Computerwissenschaften - Maschinelles Lernen

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Maschinelles Lernen Privatsphäre im Machine Learning schützen

Untersuche, wie L2-Regularisierung die Privatsphäre in KI-Modellen verbessern kann.

Nikolaos Chandrinos, Iliana Loi, Panagiotis Zachos

2025-04-24T09:50:15+00:00 ― 8 min Lesedauer

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Audio- und Sprachverarbeitung Fortschritte in der Streaming-Spracherkennungstechnologie

Hyeonseung Lee, Ji Won Yoon, Sungsoo Kim

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Maschinelles Lernen Transforming Graph Learning: Eine neue Ära der Effizienz

Tomer Borreda, Daniel Freedman, Or Litany

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Maschinelles Lernen Verteidigung von Deep Learning: Hyperbolische Netzwerke vs. Adversarielle Angriffe

Max van Spengler, Jan Zahálka, Pascal Mettes

2025-04-24T07:19:15+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Umgang mit Overfitting durch innovative Regularisierungstechniken

RuiZhe Jiang, Haotian Lei

2025-04-24T05:26:00+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Vorstellung des Neural Window Decoders: Ein neuer Ansatz zur Nachrichtenentschlüsselung

Dae-Young Yun, Hee-Youl Kwak, Yongjune Kim

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Datenbanken Faire Anteile: Der Shapley-Wert in der Datenanalyse

Lern, wie der Shapley-Wert bei der Verteilung von Beiträgen in der Datenanalyse hilft.

Hong Lin, Shixin Wan, Zhongle Xie

2025-04-24T03:32:45+00:00 ― 6 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Wissen und Handeln in KI verbinden

Der LMAct-Benchmark zeigt Herausforderungen bei der Echtzeit-Entscheidungsfindung für KI-Modelle.

Anian Ruoss, Fabio Pardo, Harris Chan

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Maschinelles Lernen Roboterintelligenz durch Aufgabenlernen verbessern

Forscher finden Wege, damit Roboter neue Aufgaben schneller lernen.

Amber Cassimon, Siegfried Mercelis, Kevin Mets

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Maschinelles Lernen Feuerprognose bekommt einen Schub mit FIDN

Neues Prädiktionswerkzeug verbessert das Management und die Reaktionsstrategien bei Waldbränden.

Bo Pang, Sibo Cheng, Yuhan Huang

2025-04-23T19:22:00+00:00 ― 6 min Lesedauer

Systeme und Steuerung Der essentielle Leitfaden für Roboter-Manipulatoren

Lern, wie robotische Manipulatoren funktionieren und wo sie in unserer Welt zum Einsatz kommen.

Luke Bhan, Peijia Qin, Miroslav Krstic

2025-04-23T18:17:48+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Maschinelles Lernen für bessere Immuntherapie nutzen

Neue Methoden verbessern die CAR-Entwicklung durch Innovationen im Bereich maschinelles Lernen.

Katarzyna Janocha, Annabel Ling, Alice Godson

2025-04-23T18:06:30+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Innovative Ansätze in physikbasierten neuronalen Netzen

Meta-Learning und GAMs kombinieren, um PINN-Lösungen für komplexe Gleichungen zu verbessern.

Michail Koumpanakis, Ricardo Vilalta

2025-04-23T17:03:15+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen KI auf Smartphones boosten: Neue Strategien

Erfahre, wie fortschrittliche Techniken die AI-Leistung auf mobilen Geräten verbessern.

Marco Federici, Davide Belli, Mart van Baalen

2025-04-23T16:51:00+00:00 ― 5 min Lesedauer

Hochenergiephysik - Phänomenologie Teilchenphysik mit Datenaugmentation transformieren

Entdecke, wie Datenaugmentation das maschinelle Lernen in Experimenten der Teilchenphysik verbessert.

Zong-En Chen, Cheng-Wei Chiang, Feng-Yang Hsieh

2025-04-23T16:25:48+00:00 ― 6 min Lesedauer

Quantenphysik L-Systeme: Ein neuer Ansatz zum Pflanzenwachstum

Verstehen von Pflanzenwachstum durch Algorithmen und L-Systeme mit potenziell breiten Anwendungen.

