Informatica - Intelligenza artificiale

Uno studio sull'uso dei modelli linguistici per valutare i metodi di spiegazione dell'IA per il riconoscimento delle attività.

Amman sta facendo progressi per diventare una città intelligente grazie alla tecnologia e al coinvolgimento dei cittadini.

Questo documento descrive modelli di protezione per promuovere un'IA sicura nell'istruzione.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati sicuri proteggendo la privacy.

Esplorando il ruolo delle reti neurali a picchi nell'apprendimento federato verticale per la privacy dei dati.

Un nuovo modello prevede gli incidenti stradali analizzando i dati urbani in modo più efficace.

Le annotazioni di immagini di qualità sono fondamentali per il successo dell'IA nell'analisi delle immagini.

Presentiamo un approccio flessibile per creare città 3D realistiche.

MathViz-E automatizza la visualizzazione della matematica per aiutare insegnanti e studenti in aula.

Analizzando come i dataset di addestramento influenzano l'equità dell'IA nella diagnosi delle lesioni cutanee.

Uno strumento facile da usare che permette di analizzare dati tramite linguaggio naturale.

Questa ricerca si concentra sul migliorare la riformulazione delle domande per interazioni utente migliori.

Un nuovo benchmark valuta i LLM per l'accuratezza fattuale.

Uno studio rivela come i giocatori valutano rapidamente il fattore divertimento dei nuovi giochi.

Combinare il machine learning con il ragionamento automatico per spiegazioni dell'AI più chiare.

Tecniche per bypassare la sicurezza nei modelli di linguaggio.

I nuovi modelli migliorano la comprensione del linguaggio integrando strutture di dipendenza.

Automatizzare la creazione delle descrizioni dei giochi con l'IA può migliorare l'accessibilità e la creatività.

Un nuovo approccio migliora le capacità di ragionamento delle GNN per compiti con relazioni complesse.

Sviluppare un modello per valutare gli effetti sociali dei sistemi di intelligenza artificiale.

Il machine learning offre nuovi metodi per una rilevazione delle minacce alla cybersecurity più rapida e precisa.

La ricerca esplora come i modelli di intelligenza artificiale possono individuare dati visivi fuorvianti.

Un nuovo strumento migliora l'analisi della risonanza magnetica per le lesioni del midollo spinale.

Uno studio rivela cosa pensano gli ascoltatori riguardo la musica generata dall'IA rispetto a quella umana.

Valutare i modelli di linguaggio grandi per migliorare la sicurezza stradale nelle auto a guida autonoma.

La ricerca mette in evidenza il ruolo dei segnali non verbali nelle interazioni efficaci in aula.

Questo studio valuta i sistemi di riconoscimento vocale usando diverse lingue per la storia orale.

Un nuovo metodo migliora la generazione di didascalie per meme in formati singolo e multiplo.

Il framework EverAdapt affronta il riconoscimento dei guasti in condizioni variabili delle macchine.

L'attenzione sparsa migliora il tracciamento della conoscenza concentrandosi sulle interazioni passate rilevanti.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle anomalie affrontando il clustering testuale nei modelli.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli nelle reti temporali.

Questo studio presenta un metodo per migliorare il tracciamento delle patch di sicurezza.

Uno studio su come i modelli linguistici gestiscono le informazioni in conflitto.

Un nuovo sistema punta a migliorare la previsione della sepsi nonostante le difficoltà nei dati mancanti.

Una nuova scala valuta la fiducia cognitiva e affettiva nei sistemi di intelligenza artificiale.

Esaminare il processo decisionale dell'AI e le sue sfide inaspettate.

MIST offre un toolkit unificato per la segmentazione delle immagini mediche, migliorando il confronto e la valutazione.

Esaminando i pregiudizi e le sfide di equità nei modelli linguistici.

Nuove architetture di rete neurale migliorano la stabilità e la precisione nella risoluzione delle equazioni differenziali parziali.