Novel Knowledge(새로운 지식)란 무엇입니까?
Novel Knowledge 새로운 지식 - CIGNN also uses a novel knowledge-activated attention mechanism that makes uses of the knowledge mastery of learners and their past behavior to actively adapt to their learning interests, so that representations of their preferences change as they acquire knowledge. [1] Therefore, this study describes the development of a novel knowledge-based system to control concreting problems of rigid pavements. [2] In this paper, we propose a novel Knowledge-Preserving Incremental Heterogeneous Graph Neural Network (KPGNN) for incremental social event detection. [3] Given the above facts, this paper proposes a novel knowledge-based key information detection and recognition method for electronic invoices in complex scenes. [4] It is found that the transformation of the original mental process in Edmund Husserl’s phenomenology is the ideally inherent process of reproduction of mental process in which the mental process passed through the modificative process together with its contents so as to produce a novel knowledge. [5] To address this issue, we propose a novel knowledge-enhanced deep cross network (K-DCN), a two-step (pretrain and fine-tune) CTR prediction model to recommend items. [6] In this paper, we propose a novel knowledgeaware deep framework that incorporates some clinical knowledge into collaborative learning of two important melanoma diagnosis tasks, i. [7] This image collation task is daunting for manuscripts separated by many lost copies, spreading over centuries, which might have been completely re-organized and greatly modified to adapt to novel knowledge or belief and include hundreds of illustrations. [8] In recent years, novel knowledge has emerged linking serum uric acid with a variety of conditions and related risk factors, from hypertension, metabolic syndrome, and type 2 diabetes, to fatal/nonfatal cardiovascular diseases and all-cause death, with the underlying mechanisms involving disrupted neurohormonal and metabolic signaling as well as oxidative stress and inflammation. [9] Results: We have developed a novel Knowledge-Enhanced Multi-View framework (KEMV) to predict unknown DTIs from pharmacological data and chemical data on a large scale. [10] Therefore, we propose a novel Knowledge-Aware Path Reasoning (KAPR) model which leverages the dynamic policy network to make explicit reasoning over knowledge graphs, for inferring the substitutable and complementary relationships. [11] To tackle the above challenges, we propose a novel Knowledge-aware Multi-modal Adaptive Graph Convolutional Networks (KMAGCN) to capture the semantic representations by jointly modeling the textual information, knowledge concepts, and visual information into a unified framework for fake news detection. [12] This algorithm potentially overcome the issues and find out the novel knowledge for development of medical date in health care industry. [13] In this paper, a novel knowledge-based method is proposed for mid-term load forecasting (MTLF) in electric substations. [14] If research experiments had indicated the opposite of what he hypothesized, he would just apply the novel knowledge based on the most recent findings. [15] The novelties of MultiDCP lie in a multi-task learning framework with a novel knowledge-driven autoencoder to integrate incoherent labeled and unlabeled omics data, and a teacher-student training strategy to exploit unreliable data. [16] Toward filling this gap, in the present study, we develop