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2b211f9553ec78ff17fa3ebe16c0a036ef33c54b | मार्को ए. रोड्रिगेज एटी एंड टी इंटरएक्टिव मे ग्राफ सिस्टम आर्किटेक्ट छथि। हुनका मार्को-रोड्रिगेज डॉट कॉम पर भेट सकैत अछि। पीटर न्युबॉयर नियो टेक्नोलोजीक मुख्य परिचालन अधिकारी छथि। हुनका एहिठाम भेट सकैत अछि peter.neubauer<at>neotechnology.com ग्राफ एकटा डाटा संरचना अछि जे बिन्दु (अर्थात, शिखर) आ रेखा (अर्थात, किनार) सँ बनल अछि। रेखाचित्रक बिन्दु आ रेखाकेँ जटिल व्यवस्थामे व्यवस्थित कएल जा सकैत अछि। वस्तुसभ आ एक-दोसराक संग ओकर सम्बन्धकेँ दर्शाबैक लेल ग्राफक क्षमता आश्चर्यजनक रूपसँ बहुत रास चीजसभक ग्राफक रूपमे नमूनाकरण करबाक अनुमति दैत अछि । सफ्टवेयर संकुल केँ जोड़निहार निर्भरता सँ लऽ कऽ लकड़ीक बीम जे घरक फ्रेमिंग प्रदान करैत अछि, प्रायः सभ किछुक एकटा संबंधित ग्राफिक प्रतिनिधित्व अछि। मुदा, एकर मतलब ई नहि जे कोनो वस्तुकेँ ग्राफक रूपमे प्रस्तुत करब सम्भव अछि, एकर अर्थ ई नहि जे एकर ग्राफिक प्रतिनिधित्व उपयोगी होएत। यदि कोनो मोडेलर उपकरण आ एल्गोरिदमक बहुतायतक उपयोग कए सकैत अछि जे ग्राफकेँ संग्रहीत आ संसाधित करैत अछि, तखन एहन मानचित्रण उपयोगी होएत अछि। ई लेख कम्प्युटिङ्गमे ग्राफसभक दुनियाक अन्वेषण करैत अछि आ एहन स्थितिसभक पर्दाफाश करैत अछि जहिमे ग्राफिकल मोडेलसभ लाभदायक होइत अछि । |
0c5e3186822a3d10d5377b741f36b6478d0a8667 | कृत्रिम बुद्धिमत्ताक एकटा मुख्य समस्या अछि आंशिक रूप सँ अवलोकन योग्य वातावरणमे अनिश्चितताक तहत भविष्यक इनाम केँ अधिकतम करबाक योजना बनाबैक। ई पेपरमे हमसभ एकटा नव एल्गोरिथ्मक प्रस्ताव आ प्रदर्शन करैत छी जे एक्शन-ऑब्जर्वेशन जोडीक अनुक्रमसँ प्रत्यक्ष रूपसँ एहन वातावरणक एकटा मोडलकेँ सटीक रूपसँ सीखैत अछि। हमसभ एहिसँ अवलोकनसँ कार्यवाही धरिक चक्रकेँ बन्द करैत छी आ एहिसँ सीखल गेल मोडलमे योजना बनाबैत छी आ मूल परिवेशमे लगभग उत्तम नीतिकेँ पुनः प्राप्त करैत छी। विशेष रूप सँ, हम एक कुशल आ सांख्यिकीय रूप सँ सुसंगत स्पेक्ट्रल एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करैत छी जे भविष्यवाणी राज्य प्रतिनिधित्व (पीएसआर) क मापदण्डसभ केँ सिखबाक लेल अछि। हमसभ एल्गोरिथ्मके प्रदर्शन करैत छी एक सिमुलेटेड उच्च-आयामी, दृष्टि-आधारित मोबाइल रोबोट योजना कार्यक एक मोडेल सीखैत छी, आ फेर सिकेल गेल पीएसआरमे अनुमानित बिन्दु-आधारित योजना प्रदर्शन करैत छी। हमरा सभक परिणामक विश्लेषण ई देखाबैत अछि जे एल्गोरिथ्म एकटा राज्य स्थान सीखैत अछि जे पर्यावरणक आवश्यक विशेषताकेँ कुशलतापूर्वक पकड़ैत अछि। ई प्रतिनिधित्व कम संख्यामे मापदण्डसभक साथ सटीक भविष्यवाणीक अनुमति दैत अछि, आ सफल आ कुशल योजना बनाबएमे सक्षम करैत अछि। |
16611312448f5897c7a84e2f590617f4fa3847c4 | छिपल मार्कोव मोडेल (एचएमएम) एक सबसँ मूलभूत आ व्यापक रूपसँ प्रयोग कएल जाए वाला सांख्यिकीय उपकरणसभमे सँ एक अछि जे असतत समय श्रृंखलाके मोडेलिंगक लेल प्रयोग कएल जाएत अछि । सामान्यतः, ई सभ सी आर सी हेरिस्टिक्स (जहिना बाउम-वेल्च/ईएम एल्गोरिदम) क उपयोग करि सीखल जाइत अछि, जे सामान्य स्थानीय इष्टतम समस्या सँ ग्रसित अछि। सामान्य रूप सँ ई सब मॉडल सबकय रहल वितरण सँ नमूना सबकय सीखब कठिन होएत अछि, हम सबकय प्राकृतिक पृथक्करण स्थिति मे एचएमएम सबकय सीखबाक लेल पहिल प्रमाणित रूप सँ कुशल एल्गोरिथ्म (नमूना आ कम्प्यूटेशनल जटिलताक संदर्भ मे) प्रदान करैत छी। ई स्थिति लगभग मिश्रण वितरणक लेल विचार कएल गेल पृथक्करणक स्थितिसँ समान अछि (जँ, समान रूपसँ, ई मॉडल सामान्य रूपसँ सीखब कठिन अछि) । एकर अतिरिक्त, हमरसभक नमूना पूर्णताक परिणाम स्पष्ट रूपसँ भिन्न (विशिष्ट) अवलोकनसभक संख्या पर निर्भर नहि अछि - ओसभ अंतर्निहित रूपसँ एहि संख्या पर निर्भर अछि जकर आधारभूत HMMक स्पेक्ट्रल गुणसभ अछि । ई एल्गोरिथ्म विशेष रूप सँ परिदृश्यसभमे लागू होएत अछि जहिमे बहुत रास अवलोकनसभ होएत अछि, जेना कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करणमे, जहिमे अवलोकनक स्थान कहियो-कहियो कोनो भाषामे शब्द होएत अछि । अन्तमे, एल्गोरिथ्म विशेष रूपसँ सरल अछि, केवल एक सिंगल आर मान विघटन आ मैट्रिक्स गुणन पर निर्भर करैत अछि। |
8ad6fda2d41dd823d2569797c8c7353dad31b371 | हमसभ एट्रिब्यूट-आधारित एन्क्रिप्शन (एबीई) योजनाक निर्माण करैत छी जे प्रयोक्ताक निजी कुंजीकेँ कोनो अभिगम सूत्रक संदर्भमे व्यक्त करबाक अनुमति दैत अछि। पूर्वक एबीई योजनासभ केवल एकरस पहुँच संरचनासभके अभिव्यक्त करबाक लेल सीमित छल । हमसभ निर्णयात्मक द्विध्रुवीय डिफी-हेलमन (बीडीएच) मान्यताक आधारमे अपन योजनाक लेल सुरक्षाक प्रमाण प्रदान करैत छी। एहि सँ बेसी, हमर सभक नव योजनाक प्रदर्शन मौजूदा, कम अभिव्यंजक योजनाक तुलनामे अनुकूल अछि। |
4f3dbfec5c67f0fb0602d9c803a391bc2f6ee4c7 | एक २० गीगाहर्ट्ज चरण-बन्द लूप ४.९ पीएस/सब् पीपी/०.६५ पीएस/सब् आरएमएस/जिटर आ -११३.५ डीबीसी/एचजेड चरण शोर १० मेगाहर्ट्ज ऑफसेटमे प्रस्तुत कएल गेल अछि। एक आधा-कर्तव्य नमूना-फीडफोरवर्ड लूप फिल्टर जे केवल एक स्विच द्वारा प्रतिरोधक प्रतिस्थापन करैत अछि आ एक इन्वर्टर -44.0 डीबीसी धरि संदर्भ स्पूलकेँ दबा दैत अछि। एक डिजाइन पुनरावृत्ति प्रक्रियाक रूपरेखा देल गेल अछि जे एक नकारात्मक-जी/सब् एम/ओसिलेटरक चरण शोरकेँ न्यूनतम करैत अछि जकरा एक युग्मित माइक्रोस्ट्रिप रेजोनेटरक साथ अछि। स्थिर आवृत्ति विभाजक आ पल्स्ड लट्चसँ बनल फ्लिप फ्लॉपसँ बनलसँ बेसी तेजीसँ कार्य करैत अछि आ २:१ आवृत्ति सीमाक निकट प्राप्त करैत अछि । 0.13-/spl mu/m CMOS मे निर्मित चरण-बन्द लूप 17.6 सँ 19.4GHz तक कार्य करैत अछि आ 480mW नष्ट करैत अछि। |
1fcaf7ddcadda724d67684d66856c107375f448b | हम सभ पाठ वर्गीकरणक लेल एकटा नव संवितरण तंत्रिका जाल (सीएनएन) मॉडल प्रस्तुत करैत छी जे संयुक्त रूप सँ दस्तावेज आ ओकर घटक वाक्य पर लेबलक उपयोग करैत अछि। विशेष रूप सँ, हमसभ परिदृश्य पर विचार करैत छी जाहिमे एनोटेटर स्पष्ट रूप सँ वाक्य (वा स्निपेट) चिन्हित करैत अछि जे ओकरा सभक समग्र दस्तावेज वर्गीकरणक समर्थन करैत अछि, अर्थात्, ओ तर्क प्रदान करैत अछि। हमर मॉडल एहन पर्यवेक्षणक उपयोग एक पदानुक्रमित दृष्टिकोणक माध्यमसँ करैत अछि जाहिमे प्रत्येक दस्तावेजक प्रतिनिधित्व एकर घटक वाक्यसभक वेक्टर प्रतिनिधित्वक एक रैखिक संयोजन द्वारा कएल जाइत अछि। हमसभ एकटा वाक्य-स्तरक संवृति मॉडल प्रस्ताव करैत छी जे एहि संभावनाक अनुमान लगबैत अछि जे कोनो देल गेल वाक्य तर्कसंगत अछि, आ फेर हमसभ प्रत्येक वाक्यक योगदानकेँ एहि अनुमानक अनुपातमे समग्र दस्तावेजक प्रतिनिधित्वमे स्केल करैत छी। पाँचटा वर्गीकरण डाटासेट पर प्रयोग जे दस्तावेजक लेबल आ संबद्ध तर्कसभक संग प्रदर्शित करैत अछि जे हमर सभक दृष्टिकोण लगातार मजबूत आधार रेखासभसँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि। एकर अतिरिक्त, हमर मॉडल स्वाभाविक रूप सँ अपन भविष्यवाणीक लेल स्पष्टीकरण प्रदान करैत अछि। |
20b41b2a0d8ee71efd3986b4baeed24eba904350 | उद्देश्य विकासशील देशसभमे मातृ अवसाद आ बाल विकासक बीच सम्बन्धक जाँच करब एकटा व्यवस्थित साहित्य समीक्षा आ मेटा-विश्लेषणक माध्यमसँ। [पृष्ठ २६ पर फोटो] मानक मेटा- विश्लेषणात्मक पद्धतिक पालन कएल गेल आ डिप्रेस्ड माताक बच्चासभमे कम वजन आ विकासक कमीक लेल पूल कएल गेल संभावना अनुपात (ओआर) क गणना सभ अध्ययनक लेल रैंडम प्रभावक मॉडल आ अध्ययनसभक उपसमूहक लेल कएल गेल जे अध्ययनक डिजाइन, मातृ अवसादक लेल एक्सपोजर आ परिणाम चरसभ पर कड़ा मापदण्ड पूरा करैत छल। चयनित अध्ययनसभक लेल जनसंख्याक कारण जोखिम (पीएआर) क अनुमान कएल गेल छल। 11 देशक 13 923 माता आ बच्चाक जोड़ी सहित 17 अध्ययन समावेशी मानदंडक अनुरूप छल। डिप्रेशन वा डिप्रेसिव लक्षणक संग मातृत्वक बच्चासभक कम वजन (OR: 1. 5; 95% विश्वास अन्तराल, CI: 1. 2- 1. 8) या स्टंट (OR: 1. 4; 95% CI: 1. 2- 1. 7) होएबाक अधिक संभावना छल। तीनटा अनुदैर्ध्य अध्ययनक उप- विश्लेषणसँ बेसी प्रभाव देखाओल गेल: कम वजनक लेल ओआर 2.2 (95% आईसी: 1. 5- 3. 2) आ स्टंटिंगक लेल 2.0 (95% आईसी: 1. 0- 3. 9) छल। चयनित अध्ययनसभक लेल PAR संकेत देने छल जे यदि शिशु जनसंख्या पूर्ण रूपसँ मातृ अवसादग्रस्तताक लक्षणसभक लेल अप्रभावित होएत तँ २३- २९% कम बच्चासभ कम वजन वा स्टंटमे होएत । निष्कर्ष मातृत्वक अवसादक संग बचपनमे कम वजन आ स्टंटिंग सेहो जुड़ल छल। तंत्र आ कारणक पहचान करबाक लेल कठोर भविष्यक अध्ययन आवश्यक अछि। मातृ अवसाद कें जल्दी पहचान, उपचार आ रोकथाम विकासशील देशक मे बाल कें कम वज़न आ कम वजन कें कम करएय मे मदद करएय सकएय छै. |
c596f88ccba5b7d5276ac6a9b68972fd7d14d959 | वस्तुक इन्टरनेट वास्तविक वस्तुक भौतिक दुनियाकेँ आईटी प्रणालीक आभासी दुनियाक संग जोड़ि, उद्यम जगत आ समाज दुनूकेँ महत्वपूर्ण रूपसँ बदलबाक क्षमता रखैत अछि। मुदा, ई शब्द बहुत बेसी प्रचारित अछि आ विभिन्न समुदाय द्वारा अलग-अलग तरह सँ बुझल जाइत अछि, विशेष रूप सँ किएक तँ IoT एक प्रौद्योगिकी नहि अछि बल्कि विभिन्न इंजीनियरिंग डोमेन सँ संबंधित विषम - प्रायः नव - प्रौद्योगिकि कें अभिसरणक प्रतिनिधित्व करैत अछि। ई आवश्यक अछि जे एक आम समझ पर आबए, जे मुख्य अवधारणा आ ओकर सम्बन्ध केँ परिभाषित करैत अछि, आ एकटा सामान्य शब्दकोश आ वर्गीकरणक रूपमे काज करैत अछि आ एहि तरहेँ आगाँ वैज्ञानिक प्रवचन आ इन्टरनेट ऑफ थिंग्सक विकासक आधारक रूपमे, चीजक इन्टरनेटक लेल एकटा डोमेन मोडल अछि। जहिना हम देखैत छी, एहन डोमेन मोडेलक उपयोग ठोस आईओटी सिस्टम आर्किटेक्चरक डिजाइनमे सेहो सहायक अछि, किएक ई एकटा टेम्पलेट प्रदान करैत अछि आ एहि तरहेँ उपयोग के मामलाक विश्लेषणक संरचना करैत अछि। |
5a9f4dc3e5d7c70d58c9512d7193d079c3331273 | हमसभ ३ डी लोक ट्रैकिंगक लेल मानव मुद्रा आ गति पूर्वक शिक्षाक लेल गॉसियन प्रक्रिया गतिशील मोडेल (जीपीडीएम) क उपयोगक वकालत करैत छी। एक जीपीडीएम मानव गति डेटाक एक कम आयामी एम्बेडिंग प्रदान करैत अछि, एकटा घनत्व फंक्शनक साथ जे प्रशिक्षण डेटाक करीब मुद्रा आ गति केँ उच्च संभावना दैत अछि। बेयसियन मोडलक साथ एकटा जीपीडीएम अपेक्षाकृत छोट मात्रामे डाटा सँ सीखल जा सकैत अछि, आ ई प्रशिक्षण सेटक बाहर गतिमे सामान्यीकृत होइत अछि। एहि ठाम हमसभ जीपीडीएमके संशोधित करैत छी जाहिसँ महत्वपूर्ण शैलीगत भिन्नताक संग गतिसँ सीखबाक अनुमति देल जाए। परिणाम स्वरूप प्राप्त पूर्वक प्रभावकारी अछि मानव पैदल शैलीक एक श्रृंखला केँ ट्रैक करबाक लेल, कमजोर आ शोर छवि माप आ महत्वपूर्ण अवरुद्धिक बावजूद। |
c3f2d101b616d82d07ca2cc4cb8ed0cb53fde21f | हमसभ मानव अध्ययन कएने छलौं जे हमरसभक वर्तमान सीडी आ ईएमडी मूल्यसभक संदर्भ प्रदान करी जे रेन्डर्ड डाटासेट पर रिपोर्ट कएल गेल अछि। हमसभ मानव विषयक संग एक जीयूआई उपकरण प्रदान केलौं जे छवि सँ त्रिकोणात्मक जाल बनाओत। ई उपकरण (चित्र १ देखू) प्रयोक्ताकेँ ३ डी मेषमे सम्पादन करए आ मोडेल कएल गेल वस्तुकेँ इनपुट इमेजमे वापस संरेखित करएमे सक्षम बनबैत अछि। कुल मिला कऽ 16 मॉडलसभक निर्माण हमरासभक वैधता सेटक इनपुट छविसभसँ कएल गेल अछि। प्रत्येक मॉडल सँ N = 1024 बिन्दुक नमूना लेल जाइत अछि। |
32791996c1040b9dcc34e71a05d72e5c649eeff9 | एम्बुलेटरी इलेक्ट्रोकार्डियोग्राफीक प्रयोग क्लिनिकल अभ्यासमे सामान्य दैनिक गतिविधिसभक दौरान हृदयक असामान्य विद्युतीय व्यवहारक पता लगाबैक लेल बढि प्रयोग कएल जा रहल अछि । ई निगरानीक उपयोगितामे सुधार भ सकैत अछि श्वसनक व्युत्पन्न कऽ, जे पहिने रातिक समयमे एप्नियाक अध्ययनपर आधारित छल जतय रोगी स्थिर रहैत अछि, वा तनाव परीक्षणक लेल मल्टीलेड ईसीजी सिस्टमक उपयोग। हमसभ एक सिंगल-लीड पोर्टेबल ईसीजी मनिटर सँ प्राप्त छह श्वसनक मापक तुलना एक एम्बुलेटरी नाक कैन्युला श्वसन मनिटर सँ प्राप्त एक साथ मापल गेल श्वसनक वायु प्रवाह सँ केलहुँ। दैनिक जीवनक क्रियाकलाप (झुकल, बैसल, ठाढ़, चलैत, दौड़ैत, दौड़ैत आ सीढ़ी चढैत) आ ६ टा रातिक अध्ययनक १० टा नियंत्रित १ घण्टाक रिकॉर्डिंग कएल गेल छल। सभसँ नीक तरीका छल 0.2-0.8 हर्ट्ज बैंडपास फिल्टर आ आर आर अंतराल के लम्बाइ आ छोट करबाक आधार पर आर आर तकनीक। संदर्भ स्वर्ण मानकक संग औसत त्रुटि दरसभ प्लसmn4 साँस प्रति मिनट (bpm) (सभ गतिविधि), प्लसmn2 bpm (झुकल आ बैसल), आ प्लसmn1 साँस प्रति मिनट (राति अध्ययन) छल। पूर्ण ईसीजी तरंगरूप सँ प्राप्त सर्वोत्तम तकनीकक तुलनामे मात्र हृदय दर जानकारी (आरआर तकनीक) क उपयोग करैत सांख्यिकीय रूप सँ समान परिणाम प्राप्त कएल गेल छल जे डाटा संग्रह प्रक्रियाक सरलीकृत करैत अछि। अध्ययनसँ पता चलैत अछि जे गतिशील क्रियाकलापक अन्तर्गत श्वास-प्रश्वासक गणना एकटा एकल-लीड ईसीजी सँ पारम्परिक विधिसँ महत्वपूर्ण भिन्नताक बिना कएल जा सकैत अछि। |
