ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
सर अभी जो पार्टिकल काउंट फॉल फ़ैल हो रहा है स्पेशली लार्जर जीरो पॉइंट फाइव माइक्रोन वो थोड़ा कंसर्न क्रिएट कर रहा है सप्लाई एयरफ्लो टू डिज़ाइन के अकॉर्डिंग आ रहा है तो मुझे लगता है हम क्वालिटी या डिस्ट्रीब्यूशन साइट पे फोकस करें मेरी पहली सोच ये है कि एच ई पी ए फ़िल्टर
का पी ए ओ टेस्ट करवाना पड़ेगा हो सकता है कोई माइनर बइपास लीकेज हो जो नेकेड आईज से नहीं दिखेगा लेकिन एयर पार्टिकल काउंट को इम्पैक्ट करेगा
दूसरी चीज डिज़ाइन में हम सिक्सटी ए सी एच के आस पास था लेकिन एक बार एक्चुअल एयरफ्लो मेजर करवा लेते हैं बैलेंसिंग के बाद कभी कभी रियल ए सी एच नीचे आ जाता है
तीसरा उसका जो एयरफ्लो पैटर्न है एक उसमे स्मोक टेस्ट भी करा लेते हैं सर उससे पता चलेगा कि कहीं एयर शार्टसर्किट तो नहीं हो रही अगर मिक्सिंग सही नहीं हो रही तो पार्टिकल्स स्टैगनैंट हो जाते हैं
और अभी रीसेंट कंस्ट्रक्शन हुआ है थोड़ा डस्ट या रेसिड्यू रह गया हो या फाइनल आई एस ओ ग्रैड क्लीनिंग प्रॉपर्ली ना हुई हो तो वो भी कॉज हो सकता है
एक बार मुझे एक विज्ञापन का स्टोरीबोर्ड बनाना था जिसमे मेरी आर्टिस्टिक विजन काफ़ी ज्यादा सिनेमेटिक थी लेकिन जब शॉट ब्रेक डाउन किया गया और बजट फाइनलाईज़ किया गया तो काफी लिमिटेशंस आई
तो मुझे समझ आया कि शॉट्स तकनीकी और आर्थिक रूप से संभव ही नहीं थे
मुझे कई रिवीजन करने पड़े ताकि विज़न बरकरार रहे
क्लाइंट फ़ीडबैक को ध्यान में रखते हुए कुछ सीन सिंपल किये गए लेकिन कहानी की जो आत्मा थी वो बनी रही
यह अनुभव
काफी इम्पोर्टेन्ट था ये समझने के लिए कि जो क्रिएटिविटी और
रचनात्मक्ता की स्वतंत्रता है वो सीमाओं से भी सुंदरता खोजने की एक प्रयास है
सेंस डाटा वाली बुद्धि होती है जो हमें इन्द्रियों के माध्यम से प्राप्त होती है जैसे रंग ध्वनि या गंध लेकिन इससे इस्केप्टीशन्स यह सवाल उठाते हैं वह क्या हम वास्तव में बाहरी दुनिया को वैसे ही अनुभव कर रहे हैं जैसे कि वहां है
आइडियलिस्म मानता है कि दुनिया हमारे मन और विचारों पर निर्भर करती है जबकि रीप्रेसेंटेशनलिस्म कहता है कि हम बाहरी दुनिया में सीधे नहीं बल्कि उसके मानसिक प्रतिनिधित्व
की प्रेसेंटेशन्स के जरिये जानते हैं कि सभी विचार यह समझने की कोशिश करते हैं कि हमारी ज्ञान के सीमाएं क्या है और हम वास्तविकताओं को कितनी सटीकताओं से जान पाते हैं
डिफ्यूजन मॉडल्स में नये शेड्यूल का डिज़ाइन पूरी सैंपलिंग प्रक्रिया की क्वालिटी और करैक्टर स्टिक्स को डीपली एफेक्ट करता है
वैरियंस एक्स्प्लोडिंग एस डी ई यूज़ करें तो नॉइज़ बहुत तेजी से बढ़ती है
इससे डाइवर्सिटी तो बढ़ती है लेकिन सैंपल क्वालिटी इन्कंसिसटेंट हो सकती है
वही वैरियंस प्रिजर्विंग एस डी ई में नॉइज़ कंट्रोल तरीके से बढ़ती है जिससे फाइनल आउटपुट्स ज़्यादा स्टेबल और हाई क्वालिटी होते हैं अगर हम डी डी आई एम
