_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.42k
|
|---|---|
d31798506874705f900e72203515abfaa9278409 | آرٹیکل ہسٹری: موصول 26 اگست 2007 مُراجعتہٕ فارمیٹس منٛز موصول 7 مئی 2008 قبول 13 مئی 2008 |
6d96f946aaabc734af7fe3fc4454cf8547fcd5ed | |
1c26786513a0844c3a547118167452bed17abf5d | ٹرانسلیٹرِشن کہِ مسئلُک اکھ مختصر تعارف فراہم کرنہٕ تہٕ عربی پیٹھ انگریزی ترجمہٕ کِس بارس منز کینٛہہ مخصوص مسٲئلن پیٹھ روشنی ہاننہٕ پتہٕ چُھ اتھ مسئلس کمپیوٹیشنل حل کِس طورس پیٹھ اکھ تریہ فیز الگورتھم متعارف کراونہٕ آمُت۔ یہٕ الگورتھم چُھ ہڈڈن مارکوف ماڈل کہٕ نقطہٕ نظرس پیٹھ مبنی، مگر آن لائن ڈیٹا بیسس منٛز دستیاب معلوماتس پیٹھ تییہٕ چُھ انحصار کران۔ امہٕ پتہٕ چُھ الگورتھمک تشخیص کرنہٕ یوان، تہٕ یہٕ چُھ ثٲبت کرنہٕ آمُت زِ 80 فیصد کہٕ قریبی درستگی ہیند حٲصل چُھ۔ |
dbc82e5b8b17faec972e1d09c34ec9f9cd1a33ea | عام فہم استدلال کس بارس منٛز پننہٕ تحقیق منٛز، أسہٕ یہٕ دریافت کرمُت کہ اکہٕ خاص طور پأنٹھ اہم قسمک علم چُھ انسانی اہدافن ہنٛدس بارس منٛز علم۔ خاص طور پٲنٹھ ییلہٕ انٹرفیس ایجنٹن خٲطرٕ کامنسینس استدلالُک اطلاق چُھ یوان کرنہٕ، تیلہٕ چُھ ہمیں صارف کہٕ اعمال سۭتۍ اہدافک شناخت کرنچ ضرورت آسان (پلانچ شناخت) ، تہٕ مقصدن (پلاننگ) لاگو کرن وٲل عملن ہنٛز ترتیب چِھ پٲدٕ کران۔ اکثر چُھ یہٕ ضروری زِ تمن حالاتن ہنٛد جواب ییتھ منٛز مقصد چُھ واقع گژان، یتھکن زِ کُنہٕ خاص مقصدک امکان کتھکن تہٕ کتھکن، یا امس حأصل گژھنس منٛز کتھکن وقت چُھ لگن۔ کامنسینس علم حٲصل کرنہٕ کس بارس منٛز گوڑنکس کٲمہٕ منٛز، آیہٕ استعمال کنندگانن براہ راست امہٕ قسمچ معلوماتہٕ خٲطرٕ ونان۔ تاہم، حال حالٕے چھ اکھ بیاکھ نقطہ نظر ظٲہر گومُت- یُس صارفینن گیمن ہنٛدٕ طرفہٕ راغب کران چھ ییتہٕ علم فراہم کرُن گیمس منٛز چھ اصل سکورٕ کرنُک ذریعہٕ، یمہٕ سۭتۍ کھلاڑین چُھ حوصلہٕ افزٲئی گژھان۔ یہٕ نقطہٕ نظر چُھ لوئس وان آن تہٕ تہندِس ہمساین ہنٛدٕ طرفہٕ پیش کرنہٕ آمُت، یم اتھ ہیومن کمپیوٹیشن چِھ ونان۔ عام اتفاق رائے چُھ اکھ تفریحی، پانہٕ برقرار تھون وول ویب-بنیاد گیم، یُس روزمرہٕ کیٛن اہدافن ہنٛدس بارس منٛز عام فہم علمس چُھ جمع کران تہٕ امچ توثیق چُھ کران۔ یہٕ چُھ ٹی وی گیم شو فیملی فیوڈ 1 کس ڈھانچس پیٹھ مبنی۔ اکھ لوکٹھ صارف مطٲلعن کوٚر ظٲہر زِ صارفینن چھ گیم مزٕ، علمُک معیار چھ واریاہ اصل، تہٕ علمک مجموعچ شرح چھ تیز۔ اے سی ایم درجہ بندی: ایچ۔۳۔۳ [انفارمیشن اسٹوریج اینڈ ریٹریویوئل]: انفارمیشن سرچ اینڈ ریٹریویول؛ آئی۔۲۔۶ [آرٹیفیشل انٹیلیجنس]: لرننگ |
f8b1534b26c1a4a30d32aec408614ecff2412156 | |
4c479f8d18badb29ec6a2a49d6ca8e36d833fbe9 | پس منظرک پننہٕ لوکٹس سائز کہ باوجود، کوکسیکس چُھ کنہہ اہم افعال۔ متعدد پٹھوں، بندھن، تہٕ ٹینڈونن خٲطرٕ اندراجچ جاۓ آسنس سۭتۍ، یہٕ چُھ ٹرپڈچ اکھ ٹانگک پانٹھ تہٕ کٲم کران- آیسکیئل ٹوبروسائٹس سۭتۍ- یُس بیٹھہٕ پوزیشنس منٛز اکس نفرس وزن برداشت کرنک سہولت فراہم چُھ کران۔ کوکیڈینیا (کوکیکس کہِ علاقس منز درد) کہِ واقعاتٕچ اطلاع آی نہٕ دِنہٕ، مگر کوکیڈینیا کہِ ترقی ہند خطرٕہٕ سٕتۍ وابستہٕ عواملن منز چُھ موٹاپا تہٕ زنانہِ جنس شٲمل۔ یہٕ مضمون چُھ کوکیڈینیا ہٕنٛز اناٹومی، فزیالوجی، تہٕ علاج کس بارس منٛز اکھ جائزٕ فراہم کران۔ نتیجہٕ چُھ 90 فیصد معاملاتن منٛز قدامت پسندانہ علاج کامیاب آسان، تہٕ واریہ معاملاتن منٛز چِھ طبی علاج وراۓ حل گژان۔ ریفریکٹری کیسزک علاجس منٛز چھ شٲمل pelvic floor rehabilitation، دستی ہیرا پھیری تہٕ مساج، ٹرانسکوٹن الیکٹرک اعصابی محرک، سائیکو تھراپی، سٹیرایڈ انجیکشن، اعصابی بلاک، ریڑھ کی ہڈی ہنٛز محرک، تہٕ جراحیہٕ طریقہٕ۔ نتیجہٕ جسمٲنی تھراپی، ایرگونومک موافقت، دوا، انجیکشن، تہٕ ممکنہٕ طور پٲنٹھ، نفسیاتی علاجس استعمال کرتھ چھ ملٹی ڈسپلنری نقطہ نظرٕ ریفریجریٹری کوکسیکس دردک شکار مریضن منٛز کامیٲبی ہنٛدس امکانس کھوتہٕ زیادٕ کنہہ بنان۔ اگرچہ نئی جراحی تکنیک ابھرن چِھ، امہٕ برونٹھ چِھ امچ افادیت ثأبت کرنہٕ برونٹھ زیادٕ تحقیقچ ضرورت۔ |
