ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
అవును నువ్వు అడిగింది కరక్టే చాలా మందికి ఈ డౌట్ వస్తుంది టన్నులు కొద్దీ బరువు ఉన్న స్టీల్ షిప్పు నీటిలో ఎలా తేలుతుంది అన్నది చాలా ఇంట్రెస్ట్ అయిన విషయం దీని వెనక ఉన్న సైన్స్ పేరు బోయన్సీ సింపుల్‌గా చెప్పాలంటే నీళ్ళు వాటిలోఉన్న ప్రతి వస్తువును పైకి నెట్టడానికి ప్రయత్నిస్తాయి ఆ పైకి నెట్టే బలాలను బోయన్స ఫోర్స్ అంటారు
దీన్ని మన సైన్టిస్ట్ ఆర్కిమిడీస్ ఒక ప్రిన్సిపల్ ద్వారా చాలా తేలికగా ఎక్స్‌ప్లేయిన్ చేసారు దాన్నే ఆర్కిమిడీస్ ప్రిన్సిపల్ అంటారు ఆ ప్రిన్సిపల్ ప్రకారం ఒక వస్తువు నీటిలో మునిగినప్పుడు అది ఎంత నీటిని పక్కకు తోస్తుందో
అదే డిస‌ప్లేస్మెంట్ వాల్యూమ్ అని అంటారు
ఆ తొలగించిన నీటి బరువు ఎంత ఉంటుందో అంత బలం ఆ వస్తువుని అంత బలంతో అదే వస్తువుని పైకి నెట్టుతుంది ఇప్పుడు మన షిప్ విషయానికి వద్దాం నువ్వు అడిగినట్టు స్టీల్ డెన్సిటీ అంటే
నీటి డెన్సిటీ కన్నా చాలా ఎక్కువ అందుకే ఒక చిన్న స్టీల్ గుండుని నీటిలో వెయ్యగానే ములిగిపోతుంది ఎందుకంటే అది చాలా తక్కువ నీటిని మాత్రం పక్కకు జరుపుతుంది కాబట్టి దానిపై పని చేసే బోయన్ట్ ఫోర్స్ దాని బరువు కన్నా చాలా తక్కువ
కానీ ఆ షిప్ ఆకారం చూడు దాన్ని చాలా పెద్దగా లోతుగా తయారు చేసారు ఆ ప్రత్యేకమైన ఆకారం వల్ల అది నీటిలోకి దిగినప్పుడు తన బరువుకు మించి చాలా ఎక్కువ నీటిని పక్కకు జరుపుతుంది అంటే దాని డిస‌ప్లేస్మెంట్ వాల్యూ చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది ఫైనల్గా ఆ షిప్‌ను పక్కకు జరిపిన నీటి బరువు ఆ షిప్ మొత్తం బరువుతో సమానం లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఉండటం వల్ల ఆ బోయన్ట్ ఫోర్స్ ఆ షిప్ ములగకుండా పైకి తేలేలా చేస్తుంది విషయం అంత సింపుల్ చాలా ఇంటరెస్టింగ్‌గా ఉంది కదా
మెకానికల్ mechanical కంపోనెంట్స్ ఉదాహరణకు గీయర్లు షాఫ్ట్‌లలో సర్ఫేస్ ఫినిష్ మరియు రఫ్నెస్ చాలా ముఖ్యమైనవి ఒక భాగం విపరీతమైన స్మూత్‌గా ఉంటె ఫ్రిక్షన్ మరియు వియర్ తక్కువ అవుతాయి ఇది ట్రై‌బలోజి‌లో ఒక ప్రధాన విషయం దీనిలో
రఫ్ సర్ఫేస్ ఉంటె కాంటాక్ట్‌లో మైక్రోస్కోపిక్ హై పాయింట్స్ ఒకదానితో ఒకటి తగులుతూ వేడెక్కుతాయి దానితో దుస్తులు శబ్దం మరియు ఎనేర్జి లాస్ పెరుగుతాయి షాఫ్ట్‌లలో
రఫ్నెస్ ఎక్కువైతే బేరింగ్స్ త్వరగా చెడిపోతాయి అలాగే మంచి సర్ఫేస్ ఫినిష్ ఉండడం వల్ల డైమెన్షనల్ అక్యురేసి బాగా ఉంటుంది ఫిట్టింగ్ పార్ట్శ్‌లో గ్యాప్‌లు తగ్గుతాయి
ఫటిగ్ లైఫ్ ఎక్కువ అవుతుంది మొత్తం మీద సరైన సర్ఫేస్ ఫినిష్ మరియు నియంత్రత రఫ్నెస్ వలన భాగాల విశ్వసనీయత ఆయుష్షు మరియు పని తీరు గణనీయంగా పెరుగుతాయి
నా ఉద్దేశంలో కర్వేచర్ కంట్రోల్ వాడితే బాగుంటుందని నా అభిప్రాయం ఈ పద్ధతిలో రోబోట్ తన శరీరాన్ని వాస్తవ పరిస్థితులకు అనుగుణంగా మార్చుకుంటుంది వంపు తిరుగుతుంది ఇది నేలపై ఉన్న ఆటంకాలు సులభంగా దాటడానికి తోడ్పడుతుంది
మరియు రెండవది యాక్టివ్ కాంటాక్ట్ ఫోర్స్ మానేజ్మెంట్ అనేది ఉపయోగిస్తే బాగుంటుంది ఈ విధానంలో రోబోట్ తన చుట్టూ ఉన్న వాతావరణంపై ఎంత శక్తిని ప్రయోగించాలో స్వయంగా నిర్ణయించుకుంటుంది గట్టిగా పట్టుకోవలసిన చోట గట్టిగా సున్నితంగా కదలాల్సిన చోట సున్నితంగా వ్యవహరిస్తుంది
ఒర్ రిసర్వ్ ఎస్టిమేషన్ ప్రక్రియలో వివిధ భాగాలూ ఉంటాయి వివిధ ప్రక్రియలు ఉపయోగించి ఒర్ రిసర్వ్‌ని ఎస్టిమేట్ చేస్తారు
అందులో మొదటిది డ్రిల్లింగ్ డేటా సేకరణ డ్రిల్లింగ్ అండ్ శాంప్లింగ్ చేసి రాయి రకం ఖనిజ పరిమాణం తెలుసుకుంటారు
రెండవది జియోలాజికల్ మోడలింగ్ డ్రిల్లింగ్ డేటాని ఆధారంగా చేసుకుని త్రీడి మోడల్ తయారు చేసి ఖనిజ వ్యాప్తి ఎంత ఉందొ చూడటం మూడవది గ్రేడ్ అండ్ టంనేజ్ లెక్కించటం గ్రేడ్ అనగా ఖనిజం యొక్క సాంద్రత
టంనేజ్ అనగా మొత్తం ఖనిజం యొక్క బరువు కట్ అఫ్ గ్రేడ్ నాలుగవది నాలుగవది కట్ అఫ్ గ్రేడ్
