Informatica - Apprendimento automatico

Nuovi metodi migliorano la previsione dei coefficienti di attività nelle miscele liquide usando il machine learning.

Un nuovo metodo migliora le difese delle reti neurali contro gli attacchi avversari.

Usare la composizionalità per migliorare il machine learning nell'imaging medico.

Un'overview sull'apprendimento quantistico e le sue applicazioni nella tecnologia.

Gli esempi avversariali possono confondere i sistemi di rilevamento degli oggetti, rivelando falle di sicurezza.

I campi di densità neurale offrono un modo avanzato per modellare la gravità dei corpi piccoli.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui raggruppiamo i dati con numeri e categorie.

Questa ricerca presenta un metodo per identificare grafici reali rispetto a quelli generati.

Questo articolo parla di come più agenti imparano a prendere decisioni con vincoli di sicurezza.

Un nuovo dataset migliora le capacità di ragionamento dell'IA combinando compiti visivi e logici.

Una panoramica concisa delle funzioni insiemistiche, i loro tipi e i metodi di ottimizzazione.

Questo articolo parla di un metodo per la dimensione del passo adattiva nell'apprendimento per rinforzo.

Metodi per valutare i classificatori quando le etichette vere sono assenti.

Un nuovo metodo migliora la velocità di creazione delle immagini mantenendo la qualità.

Un metodo per ridurre il bias nei dataset di addestramento dell'IA per risultati più equi.

Questo studio migliora l'analisi delle immagini ultrasound per una diagnosi migliore dei problemi organici.

Usare il machine learning per accelerare la diagnostica dei guasti nei microservizi.

Esplora come la conoscenza di base stratificata chiarisca le relazioni causali nella ricerca.

Esplora come gli esempi negativi influenzano l'apprendimento dell'IA e i potenziali rischi.

Esplorando strategie per migliorare i modelli di apprendimento automatico contro attacchi di dati dannosi.

La tecnologia del futuro richiede una comunicazione dei dati significativa per migliorare l'efficienza.

Questi framework migliorano l'analisi causale accogliendo i cicli e superando le assunzioni tradizionali.

OCAtari si concentra sugli oggetti di gioco per migliorare il machine learning.

Uno studio rivela come i dati NTL tracciano efficacemente lo sviluppo urbano e i cambiamenti.

Esplorare il ruolo dei minimi piatti nel migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning.

Questo articolo spiega come imparare i componenti chiave delle equazioni differenziali stocastiche.

Questo metodo migliora la scoperta di equazioni dai dati usando strutture ad albero intuitive.

Uno sguardo alle complessità dell'AI spiegabile e al ruolo delle variabili soppressorie.

Scopri come PatchTST migliora l'efficienza e l'accuratezza delle previsioni delle serie temporali.

Un nuovo modello aumenta l'accuratezza delle previsioni su vari dataset.

Un nuovo approccio migliora la robustezza dei DEQ contro le interferenze avversarie.

Presentiamo PEACE, un framework per migliorare il rilevamento dell'odio su diverse piattaforme online.

La ricerca mette in evidenza il ruolo del machine learning nel migliorare la diagnosi dell'ictus e i risultati per i pazienti.

Ricerca sulla robustezza dei modelli profondi contro attacchi in input.

Nuova libreria migliora l'addestramento e la valutazione dell'AI in NetHack.

InfoDiffusion migliora i modelli di diffusione per una migliore generazione e interpretazione dei dati.

Un metodo a due fasi migliora l'efficienza e le prestazioni dell'addestramento del modello linguistico.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza dei report di radiologia grazie all'analisi dei dati longitudinali.

Un nuovo metodo allinea il parlato disfluente con il testo in modo efficiente.

Migliorare i sistemi per il riconoscimento vocale silenzioso con nuove tecniche.