敵対的攻撃がAI画像処理にどう挑戦するかを見てみよう。
Aixuan Li, Jing Zhang, Jiawei Shi
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TGNNが時間とともに変わるデータ関係をどのようにモデル化するかを発見しよう。
Junwei Su, Shan Wu
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CAPGenは、敵対的パッチが周囲にうまく溶け込むのを助けて、テクノロジーと人間の両方を欺く。
Chaoqun Li, Zhuodong Liu, Huanqian Yan
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ノードは中央サーバーなしで学習を向上させるために協力する。
Yiming Zhou, Yifei Cheng, Linli Xu
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過剰平滑の課題に対処してグラフニューラルネットワークを強化する新しいアプローチ。
Biswadeep Chakraborty, Harshit Kumar, Saibal Mukhopadhyay
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FMGPは不確実性を推定することでDNNの予測を改善し、高リスクな用途にとって重要だよ。
Luis A. Ortega, Simón Rodríguez-Santana, Daniel Hernández-Lobato
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新しい技術が機械の画像理解を改善して、人間の認識を真似してる。
Simone Azeglio, Olivier Marre, Peter Neri
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CLIPみたいなモデルで洗練されたアテンションヘッドを使ってドメイン一般化を強化する。
Yingfan Wang, Guoliang Kang
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ブリッジ型推定器は、複雑なデータの中で重要な変数を効率的に特定するのに役立つよ。
Alessandro De Gregorio, Francesco Iafrate
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継続的に変化するデータストリームを効果的に分析する新しい方法。
Aniket Bhanderi, Raj Bhatnagar
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RoboMMとRoboDataは、ロボットが実際の環境で学習して動作する方法を変えるんだ。
Feng Yan, Fanfan Liu, Liming Zheng
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EDiTは、大規模言語モデルのトレーニング効率と速度を向上させるよ。
Jialiang Cheng, Ning Gao, Yun Yue
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MAPLEが、面倒なしに機械にあなたの好みを理解させる手助けをする方法を見つけよう。
Saaduddin Mahmud, Mason Nakamura, Shlomo Zilberstein
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AIにおけるトレーニングデータの帰属の重要性と方法を探る。
Dennis Wei, Inkit Padhi, Soumya Ghosh
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新しい方法が虹彩認識のセキュリティを向上させ、なりすまし攻撃に対抗できるようになったよ。
Debasmita Pal, Redwan Sony, Arun Ross
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テキストの説明から画像合成を改善する革新的な方法を発見しよう。
Xu Ouyang, Ying Chen, Kaiyue Zhu
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ロボットは環境や経験から学ぶことでスキルを向上させるんだ。
Ege de Bruin, Kyrre Glette, Kai Olav Ellefsen
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新しいモデルは、季節的なパターンをもっと上手に分析して予測を強化する。
Yining Pang, Chenghan Li
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研究者たちが数学の例を通じてAIの学習に関する洞察を明らかにした。
Jiayu Liu, Zhenya Huang, Chaokun Wang
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幾何学を使って共分散行列を通じて資産価格の動きを予測する精度を上げる。
Andrea Bucci, Michele Palma, Chao Zhang
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AIモデルがツールをうまく使えるようにする新しいアプローチ。
Yuanhao Shen, Xiaodan Zhu, Lei Chen
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新しいベンチマークが、AIの科学チャートの理解を高めることを目指してるよ。
Lingdong Shen, Qigqi, Kun Ding
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機械は人間と同じくらい読むのに苦労してる。
Bruno Bianchi, Aakash Agrawal, Stanislas Dehaene
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マルチモーダルエンティティリンクがテキストとビジュアルを組み合わせて、理解を深める方法を学ぼう。
Zhiwei Hu, Víctor Gutiérrez-Basulto, Ru Li
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自然言語コマンドを使ってAIエージェントが学習できるシステム。
Pusen Dong, Tianchen Zhu, Yue Qiu
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研究によると、シングルセル研究ではデータの質が量より重要だって。
Alan DenAdel, Madeline Hughes, Akshaya Thoutam
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MOGCSLがどうやってマルチオブジェクティブ学習を簡単にして、より良いレコメンデーションを実現するか学ぼう。
Shijun Li, Hilaf Hasson, Jing Hu
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科学者たちが新しい技術で核子研究の不確実性にどう立ち向かっているかを発見しよう。
K. Topolnicki, R. Skibiński, J. Golak
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新しい手法でKVキャッシュを圧縮して、パフォーマンスを落とさずにメモリを節約できるよ。
Junhyuck Kim, Jongho Park, Jaewoong Cho
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適応型ドロップアウトが音声認識システムの効率をどう改善するかを学ぼう。
Yotaro Kubo, Xingyu Cai, Michiel Bacchiani
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Distillation++が賢いモデルの協力で画像生成をどう強化するか学ぼう。
Geon Yeong Park, Sang Wan Lee, Jong Chul Ye
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確率的コーディングがデータの解釈や意思決定をどう変えてるか見てみよう。
Xiang Huang, Hao Peng, Li Sun
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Andreas Koukounas, Georgios Mastrapas, Bo Wang
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知能ロボットの行動や意思決定の秘密を探ってみよう。
Francesca Rossi, Émiland Garrabé, Giovanni Russo
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外部メモリバンクが拡散モデルを強化して、画像や音の作成をより良くする。
Yi Tang, Peng Sun, Zhenglin Cheng
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新しい方法で、モデルが視覚情報を効率的に処理するのが改善された。
Ke Wang, Hong Xuan
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複雑な方程式を解くための演算子学習とニューラルネットワークを詳しく見てみよう。
Dustin Enyeart, Guang Lin
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ノイズの中での予測における機械学習のSVRの役割を探る。
Abdulkadir Canatar, SueYeon Chung
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Kyle Stein, Andrew Arash Mahyari, Guillermo Francia
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新しいフレームワークが革新的なデータ技術を使ってバングラ語の自然言語処理を改善する。
Md. Tariquzzaman, Audwit Nafi Anam, Naimul Haque
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