_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
2f991be8d35e4c1a45bfb0d646673b1ef5239a1f | മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ എന്തുകൊണ്ടാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കുന്നത് സിസ്റ്റം ഡിസൈനർമാരെയും അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളെയും പല തരത്തിൽ ശാക്തീകരിക്കുന്നു: മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, പ്രവചനങ്ങളെ വിശ്വസിക്കാനും പ്രവർത്തിക്കാനും കൂടുതൽ അവബോധജന്യമായ ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസുകളിൽ. അതിനാൽ, വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നവ യന്ത്ര പഠനത്തിലെ ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയായി മാറിയിരിക്കുന്നു, വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന മോഡലുകളുടെ മേഖലയിലെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പുതുക്കിയ താൽപ്പര്യം കണ്ടെത്തി. ചില പ്രയോഗങ്ങളിൽ, അത്തരം മോഡലുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയാത്തവ പോലെ കൃത്യമാണ്, അതിനാൽ അവയുടെ സുതാര്യതയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു. അവ കൃത്യമല്ലെങ്കിലും, വ്യാഖ്യാന പ്രാപ്തി പരമപ്രധാനമായപ്പോൾ അവ ഇപ്പോഴും ഇഷ്ടപ്പെടാം. എന്നിരുന്നാലും, വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന മോഡലുകളിലേക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് പലപ്പോഴും കടുത്ത പരിമിതിയാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, മോഡൽ അഗ്നോസ്റ്റിക് സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവചനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ ബ്ലാക്ക്ബോക്സ് ഫംഗ്ഷനുകളായി കണക്കാക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ സമീപനങ്ങൾ മോഡലുകൾ, വിശദീകരണങ്ങൾ, പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ എന്നിവ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ നിർണായക വഴക്കം നൽകുന്നു, ഡീബഗ്ഗിംഗ്, താരതമ്യം, വിവിധതരം ഉപയോക്താക്കൾക്കും മോഡലുകൾക്കുമായുള്ള ഇന്റർഫേസുകൾ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ രീതികളിലെ പ്രധാന വെല്ലുവിളികളെ കുറിച്ചും ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടുന്ന അടുത്തിടെ അവതരിപ്പിച്ച മോഡൽ അഗ്നോസ്റ്റിക് വിശദീകരണ സമീപനത്തെ (LIME) അവലോകനം ചെയ്യാനും ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. |
546add32740ac350dda44bab06f56d4e206622ab | ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ ശ്രദ്ധേയമായ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കൈവരിച്ചു, പക്ഷേ എതിരാളികളായ ആഘാതങ്ങളെ സംബന്ധിച്ച് അസ്ഥിരമായിരിക്കാം, അതായത്, ഇൻപുട്ട് ഇമേജിലെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ മാറ്റങ്ങൾ നെറ്റ്വർക്കിനെ തെറ്റായി തരംതിരിക്കാൻ കാരണമാകുന്നു. സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകളുടെ പെര് സിപ്ഷൻ മൊഡ്യൂളുകളും എൻഡ് ടു എൻഡ് കൺട്രോളറുകളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കൊണ്ട്, ഇത് അവരുടെ സുരക്ഷയെക്കുറിച്ച് ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു. സംതൃപ്തി മോഡുലോ തിയറി (എസ്എംടി) അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫീഡ് ഫോർവേഡ് മൾട്ടി ലെയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കായി ഒരു പുതിയ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വെരിഫിക്കേഷൻ ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. ക്യാമറയുടെ കോണിലോ വെളിച്ച സാഹചര്യങ്ങളിലോ ഉള്ള മാറ്റങ്ങൾ പോലുള്ള ഇമേജ് കൈകാര്യം ചെയ്യലുകളിലാണ് നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. ഒപ്പം ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണ തീരുമാനത്തിനുള്ള സുരക്ഷയെ നിർവചിക്കുന്നത്, യഥാർത്ഥ ഇമേജിന്റെ കൈകാര്യം ചെയ്യലിനെ സംബന്ധിച്ച് വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ മാറ്റമില്ലായ്മയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. നാം പ്രദേശത്തെ സമഗ്രമായ തിരയൽ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഡിസ്ക്രിറ്റൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച്, വിശകലന പാളി പാളി പ്രചാരത്തിലാക്കുന്നു. നമ്മുടെ രീതി നെറ്റ്വർക്ക് കോഡുമായി നേരിട്ട് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, നിലവിലുള്ള രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, തന്നിരിക്കുന്ന മേഖലയ്ക്കും കൈകാര്യം ചെയ്യൽ കുടുംബത്തിനും എതിരാളികൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, അവ കണ്ടെത്തുമെന്ന് ഉറപ്പുനൽകാൻ കഴിയും. കണ്ടെത്തിയാൽ, എതിരാളികളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ മനുഷ്യ ടെസ്റ്റർമാർക്ക് കാണിക്കാനും കൂടാതെ / അല്ലെങ്കിൽ നെറ്റ്വർക്ക് മികച്ചതാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. Z3 ഉപയോഗിച്ച് സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നടപ്പിലാക്കുകയും അവയെ സാധാരണവൽക്കരിച്ചതും ആഴത്തിലുള്ളതുമായ പഠന ശൃംഖലകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ ശൃംഖലകളിൽ വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. നിലവിലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത്, എതിർവശങ്ങളുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും, നെറ്റ് വർക്കിന്റെ കരുത്ത് വിലയിരുത്താനും സാധിക്കും. |
8db9df2eadea654f128c1887722c677c708e8a47 | ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ശ്രദ്ധിക്കുന്ന മാതൃകകളെക്കുറിച്ചുള്ള സമീപകാല പ്രവൃത്തികൾ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിനും അതുവഴി ഉൾച്ചേർത്ത ഹാർഡ്വെയറിൽ വിന്യസിക്കുന്നതിനുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഇത് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂട് ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് 3D കാർ റേസിംഗ് സിമുലേറ്ററായ ടോർക്സ് എന്നതിൽ പരീക്ഷിച്ചു. സങ്കീർണ്ണമായ റോഡ് വളവുകളിലും മറ്റ് വാഹനങ്ങളുടെ ലളിതമായ ഇടപെടലിലും സ്വയംഭരണ സംവിധാനം പഠിക്കുന്നതായി ഞങ്ങളുടെ സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനമോടിക്കുന്ന റോബോട്ട് കാറാണ് കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ ദീർഘകാല ലക്ഷ്യമെന്നു പറയാം. വാഹനം ഓടിക്കുന്നത് ഒരു മനുഷ്യ ഡ്രൈവറുടെ ഉയർന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള വൈദഗ്ധ്യം, ശ്രദ്ധ, അനുഭവം എന്നിവ ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഒരു ജോലിയാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് മനുഷ്യരെക്കാളും കൂടുതൽ ശ്രദ്ധയും ശ്രദ്ധയും നിലനിർത്താൻ കഴിയുമെങ്കിലും, പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള ഡ്രൈവിംഗിന് ഒരു തലത്തിലുള്ള ബുദ്ധി ആവശ്യമാണ്, അത് ഇതുവരെ എഐ ഏജന്റുമാർ നേടിയെടുത്തതിനെ മറികടക്കുന്നു. സ്വയം നിയന്ത്രിത ഡ്രൈവിംഗ് ഏജന്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതില് ഉൾപ്പെടുന്ന ജോലികള് 3 വിഭാഗങ്ങളായി തിരിക്കാം, ചിത്രം 1: 1) തിരിച്ചറിയല്: ചുറ്റുമുള്ള പരിസ്ഥിതിയുടെ ഘടകങ്ങള് തിരിച്ചറിയല് . കാൽനടയാത്രക്കാരെ കണ്ടെത്തൽ, ട്രാഫിക് ചിഹ്ന തിരിച്ചറിയൽ മുതലായവ ഇതിന് ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. നിസ്സാരമായതിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണെങ്കിലും, ആഴത്തിലുള്ള പഠന (ഡിഎൽ) അൽഗോരിതംസിന്റെ പുരോഗതിക്ക് നന്ദി, ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തലും വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നങ്ങളും [8] [2] ൽ മനുഷ്യ തലത്തിലുള്ള തിരിച്ചറിയൽ അല്ലെങ്കിൽ അതിനുമുകളിലുള്ള അംഗീകാരത്തിന് നന്ദി. അസംസ്കൃത ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷത പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് കഴിയും, ഇത് കൈകൊണ്ട് നിർമ്മിച്ച സവിശേഷതകളുടെ ആവശ്യകത ഒഴിവാക്കുന്നു [1] [2] [3]. ഈ കാര്യത്തിൽ, കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) ഒരുപക്ഷേ ഏറ്റവും വിജയകരമായ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകയാണ്, കൂടാതെ അലക്സ്നെറ്റിന് ശേഷം ഇമേജ്നെറ്റ് വെല്ലുവിളിയിലെ എല്ലാ വിജയികളുടെയും അടിസ്ഥാനം രൂപപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട് [8]. ഈ വിജയം സ്വയം നിയന്ത്രിത ഡ്രൈവിംഗിനായി ലെയ്ൻ & വെഹിക്കിൾ ഡിറ്റക്ഷനിൽ ആവർത്തിക്കപ്പെട്ടു [6]. 2) പ്രവചനം: ഒരു സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് ഏജന്റ് അതിന്റെ പരിസ്ഥിതിയെ തിരിച്ചറിയാൻ പര്യാപ്തമല്ല; പരിസ്ഥിതിയുടെ ഭാവി അവസ്ഥകൾ പ്രവചിക്കുന്ന ആന്തരിക മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാനും ഇതിന് കഴിയണം. ഈ ക്ലാസ്സ് പ്രശ്നത്തിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ പരിസ്ഥിതിയുടെ ഒരു മാപ്പ് നിർമ്മിക്കുകയോ ഒരു വസ്തുവിനെ ട്രാക്കുചെയ്യുകയോ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഭാവി പ്രവചിക്കാന് കഴിഞ്ഞാല് , കഴിഞ്ഞകാല വിവരങ്ങള് സമന്വയിപ്പിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഈ തരത്തിലുള്ള പ്രശ്നത്തിന് ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ) വളരെ പ്രധാനമാണ്. എൻഡ് ടു എൻഡ് സീൻ ലേബലിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന RNN-കളുടെ ഒരു വിഭാഗമാണ് ലോംഗ്-ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി (LSTM) നെറ്റ്വർക്കുകൾ [5]. അടുത്തിടെ, ഡീപ് ട്രാക്കിംഗ് മോഡലിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ആർഎൻഎൻ ഉപയോഗിച്ചു. 3) ആസൂത്രണം: വാഹനത്തിന്റെ വിജയകരമായ നാവിഗേഷൻ സാധ്യമാക്കുന്ന ഭാവിയിലെ ഡ്രൈവിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ക്രമം ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിനായി തിരിച്ചറിയലും പ്രവചനവും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന കാര്യക്ഷമമായ ഒരു മാതൃക സൃഷ്ടിക്കൽ. ആസൂത്രണം മൂന്നിലും ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമാണ്. പരിസ്ഥിതിയെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള (അംഗീകാരം) മോഡലിന്റെ കഴിവും അതിന്റെ ചലനാത്മകതയും (പ്രവചനം) ഭാവിയിലെ പ്രവർത്തനങ്ങളെ ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന വിധത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലാണ് ബുദ്ധിമുട്ട് (പിഴകൾ) ആവശ്യമില്ലാത്ത സാഹചര്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാനും സുരക്ഷിതമായി ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തേക്ക് (പ്രതിഫലങ്ങൾ) ഡ്രൈവ് ചെയ്യാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ചിത്രം 1: ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് ജോലികൾ റെയിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് (ആർഎൽ) ചട്ടക്കൂട് [17] [20] നിയന്ത്രണ ജോലികളിൽ വളരെക്കാലമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. [9] ൽ മനുഷ്യനില നിയന്ത്രണം നേടുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പ്രതീക്ഷ നൽകുന്ന സമീപനങ്ങളിലൊന്നാണ് RL-ഉം DL-ഉം ചേർത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. [12], [11] എന്നിവയിൽ, ആഴത്തിലുള്ള ക്യു നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡിക്യുഎൻ) മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് അറ്റാരി ഗെയിമുകളിൽ ഈ ഹ്യൂമൻ ലെവൽ നിയന്ത്രണം പ്രകടമാക്കി, അതിൽ ആസൂത്രണ ഭാഗത്തിന് ആർഎൽ ഉത്തരവാദിയാണെന്നും പ്രതിനിധാന പഠന ഭാഗത്തിന് ഡിഎൽ ഉത്തരവാദിയാണെന്നും. പിന്നീട്, ഭാഗികമായി നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന സാഹചര്യങ്ങളെ കണക്കിലെടുക്കാനായി RNNs മിശ്രിതത്തിൽ സംയോജിപ്പിച്ചു [4]. സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനമോടിക്കുന്നതിന് വിവരങ്ങളുടെ സംയോജനം ആവശ്യമാണ്. 02 53 2v 1 [ st at .M L ] 8 A pr 2 01 7 ഒന്നിലധികം സെൻസറുകളിൽ നിന്നും. അവയില് ചിലത് LIDAR പോലുള്ള താഴ്ന്ന അളവുകളുള്ളവയാണ്, മറ്റു ചിലത് ക്യാമറ പോലുള്ള ഉയർന്ന അളവുകളുള്ളവയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പ്രത്യേക ഉദാഹരണത്തിൽ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്, അസംസ്കൃത ക്യാമറ ചിത്രങ്ങൾ ഉയർന്ന അളവിലുള്ളവയാണെങ്കിലും, സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് ടാസ്ക് നേടുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ വളരെ കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ളതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡ്രൈവിംഗ് തീരുമാനങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്ന രംഗത്തിന്റെ പ്രധാന ഭാഗങ്ങൾ ചലിക്കുന്ന വാഹനം, മുന്നിലുള്ള റോഡിലെ സ്വതന്ത്ര സ്ഥലം, കർബുകളുടെ സ്ഥാനം മുതലായവയിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. വാഹനങ്ങളുടെ സൂക്ഷ്മമായ വിശദാംശങ്ങൾ പോലും പ്രധാനമല്ല, കാരണം അവയുടെ സ്ഥലപരമായ സ്ഥാനം മാത്രമാണ് പ്രശ്നത്തിന് ശരിക്കും ആവശ്യമുള്ളത്. അതുകൊണ്ട് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളുടെ മെമ്മറി ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വളരെ കുറവാണ്. ഈ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും, പ്രസക്തമല്ലാത്ത മറ്റ് ഭാഗങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും കഴിയുമെങ്കിൽ, അത് സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് സംവിധാനങ്ങളുടെ കൃത്യതയും കാര്യക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്തും. ഇതില് കൂടുതല് , സിസ്റ്റത്തിന്റെ കണക്കുകൂട്ടലും മെമ്മറിയും കുറയ്ക്കും, അവ സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് കൺട്രോൾ യൂണിറ്റ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ നിർണായക പരിമിതികളാണ്. അത്തരം വിവര ഫിൽട്ടറിംഗ് പ്രക്രിയയ്ക്ക് ശ്രദ്ധാ മാതൃകകൾ സ്വാഭാവികമായും അനുയോജ്യമാണ്. അടുത്തിടെ, ഈ മോഡലുകൾ ചിത്രത്തിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് RL നെ RNNs മായി ചേർത്ത് [23], [10] എന്നിവയിൽ ചിത്ര തിരിച്ചറിയലിനായി വിജയകരമായി വിന്യസിച്ചു. അത്തരം മോഡലുകൾ എളുപ്പത്തിൽ വിപുലീകരിക്കുകയും ഡിക്യുഎൻ [11], ഡീപ് റിക്കറന്റ് ക്യു നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡിആർക്യുഎൻ) [4] മോഡലുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സംയോജനം [16] ൽ നടന്നു. ശ്രദ്ധ മോഡലുകളുടെ വിജയം, സ്വയം നിയന്ത്രിത ഡ്രൈവിംഗ് നടത്തുന്നതിന്, അസംസ്കൃത സെൻസറി വിവരങ്ങളിൽ നിന്ന് താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ അവരെ നിർദ്ദേശിക്കാൻ ഞങ്ങളെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, ഞങ്ങൾ ഒരു അസംസ്കൃത സെൻസർ ഇൻപുട്ടുകളും ഡ്രൈവിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകളും എടുക്കുന്ന ഒരു എൻഡ്-എൻഡ് ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് മോഡലിന്റെ ഒരു ചട്ടക്കൂട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ മോഡലിന് ഭാഗികമായി നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന സാഹചര്യങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാനാകും. കൂടാതെ, ശ്രദ്ധയുടെ മാതൃകകളിലെ സമീപകാല പുരോഗതികൾ ഉൾപ്പെടുത്താനും, ലഭിക്കുന്ന സെൻസർ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ മാത്രമേ ലഭ്യമാകൂ, അങ്ങനെ ഇത് തത്സമയ ഉൾച്ചേർത്ത സംവിധാനങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ പ്രധാന സംഭാവനകൾ: 1) ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിന്റെ സമീപകാല പുരോഗതിയുടെ ഒരു അവലോകനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു 2) ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം ഉപയോഗിച്ച് സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് അവസാനിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് വാഹന സമൂഹത്തിന് പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ബാക്കി പേപ്പർ രണ്ടു ഭാഗങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത എംഡിപി ചട്ടക്കൂടും ക്യു-ലേണിംഗും ആരംഭിച്ച് ഡിക്യുഎൻ, ഡിആർക്യുഎൻ, ഡീപ് അറ്റൻഷൻ റിക്കറന്റ് ക്യു നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡാർക്യുഎൻ) എന്നിവ പിന്തുടർന്ന് ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു സർവേയാണ് ആദ്യ ഭാഗം നൽകുന്നത്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ സമീപകാല പുരോഗതികളെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ചട്ടക്കൂട് പ്രബന്ധത്തിന്റെ രണ്ടാം ഭാഗം വിവരിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഭാവി പ്രവര് ത്തനങ്ങള് ക്കുള്ള നിര്ദ്ദേശങ്ങളും ഉപന്യാസങ്ങളും നല് കുന്നു. റിഫ്രാൻസ്മെന്റ് ലേണിംഗിനെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ഒരു അവലോകനം ലഭിക്കുന്നതിന്, ദയവായി റിച്ചാ സട്ടണിന്റെ പാഠപുസ്തകത്തിന്റെ രണ്ടാം പതിപ്പ് കാണുക [18]. ഈ വിഭാഗത്തില് പ്രധാനപ്പെട്ട വിഷയങ്ങളുടെ ഒരു സംക്ഷിപ്ത അവലോകനം നല് കുന്നു. ഒരു ഏജന്റിന് പിന്തുടരാവുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച നയം (ഒരു നിശ്ചിത അവസ്ഥയിൽ എടുക്കേണ്ട ഏറ്റവും മികച്ച നടപടി) നൽകുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയായി [17] ൽ റെയിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂട് രൂപീകരിച്ചു, അതിനാൽ നിലവിലെ അവസ്ഥയിൽ നിന്ന് ഒരു ടെർമിനൽ അവസ്ഥയിലെത്തുന്നതുവരെ ഏജന്റ് ആ നയം പിന്തുടരുമ്പോൾ മൊത്തം ശേഖരിച്ച പ്രതിഫലം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കും. RL മാതൃകാ ഡ്രൈവിംഗിനുള്ള പ്രചോദനം ഒരു മൾട്ടി-ഏജന്റ് ഇടപെടൽ പ്രശ്നമാണ്. ഒരു മനുഷ്യ ഡ്രൈവർ എന്ന നിലയിൽ, കനത്ത ട്രാഫിക്കിൽ ലൈനുകൾ മാറ്റുന്നതിനേക്കാൾ മറ്റ് കാറുകളുമായി ഇടപെടാതെ ഒരു ലൈനിൽ തന്നെ തുടരുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാണ്. മറ്റ് ഡ്രൈവർമാരുടെ പെരുമാറ്റത്തില് അന്തര് ഥമായ അനിശ്ചിതത്വം ഉള്ളതുകൊണ്ട് ഈ രണ്ടാമത്തേത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. പരസ്പരം ഇടപെടുന്ന വാഹനങ്ങളുടെ എണ്ണം, അവയുടെ ജ്യാമിതീയ ക്രമീകരണം, ഡ്രൈവർമാരുടെ പെരുമാറ്റം എന്നിവയ്ക്ക് വലിയ വ്യത്യാസമുണ്ടാകാം, എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളും പൂർണ്ണമായി ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു സൂപ്പര് വൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് ഡാറ്റാ സെറ്റ് രൂപകല് പിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്. മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാർ ഓൺലൈൻ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിന്റെ ചില തരം ഉപയോഗിക്കുന്നു മറ്റ് ഡ്രൈവർമാരുടെ പെരുമാറ്റം മനസിലാക്കാൻ അവർ പ്രതിരോധപരമാണോ ആക്രമണാത്മകമാണോ, പരിചയസമ്പന്നരാണോ അല്ലെങ്കിൽ പരിചയമില്ലാത്തവരാണോ തുടങ്ങിയവ. ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ചർച്ച ചെയ്യേണ്ട സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, അതായത് ഒരു റൌണ്ട്അബൌണ്ടിൽ പ്രവേശിക്കുക, ട്രാഫിക് ലൈറ്റുകൾ ഇല്ലാതെ ജംഗ്ഷനുകളിൽ നാവിഗേറ്റുചെയ്യുക, കനത്ത ട്രാഫിക് സമയത്ത് ലൈൻ മാറ്റുക തുടങ്ങിയവ. സ്വയം നിയന്ത്രിത ഡ്രൈവിംഗിലെ പ്രധാന വെല്ലുവിളി ഒരു മനുഷ്യ ഡ്രൈവർ പോലും പ്രതീക്ഷിക്കാത്ത കോർണർ കേസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ്, ജിപിഎസ് ഇല്ലാത്ത ഒരു അജ്ഞാത പ്രദേശത്ത് നഷ്ടപ്പെട്ടതിൽ നിന്ന് വീണ്ടെടുക്കുക അല്ലെങ്കിൽ വെള്ളപ്പൊക്കം അല്ലെങ്കിൽ നിലത്ത് ഒരു സിങ്ക്ഹോൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നത് പോലുള്ള ദുരന്ത സാഹചര്യങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുക. RL മാതൃകയിൽ, അറിയപ്പെടാത്ത മേഖലകളെ മാതൃകയാക്കുകയും സ്വന്തം അനുഭവങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, നിരീക്ഷിത പഠന പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് വെല്ലുവിളികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡിഫറൻഷ്യബിൾ അല്ലാത്ത ചിലവ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ആർഎൽക്ക് കഴിയും. നിലവിൽ, സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗിനായുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് സമീപനം സിസ്റ്റത്തെ ഒറ്റപ്പെട്ട ഉപപ്രശ്നങ്ങളായി വിഭജിക്കുക എന്നതാണ്, സാധാരണയായി സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠന-പോലുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ, വിഷ്വൽ ഒഡോമെട്രി മുതലായവ, തുടർന്ന് മുമ്പത്തെ ഘട്ടങ്ങളുടെ എല്ലാ ഫലങ്ങളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു പോസ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ലെയർ ഉണ്ടായിരിക്കുക. ഈ സമീപനത്തിന് രണ്ട് പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്: ഒന്നാമതായി, പരിഹരിക്കപ്പെടുന്ന ഉപപ്രശ്നങ്ങൾ സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗിനേക്കാൾ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ പരിഹരിക്കാം, അത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതും അനാവശ്യവുമാണ്. മനുഷ്യരായ ഡ്രൈവർമാര് വാഹനം ഓടിക്കുന്നതിനിടയില് കാണുന്ന എല്ലാ വസ്തുക്കളെയും കണ്ടുപിടിക്കാറില്ല, അവയെ തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. രണ്ടാമതായി, ഒറ്റപ്പെട്ട ഉപപ്രശ്നങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ചേര് ന്ന് ഒരു പരിഹാരം കണ്ടെത്താനാവില്ല. പരിസ്ഥിതിയുമായി ഇടപഴകുന്നതിലൂടെയും അവരുടെ തെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിലൂടെയും യന്ത്രങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ശക്തമായ AI മാതൃകയായി റിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. അതിന്റെ ഉപയോഗം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഇത് ഇതുവരെ വാഹന പ്രയോഗങ്ങളിൽ വിജയകരമായി പ്രയോഗിച്ചിട്ടില്ല. അറ്റാരി ഗെയിമുകളും ഗൂഗിൾ ഡീപ് മൈന് ഡ് ഗോയും പഠനത്തിന്റെ വിജയകരമായ പ്രകടനങ്ങളാൽ പ്രചോദിതരായി, ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം ഉപയോഗിച്ച് സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗിനായി ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. മറ്റ് വാഹനങ്ങൾ, കാൽനടയാത്രക്കാർ, റോഡ് പണി തുടങ്ങിയവയുമായി ശക്തമായ ഇടപെടലുകള് ഉള്ളതുകൊണ്ട് സ്വയം നിയന്ത്രിത ഡ്രൈവിംഗ് ഒരു മേല് നോട്ടം ഉള്ള പഠന പ്രശ്നമായി അവതരിപ്പിക്കാന് പ്രയാസമുള്ളതുകൊണ്ട് ഇത് പ്രത്യേക പ്രാധാന്യമുള്ളതാണ്. സ്വയം നിയന്ത്രിത ഡ്രൈവിംഗിനായുള്ള ഗവേഷണത്തിന്റെ ഒരു പുതിയ മേഖലയായതിനാൽ, ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ഒരു ഹ്രസ്വ അവലോകനം നൽകുകയും ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ചട്ടക്കൂട് വിവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വിവര സംയോജനത്തിനായി ഇത് ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഭാഗികമായി നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കാറിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. |
a4d513cfc9d4902ef1a80198582f29b8ba46ac28 | ഈ റിപ്പോർട്ട്, AI യുടെ ദോഷകരമായ ഉപയോഗങ്ങളില് നിന്ന് ഉണ്ടാകുന്ന സുരക്ഷാ ഭീഷണികളുടെ ലാന്റ്സ്കേപ്പ് പരിശോധിക്കുകയും ഈ ഭീഷണികളെ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവചിക്കാനും തടയാനും ലഘൂകരിക്കാനുമുള്ള വഴികള് നിര് ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡിജിറ്റൽ, ഫിസിക്കൽ, രാഷ്ട്രീയ മേഖലകളിലെ ഭീഷണി ലാൻഡ്സ്കേപ്പിനെ AI സ്വാധീനിക്കുന്ന രീതികൾ വിശകലനം ചെയ്ത ശേഷം, AI ഗവേഷകർക്കും മറ്റ് പങ്കാളികൾക്കും ഞങ്ങൾ നാല് ഉന്നതതല ശുപാർശകൾ നൽകുന്നു. പ്രതിരോധത്തിന്റെ പോർട്ട്ഫോളിയോ വിപുലീകരിക്കാന് കഴിയുന്ന, അല്ലെങ്കിൽ ആക്രമണങ്ങള് കുറവ് ഫലപ്രദമോ നടപ്പിലാക്കാന് പ്രയാസമോ ആവാന് കഴിയുന്ന കൂടുതൽ ഗവേഷണങ്ങള് ക്കായി നിരവധി വാഗ്ദാനങ്ങള് നല് കുന്ന മേഖലകളും ഞങ്ങള് നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. അവസാനമായി, നാം ചർച്ചചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ, ആക്രമണകാരികളുടെയും പ്രതിരോധക്കാരുടെയും ദീർഘകാല സന്തുലിതാവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായ ഒരു തീരുമാനമെടുക്കുന്നില്ല. |
