「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

LLMs Outperform Experts on Challenging Biology Benchmarks

投稿日: 2025年5月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、分子生物学、遺伝学、クローニング、ウイルス学、およびバイオセ … 続きを読む →

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Learning to Drive Anywhere with Model-Based Reannotation

投稿日: 2025年5月13日 作成者: jarxiv

要約 ロボットの広く一般化可能な視覚的ナビゲーションポリシーの開発は、主に大規模 … 続きを読む →

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Learning to Drive Anywhere with Model-Based Reannotation11

投稿日: 2025年5月12日 作成者: jarxiv

要約 ロボットの広く一般化可能な視覚的ナビゲーションポリシーの開発は、主に大規模 … 続きを読む →

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Diffusion-Reinforcement Learning Hierarchical Motion Planning in Multi-agent Adversarial Games

投稿日: 2025年5月12日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）ベースのモーション計画により、自律的なナビゲーションからロ … 続きを読む →

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Physics-informed Temporal Difference Metric Learning for Robot Motion Planning

投稿日: 2025年5月12日 作成者: jarxiv

要約 モーション計画の問題には、ロボットの開始からターゲット構成までの衝突のない … 続きを読む →

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Automating Infrastructure Surveying: A Framework for Geometric Measurements and Compliance Assessment Using Point Cloud Data

投稿日: 2025年5月12日 作成者: jarxiv

要約 自動化は、インフラストラクチャ調査における効率、精度、およびスケーラビリテ … 続きを読む →

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Towards Embodiment Scaling Laws in Robot Locomotion

投稿日: 2025年5月12日 作成者: jarxiv

要約 多様なタスク、環境、および物理的実施形態で動作できるジェネラリストエージェ … 続きを読む →

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Collecting Human Motion Data in Large and Occlusion-Prone Environments using Ultra-Wideband Localization

投稿日: 2025年5月12日 作成者: jarxiv

要約 ロボットが人間の環境にますます統合されているため、安全で効率的な相互作用に … 続きを読む →

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Fuzzy-UCS Revisited: Self-Adaptation of Rule Representations in Michigan-Style Learning Fuzzy-Classifier Systems

投稿日: 2025年5月12日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、ミシガン式の学習ファジークラシファイアシステム（LFCS … 続きを読む →

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Sparsification Under Siege: Defending Against Poisoning Attacks in Communication-Efficient Federated Learning

投稿日: 2025年5月12日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）は、データプライバシーを維持し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Sparsification Under Siege: Defending Against Poisoning Attacks in Communication-Efficient Federated Learning はコメントを受け付けていません