kamagra paypal


முகப்பு » கணினித் துறை, தொழில்நுட்பம், மோட்டார் பயணம்

தானோட்டிக் கார்கள் – தொழில்நுட்ப அறிமுகம்

மனிதர்கள், மோசமான ஓட்டுனர்கள் – இவர்களது மோசமான 100 வருட கெட்ட அனுபவத்தைச் சரிசெய்யத் தானோட்டிக் கார்கள் முயன்று வெற்றிபெற்றால், பல உயிர்கள் பாதுகாக்கப்படும்,  மருத்துவ வசதிகள் தவிர்க்க முடியாத நோய்களை மட்டுமே சரிசெய்யப் பயன்படும். சமூகத்தில், கார் ஓட்டத் தெரியாதவர்கள்/ முடியாதவர்களையும்  வேண்டிய இடத்திற்குப் பயணிக்க வைக்க முடியும். மேலும், போக்குவரத்து நெரிசல் மற்றும் பெட்ரோல் வீணாக்கம் போன்ற விஷயங்களைக் கட்டுப்படுத்த முடியும். இதுவரை நாம் பார்த்த விஷயங்களின் சாராம்சம் இது.

தானோட்டிக் கார்களை உருவாக்குபவர்கள் இதற்குத் தலை கீழாகச் சிந்திக்க வேண்டும். மனிதர்கள் மோசமான ஓட்டுனர்கள் என்று சொல்லி ஜல்லியடிக்க முடியாது. மனிதர்கள் தவறுகள் செய்யத்தான் செய்கிறார்கள். அதற்காக, ஓட்டும் ஒவ்வொரு மணியும் தவறு செய்வதில்லை.

  1. அமெரிக்கப் புள்ளிவிவரப்படி, 2011 –ல், சராசரி, 3.3 மில்லியன் மணி நேர கார் ஓட்டலுக்கு ஒரு முறை தான், விபத்தில் உயிர்ச் சேதம் ஏற்பட்டது
  2. சராசரி, ஒவ்வொரு 64,000 மணி நேர கார் ஓட்டலுக்கு ஒரு முறைதான், கார் விபத்து நேர்ந்தது

தானோட்டிக் கார்கள் மேலே சொன்ன புள்ளிவிவரத்தைவிடப் பன்மடங்கு ஒழுங்காகக் கார் ஓட்ட வேண்டும். அப்பொழுதுதான் தானோட்டிக் கார்கள் மனிதர்களால் ஒப்புக் கொள்ளப்படும்.

மனிதர்கள் இவ்வாறு கார் ஓட்ட முக்கியக் காரணம் என்ன?

  1. முதல் விஷயம், மனிதப் பார்வை. மிகவும் சிக்கலான உணர்வி மனிதக் கண். முப்பரிமாணத்தில், வண்ணத்தில் பார்ப்பதோடு அல்லாமல், மூளையுடன் பார்ப்பதை வைத்துச் செயலாற்றவும் வல்லது. இன்றுவரை, மனிதக் கண்ணை மிஞ்சும் உணர்வி கண்டு பிடிக்கப்படவில்லை
  2. மனிதர்களில், இதர துணை உறுப்புக்கள் – காது (ஒலி), கழுத்து, கை மற்றும் கால் – சரியாகக் காரைச் செலுத்த முக்கியமான உறுப்புக்கள் இவை

பார்வையற்றவர்கள், உடல் ஊனமுற்றவர்களுக்குக் கார் ஓட்டும் அனுமதி வழங்கப்படுவதில்லை. கண்ணாடி அணிபவர்கள் கார் ஓட்டும்பொழுது கண்ணாடி அணிந்திருக்க வேண்டும்.

சில தருணங்களில் மனிதக் கண், கார் ஓட்டுதலில் பல அதிசயமான ஆனால் நமக்குச் சாதாரணமாகத் தோன்றும் விஷயங்களை நாள்தோறும் செய்து வருகின்றன.