7eac1eb85b919667c785b9ac4085d8ca68998d20 | २. ई-लर्निंग कें मोबाइल लर्निंग सं अलग करनाय मोबाईल शिक्षाक मूल्य आ लाभ मोबिल लर्निंग कें चुनौती आ बाधाः अध्ययनक अनुसार दूरस्थ शिक्षा कें रूप मे मोबिल लर्निंग कें समाज कें काफी लाभ भेटलैक, जाहि मे शामिल छै: प्रशिक्षण जखन एकर जरूरत होए, प्रशिक्षण कोनो समय; प्रशिक्षण कोनो जगह; शिक्षार्थी केन्द्रित सामग्री; कार्य मे पुनः प्रवेश कें समस्या सं बचाव; करदाता कें लेल प्रशिक्षण, आ विश्वविद्यालय कें व्याख्यान आ प्रशिक्षण केंद्रक कें सत्रक कें दौरान पूर्ण रूप सं व्यस्त लोग; आ शिक्षण आ सीख कें औद्योगीकरण। संगहि, नोटबुक, मोबाइल टेबलेट, आइपॉड टच, आ आइप्याड मोबाइल शिक्षाक लेल बहुत लोकप्रिय उपकरण अछि कारण एकर लागत आ एप्लिकेशनक उपलब्धताक कारण। ---------------------------------------- (अंग्रेजीमे) शिक्षा आ प्रशिक्षण ओ प्रक्रिया अछि जाहि द्वारा एक पीढ़ीक बुद्धि, ज्ञान आ कौशल दोसर पीढ़ीक लेल हस्तांतरित कएल जाइत अछि। आजुक समय मे शिक्षा आ प्रशिक्षणक दू रूप अछि: पारंपरिक शिक्षा आ दूरस्थ शिक्षा। मोबाइल लर्निंग, या "एम-लर्निंग", मोबाइल डिवाइसेस, जैसन कि हैंडहेल्ड आ टैबलेट कम्प्यूटर, एमपी3 प्लेयर, स्मार्ट फोन आ मोबाइल फोन के माध्यम सं लर्निंग प्रोसेस के समर्थन करय के आधुनिक तरीका उपलब्ध करा रहल अछि। ई दस्तावेज शिक्षाक उद्देश्यसँ मोबाइल शिक्षाक विषयक परिचय दैत अछि। ई अध्ययन मोबाइल उपकरणसभक शिक्षण आ शिक्षा प्रथा पर केहन प्रभाव पड़ल अछि आ मोबाइल उपकरणसभमे डिजिटल मीडियाक प्रयोग द्वारा प्रस्तुत अवसरसभ पर विचार करैत अछि। ई पेपरक मुख्य उद्देश्य मोबाइल शिक्षाक वर्तमान स्थिति, लाभ, चुनौती आ शिक्षण आ शिक्षाक समर्थनमे एकर बाधाक वर्णन करब अछि। ई पेपरक लेल डाटा जनवरी सँ मार्च 2013 धरि ग्रंथ सूची आ इन्टरनेट शोधक माध्यमसँ एकत्रित कएल गेल छल। एहि पत्रमे चारिटा मुख्य क्षेत्रक चर्चा कएल जाएत: मोबाईल लर्निंग का विश्लेषण। |
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8e393c18974baa8d5d704edaf116f009cb919463 | उच्च गतिक SerDes केँ बहुतो चुनौतीसभक सामना करए पड़त जहिमे उच्च गतिक संचालन, गहन इक्विलाइजेशन तकनीक, कम बिजलीक खपत, छोट क्षेत्र आ मजबुती शामिल अछि। ओआईएफ सीईआई-२५जी-एलआर, सीईआई-२८जी-एमआर/एसआर/वीएसआर, आईईईई८०२.३बीजे आ ३२जी-एफसी, डाटा रेट २५ सँ २८जीबी/सेकण्ड धरि बढेल जे सेरडेस क पिछला पीढ़ी सँ ७५% सँ बेसी अछि। एकल चिपमे एकीकृत कैक सय लेनक संग सर्डेस अनुप्रयोगसभक लेल, उच्च प्रदर्शनके कायम करैत बिजली खपत बहुत महत्वपूर्ण कारक छी । 28Gb/s या उच्चतर डाटा दरसँ कैको पहिल काज अछि [1-2] । ओसभ महत्वपूर्ण समय सीमा पूरा करैक लेल अनरोल्ड डीएफई प्रयोग करैत अछि, मुदा अनरोल्ड डीएफई संरचना डीएफई स्लाइसरसभक संख्या बढाबैत अछि, समग्र शक्ति आ मर क्षेत्र बढाबैत अछि । एहि सभ चुनौतीक सामना करबा लेल हम सभ विभिन्न सर्किट आ आर्किटेक्चरल तकनीकक परिचय दैत छी। एनालग फ्रन्ट-एन्ड (एएफई) एकटा सिंगल-स्टेज आर्किटेक्चर आ एक कम्प्याक्ट अन-चिप निष्क्रिय प्रेरकक उपयोग करैत अछि, जे १५ डीबी बूस्ट प्रदान करैत अछि। ई बूस्ट अनुकूलनशील अछि आ एकर अनुकूलन लूप निर्णय-प्रतिसाद समकक्षक (डीएफई) अनुकूलन लूप सँ समूह-विलम्ब अनुकूलन (जीडीए) एल्गोरिदमक उपयोग द्वारा विच्छेदित अछि। डीएफईमे आधा दरक १-ट्याप अनरोल्ड संरचना अछि जकर २ टा कुल त्रुटि लट्ठासभ शक्ति आ क्षेत्र घटाबैक लेल अछि । एक दुई चरणक संवेदी-एम्पलीफायर आधारित स्लाइसर १५ एमवीक संवेदनशीलता आ डीएफई समयबद्ध समापन प्राप्त करैत अछि। हम सभ उच्च गतिक घडी बफर सेहो विकसित कएने छी जे एकटा नव सक्रिय-आवेदक सर्किटक उपयोग करैत अछि. ई सक्रिय-आवेदक सर्किटमे सर्किट संचालन बिन्दुकेँ अनुकूलित करबाक लेल आउटपुट-सामान्य-मोड वोल्टेज केँ नियंत्रित करबाक क्षमता अछि। |
505c58c2c100e7512b7f7d906a9d4af72f6e8415 | पृष्ठ ii जटिल अनुकूली प्रणाली जॉन एच. हॉलैंड, क्रिस्टोफर लैंगटन, आ स्टीवर्ट डब्ल्यू. विल्सन, सलाहकार प्राकृतिक आ कृत्रिम प्रणालीमे अनुकूली: जीवविज्ञान, नियन्त्रण आ कृत्रिम बुद्धिमत्ताक लेल अनुप्रयोगक संग परिचयात्मक विश्लेषण, एमआईटी प्रेस संस्करण जॉन एच. हॉलैंड स्वायत्त प्रणालीक अभ्यासक दिशामे: फ्रान्सिस्को जे. वेरेला आ पॉल बोर्गिन द्वारा सम्पादित कृत्रिम जीवन पर पहिल यूरोपीय सम्मेलनक कार्यवाही आनुवंशिक प्रोग्रामिंग: प्राकृतिक चयनक माध्यमसँ कम्प्युटरक प्रोग्रामिंग पर जॉन आर कोजा |
3a46c11ad7afed8defbb368e478dbf94c24f43a3 | वैज्ञानिक समस्या जे कि बहुत रास डाटाक प्रसंस्करण पर निर्भर अछि, एकरा लेल बहुतो क्षेत्रसभमे चुनौतीसभक सामना करए पड़त: विशाल डाटा वितरणक प्रबन्धन, संगठनात्मक संसाधनसभक संग डाटाक सह-स्थापना आ समय-सारणीकरण, आ डाटाक विशाल मात्राक भंडारण आ हस्तांतरण। हमसभ डाटा-गहन अनुप्रयोगसभक लेल दूटा प्रमुख प्रतिमानसभक पारिस्थितिकी तंत्रक विश्लेषण करैत छी, जकरा बादमे उच्च प्रदर्शनक गणना आ अपाचे-हडोप प्रतिमानक रूपमे उल्लेख कएल जाएत अछि। हमसभ एकटा आधार, समान शब्दावली आ कार्यात्मक कारकसभक प्रस्ताव करैत छी जाहिपर दुनू प्रतिमानक दुनूक दृष्टिकोणक विश्लेषण कएल जाए सकए। हम "बिग डाटा ओग्रेस"क अवधारणा आ ओकर पहलुसभक चर्चा करैत छी जे दुनूक माध्यमसँ भेटैत गेल सभसँ सामान्य अनुप्रयोगक कार्यभारकेँ बुझबाक आ ओकर विशेषताक रूपमे अछि। एहिसँ पहिने, हमसभ एहि दुनूक मुख्य विशेषतासभ पर चर्चा करब आ दुनूक तुलना करब। विशेष रूपसँ, हमसभ एहि दुनूक सामान्य कार्यान्वयन/दृष्टिकोणक जाँच करब, एकर वर्तमान "आर्किटेक्चर"क कारण पर प्रकाश डालब आ एकर उपयोग करैत किछु विशिष्ट कार्यभारक चर्चा करब। सफ्टवेयर मे महत्वपूर्ण अंतरक बावजूद, हमरा सभक माननाए अछि जे वास्तुकला मे समानता अछि। हमसभ विभिन्न स्तर आ घटकसभमे विभिन्न कार्यान्वयनसभक सम्भावित एकीकरणक चर्चा करैत छी । हमरसभक तुलना दूटा प्रतिमानक पूर्ण रूपसँ गुणात्मक जाँचसँ अर्ध-आंकात्मक पद्धतिमे बढैत अछि। हमसभ एकटा सरल आ व्यापक रूपसँ प्रयोग कएल जाएबला ओगरे (के-मीन्स क्लस्टरिंग) क प्रयोग करैत छी, एकर प्रदर्शनक विशेषता विभिन्न प्रतिनिधि प्लेटफर्मसभ पर दैत छी, जे दुनूक विभिन्न कार्यान्वयनसभक कवर करैत अछि। हमरसभक प्रयोग दुटा प्रतिमानक सापेक्ष शक्तिमे अन्तरदृष्टि प्रदान करैत अछि। हमसभ प्रस्ताव करैत छी जे ओग्रेस समूह विभिन्न आयामसभक साथ दुटा प्रतिमानक मूल्यांकन करबाक लेल एक बेंचमार्कक रूपमे कार्य करत । |
dc7024840a4ba7ab634517fae53e77695ff5dda9 | ई पेपरमे हमसभ मानव गतिविधिसभक पहिचानक लेल नव ऊर्जा कुशल दृष्टिकोण प्रस्ताव करैत छी, जे स्मार्ट फोनसभक उपयोग पहिरने योग्य संवेदी उपकरणसभक रूपमे करैत अछि, जे सहायक जीवन अनुप्रयोगसभक लेल लक्षित अछि, जेना कि विकलांग आ वृद्ध व्यक्तिक लेल दूरस्थ रोगी गतिविधि निगरानी। फिक्स्ड-पॉइंट अंकगणितक उपयोग करैत अछि, जे एक संशोधित मल्टी-क्लास सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) लर्निंग एल्गोरिथ्मक प्रस्ताव करैत अछि, जे तुलनात्मक स्तरक संग संगतता बनाए रखैत अछि, पारंपरिक फ्लोटिंग-पॉइंट आधारित सूत्रक संबंधमे स्मार्टफोन बैटरी जीवनकाल केँ बेहतर रूप सँ संरक्षित करबाक अनुमति दैत अछि। प्रयोगसँ एहि दृष्टिकोण आ परम्परागत एसवीएमक बीच तुलनात्मक परिणाम देखाओल गेल अछि, मान्यता प्रदर्शन आ बैटरी खपतक संदर्भमे, प्रस्तावित पद्धतिक लाभकेँ उजागर करैत अछि। |
f4cdd1d15112a3458746b58a276d97e79d8f495d | एकर इनपुटक संबंधमे तंत्रिका संजालक आउटपुटक ग्रेडियन्ट मानक केँ नियमित करब एकटा शक्तिशाली तकनीक अछि, जे किछ बेर पुनः खोजल गेल अछि। ई पेपर सबूत प्रस्तुत करैत अछि जे ग्रेडियन्ट नियमितकरण लगातार दृष्टि कार्यसभ पर वर्गीकरण सटीकतामे सुधार कए सकैत अछि, आधुनिक गहन तंत्रिका नेटवर्कक उपयोग करैत, विशेष रूपसँ जखन प्रशिक्षण डाटाक मात्रा छोट होएत अछि। हमसभ अपन नियमितकर्तासभक परिचय जैकोबियन-आधारित नियमितकर्तासभक एक व्यापक वर्गक सदस्यक रूपमे दैत छी । हमसभ वास्तविक आ सिंथेटिक डाटा पर अनुभवजन्य रूपसँ प्रदर्शित करैत छी जे शिक्षा प्रक्रिया प्रशिक्षण बिन्दुसँ परे नियंत्रित ढाल दिस लऽ जाइत अछि, आ परिणाममे समाधान होइत अछि जे नीकसँ सामान्यीकरण करैत अछि। |
984df1f081fbd623600ec45635e5d9a4811c0aef | दूटा विवाल्डी एन्टेना एरे प्रस्तुत कएल गेल अछि। पहिल ८-एलिमेन्ट कनिष्ठ स्लट एरे छी जे १.२ सँ ४ गीगाहर्ट्ज बैंड कभर करैत अछि ईटा/कंक्रीट भित्ति इमेजिंगक लेल एसटीडब्लु अनुप्रयोगक लेल। दोसर १६-एलिमेन्ट एंटीपोडल एरे छी जे ८ सँ १०.६ गीगाहर्ट्ज पर कार्य करैत अछि उच्च रिजोल्यूशन इमेजिंगक लेल जखन सूखी दीवार सँ प्रवेश करैत अछि। दुनूक आधार पर, आ एक चिकनी चौडा बैंड स्लॉट क उपयोग करैत माइक्रोस्ट्रिप संक्रमण क लेल विवाल्डी एन्टेना एरे क फीड क लेल, 1-10 गीगाहर्ट्ज आवृत्ति बैंड क कवर कैल जा सकैत अछि। वैकल्पिक रूपमे, ई डिजाइन १-३ गीगाहर्ट्ज वा ८-१० गीगाहर्ट्ज बैंड कभर करए लेल पुनः विन्यास योग्य संरचनामे प्रयोग कएल जा सकैत अछि। प्रयोगात्मक आ मापल परिणाम पूरा कएल गेल अछि आ विस्तृत रूपेँ चर्चा कएल जाएत। ई डिजाइनसभ कम्प्याक्ट, पुनःसंरचित आ पोर्टेबल प्रणालीसभक विकासमे महत्वपूर्ण प्रभाव डालैत अछि । |
e3f4fdf6d2f10ebe4cfc6d0544afa63976527d60 | ई पेपर रेडियो खगोल विज्ञान उपकरणक लेल 324-घटक 2-डी ब्रॉडसाइड एरे प्रस्तुत करैत अछि जे दूटा पारस्परिक रूप सँ ऑर्थोगोनल ध्रुवीकरणक प्रति संवेदनशील अछि। ई सरणी क्रूसिफॉर्म इकाईसभसँ बनल अछि जे चारिटा भिभाल्डी एन्टेनासभक समूहसँ बनल अछि जे क्रस आकारक संरचनामे व्यवस्थित अछि । एहि मे प्रयुक्त विवाल्डी एन्टेनामे विकिरण तीव्रताक विशेषता अछि जे ३ गीगाहर्ट्जमे ८७.५ डिग्री आ ६ गीगाहर्ट्जमे ४४.२ डिग्रीक सममित मुख्य बीमसँ अछि। मापल गेल अधिकतम साइड/बैकलोब स्तर 10.3 डीबी मुख्य बत्ती स्तर सँ नीचा अछि। एरे 5.4 गीगाहर्ट्ज उच्च आवृत्ति पर बिना ग्रिटिंग लोब कें गठन कें संचालन कर सकएयत छै. |
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9ae252d3b0821303f8d63ba9daf10030c9c97d37 | हमसभ प्राकृतिक दृश्य श्रेणीकेँ सिखबाक आ पहिचानबाक लेल एकटा नव दृष्टिकोणक प्रस्ताव करैत छी। पूर्वक कार्यक विपरीत, एकरा लेल विशेषज्ञसभक प्रशिक्षण सेटमे टिप्पणी करएबाक आवश्यकता नहि अछि। हमसभ स्थानीय क्षेत्रसभक संग्रह द्वारा दृश्यक छवि प्रतिनिधित्व करैत छी, जे बिना पर्यवेक्षणक सीखनाइ द्वारा प्राप्त कोड शब्दसभक रूपमे चिन्हित कएल जाइत अछि। प्रत्येक क्षेत्रक प्रतिनिधित्व एकटा "थीम"क भागक रूपमे कएल गेल अछि। पूर्वक कार्यमे, एहन विषय विशेषज्ञक हस्त-एनोटेशनसँ सिखल गेल छल, जखन कि हमर विधि बिना पर्यवेक्षणक विषय वितरणक संगहि कोड शब्द वितरण सेहो सिखैत अछि। हमसभ १३ श्रेणीक जटिल दृश्यसभक एक पैग सेट पर संतोषजनक वर्गीकरण प्रदर्शनक रिपोर्ट करैत छी। |
fa6cbc948677d29ecce76f1a49cea01a75686619 | ई पेपरमे, हम वास्तविक दुनियाक दृश्यसभक पहिचानक एक कम्प्यूटेशनल मोडल प्रस्ताव करैत छी जे कि अलग-अलग वस्तुसभ वा क्षेत्रसभक विभाजन आ प्रसंस्करणके बाईपास करैत अछि। ई प्रक्रिया दृश्यक एक बहुत कम आयामी प्रतिनिधित्व पर आधारित अछि, जकरा हम सभ स्थानिक लिफाफा कहैत छी। हमसभ धारणाक आयामसभक एक समूहक प्रस्ताव करैत छी (प्राकृतिकता, खुलापन, असभ्यता, विस्तार, असभ्यता) जे दृश्यक प्रमुख स्थानिक संरचनाक प्रतिनिधित्व करैत अछि । फेर, हमसभ ई देखाबए छी जे ई आयामसभक विश्वसनीयताक अनुमान स्पेक्ट्रल आ मोटे तौर पर स्थानीयकृत सूचनाक उपयोग करैत कएल जा सकैत अछि। ई मोडेल एकटा बहुआयामी स्थान उत्पन्न करैत अछि जाहिमे दृश्यसभमे अर्थिक श्रेणीसभमे सदस्यता साझा करैत अछि (उदाहरणक लेल, सड़क, राजमार्ग, तट) एक साथ बंद कएल जाइत अछि । स्थानिक लिफाफा मॉडलक प्रदर्शन देखाबैत अछि जे वस्तुक आकार वा पहिचानक बारेमे विशिष्ट जानकारी दृश्य वर्गीकरणक लेल आवश्यकता नहि अछि आ दृश्यक समग्र प्रतिनिधित्वक मॉडलिंग एकर संभावित अर्थिक श्रेणीक बारेमे सूचित करैत अछि। |
1ac52b7d8db223029388551b2db25657ed8c9852 | एहि पेपर मे, हम सभ मशीन लर्निंग समाधानक प्रस्ताव करैत छी जे बहुत समान भविष्यवाणी कार्यसँ युक्त समस्याक समाधान करैत अछि। प्रत्येक कार्यमे उच्च जोखिम रहैत अछि। हमसभ एहि जोखिम केँ कम करबाक लेल कार्यसभक बीच ज्ञानक हस्तांतरणक दू प्रकारक संयोजन करैत छी: बहु-कार्यक सीखना आ पदानुक्रमित बेयसियन मोडलिंग। बहु-कार्यक सीखनाइ एहि धारणा पर आधारित अछि जे हाथमे कार्यक विशिष्ट विशेषतासभ अछि। एहि विशेषताक पता लगाबय लेल, हमसभ विशाल द्वि-स्तरिक तंत्रिका जालकेँ प्रशिक्षित करैत छी। प्रत्येक कार्यक अपन आउटपुट होइत अछि, मुदा इनपुट सँ लपटल इकाईसभक भारकेँ अन्य सब कार्यक संग साझा करैत अछि। एहि तरहें सम्भावित व्याख्यात्मक चरसभक अपेक्षाकृत पैघ सेट (नेटवर्क इनपुट) छोट आ आसान सँ हालेल जाए वाला सुविधासभक सेट (छिपल इकाइसभ) मे कम कएल जाएत अछि । एहि तरहक विशेषताक बाद आ उचित पैमानाक परिवर्तनक बाद, हम मानैत छी जे कार्य सभ बदलि सकैत अछि। ई अनुमान एक पदानुक्रमित बेयसियन विश्लेषणक लेल अनुमति दैत अछि जहिमे हाइपरपारामिटरक आंकड़ासँ अनुमान कएल जा सकैत अछि । ई हाइपर-रेमेटरसभ प्रभावकारी रूपमे नियमितकर्ताक रूपमे काज करैत अछि आ ओ ओभर-टेटिंग रोकैत अछि । हम वर्णन करैत छी जे समय श्रृंखलामे गैर-स्थिरताक विरुद्ध प्रणालीकेँ कोना मजबूत बनाओल जाए आ आगाँक सुधारक लेल दिशा-निर्देश देल जाए। हमसभ अखबारक बिक्रीक भविष्यवाणीक सम्बन्धमे अपन विचारसभक डाटाबेसमे चित्रण करैत छी । |
