Informatica - Apprendimento automatico

I robot si adattano ai loro movimenti per seguire le norme sociali e migliorare l'interazione umana.

Esplorando nuovi algoritmi per la classificazione multiclasse in condizioni di feedback limitato.

Questo lavoro studia come l'allenamento influisce sulle previsioni dei grandi modelli di linguaggio.

Questo studio esamina come la colorazione virtuale funzioni su vari tipi di cellule e condizioni.

Questa ricerca mira a chiarire la meccanica delle metriche GCP e Riemanniane.

Nuovi metodi migliorano gli operatori genetici negli algoritmi evolutivi usando il deep learning.

Nuovo metodo prevede il legame dei farmaci usando la struttura 3D delle proteine.

Un nuovo metodo per modificare in modo veloce e di alta qualità scene 3D usando comandi testuali.

Uno sguardo ai metodi per migliorare la qualità delle immagini colpite dalla foschia.

La ricerca mostra effetti diversi delle tecniche di sbiancamento sugli embeddings delle frasi nei compiti di NLP.

Un nuovo framework per verificare l'autore con spiegazioni chiare.

Un metodo che usa testo e immagini per rilevare meglio le notizie false.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle fake news usando testo e immagini.

Un nuovo metodo valuta le associazioni di dati fuorvianti nei modelli di apprendimento automatico.

HERMES prevede l'impatto delle mutazioni delle proteine sulla stabilità e sulla funzione usando strutture 3D.

Scopri come i Processi Decisionali di Markov migliorano il processo decisionale in situazioni incerte.

CDFL migliora il riconoscimento delle attività umane garantendo al contempo la privacy dei dati e l'efficienza.

Un nuovo metodo che usa modelli di diffusione migliora l'efficienza e l'efficacia nel posizionamento dei chip.

Nuovo metodo migliora l'adattamento della mesh per risolvere equazioni complesse.

Indagare su come i transformer imparano e generalizzano dai compiti compositivi.

Combinare modelli snapshot e basati su eventi per migliorare l'analisi dei grafi temporali.

Un nuovo approccio aiuta i modelli ad adattarsi efficacemente a ambienti di dati imprevedibili.

NeighborFL migliora l'accuratezza delle previsioni del traffico proteggendo la privacy dei dati.

CQE migliora le previsioni sul tempo di visione dei video e l'engagement degli utenti sulle piattaforme online.

Una panoramica delle pratiche che minano la fiducia nelle valutazioni dei modelli di machine learning.

Esaminando come migliorare la certezza nelle previsioni dell'IA attraverso la perdita conflittuale.

Scopri le reti neurali, la loro struttura e come vengono usate in vari settori.

MolTRES migliora la previsione chimica integrando conoscenze e metodi di formazione innovativi.

Il machine learning migliora le previsioni dei coefficienti di attività nelle miscele chimiche.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza e la qualità della tecnologia testo-immagine.

Stabilire un benchmark per valutare l'equità nei metodi di apprendimento grafico.

Combina dati etichettati e non etichettati per migliorare l'accuratezza del modello.

I Reti a Bit Tiled ottimizzano i modelli di deep learning per una migliore efficienza e prestazioni.

Un nuovo metodo semplifica la selezione dei dati per la verifica della sicurezza dei veicoli autonomi.

Nuovi metodi di attenzione migliorano i modelli transformer in efficienza e prestazioni.

Esplorare come il design delle ricompense influisce sull'apprendimento nei sistemi di rinforzo.

Un nuovo generatore di pesi migliora l'efficienza e la qualità dell'allenamento delle reti neurali.

L'attenzione ellittica migliora la concentrazione e le prestazioni nei compiti di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo promuove l'equità nell'identificazione del linguaggio tossico mirato tra i gruppi demografici.

Questo studio analizza come i robot possano capire usi secondari degli strumenti.