Estrial stament --bridge, سڑکوں، پائپ لائنوں، پانی کے نظام اور توانائی کی گلّہ بندی -- جدید معاشرے کی پشت پناہی اور متبادل فیصلے پر ان کی عدم اعتماد اور تحفظ پر انحصار. دہائیوں تک، سرمایہ دار حیاتیاتی تحقیقات پر انحصار، تاریخی مرمت اور رد عمل پر انحصار کرتا ہے. آج مشین سیکھنے کے عمل میں وہ زمین کی ساخت، غیر فعال طور پر قابل بنانے کے لیے مفید اور انتہائی ضروری سہولیات کو کم کرتا ہے

ایس‌ایس لائفکلمنٹ کا ارتقا

دوبارہ سے لیکر خودبخود

روایتی ڈھانچہ سازی کے بعد ایک ایسے نمونے کا اطلاق ہوتا ہے : جب یہ پھٹتا ہے تو اس کی اصلاح کرنا ممکن ہے ۔

مشین سیکھنا

مشین سیکھنے کی صلاحیت کو وسیع ڈیٹا کے حساب سے تلاش کرنا، غیر لائن تعلقات کو سمجھنا۔ ان ڈیٹا کے ضمن میں حساسات (strain, درجہ حرارت، حرارت، ویبریشن)، جانچ پڑتال ریکارڈ، موسمیاتی ڈیٹا، ٹریفک کے حساب سے settlection اور مواد کی خصوصیات کو سیکھنے سے ایم ایل ایل ماڈلز ایک مفید زندگی (RUL) کے مفید اور ضروری ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے یہ ڈیٹا کو مسلسل بہتر بنا سکتا ہے

کور مشین سیکھنے والے تکنیکی آلات برائے حیاتیاتی تحقیقی کام

پیشہ ورانہ اور کلاس بندی کے لیے اعلیٰ تعلیم حاصل کی۔

غالب سیکھنے کے طریقوں کو جانچنے کے لیے ضروری ہے کہ معلوماتی سرمایہ کاری کی شرحیں یا ناکامی کی وجوہات جن میں خصوصیات شامل ہیں .

انتہائی سیکھنے والے شخص کو سیکھنے کی ضرورت ہے

اور [FLT:TT] [FLT]، [FLT]، ، [حوالہ درکار]. [حوالہ درکار]. [حوالہ درکار]، [FLT]. [FLT]، اور کے تحت آنے والے جنگلات کے لیے فوری طور پر نقصان پہنچانے کے لیے درکار معلومات درکار ہیں[FLTTT].

اِس کے علاوہ ، اُس نے اپنے بچوں کو بھی سکھایا کہ وہ اُن کے ساتھ کیسے پیش آئیں ۔

ایک آر ایل ایجنٹ کے ساتھ رابطہ کرنے کی پیش کش کرتا ہے اور ایک پالیسی سیکھتا ہے جو زندگی کی قیمتوں کو کم کر دیتا ہے

گہرا سیکھنے اور وقت کی سریعی ماڈلز میں شامل ہیں۔

پیچیدہ، اعلیٰ درجے کے ڈیٹا کے لیے، گہری تعلیم حاصل کرنے والی آرکیٹیکچر جیسے طویل الکم میموری (LSTM) نیٹ ورک اور [NFLT]] کو کنٹرول کرنے کے لیے متعین کردہ مواد اور اس کی ترکیبوں کو مدنظر رکھتے ہوئے،

حقیقی-ورلڈ اطلاقیہ ایک انفنٹری سیریز کے کردار

شاہراہیں اور ٹنل

تحقیق‌دانوں نے یہ معلومات دریافت کرنے کے لیے بڑی مہارت سے استعمال کی ہیں کہ وہ اپنے جسم کی حفاظت کریں ۔ مثال کے طور پر ، ٹرکوں کے ڈیٹا میں ، ایم ایل ماڈلز میں موجود لوئر بریل کے اجزا کی تازہ زندگی کی بابت معلومات حاصل کریں اور زمین کے پانی کے اندر موجود پانی کے اندر موجود پانی کو دوبارہ حل کرنے کے لئے استعمال کریں ۔

