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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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSS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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手書きのテキストを読む際の障害や進展を調べる。
Carlos Garrido-Munoz, Jorge Calvo-Zaragoza
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新しい手法が学習を構造化することで、視覚的質問応答のパフォーマンスを向上させる。
Ahmed Akl, Abdelwahed Khamis, Zhe Wang
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データサイエンスにおけるドメイン適応、プライバシー、フェデレーテッドラーニングについての見解。
Cem Ata Baykara, Ali Burak Ünal, Nico Pfeifer
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このシステムは道路の小さな物体を監視する方法を改善するよ。
Shahriar Soudeep, M. F. Mridha, Md Abrar Jahin
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スパースレート削減がトランスフォーマーモデルの性能に与える影響を調査中。
Yunzhe Hu, Difan Zou, Dong Xu
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因果効果推定とアクティブラーニングが意思決定をどう改善するか学ぼう。
Hechuan Wen, Tong Chen, Guanhua Ye
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スターアテンションは、言語モデルが長いテキストのシーケンスを扱う方法を改善するんだ。
Shantanu Acharya, Fei Jia, Boris Ginsburg
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ネガティブステップサイズはニューラルネットワークのトレーニング性能を向上させるかもしれない。
Betty Shea, Mark Schmidt
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データのノイズのあるラベルを扱う新しい方法で、モデルの精度を向上させる。
Hui Guo, Grace Y. Yi, Boyu Wang
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TabulaXはテーブル統合をスムーズにして、データを効果的に変換するよ。
Arash Dargahi Nobari, Davood Rafiei
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シグモイドを使ったMSEの新しいアプローチが分類タスクで期待できそうだね。
Kanishka Tyagi, Chinmay Rane, Ketaki Vaidya
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DRLを使うことで、再生可能エネルギーの利益のためのバッテリー管理が改善されるよ。
Caleb Ju, Constance Crozier
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大規模なストリーミングデータを使って予測を改善する方法を見てみよう。
Daojun Liang, Haixia Zhang, Jing Wang
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ElectroVizQAは、視覚的およびテキストの質問を通じてAIのデジタルエレクトロニクスの理解をテストするんだ。
Pragati Shuddhodhan Meshram, Swetha Karthikeyan, Bhavya
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モバイルAIがエキスパートモデルの混合でどう進化してるかを発見しよう。
Andrii Skliar, Ties van Rozendaal, Romain Lepert
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革新的な蝶ネクタイ型ニューラルネットワークを紹介、予測と不確実性管理がより良くなるよ。
Alisa Sheinkman, Sara Wade
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ディープラーニングを使って、ステガノグラフィーが画像の中に秘密を隠して安全に保つ方法を見つけよう。
Waheed Rehman
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自動化が高頻度取引における株価予測をどう変えるかを発見しよう。
Adamantios Ntakaris, Gbenga Ibikunle
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モデルは、赤ちゃんの初期脳発達を予測するための洞察を提供します。
Patrick Styll, Dowon Kim, Jiook Cha
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新しい方法で複雑な数学が簡単に、早く計算できるようになったよ。
Zekun Shi, Zheyuan Hu, Min Lin
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新しい指標がニューラルネットワークのスパースオートエンコーダーの理解を深めるよ。
Adam Karvonen, Can Rager, Samuel Marks
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VQalAttentを紹介するよ、リアルな機械音声を生成するためのシンプルなモデルだ。
Armani Rodriguez, Silvija Kokalj-Filipovic
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機械学習モデルを使って流体の動きを効率的に予測する。
Yadi Cao, Yuxuan Liu, Liu Yang
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この論文では、ロボットがタスクでより良く協力できる新しい方法を提案しているよ。
Ting Zhu, Yue Jin, Jeremie Houssineau
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AIを使って難しい数学の問題の正式な証明を書くと、新しい道が見えてくるよ。
Roozbeh Yousefzadeh, Xuenan Cao
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ノイズパターンがテキストから画像へのモデルの精度をどうやって高めるかを発見しよう。
Shuangqi Li, Hieu Le, Jingyi Xu
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研究者たちは、言語モデルから不要な知識を取り除く効果的な方法を見つけた。
Haomin Zhuang, Yihua Zhang, Kehan Guo
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この記事では、アクションを細分化することでオフライン強化学習の改善について探ります。
Alex Beeson, David Ireland, Giovanni Montana
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機械が人間みたいに継続的に学習できる方法を探ってる。
Ram Zaveri
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水力タービンのスタートアップを改善して、寿命を延ばす方法を学ぼう。
Vincent Mai, Quang Hung Pham, Arthur Favrel
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新しいフレームワークが、セマンティックセグメンテーションでラベル付き画像が少なくてもパフォーマンスを向上させる。
Daniel Morales-Brotons, Grigorios Chrysos, Stratis Tzoumas
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アクションのタイミングを予測することでスマートホームシステムを強化する方法を学ぼう。
Shrey Ganatra, Spandan Anaokar, Pushpak Bhattacharyya
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