bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Quater-GCN: Enhancing 3D Human Pose Estimation with Orientation and Semi-Supervised Training
Authors: Song Xingyu , Li Zhan , Chen Shi , Demachi Kazuyuki 
Published: October 2024

3D human pose estimation is a vital task in computer vision, involving the prediction of human joint positions from images or videos to reconstruct a skeleton of a human in three-dimensional space. This technology is pivotal in various fields, including animation, security, human-computer interaction, and automotive safety, where it promotes both technological progress and enhanced human well-being. The advent of deep learning significantly advances the performance of 3D pose estimation by incorporating temporal information for predicting the spatial positions of human joints. However, traditional methods often fall short as they primarily focus on the spatial coordinates of joints and overlook the orientation and rotation of the connecting bones, which are crucial for a comprehensive understanding of human pose in 3D space. To address these limitations, we introduce Quater-GCN (Q-GCN), a directed graph convolutional network tailored to enhance pose estimation by orientation. Q-GCN excels by not only capturing the spatial dependencies among node joints through their coordinates but also integrating the dynamic context of bone rotations in 2D space. This approach enables a more sophisticated representation of human poses by also regressing the orientation of each bone in 3D space, moving beyond mere coordinate prediction. Furthermore, we complement our model with a semi-supervised training strategy that leverages unlabeled data, addressing the challenge of limited orientation ground truth data. Through comprehensive evaluations, Q-GCN has demonstrated outstanding performance against current state-of-the-art methods. The full version of this paper, along with the code and data, can be found at [39].
Recovering Implicit Physics Model Under Real-World Constraints
Authors: Banerjee Ayan , Gupta Sandeep K.S. 
Published: October 2024

Recovering a physics-driven model, i.e. a governing set of equations of the underlying dynamical systems, from the real-world data has been of recent interest. Most existing methods either operate on simulation data with unrealistically high sampling rates or require explicit measurements of all system variables, which is not amenable in real-world deployments. Moreover, they assume the timestamps of external perturbations to the physical system are known a priori, without uncertainty, implicitly discounting any sensor time-synchronization or human reporting errors. In this paper, we propose a novel liquid time constant neural network (LTC-NN) based architecture to recover underlying model of physical dynamics from real-world data. The automatic differentiation property of LTC-NN nodes overcomes problems associated with low sampling rates, the input dependent time constant in the forward pass of the hidden layer of LTC-NN nodes creates a massive search space of implicit physical dynamics, the physics model solver based data reconstruction loss guides the search for the correct set of implicit dynamics, and the use of the dropout regularization in the dense layer ensures extraction of the sparsest model. Further, to account for the perturbation timing error, we utilize dense layer nodes to search through input shifts that results in the lowest reconstruction loss. Experiments on four benchmark dynamical systems, three with simulation data and one with the real-world data show that the LTC-NN architecture is more accurate in recovering implicit physics model coefficients than the state-of-the-art sparse model recovery approaches. We also introduce four additional case studies (total eight) on real-life medical examples in simulation and with real-world clinical data to show effectiveness of our approach in recovering underlying model in practice.
Learning Order Forest for Qualitative-Attribute Data Clustering
Authors: Zhao Mingjie , Feng Sen , Zhang Yiqun , Li Mengke , Lu Yang , Cheung Yiu-Ming 
Published: October 2024

Clustering is a fundamental approach to understanding data patterns, wherein the intuitive Euclidean distance space is commonly adopted. However, this is not the case for implicit cluster distributions reflected by qualitative attribute values, e.g., the nominal values of attributes like symptoms, marital status, etc. This paper, therefore, discovered a tree-like distance structure to flexibly represent the local order relationship among intra-attribute qualitative values. That is, treating a value as the vertex of the tree allows to capture rich order relationships among the vertex value and the others. To obtain the trees in a clustering-friendly form, a joint learning mechanism is proposed to iteratively obtain more appropriate tree structures and clusters. It turns out that the latent distance space of the whole dataset can be well-represented by a forest consisting of the learned trees. Extensive experiments demonstrate that the joint learning adapts the forest to the clustering task to yield accurate results. Comparisons of 10 counterparts on 12 real benchmark datasets with significance tests verify the superiority of the proposed method. Source code of the proposed method is available at [39].
Be Persistent: Towards a Unified Solution for Mitigating Shortcuts in Deep Learning
Authors: Dolatabadi Hadi M. , Erfani Sarah M. , Leckie Christopher 
Published: October 2024

