「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Demand response for residential building heating: Effective Monte Carlo Tree Search control based on physics-informed neural networks

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 世界的な炭素排出量を削減し、気候変動を制限するには、建物のエネルギー消費を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.SY, eess.SY | Demand response for residential building heating: Effective Monte Carlo Tree Search control based on physics-informed neural networks はコメントを受け付けていません

Training and inference in the ReckON RSNN architecture implemented on a MPSoC

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 人工知能の台頭により、トレーニング段階後に特定のタスクを学習できるニューラ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.AR | Training and inference in the ReckON RSNN architecture implemented on a MPSoC はコメントを受け付けていません

Toward Constraint Compliant Goal Formulation and Planning

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 規範、ルール、好みを遵守することの 1 つは、目標の策定と計画の処理に制約 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, I.2.11 | Toward Constraint Compliant Goal Formulation and Planning はコメントを受け付けていません

Equivariant Spatio-Temporal Attentive Graph Networks to Simulate Physical Dynamics

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 物理システムのダイナミクスを表現およびシミュレートする方法を学ぶことは、重 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Equivariant Spatio-Temporal Attentive Graph Networks to Simulate Physical Dynamics はコメントを受け付けていません

Explaining Expert Search and Team Formation Systems with ExES

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 専門家検索およびチーム形成システムはコラボレーション ネットワーク上で動作 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB | Explaining Expert Search and Team Formation Systems with ExES はコメントを受け付けていません

Robust Multi-Agent Reinforcement Learning by Mutual Information Regularization

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント強化学習 (MARL) では、同盟国による予測不可能な行 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Robust Multi-Agent Reinforcement Learning by Mutual Information Regularization はコメントを受け付けていません

Investigating Persuasion Techniques in Arabic: An Empirical Study Leveraging Large Language Models

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 デジタルコミュニケーションとソーシャルメディアの普及が進む現在の時代では、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Investigating Persuasion Techniques in Arabic: An Empirical Study Leveraging Large Language Models はコメントを受け付けていません

Adversarial DPO: Harnessing Harmful Data for Reducing Toxicity with Minimal Impact on Coherence and Evasiveness in Dialogue Agents

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 オープンドメイン対話システムの最近の進歩は、高品質の大規模言語モデル (L … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, I.2.7 | Adversarial DPO: Harnessing Harmful Data for Reducing Toxicity with Minimal Impact on Coherence and Evasiveness in Dialogue Agents はコメントを受け付けていません

Topic Modelling Case Law Using a Large Language Model and a New Taxonomy for UK Law: AI Insights into Summary Judgment

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、英国における略式判決事件をモデル化するトピックのための新しい分 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG | Topic Modelling Case Law Using a Large Language Model and a New Taxonomy for UK Law: AI Insights into Summary Judgment はコメントを受け付けていません

Panmodal Information Interaction

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 生成人工知能 (GenAI) の出現により、情報の相互作用が変化しています … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.IR | Panmodal Information Interaction はコメントを受け付けていません