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Neue Methoden verbessern die Knoten-Subsampling und erhalten gleichzeitig die Datenqualität in verschiedenen Anwendungen.

Neue Methoden nutzen Bildunterschriften, um das Training von Videomodellen zu verbessern.

Eine neue Methode für schnellere und effizientere Multiplikation in der Technik.

Forschung zeigt, dass gelernte Äquivaranz die Bildrecognition-Modelle verbessert.

Eine Methode zur Vorhersage von Jobausführungszeiten in Cloud-Umgebungen.

Die Kombination von 2D-Bildern und 3D-Daten verbessert die Segmentierungsgenauigkeit in verschiedenen Anwendungen.

Entdecke, wie Tensor-Netzwerke sowohl das Quanten- als auch das klassische maschinelle Lernen verbessern.

Erkunde die neuesten Entwicklungen im TCAM-Bereich, einschliesslich effizienter Designs und energiesparender Technologien.

Diese Studie untersucht das Zählen in linearen RNNs und ihre Einschränkungen.

Eine Übersicht über Methoden zur Beschleunigung des Trainings für grosse Deep-Learning-Modelle.

Entdecke wichtige Methoden, um das Training von maschinellen Lernmodellen für bessere Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

Neue maskenbasierte Trainingsmethode verbessert die Genauigkeit und Vielseitigkeit von 3D-Modellierung.

Ein neues Modell vereinfacht das Training und verbessert die Leistung von neuronalen Netzen bei verschiedenen Aufgaben.

Neue Sensortechnologie verbessert die Datenverarbeitungseffizienz in modernen Kameras.

Strategien für ein effektives Ressourcenmanagement in einer wachsenden IoT-Landschaft.

Ereignisbasierte Kameras bieten in Echtzeit 3D-Modellierung für verschiedene Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von menschlichen Aktivitäten mit drahtlosen Signalen.

R-softmax verbessert die Klarheit des Modells, indem es für bestimmte Kategorien null Wahrscheinlichkeiten zulässt.

Dieses Papier untersucht die Vorteile und Herausforderungen von Logic-in-Memory-Designs in digitalen Systemen.

R-SIP verbessert die EIT-Bildqualität mit einer Mischung aus KI und traditionellen Methoden.

Ressourcenschonendes CLIP reduziert die Rechenanforderungen und hält dabei die starke Leistung bei Bild-Text-Aufgaben aufrecht.

Neuer Algorithmus verbessert die Entscheidungsfindung bei autonomen Fahrzeugen durch geteilte Daten.

Fortschrittliche Radar-Technologie nutzen, um vergrabene Landminen effektiv zu lokalisieren.

Ein innovativer Ansatz, um Videos ohne vorherige Beispiele oder Training auszurichten.

Neues Modell verbessert die Radar-Datenverarbeitung für bessere Objekterkennung.

Eine neue Methode identifiziert Aktionen in Videos, ohne vorab beschriftete Daten zu brauchen.

Neue Ansätze zur Verbesserung der Effizienz in tiefen neuronalen Netzwerken.

Eine neue Methode verbessert die Leistung und Effizienz von Punktwolkenmodellen.

Die Kombination von LIDAR mit Graustufenbildern steigert die Genauigkeit und spart Energie.

Hier ist LightRW, ein FPGA-Beschleuniger, der die Leistung von Graphalgorithmen steigert.

Eine neue Methode zur Rangordnung von Zahlen in grossen Datenströmen verbessert Genauigkeit und Effizienz.

Neue Schaltkreise verbessern die Geschwindigkeit und Effizienz bei Rechenaufgaben.

Ein neues Verfahren verbessert die Effizienz in grossen Sprachmodellen, während die Genauigkeit erhalten bleibt.

RAELLA verbessert die PIM-Technologie für effizienteres DNN-Inferenz.

Der Abstractor verbessert, wie Maschinen Beziehungen in der Datenverarbeitung verstehen.

PCPNet verbessert zukünftige Punktwolkenvorhersagen für selbstfahrende Autos mithilfe von vergangenen Daten.

TransFusionOdom verbessert die Roboterpositionierung, indem es LiDAR- und IMU-Daten zusammenführt.

Eine Methode zur Verbesserung der Genauigkeit der Objekterkennung in Videos mit fortschrittlichen Verarbeitungstechniken.

Lern, wie du Cloud-Ressourcen effizient mit dynamischem Vektorbeschickung verwalten kannst.

Eine neue Methode verbessert die Trainingseffizienz des CLIP-Modells durch reduzierte Speichernutzung.