Informática - Aprendizaje automático

Este artículo habla sobre cómo mejorar el aprendizaje de los robots a través de métodos innovadores.

Un nuevo modelo ofrece una predicción eficiente de la carga de trabajo en la computación en la nube.

Examinando los desafíos y defensas contra ataques adversariales en nubes de puntos 3D.

Presentando un nuevo modelo para mejorar las predicciones de calidad del aire.

Explorando problemas de privacidad en el ajuste de modelos de IA como GPT-3.

Examinando los efectos y procesos de la reconexión magnética en entornos de plasma.

BearingPGA-Net ofrece una forma eficiente de diagnosticar fallos en rodamientos usando tecnología FPGA.

Nuevos algoritmos mejoran la identificación de simetrías en sistemas físicos complejos.

Nuevos métodos para proteger sistemas de reconocimiento 3D de ejemplos adversarios.

Un nuevo método de consenso mejora el uso de energía en blockchain y la calidad de los datos.

La investigación compara modelos basados en imágenes y modelos de nubes de puntos para la simulación de datos de calorímetros.

Este estudio analiza los riesgos de ejemplos adversariales en el aprendizaje automático y posibles defensas.

Reducir materiales similares mejora las predicciones de aprendizaje automático en la ciencia de materiales.

Examinando la importancia y técnicas de la predicción de rutas en servicios de entrega.

Explorando ideas biológicas para mejorar las tecnologías de Deep Learning.

Un método para predecir configuraciones de solucionadores MILP usando aprendizaje automático.

Este artículo examina cómo los modelos biológicos mejoran la IA a través de redes neuronales de picos.

El impacto del zero-padding y el pooling en redes de aprendizaje profundo.

Un enfoque nuevo para proteger la privacidad en el análisis de datos de series temporales.

Nuevo marco de aprendizaje profundo mejora la detección de convulsiones en recién nacidos.

Presentando MYVT: un método para la optimización efectiva en el aprendizaje automático.

Presentando un modelo estocástico para mejorar la precisión en la predicción de imágenes.

Presentamos SleepStageNet, un modelo de aprendizaje profundo para el análisis de etapas del sueño.

El deep learning transforma las estrategias de trading financiero a través de un análisis de sentimiento avanzado.

La solubilidad en agua afecta la efectividad de los medicamentos y los procesos de desarrollo.

Un nuevo método reduce el sesgo en los clasificadores de IA para física de altas energías.

Esta investigación usa aprendizaje automático para mejorar las predicciones de unión de nanobodies.

Un resumen de los papers clave sobre NLP y ML de principios de 2023.

Un estudio sobre cómo la pandemia moldeó la expresión política en Twitter.

Una mirada a cómo los métodos de entrenamiento afectan el rendimiento del modelo en el aprendizaje automático.

Un enfoque estructurado mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje financiero a través de datos de calidad.

El aprendizaje activo mejora la eficiencia del entrenamiento de datos mediante la selección estratégica de muestras.

AQUILA mejora el aprendizaje federado al optimizar la selección de dispositivos y la comunicación de datos.

RS-CNN ofrece un nuevo enfoque para cuantificar la incertidumbre en las predicciones de aprendizaje automático.

Un estudio reciente presenta una técnica para evaluar la carga cognitiva a través de datos de EEG.

Un nuevo marco ayuda a los robots a aprender de manera eficiente con datos limitados.

Una mirada más cercana a cómo se comportan los modelos generativos y qué significa eso para la investigación.

Explora lo básico y las aplicaciones de las redes neuronales de dos capas.

Un sistema de detección mejora la seguridad de los planeadores submarinos durante misiones en el océano.

RNAformer usa aprendizaje profundo para mejorar las predicciones de estructura del ARN.