研究によると、量子ドットのキャリブレーションがニューラルネットワークで改善されたって。
Victor Yon, Bastien Galaup, Claude Rohrbacher
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キャリブレーション に関する最新の記事
自動化された方法が筋肉経路のキャリブレーション精度を向上させて、より良いモデリングができるようになる。
David Franklin, Z. Chen, T. Hu
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大規模言語モデルの応答の信頼性を評価する方法。
Yukun Li, Sijia Wang, Lifu Huang
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極端なマルチラベル分類とそのキャリブレーション戦略についての考察。
Nasib Ullah, Erik Schultheis, Jinbin Zhang
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この記事では、機械学習が粒子物理学のキャリブレーションをどう向上させるかを探るよ。
S. Ali, A. S. Ryzhikov, D. A. Derkach
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新しいフレームワークが、不確実な環境での予測精度と信頼性を向上させる。
Charles Marx, Volodymyr Kuleshov, Stefano Ermon
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科学者たちは、エラーを減らすために検証回路を使って量子コンピュータを改善しているよ。
Angus Mingare, Anastasia Moroz, Marcell D Kovacs
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GPS衛星を使ってラジオ望遠鏡のキャリブレーションとデータ収集を改善する。
Sabrina Berger, Arianna Lasinski, Eamon Egan
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新しいセンサーは冷たい原子を使って高精度で回転を測定する。
Oluwatobi Adeniji, Charles Henry, Stephen Thomas
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深層学習モデルが不確実性をどう扱うかを理解するのは、正確な予測のためにめっちゃ重要だよ。
Rebecca Nevin, Aleksandra Ćiprijanović, Brian D. Nord
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非線形技術が波面センサーを改善して、さまざまな分野での映像をより良くする方法を発見しよう。
Jonathan Lin, Michael P. Fitzgerald
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RLとLLMのガイダンスを組み合わせることで、慎重なキャリブレーションを通じて学習が改善されるんだ。
Maryam Shoaeinaeini, Brent Harrison
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とうもろこしの監視のために、劣化したセンサーを自動で交換するように設計されたロボット。
Janice Seungyeon Lee, Thomas Detlefsen, Shara Lawande
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品質を落とさずにディフュージョントランスフォーマーを加速する新しい技術。
Joseph Liu, Joshua Geddes, Ziyu Guo
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ロボット技術の進歩が、作業や環境をどう変えてるか探ってみて。
Mario Rosenfelder, Lea Bold, Hannes Eschmann
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ロボットがラボでの材料測定とデータ分析をどう変えてるか。
Alexander E. Siemenn, Basita Das, Kangyu Ji
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機械学習が科学研究における磁場の制御をどう改善するかを見てみよう。
Miguel A. Cascales Sandoval, J. Jurczyk, L. Skoric
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IVONがAIモデルのパフォーマンスを効率的に改善する方法についての見解。
Bai Cong, Nico Daheim, Yuesong Shen
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新しい方法は、出力データだけを使ってシミュレーションモデルの入力推定を洗練させる。
Ziwei Su, Diego Klabjan
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モデル圧縮技術を使うと、重たいモデルが小さいデバイスでもスムーズに動くようになるよ。
Jie Shao, Hanxiao Zhang, Jianxin Wu
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自動運転車のソフトウェアのテスト方法を見てみよう。
Sneha Sudhir Shetiya, Vikas Vyas, Shreyas Renukuntla
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日常のデバイスがどのように宇宙の声を聞く手助けをしてくれるか。
Junming Diao
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Yb原子が高忠実度ゲートを通じて量子コンピュータの性能を向上させる方法を発見しよう。
J. A. Muniz, M. Stone, D. T. Stack
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言語モデルからのSQLの精度とキャリブレーション方法についての考察。
Ashwin Ramachandran, Sunita Sarawagi
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最適輸送が金融のオプション価格にどう影響するかを学ぼう。
Jean-David Benamou, Guillaume Chazareix, Grégoire Loeper
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STDWebは天文学者が夜空の明るいイベントを見つけるのを手伝ってるよ。
Sergey Karpov
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機械と人間が医療予測を改善するための新しいアプローチ。
Natalie Collina, Surbhi Goel, Varun Gupta
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科学者たちが宇宙観測のためにFAST望遠鏡をキャリブレーションする方法を知ろう。
Tao-Chung Ching, Carl Heiles, Di Li
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新しい方法で小さな血管システムについての洞察が向上した。
Peter Mondrup Rasmussen
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新しい方法が量子コンピュータのキャリブレーションと性能効率を大幅に向上させる。
Yuchen Zhu, Jinglei Cheng, Boxi Li
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DETRが物体検出をどう変えるか、予測の信頼性をどう向上させるかを学ぼう。
Young-Jin Park, Carson Sobolewski, Navid Azizan
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ScPaceは、より深い細胞の洞察のためにタイムスタンプの精度を向上させるよ。
Xiran Chen, Sha Lin, Xiaofeng Chen
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新しい方法で言語モデルがユーザーの選択を理解する能力が向上してるよ。
Vishakh Padmakumar, Chuanyang Jin, Hannah Rose Kirk
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Klyshkoメソッドが単一光子検出器のキャリブレーション精度をどう向上させるか学ぼう。
Sujeet Pani, Duncan Earl, Francisco Elohim Becerra
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AIの信頼性を高めるために不確実性の定量化の重要性を発見しよう。
Ola Shorinwa, Zhiting Mei, Justin Lidard
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ファウンデーションモデルについて学んで、コンフォーマル予測がどんなふうに信頼できる結果を保証するかを知ってみて。
Leo Fillioux, Julio Silva-Rodríguez, Ismail Ben Ayed
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パスガイデッド粒子ベースのサンプリングとその実世界での応用について学ぼう。
Mingzhou Fan, Ruida Zhou, Chao Tian
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T-TIMEは、脳-コンピュータインターフェースを簡単にして、ユーザー体験を向上させるよ。
Siyang Li, Ziwei Wang, Hanbin Luo
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統合フォトニクスが小さくて効率的な光処理デバイスで技術をどう変えてるかを発見しよう。
Jing Zhang, Tianchen Sun, Mai Ji
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BCIは新しい可能性を提供するけど、バックドア攻撃からの深刻なセキュリティ脅威に直面してる。
X. Jiang, L. Meng, S. Li
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