Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo método para crear texturas directamente en superficies 3D, evitando problemas comunes.

Un nuevo sistema optimiza las respuestas de IA para campos legales, enfocándose en la Ley Local 144 de la ciudad de Nueva York.

Examinando cómo las SNNs se comparan con las ANN en consumo de energía.

Examinando vulnerabilidades en EaaS y nuevas estrategias de defensa con marcas de agua.

Tiny-toxic-detector identifica comentarios tóxicos de manera efectiva mientras usa mínimos recursos.

Analizando el impacto de los componentes basados en cuaterniones en el rendimiento de la clasificación de imágenes.

MAPF-GPT ofrece un enfoque innovador para resolver desafíos de búsqueda de caminos entre múltiples agentes utilizando aprendizaje automático.

Un método para aclarar relaciones causales a pesar de factores no medidos.

FPDT ofrece una solución para entrenar LLMs de contexto largo de manera más eficiente.

Examinando cómo las amenazas cibernéticas afectan los inversores inteligentes y la estabilidad del poder.

Una mirada a cómo el aprendizaje por transferencia impacta el rendimiento del modelo a través de las leyes de escalado.

Un nuevo método para explicar predicciones en datos espacialmente dependientes usando Random Forest.

Un nuevo sistema detecta el spam analizando los diseños de los correos, mejorando las medidas de seguridad.

Investigaciones muestran que los robots pueden mejorar el aprendizaje usando patrones de movimiento de tareas anteriores.

Explorando los desafíos del aprendizaje multitarea y continuo en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales bayesianas mediante simetrización.

Este trabajo mejora la resolución de coreferencias entre lenguas con un nuevo conjunto de datos y métodos.

Explorando los avances en la generación de recetas de comida detalladas con herramientas de IA.

Este artículo explora métodos para mejorar los sistemas de texto a voz para lenguas poco representadas.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de imagen en VAEs multimodales usando decodificadores de difusión.

Un nuevo método mejora las redes neuronales para resolver ecuaciones complejas de física.

Los robots colaborativos mejoran la productividad en la fabricación al hacer un manejo eficiente de las máquinas.

Una mirada al campo en evolución de los modelos de aprendizaje profundo topológico y sus fortalezas.

Un nuevo método para reducir gráficos complejos manteniendo características clave para la clasificación.

Un nuevo método mejora la precisión en ediciones de imágenes localizadas usando modelos de difusión.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la completación de tensores con menos muestras.

AdapShare mejora la gestión del espectro para las redes de comunicación modernas.

PINNs combinan la física con datos para resolver problemas científicos complejos de manera eficiente.

La Red Neural Dowker Dinámica mejora el análisis de grafos dirigidos en evolución.

Un nuevo enfoque para mejorar el entrenamiento de GFlowNet con recompensas dependientes de la política.

Redes innovadoras que aprenden de estructuras de datos CW-complejas en varios campos.

Un nuevo enfoque mejora las respuestas de los modelos de lenguaje y reduce el sobreajuste.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo en análisis estadístico.

Nuevos métodos mejoran el análisis de video de las actuaciones de patinaje artístico.

Combinando máquinas Tsetlin y vectores hiperdimensionales para un manejo de datos eficiente.

Un nuevo modelo mejora la generación de series temporales al capturar características de datos simples y complejas.

Una mirada a cómo las propiedades cuánticas mejoran las técnicas de aprendizaje automático.

Este artículo examina el uso del aprendizaje por transferencia para la detección de anomalías en datos de HCAL.

Presentamos un modelo integrado para la clasificación de series temporales que mejora el manejo de valores faltantes.

CrisperWhisper mejora la precisión de los timestamps en el reconocimiento de voz, beneficiando a varios campos.