1e56ed3d2c855f848ffd91baa90f661772a279e1 | हमसभ पाठ आ अन्य असतत डाटासभक संग्रहक लेल एक जनरेटिव मोडल प्रस्ताव करैत छी जे किछ पूर्ववर्ती मोडलसभमे सामान्यीकरण वा सुधार करैत अछि जहिमे naive बेय्स/युनिग्राम, युनिग्रामसभक मिश्रण, आ होफमानक पहलू मोडल, जे संभाव्यतात्मक लुप्त अर्थसूचक अनुक्रमण (pLSI) सेहो कहल जाइत अछि। पाठ मॉडलिंगक सन्दर्भमे, हमरसभक मॉडल ई मानैत अछि जे प्रत्येक दस्तावेज विषयसभक मिश्रणक रूपमे उत्पन्न होइत अछि, जतए निरन्तर-मूल्यवान मिश्रण अनुपात एक गुप्त डिरिचलेट यादृच्छिक चरक रूपमे वितरित होइत अछि। अनुमान आ सीखना भेरिएशनल एल्गोरिदम द्वारा कुशलतापूर्वक कएल जाइत अछि। हमसभ एहि मॉडलक अनुप्रयोग पर अनुभवजन्य परिणाम प्रस्तुत करैत छी जे पाठ मॉडलिंग, सहयोगी फिल्टरिंग, आ पाठ वर्गीकरणक समस्यामे अछि। |
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539ea86fa738afd939fb18566107c971461f8548 | संरचित आउटपुट स्थानसभक लेल मेपिंग (स्ट्रिंग्स, ट्री, पार्टिसन, आदि) सामान्यतः वर्गीकरण एल्गोरिदमक विस्तारक उपयोग सरल ग्राफिकल संरचनासभ (उदाहरणक लेल, रैखिक श्रृंखला) मे कएल जाएत अछि जहिमे खोज आ परिमेयक अनुमान सटीक रूपसँ कएल जा सकैत अछि। दुर्भाग्यवश, बहुत जटिल समस्यामे, ई दुर्लभ अछि जे सटीक खोज वा परिमेयक अनुमान व्यवहार्य होइक। सटीक मॉडल सीखबाक आ हेरिस्टिक माध्यमसँ खोज करबाक बदलामे, हमसभ ई कठिनाईक आलिंगन करैत छी आ संरचनात्मक आउटपुट समस्याक अनुमानित खोजक संदर्भमे व्यवहार करैत छी। हमसभ खोज अनुकूलनक रूपमे शिक्षाक लेल एकटा ढाँचा प्रस्तुत करैत छी, आ दूटा परिमेयक अद्यतनक संग अभिसरण the-orems आ सीमाक संग। अनुभवजन्य प्रमाण देखबैत अछि जे सीखबाक आ डिकोड करबाक हमर सभक एकीकृत दृष्टिकोण छोट गणनात्मक लागत पर सटीक मॉडल सँ बेसी प्रदर्शन कऽ सकैत अछि। |
1219fb39b46aabd74879a7d6d3c724fb4e55aeae | हमसभ प्रौद्योगिकी उद्यमिता पर एक परिप्रेक्ष्य विकसित करैत छी जहिमे विभिन्न प्रकारक अभिनेतासभमे वितरित एजेंसी शामिल अछि। प्रत्येक अभिनेता एक प्रौद्योगिकीक संग जुड़ैत अछि, आ, एहि प्रक्रियामे, इनपुट उत्पन्न करैत अछि जे एक उभरैत तकनीकी पथक परिवर्तनमे परिणत होइत अछि। प्रौद्योगिकीय मार्ग मे इनपुट क निरंतर संचय एक गति उत्पन्न करैत अछि जे वितरित अभिनेता क गतिविधि क सक्षम आ सीमित करैत अछि। दोसर शब्दमे कहलापर, एजेंसी मात्र वितरित नहि अछि, बल्कि ई एम्बेडेड सेहो अछि। हमसभ ई परिप्रेक्ष्य डेनमार्क आ संयुक्त राज्य अमेरिकामे पवन टर्बाइनक उद्भवक आधारभूत प्रक्रियाक तुलनात्मक अध्ययनद्वारा स्पष्ट करैत छी । अपन तुलनात्मक अध्ययनक माध्यमसँ हमसभ ब्रिकोलेजे आ ब्रेकथ्रू केँ प्राविधिक मार्गकेँ आकार देबऽमे अभिनेतासभक संलग्नताक विपरीत दृष्टिकोणक रूपमे स्पष्ट करैत छी। © 2002 Elsevier Science B.V. सभ अधिकार सुरक्षित अछि। |
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2c03df8b48bf3fa39054345bafabfeff15bfd11d | गहन तंत्रिका संजालकेँ प्रशिक्षित करब बेसी कठिन अछि। हमसभ एक अवशिष्ट शिक्षा ढाँचा प्रस्तुत करैत छी जाहिसँ पूर्व प्रयोग कएल जा रहल नेटवर्कसँ बेसी गहन नेटवर्कसभक प्रशिक्षण सुगम होएत । हम स्पष्ट रूप सँ परतकेँ पुनः तैयार करैत छी जहिना अवशिष्ट फलनकेँ परत इनपुटक सन्दर्भमे, अनरेफरन्स्ड फलनकेँ सिखबाक बदलामे। हमसभ व्यापक अनुभवजन्य प्रमाण प्रदान करैत छी जे ई अवशिष्ट नेटवर्कसभक अनुकूलन करएमे आसान अछि, आ पर्याप्त रूपसँ बढल गहिराईसँ सटीकता प्राप्त कए सकैत अछि। इमेजनेट डाटासेट पर हम १५२ लेयर तकक गहराइक संग अवशिष्ट जालसभक मूल्यांकन करैत छी - वीजीजी नेटसभसँ ८ गुना गहिरा [४०] मुदा तैयो कम जटिलताक साथ। इ अवशिष्ट जालसभक एक समूह इमेजनेट परीक्षण सेटमे ३.५७% त्रुटि प्राप्त करैत अछि। ई परिणाम आईएलएसवीआरसी 2015 वर्गीकरण कार्यमे प्रथम स्थान प्राप्त केलक। हमसभ सीआईएफएआर-१० पर १०० आ १००० लेयरक विश्लेषण प्रस्तुत करैत छी । प्रतिनिधित्वक गहिराइ बहुत रास दृश्य मान्यता कार्यक लेल केंद्रीय महत्वक अछि। हमरा सभक अत्यधिक गहन प्रतिनिधित्वक कारण, हमसभ कोको वस्तु पता लगाबयबला डाटासेटमे २८% सापेक्ष सुधार प्राप्त करैत छी। डीप रेसिडियल नेट आईएलएसवीआरसी आ कोको 2015 प्रतियोगिताक लेल हमर सबमिशनक आधार अछि, जतय हम इमेजनेट डिटेक्शन, इमेजनेट स्थानीयकरण, कोको डिटेक्शन आ कोको सेगमेंटेशनक कार्यमे प्रथम स्थान प्राप्त केने छी। |
5763c2c62463c61926c7e192dcc340c4691ee3aa | हमसभ एकटा छवि सुपर रिजोल्यूशन (एसआर) क लेल गहन शिक्षा पद्धति क प्रस्ताव करैत छी। हमरा सभक विधि सीधा निम्न/उच्च रिजोल्यूशन छविसभक बीच अंत-सँ-अंत मानचित्रण सीखैत अछि। ई मानचित्रण एकटा डीप कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) [15] क रूप मे प्रदर्शित कएल गेल अछि जे कम रिजोल्यूशनक छवि केँ इनपुट क रूप मे लैत अछि आ उच्च रिजोल्यूशनक आउटपुट करैत अछि। हमसभ एहि बातक प्रमाण दैत छी जे परम्परागत स्पर-कोडिङ आधारित एसआर पद्धतिसभकेँ सेहो गहिरा कन्वोल्युशनल नेटवर्कक रूपमे देखल जा सकैत अछि । मुदा परम्परागत पद्धतिक विपरीत जे प्रत्येक घटक केँ अलग सँ संभालैत अछि, हमर पद्धति संयुक्त रूप सँ सभ परत केँ अनुकूलित करैत अछि। हमरा सभक गहन सीएनएनक हल्का संरचना अछि, तैयो अत्याधुनिक बहालीक गुणवत्ता प्रदर्शित करैत अछि, आ व्यावहारिक ऑन-लाइन उपयोगक लेल तीव्र गति प्राप्त करैत अछि। |
2db168f14f3169b8939b843b9f4caf78c3884fb3 | एहि पत्रमे आरएफ उर्जा कटाईक लेल एक ब्रॉडबैंड झुका त्रिभुजिक सर्वदिशात्मक एन्टेना प्रस्तुत कएल गेल अछि। ऐन्टेनाक ब्यान्डविड्थ VSWR ≤ 2 850 MHz सँ 1.94 GHz तक अछि। ऐन्टेना क्षैतिज आ ऊर्ध्वाधर ध्रुवीकृत तरंगसभ दुनूक लेल डिजाइन कएल गेल अछि आ सम्पूर्ण ब्यान्डविड्थ पर स्थिर विकिरण पैटर्न अछि। एनर्जी कटाईक लेल एन्टेना सेहो अनुकूलित कएल गेल अछि आ ई 100 Ω इनपुट प्रतिबाधाक लेल डिजाइन कएल गेल अछि जे निष्क्रिय वोल्टेज एम्पलीफिकेशन आ प्रतिबाधा मेल खाएबाक लेल रेक्टिफायर प्रदान करैत अछि। ५०० ओएच क भार पर क्रमशः ९८० आ १८०० मेगाहर्ट्ज पर ६०% आ १७% क चोटी दक्षता प्राप्त कएल जाइत अछि। एक सेल साइट पर एक साथ सभ बैंड कटाई करैत समय खुला सर्किट लेल 3.76 V आ 4.3 k Ω भार पर 1.38 Vक वोल्टेज 25 मीटरक दूरी पर रेक्टिनाक दू टा तत्वक एक सरणीक उपयोग करि प्राप्त कएल जाइत अछि। |
484ac571356251355d3e24dcb23bdd6d0911bd94 | वैज्ञानिक आ तकनीकी प्रगतिसभक कारण ग्राफक रूपमे बनाएल गेल संरचनात्मक ढाँचासभक प्रचुरता देखाइ देने अछि । एकर परिणाम ई भेल जे ग्राफ कन्टेंमेन्ट क्वेरीक प्रसंस्करणक लेल विशेष रुचि अछि जे ग्राफक विशाल डाटाबेस पर प्रभावी ढंगसँ कएल जाए। ग्राफ डाटाबेस G आ क्वेरी ग्राफ q देल गेल अछि, ग्राफ कन्टेनमेन्ट क्वेरी G मे सभटा ग्राफ प्राप्त करबाक लेल अछि जकर सबग्राफ q अछि। ग्राफसभक विशाल संख्या आ सबग्राफ आइसोमर्फिज्म परीक्षणक जटिलताक कारण, क्वेरी प्रोसेसिंगक कुल लागत कम करबाक लेल उच्च-गुणवत्ताक ग्राफ अनुक्रमणिका तंत्रक उपयोग करब उचित अछि। ई पेपरमे, हमसभ ग्राफ डाटाबेसक लगातार ट्री-फीचर पर आधारित एकटा नव लागत-प्रभावी ग्राफ अनुक्रमण विधि प्रस्ताव करैत छी। हमसभ तीन महत्वपूर्ण पहलुसँ सूचकांक सुविधाक रूपमे गाछक प्रभावकारिता आ दक्षताक विश्लेषण करैत छी: सुविधाक आकार, सुविधा चयन लागत, आ छँटाई शक्ति। वर्तमान ग्राफ आधारित अनुक्रमण पद्धति सँ बेसी नीक छँटबाक क्षमता प्राप्त करबाक लेल, हमसभ, लगातार गाछ-विशेषता (Tree) क अतिरिक्त, मांग पर, बिना कोनो खर्चीला ग्राफ खनन प्रक्रियाक बिना, विभेदक ग्राफ (∆) क छोट संख्या चुनैत छी। हमरासभक अध्ययन प्रमाणित करैत अछि जे (Tree+∆) ग्राफ क्वेरी समस्याक समाधानक लेल सूचकांक उद्देश्यक लेल ग्राफ सँ बेहतर विकल्प अछि, (Tree+∆ ≥Graph) चिन्हित कएल गेल अछि। एकर दूटा प्रभाव अछि: (१) (Tree+∆) द्वारा सूचकांक निर्माण कुशल अछि, आ (२) (Tree+∆) द्वारा ग्राफ समावेशन क्वेरी प्रसंस्करण कुशल अछि। हमरासभक प्रयोगात्मक अध्ययनसँ ई देखाएल गेल अछि जे (Tree+∆) कम्पेक्ट सूचकांक संरचना अछि, सूचकांक निर्माणमे परिमाणक बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करैत अछि, आ सबसँ महत्वपूर्ण, ग्राफ समाहित क्वेरी प्रसंस्करणमे अप-टू-डेट ग्राफ आधारित सूचकांक पद्धतिसभः gIndex आ C-Tree, सँ उत्कृष्ट प्रदर्शन करैत अछि। |
22749899b50c5113516b9820f875a580910aa746 | एक छोट स्लट-लोडेड पैच एन्टेना डिजाइन जे एल१ आ एल२ ब्यान्डसभक जीपीएस सिग्नलसभ प्राप्त करैक लेल विकसित कएल गेल अछि एकर चर्चा कएल गेल अछि । दोहरी बैंड कवरेज एल२ बैंडमे पैच मोड आ एल१ बैंडमे स्लट मोडक उपयोग करि प्राप्त कएल जाइत अछि। उच्च विद्युत सामग्री आ लटकल स्लॉट लाइनक उपयोग एंटीना आकारकेँ २५.४ मिमी व्यासक धरि घटाबैक लेल कएल गेल अछि। आरएचसीपी एक छोट 0°-90° हाइब्रिड चिप द्वारा दू गोट ओर्थोगोनल मोडक संयोजन द्वारा प्राप्त कएल जाइत अछि। पैच आ स्लट मोड दुनूमे एकटा निकटता जांच अछि जे एन्टेनाक पाछाँ स्थित अछि (चित्र १) । ई पेपर डिजाइन प्रक्रिया आ सिमुलेटेड एन्टेना प्रदर्शनक बारेमे चर्चा करैत अछि। |
afbe59950a7d452ce0a3f412ee865f1e1d94d9ef | सुदृढीकरण शिक्षामे स्वायत्त रोबोटकेँ न्यूनतम मानव हस्तक्षेपक संग व्यवहारिक कौशलक विशाल repertoire सीखबाक लेल सक्षम बनएबाक प्रतिज्ञा अछि। तथापि, सुदृढीकरण शिक्षाक रोबोटिक अनुप्रयोगसभ प्रायः वास्तविक भौतिक प्रणालीसभक लेल व्यावहारिक प्रशिक्षण समय प्राप्त करबाक पक्षमे शिक्षा प्रक्रियाक स्वायत्ततामे समझौता करैत अछि। एहिमे आम तौर पर हाथसँ तैयार कएल गेल नीति प्रतिनिधित्व आ मानव-आपूर्ति कएल गेल प्रदर्शनक परिचय शामिल अछि। गहन सुदृढीकरण शिक्षा सामान्य प्रयोजनक तंत्रिका नेटवर्क नीतिसभकेँ प्रशिक्षित कए ई सीमाक कम करैत अछि, मुदा प्रत्यक्ष गहन सुदृढीकरण शिक्षा एल्गोरिदमक अनुप्रयोग एखन धरि सिमुलेटेड सेटिंग्स आ अपेक्षाकृत सरल कार्यसभमे सीमित रहल अछि, कारण ओकर स्पष्ट उच्च नमूना जटिलताक कारण। ई पेपर मे, हमसभ ई देखाबए छी जे हालहिमे गहन सुदृढीकरण शिक्षा एल्गोरिथ्म गहन क्यू-कार्यक ऑफ-पॉलिसी प्रशिक्षण पर आधारित जटिल 3D हेरफेर कार्यसभमे स्केल कए सकैत अछि आ वास्तविक भौतिक रोबोटसभ पर प्रशिक्षित करबाक लेल पर्याप्त दक्षतासँ गहन तंत्रिका नेटवर्क नीतिसभ सीख सकैत अछि। हमसभ ई देखाबए छी जे प्रशिक्षण समयकेँ आओर कम कए सकैत छी जखन कि अल्गोरिदमकेँ बहुतो रोबोटसभमे समानान्तर बनाओल जाएत जे अपन नीति अपडेटकेँ असिन्क्रोनस रूपेँ साझा करैत अछि। हमरा सभक प्रयोगात्मक मूल्यांकन देखबैत अछि जे हमरा सभक विधि सिमुलेशन मे विभिन्न प्रकारक 3D हेरफेर कौशल आ वास्तविक रोबोट पर जटिल दरवाजा खोलनेक कौशल सीख सकैत अछि बिना कोनो पूर्व प्रदर्शन वा मैन्युअल रूप सँ डिजाइन कएल प्रतिनिधित्वक। |
b8aa8b5d06c98a900d8cea61864669b28c3ac0fc | ई लेख वाहनक वातावरणमे व्हीकलर डेले टॉलरेंट नेटवर्क्स (वीडीटीएन) मे रूटिंगक लेल प्रस्तावित रूटिंग प्रोटोकलक एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करैत अछि। डीटीएन क उपयोग विभिन्न परिचालन वातावरण मे कैल जाइत अछि, जाहि मे ओहन वातावरण शामिल अछि जे विघटन आ विच्छेदन क अधीन अछि आ ओहन जे उच्च विलंब क संग अछि, जेना कि व्हीकलर एड-हॉक नेटवर्क (VANET) । हमसभ विशेष प्रकारक VANET पर ध्यान केन्द्रित करैत छी, जतय वाहनक आवागमन कम अछि आ संचारक पक्षसभक बीच सीधा एंड-टू-एंड पथसभ हमेशा अस्तित्वमे नहि अछि । एहि प्रकार एहि सन्दर्भ मे संचार वाहन विलम्ब सहिष्णु नेटवर्क (वीडीटीएन) क श्रेणी मे अबैत अछि। आरएसयू (रोड साइड यूनिट) क सीमित प्रसारण सीमाक कारण, वीडीटीएन मे रिमोट वाहन, आरएसयू क सीधा कनेक्ट नहि भ सकैत अछि आ एहि प्रकार पैकेट केँ रिले करबाक लेल मध्यवर्ती वाहन पर निर्भर रहबाक चाही। संदेश रिले प्रक्रियाक दौरान, पूर्ण एंड-टू-एंड पथसभ अत्यधिक विभाजन कएल गेल VANET मे अस्तित्वमे नहि रहि सकैत अछि। एहि लेल, मध्यवर्ती वाहनसभकेँ अवसरवादी रूपमे संदेशसभकेँ बफर आ अग्रेषित करए पड़त। बफर, कैरी आ फॉरवर्ड क माध्यम स, संदेश अंततः गंतव्य तक पहुँचाओल जा सकैत अछि, भले ही स्रोत आ गंतव्य क बीच अंत-से-अंत कनेक्शन कहियो नहि होए। डीटीएन मे रूटिंग प्रोटोकल क मुख्य उद्देश्य अंत-से-अंत विलम्ब केँ न्यूनतम करैत गंतव्य तक पहुंचबाक संभावना केँ अधिकतम करब अछि। एहि सं संबंधित वाहन नेटवर्क मे डीटीएन रूटिंग कें लेल वाहन यातायात मॉडल सेहो महत्वपूर्ण अछि, कारण डीटीएन रूटिंग प्रोटोकॉल कें प्रदर्शन नेटवर्क कें जनसंख्या आ गतिशीलता मॉडल सं घनिष्ठ रूप सं संबंधित छै. २०१४ एल्सेवियर बी.वी. सभ अधिकार आरक्षित अछि। |
4555fd3622908e2170e4ffdd717b83518b123b09 | ई पेपर एंटीना पैरामीटर पर प्रभाव प्रस्तुत करैत अछि जखन एकटा एंटीना मेटल प्लेटक नजदीक क्षैतिज रूप सँ राखल जाइत अछि। प्लेटक परिमित आकार आ आयताकार आकार अछि। एक फोल्ड्ड डाइपोल एन्टेना प्रयोग कएल जाएत अछि आ ई प्लेटक उपर सममित रूपमे राखल जाएत अछि। एफईएम (फिनिट एलिमेन्टक विधि) क उपयोग प्लेटक आकार आ प्लेट आ एन्टेना बीचक दूरी पर एंटेना पैरामीटरक निर्भरता केँ अनुकरण करबाक लेल कएल जाइत अछि। धातुक प्लेटक उपस्थिति, यदि सही दूरी पर अछि त छोट सेहो, एन्टेनाक व्यवहारमे बहुत पैघ परिवर्तनक कारण बनैत अछि। प्लेट जतेक पैघ होएत, विशेष रूप सँ चौड़ाइमे, ततेक तेज आ संकीर्ण होएत विकिरण पैटर्नक लोब। ऐन्टेनाक उचाइ परिभाषित करैत अछि कि विकिरण पैटर्नमे कतेको लोब अछि। ऐन्टेनाक कतेको पैरामीटर, जहिमे प्रतिबाधा, दिशा आ आगा-पीछाक अनुपात, ऐन्टेनाक उचाइ बढ़ला सँ समय-समय पर बदलैत अछि। मेटल प्लेटक प्रभावसँ एन्टेनाक अनुनाद आवृत्ति सेहो बदलैत अछि। |
