Informatica - Apprendimento automatico

Apprendimento automatico Un Approccio Universale alla Previsione delle Serie Temporali

Un nuovo modello punta a migliorare le previsioni su diversi tipi di dati.

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Calcolo e linguaggio Un nuovo modello per l'analisi delle dipendenze in lingue complesse

Sto modello migliora l'analisi delle frasi per lingue morfologicamente ricche attraverso segmentazione e parsing congiunti.

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Apprendimento automatico CompeteSMoE: Avanzare nella Formazione di Miscele Sparse di Esperti

CompeteSMoE migliora l'efficienza dell'allenamento e le performance nei modelli Sparse Mixture of Experts.

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Apprendimento automatico Diffusione Grafica Latente: Un Nuovo Modello per l'Apprendimento dei Grafi

Esplora la Diffusione di Grafi Latenti, un approccio unificato per vari compiti sui grafi.

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Popolazioni ed evoluzione Prevedere le varianti del COVID-19 con un nuovo metodo di intelligenza artificiale

Un nuovo modello usa l'IA per prevedere meglio le varianti del COVID-19 e la loro diffusione.

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Informatica distribuita, parallela e in cluster Ottimizzare il Federated Learning per dispositivi IoT

I miglioramenti nel federated learning rendono più efficienti e sicuri le applicazioni IoT.

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Intelligenza artificiale Adattamento Veloce nei Giochi Multi-Agente

Un nuovo metodo aiuta gli agenti ad adattarsi rapidamente ai comportamenti dei loro colleghi.

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Apprendimento automatico Integrando i dati per prendere decisioni migliori nella sanità

Il machine learning multimodale combina diversi tipi di dati per migliorare i risultati sanitari.

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Calcolo e linguaggio Costruire Tagger di Parte del Discorso per Lingue a Basso Risorsa

Creare etichettatori POS per lingue con dati di addestramento limitati.

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Apprendimento automatico Migliorare l'efficienza dell'addestramento di BERT

Impara metodi per migliorare la velocità e l'efficienza dell'addestramento di BERT usando le GPU.

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Apprendimento automatico Distribuzione Efficiente del Modello con Riduzione dell'Errore di Quantizzazione a Basso Rango

Una nuova tecnica per ottimizzare i grandi modelli di linguaggio mantenendo le prestazioni.

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Visione artificiale e riconoscimento di modelli Avanzamenti nelle Tecniche di Few-Shot Learning

Nuovi metodi puntano a migliorare il machine learning con pochi esempi.

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Robotica Avanzamenti nella previsione ibrida per la guida autonoma

Un nuovo sistema migliora la previsione e la pianificazione nei veicoli autonomi.

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Fisica delle alte energie - Esperimento Lamarr Framework: Accelerare le simulazioni di particelle al LHCb

Lamarr migliora le simulazioni di collisione delle particelle, permettendo a LHCb di gestire volumi di dati più grandi in modo efficiente.

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Calcolo e linguaggio Modelli basati su agenti: un nuovo approccio ai sistemi complessi

Scopri come i modelli basati sugli agenti e SAGE migliorano la comprensione dei sistemi complessi.

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Robotica Robot bipedi: imparare a camminare come noi

I ricercatori sviluppano robot bipedi che imparano a camminare attraverso la pratica e i movimenti degli animali.

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Fisica quantistica Caricamento Dati Avanzato per il Calcolo Quantistico

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel caricare dati nei computer quantistici.

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Visione artificiale e riconoscimento di modelli Migliorare i Compiti di Immagine con il Tuning dell'Auto-Prompt

Un nuovo metodo migliora il tuning dei prompt visivi per una migliore performance del modello.

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Visione artificiale e riconoscimento di modelli Avanzamenti nella separazione delle caratteristiche delle immagini tramite AI

Nuovo metodo migliora la capacità dell'IA di separare efficacemente le caratteristiche delle immagini.

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Apprendimento automatico Integrazione dei modelli linguistici nell'analisi delle serie temporali

Questo documento discute il ruolo dei LLM nella analisi delle serie temporali.

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Apprendimento automatico Usare la trasformata di Mobius per l'interpretazione del modello

Scopri come la trasformazione di Mobius aiuta a capire le interazioni nel machine learning.

