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使用语义系统工程技术验证...
简介MBSE旨在将工程模型整合到工具和领域边界跨越传统系统工程活动（例如，需求启发和可追溯性，设计，分析，验证和验证）[1]，[2]。但是，MBSE与复杂的系统工程项目涉及的多个基于模型的基础架构的互操作性并不能固有地解决。挑战是在系统工程的三个维度上实施数字连续性：跨学科，整个生命周期和供应链[3]。更改系统要求或设计必须通过供应链自动繁殖，以促进对其影响的快速评估。文档将在需要时自动生成和更新。
基于语义编码模型 - Nimra Nadeem
图 4：左图：使用基于 GloVe 的独立词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。在我加入团队之前，Hasson 实验室已经取得了这一成果。在生成过程中，在单词开始前 175 毫秒处和理解过程中，在单词开始后 475 毫秒处实现了 0.15 的最大相关值。右图：使用基于 BERT 的上下文词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。该图显示使用上下文嵌入的线性编码模型的性能总体下降。由于相关值较低，“最大相关时间滞后”似乎与其他滞后处的相关值没有太大区别。因此，在上下文对语义表征时间动态的影响问题上，结果仍然没有定论
语义增强的视觉原型框架，用于几个...
几乎没有射击学习（FSL）旨在鉴于有限的培训样本，旨在识别新的猫。核心挑战是避免过度适应最小数据，同时确保对新课程的良好概括。一种主流方法采用视觉特征提取器的原始类型作为分类器的重量，并且性能取决于原型的质量。由于不同的类别可能具有相似的视觉特征，因此视觉影响具有局限性。这是因为现有方法仅在预训练阶段学习一个简单的视觉特征，但忽略了完善的特征空间对原型的重要性。我们介绍了语义范围的视觉原型框架（SEVPRO）来解决此问题。sevpro从预训练阶段中学到了原型，并用作所有基于原型FSL方法的ver-Satile插入式框架。具体来说，我们通过将语义嵌入到视觉空间中，以相似的视觉特征为有助于分类类别来增强实质性的可区分性。对于新颖的课堂学习，我们利用基础类别的知识，并结合语义信息以进一步提升原型质量。同时，对FSL基准和ABLATIM研究的实验实验证明了我们对FSL的影响的优越性。
利用GPT模型进行语义表注释
摘要本文概述了我们对准确性轨道和语义表解释（STI）和大语言模型（LLMS）的贡献，该语义网络挑战在表格数据上挑战对知识图匹配（SEMTAB）。我们的方法涉及使用LLM来解决挑战中提出的各种任务。具体来说，我们对大多数任务采用了零射门和少量提示技术，这促进了LLMS以最少的先前培训来解释和注释表格数据的能力。对于列属性注释（CPA）任务，我们通过应用一组预定义的规则来采用不同的方法，该规则是针对每个数据集的结构量身定制的。我们的方法取得了显着的结果，𝑓1 -𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒超过0。92，证明了LLM在应对SEMTAB挑战方面的有效性。这些结果表明，LLM具有重要的功能，作为语义表注释和知识图匹配的强大解决方案，突出了它们推进语义Web技术领域的潜力。
与务实语义交流的心理理论推理
摘要 - 在本文中，提出了一个务实的语义沟通框架，该框架提出了两种智能代理之间有效的面向目标的信息共享。特别是，语义被定义为封装从数据中提取的不同特征之间的典型因果关系和依赖关系的因果状态。所提出的框架利用了机器学习（ML）的新兴概念，称为心理理论（Tom）。它采用动态的两级（无线和语义）反馈机制来连续微调发射器的神经网络组件。感谢汤姆（Tom），发射器模仿了接收者创建神经网络操作语义解释的实际心理状态。然后，由于提出的动态两级反馈机制，接收器的估计心理状态被动态更新。在较低级别，传统的通道质量指标用于根据无线通信通道的质量优化通道编码过程，从而确保将语义表示形式有效地映射到有限的星座。此外，还引入了语义反馈水平，提供了有关接收者感知的语义效果的信息，并以最小的开销提供了信息。数值评估证明了该框架与减少量的有效通信的能力，同时保持相同的语义，优于不利用基于TOM的推理的常规系统。
