jinnsは、さまざまな実世界のアプリケーションのために物理に関する情報を取り入れたニューラルネットワークを強化する。
Hugo Gangloff, Nicolas Jouvin
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色のLUTを収納して使う賢い方法を見つけよう。
Vahid Zehtab, David B. Lindell, Marcus A. Brubaker
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ニューラルネットワークがエネルギー管理を改善して未来のニーズを予測する方法を学ぼう。
Van Truong Vo, Samad Noeiaghdam, Denis Sidorov
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ニューラルネットワークがどうやって学習して相互作用するのか、複雑さに飛び込もう。
P. Baglioni, L. Giambagli, A. Vezzani
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NeSyCoCoは、AIが言語とビジュアルを効果的に結びつける能力を強化するよ。
Danial Kamali, Elham J. Barezi, Parisa Kordjamshidi
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新しい方法でバッテリーの充電レベルを予測するのが良くなったよ。
Giovanni Pollo, Alessio Burrello, Enrico Macii
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神経細胞がメンタルヘルスのバランスをどう保ってるかを知ろう。
James MacLaurin, Pedro Vilanova
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ニューラルネットワークは、さまざまな分野で困難な逆問題の明瞭さを取り戻す。
Emilie Chouzenoux, Cecile Della Valle, Jean-Christophe Pesquet
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研究者たちは摩擦モデル技術を改善することでロボットの効率を向上させている。
Victor Vantilborgh, Sander De Witte, Frederik Ostyn
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ジョン・ホップフィールドの研究がAIや生命についての理解をどう変えてるか探ってみよう。
William Bialek
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科学者たちは、より早い結果を得るためにニューラルネットワークを使ってrプロセスをシミュレートしてるんだ。
Yukiya Saito, Iris Dillmann, Reiner Krücken
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研究者たちは、粒子物理学におけるオフシェル効果をシミュレーションするためにニューラルネットワークを使っている。
Mathias Kuschick
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新しいアプローチで音の認識がもっと身近で効率的になったよ。
Noriyuki Tonami, Wataru Kohno, Keisuke Imoto
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科学者たちは大型ハドロン衝突型加速器で捉えにくい荷電ヒッグスボソンを探している。
ATLAS Collaboration
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コンテクストフィードバックループが神経ネットワークの精度と適応性をどう向上させるかを発見しよう。
Jacob Fein-Ashley
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STITCHがポイントクラウドから3Dモデリングをどんな風に改善するか発見しよう。
Anushrut Jignasu, Ethan Herron, Zhanhong Jiang
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新しい方法は、「気にしない」条件を使ってルックアップテーブルを最適化する。
Oliver Cassidy, Marta Andronic, Samuel Coward
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ニューラルネットワークを使って小さな磁気パターンを明らかにすることで、材料の秘密がわかる。
David A. Broadway, Mykhailo Flaks, Adrien E. E. Dubois
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ニューラルネットワークが複雑な物理方程式にどう取り組むかを発見しよう。
Vasiliy A. Es'kin, Alexey O. Malkhanov, Mikhail E. Smorkalov
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ニューラルネットワークがデータを簡単にして、より良い洞察を得る方法を学ぼう。
Shuntuo Xu, Zhou Yu
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市民科学とAIを組み合わせて、種の分布についての理解を深める。
Maxime Ryckewaert, Diego Marcos, Christophe Botella
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目標指向の意味通信とその効率への影響を探る。
Jary Pomponi, Mattia Merluzzi, Alessio Devoto
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高度な機械学習を使って隠れた重力波を見つける新しいアプローチ。
Ryan Raikman, Eric A. Moreno, Katya Govorkova
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最適化レイヤーがAIの学習と意思決定をどう向上させているか学ぼう。
Calder Katyal
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機械学習アルゴリズムの限界を試すデータセット。
Albus Li, Nathan Bailey, Will Sumerfield
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高度なニューラルネットワークがロボットが難しい状況をナビゲートするのをどう助けるかを学ぼう。
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21cm信号が宇宙の初期の秘密を明らかにする方法を発見しよう。
Hayato Shimabukuro
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FEXが感染症の理解をどう変えるかを見てみて。
Jianda Du, Senwei Liang, Chunmei Wang
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新しい活性化関数は、複雑な物理問題を解決するためのニューラルネットワークを強化するんだ。
Vasiliy A. Es'kin, Alexey O. Malkhanov, Mikhail E. Smorkalov
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