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HS-Mamba: Interazione a campo pieno Multi-Gruppi Mamba per iperspettrale Classificazione delle immagini
Immagine iperspettrale (HSI) la classificazione è stata uno dei temi caldi nei campi del telerilevamento. Recentemente, l'architettura Mamba basata su modelli selettivi nello spazio degli stati (S6) ha dimostrato grandi vantaggi nella modellazione di lunghe sequenze. Tuttavia, le proprietà uniche dei dati iperspettrali, ad esempio...
Calibrazione decisionale senza dimensioni per funzioni di perdita non lineari
Quando le previsioni dei modelli informano il processo decisionale a valle, una domanda naturale è in quali condizioni i decisori possono semplicemente rispondere alle previsioni come se fossero i risultati reali. La calibrazione è sufficiente per garantire che la risposta migliore semplice alle previsioni sia ottimale. Tuttavia, calibrazione...
Valutazione spaziotemporale dell'esposizione al rumore degli aeromobili tramite dispositivi mobili Stime della popolazione derivate dal telefono e misurazioni del rumore ad alta risoluzione
L’esposizione al rumore degli aerei è stata tradizionalmente valutata utilizzando dati statici sulla popolazione residenziale e parametri di misurazione del rumore medio a lungo termine, spesso trascurano la natura dinamica della mobilità umana e le variazioni temporali delle condizioni operative. Questo studio propone un quadro basato sui dati che integra misurazioni del rumore ad alta risoluzione..
Osservazione della topologia di sistemi non hermitiani senza simmetria chirale
Gli invarianti topologici sono cruciali per caratterizzare i sistemi topologici. Tuttavia, misurarli sperimentalmente rappresenta una sfida significativa, soprattutto nei sistemi non hermitiani dove gli autovettori biortogonali sono spesso necessari. Proponiamo un approccio generale per misurare gli invarianti topologici di sistemi non hermitiani unidimensionali, Quale...
Esplorare il ruolo dei modelli linguistici di grandi dimensioni nella sicurezza informatica: A Indagine sistematica
Con il rapido sviluppo della tecnologia e l’accelerazione della digitalizzazione, la frequenza e la complessità delle minacce alla sicurezza informatica sono in aumento. Approcci tradizionali alla sicurezza informatica, spesso basati su regole statiche e scenari predefiniti, stanno lottando per adattarsi alla natura in rapida evoluzione del....
ZeroSlide: La classificazione Zero-Shot è adeguata per l'apprendimento permanente? Analisi dell'immagine dell'intero diapositivo nell'era della patologia Vision-Language Foundation Modelli?
Apprendimento permanente per immagini di diapositive intere (WSI) pone la sfida di addestrare un modello unificato per eseguire molteplici attività relative al WSI, come la sottotipizzazione del cancro e la classificazione del tumore, in modo distribuito, moda continua. Questo è un problema pratico e applicabile nelle cliniche e....
CiteFix: Miglioramento della precisione RAG attraverso la citazione post-elaborazione Correzione
Recupero generazione aumentata (STRACCIO) è emerso come una potente applicazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), rivoluzionando la ricerca e il consumo di informazioni. I sistemi RAG combinano funzionalità di ricerca tradizionali con LLM per generare risposte complete alle domande degli utenti, idealmente con citazioni accurate. Tuttavia, nel nostro...
Un metodo di monitoraggio del carico non invasivo per l'edge computing basato su MobileNetV3 e regolazione dinamica del tempo
Negli ultimi anni, monitoraggio del carico non intrusivo (NILM) la tecnologia ha attirato molta attenzione nel relativo campo di ricerca in virtù del suo vantaggio unico di utilizzare i dati di un singolo contatore per ottenere una scomposizione accurata del consumo energetico a livello di dispositivo. Metodi all’avanguardia basati sul machine learning...
Un approccio statistico per la generazione di dati EEG sintetici
Elettroencefalogramma (EEG) i dati sono fondamentali per diagnosticare le condizioni di salute mentale, ma la loro raccolta su larga scala è costosa e richiede molto tempo. La generazione di dati sintetici offre una soluzione promettente per aumentare i set di dati per le applicazioni di apprendimento automatico. Tuttavia, generando un EEG sintetico di alta qualità che preserva le emozioni e....
Una caratteristica scala temporale della variabilità ottica nell'attivo a getto nuclei galattici: un grande campione di emissioni di raggi gamma
I meccanismi di variabilità degli AGN a getto sono ancora in discussione. Ecco la passeggiata casuale smorzata (ATTRAVERSO) modello, implementato attraverso il processo gaussiano (Medici di base), viene utilizzato per adattare le curve di luce ottica a lungo termine $ZTF$ di 1684 $\AGN con emissione di raggi gamma$. Questa analisi produce uno...