_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
10.8k
|
|---|---|
2b211f9553ec78ff17fa3ebe16c0a036ef33c54b | എടി ആന്റ് ടി ഇന്ററാക്ടീവില് ഗ്രാഫ് സിസ്റ്റംസ് ആർക്കിടെക്ട് ആണ് മാർക്കോ എ. റോഡ്രിഗസ്. അദ്ദേഹത്തെ [email protected] എന്ന വിലാസത്തില് ബന്ധപ്പെടാവുന്നതാണ്. പീറ്റര് നൊയൂബൌര് ആണ് നിയോ ടെക്നോളജിയുടെ ചീഫ് ഓപ്പറേഷന് ഓഫീസര് . അദ്ദേഹത്തെ peter.neubauer<at>neotechnology.com എന്ന വിലാസത്തില് ബന്ധപ്പെടാവുന്നതാണ്. ഒരു ഗ്രാഫ് എന്നത് ഡേറ്റാ ഘടനയാണ്. ഒരു ഗ്രാഫിലെ ഡോട്ടുകളും വരികളും സങ്കീർണ്ണമായ ക്രമീകരണങ്ങളിലേക്ക് ക്രമീകരിക്കാം. വസ്തുക്കളെയും അവയുടെ പരസ്പര ബന്ധങ്ങളെയും സൂചിപ്പിക്കാനുള്ള ഒരു ഗ്രാഫിന്റെ കഴിവ് അതിശയകരമാംവിധം ധാരാളം കാര്യങ്ങൾ ഗ്രാഫുകളായി മോഡൽ ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. സോഫ്റ്റ് വെയർ പാക്കേജുകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ആശ്രിതത്വങ്ങൾ മുതൽ ഒരു വീടിന് ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്ന മരം ബീം വരെ, മിക്കവാറും എല്ലാത്തിനും ഒരു അനുബന്ധ ഗ്രാഫ് പ്രാതിനിധ്യം ഉണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ഗ്രാഫായി എന്തെങ്കിലും പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ കഴിയുമെന്നത് അതിന്റെ ഗ്രാഫ് പ്രതിനിധി ഉപയോഗപ്രദമാകുമെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല. ഒരു മോഡലിന് ഗ്രാഫുകൾ സംഭരിക്കുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന നിരവധി ഉപകരണങ്ങളും അൽഗോരിതങ്ങളും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, അത്തരമൊരു മാപ്പിംഗ് മൂല്യവത്താണ്. ഈ ലേഖനം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ ഗ്രാഫുകളുടെ ലോകത്തെക്കുറിച്ച് പര്യവേക്ഷണം നടത്തുകയും ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡലുകൾ പ്രയോജനകരമാകുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. |
0c5e3186822a3d10d5377b741f36b6478d0a8667 | ഒരു ഭാഗികമായി നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന പരിതസ്ഥിതിയിൽ അനിശ്ചിതത്വത്തിൽ ഭാവിയിലെ പ്രതിഫലം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ആസൂത്രണമാണ് കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നം. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ഒരു പുതിയ അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശിക്കുകയും പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അത് അത്തരം ഒരു പരിതസ്ഥിതിയുടെ മാതൃകയെ നേരിട്ട് പ്രവർത്തന-നിരീക്ഷണ ജോഡികളുടെ ശ്രേണികളിൽ നിന്ന് കൃത്യമായി പഠിക്കുന്നു. പഠിച്ച മാതൃകയിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്ത്, യഥാർത്ഥ സാഹചര്യത്തിൽ ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഒരു നയം പുനഃസ്ഥാപിച്ചുകൊണ്ട് നിരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്ക് നാം ഈ ചക്രം അടയ്ക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, പ്രവചനാത്മക സംസ്ഥാന പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെ (പിഎസ്ആർ) പാരാമീറ്ററുകൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള കാര്യക്ഷമവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസൃതവുമായ സ്പെക്ട്രൽ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഉയർന്ന അളവിലുള്ള, ദർശന അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള മൊബൈൽ റോബോട്ട് ആസൂത്രണ ടാസ്ക് ഒരു മോഡൽ പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ അൽഗോരിതം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, തുടർന്ന് പഠിച്ച പിഎസ്ആറിൽ ഏകദേശ പോയിന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആസൂത്രണം നടത്തുന്നു. നമ്മുടെ ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനം കാണിക്കുന്നത് അൽഗോരിതം ഒരു സ്റ്റേറ്റ് സ്പേസ് പഠിക്കുന്നുണ്ട്, അത് പരിസ്ഥിതിയുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ കാര്യക്ഷമമായി പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. ഈ പ്രതിനിധീകരണം ഒരു ചെറിയ എണ്ണം പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായ പ്രവചനം അനുവദിക്കുന്നു, ഒപ്പം വിജയകരവും കാര്യക്ഷമവുമായ ആസൂത്രണം സാധ്യമാക്കുന്നു. |
16611312448f5897c7a84e2f590617f4fa3847c4 | മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർകോവ് മോഡലുകൾ (HMMs) ഡിസ്ക്രീറ്റ് ടൈം സീരീസ് മോഡലിംഗിനായി ഏറ്റവും അടിസ്ഥാനപരവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നാണ്. സാധാരണയായി, സാധാരണ ലോക്കൽ ഒപ്റ്റിമൽ പ്രശ്നങ്ങളിൽ നിന്ന് കഷ്ടപ്പെടുന്ന സീ-ആർച്ച് ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ് (ബോം-വെൽച്ച് / ഇഎം അൽഗോരിതം പോലുള്ളവ) ഉപയോഗിച്ച് അവ പഠിക്കുന്നു. അടിസ്ഥാന വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ മോഡലുകൾ പഠിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്ന് പൊതുവെ അറിയാമെങ്കിലും, സ്വാഭാവിക വിഭജന സാഹചര്യത്തിൽ എച്ച്എംഎമ്മുകൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള (സാമ്പിൾ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ) തെളിയിക്കപ്പെട്ട ആദ്യ കാര്യക്ഷമമായ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഈ അവസ്ഥ മിശ്രിത വിതരണങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനായി പരിഗണിക്കുന്ന വേർതിരിക്കൽ അവസ്ഥകൾക്ക് ഏകദേശം സമാനമാണ് (അവിടെ, സമാനമായി, ഈ മോഡലുകൾ പൊതുവായി പഠിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്). കൂടാതെ, ഞങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ പൂര് ണ്ണത ഫലങ്ങള് വ്യക്തമായി വ്യത്യസ്തമായ (വിഭിന്ന) നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ എണ്ണത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല - അവ അന്തർലീനമായി ഈ എണ്ണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള HMM യുടെ സ്പെക്ട്രൽ ഗുണങ്ങളിലൂടെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഇത് അൽഗോരിതം വലിയ അളവിലുള്ള നിരീക്ഷണങ്ങളുള്ള ക്രമീകരണങ്ങളിൽ പ്രത്യേകിച്ചും പ്രയോഗയോഗയോഗ്യമാക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലെ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഇടം ചിലപ്പോൾ ഒരു ഭാഷയിലെ വാക്കുകളാണ്. അവസാനമായി, അൽഗോരിതം വളരെ ലളിതമാണ്, സിംഗുലാർ r മൂല്യ വിഭജനം, മാട്രിക്സ് ഗുണനങ്ങൾ എന്നിവയെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നു. |
8ad6fda2d41dd823d2569797c8c7353dad31b371 | ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ സ്വകാര്യ കീയെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിലൂടെ ഏതെങ്കിലും ആക്സസ് ഫോർമുലയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പ്രകടിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് അധിഷ്ഠിത എൻക്രിപ്ഷൻ (എബിഇ) സ്കീം ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. മുമ്പത്തെ എബിഇ സ്കീമുകൾ ഏകതാനമായ ആക്സസ് ഘടനകൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരുന്നു. നമ്മുടെ പദ്ധതിക്ക് സുരക്ഷയുടെ തെളിവ് നാം നല് കുന്നു. കൂടാതെ, നിലവിലുള്ളതും, കുറവ് പ്രകടമായതുമായ സ്കീമുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ നമ്മുടെ പുതിയ സ്കീമിന്റെ പ്രകടനം അനുകൂലമാണ്. |
4f3dbfec5c67f0fb0602d9c803a391bc2f6ee4c7 | 20 ജിഗാഹെർട്സ് ഫേസ് ലോക്ക് ചെയ്ത ലൂപ്പ് 4.9 ps/sub pp//0.65 ps/sub rms/ jitter ഉം 10 MHz ഓഫ്സെറ്റിൽ -113.5 dBc/Hz ഫേസ് നോയിസും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സ്വിച്ച് ഉപയോഗിച്ച് റെസിസ്റ്റർ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്ന ഒരു പകുതി-ഡ്യൂട്ടി സാമ്പിൾഡ് ഫീഡ് ഫോർവേഡ് ലൂപ്പ് ഫിൽട്ടർ ഒരു ഇൻവെർട്ടർ റഫറൻസ് സ്പോർ -44.0 dBc വരെ അടിച്ചമർത്തുന്നു. ഒരു മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് റിസോണേറ്ററുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു നെഗറ്റീവ്-ജി / സബ് എം / ഓസിലേറ്ററിന്റെ ഘട്ടം ശബ്ദം കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു ഡിസൈൻ ആവർത്തന നടപടിക്രമം രൂപരേഖയിലുണ്ട്. പൾസ്ഡ് ലോക്കുകളുള്ള സ്റ്റാറ്റിക് ഫ്രീക്വൻസി ഡിവൈഡറുകൾ ഫ്ലിപ്പ്-ഫ്ലോപ്പുകളുള്ളവയേക്കാൾ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയും 2:1 ഫ്രീക്വൻസി ശ്രേണിയിൽ എത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. 0.13-/സ്പ്ളീൻ മ്യൂ/മീറ്റർ സി.എം.ഒ.എസിൽ നിർമ്മിച്ച ഫേസ് ലോക്ക്ഡ് ലൂപ്പ് 17.6 മുതൽ 19.4 ജിഗാഹെർട്സ് വരെ പ്രവർത്തിക്കുകയും 480 എംഡബ്ല്യു വിസർജ്ജിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. |
1fcaf7ddcadda724d67684d66856c107375f448b | ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി ഒരു പുതിയ കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (സിഎൻഎൻ) മോഡൽ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് രേഖകളിലെ ലേബലുകളും അവയുടെ ഘടക വാക്യങ്ങളും സംയുക്തമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, ആന്റോട്ടേറ്റർമാർ അവരുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രമാണ വർഗ്ഗീകരണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന വാക്യങ്ങളെ (അല്ലെങ്കിൽ സ്നിപ്പെറ്റുകൾ) വ്യക്തമായി അടയാളപ്പെടുത്തുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു, അതായത്, അവർ യുക്തിസഹമായ കാരണങ്ങൾ നൽകുന്നു. നമ്മുടെ മാതൃക അത്തരം മേൽനോട്ടത്തെ ഒരു ശ്രേണിപരമായ സമീപനത്തിലൂടെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു, അതിൽ ഓരോ പ്രമാണവും അതിന്റെ ഘടക വാക്യങ്ങളുടെ വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുടെ രേഖീയ സംയോജനത്താൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഒരു വാക്യത്തിന്റെ യുക്തിസഹമായ സംഭാവനയെ കണക്കാക്കുന്ന ഒരു വാക്യ-തല കൺവൊലൂഷണൽ മോഡൽ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഈ കണക്കുകൾക്ക് അനുപാതമായി മൊത്തം പ്രമാണ പ്രാതിനിധ്യത്തിലേക്ക് ഓരോ വാക്യത്തിന്റെയും സംഭാവന ഞങ്ങൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു. ഡോക്യുമെന്റ് ലേബലുകളും അനുബന്ധ യുക്തിസഹമായ കാരണങ്ങളും ഉള്ള അഞ്ച് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ പരീക്ഷണങ്ങൾ, നമ്മുടെ സമീപനം സ്ഥിരമായി ശക്തമായ അടിസ്ഥാനരേഖകളെ മറികടക്കുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, നമ്മുടെ മാതൃക അതിന്റെ പ്രവചനങ്ങള് ക്ക് സ്വാഭാവികമായി തന്നെ വിശദീകരണങ്ങള് നല് കുന്നു. |
20b41b2a0d8ee71efd3986b4baeed24eba904350 | വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ മാതൃ വിഷാദവും കുട്ടികളുടെ വളർച്ചയും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പഠിക്കുന്നതിനായി ഒരു വ്യവസ്ഥാപിത സാഹിത്യ അവലോകനവും മെറ്റാ അനാലിസിസും നടത്തുക. മാതൃ വിഷാദവും കുട്ടികളുടെ വളര് ച്ചയും സംബന്ധിച്ച് 2010 വരെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച പഠനങ്ങള് വികസ്വര രാജ്യങ്ങളില് നിന്നുള്ള ആറു ഡാറ്റാബേസുകളില് തിരഞ്ഞു. എല്ലാ പഠനങ്ങളിലും, പഠന രൂപകല്പന, മാതൃ വിഷാദരോഗത്തിന് വിധേയത്വം, ഫല വേരിയബിളുകൾ എന്നിവയെ സംബന്ധിച്ച കർശനമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന പഠനങ്ങളുടെ ഉപസെറ്റുകളുടെ റാൻഡം ഇഫക്ട് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്റ്റാൻഡേർഡ് മെറ്റാ അനലിറ്റിക്കൽ രീതികൾ പിന്തുടരുകയും വിഷാദരോഗമുള്ള അമ്മമാരുടെ കുട്ടികളിൽ ശരീരഭാരം കുറയുന്നതിനും വളർച്ച കുറയുന്നതിനുമുള്ള സംയോജിത ഓഡ്സ് റേഷ്യോകൾ (ഒആർ) കണക്കാക്കുകയും ചെയ്തു. തിരഞ്ഞെടുത്ത പഠനങ്ങളുടെ ജനസംഖ്യാ ആട്രിബ്യൂട്ടബിൾ റിസ്ക് (PAR) കണക്കാക്കിയിരുന്നു. 11 രാജ്യങ്ങളിലെ അമ്മയും കുഞ്ഞും ചേർന്ന 13,923 പഠനങ്ങളിലെ ഫലങ്ങൾ ഈ പഠനത്തിന്റെ ഭാഗമായി. വിഷാദരോഗമോ വിഷാദരോഗ ലക്ഷണങ്ങളോ ഉള്ള അമ്മമാരുടെ കുട്ടികളിൽ ശരീരഭാരം കുറവായിരിക്കാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലായിരുന്നു (OR: 1. 5; 95% വിശ്വാസ്യതാ ഇടവേള, CI: 1. 2- 1. 8) അല്ലെങ്കിൽ വളര് ന്നില്ല (OR: 1. 4; 95% CI: 1. 2- 1. 7). മൂന്ന് ദീർഘകാല പഠനങ്ങളുടെ ഉപവിശകലനം ഒരു ശക്തമായ പ്രഭാവം കാണിച്ചുഃ ശരീരഭാരം കുറവുള്ളതിന്റെ OR 2.2 (95% CI: 1. 5- 3. 2) ആയിരുന്നു, വളര് ച്ച കുറവുള്ളതിന് 2. 0 (95% CI: 1. 0- 3. 9). തിരഞ്ഞെടുത്ത പഠനങ്ങളുടെ PAR സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, ശിശു ജനസംഖ്യ അമ്മയുടെ വിഷാദരോഗ ലക്ഷണങ്ങളോട് പൂർണ്ണമായും തുറന്നുകാട്ടിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ 23% മുതൽ 29% വരെ കുറവ് കുട്ടികൾക്ക് ശരീരഭാരം കുറവായിരിക്കും അല്ലെങ്കിൽ വളർച്ച കുറയും. അമ്മയുടെ വിഷാദം കുട്ടിക്കാലത്ത് ശരീരഭാരം കുറയാനും വളര് ച്ച കുറയാനും കാരണമാകുന്നു. സംവിധാനങ്ങളും കാരണങ്ങളും തിരിച്ചറിയാന് കർശനമായ ഭാവി പഠനങ്ങള് ആവശ്യമാണ്. വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ കുട്ടികളുടെ വളര് ച്ച കുറയുന്നതും ശരീരഭാരം കുറയുന്നതും കുറയ്ക്കുന്നതിന് മാതൃ വിഷാദരോഗം നേരത്തേ കണ്ടെത്തലും ചികിത്സയും പ്രതിരോധവും സഹായിക്കും. |
c596f88ccba5b7d5276ac6a9b68972fd7d14d959 | വസ്തുക്കളുടെ ഇന്റർനെറ്റ്, ഐടി സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വെർച്വൽ ലോകവുമായി യഥാർത്ഥ വസ്തുക്കളുടെ ഭൌതിക ലോകത്തെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, എന്റർപ്രൈസ് ലോകത്തെയും സമൂഹത്തെയും കാര്യമായി മാറ്റാനുള്ള കഴിവുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പദം വളരെ ഉയർന്നതും വ്യത്യസ്ത കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ വ്യത്യസ്തമായി മനസ്സിലാക്കുന്നതുമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഐഒടി ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയല്ല, മറിച്ച് വ്യത്യസ്ത എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഡൊമെയ്നുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വൈവിധ്യമാർന്ന - പലപ്പോഴും പുതിയ - സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ഒത്തുചേരലാണ്. ഒരു പൊതു ധാരണയിലെത്താന് വേണ്ടത് ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിനുള്ള ഒരു ഡൊമെയ്ൻ മോഡലാണ്, പ്രധാന ആശയങ്ങളും അവയുടെ ബന്ധങ്ങളും നിർവചിക്കുകയും ഒരു പൊതു നിഘണ്ടുവും ടാക്സോണമിസും ആയി വർത്തിക്കുകയും അങ്ങനെ കൂടുതൽ ശാസ്ത്രീയ സംഭാഷണത്തിനും ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സിന്റെ വികസനത്തിനും ഒരു അടിസ്ഥാനമായി വർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നാം കാണിക്കുന്നതുപോലെ, അത്തരം ഒരു ഡൊമെയ്ൻ മോഡൽ ഉള്ളത് കോൺക്രീറ്റ് ഐഒടി സിസ്റ്റം ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ രൂപകൽപ്പനയിലും സഹായകരമാണ്, കാരണം ഇത് ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ് നൽകുകയും ഉപയോഗ കേസുകളുടെ വിശകലനം ഘടനപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. |
5a9f4dc3e5d7c70d58c9512d7193d079c3331273 | 3D ആളുകളെ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിന് മനുഷ്യരുടെ ഭാവങ്ങളും ചലനങ്ങളും പഠിക്കുന്നതിനായി ഗൌസിയൻ പ്രോസസ് ഡൈനാമിക് മോഡലുകളുടെ (ജിപിഡിഎം) ഉപയോഗം ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഒരു ജിപിഡിഎം മനുഷ്യ ചലന ഡാറ്റയുടെ ഒരു കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള ഉൾപ്പെടുത്തൽ നൽകുന്നു, പരിശീലന ഡാറ്റയുമായി അടുത്തുള്ള പോസുകളും ചലനങ്ങളും ഉയർന്ന സാധ്യത നൽകുന്ന ഒരു സാന്ദ്രത ഫംഗ്ഷനുമായി. ബേസിയൻ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച്, താരതമ്യേന ചെറിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു ജിപിഡിഎം പഠിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഇത് പരിശീലന സെറ്റിന് പുറത്തുള്ള ചലനങ്ങളിലേക്ക് ആകർഷകമായി പൊതുവാക്കുന്നു. ഇവിടെ നാം ജിപിഡിഎമ്മിനെ പരിഷ്കരിക്കുന്നു, ഗണ്യമായ ശൈലീപര വ്യത്യാസമുള്ള ചലനങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠനം അനുവദിക്കുന്നതിന്. ദുർബലവും ശബ്ദമുളളതുമായ ഇമേജ് അളവുകളും ഗണ്യമായ ഒക്ലൂഷനുകളും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, മനുഷ്യരുടെ നടത്ത ശൈലികളുടെ ഒരു ശ്രേണി ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിന് ഫലപ്രദമാണ്. |
c3f2d101b616d82d07ca2cc4cb8ed0cb53fde21f | നിലവിലെ സിഡി, ഇഎംഡി മൂല്യങ്ങള് റെൻഡര് ചെയ്ത ഡേറ്റാസെറ്റില് രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഒരു ത്രികോണ വല ഉണ്ടാക്കാന് ഒരു ഗ്യുവൈ ഉപകരണം മനുഷ്യന് നല് കി. ഈ ഉപകരണം (ചിത്രം 1 കാണുക) ഉപയോക്താവിന് മെഷ് 3D യിൽ എഡിറ്റുചെയ്യാനും മോഡൽ ചെയ്ത ഒബ്ജക്റ്റ് ഇൻപുട്ട് ഇമേജിലേക്ക് തിരികെ വിന്യസിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റിന്റെ ഇൻപുട്ട് ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് മൊത്തം 16 മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. ഓരോ മോഡലില് നിന്നും N = 1024 പോയിന്റുമാണ് ശേഖരിക്കുന്നത്. |
32791996c1040b9dcc34e71a05d72e5c649eeff9 | സാധാരണ ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഹൃദയത്തിന്റെ അസാധാരണമായ വൈദ്യുത പെരുമാറ്റം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസിൽ ആംബുലേറ്ററി ഇലക്ട്രോകാർഡിയോഗ്രാഫി കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ശ്വാസകോശത്തെ കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തിലൂടെ ഈ നിരീക്ഷണത്തിന്റെ പ്രയോജനം മെച്ചപ്പെടുത്താം, ഇത് മുമ്പ് രോഗികൾ നിശ്ചലമായിരിക്കുന്ന രാത്രി അപ്നീ പഠനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അല്ലെങ്കിൽ മൾട്ടി-എഡ് ഇസിജി സംവിധാനങ്ങൾ സ്ട്രെസ് ടെസ്റ്റിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കുക. ഒരു സിംഗിൾ-ലീഡ് പോർട്ടബിൾ ഇസിജി മോണിറ്ററിൽ നിന്നും ലഭിച്ച ആറ് ശ്വസന അളവുകൾ ഒരു ആംബുലേറ്ററി നാസൽ കനൂല ശ്വസന മോണിറ്ററിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച ഒരേസമയം അളന്ന ശ്വസന വായു പ്രവാഹവുമായി ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്തു. പത്ത് നിയന്ത്രിത 1- മണിക്കൂർ റെക്കോർഡിങ്ങുകൾ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിലെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ (കിടക്കുക, ഇരിക്കുക, നിൽക്കുക, നടക്കുക, ജോഗിംഗ്, ഓട്ടം, പടികൾ കയറുക) ആറ് രാത്രി പഠനങ്ങൾ നടത്തി. മികച്ച രീതി 0.2-0.8 ഹെർട്സ് ബാൻഡ് പാസ് ഫിൽട്ടറും RR ഇടവേളയുടെ ദൈർഘ്യവും ചുരുക്കവും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള RR സാങ്കേതികതയുമാണ്. റഫറൻസ് ഗോൾഡ് സ്റ്റാൻഡേർഡുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ശരാശരി പിശക് നിരക്ക് മിനിറ്റിൽ +mn4 ശ്വസനം (bpm) (എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളും), മിനിറ്റിൽ +mn2 ശ്വസനം (കിടക്കുന്നതും ഇരിക്കുന്നതും), മിനിറ്റിൽ +mn1 ശ്വസനം (രാത്രി പഠനങ്ങൾ) എന്നിവയാണ്. ഡാറ്റ ശേഖരണ നടപടിക്രമങ്ങൾ ലളിതമാക്കുന്ന പൂർണ്ണ ഇസിജി തരംഗരൂപത്തിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ മികച്ച സാങ്കേതികതയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഹൃദയമിടിപ്പ് വിവരങ്ങൾ മാത്രം (ആർആർ രീതി) ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് സമാനമായ ഫലങ്ങൾ ലഭിച്ചു. പരമ്പരാഗത രീതികളില് നിന്ന് കാര്യമായ വ്യത്യാസമില്ലാതെ സിംഗിള് ലീഡ് ഇസിജിയില് നിന്ന് ഡൈനാമിക് പ്രവര് ത്തനങ്ങളില് ശ്വസനം ലഭിക്കുമെന്ന് പഠനം കാണിക്കുന്നു. |
