「技術革新」に関する記事
目次
技術革新ってのは、新しい技術を作ったり、既存のものを改善したりするプロセスだよ。これがあると、より良い製品やサービス、方法が生まれて、日常がもっと楽で効率的になるんだ。
#技術革新の重要性
新しい技術は私たちの働き方や暮らし方を変えることができる。例えば、通信技術の進歩で、どこにいても瞬時に人とつながれるようになったり、医療の革新で治療の選択肢や患者ケアが向上して、健康結果が良くなったりするんだ。
#技術革新の種類
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製品革新: 新しい製品を作ったり、既存のものを改善したりすること。例えば、スマートフォンは単純な携帯電話から、いろんな機能ができる強力なデバイスに進化したよ。
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プロセス革新: 生産や配送の方法を改善することに焦点を当てる。会社は新しい技術を取り入れて、より効率的に運営してコストや時間を削減するんだ。
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サービス革新: 顧客のニーズに合った新しいサービスや改善されたサービスを提供すること。例えば、オンラインバンキングは伝統的な銀行よりも便利なんだ。
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ビジネスモデル革新: 会社が価値を創造、提供、獲得する方法を変えること。定期料金で製品やサービスに継続的にアクセスできるサブスクリプション型サービスがその一例だね。
#技術革新の課題
技術革新は多くの利点をもたらすけど、同時に課題もあるんだ。新しい技術を開発するのはお金がかかるし、時間もかかることが多い。それに、市場での受け入れや競争、規制のリスクもあるから注意が必要だよ。
#技術革新の未来
技術が進むにつれて革新の可能性も広がる。人工知能や量子コンピュータ、再生可能エネルギーなどの新しい分野は、業界や社会を変えるような大きなブレイクスルーの期待ができるんだ。変化を受け入れて革新を育むことが、ビジネスや個人がこの進化する環境で成功するために重要になるよ。
プログラミング言語
代数的手法でプログラム分析を加速する
インクリメンタル分析がプログラミングを効率化して生産性を上げる方法を学ぼう。
Chenyu Zhou,
Yuzhou Fang,
Jingbo Wang
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量子物理学
エンタングルメントと非エルミート系：新しいフロンティア
非エルミート系が量子もつれに対する私たちの見方をどう変えるかを発見しよう。
Jia-Jia Wang,
Yu-Hong He,
Chang-Geng Liao
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暗号とセキュリティ
排他的な領域でフェデレーテッドラーニングのセキュリティを確保する
エクスクレーブがフェデレーテッドラーニングモデルのプライバシーと整合性をどう高めるかを学ぼう。
Jinnan Guo,
Kapil Vaswani,
Andrew Paverd
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コンピュータビジョンとパターン認識
SUGARでカスタム動画を作成しよう
SUGARを使って、1枚の画像からユニークな動画を簡単に作れるよ。
Yufan Zhou,
Ruiyi Zhang,
Jiuxiang Gu
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量子物理学
小さなトンネルダイオード発振器：量子コンピュータの大きな未来
低消費電力の発振器が量子技術の進展に期待を持たせている。
Ivan Grytsenko,
Sander van Haagen,
Oleksiy Rybalko
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コンピュータビジョンとパターン認識
オープンボキャブラリーセグメンテーションの未来
プロンプトガイドによるセグメンテーションが画像認識技術をどう変えてるか発見しよう。
Yu-Jhe Li,
Xinyang Zhang,
Kun Wan
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機械学習
AIモデルをもっと軽く、賢くすること
研究がAIモデルのサイズを縮小しながら精度を保つ方法を見つけた。
Meyer Scetbon,
James Hensman
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コンピュータビジョンとパターン認識
機械が一緒に見ることと読むことを学んでる
機械が画像やテキストの理解をどう改善しているかを発見しよう。
Yeyuan Wang,
Dehong Gao,
Lei Yi
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量子物理学
量子反射を簡略化してより良いアルゴリズムを作る
少ないリソースで効率的な量子反射の新しい方法を発見しよう。
Baptiste Claudon
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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング
ニューロモルフィックコンピューティングの限界を押し広げる
革新的なチップとネットワークで脳のようなコンピューティングの未来を解き放つ。
Peng Zhou,
Dylan R. Muir
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分散・並列・クラスターコンピューティング
SparseMapでスパースデータ処理を変革する
SparseMapは、効率的なニューラルネットワーク処理のためにデータ管理を簡素化する。
Xiaobing Ni,
Mengke Ge,
Jiaheng Ruan
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機械学習
APARを使った表形式回帰の予測改善
APARは、表形式データの予測タスクにおけるモデルの性能を向上させるよ。
Hong-Wei Wu,
