ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
રૂટ ઓપ્ટિમાઈઝેશનમાં વિસંગત લક્ષ્યોનું સંતુલન સાધવું એક જટિલ પ્રક્રિયા છે ઉદાહરણ તરીકે ડિલિવરી સમય ઓછો કરવો અને ઈંધણ ખર્ચ ઘટાડવો બંને મહત્વપૂર્ણ છે પણ ઘણી વાર એક વધારવાથી બીજું ઘટે છે આ સમસ્યા હલ કરવા માટે મલ્ટી ઓબ્જેક્ટિવ ઓપ્ટિમાઈઝેશન પદ્ધતિઓ અપનાવવામાં આવે છે જેમ
કે વેઇટેડ સમ મોડલ જેમાં દરેક લક્ષ્યને તુલનાત્મક વજન આપવામાં આવે છે પેરેટો ફ્રન્ટિયરનો ઉપયોગ કરીને એવા વિકલ્પો પસંદ કરાય છે કે જ્યાં કોઈ પણ ઉદ્દેશ્ય વધુ ખરાબ ન થાય સાથે સાથે કન્સ્ટ્રૈન્ટ્સ ધ્યાનમાં રાખીને યોગ્ય અને સમતોલ માર્ગ પસંદ થાય છે
ઇન્ડસ્ટ્રીયલ રોબોટ માટે સિમ્પલ ટાસ્ક પ્રોગ્રામ કરવાની વર્કફ્લો જનરલી આ રીતે છે પ્રથમ ટીચ પેન્ડન્ટ યુઝ કરીને ઓપરેટર રોબોટને મેન્યુઅલી ગાઈડ કરે છે અને વે પોઈન્ટ્સ રેકોર્ડ કરે છે પછી વે પોઈન્ટ્સને પ્રોપર કોઓર્ડિનેટ સિસ્ટમ્સ જેમ કે જોઈન્ટ સ્પેસ કાર્ટેઝિયન સ્પેસ વગેરેમાં ડિફાઇન કરી એક્યુરેટ પોઝિશનિંગ એન્શ્યોર કરે છે પછી પ્રોગ્રામ લોજીક એટલે કે લૂપ્સ કંડિશનલ્સ
ઇનપુટ આઉટપુટ કમાન્ડસ વગેરે એડ કરીને ટાસ્ક સિક્વન્સ ઓટોમેટ કરવામાં આવે છે અને ફાઇનલ સ્ટેપમાં પ્રોગ્રામ સિમ્યુલેશન
અથવા તો ટેસ્ટ રન કરીને કોલિઝન્સ રિચેબિલિટી અને ટાઇમિંગ વેરીફાય થાય છે ત્યારબાદ રોબોટ પ્રોગ્રામ એક્ઝીક્યુશન મોડમાં રન થાય છે ઓપરેટર મોનિટરિંગ અને ફાઇન ટ્યુનિંગ સાથે
કોબોટ આમના સાયકલ ટાઈમમાં પંદર ટકા વધારો મુખ્યત્વે સેફ્ટી સિસ્ટમ વધારે સેન્સીટીવ ટ્રીગર થવાને કારણે થયો છે
ખાસ કરીને ભારે મોડ્યુલ્સ હેન્ડલ કરતી વખતે એટલે મિકેનિકલ ફેલ્યોર દેખાતા નથી
તેથી સંભાવના એ છે કે ફોર્સ એટલે કે ટોર્ક સેન્સર સેન્સર્સ અથવા સેફ્ટી રેટેડ મોનિટરીંગ પેરામીટર વધારે સ્ટ્રીક કન્ફિગર થયેલા છે મારા પ્રારંભિક પગલાં તરીકે હું સેન્સર કેલિબ્રેશન અને પેલોડ સેટિંગ્સ ચકાસીશ
મતલબ ચેક કરીશ અને સેફ્ટી થ્રેશોલ્ડ્સને મોડ્યુલ વેઈટ અને ઈનર્શિયા અનુસાર ઓપ્ટિમાઈઝ કરીશ સાથે સિસ્ટમ લોગ્સ અને ટ્રીગર ઈવેન્ટ્સ રીવ્યુ કરીને જો અનનેસેસરી ઈન્ટરપ્શનસ આવે છે તો તે હટાવશું જેથી કોબોટ પાછા રેગ્યુલર સાયકલ ટાઈમ પર સ્ટેબિલાઈઝડ થઈ શકે
