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LOCATEは人間の入力なしで画像や動画の中の物体を特定する。

NLPツールが材料科学と再現性に与える影響を調べる。

光を使って計算する光ニューラルネットワークの可能性と課題を探る。

新しいモデルが音声学と音響学をつなげて、より良いスピーチテクノロジーを実現するよ。

新しい方法が、ヘルスケアの複雑なデータセットに対する視覚-言語モデルを強化する。

新しいフレームワークは、異なるデータタイプを使ってアイテムの提案を改善するよ。

ViCoはオンライン動画のための魅力的なコメント生成を強化するよ。

新しいデータセットが言語技術のバイアスに関する洞察を提供しているよ。

FedSoLは、グローバルモデルの整合性を保ちながら、ローカル学習を向上させる。

DiffSegは、ラベル付きデータなしで画像をセグメント化する新しい方法を提供するよ。

この記事では、ロトチケット仮説とDNNのプルーニング技術について話してるよ。

知能の概要、特徴、そして測定する際の主要な課題について。

リスク意識を重視した新しいアルゴリズム的救済のアプローチ。

勾配の安定性を使ってディープRNNのトレーニングを改善する方法を見てみよう。

新しいアプローチがリソースが限られた言語のマルチモーダル学習を改善する。

EVEを発見しよう！画像とテキストの理解を深めるモデルだよ。

システムがエージェンシーを通じて環境とどう関わるかを見てみよう。

新しい方法が、テキストプロンプトから画像を生成する際のユーザー体験を向上させるよ。

この研究は、キプロスの田舎で違法投棄を検出するAIの役割を探るものだ。

このフレームワークは、あまり頻繁じゃないカテゴリをよりよく認識するために、画像とテキストを組み合わせてるんだ。

新しい二国間MAEフレームワークは、知識の保持を強化することでクラスの増分学習を改善する。

ChatGPTとGPT-4の強みと弱みをいろんなタスクでレビューするよ。

この記事では、DRLシステムにおける開発者が直面する主要な展開課題を強調しています。

手動ラベルなしで時系列分析を使ってLiDARデータをセグメント化する方法。

FG-Netは効率的な技術を使って顔の感情を自動的に検出するのを改善してるよ。

モーダル論理とその応用についての層状アプローチを探る。

この研究は、音声データから感情を検出する際の自己教師あり学習の役割を強調してるよ。

新しい方法が顔認識システムを強化して、セキュリティと精度を向上させる。

生成モデルを使った新しいAI学習のアプローチ。

AIモデルは洪水予測を改善して、データアクセスが限られている地域に役立ってるよ。

グラフニューラルSDEは、データ分析にランダム性を取り入れることでモデルの精度を高める。

新しい技術は、生成された画像を使って人間と物体のインタラクションをよりよく機械が理解できるようにしてるんだ。

フィッシングの手口は技術の進歩とともに変わってきて、新しいリスクを引き起こしてるよ。

新しい方法が言語モデルのトレーニングの効率とパフォーマンスを向上させる。

新しい方法は、言語ベースの報酬を従来のRLアプローチと組み合わせてるよ。

DiffCSPは生成モデルを使って結晶構造の予測効率を改善するよ。

RoseNNaは、計算流体力学シミュレーションで神経ネットワークの使い方を簡単にしてくれるよ。

この記事では、自然言語プロンプトを使ったNLPモデルの新しいアプローチを紹介します。

コンピュータサイエンスの学習におけるGenAIツールの役割を調べる。

拡散言語モデルの言語処理における可能性と課題を探ろう。