  1. இருட்டில், கருப்பு உடை அணிந்த மனிதர் குறுக்கே போனால், பெரும்பாலும், இதைக் கண்டு காரை நிறுத்தி விடுகிறோம். இதென்ன பெரிய விஷயம்? ஓர் எந்திரத்திற்கு இதைச் சொல்லிக் கொடுப்பதற்குள் போதும் என்றாகி விடுவதோடு, பல்லாண்டு ஆராய்ச்சியும் தேவைப் படுகிறது
  2. மஞ்சள் லாரிக்கு அருகே உள்ள மஞ்சள் ஆட்டோவைப் பெரும்பாலும் அடையாளம் கண்டு கொள்கிறோம். எந்திரங்களுக்கு இது சாதாரண விஷயமல்ல. இதைப் பற்றி விவரமாகப் பிறகு பார்ப்போம்
  3. ஏராளமான பனிப்பொழிவின் பொழுது, மனிதர்கள் கார் ஓட்டுவது ஒரு வினோத விஷயம். வரைபாதை எதுவும் பனிப்பொழிவின் பொழுது தெரியாது. மேலும், முன்னே சென்ற வாகனத்தின் பனியில் விழுந்த தடயங்களே (அழுத்தங்களே) பாதையாகிறது. எவ்வளவோ முன்னேறியும், இன்றும் தானோட்டிக் கார்கள், பனிப்பொழிவில் தடுமாறத்தான் செய்கிறது
  4. கொட்டும் மழையில் கார் ஓட்டுவது இன்னொரு முக்கிய மனித இயல்பு. கண்ணாடித் துடைப்பான் (windshield wipers) உதவியுடன், ஓரளவிற்கே தெரியும் பாதையில் மனிதர்கள் சர்வ சாதாரணமாகக் கார் ஓட்டுகிறார்கள். எந்திரங்களுக்கு இது ஒரு பெரிய சவால்.

இந்தத் தொழில்நுட்பப் பகுதிகளில் தானோட்டிக் கார்களின் எந்திரக் கற்றலியல் பற்றி ஒரு மேலோட்டமான அறிமுகம் செய்யத் திட்டம். தேவைப்பட்டால், விவரமாக எந்திரக் கற்றலியல் பற்றிக் கட்டுரைகள் வாசகர்களுக்கு ஆவலிருந்தால் எழுதலாம் என்று உத்தேசம்.

கைகளும் கால்களும் கார் ஓட்ட முக்கியம் என்றாலும், பார்வை என்பது பெரிதும் கார் ஓட்டும் முடிவுகளுக்கு மையமாக உள்ளது. கைகளும் கால்களும் கண்கள்/மூளை எடுத்த முடிவுகளைச் செயல்படுத்துகின்றன. அவ்வளவுதான். இயற்கையில், நம் கண்கள் கார் ஓட்டுவதற்காக உருவாக்கப்பட்டவை அல்ல. அதனாலேயே இத்தனை விபத்துக்கள் மற்றும் பொருள்/உயிர்ச் சேதம். ஆனால், கண்கள் மற்றும் கழுத்தை வைத்துக் கொண்டு நாம் ஓட்டும் காரின் சூழலை அழகாக அளந்து அதற்கேற்பக் காரைச் செலுத்துகிறோம்.

சூழலை கணிப்பது என்பது அவ்வளவு சாதாரண விஷயமல்ல. நம்முடைய முன்னால் உள்ள சூழலை கவனிப்பது எளிது. ஆனால், பின்னால், மற்றும் பக்கவாட்டில் உள்ள சூழலை கவனிக்க, பெரும்பாலும் நாம் கண்ணாடிகளையே (rear view/side mirrors) நம்பி வந்துள்ளோம். ஒளியைப் பிரதிபலிக்கும் கண்ணாடிகளிலிருந்து வரும் சூழலை, கண்களே காரோட்ட முடிவுகளுக்குப் பயன்படுத்துகிறது. பக்கவாட்டில் மிக அருகாமையில் உள்ள வாகனங்களைக் கவனிக்க நம் கழுத்தைப் பயன்படுத்தி, மீண்டும் கண்களால், சூழலை மதிப்பிடுகிறோம். ஆக, கண் நம்முடைய பிரதான உணர்வி. மேல்வாரியாகக் கண்களைப் பற்றி இங்குச் சொல்லியுள்ளேன். கண்கள் செய்யும் பல அதிரடி முடிவுகள் ஓர் எந்திரத்திற்குச் சொல்லிக் கொடுக்கும் பொழுதுதான், பிரச்னையே உருவாகிறது. இதைப் பற்றி விரிவாக அடுத்த பகுதிகளில் விவரிப்போம்.

