新しいアプローチががんのドライバー遺伝子とその相互作用についてのより深い洞察を提供する。
Rodrigo Henrique Ramos, Yago Augusto Bardelotte, Cynthia de Oliveira Lage Ferreira
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コンピューターサイエンス
RSS研究者たちは、倫理的かつ効率的な研究のために動物のデジタルコピーを作成している。
Ali Youssef, Kristina Vodorezova, Yannick Aarts
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DNAがデータストレージの未来をどう変えるかを発見しよう。
Parv Agarwal, Thomas Heinis
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CXLメモリのパフォーマンスと最適化技術についての詳しい見解。
Jinshu Liu, Hamid Hadian, Hanchen Xu
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コンピュータシステムにおけるFIFOとラウンドロビンスケジューリング手法の見方。
Malobika Roy Choudhury, Akshat Mehrotra
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GPUVMは、データ処理を速くするためにGPUメモリ管理を改善するよ。
Nurlan Nazaraliyev, Elaheh Sadredini, Nael Abu-Ghazaleh
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統一APIは、開発者がNVMeデバイスとコミュニケーションをとるのを簡単にするよ。
Simon A. F. Lund, Vivek Shah
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EDMはメモリの分離を変革して、データアクセスと効率を高速化する。
Weigao Su, Vishal Shrivastav
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HotMemはサーバーレス環境でのメモリ再利用を早めて、パフォーマンスを向上させるよ。
Orestis Lagkas Nikolos, Chloe Alverti, Stratos Psomadakis
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カメレオンシステムはリソースをうまく管理して言語モデルのパフォーマンスを向上させる。
Nikoleta Iliakopoulou, Jovan Stojkovic, Chloe Alverti
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ブロッキングから非同期I/Oメソッドへの移行を探る。
Constantin Pestka, Marcus Paradies, Matthias Pohl
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一つの光源の下で撮影された画像を使って3Dシーンを再照明する方法。
Yohan Poirier-Ginter, Alban Gauthier, Julien Philip
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色の一貫性を高める方法をいろいろ見ていくよ。
Ismael Benito-Altamirano, David Martínez-Carpena, Hanna Lizarzaburu-Aguilar
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Playground v3は、テキストプロンプトを高品質な画像に正確に変換するよ。
Bingchen Liu, Ehsan Akhgari, Alexander Visheratin
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TimeLinkを使って、キーワードやトピックがどのように進化していくのかを可視化しよう。
Daniel Palamarchuk, Lemara Williams, Brian Mayer
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弾性ストランドのたるみを防ぐための安定形状最適化法。
Tetsuya Takahashi, Christopher Batty
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新しい方法がリアルさとパフォーマンスのために3Dヘッドモデルを改善する。
Kartik Teotia, Hyeongwoo Kim, Pablo Garrido
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新しい方法がデジタルキャラクターのフェイシャルアニメーションの転送を改善する。
Feng Qiu, Wei Zhang, Chen Liu
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新しい技術は、色と形の表現を切り離すことで画像のリアリズムを向上させる。
Victor Rong, Jingxiang Chen, Sherwin Bahmani
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GPT-UGRDは教育機関の研究タスクに新しいアプローチを提供するよ。
Ashe Neth
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プロセスマイニングが教育の実践をどう向上させ、学生の成功をサポートするかを見てみよう。
Daniel Calegari, Andrea Delgado
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学生たちは、ピアカスタマー法を通じて本当の顧客のニーズを優先する方法を学ぶ。
Edward Jay Wang
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ファンデーションモデルは、感情認識とインタラクションを強化する感情コンピューティングに役立ってるよ。
Björn Schuller, Adria Mallol-Ragolta, Alejandro Peña Almansa
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AI安全フレームワークの効果を評価するための構造化された方法。
Jide Alaga, Jonas Schuett, Markus Anderljung
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この記事はTTIシステムのバイアスと埋め込みの役割を調べてるよ。
Sahil Kuchlous, Marvin Li, Jeffrey G. Wang
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この論文では、マルチアウトプット機械学習モデルの公平性を向上させる方法を提案してるよ。
Gang Li, Qihang Lin, Ayush Ghosh
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この研究は、パイロットのストレスと疲労を予測する際の性別バイアスを調査してるよ。
Rachel Pfeifer, Sudip Vhaduri, Mark Wilson
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YOLOv9は、精度と効率がアップして物体検出を強化してるよ。
Muhammad Yaseen
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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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グリッド画像を使った新しいアプローチが、複雑なタスクにおけるVideoQAのパフォーマンスを向上させる。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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新しい方法が、複数のオブジェクトイベントに注目することで動画の質問応答を改善する。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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新しい方法が脳腫瘍のMRIスキャンの分析を改善する。
Qingqiao Hu, Daoan Zhang, Jiebo Luo
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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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複数の視点を使って3D形状の認識を向上させる新しいアプローチ。
Hongyu Sun, Yongcai Wang, Peng Wang
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MAISIはデータの制限に対処するために、高品質な合成医療画像を作成してるよ。
Pengfei Guo, Can Zhao, Dong Yang
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入札者のやり取りを考慮して、オークションデザインが収益を最大化する方法を探る。
Nick Gravin, Zhiqi Wang
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パーソナライズドプライシングがビジネスの成功や競争に与える影響を調査する。
Daniel García Rasines, Roi Naveiro, David Ríos Insua