d70cd3d2fe0a194321ee92c305976873b883d529 | एक वाइडबैंड 57.7-84.2 GHz फेज शिफ्टर एक कम्पैक्ट लांगे कपलरक उपयोग करैत इन-फेज आ क्वाड्रेचर सिग्नल उत्पन्न करबाक लेल प्रस्तुत कएल गेल अछि। लान्ज युग्मक बाद दूटा बलुन ट्रांसफार्मर होइत अछि जे IQ वेक्टर मोडुलेशनक साथ डिफरेंशियल I आ Q सिग्नल प्रदान करैत अछि। लागू चरण शिफ्टर औसत ६ डीबी सम्मिलन हानि आ ५ डीबी लाभ भिन्नता प्रदर्शित करैत अछि। मापल गेल औसत आरएमएस चरण आ ग्यान त्रुटि क्रमशः 7 डिग्री आ 1 डीबी अछि। चरण शिफ्टर ग्लोबल फाउन्ड्रीज 45-एनएम एसओआई सीएमओएस तकनीकमे लागू कएल गेल अछि जे ट्र्याप-समृद्ध सब्सट्रेटक उपयोग करैत अछि। चिप क्षेत्र 385 μm × 285 μm अछि आ फेज शिफ्टर 17 mW सँ कम खपत करैत अछि। लेखकक ज्ञानक अनुसार, ई पहिल चरण शिफ्टर अछि जे 60 गीगाहर्ट्ज बैंड आ ई-बैंड आवृत्ति दुनू केँ 37% क अंशात्मक बैंडविड्थक साथ कवर करैत अछि। |
eb58118b9db1e95f9792f39c3780dbba3bb966cb | ई पेपर एक पहिरने योग्य जड़त्वीय मापन प्रणाली आ ओकर सम्बन्धित स्थानिक-समयिक पैदल विश्लेषण एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करैत अछि जाहिसँ मात्रात्मक माप प्राप्त कएल जाए आ स्ट्रोक वा पार्किन्सन रोगक रोगीसभक लेल स्थानिक-समयिक पैदल पैटर्नसँ क्लिनिकल सूचकसभक अन्वेषण कएल जाए। पहिरब योग्य प्रणाली एक माइक्रो कन्ट्रोलर, एक ट्राइअक्सिअल एक्सेलेरोमीटर, एक ट्राइअक्सिअल जाइरोस्कोप, आ आरएफ वायरलेस ट्रान्समिशन मोड्युल सँ बनल अछि। स्पेस-टाइम्पोरल ग्याट एनालिसिस एल्गोरिथ्म, जहिमे इनर्शियल सिग्नल अधिग्रहण, सिग्नल प्रीप्रोसेसिंग, ग्याट फेज डिटेक्शन, आ मोशनक एंकल रेंज अनुमानक प्रक्रिया शामिल अछि, ग्याट विशेषताकेँ एक्सेलेरेशन आ एंगुलर वेल्सिटीसँ निकालेबाक लेल विकसित कएल गेल अछि। सटीक टखने गतिक सीमाक अनुमान लगाबैक लेल, हमसभ त्वरण आ कोणिक वेगकेँ एक पूरक फिल्टरमे एकीकृत कएने छी जे जड़त्वीय संकेतसभक एकीकरण त्रुटिक संचयकेँ कम करैत अछि। सभ 24 प्रतिभागी अपन पैर पर प्रणाली स्थापित कए 10 मीटरक सीधा रेखा पर सामान्य गतिसँ चलबाक लेल आ अपन चलबाक रिकॉर्डिंग एकत्रित कए प्रस्तावित प्रणाली आ एल्गोरिथ्मक प्रभावकारिताक सत्यापन करबाक लेल। प्रयोगात्मक परिणामसँ पता चलैत अछि जे प्रस्तावित जड़त्वीय मापन प्रणाली संग डिजाइन कएल गेल स्थानिक-समयिक पैदल विश्लेषण एल्गोरिथ्म स्वचालित रूपसँ स्थानिक-समयिक पैदल सूचनाक विश्लेषण करबाक लेल एक आशाजनक उपकरण अछि, जे स्ट्रोक वा पार्किन्सन रोगक निदानक लेल चिकित्सीय प्रभावकारिताक निगरानीक लेल क्लिनिकल सूचककक्षक रूपमे कार्य करैत अछि। |
7e7f14f325d7e8d70e20ca22800ad87cfbf339ff | ई प्रकाशनमे पुनः छापल लेखसभ अछि जकर IEEE क प्रतिलिपि अधिकार नहि अछि। ई लेखसभक पूर्ण पाठ IEEE Xplore पर उपलब्ध नहि अछि । |
002a8b9ef513d46dc8dcce85c04a87ae6a221b4c | हमसभ प्रतिगमन आ वर्गीकरणक लेल समर्थन वेक्टर एल्गोरिदमक एकटा नव वर्गक प्रस्ताव करैत छी। ई एल्गोरिदममे, एक परिमेय एक प्रभावी रूपसँ समर्थन वेक्टरसभक संख्या नियंत्रित करैत अछि। यद्यपि ई अपन आपमे उपयोगी भऽ सकैत अछि, पैरामीटराइजेशनक अतिरिक्त लाभ अछि जे हमरासभकेँ एल्गोरिदमक अन्य मुक्त पैरामीटरसभमे सँ एककेँ समाप्त करबाक लेल सक्षम बनबैत अछि: रिग्रेसन मामलामे सटीकता पैरामीटर, आ वर्गीकरण मामलामे नियमितकरण स्थिरांक सी। हमसभ एल्गोरिदमक वर्णन करैत छी, प्रयोगात्मक परिणामक विवरण दैत छी आ प्रयोगात्मक परिणामक अर्थ आ चयनक सम्बन्धमे किछु सैद्धान्तिक परिणाम दैत छी। |
0911bcf6bfff20a84a56b9d448bcb3d72a1eb093 | एक ऑटो एन्कोडर क नियमित प्रशिक्षण आम तौर पर छिपल इकाई पूर्वाग्रह मे परिणत होइत अछि जे पैघ नकारात्मक मान लैत अछि। हमसभ देखाएब जे नकारात्मक पूर्वाग्रह एकटा छिपल परतक प्रयोगक एक स्वाभाविक परिणाम छी जकर उत्तरदायित्व दुनू इनपुट डाटाक प्रतिनिधित्व करब आ चयन तंत्रक रूपमे काज करब जे प्रतिनिधित्वक कमता सुनिश्चित करैत अछि । हमसभ एहिसँ देखाएब जे नकारात्मक पूर्वाग्रह डाटा वितरणक सीखनाइमे बाधा उत्पन्न करैत अछि जकर अन्तर्निहित आयाम उच्च अछि। हमसभ एकटा नव सक्रियण कार्यक प्रस्ताव करैत छी जे छुपल परतक दुटा भूमिकाकेँ विच्छेदित करैत अछि आ ई हमरासभकेँ बहुत उच्च आन्तरिक आयामत्वक संग डेटा पर प्रतिनिधित्वसभ सिखएबाक अनुमति दैत अछि, जतय मानक ऑटोकोडरसभ सामान्यतः असफल होइत अछि। जखन कि डिस्कप्लड एक्टिवेशन फंक्शन एकटा निहित रेगुलेराइजर जकाँ काज करैत अछि, एहि लेल मॉडल केँ ट्रेनिंग डाटाक पुनर्निर्माण त्रुटि केँ न्यूनतम बना कऽ प्रशिक्षित कएल जा सकैत अछि, बिना कोनो अतिरिक्त रेगुलेराइजेशनक आवश्यकताक। |
27f9b805de1f125273a88786d2383621e60c6094 | एहि पेपर मे हम ट्रैक कएल गेल मोबाइल रोबोटक लेल एक गतिशील दृष्टिकोणक प्रस्ताव करैत छी जाहिसँ गति नियंत्रण आ पोजीशन अनुमानक सुधार कएल जा सकए। स्लिप आ ट्रैक-माटीक अन्तरक्रियाक कारण जटिल गतिशीलता ट्रैक वेगक आधार पर वाहनक सटीक गतिक भविष्यवाणी करब कठिन बना दैत अछि। तैयो, स्वायत्त नेविगेशनक लेल वास्तविक समयक गणनाक लेल लूपमे गतिशीलताक परिचय बिना एक प्रभावी गतिविज्ञान अनुमानक आवश्यकता होएत अछि। प्रस्तावित समाधान एहि तथ्य पर आधारित अछि जे गति विमान पर वाहनक संबंध मे रोटरीक क्षणिक केन्द्र (आईसीआर) गतिशीलता पर निर्भर अछि, मुदा ई एक सीमांकित क्षेत्रक भीतर अछि। एहि प्रकार, कोनो विशेष भूभागक लेल स्थिर आईसीआर स्थितिकेँ अनुकूलित करबाक परिणामस्वरूप ट्रैक कएल गेल मोबाइल रोबोटक लेल एक अनुमानित गतिशील मॉडल होइत अछि। गतिशील मापदण्डक ऑफलाइन अनुमानक लेल दूटा अलग-अलग दृष्टिकोण प्रस्तुत कएल गेल अछि: (i) वाहनक सम्पूर्ण वेग सीमाक लेल गतिशील मॉडलक स्थिर प्रतिक्रियाक सिमुलेशन; (ii) एक प्रयोगात्मक सेटअपक परिचय जाहिसँ एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म वास्तविक सेंसर रीडिंग सँ मॉडल उत्पन्न कऽ सकए। ई विधिसभक मूल्यांकन ओडोमेट्रिक गणना आ मध्यम गतिमे कठोर सतहक समतल माटिपर Aurigaα मोबाइल रोबोटक साथ निम्न स्तरक गति नियन्त्रणक लेल कएल गेल अछि। कीवर्डः ट्रैक वाहन, गतिशील नियंत्रण, मोबाइल रोबोटिक्स, पैरामीटर पहचान, गतिशीलता सिमुलेशन |
04caa1a55b12d5f3830ed4a31c4b47921a3546f2 | क्रमिकता, वृक्ष आ आलेख जहिना संरचित डाटाक लेल डिजाइन कएल गेल कर्नेल वर्गीकरणकर्ता आ प्रतिगमनकर्ता, कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान आ औषधि डिजाइन जहिना बहु-विषयक क्षेत्रसभमे महत्वपूर्ण रूपसँ प्रगति कएने अछि। सामान्यतः, कर्नेलसभ पूर्वमे डाटा प्रकारक लेल डिजाइन कएल जाएत अछि जे या त संरचनासभक सांख्यिकीक शोषण करैत अछि वा सम्भावित जनरेटिव मोडलक उपयोग करैत अछि, आ फेर एक भेदभावपूर्ण वर्गीकरण कर्नेलसभक आधारमे उत्तमोत्तमकरणक माध्यमसँ सिखल जाएत अछि । मुदा, एहन सुव्यवस्थित दू-चरणक दृष्टिकोण कर्नेल विधिकेँ लाखों डेटा बिन्दु तक स्केल करबाक लेल सीमित कऽ देलक, आ सुविधा प्रतिनिधित्वकेँ सिखबाक लेल भेदभावपूर्ण सूचनाक शोषण कएलक। हमसभ, संरचना २ वेक, संरचनात्मक डाटा प्रतिनिधित्वक लेल एक प्रभावकारी आ स्केलेबल दृष्टिकोण प्रस्ताव करैत छी जकर आधार पर सुप्त चर मॉडलसभक विशेषता स्थानमे एम्बेड करबाक विचार अछि, आ भेदभावपूर्ण सूचनाक उपयोग करैत एहन विशेषता स्थानसभक सीखना अछि। दिलचस्प बात ई अछि जे, structure2vec फलन मैपिंगक क्रम केँ ग्राफिकल मॉडल अनुमान प्रक्रियाक समान तरीका सँ, जेना कि माध्य क्षेत्र आ विश्वास प्रसार द्वारा, निष्पादित करैत अछि। लाखों डाटा प्वाइंट केँ शामिल करैत अनुप्रयोग मे, हम सभ देखौलहुँ जे structure2vec 2 गुना तेज चलैत अछि, 10,000 गुना छोट मॉडल तैयार करैत अछि, जखन कि एकहि समय मे अत्याधुनिक भविष्यवाणीक प्रदर्शन प्राप्त करैत अछि। |
1dc5b2114d1ff561fc7d6163d8f4e9c905ca12c4 | ई नीक सं जानल जाइत अछि जे जखन डाटा असामान्य रूप सं वितरित होइत अछि, त पियर्सन के आर के महत्व के परीक्षण टाइप I त्रुटि दर कें बढ़ा सकैत अछि आ बिजली कें कम करि सकैत अछि. सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक आ सिमुलेशन साहित्य पीयरसनक सहसंबंधक लेल कैको विकल्प प्रदान करैत अछि। मुदा, ई विकल्पसभक सापेक्ष प्रदर्शन अस्पष्ट रहल अछि। १२ टा पद्धतिक तुलना करबाक लेल दूटा सिमुलेशन अध्ययन कएल गेल, जहिमे पियर्सन, स्पीयरमैनक रैंक-ऑर्डर, परिवर्तन आ पुनः नमूनाकरण दृष्टिकोण शामिल छल। अधिकांश नमूना आकार (एन ≥ २०) मे, टाइप I आ टाइप II त्रुटि दरकेँ पियरसन सहसंबंधक आकलनसँ पहिने डेटाकेँ सामान्य आकारमे परिवर्तित कऽ न्यूनतम कएल गेल छल। परिवर्तन दृष्टिकोणमे, सामान्य प्रयोजनक रैंक-आधारित उलटा सामान्य परिवर्तन (यानी, रैंकिट स्कोरमे परिवर्तन) सबसँ लाभदायक छल। मुदा जखन नमूना छोट (n ≤ 10) आ अत्यधिक असामान्य दुनू छल, तब परमिट टेस्ट अन्य विकल्पसभ, जहिमे विभिन्न बुटस्ट्रैप टेस्टसभ सेहो छल, सँ बेसी प्रदर्शन करैत छल । |
d3abb0b5b3ce7eb464846bbdfd93e0fbf505e954 | ई पेपरमे, हम सब्सट्रेट इंटीग्रेटेड वेव गाइड (SIW) द्वारा पोषित कॉम्पैक्ट एन्टेना एरेक तीन अलग-अलग अवधारणाक तुलना करैत छी। एन्टेना अवधारणा रेडिएटरक प्रकारमे भिन्न अछि। स्लोट चुम्बकीय रैखिक रेडिएटरक प्रतिनिधित्व करैत अछि, पैच विद्युत सतह रेडिएटर अछि, आ विवाल्डी स्लोट यात्रा-लहरक एन्टेनासँ संबंधित अछि। एहि प्रकार, एसआईडब्ल्यू फीडरसभकेँ विभिन्न तंत्रसभक उपयोग करए पडैत अछि जे एन्टेना तत्वसभकेँ उत्साहित करैत अछि। अध्ययन कएल गेल एन्टेना एरेसभक प्रतिबाधा आ विकिरण गुण सामान्यीकृत आवृत्ति सँ सम्बन्धित अछि । ऐन्टेना एरेसभक परस्पर तुलना कएल गेल अछि ताकि ऐन्टेनासभक स्टेट भेरिएबलसभ, एसआईडब्लु फीडर आर्किटेक्चरसभ आ सम्बन्धित कार्यान्वयन विवरणसभमे डिजाइन कएल गेल ऐन्टेनासभक अन्तिम परिमेयक मौलिक निर्भरता देखाओल जा सकए । |
e4acaccd3c42b618396c9c28dae64ae7091e36b8 | एक उपन्यास I/Q रिसीवर सरणीक प्रदर्शन कएल गेल अछि जे प्रत्येक रिसीवर चैनलमे चरण परिवर्तनकेँ अनुकूलित करैत अछि ताकि एक रिसीवर बीम केँ एक घटना आरएफ सिग्नल दिस निर्देशित कएल जा सकए। मापल गेल सरणी 8.1 गीगाहर्ट्ज पर काज करैत अछि आ चारि तत्व सरणीक लेल +/-35 डिग्रीक स्टीयरिंग एंगल कभर करैत अछि। एकर अतिरिक्त, रिसीवरमे एक आई/क्यू डाउन-कन्वर्टर शामिल अछि आ ईवीएम सँ ४% सँ कम सँ ६४क्यूएएम केँ डीमोड्युलेट करैत अछि। ई चिप 45 एनएम सीएमओएस एसओआई प्रक्रियामे निर्मित अछि आ ई 3.45 मिमी2क क्षेत्रफल पर बसैत अछि जखन कि 143 एमडब्ल्यू सीसी पावरक उपभोग करैत अछि। |
149bf28af91cadf2cd933bd477599cca40f55ccd | हमसभ एकटा सीखबाक वास्तुकलाक प्रस्ताव करैत छी, जे कच्चा दृश्य इनपुट डाटा पर आधारित सुदृढीकरण सीखबाक क्षमता राखैत अछि। पूर्वक दृष्टिकोणक विपरीत, केवल नियंत्रण नीति नहि सिखल जाइत अछि। सफल होएबाक लेल, प्रणालीकेँ सेहो स्वायत्त रूपेँ सीखए पड़त, कि कोना इनपुट सूचनाक उच्च-आयामी धारा सँ प्रासंगिक जानकारी निकालि सकैत अछि, जकरा लेल सिमेंटिक्स लर्निंग सिस्टम केँ प्रदान नहि कएल गेल अछि। हमसभ एहि नव लर्निंग आर्किटेक्चरक पहिल प्रूफ-ऑफ-कन्सेप्ट चुनौतीपूर्ण बेंचमार्क पर दैत छी, अर्थात् रेसिंग स्लट कारक दृश्य नियंत्रण। परिणाम स्वरूप जे नीति बनैत अछि, जे केवल सफलता वा असफलता द्वारा सीखल जाइत अछि, ओ अनुभववान मानव खेलाड़ी द्वारा कठिन सँ हराओल जाइत अछि। |
759d9a6c9206c366a8d94a06f4eb05659c2bb7f2 | आजुक समय मे, लगभग सब प्रायोगिक मूल्यांकन मशीन लर्निंग आधारित मान्यता एल्गोरिदमक कम्प्यूटर दृष्टि मे "क्लोज्ड सेट" मान्यताक रूप मे लेल गेल अछि, जाहि मे सब परीक्षण वर्ग प्रशिक्षण समय पर जानल जाइत अछि। दृश्य अनुप्रयोगक लेल एकटा अधिक यथार्थवादी परिदृश्य "खुला सेट" मान्यता अछि, जतय प्रशिक्षण समयमे दुनियाक अपूर्ण ज्ञान उपस्थित अछि, आ अज्ञात वर्गसभक परीक्षणक दौरान एल्गोरिदममे प्रस्तुत कएल जा सकैत अछि। ई पेपर खुला सेट मान्यताक प्रकृतिक अन्वेषण करैत अछि आ एकर परिभाषाकेँ सीमित न्यूनिकरण समस्याक रूपमे औपचारिक रूप दैत अछि। ओपन सेट मान्यता समस्याक वर्तमान एल्गोरिदम द्वारा ठीक सँ सम्बोधन नहि कएल गेल अछि किएक ई मजबूत सामान्यीकरणक आवश्यकता अछि। समाधानक दिशामे एक कदमक रूपमे, हमसभ एकटा उपन्यासक परिचय दैत छी 1-बिरुद्ध-सेट मशीन, जे एक-वर्गक वा द्विआधारी एसवीएमक सीमांत दूरीसँ निर्णय स्थानक नक्काशी करैत अछि जकर रैखिक कर्नेल अछि। ई पद्धति कम्प्युटर दृष्टिमे विभिन्न अनुप्रयोगसभमे लागू होइत अछि जतय ओपन सेट मान्यता एक चुनौतीपूर्ण समस्या अछि, जहिमे वस्तु मान्यता आ चेहरा सत्यापन शामिल अछि । हमसभ एहि कार्यमे दुनू पर विचार करैत छी, कैल्टेक २५६ आ इमेजनेट सेट पर कएल गेल पैघ पैमानाक क्रस-डाटासेट प्रयोगसभक साथ, संगहि लेबलड फेसेस इन द वाइल्ड सेट पर कएल गेल चेहरा मिलान प्रयोगसभक साथ। प्रयोगसभमे समान कार्यसभक लेल विद्यमान १-वर्ग आ बाइनरी एसवीएमसभक तुलनामे खुला सेट मूल्यांकनक लेल अनुकूलित मशीनसभक प्रभावकारिता पर प्रकाश डालैत अछि। |
