পিকিমোভ একটি নতুনভাবে চালু হওয়া ওয়েব-ভিত্তিক মোশন ডিজাইন এবং ভিডিও এ ডিটর, যা ফটোপিয়া দ্বারা অনুপ্রাণিত এবং আফটার ইফেক্টসের একটি বিনামূল্যের বিকল্প হিসেবে কাজ করে।
এটি কোনো সাইনআপের প্রয়োজন হয় না, ব্যবহারকারীর মেশিনে ফাইলগুলি রাখে, এবং নিশ্চিত করে যে প্রকল্পগুলি এআই প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয় না।
স্রষ্টার গেম বয় অ্যাডভান্স, প্লেস্টেশন ২, এবং রাস্পবেরি পাই-এর মতো প্ল্যাটফর্মের জন্য ভিজে সফটওয়্যার বিকাশের ইতিহাস রয়েছে।
পিকিমোভ একটি নতুন, বিনামূল্যের, ওয়েব-ভিত্তিক মোশন ডিজাইন এবং ভিডিও এডিটর যা অ্যাডোবি আফটার ইফেক্টসের বিকল্প হিসেবে তৈরি করা হয়েছে, যা কোনো সাইনআপ বা ক্লাউড আপলোডের প্রয়োজন হয় না।
এই সরঞ্জামটি অ্যাডোবির আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ করার সম্ভাবনার জন্য ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া পেয়েছে, ব্যবহারকারীরা ফ্রেম রেট সীমা, বাগ রিপোর্টিং এবং কীফ্রেম হ্যান্ডলিংয়ে উন্নতির পরামর্শ দিয়েছেন।
বর্তমানে, পিকিমভ নির্দিষ্ট ওয়েব এপিআইগুলির কারণে শুধুমাত্র ক্রোম এবং এজ সমর্থন করে, ভবিষ্যতে সম্প্রদায় বৈশিষ্ট্য যোগ করার এবং সম্ভবত অ্যাপটি থেকে আয় করার পরিকল্পনা রয়েছে।
glibc-ভিত্তিক লিনাক্স সিস্টেমে OpenSSH-এর সার্ভারে একটি গুরুতর দুর্বলতা (CVE-2024-6387) সিগন্যাল হ্যান্ডলার রেস কন্ডিশনের কারণে দূরবর্তী কোড কার্যকরকরণ (RCE) সম্ভব করে।
সমস্যাটি, CVE-2006-5051 এর একটি পশ্চাদপসরণ, OpenSSH সংস্করণ 3.4p1, 4.2p1, এবং 9.2p1 কে প্রভাবিত করে এবং এতে SIGALRM হ্যান্ডলারকে কাজে লাগিয়ে হিপ দুর্নীতি ঘটানো এবং ইচ্ছামত কোড কার্যকর করা জড়িত।
প্রশমন অন্তর্ভুক্ত করে প্যাচ প্রয়োগ করা যা async-signal-unsafe কোডকে SIGALRM হ্যান্ডলার থেকে সরিয়ে দেয় বা LoginGraceTime কে 0 এ সেট করা, যদিও পরবর্তীটি পরিষেবার অস্বীকৃতি ঘটাতে পারে।
একটি রিমোট কোড এক্সিকিউশন (RCE) দুর্বলতা glibc-ভিত্তিক লিনাক্স সিস্টেমে OpenSSH-এর সার্ভারে আবিষ্কৃত হয়েছে, য া আক্রমণকারীদের দূরবর্তী রুট অ্যাক্সেস পাওয়ার সম্ভাবনা তৈরি করতে পারে।
এই দুর্বলতার সমাধানটি বাস্তবায়িত হয়েছে সংকেত হ্যান্ডলার থেকে অনিরাপদ কোড শ্রোতা প্রক্রিয়ায় স্থানান্তরিত করে, যা ব্যাকপোর্ট করা কঠিন করে তুলেছে।
সমস্যাটি প্রধানত ৩২-বিট সিস্টেমগুলিকে প্রভাবিত করে, যদিও ৬৪-বিট সিস্টেমগুলিতে শোষণ সম্ভব বলে মনে করা হয় তবে এখনও প্রদর্শিত হয়নি; বিভিন্ন বিতরণ ইতিমধ্যে প্যাচ প্রকাশ করেছে।
পাইপস একটি ভিজ্যুয়াল প্রোগ্রামিং এডিটর যা ফিডের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা ব্যবহারকারীদের ব্লক ব্যবহার করে ফিড সংগ্রহ, তৈরি এবং পরিচালনা করতে দেয়, ইয়াহু! পাইপসের মতো।
