Informatica - Apprendimento automatico

I sistemi di intelligenza artificiale possono imitare artisti, sollevando questioni sul copyright.

Un nuovo approccio migliora la generazione di conformeri molecolari per la scoperta di farmaci.

La ricerca presenta un nuovo metodo per rilevare lo slittamento nei sistemi di presa robotici.

I team migliorano l'identificazione dei suoni degli animali con pochi esempi nella sfida DCASE.

Un nuovo ambiente basato su testo aiuta le macchine a imparare compiti del mondo reale usando script.

Un nuovo metodo per una selezione efficace delle caratteristiche che tiene conto sia delle classi che delle strutture dei cluster.

Nuovi metodi migliorano la precisione dei nanodispositivi nelle applicazioni mediche.

Mol-GDL migliora le previsioni molecolari integrando interazioni covalenti e non covalenti.

Nuove tecniche migliorano la precisione e l'efficienza nell'identificare le cover.

Uno sguardo a come le figure migliorano la comunicazione scientifica.

Scopri come l'operatore di Koopman migliora l'analisi dei sistemi complessi.

I ricercatori usano il rilevamento di anomalie per trovare particelle nascoste nei dati delle collisioni.

Un nuovo metodo per progettare navi in modo efficiente usando machine learning e CAD.

Un nuovo sistema migliora il monitoraggio della salute mentale attraverso i dati dei dispositivi personali.

Questo articolo presenta un metodo per usare GAN con dati protetti da privacy.

FuXi migliora le previsioni meteorologiche a lungo termine usando tecniche di machine learning.

Uno sguardo a come l'addestramento avversariale migliora la robustezza dei modelli di machine learning.

Un nuovo approccio utilizza reti neurali a grafo per prevedere le proprietà elastiche in modo efficiente.

Esplorare le sfide e le difese nell'apprendimento automatico avversariale quantistico.

Un nuovo modello migliora le previsioni per sistemi con più agenti che interagiscono.

Ricercare i SUEP potrebbe dare qualche indicazione su nuove particelle e interazioni nei settori oscuri.

Valutare modelli di IA che simulano le risposte degli insegnanti per un migliore coinvolgimento degli studenti.

Esplorare come gli esponenti di Lyapunov a tempo finito rivelino la sensibilità delle reti ai cambiamenti di input.

Quest'articolo esamina come si comportano gli agenti di apprendimento per rinforzo durante le fasi di allenamento.

Questo metodo offre un modo efficace per addestrare le reti senza la correzione degli errori tradizionale.

Analizzando l'efficienza di memoria e query negli algoritmi di ottimizzazione convessa randomizzati.

Usare le immagini satellitari pre-disastro aiuta a vedere meglio gli effetti dei disastri.

Scopri come la classificazione dei grafici aiuta ad automatizzare la comprensione dei dati.

L'algoritmo ICE migliora le performance nella classificazione lineare per settori critici.

Esaminando come l'ordine dei dati influisce sulla giustizia nei modelli di machine learning.

Nuovo framework bilancia efficienza del deep learning e emissioni di carbonio.

Un nuovo approccio migliora le previsioni nei sistemi complessi usando dati irregolari e incompleti.

Uno sguardo alle sfide dell'apprendimento degli alberi decisionali, soprattutto con le query.

Nuovi approcci migliorano le previsioni del comportamento dei fluidi attorno a corpi in movimento.

Un nuovo sistema di teleoperazione migliora il controllo remoto dei robot in diversi contesti.

Le Reti Neurali Auto-Expandibili si adattano ai compiti in modo efficiente grazie a modifiche dinamiche.

Un nuovo metodo per migliorare l'equità nei modelli di apprendimento federato mantenendo la privacy.

Scopri il Dynamic Sparse Training e i vantaggi per l'efficienza delle reti neurali.

Esplora come la preparazione dei dati influisca sui modelli di intelligenza artificiale nella rilevazione di malware.

Un framework per migliorare le previsioni usando l'astensione contro i dati fuorvianti.