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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新しいスプリットOSデザインがクラウドアプリのパフォーマンスとリソース管理を向上させる。
Jack Tigar Humphries, Neel Natu, Kostis Kaffes
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明示的な推測がアプリケーションのストレージ効率をどう高めるか学ぼう。
Guanzhou Hu, Andrea Arpaci-Dusseau, Remzi Arpaci-Dusseau
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CyberCortex.AIは、さまざまな分野でロボットのコミュニケーションと効率を革新している。
Sorin Grigorescu, Mihai Zaha
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FlexBSOは、高度なSmartNIC技術を使って、仮想ストレージの効率性、柔軟性、パフォーマンスを向上させるよ。
Vojtech Aschenbrenner, John Shawger, Sadman Sakib
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メモリアロケーション戦略とシステム効率への重要性を見てみよう。
Adam Noto Hakarsa
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不正アクセスや改ざんからシステムログを守る新しいアプローチ。
Chuqi Zhang, Jun Zeng, Yiming Zhang
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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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深層ニューラルネットワークを使って、先進的な製造技術における衝突検知を強化する。
George P. Harabin, Amir Mirzendehdel, Morad Behandish
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MAPWiseデータセットは、地図に基づく質問でモデルの挑戦を行い、彼らの推論能力を評価するよ。
Srija Mukhopadhyay, Abhishek Rajgaria, Prerana Khatiwada
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大規模データセットを可視化する新しい方法がスピードとクオリティを向上させる。
Jianxin Sun, David Lenz, Hongfeng Yu
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新しい方法で、広範なデータラベリングなしに影の検出が改善される。
Nikolina Kubiak, Elliot Wortman, Armin Mustafa
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断面から3D形状を作る新しい方法を発見する。
Aradhya N. Mathur, Apoorv Khattar, Ojaswa Sharma
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新しい手法が2Dと3Dを組み合わせてリアルな人間の動画を作るんだ。
Zhangsihao Yang, Mengyi Shan, Mohammad Farazi
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3Dプリントのシェルのデザインを良くするためにニューラルネットワークを使って、パフォーマンスを向上させる。
Samuel Silverman, Kelsey L. Snapp, Keith A. Brown
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コンピュータビジョンにおける影の検出、除去、生成を探る。
Xiaowei Hu, Zhenghao Xing, Tianyu Wang
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俺たちのランキングシステムは、実際の結果を使って法律事務所のパフォーマンスをよりよく評価するんだ。
Alexandre Mojon, Robert Mahari, Sandro Claudio Lera
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この記事では、言語モデルがどのようにリアルなソーシャルネットワークを作り出し、それにどんなバイアスがあるかを分析してるよ。
Serina Chang, Alicja Chaszczewicz, Emma Wang
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相互運用性は、いろんな分野でのコラボレーションと効率性にとってめっちゃ重要だよ。
Giada Lalli
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健康とゲノムにおけるプライベートデータ分析のためのウェブプラットフォーム。
Giada Lalli, James Collier, Yves Moreau
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この記事では、コンピュータービジョンにおける倫理的な問題について話してて、プライバシーやバイアスに焦点を当ててるよ。
Ghalib Ahmed Tahir
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オラリティクスとミウェーブの試験で黄色の深刻な問題を調査中。
Anna L. Trella, Susobhan Ghosh, Erin E. Bonar
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クリアなAIの説明は信頼を築いて、さまざまな分野での責任ある使用を確保するんだ。
Melkamu Mersha, Khang Lam, Joseph Wood
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機械学習のデータ準備は、医療判断の説明可能性に影響を与えることがあるよ。
Ahmed M Salih
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新しいアプローチが、拡散デコーダーを使ってマルチモーダルVAEの画像品質を向上させるよ。
Daniel Wesego, Amirmohammad Rooshenas
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顔認識の公平性と正確性を向上させる新しいアプローチ。
Ayesha Manzoor, Ajita Rattani
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新しい手法が動画生成の品質と効率を向上させる。
Liuhan Chen, Zongjian Li, Bin Lin
― 1 分で読む
新しい方法が拡散モデルを使って局所的な画像編集の精度を向上させる。
Theodoros Kouzelis, Manos Plitsis, Mihalis A. Nicolaou
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新しいフレームワークが画像キャプションの精度を高め、エラーを減らす。
Qian Cao, Xu Chen, Ruihua Song
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PromptSmoothは、敵対的攻撃に対するMed-VLMの精度を効率的に向上させる。
Noor Hussein, Fahad Shamshad, Muzammal Naseer
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自動運転の安全性を高めるための正確な都市シーン再構築の新しい方法。
Ziyu Chen, Jiawei Yang, Jiahui Huang
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新しいアプローチが、リアルタイムアプリでのパフォーマンスを維持しつつ、動画データの処理を向上させる。
Shiwei Wu, Joya Chen, Kevin Qinghong Lin
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マッチング市場のダイナミクスとその影響についての考察。
Agustin G. Bonifacio, Noelia Juarez, Paola B. Manasero
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ナビゲーション推薦システムの脆弱性を調べて、安全性を高める方法。
Ya-Ting Yang, Haozhe Lei, Quanyan Zhu
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都市運転の体験を向上させるためのナビゲーション推薦の強化に関する研究。
Ya-Ting Yang, Haozhe Lei, Quanyan Zhu
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人間のフィードバックとマルチエージェントシステムの交差点を探って、より良いコラボレーションを目指してる。
Natalia Zhang, Xinqi Wang, Qiwen Cui
― 1 分で読む
競争シーンでプレイヤーが戦略をどう適応させるかを見てみよう。
Zaiwei Chen, Kaiqing Zhang, Eric Mazumdar
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マネージャーを使ってAIエージェントを導くと、チームワークと結果が良くなるよ。
