Informatica - Apprendimento automatico

PropNEAT migliora le reti neurali accelerando l'allenamento e gestendo i dati complessi in modo efficiente.

Scopri come l'adattamento in tempo di test aiuta i modelli di machine learning a fronteggiare cambiamenti imprevisti nei dati.

Nuovi metodi per filtrare i segnali EEG migliorano le prestazioni delle interfacce cervello-computer.

Il Federated Learning e l'AI Spiegabile garantiscono pratiche di dati sicure e chiare.

Un nuovo approccio per allenare macchine su dispositivi piccoli con meno complessità.

I ricercatori usano la tecnologia per misurare la fatica dei piloti in tempo reale per una sicurezza migliore.

Combinare intuizioni umane e machine learning per combattere efficacemente la frode finanziaria.

Esaminare come la semplificazione dei modelli influisce sulla chiarezza delle decisioni e sulle performance.

Un nuovo approccio per rilevare le frodi online usando la tecnologia dei grafi.

Uno sguardo su come ottenere decisioni eque usando funzioni submodulari.

BAPULM semplifica le previsioni sulle interazioni tra farmaci, accelerando lo sviluppo dei medicinali.

I KAN offrono flessibilità ed efficienza nel machine learning rispetto agli MLP.

MicroScopiQ migliora le performance dei modelli di intelligenza artificiale consumando meno energia.

Esaminando le vulnerabilità nei metodi di watermarking contro attacchi di parafrasi.

Un nuovo sistema tecnologico accelera le risposte dell'IA e fa risparmiare.

Scopri come NMformer migliora la classificazione del segnale in mezzo al rumore nelle comunicazioni wireless.

I robot adesso possono imparare i compiti meglio grazie all'etichettatura automatica delle ricompense.

Esplorare come il RL performativo cambia la dinamica di gioco e la stabilità delle politiche.

Questo sistema migliora il rilevamento del DR mantenendo la privacy del paziente.

RLT riduce il tempo di allenamento per l'AI nel video processing tagliando i token inutili.

Raffinare i dataset EEG migliora i modelli di machine learning per l'interpretazione dei segnali cerebrali.

I topi mostrano un apprendimento continuo anche quando i progressi non si vedono, rivelando l’adattabilità del cervello.

HSPI aiuta le aziende a confermare l'hardware dietro i modelli di intelligenza artificiale per una maggiore fiducia.

Scopri come il metodo D'Hondt migliora la comprensione delle decisioni dell'IA.

Una panoramica sui punti di forza e le debolezze dei modelli Vision-Language di oggi.

Un nuovo metodo aiuta i robot a migliorare il processo decisionale usando le conoscenze passate.

Esplorando come i transformer imparano e le sfide che affrontano contro gli attacchi.

Uno sguardo su come le CNN interpretano le immagini e le loro caratteristiche.

Questo studio esplora la complessità del campione nella regressione delle liste per migliorare le previsioni.

Scopri il clustering gerarchico a collegamento medio e le sue applicazioni pratiche.

Il nuovo framework migliora la precisione e l'affidabilità delle previsioni in ambienti incerti.

Un nuovo approccio per migliorare la ricostruzione del segnale usando le reti neurali.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini ecografiche del seno usando tecniche di deep learning.

Nuovo framework unisce generazione e comprensione delle immagini usando modelli di diffusione.

Cambia il modo in cui vedi i video con la tecnologia innovativa di cambio angolo di ReCapture.

La rete neurale con Feature di Chebyshev migliora la precisione nei compiti di approssimazione delle funzioni.

Nuovi sistemi di memoria aiutano i robot ad adattarsi a ambienti che cambiano in casa e sul lavoro.

Scopri come LoFi migliora la qualità delle immagini usando informazioni locali.

MoleVers prevede le proprietà molecolari con dati limitati, aiutando la ricerca in medicina e materiali.

Usare il machine learning per prevedere la reazione del pubblico ai cover delle canzoni.