b5a047dffc3d70dce19de61257605dfc8c69535c | സങ്കീർണ്ണവും യഥാർത്ഥവുമായ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നതും ഫലപ്രദവുമായ മാർഗ്ഗമായി ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, സുരക്ഷയ്ക്ക് അത്യാവശ്യമായ സംവിധാനങ്ങളില് ഇവ പ്രയോഗിക്കുന്നതില് ഒരു പ്രധാന തടസ്സം അവയുടെ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ച് ഔപചാരികമായ ഉറപ്പു നല് കുന്നതില് ഉള്ള വലിയ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ സ്വഭാവം പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള (അല്ലെങ്കിൽ എതിർ ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുന്നതിനുള്ള) പുതിയതും, അളക്കാവുന്നതും, കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു സാങ്കേതികത ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ രീതി സിംപ്ലെക്സ് രീതി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് നോൺ-കോൺവെക്സ് റക്റ്റിഫൈഡ് ലീനിയർ യൂണിറ്റ് (ReLU) ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് വിപുലീകരിച്ചു, ഇത് പല ആധുനിക ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലും ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ്. പരിശോധനാ നടപടിക്രമം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ മൊത്തത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, ലളിതവൽക്കരിക്കുന്ന അനുമാനങ്ങളൊന്നും ഉണ്ടാക്കാതെ. അടുത്ത തലമുറയിലെ ആളില്ലാ വിമാനങ്ങളുടെ കൂട്ടിയിടി ഒഴിവാക്കൽ സംവിധാനത്തിന്റെ (ACAS Xu) ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നടപ്പാക്കലില് ഞങ്ങള് ഞങ്ങളുടെ സാങ്കേതികത വിലയിരുത്തി. നിലവിലുള്ള രീതികളുപയോഗിച്ച് പരിശോധിച്ച ഏറ്റവും വലിയ ശൃംഖലകളെക്കാൾ ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള ശൃംഖലകളുടെ സ്വഭാവം തെളിയിക്കാൻ നമ്മുടെ സാങ്കേതികതയ്ക്ക് കഴിയുമെന്ന് ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
b4bd9fab8439da4939a980a950838d1299a9b030 | ഉപയോഗത്തിനുള്ള പൂർണ്ണ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും: http://pubsonline.informs.org/page/terms-and-conditions ഈ ലേഖനം ഗവേഷണത്തിനും അധ്യാപനത്തിനും സ്വകാര്യ പഠനത്തിനും വേണ്ടി മാത്രം ഉപയോഗിക്കാം. മറ്റൊന്ന് വ്യക്തമാക്കിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ, പ്രസാധകന്റെ വ്യക്തമായ അനുമതിയില്ലാതെ വാണിജ്യപരമായ ഉപയോഗമോ വ്യവസ്ഥാപിത ഡൌൺലോഡിംഗോ (റോബോട്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് യാന്ത്രിക പ്രക്രിയകൾ) നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു. കൂടുതല് വിവരങ്ങള് ക്ക്, [email protected] എന്ന വിലാസത്തില് ബന്ധപ്പെടുക. ലേഖനത്തിന്റെ കൃത്യത, പൂർണ്ണത, വിപണനയോഗ്യത, ഒരു പ്രത്യേക ഉദ്ദേശ്യത്തിനുള്ള അനുയോജ്യത, അല്ലെങ്കിൽ ലംഘനം ഇല്ല എന്നതിന് പ്രസാധകൻ വാറന്റി നൽകുന്നില്ല. ഉല് പ്പന്നങ്ങളുടെയോ പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളുടെയോ വിവരണങ്ങള് , അവയുടെ പരാമര് ശങ്ങള് , ഈ ലേഖനത്തില് പരസ്യങ്ങള് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് എന്നിവ ആ ഉല് പ്പന്നത്തെക്കുറിച്ചോ പ്രസിദ്ധീകരണത്തെക്കുറിച്ചോ സേവനത്തെക്കുറിച്ചോ ഉള്ള അവകാശവാദങ്ങള് ക്ക് ഒരു ഉറപ്പും അംഗീകാരവും പിന്തുണയും നല് കുന്നതായിരിക്കില്ല. © 1990 ഇൻഫോംസ് |
5288d14f6a3937df5e10109d4e23d79b7ddf080f | |
c9946fedf333df0c6404765ba6ccbf8006779753 | ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡ്രൈവിംഗ് ഡ്രൈവിംഗ് സൌകര്യവും സുരക്ഷയും മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. നമ്മുടെ നിലവിലെ ട്രാഫിക് സംവിധാനത്തിൽ സ്വയംഭരണ വാഹനം അവതരിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നം, സ്വയംഭരണ വാഹനത്തിന് യഥാർത്ഥ മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാരെപ്പോലെ പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയുക എന്നതാണ്. ഭാവിയിലെ സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനം മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാരെ പോലെ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനായി, ഈ പേപ്പർ ഒരു വാഹന ചലന ആസൂത്രണ മാതൃക നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് യഥാർത്ഥ സിഗ്നൽ ചെയ്ത കവലയിലെ ട്രാഫിക് പരിതസ്ഥിതികളുടെ വിലയിരുത്തലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡ്രൈവർമാർ വാഹനങ്ങൾ എങ്ങനെ നിയന്ത്രിക്കുന്നുവെന്ന് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഈ മോഡലിന് കാൽനടയാത്രക്കാരുടെ ഉദ്ദേശം തിരിച്ചറിയുന്നതിനും, വിടവ് കണ്ടെത്തുന്നതിനും, വാഹനത്തിന്റെ ചലനാത്മക നിയന്ത്രണത്തിനും ഉള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉണ്ട്. യഥാർത്ഥ ട്രാഫിക് സാഹചര്യങ്ങളിൽ നിന്നും ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് ഈ മൂന്ന് ഫംഗ്ഷനുകളും രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. അവസാനമായി, ഈ പ്രബന്ധം നമ്മുടെ മാതൃകയുടെ പെരുമാറ്റത്തെ യഥാർത്ഥ കാൽനടയാത്രക്കാരുടെയും മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാരുടെയും പെരുമാറ്റവുമായി താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് നിർദ്ദിഷ്ട രീതിയുടെ പ്രകടനം തെളിയിക്കുന്നു. പരീക്ഷണഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകയില് 85% കാൽനടയാത്രക്കാരുടെ കടക്കാനുള്ള ഉദ്ദേശം തിരിച്ചറിയാന് കഴിയും എന്നാണ്. കൂടാതെ, നിർദ്ദിഷ്ട ചലന ആസൂത്രണ മാതൃകയാൽ നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്ന വാഹനവും യഥാർത്ഥ മനുഷ്യ-ഡ്രൈവ് ചെയ്ത വാഹനവും കവലകളിൽ വിടവ് സ്വീകരിക്കുന്നതിൽ വളരെ സമാനമാണ്. |
061356704ec86334dbbc073985375fe13cd39088 | ഈ കൃതിയിൽ, വലിയ തോതിലുള്ള ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ ക്രമീകരണത്തിലെ അതിന്റെ കൃത്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള കൺവോളിയേഷണൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആഴത്തിന്റെ സ്വാധീനം ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. ആഴം 16-19 ഭാരമുള്ള പാളികളിലേക്ക് നീക്കിക്കൊണ്ട് നിലവിലെ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ കോൺഫിഗറേഷനുകളിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കാനാകുമെന്ന് കാണിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ സമഗ്രമായ വിലയിരുത്തലാണ് ഞങ്ങളുടെ പ്രധാന സംഭാവന. ഈ കണ്ടെത്തലുകളാണ് ഇമേജ്നെറ്റ് ചലഞ്ച് 2014ന് വേണ്ടി സമർപ്പിച്ചതിനു അടിസ്ഥാനം. അവിടെ ഞങ്ങളുടെ ടീം യഥാക്രമം പ്രാദേശികവൽക്കരണത്തിലും വർഗ്ഗീകരണത്തിലും ഒന്നാമതും രണ്ടാമതുമായ സ്ഥാനങ്ങൾ നേടി. നമ്മുടെ പ്രതിനിധീകരണം മറ്റ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലേക്ക് നന്നായി പൊതുവാക്കുന്നുവെന്നും, ഏറ്റവും പുതിയ ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടര് ദര് ശനത്തില് ആഴത്തിലുള്ള ദൃശ്യ പ്രാതിനിധ്യം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെ കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ ഗവേഷണം സുഗമമാക്കുന്നതിനായി, ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്ന രണ്ടു കണ് വെന് റ്റ് മോഡലുകള് ഞങ്ങള് പൊതുജനങ്ങള് ക്ക് ലഭ്യമാക്കിയിട്ടുണ്ട്. |
14318685b5959b51d0f1e3db34643eb2855dc6d9 | ഇമേജ്നെറ്റ് വലിയ തോതിലുള്ള വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ചലഞ്ച് 2014 (ILSVRC14) ൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിനും കണ്ടെത്തലിനുമായി പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യ കൈവരിക്കുന്ന ഇൻസെപ്ഷൻ എന്ന കോഡ് നാമമുള്ള ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ വാസ്തുവിദ്യയുടെ പ്രധാന സവിശേഷതയാണ് നെറ്റ് വർക്കിനുള്ളിലെ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിഭവങ്ങളുടെ മെച്ചപ്പെട്ട ഉപയോഗം. ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു രൂപകൽപ്പനയിലൂടെ, നാം നെറ്റ് വർക്കിന്റെ ആഴവും വീതിയും വർദ്ധിപ്പിച്ചു, അതേസമയം തന്നെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ബജറ്റ് സ്ഥിരമായി നിലനിർത്തി. ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി, വാസ്തുവിദ്യാ തീരുമാനങ്ങൾ ഹെബ്ബിയൻ തത്വവും മൾട്ടി-സ്കെയിൽ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ അവബോധവും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ILSVRC14 നായി ഞങ്ങളുടെ സമർപ്പണത്തിൽ ഉപയോഗിച്ച ഒരു പ്രത്യേക അവതാരത്തെ ഗൂഗിൾലെറ്റ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു, 22 ലെയറുകളുള്ള ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്ക്, അതിന്റെ ഗുണനിലവാരം വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെയും കണ്ടെത്തലിന്റെയും പശ്ചാത്തലത്തിൽ വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു. |
1827de6fa9c9c1b3d647a9d707042e89cf94abf0 | പരിശീലന സമയത്ത് ഓരോ ലെയറുകളുടെയും ഇൻപുട്ടുകളുടെ വിതരണം മാറുന്നു എന്ന വസ്തുത ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമാക്കുന്നു, കാരണം മുമ്പത്തെ ലെയറുകളുടെ പാരാമീറ്ററുകൾ മാറുന്നു. ഇത് പരിശീലനം കുറയ്ക്കുന്നു, പഠന നിരക്ക് കുറയുകയും പാരാമീറ്ററുകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് അപൂർവമായ നോൺ-ലീനിയറിറ്റികളുള്ള മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. ഈ പ്രതിഭാസത്തെ ആന്തരിക കോവറേറ്റഡ് ഷിഫ്റ്റ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഒപ്പം ലെയർ ഇൻപുട്ടുകൾ സാധാരണവൽക്കരിക്കുക വഴി പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ രീതി അതിന്റെ ശക്തി മോഡൽ വാസ്തുവിദ്യയുടെ ഭാഗമായി സാധാരണവൽക്കരണം നടത്തുന്നതിൽ നിന്നും ഓരോ പരിശീലന മിനി-ബാച്ചിനും സാധാരണവൽക്കരണം നടത്തുന്നതിൽ നിന്നും ലഭിക്കുന്നു. ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ നമുക്ക് വളരെ ഉയർന്ന പഠന നിരക്ക് ഉപയോഗിക്കാനും, തുടക്കത്തിൽ കുറച്ചുകൂടി ശ്രദ്ധിക്കാനും, ചില കേസുകളിൽ ഡ്രോപ്പ് ഔട്ടിന്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഏറ്റവും പുതിയ ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലിന് ബാധകമാക്കുമ്പോൾ, ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ 14 മടങ്ങ് കുറവ് പരിശീലന ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ ഒരേ കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു, കൂടാതെ യഥാർത്ഥ മോഡലിനെ ഗണ്യമായ മാർജിൻ ഉപയോഗിച്ച് തോൽപ്പിക്കുന്നു. ബാച്ച് നോർമലൈസ്ഡ് നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉപയോഗിച്ച്, ഇമേജ്നെറ്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിലെ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഫലം ഞങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു: 4.82% ടോപ്പ് -5 ടെസ്റ്റ് പിശക് കൈവരിക്കുന്നു, മനുഷ്യ റേറ്ററുകളുടെ കൃത്യത കവിയുന്നു. |
6e80768219b2ab5a3247444cfb280e8d33d369f0 | ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ ഒരു അൾട്രാ വൈഡ് ബാൻഡ് (UWB) പവർ ഡിവിഡർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ഈ പവർ ഡിവിഡറിന്റെ UWB പ്രകടനം എക്സ്പോണൻഷ്യൽ, എലിപ്റ്റിക് സെക്ഷനുകൾ അടങ്ങിയ കോണീയ മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ലൈൻ ഉപയോഗിച്ച് ലഭിക്കുന്നു. പരുക്കൻ ഗ്രെയിൻഡ് സമാന്തര മൈക്രോ-ജനിതക അൽഗോരിതം (പിഎംജിഎ), സിഎസ്ടി മൈക്രോവേവ് സ്റ്റുഡിയോ എന്നിവ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് സമാന്തര രൂപകൽപ്പന പ്രക്രിയ നേടുന്നു. യു.ഡബ്ല്യു.ബി. പവർ ഡിവിഡറിനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനാണ് ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പവർ ഡിവിഡർ നിർമ്മിക്കുകയും അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അളവുകോലുകളുടെ ഫലങ്ങൾ താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ ഇൻസേർഷൻ നഷ്ടം, നല്ല റിട്ടേൺ നഷ്ടം, മുഴുവൻ UWB- യിലും (3.1-10.6 GHz) output പോർട്ടുകൾക്കിടയിൽ ഉയർന്ന ഒറ്റപ്പെടൽ എന്നിവ കാണിക്കുന്നു. |
2532d0567c8334e4cadf282a73ffe399c1c32476 | പ്രകടന അളവുകോല് കിട്ടിയ പ്രതിഫലങ്ങളുടെ ആകെത്തുകയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബംബിൾ ബീ ഭക്ഷണം കഴിക്കുമ്പോൾ, ഓരോ സമയ ഘട്ടത്തിലും പ്രതിഫലന പ്രവർത്തനം പറന്ന ദൂരത്തിന്റെ (നെഗറ്റീവ് ഭാരം) ഒപ്പം കഴിച്ച നെക്ടറിന്റെ സംയോജനവും ആകാം. മാർകോവ് തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകൾ (എംഡിപി) പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഓൺലൈൻ അൽഗോരിതം ആണ് റെയിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് (ആർഎൽ) രീതികൾ. ഒരു MDP എന്നത് റിവാർഡ് ഫംഗ്ഷനും ഒരു മോഡലും ഉപയോഗിച്ച് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു, അതായത്, സാധ്യമായ ഓരോ പ്രവർത്തനത്തിനും വ്യവസ്ഥ ചെയ്യുന്ന സ്റ്റേറ്റ് ട്രാൻസിഷൻ പ്രോബബിലിറ്റികൾ. RL അൽഗോരിതം മോഡൽ അധിഷ്ഠിതമാകാം, അവിടെ ഏജന്റ് ഒരു മോഡൽ പഠിക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ മോഡൽ-ഫ്രീ-ഉദാഹരണത്തിന്, Q- പഠനം ഉദ്ധരിക്കുക വാട്ട്കിൻസ്: 1989, ഇത് ഒരു ഫംഗ്ഷൻ Q ((s) മാത്രം പഠിക്കുന്നു, a) സംസ്ഥാനങ്ങളിൽ a നടപടി എടുക്കുന്നതിന്റെ ദീർഘകാല മൂല്യം വ്യക്തമാക്കുന്നു s അതിനുശേഷം മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അവരുടെ വിജയങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, RL രീതികൾ പൂർണ്ണമായും നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന MDP- കളിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, അതിൽ ഓരോ സംസ്ഥാനത്തും സെൻസറി ഇൻപുട്ട് സംസ്ഥാനത്തെ തിരിച്ചറിയാൻ പര്യാപ്തമാണ്. വ്യക്തമായും, യഥാർത്ഥ ലോകത്ത്, നാം പലപ്പോഴും ഭാഗികമായി നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന MDP- കളുമായി (POMDP- കൾ) ഇടപെടണം. POMDP-കളിലെ ഒപ്റ്റിമൽ തീരുമാനങ്ങൾ ഓരോ സമയത്തും b എന്ന വിശ്വാസാവസ്ഥയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് ആസ്ട്രോം (1965) തെളിയിച്ചു, അതായത്, സാധ്യമായ എല്ലാ യഥാർത്ഥ അവസ്ഥകളിലും പിൻവശത്തെ പ്രോബബിലിറ്റി വിതരണം, ഇന്നുവരെ എല്ലാ തെളിവുകളും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ. V, Q എന്നിവയുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ s എന്നതിനുപകരം b ന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളായി മാറുന്നു. Parr and Russell (1995) വളരെ ലളിതമായ ഒരു POMDP RL അൽഗോരിതം വിവരിക്കുന്നു. b യുടെ വ്യക്തമായ പ്രാതിനിധ്യം ഒരു സാധ്യതാ വെക്റ്ററായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ McCallum (1993) സമീപകാലത്തെ ധാരണാ ശ്രേണികൾ ഉപയോഗിച്ച് വിശ്വാസാവസ്ഥയെ ഏകദേശമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗം കാണിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള സ്റ്റേറ്റ് വേരിയബിളുകളും ദീർഘകാല കാലയളവിലുള്ള ആശ്രിതത്വങ്ങളും ഉള്ള സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് ഒരു സമീപനവും വ്യാപിക്കാൻ സാധ്യതയില്ല. മോഡലിനെ സമഗ്രമായി പ്രതിനിധീകരിക്കാനും വിശ്വാസാവസ്ഥയെ കാര്യക്ഷമമായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും മോഡലിനും ഓരോ പുതിയ നിരീക്ഷണത്തിനും ഒരു മാർഗമാണ് വേണ്ടത്. ഡൈനാമിക് ബേസിയൻ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡീൻ & കനാസാവ, 1989) ആവശ്യമായ ചില സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഉള്ളതായി തോന്നുന്നു; പ്രത്യേകിച്ചും, കൽമാൻ ഫിൽട്ടറുകൾ, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർകോവ് മോഡലുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള മറ്റ് സമീപനങ്ങളേക്കാൾ അവയ്ക്ക് കാര്യമായ ഗുണങ്ങളുണ്ട്. ചിത്രം 1 ൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന വാസ്തുവിദ്യ, പുതിയ സെൻസർ വിവരങ്ങൾ എത്തുമ്പോൾ വിശ്വാസാവസ്ഥയെ പ്രതിനിധീകരിക്കാനും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും DBN കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. b യ്ക്ക് ഒരു പ്രതിനിധി നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പോലുള്ള ചില ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് ഫംഗ്ഷൻ അപ്രോക്സിമേറ്റർ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു Q-ഫംഗ്ഷൻ പഠിക്കാൻ റിവാർഡ് സിഗ്നൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഹൈബ്രിഡ് (വിഭിന്ന) സംവിധാനം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ ഈ സംഭാഷണം വളരെ ലളിതമായ ഒരു അടിസ്ഥാന വാസ്തുവിദ്യയാണ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്. സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക്, ഭാഗികമായി നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന പരിതസ്ഥിതികളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പഠന ഏജന്റിനായി. കാലിക പ്രക്രിയകളെ ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡലുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിയോടൊപ്പം ആർക്കിടെക്ചർ റിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. സെൻസറി ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് അത്തരം പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുടെ പാരാമീറ്ററുകളും ഘടനയും ലീമിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനും പിൻ സാധ്യതകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുമുള്ള രീതികൾ ഞാൻ ചർച്ച ചെയ്യും. പൂര് ണ്ണമായ ഏജന്റ് പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചില തുറന്ന പ്രശ്നങ്ങള് നിലനിൽക്കുന്നു; സ്കെയിലിംഗ് പരിഗണിക്കുമ്പോൾ കൂടുതല് ഉയരുന്നു. മൃഗങ്ങളുടെയും മനുഷ്യരുടെയും പഠനത്തിന് ഒരു നല്ല മാതൃകയാകാൻ പഠനത്തിന് കഴിയുമോ എന്നതാണ് പ്രസംഗത്തിന്റെ രണ്ടാമത്തെ വിഷയം. ഈ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നല് കാന് , നമുക്ക് വിപരീത ശക്തിപ്പെടുത്തല് പഠനം നടത്തണം: നിരീക്ഷിച്ച പെരുമാറ്റത്തെ കണക്കിലെടുക്കുക, ഏത് പ്രതിഫല സിഗ്നൽ, എന്തെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കില് , ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു? ഇത് COLT, UAI, ML കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ എന്നിവയ്ക്ക് വളരെ രസകരമായ ഒരു പ്രശ്നമായി തോന്നുന്നു, കൂടാതെ മാർക്കോവ് തീരുമാന പ്രക്രിയകളുടെ ഘടനാപരമായ കണക്കുകൾ എന്ന തലക്കെട്ടിൽ ഇക്കോണോമെട്രിക്സിൽ ഇത് പരിഹരിക്കപ്പെട്ടു. 1 അനിശ്ചിതത്വമുള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ പഠിക്കുക. ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ ബുദ്ധിമാനായ ഏജന്റുമാരുടെ നിർമ്മാണത്തെക്കുറിച്ചാണ് AI, അതായത്, ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഫലപ്രദമായി (ചില പ്രകടന അളവുകൾ അനുസരിച്ച്) മനസ്സിലാക്കുകയും പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ. റസ്സലും നോർവിഗും (1995) എന്ന പേരിൽ ഞാൻ വാദിച്ചതു പോലെ, മിക്ക AI ഗവേഷണങ്ങളും സ്റ്റാറ്റിക്, ഡെറ്റർമിനിസ്റ്റിക്, ഡിസ്ക്രിറ്റ്, പൂർണ്ണമായും നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന പരിതസ്ഥിതികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെന്നപോലെ പരിസ്ഥിതി ചലനാത്മകവും, സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക്, തുടർച്ചയായതും, ഭാഗികമായി നിരീക്ഷിക്കാവുന്നതുമാണെങ്കിൽ എന്തുചെയ്യണം? ഈ പ്രബന്ധം എൻഎസ്എഫ് @I-9634215), ഒഎൻആർ (N00014-97-l-0941) AR0 (DAAH04-96-1-0341) എന്നിവയുടെ പിന്തുണയോടെ നടത്തിയ വിവിധ ഗവേഷണ ശ്രമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. ഈ കൃതിയുടെ മുഴുവന് പകര് പ്പുകളോ ഭാഗികമായോ വ്യക്തിപരമായോ ക്ലാസ്റൂം ഉപയോഗത്തിനോ ഡിജിറ്റല് കോപ്പികളോ പ്രിന്റ് കോപ്പികളോ ഉണ്ടാക്കാന് അനുമതി നല് കിയിരിക്കുന്നു. അത് പകര് ത്താന് . പ്രസിദ്ധീകരിക്കാനോ സെര് വറുകളില് പോസ്റ്റ് ചെയ്യാനോ ലിസ്റ്റുകളില് വീണ്ടും വിതരണം ചെയ്യാനോ പ്രത്യേക അനുമതിയും/അല്ലെങ്കില് ഫീസും ആവശ്യമുണ്ട്. COLT 98 Madison WI IJSA Copyright ACM 1998 1-5X1 13-057--0/9X/ 7...$5.00 കഴിഞ്ഞ വർഷങ്ങളിൽ, ബലപ്പെടുത്തൽ പഠനം (ന്യൂറോഡൈനാമിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് എന്നും വിളിക്കുന്നു) യാന്ത്രികമായി ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനമായി അതിവേഗം പുരോഗമിച്ചു (സട്ടൺ, 1988; കെൽബ്ലിംഗ് et al., 1996; ബെർട്സെകാസ് & റ്റ്സിക്ലിസ്, 1996). അടിസ്ഥാന ആശയം പ്രകടന അളവ് ഏജന്റിന് ലഭ്യമാക്കുന്നത് ഒരു റിവാർഡ് ഫംഗ്ഷൻ രൂപത്തിലാണ്. ഇത് ഏജന്റ് കടന്നുപോകുന്ന ഓരോ സ്റ്റേറ്റിന്റെയും റിവാർഡ് വ്യക്തമാക്കുന്നു. |
6f20506ce955b7f82f587a14301213c08e79463b | |
d14ddc01cff72066c6655aa39f3e207e34fb8591 | മൈക്രോ ഇലക്ട്രോ മെക്കാനിക്കൽ സിസ്റ്റങ്ങളെ (എം.ഇ.എം.എസ്) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസി (ആർ.എഫ്.) സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ താരതമ്യേന പുതിയ മേഖലയെക്കുറിച്ചാണ് ഈ പ്രബന്ധം ചർച്ച ചെയ്യുന്നത്. പരമ്പരാഗത (സാധാരണയായി അർദ്ധചാലക) ഉപകരണങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മികച്ച ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള പ്രകടനം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന പുതിയ ഉപകരണങ്ങളുടെയും ഘടകങ്ങളുടെയും ഒരു ക്ലാസ് RF MEMS നൽകുന്നു, കൂടാതെ പുതിയ സിസ്റ്റം കഴിവുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇതിനു പുറമെ, വളരെ വലിയ തോതിലുള്ള സംയോജനത്തിന് സമാനമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെയാണ് എം.ഇ.എം.എസ്. ഉപകരണങ്ങളുടെ രൂപകൽപ്പനയും നിർമ്മാണവും നടക്കുന്നത്. പരമ്പരാഗത ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികളിലൂടെയും ഇവ നിർമ്മിക്കാം. ഈ പേപ്പറിൽ, പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന ഏക ഉപകരണം ഇലക്ട്രോസ്റ്റാറ്റിക് മൈക്രോസ്വിച്ച് ആണ് - ഒരുപക്ഷേ മാതൃകാ ആർഎഫ്-എംഇഎംഎസ് ഉപകരണം. മികച്ച പ്രകടന സവിശേഷതകൾ കാരണം, റേഡിയോ ഫ്രണ്ട് എൻഡുകൾ, കപ്പാസിറ്റർ ബാങ്കുകൾ, ടൈം-ഡിലേ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിലവിലുള്ള നിരവധി സർക്യൂട്ടുകളിലും സിസ്റ്റങ്ങളിലും മൈക്രോസ്വിച്ച് വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. മികച്ച പ്രകടനം, വളരെ കുറഞ്ഞ ഊര് ജം വിനിയോഗിക്കുന്നതും വന് തോതിലുള്ള സംയോജനവും പുതിയ സംവിധാനങ്ങള് സാധ്യമാക്കും. ഇവിടെ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന രണ്ട് സാധ്യതകൾ ക്വാസി-ഒപ്റ്റിക്കൽ ബീം സ്റ്റിയറിംഗ്, വൈദ്യുതപരമായി പുനർനിർമ്മിക്കാവുന്ന ആന്റിനകൾ എന്നിവയാണ്. |
9d5f36b92ac155fccdae6730660ab44d46ad501a | റിസ്ക് പാര്ട്ടിറ്റി എന്നത് വൈവിധ്യവത് കരിക്കപ്പെട്ട പോര്ട്ട്ഫോളിയൊകൾ നിർമ്മിക്കാന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു അലോക്കേഷന് രീതി ആണ്, അത് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന വരുമാനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഏതെങ്കിലും അനുമാനങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല, അങ്ങനെ റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റിനെ തന്ത്രത്തിന്റെ കേന്ദ്രത്തിൽ വയ്ക്കുന്നു. 2008 ലെ ആഗോള സാമ്പത്തിക പ്രതിസന്ധിക്കു ശേഷം റിസ്ക് പാരറ്റി ഒരു ജനപ്രിയ നിക്ഷേപ മാതൃകയായി മാറിയതിന്റെ കാരണം ഇതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, റിസ്ക് പാരിറ്റി വിമർശിക്കപ്പെടുന്നു, കാരണം ഇത് പോർട്ട്ഫോളിയോ പ്രകടനത്തേക്കാൾ റിസ്ക് കോൺസെൻട്രേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, അതിനാൽ ഇത് സജീവ മാനേജ്മെന്റിനേക്കാൾ നിഷ്ക്രിയ മാനേജ്മെന്റിനോട് കൂടുതൽ അടുപ്പമുള്ളതായി കാണപ്പെടുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, റിസ്ക് പാര്ട്ടി പോര്ട്ട്ഫോളിയൊകളില് പ്രതീക്ഷിച്ച വരുമാനത്തെ കുറിച്ചുള്ള അനുമാനങ്ങള് എങ്ങനെ അവതരിപ്പിക്കാമെന്ന് നാം കാണിക്കുന്നു. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, പോര്ട്ട്ഫോളിയൊയുടെ വരുമാനവും അസ്ഥിരതയും കണക്കിലെടുക്കുന്ന ഒരു പൊതുവായ റിസ്ക് അളവ് ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പ്രകടനവും അസ്ഥിരതയും തമ്മിലുള്ള സംഭാവനകൾ തമ്മിലുള്ള വിട്ടുവീഴ്ച ചില ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അതേസമയം റിസ്ക് ബജറ്റിംഗ് പ്രശ്നം വ്യക്തമായി നിർവചിക്കേണ്ടതുണ്ട്. അത്തരം റിസ്ക് ബഡ്ജറ്റിംഗ് പോർട്ട്ഫോളിയോകളുടെ സൈദ്ധാന്തിക സ്വഭാവം നിർണയിച്ചതിനുശേഷം, ഈ പുതിയ മാതൃക ആസ്തികളുടെ വിഹിതത്തിന് ഞങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ആദ്യം, ദീർഘകാല നിക്ഷേപ നയവും തന്ത്രപരമായ ആസ്തി വിഹിതം നിശ്ചയിക്കുന്നതും നാം പരിഗണിക്കുന്നു. പിന്നെ, ഡൈനാമിക് അലോക്കേഷനെക്കുറിച്ച് ആലോചിച്ച്, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന വരുമാനത്തെ ആശ്രയിച്ച് റിസ്ക് പാരിറ്റി ഫണ്ട് എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് കാണിച്ചുതരാം. |
