Informatica - Apprendimento automatico

Questo studio si concentra sul miglioramento del processo decisionale in condizioni di incertezza usando la massimizzazione submodulare.

Metodi avanzati migliorano l'accuratezza delle previsioni delle piogge per una risposta ai disastri migliore.

Un nuovo metodo prevede la struttura dei grafi dinamici nel tempo.

Un nuovo framework migliora la capacità dei robot di eseguire compiti di manipolazione vari.

Uno studio rivela forti schemi nei CNN separabili in profondità legati alla visione biologica.

Scopri come il test di gruppo può trovare in modo efficiente oggetti difettosi in vari settori.

Un'immersione profonda nei modelli di diffusione denoising e nella loro semplificazione per migliorare l'apprendimento della rappresentazione.

Un nuovo modello linguistico migliora la comprensione e la generazione di testi in turco.

Un nuovo sistema riduce la latenza nei modelli Mixture-of-Experts mentre gestisce i costi di memoria.

Un nuovo sistema migliora la velocità dei modelli linguistici in diverse applicazioni.

Uno studio rivela problemi con la classificazione del plankton a causa di un cambiamento nel dataset.

Scopri come gli accumulatori a bassa precisione migliorano le prestazioni delle DNN senza compromettere l'accuratezza.

Un nuovo approccio modulare migliora l'efficienza e la precisione nell'identificare gli attaccanti informatici.

Un nuovo metodo migliora il movimento della distribuzione di probabilità usando le reti neurali.

I modelli linguistici aumentano l'efficienza nella scoperta di nuove molecole per lo sviluppo di farmaci.

Un nuovo framework accelera il recupero delle informazioni per i modelli linguistici.

MANTRA migliora le previsioni a lungo termine con un approccio di apprendimento duale per maggiore precisione.

Un nuovo framework affronta efficacemente le sfide nelle reti neurali grafiche.

NFLikelihood consente l'apprendimento non supervisionato delle probabilità, migliorando l'analisi dei dati in fisica.

Un approccio di machine learning migliora il monitoraggio della qualità dei dati negli esperimenti di fisica delle alte energie.

Gli algoritmi quantistici velocizzano gli alberi decisionali per un'analisi dei dati migliore.

FedGT migliora l'apprendimento federato con privacy e prestazioni migliorate per i dati grafici.

Un nuovo metodo potenzia le reti neurali contro attacchi avversariali usando input basati su insiemi.

Scopri come le reti di caratteristiche migliorano l'apprendimento automatico e l'interpretazione dei dati.

La ricerca esplora come migliorare l'adattabilità del machine learning attraverso il meta-apprendimento e l'induzione di Solomonoff.

Un nuovo metodo per migliorare la resistenza delle reti neurali agli attacchi mantenendo le prestazioni.

L'IA offre aiuto personalizzato per un cambiamento di comportamento duraturo, supportando il raggiungimento degli obiettivi.

Un nuovo metodo per creare campioni casuali dalle funzioni caratteristiche usando reti neurali.

Un nuovo algoritmo svela intuizioni sul processo decisionale all'interno di processi aziendali complessi.

Esaminando l'impatto del rumore delle etichette sugli algoritmi di generalizzazione del dominio.

La crittografia omomorfica ibrida offre soluzioni per la privacy nell'analisi dei dati.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale nell'IA, garantendo sicurezza ed efficienza.

Questo studio usa l'IA per valutare lo stato di conservazione delle orchidee nel mondo.

Un nuovo metodo per la compressione e il recupero dei dati in modo efficiente.

Un nuovo framework punta a garantire equità nelle previsioni delle GNN.

Gli RFM migliorano l'apprendimento delle caratteristiche e gestiscono i dati ad alta dimensione in modo efficiente.

Esplorando come l'analisi dei sentimenti colleghi cibo, salute e benessere personale.

Come l'analisi dei dati può aiutare le famiglie a rischio di sfratto.

Un nuovo metodo semplifica la creazione di modelli CAD B-rep complessi.

Un nuovo approccio migliora l'elaborazione dei dati satellitari usando metodi di apprendimento federato.