Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo per valutare le abilità di apprendimento dei modelli linguistici a lungo contesto tramite Task Haystack.

Una nuova piattaforma migliora i test per i veicoli autonomi attraverso simulazioni di corsa realistiche.

Un nuovo approccio combina il comportamento di clonazione e l'apprendimento per rinforzo per un'assemblaggio robotico preciso.

Uno sguardo ai punti di forza e di debolezza dei KAN e degli MLP nella machine learning.

Un nuovo algoritmo migliora gli embedding iperbolici per una migliore rappresentazione dei dati gerarchici.

Uno studio sugli approcci locali e globali negli algoritmi di apprendimento continuo.

I modelli di deep learning analizzano le registrazioni vocali per identificare insufficienza respiratoria e stimare i livelli di ossigeno.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei vincoli di sicurezza nella robotica.

BONES semplifica la stima del valore di Shapley per una migliore interpretazione dell'AI.

BART è uno strumento potente per prevedere risultati in vari ambiti.

Scopri come le informazioni di sensibilità migliorano l'addestramento delle reti neurali in ingegneria.

La colorazione con ematossilina ed eosina migliora la valutazione delle cellule immunitarie nei tumori.

KSGAN migliora i modelli generativi con una misura di distanza unica per una migliore generazione di campioni.

L'apprendimento federato offre un modo per utilizzare i dati mantenendo la privacy degli utenti.

Un nuovo metodo riduce il tempo sprecato per errori di memoria nel computing.

Una guida per gestire le incertezze nella segmentazione delle immagini mediche per una diagnosi migliore.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale nell'ottimizzazione tenendo conto dei costi.

Nuovi metodi migliorano le stime di incertezza nei GNN per modellare le energie dei materiali.

Scopri come le query di azione migliore migliorano i risultati dell'apprendimento online e riducono le perdite decisionali.

Questo articolo analizza le performance del modello attraverso vari compiti e dataset.

Un nuovo metodo semplifica la rilevazione dei fattori commutativi nei grafi dei fattori.

Un nuovo framework per analizzare le politiche commerciali nell'economia globale.

Questo studio dimostra la convergenza globale per il Gradient EM nei modelli di mix di Gaussiani sovra-parametrizzati.

I modelli avanzati prevedono le condizioni cardiache utilizzando segnali PPG e ECG.

Un nuovo framework migliora la generazione di codice RTL attraverso l'augmentazione del dataset e l'auto-riflessione.

Questo studio esamina i vincoli per la funzione ReLU ripetuta nelle reti neurali.

Introducendo ODGR e GATLing per il riconoscimento flessibile degli obiettivi in ambienti dinamici.

L'analisi avanzata delle immagini può migliorare le scelte di trattamento per le pazienti con cancro ovarico.

Nuovi metodi migliorano le abilità dei personaggi animati e la loro capacità decisionale nel tennis tavolo.

Migliorare gli ambienti di allenamento è fondamentale per un apprendimento robotico efficace.

Ripensare gli MDP attraverso la geometria per decisioni più efficienti.

Questo documento descrive modelli di protezione per promuovere un'IA sicura nell'istruzione.

Nuovi modelli migliorano le previsioni dell'efficienza degli elettroliti delle batterie.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati sicuri proteggendo la privacy.

Scopri come i sistemi di raccomandazione basati su grafo e l'apprendimento contrastivo migliorano i suggerimenti personalizzati.

Esplorando tecniche per rimuovere i dati in modo efficace dai modelli di IA.

Esplorando il ruolo delle reti neurali a picchi nell'apprendimento federato verticale per la privacy dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei dati visivi senza perdere dettagli.

Esaminando i rischi per la privacy nelle spiegazioni dei modelli e strategie per migliorare la sicurezza.

Presentiamo il Controllo di Diffusione a Circuito Chiuso per una gestione efficiente di sistemi fisici complessi.