ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
നോം ചോംസ്കിയുടെ ജനറേറ്റിവ് ഗ്രാമര്‍ പോലെയുള്ള ഭാഷാ ശാസ്ത്രീയ സിദ്ധാന്തങ്ങള്‍ നമ്മുടെ ഭാഷാ രഹിതം അധ്യായനത്തില്‍ വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു
ചോംസ്കി നിര്‍ദ്ദേശിക്കുന്ന യൂണിവേഴ്സല്‍ ഗ്രാമര്‍ എന്ന ആശയം പ്രകാരം മനുഷ്യന്‍റെയുള്ളില്‍ മുന്‍കൂട്ടി ജനതീയമായ ഭാഷാനിയമങ്ങളുടെ ഒരു പൊതുവായ ഘടന നിലനില്‍ക്കുന്നു അതുകൊണ്ടുതന്നെ കുട്ടികള്‍ക്ക് ഭാഷ അഭ്യസിക്കാനുള്ള കഴിവ് സ്വാഭാവികമാണ്
ജനറേറ്റിവ് മോഡലുകള്‍ ഭാഷയുടെ സിന്‍റാക്സിന്‍റെ സങ്കീര്‍ണതയെ വിശദീകരിക്കുകയും വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളിലെ വ്യാകരണ ഘടനകള്‍ ഒരേ അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങളില്‍ നിന്നാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു
ഇതിലൂടെ ലക്സിക്കല്‍ വിശകലനം മാത്രമല്ല വാക്യരചനയുടെ പൊതു സിദ്ധാന്തങ്ങളും നാം മനസിലാക്കാന്‍ സഹായിക്കുന്നു
സര്‍ ഇതൊരു സര്‍ഫസ് ലെവല്‍ പ്രോബ്ലമല്ല ഇവയിലുള്ള പ്രശ്നങ്ങള്‍ പ്യുയര്‍ വൊക്കാബുലറി അല്ലെങ്കില്‍ വേഡ്സിനെക്കുറിച്ചുള്ളതല്ല
അതിന് കണക്കാക്കേണ്ടത് സ്ട്രക്ച്ചറല്‍ ലിംഗ്വിസ്റ്റിക് ഫീച്ചേഴ്സ് ആണ് ഉദാഹരണത്തിന് ഓരോ ഭാഷയ്ക്കുമുള്ള സിന്‍റാക്ടിക് സ്ട്രക്ച്ചര്‍ വ്യത്യസ്തമാണ്
ഒരു ഭാഷ ഹെഡ് ഫസ്റ്റ് ആണെങ്കില്‍ മറ്റൊന്ന് ഹെഡ് ഫൈനല്‍ ആകാം ഉദാഹരണത്തിന് ഇംഗ്ലിഷില്‍ ഈറ്റ് ദ കേക്ക് എന്നാണ് എന്നാല്‍ ജാപ്പനീസ് പോലെയുള്ള ഹെഡ് ഫൈനല്‍ ഭാഷയില്‍ അതിന്‍റെ വേര്‍ഡ് ഓര്‍ഡര്‍ എതിര്‍ദിശയിലാണ്
ഇതുപോലെയുള്ള സിന്‍റാക്ടിക് വേരിയേഷന്‍സ് അടിസ്ഥാനമാക്കി ടാഗ്ലൈനിനെ ക്രിയേറ്റിവിറ്റി ഉപയോഗിച്ച് റീസ്ട്രക്ച്ചര്‍ ചെയ്യുമ്പോഴാണ് അതിന്‍റെ ടൂള്‍ എഫ്ക്ട് ലോക്കല്‍ ഓഡിയന്‍സിലേക്ക് എത്തിക്കാന്‍ കഴിയുക
ഗൂഗിള്‍ മാപ്പ് ഇങ്ങനെ ചെറിയ വഴികള്‍ കണ്ടെത്തുന്നതിന് പിന്നിലുള്ളത് ഒരു ബുദ്ധിമുട്ടായ തിരയല്‍ പ്രശ്നമാണെന്ന് പറയാം
ഇത് എ ഐയില്‍ റൂട്ട് ഫൈന്‍ഡിങ് പ്രോബ്ലം എന്നറിയപ്പെടുന്നു ഇതിന് സമാധാനം കാണാന്‍ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രശസ്തമായ ആല്‍ഗോരിതമുണ്ട് അതാണ് എ സ്റ്റാര്‍ സര്‍ച്ച് ആല്‍ഗോരിതം
ഇതെങ്ങനെ പ്രവര്‍ത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കിയാല്‍ കൃത്യമായ ഒരിടത്തുനിന്ന് മറ്റൊരിടത്തേക്കുള്ള ഏറ്റവും ചെലവുകുറഞ്ഞ വഴിയാണ് അവന്‍ തിരയുന്നത്
അതായത് ഏറ്റവും കുറച്ച് സമയമെടുക്കുന്നു കുറച്ച് ദൂരമാകുന്നു അതിനായിരിക്കും ആല്‍ഗോരിതം ശ്രമിക്കുന്നത്
ഇതെല്ലാം നടക്കുന്നത് ഗ്രാഫ് എന്ന രീതിയിലൂടെയാണ് ആഗ്രഹിച്ച സ്ഥലങ്ങള്‍ നോഡ്സ് ആയി കാണിക്കും അതിനിടെയുള്ള വഴികള്‍ എഡ്ജസ് ആയും
പിന്നെ ഓരോ വഴിക്കും ഏതാണ്ടെത്ര ദൂരം വേണ്ടിവരുമെന്ന് അറിയാനുള്ള ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ് എന്നൊരു കൃത്രിമ ബുദ്ധി സഹായം ആല്‍ഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു
ഗൂഗിള്‍ മാപ്പില്‍ ഈ എ സ്റ്റാര്‍ ആല്‍ഗോരിതം ബേസ് ആയെടുത്ത് ലൈവ് ട്രാഫിക് റോഡ് ക്ലോഷേഴ്സ് ടോള്‍ റെസ്ട്രിക്ഷന്‍സ് എന്നിങ്ങനെയുള്ള റിയല്‍ ടൈം ഡാറ്റ കൂടി ഉപയോഗിച്ച് ഏറ്റവും മികച്ച വഴിയാണ് നമുക്ക് കാണിക്കുന്നത്
ഭാഷാ പ്രോസസ്സിങ്ങില്‍ മോര്‍ഫോളജിക്കല്‍ വിശകലനവും ലെക്സിക്കല്‍ വിശകലനവും തമ്മില്‍ ചില പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്
മോര്‍ഫോളജിക്കല്‍ വിശകലനം പദങ്ങളിലെ ഏറ്റവും ചെറുതായ ഘടകമായ മോര്‍ഫീം തിരിച്ചറിയുകയും അവയുടെ ഘടന പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു
ഇത് വാക്കുകളുടെ രൂപം രൂപഘടനാ മാറ്റങ്ങള്‍ രൂപവൈവിധ്യം എന്നിവയെ കേന്ദ്രമാക്കുന്നു ലെക്സിക്കല്‍ വിശകലനം മറുവശത്ത് വാക്കുകളുടെ അര്‍ത്ഥം വിവരിക്കുകയും പദങ്ങളുടെ ഭാഗം രൂപം നിര്‍ണയിക്കുകയും വാക്കുകള്‍ തമ്മിലുള്ള അര്‍ത്ഥബന്ധങ്ങള്‍ അന്വേഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു
മോര്‍ഫോളജിക്കല്‍ വിശകലനം വാക്കുകളുടെ ഘടനയുടെ അടിസ്ഥാനപരമായ ഘടകങ്ങളിലേക്കുള്ളൊരു ഏകദേശം ഉപരിതല പരിശോധനയാണ്
