രൊജക്ടിലുകളിൽ ജിപിഎസ് സിഗ്നലുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു കോംപാക്റ്റ് ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നാല് വിപരീത എഫ് തരം ഘടകങ്ങൾ ഒരു സീരിയൽ ഫീഡ് നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് തുല്യ വലുപ്പത്തിലും തുടർച്ചയായ 90 ° ഘട്ട വ്യത്യാസത്തിലും ആവേശം കൊള്ളുന്നു. ആന്റിനയുടെ ആകൃതിയും രൂപവും ഒരു പീരങ്കി ഫ്യൂസിക്കുള്ളിൽ എളുപ്പത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിലാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിനയ്ക്ക് 2.90-3.77 dBic ലാഭവും 1.9-2.86 dB ആക്സിഅൽ അനുപാതവും 1.57-1.62 GHz ന് മുകളിലുള്ള -10 dB ൽ താഴെയുള്ള പ്രതിഫലന ഗുണകവും ഉണ്ടെന്ന് അളവുകൾ കാണിക്കുന്നു. |
0e52fbadb7af607b4135189e722e550a0bd6e7cc | പശ്ചാത്തലം ഒരു റേസർ ബ്ലേഡ് ഉപയോഗിച്ച് സ്വയം മുറിവേൽപ്പിക്കുന്നത് ഒരു തരം സ്വയം മുറിവേൽപ്പിക്കൽ സ്വഭാവമാണ്. ഇത് പ്രത്യേകിച്ച് മുകളിലെ കൈകാലുകളിലും നെഞ്ചിന്റെ മുൻവശത്തെ മതിലിലും സ്ഥിരവും സാമൂഹികമായി അംഗീകരിക്കാനാകാത്തതുമായ അദ്വിതീയ പാറ്റേണുകളുള്ള മുറിവുകൾ അവശേഷിപ്പിക്കുന്നു. സ്വയം മുറിവേൽപ്പിക്കുന്നവരുടെ ജീവിതത്തിലെ കുറ്റബോധവും ലജ്ജയും പശ്ചാത്താപവും ഈ ക്ലിനിക്കല് പഠനത്തില് , സ്വയം വരുത്തിയ റേസർ ബ്ലേഡ് മുറിവുകള് മറയ്ക്കുന്നതില് കാർബണ് ഡയോക്സൈഡ് ലേസർ പുനരുജ്ജീവനത്തിന്റെയും നേർത്ത ചർമ്മം അറ്റാച്ച് ചെയ്യുന്നതിന്റെയും കാര്യക്ഷമതയെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കാന് ഞങ്ങള് ലക്ഷ്യമിട്ടിരുന്നു. 20 നും 41 നും ഇടയില് പ്രായമുള്ള (ശരാശരി 23. 8 വയസ്സ്) 16 വെള്ളക്കാരായ പുരുഷന്മാരുടെ ശരീരഘടനയുടെ 26 ഭാഗങ്ങള് (11 മുകളില് , 11 അണ്ടര് ആം , നാല് നെഞ്ചില്) 2001 ഫെബ്രുവരി മുതല് 2003 ഓഗസ്റ്റ് വരെ ചികിത്സിച്ചു. ശസ്ത്രക്രിയയ്ക്ക് മുമ്പുള്ള വിശദമായ മാനസിക പരിശോധന; ഈ പ്രക്രിയ ഒരു "കാമുഫ്ലേജ്" പ്രക്രിയയാണെന്ന് രോഗിയെ അറിയിക്കുക; ഹൈപ്പർട്രോഫിക് സ്കാറുകൾ തൊലി നിലയിലേക്ക് താഴേക്ക് മുറിക്കുക; ഹൈപ്പർട്രോഫിക് സ്കാറുകൾക്ക് ഇൻട്രാലെസണൽ കോർട്ടികോസ്റ്റീറോയിഡ് കുത്തിവയ്ക്കൽ; കാർബൺ ഡൈ ഓക്സൈഡ് ലേസർ പുനരുജ്ജീവനവും ഒരൊറ്റ യൂണിറ്റായി; നേർത്ത (0.2 മുതൽ 0.3 മില്ലീമീറ്റർ വരെ) ചർമ്മം ഗ്രാഫ്റ്റിംഗ്; 15 ദിവസം കംപ്രഷൻ ഡ്രസ്സിംഗ്; ട്യൂബുലാർ ബാൻഡേജ് ഉപയോഗം; കുറഞ്ഞത് 6 മാസമെങ്കിലും സൂര്യപ്രകാശത്തിൽ നിന്ന് സംരക്ഷണം എന്നിവയാണ് ഈ പ്രക്രിയയുടെ പ്രധാന പോയിന്റുകൾ. ഫലം കത്തുന്ന മുറിവുകൾ മറച്ചു വച്ച് അവയെ പൊള്ളലേറ്റ മുറിവുകൾ പോലെയുള്ള സാമൂഹികമായി സ്വീകാര്യമായ രൂപത്തിലേക്ക് മാറ്റാൻ സാധിച്ചു. ഒരു കേസിൽ ഭാഗികമായ ഗ്രാഫ്റ്റ് നഷ്ടവും മറ്റൊരു കേസിൽ ഹൈപ്പർപിഗ്മെന്റേഷനും ആയിരുന്നു സങ്കീർണതകൾ. പുതിയ ഹൈപ്പര് ട്രോഫിക് സ്കാർ ഒന്നും ഉണ്ടായില്ല. ഉപസംഹാരം സ്വയം വരുത്തിയ റേസർ കത്തി മുറിവുകൾ മറയ്ക്കുന്നതിന് കാർബൺ ഡൈ ഓക്സൈഡ് ലേസർ പുനരുജ്ജീവനവും നേർത്ത ചർമ്മം ഗ്രാഫ് റ്റിംഗ് രീതിയും ഫലപ്രദമാണ്. |
