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carlfeynman
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Bharat_NanoSCIDOCS_hne

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1b2a0e8af5c1f18e47e71244973ce4ace4ac6034	पदानुक्रमित पिटमैन-योर प्रक्रिया प्राथमिकता भाषा मॉडल ल सीखने बर आकर्षक विधिमन हंवय , जेहर बिंदु-अनुमान आधारित विधिमन ल पार कर रही हवयं। हालांकि, इ मॉडल कंप्यूटेशनल अउ सांख्यिकीय अनुमान मुद्दों के कारण अलोकप्रिय बने रहे, जैसे स्मृति अउ समय उपयोग, साथ ही नमूनाकर्ता के खराब मिश्रण। इ काम म हम एक उपन्यास ढांचे के प्रस्ताव करत हंवय जेहर संपीड़ित प्रत्यय पेड़ों के उपयोग करके एचपीवाईपी मॉडल के कॉम्पैक्ट रूप ले प्रतिनिधित्व करत हवय। फिर, हम इ ढांचे में एक कुशल अनुमानित अनुमान योजना विकसित करत हावें जिनकी मेमोरी पदचिह्न पूर्ण एचपीवाईपी की तुलना में बहुत कम हावे अउ अनुमानित समय में तेज हावे। प्रायोगिक म परिणाम बताते हंवय कि हमर मॉडल के निर्माण पिछली एचपीवाईपी मॉडल के तुलना म काफी बडखा डेटासेट म करे जा सकत हवय, जबकि प्रशिक्षण अउ अनुमान बर तेजी ले छोटे, अउ 15 प्रतिशत तक के अत्याधुनिक संशोधित केनेसर-नी गिनती आधारित एलएम स्मूथिंग के उलझन ल पार करे बर कईठन आदेशमन के आदेश होत हंवय ।
6c9bd4bd7e30470e069f8600dadb4fd6d2de6bc1	ए पेपर घटनाओं अउ अर्थपूर्ण भूमिकाओं के एकठन नवा भाषा संसाधन के वर्णन करत हवय जेहर वास्तविक दुनिया के स्थितिमन के विशेषता हवय । कथा योजना म संबंधित घटनाओं के सेट होत हवय (संपादित अउ प्रकाशित), घटनाओं का एक सामयिक आदेश (प्रकाशित करे ले पहीली संपादित), अउ प्रतिभागियों के अर्थपूर्ण भूमिका (लेखक पुस्तकों ल प्रकाशित करत हवय) । ए प्रकार के विश्व ज्ञान प्राकृतिक भाषा समझ म प्रारंभिक शोध बर केंद्रीय रहिस। लिपि मुख्य औपचारिकता म ले एक रहिस, दुनिया म होए वाली घटना के सामान्य अनुक्रम के प्रतिनिधित्व करत रहिस। दुर्भाग्य से, इ ज्ञान के अधिकांश हाथ-कोडेड रहिस अउ बनाए बर समय लेने वाला रहिस। वर्तमान मशीन लर्निंग तकनीकमन, साथ ही सहसंबंध श्रृंखला के माध्यम ले सीखने बर एकठन नवा दृष्टिकोण, हमन ल वर्णनात्मक योजना के रूप म ओपन डोमेन पाठ ले स्वचालित रूप ले समृद्ध घटना संरचना निकाले के अनुमति दे हवय। ए पेपर म वर्णित करहिस योजना संसाधन म लगभग 5000 अद्वितीय घटना शामिल हवय जेला अलग-अलग आकार के योजना म जोडा गय हवय । हम संसाधन के वर्णन करत हंवय , ए कैसे सीखा जात हवय , अउ अज्ञात दस्तावेजों म इ योजनाओं के कवरेज के एकठन नवा मूल्यांकन।
8e508720cdb495b7821bf6e43c740eeb5f3a444a	भाषण, रोबोटिक्स, वित्त अउ जीवविज्ञान में कईठन अनुप्रयोग अनुक्रमिक डेटा ले संबंधित हंवय , जहां ऑर्डरिंग मामले अउ आवर्ती संरचना आम हंवय । हालांकि, इ संरचना ल आसानी ले मानक कर्नेल कार्यों द्वारा कैप्चर नी करे जा सकत हावे। अइसन संरचना के मॉडल करे बर, हम गॉसियन प्रक्रिया बर अभिव्यक्तिपूर्ण बंद-फॉर्म कर्नेल फ़ंक्शन के प्रस्ताव करत हंवय । परिणामी मॉडल, जीपी-एलएसटीएम, पूरी तरह ले गॉसियन प्रक्रिया के गैर-पैरामीटर संभाव्यता लाभ ल बनाए रखते हुए, लंबी अल्पकालिक स्मृति (एलएसटीएम) आवर्ती नेटवर्क के प्रेरक पूर्वाग्रह ल कैप्चर करत हवय। हम एक नवा साबित रूप ले अभिसरण अर्ध-स्टोचैस्टिक ढाल प्रक्रिया के उपयोग करके गॉसियन प्रक्रिया सीमांत संभावना के अनुकूलित करके प्रस्तावित कोर के गुणमन के सीखत हंवय , अउ स्केलेबल प्रशिक्षण अउ भविष्यवाणी बर ए कोर के संरचना के शोषण करत हंवय । ए दृष्टिकोण बेयिसियन एलएसटीएम बर एकठन व्यावहारिक प्रतिनिधित्व प्रदान करत हवय । हम कईठन बेंचमार्क म अत्याधुनिक प्रदर्शन के प्रदर्शन करत हंवय , अउ एक परिणामी स्वायत्त ड्राइविंग एप्लिकेशन के गहन रूप ले जांच करत हंवय , जहां जीपी-एलएसटीएम द्वारा प्रदान करिस जाने वाली भविष्यवाणी अनिश्चितता अद्वितीय रूप ले मूल्यवान हंवय ।
033b62167e7358c429738092109311af696e9137	ए पेपर सिफारिश (अंगूठे ऊपर) या अनुशंसित (अंगूठे नीचे) के रूप में समीक्षाओं के वर्गीकृत करे बर एक सरल अनसुईरवेज लर्निंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करत हवय । समीक्षा के वर्गीकरण समीक्षा म वाक्यांशों के औसत अर्थवादी अभिविन्यास ले भविष्यवाणी करे जात हवय जेमा विशेषण या विशेषण होत हवयं। एक वाक्यांश के एक सकारात्मक अर्थपूर्ण अभिविन्यास होत हवय जब इसमें अच्छे संघ (जैसे, "सूक्ष्म बारीकियों") होत हवय अउ एक नकारात्मक अर्थपूर्ण अभिविन्यास जब इसमें खराब संघ होत हवय (जैसे, "बहुत कैवलियर") । इ पेपर म, एक वाक्यांश के अर्थपूर्ण अभिविन्यास के गणना दिए गए वाक्यांश अउ शब्द के बीच पारस्परिक जानकारी के रूप म करे जात हवय । एक समीक्षा के वर्गीकृत करे जात हवय यदि एखर वाक्यांशों के औसत अर्थपूर्ण अभिविन्यास सकारात्मक हवय । एल्गोरिदम 74% के औसत सटीकता प्राप्त करत हवय जब एपिनेन्स ले 410 समीक्षामन के मूल्यांकन करे जात हवय , चार अलग-अलग डोमेन (ऑटोमोबाइल, बैंकों, फिल्ममन अउ यात्रा गंतव्यमन के समीक्षा) ले नमूनाकरण करे जात हवय । सटीकता ऑटोमोबाइल समीक्षा बर 84% ले फिल्म समीक्षा बर 66% तक होत हवय।
0eaa75861d9e17f2c95bd3f80f48db95bf68a50c	एकीकृत सर्किट (आईसी) डिजाइन में इंटरकनेक्ट विश्वसनीयता बर अग्रिम में इलेक्ट्रोमिग्रेशन (ईएम) प्रमुख चिंताओं में ले एक हवय। यद्यपि एनालॉग डिजाइनर कुछु समय बर ईएम समस्या ले अवगत रहिन, डिजिटल सर्किट भी अब प्रभावित होत हवय। ए व्याख्यान बुनियादी डिजाइन मुद्दामन अउ इंटरकनेक्ट भौतिक डिजाइन के दौरान इलेक्ट्रोमिग्रेशन म आमनके प्रभावमन के संबोधित करत हवय। इरादा इलेक्ट्रॉनिक माइग्रेशन-निवारक उपायों, जैसे कि छोटी लंबाई अउ जलाशय प्रभावों ल अपनके करके इंटरकनेक्ट म वर्तमान घनत्व सीमाओं ल बढ़ाए के इरादा हवय। लेआउट चरण म इ प्रभावों के शोषण भविष्य म आईसी डिजाइन प्रवाह म ईएम चिंताओं के आंशिक राहत प्रदान कर सकत हवय।
45e2e2a327ea696411b212492b053fd328963cc3	मोबाइल एप्स जन स्वास्थ्य म जीवन शैली हस्तक्षेप के रूप म कल्याण ल बढ़ावा दे अउ पुरानी बीमारी ल कम करे बर वादा करत हवय, फिर भी ए बारे म बहुत कम जाना जात हवय कि पुरानी बीमारी वाले मनखे मोबाइल एप्स के उपयोग या धारणा कैसे करत हंवय । ए अध्ययन के उद्देश्य पुरानी बीमारी वाले मनखे मन के बीच स्वास्थ्य बर मोबाइल फोन आधारित एप के बारे म व्यवहार अउ धारणा के पता लगाना रहिस । डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका म 1604 मोबाइल फोन उपयोगकर्ताओं के राष्ट्रीय क्रॉस-सेक्शनल सर्वेक्षण ले एकत्र करे गए रहिस जेहर एमएचएच उपयोग, विश्वास, अउ प्राथमिकता के आकलन करत रहिस । ए अध्ययन ह हेल्थ ऐप उपयोग, डाउनलोड करे के कारन अऊ पुरानी स्थिति के अनुसार देखे गे प्रभावकारिता के जांच करिस। प्रतिभागीमन के बीच, 1 अउ 5 एप के बीच 38.9% (314/807) बिना काखरो हालत के उत्तरदाता अउ उच्च रक्तचाप के साथ 6.6% (24/364) उत्तरदातामन द्वारा रिपोर्ट करे गए रहिस । स्वास्थ्य अनुप्रयोगों के उपयोग प्रति दिन 2 बार या अधिक 21.3% (172/807) के बिना शर्त के उत्तरदाताओं, उच्च रक्तचाप के साथ 2.7% (10/364), मोटापे के साथ 13.1% (26/198), मधुमेह के साथ 12.3% (20/163), अवसाद के साथ 12.0% (32/267), अउ उच्च कोलेस्ट्रॉल के साथ 16.6% (53/319) द्वारा रिपोर्ट करे गए रहिस । लॉजिस्टिक प्रतिगमन के म परिणाम ों हर पुरानी बीमारी वाले अउ बिना व्यक्तिमन के बीच स्वास्थ्य ऐप डाउनलोड म एकठन महत्वपूर्ण अंतर के संकेत नी दिस (पी> .05) । खराब स्वास्थ्य वाले व्यक्तिमन के तुलना म, स्वास्थ्य ऐप डाउनलोड करे के संभावना स्वयं रिपोर्ट करे वाले बहुत अच्छे स्वास्थ्य (ऑड्स रेश्यो [ओआर] 3.80, 95% आईसी 2.38-6.09, पी <.001) अउ उत्कृष्ट स्वास्थ्य (ओआर 4.77, 95% आईसी 2.70-8.42, पी <.001) के साथ रहिस । इसी तरह, ओ मनखे के तुलना म जेहर कभु या शायद ही कभु शारीरिक गतिविधि म संलग्न होए के रिपोर्ट करत हंवय , स्वास्थ्य ऐप डाउनलोड करे के संभावना ओ मनखेमन के बीच ज्यादा रहिस जेहर सप्ताह में 1 दिन (ओआर 2. 47, 95% आईसी 1. 6- 3. 83, पी < . 001) व्यायाम के रिपोर्ट करत हंवय , सप्ताह में 2 दिन (ओआर 4. 77, 95% आईसी 3. 27-6. 94, पी < . 001), सप्ताह में 3 ले 4 दिन (ओआर 5. 00, 95% आईसी 3. 52- 7. 10, पी < . 001) अउ सप्ताह में 5 ले 7 दिन (ओआर 4. 64, 95% आईसी 3. 11-6. 92, पी < . 001) । जम्मो लॉजिस्टिक प्रतिगमन म परिणाम आयु, लिंग, अउ दौड़ या जातीयता बर नियंत्रित होत हवयं। ए अध्ययन ले प्राप्त परिणाम ले पता चलत हवय कि स्वयं रिपोर्ट करे गए खराब स्वास्थ्य अउ कम शारीरिक गतिविधि वाले व्यक्तिमन, तर्कसंगत रूप ले स्वास्थ्य ऐप ले सबले ज्यादा लाभान्वित होए बर खड़ा हवयं, ए स्वास्थ्य उपकरणमन के डाउनलोड अउ उपयोग के कम संभावना हवय ।
1935e0986939ea6ef2afa01eeef94dbfea6fb6da	औसत-वैरिएंस पोर्टफोलियो विश्लेषण हर लाभ अउ जोखिम के बीच व्यापार के पहला मात्रात्मक उपचार प्रदान करिस। हम अर्ध-विपर्याप्तता मॉडल सहित कईठन एकल-अवधि वेरिएंट में उद्देश्य अउ बाधाओं के बीच बातचीत के विस्तार ले वर्णन करत हंवय । अतिरिक्त प्रदर्शन के दंड ले बचने म विशेष जोर दिस जात हवय । नतीजामन के उपयोग म परिदृश्य पेड़ों के आधार म बहु-अवधि मॉडल के विकास अउ सैद्धांतिक विश्लेषण म निर्माण ब्लॉक के रूप म करे जात हवय । एक प्रमुख संपत्ति भविष्य के फैसलों म अधिशेष धन के हटाने के संभावना हवय, जेखरकारण अनुमानित डाउनसाइड जोखिम कम हो जात हवय ।
0e1431fa42d76c44911b07078610d4b9254bd4ce	मुख्य घटक विश्लेषण के एक गैररैखिक रूप के प्रदर्शन बर एक नवा विधि के प्रस्ताव करे जात हवय । अभिन्न संचालक कर्नेल फ़ंक्शंस के उपयोग करके, कोई उच्च आयामी सुविधा रिक्त जगहों में मुख्य घटकों के कुशलतापूर्वक गणना कर सकत हवय, कुछु गैर-रैखिक मानचित्र द्वारा इनपुट अंतरिक्ष ले संबंधित, उदाहरण बर, 16 16 छवियों में जम्मो संभावित पांच-पिक्सेल उत्पादों के अंतरिक्ष। हम विधि के व्युत्पन्न देत हंवय अउ पैटर्न मान्यता बर बहुपद सुविधा निष्कर्षण म प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तुत करत हंवय ।
292eee24017356768f1f50b72701ea636dba7982	हम बाहीरी शहरी दृश्यों के प्रतिनिधित्व करे वाले 3 डी बिंदु बादल म स्वचालित वस्तु स्थानीयकरण अउ मान्यता बर एक विधि प्रस्तुत करत हंवय । विधि निहित आकार मॉडल (आईएसएम) ढांचे म आधारित हवय, जेहर आमनके केंद्र स्थान बर मतदान करके वस्तुमन के पहचान करत हवय। एहर प्रति वर्ग केवल कुछु प्रशिक्षण उदाहरणों के आवश्यकता होत हवय, जेहर व्यावहारिक उपयोग बर एकठन महत्वपूर्ण संपत्ति हवय । हम सामान्य दिशा अनुमान में बिंदु घनत्व भिन्नता अउ अनिश्चितता बर ज्यादा मजबूत, स्पिन छवि वर्णक के एक बेहतर संस्करण के घलो परिचय अउ मूल्यांकन करत हंवय । हमर प्रयोगमन हर ए मान्यता प्रदर्शन म ए संशोधन के एकठन महत्वपूर्ण प्रभाव के खुलासा करीस । हम अत्याधुनिक विधि के साथ अपन परिणाम के तुलना करत हावें अउ ओहायो डेटासेट म सटीकता अउ याद दोनों म महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करत हावें, जेमा कुल मिलाकर शहरी क्षेत्र के 150,000 मीटर के संयुक्त हवाई अउ स्थलीय लिडार स्कैन शामिल हावें।