এটি বিভিন্ন ইনপুট ফরম্যাট সমর্থন করে, যার মধ্যে রয়েছে RSS, Atom, JSON, HTML, এবং টেক্সট ফাইল, এবং বিভিন্ন ফিড অপারেশনের জন্য ফিল্টারিং, মার্জিং, এবং কন্টেন্ট এক্সট্র্যাক্ট করার মতো বিভিন্ন ব্লক অফার করে।
পাইপস সিই একটি বিনামূল্যে এবং ওপেন-সোর্স সফটওয়্যার (FOSS) যা AGPL লাইসেন্সের অধীনে, গিথাবে উপলব্ধ এবং টুইটার, ইউটিউব এবং ভিমিওর মতো জনপ্রিয় সাইটগুলির সাথে ইন্টিগ্রেশন সমর্থন করে।
পাইপস, যা ইয়াহু পাইপস দ্বারা অনুপ্রাণিত একটি প্রকল্প, সম্প্রতি স্থিতিশীলতা উন্নত করার জন্য আপডেট হয়েছে, যার মধ্যে ব্লকগুলির মধ্যে ডেটা পরিবহনের জন্য টেক্সট থেকে আরএসএস অবজেক্টে স্থানান্তর অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
সার্ভার আপগ্রেড এবং থ্রেড ও পুমা ওয়ার্কারদের পুনঃসংগঠন করা হয়েছিল সমস্যা এবং বাধাগুলি সমাধানের জন্য।
একজন ব্যবহারকারীর প্রস্তাব অনুযায়ী POST অনুরোধের মাধ্যমে AI-উৎপন্ন সারাংশ বা চিত্র যোগ করার জন্য একটি ব্লক যুক্ত করার বিষয়টি বিবেচনা করা হচ্ছে, যেখানে কিছু প্রাথমিক ব্লক ইতিমধ্যেই স্থাপন করা হয়েছে।
পোস্টটি প্রেস রিলিজ থেকে কাঠামোবদ্ধ ডেটা বের করার ক্ষেত্রে ফাইনটিউনড ভাষার মডেলগুলির (LLMs) কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য মূল্যায়ন মেট্রিকগুলি নিয়ে আলোচনা করে, যেখানে নির্ভুলতার উপর জোর দেওয়া হয়েছে।
ফাইনটিউনড মডেলগুলি, যার মধ্যে TinyLlama, Mistral, এবং Solar LLM অন্তর্ভুক্ত, সাধারণত OpenAI-এর GPT-4 এবং GPT-4 Turbo-এর তুলনায় নির্ভুলতায় বেশি ভালো করেছে, যদিও মূল্যায়নের জটিলতা এবং ধীর গতির কারণে।
মূল্যায়নগুলি জটিলতা এবং রক্ষণাবেক্ষণ পরিচালনার জন্য একটি উন্নত সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরেছে, ভবিষ্যতের পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে অ-নির্ভুলতা-সম্পর্কিত পরীক্ষা এবং মডেল পরিবেশন অন্বেষণ।
সুনির্দিষ্ট মডেলগুলি নির্দিষ্ট কাজগুলিতে, যেমন ডেটা নিষ্কাশন, সৃজনশীল সারসংক্ষেপ, প্রশ্নের উত্তর দেওয়া এবং শ্রেণীবিভাগে, সাধারণ মডেলগুলির মতো OpenAI-এর GPT-4-এর চেয়ে ভাল পারফর্ম করতে পারে।
ফাইন-টিউনড মডেলগুলির সাফল্য উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটার উপর নির্ভর করে, যা তাদের নির্দিষ্ট তথ্য নিষ্কাশনের জন্য কার্যকর এবং প্রযুক্তি উত্সাহীদের জন্য সহজলভ্য করে তোলে।
ছোট মডেলগুলি, যেমন Llama 3 8B, ফাইন-টিউন করা আরও দক্ষ এবং খরচ-সাশ্রয়ী হতে পারে, তবে নতুন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য মডেলের প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করা প্রধান LLM প্রদানকারীদের পরিষেবার শর্তাবলী লঙ্ঘন করতে পারে।