2b0750d16db1ecf66a3c753264f207c2cb480bde | ഉപഭോക്തൃ ഇടപാടുകളുടെ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാബേസ് നമുക്ക് ലഭിക്കുന്നു, ഓരോ ഇടപാടിലും ഉപഭോക്തൃ ഐഡി, ഇടപാട് സമയം, ഇടപാടില് വാങ്ങിയ ഇനങ്ങൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. അത്തരം ഡേറ്റാബേസുകളിലൂടെ തുടർച്ചയായ പാറ്റേണുകൾ മൈനിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് മൂന്ന് അൽഗോരിതംസ് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അവയുടെ പ്രകടനം അനുഭവപരമായി വിലയിരുത്തുന്നു. നിർദ്ദേശിച്ച അൽഗോരിതം AprioriSome, AprioriAll എന്നിവയ്ക്ക് സമാനമായ പ്രകടനമുണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും തുടർച്ചയായ പാറ്റേൺ പിന്തുണയ്ക്കേണ്ട കുറഞ്ഞ ഉപഭോക്താക്കളുടെ എണ്ണം കുറവാണെങ്കിൽ AprioriSome അൽപ്പം മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഇടപാടുകളുടെ എണ്ണത്തിനനുസരിച്ച് അപ്രിയോറിസോം, അപ്രിയോറിഓൾ എന്നിവയുടെ സ്കെയിൽഅപ്പ് പരീക്ഷണങ്ങൾ രേഖീയമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു. ഒരു ഉപഭോക്താവിന് ഇടപാടുകളുടെ എണ്ണവും ഒരു ഇടപാടില് ഇനങ്ങളുടെ എണ്ണവും സംബന്ധിച്ച് അവയ്ക്ക് മികച്ച സ്കെയിൽ-അപ്പ് പ്രോപ്പർട്ടികളും ഉണ്ട്. |
3f4558f0526a7491e2597941f99c14fea536288d | |
f6c265af493c74cb7ef64b8ffe238e3f2487d133 | ഈ ഗവേഷണ ലേഖനത്തിൽ, ബ്ലൂടൂത്ത്, ഡബ്ല്യുഎൽഎൻ/വൈമാക്സ്, പൊതു സുരക്ഷാ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി ഒരു കോംപാക്റ്റ് ഡ്യുവൽ ബാൻഡ് അസമമായ കോപ്ലാനർ സ്ട്രിപ്പ് ഫീഡഡ് അച്ചടിച്ച ആന്റിന രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ACS ഫീഡ് ലൈനില് രണ്ട് ലളിതമായ മെഅൻഡര് ആകൃതിയിലുള്ള റേഡിയേറ്റിംഗ് സ്ട്രിപ്പുകള് ഘടിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഇരട്ട ആവൃത്തിയിലുള്ള പ്രവര് ത്തന ബാന് ഡുകള് (2.45 GHz, 5.25 GHz) നേടാന് സാധിച്ചു. നിർദ്ദിഷ്ട ആന്റിന ജ്യാമിതീയത 1.6 മില്ലീമീറ്റർ കനം കുറഞ്ഞ FR4 സബ്സ്ട്രേറ്റിൽ അച്ചടിച്ചിരിക്കുന്നു. ഏക പ്ളാനർ ഗ്രൌണ്ട് പ്ലാൻ ഉൾപ്പെടെ 13 × 21.3 മീറ്റർ മൊത്തത്തിലുള്ള അളവുകൾ. 2.36-2.5 GHz മുതൽ യഥാക്രമം 140MHz വരെയും 4.5-7.0 GHz മുതൽ 2500MHz വരെയും ആണ് ACS- ഫീഡഡ് ഡ്യുവൽ ബാൻഡ് മോണോപോൾ ആന്റിനയുടെ -10 dB ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, ഇത് 2.4 GHz ബ്ലൂടൂത്ത് / WLAN, 5.2/5.8 GHz WLAN, 5.5 GHz വൈമാക്സ്, 4.9 GHz യുഎസ് പൊതു സുരക്ഷാ ബാൻഡുകൾ എന്നിവ കവർ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ലളിതമായ ജ്യാമിതീയവും വിശാലമായ ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് സവിശേഷതകളും കൂടാതെ, നിർദ്ദിഷ്ട ഘടന യഥാക്രമം ഇ, എച്ച്-പ്ലെയിനിൽ ദ്വിദിശ, ഓമ്നിഡൈറക്ഷണൽ റേഡിയേഷൻ പാറ്റേൺ നടത്തുന്നു. |
04f39720b9b20f8ab990228ae3fe4f473e750fe3 | |
17fac85921a6538161b30665f55991f7c7e0f940 | [10, 11] ൽ ആരംഭിച്ച ഗവേഷണത്തിന്റെ തുടർച്ചയാണ് നാം സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിലും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ഡാറ്റാബേസുകളുടെ ഉപയോഗത്തിലും. സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങളുടെ ഒരു ഡേറ്റാബേസ് സൂക്ഷിക്കുന്ന ഒരു വിശ്വസനീയ സെർവറിനെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഒരു അന്വേഷണ ഫംഗ്ഷൻ f നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഡാറ്റാബേസുകളെ റിയൽ നമ്പറുകളിലേക്ക് മാപ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നു, f ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഫലമാണ് യഥാർത്ഥ ഉത്തരം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഉത്തരം. സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിനായി, ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം തിരഞ്ഞെടുത്ത വിതരണത്തിന് അനുസൃതമായി സൃഷ്ടിച്ച റാൻഡം ശബ്ദത്തിന്റെ കൂട്ടിച്ചേർക്കലിലൂടെ യഥാർത്ഥ ഉത്തരം അസ്വസ്ഥമാവുന്നു, ഈ പ്രതികരണം, യഥാർത്ഥ ഉത്തരം കൂടാതെ ശബ്ദം, ഉപയോക്താവിന് തിരികെ നൽകുന്നു. മുമ്പത്തെ പ്രവൃത്തികൾ ശബ്ദമയമായ തുകകളുടെ കാര്യത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു, അതിൽ f = P i g ((xi), ഇവിടെ xi ഡാറ്റാബേസിന്റെ ith വരിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, g ഡാറ്റാബേസ് വരികൾ [0, 1] ലേക്ക് മാപ്പുചെയ്യുന്നു. f എന്ന പൊതുവായ ഫങ്ഷനുകളിലേക്ക് നാം പഠനം വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു , f എന്ന ഫങ്ഷന്റെ സെൻസിറ്റിവിറ്റി അനുസരിച്ച് ശബ്ദത്തിന്റെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കാമെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു . ഏകദേശം പറഞ്ഞാൽ, f ന്റെ ഏതൊരു ആർഗ്യുമെന്റും അതിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് മാറ്റാൻ കഴിയുന്ന അളവാണ് ഇത്. പുതിയ വിശകലനം കാണിക്കുന്നത്, ചില പ്രത്യേക പ്രയോഗങ്ങള് ക്ക് മുമ്പ് വിചാരിച്ചതില് വളരെ കുറവ് ശബ്ദമാണ് ആവശ്യമായി വരുന്നത് എന്നാണ്. ആദ്യ പടി സ്വകാര്യതയുടെ വളരെ വ്യക്തമായ ഒരു സ്വഭാവമാണ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെ വേർതിരിച്ചറിയാനാവാത്തതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ. കൂടാതെ, ഇന്ററാക്ടീവ് അല്ലാത്തവയേക്കാൾ ഇന്ററാക്ടീവ് സാനിറ്റൈസേഷൻ സംവിധാനങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ച മൂല്യം കാണിക്കുന്ന വേർതിരിക്കൽ ഫലങ്ങളും നമുക്ക് ലഭിക്കുന്നു. |
2a622720d4021259a6f6d3c6298559d1b56e7e62 | ഗൂഗിളിന്റെ പേജ് റാങ്ക് അൽഗോരിതം പോലുള്ള വെബിന്റെ ലിങ്കിംഗ് ഘടനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ആഗോള "പ്രാധാന്യം" എന്ന ആശയവുമായി പരമ്പരാഗത വാചക പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ സമീപകാല വെബ് തിരയൽ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ തിരയലുകൾക്കായി, പ്രാധാന്യത്തിന്റെ ഈ ആഗോള ആശയം വ്യക്തിഗതമാക്കിയ കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പ്രത്യേകമായിരിക്കാം - ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രാധാന്യ സ്കോറുകൾ ഉപയോക്താവ് വ്യക്തമാക്കിയ ഒരു കൂട്ടം തുടക്കത്തിൽ രസകരമായ പേജുകൾ അനുസരിച്ച് പക്ഷപാതപരമായിരിക്കാം. എല്ലാ വ്യക്തിഗത കാഴ്ചകളും മുൻകൂട്ടി കണക്കാക്കുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് പ്രായോഗികമല്ല, കാരണം ഓരോ കാഴ്ചയുടെയും കണക്കുകൂട്ടൽ വെബ് ഗ്രാഫിൽ ഒരു ആവർത്തന കണക്കുകൂട്ടൽ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. പുതിയ ഗ്രാഫ് തിയറി ഫലങ്ങളും