ਇਲਿਆ ਸੇਗਾਲੋਵਿਚ ਦੇ ਨਾਮ ਤੇ ਇਨਾਮ. ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ

ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਇਲਿਆ ਸੇਗਾਲੋਵਿਚ ਦੇ ਨਾਮ ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੁਰਸਕਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ iseg. ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਲਈ ਸਨਮਾਨਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਅੰਡਰਗਰੈਜੂਏਟ ਅਤੇ ਪੋਸਟ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੁਰਸਕਾਰ ਲਈ ਆਪਣੀ ਅਰਜ਼ੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾਮਜ਼ਦ ਕਰੋ। ਜੇਤੂਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਅਕਾਦਮਿਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਅਤੇ ਯਾਂਡੇਕਸ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਮੁੱਖ ਚੋਣ ਮਾਪਦੰਡ: ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ.

ਪਹਿਲਾ ਪੁਰਸਕਾਰ ਸਮਾਰੋਹ ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗਾ। ਪੁਰਸਕਾਰ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, ਨੌਜਵਾਨ ਵਿਗਿਆਨੀ 350 ਹਜ਼ਾਰ ਰੂਬਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਇੱਕ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਜਾਣ, ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਯਾਂਡੇਕਸ ਖੋਜ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ। ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ 700 ਹਜ਼ਾਰ ਰੂਬਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੇ.

ਅਵਾਰਡ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਮੌਕੇ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈਬਰੇ 'ਤੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਹਾਬਰ ਪਾਠਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਗਲਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਾਂਗੇ - ਅਸੀਂ ਲੇਖਾਂ, ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ, ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਤਬਾਦਲੇ ਸਮੇਤ ਸਾਰੇ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਛੂਹਾਂਗੇ।

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ, ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਇੱਕ ਚੋਟੀ ਦੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਮ ਦਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦੇਣ ਲਈ ਇਹ ਪਹਿਲਾ "ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟ" ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਕਾਨਫਰੰਸ ਆਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ICML) ਅਤੇ ਕਾਨਫਰੰਸ ਆਨ ਨਿਊਰਲ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ (NeurIPS, ਪਹਿਲਾਂ NIPS) ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐੱਮ.ਐੱਲ. ਦੇ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਭਾਸ਼ਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਆਦਿ।

ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਕਿਉਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਇਸ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਉਸਦੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੁਆਰਾ ਕਿ ਉਸਦੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਹਵਾਲਾ ਸੂਚਕਾਂਕ)। ਇਹ ਉਸ ਦੇ ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖੋਜਕਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪੌੜੀ ਚੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਤਿਕਾਰਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੇਵਲ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਉਹ ਲਗਾਤਾਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕੰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਦਾ ਹੈ।

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਲੇਖ (ਸ਼ਾਇਦ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ) ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹਨ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੇ ਕੈਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਪਲ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ, ਉਸਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਉਸਨੂੰ ਅਨਮੋਲ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ, ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਲੇਖ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਲਈ ਸਮਾਨ ਸੋਚ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਓਨਾ ਹੀ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਘਣਤਾ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੁਣ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਮਾਨ (ਅਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕੀਮਤੀ) ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਲਗਭਗ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ। "ਜੇਤੂ" ਅਕਸਰ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਥੋੜਾ ਪਹਿਲਾਂ ਨਵੀਨਤਾ ਲੈ ਕੇ ਆਇਆ ਸੀ, ਪਰ ਉਹ ਜਿਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਥੋੜਾ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਜਾਂ - ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਯਕੀਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਮਯਾਬ ਰਿਹਾ.

ਲੇਖ ਅਤੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟ

ਇਸ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਲੇਖ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਉਸ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ। ਲੇਖ ਕੁਝ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਵਰਣਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੋਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਗਣਿਤ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਖਤ ਸੰਕੇਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਫਿਰ, ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਤੱਤ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਬਿਆਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ, ਸਮਾਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਕਲਿਤ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਝ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕੇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸਬੂਤ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਬੇਅੰਤ ਮਾਤਰਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪ੍ਰਾਪਤ ਸਥਿਤੀ) ਜਾਂ ਉਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਲੇਖ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ।

ਕਾਨਫਰੰਸ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਭਰਤੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਲਈ ਪੇਪਰ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਧ ਹੋਣ ਲਈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਾਂ ਵੱਧ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਜੋ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਨਵੀਨਤਾ ਹੈ। ਅਕਸਰ, ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲੇਖ ਦੇ ਲੇਖਕ ਦੁਆਰਾ ਖੁਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲੇਖਕ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਲੇਖ ਵਿਚ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ, ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਵਿਧੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੇਸਾਂ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਪਹੁੰਚ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਕਿ ਉਸਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ, ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸੂਤਰੀਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ। ਜੇ ਨਵੀਨਤਾ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਸਮੀਖਿਅਕ ਲੇਖ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇੰਨੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ - ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਮਾੜੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵੱਲ ਅੱਖਾਂ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੋਡੀਫਾਈਡ ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਐਂਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ (MNIST) ਅਤੇ CIFAR (ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਫਾਰ ਐਡਵਾਂਸਡ ਰਿਸਰਚ) ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇਮੇਜਨੈੱਟ ਚਿੱਤਰ ਭੰਡਾਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹਨ। ਮੁਸ਼ਕਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ "ਅਕਾਦਮਿਕ" ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਕਸਰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਦਯੋਗ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਧੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਹਨ। ਵਿਗਿਆਨੀ ਜੋ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਬੇਦਾਅਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਤੀਜਾ ਅਜਿਹਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ - ਅਜਿਹਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ"।

ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਖੁੱਲੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ "ਅਨੁਕੂਲ" ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ, ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਡੇਟਾਸੇਟ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਇਸ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਅਸੀਂ ਨਿੱਜੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਗਿਆਤਤਾ (ਕਈ ਵਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ) ਕਰਦੇ ਹਨ - ਉਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰਿਆਂ ਅਤੇ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਲਈ, ਪਰ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਬਣਨ ਲਈ, ਜਿਸ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਹਵਾਲਾ ਲੇਖ ਲਿਖਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦੇ।

ਇਹ ਉਦੋਂ ਮਾੜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਸਮੀਖਿਅਕ ਕੇਵਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ 'ਤੇ ਲੇਖਕ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲੇਖਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵੀ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਪਛਾਤੇ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਅਕਾਦਮਿਕ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਵੱਡੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ML ਦੇ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਮੇਤ, ਲੇਖਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਡ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ GitHub ਨਾਲ) ਦੇ ਲਿੰਕ ਜੋੜਨਾ ਵੀ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕੋਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸੂਡੋਕੋਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਇੱਥੇ, ਦੁਬਾਰਾ, ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਲੇਖ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੋਂ. ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਕੋਡ ਨੂੰ NDA ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੰਦ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਤੋਂ ਵਰਣਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਵੀ ਚੁਣੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਟਾਰਟਅਪ ਇੱਕ ਲੇਖ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵੀਂ ਸੇਵਾ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਪਲੱਸ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਪੇਪਰ ਘੱਟ ਹੀ ਇਕੱਲੇ ਲਿਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਲੇਖਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਵਿਗਿਆਨਕ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਉਸਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਲੇਖਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ - ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਲੇਖ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਉਹ ਸਿਰਫ ਉਸਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਇਵਾਨੋਵ ਐਟ ਅਲ" - "ਇਵਾਨੋਵ ਅਤੇ ਹੋਰ" ਲਾਤੀਨੀ ਤੋਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹਨ - ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਲੇਖਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ.

ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਕਾਨਫਰੰਸ ਤੋਂ ਕਈ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪੇਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਲੇਖ ਸਪੁਰਦ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਕੋਲ ਇਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ 3-5 ਹਫ਼ਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿੰਗਲ ਅੰਨ੍ਹੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਲੇਖਕ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ, ਜਾਂ ਡਬਲ ਬਲਾਈਂਡ, ਜਦੋਂ ਸਮੀਖਿਅਕ ਖੁਦ ਲੇਖਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ। ਦੂਜਾ ਵਿਕਲਪ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਪੱਖ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੇਪਰਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਲੇਖਕ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਉੱਚ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਬਲ ਅੰਨ੍ਹੇ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿਚ ਵੀ, ਸਮੀਖਿਅਕ ਸ਼ਾਇਦ ਲੇਖਕ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਵੇਗਾ ਜੇ ਉਹ ਉਸੇ ਖੇਤਰ ਵਿਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਲੇਖ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਰਐਕਸਿਵ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਭੰਡਾਰ ਹੈ। ਕਾਨਫਰੰਸ ਆਯੋਜਕ ਇਸ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ arXiv ਲਈ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਸਿਰਲੇਖ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਜੇ ਲੇਖ ਉਥੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ.

ਲੇਖ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਈ ਸਮੀਖਿਅਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਮੈਟਾ-ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੌਂਪੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਸਾਥੀਆਂ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਮੀਖਿਅਕ ਲੇਖ 'ਤੇ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਮੈਟਾ-ਸਮੀਖਿਅਕ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕਈ ਵਾਰ, ਰੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਲੇਖਕ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ; ਉਸ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਫੈਸਲਾ ਬਦਲਣ ਲਈ ਮਨਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਵੀ ਹੈ (ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨਾ ਵੀ ਘੱਟ ਸੰਭਵ ਹੈ)। ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਅਪਵਾਦ ਦੇ ਨਾਲ, ਹੋਰ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਲੇਖ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੀ ਸਿਰਫ਼ "ਮਦਦ" ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਅਤੇ ਰਸਾਲੇ

