コンピューターサイエンス - 機械学習

高エネルギー物理学 - 実験スーパー解像技術を使った粒子データ再構築の改善

粒子物理実験におけるエネルギー測定精度の向上。

Nilotpal Kakati, Etienne Dreyer, Eilam Gross

2025-06-03T22:41:12+00:00 ― 1 分で読む

画像・映像処理医療画像におけるセグメンテーションの品質評価

グラウンドトゥルースのベンチマークなしでセグメンテーションの質を評価するモデル。

Ahjol Senbi, Tianyu Huang, Fei Lyu

2025-06-03T22:35:30+00:00 ― 1 分で読む

医学物理学ホウ素中性子捕捉療法の進歩

新しい技術で放射線量のモニタリングが改善されて、がん治療が良くなるかもしれない。

Angelo Didonna, Dayron Ramos Lopez, Giuseppe Iaselli

2025-06-03T22:33:21+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング効率的なエネルギースケジューリングで衛星バッテリー寿命を最大化する

新しいアプローチで、衛星がバッテリーの使用を減らして寿命を延ばす手助けをする。

Nasrin Razmi, Bho Matthiesen, Armin Dekorsy

2025-06-03T21:46:55+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークの比較: MLPとKANの違い

この記事では、データが少ない環境におけるMLPとKANについて考察するよ。

Farhad Pourkamali-Anaraki

2025-06-03T21:46:32+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語HealthQ: 医療におけるAI質問の変革

HealthQは、患者ケアにおけるAIの質問する能力を評価している。

Ziyu Wang, Hao Li, Di Huang

2025-06-03T21:45:54+00:00 ― 1 分で読む

機械学習CNNの神経エンコーディングを調べる

CNNが画像の特徴をどうやって学習するのか、そしてその普遍的な類似点についての探求。

Florentin Guth, Brice Ménard

2025-06-03T21:06:24+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語言語モデルの効率的なファインチューニング

新しい方法が言語モデルのファインチューニングのための迅速なパフォーマンス評価を提供する。

Dongyue Li, Ziniu Zhang, Lu Wang

2025-06-03T20:58:30+00:00 ― 1 分で読む

機械学習リーマン多層回帰の課題と機会

RMLRにおける過剰パラメータ化の分析と今後の研究方向について。

Ziheng Chen, Yue Song, Rui Wang

2025-06-03T20:26:54+00:00 ― 1 分で読む

ヒューマンコンピュータインタラクション研究者たちが質的研究におけるLLMの利点と欠点を考えてるよ。

研究者が質的研究で言語モデルを使うことについての見解に深く迫る。

Shivani Kapania, William Agnew, Motahhare Eslami

2025-06-03T20:19:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習STVNNを使った多変量時系列分析の進展

STVNNは、時間をかけて複雑なデータを分析するための強力なソリューションを提供するよ。

Andrea Cavallo, Mohammad Sabbaqi, Elvin Isufi

2025-06-03T20:06:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習AIのためのマルチエージェントスパーストレーニングの進展

MASTは、スパース手法を通じて複数のAIエージェントのトレーニング効率を向上させる。

Pihe Hu, Shaolong Li, Zhuoran Li

2025-06-03T19:15:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習テスト時適応で機械学習モデルを強化する

新しい見たことないデータに直面したとき、機械学習モデルがどうやって改善できるかを学ぼう。

Zongbo Han, Jialong Yang, Junfan Li

2025-06-03T19:07:54+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語マルチモーダルモデルにおける視覚的質問分解の強化

視覚的な質問を分解するためのマルチモーダルモデルを改善する方法を探ってる。

Haowei Zhang, Jianzhe Liu, Zhen Han

2025-06-03T18:52:06+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語テキストレススピーチ処理技術の進展

新しい方法が、テキストのないリソースの少ない言語の音声認識を改善してるよ。

Krithiga Ramadass, Abrit Pal Singh, Srihari J

2025-06-03T18:32:35+00:00 ― 1 分で読む

機械学習オンライン継続学習フレームワークの進展

新しいフレームワークがオンライン継続学習の学習効率を向上させる。

Xinrui Wang, Chuanxing Geng, Wenhai Wan

2025-06-03T17:01:30+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークのためのゾロ活性化関数を紹介するよ

ゾロ機能は、強化されたニューラルネットワークのパフォーマンスのためにスムーズなソリューションを提供する。

Matias Roodschild, Jorge Gotay-Sardiñas, Victor A. Jimenez

2025-06-03T16:37:48+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティAndroidマルウェア検出の新しい方法

MLPとSVMを使ったフレームワークは、Androidのマルウェアを効果的に特定するよ。

Safayat Bin Hakim, Muhammad Adil, Kamal Acharya

2025-06-03T16:29:54+00:00 ― 1 分で読む

機械学習スケッチ＆ソルブで大きな問題を簡単にする

複雑な最小二乗問題に効率的にアプローチする方法。

Alex Lavaee

2025-06-03T16:27:55+00:00 ― 1 分で読む

人工知能OpenAIのo1モデルの計画スキルを評価する

o1モデルがどのようにアクションを計画し、さまざまなタスクでのパフォーマンスを見ていこう。

Kevin Wang, Junbo Li, Neel P. Bhatt

2025-06-03T16:14:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習大規模言語モデルの学習率を調整する