জোহানেসবার্গ, একসময় অনুর্বর ছিল, সোনার উত্তোলন থেকে ধূলিকণা মোকাবেলায় লক্ষ লক্ষ গাছ লাগানোর পর 'বিশ্বের সবুজতম শহর' এ রূপান্তরিত হয়েছে।
আপার্টহাইডের কারণে জোহানেসবার্গে গাছ লাগানো অসমভাবে বিতরণ করা হয়েছিল, যা সামাজিক ও অর্থনৈতিক বৈষম্যকে তুলে ধরে।
শহুরে গাছপালা উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে, যার মধ্যে রয়েছে "তাপ দ্বীপ" প্রভাব হ্রাস করা, শব্দ বাধা হিসাবে কাজ করা, নান্দনিকতা বৃদ্ধি করা, জীববৈচিত্র্য বৃদ্ধি করা এবং বাইরের কার্যকলাপকে উৎসাহিত করা।
শহরগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে গাছ লাগাচ্ছে এবং সবুজ ছাদ প্রচার করছে তাপমাত্রার চাপ মোকাবেলা করতে এবং নগর জীবনের মান উন্নত করতে।
নেদারল্যান্ডসের উট্রেখট এবং সুইজারল্যান্ডের জুরিখ উদাহরণস্বরূপ, যখন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের পোর্টল্যান্ড, ওরেগন শহরে সবুজ ম্যান্ডেট রয়েছে এবং সল্ট লেক সিটি জেরিস্কেপিং অনুসন্ধান করছে।
গাছগুলি উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে, যেমন শহুরে এলাকাগুলিকে শীতল করা, বায়ুর গুণমান উন্নত করা এবং সামগ্রিক বাসযোগ্যতা বৃদ্ধি করা, যদিও ব্যক্তিগত সম্পত্তি উন্নয়নের মতো চ্যালেঞ্জগুলি গাছ অপসারণের দিকে নিয়ে যায়।
লেডিবার্ড একটি স্বাধীন ওয়েব ব্রাউজার যা একটি অলাভজনক সংস্থা দ্বারা উন্নত করা হয়েছে, যা কর্মক্ষমতা, স্থিতিশীলতা এবং নিরাপত্তার উপর গুরুত্বারোপ করে, এবং ২০২৬ সালে একটি আলফা রিলিজ পরিকল্পনা করা হয়েছে।
প্রাথমিকভাবে SerenityOS-এর জন্য একটি HTML ভিউয়ার হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল, এটি এখন লিনাক্স, ম্যাকওএস এবং অন্যান্য ইউনিক্স-সদৃশ সিস্টেমগুলিকে সমর্থন করে এবং এটি সম্পূর্ণরূপে শূন্য থেকে তৈরি করা হয়েছে অন্য কোনো ব্রাউজারের কোড ব্যবহার না করে।
প্রকল্পটি স্পনসরশিপ এবং অনুদানের মাধ্যমে অর্থায়ন করা হয়, কোনো বিজ্ঞাপন বা ব্যবহারকারী মনিটাইজেশন ছাড়াই, এবং বর্তমানে এটি চারজন পূর্ণকালীন প্রকৌশলীর একটি দল দ্বারা উন্নত করা হচ্ছে।
পোস্টজেগেলকোড হল একটি নয়-অক্ষরের কোড যা নেদারল্যান্ডসে ডাকটিকিটের হাতে লেখা বিকল্প হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যা PostNL থেকে অনলাইনে কেনা হয়।
২০১৩ সালে প্রবর্তিত, কোডটি মেইলে পাঁচ দিনের মধ্যে লিখতে হবে এবং এতে ৭৮.৮ ট্রিলিয়ন সম্ভাব্য সংমিশ্রণ রয়েছে, যা অনুমানের বিরুদ্ধে এটিকে সুরক্ষিত করে তোলে।
ডিসেম্বর ২০২০ পর্যন্ত, ৫৯০,০০০ মানুষ পোস্টজেগেলকোড ব্যবহার করেছিল, যা এখন প্রচলিত ডাকটিকিটের সমান খরচ হয়।
আলোচনাটি ডিজিটাল ডাক কোডের ব্যবহারকে কেন্দ্র করে, যা "পোস্টজেগেলকোড" নামে পরিচিত এবং যা প্রচলিত ডাকটিকিটের পরিবর্তে খামের উপর লেখা যেতে পারে।