కనీస లాభదాయక గ్రేడ్‌ను కట్ అఫ్ గ్రేడ్ అంటారు దీనికంటే ఎక్కువ ఉంటె దాన్ని రిసర్వ్ అంటారు దీనికంటే తక్కువ ఉంటె వెస్ట్ అంటారు ఫిజాబిలిటీ అనాలిసిస్ టెక్నీకల్ ఎకనామికల్ ఎన్విరాన్మెంటల్ దృక్కోణాలు ఎంచి లాభదాయకతను అంచనా వేస్తారు
ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది అంటే లాభం వచ్చే మైనులు మాత్రమే మనం ఎంచుకోవాలి మైన్ ప్లానింగ్ ఇన్వెస్టర్ నమ్మకం నిర్ణయాలు తీసుకోవడం అవసరం ఇది మైన్ ప్రాజెక్ట్ సక్సెస్ లేదా ఫెయిల్యూర్ను నిర్ణయిస్తుంది
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క సామర్ధ్యాన్ని మరియు స్కెలబిలిటీ‌ని మెరుగుపరచడానికి ఈ కింద పద్ధతుల్ని మనం పరిగణించవచ్చు మొదటిది డీప్ లెర్నింగ్
పెద్ద మొత్తం డేటాతో మనం పని చేసేటప్పుడు డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ చాలా ప్రభావంతంగా ఉంటాయి అవి సంక్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించగలవు మరియు ఆటోమేటిక్గా డాటాను ఉంచి ఫీచర్‌ను నేర్చుకుంటాయి తద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి
రెండవది మోడల్ ప్రూనింగ్ మోడల్ ప్రూనింగ్ అంటే మోడల్‌లోని అవసరంలేని డాటాను లేదా న్యూరోన్‌ను తొలగించడం దాని వల్ల మోడల్ పరిమాణం తగ్గుతుంది అది మరింత వేగంగా పనిచేస్తుంది ఇది మోడల్ సామర్ధ్యాన్ని గణనీయంగా పెంచుతుంది మూడవది హైపర్‌పారామీటర్ ఆప్టిమైజేషన్ దీన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌‌లా ట్రైన్ చేసే‌టప్పుడు దాని పని తీరుని ప్రభావితం చేసే సెట్టింగ్‌లకు హైపర్‌పారామీటర్స్ అంటారు
ఈ హైపర్‌పారామీటర్స్‌ను సరైన విధంగా సెట్ చేయడం వల్ల మోడల్ మరింత సమర్థవంతంగా పని చేస్తుంది మరియు మెరుగైన ఫలితాలను ఇస్తుంది దీని కోసం గ్రిడ్ సర్చ్ లేదా ర్యాండమ్ సర్చ్‌ అనే పద్దతిని ఉపయోగిస్తాయి ఈ పద్దతులను ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క సామర్ధ్యాన్ని మరియు వాటిని పెద్ద స్థాయిలో స్కెలిబిలిటీని మెరుగు పరచవచ్చు
ఎలెక్ట్రికల్ పవర్ ట్రాన్స్మిషన్‌లో ప్రధాన దశలు ఇవి మొదటి జెనెరేషన్ ప్లాంట్‌లో టర్బైన్స్ ద్వారా పవర్ జెనెరేట్ అవుతుంది అది సాధారణంగా ఏసీ ఆల్టర్నేటివ్ కరెంట్ రూపంలో ఉంటుంది
వోల్టేజ్‌ని చాలా హై లెవెల్‌కి ఇంక్రిస్ చేయడానికి స్టెప్‌అప్ ట్రాన్సఫార్మర్ ఉపయోగిస్తారు ఎందుకంటే హై వోల్టేజ్‌లో కరెంట్ తక్కువగా ఉంటుంది కాబట్టి ట్రాన్స్మిషన్ లాసెస్ ఐ స్క్వేర్ ఆర్ లాసెస్ తగ్గుతాయి
తర్వాత ఎలెక్ట్రిసిటీని మూడు కంతుల ద్వారా త్రీ ఫేజ్ సిస్టమ్ గ్రిడ్‌లో లాంగ్ డిస్టెన్సేస్‌కి పంపిస్తారు
డిస్ట్రిబ్యూషన్ ప్రాంతానికి చేరుకున్న తరువాత స్టెప్‌డౌన్ ట్రాన్సఫార్మర్స్ ద్వారా వోల్టేజ్‌ని తగ్గించి వినియోగదారులకి రెసిడెన్షియల్ కన్స్యూమర్స్ సరిపడే టూ థర్టీ వోల్ట్ లేదా వన్ టెన్ వోల్ట్ లెవెల్‌లో
సప్లై చేస్తారు ఏసీ‌కి ప్రిఫరెన్స్ ఇవ్వడానికి ప్రధాన కారణం ట్రాన్సఫార్మర్స్‌తో వోల్టేజ్ ఈజిలి స్టెప్ అప్ మరియు స్టెప్ డౌన్ చేయగలగడం
అలాగే లార్జ్ స్కెల్ గ్రిడ్ సిస్టమ్స్‌లో సింక్రొనైజేషన్ మరియు ఎఫిషియంట్ ట్రాన్స్మిషన్ సులభంగా ఉండటం
ట్రాన్డ్యూసర్ అనేది ఒక పరికరం దీని ప్రధాన పని ఎనేర్జి‌ని ఒక రూపం నుండి మరొక రూపానికి మార్చడం దీన్ని ఎనేర్జి కన్వర్షన్ డివైస్ అని కూడా అంటారు ఉదాహరణకు మన వాయిస్ అనేది ఒక బెస్బ్యాండ్ సౌండ్ సిగ్నల్ దాన్ని నేరుగా ప్రోహాచేరం కష్టం అవుతుంది కాబట్టి ఒక ట్రాంస్డ్యూసర్ ఉపయోగించి దాన్ని ఎలెక్ట్రికల్ ఫార్మ్‌లోకి మార్చాలి
మైక్రోఫోన్ అనేది ఒక మంచి ఉదాహరణ ఇది సౌండ్ ఎనేర్జిని ఎలెక్ట్రికల్ సిగ్నల్‌కి మారుస్తుంది మనం మాట్లాడినప్పుడు సౌండ్ వేవ్స్ డైఫ్రెమ్‌ను వైబ్రేట్ చేస్తాయి
ఆ వైబ్రేషన్ను మైక్రోఫోన్ ఎలెక్ట్రిక సిగ్నల్‌గా మారుస్తుంది ఇక లౌడ్ స్పీకర్ అనేది దీని రివర్స్ ఇది ఎలెక్ట్రిక్ సిగ్నల్‌ని సౌండ్ ఎనేర్జిగా మారుస్తుంది అందువల్ల మనం స్పీకర్ నుండి మన వాయిస్ లేదా మ్యూజిక్ వింటాము కాబట్టి ట్రాంస్డ్యూసర్ ఇది ఒక ఎనేర్జి ఒక ఫార్మ్ నుండి మరొక ఫార్మ్‌కి మార్చే ఒక పరికరం
