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Un nuovo modello migliora la classificazione delle immagini per i dispositivi a basso consumo.

Due metodi migliorano come i modelli analizzano le immagini mediche per una diagnosi migliore.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento multi-task nei modelli linguistici condividendo conoscenze.

DP-BloGS migliora la privacy dei dati nel machine learning senza compromettere le prestazioni.

Un nuovo sistema migliora l’imaging retinico attraverso tecniche OCT e confocale.

I robot migliorano le prestazioni nei compiti imparando da esperienze nuove e ricompense intrinseche.

Nuove reti neurali migliorano la modellazione del comportamento dei semiconduttori e l'accuratezza delle previsioni.

Un pacchetto Python che aiuta ad analizzare in modo efficiente i dati dei telescopi per i ricercatori.

Il nuovo modello affronta il crollo delle caratteristiche nella patologia digitale usando la normalizzazione delle macchie.

Speech-MASSIVE punta a migliorare la comprensione del linguaggio parlato in diverse lingue.

Esaminare i pregiudizi e l'equità nei grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle reti bayesiane in settori critici.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle entità nominate in vari settori.

Esplorando come evolvono le matrici dei pesi durante l'allenamento del machine learning.

I neuroni quantistici Leaky Integrate-and-Fire offrono nuove possibilità per un'elaborazione dei dati più efficiente.

PERSOMA usa una gestione efficiente della cronologia utente per una migliore personalizzazione del modello linguistico.

Un nuovo framework affronta i problemi di avvio a freddo nel computing serverless attraverso pool caldi condivisi.

Tecniche innovative proteggono i dati vocali sensibili mantenendo l'accuratezza del processamento.

Un approccio basato sui dati per migliorare il flusso del traffico e la sicurezza agli incroci cittadini.

Questo documento esamina l'efficacia dei metodi attuali di verifica dell'unlearning delle macchine.

Un nuovo framework chiamato CoRa migliora le prestazioni del modello durante la quantizzazione a bassa risoluzione.

Esplora come l'omologia persistente rivela schemi in forme di dati complesse.

Migliorare la qualità dei dati tramite sforzi collaborativi nel processo di annotazione.

Nuove strategie migliorano il modo in cui recuperiamo i prodotti in base alle recensioni degli utenti.

Questo articolo parla dell'importanza di rilevare anomalie nei dati delle serie temporali in vari settori.

Uno sguardo agli algoritmi multi-start per le sfide di ottimizzazione black-box.

Un nuovo metodo migliora la resistenza alle manomissioni nei modelli di linguaggio a peso aperto.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale interpretano le relazioni spaziali e temporali.

Il framework MAFT+ migliora la segmentazione degli oggetti usando un'ottimizzazione collaborativa tra visione e testo.

Questo articolo parla di strategie per ottimizzare le prestazioni del modello linguistico durante l'inferenza.

Un nuovo framework migliora la comprensione delle decisioni sui modelli di serie temporali complessi.

Le Reti Neurali Joint affrontano le sfide nel riconoscere oggetti da pochi esempi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della classificazione in ambienti di dati rumorosi.

Usare le reti neurali per migliorare l'inversione a onda intera per avere immagini sotterranee migliori.

Migliorare modelli linguistici più piccoli come MiniCPM attraverso pratiche di fine-tuning efficaci.

Esaminando le questioni e i progressi nei metodi di sintesi multilingue.

Un nuovo framework migliora la segmentazione delle immagini mediche con meno immagini etichettate.

Questo articolo esamina il rapporto tra le dimensioni del modello e le prestazioni nei modelli di linguaggio multimodali.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti 3D usando dati LiDAR senza etichette.

Un progetto che usa reti neurali a impulsi per riconoscere i gesti in ASL.