Deep neural networks (DNNs) are vulnerable to shortcut learning: rather than learning the intended task, they tend to draw inconclusive relationships between their inputs and outputs. Shortcut learning is ubiquitous among many failure cases of neural networks, and traces of this phenomenon can be seen in their generalizability issues, domain shift, adversarial vulnerability, and even bias towards majority groups. In this paper, we argue that this commonality in the cause of various DNN issues creates a significant opportunity that should be leveraged to find a unified solution for shortcut learning. To this end, we outline the recent advances in topological data analysis (TDA), and persistent homology (PH) in particular, to sketch a unified roadmap for detecting shortcuts in deep learning. We demonstrate our arguments by investigating the topological features of computational graphs in DNNs using two cases of unlearnable examples and bias in decision-making as our test studies. Our analysis of these two failure cases of DNNs reveals that finding a unified solution for shortcut learning in DNNs is not out of reach, and TDA can play a significant role in forming such a framework.
Parameterized Algorithms for Optimal Refugee Resettlement
Authors: Chen Jiehua , Schlotter Ildikó , Simola Sofia 
Published: October 2024

We study variants of the Optimal Refugee Resettlement problem where a set F of refugee families need to be allocated to a set P of possible places of resettlement in a feasible and optimal way. Feasibility issues emerge from the assumption that each family requires certain services (such as accommodation, school seats, or medical assistance), while there is an upper and, possibly, a lower quota on the number of service units provided at a given place. Besides studying the problem of finding a feasible assignment, we also investigate two natural optimization variants. In the first one, we allow families to express preferences over P, and we aim for a Pareto-optimal assignment. In a more general setting, families can attribute utilities to each place in P, and the task is to find a feasible assignment with maximum total utilities. We study the computational complexity of all three variants in a multivariate fashion using the framework of parameterized complexity. We provide fixed-parameter algorithms for a handful of natural parameterizations, and complement these tractable cases with tight intractability results.
Comateformer: Combined Attention Transformer for Semantic Sentence Matching
Authors: Li Bo , Liang Di , Zhang Zixin 
Published: October 2024

The Transformer-based model have made significant strides in semantic matching tasks by capturing connections between phrase pairs. However, to assess the relevance of sentence pairs, it is insufficient to just examine the general similarity between the sentences. It is crucial to also consider the tiny subtleties that differentiate them from each other. Regrettably, attention softmax operations in transformers tend to miss these subtle differences. To this end, in this work, we propose a novel semantic sentence matching model named Combined Attention Network based on Transformer model (Comateformer). In Comateformer model, we design a novel transformer-based quasi-attention mechanism with compositional properties. Unlike traditional attention mechanisms that merely adjust the weights of input tokens, our proposed method learns how to combine, subtract, or resize specific vectors when building a representation. Moreover, our proposed approach builds on the intuition of similarity and dissimilarity (negative affinity) when calculating dual affinity scores. This allows for a more meaningful representation of relationships between sentences. To evaluate the performance of our proposed model, we conducted extensive experiments on ten public real-world datasets and robustness testing. Experimental results show that our method achieves consistent improvements.
SecPE: Secure Prompt Ensembling for Private and Robust Large Language Models
Authors: Zhang Jiawen , Chen Kejia , Feng Zunlei , Lou Jian , Song Mingli 
Published: October 2024

With the growing popularity of LLMs among the general public users, privacy-preserving and adversarial robustness have become two pressing demands for LLM-based services, which have largely been pursued separately but rarely jointly. In this paper, to the best of our knowledge, we are among the first attempts towards robust and private LLM inference by tightly integrating two disconnected fields: private inference and prompt ensembling. The former protects users’ privacy by encrypting inference data transmitted and processed by LLMs, while the latter enhances adversarial robustness by yielding an aggregated output from multiple prompted LLM responses. Although widely recognized as effective individually, private inference for prompt ensembling together entails new challenges that render the naive combination of existing techniques inefficient. To overcome the hurdles, we propose SecPE, which designs efficient fully homomorphic encryption (FHE) counterparts for the core algorithmic building blocks of prompt ensembling. We conduct extensive experiments on 8 tasks to evaluate the accuracy, robustness, and efficiency of SecPE. The results show that SecPE maintains high clean accuracy and offers better robustness at the expense of merely 2.5% efficiency overhead compared to baseline private inference methods, indicating a satisfactory “accuracy-robustness-efficiency” tradeoff. For the efficiency of the encrypted Argmax operation that incurs major slowdown for prompt ensembling, SecPE is 35.4 times faster than the state-of-the-art peers, which can be of independent interest beyond this work.
iSee: Advancing Multi-Shot Explainable AI Using Case-Based Recommendations
Authors: Wijekoon Anjana , Wiratunga Nirmalie , Corsar David , Martin Kyle , Nkisi-Orji Ikechukwu , Palihawadana Chamath , Caro-Martínez Marta , Díaz-Agudo Belen , Bridge Derek , Liret Anne 
Published: October 2024

