ai4bharat/IndicContextEval huggingface dataset:
ట్రాన్స్ఫార్మర్ల నుండి వచ్చే నిరంతర హమ్మింగ్ శబ్దం వెనుక మాగ్నెటోస్ట్రిక్షన్ అనే ఒక భౌతిక
దృగ్విషయం ఉంటుంది ట్రాన్స్ఫార్మర్ లోపల విద్యుత్ ప్రవాహం ఒక మాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్ సృష్టిస్తుంది ఇది మన విద్యుత్ గ్రిడ్ ఫ్రీక్వెన్సీ యాభై హర్ట్జ్
లేదా అరవై హర్ట్జ్ కి అనుగుణంగా నిరంతరం మారుతూ ఉంటుంది ఈ మారుతున్న మాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ కోర్‌లోని
ప్రభావం చూపుతుంది ఈ రేకుల అయస్కాంత క్షేత్రం మారినప్పుడు స్వల్పంగా వ్యాకోచించి సంకోచిస్తుంది ఈ ప్రక్రియనే మాగ్నెటోస్ట్రిక్షన్ అంటారు
నాన్ పారామెట్రిక్ రిగ్రెషన్ మెథడ్స్ ఎప్పుడు వాడతాం అంటే డాటా షేప్ ముందే ఫిక్సడ్‌గా తెలియనప్పుడు ఎందుకంటే ఇది ఎక్కువ ఫ్లిక్సిబుల్‌గా ఉండి ఏ ప్యాటర్న్ అయినా క్యాప్చర్ చెయ్యగలవు
ఎగ్జాంపుల్ కెర్నల్ రిగ్రెషన్ స్ప్లయిన్స్ లాగా కానీ ట్రేడ్ ఆఫ్ ఏంటంటే ఇవి ఎక్కువ డేటా ఎక్కువ కంప్యూటేషన్ టైం కావాలి అలాగే డైమెన్షన్స్ పెరిగితే పర్ఫార్మెన్స్ పడిపోతుంది
దాన్నే కర్స్ ఆఫ్ డైమెన్షనాలిటీ అంటారు పారామెట్రిక్ మెథడ్స్ ఫాస్ట్‌గా సింపుల్‌గా ఉంటాయి కానీ రిజిడ్‌గా ఉంటాయి నాన్ పారామెట్రిక్ మెథడ్స్ ఫ్లిక్సిబుల్‌గా ఉంటాయి కానీ కాస్ట్ ఎక్కువగా ఉంటుంది
మనం సముద్రజీవుల విస్తరణ గురించి తెలుసుకుందాం సముద్రజీవులు వాటి నివాసానికి అంటే ఆవాసం హ్యాబిటాట్‌కు అనుగుణంగా ఉంటాయి ఇవి తీర ప్రాంతాలలో లోతైన సముద్రాలలో వేరు వేరుగా జీవిస్తాయి మరో ముఖ్యమైన కారకం జాతుల వైవిధ్యం
స్పీషిస్ డైవర్సిటీ
సముద్రంలో అనేక రకాల జీవులు ఒకదానిపై ఒకటి ఆధారపడి సమతుల్యంగా ఉంటాయి చివరగా ఎకాలాజికల్ నిచీ ప్రతి జాతి పాత్రను నిర్ణయిస్తుంది ఈ మూడు కారకాలు సముద్రజీవుల మనుగడకు మరియు వాటి విస్తరణకు ప్రధాన కారణాలు
మనం ఎక్కువగా ఉపయోగించే ఫౌండేషన్ ఫర్ మ్యాథమ్యాటిక్స్ అంటే జెర్మేలో ఫ్రాంకెల్ సెట్ థియరీ విత్ యాక్సియం ఆఫ్ ఛాయిస్
అంటే జెడ్ ఎఫ్ సీ ఇది చాలా సిస్టమాటిక్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ అరిత్మెటిక్ ఆల్జీబ్రా జామెట్రీ అనాలిసిస్ టోపోలొజీ ఇలా అన్నీ మేజర్ బ్రాంచెస్ ఆఫ్ మ్యాథమ్యాటిక్స్‌ని జెడ్ ఎఫ్ సీ లో బిల్డ్ చెయ్యగలం అందుకే దీన్ని స్టాండర్డ్ ఫౌండేషన్ అంటారు కానీ ఇక్కడ ఒక బిగ్ క్వెస్చన్ వస్తుంది
ఈజ్ జెడ్ ఎఫ్ సీ కంప్లీట్ ఫర్ ఆల్ మ్యాథమ్యాటిక్స్‌ అని
దానికి ఆన్సర్ కాదు ఎందుకంటే గోడెల్స్ ఇన్కంప్లీట్నెస్ థియరం మనకు చెప్పాయి ఈ
కన్సిస్టెంట్ సిస్టమ్ అయినా అది స్ట్రాంగ్ ఇనఫ్ అయితే దాని లోపల ఎప్పుడూ అన్ప్రూవబుల్ బట్ ట్రూ స్టేట్మెంట్స్ ఉంటాయి
అంటే జెడ్ ఎఫ్ సీ లో ఉన్నప్పటికీ కూడా ట్రూత్స్ అన్నీ మనం నెవర్ ప్రూవ్ చెయ్యలేం ఇది ఒక మేజర్ లిమిటేషన్ ఇంకో లిమిటేషన్
ఇండిపెండెన్స్ ఫినామినా ఉదాహరణకి కంటిన్యువమ్ హైపోథెసిస్ క్యాంటర్ టైం నుండే ఇది ఒక బిగ్ ప్రాబ్లం కానీ గోడెల్ మరియు కోహెన్ చూపించారు
సీ హెచ్ అనేవి జెడ్ ఎఫ్ సీ లో ఇండిపెండెంట్ అంటే జెడ్ ఎఫ్ సీ ని అజ్యూమ్ చేసినా దాని నుండి సీ హెచ్ ని ప్రూవ్ చెయ్యలేం అలాగే డిస్ప్రూవ్ కూడా చెయ్యలేం ఈ తరహా ప్రాబ్లమ్స్ వలన జెడ్ ఎఫ్ సీ అన్నీ మ్యాథమ్యాటికల్ క్వశ్చన్స్‌కి డెఫనిట్ ఆన్సర్స్ ఇవ్వలేదు
దీనికి తోడు రీసర్చ్‌లో లార్జ్ కార్డినల్స్ అనేవి కొత్త అగ్జియమ్స్ అవసరం అవుతున్నాయి ఇది చాలా స్ట్రాంగ్ అజంప్షన్స్ కానీ డీప్ రిజల్ట్స్ కోసం వీటిని మ్యాథమ్యాటిక్స్‌ యాక్సెప్ట్ చేస్తున్నారు
ఉదాహరణకి మెజర్ థియరీ డిస్క్రిప్టివ్ సెట్ థియరీ హైలో ఇన్ఫమడిస్ వంటి సబ్జెక్ట్స్‌లో లార్జ్ కార్డినల్స్ లేకపోతే కొన్ని
టీమ్ లీడ్‌గా నేను మొదట చేసే చర్యలు ఇవి ఏరోడైనమిక్ స్టెబిలిటీ ముందుగా రెక్కల నియంత్రణ ప్రపతలాలో మానుయల్‌తలంపై ఎలా ప్రభావం చూపిస్తున్నాయి విశ్లేషిస్తాము నెక్స్ట్ ఫ్లట్టర్ మోడ్స్ రెక్కల్లో గాలి వత్తిడివల్ల కలిగే వత్తిడి వల్ల వచ్చే కంపనాలు లేదా అస్థిరత్వం ఉందా అని పరీక్షించి డిజైన్ మార్పులు ఏమైనా అవసరం అయితే సూచిస్తాము
