論文の概要: Proceedings Seventeenth International Workshop on the ACL2 Theorem
Prover and its Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11103v1
- Date: Mon, 23 May 2022 07:53:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-25 11:34:37.516347
- Title: Proceedings Seventeenth International Workshop on the ACL2 Theorem
Prover and its Applications
- Title(参考訳): 第17回acl2定理証明国際ワークショップとその応用
- Authors: Rob Sumners (Intel Corporation), Cuong Chau (ARM, Inc.)
- Abstract要約: この巻には、ACL2 Theorem Proverとその応用に関する第17回国際ワークショップ(ACL2 2022)で発表された論文がまとめられている。
ワークショップはACL2に関する研究と経験を発表するための主要な技術フォーラムである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This volume contains a selection of papers presented at the 17th
International Workshop on the ACL2 Theorem Prover and its Applications (ACL2
2022). The workshops are the premier technical forum for presenting research
and experiences related to ACL2.
- Abstract(参考訳): この巻は17th International Workshop on the ACL2 Theorem Prover and its Applications (ACL2 2022)で発表された論文を含む。
ワークショップはACL2に関する研究と経験を発表するための主要な技術フォーラムである。
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) - Proceedings 18th International Workshop on Logical and Semantic Frameworks, with Applications and 10th Workshop on Horn Clauses for Verification and Synthesis [0.6649753747542209]
LSFAは、論理的および意味論的なフレームワークとその応用の理論的および実践的な側面に関心を持つ研究者や学生を惹きつけることを目的としている。
対象となったトピックは、証明理論、型理論と書き換え理論、仕様と推論言語、言語とシステムの形式的意味論である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-21T14:22:53Z) - Recent Advances, Applications, and Open Challenges in Machine Learning for Health: Reflections from Research Roundtables at ML4H 2023 Symposium [71.81297744767885]
第3回ML4Hシンポジウムは2023年12月10日にアメリカ合衆国ルイジアナ州ニューオーリンズで開催された。
ML4H 2022では,11個の個人用ラウンドテーブルと4つの仮想ラウンドテーブルを編成した。
この文書は、医療における機械学習の最近の進歩を要約した総合的なレビュー論文として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T22:21:58Z) - CLIP in Medical Imaging: A Comprehensive Survey [59.429714742927956]
コントラスト言語-画像事前学習は、視覚モデルにテキスト管理を導入することに成功している。
様々なタスクにおいて有望な結果を示しており、その一般化可能性と解釈可能性に起因している。
CLIPの使用は、最近医療画像領域への関心が高まっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T15:21:57Z) - Summary of the 4th International Workshop on Requirements Engineering
and Testing (RET 2017) [13.648461211584717]
第4回ワークショップはポルトガルのリスボンで開催された第25回国際要求工学会議(RE'17)と共同で開催された。
以前のワークショップのインスタンスに合わせて、RET 2017では、基調講演、招待された講演、ペーパープレゼンテーション、完了したハンズオン演習など、インタラクティブな設定が導入された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T06:47:44Z) - Proceedings 39th International Conference on Logic Programming [53.44544554999452]
第39回論理プログラミング国際会議(ICLP 2023)で発表された技術コミュニケーション
Main Track、Doctoral Consortium、Application and Systems/Demo Track、Birds-of-a-Feather Track、Thematic Tracks on Logic Programming and Machine Learning、Logic Programming and Explainability、Ethics and Trustworthiness。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-28T20:46:59Z) - A Survey on In-context Learning [77.78614055956365]
In-context Learning (ICL) は自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムとして登場した。
まず、ICLの形式的定義を示し、関連する研究との相関を明らかにする。
次に、トレーニング戦略、迅速なデザイン戦略、関連する分析を含む高度なテクニックを組織化し、議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-31T15:57:09Z) - Challenges and Applications of Automated Extraction of Socio-political
Events from Text (CASE 2022): Workshop and Shared Task Report [1.9964848378974727]
EMNLP 2022の範囲で開催されているCASEワークショップ第5版の概要について述べる。
このワークショップは、技術および社会科学分野にわたるイベント情報収集のあらゆる側面をまとめている。
深層化の進展に加え、マルチモーダルアプローチの提出と受容は、この学際的な研究トピックの拡大を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T11:22:32Z) - Proceedings End-to-End Compositional Models of Vector-Based Semantics [0.0]
ワークショップは「オランダ語をローカライゼーションしたベクトルベースセマンティックモデリングのための合成計算」研究プロジェクトによって後援された。
本編では、寄稿した論文と招待された講演の要約をまとめた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-10T12:50:12Z) - Proceedings of the Sixteenth International Workshop on the ACL2 Theorem
Prover and its Applications [0.0]
この巻には、ACL2 Theorem Proverとその応用に関する第16回国際ワークショップ(ACL2-2020)で発表された論文がまとめられている。
ワークショップはACL2に関する研究と経験を発表するための主要な技術フォーラムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-26T05:19:33Z) - Learning with Multiple Complementary Labels [94.8064553345801]
補ラベル(CL)は、単に例の不正なクラスを示すが、CLで学習すると、多クラス分類器が生成される。
そこで本研究では,MCLを各例に示すための新しい問題設定と,MCLを学習するための2つの方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-30T13:50:51Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。