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EfficientLIF-Net riduce i costi di memoria negli SNN mantenendo le prestazioni.

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Gli e-graph colorati migliorano il ragionamento logico riducendo l'uso di memoria e aumentando la velocità.

Un modello computerizzato simula come la corteccia prefrontale gestisce compiti e memoria.

Analizzando come la regione CA3 influisce sulla formazione e il richiamo della memoria.

Esaminando l'esperimento mentale dell'amico di Wigner nella meccanica quantistica.

Un nuovo metodo per migliorare il processo decisionale nei modelli di linguaggio usando esperienze passate.

Un nuovo framework migliora la velocità di generazione del testo grazie a una migliore allocazione della memoria.

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SWAM migliora l'uso della memoria nei dispositivi mobili, aumentando la reattività delle app e l'esperienza dell'utente.

Esaminando le connessioni neuronali che permettono la memoria e l'apprendimento nel cervello.

Nuove intuizioni su come ricordiamo informazioni da strutture mnemoniche complesse.

Un nuovo modello migliora l'efficienza nella comprensione e generazione del linguaggio.

Uno sguardo alle tecniche per accelerare le Reti Neurali Grafiche in set di dati complessi.

Il modello di neurone ELM semplifica la comprensione delle funzioni cerebrali complesse con meno parametri.

Questo articolo parla di strategie di raffreddamento e estrazione di lavoro nei sistemi quantistici usando la memoria.

RowHammer solleva seri dubbi sull'integrità dei dati nei moderni sistemi di memoria dei computer.

Esaminare come diversi tipi di memoria aiutano nei compiti di ricerca visiva.

Nuovi modelli linguistici migliorano i metodi di compressione del testo per un migliore stoccaggio e trasferimenti più veloci.

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Robot innovativi imparano a preparare la colazione per gli anziani in base ai loro gusti.

HashMem accelera le hashmap combinando elaborazione e memoria.

Rockmate automatizza l'ottimizzazione della memoria per addestrare grandi modelli di deep learning in modo efficiente.

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Questo studio mostra come la memoria migliora la capacità di un robot di cercare in modo efficace.

Uno studio su come i Transformer migliorano la memoria e faticano con l'assegnazione del credito nel RL.

Nuovi metodi aumentano la velocità di decompressione dei dati sulle GPU, ottimizzando l'uso delle risorse.

Nuovi strumenti rendono più facile far girare modelli linguistici potenti su hardware standard.

Esplorare come il recupero della memoria influisce sulle risposte di paura.

Scopri come SNN e FPGA creano soluzioni AI efficienti.

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EDENVFI combina i trasformatori e le CNN per migliorare l'interpolazione dei fotogrammi video.

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

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

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Gli interruttori quantistici migliorano il flusso di informazioni e la memoria nei sistemi quantistici.

CRIU consente una migrazione delle applicazioni senza problemi negli ambienti di edge computing.

Le fotocamere a eventi stanno cambiando il panorama della rilevazione visiva nei sistemi autonomi.