Computerwissenschaften - Künstliche Intelligenz

IterIS vereint Modellanpassungen für effizientes maschinelles Lernen.

KI-Modell hilft, Gebärmutterhalskrebs frühzeitig zu erkennen, indem es Bilder analysiert.

Effektive Teamarbeit zwischen Menschen und KI für bessere Vorhersagen erkunden.

Neue Technologie soll die Schlaganfall-Erkennung und Behandlungs-Effizienz verbessern.

Eine neue Methode verbessert das Geschichtenerzählen in visuellen Romanen mit KI.

Ein Blick darauf, wie Pooling-Methoden BERT und GPT bei der Sentiment-Analyse beeinflussen.

Die Analyse von Luftalarmsystemen, um die Sicherheit während des Konflikts in der Ukraine zu verbessern.

G-RAG verbessert die Informationssuche für Forscher in der Materialwissenschaft.

Ein Blick darauf, wie SRSA die Chatbot-Leistung verbessert, indem es die Bedürfnisse der Nutzer versteht.

Eine Studie zur Vorhersage von Bitcoin-Preistrends mit Machine-Learning-Techniken.

Die Herausforderungen der autonomen Fahrzeugtechnologie meistern für eine sicherere Zukunft.

Eine neue Methode verbessert, wie wir Anomalien in verschiedenen Bereichen erkennen und bewerten.

Erkunde, wie die CP-VAE und UP-VAE Modelle bei der Dateninterpretation funktionieren.

Forschung zeigt, wie Gehirnwellen bei stiller Kommunikation helfen können.

Ein Blick auf hypothesengetriebenes Entscheiden in Technologie und Betrieb.

Ein Überblick darüber, wie Modellgrösse und Daten das Lernen in tiefen neuronalen Netzwerken beeinflussen.

Dieses Projekt konzentriert sich darauf, KI in Zügen sicher für Passagiere zu machen.

Die Forschung versucht, Gehirnsignale in verschiedene Arten von Sprache zu übersetzen.

Roboter reinigen jetzt effektiv Schulen und Krankenhäuser, während sie smarte Strategien befolgen.

Chatbots überwachen, um Missgeschicke in kritischen Umgebungen zu verhindern.

Ein neues Überwachungssystem für Roboter verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit.

Versuche, LLMs für Sprachen mit begrenzten Trainingsdaten zu verbessern.

Ein neuer Ansatz für Regel-Listen verbessert die Transparenz bei maschinell generierten Entscheidungen.

Kombinieren von neuronalen Netzen und symbolischen Methoden, um Datenabfragen zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie adversarielle Beispiele prädiktive Modelle in Geschäftsprozessen fehlleiten können.

DrugGen hat sich zum Ziel gesetzt, die Medikamentenentwicklung mit fortschrittlichen Machine-Learning-Techniken zu revolutionieren.

Verstehen, wie Wissensgraphen falsche Informationen in AI-Antworten reduzieren können.

Erfahre, wie Technik die Bildung einfacher macht, indem sie die Kursziele mit den Programmzielen verbindet.

Entdeck, wie LP-COMDA das Design von Stromwandlern für erneuerbare Energien vereinfacht.

Ein Blick darauf, wie wir seltsame Merkmale in KI-Bildern korrigieren können.

Ein Blick darauf, wie Multi-LLM-Agenten-Systeme funktionieren und welche Vorteile sie bringen.

Ein Blick darauf, wie Logic Augmented Generation strukturierte und unstrukturierte Informationen kombiniert.

Dieser Artikel untersucht, wie ein einfacher Transformer die Methode der nächsten Nachbarn lernt.

FedRAV ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, gemeinsam zu lernen und dabei die Daten privat zu halten.

Smarte Agenten entwickeln, die sich an menschliches Verhalten in kooperativen Aufgaben anpassen.

Ein neues System macht die Anmeldung im Krankenhaus für Patienten und Pflegekräfte einfacher.

Erkunde, wie Online-Empfehlungen beeinflussen, was wir schauen und geniessen.

Effiziente Bildtransformation mit GANs und Autoencodern erkunden.

Die Interaktion zwischen Musikern und KI in der Hindustani-Musik erkunden.

Ein neuer Ansatz, um coole Apps mit Figma und MIT App Inventor zu erstellen.