Explainable AI (XAI) can greatly enhance user trust and satisfaction in AI-assisted decision-making processes. Recent findings suggest that a single explainer may not meet the diverse needs of multiple users in an AI system; indeed, even individual users may require multiple explanations. This highlights the necessity for a “multi-shot” approach, employing a combination of explainers to form what we introduce as an “explanation strategy”. Tailored to a specific user or a user group, an “explanation experience” describes interactions with personalised strategies designed to enhance their AI decision-making processes. The iSee platform is designed for the intelligent sharing and reuse of explanation experiences, using Case-based Reasoning to advance best practices in XAI. The platform provides tools that enable AI system designers, i.e. design users, to design and iteratively revise the most suitable explanation strategy for their AI system to satisfy end-user needs. All knowledge generated within the iSee platform is formalised by the iSee ontology for interoperability. We use a summative mixed methods study protocol to evaluate the usability and utility of the iSEE platform with six design users across varying levels of AI and XAI expertise. Our findings confirm that the iSee platform effectively generalises across applications and its potential to promote the adoption of XAI best practices.
Penggunaan Media Animasi untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa
Authors: Ardiyanto Priyatama , Permadi Ade Salahudin , Fitriyanto Muhammad Noor 
Published: October 2024

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui upaya meningkatkan hasil belajar siswa menggunakan media video pembelajaran dari Animaker di MAN 1 Katingan Hilir, dengan fokus penelitian pada : (1) Untuk mengetahui aktivitas belajar peserta didik kelas X MAN 1 Katingan Hilir pada proses pembelajaran menggunakan video pembelajaran dari Animaker, (2) Ada peningkatan hasil belajar dengan menggunakan video pembelajaran dari Animaker terhadap hasil belajar pada peserta didik kelas X MAN 1 Katingan Hilir.
Metode penelitian yang digunakan adalah metode Penelitian Tindakan kelas. Subjek penelitian ini adalah peserta didik kelas X MAN 1 Katingan Hilir berjumlah 33 orang.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Dengan menggunakan media video pembelajaran dari Animaker dalam aktivitas peserta didik terdapat peningkatan pada setiap siklus. Ini bisa dibuktikan aktivitas siklus I mencapai persentase 82,00 % (Baik). Pada siklus II aktivitas mencapai persentase 100 % (Sangat Baik). (2) terdapat peningkatan hasil belajar dengan menggunakan media video pembelajaran dari Animaker, pada siklus I nilai rata-rata 76,36 dengan kentuntasan 82,00 % (Baik). Pada siklus II nilai rata-rata 90,75 dengan ketuntasan 100 % (Sangat Baik). Sehingga pada siklus II dinyatakan berhasil karena sudah mencapai indikator keberhasilan.
РАННІЙ ПЕРІОД ЖИТТЄПИСУ ФІЛАРЕТА КОЛЕССИ: СТАНОВЛЕННЯ НАРОДОЗНАВЧИХ ЗАЦІКАВЛЕНЬ
Authors: Dovhaliuk Iryna 
Published: October 2024

Академік Філарет Колесса – фольклорист, етнограф, музикознавець, педагог, однин із засновників української етномузикології. Його дослідницький і мистецький доробок став надійним підґрунтям для подальшого становлення та розвитку національної фольклористики, етнопедагогіки, опертого на народну музику композиторства. Відтак аналіз зародження і визрівання народознавчих зацікавлень Ф. Колесси, формування як вченого-фольклориста є важливим та актуальним для подальшого розуміння пріоритетів у його дослідницькій біографії. Тому метою статті і стало з’ясування історії формування народознавчих зацікавлень Ф. Колесси. Для вирішення поставленої мети у науковому дослідженні залучено низку методів, зокрема джерелознавчий, аналітичний, ретроспективний, біографічний, логічно-доказовий. Джерельною базою наукової статті стали головно архівні документи, які зберігаються в Приватному архіві академіка Філарета Колесси у Львові, а також опубліковані спомини вченого та його сина Миколи Колесси. Подібне дослідження здійснене вперше. Висновки. Загалом, ранній період у житті Ф. Колесси був важливим у формуванні його світогляду та становленні народознавчих інтересів. Ф. Колесса пробує свої сили в композиції, в основі який народні мелодії, бере участь у етнографіських проектах, пише перші наукові розвідки. Звісно, інтерес до різних способів використання фольклору з’явився в Ф. Колесси в міру здобуття знань і досвіду. Проте цей процес був настільки стрімким, що всі ці проби відбувалися майже одночасно. Врешті поява «Ритміки українських народних пісень» (1906–1907) знаменувала початок зрілого періоду у його діяльності. Універсальність видатного вченого, засвідчена багатогранною працею та об’ємною спадщиною, сформувалася саме у ранній період його життєтворчості.
ОБРАЗНА СФЕРА СКРИПКОВИХ ТВОРІВ МИКОЛИ КОЛЯДИ
Authors: Kalynychenko Yaroslav 
Published: October 2024