கண்கள் எடுக்கும் முடிவுகளுக்கேற்ப காரைச் செலுத்த நமக்குச் சில கட்டுப்பாடுகளைத் தயாரிப்பாளர்கள் உருவாக்கியுள்ளனர். பிரேக் வேகத்தை குறைக்கவும், ஆக்ஸிலரேட்டர் வேகத்தைக் கூட்டவும் கால்களால் இயக்கப் படுகின்றன. மற்றபடி காரை வலப்புறமோ அல்லது இடப்புறமோ திருப்ப ஸ்டீயரிங் சக்கரம் மற்றும் திருப்புக் குறிகாட்டிகள் கைகளால் இயக்கப் படுகின்றன. இதைத் தவிர, காரை பின்னால் செலுத்துவதற்கு கியரை பயன்படுத்த வேண்டும் – இதற்கு கைகளும், கால்களும் தேவை.

அட, இதென்ன டிரவிங் வகுப்பு போல அடிப்படை அறுவை என்று தோன்றலாம். தானோட்டிக் கார்களில் கைகளும், கால்களும் இல்லை. இதனால், ஸ்டீய்ரிங் சக்கரம், பிரேக் மற்றும் ஆக்ஸிலரேட்டர் தேவையே இல்லை. தானோட்டிக் கார்களில் உள்ள கணினிகள் நேரடியாக வேகக் கட்டுப்பாடு, மற்றும் நிறுத்துதல் விஷயங்களைச் செய்துவிடும். சிக்கல் எல்லாம் கண்கள் விஷயத்தில்தான். விவரமாக அடுத்த பகுதியில் பார்க்க போகிறோம் என்றாலும் ஒன்றை இங்குச் சொல்லியாக வேண்டும். சாதாரணக் காய்ந்த சாலையில் தானோட்டிக் கார் செல்வதற்கும், மழை மற்றும் பனிப்பொழிவு சாலையில் செல்வதற்கும் நிறைய வித்தியாசம் உள்ளன. இயக்க பெளதிகம் முற்றிலும் வேறுபட்டது. மழை கொட்டும் சாலையில் பயண வேகம் மற்றும் நிறுத்துவதற்கான தூரம் எல்லாம் வேறுபடும். நாம் இதைச் சொல்லிக் கொடுக்காமலே கார் ஓட்டும்பொழுது கடைபிடிக்கிறோம். வேகமாகக் கார் ஓட்டும் பொழுது திடீரென்று மழைக் கொட்டத் தொடங்கினால், வேகத்தைக் குறைத்து விடுகிறோம். அத்துடன், காரை அவசரமாகப் பிரேக் செய்தால் சறுக்கும் என்று அறிந்து, நிறைய தூரம் முன்னரே வேகத்தைக் குறைத்து நிறுத்த முயற்சிக்கிறோம்.

இன்னொரு முக்கிய விஷயம், நாம் சர்வ சாதாரணமாகச் சொல்வது,

‘எங்க ஊர்ல இருக்கும் எல்லா சாலைகளும் எனக்கு அத்துப்படி’.

இதற்கு முக்கியக் காரணம், அந்த சாலைகளில் பல முறைகள் பயணம் செய்த அனுபவம்.

‘எத்தனை வருஷமா கார் ஓட்டினாலும், நெடுஞ்சாலையில் மிகவும் கவனமாக வேக எல்லைக்குள் பயணிப்பேன். எங்கு வேகமாகப் போக வேண்டும் என்று எனக்குத் தெரியும்’

இதுவும் ஒரு பயண அனுபவ வெளிப்பாடு.

‘சனிக்கிழமை நெடுஞ்சாலையில் ஒரே கூட்டம். எப்படிச் சின்ன பக்க சாலைகள் வழியாக எங்க ஊருக்குப் போவதென்பது என்போன்ற ஓட்டுனர்களுக்கு மட்டும்தான் தெரியும்’

இதுவும் இன்னொரு கார் ஓட்டும் அனுபவ வெளிப்பாடு.

ஆக, தானோட்டிக் கார்களுக்குப் பார்த்த உடனே செயல்படும் திறன் மட்டும் போதாது. எப்படியோ அனுபவமும் தேவை. எப்படி என்பதைப் பற்றி பிறகு பார்ப்போம். முதலில் அனுபவம் என்றால் என்ன?  எப்படி கார் ஓட்டும் அனுபவத்தை ஒரு எந்திரத்திற்குள் உருவாக்குவது? இந்தக் கேள்விகள் மிக முக்கியமான தானோட்டிக் கார்கள் பற்றிய தொழில்நுட்பக் கேள்விகள்.