7eac1eb85b919667c785b9ac4085d8ca68998d20 | 2. പശുക്കളുടെ മൊബൈല് പഠനത്തില് നിന്നും ഇലക്ട്രോണിക് പഠനത്തില് നിന്നും വ്യത്യാസം വരുത്തല് മൊബൈല് പഠനത്തിന്റെ മൂല്യവും പ്രയോജനങ്ങളും മൊബൈൽ പഠനത്തിന്റെ വെല്ലുവിളികളും തടസ്സങ്ങളും: പഠനം കാണിക്കുന്നത് വിദൂര പഠനമെന്ന നിലയിൽ എം-ലേണിംഗ് സമൂഹത്തിന് വലിയ നേട്ടങ്ങൾ നൽകുന്നുവെന്നതാണ്. നോട്ട്ബുക്കുകളും മൊബൈല് ടാബ്ലറ്റുകളും ഐപോഡ് ടച്ച്, ഐപാഡുകളും മൊബൈല് പഠനത്തിനുള്ള വളരെ പ്രശസ്തമായ ഉപകരണങ്ങളാണ്. കാരണം അവയുടെ വിലയും ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ലഭ്യതയും. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - വിദ്യാഭ്യാസവും പരിശീലനവും ഒരു തലമുറയുടെ ജ്ഞാനവും അറിവും കഴിവും അടുത്ത തലമുറയ്ക്ക് കൈമാറുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. ഇന്ന് രണ്ടു തരത്തിലുള്ള വിദ്യാഭ്യാസവും പരിശീലനവും ഉണ്ട്: പരമ്പരാഗത വിദ്യാഭ്യാസവും വിദൂര വിദ്യാഭ്യാസവും. മൊബൈല് പഠനം, അഥവാ "എം-ലര് ണിംഗ്", പഠന പ്രക്രിയയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ആധുനിക വഴികള് മൊബൈല് ഉപകരണങ്ങളിലൂടെ നല് കുന്നു, അതായത് കൈയില് വഹിക്കാവുന്ന കമ്പ്യൂട്ടറുകളും ടാബ്ലെറ്റുകളും, എംപി3 പ്ലെയറുകളും സ്മാർട്ട് ഫോണുകളും മൊബൈല് ഫോണുകളും. വിദ്യാഭ്യാസ ആവശ്യകതയ്ക്കായി മൊബൈൽ പഠനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ആമുഖം ഈ പ്രമാണത്തിലുണ്ട്. മൊബൈല് ഉപകരണങ്ങള് അധ്യാപനത്തിലും പഠനത്തിലും ചെലുത്തിയ സ്വാധീനം പരിശോധിക്കുകയും മൊബൈല് ഉപകരണങ്ങളില് ഡിജിറ്റല് മാധ്യമങ്ങള് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ലഭ്യമാകുന്ന അവസരങ്ങള് പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മൊബൈല് പഠനത്തിന്റെ നിലവിലെ അവസ്ഥ, പ്രയോജനങ്ങൾ, വെല്ലുവിളികൾ, അദ്ധ്യാപനത്തിനും പഠനത്തിനും പിന്തുണ നല് കുന്നതിലെ തടസ്സങ്ങള് എന്നിവ വിവരിക്കുക എന്നതാണ് ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ മുഖ്യ ലക്ഷ്യം. ഈ പ്രബന്ധത്തിനായുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചത് 2013 ജനുവരി മുതൽ മാർച്ച് വരെയുള്ള കാലയളവിൽ ഇന്റർനെറ്റിലൂടെയും പുസ്തകശേഖരത്തിലൂടെയുമാണ്. ഈ പ്രബന്ധം നാല് പ്രധാന മേഖലകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യും: മൊബൈല് പഠനത്തിന്റെ വിശകലനം. |
57820e6f974d198bf4bbdf26ae7e1063bac190c3 | |
8e393c18974baa8d5d704edaf116f009cb919463 | ഉയർന്ന വേഗതയുള്ള സെർഡെസിന് ഉയർന്ന വേഗതയുള്ള പ്രവർത്തനം, തീവ്രമായ സമനില സാങ്കേതികത, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം, ചെറിയ പ്രദേശം, കരുത്തുറ്റത് എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ നേരിടേണ്ടിവരും. OIF CEI-25G-LR, CEI-28G-MR/SR/VSR, IEEE802.3bj, 32G-FC തുടങ്ങിയ പുതിയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിനായി ഡാറ്റാ നിരക്കുകൾ 25 മുതൽ 28Gb/s വരെ വർദ്ധിപ്പിച്ചു, ഇത് മുൻ തലമുറ സെർഡെസുകളെ അപേക്ഷിച്ച് 75% കൂടുതലാണ്. നൂറുകണക്കിന് ലെയ്നുകൾ ഒരൊറ്റ ചിപ്പിൽ സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന സെർഡെസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്, ഉയർന്ന പ്രകടനം നിലനിർത്തുന്നതിനിടയിൽ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഘടകമാണ്. 28 ജിബി/സെക്കന്റോ അതിലും ഉയർന്നതോ ആയ ഡേറ്റാ റേറ്റ് [1-2] ഉപയോഗിച്ച് നിരവധി മുൻ പ്രവൃത്തികൾ ഉണ്ട്. അവ നിർണായക സമയപരിധി പാലിക്കുന്നതിന് ഒരു അൺറോൾഡ് ഡിഎഫ്ഇ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ അൺറോൾഡ് ഡിഎഫ്ഇ ഘടന ഡിഎഫ്ഇ സ്ലൈസറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, മൊത്തത്തിലുള്ള ശക്തിയും മരിക്കുന്ന പ്രദേശവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാന് , ഞങ്ങള് പല സർക്യൂട്ടുകളും വാസ്തുവിദ്യാ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അനലോഗ് ഫ്രണ്ട് എൻഡ് (എഎഫ്ഇ) ഒരു സിംഗിൾ-സ്റ്റേജ് ആർക്കിടെക്ചറും ട്രാൻസിമ്പെഡൻസ് ആംപ്ലിഫയറിലെ (ടിഐഎ) കോംപാക്റ്റ് ഓൺ-ചിപ്പ് പാസിവ് ഇൻഡക്ടറും ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് 15 ഡിബി ബൂസ്റ്റ് നൽകുന്നു. ബൂസ്റ്റ് അഡാപ്റ്റീവ് ആണ്, കൂടാതെ ഗ്രൂപ്പ്-ഡെലേ അഡാപ്റ്റേഷൻ (ജിഡിഎ) അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ അഡാപ്റ്റേഷൻ ലൂപ്പ് ഡിസിഷൻ-ഫീഡ്ബാക്ക് ഇക്വലൈസർ (ഡിഎഫ്ഇ) അഡാപ്റ്റേഷൻ ലൂപ്പിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നു. വൈദ്യുതിയും പ്രദേശവും കുറയ്ക്കുന്നതിനായി 2 മൊത്തം പിശക് ലോക്കുകളുള്ള ഒരു പകുതി-റേറ്റ് 1-ടാപ്പ് അൺറോൾഡ് ഘടനയാണ് ഡിഎഫ്ഇക്ക് ഉള്ളത്. രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളുള്ള സെൻസ് ആംപ്ലിഫയർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്ലൈസറിന് 15mV സെൻസിറ്റിവിറ്റിയും DFE ടൈമിംഗ് അടയ്ക്കലും ലഭിക്കുന്നു. പുതിയ ആക്റ്റീവ് ഇൻഡക്ടർ സർക്യൂട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഹൈ സ്പീഡ് ക്ലോക്ക് ബഫറും ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സജീവ ഇൻഡക്ടർ സർക്യൂട്ടിന് ഔട്ട്പുട്ട് കോമൺ മോഡ് വോൾട്ടേജ് നിയന്ത്രിക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ട് സർക്യൂട്ട് ഓപ്പറേറ്റിംഗ് പോയിന്റുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന്. |
505c58c2c100e7512b7f7d906a9d4af72f6e8415 | പേജ് II സങ്കീർണ്ണമായ അഡാപ്റ്റീവ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ജോൺ എച്ച്. ഹോളണ്ട്, ക്രിസ്റ്റഫർ ലാംഗ്ടൺ, സ്റ്റുവർട്ട് ഡബ്ല്യു. വിൽസൺ, ഉപദേശകർ സ്വാഭാവികവും കൃത്രിമവുമായ സംവിധാനങ്ങളിലെ അനുരൂപീകരണംഃ ബയോളജി, നിയന്ത്രണം, കൃത്രിമബുദ്ധി എന്നിവയ്ക്കുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളുള്ള ഒരു ആമുഖ വിശകലനം, എംഐടി പ്രസ്സ് പതിപ്പ് ജോൺ എച്ച്. ഹോളണ്ട് സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു പരിശീലനത്തിലേക്ക്: ഫ്രാൻസിസ്കോ ജെ. വാരേലയും പോൾ ബോർഗിനും എഡിറ്റുചെയ്ത കൃത്രിമ ജീവിതത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആദ്യത്തെ യൂറോപ്യൻ കോൺഫറൻസിന്റെ നടപടികൾ ജനിതക പ്രോഗ്രാമിംഗ്ഃ പ്രകൃതിദത്തമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പിലൂടെ കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ പ്രോഗ്രാമിംഗിനെക്കുറിച്ച് ജോൺ ആർ. കോസ |
3a46c11ad7afed8defbb368e478dbf94c24f43a3 | വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിനെ ആശ്രയിക്കുന്ന ശാസ്ത്രീയപ്രശ്നങ്ങൾക്ക് പല മേഖലകളിലെ വെല്ലുവിളികളെ അതിജീവിക്കേണ്ടതുണ്ട്: വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റ വിതരണം കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിഭവങ്ങളുമായി ഡാറ്റയുടെ സംയോജിത സ്ഥാനവും ഷെഡ്യൂളിംഗും, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സംഭരിക്കുകയും കൈമാറുകയും ചെയ്യുക. ഡാറ്റാ-ഇൻസെൻസിറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള രണ്ട് പ്രധാന മാതൃകകളുടെ പരിസ്ഥിതി വ്യവസ്ഥകളെ നാം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, ഇനിപ്പറയുന്നവ ഹൈ-പെർഫോമൻസ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, അപ്പാച്ചെ-ഹഡൂപ്പ് മാതൃക എന്നിവയാണ്. രണ്ട് മാതൃകകളുടെയും രണ്ട് സമീപനങ്ങളെ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാനം, പൊതുവായ പദാവലി, പ്രവർത്തന ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ രണ്ടു മാതൃകകളിലൂടെ കണ്ടെത്തുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ ആപ്ലിക്കേഷൻ വർക്ക്ലോഡുകളെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും വിശേഷിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള മാർഗമായി "ബിഗ് ഡാറ്റ ഓഗ്രെസ്" എന്ന ആശയവും അവയുടെ വശങ്ങളും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഈ രണ്ട് മാതൃകകളുടെയും സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ച് നാം ചർച്ചചെയ്യുകയും അവയുടെ സമീപനങ്ങളെ താരതമ്യപ്പെടുത്തുകയും എതിർക്കുകയും ചെയ്യും. പ്രത്യേകിച്ചും, ഈ മാതൃകകളുടെ പൊതുവായ നടപ്പാക്കൽ/ സമീപനങ്ങൾ നാം പരിശോധിക്കുകയും അവയുടെ നിലവിലെ "ആർക്കിടെക്ചറി"ന് കാരണങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുകയും അവ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില സാധാരണ വർക്ക്ലോഡുകളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. സോഫ്റ്റ് വെയറില് കാര്യമായ വ്യത്യാസങ്ങള് ഉണ്ടെങ്കിലും, വാസ്തുവിദ്യയില് സമാനതകളുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങള് കരുതുന്നു. വിവിധ തലങ്ങളിലും ഘടകങ്ങളിലും വ്യത്യസ്ത നടപ്പാക്കലുകളുടെ സാധ്യതാ സംയോജനത്തെക്കുറിച്ച് നാം ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ താരതമ്യം രണ്ടു മാതൃകകളുടെയും പൂർണ്ണമായ ഗുണപരമായ പരിശോധനയിൽ നിന്ന് അർദ്ധ-ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് രീതിശാസ്ത്രത്തിലേക്ക് നീങ്ങുന്നു. ലളിതവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നതുമായ ഒഗ്രെ (കെ-മെയിൻ ക്ലസ്റ്ററിംഗ്) ഉപയോഗിച്ച്, രണ്ട് മാതൃകകളിലെയും നിരവധി നടപ്പാക്കലുകളെ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന നിരവധി പ്രതിനിധി പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലെ അതിന്റെ പ്രകടനത്തെ ഞങ്ങൾ വിശേഷിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ ഈ രണ്ടു മാതൃകകളുടെയും ബന്ധുത്വത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു ധാരണ നൽകുന്നു. രണ്ട് മാതൃകകളും വ്യത്യസ്ത അളവുകളിലൂടെ വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഒഗ്രെസ് സെറ്റ് ഒരു മാനദണ്ഡമായി വർത്തിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. |
dc7024840a4ba7ab634517fae53e77695ff5dda9 | ഈ പ്രബന്ധത്തില് നാം മനുഷ്യരുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങള് തിരിച്ചറിയാന് ഒരു പുതിയ ഊര് ജക്ഷമമായ സമീപനം നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. സ്മാർട്ട്ഫോണുകള് ധരിക്കാവുന്ന സെന് സറിംഗ് ഉപകരണങ്ങളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഫിക്സഡ് പോയിന്റ് അരിത്മെറ്റിക് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പരിഷ്കരിച്ച മൾട്ടിക്ലാസ് സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീൻ (എസ്വിഎം) പഠന അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ഇത് താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന സിസ്റ്റം കൃത്യത നില നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് പരമ്പരാഗത ഫ്ലോട്ടിംഗ് പോയിന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫോർമുലേഷനെ അപേക്ഷിച്ച് സ്മാർട്ട്ഫോൺ ബാറ്ററിയുടെ ആയുസ്സ് മികച്ച രീതിയിൽ സംരക്ഷിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സമീപനവും പരമ്പരാഗത എസ്വിഎമ്മും തമ്മിലുള്ള താരതമ്യ ഫലങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ പ്രകടനത്തിലും ബാറ്ററി ഉപഭോഗത്തിലും പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, ഇത് നിർദ്ദിഷ്ട രീതിയുടെ ഗുണങ്ങളെ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. |
f4cdd1d15112a3458746b58a276d97e79d8f495d | ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ ഗ്രേഡിയന്റ് നോർമുകൾ അതിന്റെ ഇൻപുട്ടുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ക്രമീകരിക്കുന്നത് ശക്തമായ ഒരു സാങ്കേതികതയാണ്, നിരവധി തവണ വീണ്ടും കണ്ടെത്തി. ഗ്രേഡിയന്റ് റെഗുലറൈസേഷന് ആധുനിക ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ദർശന ജോലികളിൽ വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത സ്ഥിരമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്നതിന് തെളിവുകൾ ഈ പേപ്പർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ അളവ് കുറവാണെങ്കിൽ. ജാക്കോബിയൻ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള റെഗുലറൈസറുകളുടെ വിശാലമായ ഒരു വിഭാഗത്തിലെ അംഗങ്ങളായി ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ റെഗുലറൈസറുകളെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. നാം പഠന പ്രക്രിയ പരിശീലന പോയിന്റുകൾ അപ്പുറം നിയന്ത്രിത ഗ്രേഡിയന്റുകൾ നയിക്കുന്നു, നന്നായി പൊതുവായുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ ഫലമായി, യഥാർത്ഥ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ന് അനുഭവവേദ്യമായ പ്രകടമാക്കുന്നു. |
984df1f081fbd623600ec45635e5d9a4811c0aef | രണ്ട് വിവാൾഡി ആന്റിന ശ്രേണികൾ അവതരിപ്പിച്ചു. ഒന്നാമത്തേത്, ഇഷ്ടിക/കോൺക്രീറ്റ് മതിലുകളുടെ ചിത്രീകരണത്തിനായി എട്ട് ഘടകങ്ങളുള്ള കോണീയ സ്ലോട്ട് അറേ 1.2 മുതൽ 4 ജിഗാഹെർട്സ് വരെ ബാൻഡ് STW ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി. രണ്ടാമത്തേത്, ഉണങ്ങിയ മതിലിലൂടെ കടന്നുപോകുമ്പോൾ ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ള ഇമേജിംഗിനായി 8 മുതൽ 10.6 ജിഗാഹെർട്സ് വരെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന 16 എലമെന്റ് ആന്റിപോഡൽ അറേയാണ്. രണ്ട് ഡിസൈനുകളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ, വിവാൾഡി ആന്റിന അറേയെ പോഷിപ്പിക്കുന്നതിന് മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് പരിവർത്തനത്തിലേക്ക് സുഗമമായ വൈഡ് ബാൻഡ് സ്ലോട്ട് ഉപയോഗിച്ച്, 1-10 ജിഗാഹെർട്സ് ഫ്രീക്വൻസി ബാൻഡ് ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയും. ഒന്നോ രണ്ടോ ജിഗാഹെർട്സ് ബാൻഡുകളില് ഒന്നോ മൂന്നോ ജിഗാഹെർട്സ് ബാൻഡുകളില് ഒന്നോ രണ്ടോ ജിഗാഹെർട്സ് ബാൻഡുകളില് ഒന്നോ ഈ ഡിസൈന് പുനര് ക്രമീകരിക്കാവുന്ന ഘടനയില് ഉപയോഗിക്കാന് കഴിയും. പരീക്ഷണങ്ങളും അളവുകളും പൂർത്തിയായി. ഈ ഡിസൈനുകള് കോംപാക്ട്, പുനര് ക്രമീകരിക്കാവുന്ന, പോര് ട്ടബിള് സംവിധാനങ്ങളുടെ വികസനത്തെ കാര്യമായി സ്വാധീനിക്കും. |
e3f4fdf6d2f10ebe4cfc6d0544afa63976527d60 | ഈ പ്രബന്ധം 324 ഘടകങ്ങളുള്ള 2-ഡി ബ്രോഡ്സൈഡ് അറേ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് റേഡിയോ ജ്യോതിശാസ്ത്ര ഉപകരണങ്ങൾക്കായി രണ്ട് പരസ്പര ഓർത്തോഗണൽ ധ്രുവീകരണങ്ങളോട് സംവേദനക്ഷമമാണ്. ക്രോസ് ആകൃതിയിലുള്ള ഘടനയിൽ ക്രമീകരിച്ച നാല് വിവാൾഡി ആന്റിനകളുടെ ഒരു കൂട്ടം അടങ്ങിയ ക്രൂസ് ഫോം യൂണിറ്റുകളാണ് അറേ. ഈ ശ്രേണിയിൽ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന വിവാൾഡി ആന്റിന 3 ജിഗാഹെർട്സിൽ 87.5°, 6 ജിഗാഹെർട്സിൽ 44.2° എന്നീ സിംമെട്രിക് പ്രധാന ബീം ഉള്ള ഒരു റേഡിയേഷൻ തീവ്രത സ്വഭാവം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. വശവും പിൻഭാഗവും 10.3 dB താഴെയാണ്. ഗ്രേറ്റിംഗ് ലോബുകൾ രൂപപ്പെടാതെ 5.4 ജിഗാഹെർട്സ് ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിൽ ഈ ശ്രേണി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. |
1a090df137014acab572aa5dc23449b270db64b4 | |
9ae252d3b0821303f8d63ba9daf10030c9c97d37 | പ്രകൃതിദത്ത രംഗങ്ങളുടെ വിഭാഗങ്ങളെ പഠിക്കാനും തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള ഒരു പുതിയ സമീപനമാണ് ഞങ്ങൾ മുന്നോട്ടുവെക്കുന്നത്. മുൻകാല പ്രവര് ത്തനങ്ങളില് നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, പരിശീലന സെറ്റില് വിദഗ്ധര് കുറിപ്പുകള് നല് കണമെന്നില്ല. ഒരു രംഗത്തിന്റെ പ്രതിരൂപം നാം ഒരു കൂട്ടം പ്രാദേശിക പ്രദേശങ്ങളിലൂടെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, അവയെ കോഡ് വാക്കുകളായി സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അവയെല്ലാം പഠനത്തിലൂടെ ലഭിച്ചവയാണ്. ഓരോ മേഖലയും ഒരു "തീമിന്റെ" ഭാഗമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. മുൻകാലങ്ങളിൽ ഇത്തരം വിഷയങ്ങൾ വിദഗ്ധരുടെ കൈകൊണ്ട് എഴുതിയ കുറിപ്പുകളിലൂടെ പഠിക്കാറുണ്ടായിരുന്നു. നമ്മുടെ രീതി വിഷയങ്ങളുടെ വിതരണവും കോഡ് വാക്കുകളുടെ വിതരണവും പഠിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ 13 രംഗങ്ങളുടെ വലിയ വിഭാഗങ്ങളുടെ വിഭാഗീകരണ പ്രകടനങ്ങളെക്കുറിച്ച് തൃപ്തികരമായ റിപ്പോർട്ടുകൾ ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. |
fa6cbc948677d29ecce76f1a49cea01a75686619 | ഈ പേപ്പറിൽ, യഥാർത്ഥ ലോക രംഗങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയലിന്റെ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡൽ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് സെഗ്മെന്റേഷനെയും വ്യക്തിഗത വസ്തുക്കളുടെയോ പ്രദേശങ്ങളുടെയോ പ്രോസസ്സിംഗിനെയും മറികടക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയ വളരെ കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള പ്രതിനിധീകരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അതിനെ നാം സ്പേഷ്യൽ എൻവലപ്പ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. നാം ഒരു കൂട്ടം ദൃശ്യവത്ക്കരണ അളവുകൾ (പ്രകൃതി, തുറന്ന, പരുക്കൻ, വിപുലീകരണം, പരുക്കൻ) ഒരു രംഗത്തിന്റെ ആധിപത്യ സ്പേഷ്യൽ ഘടനയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. സ്പെക്ട്രല് വിവരങ്ങളും, പ്രാദേശിക വിവരങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഈ അളവുകള് വിശ്വസനീയമായി കണക്കാക്കാന് കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങള് കാണിക്കുന്നു. ഈ മാതൃക ഒരു മൾട്ടി-ഡൈമെൻഷണൽ സ്പേസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അതിൽ സെമാന്റിക് വിഭാഗങ്ങളിൽ (ഉദാഃ തെരുവുകൾ, ഹൈവേകൾ, തീരങ്ങൾ) അംഗത്വം പങ്കിടുന്ന രംഗങ്ങൾ ഒന്നിച്ച് അടച്ചിരിക്കുന്നു. സ്പേഷ്യൽ എൻവലപ്പ് മോഡലിന്റെ പ്രകടനം കാണിക്കുന്നത് വസ്തുവിന്റെ ആകൃതിയോ ഐഡന്റിറ്റിയോ സംബന്ധിച്ച നിർദ്ദിഷ്ട വിവരങ്ങൾ രംഗം തരംതിരിക്കാനുള്ള ഒരു ആവശ്യകതയല്ലെന്നും രംഗത്തിന്റെ സമഗ്രമായ പ്രാതിനിധ്യം മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നത് അതിന്റെ സാധ്യതയുള്ള സെമാന്റിക് വിഭാഗത്തെക്കുറിച്ച് അറിയിക്കുന്നുവെന്നും. |
1ac52b7d8db223029388551b2db25657ed8c9852 | ഈ പേപ്പറിൽ, സമാനമായ പ്രവചന ജോലികൾ അടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിഹാരം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഓരോ വ്യക്തിഗത ചുമതലയ്ക്കും അമിതവണ്ണം ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്. ഈ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിന് രണ്ട് തരത്തിലുള്ള അറിവ് കൈമാറ്റം ഞങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു: മൾട്ടി-ടാസ്ക് പഠനവും ശ്രേണിക ബേസിയൻ മോഡലിംഗും. മൾട്ടി ടാസ്ക് പഠനം, കൈയ്യിലുള്ള ചുമതലയ്ക്ക് സാധാരണമായ സവിശേഷതകൾ ഉണ്ടെന്ന അനുമാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഈ സവിശേഷതകൾ കണ്ടെത്താനായി, നാം ഒരു വലിയ രണ്ടു പാളികളുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ ടാസ്കിനും അതിന്റേതായ ഔട്ട്പുട്ട് ഉണ്ട്, പക്ഷേ ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന യൂണിറ്റുകളിലേക്കുള്ള ഭാരം മറ്റ് എല്ലാ ടാസ്ക്കുകളുമായും പങ്കിടുന്നു. ഈ രീതിയിൽ, സാധ്യമായ വിശദീകരണ വേരിയബിളുകളുടെ (നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ടുകൾ) താരതമ്യേന വലിയ ഒരു കൂട്ടം ചെറിയതും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ സവിശേഷതകളുടെ (മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന യൂണിറ്റുകൾ) കൂട്ടമായി ചുരുക്കിയിരിക്കുന്നു. ഈ സവിശേഷതകളുടെ കൂട്ടം കണക്കിലെടുത്ത് ഉചിതമായ സ്കെയിൽ പരിവർത്തനത്തിനുശേഷം, ചുമതലകൾ പരസ്പരം മാറ്റാവുന്നതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു. ഈ അനുമാനം ഒരു ശ്രേണിബദ്ധമായ ബേസിയൻ വിശകലനത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു, അതിൽ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് കണക്കാക്കാം. ഈ ഹൈപ്പർ പാരാമീറ്ററുകൾ ഫലപ്രദമായി നിയന്ത്രിക്കുന്നതും അമിതവണ്ണം തടയുന്നതുമാണ്. സമയ പരമ്പരയിലെ നോൺസ്റ്റേഷനറിറ്റികൾക്കെതിരെ സിസ്റ്റം എങ്ങനെ കരുത്തുറ്റതാക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു, കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു. പത്ര വില്പന പ്രവചിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ഡേറ്റാബേസിൽ നമ്മുടെ ആശയങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. |
1e56ed3d2c855f848ffd91baa90f661772a279e1 | നിഷ്കളങ്കമായ ബേസ് / യൂണിഗ്രാം, യൂണിഗ്രാമുകളുടെ മിശ്രിതം [6] , ഹോഫ്മാന്റെ ആസ്പെക്റ്റ് മോഡൽ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള നിരവധി മുൻ മോഡലുകളെ പൊതുവാക്കുകയോ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയോ ചെയ്യുന്ന ടെക്സ്റ്റിനും മറ്റ് ഡിസ്ക്രിറ്റ് ഡാറ്റ ശേഖരങ്ങൾക്കുമായി ഞങ്ങൾ ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് മോഡലിംഗ് പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഓരോ പ്രമാണവും വിഷയങ്ങളുടെ മിശ്രിതമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങളുടെ മോഡൽ അനുമാനിക്കുന്നു, അവിടെ തുടർച്ചയായ മൂല്യമുള്ള മിശ്രിത അനുപാതങ്ങൾ ഒരു അദൃശ്യ ഡൈറിച്ലെറ്റ് റാൻഡം വേരിയബിളായി വിതരണം ചെയ്യുന്നു. നിഗമനവും പഠനവും കാര്യക്ഷമമായി നടത്തുന്നത് വ്യതിയാന അൽഗോരിതം വഴിയാണ്. ടെക്സ്റ്റ് മോഡലിംഗ്, സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ്, ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം എന്നിവയിലെ പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് ഈ മാതൃകയുടെ പ്രയോഗങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള അനുഭവസമ്പത്തുള്ള ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