Wei-Yao Wang,
Kuang-Da Wang
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量子物理学
量子ランダムアクセスメモリ：コンピューティングの未来
QRAMは効率的なデータ処理とエラー耐性で量子コンピュータを変革してるよ。
Rohan Mehta,
Gideon Lee,
Liang Jiang
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メソスケールおよびナノスケール物理学
新しい電圧源が量子実験を変革する
最先端のジョセフソン電圧源はノイズを最小限に抑えて、量子技術のための精密な調整を可能にする。
J. -L. Smirr,
P. Manset,
Ç. Ö. Girit
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量子物理学
量子リザーバー：データ処理の未来
量子リザーバーが機械学習やその先でデータ処理をどう変革するかを発見しよう。
Alexander Yosifov,
Aditya Iyer,
Vlatko Vedral
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計算と言語
ACRE: 長文の課題に対する解決策
言語モデルで長いテキストを扱う方法を変えてる。
Hongjin Qian,
Zheng Liu,
Peitian Zhang
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機械学習
LazyDiT: 画像生成を速くする
LazyDiTは、品質を落とさずに画像をより早く作成する賢い方法を提供します。
Xuan Shen,
Zhao Song,
Yufa Zhou
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材料科学
音波と磁気が出会った: 新しい発見
研究によると、磁性材料における予想外の音吸収パターンが明らかになった。
Florian Millo,
Rafael Lopes Seeger,
Claude Chappert
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社会と情報ネットワーク
噂を追跡する：HierTKGフレームワーク
HierTKGは、デマがどのように時間をかけて広がるかを分析することで、誤情報を管理するのを手助けしているよ。
Mariam Almutairi,
Melike Yildiz Aktas,
Nawar Wali
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機械学習
Krony-PT: 言語モデル圧縮の未来
Krony-PTは、高いパフォーマンスを維持しつつ、言語モデルを縮小してより広いアクセスを実現するよ。
M. Ayoub Ben Ayad,
Jelena Mitrovic,
Michael Granitzer
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量子物理学
量子セキュリティ：SLIM暗号化の台頭
SLIM暗号化は、デジタルセキュリティに対する量子の脅威からの防護を提供する。
Hasan Ozgur Cildiroglu,
Oguz Yayla
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ハードウェアアーキテクチャー
言語モデルの未来：RAGについて解説
リトリーバル・オーギュメンテッド・ジェネレーションは、関連するデータをすぐに提供することで言語モデルを強化するんだ。
Michael Shen,
Muhammad Umar,
Kiwan Maeng
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コンピュータビジョンとパターン認識
無限ピクセル学習で写真を変革する
革命的な画像融合技術が写真の質と鮮明さを向上させる。
Xingchi Chen,
Zhuoran Zheng,
Xuerui Li
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ロボット工学
ソニックブーム：ロボットナビゲーションの音を聞く
ロボットは今、SonicBoomのおかげで音を使って難しい環境をナビゲートできるようになったよ。
Moonyoung Lee,
Uksang Yoo,
Jean Oh
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量子物理学
ノイズを乗り越える：量子計測の進展
科学者たちが量子測定のノイズにどう対処して、より精密な結果を得るかを発見しよう。
David Collins,
Taylor Larrechea
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機械学習
GeLoRA：AIモデルをファインチューニングする賢い方法
GeLoRAは、大規模言語モデルのファインチューニングを簡素化し、コストを削減します。
Abdessalam Ed-dib,
Zhanibek Datbayev,
Amine Mohamed Aboussalah
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機械学習
TRAILで連合学習を変革する
TRAILは、信頼できないクライアントにうまく対処することでフェデレーテッドラーニングを強化するよ。
Gangqiang Hu,
Jianfeng Lu,
Jianmin Han
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機械学習
ベイジアンフェデレーテッドラーニング: データプライバシーの新しいレシピ
ベイズ連合学習がデータ共有におけるプライバシーと公正性をどう組み合わせるか探ってみて。
Nour Jamoussi,
Giuseppe Serra,
Photios A. Stavrou
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機械学習
BENNでデータ分析を簡単にしよう
BENNがデータ分析における次元削減をどう改善するかを学ぼう。
Yin Tang,
Bing Li
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計算と言語
