Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying Meaningful Indirect Indicators of Migration for Different Conflicts

論文の概要: Identifying Meaningful Indirect Indicators of Migration for Different Conflicts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06116v1
Date: Sun, 12 Jul 2020 22:32:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 06:29:01.976854
Title: Identifying Meaningful Indirect Indicators of Migration for Different Conflicts
Title（参考訳）: 異なる紛争に対する移動の無意味な間接指標の同定
Authors: Lisa Singh, Katharine Donato, Ali Arab, Tomas Alvarez Belon, Abraham Fraifeld, Sean Fulmer, Douglas Post, Yanchen Wang
Abstract要約: 我々は,2015年から2017年にかけてイラクにおける大量移動を予測するケーススタディで成功した手法を提示し,ベネズエラにおける間接的移動の指標を捉えるためにどのように拡張するかについて議論する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0017434651200325
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This extended abstract describes an ongoing project that attempts to blend publicly available organic, real time behavioral data, event data, and traditional migration data to determine when and where people will move during times of instability. We present a methodology that was successful for a case study predicting mass movement in Iraq from 2015 - 2017, and discuss how we are extending it to capture indirect indicators of movement in Venezuela.
Abstract（参考訳）: この拡張抽象化では、公開可能な有機的、リアルタイムな行動データ、イベントデータ、従来のマイグレーションデータをブレンドして、不安定な期間にいつ、どこで移動するのかを判断しようとする、進行中のプロジェクトについて説明している。我々は,2015年から2017年にかけてイラクにおける大量移動を予測するケーススタディとして成功し,ベネズエラの間接的移動指標を捉えるためにどのように拡張するかを議論する。

関連論文リスト

A Highly Granular Temporary Migration Dataset Derived From Mobile Phone Data in Senegal [0.0]
本稿では,セネガルにおける一時的な移動を捉えるために携帯電話のデータを活用する,詳細なオープンアクセスデータセットを紹介する。本稿では,デジタルトレースにおける一時的なマイグレーションイベントを検出するアルゴリズム手法を含むだけでなく,個々のトラジェクトリをコヒーレントなマイグレーション統計に集約する上でも重要な課題に対処する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T14:58:28Z)
On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence [50.14432597910128]
時間的因果表現学習は時系列観測から潜在因果過程を特定することを目的としている。ほとんどの方法は、潜在因果過程が即時関係を持たないという仮定を必要とする。我々は,インスタントtextbfOus textbfLatent dynamics のための textbfIDentification フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:08:05Z)
When and How: Learning Identifiable Latent States for Nonstationary Time Series Forecasting [22.915008205203886]
識別可能なlatEnt stAtes (IDEA) を学習し、分布シフトの発生を検知する。さらに、定常状態と非定常状態とを十分な観測仮定で切り離して、潜在状態がどのように変化するかを学ぶ。これらの理論に基づいて,自己回帰型隠れマルコフモデルを用いて潜伏環境を推定するIDEAモデルを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-20T07:16:12Z)
Exploring the Limits of Historical Information for Temporal Knowledge Graph Extrapolation [59.417443739208146]
本稿では,歴史的コントラスト学習の新しい学習枠組みに基づくイベント予測モデルを提案する。 CENETは、最も潜在的なエンティティを識別するために、歴史的および非歴史的依存関係の両方を学ぶ。提案したモデルを5つのベンチマークグラフで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-29T03:26:38Z)
Stochastic Trajectory Prediction via Motion Indeterminacy Diffusion [88.45326906116165]
運動不確定性拡散(MID)の逆過程として軌道予測タスクを定式化する新しい枠組みを提案する。我々は,履歴行動情報と社会的相互作用を状態埋め込みとしてエンコードし,トランジトリの時間的依存性を捉えるためにトランスフォーマーに基づく拡散モデルを考案する。スタンフォード・ドローンやETH/UCYデータセットなど,人間の軌道予測ベンチマーク実験により,本手法の優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-25T16:59:08Z)
Investigating internal migration with network analysis and latent space representations: An application to Turkey [0.0]
トルコにおける2008年から2020年までの内部移住の構造と動態を詳細に調査する。古典的マイグレーション法則の集合を同定し,署名付きネットワーク解析,エゴネットワーク解析,表現学習,時間的安定性解析,ネットワーク可視化の様々な手法を用いて検証する。この結果は、古典的な移住法に従って、ほとんどの移住リンクは、大きな経済活動を持つ都市を含むいくつかの例外と地理的に結びついていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-10T18:58:02Z)
Dyadic Human Motion Prediction [119.3376964777803]
本稿では,2つの被験者の相互作用を明示的に推論する動き予測フレームワークを提案する。具体的には,2つの被験者の運動履歴の相互依存をモデル化する一対の注意機構を導入する。これにより、より現実的な方法で長期の運動力学を保ち、異常かつ高速な運動を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-01T10:30:40Z)
Multi-level Motion Attention for Human Motion Prediction [132.29963836262394]
本研究は, 関節, 身体部分, フルポーズレベルなど, 異なる種類の注意力の使用について検討した。我々は,Human3.6M,AMASS,3DPWを用いて,周期的および非周期的両方の行動に対するアプローチの利点を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-17T08:08:11Z)
Impact of weather factors on migration intention using machine learning algorithms [17.012869982527725]
そこで本研究では,木をベースとした機械学習手法を用いて,気象ショックの役割を個人が移行する意図に対して分析する。我々は、列車検証テストワークフローを用いて、木に基づくいくつかのアルゴリズムを実行し、頑丈で耐雑音性のあるアプローチを構築した。気象特性は,社会経済特性が移動意図に影響を及ぼす一方で,予測性能を向上させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-04T16:59:15Z)
Forecasting asylum-related migration flows with machine learning and data at scale [0.0]
適応型機械学習アルゴリズムは,亡命関係の移動フローを効果的に予測できることを示す。我々は、起源の国における位置情報のイベントとインターネット検索、EU国境における不規則な横断の検知、目的地の国における亡命承認率という3つの階層のデータを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-09T11:31:17Z)
History Repeats Itself: Human Motion Prediction via Motion Attention [81.94175022575966]
注意に基づくフィードフォワードネットワークを導入し、人間の動きが自分自身を繰り返す傾向にあるという観察を明示的に活用する。特に,現在動きのコンテキストと過去の動きのサブシーケンスの類似性を捉えるために,動きの注意を抽出することを提案する。我々は,Human3.6M,AMASS,3DPWを用いて,周期的および非周期的両方の行動に対するアプローチの利点を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-23T02:12:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。