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高度なAI技術を活用して協力的な行動を強化するためのフレームワーク。
Qiliang Chen, Sepehr Ilami, Nunzio Lore
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CountChainはブロックチェーンを使って、オンライン広告のカウントの精度と信頼性を向上させるんだ。
Behkish Nassirzadeh, Stefanos Leonardos, Albert Heinle
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量子通信の原則を使ってデータのための新しい経済モデルを探求中。
Dar Gilboa, Siddhartha Jain, Jarrod McClean
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MEGA-PTは、サイバーセキュリティのためのペネトレーションテストの効果と柔軟性を向上させるよ。
Yunfei Ge, Quanyan Zhu
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オークションの形式が入札行動や結果にどう影響するかを見てみよう。
Fabian R. Pieroth, Tuomas Sandholm
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競争が激しい環境での重要なトレーディング戦略を学ぼう。
Neil A. Chriss
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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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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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この記事では、さまざまな入力が音声認識の精度を向上させる方法について探ります。
Yiwen Guan, Viet Anh Trinh, Vivek Voleti
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誰でも簡単に音楽が作れるシステム。
Ye Bai, Haonan Chen, Jitong Chen
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ReCLAPは、より正確な音声分類のために詳細なプロンプトを使って音声分類を強化するよ。
Sreyan Ghosh, Sonal Kumar, Chandra Kiran Reddy Evuru
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プロジェクトは、コミュニケーションに困難がある人たちのためにスピーチ技術を改善することを目指している。
Pan-Pan Jiang, Jimmy Tobin, Katrin Tomanek
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MambaFoleyは、タイミングとリアリズムを改善したFoleyサウンド合成を革新する。
Marco Furio Colombo, Francesca Ronchini, Luca Comanducci
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新しいシステムがTTSのアクセント精度を向上させて、コミュニケーションをより良くするよ。
Jinzuomu Zhong, Korin Richmond, Zhiba Su
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この論文では、エージェントのチームがそれぞれのスキルを活かしてもっとうまく協力する方法について話してるよ。
Carter Berlind, Wenliang Liu, Alyssa Pierson
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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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この記事では、医療システムにおける通常のコントロールと衝動的なコントロールの組み合わせについて話してるよ。
Jamal Daafouz, Jérôme Lohéac, Romain Postoyan
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新しい手法が、重要なアプリケーションのためのニューラルネットワークコントローラーの安定性を確保する。
Neelay Junnarkar, Murat Arcak, Peter Seiler
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新しいモデルが電気自動車のバッテリーの冷却戦略を強化して、効率と安全性を向上させるよ。
Godwin K. Peprah, Yicun Huang, Torsten Wik
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魚の餌やりを最適化して、養殖の持続可能性を高めるためのテクノロジー駆動型アプローチ。
Rania Hossam, Ahmed Heakl, Walid Gomaa
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OpenRCアルゴリズムは、ネットワークの変化にかかわらず、エージェントが平均に合意するのを助けるよ。
Evagoras Makridis, Andreas Grammenos, Gabriele Oliva
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分散システムで盗聴者から通信を守る方法を探ってみて。
Dipankar Maity, Van Sy Mai
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並行プログラミングで共有リソースを扱うための重要な戦略を学ぼう。
Ian J. Hayes, Cliff B. Jones, Larissa A. Meinicke
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新しいアプローチで、Python のシンボリック実行が大規模言語モデルを使って強化される。
Wenhan Wang, Kaibo Liu, An Ran Chen
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新しい方法がソフトウェアの検証プロセスにおける信頼性と明確性を高める。
Nick Feng, Lina Marsso, Marsha Chechik
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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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RustプログラミングにおけるMCDCテストメトリクスの適用についての考察。
Wanja Zaeske, Pietro Albini, Florian Gilcher
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この研究は、コードクローンがもたらすリスクとその管理について強調してるよ。
Reishi Yokomori, Katsuro Inoue
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研究によると、欠陥のあるコードがLLMのテストケースの質にどんな影響を与えるかがわかったよ。
Dong Huang, Jie M. Zhang, Mingzhe Du
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研究者が自分の作品をどこに発表するかを決める新しい視点。
Teddy Lazebnik, Shir Aviv-Reuven, Ariel Rosenfeld
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LLMが学術の場での文章や会話をどう変えてるかを探ってる。
Mingmeng Geng, Caixi Chen, Yanru Wu
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RRD-Bioは250万以上の生物医学研究リソースの集中ハブを提供してるよ。
Li Zhang, Mengting Sun, Chong Jiang
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金属有機フレームワークとその科学における重要性の増大について見てみよう。
Xintong Zhao, Kyle Langlois, Jacob Furst
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低温プラズマ研究におけるデータ整理の新しいアプローチ。
Ihda Chaerony Siffa, Robert Wagner, Laura Vilardell Scholten
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研究者のために、大規模言語モデルに関する知識を効率化するシステム。
Shengwei Tian, Lifeng Han, Goran Nenadic
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レコメンダーシステムは、デジタルアーカイブの歴史的文書へのアクセスを向上させることができるよ。
Florian Atzenhofer-Baumgartner, Bernhard C. Geiger, Georg Vogeler
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研究者のための科学文献要約を自動化して改善するフレームワーク。