e990a41e8f09e0ef4695c39af351bf25f333eefa | |
1f8116db538169de3553b1091e82107f7594301a | |
539ea86fa738afd939fb18566107c971461f8548 | ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ട് സ്പെയ്സുകളിലേക്കുള്ള മാപ്പിങ്ങുകൾ (സ്ട്രിങ്ങുകൾ, മരങ്ങൾ, വിഭജനങ്ങൾ മുതലായവ) സാധാരണയായി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ അൽഗോരിതംസിന്റെ വിപുലീകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ലളിതമായ ഗ്രാഫിക്കൽ ഘടനകളിലേക്ക് (ഉദാഃ ലീനിയർ ശൃംഖലകൾ) പഠിക്കുന്നു, അതിൽ തിരയലും പാരാമീറ്റർ കണക്കാക്കലും കൃത്യമായി നടത്താൻ കഴിയും. നിർഭാഗ്യവശാൽ, പല സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങളിലും, കൃത്യമായ തിരയൽ അല്ലെങ്കിൽ പാരാമീറ്റർ കണക്കാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നത് അപൂർവമാണ്. കൃത്യമായ മോഡലുകൾ പഠിക്കുന്നതിനു പകരം ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് മാർഗ്ഗങ്ങളിലൂടെ തിരയുന്നതിനു പകരം, ഈ ബുദ്ധിമുട്ട് സ്വീകരിക്കുകയും ഏകദേശ തിരയലിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഘടനാപരമായ output ട്ട്പുട്ട് പ്രശ്നം കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. നാം പഠനത്തിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് അവതരിപ്പിക്കുന്നു തിരയൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി, ഒപ്പം രണ്ട് പാരാമീറ്റർ അപ്ഡേറ്റുകളും കൺവെർജൻസ് ഥെ-ഓറമുകളും ബൌണ്ടുകളും. പഠനത്തിനും ഡീകോഡിങ്ങിനും വേണ്ടിയുള്ള നമ്മുടെ സംയോജിത സമീപനം കൃത്യമായ മോഡലുകളെക്കാൾ മികച്ചതാണെന്നും ചെറിയ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുമെന്നും അനുഭവസാക്ഷ്യം തെളിയിക്കുന്നു. |
1219fb39b46aabd74879a7d6d3c724fb4e55aeae | വിവിധ തരത്തിലുള്ള അഭിനേതാക്കള് തമ്മില് വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഏജന് സിയെ ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് സാങ്കേതിക സംരംഭകത്വത്തെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു കാഴ്ചപ്പാട് ഞങ്ങള് വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ നടനും ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് മാറുന്നു, ഈ പ്രക്രിയയില് , ഒരു പുതിയ സാങ്കേതിക പാതയുടെ പരിവർത്തനത്തിന് കാരണമാകുന്ന ഇൻപുട്ടുകള് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു സാങ്കേതിക പാതയിലേക്കുള്ള ഇൻപുട്ടുകളുടെ സ്ഥിരമായ ശേഖരണം വിതരണ നടന്മാരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുകയും നിയന്ത്രിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ചലനാത്മകത സൃഷ്ടിക്കുന്നു. മറ്റൊരു വാക്കില് , ഏജന് റ്റി വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുക മാത്രമല്ല, അത് ഉൾക്കൊള്ളുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡെന്മാർക്കിലും അമേരിക്കയിലും കാറ്റാടിർബൈനുകളുടെ ഉത്ഭവത്തിനു പിന്നിലെ പ്രക്രിയകളെ താരതമ്യപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ഈ കാഴ്ചപ്പാട് വിശദീകരിക്കുന്നു. സാങ്കേതികവിദ്യാ പാതകളെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിൽ നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളുന്നവരുടെ ഇടപെടലിന് വിപരീതമായ സമീപനങ്ങളായ ബ്രിക്കോളേജ് ഉം ബ്രേക്ക്ത്രൂവ് ഉം നമ്മുടെ താരതമ്യ പഠനത്തിലൂടെ നാം വിശദീകരിക്കുന്നു. © 2002 എല് സിവിയര് സയന് സ് ബി. വി. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
2266636d87e44590ade738b92377d1fe1bc5c970 | |
2af586c64c32baeb445992e0ea6b76bbbbc30c7f | |
0e8b8e0c37b0ebc9c36b99103a487dbbbdf9ee97 | |
2c03df8b48bf3fa39054345bafabfeff15bfd11d | ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. മുമ്പ് ഉപയോഗിച്ചിരുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ പരിശീലനം സുഗമമാക്കുന്നതിന് ഒരു അവശേഷിക്കുന്ന പഠന ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. റഫറൻസ് ഇല്ലാത്ത ഫംഗ്ഷനുകൾ പഠിക്കുന്നതിനു പകരം ലെയർ ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവശേഷിക്കുന്ന ഫംഗ്ഷനുകൾ പഠിക്കുന്നതായി ഞങ്ങൾ പാളികൾ വ്യക്തമായി പുനർനിർവചിക്കുന്നു. ഈ അവശിഷ്ട ശൃംഖലകളെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാണെന്നും, കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ നിന്ന് കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുമെന്നും കാണിക്കുന്ന സമഗ്രമായ അനുഭവസാക്ഷ്യ തെളിവുകൾ ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഇമേജ്നെറ്റ് ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ 152 ലെയറുകളുള്ള ബാക്കിയുള്ള വലകൾ ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു - വിജിജി നെറ്റുകളെക്കാൾ 8 മടങ്ങ് ആഴമുള്ളവ [40] എങ്കിലും അവയുടെ സങ്കീർണ്ണത കുറവാണ്. ഈ അവശിഷ്ട വലകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഇമേജ്നെറ്റ് ടെസ്റ്റ് സെറ്റിൽ 3.57% പിശക് കൈവരിക്കുന്നു. ഈ ഫലം ഐഎൽഎസ്വിആർസി 2015 ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക് ഒന്നാം സ്ഥാനം നേടി. 100ഉം 1000ഉം ലെയറുകളുള്ള സിഫാർ-10 ന്റെ വിശകലനവും നാം ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പല വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ജോലികളിലും പ്രതിനിധീകരണങ്ങളുടെ ആഴം വളരെ പ്രധാനമാണ്. നമ്മുടെ വളരെ ആഴത്തിലുള്ള പ്രതിനിധീകരണങ്ങളിലൂടെ, കോക്കോ വസ്തു കണ്ടെത്തൽ ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ 28% മെച്ചപ്പെടുത്തൽ നമുക്ക് ലഭിക്കുന്നു. ഐഎൽഎസ്വിആർസി, കോക്കോ 2015 മത്സരങ്ങളിൽ1നമ്മുടെ സമർപ്പണങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനം ആഴത്തിലുള്ള അവശിഷ്ട വലകളാണ്, അവിടെ ഇമേജ് നെറ്റ് കണ്ടെത്തൽ, ഇമേജ് നെറ്റ് പ്രാദേശികവൽക്കരണം, കോക്കോ കണ്ടെത്തൽ, കോക്കോ സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നീ ടാസ്ക്കുകളിൽ ഞങ്ങൾ ഒന്നാം സ്ഥാനം നേടി. |
5763c2c62463c61926c7e192dcc340c4691ee3aa | ഒറ്റ ഇമേജിന്റെ സൂപ്പര് റെസല്യൂഷന് (എസ്ആര്) ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതി നാം നിര് ദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ രീതി നേരിട്ട് പഠിക്കുന്നു, കുറഞ്ഞ/ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ള ചിത്രങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മാപ്പിംഗ്. മാപ്പിംഗ് ഒരു ആഴത്തിലുള്ള കൺവോളുവേഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കായി (സിഎൻഎൻ) പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു [15] ഇത് കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷനുള്ള ഇമേജ് ഇൻപുട്ടായി എടുക്കുകയും ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനുള്ള ചിത്രം output ട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. പരമ്പരാഗതമായ, അപൂർവ്വ കോഡിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എസ്ആർ രീതികൾ ഒരു ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ നെറ്റ് വർക്കായി കാണാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ കാണിക്കുന്നു. ഓരോ ഘടകവും പ്രത്യേകം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന പരമ്പരാഗത രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഞങ്ങളുടെ രീതി എല്ലാ പാളികളും സംയുക്തമായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. നമ്മുടെ ആഴത്തിലുള്ള സിഎൻഎന് ഒരു ഭാരം കുറഞ്ഞ ഘടനയുണ്ട്, എന്നിട്ടും അത്യാധുനിക പുനഃസ്ഥാപന നിലവാരം പ്രകടമാക്കുന്നു, കൂടാതെ പ്രായോഗിക ഓൺലൈൻ ഉപയോഗത്തിനായി വേഗത കൈവരിക്കുന്നു. |
2db168f14f3169b8939b843b9f4caf78c3884fb3 | ഈ കത്തിൽ, RF ഊർജ്ജം കൊയ്തെടുക്കുന്നതിനായി ഒരു ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ബെഡ്ഡ് ത്രികോണ ത്രികോണ ആന്റിന അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 850 MHz മുതൽ 1.94 GHz വരെയുള്ള VSWR 2 ന് ആന്റിനയ്ക്ക് ഒരു ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഉണ്ട്. തിരശ്ചീനവും ലംബവുമായ ധ്രുവീകരിച്ച തരംഗങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ആന്റിനയ്ക്ക് മുഴുവൻ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തിലും സ്ഥിരമായ ഒരു റേഡിയേഷൻ പാറ്റേൺ ഉണ്ട്. ഊർജ്ജ ശേഖരണ പ്രയോഗത്തിനായി ആന്റിന ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. 100 Ω ഇൻപുട്ട് ഇംപെഡൻസിക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് പാസിവ് വോൾട്ടേജ് ആംപ്ലിഫിക്കേഷനും റക്റ്റിഫയറുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഇംപെഡൻസിയും നൽകുന്നതിന്. 980 മെഗാഹെർട്സ്, 1800 മെഗാഹെർട്സ് എന്നിവിടങ്ങളില് 500 Ω ലോഡിന് യഥാക്രമം 60% ഉം 17% ഉം ആണ് ഏറ്റവും ഉയര് ന്ന കാര്യക്ഷമത ലഭിക്കുന്നത്. ഒരു സെല്ലിൽ എല്ലാ ബാൻഡുകളും ഒരേസമയം ശേഖരിക്കുമ്പോൾ തുറന്ന സർക്യൂട്ടിനായി 3.76 വോൾട്ടും 4.3 കെ Ω ലോഡിൽ 1.38 വോൾട്ടും 25 മീറ്റർ അകലെ റെക്റ്റേണയുടെ രണ്ട് ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണി ഉപയോഗിച്ച് ലഭിക്കുന്നു. |
484ac571356251355d3e24dcb23bdd6d0911bd94 | സമീപകാലത്തെ ശാസ്ത്ര സാങ്കേതിക പുരോഗതി ഗ്രാഫുകളായി രൂപപ്പെടുത്തിയ ഘടനാപരമായ മാതൃകകളുടെ സമൃദ്ധിക്ക് സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു. അതുകൊണ്ട് വലിയ ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകളിൽ ഗ്രാഫ് കണ്ടെയ്ൻമെന്റ് അന്വേഷണങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് പ്രത്യേക താൽപര്യമുണ്ട്. ഒരു ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസ് G, ഒരു ക്വറി ഗ്രാഫ് q എന്നിവ നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഗ്രാഫ് കണ്ടെയ്നർ അന്വേഷണം G യിലെ എല്ലാ ഗ്രാഫുകളും q യും ഉപഗ്രാഫുകളായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ജിയിലെ ഗ്രാഫുകളുടെ എണ്ണവും ഉപഗ്രാഫ് ഐസോമോർഫിസം പരിശോധനയുടെ സങ്കീർണ്ണതയും കാരണം, മൊത്തത്തിലുള്ള അന്വേഷണ പ്രോസസ്സിംഗ് ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഗ്രാഫ് ഇൻഡെക്സിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് അഭികാമ്യമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസിന്റെ പതിവ് ട്രീ സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചെലവ് കുറഞ്ഞ പുതിയ ഗ്രാഫ് സൂചികയിലാക്കൽ രീതി ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. സവിശേഷതകളുടെ വലുപ്പം, സവിശേഷതകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ചെലവ്, വെട്ടിയെടുക്കൽ ശേഷി എന്നീ മൂന്ന് പ്രധാന വശങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു സൂചിക സവിശേഷതയായി മരത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയും കാര്യക്ഷമതയും ഞങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. നിലവിലുള്ള ഗ്രാഫ് അധിഷ്ഠിത സൂചികയിലാക്കൽ രീതികളേക്കാൾ മികച്ച പരിഷ്കരണ ശേഷി നേടുന്നതിന്, പതിവ് ട്രീ-ഫീച്ചറുകൾക്ക് പുറമേ, ആവശ്യാനുസരണം, ചെലവേറിയ ഗ്രാഫ് മൈനിംഗ് പ്രക്രിയയില്ലാതെ, ആവശ്യാനുസരണം ഒരു ചെറിയ എണ്ണം ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റീവ് ഗ്രാഫുകൾ (∆) ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഗ്രാഫ് കണ്ടെയ്ൻമെന്റ് അന്വേഷണ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് (ട്രീ + ∆ ≥ ഗ്രാഫ്) എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന (ട്രീ + ∆ ≥ ഗ്രാഫ്) ഗ്രാഫിനേക്കാൾ മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ് എന്ന് ഞങ്ങളുടെ പഠനം പരിശോധിക്കുന്നു. ഇതിന് രണ്ട് അർത്ഥങ്ങളുണ്ട്: (1) (Tree+∆) ന്റെ സൂചിക നിർമ്മാണം കാര്യക്ഷമമാണ്, (2) (Tree+∆) ന്റെ ഗ്രാഫ് കണ്ടെയ്നർ അന്വേഷണ പ്രോസസ്സിംഗ് കാര്യക്ഷമമാണ്. (Tree+∆) ന് കോംപാക്ട് സൂചിക ഘടനയുണ്ടെന്നും സൂചിക നിർമ്മാണത്തിൽ ഒരു ശ്രേണി മികച്ച പ്രകടനം കൈവരിക്കുമെന്നും ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, ഗ്രാഫ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അപ്-ടു-ഡേറ്റ് സൂചികയിലാക്കൽ രീതികളെ മറികടക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു: gIndex, C-Tree, ഗ്രാഫ് കണ്ടെയ്ൻമെന്റ് അന്വേഷണ പ്രോസസ്സിംഗിൽ. |
22749899b50c5113516b9820f875a580910aa746 | ജിപിഎസ് സിഗ്നലുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു ചെറിയ സ്ലോട്ട് ലോഡഡ് പാച്ച് ആന്റിന ഡിസൈൻ എൽ 1 , എൽ 2 ബാൻഡുകൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. L2 ബാൻഡില് ഒരു പാച്ച് മോഡും L1 ബാൻഡില് ഒരു സ്ലോട്ട് മോഡും ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇരട്ട ബാൻഡ് കവറേജ് നേടുന്നത്. ഉയർന്ന ഡീലക്ട്രിക് വസ്തുവും മെൻഡേർഡ് സ്ലോട്ട് ലൈനും ഉപയോഗിച്ച് ആന്റിനയുടെ വലിപ്പം 25.4 മില്ലീമീറ്റർ വരെ കുറയ്ക്കുന്നു. 0°-90° ഹൈബ്രിഡ് ചിപ്പിലൂടെ രണ്ട് ഓർത്തോഗണൽ മോഡുകൾ സംയോജിപ്പിച്ചാണ് RHCP നേടുന്നത്. പാച്ച്, സ്ലോട്ട് മോഡുകൾ രണ്ടും ആന്റിനയുടെ വശത്ത് (ചിത്രം 1) സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന ഒരൊറ്റ പ്രോക്സിമിറ്റി സോണ്ടിനെ പങ്കിടുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഡിസൈൻ നടപടിക്രമത്തെക്കുറിച്ചും ആന്റിനയുടെ പ്രവർത്തനത്തെക്കുറിച്ചും ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. |
afbe59950a7d452ce0a3f412ee865f1e1d94d9ef | സ്വയം നിയന്ത്രിത റോബോട്ടുകൾക്ക് കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ ഇടപെടലോടെ പെരുമാറ്റ കഴിവുകളുടെ വലിയ റെപ്പർട്ടറി പഠിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന വാഗ്ദാനം റിൻഫോർസ്മെന്റ് ലേണിംഗ് നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, യഥാർത്ഥ ഭൌതിക സംവിധാനങ്ങൾക്ക് പ്രായോഗികമായ പരിശീലന സമയങ്ങൾ നേടുന്നതിന് അനുകൂലമായി, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിന്റെ റോബോട്ടിക് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പലപ്പോഴും പഠന പ്രക്രിയയുടെ സ്വയംഭരണത്തെ ബാധിക്കുന്നു. സാധാരണയായി ഇത് കൈകൊണ്ട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത നയ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളും മനുഷ്യ വിതരണ പ്രകടനങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. പൊതുവായ ആവശ്യങ്ങൾക്കുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നയങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം ഈ പരിമിതി ലഘൂകരിക്കുന്നു, എന്നാൽ നേരിട്ടുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന അൽഗോരിതംസിന്റെ പ്രയോഗങ്ങൾ ഇതുവരെ സിമുലേറ്റഡ് ക്രമീകരണങ്ങളിലും താരതമ്യേന ലളിതമായ ജോലികളിലും പരിമിതപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, കാരണം അവയുടെ ഉയർന്ന സാമ്പിൾ സങ്കീർണ്ണത കാരണം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ആഴത്തിലുള്ള ക്യു-ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ഓഫ്-പോളിസി പരിശീലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപകാല ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന അൽഗോരിതം സങ്കീർണ്ണമായ 3 ഡി മാനിപുലേഷൻ ടാസ്ക്കുകളിലേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യാമെന്നും യഥാർത്ഥ ഫിസിക്കൽ റോബോട്ടുകളിൽ പരിശീലിക്കാൻ ആവശ്യമായത്ര കാര്യക്ഷമമായി ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നയങ്ങൾ പഠിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. പരിശീലന സമയങ്ങൾ കുറയ്ക്കാന് സാധിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. നമ്മുടെ പരീക്ഷണ മൂല്യനിർണ്ണയം കാണിക്കുന്നത് നമ്മുടെ രീതിക്ക് സിമുലേഷനിൽ വിവിധതരം 3D കൈകാര്യം ചെയ്യൽ കഴിവുകളും യഥാർത്ഥ റോബോട്ടുകളിൽ സങ്കീർണ്ണമായ വാതിൽ തുറക്കുന്ന കഴിവുകളും മുൻകൂട്ടി പ്രദർശിപ്പിക്കാതെ തന്നെ പഠിക്കാൻ കഴിയും. |
b8aa8b5d06c98a900d8cea61864669b28c3ac0fc | വാഹന കാലതാമസം സഹിക്കാവുന്ന നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ (വിഡിടിഎൻ) വാഹന പരിതസ്ഥിതിയിൽ റൂട്ടിംഗിനായി നിർദ്ദേശിച്ച റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ സമഗ്രമായ ഒരു അവലോകനം ഈ ലേഖനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. വിവിധ പ്രവർത്തന സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഡിടിഎൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവയിൽ തടസ്സങ്ങൾക്കും വിച്ഛേദനങ്ങൾക്കും വിധേയമായവയും വാഹന അഡ്-ഹോക് നെറ്റ്വർക്കുകൾ (VANET) പോലുള്ള ഉയർന്ന കാലതാമസമുള്ളവയും ഉൾപ്പെടുന്നു. വാഹന ഗതാഗതം കുറവുള്ളതും ആശയവിനിമയം നടത്തുന്ന കക്ഷികൾ തമ്മിലുള്ള നേരിട്ടുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പാതകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും നിലവിലില്ലാത്തതുമായ ഒരു പ്രത്യേക തരം വാനെറ്റിനെക്കുറിച്ചാണ് നാം ശ്രദ്ധിക്കുന്നത്. അതുകൊണ്ട് ഈ സാഹചര്യത്തില് ആശയവിനിമയം വാഹനങ്ങള് ക്ക് കാലതാമസം നേരിടാന് കഴിയുന്ന ശൃംഖലയുടെ (വി.ഡി.ടി.എന്.) ഭാഗമാണ്. ഒരു RSU (റോഡ് സൈഡ് യൂണിറ്റ്) ന്റെ പരിമിതമായ ട്രാൻസ്മിഷൻ പരിധി കാരണം, വിഡിടിഎന്നിലെ വിദൂര വാഹനങ്ങൾ RSU-മായി നേരിട്ട് ബന്ധിപ്പിക്കാൻ പാടില്ല, അതിനാൽ പാക്കറ്റുകൾ റിലേ ചെയ്യുന്നതിന് ഇന്റർമീഡിയറ്റ് വാഹനങ്ങളെ ആശ്രയിക്കേണ്ടിവരും. സന്ദേശ റിലേ പ്രക്രിയയിൽ, പൂർണ്ണമായ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പാതകൾ വളരെ പാർട്ടീഷനുള്ള VANET കളിൽ നിലവിലില്ലായിരിക്കാം. അതുകൊണ്ട്, ഇന്റർമീഡിയറ്റ് വെഹിക്കിളുകൾ സന്ദേശങ്ങൾ ബഫറിംഗും കൈമാറലും അവസരപരമായി ചെയ്യണം. ബഫർ, ട്രാൻസ്ഫർ, ഫോർവേഡ് എന്നിവയിലൂടെ, സന്ദേശം ഒടുവിൽ ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തേക്ക് കൈമാറാൻ കഴിയും, ഉറവിടവും ലക്ഷ്യസ്ഥാനവും തമ്മിൽ ഒരിക്കലും എൻഡ്-ടു-എൻഡ് കണക്ഷൻ നിലവിലില്ലെങ്കിലും. DTN ലെ റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം, ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തേക്ക് ഡെലിവറി ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അതേസമയം എൻഡ്-ടു-എൻഡ് കാലതാമസം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. കൂടാതെ, വാഹനങ്ങളുടെ നെറ്റ് വർക്കുകളിലെ ഡിടിഎൻ റൂട്ടിംഗിന് വാഹന ട്രാഫിക് മോഡലുകൾ പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഡിടിഎൻ റൂട്ടിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ പ്രകടനം നെറ്റ് വർക്കിന്റെ ജനസംഖ്യയും മൊബിലിറ്റി മോഡലുകളും തമ്മിൽ അടുത്ത ബന്ധമുണ്ട്. 2014 എല് സിവിയര് ബി.വി. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
4555fd3622908e2170e4ffdd717b83518b123b09 | ഒരു മെറ്റൽ പ്ലേറ്റിന് സമീപം ആന്റിനയെ തിരശ്ചീനമായി സ്ഥാപിക്കുമ്പോൾ ആന്റിനയുടെ പാരാമീറ്ററുകളിലെ ഫലങ്ങൾ ഈ പ്രബന്ധം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്ലേറ്റിന് പരിമിതമായ വലിപ്പവും ചതുരാകൃതിയിലുള്ള രൂപവുമുണ്ട്. ഒരു മടക്കിയ ഡൈപോള് ആന്റിന ഉപയോഗിക്കുന്നു, അത് പ്ലേറ്റിന് മുകളില് സമമിതിയില് സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നു. ആന്റിനയുടെ പരാമീറ്ററുകൾക്ക് പ്ലേറ്റിന്റെ വലിപ്പവും പ്ലേറ്റിനും ആന്റിനയ്ക്കും ഇടയിലുള്ള ദൂരവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം അനുകരിക്കുന്നതിന് ഫിനിറ്റ് എലമെന്റ് രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മെറ്റൽ പ്ലേറ്റിന്റെ സാന്നിധ്യം, അത് ശരിയായ അകലെ ആണെങ്കിൽ, വളരെ ചെറിയ ഒരു മാറ്റം പോലും ആന്റിനയുടെ പെരുമാറ്റത്തിൽ വലിയ മാറ്റങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു. പ്ലേറ്റ് വലുതാകുമ്പോള് , പ്രത്യേകിച്ച് വീതിയില് , റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണിലെ ലോബുകള് കൂടുതല് മൂര് ച്ചയുള്ളതും ഇടുങ്ങിയതുമായിരിക്കും. ആന്റിനയുടെ ഉയരം റേഡിയേഷൻ പാറ്റേണിൽ എത്ര ലോബുകൾ ഉണ്ടെന്ന് നിർവചിക്കുന്നു. ആന്റിനയുടെ ഉയരം വർദ്ധിക്കുന്നതനുസരിച്ച് പ്രതിരോധം, ദിശ, മുൻ-പിന്നിലെ അനുപാതം എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ആന്റിന പാരാമീറ്ററുകൾ ആനുകാലികമായി മാറുന്നു. മെറ്റൽ പ്ലേറ്റിന്റെ സ്വാധീനത്തിൽ ആന്റിനയുടെ പ്രതിധ്വനിതമായ ആവൃത്തിയും മാറുന്നു. |