డిఫ్యూషన్ మోడల్స్ యొక్క నిరంతర పరిమాణాన్ని పరిగణలోకి తీసుకోవాలంటే మనం కొన్ని అంశాలు గురించి దృష్టి పెట్టాలి
మొదటిది శాంప్లింగ్ పద్ధతులు మోడల్ నుండి ఫైనల్ ఇమేజ్‌ని రూపొందించడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులు చాలా ముఖ్యమైనవి వేగవంతమైన మరియు మరింత సమర్ధవంతమైన శాంప్లింగ్ పద్ధతుల్లో అభివృద్ధి చేయడం వల్ల తక్కువ స్టెప్స్‌లో కూడా అత్యుత్తమైన నాణ్యతగల చిత్రాలు సృష్టించవచ్చు
నాయిస్ షెడ్యూల్ డిఫ్యూషన్‌ మోడల్ యొక్క నాయిస్ షెడ్యూల్ డేటాకు ఎంత నాయిస్ జోడించాలి మరియు ఏ దశలో జోడించాలి నిర్ణయిస్తుంది ఈ షెడ్యూల్‌ను మెరుగుపరచడం వల్ల మోడల్ యొక్క ఖచ్చితమైన మరియు వాస్తవికతమైన చిత్రాల్ను రూపొందించగలుగుతుంది
మూడవది క్లాసిఫైయర్ ఫ్రీ గైడన్స్ అంటే ఒక నిర్దిష్ట టెక్స్ట్‌ ప్రాంప్ట్‌కి అనుగుణంగా చిత్రాలు సృష్టించడంలో సహాయ పడుతుంది
క్లాసిఫైయర్ ఫ్రీ గైడన్స్‌ను మరింత మెరుగ్గా ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా మనం రూపొందించిన చిత్రాలు మనం కోరుకున్న అంశాలకు మరింత దగ్గరగా
స్పష్టంగా మరియు వివరంగా ఉంటాయి ఈ మూడు అంశాలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా డిఫ్యూషన్ మోడల్స్‌ నుండి మరింత వాస్తవికమైన మరియు అత్యున్నత నాణ్యతగల చిత్రాల్ని పొందవచ్చు
ఒక డేటా సెట్‌లో క్యాజువల్ రిలేషన్‌షిప్స్‌ గుర్తించడం ఒకటి కానీ ఆ నాలెడ్జ్‌ని తీసుకుని వేరే మోడల్‌ని అన్ని గ్రూప్స్ మీద ఫెయిర్‌గా రోబస్ట్‌గా చేయటం అంత ఈసీ కాదు ఒక ఎన్విరాన్మెంట్‌లో పని చేసిన క్యాజువల్ రూల్ ఇంకొక చోట పని చేయకపోవచ్చు
ఒక పాపులేషన్ మీద ట్రైన్ అయిన మోడల్ ఇంకో పాపులేషన్ మీద బయాస్ చూపించవచ్చు
అలాగే నిజమైన ఫెయిర్‌నెస్ అంటే ఒక డెసిషన్ తీసుకునేటప్పుడు మనిషి జెండర్ లేదా క్యాస్ట్ లాంటి సెన్సిటివ్ డిటైల్స్ మారినా డెసిషన్ మారకూడదు
కానీ దీన్ని ప్రాక్టికల్లి చేయటం చాలా కష్టం పైగా రియల్ వర్ల్డ్ డేటాలో చాలా హిడెన్ ఫ్యాక్టర్స్ ఉంటాయి
వాటిని స్ట్రక్చరల్ మోడల్స్‌లో సరిగ్గా క్యాప్చర్ చేయకపోతే
తప్పులు వస్తాయి సింపుల్‌గా చెప్పాలంటే క్యాజువల్ నాలెడ్జ్ ఉన్నా దాన్ని వాడి అన్ని సబ్‌పాపులేషన్స్ లేదా ఎన్విరాన్మెంట్స్ మీద ఏఐని నిజంగా ఫెయిర్ రోబస్ట్ చేయటం చాలా సవాళ్ళతో కూడుకున్నది
ఒక్కో సారి శాంపిల్‌లో వచ్చిన ఫలితాలు
డిఫరెంట్‌గా ఉండచ్చు కాబట్టి ప్రోడక్ట్ మేనేజర్ అభిప్రాయంతో మనం వెంటనే అగ్రి చేయలేము అప్‌డేట్ నిజంగా ప్రభావం చూపించిందా లేదా అనేది నిర్ధారించడానికి మనం స్టాటిస్టికల్ టెస్టింగ్ చేయాలి మన మోడల్స్‌ని టెస్ట్ ఇది హైపోథిసిస్ టెస్టింగ్
ఒక నమూనా ఒక శాంపిల్ మిన్‌ని పోపులేషన్ మిన్‌తో కంపేర్ చేయడానికి
వన్ శాంపిల్ టి టెస్ట్ చేయచ్చు ఇక్కడ మన నల్ హైపోథిసిస్
ఏంటంటే అప్‌డేట్ వల్ల సి‌సాట్ స్కోర్‌లో ఎలాంటి మార్పు లేదు అంటే కొత్త సిసాట్ స్కోర్ ఫోర్ పాయింట్ టూ‌యే మన
ఆల్టర్నేట్ హైపోథిసిస్ ఎలా ఉంటుందో అప్‌డేట్ వల్ల సిసాట్ స్కోర్ పెరిగింది అంటే కొత్త సిసాట్ స్కోర్ యావరేజ్ ఫోర్ పాయింట్ టూ కన్నా ఎక్కువ
ఈ టెస్ట్ ద్వారా టి వాల్యూని బట్టే మన నల్ హైపోథిసిస్ ఏక్సెప్ట్ చేయచ్చా చేయకూడదా అని తెలుస్తుంది మనకి కావాల్సిన ఇన్ఫర్మేషన్ ఈ టెస్ట్ చేయడానికి మన ప్రొడక్షన్ మేనేజర్ నుండి సమాచారం కావాలి శాంపిల్ సైజ్
ఆల్ఫా లెవెల్
టైప్ ఎర్రర్ టైప్ వన్ ఎర్రర్ ఎంత ఉండాలి
ఆ లెవెల్ అఫ్ సిగ్నిఫికెన్సు ఇవన్నీ తీసుకోవాలి ఈ ఇన్ఫర్మేషన్ అందింతరువాత ఈ టెస్ట్ చేసి
టి వాల్యూ ఆధారంగా మన ప్రొడక్షన్ మేనేజర్ నిర్ణయాన్ని అంగీకరించాలో లేదో చెప్పచ్చు
మీరు చేస్తున్న ఏఐ పవర్డ్ చాట్‌బాట్ కోసం ముఖ్యంగా రెండు పద్ధతులు అనుసరించాల్సి ఉంటుంది అందులో మొదటిది రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్ రెండవది మెషిన్ లెర్నింగ్ బేస్డ్ సిస్టమ్
