DapperFLは、多様なデバイスとデータに対するフェデレーテッドラーニングの課題に取り組んでるよ。
Yongzhe Jia, Xuyun Zhang, Hongsheng Hu
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Jess+はミュージシャンをつなげて、クリエイティブな表現の障壁を壊すんだ。
Craig Vear, Johann Benerradi
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CWLとParslを統合すると、研究者の科学的ワークフローが簡単になるよ。
Nishchay Karle, Ben Clifford, Yadu Babuji
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ディリクレスペクトルが数の近似やその応用にどんな影響を与えるかを発見しよう。
Alon Agin, Barak Weiss
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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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数学がエネルギーの生成、貯蔵、消費にどう影響するか探ってみよう。
Nicklas Jävergård, Grigor Nika, Adrian Muntean
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バーチャル天文台は、誰でも天文データにアクセスできるようにしてるよ。
G. Bruce Berriman
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ソフトウェアシステムにおける分散再構成の利点を発見しよう。
Farid Arfi, Hélène Coullon, Frédéric Loulergue
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レッドチーミングがAIシステムの安全性をどう高めるか学ぼう。
Tarleton Gillespie, Ryland Shaw, Mary L. Gray
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MAC-Ego3Dは、リアルタイムアプリケーション向けの効率的で協力的な3Dマッピングを紹介します。
Xiaohao Xu, Feng Xue, Shibo Zhao
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量子コンピュータと強化学習を組み合わせた新しいアプローチが、AIのトレーニングを改善するんだ。
Kuan-Cheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Chen-Yu Liu
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ハイブリッドシステムは、人間の洞察と機械の予測を組み合わせて、より良い意思決定をするんだ。
Daniel M. Benjamin, Fred Morstatter, Ali E. Abbas
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パーソナライズされたフィッシング攻撃がどう危険になってるか学ぼう。
Qinglin Qi, Yun Luo, Yijia Xu
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研究者たちは集合システムとVC次元の限界の複雑さに取り組んでいる。
Gennian Ge, Zixiang Xu, Chi Hoi Yip
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さまざまな業界での人間とロボットの協力のための安全フレームワークを探る。
Jakob Thumm, Julian Balletshofer, Leonardo Maglanoc
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ディフェンダーは、狡猾な侵入者がターゲットに達する前に、戦術を調整しなきゃいけない。
Dipankar Maity, Arman Pourghorban
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機械学習プロジェクトのモデルライセンスを理解するためのガイド。
Moming Duan, Rui Zhao, Linshan Jiang
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病院はFedCARを使って、安全にコラボして、より良い医療画像生成をしてるよ。
Minjun Kim, Minjee Kim, Jinhoon Jeong
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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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マルチエージェントシステムが日常の調整の課題をどう映し出しているかを発見しよう。
Rafael Dewes, Rayna Dimitrova
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合成生物知能に焦点を当てたラボの設立方法を学ぼう。
Md Sayed Tanveer, Dhruvik Patel, Hunter E. Schweiger
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分散学習におけるメンバーシップ推測攻撃のリスクを探ろう。
Ousmane Touat, Jezekael Brunon, Yacine Belal
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私たちの3次元空間を超えた魅力的な形を発見しよう。
Anji Dong, The Nguyen, Alexandru Zaharescu
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新しいタスクは、人間とAIが混ざったテキストの中で機械が書いた文を特定することに焦点を当ててるんだ。
Diego Mollá, Qiongkai Xu, Zijie Zeng
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スプリット連合学習がデータプライバシーと効率をどう改善するかを学ぼう。
Chamani Shiranthika, Hadi Hadizadeh, Parvaneh Saeedi
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ROMASが効率的なデータベース管理のためにエージェントをどう組織しているかを学ぼう。
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CMLはリソースを組み合わせて、機械学習を改善しながら公正性と透明性に取り組んでるよ。
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混合現実が視覚データを使って問題解決のためのチームワークをどう強化するか探ってみよう。
Dimitar Garkov, Tommaso Piselli, Emilio Di Giacomo
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AIArenaはAI開発を民主化して、ブロックチェーン技術を通じて協力と公平を促進してるよ。
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データとコードを共有することが、信頼できるAI研究にとって重要な理由。
Odd Erik Gundersen, Odd Cappelen, Martin Mølnå
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アンデス山脈の高いところから宇宙線を研究するユニークなプロジェクト。
M. Anzorena, E. de la Fuente, K. Fujita
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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。
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有理四次曲線の魅力的な世界とその数学的意義を探ってみて。
Kiryong Chung, Jaehyun Kim, Jeong-Seop Kim
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AIと人間が意思決定でどうやって関わるかを探る。
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大規模言語モデルは科学研究のコラボレーションを強化する。
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CoSurfGSは、デバイス間でのチームワークを活かした新しい3D再構築のアプローチを提供してるよ。
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素粒子物理学の謎と物質の小さな構成要素を探ろう。
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ロボットが色んな作業で効率的にチームワークするための調整方法を学ぼう。
Xinglong Zhang, Wei Pan, Cong Li
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cOmicsArtは、研究者や学生のためにバルクオミクスデータ分析を簡素化するよ。
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