コンピューターサイエンス

革新的な方法は、賑やかな都市の駐車管理を改善することを目指している。

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。

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。

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。

ROSfsはロボット間のデータ共有を変えて、チームワークを向上させるよ。

メモリアロケーターとそれが組み込みシステムのパフォーマンスに与える影響に関する研究。

新しいシステムが異種プロセッサでのアプリケーションのパフォーマンスとエネルギー効率を向上させる。

組み込みシステムのパフォーマンス向上のためのメモリ管理の最適化。

サーバーレスリソースをうまく使えるようにする新しいモデル。

新しいシステムは、VMとFaaSを組み合わせてクラウドのパフォーマンスを向上させ、コストを削減する。

RustがOSのセキュリティと信頼性を向上させる役割について探る。

MAARSフレームワークは、サイバー物理システムにおける時間に敏感なタスクのセキュリティを向上させる。

新しい方法が3Dモデリングの行列精度を向上させることを目指してる。

この研究は、地図のラベル配置を改善するためのユーザー中心のアプローチを紹介してるよ。

スコア蒸留サンプリングを使って画像生成を改善する新しい視点。

重み空間を通じて、ユニークなアイデンティティを反映させるために生成モデルをカスタマイズする。

新しい方法で、異なるスケールでの画像探索が向上するよ。

テキスト生成画像の中の物体を数えるのが難しい点を探る。

D-NPC技術を使って、1つの動いている動画からリアルな視点を作り出す。

この研究は、ジェスチャーがバーチャルエージェントからの学習にどんな影響を与えるかを調べてるよ。

有害なミームとその社会への影響を分析する。

Twitterの投票を調べて、アメリカの大統領選挙への影響を見てみる。

AI技術と規制フレームワークのギャップを評価する。

デジタル広告スペースでのダークプーリング対策を探る。

AI生成の練習問題は、学生にとってプログラミングをもっと面白くするよ。

今日のグローバルヘルスケアにおけるAIの役割を形作る規制の見通し。

分散型組織が直面している課題と、より良いシステムの必要性を考える。

新しいメタバースでのアイデンティティの原則と課題を調べる。

新しいフレームワークは、革新的な方法で複雑な画像の中のオブジェクトの可視性を向上させる。

この研究は、ビジュアルデザインがAIモデルの説明の解釈にどう影響するかを調べてるんだ。

CUPIDは、生成モデルを理解するために生成された画像を視覚的に分析する手助けをするよ。

イベントカメラはリアルタイムアプリケーションのデータ収集を変える。

AV-DiTは、効率的に同期音声と映像を生成する新しい方法を提供しているよ。

新しいモデルがロボットが3Dで環境を理解する方法を改善した。

新しいアプローチで、交互に配置された画像とテキストデータからの学習が改善される。

テキストから画像を簡単に生成する方法を紹介するよ。

新しい方法は、エージェント間で分割できない商品を公平に配分することを目指してるよ。

LLMの出力に広告を使うことで、コストを下げつつコンテンツの品質を保てるかもね。

不確実な価値条件での二面マッチングを最適化する新しいアプローチ。

部分ランキングが投票方法と公正性にどんな影響を与えるかを見てみよう。

オークションの準備と管理に関する効果的な実践を見てみよう。

RLの新しいアプローチは、不確実性を扱ってより良い意思決定をすることに焦点を当ててるんだ。

不平等なアイテムを公平かつ効率的に分配する複雑さを調べる。

この記事では、ピアグレーディングにおけるテキストの質を評価する方法を考察します。

実世界の脅威に対する音声ウォーターマーキング手法の脆弱性を調査中。

PianoMotion10Mはピアノ学習者のために詳しい手の動きを提供するよ。

新しいモデルが動画の視覚的アクションとの音の一致を向上させる。

新しいモデルがバーチャル環境でのリアルな音響体験を向上させる。

この研究は、都市部での歩行者の動きを追跡するための音声方法を調査している。

新しいデータセットがマルチメディアコンテンツのためのフォーリー音声の作成を改善する。

新しい方法で、騒がしい環境でもスピーチ認識が良くなる適応技術が使われてるんだ。

