တစ်ပြေးညီလုပ်ဆောင်မှုသည် လည်ပတ်ခြင်းအား အမြဲတမ်းကိုယ်စားပြုနေပါသလား။
ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလတ်လုပ်ဆောင်ခြင်းနယ်ပယ်တွင်၊ တစ်ယူနစ်လုပ်ဆောင်မှုများသည် ကွမ်တမ်ပြည်နယ်များကို ပြောင်းလဲရာတွင် အခြေခံကျသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ တစ်ယူနစ်လည်ပတ်မှုတစ်ခုသည် လည်ပတ်လည်ပတ်မှုကို အမြဲကိုယ်စားပြုသည်ရှိမရှိ မေးခွန်းသည် ဆန်းကြယ်ပြီး ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်ကို ကောင်းစွာနားလည်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤမေးခွန်းကိုဖြေရှင်းရန်၊ တစ်ယူနစ်ပြောင်းလဲခြင်း၏သဘောသဘာဝနှင့် ၎င်းတို့၏သဘောသဘာဝကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်အပြောင်းအလဲနဲ့, ယူနီဖောင်းပြောင်းလဲခြင်း
ဘဲလ်မညီမျှမှုကို ချိုးဖောက်ခြင်းသည် ကွမ်တမ် တွယ်တာမှုနှင့် ဆက်နွှယ်နေသည့် ဒေသဆိုင်ရာ ဖြစ်စဉ်တစ်ခုလား။
ဘဲလ်မညီမျှမှုကို ချိုးဖောက်ခြင်းသည် ကွမ်တမ်မက္ကင်းရှင်းမှု၏ အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွမ်တမ် ချိတ်ဆက်မှုဖြစ်စဉ်နှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည်။ 1960 ခုနှစ်များတွင် ရူပဗေဒပညာရှင် John Bell မှအဆိုပြုခဲ့သော Bell မညီမျှမှုသည် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်၏ဟောကိန်းများကိုဆန့်ကျင်၍ ဂန္တဝင်ရူပဗေဒ၏ကန့်သတ်ချက်များကိုစမ်းသပ်သည့်သင်္ချာဆိုင်ရာအသုံးအနှုန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အင်အားကြီးသူလည်းဖြစ်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, ကွမ်တမ်ပြန်ကြားရေးဂုဏ်သတ္တိများ, ခေါင်းလောင်းပြည်နယ်ဆားကစ်
Decoherence သည် ဒေသတွင်းမဟုတ်သော ကွမ်တမ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများတွင် အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့နိုင်သော ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများကို အကောင်အထည်မဖော်သေးခြင်းအတွက် တာဝန်ရှိပါသလား။
Decoherence သည် ဒေသဆိုင်ရာမဟုတ်သော ကွမ်တမ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ပြဿနာများဖြစ်ပေါ်စေခြင်းဖြင့် အရွယ်အစားရှိ ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများ အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ဟန့်တားရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒါကိုနားလည်ဖို့၊ ကွမ်တမ်အချက်အလက်ရဲ့ အခြေခံသဘောတရားတွေကို စူးစမ်းလေ့လာရပါမယ်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ပြိုင်တူတွက်ချက်မှုများကို superposition ပြည်နယ်များတွင် တည်ရှိနိုင်သည့် ကွမ်တမ်ဘစ်များ သို့မဟုတ် qubits များကို အသုံးချသည်။ သို့သော် ဤသိမ်မွေ့သော ကွမ်တမ်ကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, အကျဉ်းချုပ်, အကျဉ်းချုပ်
အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့နိုင်သော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ဒေသဆိုင်ရာမဟုတ်သော ကွမ်တမ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို လက်တွေ့အသုံးပြုရန် ခွင့်ပြုမည်လား။
အရွယ်တင်နိုင်သော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ဒေသတွင်းမဟုတ်သော ကွမ်တမ်သက်ရောက်မှုများကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်စေမည်ဟု ကတိပြုထားသည်။ ဤဖော်ပြချက်ကို နားလည်ရန်၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာ၏ အခြေခံမူများနှင့် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်ဆိုင်ရာ တည်နေရာမဟုတ်သော သဘောတရားတို့ကို စူးစမ်းလေ့လာရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ကွမ်တမ်ဘစ်များ သို့မဟုတ် qubits များကို ကိုယ်စားပြုနိုင်စေကာ superposition ပြည်နယ်များတွင် တည်ရှိနိုင်ပြီး၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, အကျဉ်းချုပ်, အကျဉ်းချုပ်
နေရာဒေသအလိုက် ပိုင်းခြားထားသော စနစ်နှစ်ခုသည် Locality ကန့်သတ်ချက်များအတွင်း ရှိနေပါသလား။
Quantum Information နယ်ပယ်တွင်၊ ဒေသဆိုင်ရာ အယူအဆသည် ကွမ်တမ်စနစ်များ၏ အပြုအမူကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နေရာဒေသအလိုက် ပိုင်းခြားထားသော စနစ်နှစ်ခုသည် နေရာဒေသ ကန့်သတ်ချက်များအတွင်းတွင် ရှိနေသည်ဟု ဆိုပါက စနစ်တစ်ခုပေါ်ရှိ တိုင်းတာခြင်း သို့မဟုတ် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများသည် ၎င်းအပေါ် ချက်ခြင်းအကျိုးသက်ရောက်မှုမဖြစ်သင့်ဟူသော နိယာမကို ရည်ညွှန်းပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, ကွမ်တမ်ရှုပ်ထွေးမှုများ, ဘဲလ်နှင့်ဒေသခံသရုပ်မှန်
