Zobrazeno 1 - 10
of 38 936
pro vyhledávání: '"Tsuruoka A"'
Autor:
Sei Harada, Miho Iida, Naoko Miyagawa, Aya Hirata, Kazuyo Kuwabara, Minako Matsumoto, Tomonori Okamura, Shun Edagawa, Yoko Kawada, Atsuko Miyake, Ryota Toki, Miki Akiyama, Atsuki Kawai, Daisuke Sugiyama, Yasunori Sato, Ryo Takemura, Kota Fukai, Yoshiki Ishibashi, Suzuka Kato, Ayako Kurihara, Mizuki Sata, Takuma Shibuki, Ayano Takeuchi, Shun Kohsaka, Mitsuaki Sawano, Satoshi Shoji, Yoshikane Izawa, Masahiro Katsumata, Koichi Oki, Shinichi Takahashi, Tsubasa Takizawa, Hiroshi Maruya, Yuji Nishiwaki, Ryo Kawasaki, Akiyoshi Hirayama, Takamasa Ishikawa, Rintaro Saito, Asako Sato, Tomoyoshi Soga, Masahiro Sugimoto, Masaru Tomita, Shohei Komaki, Hideki Ohmomo, Kanako Ono, Yayoi Otsuka-Yamasaki, Atsushi Shimizu, Yoichi Sutoh, Atsushi Hozawa, Kengo Kinoshita, Seizo Koshiba, Kazuki Kumada, Soichi Ogishima, Mika Sakurai-Yageta, Gen Tamiya, Toru Takebayashi
Publikováno v:
Journal of Epidemiology, Vol 34, Iss 8, Pp 393-401 (2024)
The Tsuruoka Metabolomics Cohort Study (TMCS) is an ongoing population-based cohort study being conducted in the rural area of Yamagata Prefecture, Japan. This study aimed to enhance the precision prevention of multi-factorial, complex diseases, incl
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fe8a08ea15a14f4bb81ff1cc239e4d8d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Transferring learned skills across diverse situations remains a fundamental challenge for autonomous agents, particularly when agents are not allowed to interact with an exact target setup. While prior approaches have predominantly focused on learnin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.16912
Current representations used in reasoning steps of large language models can mostly be categorized into two main types: (1) natural language, which is difficult to verify; and (2) non-natural language, usually programming code, which is difficult for
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.17873
Which Experiences Are Influential for RL Agents? Efficiently Estimating The Influence of Experiences
In reinforcement learning (RL) with experience replay, experiences stored in a replay buffer influence the RL agent's performance. Information about how these experiences influence the agent's performance is valuable for various purposes, such as ide
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.14629
The problem of hallucination and omission, a long-standing problem in machine translation (MT), is more pronounced when a large language model (LLM) is used in MT because an LLM itself is susceptible to these phenomena. In this work, we mitigate the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.09223
The field of cross-lingual sentence embeddings has recently experienced significant advancements, but research concerning low-resource languages has lagged due to the scarcity of parallel corpora. This paper shows that cross-lingual word representati
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.02490