006df3db364f2a6d7cc23f46d22cc63081dd70db | ഏതെങ്കിലും സ്ഥാപിത ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെയോ കേന്ദ്രീകൃത അഡ്മിനിസ്ട്രേഷന്റെയോ സഹായമില്ലാതെ ഒരു താൽക്കാലിക ശൃംഖല രൂപീകരിക്കുന്ന വയർലെസ് മൊബൈൽ ഹോസ്റ്റുകളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് അഡ് ഹോക്ക് നെറ്റ്വർക്ക്. അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഒരു മൊബൈൽ ഹോസ്റ്റിന് പാക്കറ്റ് അതിന്റെ ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തേക്ക് കൈമാറുന്നതിന് മറ്റ് ഹോസ്റ്റുകളുടെ സഹായം തേടേണ്ടിവരാം, കാരണം ഓരോ മൊബൈൽ ഹോസ്റ്റിന്റെയും വയർലെസ് ട്രാൻസ്മിഷനുകളുടെ പരിമിതമായ ശ്രേണി കാരണം. ഈ പ്രബന്ധം അഡ്ഹോക് നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ റൂട്ടിംഗിനായി ഒരു പ്രോട്ടോക്കോൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് ഡൈനാമിക് സോഴ്സ് റൂട്ടിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഹോസ്റ്റിന്റെ ചലനം പതിവായപ്പോൾ റൂട്ടിംഗ് മാറ്റങ്ങളുമായി പ്രോട്ടോക്കോൾ വേഗത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, എന്നിട്ടും ഹോസ്റ്റുകൾ കുറവ് തവണ നീങ്ങുന്ന കാലയളവിൽ ഓവർഹെഡ് ആവശ്യമില്ല. ഒരു അഡ് ഹോക്ക് നെറ്റ് വർക്കിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന മൊബൈൽ ഹോസ്റ്റുകളുടെ പാക്കറ്റ് ലെവൽ സിമുലേഷന്റെ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഹോസ്റ്റ് സാന്ദ്രത, ചലന നിരക്കുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ പരിസ്ഥിതി സാഹചര്യങ്ങളിൽ പ്രോട്ടോക്കോൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സിമുലേഷൻ നടത്തിയ ഏറ്റവും ഉയർന്ന ഹോസ്റ്റ് ചലന നിരക്കുകൾ ഒഴികെ മറ്റെല്ലാ ഹോസ്റ്റുകൾക്കും, പ്രോട്ടോക്കോളിന്റെ ഓവർഹെഡ് വളരെ കുറവാണ്, 24 മൊബൈൽ ഹോസ്റ്റുകളുടെ ഒരു നെറ്റ്വർക്കിൽ മിതമായ ചലന നിരക്കിൽ കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്ന മൊത്തം ഡാറ്റ പാക്കറ്റുകളുടെ 1% മാത്രമാണ്. എല്ലാ കേസുകളിലും, ഉപയോഗിച്ച റൂട്ടുകളും ഒപ്റ്റിമൽ റൂട്ട് ദൈർഘ്യങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ദൈർഘ്യത്തിലെ വ്യത്യാസം വളരെ കുറവാണ്, മിക്ക കേസുകളിലും, റൂട്ട് ദൈർഘ്യം ശരാശരി 1.01 ന്റെ ഒരു ഘടകത്തിനുള്ളിൽ ഒപ്റ്റിമൽ ആണ്. |
25a26b86f4a2ebca2b154effbaf894aef690c03c | അടുത്തിടെ ടെക്സ്റ്റ് പഠന ജോലികൾക്കായി ലേബൽ ചെയ്തതും ലേബൽ ചെയ്യാത്തതുമായ ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠന അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ഗണ്യമായ താൽപ്പര്യം ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. കോ-ട്രെയിനിങ് ക്രമീകരണം [1] അവയുടെ സവിശേഷതകൾ സ്വാഭാവികമായി രണ്ട് വിഭജിത സെറ്റുകളായി വേർതിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ബാധകമാണ്. ലേബൽ ചെയ്തതും ലേബൽ ചെയ്യാത്തതുമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുമ്പോൾ, സവിശേഷതകളുടെ സ്വാഭാവിക സ്വതന്ത്രമായ വിഭജനം വ്യക്തമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന അൽഗോരിതംസ്, അങ്ങനെ ചെയ്യാത്ത അൽഗോരിതംസുകളെ മറികടക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. ഒരു സ്വാഭാവിക വിഭജനം നിലവിലില്ലാത്തപ്പോൾ, ഒരു സവിശേഷത വിഭജനം നിർമ്മിക്കുന്ന സഹ-പരിശീലന അൽഗോരിതം ഒരു വിഭജനം ഉപയോഗിക്കാത്ത അൽഗോരിതംസിനെ മറികടക്കും. ഈ ഫലങ്ങൾ സഹ പരിശീലന അൽഗോരിതങ്ങൾ സ്വഭാവത്തിൽ വിവേചനപരവും അവയുടെ ഉൾച്ചേർത്ത ക്ലാസിഫയറുകളുടെ അനുമാനങ്ങൾക്ക് കരുത്തുറ്റതുമാണെന്ന് വിശദീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. |
78beead3a05f7e8f2dc812298f813c5bacdc3061 | |
1d6889c44e11141cc82ef28bba1afe07f3c0a2b4 | കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) വ്യാപകമായി പ്രയോഗിക്കുകയും എല്ലാ മേഖലകളിലും കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപകരണങ്ങള് തമ്മില് സുരക്ഷിത ആശയവിനിമയം സാധ്യമാക്കുന്നതിനായി ഐ.ഒ.ടി.യുടെ പശ്ചാത്തലത്തില് ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കലും പ്രവേശന നിയന്ത്രണവും പ്രധാനപ്പെട്ടതും നിർണായകവുമായ പ്രവർത്തനങ്ങളാണ്. മൊബിലിറ്റി, ഡൈനാമിക് നെറ്റ്വർക്ക് ടോപ്പോളജി, ഐഒടി നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ കുറഞ്ഞ ഊർജ്ജ ഉപാധികളുടെ ദുർബലമായ ഭൌതിക സുരക്ഷ എന്നിവ സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങളുടെ സാധ്യതാ ഉറവിടങ്ങളാണ്. വിഭവ പരിമിതികളുള്ളതും വിതരണ ഐഒടി പരിതസ്ഥിതിയിൽ ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കലും ആക്സസ് കൺട്രോൾ ആക്രമണവും ചെറുതും ഭാരം കുറഞ്ഞതുമാക്കുന്നതിന് ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഐഡന്റിറ്റി ആധികാരികതയും ശേഷി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആക്സസ് കൺട്രോൾ (ഐഎസിഎസി) മാതൃകയും പ്രോട്ടോക്കോൾ വിലയിരുത്തലും പ്രകടന വിശകലനവും ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മധ്യനിര ആക്രമണങ്ങളിൽ നിന്നും സേവന നിഷേധം (ഡോസ്) ആക്രമണങ്ങളിൽ നിന്നും ഐഒടിയെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനായി, ആക്സസ് കൺട്രോളിനുള്ള ശേഷി എന്ന ആശയം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മാതൃകയുടെ പുതുമ, ഐ.ഒ.ടി. ഉപകരണങ്ങളുടെ ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും പ്രവേശന നിയന്ത്രണത്തിനുമുള്ള ഒരു സംയോജിത സമീപനമാണ്. ഞങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകളെ സാധൂകരിക്കാനും പിന്തുണയ്ക്കാനും മറ്റ് അനുബന്ധ പഠനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളും വിശകലനം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. അവസാനമായി, സുരക്ഷാ പ്രോട്ടോക്കോൾ പരിശോധനാ ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് നിർദ്ദിഷ്ട പ്രോട്ടോക്കോൾ വിലയിരുത്തുകയും പരിശോധനാ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ഐ.എ.സി.എ.സി. മുകളിൽ പറഞ്ഞ ആക്രമണങ്ങള് ക്ക് എതിരായി സുരക്ഷിതമാണെന്ന്. ഈ പ്രബന്ധം, മറ്റ് ജേണലുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, പ്രോട്ടോക്കോളിന്റെ പ്രകടന വിശകലനത്തെക്കുറിച്ചും ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. 1, 309-348.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . c © 2013 റിവർ പബ്ലിഷര് സ്. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. 310 പി. എൻ. മഹല്ലും മറ്റുള്ളവരും. നിലവിലുള്ള പരിഹാരങ്ങള് . ഐഒടി നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ചും സുരക്ഷാ ആക്രമണങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഈ പ്രബന്ധം വിശദീകരിക്കുന്നു. |
310b72fbc3d384ca88ca994b33476b8a2be2e27f | ഓൺലൈൻ ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ നിന്ന് ഒരു വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വികാരം (അല്ലെങ്കിൽ അഭിപ്രായം) വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന സെന്റിമെന്റ് അനലൈസർ (എസ്എ) അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു മുഴുവൻ പ്രമാണത്തിന്റെയും വികാരം തരംതിരിക്കുന്നതിനുപകരം, നൽകിയിരിക്കുന്ന വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള എല്ലാ പരാമർശങ്ങളും SA കണ്ടെത്തുന്നു, കൂടാതെ പ്രകൃതിഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ പരാമർശങ്ങളിലും വികാരം നിർണ്ണയിക്കുന്നു. നമ്മുടെ വികാര വിശകലനം 1) ഒരു വിഷയത്തിന് പ്രത്യേകമായ സവിശേഷത പദവി വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, 2) വികാര വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, 3) (വിഷയം, വികാരം) ബന്ധം വിശകലനം വഴി ബന്ധം. എസ്.എ. വിശകലനത്തിനായി രണ്ട് ഭാഷാ വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു: സെന്റിമെന്റ് ലെക്സിക്കണും സെന്റിമെന്റ് പാറ്റേൺ ഡാറ്റാബേസും. ഓൺലൈൻ ഉൽപ്പന്ന അവലോകന ലേഖനങ്ങളിലും (ഡിജിറ്റൽ ക്യാമറ, സംഗീതം അവലോകനങ്ങൾ) പൊതുവായ വെബ് പേജുകളും വാർത്താ ലേഖനങ്ങളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള കൂടുതൽ പൊതുവായ രേഖകളിലും അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടനം പരിശോധിച്ചു. |
59d9160780bf3eac8c621983a36ff332a3497219 | ഓട്ടോമാറ്റിക് സെന്റിമെന്റ് വിശകലനത്തിനുള്ള പല സമീപനങ്ങളും ആരംഭിക്കുന്നത് അവരുടെ മുൻകാല ധ്രുവീകരണം (സെമാന്റിക് ഓറിയന്റേഷൻ എന്നും വിളിക്കുന്നു) അടയാളപ്പെടുത്തിയ വാക്കുകളുടെ ഒരു വലിയ പദാവലിയിൽ നിന്നാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു വാക്കിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക ഉദാഹരണം പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന പദത്തിന്റെ സന്ദർഭപരമായ ധ്രുവീകരണം വാക്കിന്റെ മുൻ ധ്രുവീകരണത്തിൽ നിന്ന് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായിരിക്കാം. പോസിറ്റീവ് വാക്കുകൾ നെഗറ്റീവ് വികാരങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന വാക്യങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ തിരിച്ചും. കൂടാതെ, പലപ്പോഴും, സന്ദർഭത്തിന് പുറത്ത് പോസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ നെഗറ്റീവ് ആയ വാക്കുകൾ സന്ദർഭത്തിൽ നിഷ്പക്ഷമാണ്, അതായത് അവ ഒരു വികാരം പ്രകടിപ്പിക്കാൻ പോലും ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല. ഈ ജോലിയുടെ ലക്ഷ്യം മുൻപത്തെ പശ്ചാത്തല ധ്രുവീകരണവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം യാന്ത്രികമായി വേർതിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ്, ഈ ചുമതലയ്ക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ട സവിശേഷതകൾ എന്തൊക്കെയാണെന്ന് മനസിലാക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പോളാർ പദങ്ങൾ നിഷ്പക്ഷ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് പ്രശ്നത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന വശം, നിഷ്പക്ഷവും പോളാർ സംഭവങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള സവിശേഷതകൾ വിലയിരുത്തുന്നു, അതുപോലെ തന്നെ പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് സന്ദർഭ പോളാരിറ്റി തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള സവിശേഷതകളും. വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളിലെ സവിശേഷതകളുടെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നതും വിലയിരുത്തലിലുണ്ട്. ഒരു ഒഴികെയുള്ള എല്ലാ പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും, എല്ലാ സവിശേഷതകളുടെയും സംയോജനം മികച്ച പ്രകടനം നൽകുന്നു. പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് പോളാരിറ്റി തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള സവിശേഷതകളുടെ പ്രകടനത്തെ നിഷ്പക്ഷ സംഭവങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യം എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്നത് വിലയിരുത്തലിന്റെ മറ്റൊരു വശം പരിഗണിക്കുന്നു. ഈ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് നിഷ്പക്ഷമായ ഇൻസ്റ്റൻസുകളുടെ സാന്നിധ്യം ഈ സവിശേഷതകളുടെ പ്രകടനത്തെ വളരെയധികം താഴ്ത്തുന്നുവെന്നും എല്ലാ പോളാരിറ്റി ക്ലാസുകളിലെയും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം ഒരു ഇൻസ്റ്റൻസ് നിഷ്പക്ഷമാകുമ്പോൾ തിരിച്ചറിയാനുള്ള സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ്. |
7c89cbf5d860819c9b5e5217d079dc8aafcba336 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, വാക്യ-തലത്തിലുള്ള വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ ഒരു കേസ് പഠനം ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, അതിൽ ടാഗിംഗ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും വാൾ സ്ട്രീറ്റ് ജേണലിൽ നിന്നുള്ള ക്ലോസുകളെ വ്യക്തിപരമായതോ വസ്തുനിഷ്ഠമായതോ എന്ന് തരംതിരിക്കാൻ നാല് ജഡ്ജിമാർ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നാലു ജഡ്ജിമാരുടെ അഭിപ്രായ സമന്വയം വിശകലനം ചെയ്യപ്പെടുകയും, ആ വിശകലനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തില് ഓരോ വ്യവസ്ഥയ്ക്കും അന്തിമമായ ഒരു തരം നല് കുകയും ചെയ്യുന്നു. വർഗ്ഗീകരണത്തിന് അനുഭവസമ്പത്തുള്ള പിന്തുണ നൽകുന്നതിന്, വ്യക്തിഗത വിഭാഗവും ക്വിർക്ക് എറ്റ് എൽ. (1985). ഒരു |
9141d85998eadb1bca5cca027ae07670cfafb015 | വികാരങ്ങളെ (അഭിപ്രായങ്ങളുടെ വൈകാരിക ഭാഗങ്ങൾ) തിരിച്ചറിയുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ഒരു പ്രശ്നമാണ്. ഒരു വിഷയം നല് കിയാല് , ആ വിഷയത്തെക്കുറിച്ച് അഭിപ്രായമുള്ള ആളുകളെയും ഓരോ അഭിപ്രായത്തിന്റെയും വികാരത്തെയും യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തുന്ന ഒരു സംവിധാനം ഞങ്ങള് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനത്തില് വാക്കുകളിലെ വികാരങ്ങള് തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു ഘടകവും, വികാരങ്ങള് ഒരു വാക്യത്തില് കൂട്ടിച്ചേര് ക്കാന് മറ്റൊരു ഘടകവും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. വാക്കുകളിലും വാക്യങ്ങളിലും വികാരങ്ങളെ തരംതിരിക്കാനും കൂട്ടിച്ചേര് ക്കാനും വിവിധ മാതൃകകള് പരീക്ഷിച്ചുനോക്കിയിട്ടുണ്ട്. നല്ല ഫലങ്ങളുണ്ടായിട്ടുണ്ട്. |
c2ac213982e189e4ad4c7f60608914a489ec9051 | അന്താരാഷ്ട്ര തലത്തിൽ, അറബി ഭാഷാ പഠനത്തിന് വേണ്ടിയുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ (അറബി സംസാരിക്കുന്നവർ പുതിയ വ്യാകരണ ശൈലി കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത) (c) മനുഷ്യന്റെ വ്യാഖ്യാനം പ്രധാനമാണെന്നും, സ്വയമേവയുള്ള വിശകലനം ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്നും, മൊർഫോളജിക്കൽ അനലൈസർ, മനുഷ്യ വ്യാഖ്യാതാക്കൾ എന്നിവരുടെ അക്ഷരവിന്യാസ അവ്യക്തത കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതുൾപ്പെടെ നിരവധി വഴികൾ കാണിക്കുക; (d) വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ ഒരു ദൃഷ്ടാന്ത ഉദാഹരണം നൽകുക അറബിക് ട്രീബാങ്ക് രീതിശാസ്ത്രം, രൂപരേഖാ വിശകലനത്തിലും ടാഗിംഗിലും വാക്യഘടനാപരമായ വിശകലനത്തിലും ഒരു പ്രത്യേക നിർമ്മാണത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് മുഴുവൻ വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയിലൂടെയും വിശദമായി പിന്തുടരുക, ഒടുവിൽ, (e) ഇതുവരെ നേടിയതും ഇനിയും ചെയ്യേണ്ടതും എന്താണെന്ന് സമാപിക്കുക. |
e33a3487f9b656631159186db4b2aebaed230b36 | ഡിജിറ്റല് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകള് ഇന്ന് മിക്കവാറും എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളെയും പരിവര് ത്തനം ചെയ്യുമ്പോള് , അവ പതുക്കെ മുഖ്യധാരാ വിവര സംവിധാന (ഐഎസ്) സാഹിത്യത്തില് ഇടം നേടുകയാണ്. ഡിജിറ്റല് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകള് അവരുടെ വിതരണ സ്വഭാവവും സ്ഥാപനങ്ങളുമായും വിപണികളുമായും സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായും ഉള്ള പരസ്പരബന്ധവും കാരണം വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ഗവേഷണ വിഷയമാണ്. പ്ലാറ്റ്ഫോം നവീകരണത്തിന്റെ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ വളരുന്ന സ്കെയിൽ, പ്ലാറ്റ്ഫോം ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സങ്കീർണ്ണത, വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലേക്ക് ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ വ്യാപനം എന്നിവയുടെ ഫലമായി പുതിയ ഗവേഷണ വെല്ലുവിളികൾ ഉയർന്നുവരുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ ഐ.എസ്. ഗവേഷണത്തിനുള്ള ഒരു ഗവേഷണ അജണ്ട വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ വിശകലന യൂണിറ്റ്, ഡിജിറ്റലിറ്റി ബിരുദം, സാമൂഹിക സാങ്കേതിക സ്വഭാവം എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുന്ന വ്യക്തമായ നിർവചനങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് ഗവേഷകർ (1) ആശയപരമായ വ്യക്തത വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കണമെന്ന് ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു; (2) വ്യത്യസ്ത വാസ്തുവിദ്യാ തലങ്ങളിലും വ്യത്യസ്ത വ്യവസായ ക്രമീകരണങ്ങളിലും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്ഫോം ആശയങ്ങളുടെ ശരിയായ സ്കോപ്പിംഗ് നിർവചിക്കുക; (3) ഉൾച്ചേർത്ത കേസ് പഠനങ്ങൾ, രേഖാംശ പഠനങ്ങൾ, ഡിസൈൻ ഗവേഷണം, ഡാറ്റാധിഷ്ടിത മോഡലിംഗ്, വിഷ്വലൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് രീതിശാസ്ത്രപരമായ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുക. ബിസിനസ്സ് മേഖലയിലെ നിലവിലെ സംഭവവികാസങ്ങൾ പരിഗണിച്ച്, കൂടുതൽ ഗവേഷണത്തിനായി ഞങ്ങൾ ആറ് ചോദ്യങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു: (1) പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഇവിടെ താമസിക്കാൻ ഉണ്ടോ? ; (2) പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ എങ്ങനെ രൂപകല് പിക്കണം? ; (3) ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ വ്യവസായങ്ങളെ എങ്ങനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു? ; (4) ഡാറ്റാധിഷ്ടിത സമീപനങ്ങള് ഡിജിറ്റല് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ ഗവേഷണത്തെ എങ്ങനെ സഹായിക്കും? ; (5) ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കായുള്ള സിദ്ധാന്തം ഗവേഷകർ എങ്ങനെ വികസിപ്പിക്കണം? ; (6) ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ദൈനംദിന ജീവിതത്തെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു? |
1be8cab8701586e751d6ed6d186ca0b6f58a54e7 | ഒരു സിസ്റ്റം സ്പെസിഫിക്കേഷന്റെ ഉപയോഗക്ഷമത ഭാഗികമായി ആവശ്യകതകളുടെ പൂര് ണതയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആവശ്യമായ എല്ലാ ആവശ്യകതകളും എണ്ണുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ആവശ്യകതകൾ പ്രവചനാതീതമായ ഒരു പരിതസ്ഥിതിയോട് ഇടപഴകുമ്പോൾ. ഒരു ആദർശവൽക്കരിച്ച പരിസ്ഥിതി കാഴ്ചപ്പാടോടെ നിർമ്മിച്ച ഒരു സവിശേഷത, ആദർശവൽക്കരിക്കാത്ത പെരുമാറ്റത്തെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ആവശ്യകതകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ അപൂർണ്ണമാണ്. പലപ്പോഴും അപൂർണ്ണമായ ആവശ്യകതകൾ നടപ്പാക്കൽ, പരിശോധന, അല്ലെങ്കിൽ അതിലും മോശം, വിന്യാസത്തിനുശേഷം വരെ കണ്ടെത്താനാവില്ല. ആവശ്യകത വിശകലന സമയത്ത് ചെയ്യുമ്പോൾ പോലും, അപൂർണ്ണമായ ആവശ്യകതകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് സാധാരണയായി പിശകുകൾ, മടുപ്പിക്കുന്നതും മാനുവൽ ടാസ്ക്കാണ്. ഈ പേപ്പർ, അപൂർണ്ണമായ ആവശ്യകതകൾ ഡീകോംപോസിഷൻ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഡിസൈൻ-ടൈം സമീപനം, ശ്രേണിക ആവശ്യകത മോഡലുകളുടെ പ്രതീകാത്മക വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വ്യവസായ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള ഒരു ഓട്ടോമോട്ടീവ് അഡാപ്റ്റീവ് ക്രൂയിസ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ആവശ്യകത മോഡലിന് Ares പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട് ഞങ്ങളുടെ സമീപനം ഞങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. ഡിസൈൻ സമയത്ത് അപൂർണ്ണമായ ആവശ്യകതകളുടെ പ്രത്യേക കേസുകൾ സ്വപ്രേരിതമായി കണ്ടെത്താൻ Ares ന് കഴിയും, അവയിൽ പലതും സൂക്ഷ്മമാണ്, അവ കണ്ടെത്താൻ പ്രയാസമാണ്, മാനുവലായോ പരിശോധനയിലൂടെയോ. |
155ed7834a8a44a195b80719985a8b4ca11e6fdc | പരമ്പരാഗത ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അറേ റഡാർ സംവിധാനങ്ങളേക്കാൾ തരംഗരൂപ വൈവിധ്യത്തിലൂടെ മൾട്ടിപ്പിൾ-ഇൻപുട്ട് മൾട്ടിപ്പിൾ-ഔട്ട്പുട്ട് (MIMO) റഡാർ മികച്ച പ്രകടനം നേടാൻ കഴിയും. ഒരു MIMO റഡാർ ഓർത്തോഗണൽ തരംഗരൂപങ്ങൾ പ്രക്ഷേപണം ചെയ്യുമ്പോൾ, ചിതറിക്കിടക്കുന്നവയിൽ നിന്ന് പ്രതിഫലിക്കുന്ന സിഗ്നലുകൾ പരസ്പരം ലീനിയർ സ്വതന്ത്രമാണ്. അതിനാൽ, കാപോൺ, ആംപ്ലിട്യൂഡ് ആൻഡ് ഫേസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് (എപിഇഎസ്) ഫിൽട്ടറുകൾ പോലുള്ള അഡാപ്റ്റീവ് റിസീവ് ഫിൽട്ടറുകൾ മിമോ റഡാർ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഉയർന്ന ശബ്ദവും ശക്തമായ അലങ്കോലവും ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്ന ബീം ഫോർമാറ്ററുകളുടെ കണ്ടെത്തൽ പ്രകടനം ഗണ്യമായി മോശമാക്കുന്നു. പാരാമീറ്ററിക് അല്ലാത്തതും ഉപയോക്തൃ പാരാമീറ്റർ രഹിതവുമായ ഭാരമുള്ള ഏറ്റവും ചെറിയ സ്ക്വയറുകളുടെ അൽഗോരിതം ആയ ആവർത്തന അഡാപ്റ്റീവ് സമീപനം (ഐഎഎ) അടുത്തിടെ നിരവധി നിഷ്ക്രിയ, സജീവ സെൻസിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ മെച്ചപ്പെട്ട റെസല്യൂഷനും ഇടപെടൽ നിരസിക്കൽ പ്രകടനവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, അവഗണിക്കാനാവാത്തതും അവഗണിക്കാനാവാത്തതുമായ ഇൻട്രാപൾസ് ഡോപ്ലർ കേസുകളിൽ എഐഎഎയെ എങ്ങനെയാണ് മിമോ റഡാർ ഇമേജിംഗിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കാൻ കഴിയുക എന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഐഎഎയുടെ ചില സൈദ്ധാന്തിക ഒത്തുചേരൽ ഗുണങ്ങളും ഞങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സിഗ്നൽ മോഡലിലെ പ്രതിനിധീകരിക്കാത്ത അഡിറ്റീവ് നോയ്സ് പദങ്ങൾ കണക്കിലെടുത്ത് ഐഎഎ-ആറിനേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം നടത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു റെഗുലറൈസ്ഡ് ഐഎഎ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. സിംഗിൾ ഇൻപുട്ട് മൾട്ടിപ്പിൾ ഔട്ട്പുട്ട് (സിമോ) റഡാറുകളേക്കാൾ മിമോ റഡാറിന്റെ മികച്ച പ്രകടനം തെളിയിക്കുന്നതിനായി എണ്ണമറ്റ ഉദാഹരണങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ടാർഗെറ്റ് ഇമേജിംഗിനായി നിർദ്ദേശിച്ച ഐഎഎ-ആർ രീതി ഉപയോഗിച്ച് കൈവരിച്ച മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനവും കൂടുതൽ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. |
0cfe588996f1bc319f87c6f75160d1cf1542d9a9 | |
20efcba63a0d9f12251a5e5dda745ac75a6a84a9 | |
ccaab0cee02fe1e5ffde33b79274b66aedeccc65 | ഗതാഗതത്തിന്റെ ഭാവിയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുമ്പോൾ, സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ സാമൂഹിക, സാമ്പത്തിക, എഞ്ചിനീയറിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, ഡിസൈൻ, ധാർമ്മികത എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്ന് ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഒരു വശത്ത്, സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ പുതിയ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവ ക്രമേണ വിജയകരമായി പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നു. മറുവശത്ത്, സാമൂഹികവും ധാർമ്മികവുമായ പ്രശ്നങ്ങൾ സാധാരണയായി പരിഹരിക്കാനാവാത്ത തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപത്തിലാണ് അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നത്, ട്രോളി പ്രശ്നം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന, ഇത് വല്ലാതെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്. പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ വികസനത്തിന് ഒരു അപ്ലൈഡ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് നൈതിക സമീപനമാണ് വേണ്ടതെന്ന് ഞങ്ങൾ വാദിക്കുന്നു; സമീപനം പ്രയോഗിക്കണം, അതായത് സങ്കീർണ്ണമായ യഥാർത്ഥ ലോക എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്രശ്നങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം. സ്വയം നിയന്ത്രിത കാറുകളുടെ നിയന്ത്രണത്തില് സോഫ്റ്റ് വെയര് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ട് സോഫ്റ്റ് വെയര് എഞ്ചിനീയറിംഗ് പരിഹാരങ്ങള് ധാർമികവും സാമൂഹികവുമായ പരിഗണനകള് ഗൌരവമായി കൈകാര്യം ചെയ്യണം. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം നിയന്ത്രണ ഉപകരണങ്ങൾ, നിലവാരങ്ങൾ, ഘടകങ്ങൾ, സംവിധാനങ്ങൾ, സേവനങ്ങൾ എന്നിവയുടെ രൂപകൽപ്പന, നടപ്പാക്കൽ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിശദമായി പരിശോധിക്കുകയും നേരിടേണ്ട പ്രായോഗിക സാമൂഹികവും ധാർമ്മികവുമായ വെല്ലുവിളികൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിനായുള്ള പുതിയ പ്രതീക്ഷകൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
