パトロールと dispatch 戦略を組み合わせて警察の応答時間を改善する研究。
Matthew Repasky, He Wang, Yao Xie
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSS商人やブランドのための共同広告入札に関する研究。
Gagan Aggarwal, Ashwinkumar Badanidiyuru, Paul Dütting
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新しい合成データセットが医療分野の機械学習を強化しつつ、患者のプライバシーを守ってるよ。
Tal Baumel, Andre Manoel, Daniel Jones
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プライバシー保護を考慮した安全なフェデレイテッドラーニングのためのFedHideを紹介するよ。
Hyunsin Park, Sungrack Yun
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XMOLは、複数の分子特性を同時に最適化して、明瞭さと効率を高めるよ。
Aye Phyu Phyu Aung, Jay Chaudhary, Ji Wei Yoon
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新しいアプローチでリチウムイオンバッテリーの健康評価の精度が向上する。
Kate Qi Zhou, Yan Qin, Chau Yuen
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Falcon 11Bモデルの安全性を向上させる方法。
Reda Alami, Ali Khalifa Almansoori, Ahmed Alzubaidi
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画像の明瞭さを評価する重要性と方法について学ぼう。
Shaode Yu, Ze Chen, Zhimu Yang
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データのプライバシーを守りつつ、分散学習の効率的なアルゴリズムを探求中。
Sudeep Salgia, Yuejie Chi
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ブロックアテンションは、応答を速くしながら精度を保つことで言語モデルを強化するよ。
East Sun, Yan Wang, Lan Tian
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新しい方法がパーキンソン病に関連するスピーチの問題を自動的に検出するのを強化する。
Yacouba Kaloga, Shakeel A. Sheikh, Ina Kodrasi
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海上サイバーセキュリティのためにエージェントを訓練するのにRLを使うことを見てみよう。
Alec Wilson, William Holmes, Ryan Menzies
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新しい手法が、効率を上げて素早く小さな光学的な出来事の検出を強化してるよ。
Frank Qiu, Joshua Michalenko, Lilian K. Casias
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FedD2Pは、IoTが重いリソースなしでモデルをトレーニングする新しい方法を提供してるよ。
S. Kawa Atapour, S. Jamal SeyedMohammadi, S. Mohammad Sheikholeslami
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視覚的質問応答タスクの課題やモデルについて学ぼう。
Neelabh Sinha, Vinija Jain, Aman Chadha
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新しいモデルDyGISは、情報を持つサブグラフを使って動的グラフからの学習を強化するよ。
Pengfe Jiao, Xinxun Zhang, Mengzhou Gao
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新しいアプローチがASRシステムを強化して、教室でのコミュニケーションを良くする。
Ahmed Adel Attia, Dorottya Demszky, Tolulope Ogunremi
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p-dLDSの紹介：雑音の中で複雑な脳の活動を理解する新しいアプローチ。
Yenho Chen, Noga Mudrik, Kyle A. Johnsen
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TTDSが大規模言語モデルを使ってパーソナライズされた推薦をどう改善するかを見てみよう。
Jun Yin, Zhengxin Zeng, Mingzheng Li
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ETAGEは、新しいデータタイプを使ってテスト中のモデルのパフォーマンスを向上させる。
Afshar Shamsi, Rejisa Becirovic, Ahmadreza Argha
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コラボプロセスでのより良い予測のためにデータを活用する。
Daniel Calegari, Andrea Delgado
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バランスの取れた学習を通じて、言語モデルを改善する新しい方法を見つけよう。
Yi-Lin Tuan, William Yang Wang
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スパースニューラルネットワークの探求と厳しいトレーニングデータでのパフォーマンス。
Qiao Xiao, Boqian Wu, Lu Yin
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ProcessTBenchは、タスクプランニングとプロセスマイニングにおけるLLMの能力を強化します。
Andrei Cosmin Redis, Mohammadreza Fani Sani, Bahram Zarrin
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チリは風力エネルギーの予測を改善して、グリッド管理を良くしてるよ。
Dhruv Suri, Praneet Dutta, Flora Xue
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動的な環境で機械が学び、適応するための技術。
Panayiotis Panayiotou, Özgür Şimşek
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カーネル・クルバック・ライブラー発散の見方とその実用的な応用について。
Clémentine Chazal, Anna Korba, Francis Bach
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新しい方法が特徴選択と不確実性に基づく優先順位付けを組み合わせることでDNNテストを強化する。
Jialuo Chen, Jingyi Wang, Xiyue Zhang
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新しいフレームワークが、構造化された雑音データからの学習を拡散原理を使って改善する。
Qitian Wu, David Wipf, Junchi Yan
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新しい方法で、ディープラーニングを使って製造業の製品欠陥検出が向上したよ。
Altaf Allah Abbassi, Houssem Ben Braiek, Foutse Khomh
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アメーバ細胞は、偽足を使って化学信号に基づいて動く決定をするんだ。
Albert Alonso, Julius B. Kirkegaard, Robert G. Endres
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新しいアプローチが、さまざまな分野で予測のスピードと精度を向上させてるよ。
Conor Heins, Hao Wu, Dimitrije Markovic
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連続時系列データ分析のための深層学習技術を探求中。
Mansura Habiba, Barak A. Pearlmutter, Mehrdad Maleki
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新しい方法が確率量子化を使用して大規模データセットのクラスタリングを改善したよ。
Anton Kozyriev, Vladimir Norkin
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S-STEを紹介します。これは、まばらなニューラルネットワークのトレーニング効率を改善する新しいアプローチです。
Yuezhou Hu, Jun Zhu, Jianfei Chen
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PQCが量子脅威に対して連合学習をどう強化するかを学ぼう。
Pingzhi Li, Tianlong Chen, Junyu Liu
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新しい技術でPPGデータを使って血圧測定がもっと正確になるよ。
Soumitra Kundu, Gargi Panda, Saumik Bhattacharya
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新しいモデルがリアルタイムのスピーカー検出とコミュニケーションの効率を改善したよ。
Arnav Kundu, Yanzi Jin, Mohammad Sekhavat
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革新的アプローチがディープラーニングを使って、非トランジット惑星の特徴を明らかにする。
Chen Chen, Lingkai Kong, Gongjie Li
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新しいアプローチで太陽フレアの予測精度がアップしたよ。
Anli Ji, Chetraj Pandey, Berkay Aydin
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