Computerwissenschaften - Maschinelles Lernen

Ein Rahmen zur Klassifizierung verschiedener Fahrmuster, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie Superposition die Berechnung und Effizienz von neuronalen Netzwerken verbessert.

Untersuchung von differenzieller Privatsphäre in spatiotemporalen Verkehrsdaten zum Schutz der Nutzer.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz von grossen Sprachmodellen.

Eine neue Methode verbessert die Berechnung von John-Ellipsoiden und schützt gleichzeitig sensible Daten.

Diese Forschung beschäftigt sich mit den Herausforderungen der Produktklassifizierung im internationalen Handel mithilfe von maschinellem Lernen.

RINO bietet einen neuen Ansatz, um partielle Differentialgleichungen effizient zu lösen.

Forschung zeigt, wie KI das menschliche Gedächtnis nachahmen kann, um Entscheidungen zu verbessern.

Lerne, wie du die Lieferleistung in der Lieferkette mit ursächlicher Entdeckung und verstärkendem Lernen verbessern kannst.

Lerne, wie LLMs die Erstellung von Angriffsdiagrammen in der Cybersicherheit verändern.

Ein neuer Blick auf die Dynamik des Kohlenstoffaustauschs durch innovative Datenmethoden.

Erforschung fortgeschrittener Techniken für gleichmässige Stichproben in komplexen geometrischen Formen.

Ein verbesserter Transformer-Modell, das effizient mit mehreren Datentypen umgehen kann.

Dieser Artikel stellt eine Methode für effektives Lernen durch das Erforschen eines einzelnen Ziels vor.

Erforschen, wie Modelle von Memorisierung zu effektiver Verallgemeinerung übergehen.

Curled-Dreamer verbessert die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning mithilfe von kontrastiven Lernmethoden.

Erforschen, wie GNNs Interaktionen in komplexen Systemen modellieren können.

R-Adapter verbessert die Effizienz und Robustheit beim Fine-Tuning von Modellen für Aufgaben mit Bildern und Texten.

Diese Studie untersucht physik-informiertes maschinelles Lernen zur Verbesserung von Vorhersagen im Goldflotationprozess.

PATopics vereinfacht den Zugang zu Pharma-Patenten für Forscher, Chemiker und Unternehmen.

Ein neuer Ansatz, um Moleküle basierend auf zellulären Effekten zu entwerfen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen für den Aktienmarkt nach Unternehmensberichten mithilfe von KI.

PM-DMNet verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Verkehrsprognose mit fortschrittlichen Techniken.

CROME macht multimodale Modelle einfacher zu benutzen, mit weniger Training, das nötig ist.

FlexMod verbessert das föderierte Lernen, indem es die Ressourcenverteilung für unterschiedliche Datentypen optimiert.

Die Integration von Quantencomputing und randomisiertem Glätten verbessert die Sicherheit von Machine-Learning-Modellen gegen Angriffe.

In diesem Artikel geht's darum, wie Agenten Informationen nutzen, um Entscheidungen in unsicheren Umgebungen zu treffen.

Ein Blick darauf, wie optisches Reservoir-Computing die Vorhersage von Aktienkursen verbessert.

Techniken erkunden, um die Koordination und Effizienz von Roboterhänden zu verbessern.

Die Wirksamkeit von Quanten-Annäherung bei komplexen Optimierungsproblemen untersuchen.

Eine neue Methode verbessert Videoempfehlungen, indem sie sich auf das langfristige Nutzerwohl konzentriert.

Shuffling-Angriffe zeigen Schwächen in der Bewertung der Fairness von KI, indem Methoden wie SHAP verwendet werden.

Ein neuer Ansatz mit EEG-Daten könnte die frühe Erkennung von Alzheimer verbessern.

Diese Studie vergleicht Techniken, um Textprompts aus KI-generierten Bildern wiederherzustellen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Effizienz von föderiertem Lernen durch massgeschneiderte Submodelle.

Malacopula stellt die Zuverlässigkeit von automatischen Sprecherverifizierungstechnologien in Frage.

KI zeigt vielversprechende Möglichkeiten, den wissenschaftlichen Forschungsprozess zu automatisieren.

Neuer Ansatz verbessert die Kommunikation zwischen Patienten und Ärzten durch synthetische Dialoge.

ByCAN automatisiert das Reverse Engineering von CAN-Nachrichten für eine verbesserte Fahrzeugkommunikation.

Innovative Methoden verbessern die Ausrichtung von LLMs an menschlichen Vorlieben für bessere Leistung.