Informatica - Apprendimento automatico

Questa ricerca semplifica l'apprendimento di grafi aciclici orientati dai dati usando l'ottimizzazione convessa.

Un metodo strutturato per valutare la sicurezza e l'efficacia dell'IA.

Nuovi metodi che usano video normali migliorano la qualità del modello 3D del viso.

Questo studio mette in evidenza l'efficacia dei modelli fondamentali nel migliorare la segmentazione delle immagini mediche.

Esplora come combinare le fattorizzazioni tensoriali e le rappresentazioni circuitali migliori la modellazione dei dati.

Un nuovo approccio migliora l'isolamento vocale in ambienti audio misti usando token discreti.

Nuovi metodi aiutano a capire come i modelli reagiscono ai cambiamenti nei dati.

I ricercatori presentano un metodo per capire meglio le risposte ai sondaggi e le percezioni individuali.

Uno sguardo all'efficienza dell'allenamento nelle CNN e BCNN usando MNIST e CIFAR-10.

Un nuovo modello migliora il recupero dei nomi delle funzioni nell'analisi del codice binario.

CrossGR migliora le raccomandazioni di prodotto in diversi mercati usando una tecnologia grafica innovativa.

Esplorare come l'IA gestisce le informazioni mancanti nell'apprendimento multimodale.

Uno studio su come migliorare i tempi di risposta della polizia attraverso strategie combinate di pattugliamento e invio.

Uno studio sulla pubblicità collaborativa per commercianti e marchi.

Nuovi set di dati sintetici migliorano il machine learning nella sanità mantenendo la privacy dei pazienti.

Introducendo FedHide per un apprendimento federato sicuro con preservazione della privacy.

XMOL ottimizza più proprietà molecolari contemporaneamente, migliorando chiarezza ed efficienza.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle valutazioni della salute delle batterie agli ioni di litio.

Metodi per migliorare la sicurezza nel modello Falcon 11B per ottenere risultati migliori.

Scopri l'importanza e i metodi per valutare la chiarezza delle immagini.

Esplorare algoritmi efficienti per l'apprendimento decentralizzato mantenendo la privacy dei dati.

Block-Attention migliora i modelli di linguaggio accelerando le risposte senza perdere precisione.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione automatica dei problemi di linguaggio legati al morbo di Parkinson.

Uno sguardo all'uso del RL per addestrare agenti per la sicurezza informatica marittima.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento di eventi ottici rapidi e piccoli con una maggiore efficienza.

FedD2P offre un nuovo modo per l'IoT di addestrare modelli senza risorse pesanti.

Scopri le sfide e i modelli nei compiti di risposta a domande visive.

Il nuovo modello DyGIS migliora l'apprendimento dai grafi dinamici usando sottografi informativi.

Un nuovo approccio migliora i sistemi ASR per una comunicazione in aula migliore.

Presentiamo p-dLDS: Un modo nuovo per capire l'attività cerebrale complessa nel caos.

Uno sguardo a come TTDS migliora le raccomandazioni personalizzate usando modelli di linguaggio grandi.

ETAGE migliora le prestazioni del modello durante il test con nuovi tipi di dati.

Sfruttare i dati per previsioni migliori nei processi collaborativi.

Scopri nuovi metodi per migliorare i modelli linguistici attraverso l'apprendimento bilanciato.

Esplorando le Sparse Neural Networks e le loro performance con dati di addestramento difficili.

ProcessTBench migliora le capacità dei LLM nella pianificazione dei task e nel process mining.

Il Cile migliora la previsione dell'energia eolica per gestire meglio la rete.

Tecniche per aiutare le macchine a imparare e adattarsi in contesti dinamici.

Uno sguardo alla divergenza Kullback-Leibler con kernel e alle sue applicazioni pratiche.

Un nuovo metodo migliora il testing dei DNN combinando la selezione delle caratteristiche con la prioritizzazione basata sull'incertezza.