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d1ee87290fa827f1217b8fa2bccb3485da1a300e | बैगिंग प्रेडिक्टर एकटा प्रेडिक्टरक बहुविध संस्करण उत्पन्न करबाक आ एकर उपयोग एक समग्र प्रेडिक्टर प्राप्त करबाक लेल एक विधि छी। संचयन एकटा संख्यात्मक परिणामक भविष्यवाणी करैत समय संस्करणसभमे औसत करैत अछि आ एकटा वर्गक भविष्यवाणी करैत समय बहुलता मतदान करैत अछि। बहुविध संस्करणक निर्माण लर्निंग सेटक बूटस्ट्रैप प्रतिकृति बनाकय आ एकरा नव लर्निंग सेटक रूपमे उपयोग करैत कएल जाइत अछि। वास्तविक आ अनुकरित डाटा सेट पर परीक्षण वर्गीकरण आ प्रतिगमन वृक्ष आ रैखिक प्रतिगमन मे उपसमूह चयनक उपयोग करैत देखाबैत अछि जे बैगिंग सटीकता मे पर्याप्त लाभ प्रदान कए सकैत अछि। महत्वपूर्ण तत्व अछि पूर्वानुमान पद्धतिक अस्थिरता। यदि सीखय बला सेट कें परेशान करय सं पूर्वानुमानक निर्माण मे महत्वपूर्ण परिवर्तन भ सकएय छै, त बैगिंग सटीकता मे सुधार भ सकएय छै. |
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0b440695c822a8e35184fb2f60dcdaa8a6de84ae | हालहिमे आरजीबी-डी कैमरा जहिना किनेक्ट सेंसरक सफलतासँ थ्रीडी डाटा आधारित कम्प्युटर अनुप्रयोगक व्यापक संभावना देखाओल गेल अछि। मुदा, मानक परीक्षण डाटाबेसक अभावमे, ई आकलन करब कठिन अछि जे एहि अत्याधुनिक इमेजिंग सेंसरसँ चेहरा पहिचान तकनीक कोना लाभान्वित भ सकैत अछि। किनेक्ट आ चेहरा पहिचानक अनुसंधानक बीच संबंध स्थापित करबाक लेल, एहि पेपरमे, हमसभ किनेक्ट सेंसर पर आधारित पहिल सार्वजनिक रूपसँ उपलब्ध चेहरा डाटाबेस (यानी, किनेक्टफेसडीबी१) प्रस्तुत करैत छी। डाटाबेसमे विभिन्न डाटा मोडालिटीसभ (अच्छी तरहसँ संरेखित आ प्रोसेस्ड २-डी, २.५-डी, ३-डी, आ भिडियो आधारित चेहरा डाटा) आ बहुमुखी चेहराक भेरिएशनसभ अछि । हमसभ प्रस्तावित डाटाबेस पर मानक चेहरा पहिचानक विधिसभक प्रयोग करैत बेन्चमार्क मूल्यांकन कएल, आ स्कोर-स्तरक फ्यूजनद्वारा आरजीबी डाटाक साथ गहराई डेटाक एकीकरण करैत प्रदर्शनमे लाभक प्रदर्शन कएल । हमसभ किनेक्टक ३-डी छविसभ (किनेक्टफेसडीबीसँ) क तुलना पारंपरिक उच्च-गुणवत्ताक ३-डी स्कैन (एफआरजीसी डाटाबेससँ) सँ फेस बायोमेट्रिक्सक सन्दर्भमे केलौं, जे फेस रिकग्निशन अनुसन्धानक लेल प्रस्तावित डाटाबेसक अनिवार्यताक खुलासा करैत अछि। |
a85275f12472ecfbf4f4f00a61514b0773923b86 | वायरलेस प्रौद्योगिकी आ समर्थनक बुनियादी ढाँचा मे प्रगति उपयोगकर्ताक गतिविधि कें सीमित करय बिना हर जगह वास्तविक समय मे स्वास्थ्य देखभाल आ फिटनेस निगरानी कें लेल अभूतपूर्व अवसर प्रदान करैत अछि. शरीरमे, शरीरपर आ शरीरक चारू कात रखल गेल ताररहित कनेक्टेड लघु संवेदक आ एक्ट्यूएटरसभ चिकित्सा, जीवनशैली आ मनोरञ्जन अनुप्रयोगसभक समर्थनक लेल शारीरिक संकेतसभक निरन्तर, स्वचालित आ अप्रत्यक्ष निगरानीक लेल एक शरीर क्षेत्र नेटवर्क बनाबैत अछि। BAN प्रौद्योगिकी विकासक प्रारम्भिक चरणमे अछि, आ एकरा व्यापक रूपसँ स्वीकार करैक लेल कैको शोध चुनौतीसभ पर विजय प्राप्त करए पड़त। एहि लेखमे हमसभ बैनक आवेदन, कार्यात्मक आ तकनीकी आवश्यकतासभक मूल सेटक अध्ययन करब । हमसभ मौलिक अनुसन्धानक चुनौतीसभ जहिना स्केलेबिलिटी (डाटा रेट, पावर कंसम्पशन आ ड्यूटी साइकलक हिसाबसँ), एन्टेना डिजाइन, हस्तक्षेप न्यूनीकरण, सहअस्तित्व, क्वालिटी अफ सपोर्ट, विश्वसनीयता, सुरक्षा, गोपनीयता आ ऊर्जा दक्षता पर सेहो चर्चा करैत छी । नव उभरल बाज़ारक लेल तैयार कएने कैकटा उम्मीदवार प्रौद्योगिकीक मूल्यांकन कएल गेल अछि आ ओकर गुण आ दोष पर प्रकाश डालल गेल अछि। ई पुस्तक BANs सँ संबंधित मानकीकरण गतिविधिसभक संक्षिप्त रूपमे अवलोकन सेहो प्रस्तुत करैत अछि। |
f4abebef4e39791f358618294cd8d040d7024399 | ई रिपोर्ट फिटबिट फ्लेक्स पारिस्थितिक तंत्रक विश्लेषणक वर्णन करैत अछि। हमरसभक उद्देश्य अछि (1) डाटाक वर्णन करब जे फिटबिट अपन प्रयोक्तासभसँ एकत्रित करैत अछि, (2) डाटा जे फिटबिट अपन प्रयोक्तासभके उपलब्ध कराबैत अछि, आ (3) डाटाक पुनर्प्राप्तिक विधि जे उपकरण मालिकसभक लेल उपलब्ध नहि कराओल गेल अछि। हमरा सभक विश्लेषण चारिटा अलग-अलग हमला भेक्टर केँ कवर करैत अछि. पहिने, हमसभ फिटबिट उपकरणक सुरक्षा आ गोपनीयता गुणक विश्लेषण करब। फेर, हमसभ ब्लूटूथक आवागमन देखैत छी जे फिटबिट उपकरण आ स्मार्टफोन वा व्यक्तिगत कम्प्युटरक बीच पठाओल जाइत अछि समक्रमणक दौरान। तेसर, हमसभ फिटबिट एंड्राइड एप्लिकेशनक सुरक्षाक विश्लेषण करैत छी । अंतमे, हमसभ फिटबिट स्मार्टफोन वा कम्प्युटर एप्लिकेसन आ फिटबिट वेब सेवाक बीच नेटवर्क ट्राफिकक सुरक्षा गुणक अध्ययन करैत छी । हमसभ ई प्रमाण प्रदान करैत छी जे फिटबिट अनावश्यक रूपेँ नजदीकक फ्लेक्स उपकरणसभक बारेमे जानकारी प्राप्त करैत अछि किछ परिस्थितिमे। हमसभ एहि बातक प्रमाण दैत छी जे फिटबिट अपन उपकरणक मालिककेँ सभटा एकत्रित आंकड़ाक संग उपलब्ध नहि करैत अछि। असल मे, हमरा सभकेँ प्रति मिनटक गतिविधि डाटाक प्रमाण भेटल जे फिटबिट वेब सेवामे पठाओल जाइत अछि मुदा मालिककेँ नहि देल जाइत अछि। हमसभ ईहो पता लगेलहुँ जे फिटबिट उपकरणसभमे एमएसी पता कहियो बदलि नहि जाइत अछि, जे प्रयोगकर्तासभक संग संबंधक आक्रमणकेँ सक्षम बनबैत अछि। BTLE क्रेडेंशियल नेटवर्क पर TLS पर युग्मित उपकरणक दौरान सेहो प्रकट होइत अछि, जे MITM आक्रमण द्वारा रोकल जा सकैत अछि। अंतमे, हमसभ ई देखाबए छी जे वास्तविक उपयोगकर्ता गतिविधि डाटा प्रामाणिक कएल गेल अछि आ नैनो पाठमे प्रदान कएल गेल नहि अछि एक एंड-टू-एंड आधार पर डिवाइस सँ फिटबिट वेब सेवाक लेल। |
3007a8f5416404432166ff3f0158356624d282a1 | ग्राफ अमूर्तकरण बहुत रास अनुप्रयोगसभक लेल आवश्यक अछि, यथा सहयोगात्मक फिल्टरिंग जहिना जटिल मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदमके निष्पादित करबामे सबसँ छोट मार्ग खोजबसँ । कच्चा डाटा सँ विभिन्न अनुप्रयोगक लेल ग्राफ निर्माण चुनौतीपूर्ण भ रहल अछि, कारण डेटामे घातीय वृद्धि, संगहि पैघ पैमानाक ग्राफ प्रोसेसिंगक आवश्यकता अछि। ग्राफ निर्माण एकटा डेटा-समानान्तर समस्या अछि, एहि कार्यक लेल MapReduce नीक उपयुक्त अछि। हमसभ ग्राफ निर्माणक जटिलतासभकेँ हटाबए लेल ग्राफ एक्सट्रैक्ट-ट्रान्सफॉर्म-लोड (ईटीएल) क लेल एक स्केलेबल फ्रेमवर्क ग्राफबिल्डर विकसित केने छी, जहिमे ग्राफ निर्माण, तालिका, परिवर्तन, विभाजन, आउटपुट स्वरूपण, आ क्रमबद्धता शामिल अछि। ग्राफबिल्डर जावामे लिखल गेल अछि, प्रोग्रामिंगक सुगमताक लेल, आ ई मैपरेड्यूस मोडलक उपयोग करैत स्केल करैत अछि। ई लेखमे, हमसभ ग्राफबिल्डरक लेल प्रेरणा, एकर वास्तुकला, म्यापरेड्यूस एल्गोरिदम, आ फ्रेमवर्कक प्रदर्शन मूल्यांकनक वर्णन करैत छी । चूँकि बड़का ग्राफकेँ भंडारण आ प्रसंस्करणक लेल एकटा क्लस्टरमे विभाजित कएल जाएत अछि आ विभाजनक विधिसभक प्रदर्शनमे महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ैत अछि, हमसभ विभिन्न ग्राफ विभाजनक विधिसभक विकास करैत छी आ ओकर प्रदर्शनक मूल्यांकन करैत छी । हमसभ एहि फ्रेमवर्क केँ https://01.org/graphbuilder/ पर सेहो खोलैत छी। |
2e526c2fac79c080b818b304485ddf84d09cf08b | काल संबंधी डाटा खननक उद्देश्य ऐतिहासिक डाटामे पैटर्न खोजब छी। हमरा सभक काज डाटा सँ समयक पैटर्न निकालि लक्षित घटनाक घटनाक पूर्वानुमान करबाक दृष्टिकोणक प्रस्ताव करैत अछि, जेना कि होस्ट नेटवर्क पर कंप्यूटर हमला, वा वित्तीय संस्थानसभमे धोखाधड़ीक लेनदेन। हमरा सभक समस्याक सूत्रण दूटा प्रमुख चुनौतीक प्रदर्शन करैत अछि: 1) हमसभ घटनाकेँ वर्गीय विशेषता द्वारा विशेषता मानल जाइत अछि आ असमान अंतराल-आगमन समय प्रदर्शित करैत छी; एहन धारणा शास्त्रीय समय-श्रृंखला विश्लेषणक दायरासँ बाहर अछि, 2) हमसभ लक्ष्य घटनाकेँ अत्यधिक दुर्लभ मानैत छी; भविष्यवाणीक तकनीककेँ वर्ग-असंतुलन समस्यासँ निपटबाक चाही। हमसभ एकटा कुशल एल्गोरिथ्मक प्रस्ताव करैत छी जे घटनाक भविष्यवाणी समस्याकेँ लक्ष्य घटनासँ पहिनेक सभटा लगातार घटनासभक लेल खोजमे परिवर्तित कऽ उपर्युक्त चुनौतीसभक सामना करैत अछि। वर्ग असंतुलनक समस्याक समाधान अल्पसंख्यक वर्ग पर विशेष रूप सँ पैटर्नक खोज द्वारा कएल जाइत अछि; पैटर्नक भेदभावक शक्ति केँ अन्य वर्गक विरुद्ध मान्य कएल जाइत अछि। पैटर्न कें फेर पूर्वानुमान कें लेल नियम आधारित मॉडल मे जोड़ल जाएत छै. हमरा सभक प्रयोगात्मक विश्लेषण घटनाक्रमक प्रकारकेँ इंगित करैत अछि जाहिमे लक्षित घटनाक सटीक भविष्यवाणी कएल जा सकैत अछि। |
0a54d2f49bda694071bbf43d8e653f5adf85be19 | डाटा माइनिंग सिस्टमक उद्देश्य पैटर्नक खोज करब आ डाटाबेसमे दर्ज तथ्यसँ उपयोगी जानकारी निकालनाए अछि। ई उद्देश्यक लेल व्यापक रूपसँ अपनाएल गेल दृष्टिकोण उपलब्ध डाटाक वर्णनात्मक मॉडलक गणनाक लेल विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करब अछि। एहिमे, हमसभ एहि अनुसन्धान क्षेत्रमे एकटा मुख्य चुनौतीक अन्वेषण करैत छी, जे कि तकनीकसभक विकास अछि जे पैघ आ संभवतः भौतिक रूपसँ वितरित डाटाबेस तक स्केल करैत अछि। मेटा-लर्निंग एक तकनीक छी जे उच्च स्तरक वर्गीकरणक गणना करबाक प्रयास करैत अछि (या वर्गीकरणक मॉडल), जकरा मेटा-क्लासिफायर कहल जाइत अछि, जे किछ प्रिंसिप्ल्ड फैशनमे बहु वर्गीकरणक एकीकृत करैत अछि जे अलग-अलग डेटाबेस पर अलग-अलग गणना कएल जाइत अछि। ई अध्ययन मेटा लर्निंगक वर्णन करैत अछि आ जेएएम सिस्टम (जावा एजेन्ट्स फॉर मेटा लर्निंग) प्रस्तुत करैत अछि, जे एकटा एजेंट आधारित मेटा लर्निंग सिस्टम अछि जे पैघ पैमानाक डाटा माइनिंगक लेल अछि। विशेष रूप सँ, ई वितरित डाटा खनन प्रणालीक लेल कैको महत्वपूर्ण आवश्यकताक पहचान करैत अछि आ ओकर समाधान करैत अछि जे केन्द्रीकृत या होस्ट-आधारित प्रणालीक तुलनामे अतिरिक्त जटिलता सँ उत्पन्न होइत अछि। वितरित प्रणालीक विभिन् न प्लेटफार्मसभक संग व्यवहार करबाक आवश्यकता भऽ सकैत अछि, बहु डेटाबेससभ आ (संभवतः) विभिन्न योजनासभक संग, डाटा साइटसभ बीच संचारक लेल स्केलेबल आ प्रभावकारी प्रोटोकलसभक डिजाइन आ कार्यान्वयनक संग, आ अन्य पीयर डाटा साइटसभ सँ प्राप्त जानकारीक चयनात्मक आ दक्ष उपयोगक संग। दोसर महत्वपूर्ण समस्या, आन्तरिक विमर्श आंशिक रूप सँ आईबीएम फेलोशिप द्वारा समर्थित। डाटा माइनिंग प्रणाली जे अनदेखी नहि कएल जाएत, पहिल, नव प्राप्त जानकारीक लाभ उठाबैक क्षमता अछि जे पहिने उपलब्ध नहि छल जखन मॉडलक गणना कएल गेल छल आ एकरा मौजूदा मॉडलसभक संग जोड़ल गेल छल, आ दोसर, नव मशीन लर्निंग विधि आ डाटा माइनिंग टेक्नोलोजीक समावेश करबाक लचीलापन। हम सभ एहि प्रश्नक जाम कें संदर्भ मे जांच करब आ व्यापक अनुभवजन्य अध्ययन कें माध्यम सं विभिन्न प्रस्तावित समाधानक मूल्यांकन करब. |
b00672fc5ff99434bf5347418a2d2762a3bb2639 | एम्बेडेड उपकरण सभ ठाम उपलब्ध भ गेल अछि, आ ई सभ गोपनीयता-संवेदनशील आ सुरक्षा-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगक श्रेणीमे प्रयोग कएल जाइत अछि। ई सभ उपकरणसभमे अधिकतर स्वामित्व प्राप्त सफ्टवेयर चलाबैत अछि, आ सफ्टवेयरक आन्तरिक कार्यकालक बारेमे कम दस्तावेज उपलब्ध अछि। किछु मामला मे, हार्डवेयर आ सुरक्षा तंत्रक लागत सँ स्वयं उपकरणक उपयोग असंभव भ सकैत अछि। एहन वातावरणमे मौजूद साफ्टवेयरक विश्लेषण करब चुनौतीपूर्ण अछि, मुदा आवश्यक अछि, जँ साफ्टवेयर बग आ कमजोरिक संग जुड़ल जोखिमसँ बचेबाक चाही। असलमे, हालके अध्ययनसभ बजारमे उपलब्ध कैको एम्बेडेड उपकरणसभमे बैकडोरसभक उपस्थितिके खुलासा केलक अछि । ई पेपरमे, हम फर्मलाइसे प्रस्तुत करैत छी, जे एक द्विआधारी विश्लेषण फ्रेमवर्क अछि जे एम्बेडेड डिवाइसेज़ पर चलैत फर्मवेयरक विश्लेषणक समर्थन करैत अछि। फर्मलाइक एकटा प्रतीकात्मक निष्पादन इंजन आ तकनीकसभक उपर बनाएल गेल अछि, जेना कि एकर स्केलेबिलिटी बढाबैक लेल प्रोग्राम स्लाइसिंग । एकर अतिरिक्त, फर्मलाइसे प्रामाणिकता बाईपास दोषक एकटा उपन्यास मॉडलक उपयोग करैत अछि, जे आक्रमणकारीक विशेषाधिकार प्राप्त कार्यसभ केँ निष्पादित करबाक लेल आवश्यक इनपुट निर्धारित करबाक क्षमता पर आधारित अछि। हमसभ फर्मलाइकक मूल्यांकन तीनटा व्यावसायिक रूपसँ उपलब्ध उपकरणसभक फर्मवेयर पर केलौं, आ ओइमे सँ दूमे प्रमाणीकरण बाइपास बैकडोरक पता लगाबएमे सक्षम भेलौं। एकर अतिरिक्त, फर्मलाइसे ई निर्धारित कए सकैत छल जे तेसर फर्मवेयर नमूना मे बैकडोर बिना अनधिकृत क्रेडेंशियल कें ज्ञान कें बिना हमलावर द्वारा शोषण नहि कएल जा सकय छल. |
