Informatica - Apprendimento automatico

Nuovi metodi migliorano la comprensione del computer del parlato sussurrato e normale.

Scopri come il bias nell'ML influisce sui risultati della salute pubblica e sulla giustizia.

Un nuovo framework migliora le previsioni del traffico analizzando le relazioni causali e l'incertezza.

Quest'articolo mette in luce il ruolo fondamentale dell'incertezza nell'IA.

Questo studio usa ControlNet per migliorare la generazione di immagini a partire da descrizioni di arte astratta.

Un nuovo approccio semplifica l'addestramento delle reti neurali equivarianti per performance migliori.

Un nuovo approccio migliora i calcoli del gradiente, aumentando l'efficienza dei trasformatori nel machine learning.

Esplorando il disapprendimento certificato e il suo ruolo nella protezione della privacy dei dati.

Un nuovo modello punta a tradurre l'attività cerebrale in un linguaggio leggibile.

Il nuovo metodo BaDLoss migliora la protezione contro il data poisoning nel machine learning.

L'approccio HBIC migliora l'analisi di set di dati medici complessi.

Usare il causal ML può davvero migliorare di molto le decisioni agricole e la sostenibilità.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dell'espressione genica nei tessuti.

I sistemi di intelligenza artificiale migliorano l'accuratezza delle mammografie e la fiducia grazie a tecniche di interpretabilità efficaci.

Un nuovo metodo migliora la capacità delle reti neurali di gestire i cambiamenti geometrici.

Un nuovo approccio migliora la coordinazione tra più agenti.

Uno sguardo al micro-batch clipping e ai suoi vantaggi per l'allenamento dei modelli.

Impara strategie di AB testing efficaci per migliorare le decisioni e i risultati.

DeTPP migliora le previsioni degli eventi a lungo termine in vari settori con esiti diversi.

Wave-LSTM migliora l'analisi delle alterazioni del numero di copie nel cancro.

Un nuovo metodo per aumentare la robustezza del modello contro attacchi avversari.

Questo articolo parla di come usare la decomposizione tensoriale per migliorare i PINNs nella risoluzione di equazioni complesse.

Capire come le compagnie assicurative aggiustano le offerte per raggiungere i loro obiettivi.

FST-Mamba migliora la comprensione della connettività cerebrale usando dati fMRI.

Integrare la quantificazione dell'incertezza in DeepONet migliora le previsioni nei sistemi fisici complessi.

Usare sensori per monitorare il comportamento dei vitelli migliora la salute e il benessere.

Esplorare l'incrocio tra il calcolo quantistico e l'apprendimento automatico per la sicurezza dei dati.

Un metodo che combina VMD e modelli lineari aumenta la precisione della previsione.

Presentiamo un metodo per valutare le variabili chiave che influenzano i risultati del trattamento.

Questo studio analizza le spiegazioni controfattuali e l'impatto delle tecniche di bilanciamento sulle previsioni di successo degli studenti.

La ricerca introduce metodi di reti neurali per l'apprendimento hamiltoniano nei sistemi quantistici.

Esaminare il contesto nel machine learning per identificare le vulnerabilità software.

MedDec aiuta a capire e migliorare il processo decisionale medico attraverso note cliniche strutturate.

Questo articolo parla del ruolo dell'AI nel riconoscimento dei gesti usando piccoli dispositivi.

SUMO migliora la presa di decisioni nell'apprendimento per rinforzo offline aumentando la stima dell'incertezza.

Un nuovo approccio per scoprire relazioni causali usando un'analisi a coppie.

Questo articolo tratta dello sviluppo di modelli linguistici open source per la lingua lituana.

Scopri come l'approssimazione a rango basso semplifica l'analisi dei dati in vari settori.

Un nuovo metodo migliora l'uso della memoria e la velocità di addestramento nei grandi modelli di linguaggio.

La ricerca esplora il potenziale dei metodi quantistici nei compiti di classificazione.