922b5eaa5ca03b12d9842b7b84e0e420ccd2feee	संचार अउ नियंत्रण में सैद्धांतिक अउ व्यावहारिक समस्याओं के एक महत्वपूर्ण वर्ग सांख्यिकीय प्रकृति के हवय। ए तरह के समस्या एहर हवयं: (i) यादृच्छिक संकेतमन के भविष्यवाणी; (ii) यादृच्छिक शोर ले यादृच्छिक संकेतमन के अलगाव; (iii) यादृच्छिक शोर के उपस्थिति म ज्ञात रूप (पल्स, साइनसॉइड्स) के संकेतमन के पता लगाना। अपन अग्रणी काम म, वीनर [1] 3 हर देखाइस कि समस्या (i) अउ (ii) तथाकथित वीनर-हॉपफ अभिन्न समीकरण के कारण बनत हवय; ओमन स्थिर आंकड़ों अउ तर्कसंगत स्पेक्ट्रम के व्यावहारिक रूप ले महत्वपूर्ण विशेष मामले म ए अभिन्न समीकरण के समाधान बर एक विधि (स्पेक्ट्रल फैक्टराइजेशन) घलो दिस। कईठन विस्तार अउ सामान्यीकरण हर वीनर के मूल कार्य के पालन करीस । ज़ेदेह अउ रगज़िनी हर सीमित-स्मृति मामले के हल करिस। समवर्ती रूप ले अउ बोडे अउ शैनन [3] ले स्वतंत्र रूप ले , ओमन समाधान के एक सरलीकृत विधि [2 ] घलो दी। बूटन हर गैर-स्थिर वीनर-हॉफ समीकरण [4] के चर्चा करीस । ये परिणाम अब मानक ग्रंथमन म हवय । इ मुख्य रेखाओं के साथ कुछु हद तक अलग दृष्टिकोण हाल ही म डारलिंगटन द्वारा दिस गय हवय । नमूना सिग्नल के विस्तार बर , उदाहरण बर , फ्रैंकलिन [8], लीस [9] देखव । विएनेरहोफ समीकरण के एजेनफंक्शन के आधार म एक अउ दृष्टिकोण (जो नॉनस्टेशनरी समस्याओं बर घलो लागू होत हवय जबकि पूर्ववर्ती विधियों ल आम तौर म नी करे जात हवय), डेविस द्वारा अग्रणी करे गय हवय [10] अउ कईठन आने, जैसे कि शिन्ब्रोट [11], ब्लूम [12], पुगाचेव [13], सोलोडोव्निकोव [14] द्वारा लागू करे गय हवय। इ जम्मो कामों में, उद्देश्य एक रैखिक गतिशील प्रणाली (वाईनर फिल्टर) के विनिर्देश प्राप्त करना हवय जेहर एक यादृच्छिक संकेत के भविष्यवाणी, अलगाव, या पता लगाने के पूरा करत हवय। 2 7212 बेलोना एवेन्यू 3 ब्रैकेट म संख्या कागज के आखिर म संदर्भ ल इंगित करत हवय। बेशक, सामान्य रूप ले एहर कार्य गैर-रैखिक फ़िल्टर द्वारा बेहतर करे जा सकत हवय। वर्तमान में, हालांकि, इ गैर-रैखिक फ़िल्टरमन के प्राप्त करे के तरीका (दोनों सैद्धांतिक रूप ले अउ व्यावहारिक रूप ले) के बारे में बहुत कम या कुछु घलो नी जाना जात हवय । इंस्ट्रूमेंट्स अउ नियामकों डिवीजन द्वारा योगदान अउ द अमेरिकन सोसाइटी ऑफ मैकेनिकल इंजीनियर्स के इंस्ट्रूमेंट्स अउ नियामकों के सम्मेलन, मार्च 29-अप्रैल 12, 1 9 5 9 म प्रस्तुत करे गय रहिस। नोट: कागजात म दिए गए बयान अउ राय ल ओमनके लेखक के व्यक्तिगत अभिव्यक्ति के रूप म समझा जाना चाहि न कि सोसाइटी के। एएसएमई मुख्यालय म प्राप्त पांडुलिपि, 24 फरवरी, 1 9 5 9। पेपर नं. अउ 59-आईआरडी-11। एहर एक प्रकार ले एक प्रकार ले हवय। रैखिक फ़िल्टरिंग अउ भविष्यवाणी समस्यामन बर एक नवा दृष्टिकोण
e50a316f97c9a405aa000d883a633bd5707f1a34	पिछले 20 बरस म संचित प्रयोगात्मक साक्ष्य इंगित करत हवय कि उपयुक्त रूप ले वजन वाले एकल शर्तमन के असाइनमेंट के आधार म पाठ अनुक्रमण प्रणाली दूसर ज्यादा विस्तृत पाठ प्रतिनिधित्व के साथ प्राप्त करे जा सकने वाले बेहतर पुनर्प्राप्ति परिणाम उत्पन्न करत हंवय । ये परिणाम प्रभावी शब्द भारित प्रणाली के पसंद म महत्वपूर्ण रूप ले निर्भर करत हंवय । ए लेख स्वचालित शब्द भार में प्राप्त अंतर्दृष्टि के सारांश देत हवय, अउ आधारभूत एकल-शब्द अनुक्रमण मॉडल प्रदान करत हवय जेखर साथ दूसर ज्यादा विस्तृत सामग्री विश्लेषण प्रक्रिया के तुलना करे जा सकत हवय । 1. हर समय स्वचालित पाठ विश्लेषण 1 9 50 के दशक के उत्तरार्ध म, लुहान हर पहली बार सुझाव दिस कि स्वचालित पाठ पुनर्प्राप्ति प्रणाली ल संग्रहीत ग्रंथों अउ उपयोगकर्ता के सूचना क्वेरी दोनों ले जुड़े सामग्री पहचानकर्ताओं के तुलना के आधार म डिजाइन करे जा सकत हवय । आमतौर म , दस्तावेज़ों अउ क्वेरी के पाठ ले निकाले गए कुछु शब्दों के सामग्री पहचान बर उपयोग करे जाही; वैकल्पिक रूप ले , सामग्री प्रतिनिधित्वों के चयन मैन्युअल रूप ले प्रशिक्षित इंडेक्सर्स द्वारा करे जा सकत हवय । कन्हु भी मामले म, दस्तावेज़ों के फॉर्म डी = (टीआई, टीजे, ... यटीपी) (1) के शब्द वैक्टरों द्वारा दर्शाए जात हवय जहां प्रत्येक टीके कुछु नमूना दस्तावेज़ डी के लिए असाइ करे गए सामग्री शब्द के पहचान करत हवय। इसी तरह, सूचना अनुरोध, या क्वेरी, या तो वेक्टर फॉर्म, या बूलियन स्टेटमेंट के रूप में प्रतिनिधित्व करे जात हवय। ए प्रकार, एक विशिष्ट क्वेरी क्यू के रूप में तैयार करे जा सकत हवय क्यू = (क्यू, क्यूबीआर) । (४) (२) अउ
6ac15e819701cd0d077d8157711c4c402106722c	ए तकनीकी रिपोर्ट डीएआरपीए शहरी चुनौती बर टीम एमआईटी के दृष्टिकोण के वर्णन करत हवय। हमन कईठन सस्ते सेंसर के उपयोग करे बर एक नवा रणनीति विकसित करे हाबो, जेला वाहन परिधीय म घुसाया जात हवय, अउ एक नवा क्रॉस-मोडल कैलिब्रेशन तकनीक के साथ कैलिब्रेट करे जात हवय। लीडर, कैमरा, अउ रडार डेटा स्ट्रीम के एक अभिनव, स्थानीय रूप ले चिकनी राज्य प्रतिनिधित्व के उपयोग करके संसाधित करे जात हवय जेहर वास्तविक समय स्वायत्त नियंत्रण बर मजबूत धारणा प्रदान करत हवय। ट्रैफिक म ड्राइविंग बर एक लचीला योजना अउ नियंत्रण वास्तुकला विकसित करे गए हवय, जेमा मिशन योजना, स्थिति योजना, स्थिति व्याख्या, अउ प्रक्षेपवक्र नियंत्रण बर अच्छी तरह ले साबित एल्गोरिदम के एक अभिनव संयोजन शामिल हवय। ये नवाचार ल दो नवा रोबोटिक वाहनों म शामिल करे जा रहा हवय, जेला शहरी वातावरण म स्वायत्त ड्राइविंग बर सुसज्जित करे गए हवय, जेमा डीएआरपीए साइट विज़िट कोर्स म व्यापक परीक्षण के साथ हवय। प्रायोगिक परिणाममन हर बुनियादी नेविगेशन अउ कुछु बुनियादी यातायात व्यवहारों के प्रदर्शन करत हंवय , जेमा खाली स्वायत्त ड्राइविंग, शुद्ध-अनुसंधान नियंत्रण के उपयोग करके लेन अनुसरण अउ हमर स्थानीय फ्रेम धारणा रणनीति, किनो-डायनामिक आरटीटी पथ योजना के उपयोग करके बाधा के बचाओ, यू-टर्न, अउ हमर स्थिति व्याख्याकार के उपयोग करके चौराहे म आने कारों के बीच प्राथमिकता मूल्यांकन शामिल हवय। हम उन्नत नेविगेशन अउ यातायात परिदृश्यों बर इ दृष्टिकोणों ल विस्तारित करे बर काम कर रहे हावें। ए तकनीकी रिपोर्ट डीएआरपीए शहरी चुनौती बर टीम एमआईटी के दृष्टिकोण के वर्णन करत हवय। हमन कईठन सस्ते सेंसर के उपयोग करे बर एक उपन्यास रणनीति विकसित करे हवय, जेला वाहन परिधि म घुड़सवार करे गए हवय, अउ एकठन नवा क्रॉस-मोडल कैलिब्रेशन तकनीक के साथ कैलिब्रेट करे गए हवय। लीडर, कैमरा, अउ रडार डेटा स्ट्रीम के एक अभिनव, स्थानीय रूप ले चिकनी राज्य प्रतिनिधित्व के उपयोग करके संसाधित करे जात हवय जेहर वास्तविक समय स्वायत्त नियंत्रण बर मजबूत धारणा प्रदान करत हवय। ट्रैफिक म ड्राइविंग बर एक लचीला योजना अउ नियंत्रण वास्तुकला विकसित करे गए हवय, जेमा मिशन योजना, स्थितिजन्य योजना, स्थितिजन्य व्याख्या, अउ प्रक्षेपवक्र नियंत्रण बर अच्छी तरह ले साबित एल्गोरिदम के एक अभिनव संयोजन शामिल हवय। ये नवाचार ल दो नवा रोबोटिक वाहनों म शामिल करे जा रहा हवय, जेला शहरी वातावरण म स्वायत्त ड्राइविंग बर सुसज्जित करे गए हवय, जेमा डीएआरपीए साइट विज़िट कोर्स म व्यापक परीक्षण के साथ हवय। प्रायोगिक परिणाम जम्मो बुनियादी नेविगेशन अउ कुछु बुनियादी यातायात व्यवहारों के प्रदर्शन करत हंवय , जेमा खाली स्वायत्त ड्राइविंग, शुद्ध-पीछा नियंत्रण के उपयोग करके लेन के बाद अउ हमर स्थानीय फ्रेम धारणा रणनीति, किनो-डायनामिक आरआरटी पथ योजना के उपयोग करके बाधा के बचाए बर , यू-टर्न, अउ हमर स्थितिजन्य दुभाषिया के उपयोग करके चौराहे म आने कारों के बीच प्राथमिकता मूल्यांकन शामिल हवय । हम उन्नत नेविगेशन अउ यातायात परिदृश्यों बर इ दृष्टिकोणों ल विस्तारित करे बर काम कर रहे हावें। अस्वीकरण: ए पेपर म निहित जानकारी रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (डीएआरपीए) या रक्षा विभाग के आधिकारिक नीतियों के प्रतिनिधित्व नी करत हवय, या तो व्यक्त या निहित। डीएआरपीए ए पेपर म जानकारी के सटीकता या विश्वसनीयता के गारंटी नी देत हवय । अतिरिक्त समर्थन ...
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8acaebdf9569adafb03793b23e77bf4ac8c09f83	हम टेराहर्ट्ज आवृत्तिमन म समायोज्य देरी के साथ निश्चित भौतिक लंबाई, स्पूफ सरफेस प्लाज्मन पोलारिटोन आधारित वेवगइड के विश्लेषण अउ डिजाइन प्रस्तुत करत हंवय । समायोज्य देरी वैगिंग गहराई के बदले के बिना वैगगिंग गाइड के कुल भौतिक लंबाई के बदले के साथ नालीदार प्लैनर गॉब लाइन (सीपीजीएल) के उपयोग करके प्राप्त करे जात हवय । हमर सिमुलेशन परिणाम दिखाते हंवय कि 237.9 डिग्री, 220.6 डिग्री, अउ 310.6 डिग्री के विद्युत लंबाई 250 माइक्रोन अउ 200 माइक्रोन के भौतिक लंबाई 0.25, 0.275, अउ 0.3 टीएचजेड, क्रमशः प्रदर्शन उद्देश्यमन बर प्राप्त करे जा सकत हवय। ए सिमुलेशन परिणाम भौतिक पैरामीटर अउ सामग्री गुणमन के उपयोग करके हमर विश्लेषणात्मक गणना के साथ घलो सुसंगत हंवय । जब हमन एकेच लंबाई के देरी रेखा के जोड़े के संयोजन करत हावें जैसे कि वे एक टेराहर्ट्ज चरण शिफ्टर के दु शाखाएं हावें, तो हमन सापेक्ष चरण शिफ्ट अनुमान के त्रुटि दर 5.8% ले बेहतर प्राप्त करे हावें। हमर ज्ञान के सबले अच्छा बर, ए समायोज्य स्पूफ सतह प्लाज्मन पोलारिटोन आधारित सीपीजीएल देरी लाइन के पहीली बार प्रदर्शन हवय। ए विचार के उपयोग टेराहर्ट्ज बैंड सर्किट्री बर फिक्स्ड लंबाई अउ चरण शिफ्टर्स के साथ ट्यून करने योग्य देरी लाइनों ल प्राप्त करे बर करे जा सकत हवय।
325d145af5f38943e469da6369ab26883a3fd69e	इनपुट के रूप म ग्रेस्केल फोटोग्राफ दिए गए हवय, ए पेपर फोटोग्राफ के एक प्रशंसनीय रंग संस्करण के भ्रम के समस्या के हमला करत हवय। ए समस्या स्पष्ट रूप ले कम प्रतिबंधित हवय, एखरबर पिछले दृष्टिकोण या तो महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता बातचीत म भरोसा करत हवय या एखर म पर परिणाम स्वरूप असंतृप्त रंगों म परिणाम दिस हवय। हम एक पूरा तरह ले स्वचालित दृष्टिकोण के प्रस्ताव करत हंवय जेहर जीवंत अउ यथार्थवादी रंगों के उत्पादन करत हवय। हम एला वर्गीकरण कार्य के रूप म प्रस्तुत करके समस्या के अंतर्निहित अनिश्चितता ल गले लगाते हंवय अउ परिणाम म रंगों के विविधता के बढ़ाए बर प्रशिक्षण समय म वर्ग-पुनः संतुलन के उपयोग करत हंवय । सिस्टम के परीक्षण समय म सीएनएन म फीड-फॉरवर्ड पास के रूप म लागू करे जात हवय अउ एक मिलियन ले ज्यादा रंगीन छवियों म प्रशिक्षित करे जात हवय। हम एक रंगीन ट्यूरिंग परीक्षण का उपयोग करके अपन एल्गोरिदम का मूल्यांकन करत हंवय , मनखे प्रतिभागिमन ल उत्पन्न अउ आधार सत्य रंग छवि के बीच चयन करे बर पूछत हंवय । हमर पद्धति ह 32% परीकछन म मनखे ल सफलतापूर्वक मूर्ख बनाथे, जऊन पहिली के पद्धति ले अब्बड जादा हे। एखर अलावा, हम ए दिखाते हंवय कि क्रॉस-चैनल एन्कोडर के रूप में कार्य करत हुए, आत्म-पर्यवेक्षित विशेषता सीखने बर रंगीनकरण एक शक्तिशाली बहाना कार्य हो सकत हवय। ए दृष्टिकोण के म पर परिणाम स्वरूप कईठन सुविधा सीखने के बेंचमार्क म अत्याधुनिक प्रदर्शन होत हवय ।
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7ffdf4d92b4bc5690249ed98e51e1699f39d0e71	पहली बार, एक लचीले, कार्बनिक सब्सट्रेट म रेडियो फ्रीक्वेंसी माइक्रोइलेक्ट्रोमैकेनिकल सिस्टम (आरएफ एमईएमएस) के साथ एक पूरी तरह ले एकीकृत चरणबद्ध सरणी एंटीना 10 जीएचजेड ले ऊपर प्रदर्शित करे जात हवय । एक कम शोर एम्पलीफायर (एलएनए), एमईएमएस चरण शिफ्टर, अउ 2 गुना 2 पैच एंटीना सरणी एक तरल क्रिस्टल पॉलिमर सब्सट्रेट म सिस्टम-ऑन-पैकेज (एसओपी) म एकीकृत करे जात हवय । दो एंटीना सरणी के तुलना करे जात हवय; एक एकल-परत एसओपी के उपयोग करके लागू करे जात हवय अउ दूसरा बहुपरत एसओपी के साथ। दुनों कार्यान्वयन कम-हानि अउ 12 डिग्री बीम स्टीयरिंग के सक्षम हंवय । डिजाइन आवृत्ति 14 गीगाहर्ट्ज हवय अउ मापा गइस वापसी हानि दुनों कार्यान्वयन बर 12 डीबी ले ज्यादा हवय। एलएनए के उपयोग एकठन बहुत ज्यादा विकिरणित बिजली स्तर के अनुमति देत हवय । इ एंटीना ल लगभग काखरो घलो आकार, आवृत्ति अउ प्रदर्शन के जरूरत ल पूरा करे बर अनुकूलित करे जा सकत हवय। ए शोध कार्बनिक एसओपी उपकरणमन बर कला के राज्य ल बढ़ावा देत हवय।
