Masader（Alyafeai等，2021）创建了一种元数据结构，用于分类阿拉伯NLP数据集。但是，开发一种简单的方法来探索这种目录是一项艰巨的任务。为了为探索目录的用户和研究人员提供最佳体验，必须解决一些设计和用户体验的挑战。此外，用户与网站的交互可能提供了一种简单的方法来改善目录。在本文中，我们介绍了Masader Plus，该网络接口供用户浏览masader。我们演示了数据探索，过滤和简单的API，该API允许用户从后端检查数据集。可以使用此链接https://arbml.github.io/masader探索masader plus。可以在此处找到的视频录制说明界面的录制https://www.youtube.com/watch?v=setDlseqchk。
translated by 谷歌翻译
促使是令人印象深刻的3D对象检测模型。它已被证明是快速，可扩展和准确的，特别是在考虑它仅使用RGB输入时。在本文中，我们尝试通过使其推断对象尺寸的能力来提高培养，并通过简化数据收集和损耗计算。我们使用LineMod DataSet进行了评估的epose和它的新子集称为“闭塞1-class”。我们还概述了我们目前的进展和关于使用NUSCENES和2017年Kitti 3D对象检测数据集的进步和思考。源代码可在https://github.com/tbd-clip/effile上获得。
translated by 谷歌翻译
Artificial intelligence and natural language processing (NLP) are increasingly being used in customer service to interact with users and answer their questions. The goal of this systematic review is to examine existing research on the use of NLP technology in customer service, including the research domain, applications, datasets used, and evaluation methods. The review also looks at the future direction of the field and any significant limitations. The review covers the time period from 2015 to 2022 and includes papers from five major scientific databases. Chatbots and question-answering systems were found to be used in 10 main fields, with the most common use in general, social networking, and e-commerce areas. Twitter was the second most commonly used dataset, with most research also using their own original datasets. Accuracy, precision, recall, and F1 were the most common evaluation methods. Future work aims to improve the performance and understanding of user behavior and emotions, and address limitations such as the volume, diversity, and quality of datasets. This review includes research on different spoken languages and models and techniques.
translated by 谷歌翻译
现代自动驾驶汽车在很大程度上依赖机械激光雷达。当前的感知方法通常需要360 {\ deg}点云，随着激光雷达扫描方位角并获得连续的楔形切片，依次收集。全面扫描（〜100ms）的采集潜伏期可能导致过时的感知，这不利于安全操作。最近提出的流媒体感知作品直接处理LiDAR切片并通过以前的切片重复使用特征来补偿切片的狭窄视野（FOV）。但是，这些作品都是基于单一模式的，并且需要过去的信息可能过时。同时，高频摄像头的图像可以支持流型模型，因为它们提供了更大的FOV与LiDAR片相比。但是，FOV中的这种差异使传感器融合复杂化。为了解决这一研究差距，我们提出了一个创新的摄像头流媒体3D对象检测框架，该框架使用摄像头图像而不是过去的LiDAR切片来提供最新，密集和广泛的上下文，以进行流媒体感知。所提出的方法在挑战性的Nuscenes基准测试上优于先前的流媒体模型。它还胜过强大的全扫描探测器，同时更快。我们的方法证明对缺少相机图像，狭窄的雷达切片和小型摄像机劳动错误校准具有强大的功能。
translated by 谷歌翻译
在实际执行或基准测试之前预测生产代码的性能是高度挑战的。在本文中，我们提出了一个被称为TEP-GNN的预测模型，该模型表明，对于预测单位测试执行时间的特殊情况，高准确性的性能预测是可能的。 Tep-gnn使用FA-asts或流动的ASTS作为基于图的代码表示方法，并使用强大的图形神经网络（GNN）深度学习模型预测测试执行时间。我们基于从项目公共存储库中开采的922个测试文件，使用四个现实生活中的Java开源程序评估TEP-GNN。我们发现我们的方法达到了0.789的较高的Pearson相关性，表现优于基线深度学习模型。但是，我们还发现，训练有素的模型需要更多的工作来概括看不见的项目。我们的工作表明，FA-asts和GNN是预测绝对性能值的可行方法，并作为能够在执行前预测任意代码的性能的重要中介步骤。
translated by 谷歌翻译
单个异常行为因人群的大小，上下文和场景而异。当检测，跟踪和认可异常行为的人时，诸如部分阻塞，模糊，大数字异常行为和摄像机观看之类的挑战发生在大规模的人群中。在本文中，我们的贡献是双重的。首先，我们介绍了一个注释和标记的大规模人群异常行为hajj数据集（hajjv2）。其次，我们提出了两种混合卷积神经网络（CNN）和随机森林（RFS）的两种方法，以检测和识别小型和大型人群视频中的时空异常行为。在小型人群视频中，对Resnet-50预训练的CNN模型进行了微调，以验证空间域中的每个帧是正常还是异常。如果观察到异常行为，则使用基于运动的个体检测方法基于角链光流的大小和方向来定位和跟踪具有异常行为的个体。大规模人群视频中使用了Kalman过滤器，以预测和跟踪随后的帧中检测到的个体。然后，将均值，方差和标准偏差统计特征计算出来并馈送到RF，以对时间域中的行为异常行为进行分类。在大规模的人群中，我们使用Yolov2对象检测技术微调Resnet-50模型，以检测空间域中行为异常的个体。
translated by 谷歌翻译
我们提出了一种从普通X射线图像中估算骨矿物质密度（BMD）的方法。双能X射线吸收法（DXA）和定量计算机断层扫描（QCT）在诊断骨质疏松症方面具有很高的精度；但是，这些方式需要特殊的设备和扫描协议。测量X射线图像的BMD提供了机会筛查，这对于早期诊断可能有用。先前直接了解X射线图像和BMD之间关系的方法需要大型训练数据集，以实现高精度，因为X射线图像中的强度很大。因此，我们提出了一种使用QCT训练生成对抗网络（GAN）的方法，并将X射线图像分解为骨分割QCT的投影。提出的分层学习提高了定量分解小区域目标的鲁棒性和准确性。使用拟议的方法对200例骨关节炎评估，我们将其命名为BMD-GAN，在预测和地面真实DXA测量的BMD之间显示出Pearson相关系数为0.888。除了不需要大规模训练数据库外，我们方法的另一个优点是它的扩展性对其他解剖区域，例如椎骨和肋骨。
translated by 谷歌翻译
控制传染病是一个主要的健康优先事项，因为它们可以传播和感染人类，从而演变为流行病或流行病。因此，早期发现传染病是一种重要需求，许多研究人员已经开发出在早期诊断它们的模型。本文审查了用于传染病诊断的最新机器学习（ML）算法的研究文章。我们从2015年至2022年搜索了科学，ScienceDirect，PubMed，Springer和IEEE数据库，确定了审查的ML模型的优缺点，并讨论了推进该领域研究的可能建议。我们发现大多数文章都使用了小型数据集，其中很少有实时数据。我们的结果表明，合适的ML技术取决于数据集的性质和所需的目标。
translated by 谷歌翻译