Named entity classification of Wikipedia articles is a fundamental research area that can be used to automatically build large-scale corpora of named entity recognition or to support other entity processing, such as entity linking, as auxiliary tasks. This paper describes a method of classifying named entities in Chinese Wikipedia with fine-grained types. We considered multi-faceted information in Chinese Wikipedia to construct four feature sets, designed different feature selection methods for each feature, and fused different features with a vector space using different strategies. Experimental results show that the explored feature sets and their combination can effectively improve the performance of named entity classification.
The study of the fine grained classification of images continues to develop, but the study of object recognition for animals with polymorphic properties is proceeding slowly. Using only pet images corresponding to dogs and cats, this paper aims to compare methods using image processing and methods using deep learning among methods of classifying species of animals, which are fine grained classifications. In this paper, Grab-cut algorithm is used for object segmentation by method using image processing, and method using Fisher Vector for image encoding is proposed. Other methods used deep learning, which has achieved good results in various fields through machine learning, and among them, Convolutional Neural Network (CNN), which showed outstanding performance in image recognition, and Tensorflow, an open-source-based deep learning framework provided by Google. For each method proposed, 37 kinds of pet images, a total of 7,390 pages, were tested to verify and compare their effects.
Coastal and offshore structures such as ports and offshore wind farms will often need to be built on fine-grained sediments. Geotechnical properties associated with sediment compressibility are key parameters for marine construction designs especially on soft grounds, which involve clay-mineral dominated fines that can consolidate and settle significantly in response to engineered and environmental loads. We conduct liquid limit tests and 1D consolidation tests with fine-grained soils (silica silt, mica, kaolin and bentonite) and biogenic soils (diatom). The pore fluids for the liquid limit tests include deionized water and a series of brines with NaCl salt concentrations of 0.001 m, 0.01 m, 0.1 m, 0.6 m and 2.0 m, and the pore fluids for the consolidation tests deionized water, 0.01 m, 0.6 m, 2 m. The salt concentrations help the liquid limits of kaolin and bentonite decrease, but those of diatom slightly increase. The silica silt and mica show minimal changes in liquid limit due to salt concentrations. Accordingly, compression indices of soils follow the trend of the liquid limit as the liquid limit determined the initial void ratio of the consolidation test. Diatoms are more likely to be broken than clastic sediments during to loading, and diatom-rich sediment is therefore generally more compressible than clastic-rich sediment.
Park, Geun-Woo;Hong, Won-Taek;Hong, Young-Ho;Jeong, Sueng-Won;Lee, Jong-Sub
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.33
no.12
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pp.7-20
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2017
In this study, effects of grain size distribution on the shear strength and rheological properties are investigated for coarse- and fine-grained soils by using direct shear apparatus. Shear strengths are estimated for fine-grained soils with the maximum particle size of 0.075 mm and coarse-grained soils with the maximum particle size of 0.425 mm and fine contents of 17% prepared at dry and liquid limit states. The direct shear tests are conducted under the relatively slow shear velocity, which corresponds to the reactivated landslide or debris flow after collapse according to the landslide classification. In addition, for the evaluation of rheological properties, residual shear strengths for both fine- and coarsegrained soils prepared under liquid limit states are obtained by multiple reversal shear tests under three shear velocities. From the relationship between residual shear strengths and shear rates, Bingham plastic viscosity and yield stress are estimated. The direct shear tests show that cohesions of fine-grained soil are greater than those of coarse-grained soil at both dry and liquid limit states. However, internal friction angles of fine-grained soil are smaller than those of coarse-grained soil. In case of rheological parameters, the plastic viscosity and yield stress of fine-grained soils are greater than those of coarse-grained soils. This study may be effectively used for the prediction of the reactivated landslide or debris flow after collapse.
Presented Article evaluates the effect of nanoclay on permeability, compressive strength, and plasticity behavior of fine-grained soil related to the Tabriz landfill site. In this regard, comprehensive experimental study was performed on taken soil samples (42 specimens) with aim of design high-performance liners for Tabriz landfill. The samples was mixed by 0% (control) 3%, 6% and 9% nanoclay and prepared in 1, 7, 14 and 28 days before testing stage. Index tests like particle-size, permeability, atterberg limits, and uniaxial compressive strength (UCS) was conducted on samples. The results show that studied soil is classified as CL in USCS classification and atterberg limits measured as LL is 37, PL is 20.67, and PI is 16.33 which increase into 75, 45, and 30. The assessment presented the LL was increased about 20.27% based on increasing in nanoclay from 0% to 9%. These variations for PL and PI were 21.77% and 18.37%, respectively. Also, the and soil's compressive strength is increase from 120 kPa to 188 kPa and permeability is estimated as 4.25×10-6 m/s which reduced into the 6.34×10-9 m/s with respect the naboclay content increases form 0% to 9%.