d00ef607a10e5be00a9e05504ab9771c0b05d4ea	उच्च वोल्टेज रेटेड सॉलिड-स्टेट स्विच जैसे कि इन्सुलेटेड-गेट द्विध्रुवीय ट्रांजिस्टर (आईजीबीटी) 6.5 केवी तक वाणिज्यिक रूप ले उपलब्ध हवयं। इ तरह के वोल्टेज रेटिंग्स पल्सड पावर अउ उच्च वोल्टेज स्विच-मोड कन्वर्टर अनुप्रयोगों बर आकर्षक हंवय । हालांकि, जैसे-जैसे आईजीबीटी वोल्टेज रेटिंग बढ़त हवय, वर्तमान वृद्धि अउ गिरावट के दर आम तौर म कम हो जात हवय। इ व्यापार ले बचना मुश्किल हवय काबरकि आईजीबीटी के एपिटैक्सियल या बहाव क्षेत्र परत म कम प्रतिरोध बनाए रखना चाहि। रिवर्स वोल्टेज के समर्थन करे बर मोटे बहाव क्षेत्रों के साथ उच्च वोल्टेज रेटेड आईजीबीटी बर, आवश्यक उच्च वाहक सांद्रता चालू होए म इंजेक्ट करे जात हवयं अउ बंद होए म हटा दिए जात हवयं, जेहर स्विचिंग गति ल धीमा करत हवय । तेजी ले स्विचिंग बर एक विकल्प कईठन, कम वोल्टेज-रेटेड आईजीबीटी के श्रृंखला करना हवय। छह, 1200 वी रेटेड आईजीबीटी के साथ श्रृंखला में एक आईजीबीटी-स्टैक प्रोटोटाइप के प्रयोगात्मक रूप ले परीक्षण करे गए हवय। छह-सीरीज आईजीबीटी स्टैक में व्यक्तिगत, ऑप्टिकल रूप ले अलग, गेट ड्राइवर अउ मजबूर हवा ठंडा करे बर एल्यूमीनियम शीतलन प्लेट्स होत हवय जेखर म पर परिणाम स्वरूप एक कॉम्पैक्ट पैकेज होत हवय। प्रत्येक आईजीबीटी क्षणिक वोल्टेज दमन द्वारा ओवरवोल्टेज संरक्षित हवय। छह-श्रृंखला IGBT स्टैक अउ एकल 6.5 केवी रेटेड IGBT के चालू करे वाले वर्तमान वृद्धि समय के एक पल्सड रेसिस्टिव-लोड, कैपेसिटर डिस्चार्ज सर्किट म प्रयोगात्मक रूप ले मापा गए हवय। आईजीबीटी स्टैक के तुलना दु सीरीज में आईजीबीटी मॉड्यूल के साथ घलो करे गए हवय, प्रत्येक 3.3 केवी रेटेड, 9 केएचजेड म स्विचिंग अउ 5 केवी के आउटपुट के उत्पादन करे वाले बूस्ट सर्किट एप्लिकेशन म । छह-सीरीज के आईजीबीटी स्टैक के म पर परिणाम स्वरूप चालू होए के स्विचिंग गति म सुधार होत हवय, अउ बंद होए के दौरान कम करंट टेल के कारण काफी ज्यादा पावर बूस्ट कनवर्टर दक्षता होत हवय। प्रायोगिक परीक्षण पैरामीटर अउ तुलनात्मक परीक्षणों के म परिणाममन के निम्नलिखित पेपर म चर्चा के जात हवय ।
20f5b475effb8fd0bf26bc72b4490b033ac25129	हम शहरी सड़को म लेन मार्कर का पता लगाने बर एक मजबूत अउ वास्तविक समय दृष्टिकोण प्रस्तुत करत हावें। ए सड़क के एक शीर्ष दृश्य उत्पन्न करे म आधारित हवय, चुनिंदा उन्मुख गॉसियन फिल्टर के उपयोग करके फ़िल्टरिंग, बेज़ियर स्प्लिन्स फिट करे बर एक नवा अउ तेज़ आरएएनएसएसी एल्गोरिदम के प्रारंभिक अनुमान दे बर आरएएनएसएसी लाइन फिटिंग के उपयोग करके, जेखर पाछू पोस्ट-प्रसंस्करण चरण होत हवय। हमर एल्गोरिदम सड़क के अभी भी छवियों में जम्मो लेनों के पता लगा सकत हवय, जबकि 50 हर्ट्ज के दर ले काम करत हवय अउ पिछली तकनीमन के तुलनात्मक परिणाम प्राप्त करत हवय।
e6bef595cb78bcad4880aea6a3a73ecd32fbfe06	ऑनलाइन समीक्षा अउ सिफारिशों के उपलब्धता म घातीय वृद्धि अकादमिक अउ औद्योगिक अनुसंधान म भावना वर्गीकरण ल एकठन दिलचस्प विषय बनात हवय । समीक्षा इतने अलग-अलग डोमेन ल कवर कर सकत हवय कि ओ जम्मो बर एनोटेट प्रशिक्षण डेटा एकत्र करना मुश्किल हवय। ए प्रकार, ए पेपर भावना वर्गीकरण बर डोमेन अनुकूलन के समस्या के अध्ययन करत हवय , जेखर द्वारा एकठन सिस्टम ल एकठन स्रोत डोमेन ले लेबल करे गए समीक्षा म प्रशिक्षित करे जात हवय लेकिन एकठन अउ डोमेन म तैनात करे जाना चाहि । हम गहरा सीखने के दृष्टिकोण के प्रस्ताव करत हंवय जेहर प्रत्येक समीक्षा बर एक अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व ल अनियंत्रित फैशन म निकालना सीखता हवय। ए तरह ले, अमेज़ॅन हर अपन पईसा के उपयोग करके अमेज़ॅन के उत्पादों के मूल्यांकन करिस हवय ताकि ए पता लगा सके कि एमें ले कौन सा उत्पाद ल कम लागत वाला उत्पाद के रूप में वर्गीकृत करे जा सकत हवय। एखर अलावा, ए विधि अच्छी तरह ले स्केल करत हवय अउ हमन ल 22 डोमेन के बडखा औद्योगिक-शक्ति डेटासेट म डोमेन अनुकूलन के सफलतापूर्वक करे के अनुमति दिस।
7cbbe0025b71a265c6bee195b5595cfad397a734	मनखे अक्सर कुर्सियों के साथ बातचीत करत हंवय , ओमनला निहित स्वास्थ्य संवेदी करे बर एक संभावित स्थान बनात हवय जेला उपयोगकर्ताओं द्वारा कोई अतिरिक्त प्रयास के आवश्यकता नी होत हवय । हमन 550 प्रतिभागी मन ले सर्वेक्षण करे बर कि मनखे कइसे कुर्सी म बइठे हे अऊ कुर्सी के डिजाइन ल सूचित करे बर कि ए ह क्रमशः कुर्सी के आर्मरेस्ट अऊ बैकरेस्ट ले दिल अऊ श्वसन दर के पता लगाथे। 18 प्रतिभागिमन के साथ एक प्रयोगशाला अध्ययन म , हमन ए निर्धारित करे बर सामान्य बैठे स्थिति के मूल्यांकन करीस कि हृदय गति अउ श्वसन दर के पता लगाय के कब संभव रहिस (दिल दर बर 32% समय, श्वसन दर बर 52%) अउ पता लगाए गए दर के सटीकता के मूल्यांकन करे बर (83% हृदय दर बर, श्वसन दर बर 73%) । हम 11 प्रतिभागिमन के साथ कुल 40 घंटे के एक इन-सिटू अध्ययन के मूल्यांकन करके जंगली में इ संवेदी ले जाने के चुनौतियों के चर्चा करत हंवय । हमन देखथन कि, एक निहित सेंसर के रूप म, कुर्सी अपन सवार ले महत्वपूर्ण संकेत डेटा एकत्र कर सकत हवय कुर्सी के साथ प्राकृतिक बातचीत के माध्यम ले।
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9a59a3719bf08105d4632898ee178bd982da2204	स्वायत्त वाहन एक मोबाइल रोबोट हवय जेहर बहु-सेंसर नेविगेशन अउ पोजिशनिंग, बुद्धिमान निर्णय लेने अउ नियंत्रण प्रौद्योगिकी के एकीकृत करत हवय। ए पेपर स्वायत्त वाहन के नियंत्रण प्रणाली वास्तुकला ल प्रस्तुत करत हवय, जेला "इंटेलिजेंट पायनियर" कहे जात हवय, अउ अज्ञात वातावरण म प्रभावी ढंग ले नेविगेट करे बर पथ ट्रैकिंग अउ गति के स्थिरता म चर्चा के जात हवय । इ दृष्टिकोण में, राज्य के अंतरिक्ष प्रारूप में पथ ट्रैकिंग समस्या ल तैयार करे बर दुठन डिग्री-स्वतंत्रता गतिशील मॉडल विकसित करे जात हवय । क्षणिक पथ त्रुटि के नियंत्रित करे बर, पारंपरिक नियंत्रकों के पैरामीटर म पर परिवर्तन अउ व्यवधान के एक विस्तृत श्रृंखला म प्रदर्शन अउ स्थिरता के गारंटी दे म कठिनाई होत हवय। एखरबर, एक नावा विकसित अनुकूली-पीआईडी नियंत्रक के उपयोग करे जाही। इ दृष्टिकोण के उपयोग करके वाहन नियंत्रण प्रणाली के लचीलापन बढ़ जाही अउ बडखा लाभ प्राप्त होही। पूरा तरह ले, हम बुद्धिमान अग्रणी अउ स्वायत्त वाहन ले उदाहरण अउ म परिणाम प्रदान करत हंवय जेहर ए दृष्टिकोण के उपयोग करके चीन के 2010 अउ 2011 के भविष्य के चुनौती म प्रतिस्पर्धा करत हंवय । इंटेलिजेंट पायनियर हर जम्मो प्रतियोगिता कार्यक्रममन के समाप्त करिस अउ 2010 म पहीली जगह अउ 2011 म तीसरा स्थान जीतीस।
7592f8a1d4fa2703b75cad6833775da2ff72fe7b	प्रतिस्पर्धी एमएनआईएसटी हाथ ले लिखे अंकों के पहचान बेंचमार्क में 1 99 8 के बाद ले रिकॉर्ड तोड़ने के एक लंबा इतिहास हवय। दूसरों द्वारा सबले हालिया प्रगति 8 बरस पाछू के तारीख (त्रुटि दर 0.4%) । सादा बहु-परत पर्सपेक्ट्रोन बर अच्छा पुराना ऑन-लाइन बैक-प्रचार एक एमएलपी के साथ एमएनआईएसटी हस्तलिखित अंकों के बेंचमार्क म 0.35% के बहुत कम त्रुटि दर अउ सात एमएलपी के साथ 0.31% के कमीशन प्रदान करत हवय। एहर 2011 तक सबले अच्छा परिणाम प्राप्त करे बर हमन ल कईठन छिपे होइस परतमन, कईठन न्यूरॉन्स प्रति परत, कईठन विकृत प्रशिक्षण छवियों के जरूरत हवय ताकि ओवरफिट ले बचा जा सके, अउ ग्राफिक्स कार्ड्स सीखने के गति ल तेज करे बर ।
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14829636fee5a1cf8dee9737849a8e2bdaf9a91f	बिटकॉइन एक वितरित डिजिटल मुद्रा हवय जेहर बडखा संख्या म उपयोगकर्ताओं ल आकर्षित करे हवय । हम ए समझे बर गहराई ले जांच करथन कि बिटकॉइन ल अतेक सफल काबर करे गीस, जबकि क्रिप्टोग्राफिक ई-कैश म दशमन के शोध के कारण एला बड़े पैमाने म तैनात नी करे गीस। हम ए घलो पूछत हंवय कि बिटकॉइन एकठन दीर्घकालिक स्थिर मुद्रा बर एकठन अच्छा उम्मीदवार कैसे बन सकत हवय । ए करत समय, हम बिटकॉइन के कइठन मुद्दों अउ हमलों के पहचान करत हंवय , अउ ओमनल संबोधित करे बर उपयुक्त तकनीमन के प्रस्ताव करत हंवय ।
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cd5b7d8fb4f8dc3872e773ec24460c9020da91ed	ए पेपर पांचवीं पीढ़ी (5 जी) पूर्ण आयाम बहु इनपुट बहु आउटपुट (एफडी-एमआईएमओ) प्रणाली बर 29 गीगाहर्ट्ज आवृत्ति म डब्ल्यूआर 28 वेवगइड के आधार म बीम स्टीरेबल उच्च लाभ चरणबद्ध सरणी एंटीना के एकठन नवा डिजाइन अवधारणा प्रस्तुत करत हवय । 8 × 8 समतल चरणबद्ध सरणी एक त्रि-आयामी बीमफॉर्मर द्वारा खारिज कर दे जाथे ताकि अज़ीमुथ अउ ऊंचाई दिशा दोनों म -60 ले +60 डिग्री ले वॉल्यूमेट्रिक बीम स्कैनिंग प्राप्त करे जा सके। बीमफॉर्मिंग नेटवर्क (बीएफएन) 64 बीम राज्यों ल प्राप्त करे बर 8 × 8 बटलर मैट्रिक्स बीमफॉर्मर के 16 सेट के उपयोग करके डिज़ाइ करे गए हवय, जेहर क्षैतिज अउ ऊर्ध्वाधर ल नियंत्रित करत हवय। ए 5जी एप्लीकेशन बर का बैंड म वॉल्यूमेट्रिक मल्टीबीम बर वेव गाइड आधारित हाई पावर त्रि-आयामी बीमफार्मर के डिजाइन करे बर एक नवा अवधारणा हवय। चरणबद्ध सरणी के अधिकतम लाभ 28.5 डीबीआई हवय जेहर 28.9 जीएचजेड ले 29.4 जीएचजेड आवृत्ति बैंड के कवर करत हवय।
34feeafb5ff7757b67cf5c46da0869ffb9655310	कम बिजली के वायरलेस सेंसर नेटवर्क बर पर्यावरणीय ऊर्जा एक आकर्षक बिजली स्रोत हवय। हमन प्रोमेथियस के प्रस्तुति देवत हन, एक अइसन प्रणाली जऊन ह बिना मनखे के हस्तक्षेप या रखरखाव के निरंतर संचालन बर ऊर्जा हस्तांतरण ल बुद्धिमान रूप ले प्रबंधित करथे। विभिन्न ऊर्जा भंडारण तत्वमन के सकारात्मक गुणमन के संयोजन अउ माइक्रोप्रोसेसर के बुद्धि के लाभ उठाते हुए, हम एक कुशल बहु-चरण ऊर्जा हस्तांतरण प्रणाली पेश करत हंवय जेहर एकल ऊर्जा भंडारण प्रणाली के सामान्य सीमाओं के कम करत हवय ताकि लगभग शाश्वत संचालन के प्राप्त करे जा सके। हम अपन डिजाइन विकल्प, व्यापार-बदलाव, सर्किट मूल्यांकन, प्रदर्शन विश्लेषण, अउ मॉडल प्रस्तुत करत हंवय । हम सिस्टम घटकों के बीच संबंधों म चर्चा करत हंवय अउ अनुप्रयोग के जरूरतों ल पूरा करे बर इष्टतम हार्डवेयर विकल्पों के पहचान करत हंवय । आखिरकार हमन एक वास्तविक प्रणाली के कार्यान्वयन प्रस्तुत करत हन जऊन सौर ऊर्जा के उपयोग बर्कले के टेलोस मोटे ल शक्ति प्रदान करे बर करथे। हमर विश्लेषण हर भविष्यवाणी के कि प्रणाली 1% भार के तहत 43 बरस बर काम करही, 10% भार के तहत 4 बरस, अउ 100% भार के तहत 1 बरस। हमर कार्यान्वयन सुपरकैपेसिटर (प्राथमिक बफर) अउ एक लिथियम रिचार्जेबल बैटरी (माध्यमिक बफर) ले युक्त एक दु-चरण भंडारण प्रणाली के उपयोग करत हवय। मोट के बिजली के स्तर के पूरा ज्ञान हवय अउ जीवनकाल के अधिकतम करे बर ऊर्जा हस्तांतरण के बुद्धिमानी ले प्रबंधित करत हवय ।
3689220c58f89e9e19cc0df51c0a573884486708	एम्बीमैक्स एक ऊर्जा कटाई सर्किट अउ वायरलेस सेंसर नोड्स (डब्ल्यूएसएन) बर एक सुपरकैपेसिटर आधारित ऊर्जा भंडारण प्रणाली हवय। पिछला डब्ल्यूएसएन विभिन्न स्रोतों ले ऊर्जा के फसल के प्रयास करत हंवय , अउ कुछु घलो बैटरी के समस्या के संबोधित करे बर बैटरी के बजाय सुपरकैपेसिटर के उपयोग करत हंवय । हालांकि, वे या तो प्रतिबाधा असंगति के कारण ज्यादा उपलब्ध ऊर्जा बर्बाद करत हंवय , या ओमनला सक्रिय डिजिटल नियंत्रण के आवश्यकता होत हवय जेहर ओवरहेड होत हवय , या ओमनकेवल एक विशिष्ट प्रकार के स्रोत के साथ काम करत हंवय । एम्बीमैक्स पहली अधिकतम पावर प्वाइंट ट्रैकिंग (एमपीपीटी) के निर्धारीत रूप ले करे के द्वारा ए समस्या के समाधान करत हवय, अउ फिर अधिकतम दक्षता म सुपरकैपेसिटर चार्ज करत हवय। एखर अलावा, एम्बीमैक्स मॉड्यूलर हवय अउ सौर, पवन, थर्मल अउ कंपन सहित कईठन ऊर्जा कटाई स्रोतों के संरचना ल सक्षम करत हवय, प्रत्येक के साथ एक अलग इष्टतम आकार। वास्तविक डब्ल्यूएसएन प्लेटफॉर्म, इको म प्रयोगात्मक म परिणाम ों ले पता चलत हवय कि एम्बीमैक्स वर्तमान राज्य के अत्याधुनिक डब्ल्यूएसएन बर दक्षता के कईठन गुना म कईठन बिजली स्रोतमन के एक साथ अउ स्वायत्त रूप ले प्रबंधित करत हवय।
