डिजिटल उपकरणों के तेजी से प्रसार के साथ, छवियों और वीडियो को विभिन्न स्क्रीन आकारों के लिए सटीकता से अनुकूलित करना एक तात्कालिक चुनौती बन गई है। संयुक्त अरब अमीरात के शारजाह विश्वविद्यालय की शोध टीम ने हाल ही में एक अध्ययन प्रकाशित किया, जिसमें गहन अध्ययन मॉडल का उपयोग करके एक नई तकनीक विकसित की गई, जो छवि के सर्वोत्तम आकार की स्वचालित भविष्यवाणी कर सकती है, जिससे विभिन्न उपकरणों के बीच निर्बाध प्रदर्शन संभव हो सके। इस अध्ययन का मुख्य ध्यान स्थानांतरण अध्ययन तकनीक पर था, जिसमें Resnet18, DenseNet121 और InceptionV3 जैसे गहन अध्ययन मॉडल का उपयोग किया गया। शोधकर्ता।

ज़hang Xiangyu, एक उत्कृष्ट AI वैज्ञानिक, जो ResNet अनुसंधान में भाग लेने के कारण प्रसिद्ध हुए, इस अनुसंधान ने अवशिष्ट संबंधों को पेश करने में एक क्रांतिकारी कदम उठाया, जो आधुनिक गहन शिक्षण मॉडलों के लिए आवश्यक है। उन्होंने 90 के दशक में जियावे स्टार में शामिल होकर उद्योग का ध्यान आकर्षित किया। ज़hang Xiangyu की शैक्षणिक उपलब्धियों में शांघाई जियाओ टोंग विश्वविद्यालय में गणितीय मॉडलिंग प्रतियोगिता में सर्वश्रेष्ठ ऐतिहासिक परिणाम प्राप्त करना और माइक्रोसॉफ्ट एशिया अनुसंधान संस्थान में अपनी टीम के साथ ResNet अनुसंधान पूरा करना शामिल है। ResNet पेपर को 230,000 से अधिक बार उद्धृत किया गया है, जो इस सदी के सबसे लोकप्रिय गहन शिक्षण पेपर बन गया है।