0989bbd8c15f9aac24e8832327df560dc8ec5324 | ینہٕ پیٹھ تقریباً شٔٹھ ؤریو منٛز محققین کوٛر یمن ہنٛز تخلیقک طریقہٕ تلاش کرنک آغاز، ایکسو سکلیٹن چُھ سائنس فکشنک مواد پیٹھ تقریباً تجارتی مصنوعات تام ترقی کرمژ۔ اگرچہٕ ایگزوسکیلیٹرن ہینز ترقی سٔتۍ چھِ واریاہ چیلنجز یم وٕنہٕ تام چِھ مکمل گژھن، مگر اتھ شعبس منٛز چِھ واریاہ ترقی گومت۔ اتھ مقالس منز چِھ، ٲس کمٕ کھوتٕر ہند ایکسوسیلیٹسن تہٕ فعال آرتھیزن ہنز تٲریخٕک جٲئزٕ تہٕ سونچمت۔ ہم چھ زیادہ تر ڈیوائسز خٲطرٕ ہارڈ ویئر، ایکچوایشن، سینسر، تہٕ کنٹرول سسٹمک ڈیزائن جائزہ فراہم کران یمن ہنٛد وضاحت ادبس منٛز آیہٕ کرنہٕ، تہٕ بنہٕ آمژٕ بڑٕ پیشرفت تہٕ رکاوٹن ہنٛدس بحثس سۭتۍ ختم۔ |
4adffe0ebdda59d39e43d42a41e1b6f80164f07e | نان نیگیٹو میٹرکس فیکٹرائزیشن (این ایم ایف) چِھ اکھ غأر نگرانی والا تعلیمی طریقہٕ یُس امیج پروسیسنگ تہٕ دستاویزن ہیند سیمنٹک تجزیہٕ سمیت مختلف ایپلیکیشنن منٛز چُھ مفید۔ یہٕ مقالہ چُھ symmetric NMF (SNMF) پیٹھ توجہ مرکوز کران، یس NMF کس گڑتھک اکھ خاص صورتہٕ چُھ۔ اتھ مسلہٕ خٲطرٕ چھ براہ راست لیول 3 بنیٲدی لکیری الجبرا ذیلی پروگرامن ہنٛد استعمال کران ترۍ متوازی ضرب اپڈیٹ الگورتھم تیار کرنہٕ آمت۔ گوڑنک، ایوکلڑین فٲصلس کم کرتھ، چُھ اکھ ضرب اپڈیٹ الگورتھم تجویز کرنہٕ آمت، تہٕ ہلکہٕ حالاتن منٛز چُھ امچ ہم آہنگی ثٲبت کرنہٕ آمژ۔ ایمہِ سٕتۍ چِھ ہم آہنگ دوٛن مزید تیز رفتار طریقن ہنز تجویز: α-SNMF تہٕ β-SNMF الگورتھم۔ تم چِھ یمن تمام چیزن ہنٛز تعٔملہٕ منٛز واریاہ آسان۔ یم الگورتھم چھِ ممکنہٕ طور پٲنٹھ کلسٹرنگ خٲطرٕ لاگو یوان کرنہٕ۔ ہم چِھ یمن ہنٛز تاثیرچ مظاہرٕ کران چہرے ہنٛز تصویرٕ کلسٹرنگ، دستاویزچ درجہ بندی، تہٕ جینک اظہارس منٛز نمونہٕ کلسٹرنگ خاطرٕ۔ |
2a4423b10725e54ad72f4f1fcf77db5bc835f0a6 | شماریاتی میکانکس (اکھ محدود درجہٕ حرارتس پیٹھ تھرمل توازنس منٛز آزادی ہنٛد واریہ ڈگریو سۭتۍ نظامن ہنٛد برتاؤ) تہٕ کثیر متغیر یا مجموعی اصلاح (اکھ دیہٕ فنکشنک کم کھوتہٕ کم تلاش کرُن واریہ پیرامیٹرز پیٹھ منحصر) درمیان چُھ اکھ سرٛون تہٕ مفید تعلق۔ ٹھوس مادن منٛز annealing سۭتۍ اکھ تفصیلی مشابہت چُھ واریہ بڑن تہٕ پیچیدٕ نظامن ہنٛز خصوصیاتس بہتر بناونس خاطرٕ اکھ فریم ورک فراہم کران۔ شماریاتی میکانکسس سۭتۍ یہٕ تعلق چُھ نٔو معلوماتن بے نقاب کران تہٕ روایتی اصلاحک مسائل تہٕ طریقن پیٹھ چُھ اکھ غأر واقف نقطہٕ نظر فراہم کران۔ |
