新しいモデルが機械学習技術を使って化学混合物の予測を改善したよ。
Nicolas Hayer, Hans Hasse, Fabian Jirasek
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研究者たちは、実世界の応用のために流体力学の理解を深めるために機械学習を使っている。
Yuqiu Liu, Jingxuan Xu, Mauricio Soroco
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サロゲートモデルが複雑なデータを理解するのにどう役立つか学ぼう。
Philipp Reiser, Paul-Christian Bürkner, Anneli Guthke
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ニューラルネットワークは強力だけど、誤りにつながる致命的な弱点があるんだよね。
Jun-Jie Zhang, Jiahao Song, Xiu-Cheng Wang
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低コストのセンサーと基準デバイスを組み合わせて、空気質の予測を向上させる。
Claire Heffernan, Kirsten Koehler, Drew R. Gentner
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試験前にテクノロジーデータを使って学生の成績を予測する。
Ge Gao, Amelia Leon, Andrea Jetten
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機械学習が歴史を使って経済予測を解釈する手助けをする方法を学ぼう。
Philippe Goulet Coulombe, Maximilian Goebel, Karin Klieber
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マルチモーダル大規模言語モデルが自動運転技術をどう改善するか。
Md Robiul Islam
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合成データは、すべてのグループにとって医療の予測をより公平にするのに役立つかもしれない。
Daniel Smolyak, Arshana Welivita, Margrét V. Bjarnadóttir
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イベントログが予測を向上させて、より良い意思決定にどう役立つかを学ぼう。
Benedikt Bollig, Matthias Függer, Thomas Nowak
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SHAPとGradCAMが機械学習の予測をどう明らかにするかを見てみよう。
Felix Tempel, Daniel Groos, Espen Alexander F. Ihlen
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新しい方法がワイヤレス接続を改善して、スムーズなストリーミングやコミュニケーションを確保してるよ。
Jinke Li, Jieao Zhu, Linglong Dai
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新しい方法が、不完全な情報でネットワークの動作を予測する方法を明らかにした。
Yanna Ding, Zijie Huang, Malik Magdon-Ismail
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PCEEがAIモデルの効率を向上させる方法を探ってみよう。ただし、精度を犠牲にしないでね。
Mehrnaz Mofakhami, Reza Bayat, Ioannis Mitliagkas
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