Informática - Aprendizaje automático

Un método para identificar fallos en motores eléctricos a través del análisis de sonido y redes neuronales bayesianas.

La generación de datos sintéticos puede transformar los ensayos clínicos al garantizar la privacidad del paciente y mejorar la disponibilidad de datos.

Investigaciones revelan cómo la información falsa afecta la fiabilidad y precisión de los modelos de lenguaje.

Una nueva herramienta mejora la eficiencia en el procesamiento de registros médicos electrónicos para brindar un mejor cuidado a los pacientes.

Un nuevo marco mejora la detección de información falsa en las plataformas sociales.

Un nuevo enfoque permite a los modelos aprender continuamente de nuevos datos.

Esta investigación se centra en entrenar ControlNet mientras se protege la data del usuario en todos los dispositivos.

El umbralizado duro iterativo probabilístico mejora la precisión del modelo al simplificar la selección de características.

Explorando preocupaciones de privacidad en el ajuste fino de modelos de difusión con datos personales.

Explorando la interacción entre el aprendizaje profundo y la teoría de la información a través de modelos de difusión.

Esta investigación explora cómo el grado topológico evalúa la efectividad de los VAE para captar la estructura de los datos.

Un nuevo modelo mejora la detección de planetas similares a la Tierra usando curvas de luz de PLATO.

Un nuevo enfoque para modelar datos usando lenguaje natural para una mejor interpretación.

Las técnicas de aprendizaje automático están mejorando las simulaciones de sistemas de espín cuántico usando Operadores Neurales de Fourier.

Un nuevo método para mejorar la toma de decisiones en sistemas cambiantes usando predicciones.

Combinar métodos basados en datos con el conocimiento de expertos mejora la precisión de la estimación espacial.

Un nuevo marco busca mejorar la generación de imágenes usando retroalimentación humana.

Nuevas redes neuronales mejoran el análisis de relaciones de datos complejas y dirigidas.

Usando machine learning para mejores predicciones de scintilación GNSS.

El pipeline SIG genera conjuntos de datos equilibrados para evaluar sistemas de reconocimiento facial de manera ética.

Presentamos SAL y LBN para un monitoreo de salud confiable.

Aprende cómo el aprendizaje por transferencia mejora los resultados del aprendizaje automático con datos limitados.

Aprovechando la IA para mejorar la efectividad de los honeypots contra amenazas cibernéticas.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas de manera más eficiente usando modelos de lenguaje.

El modelado multifidelidad optimiza la precisión de la simulación mientras reduce los gastos computacionales.

Un nuevo método para simplificar datos de alta dimensión sin necesidad de conocimiento previo.

Este artículo examina cómo la prevalencia afecta el aprendizaje no supervisado y la clasificación en diagnósticos.

Este artículo examina el impacto del contexto en la eficiencia de lectura.

Una mirada al enfoque de Naive Bayes generalizado y su impacto en la clasificación de datos.

Un nuevo enfoque para mejorar el análisis del tráfico de red a través de modelos basados en grafos.

Un nuevo modelo combina el reconocimiento de voz y el reconocimiento de entidades para obtener mejores resultados.

Nuevo método mejora la detección del Parkinson a través del análisis de voz con tecnología avanzada.

HetSheaf mejora la representación de datos en gráficos heterogéneos para un mejor rendimiento del modelo.

Esta investigación simplifica el aprendizaje de grafos acíclicos dirigidos a partir de datos usando optimización convexa.

Un método estructurado para evaluar la seguridad y efectividad de la IA.

Nuevos métodos que usan videos normales mejoran la calidad del modelado facial en 3D.

Este estudio destaca la efectividad de los modelos fundamentales para mejorar la segmentación de imágenes médicas.

Explora cómo combinar factorizaciones de tensores y representaciones de circuitos mejora la modelación de datos.

Nuevo enfoque mejora la isolación de voz en ambientes de audio mixto usando tokens discretos.

Nuevos métodos ayudan a entender cómo los modelos reaccionan a los cambios en los datos.