論文の概要: Distributed Neural Representation for Reactive in situ Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10516v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 03:55:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-23 03:59:40.894643
• Title: Distributed Neural Representation for Reactive in situ Visualization
• Title（参考訳）: リアクティブIn situ可視化のための分散ニューラル表現
• Authors: Qi Wu, Joseph A. Insley, Victor A. Mateevitsi, Silvio Rizzi, Michael E. Papka, Kwan-Liu Ma
• Abstract要約: In situ Visualization and steering of computer modeling はリアクティブプログラミングを用いて効果的に実現できる。 本研究では,分散ボリュームデータに対する暗黙的なニューラル表現を開発し,DIVAリアクティブプログラミングシステムに組み込む。 この実装により,従来よりも100倍のキャパシティを持つその場時間キャッシングシステムを構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.0101469750062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In situ visualization and steering of computational modeling can be effectively achieved using reactive programming, which leverages temporal abstraction and data caching mechanisms to create dynamic workflows. However, implementing a temporal cache for large-scale simulations can be challenging. Implicit neural networks have proven effective in compressing large volume data. However, their application to distributed data has yet to be fully explored. In this work, we develop an implicit neural representation for distributed volume data and incorporate it into the DIVA reactive programming system. This implementation enables us to build an in situ temporal caching system with a capacity 100 times larger than previously achieved. We integrate our implementation into the Ascent infrastructure and evaluate its performance using real-world simulations.
• Abstract（参考訳）: 動的ワークフローを作成するために時間的抽象化とデータキャッシュ機構を活用するリアクティブプログラミングを使うことで、計算モデリングのその場での可視化とステアリングを効果的に実現できる。 しかし,大規模シミュレーションのためのテンポラリキャッシュの実装は困難である。 暗黙のニューラルネットワークは大量のデータを圧縮するのに有効であることが証明されている。 しかし、彼らの分散データへの応用はまだ完全には研究されていない。 本研究では,分散ボリュームデータに対する暗黙的なニューラル表現を開発し,DIVAリアクティブプログラミングシステムに組み込む。 この実装により,従来よりも100倍のキャパシティを持つその場時間キャッシュシステムを構築することができる。 実装をAscentインフラストラクチャに統合し,実世界のシミュレーションによる性能評価を行う。

関連論文リスト

• Task-Oriented Real-time Visual Inference for IoVT Systems: A Co-design Framework of Neural Networks and Edge Deployment [61.20689382879937]
  タスク指向エッジコンピューティングは、データ分析をエッジにシフトすることで、この問題に対処する。 既存の手法は、高いモデル性能と低いリソース消費のバランスをとるのに苦労している。 ニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する新しい協調設計フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T19:02:54Z)
• Event-Stream Super Resolution using Sigma-Delta Neural Network [0.10923877073891444]
  イベントカメラは、それらが収集するデータの低解像度で疎結合で非同期な性質のため、ユニークな課題を示す。 現在のイベント超解像アルゴリズムは、イベントカメラによって生成された異なるデータ構造に対して完全に最適化されていない。 バイナリスパイクをSigma Delta Neural Networks(SDNNs)と統合する手法を提案する
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T15:25:18Z)
• Accelerating Convolutional Neural Network Pruning via Spatial Aura Entropy [0.0]
  プルーニング(pruning)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルの計算複雑性とメモリフットプリントを低減する一般的なテクニックである。 MI計算の既存の手法は、高い計算コストとノイズに対する感度に悩まされ、最適プルーニング性能が低下する。 空間オーラエントロピーを用いたCNNプルーニングのためのMI計算の改良手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T09:43:49Z)
• DNS SLAM: Dense Neural Semantic-Informed SLAM [92.39687553022605]
  DNS SLAMは、ハイブリッド表現を備えた新しいRGB-DセマンティックSLAMアプローチである。 本手法は画像に基づく特徴抽出と多視点幾何制約を統合し,外観の細部を改良する。 実験により, 合成データと実世界のデータ追跡の両面において, 最先端の性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T21:34:44Z)
• FFEINR: Flow Feature-Enhanced Implicit Neural Representation for Spatio-temporal Super-Resolution [4.577685231084759]
  本稿では,フローフィールドデータの超高分解能化のための特徴強調型ニューラルインシシット表現(FFEINR)を提案する。 モデル構造とサンプリング分解能の観点から、暗黙のニューラル表現を最大限に活用することができる。 FFEINRのトレーニングプロセスは、入力層に機能拡張を導入することで容易になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T02:28:18Z)
• ARHNet: Adaptive Region Harmonization for Lesion-aware Augmentation to Improve Segmentation Performance [61.04246102067351]
  本研究では,合成画像をよりリアルに見せるために,前景調和フレームワーク(ARHNet)を提案する。 実画像と合成画像を用いたセグメンテーション性能の向上に本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T10:39:29Z)
• HyperINR: A Fast and Predictive Hypernetwork for Implicit Neural Representations via Knowledge Distillation [31.44962361819199]
  Inlicit Neural Representations (INRs)は近年、科学的可視化の分野で大きな可能性を秘めている。 本稿では,コンパクトINRの重みを直接予測できる新しいハイパーネットワークアーキテクチャであるHyperINRを紹介する。 多分解能ハッシュ符号化ユニットのアンサンブルを一斉に利用することにより、INRは最先端の推論性能を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-09T08:10:10Z)
• Modality-Agnostic Variational Compression of Implicit Neural Representations [96.35492043867104]
  Inlicit Neural Representation (INR) としてパラメータ化されたデータの関数的ビューに基づくモーダリティ非依存型ニューラル圧縮アルゴリズムを提案する。 潜時符号化と疎性の間のギャップを埋めて、ソフトゲーティング機構に非直線的にマッピングされたコンパクト潜時表現を得る。 このような潜在表現のデータセットを得た後、ニューラル圧縮を用いてモーダリティ非依存空間におけるレート/歪みトレードオフを直接最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T15:22:42Z)
• FoVolNet: Fast Volume Rendering using Foveated Deep Neural Networks [33.489890950757975]
  FoVolNetはボリュームデータ可視化の性能を大幅に向上させる手法である。 我々は、焦点付近のボリュームを疎結合にサンプリングし、ディープニューラルネットワークを用いてフルフレームを再構築する、費用対効果の高いフェーベレートレンダリングパイプラインを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T19:48:56Z)
• Understanding the Effects of Data Parallelism and Sparsity on Neural Network Training [126.49572353148262]
  ニューラルネットワークトレーニングにおける2つの要因として,データ並列性と疎性について検討する。 有望なメリットにもかかわらず、ニューラルネットワークトレーニングに対する彼らの影響を理解することは、依然として明白である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-25T10:49:22Z)
• Spatial-Spectral Residual Network for Hyperspectral Image Super-Resolution [82.1739023587565]
  ハイパースペクトル画像超解像のための新しいスペクトル空間残差ネットワーク(SSRNet)を提案する。 提案手法は,2次元畳み込みではなく3次元畳み込みを用いて空間スペクトル情報の探索を効果的に行うことができる。 各ユニットでは空間的・時間的分離可能な3次元畳み込みを用いて空間的・スペクトル的な情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T03:34:55Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。