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.
透過目標多樣性在開放式模擬器中實現自適應代理訓練
本文提出了一種名為 DIVA 的新方法，透過品質多樣性 (QD) 優化在開放式模擬器中生成多樣化的訓練任務，從而解決了在將端到端學習方法應用於複雜決策環境時，因缺乏代表性訓練數據而面臨的瓶頸。
쿠프만 연산자 기반 시스템 모델을 사용한 주파수 안전을 위한 분포 강건 제어 전략
재생 에너지 비중이 높아짐에 따라 전력 시스템의 주파수 안전을 보장하기 위해 예측 오류에 강건한 데이터 기반 제어 전략이 필요하며, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 쿠프만 연산자 기반 시스템 모델을 활용한 분포 강건 제어 프레임워크를 제안합니다.
열린 결말 시뮬레이터에서 다양성을 목표로 하여 적응형 에이전트 훈련 활성화
본 논문에서는 복잡하고 열린 결말 시뮬레이터에서 다양한 훈련 작업을 생성하여 적응형 에이전트 훈련을 가능하게 하는 새로운 접근 방식인 DIVA를 제시합니다. DIVA는 품질 다양성(QD) 최적화를 사용하여 시뮬레이터의 매개변수 공간을 효율적으로 탐색하고, 다운스트림 작업 분포를 나타내는 제한된 수의 특징 샘플을 활용하여 의미 있는 수준의 다양성을 달성합니다.
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