Este artículo mejora el aprendizaje federado para GNNs mientras se mantiene la privacidad del usuario.
Zhidong Gao, Yuanxiong Guo, Yanmin Gong
― 5 minilectura
Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Este artículo mejora el aprendizaje federado para GNNs mientras se mantiene la privacidad del usuario.
Zhidong Gao, Yuanxiong Guo, Yanmin Gong
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AUGUR simplifica la búsqueda de lugares óptimos para la unión molecular usando técnicas avanzadas.
Ioannis Kouroudis, Poonam, Neel Misciaci
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Este estudio mejora la eficiencia del aprendizaje federado usando servidores edge para una mejor gestión de recursos.
Zhidong Gao, Yu Zhang, Yanmin Gong
― 7 minilectura
Mejorando la precisión de las mediciones de energía en experimentos de física de partículas.
Nilotpal Kakati, Etienne Dreyer, Eilam Gross
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Un modelo para evaluar la calidad de segmentación sin referencias de verdad objetiva.
Ahjol Senbi, Tianyu Huang, Fei Lyu
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Nuevas técnicas podrían mejorar el tratamiento del cáncer con un mejor monitoreo de la dosis de radiación.
Angelo Didonna, Dayron Ramos Lopez, Giuseppe Iaselli
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Un nuevo enfoque ayuda a los satélites a reducir el uso de batería y extender su vida útil.
Nasrin Razmi, Bho Matthiesen, Armin Dekorsy
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Este artículo examina MLPs y KANs en entornos con pocos datos.
Farhad Pourkamali-Anaraki
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HealthQ evalúa la capacidad de la IA para hacer preguntas en el cuidado de pacientes.
Ziyu Wang, Hao Li, Di Huang
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Una mirada a cómo las CNN aprenden características de imágenes y sus similitudes universales.
Florentin Guth, Brice Ménard
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Un nuevo método ofrece estimaciones rápidas de rendimiento para afinar modelos de lenguaje.
Dongyue Li, Ziniu Zhang, Lu Wang
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Analizando la sobre-parametrización en RMLR y futuras direcciones de investigación.
Ziheng Chen, Yue Song, Rui Wang
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Una mirada profunda a las opiniones de los investigadores sobre el uso de modelos de lenguaje en estudios cualitativos.
Shivani Kapania, William Agnew, Motahhare Eslami
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STVNN ofrece una solución sólida para analizar datos complejos a lo largo del tiempo.
Andrea Cavallo, Mohammad Sabbaqi, Elvin Isufi
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MAST mejora la eficiencia en el entrenamiento de múltiples agentes de IA a través de métodos dispersos.
Pihe Hu, Shaolong Li, Zhuoran Li
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Aprende cómo los modelos de machine learning pueden mejorar al enfrentarse a datos nuevos y desconocidos.
Zongbo Han, Jialong Yang, Junfan Li
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Explorando métodos para mejorar los modelos multimodales en desglosar preguntas visuales.
Haowei Zhang, Jianzhe Liu, Zhen Han
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Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de voz para lenguas de pocos recursos sin texto.
Krithiga Ramadass, Abrit Pal Singh, Srihari J
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Un nuevo marco mejora la eficiencia del aprendizaje en el aprendizaje continuo en línea.
Xinrui Wang, Chuanxing Geng, Wenhai Wan
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Las funciones de Zorro ofrecen soluciones fluidas para mejorar el rendimiento de redes neuronales.
Matias Roodschild, Jorge Gotay-Sardiñas, Victor A. Jimenez
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Un marco que usa MLP y SVM identifica malware en Android de manera efectiva.
Safayat Bin Hakim, Muhammad Adil, Kamal Acharya
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Un método para abordar de manera eficiente desafíos complejos de mínimos cuadrados.
Alex Lavaee
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Una mirada a cómo los modelos o1 planean acciones y su rendimiento en varias tareas.
Kevin Wang, Junbo Li, Neel P. Bhatt
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Este artículo examina cómo la duración del entrenamiento afecta las tasas de aprendizaje en LLMs.
Johan Bjorck, Alon Benhaim, Vishrav Chaudhary
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Un nuevo método para mejorar la resiliencia del Aprendizaje Federado contra ataques de datos.
Momin Ahmad Khan, Yasra Chandio, Fatima Muhammad Anwar
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Examinando la importancia de las interacciones entre proteínas y ligandos en las predicciones de modelos.
David Errington, Constantin Schneider, Cédric Bouysset
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Un nuevo marco mejora la generación de datos a través de múltiples fuentes usando modelos basados en energía.
Shiyu Yuan, Jiali Cui, Hanao Li
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SATA mejora la robustez y eficiencia de los Transformadores de Visión para tareas de clasificación de imágenes.
Nick Nikzad, Yi Liao, Yongsheng Gao
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Presentando el aprendizaje contra corriente como una alternativa natural a los métodos de entrenamiento tradicionales.
Chia-Hsiang Kao, Bharath Hariharan
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Un nuevo método ayuda a los robots a aprender a trabajar en equipo con el apoyo humano.
Zhengran Ji, Lingyu Zhang, Paul Sajda
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Este método mejora la fiabilidad de las puntuaciones de confianza del modelo de lenguaje.
Johnathan Xie, Annie S. Chen, Yoonho Lee
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Entendiendo las complejidades de demostrar el uso de datos en el entrenamiento de IA.
Jie Zhang, Debeshee Das, Gautam Kamath
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Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas usando videos humanos en línea, reduciendo las necesidades de entrenamiento.
Homanga Bharadhwaj, Debidatta Dwibedi, Abhinav Gupta
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Este estudio explora métodos efectivos para generar datos sintéticos para el entrenamiento de modelos de lenguaje.
Yung-Chieh Chan, George Pu, Apaar Shanker
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Una nueva herramienta mejora las predicciones de los rendimientos de reacciones químicas usando IA.
Xiao Hu, Ziqi Chen, Bo Peng
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Un nuevo enfoque mejora la precisión de las predicciones en el análisis de series temporales.
Yu Chen, Marin Biloš, Sarthak Mittal
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Analizando los efectos de los métodos de poda en el rendimiento y la interpretabilidad de GoogLeNet.
Jonathan von Rad, Florian Seuffert
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Dos nuevos conjuntos de datos mejoran la investigación sobre las operaciones de perforación y la seguridad.
Murshedul Arifeen, Andrei Petrovski, Md Junayed Hasan
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Un método para mejorar el rendimiento del modelo a pesar de etiquetas de datos incorrectas.
Tong Wei, Hao-Tian Li, Chun-Shu Li
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Este artículo explora el smooth boosting y sus ventajas en el entrenamiento de modelos.
Guy Blanc, Alexandre Hayderi, Caleb Koch
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