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Analizzando come i dataset di addestramento influenzano l'equità dell'IA nella diagnosi delle lesioni cutanee.

Uno studio che confronta modelli di machine learning per valutare le vulnerabilità nel codice C/C++.

Un nuovo approccio per migliorare l'efficienza nell'apprendimento multi-task usando matrici a rango basso.

Il raggruppamento multi-task migliora l'efficienza dell'apprendimento e le prestazioni in diverse applicazioni di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento multi-task nei modelli linguistici condividendo conoscenze.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle entità nominate in vari settori.

MoDE semplifica la gestione dei compiti per i modelli linguistici, migliorando le prestazioni e l'efficienza.

Un nuovo modello migliora la previsione della prognosi per i pazienti con emorragia intracranica.

Questo articolo esamina i progressi nel tracciamento oculare usando tecniche di EEG e deep learning.

Un nuovo modo di analizzare i documenti sanitari elettronici migliora la cura dei pazienti e i risultati.

Esplorare come i neurotrasmettitori migliorano gli algoritmi di apprendimento per rinforzo.

Un nuovo approccio migliora l'esposizione dei prodotti per esperienze di shopping online migliori.

Un nuovo modello punta a tradurre l'attività cerebrale in un linguaggio leggibile.

Esplorando come l'apprendimento multi-task influisca sulle prestazioni e sulla generalizzazione del modello.

Un nuovo approccio migliora la comprensione dei video usando meno risorse.

Esplorare le sfide dell'apprendimento multi-task e continuo nel machine learning.

TRACE analizza le azioni degli utenti per migliorare le esperienze di shopping di viaggio.

Esplorando la rilevazione, rimozione e generazione delle ombre nella visione artificiale.

Questo articolo esplora tecniche di adattamento rapido per l'apprendimento profondo nei sistemi wireless.

Un nuovo modello migliora i suggerimenti di articoli di moda usando geometria e dati visivi.

Lo studio analizza come i modelli linguistici elaborano l'italiano tramite l'apprendimento multi-task.

Un nuovo metodo usa l'audio per migliorare l'accuratezza della pronuncia delle macchine.

Un nuovo metodo di valutazione per la schizofrenia usando dati multimodali.

DeFT-Mamba migliora la separazione e la classificazione dei suoni in ambienti rumorosi.

Un nuovo metodo per migliorare le previsioni delle proprietà molecolari nell'IA usando l'aggiunta di compiti.

Il framework Temporal2Seq semplifica molteplici compiti di comprensione video in un unico modello.

Uno studio sulla rilevazione automatica del linguaggio offensivo usando tecniche moderne.

Un modello a doppia attività migliora l'accuratezza nell'analisi delle immagini a 360°.

Scopri un nuovo framework che migliora l'efficienza dell'apprendimento multi-task e riduce i costi.

Esaminando il confine tra articoli scientifici generati da AI e quelli scritti da umani.

Gli scienziati trovano connessioni tra geni e cancro usando nuovi metodi.

Un nuovo modello migliora le previsioni nelle corse autonome, aumentando precisione e velocità.

Una nuova strategia per affrontare più compiti nei deep neural networks.

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I robot stanno imparando a svolgere più compiti e ad adattarsi a diversi ambienti.

Un nuovo sistema migliora la visualizzazione chirurgica in tempo reale con l'apprendimento multi-task.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'addestramento dell'IA per i modelli linguistici.

Scopri come gestire più compiti in modo efficiente con un nuovo metodo.

I modelli linguistici avanzati trasformano le previsioni delle proprietà dei materiali in conversazioni semplici.

Scopri come SIPM trasforma l'ottimizzazione conica nel machine learning.