d70cd3d2fe0a194321ee92c305976873b883d529 | ഒരു വൈഡ്ബാൻഡ് 57.7-84.2 ജിഗാഹെർട്സ് ഫേസ് ഷിഫ്റ്റർ ഒരു കോംപാക്റ്റ് ലാംഗ് കപ്ലർ ഉപയോഗിച്ച് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ലാങ്ജ് കപ്ലറിന് പിന്നാലെ രണ്ട് ബലൂൺ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളുണ്ട്, അവ ഡിഫറൻഷ്യൽ ഐ, ക്യു സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഐക്യു വെക്റ്റർ മോഡുലേഷൻ നൽകുന്നു. നടപ്പിലാക്കിയ ഘട്ടം ഷിഫ്റ്റർ ശരാശരി 6 ഡിബി ഇൻസേർഷൻ നഷ്ടവും 5 ഡിബി നേട്ട വ്യതിയാനവും കാണിക്കുന്നു. അളന്ന ശരാശരി rms ഘട്ടവും ഗെയിനിംഗ് പിശകുകളും യഥാക്രമം 7 ഡിഗ്രിയും 1 dB ഉം ആണ്. ഗ്ലോബൽ ഫൌണ്ടറീസ് 45 നാനോമീറ്റർ സോയി സിഎംഒഎസ് സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഘട്ടം ഷിഫ്റ്റർ നടപ്പിലാക്കുന്നത്. ചിപ്പ് ഏരിയ 385 μm × 285 μm ആണ്, കൂടാതെ ഫേസ് ഷിഫ്റ്റർ 17 mW ൽ കുറവാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. എഴുത്തുകാരുടെ അറിവ് അനുസരിച്ച്, ഇത് ആദ്യത്തെ ഘട്ടം ഷിഫ്റ്ററാണ്, ഇത് 60 ജിഗാഹെർട്സ് ബാൻഡും ഇ-ബാൻഡ് ആവൃത്തികളും 37% ഫ്രാക്റ്ററൽ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഉപയോഗിച്ച് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. |
eb58118b9db1e95f9792f39c3780dbba3bb966cb | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു ധരിക്കാവുന്ന ഇനെർഷ്യൽ അളക്കൽ സംവിധാനവും അതിനോട് ബന്ധപ്പെട്ട സ്പേഷ്യോ-ടൈംപോറൽ ഗേജ് അനാലിസിസ് അൽഗോരിതവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് സ്ട്രോക്ക് അല്ലെങ്കിൽ പാർക്കിൻസൺസ് രോഗമുള്ള രോഗികൾക്ക് സ്പേഷ്യോ-ടൈംപോറൽ ഗേജ് പാറ്റേണുകളിൽ നിന്ന് ക്ലിനിക്കൽ സൂചകങ്ങൾ നേടുന്നതിനും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ധരിക്കാവുന്ന സംവിധാനം ഒരു മൈക്രോകൺട്രോളർ, ഒരു ട്രിയാക്സിയൽ ആക്സിലറേറ്റർ, ഒരു ട്രിയാക്സിയൽ ഗൈറോസ്കോപ്പ്, ഒരു RF വയർലെസ് ട്രാൻസ്മിഷൻ മൊഡ്യൂൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഇർഷ്യൽ സിഗ്നൽ ഏറ്റെടുക്കൽ, സിഗ്നൽ പ്രീ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഗേജ് ഫേസ് ഡിറ്റക്ഷൻ, ചലനത്തിന്റെ കണങ്കാലിന്റെ കണക്കാക്കൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന സ്പേഷ്യൽ-ടൈംപോറൽ ഗേജ് വിശകലന അൽഗോരിതം, ആക്സിലറേഷനുകളിൽ നിന്നും കോണീയ വേഗതകളിൽ നിന്നും ഗേജ് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. കൃത്യമായ കണങ്കാലിന്റെ ചലന പരിധി കണക്കാക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ ആക്സിലറേഷനുകളും കോണീയ വേഗതകളും ഒരു കോംപ്ലിമെന്ററി ഫിൽട്ടറിലേക്ക് സംയോജിപ്പിച്ചു, ഇത് നിഷ്ക്രിയ സിഗ്നലുകളുടെ സംയോജന പിശകിന്റെ ശേഖരണം കുറയ്ക്കുന്നു. 24 പങ്കാളികളും ഈ സംവിധാനം അവരുടെ കാലിൽ വച്ച് ഉപയോഗിച്ചു. 10 മീറ്റർ നേരായ നിരയിൽ സാധാരണ വേഗതയിൽ നടന്നു. അവരുടെ നടത്തത്തിന്റെ രേഖകൾ ശേഖരിച്ചു. സ്പേഷ്യോ-ടൈം ഗേഡ് അനാലിസിസ് അല് ഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് നിര് ദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്ന ഇനെര് ഷ്യല് മെഷര് മെന്റ് സിസ്റ്റം സ്പേഷ്യോ-ടൈം ഗേഡ് വിവരങ്ങള് യാന്ത്രികമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു വാഗ്ദാന ഉപകരണമാണ്, സ്ട്രോക്ക് അല്ലെങ്കിൽ പാർക്കിന് സണ് രോഗം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ചികിത്സാ ഫലപ്രാപ്തി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ക്ലിനിക്കല് സൂചകങ്ങളായി ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. |
7e7f14f325d7e8d70e20ca22800ad87cfbf339ff | ഈ പ്രസിദ്ധീകരണത്തിൽ IEEE യുടെ പകർപ്പവകാശം ഇല്ലാത്ത പുനഃപ്രസിദ്ധീകരണ ലേഖനങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനങ്ങളുടെ പൂർണ്ണരൂപം ഐഇഇഇ എക്സ്പ്ലോറിൽ ലഭ്യമല്ല. |
002a8b9ef513d46dc8dcce85c04a87ae6a221b4c | റിഗ്രഷനും ക്ലാസിഫിക്കേഷനും വേണ്ടി ഒരു പുതിയ ക്ലാസ് സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ, ഒരു പാരാമീറ്റർ ഒരു പിന്തുണാ വെക്റ്ററുകളുടെ എണ്ണം ഫലപ്രദമായി നിയന്ത്രിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് തന്നെ ഉപയോഗപ്രദമാകുമെങ്കിലും, അൽഗോരിതം മറ്റ് സ്വതന്ത്ര പാരാമീറ്ററുകളിൽ ഒന്ന് ഇല്ലാതാക്കാൻ ഞങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നതിന്റെ അധിക ഗുണം പാരാമീറ്ററൈസേഷനുണ്ട്ഃ റിഗ്രഷൻ കേസിലെ കൃത്യത പാരാമീറ്റർ, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ കേസിലെ റെഗുലറൈസേഷൻ സ്ഥിരാങ്കം സി. നാം അൽഗോരിതം വിവരിക്കുന്നു, ചില സൈദ്ധാന്തിക ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു, അവയുടെ അർത്ഥവും തിരഞ്ഞെടുപ്പും, പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. |
0911bcf6bfff20a84a56b9d448bcb3d72a1eb093 | ഒരു ഓട്ടോ എൻകോഡറിന്റെ പതിവായ പരിശീലനം സാധാരണയായി വലിയ നെഗറ്റീവ് മൂല്യങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്ന മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന യൂണിറ്റ് ബയസുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതും പ്രതിനിധീകരണത്തിന്റെ അപൂർണ്ണത ഉറപ്പാക്കുന്ന ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് സംവിധാനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതുമായ ഒരു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ സ്വാഭാവിക ഫലമാണ് നെഗറ്റീവ് ബയസുകൾ എന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. നെഗറ്റീവ് ബയസുകൾ ഡാറ്റാ വിതരണങ്ങളെ പഠിക്കുന്നതിനെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളിയുടെ രണ്ട് റോളുകളും വേർതിരിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനും ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, വളരെ ഉയർന്ന അന്തർലീനമായ അളവുകളുള്ള ഡാറ്റയുടെ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, സാധാരണ ഓട്ടോ എൻകോഡറുകൾ സാധാരണയായി പരാജയപ്പെടുന്നിടത്ത്. ഡികോപ്പിൾഡ് ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഒരു അന്തർലീനമായ റെഗുലറൈസർ പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാൽ, അധിക റെഗുലറൈസേഷൻ ആവശ്യമില്ലാതെ, പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ പുനർനിർമ്മാണ പിശക് കുറച്ചുകൊണ്ട് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. |
27f9b805de1f125273a88786d2383621e60c6094 | ചലന നിയന്ത്രണവും ഭാവനയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ട്രാക്കുചെയ്ത മൊബൈൽ റോബോട്ടുകൾക്ക് ഒരു ചലനാത്മക സമീപനം ഈ പേപ്പറിൽ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ട്രാക്ക്-മണ്ണിന്റെ ഇടപെടലുകളും സ്ലിപ്പേജും കാരണം സങ്കീർണ്ണമായ ചലനാത്മകത ട്രാക്കിന്റെ വേഗതയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വാഹനത്തിന്റെ കൃത്യമായ ചലനം പ്രവചിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സ്വയംഭരണ നാവിഗേഷനായി തത്സമയ കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്ക് ലൂപ്പിൽ ചലനാത്മകത അവതരിപ്പിക്കാതെ ഫലപ്രദമായ ചലനാത്മകത അപ്രോക്സിമേഷൻ ആവശ്യമാണ്. വാഹനത്തെ സംബന്ധിച്ച് ചലന നിരയിലെ ട്രെയ്ഡുകളുടെ തൽക്ഷണ ഭ്രമണ കേന്ദ്രങ്ങൾ (ഐസിആർ) ചലനാത്മകതയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന വസ്തുതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് നിർദ്ദിഷ്ട പരിഹാരം, പക്ഷേ അവ ഒരു പരിമിത പ്രദേശത്തിനുള്ളിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുന്നു. അങ്ങനെ, ഒരു പ്രത്യേക ഭൂപ്രദേശത്തിനായി സ്ഥിരമായ ഐസിആർ സ്ഥാനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് ട്രാക്കുചെയ്ത മൊബൈൽ റോബോട്ടുകൾക്കുള്ള ഏകദേശ കിനമാറ്റിക് മോഡലിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ചലനാത്മക പരാമീറ്ററുകളുടെ ഓഫ്ലൈൻ കണക്കാക്കലിനായി രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങളാണ് അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്: (i) വാഹനത്തിന്റെ മുഴുവൻ വേഗത ശ്രേണിയിലുമുള്ള ഡൈനാമിക് മോഡലിന്റെ സ്റ്റേഷണറി പ്രതികരണത്തിന്റെ അനുകരണം; (ii) ഒരു പരീക്ഷണ സജ്ജീകരണം അവതരിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു ജനിതക അൽഗോരിതം യഥാർത്ഥ സെൻസർ വായനകളിൽ നിന്ന് മോഡൽ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഓറിഗാ മൊബൈൽ റോബോട്ടിനൊപ്പം ഓൺലൈൻ ഒഡോമെട്രിക് കണക്കുകൂട്ടലുകളും താഴ്ന്ന നിലയിലുള്ള ചലന നിയന്ത്രണവും ഹാർഡ് ഉപരിതലത്തിലുള്ള സമതല മണ്ണിൽ മിതമായ വേഗതയിൽ ഈ രീതികൾ വിലയിരുത്തിയിട്ടുണ്ട്. കീവേഡുകൾ, ചലനാത്മക നിയന്ത്രണം, ചലനാത്മക റോബോട്ടിക്സ്, പരാമീറ്റർ തിരിച്ചറിയൽ, ചലനാത്മകത സിമുലേഷൻ |
04caa1a55b12d5f3830ed4a31c4b47921a3546f2 | ക്രമരഹിതമായ ഡാറ്റയ്ക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത കേർണൽ ക്ലാസിഫയറുകളും റിഗ്രസ്സറുകളും, അതായത്, സീക്വൻസുകൾ, ട്രീകൾ, ഗ്രാഫുകൾ എന്നിവ പോലുള്ളവ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ബയോളജി, മയക്കുമരുന്ന് രൂപകൽപ്പന തുടങ്ങിയ നിരവധി അന്തർ-വിദ്യാഭ്യാസ മേഖലകളെ ഗണ്യമായി മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോയി. സാധാരണയായി, ഘടനകളുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതോ അല്ലെങ്കിൽ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതോ ആയ ഒരു ഡാറ്റാ തരത്തിനായി കേർണലുകൾ മുൻകൂട്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്, തുടർന്ന് കൺവെക്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വഴി കേർണലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു വിവേചനപരമായ ക്ലാസിഫയർ പഠിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം ഒരു സുന്ദരമായ രണ്ട് ഘട്ട സമീപനം കോടിക്കണക്കിന് ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ വരെ സ്കെയിലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനും സവിശേഷത പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ വിവേചനപരമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും കേർണൽ രീതികളെ പരിമിതപ്പെടുത്തി. ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യത്തിനായി ഫലപ്രദവും അളക്കാവുന്നതുമായ ഒരു സമീപനമാണ് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്, സവിശേഷത സ്പെയ്സുകളിൽ അദൃശ്യമായ വേരിയബിൾ മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനും വിവേചനപരമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അത്തരം സവിശേഷത സ്പെയ്സുകൾ പഠിക്കുന്നതിനുമുള്ള ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡൽ ഇൻഫെറൻസ് നടപടിക്രമങ്ങൾക്ക് സമാനമായ രീതിയിൽ ഫംഗ്ഷൻ മാപ്പിംഗുകളുടെ ഒരു ശ്രേണി നിർവഹിച്ചുകൊണ്ട് സ്ട്രക്ചർ 2 വെക് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു, അതായത് ശരാശരി ഫീൽഡ്, വിശ്വാസ പ്രചരണം. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡേറ്റാ പോയിന്റുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ഘടന 2 വെക് 2 മടങ്ങ് വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിച്ചു, 10,000 മടങ്ങ് ചെറുതായ മോഡലുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം തന്നെ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രവചന പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നു. |
1dc5b2114d1ff561fc7d6163d8f4e9c905ca12c4 | ഡാറ്റ അസാധാരണമായി വിതരണം ചെയ്യുമ്പോൾ, പിയേഴ്സൺസ് r യുടെ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു പരിശോധന ടൈപ്പ് I പിശക് നിരക്കുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും പവർ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുമെന്ന് എല്ലാവർക്കും അറിയാം. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് പാഠപുസ്തകങ്ങളും സിമുലേഷൻ സാഹിത്യവും പിയേഴ്സൺ ബന്ധത്തിന് നിരവധി ബദലുകൾ നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ബദലുകളുടെ ആപേക്ഷിക പ്രകടനം വ്യക്തമല്ല. പിയേഴ്സൺ, സ്പീമാൻ റാങ്ക് ഓർഡർ, പരിവർത്തനം, പുനർ സാമ്പിൾ സമീപനങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ 12 രീതികൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനായി രണ്ട് സിമുലേഷൻ പഠനങ്ങൾ നടത്തി. മിക്ക സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങളിലും (n ≥ 20) പിയേഴ്സൺ അനുപാതം വിലയിരുത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റയെ സാധാരണ രൂപത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ടൈപ്പ് I, ടൈപ്പ് II പിശക് നിരക്കുകൾ കുറച്ചിട്ടുണ്ട്. പരിവർത്തന സമീപനങ്ങളിൽ, പൊതുവായ ഉദ്ദേശ്യ റാങ്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിപരീത സാധാരണ പരിവർത്തനം (അതായത്, റാങ്കിറ്റ് സ്കോറുകളിലേക്കുള്ള പരിവർത്തനം) ഏറ്റവും പ്രയോജനകരമായിരുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സാമ്പിളുകൾ ചെറുതും (n ≤ 10) വളരെ അസാധാരണവുമായപ്പോൾ, വിവിധ ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള മറ്റ് ബദലുകളെക്കാൾ പെർമുട്ടേഷൻ ടെസ്റ്റ് പലപ്പോഴും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. |
d3abb0b5b3ce7eb464846bbdfd93e0fbf505e954 | ഈ ലേഖനത്തിൽ, സബ്സ്ട്രേറ്റ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് വേവ്ഗൈഡുകൾ (SIW) നൽകുന്ന കോംപാക്റ്റ് ആന്റിന ശ്രേണികളുടെ മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ആശയങ്ങൾ ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. ആന്റിന ആശയങ്ങൾ റേഡിയേറ്ററുകളുടെ തരത്തിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. സ്ലോട്ടുകൾ മാഗ്നറ്റിക് ലീനിയർ റേഡിയേറ്ററുകളെയാണ് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്, പാച്ചുകൾ ഇലക്ട്രിക് ഉപരിതല റേഡിയേറ്ററുകളാണ്, കൂടാതെ വിവാൾഡി സ്ലോട്ടുകൾ സഞ്ചരിക്കുന്ന തരംഗ ആന്റിനകളുമാണ്. അതുകൊണ്ട് എസ്ഐഡബ്ല്യു ഫീഡറുകൾക്ക് ആന്റിനയുടെ വിവിധ ഘടകങ്ങളെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തേണ്ടി വരും. പഠിച്ച ആന്റിന ശ്രേണികളുടെ പ്രതിരോധവും വികിരണ സ്വഭാവവും സാധാരണ ആവൃത്തിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ആന്റിനകളുടെ അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ ആന്റിനകളുടെ സ്റ്റേറ്റ് വേരിയബിളുകളിലും എസ്ഐഡബ്ല്യു ഫീഡർ ആർക്കിടെക്ചറുകളിലും അനുബന്ധ നടപ്പാക്കൽ വിശദാംശങ്ങളിലും ഡിസൈൻ ചെയ്ത ആന്റിനകളുടെ അന്തിമ പാരാമീറ്ററുകളുടെ അടിസ്ഥാന ആശ്രിതത്വം കാണിക്കുന്നതിനായി ആന്റിന ശ്രേണികൾ പരസ്പരം താരതമ്യം ചെയ്തു. |
e4acaccd3c42b618396c9c28dae64ae7091e36b8 | ഓരോ സ്വീകർത്തൃ ചാനലിലും ഘട്ടം മാറ്റങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ഐ / ക്യു റിസീവർ അറേ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. അളക്കപ്പെട്ട അറേ 8.1 ജിഗാഹെർട്സ് ആണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. നാല് എലമെന്റ് അറേയുടെ സ്റ്റിയറിംഗ് ആംഗിളുകൾ +/-35 ഡിഗ്രി ആണ്. കൂടാതെ, റിസീവറിൽ ഒരു ഐ/ക്യു ഡൌൺ കൺവെർട്ടറും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഇവിഎം 4% ൽ കുറവുള്ള 64 ക്യുഎഎമ്മും ഡെമോഡുലേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഈ ചിപ്പ് 45 നാനോമീറ്റർ സിഎംഒഎസ് എസ്ഒഐ പ്രക്രിയയിലൂടെ നിർമ്മിച്ചതാണ്. 143 എംഡബ്ല്യു ഡിസി പവർ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ 3.45 മില്ലീമീറ്റർ2 വിസ്തീർണ്ണം കൈവശമുണ്ട്. |
149bf28af91cadf2cd933bd477599cca40f55ccd | നാം ഒരു പഠന ശൈലി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, അത് അസംസ്കൃത ദൃശ്യ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം നടത്താൻ പ്രാപ്തമാണ്. മുൻകാല സമീപനങ്ങളില് നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, നിയന്ത്രണ നയത്തെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്. വിജയകരമാകണമെങ്കിൽ, പഠന സംവിധാനത്തിന് നൽകിയിട്ടില്ലാത്ത, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഇൻപുട്ട് വിവരങ്ങളുടെ സ്ട്രീമിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാമെന്ന് സിസ്റ്റം സ്വയം പഠിക്കണം. ഈ പുതിയ പഠന ശൈലിയുടെ ആദ്യ പ്രൂഫ് ഓഫ് കൺസെപ്റ്റ് നാം നൽകുന്നു. വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ഒരു മാനദണ്ഡം, ഒരു റേസിംഗ് സ്ലോട്ട് കാറിന്റെ വിഷ്വൽ കൺട്രോൾ. ഫലമായി ഉണ്ടാകുന്ന നയം, വിജയത്തിലൂടെയോ പരാജയത്തിലൂടെയോ മാത്രമേ പഠിക്കാവൂ, പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു മനുഷ്യ കളിക്കാരന് അതിനെ തോൽപ്പിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. |
759d9a6c9206c366a8d94a06f4eb05659c2bb7f2 | കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങളെല്ലാം ഇതുവരെ "ക്ലോസ്ഡ് സെറ്റ്" തിരിച്ചറിയൽ രൂപത്തിൽ നടത്തിയിട്ടുണ്ട്, അതിലൂടെ എല്ലാ ടെസ്റ്റിംഗ് ക്ലാസുകളും പരിശീലന സമയത്ത് അറിയപ്പെടുന്നു. ദർശന പ്രയോഗങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ യാഥാർത്ഥ്യമായ ഒരു സാഹചര്യം ഓപ്പൺ സെറ്റ് തിരിച്ചറിയലാണ്, അവിടെ പരിശീലന സമയത്ത് ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അപൂർണ്ണമായ അറിവ് നിലവിലുണ്ട്, കൂടാതെ അജ്ഞാത ക്ലാസുകൾ പരിശോധനയ്ക്കിടെ ഒരു അൽഗോരിതം വിധേയമാക്കാം. ഈ ലേഖനം തുറന്ന സെറ്റ് അംഗീകാരത്തിന്റെ സ്വഭാവം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും അതിന്റെ നിർവചനം ഒരു നിയന്ത്രിത മിനിമൈസേഷൻ പ്രശ്നമായി formal ദ്യോഗികമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓപ്പൺ സെറ്റ് തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം നിലവിലുള്ള അൽഗോരിതം നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നില്ല കാരണം ഇതിന് ശക്തമായ പൊതുവൽക്കരണം ആവശ്യമാണ്. ഒരു പരിഹാരത്തിലേക്കുള്ള ഒരു പടിയായി, ഒരു നോവൽ 1-vs-സെറ്റ് മെഷീൻ ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു ലീനിയർ കേർണലുള്ള ഒരു ക്ലാസ് അല്ലെങ്കിൽ ബൈനറി എസ്വിഎമ്മിന്റെ പരിധിക്കുള്ള ദൂരങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു തീരുമാന ഇടം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ രീതിശാസ്ത്രം കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിലെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു, അവിടെ ഓപ്പൺ സെറ്റ് തിരിച്ചറിയൽ ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നമാണ്, ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയലും മുഖ പരിശോധനയും ഉൾപ്പെടെ. ഈ രണ്ടും ഈ കൃതിയിൽ നാം പരിഗണിക്കുന്നു, കാൽടെക് 256 ഉം ഇമേജ്നെറ്റ് സെറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് വലിയ തോതിലുള്ള ക്രോസ് ഡാറ്റാ സെറ്റ് പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുകയും ലേബൽഡ് ഫെയ്സസ് ഇൻ ദി വൈൽഡ് സെറ്റിൽ മുഖം പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. നിലവിലുള്ള 1 ക്ലാസ്, ബൈനറി എസ്വിഎമ്മുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഓപ്പൺ സെറ്റ് വിലയിരുത്തലിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത യന്ത്രങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തി ഈ പരീക്ഷണങ്ങൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. |