00960cb3f5a74d23eb5ded93f1aa717b9c6e6851 | बेयसीयन अनुकूलन अज्ञात, महँगा आ बहु-मोडल कार्यसभक वैश्विक अनुकूलनक लेल अत्यधिक प्रभावकारी पद्धति साबित भेल अछि। बेयसन अनुकूलनक प्रभावकारिताक लेल फलन पर वितरणक सटीक रूपसँ मोडल करबाक क्षमता महत्वपूर्ण अछि। यद्यपि गॉसियन प्रक्रिया फलन पर लचीला पूर्व प्रदान करैत अछि, फलनक विभिन्न वर्ग अछि जे मॉडल करब कठिन अछि। ई सभमे सँ एक प्रायः भेटैत अछि गैर-स्थिर फलनक वर्ग। मसिन लर्निंग एल्गोरिदमक हाइपरपारामिटरक अनुकूलन एक समस्या डोमेन छी जहिमे पैरामीटरसभ प्रायः मैन्युअल रूपसँ पूर्वनिर्धारित रूपमे परिवर्तित कएल जाएत अछि, उदाहरणक लेल लग-स्पेस, मे अनुकूलन कऽ कऽ स्थानिक रूपसँ भिन्न लम्बाइ स्केलक प्रभावकेँ कम करबाक लेल। हमसभ बीटा संचयी वितरण फलनक प्रयोग करैत इनपुट स्पेसक द्विध्रुवीय परिवर्तन या वार्पिंगक एकटा विस्तृत परिवारक स्वचालित रूपसँ सीखबाक लेल एक पद्धति विकसित करैत छी। हमसभ वार्पिंग फ्रेमवर्क केँ बहु-कार्य बेयजियन अनुकूलनक लेल विस्तारित करैत छी जाहिसँ बहु कार्यसभकेँ संयुक्त रूपसँ स्थिर स्थानमे वार्प कएल जा सकैत अछि। चुनौतीपूर्ण बेंचमार्क अनुकूलन कार्यसभक एक समूहमे, हमसभ देखैत छी जे वार्पिंगक समावेश अत्याधुनिक स्थितिमे बहुत सुधार करैत अछि, जे बेसी परिणामसभकेँ बेसी तेजीसँ आ बेसी विश्वसनीयतासँ उत्पन्न करैत अछि। |
b53e4c232833a8e663a9cf15dcdd050ff801c05c | हम सभ एक स्केलेबल प्रणाली प्रस्तुत करैत छी जे उच्च-प्रवाहक वास्तविक समय विश्लेषणक लेल विभेदक डाटा स्ट्रीमकेँ प्रयोग करैत अछि। हमरा सभक वास्तुकला भविष्यवाणीक विश्लेषण आ विसंगति पता लगाबय लेल मॉडलक वृद्धिशील विकास केँ सक्षम बनबैत अछि जखन डाटा सिस्टम मे अबैत अछि। बैच डाटा प्रोसेसिंग सिस्टम, जेना हडोप, जे उच्च लेटेन्सीक संग काज करैत अछि, एकर विपरीत, हमर आर्किटेक्चर डाटा केँ तुरंत ग्रहण आ विश्लेषण करबाक अनुमति दैत अछि, जाहि सँ वास्तविक समय मे असामान्य व्यवहारक पता लगाओल जा सकैत अछि आ प्रतिक्रिया देल जा सकैत अछि। ई समयबद्धता अंदरूनी खतरा, वित्तीय धोखाधड़ी आ नेटवर्क घुसपैठ जैना अनुप्रयोगसभक लेल महत्वपूर्ण अछि । हमसभ एहि प्रणालीक अनुप्रयोगक प्रदर्शन करैत छी आन्तरिक खतराक पता लगाबैक समस्याक लेल, अर्थात्, प्रणालीक प्रयोगकर्तासभद्वारा कोनो संगठनक संसाधनक दुरुपयोग आ सार्वजनिक रूपसँ उपलब्ध आन्तरिक खतरा डाटासेट पर अपन प्रयोगक परिणाम प्रस्तुत करैत छी। |
39b58ef6487c893219c77c61c762eee5694d0e36 | वर्गीकरण डाटा खननक उभरैत क्षेत्रमे एकटा महत्वपूर्ण समस्या अछि। यद्यपि वर्गीकरणक अतीतमे व्यापक रूपसँ अध्ययन कएल गेल अछि, अधिकांश वर्गीकरण एल्गोरिदम केवल मेमोरी-रेसिडेन्ट डाटाक लेल डिजाइन कएल गेल अछि, एहि प्रकारसँ ओकर उपयुक्तताक सीमा डेटा खननक लेल अछि। ई पेपर स्केलेबल क्लासर बनयबाक समस्या पर चर्चा करैत अछि आ एसएलआईक्यू, एकटा नव क्लासरक डिजाइन प्रस्तुत करैत अछि। SLIQ एक निर्णय वृक्ष वर्गीकरण अछि जे संख्यात्मक आ वर्गीकृत गुणसभ दुनूक संचालन कऽ सकैत अछि। ई गाछक विकासक चरणमे एकटा उपन्यास पूर्व-सॉर्टिंग तकनीकक उपयोग करैत अछि। ई क्रमबद्ध प्रक्रिया डिस्क-निवासी डाटासेटसभक वर्गीकरणक लेल एक व्यापक वृक्षवृद्धि रणनीतिसँ एकीकृत अछि। एसएलआईक्यू एकटा नव वृक्ष-छँटाई एल्गोरिथ्म सेहो प्रयोग करैत अछि जे किफायती अछि, आ एकर परिणाममे कम्पैक्ट आ सटीक वृक्ष होइत अछि। ई प्रविधिसभक संयोजनसँ एसएलआइककेँ पैघ डाटा सेटसभक लेल स्केल करबा आ डाटा सेटसभके वर्गीकरण करबामे सक्षम बनबैत अछि, जे वर्ग, विशेषता आ उदाहरणसभ (रेकर्डसभ) क संख्याक बावजूद अछि, एहि प्रकारसँ ई डाटा खननक लेल आकर्षक उपकरण बनबैत अछि। |
1f25ed3c9707684cc0cdf3e8321c791bc7164147 | वर्गीकरण एकटा महत्वपूर्ण डाटा खनन समस्या अछि। यद्यपि वर्गीकरण एक नीक अध्ययन कएल गेल समस्या अछि, अधिकांश वर्तमान वर्गीकरण एल्गोरिदमसभक आवश्यकता अछि जे सम्पूर्ण डाटासेटक सम्पूर्ण वा अंश स्थायी रूपसँ मेमोरीमे बनल रहए । ई बड़का डाटाबेस पर खननक लेल हिनकर उपयुक्तताकेँ सीमित करैत अछि। हम सभ एक नव निर्णय-वृक्ष आधारित वर्गीकरण एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करैत छी, जकरा स्प्रिंट कहल जाइत अछि जे स्मृतिक सभटा बाधाकेँ हटा दैत अछि, आ ई तेज आ स्केलेबल अछि। एल्गोरिथ्म सेहो सहजता सँ समानांतर रूपमे डिजाइन कएल गेल अछि, जे एकटा सुसंगत मॉडल बनाबए लेल बहुत रास प्रोसेसरकेँ एक साथ काज करबाक अनुमति दैत अछि। ई समानांतरकरण, जे एहिठाम प्रस्तुत कएल गेल अछि, सेहो उत्कृष्ट स्केलेबिलिटीक प्रदर्शन करैत अछि। ई सभ विशेषताक संयोजन प्रस्तावित एल्गोरिथ्म केँ डाटा खननक लेल एक आदर्श उपकरण बना दैत अछि। |
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76c87ec44fc5dc96bc445abe008deaf7c97c9373 | ई पेपर एकटा प्लानर ग्रिड एरे एन्टेना प्रस्तुत करैत अछि जे मानक नरम सब्सट्रेटक एकटा परत पर 100 Ω अंतर माइक्रोस्ट्रिप लाइन फीडक साथ अछि। ई एन्टेना ७९ गीगाहर्ट्ज आवृत्ति बैंडमे कार रडार अनुप्रयोगक लेल कार्य करैत अछि। एकर एकल पंक्ति डिजाइन उचाइमे एक संकीर्ण बीम आ अज़ीमुथमे एक चौड़ा बीम प्रदान करैत अछि। अंतर माइक्रोस्ट्रिप लाइन फीडिंगक संग, एन्टेना आवृत्ति रेंजमे अंतर मल्टीचैनल एमएमआईसीक लेल उपयुक्त अछि। |
bc7308a97ec2d3f7985d48671abe7a8942a5b9f8 | ई पेपर भावना विश्लेषणक लेल एकटा दृष्टिकोणक परिचय दैत अछि जे समर्थन वेक्टर मशीन (एसवीएम) क उपयोग संभावित प्रासंगिक सूचनाक विभिन्न स्रोतसभके एक साथ लाबय लेल करैत अछि, जाहिमे वाक्यांश आ विशेषणसभक लेल विभिन्न अनुकूलता माप आ, जहिठाम उपलब्ध हो, पाठक विषयक ज्ञान शामिल अछि। प्रस्तुत कएल गेल विशेषताक उपयोग करैत मॉडलकेँ एकोग्राम मॉडलसभक संग जोड़ल जाइत अछि जे अतीतमे प्रभावी देखाओल गेल अछि (पेंग एट अल, २००२) आ एकोग्राम मॉडलसभक लेमेटिज्ड संस्करणसभ। Epinions.com सँ चलचित्र समीक्षाक डाटा पर कएल गेल प्रयोगसँ ई देखाएल गेल अछि जे हाइब्रिड एसवीएम जे एकोग्राम शैलीक सुविधा-आधारित एसवीएमकेँ वास्तविक मूल्यक अनुकूलता माप पर आधारित एसवीएमसँ जोड़ैत अछि, से उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करैत अछि, जे एहि डेटाक उपयोग करैत अखन धरि प्रकाशित कएल गेल सबसँ नीक परिणाम उत्पन्न करैत अछि। विषयक लेल हस्तलिखित संगीत समीक्षाक छोट डेटासेट पर विषय जानकारीसँ समृद्ध फीचर सेटक उपयोग करैत आगाक प्रयोगक सेहो रिपोर्ट कएल गेल अछि, जकर परिणाम ई सुझाव दैत अछि जे ऐहन मॉडलमे विषय जानकारी केँ शामिल करबा सँ सेहो सुधार भऽ सकैत अछि। |
be389fb59c12c8c6ed813db13ab74841433ea1e3 | अंजीर। १. हम सभ आइमैपर प्रस्तुत करैत छी, जे एक एहन विधि अछि जे वस्तुसभक संग मनुष्यक अन्तरक्रियाक बारेमे तर्क करैत अछि, जे दृश्यक व्यवस्था आ मानव गति दुनूकेँ पुनः प्राप्त करबाक लेल अछि, जे एकटा इनपुट मोनोकुलर भिडियोक सर्वोत्तम व्याख्या करैत अछि (इन्सैट देखू) । हमसभ भिडियोमे दृश्य (ए, बी, सी) नामक विशेषताक अन्तरक्रियाकेँ फिट करैत छी आ ओकरासँ वस्तुक व्यवस्थित आ मानव गति पथक (बाँया) पुनः निर्माण करैत छी। मुख्य चुनौती ई अछि जे भरोसयोग्य फिटिंग कें लेल ओक्ल्यूशन कें बारे मे जानकारीक आवश्यकता होएयत छै, जे अज्ञात (यानी, लुप्त) छै. (दाहिना) हमसभ अपन परिणामक एक ओभरले (शीर्ष सँ देखबैत छी) जे मैन्युअल रूप सँ एनोटेड ग्राउन्ड ट्रुथ ऑब्जेक्ट प्लेसमेंट पर देखबैत छी। ध्यान दी जे वस्तु मेष अनुमानित वस्तु श्रेणी, स्थान आ आकार जानकारीक आधार पर राखल जाइत अछि. |
f24a1af3bd8873920593786d81590d29520cfebc | ई पत्र बहुपरत सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (MSIW) तकनीक पर आधारित एकटा उपन्यास दीर्घवृत्तीय फिल्टरक डिजाइन आ प्रयोग प्रस्तुत करैत अछि। चारि टा मोड़ल एमएसआईडब्ल्यू गुहाक संग एक सी-बैंड दीर्घवृत्त फिल्टर उच्च आवृत्ति संरचना सिम्युलेटर सॉफ्टवेयरक उपयोग करि सिमुलेटेड कएल गेल अछि आ दू-परत मुद्रित सर्किट बोर्ड प्रक्रियाक साथ निर्मित कएल गेल अछि, मापल परिणाम नीक प्रदर्शन देखाबैत अछि आ सिमुलेटेड परिणामक संग सहमत अछि। |
8052bc5f9beb389b3144d423e7b5d6fcf5d0cc4f | गुण वस्तुसभ द्वारा साझा कएल गेल अर्थिक दृश्य गुण छी । ई सभ वस्तु पहिचानक सुधार आ सामग्री आधारित छवि खोजक बढाबै लेल देखाओल गेल अछि। जखन कि विशेषताक बहु श्रेणीक कवर करबाक अपेक्षा अछि, उदा. एक डाल्मेशियन आ एक व्हेल दुनू "चमड़ी चिकनी" भऽ सकैत अछि, हमरासभकेँ ई पता चलैत अछि जे एकहि विशेषताक उपस्थिति विभिन्न श्रेणीमे काफी भिन्न होइत अछि। एहि प्रकार, एकटा श्रेणी पर सीखल गेल विशेषताक मॉडल दोसर श्रेणी पर प्रयोग योग्य नहि भ सकैत अछि। हम सभ देखबैत छी कि कोना विशेषताक मॉडलकेँ नव श्रेणीक लेल अनुकूलित कएल जाए सकैत अछि। हमसभ सुनिश्चित करैत छी जे श्रेणीक स्रोत डोमेन आ एकटा नव लक्ष्य डोमेनक बीच सकारात्मक हस्तांतरण भऽ सकैत अछि, एकटा सुविधा उप-स्थानमे सीखैत अछि जे सुविधा चयन द्वारा भेटल अछि जतए डोमेनक डेटा वितरण समान अछि। हमसभ ई देखाबए छी जे जखन उपन्यास डोमेन सँ डाटा सीमित होएत अछि, तँ ओहि उपन्यास डोमेनक लेल विशेषता मॉडल केँ नियमित रूप सँ सहायक डोमेन (अनुकूली एसवीएम के माध्यम सँ) पर प्रशिक्षित मॉडलक संग विशेषता भविष्यवाणीक सटीकता मे सुधार करैत अछि। |
01094798b20e96e1d029d6874577167f2214c7b6 | तेजी सं समवर्ती हैश तालिकासभ एक बढि महत्वपूर्ण निर्माण खण्ड अछि जहिना हमसभ सिस्टमकेँ अधिक संख्यामे कोर आ थ्रेडसभक लेल स्केल करैत छी । ई पेपर उच्च-प्रवाह आ मेमोरी-कुशल समवर्ती हैश टेबलक डिजाइन, कार्यान्वयन आ मूल्यांकन प्रस्तुत करैत अछि जे बहु पाठक आ लेखकसभक समर्थन करैत अछि। ई डिजाइन सिस्टम-स्तरक अनुकूलनमे सावधानीपूर्वक ध्यान देबयसँ उत्पन्न होइत अछि जेना कि महत्वपूर्ण अनुभाग लम्बाइकेँ न्यूनतम बनाबय आ एल्गोरिदम पुनः निर्माणक माध्यमसँ इन्टरप्रोसेसर सुसंगतता यातायातकेँ कम करब। ई इंजीनियरिंगक वास्तुशिल्प आधारक भागक रूपमे, हमसभ ई महत्वपूर्ण निर्माण खण्डमे इंटेलक हालिया हार्डवेयर ट्रांजेक्शनल मेमोरी (एचटीएम) समर्थन अपनयबाक अपन अनुभव आ परिणामक चर्चा करैत छी। हमरासभकेँ ई पता चलल अछि जे एकटा समान समयक पहुँचक अनुमति देबएसँ एकटा असभ्य-अंकित तालाक उपयोग कए मौजूदा डाटा संरचनासभ पर समग्र प्रदर्शन कम करैत अछि अधिक धागाक साथ। एचटीएम एहि मंदी कें किछु हद तक कम करैत अछि, मुदा एकरा समाप्त नहि करैत अछि. उच्च प्रदर्शन प्राप्त करए लेल एल्गोरिथमिक अनुकूलन जे एचटीएम आ फाइन-ग्रैन लॉक क लेल डिजाइन दुनू कें लाभान्वित करैत अछि, आवश्यक अछि। हमर सभक प्रदर्शनक परिणाम ई देखाबैत अछि जे हमर सभक नव हैश टेबल डिजाइन---आशावादी कुक्कू हैशिंगक आसपास आधारित---लेखन-भारी कार्यभारक लेल दोसर अनुकूलित समवर्ती हैश टेबल सँ 2.5 गुना बेसी प्रदर्शन करैत अछि, जखन कि छोट-छोट कुंजी-मूल्य आइटमक लेल पर्याप्त रूप सँ कम मेमोरीक उपयोग करैत अछि। 16-कोर मशीन पर, हमर हेश टेबल लगभग 40 मिलियन सम्मिलित करैत अछि आ प्रति सेकंड 70 मिलियन सँ अधिक लुकअप ऑपरेशन करैत अछि. |
5685a394b25fcb27b6ad91f7325f2e60a9892e2a | ग्राफ डाटाबेस (GDB) हालहिमे उत्पन्न भेल अछि जे ग्राफ-आक संरचनाक साथ डाटाके भण्डारण आ प्रबन्धनक लेल परम्परागत डाटाबेसके सीमाकेँ पार करबाक लेल अछि । आजुक समय मे ई सभ ग्राफ-आक डाटा केँ प्रबंधित करए बला बहुत रास अनुप्रयोगक लेल एकटा आवश्यकताक प्रतिनिधित्व करैत अछि, जेना कि सामाजिक नेटवर्क। ग्राफ डाटाबेस मे क्वेरी केँ अनुकूलित करबाक लेल प्रयुक्त अधिकांश तकनीक पारंपरिक डाटाबेस, वितरण प्रणाली, आदि मे प्रयोग कएल गेल अछि अथवा ई ग्राफ थ्योरी सँ प्रेरित अछि। मुदा, ओकर पुनः उपयोग ग्राफ डाटाबेसमे ग्राफ डाटाबेसक मुख्य विशेषतासभक ध्यान राखए पड़त, जेना कि गतिशील संरचना, अत्यधिक परस्पर जुडल डाटा आ कुशलतापूर्वक डाटा सम्बन्धसभक उपयोग करबाक क्षमता। एहि पेपर मे, हमसभ ग्राफ डाटाबेस मे क्वेरी अनुकूलन तकनीकक सर्वेक्षण करैत छी। विशेष रूप सँ, हमसभ ओ सुविधासभ पर ध्यान केन्द्रित करैत छी जे ओसभ ग्राफ-आक डाटा क्वेरी कए सुधार करबा लेल शुरू केने अछि। |
0541d5338adc48276b3b8cd3a141d799e2d40150 | मैपरेड्यूस एकटा प्रोग्रामिंग मोडल आ संबद्ध कार्यान्वयन अछि जे पैघ डाटासेट केँ प्रोसेसिंग आ उत्पन्न करबा लेल अछि जे वास्तविक दुनियाक कार्यसभक एक विस्तृत विविधताक लेल तैयार अछि। प्रयोक्तासभ नक्सा आ घटाबए वला फंक्शनक संदर्भमे गणना निर्दिष्ट करैत अछि, आ मूलभूत रनटाइम सिस्टम स्वचालित रूपसँ मशीनक पैघ पैमानाक समूहमे गणनाकेँ समानांतर करैत अछि, मशीनक विफलताकेँ संभालत अछि, आ नेटवर्क आ डिस्कक कुशल उपयोग करबाक लेल अंतर-मशीन संचारकेँ शेड्यूल करैत अछि। प्रोग्रामरसभके ई प्रणाली प्रयोग करएमे सहज लगैत अछि: विगत चारि वर्षमे गुगलमे आन्तरिक रूपसँ दश हजारसँ बेसी अलग-अलग म्यापरेड्यूस कार्यक्रम लागू कएल गेल अछि, आ औसतमे एक लाख म्यापरेड्यूस जॉबसभ गुगलक क्लस्टरसभमे प्रत्येक दिन निष्पादित कएल जाइत अछि, जे कुल बीससँ बेसी पेटाबाइट डाटा प्रति दिनक प्रसंस्करण करैत अछि । |
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3a116f2ae10a979c18787245933cb9f984569599 | वायरलेस सेंसर नेटवर्क (डब्लूएसएन) अनुप्रयोगक एक विस्तृत श्रृंखलाक लेल एक प्रभावकारी समाधानक रूपमे उभरि गेल अछि। अधिकांश पारंपरिक डब्लुएसएन आर्किटेक्चरमे स्थिर नोडसभ रहैत अछि जे एक संवेदन क्षेत्रमे घनत्वसँ तैनात अछि । हाल मे, मोबाइल तत्व (एमई) पर आधारित कतेको डब्ल्यूएसएन आर्किटेक्चर प्रस्तावित कएल गेल अछि। ओना अधिकांश ओइमेसँ डब्लुएसएनमे डाटा संकलनक समस्याक समाधानक लेल गतिशीलताक शोषण करैत अछि। ई लेखमे हम सभ पहिने एमईक संग डब्लुएसएनकेँ परिभाषित करब आ एमईक भूमिकाक आधारमे ओकर आर्किटेक्चरक एकटा व्यापक वर्गीकरण प्रदान करब। फेर हम सभ एहि तरहक परिदृश्य मे डाटा एकत्रिकरण प्रक्रियाक एक अवलोकन प्रस्तुत करब आ एहिमे संबंधित मुद्दा आ चुनौतीक पहिचान करब। एहि अंकक आधार पर, हमसभ सम्बन्धित साहित्यक विस्तृत सर्वेक्षण प्रदान करैत छी । अंतमे, हमसभ अंतर्निहित दृष्टिकोण आ समाधानक तुलना करैत छी, खुला समस्या आ भविष्यक शोध दिशाक संकेतक संग। |
