Informatique - Apprentissage automatique

Un nouveau modèle aide à prédire les besoins en respirateurs, améliorant les soins aux patients en soins intensifs.

Une comparaison des KAN et des MLP en termes de performance de classification et d'efficacité matérielle.

Explorer comment la blockchain peut améliorer la sécurité des grands modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'évaluation des réseaux de neurones récurrents non linéaires pour diverses applications.

Examiner comment la race affecte les modèles de santé et leur équité.

Des recherches montrent que les données de parole pourraient aider à identifier la maladie de Parkinson plus tôt.

Un nouvel outil améliore la visualisation des données en temps réel pour les chercheurs dans les systèmes complexes.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones grâce à une meilleure initialisation axée sur l'émergence.

Une nouvelle approche pour améliorer les réseaux de neurones en utilisant des espaces vectoriels gradués.

De nouveaux algos améliorent la prise de décision dans des environnements incertains en utilisant des options.

Ap pWorld simule des tâches réelles pour les agents IA dans un environnement contrôlé.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la communication dans l'apprentissage fédéré.

Examiner comment l'apprentissage actif peut améliorer la compréhension des préférences morales.

Utiliser GAIN améliore l'analyse des données dans les systèmes de tutorat intelligent.

Examiner les menaces pour la vie privée que posent les données ECG dans le secteur de la santé.

Cette étude explore l'utilisation des méthodes d'ensemble pour prédire les propriétés des matériaux.

Une nouvelle approche améliore les comparaisons des algorithmes d'apprentissage par renforcement dans différents environnements.

Explorer comment la structure temporelle améliore la performance des réseaux de neurones à impulsions.

Une nouvelle approche pour améliorer la coordination dans les systèmes de contrôle en couches en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Deep Companion Learning améliore les prédictions des modèles en s'appuyant sur des infos de performance passées.

Les robots bioniques utilisent des modèles d'apprentissage pour améliorer leurs mouvements et leur adaptabilité.

Cette étude examine les différences de confidentialité entre l'apprentissage fédéré décentralisé et centralisé.

Cet article examine l'efficacité des réseaux de neurones étroits et leurs implications.

Découvre les avancées récentes dans les techniques d'estimation d'ombre pour analyser les états quantiques.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des chaînes d'approvisionnement et prédit les transactions futures.

Découvre comment le boosting évolue pour améliorer les performances des modèles.

Exploration des récentes améliorations des algorithmes d'apprentissage quantique et des méthodes d'optimisation.

Examiner le rôle de l'IA dans l'éducation, ses avantages et les biais qu'elle peut introduire.

Un outil qui transforme les données RDF en formats utilisables pour l'apprentissage automatique.

MALT améliore l'efficacité et le succès des attaques adversariales dans les modèles de classification d'images.

LLASP améliore la génération de code ASP à partir de descriptions en langage naturel.

Une nouvelle méthode améliore la précision des tests des modèles linguistiques pour le savoir.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de précipitations pour de meilleures prises de décision.

Un outil efficace pour étiqueter des vidéos améliore l'entraînement à la détection d'objets.

Explorer les problèmes d'incertitude épistémique dans les méthodes de Deep Learning bayésien.

Une nouvelle méthode améliore la réponse de l'IA aux préférences humaines qui évoluent.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des signaux des mains bioniques pour un meilleur contrôle.

Une revue des méthodes d'apprentissage automatique pour détecter les vulnérabilités dans les contrats intelligents Ethereum.

Une nouvelle méthode renforce la résilience des VAE face à des manipulations de données compliquées.

Examiner les menaces à la vie privée liées aux connexions sociales dans les espaces numériques.