データ に関する最新の記事

知識グラフの再現性のギャップを調べて、その研究への影響を見てる。

データプライバシーを確保しつつ最適な選択肢を見つける研究。

新しいメタラーニングモデルが少ないデータで予測を改善する。

プロジェクトは持続可能な取り組みをサポートするために漁業データの強化に焦点を当ててるよ。

一般化相互情報量を通じてクラスタリングの精度と効率を向上させる新しいアプローチ。

LISAは、コンパクトな星のシステムからの重力波を検出して分析することを目指してるんだ。

アマゾン地域における移動がマラリアの拡散にどう影響するかを調べてる。

分散グラフにおけるプライバシー保護リンク予測のプロトコルを紹介します。

OpenBAは、英語と中国語のタスクのために設計された新しいバイリンガルモデルだよ。

新しい方法が生理学の知識を使って生物モデルの精度を向上させてるよ。

新しい方法は、電圧データを使ってラインの停電検出を早くするんだ。

この記事は、複雑なタスクにおけるコンピュータの学習を助けるために自然言語を使うことについて話してるよ。

地域の環境が行動や社会的結果にどんな影響を与えるかを調べる。

研究は銀河の渦巻き腕の形成と安定性について明らかにしている。

この研究は、機械学習を使ってブロックチェーンアプリケーションを評価する新しい方法を探ってるよ。

アクション認識がサッカーのパフォーマンスや戦略にどんな影響を与えるかを見てみよう。

トレーダーが利益のために統計的アービトラージをどう使うか学ぼう。

この研究は、乳製品分析のために分光法を改善することに役立つよ。

この研究はフィットネストackerがCOVID-19の回復をモニタリングするのにどう役立つかを調べてるよ。

ガーナの健康システムにおける病気追跡と対応の改善に関する研究。

新しい技術が超大質量ブラックホールの周りにパルサーを探そうとしてるんだ。

TyphiNETは、世界中のチフスと抗生物質耐性の追跡を改善する。

すべての背景のための技術における倫理的な実践の呼びかけ。

LPNetsはハミルトニアン系のシミュレーションを強化し、重要な特性を維持するんだ。

新しいアルゴリズムSHREDが、健康とパフォーマンスモニタリングのための動きデータ分析を強化するよ。

この研究は、実験データを使って環境要因に基づいてバクテリアがどう動くかを調べてるよ。

新しい方法がデータを使ってICU患者の再入院を予測して、より良いケアを提供するんだ。

GraphDKLは、不確実性やネットワークデータの複雑さに対処することで予測を向上させるんだ。

モーションキャプチャーシステムの進展と課題についての見通し。

ロボットは、自分で集めたデータを使って、さまざまな地形に適応するんだ。

AI技術と監視システムの問題のある関連性を調べる。

モデルは料理名を使ってレストランのメニューの栄養密度を予測する。

研究は、スピーチセラピーや言語学習を助けるための舌の動きに焦点を当てている。

ボランティアたちは、抗生物質耐性と戦うためにユニークなプロジェクトを通じてバクテリアを分類する手助けをしている。

研究者たちは、AV（自動運転車）と人間のドライバーが交差点での対立をどう管理するかを分析している。

サバンナの中学生が地域の問題をマッピングして、レジリエンスや市民参加を育んでるよ。

クラスタリングの安定性は、グループが効果的で意味のあるものになることを保証する。

研究者たちが、より良い画像と患者の快適さのために、賢いMRIデータサンプリングを開発した。

新しい方法が、少ない例を使って eczema の分析を改善する。

AgEncIDは、クラウド環境でFPGAデータを保護する新しい方法を提供しているよ。