This paper introduces a novel, computationally efficient method for optimal sensor placement in Bayesian inverse problems, focusing on minimizing uncertainty in predicting nonlinear goal quantities rather than solely estimating model parameters.
ChatGPT-3.5はLeetCodeの易しい問題には高い正解率を示すが、難易度が上がると共にパフォーマンスが低下し、特に複雑な問題や新しいプログラミング言語への対応に課題が残る。しかし、プロンプトエンジニアリングやGPT-4等の進化版モデルの活用により、その精度は改善される。
본 논문에서는 외부 지식 없이도 혐오 밈 분류 정확도를 향상시키는 프롬프트 기반 네트워크 프레임워크인 Pen을 제안합니다. Pen은 프롬프트 학습을 특징 공간으로 확장하여 추론 인스턴스와 데모 간의 연결을 강화하고, 프롬프트 인식 대조 학습을 통해 샘플 특징 분포를 개선합니다.
セキュリティログの分析に特化した小型言語モデルSecEncoderは、従来の汎用言語モデルと比較して、ログ分析、異常検出、ログ検索などのセキュリティタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮する。
QR Sort 是一種基於商餘定理的新型非比較整數排序算法,在輸入序列元素範圍較大的情況下,其性能優於傳統的比較排序算法和非比較排序算法。
While ChatGPT demonstrates promising code generation capabilities, its performance is significantly impacted by problem complexity, programming language, and prompt engineering techniques, highlighting the need for further research and development in automated code generation.
QR 정렬은 몫-나머지 정리를 기반으로 설계된 새로운 정렬 알고리즘으로, 특히 큰 범위의 정수 데이터를 정렬할 때 기존 알고리즘보다 우수한 성능을 보인다.
本稿では、プロンプト学習に基づく新しいネットワークフレームワークであるPenを提案し、プロンプト情報を特徴空間に拡張することで、憎悪ミーム分類タスクにおいて従来手法を超える精度を達成しました。
Pretraining a specialized language model on security logs significantly improves performance on various security tasks, including log analysis, anomaly detection, and incident classification, suggesting that domain-specific language models are crucial for addressing security challenges.
本文提出了兩種新的擷取式摘要方法,FairExtract 和 FairGPT,旨在在多文件摘要中實現社會群體的公平代表性,同時保持摘要品質。