Computerwissenschaften - Maschinelles Lernen

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Maschinelles Lernen Fortschritte bei kontextbewusster Aktivitätserkennung

Eine neue Methode verbessert, wie Smartphones Nutzeraktivitäten erkennen.

Wen Ge, Guanyi Mou, Emmanuel O. Agu

2025-06-06T07:49:48+00:00 ― 6 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Effizienzsteigerung bei grossen Sprachmodellen

Eine neue Methode verbessert die Leistung von LLMs und reduziert gleichzeitig die Komplexität.

Gongfan Fang, Hongxu Yin, Saurav Muralidharan

2025-06-06T07:41:54+00:00 ― 7 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Modellleistung mit augmentierten Daten

Dieses Framework verbessert die Modellleistung, indem es sich mit niedrigqualitativen augmentierten Daten auseinandersetzt.

Guanyi Mou, Yichuan Li, Kyumin Lee

2025-06-06T07:26:06+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortgeschrittene Zielverfolgung in Sensornetzwerken

Neue verteilte Methoden verbessern das Zieltracking und senken gleichzeitig die Energiekosten.

Xingchi Liu, Lyudmila Mihaylova, Jemin George

2025-06-06T07:21:08+00:00 ― 6 min Lesedauer

Kryptographie und Sicherheit Bewertung von KI-Modellen mit Überlebensanalyse

Die Bewertung der KI-Leistung mit Überlebensanalysen zur Zuverlässigkeit gegenüber Herausforderungen.

Charles Meyers, Mohammad Reza Saleh Sedghpour, Tommy Löfstedt

2025-06-06T06:31:04+00:00 ― 8 min Lesedauer

Optimierung und Kontrolle Fortschritte in der Online-Bilevel-Optimierung

Neue Algorithmen verbessern die Anpassungsfähigkeit des maschinellen Lernens an dynamische Daten.

Jason Bohne, David Rosenberg, Gary Kazantsev

2025-06-06T06:30:41+00:00 ― 4 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Herausforderungen beim Lernen von Sprachmodellen

Die Fallstricke von Sprachmodellen bei der Dateninterpretation erkunden.

Yuqing Zhou, Ruixiang Tang, Ziyu Yao

2025-06-06T06:22:54+00:00 ― 6 min Lesedauer

Informationsbeschaffung Benutzer-Onboarding mit Simulationen verbessern

Simulationen nutzen, um den Einarbeitungsprozess für neue Nutzer zu verbessern.

Chih-Wei Hsu, Martin Mladenov, Ofer Meshi

2025-06-06T06:07:06+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritte in der nicht-invasiven Modellierung für komplexe Systeme

Eine Methode zur effizienten Modellierung komplexer Systeme bei gleichzeitiger Erhaltung der wichtigen Eigenschaften.

Süleyman Yıldız, Pawan Goyal, Peter Benner

2025-06-06T06:04:28+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritte in der Virtual Reality zur Behandlung von Angstzuständen

Virtuelle Realität nutzen, um Stress zu messen und die Therapie für das Angstmanagement anzupassen.

Athar Mahmoudi-Nejad, Pierre Boulanger, Matthew Guzdial

2025-06-06T05:43:24+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritte bei der Automatisierung der Interaktionsentdeckung

Neue Methoden automatisieren die Entdeckung von Interaktionen in komplexen Systemen.

Zuheng, Xu, Moksh Jain

2025-06-06T05:41:00+00:00 ― 6 min Lesedauer

Optimierung und Kontrolle Herausforderungen in der nichtkonvexen Optimierung mit nichtglatten Funktionen

Die Herausforderungen bei der Optimierung von nichtglatten, nichtkonvexen Funktionen und die Einschränkungen lokaler Algorithmen.

Guy Kornowski, Swati Padmanabhan, Ohad Shamir

2025-06-06T05:38:15+00:00 ― 6 min Lesedauer

Informationsbeschaffung Einblicke aus der Big ANN Challenge bei NeurIPS 2023

Forscher haben echte Herausforderungen bei der Datensuche auf der NeurIPS 2023 angepackt.

