केरा TFlearn भन्दा राम्रो समाधान हो?
Keras र TFlearn TensorFlow को शीर्षमा निर्मित दुई लोकप्रिय गहिरो सिकाइ पुस्तकालयहरू हुन्, Google द्वारा विकसित मेसिन लर्निङको लागि एक शक्तिशाली खुला स्रोत पुस्तकालय। जबकि Keras र TFlearn दुबैले तंत्रिका सञ्जालहरू निर्माण गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउने लक्ष्य राखेका छन्, त्यहाँ दुई बीचको भिन्नताहरू छन् जसले विशिष्ट आधारमा एउटा राम्रो छनौट गर्न सक्छ।
भाषणमा पाठ
Text-to-speech (TTS) एउटा प्रविधि हो जसले पाठलाई बोली भाषामा रूपान्तरण गर्छ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, TTS ले प्रयोगकर्ताको अनुभव र पहुँच बढाउनमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। मेशिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर, TTS प्रणालीहरूले लिखित पाठबाट मानव-जस्तो बोली उत्पन्न गर्न सक्छन्, अनुप्रयोगहरूलाई बोल्ने मार्फत प्रयोगकर्ताहरूसँग सञ्चार गर्न सक्षम पार्दै।
हामी व्यवहारमा क्रूर बल आक्रमणहरू विरुद्ध कसरी रक्षा गर्न सक्छौं?
वेब अनुप्रयोगहरूको सुरक्षा कायम राख्न क्रूर बल आक्रमणहरू विरुद्धको रक्षा महत्त्वपूर्ण छ। ब्रुट फोर्स आक्रमणहरूले प्रणालीमा अनाधिकृत पहुँच प्राप्त गर्न प्रयोगकर्तानाम र पासवर्डहरूको धेरै संयोजनहरू प्रयास गर्ने समावेश गर्दछ। यी आक्रमणहरू स्वचालित हुन सक्छन्, तिनीहरूलाई विशेष गरी खतरनाक बनाउन। व्यवहारमा, त्यहाँ धेरै रणनीतिहरू छन् जुन ब्रूट विरुद्ध सुरक्षा गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ
- मा प्रकाशित Cybersecurity, EITC/IS/WAPT वेब अनुप्रयोगहरू प्रवेश परीक्षण, ब्रुट बल परीक्षण, बर्प सुइटको साथ ब्रूट फोर्स परीक्षण
TensorFlow 2.0 र पछि, सत्रहरू अब सीधै प्रयोग गरिने छैन। तिनीहरूलाई प्रयोग गर्न कुनै कारण छ?
TensorFlow 2.0 र पछिका संस्करणहरूमा, सत्रहरूको अवधारणा, जुन TensorFlow को अघिल्लो संस्करणहरूमा एक आधारभूत तत्व थियो, हटाइएको छ। TensorFlow 1.x मा ग्राफहरू वा ग्राफका भागहरू कार्यान्वयन गर्न सत्रहरू प्रयोग गरिन्थ्यो, गणना कहिले र कहाँ हुन्छ भनेर नियन्त्रण गर्न अनुमति दिँदै। यद्यपि, TensorFlow 2.0 को परिचय संग, उत्सुक कार्यान्वयन भयो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow, टेन्सरफ्लो आधारभूतहरू
के क्वान्टम इन्टेन्ग्ल्ड अवस्थाहरूलाई टेन्सर उत्पादनको सन्दर्भमा तिनीहरूको सुपरपोजिसनहरूमा अलग गर्न सकिन्छ?
क्वान्टम मेकानिक्समा, इन्टङ्गलमेन्ट एक घटना हो जहाँ दुई वा बढी कणहरू यसरी जोडिन्छन् कि एक कणको अवस्थालाई अन्यको अवस्थाबाट स्वतन्त्र रूपमा वर्णन गर्न सकिँदैन, तिनीहरू ठूलो दूरीबाट छुट्याए पनि। यो घटना यसको गैर-शास्त्रीय कारणले ठूलो चासोको विषय भएको छ
- मा प्रकाशित क्वान्टम जानकारी, EITC/QI/QIF क्वान्टम सूचना आधारभूतहरू, क्वान्टम इन्ट्याlement्गमेन्ट, Entanglement
के क्वान्टम प्रणाली यसको परिवेशमा अलमलिएको द्वारा decoherence व्याख्या गर्न सकिन्छ?