6949a33423051ce6fa5b08fb7d5f06ac9dcc721b | खरीद प्रक्रियामे धोखाधड़ीक व्यवहारक पता लगाबय लेल प्रक्रिया खननक उपयोगक सैद्धान्तिक आ व्यावहारिक मूल्य पर एक केस स्टडी सारांश ई थीसिस प्रक्रिया खनन आ धोखाधड़ीक पता लगाबय पर छह मासक शोध अवधिक परिणाम प्रस्तुत करैत अछि। ई शोधक उद्देश्य छल शोधक प्रश्नक उत्तर देब जे प्रक्रिया खननक उपयोग धोखाधड़ीक पता लगाबयमे कोना कएल जा सकैत अछि आ धोखाधड़ीक पता लगाबयमे प्रक्रिया खननक उपयोगक लाभ की अछि। साहित्यक अध्ययनक आधार पर ई प्रक्रिया खनन आ एकर विभिन्न पहलु आ तकनीकक सिद्धांत आ अनुप्रयोगक चर्चा प्रदान करैत अछि। साहित्यक अध्ययन आ एक डोमेन विशेषज्ञक संग साक्षात्कार दुनू कें उपयोग करैत, धोखाधड़ी आ धोखाधड़ी कें पता लगाबय कें अवधारणाक पर चर्चा कैल गेल छै. ई परिणामसभक संग प्रक्रिया खनन आ धोखाधडी पता लगाबय पर मौजूदा केस स्टडीसभक विश्लेषणक संग संयोजन कएल गेल अछि, जाहिमे प्रक्रिया खननक प्रयोग खरीद प्रक्रियामे संभावित धोखाधडीक पता लगाबय लेल कएल जाएत अछि। ई केस स्टडीक अनुभव आ परिणामक आधार पर, 1+5+1 पद्धति कें प्रथम कदमक रूप मे सिद्धान्तक संचालनक दिशा मे प्रस्तुत कैल गेल अछि, जाहि मे सलाह देल गेल अछि कि धोखाधड़ी कें पता लगाबय कें कोशिश करैत समय प्रक्रिया खनन तकनीक कें व्यवहार मे कोना उपयोग कैल जा सकय छै. ई शोधपत्र तीन निष्कर्ष प्रस्तुत करैत अछि: (1) प्रक्रिया खनन धोखाधड़ीक पता लगाबय लेल एकटा मूल्यवान अतिरिक्त अछि, (2) 1+5+1 अवधारणाक उपयोग करि संभवतः धोखाधड़ीक व्यवहारक सूचककेँ पता लगबय सम्भव छल (3) धोखाधड़ीक पता लगाबय लेल प्रक्रिया खननक व्यावहारिक उपयोग वर्तमान उपकरणक खराब प्रदर्शन द्वारा कम कएल गेल अछि। प्रविधि आ उपकरण जे प्रदर्शन समस्या सँ ग्रसित नहि अछि ओ नियमित डाटा विश्लेषण प्रविधिक अतिरिक्त अछि, प्रतिस्थापनक बजाय, या त प्रक्रिया आ संभावित धोखाधड़ीक व्यवहारमे नव, त्वरित, वा अधिक आसानीसँ प्राप्त कएल जाएबला अंतर्दृष्टि प्रदान करैत अछि। ओक्कामक रेजर: " कोनो चीजक व्याख्या करबाक लेल आवश्यक संस्थाक संख्यामे आवश्यक मात्रासँ बेसी वृद्धि नहि करबाक चाही" |
8aef832372c6e3e83f10532f94f18bd26324d4fd | ज्ञान आधारित प्रश्न उत्तरक मौजूदा प्रणाली प्रायः छोट-छोट एनोटेड प्रशिक्षण डाटा पर निर्भर करैत अछि। यद्यपि सम्बन्ध निष्कर्षण जका उथला तरीका डाटाक अभावमे मजबूत अछि, ओ अर्थपूर्ण पार्सिंग जका गहन अर्थ प्रतिनिधित्व विधिसँ कम अभिव्यंजक अछि, एहि प्रकारसँ बहुविध बाधासभक समावेश करैत प्रश्नसभक उत्तर देबमे असफल अछि । एहि ठाम हमसभ विकिपिडियासँ अतिरिक्त प्रमाणसभक साथ सम्बन्ध निकासी पद्धति केँ सशक्त बना कऽ ई समस्याकेँ कम करैत छी । हमसभ पहिने न्यूरल नेटवर्क आधारित रिलेसन एक्सट्रैक्टर प्रस्तुत करब जे फ्रीबेस सँ उम्मीदवारक उत्तर प्राप्त करएत, आ फेर विकिपिडिया पर अनुमान लगाओत जे एहि उत्तरसभक वैधता सुनिश्चित करत। वेब क्वेश्चन प्रश्न उत्तर डाटासेट पर प्रयोगसँ ई देखाइए रहल अछि जे हमर विधि 53.3% क एफ 1 प्राप्त करैत अछि, जे अत्याधुनिक पद्धति पर पर्याप्त सुधार अछि। |
16edc3faf625fd437aaca1527e8821d979354fba | कल्याण एक जटिल निर्माण अछि जे इष्टतम अनुभव आ कार्यशीलता सँ संबंधित अछि। कल्याण पर वर्तमान शोध दूटा सामान्य दृष्टिकोण सँ प्राप्त भेल अछि: हेडोनिक दृष्टिकोण, जे खुशी पर ध्यान केंद्रित करैत अछि आ सुख प्राप्ति आ दर्द सँ बचबाक संदर्भ मे कल्याणक परिभाषा दैत अछि; आ यूडैमोनिक दृष्टिकोण, जे अर्थ आ आत्म-साक्षात्कार पर ध्यान केंद्रित करैत अछि आ कल्याणक परिभाषा दैत अछि जाहि डिग्रीक संदर्भ मे व्यक्ति पूर्ण रूप सँ कार्यरत अछि। ई दुनूक विचारसँ विभिन्न शोध केन्द्र आ ज्ञानक एक समूह उत्पन्न भेल अछि जे किछ क्षेत्रमे भिन्न अछि आ किछ क्षेत्रमे पूरक अछि। बहुस्तरीय मोडलिङ आ निर्माण तुलनाक सम्बन्धमे नव पद्धतिगत विकास शोधकर्तासभकेँ क्षेत्रक लेल नव प्रश्नसभ तैयार करबाक अनुमति दऽ रहल अछि। ई समीक्षा कल्याणक प्रकृति, एकर पूर्ववर्ती, आ समय आ संस्कृतिमे एकर स्थिरताक सम्बन्धमे दुनूक दृष्टिकोणसँ अनुसन्धान पर विचार करैत अछि। |
ac8c2e1fa35e797824958ced835257cd49e1be9c | ई पेपर सूचना प्रौद्योगिकी आ संगठनात्मक सीखना पर उभरैत शोध साहित्यक समीक्षा आ मूल्यांकन करैत अछि। अर्थ आ माप कें विषय पर चर्चा करला के बाद, हम अनुसंधान कें दू मुख्य धारा कें पहचान आ मूल्यांकन करब: अध्ययन जे संगठनात्मक सीख कें अवधारणाक कें संगठनात्मक सीख कें समर्थन कें लेल सूचना प्रौद्योगिकी कें लागू करएय आ उपयोग करय कें प्रक्रिया मे लागू करएय; आ संगठनात्मक सीख कें समर्थन कें लेल सूचना प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगक कें डिजाइन सं संबंधित अध्ययन. अनुसंधानक पूर्व धारासँ, हमसभ निष्कर्ष निकालैत छी जे अनुभव कार्यान्वयनक सफलतामे महत्वपूर्ण, मुदा अनिश्चित भूमिका निभबैत अछि; शिक्षा औपचारिक प्रशिक्षण आ अभ्यासमे सहभागिता दुनूक माध्यमसँ प्राप्त कएल जाइत अछि; संगठनात्मक ज्ञानक बाधासभकेँ अन्य संगठनसभसँ सीखलासँ पार कएल जा सकैत अछि; आ कि नव प्रविधिसभक सीखल एकटा गतिशील प्रक्रिया अछि जकर विशेषता अपेक्षाकृत संकीर्ण अवसरक खिड़कीसभ अछि । बादक धारा सँ, हमसभ निष्कर्ष निकालैत छी जे संगठनात्मक स्मृति सूचना प्रणालीक लेल वैचारिक डिजाइन कलाकृति विकासमे मूल्यवान योगदान अछि; शिक्षाक माध्यमसँ प्रणालीसभक माध्यमसँ शिक्षाक वृद्धि कएल जाइत अछि जे संचार आ प्रवचनक समर्थन करैत अछि; आ सूचना प्रविधि संगठनात्मक शिक्षाके सक्षम आ अक्षम दुनू करबाक क्षमता रखैत अछि । वर्तमानमे, ई दुनु धारा एक-दोसरासँ स्वतन्त्र रूपेँ बहैत अछि, अपन निकट वैचारिक आ व्यावहारिक सम्बन्धक बावजूद। हमसभ सलाह दैत छी जे सूचना प्रौद्योगिकी आ संगठनात्मक सीखना पर भविष्यक शोध अधिक एकीकृत तरीकासँ होए, संगठनात्मक सीखनाक स्थित प्रकृतिकेँ मान्यता दे, वितरित संगठनात्मक स्मृति पर ध्यान केन्द्रित करए, व्यवहारमे कलाकृतिक प्रभावकारिताक प्रदर्शन करए, आ संबंधित क्षेत्रमे प्रासंगिक शोध निष्कर्षक लेल खोज करए। |
654d129eafc136bf5fccbc54e6c8078e87989ea8 | एहि कार्यमे बहु-मोड बीम-फॉर्मिंग ७७-जीएचजेड आवृत्ति-संरचित सतत-तरंग रडार प्रणाली प्रस्तुत कएल गेल अछि। चारिटा ट्रांससीवर चिपसभक साथ प्रसारण पथमे एकीकृत इनफेस/क्वाड्रेट मोड्युलेटरसभक प्रयोग एक साथ छोटो दूरीक आवृत्ति-विभाजन बहु-पहुँच (एफडीएमए) बहु-इनपुट बहु-आउटपुट (एमआईएमओ) आ एक दीर्घ दूरीक प्रसारण चरणबद्ध-सरणी (पीए) रडार प्रणालीक संग एके एन्टेनासभक साथ साकार करबाक लेल कएल जाइत अछि । ई एफडीएमए एमआईएमओ रडारसभक उच्च कोणात्मक रिजोल्यूशन आ पीए प्रसारण एन्टेनासभक उच्च-लाभ आ निर्देश्य बीमके संयोजन करैत अछि । एहि अवधारणाक उपयोग चारिटा एंटीना आ प्राप्तिक पथमे डिजिटल बीमफार्मिंगक विधिसभक लेल एक रैखिक एंटीना सरणीक लेल संभावित लाभकेँ देखाबैक लेल कैको माप कएल गेल छल। |
60611349d1b6d64488a5a88a9193e62d9db27b71 | ई रिपोर्ट थकानक पता लगाबय आ भविष्यवाणी करय बला मौजूदा तकनीकक समीक्षा करैत अछि। उपलब्ध विभिन्न प्रौद्योगिकीक संबंधमे डाटा विश्वव्यापी स्रोतसभक विस्तृत विविधता सँ एकत्रित कएल गेल छल। एहि रिपोर्टक पहिल भाग मे प्रौद्योगिकीक वर्तमान शोध आ विकासक स्थिति आ संवेदनशीलता, विश्वसनीयता, वैधता आ स्वीकार्यताक प्रमुख मुद्दाक संबंध मे प्रौद्योगिकीक स्थितिक सारांश देल गेल अछि। दोसर भागमे परिवहनमे प्रौद्योगिकीक भूमिकाक मूल्यांकन कएल गेल अछि आ अन्य प्रवर्तन आ नियामक ढाँचाक विरूद्ध प्रौद्योगिकीक स्थान पर टिप्पणी कएल गेल अछि, विशेष रूपसँ अस्ट्रेलिया आ न्यूजीलैंडमे। रिपोर्टक लेखकक निष्कर्ष अछि जे हार्डवेयर टेक्नोलोजीकेँ कम्पनीक थकान प्रबंधन प्रणालीक रूपमे कहियो प्रयोग नहि कएल जाएत। हार्डवेयर प्रौद्योगिकी कें केवल अंतिम विकल्प कें रूप मे सुरक्षा उपकरण कें रूप मे क्षमता छै. तैयो, हार्डवेयर टेक्नोलोजीक उत्पादन वास्तविक समयक जोखिम आकलन प्रदान करए लेल कम्पनीक थकान प्रबंधन प्रणालीमे उपयोगी भ सकैत अछि। मुदा हार्डवेयर टेक्नोलोजीक आउटपुट प्रबंधन प्रणालीमे एकमात्र इनपुट नहि होएबाक चाही। अन्य इनपुट कम सँ कम मान्य सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी, कर्तव्यक लेल फिटनेसक पारस्परिक आकलन आ कार्यभार, शेड्यूल आ रोस्टरक अन्य जोखिम आकलनसँ आएत। उद्देश्य: जानकारीक लेल: भारी वाहनक चालकसभमे थकानक प्रबंधनमे थकानक पता लगाबए आ भविष्यवाणी तकनीकसभक स्थानक बारेमे बुझबाक लेल। |
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0ee1916a0cb2dc7d3add086b5f1092c3d4beb38a | पास्कल विजुअल ऑब्जेक्ट क्लासेस (वीओसी) चुनौती दृश्य वस्तु श्रेणी मान्यता आ पता लगाबय मे एकटा बेंचमार्क अछि, जे दृष्टि आ मशीन लर्निंग समुदायक कें छवि आ एनोटेशन आ मानक मूल्यांकन प्रक्रियाक कें मानक डेटासेट प्रदान करैत अछि. २००५ सँ वर्तमान तक प्रतिवर्ष आयोजित कएल जाएत, ई चुनौती आ एकर संबद्ध डाटासेट वस्तु पता लगाबैक लेल मानकक रूपमे स्वीकार कएल गेल अछि। ई पेपर डाटासेट आ मूल्यांकन प्रक्रियाक वर्णन करैत अछि। हमसभ वर्गीकरण आ पता लगाबैक लेल मूल्यांकन कएल गेल पद्धतिमे अत्याधुनिक स्थितिक समीक्षा करैत छी, विश्लेषण करैत छी कि पद्धति सांख्यिकीय रूपसँ भिन्न अछि, इमेजसँ की सीखैत अछि (उदाहरणक लेल, वस्तु वा ओकर संदर्भ), आ कि विधि सभकेँ आसान या भ्रमित करैत अछि। ई पेपर तीन वर्षक इतिहासमे सीखल गेल सबकसँ समाप्त होइत अछि आ भविष्यमे सुधार आ विस्तारक लेल दिशा-निर्देशक प्रस्ताव करैत अछि। |
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40e06608324781f6de425617a870a103d4233d5c | एकर बाद, ज्ञान प्रबंधन तंत्र कें परिचालन कें लेल, सतत नवोन्मेष कें प्रक्रिया मे ज्ञान संपत्ति कें तीन स्रोत, मेटा-मॉडल आ मैक्रो प्रक्रिया कें एकीकृत करि एक पदानुक्रमित मॉडल कें निर्माण कैल गेल छै. ई मोडल ज्ञान आ नवोन्मेषक बीचक जटिल सम्बन्धकेँ चारि स्तरमे विघटित करैत अछि। व्यावहारिक प्रभाव - पूर्वक शोध मे ज्ञान प्रबंधन प्रथाक बारे मे सीखल गेल सबक के अनुसार, नवाचार कें लेल ज्ञान प्रबंधन परियोजनाक सफल कार्यान्वयन कें लेल ज्ञान प्रबंधन कें तीन दृष्टिकोण कें एक-दोसराक संग सहयोग करएय कें चाही; आ पदानुक्रमित मॉडल नवाचार कें लेल ज्ञान प्रबंधन कें प्रणाली कें लागू करएय कें लेल एक उपयुक्त वास्तुकला प्रदान करैत अछि. मौलिकता/मूल्य - ज्ञान व्यवस्थापनक मेटा-मोडल आ मैक्रो प्रक्रिया स्पष्ट करैत अछि जे ज्ञान व्यवस्थापनक अगिला पीढी मूल्य सृजनमे कोना सहायता कऽ सकैत अछि आ सिस्टम सोचक दृष्टिकोणसँ सतत नवोन्मेषक समर्थन कए सकैत अछि। पदानुक्रमित मॉडल निरंतर नवोन्मेषक प्रक्रियामे जटिल ज्ञान गतिशीलताकेँ चित्रण करैत अछि। उद्देश्य ई शोधक उद्देश्य नवोन्मेष लेल ज्ञान प्रबंधन (केएम) क तंत्र केँ बुझनाइ अछि आ उद्यमसभक लेल सतत नवोन्मेष मे केएम गतिविधिसभक लाभ उठाबैक लेल एक दृष्टिकोण प्रदान करब अछि। डिजाइन/विधि/दृष्टिकोण - बहु-विषयक क्षेत्रसभसँ साहित्यक समीक्षा करैत ज्ञान, केएम आ नवोन्मेषक अवधारणाक जांच कएल गेल अछि। ज्ञानक सृजन आ ज्ञानक उपयोग: नवोन्मेष लेल दूटा मुख्य गतिविधिसभक पहचानक संग ज्ञानक भौतिक, मानवीय आ तकनीकी परिप्रेक्ष्यकेँ अलग कएल गेल अछि। एकर बाद सतत नवोन्मेषक लेल एकटा आवश्यक आवश्यकता - एक आन्तरिकरण चरण परिभाषित कएल गेल अछि। प्रणालीगत सोच आ मानव केन्द्रित दृष्टिकोण अपनयबाक उद्देश्य अछि नवोन्मेषक लेल ज्ञानक प्रबंधनक तंत्रक बारेमे व्यापक समझ प्रदान करब। निष्कर्ष - आंतरिककरणक चरण केँ शामिल करैत ज्ञान प्रबंधन पर आधारित निरंतर नवोन्मेषक एक नेटवर्किंग प्रक्रियाक प्रस्ताव कएल गेल अछि। ज्ञान व्यवस्थापनक तीन दृष्टिकोणक अनुसार, नवोन्मेष मे संगठनात्मक ज्ञानक तीन स्रोतक पहचान कएल गेल अछि। एकर बाद नवोन्मेषक दूटा मुख्य गतिविधि कें आधार पर, सतत नवोन्मेष कें लेल ज्ञान प्रबंधन कें तंत्र कें मॉडल कर कें लेल एक मेटा-मॉडल आ एक मैक्रो प्रक्रिया कें प्रस्तावित कैल गेल छै. |
1dba1fa6dd287fde87823218d4f03559dde4e15b | ई पेपर प्राकृतिक भाषा एनोटेशन क उपयोग सँ सीखल गेल रणनीति आ सबक प्रस्तुत करैत अछि ताकि स्टार्ट सूचना अभिगम प्रणाली मे प्रश्नक उत्तर देबाक सुविधा देल जा सके। |
77fbbb9ff612c48dad8313087b0e6ed03c31812a | तरल क्रिस्टल बहुलक (एलसीपी) एक सामग्री छी जे संभावित उच्च प्रदर्शन माइक्रोवेव सब्सट्रेट आ पैकेजिंग सामग्रीक रूपमे ध्यान प्राप्त केलक अछि । ई जाँचमे मिलिमिटर-वेव आवृत्ति लेल एलसीपीक विद्युत गुणक निर्धारण करबाक लेल विभिन्न विधिसभक प्रयोग कएल गेल अछि। माइक्रोस्ट्रिप रिंग रेजोनेटर आ कैविटी रेजोनेटरक नाप 30 गीगाहर्ट्ज सँ बेसी एलसीपीक डाइलेक्ट्रिक स्थिर (/spl epsi//sub r/) आ हानि स्पर्शरेखा (tan/spl delta/) क लक्षणक लेल कएल जाइत अछि। मापल गेल डाइलेक्ट्रिक स्थिर ३.१६ क निकट स्थिर देखाओल गेल अछि आ हानि स्पर्शरेखा ०.००४९ सँ नीचा रहल अछि। एकर अतिरिक्त, विभिन्न प्रसारण लाइनसभ विभिन्न एलसीपी सब्सट्रेट मोटाईमे निर्मित कएल जाइत अछि आ हानि विशेषतासभ २ सँ ११० गीगाहर्ट्ज प्रति सेन्टिमिटर डेसिबलमे देल जाइत अछि । 110 गीगाहर्ट्ज पर प्रसारण लाइनक शिखर क्षति 0.88-2.55 डीबी/सेमीक बीच भिन्न होइत अछि, जे लाइनक प्रकार आ ज्यामिति पर निर्भर करैत अछि। ई परिणाम पहिल बेर देखाबैत अछि जे एलसीपी मे उत्कृष्ट डाइलेक्ट्रिक गुण अछि आ एकर प्रयोग मिलिमिटर तरंगक आवृत्तिमे कएल जा सकैत अछि। |
