Informatica - Informatica neurale ed evolutiva

Un nuovo metodo aumenta l'affidabilità delle previsioni in machine learning per l'ingegneria.

B2Opt semplifica l'ottimizzazione a scatola nera, migliorando l'efficienza e i risultati con meno valutazioni.

Nuovi metodi che usano grafi e machine learning migliorano le previsioni della temperatura superficiale del mare.

Le bolle potrebbero contenere la chiave per generare musica innovativa.

Esplorare nuovi compiti di riferimento per algoritmi di Qualità-Diversità Incerta nelle applicazioni robotiche.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo metodo usando i dati EEG per la diagnosi dell'Alzheimer.

Nuovo metodo permette ai robot di imparare abilità direttamente senza simulazioni.

Un nuovo tipo di neurone a picco migliora l'apprendimento e la velocità dell'IA.

Un nuovo metodo migliora l’identificazione dei parametri delle reti neurali dopo l’addestramento.

DoE2Vec offre un nuovo modo di analizzare i problemi di ottimizzazione usando il machine learning.

Un approccio innovativo per creare grafici interpretabili tramite ricerca algoritmica.

I ricercatori si concentrano sulla quantizzazione per migliorare l'efficienza delle reti neurali.

Questo articolo parla dei metodi per quantificare l'incertezza nelle previsioni delle reti neurali.

Un nuovo metodo punta a creare modelli personalizzati per il controllo del diabete usando la programmazione genetica.

Questo modello prevede dati futuri usando analisi in tempo reale senza dover avere un sacco di dati storici.

FlowTransformer migliora i sistemi di rilevamento delle intrusioni usando modelli transformer.

Un nuovo approccio per un'ottimizzazione stocastica efficiente in vari settori.

Affrontare le sfide nella condivisione degli Algoritmi Genetici per migliorare la collaborazione nella ricerca.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella risoluzione dei problemi con numeri interi misti.

SuperNeuro rivoluziona le simulazioni per il calcolo neuromorfico, migliorando la ricerca in AI e robotica.

I ricercatori puntano a replicare sistemi in evoluzione nella vita artificiale tramite simulazioni innovative.

Questo studio esamina come la lunghezza del segnale influisce sulle prestazioni di separazione del parlato.

Esplorare i vantaggi della Neural Architecture Search per il VPU Movidius di Intel.

Esplorare come la larghezza influisce sulle prestazioni e sull'addestramento delle reti neurali.

I livelli bilineari semplificano l'analisi e migliorano l'interpretabilità nelle reti neurali.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e l'accessibilità del design delle CNN.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione degli iperparametri attraverso approcci multi-obiettivo.

DCR migliora l'interpretabilità dell'AI mantenendo alta l'accuratezza.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dei gesti delle mani usando i segnali cerebrali.

La libreria GOMEA combina Python e C++ per soluzioni di ottimizzazione efficienti.

Un nuovo approccio basato sui dati per prevedere la profondità dell'incavo nei pavimenti in asfalto.

Questo studio presenta un modello per allineare le norme con più valori nei sistemi agenti.

Esplorare l'impatto dei metodi di ri-inizializzazione nelle SNN e le loro applicazioni.

Un nuovo modello migliora i dati genetici sintetici per una diagnosi e un trattamento migliori.

Esplorando il ruolo degli oscillatori neurali nel far progredire le tecnologie di machine learning.

Questo articolo esplora un nuovo metodo di intelligenza artificiale per studiare i modelli di neuroni in modo efficace.

Uno sguardo a come GKLS aiuta a valutare i metodi di ottimizzazione in modo efficace.

Un nuovo approccio usa risonanze magnetiche e intelligenza artificiale per identificare l'Alzheimer in modo efficace.

Un metodo per migliorare l'interpretabilità e le prestazioni delle reti neurali ispirato al cervello umano.

CHNNet offre un apprendimento più veloce e migliori prestazioni nelle reti neurali.