Маркус Байер ожидает трудного боя

0

24 | Январь | 2006 11:43

Автор: Родион Пэттис-м…

В грядущую субботу в Берлине пройдет очередной вечер бокса, в рамках которого немец Маркус Байер будет отстаивать принадлежащий ему титул по версии WBC во втором среднем весе (до 76,2 кг) против Альберто Колаханни из Италии, практически не известного широкому кругу болельщиков. Тем не менее, Байер не ждет легкого боя, о чем он и поведал в интервью сайту Fightnews.com.

«Колаханни одержал восемнадцать побед, он очень высокий и обладает руками просто невероятной длинны. Как известно, я строю свой бой на контратаках, но мой будущий соперник старается всячески избегать опасности, поэтому мне вряд ли удастся придерживаться моего излюбленного стиля. И все же я надеюсь на свою скорость и технику, — говорит Байер. — Я надеюсь, что зрители, которые придут посмотреть на наш поединок, останутся довольны. Однако для этого мой оппонент тоже должен показать зрелищный бокс. Я не выбираю соперников для своих поединков — я чемпион, и поэтому готов драться и побеждать любого».

Маркуса Байера радует ситуация в его весовой категории и, по его словам, в его ближайших планах значится поединок за объединение титулов: «Сейчас во втором среднем весе много сильных боксеров. Я, Джо Кальзаге, Миккель Кесслер, Джефф Лейси и еще несколько ребят, готовых в любой момент включиться в борьбу за титулы. Объединительный бой — одна из моих основных целей на будущее. Но в действительности у всех нас разные менеджеры и обязательства перед телевидением, поэтому прийти к согласию довольно трудно. Нужно время, чтобы обе стороны обсудили все детали такого боя».

Подготовил Антон Горюнов

Ошибка в тексте? Выделите её и нажмите «Ctrl + Enter»

Allboxing.ru – новости бокса, MMA и смешанных единоборств

МАЙК ТАЙСОНРОЙ ДЖОНСАЛЕКСАНДР ПОВЕТКИНАЛЕКСАНДР УСИКМУРАТ ГАССИЕВВАСИЛИЙ ЛОМАЧЕНКОГЕННАДИЙ ГОЛОВКИНСЕРГЕЙ КОВАЛЕВДМИТРИЙ БИВОЛАРТУР БЕТЕРБИЕВСАУЛЬ КАНЕЛО АЛЬВАРЕСТЕРЕНС КРОУФОРДФЛОЙД МЕЙВЕЗЕРЭРРОЛ СПЕНСМЭННИ ПАКЬЯОВЛАДИМИР КЛИЧКОТАЙСОН ФЬЮРИДЕОНТЕЙ УАЙЛДЕРЭНТОНИ ДЖОШУАМАКСИМ ВЛАСОВСЕРГЕЙ ЛИПИНЕЦКОНОР МАКГРЕГОРХАБИБ НУРМАГОМЕДОВФЕДОР ЕМЕЛЬЯНЕНКОАЛЕКСАНДР ШЛЕМЕНКОАЛЕКСАНДР ЕМЕЛЬЯНЕНКОМАГОМЕД ИСМАИЛОВТОНИ ФЕРГЮСОНГЕНРИ СЕХУДОСТИПЕ МИОЧИЧАЛИСТАР ОВЕРИМBELLATORИСРАЭЛЬ АДЕСАНЬЯДАНА УАЙТДАНИЭЛЬ КОРМЬЕДЖОН ДЖОНСАЛЕКСАНДР ВОЛКОВЗАБИТ МАГОМЕДШАРИПОВ

Сетевое издание «Оллбоксинг» зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в
сфере связи, информационных технологий
и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 17 октября 2017 года. Свидетельство
о регистрации Эл № ФС77-71344

Настоящий ресурс может содержать материалы 18+

*Экстремистские и террористические организации, запрещенные в Российской Федерации: «Правый сектор», «Украинская повстанческая армия» (УПА), «ИГИЛ», «Джебхат ан-Нусра», Национал-Большевистская партия (НБП), «Аль-Каида», «УНА-УНСО», «Талибан», «Меджлис крымско-татарского народа», «Свидетели Иеговы», «Мизантропик Дивижн», «Братство» Корчинского, «Артподготовка», «Тризуб им. Степана Бандеры », «НСО», «Славянский союз», «Формат-18», «Хизб ут-Тахрир».

Change privacy settings

закрыть

dblp: Markus Bayer

Stop the war!

Остановите войну!

