A Parallel Watermarking application on a G
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".