_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.89k
|
|---|---|
45c56dc268a04c5fc7ca04d7edb985caf2a25093 | ಪಠ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ನಿಯತಾಂಕ ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ನಂತರದ ಮತ್ತು ಬೇಯ್ಸಿಯನ್ ಅಂದಾಜಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಸಂಯೋಗಿತ ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೇಯ್ಸಿಯನ್ ಜಾಲಗಳಂತಹ ಕೇಂದ್ರ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅನ್ವಯವಾಗಿ, ಸುಪ್ತ ಡ್ರಿಚ್ಲೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆ (ಎಲ್ಡಿಎ) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗಿಬ್ಸ್ ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ಅಂದಾಜು ತೀರ್ಮಾನದ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಪೂರ್ಣ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಡ್ರಿಚ್ಲೆಟ್ ಹೈಪರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅಂದಾಜಿನ ಚರ್ಚೆ ಸೇರಿದೆ. ಇತಿಹಾಸ: ಆವೃತ್ತಿ 1: ಮೇ 2005, ಆವೃತ್ತಿ 2.4: ಆಗಸ್ಟ್ 2008. |
9e463eefadbcd336c69270a299666e4104d50159 | |
2e268b70c7dcae58de2c8ff7bed1e58a5e58109a | ಇದು ಲೇಖಕರ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೊಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಂಡ್ ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್, ಸಂಪುಟ 4ರ ಅಧ್ಯಾಯದ ನವೀಕರಿಸಿದ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. II, 4 ನೇ ಆವೃತ್ತಿ, ಅಥೆನಾ ಸೈಂಟಿಫಿಕ್, 2012. ಇದು ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ (ಇದು ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ). ಈ ಹೊಸ ವಸ್ತುವು ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳ ಏಕೀಕೃತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಅಧ್ಯಾಯ 1 ಮತ್ತು 2 ರ ರಿಯಾಯಿತಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಒಪ್ಪಂದದ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲಃ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು negative ಣಾತ್ಮಕ ವೆಚ್ಚ ಮಾದರಿಗಳು, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಅನುಕೂಲಕವಾದ ಡಿಪಿ ಸೇರಿದಂತೆ), ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಕಡಿಮೆ ಮಾರ್ಗ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು. ಹೊಸ ವಿಷಯದ ಸಾರಾಂಶ ಇಲ್ಲಿದೆ: |
6d596cb55d99eae216840090b46bc5e49d7aeea5 | ರೇಖೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ದಟ್ಟವಾದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಂಶೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂಬರುವ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವಾಗ ಎದುರಾಗುವ ಲೋಡ್-ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ಜಯಿಸಲು ನಾವು ಎರಡು ಹೊಸ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎರಡೂ ತಂತ್ರಗಳು ಎರಡು ಥ್ರೆಡ್ ತಂಡಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ / ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ತಂಡವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಕಾರ್ಯ / ಅನುಷ್ಠಾನದ ಶಾಖೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೊದಲ ತಂತ್ರವು ಎರಡು ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಕರ್ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು (ಡಬ್ಲ್ಯೂಎಸ್) ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚದಾಯಕ ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಬಳಸಲು ಮೊದಲು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯದ ಥ್ರೆಡ್ಗಳನ್ನು ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯ ತಂತ್ರವು ವೇಗದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ನಿಧಾನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಎರಡನೆಯ ಕಾರ್ಯದ ಆರಂಭಿಕ ಮುಕ್ತಾಯವನ್ನು (ಇಟಿ) ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗೆ ಅಂಶೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸುಗಮ ಪರಿವರ್ತನೆ. ಈ ಎರಡು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೂಲಭೂತ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ ಉಪಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳ ಹೊಸ ಮೃದುವಾದ ಥ್ರೆಡ್-ಮಟ್ಟದ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೂಲಕ ಸಾದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು LU ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಪಿವೋಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಿದ ಒಂದು ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೂಲಕ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 12 ಕೋರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಟೆಲ್-ಕ್ಸಿಯಾನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು WS + ET ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಟಾಸ್ಕ್-ಸಮಾನಾಂತರ ರನ್ಟೈಮ್ ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. |
7157dda72073ff66cc2de6ec5db056a3e8b326d7 | 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 ಲೇಖನ ಇತಿಹಾಸಃ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ 13 ಫೆಬ್ರವರಿ 2012 ಪರಿಷ್ಕೃತ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ 18 ಮಾರ್ಚ್ 2013 ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ 4 ಏಪ್ರಿಲ್ 2013 ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ xxxx |
66903e95f84767a31beef430b2367492ac9cc750 | ಉದ್ದೇಶ ೧೮ ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರೆಗೂ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ೧೦೦೦ ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ನ್ಯೂಜಿಲ್ಯಾಂಡ್ ಮಕ್ಕಳಲ್ಲಿ ಬಾಲ್ಯದ ಲೈಂಗಿಕ ದುರುಪಯೋಗದ (ಸಿಎಸ್ಎ) ಹರಡುವಿಕೆ, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಲೇಖನಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಇದು ಎರಡನೆಯದು. ಈ ಲೇಖನವು 18 ನೇ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಸಿಎಸ್ಎ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು 18 ನೇ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಡಿಎಸ್ಎಮ್-ಐವಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಧಾನ ನ್ಯೂಜಿಲೆಂಡ್ನ ಮಕ್ಕಳ ಜನ್ಮ ಸಮೂಹವನ್ನು ಜನ್ಮದಿಂದ 16 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರೆಗೆ ವಾರ್ಷಿಕ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಯಿತು. 18 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ನಂತರ 16 ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚಿನ ಸಿಎಸ್ಎ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮಾನಸಿಕ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಹಿಂದಿನ ವರದಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಯಿತು. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು CSA ವರದಿ ಮಾಡದವರಿಗಿಂತ CSA ವರದಿ ಮಾಡಿದವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಖಿನ್ನತೆ, ಆತಂಕದ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆ, ನಡವಳಿಕೆಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆ, ಮಾದಕವಸ್ತು ಬಳಕೆಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆ ಮತ್ತು ಆತ್ಮಹತ್ಯಾ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು (p < . 002). CSA ಮತ್ತು ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯ ಅಪಾಯದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿವೆ, CSA ಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವವರು ಸಂಭೋಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಲಾದ ಬಾಲ್ಯದ ಕುಟುಂಬ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಿದಾಗ ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮುಂದುವರಿಯಿತು. CSA ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗದ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ನಡುವೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು. ತೀರ್ಮಾನಗಳು CSA ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ CSA ಯನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾದ ಗೊಂದಲಕಾರಿ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಅನುಮತಿ ನೀಡಿದಾಗಲೂ ಯುವ ವಯಸ್ಕರಲ್ಲಿ ಮಾನಸಿಕ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. |
8df383aae16ce1003d57184d8e4bf729f265ab40 | ಹೊಸ ಮೈಕ್ರೊ ಸ್ಟ್ರಿಪ್ ಲೈನ್-ಫೀಡ್ಡ್ ವೈಡ್ಬ್ಯಾಂಡ್ ಸರ್ಕ್ಯುಲರ್ ಪೋಲರೈಸ್ಡ್ (ಸಿಪಿ) ರಂಗುರಂಗಿನ ಸ್ಲಾಟ್ ಆಂಟೆನಾ (ಎಆರ್ಎಸ್ಎ) ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ರಿಂಗ್ ಸ್ಲಾಟ್ ಆಂಟೆನಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ARSA ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದೊಡ್ಡ CP ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮುಖ್ಯ ಲಕ್ಷಣಗಳು ವಿಶಾಲವಾದ ರಿಂಗ್ ಸ್ಲಾಟ್, ಒಂದು ಜೋಡಿ ನೆಲದ ಟೋಪಿ ಆಕಾರದ ತೇಪೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿರೂಪಗೊಂಡ ಬಾಗಿದ ಆಹಾರ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಟ್ರಿಪ್ ಲೈನ್ ಸೇರಿವೆ. ಎಲ್ ಮತ್ತು ಎಸ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಎಫ್ಆರ್ 4 ತಲಾಧಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಎಆರ್ಎಸ್ಎಗಳು 3-ಡಿಬಿ ಅಕ್ಷೀಯ-ಅನುಪಾತ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ಗಳನ್ನು (ಎಆರ್ಬಿಡಬ್ಲ್ಯೂ) ಕ್ರಮವಾಗಿ 46% ಮತ್ತು 56% ರಷ್ಟು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಎಲ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಆರ್ಟಿ 5880 ತಲಾಧಾರವನ್ನು ಬಳಸುವ ಒಂದು 65% ಆಗಿದೆ. ಈ 3-dB ಅಕ್ಷೀಯ-ಅನುಪಾತದ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳಲ್ಲಿ, VSWR ≤ 2 ರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿರೋಧ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. |
95e873c3f64a9bd8346f5b5da2e4f14774536834 | ಒಂದು ಸಬ್ಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ವೇವ್ ಗೈಡ್ (SIW) H- ಪ್ಲೇನ್ ಸೆಕ್ಟರ್ ಹಾರ್ನ್ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಹು ಪದರದ ತಲಾಧಾರದೊಳಗೆ ಬದಿ ದೀಪದ ಗೋಡೆಯ ಮೇಲೆ ಸರಳವಾದ ವಿಯಾಸ್ಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಕೋನೀಯ ಶಿಖರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಂಟೆನಾ ರಚನೆಗೆ ಪ್ರಸಾರವಾಗುವ ತರಂಗವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸರಳ ಫೀಡ್ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಪೂರ್ಣ-ತರಂಗ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳಾದ ಆನ್ಸೋಫ್ಟ್ ಎಚ್ಎಫ್ಎಸ್ಎಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಎಸ್ಟಿ ಮೈಕ್ರೋವೇವ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅನುಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವೆ ನಿಕಟ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಆಂಟೆನಾವು ಉತ್ತಮ ವಿಕಿರಣ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ VSWR ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು 2.5 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ, 18-40 GHz ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆವರ್ತನ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. |
12a376e621d690f3e94bce14cd03c2798a626a38 | ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ದೃಶ್ಯ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪತ್ತೆ ದರಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಈ ಕೃತಿಯು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಕೊಡುಗೆಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ನಮ್ಮ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಬಳಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ "ಇಂಟೆಗ್ರಲ್ ಇಮೇಜ್" ಎಂಬ ಹೊಸ ಚಿತ್ರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಅಡಬೂಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಸೆಟ್ನಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೃಶ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೂರನೆಯ ಕೊಡುಗೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರನ್ನು ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ ನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಸ್ತುವಿನಂತಹ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವಾಗ ಚಿತ್ರದ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ ಅನ್ನು ವಸ್ತು-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು, ಇದು ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಕೈಬಿಡಲಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಖಾತರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ ಪತ್ತೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಉತ್ತಮ ಹಿಂದಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಪತ್ತೆ ದರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಈ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್, ಚಿತ್ರದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಚರ್ಮದ ಬಣ್ಣ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ 15 ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. |
51f0e3fe5335e2c3a55e673a6adae646f0ad6e11 | ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಾವು ಒಂದು ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಜೀವನವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅವರು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಭಾವಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತಾರೆ. ಈ ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು (ಎಬಿಎಂಗಳು) ಸರಳ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಪರಿಚಿತ ಆದರೆ ನಿಗೂ erious ಜಾಗತಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸರಣ, ರೂ ms ಿಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ, ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳ ಸಮನ್ವಯ ಅಥವಾ ಸಾಮೂಹಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ. ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಕ್ರಾಂತಿಗಳು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕುಸಿತಗಳು, ಫ್ಯಾಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಹಾರ ಹುಚ್ಚುತನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವಂತೆಯೇ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗಬಹುದು. ABM ಗಳು ಆಸಕ್ತಿಯ ಜಾಗತಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮೈಕ್ರೋಫೌಂಡೇಶನ್ಗಳ ಕೆಳಗಿನಿಂದ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮಾದರಿಯಿಲ್ಲದೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂಶಗಳಿಂದ ನಟರವರೆಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಐತಿಹಾಸಿಕ ರೇಖಾಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಹಿಂದಿನ ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಬಳಕೆಗಳಿಂದ ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ನಾವು ಸಾಮಾಜಿಕ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಕ್ರಮದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೆಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರವು ಇತರ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಹಿಂದೆ ಬಿದ್ದಿದ್ದರೂ, ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಪತ್ರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದ ಕೊಡುಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಆಸಕ್ತಿಯು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಏಜೆಂಟ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಆಕಾರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಕಾರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಎಬಿಎಂಗಳನ್ನು ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಟೋಪೋಲಜಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಅಥವಾ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಚಲನಶೀಲತೆಯಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸೊಸಿಯಾಲಾಜಿಕಲ್ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಶ್ರೀಮಂತ ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ನಮ್ಮ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಸರಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. |
b73cdb60b2fe9fb317fca4fb9f5e1106e13c2345 | |
aa0c01e553d0a1ab40c204725d13fe528c514bba | ಮನುಷ್ಯ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಎರಡೂ ಪಾಲುದಾರರು ಪರಸ್ಪರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು. ಮಾನವನ ಉದ್ದೇಶದ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾದ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರೊಂದಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಗುರಿಗಳ ಕಡೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಥಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಭವಿಷ್ಯದ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಓದಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಚಲನೆಯಂತಹ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ವಿಧಾನಗಳ ಬಾಟಲಿಗಲ್ಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಯ ಕೊರತೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಒಂದು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಆಟೋ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಹಿಂದಿನ ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ವಿಂಡೋವನ್ನು ನೀಡಿದ ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ವಿಂಡೋವನ್ನು to ಹಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ಆರ್ಜಿಬಿ ಆಳ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಈ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ವಿಧಾನವನ್ನು 1660 ms ವರೆಗೆ ಆನ್ಲೈನ್ ಚಲನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಗುರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದೆ ಚಲನೆಯ ಪ್ರಾರಂಭದ ನಂತರ ಮೊದಲ 300-500 ms ಒಳಗೆ ಆನ್ಲೈನ್ ಗುರಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನಾವು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಚಲನೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕಲಿತ ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮದ ಕನಾಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಚಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. |
cbbf72d487f5b645d50d7d3d94b264f6a881c96f | ಈ ಲೇಖನವು ಮೊದಲ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆನ್-ಚಿಪ್ ಸಮಗ್ರ ಶಕ್ತಿ ಕೊಯ್ಲು ಮತ್ತು ರೆಕ್ಟೇನಾವನ್ನು 65nm CMOS ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ W-ಬ್ಯಾಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು 1 ಹಂತದ ಡಿಕನ್ಸನ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೈಯರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ರೆಕ್ಟೇನಾವು ಆನ್-ಚಿಪ್ ಸಮಗ್ರ ಡೈಪೋಲ್ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ದೇಶನ ಮತ್ತು ಅರಿತುಕೊಂಡ ಲಾಭವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ತಲಾಧಾರದ ಕೆಳಗೆ ಪ್ರತಿಫಲಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. 94GHz ನಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿ ಕೊಯ್ಲು ಮತ್ತು ರೆಕ್ಟೇನಾ ಕ್ರಮವಾಗಿ 10% ಮತ್ತು 2% ವಿದ್ಯುತ್ ಪರಿವರ್ತನೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವತಂತ್ರ ಹಾರ್ವೆಸ್ಟರ್ ಕೇವಲ 0.0945mm2 ಅನ್ನು ಪ್ಯಾಡ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿತ ರೆಕ್ಟೇನಾ 0.48mm2 ನ ಕನಿಷ್ಠ ಚಿಪ್ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ. |
30667550901b9420e02c7d61cdf8fa7d5db207af | |
6cdb6ba83bfaca7b2865a53341106a71e1b3d2dd | ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಹರಡುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಳಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವು ತಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನತಾವಾದಿ ಸ್ವಭಾವದಿಂದಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಥವಾ ಇತರ ಆನ್ಲೈನ್ ಮಾಧ್ಯಮದಿಂದ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಸರಿಯಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾಪನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆ. ಸರಿಯಾದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ನಾವು ಮೂರು ಹೊಸ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಟೂಲ್ ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಾವು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ನಾವು ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ - ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಪ್ರೇರಣೆಗಳು, ವಿಷಯ, ಜಾಲಬಂಧ ರಚನೆ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು - ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳೊಂದಿಗೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಸಾಹಿತ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಭವ, ಸೂಕ್ತ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಂಬತ್ತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ನಾವು ಸೂಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಚೌಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾವು ನಿರ್ವಹಣಾ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತೇವೆ. © 2013 ನೇರ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಎಜುಕೇಷನಲ್ ಫೌಂಡೇಶನ್, ಇಂಕ್. ಎಲ್ಲ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲಾಗಿದೆ. |
3c9598a2be80a88fccecde80e6f266af7907d7e7 | |
ab3d0ea202b2641eeb66f1d6a391a43598ba22b9 | ಇಲ್ಲಿ ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆ (ಆರ್ಎಲ್) ಯಂತ್ರಗಳ ನರ ನಿಯಂತ್ರಕಗಳ ಒಂದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ತಂತ್ರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಆಕ್ಟರ್-ಕ್ರಿಟಿಕ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಏಜೆಂಟ್-ಪರಿಸರ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ನಾವು ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ಅನುಭವದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮನೋಭಾವದಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ನೀತಿಯ ಸುಧಾರಣೆ ದಿಕ್ಕಿನ ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನವು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಒಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಆ ರೀತಿಯ ಅಂದಾಜುದಾರರ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಅಸಮಪಾರ್ಶ್ವವಾಗಿ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ನಾವು ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಆಕ್ಟರ್ ಕ್ರಿಟಿಕ್ ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ವೇಗದಲ್ಲಿ 20 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. |
71e258b1aeea7a0e2b2076a4fddb0679ad2ecf9f | "ವಸ್ತುಗಳ ಅಂತರ್ಜಾಲ" (ಐಒಟಿ) ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳಿಗೆ ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಾಲವು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೊಸ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಐಒಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಒಂದು ಲೇಯರ್ಡ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು ಪ್ರತಿ ಪದರದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಈ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹಲವಾರು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. |
61f4f67fc0e73fa3aef8628aae53a4d9b502d381 | ಇನ್ಫೋಗ್ಯಾನ್ (InfoGAN) ಜನರೇಟರ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಇನ್ಪುಟ್ನ ಒಂದು ಘಟಕಕ್ಕೆ ಲೇಟೆಂಟ್ ಕೋಡ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಇನ್ಪುಟ್ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಂಧಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. GAN ನಲ್ಲಿನ ತಾರತಮ್ಯಕಾರಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕನನ್ನು ಜಂಟಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಾಗ ನ್ಯಾಶ್ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಬಹಳ ಕಷ್ಟ. ಇನ್ಫೋಗಾನ್ ಬಳಸಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೆಲವು ಯಶಸ್ವಿ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗದ ಸಂರಚನೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಉತ್ಪಾದಕ ವಿರೋಧಿ ಜಾಲಗಳು (ಜಿಎಎನ್ಗಳು) ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ, ಅವುಗಳು ತಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. |
41289566ac0176dced2312f813328ad4c0552618 | ಮೊಬೈಲ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಪ್ರಭುತ್ವ, ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ನ ದೊಡ್ಡ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪಾಲು, ಜೊತೆಗೆ ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಮುಕ್ತತೆ ಇದು ಮಾಲ್ವೇರ್ ದಾಳಿಯ ಬಿಸಿ ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಮಾಲ್ವೇರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದರ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಒಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವೇದಿಕೆಯಾದ ಡ್ರಾಯಿಡ್ ಸ್ಕೋಪ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ವರ್ಚುವಲೈಸೇಶನ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾಲ್ವೇರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಂಪ್ರದಾಯವನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಡೆಸ್ಕ್ಟಾಪ್ ಮಾಲ್ವೇರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವೇದಿಕೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಡ್ರಾಯಿಡ್ಸ್ಕೋಪ್ ಒಎಸ್ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಜಾವಾ ಮಟ್ಟದ ಶಬ್ದಾರ್ಥವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತವಾಗಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಕಸ್ಟಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು, ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ ಸಾಧನದ ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮೂರು ಶ್ರೇಣಿಯ API ಗಳನ್ನು ಡ್ರಾಯಿಡ್ಸ್ಕೋಪ್ ರಫ್ತು ಮಾಡುತ್ತದೆಃ ಯಂತ್ರಾಂಶ, ಓಎಸ್ ಮತ್ತು ಡಾಲ್ವಿಕ್ ವರ್ಚುವಲ್ ಮೆಷಿನ್. ಡ್ರಾಯಿಡ್ ಸ್ಕೋಪ್ನ ಮೇಲಿರುವ ನಾವು, ವಿವರವಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಡಾಲ್ವಿಕ್ ಸೂಚನಾ ಜಾಡುಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಪ್ರೊಫೈಲ್ API ಮಟ್ಟದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಜಾವಾ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಘಟಕಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾಲ್ವೇರ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಓವರ್ಹೆಡ್ಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. |
05ca17ffa777f64991a8da04f2fd03880ac51236 | ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ದುರ್ಬಲತೆ ಸಹಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತೇವೆ. ಒಂದು ದುರ್ಬಲತೆಯ ಸಹಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದುರ್ಬಲತೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಶೋಷಣೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಬಹುರೂಪದ ಅಥವಾ ರೂಪಾಂತರದ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಸಹ. ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ದೂರವಿದ್ದು, ಎಕ್ಸಪ್ಲೋಯಿಟ್ನ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ಬದಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಶೋಷಣೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದುರ್ಬಲತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ ಒಂದು ದುರ್ಬಲತೆಯ ಶಬ್ದಾರ್ಥವು ಒಂದು ಭಾಷೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಎಲ್ಲಾ ಮತ್ತು ಕೇವಲ ದುರ್ಬಲತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಆ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ದುರ್ಬಲತೆಯ ಸಹಿ ದುರ್ಬಲತೆಯ ಭಾಷೆಯ ಒಂದು ನಿರೂಪಣೆಯಾಗಿದೆ (ಉದಾ. ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ). ದುರ್ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ ಸಹಿಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ಇದರ ದೋಷ ದರವನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು, ದುರ್ಬಲತೆಯ ಸಹಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದು. ನಾವು ದುರ್ಬಲತೆಯ ಸಹಿಯ ಔಪಚಾರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲತೆಯ ಸಹಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ದುರ್ಬಲತೆ ಸಹಿಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಜಾಗವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ದುರ್ಬಲತೆ-ಸಿಗ್ನೇಚರ್ ಸೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಕೇಂದ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆಃ ದುರ್ಬಲತೆ ಸಹಿ ದುರ್ಬಲತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ದುರ್ಬಲತೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ (ಅಂದರೆ, ದುರ್ಬಲ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಪಥಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ) ಇದು ಸಹಿ ಸೃಷ್ಟಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ದುರ್ಬಲತೆ ಸಹಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತಂತ್ರಗಳಾದ ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾವೇಜಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನಾವು ಒಂದು ಮಾದರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ನಾವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಒಂದು ದುರ್ಬಲತೆ ಸಹಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಒಂದು ಏಕೈಕ ಶೋಷಣೆ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇದು ಹಿಂದಿನ ಶೋಷಣೆ ಆಧಾರಿತ ಸಹಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದಾಗಿದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ನಮ್ಮ ತಂತ್ರಗಳು ಹಲವಾರು ಇತರ ಭದ್ರತಾ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು |
6fece3ef2da2c2f13a66407615f2c9a5b3737c88 | ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಡೈನಾಮಿಕ್ ನಿಯಂತ್ರಕ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ಯಾಟಿಕ್ ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿಧಾನವು ನಿಯಂತ್ರಣ ಲಯಪುನೋವ್ ಕಾರ್ಯಗಳ (ಸಿಎಲ್ಎಫ್) ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಲಭ್ಯವಿರುವಾಗ, ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುವ ರಾಜ್ಯ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕಾನೂನನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಿರಂತರ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ರಾಜ್ಯಗಳೆರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ CLF ನಿರ್ಮಾಣವು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಟ್ರಿವಿಯಲ್ ಅಲ್ಲದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಲಯಪುನೋವ್ ಕಾರ್ಯದ ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಸಿಎಲ್ಎಫ್ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಭಾಗದ ಸಂಯೋಜನಾ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಿಎಲ್ಎಫ್ನ ಅಸ್ತಿತ್ವವು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸಿಎಲ್ಎಫ್ನ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಕ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೈಬ್ರಿಡ್ CLF ಅನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಒಂದು ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಕಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದನ್ನು ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟುವ ಹಾರಿಜಾನ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ತಂತ್ರದಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆ ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವ್ಯವಹರಿಸಬಲ್ಲದು. ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ರಿವೈಡಿಂಗ್ ಹಾರಿಜಾನ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಅಸಮಪಾರ್ಶ್ವದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಹಾರಿಜಾನ್ ಅನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಎರಡು ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಹೊರೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. |
3b3c153b09495e2f79dd973253f9d2ee763940a5 | ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಅನ್ವಯಿಕತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣದಿಂದ ಮತ್ತು ಒಳಹರಿವಿನ ಡೇಟಾ ವಾಹಕಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಹೋಲಿಕೆ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಡೆಸಿಗ್ನರ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ (ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಥತೆಯಿಂದ) ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಬಂಧದ ಉದ್ದೇಶವು ಈ ಎರಡು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಒಳಗಿನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಬದಲಾಗದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಕೆಲಸವು "ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ" ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ತತ್ವಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್. ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಮಾದರಿಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಶ್ರೇಣೀಕರಣಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಮೂಲಕ ಇನ್ಪುಟ್ನ ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಹರಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸದಿದ್ದಾಗ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೆಳಭಾಗದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದರವನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಒಮ್ಮೆ ಪ್ರತಿ ಪದರವನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ನಂತರ, ಇಡೀ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಹಲವಾರು ಪರಿಷ್ಕೃತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಈ ರೀತಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಶ್ರೇಣೀಕರಣಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ನಾವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಅದು ವಿರಳವಾದ ಅತಿಯಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಮತ್ತು ಕಲಿತ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗದ ಕೆಲವು ರೂಪಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಗಳನ್ನು ಇಂಧನ- |
447ce2aecdf742cf96137f8bf7355a7404489178 | ಈ ಪತ್ರದಲ್ಲಿ, ಮಿಲಿಮೀಟರ್ ತರಂಗ (ಎಂಎಂಡಬ್ಲ್ಯೂ) ಗಾಗಿ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ವಿಶಾಲ-ಬ್ಯಾಂಡ್ ಸಬ್ಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ವೇವ್ ಗೈಡ್ (ಎಸ್ಐಡಬ್ಲ್ಯೂ) ಕುಳಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಪ್ಯಾಚ್ ಆಂಟೆನಾ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾವು ಒಂದು ಹಿಂಭಾಗದ SIW ಕುಹರದೊಂದಿಗೆ ಆಯತಾಕಾರದ ಪ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣದ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಕುಹರದ ಅದರ TE210 ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, 4 × 4 ರಚನೆಯನ್ನು ಸಹ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾ ಮತ್ತು ಅರೇ ಎರಡೂ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮುದ್ರಿತ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬೋರ್ಡ್ (ಪಿಸಿಬಿ) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ತಯಾರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಇದು ಸಮತಲ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾದ ಏಕೀಕರಣದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆಂಟೆನಾ ಅಂಶದ ಅಳತೆ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ (gadS11gad ≤ -10 dB) 15% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಂಟೆನಾ ರಚನೆಯ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಸುಮಾರು 8.7% ಆಗಿದೆ. ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಗರಿಷ್ಠ ಲಾಭಗಳು ಅಂಶಕ್ಕೆ 6.5 dBi ಮತ್ತು ರಚನೆಗೆ 17.8 dBi ಆಗಿದ್ದು, ಅನುಗುಣವಾದ ಅನುಕರಿಸಿದ ವಿಕಿರಣ ದಕ್ಷತೆಗಳು ಕ್ರಮವಾಗಿ 83.9% ಮತ್ತು 74.9% ಆಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾ ಮತ್ತು ರಚನೆಯು ಮಿಲಿಮೀಟರ್ ತರಂಗ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅದರ ವಿಶಾಲ ಬ್ಯಾಂಡ್, ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆ, ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚ, ಕಡಿಮೆ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ಭರವಸೆಯಿದೆ. |
429d0dd7192450e2a52a8ae7f658a5d99222946e | ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್, ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಕಿರಣ ದಕ್ಷತೆಯ ಆಂಟೆನಾ ರಚನೆ, ಸಮತಲ ತರಂಗ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ, ತಲಾಧಾರ ಸಮಗ್ರ ತರಂಗ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (SIW), ಡೈಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ರೆಸೋನೇಟರ್ ಆಂಟೆನಾಗಳು (DRA) ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. SIW ಒಂದು ಉನ್ನತ Q- ತರಂಗ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು DRA ಕಡಿಮೆ ನಷ್ಟದ ರೇಡಿಯೇಟರ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, SIW-DRA ಮಿಲಿಮೀಟರ್-ವೇವ್ಬ್ಯಾಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಕಿರಣ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಂಟೆನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕಂಡಕ್ಟರ್ ನಷ್ಟವು ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ. ಆಂಟೆನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ಆಂಟೆನಾ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಿಲಿಮೀಟರ್ ತರಂಗ ಬ್ಯಾಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಲಾಟ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ SIW-DRA ಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡಿದ HFSS ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. SIW-DRA ಏಕ ಅಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಳೆಯಲಾದ ಲಾಭವು 5.51 dB, -19 dB ಗರಿಷ್ಠ ಕ್ರಾಸ್-ಪೋಲಾರೈಸ್ಡ್ ವಿಕಿರಣ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ 95% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಕಿರಣ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದೆ (HFSS ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಕರಿಸಲಾಗಿದೆ). |