వింగ్ లోడింగ్ రెక్కలపై పడే లోడ్ సరైందేనా సమతుల్యంగా ఉన్నదా అనే విషయంపై విషయాలపై అంచనా వేసి అవసరమైతే రెక్కల ఆకృతిని లేదా కంట్రోల్ సర్ఫేస్ పరిమాణాన్ని మార్చుతాము ప్రి‌డిజైన్డ్ స్టఫ్ కంట్రోల్ సర్ఫేస్‌ల పరిమాణాన్ని మరియు కోణాలను సవరించడం అవసరమైతే మెటీరియల్ మార్పులు మార్పులు చేసి బలాన్ని పెంచడం వింగ్ టనల్ టెస్టులు లేదా సిములేషన్ చేసి ఫైనల్ డిజైన్‌ను పరీక్షించడం
మొత్తంగా ఈ స్టెప్స్ ద్వారా రెక్కల నియంత్రణ ఉపరితలాలు సురక్షితంగా స్థిరంగా మరియు సమర్ధవంతంగా పని చేసేలా చేస్తాం
సందేహం ఉందా లేదా అనేది పాక్షికంగా మాత్రమే నిజమైన డేటాలో అలా ఉన్నప్పుడు ఒక మోడల్ ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి ఈ కింది కారణాలను అంటే ముందుగా బయేసియన్ ఇన్ఫరెన్స్ మునుపటి డేటా ఆధారంగా నమ్మకాన్ని కొత్త డేటాని అప్‌డేట్ చెయ్యచ్చు ఇంకా
ఆల్గరిధమ్స్ ఏవైనా వాడుదాం అంటే అసంపూర్ణ డేటాని అంచనా వేసి ఆ తర్వాత మోడల్‌ని
అప్‌డేట్ చేస్తుంది అలాగే కాల్మన్ ఫిల్టర్స్ కాలంతో మారే సిస్టమ్‌లలో తప్పులను సరిచేస్తూ సిస్టమ్ అంచనాని వేస్తుంది మనకి ప్రాక్సీ వేరియబుల్స్ నేరుగా కొలవని గ్రౌండ్ ట్రూత్ బదులుగా దానికి సంబంధించిన మరో వాల్యూను ఉపయోగిస్తాను
ఈ యొక్క మాక్స్వెల్ ఈక్వేషన్ అనేది ఎలెక్ట్రో మాగ్నెటిక్ వేవ్స్‌ని అండర్స్టాండ్ చేసుకోవడానికి చాలా బాగా ఉపయోగపడుతుంది ఎందుకనగా ఈ మాక్స్వెల్స్ Maxwell's ఈక్వేషన్ అనేది
ఎలెక్ట్రిక్ ఫీల్డ్స్‌తోను అలాగే మాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్స్‌తోను కూడా డీల్ చేస్తుంది ఈ యొక్క మాక్స్వెల్ ఈక్వేషన్‌లో మెయిన్‌గా వచ్చి ఫోర్ పార్ట్స్ ఉంటాయి
ఫస్ట్‌ది వచ్చి గాస్ లా నెక్స్ట్ సెకండ్ వన్ వచ్చేసి గాస్ లా ఫర్ మాగ్నెటిజం థర్డ్ లా వచ్చి ఫారడేస్ లా ఫోర్త్ లా వచ్చి ఆంపియర్ మాక్స్వెల్ లా సో ఈ నాలుగు కూడా ఏంటంటే పిల్లర్స్ లాగా అన్నమాట ఈ యొక్క మాక్స్వెల్ ఈక్వేషన్‌కి ఈ మాక్స్వెల్ ఈక్వేషన్ ఎందుకు ఉపయోగిస్తాము అంటే మనం ఈ యొక్క
ఎలెక్ట్రో మాగ్నెటిక్ వేవ్స్‌ ఎలా ఫార్మ్ అవుతాయి ఎలా జెనరేట్ అవుతాయి ఎలా ప్రోపగేట్ అవుతాయి అంటే వాటి యొక్క డిస్ప్లేస్మెంట్ ఎలా ఉంటుంది వాటి యొక్క కరెంట్ ఎలా ఉంటుంది వాటి యొక్క బౌండరీ ఏంటి వాటి యొక్క కండిషన్స్ ఏంటి
అలాగే కొన్ని కొన్ని కేసెస్‌లో పోలరైజేషన్ అని ఒకటి వర్క్ అవుతుంది ఇవన్నీ కూడా మనం తెలుసుకుంటాము సో దానికి మనం ఈ యొక్క మాక్స్వెల్ ఈక్వేషన్ అనేది యూజ్ చేస్తాము
మనం బృందం ఇటీవల కాలంలో ఈ కామర్స్ వెబ్‌సైట్‌లో ఒక కొత్త సౌలభ్యం ఆవిష్కరించింది
దాని ప్రధాన ఉద్దేశం వినియోగదారుల కన్వర్షన్ రేట్‌ను వృద్ధి చేయడం దీనికోసం నేను ఏ బై బీ టెస్ట్‌ను రెండు వారాల పాటు అమలు చేసాను గ్రూప్ ఏ వినియోగదారులకు కొత్త సౌలభ్యంను పరిచయం చేశాము గ్రూప్ బీ మాత్రం పాత సంస్కరణను ఉపయోగిస్తున్నారు
ప్రారంభ ఫలితాలలో గ్రూప్ ఏ లో కన్వర్షన్ రేట్ కొద్దిగా అధికంగా కనపడింది అయితే ఈ తేడా గణాంకపరంగా నిజంగా ప్రామాణికమా లేదా అనేది అనిశ్చితంగా ఉంది
ఇక్కడ ప్రధాన సమస్య స్టాటిస్టికల్ సిగ్నిఫికన్స్‌ని నిర్దారించడం ఒక వేళ ఈ తేడా పీ వాల్యూ ప్రమాణం జీరో పాయింట్ జీరో ఫైవ్ కంటే తక్కువగా ఉంటే
ఇది గణాంకపరంగా బలమైన ఆధారం అవుతుంది లేకపోతే తాత్కాలిక ఫలితాల ఆధారంగా తక్షణ ప్రకటన చేయడం సముచితం కాదు
అదే సమయంలో స్టాటిస్టికల్ పవర్‌ను కూడా పరిశీలించాలి సాంపిల్ సైజ్ తగినంత లేకుంటే
ఈ ఫలితాలపై ఆధారపడడం తప్పు దోవ పట్టించే అవకాశం ఉంది అలాగే కాన్ఫిడెన్స్ ఇంటర్వల్‌ను కూడా గమనించాలి
ఒక వేళ ఆ ఇంటర్వల్‌ సున్నా శాతం నుండి పైకి మాత్రమే విలువలు ఉంటే అప్పుడు కొత్త సౌలభ్యం నిజంగానే మెరుగైన ప్రారంభం చూపుతుందని చెప్పవచ్చు
