Neue Ansätze in der analogen computerei verbessern die Genauigkeit und Effizienz im Deep Learning.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Neue Ansätze in der analogen computerei verbessern die Genauigkeit und Effizienz im Deep Learning.
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Forscher erstellen digitale Kopien von Tieren für ethische und effiziente Studien.
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Entdecke, wie DNA die Zukunft der Datenspeicherung verändern könnte.
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Diese Studie untersucht die Interaktionen und Meinungen der Nutzer zu Impfungen in Online-Foren.
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Ein Protokoll für datenschutzfreundliche Linkvorhersage in verteilten Graphen vorstellen.
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Eine dezentrale Methode verbessert die Datensammlung mit mobilen Geräten.
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Eine neue Methode, um urbane Flussdaten in Städten ohne historische Informationen zu generieren.
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Ein genauer Blick auf die Werberegeln bei Twitter zeigt massive Nichteinhaltungen.
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Diese Studie zeigt, wie Bitcoin-Transaktionen über verschiedene Orte und Zeiten hinweg stattfinden.
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Das LLM-Mob-Framework verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von menschlichen Mobilitätsmustern.
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Nutzer wechseln von Twitter zu neuen Plattformen, weil sich die Vorlieben ändern.
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Die Notwendigkeit von Sicherheit und Vertrauen in KI-Systeme erkunden.
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LogicMP verbessert neuronale Netzwerke, indem es logisches Denken integriert, um bessere Vorhersagen zu treffen.
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JABBA verbessert die Analyse von Zeitreihendaten durch konsistente Symbole und parallele Verarbeitung.
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SCoBots verbessern das Reinforcement Learning, indem sie das Verständnis von Objektbeziehungen stärken.
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Wir stellen einen neuen Ansatz vor, um Emotionen durch die Emotion Frame Ontologie zu kategorisieren und zu studieren.
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Diese Studie untersucht, wie ML die Variablenauswahl in symbolischer Berechnung verbessert.
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Sicherzustellen, dass intelligente Agenten ethisch handeln und transparent sind, ist entscheidend für Vertrauen.
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FEX bietet einen neuen Ansatz, um komplexe Netzwerkdynamiken aus begrenzten Daten zu verstehen.
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Lerne, wie das REVEAL-Protokoll drahtlose Netzwerke vor MiM-Angriffen schützt.
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Ein neuer Algorithmus verbessert den Konsens unter Agenten in komplexen Umgebungen.
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Eine Methode zur Verbesserung der Entscheidungsfindungsgeschwindigkeit in modellprädiktiven Kontrollsystemen.
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Die Verwaltung des E-Auto-Ladens, um das Stromnetz zu stabilisieren und gleichzeitig die Privatsphäre der Fahrer zu wahren.
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Ein Sicherheitsansatz zur Minderung von Abhörrisiken in cyber-physischen Systemen.
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Innovative datengestützte Ansätze verbessern die Online-Kontrolle von Systemen mit unbekannten Dynamiken.
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Ein neues Modell hilft dabei, der steigenden Nachfrage nach E-Auto-Ladestationen gerecht zu werden.
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Untersuche, wie Kommunikationssysteme die Sicherheit und Effizienz von Luftfahrzeugen gewährleisten.
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Diese Studie verbessert G2P-Modelle, indem sie sich auf fehleranfällige Bereiche während des Trainings konzentriert.
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Entdeck Methoden, die die Genauigkeit beim Formant-Tracking für Sprachanalysen verbessern.
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Forscher entwickeln sprachbasierte Methoden für eine genauere Bewertung von Parkinson.
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Meta-SELD verbessert die Lokalisierung von Schallereignissen in verschiedenen Umgebungen.
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AVMIT gibt Forschern Einblicke, wie Sound und Vision in der Aktionserkennnung zusammenhängen.
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Ein neues KI-Modell verbessert die Vorhersage von Audioqualitätsbewertung.
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Diese Forschung untersucht, wie Sampling-Methoden die Qualität von KI-generierter Musik beeinflussen.
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Eine neue Methode verbessert die Erkennung von gefälschtem Audio in Spracherkennungssystemen.
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Neue Tools verbessern die Analyse von grossen Immobiliengraphen.
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Ein Blick auf die Merkmale, Herausforderungen und Potenziale des Computing-Kontinuums für Nutzer.
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FedGKD verbessert das föderierte Lernen für Graphen-Neuronale-Netzwerke, indem es die Merkmalsextraktion für Aufgaben optimiert.
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Erforschung von föderierten Lerntechniken, um die Kommunikationseffizienz zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu wahren.
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Verbesserung von Aufgabenplanungstrategien für mobile Apps durch Deep Reinforcement Learning.
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Eine Methode zum Erstellen zuverlässiger prüfbarer Register in verteilten Systemen.
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DFedADMM und DFedADMM-SAM verbessern das Modelltraining und sorgen gleichzeitig für Datenschutz.
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Die Nutzung von GPUs zur Beschleunigung von Reservoirsimulationen kann die Effizienz verbessern und die Rechenzeiten verkürzen.
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