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Nuovi metodi migliorano l'autenticazione vocale e il rilevamento di voci false.

Questo articolo parla di come la quantizzazione migliora i modelli di deep learning colpiti da etichette rumorose.

SACPlanner usa il reinforcement learning per aiutare i robot a evitare ostacoli in modo efficiente.

Introducendo un metodo per imparare le strutture dei grafi dalle osservazioni in modo efficace.

I ricercatori migliorano il machine learning per la modellazione fisica usando sistemi port-Hamiltoniani.

Nuovi metodi migliorano le Reti Neurali Grafiche sfruttando strutture geometriche.

I GAM offrono flessibilità per modellare relazioni complesse nei dati in vari settori.

UniDetector rivoluziona il rilevamento degli oggetti riconoscendo articoli in ambienti diversi.

Un nuovo metodo migliora la comprensione degli output degli autoencoder.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dell'identificazione dei dispositivi per una sicurezza migliore.

Nuove strategie per bilanciare annotazioni dettagliate e semplici nella creazione di dataset.

Questo metodo migliora il machine learning bilanciando conoscenze nuove e vecchie.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento di classi sconosciute nei dati di nuvole di punti 3D.

Un nuovo modo per migliorare le previsioni ML in tempo reale semplificando i processi.

Un metodo per ridurre gli errori di crosstalk nei sistemi quantistici usando il machine learning.

Nuovo metodo migliora le risposte alle query usando modelli relazionali nei grafi di conoscenza.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel conteggio delle folle tramite tecniche avanzate di mappe di densità.

Esplorando come l'inferenza bayesiana si adatta alle reti neurali con larghezze finite.

Q-HyViT migliora l'accuratezza del modello riducendo al contempo le richieste di risorse nei trasformatori di visione ibridi.

Uno sguardo a come migliorare l'accesso ai dispositivi nelle reti mobili usando tecniche intelligenti.

Esplorando la regolarizzazione della curvatura per migliorare le prestazioni del modello in set di dati sbilanciati.

Uno studio su come le GNN ragionano con i grafi di conoscenza e catturano le regole logiche.

Uno studio su macchine che rispondono a domande in più lingue usando immagini.

Scopri come la previsione conforme divisa migliora l'affidabilità dei dati e le decisioni.

Uno studio mostra che tecniche di imaging ottimizzate migliorano l'accuratezza della rilevazione della BPCO usando il machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nell'analizzare il comportamento dei materiali in diverse forme.

Un nuovo metodo affina le pseudo-etichette per migliorare le prestazioni del modello nell'apprendimento semi-supervisionato.

Presentiamo un metodo semi-bayesian per migliorare i test di bontà di adattamento in modelli complessi.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità nel rilevare anomalie nelle reti wireless.

Un metodo per identificare e affrontare i pregiudizi nei modelli di apprendimento automatico.

CARP sfrutta le CNN per migliorare l'analisi delle sequenze proteiche in modo efficace.

MELTR migliora le performance dei modelli video tramite un apprendimento ausiliario automatizzato.

Un nuovo metodo di addestramento avversariale migliora l'accuratezza nei Processi Neurali Condizionali.

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I robot possono imparare meglio in nuovi ambienti usando il metodo dei Goal Esplorativi di Pianificazione.

Questo studio analizza le performance di ELMo e DistilBERT per compiti di classificazione del testo.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle azioni chirurgiche usando l'auto-distillazione e l'apprendimento multi-task.

Un nuovo framework migliora i metodi di regressione per prevedere eventi rari.

Questo studio migliora l'analisi della risonanza magnetica per il neuroma vestibolare usando il machine learning.