「I.2.1」カテゴリーアーカイブ

CyberMentor: AI Powered Learning Tool Platform to Address Diverse Student Needs in Cybersecurity Education

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 サイバーセキュリティ プログラムに参加している非伝統的な学生の多くは、同僚 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, I.2.1 | CyberMentor: AI Powered Learning Tool Platform to Address Diverse Student Needs in Cybersecurity Education はコメントを受け付けていません

Sequential PatchCore: Anomaly Detection for Surface Inspection using Synthetic Impurities

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 表面の不純物 (水の汚れ、指紋、ステッカーなど) の出現は、自動外観検査シ … 続きを読む →

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BudgetMLAgent: A Cost-Effective LLM Multi-Agent system for Automating Machine Learning Tasks

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード スニペットの生成などのさまざまな … 続きを読む →

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About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、物理的問題を解決するための 1 つの隠れ層と修正された活性化 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 65M99, cs.AI, cs.LG, cs.NA, I.2.1, math.NA, physics.comp-ph | About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

ASP-based Multi-shot Reasoning via DLV2 with Incremental Grounding

投稿日: 2024年12月25日 作成者: jarxiv

要約 DLV2 は、知識表現と推論のための AI ツールで、論理ベースの宣言形式 … 続きを読む →

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Federated Learning for Traffic Flow Prediction with Synthetic Data Augmentation

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 深層学習ベースの交通予測モデルでは、埋め込まれた空間的および時間的依存関係 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, I.2.1 | Federated Learning for Traffic Flow Prediction with Synthetic Data Augmentation はコメントを受け付けていません

Introducing the Large Medical Model: State of the art healthcare cost and risk prediction with transformers trained on patient event sequences

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 米国の医療支出は5兆ドルに近づき（NHEファクトシート2024）、その25 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.1, stat.AP, stat.ML | Introducing the Large Medical Model: State of the art healthcare cost and risk prediction with transformers trained on patient event sequences はコメントを受け付けていません

Large Language Models for Combinatorial Optimization of Design Structure Matrix

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 組み合わせ最適化 (CO) は、エンジニアリング アプリケーションの効率と … 続きを読む →

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A Collaborative Content Moderation Framework for Toxicity Detection based on Conformalized Estimates of Annotation Disagreement

投稿日: 2024年11月8日 作成者: jarxiv

要約 コンテンツのモデレーションは通常、人間のモデレーターと機械学習モデルの取り … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), cs.AI, cs.CL, cs.HC, I.2.1 | A Collaborative Content Moderation Framework for Toxicity Detection based on Conformalized Estimates of Annotation Disagreement はコメントを受け付けていません

A Collaborative Content Moderation Framework for Toxicity Detection based on Conformalized Estimates of Annotation Disagreement

投稿日: 2024年11月7日 作成者: jarxiv

要約 コンテンツのモデレーションは通常、人間のモデレーターと機械学習モデルの取り … 続きを読む →

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