医療用途での正確な液体輸送のためのマイクロロボットの進展。
Jake Buzhardt, Phanindra Tallapragada
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最先端の科学をわかりやすく解説
医療用途での正確な液体輸送のためのマイクロロボットの進展。
Jake Buzhardt, Phanindra Tallapragada
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この論文では、エージェントのチームがそれぞれのスキルを活かしてもっとうまく協力する方法について話してるよ。
Carter Berlind, Wenliang Liu, Alyssa Pierson
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チリは風力エネルギーの予測を改善して、グリッド管理を良くしてるよ。
Dhruv Suri, Praneet Dutta, Flora Xue
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この記事では、医療システムにおける通常のコントロールと衝動的なコントロールの組み合わせについて話してるよ。
Jamal Daafouz, Jérôme Lohéac, Romain Postoyan
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新しい手法が、重要なアプリケーションのためのニューラルネットワークコントローラーの安定性を確保する。
Neelay Junnarkar, Murat Arcak, Peter Seiler
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新しいモデルが電気自動車のバッテリーの冷却戦略を強化して、効率と安全性を向上させるよ。
Godwin K. Peprah, Yicun Huang, Torsten Wik
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魚の餌やりを最適化して、養殖の持続可能性を高めるためのテクノロジー駆動型アプローチ。
Rania Hossam, Ahmed Heakl, Walid Gomaa
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OpenRCアルゴリズムは、ネットワークの変化にかかわらず、エージェントが平均に合意するのを助けるよ。
Evagoras Makridis, Andreas Grammenos, Gabriele Oliva
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新しいアプローチでリチウムイオンバッテリーの健康評価の精度が向上する。
Kate Qi Zhou, Yan Qin, Chau Yuen
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新しい手法が、効率を上げて素早く小さな光学的な出来事の検出を強化してるよ。
Frank Qiu, Joshua Michalenko, Lilian K. Casias
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新しい方法が光通信システムのパラメータ推定を改善するよ。
Maoke Miao, Xinyu Zhang, Bo Liu
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構造化直交辞書を使った新しい信号処理のアプローチ。
Anirudh Dash, Aditya Siripuram
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DCT+メソッドは、音声や映像アプリケーションのグラフ信号処理効率を高めるんだ。
Samuel Fernández-Menduiña, Eduardo Pavez, Antonio Ortega
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欠損情報があってもネットワークを理解するための新しいアプローチ。
Andrei Buciulea, Madeline Navarro, Samuel Rey
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時間と共に進化するネットワークから学ぶ方法を見てみよう。
Samuel Rey, Bishwadeep Das, Elvin Isufi
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この記事は、デジタルツインがワイヤレス通信の精度向上にどんな役割を果たすかについて話してるよ。
Shuaifeng Jiang, Qi Qu, Xiaqing Pan
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MAISIはデータの制限に対処するために、高品質な合成医療画像を作成してるよ。
Pengfei Guo, Can Zhao, Dong Yang
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新しい方法が医療画像のセグメンテーションを改善して、情報の損失を減らすんだ。
Yaopeng Peng, Milan Sonka, Danny Z. Chen
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FiAt-Netは冠動脈疾患におけるリスキーなプラークの検出を強化します。
Yaopeng Peng, Zhi Chen, Andreas Wahle
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新しい方法が、ノイズの多い環境で画像の鮮明さと認識を向上させる。
Thomas C Markhorst, Jan C van Gemert, Osman S Kayhan
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動的手法を使って医療画像のセグメンテーションを改善する新しいアプローチ。
Jin Yang, Xiaobing Yu, Peijie Qiu
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新しい方法で革新的な技術を使って、低照度の動画品質が大幅に向上したよ。
Jinhong He, Minglong Xue, Wenhai Wang
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新しい方法で内視鏡検査中のポリープ検出精度が向上したよ。
Mobina Mansoori, Sajjad Shahabodini, Jamshid Abouei
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PET/CT画像での腫瘍セグメンテーションを自動化することで、精度が向上し、診断が早くなるよ。
Maximilian Rokuss, Balint Kovacs, Yannick Kirchhoff
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この記事では、さまざまな入力が音声認識の精度を向上させる方法について探ります。
Yiwen Guan, Viet Anh Trinh, Vivek Voleti
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誰でも簡単に音楽が作れるシステム。
Ye Bai, Haonan Chen, Jitong Chen
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ReCLAPは、より正確な音声分類のために詳細なプロンプトを使って音声分類を強化するよ。
Sreyan Ghosh, Sonal Kumar, Chandra Kiran Reddy Evuru
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プロジェクトは、コミュニケーションに困難がある人たちのためにスピーチ技術を改善することを目指している。
Pan-Pan Jiang, Jimmy Tobin, Katrin Tomanek
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MambaFoleyは、タイミングとリアリズムを改善したFoleyサウンド合成を革新する。
Marco Furio Colombo, Francesca Ronchini, Luca Comanducci
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新しいシステムがTTSのアクセント精度を向上させて、コミュニケーションをより良くするよ。
Jinzuomu Zhong, Korin Richmond, Zhiba Su
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CLAPエンベディングを使うと、音楽推薦システムがかなり良くなるよ。
Florian Grötschla, Luca Strässle, Luca A. Lanzendörfer
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研究は、データの使用に焦点を当てて、アミスとセディックのASR開発を探査してる。
Yao-Fei Cheng, Li-Wei Chen, Hung-Shin Lee
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