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Informatica - Apprendimento automatico
RSSUn nuovo framework migliora il controllo qualità delle PCB tramite metodi automatizzati di rilevamento dei difetti.
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AGDC combina l'apprendimento per rinforzo e il feedback automatico per migliorare la stima delle perdite di gas.
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DFMLU semplifica la creazione di modelli di machine learning, rendendo tutto più facile per gli sviluppatori.
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Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dei dati nella produzione di energia eolica.
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Le A-GFN usano atomi per creare nuove molecole simili a farmaci, migliorando la scoperta di farmaci.
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Questo studio analizza le prestazioni e le condizioni per le reti neurali quantizzate sotto aritmetica a punto fisso.
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Questo articolo parla dei pregiudizi nei modelli grafici e propone un metodo per un'analisi equa.
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Nuovi metodi migliorano il movimento di robot con più zampe su superfici irregolari.
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Nuove tecniche di machine learning migliorano le previsioni nella plasticità dei policristalli.
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Un modo nuovo per creare spiegazioni significative per l'analisi dei dati temporali.
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I modelli di base migliorano la precisione nell'identificare le colture in tutto il mondo.
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Un metodo per trovare soluzioni ottimali in ambienti incerti con valutazioni costose.
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Nuovo framework migliora il movimento dei robot quadrupedi su vari terreni.
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Un nuovo modo di capire le reti anche se ci manca qualche informazione.
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Una nuova libreria migliora i metodi per gestire problemi complessi di ottimizzazione multiobiettivo.
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Un metodo per imparare in condizioni difficili con dati rumorosi.
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Un approccio tech per ottimizzare l'alimentazione dei pesci e migliorare la sostenibilità dell'acquacoltura.
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Un nuovo metodo migliora la regressione simbolica usando modelli linguistici per un'analisi dei dati migliore.
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Un approccio fresco migliora la comprensione delle relazioni nei dati nel machine learning.
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I ricercatori sviluppano nuove strategie per distinguere gli animali individuali usando i loro suoni unici.
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Scopri come il Matrix Profile rileva anomalie nei dati di serie temporali multidimensionali.
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Esplorando il Reverse Experience Replay per un apprendimento più efficiente negli algoritmi di rinforzo.
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Esaminare le vulnerabilità dei contratti smart e il ruolo dei modelli di linguaggio nella loro rilevazione.
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Uno sguardo a come imparare da reti che evolvono nel tempo.
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Un nuovo metodo affronta in modo efficace i valori mancanti nei dati delle serie temporali multivariate.
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La ricerca migliora l'accuratezza della stima dell'intervallo post-mortem usando set di dati più ampi.
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Nuovi metodi migliorano le GNN per tipi di grafo difficili.
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Un metodo per gestire meglio le grandi reti nel machine learning.
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Un nuovo metodo migliora la sicurezza del ranking per un'esperienza utente migliore.
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Un nuovo dataset punta a migliorare i sistemi di QA per il Corano e gli Ahadith.
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Un sistema crea falsi documenti medici mantenendo riservatezza per i pazienti.
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Il Federated Learning affronta le sfide della privacy dei dati in settori delicati.
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Scopri come il machine unlearning migliora la privacy nei modelli di machine learning.
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DARDA migliora la capacità dei modelli di deep learning di adattarsi a condizioni di dati che cambiano.
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Superare il bias della recentezza per migliorare l'esperienza utente nei sistemi di raccomandazione.
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Questo articolo presenta un metodo per migliorare l'equità nei modelli di machine learning multi-output.
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Nuovi metodi semplificano l'estrazione PICO dagli studi clinici per una ricerca più efficiente.
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Scopri come i KAN offrono un'alternativa efficiente alle tradizionali reti neurali.
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Presentiamo COSCO, un framework che migliora l'accuratezza della classificazione con pochi dati.
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