新しいモデルが日常言語から手の動きを予測するんだ。
Chen Bao, Jiarui Xu, Xiaolong Wang
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New Science Research Articles Everyday
新しいモデルが日常言語から手の動きを予測するんだ。
Chen Bao, Jiarui Xu, Xiaolong Wang
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新しい方法が顔のランドマーク検出を改善する、厳しい条件下でもね。
Jui-Che Chiang, Hou-Ning Hu, Bo-Syuan Hou
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新しい量子モデルが騒がしい環境での粒子識別精度を向上させた。
Léa Cassé, Bernhard Pfahringer, Albert Bifet
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自動化ラボは、科学者たちが実験を行ったりデータを分析したりする方法を変革している。
Saaketh Desai, Sadhvikas Addamane, Jeffrey Y. Tsao
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ChronoFlowは、科学者たちが私たちの宇宙の星の年齢を正確に測るのを助けるよ。
Phil R. Van-Lane, Joshua S. Speagle, Gwendolyn M. Eadie
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ベンガル語、英語、バングリッシュでの消費者の意見を明らかにする大規模なデータセット。
Mohammad Nazmush Shamael, Sabila Nawshin, Swakkhar Shatabda
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機械学習は、セメント生産の課題に効率的でリアルタイムな解決策を提供するよ。
Sheikh Junaid Fayaz, Nestor Montiel-Bohorquez, Shashank Bishnoi
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AIは、食双星の分析方法を変え、発見を加速させる。
Marcin Wrona, Andrej Prša
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新しい方法がリンク予測攻撃戦略を改善し、セキュリティの欠陥を浮き彫りにしてる。
Jiate Li, Meng Pang, Binghui Wang
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新しいアプローチが、てんかん患者の発作の起源を医者が見つける方法を改善する。
Huachao Yan, Kailing Guo, Shiwei Song
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最適輸送が物流、データサイエンス、日常の応用にどう影響するかを学ぼう。
Sachin Shivakumar, Georgiy A. Bondar, Gabriel Khan
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リザーバーコンピューティングがAIの記憶力を向上させて、学習を速くする方法を発見しよう。
Kevin McKee
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バイアスがCNNのパフォーマンスや画像分析にどう影響するかを見てみよう。
Sai Teja Erukude, Akhil Joshi, Lior Shamir
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ニューラルサロゲートは、時間の経過に伴う変化を予測することでシミュレーションの精度を向上させる。
Anthony Zhou, Amir Barati Farimani
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SMoSEがロボットに解釈可能な意思決定能力を与える方法を見つけよう。
Mátyás Vincze, Laura Ferrarotti, Leonardo Lucio Custode
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関係のあるニューラルシンボリックマルコフモデルはAIの学習と推論能力を向上させる。
Lennert De Smet, Gabriele Venturato, Luc De Raedt
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フィンガープリンティング技術で機械学習モデルを守る方法を学ぼう。
Augustin Godinot, Erwan Le Merrer, Camilla Penzo
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革新的なランタイムモニタリングは、ドローンや船の安全性と安定性を高める。
Emily Yu, Đorđe Žikelić, Thomas A. Henzinger
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ArchesWeatherは、高度なアルゴリズムと天気データを組み合わせて、正確な予報をするよ。
Guillaume Couairon, Renu Singh, Anastase Charantonis
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MoDEはロボットが効率的に学ぶのを助けて、コンピュータのパワーをあまり使わないんだ。
Moritz Reuss, Jyothish Pari, Pulkit Agrawal
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SIPMが機械学習の円錐最適化をどう変えるか発見しよう。
Chuan He, Zhanwang Deng
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新しい手法で言語モデルがリアルワールドのタスクに対してもっと速くて効率的になったよ。
Jonathan Svirsky, Yehonathan Refael, Ofir Lindenbaum
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研究が、AIの公平性のためのMixup手法の利点と欠点を明らかにしている。
Karina Halevy, Karly Hou, Charumathi Badrinath
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適応サンプリングが農業の決定や作物の収量をどう改善するかを学ぼう。
Giorgio Morales, John Sheppard
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プルーニングがトランスフォーマーモデルをどう強化して、効果的な時系列予測につながるかを発見しよう。
Nicholas Kiefer, Arvid Weyrauch, Muhammed Öz
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機械が安全性と効率のために環境を予測する方法を学ぶ。
Zhenjiang Mao, Ivan Ruchkin
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GFTabは、混合変数の表形式データセットを分析するための革新的なソリューションを提供してるよ。
Yoontae Hwang, Yongjae Lee
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小さいモデルと大きいモデルを組み合わせて、テキスト生成を革命的に速くする。
Seungeun Oh, Jinhyuk Kim, Jihong Park
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差分プライバシーが分析中に個人データをどう守るかを発見しよう。
Albert Cheu, Debanuj Nayak
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SpikeSCRは、スパイキングニューラルネットワークを使って音声コマンド認識の効率と精度を両立させてるんだ。
Jiaqi Wang, Liutao Yu, Liwei Huang
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ラグランジュ指数ポリシーについて学んで、その意思決定への影響を考えてみて。
Konstantin Avrachenkov, Vivek S. Borkar, Pratik Shah
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連合学習とファジィ認知マップの組み合わせがデータプライバシーと協力を向上させる。
Jose L Salmeron, Irina Arévalo
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ディープラーニングが、広範囲なAspenOpenJetsデータセットで粒子物理学の研究を後押ししてるよ。
Oz Amram, Luca Anzalone, Joschka Birk
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言語モデルが一般化連想再生を通じて推論タスクにどう取り組むかを探る。
Ruikang Ni, Da Xiao, Qingye Meng
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CLIP-RLDriveは、複雑な運転シナリオにおける自動運転車の意思決定を向上させる。
Erfan Doroudian, Hamid Taghavifar
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分散学習におけるメンバーシップ推測攻撃のリスクを探ろう。
Ousmane Touat, Jezekael Brunon, Yacine Belal
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マトリックス補完がいろんな分野でデータ処理をどう改善するかを見つけよう。
Ziyuan Chen, Fang Yao
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VONがスマートオーダリングでデータビジュアライゼーションをどう変えるか学ぼう。
Zehua Yu, Weihan Zhang, Sihan Pan
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新しいフレームワークが生成モデルのトレーニングを強化し、バイアスを減らして出力を改善するよ。
Vidya Prasad, Anna Vilanova, Nicola Pezzotti
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階層的分類を通じて情報を整理する方法を見てみよう。
Nan Li, Bo Kang, Tijl De Bie
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