CERNのALICEが粒子衝突データをどうやって洞察に変えるかを探ろう。
Federico Ronchetti, Valentina Akishina, Edvard Andreassen
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最先端の科学をわかりやすく解説
CERNのALICEが粒子衝突データをどうやって洞察に変えるかを探ろう。
Federico Ronchetti, Valentina Akishina, Edvard Andreassen
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3Dビューを合わせて、正確なビジュアライゼーションを作る方法を学ぼう。
Jiaqi Yang, Chu'ai Zhang, Zhengbao Wang
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トークン化がコンピュータに人間の言語を理解させる手助けをする方法を学ぼう。
Philip Whittington, Gregor Bachmann, Tiago Pimentel
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新しいアナログ神経形態素子は温度変化に関わらず性能を維持する。
Tommaso Rizzo, Sebastiano Strangio, Alessandro Catania
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スパイキングニューラルネットワークとLDPCコードが通信システムをどうやって強化するかを発見しよう。
Alexander von Bank, Eike-Manuel Edelmann, Jonathan Mandelbaum
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新しいモデルは、言語を超えて画像から情報を簡単に抽出するよ。
Huawen Shen, Gengluo Li, Jinwen Zhong
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ドローンがモバイルエッジコンピューティングをどう強化してデータ処理を速くするかを発見しよう。
Bin Li, Xiao Zhu, Junyi Wang
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データ分析の効率を上げるための特徴選択メソッドについて学ぼう。
Xianchao Xiu, Chenyi Huang, Pan Shang
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位置付き人口カウントがデータ処理をどれだけ速くするかを学ぼう。
Robert Clausecker, Daniel Lemire, Florian Schintke
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メモリスティブデバイスは、記憶と処理をつなぎ、AIの未来を形づくる。
Dilara Abdel, Maxime Herda, Martin Ziegler
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マルチストライディングがどうメモリアクセスを最適化して、より早い計算を実現するかを学ぼう。
Miguel O. Blom, Kristian F. D. Rietveld, Rob V. van Nieuwpoort
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新しい方法でRNNのシーケンス処理性能が向上する。
Bojian Yin, Federico Corradi
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研究者たちは、大規模言語モデルの効率とタスク集中を向上させるために改良してるんだ。
Jorge García-Carrasco, Alejandro Maté, Juan Trujillo
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OpenRFTは、革新的なファインチューニング技術を通じてAIの推論を向上させる。
Yuxiang Zhang, Yuqi Yang, Jiangming Shu
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デバイス間でディープラーニングタスクを効果的に最適化する方法を学ぼう。
Divya Jyoti Bajpai, Manjesh Kumar Hanawal
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ニューラルネットワークはデータから学んで、コンピュータの意思決定の仕方を変えるんだよ。
Robyn Brooks, Marissa Masden
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新しいDSCAフレームワークが革新的な技術を使って人検索の精度と効率を向上させた。
Linfeng Qi, Huibing Wang, Jiqing Zhang
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PPNがリアルタイムシーン理解を通じて自動運転車のレースをどう変えているか学ぼう。
Suwesh Prasad Sah
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グラデーション合意フィルタリングはモデルのトレーニングの効率と精度を向上させるよ。
Francois Chaubard, Duncan Eddy, Mykel J. Kochenderfer
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テンソルアテンションがAIの言語処理をどう変えるかを知ってみよう。
Xiaoyu Li, Yingyu Liang, Zhenmei Shi
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機械学習におけるシンプルなニューラルネットワークの可能性を探ろう。
Hippolyte Labarrière, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco
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ハイパーボリックシャンファー距離を使ってポイントクラウド補完を革新する。
Fangzhou Lin, Songlin Hou, Haotian Liu
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この革新的なコンピュータは、過酷な環境でのキューブサットミッションを強化するよ。
Victor O. Costa, Mauren D'Ávila, Douglas Arena
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音声言語モデルが音の認識技術をどう変えているかを発見しよう。
Gongyu Chen, Haomin Zhang, Chaofan Ding
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RAGとGenSemComを組み合わせて、効率的な情報交換を実現。
Shunpu Tang, Ruichen Zhang, Yuxuan Yan
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KALAHashは、最小限のトレーニングデータで画像検索の効率を向上させる。
Shu Zhao, Tan Yu, Xiaoshuai Hao
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パケット処理と検証の基本を深く掘り下げてみよう。
Shengyi Wang, Mengying Pan, Andrew W. Appel
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DRAM-PIMとIMTPがデータ処理をどう変えて、もっと速いコンピューティングを実現してるかを見てみよう。
Yongwon Shin, Dookyung Kang, Hyojin Sung
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小さいカーネルはコンピュータービジョンの効率を上げて、リソースを節約するよ。
Mingshu Zhao, Yi Luo, Yong Ouyang
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目標指向の意味通信とその効率への影響を探る。
Jary Pomponi, Mattia Merluzzi, Alessio Devoto
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ReLUネットワークがどうやって学習するのか、そしてなぜ単射が大事なのかを発見しよう。
Mihailo Stojnic
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この研究では、プログラミングのループパフォーマンスを向上させる技術を紹介しているよ。
Lukas Trümper, Philipp Schaad, Berke Ates
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このレポートでは、補助キュービットを使って量子プログラミングの効率を向上させる方法について話してるよ。
Evandro C. R. Rosa, Jerusa Marchi, Eduardo I. Duzzioni
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システムの混乱をランダムリセットでどう管理できるかを学ぼう。
Camille Aron, Manas Kulkarni
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LINKメソッドは、音声と映像をうまく同期させて動画の理解を深めるよ。
Langyu Wang, Bingke Zhu, Yingying Chen
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