EPSが動画の品質を向上させつつ、帯域幅を節約する方法を学ぼう。
Yiying Wei, Hadi Amirpour, Jong Hwan Ko
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バロクリニック乱流が気候や天気予報に与える影響を探る。
Fei Er Yan, Hugo Frezat, Julien Le Sommer
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研究者たちがコンピュータの3D環境での機能的な物体を認識する能力を向上させた。
Jaime Corsetti, Francesco Giuliari, Alice Fasoli
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この記事では、2D画像を人の3Dモデルに変換する方法について探ります。
Tom Wehrbein, Marco Rudolph, Bodo Rosenhahn
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言語モデルがどうやって基本的な数学のルールを学んで使うかを探ってみよう。
Fu-Chieh Chang, Pei-Yuan Wu
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新しいテストは、TTSの声の評価の公正さを改善することを目的としている。
Praveen Srinivasa Varadhan, Amogh Gulati, Ashwin Sankar
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サイバーセキュリティタスクで言語モデルを評価するための新しいツール。
Zhengmin Yu, Jiutian Zeng, Siyi Chen
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限られたデータから画像を復元する新しいアプローチ。
Benedikt Böck, Sadaf Syed, Wolfgang Utschick
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マルチヘッドエキスパートミクスチャーは、専門的なモデルを使って機械学習のパフォーマンスを向上させるんだ。
Shaohan Huang, Xun Wu, Shuming Ma
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新しいアプローチが、2Dマスクトラッキングを使って3D空間での物体認識を強化してるよ。
Phuc Nguyen, Minh Luu, Anh Tran
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この記事では、AI生成画像における多様性の重要性について話してるよ。
Mischa Dombrowski, Weitong Zhang, Sarah Cechnicka
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新しい技術が、難しい低品質の画像での顔認識を改善してるよ。
Wang Yu, Wei Wei
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敵対的攻撃に対抗するための課題と新しい手法を見てみよう。
Yaniv Nemcovsky, Avi Mendelson, Chaim Baskin
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自己教師あり学習におけるバックドア攻撃からマシンを守る方法を発見しよう。
Sizai Hou, Songze Li, Duanyi Yao
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CIAはコンピュータ学習と物体検出のために画像データセットを強化してるよ。
Mohamed Benkedadra, Dany Rimez, Tiffanie Godelaine
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新しいフレームワークがグラフニューラルネットワークの効率とパフォーマンスを向上させる。
Jiahui Liu, Zhenkun Cai, Zhiyong Chen
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Med-PerSAMは、ラベル付きデータが少なくても医療画像分析をシンプルにするよ。
Hangyul Yoon, Doohyuk Jang, Jungeun Kim
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LLMはデータ整理を手伝ってくれるけど、人間の洞察も必要だよ。
Raquib Bin Yousuf, Nicholas Defelice, Mandar Sharma
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AIリクエスト処理におけるリソース管理を改善する新しいアプローチを紹介するよ。
Yilong Zhao, Shuo Yang, Kan Zhu
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AIは科学研究を強化できるけど、協力にはまだ課題があるね。
Yutong Xie, Yijun Pan, Hua Xu
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ロボットをもっと賢くて効率的にする新しいアプローチ。
Oliver Biggar, Iman Shames
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AIの評価について探ってみよう、その利点、限界、そしてAIの安全性の未来。
Peter Barnett, Lisa Thiergart
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PPOがAIの学習をどうやって向上させるか、遅延報酬について知ってみよう。
Ahmad Ahmad, Mehdi Kermanshah, Kevin Leahy
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新しい方法で、コンピュータが少ない画像と簡単な言葉を使って物体を特定できるようになったよ。
Cheng-Fu Yang, Da Yin, Wenbo Hu
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新しい透明性のフレームワークで、AIが画像をどう解釈するかを発見しよう。
Jinyung Hong, Yearim Kim, Keun Hee Park
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P-LLMは、大規模言語モデルの先進技術を使って画像圧縮を改善することを目指している。
Kecheng Chen, Pingping Zhang, Hui Liu
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新しい方法が画像内の人間と物体の相互作用の理解を深める。
Donggoo Kang, Dasol Jeong, Hyunmin Lee
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研究はコンピュータが音楽の会話を理解できるようにすることに焦点を当ててる。
Daeyong Kwon, SeungHeon Doh, Juhan Nam
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研究者たちがODYNを開発して、口腔上皮異形成をよりよく診断し、がんリスクを予測できるようにしたんだ。
Adam J Shephard, Hanya Mahmood, Shan E Ahmed Raza
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新しいモデルが、動画とのリアルタイムインタラクションを可能にして、理解と関与を高めてるよ。
Yueqian Wang, Xiaojun Meng, Yuxuan Wang
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LLMがソフトウェア作成をどう高めつつ、信頼を保つか探ってる。
Marco Vieira
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生成AIがどのようにライティングやその評価方法を改善するかについての観察。
Saman Sarraf
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スマートデータ選択法を使って機械学習を強化する新しい戦略。
Yuanyuan Qi, Jueqing Lu, Xiaohao Yang
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深層ニューラルネットワークで複数のタスクをターゲットにする新しい戦略。
Jiacheng Guo, Tianyun Zhang, Lei Li
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強化学習が機械のコミュニケーションや意思決定をどう向上させるか学ぼう。
Evelyn Hubbard, Liam Cregg, Serdar Yüksel
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ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるLLMのパフォーマンスに関する研究。
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DECODEが自動運転車の安全なモーション予測をどう向上させるか学ぼう。
Boqi Li, Haojie Zhu, Henry X. Liu
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LLMがナビゲーションタスクをどれだけうまく処理できるかを見てみよう。
Wanyi Chen, Meng-Wen Su, Nafisa Mehjabin
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ディープフェイクの概要、そのリスク、そして検出方法について。
Hong-Hanh Nguyen-Le, Van-Tuan Tran, Dinh-Thuc Nguyen
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コンテンツモデレーションのバイアスを検証して、トキシシティ検出方法を改善すること。
Haniyeh Ehsani Oskouie, Christina Chance, Claire Huang
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