Statistica - Apprendimento automatico

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Teoria della statistica Outlier nel Data Analysis: Capire la Distinzione

Scopri di più sugli outlier avversari e pesanti nell'analisi dei dati.

Yeshwanth Cherapanamjeri, Daniel Lee

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Elaborazione di immagini e video Rivivere Ricordi Sfocati: Un Nuovo Metodo per il Ripristino delle Immagini

Darshan Thaker, Abhishek Goyal, René Vidal

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Apprendimento automatico Apprendimento Attivo: Macchine che Scelgono con Saggezza

Frederik Eaton

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Apprendimento automatico Apprendimento Collettivo: Un Nuovo Percorso per l'IA

Guojun Xiong, Shufan Wang, Daniel Jiang

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Intelligenza artificiale Capire la Simulazione Progettiva di Energia Libera (FEPS)

Joséphine Pazem, Marius Krumm, Alexander Q. Vining

2025-04-26T23:35:15+00:00 ― 5 leggere min

Teoria della statistica Federated Learning: Bilanciare Privacy e Insight sui Dati

Jingyang Li, T. Tony Cai, Dong Xia

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Apprendimento automatico Progressi nella modellazione nello stato-spazio con filtri a particelle

Nuovi metodi migliorano le previsioni nei sistemi complessi usando modelli di stato.

Benjamin Cox, Santiago Segarra, Victor Elvira

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Apprendimento automatico Migliorare la stima della matrice di precisione con il transfer learning

Un nuovo metodo migliora la stima della matrice di precisione usando dati limitati grazie al trasferimento dell'apprendimento.

Boxin Zhao, Cong Ma, Mladen Kolar

2025-04-26T07:38:15+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Presentiamo l'Haar-Laplaciano: un nuovo strumento per grafi diretti

Un nuovo modo di analizzare le connessioni nei grafi diretti.

Theodor-Adrian Badea, Bogdan Dumitrescu

2025-04-25T23:39:45+00:00 ― 5 leggere min

Gestione del rischio FE-GAN: Un Nuovo Strumento per la Valutazione del Rischio Finanziario

FE-GAN offre previsioni migliori per la gestione del rischio finanziario utilizzando dati storici.

Ling Chen

2025-04-25T19:40:30+00:00 ― 7 leggere min

Metodologia Conoscenza Esperta: Uno Strumento per Migliori Intuizioni

Scopri come la conoscenza esperta migliora la comprensione in vari settori.

Florence Bockting, Stefan T. Radev, Paul-Christian Bürkner

2025-04-25T11:42:00+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Comprendere l'ottimizzazione bi-livello nel machine learning

Uno sguardo ai metodi di ottimizzazione bilivello e al loro impatto sui modelli di machine learning.

Congliang Chen, Li Shen, Zhiqiang Xu

2025-04-25T03:43:30+00:00 ― 5 leggere min

Probabilità Collegare l'Evoluzione e l'Inferenza Bayesiana

Esaminando i legami tra l'evoluzione biologica e i metodi statistici.

Sahani Pathiraja, Philipp Wacker

2025-04-23T11:51:00+00:00 ― 7 leggere min

Visione artificiale e riconoscimento di modelli Migliorare i modelli testo-immagine con attenzione

Un approccio fresco migliora l'accuratezza delle immagini dalle descrizioni testuali usando tecniche di attenzione.

Eric Hanchen Jiang, Yasi Zhang, Zhi Zhang

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Apprendimento automatico Migliorare il processo decisionale con il campionatore Stagger Thompson

Scopri come STS trasforma il processo decisionale in compiti di ottimizzazione complessi.

David Sweet

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Apprendimento automatico CatNet: Un Nuovo Strumento per Previsioni Azionarie

CatNet aiuta gli investitori a identificare le caratteristiche chiave delle azioni con precisione.

Jiaan Han, Junxiao Chen, Yanzhe Fu

2025-04-22T15:54:45+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Un nuovo metodo per risolvere le PDE

I processi gaussiani di Ehrenpreis-Palamodov migliorano l'accuratezza nella risoluzione delle PDE.

Jianlei Huang, Marc Härkönen, Markus Lange-Hegermann

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Visione artificiale e riconoscimento di modelli Capire la segmentazione delle immagini e la sua incertezza

Scopri la segmentazione delle immagini, le sue tecniche e l'importanza dell'incertezza nell'analisi.

M. M. A. Valiuddin, R. J. G. van Sloun, C. G. A. Viviers

2025-04-22T03:57:00+00:00 ― 9 leggere min

Apprendimento automatico Federated Learning: Mantenere l'AI Sicura e Intelligente

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Apprendimento automatico Rank-N-Contrast: Un Nuovo Approccio alla Regressione

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Six Valentin, Chidiac Alexandre, Worlikar Arkin

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Apprendimento automatico Migliorare le previsioni del tempo tramite previsioni combinate

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Sam Allen, David Ginsbourger, Johanna Ziegel

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Apprendimento automatico Prevedere i movimenti delle città con l'apprendimento causale

Scopri come le città prevedono i modelli di movimento tramite metodi predittivi avanzati.

Zhaobin Mo, Qingyuan Liu, Baohua Yan

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Apprendimento automatico Rivoluzionare la fusione dei modelli con i vettori singolari di task

Nuovi metodi migliorano la fusione dei modelli riducendo l'interferenza dei compiti.

