সাইবার-ক্রেটিক সিস্টেম (সিপিএস) ডিজিটাল কন্ট্রোল সিস্টেমের সাথে ডিজিটাল কন্ট্রোল সিস্টেম, যেমন উৎপাদন, পরিবহন এবং শক্তি নিয়ে বিভিন্ন শিল্প যেমন, পরিবহন এবং শক্তি। এই ব্যবস্থার নিরাপত্তা এবং পরিবর্তন নিশ্চিত করা জটিল। বিশেষ করে তারা আরো জটিল এবং জটিল হয়ে উঠছে। একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জের মধ্যে একটি হলো সাইবার-প্রজেক্ট তথ্য যা এই ধরনের প্রভাবের মাধ্যমে দূরদৃষ্টি, এবং দূরদৃষ্টির মাধ্যমে দূরদৃষ্টিকে দূর করতে পারে।

CPS এ ASQADU সনাক্ত করুন

কোনো অসমাপেগরণের ক্ষেত্রে তথ্য যোগ করার জন্য এমন সব তথ্য খুঁজে বের করা প্রয়োজন, যা আশা করা যায় না । ইনস্যমেওস, ইনস্টার্সক্রিপশন, অপ্রত্যাশিত সেন্সর পড়া, অপ্রত্যাশিত ধরনের নেটওয়ার্ক ট্রাফিক সমস্যা, অথবা অপ্রত্যাশিত সাড়া প্রদান করতে পারে । কিছু সময়ের সীমা হ্রাস, এবং নিরাপত্তা বৃদ্ধির ক্ষেত্রে (যেমন সিপিএস) সমস্যার সমাধান করতে পারে ।

Amecily Inters এ প্রমোক শেখা

গভীর শিক্ষাকে বিপ্লবের মাধ্যমে সৃষ্টি করেছে বিশাল তথ্য সংগ্রহ থেকে জটিল কিছু নমুনা শেখার জন্য। নীচে মূল কৌশলটি সিপিএসে প্রয়োগ করা হয়েছে, যার প্রতিটি নির্দিষ্ট শক্তি এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়েছে।

অটোটাইসকোডার

অটোএনকোডাররা নতুন ধরনের নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দেয় ইনপুট তথ্য পুনঃনির্মাণের জন্য । পুনরায় নির্মাণকালে কোন সমস্যা সমাধান করলে, তা চিহ্নিত করা হয় । সিপিএসে, মাল্টিভারশন স্ট্রিমিং (বিশেষরূপে) ও স্বয়ংক্রিয়ভাবে বানান পরীক্ষণের জন্য ব্যবহৃত, স্বয়ংক্রিয় কোডার, অটোভন এবং স্বয়ংক্রিয় বানান পরীক্ষণ ব্যবস্থা ইত্যাদির ক্ষেত্রে স্বয়ংক্রিয় বানান পরীক্ষা করা হয় । সি. পি. এস. - র মান নির্ধারণের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি সাধারণ বৈশিষ্ট্য প্রয়োগ করা হয় । স্বয়ংক্রিয়ভাবে কোড যোগ করা হয় এবং এর ফলে স্বয়ংক্রিয় বানান পরীক্ষা করা যায় না ।

RVU নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএনএস) ও লং-স্ট্যাট- মেমরি

RNNs ডিজাইন করা হয়েছে তথ্যর জন্য এবং মডেলগত নির্ভরতার জন্য মডেল তৈরি করা হয়েছে। CPIT এ সেন্সর সংখ্যা, আরএনএস (NN) অনুমানকৃত সময়, আর এন এনএস ভবিষ্যদ্বাণীকৃত মান এবং ভবিষ্যদ্বাণীকৃত সমস্যাকে চিহ্নিত করে এমন একটি ব্যতিক্রম হিসাবে বিবেচনা করে। এলটিএসএসএস এবং জিআরইউএনইউএস কর্তৃক স্বয়ংক্রিয় ত্রুটির হার হ্রাস পেতে পারে, যা তাদেরকে দীর্ঘ সময় ধরে এক্সেস কর্তৃক পর্যবৃত্তির ক্ষেত্রে সুনির্দিষ্ট মানের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়, বিশেষ করে যখন সিএনএন-এর মডেল সম্পর্কে বিস্তারিত ধারণা দেয়, অথবা এনএনএস-এর ক্ষেত্রে বিশেষ করে যখন কম্পিউটারের বিশেষ ধরনের বিশেষ বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করে, যা কিনা টাইম এর জন্য সুনির্দিষ্ট মানের উপর ভিত্তি করে, বিশেষ করে যখন প্রয়োজন, তখন তা বিশ্লেষণ করে দেখা দেয়।

কনসালোর্নান নিউনাল নেটওয়ার্ক (এনইএস)

