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MASALA migliora la trasparenza delle decisioni dell'IA usando spiegazioni basate sulla località.

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Celtibero offre una protezione forte contro gli attacchi nei sistemi di apprendimento federato.

ATAC-Diff migliora la qualità e l'analisi dei dati scATAC-seq attraverso tecniche innovative.

DAVOTS aiuta gli utenti a visualizzare i dati delle serie temporali e a modellare le decisioni in modo efficace.

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ECHO combina diversi schemi di ragionamento per risolvere meglio i problemi nei modelli di linguaggio.

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ENACT migliora l'efficienza del modello transformer nella rilevazione degli oggetti mantenendo l'accuratezza.

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Esplorando come la forma e la curvatura influenzano le dinamiche di gruppo nei robot.

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Un nuovo modello di embedding testuale sembra promettente nei compiti e nelle prestazioni multilingue.

Un nuovo metodo identifica gruppi nei dati comportamentali complessi per avere migliori intuizioni.

GenCRF migliora la riformulazione delle query di ricerca per una maggiore precisione nell'intento dell'utente.

Esaminando il lento progresso verso gli obiettivi dell'ONU per il 2030 nei vari paesi.