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਲੇਖ ਵਿਗਿਆਨਕ ਰਸਾਲਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਕਸਰ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜਰਨਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੀਨੇ ਜਾਂ ਸਾਲ ਵੀ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਾਲਾ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਲੇਖਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਲਈ ਇੰਨੀ ਲੰਮੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਲੇਖ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਾਨਫਰੰਸ ਲਈ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਫਿਰ ਪੂਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਪੇਸ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਇੰਨੀਆਂ ਸਖਤ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿਚ ਸਮਾਗਮ

ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਲੇਖਾਂ ਦੇ ਲੇਖਕਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਲਈ ਫਾਰਮੈਟ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਲੇਖ ਨੂੰ ਹਰੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਕਸਰ ਪੋਸਟਰ ਸਟੈਂਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪੋਸਟਰ ਲੇਖ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਸਲਾਈਡ ਹੈ। ਕੁਝ ਕਾਨਫਰੰਸ ਰੂਮ ਪੋਸਟਰ ਸਟੈਂਡਾਂ ਦੀਆਂ ਲੰਬੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਲੇਖਕ ਆਪਣੇ ਪੋਸਟਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹਿੱਸਾ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਵੱਕਾਰੀ ਵਿਕਲਪ ਇੱਕ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ. ਜੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਲੇਖ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਯੋਗ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਲੇਖਕ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੋਤਿਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਭਗ ਤਿੰਨ ਮਿੰਟ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਲਾਈਟਨਿੰਗ ਟਾਕ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਬਾਰੇ ਦੱਸਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮੌਕਾ ਹੈ ਨਾ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ 'ਤੇ ਪੋਸਟਰ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਪੋਸਟਰ ਵਿਜ਼ਟਰ ਹਾਲ ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਸਰੋਤਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਤਿਆਰ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੁੱਬੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਆਪਣੇ ਬਿਜਲੀ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਅੰਤ 'ਤੇ, ਲੇਖਕ ਪੋਸਟਰ ਨੰਬਰ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਰੋਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਣ ਅਤੇ ਲੇਖ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਸਕਣ।

ਆਖਰੀ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਕਾਰੀ ਵਿਕਲਪ ਇੱਕ ਪੋਸਟਰ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰੀ-ਵਧੀਆ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਹਲੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪਰ ਬੇਸ਼ੱਕ, ਵਿਗਿਆਨੀ - ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਲੇਖਾਂ ਦੇ ਲੇਖਕਾਂ ਸਮੇਤ - ਅਗਲੀ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਨਾ ਸਿਰਫ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਆਉਂਦੇ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪੋਸਟਰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਦੂਜਾ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸੰਪਰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਜਾਂ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ, ਇਸਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਹੈ, ਜੋ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੇਖਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਕੰਮ ਦੇ ਆਪਸੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਦੇ ਬਾਅਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਇੱਕ ਚੋਟੀ ਦੇ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਕ ਨੈਟਵਰਕਿੰਗ ਮੁਫਤ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਜੇ, ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪੋਸਟਰਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਿਚ ਪੂਰਾ ਦਿਨ ਬਿਤਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੇ ਆਪਣੀ ਤਾਕਤ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜੈੱਟ ਲੈਗ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਾਰਟੀਆਂ ਵਿਚੋਂ ਇਕ ਵਿਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਪਾਰਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਿਕਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਚਰਿੱਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਹਿਮਾਨ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੀਂ ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਪਰ, ਦੁਬਾਰਾ, ਨੈਟਵਰਕਿੰਗ ਲਈ. ਸ਼ਾਮ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਪੋਸਟਰ ਨਹੀਂ ਹਨ - ਜਿਸ ਮਾਹਰ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਉਸ ਨੂੰ "ਫੜਨਾ" ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਉਹਨਾਂ ਕੁਝ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਦੇ ਹਿੱਤ ਅਕਾਦਮਿਕ ਮਾਹੌਲ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। NIPS, ICML ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮਾਨ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਲਈ ਆਮ ਹੈ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹੋਰ ਵਿਗਿਆਨਾਂ ਲਈ ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ।

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਤੁਰੰਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਨ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਸੇਵਾ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਫਲਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਥੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਇਹ "ਅਕਾਦਮਿਕ" ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਲੇਖ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਸੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਵਿਗੜਨ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਦੁਆਰਾ ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਖੁਦ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬਿੱਟ ਹਨ. ਉਹ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਕਾਦਮਿਕਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਦੇ ਹਨ, ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ), ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਖੁਦ ਲੇਖਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਖੋਜ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਜੋ ਕੁਝ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ - ਜੇ ਉਹ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਰੋਧੀ ਅੰਦੋਲਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਸੇਵਾ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਚੱਕਰ ਛੋਟਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਨੌਜਵਾਨ ਖੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਕਿਸਮਤ ਅਤੇ ਮਹਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਦੀ ਕਾਮਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜੇ ਇਸ ਪੋਸਟ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਚੋਟੀ ਦੀ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹੋਵੋ। ਲਈ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾਮਜ਼ਦ ਕਰੋ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com