シュタインナー木が障害物を避けつつ効率的なネットワークを作る方法を学ぼう。
Victor Parque
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コンピューターサイエンス - 人工知能
RSSテクノロジーが食道がん手術をどう変えてるか見てみよう。
Ronald L. P. D. de Jong, Yasmina al Khalil, Tim J. M. Jaspers
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競技ゲームの中でのAIのワクワクする世界を発見しよう。
Chengwei Hu, Jianhui Zheng, Yancheng He
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画期的な技術が医療画像を強化して、AIのトレーニングや診断をより良くする。
Yiqin Zhang, Qingkui Chen, Chen Huang
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ルクセンブルク語のテックが新しいモデルでどんな風に良くなってるか見てみよう。
Fred Philippy, Siwen Guo, Jacques Klein
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シンボリック回帰がデータから数学的表現を見つける方法を探ってみて。
L. G. A dos Reis, V. L. P. S. Caminha, T. J. P. Penna
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量子パーセプトロンとその人工知能における可能性を探る。
Ashutosh Hathidara, Lalit Pandey
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正確に音楽のステムを取得する新しい方法を見つけよう。
Alain Riou, Antonin Gagneré, Gaëtan Hadjeres
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生成AIが感情表現のためのアートセラピーをどう変えてるかを見つけよう。
Yannis Valentin Schmutz, Tetiana Kravchenko, Souhir Ben Souissi
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デジタルコンテンツにおけるセマンティック透かしの効果と脆弱性を調べる。
Andreas Müller, Denis Lukovnikov, Jonas Thietke
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新しい技術が大規模言語モデルの記憶と効率をアップさせる。
Guangda Liu, Chengwei Li, Jieru Zhao
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U-MATHは、ユニークな問題を使って大学レベルの数学問題に対するAIの能力を評価するんだ。
Konstantin Chernyshev, Vitaliy Polshkov, Ekaterina Artemova
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新しい交通予測アプローチがよりスマートな都市移動を実現する。
Ivan Kralj, Lodovico Giaretta, Gordan Ježić
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機械生成画像が不確実性によってどう変わるかを探ってる。
Gianni Franchi, Dat Nguyen Trong, Nacim Belkhir
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機械翻訳の指標がどうやって公平で一貫性があるかを見てみる。
Pius von Däniken, Jan Deriu, Mark Cieliebak
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研究者たちは、FineRobとOM-CoTを使って実際のソーシャルメディアの振る舞いを模倣している。
Kun Li, Chenwei Dai, Wei Zhou
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テキストの透かしがコンテンツを意味を変えずに守る方法を学ぼう。
Xiaojun Xu, Jinghan Jia, Yuanshun Yao
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研究によると、上手な戦略を使って効果的に計画する方法を学ぶことがわかるんだ。
Ruiqi He, Falk Lieder
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ChatTSは、時系列分析と会話型AIを組み合わせて、よりスマートなデータインサイトを提供するよ。
Zhe Xie, Zeyan Li, Xiao He
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コーディネートされたMABが全デバイスのWi-Fiパフォーマンスをどう向上させるかを発見しよう。
Francesc Wilhelmi, Boris Bellalta, Szymon Szott
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プレファレンスベースの対戦相手シェイプがどのようにゲーム戦略を変革できるか学ぼう。
Xinyu Qiao, Yudong Hu, Congying Han
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TokenFlowは、高度なAI機能のために画像の理解と作成を統合してるんだ。
Liao Qu, Huichao Zhang, Yiheng Liu
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UTSDは、複数のデータソースを統合することで時系列分析を変革します。
Xiangkai Ma, Xiaobin Hong, Wenzhong Li
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p-EnKFが複雑なシステムの不確実性を管理する手助けをする方法を学ぼう。
Chatchuea Kimchaiwong, Jeremie Houssineau, Adam M. Johansen
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パラメトリックじゃないアプローチで3Dデータ分析を革命的に変える。
Marzieh Mohammadi, Amir Salarpour
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TANGOは、最小限のトレーニングで作業を可能にすることでロボティクスを再定義する。
Filippo Ziliotto, Tommaso Campari, Luciano Serafini
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強化学習が大規模言語モデルをどうやって人間とのやり取りを良くするために洗練させるかを見つけよう。
Shuhe Wang, Shengyu Zhang, Jie Zhang
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AIの目標指向行動を最大エントロピー目標指向性を使って測る方法を見てみよう。
Matt MacDermott, James Fox, Francesco Belardinelli
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新しいベンチマークがオーストラリア英語、インド英語、イギリス英語の感情と皮肉を分類するんだ。
Dipankar Srirag, Aditya Joshi, Jordan Painter
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絶滅危惧の新アラム語を記録して保存するための取り組み。
Matthew Nazari
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さまざまな分野におけるAIシステムの落とし穴やバイアスを調べること。
Jérémie Sublime
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新しい方法がLiDAR技術とディープラーニングを使って樹木の分類を強化する。
Hongjin Lin, Matthew Nazari, Derek Zheng
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研究者たちは、トランスフォーマーがトレーニング技術を使って検索能力を向上させる方法を調査している。
Abulhair Saparov, Srushti Pawar, Shreyas Pimpalgaonkar
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プライバシーを守る方法が大規模言語モデルで敏感なデータをどう守ってるかを見てみよう。
Tatsuki Koga, Ruihan Wu, Kamalika Chaudhuri
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モデルが人間の助けなしに最適な言語モデルを選べる方法を学ぼう。
Neel Guha, Mayee F. Chen, Trevor Chow
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教師なしドメイン適応は、AIが変化する環境で常に監視されなくても学べるようにするんだ。
Hisashi Oshima, Tsuyoshi Ishizone, Tomoyuki Higuchi
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アイソメトリ追求が複雑なデータ行列をどのように簡素化して、より良い分析を可能にするか学ぼう。
Samson Koelle, Marina Meila
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革命的なモデルが社会的ダイナミクスを使って歩行者の動き予測を向上させる。
Haleh Damirchi, Ali Etemad, Michael Greenspan
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ソフトTPRが機械学習とデータ表現をどう変えるかを発見しよう。
Bethia Sun, Maurice Pagnucco, Yang Song
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公平な提案のためのレコメンダーシステムにおける公正性の探求。
Brian Hsu, Cyrus DiCiccio, Natesh Sivasubramoniapillai
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