Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo migliora l'allineamento audio-video usando modelli già addestrati.

Un nuovo sistema migliora la gestione di grandi modelli linguistici su diverse configurazioni GPU.

Un nuovo metodo che migliora la pianificazione e il processo decisionale nel reinforcement learning.

Scopri come le Reti Neurali Informate dalla Fisica migliorano la modellazione dei processi nell'ingegneria chimica.

Un nuovo approccio migliora le impostazioni del risolutore numerico per i problemi ai valori limite.

La ricerca sviluppa metodi per capire meglio le relazioni complesse nei grafi.

Un nuovo framework migliora la creazione di dati sintetici proteggendo le informazioni personali.

Un nuovo metodo migliora la classificazione delle piante attraverso tecniche di deep learning multimodali.

Zipper combina in modo efficace diversi tipi di dati per modelli di intelligenza artificiale più intelligenti.

Un nuovo approccio multi-server migliora l'efficienza e la velocità dell'apprendimento federato.

Nuovo approccio migliora la privacy del machine learning e la resilienza contro gli attacchi.

Esaminando come i modelli ricorrenti possano approssimare le funzioni basate su prompt.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento degli agenti negli ambienti di apprendimento per rinforzo.

Esaminando come il machine learning influisce sulle scelte e sui risultati umani.

Nuovi modelli migliorano le previsioni sulla vita delle macchine usando il deep learning.

Esaminare come le macchine possono imparare a combinare concetti noti in modo efficace.

Un nuovo framework migliora l'efficienza del posizionamento degli adsorbati dei catalizzatori usando il machine learning.

Nuovi metodi rivelano la resilienza nei circuiti delle reti neurali contro la manipolazione.

Esplorare come i metodi basati sui dati migliorano la comprensione delle risposte dei materiali.

DART migliora la presa di decisioni degli agenti di machine learning nei giochi.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni del compito principale usando dati ausiliari senza costi di calcolo extra.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati GNSS per un tracciamento migliore degli eventi di scorrimento lento.

GNAN combina interpretabilità e accuratezza per modelli di intelligenza artificiale basati su grafi.

Questo articolo esamina il bias di popolarità nei sistemi di raccomandazione e come i LLM possono aiutare.

Un nuovo metodo di filtraggio affronta i valori atipici per una maggiore precisione dei dati.

Un nuovo metodo offre spunti più chiari sulle decisioni dei modelli di deep learning.

Questo studio affronta le difficoltà nel disimparare i dati dai modelli di machine learning.

Questo articolo esamina il ruolo della normalizzazione dei layer nel migliorare la classificazione delle reti neurali.

DumpKV migliora l'efficienza dello storage dei dati riducendo l'amplificazione della scrittura.

Un framework per migliorare l'apprendimento continuo con dati strutturati a grafo.

Questo studio analizza i metodi di clustering delle immagini su grandi set di dati, evidenziando le variazioni nelle prestazioni.

Integrando SysCaps nella modellazione energetica si semplifica il processo decisionale e si migliorano le previsioni.

Un nuovo sistema di imaging RF migliora il riconoscimento degli oggetti in ambienti difficili.

Il nuovo metodo SAVA migliora la selezione dei dati per una migliore performance del modello.

Nuovo metodo migliora l'apprendimento federato proteggendo la privacy degli utenti.

Aumentare i turni di comunicazione riduce i costi e migliora le prestazioni del modello nell'apprendimento federato.

Usare il deep learning per migliorare il monitoraggio delle emissioni acustiche delle giunture bullonate.

Questo documento presenta un approccio per creare classificatori AI facili da capire.

Questo studio esplora metodi avanzati per l'etichettatura dei dati in modo efficiente usando tecniche di reti neurali.

Nuovo metodo migliora la stabilità delle GNN in diverse situazioni di dati.