కానీ అది సున్నా శాతంను కూడా చేర్చుకుంటే అప్పుడు ఈ ఫలితాలు గణనీయమైనవి అని చెప్పలేం
అందువల్ల నా సమీక్ష ప్రకారం ఇప్పటికిప్పుడు ప్రజలకు పాజిటివ్ అనౌన్స్మెంట్ చేయడం తొందరపాటు అవుతుంది బదులుగా మరికొన్ని వారాలపాటు మరింత డేటా కలెక్షన్ చేసి
స్థిరమైన స్టాటిస్టికల్ ఎవిడెన్స్ సమకూర్చిన తర్వాత మాత్రమే అధికారిక ప్రకటన చేయటం సముచితమని నేను భావిస్తున్నాను
ఆర్టిఫీషియల్ ఇంటలిజెన్స్ ఆధారిత డెసిషన్ మేకింగ్ సిస్టమ్స్‌లో కొన్ని సాధారణ సమస్యలు ఉంటాయి బయాస్ మరియు ఫెయిర్నెస్‌లో ట్రెయినింగ్ డేటాలో
మొత్తం ఉంటే నిర్ణయాలు అన్యాయంగా రావచ్చు కాబట్టి బ్యాలెన్స్డ్ డేటా సెట్స్ మరియు ఫెయిర్నెస్‌ చెక్స్ అవసరం
ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీలో ఏ ఐ నిర్ణయాలు బ్లాక్ బాక్స్‌లా అనిపించవచ్చు అందుకే ఇంటర్ప్రెటబిలిటీ టూల్స్ వాడి స్పష్టత ఇవ్వాలి అలాగే ఎడ్జ్ కేసెస్‌లో అనుకోని లేదా అరుదైన పరస్థితుల్లో సిస్టమ్ తప్పు నిర్ణయాలు తీసుకునే అవకాశం ఉంది దీనిని ఎక్స్టెన్సివ్ టెస్టింగ్ మరియు కంటిన్యువస్ మానిటరింగ్ ద్వారా తగ్గించవచ్చు
ఈ సమస్యను తెలిపినందుకు ధన్యవాదములు ముందుగా ఈ యూజర్ సంభాషణలు సంభాషణలు విశ్లేషించి నాచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ ద్వారా భాషను బాగా అర్ధం చేసుకునేలా చేస్తాను
అలాగే సెంటిమెంటల్ సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ ఉపయోగించి యూజర్ సంతోషం లేదా అసంతృప్తి స్థాయిని తెలుసుకుంటాను
చివరగా కన్వర్జేషనల్ ఫ్లో మానేజ్మెంట్ ద్వారా సహాయకుడి సమాధానాలు సహజముగా వరసగా ఇవ్వడానికి మార్పులు చేస్తాను ఇలా చేస్తే వర్చువల్ అసిస్టెంట్ కరెక్ట్‌గా పని చేసి యూజర్ సంతృప్తి కూడా పెరుగుతుంది
రియల్ టైం నావిగేషన్ కోసం మోడల్ ప్రెడిక్టివ్ కంట్రోల్ పద్ధతిని అమలు చేయటం అనేది చాలా శక్తివంతమైన వివిధ సవాళ్ళను ఎదుర్కోవలసిన ప్రక్రియ ఈ సవాళ్లు మరియు వాటిని అధిగమించడానికి ఉపయోగించే సాధారణ పరిష్కారాలు గురించి తెలుసుకుందాం మొదటిగా హొరైజన్ ఎంపిక డిసైడింగ్ ద ప్రెడిక్షన్ హొరైజన్
ద ఛాలెంజ్ వీ ఫేస్ హియర్ ఆర్ తక్కువ హొరైజన్ రోబోట్ త్వరిత మార్పులకు స్పందించలేకపోవచ్చు ఎక్కువ హొరైజన్ ఎక్కువగా వాటితో రియల్ టైంలో అమలు చేయటం కష్టం
దీనికి సొల్యూషన్ ఆప్టిమైజేషన్ హొరైజన్ లెంగ్త్‌ను సిములేషన్ ద్వారా ట్యూన్ చేస్తారు వేరియబుల్ హొరైజన్ మెథడ్స్ ఉపయోగించడం కూడా ఒక పరిష్కారమే రెండవది కంప్యూటేషనల్ బర్డెన్
ద ఛాలెంజ్ వీ ఆర్ ఫేసింగ్ ఆర్ ఎమ్ పీ సీ లో ప్రతి టైం స్టెప్‌లో ఆప్టిమైజేషన్ ప్రాబ్లంని పరిష్కరించాలి
ఇది హార్డ్‌బోర్డ్ పరిమితిలో ఉన్న రోబోట్‌లకు చాలా కష్టంగా ఉంటుంది అండ్ ద సొల్యూషన్ ఈజ్ ఫాస్ట్ సాల్వర్స్ వాడటం ఎక్స్పర్ట్ ఎమ్ పీ సీ లేదా అప్రాక్సిమేట్ ఎమ్ పీ సీ పద్ధతిని ఉపయోగించడం ఆప్టిమైజేషన్‌ని పారలైజ్ చెయ్యడం లేదా జీ పీ యూ యాక్సిలరైజేషన్ వాడటం
తరువాత కాన్స్టెంట్ హ్యాండ్లింగ్ ద ఛాలెంజ్ ఈజ్ రోబోట్‌కి ఉన్న ఆంక్షలు స్పీడ్ లిమిట్స్ అబ్స్టకిల్ అవాయిడెన్స్ యాక్చువేటర్
లిమిట్స్‌ను ఖచ్చితంగా అనుసరించాలి ఈ కన్స్ట్రెయింట్ ఆప్టిమైజేషన్‌లో సరైన రూపంలో ఇవ్వకపోతే అన్సేఫ్ బారియర్ వస్తుంది
సొల్యూషన్ కన్స్ట్రెయింట్‌ని కఠినంగా లేదా సడలించి ఇవ్వడం బారియర్ ఫంక్షన్ లేదా పెనాల్టీ మెథడ్స్ ఉపయోగించడం కన్స్ట్రెయింట్‌ని టైటెనింగ్ పద్ధతులు వాడటం ఫీజిబిలిటీని మెరుగుపరచడం
నాల్గవది సిస్టమ్ ఐడెంటిఫికేషన్ ద ఛాలెంజ్ ఈజ్ ఎమ్ పీ సీ సరిగా పనిచేయాలంటే రోబోట్ యొక్క డైనమిక్స్ ఖచ్చితంగా ఉండాలి కానీ రియల్ టైంలో డైనమిక్స్ మారుతుండవచ్చు
సొల్యూషన్ యాక్యురేట్ మాథమెటికల్ మెథడ్స్ లేదా డేటా డ్రివెన్ మెథడ్స్‌‌ను ఉపయోగించవచ్చు అడాప్టివ్ ఎమ్ పీ సీ లేదా లర్నింగ్ బేస్డ్ ఎమ్ పీ సీ పద్ధతులను తీసుకురావడం
దీజ్ ఆర్ ద సొల్యూషన్స్ ఫర్ రియల్ టైం రోబోట్ నావిగేషన్