എന്നാല്‍ ലെക്സിക്കല്‍ വിശകലനം വാക്കുകളുടെ അര്‍ത്ഥതലത്തില്‍ കൂടുതല്‍ വ്യാപകമായ അന്വേഷണം നടത്തുന്നു ഇതില്‍നിന്നും
സിന്‍റാക്റ്റിക് പാര്‍സിങ് പോലെയുള്ള ഘടകങ്ങള്‍ ഭാഷയുടെ വാക്യഘടന വിശകലനത്തിനായി ലെക്സിക്കല്‍ വിവരങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു
ഇതിന്റെ പ്രശ്നം വാചകാർത്ഥത്തിലെ അഥവാ ലെക്സിക്കൽ
തെറ്റല്ല മറിച്ച് ഭാഷാഘടനകളിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളാണ് പ്രധാനമായും ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നത്
ഓരോ ഭാഷയ്ക്കും വാച്യക്രമം അഥവാ സിൻടാക്സ് ശിരോദിശ അഥവാ ഹെഡ് ഡയറക്ഷനാലിറ്റി
കൂടിച്ചേരലിന്റെ രീതികൾ തുടങ്ങിയ ഘടകാത്മക സവിശേഷതകളുണ്ട്
ഉദാഹരണത്തിന് ഇംഗ്ലീഷിൽ തിങ്ക് ഡിഫറൻറ് എന്ന ടാഗ് ലൈൻ ജാപ്പനീസിലേക്ക് നേരിട്ട് വിവർത്തനം ചെയ്താൽ അതിന്റെ ആഴവും ചുരുക്കവും നഷ്ടപ്പെടും
കാരണം ജാപ്പനീസിൽ ക്രമവും ആശയവിനിമയ രീതിയും വ്യത്യസ്തമാണ്
അതിനാൽ നമ്മുടെ നമുക്ക് വ്യാഖ്യാനാത്മക വിവർത്തനത്തിലേക്ക് മാറി ഓരോ ഭാഷയുടെ ഘടനയും സംസ്ക്കാരവും മാനിച്ച് പുതിയ തോന്നുന്ന എന്നാൽ അതേ ആശയം നിലനിർത്തുന്ന രീതിയിൽ ടാഗ്ലൈൻ രൂപപ്പെടുത്തിയാലേ പ്രചാരണം വിജയിക്കൂ
ആനിമാറ്റിക് സ്റ്റാറ്റിക്ക് സ്റ്റോറി ബോർഡുകളും പൂർണ ചലന ദൃശ്യങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം മറികടക്കുന്നതിൽ നിർണായക പങ്കുവഹിക്കുന്നു.
പ്രീവിഷ്വലൈസേഷൻ ഘട്ടത്തിൽ സമയക്രമം റിഥം
ദൃശ്യസ്ഥിരത എന്നിവ വ്യക്തമാക്കാൻ ആനിമാറ്റിക്ക് സഹായിക്കുന്നു.
ഇതിലൂടെ ക്ലയന്റുകൾക്കും ടീമുകൾക്കും ഒരു ദൃശ്യത്തിന്റെ അന്തിമരൂപം എങ്ങനെ ആയിരിക്കും എന്നതിന്റെ വ്യക്തമായ ഊഹം ലഭിക്കുന്നു. അതോടൊപ്പം പ്രതികരണങ്ങൾ നേരത്തെ സ്വീകരിച്ച് സൃഷ്ടി പ്രക്രിയ മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.
സാമൂഹിക ജ്ഞാനശാസ്ത്രം ജ്ഞാനത്തിന്റെ സമാഹരണം പരിശോധനം വിശ്വസ്തത വിശ്വാസ്യത എന്നിവയെ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട പങ്കാണ് വഹിക്കുന്നത്
പ്രത്യേകിച്ച് പരോക്ഷമായ അറിവ് നേടൽ അതായത് മറ്റുള്ളവരുടെ മൊഴികളിലൂടേയും വിദഗ്ധരുടെ അഭിപ്രായങ്ങളിലൂടേയും എന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിടത്ത്
വ്യക്തിഗത അനുഭവമല്ലാതെ മറ്റൊരാളുടെ സാക്ഷ്യത്തിലൂടെ അറിവ് കൈവരിക്കാൻ നമുക്ക് എത്രമാത്രം ആർക്കും
ആ ആകാംക്ഷ നൽകാം എന്നത് ഈ ശാസ്ത്രശാഖ വിശദീകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു വൈദ്യൻ പറഞ്ഞ ഒരു പരാമർശം എത്രമാത്രം വിശ്വസനീയമാണ് എന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും അത് ജ്ഞാനമായി എടുക്കാമോ എന്നറിയാനും ഈ സമീപനം സഹായിക്കുന്നു.
സാധാരണ എഡിറ്റിങ് പാഠങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി ചില അപരസ്പര ക്രമ എഡിറ്റിങ് അഥവാ നോൺലീനിയർ എഡിറ്റിംഗ് സാങ്കേതികതകൾ കഥയുടെ സമയക്രമവും റിഥവും കാര്യക്ഷമമായി നിയന്ത്രിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു
ഉദാഹരണഹത്തിന് ജെ കട്ട് എൽ കട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒരു ദൃശ്യത്തിന്റെ ശബ്ദം അടുത്ത ദൃശ്യത്തിലേക്ക് പായിച്ചോ കയറിച്ചെല്ലിയോ കൊണ്ടുവരാൻ കഴിയും ഇത് വൈകാരികബന്ധം കെട്ടിപ്പടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു
ടൈം റിമാപ്പിങ് വഴി ഒരു ചലനം മന്ദഗതിയിലോ വേഗത്തിലോ കാട്ടി സമയബോധം കളിയാക്കാം
ശബ്ദം കൃത്യമായി ചേരിക്കൽ അഥവാ ഓഡിയോ സിങ്ങിങ്ങ് ദൃശ്യങ്ങളുമായി ഒത്തുചേരുന്നതിൽ നിന്ന് വ്യത്യാസം സൃഷ്ടിച്ച് ഒരു പ്രത്യേക ഉന്മേഷം നല്കുന്നു
മോശം ഗ്രാഫിക്സ് കഥയ്ക്ക് ദൃശ്യപരമായ ആഴവും മാറ്റവും ചേർക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു
ഒരു സമുച്ചീനമായ മിശ്രണത്തിൽ ആഴമുള്ള ബാസ്സ് ലൈൻ പലവട്ടം രേഖപ്പെടുത്തിയ വാദ്യോപകരണങ്ങൾ
ഒപ്പം പല ശബ്ദപാളികളുമുള്ള ഗാനം ഉൾപ്പെടുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ ലോ എൻഡ് മങ്ങലായി കേൾക്കുകയും പ്രത്യേകിച്ച് ചെറിയ പ്ലേബാക്ക് സംവിധാനങ്ങളിൽ ലാപ്ടോപ്പുകളും ഫോണും പോലുള്ളവ
