投稿者「jarxiv」のアーカイブ

AI in Support of Diversity and Inclusion

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、AI がダイバーシティとインクルージョンをどのようにサポート … 続きを読む →

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Safe Control and Learning Using the Generalized Action Governor

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、一般化されたアクション ガバナー (AG) に基づく安全な制 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.SY, eess.SY, math.OC | Safe Control and Learning Using the Generalized Action Governor はコメントを受け付けていません

Sines, Transient, Noise Neural Modeling of Piano Notes

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ピアノサウンドをエミュレートする新しい方法を紹介します。 正 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.SD, eess.AS | Sines, Transient, Noise Neural Modeling of Piano Notes はコメントを受け付けていません

Modeling Time-Variant Responses of Optical Compressors with Selective State Space Models

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、選択的状態空間モデルを備えたディープ ニューラル ネットワー … 続きを読む →

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MatrixNet: Learning over symmetry groups using learned group representations

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 群理論は機械学習で使用され、ロボット工学からタンパク質モデリングまでのタス … 続きを読む →

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IFRA: a machine learning-based Instrumented Fall Risk Assessment Scale derived from Instrumented Timed Up and Go test in stroke patients

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 効果的な転倒リスク評価は、脳卒中後の患者にとって非常に重要です。 本研究は … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.1 | IFRA: a machine learning-based Instrumented Fall Risk Assessment Scale derived from Instrumented Timed Up and Go test in stroke patients はコメントを受け付けていません

Reducing the Sensitivity of Neural Physics Simulators to Mesh Topology via Pretraining

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 メッシュは、レーダー センシングや空気力学など、さまざまな領域にわたる高忠 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.10 | Reducing the Sensitivity of Neural Physics Simulators to Mesh Topology via Pretraining はコメントを受け付けていません

Managed-Retention Memory: A New Class of Memory for the AI Era

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 今日の AI クラスターは、高帯域幅メモリ (HBM) の主な用途の 1 … 続きを読む →

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ReFactor GNNs: Revisiting Factorisation-based Models from a Message-Passing Perspective

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 DistMult などの因数分解ベースのモデル (FM) は、ナレッジ グ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T07, 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.6 | ReFactor GNNs: Revisiting Factorisation-based Models from a Message-Passing Perspective はコメントを受け付けていません

Monte Carlo Tree Search for Comprehensive Exploration in LLM-Based Automatic Heuristic Design

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 複雑な計画タスク (NP 困難な組み合わせ最適化 (CO) 問題など) を … 続きを読む →

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