టోన్ భాషల్లో చైనీస్ థాయ్ వియత్నమీస్ వంటి పిచ్ మార్పులు అర్ధాన్ని నిర్ధారించే ప్రధాన అంశం
ఫోనెటిక్ ట్రాన్స్క్రిప్షన్ అభివృద్ధిలో ప్రధాన సవాళ్లు ఏమిటంటే స్పీకర్ల మధ్య పిచ్ వేరియబిలిటీ టోన్స్ అండ్ అలాగే దగ్గరగా ఉన్న పిచ్ ప్యాటర్న్స్‌లో వేరు చేయటంలో వచ్చే సమస్యలు ఇవి సిస్టమ్‌లో అస్పష్టతకు గురిచేస్తాయి
సుప్రాసెగ్మెంటల్ స్థాయిలో మరొ సవాలు టోన్ మరియు ఇంటొనేషన్ కలిసిపోవటం ఉదాహరణకు టోన్ భాషలో ఒక సిలబుల్‌కు పిచ్ అర్ధం నిర్ణయిస్తే అదే సమయంలో ఇంటొనేషన్
స్ట్రెస్ రిధం క్వశ్చన్ ఇంటొనేషన్ కూడా పిచ్‌లో మార్పులు చేస్తుంది దీనివల్ల సిస్టమ్‌కి ఏ మార్పు అర్ధాన్ని సూచిస్తుందో ఏది కేవలం ఇంటొనేషన్‌కు అనేది స్పష్టంగా విభజించడం కష్టం అవుతుంది
దీని ఫలితంగా ప్రస్తుత ఫోనెటిక్ ట్రాన్స్క్రిప్షన్ మోడల్లో టోన్ ఇంటొనేషన్ మధ్య సూక్ష్మ తేడాలను సరిగ్గా పట్టుకోలేక పోతున్నాయి అంటే మీనింగ్ క్యారీయింగ్ పిచ్ మార్పులను ఖచ్చితంగా గుర్తించడంలో పరిమితులు ఉన్నాయి కాబట్టి భవిష్యత్ పరిశోధనలో మరింత రోబస్ట్ మోడల్స్ ప్రోసోడీ అవేర్ అల్గోరిథమ్స్ అవసరం అవుతాయి
సర్ ఎపిస్టెమాలజీ ఇంకా మెటాఫిజిక్స్‌లోంచి భేదాలు ఏమన్నా మనం తెలుసుకోవాలనుకుంటే ఎపిస్టెమాలజీ అంటే ఏంటంటే ఎపిస్టెమాలజీ మనకి ఇప్పటివరకు దేనిపైన అయితే నాలెడ్జ్ ఉందో మనం సైంటిఫిక్‌గా ప్రూవ్ చేసినా కానీ లేదా కళ్ళారా చూసినా కానీ వాతావరణం అన్నమాట బట్ మెటాఫిజిక్స్ ఏంటంటే సోలార్ సిస్టం లైక్ యూనివర్స్
గాడ్ దేవుడున్నాడా లేదా అంటే ఇవన్నీ ఆల్రెడీ ఎగ్జిస్ట్ అయి ఉన్నాయి బట్ మనకి మాత్రం తెలిసింది ఎంతవరకు మనకి తెలిసింది తక్కువేమో అనేసి మెటాఫిజిక్స్ చెప్తుంది లైక్ నిజంగా ఉన్నవన్నీ చాలా ఎగ్జిస్ట్ ఆల్రెడీ అయి ఉన్నాయి బట్ మనకి తెలిసింది చాలా తక్కువ అనేసి మనకి తెలుసు బట్ ఎపిస్టెమాలజీ ఏంటంటే మనకి తెలిసింది ఎంతవరకో అంతవరకే ఉంది ఇంకా మనకి తెలియని వీటి గురించి మనం పట్టించుకోనట్టు మాట్లాడుతుంది అన్నమాట
టార్క్ అంటే ఒక వస్తువు మీద రొటేషనల్ మోషన్ కలిగించే ట్విస్టింగ్ ఎఫెక్ట్ ఇది ఫోర్స్ మరియు మొమెంటమ్ ఆర్మ్ మల్టిప్లికేషన్‌లో లభిస్తుంది అంటే టార్క్ ఈజ్ ఈక్వల్ టు ఫోర్స్ ఇంటు డిస్టెన్స్ ఫ్రమ్ యాక్సిస్
ఒక వస్తువు మీద టార్క్ పడితే అది యాంగులర్ యాక్సెలెరేషన్ కలిగిస్తుంది న్యూటన్ సెకండ్ లా ప్రకారం రొటేషనల్ ఫార్మ్ టౌ ఈజ్ ఈక్వల్ టు ఎల్ ఇంటు ఆల్ఫా
ఇక్కడ ఎల్ అంటే మొమెంటమ్ ఆఫ్ ఇనర్షియా ఆల్ఫా అంటే యాంగులర్ యాక్సెలెరేషన్ టార్క్ మరియు యాంగులర్ యాక్సెలెరేషన్
ను మార్చగలదు అంటే ఎక్కువ టార్క్ ఉంటే వస్తువు వేగంగా తిరుగుతుంది లేదా దిశ మారుతుంది రోటేషనల్ కైనటిక్స్‌లో టార్క్ లీనియర్ ఫార్మ్స్ లాంటిదే కానీ ఇది రొటేషన్‌ను నియంత్రిస్తుంది కాబట్టి టార్క్ అనేది రోటేషనల్ మోషన్‌ను నిర్ణయించే ప్రధాన పరిమాణం
డిఫ్యూషన్ మోడల్స్ అనేవి చాలా మోస్ట్ కొప్ ఇది తెలుగులో లేదే
మొదటగా ఎలెక్ట్రో‌మాగ్నెటిక్ ఇండక్షన్ గురించి మాట్లాడదాం ఇది అంటే ఒక మాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్ మారినప్పుడు ఒక కండక్టర్లో విద్యుత్ ధార
ఉత్పత్తి అవుతుంది దీని వెనక ఉన్న సిద్ధాంతం ఫారడేస్ పూర్తి నియమం మరియు లెన్జ నియమం ఉదాహరణకి ఒక కోయిల్‌ దగ్గరగా మాగ్నెట్‌ను కదిలిస్తే ఆ కోయిల్‌లో కరెంట్ ఉత్పత్తి అవుతుంది వాస్తవ జీవితంలో ఉపయోగం
విద్యుత్ ఉత్పత్తి చేసే జెనెరేటర్‌లో ఇది ప్రధానంగా వాడతారు
మరి రెండవది ఇప్పుడు ఎలెక్ట్రో‌స్టాటిక్ ఇండక్షన్ గురించి చూద్దాం
ఇందులోని ప్రత్యేకత ఏమిటంటే ఇది కరెంట్‌ని ఉత్పత్తి చెయ్యదు ఒక ఛార్జ్ ఉన్న వస్తువు ఒక న్యూట్రల్ వస్తువు దగ్గరకి తీసుకెళ్ళినప్పుడు దానిలోని చార్జులు
పునర్వ్యవస్థీకరణ అవుతాయి
ఇది విద్యుత్ తిర ఫీల్డ్ ఆధారంగా పని చేస్తాయి
మాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్ అవసరం ఉండదు
ఉదాహరణకి
ఒక ప్లాస్టిక్ కొమ్బ్‌ని తలకి రబ్ చేసి చిన్నగా కాగితాల దగ్గరకి తీసుకెళితే అది
