Adaptive Knowledge(적응 지식)란 무엇입니까?
Adaptive Knowledge 적응 지식 - This workflow can be used to refine preclinical experiments, estimate the best doses for human studies, and create an adaptive knowledge-based design for the next phases of clinical development. [1] As an illustration, we apply our analysis to a gene-culture coevolution scenario in which genetically-determined learning strategies coevolve with adaptive knowledge. [2] Furthermore, as external knowledge typically provides limited and imperfect coverage of event types, we introduce an adaptive knowledge-enhanced Bayesian metalearning method to dynamically adjust the knowledge prior of event types. [3] To this end, we define “Adaptive Knowledge-Grounded Conversations” (AKGCs) where the knowledge is to ground the conversation within a multi-turn context by adapting to three modes. [4] The field studies were carried out through structured questionnaire to know the adaptive knowledge and skill of farmers with regard to tomato preservation and storage. [5] Cultural evolution theory posits that a major factor in human ecological success is our high-fidelity and selective social learning, which permits the accumulation of adaptive knowledge and skills over successive generations. [6] We explore whether and how adaptive knowledge (i. [7] Based on the classical decision-making process in the field of Big Data, we design an adaptive knowledge-based method through IoT application. [8]이 워크플로는 전임상 실험을 개선하고 인체 연구를 위한 최적의 용량을 추정하며 임상 개발의 다음 단계를 위한 적응형 지식 기반 설계를 만드는 데 사용할 수 있습니다. [1] 예를 들어, 유전적으로 결정된 학습 전략이 적응 지식과 함께 진화하는 유전자-문화 공진화 시나리오에 우리의 분석을 적용합니다. [2] 또한 외부 지식은 일반적으로 이벤트 유형에 대한 제한적이고 불완전한 적용 범위를 제공하므로 적응형 지식 향상 베이지안 금속 학습 방법을 도입하여 이벤트 유형 이전에 지식을 동적으로 조정합니다. [3] 이를 위해 우리는 지식이 세 가지 모드에 적응하여 다중 턴 컨텍스트 내에서 대화를 기반으로 하는 "적응형 지식 기반 대화"(AKGC)를 정의합니다. [4] 현장 연구는 토마토 보존 및 저장에 관한 농민의 적응 지식과 기술을 파악하기 위해 구조화된 설문지를 통해 수행되었습니다. [5] 문화 진화 이론은 인간 생태학적 성공의 주요 요인은 우리의 충실도가 높고 선택적인 사회적 학습이며, 이를 통해 세대를 거쳐 적응 지식과 기술을 축적할 수 있다고 가정합니다. [6] 적응 지식(i. [7] 빅데이터 분야의 전통적인 의사결정 프로세스를 기반으로 IoT 적용을 통한 적응형 지식 기반 방법을 설계합니다. [8]
Propose Adaptive Knowledge 적응 지식 제안
In this paper, we propose Adaptive Knowledge Extraction for Channel Pruning (AKECP), which can compress the network fast and efficiently. [1] To deal with few-shot diagnosis, this paper proposes adaptive knowledge transfer with multi-classifier ensemble (AKTME) under the paradigm of continual machine learning (CML). [2]본 논문에서는 네트워크를 빠르고 효율적으로 압축할 수 있는 AKECP(Adaptive Knowledge Extraction for Channel Pruning)를 제안한다. [1] 소수의 진단을 다루기 위해 본 논문에서는 CML(Continuous Machine Learning) 패러다임에서 AKTME(Multi-classifier ensemble)를 사용한 적응 지식 이전을 제안합니다. [2]
adaptive knowledge transfer 적응형 지식 이전
Furthermore, toward robust and efficient multitask optimization performance, we propose a new MFEA with adaptive knowledge transfer (MFEA-AKT), in which the crossover operator employed for knowledge transfer is self-adapted based on the information collected along the evolutionary search process. [1] To solve these issues, this paper proposes an evolutionary multitasking optimization algorithm for multi/many-objective optimization with two-stage adaptive knowledge transfer based on population distribution. [2] To deal with few-shot diagnosis, this paper proposes adaptive knowledge transfer with multi-classifier ensemble (AKTME) under the paradigm of continual machine learning (CML). [3] This paper proposes an efficient surrogate-assisted multi-task evolutionary framework (named SaEF-AKT) with adaptive knowledge transfer for multi-task optimization. [4] This paper tackles the scaling problem of an online