Informatica - Apprendimento automatico

I modelli linguistici aumentano l'efficienza nella scoperta di nuove molecole per lo sviluppo di farmaci.

Un nuovo framework accelera il recupero delle informazioni per i modelli linguistici.

MANTRA migliora le previsioni a lungo termine con un approccio di apprendimento duale per maggiore precisione.

Un nuovo framework affronta efficacemente le sfide nelle reti neurali grafiche.

NFLikelihood consente l'apprendimento non supervisionato delle probabilità, migliorando l'analisi dei dati in fisica.

Un approccio di machine learning migliora il monitoraggio della qualità dei dati negli esperimenti di fisica delle alte energie.

Gli algoritmi quantistici velocizzano gli alberi decisionali per un'analisi dei dati migliore.

FedGT migliora l'apprendimento federato con privacy e prestazioni migliorate per i dati grafici.

Un nuovo metodo potenzia le reti neurali contro attacchi avversariali usando input basati su insiemi.

Scopri come le reti di caratteristiche migliorano l'apprendimento automatico e l'interpretazione dei dati.

La ricerca esplora come migliorare l'adattabilità del machine learning attraverso il meta-apprendimento e l'induzione di Solomonoff.

Un nuovo metodo per migliorare la resistenza delle reti neurali agli attacchi mantenendo le prestazioni.

L'IA offre aiuto personalizzato per un cambiamento di comportamento duraturo, supportando il raggiungimento degli obiettivi.

Un nuovo metodo per creare campioni casuali dalle funzioni caratteristiche usando reti neurali.

Un nuovo algoritmo svela intuizioni sul processo decisionale all'interno di processi aziendali complessi.

Esaminando l'impatto del rumore delle etichette sugli algoritmi di generalizzazione del dominio.

La crittografia omomorfica ibrida offre soluzioni per la privacy nell'analisi dei dati.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale nell'IA, garantendo sicurezza ed efficienza.

Questo studio usa l'IA per valutare lo stato di conservazione delle orchidee nel mondo.

Un nuovo metodo per la compressione e il recupero dei dati in modo efficiente.

Un nuovo framework punta a garantire equità nelle previsioni delle GNN.

Gli RFM migliorano l'apprendimento delle caratteristiche e gestiscono i dati ad alta dimensione in modo efficiente.

Esplorando come l'analisi dei sentimenti colleghi cibo, salute e benessere personale.

Come l'analisi dei dati può aiutare le famiglie a rischio di sfratto.

Un nuovo metodo semplifica la creazione di modelli CAD B-rep complessi.

Un nuovo approccio migliora l'elaborazione dei dati satellitari usando metodi di apprendimento federato.

Studiare gli impatti avversari sugli agenti di trading automatico in mercati competitivi.

Deep Kernel Learning migliora i sistemi di controllo, garantendo sicurezza e affidabilità anche in mezzo alla complessità.

Questo studio esplora come la causalità migliori i compiti di classificazione delle Reti Neurali a Grafo.

Questo articolo spiega come la quantizzazione morbida semplifichi dati complessi senza perdere dettagli.

TransTroj migliora gli attacchi backdoor, aumentando l'efficacia e la resistenza alla rilevazione.

Uno studio rivela come un addestramento variegato migliori l'adattabilità degli agenti RL in ambienti che cambiano.

Il protocollo LEACH-RLC migliora la gestione dell'energia nelle reti IoT attraverso un clustering intelligente.

Nuovi framework migliorano la qualità e l'efficienza nella manifattura additiva dei metalli.

La tecnologia AR migliora la precisione nella resezione epatica laparoscopica.

Unire le fonti di dati migliora l'accuratezza delle previsioni climatiche.

Nuove tecniche semplificano le previsioni del flusso d'acqua usando metodi di machine learning.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nell'identificare le fasi del sonno usando segnali EEG.

Nuovo metodo genera stati quantistici mai visti unendo tecniche classiche e quantistiche.

Gli scienziati usano il deep learning per valutare le specie di piante a rischio a causa dei cambiamenti climatici.