Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo modelo mejora el análisis de gráficos cambiantes usando técnicas de incrustación de gráficos.

Un nuevo método mejora el análisis de redes complejas sin etiquetas previas.

Un enfoque nuevo para predecir eventos climáticos extremos y sus interacciones.

Explora métodos no supervisados para analizar y representar datos de series temporales de manera efectiva.

AutoencODE adapta redes neuronales a anchos de capa variables para mejorar el rendimiento.

Este método mejora los diseños fotónicos al integrar datos del mundo real con aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la seguridad del aprendizaje federado contra ataques de envenenamiento de datos.

Un marco para mejorar las predicciones de aprendizaje automático con claridad y confianza.

HeLM mejora las predicciones de riesgos de salud al combinar varios tipos de datos para obtener información personalizada.

Nuevo método revela vulnerabilidades en sistemas de Aprendizaje Federado Vertical utilizando Redes Neuronales de Grafos.

Un método para generar imágenes mejor que protege la privacidad usando conjuntos de datos públicos.

DART mejora la predicción de eventos usando técnicas de aprendizaje profundo.

El aprendizaje federado mejora la privacidad mientras mejora el entrenamiento de modelos en dispositivos móviles.

La escultura de consultas agregadas simplifica el análisis de datos mediante técnicas de visualización interactivas.

Este estudio resalta la importancia de las capas ocultas en las redes neuronales.

Nuevos métodos rastrean el estrés a través de señales biológicas, mejorando la gestión de la salud personal.

Nuevo marco mejora los modelos de autoentrenamiento para un mejor rendimiento en adaptación de dominios.

Arabia Saudita invierte en métodos avanzados para la predicción de datos de energía eólica renovable.

Nuevo sistema de hardware mejora la velocidad y eficiencia de inferencia de GNN para aplicaciones en tiempo real.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad del modelo en clasificación de textos.

Nuevo método predice el estrés con datos mínimos usando aprendizaje auto-supervisado.

Este estudio explora métodos de aprendizaje automático para mejorar la seguridad del sistema eléctrico.

Examinando el impacto de los GNNs en los algoritmos tradicionales y sus desafíos de rendimiento.

Los modelos de fundación están mejorando la eficiencia en la segmentación de imágenes médicas.

Un nuevo método usa GANs para crear datos de radar realistas y hacer que la conducción automática sea más segura.

Las pruebas basadas en núcleos mejoran la comprensión del comportamiento y las características de las células individuales.

Un sistema automatizado para puntuar a las empresas por sus esfuerzos en sostenibilidad usando los ODS.

Esta investigación explora cómo los LLMs pueden procesar y recuperar datos GTFS.

Explorando el uso de datos de salud sintéticos para mejorar el desarrollo de CDSS.

Un nuevo método predice la duración de la batería usando datos de rendimiento inicial.

Un nuevo método mejora el análisis de supervivencia mientras protege la privacidad del paciente.

Un método de aprendizaje automático para estimar los tiempos de los semáforos usando datos de vehículos.

La investigación sobre cómo el EEG detecta emociones puede transformar la salud mental y el marketing.

Una técnica para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en datos nuevos.

Un nuevo marco de aprendizaje automático mejora las predicciones de rendimiento de EDFA con datos mínimos.

Nuevo método usa video para colocar sensores en el seguimiento de actividades humanas.

Una encuesta sobre modelos de lenguaje en español en tareas clínicas y su rendimiento.

Nuevas ideas sobre el potencial de las redes neuronales profundas a través de estimaciones optimistas.

AutoML4ETC automatiza la creación de redes neuronales para clasificar tráfico de red encriptado.

Un nuevo método mejora la identificación de voces en la localización de cine y televisión.