ಲಾಭಗಳು:
- AI ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಿಗ್ನಲ್, ಲಾಗ್ ಮತ್ತು ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಸರಳ ಭವಿಷ್ಯ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಓವರ್ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಪೋಲೇಶನ್ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- AI- ರಚಿತವಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಘಟಕ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಉಲ್ಲೇಖ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶ
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. LNA (ಕಡಿಮೆ ಶಬ್ದ ಆಂಪ್ಲಿಫಯರ್) ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪೂರೈಕೆ ಕರೆಂಟ್ಗಾಗಿ AI ಚಾಟ್ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಇಂಟರ್ನ್ ಕೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು '15 mA' ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪವರ್ ಬಜೆಟ್ ಟೇಬಲ್ಗೆ ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ತಪ್ಪು ಏನು?
- ಎ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯವು ಆಯ್ದ ಘಟಕದ ಡೇಟಾ ಶೀಟ್ ಮತ್ತು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಬರಬೇಕು; AI ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಮೂಲರಹಿತ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಆಗಿರಬಹುದು ✔
- ಬಿ) ಇದನ್ನು mA ಬದಲಿಗೆ µA ನಲ್ಲಿ AI ಗೆ ಕೇಳಬೇಕಿತ್ತು
- ಸಿ) ಮೌಲ್ಯವು ಸರಿಯಾಗಿದೆ, ಯುನಿಟ್ ಕಾಗುಣಿತವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು
- ಡಿ) ಎಐಗೆ ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮೂರು ಬಾರಿ ಕೇಳಲು ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ ಸಾಕು
ವಿವರಣೆ: ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕದ ಡೇಟಾಶೀಟ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ; ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ (ಭ್ರಮೆ). ಸರಬರಾಜು ಪ್ರವಾಹವು ಡೇಟಾ ಶೀಟ್ ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಭಾಗದ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಬರುತ್ತದೆ; ದೃಢೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಮೂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
2. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್/ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್ಸ್ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ 'ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣ' ಏನನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ?
- A) AI ಉಪಕರಣದ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಶುಲ್ಕವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
- ಬಿ) ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ AI ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಕಡ್ಡಾಯ ಆಳವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ ✔
- ಸಿ) ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಬರೆಯಬೇಕು
- ಡಿ) ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು AI ಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಿ
ವಿವರಣೆ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಿಷನ್ ಒಂದೇ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ/ಮಧ್ಯಮ/ಉನ್ನತ/ನಿರ್ಣಾಯಕ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದರಿಂದ ಯಾವ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಮಾಪನ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಅರ್ಹ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
3. ನೈಕ್ವಿಸ್ಟ್ ಮಾದರಿ ಮಾನದಂಡವು ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಮಾದರಿ ಆವರ್ತನವು ಅತ್ಯಧಿಕ ಆವರ್ತನಕ್ಕಿಂತ ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಇರಬೇಕು; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅಲಿಯಾಸಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದಂತೆ ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಬಿ) ಕಡಿಮೆ ಮಾದರಿ ಆವರ್ತನ, ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್
- ಸಿ) ಅನಲಾಗ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಮಾದರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಅಲ್ಲ
- ಡಿ) ನೈಕ್ವಿಸ್ಟ್ ಮಾನದಂಡವು ಶಬ್ದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮರುಪಡೆಯಲು, ಮಾದರಿ ಆವರ್ತನವು ಸಿಗ್ನಲ್ನಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಧಿಕ ಆವರ್ತನಕ್ಕಿಂತ ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಇರಬೇಕು. ಈ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನಗಳು ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನಗಳಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; ಇದನ್ನು ಅಲಿಯಾಸಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆ.
4. AI ಹೊಂದಿರುವಾಗ PCB ಲೇಔಟ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) AI ಸೂಚಿಸಿದ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯನ್ನು ಡಿಆರ್ಸಿ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಟೈಪ್ ಮಾಪನದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ/ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ✔
- ಸಿ) ಡೇಟಾ ಶೀಟ್ಗಳನ್ನು ತೆರೆಯದೆಯೇ AI ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಮಗ್ರತೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ಏಕೆಂದರೆ AI ಅವುಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಲೇಔಟ್ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಮಗ್ರತೆಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಬಹುದು (ಶಾರ್ಟ್ ರಿಟರ್ನ್ ಪಥ, ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ಲೇನ್, ಡಿಕೌಪ್ಲಿಂಗ್ ಕೆಪಾಸಿಟರ್ ಪ್ಲೇಸ್ಮೆಂಟ್); ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಿಮ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು DRC (ವಿನ್ಯಾಸ ನಿಯಮ ಪರಿಶೀಲನೆ), ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮೂಲಮಾದರಿ ಮಾಪನದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಂದು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