Hamed Babaei Giglou, Jennifer D'Souza, Sören Auer
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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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プロセスマイニングが教育の実践をどう向上させ、学生の成功をサポートするかを見てみよう。
Daniel Calegari, Andrea Delgado
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新しいアルゴリズムが複雑なネットワークでの時間的モチーフのカウントを改善した。
Yunjie Pan, Omkar Bhalerao, C. Seshadhri
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マトリックスプロファイルが多次元時系列データの異常をどうやって検出するかを学ぼう。
Chin-Chia Michael Yeh, Audrey Der, Uday Singh Saini
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効率的な検索のためのさまざまなデータ量子化技術の性能に関する研究。
Jianyang Gao, Yutong Gou, Yuexuan Xu
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初心者と専門家のためのデータ処理を簡単にするシステム。
Yuqing Wang, Anna Fariha
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レスターは乱雑なデータサイエンスのコードを簡素化して、データ管理を良くする手助けをしてるよ。
Sebastian Schelter, Stefan Grafberger
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新しい方法で、似たユーザーの旅行ルートを見つけるスピードと関連性がアップしたよ。
Sara Jarrad, Hubert Naacke, Stephane Gancarski
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効率的なデータ転送のために方向付きハイパーキューブ内の経路を探る。
Deeparnab Chakrabarty, C. Seshadhri
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新しいアルゴリズムが複雑なネットワークでの時間的モチーフのカウントを改善した。
Yunjie Pan, Omkar Bhalerao, C. Seshadhri
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DCT+メソッドは、音声や映像アプリケーションのグラフ信号処理効率を高めるんだ。
Samuel Fernández-Menduiña, Eduardo Pavez, Antonio Ortega
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ノイズの多いデータで厳しい条件下で学ぶ方法。
Ilias Diakonikolas, Daniel M. Kane, Sihan Liu
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新しい方法が効果的な圧縮技術を使ってデータの保存効率を向上させてるよ。
Charlie Dickens, Eric Bax, Alexander Saydakov
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効率的な検索のためのさまざまなデータ量子化技術の性能に関する研究。
Jianyang Gao, Yutong Gou, Yuexuan Xu
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観客のニーズに基づいてビルボード広告のタグ割り当てを最適化する方法。
Dildar Ali, Suman Banerjee, Yamuna Prasad
― 0 分で読む
アルゴリズムと機械学習を組み合わせることで、データストリームの処理効率がアップするよ。
Rana Shahout, Ibrahim Sabek, Michael Mitzenmacher
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オリーブリトリーウミガメの幼虫にインスパイアされた新しい最適化方法は、効果的な問題解決を目指してるよ。
Niranjan Panigrahi, Sourav Kumar Bhoi, Debasis Mohapatra
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時系列データ分析のための意味のある説明を生成する新しいアプローチ。
Qi Huang, Sofoklis Kitharidis, Thomas Bäck
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新しい方法が言語モデルを使ってシンボリック回帰を強化し、データ分析をより良くするよ。
Arya Grayeli, Atharva Sehgal, Omar Costilla-Reyes
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COSCOを紹介するよ、限られたデータで分類精度をアップするフレームワークなんだ。
Jesus Barreda, Ashley Gomez, Ruben Puga
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KATは、MLPの代わりに高度なKANを使ってディープラーニングを改善するよ。
Xingyi Yang, Xinchao Wang
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詐欺検出における遅延ラベルのためのインスタンスおよびバッチ増分学習手法に関する研究。
Kodjo Mawuena Amekoe, Mustapha Lebbah, Gregoire Jaffre
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複素数データをうまく扱うユニークなニューラルネットワークを紹介するよ。
Shyam Venkatasubramanian, Ali Pezeshki, Vahid Tarokh
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SHIREは強化学習と人間の直感を組み合わせることで、ロボットの学習速度を向上させる。
Amogh Joshi, Adarsh Kumar Kosta, Kaushik Roy
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エッジコンピューティング環境におけるクラスタ間通信のパフォーマンスに関する研究。
Marc Michalke, Iulisloi Zacarias, Admela Jukan
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時間に敏感なアプリ向けのネットワークパケットスケジューリングの新しいアプローチ。
Yudong Huang, Shuo Wang, Shiyin Zhu
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産業環境での重要なデータを効率的に扱う方法を探ろう。
Yudong Huang, Tao Huang, Xinyuan Zhang
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生成AIとデータセンターネットワーキングの関係を探る。
Yinqiu Liu, Hongyang Du, Dusit Niyato
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Starlinkが世界の動画ストリーミングにどう影響してるか探ってみる。
Liz Izhikevich, Reese Enghardt, Te-Yuan Huang
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THz通信システムを強化するためのアクティブRISの役割を探る。
Waqas Khalid, Heejung Yu, Farman Ali
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新しいフレームワークがエッジコンピューティングのタスクスケジュールと実行を強化するよ。
Xiang Li, Mustafa Abdallah, Yuan-Yao Lou
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新しい混雑制御方法でリアルタイム通信を改善する。
Songyang Zhang, Changpeng Yang
― 1 分で読む
新しいコンパイラ技術が中性原子量子コンピューティングのパフォーマンスを向上させ、エラーを減らすよ。
Jason Ludmir, Tirthak Patel
― 1 分で読む
MLと従来のワークロードを使ってHPCデータセンターのパフォーマンスを分析する。
Xiaoyu Chu, Daniel Hofstätter, Shashikant Ilager
― 1 分で読む
新しい方法が、いろんなハードウェア上でのDNNの性能を素早く正確に予測するよ。
Konstantin Lübeck, Alexander Louis-Ferdinand Jung, Felix Wedlich
― 1 分で読む
SoftHSMは、現代の産業に対するサイバー脅威から手頃な価格で保護を提供してるよ。
Joshua Tito Amael, Jazi Eko Istiyanto, Oskar Natan
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工業環境でデータを守るためにHSMを使う研究。
Joshua Tito Amael, Oskar Natan, Jazi Eko Istiyanto
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Count2Multiplyは、メモリシステム内で行列の掛け算の効率を直接改善するんだ。
