月別アーカイブ: 2025年4月

A Digital Twin for Telesurgery under Intermittent Communication

要約 遠隔園は、専門的なリソースに即座にアクセスすることなく、専門家の外科医から … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO | A Digital Twin for Telesurgery under Intermittent Communication はコメントを受け付けていません

TelePreview: A User-Friendly Teleoperation System with Virtual Arm Assistance for Enhanced Effectiveness

要約 テレオ操作は、ロボットデータを収集するための効果的な方法を提供します。これ … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.RO | TelePreview: A User-Friendly Teleoperation System with Virtual Arm Assistance for Enhanced Effectiveness はコメントを受け付けていません

Tra-MoE: Learning Trajectory Prediction Model from Multiple Domains for Adaptive Policy Conditioning

要約 複数のドメインから学習することは、単一の統一ロボットシステムの一般化に影響 … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO | Tra-MoE: Learning Trajectory Prediction Model from Multiple Domains for Adaptive Policy Conditioning はコメントを受け付けていません

$p$-Adic Polynomial Regression as Alternative to Neural Network for Approximating $p$-Adic Functions of Many Variables

要約 連続関数を近似する方法$ \ mathbb {z} _ {p}^{n} \ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math-ph, math.MP, math.NA, math.NT, math.OC | $p$-Adic Polynomial Regression as Alternative to Neural Network for Approximating $p$-Adic Functions of Many Variables はコメントを受け付けていません

FedORGP: Guiding Heterogeneous Federated Learning with Orthogonality Regularization on Global Prototypes

要約 Federated Learning(FL)は、特にプライバシーを提供する … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | FedORGP: Guiding Heterogeneous Federated Learning with Orthogonality Regularization on Global Prototypes はコメントを受け付けていません

FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings

要約 外部コントロールアーム(ECA)は、実験薬の早期臨床開発に通知し、規制当局 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, stat.ME | FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings はコメントを受け付けていません

ExMAG: Learning of Maximally Ancestral Graphs

要約 統計的学習から因果学習に1つの移行が進むにつれて、最も適切な因果モデルを求 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | ExMAG: Learning of Maximally Ancestral Graphs はコメントを受け付けていません

Illuminating the Diversity-Fitness Trade-Off in Black-Box Optimization

要約 実際のアプリケーションでは、ユーザーは多くの場合、1つの高品質のソリューシ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Illuminating the Diversity-Fitness Trade-Off in Black-Box Optimization はコメントを受け付けていません

Exact full-RSB SAT/UNSAT transition in infinitely wide two-layer neural networks

要約 2つのクラスの連続非凸重量モデルを使用して、ランダムパターンラベル関連を保 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.PR | Exact full-RSB SAT/UNSAT transition in infinitely wide two-layer neural networks はコメントを受け付けていません

Sharp Rates in Dependent Learning Theory: Avoiding Sample Size Deflation for the Square Loss

要約 この作業では、仮説クラスの依存性($ \ beta $ -mixing)デ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Sharp Rates in Dependent Learning Theory: Avoiding Sample Size Deflation for the Square Loss はコメントを受け付けていません