Informática - Aprendizaje automático

Un estudio muestra que modelos de CNN más simples pueden clasificar la interferencia inalámbrica de manera efectiva.

El aprendizaje federado cuántico permite un aprendizaje eficiente mientras mantiene los datos privados entre dispositivos.

CHGNet usa aprendizaje automático para hacer mejores predicciones del comportamiento de materiales.

AIRI mejora la calidad de imagen de los radiotelescopios, revelando más detalles cósmicos.

Este artículo habla de cómo mejorar las GNNs para hacer mejores predicciones de materiales cristalinos.

Un enfoque novedoso para mejorar el rendimiento en el aprendizaje multitarea usando estructuras de red eficientes.

Este artículo habla sobre los problemas de colapso de modo en flujos normalizados para teorías de campos en retículas.

Un nuevo método mejora las defensas de modelos multimodales contra envenenamiento de datos y ataques de puerta trasera.

Explora cómo el hosting de servicios en el borde mejora la experiencia del usuario y reduce costos.

Este estudio analiza los cambios en los desplazamientos en Atlanta durante el COVID-19.

Un nuevo enfoque para mejorar el entrenamiento de redes neuronales profundas usando relaciones entre muestras.

Este artículo habla sobre cómo mejorar los sistemas de recomendación a través de explicaciones más claras usando razonamiento contrafactual.

Enfoques innovadores mejoran la estabilidad en robótica y sistemas autónomos a través del aprendizaje conjunto.

NBA2Vec cambia la forma en que analizamos el rendimiento de los jugadores de la NBA más allá de las estadísticas tradicionales.

FairAdaBN aborda el sesgo en los modelos de imagen médica, mejorando la equidad y el rendimiento.

SegPrompt mejora la identificación de piedras en los riñones usando técnicas de aprendizaje profundo para una mejor atención al paciente.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar el diagnóstico de fallas en sistemas eléctricos complejos.

Usando IA para optimizar procesos de fabricación con materiales reciclados.

Un nuevo método mejora la defensa de los modelos de aprendizaje profundo contra entradas complicadas.

Métodos innovadores para detectar soplos cardíacos usando fonocardiogramas y redes neuronales.

Explorando técnicas de medición activa en la parcialidad de la observación para tomar mejores decisiones.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la exploración del espacio de diseño usando aprendizaje automático.

Descubre cómo el aprendizaje continuo mejora la capacidad de la IA para adaptarse y retener conocimiento.

Examinando modelos de aprendizaje automático para un control lateral efectivo en autos autónomos.

Este artículo habla sobre cómo lograr equidad en el filtrado de gráficos sin perder efectividad.

GenZProt mejora el retroceso de proteínas usando técnicas de machine learning para tener más precisión.

Simfluence simula las influencias de entrenamiento en las predicciones del modelo para mejorar la precisión.

Explorando un nuevo método para analizar modelos de transformadores.

QuickSRNet mejora la calidad de imagen en móviles y la velocidad de procesamiento para aplicaciones de juegos.

El modelo FlyHash ofrece un método eficiente para la navegación inspirado en los insectos.

Un nuevo enfoque combina modelos y aprendizaje activo para diseños de hardware eficientes.

Presentamos un enfoque de red neuronal para mejorar las predicciones de niveles de agua.

Una mirada al tratamiento y resultados equitativos en la justicia del aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre sistemas que adaptan la educación según el monitoreo del estado mental.

Analizando herramientas y métodos para detectar información falsa en contenido digital.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia de la estimación de incertidumbre en los modelos de deep learning.

Este estudio presenta nuevos métodos para extraer razones de documentos largos.

Los sistemas de IA en recomendaciones de trabajo tienen que ser justos y sin prejuicios.

Aprende cómo la calibración mejora las predicciones de efectos de tratamientos en la salud.

Combinar estadísticas U con inferencia variacional ponderada por importancia mejora la fiabilidad de la estimación.