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Scopri come i token fuori vocabolario migliorano l'accuratezza delle raccomandazioni.

Questo studio presenta un approccio incentrato sull'utente per migliorare il posizionamento delle etichette sulle mappe.

Softmax-DPO introduce campioni negativi per migliorare l'allineamento delle preferenze degli utenti nelle raccomandazioni.

Un nuovo metodo migliora i sistemi di raccomandazione proteggendo la privacy degli utenti.

Questo progetto si concentra sul miglioramento dell'interazione dell'utente con le macchine per la creazione di photobook.

Questo sistema affronta le sfide di prospettiva nelle ricerche di immagini sketch.

Un nuovo approccio affina i modelli di diffusione per allinearsi meglio alle preferenze degli utenti.

PeaPOD offre un modo fresco per raccomandazioni personalizzate usando prompt adattivi.

FLAIR aiuta le persone con problemi di mobilità a mangiare in modo più indipendente e piacevole.

Questo documento presenta un nuovo metodo per valutare i dati focalizzandosi sulle preferenze degli utenti.

Un nuovo metodo per valutare i diversi valori degli utenti nei modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora i sistemi di raccomandazione creando prompt personalizzati per gli utenti.

PB-AA-CBR unisce le preferenze degli utenti con il ragionamento basato su casi per decisioni personalizzate.

Un modello di grafo duale migliora il recupero video nello shopping online.

Un nuovo metodo per ottimizzare il comportamento di ricarica dei veicoli elettrici usando simulazioni avanzate.

Raccomandazioni migliorate grazie a dialoghi e grafi di conoscenza.

Esaminare l'impatto della selezione delle caratteristiche sulla fiducia degli utenti nei sistemi di intelligenza artificiale.

Un nuovo sistema migliora il supporto emotivo online con suggerimenti di contenuti personalizzati.

Questo documento presenta un nuovo framework per migliorare i sistemi di raccomandazione usando LLM.

Scopri come le aziende aumentano le vendite grazie a raccomandazioni di pacchetti efficaci.

Affrontare le sfide di classificare in modo efficace contenuti mediatici diversi.

Un nuovo modo per personalizzare i sistemi di intelligenza artificiale in base alle preferenze dei singoli utenti.

Un nuovo modo per unire modelli di machine learning basati sulle preferenze degli utenti per risultati migliori.

Il nuovo metodo PRS migliora i modelli linguistici concentrandosi sulle preferenze degli utenti.

MRSE migliora lo shopping online integrando dati testuali e visivi per risultati di ricerca migliori.

Uno studio su come migliorare le raccomandazioni di navigazione per avere un'esperienza di guida urbana migliore.

MARS migliora i suggerimenti degli oggetti concentrandosi sulle preferenze dettagliate degli utenti.

Nuovo approccio usa l'apprendimento federato per ottimizzare le decisioni di offloading delle attività mobili.

Un nuovo modo di personalizzare le scelte in base alle preferenze individuali.

Questa guida parla di come migliorare le raccomandazioni musicali concentrandosi sulle preferenze personali degli utenti.

Un nuovo metodo migliora l'esperienza dell'utente nei sistemi di raccomandazione grazie alla collaborazione tra mobile e cloud.

Questo studio si concentra sul miglioramento delle raccomandazioni musicali usando sia il feedback positivo che quello negativo degli utenti.

Questo studio punta a migliorare i modelli di generazione di immagini riducendo le caratteristiche anomale.

Migliorare i modelli linguistici per generare risposte parlate migliori per gli assistenti vocali.

Questo studio mostra come i tempi di risposta possano migliorare la comprensione delle preferenze degli utenti.

Esaminare come i sistemi di raccomandazione cambiano le preferenze degli utenti nel tempo.

Questo articolo parla di migliorare i sistemi di raccomandazione delle notizie rispettando i valori del giornalismo.

Esplorare l'impatto dei menu indossabili per migliorare le esperienze VR.

Questo metodo personalizza i sistemi integrando le preferenze degli utenti attraverso una fusione dinamica delle politiche.

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