Shunichi Akatsuka, Yaemi Teramoto, Aaron Courville
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公正な分配方法を理解することとその社会における重要性。
Hannaneh Akrami, Nidhi Rathi
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非中央集権市場での好みの情報なしに効果的なマッチングを実現する革命的戦略。
Vade Shah, Bryce L. Ferguson, Jason R. Marden
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この記事では、少数言語のテキスト読み上げシステムを改善する方法を探ります。
Asma Amalas, Mounir Ghogho, Mohamed Chetouani
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この研究は、メロディが異なる文化の中でどのように変化し、つながるかを調べてる。
John M McBride, Nahie Kim, Yuri Nishikawa
― 0 分で読む
大規模言語モデルを使って本物の音声対話を作るフレームワーク。
Kaung Myat Kyaw, Jonathan Hoyin Chan
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新しいベンチマークがスピーチトークナイザーの性能評価を手助けするよ。
Shikhar Vashishth, Harman Singh, Shikhar Bharadwaj
― 1 分で読む
新しい方法が音声認識を改善するために、知識移転で音の順序を保つことに成功したんだ。
Xugang Lu, Peng Shen, Yu Tsao
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新しいモデルが多言語会話の音声認識を改善した。
Hukai Huang, Jiayan Lin, Kaidi Wang
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この研究は、音楽学におけるLLMの効果と信頼性を調べてるよ。
Pedro Ramoneda, Emilia Parada-Cabaleiro, Benno Weck
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この研究は、ノイズがどのようにスピーチ認識のレジリエンスを強化するかを調べているよ。
Karla Pizzi, Matías Pizarro, Asja Fischer
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新しい方法で不確実な環境でのロボット制御が向上するよ。
Swati Dantu
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グローバルコンステレーションにおける効果的な予備衛星管理の戦略。
Seungyeop Han, Takumi Noro, Koki Ho
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新しい方法が衛星の回転効率と制御を向上させる。
Seungyeop Han, Byeong-Un Jo, Koki Ho
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ペッパーのハードウェアとソフトウェアがアップグレードされて、人を理解して反応する能力がアップしたよ。
Paolo Magri, Javad Amirian, Mohamed Chetouani
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画像キャプチャを改善して、より良い監視とデータ収集をする。
Seungyeop Han, Byeong-Un Jo, Koki Ho
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ネットワーク制御システムでパケットドロップみたいな問題がある中で、コミュニケーションを改善するための戦略。
Harsh Oza, Irinel-Constantin Morarescu, Vineeth S. Varma
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さまざまなシステムの変化を特定するための改善された技術についての考察。
Yu-Han Huang, Venugopal V. Veeravalli
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新しいアルゴリズムが過去のデータを使って電力網の運用の意思決定を向上させるよ。
Gianvito Losapio, Davide Beretta, Marco Mussi
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新しい方法が、プログラミング言語の文法推論をより正確で読みやすく改善するよ。
Feifei Li, Xiao Chen, Xi Xiao
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AIモデルのコードとテスト生成性能に関する研究。
Robin Beer, Alexander Feix, Tim Guttzeit
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風のある条件でのドローンテストを改善するためのDroneWiSを紹介します。
Bohan Zhang, Ankit Agrawal
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新しいツールがJavaScriptのコーディングスキルとレベルを評価するのを手助けしてくれるよ。
Chaiyong Ragkhitwetsagul, Komsan Kongwongsupak, Thanakrit Maneesawas
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ジュニア開発者のためのセキュリティ問題解決ツールを向上させる研究。
Nafis Tanveer Islam, Mazal Bethany, Dylan Manuel
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設定モニタリングがどんなふうに振る舞い分析を通じてシステム設定を明らかにするか学ぼう。
Maximilian A. Köhl, Clemens Dubslaff, Holger Hermanns
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簡単にインタラクティブな経済調査ができる新しいシステム。
Marc Kaufmann, Bogdan Popa
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この研究は、ルーマニアのプログラミング課題における大規模言語モデルを評価するものです。
Adrian Marius Dumitran, Adrian Catalin Badea, Stefan-Gabriel Muscalu
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この研究は、言語モデルが歴史的な新聞のOCR出力をどのように向上させるかを調べてるんだ。
Jonathan Bourne
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この研究は、音楽学におけるLLMの効果と信頼性を調べてるよ。
Pedro Ramoneda, Emilia Parada-Cabaleiro, Benno Weck
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このプロジェクトは、OCR技術を使ってブルガリアの歴史的文書のテキスト修正を強化するよ。
Angel Beshirov, Milena Dobreva, Dimitar Dimitrov
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新しいモデルが研究者の引用や学術記事の管理を改善するんだ。
Jiasheng Zhang, Jialin Chen, Ali Maatouk
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KOSは研究情報を整理して、すぐに取り出せて管理しやすくしてるよ。
Angelo Salatino, Tanay Aggarwal, Andrea Mannocci
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著者ランキングが研究のピアレビューの質をどう向上させるか探ってるよ。
Buxin Su, Jiayao Zhang, Natalie Collina
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WISDOMは、科学と技術の新しい研究テーマを特定して追跡するのを手伝う。
Ashkan Ebadi, Alain Auger, Yvan Gauthier
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メタデータレイクが研究データへのアクセスをスムーズにして、管理を改善する方法を学ぼう。
Christian Himpe
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音楽の推薦が、さまざまなプラットフォームでの地元アーティストの表現にどんな影響を与えるかを分析してる。
Kristina Matrosova, Lilian Marey, Guillaume Salha-Galvan
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OpenFGLは、フェデレーテッドグラフ学習手法を効果的に評価するための包括的なフレームワークを提供してるよ。
Xunkai Li, Yinlin Zhu, Boyang Pang
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プライバシー保護を確保しながらデータ共有の重要性を考える。
