基於大數據技術的社群網路貼文實時壓力檢測：比較機器學習與深度學習模型
本文探討利用機器學習和深度學習模型，分析 Reddit 社群網路貼文，進行實時壓力檢測的可行性，並比較不同模型的效能。
소셜 미디어 게시물의 스트레스 분석을 위한 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모델 비교 분석 및 실시간 스트레스 탐지 시스템 구축
본 연구는 소셜 미디어 게시물에서 스트레스를 탐지하기 위해 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모델을 비교 분석하고, 실시간 스트레스 탐지 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.
Stress Detection in Reddit Posts Using Machine Learning and Big Data Technologies
This research paper presents a real-time system for detecting stress in Reddit posts using machine learning and big data technologies, achieving promising results with the XLNet model and highlighting the potential of such systems for timely user support on social media platforms.
基於串聯擴散橋樑模型的時間序列預測
本文提出了一種基於串聯擴散橋樑模型（S2DBM）的新型時間序列預測方法，該方法利用布朗橋過程來減少擴散估計中的隨機性，並通過結合歷史時間序列數據中的先驗信息和條件來提高預測準確性。
시계열 데이터 예측을 위한 시계열 간 확산 브리지 모델
본 논문에서는 시계열 데이터의 포인트-투-포인트 예측 정확도를 향상시키기 위해 브라운 브리지 확산 프로세스를 활용한 새로운 확산 기반 시계열 예측 모델인 S2DBM(Series-to-Series Diffusion Bridge Model)을 제안합니다.
疑似ラベルの領域分割に基づく半教師あり医用画像セグメンテーションのためのシナジーガイド型学習手法
本稿では、ラベル付けされたデータが少ない状況下での医用画像セグメンテーションの精度向上のため、疑似ラベルの信頼性評価に基づいて学習領域を分割し、それぞれに適した損失関数を適用するSGRS-Netと呼ばれる新たな半教師あり学習フレームワークを提案する。
Series-to-Series Diffusion Bridge Model for Improved Time Series Forecasting
This paper introduces S2DBM, a novel diffusion-based time series forecasting model that leverages the Brownian Bridge process and linear conditioning methods to enhance the accuracy and stability of both point-to-point and probabilistic predictions.
Enhancing IETMs with LLM-R: A Novel Approach for Intelligent Maintenance Scheme Generation
This research paper introduces LLM-R, a novel method leveraging Large Language Models (LLMs) to generate adaptive maintenance schemes, addressing the limitations of traditional Interactive Electronic Technical Manuals (IETMs) in the context of increasingly complex equipment and the demand for intelligent maintenance solutions.
Magentic-One：一個用於解決複雜任務的多代理系統
Magentic-One 是一個開源的多代理系統，旨在解決需要規劃、推理和工具使用的複雜任務，並在多個基準測試中展現出與最先進系統相當的性能。
다중 에이전트 시스템 Magentic-One: 웹 및 파일 기반 작업에서의 성능 및 과제
Magentic-One은 다양한 복잡한 작업을 해결하기 위해 설계된 멀티 에이전트 시스템으로, 웹 탐색, 파일 처리, 코드 실행 등의 작업을 수행하는 전문 에이전트 팀을 활용하지만, 여전히 개선의 여지가 남아 있습니다.
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