ഗായകരുടെ ശബ്ദം ദൃശ്യമാവാതിരിക്കുകയും ചെയ്താൽ ആദ്യം ഞാൻ ചെയ്യുന്ന കാര്യം ബാസ്സ് സ്പെക്ട്രം
പിഴുതെടുക്കുക എന്നതാണ് അതിന് ഞാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതും ഇക്വലൈസറുകൾ
അതായത് സമവാക്യക്രമിക ഹൈ പാസ്സ് ഫിൽടറുകൾ ഉയർന്ന ആവർത്തി കടലാസുകൾ ഒപ്പം മൾടിബാൻഡ് കമ്പ്രഷൻ പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളാണ്
ഗായകശബ്ദത്തിന്റെ വൈദിഷ്ട്യവും തെളിച്ചവും നിലനിറത്താൻ ഞാൻ ശബ്ദത്തിന്റെ ഇടത്തരം ഭാഗത്തെ അതായത് മിഡ് റേഞ്ച്
കൂടുതൽ ശ്രദ്ധിക്കുകയും അവയ്ക്ക് വേണ്ട പോക്കറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യും
ഇത് സാധാരണയായി മറ്റു പാളികളിൽ ചെറിയ കുറവുകൾ വരുത്തി ചെയ്യപ്പെടുന്നു
ബാൻ ചെയ്യൽ ഡിജിറ്റൽ പ്രോസസ്സിങ്ങിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡിജിറ്റൽ റിവെർബ്
ഡിലേയ് സാറ്ററേഷൻ എന്നിവ ഗായക ശബ്ദത്തെ മേൽക്കൂരയിലേക്ക് നീക്കി ഉച്ഛത്ത്വം നൽകുന്നതിനായി വിനിയോഗിക്കും
ഹലോ ഞാന്‍ ഫുഡ് സേഫ്റ്റി കണ്‍സള്‍ട്ടന്‍റാണ് നിങ്ങള്‍ നിര്‍മിക്കുന്ന ചീസ് ഒരാഴ്ചയ്ക്കകം കേടുവരുന്നതായിട്ട് പരാതി കിട്ടിയിട്ടുണ്ടല്ലോ അതിനെക്കുറിച്ച് അറിയാനാണ് ഞാന്‍ വിളിച്ചത് നിങ്ങള്‍ പാല്‍ അമ്ലീകരിക്കാന്‍ റെനറ്റ് ആണോ ചേര്‍ക്കുന്നത്
അതോ നാരങ്ങാനീരോ വിനാഗിരിയോ ഉപയോഗിച്ചാണോ ചെയ്യുന്നത്
ഓ ഓകെ ഏത് ജനുസ്സുകളില്‍ നിന്നുള്ള സ്റ്റാര്‍ട്ടര്‍ ബാക്ടീരിയകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്
സാധാരണഗതിയില്‍ ലാക്ടോകോക്കസ് ലാക്ടോബാസിലസ് പ്രൊപ്പിയോണിബാക്ടീരിയം ഫ്രുഡെന്‍റിച്ചി ഇതൊക്കെയാണ് ഉപയോഗിക്കാറ് അപ്പോള്‍ നിങ്ങള്‍ അതിലേതാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്ന് അറിഞ്ഞാല്‍ കൊള്ളാം
ബാക്ടീരിയല്‍ കള്‍ച്ചറുകള്‍ വളരെ ശ്രദ്ധയോടെ ചെയ്യുന്നുണ്ടോ
പിന്നെ വാട്ടര്‍ ആക്ടിവിറ്റി അതായത് എ ഡബ്ല്യു അത് വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ടതാണെന്ന് അറിയാമല്ലോ ചീസ് നിര്‍മാണത്തില്‍ അത് അതിന്‍റെ വാല്യു നിങ്ങള്‍ക്ക് കിട്ടുന്നതെത്രയാണ് ഒന്നിനോട് വളരെ അടുത്തതാണെങ്കില്‍ കേടുവരാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്
ങാ ഷെല്‍ഫ് ലൈഫ് കൂട്ടാന്‍ വാട്ടര്‍ ആക്ടിവിറ്റി കുറവായിരിക്കണം
ങാ നിങ്ങളൊരു കാര്യം ചെയ്യൂ ഇലക്ട്രോണിക് ഹൈഗ്രോമീറ്റര്‍ ഉപയോഗിച്ച് അതൊന്ന് മെഷര്‍ ചെയ്ത് പറയണം
അതുപോലെ ഏത് പാത്തജന്‍ ആണ് പ്രോബ്ലം ഉണ്ടാക്കുന്നതെന്നും അറിയേണ്ടെ അതിന് ടോട്ടല്‍ പ്ലേറ്റ് കൗണ്ട് കോളീഫോം കൗണ്ട് യീസ്റ്റ് ആന്‍ഡ് മൗള്‍ഡ് കൗണ്ട് അതുപോലെത്തന്നെ പാത്തജന്‍ ടെസ്റ്റിങ് എല്ലാം നടത്തി
നമുക്കത് കണ്ടുപിടിക്കണം നിങ്ങള്‍ ഇതെല്ലാം ചെയ്ത് ഒരു പത്ത് ദിവസത്തിനകം എനിക്കൊന്ന് റിപ്പോര്‍ട്ട് സമര്‍പ്പിക്കണം നമുക്കപ്പോള്‍ ഇതിന്‍റെ
സൊല്യൂഷന്‍ എന്താണെന്ന് കണ്ടെത്താന്‍ കഴിയും
ഓകെ താങ്ക് യൂ
നാം വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ടെക്സ്റ്റ് ടു ഇമേജ് മോഡലിന്‍റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം ഉപഭോക്താക്കള്‍ക്ക് അവരുടെ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന സ്റ്റൈലും
കാഴ്ചപ്പാടും കൃത്യമായി പിടിച്ചെടുക്കുന്ന ചിത്രങ്ങളുണ്ടാക്കാന്‍ സഹായിക്കുകയെന്നതാണ് പക്ഷേ ഇപ്പോള്‍ ഉപയോക്താക്കള്‍ തികച്ചും സൂക്ഷ്മമായ പ്രോംറ്റുകള്‍ നല്‍കിയാലും ചെറിയ മാറ്റങ്ങള്‍ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ ചിത്രങ്ങള്‍ സൃഷ്ടിക്കുന്നതായി ഞങ്ങള്‍ കണ്ടിട്ടുണ്ട്
ഇത് സാധ്യമായ നിയന്ത്രണക്ഷമതയും വിശ്വാസ്യതയും കുറയ്ക്കുന്നു ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാനായി ഞങ്ങള്‍ മുന്നോട്ടുവെയ്ക്കുന്ന സമീപനം ഒന്ന് സെമാന്‍റിക് അണ്ടര്‍സ്റ്റാന്‍ഡിങ് മെച്ചപ്പെടുത്തുക
ക്ലിപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് ക്ലിപ്പ് എന്ന മോഡല്‍ ചിത്രങ്ങളും വാചകങ്ങളും തമ്മിലുള്ള അര്‍ത്ഥബന്ധം പഠിപ്പിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു
