Informatica - Apprendimento automatico

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.

Scopri come i dati basati sul tempo possono aiutare a prevenire i guasti delle macchine.

Uno studio sull'uso del machine learning per un'analisi avanzata dei fasci.

Local-DSM migliora i modelli di diffusione per gestire dati complessi e non lineari.

Uno studio confronta l'efficienza dei modelli di linguaggio nel mappare la ricerca agli SDG.

Quest'articolo esamina i metodi per prevedere i prezzi dell'elettricità nell'I-SEM irlandese.

Il few-shot indexing migliora il recupero delle informazioni combinando in modo efficiente i processi di indicizzazione e recupero.

Presentiamo un nuovo metodo per un'estrazione migliorata da modelli AI complessi utilizzando i valori SHAP.

Esplorare il ruolo delle intuizioni geometriche nel migliorare i metodi di apprendimento della rappresentazione.

Esaminare i rischi e le strategie del furto di modelli nei sistemi di apprendimento federato.

Esplorare come i valori influenzano le scelte nelle interazioni sociali.

Questo documento esplora l'impatto del rumore sugli output softmax e sull'accuratezza della classificazione.

Un framework per generare note cliniche sintetiche nella sanità.

Esplorare l'intersezione tra la privacy dei dati e i metodi di apprendimento continuo.

Uno sguardo al metodo Enhanced Outlier Logit per una migliore riconoscimento delle classi.

Affrontare la contaminazione dei dati nelle previsioni con metodi conformi avanzati.

Analizzando l'efficienza di SAM 2 nella segmentazione dei polipi per la rilevazione del cancro colorettale.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento non supervisionato tramite l'autoattenzione nelle immagini.

Migliorare la rilevazione delle minacce usando LLM per analizzare l'attività degli endpoint.

MetaWearS migliora i dispositivi indossabili con aggiornamenti efficienti e meno dati.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei prototipi usando tecniche della teoria del codice.

Un nuovo approccio al federated learning che migliora la privacy e l'efficienza.

Esaminando le sfide di routing e le soluzioni di machine learning nella comunicazione satellitare.

Esaminando come l'IA apprende pregiudizi simili a quelli umani dalle espressioni facciali.

Un nuovo approccio per l'allocazione delle risorse nei programmi sociali dà priorità ai bisogni e alla valutazione.

Un nuovo approccio al clustering delle immagini usando l'apprendimento auto-supervisionato mostra risultati promettenti.

Ricerca sull'uso delle Reti Neurali Grafiche per una stima efficiente dello stato della rete elettrica.

Il framework throttLL'eM taglia il consumo energetico mantenendo risposte rapide.

Tapis migliora la programmazione dei lavori prevedendo i tempi di attesa per risultati più rapidi.

I ricercatori spingono per ambienti più realistici per migliorare il machine learning.