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Nuevos modelos buscan mejorar la precisión en la distribución de energía en reactores nucleares.

Nuevo método mejora el conocimiento de los modelos de lenguaje a partir de datos limitados.

Combinar características mejora la precisión en la clasificación de sonidos submarinos.

Presentamos PI-TFPONet: un método para resolver PDEs paramétricas sin necesidad de grandes conjuntos de datos.

Un nuevo método mejora las predicciones de características del lenguaje utilizando datos textuales.

SGDrop ayuda a las CNN a aprender mejor con datos limitados al ampliar su enfoque.

El aprendizaje por transferencia mejora la clasificación de audio para la detección de sonidos submarinos.

Explorando cómo la estructura de datos afecta el rendimiento del aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las funciones de influencia en modelos grandes.

Examinando la pérdida de plasticidad en el aprendizaje continuo y el papel de la nitidez.

La encriptación selectiva mejora la privacidad manteniendo el rendimiento del modelo en el aprendizaje colaborativo.

Un nuevo enfoque para manejar datos con valores atípicos de manera eficiente.

Un nuevo marco busca mejorar la fiabilidad y claridad en el razonamiento de la IA.

Aprende a mejorar la eficiencia de los modelos de lenguaje de contexto largo.

ASPINN ofrece una solución fresca para ecuaciones diferenciales con perturbaciones singulares desafiantes.

Nuevas estructuras mejoran la eficiencia del aprendizaje automático cuántico y la precisión en la clasificación.

Explora RKHS y su papel en la aproximación de funciones matemáticas.

Walker ofrece un seguimiento de objetos eficiente con una mínima etiquetado de datos.

Investigadores mejoran la detección magnética usando aprendizaje automático con centros NV.

Un nuevo método equilibra la personalización y la privacidad en el aprendizaje federado.

Los investigadores mejoran las técnicas de modelado de partículas usando métodos de aprendizaje automático.

Presentando un marco para el entrenamiento seguro de modelos de aprendizaje automático.

Técnicas para proteger datos sensibles en el aprendizaje automático.

Una nueva técnica mejora el rendimiento de los modelos que combinan texto e imágenes.

Un nuevo enfoque mejora la ejecución de consultas en bases de datos con ajustes de costo dinámicos.

Explora cómo el Monte Carlo cuántico puede transformar la modelación y el análisis económico.

Un nuevo modelo crea audio que coincide con el video, mejorando las experiencias mediáticas.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de selectividad de consultas usando técnicas de aprendizaje automático.

Un método para revelar lo que aprenden las redes neuronales profundas y cómo se alinea con el conocimiento existente.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de texto en imágenes, ayudando en formatos manuscritos y impresos.

AXE mejora el rendimiento del modelo mientras minimiza el desbordamiento en la cuantización con conciencia del acumulador.

Un nuevo marco mejora la precisión en simulaciones atomísticas a través de una optimización avanzada de campos de fuerza.

Un nuevo enfoque para una visualización y comprensión más clara de los modelos de aprendizaje profundo.

Evaluando VLMs en tareas espaciales usando texto visual y poco claro.

Descubre los principales beneficios y aplicaciones de los métodos de Proceso Gaussiano en varios campos.

Una nueva arquitectura mejora las predicciones de gasto de los usuarios en plataformas de deportes de fantasía.

Nuevos métodos optimizan la cuantización de modelos de lenguaje grandes, mejorando la eficiencia y la precisión.

Un nuevo método reduce los falsos positivos en segmentaciones de imágenes médicas.

La investigación evalúa las conexiones entre modelos de habla y lenguaje para mejorar el reconocimiento y la traducción.

Un nuevo método mejora el análisis al centrarse en celdas de datos individuales.