મોડેલ એગ્નોસ્ટિક ઇન્ટરપ્રિટેબિલિટી ટેકનિક્સ જેમ કે લાઈમ શેપ એટલે એસ એચ એ પી
કોઈપણ મોડેલ માટે લાગુ થઈ શકે છે એટલે હાઈ જનરલાઈઝેબિલિટી આપે છે પરંતુ ઘણીવાર કોમ્પ્યુટેશનલી એક્સપેન્સિવ હોય છે
અને એપ્રોક્સિમેશન પર આધાર રાખતા હોવાથી ફિડિલિટી ઘટે છે બીજી બાજુ મોડેલ સ્પેસિફિક ટેકનીક જેમ કે ડિસિઝન ટ્રીમાં પાથ ટ્રેસિંગ અથવા સી એન એન માટે સેલિયન્સી મેપ્સ વધારે એક્યુરેટ અને ફેઈથફુલ એક્સપ્લેનેશન આપે છે
કારણ કે એ ખાસ આર્કિટેક્ચર માટે ઓપ્ટિમાઈઝ થયેલા હોય છે પરંતુ એ માત્ર નેરો કોન્ટેક્શ્ટમાં જ કામ કરે છે એટલે જનરલાઈઝેબિલિટી ઓછી થાય છે આ ટ્રેડઓફ્સને કારણે
ડિપ્લોઈડ એ આઈ સિસ્ટમની ટ્રસ્ટવર્ધીનેસમાં સીધી અસર થાય છે જ્યાં બેલેન્સ સ્ટ્રાઈક કરવો પડે છે કે ટ્રાન્સપરન્સી અને ફ્લેક્સિબિલિટી વધુ મહત્વની છે કે ફિડિલિટી અને એક્યુરેસી
મોડર્ન પ્રોસેસ કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સમાં ડિજિટલ સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ એટલે કે ડી એસ પી સેન્ટ્રલ રોલ પ્લે કરે છે ભાઈ એનાલોગ સિગ્નલ્સ કન્ટીન્યુઅસલી મોનિટર કરીને એ ડી સી એસ યુઝ કરીને ડિજિટલ ફોર્મમાં કન્વર્ટ થાય છે ઓકે હવે એન્ટી એલાયસિંગ ફિલ્ટર્સ સેમ્પલિંગ પહેલા અનવોન્ટેડ હાઇ ફ્રિક્વન્સી કમ્પોનન્ટ રિમુવ કરે છે
પ્રોપર સેમ્પલિંગ રેટ્સ સિલેક્ટ કરીને એક્યુરેટ રિપ્રેઝન્ટેશન એન્શ્યોર થાય છે અને ડી એસ પી અલ્ગોરિધમ્સ નોઇઝ ફિલ્ટરિંગ
સિગ્નલ સ્મૂધિંગ અને ફિચર એક્સ્ટ્રેક્શન એફિશિયન્ટલી પરફોર્મ કરે છે ટેકનિક્સ જેમ કે એફ આઈ આર આઈ આઈ આર ફિલ્ટરિંગ મુવિંગ એવરેજ ફોરિયર એનાલિસિસ પર્ટીક્યુલરલી યુઝફુલ છે જે પ્રોસેસ વેરીએબલ એનાલિસિસ અને રિયલ ટાઈમ કંટ્રોલ એક્યુરેસી એન્હાન્સ કરે છે
જ્યારે ઓબ્જેક્ટ ડિટેક્શન ડેટા સેટમાં ક્લાસ ઇમ્બેલેન્સ વધારે હોય ત્યારે મોડલ માટે ક્લાસ તરફ બાયસ થઈ જાય છે
સૌથી અસરકારક રણનીતિમાં એક છે ફોકલ લોસ જે સરળ મેજોરિટી ક્લાસ એક્ઝામ્પલને ઓછું વજન આપે અને મોડલને માઇનોરિટી ક્લાસ પર વધુ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરાવે છે હું ડેટા ઓગમેન્ટેશન પણ લાગુ કરું
જેથી માઇનોરિટી ક્લાસ ઓબ્જેક્ટની વિવિધતા વધે જેમ કે ફ્લિપિંગ રોટેશન અને સ્કેલિંગ