0cb2e8605a7b5ddb5f3006f71d19cb9da960db98 | ಆಧುನಿಕ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಡಿಎಸ್ಡಿ, ದಟ್ಟ-ಅಪರೂಪ-ದಟ್ಟವಾದ ತರಬೇತಿ ಹರಿವನ್ನು ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲ ಡಿ (ದಟ್ಟ) ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಂಪರ್ಕದ ತೂಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ದಟ್ಟವಾದ ಜಾಲವನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಎಸ್ (ಸ್ಪಾರ್ಸೆ) ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅಲ್ಪ ತೂಕದೊಂದಿಗೆ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಸಿಸಿಟಿ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ನೀಡಿದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಂತಿಮ ಡಿ (ಮರು-ದಟ್ಟಣೆ) ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ಶೂನ್ಯದಿಂದ ಕತ್ತರಿಸಿದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮರು-ಆರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ದಟ್ಟವಾದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ಡಿಎಸ್ಡಿ ತರಬೇತಿಯು ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು, ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದೆಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ, ಡಿಎಸ್ಡಿ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಗೂಗಲ್ಲೆನೆಟ್ನ ಟಾಪ್ 1 ನಿಖರತೆಯನ್ನು 1.1%, ವಿಜಿಜಿ -16 ಅನ್ನು 4.3%, ರೆಸ್ನೆಟ್ -18 ಅನ್ನು 1.2% ಮತ್ತು ರೆಸ್ನೆಟ್ -50 ಅನ್ನು 1.1% ರಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. WSJ93 ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ, ಡಿಎಸ್ಡಿ ಡೀಪ್ಸ್ಪೀಚ್ ಮತ್ತು ಡೀಪ್ಸ್ಪೀಚ್ 2 WER ಅನ್ನು 2.0% ಮತ್ತು 1.1% ರಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ಫ್ಲಿಕರ್-8K ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ, ಡಿಎಸ್ಡಿ ನ್ಯೂರಲ್ಟಾಕ್ ಬ್ಲೂ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು 1.7 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಡಿಎಸ್ಡಿ ಬಳಸುವುದು ಸುಲಭ: ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಡಿಎಸ್ಡಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹೈಪರ್-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆಃ ಎಸ್ ಹಂತದಲ್ಲಿನ ವಿರಳತೆಯ ಅನುಪಾತ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಡಿಎಸ್ಡಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ತೀರ್ಮಾನದ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಡಿಎಸ್ಡಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೆಚ್ಚಳವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಸ್ತುತ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನಗಳ ಅಸಮರ್ಪಕತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡಿಎಸ್ಡಿ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಉತ್ತಮ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿಎಸ್ಡಿ ಮಾದರಿಗಳು https://songhan.github.io/DSD ನಲ್ಲಿ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಲಭ್ಯವಿದೆ. |
6fd329a1e7f513745e5fc462f146aa80c6090a1d | ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಡೆದ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೊಬೈಲ್ ಅಲ್ಲದ ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಗದ್ದಲದದ್ದಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಿಗ್ನಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು (SQI) ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಕಾರ್ಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ (ಇಸಿಜಿ) ಮತ್ತು ಫೋಟೊಪ್ಲೆಥಿಸ್ಮೋಗ್ರಾಮ್ (ಪಿಪಿಜಿ) ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಹೃದಯ ಬಡಿತವನ್ನು (ಎಚ್ಆರ್) ಪಡೆಯಬಹುದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಯಿತು. ಇಸಿಜಿಗಾಗಿ 94% ಮತ್ತು 97% ಮತ್ತು ಪಿಪಿಜಿಗಾಗಿ 91% ಮತ್ತು 95% ರಷ್ಟು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ನಾವು ಎಸ್ಕ್ಯೂಐನ ಎರಡು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ವಿದ್ಯುತ್ ಉಳಿತಾಯ ತಂತ್ರಕ್ಕೆ SQI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ECG ಗಾಗಿ 94% ವರೆಗೆ ಮತ್ತು PPG ಗಾಗಿ 93% ವರೆಗೆ ದಾಖಲಾತಿ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಪಿಪಿಜಿಯಿಂದ ಉಸಿರಾಟದ ದರ (ಆರ್ಆರ್) ಅಂದಾಜಿನ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಎಸ್ಕ್ಯೂಐ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎರಡೂ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ನಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಯಿತು. |
ef8070a37fb6f0959acfcee9d40f0b3cb912ba9f | ಕಳೆದ ಮೂರು ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ (ಐಎಸ್) ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಬಹುತ್ವವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ. ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮುದಾಯಗಳು ಈ ಚರ್ಚೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದೇ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಅದೇ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಈ ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ ಮತ್ತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಶೋಧಕರು ಮಾಡಿದ ಜ್ಞಾನಗ್ರಹಣದ ಊಹೆಗಳು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಈ ಊಹೆಗಳು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಿಂಧುತ್ವ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಕಠಿಣತೆಯಂತಹ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಜ್ಞಾನವಿಜ್ಞಾನದ ಊಹೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರಕಟಣೆ, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಬಹುತೇಕ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಒಂದು ಜ್ಞಾನಗ್ರಹಣ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಇದನ್ನು ಐಎಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನಗ್ರಹಣದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಐಎಸ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಐಎಸ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನವಿಜ್ಞಾನದ ಸಮಗ್ರ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಐಎಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಇದು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಜ್ಞಾನಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು, ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಒಮ್ಮತ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಾದಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. |
25e989b45de04c6086364b376d29ec11008360a3 | ಮಾನವರು ತಮ್ಮ ಮೂಲಭೂತ ಭೌತಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಂಡಂತೆ ತಮ್ಮ ಅಂತರ್ದೃಷ್ಟಿಯ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಜೀವನದುದ್ದಕ್ಕೂ ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾರೆ. ನಾವು ಒಂದು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಬೇಸಿಯನ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಜನರು ಹೇಗೆ ಭೌತಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು. ಹಿಂದಿನ ಬೇಸಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಸ್ವಾಧೀನಕ್ಕೆ (ಟೆನೆನ್ಬೌಮ್, ಕೆಂಪ್, ಗ್ರಿಫಿತ್ಸ್, ಮತ್ತು ಗುಡ್ಮನ್, 2011) ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಶಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾನವ ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಸಣ್ಣ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ ಹೊಸ ಮೈಕ್ರೋವರ್ಲ್ಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಹು ಭೌತಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಸವಾಲಿನ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಜನರು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪರಸ್ಪರ ಭೌತಿಕ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಾರಣವನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರ ತೀರ್ಪುಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೂ ಅವರು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಹ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಈ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಜನರು ಮಾಡುವ ಅಂದಾಜುಗಳ ಸೂಚಕಗಳು ಸೀಮಿತ ಗಣನೀಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ. ನಾವು ಎರಡು ಸರಿಸುಮಾರುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಮೇಲಿನಿಂದ ಕೆಳಕ್ಕೆ ಬೇಯಸಿಯನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪೂರಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸರಿಸುಮಾರು ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಕೆಳ-ಮೇಲೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ತೀರ್ಮಾನ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಎರಡನೆಯ ಸರಿಸುಮಾರು ಭೌತಿಕ-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ಅದರ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಬಾಟಮ್-ಅಪ್ ಮತ್ತು ಟಾಪ್-ಡೌನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. |
6f0144dc7ba19123ddce8cdd4ad0f6dc36dd4ef2 | ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸಲು ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಯಾ (ಜಿಡಿ) ಹೊಂದಿರುವ ಹದಿಹರೆಯದವರಲ್ಲಿ ಗೊನಾಡೋಟ್ರೋಪಿನ್- ರಿಲೀಸಿಂಗ್ ಹಾರ್ಮೋನ್ (ಜಿಎನ್ಆರ್ಎಚ್) ಅಗೊನಿಸ್ಟ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಕ್ ಹದಿಹರೆಯದವರು ಈ ಆರಂಭಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುವ ವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪವೇ ತಿಳಿದಿದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಉದ್ದೇಶವು (1) ಹದಿಹರೆಯದವರಲ್ಲಿ ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ನೆದರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಕ್ ಹದಿಹರೆಯದವರ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು; (2) ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಕ್ ಹದಿಹರೆಯದವರ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವೃತ್ತಿಪರರ ಪರಿಗಣನೆಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಯಾವ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು. ಇದು ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಕ್ ಹದಿಹರೆಯದವರ ಆರಂಭಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಗುಣಾತ್ಮಕ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿತ್ತು. ಒಬ್ಬರನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಎಲ್ಲಾ 13 ಹದಿಹರೆಯದವರಿಗೆ ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯ ನಿಗ್ರಹದೊಂದಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲಾಯಿತು; ಐದು ಹದಿಹರೆಯದವರು ಟ್ರಾನ್ಸ್ ಹುಡುಗಿಯರು ಮತ್ತು ಎಂಟು ಟ್ರಾನ್ಸ್ ಹುಡುಗರು. ಅವರ ವಯಸ್ಸು 13 ರಿಂದ 18 ವರ್ಷಗಳು, ಸರಾಸರಿ ವಯಸ್ಸು 16 ವರ್ಷ ಮತ್ತು 11 ತಿಂಗಳುಗಳು, ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ವಯಸ್ಸು 17 ವರ್ಷ ಮತ್ತು 4 ತಿಂಗಳುಗಳು. ನಂತರ, ಹದಿಹರೆಯದವರ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು GD ಯೊಂದಿಗೆ ಯುವಜನರಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡುವ ಚಿಕಿತ್ಸಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಯಿತು. ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಕ್ ಹದಿಹರೆಯದವರೊಂದಿಗೆ ನಡೆಸಿದ ಸಂದರ್ಶನಗಳಿಂದ ಮೂರು ವಿಷಯಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದವುಃ (1) ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯ ನಿಗ್ರಹವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಕೆಳಗಿನ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಕಷ್ಟ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಹದಿಹರೆಯದವರು ಸೂಕ್ತ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವೆಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯಾಗಿ ನೋಡಿದರು; (2) ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯ ನಿಗ್ರಹದ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಕೊರತೆ. ಬಹುಪಾಲು ಹದಿಹರೆಯದವರು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಮಾಹಿತಿಯ ಕೊರತೆಯು ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯ ನಿಗ್ರಹವನ್ನು ಬಯಸದಂತೆ ತಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ತಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ; (3) ಸಾಮಾಜಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಪಾತ್ರ, ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಎರಡು ಉಪವಿಷಯಗಳಿವೆಃ (ಎ) ಮಾಧ್ಯಮದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನ, ದೂರದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ; (ಬಿ) ಹೇರಿದ ರೂಢಿ. ಕೆಲವು ಹದಿಹರೆಯದವರು ಸಾಮಾಜಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಪಾತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರು, ಆದರೆ ಇತರರು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಮಾನಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದರು. ಚಿಕಿತ್ಸಕರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಹದಿಹರೆಯದವರು ತಮ್ಮ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿದ್ದರು. GD ಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯ ನಿಗ್ರಹದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವಾಗ ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಕ್ ಹದಿಹರೆಯದವರಿಗೆ ಧ್ವನಿ ನೀಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ವೃತ್ತಿಪರರು ಹದಿಹರೆಯದವರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅವರ ವಾಸ್ತವಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಇತರ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಲಿಂಗ ಡಿಸ್ಫೊರಿಕ್ ಹದಿಹರೆಯದವರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತೇವೆ. |
446573a346acdbd2eb8f0527c5d73fc707f04527 | |
6e6f47c4b2109e7824cd475336c3676faf9b113e | ನಾವು ದೃಶ್ಯ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಭಾಷೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಊಹಿಸುತ್ತವೆ ಎರಡೂ ವಿಶ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ, ಮತ್ತು ಜನರು ವಿಶ್ವದ ವಿವರಿಸಲು ಹೇಗೆ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ. ಈ ಮೂಲದಿಂದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನವು ಇಂದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ನಾವು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸಕ್ಕಿಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರದ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸತ್ಯವಾದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. |
9a0fff9611832cd78a82a32f47b8ca917fbd4077 | |
9e5a13f3bc2580fd16bab15e31dc632148021f5d | ಕಡಿಮೆ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಸಬ್ಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ವೇವ್ ಗೈಡ್ (ಎಸ್ಐಡಬ್ಲ್ಯೂ) ಕುಹರದ ಬೆಂಬಲಿತ ಸ್ಲಾಟ್ ಆಂಟೆನಾದ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ವರ್ಧಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. SIW- ಬೆಂಬಲಿತ ಕುಹರದ ಎರಡು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯ ಆವರ್ತನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಎರಡು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳು, ಇದರ ಪ್ರಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು SIW ಕುಳಿಯ ವಿಭಿನ್ನ ಅರ್ಧ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿವೆ, ಅವುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಗಳ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ SIW ಕುಹರದ ಬೆಂಬಲಿತ ಸ್ಲಾಟ್ ಆಂಟೆನಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾದ ಭಾಗಶಃ ಪ್ರತಿರೋಧ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು 1.4% ರಿಂದ 6.3% ಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದರ ಲಾಭ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣ ದಕ್ಷತೆಯು 6.0 dBi ಮತ್ತು 90% ಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ SIW ಕುಹರದ ಗಾತ್ರವು ಸುಮಾರು 30% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಆಂಟೆನಾ ಕಡಿಮೆ ಕ್ರಾಸ್ ಪೋಲರೈಸೇಶನ್ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮುಂಭಾಗದ ಹಿಂಭಾಗದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಇನ್ನೂ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರೊಫೈಲ್, ಕಡಿಮೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಮತಲ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾದ ಏಕೀಕರಣದ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. |
4c68e7eff1da14003cc7efbfbd9a0a0a3d5d4968 | ಅನುಷ್ಠಾನ ವಿಜ್ಞಾನವು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಅನುಷ್ಠಾನ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆಯತ್ತ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದ ಉದ್ದೇಶವು ಅನುಷ್ಠಾನ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ವರ್ಗದ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಒಂದು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವುದು, ಅನುಷ್ಠಾನ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಧಾನಗಳ ಸೂಕ್ತ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ ಸಂಶೋಧಕರ ನಡುವೆ ಅಂತರ-ಶಿಸ್ತಿನ ಸಂವಾದವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು. ಅನುಷ್ಠಾನ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆಃ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಆಚರಣೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುವುದು (ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು); ಅನುಷ್ಠಾನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು (ನಿರ್ಧಾರಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು, ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು, ಅನುಷ್ಠಾನ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು) ಪ್ರಭಾವಿಸುವದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ವಿವರಿಸುವಿಕೆ; ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು (ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು). ಈ ಲೇಖನವು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಐದು ವರ್ಗದ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ರೀತಿಯ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ನಡುವೆ ಅತಿಕ್ರಮಣಗಳಿದ್ದರೂ, ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಧಾನಗಳ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಅರಿವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಅನುಷ್ಠಾನ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸೀಮಿತ "ಹೇಗೆ" ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನುಷ್ಠಾನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರುವಲ್ಲಿನ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಅನುಷ್ಠಾನದ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅನುಷ್ಠಾನ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಒಂದು ಕಾಲಮಾನದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಅನುಷ್ಠಾನದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. |
