新しい方法がテキストと画像を使って文書レイアウトの理解を向上させる。
Nikitha SR, Tarun Ram Menta, Mausoom Sarkar
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SLTNetは、機械がイベントカメラデータを効率的に処理する方法を変えるんだ。
Xiaxin Zhu, Fangming Guo, Xianlei Long
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研究者たちは、スマートな手法を使ってメモリの使い方を最適化することで、言語モデルを改善している。
Jiebin Zhang, Dawei Zhu, Yifan Song
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新しいアプローチで、AIモデルが知識グラフを使って正確な答えを出せるようになったよ。
Mufan Xu, Kehai Chen, Xuefeng Bai
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分散学習がリアルタイムコンピュータビジョンアプリで遅延を減らす方法を学ぼう。
Nikos G. Evgenidis, Nikos A. Mitsiou, Sotiris A. Tegos
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イベントカメラは視覚データのキャプチャを強化し、シーンのマッピングと動きの精度を向上させるよ。
Shuang Guo, Guillermo Gallego
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ChainRankはテキストの再ランキングを改善し、モデルをシャープで関連性のあるものに保つ。
Haowei Liu, Xuyang Wu, Guohao Sun
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Mambaモデルがドキュメント検索の風景をどう変えているかを見てみよう。
Zhichao Xu, Jinghua Yan, Ashim Gupta
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VPITが機械にテキストとビジュアルをシームレスに結びつける方法を発見しよう。
Shengbang Tong, David Fan, Jiachen Zhu
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キーワード抽出が情報検索をどれだけ効率化するかを学ぼう。
Matej Martinc, Hanh Thi Hong Tran, Senja Pollak
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フローエクスポータが侵入検知のための機械学習データセットをどう改善するかを学ぼう。
Daniela Pinto, João Vitorino, Eva Maia
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新しいアルゴリズムが信号復元とデータ処理の効率を向上させる。
Shaik Basheeruddin Shah, Satish Mulleti, Yonina C. Eldar
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ロボットが環境をマッピングしながらエネルギーの使い方をどうバランス取ってるか見てみよう。
Zidong Han, Ruibo Jin, Xiaoyang Li
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C-CRFが画像検索の精度をどう向上させるかを見つけてみよう。
Jaeyoon Kim, Yoonki Cho, Taeyong Kim
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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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