LidaReferは自動運転車のための屋外物体認識を向上させる。
Yeong-Seung Baek, Heung-Seon Oh
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技術革新 に関する最新の記事
新しいスピーチ言語モデルの方法は、大量のデータの必要性を減らす。
Ke-Han Lu, Zhehuai Chen, Szu-Wei Fu
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Mn Asは、その独特な特性により、革新的な技術アプリケーションに期待が持てる。
Kamil Olejník, Zdeněk Kašpar, Jan Zubáč
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Harmformerは、回転や平行移動をうまく処理することで画像認識を強化するよ。
Tomáš Karella, Adam Harmanec, Jan Kotera
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PropNEATは、トレーニングを速くして、複雑なデータを効率的に扱うことでニューラルネットワークを改善するよ。
Michael Merry, Patricia Riddle, Jim Warren
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SpecHubは新しいアプローチで言語モデルのテキスト生成を加速させるよ。
Ryan Sun, Tianyi Zhou, Xun Chen
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新しいテクノロジーシステムがAIの応答速度を上げて、コストを節約するよ。
Sajal Regmi, Chetan Phakami Pun
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QuanCrypt-FLは、高度な技術を使って連合学習のセキュリティを強化するよ。
Md Jueal Mia, M. Hadi Amini
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SuffixDecodingとその言語モデルの効率への影響についての考察。
Gabriele Oliaro, Zhihao Jia, Daniel Campos
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新しい方法でコンピュータの文理解が向上する。
Manuel Frank, Haithem Afli
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安定した量子メモリーシステムを作る新しい方法を見つけよう。
Ting-Chun Lin, Hsin-Po Wang, Min-Hsiu Hsieh
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ACESミッションは、時間と重力の研究のために正確な時計を宇宙に送るよ。
L. Cacciapuoti, A. Busso, R. Jansen
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Mintはトレースデータを効率的にキャッチして管理し、より良いインサイトを提供するよ。
Haiyu Huang, Cheng Chen, Kunyi Chen
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ディープラーニングモデルのデータ構造を維持するためのツール。
Danish Ebadulla, Aditya Gulati, Ambuj Singh
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マイクロペンデュラムが重力測定技術をどう変えてるかを見てみよう。
C. A. Condos, J. R. Pratt, J. Manley
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アスタリスク*は、小さいモデルがどれだけ効果的に言語を処理できるかを示してるよ。
Andrew Semenov
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ローカリーレカバラブルコードがデータの保存と復元をどう良くするかを学ぼう。
Sandeep Sharma, Vinayak Ramkumar, Itzhak Tamo
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ダイジェットイベントが粒子物理学にどんな光を当てるかを発見しよう。
K. Khelifa-Kerfa
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新しいグリッピングシステムが、宇宙の岩だらけの地形での脚付きロボットを強化するよ。
Arthur Candalot, Malik-Manel Hashim, Brigid Hickey
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EUREKHAは、地下フォーラムでサイバー犯罪者を見つける新しいアプローチを提供してるよ。
Abdoul Nasser Hassane Amadou, Anas Motii, Saida Elouardi
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明瞭な通信信号のためのニューラルネットワークイコライザーを探る。
Vadim Rozenfeld, Dan Raphaeli, Oded Bialer
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機械学習がエネルギー探査のための地下速度モデルの精度を向上させる。
Rafael Orozco, Huseyin Tuna Erdinc, Yunlin Zeng
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ClipFLは、パフォーマンス向上のためにノイズの多いデバイスを排除して、フェデレーテッドラーニングを強化します。
Mahdi Morafah, Hojin Chang, Chen Chen
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ベイジアン最適化は大きなソフトロボットの動的制御を改善する。
Sicelukwanda Zwane, Daniel Cheney, Curtis C. Johnson
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機械は3D空間で音と映像をつなげる方法を学ぶ。
Artem Sokolov, Swapnil Bhosale, Xiatian Zhu
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カゴメ格子が音の振る舞いをどう形成するか、未来の技術のために学ぼう。
Riva Emanuele, Federico Bellinzoni, Francesco Braghin
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合成データがプライバシーを守りつつ、複雑なデータ分析を可能にする方法を探る。
Wilhelm Ågren, Victorio Úbeda Sosa
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AutoCheckerは、開発者向けのカスタム静的コードチェッカーの作成を簡単にするよ。
Yuanyuan Xie, Jun Liu, Jiwei Yan
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EDMはメモリの分離を変革して、データアクセスと効率を高速化する。
Weigao Su, Vishal Shrivastav
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拡散モデルは、深さ、動き、隠れた物体の検出のために機械視覚を強化するよ。
Rahul Ravishankar, Zeeshan Patel, Jathushan Rajasegaran
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Bayes2IMCは、不確実な状況での意思決定を改善するためにベイズニューラルネットワークを強化するんだ。
Prabodh Katti, Clement Ruah, Osvaldo Simeone
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BNNがどうやって機械に不確かな状況で賢い決断をさせるか学ぼう。
Prabodh Katti, Bashir M. Al-Hashimi, Bipin Rajendran
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ハミルトニアンと量子コンピュータでの役割についての見通し。
Benoît Dubus, Jérémie Roland
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SCANメソッドは、データを効率的に使って機械学習を改善するんだ。
Yangyang Guo, Mohan Kankanhalli
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量子コンピュータでのノイズをどうやって研究者が対処して信頼性のある結果を出してるか学ぼう。
Mathys Rennela, Harold Ollivier
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画像セグメンテーションは、コンピュータが画像を分解してより良い認識をするのに役立つんだ。
Ashim Dahal, Saydul Akbar Murad, Nick Rahimi
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新しいアプローチは、より賢いエキスパートのアクティベーションを通じて言語モデルの効率を向上させる。
Vima Gupta, Kartik Sinha, Ada Gavrilovska
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新しい方法がコードみたいなプロンプトを使ってテキスト分類を強化するよ。
Mohammad Mahdi Mohajeri, Mohammad Javad Dousti, Majid Nili Ahmadabadi
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暗号の柔軟性が変化する環境でデータをどう守るか学ぼう。
Christian Näther, Daniel Herzinger, Jan-Philipp Steghöfer
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ScaleNetは、革新的な技術を使ってグラフ分析を改善し、より良いノード分類を実現するよ。
Qin Jiang, Chengjia Wang, Michael Lones
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