288c67457f09c0c30cadd7439040114e9c377bc3 | അഗ്രവാൾ, ഇമിലിൻസ്കി, സ്വാമി എന്നിവരുടെ അസോസിയേഷൻ നിയമങ്ങൾ, ബന്ധത്തിന്റെ 90% വരികൾക്കും എന്ന രൂപത്തിലുള്ള നിയമങ്ങളാണ്, സെറ്റ് W ലെ നിരകളിൽ വരിക്ക് 1 മൂല്യം ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് നിര B യിലും 1 ഉണ്ട്. വലിയ ഡാറ്റ ശേഖരങ്ങളിൽ നിന്ന് അസോസിയേഷൻ നിയമങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് കാര്യക്ഷമമായ രീതികൾ നിലവിലുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, കണ്ടെത്തിയ നിയമങ്ങളുടെ എണ്ണം വളരെ വലുതായിരിക്കാം, അതിനാൽ റൂൾ സെറ്റ് ബ്രൌസുചെയ്യുന്നതും അതിൽ നിന്ന് രസകരമായ നിയമങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതും ഉപയോക്താവിന് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. നിയമങ്ങളുടെ ലളിതമായ ഫോർമാലിസം എങ്ങനെ രസകരമായ നിയമങ്ങളുടെ ഘടനയെ എളുപ്പത്തിൽ വിവരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. നിയമങ്ങളുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളും, ഒരു ദൃശ്യവൽക്കരണ ഉപകരണം എങ്ങനെ നിയമ ടെംപ്ലേറ്റുകളുമായി സംവദിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. |
384bb3944abe9441dcd2cede5e7cd7353e9ee5f7 | |
47f0f6a2fd518932734cc90936292775cc95aa5d | |
b336f946d34cb427452517f503ada4bbe0181d3c | വീഡിയോ മനസിലാക്കുന്നതിലെ സമീപകാല പുരോഗതിയും കാലാകാലങ്ങളിൽ സമയ പ്രവർത്തന പ്രാദേശികവൽക്കരണത്തിലെ തുടർച്ചയായ പുരോഗതിയും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, എത്ര ദൂരം (അല്ലെങ്കിൽ അടുത്തത്? നമ്മള് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാന് പോകുന്നു. അതിനായി, വീഡിയോകളിലെ ടൈമറൽ ആക്ഷൻ ഡിറ്റക്ടറുകളുടെ പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഒരൊറ്റ സ്കലാർ മെട്രിക്കിനപ്പുറം വ്യത്യസ്ത രീതികൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഞങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഉപകരണം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഏറ്റവും പുതിയ ആക്ടിവിറ്റിനെറ്റ് ആക്ഷൻ ലോക്കലൈസേഷൻ വെല്ലുവിളിയിലെ മികച്ച പ്രതിഫലം ലഭിച്ച എൻട്രികളുടെ പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഞങ്ങളുടെ ഉപകരണത്തിന്റെ ഉപയോഗം ഞങ്ങൾ ഉദാഹരണമായി കാണിക്കുന്നു. നമ്മുടെ വിശകലനം കാണിക്കുന്നത് ഏറ്റവും സ്വാധീനമുള്ള മേഖലകളാണ്: തന്ത്രങ്ങൾ മെച്ചപ്പെട്ട കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ സമയബന്ധിതമായ സന്ദർഭം ചുറ്റുമുള്ള സന്ദർഭങ്ങൾ, മെച്ചപ്പെടുത്തൽ കരുത്തുറ്റ w.r.t. ഉദാഹരണത്തിന്, അബ്സലൂട്ട് ആൻഡ് റിലേറ്റീവ് വലിപ്പവും, ലോക്കലൈസേഷൻ പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങളും. കൂടാതെ, നമ്മുടെ പരീക്ഷണ വിശകലനം കണ്ടെത്തുന്നു വ്യാഖ്യാതാക്കളുടെ ഇടയിൽ അഭിപ്രായവ്യത്യാസം ഈ മേഖലയിലെ പുരോഗതിക്ക് ഒരു പ്രധാന തടസ്സമല്ല. ഞങ്ങളുടെ രോഗനിർണയ ഉപകരണം പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാണ് അവരുടെ അൽഗോരിതം സംബന്ധിച്ച കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ചകളോടെ മറ്റ് ഗവേഷകരുടെ മനസ്സിനെ ഇന്ധനം നൽകുന്നത് തുടരാൻ. |
160404fb0d05a1a2efa593c448fcb8796c24b873 | പ്രതിനിധാനത്തിന്റെ എമുലേഷൻ സിദ്ധാന്തം വികസിപ്പിക്കുകയും തലച്ചോറിന്റെ വിവിധതരം പ്രതിനിധാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂടായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. നിയന്ത്രണ സിദ്ധാന്തം (ഫോർവേഡ് മോഡലുകൾ), സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് (കാൽമാൻ ഫിൽട്ടറുകൾ) എന്നിവയിൽ നിന്നുമുള്ള നിർമ്മാണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഈ ചട്ടക്കൂട്. ശരീരം, പരിസ്ഥിതി എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെടുന്നതിനു പുറമേ, മസ്തിഷ്കം ശരീരത്തിന്റെയും പരിസ്ഥിതിയുടെയും മാതൃകയായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ന്യൂറൽ സർക്യൂട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു എന്നതാണ് ആശയം. വ്യക്തമായ സെൻസോമോട്ടോർ ഇടപെടലിനിടെ, ഈ മോഡലുകൾ ശരീരവും പരിസ്ഥിതിയും സമാന്തരമായി ഇഫെറൻസ് പകർപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നയിക്കപ്പെടുന്നു, സെൻസറി ഫീഡ്ബാക്കിന്റെ പ്രതീക്ഷകൾ നൽകുന്നതിനും സെൻസറി വിവരങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും. വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ കണക്കാക്കാനും മോട്ടോർ പ്ലാനുകൾ വിലയിരുത്താനും വികസിപ്പിക്കാനും ഈ മോഡലുകൾ ഓഫ് ലൈനിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ഈ ചട്ടക്കൂട് ആദ്യം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് മോട്ടോർ നിയന്ത്രണത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിലാണ്, അവിടെ ശരീരവുമായി സമാന്തരമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആന്തരിക മോഡലുകൾക്ക് ഫീഡ്ബാക്ക് കാലതാമസ പ്രശ്നങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ കുറയ്ക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. എമുലേറ്ററിന്റെ ഓഫ് ലൈൻ ഡ്രൈവിംഗിനായി എഫെറൻസ് കോപ്പികൾ വഴി മോട്ടോർ ഇമേജറിക്ക് അതേ സംവിധാനങ്ങൾ കണക്കാക്കാം. മോട്ടോർ-വിഷ്വൽ ലൂപ്പിന്റെ ഒരു എമുലേറ്ററിന്റെ ഓഫ്ലൈൻ ഡ്രൈവിംഗായി വിഷ്വൽ ഇമേജറി കണക്കിലെടുക്കാൻ ചട്ടക്കൂട് വിപുലീകരിച്ചു. അത്തരത്തിലുള്ള സംവിധാനങ്ങള് എങ്ങനെയാണ് അമോഡല് സ്പേഷ്യല് ഇമേജറി ലഭ്യമാക്കുന്നത് എന്നും ഞാന് കാണിക്കുന്നു. സെൻസറി ഇൻപുട്ടിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രതീക്ഷകൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും ഇത്തരം മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഫലമാണ് കാഴ്ച ഉൾപ്പെടെയുള്ള ധാരണ. ഈ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ സംയോജിപ്പിക്കാവുന്ന മറ്റു ബുദ്ധിപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചുരുക്കമായി വിവരിക്കുന്നതിലൂടെ ഞാൻ അവസാനിപ്പിക്കുന്നു, യുക്തിവാദം, മനസ്സിന്റെ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ സിദ്ധാന്തം, ഭാഷ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ. |
65c85498be307ee940976db668dae4546943a4c8 | |
761f2288b1b0cea385b0b9a89bb068593d94d6bd | വ്യവസായത്തിലും അക്കാദമിക മേഖലയിലും ത്രിമാന മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഒരു ട്രെൻഡിംഗ് ഗവേഷണ ദിശയായി മാറിയിരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത 2 ഡി മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, സ്വാഭാവിക തിരിച്ചറിയൽ പ്രക്രിയ, വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഇത് ഗുണങ്ങളുണ്ട്. കൂടാതെ, 3 ഡി മുഖം തിരിച്ചറിയല് സംവിധാനങ്ങള് ക്ക് ദുര് ബ്ബലമായ വെളിച്ചത്തിലും വ്യത്യസ്ത മുഖഭാവങ്ങളിലും ഭാവങ്ങളിലും മനുഷ്യ മുഖങ്ങള് കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാന് കഴിയും. അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളില് 2 ഡി മുഖം തിരിച്ചറിയല് സംവിധാനങ്ങള് ക്ക് പ്രവര് ത്തിക്കാന് വളരെയധികം ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ടാകും. ഈ പ്രബന്ധം 3 ഡി മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഗവേഷണ മേഖലയിലെ ചരിത്രവും ഏറ്റവും പുതിയ പുരോഗതിയും സംഗ്രഹിക്കുന്നു. അതിർത്തി ഗവേഷണ ഫലങ്ങൾ മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളായി അവതരിപ്പിക്കുന്നുഃ പോസ്-ഇൻവേരിയന്റ് തിരിച്ചറിയൽ, എക്സ്പ്രഷൻ-ഇൻവേരിയന്റ് തിരിച്ചറിയൽ, ഒക്ലൂഷൻ-ഇൻവേരിയന്റ് തിരിച്ചറിയൽ. ഭാവിയിലെ ഗവേഷണങ്ങളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനായി, ഈ പ്രബന്ധം പൊതുവായി ലഭ്യമായ 3D മുഖ ഡാറ്റാബേസുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം പ്രധാനപ്പെട്ട തുറന്ന പ്രശ്നങ്ങളും പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു. |
2d2b1f9446e9b4cdb46327cda32a8d9621944e29 | സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കിംഗ് സൈറ്റുകളിലെ പങ്കാളിത്തം അടുത്ത കാലത്തായി ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു. ഫ്രെന് ഡ് സ് റ്റ ർ, ട്രൈബ്, ഫേസ് ബുക്ക് എന്നിവ പോലുള്ള സേവനങ്ങള് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വ്യക്തികള് ക്ക് ഓണ് ലൈന് പ്രൊഫൈലുകള് സൃഷ്ടിക്കാനും സുഹൃത്തുക്കളുടെ വിശാലമായ ശൃംഖലകളുമായും - പലപ്പോഴും അജ്ഞാതരായ ആളുകളുടെ എണ്ണവുമായും വ്യക്തിപരമായ വിവരങ്ങൾ പങ്കുവെക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ ഓൺലൈൻ സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ വിവര വെളിപ്പെടുത്തലിന്റെ മാതൃകകളും അവയുടെ സ്വകാര്യതാ പ്രത്യാഘാതങ്ങളും പഠിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ ഓൺലൈൻ പെരുമാറ്റം വിശകലനം ചെയ്തു 4,000 കാര് ണീഗി മെലോൺ യൂണിവേഴ്സിറ്റി വിദ്യാർത്ഥികൾ കോളേജുകൾക്ക് വേണ്ടി ഒരു സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കിംഗ് സൈറ്റിൽ ചേർന്നു. അവർ വെളിപ്പെടുത്തുന്ന വിവരങ്ങളുടെ അളവ് വിലയിരുത്തുകയും സൈറ്റിന്റെ സ്വകാര്യതാ ക്രമീകരണങ്ങളുടെ ഉപയോഗം പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അവരുടെ സ്വകാര്യതയുടെ വിവിധ വശങ്ങളിലെ ആക്രമണങ്ങളെ നാം ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു, വളരെ ചെറിയ ശതമാനം ഉപയോക്താക്കൾ മാത്രമാണ് അവരുടെ സ്വകാര്യത മുൻഗണനകൾ മാറ്റുന്നത് എന്ന് നാം കാണിക്കുന്നു. |
e9c525679fed4dad85699d09b5ce1ccaffe8f11d | |
192687300b76bca25d06744b6586f2826c722645 | ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ആഴത്തിലുള്ള ഗൌഷ്യൻ പ്രക്രിയ (ജിപി) മോഡലുകൾ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ഗൌസിയന് പ്രക്രിയ മാപ്പിംഗിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ആഴത്തിലുള്ള വിശ്വാസ ശൃംഖലയാണ് ഡീപ് ജി. പി. കള് . ഡാറ്റ ഒരു മൾട്ടി വാരിയേറ്റ് ജിപിയുടെ ഔട്ട്പുട്ടായി മോഡൽ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ആ ഗൌസിയൻ പ്രക്രിയയിലേക്കുള്ള ഇൻപുട്ടുകൾ മറ്റൊരു ജിപി നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ഒരു സിംഗിൾ ലെയർ മോഡൽ ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് GP അല്ലെങ്കിൽ GP ലേറ്റന്റ് വേരിയബിൾ മോഡലിന് (GP-LVM) തുല്യമാണ്. ഏകദേശ വ്യതിയാന പരിധി നിർണ്ണയിക്കലിലൂടെയാണ് മോഡലിൽ നിഗമനം നടത്തുന്നത്. ഇത് മോഡലിന്റെ പരിധിയില് ഒരു കർശനമായ താഴ്ന്ന പരിധിക്ക് കാരണമാകുന്നു, അത് മോഡലിന് വേണ്ടി ഉപയോഗിക്കുന്നു (ഒരു പാളിയിലെ ലെയറുകളുടെയും നോഡുകളുടെയും എണ്ണം). ആഴത്തിലുള്ള വിശ്വാസ ശൃംഖലകൾ സാധാരണയായി ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡെസൻറ് ഉപയോഗിച്ച് താരതമ്യേന വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ പൂർണ്ണ ബേസിയൻ ചികിത്സ ഡാറ്റ കുറവാണെങ്കിൽ പോലും ആഴത്തിലുള്ള മോഡലുകൾ പ്രയോഗിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. നമ്മുടെ വ്യതിയാന പരിധി അനുസരിച്ച് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ കാണിക്കുന്നത് അഞ്ച് ലെയർ ശ്രേണി ന്യായീകരിക്കപ്പെടുന്നുവെന്നാണ്. 150 ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രം അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഒരു ഡിജിറ്റ് ഡാറ്റ സെറ്റ് മോഡലിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ പോലും. |
2cac0942a692c3dbb46bcf826d71d202ab0f2e02 | ആഴത്തിലുള്ള ഗൌഷ്യൻ പ്രക്രിയകളെ ഒരു തിരിച്ചറിയൽ മാതൃകയുമായി കൂട്ടിച്ചേര് ത്ത് ഒരു സ്കേലബിൾ ആഴത്തിലുള്ള നോൺ-പാരാമെട്രിക് ജനറേറ്റീവ് മാതൃക വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു മൾട്ടി ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ വഴി വ്യതിയാനപരമായ പിൻഭാഗത്തെ വിതരണങ്ങൾ പുനർനിർണയിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ സ്കേലബിൾ വേരിയേഷണൽ ചട്ടക്കൂടിലാണ് നിഗമനം നടത്തുന്നത്. ഈ പുനർനിർമ്മാണത്തിന്റെ പ്രധാന വശം, സാമ്പിൾ വലുപ്പത്തിന് അനുസൃതമായി രേഖീയമായി വളരുന്ന വ്യതിയാന പാരാമീറ്ററുകളുടെ വർദ്ധനവ് തടയുന്നു എന്നതാണ്. ഡേറ്റാ സെറ്റ് വലിപ്പം മാനിസ്റ്റ്രീം ഡീപ് ലേണിംഗ് ടാസ്ക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ മിക്ക കമ്പ്യൂട്ടേഷനുകളും വിതരണം ചെയ്യാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന വ്യതിയാന താഴ്ന്ന പരിധിയുടെ ഒരു പുതിയ രൂപീകരണം ഞങ്ങൾ ഉരുത്തിരിഞ്ഞിരിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള അശ്രദ്ധമായ പഠനവും ആഴത്തിലുള്ള ബേസിയൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ വെല്ലുവിളികളിൽ ഈ രീതിയുടെ ഫലപ്രാപ്തി ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
722fcc35def20cfcca3ada76c8dd7a585d6de386 | ആധുനിക ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായുള്ള ശുദ്ധവും പരിഷ്കരിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു ചട്ടക്കൂടും റഫറൻസ് മോഡലുകളുടെ ഒരു ശേഖരവും കഫെ മൾട്ടിമീഡിയ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കും നൽകുന്നു. കമോഡിറ്റി ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ ജനറൽ പർപ്പസ് കൺവോളുഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും മറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള മോഡലുകളും കാര്യക്ഷമമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനും പൈത്തണും മാറ്റ്ലാബ് ബൈൻഡിംഗുകളും ഉള്ള ഒരു ബിഎസ്ഡി ലൈസൻസുള്ള സി ++ ലൈബ്രറിയാണ് ഈ ചട്ടക്കൂട്. ഒരു K40 അല്ലെങ്കിൽ ടൈറ്റൻ ജിപിയുവിൽ (ഏകദേശം 2 എംഎസ് ഓരോ ചിത്രവും) ഒരു ദിവസം 40 ദശലക്ഷത്തിലധികം ഇമേജുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന CUDA ജിപിയു കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലൂടെ വ്യവസായത്തിനും ഇന്റർനെറ്റ് സ്കെയിൽ മീഡിയ ആവശ്യങ്ങൾക്കും കഫെ യോജിക്കുന്നു. മോഡൽ പ്രാതിനിധ്യം യഥാർത്ഥ നടപ്പാക്കലിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നതിലൂടെ, കഫെ പരീക്ഷണത്തിനും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കിടയിൽ തടസ്സമില്ലാത്ത സ്വിച്ചിംഗിനും അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ് മെഷീനുകളിൽ നിന്ന് ക്ലൌഡ് പരിതസ്ഥിതികളിലേക്ക് വികസനവും വിന്യാസവും എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഗിറ്റ്ഹബിലെ സജീവമായ ഒരു കമ്മ്യൂണിറ്റിയുടെ സഹായത്തോടെ ബെർക്ക്ലി വിഷൻ ആൻഡ് ലേണിംഗ് സെന്റർ (ബിവിഎൽസി) ആണ് കഫെ പരിപാലിക്കുകയും വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത്. ഇത് നിലവിലുള്ള ഗവേഷണ പദ്ധതികൾ, വൻകിട വ്യാവസായിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, കാഴ്ച, സംസാരം, മൾട്ടിമീഡിയ എന്നിവയിലെ സ്റ്റാർട്ടപ്പ് പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ എന്നിവയ്ക്ക് ശക്തി നൽകുന്നു. |
fd50fa6954e1f6f78ca66f43346e7e86b196b137 | നഗരവത്കരണ പ്രക്രിയയുടെ വളര് ച്ചയോടെ, നഗരപ്രദേശങ്ങളിലെ ജനങ്ങളുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് ക്രമമായി മാതൃകയാക്കുന്നത് ഒരു പ്രധാന സാമൂഹിക-സാമ്പത്തിക ദൗത്യമായി അംഗീകരിക്കപ്പെടുന്നു. വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളുടെ അഭാവം മൂലം വർഷങ്ങൾക്കുമുമ്പ് ഈ ദൌത്യം ഏതാണ്ട് അസാധ്യമായിരുന്നു, എന്നിട്ടും ജിയോ ടാഗുചെയ്ത സോഷ്യൽ മീഡിയ (ജിടിഎസ്എം) ഡാറ്റയുടെ ആവിർഭാവം ഇതിനെക്കുറിച്ച് പുതിയ വെളിച്ചം വീശുന്നു. അടുത്തിടെ, ജിടിഎസ്എം ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വിഷയങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ ഫലപ്രദമായ പഠനങ്ങൾ നടന്നിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, അവരുടെ ഉയർന്ന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവുകളും അദൃശ്യമായ വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ശക്തമായ വിതരണ അനുമാനങ്ങളും ജിടിഎസ്എമ്മിന്റെ ശക്തി പൂർണ്ണമായി പ്രയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് അവരെ തടയുന്നു. ഈ വിടവ് നികത്താന് , നാം ക്രോസ്മാപ്പ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു പുതിയ ക്രോസ്മോഡൽ പ്രതിനിധാന പഠന രീതി, അത് വൻതോതിലുള്ള ജിടിഎസ്എം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നഗര ചലനാത്മകതയെ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ആളുകളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള സ്പേഷ്യൽ-ടൈംപോറൽ ഹോട്ട്സ്പോട്ടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ക്രോസ്മാപ്പ് ആദ്യം ഒരു ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ മോഡ് തിരയൽ നടപടിക്രമം ഉപയോഗിക്കുന്നു. കണ്ടെത്തിയ ഹോട്ട്സ്പോട്ടുകൾ സ്പേഷ്യൽ-ടൈംപ് വേരിയേഷനുകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുക മാത്രമല്ല, ജിടിഎസ്എം ഡാറ്റയുടെ അപൂർവതയെ വലിയ തോതിൽ ലഘൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കണ്ടെത്തിയ ഹോട്ട്സ്പോട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ക്രോസ്മാപ്പ് എല്ലാ സ്പേഷ്യൽ, ടൈംറോളജിക്കൽ, ടെക്സ്റ്റുലാർ യൂണിറ്റുകളും ഒരേ സ്ഥലത്ത് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സംയുക്തമായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു: ഒന്ന് പുനർനിർമ്മാണ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും മറ്റൊന്ന് ഗ്രാഫ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതുമാണ്. രണ്ട് തന്ത്രങ്ങളും യൂണിറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ അവരുടെ സഹവർത്തിത്വവും അയൽപക്ക ബന്ധങ്ങളും എൻകോഡ് ചെയ്തുകൊണ്ട് പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, അത്തരം പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് ക്രോസ്മാപ്പ് ആക്ടിവിറ്റി റിക്കവറി, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി ഏറ്റവും പുതിയ രീതികളെക്കാൾ മികച്ചതാണെന്ന് മാത്രമല്ല, കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
ce8d99e5b270d15dc09422c08c500c5d86ed3703 | മനുഷ്യന്റെ നടത്തത്തിന്റെ വിശകലനം ഒരു ആന്തരിക നടത്ത സിഗ്നേച്ചർ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു, അതിലൂടെ സാർവത്രിക മനുഷ്യ തിരിച്ചറിയലും മെഡിക്കൽ ഡിസോർഡർ പ്രശ്നങ്ങളും വിശാലമായ സ്പെക്ട്രത്തിൽ അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയും. ഗേജ് ബയോമെട്രിക് ഒരു ഒബ്സ്ട്രൂസീവ് സവിശേഷത നൽകുന്നു, അതിലൂടെ വീഡിയോ ഗേജ് ഡാറ്റയെ കൂടുതൽ അകലത്തിൽ നിന്ന് വിഷയത്തെക്കുറിച്ച് മുൻകൂട്ടി അറിയാതെ തന്നെ പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും. ഈ ലേഖനത്തിൽ, മനുഷ്യന്റെ നടത്ത വിശകലനം പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ സാങ്കേതികതയെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് പശ്ചാത്തല കുറയ്ക്കല് രീതി ഉപയോഗിച്ച് സെഗ്മെന്റേഷൻ പിശകുകള് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഇത് നമ്മെ സഹായിക്കുന്നു. വളരെ സമാനമായ മനുഷ്യ അസ്ഥികൂടം പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്ത നടത്ത ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് നടത്ത വേഗതയിലെ മാറ്റം, വസ്ത്രധാരണത്തിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള കോവറേറ്റഡ് വ്യവസ്ഥകൾ വഴി മാറ്റം വരുത്തുന്നു. ഇടതു തുട, ഇടത് മുട്ട, വലത് തുട, വലത് മുട്ട എന്നിവയുടെ സംയുക്ത കോണുകളില് നിന്നാണ് നടത്തത്തിന്റെ അടയാളങ്ങള് പിടിച്ചെടുക്കുന്നത്. കിനെക്റ്റ് നടത്ത വിവരങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ പരിശോധനയെ സെന് സര് അധിഷ്ഠിത ബയോമെട്രിക് സ്യൂട്ട് ഇന്റലിജന്റ് ഗേറ്റ് ഓസ് സിലേഷന് ഡിറ്റക്ടറിന്റെ (ഐ ജി ഒ ഡി) നമ്മുടെ സ്വന്തം വികസനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു. ഈ സെൻസറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബയോമെട്രിക് സ്യൂട്ട് ഒരു കിൻകെറ്റ് ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റാൻ കഴിയുമോ എന്ന് അന്വേഷിക്കാനുള്ള ശ്രമം നടന്നു. ഫീച്ചർ ഡിസ്ക്രിമിനന്റ് വിശകലനം പരിശീലന നടത്തം സിഗ്നേച്ചറിൽ ഉപയോഗിച്ചു. നൈവ് ബേസിയൻ ക്ലാസിഫയർ, കിൻക്റ്റ് സെൻസറിന് റെ കൈപ്പറ്റിയ പരിമിതമായ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ പിശകുകളുടെ കണക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോത്സാഹജനകമായ ഒരു ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഫലം കാണിക്കുന്നു. |
582ea307db25c5764e7d2ed82c4846757f4e95d7 | പാരാമീറ്റർ സ്പെയ്സിനു പകരം ഫംഗ്ഷൻ സ്പെയ്സിലെ സംഖ്യാ ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്നാണ് ഫംഗ്ഷൻ അപ്രോക്സിമേഷൻ കാണുന്നത്. ഘട്ടം ഘട്ടമായി കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ വിപുലീകരണവും ഏറ്റവും കുത്തനെയുള്ള ഇറങ്ങിവരവ് കുറയ്ക്കലും തമ്മിൽ ഒരു ബന്ധം ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഏതെങ്കിലും മാനദണ്ഡം അടിസ്ഥാനമാക്കി അഡിറ്റീവ് എക്സ്പാൻഷനുകൾക്കായി ഒരു പൊതു ഗ്രേഡിയന്റ് {ഡെസന്റ് \ബൂസ്റ്റിംഗ്" മാതൃക വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഏറ്റവും ചെറിയ ചതുരശ്ര, ഏറ്റവും ചെറിയ കേവല വ്യതിയാനം, റിഗ്രഷന് വേണ്ടി ഹൂബർ എം നഷ്ടം ഫംഗ്ഷനുകൾ, ക്ലാസിഫിക്കേഷന് വേണ്ടി മൾട്ടി ക്ലാസ് ലോജിസ്റ്റിക് പ്രോബബിലിറ്റി എന്നിവയ്ക്കായി പ്രത്യേക അൽഗോരിതം അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓരോ കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകളും തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷങ്ങളാണെന്ന പ്രത്യേക കേസുകളിൽ പ്രത്യേക മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഉണ്ടാകുന്നു, അത്തരം "ട്രീബൂസ്റ്റ്" മോഡലുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. തീരുമാനങ്ങളുടെ മരങ്ങളുടെ ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ് മത്സരാധിഷ്ഠിതവും വളരെ കരുത്തുറ്റതും വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതുമായ റിഗ്രഷൻ, വർഗ്ഗീകരണ നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ശുദ്ധമായ ഡാറ്റയേക്കാൾ കുറവ് ഖനനത്തിന് അനുയോജ്യമാണ്. ഈ സമീപനവും ഫ്രോയിഡും ഷാപ്പിയറും 1996ലും ഫ്രിഡ്മാൻ, ഹാസ്റ്റീ, ടിബ്ഷിറാനി 1998ലും ഉപയോഗിച്ച ബൂസ്റ്റിംഗ് രീതികളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. 1 ഫംഗ്ഷൻ എസ്റ്റിമേറ്റ് ഫംഗ്ഷൻ എസ്റ്റിമേറ്റ് പ്രശ്നത്തിൽ ഒരു ക്രമരഹിതമായ \output" അല്ലെങ്കിൽ \response" വേരിയബിൾ y ഉം ക്രമരഹിതമായ \input" അല്ലെങ്കിൽ \explanatory" വേരിയബിളുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം x = fx1; ; xng ഉം അടങ്ങിയ ഒരു സിസ്റ്റം ഉണ്ട്. അറിയപ്പെടുന്ന (y; x) { മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു \training \sample fyi; xig N 1 നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, എല്ലാ (y; x) { മൂല്യങ്ങളുടെയും സംയുക്ത വിതരണത്തിൽ, ചില നിർദ്ദിഷ്ട നഷ്ട ഫംഗ്ഷന്റെ പ്രതീക്ഷിത മൂല്യം (y; F (x)) കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷൻ F (x) കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം F (x) = argmin F (x) Ey; x (y; F (x)) = argmin F (x) Ex [Ey (y; F (x)) jx]: (1) പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന നഷ്ട ഫംഗ്ഷനുകളിൽ (y; F) y 2 R (റിഗ്രഷൻ) നായി squared error (y F ) ഉം absolute error jy F ഉം negative binal logomial {likelihood, log1 + e 2y F), y 2 f 1 (classification 1;g) എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. F (x; P) എന്ന ഒരു പാരാമീറ്ററൈസ്ഡ് ക്ലാസ് ഫംഗ്ഷനുകളിൽ F (x; P) അംഗമായി എടുക്കുക എന്നതാണ് സാധാരണ നടപടിക്രമം, ഇവിടെ P = fP1; P2; g എന്നത് പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഒരു സെറ്റാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഫോം "അഡിറ്റീവ്" വിപുലീകരണങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു |
6a7c63a73724c0ca68b1675e256bb8b9a35c94f4 | ജ് സ് ടോ ർ ആ ർ ഹൈ വി ൻറെ ഉപയോ ഗം എ ടു ക്കു ന്ന തി ൽ http://www.jstor.org/about/terms.html എന്ന അഡ്രസ് റ്റി ലാ യി ലു ള്ള ജ് സ് ടോ റിന്റെ ഉപയോ ഗ നി ബന്ധനക ളും വ്യ ക്തി ക ളും നിങ്ങൾ സ്വീ ക രി ക്കു ന്നു ണ്ടെ ന്നു സൂ ചി ക്കു ന്നു. ജെ.എസ്ടോറിന്റെ ഉപയോഗ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും ഭാഗികമായി പറയുന്നത്, മുൻകൂർ അനുമതി ലഭിച്ചില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ജേണലിന്റെ മുഴുവൻ ലക്കവും അല്ലെങ്കിൽ ലേഖനങ്ങളുടെ ഒന്നിലധികം പകർപ്പുകളും ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ലെന്നും, നിങ്ങളുടെ വ്യക്തിപരമായ, വാണിജ്യേതര ഉപയോഗത്തിനായി മാത്രം ജെ.എസ്ടോറിന്റെ ആർക്കൈവിലെ ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിക്കാം. ഈ കൃതി ഇനിയും ഉപയോഗിക്കുമോയെന്നറിയാൻ പ്രസാധകനുമായി ബന്ധപ്പെടുക. പ്രസാധകരുടെ ബന്ധപ്പെടാനുള്ള വിവരങ്ങൾ http://www.jstor.org/journals/econosoc.html എന്ന വിലാസത്തില് ലഭ്യമാണ്. ജ്സ്തൊര് പ്രക്ഷേപണത്തിന്റെ ഏതെങ്കിലും ഭാഗത്തിന്റെ ഓരോ കോപ്പിയിലും, അത്തരം പ്രക്ഷേപണത്തിന്റെ സ്ക്രീനില് അല്ലെങ്കിൽ അച്ചടിച്ച പേജില് കാണുന്ന അതേ പകര് പ്പവകാശ അറിയിപ്പ് ഉണ്ടായിരിക്കണം. |
