Maschinelles Lernen

Chemische Physik Die Revolution der chemischen Mischungen mit modified UNIFAC 2.0

Neues Modell verbessert Vorhersagen für chemische Mischungen dank maschinellem Lernen.

Nicolas Hayer, Hans Hasse, Fabian Jirasek

2025-02-22T23:43:20+00:00 ― 6 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Intelligente Speicherlösungen für Sprachmodelle

Forscher verbessern Sprachmodelle, indem sie den Speicher mit cleveren Techniken optimieren.

Jiebin Zhang, Dawei Zhu, Yifan Song

2025-02-22T21:55:21+00:00 ― 6 min Lesedauer

Robotik Revolutionierung der Robotersteuerung mit Task-Parameter-Nexus

Lern, wie Roboter sich in Echtzeit mit smarter Programmierung an Aufgaben anpassen können.

Sheng Cheng, Ran Tao, Yuliang Gu

2025-02-22T21:29:42+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen ParMod: Nicht-Markovianische Aufgaben im RL transformieren

ParMod bietet einen neuen Ansatz, um komplexe Herausforderungen im Bereich des verstärkenden Lernens anzugehen.

Ruixuan Miao, Xu Lu, Cong Tian

2025-02-22T21:07:12+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung SPHERE: Die räumlichen Denkfähigkeiten von KI voranbringen

Forscher entwickeln das SPHERE-Framework, um das maschinelle Verständnis von räumlichen Beziehungen zu verbessern.

Wenyu Zhang, Wei En Ng, Lixin Ma

2025-02-22T20:19:03+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung ShiftedBronzes: Eine neue Ära in der Bronzebestimmung

Die Datierung von antiken Bronzeartefakten mit verschiedenen Bilddatensätzen revolutionieren.

Rixin Zhou, Honglin Pang, Qian Zhang

2025-02-22T18:42:45+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Nutzung von Diffusionsmodellen zur Datengenerierung

Lern, wie Diffusionsmodelle die Datengenerierung und -klassifikation revolutionieren.

Justin Le

2025-02-22T17:46:21+00:00 ― 7 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Optimierung von isländischen Sprachmodellen: Einblicke und Techniken

Verbesserung von Sprachmodellen für Isländisch durch innovative Trainingsmethoden.

Jenny Kunz

2025-02-22T17:06:27+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Vorhersagen von Kryptowährungspreisen: Techniken und Strategien

Entdecke Methoden, um die Genauigkeit von Kryptowährungen-Preisprognosen zu verbessern.

Arash Peik, Mohammad Ali Zare Chahooki, Amin Milani Fard

2025-02-22T16:45:40+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung CALA: Eine neue Art für Maschinen zu lernen

CALA hilft Maschinen, neue Kategorien zu lernen, ohne das bestehende Wissen zu vergessen.

Chengyan Liu, Linglan Zhao, Fan Lyu

2025-02-22T15:30:09+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Faire Clusterbildung: Umgang mit Ausreissern für Gleichheit

Ein neuer Algorithmus verbessert die Fairness beim Clustering, indem er Ausreisser entfernt.

Binita Maity, Shrutimoy Das, Anirban Dasgupta

2025-02-22T12:41:10+00:00 ― 6 min Lesedauer

Hochenergiephysik - Gitter Revolutionierung der Gitterfeldtheorien mit maschinellem Lernen

Neue Methoden kombinieren maschinelles Lernen und Gittertheorien für bessere Probenahme.

Marc Bauer, Renzo Kapust, Jan M. Pawlowski

2025-02-22T12:34:36+00:00 ― 6 min Lesedauer

Ton Die summende Sprache der Insekten: Klangklassifikation

Lern, wie Insektensounds helfen können, Ökosysteme zu überwachen und Schädlinge zu managen.

Yinxuan Wang, Sudip Vhaduri

2025-02-22T11:37:30+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Learning: Smarte Teamarbeit für Privatsphäre

Lern, wie Geräte zusammenarbeiten, ohne persönliche Daten zu teilen.

