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Un estudio sobre cómo mejorar las recomendaciones de navegación para tener mejores experiencias al conducir en la ciudad.

MARS mejora las sugerencias de productos al centrarse en las preferencias detalladas del usuario.

Nuevo enfoque utiliza aprendizaje federado para optimizar decisiones de descarga de tareas móviles.

Un nuevo enfoque para personalizar elecciones según las preferencias individuales.

Esta guía habla sobre cómo mejorar las recomendaciones de música centrándose en las preferencias personales de los usuarios.

Un nuevo método mejora la experiencia del usuario en sistemas de recomendación a través de la colaboración móvil-nube.

Este estudio se centra en mejorar las recomendaciones de música usando tanto la retroalimentación positiva como negativa de los usuarios.

Este estudio busca mejorar los modelos de generación de imágenes reduciendo características anormales.

Mejorando los modelos de lenguaje para que den mejores respuestas habladas en los asistentes de voz.

Este estudio muestra cómo los tiempos de respuesta pueden mejorar la comprensión de las preferencias de los usuarios.

Examinando cómo los sistemas de recomendación cambian las preferencias de los usuarios con el tiempo.

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Explorando el impacto de los menús en el cuerpo para mejorar las experiencias de VR.

Este método personaliza los sistemas al integrar las preferencias del usuario mediante fusión dinámica de políticas.

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FAME mejora los sistemas de recomendación al reconocer las diversas preferencias de los usuarios.

Descubre cómo los clasificadores de emoji mejoran el texto en dispositivos móviles.

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Un nuevo modelo estima cómo las imágenes influyen en el comportamiento de los usuarios.

Te presentamos un sistema de recomendaciones de comida personalizado centrado en la salud y el sabor.

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SAFERec ofrece recomendaciones más inteligentes para la próxima compra y una mejor experiencia de compra.