8eca169f19425c76fa72078824e6a91a5b37f470 | കുറഞ്ഞ ചെലവിലുള്ള ഉയര് ന്ന പ്രകടനമുള്ള റഡാര് സംവിധാനങ്ങള് വിജയകരമായി രൂപകല് പിക്കുന്നതിന് കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ സിസ്റ്റം സിമുലേഷന് ഒരു പ്രധാന ആവശ്യകതയാണ്. ഈ പ്രബന്ധത്തില് നാം ഒരു പുതിയ വൈവിധ്യമാർന്ന സിമുലേഷൻ പരിതസ്ഥിതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സാധാരണ ഹാർഡ്വെയർ സിമുലേഷനു പുറമേ, സിഗ്നൽ സിന്തസിസ് മുതൽ ബേസ് ബാൻഡ് വരെയുള്ള സംയോജിത സിസ്റ്റം സിമുലേഷനും ആശയം വിശകലനവും ഉൾപ്പെടുന്നു. സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും സിമുലേഷൻ ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി നൽകുന്നു. ഒരു സംയോജിത 77-ജി.ഹെ.സെ. റഡാർ മാതൃകയുടെ സിമുലേഷനുകളുടെയും അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങളുടെയും താരതമ്യം രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ സിമുലേറ്ററിന്റെ കഴിവുകൾ കാണിക്കുന്നു. |
71337276460b50a2cb37959a2d843e593dc4fdcc | ഒരു നോവൽ നോൺ-ഐസൊലേറ്റഡ് ത്രീ-പോർട്ട് കൺവെർട്ടർ (NI-TPC) ഒരു പിവി പോർട്ട്, ഒരു ദ്വിദിശ ബാറ്ററി പോർട്ട്, ഒരു ലോഡ് പോർട്ട് എന്നിവയുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. മൂന്ന് തുറമുഖങ്ങളിൽ ഏതെങ്കിലും രണ്ടെണ്ണത്തിന് ഇടയില് ഒറ്റ ഘട്ട വൈദ്യുതി പരിവർത്തനം സാധ്യമാക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ഘടനയുടെ ദ്വിദിശ വൈദ്യുതി പ്രവാഹ പാതയെ രണ്ട് ഏകദിശയിലുള്ളവയാക്കി വിഭജിച്ചാണ് ടോപ്പോളജി ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്. മൂന്ന് പോർട്ടുകളിൽ രണ്ടെണ്ണം പരമാവധി വൈദ്യുതി കൊയ്ത്ത് നേടുന്നതിനായി ഫ്ലോട്ടിക് അല്ലെങ്കിൽ ബാറ്ററി ചാർജ് നിയന്ത്രണം നേടുന്നതിന് കർശനമായി നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം ലോഡ് വോൾട്ടേജ് സ്ഥിരമായി നിലനിർത്തുക, മൂന്നാമത്തെ പോർട്ട് കൺവെർട്ടറിന്റെ പവർ അസന്തുലിതാവസ്ഥ പരിഹരിക്കുന്നതിന് വഴക്കമുള്ളതായി തുടരുന്നു. ഓപ്പറേഷൻ സ്റ്റേറ്റുകള് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഫ്യൂട്ടോകോംപ്യൂട്ടർ ഇൻപുട്ട് പവറിന്റെ വ്യതിയാനങ്ങൾ വരുമ്പോൾ സ്വതന്ത്രവും സുഗമവുമായ സ്റ്റേറ്റ് സ്വിച്ച് നേടുന്നതിനായി മൾട്ടി-റഗുലേറ്റർ മത്സര നിയന്ത്രണ തന്ത്രം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പരീക്ഷണഫലങ്ങളിലൂടെ വിശകലനം പരിശോധിച്ചു. |
ac8877b0e87625e26f52ab75e84c534a576b1e77 | ഡിജിറ്റൽ ലോകത്ത്, തങ്ങളുടെ കമ്പനികളുടെ മൂല്യനിർമ്മാണത്തിന് വിവരങ്ങളുടെയും വിവര മാനേജ്മെന്റിന്റെയും തന്ത്രപരമായ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ച് ബിസിനസ്സ് എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് കൂടുതൽ ബോധവൽക്കരണം ഉണ്ട്. ഇത് സിഐഒമാര് ക്ക് നേതൃത്വപരമായ അവസരങ്ങളും വെല്ലുവിളികളും നല് കുന്നു. സിഐഒ പദവികൾ അവഗണിക്കപ്പെടാതിരിക്കുന്നതിനും ബിസിനസ്സ് മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നതില് സിഐഒമാരുടെ സംഭാവന മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും, യോഗ്യതയുള്ള ഐടി യൂട്ടിലിറ്റി മാനേജർമാരാകുന്നതില് കൂടുതലായി, തങ്ങളുടെ കമ്പനികളെ ശക്തമായ വിവര ഉപയോഗ സംസ്കാരം കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതില് സജീവമായ പങ്ക് വഹിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിന്റെ ഉദ്ദേശം, തങ്ങളുടെ കമ്പനികളുടെ വിവരസാങ്കേതികവിദ്യാ സംവിധാനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സിഐഒമാർക്കും ബിസിനസ് എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്കും സ്വീകരിക്കാവുന്ന നേതൃത്വ സമീപനങ്ങളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ്. നാല് കേസ് പഠനങ്ങളില് നിന്നും ലഭിച്ച വിവരങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തില് , ഞങ്ങള് ഒരു നാല് ക്വാഡ്രാന്റ് നേതൃത്വ സ്ഥാനനിര് ണയ ചട്ടക്കൂട് സൃഷ്ടിച്ചു. ഈ ചട്ടക്കൂട് സിഐഒയുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്നാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ഒരു സിഐഒക്ക് കമ്പനിയുടെ തന്ത്രപരമായ ലക്ഷ്യം നേടുന്നതിനായി കമ്പനിയുടെ വിവര ദിശ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഒരു നേതാവെന്നോ, അനുയായിയെന്നോ, അല്ലാത്തവനെന്നോ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. തങ്ങളുടെ കമ്പനികളുടെ വിവരദായക സമീപനങ്ങളെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നതിലോ നിലനിർത്തുന്നതിലോ തങ്ങളുടെ നേതൃത്വ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് സിഐഒമാർക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുമായി ലേഖനം അവസാനിക്കുന്നു. സിഐഒകളുടെ പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച് പ്രത്യേക നേതൃത്വ സമീപനങ്ങളെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. |
5c6b51bb44c9b2297733b58daaf26af01c98fe09 | ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങളിൽ അഭിപ്രായമിട്ടിരിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്ന സവിശേഷതകൾ ഖനനം ചെയ്യുന്നതിനായി രണ്ട് സവിശേഷത എക്സ്ട്രാക്ഷൻ അൽഗോരിതം ഈ പേപ്പർ വ്യവസ്ഥാപിതമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. ആദ്യ സമീപനം [17] ഒരു കൂട്ടം POS പാറ്റേണുകൾ പ്രയോഗിച്ച് സ്ഥാനാർത്ഥി സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ലോഗ് പ്രോബിലിറ്റി അനുപാത പരിശോധനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്ഥാനാർത്ഥി സെറ്റ് മുറിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. രണ്ടാമത്തെ സമീപനം [11] പതിവ് സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി അസോസിയേഷൻ റൂൾ മൈനിംഗും അപൂർവ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി സെന്റിമെന്റ് പദങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഇലക്ട്രോണിക് ഉപകരണങ്ങളെ സംബന്ധിച്ച അഞ്ച് ഉൽപ്പന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ഡോക്യുമെന്റ് ശേഖരങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നു. അല് ഗോരിതംസിന്റെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും നാം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. |
623fd6adaa5585707d8d7339b5125185af6e3bf1 | ഇന്റർനെറ്റ് ഗെയിമിംഗ് ഡിസോർഡറിന് (ഐജിഡി) ഇടപെടുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ക്വാസി പരീക്ഷണാത്മക, ഭാവികാല പഠനമാണ് ഈ പഠനം. നൂറ്റി നാലു മാതാപിതാക്കളും അവരുടെ കൌമാരക്കാരായ കുട്ടികളും ചേര് ന്നു. അവരെ നാലു ചികിത്സാ സംഘങ്ങളിലൊന്നിലേക്ക് തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഏഴു ദിവസത്തെ സിരിരാജ് ചികിത്സാ റെസിഡൻഷ്യൽ ക്യാമ്പ് (എസ്-ടിആർസി) മാത്രം, എട്ടു ആഴ്ചത്തെ ഗെയിം ആഡിഷന് വേണ്ടിയുള്ള രക്ഷാകര് ത്തൃ മാനേജ്മെന്റ് പരിശീലനം (പിഎംടി-ജി) മാത്രം, എസ്-ടിആർസി, പിഎംടി-ജി എന്നിവയുടെ സംയോജനം, അടിസ്ഥാന മാനസിക വിദ്യാഭ്യാസം (നിയന്ത്രണം). ഗെയിം അഡിക്ഷൻ സ്ക്രീനിംഗ് ടെസ്റ്റ് (GAST) ഉപയോഗിച്ചാണ് ഐ. ജി. ഡി. യുടെ തീവ്രത അളന്നത്. ഗ്യാസ്റ്റ് സ്കോറുകളിലെ ഗ്രൂപ്പുകളുടെ ശരാശരി വ്യത്യാസം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് ഗണ്യമായി, P മൂല്യങ്ങൾ യഥാക്രമം, 0. 001, 0. 002, 0. 005 എന്നീ നിലകളിൽ ഇടപെടലിനു ശേഷം 1, 3, 6 മാസങ്ങളിൽ ആയിരുന്നു. എല്ലാ സംഘങ്ങളും നിയന്ത്രണ സംഘത്തെ അപേക്ഷിച്ച് മെച്ചപ്പെട്ടതായി കാണിച്ചു. ആസക്തിയോ, ആസക്തി സാധ്യതയോ ഉള്ള ഗ്രൂപ്പുകളിൽ തുടരുന്ന കൌമാരക്കാരുടെ ശതമാനം എസ്- ടിആർസി, പിഎംടി-ജി, സംയുക്ത ഗ്രൂപ്പുകളിൽ 50% ൽ കുറവാണ്. ഉപസംഹാരമായി, എസ്-ടിആർസി, പിഎംടി-ജി എന്നിവ രണ്ടും ഐജിഡിക്ക് ഫലപ്രദമായ മനഃശാസ്ത്രപരമായ ഇടപെടലുകളായിരുന്നു, മാത്രമല്ല അടിസ്ഥാന മനഃശാസ്ത്ര വിദ്യാഭ്യാസത്തേക്കാൾ മികച്ചതായിരുന്നു. |
aca437e9e2a453c84a38d716ca9a7a7683ae58b6 | ഈ പ്രബന്ധം 3 ഡി രംഗം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ കാഴ്ചപ്പാട് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സമീപനം ഒരു ലളിതമായ നിരീക്ഷണം ഉപയോഗിക്കുന്നു, മനുഷ്യന്റെ രൂപകൽപ്പന പ്രകാരം, സ്റ്റാറ്റിക് രംഗങ്ങളിലെ വസ്തുക്കൾ ഗുരുത്വാകർഷണ മേഖലയിൽ സ്ഥിരതയുള്ളതും മനുഷ്യന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പോലുള്ള വിവിധ ശാരീരിക ശല്യങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സുരക്ഷിതമായിരിക്കണം. ഈ അനുമാനം എല്ലാ രംഗ വിഭാഗങ്ങൾക്കും ബാധകമാണ്, കൂടാതെ രംഗം മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ വിശ്വസനീയമായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്ക് (പാർസുകൾ) ഉപയോഗപ്രദമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള ക്യാമറകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സ്റ്റാറ്റിക് രംഗത്തിനായി പിടിച്ചെടുത്ത ഒരു 3 ഡി പോയിന്റ് ക്ലൌഡ് കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഞങ്ങളുടെ രീതി മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളിലാണ്: (i) വോക്സലുകളിൽ നിന്ന് സോളിഡ് 3 ഡി വോള്യൂമെട്രിക് പ്രിമിറ്റീവുകൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു; (ii) അസ്ഥിരമായ പ്രിമിറ്റീവുകളെ ശാരീരികമായി സ്ഥിരതയുള്ള വസ്തുക്കളായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിലൂടെ സ്ഥിരതയെ ന്യായീകരിക്കുന്നു സ്ഥിരതയും രംഗവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ; (iii) മനുഷ്യ പ്രവർത്തനം, കാറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഭൂകമ്പം പോലുള്ള ശാരീരിക ശല്യങ്ങളുള്ള വസ്തുക്കളുടെ ശാരീരിക അപകടസാധ്യതകൾ വിലയിരുത്തുന്നതിലൂടെ സുരക്ഷയെ ന്യായീകരിക്കുന്നു. നാം ഒരു പുതിയ അവബോധജന്യമായ ഭൌതികശാസ്ത്ര മാതൃക സ്വീകരിക്കുന്നു, ഓരോ പ്രാകൃത വസ്തുവിന്റെയും ഊർജ്ജ ഭൂപ്രകൃതിയും ഒരു ഡിസ്കണക്ടിവിറ്റി ഗ്രാഫ് (ഡിജി) ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. നാം ഒരു കോൺടാക്റ്റ് ഗ്രാഫ് നിർമ്മിക്കുന്നു, നോഡുകൾ 3D വോള്യമെട്രിക് പ്രിമിറ്റീവുകളും, അരികുകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ബന്ധങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പിന്നെ നാം സ്വെൻഡ്സൺ-വാങ് കട്ട്സ് അൽഗോരിതം സ്വീകരിക്കുന്നു. കോൺടാക്റ്റ് ഗ്രാഫിനെ ഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കാൻ. ഓരോ ഗ്രൂപ്പും സ്ഥിരമായ ഒബ്ജക്റ്റുകളാണ്. ഒരു സ്റ്റാറ്റിക് രംഗത്ത് സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത വസ്തുക്കളെ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, ഞങ്ങളുടെ രീതി രംഗത്ത് മറഞ്ഞിരിക്കുന്നതും സ്ഥിതിചെയ്യുന്നതുമായ കാരണങ്ങൾ (ആശയക്കുഴപ്പങ്ങൾ) നിർണ്ണയിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ശാരീരിക മെക്കാനിക്സ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പരീക്ഷണങ്ങളിലൂടെ, ഈ അൽഗോരിതം (i) ഒബ്ജക്റ്റ് സെഗ്മെന്റേഷന് , (ii) 3 ഡി വോള്യൂമെട്രിക് റിക്കവറി, (iii) മറ്റ് അത്യാധുനിക രീതികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് രംഗം മനസ്സിലാക്കൽ എന്നിവയിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. കൂടാതെ, അവബോധജന്യമായ മെക്കാനിക്സ് മാതൃകയിൽ നിന്നുള്ള സുരക്ഷാ പ്രവചനവും മനുഷ്യ വിചാരണയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. |
7e9507924ceebd784503fd25128218a7119ff722 | ഞങ്ങളുടെ സമീപനം ഓരോ വാചക കോർപസും ഒരു വിഷയ ഗ്രാഫായി രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ ഗ്രാഫുകൾ ഒരു സ്ഥിരമായ ഗ്രാഫ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ രീതി ഉപയോഗിച്ച് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു. അടുത്തതായി, വായനാക്ഷമതയും സ്ഥിരതയും സമതുലിതമാക്കുന്ന ഒരു വിശദാംശങ്ങളുടെ (LOD) വിഷ്വലൈസേഷൻ ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. തത്ഫലമായി, ഫലമായി ദൃശ്യവൽക്കരണം ഉപയോക്താക്കളുടെ കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. മെട്രിക് ലേണിംഗും ഫീച്ചർ സെലക്ഷനും ഗ്രാഫ് മാച്ചിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച്, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ വിവര ആവശ്യങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഗ്രാഫ് മാച്ചിംഗ് ഫലം സംവേദനാത്മകമായി പരിഷ്കരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു. വാർത്താ ലേഖനങ്ങളും ട്വീറ്റുകളും ബ്ലോഗ് വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ തരത്തിലുള്ള വിവരങ്ങളിലേക്ക് ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ സമീപനം പ്രയോഗിച്ചു. അളവുകോലായ വിലയിരുത്തലും യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ കേസ് പഠനങ്ങളും നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ വാഗ്ദാനം തെളിയിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വ്യത്യസ്ത തലത്തിലുള്ള വിശദാംശങ്ങളിൽ ഒരു വിഷയ-ഗ്രാഫ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പൂർണ്ണ ചിത്രം പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള പിന്തുണ. വാർത്ത, ബ്ലോഗ്, മൈക്രോ ബ്ലോഗ് തുടങ്ങിയ വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന പ്രസക്തമായ വിഷയങ്ങളുടെ പൂർണ്ണ ചിത്രം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു വിഷ്വൽ അനലിറ്റിക്സ് സമീപനമാണ് ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഒന്നിലധികം സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന നിരവധി പൊതുവായ വിഷയങ്ങളും ഓരോ സ്രോതസ്സിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമായ വിഷയങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതാണ് പൂർണ്ണ ചിത്രം. |
b04a503487bc6505aa8972fd690da573f771badb | സ്വയം നിയന്ത്രിത വാഹനങ്ങളുടെ പ്രധാന ഘടകമായി ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ വിവേകവും നിയന്ത്രണ ശൃംഖലകളും നിലകൊള്ളും. ഈ മാതൃകകള് വിശദീകരിക്കാന് കഴിയണം - അവ അവരുടെ പെരുമാറ്റത്തിന് എളുപ്പത്തില് വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന യുക്തിസഹമായ കാരണങ്ങള് നല് കണം - അങ്ങനെ യാത്രക്കാരും, ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനികളും, നിയമം നടപ്പാക്കുന്നവരും, ഡവലപ്പര് മാരും മുതലായവയ്ക്ക് ഒരു പ്രത്യേക പെരുമാറ്റത്തിന് കാരണമെന്താണെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും. ഇവിടെ നാം ദൃശ്യ വിശദീകരണങ്ങളുടെ ഉപയോഗം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഈ വിശദീകരണങ്ങൾ ഒരു ഇമേജിന്റെ തത്സമയ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്ത പ്രദേശങ്ങളുടെ രൂപമെടുക്കുന്നു, അത് നെറ്റ്വർക്കിന്റെ output ട്ട്പുട്ടിനെ (സ്റ്റിയറിംഗ് കൺട്രോൾ) കാരണമായി സ്വാധീനിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സമീപനം രണ്ടു ഘട്ടമാണ്. ആദ്യഘട്ടത്തില് , ഒരു വിഷ്വല് അറ്റന് സ്ട് മോഡല് ഉപയോഗിച്ച്, ഇമേജുകള് മുതൽ സ്റ്റിയറിംഗ് ആംഗിള് വരെ ഒരു കൺവൊലൂഷൻ നെറ്റ്വര് ക്ക് അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. നെറ്റ് വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിനെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഇമേജ് മേഖലകളെ ശ്രദ്ധ മോഡൽ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. ഇവയില് ചിലത് യഥാര് ത്ഥ സ്വാധീനങ്ങളാണെങ്കിലും ചിലത് വ്യാജമാണ്. അതിനുശേഷം, ഏത് ഇൻപുട്ട് മേഖലകളാണ് ഔട്ട്പുട്ടിനെ സ്വാധീനിക്കുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഒരു കാരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് ഘട്ടം പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഇത് കൂടുതൽ സംക്ഷിപ്തമായ വിഷ്വൽ വിശദീകരണങ്ങള് ഉല്പാദിപ്പിക്കുകയും നെറ്റ്വര്ക്കിന്റെ പെരുമാറ്റം കൂടുതൽ കൃത്യമായി വെളിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. 16 മണിക്കൂറോളം നീണ്ടുനിന്ന ഡ്രൈവിംഗ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലൂടെയാണ് നമ്മുടെ മോഡലിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി തെളിയിക്കുന്നത്. ആദ്യം നാം കാണിക്കുന്നത് ശ്രദ്ധയോടെ പരിശീലനം നൽകുന്നത് എൻഡ് ടു എൻഡ് നെറ്റ് വർക്കിന്റെ പ്രകടനത്തെ കുറയ്ക്കുന്നില്ല എന്നാണ്. പിന്നെ നാം കാണിക്കുന്നത് ഈ ശൃംഖല കാരണമനുസരിച്ച് ഡ്രൈവിംഗ് സമയത്ത് മനുഷ്യർ ഉപയോഗിക്കുന്ന പലതരം സവിശേഷതകളിലേക്ക് സൂചനകൾ നൽകുന്നു. |
4954bb26107d69eb79bb32ffa247c8731cf20fcf | ആട്രിബ്യൂട്ട് അധിഷ്ഠിത എൻക്രിപ്ഷൻ (ABE) [13] ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡീക്രിപ്ഷൻ കഴിവ് നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം അധികാരികളുള്ള ABE സ്കീമിൽ, ഒന്നിലധികം ആട്രിബ്യൂട്ട് അധികാരികൾ വ്യത്യസ്ത ആട്രിബ്യൂട്ട് സെറ്റുകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അനുബന്ധ ഡീക്രിപ്ഷൻ കീകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ഒരു സന്ദേശം ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ അധികാരികളിൽ നിന്നും ഉചിതമായ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾക്കുള്ള കീകൾ ഒരു ഉപയോക്താവ് നേടണമെന്ന് എൻക്രിപ്റ്ററുകൾ ആവശ്യപ്പെടാം. വിശ്വസനീയമായ ഒരു കേന്ദ്ര അതോറിറ്റിയുടെയും ആഗോള ഐഡന്റിഫയറുകളുടെയും (ജിഐഡി) ആശയങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ചെയിസ് [5] ഒരു മൾട്ടി-അതൊരിറ്റി എബിഇ സ്കീം നൽകി. എന്നിരുന്നാലും, ആ നിർമ്മാണത്തിലെ സിഎയ്ക്ക് എല്ലാ സിഫർ ടെക്സ്റ്റും ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാനുള്ള അധികാരമുണ്ട്, ഇത് പല വിശ്വാസയോഗ്യമല്ലാത്ത അധികാരികളിലും നിയന്ത്രണം വിതരണം ചെയ്യുന്നതിന്റെ യഥാർത്ഥ ലക്ഷ്യവുമായി എങ്ങനെയെങ്കിലും പൊരുത്തപ്പെടുന്നതായി തോന്നുന്നു. കൂടാതെ, ഈ നിർമ്മാണത്തില്, സ്ഥിരതയുള്ള ഒരു ജിഐഡി ഉപയോഗിക്കുന്നത് അധികാരികള്ക്ക് അവരുടെ വിവരങ്ങള് ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ എല്ലാ ഗുണങ്ങളോടും കൂടി ഒരു സമ്പൂർണ്ണ പ്രൊഫൈല് നിർമ്മിക്കാന് അനുവദിച്ചു, അത് ഉപയോക്താവിന്റെ സ്വകാര്യതയെ അനാവശ്യമായി ബാധിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, വിശ്വസനീയമായ കേന്ദ്ര അധികാരിയെ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും അധികാരികൾ അവരുടെ വിവരങ്ങൾ പ്രത്യേക ഉപയോക്താക്കളെക്കുറിച്ച് കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നത് തടയുന്നതിലൂടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും ABE കൂടുതൽ പ്രായോഗികമാക്കുന്നതിനും ഞങ്ങൾ ഒരു പരിഹാരം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. |
25098861749fe9eab62fbe90c1ebeaed58c211bb | ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം പുതിയ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് ബൂസ്റ്റിംഗ് രീതികൾ പഠിക്കുന്നു. എഫ്രോണിന്റെയും മറ്റുള്ളവരുടെയും സമീപകാല പ്രവര് ത്തനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് നാം ഇത് ചെയ്യുന്നത്. ഏകദേശം (ചില കേസുകളിൽ കൃത്യമായി) ബൂസ് ചെയ്യുന്നത് അതിന്റെ നഷ്ടം മാനദണ്ഡം കുറയ്ക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കാൻ l1 കോഫിഫിഷ്യൻ വെക്റ്ററിൽ ഒരു നിയന്ത്രണം. നഷ്ടം കണക്കിലെടുത്ത് നേരത്തെ നിർത്തലാക്കുന്നതിലൂടെയുള്ള വളര് ച്ചയുടെ വിജയത്തെ കുറിച്ചുള്ള ധാരണയെ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഏറ്റവും സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് മാനദണ്ഡങ്ങൾ (എക്സ്പോണൻഷ്യൽ, ബിനോമിയൽ ലോഗ്-സാധ്യത) എന്നിങ്ങനെ, നിയന്ത്രണം ലഘൂകരിക്കുമ്പോൾ - അല്ലെങ്കിൽ ബൂസ്റ്റിംഗ് ആവർത്തനങ്ങൾ തുടരുമ്പോൾ തുല്യമായി - പരിഹാരം l1-ഒപ്റ്റിമൽ വേർതിരിക്കുന്ന ഹൈപ്പർ-പ്ലെയ്നിൽ (വേർതിരിക്കാവുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ) ഒത്തുചേരുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഈ l1- ഒപ്റ്റിമൽ വേർതിരിക്കുന്ന ഹൈപ്പർ-പ്ലെയ്നിന് പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ l1- മാർജിൻ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കാനുള്ള സ്വഭാവമുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു, ബൂസ്റ്റിംഗ് സാഹിത്യത്തിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നത് പോലെ. ബൂസ്റ്റിംഗും കേർണൽ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകളും തമ്മിലുള്ള രസകരമായ ഒരു അടിസ്ഥാന സാമ്യം ഉയർന്നുവരുന്നു, കാരണം രണ്ടും ഉയർന്ന അളവിലുള്ള പ്രവചന സ്ഥലത്ത് ക്രമീകരിച്ച ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ രീതികളായി വിവരിക്കാം, കണക്കുകൂട്ടൽ പ്രായോഗികമാക്കുന്നതിന് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ട്രിക്ക് ഉപയോഗിച്ച്, മാർജിൻ പരമാവധി പരിഹാരങ്ങളിലേക്ക് ഒത്തുചേരുന്നു. ഈ പ്രസ്താവന എസ്വിഎമ്മുകളെ കൃത്യമായി വിവരിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് ഏകദേശം ബൂസ്റ്റിംഗിന് മാത്രമേ ബാധകമാകൂ. |
0825788b9b5a18e3dfea5b0af123b5e939a4f564 | വാക്കുകളുടെ വെക്റ്റർ സ്പേസ് പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കുന്നതിനുള്ള സമീപകാല രീതികൾ വെക്റ്റർ അരിത്മെറ്റിക് ഉപയോഗിച്ച് മികച്ച ഗ്രേഡഡ് സെമാന്റിക്, സിന്റാക്റ്റിക് റെഗുലാരിറ്റികൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ വിജയിച്ചു, എന്നാൽ ഈ റെഗുലാരിറ്റികളുടെ ഉത്ഭവം അവ്യക്തമായി തുടരുന്നു. വര് ദ്ധനവാരികയില് ഇത്തരം ക്രമങ്ങള് ഉണ്ടാകാന് ആവശ്യമായ മാതൃകാ സ്വഭാവങ്ങള് നാം വിശകലനം ചെയ്യുകയും വ്യക്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിന്റെ ഫലമായി, സാഹിത്യത്തിലെ രണ്ട് പ്രധാന മോഡൽ കുടുംബങ്ങളുടെ ഗുണങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ആഗോള ലോഗ്ബിലിനിയർ റിഗ്രഷൻ മോഡൽ ലഭിച്ചു: ആഗോള മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷനും പ്രാദേശിക സന്ദർഭ വിൻഡോ രീതികളും. നമ്മുടെ മാതൃക കാര്യക്ഷമമായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു വചനം-വചനം കോക്രിപ്ഷൻ മാട്രിക്സിലെ പൂജ്യം അല്ലാത്ത ഘടകങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, മുഴുവൻ വിരളമായ മാട്രിക്സിലും അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വലിയ കോർപ്പസിലെ വ്യക്തിഗത സന്ദർഭ വിൻഡോകളിലും പരിശീലിക്കുന്നതിലൂടെ. ഈ മോഡൽ അർത്ഥവത്തായ സബ് സ്ട്രക്ചർ ഉള്ള ഒരു വെക്റ്റർ സ്പേസ് ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, അടുത്തിടെ ഒരു വാക്ക് അനലോഗ് ടാസ്ക്കിൽ 75% പ്രകടനം തെളിയിക്കുന്നു. സമാനതയുമുള്ള ജോലികളിലും പേരുള്ള എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയലിലും ഇത് അനുബന്ധ മോഡലുകളെ മറികടക്കുന്നു. |
326cfa1ffff97bd923bb6ff58d9cb6a3f60edbe5 | രണ്ട് വിതരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഒരു മെട്രിക്കിന്റെ ഗുണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, എർത്ത് മോവർസ് ഡിസ്റ്റൻസ് (ഇഎംഡി), ഉള്ളടക്ക അധിഷ്ഠിത ഇമേജ് വീണ്ടെടുക്കലിനായി. ഒരു വിതരണത്തെ മറ്റൊന്നായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിന് അടയ്ക്കേണ്ട ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ചിലവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഇ.എം.ഡി. നിർദ്ദിഷ്ട അർത്ഥത്തിൽ, ചില കാഴ്ച പ്രശ്നങ്ങൾക്കായി പെലെഗ്, വെർമാൻ, റോം എന്നിവരാണ് ആദ്യമായി നിർദ്ദേശിച്ചത്. ഇമേജ് റിട്രീച്ചറിന് വേണ്ടി, ഈ ആശയം വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടിസേഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിതരണങ്ങളുടെ ഒരു പ്രാതിനിധ്യ സ്കീമുമായി ഞങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സംയോജനം ഒരു ഇമേജ് താരതമ്യ ചട്ടക്കൂടിന് കാരണമാകുന്നു, ഇത് മുമ്പ് നിർദ്ദേശിച്ച മറ്റ് രീതികളേക്കാൾ മികച്ച ധാരണാ സമാനതയെ പലപ്പോഴും കണക്കാക്കുന്നു. ലീനിയർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ നിന്നുള്ള ഗതാഗത പ്രശ്നത്തിനുള്ള ഒരു പരിഹാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഇഎംഡി, ഇതിന് കാര്യക്ഷമമായ അൽഗോരിതം ലഭ്യമാണ്, കൂടാതെ ഭാഗിക പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിനും സ്വാഭാവികമായും അനുവദിക്കുന്നു. ഹിസ്റ്റോഗ്രാം പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ സാങ്കേതികതകളേക്കാൾ ഇത് കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റതാണ്, കാരണം ഇത് ക്വാണ്ടൈസേഷനും ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾക്ക് സാധാരണമായ മറ്റ് ബൈനറിംഗ് പ്രശ്നങ്ങളും ഒഴിവാക്കുന്ന വിതരണങ്ങളുടെ വേരിയബിൾ-ദൈർഘ്യ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ഒരേ മൊത്തത്തിലുള്ള പിണ്ഡമുള്ള വിതരണങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, EMD ഒരു യഥാർത്ഥ മെട്രിക് ആണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം നിറത്തിനും ഘടനയ്ക്കും ഉള്ള പ്രയോഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കും, കൂടാതെ ഇ.എം.ഡിയുടെ വീണ്ടെടുക്കൽ പ്രകടനത്തെ മറ്റ് ദൂരങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യും. |
