Informatique - Apprentissage automatique

mmSense détecte des armes cachées tout en garantissant la vie privée des utilisateurs dans les espaces publics.

Des recherches montrent comment c-Myb interagit avec KIX en se liant et en se repliant.

Explorer les mesures d'équité dans les modèles de scores de risque dans différents domaines.

Présentation d'un cadre pour améliorer les recommandations multi-comportements pour les utilisateurs.

L'évaluation NIST de 2022 s'est concentrée sur les avancées en reconnaissance des langues, en particulier pour les langues africaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des arbres phylogénétiques grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle basé sur des hypergraphes améliore la classification de séquences dans plusieurs domaines.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des environnements incertains avec des actions continues.

Explorer comment les modèles graphiques montrent les schémas de propagation des maladies au fil du temps.

Examiner des méthodes pour améliorer la performance de l'IRM dans différents environnements.

Une approche d'apprentissage profond améliore la qualité des images IRM en estimant précisément les mouvements de la tête.

De nouvelles méthodes d'échantillonnage améliorent l'efficacité et la précision des réseaux de neurones bayésiens.

Les systèmes automatisés travaillent pour détecter et réduire le langage nuisible en ligne.

Cette étude examine les faiblesses des modèles de prédiction du flux de foule face aux attaques adversariales.

Explore comment les méthodes de gradient naturel améliorent l'entraînement des modèles en apprentissage automatique.

La descente de gradient multiplexée offre un entraînement plus rapide pour les réseaux de neurones sur différentes plateformes.

Explorer l'impact de l'apprentissage par renforcement avec des retours humains sur la société.

Une nouvelle méthode s'attaque à l'endogénéité dans l'analyse de données en ligne en utilisant la régression en deux étapes des moindres carrés.

Voici WADER, une méthode pour améliorer les données sur l'étude de l'intimité dans la langue.

Explorer le rôle du bruit du gradient stochastique dans l'optimisation des processus d'apprentissage.

Les indices visuels aident les robots à mieux naviguer dans des environnements changeants.

Apprends comment l'apprentissage actif optimise le marquage des données pour un entraînement de modèle efficace.

Une étude sur les types de bugs dans les frameworks de deep learning populaires.

Une méthode pour ajuster comment les réseaux neuronaux perçoivent les concepts définis par les humains.

De nouveaux réseaux améliorent la précision en imagerie médicale en gérant les orientations d'images variées.

Examiner SMD et SGD pour une meilleure généralisation des modèles.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les prévisions avec des données déséquilibrées en régression.

Améliorer les modèles d'apprentissage machine pour de meilleures décisions humaines en utilisant des idées de similarité.

Une étude propose des méthodes non invasives pour détecter la perte de sang en utilisant des techniques avancées d'apprentissage automatique.

Examiner des modèles avancés pour gérer les risques financiers et détecter la fraude.

Explorer des solutions aux attaques par inférence de membre grâce à des preuves de répudiation.

Un outil pour vérifier et améliorer les explications générées par l'IA.

Les SNAMs offrent des aperçus plus clairs des prédictions en apprentissage automatique.

TinyAD optimise la mémoire pour une détection d'anomalies efficace sur des dispositifs IIoT à ressources limitées.

Un aperçu clair des attaques par empoisonnement de données et de leurs conséquences sur les modèles d'apprentissage automatique.

Ce cadre améliore l'analyse des processus biologiques complexes grâce à des données alignées.

Une nouvelle méthode combine l'informatique quantique avec l'apprentissage machine pour améliorer les prévisions.

Découvre comment l'optimisation des variétés améliore les algorithmes de machine learning et les performances des modèles.

Cette méthode améliore la classification et la segmentation des lésions pancréatiques.

Des méthodes innovantes améliorent l'apprentissage profond tout en protégeant la vie privée des patients dans le secteur de la santé.