ക്ലിപ്പ് ഫീച്ചറുകള്‍ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോംറ്റിന്‍റെയടക്കമുള്ള അര്‍ത്ഥപരമായ പ്രത്യേകതകള്‍ ഡീപ്പ് ലെവലായി മനസിലാക്കാന്‍ കഴിയും
ഇത് മുഖേന മോഡല്‍ ജനറേറ്റഡ് ഔട്ട്പുട്ട് പ്രോംറ്റിന്‍റെ അര്‍ത്ഥത്തെ കൂടുതല്‍ ദൃഢമായി അനുസരിക്കും
രണ്ട് പ്രോംറ്റ് എഞ്ചിനീയറിങ് കൂടുതല്‍ നിഗൂഡതയുള്ള ആംഗ്യങ്ങള്‍
പ്രോംറ്റിന്‍റെ വാചകഘടനയെ പ്രീഡിഫൈന്‍ഡ് ടെംപ്ലേറ്റ് സിനോണിംസ് എന്നിവയിലൂടെ സ്റ്റാന്‍ഡേര്‍ഡൈസ് ചെയ്യുന്നത്
മോഡല്‍ ഔട്ട്പുട്ട് പ്രെഡിക്റ്റബിളാക്കാന്‍ സഹായിക്കും ഇതുവഴി ഉപയോക്താവ് ചെറിയ വേര്‍ഡിങ് മാറ്റങ്ങള്‍ ചെയ്താലും വലിയ വിശ്വല്‍ ചെയ്ഞ്ചസ് ഉണ്ടാകില്ല മൂന്ന് സെമാന്‍റിക് സെഗ്മെന്‍റേഷന്‍ കമ്പോസിഷന്‍
ചിത്രത്തില്‍ എന്താണ് എവിടെയാണെന്ന് കൃത്യമായി നിര്‍ണയിക്കാന്‍ സെമാന്‍റിക് സെഗ്മെന്‍റേഷന്‍ മാച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു ഉദാഹരണത്തിന്
ബീച്ചിലുള്ള ഒരു പട്ടിയെന്നത് പട്ടി എവിടെയെന്ന് ബീച്ച് എവിടെയെന്ന് മോഡലിന് അറിയാവുന്ന വിധത്തില്‍ സെമാന്‍റിക് ഗൈഡ് നല്‍കുന്നു നാല് കണ്‍ട്രോള്‍നെറ്റ്
സൂക്ഷ്മമായ കണ്‍ട്രോള്‍ ലേയൗട്ടിനും സ്റ്റൈലിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു കണ്‍ട്രോള്‍നെറ്റ് പോലെ
ഓക്സിലറി നെറ്റ്വര്‍ക്സ് ഉപയോഗിച്ച് പോസ് എഡ്ജ് മാപ്പ് ഡെപ്ത്ത് പോലെയുള്ള
സ്ട്രക്ച്ചറല്‍ ഗൈഡ്സ് നല്‍കാന്‍ കഴിയും ഉപയോക്താവ് പ്രോംറ്റ് നല്‍കുമ്പോള്‍ ഇവ എക്സ്ട്രാ ഇന്‍പുട്ടായി ഉപയോഗിച്ച് ഔട്ട്പുട്ട് ഇമേജസിന്‍റെ രൂപവും ഘടനയും കൂടുതല്‍ നിര്‍ദ്ദിഷ്ടമായി നിയന്ത്രിക്കാന്‍ കഴിയും
ഈ മുഴുവന്‍ നടപടികള്‍ കൊണ്ട് ഉപയോക്താക്കള്‍ക്ക് അവരുടെ ഉദ്ദേശിച്ച സ്കെച്ച് സ്റ്റൈല്‍ ആമുഖം കാഴ്ചപ്പാട് എന്നിവ മോഡല്‍ കൃത്യമായി പാലിക്കുന്നതിലൂടെ വിശ്വാസ്യതയും ഉപയോഗസൗകര്യവും വര്‍ധിപ്പിക്കാം ഇത് ക്രിയേറ്റിവ് ഇന്‍ഡസ്ട്രീസ് ഡിസൈന്‍ ഇകോമേഴ്സ് വിശ്വലൈസേഷന്‍
ഓഗ്മെന്‍റഡ് റിയാലിറ്റി വെര്‍ച്വല്‍ റിയാലിറ്റി കണ്ടന്‍റ് ക്രിയേഷന്‍ എന്നിവയില്‍ വലിയ മാറ്റം കൊണ്ടുവരാന്‍ സഹായിക്കും
ബേക്കിങ്ങില്‍ മെയിലാര്‍ഡ് പ്രതിപ്രവര്‍ത്തനം പ്രോട്ടീന്‍ ശീതീകരണം അന്നജം ജലാറ്റിനൈസേഷന്‍
കരാമലൈസേഷന്‍ എന്നിവയെല്ലാം അന്തിമ ഉല്‍പ്പന്നത്തിന്‍റെ ഘടന നിറം രുചി എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കുന്നതില്‍ നിര്‍ണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു
ഈ പ്രക്രിയകള്‍ ചൂടിനാല്‍ നയിക്കപ്പെടുകയും മൊത്തത്തിലുള്ള ബേക്കിങ് അനുഭവത്തിന് സംഭാവന നല്‍കുകയും ചെയ്യുന്നു
മെയിലാര്‍ഡ് പ്രതിപ്രവര്‍ത്തനമെന്നത് അമിനോ ആസിഡുകളും റെഡ്യൂസിങ് പഞ്ചസാരയും തമ്മിലുള്ളൊരു രാസപ്രവര്‍ത്തനമാണ് ഇത് മെലനോയിഡിനുകള്‍ സൃഷ്ടിക്കുന്നു
പാചകപ്രക്രിയയില്‍ രുചിയും മണവുമുണ്ടാക്കുന്നു ബേക്കിങ് വ്യവസായം മുതല്‍ നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതം വരെ ഭക്ഷണം രുചികരമാക്കാന്‍ ഇത് എല്ലായിടത്തും ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്‍സൈമിന്‍റെ അഭാവത്തില്‍ ഇത് നടക്കുന്നതിനാല്‍ ഇതിനെ നോണ്‍ എന്‍സൈമാറ്റിക് ബ്രൗണിങ് പ്രതിപ്രവര്‍ത്തനമെന്നും പറയാം
ബേക്ക് ചെയ്ത വിഭവങ്ങളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള രുചി പ്രൊഫൈലില്‍ മെയിലാര്‍ഡ് പ്രതിപ്രവര്‍ത്തനം ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ്
പ്രോട്ടീന്‍ ശീതീകരണം മാവ് മുട്ട തുടങ്ങിയ ചേരുവകളില്‍ കാണപ്പെടുന്ന പ്രോട്ടീനുകള്‍ ചൂടാക്കുമ്പോള്‍
ഡീനേച്ചറേഷനും കട്ടപിടിക്കലും സംഭവിക്കുന്നു ഈ പ്രക്രിയ ചുട്ടുപഴുത്ത ഉല്‍പ്പന്നത്തിന്‍റെ ഘടനയ്ക്കും ഉറപ്പിനും കാരണമാകുന്നു അമിതമായി ചൂടാകുന്നത് അമിതമായ കട്ടപിടിക്കലിന് കാരണമാകും ഇത് വരണ്ടതോ കടുപ്പമുള്ളതോ ആയ ഘടനയ്ക്ക് കാരണമാകും
സ്റ്റാര്‍ച്ച് ജലാറ്റിനൈസേഷന്‍ മാവില്‍ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന സ്റ്റാര്‍ച്ച് തരികള്‍ വെള്ളം ആഗിരണം ചെയ്യുകയും ചൂടാക്കുമ്പോള്‍ വീര്‍ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു ഇത് ജലാറ്റിനൈസേഷനിലേക്ക് നയിക്കുന്നു ഈ പ്രക്രിയ
