Computerwissenschaften - Künstliche Intelligenz

Eine neue Methode, um Schwächen in der städtischen Infrastruktur zu analysieren und die Widerstandsfähigkeit der Städte zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Vorhersagen auf verschiedenen hierarchischen Ebenen.

Untersuchung von Quantisierungsstrategien zur Verbesserung der Leistung bei grossen Sprachmodellen.

Eine neue Methode verbessert die Erstellung von Schichtenbildern für besseren Bearbeitungscontrol.

Eine neue Methode zur Analyse von Merkmale-Koalitionen für Erkenntnisse im maschinellen Lernen.

Fortgeschrittene Modelle können die Chatbot-Interaktionen für Sprachlerner verbessern.

Ein neuer Ansatz, um Unsicherheiten in Deep-Learning-Modellen anzugehen.

Ein neuer Ansatz zur Bildrekonstruktion mit latenten Diffusionsmodellen zeigt vielversprechende Ergebnisse.

Ein Blick auf den Einfluss von AdjointDPM auf die Effizienz von generativer KI.

Ein neues Verfahren kombiniert hochwertige Renderings mit schneller Leistung, indem es Tri-MipRF verwendet.

Ein neuer Ansatz, um Robotern beizubringen, wie sie aufräumen, mithilfe von Sprache und Bildern.

Erfahre, wie XLDA grosse Datensätze effizient verarbeitet und sich an neue Klassen anpasst.

Forschung zeigt, dass synthetische Bilder vielversprechend für eine effektive Polypensegmentierung sind.

Neuromorphe Computer verbessern die Datenfilterung in Hochenergie-Physik-Experimenten.

Untersuchung von Reinforcement Learning-Methoden in der MuJoCo-Umgebung zur Robotiksteuerung.

Approximate Computing balanciert Qualität und Effizienz in der heutigen Tech-Welt.

Ein neues Bildbearbeitungsmodell nutzt Sprachbefehle für intuitive Bearbeitungen.

Dieses Projekt verbessert die Vorhersagegenauigkeit für das Verhalten von selbstfahrenden Autos durch kombinierte Daten.

Erforsche, wie kausale Modelle verschiedene Entscheidungstheorien klarer machen.

PE-YOLO verbessert die Genauigkeit der Objekterkennung bei schlechten Lichtverhältnissen.

Eine neue Methode verbessert das Imitationslernen, indem sie Expertendemos effektiv kombiniert.

Ein Rahmenwerk zur Optimierung der Leistung in gemeinsamen Infrastruktursystemen.

Eine neue Methode für verbesserte Fairness bei der Auswahl von Clients im föderierten Lernen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Tiefenschätzung mit vielfältigen Trainingsdaten.

Vielfalt im AI-Design ist mega wichtig, um Vorurteile zu vermeiden und Fairness zu fördern.

Eine neue Methode verbessert das Teilen von Daten zwischen Agenten für bessere Genauigkeit.

Forschung zeigt, dass unlogische Aufforderungen starke Ergebnisse bei Sprachmodellen liefern können.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheitstests für selbstfahrende Fahrzeuge.

Dieser Artikel stellt ein Modell vor, um das Nutzerengagement durch sich entwickelnde Vorlieben zu verbessern.

Pyrus macht die Forschung zur Fussballsimulation für Neulinge mit Python zugänglicher.

PathOmics integriert Pathologie- und Genomdaten, um Überlebensprognosen für Kolorektalkrebs zu verbessern.

ROAD nutzt maschinelles Lernen, um Datenanomalien in der Radioastronomie zu erkennen.

Ein Blick auf die Kommunikationssicherheit in dezentralen föderierten Lernsystemen.

Die Bedeutung von negativen Aussagen in biomedizinischen Wissensgraphen hervorheben.

Diese Forschung zeigt, wie GPT-4 die Bildklassifizierungsgenauigkeit durch visuelle Beschreibungen verbessern kann.

Untersuchen, wie Online-Interaktionen polarisierte Meinungen in digitalen Debatten prägen.

Ein neuer Ansatz verbessert Wissensgraphen, indem er ursächliches Denken einbezieht.

Ein Leitfaden zur Auswahl wichtiger Funktionen zur Verbesserung der IDS-Leistung.

Untersuche die Bedeutung von strukturierter Dokumentation in der KI-Entwicklung für Sicherheit und Vertrauen.

Eine Studie zur Verbesserung von Deep-Learning-Modellen für IoT-Systeme mit begrenzten Ressourcen.