a novel knowledge-aware Bayesian model taking into consideration accuracy and transparency simultaneously. [17] We introduce a novel knowledge-enriched framework to integrate the filtered knowledge into the dialogue representation. [18] The framework focuses on extracting useful and novel knowledge from a historical dataset using an improved C4. [19] By grounding the findings in empirical evidence, the theory provides researchers and practitioners with novel knowledge on the crucial factors of architectural technical debt experienced in industrial contexts. [20] To tackle the issue of low sample diversity in few-shot ED, we propose a novel knowledge-based fewshot event detection method which uses a definition-based encoder to introduce external event knowledge as the knowledge prior of event types. [21] This study brings forward a novel knowledge-guided ML framework to overcome this limitation by integrating simulation results from a physically-based groundwater flow model. [22] In this paper, we propose BDKANN, a novel knowledge-based method that employs the hierarchical information on how proteins form complexes and act together in pathways to form the architecture of a deep neural network. [23] Then, the system compresses historical and novel knowledge and preserves it while waiting for new emerging tasks. [24] We developed a novel knowledge-based (KB) optimization method based on previous treatment plans. [25] Stochastic frontier analysis (SFA) is used as a novel knowledge-based technique in order to develop a predictive model of dosimetric features from significant geometric parameters describing a patient morphology. [26] In this paper we suggest an approach for integration of data from diverse domains and various information sources enabling extraction of novel knowledge in cancer studies. [27] Generally, our results supply a novel knowledge to understand of PPNs management as a new approach for applying bio-fertilizer and bio-control of the parasitic nematodes. [28] In order to achieve this goal, this paper proposes a novel Knowledge-Based Multi-Modal Weighted Topic Model (KBMMWTM) for social event analysis. [29] It shows how each novel knowledge-making technology, either auditory or visual, requires processes of sensory calibration with existing technologies. [30] This pedagogical challenge is also an opportunity for new methods of creating and distributing accumulated/novel knowledge. [31] Data crossing seeks the extraction of novel knowledge through correlations and dependencies among heterogeneous data, and is considered a key process in sustainable science to push back the current frontiers of knowledge, especially to address challenges such as the socioeconomic impacts of climate change. [32] We propose a novel Knowledge-driven Encode, Retrieve, Paraphrase (KERP) approach which reconciles traditional knowledge- and retrieval-based methods with modern learning-based methods for accurate and robust medical report generation. [33] To address these two problems, we propose a novel Knowledge-Driven Temporal Convolutional Network (KDTCN) for stock trend prediction and explanation. [34] A novel Knowledge-routed Deep Q-network (KR-DQN) is introduced to manage topic transitions, which integrates a relational refinement branch for encoding relations among different symptoms and symptomdisease pairs, and a knowledge-routed graph branch for topic decision-making. [35] Data-driven analysis enables extraction of novel knowledge from already existing sensors