新しい方法が不確実な動的環境での予測をどう改善しているかを発見しよう。
Aoming Liang, Qi Liu, Lei Xu
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新しい方法が不確実な動的環境での予測をどう改善しているかを発見しよう。
Aoming Liang, Qi Liu, Lei Xu
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FovealNetは、没入型VR体験のための視線追跡を向上させるんだ。
Wenxuan Liu, Monde Duinkharjav, Qi Sun
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AIが幾何学の課題に取り組む方法をどう変えているかを発見しよう。
Shihao Xu, Yiyang Luo, Wei Shi
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RLDGは高品質なデータでロボット学習を強化して、タスクのパフォーマンスを向上させるよ。
Charles Xu, Qiyang Li, Jianlan Luo
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変数を変えることで多様なデータの理解が深まるって学ぼう。
Stephen Robbins
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機械学習と流体力学を組み合わせると、シミュレーションの精度と効率が向上するよ。
Guillaume de Romémont, Florent Renac, Jorge Nunez
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インセプティブグラフニューラルネットワークは、データ表現を良くするために、ホモフィリーとヘテロフィリーのギャップを埋める。
Ming Gu, Zhuonan Zheng, Sheng Zhou
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自動化が特許の生成や処理の仕方を変えてるよ。
Qiyao Wang, Shiwen Ni, Huaren Liu
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テンソルネットワークの機械学習における役割とその限界について探ってみよう。
Jing-Chuan Wu, Qi Ye, Dong-Ling Deng
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ロボットは会話を通じて学べるから、スキルや適応力が向上するんだ。
Jonghyuk Park, Alex Lascarides, Subramanian Ramamoorthy
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機械は確率や高度なアルゴリズムを使って言語パターンを学習する。
Matías Carrasco, Franz Mayr, Sergio Yovine
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CBraModがEEGデータをどう変えるか、見てみよう!脳-コンピュータインターフェースがもっと良くなるよ。
Jiquan Wang, Sha Zhao, Zhiling Luo
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レッドチーミングがAIシステムの安全性をどう高めるか学ぼう。
Tarleton Gillespie, Ryland Shaw, Mary L. Gray
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生成モデルが革新的な技術を使って素晴らしいコンテンツを生み出す方法を発見しよう。
Binxu Wang, John J. Vastola
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TransferLightは、スムーズな都市移動のために交通信号の制御を革新する。
Johann Schmidt, Frank Dreyer, Sayed Abid Hashimi
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人工知能における表面的意識仮説を探る。
Yosuke Miyanishi, Keita Mitani
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新しい方法が動画分析のタイミング精度をどう向上させるか学んでみて。
Xizi Wang, Feng Cheng, Ziyang Wang
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COVID-19の間にソーシャルメディアのダイナミクスが誤情報の拡散にどんな影響を与えるか。
Caleb Stam, Emily Saldanha, Mahantesh Halappanavar
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コンテンツ保護のための革新的な動画透かし技術について学ぼう。
Pierre Fernandez, Hady Elsahar, I. Zeki Yalniz
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STORMを発見しよう!これは株式分析で空間と時間を組み合わせた新しいモデルだよ。
Yilei Zhao, Wentao Zhang, Tingran Yang
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強化学習がロボットサッカーをどう変えてるか発見しよう。
Adam Labiosa, Zhihan Wang, Siddhant Agarwal
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音楽のソースセパレーションやトランスクリプションが、私たちの音楽体験をどう変えるかを学ぼう。
Bradford Derby, Lucas Dunker, Samarth Galchar
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合理性に関する信念が、私たちの決定や対人関係にどんな影響を与えるのか探ってみよう。
Qi Shi, Pavel Naumov
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TCSがAIモデルのトレーニング効率と適応性をどうやって改善しているか学ぼう。
Junjie Zhou, Ke Zhu, Jianxin Wu
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ワードセンスリンクが機械の言語理解をどう向上させるかを探ってみよう。
Andrei Stefan Bejgu, Edoardo Barba, Luigi Procopio
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健康研究における欠損データは正確性を脅かす。研究者がこの問題にどう対処できるかを学ぼう。
Akshat Choube, Rahul Majethia, Sohini Bhattacharya
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OV-VSSは、機械が動画コンテンツを理解する方法を革命的に変え、新しいオブジェクトをスムーズに特定するよ。
Xinhao Li, Yun Liu, Guolei Sun
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研究がAIの子供とのコミュニケーション能力を介護者のようにテストしてるよ。
Jing Liu, Abdellah Fourtassi
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説明可能性が人工知能をどう変えてるかを見てみよう。
Davor Vukadin, Petar Afrić, Marin Šilić
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研究では、LLMが人間の審査員と比べてテキストの質を効果的に評価できるかどうかを調べている。
Manav Chaudhary, Harshit Gupta, Savita Bhat
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研究者たちは、革新的な方法を使って複雑な最大事後確率問題に取り組んでいる。
Johan Kwisthout, Andrew Schroeder
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自然言語推論技術の進歩を巡る旅。
Sourav Banerjee, Anush Mahajan, Ayushi Agarwal
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研究者たちがコンピュータが画像を分析してカテゴライズする方法を改善してる。
Roberto Alcover-Couso, Marcos Escudero-Viñolo, Juan C. SanMiguel
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LMAgentがAIエージェントを使ってリアルな消費者行動をシミュレートしてオンラインショッピングを変革する方法を発見しよう。
Yijun Liu, Wu Liu, Xiaoyan Gu
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地球の不確実性を理解するための機械学習の役割を探る。
Yuanyuan Wang, Qian Song, Dawood Wasif
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テキスト埋め込みの旅を発見して、どのように大規模言語モデルがゲームを変えているのかを見てみよう。
Zhijie Nie, Zhangchi Feng, Mingxin Li
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MMCSALがマルチモーダルデータを使って学習効率をどう向上させるかを見てみよう。
Meng Shen, Yake Wei, Jianxiong Yin
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依存関係がデータ管理にどう影響するか、クエリ効率をどう向上させるかを学ぼう。
Efthymia Tsamoura, Boris Motik
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DTRが学習における報酬バイアスにどう対処してるかを見てみよう。
Songjun Tu, Jingbo Sun, Qichao Zhang
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タスクを上手に管理して、計画の結果を良くする方法を学ぼう。
Matteo Cardellini, Enrico Giunchiglia
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