മാവല്ലെങ്കില്‍ മാവ് കട്ടിയാക്കുകയും ബേക്ക് ചെയ്ത സാധനത്തിന്‍റെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഘടനയ്ക്ക് സംഭാവന നല്‍കുകയും ചെയ്യുന്നു ബ്രെഡ്ഡില്‍ മൃദുവായ നുറുക്കുകളും മറ്റും
ബേക്ക് ചെയ്ത വിഭവങ്ങളില്‍ ഉറച്ച ഘടനയും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ജലാറ്റിനൈസേഷന്‍ അത്യാവശ്യമാണ് കരാമലൈസേഷന്‍ ചൂടാക്കുമ്പോള്‍ പഞ്ചസാര തവിട്ട് നിറമാകുകയും അതുവഴി വ്യത്യസ്തമായ രുചിയും നിറവും ലഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് കരാമലൈസേഷന്‍ ഇതിന് സാധാരണയായി മെയിലാര്‍ഡ് പ്രതിപ്രവര്‍ത്തനത്തെക്കാള്‍ ഉയര്‍ന്ന താപനില ആവശ്യമാണ് ബേക്കിങ്ങില്‍ പ്രത്യേകിച്ച് ടോഫി അല്ലെങ്കില്‍ ക്രീം
ബ്രൂലി പോലെയുള്ള ഇനങ്ങളില്‍ കരാമലൈസേഷന്‍ പുറന്തോടിന്‍റെ സമ്പന്നവും ആഴത്തിലുള്ളതുമായ രുചികള്‍ക്കും നിറങ്ങള്‍ക്കും കാരണമാകുന്നു
ബേക്കിങ് സമയത്ത് ഈ നാല് പ്രക്രിയകളും ഒരുമിച്ച് പ്രവര്‍ത്തിച്ച് അന്തിമ ഉല്‍പ്പന്നം സൃഷ്ടിക്കുന്നു
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളുപയോഗിച്ച് സിന്തറ്റിക്ക് എം ആർ ഐ ഇമേജുകൾ നമുക്ക് ഉണ്ടാക്കാവുന്നതാണ്
ഇങ്ങനെ എം ആർ ഐ ഇമേജുകൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോഴും മെഡിക്കൽ എ ഐ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോഴും രോഗികളുടെ സ്വകാര്യത പരിരക്ഷിക്കുന്നതിൽ വളരെയധികം ജാഗ്രത വേണം
ഏറ്റവും പ്രധാനമായുള്ള അപകടം മോഡൽ ട്രെയിനിങ് ഡാറ്റയെ ഓർമ്മിച്ച് യഥാർത്ഥ രോഗിയുടെ ചിത്രങ്ങൾ പുനരുപയോഗിക്കുമ്പോഴാണ് ഇതിന് രണ്ട് പരിഹാരങ്ങൾ ഉണ്ട്
ഒന്നാമത്തേത് ട്രയിനിങ്ങിൽ ഡിഫറൻഷ്യൽ പ്രൈവസി ഉപയോഗിക്കുക
ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഡാറ്റാ ട്രയിനിങ്ങിൽ ഉണ്ടായാലും ഇല്ലെങ്കിലും മോഡലിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ വലിയ വ്യത്യാസം ഉണ്ടാകരുത് ഇതാണ് ഡിഫറൻഷ്യൽ പ്രൈവസി ഇതിൽ ഓരോ വ്യക്തിയുടെ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെട്ടാലോ ഇല്ലയെങ്കിലോ എന്നതിന്റെ പ്രധാന്യമില്ലാതെ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും
രണ്ടാമത്തേത് സിന്തറ്റിക്ക് ചിത്രങ്ങളിൽ വാട്ടർമാർക്ക് ഘടിപ്പിക്കുക ഇതിലൂടെ ചിത്രങ്ങൾ ജെനറേറ്റ് ചെയ്തത് ട്രേസ് ചെയ്യാനും ദുരുപയോഗം കണ്ടെത്താനും നമുക്ക് കഴിയും
ഇങ്ങനെ നമുക്ക് ഗുണമേന്മയുള്ള ഡാറ്റയും സുരക്ഷയും ഉറപ്പാക്കാം അനോണിമൈസേഷനും നമുക്ക് ചെയ്യാവുന്നതാണ് രോഗിയുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്നും പേരും അഡ്രസ്സും ഹോസ്പിറ്റൽ നമ്പറും പോലുള്ള വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ മുഴുവനായും നീക്കം ചെയ്യുക ഇങ്ങനേയും നമുക്ക് രോഗിയുടെ ഡാറ്റ സുരക്ഷിതമാക്കാം
നമസ്ക്കാരം നിങ്ങൾക്ക് നിലവിൽ സഫോക്കിനത്തിലുള്ള ആടുകൾ വളർത്തുന്നുണ്ടെന്നും മാംസവും പിന്നെ കമ്പിളിയും ഉള്ള ഇനത്തിലേക്ക് വഴിമാറാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതായും ഞാൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു
ആപ്പോൾ തന്നെ ഡോർസെറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ മെറീനോ എന്നിങ്ങനെ രണ്ട് പോഷക ഇനങ്ങൾക്കിടയിൽ ഒരു ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാണ് നിങ്ങളെന്ന് ഞാൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു അതിനായി ആദ്യം തന്നെ എനിക്ക് അല്പം ചോദ്യങ്ങളാണ് നിങ്ങളോട് ചോദിക്കാനുള്ളത്
നിങ്ങളുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം എന്താണ് മാംസമാണോ അതോ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള കമ്പിളിയാണോ
നിങ്ങളുടെ കൃഷിസ്ഥലത്ത് ഉള്ള കാലാവസ്ഥയും മൈതാനശേഷിയും എന്താണ് അതുപോലെതന്നെ നിങ്ങൾക്ക് കമ്പിളി ശേഖരിക്കാനും വിപണികൾ വിപണിപ്പിക്കാനും ഉള്ള സൌകര്യങ്ങളുണ്ടോ
അതുപോലെ വേഗത്തിൽ വളരുന്ന കിടാക്കൾ ആവശ്യമാണോ അല്ലെങ്കിൽ താമസിച്ച് അതായത് നല്ല കമ്പിളി ഉൽപ്പാദിപ്പിച്ച് താമസിച്ച് വളരുന്ന കിടാക്കൾ മതിയെന്ന് കരുതുന്നുണ്ടോ
നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ കിടാക്കൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നുണ്ടോ അതോ കുറഞ്ഞതായാലും മതിയെന്ന് എന്നുണ്ടോ അപ്പം ഈ ഉള്ളൊരു ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ശേഷം
നിങ്ങൾക്കായുള്ള ശുപാർശ എന്താന്നു വെച്ചാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഉൽപ്പാദന സമയവും മാസം വിൽക്കലുമാണ് പ്രധാനമെന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഡോർസെറ്റാണ് ഉചിതമായ തരം
പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് എന്താണ്
ഒരു നല്ല കമ്പിളി വിപണി ഉണ്ടെന്നും ഇടവേളയിൽ ഉള്ള വരുമാനം ഏറ്റുവാങ്ങാൻ തയ്യാറാണെന്നുണ്ടെങ്കിൽ മെറീനോ ഒരു നല്ല തിരഞ്ഞെടുപ്പായിരിക്കും
മൂന്നാമത്തെ മാർഗ്ഗം എന്താന്ന് വെച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ ഡോർസെറ്റ് മേരീനോ ക്രോസ്സ്ബ്രീഡ് ഉപയോഗിച്ച് ഇരു വിഭവങ്ങളുടേയും ഗുണങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് നേടാൻ സാധിക്കും അതായത് ഇറച്ചി ആയും അതുപോലെതന്നെ കമ്പിളിയ്ക്കുവേണ്ടിയും നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം ഇതിന്റെ ക്രോസ്സ്ബ്രീഡ് ഉപയോഗിച്ചാൽ
വെളിച്ചം കുറവുള്ള ഇടങ്ങളില്‍ ജീവികള്‍ കാഴ്ചയ്ക്ക് പകരം ഗന്ധം സ്പര്‍ശം ശബ്ദം പോലെയുള്ള ഇന്ദ്രിയങ്ങള്‍ വികസിപ്പിക്കുന്നു
ഇത് സെന്‍സറി ഡ്രൈവ് തിയറി പ്രകാരമാണ് നടക്കുന്നത് സിഗ്നല്‍ മാസ്ക്കിങ് പോലെയുള്ള പ്രതിബന്ധങ്ങള്‍ ഒഴിവാക്കാന്‍ അവയുടെ സന്ദേശ സംപ്രേഷണ രീതി ജീവികളുടെ പരിസ്ഥിതിഘടനയ്ക്ക് അനുസരിച്ചാണ് രൂപപ്പെടുന്നത്
ഫിസിക്കല്‍ തത്വങ്ങളായ ഗര്‍ഷണം ഗുരുത്വാകര്‍ഷണം ഭാരകേന്ദ്രം മുതലായവയുടെ സഹായത്തോടെ ടേബിളിന്‍റെ സ്ഥിരതയുറപ്പാക്കാം
ആദ്യം ടേബിളിന്‍റെ കാലുകള്‍ മോടിയുള്ള തുണികളോ കയര്‍ത്തുകലോ ഉപയോഗിച്ച് താഴെ കടുപ്പം കൂടുന്ന ഉപരിതലത്തില്‍ മണ്ണ് അല്ലെങ്കില്‍ ഗ്രാസ് ഉരച്ച് പിടിപ്പിക്കാം
ഇത് ഗര്‍ഷണശക്തി വര്‍ദ്ധിപ്പിക്കും പിന്നീട് ടേബിളിന്‍റെ മധ്യഭാഗത്തേക്ക് കുറച്ച് ഭാരമുള്ള വസ്തുക്കള്‍ ഉദാഹരണത്തിന് ജ്യൂസ് കാനുകള്‍ കിറ്റുകള്‍ വെയ്ക്കുന്നതുവഴി ഭാരകേന്ദ്രം താഴേക്ക് മാറും
ഇത് കാറ്റില്‍ മറിവ് കുറയ്ക്കും
ഒന്ന് പാരലല്‍ പ്രോസസ്സിങ് സെന്‍സര്‍ ഫ്യൂഷന്‍ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് വളരെ കമ്പ്യൂട്ടേഷനില്‍ ഡിമാന്‍ഡിങ് ആണെങ്കിലും പല സെന്‍സറുകളുടെയും ഡേറ്റ എപ്പോഴും പരസ്പരം സുന്ദരമാണ്
അതുകൊണ്ട് ജി പി യുകള്‍ മള്‍ട്ടിപ്പിള്‍ കോഴ്സ് സി പി യു ആര്‍ക്കിടെക്ച്ചറുകള്‍ ഉപയോഗിച്ച് പാരലലൈസ്ഡ് പ്രോസസ്സിങ് കൊണ്ടുവരുന്നത് ലേറ്റന്‍സി കുറയ്ക്കാനും റിയല്‍ ടൈം കേപ്പബിലിറ്റി ഉറപ്പാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു
ഗവേഷണ പ്രാധാന്യം ഫ്യൂഷന്‍ പൈപ്പ്ലൈനിന്‍റെ പല ഘട്ടങ്ങളിലും പാരലലൈസ് ചെയ്യാന്‍ അനുയോജ്യമായ ആല്‍ഗോരിതം ഡിസൈന്‍
രണ്ട് എച്ച് കമ്പ്യൂട്ടിങ് കണക്കുക്കൂട്ടലുകള്‍ സംവിധാനം വാഹനത്തില്‍ത്തന്നെ ക്ലൗഡില്‍ നിന്നയയ്ക്കുന്ന ഡേറ്റ ലേറ്റന്‍സിയിലും അണ്ടര്‍ ലെവലെറ്റ്ലിയിലുമുണ്ട് അതിനാല്‍ വെഹിക്കിള്‍ വണ്ടിയിലുള്ള ഓണ്‍ബോഡിങ് കമ്പ്യൂട്ടിങ് യൂണിറ്റ്സ്
അതായത് എച്ച് ഡിവൈസസ് ഉപയോഗിച്ച് തന്നെ സെന്‍സര്‍ ഫ്യൂഷന്‍ നടത്തുന്നത് വളരെയധികം വേഗതയും സുരക്ഷിതത്വവും നല്‍കുന്നു ഗവേഷണ പ്രാധാന്യമുള്ള മേഖലകള്‍ ലൈറ്റ് വെയ്റ്റ് എച്ച് കമ്പ്യൂട്ടിങ് ഫ്രേയിംവര്‍ക്ക്
ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് സെന്‍സര്‍ ഫ്യൂഷന്‍ സ്ട്രാറ്റജീസ് ലോ പവര്‍ റിയല്‍ ടൈം എച്ച് ഹാര്‍ഡ്വെയര്‍ ഇന്‍റഗ്രേഷന്‍ മൂന്ന് മോഡല്‍ കംപ്രഷന്‍
ഡീപ്പ് ലേണിങ് ബേസ്ഡ് ഫ്യൂഷന്‍ മോഡലുകള്‍ വളരെ ന്യൂറല്‍ നെറ്റ്വര്‍ക്കുകള്‍ ഉപയോഗിക്കുന്നു ന്യൂറല്‍ നെറ്റ്വര്‍ക്കുകള്‍ കമ്പ്യൂട്ടേഷണലി വലുതാണ്
മോഡല്‍ കംപ്രഷന്‍ വഴികളുപയോഗിച്ച് അതായത് ക്വാണ്ടൈസേഷന്‍ പ്രൂണിങ് നോളജ് ഡിസ്റ്റിലേഷന്നിലൂടെ അയച്ച് മോഡലിന്‍റെ വലിപ്പവും കമ്പ്യൂട്ടഷണല്‍ റിക്വയര്‍മെന്‍റും കുറച്ച്
വണ്ടിയിലുള്ള പ്രോസസ്സില്‍ തന്നെ ഇന്‍ഫറന്‍സ് റണ്‍ ചെയ്യാന്‍ കഴിയും ഗവേഷണ പ്രാധാന്യമുള്ള മേഖലകള്‍ ആക്യുറസി നഷ്ടപ്പെടാതെ കംപ്രഷന്‍ ചെയ്യാനുള്ള ടെക്നിക്സ്
