Kirjaudu sisään
näkemys - 研究
ノイズタギングを用いた聴覚注意のデコーディングに向けて
ノイズタギングを使用した聴覚注意デコーディングの可能性を探る。
Twitterメンションに基づいてChatGPTが記事の取り消しを予測できるか？
TwitterメンションとChatGPTは、問題のある記事の未来の取り消しを予測するために有用である。
大規模言語モデルを使用したマルチエージェントシステムにおける規範違反検出
大規模言語モデルを使用して、マルチエージェントシステムにおける規範違反の検出能力を評価する。
中国の人間-自動化信頼尺度の開発
Lee and See（2004）のモデルに基づいた中国語版の人間-自動化信頼尺度（C-HATS）が開発され、信頼性と妥当性が検証されました。
機械学習手法を使用して少ない特徴で問題ギャンブルの検出
限られた解析的特徴を使用して問題ギャンブルを検出するための深層ニューラルネットワークPGN4が効果的であること。
ヘイトスピーチに対抗する会話の説得モードの蒸留
カウンタースピーチは、感情よりも理性を使用していることが明らかになった。
自殺に関連する精神的ストレス要因をTwitterから抽出するためのカプセル融合
本研究では、Twitterデータから自殺に関連する精神的ストレス要因を自動的に抽出するための深層学習ベースのパイプラインを提案する。特に、カプセルネットワークを使用したアプローチにより、自殺関連ツイートの分類精度を向上させることができた。
大規模言語モデルは文脈内探索を行えるか
大規模言語モデルは、単純な多腕バンディット環境において、外部からの介入なしに、十分な探索行動を示すことができない。ただし、適切なプロンプト設計と要約された履歴の提示により、一部の大規模言語モデルは探索行動を示すことができる。
量子アニーラを使用して実世界のパッケージ配送ルーティング問題を解決する方法
現実的なインスタンスの解決方法を提供するため、量子-古典ハイブリッドソルバーQ4RPDが開発されました。
電子口コミの個人および製品関連の先行要因
個人的な特性がeWOM傾向を強く予測することが重要である。
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