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Lern, wie Datenaugmentation die Leistung von Machine Learning bei unausgewogenen Daten verbessert.

Entdecke effiziente Methoden zur Clusterbildung grosser Datensätze durch neue Parallelrechnungsverfahren.

Erforschung von föderiertem Lernen bei Entscheidungen mit kontextuellen Banditen und Datenschutz.

NoisyTwins verbessert StyleGANs für eine bessere Bildgenerierung aus limitierten Datensätzen.

Eine neue Methode zur verbesserten medizinischen Bildsegmentierung mit 3D skalenequivarianten Netzen.

Eine neue Methode zur Erkennung ungewöhnlicher Ereignisse in Videos ohne beschriftete Daten.

Die Nutzung von synthetischen Daten verbessert die Handerkennung in industriellen Umgebungen.

Entdecke die Fortschritte von Proximity Forest 2.0 bei der Zeitreihenkategorisierung.

Lern, wie Sparse Joint Shift effektiv mit Änderungen in Datenverteilungen umgeht.

Die FixFit-Methode optimiert die Modellparameter für bessere wissenschaftliche Erkenntnisse.

Diese Studie verbessert zweisprachige Sprachmodelle mit starker Sprachunterstützung.

Wir stellen SolverX vor, einen schnellen Löser für Probleme der Robotiksteuerung mit stückweise affinen Systemen.

Ein neues Framework verbessert die Fähigkeit von KI, aus wenigen Beispielen in der Medizin zu lernen.

Neues Modell verwandelt Geräusche in klare Bilder und überbrückt audio-visuelle Informationen.

Ein neues Framework verbessert die Sicherheit für IoT-Geräte im Zeitalter von 6G.

Ein neuer Ansatz im Reinforcement Learning berücksichtigt Risiko und Unsicherheit bei der Entscheidungsfindung.

Ein neuartiger Ansatz, um Audiountertitel mit vortrainierten Sprachmodellen zu erstellen.

Die Bewertung von ChatGPTs Leistung in verschiedenen Sprachen und Aufgaben zeigt erhebliche Einschränkungen.

Zwei Methoden erkunden, um MLPs mit symmetrischen Daten zu trainieren.

CIM-Systeme verbessern die Effizienz, bringen aber Schwachstellen für Seitenkanalangriffe mit sich.

SigSegment hat sich zum Ziel gesetzt, die Verkehrssicherheit zu verbessern, indem Ablenkungen des Fahrers in Echtzeit erkannt werden.

Diese Studie bewertet CNNs zur Klassifizierung von Perkolationszuständen in der Physik.

Eine neue Methode zur Identifizierung und Klassifizierung von ungewöhnlichen Fahrverhalten.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Überlebensraten bei Brustkrebs effektiv vorhersagt.

Der Dynamic Mobile-Former verbessert die Effizienz und Leistung der Computer Vision mit dynamischer Faltung.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit beim Labeln von Bildern.

Neue Ansätze verbessern die prädiktive Kontrolle für komplexe Systeme mit maschinellem Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Aktionserkennnung in Drohnenvideos, indem sie wichtige Frames auswählt.

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

Forschung zeigt, dass strukturiertes Beschneiden die Leistung von Multi-Task-Deep-Learning-Modellen verbessert.

KD-DLGAN verbessert die Bildgenerierungsqualität durch Wissensdistillation.

Neue Methoden erkunden, um das Lernen aus begrenzten Daten zu verbessern.

PointCLIMB ermöglicht es Maschinen, aus Punktwolken zu lernen, ohne das vergangene Wissen zu verlieren.

Diese Studie untersucht die Vorteile von Retrieval zur Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen.

Der RoboBEV-Benchmark bewertet BEV-Systeme im Vergleich zu realen Herausforderungen.

RLOR verbessert Deep Reinforcement Learning für anpassbare Lösungen in der Betriebsforschung.

Methoden erkunden, die Entscheidungen von Deep-Learning-Modellen klarer machen.

Visuelle Hinweise wie rote Kreise können die KI-Bildverarbeitung verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Gestenerkennung und verarbeitet sowohl bekannte als auch unbekannte Gesten effektiv.

Eine Studie zur Portfoliopflege mit integrierten Transaktions- und Haltkosten.