João Paulo Cardoso de Lima, Benjamin Franklin Morris, Asif Ali Khan
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メモリ内計算を使ってニューラルネットワークの効率を改善する方法。
Pouya Houshmand, Marian Verhelst
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新しいシステムは、効率的なデータ処理のためにスパイキングニューラルネットワークを活用してるよ。
Nanako Kimura, Ckristian Duran, Zolboo Byambadorj
― 1 分で読む
新しい方法が、いろんなハードウェア上でのDNNの性能を素早く正確に予測するよ。
Konstantin Lübeck, Alexander Louis-Ferdinand Jung, Felix Wedlich
― 1 分で読む
GPU中心の方法へのシフトを探って、より良いコンピューティングパフォーマンスを目指す。
Didem Unat, Ilyas Turimbetov, Mohammed Kefah Taha Issa
― 1 分で読む
Starlinkが世界の動画ストリーミングにどう影響してるか探ってみる。
Liz Izhikevich, Reese Enghardt, Te-Yuan Huang
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nekCRFは、効率を上げて排出を減らすために燃焼シミュレーションを強化するよ。
Stefan Kerkemeier, Christos E. Frouzakis, Ananias G. Tomboulides
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UL-TDoAがどのように5Gの位置情報能力をさまざまな産業で強化するか学ぼう。
Adeel Malik, Mohsen Ahadi, Florian Kaltenberger
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五つの最新システムにわたるブロックチェーンのフォールトトレランスを分析した研究。
Vincent Gramoli, Rachid Guerraoui, Andrei Lebedev
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この研究は、実行時間を短縮するために並列計算技術を適用してRFAシミュレーションを強化してるよ。
Marcelo Cogo Miletto, Claudio Schepke, Lucas Mello Schnorr
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CARAMLは、機械学習タスクにおけるAIハードウェアの効率を評価する新しい方法を提供してるよ。
Chelsea Maria John, Stepan Nassyr, Carolin Penke
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配達ロボットの社会的アイデンティティと公共の認識を調査する。
Vivienne Bihe Chi, Elise Ulwelling, Kevin Salubre
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新しいAIのアプローチは、依存を減らすために批判的思考と創造性を促進してるよ。
Koji Yatani, Zefan Sramek, Chi-Lan Yang
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VRを使ってもっと良い竜巻警報のコミュニケーションができれば、命を救えるかもね。
Jiuyi Xu, Tolulope Sanni, Ziming 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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若い大人の間で自動運転車への信頼に影響を与える要因を調べる。
Robert Kaufman, Emi Lee, Manas Satish Bedmutha
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この記事では、視覚的な整理が効果的な検索にどう役立つかを探ります。
Saku Sourulahti, Christian P Janssen, Jussi PP Jokinen
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混合現実技術を使ったロボットの新しい操作方法。
Florent P. Audonnet, Ixchel G. Ramirez-Alpizar, Gerardo Aragon-Camarasa
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新しいアプローチで、Python のシンボリック実行が大規模言語モデルを使って強化される。
Wenhan Wang, Kaibo Liu, An Ran Chen
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Qualtranが量子アルゴリズムの開発をどう簡単にするのかの概要。
Matthew P. Harrigan, Tanuj Khattar, Charles Yuan
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調整不要のコラボレーティブレプリケーションは、常にメッセージを送り合わなくてもグループ作業をスムーズにするよ。
Masato Takeichi
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新しいコーディング言語が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ことを目指している。
Augusto Seben da Rosa, Marlon Daniel Angeli, Jorge Aikes Junior
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Minuskaは、言語定義から検証済みの通訳者を作成するための堅牢な方法を提供しているよ。
Jan Tušil, Jan Obdržálek
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量子コンピューティングでパーティーが情報を共有する方法を見てみよう。
Ivan Lanese, Ugo Dal Lago, Vikraman Choudhury
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継続が量子計算の管理にどう役立つか学ぼう。
Vikraman Choudhury, Borislav Agapiev, Amr Sabry
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QLMNtalは、強力な定量機能でグラフの扱いを強化するよ。
Haruto Mishina, Kazunori Ueda
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人間とAIエージェントのチームワークにおけるコミュニケーションの影響を探る。
Shao Zhang, Xihuai Wang, Wenhao Zhang
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新しい方法が、複雑な状況でロボットの情報収集を強化するよ。
Gaurab Pokharel
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AgentTorchは、エージェントベースのモデリングを強化して、大規模な集団で複雑な行動をシミュレーションするんだ。
Ayush Chopra, Shashank Kumar, Nurullah Giray-Kuru
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この記事では、動的環境でロボット群を管理するための革新的なアルゴリズムについて話してるよ。
Adithya Balachandran, Noble Harasha, Nancy Lynch
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新しいモデルがロボットがあいまいな人間の指示にもっと効果的に従えるように助けてるよ。
Lance Ying, Jason Xinyu Liu, Shivam Aarya
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新しい方法が、シンプルなローカルインタラクションルールを使ってエージェントの調整を強化する。
Hossein B. Jond
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新しいフレームワークが自動運転車の動き予測を改善して、安全性と効率性がアップしたよ。
Keshu Wu, Yang Zhou, Haotian Shi
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AIエージェントが新しいベンチマークを通じて科学的な結果を再現する方法を調査中。
Zachary S. Siegel, Sayash Kapoor, Nitya Nagdir
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この記事では、さまざまな入力が音声認識の精度を向上させる方法について探ります。
Yiwen Guan, Viet Anh Trinh, Vivek Voleti
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LLaQoは音楽パフォーマンス評価のための詳細なフィードバックを提供して、生徒の学びを向上させるよ。
Huan Zhang, Vincent Cheung, Hayato Nishioka
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Starlinkが世界の動画ストリーミングにどう影響してるか探ってみる。