Мета статті – висвітлити скрипкову творчість Миколи Коляди у контексті музичної культури його доби, встановити специфіку музичного висловлення, гармонічної мови, формоутворювальних принципів, виразних засобів композиторського стилю митця. Методологічною основою статті є комплексний підхід, заснований на історико-культурологічному методі та методі музично-теоретичного аналізу. В роботі використані загальнонаукові теоретичні методи систематизації та узагальнення, а також практичні – збір інформації та описування. Наукова новизна статті. Вперше в українському музикознавстві розглянуто скрипкову творчість Миколи Коляди у контексті мистецьких вимог його доби. Встановлено специфіку музичного висловлення, гармонічної мови, формоутворювальних принципів, виразних засобів творчого стилю митця, висвітлено образно-емоційну сферу скрипкових творів композитора. Висновки. Скрипкова творчість українських композиторів 1920 – 1930-х років є маловивченим полем сучасного музикознавства. З плеяди вітчизняних митців цього періоду вельми показовим в плані застосування композиторської техніки та втілення образно-емоційної сфери у скрипкових творах є доробок харківського композитора Миколи Коляди. За десять років творчого життя, що йому були відпущені долею, митець залишив велику кількість творів у різних жанрах. Серед них і не дуже популярна у період панування масових жанрів та революційних настроїв скрипкова музика. Більшість скрипкових творів М. Коляди було створено в період навчання, зокрема тричастинна Соната – дипломна робота композитора. Незважаючи на не визнання у той час камерної музики загалом і непопулярність струнних інструментів зокрема, у скрипкових творах Коляди знайшли вираження його своєрідний музичний стиль і нестримне тяжіння до народно-пісенної творчості. «Внутрішні» мистецькі потреби М. Коляди щодо змісту, емоційного та образного строю творів, дивним чином сполучалися із «зовнішніми» – прийняттям та повною підтримкою ідеологічних вимог радянської культури 1920‑1930-х років.
ОБРАЗНО-СТИЛЬОВА ПАЛІТРА АКОРДЕОННИХ ТВОРІВ СУЧАСНИХ КОМПОЗИТОРІВ (на прикладі «Насіння соняшника» Ч. Кʼякʼяретта та «Герніка» Г. Ермоса)
Authors: Zhyla Yevhen 
Published: October 2024

Мета статті – визначити образно-стильові особливості творів «Насіння соняшника» Ч. Кʼякʼяретта та «Герніка» Г. Ермоза у контексті художнього змісту, що є необхідним фактором інтерпретаційного мислення виконавця-акордеоніста. Методи дослідження. У статті застосовані такі методи як: системний, що забезпечив уявлення стосовно жанрово-стильової панорами сучасного акордеонного мистецтва; метод стильового аналізу, що склав основу для висвітлення художньо-образного змісту творів. Наукова новизна. У статті вперше висвітлюється образно-стильова специфіка акордеонних творів сучасних композиторів-акордеоністів, таких як «Насіння соняшника» (Sunflower seeds) Ч. Кʼякʼяретта (Італія) та «Герніка» (ісп. Guernica) Г. Ермоса (Іспанія). Обидва твори розкривають тему війни. Твір «Герніка» відображає страшні події під час громадянської війни в Іспанії через антивоєнну символіку та сильну емоційну напруженість. «Насіння соняшника» змальовує трагедію українського народу під час російської агресії; використовуючи сучасні технічні та композиційні прийоми, композитор виражає страх та біль людей. Докладно аналізується структура та музична мова кожного з творів, зосереджуючись на їхній сучасності та виразності. Велика увага приділяється новаторським технічним прийомам, звуковим та сонористичним ефектам, новаційності звукообразу інструмента, пануванню імпровізаційності, складній метро-ритмічній організації, що стають ключовими елементами у передачі художнього змісту та емоційної напруженості творів. Висновки. Твори Г. Ермоса та Ч. Кʼякʼяретта постають свідченням реакції митців на трагедії світу та відзначаються впливом на сучасну музичну практику. Вони не лише збагачують сучасну музичну культуру, а й стимулюють подальший розвиток акордеонного мистецтва, відкриваючи нові горизонти для вираження складних емоцій через звучання музики.
ВИКОНАВСЬКЕ МИСТЕЦТВО ГРИ НА ТРУБІ В КИТАЇ
Authors: Yeromenko Andrii 
Published: October 2024

