[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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दैनिक अर्क्सिव

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क्वांटम ट्रांसफर लर्निंग से मनोभ्रंश का पता लगाने में मदद मिलेगी

Created by
  • Haebom

लेखक

सौनक भौमिक, तलिता पेरसिआनो, हिमांशु थपलियाल

रूपरेखा

यह शोधपत्र डिमेंशिया के निदान के लिए क्वांटम ट्रांसफर लर्निंग (QTL) की क्षमता को प्रदर्शित करता है। जहाँ पारंपरिक मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग पद्धतियाँ उच्च-आयामी बायोमेडिकल डेटा और बड़े पैमाने के डेटासेट में कम्प्यूटेशनल और प्रदर्शन संबंधी सीमाओं का सामना करती हैं, वहीं QML तेज़ लर्निंग और बेहतर पैटर्न पहचान क्षमताएँ प्रदान करता है। इस अध्ययन का उद्देश्य कमज़ोर प्रदर्शन करने वाले पारंपरिक डीप लर्निंग मॉडलों पर QTL लागू करके डिमेंशिया पहचान (बाइनरी वर्गीकरण) के प्रदर्शन को बेहतर बनाना है। OASIS 2 डेटासेट का उपयोग करते हुए, हम प्रदर्शित करते हैं कि कैसे क्वांटम तकनीकें गैर-अनुकूलित पारंपरिक मॉडलों को बायोमेडिकल छवि वर्गीकरण के लिए अधिक प्रभावी समाधानों में बदल सकती हैं, जो चिकित्सा प्रौद्योगिकी उन्नति के संभावित निहितार्थों पर प्रकाश डालता है। इसके अतिरिक्त, हम QTL-आधारित पद्धति की विश्वसनीयता और मजबूती का मूल्यांकन करने के लिए नॉइज़ के प्रभाव की जाँच करते हैं।

____T34092_____, ____T34093_____

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Takeaways:
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हम दर्शाते हैं कि क्वांटम ट्रांसफर लर्निंग (क्यूटीएल) मौजूदा डीप लर्निंग मॉडलों के डिमेंशिया निदान प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।
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इससे पता चलता है कि क्यू.एम.एल. उच्च-आयामी बायोमेडिकल डेटा और बड़े पैमाने के डेटासेट में कम्प्यूटेशनल और प्रदर्शन सीमाओं पर काबू पाने में उपयोगी है।
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क्वांटम प्रौद्योगिकियां चिकित्सा प्रौद्योगिकी में उन्नति की संभावनाएं प्रदान करती हैं।
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हम क्यूटीएल-आधारित दृष्टिकोणों के शोर-प्रतिरोध और विश्वसनीयता का मूल्यांकन करते हैं।
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Limitations:
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यह अध्ययन एक विशिष्ट डेटासेट (OASIS 2) तक सीमित है और सामान्यीकरण निर्धारित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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क्यूटीएल के प्रदर्शन संवर्द्धन के आगे यांत्रिक विश्लेषण की आवश्यकता है।
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वास्तविक दुनिया की नैदानिक स्थितियों में इसकी प्रयोज्यता और उपयोगिता निर्धारित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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अनुसंधान में प्रयुक्त क्वांटम कंप्यूटिंग संसाधनों और पहुंच पर सीमाएं हो सकती हैं।
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