ఇవి ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు ఇంకా వాటిలో ఉన్న అపరిమితులు మీకు ఇప్పుడు చెప్పే ప్రయత్నం చేస్తాను అందులో మొదటిది రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్ గురించి చూద్దాం
రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్ ఉపయోగించడం వల్ల వచ్చే ప్రయోజనం ఏంటంటే
రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్ డిజైన్ చేయటం చాలా సులభం అలాగే ఇంప్లిమెంట్ చేయడం కూడా చాలా సులభం అవుట్‌పు‌ట్ అనేది ప్రెడిక్టబుల్‌గా ఉంటుంది ఇంకా ఎర్రర్స్ ట్రేస్ చేయటం కూడా చాలా సులభం
రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్ ఉపయోగించడం వల్ల
ఫ్రీక్వెన్ట్‌లి ఆన్సర్డ్ క్వెశ్చన్స్ ఫిక్స్డ్ వర్క్‌ఫోర్స్ లాంటి స్ట్రక్చర్డ్ క్వెరీస్‌కి చాలా బాగా పనిచేస్తుంది
ఇంకా రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్ వలన కలిగే అపరిమితులు ఏంటో ఇప్పుడు చూద్దాం
అందులో
కొత్త లేదా కంప్లెక్స్ కన్వర్సేషన్స్ హ్యాండల్ చేయటంలో
చాలా ఇబ్బంది పడుతుంది
చాలా కష్టంగా మారుతుంది రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్‌లో
అలాగే
మన చాట్‌బాట్‌ని కూడా స్కెల్ చేయటం అన్నది చాలా కష్టంగా ఉంటుంది
ప్రతి కొత్త యూస్ కేస్‌కి మనం రూల్స్ మార్చాల్సి ఉంటుంది
ఇంకా నాచురల్ ఫ్లో కన్వర్సేషన్స్ కూడా ఇవ్వలేకపోతుంది
సో
ఇది రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్ గురించి ఇంక ఇప్పుడు మెషిన్ లెర్నింగ్ బేస్డ్ సిస్టమ్ గురించి తెలుసుకుందాం మెషిన్ లెర్నింగ్ బేస్డ్ సిస్టమ్‌లో వచ్చే ప్రయోజనాలు ఏమిటంటే
యూసర్ ఇన్‌పుట్స్‌ని ఫ్లెక్సిబుల్‌గా హ్యాండల్ చేస్తుంది డేటా పెరుగుతున్నకొద్దీ మోడల్ రిట్రైనింగ్‌తో చాట్‌బాట్ మరింత స్మార్ట్‌గా తయారవుతుంది
ఇంకా నాచురల్ మరియు ఎంగేజింగ్ కన్వర్సేషన్స్ కూడా ఇవ్వగలదు
ఇవి ప్రయోజనాలు దాని తరువాత అప్రయోజనాలు ఏంటో చూద్దాం
దీనికి ఎక్కువ డేటా అనేది అవసరం అవుతుంది డెవెలప్మెంట్ టైం అనేది చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది ఇంకా ఎర్రర్స్ కూడా వచ్చే
ప్రమాదం ఉంది ఇంప్లిమెంటేషన్ మరియు మెయింటెనెన్స్‌కి ఎక్కువ రిసోర్సస్ అనేవి కావాలి
నేను మీకు సూచించేది ఏంటంటే మన ప్రోడక్ట్ లాంచ్‌కి టైం‌లైన్ చాలా క్రిటికల్ కాబట్టి మొదట హైబ్రిడ్ అప్రోచ్ ఫాలో అవటం మంచిది లాంచ్ సమయంలో రూల్ బేస్డ్ సిస్టమ్ ఉపయోగించి కొర్
ఫ్రీక్వెన్ట్‌లి ఆన్సర్డ్ క్వెశ్చన్స్ మరియు ప్రెడిక్టబుల్ క్వెరీస్ కవర్ చేయాలి లాంచ్ తరువాత యూసర్స్ ఇంటరాక్షన్స్ కలెక్ట్ చేసి వాటి మీద మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ గ్రాడ్యువల్లి ట్రైన్ చేస్తూ ఉండాలి
కే మిన్స్ వంటి క్లస్టర్ అల్గోరిథమ్స్ యొక్క ప్రాధమిక భావన చాలా సులభం దీన్ని
కొన్ని ముఖ్య అంశాల అవతరణంలో వివరించవచ్చు అన్‌సూపర్వైస్డ్ లెర్నింగ్ కే మిన్స్ అనేది అన్‌సూపర్వైస్డ్ లెర్నింగ్ పద్ధతి దీని అర్ధం అన్‌ఆర్గనైజ్డ్ డేటా ఇచ్చినప్పుడు ఆ డేటా సంబంధిన లేబల్స్
లేక క్లాసిఫికేషన్స్ మనం ముందుగా ఇవ్వడం అల్గోరిథమ్స్ స్వయంగా డేటాని విశ్లేషించి వాటి మధ్య ఉన్న స్వరూపేతల ఆధారంగా వాటిని గ్రూప్స్ లేక క్లష్టర్స్‌గ విభజిస్తుంది ఉదాహరణకు కస్టమర్ డాటాను వారి కొనుగోలు అలవాట్ల ఆధారంగా సమూహాలు విభజించి దీనికి ఒక దీనికి ఒక ఉదాహరణ
సెంట్రోయిడ్స్ అండ్ మరియు డేటా పార్టీషినింగ్ కే మిన్స్ అల్గోరిథమ్ యొక్క ప్రధాన్యంతో డేటానీ కే సంఖ్యలో క్లస్టర్లగా విభజించడం ఇక్కడ కే అనేది మనం ముందుగా అల్గోరిథమ్‌లో ఇచ్చే సంఖ్య ఉదాహరణకు కే అంటే మూడు క్లస్టర్లు అని
ప్రతి క్లస్టర్‌కు ఒక సెంట్రోయిడ్ ఉంటుంది సెంట్రోయిడ్ అంటే ఆ క్లస్టర్ యొక్క డేటా పాయింట్ల యొక్క సగటు స్థానం అల్గోరిథమ్ ఈ విధంగా పనిచేస్తుంది మొదట అల్గోరిథమ్
