Articoli più recenti per Adattamento del Dominio

Un nuovo framework migliora l'etichettatura dei pixel affrontando l'incertezza nella segmentazione semantica.

Uno studio mostra previsioni migliorate per il lensing delle galassie usando reti neurali.

La ricerca propone metodi per trovare elementi comuni in dati multi-modali non allineati.

Un nuovo modo per prevedere il comportamento del traffico usando modelli AI avanzati.

Introducendo il fine-tuning graduale per un'apprendimento robotico più intelligente senza etichette estese.

Gli scienziati analizzano le mappe dell'idrogeno per capire come si formano stelle e galassie.

Un metodo per fare previsioni migliori in ambienti dati in cambiamento.

Uno sguardo all'adattamento del dominio, alla privacy e all'apprendimento federato nella scienza dei dati.

Esaminando le difficoltà nella traduzione di lingue a basso supporto e soluzioni innovative.

Scopri un metodo per aiutare i modelli ad adattarsi ai nuovi dati senza doverli riaddestrare in modo approfondito.

Scopri come i nuovi metodi di regolarizzazione migliorano le performance dei modelli di machine learning e riducono l'overfitting.

Un nuovo framework per migliorare i modelli di machine learning in ambienti di dati diversi.

I ricercatori usano l'IA per velocizzare i test sulla sicurezza alimentare e migliorare l'accuratezza.

L'adattamento di dominio non supervisionato aiuta l'IA a imparare in ambienti che cambiano senza bisogno di supervisione continua.

Metodi innovativi potenziano i modelli di linguaggio per lingue a basso risorso come il nepalese.

Un modo nuovo per capire le emozioni attraverso le immagini senza i dati originali.

Un framework unificato per compiti di visione artificiale efficienti usando dati minimi.

Il modello CICLD migliora la segmentazione semantica, colmando il divario tra immagini sintetiche e quelle reali.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento degli oggetti in diverse condizioni atmosferiche usando dati sintetici.

I team innovano nel riconoscimento dei caratteri grazie alla competizione DAGECC.

Un nuovo framework migliora la stima della posa adattandosi alle sfide del mondo reale.