論文の概要: A Prompt-Guided Spatio-Temporal Transformer Model for National-Wide Nuclear Radiation Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11924v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 12:58:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:49.405883
• Title: A Prompt-Guided Spatio-Temporal Transformer Model for National-Wide Nuclear Radiation Forecasting
• Title（参考訳）: 高速誘導型時空間変圧器モデルによる原子力予報
• Authors: Tengfei Lyu, Jindong Han, Hao Liu,
• Abstract要約: 放射線は人間の健康と環境の安全に重大なリスクをもたらす。 NRFormerは、核放射線の変動を全国的に予測するための革新的なフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.648463333222285
• License:
• Abstract: Nuclear radiation (NR), which refers to the energy emitted from atomic nuclei during decay, poses substantial risks to human health and environmental safety. Accurate forecasting of nuclear radiation levels is crucial for informed decision-making by both individuals and governments. However, this task is challenging due to the imbalanced distribution of monitoring stations over a wide spatial range and the non-stationary radiation variation patterns. In this study, we introduce NRFormer, an innovative framework tailored for national-wide prediction of nuclear radiation variations. By integrating a non-stationary temporal attention module, an imbalance-aware spatial attention module, and a radiation propagation prompting module, NRFormer collectively captures complex spatio-temporal dynamics of nuclear radiation. Extensive experiments on two real-world datasets demonstrate the superiority of our proposed framework against seven baselines. This research not only enhances the accuracy and reliability in nuclear radiation forecasting but also contributes to advancing emergency response strategies and monitoring systems, thereby safeguarding environmental and public health.
• Abstract（参考訳）: 核放射 (NR) は、崩壊時に原子核から放出されるエネルギーを指し、人間の健康と環境の安全に重大なリスクをもたらす。 核放射線レベルの正確な予測は、個人と政府双方による情報的意思決定に不可欠である。 しかし, この課題は, 広い空間範囲における監視局の不均衡分布と非定常放射変動パターンにより困難である。 本研究では,核放射線の変動を全国的に予測するための革新的な枠組みであるNRFormerを紹介する。 非定常的時間的注意モジュール、不均衡を意識した空間的注意モジュール、放射伝搬促進モジュールを統合することにより、NRFormerは、核放射線の複雑な時空間ダイナミクスをまとめて捉える。 2つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、提案したフレームワークが7つのベースラインに対して優れていることを示す。 本研究は, 放射線予測の精度と信頼性を高めるだけでなく, 緊急対応戦略や監視体制の進展に寄与し, 環境・公衆衛生の保護に寄与する。

関連論文リスト

• Evaluating radiation impact on transmon qubits in above and underground facilities [52.89046593457984]
  我々は,Fermilab SQMS地上施設および深部地下グラン・サッソ研究所(INFN-LNGS)で最初に測定されたトランスモン量子ビットの応答の比較を行った。 その結果、クォービットは強いガンマ源に反応し、粒子の衝突を検出することが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T16:54:45Z)
• Neuromorphic Split Computing with Wake-Up Radios: Architecture and Design via Digital Twinning [97.99077847606624]
  本研究は,遠隔・無線接続型NPUからなる分割計算機システムに,覚醒無線機構を組み込んだ新しいアーキテクチャを提案する。 覚醒無線に基づくニューロモルフィックスプリットコンピューティングシステムの設計における重要な課題は、検知、覚醒信号検出、意思決定のためのしきい値の選択である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T10:19:04Z)
• RadDQN: a Deep Q Learning-based Architecture for Finding Time-efficient Minimum Radiation Exposure Pathway [0.0]
  本稿では,放射線帯における時間効率の低い最小放射露光経路を提供するために,放射線対応報酬関数で動作する深層Q-ラーニングベースアーキテクチャ(RadDQN)を提案する。 本研究では,訓練中の放射線被曝状態の経時変化に基づいて,調査・利用の程度を微調整する一貫した探索手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T10:15:39Z)
• ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data [115.0747462486285]
  ChatRadio-Valuerは、一般化可能な表現を学習する自動放射線学レポート生成のための調整されたモデルである。 本研究で利用した臨床データセットは,textbf332,673の顕著な総計を含む。 ChatRadio-Valuerは、最先端のモデル、特にChatGPT(GPT-3.5-Turbo)やGPT-4などより一貫して優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T17:23:17Z)
• Electronic superradiance mediated by nuclear dynamics [0.0]
  我々は、核運動が超放射能放出に与える影響を明らかにするためにディックモデルを拡張した。 我々のシミュレーションは、暗黒の亜ラジカル状態の集団流出に起因する新しい時間スケールを明らかにした。 これらの発見は超ラジカル状態と分子自由度をどのように活用し、量子光学系で活用するかに影響を及ぼす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T18:24:15Z)
• Decoherence of Nuclear Spins in the Proximity of Nitrogen Vacancy Centers in Diamond [0.0]
  固体中の核スピンは量子情報処理のための有望なプラットフォームである。 ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心近傍における核脱コヒーレンス過程について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T04:58:38Z)
• Comprehensive analysis of gene expression profiles to radiation exposure reveals molecular signatures of low-dose radiation response [15.434518016385764]
  低線量放射線照射による遺伝子発現プロファイルの包括的解析を行う。 我々は,特定の遺伝子群が放射レベルに整合した方法で調節された表現パターンを示すか否かを決定するために,統計的枠組みを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-03T20:35:20Z)
• Disentangling the sources of ionizing radiation in superconducting qubits [0.0]
  放射能は超伝導量子プロセッサの現実的な実装におけるデコヒーレンスと相関誤差の源として最近発見された。 我々は、典型的な実験室環境(自然発生の放射性同位体によって放出されるミューオン、中性子、ガンマの放射能レベル)と、最先端の超伝導量子ビットの組み立てと操作に最もよく用いられる材料を測定する。 そこで我々は,次世代量子ビットの無線処理環境における動作の緩和戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T13:33:21Z)
• CubeSat in-orbit validation of in-situ performance by high fidelity radiation modelling [55.41644538483948]
  SpooQy-1 CubeSatミッションは、単一光子検出のためのアバランシェフォトダイオードを用いた偏光に基づく量子エンタングルメント相関を実証した。 2年間にわたって観測された2つのシリコン・ガイガーモード・アバランシェ・フォトダイオードの暗黒数率の増加を報告した。 我々は,光ダイオードに蓄積した変位損傷量を推定するために,高忠実度放射モデルと3次元コンピュータ支援型SpooQy-1 CubeSatの設計モデルを実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T12:33:27Z)
• Radio-Assisted Human Detection [61.738482870059805]
  本稿では,無線情報を最先端検出手法に組み込んだ無線支援人体検知フレームワークを提案する。 我々は、人検出を支援するために、無線信号から無線の局部化と識別情報を抽出する。 シミュレーション可能なMicrosoft COCOデータセットとCaltechの歩行者データセットの実験では、平均平均精度(mAP)とミスレートが、無線情報を用いて改善できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T09:53:41Z)
• TB-Net: A Tailored, Self-Attention Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of Tuberculosis Cases from Chest X-ray Images [66.93350009086132]
  結核は世界的な健康問題であり、感染症による死亡の主な原因です。 リソース制限シナリオで使用する人工知能ベースのTBスクリーニングソリューションに大きな関心が寄せられています。 TBケーススクリーニングに適した自己意識型ディープ畳み込みニューラルネットワークTB-Netについて紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T14:09:05Z)

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。