A Visual Analytics System for Improving Attention-based Traffic Forecasting Models

S. Jin; Lee H.; Park C.; Chu H.; Tae Y.; Choo J.; Sungahn K.

doi:10.1109/TVCG.2022.3209462

Публикации

?

A Visual Analytics System for Improving Attention-based Traffic Forecasting Models

IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023. Vol. 29. No. 1. P. 1102–1112.

Джин С., Lee H., Park C., Chu H., Tae Y., Choo J., Sungahn K.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: deep machine learning explainable AI Traffic flow prediction

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205

Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

A review of Explainable Artificial Intelligence in healthcare

Sadeghi Z., Alizadehsani R., Cifci M. A. и др., Computers and Electrical Engineering 2024 Vol. 118 No. A Article 109370

Добавлено: 8 июня 2024 г.

Estimating the Transfer Learning Ability of a Deep Neural Networks by Means of Representations

Magai German, Soroka A., , in: Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VIIVol. 1120.: Studies in Computational Intelligence, 2023.

Добавлено: 29 октября 2023 г.

Revealing stock liquidity determinants by means of explainable AI: The role of ESG before and during the COVID-19 pandemic

Tamara Teplova, Tatiana Sokolova, David Kissa, Resources Policy 2023 Vol. 86 No. B Article 104253

Добавлено: 23 октября 2023 г.

Latent Stochastic Differential Equations for Change Point Detection

Рыжиков А. С., Гущин М. И., Деркач Д. А., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 104700–104711

Добавлено: 5 октября 2023 г.

Boosting heterogeneous catalyst discovery by structurally constrained deep learning models

Буденный С. А., Korovin A. N., Humonen I. S. и др., Materials Today Chemistry 2023

Добавлено: 5 мая 2023 г.

Проектирование инструментария для выбора методов интерпретируемого машинного обучения

Суворова А. В., Смирнова А. В., В кн.: Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте ИММВ-2022. Сборник научных трудов XI Международной научно-практической конференции. В 2-х томах, том 1Т. 1.: Универсум, 2022. С. 247–257.

Интерпретируемые методы машинного обучения (IML) дают ценную информацию о поведении модели, но из-за разнообразия доступных инструментов интерпретации конкретное решение может не оптимально соответствовать потребностям целевых пользователей. Для поддержки принятия решений при построении и исследовании моделей мы предлагаем модульную структуру для выбора алгоритма. Структура основана на обзоре свойств методов IML, доступных метриках и существующих руководствах по ...

Добавлено: 17 марта 2023 г.

Bringing Explainability to Model Deployment Pipeline in Deep Learning Workbench

Демидовский А. В., Savina T., Suvorov A. и др., , in: Proceedings of Seventh International Congress on Information and Communication Technology. ICICT 2022, London, Volume 2Vol. 2.: Springer, 2022. P. 785–794.

Добавлено: 11 августа 2022 г.