ഈ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പുതിയ സാങ്കേതികതയും ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് വ്യക്തിഗത കാഴ്ചകളെ ഭാഗിക വെക്റ്ററുകളായി എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു. ഭാഗിക വെക്റ്ററുകൾ ഒന്നിലധികം വ്യക്തിഗത കാഴ്ചകളിലൂടെ പങ്കിടുന്നു, അവയുടെ കണക്കുകൂട്ടലും സംഭരണ ചെലവും കാഴ്ചകളുടെ എണ്ണത്തിനനുസരിച്ച് നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സമീപനം വർദ്ധനവുള്ള കണക്കുകൂട്ടലിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അതിനാൽ ഭാഗിക വെക്റ്ററുകളിൽ നിന്ന് വ്യക്തിഗത കാഴ്ചകളുടെ നിർമ്മാണം അന്വേഷണ സമയത്ത് പ്രായോഗികമാണ്. ഭാഗിക വെക്റ്ററുകളെ കണക്കുകൂട്ടുന്നതിനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ ഡൈനാമിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് അൽഗോരിതം, ഭാഗിക വെക്റ്ററുകളിൽ നിന്ന് വ്യക്തിഗത കാഴ്ചകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം, ഞങ്ങളുടെ സാങ്കേതികതകളുടെ ഫലപ്രാപ്തിയും അളക്കാവുന്നതും തെളിയിക്കുന്ന പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ എന്നിവ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
37c3303d173c055592ef923235837e1cbc6bd986 | ന്യായമായ വർഗ്ഗീകരണത്തിനുള്ള ഒരു പഠന അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് ഗ്രൂപ്പ് ന്യായത കൈവരിക്കുന്നു (ഒരു സംരക്ഷിത ഗ്രൂപ്പിലെ അംഗങ്ങളുടെ അനുപാതം പോസിറ്റീവ് വർഗ്ഗീകരണം ലഭിക്കുന്നത് മൊത്തത്തിലുള്ള ജനസംഖ്യയുടെ അനുപാതത്തിന് തുല്യമാണ്), വ്യക്തിഗത ന്യായത (സമാന വ്യക്തികളെ സമാനമായി പരിഗണിക്കണം). ഡാറ്റയുടെ നല്ല പ്രാതിനിധ്യം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നമായി ഞങ്ങൾ ന്യായബോധം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. രണ്ട് മത്സര ലക്ഷ്യങ്ങളോടെ: ഡാറ്റയെ കഴിയുന്നത്ര നന്നായി എൻകോഡ് ചെയ്യുക, അതേസമയം സംരക്ഷിത ഗ്രൂപ്പിലെ അംഗത്വത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഏത് വിവരവും മറയ്ക്കുക. നമ്മുടെ അൽഗോരിതം മറ്റ് അറിയപ്പെടുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, മൂന്ന് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നല്ല ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഇതില് കൂടുതല് , നമ്മുടെ സമീപനത്തിന് നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ട്. ഒന്നാമതായി, നമ്മുടെ ഇടത്തരം പ്രതിനിധീകരണം മറ്റ് വർഗ്ഗീകരണ ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം (അതായത്, ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് സാധ്യമാണ്); രണ്ടാമതായി, വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി ഡാറ്റയുടെ പ്രധാന അളവുകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു ദൂര അളവ് പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചുവട് ഞങ്ങൾ എടുക്കുന്നു. |