కే సంఖ్యలో సెంట్రోయిడ్‌‌లని ఎంచుకుంటుంది ఆ తరువాత ప్రతి డేటా పాయింట్‌ను దానికి దగ్గర ఉన్న సెంట్రోయిడ్‌‌కు కేటాయిస్తుంది దీన్నే డేటా పార్టీషినింగ్ అంటారు
ఇటెరేటివ్ ప్రాసెస్ అంటే ఇది ఒక ఇటెరేటివ్ ప్రాసెస్ డేటా పాయింట్ వాటికీ దగ్గరలో ఉన్న సెంట్రోయిడ్‌ని కేటాయించిన తరువాత అల్గోరిథమ్ ప్రతి క్లస్టర్‌లోని కొత్త డేటా పాయింట్ల ఆధారంగా సెంట్రోయిడ్ స్థానాలని మళ్ళీ గుర్తిస్తుంది కొత్తగా లెక్కించిన సెంట్రోయిడ్‌లు పాత వాటినుండి భిన్నంగా ఉంటాయి అల్గోరిథమ్స్ ఫైనల్ చేసిన కేటాయింపు ప్రక్రియను మళ్ళీ
పునరావృతం చేస్తుంది ప్రక్రియ సెంట్రోయిడ్ స్థానాలని మార్చడం అయిపోయే వరకు ఎదో ఒక నిర్దిష్ట సంఖ్యలో ఇటెరేషన్స్ పూర్తి అయ్యే వరకు కొనసాగుతుంది ఈ పునరావృత ప్రక్రియ ద్వారా ప్రతి క్లస్టర్‌లోను డేటా పాయింట్లు క్లస్టర్‌లోని సెంట్రోయిడ్‌కి అత్యంత దగ్గరలో ఉండేలా అల్గోరిథమ్ ప్రయత్నిస్తుంది ఈ విధంగా కే అంశాలు గవర్నింగ్ డేటాని స్వయంగా ఏ లెవెల్ స్పెస్ లేకుండా వాటి స్వరూపేత ఆధారంగా
సమూహాలుగా విభజిస్తుంది
మోడల్ ఆడిట్ చెయ్యడానికి ముందుగా అసభ్యకరమైన లేదా దోషపూరిత సందేశాలను ఒక నమూనా డేటా సెట్‌గా జాబితా చెయ్యాలి
ప్రతి కస్టమర్ చెంగుని సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ ద్వారా నెగటివ్ న్యూట్రల్ పాజిటివ్‌గా వర్గీకరించాలి
నెగటివ్ సెంటిమెంట్ లేదా కీ వర్డ్స్ ఉన్న సందేశాలను ఏమి స్పందనలు వస్తున్నాయో లాగ్స్ ద్వారా గుర్తించాలి
కాన్టెక్స్చువల్ అండర్స్టాండింగ్ అడ్వర్సేరియల్ అటాక్స్ సంభవించే సందర్భాలలో ప్రత్యేకంగా ఆడిట్ చెయ్యాలి
మన జేమ్స్ వెబ్ స్పేస్ టెలిస్కోప్ ద్వారా తాజాగా గమనించిన ఈ కొత్త ఎక్సోప్లానెట్ వాతావరణ డేటా ఆసక్తికరంగా ఉంది మనకు అప్రత్యాచితంగా అధిక ఆక్సిజెన్‌తో పాటు గణనీయమైన మిథేన్ కూడా కనిపిస్తుంది ఈ రెండు వాయువులు సాధారణంగా ఒకేసారి దీర్ఘకాలం స్థిరంగా ఉండటం కష్టం
కాబట్టి మనం రెండు అవకాశాలను సమానంగా పరిగణించాలి మొదటి అవకాశం ఇది ఫాల్స్ పాజిటివ్ కావచ్చు ఎరుపు బలహీన నక్షత్రాలు తరచుగా ఉగ్ర సౌర తుఫానులను విడుదల చేస్తాయి వాటి వికరణలు మన
స్పెక్ట్రల్ డేటాను కలుషితం చేసే అవకాశం ఉంది అందువల్ల కనిపిస్తున్న ఆక్సిజెన్‌ మిథేన్లు నిజమైనవే అని తేల్చడం అంత త్వరగా కుదరదు
రెండవ అవకాశం వాతావరణంలో ఆక్సిజెన్‌ మరియు మిథేన్ రెండు ఎక్కువగా ఉండటం జీవ వైజ్ఞానిక లేదా భూగర్భ శాస్త్ర సంబంధిత ప్రక్రియల
ఫలితమై ఉండవచ్చు సాధారణంగా ఈ రెండు వాయువులు ఒకదానిని మరొకటి త్వరగా ప్రతికూలం చేస్తాయి కానీ ఇవి రెండూ ఎక్కువ
మోతాదులలో ఉంటే అది కొత్త బయోసిగ్నేచర్ సూచన కావచ్చు
జే ఏ డబల్యూ ఎస్ టీ లోని విశ్లేషణ సామర్ధ్యాలు ఉపయోగం గురించి మరింత ఖచ్చితమైన డేటా సేకరించాలి ముఖ్యంగా నక్షత్రపు ఫ్లేర్ల సమయంలో మరియు
ఫ్లేర్ తర్వాత వాతావరణాన్ని పోల్చాలి వాతావరణంలో గ్యాస్ ఎస్కేప్ స్థాయిని అంచనా వెయ్యాలి ఆక్సిజెన్‌ అధికం కావడానికి నాన్
బయోలాజికల్ కారణాలు ఉన్నాయి అనే దానిని పరిశీలించవచ్చు మిథేన్ ఉత్పత్తికి భూగర్భ మూలాలు ఉన్నాయి నాన్ సాలియంట్ మోడ్స్
ద్వారా పరిశీలించాలి డేటా నిర్ధారణ కోసం మల్టిపుల్ అబ్సర్వేషన్లు చెయ్యాలి వివిధ కోణాలలో వివిధ సమయాలలో
చిన్న డేటా సెట్‌తో పని చేస్తున్నప్పుడు మొదటి నుండి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ నిర్మించడం సాధ్యం కాదు ఎందుకంటే ఐదు వేల ఇమేజస్‌తోనే ట్రైన్ చేస్తే మోడల్ ఓవర్ఫిట్టింగ్ వచ్చే అవకాశం ఎక్కువ
అందుకే నేను నీకు చెప్తున్న స్ట్రాటజీ ట్రాన్సఫర్ లెర్నింగ్ ఇందులో మనం ముందే పెద్ద డేటా సెటైన ఇమేజ్‌నెట్ మీద ట్రైన్ చేయబడిన ప్రీట్రైన్డ్ ఆర్కిటెక్చర్స్ ఉదాహరణకు రెస్నెట్ ఫిఫ్టీ విజిజి సిక్స్టీన్ లేదా ఇన్సెప్షన్ వాడతాం
వీటిల్లోని మొదటి కన్వల్యూషనల్ లేయర్స్ ఇప్పటికే ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్‌లో చాలా బలంగా ఉంటాయి ఇవి ఎక్సాట్ షేప్స్ టెక్స్చర్స్ లాంటి లౌ లెవెల్ ఫీచర్స్ నేర్చుకున్నాయి
మన అవసరం మాత్రం వేరే స్పిషిస్ క్లాసిఫికేషన్ అందుకే మేము చివరి ఫుల్లీ కనెక్టెడ్ లేయర్స్‌ని తీసేసి ఒక్క క్లాసిఫికేషన్ హెడ్ వేసి మన డేటా సెట్‌తో ఫైన్ ట్యూనింగ్ చేస్తాం
కొన్ని లేయర్స్ ఫ్రిజ్ చేసి చివరి కొన్ని లేయర్స్ మాత్రమే రిట్రైన్ చేస్తాం దీని వలన ట్రైనింగ్ వేగంగా అవుతుంది మరీ చిన్న డేటా కన్నా
కూడా మోడల్ జెనెరేట్ అవుతుంది రేషనలి అంటే ఎందుకు రెస్నెట్ లాంటి ఆర్కిటెచర్ ఎంచుకోవాలి అంటే
ఇది స్కిప్ కనెక్షన్ వలన చాలా డిప్‌గా ట్రైన్ అయినా కూడా వానిషింగ్ గ్రేడియంట్ ప్రాబ్లెమ్ రాదు అందుకే ఇది బలమైన ఎంపిక
ప్రైమ్స్ నెంబర్ థియరీలో ఫౌండేషన్‌లాగా ఉంటాయి కనుక ప్రైమ్ డిస్ట్రిబ్యూషన్ అరిథమెటిక్ ఫంక్షన్స్ మీద డైరెక్ట్ ఇంపాక్ట్ చూపిస్తుంది ప్రైమ్ నెంబర్ థియరం చెప్తుంది ప్రైమ్స్ వన్ టూ ఎన్ మధ్య అప్రాక్సీమేట్ ఎన్ బై లాగ్ ఎన్ లా స్ప్రెడ్ అవుతాయి అని
అనాలిసిస్ కోసం రియమన్ జెట ఫంక్షన్ యూస్ చేసి ఓసిలేషన్స్ స్టడీ చేస్తాం ఎల్ ఫంక్షన్స్ యూస్ చేసి ప్రైమ్స్ అరిథమెటిక్ ప్రోగ్రెషన్స్‌లో ఎలా స్ప్రెడ్ అవుతాయో చూద్దాం సింపుల్‌గా చెప్పాలంటే ప్రైమ్స్ పాటర్న్స్ నేర్చుకుంటే ఫంక్షన్స్‌లా బిహేవియర్ బెట్టర్
అర్ధమవుతుంది
మీరు విద్యార్థిని వారి డిజైన్ వివరించమని సూచించాలీ అందులో మెటీరియల్ ఎంపిక
సపోర్ట్ సిస్టమ్ మరియు భద్రతా అంశాలను చేర్చాలి టెంసైల్ స్ట్రెంగ్త్ షీర్ ఫోర్స్ వంటి మెటీరియల్ లక్షణాలను ఉపయోగించి తమ ఎంపికలను న్యాయబద్ధం చెయ్యమని అడగండి స్థానికంగా దొరికే పదార్థాల లభ్యత
మన్నిక ఖర్చు ప్రయోజనాలను పరిగణలోకి తీసుకుని
వంతెన ప్రవాహాన్ని సురక్షితంగా దాటగలిగేలా ఉండాలని నిర్ధారించండి
భౌతిక కట్టడాల ప్రధాన ప్రత్యేకత ప్రకాశం మరియు నీడల ఆట ఈ శైలి మధ్య యుగపు దేవాలయాల్లో ఆధ్యాత్మిక వాతావరణం సృష్టించటానికి ఉపయోగించారు
ముఖ్యమైన అంశాలు స్టెయిన్డ్ గ్లాస్ రంగురంగుల గాజు కిటికీల ద్వారా లోపలికి వచ్చే కాంతి గోడలపై డివైన్ ప్యాటర్న్‌ను సృష్టిస్తుంది ఇది దేవాలయాన్ని స్వర్గీయ కాంతితో నింపుతుంది
ట్రాసరీ కిటికీలలో వంకరలతో చేసిన రాతి నమూనాలు కాంతిని చిన్న చిన్న ఆకృతులుగా విభజిస్తాయి ఇవి లోపల కళాత్మక నీడలు వేస్తాయి
లేజెండ్ విండోస్ పొడవైన సన్నని కిటికీలు కాంతిని నేరుగా లోపలి రానివ్వకుండా దీర్ఘంగా పరిచే విధంగా డిజైన్ చేయబడ్డాయి దీనివల్ల ఇంటీరియర్‌లో ఒక వర్టికల్ ఎమ్ఫసిస్‌తో కాంతి నీడల కాన్స్ట్రక్ట్ ఏర్పడుతుంది
లైట్ ఫిల్డ్ స్పేస్ పెద్ద రోజ్ విండోస్ రిబ్డ్ వాల్ట్‌ల వల్ల గోడలలో ఎక్కువ భాగం కిటికీలకే ఇచ్చారు దీని ఫలితంగా లోపలి ప్రదేశం ఎప్పుడూ కాంతితో నిండిపోతుంది కానీ రాతి స్తంభాలు ఆర్చెస్ నీడలతో ఒక రహస్యమగు వాతావరణం సృష్టిస్తాయి
అందుకే గోథిక్ అర్కిటెక్చర్‌లో కాంతి కేవలం ప్రాక్టికల్ అవసరం కాదు అది స్పిరిచువల్ సింబలిజం కాంతి దేవుని ఉనికి నీడలు భక్తి వినయం ఈ కాంతి నీడల మేళవింపు గోథికల్ కట్టడాల ఆధ్యాత్మిక శక్తికి మూలం
సిఖ్ మతంలో షహీద్ అంటే ధర్మం సత్యం సమాజ రక్షణ కోసం నిస్వార్ధంగా చేసిన త్యాగం ఇది అన్యాయం అణిచివేత ఎదుట ధైర్యంగా నిలిచి జీవితాన్ని అర్పించడం
ఆత్మహత్య మాత్రం వ్యక్తిగత నిరాశ బాధ వల్ల జీవితం ముగించుకోవడం కాబట్టి రెండూ పూర్తిగా భిన్నం
గురు గోబింద్ సింగ్ గారి నలుగురు కుమారులు ఈ తేడాకు గొప్ప ఉదాహరణలు అజిత్ సింగ్ జుజ్హార్ సింగ్
చమోకర్ యుద్ధంలో అపారమైన ముఘల్ సైన్యానికి ఎదురోడి షహీద్ అయ్యారు
జవార్ సింగ్ ఫతే సింగ్ మతం మార్చమని ఒత్తిడి చేసినా తమ విశ్వాసం విడవక గోడలో బంధింపబడి వీరోచితంగా ప్రాణాలు అర్పించారు
వారి త్యాగం మిరి పిరి సూత్రం ఆధ్యాత్మిక మరియు సామాజిక బాధ్యత ఆచరణలో చూపింది పెద్దవారి యుద్ధరంగంలో ధైర్యాన్ని చిన్నవారు విశ్వాసాన్ని కాపాడటంలో స్థిరత్వాన్ని ప్రదర్శించారు అందువల్ల షహీద్ అంటే సమాజ ప్రయోజనం న్యాయం ధర్మం కోసం చేసిన వీర త్యాగం సూయిసైడ్ మాత్రం
