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Questo articolo esplora il dataset TUMTraf-V2X e il suo impatto sulla sicurezza delle auto a guida autonoma.

DeepTraderX sfrutta il deep learning per migliorare le strategie di trading nei mercati finanziari.

Un metodo per rimuovere abilità indesiderate dai modelli linguistici mantenendo intatte le funzioni essenziali.

Il campionamento con sonde migliora l'efficienza nel testare la sicurezza dei modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale per più agenti in ambienti incerti.

AcME-AD migliora l'interpretabilità nei modelli di rilevamento delle anomalie per prendere decisioni migliori.

DiffSal migliora come i computer prevedono l'interesse degli spettatori nei video.

Stiamo presentando un nuovo metodo per rilevare eventi insoliti nella videosorveglianza.

Esaminando come le reti neurali grafiche prevedono efficacemente dati non visti.

Nuovo approccio migliora il test per i modelli di grounding visivo usando analisi combinata di testo e immagine.

Nuovo metodo migliora la velocità di apprendimento e la collaborazione in contesti multi-agente.

FS-PLS semplifica la diagnostica selezionando meno caratteristiche biologiche chiave.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento attivo nel machine learning.

Un nuovo metodo semplifica la potatura delle reti neurali per migliorare le prestazioni.

DyCE ottimizza i modelli di deep learning per dispositivi con risorse limitate.

I robot imparano a maneggiare gli oggetti usando il tatto per essere più adattabili.

DNABERT-S migliora l'analisi del DNA con metodi di embedding innovativi.

Esplora come le funzioni invarianti per permutazione semplifichino le sfide nel machine learning e nella statistica.

Un nuovo metodo riduce gli errori di sintassi nel codice generato da modelli di linguaggio grandi.

Uno sguardo dettagliato sulla valutazione degli algoritmi e sulla valutazione delle prestazioni dei modelli.

Questa ricerca presenta un modello per migliorare la chiarezza del discorso in diverse condizioni.

Nuovi set di dati migliorano i modelli di stima della profondità per vari ambienti.

Questo articolo parla di tecniche di campionamento nei modelli a campo medio nei sistemi complessi.

ReMatch migliora il matching degli schemi utilizzando modelli di linguaggio potenziati dal recupero per una maggiore accuratezza.

Esplorando i progressi nella didascalia audio automatica e il suo impatto sull'accessibilità.

Nuovo metodo migliora i modelli transformer per adattarsi ai flussi di dati che cambiano.

Un nuovo metodo migliora la stima della posa per oggetti mai visti prima.

Presentiamo il Directional Graph Attention Network per migliorare l'apprendimento dei nodi in grafi complessi.

Un approccio innovativo per l'adattamento del dominio dei grafi senza bisogno di dati etichettati.

Uno sguardo al ruolo dei circuiti quantistici nell'informatica e alle prospettive future.

La ricerca presenta un metodo efficace per migliorare la chiarezza del parlato in ambienti rumorosi.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del carico energetico garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo per confrontare grafi temporali in modo efficiente.

Questo lavoro migliora la generazione di strutture 3D usando l'invarianza SE(3) nei processi di diffusione.

Asyn2F migliora l'apprendimento federato asincrono per una migliore formazione del modello e privacy dei dati.

Un nuovo framework migliora il pre-addestramento dei grafi selezionando e pesando i compiti in modo efficace.

Uno sguardo ai metodi RAG e di fine-tuning per migliorare le prestazioni dei LLM su argomenti rari.

Esaminando l'impatto della corruzione dei dati sulle strategie di apprendimento nei giochi di Markov a somma zero per due giocatori.

I modelli di mondo aiutano le auto a guida autonoma a prevedere eventi stradali per la sicurezza.

Esplora come Adam migliora l'addestramento dei modelli di deep learning e supera il gradient descent.