「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Deep Recurrent Learning Through Long Short Term Memory and TOPSIS

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 エンタープライズ リソース プランニング (ERP) ソフトウェアは、リソ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SE | Deep Recurrent Learning Through Long Short Term Memory and TOPSIS はコメントを受け付けていません

Regularization in Spider-Style Strategy Discovery and Schedule Construction

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 最高のパフォーマンスを達成するために、自動定理証明器は多くの場合、特定の問 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LO | Regularization in Spider-Style Strategy Discovery and Schedule Construction はコメントを受け付けていません

Impossible Distillation: from Low-Quality Model to High-Quality Dataset & Model for Summarization and Paraphrasing

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、言い換えや文の要約のための新しいフレームワークである Impos … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Impossible Distillation: from Low-Quality Model to High-Quality Dataset & Model for Summarization and Paraphrasing はコメントを受け付けていません

Ada-NAV: Adaptive Trajectory Length-Based Sample Efficient Policy Learning for Robotic Navigation

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 軌跡の長さは、強化学習 (RL) アルゴリズム内の重要なハイパーパラメータ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | Ada-NAV: Adaptive Trajectory Length-Based Sample Efficient Policy Learning for Robotic Navigation はコメントを受け付けていません

Guiding Masked Representation Learning to Capture Spatio-Temporal Relationship of Electrocardiogram

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 心電図 (ECG) は、心臓から発生する電気信号を監視する診断ツールとして … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, eess.SP | Guiding Masked Representation Learning to Capture Spatio-Temporal Relationship of Electrocardiogram はコメントを受け付けていません

Attacks, Defenses and Evaluations for LLM Conversation Safety: A Survey

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は現在、会話アプリケーションでは一般的です。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG | Attacks, Defenses and Evaluations for LLM Conversation Safety: A Survey はコメントを受け付けていません

Do Physicians Know How to Prompt? The Need for Automatic Prompt Optimization Help in Clinical Note Generation

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、臨床ノート生成における大規模言語モデル (LLM) のパフォ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Do Physicians Know How to Prompt? The Need for Automatic Prompt Optimization Help in Clinical Note Generation はコメントを受け付けていません

Towards Reducing Diagnostic Errors with Interpretable Risk Prediction

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 多くの診断エラーは、臨床医が患者の電子医療記録 (EHR) 内の関連情報に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Towards Reducing Diagnostic Errors with Interpretable Risk Prediction はコメントを受け付けていません

Clinical Reasoning over Tabular Data and Text with Bayesian Networks

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン ネットワークは、表形式のデータに対する臨床推論には適しています … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI | Clinical Reasoning over Tabular Data and Text with Bayesian Networks はコメントを受け付けていません

Toward Sustainable GenAI using Generation Directives for Carbon-Friendly Large Language Model Inference

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 さまざまな分野にわたる生成人工知能 (GenAI) の急速な進歩により、特 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.LG | Toward Sustainable GenAI using Generation Directives for Carbon-Friendly Large Language Model Inference はコメントを受け付けていません