Informatica - Informatica neurale ed evolutiva

Un nuovo framework migliora la comprensione degli algoritmi di ricerca locale e del loro comportamento.

Un nuovo metodo migliora la ricerca dell'architettura per i modelli di deep learning.

Esplorando il ruolo del calcolo neuromorfico nell'elaborazione efficiente dei dati e nell'apprendimento automatico.

Un nuovo modello migliora la classificazione delle immagini per i dispositivi a basso consumo.

I neuroni quantistici Leaky Integrate-and-Fire offrono nuove possibilità per un'elaborazione dei dati più efficiente.

Un progetto che usa reti neurali a impulsi per riconoscere i gesti in ASL.

Questo studio mostra come le reti neurali possano ricordare e riprodurre con precisione i modelli di picco in diverse condizioni.

Un nuovo modello allinea la programmazione con l'hardware neuromorfico per una maggiore efficienza.

Uno studio sul comportamento degli automi cellulari e delle reti casuali riguardo ai compiti di memoria.

Uno sguardo alle reti neurali usando modelli dettagliati e semplificati.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza energetica e la velocità di elaborazione nelle CNN.

Un nuovo approccio codifica e ricostruisce segnali sensoriali usando treni di impulsi.

Un nuovo algoritmo su Loihi 2 sembra promettere per risolvere i problemi QUBO in modo efficiente.

Nuovo modello di sinapsi migliora l'efficienza energetica nelle reti neurali impulsive.

Scopri come gli algoritmi memetici migliorano l'efficienza e le prestazioni nel design delle antenne.

Il calcolo neuromorfico imita la funzione del cervello per un'elaborazione efficiente nei dispositivi moderni.

Nuove tecniche nel computing fotonico mostrano potenziale per gestire più compiti in modo efficiente.

Scopri nuovi metodi per gestire l'energia domestica in modo efficiente con il machine learning.

Impara a preparare e presentare il tuo articolo scientifico in modo efficace.

Uno strumento per visualizzare soluzioni complesse nella ottimizzazione multi-obiettivo.

I ricercatori migliorano le simulazioni di sistemi simili al cervello per risolvere problemi complessi.

Un metodo per allenare i sistemi di IA senza dati etichettati.

Snuffy offre una soluzione di machine learning per un'analisi WSI precisa.

Un nuovo metodo per il riconoscimento di parole chiave a basso consumo energetico utilizzando tecnologia neuromorfica.

Questo studio mostra i vantaggi dell'elaborazione asincrona nelle reti neurali a impulsi.

L'algoritmo Yi unisce esplorazione e sfruttamento per un'ottimizzazione efficace.

Usare concetti darwiniani per migliorare i metodi di addestramento delle reti neurali.

Presentiamo SHSADE-PIDS, un metodo efficace per la ricerca di architetture neurali nei dati di nuvole di punti.

Uno studio sull'efficacia dei QGAN rispetto ai modelli di Markov nel tracciamento oculare.

Un approccio fresco alla navigazione ispirato alle strategie degli animali mostra potenzialità per gli agenti artificiali.

Un nuovo algoritmo migliora il tracciamento del movimento utilizzando sensori di visione dinamica imitandone le funzioni oculari.

Le cellule del posto nell'ippocampo sono fondamentali per la memoria e la consapevolezza spaziale.

Un nuovo metodo migliora la visualizzazione dei dati attraverso una ricerca efficace delle proiezioni.

Le innovazioni nei neuroni LIF adattivi migliorano le prestazioni nei compiti temporali e spaziali.

Questo articolo analizza come migliorare il design degli esoscheletri per le mani per offrire un supporto migliore all'utente.

Questo studio valuta i KAN per una rilevazione efficace delle frodi in diversi settori.

TACOS offre una soluzione all'interferenza catastrofica nei sistemi di apprendimento dell'IA.

Nuove funzioni di attivazione migliorano le reti neurali per risolvere equazioni complesse.

Polar-FFA migliora l'apprendimento nelle reti neurali, aumentando l'accuratezza e la stabilità.

Uno sguardo al miglioramento della programmazione dei treni con agenti di apprendimento continuo.