ソーシャルメディアがみんなの意見をどう形成してるかを見てみよう。
Zixin Liu, Ji Zhang, Yiran Ding
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コンピューターサイエンス - 人工知能
RSSUrbanDiTは、スマートデータ分析を使って都市の変化やダイナミクスを理解するのを助けるよ。
Yuan Yuan, Chonghua Han, Jingtao Ding
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HNCSEはハードネガティブサンプルを使ってコンピュータ言語の理解を向上させる。
Wenxiao Liu, Zihong Yang, Chaozhuo Li
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定性的研究で人間の洞察とAIの効率を組み合わせる。
John Chen, Alexandros Lotsos, Lexie Zhao
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新しい方法が機械学習のデータ処理の効率を向上させる。
Brian B. Moser, Federico Raue, Tobias C. Nauen
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階層的拡散分類器は、ラベルの選択肢を整理して画像分類を速くするよ。
Arundhati S. Shanbhag, Brian B. Moser, Tobias C. Nauen
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新しい方法で画像の質と解像度が大幅に向上するよ。
Brian B. Moser, Stanislav Frolov, Tobias C. Nauen
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ブラウザフィンガープリンティングについて学んで、オンラインプライバシーにどう影響するかを知ろう。
Alexander Lawall
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ポリシーグラデイント法が機械学習の効率をどう向上させるかを学ぼう。
Reza Asad, Reza Babanezhad, Issam Laradji
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新しいアルゴリズムは、強化学習の複雑なルールに従いながら、後悔を最小化するんだ。
Rupak Majumdar, Mahmoud Salamati, Sadegh Soudjani
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ByteScienceは複雑な科学論文を簡単に整理されたデータに変えるよ。
Tong Xie, Hanzhi Zhang, Shaozhou Wang
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LLMが推論技術を使って言語を処理する様子を見てみよう。
Jean-Francois Ton, Muhammad Faaiz Taufiq, Yang Liu
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構造化された学習フェーズを通じてAIモデルを改善する方法。
Jiawei Li, Xiaoang Xu, Yang Gao
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AIモデルが忘れる理由と、その記憶を助ける方法について見てみよう。
Huashan Sun, Yang Gao
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AtomThinkは、コンピュータが段階を追って論理的に数学の問題を解決するのを助ける。
Kun Xiang, Zhili Liu, Zihao Jiang
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革新的な音声言語モデルが動物の音や行動の研究を助けてる。
David Robinson, Marius Miron, Masato Hagiwara
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効率的な1ビットマンバモデルを使って言語処理を発見しよう。
Shengkun Tang, Liqun Ma, Haonan Li
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高度なモデルがオンラインの安全のために変更された画像を見つける方法を学ぼう。
Günel Jabbarlı, Murat Kurt
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ロボットたちが協力して、世界中の文化的な知見を話し合って共有してるんだ。
Longju Bai, Angana Borah, Oana Ignat
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WoodYOLOは、持続可能なプラクティスのために、迅速で正確な木材種の識別を提供します。
Lars Nieradzik, Henrike Stephani, Jördis Sieburg-Rockel
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言語モデルが道徳的説得や倫理的枠組みにどう反応するかを調べる。
Allison Huang, Yulu Niki Pi, Carlos Mougan
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リフティッド推論がいろんな分野で不確実性をどう簡単にするかについての考察。
Malte Luttermann, Ralf Möller, Marcel Gehrke
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量子コンピュータと機械学習がどんなふうに交わって、いろんな分野を変えていくのかを探ってみよう。
Jun Qi, Chao-Han Yang, Samuel Yen-Chi Chen
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FedCoLLMは、大きな言語モデルと小さな言語モデルをつなぎ、プライバシーと効率を確保します。
Tao Fan, Yan Kang, Guoqiang Ma
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新しいウォーターマーキング技術がデジタルアートやクリエイティブなアイデアをどう守るか学ぼう。
Liangqi Lei, Keke Gai, Jing Yu
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機械が構造化学習を通じて推論スキルを向上させる方法を見てみよう。
Jiawei Li, Xinyue Liang, Yizhe Yang
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新しいECIFメソッドは、データ評価の向上を通じてマルチモーダルAIモデルのパフォーマンスを向上させる。
Lijie Hu, Chenyang Ren, Huanyi Xie
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限られた情報で賢い決断をするための新しいアプローチ。
Taiyi Wang, Jianheng Liu, Bryan Lee
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革新的な方法が医療画像分析のプロセスを効率化する。
Shiman Li, Jiayue Zhao, Shaolei Liu
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時間系列データにおいて、精度と明確な意思決定を組み合わせた新しいアプローチ。
Mingsen Du, Yanxuan Wei, Yingxia Tang
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小さなロボットが情報を共有して一緒に学ぶ方法を発見しよう。
Leo Cazenille, Maxime Toquebiau, Nicolas Lobato-Dauzier
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新しい方法は予想外のアイデアを組み合わせてユニークなアートを作り出す。
Alejandro Hernandez, Levin Brinkmann, Ignacio Serna
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新しい手法が変化する都市環境での交通予測を向上させる。
Hongjun Wang, Jiyuan Chen, Lingyu Zhang
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包括的なデータセットは家具の組み立て作業を簡単にするのに役立つよ。
Yunong Liu, Cristobal Eyzaguirre, Manling Li
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GECoはGNNの説明性を高めて、より明確な意思決定をサポートするよ。
Salvatore Calderaro, Domenico Amato, Giosuè Lo Bosco
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シラバスは強化学習エージェントのカリキュラム学習を簡素化して、トレーニングプロセスを向上させる。
Ryan Sullivan, Ryan Pégoud, Ameen Ur Rahmen
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TP-UNetは、時間的情報を活用して医療画像のセグメンテーションを強化するよ。
Ranmin Wang, Limin Zhuang, Hongkun Chen
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脳-コンピュータインターフェースが進化してるよ。自分の思考に基づいたパーソナライズされた体験を提供してくれるんだ。
Heon-Gyu Kwak, Gi-Hwan Shin, Yeon-Woo Choi
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絶滅危惧言語の翻訳を改善するための先進的なモデルを使った研究。
Peng Shu, Junhao Chen, Zhengliang Liu
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通常のCPUでLPデータパイプラインを使ってデータセット構築を革命的に変えよう。
Yungi Kim, Hyunsoo Ha, Seonghoon Yang
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