SPEARは最小限のデータ収集で、3D空間での音の振る舞いを予測するよ。

確率的レザーバーコンピュータが機械学習の風景をどう変えてるかを発見しよう。

新しいフレームワークが、電力網の信頼性に対するエネルギー貯蔵の貢献を評価するのを強化するよ。

バッテリーエネルギー貯蔵システムで利益と効率を最大化するガイド。

フェデレーテッドラーニングを使ってHVACの効率と快適さを向上させる。

高度な信号制御を通じて都市交通管理を改善する方法。

自律システムが時間をかけて効果的に行動を計画する方法を学ぼう。

水滴が異なる構造物における氷の蓄積にどう影響するかの研究。

機械学習技術を使って再生可能エネルギーが電力グリッドの安定性に与える影響を分析する。

新しいベンチマークがLLMのソフトウェアの脆弱性を見つける能力をテストするんだ。

LUNARはラベル付きデータなしでログ解析を簡素化して、精度と効率を向上させるよ。

新しいフレームワークは、リポジトリ特有の知識を取り入れることでコード補完を強化します。

ディープラーニングシステムの脆弱性と解決策についての考察。

ファジングと言語モデルを組み合わせてソフトウェアテストの効率を上げる。

DafnyBenchはソフトウェア検証ツールのベンチマークを行って、信頼できるプログラミングへの道を開いてるよ。

LLMsが例を使ってプログラミングの課題にどう取り組むかを見てみよう。

LLMをテストするのは、安全で効果的なAIアプリのためにめっちゃ大事だよ。

特許申請における知識発見のためのマイクロサービスの役割を探る。

自動化された手法が政府ポータルから貴重なデータセットの特定をどのように向上させるかを発見しよう。

データベースが公開された研究資料をどう分類してるか見てみよう。

新しいアイデアがテクノロジーとコラボレーションを通じて天文学研究をどう変えるかに関する研究。

新しいシステムがプレプリントの引用管理を簡単にして、可視性とコラボレーションを向上させるよ。

新しいデータセットがラテンアメリカの歴史的な新聞に光を当ててるよ。

混乱指数がどうイノベーションのトレンドを誤解させるかを調べる。

新しいフレームワークが、より良いフィードバックのために論文レビューを自動化しようとしてるよ。

ユーザーのクエリを使って商品カタログのナレッジグラフを改善すること。

この記事では、データラベリング作業のための作業者を選ぶための改善された方法について話してるよ。

DLHTは効率的なデータ保存と検索のための強力なソリューションを提供してるよ。

ROSfsはロボット間のデータ共有を変えて、チームワークを向上させるよ。

LLMの能力を従来のタクソノミーと比較してみる。

大きな言語モデルを使って構造化されたテーブルを作る方法を探ってる。

イベントログを分析してプロセスモデリングを改善する新しいアプローチ。

新しいシステムでデータサイエンティストがセッションの状態を簡単に戻せるようになったよ。

新しい手法が大規模グラフのスペクトル密度推定の効率と精度を向上させる。

この研究は、制限されたグラフにおけるtマッチングの効率的な手法に焦点を当てている。

この記事では、低次数量子システムとそれが量子コンピュータに与える影響について探ってるよ。

不確実な価値条件での二面マッチングを最適化する新しいアプローチ。

この記事では、複雑なネットワークで短い経路を特定する効果的なアプローチを紹介します。

グラフにおける最大マッチングの概念、課題、アルゴリズムの概要。

この研究は、将来の予測がオンライン分類のパフォーマンスをどう向上させるかを調べてるよ。

プロジェクトスケジューリングでコストを抑えながらリソースを管理するためのガイド。

確率的レザーバーコンピュータが機械学習の風景をどう変えてるかを発見しよう。

Semlaは、薬のデザインのための分子生成を革命化し、スピードと精度を向上させる。

BRKGAがさまざまな分野での最適化課題を解決する役割についての考察。

新しいモデルが輸送コンテナの積み下ろし効率を向上させる。

新しいデジタルツイン技術がモデリングの精度と効率を高めるよ。

CGPについて、その機能、利点、アプリケーション、プログラミングにおける課題を学ぼう。

AIシステムがどうやって生き物みたいに適応して学ぶかについての考察。

この記事では、AIを使ってマルチオブジェクティブ最適化プロセスを改善する方法について探っているよ。

5Gの電磁放射が健康に与える影響を調べる。

デジタル広告スペースでのダークプーリング対策を探る。