cb84ef73db0a259b07289590f0dfcb9b8b9bbe79 | ई पेपर एक हाइब्रिड रेडियो फ्रीक्वेंसी (आरएफ) आ पीजोइलेक्ट्रिक पातर फिल्म पॉलीविनाइलिडेन फ्लोराइड (पीवीडीएफ) क कंपन ऊर्जा हार्वेस्टरक वर्णन करैत अछि। परजीवी क्षमता आ असतत प्रेरकक प्रतिरोधक विशेषताक उपयोग करैत, प्रस्तावित हार्वेस्टर न केवल 15 हर्ट्ज कंपन ऊर्जा केँ हटा दैत अछि बल्कि 915 मेगाहर्ट्ज लचीला चांदी-इंक आरएफ डायपोल एंटीनाक रूपमे सेहो काज करैत अछि। एकर अतिरिक्त, एक इंटरफेस सर्किट, जहिमे छह-चरण डिक्सन आरएफ-टू-डीसी कन्वर्टर आ डायोड ब्रिज रेक्टिफायर शामिल अछि, जे हाइब्रिड हार्वेस्टरक आरएफ आ कंपन आउटपुटकेँ रेसिस्टिव लोडकेँ पावर देबाक लेल डीसी सिग्नलमे परिवर्तित करैत अछि, एकर मूल्यांकन कएल गेल अछि। आरएफ सँ डीसी कनवर्टर आ -८ डीबीएम इनपुट आरएफ पावरक उपयोग करैत अधिकतम २०.९ μक सीसी आउटपुट पावर खुला सर्किट आउटपुट वोल्टेजक ३६% पर प्राप्त कएल जाइत अछि जखन कि ३ जी कंपन उत्तेजना सँ प्राप्त सीसी पावर अधिकतम २.८ μW धरि पहुँचैत अछि खुला सर्किट वोल्टेजक ५१% पर। प्रयोगात्मक परिणाम देखबैत अछि जे परीक्षण कएल गेल हाइब्रिड हार्वेस्टिंग सिस्टम एक साथ 7.3 μW DC शक्ति उत्पन्न करैत अछि, जखन हार्वेस्टर सँ 3 W EIRP 915 MHz ट्रांसमीटरक दूरी 5.5 m अछि, आ 1.8 g कंपन त्वरण शिखर सँ 1.8 μW DC शक्ति। |
d8e8bdd687dd588b71d92ff8f6018a1084f85437 | मानव इन्टरनेटक उपयोग करबाक तरीका जकाँ, यन्त्र सभ इन्टरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) पारिस्थितिकी तंत्रक मुख्य प्रयोक्ता होएत। एहि लेल, डिवाइस-टू-डिवाइस (डी2डी) संचार आईओटी क एक अंतर्निहित हिस्सा होएबाक उम्मीद अछि। उपकरणसभ बिना कोनो केन्द्रीकृत नियन्त्रणक एक-दोसरसँ स्वायत्त रूपमे संवाद करत आ मल्टीहोप तरीकासँ सूचना एकत्रित, साझा आ अग्रेषित करबाक लेल सहयोग करत। वास्तविक समय मे प्रासंगिक सूचना एकत्रित करबाक क्षमता आईओटी क मूल्य क लाभ उठयबाक लेल महत्वपूर्ण अछि, किएक त एहन सूचना कें बुद्धिमत्ता मे परिवर्तित कैल जेतय, जे एकटा बुद्धिमान वातावरण कें निर्माण कें सुविधा प्रदान करतय. अंततः, एकत्रित कएल गेल सूचनाक गुणवत्ता निर्भर करैत अछि जे यन्त्र कतेक स्मार्ट अछि। एकर अतिरिक्त, ई संचार यन्त्रसभ विभिन्न नेटवर्किंग मानकसभक साथ कार्य करत, एक-दोसराक साथ अन्तराल कनेक्टिविटी अनुभव कऽ सकैत अछि, आ एकरामे सँ बहुत रास संसाधन सीमित रहत । ई विशेषतासभ सँ नेटवर्कमे कैको समस्या उत्पन्न होइत अछि जकरा पारम्परिक रूटिंग प्रोटोकलसभ समाधान नहि कऽ सकैत अछि । फलस्वरूप, उपकरणसभके बुद्धिमान डी टू डी संचार प्राप्त करैक लेल बुद्धिमान रूटिंग प्रोटोकलसभक आवश्यकता होएत । हम सभ एहि बातक अवलोकन प्रस्तुत करैत छी जे आईओटी पारिस्थितिक तंत्र मे बुद्धिमान डी2डी संचार कोना प्राप्त कएल जा सकैत अछि। विशेष रूप सँ, हमसभ एहि बात पर ध्यान केन्द्रित करैत छी जे कोन तरहें अत्याधुनिक रूटिंग एल्गोरिदम आईओटी मे बुद्धिमान डी2डी संचार प्राप्त कए सकैत अछि। |
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766c251bd7686dd707acd500e80d7184929035c6 | ट्रैफिक लाइट डिटेक्शन (टीएलडी) दुनूक महत्वपूर्ण हिस्सा अछि, दुनूक बुद्धिमान वाहन आ ड्राइविंग असिस्टेंस सिस्टम (डीएएस) । अधिकांश टीएलडी क लेल सामान्य ई अछि जे ओ छोट आ निजी डाटासेट पर मूल्यांकन कएल जाएत अछि जे कोनो देल गेल विधि क सटीक प्रदर्शन निर्धारित करब कठिन बना दैत अछि। ई पेपरमे हम सभ अत्याधुनिक, रियल टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सिस्टम यू ओनली लुक वन्स (YOLO) क उपयोग करैत छी, जे सार्वजनिक LISA ट्रैफिक लाइट डाटासेट पर उपलब्ध अछि, जे VIVA-चैलेंज द्वारा उपलब्ध अछि, जाहिमे उच्च संख्यामे एनोटेड ट्रैफिक लाइट्स अछि, जे विभिन्न प्रकाश आ मौसमक स्थितिमे कैद कएल गेल अछि। YOLO ऑब्जेक्ट डिटेक्टर दिनक क्रममे 90.49% क प्रभावशाली एयूसी प्राप्त करैत अछि, जे VIVAchallenge मे नवीनतम एसीएफ प्रविष्टिक तुलनामे 50.32% क सुधार अछि। एसीएफ डिटेक्टरक समान प्रशिक्षण विन्यासक उपयोग करैत, योलो डिटेक्टर 58.3%क एयूसी धरि पहुँचैत अछि, जे 18.13%क वृद्धिमे अछि। |
136b9952f29632ab3fa2bbf43fed277204e13cb5 | दृश्य वर्गीकरण कम्प्युटर दृष्टिमे एकटा मौलिक समस्या अछि। मुदा, दृश्य बुझबाक अनुसंधान वर्तमानमे प्रयोग कएल जाए बला डाटाबेससभक सीमित दायरासँ सीमित अछि जे दृश्य श्रेणीसभक पूर्ण विविधताकेँ पकड़ने नहि अछि। वस्तु वर्गीकरणक लेल मानक डाटाबेसमे सैकड़ों विभिन्न वर्गक वस्तुसभ अछि, दृश्य श्रेणीक सभसँ पैग उपलब्ध डाटासेटमे मात्र १५ वर्ग अछि । एहि पेपर मे हम व्यापक दृश्य UNderstanding (SUN) डाटाबेस प्रस्तावित करैत छी जेमे 899 श्रेणी आ 130,519 छवि अछि। हमसभ ३९७टा नीकसँ नमूनाकृत श्रेणीक उपयोग कएने छी दृश्य मान्यताक लेल असंख्य अत्याधुनिक एल्गोरिदमक मूल्यांकन करबाक लेल आ प्रदर्शनक नव सीमा स्थापित करबाक लेल। हम सभ मानव दृश्य वर्गीकरणक प्रदर्शनकेँ मापैत छी सूर्यक डाटाबेस पर आ एकर तुलना कम्प्यूटेशनल विधिसँ करैत छी। एकर अतिरिक्त, हमसभ बेसी पैघ दृश्यसभक भितरमे एम्बेड कएल गेल दृश्यसभक पता लगाबय लेल एक सूक्ष्म-अंकित दृश्य प्रतिनिधित्वक अध्ययन करैत छी । |
eb06182a2817d06e82612a0c32a6c843f01c6a03 | ई पेपर एक तंत्रिका जनक मॉडलक प्रस्ताव करैत अछि, अर्थात् Table2Seq, जे तालिकाक आधार पर प्राकृतिक भाषाक वाक्य उत्पन्न करैत अछि। विशेष रूप सँ, ई मॉडल एकटा तालिकाकेँ निरंतर वेक्टरसभमे मैप करैत अछि आ फेर तालिकाक अर्थशास्त्रक उपयोग कऽ प्राकृतिक भाषाक वाक्य उत्पन्न करैत अछि। दुर्लभ शब्द, उदाहरणक लेल, संस्था आ मूल्य, सामान्यतः तालिकामे देखाइ दैत अछि, हमसभ एक लचीला प्रतिलिपि संयन्त्र विकसित करैत छी जे चयनपूर्वक तालिकासँ सामग्रीकेँ आउटपुट अनुक्रममे प्रतिलिपि करैत अछि। हमसभ व्यापक प्रयोग कऽ कऽ अपन Table2Seq मोडलक प्रभावकारिता आ डिजाइन कएल गेल प्रतिलिपि संयन्त्रक उपयोगिताक प्रदर्शन करैत छी । WIKIBIO आ SIMPLEQUESTIONS डाटासेट पर, Table2Seq मॉडल ब्लू-४ स्कोरक हिसाबसँ क्रमशः 34.70 सँ 40.26 आ 33.32 सँ 39.12 मे अत्याधुनिक परिणाममे सुधार करैत अछि। एकर अतिरिक्त, हमसभ एक ओपन-डोमेन डाटासेट विकिट्याबलटेक्स्ट निर्माण करैत छी जहिमे ४९६२ टेबुलक लेल १३,३१८ वर्णनात्मक वाक्यसभ अछि । हमरसभक Table2Seq मॉडल 38.23क BLEU-4 स्कोर प्राप्त करैत अछि जे WIKITABLETEXT टेम्पलेट-आधारित आ भाषा-आधारित दृष्टिकोणसँ बेसी अछि। एकर अतिरिक्त, खोज इंजन सँ 1 एम टेबल-क्वेरी जोड़ी पर प्रयोग द्वारा, तालिकाक संरचित भाग, अर्थात, तालिका गुण आ तालिका कक्ष पर विचार करैत, अतिरिक्त जानकारीक रूपमे, तालिकाक अनुक्रमिक भाग, अर्थात, तालिका कैप्शन पर विचार करैत अनुक्रम-से-अनुक्रमिक मॉडल सँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि। |
ea951c82efe26424e3ce0d167e01f59e5135a2da | टाइम्ड अप एंड गो एक क्लिनिकल टेस्ट छी जे वृद्ध लोकसभ आ पार्किन्सन रोगमे मोबिलिटीक आकलन करैत अछि । हाल मे परीक्षणक उपकरणयुक्त संस्करण पर विचार कएल जा रहल अछि, जतय जड़त्वीय संवेदक गतिक आकलन करैत अछि। एकर व्यापकता, उपयोगक सुगमता आ लागत मे सुधार करबाक लेल, हम सभ माप प्रणालीक रूप मे स्मार्टफोनक एक्सेलेरोमीटर पर विचार करैत छी। परीक्षणक दौरान दर्ज कएल गेल संकेतसँ कैको पैरामीटर (सामान्यतः अत्यधिक सहसंबद्ध) क गणना कएल जा सकैत अछि। लोकोमोटर प्रदर्शनक लेल बेसी संवेदनशील विशेषताक लेल, मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) द्वारा आयामात्मकताक कमी कएल गेल छल। विभिन्न उमेरक ४९ स्वस्थ व्यक्तिक पर परीक्षण कएल गेल। पीसीए नव विशेषता (मुख्य घटक) निकालेबाक लेल कएल गेल जे मूल मापदण्डक अनावश्यक संयोजन नहि अछि आ अधिकांश डेटा परिवर्तनशीलताक लेल जिम्मेदार अछि। ई सभ खोजपूर्ण विश्लेषण आ अपवर्तक पता लगाबय लेल उपयोगी भ सकैत अछि। फेर, मूल मापदण्डसभक एक कम सेट मुख्य घटकसभक संग सहसंबंध विश्लेषण द्वारा चुनल गेल छल। ई सेट स्वस्थ वयस्कसभ पर आधारित अध्ययनक लेल अनुशंसित कएल जाए सकैत अछि। प्रस्तावित प्रक्रियाक उपयोग वर्गीकरण अध्ययनमे पहिल स्तरक विशेषता चयनक रूपमे कएल जा सकैत अछि (यानी स्वस्थ-पार्किन्सन रोग, फेलर-नॉन फेलर) आ भविष्यमे, एक पूर्ण प्रणालीक अनुमति दए सकैत अछि जे एक स्मार्टफोनमे गति विश्लेषणक लेल शामिल कएल जाए। |
e467278d981ba30ab3b24235d09205e2aaba3d6f | एहि अध्ययनक लक्ष्य छल क्रमिक मध्यस्थताक मॉडल केँ विकसित आ परीक्षण करब जे निष्क्रिय नेतृत्व आ कर्मचारीक कल्याणक नकारात्मक सम्बन्धक व्याख्या करैत अछि। भूमिका तनाव सिद्धान्तक आधार पर, हमसभ ई धारणा रखैत छी जे निष्क्रिय नेतृत्व भूमिका अस्पष्टता, भूमिका संघर्ष आ भूमिकाक अधिक भारक उच्च स्तरक भविष्यवाणी करत । संसाधनक संरक्षणक सिद्धांतक आधार पर, हमसभ एहि परिकल्पनाकेँ प्रस्तुत करैत छी जे ई भूमिकाक तनावक कारकसभ मनोवैज्ञानिक कार्य थकानक माध्यमसँ अप्रत्यक्ष रूपसँ आ नकारात्मक रूपसँ कर्मचारीक कल्याणक दू पहलू पर प्रभाव डालैत अछि, अर्थात् समग्र मानसिक स्वास्थ्य आ समग्र कार्य दृष्टिकोण। 2467 अमेरिकी श्रमिकक संभाव्यताक नमूनाक उपयोग करैत, संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग ई देखाबैत मॉडलक समर्थन केलक जे भूमिका तनावक कारक आ मनोवैज्ञानिक कार्य थकान आंशिक रूपसँ निष्क्रिय नेतृत्व आ कर्मचारीक कल्याणक दुनूक पहलुक बीच नकारात्मक सम्बन्धक मध्यस्थता करैत अछि। परिकल्पित, क्रमिक अप्रत्यक्ष सम्बन्धसभ निष्क्रिय नेतृत्व आ मानसिक स्वास्थ्यक बीच समग्र सम्बन्धक ४७.९% आ निष्क्रिय नेतृत्व आ समग्र कार्य दृष्टिकोणक बीच समग्र सम्बन्धक २६.६% व्याख्या केलक। Copyright © 2016 जॉन विली एंड सन्स, लिमिटेड. |
9a86ae8e9b946dc6d957357e0670f262fa1ead9d | लेख इतिहासः प्राप्त २२ अगस्त २००७ स्वीकृत २९ फरवरी २००८ उपलब्ध अनलाइन xxxx |
f8acaabc99801a89baa5a9eff445fc5922498dd0 | डीप डोमेन अनुकूलन विधि डोमेन-अपरिवर्तित एम्बेड्डि learning द्वारा वितरण विसंगति केँ कम कए सकैत अछि। मुदा, ई पद्धतिसभ मात्र सम्पूर्ण डाटा वितरणके संरेखित करबामे ध्यान केन्द्रित करैत अछि, स्रोत आ लक्ष्य छविसभ बीच वर्ग स्तरक सम्बन्धसभ पर विचार नै करैत अछि । एहि प्रकार, एकटा पक्षीक लक्ष्यक एम्बेड्ड्स विमानक स्रोत एम्बेड्ड्सक संग संरेखित कएल जाए सकैत अछि। ई अर्थिक विसंगति सीधा लक्ष्य डाटासेट पर वर्गीकरणक प्रदर्शन केँ नीचाँ कऽ सकैत अछि। ई समस्याके कम करबालेल, हमसभ अनसुर्पीकृत डोमेन अनुकूलनके लेल समानता सीमित संरेखण (एससीए) विधि प्रस्तुत करैत छी । एम्बेडिंग स्पेस मे वितरणक संरेखण करैत समय, एससीए स्रोत आ लक्ष्य छविसभक बीच वर्ग-स्तरक सम्बन्ध कायम रखबाक लेल समानता-संरक्षणक बाध्यता लागू करैत अछि, अर्थात्, जँ कोनो स्रोत छवि आ लक्ष्य छवि एक्के वर्ग लेबलक होएत, त ओकर संबंधित एम्बेडिंगसभ नजदीक संरेखित होएत, आ विसे वर्सा। लक्ष्य लेबलक अनुपस्थितिमे, हमसभ लक्ष्य छविसभक लेल छद्म लेबल प्रदान करैत छी । लेबल कएल गेल स्रोत छवि आ छद्म लेबल कएल गेल लक्ष्य छविकेँ ध्यानमे रखैत, समानता-संरक्षणक बाधा ट्रिपलट हानिकेँ न्यूनतम बना कऽ लागू कएल जा सकैत अछि। डोमेन संरेखण हानि आ समानता-संरक्षणक बाध्यताक संयुक्त पर्यवेक्षणक संग, हमसभ एकटा नेटवर्ककेँ दूटा महत्वपूर्ण विशेषतासभ, अन्तर्-वर्ग संकुचितता आ अन्तर्-वर्ग पृथक्करणक संग डोमेन-अपरिवर्तित एम्बेडेड प्राप्त करबाक लेल प्रशिक्षित करैत छी। दू टा डाटासेट पर कएल गेल व्यापक प्रयोग एससीए क प्रभावकारिता क नीक रूप सँ प्रदर्शन करैत अछि। |
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12e1923fb86ed06c702878bbed51b4ded2b16be1 | एहि लेख मे, हम पोर्टेबल स्मार्ट रडार सेंसर सँ हस्ताक्षरक पैटर्न मान्यता पर आधारित मानव इशारा मान्यता प्रणालीक डिजाइन पर विचार करब। एएए बैटरी सँ संचालित, स्मार्ट रडार सेंसर २.४ गीगाहर्ट्ज औद्योगिक, वैज्ञानिक आ चिकित्सा (आईएसएम) बैंड मे कार्य करैत अछि। हमसभ विशेषता स्थानक विश्लेषण केलौं आ मुख्य घटकसभ आ अनुप्रयोग-विशिष्ट समय आ आवृत्ति डोमेन विशेषतासभक प्रयोग केलौं जे रडार संकेतसँ निकालि कऽ दुई अलग-अलग सेटक इशाराक लेल लेल लेल गेल छल। हमसभ ई देखाएब जे निकटतम पड़ोसी आधारित वर्गीकरणकर्ता बहु वर्ग वर्गीकरणक लेल ९५% सँ अधिक सटीकता प्राप्त कए सकैत अछि जखन १० गुना क्रस मान्यकरणक उपयोग करैत अछि जखन परिमाण अंतर आ डोप्लर शिफ्टक आधार पर विशेषता निकालि जाइत अछि ओर्थोगोनल परिवर्तन द्वारा निकालि गेल विशेषताक तुलनामे। रिपोर्ट कएल गेल परिणाम उच्च सटीकता स्मार्ट होम आ स्वास्थ्य निगरानी प्रयोजनक लेल पैटर्न मान्यता प्रणालीक संग एकीकृत बुद्धिमान रडारक क्षमताक चित्रण करैत अछि। |