00960cb3f5a74d23eb5ded93f1aa717b9c6e6851 | അജ്ഞാതവും ചെലവേറിയതും മൾട്ടിമോഡൽ ഫംഗ്ഷനുകളുടെയും ആഗോള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ബേസിയൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വളരെ ഫലപ്രദമായ ഒരു രീതിശാസ്ത്രമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഫങ്ഷനുകളിലെ വിതരണങ്ങളെ കൃത്യമായി മോഡൽ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് ബേസിയൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ ഫലപ്രാപ്തിക്ക് നിർണായകമാണ്. ഗൌഷ്യൻ പ്രക്രിയകൾ ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് മുകളിലുള്ള ഒരു വഴക്കമുള്ള മുൻകൂർ നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, മോഡൽ ചെയ്യാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള വിവിധ ക്ലാസുകളിലുള്ള ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്. ഇവയിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സംഭവിക്കുന്നവയിൽ ഒന്നാണ് സ്റ്റേഷനറി അല്ലാത്ത ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ക്ലാസ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസിന്റെ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഒരു പ്രശ്ന മേഖലയാണ്, അതിൽ പാരാമീറ്ററുകൾ പലപ്പോഴും മുൻകൂട്ടി കൈകൊണ്ട് പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, സ്പേഷ്യൽ-വ്യത്യസ്ത നീള സ്കെയിലിന്റെ ഫലങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് ലോഗ്-സ്പേസ്, ൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ. ബീറ്റാ കുമ്മുലേറ്റീവ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് സ്പേസിന്റെ ബിജെക്ടീവ് ട്രാൻസ്ഫോർമേഷനുകളുടെ അല്ലെങ്കിൽ വോർപ്പിംഗുകളുടെ വിശാലമായ കുടുംബത്തെ യാന്ത്രികമായി പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിശാസ്ത്രം ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. നാം കൂടുതൽ വികസിപ്പിക്കുന്നു വോർപ്പിംഗ് ചട്ടക്കൂട് മൾട്ടി-ടാസ്ക് ബേസിയൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലേക്ക് അങ്ങനെ ഒന്നിലധികം ടാസ്ക്കുകൾ ഒരു സംയുക്ത സ്റ്റേഷണറി സ്പെയ്സിലേക്ക് വോർപ്പ് ചെയ്യാം. വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ബെഞ്ച് മാർക്കുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു കൂട്ടം ജോലികളിൽ, വോർപ്പിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയെ വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു, മികച്ച ഫലങ്ങൾ വേഗത്തിലും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായും നൽകുന്നു. |
b53e4c232833a8e663a9cf15dcdd050ff801c05c | ഹെറ്ററോജെനസ് ഡേറ്റാ സ്ട്രീമുകളുടെ ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് തത്സമയ വിശകലനത്തിനുള്ള ഒരു സ്കേലബിൾ സംവിധാനം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ വാസ്തുവിദ്യ പ്രവചന വിശകലനത്തിനും ഡാറ്റ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് എത്തുമ്പോൾ അപാകത കണ്ടെത്തുന്നതിനും വേണ്ടിയുള്ള മാതൃകകളുടെ വർദ്ധനവ് വികസനം സാധ്യമാക്കുന്നു. ഹഡൂപ്പ് പോലുള്ള ബാച്ച് ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി വിപരീതമായി, ഉയർന്ന ലേറ്റൻസി ഉണ്ടായിരിക്കാം, ഞങ്ങളുടെ വാസ്തുവിദ്യ ഡാറ്റയുടെ ഉപഭോഗവും വിശകലനവും അനുവദിക്കുന്നു, അങ്ങനെ തൽക്ഷണം, തൽസമയത്തിൽ അസാധാരണമായ പെരുമാറ്റത്തെ കണ്ടെത്തുകയും പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആന്തരിക ഭീഷണി, സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ്, നെറ്റ്വർക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറ്റം തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ സമയബന്ധിതത പ്രധാനമാണ്. ആന്തരിക ഭീഷണികളെ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഈ സംവിധാനത്തിന്റെ പ്രയോഗം നാം തെളിയിക്കുന്നു, അതായത്, ഒരു സംഘടനയുടെ വിഭവങ്ങളുടെ ദുരുപയോഗം സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഉപയോക്താക്കൾ നടത്തുന്നു, കൂടാതെ പൊതുവായി ലഭ്യമായ ആന്തരിക ഭീഷണികളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ ഞങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. |
39b58ef6487c893219c77c61c762eee5694d0e36 | ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് എന്ന പുതിയ മേഖലയിൽ വർഗ്ഗീകരണം ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നമാണ്. മുൻകാലങ്ങളിൽ വർഗ്ഗീകരണം വ്യാപകമായി പഠിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, മിക്ക വർഗ്ഗീകരണ അൽഗോരിതങ്ങളും മെമ്മറി-റെസിഡന്റ് ഡാറ്റയ്ക്കായി മാത്രം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്, അതിനാൽ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ഡാറ്റ മൈനിംഗിനുള്ള അവരുടെ അനുയോജ്യത പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം ഒരു സ്കേലബിൾ ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കുന്നതിലെ പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചർച്ചചെയ്യുകയും ഒരു പുതിയ ക്ലാസിഫയർ ആയ SLIQ ന്റെ രൂപകൽപ്പന അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. SLIQ എന്നത് ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷ ക്ലാസിഫയർ ആണ്, അത് സംഖ്യാ, വിഭാഗീയ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് വൃക്ഷത്തിന്റെ വളര് ച്ചയുടെ ഘട്ടത്തില് ഒരു പുതിയ പ്രീ-സോർട്ടിംഗ് ടെക്നിക് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ തരംതിരിക്കൽ നടപടിക്രമം ബ്രോഡ് ത്രസ്റ്റ് വൃക്ഷം വളരുന്ന തന്ത്രവുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഡിസ്ക്-റെസിഡന്റ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ വർഗ്ഗീകരണം സാധ്യമാക്കുന്നു. SLIQ ഒരു പുതിയ വൃക്ഷം-വളർത്തൽ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു, അത് ചെലവ് കുറഞ്ഞതും ഒതുക്കമുള്ളതും കൃത്യവുമായ വൃക്ഷങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ സംയോജനം വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കായി സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും ക്ലാസുകളുടെയും ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെയും ഉദാഹരണങ്ങളുടെയും (റെക്കോർഡുകളുടെ) എണ്ണത്തെ പരിഗണിക്കാതെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ വർഗ്ഗീകരിക്കാനും SLIQ- നെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അങ്ങനെ ഇത് ഡാറ്റാ മൈനിംഗിനായി ആകർഷകമായ ഒരു ഉപകരണമായി മാറുന്നു. |
1f25ed3c9707684cc0cdf3e8321c791bc7164147 | ഡേറ്റാ മൈനിംഗ് എന്ന ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നമാണ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ. വർഗ്ഗീകരണം നന്നായി പഠിച്ച ഒരു പ്രശ്നമാണെങ്കിലും, നിലവിലെ മിക്ക വർഗ്ഗീകരണ അൽഗോരിതങ്ങളും മുഴുവൻ ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെയും ഒരു ഭാഗം മെമ്മറിയിൽ സ്ഥിരമായി നിലനിൽക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് വലിയ ഡാറ്റാബേസുകളിലൂടെ ഖനനം നടത്താനുള്ള അവരുടെ അനുയോജ്യത പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. പുതിയ ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ അൽഗോരിതം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, സ്പ്രിന്റ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു അത് എല്ലാ മെമ്മറി നിയന്ത്രണങ്ങളും നീക്കം ചെയ്യുന്നു, അത് വേഗതയുള്ളതും സ്കേലബിൾ ആണ്. അൽഗോരിതം എളുപ്പത്തിൽ സമാന്തരമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്, ഇത് നിരവധി പ്രോസസ്സറുകൾ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിച്ച് ഒരൊറ്റ സ്ഥിരതയുള്ള മോഡൽ നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇവിടെ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഈ സമാന്തരീകരണം മികച്ച അളവുകോലാണ് കാണിക്കുന്നത്. ഈ സവിശേഷതകളുടെ സംയോജനമാണ് നിർദ്ദിഷ്ട അൽഗോരിതം ഡാറ്റാ മൈനിംഗിനുള്ള ഒരു മികച്ച ഉപകരണമാക്കുന്നത്. |
7c3a4b84214561d8a6e4963bbb85a17a5b1e003a | |
76c87ec44fc5dc96bc445abe008deaf7c97c9373 | ഈ പ്രബന്ധം ഒരു പ്ലാനർ ഗ്രിഡ് അറേ ആന്റിനയെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, 100 Ω ഡിഫറൻഷ്യൽ മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ലൈൻ ഫീഡിനൊപ്പം സ്റ്റാൻഡേർഡ് സോഫ്റ്റ് സബ്സ്ട്രേറ്റിലെ ഒരൊറ്റ പാളിയിൽ. വാഹന റഡാര് പ്രയോഗങ്ങള് ക്കായി 79 ജിഗാഹെര് സ്റ് ആവര് ന്നതയില് ഈ ആന്റിന പ്രവര് ത്തിക്കുന്നു. ഇതിന്റെ ഒറ്റ വരി രൂപകൽപ്പന ഉയരത്തിൽ ഒരു ഇടുങ്ങിയ ബീം, അസിമുത്തിൽ ഒരു വിശാല ബീം എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഡിഫറൻഷ്യൽ മൈക്രോസ്ട്രിപ്പ് ലൈൻ ഫീഡിനൊപ്പം, ആന്റിന ഈ ആവൃത്തി പരിധിയിലെ ഡിഫറൻഷ്യൽ മൾട്ടിചാനൽ എംഎംഐസികൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. |
bc7308a97ec2d3f7985d48671abe7a8942a5b9f8 | ഈ പ്രബന്ധം, വാക്യങ്ങളും നാമവിശേഷണങ്ങളും, ലഭ്യമാകുന്നിടത്ത്, വാചകത്തിന്റെ വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ, പ്രസക്തമായേക്കാവുന്ന വിവരങ്ങളുടെ വിവിധ സ്രോതസ്സുകളെ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരുന്നതിന് പിന്തുണാ വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ (എസ്വിഎമ്മുകൾ) ഉപയോഗിക്കുന്ന വികാര വിശകലനത്തിനുള്ള ഒരു സമീപനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അവതരിപ്പിച്ച സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡലുകൾ മുൻകാലങ്ങളിൽ ഫലപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ട ഏകഗ്രാം മോഡലുകളുമായും (പാംഗ് തുടങ്ങിയവർ, 2002) ഏകഗ്രാം മോഡലുകളുടെ ലെമറ്റൈസ്ഡ് പതിപ്പുകളുമായും സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. എപിനിൻസ്.കോമിൽ നിന്നുള്ള മൂവി അവലോകന ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത്, ഇനീഗ്രാം ശൈലിയിലുള്ള സവിശേഷത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എസ്വിഎമ്മുകളെയും യഥാർത്ഥ മൂല്യമുള്ള അനുകൂലത അളവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എസ്വിഎമ്മുകളെയും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഹൈബ്രിഡ് എസ്വിഎമ്മുകൾ മികച്ച പ്രകടനം നേടുന്നു, ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഇതുവരെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഏറ്റവും മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. വിഷയത്തിനായി കൈകൊണ്ട് പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന സംഗീത അവലോകനങ്ങളുടെ ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ വിഷയ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സമ്പന്നമാക്കിയ ഒരു സവിശേഷത സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള കൂടുതൽ പരീക്ഷണങ്ങളും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അവയുടെ ഫലങ്ങൾ അത്തരം മോഡലുകളിൽ വിഷയ വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളും നൽകുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. |
be389fb59c12c8c6ed813db13ab74841433ea1e3 | അത്തി. 1. പശുക്കളെ മനുഷ്യന് വസ്തുക്കളുമായി ഇടപെടുന്നതിനെക്കുറിച്ച് യുക്തിസഹമായി ചിന്തിക്കുന്ന ഒരു രീതിയായ ഐമാപ്പറിനെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ഞങ്ങൾ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളായ രംഗങ്ങൾ (ഉദാഃ എ, ബി, സി) വീഡിയോയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. അവ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വസ്തുവിന്റെ ക്രമീകരണവും മനുഷ്യ ചലന പാതയും (ഇടത്) പുനർനിർമ്മിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. വിശ്വസനീയമായ ഫിറ്റിംഗിന് അജ്ഞാതമായ (അതായത്, അദൃശ്യമായ) ഒക്ലൂഷനുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ആവശ്യമാണ് എന്നതാണ് പ്രധാന വെല്ലുവിളി. (വലത്) ഞങ്ങളുടെ ഫലത്തിന്റെ ഒരു ഓവർലേ (മുകളിൽ നിന്ന് കാണിക്കുന്നു) സ്വമേധയാ വ്യാഖ്യാനിച്ച ഗ്രൌണ്ട് ട്രൂത്ത് ഒബ്ജക്റ്റ് പ്ലെയ്സ്മെന്റുകളിൽ. വസ്തുവിനെ സംബന്ധിച്ച വിവരങ്ങൾ, വസ്തുവിന് റെ വിഭാഗം, സ്ഥാനം, വലിപ്പം എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് വസ്തുവിന്റെ മെഷുകൾ സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നത്. |
f24a1af3bd8873920593786d81590d29520cfebc | ഈ കത്ത് മൾട്ടി ലെയർ സബ്സ്ട്രേറ്റ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് വേവ്ഗൈഡ് (എം.എസ്.ഐ.ഡബ്ല്യു) ടെക്നിക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പുതിയ എലിപ്റ്റിക് ഫിൽട്ടറിന്റെ രൂപകൽപ്പനയും പരീക്ഷണവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സി-ബാൻഡ് എലിപ്റ്റിക് ഫിൽട്ടർ നാല് മടക്കിയ എംഎസ്ഐഡബ്ല്യു അറകളുള്ളതാണ്. ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള ഘടന സിമുലേറ്റർ സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപയോഗിച്ച് സിമുലേറ്റ് ചെയ്യുകയും രണ്ട്-ലെയർ പ്രിന്റഡ് സർക്യൂട്ട് ബോർഡ് പ്രക്രിയ ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അളന്ന ഫലങ്ങൾ നല്ല പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു, ഒപ്പം സിമുലേറ്റഡ് ഫലങ്ങളുമായി യോജിക്കുന്നു. |
8052bc5f9beb389b3144d423e7b5d6fcf5d0cc4f | വസ്തുക്കൾ പങ്കിടുന്ന അർത്ഥപരമായ ദൃശ്യ സ്വഭാവങ്ങളാണ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ. അവ വസ്തുക്കളുടെ തിരിച്ചറിയൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഉള്ളടക്ക അധിഷ്ഠിത ഇമേജ് തിരയൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ പല വിഭാഗങ്ങളെ ഉൾക്കൊള്ളുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു ഡാൽമാറ്റിയനും ഒരു തിമിംഗലവും രണ്ടും "മൃദുവായ തൊലി" ഉണ്ടായിരിക്കാം, ഒരു സ്വഭാവത്തിന്റെ രൂപം വിഭാഗങ്ങൾക്കിടയിൽ അൽപ്പം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. അങ്ങനെ, ഒരു വിഭാഗത്തിൽ പഠിച്ച ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് മോഡൽ മറ്റൊരു വിഭാഗത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല. പുതിയ വിഭാഗങ്ങളിലേക്ക് ആട്രിബ്യൂട്ട് മോഡലുകൾ എങ്ങനെ പൊരുത്തപ്പെടുത്താമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ഒരു സവിശേഷത ഉപസ്ഥലത്ത് പഠനത്തിലൂടെ, വിഭാഗങ്ങളുടെ ഉറവിട ഡൊമെയ്നും ഒരു പുതിയ ടാർഗെറ്റ് ഡൊമെയ്നും തമ്മിൽ പോസിറ്റീവ് ട്രാൻസ്ഫർ സംഭവിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഡൊമെയ്നുകളുടെ ഡാറ്റ വിതരണങ്ങൾ സമാനമായ സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കലിലൂടെ കണ്ടെത്തിയ സവിശേഷത ഉപസ്ഥലത്ത് പഠനത്തിലൂടെ. പുതിയ ഡൊമെയ്നിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ പരിമിതമാകുമ്പോൾ, ആ പുതിയ ഡൊമെയ്നിനുള്ള ആട്രിബ്യൂട്ട് മോഡലുകൾ ഒരു സഹായ ഡൊമെയ്നിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് (അഡാപ്റ്റീവ് എസ്വിഎം വഴി) ക്രമീകരിക്കുന്നത് ആട്രിബ്യൂട്ട് പ്രവചനത്തിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
01094798b20e96e1d029d6874577167f2214c7b6 | വേഗതയേറിയ ഒരേസമയം ഹാഷ് പട്ടികകൾ കൂടുതൽ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു നിർമാണ ബ്ലോക്കാണ്, കാരണം ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ കോറുകളും ത്രെഡുകളും ഉള്ള സിസ്റ്റങ്ങളെ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു. ഈ പേപ്പർ ഒന്നിലധികം വായനക്കാരെയും എഴുത്തുകാരെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട്, മെമ്മറി കാര്യക്ഷമമായ ഒരേസമയം ഹാഷ് ടേബിളിന്റെ രൂപകൽപ്പന, നടപ്പാക്കൽ, വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അൽഗോരിതം പുനർനിർമ്മാണത്തിലൂടെ നിർണായക വിഭാഗ ദൈർഘ്യം കുറയ്ക്കുക, ഇന്റർപ്രോസസ്സർ കോഹെറൻസ് ട്രാഫിക് കുറയ്ക്കുക തുടങ്ങിയ സിസ്റ്റം ലെവൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾക്ക് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ശ്രദ്ധ നൽകുന്നതിലൂടെയാണ് ഡിസൈൻ ഉയരുന്നത്. ഈ എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെ ആർക്കിടെക്ചറൽ അടിസ്ഥാനത്തിന്റെ ഭാഗമായി, ഈ നിർണായക കെട്ടിട ബ്ലോക്കിനായി ഇന്റലിന്റെ സമീപകാല ഹാർഡ്വെയർ ട്രാൻസാക്ഷണൽ മെമ്മറി (എച്ച്ടിഎം) പിന്തുണ സ്വീകരിക്കുന്നതിൽ ഞങ്ങളുടെ അനുഭവവും ഫലങ്ങളും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. നിലവിലുള്ള ഡേറ്റാ ഘടനകളില് ഒരു പരുക്കൻ ലോക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ഒരേസമയം ആക്സസ് അനുവദിക്കുന്നത് കൂടുതൽ ത്രെഡുകളുള്ള മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനം കുറയ്ക്കുന്നു. എച്ച്.ടി.എം ഈ കുറവ് കുറച്ചെങ്കിലും കുറയ്ക്കുമെങ്കിലും അത് ഇല്ലാതാക്കുന്നില്ല. ഉയർന്ന പ്രകടനം നേടുന്നതിന് എച്ച്ടിഎമ്മിനും ഫൈൻ ഗ്രെയിൻ ലോക്കിംഗിനുള്ള ഡിസൈനുകൾക്കും ഗുണം ചെയ്യുന്ന അൽഗോരിതം ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ആവശ്യമാണ്. നമ്മുടെ പുതിയ ഹാഷ് ടേബിൾ ഡിസൈൻ --ഒപ്റ്റിമസ്റ്റിക് കാക്കു ഹാഷിംഗിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്-- എഴുതാനുള്ള കനത്ത വർക്ക്ലോഡുകൾക്കായി 2.5 മടങ്ങ് വരെ മറ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഒരേസമയം ഹാഷ് ടേബിളുകളെ മറികടക്കുന്നു, ചെറിയ കീ-വാല്യു ഇനങ്ങൾക്ക് മെമ്മറി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ പോലും. 16 കോർ മെഷീനിൽ, ഞങ്ങളുടെ ഹാഷ് ടേബിൾ സെക്കന്റിൽ 40 ദശലക്ഷം ഇൻസേർട്ട് ചെയ്യുകയും 70 ദശലക്ഷത്തിലധികം ലുക്ക്അപ്പ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. |
5685a394b25fcb27b6ad91f7325f2e60a9892e2a | ഗ്രാഫ് പോലുള്ള ഘടനയുള്ള ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകളുടെ പരിമിതികൾ മറികടക്കാൻ ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകൾ (ജിഡിബി) അടുത്തിടെ ഉയർന്നുവന്നു. ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകളിലെ അന്വേഷണങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മിക്ക സാങ്കേതിക വിദ്യകളും പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകളിലും വിതരണ സംവിധാനങ്ങളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രാഫ് സിദ്ധാന്തത്തിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകളിലെ അവയുടെ പുനരുപയോഗം, ചലനാത്മക ഘടന, പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ, ഡാറ്റാ ബന്ധങ്ങളിലേക്ക് കാര്യക്ഷമമായി പ്രവേശിക്കാനുള്ള കഴിവ് എന്നിവ പോലുള്ള ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകളുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ പരിപാലിക്കേണ്ടതാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസുകളിലെ അന്വേഷണ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ഗ്രാഫ് പോലുള്ള ഡാറ്റയുടെ അന്വേഷണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി അവർ അവതരിപ്പിച്ച സവിശേഷതകളിലാണ് ഞങ്ങൾ പ്രത്യേകമായി ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. |
0541d5338adc48276b3b8cd3a141d799e2d40150 | മാപ്പ് റിഡ്യൂസ് എന്നത് പ്രോഗ്രാമിംഗ് മോഡലും വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുമുള്ള അനുബന്ധ നടപ്പാക്കലും ആണ്, ഇത് വിവിധതരം യഥാർത്ഥ ലോക ജോലികൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു മാപ്പിന്റെയും ഒരു റിഡുഡ് ഫംഗ്ഷന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ കണക്കുകൂട്ടൽ വ്യക്തമാക്കുന്നു, കൂടാതെ അടിസ്ഥാന റൺടൈം സിസ്റ്റം യാന്ത്രികമായി വലിയ തോതിലുള്ള മെഷീനുകളുടെ ക്ലസ്റ്ററുകളിലുടനീളം കണക്കുകൂട്ടൽ സമാന്തരമാക്കുന്നു, മെഷീൻ പരാജയങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ നെറ്റ്വർക്കും ഡിസ്കുകളും കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ-ഇന്റർ-കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുന്നു. പ്രോഗ്രാമർമാർക്ക് ഈ സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്: കഴിഞ്ഞ നാലു വർഷത്തിനിടയിൽ പതിനായിരത്തിലധികം വ്യത്യസ്ത മാപ്പ് റീഡ്യൂസ് പ്രോഗ്രാമുകൾ ഗൂഗിളിൽ ആന്തരികമായി നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ പ്രതിദിനം ഗൂഗിളിന്റെ ക്ലസ്റ്ററുകളിൽ ശരാശരി നൂറായിരം മാപ്പ് റീഡ്യൂസ് ജോലികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു, പ്രതിദിനം ഇരുപതിലധികം പെറ്റാബൈറ്റ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. |
683c8f5c60916751bb23f159c86c1f2d4170e43f | |