Antonio Andrea Gargiulo, Donato Crisostomi, Maria Sofia Bucarelli

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Apprendimento automatico Un Immersione Profonda nella Classificazione delle Serie Temporali con CaLoNet

Scopri come CaLoNet migliora la classificazione delle serie temporali tramite correlazioni causali e locali.

Mingsen Du, Yanxuan Wei, Xiangwei Zheng

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Apprendimento automatico Reti Neurali: Misurare Distanze Sull'Intensità

Nuove intuizioni suggeriscono che le reti neurali si concentrano di più sulle distanze che sulle intensità del segnale.

Alan Oursland

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Apprendimento automatico Capire il Meta-Apprendimento: Un Nuovo Approccio al Machine Learning

Scopri come le macchine possono migliorare imparando da più compiti contemporaneamente.

Yannay Alon, Steve Hanneke, Shay Moran

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Apprendimento automatico Navigare nel Mondo dei Dati Non-Gaussiani

Uno sguardo più da vicino sulle tecniche avanzate di modellazione dei dati e le loro applicazioni.

Kesen Wang, Marc G. Genton

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Elaborazione di immagini e video Accelerando l'analisi ossea nei topi

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Nikolay Burlutskiy, Marija Kekic, Jordi de la Torre

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Intelligenza artificiale Modello NICE: Ripensare gli Effetti Causali con le Immagini

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Applicazioni Migliorare le Previsioni dei Modelli Climatici con Nuovi Metodi

Un nuovo modo per migliorare l'accuratezza dei modelli climatici.

Reetam Majumder, Shiqi Fang, A. Sankarasubramanian

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Metodologia Capire i modelli di crescita con modelli misti funzionali

Uno sguardo dettagliato a come i modelli misti funzionali analizzano i modelli di crescita nei dati.

Fangyi Wang, Karthik Bharath, Oksana Chkrebtii

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Visione artificiale e riconoscimento di modelli Rivoluzionare l'arte digitale con gli RFM

Esplora come gli RFM trasformano la generazione di immagini nei campi creativi.

Maitreya Patel, Song Wen, Dimitris N. Metaxas

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Apprendimento automatico Capire il Graph Max Shift per il clustering

Scopri come Graph Max Shift aiuta a raggruppare i punti dati in modo efficace.

Ery Arias-Castro, Elizabeth Coda, Wanli Qiao

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Apprendimento automatico Bilanciare la privacy e l'apprendimento nei dati

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Jiaojiao Zhang, Linglingzhi Zhu, Dominik Fay

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Apprendimento automatico I Rischi dell'IA nella Società

Esaminare le trappole e i pregiudizi dei sistemi AI in vari settori.

Jérémie Sublime

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Apprendimento automatico Dare Senso ai Dati Complessi con la Ricerca di Isometria

Scopri come la ricerca di isometria semplifica le matrici di dati complessi per un'analisi migliore.

Samson Koelle, Marina Meila

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Apprendimento automatico Apprendimento Federato: Un Nuovo Modo di Condividere Idee

Scopri come il federated learning equilibra privacy e collaborazione.

Shivam Pal, Aishwarya Gupta, Saqib Sarwar

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Geometria differenziale Progressi nelle tecniche di previsione degli uragani

Scopri come i metodi moderni migliorano le previsioni degli uragani e la preparazione.

Esfandiar Nava-Yazdani

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Apprendimento automatico Migliorare i modelli di previsione delle eruzioni solari

I ricercatori migliorano i modelli per prevedere e spiegare meglio le eruzioni solari.

Temitope Adeyeha, Chetraj Pandey, Berkay Aydin

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Apprendimento automatico Migliorare le previsioni con LD-EnSF: un nuovo approccio

LD-EnSF migliora l'assimilazione dei dati per sistemi complessi, aumentando precisione ed efficienza.

Pengpeng Xiao, Phillip Si, Peng Chen

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Apprendimento automatico Navigare gli effetti causali nei trattamenti complessi

Nuovo metodo migliora la comprensione degli effetti causali nei dati complessi.

Oriol Corcoll Andreu, Athanasios Vlontzos, Michael O'Riordan

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Geometria algebrica La Danza delle Matrici nel Deep Learning

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Apprendimento automatico Trasformare l'analisi dei grafi con modelli esperti

Un nuovo metodo semplifica l'analisi dei grafi usando modelli esperti specializzati.

Jingzhe Liu, Haitao Mao, Zhikai Chen

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Apprendimento automatico Apprendimento per rinforzo nella sanità: un nuovo approccio

Usando tecniche di apprendimento avanzate per migliorare le interazioni sulla salute.

Karine Karine, Susan A. Murphy, Benjamin M. Marlin

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Visione artificiale e riconoscimento di modelli Migliorare la Generazione di Immagini con Intuizioni di Incertezza

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini affrontando l'incertezza nei modelli generativi.

Michele De Vita, Vasileios Belagiannis

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Apprendimento automatico Migliorare le previsioni del modello con influenze nascoste

Un nuovo metodo migliora le previsioni affrontando fattori nascosti nei dati.

Parjanya Prashant, Seyedeh Baharan Khatami, Bruno Ribeiro

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