「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

ICMC-ASR: The ICASSP 2024 In-Car Multi-Channel Automatic Speech Recognition Challenge

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 運転シナリオにおける音声処理と認識の研究を促進するために、私たちは ISC … 続きを読む →

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XAI-Enhanced Semantic Segmentation Models for Visual Quality Inspection

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 製造や物流などの分野で重要な外観品質検査システムは、コンピューター ビジョ … 続きを読む →

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Data-Centric Artificial Intelligence

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 データ中心の人工知能 (データ中心 AI) は、効果的かつ効率的な AI … 続きを読む →

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Exploiting Uncertainty for Querying Inconsistent Description Logics Knowledge Bases

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 セマンティック Web の重要性が高まるにつれて、記述ロジック ナレッジ … 続きを読む →

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Multi-task Learning for Joint Re-identification, Team Affiliation, and Role Classification for Sports Visual Tracking

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 サッカービデオを分析するには、選手の効果的な追跡と再識別が不可欠です。 し … 続きを読む →

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WindSeer: Real-time volumetric wind prediction over complex terrain aboard a small UAV

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 リアルタイムの高解像度の風予測は、安全な有人および無人航空を含むさまざまな … 続きを読む →

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When Neural Code Completion Models Size up the Situation: Attaining Cheaper and Faster Completion through Dynamic Model Inference

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデルの最近の進歩を活用して、最新のニューラル コード補完モデル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.SE | When Neural Code Completion Models Size up the Situation: Attaining Cheaper and Faster Completion through Dynamic Model Inference はコメントを受け付けていません

Towards Generative Abstract Reasoning: Completing Raven’s Progressive Matrix via Rule Abstraction and Selection

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 機械に抽象的な推論能力を与えることは、人工知能における長期の研究テーマです … 続きを読む →

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Grammar-Constrained Decoding for Structured NLP Tasks without Finetuning

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LM) は、その優れたパフォーマンスにもかかわらず、必 … 続きを読む →

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Multiobjective Optimization Analysis for Finding Infrastructure-as-Code Deployment Configurations

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 多目的最適化は、人工知能とオペレーションズリサーチのコミュニティでホットな … 続きを読む →

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