시각적 데이터는 도처에 존재하며 자연어는 인간이 이해할 수 있는 의사소통 수단이다. VQA(Visual Question Answering)는 이미지를 이미지에 대한 입력과 질문으로 취하고 복잡한 추론을 사용하여 자연어 답변을 생성 하는 시스템이다. 따라서, VQA는 답을 예측하기 위해 이미지에 대한 자세한 이해와 복잡한 이유가 필요하 다. 멀티모달 구조와 가능한 실제 구현을 고려할 때, VQA는 인공지능에게 매우 중요한 과제이다. VQA를 위한 심층 신경망에 사용되는 아키텍처와 하이퍼 파라미터는 결과에 큰 영향을 미친다. 이 프로젝트는 이미 지 특징을 추출하기 위해 사전 훈련된 모델(VGGNet)과 단어를 내장하기 위해 Word2Vec를 도입하고 질문에 서 단어 특징을 얻기 위해 LSTM을 도입하고 결과를 결합한 후 가장 높은 확률을 가진 답을 예측한다.

인터넷은 전통적인 미디어를 대체하고 주요 뉴스 미디어 플랫폼 중 하나가 되었습니다. 인터넷 소스의 뉴스는 접근성이 좋고 편리하기 때문에 기존 뉴스 소스에 비해 빠르고 간단하게 이동할 수 있습니다. 그러나 가짜 뉴 스가 대량으로 발생하고 정치적, 상업적 이유로 온라인 커뮤니티에 퍼지면서 확인되지 않은 소식통으로부터 입수한 모든 언론 보도가 진짜인 것은 아니다. 가짜 뉴스는 이론적으로나 의도적으로 독자들을 속이거나 잘못 알릴 수 있다. 왜냐하면 사람들은 오프라인 커뮤니티에 영향을 미칠 수 있는 어떤 정보에도 쉽게 얽히게 되기 때문이다. 일부 수동 웹사이트는 정보가 사실인지 확인하도록 설계되어 있지만 온라인, 특히 웹에서 빠르게 확 산되는 정보의 양은 확장되지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 자동 팩트체크 어플리케이션은 확장성과 자 동화의 요건에 대응하도록 설계되었습니다. 그러나 현재 애플리케이션 방법에는 기계 학습 분류 모델 성능을 개선하기 위해 가짜 뉴스 특징을 식별하는 포괄적인 다차원 데이터 세트가 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구논문에서는 사용자가 기사의 제목을 입력하면 데이터를 분류하는 Formb 챗봇을 제안했다. 이 연구 작업 에서 데이터 집합의 분류는 반복 신경망(RNN)과 장기 단기 기억(LSTM) 모델을 사용하여 수행되었다. 가짜 및 실제 뉴스 데이터 세트는 사전 처리되어 모델을 교육하는 데 사용됩니다. 저장된 모델은 지정된 입력 텍스트 의 신뢰성을 확인하기 위해 불일치 서버에 배포됩니다. Disconsid API는 python 파일을 chatbot으로 실행할 수 있는 액세스를 제공합니다. 분석 측면에서, 제안된 모델은 96.77%의 정확도로 CNN와 같은 기존 뉴럴 네트 워크 모델을 능가한다.

기술 트렌드가 증가함에 따라, 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 많은 양의 데이터가 소비되는 기술 분야 중 하나는 컴퓨터 비전이다. 인간은 기계와 비교할 때 시각에 영향을 미치는 표정, 조명 또는 시야각과 같은 외부 조건에서도 얼굴이나 사물을 쉽게 감지하고 인식할 수 있다. 그 이유는 그것과 관련된 높은 차원 의 데이터 때문이다. 데이터 차원성은 모든 관측치에서 측정되는 변수의 총 수를 말합니다. 이번 사업은 안 면인식시스템에 적합한 다양한 차원감소 기법을 비교하고 조도가 다양한 안면이미지로 구성된 다양한 데이 터세트로 테스트해 모델의 정확도 향상에 도움이 되는 기법의 앙상블 모델을 제안하고 성능을 측정하는 것 이 목적이다.렉스 배경과 표현. 제안된 앙상블 모델은 주성분 분석(PCA)과 로컬 선형 임베딩(LLE)이라는 두 가지 차원 감소 기술의 혼합에서 벡터를 추출하고, 이를 밀도 높은 컨볼루션 신경망(CNN)을 통해 전달하여 야생 면(LFW) 데이터 세트의 얼굴을 예측한다. 이 모형은 0.95의 검정 정확도와 0.94의 검정 F1 점수로 수행 됩니다. 제안된 시스템은 시스템이 얼굴을 예측할 수 있는 제안된 앙상블 모델과 통합된 웹캠에서 라이브 비 디오 스트림을 캡처하는 플라스크를 사용하여 개발된 웹 앱을 포함한다.

Abstract: Mental health problems leading to depression have become a critical concern due to the growing engagement of people on social media platforms. Several past approaches have been implemented by analyzing the pattern and behaviour of the posts by users on social networking sites. This research study proposed a system for predicting users who may be depressed, based on the characteristics of users who is already affected. A combination of both the tweet-level and the user-level architecture was used to generate a more robust and reliable system where semantic embeddings trained from advanced neural networks were adopted under the tweet-level. SVM with Word2Vec and TF-IDF has been used and yielded an accuracy of 98.14% and recall of 95.63%.

Physical activity and exercise is an important step in the journey of a healthy lifestyle. It reduces the risk of developing many diseases like diabetes, cardiovascular diseases, and even cancer. In today’s world, we spend most of our time sitting in front of a computer or mobile phones for work and entertainment. This is one of the leading factors in a lack of physical activities and thus a decrease in the fitness level of many individuals. In this paper, we design a mobile 2D platformer game where progress inside the game world is dependent on physical activity in the real world. The game has two modes namely adventure and story mode. This design can motivate people to lead an active and healthy lifestyle. The physical activity monitoring is done solely through the pedometer of a smartphone held by the user while playing the game. The number of steps walked by the user determines the number of revives inside the adventure mode of the game. There are three levels in the story mode which are unlocked by walking more than a certain number of steps in the real world.

In this study, we investigated whether a tool such as a game toy can be used as an augmented reality tool, and a system model that can be extended to a game element using wireless communication technology such as Bluetooth and a controllable module. This is an online ship type game using augmented reality technology and wireless communication technology. In addition, the existing game element was extended by applying a smartphone app control module. The existing game method uses the method of playing the game with only limited functions in the same space. This study expands to augmented reality-based games by implementing contents in a way that matches game objects with the grafting of augmented reality technology, and uses various items that emerge as the limit of reality. Therefore, we standardized the size of game objects so that they can be used three-dimension in all spaces on the screen according to the space arrangement such as overlapping prevention, distance, and height, and augmented reality technology was used to allow the game to be played by manipulation of a smartphone. In addition, we propose a system framework-based model that can be applied to various games, and a framework that can implement various augmented reality environments. The augmented reality-based battle game proposed in this study combines a knowledge-based augmented reality system that can be extended to game elements by modularizing the function of a toy through+ a context-aware agent based on context information and an intelligent DB based on domain knowledge.