இந்தக் கேள்விகளுக்கு பதில் கணினி மென்பொருளில் உள்ளது. அந்தக் கேள்விக்குப் போவதற்கு முன், தானோட்டிக் கார்களின் வெளியுலக உணர்விகள் என்னென்ன என்று பார்போம்.

லைடார் என்னும் கண்

நிலத்தில் என்ன வளங்கள் உள்ளன மற்றும், எந்த விதமான பயிர்கள் வளர்கின்றன, மற்றும், பயிர்களுக்கு எந்த வித பூச்சித் தாக்குதல்கள் உள்ளன என்று  விமானம் மற்றும் ஹெலிகாப்டரிலிருந்து பறந்தபடியே கண்காணித்துப் பதிவிடும் துறை, ரிமோட் சென்ஸிங் (remote sensing) என்னும் துறை. இத்துறையில் விமானங்களிலிருந்து நிலத்தை மற்றும் பயிர்கள், காடுகளைச் சரியாக அளக்கப் பயன்பட்ட கருவி லைடார். லேசர் கதிர்கள் மூலம் இயங்கும் இக்கருவிகள், துல்லியமாக மரங்கள் மற்றும் பயிர்களை விமானத்திலிருந்து அளந்து கணினிக்கு அனுப்பிவிடும். லைடார் தரவுகளை ஒரு அழகான பயிர் வள முப்பரிமானப் படமாகக் கணினி வரைந்து விடும்.

எத்தனை லேசர்கள் உள்ளனவோ, அத்தனைத் துல்லியம் லைடார்கள். 8 லேசர் கதிர்கள், 16, 32 என்று பல வகைகள் உள்ளன. இவற்றின் குறிக்கோள், ‘இதோ டாம் க்ரூஸ், கருப்புப் பேண்ட், நீலச் சட்டை, மஞ்சள் டை, கார்டுராய் ஜாக்கெட் அணிந்து ஒரு குறுந்தாடியுடன் வேகமாக நடந்து வருகிறார்’ என்று சொல்வதல்ல. 6 அடி 2 அங்குலம் உயரமுள்ள மனிதர் மணிக்கு 20 கி.மீ, வேகத்தில் இடது பக்கத்திலிருந்து 40 அடி தூரத்தில் வருகிறார் என்று சொல்வது. இந்த விஷயங்கள், தானோட்டிக் காருக்கு முக்கியம். டாமின் மஞ்சள் டை முக்கியமல்ல. பல தானோட்டிக் கார்களும் லைடார் என்னும் தொழில்நுட்பத்துடனே தொடங்கி வந்துள்ளன.

எவ்வளவு லேசர் கதிர்கள் இருந்தாலும், காரில் பொருத்தப்பட்ட லைடார்கள் 60 அடியிலிருந்து 200 அடி வரை மட்டுமே காண வல்லவை. தானோட்டிக் கார்களுக்கு 200 அடியைத் தாண்டியும் பார்க்க வேண்டிய அவசியம் உள்ளது.

லைடார்களின் துல்லியம் மிகவும் அருமையாக இருந்தாலும், இவற்றில் விலை மிக அதிகம். காரின் தலை மேல் பொருத்தப்பட்ட இந்த லைடார்கள் 2020 –க்குப் பிறகு வெளி வரும் தானோட்டிக் கார்களில் இருக்காது என்று பல வல்லுனர்கள் சொல்லி வருகிறார்கள். சல்லிசாகக் கிடைக்கும் டிஜிட்டல் காமிராக்கள் கொண்டு எல்லா எந்திரப் பார்வை விஷயங்களையும்  நிறைவேற்ற வேண்டும் என்பது ஒரு அணுகுமுறை. சமீபத்தில் டெஸ்லா, தன்னுடைய புதிய மாடல்களில் 8 காமிராக்களுடன் காரியத்தை முடித்துக் காட்டுவோம் என்று சொல்லி வருகிறது. சமீபத்திய கூகிள் தானோட்டிக் காரில், 200 அடி வரை துல்லியமாகக் கணிக்கக் கூடிய 64 லேசர் கதிர்களுடன் இயங்கும் லேசர் தொலை காணிக் கருவி (laser range finder) பொருத்தப்பட்டுள்ளது.

