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Das SLEM-Modell verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Vorhersage von Quantenoperatoren für Materialien.

Diese Studie schlägt eine neue Bewertungsmethode für das Verständnis von Video und Text vor.

Eine Methode, die visuelle und IMU-Daten kombiniert, um die Aktionskennung zu verbessern.

DropKAN verbessert die Leistung von KANs, indem es Probleme mit Dropout angeht.

Eine neue Herangehensweise für die Optimierung von Mehrzielpräferenzen erkunden.

Neue Rahmenbedingungen für effizientes Modellieren von komplexen vernetzten Systemen in elektrifizierten Fahrzeugen.

PSVAE bietet eine schnellere Methode zur Erstellung von hochwertigen synthetischen Tabellendaten.

Lern, wie Prompt-Engineering die Leistung von Sprachmodellen bei NLP-Aufgaben verbessert.

Ein neuer Datensatz beschleunigt die Vorhersagen von molekularen Eigenschaften für das Drug-Design.

Ein Rahmenwerk zur Bewertung von Federated Learning-Modellen in realen Szenarien.

Neue Ansätze verbessern die Langzeitvorhersagegenauigkeit für Quadrotor-Bewegungen.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Vorhersage der Erfüllung von RFQs für hypothekenbesicherte Wertpapiere.

Roboter können jetzt Aufgaben aus Videos ohne Labels lernen, dank R+X.

Die Notwendigkeit von semantischer Kontinuität in KI-Systemen für ein besseres Verständnis erkunden.

Roboter lernen Aufgaben, indem sie menschliche Aktionen anhand visueller Beispiele beobachten.

In diesem Artikel werden Methoden besprochen, um die ASR für Sprachen mit wenig Daten zu verbessern.

In diesem Artikel geht's um neue Methoden zur Wartung von Abwasserrohren mit Hilfe von Machine Learning.

Eine neue Metrik verbessert die Genauigkeit der Bilderkennung und senkt gleichzeitig die Rechenkosten.

Neue Strategien verbessern die Bildqualität in Diffusionsmodellen.

Erforschung von tiefem Modellprädiktivem Steuern für anpassungsfähige Roboterbewegungen.

Entdecke, wie Transferlernen die Ergebnisse von Modellen verbessert, indem es Wissen aus verwandten Aufgaben nutzt.

Die Bedeutung und Schwierigkeiten bei der Bewertung von multimodalen KI-Modellen analysieren.

Ein neuer Ansatz zur Vorhersage von Veränderungen in komplexen Systemen mit Reservoir Computing.

LookupViT verbessert visuelle Erkennungsaufgaben durch effiziente Token-Verarbeitung.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersage der Aufenthaltsdauer im Krankenhaus und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Das CHOSEN-Framework verbessert Vision Transformers für effiziente FPGA-Nutzung.

Uni-Food bietet eine umfassende Ressource für foodbezogene Forschung mit Bildern und Nährwertdaten.

TxGraffiti hilft bei der Mathematikforschung, indem es Vermutungen in der Graphentheorie erzeugt.

Ein Blick darauf, wie Maschinen Sarkasmus durch neue Methoden erkennen.

Ein neues System für personalisierte Online-Kleidungs-Erlebnisse.

KI verbessert die frühzeitige Erkennung von kolorektalen Polypen durch fortschrittliche Bildgebungstechniken.

Einführung innovativer Metriken für SPD-Matrizen, um Stabilität und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von langen Videos und geht wichtige Herausforderungen an.

Eine neue Methode verbessert die semi-supervised Segmentierung, indem sie sich auf zuverlässige Pseudo-Labels konzentriert.

Die Rolle von domänenspezifischen und unsicherheitsbewussten Modellen im Gesundheitswesen erkunden.

Eine Studie zur Nutzung von Physik zur Bewertung von Modellen zur Erzeugung von Galaxienbildern.

Neueste Methoden im maschinellen Lernen verbessern das Tracking in Hochenergie-Physik-Experimenten.

Ein Blick darauf, wie Maschinen die Dokumentenverarbeitung ohne OCR verbessern.

Eine Methode, die maschinelles Lernen verbessert, um seltene Kategorien besser zu erkennen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Gehirninteraktionen bei Schlaganfallpatienten.