QoEの測定がマルチメディアサービスの満足度をどう向上させるかを探る。

リソースの使用を管理しながらネットワーク測定の精度を向上させるためのフレームワーク。

AIは6G時代のスマートデバイスのネットワーク接続を強化する。

XeoverseはリアルタイムシミュレーションでLEO衛星ネットワークの研究を加速させてる。

Tracemaxは、DDoS攻撃防御のためのより良いパケットトレース機能を提供してるよ。

量子ネットワークにおける効率的なリソース配分とEGSの役割についての考察。

イベントカメラはリアルタイムアプリケーションのデータ収集を変える。

Rowhammerの欠陥を調べて、そのデータセキュリティへの影響について。

Compute-in-Memory技術が言語モデルの効率をどう向上させるか探ってみよう。

新しいデジタルツイン技術がモデリングの精度と効率を高めるよ。

新しいモデルがハードウェア開発のデザイン品質予測を向上させる。

地震信号を使ってゾウを追跡し、人間とゾウの衝突を減らす方法。

新しい方法がDNN実行のエネルギー使用とパフォーマンスを改善する。

Tenderは大規模言語モデルを効率的に使うための新しい解決策を提供するよ。

この研究は、到着率やサービス率の変動が列にどう影響するかを調べてるよ。

新しいプロファイリング技術でコールドスタート問題に対処して、アプリのパフォーマンスを向上させる。

量子ネットワークにおける効率的なリソース配分とEGSの役割についての考察。

深層学習モデルのチェックポイント作成を早くするテクニック。

新しい適応アプローチを使って、大規模言語モデルの応答時間を改善。

CEBenchは、企業や研究者がLLMを評価しながらコストとパフォーマンスを管理するのを手助けするよ。

オートチューニングがデータ分析のための混合カーネルSVMをどう強化するかを見てみよう。

LLloadはHPCシステムでの仕事のパフォーマンスを追跡するのを簡単にしてくれるよ。

AI生成の練習問題は、学生にとってプログラミングをもっと面白くするよ。

研究によると、ビジュアル表現が自動運転車のインターフェースへの信頼にどう影響するかがわかった。

新しいツールキットが歩行者と車両のインターフェース設計でのコラボを手助けするよ。

移民がオンラインで自分の経験を話すときのコードミキシングの分析。

多民族グループの防災準備でコミュニケーションを高めるためにAIチャットボットを使う。

ダンスとテクノロジーを組み合わせてクリエイティブな表現をするプロジェクトだよ。

この研究は、地図のラベル配置を改善するためのユーザー中心のアプローチを紹介してるよ。

AI手法を組み合わせて医療での患者観察とケアを改善する。

DafnyBenchはソフトウェア検証ツールのベンチマークを行って、信頼できるプログラミングへの道を開いてるよ。

LLMsが例を使ってプログラミングの課題にどう取り組むかを見てみよう。

デュアルランゲージアプローチは、プログラミングの正確さを高めつつスピードを維持するよ。

新しい型システムが数値計算の丸め誤差分析を強化する。

モデルの順序が図のレイアウトをどう向上させて、ユーザーの意図をどう捉えるか探ってみて。

この記事では、量子プログラミングを使って基底状態エネルギーを計算する方法を探るよ。

APPLは直感的でPythonみたいな文法を使って、大規模言語モデルを使った開発を簡素化するよ。

新しい手法が複雑な量子プログラムにおける非計算効率を向上させる。

ドローンは先進的な環境モデルを使って都市部の動くターゲットを追跡する。

エージェントはゲームプレイ中の観察における空間的参照のための言語を作る。

デジタル広告スペースでのダークプーリング対策を探る。

HOPに関する研究が、混合動機ゲームにおけるAIエージェントの適応性を高めるんだ。

因果ゲームがエージェント間の意思決定をどうモデル化してるか探ってみよう。

新しいアルゴリズムが競技ゲームでのコンピュータ学習を向上させる。

量子コンピュータがマルチエージェント学習の効率をどう向上させるかを探ること。

TreeInstructは、効果的な質問方法を通じて学生のデバッグをサポートする。

会話中の重なり合う発話を理解する新しい方法についての考察。

文脈外のニュースを効率的に検出する新しい方法。

PianoMotion10Mはピアノ学習者のために詳しい手の動きを提供するよ。

QoEの測定がマルチメディアサービスの満足度をどう向上させるかを探る。

この研究は、都市部での歩行者の動きを追跡するための音声方法を調査している。

