推論を使ってリアルな移動データを生成する新しいフレームワーク。
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最先端の科学をわかりやすく解説
推論を使ってリアルな移動データを生成する新しいフレームワーク。
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LLMが社会的および職業的ネットワークでどうつながりを形成するかに関する研究。
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GPDiffはスマートシティアプリ向けに限られた都市データの解決策を提供してるよ。
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UniSTは、柔軟なモデリング技術を使って高度な都市予測を提供してるよ。
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NightHazeは、霧を減らして夜の画像をクリアにしてくれるよ。
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従業員の退職が組織内のコミュニケーションや人間関係にどんな影響を与えるかを探る。
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D-FaSTメソッドは、周波数、空間、時間を使って認知信号のデコードを改善する。
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Fed-Growはユーザーがプライバシーを守りながら一緒に大きなモデルを作れるようにするよ。
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この記事は、SNSを通じて新しい情報がどのように共有されるかを調べてるよ。
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量子力学にインスパイアされたディープラーニングモデルがテキストの感情分析を改善する。
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人工知能とコンピューティングにおけるフォトニックKANの効率を探ってる。
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UrbanDiTは、スマートデータ分析を使って都市の変化やダイナミクスを理解するのを助けるよ。
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UniFlowは、より良い都市の流れ予測のためにデータタイプを組み合わせるよ。
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新しい方法が都市の移動の洞察を高めつつ、プライバシーを守る。
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Seekerが開発者のために例外処理をどう改善するかを知ろう。
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