ターン制確率ゲームが運と戦略をどう組み合わせるかを探ってみよう。
Hanrui Zhang, Yu Cheng, Vincent Conitzer
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSS多様なデータセットで外れ値を効果的に処理するためのGromov-Wasserstein距離の改善。
Anish Chakrabarty, Arkaprabha Basu, Swagatam Das
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ソフトウェアの設定がパフォーマンスや最適化にどう影響するかを発見しよう。
Mingyu Huang, Peili Mao, Ke Li
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新しいモデルがエンジニアに深層学習を使って過酷な海洋条件に対処するのを手助けしてる。
Ed Mackay, Callum Murphy-Barltrop, Jordan Richards
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ハイパーグラフがグループの関係性やコミュニティ構造に対する見方をどう変えるかを探ってみて。
Olympio Hacquard
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データの価値がビジネスの価格戦略にどんな影響を与えるか探ってみよう。
Rui Ai, Boxiang Lyu, Zhaoran Wang
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ジョン・ホップフィールドの研究がAIや生命についての理解をどう変えてるか探ってみよう。
William Bialek
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研究者たちがAIを使って自動運転車のための運転シナリオを生成する新しい方法を作ったよ。
Aizierjiang Aiersilan
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誰でも使いやすいビジュアルタスク解決のためのフレームワーク。
Wan-Cyuan Fan, Tanzila Rahman, Leonid Sigal
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革新的なテクノロジーが網膜画像の理解を深めて、より良い医療の決定を助けるよ。
Teja Krishna Cherukuri, Nagur Shareef Shaik, Jyostna Devi Bodapati
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シンプルな概念を使って予測を理解する新しい方法。
Katrina Brown, Marton Havasi, Finale Doshi-Velez
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グラデーション合意フィルタリングはモデルのトレーニングの効率と精度を向上させるよ。
Francois Chaubard, Duncan Eddy, Mykel J. Kochenderfer
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ある研究が、言語学習の予測モデルにおける公平性の重要性を強調している。
Weitao Tang, Guanliang Chen, Shuaishuai Zu
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テンソルアテンションがAIの言語処理をどう変えるかを知ってみよう。
Xiaoyu Li, Yingyu Liang, Zhenmei Shi
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研究者が科学や工学の複雑な謎にどう挑むかを発見しよう。
Abhishake, Nicole Mücke, Tapio Helin
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新しいアプローチは、効率的な経路探索のために拡散モデルと制約最適化を組み合わせてるよ。
Jinhao Liang, Jacob K. Christopher, Sven Koenig
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機械学習におけるシンプルなニューラルネットワークの可能性を探ろう。
Hippolyte Labarrière, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco
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新しい技術が鎌状赤血球病の分類と診断を改善する。
Victor Júnio Alcântara Cardoso, Rodrigo Moreira, João Fernando Mari
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KKANは複雑な科学的課題に効果的に取り組む新しい方法を持ってきてるよ。
Juan Diego Toscano, Li-Lian Wang, George Em Karniadakis
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ArchCompleteは3Dモデリングを簡単にして、建築家のデザインをより早く、簡単にしてくれるよ。
S. Rasoulzadeh, M. Bank, M. Wimmer
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NNUEがチェスエンジンを質の高いデータセットと静かな局面でどう変えるかを発見しよう。
Daniel Tan, Neftali Watkinson Medina
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データ、社会的要因、気候変動の関係を探る。
Shan Shan
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音声強化技術は、ノイズを減らしてコミュニケーションを向上させるために適応するんだ。
Riccardo Miccini, Clement Laroche, Tobias Piechowiak
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テクノロジーを駆使したおすすめシステムで食事を革命的に変えよう。
Vansh Nagpal, Siva Likitha Valluru, Kausik Lakkaraju
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複雑なモデルにもかかわらず、科学的洞察における機械学習の役割を解明する。
Nick Oh
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自己教師あり学習とOpenMindの巨大データセットによる3Dイメージングのブレイクスルー。
Tassilo Wald, Constantin Ulrich, Jonathan Suprijadi
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医療におけるデータの不均衡は、不公平な予測やケアの格差を引き起こす可能性がある。
Precious Jones, Weisi Liu, I-Chan Huang
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AIと人間が意思決定でどうやって関わるかを探る。
Scott Emmons, Caspar Oesterheld, Vincent Conitzer
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記憶は人間の思考と機械の機能を結びつけて、私たちのやり取りを形作るんだ。
Erik Garrison
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DOFENが革新的なモデリング技術でデータ予測をどう変えるか発見しよう。
Kuan-Yu Chen, Ping-Han Chiang, Hsin-Rung Chou
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大規模言語モデルは科学研究のコラボレーションを強化する。
Haofei Yu, Zhaochen Hong, Zirui Cheng
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ハイパーパラメータの最適化が機械学習のパフォーマンスを効果的に向上させる方法を学ぼう。
Md. Tarek Hasan
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AIの理解とパフォーマンス向上のためにデータタイプを組み合わせる。
Priyaranjan Pattnayak, Hitesh Laxmichand Patel, Bhargava Kumar
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新しい方法が、インテリジェントコプロセッサを使って言語モデルの推論を改善する。
Luyang Liu, Jonas Pfeiffer, Jiaxing Wu
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コンテクストフィードバックループが神経ネットワークの精度と適応性をどう向上させるかを発見しよう。
Jacob Fein-Ashley
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COBRAがデータ取得を改善して、より良い機械学習の結果をもたらす方法を発見しよう。
Arnav M. Das, Gantavya Bhatt, Lilly Kumari
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生物からインスパイアされた革新的なモデルが、エネルギー効率の良いネットワークトラフィック予測を変えてる。
Theodoros Tsiolakis, Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis
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Dyn-cGANがAIを使って流体挙動予測をどう変えるかを発見しよう。
Abdolvahhab Rostamijavanani, Shanwu Li, Yongchao Yang
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フィーチャーベースの説明が機械学習の予測をどうクリアにするかを学ぼう。
Fabian Fumagalli, Maximilian Muschalik, Eyke Hüllermeier
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BEEは、さまざまなベースラインを通じてAIの意思決定に新しい見解を提供してるよ。
Oren Barkan, Yehonatan Elisha, Jonathan Weill
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