「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

MoFM: A Large-Scale Human Motion Foundation Model

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 ファンデーションモデル（FM）は、多様なタスク全体のスケーラビリティと一般 … 続きを読む →

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Self-Supervised Data Generation for Precision Agriculture: Blending Simulated Environments with Real Imagery

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 精密な農業では、ラベル付きのデータと重要な共変量シフトの希少性は、機械学習 … 続きを読む →

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EgoSim: An Egocentric Multi-view Simulator and Real Dataset for Body-worn Cameras during Motion and Activity

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 コンピュータービジョンにおけるエゴセントリックタスクに関する研究は、主に魚 … 続きを読む →

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SG-I2V: Self-Guided Trajectory Control in Image-to-Video Generation

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 画像間生成の方法は、印象的な写真と現実的な品質を達成しています。 ただし、 … 続きを読む →

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A Concise Lyapunov Analysis of Nesterov’s Accelerated Gradient Method

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 Nesterovの加速勾配法の収束分析は、過去数十年にわたって大きな注目を … 続きを読む →

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Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 車両からすべての技術（V2X）は、知覚範囲を拡張し、閉塞を通して見るための … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving はコメントを受け付けていません

Fractal Generative Models

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 モジュール化は、コンピューターサイエンスの基礎であり、複雑な機能を原子ビル … 続きを読む →

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DIS-CO: Discovering Copyrighted Content in VLMs Training Data

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 トレーニングデータに直接アクセスすることなく、著作権で保護されたコンテンツ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2 | DIS-CO: Discovering Copyrighted Content in VLMs Training Data はコメントを受け付けていません

KVTuner: Sensitivity-Aware Layer-wise Mixed Precision KV Cache Quantization for Efficient and Nearly Lossless LLM Inference

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 KVキャッシュの量子化は、LLMSの有効性を維持しながら、長いコンテキスト … 続きを読む →

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Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約 車両からすべての技術（V2X）は、知覚範囲を拡張し、閉塞を通して見るための … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving はコメントを受け付けていません