Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo dataset mira a monitorare i cambiamenti costieri in Irlanda in modo preciso.

Analizzare i dati delle serie temporali migliora il processo decisionale in diversi settori.

Questo articolo esamina come la dimensione intrinseca influisca sulle prestazioni delle reti neurali in base ai tipi di immagine.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle decisioni del deep learning nell'analisi delle serie temporali.

Un nuovo metodo di AI semplifica la creazione di layout per chip con meno risorse.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione delle malattie rare usando esempi sintetici.

Una nuova visione semplifica le reti neurali attraverso operazioni lineari e sistemi dinamici.

Un nuovo metodo rivela intuizioni sugli errori di previsione e sulla complessità del modello.

Esaminando nuovi metodi per migliorare l'efficienza e la sicurezza delle reti neurali.

Nuovi metodi migliorano l'esplorazione sicura nei sistemi di apprendimento per rinforzo.

Approccio innovativo per migliorare i modelli di diffusione senza dover fare aggiustamenti complicati.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dei modelli linguistici grandi concentrandosi sulle informazioni rilevanti.

Questo articolo esplora l'impatto degli attacchi ai modelli di machine learning e le strategie difensive.

La scalatura logit migliora il rilevamento dei dati fuori distribuzione senza dati di addestramento.

AGRO offre un nuovo metodo per una pianificazione efficace in ambienti incerti.

Esplora come la tecnologia prevede gli esiti e aiuta nelle decisioni.

Lo studio valuta la creazione e la valutazione di immagini satellitari sintetiche.

Un nuovo approccio bayesiano migliora la modellazione di sistemi complessi e delle loro dinamiche.

SOOD-ImageNet affronta le sfide nella visione artificiale legate ai significati delle immagini che cambiano.

I partecipanti hanno affrontato compiti complessi di robotica alle Olimpiadi dell'AI usando tecniche avanzate.

SwipeRx usa l'IA per raccomandazioni personalizzate in farmacia e per migliorare la cura dei pazienti.

Il framework CARIn adatta i modelli di deep learning per le migliori prestazioni sui dispositivi mobili.

Presentiamo un modello che migliora il recupero delle immagini incorporando l'incertezza.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento attivo in compiti basati su grafo con etichettatura limitata.

Un nuovo metodo migliora le raccomandazioni tenendo conto dei diversi interessi degli utenti.

MarS sfrutta modelli generativi per simulare scenari realistici del mercato finanziario.

Presentiamo nuove reti neurali quantistiche che si adattano e imparano dai dati che cambiano.

I modelli generativi creano dati di addestramento diversificati, migliorando l'adattabilità dei robot.

aTENNuate offre un miglioramento efficiente in tempo reale dei segnali vocali, migliorando la chiarezza della comunicazione.

Usare le reti neurali per migliorare il design dei gusci stampati in 3D per una performance migliore.

Nuovo metodo migliora le previsioni a lungo termine dell'energia eolica utilizzando le posizioni delle turbine e i dati climatici.

VERTECS esplora la luce cosmica antica per rivelare l'evoluzione di stelle e galassie.

Esaminando come le tecniche di regolarizzazione influenzano la capacità del machine learning di gestire input sconosciuti.

AIvril migliora la generazione di codice RTL grazie a controlli di sintassi automatizzati e verifica funzionale.

Un nuovo framework migliora l'analisi dei dati dei social media per avere migliori informazioni sugli utenti.

Uno sguardo ai nuovi metodi per risolvere sfide complesse di ottimizzazione nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora come i modelli apprendono da immagini e testo.

Passaggi essenziali per inviare articoli alla conferenza NeurIPS 2024.

LOCO Edit permette modifiche precise alle immagini senza formazione aggiuntiva.

Nuovi limiti di errore migliorano l'affidabilità del GPR in settori sensibili alla sicurezza.