ઇવેલ્યુએશન દરમિયાન હું ઇન્ટરસેક્શન ઓવર યુનિયન એટલે આઈ ઓ યુ યોગ્ય થ્રેશોલ્ડ સાથે ઉપયોગ કરું છું જેથી નાના ઓબ્જેક્ટ્સ કે દુર્લભ ક્લાસીસને અન્યાય ન થાય તો ફોકલ લોસ ટાર્ગેટેડ ઓગમેન્ટેશન અને યોગ્ય આઈ ઓ યુ થ્રેશોલ્ડિંગને જોડવાથી ઓબ્જેક્ટ ડિટેક્શનમાં ક્લાસ ઇમ્બેલેન્સની બાયસને અસરકારક રીતે ઘટાડી શકાય છે
ટેમ્પરેચર કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સ એક્યુરેસી અને પ્રીસીઝન ઈમ્પ્રુવ કરવા માટે ઘણી મેથડ યુઝ થાય છે સૌથી કોમન મેથડ છે પીઆઈડી કંટ્રોલર જે એપ્લાય થાય છે જેમાં પ્રપોઝનલ ઈન્ટીગ્રલ ડેરીવેટીવ એક્શનસ એરરને મિનિમાઈઝ કરે છે
પ્રોપર ટ્યુનિંગ સ્ટેબિલિટી માર્જિન્સ એન્શ્યોર કરે છે અને ઓવરશૂટ રિડ્યુસ કરે છે ક્લોઝ્ડ લૂપ કંટ્રોલ
કંટીન્યુઅસલી પ્રોસેસ વેરીએબલ એટલે કે પીવી મેઝર કરીને સેટ પોઈન્ટ સાથે કમ્પેર કરે છે કરેક્ટીવ એક્શન એપ્લાય કરે છે આ કોમ્બિનેશન કંટ્રોલ લૂપ રિસ્પોન્સ સ્મૂથ સ્ટેબલ અને હાઈ પ્રીસીઝન બનાવે છે
અલ્ટ્રાસાઉન્ડના અલ્ટ્રાસાઉન્ડ દ્વારા સોફ્ટ ટિશ્યુને સારી રીતે જોવામાં આવે છે જેમ કે લીવર કિડની ફિટસ એવા બધા અને હાઇ ફ્રિક્વન્સી સાઉન્ડ વેવ્સ દ્વારા એ ટિશ્યુ દ્વારા ટ્રાન્સડ્યુસર સુધી મુકવામાં આવે છે અને ત્યાંથી પરત ઇકો સુધી પાછા ફરે છે
એ બધા હાડકા અને બ્લડને પણ ઇઝીલી જોવામાં આવે છે સોફ્ટ ટિશ્યુને ઇઝીલી એમાં તમે જોઈ શકો છો અને એનો ઇલાજ સારી રીતે કરી શકાય છે
આ બે હજાર ચોવીસ મર્સિડીઝ સી ક્લાસમાં મને પેરાસિટિક કરંટ ડ્રો મળ્યો છે ફ્યુઝ કાઢ્યા પછી પણ સીટ મોડ્યુલ સર્કિટમાંથી કરંટ લીક રહે છે હવે હું વાયરીંગ ડાયાગ્રામ ચેક કરીશ કે આ ફ્યુઝ પરથી બીજું શું સપ્લાય થાય છે હું સીટ મોડ્યુલ કનેક્ટર ડિસકનેક્ટ કરીશ જેથી કન્ફર્મ થાય કે મોડ્યુલ ફોલ્ટી છે કે નહીં મેં મોડ્યુલ ફોલ્ટી છે કે નહીં હું લો એમ્પ ક્લેમ્પ અને થર્મલ ઈમેજિંગ કેમેરાનો ઉપયોગ કરીશ જેથી એક્ટિવ વાયર કે ગરમ કમ્પોનન્ટ ડિટેક્ટ થઈ શકે હું સી એ એન એલ આઈ એન બસ એક્ટિવિટી પર ચેક કરીશ કારણ કે ઘણીવાર મોડ્યુલ સ્લીપ મોડમાં જતું હોય છે આ રીતે હું ચોક્કસ જાણી શકીશ કે ડ્રો સીટ મોડ્યુલની અંદરથી છે કે બેકઅપ સિગ્નલને કારણે છે
