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Can Synthetic Data be Fair and Private? A Comparative Study of Synthetic Data Generation and Fairness Algorithms
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Creating Artificial Students that Never Existed: Leveraging Large Language Models and CTGANs for Synthetic Data Generation
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MobileNetV2: A lightweight classification model for home-based sleep apnea screening
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Practical machine learning is learning on small samples
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LCFed: An Efficient Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
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NNsight and NDIF: Democratizing Access to Open-Weight Foundation Model Internals
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LMS-AutoTSF: Learnable Multi-Scale Decomposition and Integrated Autocorrelation for Time Series Forecasting
要約 時系列予測は、気象予測、株式市場分析、科学シミュレーション、産業プロセス分 … 続きを読む
Learning Chemical Reaction Representation with Reactant-Product Alignment
要約 有機合成は化学産業の要である。有機反応に関連するタスクをサポートするロバス … 続きを読む
QuArch: A Question-Answering Dataset for AI Agents in Computer Architecture
要約 QuArchを紹介する。QuArchは、コンピュータアーキテクチャに対する … 続きを読む
Transfer Learning with Partially Observable Offline Data via Causal Bounds
要約 転移学習は、関連するソースエージェントからの知識を統合することで、学習を加 … 続きを読む