and data, which is necessary for advanced manufacturing process refinement involving aged machinery. [36] In this work we describe a knowledge based system employed for the dynamic, goal-directed and creative generation of novel knowledge in cognitive agents. [37] To understand the dialogue better and respond more appropriately and informatively, we present a novel knowledge-aware self-attention approach for document grounded dialogue, called DialogTransformer. [38] New neural patterns emerge and are clustered to represent the novel knowledge in brain control. [39] This case shows that although the frequency of CLC is very low, recent studies have indicated the novel knowledge of CLC. [40] We propose a novel knowledge-based technique for inter-document similarity computation, called Context Semantic Analysis (CSA). [41] The aim of this article is to present various experimental models used in dermal/transdermal research and summarize the novel knowledge about the main in vitro methods available to study skin penetration. [42] We propose a novel knowledge-attention encoder which incorporates prior knowledge from external lexical resources into deep neural networks for relation extraction task. [43] This novel knowledge from acoustic signals may be of great interest for clinical practice to develop new non-invasive techniques for screening and monitoring OSA patients at home. [44] In order to improve the detection rate of malicious application on the Android platform, a novel knowledge-based database discovery model that improves apriori association rule mining of a priori algorithm with Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed. [45] This paper presents a novel knowledge-based maintenance planning system to facilitate information and knowledge sharing between all stakeholders including machine tool manufacturers, users (manufacturing systems), maintenance service providers and part suppliers (for machine tools), in the emerging ‘Product-Service’ business model. [46] These data consist of very novel knowledge to compete with the other E-commerce sites in terms of business perspective. [47] Concretely, we originally combine $\gamma$ -LSR with transfer learning to propose a novel knowledge and label space inductive transfer learning model for multiclass EEG signal recognition. [48] It represents schema graphs with a novel knowledge-aware graph network module named KagNet, and finally scores answers with graph representations. [49] This paper proposes a novel knowledge-and-data-driven modeling (KDDM) approach for soft sensors. [50]CIGNN은 또한 학습자의 지식 숙달과 과거 행동을 활용하여 학습 관심에 능동적으로 적응하도록 하는 새로운 지식 활성화 주의 메커니즘을 사용하여 지식을 습득함에 따라 선호도 표현이 변경되도록 합니다. [1] 따라서 이 연구는 단단한 포장의 콘크리트 문제를 제어하기 위한 새로운 지식 기반 시스템의 개발을 설명합니다. [2] 이 논문에서 우리는 증분 소셜 이벤트 감지를 위한 새로운 지식 보존 증분 이종 그래프 신경망(KPGNN)을 제안합니다. [3] 이상의 사실을 감안할 때, 본 논문에서는 복잡한 장면에서 전자 계산서에 대한 새로운 지식 기반 핵심 정보 탐지 및 인식 방법을 제안한다. [4] Edmund Husserl의 현상학에서 원래의 심적 과정의 변형은 정신적 과정이 새로운 지식을 생산하기 위해 그 내용과 함께 수정적 과정을 거쳤던 심적 과정의 재생산의 이상적으로 고유한 과정임을 알 수 있다. [5] 이 문제를 해결하기 위해 항목을 추천하는 2단계(사전 학습 및 미세 조정) CTR 예측 모델인 새로운 지식 향상 심층 교차 네트워크(K-DCN)를 제안합니다. [6] 이 논문에서 우리는 몇 가지 임상 지식을 두 가지 중요한 흑색종 진단 작업에 대한 협력 학습에 통합하는 새로운 지식 인식 심층 프레임워크를 제안합니다. [7] 이 이미지 대조 작업은 새로운 지식이나 믿음에 적응하고 수백 개의 삽화를 포함하도록 완전히 재구성되고 크게 수정되었을 수 있는 수세기에 걸쳐 퍼진 많은 손실 사본으로 분리된 원고의 경우 벅찬 일입니다. [8] 최근 몇 년 동안 혈청 요산을 고혈압, 대사 증후군 및 제2형 당뇨병에서 치명적/비치명적 심혈관 질환 및 모든 원인에 의한 사망에 이르기까지 다양한 상태 및 관련 위험 인자와 연결하는 새로운 지식이 등장했습니다. 