Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo usa l'apprendimento profondo per rinforzo per migliorare l'efficienza della differenziazione automatica.

Nuove tecniche migliorano la generalizzazione nei modelli di dati interconnessi in vari settori.

Introducendo un nuovo set di dati e un modello per migliorare le previsioni dei flussi di carbonio.

Questa ricerca migliora i piani di trasporto sparsi per gestire e interpretare meglio i dati.

Un nuovo metodo migliora le funzioni delle proteine per l'industria e la medicina.

Un nuovo metodo migliora il machine learning adattandosi a scenari in tempo reale.

Questo articolo parla dei metodi per creare intervalli di previsione ristretti in condizioni di dati che cambiano.

Uno studio su come preservare la privacy mentre si analizzano dati sensibili usando tecniche di privacy differenziale.

Scopri come il deep learning migliora le previsioni del tempo a breve termine.

Un metodo per valutare l'affidabilità dei risultati dell'IA nella sanità e oltre.

Un nuovo algoritmo di clustering dei grafi migliora l'efficienza nell'analisi dei dati reali.

Una libreria unificata migliora l'equità nel confrontare i metodi di addestramento delle reti neurali.

I sistemi devono tenere in considerazione i valori umani nelle decisioni per risultati giusti.

M2NO combina tecniche per risolvere le PDE in modo più preciso ed efficiente.

Nuove tecniche migliorano la mappatura degli stati nella meccanica quantistica e nel machine learning.

Ehi, presentiamo GENIE, un metodo di watermarking per proteggere le reti neurali grafiche dai furti.

Il machine learning migliora il monitoraggio ECG, facendo avanzare la cura dei pazienti e l'analisi della salute del cuore.

Questo articolo parla di come migliorare le code di priorità usando modelli predittivi per essere più efficienti.

LaT-PFN migliora le previsioni usando contesto e dati sintetici per fare previsioni.

Uno studio presenta un nuovo riferimento per le prestazioni dei prompt nella creazione e recupero di immagini.

Un nuovo approccio migliora l'affidabilità del modello nelle previsioni cruciali.

La sfida ULS23 punta a migliorare la segmentazione dei tumori nelle TC per una cura del cancro migliore.

Nuove strategie migliorano il deep reinforcement learning contro il rumore avversario.

Usare l'IA per automatizzare la vettorizzazione, migliorando l'efficienza e la correttezza del codice.

Esplorando il feedback limitato nei compiti di classificazione del machine learning.

Un dataset unico migliora la ricerca sul monitoraggio della salute degli aerei tramite l'analisi delle vibrazioni.

Una guida chiara su come scegliere gli algoritmi giusti per diverse sfide di ottimizzazione.

Nuovo framework permette di imparare le malattie in modo efficiente senza dover conservare dati passati.

Uno studio sull'efficacia di vari modelli leggeri nella classificazione delle immagini.

Scopri il glaucoma, i suoi tipi e l'importanza della diagnosi precoce.

Un dataset completo per migliorare la stima della biomassa e supportare la ricerca sul clima.

RNAFlow semplifica il design dell'RNA usando l'AI per migliorare l'efficienza.

Questo studio si concentra sul migliorare l'addestramento dei robot trasferendo l'apprendimento per rinforzo dalla simulazione agli ambienti reali.

Un nuovo metodo migliora gli attacchi mirati usando campioni semplici nelle reti neurali.

Analizzando l'accuratezza delle previsioni tra diverse comunità per una giusta allocazione delle risorse sanitarie.

Una nuova tecnica combina metodi numerici e apprendimento automatico per le soluzioni delle PDE.

Il prompting bayesiano migliora il ragionamento e la gestione dell'incertezza nei modelli linguistici.

Analizzando i modelli esistenti si scoprono delle informazioni sulle tendenze delle prestazioni dei modelli linguistici man mano che la dimensione aumenta.

Decision Mamba migliora le prestazioni del reinforcement learning offline con strategie innovative.

Scopri come la morfologia computazionale aiuta a capire meglio la lingua.