論文の概要: Towards Model-Driven Dashboard Generation for Systems-of-Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15257v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 10:55:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-26 14:50:28.044572
• Title: Towards Model-Driven Dashboard Generation for Systems-of-Systems
• Title（参考訳）: システム・オブ・システムのためのモデル駆動型ダッシュボード生成に向けて
• Authors: Maria Teresa Rossi and Alessandro Tundo and Leonardo Mariani
• Abstract要約: 本稿では、単純なダッシュボードモデルのリストをダッシュボードモデルに自動変換する、モデル駆動技術に依存しないアプローチについて述べる。 ダッシュボードのカスタマイズは抽象モデル表現を単に修正するだけで効率的に実現できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.251635013691256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Configuring and evolving dashboards in complex and large-scale Systems-of-Systems (SoS) can be an expensive and cumbersome task due to the many Key Performance Indicators (KPIs) that are usually collected and have to be arranged in a number of visualizations. Unfortunately, setting up dashboards is still a largely manual and error-prone task requiring extensive human intervention. This short paper describes emerging results about the definition of a model-driven technology-agnostic approach that can automatically transform a simple list of KPIs into a dashboard model, and then translate the model into an actual dashboard for a target dashboard technology. Dashboard customization can be efficiently obtained by solely modifying the abstract model representation, freeing operators from expensive interactions with actual dashboards.
• Abstract（参考訳）: 複雑で大規模システム(sos)におけるダッシュボードの構成と進化は、通常収集され、多くの視覚化に配置される多くの重要なパフォーマンスインジケータ(kpi)のため、高価で面倒な作業である。 残念ながら、ダッシュボードのセットアップはいまだに手作業でエラーを起こしやすい作業であり、人間の介入を必要とする。 本稿では、KPIの単純なリストをダッシュボードモデルに自動変換し、ターゲットダッシュボード技術のための実際のダッシュボードに変換するモデル駆動技術に依存しないアプローチの定義に関する、新たな結果について述べる。 ダッシュボードのカスタマイズは、抽象モデル表現を単に修正するだけで、オペレータを実際のダッシュボードとの高価なインタラクションから解放することができる。

