モバイルテクノロジー に関する最新の記事

異なるモデルタイプを使って画像検索を向上させる方法を紹介するよ。

デバイスがオンデバイスAIシステムを使ってコミュニケーションする新しい方法。

新しい方法が、モバイルアプリ向けのNeRFの速度と効率を改善してるよ。

新しい方法で、モバイルAIGCのコンテンツ品質を保ちながら、帯域幅の使用を減らせるようになったよ。

新しいフレームワークが少ないユーザーデータでモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

新しい方法で連合学習におけるデバイス選択の効率が向上。

アプリデザインを改善するための関連モバイルUIデータを集める新しい方法。

新しいシステムは、モバイルコールを通じて母子健康プログラムの参加を高めることを目指してるよ。

サイト特有のアライメントを通じたビーム管理の最適化は、5Gネットワークにおける通信効率を向上させる。

欠損データ管理のための新しいフレームワークを通じて、モバイルセンサーアプリの改善。

コミュニケーションとセンシングを組み合わせて、もっとスマートなモバイルネットワークを実現。

このシステムは、リアルなAndroidアプリで自律エージェントをテストするためのスケーラブルな環境を提供するよ。

新しいデータセットが会話を通じてモバイルアプリの推薦システムを強化するよ。

h-DJSCCは、モバイルネットワークにおける画像送信を改善し、さまざまな接続タイプを効果的に処理します。

MixDQは、テキストから画像生成のスピードとメモリ使用を改善するよ。

小さいデバイスでディフュージョン・トランスフォーマーをもっと効果的に動かす新しい方法。

研究でモバイルアプリが旅行行動にどう影響するかがわかったよ。

スパースアクティベーション技術を使って小さな言語モデルを強化する新しいアプローチ。

Windexは、NextGセルラーネットワークで多様なユーザーのニーズに合わせてリソースの配分を最適化するよ。

限られたリソースを持つデバイスのためのフェデレーテッドラーニングモデルを改善する研究。

ユーザーのアクションに基づいてモバイルアプリのUI変更を予測する新しいアプローチ。

新しい方法が機械学習を使って近接信号の位置特定精度を向上させる。

TraceNetは、ユーザーフレンドリーで効率的なプロセスを使ってモバイル画像セグメンテーションを改善する。

不要なコードを削除することで、デブローティングがソフトウェアのパフォーマンスとセキュリティをどう改善するかを学ぼう。

3Dガウシアンスプラッティングでメモリ使用量を減らす方法を学ぼう。

包括的なモデルは、5G-MEC環境におけるセキュリティと信頼性を高めることを目指してる。

新しい方法が無線システムの非同期データリクエストの効率を向上させるよ。

スマホ上でユーザーデータを守りながら、大型言語モデルを微調整する。

モバイルデバイス向けのリアルタイムポーズ推定のための軽量ネットワーク。

AMEXデータセットはAIのモバイルアプリインターフェースの理解を深めるよ。

新しい方法がモバイルデバイスの位置特定と信号検出の精度を改善する。

新しい方法が先進的な通信システムでのビームトレーニングの効率を向上させる。

災害アプリとユーザーフィードバックの包括的な研究で、効果的な緊急管理を目指す。

人気のモバイル決済アプリのセキュリティの欠陥を明らかにする研究。

研究者たちは、精度を維持しながら意図検出モデルのサイズを縮小する方法を見つけた。

EFLDは、エッジデバイス向けのリアルタイム顔のランドマーク検出のための軽量ソリューションを提供しているよ。

新しいモデルが動いているデバイス間のモバイル通信を改善します。

新しい方法がニューラルネットワークでの知識 transfer を強化する。

研究によると、親向けにパーソナライズされたモバイルアプリのおすすめを使った効果的なストレス管理ができるんだって。

新しい方法でリソースが限られたデバイス向けのディープラーニングモデルが強化される。