Liz Izhikevich, Reese Enghardt, Te-Yuan Huang
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人工知能が新しいツールやアプローチで音楽を変えつつあるよ。
Megan Wei, Mateusz Modrzejewski, Aswin Sivaraman
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新しい混雑制御方法でリアルタイム通信を改善する。
Songyang Zhang, Changpeng Yang
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新しい方法で映像のシーンが変わっても音声の同期が改善されるよ。
Mingjing Yi, Ming Li
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NVLMは、AIが言語やビジュアルを理解する力を高めて、いろんなタスクに対応できるようにするよ。
Wenliang Dai, Nayeon Lee, Boxin Wang
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TRIMメソッドは、マルチモーダル言語モデルで画像トークンを減らしつつ、性能を維持するんだ。
Dingjie Song, Wenjun Wang, Shunian Chen
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ロボットが人間ともっと上手く協力する方法を、関連性に焦点を当てて見つけよう。
Xiaotong Zhang, Dingcheng Huang, Kamal Youcef-Toumi
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ピントはリスの動きを真似して森を監視するのを助ける。
Christopher Y. Xu, Jack Yan, Justin K. Yim
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混合現実技術を使ったロボットの新しい操作方法。
Florent P. Audonnet, Ixchel G. Ramirez-Alpizar, Gerardo Aragon-Camarasa
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二重振り子を制御する新しい方法が、安定性と適応性で大きな改善を示してるよ。
Jean Seong Bjorn Choe, Bumkyu Choi, Jong-kook Kim
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新しい方法でスプリングを最適化して、人間とロボットのコラボレーションを向上させてるよ。
Kang Yang, Myia Dickens, James Schmiedeler
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新しい方法が、人間の行動を観察することでロボットがスキルを学ぶ手助けをしてるよ。
Andrei Costinescu, Luis Figueredo, Darius Burschka
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新しい方法が、異なるパートナーとのやり取りのためのドローンのチームワーク能力を向上させるよ。
Yang Li, Dengyu Zhang, Junfan Chen
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自然言語処理を使ってCADモデルに関する質問に答えるシステム。
Claudius Kienle, Benjamin Alt, Darko Katic
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協調型マルチエージェントシステムのバックドア攻撃に対する脆弱性を探る。
Yinbo Yu, Saihao Yan, Jiajia Liu
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ロボットが人間ともっと上手く協力する方法を、関連性に焦点を当てて見つけよう。
Xiaotong Zhang, Dingcheng Huang, Kamal Youcef-Toumi
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グリッド画像を使った新しいアプローチが、複雑なタスクにおけるVideoQAのパフォーマンスを向上させる。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
― 1 分で読む
新しい方法が、複数のオブジェクトイベントに注目することで動画の質問応答を改善する。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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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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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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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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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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MLと従来のワークロードを使ってHPCデータセンターのパフォーマンスを分析する。
Xiaoyu Chu, Daniel Hofstätter, Shashikant Ilager
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精度とリソースの使い方を改善する新しい連合学習のアプローチ。
Dixi Yao
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新しいアルゴリズムが、いろんな用途のために修正ベッセル関数の計算を向上させてるよ。
Andreas Plesner, Hans Henrik Brandenborg Sørensen, Søren Hauberg
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調整不要のコラボレーティブレプリケーションは、常にメッセージを送り合わなくてもグループ作業をスムーズにするよ。
Masato Takeichi
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機械学習で大規模ネットワークをうまく扱うための方法。
Yuhe Bai, Camelia Constantin, Hubert Naacke
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GPU中心の方法へのシフトを探って、より良いコンピューティングパフォーマンスを目指す。
Didem Unat, Ilyas Turimbetov, Mohammed Kefah Taha Issa
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フェデレーテッドラーニングは、センシティブな分野でのデータプライバシーの課題に取り組んでるよ。
Hao Jian Huang, Bekzod Iskandarov, Mizanur Rahman
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オートマタ学習やクエリ技術の最近の進展を探る。
Kevin Zhou
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自動運転車が道路でより安全な判断をするための新しいアプローチ。
Shuhao Qi, Zengjie Zhang, Zhiyong Sun
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この記事では、Rustでの正しさ証明を生成するための新しい方法について話してるよ。
Chenyuan Yang, Xuheng Li, Md Rakib Hossain Misu
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この記事では、ランプライター群におけるサブモノイドメンバーシップ問題とその影響について話してるよ。
Ruiwen Dong
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MSO論理を使った、より速い文字列クエリ評価の新しい方法。
Pierre Bourhis, Florent Capelli, Stefan Mengel
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有限オートマトンの概要で、状態、遷移、到達可能性に焦点を当ててるよ。
David Fernando Casas Torres
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新しい方法がロボットのタスクの計画と実行を効果的に向上させる。
Xuan Lin, Jiming Ren, Samuel Coogan
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抽象化とサンプリング技術を使って複雑なマルコフ連鎖をよりよく理解するためのフレームワーク。
Benoît Barbot, Patricia Bouyer, Serge Haddad
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新しいフレームワークは、ユーザーのプライバシーを守りつつ、推薦を改善する。
Chaoqun Yang, Wei Yuan, Liang Qu
― 1 分で読む