25b87d1d17adabe2923da63e0b93fb7d2bac73f7 | नेटवर्क आ ओकर संसाधन पर लगातार हमला बढ़ैत जा रहल अछि (जहिना कि हालहि मे कोडरेड वर्म देखौलक) आ एहि मूल्यवान संपत्तिक रक्षा करबाक आवश्यकता अछि। फायरवाल आब एक आम स्थापना अछि जे पहिल स्थान पर घुसपैठक प्रयास केँ रोकैत अछि। घुसपैठक पता लगाबय बला सिस्टम (आईडीएस), जे एकरा रोकबाक बजाए दुर्भावनापूर्ण गतिविधिसभक पता लगाबयके प्रयास करैत अछि, पहिल रक्षा परिधिमे घुसपैठ भेलापर अतिरिक्त सुरक्षा प्रदान करैत अछि। आईडी प्रणालीसभ संकलन कएल गेल डाटाक तुलना पूर्वनिर्धारित हस्ताक्षरसभसँ कएल जाएत अछि जे जानकार अछि कि ई दुर्भावनापूर्ण अछि (हस्ताक्षर आधारित) वा कानूनी व्यवहारक एक मोडल (अनोमली आधारित) सँ । एनोमली आधारित प्रणालीसभमे पहिले अज्ञात आक्रमणसभक पता लगाबएमे सक्षम होएबाक लाभ अछि मुदा ओ स्वीकार्य व्यवहारक एक ठोस मोडल निर्माण करबाक कठिनाईसँ आ असामान्य मुदा अधिकृत गतिविधिसभक कारण भेल अलार्मक उच्च संख्यासँ ग्रसित अछि । हमसभ एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करैत छी जे नेटवर्क सेवासभक अनुप्रयोग विशिष्ट ज्ञानक उपयोग करैत अछि जकरा संरक्षित कएल जाएत अछि । ई जानकारी वर्तमान, सरल नेटवर्क ट्राफिक मोडेलक विस्तार कए एकटा अनुप्रयोग मोडेल बनाबएमे मदद करैत अछि जे एकल नेटवर्क पैकेटमे छिपल दुर्भावनापूर्ण सामग्रीक पता लगाबएमे अनुमति दैत अछि। हमसभ अपन प्रस्तावित मोडलक विशेषतासभक वर्णन करैत छी आ प्रयोगात्मक डाटा प्रस्तुत करैत छी जे हमरासभक प्रणालीसभक दक्षताकेँ रेखांकित करैत अछि । |
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36e41cdfddd190d7861b91b04a515967fd1541d9 | प्राप्तः 20 जुलाई 2012 संशोधितः 18 फरवरी 2013 दोसर संशोधनः 28 जून 2013 तेसर संशोधनः 20 सितम्बर 2013 चौथा संशोधनः 7 नवम्बर 2013 स्वीकारः 1 फरवरी 2014 सार जहिना सामाजिक नेटवर्किंग साइट्स (एसएनएस) मे एम्बेडेड संदेश आ सामाजिक संबंधक संख्या बढैत अछि, तहिना व्यक्तिसभसँ प्रतिक्रियाक मांग करएबला सामाजिक सूचनाक मात्रा सेहो बढैत अछि । हमसभ देखैत छी जे, एकर परिणाम स्वरूप, एसएनएस प्रयोक्ताकेँ लगैत अछि जे ओ अन्य एसएनएस प्रयोक्ताकेँ बेसी सामाजिक समर्थन दैत अछि। सामाजिक समर्थन सिद्धांत (एसएसटी) पर आधारित, हमसभ एसएनएस प्रयोगक संग ई नकारात्मक सम्बन्धके सामाजिक अतिभार कहैत छी आ एकरा मापबाक लेल एक गुप्त चर विकसित करैत छी । हमसभ एहिसँ पूर्वक सैद्धान्तिक आ सामाजिक अतिभारक परिणामकेँ चिन्हैत छी आ सामाजिक अतिभारक मोडलक मूल्यांकन अनुभवजन्य रूपसँ १२ गोटेक साक्षात्कार आ ५७१ फेसबुक प्रयोगकर्ताक सर्वेक्षणक उपयोग करैत करैत छी। परिणामसँ पता चलैत अछि जे उपयोगक सीमा, मित्रक संख्या, व्यक्तिपरक सामाजिक समर्थन मानदंड, आ सम्बन्धक प्रकार (केवल-ऑनलाइन बनाम ऑफलाइन मित्र) ओ कारक अछि जे प्रत्यक्ष रूपसँ सामाजिक अधिभारमे योगदान करैत अछि जखन कि उमेरक अप्रत्यक्ष प्रभाव मात्र अछि। सामाजिक अतिभारक मनोवैज्ञानिक आ व्यवहारिक परिणाममे एसएनएस प्रयोगकर्तासभद्वारा थकानक भावना, प्रयोगकर्तासभक सन्तुष्टिक निम्न स्तर, आ एसएनएस प्रयोग कम करबाक वा बन्द करबाक उच्च इरादा समावेश अछि । एसएसटी आ एसएनएस स्वीकृति अनुसंधानक लेल परिणामी सैद्धांतिक निहितार्थक चर्चा कएल गेल अछि आ संगठन, एसएनएस प्रदाता आ एसएनएस प्रयोक्ताक लेल व्यावहारिक निहितार्थ तैयार कएल गेल अछि। यूरोपीय जर्नल अफ इन्फर्मेशन सिस्टम्स अग्रिम अनलाइन प्रकाशन, ४ मार्च २०१४; doi:10.1057/ejis.2014.3; सुधारित अनलाइन ११ मार्च २०१४ |
ffcb7146dce1aebf47a910b51a873cfec897d602 | स्कैन आ सेगमेन्टेड स्कैन विस्तृत अनुप्रयोगक लेल महत्वपूर्ण डेटा-समानान्तर आदिम छी । हमसभ एहि आदिमसभक लेल ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) पर तेज, कार्य-कुशल एल्गोरिदम प्रस्तुत करैत छी। हमसभ नव डेटा प्रतिनिधित्वक उपयोग करैत छी जे GPU आर्किटेक्चरक साथ नीक रूपेँ मेल खाइत अछि। हमरा सभक एल्गोरिदम साझा स्मृति केँ उपयोग स्मृति प्रदर्शन केँ बेहतर बनाबय लेल करैत अछि. हमसभ अपन एल्गोरिदमसभक प्रदर्शनमे सुधार करैत छी साझा-स्मृति बैंक संघर्षकेँ समाप्त करैत आ पूर्व साझा-स्मृति GPU एल्गोरिदमसभमे ओभरहेडकेँ कम करैत छी। एकर अतिरिक्त, हमरसभक एल्गोरिदमसभ सामान्य डाटा सेटसभमे नीकसँ काज करए लेल डिजाइन कएल गेल अछि, जाहिमे मनमाना खण्ड लम्बाईसभक संग खण्डित सरणीसभ सेहो शामिल अछि। हमसभ अनुभागक लम्बाईक आधारमे खण्डित स्कैनक प्रदर्शनमे सुधार करबाक लेल अनुकूलन प्रस्तुत करैत छी। हमसभ अपन एल्गोरिदमसभक कार्यान्वयन एनवीडिया जीफोर्स ८८०० जीपीयू सँ युक्त पीसीमे केलौं आ अपन परिणामसभक तुलना पहिनेक जीपीयू आधारित एल्गोरिदमसभसँ केलौं। हमरा सभक परिणामसभक अनुसार, लाखों तत्वसभक संग इनपुट अनुक्रमसभ पर पूर्वक एल्गोरिदमसभक तुलनामे १० गुना बेसी प्रदर्शन देखा रहल अछि। |
6a640438a4e50fa31943462eeca716413891a773 | हमसभ एकटा नव श्रेणीकरण एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करैत छी जे दू पूर्वक पद्धतिक सामर्थ्यकेँ जोड़ैत अछि: बूस्टड ट्री क्लासिफिकेशन, आ लैम्ब्डा आर, जे व्यापक रूपसँ प्रयोग कएल जाएबला सूचना पुनः प्राप्तिक मापक लेल अनुभवजन्य रूपसँ इष्टतम देखाओल गेल अछि। एल्गोरिथ्म बढैत प्रतिगमन वृक्ष पर आधारित अछि, यद्यपि विचार सभ कमजोर शिक्षार्थी पर लागू होइत अछि, आ ई तुलनात्मक क्षमताक लेल कलाक अवस्थाक तुलनामे प्रशिक्षण आ परीक्षण चरण दुनूमे काफी तेज अछि। हमसभ कोनो दू रंकक लेल इष्टतम रैखिक संयोजन क खोज क देखाबए छी, आ हमसभ एहि विधि क उपयोग रेखा खोज समस्या केँ हल करबाक लेल करैत छी। एकर अतिरिक्त, हम ई देखाएब जे पूर्व मे प्रशिक्षित मॉडल सँ शुरू करब, आ एकर अवशेषक उपयोग बढ़ाब, मॉडल अनुकूलनक लेल एक प्रभावी तकनीक प्रदान करैत अछि, आ हम वेब खोज प्रशिक्षण रैंकरसभक लेल विशेष रूप सँ दबाबक समस्याक लेल परिणाम दैत छी जकरा लेल केवल छोट मात्रामे लेबल कएल गेल डेटा उपलब्ध अछि, एकटा बड़का बाजार सँ बेसी डेटा पर प्रशिक्षित रैंकरकेँ देल गेल अछि। |
72691b1adb67830a58bebdfdf213a41ecd38c0ba | हमसभ एकटा गहन संजाल वास्तुकलाक परिचय दैत छी जकरा डेरेननेट कहल जाइत अछि जे छवि सँ वर्षाक धारकेँ हटाबैक लेल प्रयोग कएल जाइत अछि। डीप कन्वोल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) क आधार पर, हमसभ सीधा डाटा सँ वर्षा आ साफ छवि विवरण परतसभक बीच मैपिंग सम्बन्ध सीखैत छी। किएक तँ हमरा सभ लग वास्तविक वर्षाक चित्रक संग मेल खाए वला आधारभूत सत्य नहि अछि, तेँ हमसभ प्रशिक्षणक लेल वर्षाक संग चित्रक संश्लेषण करैत छी। दोसर सामान्य रणनीतिसभक विपरीत जे नेटवर्कक गहिराइ वा चौड़ाई बढाबैत अछि, हमसभ छवि प्रसंस्करण डोमेन ज्ञानक उपयोग उद्देश्य कार्यकेँ संशोधित करबाक लेल करैत छी आ एक मामूली आकारक सीएनएनक साथ डरेनिंगक सुधार करैत छी। विशेष रूप सँ, हमसभ अपन डेरेननेट केँ छवि डोमेनमे नहि, बल्कि विवरण (उच्च-पास) परत पर प्रशिक्षित करैत छी। यद्यपि डेरेननेट सिंथेटिक डाटा पर प्रशिक्षित अछि, हमरासभकेँ पता चलल अछि जे सीखेल गेल नेटवर्क परीक्षणक लेल वास्तविक दुनियाक छविसभमे बहुत प्रभावी रूपसँ अनुवाद करैत अछि। एकर अतिरिक्त, हम सीएनएन फ्रेमवर्क केँ बढ़ाबय लेल छवि संवर्धनक संग बढ़ाएब जे दृश्य परिणाम केँ बेहतर बनाओत। अत्याधुनिक एकल छवि डे-रेनिंग पद्धतिक तुलनामे, हमर पद्धतिमे वर्षा हटाबैक क्षमतामे सुधार भेल अछि आ नेटवर्क प्रशिक्षणक बाद गणनाक समय बहुत तेजीसँ अछि। |
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1cdc4ad61825d3a7527b85630fe60e0585fb9347 | लर्निंग एनालिटिक्स टेक्नोलोजी संवर्धित लर्निंग क एकटा महत्वपूर्ण क्षेत्र अछि जे पिछला दशक मे उभरल अछि। ई क्षेत्रक समीक्षा तकनीकी, शैक्षिक आ राजनीतिक कारकसभक परीक्षासँ शुरू होइत अछि जे शैक्षिक सेटिंग्समे विश्लेषणक विकास कएने अछि। ई 20म शताब्दीमे अपन उत्पत्ति, डाटा संचालित विश्लेषणक विकास, शिक्षा केन्द्रित दृष्टिकोणक उदय आ राष्ट्रिय आर्थिक चिन्ताक प्रभाव सहित, लर्निंग एनालिटिक्सक उदयक चार्ट तैयार करैत अछि। एकर बाद ई शिक्षा विश्लेषण, शैक्षिक डाटा खनन आ शैक्षिक विश्लेषणक बीच सम्बन्ध पर ध्यान केन्द्रित करैत अछि। अंतमे, ई लर्निंग एनालिटिक्स अनुसंधानक विकासशील क्षेत्रक जाँच करैत अछि, आ भविष्यक चुनौतीक एक श्रृंखलाक पहचान करैत अछि। |
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860d3d4114711fa4ce9a5a4ccf362b80281cc981 | मुदा, स्थानक अभावमे ई खण्ड बहुत छोट अछि। एकर अतिरिक्त, उपयोगिता ओन्टोलोजी जे समय, भू-स्थानिक, व्यक्ति, घटना आ नेटवर्क संचालन पर केन्द्रित अछि, संक्षेपमे वर्णित अछि। ई उपयोगिता ओन्टोलोजीसभ विशेष सुपर-डोमेन वा मध्य-स्तर ओन्टोलोजीसभक रूपमे देखल जा सकैत अछि, कारण ई सभ बहुत, यदि अधिकांश नहि, ओन्टोलोजीसभक विस्तार करैत अछि - कोनो साइबर ओन्टोलोजी सहित। व्यापार अध्ययन द्वारा प्रयोग कएल गेल ओन्टोलॉजिकल वास्तुकलाक एक समग्र दृश्य सेहो देल गेल अछि। व्यापार अध्ययन पर रिपोर्टक समापन किछु प्रस्तावित अगिला कदमसभक संग भेल अछि जे ई पेपर एकटा व्यापार अध्ययनक रिपोर्ट पर अछि जे हमसभ शुरूआती मैलवेयर ओन्टोलोजी सँ साइबर ओन्टोलोजीक विकासक समर्थन करबाक लेल केलौं। साइबर ओन्टोलोजी प्रयासक लक्ष्य सभ पहिने वर्णित अछि, तकर बाद ओन्टोलोजी विकास पद्धति पर चर्चा कएल गेल अछि। ई पेपरक मुख्य भाग अछि, जे संभावित ओन्टोलॉजी आ मानकक वर्णन अछि जकरा साइबर ओन्टोलॉजीक विस्तारक लेल उपयोग कएल जा सकैत अछि। ई संसाधनसभमे विशेष रूपसँ साइबर आ मालवेयर मानक, योजना आ शब्दावलीसभ अछि जे प्रत्यक्ष रूपसँ सुरुआती मालवेयर ओन्टोलोजी प्रयासमे योगदान देने अछि । अन्य संसाधनसभ उच्चतर (कहियो-कहियो आधारभूत कहल जाएत अछि) ओन्टोलोजी छी । कोनो साइबर ओन्टोलोजी विस्तारित करएबला मूल अवधारणासभक पहिनहि सँ पहिचान कएल गेल अछि आ ई आधारभूत ओन्टोलोजीमे कठोरतासँ परिभाषित कएल गेल अछि। |
4767a0c9f7261a4265db650d3908c6dd1d10a076 | पता लगाबय द्वारा ट्रेसिंग (ट्रैकिंग-बाइ-डिटेक्शन) क अपन सफल रणनीति साबित कएलक अछि जे बिना कोनो बाधाक परिदृश्यमे बहुल लक्ष्यक ट्रेसिंगक कार्यक समाधान करबाक लेल अछि [उदाहरणक लेल, [४०, ५३, ५५] परंपरागत रूप सँ, विरल पता लगाबय कें एक सेट, जे एक पूर्व-प्रक्रिया चरण मे उत्पन्न कैल गेल छै, एक उच्च स्तरीय ट्रैकर कें इनपुट कें रूप मे कार्य करैत छै जेकर लक्ष्य समय के संग ई डॉट्स कें सही ढंग सं संबद्ध करएय छै. ई दृष्टिकोणक एकटा स्पष्ट कमी ई अछि जे छवि अनुक्रममे उपलब्ध अधिकांश जानकारीके कमजोर पता लगाबयके प्रतिक्रियाके सीमा बनाके आ गैर-अधिकतम दमन लागू करैत बेवास्ता कएल जाइत अछि । हमसभ बहु-लक्ष्य ट्रैकर प्रस्ताव करैत छी जे निम्न स्तरक छवि सूचनाक शोषण करैत अछि आ प्रत्येक (सुपर) पिक्सेलकेँ एक विशिष्ट लक्ष्य सँ जोड़ैत अछि वा एकरा पृष्ठभूमिक रूपमे वर्गीकृत करैत अछि। एकर परिणाम ई भेल जे, हमसभ अनबाधित, वास्तविक दुनियाक भिडियोमे क्लासिकल बाउन्डिङ-बॉक्स प्रतिनिधित्वक अतिरिक्तमे एक भिडियो विभाजन प्राप्त करैत छी। हमर विधि क बहुत रास मानक बेंचमार्क अनुक्रम पर उत्साहजनक परिणाम देखा रहल अछि आ दीर्घकालिक आंशिक समापनक संग भीड़-भाड़ वाला दृश्य मे पता लगाबय लेल अत्याधुनिक दृष्टिकोण सँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि। |
8eefd28eb47e72794bb0355d8abcbebaac9d8ab1 | कैको दशकसँ, सांख्यिकीविदसभ पुनरावर्ती अपेक्षा-अधिकतमकरण (ईएम) तकनीकसभक माध्यमसँ जनरेटिव मोडलक मापदण्डक अनुमान लगा कऽ वर्गीकरणकर्तासभकेँ प्रशिक्षित करए लेल लेबल आ अनलेबल डाटाक संयोजनक उपयोगक वकालत करैत आएल अछि। ई अध्याय एहि दृष्टिकोणक प्रभावकारिताक अन्वेषण करैत अछि जखन एकरा पाठ वर्गक पहचानक क्षेत्रमे लागू कएल जाइत अछि। पाठ दस्तावेजकेँ एहिठाम शब्द-बग-मॉडलसँ प्रतिनिधित्व कएल गेल अछि, जे बहुपदसभक मिश्रण पर आधारित एक जनरेटिव वर्गीकरण मोडलमे लऽ जाइत अछि। ई मोडल लिखित पाठक जटिलताक एकटा अति सरल प्रतिनिधित्व अछि। ई अध्याय जनरेटिव मॉडल द्वारा पाठ वर्गीकरणक लेल अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षाक बारेमे तीन प्रमुख बिन्दुकेँ स्पष्ट करैत अछि आ ओकर चित्रण करैत अछि। पहिल, सरल प्रतिनिधित्वक बावजूद, किछु पाठ मे जनरेटिव मॉडल संभावना आ वर्गीकरण सटीकताक बीच उच्च सकारात्मक संबंध अछि। ई क्षेत्रमे, ईएमक एक सीधा अनुप्रयोग बेय्स टेक्स्ट मॉडलक साथ नीक काज करैत अछि। दोसर, किछु पाठ डोमेनमे ई संबंध नहि अछि। एहिमे हमसभ अधिक अभिव्यंजक आ उपयुक्त जनरेटिव मॉडलक चयन कऽ सकैत छी जे सकारात्मक सहसंबन्धक संग अछि। एहि क्षेत्रसभमे अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा पुनः वर्गीकरण आ सटीकतामे सुधार करैत अछि। अन्तमे, ईएम स्थानीय अधिकतम समस्यासँ ग्रसित अछि, विशेष रूपसँ उच्च आयाम मेनमे जेना कि पाठ वर्गीकरण। हमसभ ई देखाबए छी जे डेटर्मिनेस्टिक एनीलिंग, ईएमक एक प्रकार, स्थानीय अधिकतमक समस्याकेँ दूर करबाक लेल आ वर्गीकरणक सटीकताकेँ आओर बढाबएमे सहायता कऽ सकैत अछि जखन जेनेरेटिव मोडेल उपयुक्त होएत अछि। |
696ad1c38b588dae3295668a0fa34021c4481030 | हम बहु-लेबल, विशाल बहु-वर्ग छवि वर्गीकरण मॉडल क प्रशिक्षण क लेल एक विधि प्रस्तुत करैत छी, जे सिग्मोइड क्रॉस-एन्ट्रोपी हानि (लॉजिस्टिक रिग्रेशन) क माध्यम सं पर्यवेक्षण क तुलना मे तेज आ अधिक सटीक अछि। हमरासभक विधि उच्च-आयामी छिटपुट लेबलकेँ इकाई-मानक वेक्टरसभक निम्न-आयामी घना क्षेत्रमे एम्बेड करबामे अछि, आ वर्गीकरण समस्याकेँ एहि क्षेत्रमे कोसिन निकटता प्रतिगमन समस्याक रूपमे व्यवहार करैत अछि। हमसभ अपन विधिक परीक्षण १७,००० लेबलसभक साथ ३०० मिलियन उच्च-रिजोल्यूशन छविसभक डाटासेटमे कएने छी, जतए ई काफी तेजीसँ अभिसरण प्रदान करैत अछि, संगहि लजिस्टिक प्रतिगमनक तुलनामे ७% उच्च औसत सटीकता सेहो प्रदान करैत अछि। |
