Untersuchen des Energieverbrauchs von KI-Modellen im kontinuierlichen Lernen für Nachhaltigkeit.
Tomaso Trinci, Simone Magistri, Roberto Verdecchia
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Computerwissenschaften - Maschinelles Lernen
RSSDieser Artikel präsentiert einen innovativen Ansatz für unüberwachtes Lernen, inspiriert von menschlicher Kognition.
Alfredo Ibias, Hector Antona, Guillem Ramirez-Miranda
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Städte müssen ihre Verkehrssysteme anpassen, um mit den zunehmenden Überflutungen durch den Klimawandel zurechtzukommen.
Miguel Costa, Morten W. Petersen, Arthur Vandervoort
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Ein neues Verfahren vereinfacht die Merkmalsauswahl in molekularen Simulationen mit Hilfe von graphbasierten neuronalen Netzen.
Zihan Pengmei, Chatipat Lorpaiboon, Spencer C. Guo
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Dieser Leitfaden bewertet Methoden zur Vorhersage von Aktienpreisen in Indien mit verschiedenen Modellen.
Kaushal Attaluri, Mukesh Tripathi, Srinithi Reddy
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Dieser Artikel beschäftigt sich damit, wie Machine Learning Chatbots im Kundenservice optimieren kann.
Nurul Ain Nabilah Mohd Isa, Siti Nuraishah Agos Jawaddi, Azlan Ismail
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Neues Tool ODiMO verbessert die DNN-Leistung auf Edge-Hardware.
Matteo Risso, Alessio Burrello, Daniele Jahier Pagliari
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Ein neuer Ansatz verbessert die Leistung von Deep-Learning-Modellen trotz Rauschen.
Seyedarmin Azizi, Mohammad Erfan Sadeghi, Mehdi Kamal
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Ein Blick darauf, wie die gegenseitige Information Datenbeziehungen im maschinellen Lernen prägt.
Jeremy Nixon
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Eine neue Methode verbessert die Privatsphäre beim Teilen von Daten für Vorhersagen in Smart Cities.
Shuowei Cai, Hao Liu
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Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Erkennung menschlicher Aktivitäten mit verschiedenen Datenkontexten.
Wen Ge, Guanyi Mou, Emmanuel O. Agu
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Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Modelltuning durch Nutzung von Signal-Rausch-Verhältnis-Metriken.
Haolin Chen, Philip N. Garner
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Neue Methode verbessert die virtuelle Klangintegration in AR-Umgebungen.
Francesc Lluís, Nils Meyer-Kahlen
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Neue Entwicklungen in Sprachdatenbanken verbessern vergleichende Studien über globale Sprachen.
Aditya Khan, Mason Shipton, David Anugraha
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TAKFL optimiert den Wissensaustausch im föderierten Lernen für unterschiedliche Gerätefähigkeiten.
Mahdi Morafah, Vyacheslav Kungurtsev, Hojin Chang
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Erforsche die grundlegenden Konzepte der Molekularphysik und ihre praktischen Anwendungen.
Jun Liu, Geng Yuan, Weihao Zeng
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Diese neue Methode macht die Bildgenerierung in KI-Modellen einfacher und verbessert die Effizienz und Geschwindigkeit.
Seongmin Hong, Suh Yoon Jeon, Kyeonghyun Lee
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Eine neue Methode verbessert die Datenanpassung, besonders bei verrauschten Datensätzen.
Zi-Ming Wang, Nan Xue, Ling Lei
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Innovative Methoden für Reinforcement Learning ohne vorheriges Wissen über den Zustand.
Mingyu Chen, Aldo Pacchiano, Xuezhou Zhang
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Ein neues Framework verbessert die Qualität von Video-Sprach-Datensätzen durch iterative Verfeinerung.
Xiao Wang, Jianlong Wu, Zijia Lin
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Ein neues Framework, um Vorhersagen in komplexen Systemen mit alten Daten zu verbessern.
Ashutosh Singh, Ashish Singh, Tales Imbiriba
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Neue Methoden zielen darauf ab, die Effizienz in Quanten-Dynamik-Simulationen zu verbessern.
Yuxuan Zhang, Roeland Wiersema, Juan Carrasquilla
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Dieses Papier verbessert das föderierte Lernen für GNNs und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.
Zhidong Gao, Yuanxiong Guo, Yanmin Gong
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AUGUR macht's einfacher, die besten Plätze für molekulare Verbindungen zu finden, mit coolen Techniken.
Ioannis Kouroudis, Poonam, Neel Misciaci
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Diese Studie verbessert die Effizienz des föderierten Lernens durch Edge-Server für ein besseres Ressourcenmanagement.
Zhidong Gao, Yu Zhang, Yanmin Gong
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Verbesserung der Energie-Messgenauigkeit in Teilchenphysik-Experimenten.
Nilotpal Kakati, Etienne Dreyer, Eilam Gross
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Ein Modell zur Bewertung der Segmentierungsqualität ohne Referenzdaten.
Ahjol Senbi, Tianyu Huang, Fei Lyu
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Neue Techniken könnten die Krebsbehandlung durch eine bessere Überwachung der Strahlendosis verbessern.
Angelo Didonna, Dayron Ramos Lopez, Giuseppe Iaselli
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Ein neuer Ansatz hilft Satelliten, den Batterieverbrauch zu senken und die Lebensdauer zu verlängern.
Nasrin Razmi, Bho Matthiesen, Armin Dekorsy
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Dieser Artikel untersucht MLPs und KANs in Umgebungen mit wenig Daten.
Farhad Pourkamali-Anaraki
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HealthQ bewertet, wie gut KI Fragen in der Patientenversorgung stellen kann.
Ziyu Wang, Hao Li, Di Huang
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Ein Blick darauf, wie CNNs Bildmerkmale lernen und ihre universellen Ähnlichkeiten.
Florentin Guth, Brice Ménard
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Eine neue Methode bietet schnelle Leistungsabschätzungen für das Fein-Tuning von Sprachmodellen.
Dongyue Li, Ziniu Zhang, Lu Wang
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Analyse der Überparametrisierung in RMLR und zukünftige Forschungsrichtungen.
Ziheng Chen, Yue Song, Rui Wang
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Ein tiefer Blick auf die Meinungen von Forschern zur Nutzung von Sprachmodellen in qualitativen Studien.
Shivani Kapania, William Agnew, Motahhare Eslami
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STVNN bietet eine robuste Lösung zur Analyse komplexer Daten über einen längeren Zeitraum.
Andrea Cavallo, Mohammad Sabbaqi, Elvin Isufi
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MAST verbessert die Effizienz beim Training mehrerer KI-Agenten durch spärliche Methoden.
Pihe Hu, Shaolong Li, Zhuoran Li
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Lerne, wie Machine-Learning-Modelle besser werden können, wenn sie mit neuen und unbekannten Daten konfrontiert werden.
Zongbo Han, Jialong Yang, Junfan Li
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Methoden erkunden, um multimodale Modelle zu verbessern, die visuelle Fragen aufschlüsseln.
Haowei Zhang, Jianzhe Liu, Zhen Han
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Neue Methoden verbessern die Spracherkennung für ressourcenarme Sprachen ohne Text.
Krithiga Ramadass, Abrit Pal Singh, Srihari J
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