Informatica - Intelligenza artificiale

Combinare l'apprendimento automatico e le metaeuristiche per trovare soluzioni migliori per il routing dei veicoli.

Un nuovo metodo migliora il processo di addestramento per modelli di intelligenza artificiale complessi.

Un metodo basato sui costi affronta dati conflittuali nelle basi di conoscenza.

JaColBERTv2.5 migliora le prestazioni di ricerca in giapponese con meno dati.

SpikeYOLO migliora le SNN per un rilevamento degli oggetti più efficiente e preciso.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento mantenendo la conoscenza nei sistemi di apprendimento federato.

Un modello migliora l'accuratezza nella previsione dello sguardo usando i segnali cerebrali in modo efficiente.

Una guida chiara sui tipi di manoscritti e le sfide di invio.

RevGNN migliora il processo di raccomandazione dei revisori accademici usando tecniche di dati avanzate.

Un nuovo metodo migliora la rappresentazione delle frasi per una migliore rilevazione delle categorie di aspetto.

La media migliora le prestazioni e la stabilità dei KAN nelle attività di machine learning.

Questo studio esplora metodi per migliorare i modelli di lingua italiana in settori specializzati.

Uno sguardo ai metodi migliorati per regolare i tassi di apprendimento nei modelli di machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli di linguaggio sparsi riducendo al minimo la perdita di prestazioni.

Un metodo per sviluppare politiche resilienti per i droni in ambienti incerti.

Uno strumento pensato per migliorare la soddisfazione dei lavoratori attraverso la consapevolezza culturale.

Scopri come GPT-3 trasforma i dati non strutturati in informazioni strutturate.

Tecnologia di registrazione innovativa cerca di migliorare la comprensione dell'AI sul comportamento e le emozioni umane.

Il framework RoCo affronta gli errori di posa per una migliore rilevazione degli oggetti nella collaborazione tra veicoli.

Il raggruppamento multi-task migliora l'efficienza dell'apprendimento e le prestazioni in diverse applicazioni di intelligenza artificiale.

Esplorando nuovi metodi per affrontare le sfide dei punti sella nel machine learning.

Introducendo un approccio flessibile per capire le relazioni usando dati osservazionali.

OmniParser migliora la capacità dell'AI di interagire con le interfacce utente.

S-SYNTH genera immagini di pelle sintetica per migliorare l'addestramento dell'IA in dermatologia.

Finch comprime i dati in ingresso per una migliore elaborazione nei modelli linguistici.

CAF-PoNo migliora l'analisi causale usando flussi di normalizzazione, garantendo invertibilità in relazioni complesse.

Le reti neurali RUM sfruttano i cammini casuali e la memoria per migliorare l'elaborazione dei grafi.

Un nuovo approccio per garantire che gli agenti rispettino gli obblighi etici in ambienti incerti.

Gemma 2 offre alte prestazioni in un formato compatto per compiti linguistici.

Uno studio su come i modelli linguistici svolgono compiti di ragionamento deduttivo e induttivo.

Un nuovo approccio per valutare gli autoencoder sparsi attraverso scacchi e Othello.

PB-AA-CBR unisce le preferenze degli utenti con il ragionamento basato su casi per decisioni personalizzate.

Un nuovo modello migliora l'elaborazione dei dati per collegare entità ed estrarre relazioni.

MIGTrans integra dati genomici e di imaging per una classificazione migliore della schizofrenia.

Nuovi metodi robotici migliorano la raccolta dei campioni su superfici aliene.

Esplorare come l'IA può migliorare l'apprendimento, la valutazione e l'equità.

Le spiegazioni ingannevoli dell'AI possono influenzare le credenze, complicando la lotta contro la disinformazione.

Nuovi metodi nella verifica della scrittura a mano migliorano l'analisi forense e l'accuratezza.

Aumentare i campioni durante l'inferenza aumenta notevolmente i tassi di risoluzione dei problemi del modello linguistico.

I LLM migliorano l'allocazione delle risorse nei sistemi di comunicazione wireless, aumentando l'efficienza.