Informatica - Apprendimento automatico

Tecniche per bilanciare la distribuzione dei dati nel federated learning per migliorare le prestazioni del modello.

Un nuovo approccio per addestrare i modelli linguistici migliora l'efficienza e le prestazioni.

Un nuovo approccio per classificare il malware in modo efficiente usando meno campioni etichettati.

Un nuovo modello di deep learning migliora le previsioni delle correnti superficiali del mare.

Nuovi metodi migliorano come i movimenti umani vengono applicati ai robot.

Esaminando vari metodi per una stima precisa della temperatura con la tecnologia NV-diamond.

Un nuovo approccio migliora l'analisi dei rischi per la salute derivanti dai pericoli ambientali.

Questo articolo parla di nuovi metodi per risolvere il problema del mezzo inverso con le reti neurali.

uno studio sulle interazioni tra acquirenti e venditori per migliorare le strategie di mercato.

Un nuovo strumento AI migliora la comunicazione tra insegnanti e studenti nelle classi numerose.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle previsioni dei modelli di IA.

Esplorare nuovi metodi per migliorare la verifica delle prove nell'ingegneria del software.

Un nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza per le previsioni sui dati dei grafi.

Uno sguardo all'automazione dell'allineamento dei sistemi ottici usando tre metodi.

Questo articolo parla di un framework per aiutare i robot a imparare in condizioni difficili.

Mantenere il significato mentre si modifica i dati è fondamentale per la privacy e l'accuratezza.

Un metodo per generare dati sintetici per il few-shot learning nel reinforcement learning.

Un nuovo metodo migliora i piccoli modelli per rispondere a domande nel settore delle telecomunicazioni.

Un nuovo metodo migliora la resilienza delle GNN contro attacchi avversari.

Esplorando le sfide e i progressi nel rilevare immagini artificiali mentre la tecnologia avanza.

Le ricerche mostrano nuovi metodi per migliorare la fusione del codice software.

Studio di modelli di machine learning che prevedono proprietà nei materiali solidi, concentrandosi sui difetti.

Uno sguardo su come la dimensione efficace influisce sull'addestramento dei modelli.

Metodi migliorati per il rilevamento dei confini migliorano il modeling CAD dai scan 3D.

Un nuovo approccio ai modelli del mondo usando dati sintetici per un'adattabilità migliore.

Questo documento parla di equità nella scelta dei candidati per le istituzioni a fronte di valutazioni distorte.

Forester semplifica il machine learning per gli utenti R con un pacchetto facile da usare.

ChronoGAN offre un nuovo metodo per generare dati di serie temporali realistici.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nelle previsioni delle serie temporali in diversi settori.

Nuovi metodi migliorano le raccomandazioni utilizzando informazioni dettagliate su utenti e articoli.

Quest'articolo presenta un metodo per stabilizzare sistemi non lineari usando il reinforcement learning.

Questo approccio migliora l'efficienza nell'addestramento dei modelli su grandi dati di grafi, proteggendo al contempo la privacy.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del modello e l'equità tra i gruppi.

Un nuovo framework migliora le prestazioni di CLIP con tecniche di potatura dei token davvero efficaci.

Il nuovo metodo IDFF accelera la creazione di campioni mantenendo la qualità.

WAFeL migliora la collaborazione tra dispositivi nell'apprendimento federato, aumentando l'efficienza.

Un nuovo metodo migliora come i robot afferrano e tengono gli oggetti in modo efficace.

Esplorando un nuovo dataset per la registrazione di nuvole di punti non rigide.

Questa ricerca esplora l'apprendimento efficiente dei Markov Random Fields usando campioni dinamici.

Questa ricerca esplora l'efficacia dei LLM in diverse lingue oltre l'inglese.