Fugu-MT 論文翻訳(概要): Workshop Report: Brightest Light Initiative (March 27-29 2019, OSA Headquarters, Washington, D.C.)

論文の概要: Workshop Report: Brightest Light Initiative (March 27-29 2019, OSA Headquarters, Washington, D.C.)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09712v2
Date: Wed, 25 Mar 2020 13:41:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-02 09:05:11.849149
Title: Workshop Report: Brightest Light Initiative (March 27-29 2019, OSA Headquarters, Washington, D.C.)
Title（参考訳）: ワークショップ報告:Brightest Light Initiative(2019年3月27-29日、ワシントンD.C.OSA本部)
Authors: Roger Falcone (UC Berkeley) Felicie Albert (LLNL) Farhat Beg (UC San Diego) Siegfried Glenzer (SLAC) Todd Ditmire (UT Austin) Tom Spinka (LLNL) Jonathan Zuegel (Univ. Rochester)
Abstract要約: Brightest Light Initiative (BLI) Workshop Reportは、ワシントンD.C.で2019年3月27日から29日にかけて開催されたコミュニティ主導のワークショップで、100人以上の先進的な科学者によって開発された作業を可能にするための重要な研究思想と勧告を捉えている。ワークショップ参加者は、最も高強度レーザーによって実現された科学のための重要な機会と、現在の技術と能力のギャップについて理解を深めた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This Brightest Light Initiative (BLI) Workshop Report captures the important research ideas and recommendations for enabling that work developed by over 100 leading scientists at a community-initiated workshop held March 27-29, 2019 in Washington, DC. Workshop attendees developed an understanding of key opportunities, as well as gaps in current technologies and capabilities, for science enabled by the highest-intensity lasers.
Abstract（参考訳）: このbli(brightest light initiative)ワークショップレポートは、2019年3月27日から29日にかけてワシントンd.c.で開催されたコミュニティ主導のワークショップで、100人以上の主要な科学者による作業を可能にするための重要な研究アイデアと推奨を捉えている。ワークショップの参加者は、高輝度レーザーによって実現される科学のための、主要な機会と現在の技術と能力のギャップについて理解を深めた。

関連論文リスト

Reflections from the 2024 Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry [68.72590517877455]
材料科学・化学分野における応用のための第二大言語モデル(LLM)ハッカソンの結果について述べる。このイベントは、グローバルなハイブリッドな場所を巡って参加者が参加し、34チームが応募した。提出は7つの主要なアプリケーション領域にまたがって行われ、アプリケーションのためのLLMの多種多様な実用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-20T23:08:01Z)
Ethics Whitepaper: Whitepaper on Ethical Research into Large Language Models [53.316174782223115]
このホワイトペーパーは、大規模言語モデル(LLM)の研究を取り巻く倫理的考察の概要を提供する。 LLMが広く使われるアプリケーションに統合されるにつれて、その社会的影響が増大し、重要な倫理的疑問が前面に浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-17T18:36:02Z)
Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.26363107905344]
大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。 LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-06T08:25:03Z)
Technique Report of CVPR 2024 PBDL Challenges [211.79824163599872]
物理に基づくビジョンは、画像から形状、反射率、光の分布、中性などのシーン特性を復元する過程を反転させることを目的としている。深層学習は様々な視覚タスクに対して有望な改善を示しており、物理に基づく視覚と組み合わせることで、これらのアプローチは視覚システムの堅牢性と精度を高めることができる。 CVPR 2024ワークショップで行われたPBDL 2024チャレンジの結果を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-15T21:44:17Z)
DISCOVERYWORLD: A Virtual Environment for Developing and Evaluating Automated Scientific Discovery Agents [49.74065769505137]
本研究では,新しい科学的発見の完全なサイクルを実行するエージェントの能力を開発し,ベンチマークする最初の仮想環境であるDiscoVERYWORLDを紹介する。 8つのトピックにまたがる120の異なる課題タスクが含まれており、3レベルの難易度といくつかのパラメトリックなバリエーションがある。従来の環境においてよく機能する強力なベースラインエージェントが、ほとんどのdiscoVERYWORLDタスクに苦労していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-10T20:08:44Z)
Reducing the climate impact of data portals: a case study [3.116594853744012]
本稿では,MaRDI(Mathematical Research Data Initiative)ポータルのエネルギーフットプリント削減技術について論じる。今後,これらの変化を実践し,エネルギー効率の向上に関する具体的な測定を行う予定である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-06T08:45:36Z)
Generative AI for Education (GAIED): Advances, Opportunities, and Challenges [29.409073559731233]
この調査記事は、NeurIPS 2023カンファレンスで著者が主催したGAIEDワークショップから生まれたものだ。我々は、GAIEDワークショップを、研究者、教育者、実践者を集結させるコミュニティ構築活動の一環として組織し、教育向上のための生成AIの可能性を探究した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-02T17:19:20Z)
Building Resilience to Climate Driven Extreme Events with Computing Innovations: A Convergence Accelerator Report [1.181206257787103]
2022年、アメリカ国立科学財団(NSF)は、CRA(Computer Research Association)に資金を提供し、"Building Resilience to Climate-Driven Extreme Events with Computing Innovations"というワークショップを開催した。全体的な目的は、この重要なトピックに関する収束研究を促進するアイデアを開発し、規律を越えて研究者間のコラボレーションを促進することであった。 CCCコミュニティのホワイトペーパー“Computer Research for the Climate Crisis”に基づいて、私たちは最初、エネルギー、農業、環境正義、交通、物理インフラの5つの影響領域に焦点を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-24T15:49:22Z)
LaserMix for Semi-Supervised LiDAR Semantic Segmentation [56.73779694312137]
We study the underexplored semi-supervised learning (SSL) in LiDAR segmentation。当社の中核となる考え方は、LiDAR点雲の強い空間的手がかりを活用して、ラベルのないデータをうまく活用することです。我々は、異なるLiDARスキャンからレーザービームを混合し、一貫性と自信のある予測を行うことを奨励するLaserMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-30T18:00:04Z)
Deep Learning & Software Engineering: State of Research and Future Directions [37.45171549466233]
NSFが後援するコミュニティワークショップは、カリフォルニア州サンディエゴで開催された第34回IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE'19)と共同で開催された。このワークショップの目的は、横断的な研究の優先度の高い領域を概説することであった。本報告では,ワークショップで論じられた最優先分野を概説する研究領域について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-17T20:46:08Z)
ECIR 2020 Workshops: Assessing the Impact of Going Online [28.966267953358198]
ECIR 2020は、新型コロナウイルスのパンデミックの影響を受けやすい会議の一つだ。会議議長は、当初計画されていた日付(2020年4月14日から17日)を維持し、完全なオンラインイベントに移行することを決定した。我々はこのシナリオでECIR 2020ワークショップを組織した経験を2つの視点から説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-14T06:49:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。