F.2.2」カテゴリーアーカイブ

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

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, F.2.2 | DUBLIN — Document Understanding By Language-Image Network はコメントを受け付けていません

BAD: BiAs Detection for Large Language Models in the context of candidate screening

要約 Application Tracking Systems (ATS) によ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, F.2.2, I.2, I.2.7 | BAD: BiAs Detection for Large Language Models in the context of candidate screening はコメントを受け付けていません

QCRI at SemEval-2023 Task 3: News Genre, Framing and Persuasion Techniques Detection using Multilingual Models

要約 タイトル:QCRIは、多言語モデルを使用したSemEval-2023 Ta … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CY, F.2.2 | QCRI at SemEval-2023 Task 3: News Genre, Framing and Persuasion Techniques Detection using Multilingual Models はコメントを受け付けていません

Stochastic Contextual Bandits with Graph-based Contexts

要約 タイトル:グラフベースの文脈を持つステュークアスティックコンテキストバンデ … 続きを読む

カテゴリー: 68W40, cs.LG, F.2.2, stat.ML | Stochastic Contextual Bandits with Graph-based Contexts はコメントを受け付けていません

Cultural-aware Machine Learning based Analysis of COVID-19 Vaccine Hesitancy

要約 タイトル:文化対応機械学習に基づくCOVID-19ワクチンの不安分析 要約 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, F.2.2 | Cultural-aware Machine Learning based Analysis of COVID-19 Vaccine Hesitancy はコメントを受け付けていません

Unsupervised Learning Optical Flow in Multi-frame Dynamic Environment Using Temporal Dynamic Modeling

要約 タイトル:時空動的モデリングを使用した多フレーム動的環境における非教示学習 … 続きを読む

カテゴリー: 68T45, cs.CV, F.2.2 | Unsupervised Learning Optical Flow in Multi-frame Dynamic Environment Using Temporal Dynamic Modeling はコメントを受け付けていません

Maximal Ordinal Two-Factorizations

要約 タイトル:最大順序2-因子分割 要約: – 順序因子とは、概念 … 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

Efficient Audio Captioning Transformer with Patchout and Text Guidance

要約 タイトル:Patchoutおよびテキストガイダンスを用いた効率的な音声キャ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS, F.2.2 | Efficient Audio Captioning Transformer with Patchout and Text Guidance はコメントを受け付けていません

Fused Depthwise Tiling for Memory Optimization in TinyML Deep Neural Network Inference

要約 タイトル:TinyML深層ニューラルネットワーク推論におけるメモリ最適化の … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, F.2.2 | Fused Depthwise Tiling for Memory Optimization in TinyML Deep Neural Network Inference はコメントを受け付けていません

SC-VAE: Sparse Coding-based Variational Autoencoder

要約 ラベル付けされていないデータから豊富なデータ表現を学習することは、ダウンス … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, F.2.2, I.2.7, I.4.5, I.4.6 | SC-VAE: Sparse Coding-based Variational Autoencoder はコメントを受け付けていません