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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電気工学・システム科学
RSS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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この論文は、複雑な非線形最適化モデルを線形形式に変換する自動化された方法について語ってるよ。
Jian Cao, Liyong Lin, Lele Li
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光無線通信におけるインテリジェントリフレクティングサーフェスの統合でデータレートを向上させる。
Ahrar N. Hamad, Ahmad Adnan Qidan, Taisir E. H. Elgorashi
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未知のダイナミクスを持つ複雑なシステムを安定化させる新しいアプローチ。
Christos K. Verginis
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行動クローンとPPOを組み合わせることで、自動運転車の軌道計画が改善されるよ。
Mingyan Zhou, Biao Wang, Tian Tan
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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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GNNが未見データにどうやってもっとうまく一般化できるか学ぼう。
Zhiyang Wang, Juan Cervino, Alejandro Ribeiro
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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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新しい方法でMRIデータを使って合成CT画像の質が向上するよ。
Fuxin Fan, Jingna Qiu, Yixing Huang
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音声と映像を使ったスピーカーのダイアリゼーション方法、課題、システムの概要。
Victoria Mingote, Alfonso Ortega, Antonio Miguel
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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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GenRepは限られたデータで珍しい機械音を特定する新しいアプローチを提供してるよ。
Phurich Saengthong, Takahiro Shinozaki
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