• solidarity — (ua) — (ru)
• news — (ua) — (ru)
• donate — donate — donate

for scientists:

• ERA4Ukraine
• Assistance in Germany
• Ukrainian Global University
• #ScienceForUkraine

default search action

• combined dblp search
• author search
• venue search
• publication search

Authors:

• no matches

Venues:

• no matches

Publications:

• no matches

ask others

• Google
• Google Scholar
• Semantic Scholar
• Internet Archive Scholar
• CiteSeerX
• ORCID

Refine list

showing all ?? records

2020 – today

• 2022
• org/ScholarlyArticle»>

  [i4]

  Markus Bayer, Tobias Frey, Christian Reuter:
  Multi-Level Fine-Tuning, Data Augmentation, and Few-Shot Learning for Specialized Cyber Threat Intelligence. CoRR abs/2207.11076 (2022)

• [i3]

  Markus Bayer, Philipp Kuehn, Ramin Shanehsaz, Christian Reuter:
  CySecBERT: A Domain-Adapted Language Model for the Cybersecurity Domain. CoRR abs/2212.02974 (2022)

• 2021

• [c6]

  Philipp Kuehn, Markus Bayer, Marc Wendelborn, Christian Reuter:
  OVANA: An Approach to Analyze and Improve the Information Quality of Vulnerability Databases. ARES 2021: 22:1-22:11

• [c5]

  Markus Bayer, Marc-André Kaufhold, Christian Reuter:
  Information Overload in Crisis Management: Bilingual Evaluation of Embedding Models for Clustering Social Media Posts in Emergencies. ECIS 2021

• [c4]

  Marc-André Kaufhold, Markus Bayer, Daniel Hartung, Christian Reuter:
  Design and Evaluation of Deep Learning Models for Real-Time Credibility Assessment in Twitter. ICANN (5) 2021: 396-408

• [c3]

  Thea Riebe, Tristan Wirth, Markus Bayer, Philipp Kuehn, Marc-André Kaufhold, Volker Knauthe, Stefan Guthe, Christian Reuter:
  CySecAlert: An Alert Generation System for Cyber Security Events Using Open Source Intelligence Data. ICICS (1) 2021: 429-446

• [i2]

  Markus Bayer, Marc-André Kaufhold, Björn Buchhold, Marcel Keller, Jörg Dallmeyer, Christian Reuter:
  Data Augmentation in Natural Language Processing: A Novel Text Generation Approach for Long and Short Text Classifiers. CoRR abs/2103.14453 (2021)

• [i1]

  Markus Bayer, Marc-André Kaufhold, Christian Reuter:
  A Survey on Data Augmentation for Text Classification. CoRR abs/2107.03158 (2021)

• 2020

• [j1]

  Marc-André Kaufhold, Markus Bayer, Christian Reuter:
  Rapid relevance classification of social media posts in disasters and emergencies: A system and evaluation featuring active, incremental and online learning. Inf. Process. Manag. 57(1) (2020)

2010 – 2019

• 2018

• [c2]

  Christian Reuter, Wolfgang Schneider, Daniel Eberz, Markus Bayer, Daniel Hartung, Cemal Kaygusuz:
  Resiliente Digitalisierung der kritischen Infrastruktur Landwirtschaft — mobil, dezentral, ausfallsicher. MuC Workshopband 2018

1980 – 1989

• 1988

• [b1]

  Markus Bayer:
  Fehlererkennung in Datenverarbeitungsanlagen mittels Residuen-Codes. Technical University Munich, Germany, 1988, pp. 1-133

Coauthor Index

a service of  

manage site settings

Маркус Байер | Semantic Scholar

Сортировка по наиболее влиятельным статьям Сортировка по количеству цитирований Сортировка по новизне

Быстрая классификация релевантности сообщений в социальных сетях о стихийных бедствиях и чрезвычайных ситуациях: система и оценка, включающая активное, поэтапное и онлайн-обучение

Просмотр через Publisher (открывается в новой вкладке )

Обзор по дополнению данных для классификации текстов

Этот обзор посвящен методам дополнения данных для текстовой классификации и направлен на предоставление краткого и всестороннего обзора для исследователей и практиков.

Представление на ACM (открывается в новой вкладке)

CySecAlert: система генерации предупреждений о событиях кибербезопасности с использованием данных разведки из открытых источников по мере появления новых актуальных тем, связанных с кибербезопасностью, и сокращает количество учетных записей и твитов, необходимых для обучения классификатора, что позволяет легко и быстро адаптировать инструмент к конкретному контексту.