新しいデータセットがマルチメディアコンテンツのためのフォーリー音声の作成を改善する。

ダンスとテクノロジーを組み合わせてクリエイティブな表現をするプロジェクトだよ。

新しい方法がポリープ検出のための大腸内視鏡動画分析を改善した。

ロボットは人間を観察してタスクを学び、製造業での適応力を高めてるよ。

トランスフォーマーベースのシステムがロボットが複数のタスクを学ぶ方法を改善する。

革新的な首サポーターのデザインは、患者の快適さとサポートを向上させることを目指している。

研究によると、深層強化学習を使ったロボットアームの制御が改善されたって。

新しい方法が自動運転車が生データを使って周囲を予測するのを助けるんだ。

AMRは効率を上げて、労働の負担を減らすことで倉庫の運営を変えているよ。

新しい学習方法を使ってロボットがどうやってチームを組んで効果的に対峙するかを調べる。

拡散モデルを使った簡単な意思決定のためのモジュール式ライブラリを紹介するよ。

CUPIDは、生成モデルを理解するために生成された画像を視覚的に分析する手助けをするよ。

新しいベンチマークCTIBenchが、サイバー脅威に対するLLMの効果を評価するよ。

新しいベンチマークがLLMのソフトウェアの脆弱性を見つける能力をテストするんだ。

単一モデルを使って効率的なOOD検出のための拡散経路を紹介するよ。

高度な言語モデルの安全性を評価するためのツールキット。

新しい方法がストリーミング環境でのデータ学習を改善する。

新しいモデルがロボットが3Dで環境を理解する方法を改善した。

機械テキスト生成の質を向上させる新しいアプローチ。

新しい手法が時間依存方程式の解法のスピードと効率を向上させる。

新しいデジタル署名システムがデータセンターアプリケーションのスピードとセキュリティを向上させるよ。

HPCとクラウドを融合させて科学の進歩を促すコンバージドコンピューティングの様子を見てみよう。

新しいアーキテクチャがレコメンデーションシステムのリソース管理を向上させてるよ。

プライベート量子コンピューティングが、複雑な計算中に機密データをどう守るかを見てみよう。

新しいアルゴリズムがフェデレーテッドラーニングの効率を向上させつつ、データプライバシーを確保する。

深層学習における効率的なリソース配分の戦略を見つけよう。

新しい方法が大規模言語モデルのパーソナライズ学習を向上させる。

DFAを使って、機械の同期を取って効率よく動かす方法を探ってるよ。

この記事では、プレスバーガー算術における量化子除去を簡素化する方法を紹介しています。

ゼッケンフォルド数え方がオートマトンやマーレル方程式とどんな関係があるのか探ってみて。

有限オートマトンを使って、黄金比みたいな無理数の桁を計算する。

ストリングマシンが情報をもっと簡単に処理する方法を見てみよう。

データ変換における可逆的な双方向トランスデューサーの役割と可能性を探ろう。

貧弱な時間オートマトンモデルで帯域幅を測定する方法を探ろう。

インデックス言語でのカウントの複雑さとスライスの役割を探ってみよう。

新しい方法が、過去にやりとりしたデータがないユーザーへのアイテム提案を改善してるよ。

ユーザーのクエリを使って商品カタログのナレッジグラフを改善すること。

新しいアーキテクチャがレコメンデーションシステムのリソース管理を向上させてるよ。

言語モデルがさまざまな学問分野での研究調査をどれくらいうまくこなすかを評価する。

移民がオンラインで自分の経験を話すときのコードミキシングの分析。

アウトオブボキャブラリーのトークンがどんな風にレコメンデーションの精度を上げるのか見てみよう。

さまざまなグラフタイプでリンク予測を強化する新しいアプローチ。

新モデルが動画コンテンツのユーザー興味予測を改善したよ。

新しい方法がFDDマッシブMIMOシステムのダウンリンクチャネル推定を改善する。

EMアルゴリズムのわかりやすいガイドと確率分布との関係。

指数化勾配アルゴリズムがリアルタイムで投資戦略を最適化する方法を発見しよう。

可動アンテナは、さまざまなアプリケーションのためにワイヤレスセンシング機能を向上させる。

困難な環境で信号通信を改善するインテリジェントな表面を探求中。

RHS技術を使ったセルフリーネットワークのためのハイブリッドビームフォーミングソリューションを探求中。

この記事は、エネルギー効率の良いワイヤレス通信システムにRHSを使うことについて話してるよ。

LLMの役割を評価して、科学論文の構造化された表現を改善する。