00a7370518a6174e078df1c22ad366a2188313b5 | ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾಪನ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿದೆ, ಆದರೆ ಹರಿವಿನ ವೇಗವು ಎರಡು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಎರಡನೆಯ ನಿರ್ಬಂಧವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವಿನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೊಳಪು ಮಾದರಿಯ ಸ್ಪಷ್ಟ ವೇಗವು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಚಿತ್ರ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದೃಢವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಮತ್ತು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಒರಟಾಗಿ ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು. ಇದು ಪ್ರಕಾಶಮಾನ ಮಟ್ಟಗಳ ಪರಿಮಾಣೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೀಯ ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಸಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಲ್ಲ. ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಏಕವಚನ ಬಿಂದುಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ರೇಖೆಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ನಯತೆಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. |
2315fc6c2c0c4abd2443e26a26e7bb86df8e24cc | ನಾವು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ, ಆಳವಾದ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರ ಜಾಲವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ LSVRC-2010 ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ 1.2 ಮಿಲಿಯನ್ ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು 1000 ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು. ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ನಾವು 37.5% ಮತ್ತು 17.0% ರಷ್ಟು ಅಗ್ರ-1 ಮತ್ತು ಅಗ್ರ-5 ದೋಷ ದರಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಹಿಂದಿನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸ್ಥಿತಿಗಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. 60 ಮಿಲಿಯನ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು 650,000 ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನರಮಂಡಲವು ಐದು ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಪದರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಗರಿಷ್ಠ-ಪೂಲಿಂಗ್ ಪದರಗಳಿಂದ ಅನುಸರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ 1000-ವೇ ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಮೂರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ತರಬೇತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು, ನಾವು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸದ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಜಿಪಿಯು ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ "ಡ್ರಾಪ್ out ಟ್" ಎಂಬ ನಿಯಮಿತಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ, ಅದು ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ನಾವು ಈ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಐಎಲ್ಎಸ್ವಿಆರ್ಸಿ-2012 ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರವೇಶದಿಂದ ಸಾಧಿಸಿದ 26.2% ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ 15.3% ರಷ್ಟು ಅಗ್ರ-5 ಪರೀಕ್ಷಾ ದೋಷ ದರವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದ್ದೇವೆ. |
1bc49abe5145055f1fa259bd4e700b1eb6b7f08d | ನಾವು SummaRuNNer ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ದಾಖಲೆಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾರಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರ ಜಾಲ (RNN) ಆಧಾರಿತ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ರಾಜ್ಯದ-ಆಫ್-ದಿ-ಆರ್ಟ್ಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ಅಥವಾ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಬಹಳ ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅದರ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯ, ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನವೀನತೆಯಂತಹ ಅಮೂರ್ತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ವಿಭಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಮತ್ತೊಂದು ಹೊಸ ಕೊಡುಗೆಯೆಂದರೆ ನಮ್ಮ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮಾದರಿಯ ಅಮೂರ್ತ ತರಬೇತಿ, ಇದು ಮಾನವ-ರಚಿತ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಾರಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಲ್ಲದು, ವಾಕ್ಯ ಮಟ್ಟದ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. |
3e4bd583795875c6550026fc02fb111daee763b4 | ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮುಖದ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿ ಮಾಡಿ ಫೋಟೊರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಮೊದಲಿಗೆ ಅರೆ-ಅನುಕೂಲಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ರಚಿತ ಮುಖದ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ವಿವಿಧ ಶೈಲಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಮುಖದ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ. ನಂತರ ನಾವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ರಚಿತ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕೈಯಿಂದ ಚಿತ್ರಿಸಿದ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳಾದ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ, ಆಳವಾದ ಶೇಷ ಕಲಿಕೆ, ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಷ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಮ್ಮ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ನಾವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ ಲಲಿತಕಲೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಕಲೆಗಳಲ್ಲಿ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ಯಾಚ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಮುಖದ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫೋಟೊರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. |
2fd9f4d331d144f71baf2c66628b12c8c65d3ffb | ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಮುಖ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಒಂದು. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಪುನರ್ ತೂಕ ಮಾಡಲಾದ ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಂತರ ಹೀಗೆ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರ ಅನುಕ್ರಮದ ತೂಕ ಬಹುಮತದ ಮತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವರ್ಧಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು. ಅನೇಕ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ, ಈ ಸರಳ ತಂತ್ರವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ನಾಟಕೀಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ರಹಸ್ಯಮಯವಾದ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತತ್ವಗಳ ಮೂಲಕ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಸಂಯೋಜನೀಯ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ಎರಡು-ವರ್ಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಬರ್ನೌಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿನ ಸಂಯೋಜಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ಸಮೀಪವಾಗಿ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ನೇರ ಸರಿಸುಮಾರುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಬಹುಪದೀಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೇರ ಬಹು-ವರ್ಗದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಧನೆಯ ಇತರ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಬಹು-ವರ್ಗದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿವೆ. ನಾವು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಮಾರ್ಪಾಡು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಇದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂಶಗಳ 10 ರಿಂದ 50. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಈ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಪರ್ಯಾಯ ಸೂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ-ಮೊದಲ ಕಡಿದಾದ ಮರದ ಇಂಡಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು ನಿರ್ಧಾರ ನಿಯಮದ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. |
573ae3286d050281ffe4f6c973b64df171c9d5a5 | ನಾವು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತಗೊಂಡ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿವಿಧ ವರ್ಗದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರ ಬ್ಯಾಟರಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಬಹು ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಗಳಲ್ಲಿ. ಇದು ನಿಧಾನವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರಿಗೆ ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದರಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ, (ರನ್ಟೈಮ್) ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು (ತರಬೇತಿ-ಸಮಯ) ಮಾದರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬೇಕಾದ ವರ್ಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ವರ್ಧಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಸ್ಟಂಪ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಬಹುಕಾರ್ಯಕ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ವರ್ಗಗಳ (ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ) ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುವ ಬದಲು ಜಂಟಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಒಟ್ಟು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ವರ್ಗೀಕರಣದ ರನ್ಟೈಮ್ ವೆಚ್ಚ, ವರ್ಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸರಿಸುಮಾರು ಲೋಗರಿಥಮಿಕ್ ಆಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜಂಟಿ ತರಬೇತಿಯ ಮೂಲಕ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಅಂಚಿನಂತಹ ಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವಸ್ತು-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ವರ್ಗದ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವಿಕೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
1e75a3bc8bdd942b683cf0b27d1e1ed97fa3b4c3 | ಗಾಸಿಯನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ರಾಜ್ಯದ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಪರಿಚಿತ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ನ ಪೂರ್ವ ಊಹೆಗಳ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ನಾವು ಗೌಸಿಯನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ರಾಜ್ಯ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬೇಸಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ಕೋವರಿಯೆನ್ಸ್ ರಚನೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಅಂದಾಜು ಆಸ್ತಿ ಕಾರ್ಯಗಳ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಕುಟುಂಬದಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಕಣಗಳ ಎಂಸಿಎಂಸಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ ನಡೆಸಬಹುದು. ಈ ಯೋಜನೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಬೇಸಿಯನ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ನಾವು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪರಿಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. |
142a799aac35f3b47df9fbfdc7547ddbebba0a91 | ನಾವು ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ 6 ಡಿ ಭಂಗಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪರಿಭಾಷೆ ಆಧಾರಿತ ಭಂಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ನ ಸ್ಥಾಪಿತ ಕಲ್ಪನೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಿ, ನಾವು ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಭಾಷಾಂತರ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವ ನವೀಕರಣವನ್ನು to ಹಿಸಲು ಕಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೂಲತಃ, ನಾವು ಹೊಸ ದೃಷ್ಟಿ ನಷ್ಟವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ವಸ್ತುಗಳ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಭಂಗಿ ನವೀಕರಣವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನೋಟ ಮಾದರಿಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರ-ಮುಕ್ತ, ವಿಭಾಗ-ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಸಮ್ಮಿತಿಯ ಜೊತೆಗೆ ದೃಶ್ಯ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳಿಗೆ ಅಜ್ಞೇಯವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ನಾವು ಕಠಿಣ ಆರಂಭಿಕ ಕಡೆಗೆ ಬಲವಾದ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆಳದ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ 3D ICP ಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ನಿಲುವಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಮ್ಮ ಜಾಲಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ ಮತ್ತು http://campar.in.tum ನಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತವೆ. de/Main/FabianManhardt ನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ. |
046bf6fb90438335eaee07594855efbf541a8aba | ನಗರೀಕರಣದ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಗತಿಯು ಅನೇಕ ಜನರ ಜೀವನವನ್ನು ಆಧುನಿಕಗೊಳಿಸಿದೆ ಆದರೆ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ದಟ್ಟಣೆ, ಇಂಧನ ಬಳಕೆ, ಮತ್ತು ಮಾಲಿನ್ಯ ಮುಂತಾದ ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದೆ. ನಗರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಚಾರ ಹರಿವು, ಮಾನವ ಚಲನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾ) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ. ನಗರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ನಗರ ಸಂವೇದನೆ, ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸೇವೆ ಒದಗಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಜನರ ಜೀವನ, ನಗರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಅಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ನಗರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಅಂತರಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ನಗರ ಸ್ಥಳಗಳ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಸಾರಿಗೆ, ಸಿವಿಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಪರಿಸರ, ಆರ್ಥಿಕತೆ, ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಗರ-ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಮೊದಲು ನಗರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ನಗರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ನಗರ ಯೋಜನೆ, ಸಾರಿಗೆ, ಪರಿಸರ, ಇಂಧನ, ಸಾಮಾಜಿಕ, ಆರ್ಥಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯುಳ್ಳ ಏಳು ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ನಗರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ನಾವು ನಾಲ್ಕು ಮಡಿಕೆಗಳಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಅವು ನಗರ ಸಂವೇದನೆ, ನಗರ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಭಿನ್ನರಾಶಿ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಜ್ಞಾನದ ಸಮ್ಮಿಳನ, ಮತ್ತು ನಗರ ದತ್ತಾಂಶ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ನಗರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಭವಿಷ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ, ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಹೇಗಾದರೂ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವ ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತೇವೆ. |
970b4d2ed1249af97cdf2fffdc7b4beae458db89 | ಪ್ರತಿದಿನ ಸುಮಾರು ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ಆನ್ಲೈನ್ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಗಡಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿನ ಹುಡುಕಾಟವಾಗಿದೆ. ಸಾವಿರಾರು ಚಿತ್ರ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಮೀಸಲಿಡಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಮಾನವ ಕ್ರಿಯೆಯ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳು ಬಹಳ ಹಿಂದಿವೆ. ಪ್ರಸಕ್ತ ಕ್ರಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ಹತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರಮ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಧನೆ ಈಗ ಗರಿಷ್ಠ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಹೊಸ ಮಾನದಂಡಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸೃಷ್ಟಿಯ ಅಗತ್ಯತೆ ಇದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು 51 ಆಕ್ಷನ್ ವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗಿನ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಆಕ್ಷನ್ ವಿಡಿಯೋ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಒಟ್ಟು ಸುಮಾರು 7,000 ಕೈಯಾರೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಡಿಜಿಟೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಯೂಟ್ಯೂಬ್ ವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಾವು ಕ್ರಿಯೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಎರಡು ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆ, ದೃಷ್ಟಿಕೋನ, ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ ಮುಂತಾದ ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನಗಳ ದೃ rob ವಾದತೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. |
3087289229146fc344560478aac366e4977749c0 | ಕೆಲವು ಸಂವೇದನಾ, ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆ-ಮೋಟಾರ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಈವರೆಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಲ್ಲದಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ (5, 10, 13, 15, 17, 18). ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವರದಿ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಮಾನವ ಮೋಟಾರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮಾಣ, ಶಬ್ದ, ಚಾನಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಸರಣದ ದರಗಳ ಅನ್ವಯಿಕತೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುವುದು. ಇತ್ತೀಚಿನ ಬರಹಗಾರರು (4,11, 20, 22) ರೂಪಿಸಿದಂತೆ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಚಿತತೆ ಇದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಾವು ಮನುಷ್ಯನ ಮೋಟಾರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅದರ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂವೇದನಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ವರ್ತನೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಾವು ಕೇವಲ ಇಡೀ ಗ್ರಾಹಕ-ನರ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಹೇಗೆ- |