4833d690f7e0a4020ef48c1a537dbb5b8b9b04c6	एक कम बिजली वाले कम लागत वाले अत्यधिक कुशल अधिकतम पावर प्वाइंट ट्रैकर (एमपीपीटी) के एक फोटोवोल्टिक (पीवी) पैनल में एकीकृत करे बर प्रस्तावित करे गए हवय। एखरे परिणामस्वरूप मानक फोटोवोल्टिक पैनल के तुलना में 25% ऊर्जा वृद्धि हो सकत हवय, जबकि बैटरी वोल्टेज विनियमन अउ लोड के साथ पीवी सरणी के मिलान जैसे कार्य करना। बाहीरी रूप ले जुड़े एमपीपीटी के उपयोग के बजाय, पीवी पैनल के हिस्से के रूप में एक एकीकृत एमपीपीटी कन्वर्टर के उपयोग करे के प्रस्ताव हवय। लागत प्रभावी होए बर ए एकीकृत एमपीपीटी के उपयोग एक सरल नियंत्रक के उपयोग करे के प्रस्ताव हवय। एखर अलावा, कन्वर्टर ल सीधे कपल्ड सिस्टम के तुलना में लोड में ज्यादा ऊर्जा स्थानांतरित करे बर बहुत कुशल होना चाहि। ए एक सरल नरम-स्विच टोपोलॉजी के उपयोग करके हासिल करे जात हवय । कम लागत म बहुत ज्यादा रूपांतरण दक्षता के परिणामस्वरूप एमपीपीटी छोटे पीवी ऊर्जा प्रणालिमन बर एक सस्ती समाधान बन जाही।
61c1d66defb225eda47462d1bc393906772c9196	वायरलेस सेंसर नेटवर्क बर हमर समाज म सकारात्मक प्रभाव डाले के बडखा क्षमता हर ए विषय म बहुत सारा शोध पैदा करीस हवय, अउ ए शोध अब पर्यावरण-तैयार सिस्टम के उत्पादन करत हवय। वर्तमान प्रौद्योगिकी सीमा व्यापक रूप ले अलग-अलग अनुप्रयोग आवश्यकताओं के साथ संयुक्त डिजाइन अंतरिक्ष के विभिन्न हिस्सों बर हार्डवेयर प्लेटफार्मों के विविधता के कारण बनते हवय। एखर अलावा, एक प्रणाली के अद्वितीय ऊर्जा अउ विश्वसनीयता बाधाओं के कारण जेहर मनखे के हस्तक्षेप के बिना कईठन महीनों तक काम करना चाहि, एखर मतलब हवय कि सेंसर नेटवर्क हार्डवेयर म मांग मानक एकीकृत सर्किट के मांग ले अलग हवय। ए पेपर सेंसर नोड्स अउ ओमनल नियंत्रित करे बर निम्न स्तर के सॉफ्टवेयर के डिजाइन करे के हमर अनुभवमन के वर्णन करत हवय। ज़ेब्रानेट प्रणाली म हमन दीर्घकालिक पशु प्रवासनों ल ट्रैक करे बर सूक्ष्म-ग्रैन्यूल्ड स्थिति डेटा रिकॉर्ड करे बर जीपीएस प्रौद्योगिकी के उपयोग करत हंवय । ज़ेब्रानेट हार्डवेयर म 16-बिट टीआई माइक्रो नियंत्रक, 4 एमबीआईटी ऑफ-चिप फ्लैश मेमोरी, 900 मेगाहर्ट्ज रेडियो, अउ एक कम बिजली जीपीएस चिप शामिल हवय। ए पेपर म, हम सेंसर नेटवर्क बर कुशल बिजली आपूर्ति, नोड्स के ऊर्जा खपत के प्रबंधन के तरीकामन, अउ रेडियो, फ्लैश अउ सेंसर सहित परिधीय उपकरणमन के प्रबंधन के तरीकामन ल तैयार करे बर अपन तकनीमन के चर्चा करत हंवय । हम जेब्रानेट नोड्स के डिजाइन के मूल्यांकन करके निष्कर्ष निकालते हवय अउ चर्चा करत हवय कि एला कैसे बेहतर करे जा सकत हवय। ए हार्डवेयर के विकास में सीखे गए हमर सबक भविष्य के सेंसर नोड्स के डिजाइन करे अउ वास्तविक प्रणालिमन में ओमनके उपयोग करे में उपयोगी हो सकत हंवय ।
146da74cd886acbd4a593a55f0caacefa99714a6	कृत्रिम बुद्धि के विकास हर प्रौद्योगिकी के क्षेत्र म उत्प्रेरक के रूप म कार्य करिस हवय। अब हम ओ जिनिस ल विकसित कर सकथन जऊन पहिली सिरिप एक कल्पना रहिस। अइसन सृजन म ले एक स्व-ड्राइविंग कार के जन्म हे। आज के समय म मनखे अपन काम कर सकथे या गाड़ी म सुत सकथे अऊ स्टीयरिंग व्हील, एक्सेलेरेटर ल छुए के घलो जरूरत नइए, आप अभी घलो अपन लक्ष्य गंतव्य तक सुरक्षित पहुंच सकथे। ए पेपर में सेल्फ ड्राइविंग कार के एक वर्किंग मॉडल के प्रस्ताव हवय जेहर एक स्थान ले दूसर जगह या कहिन बर सक्षम हवय कि विभिन्न प्रकार के पटरिमन जैसे घुमावदार पटरिमन, सीधे पटरिमन अउ सीधे पाछू के घुमावदार पटरिमन म ड्राइव करे जा सकत हवय। एक कैमरा मॉड्यूल कार के शीर्ष म घुड़सवार हवय अउ रास्पबेरी पीआई वास्तविक दुनिया ले कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क बर छवियों ल भेजता हवय जो तब निम्नलिखित दिशाओं म ले एक के भविष्यवाणी करत हवय। यानी कि सही, बाएं, आघू या रोक जो तब रिमोट-नियंत्रित कार के नियंत्रक बर अरडूइनो ले एक संकेत भेजने के पाछू होत हवय अउ एखर म पर परिणाम स्वरूप कार कन्हु भी मनखे हस्तक्षेप के बिना वांछित दिशा म चलत हवय।
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f07fd927971c40261dd7cef1ad6d2360b23fe294	हम बिखरे कैनोनिकल सहसंबंध विश्लेषण (सीसीए) के समस्या म विचार करत हंवय , यानी, दुनो रैखिक कॉम्बी राष्ट्रमन बर खोज, प्रत्येक बहुविकल्पी बर एक, जेहर अधिकतम सहसंबंध के उत्पादन करत हंवय जेहर चर के एकठन निर्दिष्ट संख्या के उपयोग करत हंवय । हम एक सीधा लालची दृष्टिकोण के आधार म एक कुशल संख्यात्मक अनुमान के प्रस्ताव करत हंवय जेहर प्रत्येक चरण म सहसंबंध के बाधित करत हवय। विधि विशेष रूप ले बडखा डेटा लेट के साथ सामना करे बर डिज़ाइन करे गए हवय अउ एखर कम्प्यूटेशनल जटिलता केवल स्परसिटी स्तर म निर्भर करत हवय। हम सहसंबंध अउ पैसिमोनी के बीच व्यापार के माध्यम ले एल्गोरिदम के प्रदर्शन के विश्लेषण करत हंवय । संख्यात्मक सिमुलेशन के म परिणाम ों ले पता चलत हवय कि सहसंबंध के एकठन महत्वपूर्ण हिस्सा अपेक्षाकृत कम संख्या में चर के उपयोग करके कैप्चर करे जा सकत हवय । एकर अलावा, हम एक नियामक विधि के रूप में दुर्लभ सीसीए के उपयोग के जांच करत हंवय जब उपलब्ध नमूनामन के संख्या बहु-चरमन के आयाम के तुलना में छोटी होत हवय । कैनोनिकल सहसंबंध विश्लेषण (सीसीए), हेरोल डी होटेलिंग [1] द्वारा पेश करे गए, डेटा के एक जोड़ी ले आम सुविधाओं ल निकाले बर बहु-चर डेटा एन lysis म एकठन मानक तकनीक हवय । इ डेटा स्रोतों में ले प्रत्येक एक यादृच्छिक वेक्टर उत्पन्न करत हवय जेला हम बहुविकल्पी कहते हंवय । शास्त्रीय आयामीकरण कमी के तरीकामन के विपरीत जेहर एकठन बहु-उपभोक्ता ल संबोधित करत हंवय , सीसीए दुनो स्पेस ले नमूनामन के बीच सांख्यिकीय संबंध ल ध्यान म रखत हवय जेहर संभावित रूप ले कईठन आयाम अउ संरचना के हो सकत हंवय । विशेष रूप ले, ए दुनो रैखिक संयोजनमन बर खोज करत हवय, प्रत्येक बहु-उपस्थित बर एक, आमनके सहसंबंध के अधिकतम करे बर। एहर विभिन्न विषमन में एक स्टैंड-अलोन उपकरण के रूप में या अन्य सांख्यिकीय विधियों बर एक पूर्व-प्रसंस्करण चरण के रूप में उपयोग करे जात हवय । एखर अलावा, सीसीए एक सामान्यीकृत ढांचा हवय जेमा आंकड़ों म कईठन शास्त्रीय विधिमन शामिल हंवय , जैसे कि प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण (पीसीए), आंशिक सबले कम वर्ग (पीएलएस) अउ एकाधिक रैखिक प्रतिगमन (एमएलआर) । हाल ही में कोर सीसीए के आगमन अउ स्वतंत्र घटक विश्लेषण [5] [6] बर एखर आवेदन के साथ सीसीए के ध्यान आकर्षित करे गए हवय। पिछले दशक में सिग्नल अउ दुर्लभ संख्यात्मक विधिमन के दुर्लभ प्रतिनिधित्वमन के खोज में बढ़ती रुचि देखी गए हवय। ए प्रकार, हम दुर्लभ सीसीए के समस्या म विचार करत हंवय , यानी, कम संख्या में चर के उपयोग करके अधिकतम सहसंबंध के साथ रैखिक संयोजनमन के खोज। विभिन्न तर्कों के माध्यम ले स्पायसीटी के खोज ल प्रेरित करे जा सकत हवय । पहला परिणाम के व्याख्या अउ दृश्यता के क्षमता हवय। थोरहे चर के हमन ल छोटे विवरण के बलिदान करत हुए "बड़े चित्र" प्राप्त करे के अनुमति देत हवय। एखर अलावा, विरल प्रतिनिधित्व कंप्यूटेशनल रूप ले कुशल के उपयोग के अनुमति देत हंवय । ए काम ल अंशतः ग्रांट एफए 9550-06-1-0 324 के तहत एक एएफओएसआर मुरी द्वारा समर्थित करे गय रहिस । दुठनठनठन मंहगाई बर प्रेरणा नियमितता अउ स्थिरता हवय । सीसीए के मुख्य कमजोरियों म ले एकठन कम संख्या म अवलोकनमन के संवेदनशीलता हवय । हालांकि, सीएसी जैसे नियमित विधियों का उपयोग किया जाना चाहिए। इ संदर्भ में, विरल सीसीए एक सबसेट चयन योजना हवय जेहर हमें वैक्टर के आयाममन के कम करे अउ स्थिर समाधान प्राप्त करे के अनुमति देत हवय। हमर ज्ञान के सबले अच्छा बर, विरल सीसीए के पहला संदर्भ [2] में दिखाई दिस जहां पिछड़े अउ चरणबद्ध सबसेट चयन के प्रस्ताव करे गए रहिस । ए चर्चा गुणात्मक प्रकृति के रहिस अउ कन्हु विशिष्ट संख्यात्मक एल्गोरिदम के प्रस्ताव नी करे गए रहिस । हाल ही म, बहुआयामी डेटा प्रसंस्करण बर बढ़ती मांग अउ कम गणना लागत के कारण विषय ल एक बार फिर प्रमुखता बर बढोतरी होइस हवय । इ वर्तमान समाधानों के साथ मुख्य नुकसान ए हवय कि स्परसिटी म कोई प्रत्यक्ष नियंत्रण नी हवय अउ ओमनके इष्टतम हाइपरपैरामीटर के चयन करना मुश्किल (अउ गैर-सहज) हवय। एखर अलावा, इ विधियों के अधिकांश के कम्प्यूटेशनल जटिलता उच्च आयामी डेटा लेट के साथ व्यावहारिक अनुप्रयोगों बर बहुत ज्यादा हवय। दुर्लभ सीसीए ल घलो अप्रत्यक्ष रूप ले संबोधित करे गय हवय [9], [14] अउ डी दुर्लभ पीसीए म हाल के म परिणाममन ले निकटता ले संबंधित हवय [9] , [15]- [17]। दरअसल, हमर प्रस्तावित समाधान सीसीए म [17] म परिणाममन के विस्तार हवय। इ काम का मुख्य योगदान दु गुना हवय। सबले पहीली, हम प्रत्येक बहुविकल्पी में स्पार्ससिटी म प्रत्यक्ष नियंत्रण के साथ सीसीए एल्गोरिदम प्राप्त करत हंवय अउ ओमनके प्रदर्शन के जांच करत हंवय । हमर कम्प्यूटेशनल रूप ले कुशल विधिमन विशेष रूप ले बडखा आयाम के दु डेटा लेट के बीच संबंध ल समझे म सहायता करत हंवय । हम एक अग्रिम (या पिछड़ा) लालची दृष्टिकोण अपनाते हवय जेहर क्रमिक रूप ले लेने (या छोड़ने) चर म आधारित हवय । प्रत्येक चरण म, हम इष्टतम सीसीए समाधान ल बांधते हवय अउ पूर्ण समस्या के हल करे के आवश्यकता ल दरकिनार करत हवय। एखर अलावा, फॉरवर्ड लालची विधि के कम्प्यूटेशनल जटिलता डेटा के आयाममन म निर्भर नी करत हवय लेकिन केवल विरलता पैरामीटर म । संख्यात्मक सिमुलेशन परिणाममन ले पता चलत हवय कि सहसंबंध के एकठन महत्वपूर्ण हिस्सा के सहसंबंध के अपेक्षाकृत कम संख्या के गैर-शून्य गुणांक के उपयोग करके कुशलतापूर्वक कैप्चर करे जा सकत हवय । हमर दूसर योगदान नियमितकरण विधि के रूप म दुर्लभ सीसीए के जांच हवय। अनुभवजन्य सिमुलेशन के उपयोग करके हम कईठन एल्गोरिदम के उपयोग के जांच करत हंवय जब बहु-चरमन के आयाम नमूनामन के संख्या (या के समान आदेश) के तुलना में ज्यादा होत हंवय अउ विरल सीसीए के लाभ के प्रदर्शन करत हंवय । ए संदर्भ में, लालची दृष्टिकोण के फायदाों में ले एक एहर हवय कि एहर एक एकल रन में पूर्ण स्परसिटी पथ उत्पन्न करत हवय अउ पैरामीटर ट्यूनिंग के उपयोग करके कुशल ट्यूनिंग के अनुमति देत हवय।
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0b3cfbf79d50dae4a16584533227bb728e3522aa	आवर्ती बैकप्रोपेगरेशन द्वारा विस्तारित समय अंतराल म जानकारी स्टोर करे बर सीखना बहुत लंबा समय लेत हवय, ज्यादातर अपर्याप्त, क्षय त्रुटि बैकफ्लो के कारण। हम ए समस्या के होचराइटर के विश्लेषण के संक्षेप म समीक्षा करत हंवय , फिर एला एकठन उपन्यास, कुशल, ग्रेडिएंट आधारित विधि के परिचय देकर संबोधित करत हंवय जेला दीर्घकालिक स्मृति (एलएसटीएम) कहा जात हवय । जहां एहर नुकसान नी करत हवय, वहां ग्रेडिएंट ल ट्रंक करके, एलएसटीएम विशेष इकाइमन के भीतर निरंतर त्रुटि कैरोसेल के माध्यम ले निरंतर त्रुटि प्रवाह ल लागू करके 1000 अलग-अलग समय चरणों ले ज्यादा न्यूनतम समय अंतराल ल पुल करे बर सीख सकत हवय। गुणक गेट इकाइमन निरंतर त्रुटि प्रवाह बर उपयोग खोले अउ बंद करे बर सीखत हंवय । एलएसटीएम अंतरिक्ष अउ समय में स्थानीय हवय; एखर गणना जटिलता प्रति समय चरण अउ वजन ओ हवय। 1. हर समय कृत्रिम डेटा के साथ हमर प्रयोग म स्थानीय, वितरित, वास्तविक-मूल्यवान, अउ शोरदार पैटर्न प्रतिनिधित्व शामिल हंवय । वास्तविक समय आवर्ती सीखने, समय के माध्यम ले पाछू के प्रचार, आवर्ती कैस्केड सहसंबंध, एल्मान नेट, अउ तंत्रिका अनुक्रम खंडन के साथ तुलना में, एलएसटीएम कईठन सफल रन के कारण बनता हवय, अउ बहुत तेजी ले सीखता हवय। एलएसटीएम जटिल, कृत्रिम लंबे समय तक देरी वाले कार्यों ल भी हल करत हवय जिन्हें पहीली आवर्ती नेटवर्क एल्गोरिदम से कभु हल नी करे गए हवय।
