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Nuevo enfoque mejora la precisión en la detección de posturas en diversos temas.

La investigación destaca métodos efectivos para reconocer emociones en el habla utilizando embeddings.

Un nuevo kit de herramientas de referencia ayuda a diseñar dispositivos nanofotónicos usando IA y ML.

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Ind-KNN mejora las predicciones privadas mientras protege la privacidad individual en aplicaciones basadas en datos.

Presentando un método eficiente para transferir el conocimiento de machine learning entre entornos.

Un nuevo método híbrido mejora la estimación de información mutua al combinar técnicas generativas y discriminativas.

Un nuevo método para mejorar la calidad de imagen en condiciones difíciles.

Un enfoque novedoso que utiliza la augmentación de datos por instancia para mejorar la robustez del modelo ante adversarios.

Este estudio explora la relación entre la dinámica de las galaxias y la relación de aceleración radial.

Las estrategias de entrenamiento afectan la capacidad de los modelos de lenguaje para retener conocimiento con el tiempo.

Nuevo método mejora la búsqueda de soluciones para problemas complejos usando datos pasados.

Explorando un sistema de dos capas para un control eficiente del aprendizaje automático.

Una mirada al preentrenamiento enmascarado y su conexión con el rendimiento del modelo.

Este artículo habla de un nuevo enfoque para clasificar neuronas usando aprendizaje profundo.

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Nuevos métodos mejoran la eficiencia y velocidad del aprendizaje semi-supervisado basado en gráficos.

La investigación muestra que GAP puede mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje usando texto aleatorio.

Un nuevo método mejora los Vision Transformers para entender imágenes mejor y con menos recursos.

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Los investigadores descubren que modelos más simples pueden competir con redes más profundas en rendimiento.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento en carreras de los coches autónomos usando aprendizaje profundo.

Una mirada a la efectividad de las defensas certificadas frente al entrenamiento adversarial en el aprendizaje automático.

Aprende sobre el clustering y su importancia para analizar datos de manera efectiva.

Comparando NF4 y AF4 para optimizar la cuantización en modelos de aprendizaje automático.

Un método para automatizar la generación de diagramas de casos de uso a partir de historias de usuario.

Las Políticas Dinámicas Neurales Autónomas mejoran el aprendizaje de los robots a través de la imitación y la adaptabilidad.

Un nuevo marco mejora la representación de grafos usando aprendizaje autosupervisado.

Nuevos métodos mejoran la detección y clasificación de vulnerabilidades de software.

Utilizando Modelos de Lenguaje Grandes para optimizar DNNs para dispositivos pequeños.

Mejorar los métodos de evaluación puede aumentar la fiabilidad de la extracción de eventos y el rendimiento del modelo.

Un nuevo modelo busca aclarar cómo funcionan por dentro las redes neuronales profundas.

Combinar el aprendizaje auto-supervisado y el aprendizaje activo mejora la clasificación multi-etiqueta en teledetección.

Un nuevo método mejora los modelos de aprendizaje automático para lidiar con clases desconocidas durante las pruebas.

Presentamos un modelo que mejora el procesamiento de datos cuánticos a través de una mejor gestión del estado.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje avanzados mejoran la precisión del reconocimiento de voz.

Un nuevo método mejora el razonamiento del modelo de lenguaje al gestionar tareas complejas.