అతుక్కుంటాయి లేదా ఆకర్షింతమంతవుతాయి
ఇది ఎలెక్ట్రోస్టాటిక్ ఇండక్షన్ ద్వారా జరుగుతుంది వాస్తవ జీవితంలో ఉపయోగాలు
కెపాసిటర్‌లు
ఎలెక్ట్రోస్టాటిక్
లైక్ ఏంటంటే లైక్ ఫోటో కాపీయర్‌లు
చిన్నగా చెప్పాలి అంటే ఎలెక్ట్రో‌మాగ్నెటిక్ ఇండక్షన్ అంటే మారుతున్న మాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్ వలన కరెంట్ ఉత్పత్తి
ఎలెక్ట్రోస్టాటిక్ ఇండక్షన్ అంటే ఛార్జ్ ఉన్న వస్తువు వలన వేరొక వస్తువులో ఛార్జుల పునర్వ్యవస్థీకరణ
బార్త్ ప్రకారం మిత్ అనేది సాధారణంగా కథ మాత్రమే కాదు అది ఒక రెండో స్థాయి సంకేతాల వ్యవస్థ మొదటి స్థాయి ఏమిటంటే ఒక సంకేతం
ఉదాహరణకు ఒక సైనికుడు జండాకు సెల్యూట్ చేస్తున్న ఫోటో సైనికుడు జండాకు గౌరవం ఇస్తున్నాడు అని సంకేతం రెండో స్థాయి ఏమిటంటే అదే చిత్రం ఒక పెద్ద భావననకు సంకేతం అవుతుంది ఉదాహరణ దేశ భక్తి జాతీయ గౌరవం
మిత్ చేసే పని ఏమిటంటే చరిత్ర సంస్కృతి రాజకీయాలను సహజమైనవిగా చూపించడం ఇది జాతీయ సిద్ధాంతాలని ఎలా వ్యాప్తి చేస్తుందంటే సంస్కృతిని సహజంగా మార్చడం ఐక్యతను నిర్మించడం రాష్త్ర విభేదాలను దాచడం
ఎఇ సొసైటీలో ఎక్కువగా వాడుతున్న కొద్దీ కొన్ని ఎథికల్ ప్రోబ్లెంస్ వస్తాయి అల్గోరిథమిక బయాస్ వల్ల కొన్ని గ్రూప్స్‌కి అన్యాయం జరగచ్చు ఎలా అంటే క్యాస్ట్ జెండర్ ఆధారంగా అన్‌ఫెయిర్ డెసిషన్స్ ఇవ్వచ్చు కదా
జాబ్ రీప్లేస్మెంట్ వల్ల చాలా డిస‌ప్లేస్మెంట్ వల్ల చాలా మంది ఉద్యోగాలు పోయే ఛాన్స్ ఉంటుంది ప్రయివేసి కూడా పెద్ద ఇష్యు‌వె ఎందుకంటే ఎఇ సిస్టమ్స్ మన పర్సనల్ డేటాని ఎక్కువ కలెక్ట్ చేస్తాయి
ట్రాన్స్‌పరెన్సీ లేకపోతే డెసిషన్స్ ఎలా తీసుకున్నాయి అనేది కూడా మనకి తెలియదు అలాగే అకౌంటబిలిటీ లేకపోతే తప్పు జరిగితే బాధ్యత ఎవరిపై ఉంచాలో కూడా కన్ఫ్యూషన్‌లో వస్తుంది కాబట్టి ఎఇ యూస్ చేస్తే ఇవన్నీ బ్యాలన్స్ చేయడం చాలా ఇంపార్టెంట్
ఆధునిక ప్రవర్థరుచిలో పవర్ ఎలక్ట్రానిక్ డివైసెస్ ఉదాహరణకు
ఎఫ్‌ఏసిటిఎస్ ఎచ్‌పిటిసి కన్వర్టర్స్ విస్తృతంగా వాడటం వల్ల స్టెబిలిటీ అనాలిసిస్ విధానాలు మారిపోతుంది
ఇవి విద్యుత్ వ్యవస్థలలో వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనలు ఇచ్చిన కొత్త కొత్తరకాల క్లిష్టతను తీసుకొస్తాయి
డబ్ల్యుఏఎమ్‌ఎస్ వైడ్ ఏరియా మెజెర్మెంట్ సిస్టమ్స్
ఆధునిక పవర్ గ్రిడ్‌లలో డబ్ల్యుఏఎమ్‌ఎస్ సాంకేతికత ఉపయోగించి రియల్ టైం
ఫ్రీక్వెన్సీ ఫేజ్ అండ్ డేటా సేకరించబడుతుంది పవర్ ఎలెక్ట్రానిక్స్ డివైసెస్ డైనమిక్‌గా
మార్పులు తెచ్చే క్రమంలో ఈ డేటా స్టెబిలిటీ అనాలిసిస్ కోసం కీలకమవుతుంది పవర్ ఎలెక్ట్రానిక్ కన్వర్టర్‌లు గ్రిడ్‌లోని ఇంపిడెన్స్ లక్షణాలని మార్చేస్తాయి వీటి వలన
ట్రాన్స్మిషన్ లైన్‌లను ఓసిలేషన్స్
లేదా రెసోనెన్స్ వచ్చే అవకాశం పెరుగుతుంది కాబట్టి స్టెబిలిటీ విశ్లేషణలో ఇంపిడెన్స్ మార్పులను తప్పనిసరిగా పరిగణలోకి తీసుకోవాలి ఇంటరేక్షన్స్ అనేక కన్వర్టర్స్ ఒకే గ్రిడ్‌లో పనిచేసే సమయంలో వీటి మధ్య ఇంటరేక్షన్స్ ఏర్పడతాయి
ఈ పరస్పర ప్రభావాలు గ్రిడ్‌లో ఊహించని ఓసిలేటర్ ఈ మోడ్స్‌కి దారి తీస్తాయి స్టెబిలిటీ స్టడీస్‌లో ఈ ఇంటరాక్షన్‌ను వర్లింగ్ చేయడం అవసరం అతిఅవసరం స్మాల్ సిగ్నల్ స్టెబిలిటీ
అంటే పవర్ ఎలెక్ట్రానిక్ డివైసెస్ వేగరంగా స్విచింగ్ చేయడం వల్ల చిన్న ఓసిలేషన్స్ కూడా పెరిగి స్మాల్ సిగ్నల్ స్టెబిలిటీ సమస్యను కలిగిస్తాయి కాబట్టి కంపోస్ట్ అర్చింగ్స్ డాంపింగ్ ఓసిలేటర్ డాంపింగ్
కొత్తగా రూపకల్పన చెయాలి మొత్తంగా పవర్ ఎలెక్ట్రానిక్ డివైసెస్ అభివృద్ధిలో పవర్ గ్రిడ్స్‌ను మరింత ఫ్లెక్సిబుల్ మరియు కంపేరాబల్‌గా మార్చుతున్నాయి కానీ వాటి ప్రభావాలను గమనించి స్టెబిలిటీ అనాలిసిస్‌లో డబ్ల్యు‌ఏఎమ్‌ఎస్ డేటా ఇంపిడెన్స్ మార్పులు ఇంటరాక్షన్స్ స్మాల్ సిగ్నల్ స్టెబిలిటీ అంశను తప్పనిసరిగా చేర్చాలి