వ్యక్తిగత నిరాశ వల్ల చేసిన చర్య
మన మెయిన్ ఈ ప్రిన్సిపల్ ఏంటంటే
ఈ పెండ్యులం క్లాక్ అనేది ఈ పెండ్యులం ఓసిలేషన్స్ యొక్క కాంస్టాంట్ పిరియడ్ మీద డిపెండ్ అయి ఉంటుంది అన్నమాట అంటే ఐదరు ఇటువైపు మూవ్ అవుతుంది లేకపోతే ఇటువైపు మూవ్ అవుతుంది ఇక్కడ మనకి ఎం యాక్ట్ చేస్తున్నాయి దీన్ని ఇలా చేయడానికి ఒకటి దీని యొక్క లెంగ్త్ ఫోర్స్ అఫ్ గ్రావిటీ అండ్ ఈ ఆంప్లిట్యూడ్ అఫ్ స్వింగ్ అనేది కాదు
ఎందుకంటే ఇది కాంస్టాంట్ ఊగడం అనేది క్లాక్ మూమెంట్‌ని రేగులేట్ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది అన్నమాట
ఇప్పుడు దీని డిజైన్ ఎలా ఉంటుంది అంటే డిజైన్ అయితే చాలా క్రిటికల్ ఫస్ట్ లెంగ్త్ మన పెండ్యులం
పిరియడ్ అనేది డైరెక్ట్‌గా దాని యొక్క లెంగ్త్‌కి స్క్వేర్ రూట్‌కి ప్రొపోర్షనల్‌గా ఉంటుంది సో మన లెంగ్త్‌ని స్టేబల్‌గా ఉంచుతాం
అది టెంపరేచర్‌కి తగట్టు ఎక్స్పాన్డ్ అయిపోవడం కాంట్రాక్ట్ అవడం ఇది చేస్తే మన క్లాక్ యొక్క ఆక్యురేసి డెభైలో ఉంది అన్నమాట
నెక్స్ట్ ఆంప్లిట్యూడ్ ఇప్పుడు చెప్పాలంటే ఈ పిరియడ్ అనేది దీనిమీద
ఇండిపెండెంట్ ఆంప్లిట్యూడ్ పిరియడ్ మీద ఇండిపెండెంట్
పెండ్యులం క్లాక్స్ డిజైన్ అనేది చిన్నదెను కన్సిస్టెంట్ స్వింగ్ ఉంటె మనకి ఆక్యురేసి ఉంటుంది లేకపోతే ఉండదు మాస్ ఇంకోటి ఏంటంటే మాస్ ఆ బాబ్ ఉంటుంది చూసారా ఆ బాబ్ అనేది
పెండ్యులం మూమెంట్‌కి స్టెబిలిటీ కోసం పెడతారు ఇప్పుడు కొంచెం తేడా వచ్చినా సరే
ఈ రెసిస్టెన్స్ వల్ల డిస్టర్బ్ అయిపోవచ్చు అందుకు బాబ్ ఉండాలి ఈ మూడు కరెక్ట్‌గా ఉండాలి
జియోటెక్నికల్ ఇన్వెస్టిగేషన్ అవసరం ఫౌండేషనల్ డిజైన్ మొదలుపెట్టే ముందు భూభాగం గురించి జియోటెక్నికల్ సర్వే చెయ్యాలి బోరింగ్ ల్యాబ్స్ టెస్ట్‌లు వీటి వల్ల నేల వర్గం వచ్చే అవకాశం ఉంటుంది వర్గీకరణ అంటే క్లాసిఫికేషన్
మైదాన మట్టి కాయం మట్టి సర్గ మిశ్రమ మొదలైన వర్గాలు తెలియడం వల్ల వాటి ధృఢత్వం తెలుస్తుంది వీటి ఫౌండేషన్ రకం గడువు మరియు మెరుగుదల నిర్ణయిస్తుంది
స్టెబిలిటీ నేల యొక్క కోశాంకాలు వాటి లక్షణాలు తెలుసుకొని పూర్తిగా
టైట్ స్లోప్ స్థిరత్వాన్ని నిర్ణయించాలి భూకంప ప్రాంతాల్లో లేదా నీరు ఉన్న ప్రాంతాల్లో ప్రత్యేక జాగ్రత్తలు అవసరం
బేరింగ్ కెపాసిటీ ధృఢమైన ఇసుక ఎక్కువ
షాలో ఫౌండేషన్ సామర్ధ్యం బాగా నిండిన లేదా సాఫ్ట్ క్లే తక్కువ సాఫ్ట్ క్లేకి తక్కువగా బేరింగ్ కెపాసిటీ ఉంటుంది మరింత లోతు పైల్స్ అవసరం అందువల్ల నేల వర్గం ఆధారంగా భారం ఏ విధంగా పంపిణీ చెయ్యాలో నిర్ణయం తీసుకుంటుంది
రేడియాలజీలో ఆయనైజింగ్ రేడియేషన్ వాడే స్కాన్స్ లైక్ ఎక్స్ రే సీ టీ వంటివి పేషెంట్‌కి కొంచెం రిస్కీగా ఉంటాయి అందుకే అలారా అన్న ప్రిన్సిపుల్‌ని ఫాలో అవుతాం దీని ఫుల్ ఫార్మ్ ఏంటంటే యాజ్ లో యాజ్ రీజనబ్లీ అచీవబుల్
అంటే పేషంట్‌కి అవసరమైన డయాగ్నోస్టిక్ క్వాలిటీ ఇమేజ్ రావాలి కానీ రేడియేషన్ డోస్ మాత్రం వీలైనంత తక్కువగా ఇవ్వాలి దీనికోసం డాక్టర్స్ అండ్ టెక్నీషియన్స్ ఏం చేస్తారంటే సెట్టింగ్స్‌ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తారు లైక్ కే వీ పీ ఎమ్ ఏ ఎస్ తగ్గించడం అవసరం లేని రిపీటేడ్ స్కాన్స్‌ని అవాయిడ్ చెయ్యటం షీల్డింగ్ వాడటం
అలా బేసికల్లీ దీని ఐడియా ఏంటంటే పేషెంట్ సేఫ్టీని కాంప్రమైజ్ కాకుండా డోస్‌ని తగ్గించడం సో సింపుల్‌గా చెప్పాలంటే అలారా అంటే ఇమేజ్ క్వాలిటీని మెయిన్టెయిన్ చేస్తూ రేడియేషన్ ఎక్స్పోజర్‌ని మినిమైజ్ చెయ్యడం అన్నమాట దట్ ఈజ్ పేషెంట్ సేఫ్టీకి బేసిక్ రూల్
ఓరల్ స్క్వామస్ సెల్ కార్సినోమా లో క్లినికల్ ప్రెజెంటేషన్ చాలా డైవర్స్ ఉంటుంది రీజన్ మాలిక్యులర్ లెవెల్లో జెనెటిక్ హెట్రోజెనెటీ ఎగ్జాంపుల్‌కి ట్యూమర్ సప్రెసర్ జీన్ టీ పీ ఫైవ్ త్రీ మ్యుటేషన్స్ వస్తే నార్మల్ డీ ఎన్ ఏ రిపేర్ అపాప్టోసిస్ పాత్‌వేస్ ఫెయిల్ అవుతాయి
