Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle previsioni delle esplosioni solari usando tecniche basate sull'attenzione.

Uno sguardo ai framework di apprendimento delle reti neurali e le loro implicazioni per lo sviluppo dell'IA.

Questo articolo esplora come le Reti Neurali Informate dalla Fisica possano migliorare il calcolo quantistico.

Esplorare i processi di adattamento dei sistemi fisici tramite feedback e struttura.

FIITED riduce l'uso della memoria mantenendo le prestazioni nei modelli di raccomandazione.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza dei dati EHR per una cura personalizzata.

Scopri come il machine unlearning aiuta a proteggere la privacy degli utenti rimuovendo l'influenza dei dati.

Un nuovo metodo sfrutta le cartelle cliniche elettroniche per prevedere meglio il rischio di cancro nei pazienti.

Uno sguardo sul perché l'AI spiegabile è importante in diversi settori.

Uno sguardo a come la fisica può migliorare i metodi di apprendimento per rinforzo.

Un nuovo modo per migliorare le prestazioni del federated learning garantendo la privacy dei dati.

Esplora metodi per migliorare la quantificazione dell'incertezza nei modelli di previsione degli eventi.

Uno sguardo su come i robot possono adattarsi rapidamente ai compiti che cambiano.

Un nuovo metodo di intelligenza artificiale migliora l'analisi delle mammografie senza bisogno di tanti dati etichettati.

Brave offre privacy e protezione dalle minacce nell'apprendimento federato peer-to-peer.

La tecnologia radar migliora i controlli sanitari a distanza garantendo la privacy degli utenti.

Scopri come il safe learning migliora l'efficienza e la sicurezza del bilanciamento del carico SD-WAN.

Un metodo per raggruppare i dati tenendo conto delle diverse caratteristiche e identità.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli con etichette rumorose usando la Dimensione Intrinseca Locale.

Questo metodo semplifica l'aggiunta di oggetti negli ambienti 3D usando testo e scatole 2D.

Esaminando come il feedback degli utenti influenzi le raccomandazioni dei contenuti online e l'engagement degli utenti.

Un approccio formale per identificare le violazioni della privacy negli algoritmi di calcolo quantistico.

Esaminando come diversi modelli per immagini e testo possano lavorare insieme in modo efficace.

Esplorare l'importanza della normalizzazione delle caratteristiche nelle dinamiche di apprendimento non contrastivo.

Questo studio migliora l'analisi delle TAC usando l'IA per una migliore rilevazione del COVID-19.

Uno sguardo al Federated Learning e all'Unlearning per la privacy dei dati.

Un nuovo approccio permette ai modelli di adattarsi in modo efficace a diverse categorie di compiti.

Questo articolo parla di metodi per ridurre il bias nell'analisi dei dati.

Un nuovo metodo per creare sistemi di punteggio che affrontano efficacemente più classi.

Combinare JAX e Firedrake migliora i metodi numerici per risolvere le equazioni differenziali parziali.

VI-IGL migliora il machine learning affrontando ricompense nascoste e feedback rumorosi.

AdaFed migliora l'equità nell'apprendimento federato mantenendo la precisione del modello.

Un framework per rendere più facili da capire le decisioni delle reti neurali.

Un nuovo metodo per rappresentare i flussi usando complessi cellulari.

Usare il deep learning per ottimizzare i pozzi petroliferi a gas lift migliora l'efficienza e accelera le soluzioni.

Uno studio per migliorare la precisione nella previsione del codice nei grandi modelli di linguaggio.

Uno studio su come le scelte dei parametri influenzano le performance del modello nella distillazione della conoscenza.

Nuovo metodo migliora le previsioni usando processi gaussiani su strutture dati sconosciute.

Scopri come i Modelli di Diffusione Variazionale generano immagini e dati di alta qualità.

La ricerca mette in evidenza l'uso del pre-addestramento auto-supervisionato nell'analisi delle immagini GIE.