Tânia Carvalho, Luís Antunes, Cristina Costa
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インデックス技術を使ってデータベースクエリのパフォーマンスを向上させる新しい方法。
Yingze Li, Xianglong Liu, Hongzhi Wang
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新しい方法がセンサーデータのクエリ速度と精度を向上させる。
Bryan-Elliott Tam, Ruben Taelman, Julián Rojas Meléndez
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Arynは非構造データをシームレスに役立つインサイトに変換する。
Eric Anderson, Jonathan Fritz, Austin Lee
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SQL/PGQやGQLみたいなグラフクエリ言語の進化と限界を分析する。
Amélie Gheerbrant, Leonid Libkin, Liat Peterfreund
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分散システムのデータセキュリティを向上させるためのマルチレベル検証フレームワーク。
Ayush Thada, Aanchal Kandpal, Dipanwita Sinha Mukharjee
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新しい方法で、サンプルを少なくしてテンソル補完の精度が向上するよ。
Alejandro Gomez-Leos, Oscar López
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量子手法が有向グラフのパスカウントをどう改善できるか学ぼう。
Roman Edenhofer, Simon Apers
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さまざまなシステムの変化を特定するための改善された技術についての考察。
Yu-Han Huang, Venugopal V. Veeravalli
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グラフを二部グラフにする方法を見てみよう。
Bart M. P. Jansen, Yosuke Mizutani, Blair D. Sullivan
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新しいアプローチで回路簡素化を使ってe-グラフからの表現抽出が改善される。
Glenn Sun, Yihong Zhang, Haobin Ni
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新しいGPU手法がパンゲノム解析を高速化し、遺伝子研究を向上させる。
Jiajie Li, Jan-Niklas Schmelzle, Yixiao Du
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円弧グラフの概念、性質、変換を探求してみて。
Yixin Cao, Tomasz Krawczyk
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この研究は、効率を向上させるためにセットアップ時間を考慮したジョブスケジューリング手法を強化してるよ。
Kaja Balzereit, Niels Grüttemeier, Nils Morawietz
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ARTは構造化されたステップとデバッグツールでディープラーニングモデルの開発を簡単にするよ。
Sebastian Chwilczyński, Kacper Trębacz, Karol Cyganik
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ニューラルタンジェントアンサンブルを通じてニューラルネットワークの継続的学習を探求する。
Ari S. Benjamin, Christian Pehle, Kyle Daruwalla
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新しい方法が、いろんなアプリケーションで信号分離の効率をアップさせる。
Yoshitatsu Matsuda, Kazunori Yamaguch
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新しいシミュレーターが文化や推論ができるエージェントを進化させる。
Chris Lu, Michael Beukman, Michael Matthews
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参加者たちはAIオリンピックで高度な技術を使って複雑なロボット作業に挑んだ。
Marco Calì, Alberto Sinigaglia, Niccolò Turcato
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変化するデータから適応して学習する新しい量子ニューラルネットワークを紹介するよ。
Alejandro Mayorga, Alexander Yuan, Andrew Yuan
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新しいフレームワークが脳からインスパイアされた技術を使ってリモートセンシングの効率をアップさせる。
Dexin Duan, Peilin liu, Fei Wen
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新しいアプローチが、離散変数と連続変数を使った複雑な最適化問題の解決を向上させる。
Kento Uchida, Ryoki Hamano, Masahiro Nomura
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AdapShareは現代の通信ネットワークのためのスペクトラム管理を強化するよ。
Sneihil Gopal, David Griffith, Richard A. Rouil
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GRLinQは、機械学習技術を使ってデバイス間の直接通信を向上させるよ。
Zhiwei Shan, Xinping Yi, Le Liang
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新しいフレームワークがeMBBとURLLCサービスのバランスを取って、パフォーマンスを向上させるんだ。
Yizhou Jiang, Xiujun Zhang, Xiaofeng Zhong
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効率的なビデオ処理のための優先情報ボトルネックフレームワークについての考察。
Zhengru Fang, Senkang Hu, Jingjing Wang
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新しい方法が機械学習を使って高度な持続的脅威の検出を改善する。
Ali M. Bakhiet, Salah A. Aly
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新しい方法がダイナミックネットワークでのデータ転送をより良くするためにチャネル推定を最適化する。
Souvik Deb, Sasthi C. Ghosh
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PIBフレームワークが動画分析をどうスマートにしてくれるか学ぼう。
Zhengru Fang, Senkang Hu, Liyan Yang
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冗長性メソッドがデータの損失からどうやって守るかを学ぼう。
Viktor Trón, Viktor Tóth, Callum Toner
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ハイパフォーマンスコンピューティングシステムを評価するための包括的なツール。
Andreas Herten, Sebastian Achilles, Damian Alvarez
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TimeFloatsの効率的なエッジ学習とエネルギー節約の可能性を見つけよう。
Maeesha Binte Hashem, Benjamin Parpillon, Divake Kumar
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効率的なVLSI設計のパーティショニングのための機械学習技術を探る。
Muhammad Hadir Khan, Bugra Onal, Eren Dogan
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AIvrilは、自動構文チェックと機能検証を通じてRTLコード生成を強化するよ。
Mubashir ul Islam, Humza Sami, Pierre-Emmanuel Gaillardon
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隠れたトリガーが言語モデルを操作して、重大なリスクをもたらす方法を学ぼう。
Abdullah Arafat Miah, Yu Bi
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研究がFPGAに対するサイドチャネル攻撃から守る方法を明らかにしている。
Davide Galli, Adriano Guarisco, William Fornaciari
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RTLRewriterはRTLコードの最適化を強化して、デジタル回路設計をもっと効率的にするよ。
