Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo approccio per migliorare i Vision Transformers sui dispositivi mobili.

Gestire la ricarica delle auto elettriche per stabilizzare la rete elettrica, senza compromettere la privacy dei guidatori.

Combinare modelli di recupero con modelli di linguaggio migliora le prestazioni nei compiti di classificazione del testo.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nelle simulazioni e nel modeling fisico complesso.

I confonditori non osservati possono distorcere i dati, portando a conclusioni sbagliate sulle raccomandazioni.

Approcci innovativi basati sui dati migliorano il controllo online di sistemi con dinamiche sconosciute.

Introducendo un protocollo per la previsione di collegamenti che preserva la privacy in grafi distribuiti.

DeepliteRT semplifica l'apprendimento profondo a ultra bassa bit per un'edge computing efficiente.

Un nuovo dataset migliora il modello 3D delle mani che tengono oggetti da video.

Questa ricerca si concentra sull'inserimento dell'incertezza nelle previsioni usando l'inferenza bayesiana.

Un metodo decentralizzato migliora la raccolta dei dati con dispositivi mobili.

La ricerca svela vulnerabilità nei modelli di machine learning attraverso la manipolazione mirata dell'incertezza.

Esplorando come gli attaccanti sfruttano i modelli di linguaggio grandi per estrarre conoscenze.

Un nuovo metodo migliora le previsioni usando un sistema grammaticale gerarchico.

Un nuovo metodo protegge i dati sensibili durante l'addestramento dei modelli di machine learning.

Una nuova libreria per creare e gestire dataset di labirinti nel machine learning.

Un nuovo approccio punta a migliorare la comprensione delle previsioni dei modelli attraverso i controfattuali.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni nonostante l'etichettatura errata dei dati.

COLA unisce l'apprendimento contrastivo e meta per migliorare la classificazione dei nodi in situazioni di dati limitati.

Scopri come LP-CLIP rinforza la robustezza dei modelli multimodali tipo CLIP.

La ricerca unisce modelli linguistici e di diffusione per migliorare le difese contro gli attacchi avversari.

Le ricerche rivelano come il circuito dorsale elabora la profondità e la consapevolezza spaziale.

Nuovi metodi per recuperare i design delle interfacce e garantire coerenza tra le app mobili.

La ricerca mette in evidenza il dimenticare catastrofico nei modelli linguistici multimodali dopo il fine-tuning.

Un nuovo metodo per prevedere la durata delle macchine usando tecniche avanzate di dati.

Scopri un metodo flessibile per una compressione dei tensori efficace in diverse applicazioni.

AtmoRep migliora le previsioni del tempo usando l'IA e dati storici.

Nuovi metodi migliorano i suggerimenti musicali per gli ascoltatori utilizzando feedback sia positivi che negativi.

Sfruttare l'aiuto di esperti per migliorare l'accuratezza della calibrazione dei sensori.

Un nuovo metodo automatizza le funzioni di ricompensa dense usando grandi modelli di linguaggio.

Esplora l'approccio innovativo di TRACE-GPT per migliorare la rilevazione dei guasti utilizzando dati delle serie temporali.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nell'analisi di dati complessi usando particelle Riesz pesate.

Un approccio innovativo per classificare articoli di ricerca usando tecniche grafiche avanzate.

Uno studio su come identificare i testi scritti da umani rispetto a quelli generati da macchine e le loro fonti.

Nuovi modelli encoder-decoder migliorano le capacità di elaborazione della lingua spagnola.

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza nella raccolta dei dati 3D di EBSD.

Un dataset rivoluzionario aiuta lo studio della traduzione dei testi del K-pop.

Un nuovo metodo usa i dati di tensione per rilevare più velocemente le interruzioni della linea.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'analisi di sequenze biologiche rumorose.