क्वान्टम प्रणालीहरूमा डिकोहेरेन्स एक मौलिक अवधारणा हो जसले क्वान्टम प्रणालीहरूको व्यवहार र समझमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। डिकोहेरेन्सको प्रक्रिया तब हुन्छ जब क्वान्टम प्रणालीले यसको वरपरको वातावरणसँग अन्तर्क्रिया गर्छ, जसले सुसंगतता गुमाउँछ र शास्त्रीय व्यवहारको उदय हुन्छ। यो घटना अनुसन्धान गर्दा विचार गर्न आवश्यक छ
- मा प्रकाशित क्वान्टम जानकारी, EITC/QI/QIF क्वान्टम सूचना आधारभूतहरू, क्वान्टम इन्ट्याlement्गमेन्ट, Entanglement
के ग्रोभरको क्वान्टम खोज एल्गोरिथ्मले अनुक्रमणिका खोज समस्याको घातीय गतिको परिचय दिन्छ?
शास्त्रीय एल्गोरिदमको तुलनामा ग्रोभरको क्वान्टम खोज एल्गोरिदमले वास्तवमा अनुक्रमणिका खोज समस्यामा घातीय गतिको परिचय दिन्छ। यो एल्गोरिथ्म, लभ ग्रोभर द्वारा 1996 मा प्रस्तावित, एक क्वान्टम एल्गोरिथ्म हो जसले O(√N) समय जटिलतामा N प्रविष्टिहरूको क्रमबद्ध डाटाबेस खोज्न सक्छ, जबकि उत्कृष्ट शास्त्रीय एल्गोरिदम, ब्रुट-फोर्स खोजलाई O(N) समय चाहिन्छ।
- मा प्रकाशित क्वान्टम जानकारी, EITC/QI/QIF क्वान्टम सूचना आधारभूतहरू, ग्रोभरको क्वान्टम खोज एल्गोरिथ्म, ग्रोभरको एल्गोरिथ्म
के क्वान्टम प्रणालीलाई स्वेच्छाचारी अर्थोनोर्मल आधारमा मापन गर्न सकिन्छ?
क्वान्टम मेकानिक्स को दायरा मा, एक स्वेच्छाचारी अर्थोनोर्मल आधार मा एक क्वान्टम प्रणाली मापन को अवधारणा एक आधारभूत पक्ष हो कि क्वान्टम जानकारी गुण को समझ को underpins। प्रश्नलाई सीधै सम्बोधन गर्न, हो, क्वान्टम प्रणालीलाई साँच्चै मनमानी अर्थोनोर्मल आधारमा मापन गर्न सकिन्छ। यो क्षमता क्वान्टम को आधारशिला हो
- मा प्रकाशित क्वान्टम जानकारी, EITC/QI/QIF क्वान्टम सूचना आधारभूतहरू, क्वान्टम जानकारी गुणहरू, क्वान्टम मापन
के बेल वा CHSH असमानताहरूको परीक्षणले क्वान्टम मेकानिक्स स्थानीय हो तर यथार्थवादको परिकल्पनालाई उल्लङ्घन गर्न सम्भव छ भनेर देखाउँछ?
बेल वा CHSH (Clauser-Horne-Shimony-Holt) असमानताहरूको परीक्षणले क्वान्टम मेकानिक्सका आधारभूत सिद्धान्तहरू, विशेष गरी स्थानीयता र यथार्थवादको बारेमा अनुसन्धान गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। बेल वा CHSH असमानताहरूको उल्लङ्घनले सुझाव दिन्छ कि क्वान्टम मेकानिक्सका भविष्यवाणीहरू स्थानीय लुकेका चर सिद्धान्तहरूद्वारा व्याख्या गर्न सकिँदैन, जुन स्थानीयता र यथार्थवाद दुवैलाई पालना गर्दछ। यद्यपि, यो
- मा प्रकाशित क्वान्टम जानकारी, EITC/QI/QIF क्वान्टम सूचना आधारभूतहरू, क्वान्टम इन्ट्याlement्गमेन्ट, CHSH असमानता
|+> र |-> भनिने भेक्टरहरूसँगको आधारले |0> र |1> भनिने भेक्टरहरूसँगको कम्प्युटेसनल आधारको सम्बन्धमा अधिकतम रूपमा गैर-अर्थोगोनल आधारलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ (अर्थात |+> र |-> ४५ डिग्रीमा छन्? 45> र | 0>) को सम्बन्धमा।
क्वान्टम सूचना विज्ञानमा, आधारहरूको अवधारणाले क्वान्टम अवस्थाहरू बुझ्न र हेरफेर गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। आधारहरू भेक्टरहरूको सेटहरू हुन् जुन यी भेक्टरहरूको रैखिक संयोजन मार्फत कुनै पनि क्वान्टम अवस्था प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। कम्प्युटेसनल आधार, प्रायः |0⟩ र |1⟩ को रूपमा चिनिन्छ, सबैभन्दा आधारभूत आधारहरू मध्ये एक हो।
- मा प्रकाशित क्वान्टम जानकारी, EITC/QI/QIF क्वान्टम सूचना आधारभूतहरू, हेरफेर स्पिन, शास्त्रीय नियन्त्रण