ట్యూరింగ్ టెస్ట్ అనేది నైంటీన్ ఫిఫ్టీలో అలన్ ట్యూరింగ్ ప్రతిపాదించిన ఒక ముఖ్యమైన భావన
ఇందులో ఒక మనిషి చాట్ ద్వారా మాట్లాడుతున్నది నిజమైన మనిషా లేదా మెషీనా అన్నది
వేరు చేయలేకపోతే ఆ మెషీన్‌కు మిషన్ ఇంటెలిజన్స్ ఉందని భావిస్తారు దీనినే ఇమిటేషన్ గేమ్ అని కూడా అంటారు
ఆర్టిఫీషియల్ ఇంటలిజెన్స్ షరతులలో ఇది ప్రాధమిక ప్రమాణం ఎందుకంటే మెషీన్ మాట మెషీన్ మనిషి మాటలతో వేరుగా గుర్తించలేకపోతే అది నిజమైన కన్వర్జేషనల్ ఏ ఐ దిశగా అభివృద్ధి చెందిందని అర్ధం అందుకే ఇండిస్టింగ్విషబిలిటీ అంటే
వ్యత్యాసం కనిపించని లక్షణం ఈ లక్షణం ఏ ఐ అభివృద్ధిలో ఒక కీలక గమ్యంగా నిలుస్తుంది
యాక్యురేసీ మాత్రం సరిపోవు రియల్ వరల్డ్ ఎల్ ఎల్ ఎమ్ ఎస్ ఎవాల్యువేట్ చెయ్యడానికి ఇంకా చాలా చాలెంజెస్ ఉన్నాయి ఫస్ట్ బయాస్ ట్రెయినింగ్ డేటాలో ఉన్న స్టీరియోటైప్స్ రీప్రొడ్యూస్ అవుతాయి ఎస్పెషల్లీ హయరింగ్ హెల్త్ కేర్ లాంటివి డేంజరస్‌గా ఉంటాయి
సెకండ్ ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ ప్రాబ్లం మోడల్ రాంగ్ ఔట్‌పుట్ ఇచ్చినా ఎందుకు అలాంటి రిజల్ట్స్ వచ్చాయో ట్రేస్ చెయ్యటం కష్టం ట్రాన్స్పెరెంట్‌గా ఉండదు సో ట్రస్ట్ బిల్డ్ చెయ్యటం టఫ్
థర్డ్ రోబస్ట్‌నెస్ చిన్న ప్రాంప్ట్ చేంజ్‌లో కంప్లీట్‌గా డిఫరెంట్ ఔట్‌పుట్స్ వస్తాయి అడ్వైజల్ ఇన్‌పుట్స్ వల్ల అన్సేఫ్ ఆన్సర్స్ జెనరేట్ చెయ్యొచ్చు లాస్ట్ హల్యూసినేషన్ మాడల్ కాన్ఫిడెంట్‌గా అన్సర్
చెప్తుంది కానీ ఫంక్షనల్లీ తప్పు క్రిటికల్ డొమెయిన్స్‌లో
చాలా రిస్కీ అవ్వచ్చు సో రెస్పాన్సిబుల్ డిప్లాయ్మెంట్‌కి యాక్యురసీ కంటే ఎక్కువగా ఫెయిర్‌‌నెస్ సేఫ్టీ మానిటరింగ్ హ్యూమన్ ఓవర్‌సైట్ గ్యారంటీ చెయ్యాలి
గ్లోబలైజేషన్ వచ్చింది అంటే అథోరిటేరియన్ రెజీమ్స్ కొలాప్స్ అవుతున్నాయి అని అందరికీ ఎక్స్పెక్టేషన్స్ బట్ చూసాము కదా మెనీ ఆఫ్ దెమ్ అడాప్టెడ్ ఎగ్జాంపుల్ డిజిటల్ అథోరిటేరియనిజం వల్ల లీడర్స్ సర్వేల్లియన్స్ సెన్సర్షిప్‌తో స్ట్రాంగ్ కంట్రోల్ మెయిన్టెయిన్ maintenance] చేస్తున్నారు
కంట్రీస్ విత్ రిసోర్స్ కర్స్ లైక్ ఆయిల్ రిచ్ స్టేట్స్ ప్రెజర్‌ని ఈజీగా హ్యాండిల్ చేసి బికాజ్ మనీ బ్యాక్స్ దెమ్ అండ్ కొన్ని రెజీమ్స్ లేజిటిమసీ నేషనలిజం ఆర్ స్టెబిలిటీ మీద కన్స్ట్రక్ట్ చేస్తున్నాయి సో ఫైనల్‌గా అథోరిటేరియన్ రెజిలియన్స్ డిపెండ్స్ ఆన్ త్రీ ఫిగర్స్ డిజిటల్ కంట్రోల్ రీసోర్సెస్ అండ్ పీపుల్స్ ట్రస్ట్ ఆర్ అక్సెప్టెన్స్
ఒక సమీక్షా వ్యవస్థను రూపకల్పన చేయడంలో ప్రధాన సవాలు సమర్ధవంతమైన ఫీడ్‌బ్యాక్ అందించాలనే అవసరాన్ని మరియు క్వాలిటేటివ్ అసెస్మెంట్స్ సహజసిద్ధమైన వ్యక్తిగతతను
సమతుల్యం చేయడంలో ఉంది మొదటగా ఇంటర్‌రేటర్ రిలయబిలిటీ ఒక కీలక సమస్య వివిధ సమీక్షకులు ఒకే అంశాన్ని వేరు వేరు విధాలుగా అంచనా వేయవచ్చు
ఇది సమీక్షల మధ్య ఏకరీతి తగ్గించి ఫలితాల నమ్మకాన్ని దెబ్బతీస్తుంది రెండవది క్వాలిటేటివ్ డేటా అనాలిసిస్ స్వభావం క్లిష్టమైనది ఎందుకంటే ఇది కేవలం సంఖ్యల ఆధారంగా కాకుండా అభిప్రాయాలు
వ్యాఖ్యలు భావోద్వేగాలను విశ్లేషించాలి ఇలాంటి డేటాను ప్రమాణీకరించడం కష్టతరమైన ప్రక్రియ
మూడవది ఫీడ్‌బ్యాక్ మేకానిజమ్స్‌లో సమతుల్యం అవసరం అధిక సమయం తీసుకునే విపులమైన సమీక్షకులు సమర్ధతను తగ్గిస్తాయి కానీ అత్యంత సంక్షిప్త సమీక్షలు లోతైన విలువను కోల్పోతాయి కాబట్టి వేగం మరియు లోతు మధ్య సరిగా సమన్వయం చేయాలి
నాలుగవది రివ్యూవర్ ట్రెయినింగ్ అత్యవసరం సమీక్షకులు సరైన ప్రమాణాలను అర్ధం చేసుకోవడం
వ్యక్తిగత పాక్షికతను తగ్గించడం మరియు నిస్పాక్షికతను పెంపొందించడం కోసం తగిన శిక్షణ అవసరం
సారాంశంగా ఒక సమర్ధవంతమైన రివ్యూ సిస్టం అనేది ఇంటర్‌రేటర్ రిలయబిలిటీని పెంచే ప్రమాణాలు
క్వాలిటేటివ్ డేటా అనాలిసిస్‌ను సులభతరం చేసే సాధనాలు సమతుల్య ఫీడ్‌బ్యాక్ మేకానిజమ్స్‌ మరియు సమగ్ర రివ్యూవర్ ట్రెయినింగ్ కలయికతోనే సాధ్యమౌతుంది