Xufeng Yao, Yiwen Wang, Xing Li
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新しい方法がハードウェアのデコンパイルを強化して、レジスタやメモリブロックを取り戻すんだ。
Varun Rao, Zachary D. Sisco
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TINAはニューラルネットワークハードウェアでの信号処理を楽にするよ。
Christiaan Boerkamp, Steven van der Vlugt, Zaid Al-Ars
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ハイパフォーマンスコンピューティングシステムを評価するための包括的なツール。
Andreas Herten, Sebastian Achilles, Damian Alvarez
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新しい方法で複雑なソフトウェアシステムのパフォーマンス問題を特定できるようになるよ。
Steven, Tang, Mingcan Xiang
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DiOMPは、効率的な分散システムプログラミングのためにPGASとOpenMPを組み合わせている。
Baodi Shan, Mauricio Araya-Polo, Barbara Chapman
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この記事では、AIの増大するエネルギー需要とそれが電力システムに与える影響について考察します。
Yuzhuo Li, Mariam Mughees, Yize Chen
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スーパーコンピュータのエネルギー消費を分析して効率を向上させる。
Luis G. León-Vega, Niccolò Tosato, Stefano Cozzini
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Inf-MLLMは限られたリソースで複雑なデータストリームを扱う効率を高めるよ。
Zhenyu Ning, Jieru Zhao, Qihao Jin
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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
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新しいスケールが、ロボットの透明性を評価してユーザーとのインタラクションを改善するのを助ける。
Georgios Angelopoulos, Dimitri Lacroix, Ricarda Wullenkord
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統計モデルのチェックに効果的なビジュアルを作る方法を学ぼう。
Ziyang Guo, Alex Kale, Matthew Kay
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研究が、ユーザーとバーチャルアシスタントのやり取りにおける言葉や非言語的なサインの影響を明らかにしたよ。
Szeyi Chan, Shihan Fu, Jiachen Li
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音楽の推薦が、さまざまなプラットフォームでの地元アーティストの表現にどんな影響を与えるかを分析してる。
Kristina Matrosova, Lilian Marey, Guillaume Salha-Galvan
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感情がオンラインのやり取りや会話にどう影響するかを理解すること。
Yishan Luo, Didier Sornette, Sandro Claudio Lera
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このシステムは、構造化された推論を通じて思考や意思決定を助けるんだ。
Gregor Betz
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MAPWiseデータセットは、地図に基づく質問でモデルの挑戦を行い、彼らの推論能力を評価するよ。
Srija Mukhopadhyay, Abhishek Rajgaria, Prerana Khatiwada
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伝統的なタイダンスと人工知能を組み合わせて、新しい文化的表現を生み出すプロジェクト。
Pat Pataranutaporn, Chayapatr Archiwaranguprok, Phoomparin Mano
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新しい方法が、プログラミング言語の文法推論をより正確で読みやすく改善するよ。
Feifei Li, Xiao Chen, Xi Xiao
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miniKanrenを使って、数が3で割り切れるかどうかをチェックするテクニックの概要。
Brett Schreiber, Brysen Pfingsten, Jason Hemann
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暗号システムを使って情報を守る方法を探ってるよ。
Ugo Dal Lago, Zeinab Galal, Giulia Giusti
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この研究は、ルーマニアのプログラミング課題における大規模言語モデルを評価するものです。
Adrian Marius Dumitran, Adrian Catalin Badea, Stefan-Gabriel Muscalu
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プログラミングコンテキストを統合してコード生成を改善し、より正確にする。
Andrew Blinn, Xiang Li, June Hyung Kim
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視覚言語を使って音声プログラミングコードを生成するLLMsを調べてる。
William Zhang, Maria Leon, Ryan Xu
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WebAssemblyアプリでのアクションを記録して再生するシステム。
Doehyun Baek, Jakob Getz, Yusung Sim
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速度と精度のバランスを取ったポイントツー解析を最適化する新しいアプローチ。
Shashin Halalingaiah, Vijay Sundaresan, Daryl Maier
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時間が経っても社会運動を支える重要な要素を探る。
Emma F. Thomas, Mengbin Ye, Simon D. Angus
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エージェントベースモデルのシミュレーションを簡素化するために、似たようなエージェントを組み合わせる新しい方法。
Philippe J. Giabbanelli, Jack T. Beerman
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人間のフィードバックとマルチエージェントシステムの交差点を探って、より良いコラボレーションを目指してる。
Natalia Zhang, Xinqi Wang, Qiwen Cui
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ユーザーのインタラクションを向上させるためのAI検索エンジンの新しいアプローチ。
Yunxiao Shi, Min Xu, Haimin Zhang
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研究が、LLMがシミュレーション内で対話を通じて社会ルールを作る方法を明らかにした。
Ilya Horiguchi, Takahide Yoshida, Takashi Ikegami
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AIvrilは、自動構文チェックと機能検証を通じてRTLコード生成を強化するよ。
Mubashir ul Islam, Humza Sami, Pierre-Emmanuel Gaillardon
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マネージャーを使ってAIエージェントを導くと、チームワークと結果が良くなるよ。
Shunichi Akatsuka, Yaemi Teramoto, Aaron Courville
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研究によると、ウェブエージェントの効果を高めるためのカギは計画だって。
Segev Shlomov, Ben wiesel, Aviad Sela
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新しいフレームワークが画像キャプションの精度を高め、エラーを減らす。
Qian Cao, Xu Chen, Ruihua Song
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ユーザーとのやり取りや応答方法を改善して、機械のサポートをより良くする。
Dan Bohus, Sean Andrist, Yuwei Bao
