複数の画像やテキストの解釈 Applications - Section 14

ジュネーブ大学の研究者は、多剤耐性（MDR）腸内細菌感染の入院リスクを予測するためのグラフベースの機械学習モデルを調査しています

マシンラーニングは、医療で非常に重要なツールとして登場し、業界のさまざまな側面を革新しています。その主な応用の一つは...

上海人工知能研究所とMITの研究チームが、階層的に制御された再帰ニューラルネットワーク（RNN）の開発を発表しましたこれは効率的な長期依存性モデリングにおける新たなフロンティアです

上海人工知能研究所とMIT CSAIの研究者によって開発された階層的ゲート付き再帰ニューラルネットワーク（HGRN）技術は、線型R...

小さな言語モデル（SLM）とその応用について知るべきすべてのこと

大型言語モデル（LLM）は、GPT、PaLM、LLaMAなど、その驚異的な能力により、多くの関心を集めています。自然言語処理、生成、...

このAI論文は、「GREAT PLEA」倫理的フレームワークを提案しています：医療における責任あるAIのための軍事に焦点を当てたアプローチ

ピッツバーグ大学、ウェル・コーネル・メディシン、テレメディシン＆先進テクノロジー研究センター、統合失調症（USU）、ブル...

「CMU研究者がDiffusion-TTAを発表：類まれなテスト時間適応のために生成的フィードバックで識別的AIモデルを高める」

拡散モデルは、複雑なデータ分布から高品質なサンプルを生成するために使用されます。識別的な拡散モデルは、教師あり分類や...

「DreamSyncに会ってください：画像理解モデルからのフィードバックを用いてテキストから画像の合成を改良する新しい人工知能フレームワーク」

カリフォルニア大学南部、ワシントン大学、バール・イラム大学、およびGoogle Researchの研究者は、人間の注釈、モデルアーキ...

「人間の活動認識におけるディープラーニング：このAI研究は、Raspberry PiとLSTMを使用した適応的なアプローチを導入し、位置に依存しない正確性を高めます」

ヒューマンアクティビティ認識（HAR）は、さまざまなセンサから収集したデータに基づいて、自動的に人間の活動を識別および分...

Google AIとテルアビブ大学の研究者は、テキストから画像への拡散モデルと専門のレンズジオメトリを組み合わせた人工知能フレームワークを提案しています画像のレンダリングに関して、これは画期的なものです

画像生成の最近の進歩は、大規模な拡散モデルを利用した、テキストと画像データのペアで訓練されたもので、多様な条件付け手...

このQualcomm AI ResearchのAIペーパーは、EDGIを公開しました：先進的なモデルベースの強化学習と効率的な計画のための画期的な不変拡散器

あらゆるところに対称性があります。物理学の普遍的な原則は、空間と時間の両方において成り立ちます。空間座標が変換、回転...

「MMMUと出会おう：専門家レベルのマルチモーダルなチャレンジに向けたAIベンチマークで人工知能の一般的な発展への道筋をつける」

マルチモーダルプリトレーニングの進歩は、LXMERT、UNITER、VinVL、Oscar、VilBert、VLPなどのモデルに示されるように、さま...

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