Мета статті – висвітлити становлення та розвиток виконавського мистецтва гри на трубі в Китаї. Методологія дослідження базується на наступних методах: історико-культурологічному – для виокремлення історико-стильових форм та їх еволюційних особливостей у контексті культури часу; аналітичному – для теоретичного аналізу виконавського мистецтва, а також для дослідження персоніфікованого характеру діалогічних внутрішньо-системних зв’язків у виконавстві; системному, що виявляє структурні взаємозв’язки стилістичних течій у виконавстві; теоретичного узагальнення – для підведення часткових та загальних підсумків дослідження. Наукова новизна статті полягає у висвітленні передумов становлення виконавського мистецтва гри на трубі в Китаї, а також у виявленні сучасних жанрово-стильових тенденцій китайського виконавства у контексті європейської музичної культури. Висновки. Виконавство на трубі має цікавий, насичений шлях становлення і розвитку у Китайській Народній Республіці, а тому викликає неабиякий інтерес у світових музикантів, педагогів, мистецтвознавців та науковців. Вирішальну роль на початку становлення мистецтва гри на трубі в Китаї відіграли європейські військові оркестри, що з’явилися у середині ХІХ століття, внаслідок Опіумних війн. Культурна революція надала виконавському мистецтву гри на трубі, більш ідеологічного значення. До середини ХХ століття китайські трубачі, порівняно із закордонними музикантами, дещо повільніше опановували інструмент. Проте, в наш час, виконавство на трубі в країні знаходиться на високому рівні та продовжує розвиватися. У репертуарі китайських трубачів можна спостерігати наявність творів національних композиторів як для сучасної труби, так і для традиційної. Мотиви композицій часто запозичені із народних пісень і награвань та збагачені завдяки синтезу епох, музичної мови і технік, а також стилів.
ПОЛІФОНІЯ У ФОРТЕПІАННІЙ МУЗИЦІ Ф. ШОПЕНА: ПРОЯВИ ЕСТЕТИКИ РОМАНТИЗМУ ТА РИСИ ІНДИВІДУАЛЬНОГО СТИЛЮ
Authors: An Lu 
Published: October 2024

Досліджено прояви поліфонії у фортепіанних творах видатного польського композитора-романтика Фредеріка Шопена. Зазначено, що вони є надзвичайно далекими від зразкових для інструментальної поліфонії барокових стандартів, що вони зазнали індивідуального трактування, багато в чому відмінного від ренесансного і барокового розуміння. Разом із тим, вони повною мірою відображають специфіку романтичної поліфонії, сутність поліфонічного мислення композиторів-романтиків. У наукових публікаціях феномен поліфонії Ф. Шопена висвітлено недостатньо, тому це питання потребує більшої уваги. Метою дослідження є вивчення особливостей поліфонії Ф. Шопена у контексті музичного мистецтва доби романтизму. Методологія дослідження ґрунтується на аналітичному методі, який належить до сфери гуманітарних знань і дає підстави визначити специфічні особливості проявів поліфонії у фактурі фортепіанних творів Ф. Шопена. Для узагальнення відомостей щодо шопенівської поліфонії застосовано системний метод, якому властиві пошуки взаємозв’язків і взаємодії окремих компонентів у рамках цілого. Наукова новизна основних положень статті полягає у визначенні проявів естетики романтизму та рис індивідуального стилю в шопенівській поліфонії. Висновки. У фортепіанній спадщині Ф. Шопена поліфонії в широкому розумінні цього терміну надається дуже велике значення, незважаючи на те, що композитор майже не використовував її традиційні форми. Відмітними рисами індивідуального фортепіанного стилю митця є поліфонічна повнота шопенівського багатоголосся, збагачення поліфонічними засобами гомофонної фактури і музичного розвитку у творах гомофонних жанрів. Творчо перероблена техніка класичної поліфонії знаходить у музиці Ф. Шопена новаторське тлумачення у контексті нових художніх завдань, які постали перед митцями у добу музичного романтизму.