Informatica - Apprendimento automatico

Questo articolo parla del ruolo delle perdite surrogate nella risoluzione di problemi complessi di machine learning.

LAMINAR offre approcci freschi per organizzare e comprendere dati complessi.

Uno sguardo a come l'entropia di trasferimento misura la condivisione delle informazioni in vari sistemi.

I ricercatori hanno presentato un modello per identificare meglio i vasi che rimuovono i rifiuti nel cervello.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nell'analisi delle immagini mediche per la rilevazione del cancro.

Uno sguardo più da vicino a come l'attenzione causale modella i modelli di linguaggio AI.

Gli assistenti vocali aiutano a identificare i primi segnali di problemi di memoria negli anziani.

Questo articolo parla di come proteggere i nostri dati personali dai modelli linguistici.

Presentiamo DynPG, un metodo che migliora l'apprendimento degli agenti in ambienti complessi.

Un nuovo metodo migliora la diagnosi precoce dell'Alzheimer e della demenza vascolare.

Trap-MID offre un modo intelligente per proteggere i dati dagli hacker.

STEP migliora le capacità di pianificazione degli agenti linguistici attraverso una memoria strutturata e gestione dei compiti.

Scopri come la tecnologia aiuta gli agricoltori a ottimizzare il raccolto con l'apprendimento per rinforzo.

Esplorare misure di equità negli algoritmi per prendere decisioni migliori.

Uno sguardo su come il voto può chiarire le opinioni in grandi gruppi.

Automatizzare le correzioni di grammatica e ortografia per errori di scrittura in bangla.

Scopri come la regolarizzazione migliora la stabilità delle Reti Neurali Grafiche.

Un nuovo metodo migliora le previsioni dei prezzi nelle reti di energia rinnovabile usando tecniche avanzate.

Uno sguardo a come il CRM migliora i modelli di previsione e gestisce l'incertezza.

Un nuovo modo di fare assunzioni giuste anche con previsioni incerte.

KULCQ migliora la scoperta delle intenzioni concentrandosi sulle parole chiave nei messaggi degli utenti.

Scopri come il Federated Learning affronta la privacy dei dati nei dispositivi connessi.

FedRewind migliora la collaborazione tra i nodi nell'apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati.

SCP aiuta a prevedere i risultati tenendo conto dei cambiamenti nel comportamento strategico.

Usare il machine learning per valutare i movimenti dei neonati per avere intuizioni precoci sullo sviluppo.

Scopri metodi per ridurre le reti neurali per dispositivi più piccoli senza perdere prestazioni.

Questo studio valuta l'affidabilità delle caratteristiche per il rilevamento di URL di phishing attraverso diversi dataset.

Scopri come gli scienziati prevedono i movimenti usando metodi intelligenti come il filtraggio delle particelle.

Confrontare gli strumenti AI e l'analisi statica nell'identificare usi scorretti della crittografia.

Scopri come gli attacchi avversari manipolano il deep learning tramite tecniche di rendering differenziabile.

G-SPARC offre soluzioni per nodi a freddo nell'apprendimento dei grafi.

NeuralDEM accelera la simulazione delle particelle usando il deep learning per ottenere risultati ingegneristici migliori.

Garantire la sicurezza degli astronauti prevedendo i livelli di radiazione durante le missioni spaziali.

MCCE offre soluzioni per le sfide dei dati assenti nelle spiegazioni dei modelli.

Le reti neurali grafiche aiutano a scoprire schemi nelle mutazioni di quiver per ottenere approfondimenti matematici più profondi.

I metodi quantistici aiutano ad analizzare i dati genetici per capire meglio le malattie.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione del campionamento in set di dati complessi.

Il rumore attivo migliora i modelli generativi per una creazione di dati migliore e più precisa.

Genera modelli 3D facilmente usando semplici suggerimenti di testo.

Usare le reti neurali per ricreare il comportamento dei neuroni da dati semplici.