റിയല്‍ ടൈം ഫ്യൂഷന് ഒപ്റ്റിമൈസ്ഡ് കോംപാക്റ്റ് മോഡല്‍ ആര്‍ക്കിടെക്ച്ചറല്‍
നാല് ഹാര്‍ഡ്വെയര്‍ ആക്സിലറേഷന്‍ എഫ് പി ജി എ ഏസിക് ടി പി യു ജി പി യു പോലെയുള്ള സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് ഹാര്‍ഡ്വെയര്‍ യൂണിറ്റ്സ് സെന്‍സര്‍ ഫ്യൂഷന്‍ ആല്‍ഗോരിതംസ് വേഗത്തില്‍ കണക്കുക്കൂട്ടാന്‍ സഹായിക്കുന്നു റിയല്‍ ടൈം
കാല്‍മാന്‍ ഫില്‍റ്ററിങ് ഡീപ്പ് സെന്‍സര്‍ ഫ്യൂഷന്‍ ലെയേഴ്സ് ട്രാക്കിങ് മോഡ്യൂള്‍സ് എന്നിവയ്ക്ക് ഡെഡിക്കേറ്റഡ് ഹാര്‍ഡ്വെയര്‍ ബ്ലോക്കുപയോഗിക്കുന്നത് ലെറ്റന്‍സി വന്‍തോതില്‍ കുറയ്ക്കുന്നു
ഗവേഷണ പ്രാധാന്യം സെന്‍സര്‍ ഫ്യൂഷന്‍ ആല്‍ഗോരിതംസിനായി കസ്റ്റം ഹാര്‍ഡ്വെയര്‍ ഡിസൈന്‍ എനര്‍ജി എഫിഷ്യന്‍റ് യെറ്റ് ഹൈ പെര്‍ഫോര്‍മെന്‍സ് ഹാര്‍ഡ്വെയര്‍ സോഫ്റ്റ്വെയര്‍ കോഡ് സൈന്‍
ഹൈസന്‍ബര്‍ഗ് അണ്‍സര്‍ട്ടെയ്നിറ്റി പ്രിന്‍സിപ്പല്‍ ക്വാണ്ടം മെക്കാനിക്സില്‍ ഒരു അടിസ്ഥാന സിദ്ധാന്തമാണ് ഇത് പദാര്‍ത്ഥങ്ങളുടെ സ്ഥാനം ഗതിശീലം എന്നിവ തമ്മിലുള്ള അസ്രുസ്രൂതീതമായ ബന്ധത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു
ഈ രണ്ട് വ്യത്യസ്തമായ വേരിയബിളുകള്‍ ക്വാണ്ടം നിലയില്‍ സംയുക്തമായി പ്രവര്‍ത്തിക്കുന്നതിനാല്‍ ഒരേസമയം അവയുടെ മൂല്യങ്ങള്‍ സൂക്ഷ്മതയോടെ അളക്കുന്നതിന് ഒരു പരിധിയുമുണ്ട്
അതായത് ഒരു കണത്തിന്‍റെ സ്ഥാനം വളരെ നിശ്ചിതമായി അറിയാന്‍ ശ്രമിക്കുമ്പോള്‍ അതിന്‍റെ ഗതിശീലത്തിന്‍റെ അളവ് കൂടാതെ നിര്‍ണയിക്കാന്‍ കഴിയില്ല
ഉയര്‍ന്ന റെസല്യൂഷന്‍ ചിത്രങ്ങള്‍ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി ജനറേറ്റിവ് അഡ്വര്‍സറീയല്‍ നെറ്റ്വര്‍ക്സിനെ സ്കെയില്‍ ചെയ്യുമ്പോള്‍ ചില പ്രധാനമായ ആര്‍ക്കിടെക്ച്ചറല്‍ ചിന്തനങ്ങള്‍ പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്
ആദ്യം പ്രോഗ്രസ്സിവ് ഗ്രോയിങ് പോലെയുള്ള ടെക്നിക്കുകള്‍ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ട്രെയിനിങ് സ്റ്റെബിലിറ്റിക്ക് സഹായകരമാണ് ചെറിയ റെസല്യൂഷനില്‍ ആരംഭിച്ച് പതിയെ ലെയേഴ്സ് കൂട്ടി ഉയര്‍ന്ന റെസല്യൂഷന്‍ വരെ എത്തുന്നത് ഗണ്യമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലാണ്
ഇവയുടെ ഏറ്റവും പ്രഭാവം കമ്പ്യൂട്ടേഷണല്‍ റിസോഴ്സിലാണ് ഉയര്‍ന്ന റെസല്യൂഷന്‍
ജി എ എന്നുകള്‍ക്ക് കൂടുതല്‍ ജി പി യു ഒപ്പം കൃത്യമായ ഹൈപ്പര്‍ പാരാമീറ്റര്‍ ട്യൂണിങ് ആവശ്യമാണ്
താപനിലയെ അളക്കുന്നതിനായി തെര്‍മോമീറ്ററുകള്‍ ഉപയോഗിക്കുന്നത് അതിനുശേഷമുള്ള ചില ഭൗദ്ധിക പ്രതിഭാസങ്ങള്‍ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്
പലതരം തെര്‍മോമീറ്ററുകളും താപവിസ്താരമെന്ന പ്രമാണം ഉപയോഗിക്കുന്നു
ഒരു പദാര്‍ത്ഥം ചൂടാക്കുമ്പോള്‍ അതിന്‍റെ അളവുകള്‍ കൂട്ടുകയും ചൂട് കുറഞ്ഞാല്‍ ചുരുങ്ങുകയും ചെയ്യുന്നു ഉദാഹരണത്തിന് പാരവും ആല്‍ക്കഹോളും ഉള്ളിട്ടുള്ള പാരം തെര്‍മോമീറ്ററുകള്‍ ഈ സവിശേഷതയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്
ചൂട് ഒരു ശരീരത്തില്‍ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് പോകുമ്പോള്‍ താപം കൈമാറലെന്നതിലൂടെയാണ്
ഈ സമയത്താണ് തെര്‍മോമീറ്ററിന്‍റെ സന്നദ്ധഭാഗം ആ ചൂട് സ്വീകരിക്കുകയും അതനുസരിച്ച് പ്രതിപ്രഭാവം കാട്ടുകയും ചെയ്യുന്നത്
ഒരു വസ്തുവിന് എത്ര താപം വേണം ചൂടാകാനെന്നത് സ്പെസിഫിക് ഹീറ്റ് കപ്പാസിറ്റിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ്
ബുദ്ധിശാലിയായതും സമയം കഴിഞ്ഞും മെച്ചപ്പെടുന്നതുമായ സിസ്റ്റങ്ങള്‍
രൂപപ്പെടുത്തുമ്പോള്‍ ചില സാധാരണ പ്രതിസന്ധികള്‍ ഉണ്ടാകാറുണ്ട് പ്രധാനമായി സൂപ്പര്‍വൈസ്ഡ് ലേണിങ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകള്‍ക്ക്
ഉയര്‍ന്ന നിലവാരമുള്ള ശരിയായതും പര്യാപ്തവുമായ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്
എന്നാല്‍ പലപ്പോഴും ലഭ്യമായ ഡാറ്റയില്‍ ബയാസുണ്ടാകാം അല്ലെങ്കില്‍ അത് അപൂര്‍ണമായിരിക്കും ഇത് സിസ്റ്റത്തിന്‍റെ പഠനഫലത്തില്‍ പ്രശ്നങ്ങളുണ്ടാക്കും
ന്യൂറല്‍ നെറ്റ്വര്‍ക്സ് പോലെയുള്ള സാങ്കേതികത്വങ്ങള്‍ വളരെയധികം ഡാറ്റയും കമ്പ്യൂട്ടിങ് ശേഷിയും ആവശ്യമാക്കുന്നു
