Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo utilizza reti neurali grafiche per migliorare l'efficienza del coloraggio dei grafi.

Le tecniche di machine learning stanno cambiando il modo in cui modelliamo il comportamento dei materiali sotto stress.

Mamba offre una nuova architettura per gestire in modo efficiente dati complessi nell'IA.

La ricerca si concentra sul miglioramento della sicurezza nei modelli di linguaggio grandi attraverso tecniche di allineamento.

Questo studio valuta quanto bene i modelli si adattano al loro stile di comunicazione durante le conversazioni.

Scopri come le Reti Neurali Convoluzionali Grafiche analizzano dati complessi in vari settori.

Scopri come le composizioni di Shapley migliorano la comprensione delle previsioni multiclass.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento delle reti neurali usando un approccio di ottimizzazione ibrido.

Esplora come l'IA e il transfer learning stiano cambiando il rilevamento del cancro ai reni.

Un framework per affrontare il rumore nei dati nelle tecniche di recupero cross-modale.

Un nuovo approccio che migliora la comprensione delle macchine dei dati visivi provenienti da fonti diverse.

Un nuovo algoritmo migliora la privacy e l'efficienza nell'apprendimento federato usando metodi di secondo ordine.

Un nuovo metodo per visualizzare meglio le caratteristiche dei dati ad alta dimensione.

Un nuovo metodo migliora la diagnosi di polmonite usando tecniche di deep learning.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dei nanodispositivi interni basati su caratteristiche individuali.

Questo articolo esamina come i cambiamenti climatici influenzano la coltivazione del mais e i rischi assicurativi.

Un nuovo metodo per migliorare la comunicazione in ambienti rumorosi usando la comunicazione semantica.

I dispositivi indossabili e gli algoritmi puntano a rilevare la sepsi prima per migliorare la cura dei pazienti.

Questo articolo presenta un metodo per migliorare la resilienza del gradiente discendente distribuito contro la corruzione dei lavoratori.

Regole fondamentali per inviare articoli alla conferenza ECCV.

L'apprendimento automatico migliora la previsione della VAP nei pazienti con trauma cranico.

HiSTN usa dati EEG per classificare le emozioni in modo efficace con poche risorse.

Usare dati non strutturati per stimare gli effetti dei trattamenti in modo più efficiente.

Uno sguardo all'architettura bi-encoder e alla sua nuova prospettiva per migliorare l'accuratezza delle ricerche.

ED-VAE migliora la generazione dei dati affrontando le limitazioni dei VAE tradizionali.

Presentiamo A-DLISTA e VLISTA per l'elaborazione avanzata dei segnali.

Nuovo metodo migliora la privacy per i vision transformer nel machine learning.

I nuovi modelli GNN migliorano la rappresentazione molecolare per previsioni più precise nella scienza.

Un nuovo metodo usa immagini per studiare i tratti e l'evoluzione delle specie.

Usare l'IA per valutare i rischi di alluvioni lampo nel bacino idrografico del Rheraya.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare le raccomandazioni nonostante i dati rumorosi.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza della segmentazione del disco ottico e della coppa nelle immagini retiniche.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento semi-supervisionato utilizzando i dati OOD in modo efficace.

Questo studio analizza le prestazioni dei LLM su testi lunghi e offre strategie per migliorare.

Un nuovo framework migliora la classificazione delle malattie dalle immagini mediche nonostante le diverse condizioni dei dati.

Un nuovo metodo migliora la previsione dei target farmacologici usando tecniche di machine learning.

Un nuovo metodo migliora i modelli linguistici per prestazioni migliori e un minore utilizzo di risorse.

Un approccio nuovo per studiare sistemi socioeconomici complessi usando l'apprendimento automatico e modelli tradizionali.

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

Questo studio vuole migliorare le previsioni del vento usando tecniche innovative di machine learning.