APTは限られた例で画像とテキストの認識を改善する。
Eric Brouwer, Jan Erik van Woerden, Gertjan Burghouts
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Han Zhang, Zhuo Zhang, Yi Zhang
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DFModelが大規模システムの効率をどう向上させるか学ぼう。
Sho Ko, Nathan Zhang, Olivia Hsu
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研究者たちはAIを活用して数学定数の新しい公式を見つけ出している。
Michael Shalyt, Uri Seligmann, Itay Beit Halachmi
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FedSTaSは、データプライバシーを守りながらフェデレーテッドラーニングでのコラボレーションを向上させるんだ。
Jordan Slessor, Dezheng Kong, Xiaofen Tang
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Guy B. Oldaker, Maria Emelianenko
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ディープラーニングモデルの故障を理解して対処するためのガイド。
Gunel Jahangirova, Nargiz Humbatova, Jinhan Kim
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合成データは、すべてのグループにとって医療の予測をより公平にするのに役立つかもしれない。
Daniel Smolyak, Arshana Welivita, Margrét V. Bjarnadóttir
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jinnsは、さまざまな実世界のアプリケーションのために物理に関する情報を取り入れたニューラルネットワークを強化する。
Hugo Gangloff, Nicolas Jouvin
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最小限のデータで効率的なコンピュータビジョン作業を行うための統一フレームワーク。
Bharadwaj Ravichandran, Alexander Lynch, Sarah Brockman
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PAMDAがどうやってマルチソースドメイン適応を改善して、モデルのパフォーマンスを向上させるかを学ぼう。
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機械が詳しい指示なしでどうやって学んで適応するかを発見しよう。
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新しい方法が個人データを守りつつ、洞察に満ちた分析を可能にしてるよ。
Linh H Nghiem, Aidong A. Ding, Samuel Wu
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ロボットがデータを使ってリアルなタスクを学んでる様子を探ってみよう。
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Bowen Dong, Zitong Huang, Guanglei Yang
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パーソナライズド推薦システムの最新の進展とその影響を発見しよう。
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Gramsは機械学習モデルの最適化に新しい視点を提供してるよ。
Yang Cao, Xiaoyu Li, Zhao Song
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