I.2.1」カテゴリーアーカイブ

CSSDM Ontology to Enable Continuity of Care Data Interoperability

要約 デジタル技術の急速な進歩と最近の世界的なパンデミックのシナリオにより、これ … 続きを読む

カテゴリー: 68T27, cs.AI, I.2.1 | CSSDM Ontology to Enable Continuity of Care Data Interoperability はコメントを受け付けていません

Moonshine: Distilling Game Content Generators into Steerable Generative Models

要約 Procedural Content Generation via Mac … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, I.2.1 | Moonshine: Distilling Game Content Generators into Steerable Generative Models はコメントを受け付けていません

IFRA: a machine learning-based Instrumented Fall Risk Assessment Scale derived from Instrumented Timed Up and Go test in stroke patients

要約 効果的な転倒リスク評価は、脳卒中後の患者にとって非常に重要です。 本研究は … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.1 | IFRA: a machine learning-based Instrumented Fall Risk Assessment Scale derived from Instrumented Timed Up and Go test in stroke patients はコメントを受け付けていません

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

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

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

カテゴリー: 68U05, 68U10, cs.CV, cs.GR, cs.LG, I.2.1 | Sequential PatchCore: Anomaly Detection for Surface Inspection using Synthetic Impurities はコメントを受け付けていません

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

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

カテゴリー: 68T42, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MA, I.2.1 | BudgetMLAgent: A Cost-Effective LLM Multi-Agent system for Automating Machine Learning Tasks はコメントを受け付けていません

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

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

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

カテゴリー: 68T30, cs.AI, I.2.1 | ASP-based Multi-shot Reasoning via DLV2 with Incremental Grounding はコメントを受け付けていません

Federated Learning for Traffic Flow Prediction with Synthetic Data Augmentation

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

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