Devar Bhabhi hot romance video दà¥à¤µà¤° à¤à¤¾à¤à¥ à¤à¥ साथ हà¥à¤ रà¥à¤®à¤¾à¤
সুচিপত্র:
একটি বীডার হিসাবে, আমি শুনেছি যে আপনি যদি আপনার পাখি ফিডারগুলির পরিদর্শনকারী নিচু কাঠের কাঠামোগুলির মাথাগুলির পালকগুলিতে সাবধানে মনোযোগ দেন, তবে আপনি পৃথক পাখিগুলিকে চিনতে শুরু করতে পারেন। এই আমাকে চক্রান্ত। আমি এমনকি আমার নিজের ফিডারে পাখিগুলিকে স্ক্যাচিং করার চেষ্টা করেছি এবং একটি পয়েন্ট পর্যন্ত এটি সত্য বলে মনে করেছি।
ইতিমধ্যে, আমার কম্পিউটার বিজ্ঞানী হিসাবে কাজ করার সময়, আমি জানতাম যে অন্যান্য গবেষকরা উচ্চ ডিগ্রি বিশুদ্ধতা সহ ডিজিটাল চিত্রগুলিতে স্বতন্ত্র মুখ সনাক্ত করতে মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করেছেন।
এই প্রকল্পগুলি আমাকে আমার কাজের সাথে আমার শখ একত্রিত করার উপায়গুলি সম্পর্কে চিন্তা করে। পৃথক পাখি সনাক্ত করতে এই কৌশল প্রয়োগ করা সম্ভব হবে?
সুতরাং, আমি তথ্য সংগ্রহ করার জন্য একটি সরঞ্জাম তৈরি করেছি: কাঠের পিঠ এবং একটি গতি-সক্রিয় ক্যামেরা দ্বারা পছন্দের পাখি ফিডার। আমি আমার উপনিবেশ ভার্জিনিয়া yard আমার পর্যবেক্ষণ স্টেশন সেট আপ এবং পাখি দেখাতে জন্য অপেক্ষা।
চিত্র শ্রেণীবিভাগ
চিত্র শ্রেণীবিভাগ প্রযুক্তি প্রযুক্তি একটি গরম বিষয়। ফেসবুক, অ্যাপল এবং গুগল মত মেজর কোম্পানি সক্রিয়ভাবে এই সমস্যাটি অনুসন্ধান করছে যেমন চাক্ষুষ অনুসন্ধান, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টগুলিতে বন্ধুদের স্বয়ংক্রিয় ট্যাগিং এবং আপনার মোবাইলটি আনলক করার জন্য আপনার মুখটি ব্যবহার করার ক্ষমতা। আইন প্রয়োগকারী সংস্থাগুলিও খুব আগ্রহী, প্রাথমিকভাবে ডিজিটাল চিত্রাবলীতে মুখ সনাক্ত করতে।
যখন আমি এই প্রকল্পের উপর আমার ছাত্রদের সাথে কাজ শুরু করি, চিত্র শ্রেণীবিভাগ গবেষণাটি এমন একটি কৌশলতে মনোযোগ দিয়েছিল যা চিত্রের বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন প্রান্ত, কোণ এবং অনুরূপ রঙের ক্ষেত্রগুলি দেখেছিল। এই প্রায়ই কিছু স্বীকৃত বস্তুর মধ্যে একত্রিত হতে পারে যে টুকরা। সে পদ্ধতিগুলি শত শত বিভাগ এবং হাজার হাজার প্রশিক্ষণের উদাহরণ সহ বেঞ্চমার্ক ডেটা সেট ব্যবহার করে প্রায় 70 শতাংশ সঠিক।
সাম্প্রতিক গবেষণাপত্র কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ব্যবহারের দিকে স্থানান্তরিত হয়েছে, যা তাদের নিজস্ব বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করে যা সঠিক শ্রেণীবিভাগের জন্য সর্বাধিক কার্যকর। নিউরোল নেটওয়ার্কগুলি মানুষের মস্তিষ্কের নিউরনের মধ্যে যোগাযোগের নকশার উপর খুব নিচুভাবে মডেল করা হয়। কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা আমরা এখন পাখিদের সাথে আমাদের কাজে ব্যবহার করছি, সেই পদ্ধতিতে পরিবর্তন করা হয়েছে যা ভিজ্যুয়াল কর্টেক্সে মডেল করা হয়েছে। যে তাদের ইমেজ শ্রেণীবিভাগ সমস্যার জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত উপযুক্ত করে তোলে।
