Informática - Inteligencia artificial

Este artículo examina cómo los ataques adversarios alteran los conceptos aprendidos de las CNN.

El método DeepKnowledge mejora la fiabilidad de las DNNs en aplicaciones críticas.

Un nuevo enfoque para simplificar el control de acceso basado en roles.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en modelos de aprendizaje profundo.

Un marco para alinear acciones con los valores personales y organizacionales.

Nuevo enfoque permite que robots en enjambre escapen de amenazas usando comportamientos similares a los de los peces.

Un estudio sobre cómo mejorar la clasificación de cultivos usando diferentes fuentes de datos y modelos de aprendizaje profundo.

Una mirada a las causas y detección de inexactitudes en la toma de decisiones de IA.

Un nuevo enfoque mejora las estrategias de planificación utilizando representaciones gráficas y métodos tradicionales de aprendizaje automático.

Un marco para generar repositorios de código usando requisitos de lenguaje simples.

Explorando mejoras en la generación de texto visual preciso a partir de descripciones.

Este artículo explica cómo los Deep Support Vectors mejoran la comprensión de la toma de decisiones de la IA.

Nuevos métodos mejoran la predicción de diversas estructuras cristalinas para materiales avanzados.

Un método para mejorar la comprensión de las máquinas mediante incrustaciones multifacéticas.

Explorando técnicas para apoyar idiomas de bajos recursos usando aprendizaje en contexto.

Un nuevo enfoque mejora la detección de malware usando técnicas de machine learning.

Este artículo habla sobre cómo los robots pueden entender mejor las preferencias humanas en la ejecución de tareas.

Este artículo revisa qué tan bien los modelos de lenguaje grandes protegen la información sensible.

Examinando cómo la IA puede generar respuestas solidarias y empáticas.

Una guía para mejorar la memoria asociativa usando métodos de descenso de gradiente.

Un nuevo método mejora la extracción de reglas de asociación a partir de datos de series temporales.

Un nuevo método para sugerir algoritmos DFCIL óptimos usando flujos de datos simulados.

El método DTV mejora la fiabilidad de las respuestas de los modelos de lenguaje grandes en problemas de matemáticas.

Explorando el impacto de los modelos de lenguaje en el aprendizaje de los estudiantes y la enseñanza.

Este estudio analiza los ajustes de estrategia en entornos de múltiples agentes a través de caminos de satisfacción.

Esfuerzos para detectar y combatir los desechos marinos usando tecnologías avanzadas.

El estudio investiga cómo las personas perciben las redes relacionales a través de gráficos.

Un nuevo método mejora la comprensión de los modelos de lenguaje sobre términos médicos.

Un nuevo método mejora la generación de texto a imagen con transiciones suaves y alta calidad.

Un nuevo método mejora la extracción de información de los informes de accidentes de aviación.

Nuevas técnicas mejoran la detección de fallos en la fabricación usando métodos de deep learning.

Una mirada a las dificultades de la planificación de Stackelberg en comparación con los métodos tradicionales.

Un nuevo método mejora la estimación de CATE y potencia la toma de decisiones en varios campos.

Un nuevo sistema ayuda a los autores a escribir subtítulos efectivos para figuras científicas.

MetaOptimize mejora el rendimiento del modelo ajustando la configuración de aprendizaje de manera dinámica.

TinySaver combina modelos pequeños y más grandes para un procesamiento de IA eficiente.

Los Transformadores de Física Universal mejoran la eficiencia y precisión en la modelación de la dinámica de fluidos.

Este estudio evalúa varios modelos de lenguaje para la clasificación de texto usando datos de entrenamiento mínimos.

Explorando las eficiencias de descarga de tareas con PeersimGym para dispositivos IoT.

Nuevas técnicas aumentan la velocidad y eficiencia de los MLPs en GPUs de Intel.