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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新しい方法は、構造化データと非構造化データを組み合わせて、より良い学術的な質問応答を実現するよ。
Kanchan Shivashankar, Nadine Steinmetz
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事前学習モデルが音楽推薦システムに与える影響を調べる。
Yan-Martin Tamm, Anna Aljanaki
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新しいアルゴリズムが複雑なネットワークでの時間的モチーフのカウントを改善した。
Yunjie Pan, Omkar Bhalerao, C. Seshadhri
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新しい方法で、友達の好みを通じて色んな興味を探れるようになったよ。
Hang Pan, Shuxian Bi, Wenjie Wang
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効率的な検索のためのさまざまなデータ量子化技術の性能に関する研究。
Jianyang Gao, Yutong Gou, Yuexuan Xu
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新しい方法がランキングの安全性を向上させて、ユーザー体験を良くするよ。
Shashank Gupta, Harrie Oosterhuis, Maarten de Rijke
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複雑なデータ分析のための変数選択方法を見てみよう。
Takashi Takahashi
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複雑なシステムを理解する上での高次因果関係の役割を調べる。
Jakub Kořenek, Pavel Sanda, Jaroslav Hlinka
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再構成可能なインテリジェントサーフェスを使って無線通信のキー生成を強化する。
Hibatallah Alwazani, Anas Chaaban
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新しい方法が効果的な圧縮技術を使ってデータの保存効率を向上させてるよ。
Charlie Dickens, Eric Bax, Alexander Saydakov
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この記事は、デジタルツインがワイヤレス通信の精度向上にどんな役割を果たすかについて話してるよ。
Shuaifeng Jiang, Qi Qu, Xiaqing Pan
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情報の測定とその影響に関する新しい視点。
Keenan J. A. Down, Pedro A. M. Mediano
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新しい技術がリード-ミューラー誤り訂正符号のデコーディング効率を改善してるよ。
Yicheng Qu, Amir Tasbihi, Frank R. Kschischang
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新しい技術が、モバイル通信のセルフリー大規模MIMOネットワークの性能を向上させる。
Noor Ul Ain, Lorenzo Miretti, Sławomir Stańczak
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新しいフレームワークがトポロジー最適化におけるデザインの柔軟性と効率を向上させる。
Rahul Kumar Padhy, Pramod Thombre, Krishnan Suresh
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新しい方法がニューラルネットワークを使って積分方程式の効率的な解法を提供するよ。
Alireza Afzal Aghaei, Mahdi Movahedian Moghaddam, Kourosh Parand
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Wannier関数を計算する簡略化されたアプローチが材料研究を改善する。
Abinand Gopal, Hanwen Zhang
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三次元流体中の粒子の動きを計算する新しいアプローチ。
Anna Broms, Alex H. Barnett, Anna-Karin Tornberg
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新しい手法は、流体の流れのシミュレーションを改善するために、ニューラルネットワークと有限要素技術を組み合わせてるんだ。
Franziska Griese, Fabian Hoppe, Alexander Rüttgers
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グラフ理論におけるクラスタリングの新しい手法や応用を探ってる。
Costy Kodsi, Dimosthenis Pasadakis
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様々なカーネルを使ってUrysohn積分方程式を解く方法を探ってる。
Shashank K. Shukla, Gobinda Rakshit
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新しい方法が光通信システムのパラメータ推定を改善するよ。
Maoke Miao, Xinyu Zhang, Bo Liu
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新しいライブラリが複雑な多目的最適化問題を扱う方法を改善したよ。
Xiaoyuan Zhang, Liang Zhao, Yingying Yu
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新しいフレームワークが機械学習と偏微分方程式を組み合わせて、効率的な科学的モデリングを実現してるよ。
Nacime Bouziani, David A. Ham, Ado Farsi
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量子エミュレーターが研究を進めて、アルゴリズムのパフォーマンスを探る方法を学ぼう。
Reece Robertson, Dan Ventura
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Foresterは、Rユーザー向けに使いやすいパッケージで機械学習を簡単にしてくれるよ。
Hubert Ruczyński, Anna Kozak
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ファネルメソッドが制約付き最適化の課題をどう簡単にするかを学ぼう。
David Kiessling, Sven Leyffer, Charlie Vanaret
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最新のGPU技術を使って多相流のシミュレーションを改善する。
Benjamin Wilfong, Anand Radhakrishnan, Henry A. Le Berre
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HypersurfaceRegions.jlは、研究者が複雑な数学的構造を分析するのを手助けするよ。
Paul Breiding, Bernd Sturmfels, Kexin Wang
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QHyperは、組合せ最適化タスクのための量子コンピューティングの利用を簡素化するよ。
Tomasz Lamża, Justyna Zawalska, Kacper Jurek
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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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新しいコンパイラ技術が中性原子量子コンピューティングのパフォーマンスを向上させ、エラーを減らすよ。
Jason Ludmir, Tirthak Patel
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世界中の小規模農家にリアルタイムでカスタマイズされたアドバイスを提供するAIツール。
Namita Singh, Jacqueline Wang'ombe, Nereah Okanga
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スマートコントラクトの脆弱性を調べて、検出における言語モデルの役割を見てみる。
Md Tauseef Alam, Raju Halder, Abyayananda Maiti
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GPU中心の方法へのシフトを探って、より良いコンピューティングパフォーマンスを目指す。
Didem Unat, Ilyas Turimbetov, Mohammed Kefah Taha Issa
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Starlinkが世界の動画ストリーミングにどう影響してるか探ってみる。
Liz Izhikevich, Reese Enghardt, Te-Yuan Huang
