Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo modello di deep learning migliora la pianificazione delle consegne per le aziende di logistica.

Il ruolo del machine learning nell'analisi delle immagini mediche sta crescendo rapidamente.

Le tecnologie AI stanno migliorando la rilevazione e l'accuratezza del trattamento del cancro alla tiroide.

Nuovo approccio di simulazione che usa agenti di apprendimento e riflette le dinamiche reali del mercato.

Uno sguardo ai nuovi metodi per mettere al sicuro le Reti Neurali Quantistiche contro il furto.

Questo studio analizza come BERT codifica le relazioni governative nelle frasi.

Un approccio innovativo che utilizza i Processi Neurali per le previsioni delle prestazioni degli attrezzi in tempo reale.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità del modello potenziando il rilevamento OOD.

Nuovo metodo migliora il processo decisionale degli agenti in ambienti complessi.

Combinare il computer quantistico e l'apprendimento federato per una maggiore privacy dei dati.

Presentiamo gli UGE, un modo nuovo per mantenere i dati sicuri e utilizzabili.

Un framework per valutare come i dati di addestramento influenzano il comportamento dei modelli di intelligenza artificiale.

Un nuovo approccio migliora la denoising usando una funzione di perdita con vincolo di traccia.

Questo studio valuta i metodi per migliorare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando i dati delle preferenze degli utenti.

Questo articolo parla di metodi efficaci per raccogliere e utilizzare il feedback umano per migliorare i sistemi di intelligenza artificiale.

Nuovi metodi migliorano il posizionamento delle immagini delle app nell'edge computing per un accesso più veloce degli utenti.

Un sistema che identifica le informazioni chiave nelle notizie finanziarie per gli investitori.

Uno studio su come usare i controfattuali per capire la generazione di testi da parte dell'IA.

Questa ricerca si concentra sul rilevamento della porosità nella produzione additiva usando immagini termiche e intelligenza artificiale.

I sistemi di stoccaggio energetico a batteria adottano nuove strategie di offerta per ottimizzare la partecipazione al mercato.

Nuovi metodi permettono agli utenti di creare mondi di gioco usando semplici descrizioni.

Esplorando nuovi modelli per un'elaborazione sequenziale dei dati più efficiente.

NeuraChip migliora l'efficienza nel trattamento dei dati grafici per varie applicazioni.

Esplorare metodi di fine-tuning per migliorare l'accuratezza del modello garantendo la privacy dei dati.

Esplorando nuovi metodi per migliorare la rappresentazione dell'incertezza nel deep learning.

Un nuovo approccio per migliorare la comprensione e il raggruppamento delle sequenze di trattamento dei pazienti.

Questo articolo parla dell'importanza e delle tecniche per riconoscere oggetti in 3D usando più angolazioni.

CORE-BEHRT migliora le previsioni dei registri elettronici delle salute con una rappresentazione dei dati e un design del modello migliorati.

Questo studio analizza i pregiudizi nei grandi modelli linguistici utilizzati nella sanità.

COMET presenta un nuovo modello per l'apprendimento e l'adattamento efficiente dell'IA.

Un metodo per avere un controllo più intuitivo sulle voci cantanti usando comandi in linguaggio naturale.

MiniMol offre un approccio efficiente per prevedere le proprietà molecolari con meno parametri.

Questo articolo parla dell'importanza delle spiegazioni controfattuali nei sistemi di intelligenza artificiale.

Analizzando i rischi e le difese contro gli attacchi di avvelenamento nelle raccomandazioni online.

Uno sguardo a come le macchine imparano dai dati passati senza interazione in tempo reale.

Un nuovo metodo per generare testo in modo efficiente e di alta qualità.

MA-COPP offre nuove prospettive per prevedere i risultati in contesti complessi con più agenti.

Quest'articolo parla di come usare il deep learning per leggere automaticamente le schede di punteggio degli scacchi.

Ti presento FLAASH, un sistema pensato per accelerare le contrazioni dei tensor nei modelli di machine learning.

Esplora come i modelli di scoperta causale analizzano i dati di conteggio per prendere decisioni migliori.