64305508a53cc99e62e6ff73592016d0b994afd4 | ಆರ್ಡಿಎಫ್ ಅನ್ನು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ವೆಬ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿನಿಮಯಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಆರ್ಡಿಎಫ್ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೃತಿಗಳು ನಡೆದಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಈ ಕೃತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಅವಲೋಕನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಈ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು (ವೇರ್ಹೌಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ), ವಿತರಿಸಿದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಗದಲ್ಲಿ, ಓದುಗರಿಗೆ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳ ಗುರುತಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ. |
6162ab446003a91fc5d53c3b82739631c2e66d0f | |
29f5ecc324e934d21fe8ddde814fca36cfe8eaea | ಪರಿಚಯ ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ (BC) ಮಹಿಳೆಯರಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಅವರ ಜೀವನದ ಕೆಲವು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಮಹಿಳೆಯರಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 10% ನಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಂತರ ಐದು ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ 88% ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಂತರ 10 ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ 80% ನಷ್ಟು ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಡೇಟಾ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಆರಂಭಿಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಅನುಸರಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ [2,3]. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನ ಅನ್ವೇಷಣೆ (ಕೆಡಿಡಿ) ನಂತಹ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳು ಜನಪ್ರಿಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಾಧನವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೋಗದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. |
261e841c8e0175586fb193b1a199cefaa8ecf169 | ಒಂದು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಪಡೆಯಲು ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಆಗಿ ಸಂಪಾದಿಸುವ ಮಾರ್ಫೊಲಾಜಿಕಲ್ ರಿಇನ್ಫ್ಲೆಕ್ಷನ್ ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು? ಇಂತಹ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಅನುಕ್ರಮದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವುದು, ನಂತರ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು output ಟ್ಪುಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ನಾವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲು ಸೀಮಿತ-ರಾಜ್ಯ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಡ್ಯೂಸರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು. ದ್ವಿಮುಖ LSTMಗಳ ಒಂದು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬಲದಿಂದ ಎಡಕ್ಕೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಡ್ಯೂಸರ್ ಆರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಿಸಲು. ನಾವು ಈ ಕಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಡ್ಯೂಸರ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಒಂದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಸೀಮಿತ-ಸ್ಥಿತಿ ಆಟೋಮ್ಯಾಟನ್ನ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಜೋಡಿಸಲಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳ ಮೇಲೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಕೈ-ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇನ್ಪುಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಅನಿಯಮಿತ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ನಿಖರವಾದ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಇನ್ನೂ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ರೂಪಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪುನರ್ಬಾಗಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಲೆಮಟೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. |
8f69384b197a424dfbd0f60d7c48c110faf2b982 | |
014b191f412f8496813d7c358ddd11d8512f2005 | ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಇಮೇಜ್ ರೇಡಾರ್ಗಳು ಒಂದೇ ವೀಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ವಿಸ್ತೃತ ವಸ್ತುಗಳ ಚಲನೆಯ ವೇಗ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತವೆ. ರೇಡಾರ್ ಸಂವೇದಕಗಳು ಕೇವಲ ವಿಕಿರಣ ವೇಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಳೆಯುವುದರಿಂದ, ವಸ್ತುವಿನ ವೇಗದ ವಾಹಕವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರ ವೇಗವನ್ನು ಹಲವಾರು ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ನಂತರ ಮೊದಲಿಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅಡ್ಡ-ಸಂಚಾರದಂತಹ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಸಮಯ ನಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಸ್ತೃತ ಗುರಿಯ ವೇಗದ ವಾಹಕವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾಗದವು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ-ಮುಕ್ತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಇದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅದರ ವೇಗದ ವಾಹಕದ ಒಂದು ತ್ವರಿತ (~ 50 ms) ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮುಕ್ತ ಅಂದಾಜು ಸಾಧ್ಯ. ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು (ಉದಾ, ಚಕ್ರಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಡೊಪ್ಲರ್) ಸಿಗ್ನಲ್ನಲ್ಲಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ರೇಡಾರ್ ಸಂವೇದಕದ ಮಾಪನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ರೇಡಿಯಲ್ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅಜಿಮತ್ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲೂ ಎದುರಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಬಹು ರೇಡಾರ್ ಸಂವೇದಕಗಳ ಸಮ್ಮಿಳನದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. |
ad6d5e4545c60ec559d27a09fbef13fa538172e1 | ಸುಧಾರಿತ ಚಾಲಕ ಸಹಾಯಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿ, ರಾಡಾರ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪರಿಸರ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ರೇಡಾರ್ ಸಂವೇದಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಬಹು ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪಾಯಿಂಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅನ್ವಯವಾಗದ ಕಾರಣ, ವಿಸ್ತೃತ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳು ಕಳೆದ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಲಿದಾರ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ರೇಡಾರ್ಗಳ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡಾಪ್ಲರ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತವೆ. ಡೊಪ್ಲರ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ರೇಡಾರ್ ಆಧಾರಿತ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಚಾರದ ಪಾಯಿಂಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಮಾಪನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಿಸುಮಾರು ಆಯತಾಕಾರದ ಆಕಾರದ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಪರ್ಯಾಯ ಸಂಚಾರದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪರ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಅಡ್ಡ ಸಂಚಾರ ಸೇರಿದಂತೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ವಸ್ತುವಿನ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಡಾಪ್ಲರ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಮಾಪನ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ. ವಸ್ತುಗಳ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ, ರಾ-ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ವೆಲೈಸ್ಡ್ ಕಣಗಳ ಫಿಲ್ಟರ್ (ಆರ್ಬಿಪಿಎಫ್) ಅನ್ನು ಅಳತೆ ಮಾದರಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. |
965f8bb9a467ce9538dec6bef57438964976d6d9 | ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾನವ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ನಿಖರತೆಯು ಮೇಕ್ಅಪ್ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವ ನೋಟದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅದೇ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಾಗ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕ್ಷೀಣಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಕಣ್ಗಾವಲು ಮೇಲಿನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಂದ ಮುಖಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಮೇಕಪ್ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ಹೊಸ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಮುಖದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮೇಕ್ಅಪ್ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಅಂತಹ ಕೋವ್ಯಾರಿಯೇಟ್ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್ 410 ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳಿಂದ 2460 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ, ಮೇಕಪ್ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವ ಕೋವರಿಯೇಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೂ ನೆಲದ ಸತ್ಯವನ್ನು (ಕಣ್ಣಿನ ಕನ್ನಡಕ, ಗ್ಲಾಸ್, ಬೋಳು, ಗಡ್ಡ) ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಮರೆಮಾಚುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಮಾಣಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಇದು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಎರಡು ಜನಪ್ರಿಯ ವಾಣಿಜ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆದಾರರಿಂದ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಿಂದ ತುಲನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಈ ಮುಖಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆದಾರರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕ್ಷೀಣತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಈ ಪಂದ್ಯಗಳ ಮುಖ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಪ್ರಯೋಗದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಈ ಕೋವ್ಯಾರಿಯೇಟ್ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ. ಈ ಹೊಸ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವುದರಿಂದ ಮೇಕಪ್ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚಿದ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. |
f8e32c5707df46bfcd683f723ad27d410e7ff37d | |
32c8c7949a6efa2c114e482c830321428ee58d70 | ಈ ಲೇಖನವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಜಿಪಿಯು ಆಧಾರಿತ ಹೈ-ಥ್ರೂಪುಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಗಲ್-ಚಿಪ್ ಸಮಾನಾಂತರ-ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮುದಾಯವು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ರಿಸರ್ಚ್ ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಒಂದು ಭಿನ್ನರೂಪದ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. |
8890bb44abb89601c950eb5e56172bb58d5beea8 | ಗುರಿ-ಆಧಾರಿತ ಸಂವಾದ ನೀತಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಫ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ (ಆರ್ಎಲ್) ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಭಾಷಣೆ ಪ್ರತಿಲಿಪಿಗಳ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಎನ್ಕೋಡರ್-ಡಿಕೋಡರ್ ವಿಧಾನಗಳು ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಏಜೆಂಟ್ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಉಚ್ಚಾರಣಾ ಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಾಗಿ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಅವರು ಸಂವಾದ-ಮಟ್ಟದ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ ಮುಂದಿನ ಏಜೆಂಟ್ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಈ ಕಾಗದವು ಅನಾಟೋಟೆಡ್ ಕಾರ್ಪೊರಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಆಫ್ಲೈನ್ ಆರ್ಎಲ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಉಚ್ಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂವಾದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಗುರಿ-ಆಧಾರಿತ ನೀತಿಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಹೊಸ ಪ್ರತಿಫಲ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಆನ್ಲೈನ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನ ಅಥವಾ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರಾಜ್ಯ ಸ್ಥಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲದೆ ಆಫ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ನೀತಿಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ನೀತಿ ಮತ್ತು ನೀತಿ-ಅಲ್ಲದ ನೀತಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. |
589d84d528d353a382a42e5b58dc48a57d332be8 | ರಟ್ಗರ್ಸ್ ಆಂಕಲ್ ಎಂಬುದು ಪುನರ್ವಸತಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸ್ಟೀವರ್ಟ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್-ಟೈಪ್ ಹ್ಯಾಪ್ಟಿಕ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆಗಿದೆ. ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ರೋಗಿಯ ಪಾದದ ಮೇಲೆ ಆರು ಡಿಗ್ರಿ-ಆಫ್-ಫ್ರೀಡಮ್ (ಡಿಒಎಫ್) ಪ್ರತಿರೋಧಕ ಶಕ್ತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ. ರಟ್ಜರ್ಸ್ ಆಂಕಲ್ ನಿಯಂತ್ರಕವು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪೆಂಟಿಯಮ್ ಬೋರ್ಡ್, ನ್ಯೂಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಸೋಲೆನಾಯ್ಡ್ ಕವಾಟಗಳು, ಕವಾಟ ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಿಗ್ನಲ್ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ನಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಪುನರ್ವಸತಿ ವ್ಯಾಯಾಮವು ಲೂಪ್ಗಳ ಮೂಲಕ ವಾಸ್ತವ ವಿಮಾನವನ್ನು ಪೈಲಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ವ್ಯಾಯಾಮದ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಲೂಪ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ, ವಾಸ್ತವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿಮಾನದ ವೇಗ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಪ್ಟಿಕ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಒದಗಿಸುವ ಪ್ರತಿರೋಧದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ವ್ಯಾಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ, ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಒರಾಕಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಾಯಾಮದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಪುನರ್ವಸತಿ ಅವಧಿಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಾದದ ಸ್ಥಾನ, ಶಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕೆಲಸವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಲೂಪ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯವೂ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಟ್ರೋಕ್ ನಂತರ ಒಂಬತ್ತು ತಿಂಗಳ ರೋಗಿಯ ಒಂದು ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತೋರಿಸಿದಂತೆ, ಆರು ಪುನರ್ವಸತಿ ಅವಧಿಗಳ ನಂತರ, ರೋಗಿಯು ಬಲ ಮತ್ತು ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಳತೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ, ಇದು ರಟ್ಗರ್ಸ್ ಪಾದದ ಮೂಲಕ ಅಳೆಯಲಾದ ಟಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಪವರ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಮನ್ವಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ವಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ಟಿಲು ಏರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ. |
67161d331d496ad5255ad8982759a1c853856932 | ಪ್ರವಾಹದ ವಿಪತ್ತುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಲು ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಪ್ರವಾಹದ ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ನಿಖರವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಅಪಾಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸೇವೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಅಪಾಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ನಾಲ್ಕು ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕು. ಈ ಯೋಜನೆಯು ನಿಸ್ತಂತು ಸಂವೇದಕ ಜಾಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೂರದಿಂದ ನೀರಿನ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವತ್ತ ಗಮನ ಹರಿಸಿದೆ. ಈ ಯೋಜನೆಯು ಗ್ಲೋಬಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಫಾರ್ ಮೊಬೈಲ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್ (ಜಿಎಸ್ಎಮ್) ಮತ್ತು ಶಾರ್ಟ್ ಮೆಸೇಜ್ ಸರ್ವೀಸ್ (ಎಸ್ಎಂಎಸ್) ಅನ್ನು ಸೆನ್ಸಾರ್ಗಳಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಅಥವಾ ಆಯಾ ಬಲಿಪಶುವಿನ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಮೂಲಕ ನೇರವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಭರವಸೆ ಇದೆ, ಇದು ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವಾಹದ ದುರಂತದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಜೀವಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆಯ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. |
a5de09243b4b12fc4bcf4db56c8e38fc3beddf4f | ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಸೋಷಿಯಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ (ಎಸ್ಎಸ್ಎಸ್) ನ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾಜಿಕ ವ್ಯವಹಾರದ ಹೊಸ ಮಾದರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಗಾಧವಾದ ಆರ್ಥಿಕ ಲಾಭ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಉದ್ಯಮವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಹಯೋಗ, ಅಂತರ್ಗತ ಜ್ಞಾನ ಹಂಚಿಕೆ, ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತ ಸಾಮೂಹಿಕ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ, ಕೆಲವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೆಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಇಎಸ್ಎಸ್ಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಹೊಸ ಕೆಲಸದ ಮತ್ತು ಸಂಘಟನೆಯ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನದ ಕೊರತೆಯಿದೆ. ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಇಎಸ್ಎಸ್ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಆಡಳಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು. ನಾರ್ವೆಯ ಸ್ಟ್ಯಾಟ್ಕ್ರಾಫ್ಟ್ ನಲ್ಲಿರುವ ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಇಂಧನ ಕಂಪನಿಯಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಎಂಬ ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಒಂದು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ನ ಆಡಳಿತ ಮಾದರಿಯು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಂವಹನ, ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮತ್ತು ಐಟಿ ನಡುವಿನ ನಿಕಟ ಸಹಕಾರ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಇಎಸ್ಎಸ್ಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಷ್ಠಾನದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಇಎಸ್ಎಸ್ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಂಪನಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಇಎಸ್ಎಸ್ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಆಡಳಿತದ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನ/ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. |
