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approfondimento - データ処理
データ整理推奨システムのためのデータ評価ベンチマークの開発
データ処理は初心者ユーザーにとって時間のかかる複雑なタスクであるため、最も効果的な後続のデータ操作を決定するプロセスを簡素化することを目的とした、データ整理推奨システムの開発。
時系列最適輸送を利用したクロスユーザー活動認識
TROTメソッドは、時系列データの間に埋め込まれた時間関係知識を活用し、ドメイン適応問題を解決するために提案されました。
TensorBank: Tensor Lakehouse for Foundation Model Training
高次元データのストリーミングとトレーニングに焦点を当てたTensorBankの紹介。
多視点部分空間クラスタリング：適応的コンセンサスグラフフィルターを介して
提案手法MVSC2GFは、他のマルチビューデータ処理アルゴリズムよりも優れた結果を示し、特にLSRMVSCと比較して安定した性能を持つ。
点群圧縮：制約付き最適輸送を用いた手法
点群圧縮を制約付き最適輸送問題として定式化し、GANを使用して実装することで、優れた圧縮性能を実現する。
効率的なパイプラインクエリエンジンの障害耐性：Write-ahead Lineageを介した方法
Write-ahead Lineageは、動的タスク依存関係を持つパイプラインクエリエンジン向けの新しい障害回復テクニックであり、低オーバーヘッドと高速な障害回復をサポートします。
LIST: Learning to Index Spatio-Textual Data for Embedding based Spatial Keyword Queries
LISTは、埋め込みベースの空間キーワードクエリに対応するためにスペーシャルテキストデータをインデックス化する方法を学ぶ。
高速な疎テンソル分解を実現するための適応的線形化表現の活用
高次元の疎データを効率的に処理するためにALTOフォーマットが提供する効果的な方法を探求する。
パターンマスキングによる辞書マッチング：理論と実践
データマスキングは、個人データの記録リンケージなど、さまざまなアプリケーション領域で重要性が高まっており、Pattern Masking for Dictionary Matching（PMDM）問題を形式化することで、データユーティリティの保証を提供する。
RadarDistill: ライダー特徴からの知識蒸留によるレーダー物体検出性能の向上
LiDARデータを活用してレーダーデータの表現を向上させる新しいRadarDistill方法が、3Dオブジェクト検出の性能を大幅に向上させました。
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