అన్కంట్రోల్డ్ ప్రొలిఫరేషన్ స్టార్ట్ అవుతుంది ఇంకొ సైడ్ ఆంకోజీన్స్ లైక్ ఈ జీ ఎఫ్ ఆర్ ఓవరెక్స్ప్రెషన్ ఆర్ యాక్టివేషన్ వస్తే గ్రోత్ సిగ్నలింగ్ పాత్‌వేస్ ఓవర్‌యాక్టివ్ అవుతాయి
సో ట్యూమర్ అగ్రెసివ్‌గా గ్రో అవుతుంది ఇలా డిఫరెంట్ కాంబినేషన్స్ ఆఫ్ ఆంకోజీన్ యాక్టివేషన్ ప్లస్ ట్యూమర్ సప్రెసర్ ఇన్‌యాక్టివేషన్ వల్ల క్లినికల్ ప్రెజెంటేషన్ పేషెంట్ టు పేషెంట్ వెరీ అవుతుంది కొన్ని ట్యూమర్స్ స్లో కొన్ని ఫాస్ట్ కొన్ని రెసిస్టెంట్ టు ట్రీట్మెంట్
ఈ వేరియబిలిటీని అర్ధం చేసుకొని ఇప్పుడు టార్గెటెడ్ థెరపీస్ డిజైన్ చేస్తున్నారు లైక్ ఈ జీ ఎఫ్ ఆర్ ఇన్హిబిటర్స్ స్పెసిఫిక్‌గా అబ్నార్మల్ సిగ్నలింగ్‌ని బ్లాక్ చెయ్యడం
సో ఫైనల్‌గా మాలిక్యులర్ మెకానిజమ్స్ డిఫైన్ చేస్తాయి బిసైడ్స్ అగ్రెసివ్నెస్ ప్రొగ్నోసిస్ అండ్ ట్రీట్మెంట్ ఆప్షన్స్
రోబోటిక్ సిస్టమ్స్‌లో కంప్యూటర్ విజన్‌కి చాలా ముఖ్యమైన అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి ముఖ్యంగా ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మరియు ట్రాకింగ్‌లో
మొదటగా ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ అల్గోరిథమ్స్ ఉపయోగించి రోబోట్ తన చుట్టూ ఉన్న వస్తువులను గుర్తిస్తుంది తర్వాత ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ ద్వారా
వాటి ప్రత్యేక లక్షణాలను విశ్లేషిస్తుంది ఉదాహరణకు ఆకారం రంగు లేదా అంచులు ఈ సమాచారం ఆధారంగా ఇమేజ్ ప్రోసెసింగ్ అల్గోరిథమ్స్ వస్తువులను క్లాసిఫై చేయడంలో సహాయ పడతాయి
మరింత ఖచ్చితత్వం కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ ట్రైన్ చేసి రోబోట్ కొత్త ఆబ్జెక్ట్‌స్ని కూడా గుర్తించేలా చేస్తారు
ఈ విధంగా రోబోట్ నావిగేషన్ ఆబ్స్‌టికల్ అవాయిడేన్స్ మరియు రియల్ టైమ్ ట్రాకింగ్‌లో మరింత ఇంటెలిజెన్ట్ డెసిషన్స్ తిస్కోగలదు
ఈ కంటిన్యూటీ ఇష్యూస్‌ని సాల్వ్ చెయ్యడానికి మొదటగా మల్టి కమెరా టెక్నిక్ వాడవచ్చు దానితో సేమ్ సీన్‌ని డిఫరెంట్ యంగల్స్ నుండి కంటిన్యూవస్‌గా క్యాప్చర్ చెయ్యచ్చు
తరవాత స్టెడీ కామ్ లేదా ట్రాకింగ్ షాట్ వాడి స్మూత్ మూవ్మెంట్ మెయిన్టెయిన్ చేస్తే మిస్మ్యాచెస్ తగ్గుతాయి
చివరగా కంటిన్యూటీ ఎడిటింగ్ ప్రాసెస్‌లో హెయిర్ స్టైల్ కాస్ట్యూమ్ బ్యాక్‌గ్రౌండ్ డీటెయిల్స్‌ని ఫ్రేమ్ టు ఫ్రేమ్ క్రాస్ చెక్ చేసి కరెక్ట్ చేస్తారు దీనితో ఆడియన్స్‌కి సీన్ నాచురల్‌గా మారి కన్సిస్టెంట్‌గా కనిపిస్తాయి
ది ఎక్స్‌పర్ట్ సిస్టమ్ అన్నది ఒక రకమైన ఆర్టిఫీషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్రోగ్రాం ఇది మనిషి నిపుణుడు ఎలా అలోచించి సమస్యలు పారిష్కరిస్తాడో అలానే సిస్టమ్ కూడా పని చేస్తుందన్నమాట ముఖ్యంగా ఒక డొమైన్ స్పెసిఫిక్ నాలెడ్జ్ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది సరైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో కూడా సహాయం చేస్తుంది
ఇందులో మూడు ప్రధాన భాగాలు ఏంటంటే నాలెడ్జ్ బేస్ ఇంటర్ఫేర్న్స్ ఇంజిన్ యూసర్ ఇంటర్ఫేస్ నాలెడ్జ్ బేస్ అంటే ఇది ఒక జ్ఞాన భాండాగారం లాంటిది
అంటే ఇప్పుడు ఒక పర్టికులర్ సబీజెక్ట్‌కు సంబంధించిన ఫ్యాక్ట్స్ మరియు రూల్స్ అన్ని ఇక్కడ సేవ్ అవుతాయి
ఇంటర్ఫేర్న్స్ ఇంజన్‌కి వచ్చే సరికి దీన్ని ఎక్స్‌పర్ట్ సిస్టమ్ యొక్క మెదడు అని చెప్పచు అంటే బ్రైన్
ఇది నాలెడ్జ్ బేస్‌లోని సమాచారం తీసుకుని రీజనింగ్ చేసి కొత్త కంక్లూషన్స్ ఇస్తుంది
యూసర్ ఇంటర్ఫేర్న్స్ అంటే ఇది వినియోగదారుడి అంటే యూసర్ మరియు ఎక్స్‌పర్ట్ సిస్టమ్ మధ్య సంభాషణ జరిపే భాగం అంటే కమ్యూనికేషన్
చేస్తుంది యూసర్‌కి అండ్ ఎక్స్‌పర్ట్ సిస్టమ్‌కి యూసర్ ప్రశ్న అడుగుతాడు సిస్టమ్ తన ఇంటర్ఫేర్న్స్ ఇంజన్ ద్వారా ప్రాసెస్ చేసి
సమాధానం యూసర్ ఇంటర్ఫేస్ ద్వారా చూపిస్తుంది కాబట్టి ఎక్స్‌పర్ట్ సిస్టమ్ అనేది ఒక తెలివైన ప్రోగ్రాం ఇందులో నాలెడ్జ్ బేస్ ఇంటర్ఫేర్న్స్ ఇంజన్ యూసర్ ఇంటర్ఫేస్ అనే మూడు భాగాలు కలిసి పని చేస్తాయి