ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
అద్భుతమైన ప్రశ్న ఇది చాలా కటింగ్ ఎడ్జ్ ప్రాంతం ఎందుకంటే స్పెక్ట్రమ్ డామినెన్స్ మరియు ఏజైల్
రాడార్ సిస్టమ్స్ రెండూ ఒకరినొకరు ప్రభావితం చేస్తూ పోటీగా అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి
స్పెక్ట్రమ్ డామినెన్స్ స్ట్రాటెజీస్ ఆధునిక యుద్ధాలలో ఎవరికి స్పెక్ట్రమ్ మీద నియంత్రణ ఉందో వాళ్ళదే పైచేయి అన్నది నిజం అందుకే జామింగ్ రిసెప్షన్ ఎలెక్ట్రానిక్ అటాక్ లాంటి పద్ధతులతో ప్రత్యర్ధి రాడార్ సిస్టమ్స్‌ని బలహీనపరచడం కీలకం అయితే ఇది స్టాటిక్ లేదా ట్రెడిషనల్ రాడార్లపై పని చేస్తాయి కానీ
ఏజైల్ రాడార్ సిస్టమ్స్ పెరుగుతున్నకొద్దీ వాటి ఎఫెక్టివ్నెస్ తగ్గుతుంది
ఏజైల్ ఆర్ కాగ్నిటివ్ రాడార్ సిస్టమ్స్ కొత్త తరం రాడార్స్ కాగ్నిటివ్ రాడార్ కాన్సెప్ట్ మీద పని చేస్తున్నాయి ఇవి మనిషిలా నేర్చుకుంటూ పరిస్థితులకు అనుగుణంగా మారతాయి
స్పెక్ట్రమ్ సెన్సింగ్ వాడి ప్రస్తుతం ఏ ఫ్రీక్వెన్సీస్ ఫ్రీగా ఉన్నాయో తెలుసుకొని
వాటిని డైనమిక్‌గా ఉపయోగిస్తాయి అంటే ప్రత్యర్ధి జామింగ్ చేసిందంటే వెంటనే వేరే ఫ్రీక్వెన్సీకి హాప్ అవుతాయి లేదా సిగ్నల్ వేవ్‌ఫార్మ్స్‌ని మార్చేస్తాయి మూడవది యాంటీ జామింగ్ టెక్నిక్స్
కాగ్నిటివ్ రాడార్స్‌లో యాంటీ జామింగ్ అల్గారిథమ్స్ చాలా కీలకం ఇవి స్పెక్ట్రమ్‌లో నాయిస్ ఇంటర్ఫియరెన్స్‌ని గుర్తించి రాడార్ వేవ్‌ఫార్మ్‌ను మార్చి కూడా టార్గెట్‌ని ట్రాక్ చేస్తాయి ఉదాహరణకు స్ప్రెడ్ స్పెక్ట్రమ్ టెక్నిక్స్ అడాప్టివ్ బీమ్‌ఫార్మింగ్ వేవ్‌ఫార్మ్ ఎజిలిటీ వంటివి
ఇంటర్‌ప్లే అండ్ ఎవల్యూషన్ ఇది ఒక హామ్స్ రేస్ లాంటిది స్పెక్ట్రమ్ డామినెన్స్ స్ట్రాటెజీస్ ఎక్కువగా సోఫిస్టికేటెడ్‌గా అవుతున్నాయి
ఏ ఐ ఆధారిత ఎలెక్ట్రానిక్ వార్‌ఫేర్ అడాప్టివ్ జామర్స్ వంటివి అదే సమయంలో కాగ్నిటివ్ రాడార్స్ మరింత ఇంటెలిజెంట్ అవుతున్నాయి స్పెక్ట్రమ్ సెన్సింగ్ ఆన్‌లైన్‌ లర్నింగ్ మరియు రియల్ టైం డెసిషన్ మేకింగ్‌తో దీని ఫలితం
ప్రతి అడుగు వేయగానే దానికి వ్యతిరేకంగా మరొక అడుగు వస్తుంది ఇది రాబోయే కాలంలో రాడార్ వార్‌ఫేర్‌ని మరింత కాంప్లెక్స్‌గా చేస్తుంది
సారాంశం ఏంటంటే స్పెక్ట్రమ్ డామినెన్స్ అంటే ఎవరు ఫ్రీక్వెన్సీ కంట్రోల్లో ముందుంటే వాళ్ళదే ఏజ్ కానీ కాగ్నిటివ్ రాడార్ సిస్టమ్స్ మరియు వాటి స్పెక్ట్రమ్ సెన్సింగ్ ప్లస్ యాంటీ జామింగ్ సామర్ధ్యాలు పెరుగుతున్న కొద్దీ ఈ డామినెన్స్ సాధించడం చాలా కష్టం అవుతుంది