2025-09-11T12:02:30+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Costruire fiducia nei modelli linguistici con circuiti verificati

Quest'articolo parla di come migliorare la fiducia nei modelli linguistici usando circuiti verificati.

2025-09-11T11:54:36+00:00 ― 8 leggere min

Robotica Come cambia l'apprendimento dei robot con i metodi di osservazione

Quest'articolo esamina come il tipo di osservazione influisca sull'apprendimento dei compiti da parte dei robot.

2025-09-11T11:46:42+00:00 ― 7 leggere min

Apprendimento automatico Avanzamenti nell'apprendimento automatico euclideo equivariato

Nuovi modelli migliorano come gestiamo i dati delle nuvole di punti.

2025-09-11T11:38:48+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Decision-Making in Noisy Contexts: Approccio di Thompson Sampling

Esaminando come il Thompson Sampling migliori le scelte in mezzo a incertezze e rumori.

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Calcolo e linguaggio Un nuovo approccio al ragionamento nei modelli linguistici

Presentiamo un framework per migliorare l'efficienza e l'accuratezza nel ragionamento dei modelli linguistici.

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Suono Migliorare il riconoscimento dei suoni degli uccelli con i metadati

Usare informazioni extra ci aiuta a riconoscere i canti degli uccelli.

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Apprendimento automatico Progressi nei Network Neurali Dinamici a Grafi Basati sulla Memoria

La ricerca si concentra su come migliorare l'efficienza dell'addestramento nei grafi dinamici.

2025-09-11T11:07:12+00:00 ― 6 leggere min

Visione artificiale e riconoscimento di modelli Presentiamo MACCHIatO: Un Nuovo Standard per la Segmentazione del Consenso

MACCHIatO migliora la segmentazione del consenso per le immagini mediche affrontando la variabilità tra i valutatori.

2025-09-11T10:55:15+00:00 ― 6 leggere min

Fisica quantistica Introducendo il Nuovo Algoritmo Quantum Perceptron

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento quantistico con dati imperfetti.

2025-09-11T10:47:15+00:00 ― 5 leggere min

Crittografia e sicurezza Valutare le minacce alla privacy nel federated learning verticale

Uno sguardo ai rischi per la privacy e alle difese nel Vertical Federated Learning.

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Apprendimento automatico Scoprire la linearità tra i compiti nel deep learning

Uno sguardo alla linearità cross-task e ai suoi effetti sulle prestazioni del modello.

2025-09-11T10:04:00+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare le soluzioni MILP con il framework CAMBranch

CAMBranch migliora l'ottimizzazione nella Programmazione Lineare Intera Mista con tecniche di machine learning.

2025-09-11T09:56:06+00:00 ― 8 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare il processo decisionale con la pianificazione aumentata da retrieval

Un nuovo framework migliora il processo decisionale degli LLM sfruttando le esperienze passate.

2025-09-11T09:40:18+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Valutare le Prestazioni nel Reinforcement Learning

Uno sguardo alle sfide nel valutare gli agenti RL in ambienti in cambiamento.

2025-09-11T09:24:30+00:00 ― 5 leggere min

Ottimizzazione e controllo Migliorare l'ottimizzazione a punto fisso con avvii a caldo

Un nuovo framework impara punti di partenza efficaci per ottimizzazione del punto fisso più veloce.

2025-09-11T09:10:23+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Affrontare il bias nei dataset nell'apprendimento automatico

Metodi per ridurre il bias del dataset per migliorare le prestazioni del modello.

2025-09-11T09:08:42+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Integrazione dei costi di previsione nei sistemi di pianificazione dei lavori

Uno sguardo a come i costi di previsione influenzano l'efficacia della pianificazione del lavoro.

2025-09-11T09:00:48+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Adattare i modelli di Machine Learning ai cambiamenti nei dati

Introducing OLS-OFU per un'adattamento efficace al cambio di etichette online.

2025-09-11T08:37:06+00:00 ― 6 leggere min

Geofisica Sviluppi nelle simulazioni di particelle e fluidi

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'accuratezza nella simulazione dei materiali.

2025-09-11T08:18:06+00:00 ― 6 leggere min