ad5974c04b316f4f379191e4dbea836fd766f47c | ई पेपर मशीन अनुवादमे पैघ पैमानाक सांख्यिकीय भाषा मॉडलिंगक लाभ पर रिपोर्ट करैत अछि। एक वितरित ढाँचा प्रस्तावित अछि जेकर उपयोग हमसभ २ ट्रिलियन टोकनसभ पर प्रशिक्षण करबाक लेल करैत छी, जकर परिणाम स्वरूप भाषाक मॉडलसभमे ३०० अरब एन-ग्रामसभ होएत अछि। ई तेजीसँ, एकल-पास डिकोडिंगक लेल सुचारु संभावना प्रदान करबाक क्षमता राखैत अछि। हमसभ एकटा नव सुचारुकरण पद्धतिक परिचय दैत छी, जकरा मूर्खतापूर्ण बैकअफ कहल जाइत अछि, जे कि महग नहि अछि आ जे कि बड्ड मात्रामे डाटा पर प्रशिक्षित कएल जा सकैत अछि आ जे किनेसर-नेय सुचारुकरणक गुणस्तरक करीब अछि जहिना प्रशिक्षण डाटाक मात्रा बढ़ैत अछि। |
6cb45af3db1de2ba5466aedcb698deb6c4bb4678 | एहि परियोजनामे, हमसभ प्रसिद्ध स्टैनफोर्ड प्रश्न उत्तर डाटासेट (एसक्यूएडी) पर प्रश्न उत्तर कार्यक लेल एक अन्त-सँ-अन्त तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला निर्माणमे रुचि राखैत छी। हमरसभक कार्यान्वयन एक नव उच्च प्रदर्शन प्राप्तिक पद्धतिसँ प्रेरित अछि जे सह-ध्यान एन्कोडरकेँ गतिशील इंगित डिकोडरक साथ जोड़ैत अछि जकरा डायनामिक कोएटेंशन नेटवर्क कहल जाइत अछि। हमसभ विभिन्न संयोजनक खोज केलौं आ डिकोडिंग तकनीककेँ परीक्षण केलौं जे हमरासभक विश्वास अछि जे एहन प्रणालीक प्रदर्शनमे सुधार कए सकैत अछि। |
e11d5a4edec55f5d5dc8ea25621ecbf89e9bccb7 | हमरा सभक समाजक नेटवर्क कम्प्युटर पर निर्भरता भयभीत करए लागल अछि: अर्थव्यवस्थामे, पूर्णतः डिजिटल नेटवर्क सभ सुविधाजनक सँ ड्राइवरमे बदलल अछि; जहिना साइबर-फिजिकल सिस्टम सभ परिपक्व भ रहल अछि, कम्प्युटर नेटवर्क आब अपन भौतिक दुनियाक केंद्रीय तंत्रिका तंत्र बनैत जा रहल अछि - यहां तक कि बिजली ग्रिड जहिना अति महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचाक सेहो। संगहि, 24/7 उपलब्धता आ नेटवर्क कम्प्युटरक सही कार्यशीलताक खतरा बहुत बेसी बनल अछि: आईटी सिस्टम पर परिष्कृत आ अत्यधिक अनुकूलित हमलाक संख्या महत्वपूर्ण रूपसँ बढ़ि गेल अछि। घुसपैठक पता लगाबय बला प्रणाली (आईडीएस) संबंधित रक्षा उपायक एक प्रमुख घटक अछि; एकर व्यापक रूप सँ अध्ययन आ उपयोग अतीत मे कएल गेल अछि। चूँकि पारंपरिक आईडीएस बड़ कम्पनीक नेटवर्क आ ओकरो परे, आ न त व्यापक रूप सँ समानांतर हमलाक लेल स्केलेबल नहि अछि, सहकारी आईडीएस (सीआईडीएस) उभरल अछि। ओसभमे अनेक निगरानी घटकसभ अछि जे डाटा एकत्र करैत आ आदान-प्रदान करैत अछि । विशिष्ट सीआईडीएस वास्तुकलाक आधार पर, केन्द्रीय वा वितरित विश्लेषण घटकसभ एकत्रित डेटाके आक्रमणसभक पहिचान करबाक लेल खनन करैत अछि। परिणामी अलर्टक अनेक मॉनिटरक बीच संबंध स्थापित कएल जाएत अछि ताकि निगरानी कएल जा रहल नेटवर्कक समग्र दृश्य बनाएल जा सकए। ई लेख पहिल सीआईडीएस क लेल प्रासंगिक आवश्यकता क निर्धारण करैत अछि; फेर ई सीआईडीएस डिजाइन स्थान क परिचय आ आवश्यकता क संबंध मे चर्चा क लेल आधार क रूप मे अलग-अलग निर्माण खण्ड क अंतर करैत अछि। ई डिजाइन स्पेसक आधार पर, आक्रमणसभ जे सीआईडीएससभक आ आक्रमणसभ सीआईडीएससभक उपलब्धता पर चर्चा कएल गेल अछि । आवश्यकतासभ, निर्माण खण्डसभ आ आक्रमणसभक सम्पूर्ण ढाँचाक प्रयोग सहयोगी घुसपैठक पता लगाबयमे कलाक स्थितिक व्यापक विश्लेषणक लेल कएल जाइत अछि, जहिमे विशिष्ट सीआईडीएस दृष्टिकोणक विस्तृत सर्वेक्षण आ तुलना समावेश अछि। |
720158a53b79667e39c2caf2f7ebb2670b848693 | एक कुशल तरीका सँ व्यक्तिक गोपनीयता केँ संरक्षित करब महत्वपूर्ण, जीवन-रक्षक बुनियादी ढाँचाक लेल बहुत महत्वपूर्ण अछि जेना कि बॉडी सेंसर नेटवर्क (बीएसएन) । ई पेपर एकटा उपन्यास कुंजी समझौता योजना प्रस्तुत करैत अछि जे बीएसएन मे दूटा सेंसर केँ इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ईकेजी) सिग्नल क उपयोग करैत जनित एक समान कुंजी पर सहमत होएबाक अनुमति दैत अछि। ई ईकेजी-आधारित कुञ्जी समझौता (ईकेए) योजनाक उद्देश्य "प्लग-एन-प्ले" प्रतिमान केँ बीएसएन सुरक्षामे लाना अछि जाहिसँ केवल विषय पर सेंसर तैनात कय सुरक्षित संचार केँ सक्षम बना सकैत अछि, बिना कोनो प्रारम्भिक रूपक आवश्यकताक, जेना कि पूर्व तैनाती। वास्तविक ईकेजी डाटा (एमआईटी फिजियोबैंक डाटाबेससँ प्राप्त) पर आधारित योजनाक विश्लेषण ई देखाबैत अछि जे ईकेए सँ प्राप्त कुंजीसभ अछि: यादृच्छिक, समयक भिन्नता, छोटो अवधिक ईकेजी मापनसभक आधारमे उत्पन्न कएल जा सकैत अछि, कोनो देल गेल विषयक लेल समान आ अलग-अलग व्यक्तिक लेल भिन्न। |
f692c692d3426cc663f3ec9be0c7025b670b2e5c | बहुत वर्ष सँ, आईटी उद्योग मौजूदा सॉफ्टवेयर आस्तियों सँ नव अनुप्रयोगसभक संयोजन कऽ सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया केँ तेज करबाक प्रयास कएने अछि। मुदा, 1960 क दशक मे डगलस मैकलोय द्वारा कल्पना कएल गेल वास्तविक घटक-आधारित पुनः उपयोग नियमक बजाय अपवाद अछि, आ अधिकांश व्यवस्थित सॉफ्टवेयर पुनः उपयोग आजुक दिन मे उत्पाद-लाइन इंजीनियरिंग या डोमेन-विशिष्ट ढांचा जहिना भारी वजनक दृष्टिकोणक उपयोग करैत अछि। घटक द्वारा, हमरा सभक मतलब अछि कोनो सुव्यवस्थित आ कम्पैक्ट इकाई सॉफ्टवेयर कार्यक्षमताक संग नीक सँ परिभाषित इंटरफेस - सरल प्रोग्रामिंग भाषा वर्ग सँ बेसी जटिल कलाकृतिसभ जहिना वेब सेवासभ आ एंटरप्राइज जावा बीन्स। |
96ea8f0927f87ab4be3a7fd5a3b1dd38eeaa2ed6 | एहि पत्रमे एकटा ब्रॉडबैंड आ साधारण टोरस नोड मोनोपोल एन्टेना प्रस्तुत कएल गेल अछि। ऐन्टेना क निर्माण एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग तकनीक क उपयोग क कए कएल गेल अछि, जे सामान्यतः ३-डी प्रिन्टिङ्ग क रूप मे जानल जाइत अछि। ऐन्टेना यांत्रिक रूप सँ निर्माण करबाक लेल सरल अछि आ स्थिर विकिरण पैटर्न आ इनपुट प्रतिबिम्ब गुणांक -१० डीबी सँ कम १-२ गीगाहर्ट्जक आवृत्ति रेंज पर अछि। ऐन्टेनाक मापल आ सिमुलेटेड प्रदर्शनक तुलना सेहो प्रस्तुत कएल गेल अछि। |
206b204618640917f278e72bd0e2a881d8cec7ad | पैटर्न मान्यताक लेल बेयसियन पद्धतिसभक उपयोग करबाक एकटा प्रमुख बाधा एकर गणनात्मक व्यय रहल अछि । ई थीसिस एक अनुमान तकनीक प्रस्तुत करैत अछि जे बेयसनिक अनुमानकेँ पहिने सँ बेसी तेजीसँ आ बेसी सटीकतासँ कए सकैत अछि। ई पद्धति, "प्रत्याशा प्रसार", दू पूर्वक तकनीककेँ एकीकृत आ सामान्यीकृत करैत अछि: मानल घनत्व फिल्टरिंग, केलमान फिल्टरक विस्तार, आ लुपी विश्वास प्रसार, बेयसन नेटवर्कमे विश्वास प्रसारक विस्तार। एकरूपता ई देखाबैत अछि कि एहि दुनूक एल्गोरिदमकेँ सरल वितरणक साथ वास्तविक पाछाँक वितरणक अनुमानक रूपमे देखल जा सकैत अछि, जे KL-विचलनक अर्थमे निकट अछि। अपेक्षा प्रसार दुनूक सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिदमक उपयोग करैत अछि: अनुमानित-घनत्व फिल्टरिंगक सामान्यता आ लूपि विश्वास प्रसारक सटीकता। लूपि बिलीफ प्रोपोगेशन, कारण ई सटीक बिलीफ स्टेटसभक प्रचार करैत अछि, सीमित प्रकारक बिलीफ नेटवर्कसभक लेल उपयोगी अछि, जेना कि विशुद्ध रूपसँ असतत नेटवर्कसभ। अपेक्षा प्रसार आस्थाक स्थितिकेँ अपेक्षाक संग समीकरण करैत अछि, जेना कि माध्यमे आ भिन्नता, जे एकरा बेसी व्यापक दायरा दैत अछि। अपेक्षा प्रसार सेहो विपरीत दिशामे विश्वास प्रसारक विस्तार करैत अछि - समृद्ध विश्वास राज्यसभक प्रसार करैत अछि जे चरसभ बीच संबंधकेँ शामिल करैत अछि। ई ढाँचा विभिन्न सांख्यिकीय मॉडलसभमे सिंथेटिक आ वास्तविक दुनियाक डाटाक उपयोग करैत प्रदर्शित कएल गेल अछि। गॉसियन मिश्रण समस्या पर, अपेक्षा प्रसार, गणनाक समान मात्राक लेल, प्रतिद्वंद्वी सन्निकटन तकनीकसँ आश्वस्त रूपसँ नीक भेटैत अछि: मोंटे कार्लो, लाप्लास विधि, आ भेरिएशनल बेज। पैटर्न मान्यताक लेल, अपेक्षा प्रसार बेय्स प्वाइन्ट मशीन वर्गीकरणक लेल प्रशिक्षणक लेल एकटा एल्गोरिथ्म प्रदान करैत अछि जे कि कोनो पूर्व ज्ञात सँ तेज़ आ अधिक सटीक अछि। परिणामी वर्गीकरणक समर्थन वेक्टर मशीन कs तुलनात्मक प्रशिक्षण समय क अलावा कतेको मानक डाटासेट पर बेहतर प्रदर्शन करैत अछि। अपेक्षा प्रसारक उपयोग वर्गीकरणक लेल उपयुक्त विशेषता सेट चुनबाक लेल सेहो कएल जा सकैत अछि, बेयसियन मॉडल चयनक माध्यमसँ। थीसिस पर्यवेक्षक: रोजालिन्ड पिकार्ड पदनाम: मीडिया कला आ विज्ञानक सहयोगी प्रोफेसर |
ad40428b40b051164ade961bc841a0da2c44515d | |
e4bd80adc5a3486c3a5c3d82cef91b70b67ae681 | ई लेख कर्पोरेट बॉन्ड मूल्य निर्धारणक पाँच संरचनात्मक मोडेलक अनुभवजन्य परीक्षण करैत अछि: मर्टन (१९७४), गेस्के (१९७७), लोंगस्टाफ आ श्वार्ट्ज (१९९५), लीलैंड आ टोफ्ट (१९९६), आ कोलिन-डुफ्रेन्स आ गोल्डस्टीन (२००१) । हमसभ ई मोडलसभक प्रयोग १८२ टा बोन्ड मूल्यक नमूनाक प्रयोग करैत करैत करैत छी जे साधारण पूँजी संरचनाक संग १९८६-१९९७ कें अवधिमे कम्पनीसभक छल । परंपरागत बुद्धि ई अछि जे संरचनात्मक मॉडल ओना उच्च स्प्रेड उत्पन्न नहि करैत अछि जेना कि बांड बाजार मे देखल जाइत अछि, आ अपेक्षाक अनुसार, हमरा सभ केँ ई पता चलैत अछि जे मर्टन मॉडलक कार्यान्वयन मे अनुमानित स्प्रेड बहुत कम अछि। मुदा, अधिकांश अन्य संरचनात्मक मोडलसभ औसतमे बहुत बेसी स्प्रेडक भविष्यवाणी करैत अछि । मुदा एकर सटीकता एकटा समस्या अछि, किएक त नवका मॉडलसभ उच्च लेवरिज वा अस्थिरताक संग फर्मसभक क्रेडिट जोखिमक गंभीरतासँ अधिक अनुमान लगबैत अछि आ तैयो सुरक्षित बॉन्डसभक संग स्प्रेड कम भविष्यवाणीक समस्यासँ ग्रसित अछि। लीलैण्ड आ टोफ्ट मॉडल अपवाद अछि जे ई अधिकांश बॉन्डसभ पर, विशेष रूपसँ उच्च कूपनसभक स्प्रेडक पूर्वानुमान करैत अछि। अधिक सटीक संरचनात्मक मॉडल कें एहन विशेषता सं बचय कें चाही जे जोखिम कें अधिक बांड पर क्रेडिट जोखिम कें बढ़एय छै जबकि सुरक्षित बांड कें स्प्रेड कें शायद ही प्रभावित करय छै. |
da67375c8b6a250fbd5482bfbfce14f4eb7e506c | ई सर्वेक्षण कम्प्यूटेशनल एजेंटसभमे मानसिक क्षमताक स्वायत्त विकासक एक अवलोकन प्रस्तुत करैत अछि। ई संज्ञानात्मक प्रणालीक विशेषताक आधार पर करैत अछि जे अनुकूलनशील, पूर्वानुमानात्मक आ उद्देश्यपूर्ण लक्ष्य-निर्देशित व्यवहारक प्रदर्शन करैत अछि। हमसभ संज्ञानात्मक (भौतिक प्रतीक प्रणाली) दृष्टिकोण, उभरैत प्रणाली दृष्टिकोण, संबंधवादी, गतिशील आ सक्रिय प्रणालीसभक समावेश करैत, आ हाइब्रिड प्रणालीसभमे दुनूकेँ मिलाबएके प्रयाससभक सम्बोधन करैत, संज्ञानात्मकक विभिन्न प्रतिमानसभक एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करैत छी । फेर हमसभ एहि प्रतिमानसँ तैयार कएल गेल कैको संज्ञानात्मक वास्तुकलाक समीक्षा करब। एहि सभ क्षेत्रमे, हमसभ विकासात्मक दृष्टिकोण अपनयबाक निहितार्थ आ संगत समस्यासभक प्रकाश दैत छी, दुनु फाइलोजेनेटिक आ ओन्टोजेनेटिक दृष्टिकोणसँ। हमसभ मुख्य वास्तुशिल्प विशेषतासभक सारांशक साथ निष्कर्ष निकालैत छी जे मानसिक क्षमताक स्वायत्त विकासक क्षमताक प्रणालीसभ प्रदर्शित करएत अछि |
e7ee27816ade366584d411f4287e50bdc4771e56 | |
55289d3feef4bc1e4ff17008120e371eb7f55a24 | हालहिमे विभिन्न प्रकारक एल.एस.टी.एम. आधारित सशर्त भाषाक मॉडल (एल.एम.) क भाषा निर्माण कार्यक दायरामे लागू कएल गेल अछि। एहि कार्यमे हमसभ विभिन्न मोडल आर्किटेक्चर आ विभिन्न तरीकासभक अध्ययन करैत छी जे अन्त-सँ-अन्त न्यूरोनल संवाद प्रणाली फ्रेमवर्कमे स्रोत सूचनाक प्रतिनिधित्व आ एकत्रित करैत अछि। एक विधि जे स्नैपशॉट लर्निंग कहल जाइत अछि, कंडिशनिंग वेक्टर पर एक साथी क्रॉस-एन्ट्रोपी उद्देश्य फलन लागू करैत पर्यवेक्षित अनुक्रमिक संकेत सँ लर्निंग कें सुविधाजनक बनाबय कें लेल प्रस्तावित कैल गेल छै. प्रयोगात्मक आ विश्लेषणात्मक परिणाम सभ पहिल बातक प्रमाण दैत अछि जे कंडीशनिंग वेक्टर आ एलएमक बीच प्रतिस्पर्धा होएत अछि आ भिन्न-भिन्न आर्किटेक्चर दुनू बीच भिन्न-भिन्न व्यापार-बंद प्रदान करैत अछि। दोसर, कंडीशनिंग वेक्टरक भेदभाव शक्ति आ पारदर्शिता मॉडल व्याख्याशीलता आ बेहतर प्रदर्शन दुनूक प्रदान करबामे महत्वपूर्ण अछि। तेसर, स्नैपशट लर्निंगक कारण लगातार प्रदर्शन मे सुधार होइत अछि, चाहे कोनहु आर्किटेक्चरक उपयोग कएल जाए। |
75c4b33059aa300e7b52d1b5dab37968ac927e89 | एक २ गुणा १ दोहरी-ध्रुवीकृत एल-सोनड स्टैक्ड पैच एन्टेना एरे प्रस्तुत कएल गेल अछि। ई दूटा इनपुट पोर्टक बीच उच्च अलगाव प्राप्त करबाक लेल एकटा उपन्यास तकनीकक उपयोग कएने अछि। प्रस्तावित एन्टेनामे १४ डीबी रिटर्न लॉस बैंडविड्थ १९.८% अछि, जे ०.८०८ सँ ०.९८६ गीगाहर्ट्ज धरि अछि, दुनूक लेल। एकर इनपुट पोर्ट आइसोलेशन ३० डीबी सँ बेसी अछि आ ई बैंडविड्थ पर औसत १०.५ डीबीआईक लाभ अछि। एकर अतिरिक्त, एकर विकिरण पैटर्न दू मुख्य विमानमे क्रॉस-पोलराइजेशन स्तर -१५ डीबी सँ कम अछि, जे कि पासबैंडमे ३ डीबी बीमविड्थक भीतर अछि। ई विशेषताक कारण, ई एन्टेना एरे बाहिरी बेस स्टेशनक लेल अत्यधिक उपयुक्त अछि जे सीडीएमए ८०० आ जीएसएम९०० मोबाइल संचार प्रणालीक परिचालन बैंडविड्थकेँ कवर करबाक आवश्यकता अछि। |