4556f3f9463166aa3e27b2bec798c0ca7316bd65 | ഈ പേപ്പറിൽ, ഒരു പ്രത്യേക സെൻസിറ്റീവ് ആട്രിബ്യൂട്ടിനെ സംബന്ധിച്ച് സ്വതന്ത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന വർഗ്ഗീകരണം നടത്തുന്നതിന് നിഷ്ക്രിയ ബേസ് ക്ലാസിഫയർ എങ്ങനെ പരിഷ്കരിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ ലേബലുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്ന തീരുമാന പ്രക്രിയ പക്ഷപാതപരമായിരിക്കുമ്പോൾ അത്തരം സ്വാതന്ത്ര്യ നിയന്ത്രണങ്ങൾ സ്വാഭാവികമായും സംഭവിക്കുന്നു; ഉദാഹരണത്തിന്, ലിംഗഭേദം അല്ലെങ്കിൽ വംശീയ വിവേചനം കാരണം. വിവേചനത്തിന്മേലുള്ള ഒരു തീരുമാനത്തെ നിരോധിക്കുന്ന നിയമങ്ങളുള്ള പല കേസുകളാണ് ഈ സാഹചര്യത്തിന് കാരണം. യന്ത്ര പഠന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ നിഷ്കളങ്കമായ പ്രയോഗം കമ്പനികൾക്ക് വൻ പിഴയായിരിക്കും. നിഷ്കളങ്കമായ ബേസ് ക്ലാസിഫയർ വിവേചനരഹിതമാക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ മൂന്ന് സമീപനങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു: (i) തീരുമാനം പോസിറ്റീവ് ആകാനുള്ള സാധ്യത പരിഷ്കരിക്കുന്നു, (ii) ഓരോ സെൻസിറ്റീവ് ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യത്തിനും ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും അവയെ സന്തുലിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, (iii) ബേസിയൻ മോഡലിലേക്ക് ഒരു അദൃശ്യ വേരിയബിൾ ചേർക്കുന്നു അത് പക്ഷപാതമില്ലാത്ത ലേബലിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു പ്രതീക്ഷയുടെ പരമാവധി ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യതയ്ക്കായി മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. കൃത്രിമവും യഥാർത്ഥവുമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മൂന്ന് സമീപനങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
f5de0751d6d73f0496ac5842cc6ca84b2d0c2063 | മൈക്രോ ഇലക്ട്രോണിക്സ്, ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് സർക്യൂട്ടുകൾ, സിസ്റ്റം-ഓൺ-ചിപ്പ് ഡിസൈൻ, വയർലെസ് ആശയവിനിമയം, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇന്റലിജന്റ് സെൻസറുകൾ എന്നിവയിലെ സമീപകാല പുരോഗതി വയർലെസ് ബോഡി ഏരിയ നെറ്റ്വർക്ക് (WBAN) യാഥാർത്ഥ്യമാക്കാൻ അനുവദിച്ചു. മനുഷ്യശരീരത്തിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളും ചുറ്റുപാടുമുള്ള പരിസ്ഥിതിയും നിരീക്ഷിക്കുന്ന കുറഞ്ഞ ഊർജ്ജം, ചെറുതാക്കിയ, ആക്രമണാത്മക / ആക്രമണാത്മകമല്ലാത്ത ഭാരം കുറഞ്ഞ വയർലെസ് സെൻസർ നോഡുകളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് WBAN. കൂടാതെ, എല്ലായിടത്തും ലഭ്യമായ ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ, വിനോദം, ഇന്ററാക്ടീവ് ഗെയിമിംഗ്, സൈനിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള നൂതനവും രസകരവുമായ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. വാസ്തുവിദ്യയും ടോപ്പോളജിയും, വയർലെസ് ഇംപ്ലാന്റ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപയോഗിക്കുന്ന മീഡിയം ആക്സസ് കൺട്രോൾ (എംഎസി), റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള ഡബ്ല്യുബിഎന്നിന്റെ അടിസ്ഥാന സംവിധാനങ്ങൾ ഈ പേപ്പറിൽ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. ഫിസിക്കൽ (PHY), മാക്, നെറ്റ് വർക്ക് ലെയറുകളിലെ WBAN- യ്ക്കുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ സമഗ്രമായ പഠനം അവതരിപ്പിക്കുകയും ഓരോ ലെയറിനും ഉപയോഗപ്രദമായ നിരവധി പരിഹാരങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒടുവിൽ, നിരവധി WBAN ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. |