산화 스트레스와 염증뿐만 아니라 신경 호르몬 및 대사 신호 전달을 방해합니다. [9] 결과: 우리는 대규모의 약리학적 데이터 및 화학 데이터로부터 알려지지 않은 DTI를 예측하기 위해 새로운 KEMV(Knowledge-Enhanced Multi-View Framework)를 개발했습니다. [10] 따라서 우리는 대체 가능하고 보완적인 관계를 추론하기 위해 지식 그래프에 대해 명시적 추론을 만들기 위해 동적 정책 네트워크를 활용하는 새로운 지식 인식 경로 추론(KAPR) 모델을 제안합니다. [11] 위의 문제를 해결하기 위해 텍스트 정보, 지식 개념 및 시각적 정보를 가짜 뉴스 탐지를 위한 통합 프레임워크로 공동 모델링하여 의미론적 표현을 캡처하는 새로운 지식 인식 다중 모드 적응형 그래프 컨볼루션 네트워크(KMAGCN)를 제안합니다. [12] 이 알고리즘은 잠재적으로 문제를 극복하고 의료 산업에서 의료 날짜의 발전을 위한 새로운 지식을 찾습니다. [13] 본 논문에서는 변전소의 중기 부하 예측(MTLF)을 위한 새로운 지식 기반 방법을 제안한다. [14] 연구 실험에서 그가 가정한 것과 반대되는 결과가 나왔다면 그는 가장 최근의 발견에 기초한 새로운 지식을 적용했을 것입니다. [15] MultiDCP의 참신함은 일관성 없는 레이블 및 레이블이 지정되지 않은 omics 데이터를 통합하는 새로운 지식 기반 자동 인코더와 신뢰할 수 없는 데이터를 활용하기 위한 교사-학생 교육 전략이 있는 다중 작업 학습 프레임워크에 있습니다. [16] 이 격차를 채우기 위해 본 연구에서는 정확성과 투명성을 동시에 고려한 새로운 지식 인식 베이지안 모델을 개발합니다. [17] 필터링된 지식을 대화 표현에 통합하기 위해 새로운 지식이 풍부한 프레임워크를 소개합니다. [18] 프레임워크는 향상된 C4를 사용하여 과거 데이터 세트에서 유용하고 새로운 지식을 추출하는 데 중점을 둡니다. [19] 실증적 증거에 있는 발견에 근거함으로써, 이론은 산업적 맥락에서 경험하는 건축 기술 부채의 중요한 요소에 대한 새로운 지식을 연구자와 실무자에게 제공합니다. [20] 퓨샷 ED에서 낮은 샘플 다양성 문제를 해결하기 위해 정의 기반 인코더를 사용하여 외부 이벤트 지식을 이벤트 유형 이전의 지식으로 도입하는 새로운 지식 기반 퓨샷 이벤트 감지 방법을 제안합니다. [21] 이 연구는 물리 기반 지하수 흐름 모델의 시뮬레이션 결과를 통합하여 이러한 한계를 극복하기 위한 새로운 지식 기반 ML 프레임워크를 제시합니다. [22] 이 논문에서 우리는 단백질이 어떻게 복합체를 형성하고 심층 신경망의 아키텍처를 형성하기 위해 경로에서 함께 작용하는지에 대한 계층적 정보를 사용하는 새로운 지식 기반 방법인 BDKANN을 제안합니다. [23] 그런 다음 시스템은 역사적이고 새로운 지식을 압축하고 새로운 작업을 기다리는 동안 이를 보존합니다. [24] 우리는 이전 치료 계획을 기반으로 새로운 지식 기반(KB) 최적화 방법을 개발했습니다. [25] 확률적 경계 분석(SFA)은 환자 형태를 설명하는 중요한 기하학적 매개변수로부터 선량 측정 특징의 예측 모델을 개발하기 위해 새로운 지식 기반 기술로 사용됩니다. [26] 이 논문에서 우리는 암 연구에서 새로운 지식을 추출할 수 있는 다양한 도메인과 다양한 정보 소스의 데이터 통합을 위한 접근 방식을 제안합니다. [27] 일반적으로, 우리의 결과는 기생 선충의 생물 비료 및 생물 제어를 적용하기 위한 새로운 접근 방식으로서 PPN 관리를 이해하기 위한 새로운 지식을 제공합니다. [28] 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 사회적 사건 분석을 위한 새로운 지식 기반 다중 모드 가중 주제 모델(KBMMWTM)을 제안한다. [29] 청각적이든 시각적이든 각각의 새로운 지식 창출 기술이 기존 기술과 함께 감각 보정 과정을 필요로 하는 방법을 보여줍니다. [30] 이 교육적 도전은 축적된/새로운 지식을 생성하고 배포하는 새로운 방법을 위한 기회이기도 합니다. [31] 데이터 교차는 이기종 데이터 간의 상관 관계와 종속성을 통해 새로운 지식을 추출하고, 특히 기후 변화의 사회 경제적 영향과 같은 문제를 해결하기 위해 현재 지식의 한계를 후퇴하는 지속 가능한 과학의 핵심 프로세스로 간주됩니다. [32] 우리는 정확하고 강력한 의료 보고서 생성을 위해 전통적인 지식 및 검색 기반 방법과 현대 학습 기반 방법을 조화시키는 새로운 지식 기반 인코딩, 검색, 패러프레이즈(KERP) 접근 방식을 제안합니다. [33] 이 두 가지 문제를 해결하기 위해 주식 추세 예측 및 설명을 위한 새로운 지식 기반 시간 컨볼루션 네트워크(KDTCN)를 제안합니다. [34] 새로운 지식 라우팅 딥 Q 네트워크(KR-DQN)가 주제 전환을 관리하기 위해 도입되었습니다. 이 네트워크는 다양한 증상 및 증상 쌍 간의 관계를 인코딩하기 위한 관계형 개선 분기와 주제 의사 결정을 위한 지식 라우팅 그래프 분기를 통합합니다. [35] 데이터 기반 분석을 통해 기존의 센서와 데이터에서 새로운 지식을 추출할 수 있으며, 이는 노후된 기계와 관련된 고급 제조 공정 개선에 필요합니다. [36] 이 작업에서 우리는 인지 에이전트에서 새로운 지식의 역동적이고 목표 지향적이고 창의적인 생성에 사용되는 지식 기반 시스템을 설명합니다. [37] 대화를 더 잘 이해하고 더 적절하고 유익하게 응답하기 위해 DialogTransformer라고 하는 문서 기반 대화에 대한 새로운 지식 인식 자기 주의 접근 방식을 제시합니다. [38] 새로운 신경 패턴이 나타나고 클러스터링되어 뇌 제어에 대한 새로운 지식을 나타냅니다. [39] 이 사례는 CLC의 빈도가 매우 낮음에도 불구하고 최근 연구에서 CLC에 대한 새로운 지식이 있음을 보여줍니다. [40] 우리는 문서 간 유사성 계산을 위한 새로운 지식 기반 기법인 CSA(Context Semantic Analysis)를 제안합니다. [41] 이 기사의 목적은 피부/경피 연구에 사용되는 다양한 실험 모델을 제시하고 피부 침투를 연구하는 데 사용할 수 있는 주요 시험관 내 방법에 대한 새로운 지식을 요약하는 것입니다. [42] 우리는 관계 추출 작업을 위해 외부 어휘 자원의 사전 지식을 심층 신경망에 통합하는 새로운 지식 주의 인코더를 제안합니다. [43] 음향 신호에서 얻은 이 새로운 지식은 집에서 OSA 환자를 선별하고 모니터링하기 위한 새로운 비침습적 기술을 개발하기 위한 임상 실습에 큰 관심을 가질 수 있습니다. [44] Android 플랫폼에서 악성 애플리케이션의 탐지율을 향상시키기 위해 PSO(Particle Swarm Optimization)를 사용하여 선험적 알고리즘의 선험적 연관 규칙 마이닝을 개선하는 새로운 지식 기반 데이터베이스 검색 모델을 제안합니다. [45] 본 논문은 새롭게 부상하고 있는 '제품-서비스' 분야에서 공작기계 제조사, 사용자(제조시스템), 유지보수 서비스 제공자 및 부품 공급자(공작기계용)를 포함한 모든 이해 관계자 간의 정보 및 지식 공유를 촉진하기 위한 새로운 지식 기반 유지보수 계획 시스템을 제시합니다. ' 비즈니스 모델. [46] 이러한 데이터는 비즈니스 관점에서 다른 전자 상거래 사이트와 경쟁할 수 있는 매우 새로운 지식으로 구성됩니다. [47] 구체적으로, 우리는 원래 $\gamma$ -LSR을 전이 학습과 결합하여 다중 클래스 EEG 신호 인식을 위한 새로운 지식 및 레이블 공간 유도 전이 학습 모델을 제안합니다. [48] KagNet이라는 새로운 지식 인식 그래프 네트워크 모듈로 스키마 그래프를 표현하고 마지막으로 그래프 표현으로 답을 채점합니다. [49] 이 논문은 소프트 센서에 대한 새로운 지식 및 데이터 기반 모델링(KDDM) 접근 방식을 제안합니다. [50]