b891a8df3d7b4a6b73c9de7194f7341b00d93f6f | सिफारिश प्रणाली व्यक्तिगत पसंदीदा सेवा प्रदान करबा लेल आशाजनक अछि। सहयोगात्मक फिल्टरिंग (सीएफ) तकनीक, जे उपयोगकर्ताक पूर्व व्यवहारक आधार पर उपयोगकर्ताक प्राथमिकताक भविष्यवाणी करैत अछि, आधुनिक सिफारिश प्रणालीक निर्माणक लेल सबसँ सफल तकनीकमे सँ एक बनैत गेल अछि। पूर्वमे प्रस्तावित सीएफ पद्धतिमे कैको चुनौतीपूर्ण मुद्दासभ होइत अछि: (१) अधिकांश सीएफ पद्धतिसभ प्रयोगकर्तासभक प्रतिक्रिया पैटर्नके अनदेखा करैत अछि आ पूर्वाग्रहयुक्त परिमेयक अनुमान आ सबोतम्परल प्रदर्शन प्रदान कऽ सकैत अछि; (२) किछु सीएफ पद्धतिसभ युरिस्टिक वेट सेटिंग्स अपनबैत अछि, जकर व्यवस्थित कार्यान्वयनक अभाव अछि; आ (३) बहुपद मिश्रण मोडेलसभ डेटा मैट्रिक्स उत्पन्न करए लेल म्याट्रिक्स कारककरणक कम्प्यूटेशनल क्षमताकेँ कमजोर कऽ सकैत अछि, एहि तरहेँ प्रशिक्षणक कम्प्यूटेशनल लागत बढबैत अछि । ई समस्यासभके समाधान करबालेल, हमसभ प्रयोक्तासभक प्रतिक्रियाक मोडलसभक सम्भावित मैट्रिक्स कारककरण (पीएमएफ), एक लोकप्रिय मैट्रिक्स कारककरण सीएफ मोडलमे समावेश करैत छी, प्रतिक्रिया जागरूक सम्भावित मैट्रिक्स कारककरण (आरएपीएमएफ) ढाँचा स्थापित करबालेल । अधिक विशेष रूप सँ, हमसभ प्रयोगकर्ता प्रतिक्रियाक परिकल्पना बर्नुली वितरणक रूपमे करैत छी जे अवलोकन कएल गेल रेटिंग्सक लेल रेटिंग स्कोर द्वारा पैरामीटरित अछि जबकि अवलोकन नै कएल गेल रेटिंग्सक लेल एक चरण फलनक रूपमे अछि। एकर अतिरिक्त, हमसभ लघु-बैच कार्यान्वयन आ शिल्पक समय-निर्धारण नीति द्वारा एल्गोरिदमकेँ गति प्रदान करैत छी। अंतमे, हमसभ विभिन्न प्रयोगात्मक प्रोटोकलसभक डिजाइन करैत छी आ प्रस्तावित आरएपीएमएफ आ एकर मिनी-बैच कार्यान्वयनक गुणसभके प्रदर्शित करए लेल सिंथेटिक आ वास्तविक दुनियाक डाटासेटसभमे व्यवस्थित अनुभवजन्य मूल्यांकन करैत छी । |
1459d4d16088379c3748322ab0835f50300d9a38 | क्रस-डोमेन दृश्य डाटा मिलान वास्तविक दुनियाक दृष्टि कार्यसभमे मौलिक समस्यासभमे सँ एक छी, उदाहरणक लेल, आईडी फोटो आ निगरानी भिडियोसभमे व्यक्तिसभक मिलान। एहि समस्याक लेल पारंपरिक दृष्टिकोणमे सामान्यतः दू चरणक समावेश होइत अछि: i) विभिन्न डोमेनसँ नमूनासभक एक सामान्य स्थानमे प्रक्षेपण, आ ii) एक निश्चित दूरीक आधारमे ई स्थानमे (असमानता) क गणना। ई पेपरमे, हमसभ एक उपन्यास जोडी समानता माप प्रस्तुत करैत छी जे मौजूदा मॉडलसभक अग्रिम करैत अछि i) परम्परागत रैखिक प्रक्षेपणसभक विस्तार करैत एफिन रूपान्तरणमे आ ii) डाटा संचालित संयोजन द्वारा एफिन महालनोबिस दूरी आ कोसिनस समानताक विलय करैत अछि। एकर अतिरिक्त, हमसभ अपन समानताक मापकेँ गहन संवृतिक तंत्रिका संजाल द्वारा विशेषता प्रतिनिधित्वक सीखनाइक संग एकीकृत करैत छी। विशेष रूप सँ, हमसभ समानता माप मैट्रिक्स केँ गहन वास्तुकला मे शामिल करैत छी, जे मॉडल अनुकूलनक अन्त-सँ-अन्त तरीका केँ सक्षम करैत अछि। हमसभ व्यापक रूपसँ अपन सामान्यीकृत समानताक मोडलक मूल्यांकन कएने छी विभिन्न चुनौतीपूर्ण क्रस-डोमेन मिलान कार्यमे: विभिन्न दृश्यसभक अन्तर्गत व्यक्तिक पुनः पहिचान आ विभिन्न मोडालिटीसभक अन्तर्गत चेहराक सत्यापन (यानी, स्थिर छविसभ आ भिडियोसभक चेहरा, वृद्ध आ युवा चेहरा, आ स्केच आ फोटो पोर्ट्रेट) । प्रयोगात्मक परिणामसभ दोसर अत्याधुनिक पद्धतिक तुलनामे हमरासभक मोडलक उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करैत अछि। |
03a00248b7d5e2d89f5337e62c39fad277c66102 | समस्यासभ बहुपद-समयमे हल होएबला समस्यासभक वर्गकेँ बुझबाक लेल, हमरासभकेँ पहिने एकटा औपचारिक धारणा होएबाक चाही जे प्रश्न की अछि। हमसभ अमूर्त समस्याक परिभाषा करैत छी जे समस्याक उदाहरणसभक एक समूह आ समस्या समाधानसभक एक समूहमे द्विआधारी सम्बन्ध होएत । उदाहरणक लेल, SHORTEST-PATH क एकटा उदाहरण एकटा ग्राफ आ दू टा वर्टिज क ट्रिपल कन्सिस्टिंग अछि। एक समाधान g राफ मे शिखरसभक एक अनुक्रम छी, जाहिमे खाली अनुक्रमक अर्थ ई होअए जे कोनो पथ अस्तित्वमे नहि अछि। SHORTEST-PATH समस्या स्वयं ओ सम्बन्ध अछि जे प्रत्येक उदाहरण केँ एक ग्राफ ph आ दू टा शिरोबिन्दु सँ जोड़ैत अछि आ ग्राफ मे सबसँ छोट पथ जे दू टा शिरोबिन्दु केँ जोड़ैत अछि। लघुतम पथ आवश्यक रूपसँ अद्वितीय नहि अछि, कोनो देल गेल समस्याक उदाहरणमे एक सँ बेसी समाधान भऽ सकैत अछि। अमूर्त समस्याक ई सूत्रीकरण अधिक सामान्य अछि जे कि हमर सभक उद्देश्यक लेल आवश्यक अछि। जेना कि ऊपर देखल गेल अछि, एनपी-पूर्णताक सिद्धान्त निर्णय समस्या पर ध्यान केन्द्रित करैत अछि: ओना जे उत्तर "हँ/नहि" अछि। एहि मामलामे, हमसभ एकटा अमूर्त निर्णय समस्याकेँ एक फलनक रूपमे देख सकैत छी जे इन्सान सेट I केँ समाधान सेट {0, 1} सँ मैप करैत अछि। उदाहरण क लेल, SHORTEST-PATH सँ संबंधित निर्णय समस्या अछि जे समस्या PATH जे हमसभ पहिने देखने छलौं। यदि i = G,u,v,k निर्णय समस्या PATH क एक उदाहरण अछि, त PATH ((i)) = 1 (हाँ) यदि u सँ v तक क छोट पथ क अधिकतम k किनार अछि, आ PATH (i ) = 0 (नहि) अन्यथा। बहुत रास अमूर्त समस्या निर्णय समस्या नहि अछि, बल्कि अनुकूलन समस्या अछि, जाहिमे कोनो मूल्यकेँ न्यूनतम वा अधिकतम कएल जाएत अछि। मुदा, जेना कि ऊपर देखल गेल अछि, अनुकूलन समस्या केँ निर्णय समस्याक रूपमे पुनः तैयार करब साधारण बात अछि जे कठिन नहि अछि। 1होपक्रॉफ्ट आ उल्मैन [156] वा लुईस आ पपादिमिट्रियू [20 4] देखल जाए ट्यूरिंग-मशीन मॉडलक पूर्ण उपचारक लेल। ३४.१ बहुपद समय ९७३ |
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f45eb5367bb9fa9a52fd4321a63308a37960e93a | एहि पेपरक भाग-१ मे एक विकास प्रक्रिया आ एक सिस्टम प्लेटफार्म प्रस्तावित कएल गेल अछि जे वितरित सिस्टम आर्किटेक्चर पर आधारित स्वायत्त कारक विकासक लेल अछि। प्रस्तावित विकास पद्धति एक स्वायत्त कारक डिजाइन आ विकास केँ सक्षम बनौलक जकर लाभ छल जहिना कम्प्यूटेशनल जटिलता, दोष-सहिष्णु विशेषता आ सिस्टम मॉड्यूलरिटी मे कमी। ई पेपर (भाग II), प्रस्तावित विकास पद्धति कें एक केस स्टडी कें संबोधित करैत अछि जे एक स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम कें कार्यान्वयन प्रक्रिया कें दिखावैत अछि. कार्यान्वयन प्रक्रियाक सहज रूपसँ वर्णन करबाक लेल, मूल स्वायत्त ड्राइभिङ्ग एल्गोरिदम (स्थानीयकरण, धारणा, योजना, वाहन नियंत्रण, आ प्रणाली व्यवस्थापन) संक्षेपमे प्रस्तुत कएल गेल अछि आ स्वायत्त ड्राइभिङ्ग प्रणालीक कार्यान्वयनमे लागू कएल गेल अछि। हम सभ एक स्वायत्त प्रणालीक कार्यान्वयन पर एक केस स्टडी कऽ कऽ वितरित प्रणाली वास्तुकला आ प्रस्तावित विकास प्रक्रियाक लाभक जांच कए सकैत छी। प्रस्तावित पद्धति क वैधता स्वयंसिद्ध कार ए १ द्वारा प्रमाणित अछि जे कोरिया मे २०१२ के स्वयंसिद्ध वाहन प्रतियोगिता मे जीतल छल जकर सब मिशन पूरा भेल छल। |
db17a183cb220ae8473bf1b25d62d5ef6fcfeac7 | यद्यपि सभ मौजूदा वायु-भराओल सब्सट्रेट एकीकृत वेव गाइड (एएफएसआईडब्ल्यू) टोपोलॉजी सब्सट्रेट-स्वतंत्र विद्युत प्रदर्शन प्रदान करैत अछि, ओ सभ समर्पित, महंगी, टुक्रा-टुक्रा पर निर्भर करैत अछि जे विद्युत चुम्बकीय क्षेत्रसभक युक्त वायु-भराओल क्षेत्रसभ बनाबएत अछि । ई पेपर एकटा उपन्यास सब्सट्रेट-स्वतंत्र AFSIW निर्माण प्रविधि प्रस्ताव करैत अछि, जे मानक एडिटिव (3-डी प्रिन्टिङ) या सब्ट्रैक्टिव (कम्प्युटर संख्यात्मक रूपसँ नियंत्रित मिलिंग/लेजर कटिंग) निर्माण प्रक्रियाक माध्यमसँ उच्च प्रदर्शनक माइक्रोवेव घटकसभक सीधा एकीकरण सामान्य प्रयोजनक व्यावसायिक रूपसँ उपलब्ध सतह सामग्रीसभक एक विस्तृत श्रृंखलामे सक्षम करैत अछि। पहिल, एक विश्लेषणात्मक सूत्र AFSIW वेव गाइडक प्रभावी अनुमतिकता आ हानि स्पर्शरेखाक लेल व्युत्पन्न कएल जाइत अछि। ई डिजाइनरके सब्सट्रेट घाटाके सामान्यतया उच्च आवृत्ति बला लेमिनेटमे भेटैत स्तर तक कम करबामे अनुमति दैत अछि । फेर, माइक्रोवेव घटकसभक डिजाइन आ निर्माण कएल जाइत अछि। बहुविध AFSIW वेव गाइड आ चारि-मार्गक पावर डिवाइडर/कम्बिनरक माप, दुनू एक नव समाक्षीय-से-एयर-भराओल SIW संक्रमण पर निर्भर करैत अछि, ई प्रमाणित करैत अछि जे ई उपन्यास दृष्टिकोण माइक्रोवेव घटक उत्पन्न करैत अछि जे दैनिक सतहमे प्रत्यक्ष एकीकरणक लेल उपयुक्त अछि, कम सम्मिलन हानिक साथ, आ सम्पूर्ण [५.१५-५.८५] गीगाहर्ट्ज बैंड पर उत्कृष्ट मिलान आ अलगाव। एहि प्रकार, ई अभिनव दृष्टिकोण लागत-प्रभावी, उच्च-प्रदर्शन, आ अदृश्य रूप सँ एकीकृत स्मार्ट सतह प्रणालीक एक नव पीढ़ीक लेल मार्ग प्रशस्त करैत अछि जे दैनिक वस्तुसभमे उपलब्ध क्षेत्र आ सामग्रीक कुशलतापूर्वक उपयोग करैत अछि। |
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05eef019bac01e6520526510c2590cc1718f7fe6 | मोबाइल लाइव स्ट्रीमिंग आब अपन तेसर लहर मे अछि। प्रारम्भिक प्रणालीसभ जेना कि बाम्बुसर आ किक, बेसी लोकप्रिय एप मेरकट आ पेरीस्कोप, आ आजुक एकीकृत सामाजिक स्ट्रीमिंग सुविधासभ फेसबुक आ इन्स्टाग्राम, दुनूक टेक्नोलोजी आ उपयोगमे नाटकीय रूपसँ परिवर्तन भेल अछि। लाइव स्ट्रीमिंगक एहि नवीनतम चरणमे, कैमरासभ आसपासक वातावरण पर ध्यान केन्द्रित करबाक बजाए, स्ट्रीमर पर ध्यान केन्द्रित करबाक लेल भितर दिस मुड़ैत अछि। किशोरसभ एहि प्लेटफार्मसभक उपयोग मित्रसभक मनोरञ्जन, नव लोकसभसँ भेट, आ समान रुचिसभ पर अन्यसभसँ सम्पर्क करैक लेल करैत अछि। हमसभ नव प्लेटफार्ममे किशोरसभक लाइव स्ट्रीमिंग व्यवहार आ प्रेरणाक अध्ययन केलौं एकटा सर्वेक्षणक माध्यमसँ जे २,२४७ अमेरिकी लाइव स्ट्रीमरसभद्वारा पूरा कएल गेल छल आ २० किशोरसभक साथ अन्तर्वार्ता, बदलैत प्रथासभ, किशोरसभक व्यापक जनसंख्यासँ भिन्नतासभ आ नव लाइव स्ट्रीमिंग सेवासभक डिजाइनक लेल निहितार्थसभ पर प्रकाश डालैत छल। |
08c30bbfb9ff90884f9d1f873a1eeb6bb616e761 | असंभवता प्रमेय ई सुझाव दैत अछि जे संयोजक असाइनमेंट समस्याक लेल एकमात्र कुशल आ रणनीति-प्रमाणित तंत्र - उदाहरणक लेल, छात्रसभक लेल पाठ्यक्रमक कार्यक्रम निर्धारित करब - तानाशाही अछि। तानाशाहीकेँ प्रायः अन्यायी मानल जाइत अछि: कोनो दूटा एजेंटक लेल, एक अपन सब वस्तु चुनैत अछि दोसर कोनो चुनैत अछि। कोनो समाधानमे दक्षता, प्रोत्साहन आ निष्पक्षताक विचारक बीच समझौता शामिल होएत। ई पेपर संयोजक असाइनमेंट समस्याक समाधानक प्रस्ताव करैत अछि। ई चारि चरणमे विकसित कएल गेल अछि। पहिल, हम निष्पक्ष परिणामक लेल दूटा नव मापदण्ड प्रस्तावित करैत छी, अधिकतम हिस्सेदारीक गारंटी आ एकटा नीक वस्तु द्वारा सीमित ईर्ष्या, जे अविभाज्यताकेँ समायोजित करबाक लेल सुपरिचित मापदण्डकेँ कमजोर करैत अछि; ई मापदण्ड औपचारिक रूपेँ बताबैत अछि जे तानाशाही किएक अन्यायपूर्ण अछि। दोसर, हम समान आय सँ प्रतिस्पर्धात्मक संतुलनक एक अनुमानक अस्तित्वक प्रमाण दैत छी जाहिमे (i) आय असमान अछि मुदा मनमाने ढंगसँ एक-दोसराक निकट अछि; (ii) बाजार त्रुटि सँ साफ करैत अछि, जे सीमामे शून्यक समीप अछि आ यथार्थवादी समस्याक लेल छोट अछि। तेसर, हम ई देखाबए छी जे ई अनुमानित सीईईआई निष्पक्षताक मापदण्डकेँ पूरा करैत अछि। अंतमे, हम अनुमानित सीईईआई पर आधारित एक तंत्र परिभाषित करैत छी जे कि शून्य-माप कारकसभक लेल रणनीति-प्रमाण अछि जकरा अर्थशास्त्रीसभ पारंपरिक रूपसँ मूल्य-लेबक मानल जाइत अछि। प्रस्तावित तंत्र वास्तविक डाटा पर कैलिब्रेट कएल गेल अछि आ सिद्धांत आ अभ्यास सँ विकल्पक तुलना कएल गेल अछि: अन्य सब ज्ञात तंत्र या त शून्य-माप एजेंट द्वारा हेरफेर कएल जा सकैत अछि वा अनुचित एक्स-पोस्ट, आ अधिकांश हेरफेर योग्य आ अनुचित दुनू अछि। |
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0d1fd04c0dec97bd0b1c4deeba21b8833f792651 | तीन चरण, चारि-स्विच, एकल-चरण, पृथक शून्य-वोल्टेज-स्विचिंग (ZVS) रेक्टिफायरक डिजाइन विचार आ प्रदर्शन मूल्यांकन प्रस्तुत कएल गेल अछि। ई सर्किट तीन-चरण, दुई-स्विच, ZVS, डिस्कन्टिन्युअस-करंट-मोड (DCM), बूस्ट पावर-फैक्टर-कोरेक्शन (PFC) रेक्टिफायर, संक्षिप्त रूपमे TAIPEI रेक्टिफायर नामसँ, ZVS फुल-ब्रिज (FB) फेज-शिफ्ट डीसी/डीसी कन्वर्टरक साथ एकीकृत करैत प्राप्त कएल जाइत अछि । ई परीक्षण तीन चरणक २.७ किलोवाटक प्रोटोटाइप पर कएल गेल छल जे एचवीडीसी वितरण अनुप्रयोगक लेल डिजाइन कएल गेल छल जकर लाइन-टोलिन वोल्टेज रेंज १८० वीआरएमएस सँ २६४ वीआरएमएस तक छल आ जकर सख्त रूपसँ विनियमित परिवर्तनीय डीसी आउटपुट वोल्टेज २०० वी सँ ३०० वी तक छल। प्रोटोटाइप सम्पूर्ण इनपुट वोल्टेज आ लोड-करंट रेंज पर जेडवीएस सँ परिचालन करैत अछि आ ९५% रेंजमे दक्षताक साथ ५% सँ कम इनपुट करंट टीएचडी प्राप्त करैत अछि। |
5417bd72d1b787ade0c485f1188189474c199f4d | हमसभ एक नव प्रशिक्षण प्रक्रियाक प्रस्ताव करैत छी जे जनरेटिव एडवर्सियल नेटवर्क (जीएएन) क लेल स्थिरता आ प्रदर्शन मे सुधार करएत अछि। हम सभ लक्ष्य वितरणक अपेक्षित ऊर्जाक संग उचित हिंज हानि मार्जिनक अनुमान करैत छी, आ मार्जिनक अद्यतनक लेल एक सिद्धान्तक मापदण्ड आ एक अनुमानित अभिसरण माप दुनू प्राप्त करैत छी। परिणामी प्रशिक्षण प्रक्रिया सरल अछि मुदा डाटासेटक विविध सेट पर मजबूत अछि। हमसभ प्रस्तावित प्रशिक्षण प्रक्रियाक मूल्यांकन करैत छी, जाहिमे गुणात्मक आ मात्रात्मक प्रदर्शन दुनूक सुधारक उल्लेख कएल गेल अछि। |
