I.2.0」カテゴリーアーカイブ

Developing Acoustic Models for Automatic Speech Recognition in Swedish

要約 この論文は、訓練可能なシステムを使用した自動連続音声認識に関するものです。 … 続きを読む

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AI and the Problem of Knowledge Collapse

要約 人工知能は、膨大な量のデータを処理し、新たな洞察を生成し、生産性を向上させ … 続きを読む

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DF-DM: A foundational process model for multimodal data fusion in the artificial intelligence era

要約 ビッグデータ時代において、多様なデータモダリティの統合は、特にヘルスケアな … 続きを読む

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Taxonomy to Regulation: A (Geo)Political Taxonomy for AI Risks and Regulatory Measures in the EU AI Act

要約 技術革新は、社会に利益をもたらすこともあれば、社会に害を及ぼすことも同様に … 続きを読む

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Eye-gaze Guided Multi-modal Alignment Framework for Radiology

要約 マルチモーダル フレームワークでは、クロスモーダル機能の調整が大きな課題と … 続きを読む

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Prompt Tuned Embedding Classification for Multi-Label Industry Sector Allocation

要約 プロンプト チューニングは、大規模言語モデル (LLM) と呼ばれることが … 続きを読む

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Diffusion-based inpainting of incomplete Euclidean distance matrices of trajectories generated by a fractional Brownian motion

要約 フラクショナルブラウン軌道 (fBm) は、ランダム性と強力なスケールフリ … 続きを読む

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Measuring proximity to standard planes during fetal brain ultrasound scanning

要約 この論文では、胎児の脳内の標準平面 (SP) へのより効果的なナビゲーショ … 続きを読む

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David and Goliath: An Empirical Evaluation of Attacks and Defenses for QNNs at the Deep Edge

要約 ML はクラウドからエッジに移行しています。 エッジ コンピューティングに … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.0 | David and Goliath: An Empirical Evaluation of Attacks and Defenses for QNNs at the Deep Edge はコメントを受け付けていません

AI and the Problem of Knowledge Collapse

要約 人工知能は膨大な量のデータを処理し、新たな知見を生み出し、生産性を向上させ … 続きを読む

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