機械学習

機械学習方程式を作る技術：シンボリックリグレッションの解説

シンボリック回帰がデータから数学的表現を見つける方法を探ってみて。

L. G. A dos Reis, V. L. P. S. Caminha, T. J. P. Penna

2025-04-15T17:39:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習視覚的戦略でディープラーニングを最適化する

図がディープラーニングアルゴリズムの効率をどう高めるかを学ぼう。

Vincent Abbott, Gioele Zardini

2025-04-15T16:59:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習スマートモデルで乱流予測を変える

新しいモデルが革新的なデザインのための乱流予測を加速させる。

Shinjan Ghosh, Julian Busch, Georgia Olympia Brikis

2025-04-15T16:03:48+00:00 ― 1 分で読む

高エネルギー物理学-格子物理とAIをつなぐ: 新しいアプローチ

複雑なランジュバン動力学と拡散モデルを組み合わせて、難しい物理問題に取り組む。

Diaa E. Habibi, Gert Aarts, Lingxiao Wang

2025-04-15T15:16:02+00:00 ― 1 分で読む

ロボット工学ロボットに感じさせること: 感情のタッチ

研究者たちは、ロボットに触れたり音を通じて人間の感情を認識させることを目指している。

Qiaoqiao Ren, Remko Proesmans, Frederick Bossuyt

2025-04-15T13:47:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習量子ポイントワイズ畳み込み：AIの新しい道

量子コンピューティングがニューラルネットワークと出会って、AIの性能と効率がアップしてるよ。

An Ning, Tai-Yue Li, Nan-Yow Chen

2025-04-15T13:40:30+00:00 ― 1 分で読む

機械学習雪深さ予測の革命

新しい方法で、気候管理のための雪の深さ予測の精度が向上したよ。

Andrew Charbonneau, Katherine Deck, Tapio Schneider

2025-04-15T10:29:26+00:00 ― 1 分で読む

機械学習言語モデルのための賢いメモリー

新しい技術が大規模言語モデルの記憶と効率をアップさせる。

Guangda Liu, Chengwei Li, Jieru Zhao

2025-04-15T06:33:45+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 SS-TrBoostingでドメイン適応を革命的に変える

異なるデータ環境に対する機械学習モデルを強化する新しいフレームワーク。

Lingfei Deng, Changming Zhao, Zhenbang Du

2025-04-15T05:45:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習拒否オプションでノード分類を革新する

不確実な予測を避けるモデルの方法を紹介するよ。

Uday Bhaskar, Jayadratha Gayen, Charu Sharma

2025-04-15T01:44:51+00:00 ― 1 分で読む

機械学習セミデセントラライズドトレーニングで交通管理を革命化する

新しい交通予測アプローチがよりスマートな都市移動を実現する。

Ivan Kralj, Lodovico Giaretta, Gordan Ježić

2025-04-15T00:56:42+00:00 ― 1 分で読む

人工知能テキストから画像へのAIでの不確実性のナビゲート

機械生成画像が不確実性によってどう変わるかを探ってる。

Gianni Franchi, Dat Nguyen Trong, Nacim Belkhir

2025-04-15T00:08:33+00:00 ― 1 分で読む

社会と情報ネットワーク軌跡の分類：新しいアプローチ

研究者たちは複雑な空間の動きの経路を分類するための革新的な方法を開発した。

Vincent P. Grande, Josef Hoppe, Florian Frantzen

2025-04-14T17:43:21+00:00 ― 0 分で読む

画像・映像処理自己教師ありデノイザーフレームワークでCT画像を強化する

新しい技術が、高品質なデータなしでもCTスキャンの画像を改善するよ。

Emilien Valat, Andreas Hauptmann, Ozan Öktem

2025-04-14T16:26:24+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 RFMsでデジタルアートを革新する

RFMsがクリエイティブな分野での画像生成をどう変えているか探ってみよう。

Maitreya Patel, Song Wen, Dimitris N. Metaxas

2025-04-14T09:25:10+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 UTSDで時系列予測を革命的に変える

UTSDは、複数のデータソースを統合することで時系列分析を変革します。

Xiangkai Ma, Xiaobin Hong, Wenzhong Li

2025-04-14T06:29:15+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 Point-GN: ポイントクラウド分類の新時代

パラメトリックじゃないアプローチで3Dデータ分析を革命的に変える。

Marzieh Mohammadi, Amir Salarpour

2025-04-14T04:04:48+00:00 ― 1 分で読む

画像・映像処理 AIを使った食品安全テストの進展

研究者たちは、AIを使って食品安全テストのスピードを上げて、精度を向上させてるよ。

Siddhartha Bhattacharya, Aarham Wasit, Mason Earles

2025-04-14T01:38:06+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語テクノロジーで会社分析を革新する

新しい方法が企業の類似性を分析するやり方をどう変えているかを発見しよう。

Marco Molinari, Victor Shao, Vladimir Tregubiak

2025-04-14T01:28:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークをトリミングする：プルーニングの技術

プルーニングがニューラルネットワークの効率とパフォーマンスをどう上げるかを学ぼう。

Aditya Shah, Aditya Challa, Sravan Danda

2025-04-14T00:52:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習重ね合わせとアクティブラーニングの複雑なダンス

