大規模言語モデルが科学分野でのチームワークにどう影響するかを調べる。
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コンピューターサイエンス - 社会と情報ネットワーク
RSS研究は、ブラジルのユーザーがソーシャルメディアで政治的コンテンツにどのように関わるかを調査している。
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この記事は、GPT-4の誤解を招くビジュアルを見抜く能力を調べてるよ。
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ARROW-Diffは、ランダムウォークを使って大きくてリアルなグラフを効率よく生成するよ。
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ビジネスがどうやってSNSを分析して顧客の関心をよく理解するか学んでみよう。
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この記事では、基本的な構造的特徴を使ったグラフの分類の新しい方法について話してるよ。
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映画制作、配信、成功を形作る関係を探ろう。
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新しいシステムがミームの中のヘイトスピーチを効果的に狙ってる。
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この研究では、マルチレイヤーネットワークにおける同期に対するリンクの重みの影響を調べているよ。
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ハイパーグラフモデルを使って行動がどう広がるかを調べる。
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ウクライナ侵攻中の反クレムリンチャンネルの進化を検証中。
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テクノロジーの影響と公共の感情についてのソーシャルメディアの会話を分析中。
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この記事は、物理学におけるコラボレーションやキャリア成長に性別がどのように影響するかを考察しているよ。
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RED-CTがリソースが限られた環境で言語モデルアプリケーションをどう改善するか学ぼう。
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意見の不一致が社会における誤情報の影響をどう形作るかを調べる。
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ネットワークのコミュニティ形成を研究して、社会的行動についての洞察を得よう。
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感染症研究における資金が知識にどんな影響を与えるかを調べる。
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この研究は、オミクスデータを使って癌のサブタイプをもっとうまく分類する方法を紹介してるよ。
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ソーシャルボットは虚偽のストーリーを広めて、SNSでの世論に影響を与える。
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この研究は、紛争の中でYouTubeの政治討論におけるジェンダーの関与を分析してるんだ。
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オンライングループとLLMをうまく合わせて、より良い洞察を得る方法を探ってる。
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研究は確率的ブロックモデルを通じてコミュニティ検出におけるクラスタの接続性を向上させる。
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政治ニュースを深く公平に検討する方法。
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コメントがジャーナリストや読者によってどうランク付けされ、見られているかを分析する。
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この研究は、グラフィカルなビジュアルでクラスタ検出を改善する方法を探るものです。
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この記事では、さまざまなグラフパーティションからコンセンサスクラスターを作成するためのアルゴリズムを紹介するよ。
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この研究は2022年の選挙中にオンラインニュースでのユーザーのやり取りと感情を分析してるよ。
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新しい方法が、政治的信念がさまざまなトピックでどのように繋がっているかを明らかにした。
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Redditのコラボレーションピクセルアート実験とユーザー行動の概要。
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データマイニングとソフトウェアエンジニアリングにおけるコラボレーションの研究。
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グラフの中心や重心を使って、公平なミーティングスポットの決め方を学ぼう。
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スマートホームサイバー保険の公正な価格設定のためのフレームワーク。
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新しい方法が合成ネットワークを改善して、実際のコミュニティをよりよく反映するようになった。
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人気や類似性を通じてネットワーク内でリンクがどう形成されるかを学ぼう。
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ネットワークで効率的なバイハーモニック距離推定の新しい技術について学ぼう。
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曲率を使って医療ネットワークの分析や患者ケアを改善する。
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ネットワーク内のコミュニティを安定して信頼性高く特定する方法。
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この研究は、新しい機能がWeChatみたいなプラットフォームでのユーザーのやり取りにどんな影響を与えるかを調べてるよ。
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WikipediaでIALを調べると、成長のための課題とチャンスが見えてくるよ。
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公共行政における効果的なネットワーク介入の研究とその影響。
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