007ee2559d4a2a8c661f4f5182899f03736682a7 | कंट्रोलर-एरिया नेटवर्क (सीएएन) बस प्रोटोकल [1] एक बस प्रोटोकल छी जे १९८६ मे रोबर्ट बोस जीएमबीएच द्वारा आविष्कार कएल गेल छल, जे मूल रूप सँ मोटर वाहन उपयोगक लेल छल । आब बस कार आ ट्रक सँ लऽ कऽ बिजली सेटअप आ औद्योगिक लमहर तकक उपकरणसभमे भेटैत अछि । एकर प्रकृति के कारण, ई सुरक्षा पर बहुत अधिक केन्द्रित अछि, अर्थात, विश्वसनीयता। दुर्भाग्य सँ, सुरक्षा केँ लागू करबाक लेल कोनो अंतर्निहित तरीका नहि अछि, जेना कि एन्क्रिप्शन वा प्रमाणीकरण। ई पेपर मे, हम सभ CAN बस पर एक बैकवर्ड कम्पेटिबल मैसेज ऑथेंटिकेशन प्रोटोकॉल लागू करबा सँ जुडल समस्याक जांच करैत छी. हम सभ देखैत छी जे एहन प्रोटोकल के कोन-कोन बाधाक सामना करए पड़त आ ई की कारण अछि जे ई हमरा सभक ज्ञानक अनुसार, एखन धरि प्रकाशित कएल गेल सभ प्रमाणीकरण प्रोटोकल केँ समाप्त करैत अछि। एकर अतिरिक्त, हमसभ एकटा संदेश प्रमाणीकरण प्रोटोकल, CANAuth, प्रस्तुत करैत छी जे सबटा निर्धारित आवश्यकतासभ केँ पूरा करैत अछि आ CAN बसक कोनो बाधाक उल्लंघन नहि करैत अछि. कीवर्ड-CAN बस, एम्बेडेड नेटवर्क, ब्रॉडकास्ट ऑथेंटिकेशन, सिमेट्रिक क्रिप्टोग्राफी |
129359a872783b7c3a82c2c9dbef75df2956d2d3 | एक्सएफआई एकटा व्यापक सुरक्षा प्रणाली अछि जे लचीला अभिगम नियंत्रण आ मौलिक अखंडता ग्यारेन्टी दुनू प्रदान करैत अछि, कोनो विशेषाधिकार स्तर पर आ कमोडिटी सिस्टममे विरासत कोडक लेल सेहो। एहि उद्देश्यक लेल, एक्सएफआई स्थिर विश्लेषणक संग इनलाइन सॉफ्टवेयर गार्ड्स आ दू-स्टैक निष्पादन मॉडलक संयोजन करैत अछि। हमसभ x86 आर्किटेक्चर पर विंडोज क लेल XFI लागू केने छी जे बाइनरी पुनः लेखन आ एकटा सरल, स्टैंड-अलोन वेरिफायर क उपयोग करैत अछि; कार्यान्वयन क शुद्धता वेरिफायर पर निर्भर करैत अछि, मुदा पुनः लेखन पर नहि। हमसभ एक्सएफआइक प्रयोग सॉफ्टवेयरमे कएलहुँ जेना कि डिभाइस ड्राइवर आ मल्टीमीडिया कोडेक। ई सबसँ निकलित मोड्युलसभ कर्नेल आ प्रयोगकर्ता मोड एड्रेस स्पेसमे सुरक्षित रूपसँ कार्य करैत अछि, मात्र मामूली प्रवर्तन ओभरहेडसभक साथ। |
3b938f66d03559e1144fa2ab63a3a9a076a6b48b | सिग्नल प्रोसेसिंग आ सांख्यिकी जैना अनुप्रयोगसभमे, बहुत समस्यामे कम-निर्धारित रैखिक समीकरण प्रणालीक विरल समाधान खोजनाइ शामिल अछि। ई समस्यासभकेँ संरचनात्मक गैर-सुथरी अनुकूलन समस्याक रूपमे तैयार कएल जा सकैत अछि, अर्थात्, `१-नियमनित रैखिक लघुतम वर्गक समस्याकेँ न्यूनतम करबाक समस्या। ई पेपरमे, हमसभ ∀१-रेगुलेरालाइज्ड कन्वेक्स मिनिमलाइजेशन समस्यासभक समाधानक लेल एक ब्लक समन्वय ढाल वंश पद्धति (सीजीडीके रूपमे संक्षिप्त) प्रस्ताव करैत छी, अर्थात् ∀१-रेगुलेरालाइज्ड कन्वेक्स स्मूथ फंक्शनकेँ न्यूनतम करबाक समस्या। हमसभ अपन विधि लेल एक क्यू-रेखीय अभिसरण दर स्थापित करैत छी जखन निर्देशांक ब्लॉक पर्याप्त वंश सुनिश्चित करबाक लेल गॉस-साउथवेल प्रकारक नियम द्वारा चुनल जाइत अछि। हम सीजीडी पद्धतिक दक्ष कार्यान्वयनक प्रस्ताव करैत छी आ डाटा वर्गीकरणमे विशेषता चयनक लेल कम्प्रेस्ड सेन्सिङ आ इमेज डीकोनभोलुसनमे उत्पन्न होएवाला पैघ पैमानाक ∀1-रेगुलेराइज्ड रैखिक लघुतम वर्गक समस्याक समाधानक लेल संख्यात्मक परिणामक रिपोर्ट करैत छी। कतेको अत्याधुनिक एल्गोरिदमसभक संग तुलना विशेष रूपसँ पैग पैग `1- नियमित रैखिक लघुतम वर्गसभ वा तार्किक प्रतिगमन समस्यासभक समाधानक लेल डिजाइन कएल गेल अछि, ई सुझाव दैत अछि जे कुशलतापूर्वक लागू कएल गेल सीजीडी विधि ई एल्गोरिदमसभक तुलनामे बेसी प्रदर्शन कऽ सकैत अछि, ई तथ्यक बावजूद जे सीजीडी विधि विशेष रूपसँ समस्यासभक ई विशेष वर्गसभक समाधानक लेल डिजाइन कएल गेल नहि अछि । |
8ad03b36ab3cba911699fe1699332c6353f227bc | युनेस्कोक अनुसार शिक्षा एकटा मौलिक मानव अधिकार अछि आ प्रत्येक देशक नागरिककेँ एकर समान गुणवत्ताक संग सार्वभौमिक पहुँच प्रदान कएल जाएत। एहि लक्ष्य केँ एखन धरि अधिकांश देशसभमे, विशेष रूपसँ विकासशील आ अल्पविकसित देशसभमे प्राप्त नहि कएल गेल अछि, एहि लेल शिक्षाक सुधारक लेल अधिक प्रभावी तरीकासभ खोजब अति आवश्यक अछि। ई पेपर कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस (डाटा माइनिंग आ डाटा साइंस) क अनुप्रयोग पर आधारित एकटा मॉडल प्रस्तुत करैत अछि जे छात्रक ज्ञान प्रोफाइल क विकास क लेल प्रेरित करैत अछि आ जे अपन छात्र क सर्वोत्तम अभिमुखीकरण क लेल अपन निर्णय लेने मे शिक्षक क सहायता कए सकैत अछि। ई मॉडल प्रत्येक छात्रक लेल तैयार कएल गेल व्यक्तिगत रणनीतिक योजनाक अन्तर्गत लक्ष्यक प्राप्ति पर नजर रखबाक लेल प्रमुख प्रदर्शन सूचककेँ स्थापित करबाक प्रयास करैत अछि। ई मॉडल वर्गीकरण आ पूर्वानुमानक लेल आकस्मिक वन, डाटा संरचनाक दृश्यताक लेल ग्राफ वर्णन आ हितधारकसभक लेल प्रासंगिक जानकारी प्रस्तुत करबाक लेल सिफारिश प्रणालीक उपयोग करैत अछि। प्रस्तुत परिणाम ब्राजिलक एक निजी के-९ (प्राथमिक विद्यालय) सँ प्राप्त वास्तविक डाटासेट पर आधारित छल। प्राप्त परिणाममे मुख्य डाटाक बीच संबंध, छात्रक प्रदर्शनक भविष्यवाणी करबाक लेल एकटा मॉडल आ हितधारकक लेल सिफारिशसभ शामिल अछि। |
500923d2513d30299350a6a0e9b84b077250dc78 | अर्थिक समानताक माप सूचनाक पुनःप्राप्ति आ सूचनाक एकीकरणमे महत्वपूर्ण भूमिका निभबैत अछि। अर्थिक समानताक मॉडलिंगक लेल परम्परागत दृष्टिकोण एकटा ओन्टोलोजीक भीतर परिभाषासभक बीच अर्थिक दूरीक गणना करैत अछि। ई एकल ओन्टोलोजी या त डोमेन-स्वतन्त्र ओन्टोलोजी छी वा विद्यमान ओन्टोलोजीसभक एकीकरणक परिणाम छी । हमसभ अर्थ-समानताक गणनाक लेल एकटा दृष्टिकोण प्रस्तुत करैत छी जे एकटा ओन्टोलोजीक आवश्यकताकेँ कम करैत अछि आ विभिन्न ओन्टोलोजी विनिर्देशसभक स्पष्टता आ औपचारिकताक स्तरमे भिन्नताक लेल जिम्मेदार अछि। एकर उपयोग समानार्थी समूह, अर्थिक पड़ोस, आ विभेदक विशेषतासभ पर मिलान प्रक्रियाक प्रयोग करैत समान इकाई वर्गक निर्धारण करैत अछि जे भाग, फलन आ विशेषतासभमे वर्गीकृत कएल जाइत अछि । विभिन्न ओन्टोलोजीसभक संग प्रायोगिक परिणामसभ ई संकेत करैत अछि जे ई मोडल नीक परिणाम दैत अछि जखन ओन्टोलोजीसभमे इकाई वर्गसभक पूर्ण आ विस्तृत प्रतिनिधित्व होएत अछि । शब्द मिलान आ शब्दार्थिक पड़ोस मिलानक संयोजन समकक्ष संस्था वर्गक पता लगाबैक लेल पर्याप्त अछि, मुदा सुविधा मिलान हमरासभकेँ समान, मुदा आवश्यक रूपसँ समकक्ष, संस्था वर्गसभमे भेदभाव करबाक अनुमति दैत अछि। |
1c58b4c7adee37874ac96f7d859d1a51f97bf6aa | स्टैक्ड सामान्यीकरण उच्च-स्तरक मोडलके प्रयोग कऽ निम्न-स्तरक मोडलके मिला कऽ अधिक भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त करबाक सामान्य विधि छी । ई लेखमे हमसभ दूटा महत्वपूर्ण मुद्दासभके सम्बोधन करब जे वल्पर्टक द्वारा सन् १९९२ मे स्टैक्ड जेनरलाइजेशनक परिचय भेलाक बादसँ वर्गीकरण कार्यसभमे ब्लैक आर्ट मानल गेल अछि: जे जे जेनेरलाइजरक प्रकार उच्च स्तरक मोडल प्राप्त करबाक लेल उपयुक्त अछि, आ कि कि प्रकारक विशेषतासभ जे एकर इनपुटक रूपमे प्रयोग कएल जाएत । हमरासभकेँ ई पता चलल अछि जे सर्वोत्तम परिणाम ओइ समय प्राप्त होइत अछि जखन उच्च स्तरक मॉडल निम्न स्तरक मॉडलसभक कन्डेन्स (आ केवल भविष्यवाणीसभ नहि) केँ मिलाबैत अछि। हमसभ वर्गीकरणक कार्यसभक लेल तीन अलग-अलग प्रकारक लर्निंग एल्गोरिदमके संयोजनक लेल स्टैक्ड जेनेरलाइजेशनक प्रभावकारिताक प्रदर्शन करैत छी । हमसभ बहुसंख्यक मतक संग स्टैक्ड सामान्यीकरणक प्रदर्शन आ आर्किंग आ बैगिंगक प्रकाशित परिणामक तुलना सेहो करैत छी । |
017ee86aa9be09284a2e07c9200192ab3bea9671 | सशर्त GANs प्राकृतिक छवि संश्लेषणक अग्रभागमे अछि। ऐ तरहक मॉडलक मुख्य दोष अछि लेबल कएल डाटाक आवश्यकता। एहि कार्यमे हमसभ दू लोकप्रिय अनसुर्पीड लर्निंग तकनीक, विरोधी प्रशिक्षण आ आत्म-निरीक्षणक उपयोग क क सशर्त आ बिना शर्त GANs बीचक अन्तरकेँ कम करबाक लेल करैत छी। विशेष रूप सँ, हमसभ नेटवर्कसभके प्रतिनिधित्वक सीखबाक कार्यमे सहयोग करबाक अनुमति दैत छी, जबकि क्लासिक GAN खेलक सम्बन्धमे विरोधी छी । आत्म-निरीक्षणक भूमिका भेदभावकर्ताकेँ सार्थक विशेषता प्रतिनिधित्वसभ सिखबाक लेल प्रोत्साहित करएत अछि जे प्रशिक्षणक दौरान नहि बिसरि जाइत अछि। हमसभ अनुभवजन्य रूपसँ सीखेल छवि प्रतिनिधित्वसभक गुणवत्ता आ संश्लेषित छविसभक गुणवत्ता दुनू पर परीक्षण करैत छी। एहि तरहक परिस्थितिमे, स्व-पर्यवेक्षित जीएएन अत्याधुनिक सशर्त समकक्षसभक समान प्रदर्शन प्राप्त करैत अछि। अन्तमे, हमसभ ई देखाबए छी जे पूर्ण रूपसँ अनसुर्जित शिक्षाक लेल ई दृष्टिकोण 33क एफआईडी प्राप्त करबाक लेल स्केल कएल जा सकैत अछि बिना शर्त आईएमएजेनेट उत्पादन पर। |
5c695f1810951ad1bbdf7da5f736790dca240e5b | सामाजिक सञ्जालमे प्रयोक्ताद्वारा निर्मित सामग्रीक विश्लेषण आ उत्पाद आ घटनाक प्रति प्रयोक्ताक रायक सटीक विनिर्देश बहुत रास अनुप्रयोगसभक लेल बहुमूल्य अछि। वेब २.० क प्रसार आ वेब पर उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री क तीव्र वृद्धि क संग, पहलू स्तर पर भावना विश्लेषण पर दृष्टिकोण जे सूक्ष्म जानकारी प्रदान करैत अछि, बहुत रुचि क अछि। एहि कार्यमे, पहलू आधारित भावना विश्लेषणक लेल एक वर्गीकरणकर्ता समूह दृष्टिकोण प्रस्तुत कएल गेल अछि। ई दृष्टिकोण सामान्य अछि आ कोनो विषयक मॉडल बनाबय आ प्रयोक्तासभ द्वारा संबोधित मुख्य पहलुसभक निर्दिष्ट करबाक लेल लुप्त डिरीचलेट आवंटनक उपयोग करैत अछि। तकर बाद, प्रत्येक टिप्पणीक विश्लेषण कएल जाइत अछि आ शब्द निर्भरता जे शब्द आ पहलुसभक बीच अन्तरक्रियाक संकेत करैत अछि, निकालि लेल जाइत अछि। एक एंसम्बल वर्गीकरणकर्ता जे नेभ बेय, अधिकतम एन्ट्रोपी आ समर्थन वेक्टर मशीन द्वारा तैयार कएल गेल अछि, प्रत्येक पहलूक प्रति प्रयोगकर्ताक टिप्पणीक ध्रुवीयता केँ चिन्हबाक लेल डिजाइन कएल गेल अछि। मूल्यांकनक परिणामक अनुसार व्यक्तिगत वर्गीकरणक तुलनामे ध्वनि सुधार भेल अछि आ ई संकेत करैत अछि जे समूहक प्रणाली प्रयोगकर्ता द्वारा निर्मित सामग्रीक विश्लेषण आ प्रयोगकर्ताक राय आ दृष्टिकोणक निर्दिष्ट करबामे स्केलेबल आ सटीक अछि। |
4f1fe957a29a2e422d4034f4510644714d33fb20 | हमसभ दस्तावेजके विषय अनुसार नहि, बल्कि समग्र भावना अनुसार वर्गीकरण करबाक समस्या पर विचार करैत छी, उदाहरणक लेल, ई निर्धारित करब जे समीक्षा सकारात्मक अछि वा नकारात्मक। चलचित्र समीक्षाक उपयोग डाटाक रूपमे करैत, हमरासभकेँ पता चलैत अछि जे मानक मशीन शिक्षा तकनीक निश्चित रूपसँ मानव निर्मित आधार रेखासँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि। मुदा, मशीन लर्निंगक तीनटा तरीका जे हमसभ प्रयोग केलौं (नेइव बेयज़, अधिकतम एन्ट्रोपी वर्गीकरण आ सपोर्ट वेक्टर मशीन) भावना वर्गीकरणक लेल पारंपरिक विषय-आधारित वर्गीकरणक तुलनामे नीक प्रदर्शन नहि करैत अछि। हमसभ एहि बातक जाँच करैत निष्कर्ष निकालैत छी जे भावना वर्गीकरण समस्याकेँ आरो चुनौतीपूर्ण बना दैत अछि । प्रकाशन जानकारी: ईएमएनएलपी की कार्यवाही, 2002, पृ. 79-86 सँ। |
722e2f7894a1b62e0ab09913ce9b98654733d98e | ई प्रकाशनमे पुनः छापल लेखसभ अछि जकर IEEE क प्रतिलिपि अधिकार नहि अछि। ई लेखसभक पूर्ण पाठ IEEE Xplore पर उपलब्ध नहि अछि । |
2485c98aa44131d1a2f7d1355b1e372f2bb148ad | एहि पेपर मे, हमसभ चीनक एकटा पैघ पैमानाक चेहरा डाटाबेस: CAS-PEAL चेहरा डाटाबेस क अधिग्रहण आ सामग्रीक वर्णन करैत छी। CAS-PEAL चेहरा डाटाबेस बनाबयके लक्ष्यमे निम्नलिखितसभ अछि: 1) मुख पहिचानक विश्वव्यापी शोधकर्तासभके विभिन्न स्रोतसभक साथ भेरिएशन, विशेष रूपसँ मुद्रा, अभिव्यक्ति, सामान, आ प्रकाश (पीईएएल), आ एकटा एकरूप डाटाबेसमे पूर्ण आधार-सत्य जानकारी प्रदान करनाए; 2) ऑफ-द-शेल्फ इमेजिंग उपकरणक उपयोग करि आ डाटाबेसमे सामान्य चेहरा भेरिएशनसभ डिजाइन करि व्यावहारिक अनुप्रयोगसभके लक्षित अत्याधुनिक चेहरा पहिचान प्रविधिसभक उन्नयन करनाए; आ 3) मंगोलियाक एक विशाल पैमानाक चेहरा डाटाबेस प्रदान करनाए। वर्तमानमे, CAS-PEAL चेहराक डाटाबेसमे १०४० व्यक्तिक (५९५ पुरुष आ ४४५ महिला) ९९,५९४ छविसभ अछि । कुल नौटा कैमरा एक आर्क आर्म पर क्षैतिज रूप सँ आरोहित अछि जाहि सँ एक साथ विभिन्न मुद्रा मे छवि कें कैद क सकएय. प्रत्येक व्यक्ति सँ तीन बेर २७ टा छवि प्राप्त करबाक लेल सीधा आगाँ, ऊपर आ नीचाँ देखबाक लेल कहल जाइत अछि। पाँचटा चेहराक भाव, छहटा सामान, आ १५टा प्रकाश परिवर्तन सेहो डाटाबेसमे शामिल अछि। डाटाबेस क एकटा चयनित उपसमूह (CAS-PEAL-R1, जहिमे 1040 विषयक 30 863 छवि अछि) आब अन्य शोधकर्ताक लेल उपलब्ध अछि। हम CAS-PEAL-R1 डाटाबेस पर आधारित मूल्यांकन प्रोटोकल पर चर्चा करैत छी आ चारि एल्गोरिदमक प्रदर्शनक आधारभूत रूपमे प्रस्तुत करैत छी जे निम्न कार्य करए: 1) चेहरा पहिचान एल्गोरिदमक लेल डाटाबेसक कठिनाईक आधारभूत आकलन; 2) डाटाबेसक उपयोग करैत शोधकर्ताक लेल प्राथमिकता मूल्यांकनक परिणाम; आ 3) सामान्य रूपसँ प्रयोग कएल जाएबला एल्गोरिदमक सामर्थ्य आ कमजोरीक पहचान करए। |
