Buchumschlag

Transformer-Based Approach to Optimal Sensor Placement for Structural Health Monitoring of Probe Cards

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Bejani, Mehdi, Mauri, Marco, Acconcia, Daniele, Todaro, Simone, Mariani, Stefano
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Imputation of Missing Data in Smooth Pursuit Eye Movements Using a Self-Attention-based Deep Learning Approach
von: Bejani, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Optimise Climate Sensor Placement using a Transformer
von: Wang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Car Sensors Health Monitoring by Verification Based on Autoencoder and Random Forest Regression
von: Torkhesari, Sahar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Where to Measure: Epistemic Uncertainty-Based Sensor Placement with ConvCNPs
von: Eksen, Feyza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformer Based Planning in the Observation Space with Applications to Trick Taking Card Games
von: Rebstock, Douglas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Credit Card Fraud Detection Using Advanced Transformer Model
von: Yu, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PatchCTG: Patch Cardiotocography Transformer for Antepartum Fetal Health Monitoring
von: Khan, M. Jaleed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hybrid Spectro-Temporal Fusion Framework for Structural Health Monitoring
von: Kim, Jongyeop, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploring Transformer Placement in Variational Autoencoders for Tabular Data Generation
von: Silva, Aníbal, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unsupervised Physics-Informed Operator Learning through Multi-Stage Curriculum Training
von: Marcandelli, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Credit Card Fraud Detection
von: Popova, Iva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhanced Water Leak Detection with Convolutional Neural Networks and One-Class Support Vector Machine
von: Leonzio, Daniele Ugo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time-Series at the Edge: Tiny Separable CNNs for Wearable Gait Detection and Optimal Sensor Placement
von: Procopio, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Collapse is Globally Optimal in Deep Regularized ResNets and Transformers
von: Súkeník, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Topological Deep Learning with State-Space Models: A Mamba Approach for Simplicial Complexes
von: Montagna, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PhySense: Sensor Placement Optimization for Accurate Physics Sensing
von: Ma, Yuezhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging SPD Matrices on Riemannian Manifolds in Quantum Classical Hybrid Models for Structural Health Monitoring
von: Alavi, Azadeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AIS Data-Driven Maritime Monitoring Based on Transformer: A Comprehensive Review
von: Xie, Zhiye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Recursive Learning-Based Virtual Buffering for Analytical Global Placement
von: Kahng, Andrew B., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predictive Process Monitoring Using Object-centric Graph Embeddings
von: Gherissi, Wissam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Rectification-Based Approach for Distilling Boosted Trees into Decision Trees
von: Audemard, Gilles, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cliqueformer: Model-Based Optimization with Structured Transformers
von: Kuba, Jakub Grudzien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Foundation Models for Structural Health Monitoring
von: Benfenati, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Predictive Model Based on Transformer with Statistical Feature Embedding in Manufacturing Sensor Dataset
von: Lee, Gyeong Taek, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conditional deep generative models as surrogates for spatial field solution reconstruction with quantified uncertainty in Structural Health Monitoring applications
von: Silionis, Nicholas E., et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Explainable AI based approach for Monitoring Animal Health
von: Jana, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Roadmap Towards Improving Multi-Agent Reinforcement Learning With Causal Discovery And Inference
von: Briglia, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Transformer with GNN Structural Knowledge via Distillation: A Novel Approach
von: Duan, Zhihua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

INSPIRE-GNN: Intelligent Sensor Placement to Improve Sparse Bicycling Network Prediction via Reinforcement Learning Boosted Graph Neural Networks
von: Gupta, Mohit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Severity Classification of Chronic Obstructive Pulmonary Disease in Intensive Care Units: A Semi-Supervised Approach Using MIMIC-III Dataset
von: Shojaei, Akram, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Heterogeneous Graph Auto-Encoder for CreditCard Fraud Detection
von: Singh, Moirangthem Tiken, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Probing the Embedding Space of Transformers via Minimal Token Perturbations
von: Conti, Eddie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SynEHRgy: Synthesizing Mixed-Type Structured Electronic Health Records using Decoder-Only Transformers
von: Karami, Hojjat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Sustainability Model Cards
von: Jouneaux, Gwendal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Likelihood-based Sensor Calibration using Affine Transformation
von: Machhamer, Rüdiger, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Variational Autoencoder-Based Approach to Latent Feature Analysis on Efficient Representation of Power Load Monitoring Data
von: Xie, Boyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Latent Graph Structures and their Uncertainty
von: Manenti, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OT-Transformer: A Continuous-time Transformer Architecture with Optimal Transport Regularization
von: Kan, Kelvin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Power Transformer Health Index and Life Span Assessment: A Comprehensive Review of Conventional and Machine Learning based Approaches
von: Zahra, Syeda Tahreem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

House of Cards: Massive Weights in LLMs
von: Oh, Jaehoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)