一项极具挑战性的分类任务！使用 WHFEMD 算法准确、高效地捕捉和分类发音障碍的特征
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肢体瘫痪者的语音识别功能
人工智能
一篇推翻传统观点的论文！听力障碍者是根据噪音而不是根据他们的特征进行分类的！
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肢体瘫痪者的语音识别功能
针对体育博彩中足球比赛预测挑战的机器学习模型
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体育分析
让法律硕士在白板上写下他们的推理过程，可以大大提高他们的视觉推理能力！
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提示方法
[Be Who You Are: ....]不抛弃听力障碍者或老年人：使用 A2A 转换器提高语音识别率
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使用 ChatGPT 的人工智能代理挖掘化学文献的演变
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大型语言模型
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[SCoRe]强化学习，提高 LLM 自我纠错能力！在多步骤过程中发现和纠正错误
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物联网设备：分配推理负载的联合学习方法
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物联网
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[Qwen2.5-Coder]专门从事代码生成、完成和数学推理任务的 LLM
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[WavLM]超越所有语音识别模型！结构和性能如何？
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语音处理
使用大规模语言模型编写的内容的所有权和作者感。
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大型语言模型
[构音障碍严重程度的自动分类！通过实验引入 SALR，其性能甚至优于 Wav2vec2
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![[Google × Meta] XLS-](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/xls-r-520x300.png)
[Google × Meta] XLS-R 大型模型用于处理语音识别和语音翻译
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Meta 开发的人工智能！与传统的自我监督学习模型不同，"HuBERT "模型的性能如何？
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人工智能促进科学
![[OW-VISCap]注意看不见的物体-](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/August2024/ow-viscap-520x300.png)
[OW-VISCap]注意看不见的物体--理解开放世界视频的新方法
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计算机视觉
零点迁移学习：从多语言语料库数据中对未学习语言进行语音识别的创新技术！
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赋予机器人 "因果之眼"：在积木堆叠任务中实现高成功率
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知识图谱开启了一个可以理解的人工智能未来
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调查