「cs.CE」カテゴリーアーカイブ

A Pretraining-Finetuning Computational Framework for Material Homogenization

投稿日: 2025年3月27日 作成者: jarxiv

要約 均質化は、マルチスケールの物理現象を研究するための基本的なツールです。 有 … 続きを読む →

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Assessing Consistency and Reproducibility in the Outputs of Large Language Models: Evidence Across Diverse Finance and Accounting Tasks

投稿日: 2025年3月27日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、ファイナンスおよび会計研究における大規模な言語モデル（LLM） … 続きを読む →

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Decoupled Dynamics Framework with Neural Fields for 3D Spatio-temporal Prediction of Vehicle Collisions

投稿日: 2025年3月26日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、グローバルな剛体運動と局所構造変形を独立してモデル化することに … 続きを読む →

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ML-Based Bidding Price Prediction for Pay-As-Bid Ancillary Services Markets: A Use Case in the German Control Reserve Market

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 再生可能エネルギー源の統合の増加により、発電におけるボラティリティと予測不 … 続きを読む →

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Assessing Consistency and Reproducibility in the Outputs of Large Language Models: Evidence Across Diverse Finance and Accounting Tasks

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、ファイナンスおよび会計研究における大規模な言語モデル（LLM） … 続きを読む →

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Deep learning modelling of manufacturing and build variations on multi-stage axial compressors aerodynamics

投稿日: 2025年3月19日 作成者: jarxiv

要約 計算流体のダイナミクスなどの物理的シミュレーションへの深い学習のアプリケー … 続きを読む →

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PERC: a suite of software tools for the curation of cryoEM data with application to simulation, modelling and machine learning

投稿日: 2025年3月18日 作成者: jarxiv

要約 データ、ツール、モデルへのアクセスの容易さは、科学的研究を促進します。 構 … 続きを読む →

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Diabetica: Adapting Large Language Model to Enhance Multiple Medical Tasks in Diabetes Care and Management

投稿日: 2025年3月14日 作成者: jarxiv

要約 糖尿病は、重大な世界的な健康負担を伴う慢性疾患であり、最適な管理のためにマ … 続きを読む →

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

投稿日: 2025年3月13日 作成者: jarxiv

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 | AI-based Framework for Robust Model-Based Connector Mating in Robotic Wire Harness Installation はコメントを受け付けていません

RAAD-LLM: Adaptive Anomaly Detection Using LLMs and RAG Integration

投稿日: 2025年3月12日 作成者: jarxiv

要約 複雑な産業環境での異常検出は、特にデータスパース性と進化する運用条件を特徴 … 続きを読む →

カテゴリー: 1.6.5, cs.CE, cs.LG | RAAD-LLM: Adaptive Anomaly Detection Using LLMs and RAG Integration はコメントを受け付けていません