સ્કાડા એન્વાયરમેન્ટમાં સાયબર સિક્યુરિટી ઇમ્પ્લિમેન્ટ કરવાનું પ્રોસેસ સ્ટ્રક્ચર્ડ અને મલ્ટી લેયર્ડ હોવું જોઈએ
પહેલાં આઈઈસી સિક્સ ટુ ફોર ફોર થ્રી સ્ટાન્ડર્ડ ફોલો કરીને સિસ્ટમ આર્કિટેક્ચર પોલિસી અને પ્રોસીજર ડિઝાઇન કરવા પડે
પછી નેટવર્ક સેગમેન્ટેશન એપ્લાય કરીને ક્રિટિકલ કંટ્રોલ નેટવર્ક આઈસોલેટ કરવામાં આવે છે પછી રિડ્યુસિંગ અટેક સરફેસ મતલબ એના માટે એમ
પછી ઇન્ટ્રુઝન ડિટેક્શન સિસ્ટમ આઈડીએસ ડિપ્લોય કરીને એનોમલીઝ અને અનઓથોરાઈઝ્ડ એક્સેસ રિયલ ટાઈમ મોનિટર થાય છે સાથે સાથે રેગ્યુલર પેચ મેનેજમેન્ટ એન્શ્યોર કરે છે કે વલનેરેબિલિટીઝ ટાઈમલી ફિક્સ થાય છે કે નહીં અને ઇમર્જિંગ થ્રેટ મિટીગેટ થાય
આ મેઝર્સ કમ્બાઈન્ડ રેગ્યુલેટરી કમ્પ્લાયન્સ અચીવ કરે છે અને સ્કાડા એટલે કે એસ સી એ ડી એ ઓપરેશન્સ સિક્યોર રહે છે
રાત્રે ખાલી રસ્તા પર લાલ લાઈટ માટે રોકાવું પડે છે કારણ કે કેટલાક ટ્રાફિક લાઈટ
ટાઈમ્ડ ઓટોમેશન સિસ્ટમ પર કામ કરે છે એટલે કે લાઈટ્સ નક્કી સમય અંતરે બદલાય છે વાહન હાજર હોય કે ના હોય
જ્યારે સ્માર્ટ સિસ્ટમમાં સેન્સર આધારિત કંટ્રોલ હોય છે જેમ કે રોડમાં લગાવેલા ઇન્ડકશન લૂપ સેન્સર્સ વાહનનું આગમન શોધે છે અને લાઈટ સાઇકલને રિયલ ટાઈમમાં એડજસ્ટ કરે છે
જેથી ટ્રાફિક ફ્લો વધુ કાર્યક્ષમ બને આવી સ્માર્ટ સિસ્ટમો શહેરોમાં ટ્રાફિકની ભીડ ઘટાડવા અને ઈંધણ બચાવવામાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે
ભવિષ્યમાં ટેકનોલોજી સાથે એ આઈ આધારિત ટ્રાફિક પ્રોડક્ટ પ્રેડિક્શન સિસ્ટમો પણ જોડાશે જે વધુ સ્માર્ટ અને સુરક્ષિત માર્ગ વ્યવસ્થા સુનિશ્ચિત કરશે
હું સમજું છું કે કાલ્પનિક સંખ્યાઓ વિચિત્ર લાગે છે પણ તે વાસ્તવિક દુનિયાના પ્રશ્નો ઉકેલવા માટે ખૂબ જ ઉપયોગી છે
કાલ્પનિક એકમ આઈ આપણને જટિલ સંખ્યાઓ બનાવવામાં મદદ કરે છે જેમાં એક વાસ્તવિક ભાગ અને એક કાલ્પનિક ભાગ હોય છે
આ દ્વિપરિમાણીય રચના તેને અત્યંત શક્તિશાળી બનાવે છે ઇલેક્ટ્રિકલ એન્જિનિયરિંગમાં જટિલ સંખ્યાઓ એસી કરંટની તીવ્રતા અને તબક્કો બંને એક સાથે વર્ણવે છે જેનાથી સર્કિટનું વિશ્લેષણ ખૂબ સરળ બને છે
