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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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