今日のメディア環境におけるディープフェイク技術の課題と影響を探る。
Ammarah Hashmi, Sahibzada Adil Shahzad, Chia-Wen Lin
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSSビットコイン取引の新しいデータセットを探って、もっと深い洞察を得る。
Hugo Schnoering, Michalis Vazirgiannis
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光コンピューティングの進歩とコンパクトなデバイスの探求について探る。
Yandong Li, Francesco Monticone
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GNNとGTの概要と位置エンコーディングの役割について。
Florian Grötschla, Jiaqing Xie, Roger Wattenhofer
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FxTS-Netは、神経通常微分方程式を使って固定時間内の予測を改善する。
Chaoyang Luo, Yan Zou, Wanying Li
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AIは革新的なエネルギー材料の探索を変えてるよ。
Paolo De Angelis, Giovanni Trezza, Giulio Barletta
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人間の洞察と機械学習を組み合わせて、より良い特徴選択を目指す。
Md Abrar Jahin, M. F. Mridha, Nilanjan Dey
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属性推測攻撃を通じてフェデレーテッドラーニングのプライバシーの脆弱性を評価する。
Francesco Diana, Othmane Marfoq, Chuan Xu
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JESTRは、精度とパフォーマンスを向上させてメタボロミクスのアノテーションを革命的に変える。
Apurva Kalia, Dilip Krishnan, Soha Hassoun
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高齢者が安全に物を拾えるようにするウェアラブルシステムで、転倒を防ぐ。
John Clapham, Kenneth Koltermann, Yanfu Zhang
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ニューラルネットワークを効果的にトレーニングする複雑さを見てみよう。
Berfin Simsek, Amire Bendjeddou, Daniel Hsu
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PyAWDは地震予測を向上させるために合成地震データを生成するよ。
Pascal Tribel, Gianluca Bontempi
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AIトレーニングのための効率的なハイパーパラメータ調整とコスト管理の新しい方法。
Abdelmajid Essofi, Ridwan Salahuddeen, Munachiso Nwadike
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ロボットは今、ほんの数例でタスクを学べるようになったよ。
Vitalis Vosylius, Edward Johns
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ニューラルネットワークの仕組みと評価を探る。
Elliott Abel, Peyton Crevasse, Yvan Grinspan
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STREAMは、機械が散らばったジオメトリデータを処理して、より良い理解を得られるように改善します。
Mark Schöne, Yash Bhisikar, Karan Bania
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機械の忘却がデータプライバシーとモデル精度にどう役立つかを学ぼう。
Stanley Wei, Sadhika Malladi, Sanjeev Arora
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新しい方法でコールセンターの顧客満足度スコアを予測するのが上手くなったよ。
Etienne Manderscheid, Matthias Lee
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新しいカーネルがガウス過程を改善して、データ予測をより正確にするよ。
Mark D. Risser, Marcus M. Noack, Hengrui Luo
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新しいアプローチがシーケンスデータのラベリングを強化するよ。
Sean Papay, Roman Klinger, Sebastian Pado
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複数のエージェントが効率よく意思決定するための新しいアプローチ。
Neelkamal Bhuyan, Debankur Mukherjee, Adam Wierman
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データ共有におけるプライバシー保護の課題と解決策を理解すること。
Flavio Hafner, Chang Sun
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機械学習の進展がスーパイオン導体の理解を深めてるよ。
Junlan Liu, Qian Yin, Mengshu He
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SL-RF+は、限られたデータで金属3Dプリントの欠陥を検出するのに役立つ。
Ahmed Shoyeb Raihan, Austin Harper, Israt Zarin Era
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フレームワークが医療画像の不確実性推定を改善して、より良い診断を実現する。
Weijie Chen, Alan McMillan
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GROOTは最小限の情報を使ってタンパク質設計の効率を向上させる。
Thanh V. T. Tran, Nhat Khang Ngo, Viet Anh Nguyen
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技術的データと社会的データを使ってデータ漏洩を予測・防止する新しいアプローチ。
Hicham Hammouchi, Narjisse Nejjari, Ghita Mezzour
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フェデレーテッドラーニングがプライバシーを守りながら完璧なクッキーのレシピを作る方法を学ぼう。
Daniel M. Jimenez G., David Solans, Mikko Heikkila
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新しい方法は、出力データだけを使ってシミュレーションモデルの入力推定を洗練させる。
Ziwei Su, Diego Klabjan
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画像品質とユーザーコントロールを向上させるための拡散モデルの強化。
Md Fahim Anjum
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RedPajamaデータセットは、透明性と質の高いデータを通じて言語モデルのトレーニングを向上させることを目指してるよ。
Maurice Weber, Daniel Fu, Quentin Anthony
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平均的なデータと正確なデータを組み合わせることで、予測モデルが改善されるよ。
Sagalpreet Singh, Navodita Sharma, Shreyas Havaldar
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グラフを意識したロジスティック回帰は、データのつながりを分析する簡単な方法を提供するよ。
Simon Delarue, Thomas Bonald, Tiphaine Viard
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確率的鞍点問題がレシピの最適化やプライバシーにどんな役割を果たすか探ってみて。
Raef Bassily, Cristóbal Guzmán, Michael Menart
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逆遷移学習がコンピュータの意思決定をより良くする方法を学ぼう。
Leo Benac, Abhishek Sharma, Sonali Parbhoo
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機械学習が分類の不確実性をどう管理できるかを見てみよう。
Michele Caprio, David Stutz, Shuo Li
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データプライバシーを向上させるためのAuto-MLとフェデレーテッドラーニングの交差点を探る。
Yasaman Saadati, M. Hadi Amini
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新しいアプローチが大きな組織画像の分析を強化して、より良い診断を実現するよ。
Ravi Kant Gupta, Shounak Das, Amit Sethi
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CGSOがノードの重要性を測ることで、グラフ分析をどうやって強化するかを学ぼう。
Yassine Abbahaddou, Fragkiskos D. Malliaros, Johannes F. Lutzeyer
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SlideSpawnは、研究論文からプレゼンテーションスライドを自動で作成するんだ。
Keshav Kumar, Ravindranath Chowdary
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