With increasing size of transformer-based neural networks, a light-weight algorithm and efficient AI accelerator has been developed to train these huge networks in practical design time. In this article, we present a survey of state-of-the-art research on the low-precision computational algorithms especially for floating-point formats and their hardware accelerator. We describe the trends by focusing on the work of two leading research groups-IBM and Seoul National University-which have deep knowledge in both AI algorithm and hardware architecture. For the low-precision algorithm, we summarize two efficient floating-point formats (hybrid FP8 and radix-4 FP4) with accuracy-preserving algorithms for training on the main research stream. Moreover, we describe the AI processor architecture supporting the low-bit mixed precision computing unit including the integer engine.
Purpose -In general, elementary school is the time to take the first social step away from family relationships with parents or siblings. Recently, AI technology has been widely used in everyday life and society. The purpose of this study is to propose a program that can cultivate AI literacy and self-expression for elementary school students according to the trend of the times. Research design, data, and methodology - In this study, prior to developing a self-expression class program for cultivating AI literacy, we looked at the related literature on what AI literacy is. In addition, the digital learning program was analyzed considering that the current AI literacy is based on the cutting edge of digital technology and is located in the same area as digital literacy. Result -This study developed a curriculum for self-expression and AI literacy cultivation. The main feature of this study is that the education program of this study allows 3rd, 4th, and 5th graders of elementary school to express themselves and to express their career problems by combining culture and art with AI programs. Conclusion -Self-expression activity education for cultivating AI literacy should be oriented toward holistic education and should be education as a way to express oneself in order to improve the quality of life of learners
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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pp.90-95
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2023
With the rapid development of deep learning and artificial intelligence, generative models have achieved remarkable success in the field of image generation. By combining the stable diffusion method with Web UI technology, a novel solution is provided for the application of AI painting generation. The application prospects of this technology are very broad and can be applied to multiple fields, such as digital art, concept design, game development, and more. Furthermore, the platform based on Web UI facilitates user operations, making the technology more easily applicable to practical scenarios. This paper introduces the basic principles of Stable Diffusion Web UI technology. This technique utilizes the stability of diffusion processes to improve the output quality of generative models. By gradually introducing noise during the generation process, the model can generate smoother and more coherent images. Additionally, the analysis of different model types and applications within Stable Diffusion Web UI provides creators with a more comprehensive understanding, offering valuable insights for fields such as artistic creation and design.
Parametric design systems serve as powerful assistive tools in the design process by providing a flexible approach for the generation of a vast number of design alternatives. However, contemporary parametric design systems focus primarily on low-level engineering and structural forms, without an explicit means to also take into account high-level, cognitively motivated people-centred design goals. We present a precedent-based parametric design method that integrates people-centred design "precedents" rooted in empirical evidence directly within state of the art parametric design systems. As a use-case, we illustrate the general method in the context of an empirical study focusing on the multi-modal analysis of wayfinding behaviour in two large-scale healthcare environments. With this use-case, we demonstrate the manner in which: (1). a range of empirically established design precedents -e.g., pertaining to visibility and navigation- may be articulated as design constraints to be embedded directly within state of the art parametric design tools (e.g., Grasshopper); and (2). embedded design precedents lead to the (parametric) generation of a number of morphologies that satisfy people-centred design criteria (in this case, pertaining to wayfinding). Our research presents an exemplar for the integration of cognitively motivated design goals with parametric design-space exploration methods. We posit that this opens-up a range of technological challenges for the engineering and development of next-generation computer aided architecture design systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.726-741
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2022
The purpose of this study is to provide instructive theoretical models for art (music) education institutions especially when unpredictable risks, such as pandemics, occur again. Based on the customer behavior theory of the business-to-business-to-customer (B2B2C) platform, and in combination with the technology acceptance model (TAM) and expectation confirmation model (ECM), this study proposes an online education model from the perspective of art education. The framework is based on the three decision-making processes of the customer, and includes the product owner, content owner, and customer area. This paper highlights the factors that influence customers in making decisions when art education institutions are product owners. Regression analysis was introduced to study the factors influencing the expectation confirmation, and the overall fitting testing and six hypotheses testing of 385 effective samples were performed using the structural equation modeling (SEM). The results show that the course-design and after-service positively influenced the expectation confirmation, and the domain image positively influenced the continuance behavior. Negative emotions skipped the mediator (expectation confirmation) and directly exerted a significant negative impact on customers' willingness to continue system usage (continuance behavior). In addition, expectation confirmation positively influenced continuance behavior. The paths of detailed items comprising course-design, after-service, and negative emotion were also analyzed and discussed. In this path analysis, ordinary art learners did not believe that AI partners can play a very good auxiliary role. The findings contribute to the scope of information systems acting as an art education platform academically, and provide effective and theoretical support for the actual operation of art education institutions.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.54
no.2
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pp.419-434
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2020
The purpose of the study is to design and propose metadata standard for building AI training dataset of landmark images. In order to achieve the purpose, we first examined and analyzed the state of art of the types of image retrieval systems and their indexing methods, comprehensively. We then investigated open training dataset and machine learning tools for image object recognition. Sequentially, we selected metadata elements optimized for the AI training dataset of landmark images and defined the input data for each element. We then concluded the study with implications and suggestions for the development of application services using the results of the study.
