ایا کیرا د TFlearn څخه غوره حل دی؟
Keras او TFlearn دوه مشهور ژور زده کړې کتابتونونه دي چې د TensorFlow په سر کې جوړ شوي، د ماشین زده کړې لپاره یو پیاوړی پرانیستې سرچینې کتابتون چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. پداسې حال کې چې کیراس او TFlearn دواړه د عصبي شبکو رامینځته کولو پروسې ساده کول دي ، د دواړو ترمینځ توپیرونه شتون لري چې ممکن یو غوره انتخاب وکړي د مشخصاتو پورې اړه لري.
متن ته ویناو ته
له متن څخه وینا (TTS) یوه ټیکنالوژي ده چې متن په خبرې ژبه بدلوي. د مصنوعي استخباراتو او د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، TTS د کاروونکي تجربې او لاسرسي لوړولو کې مهم رول لوبوي. د ماشین زده کړې الګوریتمونو په کارولو سره، د TTS سیسټمونه کولی شي د لیکل شوي متن څخه د انسان په څیر وینا تولید کړي، غوښتنلیکونه توانوي چې د کاروونکو سره د خبرو اترو له لارې اړیکه ونیسي.
موږ څنګه کولی شو په عمل کې د وحشي ځواک بریدونو په وړاندې دفاع وکړو؟
د وحشي ځواک بریدونو په وړاندې دفاع د ویب غوښتنلیکونو امنیت ساتلو کې خورا مهم دی. د وحشي ځواک بریدونو کې سیسټم ته د غیر مجاز لاسرسي ترلاسه کولو لپاره د کارونکي نومونو او پاسورډونو ډیری ترکیبونو هڅه کول شامل دي. دا بریدونه اتومات کیدی شي، دوی په ځانګړې توګه خطرناک کوي. په عمل کې، ډیری ستراتیژۍ شتون لري چې د وحشیانو په وړاندې د ساتنې لپاره کارول کیدی شي
په TensorFlow 2.0 او وروسته کې، ناستې نور په مستقیم ډول نه کارول کیږي. ایا د دوی کارولو لپاره کوم دلیل شتون لري؟
په TensorFlow 2.0 او وروستیو نسخو کې، د غونډو مفهوم، چې د TensorFlow په پخوانیو نسخو کې یو بنسټیز عنصر و، له مینځه وړل شوی. سیشنونه په TensorFlow 1.x کې د ګرافونو یا د ګرافونو برخو اجرا کولو لپاره کارول شوي، د کنټرول اجازه ورکوي چې کله او چیرته محاسبه کیږي. په هرصورت، د TensorFlow 2.0 معرفي کولو سره، لیوالتیا اجرا شوه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ټینس فلو اساسات
ایا د کوانټم ښکیل حالتونه د ټینسر محصول په اړه په خپلو سپرپوزیشنونو کې جلا کیدی شي؟
په کوانټم میکانیکونو کې، ښکیلتیا یوه پدیده ده چیرې چې دوه یا ډیر ذرات په داسې ډول سره وصل کیږي چې د یوې ذرې حالت د نورو حالت څخه په خپلواکه توګه نشي بیان کیدی، حتی کله چې دوی د لویو فاصلو لخوا جلا شوي وي. دا پدیده د خپل غیر کلاسیک له امله د پام وړ موضوع وه
ایا د کوانټم سیسټم د شاوخوا شاوخوا سره ښکیل کیدو له لارې د ډیکوریشن تشریح کیدی شي؟
د کوانټم سیسټمونو کې ډیکوریشن یو بنسټیز مفهوم دی چې د کوانټم سیسټمونو په چلند او پوهه کې مهم رول لوبوي. د تعامل پروسه هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو کوانټم سیسټم د خپل شاوخوا چاپیریال سره تعامل کوي ، چې د همغږۍ له لاسه ورکولو او د کلاسیک چلند رامینځته کیدو لامل کیږي. دا پدیده اړینه ده چې د څیړنې پرمهال په پام کې ونیول شي
ایا د ګروور د کوانټم لټون الګوریتم د شاخص لټون ستونزې د سرعت سرعت معرفي کوي؟
د ګروور د کوانټم لټون الګوریتم په حقیقت کې د شاخص لټون ستونزه کې د ګړندي سرعت معرفي کوي کله چې د کلاسیک الګوریتمونو سره پرتله کیږي. دا الګوریتم، چې په 1996 کې د لو ګروور لخوا وړاندیز شوی، یو کوانټم الګوریتم دی چې کولی شي د O (√N) وخت پیچلتیا کې د N ننوتونو غیر ترتیب شوي ډیټابیس پلټنه وکړي، پداسې حال کې چې غوره کلاسیک الګوریتم، د برټ ځواک لټون، O (N) وخت ته اړتیا لري.
- خپور شوی د کوانټم معلومات, EITC/QI/QIF د کوانټم معلوماتو اساسات, د ګروور د کوانټم لټون الګوریتم, د ګروور الګوریتم
ایا د کوانټم سیسټم په خپل سري اورتونمالي اساس اندازه کیدی شي؟
د کوانټم میکانیکونو په ساحه کې، د کوانټم سیسټم اندازه کولو مفهوم په خپل سري اورتونرمال اساس کې یو بنسټیز اړخ دی چې د کوانټم معلوماتو ملکیتونو پوهه پیاوړې کوي. د پوښتنې په مستقیم ډول د ځواب ویلو لپاره، هو، د کوانټم سیسټم په حقیقت کې په خپل سري اورتونمالي اساس اندازه کیدی شي. دا وړتیا د کوانټم اساس دی
- خپور شوی د کوانټم معلومات, EITC/QI/QIF د کوانټم معلوماتو اساسات, د مقدار معلوماتو ملکیتونه, د مقدار مقدار
ایا د بیل یا CHSH نابرابرۍ ازموینه ښیې چې دا ممکنه ده چې د کوانټم میخانیک محلي وي مګر د ریالیزم پوسټولټ څخه سرغړونه کوي؟
د بیل یا CHSH (Clauser-Horne-Shimony-Holt) نابرابرۍ ازموینه د کوانټم میخانیک د بنسټیزو اصولو په څیړنه کې مهم رول لوبوي، په ځانګړې توګه د ځای او حقیقت په اړه. د بیل یا CHSH نابرابرۍ څخه سرغړونه دا وړاندیز کوي چې د کوانټم میخانیک وړاندوینې د ځایی پټ متغیر تیوریو لخوا نشي توضیح کیدی، کوم چې دواړه ځایی او واقعیت سره سمون لري. په هرصورت، دا
ایا د |+> او |-> په نوم ویکتورونو سره اساس د |0> او |1> په نوم ویکتورونو سره د کمپیوټري اساس په تړاو په اعظمي ډول غیر ارتوګونل اساس څرګندوي (په دې معنی چې |+> او |-> په 45 درجو کې دي؟ د 0> او | 1>) په تړاو؟
د کوانټم معلوماتو ساینس کې، د اډو مفهوم د کوانټم حالتونو په پوهیدو او سمبالولو کې مهم رول لوبوي. بیسونه د ویکتورونو سیټ دي چې د دې ویکتورونو د خطي ترکیب له لارې د کوم کوانټم حالت نمایندګي لپاره کارول کیدی شي. د محاسبې اساس، چې اکثرا د |0⟩ او |1⟩ په توګه پیژندل کیږي، یو له خورا بنسټیزو بنسټونو څخه دی