কিছু অন্যান্য গবেষক ইতিমধ্যে প্রাণী উপর অনুরূপ কৌশল চেষ্টা করেছেন। আমি উইলিয়ামস কলেজের কম্পিউটার বিজ্ঞানী আন্দ্রেয়া ড্যানল্লুকের দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিলাম, যিনি পৃথক স্প্লটযুক্ত সালাম্যান্ডার সনাক্ত করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেছেন। এই কাজ করে কারণ প্রতিটি salamander দাগ একটি স্বাতন্ত্র্যসূচক প্যাটার্ন আছে।
বার্ড আইডি অগ্রগতি
যদিও আমার ছাত্র এবং আমার কাছে বেশিরভাগ অন্যান্য গবেষক এবং সংস্থার সাথে কাজ করার মতো প্রায়শই চিত্র ছিল না, তবে আমাদের শ্রেণিবদ্ধের নির্ভুলতাকে বাড়িয়ে তুলতে পারে এমন কিছু বাধাগুলির সুবিধা আমাদের ছিল।
আমাদের সব ছবি একই দৃষ্টিকোণ থেকে নেওয়া হয়েছে, একই স্কেল ছিল এবং সীমিত সংখ্যক বিভাগে পড়ে গিয়েছিল। সবাই বলেছে, প্রায় 15 টি প্রজাতি আমার এলাকায় ফিডারের পরিদর্শন করেছে। তাদের মধ্যে, শুধুমাত্র 10 পরিদর্শক প্রশিক্ষণ করার জন্য একটি দরকারী ভিত্তি সরবরাহ করতে যথেষ্ট পরিদর্শন করেছেন।
ছবির সীমিত সংখ্যক একটি নির্দিষ্ট অসুবিধা ছিল, তবে ছোট্ট সংখ্যক বিভাগ আমাদের পক্ষে কাজ করেছিল। যখন একটি ছবিতে পাখি একটি কুকুরছানা ছিল, তখন একটি ক্যারোলিনা ওয়ারেন, একটি কার্ডিনাল বা অন্য কিছু, একটি মুখের স্বীকৃতি অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে একটি প্রারম্ভিক প্রকল্প 85 শতাংশ নির্ভুলতা অর্জন করেছিল - সমস্যাটি আমাদের আগ্রহী রাখতে যথেষ্ট ভাল।
ছবিতে পাখি সনাক্ত করা একটি "জরিমানা শ্রেণিবদ্ধ শ্রেণীবিভাগ" কাজ, যা অর্থাত্ অ্যালগরিদম এমন বস্তুর মধ্যে বৈষম্য করার চেষ্টা করে যা একে অপরের থেকে সামান্য ভিন্ন। ফিডারে দেখা যায় যে অনেক পাখি প্রায় একই আকৃতির, উদাহরণস্বরূপ, তাই এক প্রজাতি এবং অন্যের মধ্যে পার্থক্য বলতে অভিজ্ঞ ব্যক্তি মানুষের পর্যবেক্ষক এমনকি বেশ চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।
আপনি ব্যক্তি সনাক্ত করার চেষ্টা করার সময় চ্যালেঞ্জ শুধুমাত্র আপ। বেশিরভাগ প্রজাতির জন্য এটি সহজ নয়। যে কাঠের কাঠামো আমি আগ্রহী ছিল তা দৃঢ়ভাবে প্যাটারেজযুক্ত প্লেমেজ রয়েছে তবে এখনও এটি পৃথকভাবে পৃথক থেকে পৃথক।
সুতরাং, আমাদের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ ছিল আমাদের শ্রেণীকক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য তথ্য লেবেল করার মানব কাজ। আমি দেখেছি যে নিচু কাঠের কাঠের মাথাগুলির পালক ব্যক্তিদের মধ্যে পার্থক্য করার জন্য নির্ভরযোগ্য উপায় নয়, কারণ সেই পালকগুলি অনেক কাছাকাছি চলে যায়। তারা পাখি দ্বারা জ্বালা বা এলার্ম প্রকাশ করতে ব্যবহার করা হয়। তবে, উল্লম্ব ডানাগুলির দাগগুলির প্যাটার্নগুলি আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং একে অপরকে একথা বলতে সূক্ষ্ম বলে মনে হচ্ছে। সেই উইং পালকগুলি প্রায়শই আমাদের ছবিগুলিতে দৃশ্যমান ছিল, যখন পাখির মাথার কোণের উপর নির্ভর করে মাথার নিদর্শনগুলি গোপন করা যেতে পারে।
শেষ পর্যন্ত, আমাদের আটটি ভিন্ন কাঠের কাঠের ২50 টি ছবি ছিল। যখন এটি পৃথক কাঠের কাঠামো চিহ্নিত করার জন্য আসে, তখন আমাদের পরীক্ষায় 97 শতাংশ সঠিকতা অর্জন করে। যাইহোক, যে ফলাফল আরও যাচাইকরণ প্রয়োজন।
কিভাবে এই পাখি সাহায্য করতে পারেন?