9eb67ca57fecc691853636507e2b852de3f56fac	पिछला अध्ययनमन ले पता चला हवय कि शब्दमन अउ पाठ के अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व न्यूरल एम्बेडिंग मॉडल के माध्यम ले अधिग्रहित करे जा सकत हवय । विशेष रूप ले, पैराग्राफ वेक्टर (पीवी) मॉडल हर एकठन दस्तावेज़ (विषय) स्तर भाषा मॉडल के अनुमान लगाके कुछु प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यमन में प्रभावशाली प्रदर्शन देखाइस हवय । हालांकि, पुनर्प्राप्ति बर पारंपरिक भाषा मॉडल दृष्टिकोणों के साथ पीवी मॉडल ल एकीकृत करे ले अस्थिर प्रदर्शन अउ सीमित सुधार होत हवय। इ पेपर में, हम औपचारिक रूप ले मूल पीवी मॉडल के तीन आंतरिक समस्याओं म चर्चा करत हंवय जेहर पुनर्प्राप्ति कार्यमन में एखर प्रदर्शन के सीमित करत हंवय । हम मॉडल में संशोधनों के घलो वर्णन करत हंवय जेहर एला आईआर कार्य बर ज्यादा उपयुक्त बनात हंवय , अउ प्रयोगों अउ केस अध्ययनमन के माध्यम ले उंखर प्रभाव के दिखाता हवय । तीनठन मुद्दा हम संबोधित करत हंवय (1) पीवी के अनियमित प्रशिक्षण प्रक्रिया लघु दस्तावेज़ ओवर-फिटिंग बर कमजोर हवय जेहर अंतिम पुनर्प्राप्ति मॉडल में लंबाई पूर्वाग्रह पैदा करत हवय; (2) पीवी के कॉर्पस-आधारित नकारात्मक नमूनाकरण शब्दों बर एक वजन योजना के ओर जात हवय जेहर अक्सर शब्दों के महत्व ल दबा देत हवय; अउ (3) शब्द-संदर्भ जानकारी के कमी पीवी ल शब्द प्रतिस्थापन संबंध ल कैप्चर करे म असमर्थ बनात हवय ।
4df321947a2ac4365584a01d78a780913b171cf5	पहलू आधारित भावना विश्लेषण (एबीएसए) विशिष्ट संस्थाओं अउ आमनके पहलुओं के बारे म पाठ ले राय के खनन अउ सारांशित करे के काम हवय । ए लेख फ्रेंच बर एबीएसए सिस्टम के विकास अउ परीक्षण बर दु डेटासेट के वर्णन करत हवय जेमा प्रासंगिक संस्थाओं, पहलुओं अउ ध्रुवीयता मूल्यों के साथ एनोटेट करे गए उपयोगकर्ता समीक्षा शामिल हवय। पहली डेटासेट म एबीएसए सिस्टम के प्रशिक्षण अउ परीक्षण बर 457 रेस्तरां समीक्षा (2365 वाक्य) शामिल हवय, जबकि दूसर म आउट-ऑफ-डोमेन मूल्यांकन बर समर्पित 162 संग्रहालय समीक्षा (655 वाक्य) शामिल हवय । दुनो डेटासेट ल सेमेवल-2016 टास्क 5 के हिस्से के रूप म बनाय गय रहिस पहलू-आधारित भावना विश्लेषण जेमा सात अलग-अलग भाषा के प्रतिनिधित्व करे गय रहिस, अउ शोध उद्देश्यमन बर सार्वजनिक रूप ले उपलब्ध हवय । ए लेख एनोटेशन प्रकार द्वारा उदाहरण अउ आंकड़े प्रदान करत हवय, एनोटेशन दिशानिर्देशों के सारांशित करत हवय अउ ओमनके क्रॉस-भाषाई अनुप्रयोग म चर्चा करत हवय । ए घलो बतात हवय कि कैसे डेटा के उपयोग सेमेवल एबीएसए कार्य म मूल्यांकन बर करे गए रहिस अउ फ्रांसीसी बर प्राप्त म परिणाम ल संक्षेप म प्रस्तुत करत हवय ।
2445089d4277ccbec3727fecfe73eaa4cc57e414	ए पेपर 8 भाषा जोड़े बर मशीन अनुवाद प्रणालिमन के अनुवाद गुणवत्ता के मूल्यांकन करत हवय: फ्रेंच, जर्मन, स्पेनिश, अउ चेक के अंग्रेजी अउ पाछू के अनुवाद करना। हमन व्यापक मानव मूल्यांकन करे हवन जेहर हमन ल न केवल कईठन एमटी सिस्टम के रैंकिंग करे के अनुमति दिस, बल्कि मूल्यांकन प्रक्रिया के उच्च स्तर के विश्लेषण घलो करे के अनुमति दीस। हमन तीन प्रकार के व्यक्तिपरक मूल्यांकन बर समय अउ इंट्रा अउ इंटर-एनोटेटर समझौते के मापा। हमन मनखे के निर्णय के संग स्वचालित मूल्यांकन मीट्रिक के संबंध ल मापिन। ए मेटा-मूल्यांकन सबले आम तौर म उपयोग करे जाने वाले कार्यप्रणाली के बारे म आश्चर्यजनक तथ् यों ल प्रकट करत हवय ।
1965a7d9a3eb0727c054fb235b1758c8ffbb8e22	गोलाकार ध्रुवीकृत एकल-परत यू-स्लॉट माइक्रोस्ट्रिप पैच एंटीना के प्रस्ताव करे गए हवय। सुझाए गए असममित यू-स्लॉट जांच-खाता स्क्वायर पैच माइक्रोस्ट्रिप एंटीना के कन्हु भी लने के बिना परिपत्र ध्रुवीकरण बर दुनो ऑर्थोगोनल मोड उत्पन्न कर सकत हवय। यू-स्लॉट के अलग-अलग हाथ के लंबाई के कारण प्रभावों के जांच करे बर एक पैरामीटर अध्ययन करे गए हवय। फोम सब्सट्रेट के मोटाई ऑपरेटिंग आवृत्ति म तरंगदैर्ध्य के लगभग 8.5% हवय। 3 डीबी अक्षीय अनुपात एंटीना के बैंडविड्थ 4% हवय। एंटीना के दुनो प्रयोगात्मक अउ सैद्धांतिक म परिणाम प्रस्तुत करे गए हवय अउ चर्चा करे गए हवय। गोलाकार ध्रुवीकरण, मुद्रित एंटीना, यू-स्लॉट।
9462cd1ec2e404b22f76c88b6149d1e84683acb7	इ पत्र में, एक वाइडबैंड कॉम्पैक्ट गोलाकार रूप ले ध्रुवीकृत (सीपी) पैच एंटीना प्रस्तावित हवय। इ पैच एंटीना म एक मुद्रित मेन्डरिंग जांच (एम-सोंड) अउ ट्रंकेड पैच होत हवय जेहर वाइडबैंड सीपी ऑपरेशन उत्पन्न करे बर ऑर्थोगोनल अनुनाद मोड ल उत्तेजित करत हवय। स्टेक्ड पैच के उपयोग 5 जी वाई-फाई एप्लिकेशन के फिट करे बर अक्षीय-अनुपात (एआर) बैंडविड्थ के अउ बेहतर करे बर करे जात हवय । प्रस्तावित एंटीना क्रमशः 42.3% प्रतिबाधा बैंडविड्थ अउ 16.8% एआर बैंडविड्थ प्राप्त करत हवय। एआर बैंडविड्थ के भीतर औसत लाभ 0. 5 डीबीआईसी ले कम भिन्नता के साथ 6. 6 डीबीआईसी हवय। ए काम एम-सॉन्ड फीड सीपी पैच एंटीना के बैंडविड्थ बढ़े के तकनीक के प्रदर्शन करत हवय। एम-सोनड के जांच करे अउ प्रदर्शित करे बर ए पहला अध्ययन हवय जेहर डायलेक्ट्रिक लोडेड पैच एंटीना में वाइडबैंड विशेषता घलो प्रदान कर सकत हवय। एंटीना के संभावित अनुप्रयोग 5 जी वाई-फाई अउ उपग्रह संचार प्रणाली हंवय ।
d6002a6cc8b5fc2218754aed970aac91c8d8e7e9	ए पेपर में हम वास्तविक समय में कईठन विशिष्ट 3 डी वस्तुमन के पता लगाए बर एक नवा विधि के प्रस्ताव करत हंवय । हम हाल ही म हिंटरस्टोइसर अउ सह. द्वारा पेश करिस गिनलाइन 2 डी / लाइनमोड प्रतिनिधित्व के आधार म टेम्पलेट-आधारित दृष्टिकोण ले शुरू होत हंवय , फिर भी एला दु तरीकामन ले विस्तारित करत हंवय । सबले पहली, हम एक भेदभावपूर्ण तरीका ले टेम्पलेट ल सीखने का प्रस्ताव करत हंवय । हम दिखाते हावन कि ए उदाहरण छवियों के संग्रह के दौरान ऑनलाइन करे जा सकत हावे, केवल कुछु मिलीसेकंड में, अउ डिटेक्टर के सटीकता म एक बडखा प्रभाव पड़ता हावे। दूसरा, हम कैस्केड के आधार म एक योजना का प्रस्ताव करत हावें जो पता लगाने की गति ल तेज करत हावे। काबरकि काखरो वस्तु के पता लगाना तेज़ हवय, एखरबर नवा वस्तुमन के बहुत कम लागत के साथ जोड़ा जा सकत हवय, जेखरकारण हमर दृष्टिकोण स्केल अच्छी तरह ले हवय। हमर प्रयोग म, हमन आसानी ले 10-30 3डी वस्तुमन ल 10fps ले ज्यादा फ्रेम दर म एक सीपीयू कोर के उपयोग करके संभालत हवन। हम गति के मामले में अत्याधुनिक दुनो ल पार करथन साथ ही सटीकता के मामले में, जैसा कि 3 अलग-अलग डेटा लेट म मान्य हवय । ए दुनो के उपयोग करत समय लागू होत हवय जब मोनोक्यूलर रंग छवियों (LINE2D के साथ) अउ जब आरजीबीडी छवियों (LINE2D के साथ) के उपयोग करत समय। एखर अलावा, हम 12 वस्तुओं ले बना एक चुनौतीपूर्ण नवा डेटासेट के प्रस्ताव करत हंवय , जेमा मोनोकुलर रंग छविमन म भविष्य के प्रतिस्पर्धी विधिमन बर ।
41d103f751d47f0c140d21c5baa4981b3d4c9a76	मनखे अपन इंटरनेट वेबलॉग म लिखत व्यक्तिगत कहानियों म रोजमर्रा के घटनाओं के बीच कारण संबंधों के बारे म जानकारी के एक बडखा मात्रा शामिल हवय। ए पेपर म हमन स्वचालित सामान्य ज्ञान कारण तर्क बर लाखों इ कहानियों के उपयोग करे के प्रयासों के वर्णन करत हावें। सामान्य ज्ञान कारण तर्क समस्या ल प्रशंसनीय विकल्पों के पसंद के रूप म कास्ट करत हुए, हम चार प्रयोगों के वर्णन करत हंवय जेहर विभिन्न सांख्यिकीय अउ सूचना पुनर्प्राप्ति दृष्टिकोणों के तुलना करत हंवय ताकि कहानी कॉर्पोरेस में कारण जानकारी के शोषण करे जा सके। इ प्रयोगो मे सबसे अधिक प्रदर्शन करहर वाली प्रणाली कासय पूर्ववर्ती अउ परिनाम मे शब्दो के बीच एक सरल सह-घटना सांख्यिकी का उपयोग करत हावे,जिसकी गणना लाखों व्यक्तिगत कहानियो के एक निकाय मे शब्दो के बीच बिंदुवार पारस्परिक जानकारी के रूप मे की जात हावे ।
c9d1bcdb95aa748940b85508fd7277622f74c0a4	कम ले कम एक दशक बर सूचना प्रणाली (आईएस) अनुशासन म मामला अनुसंधान सम्मान कमाए हवय। केस अध्ययन के प्रासंगिकता अउ संभावित मूल्य के बावजूद, ए पद्धतिगत दृष्टिकोण ल एक बार कम ले कम व्यवस्थित माना जात रहिस । 1 9 80 के दशक के अंत तक, ए सवाल पहीली बार उठाया गय रहिस कि क्या आईएस केस रिसर्च कठोरता ले आयोजित करे गय रहिस । हमर क्षेत्र के शोधकर्ता (उदाहरण बर , बेनबास एट अल) हर अपन क्षेत्र के विकास बर अपन स्वयं के शोध के शुरुआत करीस । 1 9 87; ली 1 9 89) अउ आने विषयों (उदाहरण बर, आइज़ेनहार्ड 1 9 89; यिन 1 99 4) ले केस रिसर्च म ज्यादा कठोरता बर आह्वान करिस अउ, आमनके सिफारिशों के माध्यम ले, केस स्टडी पद्धति के प्रगति म योगदान दिस। इ योगदान ल ध्यान म रखत हुए, वर्तमान अध्ययन के उद्देश्य ए निर्धारित करना हवय कि आईएस के क्षेत्र म मामला अध्ययन विधि के अपन परिचालन उपयोग म किस हद तक उन्नत हवय । सटीक रूप ले, ए पिछले दशक म आयोजित सकारात्मक आईएस केस रिसर्च म पद्धतिगत कठोरता के स्तर के जांच करत हवय । ए उद्देश्य ल पूरा करे बर, हमन सात प्रमुख आईएस पत्रिका ले 183 मामला लेख के पहचान अउ कोड करिन। वर्तमान समीक्षा म विचार के गइस मूल्यांकन विशेषता या मानदंड तीन मुख्य क्षेत्रमन म केंद्रित हवयं, जेमा डिजाइन के मुद्दे, डेटा संग्रह, अउ डेटा विश्लेषण शामिल हवयं। जबकि कुछु विशिष्ट गुणों के संबंध म पद्धतिगत कठोरता के स्तर म मामूली प्रगति होए हवय, समग्र रूप ले मूल्यांकन कठोरता कुछु हद तक अस्पष्ट हवय अउ अभी घलो सुधार बर महत्वपूर्ण क्षेत्र हंवय । कुंजी म ले एकठन एहर हवय कि विशेष रूप ले डेटा संग्रह अउ उपयोग के साथ संबंधित मुद्दों के संबंध म बेहतर दस्तावेजीकरण शामिल करना हवय ।
025cdba37d191dc73859c51503e91b0dcf466741	फिंगरप्रिंट छवि वृद्धि फिंगरप्रिंट मान्यता अनुप्रयोगों में एक आवश्यक पूर्व-प्रसंस्करण चरण हवय। ए पेपर में हमन एक अइसन तरीका प्रस्तुत करत हन जेमा एक साथ गाबोर वेवलेट फिल्टर बैंक द्वारा फिंगरप्रिंट इमेज म स्थानीय रिज के ओरिएंटेशन अउ फ्रीक्वेंसी ल निकाले जाथे अऊ इनकर उपयोग इमेज के गाबोर फिल्टरिंग म करे जाथे। एखर अलावा, हम फिंगरप्रिंट छवि वृद्धि बर एक मजबूत दृष्टिकोण के वर्णन करत हंवय , जेहर गैबोर फिल्टर अउ दिशात्मक माध्यमिक फिल्टर (डीएमएफ) के एकीकरण म आधारित हवय । वास्तव म, गॉसियन-वितरित शोर प्रभावी रूप ले गबर फिल्टर अउ डीएमएफ द्वारा आवेग शोर द्वारा कम करे जात हवय । प्रस्तावित डीएमएफ न केवल अपन मूल कार्यों ल पूरा कर सकत हवय, ए टूटे हुए फिंगरप्रिंट रिज ल भी जोड़ सकत हवय, फिंगरप्रिंट छवियों के छेद भर सकत हवय, अनियमित रिज ल चिकना कर सकत हवय अउ साथ ही साथ रिज के बीच कुछु कष्टप्रद छोटी कलाकृतियों ल हटा सकत हवय। प्रयोगात्मक परिणाम हमर विधि ल साहित्य म वर्णित मनखेमन ले बेहतर साबित करत हंवय ।
