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Un approccio all'avanguardia migliora l'identificazione delle immagini alterate e ricapturate.

dlordinal semplifica il deep learning per i compiti di classificazione ordinale.

Un nuovo approccio migliora il modo in cui i veicoli prevedono le azioni dei pedoni.

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Questo articolo esplora come i modelli linguistici gestiscono i termini ambigui e la loro coerenza nelle risposte.

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.

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DEAPS migliora l'analisi delle serie temporali concentrandosi su modelli dinamici senza confronti negativi.

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

Tecniche per migliorare l'accuratezza delle soluzioni numeriche in scienza e ingegneria.

L'IA migliora il riconoscimento degli oggetti capendo le proprietà dei materiali per prendere decisioni migliori.

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Un nuovo metodo accelera notevolmente il campionamento da processi di Lévy non gaussiani.

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

EAFormer migliora l'accuratezza nell'isolare il testo dalle immagini usando le informazioni dei bordi.

Il Trasformatore di Frequenza Locale offre una chiarezza migliore nella restaurazione delle immagini.

DreamCar trasforma immagini limitate in modelli di auto 3D realistici.

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CoCN migliora l'apprendimento della rappresentazione dei grafi tramite tecniche innovative di passaggio dei messaggi.

SinLG migliora le conversazioni con i chatbot integrando conoscenze di base per una selezione delle risposte migliore.

Esaminare metodi automatici per un controllo qualità migliore nella produzione di tappeti.

ARDT aiuta gli agenti AI ad affrontare sfide più difficili in modo efficace.

Esaminando come le reti neurali a credenze profonde possano imparare dai dati e creare rappresentazioni complesse.

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Un nuovo metodo converte le UDF in mesh usando tecniche di deep learning.

Un nuovo sistema aumenta la velocità di inferenza ML mantenendo la privacy dei dati.

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Un nuovo modello di programmazione punta a semplificare l'integrazione del ML nei campi scientifici.

Un nuovo metodo migliora le misure di incertezza nei potenziali interatomici dell'apprendimento automatico.

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Nuove funzioni di perdita puntano a migliorare la stima del rapporto di densità nel machine learning.