તે જ રીતે સિગ્નલ પ્રોસેસિંગમાં તે વાઈફાઈ ફોન અને ઓડિયો જેવા જટિલ સિગ્નલોની તેની સરળ ફ્રિકવન્સીમાં તોડવામાં મદદ કરે છે આના વગર અવાજ ફિલ્ટર કરવો કે સંગીતને ડિજિટલી પ્રોસેસ કરવું ખૂબ જ મુશ્કેલ બની જાય છે
બિલ્ડિંગના પાયાને મજબૂત કરવા માટે સૌથી સામાન્ય સામગ્રી સ્ટીલના સળિયા રીબાર અને સ્ટીલ મેશ છે
કોન્ક્રીટ પોતે પણ દબાણ સહન કરવામાં ખૂબ મજબૂત છે પરંતુ તે ટેન્શનમાં નબળું પડે છે જ્યારે પાયા પર બિલ્ડિંગનો ભાર આવે છે અથવા જમીન સ્થિર ન હોય ત્યારે તેમાં ખેંચાણ બળ ઉત્પન્ન થાય છે
સ્ટીલના સળિયા આ ખેંચાણ બળને સહન કરવાની અસાધારણ શક્તિ આપે છે જેનાથી કોન્ક્રીટને તૂટતું
અટકાવે છે આમ સ્ટીલ અને કોન્ક્રીટનું મિક્સ મિશ્રણ પાયાની ભાર વહન ક્ષમતા લોડ બેરિંગ કેપેસિટીમાં ઘણો વધારો કરે છે ડિઝાઇન કરતી વખતે જરૂરી કોન્ક્રીટની મજબૂતાઈ અને જમીનની સ્થિરતા જેવા પરિબળોના આધારે સ્ટીલનો કેટલો ઉપયોગ કરવો તે રિઇન્ફોર્સમેન્ટ રેશિયો દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે
રોબોટ આર્મને અનનોન એન્વાયરમેન્ટ સાથે ઇન્ટરેક્ટ કરવા માટે રોબસ્ટ કંટ્રોલર ડિઝાઇન કરતા વખતે આપણે કેટલીક કી કન્સિડરેશન આવે છે
પહેલાં તો કે ભાઈ એડેપ્ટિવ કંટ્રોલ યુઝ કરીને સિસ્ટમ પેરામીટર વેરી થાય મતલબ બદલે ત્યારે પણ
સ્ટેબિલિટી મેન્ટેન થાય છે પછી ઇમ્પીડન્સ કંટ્રોલથી આર્મની સ્ટીફનેસ અને ડમ્પિંગ એડજસ્ટ કરી શકાય છે જેથી કોન્ટેક્ટ ફોર્સીસ સ્મૂથલી રેગ્યુલેટ થાય
એન્વાયરમેન્ટની અનસર્ટેનિટી એડ્રેસ કરવા માટે કાલ્મેન ફિલ્ટર રિયલ ટાઈમ સેન્સર ડેટા ફિલ્ટર કરે છે અને નોઇઝી મેઝરમેન્ટમાંથી એક્યુરેટ
સ્ટેટ એસ્ટીમેશન આપે છે આ કોમ્બિનેશન આર્મને અનપ્રેડિક્ટેબલ ઇન્ટરેક્શનમાં પણ સેફ અને રિલાયેબલ પરફોર્મન્સ આપે છે
કંટ્રોલ લૂપ ટ્યુનિંગ એટલે કોઈ પ્રોસેસ કંટ્રોલ સિસ્ટમના કંટ્રોલર પેરામીટર્સ પી આઈ ડી ને એ રીતે એડજસ્ટ કરવું કે સિસ્ટમ સ્ટેબલ રહે ઝડપથી રિસ્પોન્ડ કરે અને સ્ટેડી
સ્ટેડી સ્ટેટ એરર મિનિમમ થાય યોગ્ય ટ્યુનિંગ સિસ્ટમને ઓસિલેશન કે ઓવરશૂટ વગર ડિસાઇડ સેટપોર્ટ સુધી પહોંચવામાં મદદ કરે છે ઉદાહરણ તરીકે જીગલર નિકોલ્સ જેવી ટ્યુનિંગ મેથડ પ્રોપોર્શનલ
ઇન્ટીગ્રલ અને ડેરીવેટીવ ગેઇન્સને બેલેન્સ કરીને ઓપ્ટિમલ રિસ્પોન્સ આપે છે જેથી પ્રોસેસ પરફોર્મન્સ સુધારે છે અને એનર્જી એફિશિયન્સીસ તથા પ્રોડક્ટ ક્વોલિટી બંને વધે
