機械学習

機械学習フェデレーテッドラーニングのクライアントを誠実に保つ

フェデレーテッドラーニングにおけるフェアプレイのための戦略を見てみよう。

Dimitar Chakarov, Nikita Tsoy, Kristian Minchev

2025-04-04T15:26:44+00:00 ― 1 分で読む

人工知能 AIエージェント：新しい時代の始まり

研究者たちはAIに現実の行動のための簡単な指示を理解させる方法を教えている。

Harshit Sikchi, Siddhant Agarwal, Pranaya Jajoo

2025-04-04T12:09:27+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語知識のギャップを埋める：ヒンディー語ウィキペディアの変革

ヒンディー語話者の知識アクセスを豊かにするために、ヒンディー語ウィキペディアを改善する。

Paramita Das, Amartya Roy, Ritabrata Chakraborty

2025-04-04T10:33:09+00:00 ― 0 分で読む

機械学習言語モデルのクセ：知っておくべきこと

入力の小さな変化が言語モデルの応答にどう影響するかを学ぼう。

Paulius Rauba, Qiyao Wei, Mihaela van der Schaar

2025-04-04T10:21:33+00:00 ― 1 分で読む

ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティングニューラルネットワークの解読: より明確な視点

ニューラルネットワークの決定の秘密を簡単に解き明かす。

Deepshikha Bhati, Fnu Neha, Md Amiruzzaman

2025-04-04T08:08:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習勾配フローエンコーディングでデータ処理を革命化する

複雑なデータを効率的にシンプルにして、より良い結果を出す新しい方法。

Kyriakos Flouris, Anna Volokitin, Gustav Bredell

2025-04-04T05:16:22+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ハイパーグラフで異常を見つける

ハイパーグラフが複雑なデータの中にある珍しいパターンを見つける方法を学ぼう。

Md. Tanvir Alam, Chowdhury Farhan Ahmed, Carson K. Leung

2025-04-04T03:19:48+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識ディープラーニングモデルのプライバシーリスク

AIシステムで敏感なデータを守るために隠れた出力を評価すること。

Tao Huang, Qingyu Huang, Jiayang Meng

2025-04-04T00:11:11+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 IDRLでロボット学習を革新する

新しい方法で、ロボットは遅延があっても効果的に学べるようになる。

Simon Sinong Zhan, Qingyuan Wu, Zhian Ruan

2025-04-03T23:49:12+00:00 ― 1 分で読む

人工知能 AI対決：言語モデルvs.神経シンボリック推論

研究者たちは、ラベンの進行マトリックスを解く際にLLMと神経シンボリックシステムを比較してる。

Michael Hersche, Giacomo Camposampiero, Roger Wattenhofer

2025-04-03T20:06:27+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識ファッションの未来：賢い売上予測

予測モデルがファストファッションのサステナビリティをどう変えるかを発見しよう。

Andrea Avogaro, Luigi Capogrosso, Franco Fummi

2025-04-03T16:53:51+00:00 ― 1 分で読む

計算複雑性現代ホップフィールドネットワークの秘密を暴く

MHNが機械学習をどうやって強化できるかをもっと詳しく見てみよう。

Xiaoyu Li, Yuanpeng Li, Yingyu Liang

2025-04-03T15:17:33+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語言語モデル評価の見直し: ベンチマークの問題

言語モデル評価の現在の欠陥についての詳細な考察。

Sourav Banerjee, Ayushi Agarwal, Eishkaran Singh

2025-04-03T14:00:49+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識言語でナビゲートすることを学ぶ機械

研究は、機械に口頭や書面でのナビゲーション指示に従う方法を教えることに焦点を当ててる。

Gengze Zhou, Yicong Hong, Zun Wang

2025-04-03T13:41:15+00:00 ― 1 分で読む

ロボット工学家でのロボット：仕事の未来

ロボット技術が進化して、日常の家事を手伝ってくれるようになってるよ。

Arth Shukla, Stone Tao, Hao Su

2025-04-03T11:16:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習粒子物理学の革命：量子とシミュレーションが出会う

量子コンピュータとディープラーニングを組み合わせた新しいアプローチが、粒子シミュレーションを強化してるよ。

Ian Lu, Hao Jia, Sebastian Gonzalez

2025-04-03T09:30:08+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータと社会 EEGとAIでADHD診断を革新する

脳データを使った新しい方法がADHDの診断精度を向上させることを目指してるよ。

Medha Pappula, Syed Muhammad Anwar

2025-04-03T09:00:54+00:00 ― 1 分で読む

機械学習クープマンオートエンコーダーで未来を開く

Koopmanオートエンコーダーが時間とともに複雑なシステムの挙動を予測する方法を探る。

Dustin Enyeart, Guang Lin

2025-04-03T07:54:36+00:00 ― 1 分で読む

数値解析ディープオペレーターBSDE：金融予測のゲームチェンジャー

新しい手法が、より良い金融洞察のためにニューラルネットワークとBSDEを組み合わせてるよ。

Giulia Di Nunno, Pere Díaz Lozano

2025-04-03T07:26:10+00:00 ― 1 分で読む

機械学習チューブロス：予測のゲームチェンジャー

Tube Lossが様々な分野で予測区間を改善する方法を発見しよう。

Pritam Anand, Tathagata Bandyopadhyay, Suresh Chandra

2025-04-03T07:16:03+00:00 ― 1 分で読む

医学物理学新しい技術でPETイメージングを革命化

新しい方法がPET画像の質を向上させて、医者の負担を減らすよ。

George Webber, Yuya Mizuno, Oliver D. Howes

2025-04-03T07:06:50+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 GL-Fusion: グラフと言語の架け橋