The 3D game graphic technology has become an important factor in the contents field with the game contents development. In particular, game character technology provides a realistic technique and visual pleasure, as well as an intermediate step in the immersion of the game in which the game might create an optical illusion that enables the player to enjoy heroic adventure in the game. The high expression level of characters in 3D games is a key factor in the development process, with details and carefulness of the character setting work [3]. In this paper, we propose a character representative technique applied to mobile games using mathematical model of radiosity energy, spectral radiance model, and ray tracing model method using 3D unity game engine with sensible AI algorithm for game implementation. As a practical application to the game contents, it was found that the projection of the surface in the rendering process and the game simulation might change according to the lighting condition of the game content environment, so that the high quality of game characters was simulated.
Recently released AI speakers show a pattern of interacting with the user by mainly with voice and simultaneously displaying simple and formal visual feedback through status LED light. This is due to the limitations of the product characteristics of the speaker, which makes it difficult to interact variously, and even such visual feedback is not standardized for each product, and thus does not give a consistent user experience. By maximizing the visual elements that can be expressed through color and abstract movement to assist voice feedback, the product can provide the user with an extended experience that includes not only functional satisfaction but also emotional satisfaction. In this study, after analyzing the interaction methods of the existing AI speakers, we examined the theory of color communication in order to expand the visual feedback effect, and examined the meaning and expression technique of Color Field Painting, an art genre that maximizes the emotional experience by using only color. Through this, the AI speaker's visual communication function was expanded by designing a way to feedback communication status using LED light.
Purpose: Online distribution channel alludes to the many different digital channels utilized in marketing and distributing goods and services to end users. The present research aims to explore and provide various retail strategy for the success of the art market within online distribution channel. Research design, data and methodology: The current author has conducted and investigate the qualitative textual methodology to take a look at carefully the current and prior literature dataset to achieve the purpose of the present research so that the present author could obtain total 27 relevant prior studies. Results: According to the comprehensive literature investigation, this research has found that there are six kinds of retail strategy for the prosperity of the art market within online distribution channel as follows: (1) Blockchain Technology, (2) Artificial Intelligence (AI), (3) Virtual Reality (VR), (4) Online Market Places, (5) Social Media, and (6) Regulations. Conclusions: The results of this analysis of the relevant literature show that the art market industry needs to adjust to keep up with the quickly shifting landscape of the digital world. In addition, although these technologies can be helpful in addressing difficulties linked to authenticity and transparency, they cannot eliminate the hazards of fraud and misrepresentation.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.253-260
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1999
The recycling cell formation problem means that disposal products me classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences during product use phase and recycling cells are formed design, process and usage attributes. In order to treat the uncertainties, fuzzy set theory and fuzzy logic-based neural network model are applied to recycling cell formation problem far disposal products. In this paper, a heuristic approach fuzzy ART neural network is suggested. The modified fuzzy ART neural network is shown that it has a great efficiency and give an extension for systematically generating alternative solutions in the recycling cell formation problem. We present the results of this approach applied to disposal refrigerators and the comparison of performances between other algorithms. This paper introduced a procedure which integrates economic and environmental factors into the disassembly of disposal products for recycling in recycling cells. A qualitative method of disassembly analysis is developed and its ai is to improve the efficiency of the disassembly and to generated an optimal disassembly which maximize profits and minimize environmental impact. Three criteria established to reduce the search space and facilitate recycling opportunities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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