Junliang Lyu, Yixuan Zhang, Xiaoling Lu

2025-02-22T07:35:59+00:00 ― 6 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Grosse Sprachmodelle: Eine neue Welle in KI-Embeddings

LLMs verändern, wie wir Embeddings für KI-Aufgaben erstellen und nutzen.

Chongyang Tao, Tao Shen, Shen Gao

2025-02-22T05:52:21+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Der Aufstieg der gruppeninvarianten neuronalen Netzwerke

Entdecke, wie diese Netzwerke die Datenverarbeitung mit Symmetrien verändern.

Edward Pearce-Crump, William J. Knottenbelt

2025-02-22T02:30:48+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Bildrestaurierung mit Rauschunterdrückungsdiffusionsmodellen neu gestalten

Lerne, wie neue Trainingsmethoden die Genauigkeit und Qualität der Bildrestaurierung verbessern.

Xinlong Cheng, Tiantian Cao, Guoan Cheng

2025-02-21T21:50:51+00:00 ― 8 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Curriculum Learning verbessert die Grammatikkorrektur in KI

Eine neue Studie zeigt, dass Curriculum-Lernen die Grammatik-Korrektur in Sprachmodellen verbessert.

Tao Fang, Derek F. Wong, Lusheng Zhang

2025-02-21T21:02:42+00:00 ― 6 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Wie kleine Modelle grosse Lektionen von KI lernen

Neue Strategien helfen kleineren KI-Modellen, effektiv von grösseren Modellen zu lernen.

Vijay Goyal, Mustafa Khan, Aprameya Tirupati

2025-02-21T18:38:15+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Split-Federated Learning: Eine neue Art, Daten zu teilen

Erfahre, wie Split-Federated Learning den Datenschutz und die Effizienz verbessert.

Chamani Shiranthika, Hadi Hadizadeh, Parvaneh Saeedi

2025-02-21T17:50:06+00:00 ― 7 min Lesedauer

Audio- und Sprachverarbeitung Spracherkennung mit SPIRAL verbessern

Neue Methoden helfen Maschinen, wichtige Informationen aus gesprochenem Inhalt zu finden.

Yueqian Lin, Yuzhe Fu, Jingyang Zhang

2025-02-21T15:53:06+00:00 ― 6 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Training grosser Sprachmodelle: Der Zwei-Phasen-Ansatz

Entdecke die zweiphasige Trainingsmethode zur Verbesserung grosser Sprachmodelle.

Steven Feng, Shrimai Prabhumoye, Kezhi Kong

2025-02-21T15:25:39+00:00 ― 9 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Schnelle Video-Rückholung: Der Mamba-Vorteil

Ein neues Modell beschleunigt die Videosuche und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit.

Jinpeng Wang, Niu Lian, Jun Li

2025-02-21T13:49:21+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Kalibrierte direkte Präferenzoptimierung: KI-Antworten formen

Eine Methode, die Sprachmodelle durch effektive Kalibrierung mit menschlichen Vorlieben in Einklang bringt.

Teng Xiao, Yige Yuan, Huaisheng Zhu

2025-02-21T13:01:12+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Bildinterpretation mit Super-Pixeln revolutionieren

Neuer Super-Pixel-Ansatz verbessert das Verständnis für Entscheidungen von neuronalen Netzwerken.

Shizhan Gong, Jingwei Zhang, Qi Dou

2025-02-21T11:24:54+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen FINN: Die Zukunft der Optionspreise

FINN kombiniert Finanztheorie mit Machine Learning für präzise Optionspreise.

Amine M. Aboussalah, Xuanze Li, Cheng Chi

2025-02-21T11:15:15+00:00 ― 7 min Lesedauer

Kryptographie und Sicherheit Cloud-Daten schützen: Das MAIDS-Modell

MAIDS bietet proaktive Sicherheit für Cloud-Daten gegen unbefugten Zugriff.

Kishu Gupta, Deepika Saxena, Rishabh Gupta

2025-02-21T07:24:09+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Deep Learning mit SCG schneller machen

Entdecke, wie die SCG-Methode Deep Learning effizient optimiert.

