論文の概要: Linked Data on Geo-annotated Events and Use Cases for the Resilience of Ukraine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14762v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 10:59:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 06:21:30.508709
• Title: Linked Data on Geo-annotated Events and Use Cases for the Resilience of Ukraine
• Title（参考訳）: ジオアノテートイベントのリンクデータとウクライナの回復のためのユースケース
• Authors: Manar Attar, Shuai Wang, Ronald Siebes, Eirik Kultorp, Zhisheng Huang, Tianyang Lu,
• Abstract要約: 我々は、2022年2月から2023年4月末にかけてのロシア侵攻によるウクライナの被害に関するデータセットに焦点を当てている。 選択した2つのデータセットをLinked Dataに変換し、追加の地理空間情報でそれらを強化します。 異なるデータセットから同一イベントを検出するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3944133124205
• License:
• Abstract: The mission of resilience of Ukrainian cities calls for international collaboration with the scientific community to increase the quality of information by identifying and integrating information from various news and social media sources. Linked Data technology can be used to unify, enrich, and integrate data from multiple sources. In our work, we focus on datasets about damaging events in Ukraine due to Russia's invasion between February 2022 and the end of April 2023. We convert two selected datasets to Linked Data and enrich them with additional geospatial information. Following that, we present an algorithm for the detection of identical events from different datasets. Our pipeline makes it easy to convert and enrich datasets to integrated Linked Data. The resulting dataset consists of 10K reported events covering damage to hospitals, schools, roads, residential buildings, etc. Finally, we demonstrate in use cases how our dataset can be applied to different scenarios for resilience purposes.
• Abstract（参考訳）: ウクライナの都市のレジリエンスの使命は、様々なニュースやソーシャルメディアソースからの情報を特定し統合することによって、情報の品質を高めるために、科学コミュニティと国際的に協力することである。 Linked Dataテクノロジは、複数のソースからのデータを統一、強化、統合するために使用することができる。 われわれの研究は、ロシアによる2022年2月から2023年4月末の侵攻によるウクライナの被害に関するデータセットに焦点を当てている。 選択した2つのデータセットをLinked Dataに変換し、追加の地理空間情報でそれらを強化します。 その後、異なるデータセットから同一イベントを検出するアルゴリズムを提案する。 当社のパイプラインは、Linked Dataに統合されたデータセットの変換と拡張を簡単にします。 結果として得られたデータセットは、病院、学校、道路、住宅などへの被害をカバーする10万件のイベントで構成されている。 最後に、私たちのデータセットがレジリエンスの目的で異なるシナリオにどのように適用できるかをユースケースで示します。