3a116f2ae10a979c18787245933cb9f984569599 | വയർലെസ് സെൻസർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (WSNs) വിവിധതരം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഫലപ്രദമായ ഒരു പരിഹാരമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത WSN വാസ്തുവിദ്യകളിൽ മിക്കതും ഒരു സെൻസിംഗ് ഏരിയയിൽ സാന്ദ്രതയുള്ള സ്റ്റാറ്റിക് നോഡുകളാണ്. അടുത്തിടെ, മൊബൈൽ ഘടകങ്ങളെ (എംഇ) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിരവധി ഡബ്ല്യുഎസ്എൻ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടു. ഡബ്ല്യുഎസ്എനുകളിലെ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിന്റെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് അവരിൽ ഭൂരിഭാഗവും മൊബിലിറ്റി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ നാം ആദ്യം എംഇകളുമായി ഡബ്ല്യുഎസ്എൻ നിർവചിക്കുകയും എംഇകളുടെ പങ്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവരുടെ വാസ്തുവിദ്യകളുടെ സമഗ്രമായ വർഗ്ഗീകരണം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. അത്തരത്തിലുള്ള സാഹചര്യങ്ങളില് ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രക്രിയയുടെ ഒരു അവലോകനം നാം ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ വിഷയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പ്രസക്തമായ സാഹിത്യത്തെക്കുറിച്ച് നാം ഒരു സമഗ്രമായ അവലോകനം നൽകുന്നു. അവസാനമായി, അടിസ്ഥാനപരമായ സമീപനങ്ങളും പരിഹാരങ്ങളും, തുറന്നിരിക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങളുടെ സൂചനകളും ഭാവി ഗവേഷണ ദിശകളും ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. |
e7b50e3f56e21fd2a5eb34923d427a0bc6dd8905 | മൈക്രോവേവ് ഫിൽട്ടറുകൾക്കുള്ള കൂപ്പിംഗ് മാട്രിക്സുകളുടെ സമന്വയത്തിനുള്ള ഒരു പുതിയ സമീപനം ഈ പേപ്പറിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒന്നിൽ കൂടുതൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ ഒരു നെറ്റ്വർക്കിനായി സാധ്യമായ എല്ലാ കൂപ്പിംഗ് മാട്രിക്സ് പരിഹാരങ്ങളും ഇത് പൂർണ്ണമായി കണ്ടെത്തുമെന്നതിനാൽ പുതിയ സമീപനം കൂപ്പിംഗ് മാട്രിക്സ് സമന്വയത്തിനുള്ള നിലവിലുള്ള നേരിട്ടുള്ള ആൻഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികളേക്കാൾ ഒരു മുന്നേറ്റത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഇത് മൈക്രോവേവ് ഫിൽട്ടർ നിർമ്മിക്കാന് ഉദ്ദേശിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യയ്ക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ കൂപ്പിംഗ് മൂല്യങ്ങളുടെ കൂട്ടം, റിസോണേറ്റർ ഫ്രീക്വൻസി ഓഫ്സെറ്റുകൾ, പരാന്നഭോജികൾക്കുള്ള കൂപ്പിംഗ് ടോളറൻസ് മുതലായവ തിരഞ്ഞെടുക്കാന് സഹായിക്കുന്നു. ഈ രീതി പ്രയോഗിക്കുന്നതിന്റെ തെളിവായി, പുതുതായി അവതരിപ്പിച്ച എക്സ്റ്റൻഡ് ബോക്സ് (EB) കപ്ലിംഗ് മാട്രിക്സ് കോൺഫിഗറേഷന്റെ കേസ് എടുക്കുന്നു. EB ഒരു പുതിയ തരം ഫിൽട്ടർ കോൺഫിഗറേഷനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, അതിൽ നിരവധി പ്രധാന ഗുണങ്ങളുണ്ട്, അവയിലൊന്ന് ഓരോ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ഫിൽട്ടറിംഗ് ഫംഗ്ഷനും ഒന്നിലധികം കപ്ലിംഗ് മാട്രിക്സ് പരിഹാരങ്ങളുടെ നിലനിൽപ്പാണ്, ഉദാഹരണത്തിന് 8 ഡിഗ്രി കേസുകൾക്ക് 16. ഈ കേസ് ഒരു ഉദാഹരണമായി എടുക്കുന്നത് സിന്തസിസ് രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നത് കാണിക്കുന്നു - ഡ്യുവൽ മോഡ് നിർവ്വഹണത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു പരിഹാരം ലഭിക്കുന്നു, ചില കൂപ്പിളുകൾ അവഗണിക്കപ്പെടാൻ പര്യാപ്തമല്ല. സൂചിക പദങ്ങൾ - കൂപ്പിംഗ് മാട്രിക്സ്, ഫിൽട്ടർ സിന്തസിസ്, ഗ്രോബ്നർ അടിസ്ഥാനം, വിപരീത സ്വഭാവം, ഒന്നിലധികം പരിഹാരങ്ങൾ. |
a6f1dfcc44277d4cfd8507284d994c9283dc3a2f | ഒരു വ്യക്തിയുടെ തല കണ്ടുപിടിക്കാനും പിന്തുടരാനും കഴിയുന്ന ഒരു തത്സമയ കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനം ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, പിന്നീട് മുഖത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ അറിയപ്പെടുന്ന വ്യക്തികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് ആ വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയുന്നു. ഈ സിസ്റ്റത്തിൽ സ്വീകരിച്ച കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സമീപനം ഫിസിയോളജിയും ഇൻഫർമേഷൻ തിയറിയും, അതുപോലെ തന്നെ തത്സമയ പ്രകടനത്തിന്റെയും കൃത്യതയുടെയും പ്രായോഗിക ആവശ്യകതകളാൽ പ്രചോദിതമാണ്. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം ഒരു ത്രിമാന ജ്യാമിതീയ വീണ്ടെടുക്കൽ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിനുപകരം, അന്തർലീനമായി രണ്ട്-ഡൈമൻഷണൽ (2-ഡി) തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നമായിട്ടാണ് ഞങ്ങളുടെ സമീപനം പരിഗണിക്കുന്നത്, മുഖങ്ങൾ സാധാരണയായി നേരെയായിരിക്കുമെന്നതും അതിനാൽ ഒരു ചെറിയ കൂട്ടം 2-ഡി സ്വഭാവ കാഴ്ചകളാൽ വിവരിക്കപ്പെടാമെന്നതും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. അറിയപ്പെടുന്ന മുഖങ്ങളുടെ ചിത്രങ്ങളിലെ പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ഫീച്ചർ സ്പേസിലേക്ക് മുഖങ്ങളുടെ ചിത്രങ്ങൾ പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയാണ് ഈ സംവിധാനം പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. മുഖങ്ങളുടെ കൂട്ടത്തിന്റെ സ്വയ വെക്ടറുകൾ (പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ) ആയതിനാൽ അവയെ "eigenfaces" എന്ന് വിളിക്കുന്നു; കണ്ണുകൾ, ചെവികൾ, മൂക്ക് തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകളുമായി അവ യോജിക്കുന്നില്ല. പ്രൊജക്ഷൻ പ്രവർത്തനം ഒരു വ്യക്തിഗത മുഖത്തെ സ്വീകാര്യമായ മുഖത്തിന്റെ സവിശേഷതകളുടെ ഭാരം കൂട്ടുന്നതിലൂടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളാക്കുന്നു, അതിനാൽ ഒരു പ്രത്യേക മുഖത്തെ തിരിച്ചറിയാൻ ഈ ഭാരങ്ങൾ അറിയപ്പെടുന്ന വ്യക്തികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ. നമ്മുടെ സമീപനത്തിന്റെ ചില പ്രത്യേക ഗുണങ്ങള് , അത് പഠിക്കാനുള്ള കഴിവ് നല് കുന്നു, പിന്നീട് പുതിയ മുഖങ്ങളെ നിരീക്ഷണമില്ലാത്ത വിധത്തില് തിരിച്ചറിയുന്നു, കൂടാതെ ഒരു ന്യൂറല് നെറ്റ്വർക്ക് വാസ്തുവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാന് എളുപ്പവുമാണ്. |
b217788dd6d274ad391ee950e6f6a34033bd2fc7 | മൾട്ടി ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ, ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ക്ലാസിഫയർ ആയി പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ബേസ് ഒപ്റ്റിമൽ ഡിസ്ക്രിമിറന്റ് ഫംഗ്ഷനെ സമീപിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. രണ്ട് ക്ലാസ് പ്രശ്നത്തിനും ഒന്നിലധികം ക്ലാസുകൾക്കും ഫലം തെളിയിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. മൾട്ടി ലെയർ പെർസെപ്ട്രോണിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പരിശീലനം ലഭിക്കുന്ന ക്ലാസുകളുടെ ആസ്പദമായ പ്രോബബിലിറ്റി ഫംഗ്ഷനുകളെ ഏകദേശമായി കാണിക്കുന്നു. ഈ തെളിവ് ഏത് തരത്തിലുള്ള ലെയറുകളിലും ഏത് തരത്തിലുള്ള യൂണിറ്റ് ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനിലും, ലീനിയർ അല്ലെങ്കിൽ നോൺ-ലീനിയർ എന്നിവയ്ക്ക് ബാധകമാണ്. |
647cb3825baecb6fab8b098166d5a446f7711f9b | അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പഠിക്കുന്ന ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ, വീഡിയോ എന്നിവ പോലുള്ള ഉയർന്ന അളവിലുള്ള നിരീക്ഷണങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ സമീപ വർഷങ്ങളിൽ കാണിച്ചു. ഈ കൃതിയിൽ, ലക്ഷ്യ-ദിശയിലുള്ള വിഷ്വൽ പ്ലാനുകൾ എങ്ങനെ സങ്കൽപ്പിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു - നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒരു വിശ്വസനീയമായ ശ്രേണി, അത് ഒരു ചലനാത്മക സംവിധാനത്തെ അതിന്റെ നിലവിലെ കോൺഫിഗറേഷനിൽ നിന്ന് ആവശ്യമുള്ള ലക്ഷ്യ അവസ്ഥയിലേക്ക് മാറ്റുന്നു, അത് പിന്നീട് നിയന്ത്രണത്തിനുള്ള ഒരു റഫറൻസ് ട്രാജെക്ടറിയായി ഉപയോഗിക്കാം. ചിത്രങ്ങള് പോലുള്ള ഉയര് ന്ന അളവിലുള്ള നിരീക്ഷണങ്ങളുള്ള സംവിധാനങ്ങളില് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് പ്രതിനിധാന പഠനവും ആസൂത്രണവും സ്വാഭാവികമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സമീപനം നിര് മ്ദ്ദേശിക്കുന്നു. നമ്മുടെ ചട്ടക്കൂട് തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ പഠിക്കുന്നു, അവിടെ ജനറേറ്റീവ് പ്രക്രിയ ഒരു താഴ്ന്ന അളവിലുള്ള ആസൂത്രണ മോഡലിലേക്കുള്ള ഒരു പരിവർത്തനത്തിലൂടെയും അധിക ശബ്ദത്തിലൂടെയും ഉത്തേജിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. സൃഷ്ടിച്ച നിരീക്ഷണങ്ങളും ആസൂത്രണ മാതൃകയിലെ പരിവർത്തനവും തമ്മിലുള്ള പരസ്പര വിവരങ്ങൾ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റയുടെ കാരണ സ്വഭാവം നന്നായി വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു താഴ്ന്ന അളവിലുള്ള പ്രാതിനിധ്യം ഞങ്ങൾ നേടുന്നു. കാര്യക്ഷമമായ ആസൂത്രണ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ആസൂത്രണ മാതൃകയെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു, കൂടാതെ അത്തരം നിരവധി മാതൃകകൾ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഒരു വിഷ്വൽ പ്ലാൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്, നിലവിലുള്ളതും ലക്ഷ്യവുമായ നിരീക്ഷണങ്ങൾ ആസൂത്രണ മാതൃകയിലെ അവയുടെ സംസ്ഥാനങ്ങളിലേക്ക് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഒരു ട്രാജക്ടറി ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് ട്രാജക്ടറി നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണിയിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കയർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വിഷ്വൽ പ്ലാനുകൾ സങ്കൽപ്പിച്ച് ഞങ്ങളുടെ രീതി ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു3. |
a63b97291149bfed416aa9e56a21314069540a7b | ലക്ഷ്യം ശ്രദ്ധ കുറവ്/ഹൈപ്പർ ആക്റ്റിവിറ്റി ഡിസോർഡര് (എഡിഎച്ച്ഡി) ഉള്ള കുട്ടികളിലും കൌമാരക്കാരിലും ജോലി മെമ്മറി (ഡബ്ല്യുഎം) പ്രക്രിയകളിലെ കുറവുകളെക്കുറിച്ചുള്ള അനുഭവസാക്ഷ്യ തെളിവ് കണ്ടെത്തുക. ADHD ഉള്ള കുട്ടികള് ക്ക് WM വൈകല്യങ്ങള് ഉണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നതിനായി പര്യവേക്ഷണപരമായ മെറ്റാ അനലിറ്റിക് നടപടിക്രമങ്ങള് ഉപയോഗിച്ചു. 1997 മുതൽ 2003 ഡിസംബർ വരെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച 26 ഗവേഷണ പഠനങ്ങൾ (മുൻ അവലോകനത്തിനു ശേഷം) ഞങ്ങളുടെ ഉൾപ്പെടുത്തൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിച്ചു. വേര് ബല് മെഷീന് റെ അളവുകള് (വെര് ബല് , സ്പേഷ്യല്) ആവശ്യമായ പ്രോസസ്സിംഗ് (സംഭരണം അല്ലെങ്കിൽ സംഭരണം / കൈകാര്യം ചെയ്യല്) എന്നിവയുടെ തരം അനുസരിച്ച് തരം തിരിക്കപ്പെട്ടു. ഫലം ADHD ഉള്ള കുട്ടികള് ക്ക് WM യിലെ പല ഘടകങ്ങളിലും കുറവുകള് കാണിക്കുന്നു. സ്പേഷ്യൽ സ്റ്റോറേജിനുള്ള (പ്രഭാവ വലുപ്പം = 0. 85, ഐസി = 0. 62 - 1.08) സ്പേഷ്യൽ സെൻട്രൽ എക്സിക്യൂട്ടീവ് വുമിനുള്ള (പ്രഭാവ വലുപ്പം = 1. 06, വിശ്വാസ്യത ഇടവേള = 0. 72- 1. 39) മൊത്തത്തിലുള്ള ഇഫക്ട് വലുപ്പങ്ങൾ വാക്കാലുള്ള സംഭരണത്തിനും (പ്രഭാവ വലുപ്പം = 0. 47, വിശ്വാസ്യത ഇടവേള = 0. 36- 0. 59) വാക്കാലുള്ള സെൻട്രൽ എക്സിക്യൂട്ടീവ് വുമിനുള്ളതിനേക്കാളും വലുതാണ് (പ്രഭാവ വലുപ്പം = 0. 43, വിശ്വാസ്യത ഇടവേള = 0. 24- 0. 62). ADHD ഉള്ള കുട്ടികളില് WM വൈകല്യങ്ങള് തെളിയിക്കപ്പെട്ടത് ADHD യില് WM പ്രക്രിയകളെ ബാധിക്കുന്ന സമീപകാല സിദ്ധാന്ത മാതൃകകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. എഡിഎച്ച്ഡിയുടെ വൈകല്യങ്ങളുടെ സ്വഭാവവും, തീവ്രതയും, പ്രത്യേകതയും കൂടുതൽ വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുന്നതിന് ഭാവി ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്. |
49e77b981a0813460e2da2760ff72c522ae49871 | വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടാസ്ക്കുകളിൽ മറ്റ് സമീപനങ്ങളെ മറികടക്കാൻ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി കാര്യക്ഷമമായ പരിശീലന അൽഗോരിതങ്ങളും ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പരിശീലന ഘട്ടത്തിലെ അപൂർണതകൾ അവയെ എതിരാളികളുടെ സാമ്പിളുകൾക്ക് ഇരയാക്കുന്നു: ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ തെറ്റായി തരംതിരിക്കാനുള്ള ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ എതിരാളികൾ നിർമ്മിച്ച ഇൻപുട്ടുകൾ. ഈ കൃതിയില് , ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറല് നെറ്റ്വര്ക്കുകള് (ഡിഎന് എ) ക്ക് എതിരായ എതിരാളികളുടെ ഇടം ഔപചാരികമാക്കുകയും ഡിഎന് എകളുടെ ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും തമ്മിലുള്ള മാപ്പിംഗിനെ കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എതിരാളികളുടെ സാമ്പിളുകള് തയ്യാറാക്കാന് ഒരു പുതിയ തരം അല് ഗോരിതം അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിന് ഒരു പ്രയോഗം, നമ്മുടെ അൽഗോരിതം വിശ്വസനീയമായി മനുഷ്യ വിഷയങ്ങൾ ശരിയായി തരം തിരിച്ച സാമ്പിളുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കാൻ കഴിയും എന്നാൽ ഒരു ഡിഎൻഎൻ ഒരു 97% എതിരാളിത്ത വിജയ നിരക്ക് ഒരു പ്രത്യേക ടാർഗെറ്റിൽ തെറ്റായി തരംതിരിക്കപ്പെട്ട മാത്രം ശരാശരി 4.02% മാറ്റം വരുത്തി സാമ്പിൾ ഇൻപുട്ട് സവിശേഷതകൾ. അതിനുശേഷം, ഒരു കാഠിന്യം അളക്കൽ നിർവ്വചിച്ചുകൊണ്ട്, വ്യത്യസ്ത സാമ്പിൾ ക്ലാസുകളുടെ എതിരാളികളായ ആഘാതങ്ങളോടുള്ള പ്രതിരോധശേഷി വിലയിരുത്തുന്നു. അവസാനമായി, ഒരു നല്ല ഇൻപുട്ടും ടാർഗെറ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനും തമ്മിലുള്ള ദൂരത്തിന്റെ പ്രവചന അളവ് നിർവചിച്ചുകൊണ്ട് എതിർവശങ്ങളുള്ള സാമ്പിളുകൾക്കെതിരായ പ്രതിരോധങ്ങളെ രൂപപ്പെടുത്തുന്ന പ്രാഥമിക ജോലിയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു. |
3f52f57dcfdd1bb0514ff744f4fdaa986a325591 | ആപ്പിളിന്റെ മാക്ബുക്ക് ഫേംവെയർ സുരക്ഷയിൽ നിരവധി കുറവുകൾ ഉണ്ട്, ഇത് ഈ ലാപ്ടോപ്പുകളുടെ എസ്പിഐ ഫ്ലാഷ് ബൂട്ട് റോമിലേക്ക് വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത പരിഷ്കാരങ്ങൾ എഴുതാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ കഴിവ് ആപ്പിൾ മാക്ബുക്ക് ഉൽപ്പന്ന നിരയിലെ ജനപ്രിയമായ സ്ഥിരമായ ഫേംവെയർ റൂട്ട്കിറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ബൂട്ട്കിറ്റുകൾ എന്ന പുതിയ വിഭാഗത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. സ്റ്റെൽറ്റി ബൂട്ട് കിറ്റുകൾ സ്വയം കണ്ടെത്തുന്നതിൽ നിന്ന് മറയ്ക്കുകയും അവ നീക്കംചെയ്യാനുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ശ്രമങ്ങളെ തടയുകയും ചെയ്യും. ബൂട്ട് റോമിലെ ക്ഷുദ്രകരമായ പരിഷ്ക്കരണങ്ങൾക്ക് ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റം വീണ്ടും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുമ്പോഴും ഹാർഡ് ഡ്രൈവ് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമ്പോഴും അതിജീവിക്കാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, മറ്റ് തണ്ടർബോൾട്ട് ഉപകരണങ്ങളുടെ ഓപ്ഷൻ റോമുകളിൽ തന്നെ ഒരു പകർപ്പ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് എയർ-ഗാപ് സെക്യൂരിറ്റി പെരിമീറ്ററുകളിലൂടെ വൈറലായി വ്യാപിക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ്. ആപ്പിൾ ഈ വൈകല്യങ്ങളിൽ ചിലത് CVE 2014-4498 ന്റെ ഭാഗമായി പരിഹരിച്ചു, എന്നാൽ ഈ ക്ലാസ് ദുർബലതയ്ക്ക് എളുപ്പത്തിൽ പരിഹാരമില്ല, കാരണം ബൂട്ട് സമയത്ത് ഫേംവെയറിന്റെ ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്താൻ മാക്ബുക്കിന് വിശ്വസനീയമായ ഹാർഡ്വെയർ ഇല്ല. |
3b3acbf7cc2ec806e4177eac286a2ee22f6f7630 | ഈ പ്രബന്ധം സൂപ്പർ ബ്രോഡ്ബാൻഡ് ഡിജിറ്റൽ-ടു-അനലോഗ് (ഡി/എ) പരിവർത്തന ഉപവ്യവസ്ഥകൾക്കായി 110 ജിഗാഹെർട്സ്-നു മുകളിലുള്ള ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 2:1 അനലോഗ് മൾട്ടിപ്ലക്സർ (എഎമുക്സ്) അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പുതുതായി വികസിപ്പിച്ച $ \ pmb{0.25-\ mu \ mathrm{m}} $ -ഇമിറ്റർ-വീതി ഇൻപി ഡബിൾ ഹെറ്ററോജംഗ്ഷൻ ബൈപോളാർ ട്രാൻസിസ്റ്ററുകൾ (ഡിഎച്ച്ബിടി) ഉപയോഗിച്ചാണ് എഎമുക്സ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത് നിർമ്മിച്ചത്, അവയ്ക്ക് യഥാക്രമം 460 ഉം 480 ജിഗാഹെർട്സും ആണ്. ഡേറ്റാ-ഇൻപുട്ട് ലീനിയർ ബഫറുകൾ, ക്ലോക്ക്-ഇൻപുട്ട് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ബഫർ, ഒരു AMUX കോർ, ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ലീനിയർ ബഫർ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള അസംസ്കൃത കെട്ടിട ബ്ലോക്കുകൾ AMUX IC യിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഡേറ്റാ, ക്ലോക്ക് പാതകളുടെ അളവുകോലായ 3 ഡിബി ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് 110 ജിഗാഹെർട്സിനു മുകളിലാണ്. കൂടാതെ, 180 GS/s വരെ സമയ-ഡൊമെയ്ൻ വലിയ സിഗ്നൽ സാമ്പിൾ പ്രക്രിയകൾ ഇത് അളക്കുകയും നേടുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ AMUX ഉപയോഗിച്ച് 224-Gb/s (112-GBaud) നാലു തലത്തിലുള്ള പൾസ്-ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് മോഡുലേഷൻ (PAM4) സിഗ്നൽ വിജയകരമായി സൃഷ്ടിച്ചു. നമ്മുടെ അറിവില് , ഈ AMUX IC ന് ഏറ്റവും വലിയ ബാന്റ് വിഡ് ഡും, നേരത്തെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത മറ്റേതൊരു AMUX കളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോള് ഏറ്റവും വേഗതയേറിയ സാമ്പിൾ നിരക്കും ഉണ്ട്. |
4dd7721248c5489e25f46f7ab78c7d0229a596d4 | ഈ പ്രബന്ധം പൂർണ്ണമായും സംയോജിത RF ഊർജ്ജ സംഭരണ സംവിധാനത്തെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ സംവിധാനത്തിന് ഒരേ സമയം ബാഹ്യമായ ഡിസി ലോഡുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്ന കറന്റ് നൽകാനും അധിക ഔട്ട്പുട്ട് പവർ ഉള്ള കാലഘട്ടങ്ങളിൽ അധിക ഊർജ്ജം ബാഹ്യ കപ്പാസിറ്ററുകളിൽ സംഭരിക്കാനും കഴിയും. ഡിസൈൻ 0.18- $ \mu \text{m}$ CMOS സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ നിർമ്മിച്ചതാണ്, സജീവമായ ചിപ്പ് ഏരിയ 1.08 mm2 ആണ്. 66-157 nW ഉപയോഗിക്കുന്ന സംയോജിത എൽസി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ശൃംഖല, ഒരു RF റക്റ്റിഫയർ, ഒരു പവർ മാനേജ്മെന്റ് / കൺട്രോളർ യൂണിറ്റ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നിർദ്ദിഷ്ട സ്വയം ആരംഭിക്കുന്ന സംവിധാനം പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ആവശ്യമായ ക്ലോക്ക് ജനറേഷനും വോൾട്ടേജ് റഫറൻസ് സർക്യൂട്ടും ഒരേ ചിപ്പിൽ സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ആവശ്യമുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് പവർ നൽകാൻ കഴിയാത്ത കുറഞ്ഞ ഇൻപുട്ട് പവറിനായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഡ്യൂട്ടി സൈക്കിൾ കൺട്രോൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ലഭ്യമായ ഔട്ട്പുട്ട് പവറിന്റെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് RF റക്റ്റിഫയറിന്റെ ഘട്ടങ്ങളുടെ എണ്ണം പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഉയർന്ന ശേഷി ലഭ്യമാകുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു ബാഹ്യ ഊർജ്ജ സംഭരണ ഘടകം ചാർജ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു സെക്കൻഡറി പാത സജീവമാക്കുന്നു. അളന്ന RF ഇൻപുട്ട് പവർ സെൻസിറ്റിവിറ്റി -14.8 dBm ആണ് 1-V dc ഔട്ട്പുട്ടിൽ. |
7314be5cd836c8f06bd1ecab565b00b65259eac6 | വലിയ ഡോക്യുമെന്റ് ആർക്കൈവുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു കൂട്ടം അൽഗോരിതം പരിശോധിക്കുന്നു. |
f0eace9bfe72c2449f76461ad97c4042d2a7141b | ഈ കത്തില് W-ബാന്റ് എന്ന പുതിയ ആന്റിന-ഇന്-പാക്കേജ് സാങ്കേതിക വിദ്യയാണ് നിര് ദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഉയർന്ന മെക്കാനിക്കൽ കരുത്ത് നിലനിർത്തുന്നതിനായി ലോഹ പാക്കേജ് ഉപയോഗിക്കണമെന്ന പ്രത്യേക കേസ് പരിഹരിക്കുന്നതിനാണ് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. മൾട്ടി ലെയർ ലോ ടെമ്പറമർ കോഫയർഡ് സെറാമിക് (എൽടിസിസി) സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ ഗുണങ്ങള് ഉപയോഗപ്പെടുത്തി ആന്റിനയുടെ റേഡിയേഷൻ കാര്യക്ഷമത നിലനിര് ത്താം. അതേസമയം, ഉയർന്ന മെക്കാനിക്കൽ കരുത്തും ഷീൽഡിംഗ് പ്രകടനവും കൈവരിക്കുന്നു. എഐപിയുടെ ഒരു മാതൃക രൂപകല് പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ഈ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് സംയോജിത എല്.ടി.സി.സി ആന്റിന, കുറഞ്ഞ നഷ്ടമുള്ള ഫീഡർ, കോണാകൃതിയിലുള്ള കൊമ്പ് അപ്പെർച്ചർ ഉള്ള മെറ്റാലിക് പാക്കേജ് എന്നിവയാണ്. ഈ എല്.ടി.സി.സി. ഫീഡര് ലാമിനേറ്റഡ് വേവ്ഗൈഡിലൂടെയാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ആന്റിനയുടെ ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വിപുലീകരിക്കുന്നതിനായി എൽടിസിസിയിൽ അടക്കം ചെയ്ത ഒരു എൽഡബ്ല്യുജി അറ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വൈദ്യുതകാന്തിക (ഇ.എം.) സിമുലേഷനുകളും ആന്റിന പ്രകടനത്തിന്റെ അളവുകളും മുഴുവൻ ആവൃത്തി ശ്രേണിയിലും നന്നായി യോജിക്കുന്നു. 88 മുതൽ 98 GHz വരെയുള്ള 10 GHz വരെയുള്ള -10 dB ഇംപെഡൻസ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും 89 GHz വരെയുള്ള 12.3 dBi പീക്ക് ഗെയിനും ഈ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് കൈവരിക്കുന്നു. |