Harsha Vardhan Simhadri, Martin Aumüller, Amir Ingber

2025-06-06T05:35:30+00:00 ― 6 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Verbesserung der Verarbeitung von langen Eingaben in Sprachmodellen

Eine Methode, um die Effizienz von Sprachmodellen mit langen Texteingaben zu verbessern.

Zhenmei Shi, Yifei Ming, Xuan-Phi Nguyen

2025-06-06T05:27:36+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Wirkungen von virtuellen Spinnen auf Angstreaktionen

Eine Studie, die zeigt, wie virtuelle Spinnen physische und emotionale Reaktionen beeinflussen.

Athar Mahmoudi-Nejad, Matthew Guzdial, Pierre Boulanger

2025-06-06T05:03:54+00:00 ― 10 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz KI-Fortschritte bei der Leistungsmessung in Kernreaktoren

Neue Modelle sollen die Genauigkeit der Leistungsverteilung in Kernreaktoren verbessern.

Anirudh Tunga, Jordan Heim, Michael Mueterthies

2025-06-06T04:56:00+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritte bei Sprachmodellen mit synthetischem Pretraining

Neue Methode verbessert das Wissen von Sprachmodellen aus begrenzten Daten.

Zitong Yang, Neil Band, Shuangping Li

2025-06-06T04:50:56+00:00 ― 7 min Lesedauer

Ton Fortschritte in der Unterwasser-Schallklassifikation mit Deep Learning

Die Kombination von Features verbessert die Genauigkeit der Unterwasser-Schallklassifikation.

Amirmohammad Mohammadi, Iren'e Masabarakiza, Ethan Barnes

2025-06-06T04:50:35+00:00 ― 6 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Bewertung der mehrsprachigen Unterstützung in der psychischen Gesundheit durch LLMs

Forschung über LLMs in mehrsprachigen psychischen Gesundheitssettings zeigt Erfolge und Herausforderungen.

Konstantinos Skianis, John Pavlopoulos, A. Seza Doğruöz

2025-06-06T04:40:12+00:00 ― 6 min Lesedauer

Ton Fortschritte bei der akustischen Zielerkennung unter Wasser

Transfer-Lernen verbessert die Audio-Klassifizierung für die Erkennung von Unterwassergeräuschen.

Amirmohammad Mohammadi, Tejashri Kelhe, Davelle Carreiro

2025-06-06T04:02:00+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Manifold-Lernen und Wissensübertragung im Machine Learning

Untersuchen, wie die Datenstruktur die Leistung des maschinellen Lernens beeinflusst.

E. Tron, E. Fioresi

2025-06-06T04:00:52+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritte in der Winddatenanalyse durch Deep Learning

Ein neues Modell verbessert die Winddatenanalyse für bessere Projekte im Bereich erneuerbare Energien.

Alif Bin Abdul Qayyum, Xihaier Luo, Nathan M. Urban

2025-06-06T04:00:42+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Einflussfunktionen im Machine Learning verbessern

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Einflussfunktionen in grossen Modellen.

Yegor Klochkov, Yang Liu

2025-06-06T03:44:54+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Lernen von Nutzenfunktionen bei Entscheidungen

Eine Studie zeigt Erkenntnisse über Entscheidungsfindung unter Unsicherheit durch Nutzenlernen.

Filippo Lazzati, Alberto Maria Metelli

2025-06-06T03:29:06+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritte in der Molekulargenerierung mit training-freier Anleitung

Entdecke, wie trainierungsfreies Guiding die molekulare Generierung mit diskreten Diffusionsmodellen verändert.

Thomas J. Kerby, Kevin R. Moon

2025-06-06T03:10:48+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Kontinuierliches Lernen: Verlust der Plastizität und Schärfe angehen

Untersuchung des Plastizitätsverlusts im kontinuierlichen Lernen und der Rolle der Schärfe.