関連論文リスト

• EarthView: A Large Scale Remote Sensing Dataset for Self-Supervision [72.84868704100595]
  本稿では,地球モニタリングタスクにおける深層学習アプリケーションを強化することを目的とした,リモートセンシングデータの自己監督を目的としたデータセットを提案する。 このデータセットは15テラピクセルのグローバルリモートセンシングデータにまたがっており、NEON、Sentinel、Satellogicによる1mの空間解像度データの新たなリリースなど、さまざまなソースの画像を組み合わせている。 このデータセットは、リモートセンシングデータの異なる課題に取り組むために開発されたMasked Autoencoderである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T13:42:22Z)
• Bridging the Data Provenance Gap Across Text, Speech and Video [67.72097952282262]
  我々は、人気テキスト、音声、ビデオデータセットのモダリティにまたがって、最大かつ第1級の経時的監査を行う。 私たちの手動分析では、1990年から2024年の間に、608言語、798のソース、659の組織、67の国で4000近い公開データセットをカバーしています。 マルチモーダル機械学習アプリケーションは、トレーニングセットのために、YouTubeのようなWebcrawled、synthetic、ソーシャルメディアプラットフォームに圧倒的に移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T01:30:19Z)
• UniTraj: A Unified Framework for Scalable Vehicle Trajectory Prediction [93.77809355002591]
  さまざまなデータセット、モデル、評価基準を統一する包括的なフレームワークであるUniTrajを紹介する。 我々は広範な実験を行い、他のデータセットに転送するとモデルの性能が大幅に低下することがわかった。 これらの知見を説明するために,データセットの特徴に関する洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T10:36:50Z)
• SCTc-TE: A Comprehensive Formulation and Benchmark for Temporal Event Forecasting [63.01035584154509]
  私たちは完全に自動化されたパイプラインを開発し、約0.6百万のニュース記事からMidEast-TEという大規模なデータセットを構築しました。 このデータセットは、2015年から2022年まで、主に中東地域での協力と紛争イベントに焦点を当てている。 そこで本稿では,SCTc-TE予測にローカルコンテキストとグローバルコンテキストの両方を活用可能なLoGoを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T07:40:21Z)
• TRoVE: Transforming Road Scene Datasets into Photorealistic Virtual Environments [84.6017003787244]
  本研究では、シミュレーションデータセットに存在する困難とドメインギャップに対処する合成データ生成パイプラインを提案する。 既存のデータセットからアノテーションや視覚的手がかりを利用すれば、自動マルチモーダルデータ生成が容易になることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T20:46:08Z)
• Detection Hub: Unifying Object Detection Datasets via Query Adaptation on Language Embedding [137.3719377780593]
  新しいデザイン(De Detection Hubという名前)は、データセット認識とカテゴリ整列である。 データセットの不整合を緩和し、検出器が複数のデータセットをまたいで学習するための一貫性のあるガイダンスを提供する。 データセット間のカテゴリは、ワンホットなカテゴリ表現を単語埋め込みに置き換えることで、意味的に統一された空間に整列される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T17:59:44Z)
• Retiring Adult: New Datasets for Fair Machine Learning [47.27417042497261]
  UCIアダルトは、多くのアルゴリズム的公正な介入の開発と比較の基礎として機能している。 UCIアダルトデータのスーパーセットを米国国勢調査資料から再構築し、その外部妥当性を制限するUCIアダルトデータセットの慣用性を明らかにする。 私たちの主な貢献は、公正な機械学習の研究のために既存のデータエコシステムを拡張する、一連の新しいデータセットです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-10T19:19:41Z)
• Data Requests and Scenarios for Data Design of Unobserved Events in Corona-related Confusion Using TEEDA [0.11470070927586014]
  本研究では,データユーザからのデータ要求を外部化するために,TEEDA (Data Affairs) のすべての遭遇をトラスリングする対話型プラットフォームを提案する。 ワークショップで得られたデータ要求と有望なデータの両方から生じるコロナ関連混乱における欠落データの特徴を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T23:40:26Z)
• CovidNet: To Bring Data Transparency in the Era of COVID-19 [9.808021836153712]
  本稿では,大規模流行データセットに関連付けられた新型コロナウイルス追跡プロジェクトであるCovidNetについて述べる。 CovidNetは、世界27か国から4,124のサブディビジョンのリアルタイムグローバルケース情報を提供する唯一のプラットフォームである。 データセットの正確性と鮮度は、自発的なチームワーク、クラウドソーシングチャネル、自動データパイプラインによる苦労の結果です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T00:05:17Z)
• A Common Operating Picture Framework Leveraging Data Fusion and Deep Learning [0.7348448478819135]
  本稿では,処理,爆発,拡散のソリューションを高速化するためのデータ融合フレームワークを提案する。 私たちのプラットフォームは、ディープラーニングやその他の処理手段を活用することで、複数のデータソースから情報を抽出するサービスの集合体です。 最初のイテレーションでは、ビジュアルデータ(FMV, WAMI, CCTV/PTZ-Cameras, オープンソースビデオなど)とAISデータストリーム(衛星と地上ソース)に焦点を当てました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-16T18:32:19Z)

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。