Ornithologists সময় সঙ্গে পাখি জনসংখ্যা পরিবর্তন কিভাবে সঠিক তথ্য প্রয়োজন। যেহেতু প্রজনন, শীতকালীন স্থানান্তর এবং মাইগ্রেশনের ক্ষেত্রে অনেক প্রজাতি তাদের বাসস্থানের প্রয়োজনে খুব নির্দিষ্ট, তাই দুর্যোগযুক্ত তথ্যগুলির প্রভাব সম্পর্কে চিন্তা করার জন্য জরিমানা তথ্য উপকারী হতে পারে। নিচু কাঠের কাঠামোগুলির মতো পৃথক প্রজাতির তথ্যগুলি স্থানীয় সময়গুলিতে স্থানীয় প্রজাতির প্রাচুর্যকে আরও ভালভাবে বোঝার জন্য অন্যান্য তথ্য, যেমন ভূমি ব্যবহারের মানচিত্র, আবহাওয়া নিদর্শন, মানব জনসংখ্যা বৃদ্ধির সাথে সাথে মিলিত হতে পারে।
আমি বিশ্বাস করি যে একটি semiutomated পর্যবেক্ষণ স্টেশন বিনয়ী খরচ নাগালের মধ্যে হয়। আমার পর্যবেক্ষণ স্টেশন খরচ প্রায় 500 মার্কিন ডলার। সাম্প্রতিক গবেষণায় বলা হয়েছে যে চিত্রগুলির একটি বৃহত্তর গোষ্ঠী ব্যবহার করে শ্রেণীবদ্ধিকে প্রশিক্ষণের জন্য এটি সম্ভব হওয়া উচিত, তারপরে তা দ্রুততর করে তুলুন এবং যুক্তিসঙ্গত কম্পিউটেশনাল চাহিদাগুলি পৃথক পাখিগুলিকে চিনতে হবে।
অরনিথোলজি এর ইবার্ডের কর্নেল ল্যাবরেটরির মতো প্রকল্পগুলি জনগনের গতিশীলতা পর্যবেক্ষণের জন্য স্থলভাগে নাগরিক বিজ্ঞানীদের একটি ছোট সেনাবাহিনী রেখেছে, তবে এই তথ্যগুলির বেশিরভাগই বিজ্ঞানীদের নির্দিষ্ট আগ্রহের জায়গাগুলির চেয়ে বেশি সংখ্যক লোকের অবস্থান থেকে থাকে।
একটি স্বয়ংক্রিয় পর্যবেক্ষণ স্টেশন পদ্ধতি নির্দিষ্ট প্রজাতি বা নির্দিষ্ট অবস্থানের সঙ্গে সংশ্লিষ্ট বন্যপ্রাণী জীববিজ্ঞানীদের জন্য একটি বল গুণক প্রদান করতে পারে। এটি সর্বনিম্ন মানুষের হস্তক্ষেপের সাথে তথ্য সংগ্রহ করার ক্ষমতা বাড়িয়ে তুলবে।
এই নিবন্ধটি মূলত দ্য কথোপকথন বাই লুইস বার্নেটে প্রকাশিত হয়েছিল। এখানে মূল নিবন্ধ পড়ুন।
বিজ্ঞান আপনার সাথে ফ্লার্ট করা হয় তা জানতে কিভাবে ব্যাখ্যা করে
"ফ্লার্টিং একটি গ্যারান্টি ছাড়া যৌন সংসর্গ প্রতিশ্রুতি।" এটা সত্য, কিন্তু মানুষ flirting ভাল হয় না। এখানে কিভাবে বলতে হয়।
ইয়ান ম্যাককেলেনের হিলারি ক্লিনটন ইমপ্রেশন মুখের মুখের স্বীকৃতির মাধ্যমে পরিপূর্ণ
ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা এমন সফ্টওয়্যার প্রদর্শন করেছেন যা তাদের (অন্যান্য জিনিসের মধ্যে) সাবেক প্রেসিডেন্ট জর্জ ডব্লিউ বুশের শব্দ এবং অভিব্যক্তিগুলি গ্রহণ করতে এবং প্রেসিডেন্ট বারাক ওবামার 3 ডি মডেলকে তাদের আউট করার অনুমতি দেয়। সফ্টওয়্যারগুলি পুরোনো ছবিগুলি (তাদের মধ্যে অনেকগুলি) এবং ভিডিওগুলি মুখোমুখি করার জন্য ভিডিও ব্যবহার করে, কিন্তু আমি কী খুব ...
ট্রিগার সতর্কতা: বিজ্ঞান আপনি ব্যাখ্যা করা কেন ব্যাখ্যা করতে পারেন
আসুন কিছু বাস্তবতার সাথে এটি বন্ধ করে দেই: বিক্ষুব্ধ অনুভূতির ধারণা মাদকদ্রব্য। যখন কেউ বলে যে তারা কিছু করে বিক্ষুব্ধ হয়, তখন তারা একসঙ্গে সহানুভূতিশীল সহানুভূতি ও সমর্থনের সাথে মিলিত হয় এবং স্টিফেন ফ্র্রি নেতৃত্বে একটি অসম্পূর্ণভাবে জোরালো ব্যাকল্যাশ এবং বিশ্বের ট্রিগার-সতর্ককারী scoffers দ্বারা পূরণ হয়। পরবর্তী ...