एयर कोग्नाइजर एप्लिकेसनले दिल्लीमा वायु प्रदूषणको समस्या समाधान गर्न कसरी योगदान गर्न सक्छ?
वायु प्रदूषण दिल्लीमा गम्भीर स्वास्थ्य र वातावरणीय परिणामहरूको साथ एक महत्त्वपूर्ण समस्या हो। यस मुद्दालाई सम्बोधन गर्न, आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र टेन्सरफ्लोद्वारा सञ्चालित एयर कोग्नाइजर एप्लिकेसनले हावाको गुणस्तरको भविष्यवाणी गर्न र यसको न्यूनीकरणमा योगदान दिन महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्न सक्छ। Air Cognizer अनुप्रयोगले विभिन्न डेटा स्रोतहरू विश्लेषण गर्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्दछ,
TensorFlow Lite ले यन्त्रमा मोडेलहरू प्रयोग गर्नमा कस्तो भूमिका खेल्यो?
TensorFlow Lite ले रियल-टाइम इन्फरेन्सनका लागि यन्त्रहरूमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रयोगमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यो मोबाइल र इम्बेडेड उपकरणहरूमा TensorFlow मोडेलहरू चलाउनको लागि विशेष रूपमा डिजाइन गरिएको हल्का र प्रभावकारी फ्रेमवर्क हो। TensorFlow Lite को लाभ उठाएर, Air Cognizer अनुप्रयोगले प्रत्यक्ष रूपमा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर वायुको गुणस्तरको प्रभावकारी रूपमा भविष्यवाणी गर्न सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, एयर कन्ग्नाइजर ML को साथ वायु गुणस्तरको भविष्यवाणी गर्दै, परीक्षा समीक्षा
विद्यार्थीहरूले एयर कोग्नाइजर अनुप्रयोगको दक्षता र उपयोगिता कसरी सुनिश्चित गरे?
विद्यार्थीहरूले विभिन्न चरणहरू र प्रविधिहरू समावेश गर्ने व्यवस्थित दृष्टिकोण मार्फत Air Cognizer अनुप्रयोगको दक्षता र उपयोगिता सुनिश्चित गरे। यी अभ्यासहरू पछ्याएर, तिनीहरूले TensorFlow सँग मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर हावाको गुणस्तर भविष्यवाणी गर्नको लागि एक बलियो र प्रयोगकर्ता-अनुकूल अनुप्रयोग सिर्जना गर्न सक्षम भए। सुरुमा, विद्यार्थीहरूले अवस्थित विषयमा गहिरो अनुसन्धान गरे
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, एयर कन्ग्नाइजर ML को साथ वायु गुणस्तरको भविष्यवाणी गर्दै, परीक्षा समीक्षा
Air Cognizer अनुप्रयोगमा प्रयोग गरिएका तीनवटा मोडेलहरू के थिए र तिनीहरूको सम्बन्धित उद्देश्यहरू के थिए?
एयर कोग्नाइजर एप्लिकेसनले तीनवटा फरक मोडेलहरू प्रयोग गर्दछ, प्रत्येकले मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू प्रयोग गरेर वायुको गुणस्तरको भविष्यवाणी गर्नको लागि विशेष उद्देश्य प्रदान गर्दछ। यी मोडेलहरू कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), लङ सर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क, र Random Forest (RF) एल्गोरिदम हुन्। CNN मोडेल मुख्य रूपमा छवि प्रशोधन र सुविधा निकासीको लागि जिम्मेवार छ। यो छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, एयर कन्ग्नाइजर ML को साथ वायु गुणस्तरको भविष्यवाणी गर्दै, परीक्षा समीक्षा
इन्जिनियरिङका विद्यार्थीहरूले एयर कोग्नाइजर एपको विकासमा टेन्सरफ्लो कसरी प्रयोग गरे?
Air Cognizer अनुप्रयोगको विकासमा, इन्जिनियरिङका विद्यार्थीहरूले TensorFlow को प्रभावकारी प्रयोग गरे, एक व्यापक रूपमा प्रयोग हुने खुला स्रोत मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्क। TensorFlow ले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू लागू गर्न र तालिम दिनको लागि एक शक्तिशाली प्लेटफर्म प्रदान गर्यो, जसले विद्यार्थीहरूलाई विभिन्न इनपुट सुविधाहरूको आधारमा हावाको गुणस्तर भविष्यवाणी गर्न सक्षम बनायो। सुरुमा, विद्यार्थीहरूले टेन्सरफ्लोको लचिलो वास्तुकलाको प्रयोग गरे
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, एयर कन्ग्नाइजर ML को साथ वायु गुणस्तरको भविष्यवाणी गर्दै, परीक्षा समीक्षा