5. RF ಲಿಂಕ್ ಬಜೆಟ್ನಲ್ಲಿ 'EIRP' ಎಂದರೆ ಏನು?
- ಎ) ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಕಿರಣ ಶಕ್ತಿ, ಇದು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಟರ್ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಂಟೆನಾ ಲಾಭವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಬಿ) ರಿಸೀವರ್ನಲ್ಲಿ ಶಬ್ದ ನೆಲದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯ
- ಸಿ) ಆಂಟೆನಾದ ಭೌತಿಕ ಗಾತ್ರ
- ಡಿ) ಕೇಬಲ್ನ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿರೋಧ
ವಿವರಣೆ: EIRP (ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಐಸೊಟ್ರೊಪಿಕ್ ರೇಡಿಯೇಟೆಡ್ ಪವರ್) ಎಂಬುದು ಐಸೊಟ್ರೊಪಿಕ್ ಆಂಟೆನಾದಿಂದ ವಿಕಿರಣಗೊಳ್ಳುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದ್ದು, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಟರ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪವರ್ ಮತ್ತು ಆಂಟೆನಾ ಗೇನ್ ಜೊತೆಗೆ ಕೇಬಲ್/ಕನೆಕ್ಟರ್ ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಲಿಂಕ್ ಬಜೆಟ್ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಮಿತಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ EIRP ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ; ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
6. AI ತಾಪಮಾನದಲ್ಲಿ 'ಅಸಹಜತೆ' ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಡೇಟಾ ಕಂಡುಕೊಂಡಾಗ ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು?
- ಎ) ಉಪಕರಣವು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆ
- ಬಿ) ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯದಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಎಚ್ಚರಿಕೆ; ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೋಷದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕ್ಷೇತ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕಾದ ಚಿಹ್ನೆ ✔
- ಸಿ) ಉಪಕರಣವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಆದೇಶ
- ಡಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸಿ
ವಿವರಣೆ: ಅಸಂಗತತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಡೇಟಾದ ವಿಚಲನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ. ಕಾರ್ಡ್/ಸಾಧನವನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಬದಲಿಸಲು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸೈಟ್ನಲ್ಲಿ ಭೌತಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
7. AI-ಲಿಖಿತ ಫರ್ಮ್ವೇರ್ ಇಂಟರಪ್ಟ್ ಸರ್ವೀಸ್ ರೊಟೀನ್ (ISR) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಭದ್ರತೆ/ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ ಯಾವುದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದದೆಯೇ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಿ
- ಬಿ) ಅದನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
- ಸಿ) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದುವುದು, ಅದನ್ನು ಸ್ಥಿರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸುವುದು, ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಡೇಟಾ/ಟೈಮಿಂಗ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ✔
- ಡಿ) ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾಲುಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ
ವಿವರಣೆ: AI ಕೋಡ್ ಹಂಚಿದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳನ್ನು (ಬಾಷ್ಪಶೀಲ/ಪರಮಾಣು) ರಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದು, ISR ನಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘ/ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಇರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ನೋಂದಣಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದುವುದು, ಸ್ಥಿರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ನೈಜ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ; ISR ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು.
8. ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ BER (ಬಿಟ್ ದೋಷ ದರ) ಮತ್ತು SNR (ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ) ನಡುವಿನ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಬಂಧ ಯಾವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವಾಗ AI ಏನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು?
- ಎ) ಇವೆರಡೂ ಯಾವಾಗಲೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ
- ಬಿ) ಅವರ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, SNR ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, BER ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ; ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮಾಡ್ಯುಲೇಶನ್, ಚಾನಲ್ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್/ಮಾಪನದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ✔
- ಡಿ) ಸಂಬಂಧವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, SNR ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, BER ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ (ಸಬ್ದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಿಗ್ನಲ್ ಬಲಗೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ದೋಷ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ). AI ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮಾಡ್ಯುಲೇಶನ್ ಪ್ರಕಾರ, ಚಾನಲ್, ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್/ಮಾಪನದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು; ಸಾಮಾನ್ಯ ಕರ್ವ್ ಸಿಸ್ಟಮ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸತ್ಯವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
9. AI ನೊಂದಿಗೆ I2C ಸಂವಹನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು (ಸಾಧನವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ) ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಬಳಕೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಊಹೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ; ವಿಶ್ಲೇಷಕ / ಆಸಿಲ್ಲೋಸ್ಕೋಪ್ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು ✔
- ಬಿ) AI ನೀಡಿದ ಮೊದಲ ಕಾರಣವನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೋಷವೆಂದು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬದಲಿಸಿ.
- ಸಿ) AI ಸೂಚಿಸಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯದೆಯೇ ಹಲವು ಬಾರಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು
- ಡಿ) ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಮಾಪನವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು AI ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ
ವಿವರಣೆ: AI ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು (ತಪ್ಪಾದ ವಿಳಾಸ, ಪುಲ್-ಅಪ್ ರೆಸಿಸ್ಟರ್ನ ಕೊರತೆ, ವೇಗದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ನೆಲದ ಕೊರತೆ, ವಿವಾದ) ಊಹೆಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತರ್ಕ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಅಥವಾ ಆಸಿಲ್ಲೋಸ್ಕೋಪ್ನೊಂದಿಗೆ ರೇಖೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಹುಡುಕಾಟ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ.
10. ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಲ್ಲಿ, ಆರ್ಎಸ್ಆರ್ಪಿ/ಎಸ್ಐಎನ್ಆರ್ ಟ್ರೆಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಎಐ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ 'ಕ್ಷೀಣತೆ' ಚಿಹ್ನೆಯ ಕಡೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?
- A) AI ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಲೈವ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ
- ಸಿ) ಕ್ಷೇತ್ರ ಮಾಪನ/ಡ್ರೈವ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ನಂತರ ನಿರ್ಧರಿಸಿ ✔
- ಡಿ) AI ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ಮಾಪನವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಇದು AI KPI ಟ್ರೆಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ/ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಮೊದಲೇ ಸೂಚಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು (ಆಂಟೆನಾ ಟಿಲ್ಟ್, ನೆರೆಯ ಸೆಲ್ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ, ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ವೈಫಲ್ಯ) ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ನಿಂದ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮಾಪನ/ಡ್ರೈವ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಬದಲಾವಣೆಯ ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ.
11. EMC/EMI ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ AI ಸೂಚಿಸಿದ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು (ಉದಾ. ಫೆರೈಟ್ ಮಣಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು)?
- ಎ) AI ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ ನಂತರ ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಘೋಷಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಸಲಹೆಯನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರ ಊಹೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಅಳತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ✔
- ಸಿ) AI ನೀಡಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಮಾಪನವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: AI ಸಂಭವನೀಯ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು (ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಶೀಲ್ಡಿಂಗ್, ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್, ಕೇಬಲ್ ನಿರ್ವಹಣೆ) ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಿತಿಗೆ (ಉದಾ. CISPR/EN) ಪ್ರಕಾರ ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಅಳತೆಯ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ತತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ; AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಆರಂಭಿಕ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ, ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಹೇಳಿಕೆಯಲ್ಲ.
12. 3GPP ಅಥವಾ IEEE 802.11 ನಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತದ ಭಾಗ/ಷರತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಕೇಳಿದಾಗ AI ಮೇಡ್-ಅಪ್ (ಭ್ರಾಂತಿಕಾರಕ) ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವ ಅತ್ಯಂತ ದೃಢವಾದ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
- ಎ) AI ನೀಡಿದ ಐಟಂ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ
- ಬಿ) ಅದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಬೇರೆ ಪದಗಳಿಂದ ಕೇಳುವುದು
- ಸಿ) ಮಾನದಂಡದ ಬದಲಿಗೆ ಫೋರಮ್ ಪೋಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡುವುದು
- D) ಪ್ರಮಾಣಿತದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಧಿಕೃತ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಪ್ರತಿ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು (ಸರಿಯಾದ ಬಿಡುಗಡೆ/ಆವೃತ್ತಿ) ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅಧಿಕೃತ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಮಾಣಿತದ ಹೆಸರನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ತಿಳಿದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅದು ವಿಭಾಗ ಸಂಖ್ಯೆ, ಟೇಬಲ್ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸಬಹುದು; ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬಿಡುಗಡೆಗಳ ನಡುವೆ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಧಿಕೃತ ಪಠ್ಯದಿಂದ ತೆರೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಅಧಿಕೃತ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕು.
13. AI ಬರೆದ ಪೈಥಾನ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಶೀಲನೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ/ಘಟಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ತಿಳಿದಿರುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಿಗ್ನಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದದೆಯೇ ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡುವುದು
- ಸಿ) ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪಿಲ್ಲ ಎಂದು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು
- ಡಿ) ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಸುಂದರವಾಗಿರಲು ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ
ವಿವರಣೆ: AI ಕೋಡ್ ಮಾದರಿ ಆವರ್ತನ, ಮಿಶ್ರಣ ಘಟಕಗಳು (Hz/kHz, V/mV), ವಿಂಡೊಯಿಂಗ್/ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ ಅಥವಾ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದುವುದು, ಘಟಕ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ತಿಳಿದಿರುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಿಗ್ನಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ತೋರಿಕೆಯಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
14. ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಫೈಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವಾಗ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾದ ಕ್ರಮ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಎಲ್ಲಾ ಕಚ್ಚಾ ವಿನ್ಯಾಸ/ಮೆಶ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿನ್ಯಾಸ/ಗ್ರಾಹಕ/ಮಾಪನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್, ನೀತಿ-ಅನುವರ್ತನೆಯ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ ✔
- ಸಿ) ಫಲಿತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ನೈಜ ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು IP ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ನೀತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್/ಪಿಸಿಬಿ ಫೈಲ್ಗಳು, ಫರ್ಮ್ವೇರ್ ಮೂಲ, ಗ್ರಾಹಕ ಟೋಪೋಲಜಿ ಮತ್ತು ಚಂದಾದಾರರ/ಮಾಪನ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯ ಮತ್ತು ಶಾಸನದ (ಕೆವಿಕೆಕೆ/ಜಿಡಿಪಿಆರ್) ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು, ನೈಜ IP/MAC/ನಿರ್ದೇಶಕ/ಕ್ಲೈಂಟ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸುವುದು, ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮತ್ತು ಪಾಲಿಸಿ ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ನೀತಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.