Computerwissenschaften - Künstliche Intelligenz

Erforschen, wie verschiedene AIs die Zusammenarbeit in der Gesellschaft beeinflussen.

Eine Studie zur Vorhersage der Arbeitslast für Fluglotzen zur Verbesserung der Luftfahrtsicherheit.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit im Offline-Lernen.

Eine Methode, um die Effizienz von Deep Learning auf begrenzten Geräten zu verbessern.

Untersuchen, wie Stereotypen Interaktionen und Chancen in Indien prägen.

Ein Blick darauf, wie Aufmerksamkeitsmechanismen die Sprachverarbeitung in KI verbessern.

Dieser Artikel untersucht Methoden, um Sprachmodelle auf Vorurteile zu testen.

Diese Studie verbessert die Klassifizierung von Patentschriften mittels fortschrittlicher Deep-Learning-Techniken.

Ein umfassender Datensatz zum Studieren der weltweiten Insektenvielfalt durch Bilder und genetische Daten.

Ein Rahmenwerk, das Mitgliedschafts- und Präferenzabfragen nutzt, hilft Maschinen dabei, die Erwartungen der Nutzer zu lernen.

Eine Studie zur Verwendung von VQA, um Entscheidungen von selbstfahrenden Autos zu klären.

FedBug bekämpft Client-Abwanderung und verbessert gleichzeitig die Effizienz und Privatsphäre des föderierten Lernens.

LightPath bietet einen skalierbaren und effizienten Ansatz zur Pfadarstellung im smarten Verkehr.

Ein Überblick über LLMs, der ihre Anwendungen und wichtigsten Herausforderungen beleuchtet.

Die Vorteile von PBRS im Training humanoider Roboter erkunden.

RobôCIn bereitet sich mit neuen Strategien und technischen Fortschritten auf die RoboCup 2023 vor.

Eine neue Methode verbessert die Qualität von dickschichtigen CT-Bildern und verringert gleichzeitig die Strahlenbelastung.

Ein neuer Ansatz verbessert die Zuverlässigkeit von Deep-Learning-Modellen, indem er Unsicherheit misst.

Sprachmodelle nutzen, um Process Mining für alle Nutzer zugänglich zu machen.

PyTAG verbindet KI und Forschung im Bereich Tabletop-Spiele und verbessert Lernen und Strategietests.

ADOIRT verbessert die Bewertungen von Schülern durch effiziente Fragenauswahl und Fähigkeitsabschätzung.

Eine neue Methode verbessert die Bewertung von KI in der medizinischen Bildgebung für mehr Zuverlässigkeit.

Untersuchung der Bedenken von Prüflingen bezüglich KI- versus herkömmlicher menschlicher Bewertung.

Ein neues Framework verbessert die Dichteschätzung in generativen adversarialen Netzen.

Dieses Papier stellt eine Methode vor, um Nutzermodelle durch smartes Experimentdesign zu verbessern.

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.