A Parallel Watermarking application on a G
Notice bibliographique
Résumé
Resumen-Debido al gran volumen de informacin que fluye a travs de Internet, las marcas de agua se utilizan ampliamente para proteger la autenticidad e integridad de la informacin.La insercin y la extraccin de marcas de agua se pueden hacer en el dominio espacial o de otros dominios de frecuencia, como la Transformada Discreta del Coseno (DCT) y la Transformada Discreta Wavelet (DWT).La insercin y la extraccin en dominios como DCT tienen un gran costo computacional en comparacin con los mtodos espaciales.Sin embargo, el proceso de marcas de agua en el dominio de la frecuencia tiene mejores resultados en calidad y robustez debido al uso de coeficientes no correlacionados.En este trabajo, se propone utilizar una unidad de procesamiento grfico (GPU) para reducir el costo computacional de la insercin y extraccin de los bits de la marca de agua en el dominio de DCT.Se propone, para tomar ventaja de los bloques generados despus de la DCT, asignar la misma configuracin de bloques en la GPU.Tambin se hace uso de los diferentes tipos de memoria, como la constante y compartida, para optimizar el uso de los recursos del GPU.Los experimentos evalan el desempeo de la marca de agua en la GPU, y muestran que el algoritmo que se ejecuta en la GPU es hasta 6 veces ms rpido en comparacin con el ejecutado en el CPU, aun tomando en consideracin el tiempo que lleva transferir datos desde la memoria RAM a la memoria de la GPU.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».