Neuste Artikel für Regulierung

Dieses Papier verbessert das föderierte Lernen für GNNs und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Neue Technik verbessert die Bildqualität in der medizinischen Bildgebung, indem sie Datenprobleme angeht.

Neue Methoden verbessern die Bildqualität mit begrenzten Daten in neuer Ansichtssynthese.

Lern, wie selektives Training die Effizienz und Anpassungsfähigkeit von Robotern verbessern kann.

Ein Blick auf Methoden zur Verständnis des Luftstroms durch Druckfeldrekonstruktion.

Neue Methode verbessert das Verständnis der Eigenschaften von Brustgewebe für eine bessere Tumorerkennung.

Erforschen, wie neuronale Netze hochdimensionale Herausforderungen bei Klassifikationsaufgaben angehen.

pcaGAN bietet innovative Lösungen zur Verbesserung der Bildwiederherstellung aus verrauschten Daten.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Lösung von Fredholm-Integralgleichungen zweiter Art.

Erforschen, wie Roboter sich anpassen und Wissen in sich ändernden Haushaltsumgebungen speichern.

Forscher beschäftigen sich mit den Komplexitäten im Stellarator-Design durch Erkundung der magnetischen Achse.

Untersuchen der komplexen Welt der spärlichen linearen Rekonstruktionsprobleme in der Signalverarbeitung.

Erkunde die Verlustlandschaft und die Rolle von Regularisierung in neuronalen Netzwerken.

Synthetische Gesichter verbessern den Datenschutz und stärken gleichzeitig die Gesichtserkennungstechnologie.

Lern, wie Regularisierung die Stabilität von Graph Neural Networks verbessert.

Die innovative Kombination aus Licht und Klang in der medizinischen Bildgebung erkunden.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode zur Identifizierung von Fake News mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Untersuchung der Teilchenbewegung und Herausforderungen in der Advektionsgleichung.

Erfahre, wie Stabilitätsauswahl den Fokus auf wichtige Datenvariablen schärft.

Die Bedeutung von Regularisierung in der Quantenfeldtheorie erkunden.

LoRePIE verbessert die Bildqualität in der Elektronenbildgebung, ohne empfindliche Proben zu schädigen.

Wissenschaftler gehen mit chaotischen Daten in der Bildgebung um, um versteckte Informationen aufzudecken.

Finde raus, wie Forscher mit Datenunsicherheit umgehen, um bessere Objekterkennungssysteme zu entwickeln.

Untersuchung der Auswirkungen von Sparse Rate Reduction auf die Leistung von Transformer-Modellen.

Forscher mischen zufällige Labels mit echten, um die Lernprozesse in KI zu untersuchen.

FedGR verbessert das föderierte Lernen, indem es verrauschte Labels verfeinert für eine bessere Zusammenarbeit.

Das Cerberus-Framework verbessert die Personen­erkennung in verschiedenen Situationen durch einzigartige Merkmale.

Ein Überblick über Zeta-Werte und ihre Beziehungen in der Mathematik.

Lern, wie neue Regularisierungsmethoden die Leistung von Machine-Learning-Modellen verbessern und Overfitting reduzieren.

MAGMA verbessert Maskierte Autoencoder für besseres Lernen und Performance.

Entdecke, wie Datenschutzmethoden die Datenanalyse verbessern, ohne persönliche Infos zu gefährden.

RoDyGS verwandelt lockere Videos in realistische, dynamische Szenen.

Erkunde, wie fraktionale Diffusionsgleichungen komplexe Teilchenbewegungen erklären.

DAWN-SI verbessert Lösungen für inverse Probleme, indem es mit Rauschen und Unsicherheit umgeht.

Erforsche lineare Regression und wie die Abhängigkeit von Kovariaten die Vorhersagen beeinflusst.

Erforsche, wie neuronale Netzwerke von der blossen Memorierung zu echtem Verständnis übergehen.

Erkunde die transformative Rolle von UDEs in der biologischen Modellierung.

Lern, wie partielle Wahrscheinlichkeit baum-basierte Modelle in der Datenanalyse verbessert.

Föderiertes Lernen ermöglicht das Trainieren von Modellen, ohne dass Benutzerdaten öffentlich werden oder unsicher sind.

Neuer Algorithmus verbessert die Klarheit in der Röntgenbildgebung und zeigt verborgene Materialdetails.