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深層学習モデルにおける地すべりセグメンテーションのピクセルレベルの不確実性を評価する方法について検討します。

静的データセットで訓練された計算機による噂検出モデルの限界を詳細に調査しました。

RDEは、ノイズのある対応学習において、信頼性の高い監督と安定したトリプレット損失を提供し、TIReIDで堅牢性を実現する。

バイアスのないGNNを訓練するために、デモグラフィックグループを動的に移行するFairMigrationフレームワークが提案されました。

人間の思考プロセスをより現実的にモデル化するためのGraph-of-Thought（GoT）推論アプローチが、言語モデルに対して効果的であることを示す。

現在の評価プロトコルには、テストデータ情報漏洩のリスクが存在し、より正確な評価を行うために修正が必要です。

大規模言語モデルのゼロショットパフォーマンスとプロンプト戦略の効果を評価する。

ポアソン分岐構造因果モデルを使用して、高次累積量とパス解析を行うことで、因果関係を特定可能。

Latent Neural Cellular Automata（LNCA）モデルは、ニューラルセルラーオートマトンのリソース制約を解決するために設計された新しいアーキテクチャであり、高い再構成忠実度を維持しながら計算要件を大幅に削減します。

SIPは、GPUネイティブ命令の自動最適化を可能にし、既存の手書きCUDAカーネルのパフォーマンスを向上させる。

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