508d8c1dbc250732bd2067689565a8225013292f | ഒരു പുതിയ ഡ്യുവൽ ഫോട്ടോപ്ലെത്തിസ്മോഗ്രാഫ് (പിപിജി) സോണ്ടും ലോക്കൽ പൾസ് വേവ് വേഗത (പിഡബ്ല്യുവി) അളക്കുന്ന സംവിധാനവും നിർദ്ദേശിക്കുകയും പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു. വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത സോണ്ട് ഡിസൈൻ രണ്ട് സമീപമുള്ള അളവെടുക്കൽ പോയിന്റുകളിൽ നിന്ന് (28 മില്ലീമീറ്റർ അകലെ) രക്ത പൾസ് പ്രചാരണ തരംഗരൂപങ്ങളുടെ ആക്രമണാത്മകമല്ലാത്ത കണ്ടെത്തലിനായി റിഫ്ലെക്റ്റൻസ് പിപിജി ട്രാൻസ്ഡ്യൂസറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തുടർച്ചയായി ലഭിക്കുന്ന ഡ്യുവൽ പൾസ് തരംഗരൂപം തമ്മിലുള്ള ട്രാൻസിറ്റ് സമയ കാലതാമസം, ബിറ്റ് ടു ബിറ്റ് ലോക്കൽ പിഡബ്ല്യുവി അളക്കലിനായി ഉപയോഗിച്ചു. പിപിജി സോണ്ട് ഡിസൈൻ പരിശോധിക്കുന്നതിനും പ്രാദേശിക പിഡബ്ല്യുവി അളക്കൽ സംവിധാനം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും 10 ആരോഗ്യമുള്ള സന്നദ്ധപ്രവർത്തകരിൽ (8 പുരുഷന്മാരും 2 സ്ത്രീകളും, 21 മുതൽ 33 വയസ്സ് വരെ) ഇൻ-വിവോ പരീക്ഷണ പരിശോധന നടത്തിയിരുന്നു. ഈ സംവിധാനത്തിലൂടെ പലരെയും കരോട്ടിഡ് ലോക്കൽ പിഡബ്ല്യുവി അളക്കാൻ സാധിച്ചു. 10 പേരിൽ 7 പേരുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള കരോട്ടിഡ് പിഡബ്ല്യുവിയിലെ ബിറ്റ്- ടു- ബിറ്റ് വ്യതിയാനം 7. 5% ൽ കുറവായിരുന്നു, പഠന സമയത്ത് പരമാവധി 16% ബിറ്റ്- ടു- ബിറ്റ് വ്യതിയാനം നിരീക്ഷിച്ചു. വ്യായാമത്തിനു ശേഷമുള്ള വീണ്ടെടുക്കൽ കാലയളവിൽ, പ്രാദേശിക PWV, ബ്രാക്കിയൽ രക്തസമ്മർദ്ദം (BP) എന്നിവയുടെ വ്യത്യാസവും പരിശോധിച്ചു. ഇൻട്രാ- സബ്ജക്റ്റ് ലോക്കൽ PWV വ്യതിയാനവും ബ്രാച്ചിയൽ BP പാരാമീറ്ററുകളും തമ്മിലുള്ള ഒരു സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസൃതമായ ബന്ധം നിരീക്ഷിച്ചു (r > 0. 85, p < 0. 001). കരോട്ടിഡ് ധമനിയുടെ തുടർച്ചയായ പീറ്റ്-ടു-പീറ്റ് ലോക്കൽ പിഡബ്ല്യുവി അളക്കലിനായി നിർദ്ദേശിച്ച പിപിജി സോണ്ടിന്റെ സാധ്യത ഫലങ്ങൾ തെളിയിച്ചു. അത്തരം ഒരു നോൺ-ഇൻവസിവ് ലോക്കൽ PWV അളക്കൽ യൂണിറ്റ് തുടർച്ചയായ ആംബുലേറ്ററി BP അളവുകൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം. |
79465f3bac4fb9f8cc66dcbe676022ddcd9c05c6 | ആഴത്തിലുള്ള മാപ്പുകളുടെ ശ്രേണികളിൽ നിന്ന് മനുഷ്യരുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാനുള്ള ഒരു രീതി ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, നാം ഒരു ആക്ഷൻ ഗ്രാഫ് ഉപയോഗിക്കുന്നു ആക്ഷൻ ഗ്രാഫിലെ നോഡുകളുമായി യോജിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം സലൈന്റ് പോസ്റ്റിങ്ങുകൾ ചിത്രീകരിക്കാൻ 3D പോയിന്റുകളുടെ ഒരു ബാഗും ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ആഴത്തിലുള്ള മാപ്പുകളിൽ നിന്ന് 3D പോയിന്റുകളുടെ ബാഗ് സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ലളിതവും എന്നാൽ ഫലപ്രദവുമായ പ്രൊജക്ഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാമ്പിൾ സ്കീം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള മാപ്പുകളിൽ നിന്ന് ഏകദേശം 1% 3D പോയിന്റുകൾ മാത്രം സാമ്പിൾ ചെയ്തുകൊണ്ട് 90% ത്തിലധികം തിരിച്ചറിയൽ കൃത്യത കൈവരിച്ചതായി പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. 2 ഡി സിലൌട്ട് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തിരിച്ചറിയലിനെ അപേക്ഷിച്ച്, തിരിച്ചറിയൽ പിശകുകൾ പകുതിയായി കുറഞ്ഞു. കൂടാതെ, സിമുലേഷനിലൂടെ ഒക്ലൂഷനുകളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ബാഗ് ഓഫ് പോയിന്റ് പോസ് മോഡലിന്റെ സാധ്യതയും ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. |
46fd85775cab39ecb32cf2e41642ed2d0984c760 | ഈ ലേഖനം, കൃത്രിമബുദ്ധിയുള്ള റോബോട്ടുകളുടെ നിയമപരമായ നിലയെക്കുറിച്ചുള്ള ഇന്നത്തെ ചർച്ചയെക്കുറിച്ചും, എത്ര തവണ പണ്ഡിതന്മാരും നയരൂപീകരണക്കാരും ഈ കൃത്രിമ ഏജന്റുമാരുടെ നിയമപരമായ ഏജന്റുത്വത്തെ നിയമപരമായ വ്യക്തിത്വത്തിന്റെ പദവിയുമായി ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നുവെന്നതിനെക്കുറിച്ചും പരിശോധിക്കുന്നു. ഈ മേഖലയിലെ നിലവിലെ പ്രവണതകളെ കണക്കിലെടുത്ത്, ഈ പ്രബന്ധം രണ്ടുതരത്തിലുള്ള നിലപാടാണ് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത്. ഒന്നാമതായി, കരാറുകളിലും വ്യാപാര നിയമത്തിലും AI റോബോട്ടുകളുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് ക്ക് പുതിയ ഉത്തരവാദിത്വവും ഉത്തരവാദിത്വവും ഏര് പ്പെടുത്താനുള്ള സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് നയരൂപീകരണക്കാര് ഗൌരവമായി ചിന്തിക്കണം. ഉദാഹരണത്തിന്, സങ്കീർണ്ണമായ വിതരണ ഉത്തരവാദിത്ത കേസുകളില് പുതിയ നിയമപരമായ ഏജന്റുത്വം. രണ്ടാമതായി, AI റോബോട്ടുകള് ക്ക് പൂർണ്ണമായ നിയമപരമായ വ്യക്തിത്വം നല് കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള എല്ലാ അനുമാനങ്ങളും ഭാവിയില് തന്നെ തള്ളിക്കളയേണ്ടതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, 2017 ഒക്ടോബറിൽ സൌദി അറേബ്യയുടെ പൌരത്വം ലഭിച്ച ആദ്യത്തെ AI ആപ്ലിക്കേഷനായ സോഫിയയെ നാം എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യണം? ആരെയെങ്കിലും നിയമപരമായി വ്യക്തിത്വം നല് കുന്നത് വളരെ സെൻസിറ്റീവ് ആയ ഒരു രാഷ്ട്രീയ പ്രശ്നമാണ്. യുക്തിസഹമായ തീരുമാനങ്ങളെയും അനുഭവസാക്ഷ്യങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ല. വിവേകവും, സ്വേച്ഛാധിപത്യവും, വിചിത്രമായ തീരുമാനങ്ങളും ഈ സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു പങ്കു വഹിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നിയമവ്യവസ്ഥകൾ മനുഷ്യർക്കും കൃത്രിമ സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും, കോർപ്പറേഷനുകൾക്കും അവരുടെ പദവി നൽകുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡപരമായ കാരണങ്ങൾ, AI റോബോട്ടുകളുടെ നിയമപരമായ വ്യക്തിത്വത്തിനായുള്ള ഇന്നത്തെ അന്വേഷണത്തിൽ ഒരു വശത്ത് നിൽക്കാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. പൌരയായ സോഫിയ ശരിക്കും ബോധവതിയോ, അതോ അക്രമികളായ പണ്ഡിതന്മാരുടെ അമ്പും കുന്തവും സഹിക്കാൻ പ്രാപ്തയാണോ? |
0943ed739c909d17f8686280d43d50769fe2c2f8 | മനുഷ്യരുടെ പെരുമാറ്റത്തെ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സമീപനമായി ആക്ഷൻ-റീക്ഷൻ ലേണിംഗ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ മാതൃക ഭൂതകാലവും ഭാവിയും തമ്മിലുള്ള കാരണപരമായ മാപ്പിങ്ങുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രവർത്തനവും അതിന്റെ പ്രതികരണവും തമ്മിലുള്ള കാരണപരമായ മാപ്പിങ്ങുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലുകളെ വിശകലനം ചെയ്യാനും പിന്നീട് മനുഷ്യന്റെ പെരുമാറ്റത്തെ സംഗ്രഹിക്കാനും ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു സിസ്റ്റം ഒരു മനുഷ്യ പങ്കാളിയുടെ (ഒരു പ്രവർത്തനം) ആംഗ്യങ്ങളും മറ്റൊരു പങ്കാളിയുടെ (പ്രതികരണം) തുടർന്നുള്ള ആംഗ്യങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ഒരു മാപ്പിംഗ് സ്വപ്രേരിതമായി കണ്ടെത്തുന്നു. ഒരു പുതിയ കണക്കാക്കൽ രീതി ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലിന്റെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു, കണ്ടീഷണൽ എക്സ്പെക്റ്റേഷൻ മാക്സിമൈസേഷൻ (സിഇഎം). ഉപയോക്താവിന്റെ പെരുമാറ്റത്തിന് ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള പ്രതികരണം പ്രവചിക്കുന്ന ഒരു ഗ്രാഫിക്കൽ ഇന്ററാക്റ്റീവ് പ്രതീകം സിസ്റ്റം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു, അത് സംവേദനാത്മകമായി നടപ്പിലാക്കുന്നു. അങ്ങനെ, ഒരു ജോഡി പങ്കാളികളിലെ മനുഷ്യ ഇടപെടൽ വിശകലനം ചെയ്ത ശേഷം, അവയിലൊരാളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനും ശേഷിക്കുന്ന ഒരൊറ്റ ഉപയോക്താവുമായി ഇടപഴകാനും സിസ്റ്റത്തിന് കഴിയും. |
272216c1f097706721096669d85b2843c23fa77d | സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഒബ്ജക്റ്റ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ആദ്യ ഓർഡർ ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ഒരു അൽഗോരിതം, താഴ്ന്ന ഓർഡർ നിമിഷങ്ങളുടെ അനുയോജ്യമായ കണക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ആദം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ രീതി നടപ്പിലാക്കാൻ വളരെ ലളിതമാണ്, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമതയുള്ളതും മെമ്മറി ആവശ്യകത വളരെ കുറവാണ്, ഗ്രേഡിയന്റുകളുടെ ഡയഗോണൽ റീസെല്ലിംഗിന് മാറ്റമില്ലാത്തതും ഡാറ്റയുടെയും / അല്ലെങ്കിൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെയും കാര്യത്തിൽ വലിയ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യവുമാണ്. ഈ രീതി സ്റ്റേഷനറി അല്ലാത്ത ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കും വളരെ ശബ്ദമുള്ളതും/അല്ലെങ്കിൽ കുറവുള്ള ഗ്രേഡിയന്റുകളുള്ളതുമായ പ്രശ്നങ്ങൾക്കും അനുയോജ്യമാണ്. ഹൈപ്പർ പാരാമീറ്ററുകൾക്ക് അവബോധജന്യമായ വ്യാഖ്യാനങ്ങളുണ്ട്, സാധാരണയായി ചെറിയ ട്യൂണിംഗ് ആവശ്യമാണ്. ആദം പ്രചോദിതനായ ബന്ധപ്പെട്ട അൽഗോരിതങ്ങളുമായുള്ള ചില ബന്ധങ്ങൾ ചർച്ചചെയ്യുന്നു. ഓൺലൈൻ കൺവെക്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ചട്ടക്കൂടിന് കീഴിലുള്ള ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്ന ഫലങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന കൺവെർജൻസ് നിരക്കിനെക്കുറിച്ച് ഖേദിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. പ്രായോഗികമായി ആദം നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും മറ്റ് സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ അനുകൂലമാണെന്നും അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഫലങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. അവസാനമായി, നാം അഡമാക്സ്, അനന്തതയുടെ മാനദണ്ഡത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആദമിന്റെ ഒരു വകഭേദം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
05aba481e8a221df5d8775a3bb749001e7f2525e | ഗ്രേഡിയന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പഠനത്തിന് കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനായി മുൻകാല ആവർത്തനങ്ങളിൽ നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റയുടെ ജ്യാമിതീയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ചലനാത്മകമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ സബ് ഗ്രേഡിയന്റ് രീതികൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആലങ്കാരികമായി, ഈ അനുരൂപീകരണം വളരെ പ്രവചനാത്മകമായ, പക്ഷേ അപൂർവ്വമായി കാണുന്ന സവിശേഷതകളുടെ രൂപത്തിൽ, പുല്ലു കൂമ്പാരങ്ങളിൽ നെല്ലുകൾ കണ്ടെത്താൻ നമ്മെ അനുവദിക്കുന്നു. അല് ഗോരിതം ഗ്രേഡിയന്റ് സ്റ്റെപ്പുകളെ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് പ്രോക്സിമൽ ഫങ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്റ്റോക്കസ്റ്റിക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലും ഓൺലൈൻ പഠനത്തിലും അടുത്തിടെ ഉണ്ടായ പുരോഗതിയിലാണ് ഞങ്ങളുടെ മാതൃക. അടുത്തുള്ള ഫംഗ്ഷനെ അനുകൂലമായി പരിഷ്കരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനത്തെ ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് പഠന നിരക്ക് സജ്ജമാക്കുന്നതിനെ ഗണ്യമായി ലളിതമാക്കുകയും പിന്നീട് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച അടുത്തുള്ള ഫംഗ്ഷനെപ്പോലെ തന്നെ മികച്ചതായിരിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. സാധാരണവും പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ റെഗുലറൈസേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകളും ഡൊമെയ്ൻ നിയന്ത്രണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് അനുഭവസമ്പത്തുള്ള റിസ്ക് മിനിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ നിരവധി കാര്യക്ഷമമായ അൽഗോരിതം നൽകുന്നു. നാം പരീക്ഷണാത്മകമായി നമ്മുടെ സൈദ്ധാന്തിക വിശകലനം പഠിക്കുകയും അനുയോജ്യമായ സബ്ഗ്രേഡിയന്റ് രീതികൾ ഏറ്റവും പുതിയതും എന്നാൽ അനുയോജ്യമല്ലാത്തതുമായ സബ്ഗ്രേഡിയന്റ് അൽഗോരിതംസിനെ മറികടക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
f2bc77fdcea85738d1062da83d84dfa3371d378d | ചിപ്പ് ടു ചിപ്പ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി 90nm CMOS- ൽ 6.25-Gb/s 14-mW ട്രാൻസ്സിവർ ഈ പേപ്പർ വിവരിക്കുന്നു. പങ്കിട്ട എൽസി-പിഎൽഎൽ ക്ലോക്ക് മൾട്ടിപ്ലയർ, ഇൻഡക്ടർ ലോഡുചെയ്ത റിസോണന്റ് ക്ലോക്ക് വിതരണ ശൃംഖല, കുറഞ്ഞതും പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാവുന്നതുമായ സ്വിംഗ് വോൾട്ടേജ് മോഡ് ട്രാൻസ്മിറ്റർ, സോഫ്റ്റ്വെയർ നിയന്ത്രിത ക്ലോക്ക്, ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കൽ (സിഡിആർ), റിസീവറിനുള്ളിൽ അനുയോജ്യമായ സമനില, സിഡിആറിനായി ഒരു പുതിയ പിഎൽഎൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫേസ് റോട്ടർ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ട്രാൻസ്സിവർ നിരവധി സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഡിസൈന് -15 dB അല്ലെങ്കിൽ അതിലും കൂടുതല് ചാനല് ഡീട്യൂഷന് ഉപയോഗിച്ച് 10-15 അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കുറവ് ബിറ്റ്-എറര് റേറ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കാന് കഴിയും, അതേസമയം ട്രാന്സ്സിവറിന് 2.25 mW/Gb/s ൽ കുറവ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. |
9da870dbbc32c23013ef92dd9b30db60a3cd7628 | ചലനാത്മക രംഗങ്ങൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിനായി ചരക്ക് ആഴം സെൻസറുകൾ കൂടുതൽ വ്യാപകമായി ലഭ്യമാകുന്നതിനാൽ 3 ഡി ആകൃതികളുടെ കർക്കശമല്ലാത്ത രജിസ്ട്രേഷൻ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രാധാന്യമുള്ള ഒരു പ്രധാന ജോലിയാണ്. കർശനമല്ലാത്ത രജിസ്ട്രേഷൻ കർശനമായ രജിസ്ട്രേഷനേക്കാൾ വളരെ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്, കാരണം ഇത് ഒരൊറ്റ ആഗോള പരിവർത്തനത്തിനുപകരം ഒരു കൂട്ടം പ്രാദേശിക പരിവർത്തനങ്ങളെ കണക്കാക്കുന്നു, അതിനാൽ അണ്ടർഡെറഡ്മിനേഷൻ കാരണം അമിതമായി യോജിക്കുന്ന പ്രശ്നത്തിന് സാധ്യതയുണ്ട്. പ്രാദേശിക പരിവർത്തന വ്യത്യാസങ്ങളിൽ ഒരു l2-നോർം റെഗുലറൈസേഷൻ ഏർപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ് മുൻ രീതികളിലെ പൊതുവായ ജ്ഞാനം. എന്നിരുന്നാലും, l2-നോർം റെഗുലറൈസേഷൻ പരിഹാരത്തെ ഭാരം കുറഞ്ഞ വിതരണമുള്ള ഔട്ടിലിയറുകളിലേക്കും ശബ്ദത്തിലേക്കും വഴിതിരിച്ചുവിടാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, ഇത് പരിവർത്തന വ്യത്യാസങ്ങളെക്കാൾ ഗോഷ്യൻ വിതരണത്തിന്റെ മോശം ഗുണനിലവാരത്താൽ പരിശോധിക്കുന്നു. നേരെമറിച്ച്, ലാപ്ലാഷ്യൻ വിതരണം പരിവർത്തന വ്യത്യാസങ്ങളുമായി നന്നായി യോജിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു അപൂർവ മുൻകൂർ ഉപയോഗം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പരിവർത്തന കണക്കാക്കലിനായി ഒരു l1-നോർം റെഗുലറൈസ്ഡ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു അപൂർവ നോൺ-റിജിഡ് രജിസ്ട്രേഷൻ (എസ്എൻആർ) രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് വർദ്ധിച്ച ലഗ്രാംജിയൻ ചട്ടക്കൂടിന് കീഴിലുള്ള ഒരു ഇതര ദിശ രീതി (എഡിഎം) ഉപയോഗിച്ച് ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നു. ശക്തവും പുരോഗമനപരവുമായ രജിസ്ട്രേഷന് വേണ്ടി ഒരു മൾട്ടി റെസല്യൂഷന് സ്കീം രൂപപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പൊതു ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും സ്കാൻ ചെയ്ത ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും ഉള്ള ഫലങ്ങള് നമ്മുടെ രീതിയില് കൂടുതല് മികവ് കാണിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ തോതിലുള്ള രൂപഭേദം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലും അതുപോലെ തന്നെ അപരിചിതത്വങ്ങളും ശബ്ദവും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലും. |
e36ecd4250fac29cc990330e01c9abee4c67a9d6 | ഒരു പുതിയ കാ-ബാൻഡ് ഡ്യുവൽ ബാൻഡ് ഡ്യുവൽ സർക്കുലർ പോളറൈസ്ഡ് ആന്റിന അറേ ഈ കത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ക-ബാൻഡ് ഡൌൺലിങ്ക് ആവൃത്തികൾക്കായി ഇടത് കൈ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണവും ക-ബാൻഡ് അപ്ലിങ്ക് ആവൃത്തികൾക്കായി വലത് കൈ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ധ്രുവീകരണവുമുള്ള ഒരു ഡ്യുവൽ-ബാൻഡ് ആന്റിന കോംപാക്റ്റ് ആനുലാർ റിംഗ് സ്ലോട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സാക്ഷാത്കരിക്കുന്നു. തുടർച്ചയായ ഭ്രമണം രീതി പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, നല്ല പ്രകടനമുള്ള 2 × 2 സബ്റേ ലഭിക്കുന്നു. ഈ കത്ത് ഡിസൈൻ പ്രക്രിയയെ കുറിച്ചും സിമുലേഷനും അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
0bb71e91b29cf9739c0e1334f905baad01b663e6 | ഈ ലേഖനത്തിൽ എൽടിഇ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ബാറ്ററി പവർ ഡിവൈസുകളുടെ ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം കുറയ്ക്കുന്നതിനായി ഷെഡ്യൂളിംഗും ട്രാൻസ്മിറ്റ് പവർ നിയന്ത്രണവും പരിശോധിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള മെഷീൻ തരം വരിക്കാരുടെ കാര്യക്ഷമമായ ഷെഡ്യൂളിംഗ് സാധ്യമാക്കുന്നതിന്, മെഷീൻ നോഡുകൾ ലോക്കൽ ക്ലസ്റ്ററുകൾ രൂപീകരിക്കാനും ക്ലസ്റ്റർ ഹെഡുകൾ വഴി ബേസ് സ്റ്റേഷനുമായി ആശയവിനിമയം നടത്താനും അനുവദിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ വിതരണം ചെയ്ത സ്കീം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. എൽടിഇ നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ അപ് ലിങ്ക് ഷെഡ്യൂളിംഗും പവർ കൺട്രോളും അവതരിപ്പിക്കുകയും ക്ലസ്റ്റർ ഹെഡുകളും ബേസ് സ്റ്റേഷനും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയത്തിനായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ലൈഫ് ടൈം അശ്രദ്ധമായ പരിഹാരങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൃത്യമായ പരിഹാരങ്ങൾക്കു പുറമെ, സങ്കീർണ്ണത കുറഞ്ഞ സബ് ഒപ്റ്റിമൽ പരിഹാരങ്ങളും ഈ കൃതിയിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇത് വളരെ കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണതയോടെ മികച്ച പ്രകടനം നേടാൻ കഴിയും. നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട പ്രോട്ടോക്കോളുകള് ഉപയോഗിച്ച് ശൃംഖലയുടെ ആയുസ്സ് കാര്യമായി നീട്ടിയിരിക്കുകയാണെന്ന് പ്രകടന വിലയിരുത്തല് കാണിക്കുന്നു. |
6dc4be33a07c277ee68d42c151b4ee866108281f | കംപ്രഷണൽ അളവുകളിൽ നിന്നുള്ള കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സുകളുടെ കണക്കുകൾ അടുത്തിടെ ശാസ്ത്രത്തിന്റെയും എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെയും വിവിധ മേഖലകളിൽ ഗവേഷണ ശ്രമങ്ങളെ ആകർഷിച്ചു. ചെറിയ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ എണ്ണം കാരണം, കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സുകളുടെ കണക്കുകൾ വളരെ മോശമായി അവതരിപ്പിക്കപ്പെട്ട ഒരു പ്രശ്നമാണ്. കോവറിയൻസ് മാട്രിക്സിന്റെ ഘടനയെക്കുറിച്ചുള്ള മുൻകൂർ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് മറികടക്കാൻ കഴിയും. ഈ പേപ്പർ ഒരു ക്ലാസ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു convex formulations ഒപ്പം ബന്ധപ്പെട്ട പരിഹാരങ്ങൾ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള കോവാരിയൻസ് മാട്രിക്സ് എസ്റ്റിമേറ്റ് പ്രശ്നം കംപ്രസ്സീവ് അളവുകൾക്ക് കീഴിൽ, പോസിറ്റീവ് സെമി-ഡെഫിനിറ്റീവിനു പുറമേ, പരിഹാരത്തിൽ ടോപ്ലിറ്റ്സ്, സ്പാർസെനെസ്, നൾ-പറ്റേൺ, ലോ റാങ്ക്, അല്ലെങ്കിൽ ലോ പെർമുട്ടഡ് റാങ്ക് ഘടന എന്നിവ ചുമത്തുന്നു. ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ കോ-വാരിയൻസ് ഓഫ് ആഗ്മെന്റഡ് ലഗ്രാംജിയൻ ഷ്രിങ്കേജ് അൽഗോരിതം (കോവൽസ) അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് സ്പ്ലിറ്റ് ആഗ്മെന്റഡ് ലഗ്രാംജിയൻ ഷ്രിങ്കേജ് അൽഗോരിതം (സാൽസ) യുടെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. ഏറ്റവും പുതിയ അല് ഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി നാം ചിത്രീകരിക്കുന്നു. |
05357314fe2da7c2248b03d89b7ab9e358cbf01e | എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. ഈ പുസ്തകത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗവും പ്രസാധകന്റെ രേഖാമൂലമുള്ള അനുമതിയില്ലാതെ ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള ഇലക്ട്രോണിക് അല്ലെങ്കിൽ മെക്കാനിക്കൽ മാർഗ്ഗങ്ങളിലൂടെ (ഫോട്ടോ കോപ്പി, റെക്കോർഡിംഗ്, വിവര സംഭരണം, വീണ്ടെടുക്കൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ) പുനർനിർമ്മിക്കാൻ പാടില്ല. |
06d0a9697a0f0242dbdeeff08ec5266b74bfe457 | സെമാന്റിക് (ലെക്സിക്) ഡിപൻഡൻസി, സിന്റാക്റ്റിക് ഘടനകൾ എന്നിവ പ്രത്യേക മോഡലുകളിലൂടെ സ്കോർ ചെയ്യുന്ന പ്രകൃതിഭാഷാ വൃക്ഷ ഘടനകളുടെ പുതിയ ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഘടകവൽക്കരണം സങ്കൽപ്പപരമായ ലാളിത്യവും ഘടക മോഡലുകളെ പ്രത്യേകം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള നേരിട്ടുള്ള അവസരങ്ങളും സമാനമായ, ഘടകങ്ങളില്ലാത്ത മോഡലുകളുമായി ഇതിനകം തന്നെ അടുത്തുള്ള പ്രകടന നിലവാരവും നൽകുന്നു. ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, മറ്റ് ആധുനിക പാർസിംഗ് മോഡലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഘടക മോഡൽ വളരെ ഫലപ്രദമായ ഒരു പാർസിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് കാര്യക്ഷമവും കൃത്യവുമായ നിഗമനം സാധ്യമാക്കുന്നു. |
8f76334bd276a2b92bd79203774f292318f42dc6 | ഈ പേപ്പര് ഒരു L ആകൃതിയിലുള്ള അന്വേഷണത്താല് നല് കുന്ന ഒരു വൃത്താകൃതിയിലുള്ള കൊമ്പുള്ള ആന്റിനയെ കുറിച്ചാണ്. 50 ഒമേഗ കോക്സിയൽ കേബിളുമായി ബ്രോഡ്ബാൻഡ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഡിസൈൻ പ്രക്രിയയും ആക്സിഅൽ അനുപാതത്തിലും നേട്ടത്തിലും ആന്റിന പ്രകടനവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രബന്ധത്തിലെ സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ Ansoft HFSS 9.2 ഉപയോഗിച്ച് നേടിയെടുത്തു |
41c987b8a7e916d56fed2ea7311397e0f2286f3b | പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി നെറ്റ് വർക്ക് തലത്തിലുള്ള ക്വാണ്ടൈസേഷനിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഈ കൃതിയിൽ ടെൻസർ തലത്തിലുള്ള ക്വാണ്ടൈസേഷൻ പ്രഭാവം കുറയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ കൃത്യതയുള്ള നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ ക്വാണ്ടിസേഷൻ ശബ്ദവും ക്ലിപ്പിംഗ് വികലവും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടൽ ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. വിവിധ ടെൻസറുകളുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നാം തിരിച്ചറിയുകയും, ക്ലിപ്പിംഗ് മൂലം ഉണ്ടാകുന്ന മീൻ-സ്ക്വയർ-എറർ ഡീഗ്രേഡേഷന് കൃത്യമായ എക്സ്പ്രഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ എക്സ്പ്രഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തുകൊണ്ട്, സാധാരണ ക്വാണ്ടിസേഷൻ സ്കീമുകളേക്കാൾ മെച്ചപ്പെട്ട മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, അത് സാധാരണയായി ക്ലിപ്പിംഗ് ഒഴിവാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കൃത്യമായ ക്ലിപ്പിംഗ് മൂല്യങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, VGG16-BN യുടെ ക്വാണ്ടൈസേഷനായി 40% ത്തിലധികം കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തൽ 4-ബിറ്റ് കൃത്യതയിലേക്ക് ലഭിക്കുന്നു. പരിശീലനത്തിലും നിഗമനത്തിലും ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ ക്വാണ്ടൈസേഷന് വേണ്ടി ഞങ്ങളുടെ ഫലങ്ങള് ക്ക് ധാരാളം പ്രയോഗങ്ങളുണ്ട്. കുറഞ്ഞ കൃത്യതയുള്ള ആക്സിലറേറ്ററുകളിലേക്ക് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വേഗത്തിൽ വിന്യസിക്കുന്നതിന് സമയമെടുക്കുന്ന ഫൈൻ ട്യൂണിംഗോ പൂർണ്ണ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ലഭ്യതയോ ഇല്ലാതെ ഒരു അടിയന്തിര ആപ്ലിക്കേഷൻ. |
