衛星は、迅速な災害対応のために搭載されたデータを処理する。
Meghan Plumridge, Rasmus Maråk, Chiara Ceccobello
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSS生き物とテクノロジーがどうやって変なパターンを検出して安全を守るか学ぼう。
Steven A. Frank
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個別化された方法を取り入れることで、TB治療の結果がかなり良くなるよ。
Ethan Wu, Caleb Ellington, Ben Lengerich
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STARは、より賢くて速い結果を得るためのAIモデル構築を自動化します。
Armin W. Thomas, Rom Parnichkun, Alexander Amini
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高度な技術を組み合わせることで、アナログ回路設計が効率的になるよ。
Davide Basso, Luca Bortolussi, Mirjana Videnovic-Misic
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機械が3D形状をもっと効率的に組み立てる方法を学ぼう。
Jiahan Li, Chaoran Cheng, Jianzhu Ma
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ネットワークの反転がニューラルネットワークの意思決定プロセスをどのように明らかにするかを学ぼう。
Pirzada Suhail, Hao Tang, Amit Sethi
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新しいアプローチが、さまざまな分野で因果関係の理解を深めるよ。
Debo Cheng, Ziqi Xu, Jiuyong Li
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KANsは少ないリソースと革新的なデザインで複雑なデータの問題に取り組んでるよ。
Divesh Basina, Joseph Raj Vishal, Aarya Choudhary
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研究者たちがデータの不確実性にどう対処して、より良い物体検出システムを作っているかを学ぼう。
Peng Cui, Guande He, Dan Zhang
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低ビット量子化が大規模言語モデルのトレーニングにどう影響するか。
Xu Ouyang, Tao Ge, Thomas Hartvigsen
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LOTとワッサースタイン距離がデータ分析をもっと簡単で効果的にしてくれる方法を学ぼう。
Michael Wilson, Tom Needham, Anuj Srivastava
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FabuLight-ASDは音声、ビジュアル、体の動きのデータを組み合わせてスピーカーの検出を改善するよ。
Hugo Carneiro, Stefan Wermter
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この記事では、合成データがうつ病の予測にどのように役立つかを考察しています。
Andrea Kang, Jun Yu Chen, Zoe Lee-Youngzie
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新しいアプローチが、さまざまな分野での化学反応の予測を改善する。
Kaipeng Zeng, Xianbin Liu, Yu Zhang
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新しい技術がデータ分析における因果関係の理解を深めてるよ。
Anish Dhir, Ruby Sedgwick, Avinash Kori
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新しい方法が不確実性の下での最適化の課題に挑んでるよ。
Georgii Bychkov, Darina Dvinskikh, Anastasia Antsiferova
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森林の炭素ストレージを推定するためのリモートセンシング手法の紹介。
Autumn Nguyen, Sulagna Saha
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学術論文のナビゲーションを楽にするために、章の分類を自動化すること。
Bipasha Banerjee, William A. Ingram, Edward A. Fox
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SpateGAN-ERA5は、雨のデータ精度を上げて、予測をより良くするよ。
Luca Glawion, Julius Polz, Harald Kunstmann
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機械学習は、材料の相図の構築速度と精度を向上させる。
Siya Zhu, Raymundo Arróyave, Doğuhan Sarıtürk
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BONEは変化するデータに適応して、いろんな分野での予測精度を高めるよ。
Gerardo Duran-Martin, Leandro Sánchez-Betancourt, Alexander Y. Shestopaloff
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研究者たちは、量子コンピューティングと機械学習を組み合わせて粒子衝突データを効果的に分析してるよ。
Jogi Suda Neto, Roy T. Forestano, Sergei Gleyzer
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新しいツールが教師が生徒に合った本を素早く簡単に選ぶのを手助けしてくれるよ。
Jordan J. Bird
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機械学習と偏微分方程式の組み合わせを探求中。
Arvind Mohan, Ashesh Chattopadhyay, Jonah Miller
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研究者たちは、宇宙論的予測を効率よく行うためにニューラル・クオンタイル推定を利用している。
He Jia
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計算におけるGRCのワクワクする世界とその変革の可能性を発見しよう。
Tomoyuki Kubota, Yusuke Imai, Sumito Tsunegi
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複雑なデータ関係を分析するためのディープラーニングの新しい技術。
Sagar Ghosh, Kushal Bose, Swagatam Das
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ニューラルネットワークが静電容量式タッチセンサーの性能をどう向上させるかを発見しよう。
Ganyong Mo, Krishna Kumar Narayanan, David Castells-Rufas
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テクノロジーが荷物の配達プロセスをどんどん良くするかを学ぼう。
Thomas Bruys, Reza Zandehshahvar, Amira Hijazi
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弱い言語モデルにおける再サンプリングの限界を調査する。
Benedikt Stroebl, Sayash Kapoor, Arvind Narayanan
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APGNNは、物理学とデータを組み合わせて、さまざまな分野で予測精度を高めるんだ。
David Shulman, Itai Dattner
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この研究では、高度なデータ分析を通じてサッカーにおける成功するカウンターアタックを探ってるよ。
Joris Bekkers, Amod Sahasrabudhe
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密なニューラルネットワークが時間と空間を超えて複雑なデータをどう分析するかを学ぼう。
Zhi Zhang, Carlos Misael Madrid Padilla, Xiaokai Luo
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変動するデータ環境での予測を良くする方法。
Sejun Park, Joo Young Park, Hyunwoo Park
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AIMC技術は、重い再トレーニングなしでより効率的なAIモデルの展開を可能にするんだ。
Chen Li, Corey Lammie, Manuel Le Gallo
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DWCLが質の高いビューを通じてデータグルーピングをどう改善するか学ぼう。
Zhihui Zhang, Xiaoshuai Hao, Hanning Yuan
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K-FACを使ったディープヘッジングが金融リスク管理をどう改善するか学ぼう。
Tsogt-Ochir Enkhbayar
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SBIが科学者がシミュレーションと実世界のデータをつなげるのをどう手助けしているか学ぼう。
Jan Boelts, Michael Deistler, Manuel Gloeckler
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コンピュータに例から学ぶ方法を教える方法を見てみよう。
Bogdan Chornomaz, Shay Moran, Tom Waknine
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