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ElasticAST consente di elaborare audio a lunghezza variabile in modo efficiente senza perdere dettagli importanti.

Questa ricerca analizza la somiglianza delle parole in base al contesto usando tecniche di machine learning.

Un approccio nuovo per migliorare le stime dei parametri mentre si misura l'incertezza in modelli complessi.

FALIP migliora la comprensione di immagini e testi di CLIP senza cambiare gli originali.

I ritmi neurali mostrano come il cervello elabora le informazioni e risponde agli stimoli.

CGRclust offre un metodo innovativo per classificare le sequenze di DNA senza etichette precedenti.

Questo documento presenta una tecnica per affrontare i ritardi di comunicazione nelle reti neurali.

Analizzando come l'ordine dei dati influisce sulla memoria nei modelli di linguaggio ricorrenti.

Questo articolo esplora le sfide nel raggiungere l'equità nel machine learning tra diversi gruppi demografici.

Sviluppare un modello per una segmentazione delle immagini precisa in diverse condizioni di guida.

Un nuovo framework migliora la classificazione delle immagini mediche da parte dell'AI affrontando i bias e dimenticando informazioni obsolete.

Introducendo un modello che combina trasformazioni basate su alberi per una generazione di risultati efficace.

Esplorare come il machine learning migliora l'analisi della Radiazione Cosmica di Fondo.

Un nuovo benchmark valuta le capacità di ragionamento temporale dei grandi modelli linguistici.

Presentiamo nuovi risolutori per un trasporto ottimale efficiente nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini mediche usando l'apprendimento semi-supervisionato.

SBoRA migliora il fine-tuning per i modelli di linguaggio grandi, risparmiando risorse e migliorando le prestazioni.

Esaminando come l'allenamento influisce sulle prestazioni del modello in situazioni avverse.

Un metodo per identificare i cambiamenti nei dati senza etichette.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle emozioni anche con dati incompleti.

Nuovi metodi migliorano le previsioni a lungo termine nella scienza dei materiali usando l'apprendimento automatico.

Nuovo metodo migliora come le macchine segmentano il contenuto video usando suoni e immagini.

Nuove tecniche migliorano la stima della posa della testa da singole immagini frontali.

Esplorando come ResNet18 elabora le caratteristiche attraverso il suo flusso residuo unico.

Un approccio innovativo al clustering usando modelli di blocco stocastici multi-view.

Un metodo per migliorare l'integrazione dei grafi di conoscenza usando l'allineamento e il riconoscimento del tipo di entità.

FreePACT migliora l'analisi dei raggi gamma per capire meglio gli eventi cosmici.

Un nuovo metodo migliora la classificazione delle immagini usando l'analisi topologica dei dati e la distillazione della conoscenza.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza nella generazione di immagini.

Un nuovo modello migliora le previsioni di turbolenza in condizioni ipersoniche con effetti di parete fredda.

LoRA migliora le prestazioni dei grandi modelli di linguaggio risparmiando risorse.

I ricercatori usano FlowMM per prevedere e creare nuovi materiali cristallini in modo efficiente.

Gli astronomi utilizzano l'apprendimento non supervisionato per analizzare vasti set di dati e scoprire nuovi schemi celesti.

VideoEval stabilisce un nuovo standard per valutare efficacemente i modelli fondamentali di video.

Uno studio su come combinare gli aggiornamenti per i modelli di linguaggio in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di clip audio miste tra reali e falsi.

Esplorando i vantaggi delle diverse proprietà dei neuroni nelle reti neurali avanzate.

Un nuovo modello migliora la generazione di dati tabulari sintetici per diverse applicazioni.

Analizzando le vulnerabilità nei LLM a causa dei dati sulle preferenze umane.

Questo articolo parla di un nuovo modello che combina l'elaborazione visiva e quella linguistica.