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Questo lavoro presenta tecniche per risolvere in modo efficace problemi di ottimizzazione sparsa.

Esaminare l'affidabilità delle spiegazioni visive nei modelli di visione artificiale.

Esaminando i metodi di campionamento per migliorare l'efficienza e l'accuratezza del clustering.

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Il modello ASTRA migliora la precisione nell'identificare le azioni durante le partite di calcio.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nel rilevamento degli oggetti usando telecamere basate su eventi.

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Nuovi metodi di valutazione puntano a migliorare la rilevazione di contenuti dannosi online.

Nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti usando meno dati etichettati.

Nuovi metodi migliorano le intuizioni dai dati complessi.

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Nuovi metodi migliorano il rilevamento di comportamenti insoliti nelle reazioni chimiche.

Introducendo HeMeNet per un apprendimento multi-task proteico efficiente usando strutture 3D.

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Un nuovo metodo migliora le immagini a bassa risoluzione per compiti di riconoscimento più precisi.

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SMaRTT offre una soluzione veloce ai problemi di congestione nei trasferimenti di dati per il machine learning.

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Un nuovo modo per migliorare il machine learning attraverso la teoria dei giochi cooperativi.

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