Informatica - Apprendimento automatico

Nuovi metodi di deep learning migliorano le previsioni delle strutture cristalline per la scienza dei materiali.

Nuovi metodi migliorano la precisione delle previsioni e la misurazione dell'incertezza nell'analisi dei dati.

La ricerca esplora il comportamento delle gocce per migliorare la qualità della produzione additiva.

Un nuovo metodo affronta i problemi di riconoscimento a lungo termine nel machine learning con una gestione dei dati migliorata.

Questo studio propone un nuovo metodo per la rilevazione dei punti di cambiamento in dataset complessi.

Un nuovo protocollo migliora la privacy e l'efficienza nell'apprendimento decentralizzato.

Una guida sui metriche per valutare i modelli di generazione del movimento umano.

Questo documento parla dei metodi di selezione post-hoc per migliorare le prestazioni del modello.

Un nuovo metodo per misurare la pressione sanguigna in modo preciso usando segnali PPG senza manichetta.

Un nuovo metodo migliora la gestione delle intenzioni nelle richieste di rete in evoluzione senza bisogno di riaddestramento.

Uno sguardo ai rischi degli attacchi di inferenza di appartenenza sulla privacy dei dati.

Esplora il funzionamento e le applicazioni dei modelli di diffusione nella generazione di dati.

Un nuovo metodo accelera l'addestramento di modelli complessi.

Metodi innovativi per contare sotto-grafi usando kernel di grafi per diverse applicazioni.

Un metodo per un trasferimento dati efficace e controllato tra diversi domini.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati alti usando simulazioni.

CACTUS combina LLM e cheminformatica per aiutare la scoperta di farmaci e l'analisi molecolare.

Investigare modelli di deep learning per analizzare i dati MEG per una migliore comprensione dei segnali cerebrali.

Migliorare il processo decisionale integrando il rischio nell'apprendimento per rinforzo.

Uno sguardo su come i Modelli Sparse migliorano l'efficienza dell'Apprendimento Federato.

Esplora come le scelte di design influenzano l'attenzione degli utenti nelle interfacce grafiche attraverso modelli di salienza visiva.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'addestramento delle RNN usando cambiamenti casuali e decorrelazione degli input.

Analizzando tecniche e ostacoli nella creazione di immagini street view dalle immagini satellitari.

Un metodo per migliorare l'affidabilità dei modelli di regressione di fronte agli attacchi.

Questo studio valuta i metodi di deep learning per segnare i tumori cancerosi nelle scansioni mediche.

Nuovi metodi migliorano la rilevazione di dati sconosciuti nei modelli di machine learning.

Introducendo un metodo per ottimizzare obiettivi in conflitto in modo efficiente.

Usare la decomposizione di Tucker per migliorare l'efficienza e l'accessibilità nell'imaging medico.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle GCN contro i cambiamenti avversari.

L'apprendimento del set di Pareto consapevole della geometria migliora l'efficienza nella risoluzione di problemi multi-obiettivo.

Esaminando i rischi e le opportunità della tecnologia AI generativa open-source.

La ricerca dimostra che i robot possono imparare meglio combinando dati audio e visivi.

Scopri come la privacy differenziale può migliorare la sicurezza dei dati nella regressione LLS.

Un metodo per ridurre la complessità dei dati mentre si migliora l'accuratezza del modello.

Xiwu offre soluzioni efficaci per i ricercatori in fisica delle alte energie.

TSLANet offre una soluzione fresca per analizzare i dati delle serie temporali con una precisione migliorata.

Nuovo metodo usa l'apprendimento automatico per stimare i gradienti geotermici in Colombia.

Un nuovo metodo migliora la gestione della tensione nelle reti con fonti di energia rinnovabile.

Metodi migliorati per stimare la velocità del vento dei cicloni usando i dati satellitari.

I codificatori sparsi migliorano l'interpretabilità dei sistemi di intelligenza artificiale e dei loro processi decisionali.