জার্মানি, ডেনমার্ক, নরওয়ে এবং সুইডেন সহ বিভিন্ন দেশ অনুরূপ ব্যবস্থা প্রয়োগ করেছে, যা ব্যবহারকারীদের অনলাইনে ডাকটিকিট কিনতে এবং তাদের মেইলে একটি কোড লিখতে দেয়।
এই সিস্টেমটি তার সুবিধার জন্য প্রশংসিত হয়, বিশেষ করে তাদের জন্য যারা প্রায়শই শারীরিক মেইল পাঠান না, কারণ এটি শারীরিক স্ট্যাম্পের প্রয়োজনীয়তা দূর করে এবং পরিবর্তনশীল ডাকের হারগুলির সাথে মানিয়ে নেয়।
সুপ্রিম কোর্ট ডোনাল্ড ট্রাম্পের ২০২০ সালের নির্বাচনের সম্পর্কিত ফৌজদারি মামলায় বিলম্ব বাড়িয়েছে, যার ফলে নভেম্বরের নির্বাচনের আগে বিচার হওয়ার সম্ভাবনা কমে গেছে।
একটি ৬-৩ রায়ে, আদালতের রক্ষণশীল সংখ্যাগরিষ্ঠতা প্রাক্তন রাষ্ট্রপতিদের সরকারি কার্যকলাপের জন্য ব্যাপক দায়মুক্তি প্রদান করেছে, যা প্রসিকিউশনের মামলা জটিল করে তুলেছে এবং বিচার আদালত স্তরে আরও বিশ্লেষণের প্রয়োজন করেছে।
এই সিদ্ধান্তটি আসন্ন নির্বাচনে আদালতের গুরুত্বপূর্ণ প্রভাবকে তুলে ধরে, যেখানে প্রধান বিচারপতি জন রবার্টস সরকারি কার্যকলাপের জন্য দায়মুক্তির উপর জোর দে ন এবং বিচারপতি সোনিয়া সোটোমেয়র ভিন্নমত পোষণ করেন, যুক্তি দেন যে এটি আইনের ঊর্ধ্বে কেউ নয় এই নীতিকে ক্ষুণ্ন করে।
সুপ্রিম কোর্ট রায় দিয়েছে যে প্রাক্তন রাষ্ট্রপতিরা সরকারি কাজের জন্য দায়মুক্তি পাবেন, যা ক্ষমতার অপব্যবহার বনাম রাষ্ট্রপতির সুরক্ষার প্রয়োজনীয়তা নিয়ে বিতর্ক উসকে দিয়েছে।
রায়টি নির্দিষ্ট করে যে সাংবিধানিক কর্তৃত্বের মধ্যে থাকা কার্যকলাপের ক্ষেত্রে ইমিউনিটি প্রযোজ্য, কিন্তু অনানুষ্ঠানিক কার্যকলাপের ক্ষেত্রে নয়, যা গুরুতর অপরাধের জন্য জবাবদিহিতার বিষয়ে উদ্বেগ উত্থাপন করে।
সমালোচকরা, যার মধ্যে বিচারপতি সোটোমেয়রও আছেন, উদ্বেগ প্রকাশ করেছেন যে এই সিদ্ধান্তটি প্রাক্তন রাষ্ট্রপতিদের জড়িত চলমান এবং ভবিষ্যতের আইনি মামলাগুলিতে প্রভাব ফেলতে পারে।
প্রথাগত পলিনোমিয়াল গুণন (O(n^2)) জটিলতা রয়েছে, যা বড় পলিনোমিয়ালের জন্য অকার্যকর করে তোলে।
ফাস্ট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম (এফএফটি) পলিনোমিয়াল গুণনের জটিলতাকে (O(n \log n)) এ কমিয়ে আনে সমস্যাটিকে ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেইনে রূপান্ তরিত করে।
FFT-ভিত্তিক পদ্ধতিটি পলিনোমিয়ালগুলিকে ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেইনে রূপান্তরিত করা, তাদের গুণ করা এবং ফলাফলটি পুনরায় রূপান্তরিত করা জড়িত, যা উচ্চ-ডিগ্রি পলিনোমিয়ালের জন্য দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে।
আলোচনাটি পলিনোমিয়াল গুণনের জন্য ফাস্ট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম (এফএফটি) ব্যবহারের উপর কেন্দ্রীভূত, যা সাধারণ পদ্ধতির তুলনায় এর দক্ষতাকে তুলে ধরে।
মূল অন্তর্দৃষ্টিগুলির মধ্যে রয়েছে FFT গণনায় সংখ্যাগত নির্ভুলতার গুরুত্ব এবং পলিনোমিয়াল গুণনের জন্য FFT এর বিকাশের ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপট।