1bde4205a9f1395390c451a37f9014c8bea32a8a | റേഞ്ച് ഇമേജുകളിലെ അന്വേഷിച്ച വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുകയും പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് റോബോട്ടിക് കൈകാര്യം ചെയ്യലിനും നാവിഗേഷനും ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഇത് സ്ഥിരമായി പഠിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഒക് ലൂസിയവും അസ്വസ്ഥതയും ഉള്ള രംഗങ്ങൾക്ക് ഇത് ഇപ്പോഴും ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ജോലിയാണ്. |
242caa8e04b73f56a8d4adae36028cc176364540 | 3 ഡി സെൻസറുകളിൽ വോട്ടിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് അവരുടെ 2 ഡി എതിരാളികളെ വേഗത്തിൽ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു പല റോബോട്ടിക്സ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ഗെയിമിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ. അടുത്തിടെ കാണിച്ചത് ഒരു ജോഡി ഓറിയന്റഡ് 3 ഡി പോയിന്റുകൾ, അവ നോർമലുകളുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് ഉപരിതലത്തിലെ പോയിന്റുകളാണ്, വോട്ടിംഗ് ചട്ടക്കൂടിൽ വേഗത്തിലും ശക്തമായും പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. മതിയായ വളവ് മാറ്റങ്ങളുള്ള വസ്തുക്കൾക്ക് ഓറിയന്റഡ് ഉപരിതല പോയിന്റുകൾ വിവേചനപരമാണെങ്കിലും, മിക്കവാറും പ്ലാനർ ആയ പല വ്യാവസായിക, യഥാർത്ഥ ലോക വസ്തുക്കൾക്കും അവ ഒതുക്കമുള്ളതും വിവേചനപരവുമല്ല. 2 ഡി രജിസ്ട്രേഷനിൽ അരികുകൾ പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നതിനാൽ, 3 ഡിയിൽ ആഴത്തിലുള്ള തടസ്സങ്ങൾ നിർണായകമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഈ അതിർത്തി വിവരങ്ങൾ നന്നായി ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു കുടുംബം പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുകയും വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓറിയന്റഡ് ഉപരിതല പോയിന്റുകൾക്ക് പുറമെ, ഞങ്ങൾ മറ്റ് രണ്ട് പ്രിമിറ്റീവുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു: ദിശകളുള്ള അതിർത്തി പോയിന്റുകളും അതിർത്തി ലൈൻ സെഗ്മെന്റുകളും. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ശ്രദ്ധാപൂർവം തെരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട ഈ പ്രിമിറ്റീവുകള് കൂടുതൽ വിവരങ്ങള് കോംപാക്ട് ആയി എൻകോഡ് ചെയ്യുകയും അതുവഴി വ്യാവസായിക ഭാഗങ്ങളുടെ വിശാലമായ വിഭാഗത്തിന് കൂടുതല് കൃത്യത നല് കുകയും വേഗത്തിലുള്ള കണക്കുകൂട്ടല് സാധ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട അല് ഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു 3 ഡി സെന് സറും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രായോഗിക റോബോട്ടിക് ബിനീ-പിക്കിംഗ് സിസ്റ്റം ഞങ്ങൾ പ്രദര് ശിപ്പിക്കുന്നു. |
5df318e4aac5313124571ecc7e186cba9e84a264 | ആധികാരിക മൊബൈല് ആപ്ലിക്കേഷന് മാര് ക്കറ്റുകളില് ആവർത്തിച്ച് നുഴഞ്ഞുകയറുന്ന ക്ഷുദ്രവെയറുകളുടെ എണ്ണം കൂടുതലായി വരുന്നതു് അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളുടെ വ്യക്തിപരവും സെന് സിറ്റീവായതുമായ വിവരങ്ങളുടെ രഹസ്യസ്വഭാവത്തിനും സ്വകാര്യതയ്ക്കും വലിയ സുരക്ഷാ ഭീഷണിയാണു്. അന്താരാഷ്ട്ര സുരക്ഷാ ഗവേഷകര് ക്കും, വ്യവസായ മേഖലയിലെ സുരക്ഷാ ഗവേഷകര് ക്കും, എഞ്ചിനീയര് ക്കും, സാങ്കേതിക, ഗവേഷണ വെല്ലുവിളികളാണ് അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഉപകരണങ്ങള് ആപര് ശനത്തിന് ഇരയാകുന്നതില് നിന്ന് സംരക്ഷിക്കുന്നത്. ആപ്പ് മാർക്കറ്റുകളിൽ സുരക്ഷാ നടപടികളും വിശകലന പരിശോധനകളും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ക്ഷുദ്രവെയറുകൾ പ്രതിരോധത്തിലൂടെ കടന്നുചെന്ന് ഉപയോക്താക്കളുടെ ഉപകരണങ്ങളെ ബാധിക്കുന്നു. മാൽവെയറിന്റെ പരിണാമം, അത് സങ്കീർണ്ണവും, ചലനാത്മകമായി മാറുന്നതുമായ സോഫ്റ്റ് വെയറായി മാറിയിരിക്കുന്നു. സാധാരണയായി നിയമാനുസൃതമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളായി മറച്ചുവെച്ചിരിക്കുന്നു. പുതിയ മാൽവെയറുകളിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികളാണ് എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത കോഡ്, ഒഫ്ഫുസ്കേഷൻ, ഡൈനാമിക് കോഡ് അപ്ഡേറ്റുകൾ തുടങ്ങിയവ. ഡൈനാമിക് കോഡ് അപ്ഡേറ്റുകളുടെ ഒഴിവാക്കൽ ഉപയോഗത്തിലൂടെ, ഒരു മാൽവെയർ ഒരു നല്ല അപ്ലിക്കേഷനായി നടിക്കുന്നു വിശകലന പരിശോധനകളെ മറികടന്ന് ഉപയോക്താവിന്റെ ഉപകരണത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുമ്പോൾ മാത്രമേ അതിന്റെ ക്ഷുദ്ര പ്രവർത്തനം വെളിപ്പെടുത്തുകയുള്ളൂ. ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ ഡൈനാമിക് കോഡ് അപ്ഡേറ്റുകളുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചും ഉപയോഗ രീതികളെക്കുറിച്ചും ഈ ഡിസെർട്ടേഷൻ സമഗ്രമായ പഠനം നൽകുന്നു. കൂടാതെ, സ്റ്റാറ്റിക്, ഡൈനാമിക് വിശകലനം ചേർത്ത് ഹൈബ്രിഡ് വിശകലന സമീപനം, സ്റ്റാഡാർട്ട്, ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഡൈനാമിക് കോഡ് അപ്ഡേറ്റുകളുടെ സാന്നിധ്യത്തിൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സ്റ്റാറ്റിക് വിശകലന സാങ്കേതികതകളുടെ അന്തർലീനമായ പോരായ്മകൾ മറയ്ക്കുന്നതിന്. യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ ഞങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തൽ ഫലങ്ങൾ സ്റ്റാഡാർട്ടിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി തെളിയിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സാധാരണയായി ഡൈനാമിക് വിശകലനം, ഹൈബ്രിഡ് വിശകലനം എന്നിവയും ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പെരുമാറ്റം ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്ന പ്രശ്നം കൊണ്ടുവരുന്നു, ഇത് യാന്ത്രിക വിശകലന ഉപകരണങ്ങൾക്ക് നിസ്സാരമല്ലാത്ത ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ്. അതിനായി, ഒരു പിന്നോക്കം സ്ലൈസിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടാർഗെറ്റുചെയ്ത ഇന്റർ കോംപോണ്ടന്റ് കോഡ് പാത്ത് എക്സിക്യൂഷൻ ടെക്നിക്, TeICC ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. TeICC ആപ്പിലെ ഒരു ടാർഗെറ്റ് പോയിന്റിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്ന കോഡ് പാതകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു ബാക്ക്വേർഡ് സ്ലൈസിംഗ് സംവിധാനം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഇത് ഒരു സിസ്റ്റം ഡിപൻഡൻസി ഗ്രാഫ് ഉപയോഗിച്ച് കോഡ് പാതകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, അതിൽ ഇന്റർ കോംപോണന്റ് ആശയവിനിമയം ഉൾപ്പെടുന്നു. എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത കോഡ് പാതകൾ പിന്നീട് ആപ്ലിക്കേഷൻ സന്ദർഭത്തിനുള്ളിൽ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും സെൻസിറ്റീവ് ഡൈനാമിക് പെരുമാറ്റം പിടിച്ചെടുക്കുകയും ഡൈനാമിക് കോഡ് അപ്ഡേറ്റുകളും ഒഫ്ഫുസ്കേഷനും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ടെയിസിസി-യുടെ വിലയിരുത്തല് കാണിക്കുന്നത്, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ ഇന്റർ കോംപോണ്ടന്റ് കോഡ് പാതകളുടെ ടാര് ഗെറ്റഡ് എക്സിക്യൂഷന് ഇത് ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നാണ്. ഉപയോക്താക്കളുടെ ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് എതിരാളികൾ എത്താനുള്ള സാധ്യതയും ഒഴിവാക്കുന്നില്ല, ഫോണിലെ API ഹുക്കിംഗ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു |
5ed4b57999d2a6c28c66341179e2888c9ca96a25 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, സങ്കീർണ്ണമായ ലോകങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ പഠിക്കുന്ന ഏജന്റുമാരെ വികസിപ്പിക്കുക എന്ന ലക്ഷ്യത്തിനായി ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ശബ്ദായമാനമായ, നിർണായകമല്ലാത്ത പ്രവർത്തന ഫലങ്ങളെ സമഗ്രമായി മാതൃകയാക്കുന്ന ഒരു സാധ്യതാ, ബന്ധിത ആസൂത്രണ നിയമ പ്രാതിനിധ്യം ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും അത്തരം നിയമങ്ങൾ എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി പഠിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ലളിതമായ ആസൂത്രണ മേഖലകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങളിലൂടെയും, യാഥാര് ത്ഥ്യമായ ഭൌതികശാസ്ത്രമുള്ള 3D സിമുലേറ്റഡ് ബ്ലോക്ക് ലോകത്തിലൂടെയും, ഈ പഠന അൽഗോരിതം ഏജന്റുമാരെ ലോക ചലനാത്മകതയെ ഫലപ്രദമായി മാതൃകയാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
55c769b5829ca88ba940e0050497f4956c233445 | RGB-D ക്യാമറകൾ നൽകുന്നതോ ക്യാമറകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ലിഡാറുകളിൽ നിന്നുള്ളതോ ആയ ആഴത്തിലുള്ള വിവരങ്ങളിലൂടെ വിഷ്വൽ ഒഡോമെട്രി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം ആഴത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ സെൻസറുകൾക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ദൃശ്യ ചിത്രങ്ങളിൽ വലിയ പ്രദേശങ്ങൾ അവശേഷിക്കുന്നു, അവിടെ ആഴം ലഭ്യമല്ല. ഇവിടെ, ക്യാമറ ചലനത്തിന്റെ വീണ്ടെടുക്കലിനായി ലഭ്യമായ ആഴം വളരെ കുറവാണെങ്കിലും ഉപയോഗപ്പെടുത്താനുള്ള ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഈ രീതി ആഴം ലഭ്യമല്ലാത്ത മുൻകൂട്ടി കണക്കാക്കിയ ചലനവും സവിശേഷമായ വിഷ്വൽ സവിശേഷതകളും ഉപയോഗിച്ച് ചലനത്തിന്റെ ഘടന അനുസരിച്ച് ആഴം ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ആഴം പലപ്പോഴും വേണ്ടത്ര നേടാൻ കഴിയാത്ത വലിയ തോതിലുള്ള, തുറന്ന പരിതസ്ഥിതികളിലേക്ക് RGBD വിഷ്വൽ ഒഡോമെട്രി വ്യാപിപ്പിക്കാൻ ഈ രീതിക്ക് കഴിയും. നമ്മുടെ രീതിയില് ഒരു ബണ്ടില് ക്രമീകരണ ഘട്ടം ആണ്. അത് ഒരു ബാച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസേഷന് അനുസരിച്ച് ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണി പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ചലന കണക്കുകൾ സമാന്തരമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. മൂന്നു സെൻസറുകളില് ഞങ്ങള് ഈ രീതി പരീക്ഷിച്ചു. ഒന്ന് RGB-D ക്യാമറയും രണ്ടെണ്ണം ക്യാമറയും 3D ലീഡറും ചേര് ന്ന്. നമ്മുടെ രീതിക്ക് KITTI ഓഡോമെട്രി ബെഞ്ച്മാർക്കിൽ 4ാം റാങ്കുണ്ട്. സെൻസിംഗ് രീതി പരിഗണിക്കാതെ, ത്രികോണവൽക്കരണത്തിലൂടെ ആഴം കണ്ടെത്തുന്ന സ്റ്റീരിയോ വിഷ്വൽ ഓഡോമെട്രി രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. ഇതില് നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ശരാശരി സ്ഥാനം പിഴവ് യാത്ര ചെയ്ത ദൂരത്തിന്റെ 1.14% ആണ്. |
0c668ee24d58ecca165f788d40765e79ed615471 | |
9cccd211c9208f790d71fa5b3499d8f827744aa0 | വിദ്യാഭ്യാസപരമായ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് വഴി വിവിധ വിദ്യാഭ്യാസ-അധിഷ്ഠിത പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റാ മൈനിംഗിന്റെ ഏറ്റവും വ്യാപകമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ്. ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങളിലൊന്ന് ഇ.ഡി.എമ്മിനെക്കുറിച്ച് ഏറ്റവും പുതിയ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് പഠിക്കുകയും അവയുടെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും വിശകലനം ചെയ്യുകയുമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം വിവിധ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് രീതികളുടെയും ടെക്നിക്കുകളുടെയും ഫലങ്ങൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ഇതിനു പുറമെ, ഭാവി ഗവേഷണത്തിനായി ഏറ്റവും വിശ്വസനീയമായ അൽഗോരിതം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനായി ചില തരംതിരിക്കലും ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും വിലയിരുത്തുന്നതിനായി ഒരു പരീക്ഷണം നടത്തി. |
197a7fc2f8d57d93727b348851b59b34ce990afd | സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിനും മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുമായി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ നിർമ്മാണവും പരീക്ഷണവും അനുവദിക്കുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന സി ++ ലൈബ്രറികളുടെയും എക്സിക്യൂട്ടബിൾ പ്രോഗ്രാമുകളുടെയും ഹെൽപ്പർ സ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെയും ഒരു ശേഖരമാണ് എസ്ആർഐഎൽഎം. വാണിജ്യേതര ആവശ്യങ്ങള് ക്ക് സ്രില് മ് സ്വതന്ത്രമായി ലഭ്യമാണ്. എൻ-ഗ്രാം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിവിധതരം ഭാഷാ മോഡൽ തരങ്ങളുടെ സൃഷ്ടിയും വിലയിരുത്തലും, കൂടാതെ എൻ-ബെസ്റ്റ് ലിസ്റ്റുകളുടെയും വേഡ് ഗ്രേഡുകളുടെയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ടാഗിംഗും കൈകാര്യം ചെയ്യലും പോലുള്ള നിരവധി അനുബന്ധ ജോലികൾക്കും ഈ ടൂൾകിറ്റ് പിന്തുണ നൽകുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ടൂൾകിറ്റിന്റെ പ്രവർത്തനത്തെ സംഗ്രഹിക്കുകയും അതിന്റെ രൂപകൽപ്പനയും നടപ്പാക്കലും ചർച്ച ചെയ്യുകയും ദ്രുത പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗിന്റെ എളുപ്പവും പുനരുപയോഗവും ഉപകരണങ്ങളുടെ സംയോജനവും എടുത്തുകാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
12f661171799cbd899e1ff4ae0a7e2170c3d547b | സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിനും മറ്റ് ഭാഷാ സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കുമായി വിവിധ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ വിതരണത്തെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഭാഷാ മോഡലുകൾ കണക്കാക്കുന്നു. 1980 ൽ ആദ്യത്തെ പ്രധാന മോഡൽ നിർദ്ദേശിച്ചതിനുശേഷം, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിരവധി ശ്രമങ്ങൾ നടത്തിയിട്ടുണ്ട്. അവയെ നാം അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, ചില വാഗ്ദാന ദിശകളിലേക്ക് ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഭാഷാ സിദ്ധാന്തങ്ങളെ ഡാറ്റയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു ബേസിയൻ സമീപനത്തിനായി വാദിക്കുന്നു. |
395f4b41578c3ff5139ddcf9e90eb60801b50394 | ബിഗ്രാം, ട്രിഗ്രാം ഭാഷാ മാതൃകകളുടെ നിർമ്മാണവും പരിശോധനയും സുഗമമാക്കുന്നതിനായി സിഎംയു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ലാംഗ്വേജ് മോഡലിംഗ് ടൂൾകിറ്റ് പുനർ വാടകയ്ക്ക് എടുത്തതാണ്. നിലവിൽ ഇത് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള അക്കാദമിക് ഗവൺമെന്റ്, വ്യാവസായിക ലബോറട്ടറികളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ടൂൾകിറ്റിന്റെ പുതിയ പതിപ്പ് ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ടൂൾകിറ്റിൽ നടപ്പിലാക്കിയ പരമ്പരാഗത ഭാഷാ മോഡലിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു. ഈ ടൂൾകിറ്റ് ഈ ടൂൾകിറ്റിന് മുമ്പുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയറുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ നൽകുന്ന അധിക കാര്യക്ഷമതയും പ്രവർത്തനവും വിവരിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ലളിതമായ ഒരു ഭാഷാ മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിശോധിക്കുന്നതിനും ടൂൾകിറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ഒരു അവലോകനം നൽകുന്നു. |
0b8f4edf1a7b4d19d47d419f41cde432b9708ab7 | സിലിക്കണ് നിറച്ച സംയോജിത വേവ്ഗൈഡുകളുടെ നിർമ്മാണത്തിനുള്ള ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് കുറഞ്ഞ നഷ്ടമുള്ള ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള മില്ലിമീറ്റർ വേവ് പാസിവ് ഘടകങ്ങളും ഉയർന്ന നേട്ടമുള്ള അറേ ആന്റിനകളും സാക്ഷാത്കരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, അങ്ങനെ വളരെ സംയോജിത മില്ലിമീറ്റർ വേവ് സംവിധാനങ്ങളുടെ സാക്ഷാത്കാരത്തിന് ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഉയര് ന്ന ജ്യാമിതീയ കൃത്യതയും തുടര് ന്ന ലോഹവാര് ഥങ്ങളും ഉള്ള ചതുരാകൃതിയിലുള്ള തരംഗദര് ശകള് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് അലുമിനിയം ലോഹവല് ക്കരണ ഘട്ടങ്ങളുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പ്രതിപ്രവര് ത്തിക അയോണ് -എച്ചിന് ഗ് (ഡി.ആര് .ഐ.ഇ.) സാങ്കേതിക വിദ്യയാണ് നിര് ദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുള്ളത്. 105 GHz യില് 0. 15 dB/ λg നഷ്ടം കാണിക്കുന്ന ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് ചതുരാകൃതിയിലുള്ള തരംഗദർശികളുടെ അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങള് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. കൂടാതെ, 105 ജിഗാഹെർട്സിൽ 0.6 ഡിബി ഇൻസെർഷൻ നഷ്ടവും 80 മുതൽ 110 ജിഗാഹെർട്സ് വരെ 15 ഡിബിയിൽ കൂടുതൽ റിട്ടേൺ നഷ്ടവുമുള്ള അൾട്രാ വൈഡ്ബാൻഡ് കോപ്ലാനർ മുതൽ വേവ്ഗൈഡ് പരിവർത്തനങ്ങൾ വിവരിക്കുകയും സവിശേഷമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു ഫ്രീക്വൻസി സ്കാനിംഗ് സ്ലോട്ട്ഡ്-വേവ്ഗൈഡ് അറേ ആന്റിനയുടെ രൂപകൽപ്പന, സംയോജനം, അളന്ന പ്രകടനം എന്നിവ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഇത് 23 ജിഗാഹെർട്സ് ബാൻഡിനുള്ളിൽ 82 ° അളന്ന ബീം സ്റ്റിയറിംഗ് ശേഷിയും 96 ജിഗാഹെർട്സിൽ 8.5 ° പകുതി പവർ ബീം-വൈഡ് (എച്ച്പിബിഡബ്ല്യു) യും കൈവരിക്കുന്നു. അവസാനമായി, കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ എംഎം തരംഗ സംവിധാനം സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ കഴിവ് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന്, ഇമേജിംഗ് റഡാർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഒരു ഫ്രീക്വൻസി മോഡുലേറ്റഡ് തുടർച്ചയായ തരംഗ (എഫ്എംസിഡബ്ല്യു) ട്രാൻസ്മിറ്റ്-റിസീവ് ഐസി നേരിട്ട് സംയോജിത അറേയിൽ ഫ്ലിപ്പ്-ചിപ്പ് ഘടിപ്പിക്കുകയും പരീക്ഷണാത്മകമായി സ്വഭാവരൂപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
31864e13a9b3473ebb07b4f991f0ae3363517244 | ഈ പേപ്പര് എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷന് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണല് സമീപനം വിവരിക്കുന്നു. ഈ സമീപനത്തിന്റെ വിജയം അഗ്ര പോയിന്റുകളുടെ കണക്കുകൂട്ടലിനായി സമഗ്രമായ ഒരു കൂട്ടം ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ നിർവചനത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പരിഹാരത്തിന്റെ രൂപത്തെക്കുറിച്ച് ചുരുങ്ങിയ അനുമാനങ്ങൾ നടത്തുമ്പോൾ ഡിറ്റക്ടറിന്റെ ആവശ്യമുള്ള പെരുമാറ്റം പരിമിതപ്പെടുത്താൻ ഈ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൃത്യമായിരിക്കണം. ഒരു ക്ലാസ് എഡ്ജുകൾക്കായി കണ്ടെത്തലും പ്രാദേശികവൽക്കരണ മാനദണ്ഡങ്ങളും ഞങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കുള്ള ഗണിതശാസ്ത്ര രൂപങ്ങൾ ഓപ്പറേറ്ററുടെ ഇംപൾസ് പ്രതികരണത്തിലെ ഫംഗ്ഷണലുകളായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു വക്കിൽ ഒരു പ്രതികരണം മാത്രമേ ഡിറ്റക്ടറിന് ഉണ്ടാവുകയുള്ളൂ എന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനായി മൂന്നാമത്തെ മാനദണ്ഡം ചേർക്കുന്നു. നാം സംഖ്യാ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, സ്റ്റെപ്പ് എഡ്ജുകൾ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി സാധാരണ ഇമേജ് സവിശേഷതകൾക്കായി ഡിറ്റക്ടറുകൾ ലഭിക്കാൻ. വിശകലനം സ്റ്റെപ്പ് എഡ്ജുകളിലേക്ക് സ്പെഷ്യലൈസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, കണ്ടെത്തലും പ്രാദേശികവൽക്കരണ പ്രകടനവും തമ്മിൽ ഒരു സ്വാഭാവിക അനിശ്ചിതത്വ തത്വം ഉണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു, അവയാണ് രണ്ട് പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങൾ. ഈ തത്വത്തിലൂടെ നമുക്ക് ഒരൊറ്റ ഓപ്പറേറ്റർ ആകൃതി ലഭിക്കുന്നു, അത് ഏത് സ്കെയിലിലും മികച്ചതാണ്. ഗൌസിയൻ-മൃദുവാക്കിയ ചിത്രത്തിന്റെ ഗ്രേഡിയന്റ് വ്യാപ്തിയിൽ അരികുകൾ പരമാവധി അടയാളപ്പെടുത്തിയ ലളിതമായ ഏകദേശ നടപ്പാക്കലാണ് ഒപ്റ്റിമൽ ഡിറ്റക്ടറിന് ഉള്ളത്. ഈ ലളിതമായ ഡിറ്റക്ടർ വിപുലീകരിക്കാൻ, പല വീതികളിലുള്ള ഓപ്പറേറ്റർമാരെ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ചിത്രത്തിലെ വ്യത്യസ്ത സിഗ്നൽ-നോയ്സ് അനുപാതങ്ങളെ നേരിടാൻ. വിവിധ സ്കെയിലുകളിലെ ഓപ്പറേറ്ററുകളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങളുടെ സമഗ്ര സംയോജനത്തിനായി ഫീച്ചർ സിന്തസിസ് എന്ന പൊതുവായ ഒരു രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒടുവിൽ, ഓപ്പറേറ്ററുടെ പോയിന്റ് സ്പ്രെഡ് ഫംഗ്ഷൻ അരികിലൂടെ നീട്ടുന്നതിനാൽ സ്റ്റെപ്പ് എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ടറിന്റെ പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. |
b41c45b2ca0c38a4514f0779395ebdf3d34cecc0 | |
7e19f7a82528fa79349f1fc61c7f0d35a9ad3a5e | മുഖങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണവും ബഹുമുഖവും അർത്ഥവത്തായതുമായ വിഷ്വൽ ഉത്തേജകങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ് [42]. മറ്റ് രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ നല്ലതാണെന്ന് തോന്നുന്ന ഒരു ഹൈബ്രിഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിഹാരം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനം ലോക്കല് ഇമേജ് സാംപ്ലിംഗ്, സ്വയം സംഘടിപ്പിക്കുന്ന മാപ്പ് ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്ക്, ഒരു കൺവൊലൂഷണല് ന്യൂറല് നെറ്റ്വര് ക്ക് എന്നിവയെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. സ്വയം സംഘടിത മാപ്പ് ഇമേജ് സാമ്പിളുകളുടെ ഒരു ടോപ്പോളജിക്കൽ സ്പേസിലേക്ക് ക്വാണ്ടൈസേഷൻ നൽകുന്നു, അവിടെ യഥാർത്ഥ സ്ഥലത്ത് അടുത്തുള്ള ഇൻപുട്ടുകളും output ട്ട്പുട്ട് സ്ഥലത്ത് സമീപത്താണ്, അങ്ങനെ ഇമേജ് സാമ്പിളിലെ ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾക്ക് അളവിലുള്ള ചുവപ്പും മാറ്റമില്ലായ്മയും നൽകുന്നു, കൂടാതെ കൺവോളിയേഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിവർത്തനം, ഭ്രമണം, സ്കെയിൽ, രൂപഭേദം എന്നിവയ്ക്ക് ഭാഗിക മാറ്റമില്ലായ്മ നൽകുന്നു. കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ് വർക്ക് ക്രമാനുഗതമായി വലിയ സവിശേഷതകൾ ഒരു ശ്രേണിയിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. സ്വയം സംഘടിത മാപ്പിന് പകരം കര് ഹുനെന് - ലൊയേവ് ട്രാൻസ്ഫോർമും, കൺവ്യൂഷണൽ നെറ്റ് വർക്കിന് പകരം മൾട്ടി ലെയർ പെര് സിപ്റ്റ്രോണും ഉപയോഗിച്ചാണ് നാം ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. കര് ഹുനെന് - ലൊഎവെ പരിവർത്തനം ഏതാണ്ട് അതേപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു (5.3% പിശക് 3.8% നേരെ). മൾട്ടി ലെയർ പെര് സപ്റ്ടോൺ വളരെ മോശമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു (40% പിശക് 3.8% നേരെ). ഈ രീതിക്ക് വേഗത്തിലുള്ള വർഗ്ഗീകരണം സാധ്യമാണ്, വേഗത്തിലുള്ള ഏകദേശ നോർമലൈസേഷനും പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗും മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ, കൂടാതെ പരിശീലന ഡാറ്റാബേസിലെ ഓരോ വ്യക്തിക്കും 1 മുതൽ 5 വരെ ഇമേജുകളുടെ എണ്ണം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റാബേസിലെ എജെൻഫെയ്സസ് സമീപനത്തേക്കാൾ [42] മികച്ച വർഗ്ഗീകരണ പ്രകടനം സ്ഥിരമായി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ വ്യക്തിക്കും 5 ഇമേജുകൾ ഉള്ളപ്പോൾ, നിർദ്ദിഷ്ട രീതിയും എജെൻഫേസുകളും യഥാക്രമം 3.8% ഉം 10.5% ഉം പിശകാണ്. ഈ തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനം അതിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിന് ഒരു അളവുകോൽ നൽകുന്നു. 10% ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രം നിരസിക്കുമ്പോൾ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പിശക് പൂജ്യത്തിലേക്ക് അടുക്കുന്നു. 40 വ്യക്തികളുടെ 400 ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ആണ് ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. അവയിൽ വളരെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള വ്യതിയാനങ്ങളുണ്ട്. നാം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത വിശകലനം ചെയ്യുകയും പരിശീലനം ലഭിച്ച തിരിച്ചറിയൽ ഉപകരണത്തിൽ പുതിയ ക്ലാസുകൾ എങ്ങനെ ചേർക്കാമെന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. |
