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Esta investigación mejora las búsquedas de imágenes de personas a través de técnicas efectivas y modelos avanzados.

Presentando un enfoque nuevo para calcular la dimensión VC y mejorar el entrenamiento de modelos.

Nuevo método aborda múltiples sesgos en la clasificación de imágenes para mejorar la equidad.

Usar qudits en sistemas cuánticos mejora los métodos de clasificación de datos.

Un nuevo modelo integra U-Net y Redes Neuronales Espinosas para tareas de imagen eficientes.

Un estudio revela las actitudes europeas hacia la IA, destacando la conciencia, la confianza y la aprobación.

El aprendizaje transferible desechable aborda las preocupaciones de privacidad mientras mantiene el rendimiento del modelo.

La investigación mejora la generación de texto para idiomas con menos recursos usando modelos modernos.

MDCS mejora la precisión de clasificación para categorías raras en el reconocimiento de imágenes.

Un enfoque nuevo predice mediciones cerebrales faltantes usando aprendizaje automático avanzado.

Este artículo examina cómo los LLMs crean encuestas eficientes en Procesamiento de Lenguaje Natural.

Nuevo conjunto de datos y marco mejoran las capacidades de respuesta a preguntas orales.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de imagen y la consistencia en CcGANs usando muestras negativas.

Un nuevo enfoque para ayudar a las máquinas a conectar e interpretar diferentes formas de datos.

Un nuevo método para guiar modelos de lenguaje de manera eficiente.

SharpCF mejora los sistemas de recomendación mientras mantiene la eficiencia y precisión.

Presentando un enfoque equilibrado para podar redes neuronales profundas de manera efectiva.

SplitWiper mejora el olvido en el aprendizaje automático, asegurando la privacidad de los datos y la eficiencia.

Este estudio investiga cómo la actividad cerebral se relaciona con las emociones usando aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la precisión de los robots al detectar y manejar tubos de ensayo.

FastTCM-CR50 mejora la detección y localización de texto en escenas con datos limitados.

Revolucionando cómo las personas manejan el consumo de energía usando tecnología de IA.

Una mirada a la inyectividad de las capas ReLU y sus implicaciones en las redes neuronales.

SAMRec aborda la escasez de datos en los sistemas de recomendación mediante técnicas de entrenamiento efectivas.

Abordando desafíos para aplicaciones de aprendizaje automático seguras en sistemas críticos.

Un nuevo enfoque mejora la precisión del etiquetado de arterias coronarias en la imagenología médica.

Nuevos métodos mejoran modelos compactos para la detección de objetos 3D usando disparidad de representación.

El aprendizaje profundo mejora la reconstrucción en 3D de ultrasonidos para mejores diagnósticos y cirugías.

Un método para mejorar la comprensión del aprendizaje profundo en el monitoreo de la salud de máquinas.

Una mirada a los desafíos y soluciones en los métodos de detección del cáncer de mama.

Nueva investigación revela cómo los modelos neuronales imitan la corteza visual para procesar información.

Los agentes de IA tienen que adaptarse para trabajar bien con nuevos compañeros en diferentes entornos.

Un nuevo método mejora la detección OOD combinando representaciones de datos globales y locales.

FedSIS mejora la detección de ataques de presentación facial mientras asegura la privacidad de los datos.

Este artículo habla sobre ataques de envenenamiento en modelos financieros de deep learning y sus riesgos ocultos.

Examinando los riesgos de reidentificación en sentencias judiciales anonimadas usando modelos de lenguaje.

Automatizar la priorización de los informes de errores mejora la seguridad de los contratos inteligentes y la eficiencia de los desarrolladores.

SpikingBERT combina redes neuronales con picos y tareas de lenguaje para ser más eficiente en energía.

Integrar metadatos mejora el rendimiento en tareas de habla como la identificación de idiomas.

Una mirada a cómo la adaptación de instrucciones mejora las respuestas de los modelos de lenguaje.