Naoki Sato, Koshiro Izumi, Hideaki Iiduka

2025-02-21T06:10:04+00:00 ― 6 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing LLM-Training mit Frenzy boosten

Frenzy optimiert das Training grosser Sprachmodelle mit verschiedenen GPUs und spart so Zeit und Ressourcen.

Zihan Chang, Sheng Xiao, Shuibing He

2025-02-21T03:23:24+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Revolutionierung der Analyse in der Pathologie mit PRDL

Ein neues Verfahren verbessert die Analyse von Ganzschnittbildern für genauere pathologische Diagnosen.

Kunming Tang, Zhiguo Jiang, Jun Shi

2025-02-21T01:47:06+00:00 ― 7 min Lesedauer

Biomoleküle Dekodierung der T-Zell-Rezeptor-Spezifität: Ein neuer Ansatz

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um zu zeigen, wie T-Zell-Rezeptoren mit Liganden interagieren.

Andrew G. T. Pyo, Yuta Nagano, Martina Milighetti

2025-02-20T23:01:02+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Semantic Segmentation mit Split Learning beschleunigen

Erfahre, wie Split Learning Verzögerungen in Echtzeit-Computer Vision-Anwendungen reduziert.

Nikos G. Evgenidis, Nikos A. Mitsiou, Sotiris A. Tegos

2025-02-20T21:48:20+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Dynamische Grafiken: Die Zukunft der Datenanalyse

Erforsche, wie dynamische Grafen und kontrastives Lernen unser Verständnis von Daten umkrempeln.

Yiming Xu, Bin Shi, Teng Ma

2025-02-20T21:46:21+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Die Gefahren des Cherry-Pickings in der Vorhersage

Das Auswählen von bestimmten Datensätzen führt zu irreführenden Ergebnissen bei der Zeitreihenprognose.

Luis Roque, Carlos Soares, Vitor Cerqueira

2025-02-20T19:21:54+00:00 ― 9 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Gedächtnis ausbalancieren: Eine neue Art des Lernens für KI

Eine neue Strategie hilft KI, besser zu lernen, indem sie vergangenes Wissen behält und sich an neue Aufgaben anpasst.

Hongye Xu, Jan Wasilewski, Bartosz Krawczyk

2025-02-20T18:33:45+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung FedPIA: Fortschritt bei Vision-Language-Modellen mit Datenschutz

FedPIA verbessert maschinelles Lernen und schützt dabei die Privatsphäre sensibler Daten.

Pramit Saha, Divyanshu Mishra, Felix Wagner

2025-02-20T17:45:36+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Geräusche und Bilder in Einklang bringen: Ein neuer Ansatz im KI-Lernen

DAAN verbessert, wie Maschinen aus audiovisuellen Daten in Zero-Shot-Szenarien lernen.

RunLin Yu, Yipu Gong, Wenrui Li

2025-02-20T15:12:36+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Daten Drift navigieren: Der PDD-Ansatz

Erfahre, wie die Erkennung von Profilverschiebungen deine prädiktiven Modelle genau halten kann.

Ugur Dar, Mustafa Cavus

2025-02-20T14:54:31+00:00 ― 8 min Lesedauer

Optimierung und Kontrolle Die Rolle von KI im Ingenieurwesen: Eine neue Ära der Genauigkeit

Entdecke, wie KI die Ingenieurlösungen durch innovative Modelle und Techniken verbessert.

John M. Hanna, Irene E. Vignon-Clementel

2025-02-20T13:48:50+00:00 ― 6 min Lesedauer

Kryptographie und Sicherheit Die Balance zwischen Privatsphäre und Auswahl in der Datenanalyse

Erforsche, wie differenzielle Privatsphäre bei der Entscheidungsfindung hilft und gleichzeitig individuelle Daten schützt.

Victor A. E. Farias, Felipe T. Brito, Cheryl Flynn

2025-02-20T12:08:33+00:00 ― 6 min Lesedauer

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