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Presentiamo un nuovo meccanismo di difesa contro gli attacchi di inferenza di appartenenza nei modelli di apprendimento automatico.

Seq2Peak migliora le previsioni per la domanda nelle ore di punta in diversi settori.

Questo articolo parla di come migliorare le spiegazioni degli alberi decisionali per ottenere risultati più equi.

Uno studio valuta l'accuratezza delle mappe di copertura del suolo per il monitoraggio agricolo nell'Africa subsahariana.

Questo studio si concentra sul migliorare le performance dei modelli negli ensemble attraverso la dissimilarità nell'addestramento.

SpaceNLI testa la capacità dei sistemi informatici di capire il ragionamento spaziale nel linguaggio.

Uno sguardo dettagliato ai metodi per migliorare l'efficienza delle reti neurali.

Un nuovo algoritmo stima la distanza di Chamfer più velocemente e con maggiore precisione per grandi set di dati.

Un nuovo metodo migliora le previsioni su come i farmaci interagiscono con gli obiettivi, risparmiando tempo e risorse.

Una panoramica del metodo IMEX-RK per risolvere equazioni rigide e non rigide.

Nuove tecniche migliorano la precisione e l'efficienza nell'identificare le cover.

FuXi migliora le previsioni meteorologiche a lungo termine usando tecniche di machine learning.

La ricerca svela il ruolo complesso delle distrazioni nelle scelte.

DBFed mira a ridurre il bias nell'IA mantenendo la privacy dei dati.

Questo documento parla di molteplicità predittiva e propone algoritmi di insieme per previsioni più eque.

Uno sguardo a come i sensori indossabili e i video possono migliorare il monitoraggio dell'esercizio.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'identificare i canti degli uccelli.

Piani di ispezione regolari possono prevenire costosi guasti delle tubature fognarie e rischi per la salute.

Una buona inizializzazione di pesi e bias influisce molto sull'efficienza dell'addestramento delle reti neurali profonde.

Esplorare come i dati pubblici possono migliorare i modelli di machine learning che preservano la privacy.

Le false allarmi influiscono molto sulle performance degli analisti nel riconoscere le vere minacce informatiche.

Questo studio esplora come spiegazioni contrastanti possono migliorare la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale.

L'IA sembra promettente nel diagnosticare condizioni neuro-oftalmiche, aiutando gli specialisti.

Nuove strategie migliorano l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche per diagnosi migliori.

Nuovi metodi migliorano l'allenamento contro attacchi avversari concentrandosi sulle vulnerabilità degli esempi.

Le reti neurali migliorano la velocità e l'accuratezza nelle previsioni della distribuzione dell'energia spettrale delle galassie.

Uno studio sull'uso degli algoritmi SVM per classificare i fagioli secchi.

Un framework per classificare le azioni di calcio in modo efficiente usando l'analisi video.

Un nuovo metodo usa le immagini video per migliorare il posizionamento durante la bronchoscopia.

Un nuovo metodo migliora la velocità e la precisione dei modelli nel machine learning.

Esaminando le complessità della giustizia nei sistemi di IA e i loro impatti nel mondo reale.

La ricerca rivela un nuovo dataset che migliora le prestazioni dei modelli VQA nel tempo.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento automatico su dispositivo per una migliore personalizzazione e privacy.

Questo articolo esamina metodi per testare i modelli linguistici per bias.

Questo articolo esamina le questioni di giustizia nella tecnologia di riconoscimento facciale.

Un nuovo approccio migliora l'affidabilità dei modelli di deep learning misurando l'incertezza.

Un metodo per affinare le uscite del modello linguistico usando le previsioni esistenti.

Un nuovo metodo riduce i token nei Vision Transformers, migliorando l'efficienza e la precisione.

Scopri nuovi metodi per un ripristino della memoria efficiente nella tecnologia.

Questo nuovo approccio migliora il modo in cui vengono analizzate le connessioni cerebrali usando la risonanza magnetica di diffusione.