e7b50e3f56e21fd2a5eb34923d427a0bc6dd8905 | ई नव दृष्टिकोण युग्मन मैट्रिक्स संश्लेषणक लेल विद्यमान प्रत्यक्ष आ अनुकूलन पद्धति पर एकटा अग्रिमक प्रतिनिधित्व करैत अछि, जे कि एक सँ बेसी नेटवर्कक लेल युग्मन मैट्रिक्सक सम्भावित समाधानक पूर्ण रूपसँ खोज करत। ई युग्मन मूल्यसभक सेटक चयन करबामे सक्षम बनबैत अछि, अनुनादकर्ता आवृत्ति ऑफसेट, परजीवी युग्मन सहिष्णुता आदि जे कि तकनीकक लेल सर्वोत्तम अनुकूल होएत जाहिसँ एकर उद्देश्य माइक्रोवेव फिल्टर बनाबैक अछि। एहि विधि कें उपयोग कें प्रदर्शन करएय कें लेल, हाल मे शुरू कएल गेल विस्तारित बॉक्स (ईबी) युग्मन मैट्रिक्स विन्यास कें मामला कें लेल गेल छै. ईबी फिल्टरक एक नव वर्गक प्रतिनिधित्व करैत अछि जकर अनेक महत्वपूर्ण लाभ अछि, जाहिमे सँ एक अछि प्रत्येक प्रोटोटाइप फिल्टरिंग फंक्शनक लेल बहु युग्मन मैट्रिक्स समाधानक अस्तित्व, उदा. 8 डिग्री केसक लेल 16। एहि मामलाक उदाहरणक रूपमे लेल गेल अछि जे संश्लेषण पद्धतिक उपयोग देखाबए लेल - एक समाधान दू-मोड प्राप्तिक लेल उपयुक्त आ दोसर जेमे किछु युग्मन पर्याप्त रूपेँ छोट अछि आ ओकर उपेक्षा करबाक लेल। सूचकांक शब्द - युग्मन मैट्रिक्स, फिल्टर संश्लेषण, ग्रौबनेर आधार, उलटा विशेषता, बहु समाधान |
a6f1dfcc44277d4cfd8507284d994c9283dc3a2f | हमसभ एकटा वास्तविक समयक कम्प्युटर प्रणाली विकसित केने छी जे कोनो व्यक्तिक मूड़ीक पता लगा सकैत अछि आ ओकरा ट्रैक कऽ सकैत अछि, आ फेर व्यक्ति केँ हुनकर चेहराक विशेषताक तुलना कऽ कऽ चिन्हैत अछि जे ओ व्यक्ति केहेन अछि। ई प्रणालीमे लेल गेल कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण शारीरिक विज्ञान आ सूचना सिद्धांत, संगहि वास्तविक समयक प्रदर्शन आ सटीकताक व्यावहारिक आवश्यकता द्वारा प्रेरित अछि। हमरासभक दृष्टिकोण चेहरा पहिचान समस्याके एक अन्तरनिहित द्वि-आयामी (2-डी) पहिचान समस्याके रूपमे व्यवहार करैत अछि, एकर बजाय तीन-आयामी ज्यामितिक पुनःप्राप्तिक आवश्यकता होएत अछि, एकर फायदा उठाएत अछि कि चेहरा सामान्यतया सीधा होएत अछि आ एहि प्रकारक छोट सेट द्वारा वर्णन कएल जाए सकैत अछि २-डी विशेषता दृश्यसभ। ई प्रणाली एकटा विशेषता स्थान पर चेहराक छविसभकेँ प्रक्षेपित करैत कार्य करैत अछि जे ज्ञात चेहराक छविसभमे महत्वपूर्ण भिन्नतासभकेँ समाहित करैत अछि। महत्वपूर्ण विशेषतासभ "eigenfaces"क रूपमे जानल जाएत अछि, कारण ईसभ चेहरासभक सेटक एजेनवेक्टर (मुख्य घटक) छी; ईसभ आवश्यक रूपसँ आँखि, कान, आ नाक जका विशेषतासभक अनुरूप नहि अछि । प्रक्षेपण परिचालन एक व्यक्तिक चेहराक विशेषताक भारित योग द्वारा व्यक्तिक विशेषताक भारित योग द्वारा व्यक्त करैत अछि, आ एहि प्रकार कोनो विशेष चेहराक पहिचानक लेल ई आवश्यक अछि जे ई भारक ज्ञात व्यक्तिक संग तुलना कएल जाए। हमरा सभक दृष्टिकोणक किछु विशेष लाभ ई अछि जे ई बिना कोनो पर्यवेक्षणक नव चेहरा सभ केँ सीखबाक आ बाद मे चिन्हबाक क्षमता प्रदान करैत अछि, आ ई ई अछि जे एकरा लागू करनाए आसान अछि एकटा न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरक उपयोग करैत। |
b217788dd6d274ad391ee950e6f6a34033bd2fc7 | बहुपरतिय पर्सेप्ट्रोन, जखन एक वर्गीकरणक रूपमे प्रशिक्षित कएल जाएत अछि, तँ बेय्स इष्टतम भेदभावक कार्यक अनुमानित रूपमे देखाओल जाएत अछि। परिणाम दू वर्गक समस्या आ बहु वर्गक लेल प्रदर्शित कएल गेल अछि। ई देखाओल गेल अछि जे बहुपरतियुगक परसप्ट्रोनक आउटपुट प्रशिक्षित वर्गक संभावना फलनक अनुमानित अनुमान अछि। ई प्रमाण कोनो संख्यामे परतसभ आ कोनो प्रकारक इकाई सक्रियण कार्य, रैखिक वा गैर-रैखिक पर लागू होइत अछि। |
647cb3825baecb6fab8b098166d5a446f7711f9b | हाल के वर्ष मे, गहन जनरेटिव मॉडल कें कल्पना करएय कें लेल देखाओल गेल छै, जे कि कच्चे डेटा सं सीधा सीखय वाला छवि, ऑडियो, आ त विडियो जैना उच्च आयामी अवलोकन कें आश्वस्त करएय छै. ई कार्यमे, हमसभ पुछैत छी कि लक्ष्य-निर्देशित दृश्य योजनासभक कल्पना कोना कएल जाए - अवलोकनसभक एक सम्भावित क्रम जे एक गतिशील प्रणालीके ओकर वर्तमान विन्याससँ वांछित लक्ष्य अवस्थामे परिवर्तन करैत अछि, जे बादमे नियन्त्रणक लेल एक सन्दर्भ प्रक्षेपवक्रक रूपमे प्रयोग कएल जाए सकैत अछि । हमसभ उच्च-आयामी अवलोकनसभक संग प्रणालीसभमे ध्यान केन्द्रित करैत छी, जेना कि छविसभ, आ एक दृष्टिकोण प्रस्ताव करैत छी जे स्वाभाविक रूपसँ प्रतिनिधित्व शिक्षा आ योजनाक संयोजन करैत अछि। हमर सभक ढाँचा क्रमिक अवलोकनक एक जनरेटिव मॉडल सीखैत अछि, जतय जनरेटिव प्रक्रिया कम आयामी योजना मॉडलमे एक संक्रमण द्वारा प्रेरित होइत अछि, आ एकटा अतिरिक्त शोर। उत्पन्न अवलोकनसभ आ नियोजन मोडेलमे संक्रमणक बीच पारस्परिक जानकारीकेँ अधिकतम करैत, हमसभ कम आयामी प्रतिनिधित्व प्राप्त करैत छी जे डाटाक कारण प्रकृतिकेँ सर्वोत्तम रूपसँ व्याख्या करैत अछि। हमसभ योजना बनाबयके मोडलक संरचना कुशल योजना बनाबयके एल्गोरिदमसँ संगत होएबाक लेल करैत छी, आ हमसभ या त असतत वा निरन्तर अवस्थासभपर आधारित एहन अनेक मोडलसभक प्रस्ताव करैत छी । अन्तमे, दृश्य योजना उत्पन्न करबाक लेल, हमसभ वर्तमान आ लक्ष्य अवलोकनकेँ योजना मोडलक अपन-अपन अवस्थामे प्रक्षेपित करैत छी, एक प्रक्षेपवक्रक योजना बनाबैत छी, आ फेर प्रक्षेपवक्रकेँ अवलोकनक अनुक्रममे परिवर्तित करबाक लेल जनरेटिव मोडलक प्रयोग करैत छी। हमसभ रस्सीक प्रयोगक दृश्य योजनासभक कल्पना करैत अपन विधिक प्रदर्शन करैत छी। |
a63b97291149bfed416aa9e56a21314069540a7b | लक्ष्य ध्यान-अल्पता/उच्च गतिशीलता विकार (एडीएचडी) सँ ग्रसित बच्चा आ किशोरसभमे कार्यशील स्मृति (डब्लूएम) प्रक्रियामे कमीक लेल अनुभवजन्य प्रमाण निर्धारण करब। विधि एडीएचडीक संग बच्चासभमे डब्लुएम विकार देखाबएके जाँचक लेल अन्वेषणात्मक मेटा- विश्लेषणात्मक प्रक्रियासभक प्रयोग कएल गेल छल । १९९७ सँ दिसम्बर २००३ धरि प्रकाशित भेल २६ अनुभवजन्य अनुसन्धान अध्ययन (पहिल के समीक्षा के बाद) हमर समावेशीकरण मानदंड पूरा केलक। डब्लुएम उपायसभके मोडालिटी (मौखिक, स्थानिक) आ आवश्यक प्रोसेसिंगक प्रकार (भण्डारण बनाम भण्डारण/संशोधन) अनुसार वर्गीकृत कएल गेल छल । परिणाम एडीएचडीक संग बच्चासभ डब्ल्यूएमक बहु घटकसभमे कमीक प्रदर्शन करैत छल जे भाषा सीखबाक विकारसभ आ सामान्य बौद्धिक क्षमतामे कमजोरीसभक संग संग रोगक स्थिति सँ स्वतन्त्र छल। स्थानिक भण्डारण (प्रभाव आकार = 0. 85, आई. आई. = 0. 62 - 1.08) आ स्थानिक केन्द्रीय कार्यकारी डब्लु. एम. (प्रभाव आकार = 1.06, विश्वास अन्तराल = 0. 72-1.39) क लेल समग्र प्रभाव आकार मौखिक भण्डारण (प्रभाव आकार = 0. 47, विश्वास अन्तराल = 0. 36- 0. 59) आ मौखिक केन्द्रीय कार्यकारी डब्लु. एम. (प्रभाव आकार = 0. 43, विश्वास अन्तराल = 0. 24- 0. 62) क लेल प्राप्त आकार सँ पैघ छल। निष्कर्ष एडीएचडीक संग बच्चासभमे डब्ल्यूएम विकारक साक्ष्य एडीएचडीमे डब्ल्यूएम प्रक्रियासभक सम्मिलित हालिया सैद्धांतिक मोडेलसभक समर्थन करैत अछि। एडीएचडी कें विकार कें प्रकृति, गंभीरता आ विशिष्टता कें अधिक स्पष्ट रूप सं परिभाषित करएय कें लेल भविष्य कें अनुसंधानक जरूरत अछि. |
49e77b981a0813460e2da2760ff72c522ae49871 | गहन शिक्षा बड़का डेटासेट आ कम्प्यूटेशनल रूप सँ कुशल प्रशिक्षण एल्गोरिदमक लाभ उठाबैत अछि जे विभिन्न मशीन लर्निंग कार्यमे दोसर दृष्टिकोणकेँ पार कऽ सकैत अछि। मुदा, डीप न्यूरल नेटवर्क क प्रशिक्षण चरण मे अपूर्णता ओकरा प्रतिद्वंद्वी नमूना क प्रति असुरक्षित बना दैत अछि: ई इनपुट प्रतिद्वंद्वी द्वारा तैयार कएल गेल अछि जाहि मे डीप न्यूरल नेटवर्क क गलत वर्गीकरण करबाक इरादा अछि। ई कार्यमे, हमसभ डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) क विरुद्ध विरोधीक स्थानकेँ औपचारिक बनाबैत छी आ डीएनएन क इनपुट आ आउटपुट क बीच मैपिंग क सटीक समझक आधार पर विरोधीक नमूना तैयार करबाक लेल एल्गोरिदम क एकटा उपन्यास वर्गक परिचय दैत छी। कम्प्युटर दृष्टिमे अनुप्रयोगमे, हमसभ ई देखाबए छी जे हमरसभक एल्गोरिदमसभ मानव विषयसभ द्वारा सही ढंगसँ वर्गीकृत नमूनासभक उत्पादन कए सकैत अछि मुदा डीएनएन द्वारा विशिष्ट लक्ष्यसभमे गलत वर्गीकृत कएल गेल अछि ९७% प्रतिद्वन्द्वी सफलता दरक साथ जखन कि प्रति नमूना इनपुट सुविधासभक औसत ४.०२% मात्र संशोधित करैत अछि। फेर हमसभ कठोरताक माप परिभाषित कऽ विभिन्न नमूना वर्गसभक आक्रामकताक आकलन करैत छी । अन्तमे, हमसभ एक पूर्वनिर्धारित कार्यक वर्णन करैत छी जे एक सौम्य इनपुट आ एक लक्ष्य वर्गीकरणक बीचक दूरीक एक भविष्यवाणीक माप परिभाषित करैत अछि। |
3f52f57dcfdd1bb0514ff744f4fdaa986a325591 | एप्पलक मैकबुक फर्मवेयर सुरक्षामे कैको दोष अछि जे ई लॅपटपसभक एसपीआई फ्लैश बूट आरओएममे अविश्वसनीय संशोधन लिखबाक अनुमति दैत अछि । ई क्षमता एप्पल मैकबुक उत्पाद लाइनक लेल लगातार फर्मवेयर रूटकिट, या बूटकिट क एकटा नव वर्ग क प्रतिनिधित्व करैत अछि। चुप्पे बूटकिट अपन पहिचान सँ लुका सकैत अछि आ ओकरा हटाबैक सॉफ्टवेयर प्रयास केँ रोक सकैत अछि। बूट आरओएम मे दुर्भावनापूर्ण संशोधन ऑपरेटिंग सिस्टम क पुनः स्थापना आ हार्ड ड्राइव प्रतिस्थापन क बादो जीवित रहि सकैत अछि। एकर अतिरिक्त, मालवेयर दोसर थंडरबोल्ट उपकरणसभक विकल्प ROM मे अपन एक प्रति स्थापित कऽ सकैत अछि ताकि एयर-गेप सुरक्षा परिधिमे भाइरल रूपसँ फैल सकए । एप्पल ई दोषसभमे सँ किछुके सीवीई २०१४-४४९८ क भागक रूपमे ठीक कएने अछि, मुदा ई वर्गक कमजोरिक लेल कोनो आसान समाधान नहि अछि, कारण म्याकबुक मे फर्मवेयर क क्रिप्टोग्राफिक प्रमाणन क लेल विश्वसनीय हार्डवेयरक अभाव अछि। |
3b3acbf7cc2ec806e4177eac286a2ee22f6f7630 | ई पेपर अल्ट्रा-ब्रॉडबैंड डिजिटल-टू-एनालॉग (डी/ए) रूपांतरण उपप्रणालीक लेल 110-जीएचजेड सँ बेसी-बैंडविड्थ 2:1 एनालॉग मल्टीप्लेक्सर (एएमयूएक्स) प्रस्तुत करैत अछि। AMUX नव विकसित $\pmb{0.25-\mu \mathrm{m}}$ -इमिटर-चौड़ाई InP डबल हेटरोजंक्शन द्विध्रुवीय ट्रांजिस्टर (DHBTs) क उपयोग करि डिजाइन आ निर्माण कएल गेल छल, जेकर शिखर क्रमशः $\pmb{f_{\mathrm{T}}}$ आ $\pmb{f\displaystyle \max}$ 460 आ 480 GHz अछि। AMUX IC मे एकटा लम्प बिल्डिंग ब्लॉक्स शामिल अछि, जाहि मे डाटा-इनपुट रैखिक बफर, एक क्लॉक-इनपुट लिमिटिंग बफर, एक AMUX कोर, आ एक आउटपुट रैखिक बफर शामिल अछि। मापल गेल ३ डीबी बैंडविड्थ डाटा आ क्लॉक पथ दुनू ११० गीगाहर्ट्ज सँ बेसी अछि। एकर अतिरिक्त, ई समय-क्षेत्रक 180 GS/s तकक पैघ संकेत नमूनाकरण परिचालनकेँ मापैत अछि आ प्राप्त करैत अछि। ई AMUX क उपयोग करि 224-Gb/s (112-GBaud) चारि-स्तरक पल्स-एम्प्लीटुडे मोडुलेशन (PAM4) संकेत सफलतापूर्वक उत्पन्न कएल गेल छल। हमरा सभक ज्ञानक अनुसार, ई AMUX IC मे सबसँ बेसी बैंडविड्थ अछि आ सबसँ बेसी नमूना लेबाक दर अछि। |
4dd7721248c5489e25f46f7ab78c7d0229a596d4 | ई पेपर पूर्णतः एकीकृत आरएफ ऊर्जा-कटाई प्रणालीक परिचय दैत अछि। ई प्रणाली एक साथ बाह्य डीसी भार द्वारा मांगल जाए वाला वर्तमान प्रदान कऽ सकैत अछि आ अतिरिक्त आउटपुट पावरक अवधिमे बाह्य संधारित्रमे अतिरिक्त ऊर्जाकेँ स्टोर कऽ सकैत अछि। ई डिजाइन 0.18- $\mu \text{m}$ सीएमओएस प्रौद्योगिकी मे निर्मित अछि, आ सक्रिय चिप क्षेत्र 1.08 मिमी2 अछि। प्रस्तावित स्व-प्रारंभ प्रणाली एक एकीकृत एलसी मिलान नेटवर्क, एक आरएफ रेक्टिफायर, आ एक पावर मैनेजमेंट/कंट्रोलर इकाई, जे 66-157 एनडब्ल्यू क खपत करैत अछि, संग पुनः विन्यास योग्य अछि। आवश्यक घडी उत्पादन आ वोल्टेज संदर्भ सर्किट एकहि चिपमे एकीकृत अछि। ड्यूटी चक्र नियंत्रणक उपयोग कम इनपुट पावरक लेल कार्य करबाक लेल कएल जाएत अछि जे मांगित आउटपुट पावर प्रदान नहि कए सकैत अछि। एकर अतिरिक्त, आरएफ रेक्टिफायरक चरणक संख्या उपलब्ध आउटपुट पावरक दक्षता बढ़ाबय लेल पुनः विन्यास योग्य अछि। उच्च उपलब्ध शक्ति कें लेल, एक बाहरी ऊर्जा भंडारण तत्व कें चार्ज कर कें लेल एक द्वितीयक पथ सक्रिय कैल जायत छै. मापल आरएफ इनपुट पावर संवेदनशीलता -14.8 डीबीएम अछि 1-वोल्ट सीसी आउटपुट पर। |
7314be5cd836c8f06bd1ecab565b00b65259eac6 | एल्गोरिदम क एकटा सूट क सर्वेक्षण जे बड़का दस्तावेज संग्रह क प्रबंधन क लेल समाधान प्रदान करैत अछि। |
f0eace9bfe72c2449f76461ad97c4042d2a7141b | एहि पत्र मे डब्लू बैंड मे एकटा उपन्यास एंटेना-इन-पैक (एआईपी) तकनीक प्रस्तावित कएल गेल अछि। ई प्रविधि विशेष मामलाक समाधानक लेल प्रस्तुत कएल गेल अछि जे धातुक प्याकेज उच्च यांत्रिक शक्ति केँ समायोजित करबाक लेल उपयोग कएल जाएत। बहुपरत कम तापमान सह-उत्पादित सिरेमिक (एलटीसीसी) प्रौद्योगिकी कें लाभ उठाकय, एंटीना कें विकिरण दक्षता कें बनाए राखल जा सकएय छै. एहि बीच, उच्च यांत्रिक शक्ति आ ढाल प्रदर्शन प्राप्त कएल जाइत अछि। ऐपीक एकटा प्रोटोटाइप तैयार कएल गेल अछि। प्रोटोटाइप एकीकृत एलटीसीसी एन्टेना, कम हानि फीडर, आ धातुक पैकेजक संग एक कोपरेड हॉर्न एपर्चरक गठन करैत अछि। ई एलटीसीसी फीडर लमीनेटेड वेव गाइड (एलडब्ल्यूजी) द्वारा साकार कएल गेल अछि। एलडब्लुजी गुहा जे एलटीसीसी मे दफन अछि, एन्टेना प्रतिबाधा बैंडविड्थ केँ विस्तार करबाक लेल उपयोग कएल जाइत अछि। विद्युत चुम्बकीय (ईएम) सिमुलेशन आ एन्टेना प्रदर्शनक माप रुचि कें सम्पूर्ण आवृत्ति रेंज पर नीक सं सहमत अछि. प्रस्तावित प्रोटोटाइप 88 सँ 98 GHz मे 10 GHz क -10-dB प्रतिबाधा बैंडविड्थ प्राप्त करैत अछि आ 89 GHz पर 12.3 dBi क शिखर लाभ प्राप्त करैत अछि। |