డ్రోన్స్‌ని కేవలం రిమోట్‌తో కంట్రోల్ చేసే స్థాయి నుండి కాంప్లెక్స్ ఎన్విరాన్మెంట్‌లో అవే స్వయంగా అలోచించి నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేయడానికి చాలా అడ్వాన్సెస్ జరుగుతున్నాయి ఈ న్యూ జెనేరషన్ అటానమస్ డ్రోన్స్‌ వెనుక ఉన్న ఈ టెక్నాలజీస్ ఇవే అడ్వాన్స్డ్ పర్సెప్షన్ చూడటం మరియు అర్ధం చేసుకోవడం
ఇంటెలిజెంట్ డెసిషన్ మేకింగ్ అలోచించి మరియు స్పందించడం
అడ్వాన్స్డ్ సెన్సర్ ఫ్యూజన్ కంప్యూటరైజేషన్ రీయిన్ఫోర్స్డ్ లర్నింగ్ అడ్వాన్స్డ్ పాత్ ప్లానింగ్ ప్రెడిక్టివ్ అనాలిసిస్
నమస్తే హై స్పీడ్ డిజిటల్ సర్క్యూట్ లేఔట్ డిజైన్ చేసేటప్పుడు సిగ్నల్ ఇంటెగ్రిటీ చాలా ముఖ్యం దీని కోసం కొన్ని కీలకమైన విషయాలు గుర్తుంచుకోవాలి ముఖ్యంగా ట్రాక్‌లని ట్రాన్స్మిషన్ లైన్స్‌లో పరిగణించాలి సిగ్నల్ ఫ్రీక్వెన్సీ పెరిగే కొద్దీ ట్రాక్‌ల పొడవు
షేప్ మరియు రీసౌండింగ్ లేయర్‌ని బట్టి అవి సిగ్నెల్‌ని మార్చేస్తాయి ఈ ఎఫక్ట్‌ని తగ్గించడానికి ఇంపిడెన్స్ మాచింగ్ చేయాలి అంటే సిగ్నల్ సోర్స్ ఇంపిడెన్స్ ట్రాక్ ఇంపిడెన్స్ మరియు లోడ్ ఇంపిడెన్స్ అన్ని ఒకేలా ఉండేలా చూసుకోవాలి సాధారణంగా ఫిఫ్టీ ఓమ్స్ లేదా సెవెంటీ ఫైవ్ ఓమ్స్ ఉంటుంది అది సరిగ్గా లేకపోతే రిఫ్లెక్షన్స్
ఆర్‌పి‌డి సిగ్నల్ ఇంటెగ్రిటీ తగ్గుతుంది ఇంకో ప్రధానమైన ఇష్యు క్రోస్‌టాక్ ఇది ఒక ట్రాక్‌‌లో ఉన్న సిగ్నల్ దాని పక్కన ఉన్న ట్రాక్‌లోని ఎలెక్ట్రో‌మాగ్నెటిక్ ఇండక్షన్ వల్ల లీక్ అవడం దీన్ని తగ్గించడానికి ట్రాక్స్
మధ్య దూరాన్ని పెంచాలి లేదా గాడ్ ట్రెసెస్ వాడాలి అలాగే గ్రౌండ్ బౌన్స్ అనే మరో పెద్ద సమస్య పవర్ గ్రౌండ్ ప్లేస్‌లో ఉన్న ఇండక్టన్స్ వల్ల స్విచింగ్ టైములో వోల్టేజ్ స్పైక్స్ వస్తాయి సరైన గ్రౌండ్‌ ప్లేన్
డిజైన్ లేకపోతే సర్క్యూట్ మొత్తం మీద ఎఫక్ట్ చేస్తుంది దీన్ని నివారించడానికి సాలిడ్ గ్రౌండ్ ప్లేన్ వాడాలి పవర్ డి‌కప్లింగ్ కెపాసిటర్ అని ఐ‌సి పిన్స్‌కి వీలైనంత దగ్గరగా ప్లేస్ చేయాలి ఈ జాగ్రత్త మనం తీసుకోవాలి
ఫ్లూయిడ్ సిస్టమ్‌లో పంపు పాత్ర ద్రవ్యాన్ని ఒక ప్రదేశం నుంచి మరొక ప్రదేశానికి తరలించడం అవసరమైత ప్రెజర్ మరియు ప్రవాహం కల్పించడం పంపు పనితీరు అంచనా వేసేందుకు ప్రధాన పారామీటర్లు ఉపయోగిస్తారు అందులో హెడ్ అంటే
ద్రవ్యాన్ని ఎత్తగల సామర్ధ్యం ఫ్లో రేట్ అంటే ఒక సెకనులో పంపు తరలించే ద్రవ పరిమాణం ఎన్ పీ ఎస్ హెచ్ నెట్ పాజిటివ్ సెక్షన్ హెడ్ అంటే కావిటీస్ నివారించడానికి అలాగే బెస్ట్ ఎఫీషియన్సీ పాయింట్ అంటే పంపు అత్యధిక సామర్ధ్యంతో పనిచేసే స్థితి
ప్రశ్న యాక్యురసీ నిజమైన సమాధానం లోపల శాతం కంటే బయట ఎల్ ఎల్ ఎమ్ లలో నిజ జీవితంలో ఉపయోగించేటప్పుడు ఏ ప్రధాన సమస్యలు ఉంటాయి
సో దానికి సమాధానం బయాస్ మోడల్ ట్రయినింగ్ డేటాలో ఒక వైపున దృష్టి ఉంటే అది సమాధానాలలో కూడా వస్తుంది ఉదాహరణ కొన్ని జాతులు భాషలు లేదా లింగాల పట్ల వంకర సమాధానాలు ఇవ్వవచ్చు ఇది సమాజంలో అన్యాయానికి దారితీస్తుంది
తర్వాత ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ వివరణాత్మకత మోడల్ లోపాలు ఎలా నిర్ణయం తీసుకుందో మనకు క్లియర్‌గా తెలియదు తెలియక బ్లాక్ బాక్స్ లాంటిది యూజర్ నమ్మకం పొందడానికి మోడల్ ఎందుకని సమాధానం చెప్పిందో కొంతవరకు అర్ధం అయ్యేలా ఉండాలి
తర్వాత రాబస్ట్‌నెస్ చిన్న మార్పు లేదా ప్రశ్న మీద ప్రశ్నలు అడిగితే మోడల్ తప్పుగా సమాధానం ఇవ్వకూడదు హ్యాకింగ్ పక్కదారి ప్రశ్నలకు మోడల్ సురక్షితంగా ఉండాలి
తర్వాత హెల్యూసినేషన్ మోడల్ కొన్ని సార్లు నిజం కాని విషయాలను నిజమే అని చెప్పేస్తుంది
ఇది నిజ జీవితంలో చాలా ప్రమాదకరం కాబట్టి యాక్యురసీ సరిపోదు ఒక ఎల్ ఎల్ ఎమ్ ను నిజంగా సురక్షితంగా న్యాయంగా నమ్మతగినట్టుగా ఉపయోగించాలి అంటే బయాస్ తగ్గించటం ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీ పెంచడం రోబస్ట్‌నెస్ బలపరచడం హెల్యూసినేషన్ తగ్గించడం చాలా ముఖ్యమైనవి
