Fugu-MT 論文翻訳(概要): The First IEEE UV2022 Mathematical Modelling Competition: Backgrounds and Problems

論文の概要: The First IEEE UV2022 Mathematical Modelling Competition: Backgrounds and Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07903v1
Date: Thu, 15 Dec 2022 15:37:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-19 13:03:10.855494
Title: The First IEEE UV2022 Mathematical Modelling Competition: Backgrounds and Problems
Title（参考訳）: 第1回IEEE UV2022数学モデリングコンペティション:背景と問題点
Authors: Juntao Jiang, Yuan Niu, Yi Tao
Abstract要約: IEEE UV2022 (UV2022 Mathematical Modelling Competition) は、IEEEが主催するユニバーサルビレッジに関する国際会議である。本稿では,競争の背景を紹介し,解決すべき課題を公表する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Economic growth, people's health, and urban development face challenges in the post-epidemic era. How to promote high-quality and sustainable urban development, improve citizens' sense of happiness, and solve problems in city management have become a heated and crucial topic. Mathematical modeling is a research method that uses mathematical symbols to express practical problems, establish mathematical models, and then propose solutions. The $1^{s t}$ IEEE UV2022 Mathematical Modelling Competition is a satellite activity of the $6^{t h}$ IEEE International Conference on Universal Village, which expects participants to use mathematical modeling methods for practical problems and provide guidelines for sustainable social progress. This short paper introduces the background of the competition and publishes the problems to be solved.
Abstract（参考訳）: 経済成長、人々の健康、都市開発は、戦後の課題に直面している。高品質で持続可能な都市開発を促進する方法、市民の幸福感の向上、都市経営の問題を解決する方法が、熱く重要な話題となっている。数学的モデリング(英: mathematical modeling)は、数学的記号を用いて実用的問題を表現し、数学的モデルを確立し、その解を提案する研究手法である。 The $1^{s t}$ IEEE UV2022 Mathematical Modelling Competitionは、IEEE International Conference on Universal Villageの衛星活動である。本稿では,競争の背景を紹介するとともに,解決すべき課題を公表する。

関連論文リスト

Unravelling the Use of Digital Twins to Assist Decision- and Policy-Making in Smart Cities [0.0]
本稿では,公共セクターにおけるディジタルツインベースの意思決定支援フレームワークの今後の展開の基盤となる,体系的な文献レビューについて述べる。この研究の最終目的は、スマートシティにおける意思決定プロセスを支援するために、コンテキスト固有のデジタルツインをモデル化することである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-31T15:21:51Z)
SMP Challenge: An Overview and Analysis of Social Media Prediction Challenge [63.311045291016555]
ソーシャルメディアの人気予測(SMPP)は、オンライン投稿の今後の人気値を自動予測する重要なタスクである。本稿では,課題,データ,研究の進展について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-17T02:36:14Z)
T-HITL Effectively Addresses Problematic Associations in Image Generation and Maintains Overall Visual Quality [52.5529784801908]
我々は、人口集団と意味概念の間の問題的関連性の生成に焦点をあてる。本稿では,問題のある関連の低減と視覚的品質の維持を両立させるため,T-HITL(two- Human-in-the-loop)を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T00:29:33Z)
Towards Urban General Intelligence: A Review and Outlook of Urban Foundation Models [26.517572366783384]
ChatGPTのような基盤モデルの近年の出現は、機械学習と人工知能の分野で革命的な変化を示している。アーバン・ファンデーション・モデルへの関心が高まりつつあるにもかかわらず、この急成長する分野は明確な定義の欠如、体系的なレビュー、普遍化可能なソリューションといった課題に直面している。本稿では,都市データモダリティとタイプに基づいて,現在のUFM関連研究を分類するデータ中心分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-30T04:48:16Z)
Urban Generative Intelligence (UGI): A Foundational Platform for Agents in Embodied City Environment [32.53845672285722]
複雑な多層ネットワークを特徴とする都市環境は、急速な都市化に直面している重要な課題に直面している。近年、ビッグデータ、人工知能、都市コンピューティング、デジタル双生児が発展し、洗練された都市モデリングとシミュレーションの基礎を築いた。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を都市システムに統合した新しい基盤プラットフォームである都市生成知能(UGI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-19T03:12:13Z)
SEGO: Sequential Subgoal Optimization for Mathematical Problem-Solving [64.38649623473626]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能の大幅な進歩を導いた。数学的問題を解く能力を高めるために,textbfSEquential subtextbfGoal textbfOptimization (SEGO) という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:56:40Z)
Smart Cities and Digital Twins in Lower Austria [1.7349132949643813]
プロジェクトSmart Cities aNd Digital Twins in Lower Austria (SCiNDTiLA)は、いくつかのコントリビューション分野における研究技術の現状を拡張している。複雑性理論と計算社会科学の手法の基礎を利用して、デジタルツインベースのスマートシティモデルを開発する。結果は、スマートシティにおける社会的課題に取り組むための方法論、ガイドライン、政策推奨のロードマップに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-13T13:31:25Z)
World Models for Math Story Problems [16.484130504502193]
我々は,数学のストーリー問題領域に特有なグラフベースのセマンティックフォーマリズムであるMathWorldを開発した。既存のいくつかのデータセットから得られた数学のストーリー問題と1019個の問題と3,204個の論理形式からなるコーパスを、MathWorldと組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-07T11:25:20Z)
Towards a Holistic Understanding of Mathematical Questions with Contrastive Pre-training [65.10741459705739]
本稿では,数学的問題表現,すなわち QuesCo に対する対照的な事前学習手法を提案する。まず、コンテンツレベルと構造レベルを含む2段階の質問強化を設計し、類似した目的で文字通り多様な質問ペアを生成する。そこで我々は,知識概念の階層的情報を完全に活用するために,知識階層を意識したランク戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-18T14:23:29Z)
JiuZhang: A Chinese Pre-trained Language Model for Mathematical Problem Understanding [74.12405417718054]
本稿では,中国初の数学的事前学習言語モデル(PLM)を提示することにより,機械の数学的知性向上を目指す。他の標準のNLPタスクとは異なり、数学的テキストは問題文に数学的用語、記号、公式を含むため理解が難しい。基礎課程と上級課程の両方からなる数学PLMの学習を改善するための新しいカリキュラム事前学習手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-13T17:03:52Z)
Estimating Fund-Raising Performance for Start-up Projects from a Market Graph Perspective [58.353799280109904]
市場環境を利用して未公開プロジェクトの資金調達実績を予測するためのグラフベースの市場環境(GME)モデルを提案する。具体的には、市場環境を利用して未公開プロジェクトの資金調達実績を予測するグラフベースの市場環境(GME)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-27T02:39:30Z)

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。