2025-01-22 に確認した最新投稿の一部です。
Article: 1
Title:
Aging of colloidal gels in microgravity
Published:
2025-01-16
Authors:
Swagata S. Datta, Waad Paliwal, Eric R. Weeks
Abstract:
国際宇宙ステーション(ISS)の枯渇ゲルの光学顕微鏡動画を用いて、コロイドゲルの老化を研究しています。このような微小重力条件下では、ゲルの老化と一致する粒子ダイナミクスの減速が観察されます。引力が強いほど、時間の経過とともに太いゲルストランドの形成が促進されます。サンプルは二分散しており、サイズ比1.2の粒子で構成されています。粒子が大きいほど、空乏力が強くなり、大粒子と大粒子の接触が蔓延しているため、ペア相関関数$g(r)$のファーストネイバーピークが大きくなります。ゲルが古くなると、小さな可動性粒子がゲル構造に取り込まれます。ゲル構造の変化は、微小重力実験で約2桁の時間スケールで観察された粒子運動のゆっくりとしたべき乗則の減衰と相関しています。さらに、補完的な地上ベースの実験を通じて、空乏コロイドゲルの2次元(2D)画像と3次元(3D)画像を比較します。微小重力ゲルのデータは2D投影に限定されていますが、地上のデータは2Dと3Dの$g(r)$ピーク高さの対応関係を確立しています。私たちの結果は、重力崩壊がない場合にコロイドゲルがどのように老化するかについての新たな洞察を提供します。
Article: 2
Title:
Published:
2025-01-16
Authors:
Michael Taylor, Roisi Proven, Carlos Areia
Abstract:
はじめに:ウィキペディアは、特に医療および健康に関する主要な情報源であり、400万を超える学術出版物を引用しています。しかし、ウィキペディアでさまざまな言語にわたる研究に基づく知識の表現は十分に検討されていません。この研究では、これまでに収集されたウィキペディアの引用の最大のデータベースを分析し、言語間でのコンテンツと研究表現の独自性を調査します。方法:この調査には、約350万のユニークな研究論文と、21の言語からのウィキペディアでの言及が含まれていました。これらは3つのグループに分類されました:グループA(単一の非英語版ウィキペディアによって一意に引用された出版物)、グループB(英語版ウィキペディアと非英語版ウィキペディアによって同時引用されたもの)、およびグループC(複数の非英語版ウィキペディアによって同時引用されたもの)。記述統計と比較統計は、ウィキペディアの言語、グループ、および分野ごとに実施されました。結果:英語以外の20の言語と英語版ウィキペディアとの間に有意差が見られた（p<0.001)。英語版ウィキペディアが最大ですが、英語版以外のウィキペディアではさらに150万の出版物が引用されています。結論:英語版ウィキペディアは、情報の包括的な集合体と見なすべきではありません。英語版以外のウィキペディアは、独自の主題や分野をカバーしており、研究をまとめてより完全に表現しています。英語版以外のウィキペディアにおける声の独自性は、その規模と相関していますが、他の要因もこれらの違いに影響を与える可能性があります。
Article: 3
Title:
Shape-Based Single Object Classification Using Ensemble Method Classifiers
Published:
2025-01-16
Authors:
Nur Shazwani Kamarudin, Mokhairi Makhtar, Syadiah Nor Wan Shamsuddin, Syed Abdullah Fadzli
Abstract:
今日では、ますます多くの画像が利用可能です。画像の注釈と取得には分類の問題があり、各クラスは共通のセマンティックラベルでラベル付けされたデータベース画像のグループとして定義されます。コンテンツベースの検索だけでなく、画像の分類やインデックス作成のために、さまざまなシステムが提案されています。本論文では、セマンティックギャップを効果的に埋め、マルチカテゴリ画像分類を実現するための階層分類フレームワークを提案した。よく知られている前処理および後処理方法が使用され、3つの問題に適用されました。画像セグメンテーション、オブジェクト識別、画像分類。この方法は、AmazonとGoogleのデータセットから単一のオブジェクト画像を分類するために適用されました。この分類は、4つの異なる分類子についてテストされました。BayesNetwork(BN)、ランダムフォレスト(RF)、バギング、投票。推定された分類精度は 20% から 99% の範囲でした (10 分割交差検証を使用)。バギング分類子が最高のパフォーマンスを発揮し、ランダムフォレスト分類子がそれに続きます。
Article: 4
Title:
IE-Bench: Advancing the Measurement of Text-Driven Image Editing for Human Perception Alignment
Published:
2025-01-17
Authors:
Shangkun Sun, Bowen Qu, Xiaoyu Liang, Songlin Fan, Wei Gao
Abstract:
近年、テキスト駆動型の画像編集の進歩は目覚ましいものがありますが、これらの編集された画像を正確に評価する作業は、依然として大きな課題となっています。テキスト駆動型画像生成の評価とは異なり、テキスト駆動型画像編集は、テキストとソース画像の両方を同時に条件付けするという特徴があります。編集された画像は、多くの場合、元の画像との本質的なつながりを保持し、テキストのセマンティクスによって動的に変化します。ただし、以前の方法では、テキストと画像の整列のみに焦点を当てていたり、人間の知覚と一致していなかったりする傾向があります。この作業では、テキスト駆動型編集済み画像の評価を強化するために、テキスト駆動型画像編集ベンチマークスイート(IE-Bench)を紹介します。IE-Benchには、多様なソース画像、さまざまな編集プロンプトとそれに対応する結果、さまざまな編集方法、および25人の被験者から提供された合計3,010の平均意見スコア(MOS)を含むデータベースが含まれています。さらに、テキスト駆動型画像編集のためのマルチモダリティのソースアウェア品質評価方法であるIE-QAを導入します。私たちの知る限り、IE-Benchは、テキスト駆動型の画像編集用に調整された最初のIQAデータセットとモデルを提供します。広範な実験により、テキスト駆動型の画像編集タスクに対するIE-QAの優れた主観的アライメントが、以前の指標と比較して実証されています。関連するすべてのデータとコードを公開します。
Article: 5
Title:
Fuzzy Integration of Data Lake Tables
Published:
2025-01-16
Authors:
Aamod Khatiwada, Roee Shraga, Renée J. Miller
Abstract:
データ統合は、さまざまなデータセットで利用可能な情報を統合して包括的な分析を行うことを目的とするデータサイエンスパイプラインにおける重要なステップです。完全選言は、外部結合演算子の連想拡張であり、データセットを統合するための効果的な演算子であることが示されています。利用可能な情報を完全に保存し、組み合わせます。既存の完全論理和アルゴリズムでは、結合列に同じ値を持つタプルのみが統合される等結合シナリオのみが考慮されます。しかし、これは現実的には、データセットが一貫性のない値(シノニム、略語など)を持ち、メタデータが限られている多様なソースからのデータセットであるというオープンデータのシナリオを表すものではありません。そのため、等しい値だけで結合すると、Full Disjunction がデータセットを完全に結合する能力が大幅に制限されます。したがって、この作業では、タプル間の「あいまい一致」も考慮するために、完全選言の拡張を提案します。完全選言内で近似一致またはファジー一致の結合を可能にする新しいデータ駆動型アプローチを紹介します。実験的に、ファジー完全選言は、最先端の完全選言の実装よりも大幅な時間オーバーヘッドを追加せず、統合の有効性も向上させることを示しています。