আলোচনাটি ব্যবহারিক প্রয়োগগুলির উপরও আলোকপাত করে, যেমন ত্রুটি সংশোধন, সংকেত প্রক্রিয়াকরণ এবং জিরো-নলেজ ক্রিপ্টোগ্রাফি, যেখানে FFT-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি বিশেষভাবে উপকারী।
পোস্টটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কে (RNNs) প্রোগ্রাম এম্বেড করা এবং কীভাবে প্রশিক্ষিত RNNs হাতে লেখা অ্যালগরিদমগুলিকে ছাড়িয়ে যেতে পারে তা নিয়ে আলোচনা করে।
এটি বার্তাগুলিতে প্রোগ্রাম কোড সনাক্ত করার একটি বিশদ উদাহরণ প্রদান করে, যেখানে সহজ সিদ্ধান্তের নিয়ম, একটি হাতে লেখা অ্যালগরিদম এবং একটি RNN-ভিত্তিক পদ্ধতির তুলনা করা হয়েছে।
পোস্টটি RNN-এর সুবিধাগুলি তুলে ধরে, যেমন স্টেট মেশিন এনকোড করা, প্রশিক্ষণযোগ্য অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ব্যবহার করা এবং ডেটা-চালিত শৃঙ্খলার সাথে জটিল কাজগুলি পরিচালনা করা।
প্রবন্ধটি পাইথন ব্যবহার করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক নির্মাণের বিষয়ে আলোচনা করে, কিন্তু পরীক্ষার এবং প্রশিক্ষণ ডেটা প্রাপ্তির বিশদ বিবরণ নেই, যা মডেলের অদেখা ইনপুটগুলিতে সাধারণীকরণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
আলোচনাটি ইউনিভার্সাল অ্যাপ্রক্সিমেশন থিওরেমকে তুলে ধরে, যা বলে যে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি যে কোনো ফাংশনকে একটি ইচ্ছাকৃত স্তরের নির্ভুলতায় উপস্থাপন করতে পারে, তবে এই অ্যাপ ্রক্সিমেশনগুলি শেখা নিশ্চিত নয়।
রেকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্কস (RNNs) কি ট্রান্সফর্মার দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে কিনা তা নিয়ে একটি বিতর্ক রয়েছে, যেখানে কিছু লোক যুক্তি দেয় যে RNNs এখনও অনন্য সুবিধা রয়েছে, যেমন ধ্রুবক মেমরি ব্যবহার, যা ট্রান্সফর্মারদের নেই।
বিভিন্ন কোম্পানি বিভিন্ন স্থানে এবং শি ল্পে দূরবর্তী, সাইটে এবং হাইব্রিড অবস্থান সহ একাধিক ভূমিকার জন্য নিয়োগ দিচ্ছে।
উল্লেখযোগ্য কোম্পানিগুলির মধ্যে রয়েছে অ্যাপল, ফিগমা, চার্জ রোবোটিক্স, এবং স্মাইলআইডি, যেখানে সিনিয়র সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার, সিনিয়র/স্টাফ সিকিউরিটি ইঞ্জিনিয়ার, এবং সিনিয়র ফ্রন্টএন্ড ইঞ্জিনিয়ার পদে নিয়োগ দেওয়া হচ্ছে।
সুযোগগুলি সারা বিশ্ব জুড়ে বিস্তৃত, কিছু কোম্পানি ভিসা স্পনসরশিপ এবং উদীয়মান প্রযুক্তি যেমন এআই, মেশিন লার্নিং এবং ফুল-স্ট্যাক ডেভেলপমেন্টে ভূমিকা প্রদান করে।
প্রোগ্রামারদের একটি স্বাস্থ্যকর স্তরের সন্দেহ বজায় রাখা উচিত, কারণ কোডের সঠিকতা লেখা এবং যাচাই করা স্বভাবতই চ্যালেঞ্জিং এবং প্রায়ই অসম্ভব।