जैसे डीटरमिनिस्टिक सैंपलर्स यूज़ करें तो हम फ्युवर स्टैम्प्स में फांस सैंपलिंग कर सकते हैं पर कभी कभी डाइवर्सिटी कम हो जाती है
इसलिए अगर हमें स्पीड चाहिए तो डी डी आई एम बेहतर है लेकर अगर फिडिलिटी चाहिए तो स्कोलिस्टिक सैंपलर्स ट्यून शेड्यूल्स बेहतर होते हैं
नॉइज़ शेड्यूल सिर्फ एक मैथेमेटिकल चॉइस नहीं है ये बैलेंस तय करता है सैंपलिंग स्पीड फिडेलिटी और डाइवर्सिटी के बीच
मैं एक सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर के रूप में इस समस्या को कण्ट्रोल सिस्टम इंजीनियर की दृष्टि से
इस तरह हल करूँगा सबसे पहले मैं संभावित कारणों का विश्लेषण करूँगा यह हो सकता है कि हीटिंग एलिमेंट का गेन कम हो गया हो या थर्मल लिमिट सही तरीके से काम नहीं कर रहे हों
जिससे मशीन को सुरक्षा मोड में डाल दिया गया है इसके आलावा सेंसर कैलिब्रेशन में समस्या होने पर मशीन सही तापमान नहीं पढ़ पाती और गर्म पेय नहीं बना पाती
समाधान के लिए मैं सबसे पहले मशीन के सेंसर और हीटिंग एलिमेंट की जाँच करूँगा
सेंसर को रेकेलिब्रेट करके सही तापमान रीडिंग सुनिश्चित करूँगा
इसके बाद यदि पी आई डी कण्ट्रोल लॉजिक में गेन या टुइनिंग सही नहीं है तो मैं पी आई डी कण्ट्रोलर टुइनिंग करके मशीन को सही तापमान तक पहुँचाने और स्टेबल बनाये रखने का प्रयास करूँगा
अगर हीटिंग एलिमेंट में फॉल्ट है तो उसे बदलना होगा इस तरह संभावित हार्डवेयर और कण्ट्रोल सिस्टम के कारणों की जाँच कर के मैं मशीन को फिर से सही ढंग से गर्म पेय बनाने लायक बना सकता हूँ
सर जैसा कि आप देख रहे हैं हमारे ज्ञान मॉडल के प्रारंभ में परिणाम उत्साहजनक हैं जनरेटेड मेडिकल इमागेस में चेकर बोर्ड और फाइन ग्रीन डिटेल्स की कमी साफ दिख रही है
मेरी सलाह है कि हम सबसे पहले ज्ञान आर्किटेक्चर में सुधार करें हम सामान्य ज्ञान की जगह वॉशरसाइन ज्ञान को अपनाएं जिससे ट्रेनिंग अधिक स्थिर होगी
और मोड कोलेप्स की समस्या भी कम होगी इसके अतिरिक्त मैं स्पेक्ट्रल नॉर्मलाइजेशन को डिस्क्लेमरेटर में लागू करने का सुझाव दूंगी जिससे डिस्क्लेमरेटर का नियंत्रित रहेगा और ट्रेनिंग डायनामिक्स स्थिर बनेगी
चेकर बोर्ड आर्टीफैक्ट्स को हटाने के लिए हमें ट्रेडीशनल ट्रांसपोस्ट कॉन्वल्यूशंस की जगह पिक्सेल सफल लेयर्स का उपयोग करना चाहिए जो अपस्केलिंग के समय अर्टीफैक्ट्स को काफ़ी हद तक कम करती है
और हाई फ्रीक्वेंसी डिटेल्स बेहतर बनाए रखती हैं ट्रेनिंग प्रक्रिया में भी कुछ बदलाव प्रस्तावित हैं जैसे प्रोग्रेसिव ग्रोविंग टेक्निक्स जिससे मॉडल धीरे हायर रेजूलेसन पर ट्रेन हो और फाइन ग्रेंड स्ट्रक्चर्स को बेहतर सीख सके
इस तरह आर्किटेक्चरल और ट्रेनिंग दोनों स्तरों पर हम इमेज क्वालिटी और मॉडल स्टेबिलिटी में स्पष्ट सुधार देख सकते हैं
