Informatica - Apprendimento automatico

Esplorare nuovi metodi per migliorare l'efficienza dell'apprendimento decentralizzato garantendo la privacy dei dati.

Esplorare i progressi nei sistemi di guida al parcheggio per migliorare la mobilità urbana.

Una panoramica di come i masked autoencoders migliorano la comprensione delle immagini attraverso l'apprendimento auto-supervisionato.

Lo studio adatta attacchi avversari dai sistemi NLP in inglese a quelli in cinese.

Capire i fattori chiave nella selezione dei clienti per migliorare l'apprendimento federato.

Tecnica innovativa migliora la protezione contro gli attacchi collaterali di potenza.

Questa ricerca analizza come i decodificatori NBP si comportano su dati mai visti e i fattori che influenzano la generalizzazione.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui le GNN spiegano le loro previsioni.

Un nuovo approccio che sfrutta gli Autoencoder Variationali migliora il rilevamento di oggetti subacquei.

Sparse Linear Centroid-Encoder semplifica la selezione delle caratteristiche per grandi set di dati.

Un nuovo modello migliora la selezione delle caratteristiche in dataset complessi.

XInsight offre spiegazioni diverse per le decisioni delle GNN, migliorando la comprensione in applicazioni critiche.

Un approccio collaborativo migliora la navigazione dei robot volanti in venti turbolenti.

L'IA migliora l'imaging medico ottimizzando il trasferimento e l'analisi dei dati.

Un nuovo metodo migliora le performance del machine learning usando grafi di conoscenza in scenari con dati limitati.

Nuovi metodi migliorano le difese contro gli attacchi avversariali nei sistemi di deep learning.

Un nuovo approccio di machine learning migliora l'accuratezza nella diagnosi della stenosi aortica.

Un approccio di machine learning migliora l'accuratezza dell'imaging ecografico per monitorare il recupero muscolare.

Questo articolo presenta un design modulare per migliorare l'efficienza e l'adattabilità dei modelli linguistici.

Nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti negli spazi 3D sfruttando modelli 2D esistenti.

Uno sguardo alla valutazione delle forme dei cluster e alla loro importanza nella scienza dei materiali.

Presentiamo SLCE, un metodo supervisionato per una visualizzazione dei dati più chiara.

Le reti neurali informate dalla fisica migliorano l'analisi e l'interpolazione dei dati sismici.

Il Reinforcement Learning bayesiano migliora il controllo della tensione in mezzo a minacce informatiche.

Un nuovo metodo mira a colpire il bias di genere nei modelli linguistici riducendo al minimo l'uso di dati.

Questo articolo parla di metodi per migliorare l'adattabilità degli agenti RL in ambienti che cambiano.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dalle dimostrazioni identificando e correggendo gli errori.

Gli agricoltori usano il machine learning e l'IoT per avere previsioni migliori sulle rese delle colture.

Uno sguardo su quanto bene ChatGPT capisce e genera umorismo.

La ricerca mostra che l'IA può migliorare il ragionamento clinico per risultati migliori per i pazienti.

Git-Theta semplifica la gestione dei modelli e il lavoro di squadra nei progetti di machine learning.

Nuovi metodi migliorano la velocità delle scansioni MRI e la qualità delle immagini usando maschere di undersampling personalizzate.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento online per le reti neurali usando approssimazioni a bassa rango.

Un metodo per allineare le reti profonde con i giudizi di somiglianza umani per ottenere performance migliori.

Esplorando metodi per garantire affidabilità e chiarezza nelle decisioni dell'AI.

Questo articolo esamina le prestazioni di ChatGPT su vari compiti biomedici.

La ricerca mostra come le GNN possano adattarsi a diverse dimensioni di grafo.

Un nuovo framework migliora l'efficienza del campionamento in distribuzioni di probabilità complesse.

Capire i modelli che combinano vari tipi di dati per una generazione di output migliore.

Un metodo per migliorare i modelli più piccoli per avere maggiore affidabilità e prestazioni.