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 PDA کولی شي د پالینډروم تارونو ژبه کشف کړي؟
Pushdown Automata (PDA) یو کمپیوټري ماډل دی چې په نظري کمپیوټر ساینس کې کارول کیږي ترڅو د کمپیوټر مختلف اړخونه مطالعه کړي. PDAs په ځانګړي ډول د کمپیوټري پیچلتیا تیوري په شرایطو کې اړونده دي، چیرې چې دوی د مختلف ډوله ستونزو حل کولو لپاره اړین کمپیوټري سرچینو درک کولو لپاره د بنسټیز وسیلې په توګه کار کوي. په دې اړه، پوښتنه دا ده چې آیا
- خپور شوی د سایبرسنیت, EITC/IS/CCTF د کمپیوټري پیچلتیا تیوري اساسات, د پوډاون آټومټا, PDAs: د Pushdown Automata
ایا د چومسکي ګرامر نورمال بڼه تل د پریکړې وړ ده؟
د چومسکي نورمال فورمه (CNF) د شرایطو څخه پاک ګرامرونو یوه ځانګړې بڼه ده چې د نوم چومسکي لخوا معرفي شوې، چې د کمپیوټري تیوري او ژبې پروسس کولو په مختلفو برخو کې خورا ګټور ثابت شوي. د کمپیوټیشنل پیچلتیا تیوري او پریکړه کولو په شرایطو کې، دا اړینه ده چې د چومسکي د ګرامر نورمال بڼه او د هغې د اړیکو اغیزې پوه شي.
څنګه د FSM په توګه یا استازیتوب وکړو؟
د کمپیوټري پیچلتیا تیوري په شرایطو کې د منطقي OR د محدود حالت ماشین (FSM) په توګه استازیتوب کولو لپاره، موږ اړتیا لرو د FSMs بنسټیز اصول پوه شو او دا چې څنګه د پیچلو کمپیوټري پروسو ماډل کولو لپاره کارول کیدی شي. FSMs خلاص ماشینونه دي چې د محدود شمیر ریاستونو سره د سیسټمونو چلند تشریح کولو لپاره کارول کیږي او
که موږ دوه TMs ولرو چې د پریکړې وړ ژبه بیانوي ایا د مساوي پوښتنه لاهم د نه منلو وړ ده؟
د کمپیوټري پیچلتیا تیوري په ساحه کې، د پریکړې کولو مفهوم بنسټیز رول لوبوي. یوه ژبه د پریکړې وړ ویل کیږي که چیرې د تورینګ ماشین (TM) شتون ولري چې کولی شي د هرې ورکړل شوې ان پټ لپاره معلومه کړي چې ایا دا د ژبې پورې اړه لري که نه. د ژبې پریکړه کول یو مهم ملکیت دی، لکه څنګه چې دا
- خپور شوی د سایبرسنیت, EITC/IS/CCTF د کمپیوټري پیچلتیا تیوري اساسات, د پریکړې وړتیا, د ټورینګ ماشینونو مساوات
د ټیپ د پیل موندلو په حالت کې، ایا موږ کولی شو د نوي ټیپ په کارولو سره پیل وکړو T1=$T د دې پرځای چې ښي خوا ته واړوو؟
د کمپیوټري پیچلتیا تیوري او د تورینګ ماشین پروګرام کولو تخنیکونو په برخه کې، دا پوښتنه چې ایا موږ کولی شو د نوي ټیپ په کارولو سره د ټیپ پیل کشف کړو T1=$T د ښي خوا ته د لیږدولو پرځای یو په زړه پورې دی. د هراړخیز توضیحاتو چمتو کولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د تورینګ ماشینونو اساساتو ته پام وکړو
- خپور شوی د سایبرسنیت, EITC/IS/CCTF د کمپیوټري پیچلتیا تیوري اساسات, د تورو ماشینونه, د تورینګ ماشین پروګرام کولو تخنیکونه
ځینې احتمالي مسلې کومې دي چې د عصبي شبکو سره رامینځته کیدی شي چې لوی شمیر پیرامیټونه لري ، او دا مسلې څنګه حل کیدی شي؟
د ژورې زده کړې په ډګر کې، د ډیری پیرامیټونو سره عصبي شبکې کولی شي ډیری احتمالي مسلې رامینځته کړي. دا مسلې کولی شي د شبکې روزنې پروسې، عمومي کولو وړتیاوې، او کمپیوټري اړتیاوې اغیزمنې کړي. په هرصورت، ډیری تخنیکونه او طریقې شتون لري چې د دې ننګونو سره د مبارزې لپاره کارول کیدی شي. یو له لومړنیو مسلو څخه چې د لوی عصبي سیسټم سره
د هرې برخې په مینځ کې د سلیزو د اوسط کولو هدف څه و؟
د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ او د معلوماتو له سره تنظیم کولو په شرایطو کې په هره برخه کې د سلائسو اوسط کولو هدف د حجمیتریک ډیټا څخه معنی لرونکي ب featuresې استخراج کول او د ماډل کمپیوټري پیچلتیا کمول دي. دا پروسه د فعالیت او موثریت په لوړولو کې مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, د ارقامو بیا رغونه, د ازموینې بیاکتنه
ولې دا مهمه ده چې عکسونه په ثابت اندازې بدل کړئ کله چې د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ لپاره د 3D قانع کونکي عصبي شبکې سره کار کوئ؟
کله چې د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ لپاره د 3D قانع کونکي عصبي شبکې سره کار کول ، نو دا خورا مهم دی چې عکسونه یو ثابت اندازې ته له سره تنظیم کړئ. دا پروسه د ډیری دلایلو له امله د پام وړ اهمیت لري چې مستقیم د ماډل فعالیت او دقت اغیزه کوي. پدې هراړخیز توضیحاتو کې به موږ د ډیډاکټیک په اړه بحث وکړو
ولې د روزنې پروسه د لوی ډیټاسیټونو لپاره په کمپیوټري توګه ګران کیږي؟
د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVMs) کې د روزنې پروسه د ډیری فکتورونو له امله د لوی ډیټاسیټونو لپاره په کمپیوټري توګه ګران کیدی شي. SVMs د ماشین زده کړې یو مشهور الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجع کولو کارونو لپاره کارول کیږي. دوی د غوره هایپرپلین په موندلو سره کار کوي چې مختلف ټولګي جلا کوي یا د دوامداره ارزښتونو وړاندوینه کوي. د روزنې په پروسه کې د پیرامیټونو موندل شامل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د SVM روزنه, د ازموینې بیاکتنه