সিপিএস-এ, সিডি সিএনএন-এর সময়-এর সময়-এর প্রযুক্তি বিষয়ক তথ্য সমূহ সেন্সরের মাধ্যমে বিভিন্ন ধরনের তথ্য সংগ্রহ করা যায়, যেখানে দুই ধরনের সিএনএন-এর ক্যামেরা বা ছবি (যেমন স্পেকট্রোগ্রাম অথবা চিত্র) ব্যবহার করা যায়, এবং একই সাথে তা ব্যবহার করা যায় (যেমন সিএনএন-এনজিএন-এর ক্ষেত্রে)।

স্পেকট্রোল অটোএন (VAE)

ভিএএএস একটি স্ববিরোধী জায়গা থেকে একটি স্বনির্জনিত ত্রুটি, ভিএএস পুন:নির্মান লগ-র সংস্কার প্রক্রিয়া এবং KLLCRIns এর পরিবর্তে একটি সাধারণ পুনর্নির্মিত উপায় সরবরাহ করেছে, যাতে তাদেরকে কনটেন্ট খুঁজে বের করা যায়। এটি তাদেরকে নিশ্চিত করার জন্য কার্যকর একটি পদ্ধতি হিসেবে কাজ করতে পারে।

নির্মাণকারী নেটওয়ার্ক (Gans)

নেসের বিভিন্ন যন্ত্র এবং একটি ডিস্কিপ্রকল্পিক বৈশিষ্ট্যের মধ্যে রয়েছে ।

গ্রাফ নিউরো নেটওয়ার্ক (এনএনএন. এন. এস.)

অনেক সিপিএস (যেমন, পাওয়ার গ্রিড, পানির বিতরণ নেটওয়ার্ক) একটি বিশাল গ্রাফের কাঠামো তৈরি করেছে। এনএনএনএনএন এর বিষয়বস্তুর পাশাপাশি তথ্যকে বিকৃত করার মাধ্যমে সেন্সর এবং কর্মপরিকল্পিতভাবে নিয়ন্ত্রণ করার মাধ্যমে সেন্সর এবং কর্মক্ষম সংক্রান্ত নির্ভরতার মধ্যে পরিবর্তন ঘটাতে পারে। গ্রাফ ভ্রুশন নেটওয়ার্ক (জিএন) এবং গ্রাফ নেটওয়ার্ক (জিএলটি) মনোযোগ আকর্ষণ করে একটি শক্তিশালী নোড চিহ্নিত করে যা একটি শক্তিশালী পতাকার মাধ্যমে সংযোগ স্থাপন করা যায় বা নেটওয়ার্ক (জিএসটি) দ্বারা প্রভাবিত হয়।

বিবেচনা

সিপিএস-এ একটি গভীর জ্ঞান অর্জনের জন্য তথ্য গুণ, মডেল প্রশিক্ষণ এবং বাস্তব সময়ের প্রক্রিয়া সম্পর্কে সতর্কভাবে বিবেচনা করা প্রয়োজন।

তথ্য সংগ্রহ এবং মুদ্রণ করুন

উচ্চ- গুণগত মান, সেন্সরের প্রতিনিধি সংক্রান্ত তথ্য অপরিহার্য এবং নেটওয়ার্ক লগ- ইন প্রয়োজনীয় । সাধারণতা, অনুপস্থিত মান, এবং ফিল্টারিং এর মতো একটি ধাপ । তথ্যের মানহানিকরণ এবং ফিল্টারিং এর মান উন্নত করতে শব্দসংক্ষেপের সাহায্যে তথ্য সংযুক্ত করা যাবে । তথ্য একত্রিতকরণ বিভাগ (যেমন, এনসুট্রোনিক টাইম- অব- কন্‌লেট), এবং সংক্ষিপ্ত অংশের জন্য জটিল মানের উপর ভিত্তি করে পরামর্শ প্রদান করা যাবে।

বৈশিষ্ট্য ব্যবস্থাপক

গভীর শিক্ষা স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে পারে, ডোমেইন- সুনির্দিষ্ট ইঞ্জিনিয়ারিং এখনও পরিসংখ্যানগত সময়, ফ্রিকোয়েন্সি-নাম পরিবর্তিত (এফটি), এবং পরিসংখ্যানগত পরিভাষার পরিসংখ্যানের মত বৈশিষ্ট্যগুলো সঠিকভাবে নির্ধারণ করা যায়। গ্রাফ ভিত্তিক মডেলের ক্ষেত্রে, রেলিকাল্যাল ম্যাস এবং নোডের বৈশিষ্ট্যকে সতর্ক করে দিতে হবে।