2077d0f30507d51a0d3bbec4957d55e817d66a59 | പ്രകൃതിദൃശ്യങ്ങളുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്ന, വിവിധ തരം യന്ത്ര ദർശന ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന, പൊതുവായ, പ്രകൃത്യാ പ്രകടനങ്ങളുള്ള ഇമേജ് പ്രിസറുകൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം പരമ്പരാഗത മാർകോവ് റാൻഡം ഫീൽഡ് (എംആർഎഫ്) മോഡലുകളെ വിപുലീകരിക്കുന്നു. നിരവധി ലീനിയർ ഫിൽട്ടർ പ്രതികരണങ്ങളുടെ നോൺ-ലീനിയർ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രൊഡക്റ്റ് ഓഫ് എക്സ്പെർട്ട്സ് ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് ഫീൽഡ് സാധ്യതകൾ മോഡൽ ചെയ്യുന്നു. മുൻകാല എംആർഎഫ് സമീപനങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ലീനിയർ ഫിൽട്ടറുകൾ ഉൾപ്പെടെ എല്ലാ പാരാമീറ്ററുകളും പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു. ഈ ഫീൽഡ് ഓഫ് എക്സ്പെർട്ട്സ് മോഡലിന്റെ കഴിവുകൾ രണ്ട് ഉദാഹരണ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലൂടെ ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, ഇമേജ് ഡെനോയിസിംഗ്, ഇമേജ് ഇൻ പെയിന്റിംഗ് എന്നിവ ലളിതവും ഏകദേശവുമായ നിഗമന സ്കീം ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഒരു പൊതുവായ ഇമേജ് ഡാറ്റാബേസിൽ പരിശീലനം ലഭിക്കുമ്പോൾ ഒരു പ്രത്യേക ആപ്ലിക്കേഷന് വേണ്ടിയുള്ളതല്ല, പ്രത്യേക സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായി മത്സരിക്കുന്നതും അതിനേക്കാൾ മികച്ചതുമായ ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നേടുന്നു. |
214658334c581f0d18b9a871928e91b6e4f83be7 | ഈ ആശയം സ്വിച്ച് കപ്പാസിറ്റർ ടോപ്പോളജിക്ക് സമാനമാണ്, അതിൽ ഒരു കപ്പാസിറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ കപ്പാസിറ്റർ ബാങ്കുകൾ ബാറ്ററിയുടെ സെല്ലുകളിലുടനീളം വോൾട്ടേജുകൾ സന്തുലിതമാക്കുന്നതിന് സ്വിച്ച് ചെയ്യുന്നു. ഒരു അടിസ്ഥാന ബാറ്ററി സെൽ മോഡലിൽ സെല്ലിന്റെ കപ്പാസിറ്റീവ് ഇഫക്റ്റ് കാരണം കപ്പാസിറ്റൻസി ഉൾപ്പെടുന്നു, ഈ കപ്പാസിറ്റീവ് ഇഫക്റ്റ് സെൽ ബാലൻസിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കാം. അതിനാൽ സ്വിച്ച് കപ്പാസിറ്റർ ടോപ്പോളജിയിൽ ഇക്വലൈസർ കപ്പാസിറ്ററുകൾ ഒഴിവാക്കാനും ബാറ്ററിയുടെ സെല്ലുകൾ പരസ്പരം സ്വിച്ചിംഗ് ചെയ്യാനും കഴിയും. ഇത് വേഗത്തിലുള്ള ഊർജ്ജ കൈമാറ്റം സാധ്യമാക്കുന്നു, അതിനാൽ വേഗത്തിലുള്ള സമനിലയ്ക്ക് കാരണമാകുന്നു. അധിക ഊര് ജ സംഭരണ ഘടകങ്ങള് , അധിക ഊര് ജ സംഭരണ ഘടകങ്ങള് , സർക്യൂട്ടുകളുടെ ചെലവ്, വോള്യം എന്നിവയില് കൂടുതല് ഊര് ജ സംഭരണ ഘടകങ്ങള് , അധിക ഊര് ജ സംഭരണ ഘടകങ്ങള് , കപ്പാസിറ്ററുകള് പോലുള്ള അധിക ഊര് ജ സംഭരണ ഘടകങ്ങള് എന്നിവയുടെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു. നിയന്ത്രണ അല് ഗോരിതം ലളിതമാക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ബാലൻസിങ് സർക്യൂട്ട് ആപ്ലിക്കേഷന് അനുസരിച്ച് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. ഈ ടോപ്പോളജി MATLAB/Simulink പരിതസ്ഥിതിയില് സിമുലേഷന് നടത്തി. സ്വിച്ച് കപ്പാസിറ്റര് ടോപ്പോളജിയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോള് ബാലന് സിംഗ് വേഗതയില് മികച്ച ഫലമാണ് ലഭിച്ചത്. ബാറ്ററികളുടെ ആയുസ്സ് വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ബാറ്ററികളിൽ നിന്ന് പരമാവധി പവർ എടുക്കാനും സെൽ ബാലൻസിംഗ് സർക്യൂട്ടുകൾ പ്രധാനമാണ്. ബാറ്ററി പാക്കറ്റുകളിലെ സെൽ ബാലൻസിംഗിനായി ധാരാളം പവർ ഇലക്ട്രോണിക്സ് ടോപ്പോളജി പരീക്ഷിച്ചു. സജീവ സെൽ ബാലൻസിംഗ് ടോപ്പോളജികൾ ഇൻഡക്ടർ-കാൻഡസേറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ ട്രാൻസ്ഫോർമർ-കാൻഡസേറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ സ്വിച്ച് കാൻഡസേറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ സ്വിച്ച് ഇൻഡക്ടർ എന്നിവയുടെ സംയോജനം പോലുള്ള energy ർജ്ജ സംഭരണ ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ബാറ്ററിയുടെ സെല്ലുകളിലുടനീളം വോൾട്ടേജുകൾ സന്തുലിതമാക്കുന്നതിന് ഉയർന്ന പ്രകടനം കാണിക്കുന്ന സെല്ലുകളിൽ നിന്ന് കുറഞ്ഞ പ്രകടനം കാണിക്കുന്ന സെല്ലുകളിലേക്ക് energy ർജ്ജം കൈമാറുന്നു. ഊര് ജ സംഭരണ ഘടകം ഉപയോഗിക്കാതെ സജീവമായ ഒരു ബാലൻസിംഗ് ടോപ്പോളജി ഈ പഠനത്തിൽ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. |
0c04909ed933469246defcf9aca2b71ae8e3f623 | ഈ പുസ്തകത്തിന്റെ രണ്ടാം പതിപ്പിലെ പ്രധാന മാറ്റം പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് റിട്രീവലിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു പുതിയ അധ്യായം ചേർക്കലാണ്. ഈ അധ്യായം ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നത്, വിവരശേഖരണത്തിലെ ഏറ്റവും രസകരവും സജീവവുമായ ഗവേഷണ മേഖലകളിലൊന്നാണ് ഇതെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. ഇനിയും പരിഹരിക്കപ്പെടാനിരിക്കുന്ന നിരവധി പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്. അതുകൊണ്ട് ഈ മേഖലയിലെ അറിവ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ പ്രത്യേക അധ്യായം സഹായകമാകുമെന്ന് ഞാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. മറ്റു അധ്യായങ്ങളെല്ലാം പരിഷ്കരിച്ചിരിക്കുന്നത് അവയുടെ വിഷയങ്ങളിലെ ഏറ്റവും പുതിയ കൃതികൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയാണ്. ഈ പുതിയ പതിപ്പ് തയ്യാറാക്കുന്നതില് ഞാന് ബ്രൂസ് ക്രോഫ്റ്റുമായി നടത്തിയ സംവാദത്തില് നിന്ന് പ്രയോജനം നേടിയിട്ടുണ്ട്. ഈ പുസ്തകത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കം വിവരശാസ്ത്ര (അല്ലെങ്കില് കമ്പ്യൂട്ടര്) ശാസ്ത്രത്തിലെ പുരോഗമന ബിരുദ വിദ്യാര് ഥികള് , ബിരുദാനന്തര ലൈബ്രറി ശാസ്ത്ര വിദ്യാര് ഥികള് , ഐ.ആര്. മേഖലയിലെ ഗവേഷകര് എന്നിവര് ക്ക് വേണ്ടിയാണ് . ചില അധ്യായങ്ങള് , പ്രത്യേകിച്ച് അധ്യായം 6 * , ലളിതമായ ഒരു അല്പം വിപുലമായ ഗണിതശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഉപയോഗം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആവശ്യമായ ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണങ്ങൾ ഇപ്പോൾ നിലവിലുള്ള നിരവധി ഗണിതശാസ്ത്ര പാഠങ്ങളിൽ നിന്ന് എളുപ്പത്തിൽ മാസ്റ്റർ ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഏത് സാഹചര്യത്തിലും, ഗണിതശാസ്ത്രം സംഭവിക്കുന്ന സ്ഥലങ്ങളിൽ റഫറൻസുകൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്. വിശദീകരണത്തിന്റെ വ്യക്തതയും പരാമർശങ്ങളുടെ സാന്ദ്രതയും തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥയുടെ പ്രശ്നത്തെ എനിക്ക് അഭിമുഖീകരിക്കേണ്ടി വന്നു. ഞാന് ഒരുപാട് പരാമര് ശങ്ങള് നല് കാന് പ്രേരിപ്പിക്കപ്പെട്ടു. പക്ഷേ അവയില് നിന്നും ടെക്സ്റ്റ് തുടര് ച്ച ഇല്ലാതാകുമെന്ന് ഞാന് ഭയപ്പെട്ടു. വിവര ശാസ്ത്ര സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ വാർഷിക അവലോകനവുമായി മത്സരിക്കാതെ മധ്യനിരയിലുള്ള ഒരു കോഴ്സ് നയിക്കാന് ഞാന് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ട്. സാധാരണയായി, പുസ്തകമോ ആനുകാലികമോ പോലുള്ള എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമായ രൂപത്തിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച കൃതികൾ മാത്രമേ ഉദ്ധരിക്കാവൂ. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഐ.ആർ.യിലെ രസകരമായ ജോലികളിൽ മിക്കതും സാങ്കേതിക റിപ്പോർട്ടുകളിലും പി.എച്ച്.ഡി. തീസിസുകളിലും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കോർണെലിലെ സ്മാർട്ട് സിസ്റ്റത്തിൽ ചെയ്ത മിക്ക ജോലികളും റിപ്പോർട്ടുകളിൽ മാത്രമേ ലഭ്യമാകൂ. ഭാഗ്യവശാൽ ഇവയില് പലതും നാഷണല് ടെക്നിക്കല് ഇന്റര് ഫറന് സ്മെന്റ് സര് വീസ് (യു.എസ്.) വഴിയും യൂണിവേഴ്സിറ്റി മൈക്രോഫിലിംസ് (യുകെ) വഴിയും ലഭ്യമാണ്. ഈ സ്രോതസ്സുകളുടെ ഉപയോഗം ഞാന് ഒഴിവാക്കിയിട്ടില്ല. അതേ വസ്തുക്കൾ വേറെ ഏതെങ്കിലും രൂപത്തില് കൂടുതല് എളുപ്പത്തില് ലഭ്യമാണെങ്കില് ഞാന് അത് ഉപയോഗിക്കാന് ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു. എന്നെ സഹായിച്ച നിരവധി വ്യക്തികളോടും സ്ഥാപനങ്ങളോടും എനിക്ക് വലിയ കടപ്പാടുണ്ട്. ഈ പുസ്തകത്തിലെ പല ആശയങ്ങളുടെയും ഉത്തരവാദിത്തം അവരുടേതാണെന്ന് ആദ്യം പറയട്ടെ. പക്ഷേ ഉത്തരവാദിത്തം എനിക്കായിരിക്കണമെന്ന് ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. എന്റെ ഏറ്റവും വലിയ കടപ്പാട് കാരെന് സ്പാര് ക്ക് ജോണ് സിനോടാണ്, അദ്ദേഹം എന്നെ പഠിപ്പിച്ചു വിവരങ്ങള് ശാസ്ത്രീയമായി പരീക്ഷണമായി കണ്ടെത്താന് . നിക്ക് ജാർഡിനും റോബിനും ... |
3cfbb77e5a0e24772cfdb2eb3d4f35dead54b118 | സന്ദർഭ-പ്രതികൂല മോഡലുകൾ (കൂടുതൽ സാധാരണയായി എംബെഡ്ഡിംഗ്സ് അഥവാ ന്യൂറൽ ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്നു) വിതരണ സെമാന്റിക്സ് ബ്ലോക്കിലെ പുതിയ കുട്ടികൾ ആണ്. ഈ മോഡലുകളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള buzz ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, സാഹിത്യത്തിൽ ഇപ്പോഴും പ്രവചന മോഡലുകളെ ക്ലാസിക്, കൌണ്ട്-വെക്റ്റർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിതരണ സെമാന്റിക് സമീപനങ്ങളുമായി വ്യവസ്ഥാപിതമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നില്ല. ഈ പേപ്പറിൽ, ഞങ്ങൾ അത്തരം വിപുലമായ വിലയിരുത്തൽ നടത്തുന്നു, ലെക്സിക്കൽ സെമാന്റിക്സ് ടാസ്ക്കുകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണിയിലും നിരവധി പാരാമീറ്റർ ക്രമീകരണങ്ങളിലും. നമ്മുടെ തന്നെ ആശ്ചര്യത്തിന്, ഈ ആവേശം തികച്ചും ന്യായീകരിക്കപ്പെട്ടതാണെന്ന് ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, കാരണം സന്ദർഭ-പ്രതികൂല മോഡലുകൾ അവരുടെ എണ്ണം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എതിരാളികളെതിരെ സമഗ്രവും ഗംഭീരവുമായ വിജയം നേടുന്നു. |
9ec20b90593695e0f5a343dade71eace4a5145de | 1 വിദ്യാര് ത്ഥി, ഡിപാര് ട്ട്മെന്റ് മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ഗവേഷണത്തിനുള്ള ഒരു പുതിയ മേഖലയായി ആഴത്തിലുള്ള പഠനം നിലവിൽ വന്നിരിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ പഠിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ പരിഹരിക്കാനും കഴിവുള്ള ഒരു മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം പോലെ പ്രവർത്തിക്കുകയെന്നതാണ് ഇതിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഈ കഴിവ് കാരണം, ടെക്സ്റ്റ്, ശബ്ദം, ഇമേജുകൾ തുടങ്ങിയ വിവിധ മേഖലകളിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രകൃതിഭാഷാ പ്രക്രിയയെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതികൾ സ്വാധീനിക്കാൻ തുടങ്ങി. പ്രകൃതിഭാഷാ സംസ്കരണത്തിലെ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ സമീപകാല സംഭവവികാസങ്ങളും പ്രയോഗങ്ങളും ഈ ഗവേഷണ പ്രബന്ധം ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. |
cc13fde0a91f4d618e6af66b49690702906316ae | കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ക്ലൌഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെയും ബിഗ് ഡേറ്റയുടെയും കാലഘട്ടം സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു, ഇത് പരമ്പരാഗത തീരുമാനങ്ങളുടെ വൃക്ഷ അൽഗോരിതങ്ങളെ വെല്ലുവിളിക്കുന്നു. ഒന്നാമതായി, ഡേറ്റാസെറ്റിന്റെ വലിപ്പം വളരെ വലുതാകുമ്പോൾ, ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷം നിർമ്മിക്കാനുള്ള പ്രക്രിയ വളരെ സമയമെടുക്കുന്നതായിരിക്കും. രണ്ടാമതായി, ഡാറ്റയ്ക്ക് മെമ്മറിയിൽ ഇനി പാകമാകാത്തതിനാൽ, ചില കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ബാഹ്യ സംഭരണത്തിലേക്ക് നീക്കേണ്ടിവരും, അതിനാൽ I / O ചെലവ് വർദ്ധിക്കുന്നു. ഇതിനായി, MapReduce പ്രോഗ്രാമിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സാധാരണ തീരുമാന ട്രീ അൽഗോരിതം, C4.5 നടപ്പിലാക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, പരമ്പരാഗത അൽഗോരിതം മാപ്പ് ആൻഡ് റിഡ്യൂസ് നടപടിക്രമങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പരയായി മാറ്റുന്നു. കൂടാതെ, ആശയവിനിമയ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനായി ചില ഡേറ്റാ ഘടനകൾ രൂപകല് പിക്കുന്നു. കൂടാതെ, വൻതോതിലുള്ള ഡേറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഞങ്ങൾ വിപുലമായ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നു. ഫലങ്ങള് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് നമ്മുടെ അല് ഗോരിതം സമയ കാര്യക്ഷമതയും സ്കേലബിളിറ്റിയും പ്രദര് ശിപ്പിക്കുന്നു എന്നാണ്. |
d73a71fa24b582accb934a9c2308567376ff396d | 3 ഡി നഗര ആസൂത്രണം, പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണം, അടിസ്ഥാന സൌകര്യങ്ങളുടെ നടത്തിപ്പ്, ആദ്യകാല മുന്നറിയിപ്പ്, ദുരന്ത നിവാരണവും പ്രതികരണവും തുടങ്ങിയ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രയോഗങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് 3 ഡി ജിയോ ഡാറ്റാബേസ് ഗവേഷണം ഒരു വാഗ്ദാന മേഖലയാണ്. മനുഷ്യരുടെ പ്രവര് ത്തനങ്ങളും ജിയോഫിസിക്കൽ പ്രതിഭാസങ്ങളും വിവരിക്കുന്ന വലിയ ജിയോ റഫറൻസ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ മാതൃക, വിശകലനം, മാനേജ്മെന്റ്, സംയോജനം എന്നിവയ്ക്ക് പിന്തുണ നല് കുന്നതിനായി ഈ മേഖലകളില് ജിഐഎസ് സയന് സിലും അനുബന്ധ മേഖലകളിലും അന്തര് ജ്ഞാനശാഖാ ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്. ജിയോ ഡാറ്റാബേസുകൾ 2 ഡി മാപ്പുകൾ, 3 ഡി ജിയോ സയന്റിഫിക് മോഡലുകൾ, മറ്റ് ജിയോ റഫറൻസഡ് ഡാറ്റ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളായി പ്രവർത്തിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും നിലവിലുള്ള ജിയോ ഡാറ്റാബേസുകള് മതിയായ 3 ഡി ഡാറ്റാ മോഡലിംഗ്, ഡാറ്റാ കൈകാര്യം ചെയ്യല് സാങ്കേതിക വിദ്യകള് എന്നിവ ലഭ്യമാക്കുന്നില്ല. ഉപരിതല വോള്യ മോഡലുകള് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി പുതിയ 3D ജിയോ ഡാറ്റാബേസുകള് ആവശ്യമായി വരുന്നു. ജിയോ ഡാറ്റാബേസ് ഗവേഷണത്തിന്റെ 25 വർഷത്തെ ചരിത്രം ഈ ലേഖനം ആദ്യം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ മോഡലിംഗ്, സ്റ്റാൻഡേർഡ്, ജിയോ ഡാറ്റയുടെ സൂചിക എന്നിവ വിശദമായി ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ത്രീഡി ജിയോ ഡേറ്റാബേസുകളുടെ വികസനത്തിന് പുതിയ ദിശകൾ കണ്ടെത്തുകയും അന്തർ ശാഖാ ഗവേഷണത്തിന് പുതിയ മേഖലകൾ തുറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആദ്യകാല മുന്നറിയിപ്പും അടിയന്തര പ്രതികരണവും എന്നീ മേഖലകളിലെ രണ്ട് സാഹചര്യങ്ങൾ മനുഷ്യന്റെയും ജിയോഫിസിക്കൽ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെയും സംയോജിത മാനേജ്മെന്റിനെ തെളിയിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനം തുറന്ന ഗവേഷണ പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വിമർശനാത്മക വീക്ഷണത്തോടെയാണ് അവസാനിക്കുന്നത്. & 2011 എൽസെവിയർ ലിമിറ്റഡ് എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. |
dce7a0550b4d63f6fe2e6908073ce0ce63626b0c | റോബോട്ടിക്സിനും കൃത്രിമബുദ്ധിക്കും കീഴിൽ നാം ഓട്ടോമേഷന്റെ പാതയിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുമ്പോൾ, നമ്മുടെ ഉപകരണങ്ങൾ നമ്മിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്, നാം കൂടുതൽ കൂടുതൽ നൈതികമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. എന്നാൽ നൈതികമായ തീരുമാനമെടുക്കൽ യാന്ത്രികമാക്കുന്നത് എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഡിസൈനർമാർക്കും പുതിയ ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു, അവർ ആ ചുമതല എങ്ങനെ നിർവഹിക്കണമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് തീരുമാനമെടുക്കേണ്ടിവരും. ഉദാഹരണത്തിന്, ചില ധാർമിക തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ധാർമിക കേസുകളാണ്, അത് സ്വതന്ത്രതയെയും അറിവോടെയുള്ള സമ്മതത്തെയും ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള സ്ഥാപിത മാനദണ്ഡങ്ങളെ മാനിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഇൻപുട്ട് ആവശ്യമാണ്. ഈ വിഷയവും മറ്റ് ധാർമ്മിക പരിഗണനകളും ഈ ലേഖകൻ പരിഗണിക്കുന്നുണ്ട്. ഡിസൈൻ റൂമിൽ കണക്കിലെടുക്കേണ്ട ചില പൊതുവായ ധാർമ്മിക ആവശ്യകതകൾ അദ്ദേഹം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, കൂടാതെ എഞ്ചിനീയർമാരെ, ഡിസൈനർമാരെ, നൈതിക വിദഗ്ധരെ, നയനിർമ്മാതാക്കളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഡിസൈൻ പ്രക്രിയയിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഡിസൈൻ ഉപകരണം അദ്ദേഹം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു. ചിലതരം ധാർമ്മിക തീരുമാനമെടുക്കൽ എങ്ങനെ യാന്ത്രികമാക്കാം എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ. |
ab19cbea5c61536b616cfa7654cf01bf0621b83f | |
102153467f27d43dd1db8a973846d3ac10ffdc3c | ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഏറ്റവും വേഗത്തില് വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന പ്രയോഗ മേഖലകളിലൊന്നാണ് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം. ഹൃദയ രോഗങ്ങള് പോലുള്ള വിട്ടുമാറാത്ത രോഗങ്ങളുള്ള രോഗികളുടെ ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണം സാധ്യമാക്കുന്നതിന് ഐഒടി ഉപകരണങ്ങള് ഉപയോഗിക്കാം. ഈ പേപ്പറിൽ നാം ഹൃദയമിടിപ്പ് രോഗനിർണയത്തിനായി ഇസിജി വിശകലനത്തിനും വർഗ്ഗീകരണത്തിനും ഒരു അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുകയും അത് ഐഒടി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എംബഡഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ അല് ഗോരിതം 24 മണിക്കൂറും രോഗിയെ നിരീക്ഷിക്കാന് അനുയോജ്യമായ ഒരു ധരിക്കാവുന്ന ഇ.സി.ജി ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഉപകരണത്തിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശമാണ്. ഇസിജി വിശകലനത്തിനായി ഡിസ്ക്രീറ്റ് വേവ്ലെറ്റ് ട്രാൻസ്ഫോർമും (ഡിഡബ്ല്യുടി) ഒരു സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീൻ (എസ്വിഎം) ക്ലാസിഫയറും ഉപയോഗിക്കുന്നു. 18 വലിപ്പമുള്ള ഒരു സവിശേഷത വെക്റ്ററിനും 2493 സപ്പോർട്ട് വെക്റ്ററുകൾക്കും 98.9% ആണ് ഏറ്റവും മികച്ച വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത. ഗലീലിയോ ബോർഡിലെ അൽഗോരിതം വ്യത്യസ്ത രീതിയിലുള്ള നടപ്പാക്കല് , കണക്കുകൂട്ടല് ചെലവ് വളരെ കൂടുതലാണ്, ഇസിജി വിശകലനവും വർഗ്ഗീകരണവും തത്സമയം നടത്താൻ കഴിയും. |
