「68T01」カテゴリーアーカイブ

MoSAR: Monocular Semi-Supervised Model for Avatar Reconstruction using Differentiable Shading

投稿日: 2023年12月21日 作成者: jarxiv

要約 ポートレート画像からアバターを再構成することは、マルチメディアに多くの用途 … 続きを読む →

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Knowledge-Driven Modulation of Neural Networks with Attention Mechanism for Next Activity Prediction

投稿日: 2023年12月15日 作成者: jarxiv

要約 予測プロセス監視 (PPM) は、履歴プロセス実行データを活用して、進行中 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 68T05, 68T37, cs.AI, cs.LG, cs.NE, I.2.6, stat.ML | Knowledge-Driven Modulation of Neural Networks with Attention Mechanism for Next Activity Prediction はコメントを受け付けていません

MedShapeNet — A Large-Scale Dataset of 3D Medical Shapes for Computer Vision

投稿日: 2023年12月13日 作成者: jarxiv

要約 深層学習の時代以前は、オブジェクトを記述するために形状が一般的に使用されて … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, cs.CV, cs.DB, cs.LG | MedShapeNet — A Large-Scale Dataset of 3D Medical Shapes for Computer Vision はコメントを受け付けていません

AI ensemble for signal detection of higher order gravitational wave modes of quasi-circular, spinning, non-precessing binary black hole mergers

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 LIGO検出器とVirgo検出器からのデータを同時に処理する時空間グラフモ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 68T35, 83C35, 83C57, astro-ph.IM, cs.AI, gr-qc | AI ensemble for signal detection of higher order gravitational wave modes of quasi-circular, spinning, non-precessing binary black hole mergers はコメントを受け付けていません

Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

投稿日: 2023年11月29日 作成者: jarxiv

要約 精度と堅牢性の間のトレードオフのバランスを取ることは、時系列予測における長 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M10, 68T01, 68T05, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.4 | Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting はコメントを受け付けていません

Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 このプロジェクトは、高度な自然言語処理 (NLP) 技術を通じて、オンライ … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, 68T01, 68T068T50, 68T50, 91C99, cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG, cs.SI, I.2.7 | Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements はコメントを受け付けていません

Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 精度と堅牢性の間のトレードオフのバランスを取ることは、時系列予測における長 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M10, 68T01, 68T05, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.4 | Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting はコメントを受け付けていません

Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 精度と堅牢性の間のトレードオフのバランスを取ることは、時系列予測における長 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M10, 68T01, 68T05, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.4 | Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting はコメントを受け付けていません

On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers

投稿日: 2023年11月16日 作成者: jarxiv

要約 (局所的に)一意に可逆な分類器、一般化線形モデル (GLM)、およびエント … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T01, 68T99, 86A22, 92C50, cs.AI, cs.LG, stat.ML | On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers はコメントを受け付けていません

On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers

投稿日: 2023年11月15日 作成者: jarxiv

要約 (局所的に)一意に可逆な分類器、一般化線形モデル (GLM)、およびエント … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T01, 68T99, 86A22, 92C50, cs.AI, cs.LG, stat.ML | On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers はコメントを受け付けていません