बड़े पैमानिक के एनालिटिक्स परियोजना के लिए डेटा स्टोरेज सलूशन चुनते समय कई बाते ध्यान रखनी चाहिए जैसे डेटा लेक डेटा वेयर हाउस डेटा लेक विविध और उन स्ट्रक्चर डेटा के लिए स्कीमों और ओरीड फेक्सिबिलिटी देते हैं
जबकि डेटा वेयरहाउस संरक्षित डेटा को स्कीमों ओन राइट के साथ स्टोर करते हैं कोलीमर स्टोरेज यह विश्लेषण में तेज और बेहतर कम्प्रेसन देता है
स्केलबिलिटी सिस्टम को बढ़ते डेटा और यूजर्स के साथ आसानी से स्केल होना चाहिए डिज़ाइन और स्कीमा का चयन डाउनस्ट्रीम एनालिटिस ई टी एल प्रक्रिया लेटेंसी और डेटा
डेटा ताजगी पर सीधा असर डालता है सही समाधान चुना जाए तो विश्लेनिंग पाइपलाइन तेज मजबूती और फेक्सिबिलिटी के साथ चलती है
प्लेनेट के एटमॉस्फियर में एच टू ओ और सी एच फोर का फर्क करने के लिए हम उनके यूनिक स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट्स देखेंगे सबसे पहले हाई रेजूलेसन स्पेक्ट्रस कॉपी का उपयोग करेंगे ताकि एच टू ओ के ब्रोड ऑब्जेक्शन बैंड्स और मीथेन के शार्प अलग फीचर साफ दिखे
पहचान को पक्का करने के लिए क्रोस टेक्निक सबसे जरुरी है इसमें हमारे ओब्सर्व किए गए डेटा को एच टू ओ और सी एच फोर के थ्योरीटिकल एटमॉस्फियरिक मॉडल से मिलाया जाता है
जिसका सिग्नल सबसे मजबूत होगा उस मोलिक्युल की मौजूदगी साबित होगी ट्रांजिस स्पेक्ट्रोस्कोपी की सबसे बड़ी सीमा
लो सिग्नल टू नॉइज़ रेसियो है जिससे आसान फीचर्स पे ढूंढना मुश्किल होता है साथ ही इफेक्ट जिसमें किनारों से कम रौशनी आती है हमारे बेस सिग्नल को अजीब बना सकता है जिससे गलत पहचान का खतरा रहता है
मैं जब अपने ऑटोनोमस ड्रोन या मोबाइल रोबोट के लिए ट्रू सेंसेंन अवॉयड फंक्शनलिटी हासिल करने की कोशिश करता हूँ तो मुझे कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है
सबसे बड़ी चुनौती रियल टाइम प्रोसेसिंग है क्योंकि सेंसर डेटा इतनी तेजी से आता है कि उसे तुरंत प्रोसेस करना और निर्णय लेना जरुरी होता है
दूसरी चुनौती ऑब्जेक्ट क्लासिफिकेशन है सिर्फ किसी वस्तु का पता लगाना पर्याप्त नहीं मुझे यह भी जानना होता है कि वह स्थिर है या गतिशील इंसान है या पेड़
तीसरी चुनौती डायनामिक प्रेडिक्शन है क्योंकि चलते हुए ओजेक्ट की गति और दिशा को सही अनुमान लगाना मुश्किल होता है
इसके आलावा सेंसर लिमिटेशन जैसे रेंज रेजूलेसन और पर्यावरणीय शोर में भी समस्या पैदा करते है
इसे सुधारने के लिए टेक्नोलॉजी में कुछ समाधान अपनाएं जा रहे हैं मल्टी सेंसर रिडनड़ेंसी जैसे लाईडाक
कैमरा और राडार को एक साथ इस्तेमाल करना ए आई और मशीन लर्निंग से ऑब्जेक्ट क्लासिफिकेशन और मूवमेंट प्रेडिक्शन में सुधार और हाई स्पीड प्रोसेसिंग यूनिट्स
से रियल टाइम निर्णायक क्षमता बढ़ाना इन सभी तकनीक को मिलाकर मैं अपने रोबोट या ड्रोन को अधिक सुरक्षित और भरोसेमंद तरीके से सेंसेन अवॉयड कार्य का में सक्षम बना सकता हूँ