Computerwissenschaften - Neuronales und evolutionäres Rechnen

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Maschinelles Lernen Klar Entscheidungen: Die Zukunft der Computerentscheidungen

Neue Methode hilft Computern, Entscheidungen auf verständliche Weise zu erklären.

Federico Ruggeri, Gaetano Signorelli

2025-03-12T03:12:36+00:00 ― 6 min Lesedauer

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Neuronen und Kognition Vision neu denken: Neue Erkenntnisse aus KI-Modellen

Yudi Xie, Weichen Huang, Esther Alter

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Neuronales und evolutionäres Rechnen Die Grenzen der neuromorphen Computertechnik verschieben

Peng Zhou, Dylan R. Muir

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Maschinelles Lernen Reservoir-Computing der nächsten Generation: Ein echter Game Changer

Lyudmila Grigoryeva, Hannah Lim Jing Ting, Juan-Pablo Ortega

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Neuronales und evolutionäres Rechnen Die Revolutionierung des Managements erneuerbarer Energien

Ruizhe Yang, Zhongkai Yi, Ying Xu

2025-03-08T01:20:06+00:00 ― 7 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Ausgewogene Ziele mit NSGA-II Verbesserung

Benjamin Doerr, Tudor Ivan, Martin S. Krejca

2025-03-02T16:54:18+00:00 ― 5 min Lesedauer

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Neuronales und evolutionäres Rechnen Revolutionierung von neuronalen Netzwerken: Speichereffizienz entfesselt

Neue Techniken verbessern die Effizienz beim Training von neuronalen Netzen und das Speichermanagement.

Wadjih Bencheikh, Jan Finkbeiner, Emre Neftci

2025-03-02T01:39:27+00:00 ― 8 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Neue Erkenntnisse zu randomisierten Suchheuristiken

Forscher zeigen, wie Mutationsstrategien die Leistung von Algorithmen bei der Problemlösung beeinflussen.

Benjamin Doerr, Martin S. Krejca, Günter Rudolph

2025-03-01T07:12:00+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritt bei Entscheidungsbäumen: Die ICoEvoRDF-Methode

Eine neue Methode zur Verbesserung von Entscheidungsbäumen im maschinellen Lernen.

Adam Żychowski, Andrew Perrault, Jacek Mańdziuk

2025-02-17T08:42:27+00:00 ― 6 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Lern SAFormer kennen: Die Zukunft der Neuronalen Netzwerke

Mit einer Mischung aus Effizienz und Leistung definiert SAFormer die Möglichkeiten von neuronalen Netzen neu.

Hangming Zhang, Alexander Sboev, Roman Rybka

2025-02-16T00:36:27+00:00 ― 5 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Fortschritte bei Sprachmodellen durch In-Context-Learning

Entdeck, wie neue Modelle das Sprachenlernen und die Leistung verbessern.

Thomas F Burns, Tomoki Fukai, Christopher J Earls

2025-02-13T06:00:00+00:00 ― 5 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Neuromorphe Rechner: Eine schlaue Zukunft

Entdecke, wie neuromorphe Computer die Art und Weise verändern, wie Maschinen lernen und Informationen verarbeiten.

Béna Gabriel, Wunderlich Timo, Akl Mahmoud

2025-02-12T21:10:21+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Die Revolution der EEG-Analyse mit CwA-T

CwA-T bietet einen schlaueren Weg, EEG-Signale zu analysieren für bessere Gehirngesundheit.

Youshen Zhao, Keiji Iramina

2025-02-12T14:44:42+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Bildsegmentierung revolutionieren mit Spike2Former

Spike2Former verwandelt spiking neuronale Netzwerke für eine bessere Bildsegmentierung.

Zhenxin Lei, Man Yao, Jiakui Hu

2025-02-11T04:14:42+00:00 ― 6 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Verstehen von Attraktor-Netzwerken in Optimierungsalgorithmen

Attractor-Netzwerke zeigen, wie Optimierungsalgorithmen während der Lösungssuche ins Stocken geraten.

Sarah L. Thomson, Quentin Renau, Diederick Vermetten

2025-02-08T01:36:45+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Erschwingliche Regenmesser revolutionieren die Wettervorhersage im ländlichen Bolivien

Kostengünstige Regenmesser verbessern die Niederschlagsvorhersage für gefährdete Gemeinschaften in Bolivien.

Edwin Salcedo

2025-02-06T15:54:27+00:00 ― 6 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Die Weisheit der Natur nutzen: Genetische Algorithmen erklärt

Lern, wie genetische Algorithmen die Natur nachahmen, um komplexe Probleme effektiv zu lösen.

Jonas Wessén, Eliel Camargo-Molina

2025-02-02T17:17:54+00:00 ― 6 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Die neue Grenze des künstlichen Lebens

Entdecke, wie Automatisierung das Studium von Simulationen künstlichen Lebens verändert.

Akarsh Kumar, Chris Lu, Louis Kirsch

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Quantenphysik Quantencomputing übernimmt die Zeitreihenprognose

Entdecke, wie Quantenalgorithmen Zeitreihenprognosen verbessern und neue Wege eröffnen.

Vignesh Anantharamakrishnan, Márcio M. Taddei

2025-01-30T07:17:56+00:00 ― 7 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Beherrschung von Viele-Ziel-Optimierung: Die Rolle des Crossover

Entdecke, wie Crossover viele-Ziel-Optimierungsstrategien beeinflusst, um Probleme effektiv zu lösen.

Andre Opris

2025-01-27T11:08:42+00:00 ― 7 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Problemlösung mit KI revolutionieren: Das CoEvo-Framework

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Ping Guo, Qingfu Zhang, Xi Lin

2025-01-25T20:37:30+00:00 ― 8 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Roboter, die riechen können: Die Zukunft des Sensorik

Entdeck, wie Roboter mit fortschrittlicher Technik den Geruchssinn von Tieren nachahmen.

Shavika Rastogi, Nik Dennler, Michael Schmuker

2025-01-21T07:29:06+00:00 ― 8 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Balanceakt: Das XOR-Motiv in der Gehirnfunktion

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Jesus Marco de Lucas

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Joseph Zhang, Ruiming Zhang, Kipngeno Koech

2025-01-21T01:03:54+00:00 ― 7 min Lesedauer

Robotik Schlaue Roboter: Sich mit neuronalen Netzwerken an Veränderungen anpassen

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Yi Yang, Xuchen Wang, Richard M. Voyles

2025-01-19T18:34:12+00:00 ― 7 min Lesedauer

Neuronales und evolutionäres Rechnen Netzwerkoptimierung mit genetischen Algorithmen beschleunigen

Entdecke, wie GAPA die Netzwerkoptimierung mit genetischen Algorithmen beschleunigt.

Shanqing Yu, Meng Zhou, Jintao Zhou

2025-01-18T10:28:12+00:00 ― 6 min Lesedauer