બ્રેડથ ફર્સ્ટ સર્ચ બી એફ એસ એ સ્ટેટ સ્પેસ લેવલ બાય લેવલ એક્સપ્લોર કરે છે જે માટે ક્યુ ડેટા સ્ટ્રક્ચર યુઝ થાય છે એ સોલ્યુશન શોર્ટેસ્ટ પાથ ઓપ્ટિમલ પ્રોવાઇડ કરે છે પણ મેમરી યુસેજ હાઇ રહે છે કારણ કે લાર્જ ફ્રન્ટિયર સ્ટોર કરવું પડે છે
બીજું ડેપ્થ ફર્સ્ટ સર્ચ એટલે કે ડી એફ એસ એ ડીપ પાથ ફોલો કરીને એક્સપ્લોર કરે છે અને સ્ટેક યુઝ કરે છે ડી એફ એસ મેમરી એફિશિયન્ટ છે પરંતુ સોલ્યુશન ઓપ્ટિમલ ગેરંટી નથી
અને ક્યારેક ક્યારેક ઇન્ફાઇનાઇટ પાથ ફોલો કરી શકે છે બી એફ એસ સિસ્ટમેટિકલી એક્સપ્લોર કરે છે ડી એફ એસ એક્સપ્લોર
ડેપ્થ ફર્સ્ટ મતલબ ઊંડાણમાં જઈને અને ટ્રેડઓફ બીટવીન મેમરી અને ઓપ્ટિમાલિટી
ટેસ્ટ ફ્લાઇટમાં જી પી એસ ડ્રિફ્ટ દેખાતા પહેલા હાર્ડવેર ચેક કરીશ પછી જી પી એસ એન્ટેના પ્લેસમેન્ટ
આર એફ ઇન્ટરફિયરન્સ અને સેન્સર કનેક્શન એ બધું ચેક કરીશ પછી આઈ એમ યુ એટલે કે એક્સેલરેટર ગાયરોસ્કોપ એવું બધું અને મેગ્નેટોમીટર કેલિબ્રેશન કરીશ જેથી ડ્રિફ્ટ ઓછો થાય હવે સેન્સર ફ્યુઝન માટે કાલ્મેન ફિલ્ટર યુઝ કરીને જી પી એસ સાથે આપણે આઈ એમ યુ ડેટા કમ્બાઇન કરી સ્ટેબિલિટી લાવીશું
જો વધુ એક્યુરેસી જોતી હોય મતલબ જોઈએ તો આર ટી કે પોઝિશનિંગ ઇન્ટિગ્રેટ કરી સેન્ટીમીટર લેવલ પ્રિસિઝન મેળવી શકાય છે આ રીતે ડ્રોન જી પી એસ સમસ્યા છતાં સ્થિર પોઝિશન જાળવી શકશે
રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગમાં એક્સપ્લોરેશન અને એક્સપ્લોઇટેશન સમસ્યા માટે એપ્સિલોન ગ્રીડી કે યુ સી બી જેવા ઉપાયો અપનાવાય છે હાઈ ડાયમેન્શનલ સ્ટેટ સ્પેસમાં પોલિસી ગ્રેડિયન્ટ અને ઇન્ટ્રિન્સિક મોટિવેશન આધારિત પદ્ધતિઓ નવા સ્ટેટ શોધવામાં મદદ કરે છે
જ્યારે પણ આપણે મિસિંગ વેલ્યુ હેન્ડલ કરવાની વાત કરીએ છીએ તો ઇમ્પ્યુટેશન કે આપણે એ આપણા આખા ડેટા સેટના
મીન મોડ મીડિયન અથવા તો કે એન એન જેવા અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને એ વેલ્યુઓ ફીલ કરી શકીએ છીએ
અથવા તો એ વેલ્યુઓ ફીલ થઈ ગયા પછી આપણે નોર્મલાઈઝેશન અને સ્ટાન્ડર્ડાઈઝેશન પરફોર્મ કરી શકીએ છીએ
