cs.CE」カテゴリーアーカイブ

How Much is Enough? The Diminishing Returns of Tokenization Training Data

要約 自然言語処理における重要な初期ステップであるトークン化は、トークン化アルゴ … 続きを読む

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How Much is Enough? The Diminishing Returns of Tokenization Training Data

要約 自然言語処理における重要な初期ステップであるトークン化は、トークン化アルゴ … 続きを読む

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Superstudent intelligence in thermodynamics

要約 この短いメモでは、印象的なイベントを報告および分析します。Openaiの大 … 続きを読む

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Causal Climate Emulation with Bayesian Filtering

要約 気候変動の従来のモデルは、地球システム全体の物理プロセスをシミュレートする … 続きを読む

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AI-based Framework for Robust Model-Based Connector Mating in Robotic Wire Harness Installation

要約 自動車アセンブリにおける産業ロボットが広く採用されているにもかかわらず、正 … 続きを読む

カテゴリー: 68T40, cs.AI, cs.CE, cs.LG, cs.RO, I.2 | コメントする

FreeGave: 3D Physics Learning from Dynamic Videos by Gaussian Velocity

要約 この論文では、3Dシーンのジオメトリ、外観、および基礎となる物理学を純粋に … 続きを読む

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EqCollide: Equivariant and Collision-Aware Deformable Objects Neural Simulator

要約 変形可能なオブジェクトの衝突をシミュレートすることは、ソリッドメカニズムと … 続きを読む

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Physics-Constrained Flow Matching: Sampling Generative Models with Hard Constraints

要約 深い生成モデルは最近、部分微分方程式(PDE)によって支配された物理システ … 続きを読む

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Efficient Estimation of Regularized Tyler’s M-Estimator Using Approximate LOOCV

要約 正則化係数$ \ alpha \ in(0,1)$を正規化する係数$ \ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CE, cs.CV, cs.LG, eess.SP, I.2.0, stat.ML | Efficient Estimation of Regularized Tyler’s M-Estimator Using Approximate LOOCV はコメントを受け付けていません

SVRPBench: A Realistic Benchmark for Stochastic Vehicle Routing Problem

要約 不確実性の下での堅牢なルーティングは、実際の物流の中心ですが、ほとんどのベ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.LG | SVRPBench: A Realistic Benchmark for Stochastic Vehicle Routing Problem はコメントを受け付けていません