K-merは科学者がDNAの断片をつなぎ合わせて微生物をよりよく理解するのに役立つんだ。
Abdulkadir Celikkanat, Andres R. Masegosa, Thomas D. Nielsen
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSSコンピュータがデータを効率的に整理したり検索したりする手助けをする方法を見つけよう。
Omar Salemohamed, Laurent Charlin, Shivam Garg
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研究者たちが協力しないRISをどうやって扱って、コミュニケーションのセキュリティを向上させるかを学ぼう。
George Stamatelis, Panagiotis Gavriilidis, Aymen Fakhreddine
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Topographは、形やつながりを保ちながら画像セグメンテーションを素早く行う方法を提供してるよ。
Laurin Lux, Alexander H. Berger, Alexander Weers
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GNNは、地球データの分析や理解の仕方を変えてるよ。
Shan Zhao, Zhaiyu Chen, Zhitong Xiong
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極端な多ラベル分類の効率を向上させる新しいアプローチ。
Nasib Ullah, Erik Schultheis, Mike Lasby
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AIモデルは都市計画家を手助けして、都市の熱を理解したり、住みやすさを改善したりするんだ。
Iñigo Delgado-Enales, Joshua Lizundia-Loiola, Patricia Molina-Costa
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機械学習は診断を改善し、医療ガイドラインを統合することでヘルスケアを変えつつあるんだ。
Christel Sirocchi, Muhammad Suffian, Federico Sabbatini
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テクノロジーが革新的な方法でタンパク質の設計をどう助けてるかを発見しよう。
Yiheng Zhu, Jialu Wu, Qiuyi Li
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AIにおけるフェアネス学習の概要と、それが各分野に与える影響。
Jing Li, Yinghua Yao, Yuangang Pan
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プライバシーを強化しつつモデルの精度を犠牲にしない方法を紹介するよ。
Tao Huang, Qingyu Huang, Xin Shi
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モデルを統合することで、パフォーマンスを向上させてスペースを節約できる方法を学ぼう。
Luca Zhou, Daniele Solombrino, Donato Crisostomi
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研究者たちは、トランスフォーマーモデルが人間の匂いの認識を予測できるかどうかをテストしている。
Farzaneh Taleb, Miguel Vasco, Antônio H. Ribeiro
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圧縮の原理を使ってセマンティックセグメンテーションを改善する新しいアプローチを探ってる。
Qishuai Wen, Chun-Guang Li
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DA-MoEは、異なるグラフサイズに合わせてGNNを適応させ、さまざまなタスクでのパフォーマンスを向上させるよ。
Zelin Yao, Chuang Liu, Xianke Meng
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より良い学習エージェントのための政策の階層的オーケストラを探求する。
Thomas P Cannon, Özgür Simsek
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FraCOsを紹介するよ、AIエージェントが効率よく学んで適応するための新しい方法だよ。
Thomas P Cannon, Özgür Simsek
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PV-faultNetは、太陽光パネルの欠陥を効率的に特定するスマートなソリューションを提供してるよ。
Eiffat E Zaman, Rahima Khanam
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新しいフレームワークが不確実性の中での予測と意思決定を強化するよ。
Christopher Yeh, Nicolas Christianson, Alan Wu
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衛星画像を使って、詳細な土地利用マッピングを通じて貧困の理解を深める。
Mohammad Kakooei, James Bailie, Albin Söderberg
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物理情報ニューラルネットワークのトレーニングを改善する新しい方法。
Youngsik Hwang, Dong-Young Lim
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新しいフレームワークがNUMAシステムのスケジューリング効率を高めて、クエリ処理を速くするよ。
Yeasir Rayhan, Walid G. Aref
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データ共有と機械学習を通じてマネーロンダリングに立ち向かう新しい方法を探ってる。
Fabrianne Effendi, Anupam Chattopadhyay
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新しいアプローチが、PDEを解く深層学習の効果を高める。
Yesom Park, Changhoon Song, Myungjoo Kang
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高度なモデルにおけるデータプライバシー保護のためのメンバーシップ推測攻撃の調査。
Zhan Li, Yongtao Wu, Yihang Chen
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シミュレーションを使った複雑なシステムのパラメータ推定を速くする新しいアプローチ。
Ruoxi Jiang, Peter Y. Lu, Rebecca Willett
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LLMSteerは、言語モデルを使ってクエリ最適化を改善し、データアクセスをより早くシンプルにするよ。
Peter Akioyamen, Zixuan Yi, Ryan Marcus
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研究者たちは、衛星データを活用して世界中の貧困レベルの分析をより良くしている。
Mohammad Kakooei, Klaudia Solska, Adel Daoud
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新しいアクセラレーターが動的データ処理のためのスパイキングニューラルネットワークの効率を改善した。
Deepika Sharma, Shubham Negi, Trishit Dutta
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ニューラルネットワークが偏微分方程式を効果的に解決する方法を学ぼう。
Joost A. A. Opschoor, Philipp C. Petersen, Christoph Schwab
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DroidSpeakはAIエージェント同士のやり取りをスピードアップして、より効率的にするよ。
Yuhan Liu, Esha Choukse, Shan Lu
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機械学習における擬似ラベル学習のバランスを取るためのフレームワーク。
Yu Wang, Yuxuan Yin, Peng Li
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AIモデルにおける継続学習と知識を保持する革新的な方法を見てみよう。
Kun-Peng Ning, Hai-Jian Ke, Yu-Yang Liu
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AIは南アフリカの持続可能な未来に向けた取り組みをどうサポートできるか。
Claude Formanek, Callum Rhys Tilbury, Jonathan P. Shock
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予測の安定性を高めつつ、ビジネスプランニングの精度を維持する方法。
Daan Caljon, Jeff Vercauteren, Simon De Vos
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メンタルヘルスサービス改善のための機械学習の可能性を探る。
Soaad Hossain, James Rasalingam, Arhum Waheed
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計算リソースを減らしてニューラルネットワークを改善する革新的な方法。
Neal Lawton, Aram Galstyan, Greg Ver Steeg
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合成データを使って予測保全がどうやって機器の故障を防ぐか学ぼう。
Andrew Thompson, Alexander Sommers, Alicia Russell-Gilbert
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神経的精密偏光が機器の効率を向上させつつ、精度も保つ方法を学ぼう。
Dinithi Jayasuriya, Nastaran Darabi, Maeesha Binte Hashem
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FLEXtimeは、時系列データの予測に関するより明確な洞察を提供するよ。
Thea Brüsch, Kristoffer K. Wickstrøm, Mikkel N. Schmidt
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