-
最近の投稿
- Real-Time Verification of Embodied Reasoning for Generative Skill Acquisition
- Geofenced Unmanned Aerial Robotic Defender for Deer Detection and Deterrence (GUARD)
- mmMirror: Device Free mmWave Indoor NLoS Localization Using Van-Atta-Array IRS
- Fast and Robust Localization for Humanoid Soccer Robot via Iterative Landmark Matching
- Robust 2D lidar-based SLAM in arboreal environments without IMU/GNSS
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (38250) cs.CL (28902) cs.CV (43799) cs.HC (2925) cs.LG (43179) cs.RO (22773) cs.SY (3498) eess.IV (5073) eess.SY (3490) stat.ML (5619)
「physics.data-an」カテゴリーアーカイブ
Free Energy Risk Metrics for Systemically Safe AI: Gatekeeping Multi-Agent Study
要約 エージェントおよびマルチエージェントシステムのリスクを測定するための基盤と … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, physics.data-an, stat.ML
Free Energy Risk Metrics for Systemically Safe AI: Gatekeeping Multi-Agent Study はコメントを受け付けていません
Phase Transitions in Large Language Models and the $O(N)$ Model
要約 大規模な言語モデル（LLM）は、前例のない豊富なスケーリング動作を示します … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, cs.LG, hep-th, physics.data-an
Phase Transitions in Large Language Models and the $O(N)$ Model はコメントを受け付けていません
Physics of Skill Learning
要約 私たちは、スキル学習の物理学、つまりトレーニング中にニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
Physics of Skill Learning はコメントを受け付けていません
Avoiding subtraction and division of stochastic signals using normalizing flows: NFdeconvolve
要約 科学の世界全体で、私たちは確率信号を減算したり除算したりすることがあります … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.PR, physics.data-an, q-bio.QM, stat.ML
Avoiding subtraction and division of stochastic signals using normalizing flows: NFdeconvolve はコメントを受け付けていません
Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models
要約 このペーパーでは、大規模物理モデル (LPM) と呼ばれる、物理学に特化し … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-ph, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.hist-ph
Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models はコメントを受け付けていません
Segment Anything Model for Zero-shot Single Particle Tracking in Liquid Phase Transmission Electron Microscopy
要約 液相透過電子顕微鏡 (LPTEM) は、比類のない空間分解能と時間分解能の … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.data-an
Segment Anything Model for Zero-shot Single Particle Tracking in Liquid Phase Transmission Electron Microscopy はコメントを受け付けていません
FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition
要約 FAIR Universe — HiggsML Uncerta … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an
FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition はコメントを受け付けていません
Multi-Scale Node Embeddings for Graph Modeling and Generation
要約 ネットワーク サイエンスと機械学習の間のインターフェイスに位置するノード埋 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, econ.GN, physics.data-an, physics.soc-ph, q-fin.EC
Multi-Scale Node Embeddings for Graph Modeling and Generation はコメントを受け付けていません
Understanding complex crowd dynamics with generative neural simulators
要約 歩行者の群衆の動態を理解することは、効率的な都市インフラを設計し、安全な群 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.data-an, physics.soc-ph
Understanding complex crowd dynamics with generative neural simulators はコメントを受け付けていません
Surveying the space of descriptions of a composite system with machine learning
要約 多変量情報理論は、複雑なシステムのコンポーネントがどのように接続されている … 続きを読む
カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, physics.data-an
Surveying the space of descriptions of a composite system with machine learning はコメントを受け付けていません