Max Koster, Jude Kukla

2025-06-06T02:41:42+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Vereinfachte Methode zum Umgang mit Ausreissern in der Datenanalyse

Ein neuer Ansatz, um Daten mit Ausreissern effizient zu bearbeiten.

Lakshmi Jayalal, Gokularam Muthukrishnan, Sheetal Kalyani

2025-06-06T02:20:44+00:00 ― 5 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Verbesserung des KI-Denkens mit Gedankennachweis

Ein neues Framework soll die Zuverlässigkeit und Klarheit im KI-Denken verbessern.

Debargha Ganguly, Srinivasan Iyengar, Vipin Chaudhary

2025-06-06T02:10:06+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen mit langem Kontext

Lern, wie du die Effizienz von Sprachmodellen mit langem Kontext verbessern kannst.

Amey Agrawal, Junda Chen, Íñigo Goiri

2025-06-06T01:54:18+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Neuer Ansatz für singulär gestörte Differentialgleichungen

ASPINN bietet eine frische Lösung für herausfordernde einzeln gestörte Differentialgleichungen.

Sen Wang, Peizhi Zhao, Tao Song

2025-06-06T01:50:33+00:00 ― 5 min Lesedauer

Quantenphysik Fortschritte in der Quantenmessung durch maschinelles Lernen

Forscher verbessern die magnetische Sensorik mit Machine Learning und NV-Zentren.

Galya Haim, Stefano Martina, John Howell

2025-06-06T01:34:51+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Personalisierte föderierte Lernverfahren über den Multi-Armed Bandit Ansatz

Eine neue Methode bringt Personalisierung und Privatsphäre im föderierten Lernen in Einklang.

Ali Arabzadeh, James A. Grant, David S. Leslie

2025-06-06T01:30:40+00:00 ― 8 min Lesedauer

Hochenergiephysik - Phänomenologie Fortschritte im Maskierten Teilchenmodell für Physik

Forscher verbessern die Partikelmodellierung mit Machine-Learning-Methoden.

Matthew Leigh, Samuel Klein, François Charton

2025-06-06T01:27:00+00:00 ― 7 min Lesedauer

Kryptographie und Sicherheit Ein neuer Ansatz für Privatsphäre im föderierten Lernen

Ein Rahmenwerk für sicheres Training von Machine-Learning-Modellen.

Haleh Hayati, Carlos Murguia, Nathan van de Wouw

2025-06-06T01:14:48+00:00 ― 6 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Hassrede mit cleveren Erkennungsmethoden bekämpfen

Ein neues Framework verbessert die Erkennung von Hassrede und fördert Fairness im Netz.

Guanyi Mou, Kyumin Lee

2025-06-06T01:06:54+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Sicherstellen der Privatsphäre in Machine-Learning-Modellen

Techniken zum Schutz sensibler Daten im maschinellen Lernen.

Francisco Aguilera-Martínez, Fernando Berzal

2025-06-06T00:51:06+00:00 ― 5 min Lesedauer

Robotik Fortschritte im generativen Design für die Roboterassemblierung

Neues System verbessert die Roboterassemblierung durch generative Designtechniken.

Andrew Goldberg, Kavish Kondap, Tianshuang Qiu

2025-06-06T00:03:42+00:00 ― 7 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Die Auswirkungen von KI und maschinellem Lernen

KI und maschinelles Lernen verändern Branchen und das tägliche Leben.

Benji Peng, Xuanhe Pan, Yizhu Wen

2025-06-05T23:55:48+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritte im Selectivity Learning für Datenbanken

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen zur Abfrageauswahl mit Hilfe von Maschinellen Lerntechniken.

Peizhi Wu, Haoshu Xu, Ryan Marcus

2025-06-05T23:50:32+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen AXE: Ein Framework für effiziente Post-Training Quantisierung

AXE verbessert die Modellausführung und reduziert Overflow bei akkumulatorbewusster Quantisierung.

Ian Colbert, Fabian Grob, Giuseppe Franco

2025-06-05T23:16:18+00:00 ― 5 min Lesedauer