F.2.2」カテゴリーアーカイブ

Tumor-Centered Patching for Enhanced Medical Image Segmentation

要約 医用画像診断の分野は、コンピュータ支援診断と手術システムの統合により大きく … 続きを読む

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LLMeBench: A Flexible Framework for Accelerating LLMs Benchmarking

要約 最近の大規模言語モデル (LLM) の開発と成功により、さまざまな言語での … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, F.2.2 | LLMeBench: A Flexible Framework for Accelerating LLMs Benchmarking はコメントを受け付けていません

Exploring Multilingual Text Data Distillation

要約 ディープラーニングの台頭により、大規模なデータセットと複雑なモデルが一般的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, F.2.2, I.2.7 | Exploring Multilingual Text Data Distillation はコメントを受け付けていません

A decision making framework for recommended maintenance of road segments

要約 世界的な道路交通の急速な発展に伴い、世界各国で道路網の構築が完了しました。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, F.2.2, I.2.1, I.2.7, J.0 | A decision making framework for recommended maintenance of road segments はコメントを受け付けていません

Patrolling Grids with a Bit of Memory

要約 私たちは初等ロボット工学における次の問題を研究します: $b$ ビットのメ … 続きを読む

カテゴリー: 05A99, cs.CG, cs.DM, cs.MA, cs.RO, F.2.2, math.CO | Patrolling Grids with a Bit of Memory はコメントを受け付けていません

Towards eXplainable AI for Mobility Data Science

要約 このペーパーでは、モビリティ データ サイエンス アプリケーション向けの … 続きを読む

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Maximal Ordinal Two-Factorizations

要約 形式的なコンテキストを考慮すると、順序因子は、概念格子内で連鎖を形成する出 … 続きを読む

カテゴリー: 03G10, 06-08, 06A07, 68R10, 90C27, cs.AI, cs.LG, cs.LO, F.2.2, math.CO | Maximal Ordinal Two-Factorizations はコメントを受け付けていません

Inspire creativity with ORIBA: Transform Artists’ Original Characters into Chatbots through Large Language Model

要約 この研究は、イラストレーターがオリジナルのキャラクター (OC) を体現す … 続きを読む

カテゴリー: 14J26 (Secondary), 14J60 (Primary) 14F05, cs.AI, cs.HC, cs.MM, F.2.2 | Inspire creativity with ORIBA: Transform Artists’ Original Characters into Chatbots through Large Language Model はコメントを受け付けていません

Model selection of polynomial kernel regression

要約 多項式カーネル回帰は、標準かつ最先端の学習戦略の 1 つです。 ただし、よ … 続きを読む

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DUBLIN — Document Understanding By Language-Image Network

要約 視覚的な文書の理解は、文書画像内のテキストと視覚的要素の両方の分析を伴う複 … 続きを読む

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