KI-Modelle helfen Stadtplanern, die städtische Hitze zu verstehen und die Lebensqualität zu verbessern.
Iñigo Delgado-Enales, Joshua Lizundia-Loiola, Patricia Molina-Costa
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
KI-Modelle helfen Stadtplanern, die städtische Hitze zu verstehen und die Lebensqualität zu verbessern.
Iñigo Delgado-Enales, Joshua Lizundia-Loiola, Patricia Molina-Costa
― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen verändert das Gesundheitswesen, indem es Diagnosen verbessert und medizinische Richtlinien integriert.
Christel Sirocchi, Muhammad Suffian, Federico Sabbatini
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Entdecke, wie Technologie dabei hilft, Proteine mit innovativen Methoden zu entwerfen.
Yiheng Zhu, Jialu Wu, Qiuyi Li
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Ein Überblick über Fairness-Lernen in KI und seine Auswirkungen auf verschiedene Sektoren.
Jing Li, Yinghua Yao, Yuangang Pan
― 6 min Lesedauer
Eine Methode vorstellen, um die Privatsphäre zu verbessern, ohne die Modellgenauigkeit zu opfern.
Tao Huang, Qingyu Huang, Xin Shi
― 7 min Lesedauer
Erfahre, wie das Zusammenführen von Modellen die Leistung steigern und Platz sparen kann.
Luca Zhou, Daniele Solombrino, Donato Crisostomi
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Forscher testen, ob Transformermodelle menschliche Geruchswahrnehmungen vorhersagen können.
Farzaneh Taleb, Miguel Vasco, Antônio H. Ribeiro
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Eine neue Methode erkunden, um die semantische Segmentierung mit Kompressionsprinzipien zu verbessern.
Qishuai Wen, Chun-Guang Li
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DA-MoE passt GNNs an unterschiedliche Graphgrössen an und verbessert die Leistung bei verschiedenen Aufgaben.
Zelin Yao, Chuang Liu, Xianke Meng
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Die hierarchische Orchester von Richtlinien erkunden, um bessere Lernagenten zu entwickeln.
Thomas P Cannon, Özgür Simsek
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Wir stellen FraCOs vor, eine neue Methode für KI-Agenten, um effizient zu lernen und sich anzupassen.
Thomas P Cannon, Özgür Simsek
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PV-faultNet bietet eine clevere Lösung, um Solarzellenfehler effizient zu erkennen.
Eiffat E Zaman, Rahima Khanam
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Ein neues Framework verbessert Vorhersagen und Entscheidungen bei Unsicherheit.
Christopher Yeh, Nicolas Christianson, Alan Wu
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Satellitenbilder nutzen, um das Verständnis von Armut durch detaillierte Flächennutzungskartierung zu verbessern.
Mohammad Kakooei, James Bailie, Albin Söderberg
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Eine neue Methode, um das Training von physik-informierten neuronalen Netzwerken zu verbessern.
Youngsik Hwang, Dong-Young Lim
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Ein neues Framework verbessert die Planungseffizienz in NUMA-Systemen für schnellere Abfrageverarbeitung.
Yeasir Rayhan, Walid G. Aref
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Neue Wege finden, um Geldwäsche durch Datenaustausch und maschinelles Lernen zu bekämpfen.
Fabrianne Effendi, Anupam Chattopadhyay
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Ein neuer Ansatz verbessert die Effektivität von Deep Learning beim Lösen von PDEs.
Yesom Park, Changhoon Song, Myungjoo Kang
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Mitgliedschaftsinferenzangriffe untersuchen, um den Datenschutz in fortgeschrittenen Modellen zu schützen.
Zhan Li, Yongtao Wu, Yihang Chen
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Ein neuer Ansatz für schnellere Parameterschätzung in komplexen Systemen mithilfe von Simulationen.
Ruoxi Jiang, Peter Y. Lu, Rebecca Willett
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LLMSteer verbessert die Abfrageoptimierung mit Sprachmodellen für schnelleren, einfacheren Datenzugriff.
Peter Akioyamen, Zixuan Yi, Ryan Marcus
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Forscher nutzen Satellitendaten für eine bessere Analyse der Armutslevels weltweit.
Mohammad Kakooei, Klaudia Solska, Adel Daoud
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Neuer Beschleuniger verbessert die Effizienz von spiking neuronalen Netzwerken für die Verarbeitung dynamischer Daten.
Deepika Sharma, Shubham Negi, Trishit Dutta
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Lerne, wie neuronale Netze partielle Differenzialgleichungen effektiv angehen können.
Joost A. A. Opschoor, Philipp C. Petersen, Christoph Schwab
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DroidSpeak beschleunigt die Interaktionen zwischen KI-Agenten für bessere Effizienz.
Yuhan Liu, Esha Choukse, Shan Lu
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Ein Framework, um Pseudo-Label-Lernen im Maschinenlernen auszubalancieren.
Yu Wang, Yuxuan Yin, Peng Li
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Ein Blick auf kontinuierliches Lernen und innovative Methoden zur Wissensbewahrung in KI-Modellen.
Kun-Peng Ning, Hai-Jian Ke, Yu-Yang Liu
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Wie KI Südafrikas Bemühungen um eine nachhaltige Zukunft unterstützen kann.
Claude Formanek, Callum Rhys Tilbury, Jonathan P. Shock
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Eine Methode, um die Stabilität bei Prognosen zu verbessern und gleichzeitig die Genauigkeit in der Geschäftsplanung zu erhalten.
Daan Caljon, Jeff Vercauteren, Simon De Vos
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Die Möglichkeiten von maschinellem Lernen zur Verbesserung von psychischen Gesundheitsdiensten erkunden.
Soaad Hossain, James Rasalingam, Arhum Waheed
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Innovative Methoden zur Verbesserung von neuronalen Netzwerken mit weniger Rechenleistung.
Neal Lawton, Aram Galstyan, Greg Ver Steeg
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Lern, wie prädiktive Wartung Equipment-Ausfälle mit synthetischen Daten verhindert.
Andrew Thompson, Alexander Sommers, Alicia Russell-Gilbert
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Lerne, wie neuronale Präzisionspolarisation die Geräteeffizienz steigert, während die Genauigkeit erhalten bleibt.
Dinithi Jayasuriya, Nastaran Darabi, Maeesha Binte Hashem
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FLEXtime gibt klarere Einblicke in Vorhersagen von Zeitreihendaten.
Thea Brüsch, Kristoffer K. Wickstrøm, Mikkel N. Schmidt
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DPNO verbessert die Genauigkeit und Effizienz beim Lösen komplexer PDEs durch parallele Verarbeitung.
Qinglong Ma, Peizhi Zhao, Sen Wang
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In diesem Artikel geht's um Methoden zum Lernen von unnormalisierten Verteilungen mithilfe von Noise-Contrastive-Estimation.
J. Jon Ryu, Abhin Shah, Gregory W. Wornell
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Diese Forschung untersucht den Kompromiss zwischen Stabilität und Genauigkeit in Salienz-Karten.
Zhuorui Ye, Farzan Farnia
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Ein neues Framework verbessert GANs zur Generierung von histopathologischen Bildern.
Osama Mustafa
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Die natürliche Sprachsuche verändert, wie Unternehmen Informationen schnell finden.
Jesse Yao, Saurav Acharya, Priyaranjan Parida
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Forschung zeigt, wie NMC die Anpassungsfähigkeit von Maschinenlernen verbessern kann.
Wojciech Łapacz, Daniel Marczak, Filip Szatkowski
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