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デジタルヒューマンとハプティックインターフェースを使った没入型インタラクションを探る。
Senthil Kumar Jagatheesaperumal, Praveen Sathikumar, Harikrishnan Rajan
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新しい方法が欠損データを効果的に予測して、動画伝送を向上させてるよ。
John Li, Shehab Sarar Ahmed, Deepak Nair
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ゲームや映画でのリアルタイム音楽調整のためのフレームワーク。
Haoxuan Liu, Zihao Wang, Haorong Hong
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MRDACは複数のリファレンスフレームを使って顔の動画品質と圧縮を向上させるよ。
Goluck Konuko, Giuseppe Valenzise
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研究者たちは静かな室内環境で正確な距離測定のために超音波エコーを探求している。
Junpei Honma, Akisato Kimura, Go Irie
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コンピュータビジョンにおける影の検出、除去、生成を探る。
Xiaowei Hu, Zhenghao Xing, Tianyu Wang
― 1 分で読む
新しい方法で不確実な環境でのロボット制御が向上するよ。
Swati Dantu
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協働ロボットは、効率的な機械操作を通じて製造業の生産性を向上させる。
Abdalwhab Abdalwhab, Giovanni Beltrame, Samira Ebrahimi Kahou
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新しいスケールが、ロボットの透明性を評価してユーザーとのインタラクションを改善するのを助ける。
Georgios Angelopoulos, Dimitri Lacroix, Ricarda Wullenkord
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ダイナミックな環境でロボットスケジューリングアルゴリズムをテストするシステム。
Wojciech Dudek, Daniel Giełdowski, Tomasz Winiarski
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ペッパーのハードウェアとソフトウェアがアップグレードされて、人を理解して反応する能力がアップしたよ。
Paolo Magri, Javad Amirian, Mohamed Chetouani
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ロボットは地形の特性を予測することを学ぶことで、移動能力を向上させる。
Jiaqi Chen, Jonas Frey, Ruyi Zhou
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風のある条件でのドローンテストを改善するためのDroneWiSを紹介します。
Bohan Zhang, Ankit Agrawal
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ドローンは、効率的に人を見つけることで捜索救助活動を強化する。
Piotr Rudol, Patrick Doherty, Mariusz Wzorek
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ポルトガル語の物語からイベントを抽出するための新しい手法、進んだモデルを使って。
Luís Filipe Cunha, Ricardo Campos, Alípio Jorge
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ACE-2005-PTはポルトガル語処理のイベント抽出能力を強化するよ。
Luís Filipe Cunha, Purificação Silvano, Ricardo Campos
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分類のための重要な特徴を保持しながら、複雑なグラフを削減する新しい方法。
Arash Rasti-Meymandi, Ahmad Sajedi, Zhaopan Xu
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PINNsは物理とデータを組み合わせて、複雑な科学問題を効率的に解決する。
Maziar Raissi, Paris Perdikaris, Nazanin Ahmadi
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研究によると、安いモデルの方が推論タスクのトレーニングデータをうまく生成するかもしれないって。
Hritik Bansal, Arian Hosseini, Rishabh Agarwal
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新しいアプローチが言語モデルの応答を改善し、オーバーフィッティングを減らす。
Ziniu Li, Congliang Chen, Tian Xu
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新しいフレームワークは、より良い診断のために局所的な解剖情報を使って医療画像を強化するんだ。
Mevan Ekanayake, Zhifeng Chen, Gary Egan
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新しいモデルは、さまざまな言語で情報を取得する効率を向上させるよ。
Rohan Jha, Bo Wang, Michael Günther
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AIツールの進化とそれがテクノロジーに与える影響を探る。
Zuoning Zhang, Dhruv Parikh, Youning Zhang
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ハイパフォーマンスコンピューティングシステムを評価するための包括的なツール。
Andreas Herten, Sebastian Achilles, Damian Alvarez
― 1 分で読む
新しいGPU手法がパンゲノム解析を高速化し、遺伝子研究を向上させる。
Jiajie Li, Jan-Niklas Schmelzle, Yixiao Du
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ランキング集約は、さまざまな分野でより良い意思決定をするために好みを結びつけるのに役立つよ。
Jin Sima, Vishal Rana, Olgica Milenkovic
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匿名ダイナミックネットワークのエラー回復とメモリ効率の良いアルゴリズムに関する研究。
Giuseppe A. Di Luna, Giovanni Viglietta
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周期的タスクスケジューリングでのタイミング問題を扱うための戦略。
Ching-Chi Lin, Mario Günzel, Junjie Shi
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新しい手法が強化学習技術を使って分散システムのバグ検出を強化してるよ。
Andrea Borgarelli, Constantin Enea, Rupak Majumdar
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分散システムのさまざまな整合性レベルについて学び、それがどんな影響を与えるかを知ろう。
Guanzhou Hu, Andrea Arpaci-Dusseau, Remzi Arpaci-Dusseau
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設定モニタリングがどんなふうに振る舞い分析を通じてシステム設定を明らかにするか学ぼう。
Maximilian A. Köhl, Clemens Dubslaff, Holger Hermanns
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新しい方法は、専門家のルールを取り入れることでプロセスモデルを改善する。
Ali Norouzifar, Marcus Dees, Wil van der Aalst
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人間と機械のやり取りを改善するための効率的なシステム。
Thierry Petit, Arnault Pachot, Claire Conan-Vrinat
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この記事は、アトラクタが時間の経過とともにシステムの挙動にどのように影響するかを探る。
Giann Karlo Aguirre Samboni, Stefan Haar, Loic Paulevé
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確率的Lシステムがリアルな植物の成長パターンをシミュレートする仕組みを見つけよう。
Ali Lotfi, Ian McQuillan
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ツリー変換器について、その種類や特徴、データ処理への応用を学ぼう。
Lê Thành Dũng Nguyên
― 1 分で読む
