論文の概要: IVISIT: An Interactive Visual Simulation Tool for system simulation, visualization, optimization, and parameter management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03341v2
- Date: Sat, 10 Aug 2024 08:01:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-08-13 20:04:01.777147
- Title: IVISIT: An Interactive Visual Simulation Tool for system simulation, visualization, optimization, and parameter management
- Title(参考訳): IVISIT: システムシミュレーション、可視化、最適化、パラメータ管理のためのインタラクティブビジュアルシミュレーションツール
- Authors: Andreas Knoblauch,
- Abstract要約: IVISITは、Python/Numpyをベースとした汎用的なインタラクティブビジュアルシミュレーションツールである。
システムシミュレーション、パラメータ最適化、パラメータ管理、システムのダイナミクスの可視化に使用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: IVISIT is a generic interactive visual simulation tool that is based on Python/Numpy and can be used for system simulation, parameter optimization, parameter management, and visualization of system dynamics as required, for example,for developing neural network simulations, machine learning applications, or computer vision systems. It provides classes for rapid prototyping of applications and visualization and manipulation of system properties using interactive GUI elements like sliders, images, textboxes, option lists, checkboxes and buttons based on Tkinter and Matplotlib. Parameters and simulation configurations can be stored and managed based on SQLite database functions. This technical report describes the main architecture and functions of IVISIT, and provides easy examples how to rapidly implement interactive applications and manage parameter settings.
- Abstract(参考訳): IVISITは、Python/Numpyをベースにした汎用的なインタラクティブなビジュアルシミュレーションツールで、システムシミュレーション、パラメータ最適化、パラメータ管理、システムダイナミクスの可視化、例えばニューラルネットワークシミュレーション、機械学習アプリケーション、コンピュータビジョンシステムの開発に使用することができる。
アプリケーションの迅速なプロトタイピングと,スライダやイメージ,テキストボックス,オプションリスト,チェックボックス,TkinterとMatplotlibをベースとしたボタンといったインタラクティブなGUI要素を使用して,システムプロパティの可視化と操作を行うためのクラスを提供する。
パラメータとシミュレーション設定は、SQLiteデータベース関数に基づいて保存および管理できる。
本稿では,IVISITの主要なアーキテクチャと機能について解説し,インタラクティブなアプリケーションを迅速に実装し,パラメータ設定を管理するための簡単な例を示す。
関連論文リスト
- ScreenLLM: Stateful Screen Schema for Efficient Action Understanding and Prediction [15.220300812671494]
先進的なUI理解とアクション予測に適したマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)のセットであるScreenLLMを紹介する。
我々の研究は、多様なソフトウェア環境におけるユーザインタラクションを強化するスケーラブルで堅牢でインテリジェントなGUIエージェントの基礎を築いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-26T20:41:24Z) - HyperGraphOS: A Modern Meta-Operating System for the Scientific and Engineering Domains [1.4469725791865982]
本稿では,オペレーティングシステムの領域における重要なイノベーションであるHyperGraphOSについて述べる。
モデルベースのエンジニアリング、グラフモデリング、データコンテナ、ドキュメント、および計算要素を扱うツールを組み合わせることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T15:18:39Z) - HyperGraphOS: A Meta Operating System for Science and Engineering [1.0985060632689174]
本稿では,科学技術分野を対象とした革新的なオペレーティングシステムHyperGraphOSを提案する。
ウェブベースのアーキテクチャを使用すると、HyperGraphOSは知識、ドキュメント、コンテンツを相互接続されたモデルにまとめるために、ブラウザのみを必要とする。
その結果、柔軟性、データ管理、計算、ドキュメント処理が大幅に改善された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T10:21:41Z) - Aguvis: Unified Pure Vision Agents for Autonomous GUI Interaction [69.57190742976091]
自律型GUIエージェントのための統合視覚ベースのフレームワークであるAguvisを紹介する。
提案手法は,画像に基づく観察と,自然言語の接地命令を視覚要素に活用する。
これまでの作業の限界に対処するため、モデル内に明確な計画と推論を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T18:58:26Z) - Flex: End-to-End Text-Instructed Visual Navigation with Foundation Models [59.892436892964376]
本稿では,視覚に基づく制御ポリシを用いて,ロバストな閉ループ性能を実現するために必要な最小限のデータ要件とアーキテクチャ適応について検討する。
この知見はFlex (Fly-lexically) で合成され,VLM(Vision Language Models) をフリーズしたパッチワイド特徴抽出器として利用するフレームワークである。
本研究では,本手法が4段階のフライ・トゥ・ターゲットタスクにおいて有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T19:59:31Z) - LLM experiments with simulation: Large Language Model Multi-Agent System for Simulation Model Parametrization in Digital Twins [4.773175285216063]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を適用し,デジタル双生児におけるシミュレーションモデルのパラメトリゼーションを自動化する新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,LLMの知識を取り入れたシミュレーションモデルのユーザビリティを向上させる。
このシステムは、ユーザのフレンドリさを高め、人間のユーザの認知負荷を軽減する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T11:59:40Z) - SmartFlow: Robotic Process Automation using LLMs [16.065318294682687]
SmartFlowは、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)とディープラーニングベースの画像理解を使用する、AIベースのRPAシステムである。
ユーザインタフェースの変更や入力データのバリエーションなど,人間の介入を必要とせずに,新たなシナリオに適応することができる。
SmartFlowはフォームフィリング、カスタマーサービス、請求処理、バックオフィス操作など、幅広いビジネスプロセスを自動化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-21T14:49:12Z) - Draw-and-Understand: Leveraging Visual Prompts to Enable MLLMs to Comprehend What You Want [58.091825321168514]
我々は、Draw-and-Understandプロジェクト、新しいモデル、マルチドメインデータセット、ビジュアルプロンプトのための挑戦的なベンチマークを紹介する。
具体的には、視覚エンコーダ、視覚プロンプトエンコーダ、LLMを接続する、エンド・ツー・エンドのマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)を提案する。
MLLMの視覚的プロンプト研究を進めるために,MDVP-DataとMDVP-Benchを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-29T16:26:20Z) - AgentStudio: A Toolkit for Building General Virtual Agents [57.02375267926862]
一般的な仮想エージェントは、マルチモーダルな観察、複雑なアクション空間のマスター、動的でオープンなドメイン環境における自己改善を扱う必要がある。
AgentStudioは、非常に汎用的な観察とアクション空間を備えた軽量でインタラクティブな環境を提供する。
オンラインベンチマークタスクの作成、GUI要素の注釈付け、ビデオ内のアクションのラベル付けといったツールを統合する。
環境とツールに基づいて、GUIインタラクションと関数呼び出しの両方を効率的な自動評価でベンチマークするオンラインタスクスイートをキュレートします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T17:54:15Z) - CoCo-Agent: A Comprehensive Cognitive MLLM Agent for Smartphone GUI Automation [61.68049335444254]
MLLM(Multimodal large language model)は、人間のような自律型言語エージェントが現実世界の環境と相互作用する可能性を示している。
包括的環境認識(CEP)と条件付き行動予測(CAP)の2つの新しいアプローチを備えた包括的認知型LLMエージェントCoCo-Agentを提案する。
AITW と META-GUI ベンチマークにおいて,我々のエージェントは実シナリオで有望な性能を示す新しい最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T08:29:03Z) - Design-Space Exploration of SNN Models using Application-Specific Multi-Core Architectures [0.3599866690398789]
RAVSimは最先端のSNNシミュレータであり、彼らのウェブサイトで公式モジュールとして公開されている。
RAVSimは、ユーザがモデルと対話し、出力集中の振る舞いを観察し、シミュレーション実行中いつでもパラメトリック値のセットを変更することができる実行時仮想シミュレーション環境である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T20:41:00Z) - Design of JiuTian Intelligent Network Simulation Platform [16.343389061714973]
本稿では,オープンイノベーションプラットフォーム向けに無線通信シミュレーションデータサービスを提供するJuTian Intelligent Network Simulation Platformを紹介する。
プラットフォームには一連のスケーラブルなシミュレータ機能が含まれており、シミュレーション環境とデータに基づいたモデルトレーニングと推論に強化学習アルゴリズムを使用できるオープンなサービスを提供している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T07:02:39Z) - MM-REACT: Prompting ChatGPT for Multimodal Reasoning and Action [96.33509740612486]
MM-REACTは、マルチモーダル推論とアクションを達成するために、ChatGPTとビジョンエキスパートのプールを統合するシステムパラダイムである。
MM-REACTのプロンプト設計により、言語モデルはマルチモーダル情報を受け入れ、関連づけ、処理することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T18:31:47Z) - SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。
しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-22T14:45:37Z) - MLMOD: Machine Learning Methods for Data-Driven Modeling in LAMMPS [0.0]
マイクロスケール力学と分子動力学を特徴付けるためのプロトタイプC++/Pythonパッケージを提案する。
このパッケージは、現在、メソモッドおよび分子動力学シミュレーションパッケージLAMMPSとPyTorchと統合されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-29T22:55:26Z)
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。