a0456c27cdd58f197032c1c8b4f304f09d4c9bc5 | एंसैम्बल विधि सभ ओहन एल्गोरिदम छी जे वर्गीकरणक एक समूह बनाबैत अछि आ फेर अपन भविष्यवाणीक भारित वोट लऽ कऽ नव डेटा बिन्दुकेँ वर्गीकृत करैत अछि। मूल एंसैम्बल विधि बेयसियन औसतकरण अछि मुदा अधिक हालिया एल्गोरिदममे त्रुटि सुधारक आउटपुट कोडिंग बैगिंग आ बूस्टिंग शामिल अछि। ई पेपर एहि विधिसभक समीक्षा करैत अछि आ स्पष्ट करैत अछि जे एंसैम्बल प्रायः कोनो एकल वर्गीकरणसँ बेसी प्रदर्शन किएक कऽ सकैत अछि। एंसैम्बल विधि सभक तुलना करैत किछु पूर्वक अध्ययनक समीक्षा कएल गेल अछि आ किछु नव प्रयोग प्रस्तुत कएल गेल अछि जाहिसँ कारणक पता लगाओल जाए जे एडबस्ट जल्दी सँ समाप्त नहि होइत अछि। |
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610bc4ab4fbf7f95656b24330eb004492e63ffdf | हमसभ गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स कारक समस्याक अध्ययन करैत छी जे निम्न-श्रेणी कारक द्वारा एक गैर-नकारात्मक मैट्रिक्सक अनुमान करैत अछि। ई समस्या विशेष रूप सँ मशीन लर्निंग मे महत्वपूर्ण अछि, आ ई बहुत रास अनुप्रयोग मे भेटैत अछि। दुर्भाग्य सँ, मूल सूत्र गलत अछि आ एनपीएचएड। ई पेपर मे, हम सभ एनएमएफ समस्या केँ हल करबाक लेल पंक्ति एन्ट्रोपी न्यूनतमकरण पर आधारित एकटा पंक्ति विरल मॉडल प्रस्तावित करैत छी। हमसभ एन्ट्रोपी फंक्शनक एकाग्रता आ `∞ मानकक उपयोग करैत छिपल चरसभक न्यूनतम संख्यामे ऊर्जाकेँ एकाग्रता प्रदान करैत छी। हमसभ ई प्रमाणित करैत छी जे पृथक्करणक मान्यताक तहत, हमरसभक प्रस्तावित मोडल डेटा स्तम्भसभक पुनः प्राप्ति करैत अछि जे डाटासेट उत्पन्न करैत अछि, जखन डाटा शोरसँ दूषित भऽ जाइत अछि। हमसभ प्रस्तावित मोडलक मजबुतीके अनुभवजन्य रूपसँ उचित ठहराबैत छी आ ई देखाबैत छी जे ई अत्याधुनिक पृथक्करण योग्य NMF एल्गोरिदमसँ अधिक मजबुत अछि । |
f829fa5686895ec831dd157f88949f79976664a7 | पदानुक्रमित बेयसियन दृष्टिकोण अनुभवजन्य विपणनमे एकटा केंद्रीय भूमिका निभबैत अछि किएक त ओ व्यक्तिगत स्तरक पैरामीटर अनुमान उत्पन्न करैत अछि जे निर्णय लक्षित करबाक लेल उपयोग कएल जाए सकैत अछि। एमसीएमसी विधिसभ पदानुक्रमित बेयसियन मोडेलक अनुमान लगाबएके लेल विकल्पक विधि रहल अछि किएक ई सटीक व्यक्तिगत स्तरक अनुमान प्रदान करएमे सक्षम अछि । मुदा, एमसीएमसी विधि कम्प्यूटेशनल रूप सँ निषेधात्मक अछि आ जखन बड़का डेटा सेट पर लागू कएल जाएत अछि जे वर्तमान युग मे आम भ गेल अछि तँ नीक सँ स्केल नहि करैत अछि। हमसभ मार्केटिंग साहित्यमे बेयसन अनुमानक एक नव वर्गक परिचय दैत छी जकरा भेरिएशनल बेयसन (वीबी) अनुमान कहल जाइत अछि। ई पद्धतिसभ स्केलेबिलिटी चुनौतीक सामना करैत अछि एक निर्धारात्मक अनुकूलन दृष्टिकोणक माध्यमसँ पछाडि वितरणक अनुमान लगाबए आ सिमुलेशन-आधारित एमसीएमसी पद्धतिसभ सँ जुड़ल कम्प्यूटेशनल लागतक एक अंशमे सटीक अनुमान उत्पन्न करैत अछि। हमसभ भिन्नताशील बेयसियन अनुमानमे हालिया विकासक शोषण आ विस्तार करैत छी आ एहि बात पर प्रकाश डालैत छी कि ककया दूटा वीबी अनुमानक दृष्टिकोण - माध्य-क्षेत्र वीबी (जे गिब्स नमूनाकरणक अनुरूप अछि) कनिग्युएट मॉडलसभक लेल आ फिक्स्ड-फॉर्म वीबी (जे मेट्रोपोलिस-हेस्टिंगक अनुरूप अछि) गैर-कनिग्युएट मॉडलसभक लेल - जटिल मार्केटिंग मॉडलसभक अनुमानक लेल प्रभावकारी रूपसँ जोड़ल जा सकैत अछि । हमसभ ई सेहो देखाएब जे समानांतर गणना आ स्टोकास्टिक अनुकूलनमे हालिया प्रगतिकेँ एहि वीबी पद्धतिसभक गतिकेँ आओर बढाबए लेल उपयोग कएल जा सकैत अछि। सिमुलेटेड आ रियल डाटा सेटक उपयोग करैत, हमसभ वि.बी. दृष्टिकोणकेँ सामान्य रूपसँ प्रयोग कएल जाएबला मार्केटिंग मोडेलसभमे लागू करैत छी (उदाहरणक लेल, मिश्रित रैखिक, लॉजिट, चयन, आ पदानुक्रमित क्रमबद्ध लॉजिट मॉडल), आ प्रदर्शित करैत अछि कि विपणन समस्याक लेल वीबी अनुमान व्यापक रूप सँ लागू अछि। |
bf8a0014ac21ba452c38d27bc7d930c265c32c60 | उच्च स्तरक संलयन दृष्टिकोणक अनुप्रयोग बहु संवेदक डाटा संलयनमे महत्वपूर्ण लाभक एक क्रम प्रदर्शित करैत अछि आ ऑटोमोटिव सुरक्षा संलयन प्रणाली एहिमे कोनो अपवाद नहि अछि। उच्च स्तरक संलयनक उपयोग ऑटोमोटिव सेंसर नेटवर्कमे पूरक वा/अथवा अतिरेक दृश्य क्षेत्रक संग कएल जा सकैत अछि। ई दृष्टिकोणक लाभ ई अछि जे ई प्रणालीक मॉड्यूलरिटी सुनिश्चित करैत अछि आ बेंचमार्किंगक अनुमति दैत अछि, किएक ई प्रसंस्करणक भीतर फीडबैक आ लूपक अनुमति नहि दैत अछि। ई पेपर मे दू टा विशिष्ट उच्च स्तरक डाटा फ्यूजन दृष्टिकोणक वर्णन अछि, जकर एकटा संक्षिप्त आर्किटेक्चरल आ एल्गोरिथमिक प्रस्तुति अछि। ई दृष्टिकोणसभ मुख्य रूपसँ अपन डाटा एसोसिएशन भागमे भिन्न अछि: (क) ट्रैक स्तरक फ्यूजन दृष्टिकोण एकरा बिन्दुसँ बिन्दु एसोसिएशनक साथ वस्तु निरन्तरता आ बहुआयामी असाइनमे जोर दैत हल करैत अछि, आ (ख) ग्रिड आधारित फ्यूजन दृष्टिकोण जे वातावरणक मोडेलिंगक लेल एक सामान्य तरीका प्रस्ताव करैत अछि आ सेंसर डाटा फ्यूजन कएने अछि। एहि दृष्टिकोणक लेल परीक्षणक मामला बहु संवेदक युक्त PReVENT/ProFusion2 ट्रक प्रदर्शनक वाहन अछि। |
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4152070bd6cd28cc44bc9e54ab3e641426382e75 | वर्गीकरणक समस्याक डाटा खनन, मशीन लर्निंग, डाटाबेस, आ सूचना पुनःप्राप्ति समुदायसभमे व्यापक रूपसँ अध्ययन कएल गेल अछि, जकर विभिन्न डोमेनसभमे अनुप्रयोगसभ अछि, जेना कि लक्षित मार्केटिंग, चिकित्सा निदान, समाचार समूह फिल्टरिंग, आ दस्तावेज संगठन । एहि पेपर मे हम सब एकटा विस्तृत प्रकारक पाठ वर्गीकरणक सर्वेक्षण प्रदान करब |
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8bf72fb4edcb6974d3c4b0b2df63d9fd75c5dc4f | ई दृष्टिकोणसभ संभावित रूपसँ उच्च प्रदर्शन प्रदान कऽ सकैत अछि, कारण ई प्राकृतिक भाषाक अवधारणासभसँ सम्बन्धित निहित, अर्थशास्त्रक विशेषतासभक विश्लेषण करबामे सेहो सक्षम अछि । ई पेपर, हमसभ सेमेन्टिक सेन्टिमेन्ट एनालिसिस चैलेंजक चौथा संस्करण प्रस्तुत करैत छी, जहिमे सिमेन्टिक सुविधासभ पर निर्भर प्रणालीसभक मूल्यांकन कएल जाइत अछि, जे प्रतियोगितामे पैघ परीक्षण सेटसभ आ विभिन्न सेन्टिमेन्ट कार्यसभ पर समावेश अछि । मूल्यांकनमे केवल वाक्यविन्यास/शब्द-गणना अथवा मात्र शब्दकोश-आधारित दृष्टिकोण पर आधारित प्रणालीकेँ बाहर राखल गेल अछि। फेर, हमसभ प्रत्येक कार्यक लेल मूल्यांकनक परिणाम प्रस्तुत करैत छी आ सर्वाधिक अभिनव दृष्टिकोण पुरस्कारक विजेता देखाबैत छी, जे भावना विश्लेषण कार्यक लेल विभिन्न ज्ञान आधारसभक संयोजन करैत अछि। भावना विश्लेषण अनुसंधान आ उद्योग दुनूक व्यापक रूपसँ अध्ययन कएल गेल अनुसन्धान क्षेत्र छी, आ भावना विश्लेषण सं संबंधित कार्यसभक सम्बोधनक लेल विभिन्न दृष्टिकोण अछि । भावना विश्लेषण इंजन शब्दकोश-आधारित तकनीकसँ, मशीन लर्निंग, या वाक्यविन्यास नियम विश्लेषण समावेश करैत दृष्टिकोण लागू करैत अछि। एहन प्रणालीक मूल्यांकन अन्तर्राष्ट्रिय अनुसन्धान चुनौतीमे कएल जा रहल अछि। मुदा, अर्थ-भावना विश्लेषण दृष्टिकोण, जे अर्थ-ज्ञानक पैघ आधार पर निर्भर रहैत अछि आ अर्थ-जालक सर्वोत्तम प्रथाक कार्यान्वयन करैत अछि, अन्य अन्तर्राष्ट्रीय चुनौतीसभ द्वारा विशिष्ट प्रयोगात्मक मूल्यांकन आ तुलनाक अधीन नहि अछि। |
21da9ece5587df5a2ef79bf937ea19397abecfa0 | ई पेपर भविष्यवाणी आ अवधारणात्मक वर्गीकरण कें एक अनुमान समस्या कें रूप मे मानैत अछि जे मस्तिष्क द्वारा हल कैल गेल छै. हमसभ ई मानैत छी जे मस्तिष्क दुनियाँक एक पदानुक्रम या गतिशील प्रणालीक एक क्रम रूपमे मॉडल करैत अछि जे संवेदीयमे कारण संरचना केँ एन्कोड करैत अछि। संवेदी आंकड़ाक व्याख्या करबाक लेल, इन्तरिक मॉडलक अनुकूलन या व्युत्क्रम के संग धारणाक बराबर कैल जाइत अछि। संवेदी डाटाक निर्माणक एकटा मॉडल देल गेल अछि, हमसभ मॉडलक प्रमाणमे बद्ध मुक्त ऊर्जाक आधार पर, मॉडलक प्रतिवर्तनक लेल एक सामान्य दृष्टिकोण लागू कए सकैत छी। एकर बाद मुक्त ऊर्जा सूत्र समीकरण प्रदान करैत अछि जे मान्यता प्रक्रियाक वर्णन करैत अछि, अर्थात संवेदी इनपुट कें कारण कें प्रतिनिधित्व करएय वाला न्यूरोनल गतिविधि कें गतिशीलता. एहि ठाम, हमसभ एकटा बहुत सामान्य मॉडल पर ध्यान केन्द्रित करब, जकर पदानुक्रमित आ गतिशील संरचना अनुकरित मस्तिष्ककेँ अनुभूति अवस्थाक प्रक्षेपवक्र वा अनुक्रमकेँ चिन्हबाक आ भविष्यवाणी करबाक क्षमता प्रदान करैत अछि। हम सबसँ पहिने पदानुक्रमित गतिशील मॉडल आ ओकर व्युत्क्रमक समीक्षा करब। फेर हमसभ ई देखाएब जे मस्तिष्कमे ई उलटा रूप लागू करबाक लेल आवश्यक आधारभूत संरचना अछि आ ई बिन्दुके चित्रण कृत्रिम चिड़ैसभक प्रयोगसँ कएल जाएत अछि जे चिड़ैसभक गीतकेँ चिन्हैत अछि आ वर्गीकृत करैत अछि । |
38a935e212c8e10460545b74a7888e3966c03e74 | ई पेपर थ्री डी ऑब्जेक्ट डिटेक्शनक अमोडल पर्सेप्शनक समस्याक समाधान करैत अछि। ई कार्य मात्र थ्री डी दुनियामे वस्तु स्थानियता नै खोजब मात्र अछि, बल्कि एकर भौतिक आकार आ मुद्राक अनुमान सेहो लगब अछि, भलेही एकर केवल भाग आरजीबी-डी छविमे देखायल जाए। हाल के दृष्टिकोणसभ 3D स्पेसमे सीधा 3D सुविधासभक शोषण करबाक लेल डेप्थ चैनल सँ प्वाइंट क्लाउडक उपयोग करबाक प्रयास केलक अछि आ पारंपरिक 2.5D प्रतिनिधित्व दृष्टिकोणसभ पर श्रेष्ठता प्रदर्शित केलक अछि। हमसभ अमोडल थ्रीडी डिटेक्शन समस्याक पुनः अवलोकन करैत छी २.५ डी प्रतिनिधित्व फ्रेमवर्कमे अडिग रहिकऽ, आ प्रत्यक्ष रूपसँ २.५ डी दृश्य रूपकेँ ३ डी वस्तुसभसँ सम्बन्धित करैत छी । हमसभ एकटा नव थ्रीडी वस्तु पता लगाबयबला प्रणालीक प्रस्ताव करैत छी जे एक साथ वस्तुसभक थ्रीडी स्थान, भौतिक आकार, आ इनडोर दृश्यमे अभिमुखीकरणक भविष्यवाणी करैत अछि। NYUV2 डाटासेट पर कएल गेल प्रयोगसँ ई देखाएल गेल अछि जे हमरसभक एल्गोरिथ्म अत्याधुनिक एल्गोरिथ्मसँ बेसी प्रदर्शन करैत अछि आ ई संकेत दैत अछि जे 2.5D प्रतिनिधित्व 3D अमोडल वस्तुक पता लगाबैक लेल सुविधासभ क एन्कोड करबाक क्षमता राखैत अछि। सभ स्रोत कोड आ डाटा https://github.com/phoenixnn/Amodal3Det पर अछि। |
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461ebcb7a274525b8efecf7990c85994248ab433 | कम शक्ति आ हानि संजाल (आरपीएल) क लेल रूटिंग प्रोटोकॉल एकटा नव रूटिंग प्रोटोकॉल अछि जे 6LoWPAN संजाल जहिना सीमित परिवेशक लेल मानकीकृत अछि। आईपीवी६/आरपीएल कनेक्टेड ६ लो वापैन मे सुरक्षा प्रदान करब चुनौतीपूर्ण अछि किएक त ई उपकरणसभ अविश्वसनीय इन्टरनेट सँ जुड़ल अछि आ संसाधन सीमित अछि, संचार लिंकसभ घाटामे अछि, आ ई उपकरणसभ आरपीएल, ६ लो वापैन, आ सीओएपी/सीओएपी जका नव आईओटी टेक्नोलोजीसभक प्रयोग करैत अछि। ई पेपर आईओटी टेक्नोलोजी आ ओकर नव सुरक्षा क्षमताक व्यापक विश्लेषण प्रदान करैत अछि जे हमलावर वा आईडीएस द्वारा शोषण कएल जा सकैत अछि। ई पेपर मे एकटा प्रमुख योगदान अछि राउटिंग प्रोटोकॉल के रूप मे आरपीएल चलाबय वाला 6 लोड वपैन नेटवर्क के खिलाफ राउटिंग हमला के अपन कार्यान्वयन आ प्रदर्शन। हमसभ ई आक्रमणसभ आरपीएल कार्यान्वयनमे कन्टीकी सञ्चालन प्रणालीमे लागू करैत छी आ कूजा सिम्युलेटरमे ई आक्रमणसभक प्रदर्शन करैत छी । एकर अतिरिक्त, हमसभ आइपीवी६ प्रोटोकलमे नवीन सुरक्षा सुविधासभ पर प्रकाश डालैत छी आ एकटा हल्का हृदय-धड़कन प्रोटोकल लागू कऽ आईओटीमे घुसपैठक पता लगाबैक लेल एहि सुविधासभक उपयोगक उदाहरण दैत छी। |
5b8869bb7afa5d8d3c183dfac0d0f26c2e218593 | कैश पदानुक्रम जे आजुक उच्च प्रदर्शन प्रोसेसर मे प्रचलित अछि, ओ विचार मे लेल जाएत अछि ताकि ओ एल्गोरिदम तैयार कएल जा सकए जे व्यवहार मे नीक प्रदर्शन करत. ई पेपर एहि उद्देश्यक लेल बाह्य मेमोरी एल्गोरिदमक अनुकूलनक वकालत करैत अछि। ई विचार आ व्यावहारिक मुद्दासभक उदाहरण अछि एक तेज प्राथमिकता कतारक निर्माण जे बाह्य मेमोरी आ कैश्ड मेमोरीक लेल उपयुक्त अछि जे कि-वे मर्जिंग पर आधारित अछि। ई पूर्वक बाह्य स्मृति एल्गोरिदमकेँ लगातार कारकसभ द्वारा सुधारैत अछि जे एकरा कैश्ड मेमोरीमे स्थानांतरित करबा लेल महत्वपूर्ण अछि। कार्यस्थानक कैश पदानुक्रममे चलैत एल्गोरिथ्म कमसँ कम दुगुना तेज अछि जे बाइनरी हैप आ ४-अरी हैपक अनुकूलित कार्यान्वयनसँ बेसी अछि। |
1f6ba0782862ec12a5ec6d7fb608523d55b0c6ba | हम सभ एहि विषय पर एक प्रयोगक रिपोर्ट दैत छी जे संवृत तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) सँ संबंधित अछि जे पूर्व प्रशिक्षित शब्द वेक्टरक शीर्ष पर प्रशिक्षित अछि जाहिसँ वाक्य स्तरक वर्गीकरणक कार्य कएल जा सकैत अछि। हमसभ देखबैत छी जे एकटा साधारण सीएनएन, कम हाइपरपारामीटर ट्यूनिंग आ स्थिर वेक्टरक संग, बहुविध बेंचमार्क पर उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त करैत अछि। कार्य-विशिष्ट वेक्टरसभकेँ सूक्ष्म-ट्यूनिंग द्वारा सीखनाइ प्रदर्शनमे आरो लाभ प्रदान करैत अछि। हमसभ अतिरिक्त रूपसँ वास्तुकलामे एकटा सरल संशोधन प्रस्ताव करैत छी जे कार्य-विशिष्ट आ स्थिर वेक्टरसभक प्रयोगक अनुमति देत । सीएनएन मॉडल एहिमे चर्चा कएल गेल अछि जे सातमे सँ चारि टा काजमे कलाक स्थितिमे सुधार करैत अछि, जहिमे भावना विश्लेषण आ प्रश्न वर्गीकरण शामिल अछि। |
Subsets and Splits