டெல்லியில் காற்று மாசுபாட்டின் சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் Air Cognizer பயன்பாடு எவ்வாறு பங்களிக்கிறது?
டெல்லியில் காற்று மாசுபாடு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க பிரச்சனையாக உள்ளது, கடுமையான உடல்நலம் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் விளைவுகள். இந்தச் சிக்கலைத் தீர்க்க, செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ மூலம் இயக்கப்படும் ஏர் காக்னிசர் பயன்பாடு, காற்றின் தரத்தை கணிப்பதிலும் அதன் குறைப்புக்கு பங்களிப்பதிலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. Air Cognizer பயன்பாடு பல்வேறு தரவு மூலங்களை ஆய்வு செய்ய இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது,
சாதனத்தில் மாடல்களைப் பயன்படுத்துவதில் TensorFlow Lite என்ன பங்கு வகித்தது?
நிகழ்நேர அனுமானத்திற்காக சாதனங்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை பயன்படுத்துவதில் TensorFlow Lite முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது மொபைல் மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனங்களில் டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களை இயக்குவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட இலகுரக மற்றும் திறமையான கட்டமைப்பாகும். டென்சர்ஃப்ளோ லைட்டை மேம்படுத்துவதன் மூலம், ஏர் காக்னிசர் பயன்பாடு நேரடியாக இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி காற்றின் தரத்தை திறம்பட கணிக்க முடியும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ பயன்பாடுகள், எம்.எல் உடன் காற்றின் தரத்தை கணிக்கும் காற்று அறிவாற்றல், தேர்வு ஆய்வு
Air Cognizer பயன்பாட்டின் திறன் மற்றும் பயன்பாட்டினை மாணவர்கள் எவ்வாறு உறுதி செய்தனர்?
பல்வேறு படிகள் மற்றும் நுட்பங்களை உள்ளடக்கிய ஒரு முறையான அணுகுமுறை மூலம் ஏர் காக்னிசர் பயன்பாட்டின் செயல்திறன் மற்றும் பயன்பாட்டினை மாணவர்கள் உறுதி செய்தனர். இந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், டென்சர்ஃப்ளோ மூலம் இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்தி காற்றின் தரத்தை கணிக்க ஒரு வலுவான மற்றும் பயனர் நட்பு பயன்பாட்டை அவர்களால் உருவாக்க முடிந்தது. தொடங்குவதற்கு, மாணவர்கள் ஏற்கனவே உள்ளதைப் பற்றி முழுமையான ஆராய்ச்சி நடத்தினர்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ பயன்பாடுகள், எம்.எல் உடன் காற்றின் தரத்தை கணிக்கும் காற்று அறிவாற்றல், தேர்வு ஆய்வு
Air Cognizer பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட மூன்று மாதிரிகள் என்ன, அவற்றின் நோக்கங்கள் என்ன?
Air Cognizer பயன்பாடு மூன்று தனித்துவமான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகிறது, ஒவ்வொன்றும் இயந்திரக் கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி காற்றின் தரத்தைக் கணிப்பதில் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்தைச் செய்கிறது. இந்த மாதிரிகள் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்), லாங் ஷார்ட் டெர்ம் மெமரி (எல்எஸ்டிஎம்) நெட்வொர்க் மற்றும் ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட் (ஆர்எஃப்) அல்காரிதம் ஆகும். சிஎன்என் மாதிரியானது பட செயலாக்கம் மற்றும் அம்சம் பிரித்தெடுப்பதற்கு முதன்மையாக பொறுப்பாகும். இது
Air Cognizer பயன்பாட்டின் வளர்ச்சியில் பொறியியல் மாணவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவை எவ்வாறு பயன்படுத்தினர்?
Air Cognizer பயன்பாட்டின் வளர்ச்சியில், பொறியியல் மாணவர்கள் TensorFlow ஐ திறம்பட பயன்படுத்தினர், இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு சக்திவாய்ந்த தளத்தை வழங்கியது, பல்வேறு உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் மாணவர்களுக்கு காற்றின் தரத்தை கணிக்க உதவுகிறது. தொடங்குவதற்கு, மாணவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவின் நெகிழ்வான கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தினர்