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DARL offre nuovi metodi per far sì che le macchine apprendano e creino immagini in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora la presa dei robot combinando pianificazione del movimento e della presa usando nuvole di punti.

Uno sguardo a come l'omologia persistente aiuta a studiare i magnetogrammi solari e l'attività.

Affrontare l'equità nel machine learning per ottenere risultati statistici migliori.

One4All-ST offre un modo semplificato per prevedere i movimenti e i bisogni urbani.

Scopri come i recenti progressi nei modelli visivi migliorano la comprensione delle immagini da parte delle macchine.

Introducendo un nuovo modello per prevedere meglio i movimenti dei veicoli nel traffico.

Un nuovo metodo migliora le GNN ottimizzando il riconoscimento della struttura dei grafi.

Esplorare l'omomorfismo dei grafi per migliorare le capacità di generalizzazione delle GNN.

Un nuovo approccio combina l'apprendimento della rappresentazione causale e i modelli di base per una comprensione migliore.

Approccio innovativo che usa le reti neurali per stabilizzare i sistemi di PDE in modo efficiente.

Usare la tecnologia per migliorare la cattura del carbonio e il monitoraggio della superficie terrestre.

DiNAS offre un modo nuovo per creare reti neurali ad alte prestazioni in fretta.

HAYATE mescola l'apprendimento automatico e tecniche tradizionali per misurazioni migliori delle distanze delle galassie.

Nuove scoperte mettono in discussione l'idea che la robustezza della classificazione e quella delle spiegazioni siano collegate.

Questo articolo analizza come le reti neurali migliorano le previsioni con pesi iniziali piccoli.

Affrontare la sovrastima del valore e il bias di primato per migliorare le prestazioni degli agenti.

APRICOT aumenta la fiducia nei modelli linguistici misurando con precisione la fiducia nelle risposte.

Sfruttare il machine learning per migliorare la precisione delle previsioni di domanda per le aziende.

DiffRed combina tecniche per semplificare l'analisi dei dati e migliorare i risultati.

Un nuovo metodo migliora la precisione nei suggerimenti di argomenti per progetti software.

Un nuovo metodo per ottimizzare i pattern dei fasci nei sistemi mmWave.

Un nuovo modello identifica i momenti divertenti nei video usando dati visivi, audio e di testo.

Un metodo adattivo per proteggere la privacy nelle applicazioni smart usando il reinforcement learning.

Un nuovo approccio migliora il riconoscimento per classi poco rappresentate nella visione artificiale.

Questo studio migliora l'estrazione del segnale SZ usando un nuovo metodo di deep learning.

Il framework MP2D migliora il modo in cui i sistemi di dialogo gestiscono i cambiamenti di argomento.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle previsioni usando modelli di linguaggio grandi.

Un nuovo framework per migliorare l'apprendimento nel Federated Incremental Learning garantendo la privacy dei dati.

Scopri come GKEDM migliora le prestazioni delle reti neurali convoluzionali grafiche.

Analizzando modelli per prevedere i prezzi dell'elettricità nel mercato di bilanciamento in evoluzione.

Un metodo per migliorare le raccomandazioni di prodotto nello shopping online attraverso un uso migliore dei dati.

I GOM migliorano l'adattabilità e la capacità decisionale degli agenti tramite la modellazione dei risultati a lungo termine.

Un nuovo metodo migliora le capacità di apprendimento dell'IA con dati limitati.

Questo articolo parla dell'impatto degli errori di etichettatura umana sull'SCL e di una nuova soluzione.

TRAD migliora come gli agenti selezionano e usano gli esempi per prendere decisioni migliori.

Mipha combina comprensione visiva e testuale con modelli più piccoli per una maggiore efficienza.

Esplorare i rischi per la privacy legati agli attacchi di inferenza di appartenenza nel machine learning.

La ricerca migliora i metodi per identificare oggetti senza texture nella robotica e nella produzione.

Il nuovo modello migliora la glossatura interlineare per le lingue in via di estinzione.