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Resultados de búsqueda para Deep Learning

Towards a Deep Learning Architecture for Software Models: An Initial Exploration

As in many other research areas, the use of Deep Learning (DL) techniques is growing in software engineering. However, these techniques are not yet widespread in the Model-Driven Engineering (MDE) field. In this paper, we explore the use of DL to extract useful text embeddings out of software models. We propose a novel approach to embedding software models by means of transformer architectures trained on large datasets. Our approach combines intermediate representations and Language Models (LMs) to extract features from modelling artefacts in order to enable applications of interest, like intelligent model assistance, classification, transformation,completion and correction, among others. We show that the approach is potentially useful in MDE and may lead to useful results in the future.

Autores: Luis Mata / Juan de Lara / Esther Guerra / 
Palabras Clave: Deep Learning - Language Models - Machine Learning - Model-Driven Engineering - Vector Embeddings

Análisis de los datos del acelerómetro para detección de actividades

Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en España, siendo necesaria la prevención de factores de riesgos como la obesidad o los altos niveles de colesterol. La actividad física previene estos problemas, y su seguimiento usando pulseras de actividad permite tomar decisiones para su corrección. En este trabajo se presenta un experimento para evaluar la viabilidad de detección automática de ciertas actividades a través de algoritmos supervisados de Deep Learning

Autores: Sandro Hurtado-Requena / Cristobal Barba-Gonzalez / Maciej Rybinski / Francisco J Baron-Lopez / Julia Warnberg / Ismael Navas-Delgado / Jose F Aldana-Montes / 
Palabras Clave: classification - Deep Learning - HAR - wearable sensors

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