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国際共同研究において、先進国の研究者が主導的な役割を担い、発展途上国の研究者は補助的な役割に追いやられるという、根強いヒエラルキー構造が存在する。

未確認異常現象(UAP)は、科学的関心の対象として正当性を得つつあり、高品質なデータと厳密な科学的調査が必要とされている。

人工知能を活用した科学研究におけるマルチモーダルフレームワークの重要性と将来への展望を探る。

深層学習モデルのパフォーマンス評価結果を報告し、MLCommonsの科学的ベンチマークにおける改善と評価を提供する。

AIとディープラーニングを活用した新しい手法で、多様な分子構造を生成し、特定の対称的構造と制約に従う新規な分子を生み出す。

既存の論文のすでに含まれている引用に焦点を当てず、改善の余地がある見逃された引用を推奨する新しいタスク「RMC」を定義し、それに関連するデータセット「CitationR」を構築しています。

科学研究の構造とダイナミクスを理解するために、引用ネットワークの分析が重要である。

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