லைடார் தயாரிப்பாளர்கள், ஒன்றும் ஓய்ந்து விடவில்லை. இவர்கள் MEMS தொழில்நுட்பம் மற்றும், திடநிலை லேசர் தொழில்நுட்ப (solid state laser technology) உதவியுடன் சில நூறு டாலர்களுக்கு லைடார்களைத் தயாரித்து 2018 –ல் வெளியிடுவோம் என்று சவால் விட்டுள்ளார்கள். Velodyne, Quanergy, Valeo/IBEO   போன்ற நிறுவனங்கள் இந்தத் துறையின் முக்கிய நிறுவனங்கள். லைடார்களின் முக்கியப் பங்கு, வெளியில் எந்த அள்வு வெளிச்சம் இருந்தாலும் ஒரே சீராக இயங்குவது. காமிராக்கள், வெளியில் உள்ள வெளிச்சத்திற்கேற்ப அதன் இயக்கமும் மாறுபடும்.

மொத்தத்தில், நம் கண்ணை ஒரு உணர்வி கொண்டு மட்டும் சமாளிக்க முடியாது. இன்னொரு விஷயம். தானோட்டிக் கார்களில், பல உணர்விகளின் சங்கமம் அவசியம். சில உணர்விகள் சில சூழலில் களை கட்டும், மற்ற சூழலில் உதைக்கும். உணர்விகளின் சங்கமம், ஒரு உணர்வியின் குறையை இன்னொரு உணர்வி சரிசெய்யும்.

விடியோ காமிராக்கள் என்னும் மறுகண்

விடியோ காமிராக்கள் தானோட்டிக் கார்கள் அனைத்திலும் உள்ள ஒரு உணர்வி. முன்னால் ஒன்று, பின்னால் ஒன்று நிச்சயம். இதைத்தவிரச், சில கூடுதல் காமிராக்கள் தானோட்டிக் கார்களின் பாதுகாப்பைக் கூட்டும் என்று ஒரு வாதம் உண்டு. லைடாரைப் போல அல்லாமல், காமிராக்கள் முழு வண்ணம் மற்றும் முப்பரிமாணத்தைப் பதிவு செய்ய வல்லவை. இதில் என்ன பிரச்னை இருக்கப் போகிறது? முப்பரிமாண வண்ண விடியோக்கள் சூழலில் உள்ள ஒளிக்கேற்ப மற்றும் ஒளி பிரதிபலிப்பினால், பல வகை மென்பொருள் சவால்களை உருவாக்க வல்லது. பெரும்பாலும், நாம் படம் பிடிக்கும் விடியோப் படங்கள் தானோட்டிக் கார்களுக்குத் தேவையில்லை. எதிரே உள்ள பொருள் ஒரு தடையா இல்லையா? எதிரே உள்ள பொருள் நகருகிறதா, எந்தத் திசையிலிருந்து, எத்தனை வேகத்திலிருந்து? இந்தக் கேள்விகளுக்குக் காமிரா பிம்பங்கள் மூலம், துல்லிய விடை காணும் எந்திரக் கற்றலியல் முழுவதும் வளரவில்லை. பெரும்பாலும், விடியோக் காமிராக்கள், மற்ற உணர்விகளின் தரவுகளை மேம்படுத்தவே பயன்பட்டு வருகின்றன. ஆனால், காமிராக்களின் விலை மிகவும் குறைவு. அத்துடன், மற்ற கார்களின் பிரேக் விளக்குகள், மற்றும் சிக்னல் விளக்குகளை காமிராக்கள் மிகவும் எளிதில் பதிவு செய்ய உதவும். மேலும், சரியான லென்ஸ் பொருத்தப்பட்டால், பல நூறு அடிகள் வரை காமிராக்களால், பார்த்து, காட்சிகளைக் கணினிக்கு அனுப்ப முடியும்.

ராடார்

இன்று பல விலையுயர்ந்த கார் மாடல்களில் ராடார் பொருத்தப்பட்டுள்ளது – பெரும்பாலும் காரின் பின்னால், பிரேக் விளக்குகள் அருகில்.இவை adaptive cruise control  முறையில் பயன்படும் முக்கிய விஷயம். கார் அருகே வரும் மற்ற வாகனங்கள் எந்த வேகத்தில் எத்தனை தூரத்தில் வருகின்றன என்று துல்லியமாக அளக்க ராடார்கள் பயன்படுகின்றன. இந்த ராடார்களின் குறிகைகளை வைத்து கணினி, காரின் வேகத்தைக் கட்டுப்படுத்துவதோடு, சரியான வாகன இடைவெளியையும் பராமரிக்க முயலும். பின்னால் வருவது காரா அல்லது பஸ்ஸா என்பது முக்கியமில்லை, எத்தனை தூரத்தில் எந்த வேகத்தில் வருகிறது என்பதே முக்கியம். இன்றைய காரில் உள்ளது போலவே தானோட்டிக் கார்களிலும் ராடார்கள் இந்த வேலையைச் செய்யும்