অ্যাবস্ট্রাকশনগুলি জটিল সিস্টেমগুলিকে সরলীকৃত করার সময় ব্যর্থ হতে পারে এবং পারফরম্যান্স হ্রাস বা অনির্ধারিত আচরণের মতো সমস্যার দিকে নিয়ে যেতে পারে, যেমন জোয়েল স্পলস্কির লিকি অ্যাবস্ট্রাকশনের আইনে উল্লেখ করা হয়েছে।
অজানা সমস্যাগুলি কমানোর জন্য, প্রোগ্রামারদের তথ্য যাচাই করা, বিশ্বাসগুলি পরীক্ষা করা এবং কোড পরিবর্তনের প্রভাব পরিমাপ করা উচিত, পাশাপাশি নতুন প্ল্যাটফর্ম, ভাষা, সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি সম্পর্কে ক্রমাগত শিখতে থাকা উচিত।
আলোচনাটি প্রোগ্রামিংয়ে আনুষ্ঠানিক যাচাইয়ের গুরুত্বের উপর কেন্দ্রীভূত, যেখানে জোর দেওয়া হয়েছে যে প্রোগ্রামারদের প্রমাণ ছাড়া কাউকে, এমনকি নিজেদেরকেও বিশ্বাস করা উচিত নয়।
যদিও আনুষ্ঠানিক যাচাইকরণ জটিল এবং ব্যয়বহুল, এটি ইউনিট পরীক্ষার তুলনায় সঠিকতার আরও শক্তিশালী গ্যারান্টি প্রদান করে, যা শুধুমাত্র নির্দিষ্ট উদাহরণগুলি কভার করে।
বিতর্কটি আনুষ্ঠানিক যাচাইকরণের কঠোরতা এবং ইউনিট পরীক্ষার বাস্তবতার মধ্যে আপসের দিকগুলি তুলে ধরে, যা প্রস্তাব করে যে পছন্দটি প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তা এবং সম্পদের উপর নির্ভর করে।
এলিক্সিরে একীকরণ প্যাটার্ন ম্যাচিংকে প্রসারিত করে, যা সমীকরণের উভয় পাশে ভেরিয়েবল থাকতে দেয়, প্রতীকী সমীকরণ সমাধান করে এবং প্রতিস্থাপন ম্যাপিং তৈরি করে।
প্যাটার্ন ম্যাচিংয়ের বিপরীতে, ইউনিফিকেশন আংশিকভাবে জানা মানগুলি পরিচালনা করতে পারে, যা এটিকে এলিক্সিরে লজিক প্রোগ্রামিংয়ের জন্য একটি শক্তিশালী সরঞ্জাম করে তোলে।
একীকরণ অ্যালগরিদমে টার্মগুলির মধ্য দিয়ে হাঁটা, সমতুল্যতা পরীক্ষা করা, ভেরিয়েবলগুলি পরিচালনা করা এবং তালিকার উপাদানগুলি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে একীভূত করা অন্তর্ভুক্ত, যা প্রতিস্থাপনের মাধ্যমে ভেরিয়েবল অ্যাসাইনমেন্টগুলি সহজ করে।
প্রবন্ধটি টাইপ ইনফারেন্সে একীকরণ অ্যালগরিদমগুলির দক্ষতা তুলনা করে, বিশেষ করে অ্যালগরিদম W এবং অ্যালগরিদম J এর উপর গুরুত্বারোপ করে।
হিন্দলি-মিলনার টাইপ ইনফারেন্সে ব্যবহৃত অ্যালগরিদম W কম কার্যকরী এবং আরও ত্রুটিপূর্ণ কারণ এতে প্রতিস্থাপনগুলি সংযোজনের প্রয়োজন হয়।
অ্যালগরিদম J, যা ধ্বংসাত্মক একীকরণের জন্য একটি ইউনিয়ন-ফাইন্ড ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করে, এটি সহজতর এবং আরও দক্ষ, প্যাটার্ন ম্যাচিং এবং সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করে কম্পাইল করা প্যাটার্ন ম্যাচিংয়ে একীকরণের অতিরিক্ত অন্তর্দৃষ্টি সহ।
গুগল আর্টস অ্যান্ড কালচার বিভিন্ন ভার্চুয়াল ট্যুর এবং ইন্টারেক্টিভ অভিজ্ঞতা প্রদান করে, যা ব্যবহারকারীদের সারা বিশ্বের শিল্প, ইতিহাস এবং সংস্কৃতি অন্বেষণ করতে সক্ষম করে।
