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新しい方法でオンラインショッピングの売上予測が向上した。

効果的なマルチテーブルデータクエリと構造化された出力のために設計されたモデル。

新しい方法で特定のエンティティタイプの識別精度が向上してるよ。

追加のトレーニングなしで、大きな言語モデルがどのように例から学ぶかを探る。

SoftMVメソッドは、リソースが少ない言語の多言語処理を改善するよ。

グレーリテラチャーから健康データを抽出するツールのレビュー。

最小限の人間のガイダンスを使ってテキスト分類の2つの方法を比較した研究。

SMILEはマルチビュークラスタリングの不完全なデータに効果的に対処するよ。

この方法は特定の分野に対して言語モデルを効果的に強化するんだ。

Tstraitは遺伝学研究のための定量的形質シミュレーションを簡素化するよ。

不正確なラベルが革新的な方法で機械学習モデルを改善する方法を学ぼう。

研究によると、感情分析ではバイアスが言語を超えて移ることがあるんだ。

TransCoderは、コードの理解とパフォーマンスを向上させる新しい戦略を提供します。

研究者たちは量子シミュレーターを使って機械学習の能力を高めてるよ。

予測を良くするために、事前学習モデルの誤解を招くパターンを減らす方法。

革新的なディープラーニング技術が物理学における複雑な測定データの分析を強化する。

新しい方法で、スキーマ駆動型の技術を使って複雑なテーブルからのデータ抽出が簡素化されるよ。

言語を超えて文書をより正確に要約する新しい方法を探ってみよう。

OIEが豊かな地域から資源が少ない地域までイベント検出をどのように強化しているか学ぼう。

モデルのサイズとデータタイプが翻訳方法に与える影響を分析中。

この研究は、膨大なデータセットなしで基盤モデルを使って3Dシーンの理解を向上させるんだ。

革新的な方法を使ってシミュレーションの速い成分と遅い成分を分離する研究。

新しい方法がラベル付きデータとラベルなしデータを使って物体検出を強化する。

新しい方法が機械学習を使ってGW計算を効率よくするように改善された。

ニューラルネットワークのトレーニングにおける学習率の重要な役割を探る。

ReadMe++は、アラビア語、英語、ヒンディー語の読みやすさを評価するための多様な文を提供してるよ。

新しい自己教師あり手法で、大量のラベル付きデータなしでも論理的推論が向上するよ。

小さくて訓練可能なモデルを使って、ブラックボックス言語モデルを強化する方法。

新しい方法が、自動質問作成を使って情報抽出を強化する。

継続学習における新しい方法がタスクのパフォーマンスを向上させ、忘却を減らす。

KARNetは、より良い自動運転予測のために機械学習と物理を組み合わせてるよ。

EXnetは無限の例を使ったテキスト分類タスクのための革新的なソリューションを提供してるよ。

研究によると、物体の配置が運転シナリオにおけるモデルのパフォーマンスに影響を与えることがわかった。

Spider GANは、構造化された画像入力を使ってGANのトレーニングを改善し、より良い結果を得る。

LDNetsは、データ駆動型技術を使って複雑なシステムをモデル化する新しいアプローチを提供する。

PAOは最適化を使いやすく、わかりやすくしてるよ。

このライブラリは、研究者がGFlowNetsを使うのを簡単にしてくれる。

新しい方法が自己注意技術を使ってスピーチの感情検出を改善する。

新しい方法が、雑音の多いデータラベルにもかかわらず、専門家の知見を使って予測を改善する。

アクティブラーニングとパラメータ効率の良いファインチューニングを組み合わせると、限られたデータでモデルの性能が向上するよ。