ベイズアプローチが不確実性の定量化を通じて構造性能評価をどう改善するかを調べる。
Brandon J. O'Connell, Max D. Champneys, Timothy J. Rogers
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電気工学・システム科学
RSS不安定なマルチアームバンディットにおける意思決定のスピードを向上させる方法。
Parvish Kakarapalli, Devendra Kayande, Rahul Meshram
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非中央集権市場での好みの情報なしに効果的なマッチングを実現する革命的戦略。
Vade Shah, Bryce L. Ferguson, Jason R. Marden
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タスクを分けることでロボットが効率よく訓練できる方法を学ぼう。
Georgios Bakirtzis, Michail Savvas, Ruihan Zhao
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時間遅延が電力システムのダイナミクスと安定性にどう影響するかを調べる。
Andreas Bouterakos, Georgios Tzounas
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バイレベル最適化問題の安定性を向上させる新しいアプローチ。
Johannes O. Royset
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相互依存するエンジニアリングシステムのレジリエンスを評価する新しい方法。
Amro M. Farid
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スマートコントロールシステムが古い家を安全に電気製品に移行させるのを手助けするよ。
Elias N. Pergantis, Levi D. Reyes Premer, Alex H. Lee
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新しい方法は入力信号に適応して、量子化精度を向上させる。
Aman Rishal Chemmala, Satish Mulleti
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センサー技術と通信技術を組み合わせて、より良いターゲット検出を目指す。
Shivani Singh, Amudheesan Nakkeeran, Prem Singh
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この記事では、無線システムにおけるディープラーニングの高速適応技術について探ります。
Ouya Wang, Hengtao He, Shenglong Zhou
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この記事では、eMBBとMCサービスの通信品質を改善する方法について話してるよ。
Farnaz Khodakhah, Aamir Mahmood, Čedomir Stefanović
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量子ノイズと古典ノイズを理解することで、情報転送の信頼性が向上するんだ。
Mouli Chakraborty, Anshu Mukherjee, Ioannis Krikidis
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MM-DPCNは、ラベルなしで特徴を学習することによって、動画分析の効率を向上させるよ。
Wenqian Xue, Chi Ding, Jose Principe
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モバイル通信技術の課題に対処するためにTRTCシステムを導入するよ。
Zhendong Li, Wen Chen, Qingqing Wu
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Parseval演算子がCNNでの画像処理をどんな風に向上させるか学ぼう。
Michael Unser, Stanislas Ducotterd
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この研究では、高度な機械学習技術を使ってリアルな胸部X線画像の作成を調査してるよ。
Davide Clode da Silva, Marina Musse Bernardes, Nathalia Giacomini Ceretta
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新しい方法が高度な技術を使って画像の質を向上させる。
Charlesquin Kemajou Mbakam, Jean-Francois Giovannelli, Marcelo Pereyra
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研究は、医療画像における深層学習モデルへのスキャナーの変動の影響を強調している。
Brian Guo, Darui Lu, Gregory Szumel
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新しいネットワークが人間の視覚システムの原則を使って画像認識を改善してるよ。
Gianluca Carloni, Sara Colantonio
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新しい方法で、事前に訓練されたRGBモデルを使ってハイパースペクトル画像の解像度が向上する。
Xi Su, Xiangfei Shen, Mingyang Wan
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脳研究における自動細胞分析のための新しい手法とデータセット。
Valentina Vadori, Jean-Marie Graïc, Antonella Peruffo
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HYDRAはリソースが限られたエッジデバイス向けにディープニューラルネットワークの効率を向上させる。
Sonu Kumar, Komal Gupta, Gopal Raut
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自動化された方法が腰椎の画像分析と診断を改善する。
Istiak Ahmed, Md. Tanzim Hossain, Md. Zahirul Islam Nahid
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新しいモデルが音声の分離とメロディのトランスクリプションを改善したんだ。
Ju-Chiang Wang, Wei-Tsung Lu, Jitong Chen
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研究によると、スピーチモデルのニューロンが音の重要な特徴をどう認識するかがわかったよ。
Tzu-Quan Lin, Guan-Ting Lin, Hung-yi Lee
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新しいモデルが音声制作を効率化して、息の音を自動で排除してくれるよ。
Nidula Elgiriyewithana, N. D. Kodikara
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SpeechLLMは期待できるけど、会話の中で話者の特定が苦手なんだよね。
Junkai Wu, Xulin Fan, Bo-Ru Lu
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自己教師あり学習のアプローチは、ラベル付き音声データの必要性を減らすんだ。
Chunxi Wang, Maoshen Jia, Meiran Li
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研究が、スペイン語を話す人々の感情を認識する際の声データの役割を明らかにした。
Elena Ortega-Beltrán, Josep Cabacas-Maso, Ismael Benito-Altamirano
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新しい方法でうるさい環境でも話がもっとはっきり聞こえるようになるんだ。
Siyi Wang, Siyi Liu, Andrew Harper
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革新的なアプローチは、難聴の人たちのために音楽の質を向上させることを目指してるんだ。
Gerardo Roa Dabike, Michael A. Akeroyd, Scott Bannister
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