The performance of face recognition (FR) has reached a plateau for public benchmark datasets, such as labeled faces in the wild (LFW), celebrities in frontal-profile in the wild (CFP-FP), and the first manually collected, in-the-wild age database (AgeDB), owing to the rapid advances in convolutional neural networks (CNNs). However, the effects of faces under various fine-grained conditions on FR models have not been investigated, owing to the absence of relevant datasets. This paper analyzes their effects under different conditions and loss functions using K-FACE, a recently introduced FR dataset with fine-grained conditions. We propose a novel loss function called MixFace, which combines classification and metric losses. The superiority of MixFace in terms of effectiveness and robustness was experimentally demonstrated using various benchmark datasets.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.27-32
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2024
Reliable and fine-grained musical metadata are required for efficient search of rapidly increasing music files. In particular, since the primary motive for listening to music is its emotional effect, diversion, and the memories it awakens, emotion classification along with genre classification of music is crucial. In this paper, as an initial approach towards a "ground-truth" dataset for music emotion and genre classification, we elaborately generated a music corpus through labeling of a large number of ordinary people. In order to verify the suitability of the dataset through the classification results, we extracted features according to MPEG-7 audio standard and applied different machine learning models based on statistics and deep neural network to automatically classify the dataset. By using standard hyperparameter setting, we reached an accuracy of 93% for genre classification and 80% for emotion classification, and believe that our dataset can be used as a meaningful comparative dataset in this research field.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.2
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pp.420-437
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2024
There are some problems in network traffic classification (NTC), such as complicated statistical features and insufficient training samples, which may cause poor classification effect. A NTC architecture based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) and transfer learning is proposed to tackle these problems and improve the fine-grained classification performance. The key points of the proposed architecture include: (1) Model classification--by extracting normalized rate feature set from original data, plus existing statistical features to optimize the CNN NTC model. (2) To apply transfer learning in the classification to improve NTC performance. We collect two typical network flows data from Youku and YouTube, and verify the proposed method through extensive experiments. The results show that compared with existing methods, our method could improve the classification accuracy by around 3-5%for Youku, and by about 7 to 27% for YouTube.
Xueyan Liu;Ruirui Sun;Linpeng Li;Wenjing Li;Tao Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.9
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pp.2550-2572
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2023
Epidemiological survey is an important means for the prevention and control of infectious diseases. Due to the particularity of the epidemic survey, 1) epidemiological survey in epidemic prevention and control has a wide range of people involved, a large number of data collected, strong requirements for information disclosure and high timeliness of data processing; 2) the epidemiological survey data need to be disclosed at different institutions and the use of data has different permission requirements. As a result, it easily causes personal privacy disclosure. Therefore, traditional access control technologies are unsuitable for the privacy protection of epidemiological survey data. In view of these situations, we propose a black box-assisted fine-grained hierarchical access control scheme for epidemiological survey data. Firstly, a black box-assisted multi-attribute authority management mechanism without a trusted center is established to avoid authority deception. Meanwhile, the establishment of a master key-free system not only reduces the storage load but also prevents the risk of master key disclosure. Secondly, a sensitivity classification method is proposed according to the confidentiality degree of the institution to which the data belong and the importance of the data properties to set fine-grained access permission. Thirdly, a hierarchical authorization algorithm combined with data sensitivity and hierarchical attribute-based encryption (ABE) technology is proposed to achieve hierarchical access control of epidemiological survey data. Efficiency analysis and experiments show that the scheme meets the security requirements of privacy protection and key management in epidemiological survey.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2006.03a
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pp.455-465
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2006
In this study, the effect of scour was evaluated by regional and geotechnical characteristics and back data were accumulate for the design against scour through the local erosion characteristics evaluation of the Inchon coast. The erosion characteristics for the undisturbed soil samples collected near the main locations at the Incheon 2nd bridge, the Hwangyeong bridge, and a coast road in Songdo, are determined quantitatively through the scour rate tests. On the basic soil properties test, the bed around the Inchon coast chiefly consists of fined grained soils, and the soil samples were classified as silty clay(ML) or clay(CL) under the Unified Soil Classification System. On the scour rate test, the critical shear stress increases when the undrained shear strength increases as of the general trend of fine grained soils, and the average scour rate for the maximum velocity by 100 year flood is 173mm/hr at the Incheon 2nd bridge, 67mm/hr at the Hwangyeong bridge and 10mm/hr at a coast road in Songdo, respectively. Comparing to the scour rate of coarse grained soil, that of the bed around the Inchon coast is turned out to be very low. Therefore, the relative ability of the bed around the Inchon coast to resist erosion is assumed to be very high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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