新しい手法が時間依存方程式の解法のスピードと効率を向上させる。

研究者たちは、難しい偏微分方程式の解決策を改善するためにxGNNを使っている。

この記事では、特異な特性を持つSDEのための指数オイラー法について考察しています。

波動方程の分析を改善するための三次導関数の正確な方法を紹介します。

Boussinesqシステムの詳細と波の挙動における役割を探る。

新しい方法が科学の分野での固有値問題の解決効率を向上させてるよ。

この研究は、さまざまな力の下での核融合装置の構造監視に焦点を当てている。

微分方程式の周期解の関係を証明する研究。

複数の分野で最適化の課題を解決する方法を革新する。

さまざまな研究分野向けの多孔質材料の流体移動をシミュレートするコンピュータープログラム。

効率とパフォーマンスのための現代のエンジニアリングデザインの方法を見てみよう。

Hiperwalkは、複雑なグラフ上で量子ウォークをシミュレーションするのを手助けして、量子研究を強化しているんだ。

使いやすいペトリネット作成ツールで、複雑なシステムをシミュレーションできるよ。

DASTACは、効率のために密な技術と疎な技術を組み合わせてテンソル計算を強化する。

複雑な線形システムを効率よく解決する新しいアプローチ。

さまざまな分野で複雑な測地線凸問題を最適化するための新しいフレームワーク。

5Gの電磁放射が健康に与える影響を調べる。

プライベート量子コンピューティングが、複雑な計算中に機密データをどう守るかを見てみよう。

新しいデジタルツイン技術がモデリングの精度と効率を高めるよ。

機械学習モデルの信頼性を推定する方法。

地震信号を使ってゾウを追跡し、人間とゾウの衝突を減らす方法。

微生物燃料電池は農業でクリーンエネルギーの解決策を提供できるよ。

ReCAは、効率的な問題解決のためのシンプルなルールとシステムを組み合わせているよ。

量子データベースを探求して、データ効率とスピードの可能性を見てるよ。

この記事では、機械の忘却の課題とプライバシーと精度を両立させる新しいアプローチについて話してるよ。

オンラインで回避的なボットを検出して対抗するための戦略。

新しいベンチマークCTIBenchが、サイバー脅威に対するLLMの効果を評価するよ。

新しいベンチマークがLLMのソフトウェアの脆弱性を見つける能力をテストするんだ。

高度な言語モデルの安全性を評価するためのツールキット。

実世界の脅威に対する音声ウォーターマーキング手法の脆弱性を調査中。

Spectreみたいな高度な攻撃に対抗するためのカーネル安全対策を見てみよう。

新しいデジタル署名システムがデータセンターアプリケーションのスピードとセキュリティを向上させるよ。

確率的レザーバーコンピュータが機械学習の風景をどう変えてるかを発見しよう。

この記事では、モデルの一般化を改善するための戦略と勾配の挙動を理解する方法について探ります。

この研究は、複雑な生物学的データセットを効果的に分析する方法を紹介してるよ。

UGradSLは、機械学習モデルからセンシティブな情報を削除する実用的なソリューションを提供してるよ。

この記事では、機械の忘却の課題とプライバシーと精度を両立させる新しいアプローチについて話してるよ。

新しいフレームワークが、シンプルなグラフ特徴を使ってノード埋め込みを説明してるよ。

最小フレーム平均化は、機械学習のモデルの効率と精度を向上させるよ。

単一モデルを使って効率的なOOD検出のための拡散経路を紹介するよ。

新しいフレームワークが、シンプルなグラフ特徴を使ってノード埋め込みを説明してるよ。

有害なミームとその社会への影響を分析する。

Twitterの投票を調べて、アメリカの大統領選挙への影響を見てみる。

デジタル広告スペースでのダークプーリング対策を探る。

この記事では、複雑なネットワークで短い経路を特定する効果的なアプローチを紹介します。

ステッカーはブラジルの政治において会話の形を作り、感情的で有害な表現を明らかにしている。

紛争中にテレグラムでプロパガンダがどう広がるかを見てみよう。

この記事では、ソーシャルネットワーク分析がStack Overflowでのユーザーのやり取りをどのように明らかにするかを探ります。

この記事では、言語が反復学習法を通じてどのように変化するかについて話しています。

自己教師あり学習のスピーチ処理における役割とその課題を探る。

高度な言語モデルの安全性を評価するためのツールキット。

新しいモデルがロボットが3Dで環境を理解する方法を改善した。

