データ処理 に関する最新の記事

大きなモデルのマルチタスク能力を効果的に向上させるためにニューラルチューニングを導入。

MATRは、編集されていないビデオストリームでのアクション検出をメモリ拡張技術を使って強化するんだ。

研究がイベントカメラの画像品質を向上させる新しい方法を紹介した。

音質向上のための新しい音声圧縮方法を探ってる。

ツリーアテンションは、機械学習モデルが長いシーケンスを処理する効率を向上させるよ。

適応型モデル圧縮を通じてマルチタスク学習の効率を向上させるフレームワーク。

複素数値ニューラルネットワークのパラメータ選択をデジタル通信で改善する新しい方法。

新しい方法がマルチモーダル大規模言語モデルの効率とパフォーマンスを向上させる。

MS-Mappingを紹介するよ。これはLiDARマッピングの精度と効率をアップさせるシステムなんだ。

新しいフレームワークがエッジデバイスのデータ処理を改善する。

新しいコンパイラがAIチップの通信とタスク管理を強化するんだ。

フォトニックコンピュータの新しい技術は、複数のタスクを効率的に処理する可能性を示してるね。

新しいフレームワークがマルチモーダル言語モデルのトレーニングを強化して、パフォーマンスが向上するよ。

SAMSAは、さまざまなデータタイプのためのセルフアテンションの効率を改善するよ。

ニューラルネットワークを作る前にFPGAの要件を予測する方法。

埋め込みが機械の情報処理をどう変えるかを探る。

メメントフィルターは、動的データセットに対して効率的な更新と低いエラー率を提供するよ。

新しいアーキテクチャが光回路での行列ベクトル積を改善した。

道路安全を向上させるための多様な運転パターンを分類するフレームワーク。

スーパーポジションがニューラルネットワークの計算と効率をどう向上させるかを見てみよう。

新しい方法で大規模言語モデルのスピードと効率が向上するよ。

複数のデータタイプを効率よく扱うために設計された改良型トランスフォーマーモデル。

R-Adapterは、画像やテキストタスクのモデル微調整において、効率性と堅牢性を高めるよ。

CROMEは、トレーニングが少なくてもマルチモーダルモデルを使いやすくするよ。

新しいアルゴリズムがパウリ文字列を使って量子回路のコンパイル効率を向上させたよ。

SAMとSAM2の概要、画像セグメンテーションの効率を変えるモデル。

この研究では、ブロック節除去を使ってモデルカウントの効率を上げる方法を紹介してるよ。

FruitNeRFは農業で正確な果物のカウントのために3Dイメージング技術を使ってる。

新しい光学デバイスが、より速くて効率的な機械学習ソリューションを約束してるよ。

新しいハイブリッド構造がスピン波の制御を強化して、革新的な技術応用に役立つ。

新しい方法が量子コードの効率を改善して、構造を簡素化してるよ。

対抗訓練は合成音声と実音声でキーワードスポッティングの精度を高めるよ。

新しい方法が衛星のデータ共有や処理能力の向上を手助けしてるよ。

新しいモデルは、深度とセマンティック情報を組み合わせて3D認識を向上させる。

ポイントクラウドデータを使って屋内スペースの3Dモデルを簡略化する方法。

新しい方法で、効果的なトークン圧縮を通じてビジョントランスフォーマーのパフォーマンスが向上する。

新しい方法が洗練された戦略を使って動画の瞬間取得精度を向上させる。

新しいフレームワークが、多モーダルデータを使ってモバイルデバイスのコンテキスト認識を改善する。

光と材料のユニークな相互作用を光ファイバーで探る。

量子コンピュータと機械学習を組み合わせることで、画像分類技術が強化される。