సమాజంలో కృత్రిమ మేధస్సు వినియోగం పెరగడంతో అనేక నైతిక సమస్యలు వస్తున్నాయి
అల్గోరిథమిక పక్షపాతం వల్ల డేటా లోపం కారణంగా వివక్షత పెరుగుతుంది
ఉద్యోగాల నష్టం ఆటోమేషన్ వల్ల అనేక ఉద్యోగాలు కోల్పోయే అవకాశం ఉంది
గోప్యత సమస్యలు వ్యక్తిగత డేటా సేకరణతో పెరుగుతున్నాయి అలాగే పారదర్శకత లోపం వల్ల ఏఐ నిర్ణయాలు ఎలా తీసుకున్నాయో అర్ధం కావడం కష్టమవుతుంది
బాధ్యతా స్పష్టంగా లేకపోవడం వల్ల తప్పితల బాధ్యత ఎవరిదీ అనే ప్రశ్నలు వస్తున్నాయి ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కఠినమైన పాలసీలు నియమాలు మరియు బాధ్యతా వ్యవస్థలు అవసరం అలాగే నైతిక ఏఐ రూపకల్పన సమాజంలో నమ్మకాన్ని పెంచుతుంది
ఖచ్చితమైన పనుల కోసం రూపొందించిన రోబోటిక్ వ్యవస్థలో వివిధ సంయాన పద్ధతులు దృష్టి
సన్నిహిత బలం రోబోట్ పని తీరు మరియు చలన కారకాల ఎంపికపై బలమైన ప్రభావం చూపుతాయి
సంయాన విధానాలు సెన్సింగ్ మోడాలిటీస్ దృష్టి సంయానం అంటే విజన్ సెన్సింగ్
వస్తువు స్థానాన్ని గుర్తించడం దీనివల్ల ఉపయోగం
దీనికున్న పరిమితి ఆలస్యంగా స్పందించవచ్చు కాంతి మీద ఆధారపడి ఉంటుంది
రెండవది సన్నిహిత సంయానం అంటే ప్రాక్సిమిటీ సెన్సింగ్ దీనివల్ల ఉపయోగం వస్తువు దగ్గరగా ఉన్నదా లేదా చూడడం దీనివల్ల పరిమితులు తక్కువ ఖచ్చితత్వం
బలమాపకం అనగా ఫోర్స్ సెన్సింగ్ పట్టుకున్నప్పుడు ఎంత బలం ఉందొ కొలవడం దీని ఉపయోగం
దీనివల్ల దీనికున్న పరిమితి ఏంటి అంటే గతి స్థితి ప్రభావం అనగా హిస్టరేసిస్ ఉండవచ్చు
తదుపరిది స్పర్శ పరికరాలు టాకటైల్ సెన్సింగ్
ఉపయోగం తాకిన ఉపరితలం ఎలా ఉందొ తెలుపుతుంది
ప్రతికూలం అమరిక కష్టతరం ఎక్కువ తీగలు అవసరం
తదుపరిది స్థానం గుణకాలు ఎన్‌కోడర్స్ మోటార్ స్థానం లేదా కోణాన్ని కొలవడం దీనివల్ల ఉపయోగం దీనికి ఉన్న
ప్రతికూలం ఏమిటంటే ఇతర పరికరాలతో కలిపి ఉపయోగించాలి
తదుపరిది చలన కారకాలపై దీనియొక్క ప్రభావం
ఎటువంటి సంయాన పరికరాన్ని ఉపయోగిస్తున్నామో దాన్నిబట్టి చలన కారకాలను ఎంచుకోవాలి ఉదాహరణకు దృష్టి ఆధారంగా పనిచేసే రోబోట్‌కు త్వరిత స్పందన అవసరం లేదు కాబట్టి మెల్లిగా నడిచే మోటార్లు సరిపోతాయి
అభిప్రాయ నియంత్రణ అనగా ఫీడ్‌బ్యాక్ కంట్రోల్ రోబోట్ తన సంయాన పరికరాల నుంచి వచ్చిన సమాచారం ఆధారంగా తన చర్యలను సరిచేసుకుంటుంది దీనిని అభిప్రాయం నియంత్రణం అంటారు
పిఐడి నియంత్రణ లలితం పిఐడి కంట్రోల్
పి అనుపాతం పి అనగా ప్రొపోర్షనల్
తక్షణం తప్పిదం మీద స్పందిస్తుంది ఐ ఏకీకరణ అనగా ఐ అనగా ఇంటెగ్రల్ గత తప్పులను పునరావృతం నివారిస్తుంది
డి విన్యాసం డి అనగా
డెరివేటివ్ భవిష్యత్ మార్పుల్ని అంచనా వేస్తుంది
తదుపరిది గతి స్థితి ప్రభావం అనగా హిస్టెరెసిస్ కొన్ని పరికరాలు ఒకే ఇన్పుట్‌కు భిన్న అవుట్‌ఫుట్ ఇస్తాయి ఇది గతి స్థితి ప్రభావం అనగా హిస్టెరెసిస్ వల్ల ఇది నియంత్రణలో సమస్యలు కలిగిస్తుంది
తదుపరిది సంయాన సమ్మేళనం సెన్సార్ ఫ్యూషన్ ఒకే పరికరం ద్వారా పూర్తి సమాచారం అందదు అందుకే పది పరికరాలు సమాచారం కలిపి మెరుగైన అంచనాకు చేరుకుంటాం దీన్ని సంయాన సమ్మేళనం అంటారు
ఉదాహరణకు తెలుపు కెమెరా ద్వారా వస్తువు స్థానం తెలుసుకోవచ్చు బలమాపకం పరికరం ద్వారా పట్టుకున్న శక్తీ తెలుసుకోవచ్చు వీటిని కలిపితే వస్తువు జారుతుందా అనే సమాచారం తెలుసుకోవచ్చు
బోడ్ ప్లాట్ ఒక కంట్రోల్ సిస్టమ్ యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీ రెస్పాన్స్‌ను విశ్లేషించడంలో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది ఇది వివిధ ఫ్రిక్వెన్సీలకు సంబంధించిన సిస్టమ్ యొక్క గైన్ మరియు
ఫెస్ షిఫ్ట్‌ను గ్రాఫికల్ రూపంలో చూపిస్తుంది ఈ ప్లాట్ ద్వారా స్టెబిలిటీని నిర్ణయించవచ్చు గైన్ మార్జిన్ ఫెస్ మార్జిన్ ఈ మార్జిన్‌లను విశ్లేషించడం ద్వారా ఇంజినీర్లు సిస్టమ్ యొక్క స్టెబిలిటీ మరియు
దృడత్వంలో అంచనా వేయగలరు బోడ్ ప్లాట్‌లు ఫ్రీక్వెన్సీ డొమైన్ విశ్లేషణలో ప్రాధమిక సాధనలు