અથવા તો આપણે કોઈ એવા અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીએ કે જે મિસિંગ વેલ્યુ પહેલેથી હેન્ડલ કરી શકે છે જેમ કે ડિસિઝન ટ્રી
અને એના પછી આપણે નોઈઝી ડેટા એની અંદર આપણે ઇમ્પ્યુટેશન કરીએ છીએ તો એક પ્રકારનો એ નોઈઝી ડેટા થાય છે તો એના માટે
આપણે રેગ્યુલરાઈઝેશન એની ઉપર ઉપયોગ કરી શકીએ
લાકડાના કામમાં તેના રેસા એટલે કે વુડ ગ્રેન ખૂબ જ મહત્વના છે તે લાકડાના એપિયરન્સ અને સ્ટ્રક્ચરલ સ્ટ્રેન્થને સીધી રીતે અસર કરે છે સુથારી લાકડું કાપતી વખતે તેના રેસાની દિશા એટલે કે પ્લાનિંગ કટિંગ ડાયરેક્શનનું ધ્યાન રાખવું પડે છે જેથી લાકડું ફાટી ન જાય
રેસાની દિશાને અનુસરીને કામ કરવાથી સપાટી લીસી રહે છે અને ફિનિશિંગ પણ સારી રીતે આવે છે ટૂંકમાં લાકડાના રેસાને સમજવું એ સુંદર અને મજબૂત પ્રોડક્ટ બનાવવા માટે ચાવીરૂપ છે
સુપરવાઇઝર શટડાઉન્સનું મુખ્ય કારણ વાલ્વ પોઝિશન સેન્સરનું ખોટું સેટિંગ છે જે પી આઇ ડી કંટ્રોલર અને ફીડબેક લૂપને યોગ્ય સિગ્નલ નથી મોકલતું
પહેલાં હું સેન્સરની ફિઝિકલ ઇન્સ્પેક્શન અને કેલિબ્રેશન કરીશ અને ચેક કરીશ કે તે પી આઇ ડી કંટ્રોલર સાથે કરેક્ટ ફીડબેક પ્રોવાઇડ કરે છે કે નહીં જો સેન્સર ફોલ્ટી હોય તો તેને બદલવું પડશે સાથે કંટ્રોલરના રિસ્પોન્સ અને લૂપ સ્ટેબિલિટી પણ વેરીફાય કરશું
જેથી વાલ્વ સ્મૂધ અને એક્યુરેટ પોઝિશન મેન્ટેન કરી શકે અને પ્રોડક્શન લાઇનમાં કોઈ પણ ડાઉનટાઈમ ન આવે
હાલમાં એજીવી અનએક્સપેક્ટેડ ઓબ્સ્ટેકલ્સના કારણે ફ્રીક્વન્ટ ઇમરજન્સી સ્ટોપ અનુભવે છે આ માટે અમે સ્લેમ એસએલએએમ ઇન્ટિગ્રેટ કરી એજીવી રિયલ ટાઈમ મેપ અને લોકલાઈઝેશન અચીવ કરશું અને ડાયનેમિક પાથ પ્લાનિંગ અલ્ગોરિધમ ઓબ્સ્ટેકલ અવોઈડ કરવા માટે અપનાવીશું
સેન્સર ફ્યુઝન એટલે કે એલઆઈડીએઆર અથવા કેમેરાઝ અને સેફ્ટી લેઝર સ્કેનર રોબસ્ટ ડિટેક્શન અને સ્મૂથ ઓપરેશન સુનિશ્ચિત કરશે
આ મેઝર્સની સાથે એજીવી અપટાઈમ વધારાશે અને ડિસરપ્શનસ જે થાય છે એ ઘટાડાશે
શરદીઓના લક્ષણોનું આધારિત મૂલ્યાંકન કરવા માટે મારો અભિગમ સાધારણ અને વ્યવસ્થિત રહેશે સૌ પ્રથમ હું ફેરિન્જિયલ