graph embedding model 그래프 임베딩 모델
To address this limitation, this paper proposes a novel knowledge graph embedding model, namely Entity-context and Relation-context combined Knowledge Graph Embeddings (ERKE), in which each relation is defined as a rotation with variable moduli from the source entity to the target entity in the polar coordinate system. [1] To fill this gap, in this paper, we propose a novel knowledge graph embedding model, MRotatE. [2] In this paper, we propose a novel knowledge graph embedding model called TimE, which presents each entry of the head (or tail) entity embeddings as a point in time domain space, and the corresponding entry of tail (or head) entity embeddings as a point in frequency domain space. [3] Aiming to solve this problem, we propose a novel knowledge graph embedding model called JECI++ to jointly embed concepts and instances. [4] In this paper, we propose a novel knowledge graph embedding model named TransET, which takes advantage of entity types to learn more semantic features. [5] To tackle this problem, this paper proposes a novel knowledge graph embedding model, named QuatGE, which can provide sufficient modeling capabilities for complex composite relations. [6]이러한 한계를 해결하기 위해 본 논문은 새로운 지식 그래프 임베딩 모델, 즉 엔터티 컨텍스트 및 관계 컨텍스트 결합 지식 그래프 임베딩(ERKE)을 제안합니다. 여기서 각 관계는 소스 엔터티에서 대상까지의 가변 계수를 갖는 회전으로 정의됩니다. 극좌표계의 엔티티. [1] 이 간극을 메우기 위해 본 논문에서는 새로운 지식 그래프 임베딩 모델인 MRotatE를 제안한다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
convolutional neural network
In this paper, we propose a novel knowledge distillation method that can compress a vehicle maker classification system based on a cascaded convolutional neural network (CNN) into a single CNN structure. [1] The proposed MCNN has only two layers, and it is compressed from a deep convolutional neural network (DCNN) with 18 layers by a novel knowledge distillation algorithm called gradual distillation. [2] More importantly, a novel knowledge-aided convolutional neural network is proposed to improve segmentation accuracy in the second stage. [3] Our MCNN is compressed from a deep convolutional neural network (DCNN) with 18 layers by a novel knowledge distillation algorithm. [4]본 논문에서는 cascaded convolutional neural network(CNN) 기반의 차량 제조사 분류 시스템을 하나의 CNN 구조로 압축할 수 있는 새로운 지식 추출 방법을 제안한다. [1] 제안된 MCNN은 2개의 레이어만 가지고 있으며 점진적 증류라는 새로운 지식 증류 알고리즘에 의해 18개의 레이어로 구성된 DCNN(Deep Convolutional Neural Network)에서 압축됩니다. [2] nan [3] nan [4]
human capacity building 인적 능력 구축
From the study, the following findings were made of the dimensional variables: levels of participation in human capacity building are rated highest, Level 1 followed by Influences of human capacity building on decision making at Level 2, Applications of lessons learnt from the capacity building in business is at Level 3, Advances made in business following novel knowledge from the capacity building is at level 4, Observed enhancement in business following the applications is at level 5, and Frequency of human capacity building by the government is at the lowest level 6. [1]연구에서 차원변수에 대해 다음과 같은 결과를 얻었다. 인적역량강화 참여 수준이 가장 높게 평가되고, 1단계가 그 뒤를 이었고, 2단계에서 인적역량강화가 의사결정에 미치는 영향이 그 뒤를 이었다. 비즈니스는 레벨 3, 새로운 지식에 따른 역량 강화는 레벨 4, 응용 프로그램에 따른 비즈니스의 관찰된 향상은 레벨 5, 정부의 인적 역량 구축 빈도는 가장 낮은 레벨 6입니다. [1]