Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Conflict Resolution of IoT Services in Smart Homes

論文の概要: Dynamic Conflict Resolution of IoT Services in Smart Homes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07083v1
Date: Wed, 13 Oct 2021 23:57:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-11 14:15:14.818773
Title: Dynamic Conflict Resolution of IoT Services in Smart Homes
Title（参考訳）: スマートホームにおけるIoTサービスの動的競合解決
Authors: Dipankar Chaki, Athman Bouguettaya
Abstract要約: マルチレジデントスマートホームにおけるIoTサービスのための新しいコンフリクト解決フレームワークを提案する。提案手法は,時間的近接戦略に基づく選好抽出モデルを用いている。行列因数分解に基づく手法を用いて選好集約モデルを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.571097144710995
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel conflict resolution framework for IoT services in multi-resident smart homes. The proposed framework employs a preference extraction model based on a temporal proximity strategy. We design a preference aggregation model using a matrix factorization-based approach (i.e., singular value decomposition). The concepts of current resident item matrix and ideal resident item matrix are introduced as key criteria to cater to the conflict resolution framework. Finally, a set of experiments on real-world datasets are conducted to show the effectiveness of the proposed approach.
Abstract（参考訳）: マルチレジデントスマートホームにおけるIoTサービスのための新しいコンフリクト解決フレームワークを提案する。提案手法は,時間的近接戦略に基づく選好抽出モデルを用いている。行列因子分解に基づくアプローチ(すなわち特異値分解)を用いて選好集約モデルを設計する。現在の常駐アイテムマトリックスと理想的な常駐アイテムマトリックスの概念は、紛争解決フレームワークに適合する鍵となる基準として紹介される。最後に,実世界のデータセットに関する一連の実験を行い,提案手法の有効性を示す。

関連論文リスト

An incremental preference elicitation-based approach to learning potentially non-monotonic preferences in multi-criteria sorting [53.36437745983783]
まず最適化モデルを構築し,非単調な選好をモデル化する。本稿では,情報量測定手法と質問選択戦略を考案し,各イテレーションにおいて最も情報に富む選択肢を特定する。 2つのインクリメンタルな選好に基づくアルゴリズムは、潜在的に単調な選好を学習するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-04T14:36:20Z)
Rewards-in-Context: Multi-objective Alignment of Foundation Models with Dynamic Preference Adjustment [46.44464839353993]
リワード・イン・コンテキスト(Rewards-in-Context, RiC)を導入する。 RiCは単一のファンデーションモデルの教師付き微調整のみを必要とし、推論時間中にユーザの好みを動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:58:31Z)
Attitudes and Latent Class Choice Models using Machine learning [0.0]
LCCM (Latent Class Choice Models) の仕様において, 位置インジケータを効率的に組み込む手法を提案する。この定式化は、位置指標と決定選択との関係を探索する能力において構造方程式を克服する。我々は,デンマークのコペンハーゲンから,カーシェアリング(Car-Sharing, CS)サービスサブスクリプションの選択を推定するためのフレームワークをテストした。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-20T10:03:01Z)
Exploiting Temporal Structures of Cyclostationary Signals for Data-Driven Single-Channel Source Separation [98.95383921866096]
単一チャネルソース分離(SCSS)の問題点について検討する。我々は、様々なアプリケーション領域に特に適するサイクロ定常信号に焦点を当てる。本稿では,最小MSE推定器と競合するU-Netアーキテクチャを用いたディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-22T14:04:56Z)
Slimmable Domain Adaptation [112.19652651687402]
重み付けモデルバンクを用いて、ドメイン間の一般化を改善するためのシンプルなフレームワーク、Slimmable Domain Adaptationを導入する。私たちのフレームワークは、他の競合するアプローチを、複数のベンチマークにおいて非常に大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-14T06:28:04Z)
Adaptive Priority-based Conflict Resolution of IoT Services [0.571097144710995]
マルチレジデントスマートホームにおけるIoTサービスのための新しいコンフリクト解決フレームワークを提案する。住民の文脈的要因を考慮した適応的優先順位モデルを開発した。提案手法の有効性を示すために,実世界のデータセットに関する一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-18T02:41:26Z)
Attentional Prototype Inference for Few-Shot Segmentation [128.45753577331422]
数発のセグメンテーションのための確率的潜在変数フレームワークである注意型プロトタイプ推論(API)を提案する。我々は各オブジェクトカテゴリのプロトタイプを表現するためにグローバル潜在変数を定義し、確率分布としてモデル化する。我々は4つのベンチマークで広範な実験を行い、提案手法は最先端のプロトタイプベースの手法よりも、少なくとも競争力があり、しばしば優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-14T06:58:44Z)
Fine-grained Conflict Detection of IoT Services [0.571097144710995]
マルチレジデントスマートホームにおけるIoTサービス間の競合を検出する新しいフレームワークを提案する。 IoTサービスの機能的および非機能的特性を考慮した、きめ細かい競合モデルが提案されている。我々は時間的近接に基づく新しいアルゴリズムを用いて競合を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-23T11:15:57Z)
Control as Hybrid Inference [62.997667081978825]
本稿では、反復推論と償却推論のバランスを自然に仲介するCHIの実装について述べる。連続的な制御ベンチマークでアルゴリズムのスケーラビリティを検証し、強力なモデルフリーおよびモデルベースラインを上回る性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-11T19:44:09Z)
A Conflict Detection Framework for IoT Services in Multi-resident Smart Homes [0.483420384410068]
マルチレジデントスマートホームにおけるIoTサービス間の競合を検出する新しいフレームワークを提案する。我々は、正式に異なる種類の対立を表す矛盾オントロジーを設計する。知識駆動型アプローチとデータ駆動型アプローチを組み合わせたハイブリッドコンフリクト検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-27T10:50:52Z)

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。