انهن بحرانن جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ، توهان i اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل پر اهي خطري جي قدمن تي مبني آهن جيڪي اڪثر دير سان، متروڪ يا نامڪمل هوندا آهن. نيو يارڪ يونيورسٽي جي مطالعي کي سمجهڻ جي ڪوشش ڪئي وئي ته ڪيئن هڪ بهترين طريقي سان اڳڪٿي ڪندڙ الگورتھم جو استحصال ڪيو وڃي.
مطالعي مان معلوم ٿئي ٿو ته 11,2 ملين مضمونن جي متن کي گڏ ڪندي خوراڪ جي غير محفوظ ملڪن تي 1980 ۽ 2020 جي وچ ۾ شايع ٿيل، ۽ تازي ترقي جو فائدو وٺڻ deep learning: آرامده نتيجا حاصل ڪري سگھجن ٿا. تفصيلات کي خوراڪ جي بحرانن جي اعلي تعدد اڳڪٿين کي ڪڍڻ جي اجازت ڏني وئي جيڪي روايتي خطري جي اشارن جي ذريعي قابل تعريف ۽ تصديق ٿيل آهن.
الورورٿم deep learning نمايان ڪئي وئي ته جولاءِ 2009 کان جولاءِ 2020 تائين، بحراني اشارن 21 خوراڪ جي غير محفوظ ملڪن ۾ اڳڪٿين ۾ ڪافي واڌارو ڪيو، بيس لائين ماڊلز جي ڀيٽ ۾ 12 مهينا اڳ، جن ۾ متن جي معلومات شامل نه آهي.
مطالعي تي ڌيان ڏئي ٿو انٽيگريٽيڊ فيز ڪلاسيفڪيشن (IPC) پاران شايع ٿيل خوراڪ جي عدم تحفظ جي اڳڪٿي قابليت ابتدائي خبردارين جو نظام نيٽورڪ (FEWS NET). اها درجه بندي ضلعي سطح تي آفريڪا، ايشيا ۽ لاطيني آمريڪا جي 37 خوراڪ جي غير محفوظ ملڪن ۾ موجود آهي ۽ 2009 ۽ 2015 جي وچ ۾ سال ۾ چار ڀيرا ۽ ان کان پوءِ سال ۾ ٽي دفعا رپورٽ ڪئي وئي.
کاڌي جي عدم تحفظ جي درجه بندي ترتيب ڏنل ماپ مطابق پنجن مرحلن تي مشتمل آهي: گھٽ، دٻاء، بحران، ايمرجنسي ۽ ڏڪار.
BlogInnovazione.it
رنگ سازي ذريعي سٺي موٽر صلاحيتن کي ترقي ڪرڻ ٻارن کي وڌيڪ پيچيده صلاحيتن لاء تيار ڪري ٿو جهڙوڪ لکڻ. رنگ ڏيڻ…
بحري شعبي هڪ حقيقي عالمي معاشي طاقت آهي، جيڪا 150 بلين مارڪيٽ جي طرف نيويگيٽ ڪئي آهي ...
گذريل سومر، فنانشل ٽائمز OpenAI سان هڪ ڊيل جو اعلان ڪيو. ايف ٽي پنهنجي عالمي سطح جي صحافت کي لائسنس ڏئي ٿو ...
لکين ماڻهو ادا ڪن ٿا اسٽريمنگ سروسز لاءِ، ادا ڪندا مھينا سبسڪرپشن فيس. اها عام راءِ آهي ته توهان…