પરીક્ષણ કરીશ જેથી ગળાની લાલાશ સોજો કે પપડીઓનું નિરીક્ષણ કરી શકાય બીજું હું ગળાનું થ્રોટ સ્વેબ લઉં છું જેથી બેક્ટેરિયલ કે વાયરસ ઈન્ફેક્શનનું કલ્ચર કરવામાં આવે અને યોગ્ય એન્ટિબાયોટિક પસંદ કરી શકાય આ બંને પદ્ધતિઓ અસરકારક રીતે ડાયગ્નોસિસ કરે છે અને સારવાર માટે માર્ગદર્શન આપે છે
આ એ આઈ સિસ્ટમ એક એક્સપર્ટ સિસ્ટમ છે જે માનવ ડોક્ટરના મદદ માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે
તે નોલેજ બેઝમાં સ્ટોર થયેલી વિશાળ તબીબી માહિતી અને નિયમો એટલે કે રૂલ્સનો ઉપયોગ કરે છે ઇન્ફરન્સ એન્જિન તે નોલેજ પર રૂલ બેઝ્ડ રીઝનિંગ લાગુ કરીને લક્ષણો અને દર્દીના ઇતિહાસને અનુસંધાન કરે છે
પરિણામે સિસ્ટમ ડોક્ટરને શક્ય ડાયગ્નોસિસ સૂચવે છે જેથી સમય બચે અને રોગો ઝડપથી ઓળખાય એટલે કે આ કમ્પ્યુટર ડોક્ટર માનવ ડોક્ટરનો સહાયક છે નહીં કે તે ડોક્ટરનું સ્થાન લેશે
જૂના દિવસોમાં ગૂગલ અને બીજા ટ્રાન્સલેટરો ફ્રેઝ બેઝ્ડ ટ્રાન્સલેશન પદ્ધતિ વાપરતા એમાં લાંબા વાક્યોના નાના નાના ભાગ પાડીને શબ્દગુચ્છો પ્રમાણે અનુવાદ કરવામાં આવતો
તેથી આ પ્રમાણે અનુવાદ ઓકવર્ડ અને અસહજ લાગતું કારણ કે અલગ અલગ શબ્દોના અર્થ અલગ અલગ હોઈ શકે છે પણ વાક્યનો અર્થ સમજી શકાય એવું નહોતું
આજકાલના ગૂગલ ટ્રાન્સલેટ જેવા સાધનો ડીપ લર્નિંગ પર આધારિત છે ખાસ કરીને એ ન્યુરલ મશીન ટ્રાન્સલેશન વાપરે છે જે વાક્યના દરેક શબ્દને અલગ નહીં પણ આખા વાક્યના કોન્ટેક્સ્ટ સાથે સમજે છે
તેઓ સિક્વન્સ ટુ સિક્વન્સ મોડલ્સ વાપરે છે જેમાં એક એન્કોડર ડિકોડર આર્કિટેક્ચર હોય છે એન્કોડર અંગ્રેજી વાક્યને સમજશે અને ડિકોડર મલયાલમમાં અર્થપૂર્ણ અનુવાદ આપશે એ પણ બધું એક સાથે
મારો ફ્રેન્ડ લોકલી કોમર્સ ચેટબોટથી નારાજ છે કારણ કે એ ફક્ત બધું સ્પેસિફિક પ્રશ્નોના જ જવાબ આપે છે કારણ કે એ એક ચેટબોટ રૂલ બેઝ્ડ છે એ ફક્ત ફિક્સ કીવર્ડ પેટર્ન ફોલો કરે છે
એટલે જ્યારે ગ્રાહકો થોડું અલગ રીતે જ પ્રશ્ન પૂછે ત્યારે બોટ સમજી શકતું નથી એક એડવાન્સ એ આઈ ચેટબોટ એનએલપીનો ઉપયોગ કરે છે જેથી એ કીવર્ડ નહીં પરંતુ ઇન્ટેન્ટ અને કોન્ટેક્સ્ટ સમજે છે
ઉદાહરણ તરીકે ગ્રાહક કહે કે વેર ઇઝ માય ઓર્ડર કે ટ્રેક માય પેકેજ એ આઈ ચેટબોટ સમજી શકે કે બંનેનો અર્થ એક જ છે
આ કારણે રૂલ બેઝ્ડ બોટ ઠોકર લાગે છે જ્યારે એ આઈ બેઝ્ડ મોડલ વધુ નેચરલ અને મદદ આપે છે વધારે