5ca6217b3e8353778d05fe58bcc5a9ea79707287 | ಇ-ಸರ್ಕಾರವು ಪ್ರತಿ ಸರ್ಕಾರದ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಯ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ಸರ್ಕಾರಗಳು ಅದರ ಮಹತ್ವದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಂತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಸರ್ವತ್ರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಸೇವೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಉತ್ತಮ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸರ್ಕಾರವು ತನ್ನ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಮತ್ತು ಇಲಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಇ-ಸರ್ಕಾರ ನೀತಿಯನ್ನು ಉದ್ಘಾಟಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ. ಮಲೇಷ್ಯಾಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಇ-ಸರ್ಕಾರದ ತರಂಗದಿಂದ ಸರ್ಕಾರವು ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಸ್ಥಾಪನೆಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವಾ ವಿತರಣೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದರ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸಹ. ಈ ಗುಣಾತ್ಮಕ ಅಧ್ಯಯನವು ಇ-ಸರ್ಕಾರ ಉಪಕ್ರಮಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ ಆಗಿ ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇ-ಸರ್ಕಾರದಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ದಕ್ಷಿಣ ಕೊರಿಯಾದ ಸರ್ಕಾರವನ್ನು ಮಾನದಂಡ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ತುಲನಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆಡಳಿತದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸುಧಾರಣೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಈ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನದಿಂದಲೂ, ಇ-ಸರ್ಕಾರ ಯೋಜನೆಗಳ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಲೇಷ್ಯಾ ದಕ್ಷಿಣ ಕೊರಿಯಾದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಕೆಲವು ಪಾಠಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು. |
2b2c30dfd3968c5d9418bb2c14b2382d3ccc64b2 | ಡಿಬಿಪೀಡಿಯಾ ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾದಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವೆಬ್ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಸಮುದಾಯದ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ. ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾದಿಂದ ಪಡೆದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಮತ್ತು ವೆಬ್ನಲ್ಲಿನ ಇತರ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಕಿಪೀಡಿಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ಡಿಬಿಪೀಡಿಯಾ ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಡಿಬಿಪೀಡಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ವೆಬ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಡಿಬಿಪೀಡಿಯಾ ಸಮುದಾಯದಿಂದ ಕೆಲವು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಲೇಖಕರು ತಮ್ಮ ಸೈಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಬಿಪೀಡಿಯಾ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಲಭಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವೆಬ್ನಲ್ಲಿನ ಇತರ ಮುಕ್ತ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಜೊತೆ ಡಿಬಿಪೀಡಿಯಾವನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಡಿಬಿಪೀಡಿಯಾವು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಮುಕ್ತ ದತ್ತಾಂಶದ ವೆಬ್ಗೆ ಹೇಗೆ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. |
92930f4279b48f7e4e8ec2edc24e8aa65c5954fd | ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆ ತಡೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪತ್ತೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಬ್ಯಾಂಕ್ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ನಾವು ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಮೊದಲು ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಕಾಗದದ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಯಿಂದ ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಿದ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ನಮಗೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ವರ್ಗೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ನಾವು ಸ್ಥಾಪಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ರಚಿಸಿದ ವರ್ಗೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಸಂಕೇತಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. |
8985000860dbb88a80736cac8efe30516e69ee3f | ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಹೋಮ್ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸರ್ವತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಆಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಸಹಾಯಕ ಜೀವನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತೀವ್ರವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸದೆ ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮೆಮೊರಿ (ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ) ಮರುಕಳಿಸುವ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಮೂರು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಹೋಮ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿಧಾನವು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. |
b31f0085b7dd24bdde1e5cec003589ce4bf4238c | ಡೊಮೇನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ (ಡಿಎ) ಎನ್ನುವುದು ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಗುರಿ ನಡುವೆ ಡೇಟಾ ವಿತರಣಾ ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಮೂಲ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗುರಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮುನ್ಸೂಚಕವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಕ್ರಾಸ್ ಡೊಮೇನ್ ದೃಶ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಹೊಸ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಡಿಎ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ದೋಷದ ಮೂರು ಪದಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಡಿಎ ವಿಧಾನವು ಸುಪ್ತ ಹಂಚಿಕೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಉಪಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಡೊಮೇನ್ ನಡುವಿನ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಾಜ್ಯ-ಆಫ್-ಆರ್ಟ್ ಡಿಎ ವಿಧಾನಗಳಂತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ತಾರತಮ್ಯದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ವರ್ಗ-ಅಂತರದ ಅಂತರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಡಿಎ ವಿಧಾನವು ಹಂಚಿದ ಉಪಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೂಲ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಗುರಿ ನಡುವೆ ಲೇಬಲ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಜ್ಞಾನ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ತಪ್ಪಿಸಲು ಡೇಟಾ ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮಗ್ರ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಡಿಎ ವಿಧಾನದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಡಿಎ ಮಾನದಂಡಗಳ ಮೇಲೆ, ಅಂದರೆ 12 ಅಡ್ಡ-ಡೊಮೇನ್ ಇಮೇಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಡಿಎ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. |
b9bc9a32791dba1fc85bb9d4bfb9c52e6f052d2e | ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಸಂರಚನಾ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಏಕ-ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾರ್ಗ ಯೋಜನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸರಳ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಎರಡು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೋಧಿಸುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮರಗಳನ್ನು (ಆರ್ಆರ್ಟಿ) ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಸಂರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರೂರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮರಗಳು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಜಾಗವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ದುರಾಸೆಯ ಹೆರೆಸ್ಟಿಕ್ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಪರಸ್ಪರರ ಕಡೆಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ. ಘರ್ಷಣೆ-ಮುಕ್ತ ಹಿಡಿತ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅನಿಮೇಷನ್ಗಾಗಿ ಮಾನವ ತೋಳಿನ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಮೂಲತಃ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ (7-ಡಿಒಎಫ್ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಸರಪಳಿಯಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿತ್ತು), ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಮಾರ್ಗ ಯೋಜನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. 2D ಮತ್ತು 3D ಯಲ್ಲಿನ ಕಠಿಣ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಘರ್ಷಣೆ-ಮುಕ್ತ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು 3D ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ 6-DOF PUMA ತೋಳಿಗೆ ಘರ್ಷಣೆ-ಮುಕ್ತ ಕುಶಲ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. |
d967d9550f831a8b3f5cb00f8835a4c866da60ad | |
6a686b525a84a87ca3e4d90a6704da8588e84344 | ಈ ಸಂವಹನವು ಸತತ-ಹಂತದ ಆಹಾರ ಜಾಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಶಾಲ-ಬ್ಯಾಂಡ್ ವೃತ್ತಾಕಾರವಾಗಿ ಧ್ರುವೀಕೃತ (ಸಿಪಿ) 2 × 2 ಪ್ಯಾಚ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂರು ಕಾರ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಕ್ಷೀಯ ಅನುಪಾತ (ಎಆರ್) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರೋಧ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಎರಡೂ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಕಟಿತ ಅನುಕ್ರಮ-ಆಹಾರ ಏಕ-ಪದರದ ಪ್ಯಾಚ್ ರಚನೆಗಳಿಗಿಂತ ವರ್ಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾಗಿವೆ. ಈ ಮೂರು ಸಿಪಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾಚ್ ಅಂಶಗಳ ಛೇದಿತ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ-ಹಂತದ ಆಹಾರ ಜಾಲವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಪ್ಯಾಚ್ ರಚನೆಯ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಳೆಯಲಾದ -10-ಡಿಬಿ ಪ್ರತಿರೋಧ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ 1.03 GHz (5.20-6.23 GHz) ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲಾದ 3-ಡಿಬಿ AR ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ 0.7 GHz (5.25-5.95 GHz) ಅಥವಾ 12.7% 5.5 GHz ನ ಕೇಂದ್ರ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಳೆಯಲಾದ ಗರಿಷ್ಠ ಲಾಭವು ಸುಮಾರು 12 dBic ಆಗಿದ್ದು, AR ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ನಲ್ಲಿನ ಲಾಭದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು 3 dB ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ. |
d97e3655f50ee9b679ac395b2637f6fa66af98c7 | 30 ವರ್ಷಗಳಿಂದಲೂ ಇಂಧನ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅಧ್ಯಯನಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾರಿಗೆ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿವೆ; ಆದರೂ ಒದಗಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನದ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಲೇಖನವು ಹಿಂದಿನ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪರ ನಡವಳಿಕೆ ಎರಡೂ ಬಗೆಹರಿಸಲಾಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮತ್ತು 1976 ಮತ್ತು 2010 ರ ನಡುವೆ ಪ್ರಕಟವಾದ 42 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಮೆಟಾ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಂದು ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, r = . 071, p < . 001, ಆದರೆ ಪರಿಣಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ (r - 0. 080 ರಿಂದ . 480 ರವರೆಗೆ ಬದಲಾಗಿದೆ). ಈ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಹಲವಾರು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಆವರ್ತನ, ಮಾಧ್ಯಮ, ಹೋಲಿಕೆ ಸಂದೇಶ, ಅವಧಿಯ ಮತ್ತು ಇತರ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆ (ಉದಾ, ಗುರಿ, ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಕ). ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಶಕ್ತಿಯ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಭರವಸೆಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಗಮನಹರಿಸಬೇಕಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. |
697754f7e62236f6a2a069134cbc62e3138ac89f | |
ee654db227dcb7b39d26bec7cc06e2b43b525826 | |
54e7e6348fc8eb27dd6c34e0afbe8881eeb0debd | ವಿಜ್ಞಾನ, ಕಲೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಾ, ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಅಸಂಖ್ಯಾತ ವಿವಿಧ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಲು ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಕುರಿತು 100+ ಇತ್ತೀಚಿನ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಮಾದರಿಗಳು, ಬಳಕೆದಾರ ಅಧ್ಯಯನಗಳು, ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಕಲಿಕೆ, ಶಬ್ದಾರ್ಥ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಶೋಧನಾ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. |
2902e0a4b12cf8269bb32ef6a4ebb3f054cd087e | ಕಾರ್ಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಅಂಕಿಅಂಶ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಆಳವಾದ ಪ್ರಸರಣಗಳನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಜಾಲಗಳು) ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಭರವಸೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಜಾಲಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ತತ್ವಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಘನ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಬೆಂಬಲಗಳ ಕೊರತೆ. ಈ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಮಾದರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಪ್ರಸರಣ) ಸೇತುವೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಸರಣ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಆಧಾರಿತ ಡೀಪ್ ಮಾದರಿ (ಪಿಒಡಿಎಂ) ಎಂಬ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಒಂದು ಕಡೆ, ನಾವು ಮಾದರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಆಳವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪರಿಹಾರಕಾರನಾಗಿ PODM ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಜಾಲಬಂಧ ಆಧಾರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಅವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ತನಿಖೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ನಾವು ಸವಾಲಿನ ಅಪ್ರಚಲಿತ ಮತ್ತು ಸುಗಮವಲ್ಲದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ PODM ಗಾಗಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಒಮ್ಮುಖ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಮಾದರಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸಡಿಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು (ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ನೈಜ ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು (ಜಾಲಗಳು ಕಲಿತವು) ಸಂಯೋಜಿಸಲು ನಾವು PODM ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸವಾಲು ಹಾಕುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಗ್ರ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ನಮ್ಮ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಈ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ವಿರುದ್ಧ PODM ನ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. |
5dca5aa024f513801a53d9738161b8a01730d395 | ಅಪರಿಚಿತ ಪರಿಸರದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಆ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯವು ಮೊಬೈಲ್ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಸೋನಾರ್ ಬಳಸಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣ (ಸಿಎಮ್ಎಲ್) ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಸಿಎಮ್ಎಲ್ಗೆ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ವಾಹನ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ವಿಸ್ತೃತ ಕಲ್ಮನ್ ಐಟರ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಲು ವಿಳಂಬವಾದ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಡೇಟಾ ಸಂಯೋಜನೆ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ನಾವು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಫಿಶರ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಂವೇದನೆಗಾಗಿ ನಾವು ಒಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವಾಹನದ ದೋಷ ಅಕ್ಷಾಂಶಗಳ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಮತ್ತು ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟ್ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂವೇದಕ ವಾಚನಗೋಷ್ಠಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಡೆಡ್-ಲೆಕ್ಕಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನೀಡುವ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಮಾಹಿತಿ) ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು, ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿನ ಸೋನಾರ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ನೀರೊಳಗಿನ ಸೋನಾರ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು 1) ಚಲನೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು 2) ಚಲನೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ಗಾಗಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಾಹನವು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಆಯ್ದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ನೇರ-ಸಾಲಿನ ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚಲನೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. |