Ali Lotfi, Ian McQuillan, Steven Rayan

2025-04-23T15:48:21+00:00 ― 6 min Lesedauer

Chemische Physik Open Quantum Data Commons: Wissenschaftliche Forschung vereinfachen

Ein neues Tool, um den Zugang zu Quanten-Daten für Wissenschaftler zu vereinfachen.

Cristian Gabellini, Nikhil Shenoy, Stephan Thaler

2025-04-23T14:33:27+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Diabetesversorgung revolutionieren mit einem frischen Ansatz

Eine textbasierte Methode verbessert die Vorhersagen für Komplikationen bei Typ-2-Diabetes.

Elizabeth Remfry, Rafael Henkin, Michael R Barnes

2025-04-23T14:20:00+00:00 ― 7 min Lesedauer

Hochenergiephysik - Experiment Neue Algorithmen am LHC verbessern die Analyse von Teilchenkollisionen

Die CMS-Zusammenarbeit nutzt maschinelles Lernen, um seltene Teilchenereignisse zu finden.

Abhijith Gandrakota

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Computer Vision und Mustererkennung GalaxAlign: Ein neuer Ansatz zur Klassifizierung von Galaxien

GalaxAlign kombiniert bestehende Modelle und Daten, um die Galaxienerkennung zu verbessern.

Ruoqi Wang, Haitao Wang, Qiong Luo

2025-04-23T13:18:33+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Revolutionierung der Fehlererkennung bei Lagern mit KANs

Kolmogorov-Arnold-Netzwerke verbessern die Maschinenzuverlässigkeit durch fortschrittliche Fehlersuche.

Spyros Rigas, Michalis Papachristou, Ioannis Sotiropoulos

2025-04-23T12:26:45+00:00 ― 9 min Lesedauer

Robotik Die Revolution der Robotik: Das MS-HGNN-System

Ein neues System hilft Robotern, effektiv durch ihre Struktur und Symmetrie zu bewegen.

Fengze Xie, Sizhe Wei, Yue Song

2025-04-23T09:55:45+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen FedAH: Die Zukunft des föderierten Lernens

Personalisierte Modelle mit globalen Einblicken kombinieren, um die Privatsphäre beim Datenaustausch zu verbessern.

Pengzhan Zhou, Yuepeng He, Yijun Zhai

2025-04-23T08:40:15+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Energieüberwachung mit virtuellen Sensoren revolutionieren

Revolutionärer Ansatz mit MIONet verbessert die Echtzeitüberwachung in komplexen Systemen.

Kazuma Kobayashi, Farid Ahmed, Syed Bahauddin Alam

2025-04-23T06:33:50+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Verbesserung von Text-zu-Bild-Modellen mit Attention

Ein neuer Ansatz verbessert die Bildgenauigkeit aus Textbeschreibungen mit Aufmerksamkeitstechniken.

Eric Hanchen Jiang, Yasi Zhang, Zhi Zhang

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Signalverarbeitung MSEMG: Ein neuer Ansatz zur Signalreinigung

MSEMG reinigt sEMG-Signale effizient, verbessert die Klarheit und mögliche Anwendungen.

Yu-Tung Liu, Kuan-Chen Wang, Rong Chao

2025-04-23T02:41:40+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung NLPrompt: Fortschritt bei Vision-Language-Modellen

Eine neue Methode, um das Lernen in Vision-Language-Modellen zu verbessern, die mit verrauschten Daten umgehen.

Bikang Pan, Qun Li, Xiaoying Tang

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Maschinelles Lernen Entscheidungsfindung verbessern mit dem Stagger Thompson Sampler

Erfahre, wie STS die Entscheidungsfindung bei komplexen Optimierungsaufgaben verändert.

David Sweet

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Künstliche Intelligenz FD-LLM: Die Zukunft des Maschinenheilens

Erforsche, wie FD-LLM Sprachmodelle für intelligentere Fehlersuche nutzt.

Hamzah A. A. M. Qaid, Bo Zhang, Dan Li

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Computer Vision und Mustererkennung TinyFusion: Bildgenerierung effizient verwandeln

TinyFusion macht die Bilderzeugung schneller, ohne die Qualität zu opfern.

Gongfan Fang, Kunjun Li, Xinyin Ma

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Maschinelles Lernen Divergente Ensemble-Netzwerke: Ein neuer Ansatz für KI-Vorhersagen

Erfahre, wie DEN die Vorhersagegenauigkeit verbessert und Unsicherheiten in KI managt.