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人種による偏見がデジタルコンテンツの提案にどう影響するかを調べてる。
Anindya Bijoy Das, Shahnewaz Karim Sakib
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この記事では、量子回路のパフォーマンス向上のためのピープホール最適化について話してるよ。
Joseph Clark, Himanshu Thapliyal
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協調型マルチエージェントシステムのバックドア攻撃に対する脆弱性を探る。
Yinbo Yu, Saihao Yan, Jiajia Liu
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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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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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新しい量子プロトコルがシャッフルモデルを使ってデータ共有のプライバシーを向上させたよ。
Hassan Jameel Asghar, Arghya Mukherjee, Gavin K. Brennen
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離散対数問題をもっと速く効率的に解く新しい方法。
Wen Huang, Zhishuo Zhang, Weixin Zhao
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量子コンピュータがサイバー・フィジカルシステムの異常検出を強化する役割を探る。
Tyler Cultice, Md. Saif Hassan Onim, Annarita Giani
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ディープラーニングモデルは、安全に使うために解決すべき重要なセキュリティの課題に直面してるよ。
Jamal Al-Karaki, Muhammad Al-Zafar Khan, Mostafa Mohamad
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新しいメカニズムがデジタルコミュニケーションのセキュリティと効率を向上させる。
Suparna Kundu, Quinten Norga, Angshuman Karmakar
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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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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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新しいアルゴリズムが複雑なネットワークでの時間的モチーフのカウントを改善した。
Yunjie Pan, Omkar Bhalerao, C. Seshadhri
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さまざまなソーシャルプラットフォーム間でのユーザープロフィールのリンクについての考察。
Caterina Senette, Marco Siino, Maurizio Tesconi
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新しい方法がグラフ領域適応のためのノード選択を強化する。
Pengyun Wang, Yadi Cao, Chris Russell
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この記事では、Stack Exchangeプラットフォームでのユーザーインタラクションパターンを調べるよ。
Agnik Saha, Mohammad Shahidul Kader, Mohammad Masum
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ソーシャルネットワークで偽アカウントを特定する新しい方法。
Stuart Heeb, Andreas Plesner, Roger Wattenhofer
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新しい方法が、難しいグラフタイプのGNNを強化する。
Qincheng Lu, Jiaqi Zhu, Sitao Luan
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新しいモデルがネットワークにおけるポジティブとネガティブな関係についての洞察を明らかにしてるよ。
Nikolaos Nakis, Chrysoula Kosma, Giannis Nikolentzos
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ES-KT-24データセットは、教育ゲームのデータや動画を使って知識トレーシングを強化するんだ。
Dohee Kim, Unggi Lee, Sookbun Lee
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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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AIツールはオンラインディスカッションを活性化させて、エンゲージメントやコメントの質を向上させるよ。
Maike Behrendt, Stefan Sylvius Wagner, Stefan Harmeling
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グリッド画像を使った新しいアプローチが、複雑なタスクにおけるVideoQAのパフォーマンスを向上させる。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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新しい方法が、複数のオブジェクトイベントに注目することで動画の質問応答を改善する。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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個人代名詞と性アイデンティティを理解する上での論理の役割を探る。
Rose Bohrer, Ashe Neth
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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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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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新しいフレームワークがトポロジー最適化におけるデザインの柔軟性と効率を向上させる。
Rahul Kumar Padhy, Pramod Thombre, Krishnan Suresh
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構造最適化は、現代の建設におけるデザインの効率と持続可能性を向上させるんだ。
Keith J. Lee, Yijiang Huang, Caitlin T. Mueller
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ベイズ手法を使って、いろんな分野で実験の効率を上げる方法を見てみよう。
Jinwoo Go, Peng Chen
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溶けてる湖が氷の動きや海面上昇にどう影響するか調べてる。
Tim Hageman, Jessica Mejía, Ravindra Duddu
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詐欺検出における遅延ラベルのためのインスタンスおよびバッチ増分学習手法に関する研究。
Kodjo Mawuena Amekoe, Mustapha Lebbah, Gregoire Jaffre
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制裁が制裁対象の企業の暗号取引にどう影響するかを調べる。
Francesco Zola, Jon Ander Medina, Raul Orduna
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患者特有のモデルは、心臓の血流や治療戦略の理解を深めるよ。
Karthik Menon, Andrea Zanoni, Owais Khan
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新しい方法が固体力学のSPHシミュレーションの安定性を向上させる。
Shuaihao Zhang, Dong Wu, Sérgio D. N. Lourenço
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交差グラフと、それがいろんな分野でどんな重要性を持ってるかについての考察。
Laura Merker, Lena Scherzer, Samuel Schneider
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二色スパニングツリーの複雑さとその応用についての探求。
Hugo A. Akitaya, Ahmad Biniaz, Erik D. Demaine