భవిష్యత్తులో ఇది పూర్తిగా ఏ ఐ డ్రివెన్ రాడార్ వర్సెస్ ఏ ఐ డ్రివెన్ జామర్ ఆర్ట్‌గా మారే అవకాశం ఉంది
మనము ఒక సెట్ గురించి మాట్లాడుతున్నప్పుడు దాని లోపల ఎంత ఎలిమెంట్స్ ఉన్నాయో చెప్పడానికి మనం కార్డినాలిటీ అనే కాన్సెప్ట్ వాడతాం
కార్డినాలిటీ అనేది బేసికల్లీ ఆ సెట్ సైజ్‌ను సూచిస్తుంది ఒక ఫైనైట్ సెట్‌కి మనం దాని ఎలిమెంట్స్ కౌంట్ చెయ్యగలం కానీ ఒక ఇన్ఫైనైట్ సెట్ వస్తే మనం బైజెక్షన్స్ అనే టూల్స్ వాడతాం ఉదాహరణకు
నాచురల్ నంబర్స్ సెట్ ఎన్ మరియు ఈవెన్ సెట్ టూ ఎన్ అని కన్సిడర్ చెయ్యండి మనకి అనిపించవచ్చు ఈవెన్ నంబర్స్ తక్కువగా ఉంటాయని కానీ నిజానికి వాటి మధ్య ఒక వన్ టు వన్ బైజెక్షన్ ఉంటుంది అంటే
వాటి కార్డినాలిటీ సేమ్ అవుతుంది ఇప్పుడు వెల్ ఆర్డరింగ్ ప్రిన్సిపుల్ ప్రకారం ప్రతి సెట్ ఆఫ్ నాచురల్ నంబర్స్‌కి ఒక లీస్ట్ ఎలిమెంట్ ఉంటుంది దీనివలన మనం నంబర్స్‌ని సిస్టమాటిక్‌గా ఆర్డర్ చెయ్యగలం మరియు
ఈ ఆర్డరింగ్ ద్వారా డిఫరెంట్ ఇన్ఫైనైట్ సెట్స్‌ని కంపేర్ చెయ్యగలం అందువల్ల కార్డినాలిటీని కేవలం ఎంత ఎలిమెంట్స్ ఉన్నాయో కౌంట్ చెయ్యడం మాత్రమే కాదు
అది ఒక సెట్ యొక్క అండర్లైయింగ్ స్ట్రక్చర్‌ను కూడా రిఫ్లెక్ట్ చేస్తుంది సెట్స్ మధ్య బైజెక్షన్స్ చూపగలిగితే అవి ఒకే సైజ్ అని చెప్పగలం కానీ బైజెక్షన్స్ లేకపోతే వాటి కార్డినాలిటీ డిఫరెంట్ అని నిరూపించగలం
మొత్తానికి కార్డినల్ నంబర్స్ వెల్ ఆర్డరింగ్ ప్రిన్సిపుల్ మరి బైజెక్షన్స్ అనేటివి ఒక సెట్‌లోని
ఎలిమెంట్స్ సంఖ్య మరియు స్ట్రక్చర్‌ని అర్ధం చేసుకోవడానికి చాలా ముఖ్యమైన కాన్సెప్ట్స్
అందువల్ల కార్డినాలిటీ అనేది కేవలం ఎంత ఎలిమెంట్స్ ఉన్నాయో కౌంట్ చెయ్యడం మాత్రమే కాదు అది ఒక సెట్ యొక్క అండర్లైయింగ్ స్ట్రక్చర్‌ను కూడా రిఫ్లెక్ట్ చేస్తుంది
మా బ్లాక్ హోల్ విలీన సిములేషన్‌లో వాడిన న్యూమరికల్ రిలేటివిటి మరియు ఫైనేట్ ఎలిమెంట్ అనాలిసిస్ పద్ధతులు పూర్తిగా ప్రామాణీకరణ చేయబడ్డాయి కన్వర్జెన్స్ టెస్టులు మరియు కాంస్టాంట్ వొయిలేషన్ పరీక్షణ ద్వారా ఫలితాలు స్థిరంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించాము
రింగ్ డౌన్ దశలో వచ్చిన వ్యత్యాసాలు సంఖ్యాపరమైన లోపం కావు అవి నిజమైన భౌతిక ప్రభావాలు