Pauli matrices သည် လှည့်ပတ်ကြည့်ရှုနိုင်သော အရာများကို ကိုယ်စားပြုပါသလား။
Pauli matrices များသည် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်တွင် လှည့်ပတ်ကြည့်ရှုနိုင်သော အရာများကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ရူပဗေဒပညာရှင် Wolfgang Pauli ကိုအစွဲပြု၍ အမည်ပေးထားသော ဤမက်ထရစ်များသည် လှည့်ပတ်-2/2 အမှုန်များ၏အပြုအမူကိုဖော်ပြရန် အခြေခံကျသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် 1×2 ရှုပ်ထွေးသော Hermitian matrices သုံးခု၏အစုအဝေးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကွမ်တမ်သတင်းအချက်အလက်၏အခြေအနေတွင်၊ Pauli matrices ၏အဓိပါယ်ကိုနားလည်ရန် နှင့် ကြိုးကိုင်ရန်အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, လည်ရန်နိဒါန်း, Pauli မက်တရစ်လည်
keras က TFlearn ထက် ပိုကောင်းတဲ့ အဖြေတစ်ခုလား။
Keras နှင့် TFlearn တို့သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုအတွက် အစွမ်းထက်သော Open-source စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow ၏ထိပ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော နာမည်ကြီး နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ Keras နှင့် TFlearn နှစ်ခုစလုံးသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း သီးခြားသတ်မှတ်မှုအပေါ် မူတည်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေမည့် ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားမှုများရှိနေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူသောစာကြည့်တိုက်, TFLearn
မိန့်ခွန်းမှစာသား
Text-to-speech (TTS) သည် စာသားမှ စကားပြောဘာသာစကားသို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Artificial Intelligence နှင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် TTS သည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံနှင့် သုံးစွဲနိုင်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် TTS စနစ်များသည် စာဖြင့်ရေးသားထားသော လူနှင့်တူသော စကားပြောဆိုမှုများကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး အပလီကေးရှင်းများက စကားပြောဖြင့် အသုံးပြုသူများနှင့် ဆက်သွယ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
လက်တွေ့တွင် ရက်စက်ကြမ်းကြုတ်သော တိုက်ခိုက်မှုများကို မည်သို့ခုခံကာကွယ်နိုင်မည်နည်း။
brute force attacks များကို ခုခံကာကွယ်ခြင်းသည် web application များ၏ လုံခြုံရေးကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ Brute force တိုက်ခိုက်မှုများတွင် အသုံးပြုသူအမည်များနှင့် စကားဝှက်များစွာကို ပေါင်းစပ်ထားသော စနစ်တစ်ခုသို့ ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိရန် ကြိုးစားခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤတိုက်ခိုက်မှုများသည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အထူးသဖြင့် အန္တရာယ်ဖြစ်စေသည်။ လက်တွေ့တွင်၊ တိရစ္ဆာန်များကို ကာကွယ်ရန် ဗျူဟာများစွာကို အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/WAPT ဝဘ်အက်ပလီကေးရှင်းများ ထိုးဖောက်စမ်းသပ်ခြင်း။, ရက်စက်ကြမ်းကြုတ်စမ်းသပ်ခြင်း။, Burp Suite ဖြင့် Brute force စမ်းသပ်ခြင်း။
TensorFlow 2.0 နှင့်နောက်ပိုင်းတွင်၊ စက်ရှင်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုတော့ပါ။ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် အကြောင်းပြချက် ရှိပါသလား။
TensorFlow 2.0 နှင့် နောက်ပိုင်းဗားရှင်းများတွင် TensorFlow ၏ အစောပိုင်းဗားရှင်းများတွင် အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သော session များ၏သဘောတရားကို ရပ်တန့်ထားသည်။ ဂရပ်များ သို့မဟုတ် ဂရပ်များ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို လုပ်ဆောင်ရန် TensorFlow 1.x တွင် Sessions များကို အသုံးပြုပြီး မည်သည့်အချိန်နှင့် တွက်ချက်မှုဖြစ်သည်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ သို့သော် TensorFlow 2.0 ၏နိဒါန်းနှင့်အတူ၊ စိတ်အားထက်သန်စွာလုပ်ဆောင်မှုဖြစ်လာခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, TensorFlow အခြေခံ