കൂടാതെ അവയുടെ ബ്ലാക് ബോക്സ് സ്വഭാവം കാരണം നമുക്ക് സിസ്റ്റം എന്തടിസ്ഥാനത്തില്‍ തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നുവെന്നത് മനസ്സിലാക്കാനാകുന്നില്ല
അരിസ്റ്റോട്ടിലിന്റെ ധർമ്മ നീതി ശാസ്ത്രത്തിലെ കേന്ദ്ര ആശയം വ്യക്തിയുടെ സ്വഭാവത്തിലും നൈതിക ഗുണങ്ങളിലുമാണ് കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്
ജീവിതത്തിൽ ഉത്തമത്വം നേടാൻ ഓരോരുത്തനും മധ്യമാർഗ്ഗം അഥവാ ഗോൾഡൻ മീൻ പിന്തുണയ്ക്കണം
അതായത് അതിര് കൂട്ടിയ അളവിലും കുറവിലും ഇടപെടാതെയുള്ള ഗുണങ്ങളുടെ സമതുലിതാവസ്ഥ
ഇതിലൂടെ മാത്രമേ യഥാർത്ഥ സുഖസമൃദ്ധിയും നന്മയും അടങ്ങിയ യുഡൈമോണിയ അഥവാ ആഴമുള്ള ഉല്ലാസ ജീവിതം സാധ്യമാകൂ
എളുപ്പത്തിലുള്ള വിഷയം ക്രിയ കർമ്മം അഥവാ എസ് വി ഒ ഘടകം ഘടനകളേക്കാൾ വളരെ കൂടുതൽ ഗൌരവമുള്ളത് ആകുന്നു സമുച്ഛയിക്കപ്പെട്ട ഉപവാക്യങ്ങളുള്ള വാചകങ്ങളിൽ ദൃശ്യമായ ആർഗ്യുമെന്റ് ഘടനയും
വ്യാകരണ ഘടനയും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടൽ
ഓരോ ക്രിയയ്ക്കും നിർവചിക്കപ്പെട്ട തത്വരൂപങ്ങൾ ഉണ്ട് ആരാണ് ചെയ്യുന്നത് ആരാണ് അനുഭവിക്കുന്നത് മുതലായവ
ചില ക്രിയകൾ ഉപവാക്യങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള അർഗ്യുമെന്റുകൾ ഉയർത്തി വാക്കിന്റെ മേൽ വാക്യത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്ന റൈസിങ് എന്ന ഘടകത്തിലൂടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
മറ്റു ചിലവയ്ക്ക് നിയന്ത്രണം ആവശ്യമുണ്ട് ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു വ്യക്തിക്ക് തന്നെ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സ്ഥാനങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിയുടെ പ്രവർത്തി ചെയ്യാൻ ബാധ്യത ഉണ്ടാകുമ്പോൾ
ഇതെല്ലാം പുനരാവർത്തി വഴി ഘടനാപരമായ ഗഹനത കൂട്ടുന്നു ഈ ഘടനാ ഇടപെടലുകൾ ഭാഷയുടെ സംവേദന ക്ഷമതയും വിജ്ഞാനപരമായ ആഴവും വ്യക്തമാക്കുന്നു
നാട്ടുഭാഷയിലോ നിസന്തിയിലോ സംസാരിക്കുമ്പോൾ അർത്ഥവ്യത്യാസം കൈമാറുന്നതിൽ പ്രോസഡിയും ഇന്റൊനേഷനും നിർണ്ണായക ഭാഗം വഹിക്കുന്നു
പ്രോസഡിയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നത് ശബ്ദത്തിന്റെ താളം ഉച്ഛാരണ മാത്ര റിഥം മുതലായ ഘടകങ്ങളാണ് എന്നാൽ ഇന്റൊനേഷൻ അതിലെ മേൽക്കൊണ്ട ശബ്ദത്തിന്റേയും അഴുക്കുകളുടേയും മാതൃകകളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്
ഇവ സംസാരത്തിലെ വികാരങ്ങൾ ഉദ്ദേശങ്ങൾ ചോദ്യം ഉത്തരം ഘടനകൾ മുതലായവ അറിയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു ശബ്ദശാസ്ത്രത്തിന്റെ ശബ്ദ വൈജ്ഞാനിക ശാഖയായ അക്കൊസ്റ്റിക് ഫോണെറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച്
ശബ്ദ തരംഗങ്ങളുടെ സ്പെക്ട്രൽ സ്വഭാവങ്ങൾ പിച്ച് മൂവ്മെൻറുകൾ ടൈം ഡ്യൂറേഷൻ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്ത് ഈ ഘടകങ്ങൾ ശാസ്ത്രീയമായി മനസ്സിലാക്കാം
എക്സ് വൈ ആയി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫീച്ചർ ഇമ്പോർട്ടന്റ് മെട്രിക്സ് ഉദാഹരണം എസ് എച്ച് ഇ പി വാല്യൂ ലൈം എക്സെട്രാ പലപ്പോഴും ഇത് ഫീച്ചർ എക്സ് കൊണ്ടാണ് പ്രഡിക്ഷൻ വൈ വന്നത് എന്ന തരത്തിൽ കോഷൻ ഇന്റർപ്രറ്റേഷൻ നല്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു
പക്ഷേ ഒബ്സർവേഷണൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഈ മെട്രിക്സ് ഡിറൈവ് ചെയ്തിരിക്കുന്നത് അതിനാൽ കോഷൻ റിലേഷനാണ് എന്നുറപ്പിക്കാൻ കഴിയില്ല കാരണം ഒന്ന് കൺഫൌണ്ടിങ് വേര്യബിൾസ് കൺഫൌണ്ടേർസ് എന്നുപറയുന്നത് ഫീച്ചർ എക്സും
വൈയും ഔട്ട്കം തമ്മിൽ ഒരേ സമയം സ്വാധീനിക്കുന്ന മൂന്നാമത്തേയും മാറ്റങ്ങളാണ് ഉദാഹരണം ഐസ് ക്രീം സെയിൽസ് റൈസിങ് വിച്ച് ഇംപാക്ട്സ് ഡ്രോണിങ് ഡെത്ത്സ്
ഇൻക്രീസ് ഇൻ ദി ഒബ്സർവേഷനിലേക്കാണെങ്കിലും കൺഫോമിഡ് ഹോട്ട് വെതർ ആണ്
ഇതുപോലെ എക്സ് വൈ എം മോഡലിൽ ഫീച്ചർ എക്സ് മോസ്റ്റ്ലി ഇമ്പോർട്ടന്റ്സ് ഉണ്ടെന്ന് കാണിച്ചാൽപോലും അതിൻ പിന്നിൽ ചില അളവ് ചെയ്യാത്ത കൺഫൌണ്ടിങ് വേര്യബിൾസ് ഉണ്ടാകുമെന്നതാണ് പ്രശ്നം