ముఖ్యంగా మోడల్ క్లిపింగ్ స్పిన్ ఫ్రిసెషన్ మరియు స్వల్ప ఎసెంట్రిసిటి వల్ల వచ్చిన అధిక మోడళ్లు దీనికి కారణం కావచ్చు గేజ్ షరతులు మెష్ రిఫైన్మెంట్ రిసల్యూషన్ అన్నింట్లోనూ మార్పులు చేసినా ఫలితాలు మారలేదు కాబట్టి ఇది కేవలం న్యూమరికల్ ఆర్టిఫెక్ట్ కాదు మా ఫలితాలు ప్రస్తుత సిద్ధాంతం
అవగాహనకు కొత్త దిశలు చూపుతాయి అవి నిజమైనవని ద్రువీకరించగలను
స్వయం చాలక డ్రోన్‌లు నావిగేషన్ మరియు లోకలైజేషన్ కోసం పలు పద్ధతులు వాడతాయి జిపిఎస్ ఔట్డోర్ పొజిషనింగ్ కోసం ఉపయోగిస్తారు కానీ ఆక్యురేసి తగ్గినప్పుడు స్లామ్ ద్వారా మ్యాప్ తయారు చేస్తూ
స్థానాన్ని అంచనా వేస్తాయి మ్యాపింగ్‌లో త్రీడీ మ్యాప్ సృష్టించి పాత్ ప్లానింగ్ మెరుగుపరుస్తాయి అలాగే లైడార్ కెమెరాస్ లేదా అల్ట్రా‌సోనిక్ సేస్సార్స ద్వారా అబ్స్‌టేకల్ అవాయిడేన్స్ చేస్తాయి
చివరగా సెన్సార్ ఫ్యూషన్ ద్వారా జిపిఎస్ ఐ‌ఎమ్‌యూ లైడార్ మరియు కెమెరా డేటాని కలిపి
అన్ని పరిస్థితులలోను రిలైయబల్ నావిగేషన్ సాధిస్తాయి
ఒక పదార్థంలో చుమ్బక గుణాలు అనేవి మూలంలో ఉన్న మైక్రోస్కోపిక్ కరెంట్స్ వల్ల వస్తాయి అణులంలో ఎలెక్ట్రాన్ని తమ ఆర్బిటల్ మోషన్ మరియు స్పిన్ ద్వారా చిన్న చిన్న కరెంట్లు లూప్‌గా ప్రవర్తిస్తాయి ఇవే పదార్థంలో అటామిక్ మాగ్నటైజేషన్ వెక్టార్‌ని
సృష్టిస్తాయి చిన్న స్థాయి డైపోల్ సమిష్టంగా సరిగ్గా ఎలైన్ అయితే మనకు మాక్రోస్కోపిక్ మాగ్నటైజేషన్ కనబడుతుంది దీన్ని కొలిచే సామర్ధ్యాన్ని మాగ్నెటిక్
ససెప్టిబిలిటీ అంటారు కానీ ఒక సారి బలమైన మాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్ వేసి తీసేసిన తర్వాత కూడా కొంత మాగ్నటైజేషన్ మిగిలిపోతుంది దీన్నే
దీన్నే హిష్టరెసిస్ అంటారు ఇది ముఖ్యంగా ఫెరోమాగ్నటిక్ పదార్థాలతో కనిపిస్తుంది అందువల్ల సోకొస్తాయి కరెంట్స్ మరియు ఎలెక్ట్రాన్ స్పిన్‌ల పరస్పర ప్రభావమే మనం రోజువారీ చూస్తున్న మాక్రోస్కోపిక్ చుమ్బక గుణాల పునాది
బ్లాక్ బాక్స్ మోడల్స్‌ని ముఖ్యంగా హై స్టేక్స్ డొమెయిన్స్‌లో ఆడిట్ చెయ్యడానికి అడ్వర్సెరియల్ రోబస్ట్నెస్ టెక్నిక్స్ వాడితే కొన్ని కఠినమైన పరిమితులు ఉంటాయి
అడ్వర్సెరియల్ డేటాలు సాధారణంగా ఒక వైట్ బాక్స్ మోడల్‌పై తయారు చేసి వాటిని బ్లాక్ బాక్స్ మోడల్‌పైకి
