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オペレーティングシステム データを新鮮に保つ: 新しいキャッシングアプローチ

新しいキャッシング方法がリアルタイムアプリケーションのデータをどのように最新の状態に保つかを学ぼう。

Ziming Mao, Rishabh Iyer, Scott Shenker

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コンピュータビジョンとパターン認識 RAGDiffusion:服の画像を作る新しい方法

RAGDiffusionは、高度なデータ収集と画像生成を使ってリアルな服の画像を作るのを手伝ってくれるんだ。

Xianfeng Tan, Yuhan Li, Wenxiang Shang

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コンピュータビジョンとパターン認識 SpaRC: 自動運転車のための新しい物体検出アプローチ

SpaRCは、レーダーとカメラのデータを組み合わせて、より良い物体検出を実現し、車両の認識を向上させる。

Philipp Wolters, Johannes Gilg, Torben Teepe

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コンピュータビジョンとパターン認識 写真をキレイにする:気を散らすものを取り除く新しい方法

新しいテクニックが写真の中で重要な要素を distractions から分けるのにどう役立つか学ぼう。

Yihao Wang, Marcus Klasson, Matias Turkulainen

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ロボット工学 モデル予測木を使ってロボットの意思決定を改善する

新しい方法で、ロボットが障害物を避けながら樽を押す計画をうまく立てられるようになるんだ。

John Lathrop, Benjamin Rivi`ere, Jedidiah Alindogan

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ソフトウェア工学 効果的なフィードバックでプログラミングスキルをアップ!

プログラミング教育を強化するための、構造的なガイダンスと自動フィードバックを提供するツールキット。

Steffen Dick, Christoph Bockisch, Harrie Passier

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機械学習 類似検索の再評価: シンプルさは良いのか?

研究によると、シンプルな方法が複雑なアルゴリズムよりも類似性検索で優れることがあるって。

Blaise Munyampirwa, Vihan Lakshman, Benjamin Coleman

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ネットワーキングとインターネット・アーキテクチャ モバイルネットワークとハンドオーバー性能の理解

ハンドオーバーがユーザーのモバイル接続にどう影響するかの概要。

Michail Kalntis, José Suárez-Varela, Jesús Omaña Iglesias

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分散・並列・クラスターコンピューティング マッシミルト建築:計算の新しい方法

Massimultを見つけて、もっと速くて効率的なコンピューティングのための新しいアーキテクチャだよ。

Jurgen Nicklisch-Franken, Ruslan Feizerakhmanov

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分散・並列・クラスターコンピューティング CPUパフォーマンスのデバッグ: 遅い部分を見つける

深い技術知識がなくても、CPUのパフォーマンス問題を特定して修正する方法を学ぼう。

Alban Dutilleul, Hugo Pompougnac, Nicolas Derumigny

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分散・並列・クラスターコンピューティング マッシミルト建築:計算の新しい方法

Massimultを見つけて、もっと速くて効率的なコンピューティングのための新しいアーキテクチャだよ。

Jurgen Nicklisch-Franken, Ruslan Feizerakhmanov

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分散・並列・クラスターコンピューティング クラウドコンピューティング: 汎用インスタンスの比較

クラウドプロバイダーのコンピュートインスタンスのコストとパフォーマンスを詳しく見てみる。

Jay Tharwani, Arnab A Purkayastha

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ヒューマンコンピュータインタラクション 具体的なインタラクションでプログラミング教育を革新する

カラフルなキューブが混合現実でプログラミングスキルを向上させる方法を学ぼう。

Faith Griffin, Kevin Abelgas, Kriz Royce Tahimic

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分散・並列・クラスターコンピューティング マッシミルト建築:計算の新しい方法

Massimultを見つけて、もっと速くて効率的なコンピューティングのための新しいアーキテクチャだよ。

Jurgen Nicklisch-Franken, Ruslan Feizerakhmanov

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機械学習 ロボットに仲良く遊ぶ方法を教える:新しいアルゴリズム

新しいアルゴリズムがエージェントの学習と協力を効率的にサポートする方法を発見しよう。

Emile Anand, Ishani Karmarkar, Guannan Qu

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マルチエージェントシステム 複雑システムのエージェントベースモデルを理解する

エージェントベースのモデリングが複雑なシステムの相互作用を研究するのにどう役立つかを学ぼう。

Siamak Khatami, Christopher Frantz

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ロボット工学 モデル予測木を使ってロボットの意思決定を改善する

新しい方法で、ロボットが障害物を避けながら樽を押す計画をうまく立てられるようになるんだ。

John Lathrop, Benjamin Rivi`ere, Jedidiah Alindogan

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分散・並列・クラスターコンピューティング 道路安全のためのダッシュカムをもっとスマートにする

スマホを使ってダッシュカメラの安全機能を強化したり、リアルタイム分析をする。

Seyul Lee, Jayden King, Young Choon Lee

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分散・並列・クラスターコンピューティング スマートアクティビティトラッキング:エンフェッドの台頭

EnFedがアクティビティモニタリングを強化しつつ、プライバシーを守り、バッテリー寿命を節約する方法を発見しよう。

Anwesha Mukherjee, Rajkumar Buyya

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機械学習 FedAH: フェデレーテッドラーニングの未来

データ共有のプライバシーを向上させるために、パーソナライズされたモデルとグローバルなインサイトを組み合わせる。

Pengzhan Zhou, Yuepeng He, Yijun Zhai

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量子物理学 量子がデータプライバシーのための連合学習を強化する

新しい方法が量子コンピューティングと連合学習を組み合わせてデータプライバシーを強化してるよ。

Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia

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コンピュータビジョンとパターン認識 SpaRC: 自動運転車のための新しい物体検出アプローチ

SpaRCは、レーダーとカメラのデータを組み合わせて、より良い物体検出を実現し、車両の認識を向上させる。

Philipp Wolters, Johannes Gilg, Torben Teepe

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天体物理学のための装置と方法 より良い銀河距離測定のためのデータソースの統合

天文学者たちは、異なる測定方法から得たデータを統合することで銀河の赤方偏移の推定を改善している。

Jonathan Soriano, Srinath Saikrishnan, Vikram Seenivasan

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社会と情報ネットワーク ガーデンシティを解剖する:人間の移動データへの新しいアプローチ

ガーデンシティが人の動きデータ分析のゲームをどう変えてるか発見してみて。

Thomas H. Li, Francisco Barreras

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社会と情報ネットワーク インフルエンサーの科学:ネットワークのキーノード

主要なインフルエンサーを特定することが、マーケティングや公衆衛生にどんな影響を与えるかを発見しよう。

Mateusz Stolarski, Adam Piróg, Piotr Bródka

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コンピュータと社会 エチオピアの紛争におけるソーシャルメディアの役割:最前線の女性たち

ソーシャルメディアが北エチオピア戦争に与えた影響と、女性の平和構築への参加を調べる。

Adem Chanie Ali, Seid Muhie Yimam, Martin Semmann

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計算と言語 ソーシャルメディアでのデリケートなコンテンツへの対処

新しいデータセットは、オンラインの有害コンテンツの分類を改善することを目指してるよ。

Dimosthenis Antypas, Indira Sen, Carla Perez-Almendros

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