5eb1e4bb87b0d99d62f171f1eede90c98bf266ab | ನಿಸ್ತಂತು ಸಂವೇದಕ ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ಶಕ್ತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಸ್ತಂತು ವಿದ್ಯುತ್ ವರ್ಗಾವಣೆ ಒಂದು ಭರವಸೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಇಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, ಜಾಲಬಂಧದೊಳಗೆ ಪ್ರಯಾಣಿಸಲು ಚಾರ್ಜರ್ ಅನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ವಾಹನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಮೊಬೈಲ್ ಬೇಸ್ ಸ್ಟೇಷನ್ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ವೈರ್ಲೆಸ್ ಚಾರ್ಜಿಂಗ್ ವಾಹನದಲ್ಲಿ ಮೊಬೈಲ್ ಬೇಸ್ ಸ್ಟೇಷನ್ ಅನ್ನು ಸಹ-ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಅದು ಪ್ರಯಾಣದ ಮಾರ್ಗ, ನಿಲುಗಡೆ ಬಿಂದುಗಳು, ಚಾರ್ಜಿಂಗ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಹರಿವಿನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನವು ಎರಡು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ಆದರ್ಶ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಅದು ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯವನ್ನು ಶೂನ್ಯ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಆದರ್ಶ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಾಬೀತಾದ ಹತ್ತಿರದ-ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಶೂನ್ಯ ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರದ ನಡುವಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. |
229547ed3312ee6195104cdec7ce47578f92c2c6 | ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಉದ್ಯಮಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಉದ್ಯಮದೊಳಗೆ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ನಾಲ್ಕು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ನಿಯೋಜನೆಯ ಸಮಯ, ಪರ್ಯಾಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸಂರಚನೆಗಳ ಹುಡುಕಾಟದ ಭಾಗವಾಗಿ ಅನುಕರಣೆ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ನಿಯೋಜನೆಯ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಕಲಿಯುವುದು. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಗೆ ಹೇಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಿಕಸನೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸುವ ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಔಪಚಾರಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ನಿಯೋಜನೆಯ ಮೂಲಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಒಂದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಸಂಶೋಧನೆಯೆಂದರೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಮಾನವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ನಿಯೋಜನೆಯ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವೆ ಬಲವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಉಂಟಾಗಬಹುದು. |
b533b13910cc0de21054116715988783fbea87cc | ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಮೂಲಕ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಭದ್ರತೆಯು ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖವಾದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ಸಹ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಎರಡು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದುಃ ದುರುಪಯೋಗ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅಸಹಜ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ. ದುರುಪಯೋಗವು ಯಾವಾಗಲೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ತಿಳಿದಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಿಳಿದಿರುವ ದಾಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನಿಯಮಿತತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಒಂದು ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ 23 ಸಂಬಂಧಿತ ಪತ್ರಿಕೆಗಳ ನಡುವೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ (ಎಎನ್ಎನ್), ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರ (ಎಸ್ವಿಎಂ) ಮತ್ತು ಬಹು-ಪರಿವರ್ತಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಹಿಂಜರಿತದ ಸ್ಪ್ಲೈನ್ (ಎಂಎಆರ್ಎಸ್) ಮುಂತಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೃದು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಬಳಸುವ IDS ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಟುಪಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆ 23 ಸಂಬಂಧಿತ ಪತ್ರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, 7 ಸಂಶೋಧನಾ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು ಎಎನ್ಎನ್ ಮತ್ತು 4 ಎಸ್ವಿಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಎಎನ್ಎನ್ ಮತ್ತು ಎಸ್ವಿಎಂ ಇತರ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, 8 ಸಂಶೋಧನೆಗಳು DARPA1998 ಟುಪಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು 13 ಸಂಶೋಧನೆಗಳು KDDCup1999 ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಟುಪಲ್ಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಉತ್ತಮ ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿ ಇಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆಯ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನಾ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಬೇಕು. ಕೀವರ್ಡ್ಗಳು- ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ, ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ಎಎನ್ಎನ್ |
a69fd2ad66791ad9fa8722a3b2916092d0f37967 | ಇದಲ್ಲದೆ, ನಗರ ವಿನ್ಯಾಸದ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಹೊಸ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ನಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಗರ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ, ಹಲವಾರು ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ನಗರಗಳ ಉದಾಹರಣೆ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನೂರಾರು ರಿಂದ ಸಾವಿರಾರು ನಗರ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸೆಲ್ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು. ನಾವು ನಗರ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಒಂದು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ರಚನೆ ಆಧಾರಿತ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಆಧಾರಿತ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಎರಡನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಒಂದು ಸಮಂಜಸವಾದ ರಸ್ತೆ ಜಾಲ ಮತ್ತು ವೈಮಾನಿಕ-ವೀಕ್ಷಣೆ ಚಿತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಗರ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ನಗರ ಪ್ರದೇಶಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಹಲವಾರು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿವರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸದೆ ಸೇರ್ಪಡೆ, ವಿಸ್ತರಣೆ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರಣದಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಹೊಸ ನಗರ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. |
9b8be6c3ebd7a79975067214e5eaea05d4ac2384 | ನಾವು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಇಳಿಕೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಕನಿಷ್ಠೀಕರಣಕ್ಕೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಬಹುತೇಕ ಖಚಿತವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆರಂಭಿಕೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ. ಇದನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ಸ್ಥಿರ ಬಹುರೂಪ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. |
75235e03ac0ec643e8a784f432e6d1567eea81b7 | ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವುಗಳು ಸಂಶೋಧನಾ ಆಸಕ್ತಿಯ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿದೆ. ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮಹತ್ವಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ವೇಗವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವೇಗವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವುಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳು, ಗೂಗಲ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳು, ನಗರದಲ್ಲಿನ ದೂರವಾಣಿ ಕರೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವುಗಳಾಗಿವೆ. ಅನೇಕ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಿವೆ. ಹೊಸ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಹೊರಹೋಗುವವರನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ, ಸರಿಸಮಾನ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಪ್ರಮುಖ ಮೈಲಿಗಲ್ಲುಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. C © 2011 ವಿಲೇ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು, ಇಂಕ್. |
2327ad6f237b37150e84f0d745a05565ebf0b24d | ಬಿಟ್ ನಾಣ್ಯವು ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡ ಮೊದಲ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕರೆನ್ಸಿಯಾಗಿದೆ. ಪತ್ತೆ ಹೆಸರುಗಳ ನಡುವೆ ಪಾವತಿಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತಿರುವಾಗ, ಬಿಟ್ ಕಾಯಿನ್ ಬಲವಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಖಾತರಿಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲಃ ಪಾವತಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಲೆಡ್ಜರ್ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಶೂನ್ಯ ನಾಣ್ಯ (ಮಿರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, ಐಇಇಇ ಎಸ್ & ಪಿ 2013) ಈ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ಪಾವತಿಯ ಮೂಲದಿಂದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸದೆ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಇನ್ನೂ ಪಾವತಿಗಳ ಉದ್ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಮೊತ್ತಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಲೆಡ್ಜರ್ ಆಧಾರಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕರೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಬಲವಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಖಾತರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಶೂನ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ವಾದಗಳ ಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ (zk-SNARKs). ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಾವು ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಅನಾಮಧೇಯ ಪಾವತಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು (ಡಿಎಪಿ ಯೋಜನೆಗಳು) ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ. ಡಿಎಪಿ ಯೋಜನೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಖಾಸಗಿಯಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ನೇರವಾಗಿ ಪಾವತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆಃ ಅನುಗುಣವಾದ ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಪಾವತಿಯ ಮೂಲ, ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾಯಿಸಿದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ನಿರ್ಮಾಣದ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಔಪಚಾರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ನಾವು ಶೂನ್ಯ ನಗದು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ನಮ್ಮ DAP ಯೋಜನೆಯ ನಿರ್ಮಾಣದ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿದರ್ಶನ. ಶೂನ್ಯ ನಗದು, ವಹಿವಾಟುಗಳು 1 kB ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು 6 ms ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ - ಕಡಿಮೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಶೂನ್ಯ ನಾಣ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಆದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಸರಳ ಬಿಟ್ ನಾಣ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿವೆ. |
3d08280ae82c2044c8dcc66d2be5a72c738e9cf9 | ನಾನು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇನೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಐಟಂಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ವಿಷಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಕೋಲ್ಡ್-ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಅಥವಾ ವಿರಳವಾದ ಸಂವಹನ ದತ್ತಾಂಶ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ (ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಐಟಂ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಎರಡನ್ನೂ ಬಳಸಿಕೊಂಡು) ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳೆರಡನ್ನೂ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಹೇರಳವಾಗಿರುವ ಶುದ್ಧ ಸಹಯೋಗದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಮಾದರಿಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಟ್ಯಾಗ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳಂತಹ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. |
25d1a2c364b05e0db056846ec397fbf0eacdca5c | ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಡಯ್ಯಾಡಿಕ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪದ-ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ನೀಡಿದ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸಹ-ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು. ನಕಾರಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಟ್ರೈ-ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ (ಎನ್ಎಂಟಿಎಫ್) ಸಹ-ಗುಂಪಾಗಿಸುವಿಕೆಯ ಭರವಸೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳು ನಕಾರಾತ್ಮಕವಲ್ಲದವು ಎಂದು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿರುವ 3-ಅಂಶಗಳ ವಿಭಜನೆ ಎಕ್ಸ್ ಯುಎಸ್ವಿ ಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ಯು ಪಿ 0; ಎಸ್ ಪಿ 0; ವಿ ಪಿ 0: ಈ ಕಾಗದದಲ್ಲಿ ನಾವು ಆರ್ಟೋಗೋನಲ್ ಎನ್ಎಂಟಿಎಫ್ಗಾಗಿ ಗುಣಾತ್ಮಕ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಎಕ್ಸ್ ಯುಎಸ್ವಿ ಅನ್ನು ಆರ್ಟೋಗೊನಲಿಟಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನುಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯು 1⁄4 ಐ; ಮತ್ತು ವಿವಿ 1⁄4 ಐ, ಸ್ಟೀಫೆಲ್ ಮನಿಫೊಲ್ಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಇಳಿಜಾರುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ-ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಬಹುಸಮ ಪದಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. 2010 ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್ ಲಿಮಿಟೆಡ್. ಎಲ್ಲಾ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲಾಗಿದೆ. |
461ac81b6ce10d48a6c342e64c59f86d7566fa68 | ಈ ಪ್ರಕಟಣೆಯು IEEE ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಮರುಮುದ್ರಣ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಲೇಖನಗಳ ಪೂರ್ಣ ಪಠ್ಯವು IEEE Xplore ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ. |
c03fb606432af6637d9d7d31f447e62a855b77a0 | ಶೈಕ್ಷಣಿಕವಾಗಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ತಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಗಳಿದ್ದರೂ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ತ್ವರಿತ ಅಳವಡಿಕೆಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಮೊದಲ ವರ್ಷದ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿ ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹುಪಾಲು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು (94%) ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಮತ್ತು ದಿನಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ ಒಂದು ಗಂಟೆ ಫೇಸ್ಬುಕ್ನಲ್ಲಿ ಕಳೆದರೂ, ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ಅಂಶಗಳು ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿವೆ, ಹೆಚ್ಚು ಆತ್ಮಸಾಕ್ಷಿಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕಡಿಮೆ ಆತ್ಮಸಾಕ್ಷಿಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗಿಂತ ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಸಾಮಾಜಿಕ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಬದಲು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಒಂದು ವಿಚಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಭಾವವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತದೆ. |
171071069cb3b58cfe8e38232c25bfa99f1fbdf5 | ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಪರಿಚಯಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿವೆ. ಈ ಸೈಬರ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಾಧನವು ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ಗುರುತನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಹೊಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಧ್ಯಯನವು ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ವೆಬ್ ಸೈಟ್ ಫೇಸ್ಬುಕ್. ಕಾಂನಲ್ಲಿ ನಾರ್ಸಿಸಿಸಮ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಭಿಮಾನ ಹೇಗೆ ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ . ಸ್ವಯಂ ಗೌರವ ಮತ್ತು ನಾರ್ಸಿಸಿಸ್ಟ್ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ಸ್ವಯಂ ವರದಿಗಳನ್ನು ಯಾರ್ಕ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ 100 ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ ಪ್ರಚಾರದ ವಿಷಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ನರಸೀವಾದದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಸ್ವಾಭಿಮಾನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆನ್ಲೈನ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರಚಾರದ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ಲಿಂಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರಚಾರದ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣಗಳ ವೆಬ್ ಸೈಟ್ ಗಳಲ್ಲಿನ ನಾರ್ಸಿಸಿಸಮ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಭಿಮಾನದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನಾ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. |
5e30227914559ce088a750885761adbb7d2edbbf | ಹದಿಹರೆಯದವರು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣಗಳನ್ನು ಸೇರಲು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ, ಅವರ ಪೋಷಕರು ತಮ್ಮ ನಿಯತಕಾಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಓದಿದಾಗ ಅವರು ಆಶ್ಚರ್ಯಚಕಿತರಾಗುತ್ತಾರೆ. ಯುವಕರು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಸಮುದಾಯಗಳು ಆಕ್ರೋಶಗೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ಕಾಲೇಜುಗಳು ಕ್ಯಾಂಪಸ್ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಹದಿಹರೆಯದವರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಗೌಪ್ಯತೆ ವಿರೋಧಾಭಾಸವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣಗಳಲ್ಲಿನ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ; ಖಾಸಗಿ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸ್ಥಳ; ಮತ್ತು, ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು. ಇದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಗೌಪ್ಯತೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ವಿರೋಧಾಭಾಸವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. |
