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Esplorando attacchi backdoor e metodi di riduzione dei grafi nelle GNN.

Un nuovo metodo migliora la gestione dei dati video per una comprensione e un'efficienza migliori.

Questa ricerca esamina come i problemi visivi influenzano i modelli di Risposta a Domande Visive.

Questo metodo aiuta a chiarire dati complessi e in cambiamento, riducendo il rumore e mantenendo le caratteristiche importanti.

LayerShuffle migliora la robustezza delle reti neurali permettendo un'esecuzione flessibile dei layer.

Scopri come le bifiltrazioni migliorano l'analisi dei dati esaminando due parametri contemporaneamente.

Un nuovo framework punta a migliorare l'accuratezza nelle valutazioni di sicurezza dei sistemi energetici.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni dei sistemi di controllo in mezzo alle incertezze.

Migliorare la fiducia e la conformità nei modelli linguistici tramite un'adeguata attribuzione delle fonti.

Esaminando come l'allenamento influisce sulle prestazioni del modello in situazioni avverse.

Un nuovo modo per migliorare l'efficienza nei compiti di riconoscimento dei modelli.

Un nuovo benchmark risponde alla necessità di una valutazione standard nella previsione spaziotemporale.

Esaminare gli attacchi avversari e la robustezza del modello nella segmentazione semantica.

Questo articolo valuta l'affidabilità dei modelli nell'analizzare i dati visivi.

Questo articolo confronta diversi tipi di antenne ingestibili per il monitoraggio della salute nel tratto gastrointestinale.

L'attenzione ellittica migliora la concentrazione e le prestazioni nei compiti di intelligenza artificiale.

SafePowerGraph migliora le performance delle GNN nelle operazioni della rete elettrica mettendo al primo posto la sicurezza.

Le ricerche mostrano come la variabilità migliori i controllori ANN per una performance migliore in ambienti diversi.

Un nuovo modello migliora la previsione delle traiettorie per le auto a guida autonoma in condizioni diverse.

Esaminando il ruolo della robustezza nella stima di distribuzioni sconosciute a partire da campioni.

Un metodo per migliorare il comportamento dei modelli linguistici contro i risultati dannosi.

Uno studio su come migliorare le CNN usando etichette parziali e modelli di attacco avversariale.

Esaminare il processo decisionale dell'AI e le sue sfide inaspettate.

VeriQR migliora la robustezza nei modelli di machine learning quantistico contro il rumore.

Un nuovo modo per valutare l'affidabilità dei metodi che spiegano il processo decisionale dell'IA.

Un nuovo strumento per valutare i metodi di spiegabilità nei sistemi di IA.

Le reti neurali RUM sfruttano i cammini casuali e la memoria per migliorare l'elaborazione dei grafi.

SAM-2 migliora l'analisi dei video chirurgici, affrontando problemi come fumo e scarsa illuminazione.

Esaminando il "quantum randomized smoothing" e il suo ruolo nelle previsioni affidabili.

La ricerca si concentra sul migliorare le difese del machine learning contro gli attacchi avversari.

Questo studio analizza come alcuni neuroni mantengono la stabilità nel sistema visivo nonostante i cambiamenti.

Un nuovo metodo per previsioni più sicure in applicazioni critiche.

Uno studio rivela come piccole modifiche influenzano gli embeddings delle parole contestuali.

Esaminando un nuovo framework per migliorare le prestazioni degli algoritmi nel trading.

Un nuovo modello migliora il deep learning per il riconoscimento delle immagini.

Un nuovo metodo migliora le spiegazioni controfattuali per le decisioni dei modelli di machine learning.

Esaminare i punti di forza e di debolezza dei sistemi VideoQA nella comprensione dei contenuti video.

Questo documento parla di come migliorare i gemelli digitali per una valutazione dei rischi e decisioni più affidabili.

Questo articolo parla di come rendere i modelli di apprendimento automatico quantistico più robusti contro attacchi avversi.

Un nuovo metodo migliora la camminata dei robot in ambienti dinamici usando decision making e machine learning.