يوضح هذا العمل عملية تطوير بنية تعلم الآلة للاستدلال الذي يمكن أن يتجاوز حجم كبير من الطلبات.استخدمنا نموذج بيرت الذي كان يركض بشكل جيد لتحليل العاطفة، وإرجاع توزيع احتمالية للعواطف بالنظر إلى فقرة.تم نشر النموذج كخدمة GRPC على KUBERNNTES.تم استخدام
Apache Spark لأداء الاستدلال على دفعات عن طريق استدعاء الخدمة.واجهنا بعض تحديات الأداء والتزامن وإنشاء حلول لتحقيق وقت التشغيل بشكل أسرع.بدءا من 200 طلب استنتاج ناجح في الدقيقة، تمكنا من تحقيق ما يصل إلى 18 ألف طلب ناجح في الدقيقة مع نفس تخصيص الموارد الوظيفية الدفاعية.نتيجة لذلك، نجحنا في تخزين احتمالات العاطفة لمدة 95 مليون فقرات في غضون 96 ساعة.
تستطيع أجهزة القيادة الهيدروليكية توليد قوى عالية و تحريك أحمال كبيرة. و قد تمكنا بمساعدة الصمامات التناسبية من التحكم بدقة الحركات و سرعتها في الدارات الهيدروليكية.
و اعتماداً على المهمة المطلوبة، فإنَّنا نستخدم أسطوانة خطية أو أسطوانة دورانية أو م
حركاً هيدروليكياً دورانياً، أو نتحكم بالقوة أو بالضغط بحسب الطلب. و تستخدم الأسطوانات الخطية في معظم الأحيان. و سوف نقارن حسابياً بين خواص الأسطوانات الأكثر استخداماً عملياً. و قمنا بمقارنة حالات مختلفة للأسطوانات مع الأخذ بالحسبان وجود احتكاك و من دونه.
حاولنا في هذا البحث تسليط الضوء على كيفية حساب الأجل المتوقع عند الولادة و المرتبط بقوة دالة لتبيان مدى اختلاف التقديرات التقليدية لمدة الأجل المتوقع و علاقته بالأثر، t الوفيات في الزمن المتسارع غير المرغوب فيه. إذ اقترحنا تعديلاً في حساب الأجل المتو
قع التقليدي من خلال
و قياس أثرهما، لأجل t الافتراض التناسبي لقوة دالة الوفيات و التركيب العمري المعياري في الزمن وضع إجراءات تلائم إمكانية التطبيق في السياق الديمغرافي.