adaptive knowledge transfer framework under big source data. [5] On the basis of our dataset, we propose a novel multi modality distillation model with attention mechanism to realize an adaptive knowledge transfer from sensor-based modalities to vision-based modalities. [6]또한, 강력하고 효율적인 멀티태스킹 최적화 성능을 위해 지식 이전에 사용된 교차 연산자가 진화 검색 프로세스를 따라 수집된 정보를 기반으로 자체 적응되는 적응 지식 이전이 포함된 새로운 MFEA(MFEA-AKT)를 제안합니다. [1] 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인구 분포를 기반으로 하는 2단계 적응 지식 전달을 통한 다중/다객체 최적화를 위한 진화적 다중 작업 최적화 알고리즘을 제안합니다. [2] 소수의 진단을 다루기 위해 본 논문에서는 CML(Continuous Machine Learning) 패러다임에서 AKTME(Multi-classifier ensemble)를 사용한 적응 지식 이전을 제안합니다. [3] 이 논문은 다중 작업 최적화를 위한 적응형 지식 전달과 함께 효율적인 대리 지원 다중 작업 진화 프레임워크(SaEF-AKT라고 함)를 제안합니다. [4] 이 논문은 빅 소스 데이터에서 온라인 적응 지식 이전 프레임워크의 확장 문제를 다룹니다. [5] 데이터 세트를 기반으로 센서 기반 양식에서 비전 기반 양식으로의 적응형 지식 전달을 실현하기 위해 주의 메커니즘이 있는 새로운 다중 양식 증류 모델을 제안합니다. [6]
adaptive knowledge distillation 적응 지식 증류
In this paper, we propose a novel framework, named Semantics-aware Adaptive Knowledge Distillation Networks (SAKDN), to enhance action recognition in vision-sensor modality (videos) by adaptively transferring and distilling the knowledge from multiple wearable sensors. [1] The proposed method consists of two modules: adaptive knowledge distillation with spatial-spectral similarity and 3-D transformation on HSI cubes. [2] (iii) A lightweight feature fusion module and a self-adaptive knowledge distillation method are introduced, which use motion vectors and residuals to generate predictions similar to those from networks with optical flows. [3]이 논문에서 우리는 여러 웨어러블 센서로부터 지식을 적응적으로 전송하고 증류함으로써 비전 센서 양식(비디오)에서 행동 인식을 향상시키기 위해 Semantics-aware Adaptive Knowledge Distillation Networks(SAKDN)라는 새로운 프레임워크를 제안합니다. [1] 제안된 방법은 공간 스펙트럼 유사성을 가진 적응 지식 증류 및 HSI 큐브에 대한 3D 변환의 두 가지 모듈로 구성됩니다. [2] (iii) 광학 흐름이 있는 네트워크에서와 유사한 예측을 생성하기 위해 움직임 벡터와 잔차를 사용하는 경량 기능 융합 모듈 및 자체 적응 지식 증류 방법이 도입되었습니다. [3]
adaptive knowledge discovery
The paper presents a platform for adaptive knowledge discovery and decision making tailored to the target of scientific research. [1] SOA based system for adaptive knowledge discovery and decision making based on big genomic data analytics is proposed in this paper. [2]이 논문은 과학적 연구 대상에 맞는 적응형 지식 발견 및 의사 결정을 위한 플랫폼을 제시합니다. [1] 본 논문에서는 빅 게놈 데이터 분석을 기반으로 한 적응적 지식 발견 및 의사 결정을 위한 SOA 기반 시스템을 제안한다. [2]
adaptive knowledge base
Moreover, due to the growth of technology and the existence of the internet of things (IoT) and big data analytics in the cloud, there is an increasing need for a system that monitors the citizen consumption and controls the distribution according to an adaptive knowledge base. [1] This work encodes and searches an adaptive knowledge base in Prolog/ProbLog that models relations among system variables given that certain implicit redundancy exists in the system. [2]또한, 기술의 성장과 클라우드에서의 사물인터넷(IoT) 및 빅데이터 분석의 존재로 인해 적응형 지식 기반에 따라 시민 소비를 모니터링하고 유통을 제어하는 시스템의 필요성이 증가하고 있습니다. . [1] 이 작업은 특정 암시적 중복이 시스템에 존재하는 경우 시스템 변수 간의 관계를 모델링하는 Prolog/ProbLog의 적응형 지식 기반을 인코딩하고 검색합니다. [2]
adaptive knowledge extraction 적응 지식 추출
Then, analysts/applications issue arbitrary regression & exploratory queries over such models for real-time data exploration, on-line prediction, and adaptive knowledge extraction. [1] In this paper, we propose Adaptive Knowledge Extraction for Channel Pruning (AKECP), which can compress the network fast and efficiently. [2]그런 다음 분석가/애플리케이션은 실시간 데이터 탐색, 온라인 예측 및 적응형 지식 추출을 위해 이러한 모델에 대해 임의 회귀 및 탐색 쿼리를 발행합니다. [1] 본 논문에서는 네트워크를 빠르고 효율적으로 압축할 수 있는 AKECP(Adaptive Knowledge Extraction for Channel Pruning)를 제안한다. [2]