Просмотр через Publisher (открывается в новой вкладке)

Resiliente Digitalisierung der kritischen Infrastruktur Landwirtschaft — mobil, dezentral, ausfallsicher

• C. Reuter, W. Schneider, Daniel Eberz, Markus Bayer, D. Hartung, Cemal Kaygusuz4

• Компьютерные науки, политические науки

  MuC Workshopband

• 2018

Diese Arbeit befasst sich mit der zunehmenden Digitalisierung der kritischen Infrastruktur Ernahrungswirtschaft und Darechier setzt den Fokus ins…0003

Просмотр через Publisher (откроется в новой вкладке)

OVANA: подход к анализу и улучшению качества информации в базах данных уязвимостей

• Филип Д. . Kuehn, Markus Bayer, Marc Wendelborn, Christian A. Reuter

• Информатика

  ARES

• 16 августа 2021

используя самые современные методы машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP), ищет описание в свободной форме для релевантной информации, отсутствующей в структурированных полях, и соответствующим образом обновляет ее.

Просмотр в ACM (открывается в новой вкладке)

Увеличение данных при обработке естественного языка: новый подход к генерации текста для классификаторов длинных и коротких текстов

Метод генерации текста, подходящий для повышения производительности классификаторов для длинных и коротких текстов обсуждаются последствия и закономерности успешного применения этого подхода к различным типам наборов данных.

Просмотреть в PubMed (откроется в новой вкладке)

CYWARN: разработка стратегии и технологий для межплатформенной осведомленности о киберситуации и информирования о киберугрозах для конкретных участников

• М. Кауфхолд, Теа Рибе, А. Басюрт

• Информатика

• 2021

Изложена исследовательская программа проекта CYWARN, целью которого является разработка стратегий и технологий для межплатформенной кибер-ситуационной осведомленности и обмен информацией о киберугрозах для конкретных субъектов и определяет восемь исследовательских проблем, связанных с мониторингом, анализом и передачей информации о киберугрозах в CERT.

Просмотр через Publisher (открывается в новой вкладке)

Информационная перегрузка в антикризисном менеджменте: двуязычная оценка моделей встраивания для кластеризации сообщений в социальных сетях в чрезвычайных ситуациях работают так же хорошо с немецким набором данных, как и с английским.

View Paper (открывается в новой вкладке)

Многоуровневая точная настройка, дополнение данных и малое обучение для специализированной аналитики киберугроз

• Маркус Байер, Тобиас Фрей, Кристиан А. Рейтер

• Информатика

  ArXiv

• 22 июля 2022

Эта работа сочетает в себе три метода обучения с малым объемом данных и несколько методов обработки данных. обучение – обучить высококачественный классификатор из очень небольшого числа помеченных экземпляров.

Просмотреть PDF-файл на arXiv (откроется в новой вкладке)

Проектирование и оценка моделей глубокого обучения для оценки достоверности в реальном времени в Twitter

• М. Кауфхолд, Маркус Байер, Даниэль Хартунг, Кристиан Ройтер

• Информатика

  ICANN

• 2021

В то время как реализация BERT1 достигла наилучших результатов с точностью до 8,7 % и оценкой BERT1 до 7,0 %. 0,8764 при использовании метаданных, текста и пользовательских функций MLP и RNN показали более низкое качество классификации, но более высокую производительность для приложений реального времени.

Просмотр через Publisher (открывается в новой вкладке)

Маркус Байер | Бумаги с кодом

Найдено

4 документов, 0 документов с кодом

нет реализации кода

•
6 декабря 2022 г.

•

Маркус Байер,

Филипп Куэн,

Рамин Шанехсаз,

Кристиан Рейтер

Поскольку это невозможно решить вручную, экспертам по кибербезопасности необходимо полагаться на методы машинного обучения.

Языковое моделирование

Бумага

Добавить код

нет реализации кода

•
22 июля 2022 г.

•

Маркус Байер,

Тобиас Фрей,

Кристиан Рейтер

Поскольку для этого требуется много помеченных данных с использованием стандартных методов обучения, мы объединяем три различных метода режима с низким объемом данных — обучение с переносом данных, увеличение данных и обучение с использованием нескольких выстрелов — для обучения высококачественного классификатора на очень небольшом количестве помеченных экземпляров.

Увеличение данных

Небольшое обучение

+1

Бумага

Добавить код

нет реализации кода

•
7 июля 2021 г.

•

Маркус Байер,

Марк-Андре Кауфхолд,

Кристиан Рейтер

Расширение данных, искусственное создание обучающих данных для машинного обучения путем преобразований, является широко изучаемой областью исследований в дисциплинах машинного обучения.

BIG-скамейка Машинное обучение

Классификация

+3

Бумага

Добавить код

нет реализации кода

•
26 марта 2021 г.

•

Маркус Байер,

Марк-Андре Кауфхолд,

Бьорн Буххольд,

Марсель Келлер,

Йорг Даллмейер,

Кристиан Рейтер

Таким образом, были разработаны методы увеличения данных для улучшения классификаторов с помощью искусственно созданных обучающих данных.