మార్చుతాం కానీ ఈ ట్రాన్స్ఫరబిలిటీ ఎప్పుడూ సఫలం కాదు హై స్టేక్స్ సందర్భాల్లో ఇన్‌పుట్‌లోనే చిన్నకాంట్రిబ్యూషన్ కూడా ఫలితం ఇవ్వకపోవచ్చు బ్లాక్ బాక్స్ మోడల్‌ని టెస్ట్ చెయ్యాలంటే మళ్ళీ మళ్ళీ క్వెరీస్ పంపాలి కానీ నిజ జీవితంలో క్వరీ బడ్జెట్ పరిమితం ఉంటుంది హై స్టేక్స్ రంగాలలో ఎక్కువ క్వెరీస్ ఉంటే అనుమానం లేదా ఖర్చు పెరుగుతుంది
కొన్ని వైట్ బాక్స్ మోడల్లకి సర్టిఫైడ్ రోబస్ట్నెస్ గారెంటీస్ ఇస్తాం అంటే కొన్ని పరిమిత
అడ్వర్సెరియల్ పర్టుర్బేషన్స్ వచ్చినా మోడల్ ప్రెడిక్షన్ తప్పదని ద్రువీకరించవచ్చు కానీ బ్లాక్ బాక్స్ మోడల్‌కి బ్లాక్ పజిల్స్ నిర్మాణం తెలియదు కాబట్టి ఫార్మల్ గారెంటీస్ ఇవ్వడం అసాధ్యం
అడ్వర్సరీస్ చాలా సులభంగా ఇవేసివ్ అటాక్స్ చేస్తారు కానీ బ్లాక్ బాక్స్ ఆడిట్‌లో మనం ఎక్కడా మోడల్ డిఫ్ఫ్యూజన్ బౌండరీ ఎక్కడో తెలియదు కాబట్టి ఆ మోడల్‌ని సరిగ్గా యాంటిసిపెట్ చెయ్యడం కష్టం అవుతుంది
అటానమస్ డ్రైవింగ్ సిస్టమ్స్‌ డెవెలప్మెంట్‌లో సిములేషన్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది వర్చువల్ టెస్టింగ్ ద్వారా రోడ్లపై నేరుగా రిస్క్ లేకుండా అల్గారిథమ్స్‌ని పరీక్షించవచ్చు ముఖ్యంగా ఎడ్జ్ కేసెస్ అంటే అరుదుగా జరిగే ప్రమాదకర పరిస్థితులు
సిములేషన్‌లో సులభంగా సృష్టించవచ్చు ఇది సేఫ్టీ వాలిడేషన్‌లో సహాయం చేసి సిస్టమ్ నిజ జీవితంలో విశ్వసనీయంగా పని చేయడానికి నిర్ధారిస్తుంది అదనంగా లక్షల సినారియోలను తక్కువ సమయంలో స్కేల్ చేసి పరీక్షించడానికి సిములేషన్ ఒక శక్తివంతమైన సాధనం
సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ అల్గోరిథమ్ డిజైన్ చేస్తున్నప్పుడు ఫస్ట్ టార్గెట్ ఏంటంటే ఆక్యురేసి అండ్ ఎఫిషియన్సీ బాలన్స్ మెయింటైన్ చేయడం
ఓక కన్సిడర్ ఓకే కన్సిడరేషన్ సూపర్వైస్డ్ వర్సెస్ అన్‌సూపర్వైస్డ్ లెర్నింగ్ సూపర్వైస్డ్‌లో లేబల్డ్ ట్రైనింగ్ డేటా కావాలి ఆక్యురేసి ఎక్కువ ఉంటుంది బట్ ఏనోటేషన్ కాస్ట్ హై అన్‌సూపర్వైస్డ్‌లో సెంటిమెంట్ లెక్సికోన్స్ ఉండచ్చు ఫాస్ట్ అండ్ చీప్ బట్ కాంటెక్స్టు‌ని కాప్చర్ చేయడం వీక్
నెక్స్ట్ ఇంపార్టెంట్ పాయింట్ కాంటెక్స్టువలైజేషన్‌ టెక్నీక్స్ సింపుల్ బాగ్ అఫ్ వర్డ్స్‌కి లిమిట్ ఉంటుంది సో ట్రాన్సఫార్మర్ బేస్డ్ ఎంబెడింగ్స్ లైక్ బెట్
వర్డుకి సెంటెన్స్ లెవెల్ కాంటెక్స్ట్ అర్ధమవుతుంది ఎఫిషియన్సీ కోసం లైట్ వెయిట్ మోడల్స్ ట్రైన్ చేయచ్చు
ఎన్సెంబల్ మెథడ్స్ యూస్ చేయచ్చు మల్టిపుల్ వీక్ మోడల్స్ కంబైన్ చేయి బెటర్ ఆక్యురేసి వస్తుంది బట్ ఎన్సెంబల్ కంఫూట్ హెవీ వెయిట్ ఉంటుంది సో ఇక్కడ ట్రేడ్ ఆఫ్ క్లియర్గా చూస్ చేయాలి
