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Este artículo investiga el sesgo en las plataformas de medición de Internet y sus implicaciones.

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Un nuevo método mejora la efectividad del libro de códigos en tareas de aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre la integración de grafos de conocimiento y modelos de lenguaje para una mejor representación de la información.

Explorando nuevas definiciones y aplicaciones de los lenguajes de Dyck en dos dimensiones.

Explora métodos no supervisados para analizar y representar datos de series temporales de manera efectiva.

Este método mejora la clasificación de imágenes a través de una representación de clase innovadora.

Un estudio sobre la comúnidad en grafos con aplicaciones en teoría de grafos.

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Se exploran nuevos métodos para mejorar el razonamiento en N3 con reglas existenciales.

Un nuevo método mejora la precisión del texto generado a partir de grafos de conocimiento.

Un nuevo método mejora la equidad en modelos generativos sin necesidad de conjuntos de datos originales.

Nuevos métodos mejoran la representación del sonido en la realidad virtual y aumentada.

Una guía sobre las especificaciones de Tydi para mejorar la transferencia de datos en el diseño.

Examinando cómo el muestreo en rejilla puede mejorar la representación de wavelets.

RepSGG mejora la comprensión de escenas al abordar los desafíos de representación y datos.

Un método creativo para visualizar datos personales a través de diseños bordados en blanco y negro.

Este modelo analiza el movimiento humano sin necesidad de conocimientos o etiquetas previas.

Este artículo presenta una visión geométrica de los modelos de lenguaje transformer.

Evaluando las habilidades de los LLMs con la sintaxis Turtle en tareas de grafos de conocimiento.

Explora el papel de las representaciones en mejorar el rendimiento del aprendizaje por refuerzo.

Explorando cómo el sonido puede mejorar la comprensión de datos y su accesibilidad.

Un nuevo método que usa octágonos para mejorar la representación de grafos de conocimiento.

Una visión general de estructuras de grafos únicas y sus implicaciones.

Las preguntas de estudio cuestionan la necesidad de representaciones desenredadas para tareas de razonamiento visual abstracto.

DARL ofrece nuevos métodos para que las máquinas aprendan y creen imágenes de manera efectiva.

Un estudio sobre cómo combinar gráficos de conocimiento y razonamiento contrafactual en la IA.

Este estudio examina los desafíos del aprendizaje de reconstrucción en el aprendizaje automático para tareas de percepción.

Optimizando la multiplicación de matrices con una representación entera eficiente en el aprendizaje automático.

Un nuevo marco transforma la interpretación de imágenes a través de gráficos de escena de vocabulario abierto.

Este artículo examina las pruebas no fundamentadas y su papel en la lógica computacional.

Nuevos métodos mejoran el análisis de escenas visuales usando técnicas de codificación eficientes.

Un nuevo enfoque para asegurar la justicia en los procesos de toma de decisiones algorítmicas.

Conjuntos libres ayudan a organizar grafos planos sin cruces de aristas.

Explorando los desafíos de bi-alcance en redes de Petri mejoradas con valores de datos.

Un nuevo enfoque utiliza redes neuronales de convolución gráfica para un análisis eficiente de datos de música.

Un proyecto para mejorar la representación de grupos subrepresentados en Liguria.

Un nuevo método para hacer que los Diffusion Transformers funcionen mejor en dispositivos más pequeños.

Este artículo examina cómo la IA puede afectar a los grupos marginados y formas de mejorar los resultados.

El estudio investiga cómo los modelos de lenguaje basados entienden estructuras lingüísticas complejas.