新しい方法がスマートシティの予測におけるデータ共有のプライバシーを向上させる。
Shuowei Cai, Hao Liu
― 1 分で読む
コンピューターサイエンス - 機械学習
RSS多様なデータコンテキストを使って人の活動認識を向上させる新しいアプローチ。
Wen Ge, Guanyi Mou, Emmanuel O. Agu
― 1 分で読む
新しい方法が信号対雑音比メトリクスを使ってモデル調整の効率を高める。
Haolin Chen, Philip N. Garner
― 1 分で読む
新しい方法がAR環境でのバーチャルサウンド統合を改善。
Francesc Lluís, Nils Meyer-Kahlen
― 1 分で読む
言語データベースの新しい進展が、世界の言語間の比較研究を強化してるよ。
Aditya Khan, Mason Shipton, David Anugraha
― 1 分で読む
TAKFLは、さまざまなデバイスの能力に応じて、フェデレーテッドラーニングにおける知識共有を最適化するよ。
Mahdi Morafah, Vyacheslav Kungurtsev, Hojin Chang
― 1 分で読む
分子物理学の基本概念とその実用的な応用を探ってみて。
Jun Liu, Geng Yuan, Weihao Zeng
― 1 分で読む
この新しい方法は、AIモデルでの画像生成を効率化して、スピードもアップさせるよ。
Seongmin Hong, Suh Yoon Jeon, Kyeonghyun Lee
― 1 分で読む
新しい方法がデータの整列を改善して、特にノイズの多いデータセットで効果的だよ。
Zi-Ming Wang, Nan Xue, Ling Lei
― 1 分で読む
事前の状態知識なしで強化学習の革新的な方法。
Mingyu Chen, Aldo Pacchiano, Xuezhou Zhang
― 1 分で読む
新しいフレームワークが、反復的な洗練を通じてビデオと言語のデータセットの質を向上させる。
Xiao Wang, Jianlong Wu, Zijia Lin
― 1 分で読む
過去のデータを使って複雑なシステムの予測を改善する新しいフレームワーク。
Ashutosh Singh, Ashish Singh, Tales Imbiriba
― 1 分で読む
新しい方法が量子ダイナミクスシミュレーションの効率を向上させることを目指している。
Yuxuan Zhang, Roeland Wiersema, Juan Carrasquilla
― 1 分で読む
この論文は、ユーザープライバシーを守りながらGNNのためのフェデレーテッドラーニングを強化する。
Zhidong Gao, Yuanxiong Guo, Yanmin Gong
― 1 分で読む
AUGURは先進的な技術を使って、分子の付着に最適な場所を見つけるのを簡単にしてくれるよ。
Ioannis Kouroudis, Poonam, Neel Misciaci
― 1 分で読む
この研究は、エッジサーバーを使ってリソース管理をより良くしながら、フェデレーテッドラーニングの効率を高めるんだ。
Zhidong Gao, Yu Zhang, Yanmin Gong
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む