6c394f5eecc0371b43331b54ed118c8637b8b60d | ಬಹು-ವಿಭಾಗದ ವಿದ್ಯುತ್ ವಿಭಾಜಕದ ಒಂದು ಹೊಸ ವಿನ್ಯಾಸ ಸೂತ್ರವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿನ್ಯಾಸ ಸೂತ್ರವು ಏಕ-ಅಂತಿಮ ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿನ್ಯಾಸ ಸೂತ್ರದ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಬಹು ವಿಭಾಗದ ವಿದ್ಯುತ್ ವಿಭಾಜಕದ ಹಲವಾರು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಆಕ್ಟೇವ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣದೊಂದಿಗೆ ಬಹು-ವಿಭಾಗದ ವಿದ್ಯುತ್ ವಿಭಾಜಕವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. |
d12e3606d94050d382306761eb43b58c042ac390 | ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಯಶಸ್ಸು (ಅಥವಾ ವೈಫಲ್ಯ) ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮತ್ತು ಸವಾಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಉದ್ಯೋಗ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಾಧನೆಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಉದ್ಯೋಗ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಹಿಂದಿನ ಯಶಸ್ಸಿನ ಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಾಧನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಟರ್ಕಿಯ ಸೆಕೆಂಡರಿ ಎಜುಕೇಶನ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಿಂದ ದೊಡ್ಡದಾದ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಭರಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಸೆಕೆಂಡರಿ ಶಿಕ್ಷಣ ನಿಯೋಜನೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು to ಹಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು C5 ನಿರ್ಧಾರ ಮರದ ಕ್ರಮಾವಳಿ 95% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲ್ಡ್-ಔಟ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಮುನ್ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ, ನಂತರ ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು (91% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು (89% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ). ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು 82 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಾಲ್ಕು ಕಡಿಮೆ ನಿಖರವೆಂದು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು. ಈ ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅನುಭವ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿವೇತನ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಒಡಹುಟ್ಟಿದವರ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹಿಂದಿನ ವರ್ಷದ ಗ್ರೇಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸರಾಸರಿಗಳು ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದೆ. 2012 ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್ ಲಿಮಿಟೆಡ್. ಎಲ್ಲಾ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲಾಗಿದೆ. |
75859ac30f5444f0d9acfeff618444ae280d661d | ಬಹುಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ (ಉದಾ. ಎಫ್. ಬಿ. ಐ-ಐಎಫ್ಐಎಸ್, ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಯುಐಡಿಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆ) ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಯುನಿಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಡಿಮೆ ದೋಷ ದರ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಲ್ಟಿಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಬಹು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್, ಐರಿಸ್ ಮತ್ತು ಮುಖ) ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಭದ್ರತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ ಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಸಿಸ್ಟಮ್ ಬಳಸಿ, ಅನುಗುಣವಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ಕೆಚ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಇದಕ್ಕೆ ಬಹು ಸ್ಕೆಚ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಬಹು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ ಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ಕೆಚ್ ಆಗಿ ರಕ್ಷಿಸಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಮಟ್ಟದ ಸಮ್ಮಿಳನ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನಾವು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಕೊಡುಗೆಗಳುಃ (1) ಎರಡು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಮಟ್ಟದ ಸಮ್ಮಿಳನ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಗುಡಾರ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಬದ್ಧತೆ, ಮತ್ತು (2) ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಮಲ್ಟಿಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯದ ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಒಂದು ನೈಜ ಮತ್ತು ಒಂದು ವರ್ಚುವಲ್ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್), ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಮೂರು ಜನಪ್ರಿಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ, ಫಿಂಗರ್ಪ್ರಿಂಟ್, ಐರಿಸ್ ಮತ್ತು ಮುಖ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಎರಡೂ ಮಲ್ಟಿಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಏಕ-ಜೀವಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರತಿರೂಪಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. |
98e03d35857f66c34fa79f3ea0dd2b4e3b670044 | |
65227ddbbd12015ba8a45a81122b1fa540e79890 | ವೆಬ್ ಪುಟದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಓದುಗರ ಆಸಕ್ತಿಗಳು, ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ವೆಬ್ ಪುಟಗಳ ತುಲನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಹೇಳಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನವು ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ರೇಟ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ಮಾನವ ಆಸಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಗಮನವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪೇಜ್ ರ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೆಬ್ ಸರ್ಫರ್ಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪುಟಗಳಿಗೆ ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬೇಕೆಂದು ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮತ್ತು, ನಾವು ಪೇಜ್ರ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ಗೆ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕೆಂದು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. |
0a202f1dfc6991a6a204eaa5e6b46d6223a4d98a | ಉತ್ತಮ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಫ್ರೇಮ್ನಿಂದ ಫ್ರೇಮ್ಗೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗದಿದ್ದರೆ ಯಾವುದೇ ಫೀಚರ್ ಆಧಾರಿತ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸ್ವತಃ ದೊಡ್ಡದಾದ ಒಂದು ಪರಿಹರಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚದ ಭೌತಿಕ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದು ಇನ್ನೂ ಕಷ್ಟ. ನಾವು ರಚನೆಯಿಂದ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಯ್ಕೆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಕ್ಲುಶನ್ಗಳು, ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವದ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹೊಸ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಇದು ಹಿಂದಿನ ನ್ಯೂಟನ್-ರಾಫ್ಸನ್ ಶೈಲಿಯ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೊಸ ಚಿತ್ರ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಹಲವಾರು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. |
4f640c1338840f3740187352531dfeca9381b5c3 | ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ [ಎಎಸ್ 95] ನಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ನಮಗೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಒಂದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಅನುಕ್ರಮವು ವಹಿವಾಟು-ಸಮಯದ ಮೂಲಕ ಆದೇಶಿಸಲಾದ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವಹಿವಾಟು ಐಟಂಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಕನಿಷ್ಠ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಬೆಂಬಲವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾ-ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಸತತ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಎಂದರೆ, ಒಂದು ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ % ಗ್ರಾಹಕರು ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮತ್ತು ರಿಂಗ್ವರ್ಲ್ಡ್ ಅನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದರು, ನಂತರದ ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಸೆಕೆಂಡ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಖರೀದಿಸಿದರು". ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಕದ ಅಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಕನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಗರಿಷ್ಠ ಸಮಯದ ಅವಧಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಸಮಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ಅಂಶದಲ್ಲಿನ ಐಟಂಗಳು ಒಂದೇ ವಹಿವಾಟಿನಿಂದ ಬರಬೇಕು ಎಂಬ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ನಾವು ಸಡಿಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಬದಲಿಗೆ ಐಟಂಗಳು ವಹಿವಾಟುಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರ ವಹಿವಾಟು ಸಮಯಗಳು ಬಳಕೆದಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಐಟಂಗಳ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು (ಇಸ್-ಹಿರಾತು) ನೀಡಿದರೆ, ನಾವು ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಾದ್ಯಂತ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಜಿಎಸ್ಪಿ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಜೀವನದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಜಿಎಸ್ಪಿ [ಎಎಸ್ 95] ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಅಪ್ರಿಯೊರಿಆಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಜಿಎಸ್ಪಿ ದತ್ತಾಂಶ-ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ದತ್ತಾಂಶ-ಅನುಕ್ರಮದ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಉತ್ತಮ ಸ್ಕೇಲ್-ಅಪ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ವಿಭಾಗ, ವಿಸ್ಕಾನ್ಸಿನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಮ್ಯಾಡಿಸನ್. |
4282abe7e08bcfb2d282c063428fb187b2802e9c | ಫಿಲ್ಲರ್ ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಕ್ರಮೇಣ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರಲ್ಲದವರು ಅಥವಾ ಅನನುಭವಿ ವೈದ್ಯರಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಪಡೆದ ರೋಗಿಗಳ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿವೆ. ಫಿಲ್ಲರ್ ಚುಚ್ಚುಮದ್ದನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ ತೀವ್ರತರವಾದ ತೊಡಕುಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದ ಮತ್ತು ಅಡಿಪೋಸ್- ಡೀರಿವೇಟೆಡ್ ಸ್ಟೆಮ್ ಸೆಲ್ (ಎಡಿಎಸ್ಸಿ) ಚಿಕಿತ್ಸೆಯೊಂದಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಪಡೆದ 2 ರೋಗಿಗಳನ್ನು ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಕೇಸ್ 1 23 ವರ್ಷದ ಮಹಿಳಾ ರೋಗಿಯಾಗಿದ್ದು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರಲ್ಲದವರು ಅವಳ ಹಣೆಯ, ಗ್ಲಾಬೆಲ್ಲಾ ಮತ್ತು ಮೂಗಿನೊಳಗೆ ಫಿಲ್ಲರ್ (ರೆಸ್ಟೈಲನ್) ಚುಚ್ಚುಮದ್ದನ್ನು ಪಡೆದರು. ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಪಡೆದ ಮರುದಿನ, 3x3 ಸೆಂ. ಮೀ. ಚರ್ಮದ ನೆಕ್ರೋಸಿಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಉರಿಯೂತ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಪ್ರಕರಣ 2 30 ವರ್ಷದ ಮಹಿಳೆಯಾಗಿದ್ದು, ಖಾಸಗಿ ಕ್ಲಿನಿಕ್ ನಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಮೂಗಿನ ಬೆನ್ನುಮೂಳೆಯ ಮೇಲೆ ಹೈಅಲುರಾನಿಕ್ ಆಸಿಡ್ ಜೆಲ್ (ಜುವೆಡೆರ್ಮ್) ನ ಫಿಲ್ಲರ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಪಡೆದಳು. ಪ್ರತಿ ರೋಗಿಯ ಹೊಟ್ಟೆಯ ಚರ್ಮದೊಳಗಿನ ಅಂಗಾಂಶದಿಂದ ತೆಗೆದ ಎಡಿಎಸ್ಸಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದ್ರಾವಣವನ್ನು ಚರ್ಮದ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಚರ್ಮದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಗಾಯಕ್ಕೆ ಚುಚ್ಚಲಾಯಿತು. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಇಲ್ಲದೆ ಗಾಯಗಳು ಗುಣವಾದವು. ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ನಡೆಸಿದ ನಂತರ, ಎರಡೂ ರೋಗಿಗಳು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಂತರ 6 ತಿಂಗಳುಗಳ ಕಾಲ ಕೇವಲ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ರೇಖೀಯ ಗಾಯಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದರು. ಎಡಿಪೋಸ್-ಪಡೆದ ಕಾಂಡಕೋಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಫಿಲ್ಲರ್ ಚುಚ್ಚುಮದ್ದಿನ ನಂತರ ಚರ್ಮದ ನೆಕ್ರೋಸಿಸ್ನ ತೀವ್ರ ತೊಡಕುಗಳನ್ನು ನಾವು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಿದ್ದೇವೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಗಾಯಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ತೃಪ್ತಿದಾಯಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಕೇವಲ ಗಾಯದ ಗುಣಪಡಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಸೌಂದರ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ. |
3198e5de8eb9edfd92e5f9c2cb325846e25f22aa | |
bdf434f475654ee0a99fe11fd63405b038244f69 | ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಪರಾಧದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಯುಎಸ್ಎಯಾದ್ಯಂತ ನೂರಾರು ಸಾವಿರ ಕೈದಿಗಳಿಗೆ ಶಿಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಅಂಕಗಳ ಒಂದು ಜನರೇಟರ್ ನಾರ್ತ್ಪಾಯಿಂಟ್ನ ಪರ್ಯಾಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ (COMPAS) ಸರಿಪಡಿಸುವ ಅಪರಾಧ ನಿರ್ವಹಣಾ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ಮತ್ತು ಫ್ಲೋರಿಡಾದಂತಹ ರಾಜ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಹಿಂದಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಕಪ್ಪು ಕೈದಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ ನ್ಯಾಯದ ಕೆಲವು ಕ್ರಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ. ಈ ಜನಾಂಗೀಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಡೆಯಲು, ನಾವು ಪ್ರತಿಕೂಲವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನರ ಜಾಲವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಅದು ಪುನರಾವರ್ತಿತತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜನಾಂಗೀಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು COMPAS ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ನಾವು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯದ ಮೂರು ಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಸಾಧಿಸಲು ಹತ್ತಿರವಾಗುತ್ತೇವೆಃ ಸಮಾನತೆ ಮತ್ತು ಅವಕಾಶಗಳ ಸಮಾನತೆ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವುದೇ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಸರಳೀಕರಣದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. |
33fad977a6b317cfd6ecd43d978687e0df8a7338 | ಈ ಲೇಖನವು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಟೈಪ್ ವಿತರಣೆಗಳ ಸ್ಥಳೀಯ ಬೈನರಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ತಾರತಮ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೂದು-ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಬಹಳ ಸರಳವಾದ, ಆದರೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಬಹು-ತೀರ್ಮಾನದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕೆಲವು ಸ್ಥಳೀಯ ಬೈನರಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಏಕರೂಪ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೂಲಭೂತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಬಹಳ ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ವಿನ್ಯಾಸದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ನಾವು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಬೂದು-ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಆಪರೇಟರ್ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಅದು ಕೋನೀಯ ಜಾಗದ ಯಾವುದೇ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಾಗಿ ಏಕರೂಪದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಹು ಆಪರೇಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿಧಾನವು ಬೂದು-ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಆಪರೇಟರ್, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ, ಬೂದು-ಪ್ರಮಾಣದ ಯಾವುದೇ ಏಕತಾನತೆಯ ರೂಪಾಂತರದ ವಿರುದ್ಧ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮತ್ತೊಂದು ಅನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸರಳತೆ ಏಕೆಂದರೆ ಆಪರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಲುಕ್ಅಪ್ ಟೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಅವಿಭಾಜ್ಯತೆಯ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಅಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರನನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಿರುಗುವಿಕೆ ಕೋನದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ತಿರುಗುವಿಕೆ ಕೋನಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸರಳ ತಿರುಗುವಿಕೆ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಬೈನರಿ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಪರೇಟರ್ಗಳು ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿನ್ಯಾಸದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ತಿರುಗುವಿಕೆ ಇನ್ವರ್ರಿಯಂಟ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅಳತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಈ ಆವರ್ತಕ ಅಳತೆಗಳ ಜಂಟಿ ವಿತರಣೆಗಳು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬಹಳ ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸೂಚ್ಯಂಕ ಪದಗಳುÐಪ್ಯಾರಾಮೀಟ್ರಿಕ್, ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಔಟೆಕ್ಸ್, ಬ್ರೋಡಾಟ್ಜ್, ವಿತರಣೆ, ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್. |
8ade5d29ae9eac7b0980bc6bc1b873d0dd12a486 | |
12a97799334e3a455e278f2a995a93a6e0c034bf | ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಚೀನೀ ಪದ ವಿಭಜನೆಗೆ ಒಂದು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅನುಕ್ರಮ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ರೇಖೀಯ-ಸಮಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಒಂದು ದುರಾಸೆಯ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡದ ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ದುರಾಸೆಯ ವಿಭಾಗಕಾರನು ಹಿಂದಿನ ನರ ಜಾಲ ಆಧಾರಿತ ಪದ ವಿಭಾಗಕಾರರಿಗಿಂತ ಸುಧಾರಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಾಧನೆಯು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಅದರ ಸರಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಗುಂಪಿನ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ. |