3dfce4601c3f413605399267b3314b90dc4b3362	आज के वैश्विक रूप ले नेटवर्क्ड समाज सूचना के प्रसार अउ आदान-प्रदान के बडखा मांग रखत हवय । जबकि अतीत म जारी जानकारी ज्यादातर सारणीबद्ध अउ सांख्यिकीय रूप म रहिस , कईठन स्थितियां आज विशिष्ट डेटा (माइक्रोडाटा) के रिलीज के मांग करत हंवय । एंटिटीज (जिन्हें उत्तरदाता कहा जात हवय) के गुमनामी के रक्षा करे बर जेहर जानकारी के संदर्भित करत हंवय , डेटा धारक अक्सर नाम, पते अउ टेलीफोन नंबर जैसे स्पष्ट पहचानकर्ताओं के हटा देत हवयं या एन्क्रिप्ट करत हंवय । हालांकि, डी-पहचान डेटा गुमनामी के कोई गारंटी प्रदान नी करत हवय । जारी जानकारी म अक्सर आने डेटा होत हवय, जैसे जाति, जन्म तिथि, लिंग, अउ ज़िप कोड, जेला सार्वजनिक रूप ले उपलब्ध जानकारी ले लिंक करे जा सकत हवय ताकि उत्तरदाताओं के पुनः पहचान करे जा सके अउ जानकारी के अनुमान लगाए जा सके जेहर खुलासा बर इरादा नी रहिस । ए पेपर म हम डेटा के संदर्भित उत्तरदाताओं के गुमनामी के सुरक्षा के साथ माइक्रोडाटा जारी करे के समस्या के संबोधित करत हंवय । दृष्टिकोण के-गुमनाम के म परिभाषा म आधारित हवय । एक तालिका के-गुमनामता प्रदान करत हवय यदि एखर सामग्री के स्पष्ट रूप ले पहचान जानकारी ल लिंक करे के प्रयास कम ले कम के संस्थामन बर जानकारी के मानचित्रण करत हवय । हम ए बतात हंवय कि सामान्यीकरण अउ दमन तकनीमन के उपयोग करके जारी जानकारी के अखंडता (या सत्यता) के समझौता के बिना के-अज्ञातता के प्रदान करे जा सकत हवय । हम न्यूनतम सामान्यीकरण के अवधारणा के परिचय देत हंवय जेहर रिलीज प्रक्रिया के संपत्ति के कैप्चर करत हवय ताकि के-अनामी प्राप्त करे बर डेटा के जरूरत ले ज्यादा विकृत न करे जा सके, अउ ए तरह के सामान्यीकरण के गणना बर एक एल्गोरिदम प्रस्तुत करे जा सके। हम विभिन्न न्यूनतम के बीच चयन करे बर संभावित प्राथमिकता नीतिमन म घलो चर्चा करत हंवय ।
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74c24d7454a2408f766e4d9e507a0e9c3d80312f	वायरलेस सेंसर नेटवर्क बर एक स्मार्ट-कार्ड-आधारित उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण योजना (संक्षेप म, एक एसयूए-डब्ल्यूएसएन योजना) के उपयोग केवल उन उपयोगकर्ताओं तक सेंसर डेटा तक पहुंच प्रतिबंधित करे बर करे गए हवय जिनके पास स्मार्ट कार्ड अउ संबंधित पासवर्ड दोनों हंवय । जबकि हाल के वर्षों म एसयूए-डब्ल्यूएसएन योजनाओं के एक महत्वपूर्ण संख्या के सुझाव दिए गए हवय, ओमनके इच्छित सुरक्षा गुणों म व्यापक रूप ले स्वीकृत मॉडल म औपचारिक म परिभाषा अउ सबूत के कमी हवय। एक परिणाम ए हवय कि एसयूए-डब्ल्यूएसएन योजनाएं विभिन्न हमलों के खिलाफ असुरक्षित बढ़ी हवय। ए पेपर में, हम बेलार, पॉइंटचेवल अउ रोगवे (2000) के व्यापक रूप ले स्वीकृत मॉडल के विस्तार करके एसयूए-डब्ल्यूएसएन योजनाओं के विश्लेषण बर एक सुरक्षा मॉडल तैयार करत हंवय । हमर मॉडल साइड-चैनल हमला के साथ-साथ दूसर सामान्य हमला ल कैप्चर करत समय प्रमाणीकृत कुंजी विनिमय अउ उपयोगकर्ता गुमनामी के औपचारिक म परिभाषा प्रदान करत हवय। हम दीर्घवृत्तीय वक्र क्रिप्टोग्राफी (ईसीसी) के आधार म एकठन नवा एसयूए-डब्ल्यूएसएन योजना के घलो प्रस्ताव करत हंवय , अउ अपन विस्तारित मॉडल म अपन सुरक्षा गुणमन के साबित करत हंवय । हमर ज्ञान के सबले अच्छा बर, हमर प्रस्तावित योजना पहली एसयूए-डब्ल्यूएसएन योजना हवय जेहर दुनों प्रमाणित कुंजी विनिमय अउ उपयोगकर्ता गुमनामी के साबित करत हवय। हमर योजना दूसर ईसीसी-आधारित (गैर-प्रमाणित रूप ले सुरक्षित) योजनामन के साथ कंप्यूटेशनल रूप ले प्रतिस्पर्धी घलो हवय।
3973e14770350ed54ba1272aa3e19b4d21f5dad3	ए पेपर बॉस बर विकसित बाधा का पता लगाने अउ ट्रैकिंग एल्गोरिदम के वर्णन करत हवय, जो 2007 के डीएआरपीए अर्बन चैलेंज म कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के विजेता प्रविष्टि हवय। हम ट्रैकिंग सबसिस्टम के वर्णन करत हंवय अउ दिखाता हंवय कि ए कैसे व्यापक धारणा प्रणाली के संदर्भ में काम करत हवय। ट्रैकिंग सबसिस्टम रोबोट ल शहरी ड्राइविंग के जटिल परिदृश्यों ल समझने के क्षमता प्रदान करत हवय ताकि आने वाहनों के निकटता में सुरक्षित रूप ले संचालित करे जा सके। ट्रैकिंग सिस्टम एक सुसंगत स्थिति मॉडल उत्पन्न करे बर पर्यावरण के बारे में अतिरिक्त जानकारी के साथ एक दर्जन ले अधिक सेंसर ले सेंसर डेटा के फ्यूज करत हवय। सेंसर डेटा के गुणवत्ता के आधार म वस्तुमन के ट्रैक करे बर एक उपन्यास बहु-मॉडल दृष्टिकोण के उपयोग करे जात हवय । अंत म, ट्रैकिंग सबसिस्टम के वास्तुकला प्रसंस्करण के प्रत्येक स्तर ल स्पष्ट रूप ले सार देत हवय। उप-प्रणाली ल आसानी ले नवा सेंसर अउ सत्यापन एल्गोरिदम के जोडकर बढ़ाया जा सकत हवय।
6a694487451957937adddbd682d3851fabd45626	अत्याधुनिक प्रश्न उत्तर (क्यूए) प्रणाली उत्तर मार्गों ल पुनर्प्राप्त करे बर शब्द-घनत्व रैंकिंग के उपयोग करत हंवय । ए तरह के तरीलं ल अक्सर गलत मार्गों ल पुनर्प्राप्त करे जात हवय काबरकि प्रश्न शर्तों के बीच संबंधों म विचार नी करे जात हवय। पिछला अध्ययनमन हर प्रश्नमन अउ उत्तरमन के बीच निर्भरता संबंध के मिलान करके ए समस्या के संबोधित करे के प्रयास करीस । ओमन सख्त मिलान के उपयोग करिस, जेहर विफल हो जात हवय जब अर्थपूर्ण रूप ले समकक्ष संबंध अलग-अलग तरह ले उल्लिखित होत हवयं। हम सांख्यिकीय मॉडल के आधार म धुंधला संबंध मिलान के प्रस्ताव करत हंवय । हम पिछले क्यूए जोड़े ले संबंध मैपिंग स्कोर सीखने बर दु तरीकामन ल प्रस्तुत करत हंवय: एकठन म्युच्यूअल जानकारी के आधार म अउ दूसर अपेक्षा अधिकतमकरण म । प्रायोगिक म परिणाम बतात हंवय कि हमर विधि औसत पारस्परिक रैंक में 78% तक के अत्याधुनिक घनत्व-आधारित मार्ग पुनर्प्राप्ति विधिमन के बेहतर प्रदर्शन करत हवय। रिलेशनल मिलान घलो क्वेरी विस्तार द्वारा बढ़ाए गए सिस्टम म लगभग 50% सुधार लात हवय ।
2538e3eb24d26f31482c479d95d2e26c0e79b990	हम एक एकीकृत तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर अउ सीखने के एल्गोरिदम के प्रस्ताव करत हंवय जेला विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यमन म लागू करे जा सकत हवय जेमा शामिल हवय: भाग-ऑफ-स्पीच टैगिंग, खंडन, नामित इकाई मान्यता, अउ अर्थपूर्ण भूमिका लेबलिंग। ए बहुमुखी प्रतिभा कार्य-विशिष्ट इंजीनियरिंग ले बचने के प्रयास करके हासिल करे जात हवय अउ एखरबर बहुत सारे पूर्व ज्ञान के उपेक्षा करे जात हवय । प्रत्येक कार्य बर सावधानीपूर्वक अनुकूलित मनखे-निर्मित इनपुट सुविधाओं के शोषण के बजाय, हमर प्रणाली व्यापक मात्रा म ज्यादातर लेबल रहित प्रशिक्षण डेटा के आधार म आंतरिक प्रतिनिधित्व सीखती हवय। ए काम ल तब अच्छे प्रदर्शन अउ न्यूनतम कंप्यूटेशनल आवश्यकताओं के साथ एक स्वतंत्र रूप ले उपलब्ध टैगिंग प्रणाली बनइन बर आधार के रूप में उपयोग करे जात हवय ।
317deb87586baa4ee7c7b5dfc603ebed94d1da07	हम एक नवा तेजी ले विशुद्ध रूप ले भेदभावपूर्ण एल्गोरिदम के प्राकृतिक भाषा पार्सिंग बर प्रस्ताव करत हंवय , जेहर एक डीप आवर्ती संक्षारक ग्राफ ट्रांसफार्मर नेटवर्क (जीटीएन) म आधारित हवय। स्तरों के ढेर में एक पार्स पेड़ के अपघटन के मानकर, नेटवर्क पिछले स्तरों के भविष्यवाणियों ल ध्यान में रखते हुए पेड़ के स्तर के भविष्यवाणी करत हवय। केवल कुछु मूल पाठ सुविधामन के उपयोग करना जेहर कोलोबर्ट अउ वेस्टन (2008) ले शब्द प्रतिनिधित्व के लाभ उठात हंवय , हम मौजूदा शुद्ध भेदभावपूर्ण पार्सर अउ मौजूदा "बेंचमार्क" पार्सर (जैसे कॉलिन्स पार्सर, संभाव्य संदर्भ-मुक्त व्याकरण आधारित) बर समान प्रदर्शन (एफ 1 स्कोर में) दिखाते हंवय , जेमा एक बडखा गति लाभ हवय ।
04cc04457e09e17897f9256c86b45b92d70a401f	सामाजिक नेटवर्क, फिल्म वरीयताओं या ज्ञान के आधार जैसे कईठन डेटा बहु-संबंधी हवयं, एखरेबर वे संस्थामन के बीच कईठन संबंधों के वर्णन करत हंवय । जबकि ए डेटा के मॉडलिंग म केंद्रित काम के एकठन बडखा निकाय हवय , संयुक्त रूप ले ए कईठन प्रकार के रिश्त के मॉडलिंग चुनौतीपूर्ण हवय । एखर अलावा, मौजूदा दृष्टिकोणों ल टूटने के प्रवृत्ति हवय जब ए प्रकार के संख्या बढ़त हवय । ए पेपर म, हम संभवतः हजारों रिश्त के साथ बडखा बहु-संबंधी डेटासेट ल मॉडलिंग करे बर एक विधि के प्रस्ताव करत हंवय । हमर मॉडल एक द्विध्रुवीय संरचना म आधारित हवय , जेहर डेटा के बातचीत के कईठन आदेशमन ल कैप्चर करत हवय , अउ कईठन संबंधमन म दुर्लभ लुप्त कारकमन ल घलो साझा करत हवय । हम मानक टेंसर-कारक डेटासेट म अपन दृष्टिकोण के प्रदर्शन के चित्रित करत हंवय जहां हम प्राप्त करत हंवय , या बेहतर प्रदर्शन, अत्याधुनिक म परिणाम। अंत म, एक एनएलपी अनुप्रयोग हमर स्केलेबिलिटी अउ हमर मॉडल के दक्षता अउ अर्थपूर्ण रूप ले सार्थक क्रिया प्रतिनिधित्वमन ल सीखने के क्षमता के प्रदर्शन करत हवय।
052b1d8ce63b07fec3de9dbb583772d860b7c769	हम न्यूरॉन-जैसे इकाइमन के नेटवर्क बर एकठन नवा सीखने प्रक्रिया, बैक-प्रसार के वर्णन करत हंवय । प्रक्रिया नेटवर्क में कनेक्शन के वजन के बार-बार समायोजित करत हवय ताकि नेट के वास्तविक आउटपुट वेक्टर अउ वांछित आउटपुट वेक्टर के बीच अंतर के माप के कम करे जा सके। वजन समायोजन के म परिणाम स्वरूप, आंतरिक "छिपे हुए" इकाइमन जेहर इनपुट या आउटपुट के हिस्सा नी हंवय , कार्य डोमेन के महत्वपूर्ण विशेषता के प्रतिनिधित्व करत हंवय , अउ कार्य में नियमिततामन ल इ इकाइमन के बातचीत द्वारा कैप्चर करे जात हवय । उपयोगी नवा सुविधामन ल बनइन के क्षमता पहीली ले ही, सरल तरीलं जैसे कि धारणा-समीकरण प्रक्रिया ले पाछू के प्रचार ल अलग करत हवय।
07f3f736d90125cb2b04e7408782af411c67dd5a	अर्थपूर्ण मिलान कईठन प्राकृतिक भाषा कार्यों बर केंद्रीय महत्व के हवय [२, २८]। एक सफल मिलान एल्गोरिदम के भाषा वस्तुमन के आंतरिक संरचना अउ आमनके बीच बातचीत के पर्याप्त रूप ले मॉडल करे के जरूरत हवय। ए लक्ष्य के ओर एक कदम के रूप म, हम दृष्टि अउ भाषण म संवहन रणनीति ल अनुकूलित करके, दुठन वाक्यों ल मिलाने बर संवहन तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का प्रस्ताव करत हंवय । प्रस्तावित मॉडल न केवल अपन परत-दर-लेयर संरचना अउ पूलिंग के साथ वाक्य के पदानुक्रमित संरचना के अच्छी तरह ले प्रतिनिधित्व करत हंवय , बल्कि कईठन स्तरमन म समृद्ध मिलान पैटर्न ल घलो कैप्चर करत हंवय । हमर मॉडल जादा सामान्य हे, जेन ल भासा के बारे म पहिली के गियान के जरूरत नई हे, अऊ ए सेती अलग-अलग प्रकृति के अऊ अलग-अलग भासा म काम ल मिलान करे बर लागू करे जा सकथे। कईठन मिलान कार्यमन म अनुभवजन्य अध्ययन कईठन मिलान कार्यमन म प्रस्तावित मॉडल के प्रभावकारिता अउ प्रतिस्पर्धी मॉडल के तुलना म एखर श्रेष्ठता ल प्रदर्शित करत हवय ।
0af737eae02032e66e035dfed7f853ccb095d6f5	कईठन एनएलपी कार्यमन में एक जोड़ी वाक्यमन के मॉडल कैसे करे जात हवय , जैसे उत्तर चयन (एएस), पैराफ्रेज़ पहचान (पीआई) अउ पाठ्य संलग्नता (टीई) में एक महत्वपूर्ण मुद्दा हवय । अधिकांश पूर्व कार्य (i) एकठन विशिष्ट प्रणाली ल ठीक करके एकठन व्यक्तिगत कार्य ले संबंधित होत हवय; (ii) प्रत्येक वाक्य के प्रतिनिधित्व ल अलग-अलग मॉडल करत हवय , शायद ही कभी दूसर वाक्य के प्रभाव ल मानीस जात हवय; या (iii) पूरी तरह ले मैन्युअल रूप ले डिज़ाइ करे गए , कार्य-विशिष्ट भाषाई सुविधामन म भरोसा करत हवय । ए काम वाक्य के एक जोड़ी के मॉडलिंग बर एक सामान्य ध्यान आधारित कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (एबीसीएनएन) प्रस्तुत करत हवय । हमन तीन ठन योगदान देथन। (i) एबीसीएनएन के उपयोग कईठन प्रकार के कार्मन म करे जा सकत हवय जिनमें वाक्य जोड़े के मॉडलिंग के आवश्यकता होत हवय । (ii) हम तीन ध्यान योजनाओं का प्रस्ताव करत हावें जो सीएनएन में वाक्य के बीच आपसी प्रभाव ल एकीकृत करत हावें; इ प्रकार, प्रत्येक वाक्य का प्रतिनिधित्व अपन समकक्ष म विचार करत हावे। ये परस्पर निर्भर वाक्य जोड़ी प्रतिनिधित्व अलग-अलग वाक्य प्रतिनिधित्व के तुलना म ज्यादा शक्तिशाली हवयं। (iii) एबीसीएनएन एएस, पीआई अउ टीई कार्यमन म अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करत हंवय । हमन कोड ल जारी करथन: https://github.com/yinwenpeng/Answer_Selection।
