Blockchain-enabled Tensor-based Conditional Deep Convolutional GAN for Cyber-physical-Social Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning techniques have shown significant success in cyber-physical-social systems (CPSS). As an instance of deep learning models, generative adversarial nets (GAN) model enables powerful and flexible image augmentation, image generation, and classification, thus can be applied to real-world CPSS settings. GAN model training needs a large collection of cyber-physical-social data originating from various CPSS devices. Numerous prevailing GAN models depend on a tacit assumption that several cyber-physical-social data providers present a reliable source to collect training data, which is seldom the case in real CPSS. The existing GAN models also fail to consider multi-dimensional latent structure. In our work, we put forward a novel blockchain-enabled tensor-based conditional deep convolutional GAN (TCDC-GAN) model for cyber-physical-social systems. The blockchain is employed to develop a decentralized and reliable cyber-physical-social data-sharing platform between numerous cyber-physical-social data providers, such that the training data and the model are documented on a ledger that is distributed. Furthermore, a tensor-based generator and a tensor-based discriminator are well designed by employing the tensor model. The results of extensive simulation experiments show the efficacy of the proposed TCDC-GAN model. Compared with the state-of-the-art models, our model gains superior estimation performance.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle