Fugu-MT 論文翻訳(概要): SignalKG: Towards reasoning about the underlying causes of sensor observations

論文の概要: SignalKG: Towards reasoning about the underlying causes of sensor observations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05627v1
Date: Thu, 11 Aug 2022 03:56:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-12 13:35:44.779633
Title: SignalKG: Towards reasoning about the underlying causes of sensor observations
Title（参考訳）: SignalKG:センサ観測の根本原因の推論に向けて
Authors: Anj Simmons, Rajesh Vasa, Antonio Giardina
Abstract要約: 本稿では,センサが観測する信号の原因を機械が判断するのを支援する知識グラフの展望を示す。このアプローチが、最も可能性の高い原因を推論する、よりスマートな監視システムを構築する上で、どのように役立つかを示します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9428999497826849
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper demonstrates our vision for knowledge graphs that assist machines to reason about the cause of signals observed by sensors. We show how the approach allows for constructing smarter surveillance systems that reason about the most likely cause (e.g., an attacker breaking a window) of a signal rather than acting directly on the received signal without consideration for how it was produced.
Abstract（参考訳）: 本稿では,センサが観測する信号の原因をマシンが判断するのを支援する知識グラフのビジョンを示す。提案手法は、受信した信号に直接作用するのではなく、最も起こりそうな原因(例えば、窓を壊す攻撃者)を考慮に入れた、よりスマートな監視システムの構築を可能にすることを示す。

関連論文リスト

OOSTraj: Out-of-Sight Trajectory Prediction With Vision-Positioning Denoising [49.86409475232849]
軌道予測はコンピュータビジョンと自律運転の基本である。この分野における既存のアプローチは、しばしば正確で完全な観測データを仮定する。本稿では,視覚的位置決め技術を利用した視線外軌道予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-02T18:30:29Z)
Adversarial Perturbations of Physical Signals [0.0]
我々は、ソースと干渉器が検出器への波として伝播する信号を発信するシナリオを考察する。我々は、受信信号のスペクトルに対する摂動がほとんど知覚できないにもかかわらず、検出器がソースを誤分類する干渉信号を構築する。実験により,様々な機械学習モデルに対して,効果的かつ物理的に実現可能な対向摂動を計算できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T00:41:00Z)
Signal Knowledge Graph [1.113911383207731]
本稿では,情報目的の信号の推論を支援する知識グラフを提案する。この目的のために,マイク,カメラ,ソーシャルメディアの複合データを用いた攻撃の推測を用いて,既存の知識グラフと推論システムの制限を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-24T07:14:55Z)
Guiding Visual Question Answering with Attention Priors [76.21671164766073]
本稿では,言語・視覚的接地による注意機構の導出について述べる。この基礎は、クエリ内の構造化言語概念を視覚オブジェクト間の参照物に接続することで導かれる。このアルゴリズムは、注意に基づく推論モデルを調べ、関連する連想的知識を注入し、コア推論プロセスを制御する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-25T09:53:47Z)
Visual Abductive Reasoning [85.17040703205608]
帰納的推論は、部分的な観察の可能な限りの可能な説明を求める。本稿では,日常的な視覚的状況下でのマシンインテリジェンスの帰納的推論能力を調べるために,新たなタスクとデータセットであるVisual Abductive Reasoning(VAR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-26T10:17:03Z)
Rethinking Attention-Model Explainability through Faithfulness Violation Test [29.982295060192904]
Attentio$odot$Gradient や LRP ベースのアテンション説明など,現在のアテンションベース手法の説明可能性について検討する。テストされたほとんどの説明手法は、信頼度違反の問題によって予期せぬ障害を受けていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-28T13:42:31Z)
Attention cannot be an Explanation [99.37090317971312]
私たちは、人間の信頼と信頼を高める上で、注意に基づく説明がどの程度効果的か尋ねる。我々は,注意に基づく説明が適している程度を質的かつ定量的に評価することを目的とした広範囲な人間実験を行った。実験の結果,注意は説明として利用できないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-26T21:34:05Z)
Exploiting Reasoning Chains for Multi-hop Science Question Answering [51.86289192292466]
我々のフレームワークは、コーパス固有のアノテーションを必要とせずに説明可能な推論を行うことができる。ローカルチェーン情報とグローバルチェーン情報の両方に関するTextitChain対応の損失は、生成されたチェーンが遠隔監視信号として機能するようにも設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-07T07:22:07Z)
No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-07T11:02:44Z)
Towards Causal Explanation Detection with Pyramid Salient-Aware Network [23.533310981207446]
我々はメッセージの因果的説明を検出するためにピラミッド・サリアン・アウェア・ネットワークを設計する。 PSANは、Causal Explanation Detectionタスクにおいて、最先端のメソッドを1.8%F1値で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-22T02:35:45Z)

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。