GL-Fusionがグラフニューラルネットワークと大規模言語モデルを組み合わせて、先進的なAIソリューションを提供する方法を発見しよう。

Haotong Yang, Xiyuan Wang, Qian Tao

2025-04-03T06:27:54+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 AIを使って筋肉の力を予測する革新的な方法

新しいアプローチは、物理学とAIを組み合わせて、広範なラベル付きデータなしで筋肉の力を予測する。

Shuhao Ma, Jie Zhang, Chaoyang Shi

2025-04-03T06:19:04+00:00 ― 1 分で読む

機械学習テヘランの洪水耐性：機械学習を活用して

テヘランの都市洪水対策を強化するためのスマートな戦略を探る。

Mahla Ardebili Pour, Mohammad B. Ghiasi, Ali Karkehabadi

2025-04-03T05:39:45+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティサイバーセキュリティにおけるPUとNU学習の活用

PUとNU学習が隠れた脅威に対するサイバーセキュリティ対策をどう強化するかを学ぼう。

Robert Dilworth, Charan Gudla

2025-04-03T04:51:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習適応解像度残差ネットワーク：AIの革命児

ARReNetsは、機械のパフォーマンスを向上させるために異なる信号解像度に適応します。

Léa Demeule, Mahtab Sandhu, Glen Berseth

2025-04-03T03:15:18+00:00 ― 1 分で読む

ソフトウェア工学 MVD: 脆弱性検出の未来

新しいフレームワークが複数のプログラミング言語でソフトウェアのセキュリティを向上させる。

Boyu Zhang, Triet H. M. Le, M. Ali Babar

2025-04-03T00:02:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習多目的最適化のマスター

競合する目標を効果的にバランスさせる方法を学ぼう。

Edward Chen, Natalie Dullerud, Thomas Niedermayr

2025-04-02T22:26:24+00:00 ― 1 分で読む

計算複雑性マンバ対状態空間モデル：AI対決

AIの能力におけるMambaと状態空間モデルの考察。

Yifang Chen, Xiaoyu Li, Yingyu Liang

2025-04-02T21:38:15+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識人間の動きを解明する：HDySアプローチ

科学者たちは革新的な研究を通じて人間の動きのダイナミクスを解読している。

Xinpeng Liu, Junxuan Liang, Chenshuo Zhang

2025-04-02T20:50:06+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語より良い理解のための言語モデルの変革

新しいアプローチで、言語モデルの長文処理能力が向上したんだ。

Kaleel Mahmood, Shaoyi Huang

2025-04-02T15:13:03+00:00 ― 0 分で読む

ロボット工学自己教師あり学習でロボットが経路探索を再定義する

ロボットが高度な方法を使って地形を効率的にナビゲートする方法を発見しよう。

Vincent Gherold, Ioannis Mandralis, Eric Sihite

2025-04-02T13:36:45+00:00 ― 1 分で読む

ロボット工学ロボット対ロボット：次の挑戦

ロボットはTABフィールドを使って敵を出し抜くための賢い戦略を開発してる。

Gokul Puthumanaillam, Jae Hyuk Song, Nurzhan Yesmagambet

2025-04-02T13:16:30+00:00 ― 1 分で読む

情報検索 MixPRで長文コンテキスト言語モデルを革命的に変える

MixPRが長文コンテキスト言語モデルの効率をどう向上させるかを学ぼう。

Nicholas Alonso, Beren Millidge

2025-04-02T10:24:09+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 TPCA: 高次元スペクトルイメージングの新しい道

TPCAがハイパースペクトル画像の分類精度と効率をどう向上させるかを発見しよう。

Yuemei Ren, Liang Liao, Stephen John Maybank

2025-04-02T09:36:00+00:00 ― 1 分で読む

人工知能言語モデルの未来を研ぎ澄ませる

言語モデルが自己評価テクニックを使って出力をどう改善するかを見つけてみよう。

Audrey Huang, Adam Block, Dylan J. Foster

2025-04-02T07:29:43+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 Track4Gen: ビデオ制作のゲームチェンジャー

Track4Genは、よりスムーズなビデオ生成のために外見の漂流に対処するよ。

Hyeonho Jeong, Chun-Hao Paul Huang, Jong Chul Ye

2025-04-02T06:23:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 siForestを使ったネットワーク異常検出

新しいアルゴリズムが異常なネットワーク活動の検出を改善した。

Christie Djidjev

2025-04-02T05:35:15+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語人間のフィードバックが言語モデルに与える影響

人間のフィードバックがAI言語モデルの応答にどう影響するか学ぼう。

Zhenyu Hou, Pengfan Du, Yilin Niu

2025-04-02T03:58:57+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 AIの次のステップ：エキスパートの構成

エキスパートの構成がAIの効果と効率をどう変えるかを探ってみて。

Swayambhoo Jain, Ravi Raju, Bo Li

2025-04-02T02:24:32+00:00 ― 1 分で読む

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