2077d0f30507d51a0d3bbec4957d55e817d66a59 | हमसभ सामान्य, अभिव्यंजक छवि पूर्वक कें सीखय कें लेल एकटा ढांचा विकसित करैत छी जे प्राकृतिक दृश्यक कें आंकड़ा कें पकड़ैत अछि आ एकर उपयोग विभिन्न प्रकार कें मशीन विजन कार्य कें लेल कैल जा सकय छै. ई दृष्टिकोण विस्तारित पिक्सेल पड़ोससभमे संभावित कार्यसभकेँ सीखैत परम्परागत मार्कोव यादृच्छिक क्षेत्र (एमआरएफ) मोडेलसभक विस्तार करैत अछि। क्षेत्रक क्षमताकेँ उत्पाद-ओफ-विशेषज्ञ ढाँचाक उपयोग कऽ कऽ मॉडेल कएल जाइत अछि जे बहुत रास रैखिक फिल्टर प्रतिक्रियाक गैर-रैखिक फलनक शोषण करैत अछि। पूर्ववर्ती एमआरएफ दृष्टिकोणक विपरीत, सभ मापदण्ड, जहिमे रैखिक फिल्टर सेहो शामिल अछि, प्रशिक्षण डाटा सँ सीखल जाइत अछि। हमसभ एहि क्षेत्रक विशेषज्ञक मोडलक क्षमताकेँ दूटा उदाहरण अनुप्रयोगसभ, छवि डेनोइजिंग आ छवि इनपेन्टिङक साथ प्रदर्शित करब, जे एकटा सरल, अनुमानित अनुमान योजनाक प्रयोगसँ लागू कएल गेल अछि। जखन कि मॉडल केँ सामान्य छवि डाटाबेस पर प्रशिक्षित कएल गेल अछि आ कोनो विशिष्ट अनुप्रयोगक लेल ट्यून नहि कएल गेल अछि, हमसभ परिणाम प्राप्त करैत छी जे विशेष तकनीकसभक संग प्रतिस्पर्धा करैत अछि आ सेहो श्रेष्ठ करैत अछि। |
214658334c581f0d18b9a871928e91b6e4f83be7 | ई विचार स्विच्ड कैपेसिटर टोपोलोजीक समान अछि जाहिमे वोल्टेज केँ संतुलित करबाक लेल बैटरीक कोशिकासभमे एक कैपेसिटर वा कैपेसिटर बैंक स्विच कएल जाइत अछि । चूंकि एक मूल बैटरी सेल मॉडल मे सेल क कैपेसिटिव प्रभाव के कारण कैपेसिटेंस शामिल अछि, एहि कैपेसिटिव प्रभाव क उपयोग सेल बैलेंसिंग मे कैल जा सकैत अछि। एहि प्रकार स्विच्ड कैपेसिटर टोपोलोजीमे इक्वलाइजर कैपेसिटरकेँ समाप्त कएल जा सकैत अछि आ बैटरीक कोशिकाकेँ एक-दोसराक साथ स्विच कएल जा सकैत अछि। ई तेजी सं ऊर्जा हस्तांतरण क अनुमति दैत अछि आ एहि सं तेजी सं समता प्राप्त होइत अछि। प्रस्तावित टोपोलोजी अतिरिक्त ऊर्जा भंडारण तत्वक आवश्यकताकेँ समाप्त करैत अछि जेना कि कैपेसिटर जे प्रायः पावर इलेक्ट्रॉनिक सर्किटमे विफल होइत अछि, अतिरिक्त ऊर्जा भंडारण तत्व द्वारा सम्मिलित हानिकेँ कम करैत अछि आ सर्किटक लागत आ मात्राकेँ सरल बनाबैत अछि आ नियंत्रण एल्गोरिदमकेँ सरल बनाबैत अछि। प्रस्तावित संतुलन परिपथक कार्यान्वयन अनुप्रयोगक आवश्यकताक अनुसार कएल जा सकैत अछि। प्रस्तावित टोपोलोजी MATLAB/Simulink वातावरणमे अनुकरण कएल गेल अछि आ स्विच्ड कैपेसिटर टोपोलोजीक तुलनामे संतुलन गतिक संदर्भमे बेहतर परिणाम देखाओल गेल अछि। सेल बैलेंसिङ सर्किट बैटरीक जीवन चक्र विस्तार करबाक लेल आ बैटरी सँ अधिकतम शक्ति निकाबाक लेल महत्वपूर्ण अछि। बैटरी पैकेजमे सेल संतुलनक लेल बहुत रास पावर इलेक्ट्रोनिक्स टोपोलोजीक प्रयोग कएल गेल अछि। सक्रिय कोशिका संतुलन टोपोलोजीसभ उच्च प्रदर्शन देखाबएबला कोशिकासँ ऊर्जा हस्तांतरित करैत अछि जे कम प्रदर्शन देखाबएबला कोशिकासभमे ऊर्जा भण्डारण तत्वसभक उपयोग करैत ब्याट्रीक कोशिकासभमे वोल्टेजकेँ संतुलित करबाक लेल जहिना इंडक्टर-कपेसिटर वा ट्रांसफार्मर-कपेसिटर वा स्विच्ड कन्डेसिटर वा स्विच्ड इन्डक्टरक संयोजन। एहि अध्ययनमे कोनो ऊर्जा भंडारण तत्वक उपयोग बिना सक्रिय संतुलन टोपोलोजी प्रस्तावित कएल गेल अछि। |
0c04909ed933469246defcf9aca2b71ae8e3f623 | एहि पुस्तकक दोसर संस्करणमे प्रमुख परिवर्तन सम्भाव्यताक पुनःप्राप्ति पर एकटा नव अध्यायक जोड़ अछि। ई अध्याय एहि लेल शामिल कएल गेल अछि किएक हमरा लगैत अछि जे ई सूचना पुनः प्राप्तिक अनुसंधानक सबसँ रोचक आ सक्रिय क्षेत्रसभमे सँ एक अछि। एहि क्षेत्रमे बहुत रास समस्याक समाधान होबाक बाँकी अछि, तेँ हमरा आशा अछि जे ई विशेष अध्याय ओहन लोक सभक लेल किछु मदतिदायक होयत जे एहि क्षेत्रमे ज्ञानक स्थितिकेँ आगा बढाबए चाहैत छथि। अन्य सब अध्याय कें अद्यतन कयल गेल अछि आ एहि मे शामिल विषयक कें हालिया कार्य कें शामिल कैल गेल अछि. ई पुस्तकक सामग्री सूचना विज्ञान (अथवा कम्प्युटर) विज्ञानक उन्नत स्नातक छात्र, पुस्तकालय विज्ञानक स्नातकोत्तर छात्र आ आईआर क्षेत्रक शोधकर्मी सभकेँ लक्षित अछि। किछु अध्याय, विशेष रूप सँ अध्याय 6 *, सरल रूप सँ किछु उन्नत गणितक प्रयोग करैत अछि। मुदा, आवश्यक गणितीय उपकरणसभकेँ आसानीसँ असंख्य गणितीय ग्रन्थसभसँ सीखि सकैत छी जे आब अस्तित्वमे अछि आ, कोनो स्थितिमे, सन्दर्भ देल गेल अछि जतए गणित होएत अछि। हमरा स्पष्ट रूप सँ व्याख्या करबाक संगहि संदर्भक घनत्वक संग संतुलन बनाबयके समस्याक सामना करए पडल छल। हम बहुत रास संदर्भ देबाक प्रलोभन मे छलहुँ मुदा हमरा डर छल जे ई सभ पाठक निरंतरता केँ नष्ट कऽ देत। हम मध्य मार्ग पर चलबाक प्रयास केलहुँ आ सूचना विज्ञान आ प्रौद्योगिकीक वार्षिक समीक्षाक संग प्रतिस्पर्धा नहि केलहुँ। सामान्यतः केवल ओ रचनाक उद्धरण देबाक लेल प्रोत्साहित कएल जाइत अछि जे कोनो सहज उपलब्ध रूपमे प्रकाशित भेल अछि, जेना कि कोनो पुस्तक वा पत्रिका। दुर्भाग्य सँ, IR मे बहुतो रोचक कार्य तकनीकी रिपोर्ट आ पीएचडी थीसिस मे निहित अछि। उदाहरणक लेल, कॉर्नेलमे SMART प्रणाली पर कएल गेल अधिकांश कार्य केवल रिपोर्टमे उपलब्ध अछि। सौभाग्य सँ एहि मे सँ बहुत रास आब राष्ट्रीय तकनीकी सूचना सेवा (यू.एस.) आ विश्वविद्यालय माइक्रोफिल्म्स (यू.के.) क माध्यम सँ उपलब्ध अछि। हम एहि स्रोतसभक उपयोग कयनाइ नहि छोड़ने छी, यद्यपि जँ एकहि सामग्री कोनो दोसर रूपमे अधिक सुलभ अछि तँ हम एकरा प्राथमिकता देने छी। हम अपन एहि योगदानक लेल बहुत रास लोक आ संस्थाक प्रति अपन आभारी छी जे ओ सभ हमरा सहयोग केलक अछि। हम पहिल बात ई कहए चाहब जे एहि पुस्तकमे लिखल अनेक विचारक लेल ओ सभ जिम्मेदार छथि मुदा ई जिम्मेवारी मात्र हमर अछि। हमर सभ सँ पैघ ऋण अछि करेन स्पार्क जोन्सक संग जे हमरा सिखौलनि जे सूचनाक पुनःप्राप्ति केँ एकटा प्रयोगात्मक विज्ञानक रूपमे अनुसंधान करी। निक जार्डिन आ रोबिन ... |
3cfbb77e5a0e24772cfdb2eb3d4f35dead54b118 | संदर्भ-पूर्वानुमानक मॉडल (जे बेसी सामान्यतः एम्बेडमेंट या न्यूरल भाषाक मॉडलक रूपमे जानल जाएत अछि) वितरणिक शब्दार्थक ब्लॉकमे नव बच्चा अछि। ई सब मॉडलक आसपासक चर्चाक बावजूद, साहित्य मे एखन धरि पूर्वानुमानात्मक मॉडलक संग क्लासिक, गणना-वेक्टर आधारित वितरणात्मक अर्थ-दृष्टिकोणक संग व्यवस्थित तुलनाक अभाव अछि। एहि पेपर मे, हम सब व्यापक मूल्यांकन करैत छी, व्याकरणिक शब्दार्थक कार्यक विस्तृत श्रृंखला पर आ बहुत रास परिमिति सेटिंग्स पर। परिणाम, हमरा सभक आश्चर्यक लेल, ई देखाबैत अछि जे चर्चा पूर्ण रूपसँ उचित अछि, किएक तँ संदर्भ-पूर्वानुमानक मॉडल अपन गणना-आधारित समकक्षसभक विरुद्ध पूर्ण आ गहन विजय प्राप्त करैत अछि। |
9ec20b90593695e0f5a343dade71eace4a5145de | 1 छात्र, विभाग. कम्प्युटर इन्जिनियरिङ्ग, वेसिट, महाराष्ट्र, भारत ---------------------------------------------------------------------------*** --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- अमूर्त डीप लर्निंग मेशिन लर्निंग मे अनुसंधानक लेल एकटा नव क्षेत्रक रूप मे अस्तित्व मे आयल अछि। एकर उद्देश्य मानव मस्तिष्क जकाँ कार्य करैक अछि, जे जटिल डाटा सँ सीखबाक आ संसाधित करबाक क्षमता रखैत अछि आ जटिल कार्यसभ केँ सुलझयबाक प्रयास सेहो करैत अछि। एहि क्षमताक कारण एकर प्रयोग विभिन्न क्षेत्रमे कएल गेल अछि जेना पाठ, ध्वनि, चित्र आदि। गहन शिक्षाक तकनीक द्वारा प्राकृतिक भाषाक प्रक्रिया प्रभावित होमए लागल अछि। ई शोध पत्र प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मे डीप लर्निंग कें हालिया विकास आ अनुप्रयोग पर प्रकाश डालैत अछि. |
cc13fde0a91f4d618e6af66b49690702906316ae | हाल के वर्ष मे क्लाउड कंप्यूटिंग आ बिग डाटा युग के विकास देखल गेल अछि, जे पारंपरिक निर्णय वृक्ष एल्गोरिदम के लेल चुनौती उत्पन्न करैत अछि। पहिल, जहिना डाटासेटक आकार बड्ड पैघ होइत जाइत अछि, निर्णयक वृक्ष निर्माणक प्रक्रिया काफी समय लगैत अछि। दोसर, कारण डाटा मेमोरी मे आब नहि फिट भऽ सकैत अछि, किछु गणना बाहरी स्टोरेज मे स्थानांतरित कएल जाएत अछि आ एहिसँ I/O लागत बढ़ैत अछि। एहि अन्तमे, हमसभ एक विशिष्ट निर्णय वृक्ष एल्गोरिथ्म, सी.४.५, लागू करबाक प्रस्ताव करैत छी, जे मेपरेड्यूस प्रोग्रामिंग मोडलक उपयोग करैत अछि। विशेष रूप सँ, हमसभ पारंपरिक एल्गोरिदम केँ नक्शा आ घटाब प्रक्रियाक श्रृंखलामे परिवर्तित करैत छी। एकर अतिरिक्त, हमसभ संचार लागतकेँ न्यूनतम करबाक लेल किछु डाटा संरचनासभक डिजाइन करैत छी । हमसभ विशाल डाटासेट पर व्यापक प्रयोग सेहो करैत छी। परिणाम ई दर्शाबैत अछि जे हमरसभक एल्गोरिथ्म समय दक्षता आ स्केलेबिलिटी दुनू प्रदर्शित करैत अछि। |
d73a71fa24b582accb934a9c2308567376ff396d | 3डी जियो डाटाबेस अनुसंधान 3डी शहरी नियोजन, पर्यावरण निगरानी, बुनियादी ढांचा प्रबंधन, आरंभिक चेतावनी या आपदा प्रबंधन आ प्रतिक्रिया जैना चुनौतीपूर्ण अनुप्रयोगक समर्थन करबाक लेल एक आशाजनक क्षेत्र अछि। ई क्षेत्रसभमे, जीआईएससाइन्स आ सम्बन्धित क्षेत्रसभमे अन्तर-विषयक अनुसन्धानके आवश्यकता अछि ताकि पैग भू-सन्दर्भित डाटा सेटसभक मोडलिङ, विश्लेषण, व्यवस्थापन आ एकीकरणके समर्थन कएल जा सकए, जे मानव गतिविधि आ भूभौतिक घटनासभक वर्णन करैत अछि । भू-डाटाबेस 2 डी मानचित्र, 3 डी भू-वैज्ञानिक मॉडल, आ अन्य भू-संदर्भित डाटा केँ एकीकृत करबाक लेल प्लेटफार्मक रूपमे कार्य कए सकैत अछि। मुदा, वर्तमान भू-डेटाबेस पर्याप्त 3D डाटा मोडेलिंग आ डाटा हैंडलिंग तकनीक प्रदान नहि करैत अछि। सतह आ मात्राक मॉडल संभालबाक लेल नव थ्रीडी जियो-डाटाबेस आवश्यक अछि। ई लेख पहिल बेर भू-डाटाबेस अनुसंधानक २५ वर्षक पूर्वदृष्टि प्रस्तुत करैत अछि। डाटा मॉडलिंग, मानक आ जियोडाटाक अनुक्रमणिकेँ विस्तृत रूपेँ चर्चा कएल गेल अछि। एहिमे अन्तर-विषयक अनुसंधानक लेल नव क्षेत्रक खोलबाक लेल थ्रीडी जियो-डाटाबेस कें विकासक लेल नव दिशा कें संबोधित कैल गेल अछि. प्रारम्भिक चेतावनी आ आपातकालीन प्रतिक्रियाक क्षेत्रमे दूटा परिदृश्य मानव आ भूभौतिक घटनाक संयुक्त व्यवस्थापनक प्रदर्शन करैत अछि। लेखक समापनमे खुला अनुसन्धानक समस्यासभ पर एक आलोचनात्मक दृष्टिकोण देल गेल अछि। & 2011 एल्सेवियर लिमिटेड सभ अधिकार सुरक्षित अछि. |
dce7a0550b4d63f6fe2e6908073ce0ce63626b0c | जहिना हमसभ रोबोटिक्स आ कृत्रिम बुद्धिमत्तामे स्वचालनक रस्तापर चलैत छी, हमरासभके अपन उपकरणसभके हमरासभसँ स्वतन्त्र रूपेँ कार्य करए लेल नैतिक निर्णय लेनेके मात्रामे वृद्धि कएनाए आवश् यक होएत अछि । मुदा नैतिक निर्णयक स्वचालन इंजीनियर आ डिजाइनरसभक लेल नव प्रश्न उठबैत अछि, जकरा ई निर्णय करए पडत जे ई काज कोना पूरा कएल जाए। उदाहरणक लेल, किछु नैतिक निर्णयमे कठिन नैतिक मामलासभ सम्मिलित अछि, जे फेरसँ प्रयोक्ताक इनपुटक आवश्यकता होएत अछि जँ हमसभ स्वायत्तता आ सूचित सहमतिक आसपास स्थापित मानदण्डसभक सम्मान करब । लेखक ई आ अन्य नैतिक विचारसभ पर विचार करैत अछि जे नैतिक निर्णय लेनेक स्वचालनक संग अछि। ओ किछु सामान्य नैतिक आवश्यकतासभक प्रस्ताव करैत अछि जे डिजाइन कक्षमे ध्यानमे राखल जाएत, आ एकटा डिजाइन उपकरणक स्केच करैत अछि जे डिजाइन प्रक्रियामे एकीकृत कएल जा सकैत अछि ताकि इंजीनियर, डिजाइनर, नैतिकतावादी, आ नीति निर्मातासभ निर्णय कऽ सकए जे नैतिक निर्णय-निर्माणक निश्चित रूपकेँ स्वचालित कएनाइ कतेक नीक होएत। |
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102153467f27d43dd1db8a973846d3ac10ffdc3c | स्वास्थ्य सेवा चीजक इन्टरनेट (आईओटी) प्रौद्योगिकीक सबसँ तेजीसँ विस्तारित अनुप्रयोग क्षेत्रसभमे सँ एक छी। आईओटी उपकरणक उपयोग दूरस्थ स्वास्थ्य निगरानीक लेल कएल जा सकैत अछि, जे दीर्घकालीन रोगक रोगीसभक लेल अछि, जेना हृदय रोग (सीवीडी) । ई पेपर मे हम ईसीजी विश्लेषण आ हृदयक धड़कनक निदानक लेल वर्गीकरणक लेल एकटा एल्गोरिथ्म विकसित करैत छी, आ एकरा आईओटी-आधारित एम्बेडेड प्लेटफार्म पर लागू करैत छी। ई एल्गोरिथ्म एकटा पहिरबाक योग्य ईसीजी निदान उपकरणक लेल हमर प्रस्ताव अछि, जे रोगी पर 24 घंटाक सतत निगरानीक लेल उपयुक्त अछि। हम ईसीजी विश्लेषणक लेल डिस्क्रीट वेवेलेट ट्रांसफॉर्म (डीडब्ल्यूटी) आ एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) वर्गीकरणक उपयोग करैत छी। सबसँ नीक वर्गीकरण सटीकता प्राप्त भेल अछि 98.9%, आकार 18 क विशेषता वेक्टर क लेल, आ 2493 समर्थन वेक्टर क लेल। गैलीलियो बोर्ड पर एल्गोरिदमक विभिन्न कार्यान्वयन, ई देखाबएमे मदति करैत अछि जे गणना लागत एहन अछि, जे ईसीजी विश्लेषण आ वर्गीकरण वास्तविक समयमे कएल जा सकैत अछि। |