মডেল প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা পরীক্ষা

প্রশিক্ষণ পদ্ধতি প্রায়শ:ই অপেশাদার অথবা অর্ধ-বিজ্ঞী পরিকল্পনা ব্যবহার করে যা কোন ব্যতিক্রমের জন্য প্রযোজ্য। সাধারণ পদক্ষেপের মধ্যে একটি শ্রেণীর মানিক ত্রুটি সমাধান, ভুল সমাধানকরণ, এবং ত্রুটির কারণ ব্যাখ্যা করতে হবে ক্ষুদ্র ক্ষুদ্রকরণ; কারণ, বৈজ্ঞানিক ভাবে কৃত্রিম ভাবে সাজানো, যেমন এফ১-অর্শিয়াল এলাকা, এবং অবশ্যই এই এলাকার প্রতি সম্মান প্রদর্শন করা উচিত।

রিয়েল-টাইম

CPS অ্যাপ্লিকেশনের নিম্নমানের। গণিতের গুণগত মান, উৎপাদন, এবং জ্ঞান সংরক্ষণের কৌশলের মতো। হার্ডওয়্যার এক্সপেরিমেন্ট (জিপিইউ), পিএসইউ, এফজিএস (যেমন, মোবাইল, সুপারমার্কেট) এবং দক্ষ স্থাপত্যবিদ্যার স্থাপত্যবিদ্যার ক্ষেত্রে পরিবর্তন ঘটাতে পারে।

পরিমাপক যন্ত্র এবং প্রান্তিক মাপ

পুনরায় নির্মাণ অথবা পূর্বাভাসের গতি সরাসরি বৃদ্ধি করা ভুল ইতিবাচক হারের উপর প্রভাব ফেলে (যেমন, খাপ খাইয়ে নেওয়া, গড় ত্রুটি, দ্রুতগতির পরিমাণ)। এছাড়াও, মেট্রিকরা সময় এবং সময়ের সাথে সাথে সাথে মিথ্যা অ্যালার্মের (এমটিটিডি) তুলনা করে সময় এবং সময়ের ব্যবধানে কার্যকরতা বজায় রাখার জন্য প্রয়োজনীয় পরিমাণ কমিয়ে আনতে পারে।

চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যৎের গতিপথ

গভীর শিক্ষা, চ্যালেঞ্জ, চ্যালেঞ্জ, সমস্যা রয়েছে (অসুস্থ্যহীন) তথ্য সংরক্ষণ (অন্তর্থহীন) কারণগুলি সাধারণ আচরণকে পক্ষপাতী করে।

ভবিষ্যত নির্দেশনার মধ্যে আছে:

  • [[[F]] LAN [FLT] শেখার শিক্ষা [FLT],[FFLT] একাধিক CPS ইনস্টলেশনের মাধ্যমে গোপনীয়তা-প্রসারণ মডেলগুলো প্রশিক্ষণ দিতে [FP]
  • [[[[[[[F][X][FE][FLT]] যে সমস্ত অপারেটরকে তথ্য প্রদান করে কেন একটি তথ্য প্রদান করা হয়েছে তা উল্লেখ করার জন্য [[F] চাপুন ।
  • [[F] Collate P [F][0][FLT][FLT][FLT] এর মাধ্যমে নতুন বিন্যাসকে সক্রিয় করতে [1], ভুলে না গেলে তা ভুলে যাওয়ার মতো সাধারণ ধরনকে খাপ খাওয়ানো হবে।
  • [[[F] ফিজিক্স মডেলের সাথে সম্পর্ক স্থাপন করো [FO][FRE] [FR] [1]) উপাত্তের বিন্যাসের সাথে যুক্ত (রেডিভিনিউট: 1], পরিচিত সিস্টেম গতিশীলতা, সাধারণ উন্নতি এবং তথ্য হ্রাসের প্রয়োজন অনুসারে তথ্য সংগ্রহ করা।
  • [[[F][FO][FLT][FLT] [FLT] ALL] এক ধরণের অতিরিক্ত চিহ্নিতকরণ, যোগাযোগ এবং লম্বর্যতা হ্রাস করুন ।

অন্তর্ভুক্ত

সাইবার-ক্টিভিজম ব্যবস্থার ক্ষেত্রে গভীর শিক্ষা পদ্ধতি প্রয়োগ করে, প্রাথমিক সমস্যা সমাধান এবং উন্নত নিরাপত্তা ব্যবস্থা চালু করা।

এই বিষয়ের আরো পড়ার জন্য [[F][FOP][FO] এবং চাওলা [FOR], NISFOALL নির্দেশ [FORE:L] [FRORECT পদ্ধতি::LL [FL] [FROR [F], [F]::::::L [F], [F] [F] সর্বশেষ সংস্করণের সাথে সুসংগতভাবে চিহ্নিত সংখ্যার পরিমাণের জন্য প্রযোজ্য নয়, এবং URL-LW [F]:L] [FOD [F]:L] [FR[L]]