アクティブラーニングを使って、機械学習における重ね合わせの課題を探ってるよ。

Akanksha Devkar

2025-04-14T00:04:03+00:00 ― 1 分で読む

機械学習クラスタリングのためのグラフ最大シフトの理解

Graph Max Shiftがデータポイントの効果的なグルーピングにどのように役立つか学ぼう。

Ery Arias-Castro, Elizabeth Coda, Wanli Qiao

2025-04-13T23:14:48+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語大規模言語モデルを形作る強化学習の役割

強化学習が大規模言語モデルをどうやって人間とのやり取りを良くするために洗練させるかを見つけよう。

Shuhe Wang, Shengyu Zhang, Jie Zhang

2025-04-13T21:39:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 EEGデータ分析の新しいアプローチ

タイミングと関係性を組み合わせて、より良いEEGの理解を目指す。

Limin Wang, Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi

2025-04-13T20:42:00+00:00 ― 1 分で読む

人工知能 MEGでAIの意図を解読する

AIの目標指向行動を最大エントロピー目標指向性を使って測る方法を見てみよう。

Matt MacDermott, James Fox, Francesco Belardinelli

2025-04-13T20:03:18+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語 LLMの長い文脈処理を革命的に変える

新しいフレームワークが言語モデルの長文管理を強化するよ。

Hongyin Tang, Di Xiu, Lanrui Wang

2025-04-13T19:15:09+00:00 ― 1 分で読む

機械学習データのプライバシーと学習のバランスを取ること

オンラインフェデレーテッドラーニングとプライバシー技術についての考察。

Jiaojiao Zhang, Linglingzhi Zhu, Dominik Fay

2025-04-13T18:09:37+00:00 ― 1 分で読む

機械学習社会におけるAIのリスク

さまざまな分野におけるAIシステムの落とし穴やバイアスを調べること。

Jérémie Sublime

2025-04-13T13:04:26+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語トランスフォーマーが検索を学ぶ：画期的な研究

研究者たちは、トランスフォーマーがトレーニング技術を使って検索能力を向上させる方法を調査している。

Abulhair Saparov, Srushti Pawar, Shreyas Pimpalgaonkar

2025-04-13T12:01:48+00:00 ― 1 分で読む

画像・映像処理 3Dスキャン技術の進歩：新しいアプローチ

拡散LiDARとRGBカメラを組み合わせると、厳しい条件での3Dスキャンが良くなるよ。

Nikhil Behari, Aaron Young, Siddharth Somasundaram

2025-04-13T10:49:48+00:00 ― 1 分で読む

人工知能適切なLLMの選び方：新しい方法

モデルが人間の助けなしに最適な言語モデルを選べる方法を学ぼう。

Neel Guha, Mayee F. Chen, Trevor Chow

2025-04-13T09:37:21+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 AIの適応：教師なし学習の未来

教師なしドメイン適応は、AIが変化する環境で常に監視されなくても学べるようにするんだ。

Hisashi Oshima, Tsuyoshi Ishizone, Tomoyuki Higuchi

2025-04-13T08:49:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習アイソメトリーパースートで複雑なデータを理解する

アイソメトリ追求が複雑なデータ行列をどのように簡素化して、より良い分析を可能にするか学ぼう。

Samson Koelle, Marina Meila

2025-04-13T07:59:15+00:00 ― 0 分で読む

画像・映像処理 AIと肝臓癌の検出：新しい希望

AI技術が肝臓癌の検出を変えて、精度と効率を向上させてるよ。

Ajinkya Deshpande, Deep Gupta, Ankit Bhurane

2025-04-13T06:44:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ソフトTPR: データ理解の新しいアプローチ

ソフトTPRが機械学習とデータ表現をどう変えるかを発見しよう。

Bethia Sun, Maurice Pagnucco, Yang Song

2025-04-13T05:36:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドラーニング: インサイトを共有する新しい方法

フェデレーテッドラーニングがプライバシーとコラボレーションをどう両立させるか探ってみて。

Shivam Pal, Aishwarya Gupta, Saqib Sarwar

2025-04-13T02:54:04+00:00 ― 1 分で読む

機械学習大規模言語モデルの公平性: 深掘り

LLMの公平性の問題を調査して、改善策を考える。

Valeriia Cherepanova, Chia-Jung Lee, Nil-Jana Akpinar

2025-04-13T00:47:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習言語モデルの学習曲線

言語モデルが文法や文の構造を理解する方法。

Tian Qin, Naomi Saphra, David Alvarez-Melis

2025-04-12T21:35:06+00:00 ― 0 分で読む

機械学習言語モデルの秘密が明らかに！

言語モデルがどうやって学んで知識を一般化するかを発見しよう。

Jiahai Feng, Stuart Russell, Jacob Steinhardt

2025-04-12T19:58:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習深層学習における適応的重み共有

革命的な方法が対称性への適応アプローチを通じて機械学習を向上させる。

Putri A. van der Linden, Alejandro García-Castellanos, Sharvaree Vadgama

2025-04-12T18:22:30+00:00 ― 1 分で読む

コンピューターサイエンス - 機械学習