Informatica - Apprendimento automatico

Esplorando nuovi modi per combattere il riciclaggio di denaro attraverso la condivisione dei dati e il machine learning.

Un nuovo approccio migliora l'efficacia dell'apprendimento profondo nella risoluzione di PDE.

Esplorando attacchi di inferenza di appartenenza per proteggere la privacy dei dati nei modelli avanzati.

Un nuovo approccio per stime di parametri più veloci in sistemi complessi usando simulazioni.

LLMSteer migliora l'ottimizzazione delle query usando modelli linguistici per un accesso ai dati più veloce e semplice.

I ricercatori sfruttano i dati satellitari per analizzare meglio i livelli di povertà nel mondo.

Nuovo acceleratore migliora l'efficienza nelle reti neurali a picchi per l'elaborazione di dati dinamici.

Scopri come le reti neurali possono affrontare le equazioni differenziali parziali in modo efficace.

DroidSpeak accelera le interazioni tra agenti AI per una maggiore efficienza.

Un framework per bilanciare l'apprendimento con pseudo-etichettatura nel machine learning.

Uno sguardo all'apprendimento continuo e ai metodi innovativi per mantenere la conoscenza nei modelli di intelligenza artificiale.

Come l'AI può supportare gli sforzi del Sud Africa per un futuro sostenibile.

Un metodo per migliorare la stabilità delle previsioni mantenendo l'accuratezza nella pianificazione aziendale.

Esplorare il potenziale del machine learning per migliorare i servizi di salute mentale.

Metodi innovativi per migliorare le reti neurali con meno potenza di calcolo.

Scopri come la manutenzione predittiva previene i guasti delle attrezzature usando dati sintetici.

Scopri come la polarizzazione di precisione neurale aumenta l'efficienza dei dispositivi mantenendo la precisione.

FLEXtime offre intuizioni più chiare sulle previsioni dei dati delle serie temporali.

DPNO migliora la precisione e l'efficienza nella risoluzione di PDE complesse usando il processamento parallelo.

Questo articolo parla di metodi per imparare distribuzioni non normalizzate usando la stima di contrasto del rumore.

Questa ricerca esplora il compromesso tra stabilità e fedeltà nelle mappe di salienza.

Un nuovo framework migliora i GAN per generare immagini di istopatologia.

La ricerca in linguaggio naturale cambia il modo in cui le aziende trovano informazioni in fretta.

La ricerca mostra come l'NMC può migliorare l'adattabilità del machine learning.

Un approccio basato su grafi per migliorare il machine learning in ambienti dinamici.

Nuovi metodi migliorano la trasparenza nelle decisioni dell'IA per l'analisi delle immagini mediche.

Uno sguardo semplice ai modelli di linguaggio grandi e al loro funzionamento.

Un nuovo modello migliora l'efficienza nella previsione degli eventi nel tempo.

Le Echo State Networks migliorano il Controllo Predittivo del Modello in vari sistemi complessi.

Disimparare aiuta i modelli di intelligenza artificiale a dimenticare informazioni specifiche senza perdere abilità fondamentali.

TrajGPT migliora le previsioni dei viaggi usando i dati GPS, migliorando la pianificazione urbana e le risposte alla salute pubblica.

Questo articolo parla dei problemi di equità nelle Reti Neurali a Grafi e presenta un nuovo metodo.

I valori di Shapley migliorano la decisione nel profiling del DNA e campi simili.

Scopri come il rumore influisce sulle reti neurali e esplora strategie per mitigarne l'impatto.

Uno sguardo più da vicino su come l'astensione migliora l'accuratezza e l'affidabilità del machine learning.

La precisione influisce sull'efficacia e sul costo della formazione dei modelli linguistici.

Esplorando come le reti neurali affrontano le sfide ad alta dimensione nei compiti di classificazione.

Uno sguardo agli LLM e al GBDT in scenari di few-shot learning.

La ricerca mette in evidenza come l'apprendimento delle caratteristiche migliori le prestazioni delle reti neurali in modo efficace.

Un nuovo approccio migliora le previsioni per la sopravvivenza dei pazienti in terapia intensiva.