文書レベルの関係抽出を革新する
新しい技術がテキストデータの関係性を理解するのを改善してるよ。
Khai Phan Tran,
Wen Hua,
Xue Li
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人工知能
よりスマートな機械的推論のための新しい方法
革新的な技術がAIの帰納的推論と多様な仮説生成を向上させた。
Kang-il Lee,
Hyukhun Koh,
Dongryeol Lee
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計算工学、金融、科学
ニューラルネットワークでマテリアルデザインを革新する
異方性材料の設計における課題にAIを活用する。
Asghar A. Jadoon,
Karl A. Kalina,
Manuel K. Rausch
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メソスケールおよびナノスケール物理学
ゲートモンキュービット:量子コンピュータの未来
ゲートモンキュービットが量子技術の未来をどう形作っているかを発見しよう。
David Feldstein-Bofill,
Zhenhai Sun,
Casper Wied
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コンピュータビジョンとパターン認識
医療画像における画像登録への新しいアプローチ
新しい方法が、より良い診断のために医療画像の整列方法を変えてるよ。
Vasiliki Sideri-Lampretsa,
Nil Stolt-Ansó,
Martin Menten
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暗号とセキュリティ
テトリス：データプライバシーを守る新しい方法
TETRISは個人のプライバシーを守りつつ、安全なデータ分析を可能にする。
Malika Izabachène,
Jean-Philippe Bossuat
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コンピュータビジョンとパターン認識
3D-CVAEで材料分析を革新する
新しいモデルが材料科学の異常検出を強化した。
Seyfal Sultanov,
James P Buban,
Robert F Klie
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コンピュータビジョンとパターン認識
2Dモーション生成で動画制作を革新する
新しい方法で画像とテキストのプロンプトからリアルな人間の動きを生成する。
Hsin-Ping Huang,
Yang Zhou,
Jui-Hsien Wang
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信号処理
ライデberg原子受信機：ワイヤレス通信の未来
ライデバーグ原子受信機は、より高い感度と効率でワイヤレスシステムを変革することが期待されている。
Mingyao Cui,
Qunsong Zeng,
Kaibin Huang
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分散・並列・クラスターコンピューティング
C-FedRAG：データプライバシーに関するスマートなソリューション
C-FedRAGは、組織間での機密性を確保しつつ、安全なデータ共有を可能にします。
Parker Addison,
Minh-Tuan H. Nguyen,
Tomislav Medan
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コンピュータビジョンとパターン認識
セマンティックスタッキングで医療画像を革命化する
ヘルスケアにおける画像分析を改善する新しい方法。
Yimu Pan,
Sitao Zhang,
Alison D. Gernand
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サウンド
音声認識技術の進歩
最新のリアルタイム音声認識のブレイクスルーを発見して、どんなふうに私たちのやりとりを改善しているかを見てみよう。
Rongxiang Wang,
Zhiming Xu,
Felix Xiaozhu Lin
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機械学習
MoDEでロボット学習を革命的に変える
MoDEはロボットが効率的に学ぶのを助けて、コンピュータのパワーをあまり使わないんだ。
Moritz Reuss,
Jyothish Pari,
Pulkit Agrawal
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機械学習
軽量ファインチューニング：言語モデルの変革
新しい手法で言語モデルがリアルワールドのタスクに対してもっと速くて効率的になったよ。
Jonathan Svirsky,
Yehonathan Refael,
Ofir Lindenbaum
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機械学習
SpikeSCRで音声認識を革新する
SpikeSCRは、スパイキングニューラルネットワークを使って音声コマンド認識の効率と精度を両立させてるんだ。
Jiaqi Wang,
Liutao Yu,
Liwei Huang
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高エネルギー物理学-現象論
CERNの次の大冒険：ヒッグス工場
CERNはヒッグス粒子を研究するための次の粒子加速器の選択肢を検討してるよ。
Alain Blondel,
Christophe Grojean,
Patrick Janot
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メソスケールおよびナノスケール物理学
ホールスピンキュービットの可能性を活かす
ホールスピンキュービットが量子コンピューティングの未来をどう変えてるのかを見てみよう。
Marion Bassi,
Esteban-Alonso Rodrıguez-Mena,
Boris Brun