44159c85dec6df7a257cbe697bfc854ecb1ebb0b | नव उद्घाटन कएल गेल जटिल शारीरिक संकेतक लेल अनुसंधान संसाधन, जे राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थानक राष्ट्रीय अनुसंधान संसाधन केन्द्रक तत्वावधानमे बनाओल गेल छल, एकर उद्देश्य कार्डियोवास्कुलर आ अन्य जटिल जैव चिकित्सा संकेतक अध्ययनमे वर्तमान शोध आ नव अनुसन्धानकेँ प्रोत्साहित करब अछि। संसाधनमे तीनटा परस्पर निर्भर घटक अछि। फिजियोबैंक एक विशाल आ बढि रहल अभिलेखागार अछि जे जैव चिकित्सा अनुसंधान समुदाय द्वारा उपयोगक लेल शारीरिक संकेत आ संबंधित डेटाक सु-वर्णित डिजिटल रिकार्डिंगक अछि। वर्तमानमे एहिमे स्वस्थ व्यक्तिक बहु-पैरामीटर हृदय-पल्मोनेरी, तंत्रिका आ अन्य जैव चिकित्सा संकेतसभक डाटाबेससभ आ जीवन-धमकीक धमकी देने अरिदमिया, हृदयक विफलता, निन्द्राक एप्निया, न्यूरोलॉजिकल विकारसभ आ वृद्धिक संग प्रमुख जन स्वास्थ्य प्रभावसभक संग विभिन्न प्रकारक अवस्थासभक रोगीसभक डाटाबेससभ शामिल अछि। फिजियोटूलकिट शारीरिक संकेत प्रसंस्करण आ विश्लेषणक लेल खुला स्रोतक सफ्टवेयरक एक लाइब्रेरी छी, क्लासिक तकनीक आ उपन्यास विधि दुनूक उपयोग करैत शारीरिक रूपसँ महत्वपूर्ण घटनाक पता लगाना आ सांख्यिकीय भौतिकी आ गैर-रेखीय गतिशीलता पर आधारित, संकेतसभक अन्तरक्रियात्मक प्रदर्शन आ विशेषता, नयाँ डेटाबेस निर्माण, शारीरिक आ अन्य संकेतसभक सिमुलेशन, विश्लेषण पद्धतिक मात्रात्मक मूल्यांकन आ तुलना, आ गैर-स्थिर प्रक्रियाक विश्लेषण। फिजियोनेट एक आनलाइन फोरम छी जे रेकर्ड कएल गेल जैव चिकित्सा संकेतसभ आ ओकर विश्लेषणक लेल खुला स्रोत सफ्टवेयरक प्रसार आ आदान-प्रदानक लेल अछि। ई डाटाक सहयोगात्मक विश्लेषण आ प्रस्तावित नव एल्गोरिदमक मूल्यांकनक लेल सुविधा प्रदान करैत अछि। ई PhysioBank डाटा आ PhysioToolkit सॉफ्टवेयरक लेल वर्ल्ड वाइड वेब (http://www.physionet.com) पर निःशुल्क इलेक्ट्रॉनिक पहुँच प्रदान करबाक अतिरिक्त अछि। org), PhysioNet विभिन्न स्तरक विशेषज्ञताक संग उपयोगकर्तासभके सहायताक लेल अनलाइन ट्यूटोरियलसभक माध्यमसँ सेवासभ आ प्रशिक्षण प्रदान करैत अछि। |
a92eac4415719698d7d2097ef9564e7b36699010 | उद्देश्य - सामाजिक लेखापरीक्षणक उपयोगिताक पहचान करब, जाहिसँ हितधारककेँ कॉर्पोरेट स्थिरता आ ओकर प्रदर्शनक आकलन आ रिपोर्टिंगमे शामिल कएल जाए। डिजाइन/विधि/दृष्टिकोण - एए१००० आ सामाजिक लेखापरीक्षण अध्ययनक ढाँचा पर आधारित ई पेपर हितधारक सहभागिता, सामाजिक लेखापरीक्षण आ कर्पोरेट स्थिरताकेँ जोड़ैत अछि, एहि दृष्टि सँ कर्पोरेट स्थिरताक समाधानक लेल संवाद आधारित सामाजिक लेखापरीक्षणक प्रयोग करबाक लेल। निष्कर्ष - ई पेपर कॉर्पोरेट स्थिरता आ सामाजिक लेखापरीक्षणक बीच एक मिलान क पहचान करैत अछि, किएक त दुनु कें उद्देश्य कोनो संगठनक सामाजिक, पर्यावरणीय आ आर्थिक प्रदर्शन मे सुधार करनाय अछि, हितधारकक कें व्यापक श्रेणी कें कल्याण कें ध्यान मे रखैत अछि आ प्रक्रिया मे हितधारक कें भागीदारी कें आवश्यकता होएयत छै. ई पेपर सुझाव दैत अछि जे हितधारकसभक सहभागिताक माध्यमसँ संवादक माध्यमसँ सामाजिक लेखापरीक्षणक उपयोग ट्रस्टसभ निर्माण, प्रतिबद्धताक पहिचान आ हितधारकसभ आ निगमसभक बीच सहयोगक प्रवर्द्धनक लेल कएल जा सकैत अछि। शोधक सीमा/प्रभाव - ई शोधक लेल सामाजिक लेखापरीक्षणक व्यवहार्यताक बारेमे आओर अनुभवजन्य शोधक आवश्यकता अछि जे कॉर्पोरेट स्थिरताक बारेमे आ संवाद आधारित सामाजिक लेखापरीक्षणक सीमाक निर्धारण करी। व्यावहारिक प्रभाव - सामाजिक लेखापरीक्षणक पहचान लोकतांत्रिक व्यापारिक समाजमे हितधारक आ निगमसभक बीच भिन्न-भिन्न हितसभक संतुलनक लेल उपयोगी संयन्त्रक रूपमे कएल गेल अछि । कॉर्पोरेट स्थायित्व कें विकास आ प्राप्ति मे सामाजिक लेखापरीक्षण कें आवेदन कें स्पष्ट रूप सं व्यावहारिक निहितार्थ छै. मौलिकता/मूल्य - ई पेपर व्यापार कें सततता कें दिशा मे बढ़ेबा मे मदद करएय मे संवाद आधारित सामाजिक लेखापरीक्षण कें प्रयोज्यता कें जांच करएयत छै. सामाजिक लेखापरीक्षणक उपयोग संवादक माध्यमसँ हितधारकसभक सहभागिताक माध्यमसँ कर्पोरेट सामाजिक आ पर्यावरणीय प्रदर्शनक आकलन आ प्रतिवेदनक प्रक्रियाक रूपमे विश्वास निर्माण, प्रतिबद्धताक पहिचान आ हितधारकसभ आ निगमसभक बीच सहयोगक प्रवर्द्धनक लेल कएल जा सकैत अछि। |
915c4bb289b3642489e904c65a47fa56efb60658 | हमसभ छवि परिवर्तन समस्या पर विचार करब, जतय एकटा इनपुट छविकेँ आउटपुट छविमे परिवर्तित कएल जाएत अछि। हाल के विधि एहि तरहक समस्याक लेल आम तौर पर आउटपुट आ ग्राउण्ड ट्रुथ इमेजसभक बीच प्रति पिक्सेल हानिक उपयोग करैत फीड-फॉरवर्ड कन्वल्यूशनल न्यूरल नेटवर्कसभक प्रशिक्षण करैत अछि । समानांतर कार्यसँ देखायल गेल अछि जे पूर्व प्रशिक्षित नेटवर्कसँ निकाएल गेल उच्च-स्तरक विशेषतासभक आधारमे अवधारणात्मक हानि कार्यकेँ परिभाषित आ अनुकूलित कए उच्च-गुणवत्ताक छविसभ उत्पन्न कएल जा सकैत अछि। हमसभ दुनू दृष्टिकोणक लाभकेँ मिलाबैत छी, आ छवि परिवर्तन कार्यक लेल फीड-फॉरवर्ड नेटवर्ककेँ प्रशिक्षित करबाक लेल धारणा हानि फलनक उपयोगक प्रस्ताव करैत छी। हम छवि शैली हस्तांतरण पर परिणाम देखाबए छी, जतए एक फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क वास्तविक समयमे गेट्स द्वारा प्रस्तावित अनुकूलन समस्याक समाधान करबाक लेल प्रशिक्षित कएल गेल अछि। अनुकूलन आधारित पद्धतिक तुलनामे, हमरसभक नेटवर्क समान गुणात्मक परिणाम दैत अछि मुदा तीन क्रमक तीव्रतासँ अछि। हमसभ एकटा चित्रक सुपर-रिजोल्यूशनक प्रयोग सेहो करैत छी, जहिमे प्रति-पिक्सेलक हानिकेँ धारणाक हानिसँ प्रतिस्थापित कयने दृश्य रूपेँ सुखद परिणाम प्राप्त करैत छी। |
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929a376c6fea1376baf40fc2979cfbdd867f03ab | लोसी इमेज कम्प्रेशन विधि सँ हमेशा विभिन्न अप्रिय कलाकृतिय कें संपीडित परिणाम मे शामिल कैल जाइत अछि, विशेष रूप सं कम बिट-रेट पर. हाल के वर्ष मे, जेपीईजी संपीडित छवि क लेल बहुत प्रभावी सॉफ्ट डिकोडिंग विधि प्रस्तावित कएल गेल अछि। मुदा, हमरा सभक ज्ञानमे जे जेपीईजी 2000 संकुचित चित्रक सॉफ्ट डिकोडिंग पर बहुत कम काज कएल गेल अछि। विभिन्न कम्प्युटर दृष्टि कार्यमे कन्भोल्युशन न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) क उत्कृष्ट प्रदर्शनसँ प्रेरित भऽ हमसभ जेपीईजी 2000 क लेल एक नरम डिकोडिंग विधि प्रस्तुत करैत छी जकर उपयोग बहु बिट-रेट संचालित डीप सीएनएन द्वारा कएल जाएत अछि। अधिक विशेष रूप सँ, प्रशिक्षण चरण मे, हमसभ बहुत रास उच्च गुणवत्ताक प्रशिक्षण चित्र आ विभिन्न कोडिङ बिट-रेटमे संबंधित जेपीईजी 2000 संकुचित चित्रक उपयोग करैत गहन सीएनएनक श्रृंखलाकेँ प्रशिक्षित करैत छी। परीक्षण चरणमे, इनपुट संकुचित छविक लेल, निकटतम कोडिंग बिट-रेट सँ प्रशिक्षित सीएनएन चयनित होइत अछि ताकि नरम डिकोडिंग कएल जा सके। विस्तृत प्रयोगसभ प्रस्तुत सॉफ्ट डिकोडिंग फ्रेमवर्कक प्रभावकारिताक प्रदर्शन करैत अछि, जे जेपीईजी 2000 संकुचित छविसभक दृश्य गुणस्तर आ उद्देश्य स्कोरमे बहुत सुधार करैत अछि। |
cfa092829c4c7a42ec77ab6844661e1dae082172 | बिटकॉइन एकटा नव अवधारणाक परिचय देलक अछि जे सम्भावित रूप सँ सम्पूर्ण इन्टरनेटमे क्रांति ला सकैत अछि आ एहिसँ बैंकिंग, सार्वजनिक क्षेत्र आ आपूर्ति श्रृंखला सहित अनेक प्रकारक उद्योगसभमे सकारात्मक प्रभाव पड़ैत अछि। ई नवोन्मेष छद्म-अनामिकता पर आधारित अछि आ एकर अभिनव विकेन्द्रीकृत वास्तुकला पर आधारित अछि जे ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी पर आधारित अछि। ब्लॉकचेन लेन-देन आधारित अनुप्रयोगक दौड़ केँ आगाँ बढ़ा रहल अछि, जाहि मे एक केंद्रीकृत प्राधिकरणक आवश्यकताक बिना विश्वास स्थापित करबाक, व्यावसायिक प्रक्रियाक भीतर जवाबदेही आ पारदर्शिता केँ बढ़ावा देबाक आवश्यकता अछि। मुदा, एक ब्लॉकचेन लेजर (उदाहरणक लेल, बिटकॉइन) बहुत जटिल होएत अछि आ विशेष उपकरण, जकरा सामूहिक रूप सँ "ब्लॉकचेन एनालिटिक्स" कहल जाइत अछि, आवश्यक अछि ताकि व्यक्ति, कानून प्रवर्तन एजेंसी आ सेवा प्रदाता एकरा खोज, अन्वेषण आ दृश्य रूपमे देख सकए। पिछला वर्षक दौरान, कैको विश्लेषणात्मक उपकरणसभक विकास कएल गेल अछि जे क्षमतासभक साथ, उदाहरणक लेल, संबंधक नक्शा बनाबए, लेनदेनक प्रवाहक जाँच करए आ फोरेंसिक जांचकेँ बढ़ाबएके तरीकाक रूपमे अपराधक उदाहरणसभकेँ फिल्टर करए अनुमति दैत अछि। ई पेपर ब्लॉकचेन विश्लेषणात्मक उपकरणक वर्तमान स्थिति पर चर्चा करैत अछि आ एकर अनुप्रयोगक आधार पर एक विषयगत वर्गीकरणक मॉडल प्रस्तुत करैत अछि। ई भविष्यक विकास आ अनुसन्धानक लेल खुला चुनौतिकेँ सेहो जाँच करैत अछि। |
2e5fadbaab27af0c2b5cc6a3481c11b2b83c4f94 | हमसभ एकटा नव समस्याक परिचय दैत छी, जे फोटोग्राफरक पहचान करैक अछि जे फोटोक पाछाँ अछि। एहि समस्याक समाधानक लेल वर्तमान कम्प्युटर दृष्टि तकनीकक व्यवहार्यताक अन्वेषण करबाक लेल, हमसभ ४१ प्रसिद्ध फोटोग्राफर द्वारा लेल गेल १८०,००० सँ बेसी चित्रक एकटा नव डेटासेट बनाएलहुँ। ई डाटासेटक उपयोग करैत, हमसभ फोटोग्राफरक पहिचानमे विभिन्न प्रकारक विशेषतासभ (निम्न आ उच्च स्तरक, सीएनएन विशेषतासभ सहित) क प्रभावकारिताक जाँच केलौं। हमसभ एहि कार्यक लेल एकटा नव गहन संवृतिक तंत्रिका जालकेँ प्रशिक्षित केलहुँ। हमरा सभक परिणाम देखबैत अछि जे उच्च स्तरक विशेषता निम्न स्तरक विशेषता सँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि। हमसभ एहि सीखल गेल नमुनासभक प्रयोग करैत गुणात्मक परिणाम प्रदान करैत छी जे फोटोग्राफरसभक बीच भेद करबाक लेल हमरासभक पद्धतिक क्षमतामे अन्तरदृष्टि दैत अछि, आ हमरासभकेँ विशेष फोटोग्राफरसभके शूट केने बारेमे रोचक निष्कर्ष निकालने अनुमति दैत अछि। हमसभ अपन पद्धतिक दूटा अनुप्रयोगक प्रदर्शन सेहो करब। |
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24281c886cd9339fe2fc5881faf5ed72b731a03e | मैप रिड्यूस आ एकर भिन्नतासभ कमोडिटी क्लस्टरमे पैघ पैमानाक डाटा-गहन अनुप्रयोगसभ लागू करबामे अत्यधिक सफल रहल अछि । मुदा, एहिमे सँ अधिकांश प्रणालीसभ एक एसाइक्लिक डाटा फ्लो मोडलक आसपास बनाएल गेल अछि जे अन्य लोकप्रिय अनुप्रयोगसभक लेल उपयुक्त नहि अछि । ई पेपर एहेन अनुप्रयोगसभक एक वर्ग पर केन्द्रित अछि: जे बहुतो समांतर परिचालनसभमे डाटाक कार्य सेटक पुनः उपयोग करैत अछि। एहिमे बहुत रास पुनरावर्ती मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, संगहि अन्तर्क्रियात्मक डाटा विश्लेषण उपकरणसभ सेहो शामिल अछि। हमसभ स्पार्क नामक एकटा नव ढाँचाक प्रस्ताव करैत छी जे ई अनुप्रयोगसभक समर्थन करैत अछि जबकि मैपरेड्यूसक स्केलेबिलिटी आ फेल टॉलरेंसकेँ बरकरार रखैत अछि। ई लक्ष्य प्राप्त करबाक लेल, स्पार्क एक अमूर्त परिचय दैत अछि जकरा लचीला वितरित डाटासेट (आरडीडी) कहल जाइत अछि। आरडीडी एकटा रीड-ओनली संग्रह छी जे मेसिनसभक एक समूहमे विभाजन कएल गेल वस्तुसभक संग्रह छी जे पुनः निर्माण कएल जा सकैत अछि यदि कोनो विभाजन नष्ट भऽ जाए तँ। स्पार्क पुनरावर्ती मशीन लर्निंग जॉब मे 10 गुना सँ हडोप सँ बेहतर प्रदर्शन क सकैत अछि, आ एकर उपयोग 39 जीबी डाटासेट क लेल उप-सेकेण्ड प्रतिक्रिया समय क संग इंटरैक्टिव रूप स क्वेरी करबाक लेल कएल जा सकैत अछि। |
03ff3f8f4d5a700fbe8f3a3e63a39523c29bb60f | वाक्यकेँ सही रूपमे प्रस्तुत करबाक क्षमता भाषाक बोधक लेल महत्वपूर्ण अछि। हमसभ एक संवृत वास्तुकलाक वर्णन करैत छी जकरा डायनामिक संवृत तंत्रिका जाल (डीसीएनएन) कहल जाइत अछि जकरा हमसभ वाक्यसभक अर्थिक मोडलिङक लेल अपनाबैत छी। ई नेटवर्क डायनामिक के-मैक्स पूलिंग, एकटा वैश्विक पूलिंग परिचालनक उपयोग करैत अछि जे रैखिक क्रममे अछि। ई संजाल विभिन्न लम्बाइक इनपुट वाक्यसभक संभालैत अछि आ वाक्य पर एकटा फीचर ग्राफ उत्पन्न करैत अछि जे स्पष्ट रूपसँ छोट आ दीर्घ-अवधिक सम्बन्धसभकेँ पकड़बाक क्षमता राखैत अछि। ई संजाल कोनो पार्स ट्री पर निर्भर नहि अछि आ कोनो भाषा पर आसानी सँ लागू अछि। हमसभ डीसीएनएनकेँ चारिटा प्रयोगमे परिक्षण केलौं: छोट पैमानाक द्विआधारी आ बहु-वर्गक भावनाक पूर्वानुमान, छह-तरफा प्रश्न वर्गीकरण आ दूरस्थ पर्यवेक्षण द्वारा ट्विटर भावनाक पूर्वानुमान। पहिल तीन टास्क मे नेटवर्क उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करैत अछि आ अन्तिम टास्क मे २५% सँ बेसी त्रुटि कमीक अपेक्षा सबस मजबूत बेसलाइनक संबंध मे। |
ff5c193fd7142b3f426baf997b43937eca1bbbad | बहुस्तरीय इन्वर्टर प्रौद्योगिकी हालहिमे उच्च-शक्ति मध्यम-वोल्टेज ऊर्जा नियंत्रणक क्षेत्रमे एक बहुत महत्वपूर्ण विकल्पक रूपमे उभरि गेल अछि। ई पेपर सभसँ महत्वपूर्ण टोपोलोजी प्रस्तुत करैत अछि जेना डायोड-क्लैम्प्ड इन्वर्टर (न्यूट्रल-पॉइंट क्लैम्प्ड), कंडेसिटर-क्लैम्प्ड (फ्लाइंग कंडेसिटर), आ कैस्केडेड मल्टीसेल अलग डीसी स्रोतसभक साथ। नव उभरल टोपोलोजी जेना असममित हाइब्रिड सेल आ नरम-स्विचड मल्टीलेवल इन्वर्टर पर सेहो चर्चा कएल गेल अछि। ई पेपर कन्व्हर्टरसभक परिवारक लेल विकसित कएल गेल सबसँ प्रासंगिक नियन्त्रण आ मोडुलेशन विधिसभ प्रस्तुत करैत अछि: बहुस्तरीय साइनसॉइडल पल्सविड्थ मोडुलेशन, बहुस्तरीय चयनात्मक हार्मोनिक उन्मूलन, आ स्पेस-वेक्टर मोडुलेशन। विशेष ध्यान एहि कन्वर्टरसभक नवीनतम आ अधिक प्रासंगिक अनुप्रयोगसभ जहिना लेमिनेटर, कन्वेयर बेल्ट, आ एकीकृत पावर-फ्लो नियन्त्रकसभक लेल समर्पित अछि। पुनः उत्पन्न भार आपूर्ति करै वाला इन्वर्टरसभक लेल इनपुट पक्षमे सक्रिय फ्रंट एंडक आवश्यकताक सेहो चर्चा कएल गेल अछि, आ सर्किट टोपोलॉजी विकल्पसभ सेहो प्रस्तुत कएल गेल अछि । अन्तमे, परिधीय विकासक क्षेत्रसभ जहिना उच्च-वोल्टेज उच्च-शक्ति उपकरणसभ आ ऑप्टिकल सेंसरसभ आ भविष्यक विकासक लेल अन्य अवसरसभक सम्बोधन कएल गेल अछि । |
Subsets and Splits