Computerwissenschaften - Maschinelles Lernen

SADDE erkennt seltsame Datenaktivität und erklärt seine Entscheidungen.

ESG-Offenlegungen können das Verhalten von Unternehmen in Richtung Nachhaltigkeit beeinflussen.

Ein neues Tool hilft Unternehmen, die Nachfrage während Spitzenereignissen genauer vorherzusagen.

Kann Deep Learning die Klimaprognosen für lokale Gemeinschaften verbessern?

Ein Blick auf die Dreifachbuchführung und ihre Rolle bei der Stärkung des Vertrauens in die Finanzen.

Ein neues Modell hilft Wissenschaftlern, die Wechselwirkungen bei Alzheimer zu untersuchen.

Lern, wie fortschrittliche Algorithmen helfen, die Reiseneffizienz in Städten zu verbessern.

Innovative Methoden gehen Herausforderungen bei der Analyse von komplexen Graphen und Knotenbeziehungen an.

xIELU bietet eine vielversprechende Alternative zu traditionellen Aktivierungsfunktionen im Deep Learning.

Eine Methode, um die Behaltung wichtiger Details von LLMs in langen Texten zu verbessern.

Forschung untersucht, wie gut Sprachmodelle soziale Medien-Interaktionen analysieren und Mobbing bekämpfen können.

Ein Blick darauf, wie IVON die Leistung von KI-Modellen effizient verbessert.

Das Verständnis von gelöstem Sauerstoff ist wichtig für die Gesundheit von Seen und Ökosystemen.

UniFlow kombiniert Datentypen für bessere Vorhersagen zur städtischen Verkehrsfluss.

Eine neue Methode, um Leitplanken für grosse Sprachmodelle ohne reale Daten zu entwickeln.

Eine neue Methode verbessert das Tracking mehrerer Objekte mit thermischen Daten.

HULA verbessert das Codieren, indem es menschliches Feedback in den Entwicklungsprozess integriert.

Signformer revolutioniert die Übersetzung von Gebärdensprache durch effiziente Video-zu-Text-Methoden.

Selektive Selbstaufmerksamkeit verbessert das Sprachverständnis, indem sie sich auf wichtige Informationen konzentriert.

Ein Blick auf die Methoden von ION und ION-C zum Zusammenführen komplexer Datensätze.

Ein Leitfaden zum Umgang mit fehlenden Daten mithilfe verschiedener Imputationsmethoden.

Methoden zum Schutz sensibler Daten bei gleichzeitiger Wahrung der Modellleistung.

Die Herausforderungen und Auswirkungen von Deepfake-Technologie in der heutigen Medienlandschaft erkunden.

Eine neue Datensammlung von Bitcoin-Transaktionen erkunden, um tiefere Einblicke zu bekommen.

Die Erforschung von Fortschritten in der optischen Datenverarbeitung und die Suche nach kompakten Geräten.

Ein Blick auf GNNs und GTs und die Rolle von Positionskodierungen.

FxTS-Net verbessert die Vorhersagen in fester Zeit mithilfe von Neuronalen Ordentlichen Differentialgleichungen.

KI verändert die Suche nach innovativen Energiematerialien.

Menschliche Einsichten mit Machine Learning kombinieren, um eine bessere Merkmalsauswahl zu treffen.

Bewertung von Schwachstellen in der Privatsphäre des föderierten Lernens durch Attributinferenzangriffe.

JESTR revolutioniert die Metabolomik-Annotation mit besserer Genauigkeit und Leistung.

Ein tragbares System hilft Senioren, sicher Gegenstände aufzuheben und Stürze zu vermeiden.

Ein Blick auf die Komplexität, neuronale Netzwerke effektiv zu trainieren.

PyAWD erzeugt synthetische seismische Daten, um Vorhersagen über Erdbeben zu verbessern.

Eine neuartige Methode für effizientes Hyperparameter-Tuning und Kostenmanagement beim AI-Training.

Roboter können jetzt Aufgaben nur mit ein paar Beispielen lernen.

Ein Blick auf die Funktionsweise und Bewertung von neuronalen Netzen.

STREAM verbessert, wie Maschinen verstreute geometrische Daten verarbeiten, um ein besseres Verständnis zu bekommen.

Erfahre, wie maschinelles Vergessen die Datensicherheit und Modellgenauigkeit unterstützt.

Neue Methode verbessert die Vorhersage von Kundenzufriedenheitswerten in Callcentern.