Informatica - Apprendimento automatico

Combinare metodi basati sui dati con la conoscenza degli esperti migliora l'accuratezza delle stime spaziali.

Un nuovo framework cerca di migliorare la generazione di immagini usando il feedback umano.

Nuove reti neurali migliorano l'analisi delle relazioni complesse e dirette nei dati.

Usare l'apprendimento automatico per avere previsioni migliori sulla scintillazione GNSS.

Il pipeline SIG genera set di dati bilanciati per valutare i sistemi di riconoscimento facciale in modo etico.

Presentiamo SAL e LBN per un monitoraggio della salute affidabile.

Scopri come il transfer learning migliora i risultati del machine learning con dati limitati.

Sfruttare l'IA per migliorare l'efficacia dei honeypot contro le minacce informatiche.

Un nuovo metodo aiuta i robot ad imparare i compiti in modo più efficiente usando modelli linguistici.

La modellazione multi-fedeltà ottimizza l'accuratezza delle simulazioni riducendo i costi computazionali.

Un nuovo metodo per semplificare i dati ad alta dimensione senza conoscenze pregresse.

Quest'articolo analizza come la prevalenza influisce sull'apprendimento non supervisionato e sulla classificazione nei diagnostici.

Questo articolo esamina l'impatto del contesto sull'efficienza della lettura.

Uno sguardo all'approccio Generalized Naive Bayes e al suo impatto sulla classificazione dei dati.

Un nuovo modo per migliorare l'analisi del traffico di rete usando modelli basati su grafi.

Un nuovo modello combina il riconoscimento vocale e il riconoscimento delle entità per risultati migliori.

Nuovo metodo migliora la rilevazione del Parkinson tramite l'analisi del parlato con tecnologia avanzata.

HetSheaf migliora la rappresentazione dei dati in grafi eterogenei per una migliore performance del modello.

Questa ricerca semplifica l'apprendimento di grafi aciclici orientati dai dati usando l'ottimizzazione convessa.

Un metodo strutturato per valutare la sicurezza e l'efficacia dell'IA.

Nuovi metodi che usano video normali migliorano la qualità del modello 3D del viso.

Questo studio mette in evidenza l'efficacia dei modelli fondamentali nel migliorare la segmentazione delle immagini mediche.

Esplora come combinare le fattorizzazioni tensoriali e le rappresentazioni circuitali migliori la modellazione dei dati.

Un nuovo approccio migliora l'isolamento vocale in ambienti audio misti usando token discreti.

Nuovi metodi aiutano a capire come i modelli reagiscono ai cambiamenti nei dati.

I ricercatori presentano un metodo per capire meglio le risposte ai sondaggi e le percezioni individuali.

Uno sguardo all'efficienza dell'allenamento nelle CNN e BCNN usando MNIST e CIFAR-10.

Un nuovo modello migliora il recupero dei nomi delle funzioni nell'analisi del codice binario.

CrossGR migliora le raccomandazioni di prodotto in diversi mercati usando una tecnologia grafica innovativa.

Esplorare come l'IA gestisce le informazioni mancanti nell'apprendimento multimodale.

Uno studio su come migliorare i tempi di risposta della polizia attraverso strategie combinate di pattugliamento e invio.

Uno studio sulla pubblicità collaborativa per commercianti e marchi.

Nuovi set di dati sintetici migliorano il machine learning nella sanità mantenendo la privacy dei pazienti.

Introducendo FedHide per un apprendimento federato sicuro con preservazione della privacy.

XMOL ottimizza più proprietà molecolari contemporaneamente, migliorando chiarezza ed efficienza.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle valutazioni della salute delle batterie agli ioni di litio.

Metodi per migliorare la sicurezza nel modello Falcon 11B per ottenere risultati migliori.

Scopri l'importanza e i metodi per valutare la chiarezza delle immagini.

Esplorare algoritmi efficienti per l'apprendimento decentralizzato mantenendo la privacy dei dati.

Block-Attention migliora i modelli di linguaggio accelerando le risposte senza perdere precisione.