関連論文リスト

• Affordances Enable Partial World Modeling with LLMs [68.52975612311575]
  本研究では,タスクに依存しない言語条件の意図を達成するエージェントが,アプライアンスによって伝達される予測的部分世界モデルを持つことを示す。 マルチタスク環境では,分散ロバスト価格を導入し,部分モデルを抽出して探索効率を大幅に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-11T00:25:25Z)
• NL2Dashboard: A Lightweight and Controllable Framework for Generating Dashboards with LLMs [38.148675833251325]
  ダッシュボード生成のための軽量フレームワークであるNL2Dashboardを提案する。 ダッシュボードの内容、レイアウト、視覚要素をカプセル化する構造化中間表現(IR)を導入する。 この枠組みに基づいて、IR駆動型アルゴリズムを一組のツールとしてインスタンス化するマルチエージェントシステムの開発を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-04T13:26:04Z)
• EasySteer: A Unified Framework for High-Performance and Extensible LLM Steering [55.56674028743782]
  大規模言語モデル(LLM)のステアリングは、推論時にモデル動作を制御するための有望なパラダイムとして登場した。 我々は,vLLM上に構築された高性能LLMステアリングのための統合フレームワークであるEasySteerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T17:59:07Z)
• K2-Think: A Parameter-Efficient Reasoning System [80.62468969966133]
  K2-Thinkは32Bパラメータモデルを用いて最先端のパフォーマンスを実現する推論システムである。 本システムでは, 先進的なポストトレーニング技術とテストタイム技術を組み合わせることで, より小型のモデルが最上位で競争できることを示す。 K2-Thinkはk2think.aiで無料で利用可能で、クラス内の最高の推論速度はリクエスト1秒あたり2000トークン以上である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-09T11:25:55Z)
• DashboardQA: Benchmarking Multimodal Agents for Question Answering on Interactive Dashboards [44.69783955774917]
  DashboardQAは、ビジュアル言語GUIエージェントが現実世界のダッシュボードをどのように理解し、相互作用するかを評価するために設計されたベンチマークである。 Tableau Publicから112のインタラクティブダッシュボードと、マルチ選択、ファクトイド、仮説、マルチダッシュボード、会話という5つのカテゴリにまたがる対話型ダッシュボードを備えた405の質問応答ペアが含まれている。 この結果から, インタラクティブなダッシュボード推論は, 総合的に評価されるすべてのVLMにおいて難しい課題であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-24T15:11:44Z)
• Scalable and Interpretable Contextual Bandits: A Literature Review and Retail Offer Prototype [2.7624021966289605]
  本稿では、CMAB(Contextual Multi-Armed Bandit)手法のレビューを行い、スケーラブルで解釈可能なオファー選択のための実験的なフレームワークを提案する。 アプローチは製品カテゴリレベルでコンテキストをモデル化し、オファーが複数のカテゴリにまたがり、類似のオファー間での知識伝達を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T17:13:01Z)
• Optimizing Small Language Models for In-Vehicle Function-Calling [4.148443557388842]
  本稿では,小型言語モデル(SLM)をエッジデバイスとして車両内の機能呼び出しエージェントとして展開するための総合的アプローチを提案する。 SLMを利用することで、車両制御機構を簡素化し、ユーザエクスペリエンスを向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-04T17:32:56Z)
• PPT: Pretraining with Pseudo-Labeled Trajectories for Motion Forecasting [90.47748423913369]
  最先端のモーション予測モデルは、手動で注釈を付けたり、非常に後処理されたトラジェクトリを備えた、大規模なキュレートされたデータセットに依存している。 PWTはシンプルでスケーラブルな代替手段で、市販の3D検出器とトラッキングから自動生成される、未処理で多様な軌道を使用する。 標準ベンチマーク、特に低データのレシエーション、クロスドメイン、エンドツーエンド、マルチクラスの設定において、強力なパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T13:48:15Z)
• Evaluating the Prompt Steerability of Large Language Models [16.341817101388454]
  本稿では,モデルペルソナの操作性を評価するためのベンチマークを提案する。 本ベンチマークでは, 従来のモデルでは, ベースライン挙動の歪と, 多数のペルソナ次元の非対称性の両面から, ステアビリティが制限されていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T10:41:54Z)
• EditFollower: Tunable Car Following Models for Customizable Adaptive Cruise Control Systems [28.263763430300504]
  本研究では,データ駆動型自動車追従モデルを提案する。 本モデルは,運転者の社会的嗜好を考慮に入れたACCシステムの開発に有用な知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T15:04:07Z)
• AIDE: An Automatic Data Engine for Object Detection in Autonomous Driving [68.73885845181242]
  本稿では,問題を自動的に識別し,データを効率よくキュレートし,自動ラベル付けによりモデルを改善する自動データエンジン(AIDE)を提案する。 さらに,AVデータセットのオープンワールド検出のためのベンチマークを構築し,様々な学習パラダイムを包括的に評価し,提案手法の優れた性能を低コストで実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T04:27:56Z)
• Data-efficient Large Vision Models through Sequential Autoregression [58.26179273091461]
  限られたデータセットに基づいて,効率的な自己回帰に基づく視覚モデルを構築する。 このモデルは,高レベル・低レベルのセマンティック理解の両方にまたがる視覚的タスクにおいて,その習熟度をいかに達成するかを実証する。 我々の経験的評価は、モデルが様々なタスクに適応する際の機敏さを強調し、パラメータフットプリントの大幅な削減を図った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T13:41:53Z)
• Trajeglish: Traffic Modeling as Next-Token Prediction [67.28197954427638]
  自動運転開発における長年の課題は、記録された運転ログからシードされた動的運転シナリオをシミュレートすることだ。 車両、歩行者、サイクリストが運転シナリオでどのように相互作用するかをモデル化するために、離散シーケンスモデリングのツールを適用します。 我々のモデルはSim Agents Benchmarkを上回り、リアリズムメタメトリックの先行作業の3.3%、インタラクションメトリックの9.9%を上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:53:27Z)
• Measuring the Driving Forces of Predictive Performance: Application to Credit Scoring [0.0]
  本稿では,予測モデルに関連するコントリビューションに性能指標を分解するXPER手法を紹介する。 XPERは理論上はShapley値に基づいており、モデル非依存とパフォーマンスメトリック非依存の両方である。 モデル性能の驚くほど大きな部分を、少数の機能が説明できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T13:09:46Z)
• Real-time Neural-MPC: Deep Learning Model Predictive Control for Quadrotors and Agile Robotic Platforms [59.03426963238452]
  モデル予測制御パイプライン内の動的モデルとして,大規模で複雑なニューラルネットワークアーキテクチャを効率的に統合するフレームワークであるReal-time Neural MPCを提案する。 ニューラルネットワークを使わずに、最先端のMPCアプローチと比較して、位置追跡誤差を最大82%削減することで、実世界の問題に対する我々のフレームワークの実現可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T09:38:15Z)
• How Robust are Model Rankings: A Leaderboard Customization Approach for Equitable Evaluation [0.0]
  トップリーダーボードのモデルは、現実世界のアプリケーションにデプロイされた場合、しばしば不満足に機能します。 本稿では,その難易度に基づいてサンプルを重み付けすることで,リーダボードを探索するタスク非依存手法を提案する。 リーダーボードは敵に攻撃される可能性があり、トップパフォーマンスモデルは必ずしもベストモデルであるとは限らない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T06:47:35Z)
• Handling Long-Tail Queries with Slice-Aware Conversational Systems [29.41747850530487]
  スライスベース学習(SBL)の最近の概念を探ります。 まず、テールインテントの弱い監視データを生成するためのラベリング関数のセットを定義します。 その後、ベースラインモデルをスライスに拡張し、選択したテールインテントのモデルパフォーマンスを監視および改善します。 実験では、スライス認識モデルは、全体的なパフォーマンスを維持しながら、テールインテントのモデルパフォーマンスを改善するのに有益であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T10:23:28Z)
• DIETERpy: a Python framework for The Dispatch and Investment Evaluation Tool with Endogenous Renewables [62.997667081978825]
  DIETERはオープンソースの電力セクターモデルであり、可変再生可能エネルギー源の非常に高いシェアで将来の設定を分析するように設計されている。 システム全体のコストを最小化し、様々な世代の固定および可変コスト、柔軟性、セクター結合オプションを含む。 我々は、GAMS(General Algebraic Modeling System)で記述された既存のモデルバージョンの上に構築されたDIETERpyを紹介し、それをPythonフレームワークで強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T09:27:33Z)
• A Fast and Robust BERT-based Dialogue State Tracker for Schema-Guided Dialogue Dataset [8.990035371365408]
  本稿では,目標指向対話システムにおける状態追跡のための高速かつ堅牢なBERTベースモデルであるFastSGTを紹介する。 提案モデルは自然言語記述を含むGuided Dialogueデータセットのために設計されている。 本モデルでは,精度を著しく向上しつつ,計算およびメモリ消費の面で効率を保っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-27T18:51:18Z)

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。