通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议
多边形网格已成为离散近似3D形状的标准，这要归功于它们在捕获不均匀形状方面的效率和高灵活性。然而，这种不均匀性导致网格结构的不规则性，使诸如3D网格分割之类的任务尤其具有挑战性。通常通过基于CNN的方法来解决3D网格的语义分割，从而可以良好准确。最近，变形金刚在NLP和计算机视野领域都获得了足够的动力，至少在CNN模型中取得了表现，从而支持了长期以来的建筑普遍主义。按照这种趋势，我们提出了一种基于变压器的方法，用于通过全球注意机制对网格的图形结构进行更好的建模。为了解决标准变压器架构在建模非序列数据相对位置的局限操作员。在Maron等人提出的人类分割数据集上，对三组Coseg数据集进行了实验结果（Wang等，2012）。（2017）和Shapenet基准（Chang等，2015），展示了所提出的方法如何在3D网格的语义分割方面产生最新的性能。
通过语义分析实现自动对象分类
当前用于对象识别和分类的方法主要依赖于单帧图像中的静态信息。但是，对于战斗空中视频（通常是低分辨率视频），几乎无法获得用于对象分类和识别的所有静态索引。为了应对这一挑战，我们提出了一种创新的3D和动态语义场景分析的方法，该方法利用监视视频数据主要是从无人机平台捕获的，以对静态对象进行分类（例如建筑物）和移动对象（例如车辆）自动。在我们提出的自动对象检测和分类框架中，除了3D静态对象的视觉特征（例如建筑物或车辆的形状，线取向，颜色和纹理）以及城市环境的3D静态结构，我们还探索了动态视频功能，其中包括随时间推移的车辆运动图案。所有这些静态和动态特征都将被视为构造时空特征向量，然后将新生成的向量发送到实时和自动建筑物和车辆分类的概率动态影响图（DID）推理模型。此外，我们还提出了有关自动建筑物检测，3D地形建模和可视化的新颖3D算法，以支持准确的对象分类/分类。1。简介
基于人工智能的司法审判语义辅助框架 •
摘要 由于人工智能自动化工具在语音识别、图像分类、文本处理等常规任务上的成功，如何将其应用于司法审判流程以提高效率引起了广泛关注。同时，司法审判是一项复杂的任务，需要对案例、法律和常识进行准确的洞察和细致的分析。基于人工智能的自动化工具提供的结果直接应用于司法审判过程存在争议，因为它们的逻辑性不强、准确率较低。基于此观察，本文探讨了司法审判中强调的逻辑和人工智能的技术特征，并提出了一种基于人工智能的司法审判语义辅助方法，该方法对法官来说是逻辑性的、透明的。
海洋工程，IEEE 期刊 - 语义学者
摘要 - 在北极地区，从浮冰进行的水下声学测量通常需要无人遥控水听器。目的可能是设置冰下声学跟踪范围，以避免冰站产生的噪音和/或测量传输损耗。无论如何，最好使用可靠、成本低、易于操作、坚固耐用且无需维护的系统。这些理想特性可以通过使用基于改进的声纳浮标的手动部署远程水听器系统来满足。本文介绍了在北极修改、供电和手动部署 AN/SSQ-57A 声纳浮标的具体方法和设备。这些方法和建议可以轻松扩展以用于其他类型的声纳浮标。经过修改的声纳浮标可以从远程无人站点连续传输长达 30 天，范围为 20 公里。将提供来自 APLIS 87 冰站的样本声学数据。
语义模型驱动的 PLM 数据互操作性 - Hal-Inria
摘要。基于模型的系统工程 (MBSE) 和产品生命周期管理 (PLM) 的最新发展在航空工业的发展中发挥着作用。尽管该领域不愿意接受在生产过程中引入技术飞跃（主要是出于安全原因），但飞机制造商正在慢慢转向新的数字工厂概念。可以利用具有生态设计标准的飞机地面功能测试 PLM 工具的部署来提高装配线的可持续性和端到端地面系统测试过程的效率，但是，异构数据互操作性是该框架的主要挑战之一。本文提出的基于本体的解决方案解决了这一挑战，从而展示了如何利用语义来简化整个 PLM 数字平台的数据管道。