44159c85dec6df7a257cbe697bfc854ecb1ebb0b | നാഷണൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ഹെൽത്ത് റിസർച്ച് റിസോഴ്സസ് എന്ന നാഷണൽ സെന്ററിന്റെ കീഴിൽ പുതുതായി ആരംഭിച്ച റിസർച്ച് റിസോഴ്സ് ഫോർ കോംപ്ലക്സ് ഫിസിയോളജിക്കൽ സിഗ്നലുകൾ, ഹൃദയസംബന്ധിയായ മറ്റ് സങ്കീർണ്ണ ബയോമെഡിക്കൽ സിഗ്നലുകളുടെ പഠനത്തിലെ നിലവിലെ ഗവേഷണങ്ങളും പുതിയ അന്വേഷണങ്ങളും ഉത്തേജിപ്പിക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. ഈ വിഭവത്തിന് പരസ്പരം ആശ്രയിക്കുന്ന 3 ഘടകങ്ങളുണ്ട്. ഫിസിയോബാങ്ക് എന്നത് ബയോമെഡിക്കൽ ഗവേഷണ സമൂഹം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനായി ഫിസിയോളജിക്കൽ സിഗ്നലുകളുടെയും അനുബന്ധ ഡാറ്റയുടെയും നന്നായി വിവരിച്ച ഡിജിറ്റൽ റെക്കോർഡിംഗുകളുടെ ഒരു വലിയതും വളരുന്നതുമായ ആർക്കൈവാണ്. നിലവിൽ ആരോഗ്യമുള്ള വ്യക്തികളിൽ നിന്നും, ജീവന് ഭീഷണിയുണ്ടാക്കുന്ന അരിത്മിയ, ഹൃദയം തകരാറുള്ള ഹൃദയം, ഉറക്കമില്ലായ്മ, ന്യൂറോളജിക്കൽ ഡിസോർഡേഴ്സ്, വാർദ്ധക്യം എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള പ്രധാന പൊതുജനാരോഗ്യ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുള്ള വിവിധ അവസ്ഥകളുള്ള രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള മൾട്ടി പാരാമീറ്റർ കാർഡിയോപൾമണറി, ന്യൂറൽ, മറ്റ് ബയോമെഡിക്കൽ സിഗ്നലുകളുടെ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഫിസിയോ ടൂൾകിറ്റ് എന്നത് ഫിസിയോളജിക്കൽ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗിനും വിശകലനത്തിനുമായി ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെ ഒരു ലൈബ്രറിയാണ്, ക്ലാസിക് ടെക്നിക്കുകളും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഫിസിക്സ്, നോൺലൈനറി ഡൈനാമിക്സ് എന്നിവ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പുതിയ രീതികളും ഉപയോഗിച്ച് ഫിസിയോളജിക്കൽ കാര്യമായ സംഭവങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ, സിഗ്നലുകളുടെ സംവേദനാത്മക പ്രദർശനവും സ്വഭാവവും, പുതിയ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ സൃഷ്ടി, ഫിസിയോളജിക്കൽ, മറ്റ് സിഗ്നലുകളുടെ അനുകരണം, വിശകലന രീതികളുടെ അളവ് വിലയിരുത്തൽ, താരതമ്യം, സ്റ്റേഷണറി അല്ലാത്ത പ്രക്രിയകളുടെ വിശകലനം എന്നിവ. റെക്കോഡ് ചെയ്ത ബയോമെഡിക്കൽ സിഗ്നലുകളും അവയുടെ വിശകലനത്തിനുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സോഫ്റ്റ് വെയറും പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതിനും കൈമാറുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഓൺലൈൻ ഫോറമാണ് ഫിസിയോനെറ്റ്. ഡാറ്റയുടെ സഹകരണ വിശകലനത്തിനും പുതിയ അൽഗോരിതം നിർദ്ദേശങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തലിനും ഇത് സൌകര്യമൊരുക്കുന്നു. ഫിസിയോബാങ്ക് ഡാറ്റയും ഫിസിയോ ടൂൾകിറ്റ് സോഫ്റ്റ് വെയറും വേൾഡ് വൈഡ് വെബ് വഴി സൌജന്യമായി ലഭ്യമാക്കുന്നതിനു പുറമേ (http://www.physionet. org) എന്ന പേരിൽ അറിയപ്പെടുന്ന PhysioNet, വിവിധ തലത്തിലുള്ള വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ഉപയോക്താക്കളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഓൺലൈൻ ട്യൂട്ടോറിയലുകളിലൂടെ സേവനങ്ങളും പരിശീലനവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. |
a92eac4415719698d7d2097ef9564e7b36699010 | കോര് പ്പറേറ്റ് സുസ്ഥിരതയെയും അതിന്റെ പ്രകടനത്തെയും കുറിച്ചുള്ള വിലയിരുത്തലിലും റിപ്പോർട്ടിംഗിലും താല് പര്യമുള്ളവര് പങ്കെടുക്കുന്ന ഒരു സമീപനമായി സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിന് പ്രയോഗയോഗയോഗ്യത കണ്ടെത്തുക. രൂപകല് പന/രീതിശാസ്ത്രം/ സമീപനം - AA1000 ന്റെ ചട്ടക്കൂടും സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗ് പഠനങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഈ പ്രബന്ധം, കോർപ്പറേറ്റ് സുസ്ഥിരതയെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനായി സംഭാഷണാധിഷ്ഠിത സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നതിനായി, പങ്കാളികളുടെ ഇടപെടൽ, സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗ്, കോർപ്പറേറ്റ് സുസ്ഥിരത എന്നിവയെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സംഘടനയുടെ സാമൂഹിക, പാരിസ്ഥിതിക, സാമ്പത്തിക പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ, വിശാലമായ ശ്രേണിയിലുള്ള താത്പര്യമുള്ളവരുടെ ക്ഷേമം കണക്കിലെടുത്ത്, ഈ പ്രക്രിയയിൽ താത്പര്യമുള്ളവരുടെ പങ്കാളിത്തം ആവശ്യപ്പെടുന്നതിനാൽ, കോർപ്പറേറ്റ് സുസ്ഥിരതയും സാമൂഹിക ഓഡിറ്റും തമ്മിൽ ഒരു മത്സരം ഈ പ്രബന്ധം തിരിച്ചറിയുന്നു. ഈ പ്രബന്ധം സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, സംഭാഷണത്തിലൂടെ താത്പര്യമുള്ളവരെ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയുള്ള സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗ്, വിശ്വാസ്യത വളർത്തുന്നതിനും പ്രതിബദ്ധത തിരിച്ചറിയുന്നതിനും താത്പര്യമുള്ളവർക്കും കോർപ്പറേഷനുകൾക്കുമിടയിൽ സഹകരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാമെന്നാണ്. ഗവേഷണ പരിമിതികൾ/പ്രഭാവങ്ങൾ - ഈ ഗവേഷണത്തിന് കോർപ്പറേറ്റ് സുസ്ഥിരത കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗിന്റെ പ്രായോഗികതയെക്കുറിച്ചും സംഭാഷണാധിഷ്ഠിത സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗിന്റെ പരിമിതികൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചും കൂടുതൽ അനുഭവ ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്. പ്രായോഗികമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങള് - ഒരു ജനാധിപത്യ വ്യവസായ സമൂഹത്തില് പങ്കാളികളും കോര് പ്പറേഷനുകളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യസ്ഥ താത്പര്യങ്ങള് സന്തുലിതമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ സംവിധാനമായി സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗ് തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. കോർപ്പറേറ്റ് സുസ്ഥിരത വികസിപ്പിക്കുന്നതിലും നേടുന്നതിലും സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നത് പ്രായോഗികമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുണ്ടാക്കുന്നു. ഒറിജിനാലിറ്റി/വാല്യം - ഈ പ്രബന്ധം സംഭാഷണാധിഷ്ഠിത സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗിന് ബിസിനസ്സിനെ സുസ്ഥിരതയിലേക്ക് നയിക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നതിന് പ്രയോഗിക്കാവുന്ന വിധം പരിശോധിക്കുന്നു. സംഭാഷണത്തിലൂടെ താത്പര്യമുള്ളവരെ പങ്കെടുപ്പിച്ചുകൊണ്ട് കോർപ്പറേറ്റ് സാമൂഹികവും പാരിസ്ഥിതികവുമായ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുകയും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രക്രിയ എന്ന നിലയിൽ സാമൂഹിക ഓഡിറ്റിംഗ് വിശ്വാസ്യത വളർത്തുന്നതിനും പ്രതിബദ്ധത തിരിച്ചറിയുന്നതിനും താത്പര്യമുള്ളവർക്കും കോർപ്പറേഷനുകൾക്കുമിടയിൽ സഹകരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗപ്പെടുത്താം. |
915c4bb289b3642489e904c65a47fa56efb60658 | ഇമേജ് പരിവർത്തന പ്രശ്നങ്ങളെ നാം പരിഗണിക്കുന്നു, അവിടെ ഒരു ഇൻപുട്ട് ഇമേജ് ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ഇമേജായി പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. അത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള സമീപകാല രീതികൾ സാധാരണയായി ഫീഡ് ഫോർവേഡ് കൺവോള്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് ഔട്ട്പുട്ടും ഗ്രൌണ്ട് ട്രൂത്ത് ഇമേജുകളും തമ്മിലുള്ള ഓരോ പിക്സൽ നഷ്ടവും ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ നിന്ന് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സവിശേഷതകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്തതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പെർസെപ്റ്റുവൽ ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ നിർവചിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തുകൊണ്ട് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് സമാന്തര പ്രവർത്തനങ്ങൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. രണ്ട് സമീപനങ്ങളുടെയും ഗുണങ്ങള് നാം സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇമേജ് പരിവർത്തന ജോലികൾക്കായി ഫീഡ് ഫോർവേഡ് നെറ്റ്വർക്കുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് പെര്സെപ്ച്വൽ ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ഉപയോഗം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഇമേജ് ശൈലി കൈമാറ്റത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, അവിടെ ഒരു ഫീഡ് ഫോർവേഡ് നെറ്റ്വർക്ക് ഗാറ്റിസ് എറ്റ് എൽ നിർദ്ദേശിച്ച ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം തത്സമയം പരിഹരിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. ഒപ്റ്റിമൈസേഷന് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോള് , നമ്മുടെ ശൃംഖല സമാനമായ ഗുണപരമായ ഫലങ്ങള് നല് കുന്നു. പക്ഷേ അത് മൂന്നു അളവുകള് കൂടുതല് വേഗതയുള്ളതാണ്. ഒറ്റ ചിത്രത്തിന്റെ സൂപ്പർ റെസല്യൂഷനിലും ഞങ്ങൾ പരീക്ഷണം നടത്തി, അവിടെ ഒരു പിക്സൽ നഷ്ടം ഒരു വിവേചന നഷ്ടം കൊണ്ട് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് കാഴ്ചയിൽ മനോഹരമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. |
9201bf6f8222c2335913002e13fbac640fc0f4ec | |
929a376c6fea1376baf40fc2979cfbdd867f03ab | നഷ്ടപ്പെട്ട ഇമേജ് കംപ്രഷൻ രീതികൾ എല്ലായ്പ്പോഴും കംപ്രസ് ചെയ്ത ഫലങ്ങളിൽ വിവിധ അസുഖകരമായ ആർട്ടിഫാക്ടുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും കുറഞ്ഞ ബിറ്റ് നിരക്കുകളിൽ. സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, ജെപിഇജി കംപ്രസ് ചെയ്ത ചിത്രങ്ങൾക്കായി ഫലപ്രദമായ നിരവധി സോഫ്റ്റ് ഡീകോഡിംഗ് രീതികൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടു. എന്നിരുന്നാലും, നമ്മുടെ അറിവില് , വളരെ കുറച്ച് പ്രവര് ത്തനങ്ങള് മാത്രമേ ജെപിഇജി 2000 കംപ്രസ് ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളുടെ സോഫ്റ്റ് ഡീകോഡിംഗിന് വേണ്ടി ചെയ്തിട്ടുള്ളൂ. വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശന ജോലികളിൽ കൺവൊലൂഷൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിന്റെ (സിഎൻഎൻ) മികച്ച പ്രകടനത്തെ പ്രചോദിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, ഒന്നിലധികം ബിറ്റ് റേറ്റ് നയിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള സിഎൻഎൻ ഉപയോഗിച്ച് ജെപിഇജി 2000 നായി ഒരു സോഫ്റ്റ് ഡീകോഡിംഗ് രീതി ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പരിശീലന ഘട്ടത്തിൽ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള പരിശീലന ചിത്രങ്ങളും അതനുസരിച്ച് ജെപിഇജി 2000 കംപ്രസ് ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ആഴത്തിലുള്ള സിഎൻഎൻ പരിശീലനം നൽകുന്നു. ടെസ്റ്റിംഗ് ഘട്ടത്തിൽ, ഒരു ഇൻപുട്ട് കംപ്രസ് ചെയ്ത ഇമേജിനായി, ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള കോഡിംഗ് ബിറ്റ്-റേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിച്ച സിഎൻഎൻ മൃദുവായ ഡീകോഡിംഗ് നടത്താൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ജെപിഇജി 2000 കംപ്രസ് ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളുടെ ദൃശ്യ ഗുണനിലവാരവും വസ്തുനിഷ്ഠമായ സ്കോറുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഈ സോഫ്റ്റ് ഡീകോഡിംഗ് ചട്ടക്കൂടിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി വിപുലമായ പരീക്ഷണങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു. |
cfa092829c4c7a42ec77ab6844661e1dae082172 | ബിറ്റ് കോയിന് ഒരു പുതിയ ആശയമാണ് അവതരിപ്പിച്ചത്. ഇന്റർനെറ്റിനെ മുഴുവന് വിപ്ലവകരമായി മാറ്റാന് സാധിക്കും. ബാങ്കിംഗ്, പൊതുമേഖല, വിതരണ ശൃംഖല എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പല വ്യവസായങ്ങളെയും അത് നല്ല രീതിയിൽ സ്വാധീനിക്കും. ഈ നവീകരണം വ്യാജമായ അജ്ഞാതത്വത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ സാങ്കേതികവിദ്യയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നൂതനമായ വികേന്ദ്രീകൃത വാസ്തുവിദ്യയെക്കുറിച്ചും ഇത് ശ്രമിക്കുന്നു. ബിസിനസ് പ്രക്രിയയില് ഉത്തരവാദിത്വവും സുതാര്യതയും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്ന കേന്ദ്രീകൃത അധികാരത്തിന്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ ട്രസ്റ്റ് സ്ഥാപനവുമായി ഇടപാടുകള് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഒരു ഓട്ടം ബ്ലോക്ക്ചെയിന് മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ ലെഡ്ജർ (ഉദാഃ ബിറ്റ്കോയിൻ) വളരെ സങ്കീർണ്ണവും പ്രത്യേക ഉപകരണങ്ങളും ആയിത്തീരുന്നു, കൂട്ടായി ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ അനലിറ്റിക്സ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു, വ്യക്തികൾക്കും നിയമപാലക ഏജൻസികൾക്കും സേവന ദാതാക്കൾക്കും ഇത് തിരയാനും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. കഴിഞ്ഞ വർഷങ്ങളിൽ, നിരവധി വിശകലന ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, ഉദാഹരണത്തിന്, ബന്ധങ്ങൾ മാപ്പ് ചെയ്യാൻ, ഇടപാടുകളുടെ ഒഴുക്ക് പരിശോധിക്കാനും ക്രിമിനൽ അന്വേഷണങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമായി കുറ്റകൃത്യങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്ന കഴിവുകൾ. ഈ പ്രബന്ധം ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ വിശകലന ഉപകരണങ്ങളുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് ചർച്ചചെയ്യുകയും അവയുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു തീമാറ്റിക് ടാക്സോണമി മോഡൽ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഭാവി വികസനത്തിനും ഗവേഷണത്തിനുമായി തുറന്നിരിക്കുന്ന വെല്ലുവിളികളും ഇത് പരിശോധിക്കുന്നു. |
2e5fadbaab27af0c2b5cc6a3481c11b2b83c4f94 | ഒരു ഫോട്ടോഗ്രാഫറിനു പിന്നിലുള്ള ഫോട്ടോഗ്രാഫറെ തിരിച്ചറിയാനുള്ള പുതിയ പ്രശ്നം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള നിലവിലെ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനായി, ഞങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ് സൃഷ്ടിച്ചു 180,000 ചിത്രങ്ങൾ 41 അറിയപ്പെടുന്ന ഫോട്ടോഗ്രാഫർമാർ എടുത്തതാണ്. ഈ ഡേറ്റാ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച്, ഫോട്ടോഗ്രാഫറെ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ വിവിധ സവിശേഷതകളുടെ (താഴ്ന്നതും ഉയർന്നതുമായ സിഎൻഎൻ സവിശേഷതകൾ ഉൾപ്പെടെ) ഫലപ്രാപ്തി ഞങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു. ഈ ജോലിക്ക് വേണ്ടി പുതിയ ഒരു ആഴത്തിലുള്ള കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കും പരിശീലിപ്പിച്ചു. നമ്മുടെ ഫലങ്ങള് കാണിക്കുന്നത് ഉയര് ന്ന നിലവാരമുള്ള സവിശേഷതകള് താഴ്ന്ന നിലവാരമുള്ള സവിശേഷതകള് ക്ക് അപ്പുറമാണ്. ഈ പഠിച്ച മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഗുണപരമായ ഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു അത് ഫോട്ടോഗ്രാഫർമാരെ വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള ഞങ്ങളുടെ രീതിയുടെ കഴിവ് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു, ഒപ്പം ഫോട്ടോഗ്രാഫർമാർ എടുത്ത ചിത്രങ്ങളെക്കുറിച്ച് രസകരമായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനും ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ രീതിയുടെ രണ്ട് പ്രയോഗങ്ങളും ഞങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കും. |
25b6818743a6c0b9502a1c026c653038ff505c09 | |
6ed67a876b3afd2f2fb7b5b8c0800a0398c76603 | |
24281c886cd9339fe2fc5881faf5ed72b731a03e | മാപ്പ് റിഡ്യൂസും അതിന്റെ വേരിയന്റുകളും വൻകിട ഡാറ്റാ-ഇൻസെൻസിറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ചരക്ക് ക്ലസ്റ്ററുകളിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നതിൽ വളരെ വിജയകരമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും മറ്റ് ജനപ്രിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമല്ലാത്ത ഒരു അസൈക്ലിക് ഡാറ്റ ഫ്ലോ മോഡലിന് ചുറ്റും നിർമ്മിച്ചവയാണ്. ഈ പ്രബന്ധം അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു വിഭാഗം ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു: ഒന്നിലധികം സമാന്തര പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഒരു വർക്കിംഗ് സെറ്റ് ഡാറ്റ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുന്നവ. ഇതില് പല ആവർത്തന യന്ത്ര പഠന അല് ഗോരിതംസും ഇന്ററാക്റ്റീവ് ഡാറ്റ വിശകലന ഉപകരണങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. MapReduce-ന്റെ സ്കേലബിളിറ്റിയും പിഴവ് സഹിഷ്ണുതയും നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന Spark എന്ന പുതിയ ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിനായി, സ്പാർക്ക് പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള വിതരണം ചെയ്ത ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ (ആർഡിഡികൾ) എന്ന ഒരു വിരാമം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു പാർട്ടീഷൻ നഷ്ടപ്പെട്ടാൽ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കൂട്ടം മെഷീനുകളിലുടനീളം പാർട്ടീഷനുകൾ ഉള്ള വായന മാത്രമുള്ള ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് RDD. ആവർത്തന യന്ത്ര പഠന ജോലികളിൽ സ്പാർക്കിന് ഹഡൂപ്പിനെ 10 മടങ്ങ് മറികടക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഒരു 39 ജിബി ഡാറ്റാ സെറ്റിനെ ഒരു സെക്കൻഡ് പ്രതികരണ സമയവുമായി സംവേദനാത്മകമായി അന്വേഷിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. |
03ff3f8f4d5a700fbe8f3a3e63a39523c29bb60f | വാക്യങ്ങളെ കൃത്യമായി പ്രതിനിധീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ് ഭാഷാ ധാരണയ്ക്ക് പ്രധാനമാണ്. ഞങ്ങൾ ഒരു കൺവൊലൂഷണൽ ആർക്കിടെക്ചർ വിവരിക്കുന്നു ഡൈനാമിക് കൺവൊലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (ഡിസിഎൻഎൻ) എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അത് ഞങ്ങൾ വാക്യങ്ങളുടെ സെമാന്റിക് മോഡലിംഗിനായി സ്വീകരിക്കുന്നു. ഈ ശൃംഖല ഡൈനാമിക് കെ-മാക്സ് പൂളിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ലീനിയർ സീക്വൻസുകളിലൂടെയുള്ള ആഗോള പൂളിംഗ് പ്രവർത്തനമാണ്. നെറ്റ്വർക്ക് വ്യത്യസ്ത നീളമുള്ള ഇൻപുട്ട് വാക്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ഹ്രസ്വവും ദീർഘദൂരവുമായ ബന്ധങ്ങൾ വ്യക്തമായി പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന വാക്യത്തിന് മുകളിലൂടെ ഒരു സവിശേഷത ഗ്രാഫ് ഉളവാക്കുന്നു. ഈ ശൃംഖല ഒരു പാഴ്സ് ട്രീയെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല, ഏത് ഭാഷയിലും ഇത് എളുപ്പത്തിൽ പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്. ഡിസിഎൻഎനെ നാലു പരീക്ഷണങ്ങളിലൂടെ പരീക്ഷിച്ചു: ചെറിയ തോതിലുള്ള ബൈനറി, മൾട്ടി ക്ലാസ് സെന്റിമെന്റ് പ്രവചനം, ആറ് വഴികളുള്ള ചോദ്യ വർഗ്ഗീകരണം, വിദൂര നിരീക്ഷണത്തിലൂടെ ട്വിറ്റർ സെന്റിമെന്റ് പ്രവചനം. ആദ്യത്തെ മൂന്നു ജോലികളില് നെറ്റ്വര് ക്ക് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചിട്ടുണ്ട്. ഏറ്റവും മികച്ച അടിസ്ഥാന നിലയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോള് അവസാനത്തെ ജോലിയില് 25% ല് കൂടുതല് പിശകുകള് കുറവാണ്. |
ff5c193fd7142b3f426baf997b43937eca1bbbad | ഉയര് ന്ന ഊര് ജ്ജം നല് കുന്ന ഇടത്തരം വോൾട്ടേജ് ഊര് ജ നിയന്ത്രണത്തിന് വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു ബദലായി മൾട്ടി ലെവല് ഇന് വര് ട്ടര് സാങ്കേതികവിദ്യ അടുത്തിടെ ഉയര് ന്നു. ഡയോഡ് ക്ളാമ്പ്ഡ് ഇൻവെർട്ടർ (ന്യൂട്രൽ പോയിന്റ് ക്ളാമ്പ്ഡ്), കപ്പാസിറ്റർ ക്ളാമ്പ്ഡ് (ഫ്ലൈയിംഗ് കപ്പാസിറ്റർ), പ്രത്യേക ഡിസി സ്രോതസ്സുകളുള്ള കാസ്കേഡ് മൾട്ടിസെൽ എന്നിവ പോലുള്ള ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ടോപ്പോളജികൾ ഈ പേപ്പർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അസമമായ ഹൈബ്രിഡ് സെല്ലുകളും മൃദുവായ സ്വിച്ചിംഗ് മൾട്ടി ലെവൽ ഇൻവെർട്ടറുകളും പോലുള്ള ഉയർന്നുവരുന്ന ടോപ്പോളജികളും ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ കൺവെർട്ടർ കുടുംബത്തിന് വേണ്ടി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ നിയന്ത്രണവും മോഡുലേഷൻ രീതികളും ഈ പ്രബന്ധത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു: മൾട്ടി ലെവൽ സിനോസോയ്ഡൽ പൾസ് വീതി മോഡുലേഷൻ, മൾട്ടി ലെവൽ സെലക്ടീവ് ഹാർമോണിക് എലിമിനേഷൻ, സ്പേസ്-വെക്ടർ മോഡുലേഷൻ. ലാമിനേറ്ററുകൾ, കൺവെയർ ബെൽറ്റുകൾ, ഏകീകൃത പവർ ഫ്ലോ കൺട്രോളറുകൾ തുടങ്ങിയ ഈ കൺവെർട്ടറുകളുടെ ഏറ്റവും പുതിയതും പ്രസക്തവുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പ്രത്യേക ശ്രദ്ധ നൽകുന്നു. പുനരുജ്ജീവന ഭാരം നൽകുന്ന ഇൻവെർട്ടറുകൾക്ക് ഇൻപുട്ട് വശത്ത് ഒരു സജീവ ഫ്രണ്ട് എൻഡിന്റെ ആവശ്യകതയും ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ സർക്യൂട്ട് ടോപ്പോളജി ഓപ്ഷനുകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അവസാനമായി, ഉയർന്ന വോൾട്ടേജ്, ഉയർന്ന പവർ ഉപകരണങ്ങളും ഒപ്റ്റിക്കൽ സെൻസറുകളും ഭാവി വികസനത്തിനുള്ള മറ്റ് അവസരങ്ങളും പോലുള്ള വികസനം കുറഞ്ഞ മേഖലകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. |