5dd9dc47c4acc9ea3e597751194db52119398ac6 | സിസ്റ്റത്തിന്റെ സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനോ റേഡിയോ ഫ്രീക്വൻസി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ (ആർഎഫ്ഐഡി) ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ബൈനറി നമ്പറുകളുടെ രൂപത്തിൽ ഡാറ്റ കൈമാറുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം തുടർച്ചയായ ലോജിക് സർക്യൂട്ടാണ് ഷിഫ്റ്റ് രജിസ്റ്റർ. ഈ ലേഖനത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത് ഒരു പുതിയ ഫ്ലിപ്പ്-ഫ്ലോപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് ഊർജ്ജ-കാര്യക്ഷമമായ ഒരു ഷിഫ്റ്റ് രജിസ്റ്റർ ആണ്. ഉയര് ന്ന പ്രകടനവും കുറഞ്ഞ ഊര് ജവും ഉള്ളതാണ് ഈ ഫ്ലിപ് ഫ്ലോപ്പ്. അഞ്ച് ട്രാൻസിസ്റ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സാമ്പിൾ സർക്യൂട്ട്, ഉയർച്ചയും താഴ്ചയും നടത്തുന്ന സി-എലമെന്റ്, ഒരു കീപ്പർ സ്റ്റേജ് എന്നിവയാണ് ഇതിന്റെ ഘടന. ഒരു ട്രാൻസിഷൻ കണ്ടീഷൻ ടെക്നിക്കിനൊപ്പം നാല് ക്ലോക്ക്ഡ് ട്രാൻസിസ്റ്ററുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ വേഗത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. സിമുലേഷൻ ഫലം, നിർദ്ദിഷ്ട ടോപ്പോളജി യഥാക്രമം 22.7071 nW, 30.1997 എന്നീ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. മൊത്തത്തിലുള്ള രൂപകൽപ്പനയിൽ 16 ട്രാൻസിസ്റ്ററുകൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂ, കൂടാതെ 130 നാനോമീറ്റർ കോംപ്ലിമെന്ററി-മെറ്റൽ-ഓക്സൈഡ്-സെമി കണ്ടക്ടർ (സിഎംഒഎസ്) സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ 1.2 വി പവർ സപ്ലൈ ഉപയോഗിച്ച് അനുകരിക്കപ്പെടുന്നു. |
d76beb59a23c01c9bec1940c4cec1ca26e00480a | എയർഫോഴ്സ് റിസർച്ച് ലബോറട്ടറി രണ്ട് ബ്രെയിൻ-കമ്പ്യൂട്ടർ ഇന്റർഫേസുകൾ (ബിസിഐ) നടപ്പിലാക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്തു, അത് സ്ഥിരതയുള്ള സംസ്ഥാന വിഷ്വൽ ഉളവാക്കിയ പ്രതികരണത്തെ ഒരു ഭ physical തിക ഉപകരണം അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നിയന്ത്രണ സിഗ്നലായി വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഒരു സമീപനത്തിൽ, ഓപ്പറേറ്റർമാർ തലച്ചോറിന്റെ പ്രതികരണം സ്വയം നിയന്ത്രിക്കുന്നു; മറ്റൊരു സമീപനം ഒന്നിലധികം ഉത്തേജിത പ്രതികരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. |
8a65dc637d39c14323dccd5cbcc08eed2553880e | ദക്ഷിണാഫ്രിക്കയിലെ ജില്ലാ മാനേജ്മെന്റിനെ സഹായിക്കുന്നതിനായി ആരോഗ്യ വിവര സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനായി നടന്നുവരുന്ന ഒരു പ്രവർത്തന ഗവേഷണ പദ്ധതിയുടെ പ്രാരംഭ കാലഘട്ടത്തെ (1994-2001) ഈ ലേഖനം വിവരിക്കുന്നു. പോസ്റ്റ്-പാർട്ടൈഡ് ദക്ഷിണാഫ്രിക്കയിലെ ആരോഗ്യ മേഖലയുടെ പുനർനിർമ്മാണം ആരോഗ്യ സേവന വിതരണത്തിലെ സമത്വത്തിനായി പരിശ്രമിക്കുകയും ആരോഗ്യ ജില്ലകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വികേന്ദ്രീകൃത ഘടന കെട്ടിപ്പടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വിവര സംവിധാനങ്ങളുടെ (ഐ.എസ്.) വികസനത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ഈ പരിഷ്കരണ പ്രക്രിയ വിവര കൈകാര്യം ചെയ്യലിന്റെ പ്രാദേശിക നിയന്ത്രണവും സംയോജനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ പുതിയ ദക്ഷിണാഫ്രിക്കയുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്ന തരത്തിലുള്ള ആരോഗ്യ ഡാറ്റയുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷനായി വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. പ്രവർത്തന ഗവേഷണത്തിനുള്ള നമ്മുടെ സമീപനം വിവരിക്കുകയും കേസ് മെറ്റീരിയൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ നടൻ-നെറ്റ്വർക്ക്, ഘടനാപരമായ സിദ്ധാന്തങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ആശയങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഐഎസ് വികസന പ്രക്രിയയുടെ വിശദമായ വിവരണത്തിലും വിശകലനത്തിലും, സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷനും പ്രാദേശിക എക്സിബിലിറ്റിയും (ലോക്കലൈസേഷൻ) സന്തുലിതമാക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു; അതിനാൽ, സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ഒരു തരം വൈവിധ്യമാർന്ന അഭിനേതാക്കളുടെ അടിത്തറയുള്ള വിന്യാസമായി കാണപ്പെടുന്നു. വിവര സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു സാമൂഹിക സംവിധാന മാതൃകയിൽ നിന്ന്, വികസിപ്പിച്ചെടുത്തതും ഉപയോഗിച്ചതുമായ ഐഎസ് ഡിസൈൻ തന്ത്രത്തെ ഈ അഭിനേതാക്കൾ അവരുടെ താൽപ്പര്യങ്ങൾ വിവർത്തനം ചെയ്യുകയും വിന്യസിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയകളുടെ കൃഷി എന്ന നിലയിൽ ഞങ്ങൾ സങ്കൽപ്പിക്കുന്നു. ആഗോളവും പ്രാദേശികവുമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ഒരു മൊഡ്യൂളര് ശ്രേണി വികസിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു ചട്ടക്കൂടായിട്ടാണ്, അതിനുള്ളിൽ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷനും പ്രാദേശികവൽക്കരണവും തമ്മിലുള്ള പിരിമുറുക്കങ്ങള് മനസ്സിലാക്കാനും പരിഹരിക്കാനും കഴിയും. അവസാനമായി, ഗവേഷണ ഫലങ്ങളുടെ പ്രസക്തി മറ്റു രാജ്യങ്ങളില് എങ്ങനെയായിരിക്കുമെന്ന് നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
600434c6255c160b53ad26912c1c0b96f0d48ce6 | വലിയ ഡേറ്റാസെറ്റുകളിൽ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമമായ സാങ്കേതികതയാണ് റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്. സമീപകാലത്തെ പല ഗവേഷണ പദ്ധതികളിലും വിവിധ മേഖലകളിലെ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഇത് ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ് രചിക്കുന്നതിന് എത്ര മരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് അനുബന്ധ സാഹിത്യത്തിൽ നിന്ന് യാതൊരു നിർദ്ദേശവും ലഭിക്കുന്നില്ല. ഇവിടെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഗവേഷണം ഒരു റാൻഡം ഫോറസ്റ്റിൽ ഒപ്റ്റിമൽ എണ്ണം മരങ്ങളുണ്ടോ എന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, അതായത്, മരങ്ങളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് കാര്യമായ പ്രകടന നേട്ടമുണ്ടാക്കില്ല, മാത്രമല്ല കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും. നമ്മുടെ പ്രധാന നിഗമനങ്ങള് ഇപ്രകാരമാണ്: മരങ്ങളുടെ എണ്ണം കൂടുന്നത്, അത് എല്ലായ്പ്പോഴും വനത്തിന്റെ പ്രകടനം മുമ്പത്തെ വനങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് വളരെ മികച്ചതാണെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല (കുറവ് മരങ്ങൾ), കൂടാതെ മരങ്ങളുടെ എണ്ണം ഇരട്ടിയാക്കുന്നത് വിലപ്പോവില്ല. ഒരു വലിയ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പരിസ്ഥിതി ലഭ്യമല്ലെങ്കിൽ, ഒരു പ്രധാന നേട്ടം ഉണ്ടാകാത്ത ഒരു പരിധി ഉണ്ടെന്ന് പ്രസ്താവിക്കാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, ഏതെങ്കിലും വനത്തിലെ മരങ്ങളുടെ എണ്ണം ഇരട്ടിയാക്കുമ്പോൾ AUC നേട്ടത്തിന് ഒരു പരീക്ഷണ ബന്ധം കണ്ടെത്തി. കൂടാതെ, മരങ്ങളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, പൂർണ്ണമായ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ റാൻഡം ഫോറസ്റ്റിനുള്ളിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, ഇത് ബയോമെഡിക്കൽ ഡൊമെയ്നിൽ താൽപ്പര്യമുണർത്താനിടയില്ല. കൂടാതെ, ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ സാന്ദ്രത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അളവുകൾ ഇവിടെ നിർദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നത് വിസി അളവിലെ ചില വശങ്ങൾ തീരുമാന മരങ്ങളിൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, കുറഞ്ഞ സാന്ദ്രതയുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്ക് വലിയ ശേഷിയുള്ള മെഷീനുകൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം, അതേസമയം വിപരീതവും ശരിയാണെന്ന് തോന്നുന്നു. |
4cbadc5f4afe9ac178fd14a6875ef1956a528313 | കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതി ചെറിയ സെൻസർ നോഡുകൾക്ക് ഇന്റർനെറ്റിന്റെ ബാക്കി ഭാഗങ്ങളുമായി വയർലെസ് ആശയവിനിമയം സാധ്യമാക്കി. ഈ നേട്ടത്തോടെ, ഐപി പ്രാപ്തമാക്കിയ വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഐപി-ഡബ്ല്യുഎസ്എൻ) സുരക്ഷിതമാക്കുന്നതിനുള്ള ചോദ്യം ഉയർന്നുവന്നു, അതിനുശേഷം ഇത് ഒരു പ്രധാന ഗവേഷണ വിഷയമാണ്. ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ, കോണ്ടിക്കി ഓപ്പറേറ്റിങ് സിസ്റ്റത്തിനായി ഒരു പ്രീ-ഷെയർഡ് കീ സിഫർ സ്യൂട്ട് (ടിഎൽഎസ് പിഎസ്കെ വിത്ത് എഇഎസ് 128 സിസിഎം 8) ഉപയോഗിച്ച് ടിഎൽഎസ്, ഡിടിഎൽഎസ് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. കോണ്ടിക്കി ഓഎസ് പിന്തുണയ്ക്കുന്ന പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ കൂട്ടത്തിലേക്ക് ഒരു പുതിയ പ്രോട്ടോക്കോൾ ചേർക്കുന്നതിനു പുറമെ, ട്രാൻസ്പോർട്ട് ലെയർ സുരക്ഷയും പ്രീ-ഷെയർഡ് കീ മാനേജ്മെന്റ് സ്കീമുകളും ഐപി-ഡബ്ല്യുഎസ്എൻ-കൾക്ക് എത്രത്തോളം അനുയോജ്യമാണെന്ന് വിലയിരുത്താൻ ഈ പ്രോജക്റ്റ് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. |
0ab99aa04e3a8340a7552355fb547374a5604b24 | പല രോഗനിർണയ ജോലികൾക്കും അസാധാരണതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും കാലക്രമേണ അളവുകളും മാറ്റങ്ങളും അളക്കുന്നതിനും ഒരു പ്രാരംഭ തിരയൽ പ്രക്രിയ ആവശ്യമാണ്. ചികിത്സ ആവശ്യമുള്ള കണ്ടെത്തലുകള് തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വിദഗ്ധരുടെ പ്രവര് ത്തനത്തെ സഹായിക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നതിലൂടെ രോഗനിര് ണയം മെച്ചപ്പെടുത്താന് കമ്പ്യൂട്ടര് സംവിധാനങ്ങളായ ഇമേജ് അനാലിസിസും മെഷീന് ലര് ണിംഗും പ്രധാനമാണ്. ഈ ഉപകരണങ്ങളിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം അതിവേഗം തെളിയിക്കപ്പെടുന്നു ഏറ്റവും പുതിയ അടിത്തറയാണ്, ഇത് മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യതയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലും ഇത് പുതിയ അതിരുകൾ തുറന്നു. D ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ ഇഇപി പഠനം ഒരു വളരുന്ന പ്രവണതയാണ്, ഇത് 2013 ലെ 10 നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ ഒന്നായി വിശേഷിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു [1]. ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നത് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ മെച്ചപ്പെടുത്തലാണ്, കൂടുതൽ പാളികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഇത് ഉയർന്ന അളവിലുള്ള അമൂർത്തീകരണവും ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള മെച്ചപ്പെട്ട പ്രവചനങ്ങളും അനുവദിക്കുന്നു [2]. പൊതുവായ ഇമേജിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഡൊമെയ്നുകളിൽ പ്രമുഖ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപകരണമായി ഇത് ഉയർന്നുവരുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) വൈവിധ്യമാർന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾക്കായി ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങളാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഡീപ് സിഎൻഎൻ യാന്ത്രികമായി അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് (ഉദാഃ ചിത്രങ്ങൾ) ലഭിച്ച മിഡ് ലെവൽ, ഹൈ ലെവൽ അബ്സ്ട്രാക്ഷനുകൾ പഠിക്കുന്നു. സിഎൻഎന്നുകളിൽ നിന്നും വേർതിരിച്ചെടുത്ത പൊതുവായ വിവരണങ്ങള് പ്രകൃതിദത്ത ചിത്രങ്ങളിലെ വസ്തു തിരിച്ചറിയലിലും സ്ഥാനനിര് ണയത്തിലും വളരെ ഫലപ്രദമാണെന്ന് സമീപകാല ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ലോകമെമ്പാടുമുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജ് അനാലിസിസ് ഗ്രൂപ്പുകൾ അതിവേഗം രംഗത്ത് പ്രവേശിക്കുകയും സിഎൻഎൻസും മറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതിശാസ്ത്രങ്ങളും വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വാഗ്ദാനപരമായ ഫലങ്ങള് പുറത്തുവരുന്നു. മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിൽ, ഒരു രോഗത്തിന്റെ കൃത്യമായ രോഗനിർണയവും കൂടാതെ / അല്ലെങ്കിൽ വിലയിരുത്തലും ഇമേജ് ഏറ്റെടുക്കലും ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനവും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇമേജ് ഏറ്റെടുക്കൽ കഴിഞ്ഞ വർഷങ്ങളിൽ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെട്ടു, ഉപകരണങ്ങൾ വേഗതയേറിയ നിരക്കിലും ഉയർന്ന മിഴിവിലും ഡാറ്റ നേടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയ അടുത്തിടെ കമ്പ്യൂട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രയോജനം നേടാൻ തുടങ്ങി. മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളുടെ മിക്ക വ്യാഖ്യാനങ്ങളും ഡോക്ടർമാർ നടത്തുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, മനുഷ്യരുടെ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം അതിന്റെ ആത്മനിഷ്ഠത, വ്യാഖ്യാതാക്കൾക്കിടയിലെ വലിയ വ്യതിയാനങ്ങൾ, ക്ഷീണം എന്നിവ കാരണം പരിമിതമാണ്. |
5343b6d5c9f3a2c4d9648991162a6cc13c1c5e70 | രണ്ട് സ്വതന്ത്ര ഇമേജുകളുടെ സെറ്റ് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ലക്ഷ്യത്തോടെയുള്ള നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത ഇമേജ് വിവർത്തനം, ജോടിയാക്കിയ ഡാറ്റയില്ലാതെ ശരിയായ കത്തിടപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ വെല്ലുവിളിയാണ്. നിലവിലുള്ള കൃതികൾ ജനറേറ്റീവ് എഡെസററൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ (ജിഎഎൻ) അധിഷ്ഠിതമാണ്, അതിനാൽ വിവർത്തനം ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളുടെ വിതരണം ടാർഗെറ്റ് സെറ്റിന്റെ വിതരണത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ല. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം സെറ്റ് ലെവൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് ഇൻസ്റ്റൻസ് ലെവൽ കറസ്പോണ്ടൻസികൾ പഠിക്കാൻ കഴിയില്ല (ഉദാ. വസ്തുവിനെ മാറ്റുന്നതില് സമാനമായ സെമാന്റിക് ഭാഗങ്ങള് . ഈ പരിമിതി പലപ്പോഴും തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു (ഉദാ. ജ്യാമിതീയമായോ സെമാന്റിക് ആയതോ ആയ വസ്തുക്കൾ), അത് മോഡ് തകർച്ച പ്രശ്നത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. മുകളിലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, ഡീപ് അറ്റൻഷൻ ഗാൻ (ഡിഎ-ഗാൻ) ഉപയോഗിച്ച് ഉദാഹരണ തലത്തിലുള്ള ഇമേജ് വിവർത്തനത്തിനുള്ള ഒരു പുതിയ ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. രണ്ട് സെറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള സാമ്പിളുകൾ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ചുമതലയെ വളരെ ഘടനാപരമായ ലാറ്റന്റ് സ്പേസിലെ ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിലേക്ക് വിഭജിക്കാൻ അത്തരം ഒരു രൂപകൽപ്പന DA-GAN നെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, നാം ഒരു ആഴത്തിലുള്ള ശ്രദ്ധ എൻകോഡർ പഠിക്കുന്നു, പഠിച്ച സംഭവങ്ങളിൽ പങ്കെടുക്കുന്നതിലൂടെ ഇൻസ്റ്റൻസ് ലെവൽ കറസ്പോണ്ടൻസികൾ കണ്ടെത്താനാകും. അതുകൊണ്ട് സെറ്റ് ലെവലിലും ഇൻസ്റ്റൻറ് ലെവലിലും ഈ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്താം. വിവിധ സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് ദി ആർട്സ് ഉപയോഗിച്ച് താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ ശ്രേഷ്ഠതയെ തെളിയിക്കുന്നു, കൂടാതെ വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷൻ ശേഷി, ഉദാഹരണത്തിന്, പോസ് മോർഫിംഗ്, ഡാറ്റ വർദ്ധനവ് മുതലായവ ഡൊമെയ്ൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ പ്രശ്നത്തിന്റെ പരിധി നീക്കുന്നു. |
f1526054914997591ffdb8cd523bea219ce7a26e | ഈ വർഷം മാർച്ചിൽ, അമേരിക്കൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അസോസിയേഷൻ (എഎസ്എ) പി-വിലയുടെ ശരിയായ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു പ്രസ്താവന പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു. പി-വില സാധാരണയായി ദുരുപയോഗം ചെയ്യപ്പെടുകയും തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന ആശങ്ക വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ASA നല് കിയ ഈ മുന്നറിയിപ്പുകൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളില് ആഴത്തിലുള്ള പശ്ചാത്തലം ഇല്ലാത്ത ക്ലിനിക്കുകളും ഗവേഷകരും എളുപ്പത്തില് മനസ്സിലാക്കുന്ന ഭാഷയില് പരിഭാഷപ്പെടുത്താന് ഞങ്ങള് ലക്ഷ്യമിടുന്നു. കൂടാതെ, പി- മൂല്യങ്ങളുടെ പരിമിതികൾ, ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോഴും, പഠന ഫലങ്ങളുടെ ക്ലിനിക്കൽ പ്രസക്തിയിലേക്ക് കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഉദ്ദേശിക്കുന്നു, അടുത്തിടെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത രണ്ട് പഠനങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്. പി-വില പലപ്പോഴും തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു എന്നാണ് ഞങ്ങളുടെ വാദം. പി < 0.05 എന്നതിനർത്ഥം ശൂന്യമായ അനുമാനം തെറ്റാണെന്നും പി ≥ 0.05 എന്നതിനർത്ഥം ശൂന്യമായ അനുമാനം ശരിയാണെന്നും പറയുന്നതാണ് ഒരു സാധാരണ തെറ്റ്. 0.05 എന്ന പി-വിലയുടെ ശരിയായ വ്യാഖ്യാനം, പൂജ്യം സിദ്ധാന്തം ശരിയാണെങ്കിൽ, സമാനമായ സാമ്പിളിൽ പഠനം ആവർത്തിക്കുമ്പോൾ 5% സമയങ്ങളിൽ സമാനമായ അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ അങ്ങേയറ്റത്തെ ഫലം സംഭവിക്കും എന്നതാണ്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, പി-വില, പൂജ്യം അനുമാനം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റയുടെ സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് അറിയിക്കുന്നു, മറിച്ച് മറ്റൊന്നല്ല. P- മൂല്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു സാധ്യതയുള്ള ബദൽ വിശ്വാസ്യതാ ഇടവേളയാണ് (CI). ഒരു പ്രഭാവത്തിന്റെ വലിപ്പത്തെക്കുറിച്ചും ആ പ്രഭാവം കണക്കാക്കപ്പെട്ട കൃത്യതയില്ലാത്തതിനെക്കുറിച്ചും ഇത് കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പി-മൂല്യങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനും ശാസ്ത്രീയ ഫലങ്ങളുടെ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനം തടയാനും ഒരു മാന്ത്രിക ബുള്ളറ്റ് ഇല്ല. ശാസ്ത്രജ്ഞരും വായനക്കാരും ഒരുപോലെ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റുകളുടെയും P- മൂല്യങ്ങളുടെയും CIs-കളുടെയും ശരിയായ വ്യാഖ്യാനത്തെക്കുറിച്ച് സ്വയം പരിചയപ്പെടണം. |
50ca90bc847694a7a2d9a291f0d903a15e408481 | ആഴത്തിലുള്ള വീഡിയോ, സംക്ഷിപ്ത ഭാവം, സംസാരം തുടങ്ങിയ ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാ രീതികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മനുഷ്യന്റെ ആംഗ്യ തിരിച്ചറിയലിന് ഒരു പൊതുവായ സമീപനം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ, ഓരോ ആംഗ്യവും വലിയ തോതിലുള്ള ശരീര ചലനങ്ങളായും കൈകളുടെ സംഭാഷണം പോലുള്ള പ്രാദേശിക സൂക്ഷ്മ ചലനങ്ങളായും വിഘടിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഒന്നിലധികം സ്കെയിലുകളിൽ പഠനത്തിന്റെ ആശയം സമയ അളവിലും പ്രയോഗിക്കുന്നു, ഒരു ആംഗ്യം സ്വഭാവ സവിശേഷതകളായ ചലന പ്രേരണകളുടെ ഒരു കൂട്ടമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ചലനാത്മക പോസുകൾ. ഓരോ മോഡലും ആദ്യം ചെറിയ സ്പേഷ്യൽ-ടൈം ബ്ലോക്കുകളായി പ്രത്യേകം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അവിടെ ഡിസ്ക്രിമൻറ്റീവ് ഡാറ്റ-നിർദ്ദിഷ്ട സവിശേഷതകൾ സ്വമേധയാ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുകയോ പഠിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, വലിയ തോതിലുള്ള കാലിക ആശ്രിതത്വങ്ങൾ മാതൃകയാക്കാനും ഡാറ്റാ ഫ്യൂഷൻ ചെയ്യാനും ആത്യന്തികമായി ആംഗ്യ വർഗ്ഗീകരണത്തിനും ഞങ്ങൾ ഒരു ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു. 2013 ലെ മൾട്ടിമോഡൽ ഗെസ്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ, നിരവധി സ്പേഷ്യൽ, ടൈം സ്കെയിലുകളിൽ ഒന്നിലധികം രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പ്രകടനത്തിൽ കാര്യമായ വർദ്ധനവിന് കാരണമാകുമെന്ന് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇത് വ്യക്തിഗത ക്ലാസിഫയറുകളുടെ പിശകുകൾക്കും പ്രത്യേക ചാനലുകളിലെ ശബ്ദത്തിനും നഷ്ടപരിഹാരം നൽകാൻ മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നു. |
586d7b215d1174f01a1dc2f6abf6b2eb0f740ab6 | ചെറിയ മാറ്റങ്ങളോടും വ്യതിയാനങ്ങളോടും മാറ്റമില്ലാത്ത ഒരു ശ്രേണി പഠനത്തിനുള്ള ഒരു നിരീക്ഷണരഹിതമായ രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറിൽ ഒന്നിലധികം കൺവോൾഷൻ ഫിൽട്ടറുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് അടുത്തുള്ള വിൻഡോകളിൽ ഓരോ ഫിൽട്ടർ output ട്ട്പുട്ടിന്റെയും പരമാവധി കണക്കാക്കുന്ന ഒരു ഫീച്ചർ-പൂളിംഗ് ലെയറും പോയിന്റ്-വൈസ് സിഗ്മോയിഡ് നോൺ-ലീനിയറിറ്റിയും ഉൾപ്പെടുന്നു. ആദ്യ ലെവലിൽ നിന്നുള്ള സവിശേഷതകളുടെ പാച്ചുകളിൽ ഒരേ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ വലിയതും കൂടുതൽ മാറ്റമില്ലാത്തതുമായ സവിശേഷതകളുടെ രണ്ടാമത്തെ ലെവൽ ലഭിക്കുന്നു. ഈ സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ച് ഒരു മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള വർഗ്ഗീകരണക്കാരനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് MNIST- ൽ 0.64% പിശക്, ഓരോ വിഭാഗത്തിനും 30 പരിശീലന സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കാൽടെക് 101 ൽ 54% ശരാശരി തിരിച്ചറിയൽ നിരക്ക് എന്നിവ നൽകുന്നു. ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന വാസ്തുവിദ്യ കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് സമാനമാണെങ്കിലും, ലെയർ-വൈസ് സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പരിശീലന നടപടിക്രമം പൂർണ്ണമായും മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠന നടപടിക്രമങ്ങളെ ബാധിക്കുന്ന അമിത പാരാമീറ്ററൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ വളരെ കുറച്ച് ലേബൽ ചെയ്ത പരിശീലന സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നല്ല പ്രകടനം നൽകുന്നു. |
80bcfbb1a30149e636ff1a08aeb715dad6dd9285 | 0.15μm GaN HEMT പ്രക്രിയ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയുള്ള രണ്ട് Ka-ബാൻഡ് പവർ ആംപ്ലിഫയർ എംഎംഐസികളുടെ രൂപകൽപ്പനയും പ്രകടനവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ത്രീ-സ്റ്റേജ് ബാലൻസ്ഡ് ആംപ്ലിഫയറിന് വേണ്ടി അളന്ന ഇൻ-ഫിക്ചർ തുടർച്ചയായ തരംഗ (സിഡബ്ല്യു) ഫലങ്ങൾ 11W വരെ ഔട്ട്പുട്ട് പവറും 30GHz ന് 30% പവർ അഡ്ഡഡ് എഫിഷ്യൻസിയും (PAE) കാണിക്കുന്നു. മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളുള്ള സിംഗിൾ എൻഡ് ഡിസൈൻ 6 വാട്ട് ഔട്ട്പുട്ട് പവറും 34% വരെ PAE ഉം ഉൽപാദിപ്പിച്ചു. സമതുലിതവും ഒറ്റവശമുള്ളതുമായ എംഎംഐസികളുടെ ഡൈ വലുപ്പം യഥാക്രമം 3.24 × 3.60 മിമി 2 ഉം 1.74 × 3.24 മിമി 2 ഉം ആണ്. |
284de726e700a6c52f9f8fb9f3de4d4b0ff778bb | ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ) സ്വാഭാവികമായും സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിന് അനുയോജ്യമാണ്, കാരണം അവയ്ക്ക് ചലനാത്മകമായി മാറുന്ന സമയ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ട്. വ്യത്യസ്ത സമയ ഗ്രാനുലാരിറ്റികളിൽ സമയ ബന്ധങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ആഴത്തിലുള്ള ആർഎൻഎനുകൾ വാദിക്കുന്നു, പക്ഷേ അവ്യക്തമായ ഗ്രേഡിയന്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുന്നു. ഈ പേപ്പറിൽ, ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി, ടൈംലർ ഡൈമൻഷനിൽ മാത്രമല്ല, ഡെപ്ത് ഡൈമൻഷനിലും കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ രൂപപ്പെടുത്തുന്ന ഗ്രിഡ് എൽഎസ്ടിഎം ബ്ലോക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്റ്റാക്കുചെയ്ത ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി (എൽഎസ്ടിഎം) ആർഎൻഎനുകൾ ഞങ്ങൾ വിപുലീകരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ആഴം അളവുകൾക്ക് കാലികമായതിനേക്കാൾ മുൻഗണന നൽകുന്നു, ആഴം അളവുകൾ കൂടുതൽ കാലികമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു, കാരണം അവയിൽ നിന്നുള്ള output ട്ട്പുട്ട് വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി ഉപയോഗിക്കും. ഈ മാതൃകയെ നാം വിളിക്കുന്നത് മുൻഗണനാ ഗ്രിഡ് എൽഎസ്ടിഎം (പിജിഎൽഎസ്ടിഎം) എന്നാണ്. നാല് വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ (എഎംഐ, എച്ച്കെയുഎസ്ടി, ഗാലെ, എംജിബി) വിപുലമായ പരീക്ഷണങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പിജിഎൽഎസ് ടിഎം ബദൽ ആഴത്തിലുള്ള എൽഎസ്ടിഎം മോഡലുകളെ മറികടക്കുന്നുവെന്നും 4% മുതൽ 7% വരെ ആപേക്ഷിക മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളോടെ സ്റ്റാക്കുചെയ്ത എൽഎസ്ടിഎമ്മുകളെ മറികടക്കുന്നുവെന്നും എല്ലാ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും ഏകദിശ മോഡലുകളിൽ പുതിയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നുവെന്നും. |