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コンピュータビジョンとパターン認識
CRoF: フューショット学習におけるノイズラベルへのソリューション
CRoFが機械学習におけるノイズの多いラベルを効率的に処理する方法を発見しよう。
Shizhuo Deng,
Bowen Han,
Jiaqi Chen
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ロボット工学
テザー型ロボティクス：統合システムの未来
飛んでるドローンと地上の車が協力して効率的に作業する。
Jose Enrique Maese,
Fernando Caballero,
Luis Merino
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機械学習
VONでデータソートを革命的に変える
VONがスマートオーダリングでデータビジュアライゼーションをどう変えるか学ぼう。
Zehua Yu,
Weihan Zhang,
Sihan Pan
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ロボット工学
タスクパラメータ接続でロボット制御を革命化する
ロボットがスマートプログラミングでリアルタイムにタスクに適応する方法を学ぼう。
Sheng Cheng,
Ran Tao,
Yuliang Gu
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量子物理学
量子因数分解：数字セキュリティの未来
量子コンピューティングが数の因数分解をどう変えてるか見てみよう。
Gregory D. Kahanamoku-Meyer,
Seyoon Ragavan,
Vinod Vaikuntanathan
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コンピュータビジョンとパターン認識
ビジョンの革命：イベントベースカメラが主役を担う
イベントカメラは視覚データのキャプチャを強化し、シーンのマッピングと動きの精度を向上させるよ。
Shuang Guo,
Guillermo Gallego
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機械学習
メモリのバランス: AI学習の新しい方法
新しい戦略がAIを助けて、過去の知識を保持しつつ新しいタスクに適応できるようにしてる。
Hongye Xu,
Jan Wasilewski,
Bartosz Krawczyk
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細胞生物学
3D細胞イメージング技術の進展
新しいツールが3D画像での細胞識別を向上させてるよ。
Mackenzie W. Mathis,
C. Achard,
T. Kousi
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コンピュータビジョンとパターン認識
HA-RDet: 空中物体検出の飛躍
HA-RDetは、空中画像のオブジェクト検出をより良くするために、アンカーに基づく方法とアンカーなしの方法を組み合わせているよ。
Phuc D. A. Nguyen
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ハードウェアアーキテクチャー
Flex-PE: AI処理の未来
Flex-PEは、適応可能な処理能力でAIの効率を向上させるよ。
Mukul Lokhande,
Gopal Raut,
Santosh Kumar Vishvakarma
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計算と言語
瞬時に大規模言語モデルを強化する
LLMが限られたリソースで予測のパフォーマンスを向上させる方法を学ぼう。
Xiangjue Dong,
Maria Teleki,
James Caverlee
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機械学習
PowerMLP: ニューラルネットワークの早道
PowerMLPは、高速で効率的なニューラルネットワークトレーニングのためのソリューションを提供します。
Ruichen Qiu,
Yibo Miao,
Shiwen Wang
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コンピュータビジョンとパターン認識
ラベルなしでモデルを適応させる: AIの未来
モデルが元のラベルなしで新しいデータにどう適応するか、革新的な技術を使って学ぼう。
Jing Wang,
Wonho Bae,
Jiahong Chen
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機械学習
Simi-Mailbox: GNNキャリブレーションのスマートなソリューション
新しい方法がGNNの予測に対する信頼度を大幅に向上させる。
Hyunjin Seo,
Kyusung Seo,
Joonhyung Park
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機械学習
CONDA: 現実の課題に向けたAIの適応
CONDAがAIが変化する条件に適応して、解釈可能でいられる手助けをする方法を学ぼう。
Jihye Choi,
Jayaram Raghuram,
Yixuan Li
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機械学習
AIの進化: フューショットアライメントによるパーソナライズ
AIは少ない例を使って個人の好みに合わせて適応し、ユーザーとのやり取りを向上させるよ。
Katarzyna Kobalczyk,
Claudio Fanconi,
Hao Sun
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信号処理
複雑な環境でのエージェントのリアルタイム調整
この方法は、難しい条件下でのエージェントのコミュニケーションと位置精度を向上させる。
Yili Deng,
Jie Fan,
Jiguang He
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コンピュータビジョンとパターン認識
