Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performance Evaluation of Deep Learning Models for Water Quality Index Prediction: A Comparative Study of LSTM, TCN, ANN, and MLP

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LLaVA-Critic: Learning to Evaluate Multimodal Models [110.06665155812162]
本稿では,LLaVA-Criticについて紹介する。LLaVA-Criticは,汎用評価器として設計された,最初のオープンソースの大規模マルチモーダルモデル(LMM)である。 LLaVA-Criticは、さまざまな評価基準とシナリオを組み込んだ高品質な批判的インストラクションフォローデータセットを使用してトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-03T17:36:33Z)
WaterQualityNeT: Prediction of Seasonal Water Quality of Nepal Using Hybrid Deep Learning Models [0.0]
本稿では,ネパールの季節的な水質を予測するためのハイブリッド深層学習モデルを提案する。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を統合し、データの時間的および空間的パターンを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-17T05:26:59Z)
LMM-PCQA: Assisting Point Cloud Quality Assessment with LMM [83.98966702271576]
本研究の目的は,大規模マルチモダリティモデル(LMM)に対するポイントクラウド品質評価(PCQA)の知識付与の可能性を検討することである。品質ラベルを微調整段階のテキスト記述に変換することにより、LMMは点雲の2次元投影から品質評価ロジットを導出することができる。提案手法の有効性を実証し,PCQAへのLMMの新たな統合を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-28T14:47:09Z)
Comparison of No-Reference Image Quality Models via MAP Estimation in Diffusion Latents [99.19391983670569]
NR-IQAモデルは、画像強調のための最大後部推定(MAP)フレームワークにプラグイン可能であることを示す。異なるNR-IQAモデルは異なる拡張イメージを誘導し、最終的には精神物理学的なテストを受ける。これにより, NR-IQAモデルの比較を行う新たな計算手法が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-11T03:35:41Z)
Evaluating the Performance of Large Language Models on GAOKAO Benchmark [53.663757126289795]
本稿では,中国のガオカオ検定の質問をサンプルとして用いた直感的なベンチマークであるガオカオベンチについて紹介する。人間の評価により, GPT-4, ChatGPT, ERNIE-Botを含むLLMの変換総得点を得た。また、LLMを用いて主観的質問を格付けし、モデルスコアが人間のスコアと適度な一貫性を達成することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-21T14:39:28Z)
Estimation of minimum miscibility pressure (MMP) in impure/pure N2 based enhanced oil recovery process: A comparative study of statistical and machine learning algorithms [4.694549066382216]
MMP(Minimum miscibility pressure)予測は,窒素をベースとした石油回収プロセスの設計・運用において重要な役割を担っている。本研究では,MMP推定に使用される統計的および機械学習手法の比較研究を行った。本研究で開発された予測モデルのほとんどは,文献で報告された相関モデルと予測モデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:07:07Z)
Artificial Intelligence Hybrid Deep Learning Model for Groundwater Level Prediction Using MLP-ADAM [0.0]
本稿では,多層パーセプトロンを用いて地下水位をシミュレーションする。この問題には適応モーメント推定アルゴリズムも用いられる。その結果,ディープラーニングアルゴリズムは高精度な予測が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-29T10:11:45Z)
Study on the Assessment of the Quality of Experience of Streaming Video [117.44028458220427]
本稿では,ストリーミング映像のQoEの主観的推定に対する様々な客観的要因の影響について検討する。本論文では標準的および手作り的特徴を示し,その相関とp値を示す。 SQoE-IIIデータベースは、これまでで最大の、そして最も現実的なデータベースだ。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-08T18:46:09Z)
A multivariate water quality parameter prediction model using recurrent neural network [0.30458514384586394]
本研究は水質パラメータに基づく水質予測モデルを構築することを目的とする。このモデルは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、Long Short-Term Memory(LSTM)および履歴水質データを用いて開発された。シングルステップモデルは0.01mg/Lの誤差を達成し、マルチステップモデルは0.227mg/LのRoot Mean Squared Error(RMSE)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-25T16:49:52Z)
A Comparative Evaluation of Temporal Pooling Methods for Blind Video Quality Assessment [48.38306490481561]
ブラインドビデオ品質評価(VQA)における複数時間プール戦略の能力と限界について検討する。本研究は、時間プールモデルの適用と選択に関する洞察と一般的なガイダンスを与える。新しいアンサンブルモデルに加えて、フレームベースの品質予測の時間プールを適用するための一般的なレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-25T03:35:06Z)
Stream-Flow Forecasting of Small Rivers Based on LSTM [3.921808417990452]
本稿では,Long-Short Term Memory(LSTM)ディープラーニングモデルを用いて,予測を行う新しい手法を提案する。本研究は,中国湖西省の1つの水文局の河川流量データと,周辺11の降雨局の降水データを収集し,河川流量データの予測を行った。平均二乗誤差(RMSE)、平均絶対誤差(MAE)、判定係数(R2)の3つの基準を用いて予測結果を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-16T07:14:32Z)

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