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単位円グラフにおける動的な問題と効率的な問題解決方法に関する研究。
Shinwoo An, Kyungjin Cho, Leo Jang
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平行手法を使って二部平面グラフの描き方を学ぼう。
Naman Jain
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HypersurfaceRegions.jlは、研究者が複雑な数学的構造を分析するのを手助けするよ。
Paul Breiding, Bernd Sturmfels, Kexin Wang
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最小全域木についての見方と、さまざまな分野における重要性。
Afrouz Jabal Ameli, Faezeh Motiei, Morteza Saghafian
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クラスタープランナーとグラフ表現における線形飽和の見直し。
Giordano Da Lozzo, Robert Ganian, Siddharth Gupta
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新しいアルゴリズムが、効率的に凸包を見つけるのを強化した。
Michael T. Goodrich, Ryuto Kitagawa
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並行プログラミングで共有リソースを扱うための重要な戦略を学ぼう。
Ian J. Hayes, Cliff B. Jones, Larissa A. Meinicke
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この記事は、オートマトンネットワークの分析における課題とその影響について話してるよ。
Aliénor Goubault--Larrecq, Kévin Perrot
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線形時間論理における最小不満足コアを見つけるための新しい方法。
Antonio Ielo, Giuseppe Mazzotta, Rafael Peñaloza
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コンテナはプログラミングでデータ構造をより良く管理・整理するための形にするんだ。
Stefania Damato, Thorsten Altenkirch, Axel Ljungström
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新しい方法でブール論理の最小モデルのカウントが簡素化された。
Mohimenul Kabir
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リソースの使用と近似を取り入れたラプダ計算への新しいアプローチ。
Davide Barbarossa
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安定性の特性と、値渡し計算におけるその重要性を見てみよう。
Davide Barbarossa
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ランダム性が現代の計算技術にどう影響しているかを見てみよう。
Melissa Antonelli, Ugo Dal Lago, Paolo Pistone
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この記事は、オートマトンネットワークの分析における課題とその影響について話してるよ。
Aliénor Goubault--Larrecq, Kévin Perrot
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ゲノム再配置の複雑さと中央値配置の重要性を探る。
Luís Cunha, Thiago Lopes, Arnaud Mary
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決定木の改善がコーディング理論の手法をどう向上させるかを調べる。
Caleb Koch, Carmen Strassle, Li-Yang Tan
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コルモゴロフ複雑性に関する新しい洞察がデータ圧縮方法を向上させる。
Shuichi Hirahara, Zhenjian Lu, Mikito Nanashima
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研究がグループの掛け算とそのコミュニケーションの複雑さについて新しい洞察を明らかにした。
Harm Derksen, Chin Ho Lee, Emanuele Viola
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時間的VCSPの探求と最適化問題におけるその重要性。
Manuel Bodirsky, Édouard Bonnet, Žaneta Semanišinová
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Max-Cut問題とそのさまざまな分野での応用について。
Jaroslav Garvardt, Niels Grüttemeier, Christian Komusiewicz
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研究がランダム可逆回路におけるより速い混合方法を明らかにして、暗号技術を改善する。
William Gay, William He, Nicholas Kocurek
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多項式の因数分解と検証の方法や課題を探る。
James H. Davenport
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新しい方法が言語モデルを使ってシンボリック回帰を強化し、データ分析をより良くするよ。
Arya Grayeli, Atharva Sehgal, Omar Costilla-Reyes
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QLMNtalは、強力な定量機能でグラフの扱いを強化するよ。
Haruto Mishina, Kazunori Ueda
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AIシステムは探索とモチベーションを通じて学び、タスクのパフォーマンスを向上させる。
Gabriele Sartor, Angelo Oddi, Riccardo Rasconi
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グレブナー基を使って代数集合を等次元の部分に分解する新しい方法。
Rafael Mohr
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ファジィロジックとシンボリック回帰を組み合わせて、もっと分かりやすい詐欺検出を目指す。
Wout Gerdes, Erman Acar
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AIモデルは、暗号システムの脆弱性を見つけてセキュリティを向上させるのに役立つよ。
Cristian Curaba, Denis D'Ambrosi, Alessandro Minisini
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CADが数学の複雑な形をどんだけ簡単にしてくれるか、そしてその実用的な使い方について学ぼう。
Lucas Michel, Pierre Mathonet, Naïm Zénaïdi
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効率的なデータ転送のために方向付きハイパーキューブ内の経路を探る。
Deeparnab Chakrabarty, C. Seshadhri
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新しい手法で密なグラフのエッジ交差の推定が改善された。
Aaron Büngener, Michael Kaufmann
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交差グラフと、それがいろんな分野でどんな重要性を持ってるかについての考察。
Laura Merker, Lena Scherzer, Samuel Schneider
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この記事では、記録に焦点を当てた数字のユニークな配置について考察します。
Mathilde Bouvel, Cyril Nicaud, Carine Pivoteau
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この記事は、オートマトンネットワークの分析における課題とその影響について話してるよ。
Aliénor Goubault--Larrecq, Kévin Perrot
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円弧グラフと弦グラフの関係や特徴を探る。
Yixin Cao, Tomasz Krawczyk
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パワーグラフの概要、そいつの向き、そして群論への影響について。
Deepu Benson, Bireswar Das, Dipan Dey
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ダイグラフが電気自動車の充電スポットの配置をどう改善するか学ぼう。
Lukas Dijkstra, Andrei Gagarin, Padraig Corcoran
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