উল্লেখযোগ্য বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে বিখ্যাত জাদুঘরগুলির ভার্চুয়াল ট্যুর, অগমেন্টেড রিয়েলিটি (এআর) অভিজ্ঞতা, এবং ইন্টারেক্টিভ গেম যা শিল্প ও সংস্কৃতি সম্পর্কে শেখাকে আকর্ষণীয় এবং সহজলভ্য করে তোলে।
বিশেষ বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে ভ্যান গঘের লাইব্রেরি অন্বেষণ করার ক্ষমতা, ভার্মিয়ারের চিত্রগুলির একটি 3D ট্যুর নেওয়া এবং V&A মিউজিয়ামের সাথে সহযোগিতায় একটি K-পপ নৃত্য চ্যালেঞ্জে অংশগ্রহণ করা।
গুগল আর্টস অ্যান্ড কালচার গুগলের একটি কম পরিচিত কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ প্রকল্প, যা সারা বিশ্বের নির্বাচিত সাংস্কৃতিক বিষয়বস্তু প্রদান করে।
ব্যবহারকারীরা এর উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবি এবং অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলি, যেমন শিল্পকর্মের উপর ঘনিষ্ঠভাবে জুম করার ক্ষমতা এবং বিভিন্ন সাংস্কৃতিক প্রকল্পগুলি অন্বেষণ করার ক্ষমতা, প্রশংসা করেন।
প্ল্যাটফর্মটি ২০১১ সাল থেকে সক্রিয় রয়েছে এবং গুগলের প্রকল্পগুলির দীর্ঘস্থায়ীতা নিয়ে উদ্বেগ থাকা সত্ত্বেও এটি শিল্প ও সংস্কৃতি উত্সাহীদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ হিসেবে অব্যাহত রয়েছে।
গবেষকরা স্থানীয় সংবাদপত্রের ইমেজ স্ক্যান ব্যবহার করে ১৮৭৮ থেকে ১৯৭৭ সাল পর্যন্ত মার্কিন সংবাদ সংস্থার সামগ্রীর একটি বিস্তৃত সংরক্ষণাগার তৈরি করেছেন একটি গভীর শিক্ষণ পাইপলাইন ব্যবহার করে।
ডেটাসেটে ২.৭ মিলিয়ন অনন্য পাবলিক ডোমেইন নিবন্ধ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা ভৌগোলিকভাবে উল্লেখিত, বিষয় অনুযায়ী ট্যাগ করা এবং উইকিপিডিয়ার সাথে সংযুক্ত, যা গণনামূলক ভাষাতত্ত্ব, সামাজিক বিজ্ঞান এবং ডিজিটাল মানবিক গবেষণার জন্য মূল্যবান তথ্য প্রদান করে।
প্রকল্পটি ১৩৮ মিলিয়ন গঠিত নিবন্ধের পাঠ্য প্রতিলিপি তৈরি এবং একটি নিউরাল বাই-এনকোডার মডেল ব্যবহার করে নিবন্ধগুলি পুনরাবৃত্তি মুক্ত করার কাজ অন্তর্ভুক্ত ছিল, যাতে শুধুমাত্র পাবলিক ডোমেইন সামগ্রী অন্তর্ভুক্ত থাকে তা নিশ্চিত করা যায়।
১৯৭৮ সাল পর্যন্ত ঐতিহাসিক সংবাদসমূহের একটি বিস্তৃত ডাটাবেস তৈরি করা হয়েছে, যা কপিরাইট আইনের পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করে এবং এটি গিটহাবে উপলব্ধ, যদিও বর্তমানে খালি।
ব্যবহারকারীরা ডেটায় OCR (অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন) ত্রুটি সনাক্ত করেছেন, যা ঐতিহাসিক পাঠ্য ডিজিটাইজেশনের ক্ষেত্রে চলমান চ্যালেঞ্জগুলিকে তুলে ধরেছে।
প্রকল্পটি, এর সমস্যাগুলি সত্ত্বেও, এর পাণ্ডিত্যপূর্ণ মূল্যের জন্য প্রশংসিত হয়েছে, এবং কাঁচা স্ক্যানগুলি কংগ্রেসের লাইব্রেরির ডিজিটাল সংগ্রহের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য।