新しいモデルがエンジニアに深層学習を使って過酷な海洋条件に対処するのを手助けしてる。
Ed Mackay, Callum Murphy-Barltrop, Jordan Richards
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研究が革新的なトレーニング技術で大規模言語モデルを改善してるよ。
Dian Yu, Yuheng Zhang, Jiahao Xu
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データリネージュがデータの流れを効率的に追跡するのにどう役立つか学ぼう。
Yin Lin, Cong Yan
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データの価値がビジネスの価格戦略にどんな影響を与えるか探ってみよう。
Rui Ai, Boxiang Lyu, Zhaoran Wang
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合成テーブルデータがプライバシーを守りつつデータ活用をどう向上させるかを発見しよう。
Mingming Zhang, Zhiqing Xiao, Guoshan Lu
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シンプルな概念を使って予測を理解する新しい方法。
Katrina Brown, Marton Havasi, Finale Doshi-Velez
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実データと合成データを組み合わせて歩行者の動き予測を改善する。
Mirko Zaffaroni, Federico Signoretta, Marco Grangetto
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科学者たちがどうやってタンパク質の相互作用を予測して、より良い薬の設計や医療に役立てているのかを知ってみよう。
Xingjian Xu, Jiahui Chen, Chunmei Wang
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NNUEがチェスエンジンを質の高いデータセットと静かな局面でどう変えるかを発見しよう。
Daniel Tan, Neftali Watkinson Medina
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自己教師あり学習とOpenMindの巨大データセットによる3Dイメージングのブレイクスルー。
Tassilo Wald, Constantin Ulrich, Jonathan Suprijadi
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医療におけるデータの不均衡は、不公平な予測やケアの格差を引き起こす可能性がある。
Precious Jones, Weisi Liu, I-Chan Huang
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DOFENが革新的なモデリング技術でデータ予測をどう変えるか発見しよう。
Kuan-Yu Chen, Ping-Han Chiang, Hsin-Rung Chou
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ハイパーパラメータの最適化が機械学習のパフォーマンスを効果的に向上させる方法を学ぼう。
Md. Tarek Hasan
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AIの理解とパフォーマンス向上のためにデータタイプを組み合わせる。
Priyaranjan Pattnayak, Hitesh Laxmichand Patel, Bhargava Kumar
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COBRAがデータ取得を改善して、より良い機械学習の結果をもたらす方法を発見しよう。
Arnav M. Das, Gantavya Bhatt, Lilly Kumari
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新しいアプローチは、機械学習を使って予測不可能なシステムをもっと効果的に管理するんだ。
David Valle, Rubén Capeáns, Alexandre Wagemakers
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生物からインスパイアされた革新的なモデルが、エネルギー効率の良いネットワークトラフィック予測を変えてる。
Theodoros Tsiolakis, Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis
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統合センシングと通信技術の未来を探る。
Mohamed Elrashidy, Mudassir Masood, Ali Arshad Nasir
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フィーチャーベースの説明が機械学習の予測をどうクリアにするかを学ぼう。
Fabian Fumagalli, Maximilian Muschalik, Eyke Hüllermeier
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BEEは、さまざまなベースラインを通じてAIの意思決定に新しい見解を提供してるよ。
Oren Barkan, Yehonatan Elisha, Jonathan Weill
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新しいアプローチがGCNとマルコフ過程を使って知識グラフの分類を改善する。
Johannes Mäkelburg, Yiwen Peng, Mehwish Alam
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複雑な環境で無線信号を使って位置精度を向上させる。
Keivan Khosroshahi, Philippe Sehier, Sami Mekki
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サイレンサー・フレームワークは、ノイズの中でコミュニティ検出を強化して、正確なネットワーク分析を実現する。
Kai Wu, Ziang Xie, Jing Liu
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不確実性が物体検出やモデル開発にどう影響するかを学ぼう。
M. Tahasanul Ibrahim, Rifshu Hussain Shaik, Andreas Schwung
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APEXがユーザーの興味に合わせて知識をパーソナライズする方法を発見しよう。
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VLMが視覚データを使って時系列分類をどう変えてるか学ぼう。
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人間の対話のターンテイキングのダイナミクスを機械がもっと理解できるようにする。
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新しいモデルが複雑なユーザーとアイテムのつながりを捉えることで、オンラインおすすめを改善する。
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AIの長くて一貫性のある動画を作る旅は、ワクワクするような課題に直面し続けてるよ。
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異種転送学習が多様なデータセットを使って予測をどう改善するかを学ぼう。
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SHARQを発見しよう。データの関係を理解するための速い方法で、意思決定を改善するんだ。
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新しいベンチマークがAIモデルの文書解釈をどう変えているかを探ってみよう。
Chao Deng, Jiale Yuan, Pi Bu
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MEM法が革新的な技術を通じて画像のノイズ除去をどのように向上させるかを発見しよう。
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BTMが異なるテキスト間でアイデアを効果的に結びつける方法を発見しよう。
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生成モデルを組み合わせることで、AI生成コンテンツの創造性と品質がどう向上するかを発見しよう。
Parham Rezaei, Farzan Farnia, Cheuk Ting Li
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