新しい技術が複雑な環境でのレギュラー決定プロセスのオフライン学習を強化してるよ。
Ahana Deb, Roberto Cipollone, Anders Jonsson
― 1 分で読む
QuAKがシステムの性能と安全性を評価する役割を発見しよう。
Marek Chalupa, Thomas A. Henzinger, Nicolas Mazzocchi
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新しいモデルは、さまざまな言語で情報を取得する効率を向上させるよ。
Rohan Jha, Bo Wang, Michael Günther
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ホットアイテムがオンライン推薦システムをどう良くするか、ユーザー体験を向上させる方法を学ぼう。
Dheeraj Baby, Soumyabrata Pal
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中世の憲章を分類する際のテキスト正規化の影響を分析中。
Florian Atzenhofer-Baumgartner, Tamás Kovács
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音楽の推薦が、さまざまなプラットフォームでの地元アーティストの表現にどんな影響を与えるかを分析してる。
Kristina Matrosova, Lilian Marey, Guillaume Salha-Galvan
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大規模なテストコレクションを使って、パッセージ検索の改善方法を探る。
Hossein A. Rahmani, Xi Wang, Emine Yilmaz
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新しいモデルはユーザーの行動に基づいて商品提案を改善するよ。
Wenjia Xie, Rui Zhou, Hao Wang
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情報検索での様々なランキング手法の使用を簡単にするPythonライブラリ。
Benjamin Clavié
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新しいデータセットが検索クエリにおけるユーザーの意図理解を深める。
Abhijit Anand, Jurek Leonhardt, V Venktesh
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バイナリーシャドウコードとデータ転送における役割を見てみよう。
Amir Tasbihi, Frank R. Kschischang
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研究は、量子コードのエラー保護と効率を改善することに焦点を当てている。
Shubham P. Jain, Victor V. Albert
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量子特性が機械学習技術をどう向上させるかを探る。
Mohsen Heidari, Wojciech Szpankowski
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この研究は、メロディが異なる文化の中でどのように変化し、つながるかを調べてる。
John M McBride, Nahie Kim, Yuri Nishikawa
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この記事では、個人データの有用性を保ちながら、保護する新しい方法について話してるよ。
Mohammad Amin Zarrabian, Parastoo Sadeghi
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GRLinQは、機械学習技術を使ってデバイス間の直接通信を向上させるよ。
Zhiwei Shan, Xinping Yi, Le Liang
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スカウト粒子が動的システムの追跡や推定をどう強化するかを探ってみよう。
Simone Servadio
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量子脅威からデータを守るための高度な一方向関数を探求中。
Hua-Lei Yin
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新しい方法が神経ネットワークを強化して、複雑な物理方程式を解くのに役立つよ。
Yilong Hou, Xi'an Li, Jinran Wu
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新しい方法は、より良い画像登録技術を通じて医療画像の精度を改善してるよ。
Daniel E. Hurtado, Axel Osses, Rodrigo Quezada
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AIにおけるトランスフォーマーとスプラインの関係を探る。
Zehua Lai, Lek-Heng Lim, Yucong Liu
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新しい方法が重み付き擬似逆行列と効率的なアルゴリズムを通じてデータモデリングを向上させる。
Haibo Li
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不確実な環境でのリスク中立的最適化の方法。
Johannes Milz, Daniel Walter
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DC-DCコンバータが電子システムで安定した電力をどう確保するかを探ろう。
E. V. Chistyakova, D. N. Sidorov, A. V. Domyshev
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リンドブラッド方程式を使ったオープン量子システムのシミュレーションのための革新的な技術。
Hao Chen, Alfio Borzì, Denis Janković
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パラリアルとニューラルネットワークを組み合わせると、ODEを解くのが早くなるんだ。
Marta M. Betcke, Lisa Maria Kreusser, Davide Murari
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深層学習とデータ同化技術を使って予測を改善する新しいツール。
Sibo Cheng, Jinyang Min, Che Liu
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球を等しい面積に分割することとその応用を分析する。
Paul Leopardi
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PySLSQPは非線形プログラミングを簡単にしてくれて、リアルタイムでの可視化や自動微分もできるよ。
Anugrah Jo Joshy, John T. Hwang
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新しいライブラリがロボティクスアプリケーション向けのMPPIアルゴリズムを強化する。
Bogdan Vlahov, Jason Gibson, Manan Gandhi
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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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量子技術で画像生成の質が向上する新しい方法。
Nicholas S. DiBrita, Daniel Leeds, Yuqian Huo
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パフォーマンスを落とさずに高性能モデルを効率的に圧縮する革新的なアプローチ。
Fenglei Fan, Juntong Fan, Dayang Wang
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人間と機械のやり取りを改善するための効率的なシステム。
Thierry Petit, Arnault Pachot, Claire Conan-Vrinat
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新しい方法が欠損データを効果的に予測して、動画伝送を向上させてるよ。
John Li, Shehab Sarar Ahmed, Deepak Nair
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研究者たちが三値重みを使って光学ニューラルネットワークを改善し、パフォーマンスと効率を向上させたよ。
Anas Skalli, Mirko Goldmann, Nasibeh Haghighi
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音響浮上は、油流出の効果的な封じ込めの新しい方法を提供します。
L Rochit, Nithish Kumar N, Devi Priya V S
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安全フレームワークは、体系的なプロセスを通じて具現化されたAIシステムの責任ある行動を確保します。
Wenxiao Zhang, Xiangrui Kong, Thomas Braunl
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この記事では、無線システムにおけるディープラーニングの高速適応技術について探ります。
