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Ein neuer Ansatz, um die Effizienz bei Mustererkennungsaufgaben zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz bei KI-Visionsaufgaben, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Ein flexibler Ansatz zur Analyse komplexer Datensätze mithilfe von Shared Atoms Nested Priors.

LookupViT verbessert visuelle Erkennungsaufgaben durch effiziente Token-Verarbeitung.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von langen Videos und geht wichtige Herausforderungen an.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Objekt-Detektions-Trainings durch bucketed Ranking-basierte Verluste.

Sep-DeepONet verbessert die Effizienz beim Lösen von hochdimensionalen partiellen Differentialgleichungen.

Ein neues Verfahren zur effektiven Optimierung im maschinellen Lernen.

Ein neuer Ansatz zur Modellierung von Energiesystemen verbessert die Geschwindigkeit und Flexibilität.

Diese Studie bewertet objektzentrierte Darstellungen im Vergleich zu Basis-Modellen für VQA-Aufgaben.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz und die Kommunikation im föderierten Lernen.

Das VSSD-Modell verbessert die Effizienz und Leistung der Bildverarbeitung in der computergestützten Sicht.

Die Forschung konzentriert sich auf effiziente mehrsprachige Sprachmodelle mit Wissensdistillation und Experten-Mischung.

Ein neues Hybridmodell kombiniert zwei Ansätze für bessere Einblicke in die Verbreitung von Krankheiten.

Entdeck, wie die Feynman-Kac-Formel hilft, komplexe sich verändernde Systeme zu untersuchen.

Dieses Papier untersucht entscheidungsfokussiertes Lernen für bessere Aktionskostenprognosen in automatisierter Planung.

Neue Formulierungen verbessern die Genauigkeit und Effizienz von Entscheidungsbäumen mit gemischter ganzzahliger linearer Optimierung.

Ein neues Modell verbessert die Effizienz und Leistung bei der Verarbeitung von Texten und Bildern.

Die Erforschung von zertifiziertem Vergessen und seiner Rolle beim Schutz der Datensicherheit.

Ein neues Framework steigert die Effizienz der Fernerkundung mit gehirninspirierten Techniken.

Die Effizienz bei Entscheidungsfindungen in komplexen Umfeldern mit einem neuen Algorithmus verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Video-Klassifizierung, indem sie die Auswahl der Frames optimiert.

Probabilistisches iteratives hartes Thresholding verbessert die Modellgenauigkeit, indem es die Merkmalsauswahl vereinfacht.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Klimamodellen durch systematische Anpassungen der Parameter.

Wichtige Punkte, um dein NeurIPS-Paper für eine bessere Bewertung zu verbessern.

Eine neue Methode vereinfacht erfolgreich die Berechnungen von Kernreaktoren.

Eine Methode zur Verbesserung der Effizienz in neuronalen Netzwerken durch In-Memory-Computing.

Dieses Paper vergleicht Vision Transformers und CNNs zur Klassifizierung von Seitenstrahlsonar Bildern.

uniGasFoam verbessert, wie wir Gase in Niederdichte-Umgebungen untersuchen.

Neue Methode verbessert die Effizienz im Management von landwirtschaftlicher Bewässerung mithilfe von ReLU-Neuronalen Netzwerken.

Eine frische Perspektive auf die Analyse von Materialantworten mithilfe von Suszeptibilität in der Quantenchemie.

cMBDF bietet effizientes und genaues Modellieren von chemischen Eigenschaften mit weniger Datenbedarf.

Lern, wie Design neuronale Operatoren für komplexe Probleme verbessern kann.

Erfahre, wie die Erkennung von Gemeinschaften dabei hilft, Verbindungen in riesigen Datennetzwerken aufzudecken.

Eine neue Methode hilft, Sprachmodelle vor schädlichen Hintertür-Angriffen zu schützen.

Lern, wie intelligentes Umschalten von Stromleitungen die Effizienz steigern und Kosten senken kann.

Das Feature-Dequantisierungsmodul verbessert die Qualität und Vielfalt von Bildinpainting.

Lern, wie man schnell und schlau Ressourcenentscheidungen effizient trifft.

Ein neuer Ansatz zur Erstellung von Offset-Meshes verbessert die Genauigkeit und Flexibilität im 3D-Modeling.

Eine neue Methode verbessert das Partikel-Tracking in der Fluiddynamik mit Hilfe von maschinellem Lernen.