bebdd553058ab50d0cb19a1f65d7f4daeb7cda37 | വിവരസാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ (ഐടി) സംരക്ഷണം സംഘടനകളുടെ പ്രധാന സാമ്പത്തിക വെല്ലുവിളിയായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഐടി സുരക്ഷാ നിക്ഷേപത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണം അതിവേഗം വളരുകയാണെങ്കിലും ഗവേഷണത്തെ ഘടനാപരമാക്കുന്നതിനും സാമ്പത്തിക സാങ്കേതിക പ്രതിഭാസങ്ങളെ വിശദീകരിക്കുന്നതിനും ഭാവി ഗവേഷണത്തെ നയിക്കുന്നതിനും ഇതിന് ഒരു സൈദ്ധാന്തിക അടിത്തറയില്ല. ഈ കുറവ് പരിഹരിക്കുന്നതിനായി നാം ഒരു പുതിയ സൈദ്ധാന്തിക മാതൃക നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ സംയുക്ത പ്രയോഗം, ഐടി സുരക്ഷാ പ്രതിരോധ നടപടികളിലൂടെ സംഘടനാ വിഭവങ്ങളുടെ സംരക്ഷണം കാലക്രമേണ വികസിക്കുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന ഓർഗനൈസേഷണൽ പഠന ഫലങ്ങളെ ഒരു സൈദ്ധാന്തിക മാതൃകയിൽ സങ്കൽപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഐടി സുരക്ഷാ നിക്ഷേപങ്ങളുടെ ഈ മാതൃക ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു വലിയ സാഹിത്യ ശേഖരത്തിന്റെ കണ്ടെത്തലുകൾ സംയോജിപ്പിക്കാനും ഗവേഷണത്തിലെ വിടവുകൾ കണ്ടെത്താനും ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. ഈ വിടവുകൾ (മറയ്ക്കുക) ചെയ്യുന്നതിന്റെ മാനേജ്മെന്റൽ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ചും പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
1407b3363d9bd817b00e95190a95372d3cb3694a | സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംഭാഷണത്തിൽ, ബന്ധപ്പെട്ട സംഭവങ്ങൾ ഒരു വലിയ സാഹചര്യത്തെ വിവരിക്കുന്നതിന് പരസ്പരം സമീപം പ്രത്യക്ഷപ്പെടാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു. ഇത്തരം ഘടനകളെ ഒരു ഫ്രെയിം എന്ന ആശയത്തിലൂടെ ഔപചാരികമാക്കാം (അതായത്, ഒരു ഫ്രെയിം). ബന്ധപ്പെട്ട സംഭവങ്ങളുടെയും മാതൃകാ പങ്കാളികളുടെയും സംഭവ പരിവർത്തനങ്ങളുടെയും ഒരു കൂട്ടം അടങ്ങുന്ന ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ്. ഫ്രെയിമുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് വിവര വേർതിരിച്ചെടുക്കലിനും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഉൽപാദനത്തിനും ഒരു മുൻവ്യവസ്ഥയാണ്, ഇത് സാധാരണയായി സ്വമേധയാ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഫ്രെയിമുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ അടുത്തിടെ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ അവ സാധാരണയായി അഡ് ഹോക്ക് നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ കണ്ടെത്താനോ വിപുലീകരിക്കാനോ പ്രയാസമാണ്. ഈ പേപ്പറിൽ, ഫ്രെയിം ഇൻഡക്ഷന് ആദ്യ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് ഫ്രെയിമുകളും ഇവന്റുകളും പങ്കാളികളെയും ലാറ്റന്റ് വിഷയങ്ങളായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു കൂടാതെ ടെക്സ്റ്റ് നന്നായി വിശദീകരിക്കുന്ന ഫ്രെയിം, ഇവന്റ് ട്രാൻസിഷനുകൾ പഠിക്കുന്നു. ഫ്രെയിമുകളുടെ എണ്ണം സിന്റാക്റ്റിക് പാഴ്സിംഗിൽ നിന്ന് ഒരു സ്പ്ലിറ്റ്-മർജ് രീതി ഉപയോഗിച്ച് നിഗമനം ചെയ്യുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് മുതൽ ഇൻഡ്യൂസ്ഡ് ഫ്രെയിമുകൾ വരെയുള്ള വസ്തുതകൾ വരെയുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വിലയിരുത്തലുകളിൽ, ഞങ്ങളുടെ രീതി അത്യാധുനിക ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും അതേസമയം എഞ്ചിനീയറിംഗ് പരിശ്രമം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്തു. |
1bf9a76c9d9838afc51983894b58790b14c2e3d3 | അംബിയന്റ് അസിസ്റ്റഡ് ലിവിംഗ് (എഎഎൽ) വിതരണം ചെയ്യുന്നത്, വൈകല്യമുള്ളവരുടെയും പ്രായമായവരുടെയും വിട്ടുമാറാത്ത രോഗമുള്ളവരുടെയും ജീവിതം സുഗമമാക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഐടി പരിഹാരങ്ങളാണ്. പ്രായമായവര്ക്ക് ചലനശേഷി ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നമാണ്, കാരണം അവരുടെ ശാരീരിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ അവരുടെ ജീവിത നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ആരോഗ്യനില നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പിന്നെ, ഈ പേപ്പർ അവരുടെ ചലനശേഷി പരിമിതപ്പെടുത്താതെ സജീവമായ ഒരു ജീവിതശൈലി നിലനിർത്താൻ അനുവദിക്കുന്ന പരിചരണക്കാർക്കും പ്രായമായവർക്കും ഒരു എഎഎൽ ചട്ടക്കൂട് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂടില് ചലനാത്മക പരിതസ്ഥിതികളിലെ നാല് എഎഎല് ഉപകരണങ്ങള് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: i) വീഴ്ച കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മൊബൈല് ആപ്ലിക്കേഷന്; ii) ധരിക്കാവുന്ന സെന് സറുകളിലൂടെ ഒരു ബയോഫീഡ്ബാക്ക് നിരീക്ഷണ സംവിധാനം; iii) ഗ്ലോബല് പൊസിഷനിംഗ് സിസ്റ്റം (ജിപിഎസ്) സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു ഷൂ മുഖേന ഒരു ഔട്ട്ഡോര് ലൊക്കേഷന് സേവനം; iv) വീടില് കഴിയുന്ന നിരവധി പ്രായമായവരെ പരിപാലിക്കുന്ന പരിചരണകര് ക്ക് ഒരു മൊബൈല് ആപ്ലിക്കേഷന് . ഈ നിർദ്ദേശം വിലയിരുത്തുകയും പ്രദര് ശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു. |
2375f6d71ce85a9ff457825e192c36045e994bdd | |
91c7fc5b47c6767632ba030167bb59d9d080fbed | ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള നാവിഗേഷൻ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നും നേരിട്ട് മാപ്പിംഗ് നടത്തുന്നതിലൂടെയും നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ടും, കുറഞ്ഞ തലത്തിലുള്ള നിരന്തരമായ വേഗത കമാൻഡുകൾ തത്സമയ നിയന്ത്രണത്തിനായി പോസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും. ഗ്രൌണ്ടഡ് സെമാന്റിക് മാപ്പിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക് (ജിഎസ്എംഎൻ) എന്നത് പൂർണ്ണമായും വേർതിരിച്ചറിയാവുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറാണ്, ഇത് നെറ്റ്വർക്കിനുള്ളിൽ ഒരു പിൻഹോൾ ക്യാമറ പ്രൊജക്ഷൻ മോഡൽ സംയോജിപ്പിച്ച് ലോക റഫറൻസ് ഫ്രെയിമിൽ ഒരു സ്പഷ്ടമായ സെമാന്റിക് മാപ്പ് നിർമ്മിക്കുന്നു. മാപ്പിൽ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് പഠിച്ചതാണ്, അതേസമയം ലോക്കൽ-ടു-വേൾഡ് പരിവർത്തനം വ്യക്തമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. പരിശീലന വേഗതയും മെമ്മറി ഉപയോഗവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ടേബിൾ കൺവെർജൻസ് ഗ്യാരണ്ടികൾ കൈമാറുന്ന ഡാഗ്ഗർഎഫ്എമ്മിന്റെ പരിഷ്കരിച്ച വേരിയന്റാണ് ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. നാം ജിഎസ്എംഎനെ വെർച്വൽ പരിതസ്ഥിതികളില് ഒരു യാഥാര് ത്ഥ്യ ക്വാഡ്കോപ്റ്റര് സിമുലേറ്ററിലൂടെ പരീക്ഷിച്ചു. വ്യക്തമായ മാപ്പിംഗ്, ഗ്രൌണ്ടിംഗ് മൊഡ്യൂളുകള് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ജിഎസ്എംഎനെ ശക്തമായ ന്യൂറല് ബേസ് ലൈനുകളെ മറികടന്ന് ഒരു വിദഗ്ദ്ധ നയ പ്രകടനത്തെ സമീപിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. അവസാനമായി, പഠിച്ച മാപ്പ് പ്രാതിനിധ്യം വിശകലനം ചെയ്ത് വ്യക്തമായ മാപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ഒരു മാതൃകയിലേക്ക് നയിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. |
cc98157b70d7cf464b880668d7694edd12188157 | വിവിധ സംഘടനകൾ തമ്മിലുള്ള വിവരങ്ങള് സുരക്ഷിതവും വിശ്വസനീയവുമായ ആശയവിനിമയം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഇന്ന് ഉയര് ന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള സുരക്ഷ നിലനിര് ത്തുക എന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഇന്റർനെറ്റിലൂടെയും മറ്റേതെങ്കിലും നെറ്റ് വർക്കിലൂടെയും സുരക്ഷിതമായി ഡേറ്റാ കൈമാറുന്നത് എപ്പോഴും നുഴഞ്ഞുകയറ്റങ്ങളുടെയും ദുരുപയോഗങ്ങളുടെയും ഭീഷണിയിലാണ്. അതുകൊണ്ട് ഇന് ട്രൂഷൻ ഡിറ്റക്ഷന് സിസ്റ്റം കമ്പ്യൂട്ടര് , നെറ്റ് വര് ക്ക് സുരക്ഷയുടെ അത്യാവശ്യ ഘടകമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. നുഴഞ്ഞുകയറ്റക്കാരെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് വിവിധ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്, പക്ഷേ നിർഭാഗ്യവശാൽ ഇതുവരെ ഏതെങ്കിലും സംവിധാനം പൂർണ്ണമായും കുറ്റമറ്റതല്ല. അതുകൊണ്ട്, മെച്ചപ്പെടുത്തലിന്റെ അന്വേഷണം തുടരുന്നു. ഈ പുരോഗതിയിൽ, വിവിധ തരത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറ്റങ്ങളെ കാര്യക്ഷമമായി കണ്ടെത്തുന്നതിന് ജനിതക അൽഗോരിതം (ജിഎ) പ്രയോഗിക്കുന്ന ഒരു നുഴഞ്ഞുകയറ്റ കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം (ഐഡിഎസ്) ഞങ്ങൾ ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഗ്യാസ്ട്രോണമിക് അഡ്മിനിസ്ട്രേഷന് വേണ്ടിയുള്ള പരാമീറ്ററുകളും പരിണാമ പ്രക്രിയകളും വിശദമായി ചർച്ച ചെയ്യുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനം ട്രാഫിക് ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനും സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുന്നതിനും വിവര പരിണാമത്തിന് പരിണാമ സിദ്ധാന്തം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സംവിധാനത്തിന്റെ പ്രകടനം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും അളക്കുന്നതിനും ഞങ്ങൾ കെഡിഡി 99 ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ചു, ന്യായമായ കണ്ടെത്തൽ നിരക്ക് ലഭിച്ചു. |