AdvIRL: 3D AIモデルを強化するトリック
新しいツールが、AIモデルが巧妙な攻撃に耐えられるように3Dでトレーニングするのを助ける。
Tommy Nguyen,
Mehmet Ergezer,
Christian Green
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人工知能
マルチモダリティ学習でAIを進化させる
AIが画像やテキストを理解する方法を革命的に変えて、もっと賢いシステムを作る。
Yuchong Geng,
Ao Tang
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量子物理学
量子ノイズをチャンスに変える
新しい手法は、より良いシミュレーションのために量子ノイズを活用してるんだ。
Corentin Bertrand,
Pauline Besserve,
Michel Ferrero
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マルチエージェントシステム
ロボット協調の未来
ロボットがどうやってタスクの中で効果的にコミュニケーションと経路計画をするか。
Jáchym Herynek,
Stefan Edelkamp
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計算と言語
モダンBERT：NLPの次のステップ
ModernBERTが言語処理をスピードと効率でどう向上させるかを発見しよう。
Benjamin Warner,
Antoine Chaffin,
Benjamin Clavié
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無秩序系とニューラルネットワーク
再入局所化：電子のダンス
再入局ローカリゼーションと長距離ホッピングが材料中の電子の挙動にどう影響するかを発見しよう。
Pei-Jie Chang,
Qi-Bo Zeng,
Jinghui Pi
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コンピュータビジョンとパターン認識
スマートなテクニックで顔編集を革新する
新しい方法で顔の編集が自然な見た目を保ちながら改善されたよ。
Xiaole Xian,
Xilin He,
Zenghao Niu
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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング
SAFormerに会おう: ニューラルネットワークの未来
効率とパフォーマンスを組み合わせたSAFormerは、ニューラルネットワークの可能性を再定義する。
Hangming Zhang,
Alexander Sboev,
Roman Rybka
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機械学習
モデルの統合: 新しい道しるべ
モデルの統合が機械学習の効率と精度をどう高めるかを発見しよう。
Fanshuang Kong,
Richong Zhang,
Zhijie Nie
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コンピュータビジョンとパターン認識
新しいツールで3Dシーン作成を変革しよう
動画から素晴らしい3Dモデルを簡単に作る方法。
Clément Jambon,
Changwoon Choi,
Dongsu Zhang
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分散・並列・クラスターコンピューティング
AIトレーニングにおけるプライバシーの新しい視点
Split Federated Learningがどのようにデータを安全に保ちながらスマートなモデルを訓練するかを学ぼう。
Justin Dachille,
Chao Huang,
Xin Liu
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信号処理
mmWave通信の信頼性向上
新しい方法がmmWave通信のブロックを予測して、接続性を向上させる。
Rafaela Scaciota,
Malith Gallage,
Sumudu Samarakoon
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ソフトウェア工学
MRWeb: UIデザインをマルチページウェブサイトに変える
MRWebがデザインと機能的なウェブサイトのギャップをどう埋めるかを発見しよう。
Yuxuan Wan,
Yi Dong,
Jingyu Xiao
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コンピュータビジョンとパターン認識
スマートなテクニックで画像編集を革命的に変える
新しい方法で、たくさんの例なしに画像編集が簡単になるよ。
Enis Simsar,
Alessio Tonioni,
Yongqin Xian
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強相関電子
物理学におけるカテゴリー対称性の謎を解き明かす
科学者たちが、カテゴリカル対称性を使って物質の相についての新しい洞察を明らかにしたよ。
Alison Warman,
Fan Yang,
Apoorv Tiwari
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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング
神経形態コンピューティング：スマートな未来
ニューロモルフィックコンピューティングが、機械の学習や情報処理の仕方をどう変えてるかを発見しよう。
Béna Gabriel,
Wunderlich Timo,
Akl Mahmoud
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量子物理学
量子力学の風変わりな世界
量子コヒーレンスを解明して、その粒子への驚くべき影響を探る。
Neha Pathania,
Ramniwas Meena,
Subhashish Banerjee
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