Informatica - Apprendimento automatico

Nuovo modello migliora il riconoscimento del parlante in tempo reale e l'efficienza nella comunicazione.

Approccio innovativo usa il deep learning per scoprire le caratteristiche dei pianeti non transitanti.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nelle previsioni dei brillamenti solari.

Un nuovo metodo offre soluzioni efficienti per le equazioni integrali usando reti neurali.

SGFormer semplifica l'apprendimento dei grafi per efficienza e scalabilità.

Una panoramica sui metodi di kernel quantistici e il loro impatto sul machine learning.

Nuovo metodo migliora l'efficienza del campionamento usando funzioni energetiche.

Esaminando i fattori che influenzano la fiducia nei veicoli autonomi tra i giovani adulti.

Scopri come i FastVPINNs migliorano la modellazione della dinamica dei fluidi usando le reti neurali.

Nuovi metodi uniscono reti neurali e tecniche degli elementi finiti per migliorare le simulazioni del flusso dei fluidi.

Esaminando il ruolo della causalità di ordine superiore nella comprensione dei sistemi complessi.

Un nuovo metodo migliora la selezione dei nodi per l'adattamento ai grafi.

Un nuovo metodo per controllare i pendoli doppi mostra miglioramenti significativi in stabilità e adattabilità.

XSub sfrutta l'AI spiegabile per migliorare gli attacchi avversari, sollevando preoccupazioni per la sicurezza.

Un nuovo metodo migliora la creazione di report ECG e le risposte alle domande usando il machine learning.

Un nuovo modello migliora le previsioni affrontando l'incertezza nei dati.

Uno sguardo ai microbiomi e alla loro importanza per la salute attraverso la metagenomica.

Uno studio sull'efficacia dei Modelli Fondamentali nell'analisi dei dati satellitari.

Esplora il campionamento adattivo per migliorare le prestazioni delle reti neurali con dati simmetrici.

MCLRec migliora l'accuratezza dei suggerimenti riconoscendo i vari interessi degli utenti.

Un nuovo approccio al segnale elaborazione usando dizionari ortogonali strutturati.

Un nuovo modello migliora l'interpretazione delle caratteristiche geologiche nei dati sismici.

Esplorando il ruolo del calcolo quantistico nel migliorare il rilevamento delle anomalie nei sistemi ciber-fisici.

Nuovi metodi usano singole istantanee per un'analisi efficace della turbolenza.

Un nuovo framework migliora le rappresentazioni degli atomi, potenziando le previsioni nella scienza dei materiali.

Analizzando come le aziende riportano i rischi informatici e i loro effetti sulle performance finanziarie.

AAGCN migliora come i GNN imparano da strutture dati complesse.

Esplorando metodi per gestire il rumore nelle etichette nei Gradient Boosted Decision Trees.

Un nuovo metodo aiuta nella selezione degli algoritmi per la classificazione delle serie temporali, mantenendo la privacy dei dati.

Un nuovo framework migliora le strategie sui coupon per i venditori nei marketplace online.

Un nuovo metodo prevede le prestazioni delle DNN su vari hardware in modo rapido e preciso.

Nuovi metodi migliorano la generazione e l'ottimizzazione delle sequenze RNA, influenzando la regolazione genica.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni con l'input umano.

Questo articolo esamina i fattori chiave nella qualità dei dataset di preferenze per un migliore addestramento dei modelli di ricompensa.

Un nuovo metodo aiuta i modelli ad adattarsi ai dati reali inaspettati.

Questo articolo esamina il bias nei sistemi TTI e il ruolo degli embeddings.

Nuovi algoritmi migliorano il processo decisionale con più ricompense nell'apprendimento per rinforzo.

Questo articolo valuta il sentimento e il significato nelle didascalie delle immagini.

Un nuovo framework migliora il controllo qualità delle PCB tramite metodi automatizzati di rilevamento dei difetti.

AGDC combina l'apprendimento per rinforzo e il feedback automatico per migliorare la stima delle perdite di gas.