Ouya Wang, Hengtao He, Shenglong Zhou
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PromptSmoothは、敵対的攻撃に対するMed-VLMの精度を効率的に向上させる。
Noor Hussein, Fahad Shamshad, Muzammal Naseer
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MOTION2NXの改良で画像推論タスクの効率とセキュリティが向上したよ。
Haritha K, Ramya Burra, Srishti Mittal
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ウェブフォームを通じたデータ収集におけるプライバシー基準の影響を分析する。
Hao Cui, Rahmadi Trimananda, Athina Markopoulou
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この記事では、コンピュータービジョンにおける倫理的な問題について話してて、プライバシーやバイアスに焦点を当ててるよ。
Ghalib Ahmed Tahir
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ジュニア開発者のためのセキュリティ問題解決ツールを向上させる研究。
Nafis Tanveer Islam, Mazal Bethany, Dylan Manuel
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この記事では、ソフトウェア定義ネットワークにおける侵入を検出するためのディープラーニングアプローチについて探ります。
Osama Mustafa, Khizer Ali, Talha Naqash
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暗号システムを使って情報を守る方法を探ってるよ。
Ugo Dal Lago, Zeinab Galal, Giulia Giusti
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新しい方法が機械学習を使って高度な持続的脅威の検出を改善する。
Ali M. Bakhiet, Salah A. Aly
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空間依存データの予測を説明するための新しい方法、ランダムフォレストを使って。
Luca Patelli, Natalia Golini, Rosaria Ignaccolo
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新しい方法が対称化を通じてベイズニューラルネットワークの性能を向上させる。
Yoav Gelberg, Tycho F. A. van der Ouderaa, Mark van der Wilk
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この作業は、新しいデータセットと方法を使って言語間の照応解決を改善する。
Ondřej Pražák, Miloslav Konopík
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AIツールを使って詳細な料理レシピを生成する進展を探る。
Fnu Mohbat, Mohammed J. Zaki
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この記事では、少数言語のテキスト読み上げシステムを改善する方法を探ります。
Asma Amalas, Mounir Ghogho, Mohamed Chetouani
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新しいアプローチが、拡散デコーダーを使ってマルチモーダルVAEの画像品質を向上させるよ。
Daniel Wesego, Amirmohammad Rooshenas
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新しい方法が神経ネットワークを強化して、複雑な物理方程式を解くのに役立つよ。
Yilong Hou, Xi'an Li, Jinran Wu
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協働ロボットは、効率的な機械操作を通じて製造業の生産性を向上させる。
Abdalwhab Abdalwhab, Giovanni Beltrame, Samira Ebrahimi Kahou
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公共行政における効果的なネットワーク介入の研究とその影響。
Travis A. Whetsell, Michael D. Siciliano
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この記事では、言語モデルがどのようにリアルなソーシャルネットワークを作り出し、それにどんなバイアスがあるかを分析してるよ。
Serina Chang, Alicja Chaszczewicz, Emma Wang
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時間が経っても社会運動を支える重要な要素を探る。
Emma F. Thomas, Mengbin Ye, Simon D. Angus
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感情がオンラインのやり取りや会話にどう影響するかを理解すること。
Yishan Luo, Didier Sornette, Sandro Claudio Lera
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分析と理解のために複雑なグラフを明確にする方法。
Hong Zhou, Peifeng Lai, Zhida Sun
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OpenFGLは、フェデレーテッドグラフ学習手法を効果的に評価するための包括的なフレームワークを提供してるよ。
Xunkai Li, Yinlin Zhu, Boyang Pang
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ノイズのあるグラフをクリーンにしてGNNのパフォーマンスを向上させる方法。
Jonas Linkerhägner, Cheng Shi, Ivan Dokmanić
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Graphairの公正なグラフ表現とリンク予測における効果に関する研究。
Thijmen Nijdam, Juell Sprott, Taiki Papandreou-Lazos
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ポルトガル語の物語からイベントを抽出するための新しい手法、進んだモデルを使って。
Luís Filipe Cunha, Ricardo Campos, Alípio Jorge
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ACE-2005-PTはポルトガル語処理のイベント抽出能力を強化するよ。
Luís Filipe Cunha, Purificação Silvano, Ricardo Campos
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この作業は、新しいデータセットと方法を使って言語間の照応解決を改善する。
Ondřej Pražák, Miloslav Konopík
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AIツールを使って詳細な料理レシピを生成する進展を探る。
Fnu Mohbat, Mohammed J. Zaki
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この記事では、少数言語のテキスト読み上げシステムを改善する方法を探ります。
Asma Amalas, Mounir Ghogho, Mohamed Chetouani
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TikTokの攻撃的なコンテンツの課題とその解決策について見てみよう。
Kasper Cools, Gideon Mailette de Buy Wenniger, Clara Maathuis
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新しいフレームワークが画像キャプションの精度を高め、エラーを減らす。
Qian Cao, Xu Chen, Ruihua Song
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LLMが今の言語や文化にどう影響を与えてるかを調べてる。
Jiří Milička
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研究者たちはデータ駆動型の方法を使って水素燃焼のモデルを改善しているよ。
Quentin Malé, Corentin J Lapeyre, Nicolas Noiray
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深層ニューラルネットワークを使って、先進的な製造技術における衝突検知を強化する。
George P. Harabin, Amir Mirzendehdel, Morad Behandish
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新しいGPU手法がパンゲノム解析を高速化し、遺伝子研究を向上させる。
Jiajie Li, Jan-Niklas Schmelzle, Yixiao Du
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InvariantStockは変わりゆく市場条件の中で安定した株の予測を提供するよ。
Haiyao Cao, Jinan Zou, Yuhang Liu