Arnav Kharbanda, Advait Chandorkar

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Maschinelles Lernen Wie Maschinen lernen, Emotionen zu erkennen

Entdecke, wie aktives Lernen Maschinen hilft, menschliche Gefühle zu verstehen.

Yifan Xu, Xue Jiang, Dongrui Wu

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Quantenphysik Quanten-Boosts federiertes Lernen für Datenschutz

Neue Methoden kombinieren Quantencomputing und föderiertes Lernen, um den Datenschutz zu verbessern.

Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia

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Maschinelles Lernen CatNet: Ein neues Tool für Aktienvorhersagen

CatNet hilft Investoren, wichtige Aktienmerkmale genau zu erkennen.

Jiaan Han, Junxiao Chen, Yanzhe Fu

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Maschinelles Lernen PAL: Die Zukunft des Computerlernens

Entdecke, wie PAL das Computerlernen durch aktive Methoden und Automatisierung verändert.

Chen Zhou, Marlen Neubert, Yuri Koide

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Computergestützte Physik Fortschritte im Lithium-Ionen-Batteriemodellierung

Forscher verbessern die Zuverlässigkeit von Batterien mit Hilfe von neuronalen Netzwerken und fortschrittlichen Modellierungstechniken.

Myeong-Su Lee, Jaemin Oh, Dong-Chan Lee

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Computer und Gesellschaft Die Opioidkrise: Soziale Verwundbarkeiten aufgedeckt

Untersuchen, wie soziale Faktoren zu opioidbedingten Todesfällen in den USA beitragen.

Andrew Deas, Adam Spannaus, Dakotah D. Maguire

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Maschinelles Lernen Eine neue Methode zur Lösung von PDEs

Boundary Ehrenpreis-Palamodov-Gauss-Prozesse verbessern die Genauigkeit bei der Lösung von PDEs.

Jianlei Huang, Marc Härkönen, Markus Lange-Hegermann

2025-04-22T11:55:30+00:00 ― 5 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Geräusche in visuelle Kunst verwandeln mit Diffusionsmodellen

Lerne, wie Diffusionsmodelle aus randomisiertem Rauschen beeindruckende Bilder erstellen.

Chicago Y. Park, Michael T. McCann, Cristina Garcia-Cardona

2025-04-22T11:13:00+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Neue Erkenntnisse über Multi-Layer-Transformers

Forschung zeigt die wichtigen Grenzen und Fähigkeiten von Multi-Layer-Transformern bei Sprachaufgaben.

Lijie Chen, Binghui Peng, Hongxun Wu

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Maschinelles Lernen Die Bedeutung von Bewertungen in KI-Vergleichen

Erfahre, warum es wichtig ist, genügend Bewertungen zu sammeln, um KI-Modelle effektiv zu vergleichen.

Christopher Homan, Flip Korn, Chris Welty

2025-04-22T04:59:15+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Verstehen von Bildsegmentierung und ihrer Unsicherheit

Lerne was über Bildsegmentierung, ihre Techniken und wie wichtig Unsicherheit in der Analyse ist.

M. M. A. Valiuddin, R. J. G. van Sloun, C. G. A. Viviers

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Computer Vision und Mustererkennung Bewältigung von Halluzinationen in Vision-Language-Modellen

Forscher finden Wege, um Ungenauigkeiten in grossen Vision-Language-Modellen zu reduzieren.

Po-Hsuan Huang, Jeng-Lin Li, Chin-Po Chen

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Maschinelles Lernen Neue Methode für präzise Wellenvorhersagen

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit der langfristigen Wellenvorhersage.

Indu Kant Deo, Rajeev Jaiman

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Maschinelles Lernen Gene-Expressionsforschung revolutionieren mit SUICA

Erfahre, wie SUICA die Analyse von räumlicher Transkriptomik-Daten verändert.

Qingtian Zhu, Yumin Zheng, Yuling Sang

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Maschinelles Lernen Höhere-Ordnung-Transformer für komplexe Daten nutzen

Entdecke, wie Higher-Order Transformers mehrdimensionale Daten effizient bearbeiten.

Soroush Omranpour, Guillaume Rabusseau, Reihaneh Rabbany

2025-04-22T01:12:45+00:00 ― 6 min Lesedauer