Tecniche per bilanciare la distribuzione dei dati nel federated learning per migliorare le prestazioni del modello.
Kyle Sang, Tahseen Rabbani, Furong Huang
― 5 leggere min
Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Tecniche per bilanciare la distribuzione dei dati nel federated learning per migliorare le prestazioni del modello.
Kyle Sang, Tahseen Rabbani, Furong Huang
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Un nuovo approccio per addestrare i modelli linguistici migliora l'efficienza e le prestazioni.
Yinmin Zhong, Zili Zhang, Bingyang Wu
― 7 leggere min
Un nuovo approccio per classificare il malware in modo efficiente usando meno campioni etichettati.
Eric Li, Yifan Zhang, Yu Huang
― 8 leggere min
Un nuovo modello di deep learning migliora le previsioni delle correnti superficiali del mare.
Teerapong Panboonyuen
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Nuovi metodi migliorano come i movimenti umani vengono applicati ai robot.
Xiyana Figuera, Soogeun Park, Hyemin Ahn
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Esaminando vari metodi per una stima precisa della temperatura con la tecnologia NV-diamond.
Shraddha Rajpal, Zeeshan Ahmed, Tyrus Berry
― 6 leggere min
Un nuovo approccio migliora l'analisi dei rischi per la salute derivanti dai pericoli ambientali.
Jong Woo Nam, Eun Young Choi, Jennifer A. Ailshire
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Questo articolo parla di nuovi metodi per risolvere il problema del mezzo inverso con le reti neurali.
Ziyang Liu, Fukai Chen, Junqing Chen
― 8 leggere min
uno studio sulle interazioni tra acquirenti e venditori per migliorare le strategie di mercato.
Vaiva Pilkauskaitė, Jevgenij Gamper, Rasa Giniūnaitė
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Un nuovo strumento AI migliora la comunicazione tra insegnanti e studenti nelle classi numerose.
Anvit Sinha, Shruti Goyal, Zachary Sy
― 6 leggere min
Nuovi metodi migliorano la comprensione delle previsioni dei modelli di IA.
Debarpan Bhattacharya, Amir H. Poorjam, Deepak Mittal
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Esplorare nuovi metodi per migliorare la verifica delle prove nell'ingegneria del software.
Minghai Lu, Benjamin Delaware, Tianyi Zhang
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Un nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza per le previsioni sui dati dei grafi.
Clemens Damke, Eyke Hüllermeier
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Uno sguardo all'automazione dell'allineamento dei sistemi ottici usando tre metodi.
David A. Robb, Donald Risbridger, Ben Mills
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Questo articolo parla di un framework per aiutare i robot a imparare in condizioni difficili.
Viet Dung Nguyen, Zhizhuo Yang, Christopher L. Buckley
― 6 leggere min
Mantenere il significato mentre si modifica i dati è fondamentale per la privacy e l'accuratezza.
Muhan Zhang
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Un metodo per generare dati sintetici per il few-shot learning nel reinforcement learning.
Mohammad Pivezhandi, Abusayeed Saifullah
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Un nuovo metodo migliora i piccoli modelli per rispondere a domande nel settore delle telecomunicazioni.
Blessed Guda, Gabrial Zencha A., Lawrence Francis
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Un nuovo metodo migliora la resilienza delle GNN contro attacchi avversari.
Naheed Anjum Arafat, Debabrota Basu, Yulia Gel
― 7 leggere min
Esplorando le sfide e i progressi nel rilevare immagini artificiali mentre la tecnologia avanza.
Pablo Bernabeu-Perez, Enrique Lopez-Cuena, Dario Garcia-Gasulla
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Le ricerche mostrano nuovi metodi per migliorare la fusione del codice software.
Qingyu Zhang, Liangcai Su, Kai Ye
― 5 leggere min
Studio di modelli di machine learning che prevedono proprietà nei materiali solidi, concentrandosi sui difetti.
Shaswat Mohanty, Yifan Wang, Wei Cai
― 6 leggere min
Uno sguardo su come la dimensione efficace influisce sull'addestramento dei modelli.
Moosa Saghir, N. R. Raghavendra, Zihe Liu
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Metodi migliorati per il rilevamento dei confini migliorano il modeling CAD dai scan 3D.
Sk Aziz Ali, Mohammad Sadil Khan, Didier Stricker
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Un nuovo approccio ai modelli del mondo usando dati sintetici per un'adattabilità migliore.
Fabio Ferreira, Moreno Schlageter, Raghu Rajan
― 6 leggere min
Questo documento parla di equità nella scelta dei candidati per le istituzioni a fronte di valutazioni distorte.
L. Elisa Celis, Amit Kumar, Nisheeth K. Vishnoi
― 8 leggere min
Forester semplifica il machine learning per gli utenti R con un pacchetto facile da usare.
Hubert Ruczyński, Anna Kozak
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ChronoGAN offre un nuovo metodo per generare dati di serie temporali realistici.
MohammadReza EskandariNasab, Shah Muhammad Hamdi, Soukaina Filali Boubrahimi
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nelle previsioni delle serie temporali in diversi settori.
Panayiotis Christou, Shichu Chen, Xupeng Chen
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Nuovi metodi migliorano le raccomandazioni utilizzando informazioni dettagliate su utenti e articoli.
Utkarsh Priyam, Hemit Shah, Edoardo Botta
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Quest'articolo presenta un metodo per stabilizzare sistemi non lineari usando il reinforcement learning.
Thanin Quartz, Ruikun Zhou, Hans De Sterck
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Questo approccio migliora l'efficienza nell'addestramento dei modelli su grandi dati di grafi, proteggendo al contempo la privacy.
Anran Li, Yuanyuan Chen, Chao Ren
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Un nuovo metodo migliora le prestazioni del modello e l'equità tra i gruppi.
Humza Wajid Hameed, Geraldin Nanfack, Eugene Belilovsky
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Un nuovo framework migliora le prestazioni di CLIP con tecniche di potatura dei token davvero efficaci.
Cheng-En Wu, Jinhong Lin, Yu Hen Hu
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Il nuovo metodo IDFF accelera la creazione di campioni mantenendo la qualità.
Mohammad R. Rezaei, Rahul G. Krishnan, Milos R. Popovic
― 5 leggere min
WAFeL migliora la collaborazione tra dispositivi nell'apprendimento federato, aumentando l'efficienza.
Seyed Mohammad Azimi-Abarghouyi, Leandros Tassiulas
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Un nuovo metodo migliora come i robot afferrano e tengono gli oggetti in modo efficace.
Ninad Khargonkar, Luis Felipe Casas, Balakrishnan Prabhakaran
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Esplorando un nuovo dataset per la registrazione di nuvole di punti non rigide.
Sara Monji-Azad, Marvin Kinz, Claudia Scherl
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Questa ricerca esplora l'apprendimento efficiente dei Markov Random Fields usando campioni dinamici.
Jason Gaitonde, Ankur Moitra, Elchanan Mossel
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Questa ricerca esplora l'efficacia dei LLM in diverse lingue oltre l'inglese.
Daoyang Li, Mingyu Jin, Qingcheng Zeng
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