Informatica - Apprendimento automatico

Questa ricerca esamina le tecniche di prompt-learning per la classificazione del testo con modelli piccoli nel retail.

Scopri metodi per migliorare i sistemi di didascalie per screenshot su mobile.

Uno sguardo all'importanza della verifica dei modelli per la sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale.

Nuovi metodi migliorano lo studio delle transizioni molecolari in sistemi complessi.

Un nuovo metodo per migliorare il preprocessing dei dati nel machine learning e nelle statistiche.

Un nuovo approccio semplifica il design dei modelli per dispositivi con potenza di calcolo limitata.

Migliorare il Zero-Shot NAS con la correzione dei bias per prestazioni migliori del modello.

Un nuovo sistema punta a collegare gli utenti con i professionisti della salute tramite classificazione automatizzata.

Esaminando i vantaggi e le applicazioni dei kernel non stazionari nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle serie storiche multivariate usando tecniche di mascheramento innovative.

Un nuovo metodo per imparare dai dati non etichettati nel machine learning.

La ricerca si concentra su come rendere le applicazioni di machine learning affidabili contro i guasti hardware.

Scopri come LoRA permette di fare un fine-tuning efficiente di modelli grandi su hardware di consumo.

Esplorare tecniche per generare dati realistici usando autoencoder e modelli di copula.

ChannelViT migliora l'analisi di immagini multi-canale complesse in vari settori.

Questo studio mette in evidenza come l'organizzazione dei dati influisce sulla resilienza del machine learning.

Il patching di attivazione rivela intuizioni sui risultati e i comportamenti dei modelli linguistici.

Usare le reti neurali per migliorare l'analisi e la previsione della meccanica dei contatti.

Scopri come le regressioni impilate elevano la modellazione predittiva combinando più approcci.

Uno studio sugli attacchi di machine learning e contromisure efficaci nei sistemi di rete.

La tecnologia AI sta cambiando il modo in cui si diagnostica e si tratta il cancro alla tiroide.

Graph-JEPA offre un nuovo metodo per analizzare dati di graph complessi in modo efficace.

Esplorando come il deep learning analizza sistemi dinamici complessi.

Un metodo per un machine learning equo che riduce il bias nei sistemi decisionali.

Presentiamo un metodo di apprendimento attivo che unisce incertezza e diversità per migliorare l'efficienza dell'etichettatura.

Un metodo per combinare modelli generativi per una creazione di dati migliore.

Nuove tecniche aiutano i robot a camminare meglio su superfici irregolari.

Nuove tecniche migliorano l'analisi dei cambiamenti cellulari usando grandi set di dati.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del modello attraverso l'apprendimento federato e la regressione kernel.

Una panoramica su come le macchine elaborano testi, immagini e audio.

Un metodo per rimuovere gli artefatti EOG dai dati EEG usando LSTM e ICA.

Esplorare come il machine learning migliori il controllo dell'onda frontale nei sistemi di ottica adattiva.

PolyGET unisce velocità e precisione nelle simulazioni di polimeri, migliorando la ricerca scientifica.

LATTICE migliora il rilevamento delle anomalie nei sistemi ciber-fisici attraverso l'apprendimento strutturato.

Nuovo metodo migliora la comprensione dei cambiamenti cerebrali nel recupero dopo un ictus.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dello stoccaggio e della trasmissione dei dati senza perdere qualità.

Un nuovo approccio al routing migliora la selezione dei modelli di linguaggio grandi per compiti specifici.

Questo lavoro parla dei miglioramenti nell'allineamento delle nuvole di punti usando metodi di trasporto ottimale.

Questo metodo migliora le previsioni combinando dati etichettati e non etichettati tramite grafi latenti.

La ricerca si concentra sui movimenti della lingua per aiutare la logopedia e l'apprendimento delle lingue.