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新しいAI手法が、リソースを少なくしてチップレイアウト作成を簡単にしてくれるよ。
Guanglei Zhou, Bhargav Korrapati, Gaurav Rajavendra Reddy
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デジタルツインモデルは、都市での空気中の汚染物質への対応を改善することを目指してるんだ。
Max von Danwitz, Jacopo Bonari, Philip Franz
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MarSは生成モデルを使ってリアルな金融市場シナリオをシミュレートするんだ。
Junjie Li, Yang Liu, Weiqing Liu
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革新的な技術がハイパーエラスティック材料とその応用の研究効率を向上させてるんだ。
Richard Schussnig, Niklas Fehn, Peter Munch
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警備員のルート最適化を見て、エリアを完全にカバーする方法を考えてみよう。
Joseph S. B. Mitchell, Linh Nguyen
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断面から3D形状を作る新しい方法を発見する。
Aradhya N. Mathur, Apoorv Khattar, Ojaswa Sharma
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この記事では、弱いレベルの平面描画の概念と応用について探ります。
Michael Bekos, Giordano Da Lozzo, Fabrizio Frati
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新しい手法が、曲線の交差を最小限に抑えることで、ストーリーラインの描画の明瞭さを向上させる。
Alexander Dobler, Michael Jünger, Paul J. Jünger
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モノトーンアークダイアグラムの構造とグラフ表現における重要性について学ぼう。
Steven Chaplick, Henry Förster, Michael Hoffmann
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グラフのモーフィングが視覚表現をスムーズに変化させつつ、明晰さを保つ方法を学ぼう。
Therese Biedl, Anna Lubiw, Jack Spalding-Jamieson
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新しいバーコード方式が幾何学的特徴を捉えることでデータ分析を強化する。
Salman Parsa, Bei Wang
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データ分析と外れ値管理を改善するためのバイフィルトレーションの探求。
Michael Lesnick, Kenneth McCabe
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証明論と数学におけるその重要性についての考察。
Amirhossein Akbar Tabatabai
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新しい方法が大規模言語モデルの回答の信頼性を向上させる。
Derian Boer, Fabian Koch, Stefan Kramer
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YOROがゲームの手続き的コンテンツ生成をどう改善するか学ぼう。
Jediah Katz, Bahar Bateni, Adam M. Smith
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よくフィルタリングされたdcposとその性質についての簡単なガイド。
Hualin Miao, Huijun Hou, Xiaodong Jia
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ブール関数とモーダル論理の推論システムにおける概要。
Christoph Berkholz, Dietrich Kuske, Christian Schwarz
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イベントの関係性や因果関係を理解するためにハイパーグラフを探求中。
Utkarsh Bajaj
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LE-logicが知識表現とクエリ回答をどう改善するかを学ぼう。
Krishna Manoorkar, Ruoding Wang
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この論文は、複雑な非線形最適化モデルを線形形式に変換する自動化された方法について語ってるよ。
Jian Cao, Liyong Lin, Lele Li
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量子コンピュータがデータを変えた状態で意思決定にどう関わるかを見てみよう。
Arjan Cornelissen, Nikhil S. Mande, Subhasree Patro
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量子手法が有向グラフのパスカウントをどう改善できるか学ぼう。
Roman Edenhofer, Simon Apers
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この研究は、代数幾何学のツールを使って量子もつれの分類を調べてるんだ。
Masoud Gharahi
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量子脅威からデータを守るための高度な一方向関数を探求中。
Hua-Lei Yin
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この研究は、効率を向上させるためにセットアップ時間を考慮したジョブスケジューリング手法を強化してるよ。
Kaja Balzereit, Niels Grüttemeier, Nils Morawietz
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ローカルリストデコーディングに関する研究が、信頼性のあるメッセージ伝送についての新たな知見を明らかにしている。
Noga Ron-Zewi, Ronen Shaltiel, Nithin Varma
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複雑性理論における直接和問題を分析するためのフレームワークを紹介します。
Daiki Suruga
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量子コンピュータで量子状態を比較するための重要な手段を探ろう。
Qisheng Wang
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アクティブデータ収集技術を使ったODEを見つける新しいアプローチ。
Nan Jiang, Md Nasim, Yexiang Xue
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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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2-準最適マッチグラフの構造と生物学における応用を探ろう。
Annachiara Korchmaros
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向きグラフの接続を監視するための重要な概念を理解する。
Tapas Das, Florent Foucaud, Clara Marcille
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新たな発見により、ストリンググラフで強盗を捕まえるのに必要な警察官の人数が少なくて済むことがわかった。
Sandip Das, Harmender Gahlawat
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新しいデータセットORBITAALは、2009年から2021年までのビットコイン取引を詳しく見せてくれるよ。
Célestin Coquidé, Rémy Cazabet
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単純体比と行列を使ってハイパーグラフの複雑な関係を分析する。
Jordan Barrett, Paweł Prałat, Aaron Smith
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イベントの関係性や因果関係を理解するためにハイパーグラフを探求中。
Utkarsh Bajaj
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ターン制シューティングゲームの戦略とダイナミクスの探求。
S. Mastrakoulis, Ath. Kehagias
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モノトーンアークダイアグラムの構造とグラフ表現における重要性について学ぼう。
Steven Chaplick, Henry Förster, Michael Hoffmann
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