新しいアプローチでエッジコンピューティングを使って産業データの異常検出が改善されたよ。
Alessio Mascolini, Sebastiano Gaiardelli, Francesco Ponzio
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コンピューターサイエンス - 人工知能
RSSこの研究は、異なるプロセッサがAIアプリケーションでどれだけ性能を発揮するかを分析しているよ。
Rakshith Jayanth, Neelesh Gupta, Viktor Prasanna
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BrainKingは限られた情報の下で言語モデルの問題解決スキルを評価する。
Yuyan Chen, Tianhao Yu, Yueze Li
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この記事では、VLMが画像の色、形、意味をどのように認識するかを調査しているよ。
Nam Hyeon-Woo, Moon Ye-Bin, Wonseok Choi
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新しい方法が、重要な特徴を分離することで水中画像の分類精度を向上させるよ。
Jianqi Zhang, Mengxuan Wang, Jingyao Wang
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ToxiCraftは合成データ生成を通じて、有害なオンラインコンテンツの検出を改善するんだ。
Zheng Hui, Zhaoxiao Guo, Hang Zhao
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機械の意識の性質とその影響を探る。
Ryan Williams
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新しい手法が動画要約の精度を高めつつ、計算コストを抑えてるよ。
Ashish Prasad, Pranav Jeevan, Amit Sethi
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集中データ選択技術を使って言語モデルをトレーニングする方法。
Ernie Chang, Pin-Jie Lin, Yang Li
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多様なテキストプロンプトに対するT2Iモデルのパフォーマンスを評価する新しい方法。
Jingtao Cao, Zheng Zhang, Hongru Wang
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AutoSTFは、より良い予測と効率のために空間的・時間的予測を自動化するよ。
Tengfei Lyu, Weijia Zhang, Jinliang Deng
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研究によると、より小さい言語モデルと合成ラベルを使った病気の検出に期待が持てるらしい。
Yishu Wei, Xindi Wang, Hanley Ong
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新しい方法で、言語モデルの出力が速くなるけど、品質はそのまま。
Zongyue Qin, Zifan He, Neha Prakriya
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この記事では、LLMプロジェクトの問題を検討し、開発者への解決策を提案するよ。
Yangxiao Cai, Peng Liang, Yifei Wang
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チャートやデータビジュアルを理解するモデルを改善するための新しいデータセット。
Mengchen Liu, Qixiu Li, Dongdong Chen
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新しいフレームワークが、さまざまな環境でのカメラのポーズ推定を改善する。
Gennady Sidorov, Malik Mohrat, Ksenia Lebedeva
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合成クエリを使ってラベル付きデータなしで検索システムを強化する新しい方法。
Qiuhai Zeng, Zimeng Qiu, Dae Yon Hwang
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レコメンデーションシステムがユーザーの好みをどう変えていくかを調べる。
Erica Coppolillo, Simone Mungari, Ettore Ritacco
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大きな事前学習済みモデルに対して小さな調整を使う方法を見てみよう。
Zheda Mai, Ping Zhang, Cheng-Hao Tu
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新しい方法がディープラーニングの決定についてもっとわかりやすい説明を提供するよ。
Ruo Yang, Binghui Wang, Mustafa Bilgic
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AIのインシデント報告に関する問題を調べて、より良い実践と理解を深める。
Kevin Paeth, Daniel Atherton, Nikiforos Pittaras
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新しいモデルががん診断のためのPET/CTスキャンでの腫瘍セグメンテーションを向上させた。
Tanya Chutani, Saikiran Bonthu, Pranab Samanta
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HENは、パターンの分離性を高めることで、ニューラルネットワークの記憶検索を改善するんだ。
Satyananda Kashyap, Niharika S. D'Souza, Luyao Shi
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テキストベースのモデルを超えて、生成AI技術が教育をどう変えてるかを調べてるんだ。
Ville Heilala, Roberto Araya, Raija Hämäläinen
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より大きなデータセットが、衛星画像から農地の境界を自動で検出するのを強化する。
Hannah Kerner, Snehal Chaudhari, Aninda Ghosh
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強化されたラベル情報を使って、データセット蒸留を改善する新しいアプローチ。
Seoungyoon Kang, Youngsun Lim, Hyunjung Shim
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SPECTRUMは、より良い意思決定のための確率論的論理モデルの作成を簡単にするよ。
Jonathan Feldstein, Dominic Phillips, Efthymia Tsamoura
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研究によると、血液検査と高度なモデルを使って認知機能の低下を予測する可能性があるらしい。
Henry Musto, Daniel Stamate, Doina Logofatu
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この研究は、LLMがデータ抽出やインタラクションの改善にどんな役割を果たすかを調べてるよ。
Omar Mussa, Omer Rana, Benoît Goossens
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ERICは機械学習とカメラを使って灌漑効率をアップさせてるんだ。
Tian Liu, Liuyi Jin, Radu Stoleru
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新しいフレームワークは、特定のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズすることでクラスタリングを簡素化する。
Matheus Camilo da Silva, Gabriel Marques Tavares, Eric Medvet
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AIが生成したノートの質を評価して、医療文書を改善する。
Jon Oleson
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CAPECとATT&CKのつながりを分析して、リスク評価を改善する。
Braden K Webb, Sumit Purohit, Rounak Meyur
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LoRA-LEGOがモデルを統合してタスク処理を向上させる方法を学ぼう。
Ziyu Zhao, Tao Shen, Didi Zhu
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機械学習におけるメンバーシップ推測攻撃に関するプライバシーの懸念を探ってみよう。
Hongyan Chang, Ali Shahin Shamsabadi, Kleomenis Katevas
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人間と機械がランダムなパターンの中で顔をどう認識するかを探る。
Mark Hamilton, Simon Stent, Vasha DuTell
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言語学習をより良くするための項目反応理論を使った評価の改善。
Jue Hou, Anisia Katinskaia, Anh-Duc Vu
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AIの能力を評価することは、安全性と効果を考える上でめっちゃ大事だよ。
Axel Højmark, Govind Pimpale, Arjun Panickssery
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ハイパーパラメータがニューラルネットワークのパフォーマンスや複雑さにどう影響するかを学ぼう。
Huixin Guan
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敵対的ウォーターマーク攻撃による顔認識の脆弱性を探る。
Yuguang Yao, Anil Jain, Sijia Liu
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