この研究は、統合された不確実性定量化を通じてGNNの予測信頼性を向上させる。
S. Akansha
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSS革新的な技術が発達生物学における単一細胞プロファイルのラベリングを改善する。
Malek Senoussi, Thierry Artières, Paul Villoutreix
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新しい方法は、クライアントの選択とパーソナライズされたモデルのトレーニングを最適化することで、協力学習を強化します。
Diba Hashemi, Lie He, Martin Jaggi
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HESSOはモデル圧縮を簡単にして、ニューラルネットワークをより効率的にしつつ、性能を落とさないようにしてるんだ。
Tianyi Chen, Xiaoyi Qu, David Aponte
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機械学習が灯台のセンサーの故障を検出して、安全な航行をサポートするんだ。
Michael Kampouridis, Nikolaos Vastardis, George Rayment
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少ないデータで音楽タグ付けする新しい方法が良い結果を出してるよ。
T. Aleksandra Ma, Alexander Lerch
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GeoMatchingはデータの形状を考慮して治療効果の推定を改善するよ。
Melanie F. Pradier, Javier González
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歩行者の安全を高めるための行動予測モデルに関する研究。
Mohsen Azarmi, Mahdi Rezaei, He Wang
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新しい方法が動的な行動の持続を通じて学習パフォーマンスを向上させる。
Jianshu Hu, Paul Weng, Yutong Ban
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機械学習と分子力学の融合を探って、より良いシミュレーションを目指す。
Yuanqing Wang, Kenichiro Takaba, Michael S. Chen
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AstroMAEは、天文学での赤方偏移予測を改善するためにマスク付きオートエンコーダーを使ってるんだ。
Amirreza Dolatpour Fathkouhi, Geoffrey Charles Fox
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ディープラーニングを使ったダイナミックシステムモデリングの新しいツールを発見しよう。
Tianyu Dai, Khaled Aljanaideh, Rong Chen
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AQ-PINNsは、量子コンピューティングとAIを組み合わせて、効率的な気候モデルを作ってるんだ。
Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia
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研究者たちは機械学習を使って量子システム内の情報の広がりを予測してるよ。
John Tanner, Jason Pye, Jingbo Wang
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Mambaが画像-テキストタスクでTransformersに対してどうパフォーマンスするかの研究。
Georgios Pantazopoulos, Malvina Nikandrou, Alessandro Suglia
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Graffinは、不均衡なデータシナリオにおける尾ノードの分類を強化する。
Xiaorui Qi, Yanlong Wen, Xiaojie Yuan
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競技は、厳しい条件下での安全な運転モデルのための取り組みを披露する。
Furqan Ahmed Shaik, Sandeep Nagar, Aiswarya Maturi
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この研究は、異なる探索空間でのベイズ最適化の方法を紹介してるよ。
Aryan Deshwal, Sait Cakmak, Yuhou Xia
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複雑な道路状況での車線検出を改善するためにERF-CondLaneNetを紹介します。
Parth Ganeriwala, Siddhartha Bhattacharyya, Raja Muthalagu
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GLAREはブラジルの法制度における特別な控訴の分類を強化します。
Fabio Gregório, Rafaela Castro, Kele Belloze
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この研究は、動画入力からシミュレーションを学習するモデルを提案してるよ。
Franciszek Szewczyk, Gilles Louppe, Matthia Sabatelli
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モバイルやエッジデバイスでCNNを直接トレーニングする新しい方法。
Pranav Rama, Madison Threadgill, Andreas Gerstlauer
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異常検知は車両の安全性と信頼性を確保するために重要だよ。
Övgü Özdemir, M. Tuğberk İşyapar, Pınar Karagöz
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PF-PPOは、信頼できない報酬をフィルタリングして、コードレスポンスをより良くすることで、言語モデルを強化するんだ。
Wei Shen, Chuheng Zhang
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新しい方法がプライバシーを向上させつつ、フェデレーテッドラーニングにおけるモデルのパフォーマンスを強化する。
Kangyang Luo, Shuai Wang, Xiang Li
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新しい方法がNARの問題解決能力を強化するよ。
Zeno Kujawa, John Poole, Dobrik Georgiev
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AIの進歩でフェイク音声が普通になってきたから、検出が必要になってるね。
Hong-Hanh Nguyen-Le, Van-Tuan Tran, Dinh-Thuc Nguyen
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新しいモデルが分子の細胞挙動への影響の予測を改善したよ。
Philip Fradkin, Puria Azadi, Karush Suri
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研究者たちは、LLMを微調整して、出力の正直さと信頼性を向上させてるんだ。
Christopher M. Ackerman
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研究では、VRでの歩行が乗り物酔いや認知パフォーマンスに与える影響を調べてるよ。
Jyotirmay Nag Setu, Joshua M Le, Ripan Kumar Kundu
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新しいモデルは、データが少ない中でも人間の感情の予測を改善する。
Sagar Paresh Shah, Ga Wu, Sean W. Kortschot
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新しい手法では、辞書学習で原子サイズを調整することで異常検知が向上してるよ。
Andra Băltoiu, Denis C. Ilie-Ablachim, Bogdan Dumitrescu
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新しいデータセットが材料科学や画像処理の機械学習アプリケーションを強化してるよ。
Calum Green, Sharif Ahmed, Shashidhara Marathe
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BIFURCは、医療スタッフが緊急時に静脈や動脈をすぐに見つけるのを助けるよ。
Cecilia G. Morales, Dhruv Srikanth, Jack H. Good
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新しい方法でAIを使ってリアルな人間の動きを作るのが上手くなったよ。
Michael Adewole, Oluwaseyi Giwa, Favour Nerrise
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新しい技術が骨のX線画像の鮮明さを向上させて、診断を助けてるよ。
Haolin Wang, Yafei Ou, Prasoon Ambalathankandy
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HybridFCは、ナレッジグラフのファクトチェックを改善するための方法を組み合わせてるよ。
Umair Qudus, Michael Roeder, Muhammad Saleem
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メタフロー・マッチングは、細胞の挙動や治療反応の理解を深めるんだ。
Lazar Atanackovic, Xi Zhang, Brandon Amos
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ソフトな優先ラベルは、モデルと人間の選択をより一致させる。
Hiroki Furuta, Kuang-Huei Lee, Shixiang Shane Gu
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PharmacoMatchは機械学習を使って薬理フォルムのスクリーニング効率を向上させるよ。
Daniel Rose, Oliver Wieder, Thomas Seidel
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