پائپ لائن

تیل اور گیس کی صنعت نے طویل عرصے سے حصار کی جانچ کے آلات (سمریٹ) میں استعمال کیا ہے تاکہ دیواروں کی گہرائیوں کا اندازہ لگایا جاسکے اور ان کی جانچ پڑتال کی جائے جیسے کرشنن کی خصوصیات، ڈیٹنگ گہرائی اور مواد کی کمی۔ بے شمار نئے طریقے سے اس طرح کے گروپ کی اقسام اور پہلے کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ان کی مرمت کی گئی ہے

روڈ نیٹ ورکس

Road Spaction serves search from دستی نظریاتی تجزیے سے نقل مکانی کرچکے ہیں گاڑیوں کے کیمرے اور لیزر پرافل کیمرا اور لیزر پرافل کی کلاسوں کو توڑ کر

پانی اور پانی کے نظام

اور [FLT] کے پانی سے بڑھاپے کے پائپوں اور محدود فنڈ کے چیلنج کا سامنا ہوتا ہے۔

کلیدی مشکلات پر غالب آنا

ڈیٹا کی خوبیوں اور خامیوں کی فہرست

ماڈل درستی کا انحصار ٹریننگ ڈیٹا کی خوبی، حجم اور تناسب پر بہت سے انفنٹری ادارےز میں سیلولوڈ ریکارڈ رکھتے ہیں، دستی جانچ پڑتال کے ساتھ معلومات حاصل کرتے ہیں اور وقت کی جانچ پڑتال کرتے ہیں۔

ماڈل غیر متصل

انجینئر اور فیصلہ کرنے والے اکثر "کالے-بکس" ماڈلز، خاص طور پر حفاظتی کاموں کے لیے مخصوص کردہ مطالبات کے لیے.

نظامِ‌شمسی کے ساتھ رابطہ

زیادہ تر انفنٹری انتظامیہ پہلے ہی سے کمپیوٹرائزڈ کی دیکھ بھال کے نظام (CMS) یا انٹرپرائز سرمایہ کاری کے پلیٹ فارمز (EM) استعمال کرتے ہیں. ان کام کے سانچوں میں ML کی پیش رفت کے لئے ایپ آئی ایس، ڈیٹا پائپ لائن اور صارف دوستانہ طور پر استعمال کرنا پڑتا ہے. اس طرح کے بورڈز فراہم کرنے کے لئے سہولت درکار ہے کہ مرکزی مواد کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ مل کر کامیابی حاصل کریں اور پھر واپس عمل میں لائیں

مستقبل میں اُن کی رہنمائی کریں

ڈیجیٹل ٹوئنز

ایک ڈیجیٹل جوہر ایک جسمانی ملکیت کا ایک عملہ ہے جو حقیقی وقت میں سینسر ڈیٹا کے ساتھ اپ ڈیٹ کرتا ہے۔

Edge AI اور حقیقی وقت کی مہم

مثال کے طور پر ، ایک پائپ لائن پر موجود ایک ہوشیار سینسری نیٹ ورک کو صرف مرکزی نظام میں دیکھ کر اور صرف مرکزی نظام تک رسائی حاصل کرنے کے لئے ترتیبی نظام کو استعمال کر سکتا ہے. یہ طریقہ بتدریج کام کرنے کی اجازت دیتا ہے جب حالات خراب ہو جاتے ہیں.

ڈیٹا پر مبنی تعلیم

بہت سی انفنٹری تنظیمیں اپنے تمام اختیارات کے ساتھ ساتھ معلومات کو تقسیم کرنے کے قابل ہوتی ہیں. فینڈرڈ سیکھنے سے بہت سے ارکان کو اپنے خام ڈیٹا کو شناخت کیے بغیر مشین سیکھنے کے ماڈل کی تربیت حاصل کرنے کے قابل ہوتے ہیں. ہر ایک اپنے سینسر پر مقامی ماڈل ٹریننگ کرتا ہے اور صرف ماڈل پیرامیٹرز کو ہی اس تکنیک سے اس میں آسانی، سڑکوں، سڑکوں یا پانی کے نظام کو متعارف کرانے میں مدد مل سکتی ہے۔

کُنَّا

مشین سیکھنے کے عمل میں مہارت حاصل کرنے کے لئے ایک آرٹ کی قیمت پر انحصار کرنے سے حاصل ہونے والے اعداد و شمار میں شامل ہے. تکنیکی طور پر تیزی سے سیکھنے سے گریز کرنا، پائپ لائنوں، راستوں اور پانی کے نظام کو دوبارہ سے روشناس کرنا،