正確さ に関する最新の記事

公正な機械学習システムを作るためのランダム化の役割を調べる。

画像分類モデルで精度とコストをバランスさせる方法。

新しいアプローチで、さまざまなスケールをシミュレーションすることで天気予報の精度が向上したよ。

この研究は、LLMが医療関連の質問にうまく答える能力を評価してるよ。

この記事では、金融における時系列データを予測する新しいアプローチを紹介するよ。

ポジットフォーマットとIEEE 754のパフォーマンスと精度を評価する研究。

M2CVDは共同モデルアプローチを通じてソフトウェアの脆弱性検出を改善するよ。

RE-RAGは、より正確な結果を得るためにリレバンス推定器を使ってQAシステムを強化するんだ。

この研究は、機械学習モデルの精度と頑健性の限界を調査している。

新しい方法が、カジュアルな表現をフォーマルな言語に変換する精度を向上させる。

RetiZeroは、高度なAI技術と豊富なデータを使って目の疾患の特定を強化してるよ。

動画の物体セグメンテーションに新しいアプローチが加わって、メモリ使用を制限することで精度が向上したよ。

組織がAIモデルを常に関連性のある正確なものに保つ方法。

信頼性が高く正確な機械学習分類器を作るための新しいフレームワーク。

この記事は、うつ病評価に使われる言語モデルの性別バイアスを調査してるよ。

新しい方法で、機械学習モデルの未見データに対する精度が向上したよ。

この研究は、視覚追跡タスク中に目の注視がどう変わるかを調べてるよ。

リソースの使用を管理しながらネットワーク測定の精度を向上させるためのフレームワーク。

新しい方法が、医療などの重要な分野でモデルの透明性と信頼性を向上させる。

大きな言語モデルを使って構造化されたテーブルを作る方法を探ってる。

新しいAIモデルが肺炎とCOVID-19の胸部X線診断を強化します。

神経ネットワーク、アン確実性、そしてそれらがAIの意思決定に与える影響を探る。

新しい方法が効率的なGNNトレーニングのためのデータ共有を強化する。

言語モデルの事実正確性と信頼性を評価するためのフレームワーク。

畳み込みニューラルネットワークを使ったドローン識別の効率的な方法。

言語モデルの評価者の弱点とそれがテキストの品質評価に与える影響についての研究。

この記事では、敵対者が言語モデル間のチームワークにどのように影響を与えるかを探ります。

QuickEdはDNAとタンパク質の配列アラインメントのスピードと精度を向上させるよ。

研究によると、部門の専門知識とソフトウェアの正確性の関連性はほとんどないみたい。

アテンションシンクが言語モデルのパフォーマンスにどう影響するか探って、キャリブレーション技術を紹介するよ。

研究は、新しいデータセットを使って言語モデルの主張検証能力を評価してるよ。

ビジュアルオーバーラップ予測は、複雑な環境での画像検索の精度と効率を向上させるよ。

バランスの取れたトレーニングデータセットを使って、顔認識のバイアスに対処する。

小さなデザインの変更で、言語モデルを使うときのクリティカルシンキングがアップするよ。

新しい損失関数、アストラルは、物理情報を考慮したニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させるよ。

新しいドローン技術が絶滅危惧種の動物の数を数えるのを改善した。

ある研究が、効果的なリアルタイム血圧モニタリングのためのPPG技術を紹介してるよ。

研究によると、正確な脳予測のための最適な参加者の組み合わせとスキャン時間が明らかになった。

新しいモデルが病気診断のための網膜画像のセグメンテーションを強化する。

言語モデルが生成した情報の正確性を確認する新しいアプローチ。