Ping2Hexアプローチを用いたトラック積載貨物輸送におけるインテリジェントなトラックマッチング
GPSデータが欠損・破損している場合でも、機械学習でトラックと貨物のマッチング精度を向上させました。
GPSデータが欠損・破損している場合でも、機械学習でトラックと貨物のマッチング精度を向上させました。
2025年初頭に実施された学生向けAIコーディングチャレンジで、AIツールが学習者の思考やスキルに与える影…
PPI-Netは、タンパク質間相互作用ネットワークと経路レベルの表現を統合し、疾患を分子レベルから機能プロ…
フェデレーテッド学習環境で、VAE、GAN、拡散モデルを用いた予測保守の性能と通信コストを分析しました。
LLMベースのAIエージェントが、医薬品の競合薬発見と属性抽出で高い精度と速度を達成しました。
多言語・非英語圏の医薬品資産を効率的に探索するAIエージェントが開発されました。
ノイズのある関数評価下での二目的組み合わせ最適化問題を解決する新しいフレームワークが発表されました。
天然物小分子に特化した基盤モデルが開発され、創薬研究で高い性能を示しました。
機械学習のアンサンブル学習手法が肥満リスク予測の精度向上に有効であることが示されました。
LLMサービス市場において、プロバイダーがテスト時計算量を不必要に増やすインセンティブがあることを指摘…
時系列データを用いた政策決定支援のため、計量経済学と因果機械学習の手法を比較評価しました。
時系列データから変数間の因果関係を、それぞれ異なる時間差(ラグ)を考慮して自動的に発見する新しいア…