రిసోర్స్ కంస్ట్రయిన్ట్స్ ఉంటె స్మాల్ కాంటెక్ట్యుయల్ మోడల్స్ రిసోర్సెస్ ఎక్కువ ఉంటె ఎన్సెంబల్ ఓర లార్జ్ ట్రాన్సఫార్మర్స్
సో ఫైనల్‌గా బాలన్స్డ్ మోడల్ అంటే లెక్సికాన్స్ ప్లస్ కాంటెక్స్టయిల్ ఎంబెడింగ్స్ ప్లస్ కేర్ఫుల్ ట్రేడ్‌అఫ్ బిట్వీన్ కంప్యుటేషనల్ కాస్ట్ అండ్ ఆక్యురేసి
కంపనీకి సంబంధించిన పాలసీస్ అన్నీ ఒక పెద్ద పత్రంలో ఉండి ప్రశ్నకు సమాధానం కావాలి అంటే
ఒకవేళ బర్ట్ మోడల్ అనేది ఉపయోగిస్తే సాధారణ ప్రశ్నకు సమాధానం ఒకే విభాగంలో ఉన్నట్లయితే మనకి
ప్రశ్నకు సమాధానం వస్తుంది అది బాగా పనిచేస్తుంది ఒకవేళ మనకు కావలసిన సమాధానం అనేది ఎక్కువ విభాగాల్లో ఉన్నట్లయితే ఈ బర్ట్ మోడల్ అనేది పని చెయ్యడం కష్టం
ఉదాహరణకి ఒక ఉద్యోగి రెండు రోజులు సెలవు తీసుకుంటే తన నెలవారీ జీతంలో ఏమైనా తగ్గిస్తుందా అని అడిగితే
దీని కోసం మనం కొన్ని విభాగాల్లోకి వెళ్ళాలి
మొదటిది సెలవు పాలసీ విభాగం ఇక్కడ ఎన్ని రోజులు సెలవు తీసుకోవచ్చు ఎలాంటి సెలవులు తీసివేయడం అవుతాయి అనేది ఉంటుంది రెండవది వేతనం తగ్గించే విభాగం
ఇందులోని వేతనం లేని సెలవు లేదా ఇచ్చినదాని కన్నా ఎక్కువ సెలవులు తీసుకుంటే జీతాన్ని ఎలా తగ్గిస్తారు అని ఉంటుంది
మూడవది క్యారీ ఓవర్ సెక్షన్ ఇక్కడ సెలవు అనేది వేతనంతో కూడిన సెలవా లేదా వేతనం లేని సెలవా అని గురించి ఉంటుంది ఈ మూడు విభాగాలు కలిపితే మనకు సరైన సమాధానం వస్తుంది
దీనినే మల్టి హాపింగ్ రోబోట్ రీజనింగ్ అని అంటాము ఇక్కడ ఇది అమలు చేయడానికి మనం ఏం చేస్తాం అంటే మొదట ప్రశ్నలో ముఖ్యమైన పదాలను ఎలాంటివంటే సెలవు వేతనం తగ్గించడం రెండు రోజులు ఇటువంటివి తీస్కుంటాం రెండోదానిలో
నాలెజ్ గ్రాఫ్స్‌ని ఉపయోగిస్తాము నాలెజ్ గ్రాఫ్స్‌ అంటే ఇక్కడ పాలసీలను గ్రాఫ్ కింద అంటే ఒకొక్క విభాగాన్ని రాసుకొని వాటి యొక్క సంబంధాలను తెలియపరుస్తూ ఈ నాలెజ్ గ్రాఫ్స్‌ని ఉపయోగించుకుని సెలవు పాలసీ
వేతనంతో కూడిన సెలవా లేదా వేతనం లేని సెలవా అని చూసి ఈ జీతం తగ్గించడం అనేది ఇక్కడ ఇది ఉన్నది జీ ఎన్ ఎన్ అనేది ఈ మార్గాన్ని కనుక్కుంటుంది కనుక్కున్న తర్వాత లాంగ్ రేంజ్ మోడల్ అనేది ఈ మూడు విభాగాలను కలిసి చదివి సమాధానాన్ని ఇస్తుంది
ఈ రకంగా ఇది ఉపయోగించి మనం మన బర్ట్ మోడల్ సిస్టమ్‌ని ఇంకా మంచిగా ఉపయోగించుకోవచ్చు