機械テキスト生成の質を向上させる新しいアプローチ。

サンバは長いシーケンスを効率よく管理して、言語処理を改善するんだ。

対話を効果的に要約するための主要な課題と方法を学ぼう。

機械がSNSの投稿で意見をどうやって検出するかを探る。

この記事では、ユニークなデータが日本の不動産価格予測をどう改善できるかを探ります。

自転車ネットワークを計画する新しい方法は、自転車と車のニーズをバランスさせることを目指している。

トレーダークラスターを分析すると、投資予測を改善するパターンが見えてくるよ。

SplineGenは、より良い曲線フィッティングのために機械学習を使ってBスプラインモデリングを強化するよ。

この研究は、ベイズ法を使って神経細胞の成長をシミュレートするモデルを洗練させることに焦点を当ててるよ。

Dreamweaverは、機械学習技術を使って集積回路のフロアプランニングを向上させるよ。

ソーシャルメディアのストーリーとその経済動向への影響を分析中。

ファイバー強化複合材料の性能における機械学習の役割を見てみよう。

DeepJEBデータセットは、包括的な3Dモデルとパフォーマンス指標で構造分析を強化するよ。

SplineGenは、より良い曲線フィッティングのために機械学習を使ってBスプラインモデリングを強化するよ。

SCPの最適化における役割とその応用についての考察。

新しい方法が、境界や内部の課題を含む直交多角形の長方形カバーを強化するよ。

外部文字列のスパースグラフを調べると、複雑な問題に対する効率的な解決策が見つかるよ。

シンプルなパーツが集まって複雑な構造を作る様子を探る。

オンラインソートの概要とオンライン巡回セールスマン問題について。

赤い点と青い点を効率よく時間にわたって分類する方法。

効果的な意思決定のためのポリシー反復法とその検証についての考察。

多項構造の概要と、それが論理や計算における重要性。

自律システムが時間をかけて効果的に行動を計画する方法を学ぼう。

この記事では、プレスバーガー算術における量化子除去を簡素化する方法を紹介しています。

この記事では、MDPにおけるマルチオブジェクティブクエリの検証における証明書と証人の使い方について話してるよ。

確率と因果推論が私たちの理解や判断にどう影響するかを見てみよう。

delopingsがホモトピー型理論の中でグループ表現をどう簡単にするかを探ろう。

さまざまなフレームワークと意味論を通じてモーダル論理のダイナミクスを探る。

新しいアルゴリズムは、モチーフに注目することでグラフクラスタリングを強化するよ。

この記事では、低次数量子システムとそれが量子コンピュータに与える影響について探ってるよ。

この研究は、ノイズがあっても浅い量子回路を学ぶ方法を探ってるんだ。

プロジェクトスケジューリングでコストを抑えながらリソースを管理するためのガイド。

確率と因果推論が私たちの理解や判断にどう影響するかを見てみよう。

この論文はマルチインデックスモデルとデータから学ぶ際の役割を分析している。

ストリーミングアルゴリズムがデータのカウントやメモリ効率をどう改善するか学ぼう。

ストリングマシンが情報をもっと簡単に処理する方法を見てみよう。

言語モデルとシンボリックプログラムを組み合わせた新しいAIのアプローチで、より解釈しやすくなってるよ。

この記事では、半正定式プログラミングにおける実現可能性を証明する方法を紹介しています。

新しいAIモデルは、視覚パズルを使って推論スキルを向上させるよ。

SHA-256のセキュリティと最近の衝突発見技術を調べる。

新しいハイブリッド手法が暗号化の整数因数分解の効率を向上させる。

微分木の専門家は人工知能における木の操作を向上させる。

正則グラフのカウント技術とその応用についての考察。

FEASは新しい戦略を使って関数方程式の自動定理証明を強化するよ。

この研究は、制限されたグラフにおけるtマッチングの効率的な手法に焦点を当てている。

曲率が複雑なネットワークを理解するのにどう役立つかを見てみよう。

この記事では、複雑なネットワークで短い経路を特定する効果的なアプローチを紹介します。

オークションの準備と管理に関する効果的な実践を見てみよう。

この研究は、ノード分類の精度を向上させるためにグラフ畳み込みのオーバースムージングに取り組んでるんだ。

この研究は、グラフとその部分グラフ、独立数の関係を明らかにしている。

有限オートマトンを使って、黄金比みたいな無理数の桁を計算する。

暗号学における対称性とビット列の関係を調査中。