ஜி.பி.எஸ். வாங்கி

ஜி,பி,எஸ். ஒரு கார் இருக்கும் சரியான இடத்தைக் கணிக்க உதவும் ஒரு உணர்வி. இதைப் பற்றி ‘நேரம் சரியாக’ தொடரில் விவரமாகப் பார்த்தோம். ஜி.பி.எஸ்., ஒரு 5 அடி வரை துல்லியமற்றது. இதனால், பெரும்பாலும், துல்லியக் கூறுகளை (coordinates) முன்னால் செய்த பயணத்திலிருந்து கணினியில் சேமித்து விடுகிறார்கள். ஜி,பி.எஸ். குறிகையையும், கணினியின் கூறுகளையும் வைத்து, காரின் துல்லிய நிலையிடத்தைக் (precise location coordinates)  கணிக்கும். இது எல்லா உணர்விகளிலும் மிகவும் முக்கியமான விஷயம். எந்த இயக்கமும், ஒரு நிலையிலிருந்து தொடங்கும். அந்த நிலையை நிர்ணயிப்பது ஜி,பி.எஸ்.

மனிதர்கள், அனுபவத்திலிருந்து, இந்த நிலையை நிர்ணயிக்கிறார்கள்.

உயரம் சுழற்சி உணர்விகள்

பெரும்பாலும் காருக்குள் பொருத்தப்பட்டுள்ள இந்த உணர்விகள், கார் சாய்கிறதா, எந்த உயரத்தில் பயணிக்கிறது என்பதை கணிக்கப் பயன்படுகிறது. சுழற்சி என்பது கார் வளைவுகளில் எப்படிப் பயணிக்கிறது என்பதைக் கணினி கணிக்கப் பயன்படுகிறது.

வரைபடங்கள்

பெரும்பாலும், ஒரு மனிதர் ஓட்டிய காரில் பொருத்தப்பட்ட லைடார் மூலம், துல்லியமாகப் பயணித்த சாலையின் ஒவ்வொரு அம்சமும் சரியான கூறுகளுடன் சேமித்து விடுகிறார்கள். தானியங்கிக் கார் இந்த வரை படத்தைப் பயன்படுத்தி சாலையைப் பற்றித் தெரிந்து கொள்கிறது, மற்ற உணர்விகள், ஊர்த்திகள், பாதசாரிகள், மற்றும் சாலை குறிகள், சிக்னல்கள் போன்ற விஷயங்களை உள் வாங்குகிறது.

நாம் படிப்பதற்கு ஒரு கண்ணாடி, தூரப் பார்வைக்கு இன்னொறு என்று அணிந்து கொள்வதைப் போலப் பல கண்ணாடிகளை அணிவித்து விட்டோம். இதனால், குழந்தை தானாகவே நடக்கும் என்று சொல்ல முடியுமா? அதற்கு அறிவு வேண்டும் – சுற்றுச் சூழலில் என்ன நடக்கிறது என்று தெரிய வேண்டும். மிக முக்கியமாக, சொல்லிக் கொடுத்த விஷயங்கள் தவிர புதிய நிகழ்வுகள் நடந்தால், எப்படிச் சமாளிப்பது என்பது மிகவும் முக்கியம்.

தானோட்டிக் கார்கள் புதிய சூழல்களைச் சமாளிக்க வைப்பது எப்படி?

எந்திரக் கற்றலியல் வளர்ச்சியால், இது இன்று ஓரளவு சாத்தியம். இதைப் பற்றி அடுத்த பகுதிகளில் விரிவாகப் பார்ப்போம்.

Series Navigationதானோட்டிக் கார்கள் – சமூகத் தேவை மற்றும் மனித ஓட்டுதல் பிரச்னைகள்தானோட்டிக் கார்கள் – தொழில்நுட்ப அறிமுகம்

One Comment »

  • Dinesh said:

    Nice article. Looking for an article on NLP, machine learning

    # 24 March 2017 at 10:23 pm

Leave your response!

Add your comment below, or trackback from your own site. You can also subscribe to these comments via RSS.

Be nice. Keep it clean. Stay on topic. No spam.

You can use these tags:
<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

This is a Gravatar-enabled weblog. To get your own globally-recognized-avatar, please register at Gravatar.

CAPTCHA * Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.