この記事では、トレーニングの長さがLLMの学習速度にどのように影響するかを調べているよ。

Johan Bjorck, Alon Benhaim, Vishrav Chaudhary

2025-06-03T15:34:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドラーニングの脆弱性に対処する：新しいアプローチ

データ攻撃に対するフェデレーテッドラーニングのレジリエンスを向上させる新しい方法。

Momin Ahmad Khan, Yasra Chandio, Fatima Muhammad Anwar

2025-06-03T15:26:42+00:00 ― 1 分で読む

生体分子タンパク質-リガンド相互作用予測の評価

モデル予測におけるタンパク質-リガンド相互作用の重要性を考察する。

David Errington, Constantin Schneider, Cédric Bouysset

2025-06-03T14:59:18+00:00 ― 1 分で読む

機械学習エネルギーベースのアプローチでマルチモーダル生成モデルを進化させる

新しいフレームワークは、エネルギーベースのモデルを使って、複数のソースからのデータ生成を改善するよ。

Shiyu Yuan, Jiali Cui, Hanao Li

2025-06-03T14:55:06+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識空間分析でビジョントランスフォーマーを強化する

SATAは画像分類タスクにおけるビジョントランスフォーマーの堅牢性と効率を向上させる。

Nick Nikzad, Yi Liao, Yongsheng Gao

2025-06-03T14:47:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習カウンターカレント学習: ニューラルネットワークへの新しいアプローチ

従来のトレーニング方法の自然な代替として、逆流学習を紹介するよ。

Chia-Hsiang Kao, Bharath Hariharan

2025-06-03T14:31:24+00:00 ― 1 分で読む

ロボット工学人間の指導でロボットに協力することを教える

新しい方法がロボットがチームワークを人間のサポートを通じて学ぶのを助ける。

Zhengran Ji, Lingyu Zhang, Paul Sajda

2025-06-03T14:15:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習言語モデルの自信を高める

この方法は言語モデルの信頼性スコアを向上させるんだ。

Johnathan Xie, Annie S. Chen, Yoonho Lee

2025-06-03T14:07:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習機械学習モデルにおけるデータ使用の課題を乗り越える

AIトレーニングにおけるデータ使用の証明の複雑さを理解する。

Jie Zhang, Debeshee Das, Gautam Kamath

2025-06-03T13:36:06+00:00 ― 0 分で読む

ロボット工学人間の動画から学ぶロボットの教え方

新しい方法が、ロボットがオンラインの人間の動画を使ってタスクを学ぶ手助けをして、トレーニングの必要性を減らしてるよ。

Homanga Bharadhwaj, Debidatta Dwibedi, Abhinav Gupta

2025-06-03T12:52:30+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語合成データ戦略で大規模言語モデルを強化する

この研究は、言語モデルのトレーニングのための合成データ生成の効果的な方法を探るものです。

Yung-Chieh Chan, George Pu, Apaar Shanker

2025-06-03T12:25:00+00:00 ― 1 分で読む

生体分子AI技術で収穫予測を進化させる

新しいツールがAIを使って化学反応の収量予測を改善したよ。

Xiao Hu, Ziqi Chen, Bo Peng

2025-06-03T12:06:15+00:00 ― 1 分で読む

機械学習次世代時系列予測法

新しいアプローチが時系列分析の予測精度を向上させる。

Yu Chen, Marin Biloš, Sarthak Mittal

2025-06-03T11:45:44+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークのプルーニング技術：パフォーマンスと解釈可能性

GoogLeNetの性能と解釈性に対する剪定方法の影響を分析する。

Jonathan von Rad, Florian Seuffert

2025-06-03T11:45:30+00:00 ― 1 分で読む

機械学習掘削における圧力予測とキック検出のための新しいデータセット

2つの新しいデータセットが掘削作業と安全性に関する研究を強化するよ。

Murshedul Arifeen, Andrei Petrovski, Md Junayed Hasan

2025-06-03T11:37:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ノイズの多いラベルでビジョン・ランゲージモデルを改善する

不正確なデータラベルでもモデルのパフォーマンスを向上させる方法。

Tong Wei, Hao-Tian Li, Chun-Shu Li

2025-06-03T11:06:00+00:00 ― 1 分で読む

計算複雑性スムーズブースティング：機械学習の新しいアプローチ

この記事では、スムーズブースティングとそのモデルトレーニングにおける利点について探るよ。

Guy Blanc, Alexandre Hayderi, Caleb Koch

2025-06-03T10:55:40+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ソースにアクセスせずに時系列データを適応させる

ソース情報なしで時系列データを適応させる新しい方法。

Yucheng Wang, Peiliang Gong, Min Wu

2025-06-03T10:02:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習グラフニューラルネットワークを使ったRUL予測の改善

GNNが産業機器の残りの有用寿命予測をどう向上させるか学ぼう。

Yucheng Wang, Min Wu, Xiaoli Li

2025-06-03T09:54:54+00:00 ― 1 分で読む

機械学習DuoGNN：グラフニューラルネットワークへの新しいアプローチ

DuoGNNはノードの相互作用を分離して、グラフ分析のパフォーマンスを向上させるんだ。

K. Mancini, I. Rekik

2025-06-03T09:31:12+00:00 ― 1 分で読む