ODGRとGATLingを使って、ダイナミックな環境で柔軟なゴール認識を紹介するよ。
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コンピューターサイエンス - 人工知能
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アンマンは、テクノロジーと市民の参加を通じてスマートシティに向けて進展してるよ。
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この論文は、教育における安全なAIを促進するためのガードレールモデルについて説明してるよ。
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新しい方法がプライバシーを守りながら安全なデータ分析を改善する。
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データプライバシーのための縦型フェデレーテッドラーニングにおけるスパイキングニューラルネットワークの役割を探る。
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新しいモデルは都市データをもっと効果的に分析して交通事故を予測する。
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高品質な画像のアノテーションは、画像分析におけるAIの成功に欠かせないよ。
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リアルな3D都市を作るための柔軟なアプローチを紹介するよ。
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MathViz-Eは、教室で教師や生徒を助けるために数学の視覚化を自動化するよ。
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皮膚病変の診断におけるAIの公平性に対するトレーニングデータセットの影響を分析中。
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自然言語でデータ分析ができるユーザーフレンドリーなツール。
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この研究は、ユーザーのやり取りを良くするための質問の言い換えを改善することに焦点を当ててるよ。
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新しいベンチマークがLLMの事実正確性を評価する。
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研究で、プレイヤーが新しいゲームの楽しさをどうやってすぐに判断するかが明らかになった。
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機械学習と自動推論を組み合わせて、より分かりやすいAIの説明を作る。
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言語モデルの安全機能を回避する技術を理解する。
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新しいモデルは依存構造を統合することで言語理解を向上させる。
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AIを使ってゲームの説明を自動生成することで、アクセシビリティやクリエイティビティが向上するよ。
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新しいアプローチが、複雑な関係のタスクに対するGNNの推論能力を向上させる。
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AIシステムの社会的影響を評価するためのテンプレートを作成中。
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機械学習は、より早くて正確なサイバーセキュリティの脅威検出のための新しい方法を提供してるよ。
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研究では、AIモデルがどのように誤解を招く視覚データを見つけられるかを探っている。
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新しいツールが脊髄損傷のMRI分析を強化する。
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研究によると、リスナーがAI生成の音楽と人間の音楽に対してどう思ってるかが分かったよ。
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自動運転車の道路安全向上のための大規模言語モデルの評価。
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研究は、効果的な教室でのやり取りにおける非言語的なサインの役割を強調している。
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この研究は、オーラルヒストリーのために異なる言語を使った音声認識システムを評価してる。
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新しい方法で、単体と複数画像フォーマットのミームキャプション生成が改善されたよ。
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EverAdaptフレームワークは、変化する機械条件での故障認識に対応しています。
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スパースアテンションは、関連する過去のやり取りに焦点を当てることで知識追跡を強化するんだ。
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新しい方法がモデルのテキストクラスタリングに取り組むことで異常検知を改善する。
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新しい手法が時間ネットワークのモデル訓練を強化する。
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この研究は、セキュリティパッチのトレースを強化する方法を示してるよ。
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言語モデルが矛盾する情報をどう扱うかについての研究。
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新しいシステムが、データが不足してる中で敗血症の予測を強化することを目指してるんだ。
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新しい尺度がAIシステムにおける認知的および感情的信頼を評価する。
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AIの意思決定とその予期しない課題を考察中。
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MISTは医療画像のセグメンテーションのための統一ツールキットを提供していて、比較や評価を向上させるよ。
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言語モデルのバイアスや公平性の問題を調査する。
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新しいニューラルネットワークのアーキテクチャは、偏微分方程式の解法における安定性と精度を向上させる。
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この記事は、言語モデルを使ってHDLコード生成を改善する方法をレビューしている。
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