1c059493904b2244d2280b8b4c0c7d3ca115be73	नेटवर्क में नोड्स अउ किनारों म भविष्यवाणी कार्यमन के सीखने एल्गोरिदम द्वारा उपयोग करे जाने वाले इंजीनियरिंग सुविधामन में सावधानीपूर्वक प्रयास के आवश्यकता होत हवय। प्रतिनिधित्व सीखने के व्यापक क्षेत्र में हालिया शोध हर स्वयं सुविधामन के सीखकर भविष्यवाणी के स्वचालित करे में महत्वपूर्ण प्रगति करीस हवय । हालांकि, नेटवर्क म देखे गए कनेक्टिविटी पैटर्न के विविधता ल कैप्चर करे बर वर्तमान फीचर लर्निंग दृष्टिकोण म पर्याप्त अभिव्यक्ति नी हवय । इहां हम नोड 2 वीईसी के प्रस्ताव करत हन, नेटवर्क म नोड्स बर निरंतर सुविधा प्रतिनिधित्वमन ल सीखने बर एक एल्गोरिदमिक ढांचा। नोड 2 वीईसी में, हम नोड्स के मानचित्रण ल सुविधाओं के एक कम आयामी जगह बर सीखते हावें जो नोड्स के नेटवर्क पड़ोस के संरक्षित करे के संभावना ल अधिकतम करत हावे। हम एक नोड के नेटवर्क पड़ोस के एक लचीले धारणा ल मिभाषित करत हंवय अउ एक पक्षपातपूर्ण यादृच्छिक पैदल प्रक्रिया डिजाइन करत हंवय , जेहर कुशलतापूर्वक कईठन पड़ोस के पता लगात हवय। हमर एल्गोरिदम पहीली के काम ल सामान्यीकृत करत हवय जेहर नेटवर्क पड़ोस के कठोर धारणा म आधारित हवय, अउ हम तर्क देत हंवय कि पड़ोस के खोज में अतिरिक्त लचीलापन समृद्ध प्रतिनिधित्वमन ल सीखने के कुंजी हवय। हम बहु-लेबल वर्गीकरण अउ कईठन डोमेन ले कईठन वास्तविक दुनिया नेटवर्क म लिंक भविष्यवाणी म मौजूदा राज्य के अत्याधुनिक तकनीमन म नोड 2 वीईसी के प्रभावकारिता के प्रदर्शन करत हंवय । एक साथ लिया गइस ,हमर काम जटिल नेटवर्क म अत्याधुनिक कार्य-स्वतंत्र प्रतिनिधित्वमन ल कुशलतापूर्वक सीखने बर एकठन नवा तरीका के प्रतिनिधित्व करत हवय ।
de93c4f886bdf55bfc1bcaefad648d5996ed3302	ए अध्याय डेटा खनन के उभरते दृष्टिकोण म विशेष जोर देके आधुनिक घुसपैठ का पता लगाने के स्थिति के जांच करत हवय। चर्चा घुसपैठ का पता लगाने के दो महत्वपूर्ण पहलुओं ल समानांतर म रखती हवय: सामान्य पता लगाने की रणनीति (दुरुपयोग का पता लगाने बनाम विसंगति का पता लगाने) अउ डेटा स्रोत (व्यक्तिगत मेजबान बनाम नेटवर्क ट्रैफिक) । दुरुपयोग का पता लगाने का प्रयास घुसपैठ के ज्ञात पैटर्न से मेल खात हवय , जबकि विसंगति का पता लगाने सामान्य व्यवहार ले विचलन के खोज करत हवय । दो दृष्टिकोणों के बीच, केवल विसंगति का पता लगाने में अज्ञात हमलों का पता लगाने की क्षमता होत हवय। विसंगति पता लगाए बर एकठन विशेष रूप ले आश्वासन दृष्टिकोण एसोसिएशन खनन के संग वर्गीकरण जैसे मशीन सीखने के आने रूपों के साथ जोड़ती हवय । एखर अलावा, डेटा स्रोत जेहर एक घुसपैठ डिटेक्शन सिस्टम के नियोजित करत हवय , ए प्रकार के हमलों के पहचान कर सकत हवय । उपलब्ध विस्तृत जानकारी के स्तर म एकठन व्यापार-बदलाव हवय । बारबरा अउ आने। (संपादक अउ संपादक) ), कंप्यूटर सुरक्षा म डेटा खनन के अनुप्रयोग © क्ल्यूवर एकेडमिक पब्लिशर्स 2002 एस
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2ec2f8cd6cf1a393acbc7881b8c81a78269cf5f7	हम एक बड़े लेबल वाले ऑब्जेक्ट मान्यता डेटासेट म प्रशिक्षित एकठन गहरी कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के फीचर निष्कर्षण परतमन के उपयोग करके गणना करे गए दृश्य अवधारणा प्रतिनिधित्व वेक्टर के साथ एक स्किप-ग्राम भाषाई प्रतिनिधित्व वेक्टर के संयोजन करके बहु-मोडल अवधारणा प्रतिनिधित्व के निर्माण करत हंवय । ए हस्तांतरण सीखने दृष्टिकोण पारंपरिक बैग-ऑफ-विजुअल-शब्द दृष्टिकोण के आधार म सुविधाओं म स्पष्ट प्रदर्शन लाभ लात हवय। वर्डसिम 353 अउ एमईएन सिमेंटिक संबंधितता मूल्यांकन कार्यमन म प्रयोगात्मक म परिणाममन के रिपोर्ट करे गए हवय। हम इमेजनेट या ईएसपी गेम छवियों का उपयोग करके गणना की गइस दृश्य सुविधाओं का उपयोग करते हावें।
a65e815895bed510c0549957ce6baa129c909813	हम गैर-संयोजक रूपरेखा ल सीखने बर एक अनियंत्रित दृष्टिकोण का प्रस्ताव करत हंवय , जेला हम अरबी जड़ों अउ पैटर्न टेम्पलेट्स के लेक्सिकॉन ल प्रेरित करे बर लागू करत हंवय । ए दृष्टिकोण ए विचार म आधारित हवय कि मूल अउ पैटर्न ल परिकल्पित पैटर्न अउ मूल आवृत्तिमन के आधार म पारस्परिक रूप ले पुनरावर्ती स्कोरिंग के माध्यम ले प्रकट करे जा सकत हवय । एक अउ पुनरावर्ती शोधन चरण के बाद, प्रेरित लेक्सिकॉन के साथ मॉर्फोलॉजिकल विश्लेषण 94% ले ज्यादा के जड़ पहचान सटीकता प्राप्त करत हवय । हमर दृष्टिकोण अरबी रूपक के अनियंत्रित सीखने म पहीली के काम ले अलग हवय कि ए स्वाभाविक रूप ले लिखित, अनियंत्रित पाठ म लागू होत हवय।
3f4e71d715fce70c89e4503d747aad11fcac8a43	ए मामला के अध्ययन ऑटो इंक के भीतर तीन अलग-अलग डिजिटल नवाचार परियोजनाओं के जांच करत हवय - एक बडखा यूरोपीय ऑटोमेकर। एक सैद्धांतिक लेंस के रूप म प्रतिस्पर्धी मूल्य ढांचे के उपयोग करके हम ए पता लगावथन कि डिजिटलीकरण ले उत्पत्ति अउ नवाचार के बढ़ती मांग ल पूरा करे के कोशिश करे वाले फर्म म गतिशील क्षमता कैसे होत हवय । ए डिजिटलीकरण प्रक्रिया म , हमर अध्ययन बतात हवय कि स्रहिसपित सामाजिक-तकनीकी संगति ल चुनौती दिए जा रहा हवय । एखर अलावा, हम संगठनमन बर डिजिटलीकरण के युग म नवा प्रायोगिक सीखने प्रक्रिया ल अपनाने के तरीकामन के जरूरत ल रेखांकित करत हंवय । ए तरह के बदलाव बर दीर्घकालिक प्रतिबद्धता अउ दृष्टि के जरूरत होथे, ये अध्ययन अइसन प्रयोगात्मक प्रक्रिया बर तीन अनौपचारिक सक्षमकर्ता प्रस्तुत करथे- ये सक्षमकर्ता समय, दृढ़ता अऊ संपर्क हे।
c22366074e3b243f2caaeb2f78a2c8d56072905e	एक कॉम्पैक्ट अनुप्रस्थ आयाम के साथ अनुदैर्ध्य स्लॉट के साथ एक रिज वेवगाइड एंटीना सरणी प्रस्तुत करे जात हवय । सरणी के बैंडविड्थ के विस्तार करे बर, ए एकठन उपन्यास कॉम्पैक्ट उत्तल वेवगाइड डिवाइडर द्वारा खिलाए गए दु उप-सरणियों म विभाजित करे जात हवय । एक्स-बैंड म 16-तत्व वर्दी रैखिक सरणी के डिजाइन के वैधता के सत्यापित करे बर निर्मित अउ मापा गए रहिस । एस 11 लेस -15 डीबी के मापा बैंडविड्थ 14. 9% हवय अउ मापा क्रॉस-ध्रुवीकरण स्तर पूरे बैंडविड्थ म -36 डीबी ले कम हवय। ए सरणी ल सिंरहिनटिक एपर्चर रडार (एसएआर) एप्लिकेशन बर एक द्वि-आयामी दोहरे ध्रुवीकरण एंटीना सरणी बनइन बर किनारे-स्लॉट तरंगमार्ग सरणी के साथ जोड़ा जा सकत हवय।
0d57ba12a6d958e178d83be4c84513f7e42b24e5	गहरी शिक्षा बड़े तंत्रिका नेटवर्क अउ बडखा डेटासेट के साथ पनपती हवय। हालांकि, बड़े नेटवर्क अउ बड़े डेटासेट के म परिणाम स्वरूप लंबे समय तक प्रशिक्षण समय होत हवय जेहर अनुसंधान अउ विकास प्रगति म बाधा डालत हवय । वितरित सिंक्रोनस एसजीडी समानांतर श्रमिमन के पूल म एसजीडी मिनीबैच ल विभाजित करके ए समस्या के संभावित समाधान प्रदान करत हवय। फिर भी ए योजना ल कुशल बनाए बर, प्रति कार्यकर्ता कार्यभार बडखा होना चाहि, जेखर अर्थ हवय एसजीडी मिनीबैच आकार म गैर-तुच्छ वृद्धि। ए पेपर में, हम अनुभवजन्य रूप ले दिखाते हंवय कि इमेजनेट डेटासेट म बडखा मिनीबैच अनुकूलन कठिनाइमन के कारण बनते हंवय , लेकिन जब एमन ल संबोधित करे जात हवय त प्रशिक्षित नेटवर्क अच्छे सामान्यीकरण के प्रदर्शन करत हंवय । विशेष रूप ले, हम 8192 छवियों तक बडखा मिनीबैच आकारों के साथ प्रशिक्षण के दौरान सटीकता के कोई नुकसान नी दिखाते हंवय । ए परिणाम के प्राप्त करे बर, हम मिनीबैच आकार के फ़ंक्शन के रूप में सीखने की दर ल समायोजित करे बर एक रैखिक स्केलिंग नियम ल अपनाते हंवय अउ एकठन नवा वार्मअप योजना विकसित करत हंवय जेहर प्रशिक्षण म जल्दी अनुकूलन चुनौतियों के पार करत हवय । इ सरल तकनीमन के साथ, हमर कैफे 2 आधारित प्रणाली एक घंटे में 256 जीपीयू म 8192 के मिनीबैच आकार के साथ रेज़नेट 50 ल प्रशिक्षित करत हवय, जबकि छोटे मिनीबैच सटीकता के मिलान करत हवय। कमोडिटी हार्डवेयर के उपयोग करके, हमर कार्यान्वयन 8 ले 256 जीपीयू ले गुजरते समय ∼90% स्केलिंग दक्षता प्राप्त करत हवय। ए प्रणाली हमन ल उच्च दक्षता के साथ इंटरनेट स्केल डेटा म दृश्य पहचान मॉडल ल प्रशिक्षित करे में सक्षम बनात हवय।
2bbe9735b81e0978125dad005656503fca567902	कर्नेल रूटकिट कंप्यूटर सिस्टम बर जबरदस्त खतरा हवयं। वे चुपके होत हवय अउ सिस्टम संसाधनमन तक असीमित पहुंच हो सकत हवय। ए पेपर न्युमचेकर, एक नवा वर्चुअल मशीन (वीएम) मॉनिटर आधारित फ्रेमवर्क के परिचय देत हवय जेहर एक अतिथि वीएम में नियंत्रण-प्रवाह संशोधित कर्नेल रूटकिट के पता लगाए अउ पहचान करे बर हवय। नमुचेकर सिस्टम कॉल के निष्पादन के दौरान होए वाला कुछु हार्डवेयर घटनामन के संख्या के मापकर अतिथि वीएम में सिस्टम कॉल में दुर्भावनापूर्ण संशोधनों के पता लगाता हवय अउ पहचानता हवय । स्वचालित रूप ले इ घटनामन के गिनती करे बर, न्यूमचेकर हार्डवेयर प्रदर्शन काउंटर (एचपीसी) के लाभ उठात हवय , जेहर आधुनिक प्रोसेसर में मौजूद हंवय । एचपीसी के उपयोग करके, जांच लागत काफी कम हो जात हवय अउ हेरफेर प्रतिरोध बढ़ जात हवय। हम कर्नेल-आधारित वीएम के साथ लिनक्स म न्यूमचेकर के एक प्रोटोटाइप लागू करत हंवय । एक एचपीसी-आधारित दु-चरण कर्नेल रूटकिट डिटेक्शन अउ पहचान तकनीक के कईठन वास्तविक दुनिया के कर्नेल रूटकिट म प्रस्तुत अउ मूल्यांकन करे जात हवय । नतीजा एखर व्यावहारिकता अउ प्रभावकारिता दिखात हवयं।
a3d638ab304d3ef3862d37987c3a258a24339e05	साइकिलगैन [झू एट अल, 2017] दुठन छवि वितरण के बीच एकठन परिवर्तन ल सीखने बर एकठन हालिया सफल दृष्टिकोण हवय। प्रयोगमन के एक श्रृंखला में, हम मॉडल के एक पेचीदा संपत्ति के प्रदर्शन करत हंवय: साइकिलगैन एक स्रोत छवि के बारे में जानकारी के "छिपाए" सीखता हवय जेहर एक उच्च आवृत्ति सिग्नल में उत्पन्न होत हवय । ए चाल ए सुनिश्चित करत हवय कि जनरेटर मूल नमूना के पुनर्प्राप्त कर सकत हवय अउ ए प्रकार चक्रीय स्थिरता आवश्यकता के पूरा करत हवय, जबकि उत्पन्न छवि यथार्थवादी बनी रहत हवय। हम विरोधाभासी हमलों के साथ ए घटना ल विरोधाभासी उदाहरणों के जनरेटर के रूप म साइकिलगैन के प्रशिक्षण प्रक्रिया ल देखते होए जोड़ते हंवय अउ ए साबित करत हंवय कि चक्रीय स्थिरता के नुकसान साइकिलगैन के कारण विशेष रूप ले विरोधी हमलों के कमजोर करे जात हवय ।
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5a14949bcc06c0ae9eecd29b381ffce22e1e75b2	डेटाबेस के ए अंक म लेख मन ल एंथनी जी द्वारा चुना गय रहिस । होपवुड, जेहा लंदन ग्रेजुएट स्कूल ऑफ बिजनेस स्टडीज म एकाउंटिंग अउ वित्तीय रिपोर्टिंग के प्रोफेसर हे। लेख म महत्वपूर्ण विचार शामिल हवयं , प्रोफेसर हॉपवुड हर लिखा हवय , सूचना प्रणाली म रुचि रखने वाले जम्मो मनखेमन बर महत्व के हवय , चाहे ओ अभ्यासकर्ता या शिक्षाविद हवयं। लेखक, ओ समय म अपन पेशेवर संबद्धता के साथ, क्रिस आर्गिरिस, ग्रेजुएट स्कूल ऑफ एजुकेशन, हार्वर्ड विश्वविद्यालय; बो हेडबर्ग अउ स्टेन जॉनसन, बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन, विश्वविद्यालय के विभाग, जे। फ्रिस्को डेन हर्टोग, एन। वी. फिलिप्स ग्लोइलैम्पफैब्रीकेन, नीदरलैंड्स, अउ माइकल जे। अर्ल, प्रबंधन अध्ययन बर ऑक्सफोर्ड सेंटर। लेख मूल रूप ले एकाउंटिंग, ऑर्गेनाइजेशन अउ सोसाइटी म दिखाई दिन, एकठन प्रकाशन जेखर प्रोफेसर हॉपवुड संपादक-इन-चीफ हवय । एओएस उभरती विकास ल मॉनिटर करे बर मौजूद हवय अउ सक्रिय रूप ले नवा दृष्टिकोण अउ दृष्टिकोण ल प्रोत्साहित करे बर मौजूद हवय ।
