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Esta investigación habla sobre el papel del aprendizaje federado en la protección de la privacidad durante el análisis de datos.

Un nuevo método que utiliza vectores circulares mejora la eficiencia en tareas de múltiples etiquetas.

Un nuevo método para clasificar texto con la entrada del usuario y supervisión débil.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de la verificación de hablantes con datos limitados.

Un nuevo método minimiza características engañosas en el aprendizaje automático con menos esfuerzo humano.

Una mirada al aprendizaje por transferencia y el aprendizaje autosupervisado en el cuidado de la salud.

Nuevos enfoques mejoran las estrategias de control para sistemas complejos y no lineales usando características aleatorias.

Una mirada a los desafíos y las innovaciones en los métodos de adaptación de dominio en grafos.

Un nuevo método mejora la resumición con datos de entrenamiento limitados.

Presentando un modelo para analizar procesos de salto de Markov complejos con datos ruidosos.

Un nuevo enfoque mejora la compresión de datos y la eficiencia en el entrenamiento de modelos.

Este estudio explora el uso de GANs para crear imágenes de MRI sintéticas.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje existentes sin necesidad de un costoso reentrenamiento.

Un estudio del sentimiento público en Twitter durante las elecciones presidenciales de Colombia de 2022.

Cómo la tecnología portátil y los LLM están cambiando el monitoreo de la salud y la interpretación de datos.

Este método mejora la coincidencia de imágenes con gustos individuales a través de soluciones escalables.

Un nuevo método para mejorar modelos preentrenados usando fine-tuning selectivo.

Presentamos DictaLM 2.0 y DictaLM 2.0-Instruct para mejorar el procesamiento del idioma hebreo.

ProtoSAM ofrece segmentación efectiva con mínimos datos, mostrando promesas en imágenes médicas.

Usando videos sin etiquetar para mejorar el reconocimiento de acciones en videos largos.

Aprende cómo la predicción conformal impulsada mejora la comprensión de la incertidumbre en los modelos.

Un proyecto para mejorar el reconocimiento de texto en documentos en español usando TrOCR.

Un nuevo método para mejorar el reconocimiento en documentos complejos.

Presentamos Treeffuser para mejorar las predicciones probabilísticas a partir de datos tabulares.

Esta investigación se centra en sistemas para responder preguntas biomédicas usando modelos de lenguaje grandes.

CCL se asegura de que las redes neuronales mantengan precisión mientras aprenden nuevas tareas.

TriQXNet mejora la precisión en la predicción de los impactos de las tormentas geomagnéticas en la tecnología.

Mejorando los modelos de mezcla en aprendizaje automático para más eficiencia y mejores resultados.

La selección efectiva de datos mejora el rendimiento en los modelos de lenguaje grandes.

Multi-Peptide combina modelos de datos para mejorar las predicciones del comportamiento de los péptidos.

Una mirada a cómo los KGs y los LLMs mejoran las aplicaciones de IA.

Un nuevo método mejora la detección de imágenes y textos mal etiquetados en conjuntos de datos.

Los investigadores simplifican métodos para procesar texto y gráficos usando modelos de lenguaje.

Un nuevo método para la deduplicación de datos eficiente en el aprendizaje federado.

El método CADC mejora la eficiencia del sistema de recomendaciones al manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el aprendizaje automático de múltiples tareas.