dec997b20ebe2b867f68cc5c123d9cb9eafad6bb | ڈیپ نیورل نیٹ ورکس چِھ ٹریننگ دینہٕ خٲطرٕہ عام طورس پیٹھ بھڑس پیمانس پیٹھ ڈیٹا ہنز ضرورت آسان تہٕ چُھ واریاہ کمپیوٹنگ انٹینسِو آسان۔ اتھ منٛز چُھ یہٕ ظأہر کرنہٕ آمت کہ گران قیمت گریڈینٹ نزولک طریقہٕ کار چُھ دور کرُن ممکن تہٕ نیورل نیٹ ورکک پیرامیٹرز چِھ براہ راست ٹریننگ ڈیٹاہک خصوصیات سۭتۍ اخذ کرنہٕ یوان۔ ہم چھ ہاوان زِ کنورجنس نش نزدیک، ان پٹ کہِ قریب تہن خٲطرٕہ گریڈینٹ نزولٕک مساوات ہیکو لکیری کٔرِتھ تہٕ ہکہِ آستھ سٹوکاسٹک مساوات بنِتھ یتھ منز ہر کلسٕک ڈیٹا کِس covariance سٕتۍ تعلق چُھ تھاوان۔ ہم چِھ یمن مساواتن ہنٛد حلن ہنٛز تقسیم ہیند اخذ کران تہٕ یہٕ چُھ دریافت کران کہ یہٕ چُھ supervised اہم جزو تجزیہٕ سۭتۍ متعلق۔ أس چِھ یم نتأئج امیج ڈیٹاسیٹس MNIST، CIFAR10 تہٕ CIFAR100 پیٹھ نافذ کران تہٕ یہٕ چُھ لبنہٕ یوان کہ، درحقیقت، یمن نتأئجن ہنٛد استعمال کران پری ٹرینڈ تہہٕ چِھ ہیوی سائز تہٕ فن تعمیرک اعصابی نیٹ ورکن ہنٛدس مقابلس منٛز مماثل یا بہتر کارکردگی ہنٛد مظاہرٕ کران یمچ تربیت گریڈینٹ نزول سۭتۍ چِھ کرنہٕ آمژ۔ امہٕ علاوٕ، چھِ سانہٕ تیار کردٕ تہن ہینز تعٲمیر اکثر تربیتک ڈیٹا کس اکس حصس سۭتۍ کرنہٕ یوان، کووریینس میٹرکسچ تیز ہم آہنگی کہ وجہ سۭتۍ۔ لہذا، چھِ تہنزٕ نتائج یہٕ ونان زِ اس ہیکو ٹریننگک وقت دۄنونی سۭتۍ کم کرتھ، گرائینڈ نزولس خٲطرٕ استعمال گژھن والن ڈیٹا ہنٛد صرف اکھ حصہٕ طلب کٔرتھ، تہٕ ٹریننگک مہنگا بیک پروپیگنڈیشن مرحلس منٛز تہن ہینٛد خاتمہٕ کٔرتھ۔ امہٕ علاوٕ، یم نتأئج چھ گہری نیورل نیٹ ورکس ہنٛز اندرونی کٲم جزوی طور پٲنٹھ واضح کران تہٕ درجہٕ بندی ہنٛدین مسئلن ہنٛد کنہہ مرحلن خاطرٕ چھ ریاضی طور پٲنٹھ بہترین حلک حساب لگاونچ اجازت دیوان، یتھ کٔنۍ یمن مسئلن موثر طریقہٕ سۭتۍ حل کرنک چُھ ہمیٛس صلاحیتس منٛز نمایاں اضافہٕ گژھان۔ |
Subsets and Splits