02227c94dd41fe0b439e050d377b0beb5d427cda	प्राकृतिक छवियों ले पाठ का पता लगाना अउ पढ़ना एक कठिन कंप्यूटर दृष्टि कार्य हवय जो विभिन्न प्रकार के उभरते अनुप्रयोगों बर केंद्रीय हवय। दस्तावेज़ चरित्र मान्यता जैसे संबंधित समस्यामन के कंप्यूटर विजन अउ मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं से व्यापक रूप ले अध्ययन करे गए हवय अउ हाथ ले लिखे अंकों के पढ़ने जैसे व्यावहारिक अनुप्रयोगमन बर लगभग हल करे गए हवय। हालांकि, फोटोग्राफ जैसे ज् यादा जटिल दृश्यों म पात्रमन ल विश्वसनीय रूप ले पहचानना कहीं ज्यादा मुश्किल हवय: सबले सुग्हर मौजूदा विधिमन एकठन ही कार्य म मनखे प्रदर्शन ले काफी पिछड़ती हवयं। इ पेपर में हम अनसुनीकृत फीचर लर्निंग विधियों के उपयोग करके एक वास्तविक आवेदन में अंकों के पहचानने के समस्या म हमला करत हावें: सड़क स्तर के तस्वीरों ले घर नंबरों के पठन। ए उद्देश्य बर, हम अनुसंधान उपयोग बर एक नवा बेंचमार्क डेटासेट पेश करत हावें जेमा स्ट्रीट व्यू छवियों ले 600,000 ले अधिक लेबल किए गए अंक शामिल हावें। फेर हम ए अंक ल पहचानने के कठिनाई के प्रदर्शन करत हंवय जब समस्या के हाथ ले डिजाइन करे गए सुविधामन के साथ संपर्क करे जात हवय । आखिरकार, हम हाल ही म प्रस्तावित दो अनसुईड फीचर लर्निंग विधियों के वेरिएंट के उपयोग करत हावें अउ पाते हावें कि वे हमर बेंचमार्क म आश्वस्त रूप ले बेहतर हावें।
081651b38ff7533550a3adfc1c00da333a8fe86c	प्राकृतिक छवियों म प्रशिक्षित कईठन गहरे तंत्रिका नेटवर्क आम तौर म एक जिज्ञासु घटना प्रदर्शित करत हंवय: पहली परत म वे गैबोर फिल्टर अउ रंग ब्लब के समान सुविधामन ल सीखत हंवय । ए तरह के पहली परत विशेषता एकठन विशेष डेटासेट या कार्य बर विशिष्ट नी होए लागिन, लेकिन वे कईठन डेटासेट अउ कार्यमन बर लागू होत हवयं। फीचर ल अंततः नेटवर्क के अंतिम परत ले सामान्य ले विशिष्ट म संक्रमण करना चाहि, लेकिन ए संक्रमण के व्यापक रूप ले अध्ययन नी करे गय हवय । ए पेपर में हमन प्रयोगात्मक रूप ले गहरे संवहन तंत्रिका नेटवर्क के प्रत्येक परत में न्यूरॉन्स के विशिष्टता के खिलाफ सामान्यता के मात्रा के मात्रा अउ कुछु आश्चर्यजनक म परिणाममन के रिपोर्ट करत हंवय । हस्तांतरणीयता दु अलग-अलग मुद्दों ले नकारात्मक रूप ले प्रभावित होत हवय: (1) लक्ष्य कार्य म प्रदर्शन के खर्च म अपन मूल कार्य बर उच्च लेयर न्यूरॉन्स के विशेषज्ञता, जेहर उम्मीद के गइस रहिस, अउ (2) सह-अनुकूलित न्यूरॉन्स के बीच नेटवर्क ल विभाजित करे ले संबंधित अनुकूलन कठिनाइमन, जेहर उम्मीद नी के गइस रहिस। इमेजनेट म प्रशिक्षित एक उदाहरण नेटवर्क म, हम ए दिखाते हवय कि ए दुठन मुद्दों म ले काखरो घलो प्रमुख हो सकत हवय, ए बात म निर्भर करत हवय कि सुविधामन के नीचे, मध्य, या नेटवर्क के शीर्ष ले स्थानांतरित करे जात हवय । हम ए घलो दस्तावेज करत हंवय कि बेस टास्क अउ लक्ष्य कार्य के बीच के दूरी के रूप में सुविधामन के हस्तांतरण कम होत हवय, लेकिन ए घलो कि दूर के कार्यमन ले घलो सुविधामन के हस्तांतरण यादृच्छिक सुविधामन के उपयोग के तुलना में बेहतर हो सकत हवय । एक आखिरकार आश्चर्यजनक परिणाम ए हवय कि लगभग काखरो घलो संख्या के परत ले स्थानांतरित सुविधामन के साथ एकठन नेटवर्क के शुरुआत ल सामान्यीकरण बर एकठन बढ़ावा दे सकत हवय जेहर लक्ष्य डेटासेट बर बारीकी ले ट्यूनिंग के बाद घलो रहत हवय ।
6c8d5d5eee5967958a2e03a84bcc00f1f81f4d9e	उच्च-थ्रूपुट अनुक्रमण हर सैद्धांतिक रूप ले उच्च गुणवत्ता वाले डी नोवो असेंबल्ड जीनोम अनुक्रम प्राप्त करना संभव बना दिस हवय लेकिन व्यवहार में डीएनए अर्क अक्सर आने जीवमन ले अनुक्रमों के साथ दूषित होत हवयं। वर्तमान में, यूकेरियोटिक असेंबली ल सख्ती ले डिकंटैमिनेट करे बर कुछु मौजूदा विधिमन हंवय । जेहर मौजूद हवयं ओमनप्रदूषक बर न्यूक्लियोटाइड समानता के आधार म अनुक्रमों ल फ़िल्टर करत हंवय अउ लक्षित जीव ले अनुक्रमों के समाप्त करे के जोखिम लेत हवयं। हम एक स्थापित मशीन सीखने विधि के एक उपन्यास अनुप्रयोग पेश करत हंवय , एक निर्णय पेड़, जेहर अनुक्रमों के सख्ती ले वर्गीकृत कर सकत हवय। निर्णय पेड़ के प्रमुख ताकत ए हवय कि ए इनपुट के रूप में काखरो घलो मापा विशेषता ले सकत हवय अउ महत्वपूर्ण विवरणमन के एक प्राथमिकता पहचान के आवश्यकता नी हवय। हम डी नोवो असेंबल्ड अनुक्रमों के वर्गीकृत करे अउ प्रकाशित प्रोटोकॉल के साथ विधि के तुलना करे बर निर्णय पेड़ के उपयोग करत हंवय । यूकेरियोटिक डी नोवो असेंबली में अनुक्रमों के वर्गीकृत करे बर एकठन निर्णय पेड़ मौजूदा विधिमन के तुलना में बेहतर प्रदर्शन करत हवय । ए कुशल हवय , आसानी ले लागू करे जात हवय , अउ सटीक रूप ले लक्ष्य अउ दूषित अनुक्रमों के पहचान करत हवय । महत्वपूर्ण रूप ले, मापा गए डिस्क्रिप्टर्स के अनुसार अनुक्रमों के वर्गीकृत करे बर एकठन निर्णय पेड़ के उपयोग करे जा सकत हवय अउ जैविक डेटासेट के आसवन में संभावित रूप ले कईठन उपयोग हंवय ।
26433d86b9c215b5a6871c70197ff4081d63054a	मल्टीमोडल बायोमेट्रिक्स हर हाल ही म बायोमेट्रिक मान्यता प्रणाली म अपन उच्च प्रदर्शन बर काफी रुचि ल आकर्षित करे हवय। ए पेपर में हमन फीचर स्तर म फ्यूजन तकनीकमन के उपयोग करके चेहरा अउ हथेली के छाप छवियों बर मल्टीमोडल बायोमेट्रिक्स पेश करत हंवय । गेबोर आधारित छवि प्रसंस्करण के उपयोग भेदभावपूर्ण सुविधामन के निकाले बर करे जात हवय , जबकि मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) अउ रैखिक भेदभाव विश्लेषण (एलडीए) के उपयोग प्रत्येक मोडल के आयाम के कम करे बर करे जात हवय । एलडीए के आउटपुट सुविधामन ल सीरियल रूप ले संयुक्त करे जात हवय अउ एक यूक्लिडियन डिस्टेंस क्लासिफायर द्वारा वर्गीकृत करे जात हवय । ओआरएल चेहरा अउ पॉली-यू पामप्रिंट डेटाबेस के आधार म प्रयोगात्मक म परिणाममन हर साबित करे कि ए फ्यूजन तकनीक एकल मोडल बायोमेट्रिक्स के तुलना म बायोमेट्रिक मान्यता दर के बढ़ाए म सक्षम हवय।
1c01e44df70d6fde616de1ef90e485b23a3ea549	हम एक मार्कोव यादृच्छिक क्षेत्र (एमआरएफ) के लॉग विभाजन फ़ंक्शन म ऊपरी सीमाओं के एक नवा वर्ग पेश करत हंवय । इ मात्रा विभिन्न संदर्भों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभात हावे, जेमा सीमांत वितरण, पैरामीटर अनुमान, संयोजक गणना, सांख्यिकीय निर्णय सिद्धांत, अउ बडखा-विकृति सीमा शामिल हावे। हमर व्युत्पन्न उत्तल द्वैतता अउ सूचना ज्यामिति ले अवधारणामन म आधारित हवय: विशेष रूप ले , ए घातीय डोमेन में वितरण के मिश्रण के शोषण करत हवय , अउ घातीय अउ औसत पैरामीटर के बीच लेजेंड्रे मैपिंग। पेड़-संरचित वितरण के उत्तल संयोजनों के विशेष मामले में, हम बेथ भिन्नता समस्या के समान भिन्नता समस्याओं के एक परिवार प्राप्त करत हावें, लेकिन निम्नलिखित वांछनीय गुणों द्वारा प्रतिष्ठित: i) वे उत्तल हावें, अउ एक अद्वितीय वैश्विक इष्टतम हावें; अउ ii) इष्टतम लॉग विभाजन फ़ंक्शन म एक ऊपरी सीमा देत हावे। इ इष्टतम ल स्थिर शर्तों द्वारा परिभाषित करे जात हवय जेहर राशि-उत्पाद एल्गोरिदम के निश्चित बिंदुमन के परिभाषित करे वाले मनखेमन के समान होत हवय, या ज्यादा आम तौर म , बेथ भिन्नता समस्या के काखरो घलो स्थानीय इष्टतम। योग-उत्पाद निश्चित बिंदुमन के साथ, अनुकूलन तर्क के तत्वमन के उपयोग मूल मॉडल के सीमांत के अनुमान के रूप में करे जा सकत हवय । विश्लेषण स्वाभाविक रूप ले हाइपरट्री-संरचित वितरण के उत्तल संयोजनों तक फैलत हवय , जेखरकारण किकुची अनुमानों अउ वेरिएंट्स के लिंक स् थापित करत हवय ।
39a6cc80b1590bcb2927a9d4c6c8f22d7480fbdd	ए पेपर में हम वीडियो या 3 डी इमेजरी जैसे एमआरआई डेटा बर 3-आयामी (3 डी) एसआईएफटी डिस्क्रिप्टर पेश करत हंवय । हम ए घलो दिखाते हंवय कि कैसे ए नवा डिस्क्रिप्टर कार्रवाई मान्यता के आवेदन में वीडियो डेटा के 3 डी प्रकृति के बेहतर प्रतिनिधित्व करे में सक्षम हवय। ए पेपर दिखाता हवय कि कैसे 3 डी एसआईएफटी एक सुरुचिपूर्ण अउ कुशल तरीका ले पहीली ले उपयोग के गइस वर्णनात्मक विधिमन के बेहतर करे में सक्षम हवय। वीडियो के प्रतिनिधित्व करे बर हमन सब्द के एक थैली के उपयोग करथन, अऊ वीडियो डेटा के बेहतर बरखास्त करे बर जगह-समय सब्द के बीच संबंध के खोज करे के एक तरीका प्रस्तुत करथन।
0a10d64beb0931efdc24a28edaa91d539194b2e2	हम बहुत बड़े डेटा लेट ले शब्दों के निरंतर वेक्टर प्रतिनिधित्व के गणना बर दुनो उपन्यास मॉडल आर्किटेक्चर के प्रस्ताव करत हंवय । इ प्रतिनिधित्व के गुणवत्ता के एक शब्द समानता कार्य में मापा जात हवय, अउ म परिणाम ों के तुलना अलग-अलग प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क के आधार म पहीली ले सबले अच्छा प्रदर्शन तकनीमन के साथ करे जात हवय । हम बहुत कम गणना लागत म सटीकता म बडखा सुधारों के निरीक्षण करत हंवय , यानी। ए 1.6 अरब शब्द डेटा लेट ले उच्च गुणवत्ता वाले शब्द वेक्टर ल सीखने बर एक दिन ले घलो कम समय लेत हवय । एखर अलावा, हम ए दिखाते हावें कि इ वैक्टर सिंटेक्सिक अउ अर्थपूर्ण शब्द समानता ल मापने बर हमारे परीक्षण सेट म राज्य के अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदान करत हावें।
b07bfdebdf11b7ab3ea3d5f0087891c464c5e34d	ए पेपर में 5 जी मिलीमीटर तरंग अनुप्रयोगों बर 64-एलिमेंट 29-30 जीएचजेड सक्रिय चरणबद्ध सरणी प्रस्तुत करे गए हवय। प्रस्तावित चरणबद्ध सरणी 64-तत्व एंटीना, 64-चैनल टी / आर मॉड्यूल, 4 आवृत्ति रूपांतरण लिंक, बीम नियंत्रण सर्किट, पावर प्रबंधन सर्किट अउ शीतलन प्रशंसकों के कंपोजिट, अउ एक बहुत ही कॉम्पैक्ट आकार ((135 मिमी एक्स 77 मिमी एक्स 56 मिमी) में एकीकृत होत हंवय । बेहतर आरएफ प्रदर्शन प्राप्त करे बर जीएएस अउ सीआई सर्किट के संकर एकीकरण के नियोजित करे जात हवय । प्रस्तावित चरणबद्ध सरणी के वास्तुकला अउ टी / आर मॉड्यूल अउ एंटीना के विस्तार डिजाइन के विश्लेषण करे जात हवय । ओटीए (ओवर द एयर) माप ले , प्रस्तावित चरणबद्ध सरणी 29.5 जीएचजेड के केंद्र आवृत्ति म 1 जीएचजेड के बैंडविड्थ प्राप्त करत हवय , अउ अज़ीमुथ बीम-चौड़ाई 12 डिग्री ± 45 डिग्री के स्कैनिंग रेंज के साथ हवय । 800 मेगाहर्ट्ज 64 क्यूएएम सिग्नल के उत्तेजना के साथ, ट्रांसमीटर बीम -5.5% के ईवीएम प्राप्त करत हवय, -30.5 डीबीसी के एसीएलआर पीए के साथ -10 डीबी बैक ऑफ म काम करत हवय, अउ मापा गए संतृप्त ईआईआरपी 63 डीबीएम हवय।
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Bharat-NanoBEIR: Indian Language Information Retrieval Dataset

Overview

This dataset is part of the Bharat-NanoBEIR collection, which provides information retrieval datasets for Indian languages. It is derived from the NanoBEIR project, which offers smaller versions of BEIR datasets containing 50 queries and up to 10K documents each.

Dataset Description

This particular dataset is the Chhattisgarhi version of the NanoSCIDOCS dataset, specifically adapted for information retrieval tasks. The translation and adaptation maintain the core structure of the original NanoBEIR while making it accessible for Chhattisgarhi language processing.

Usage

This dataset is designed for:

Information Retrieval (IR) system development in Chhattisgarhi
Evaluation of multilingual search capabilities
Cross-lingual information retrieval research
Benchmarking Chhattisgarhi language models for search tasks

Dataset Structure

The dataset consists of three main components:

Corpus: Collection of documents in Chhattisgarhi
Queries: Search queries in Chhattisgarhi
QRels: Relevance judgments connecting queries to relevant documents

Citation

If you use this dataset, please cite:

@misc{bharat-nanobeir,
  title={Bharat-NanoBEIR: Indian Language Information Retrieval Datasets},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/datasets/carlfeynman/Bharat_NanoSCIDOCS_hne}
}