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DiffuseMix migliora il deep learning creando immagini di addestramento varie e di alta qualità.

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I Vision Transformers usano l'autoattenzione per migliorare le prestazioni nei compiti di computer vision.

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Un nuovo approccio 3D migliora l'accuratezza del tracciamento del movimento nei video.

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Nuove tecniche permettono di prendere decisioni più sicure nel reinforcement learning grazie al supporto di esperti umani.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza nell'apprendimento in contesto per l'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini usando descrizioni testuali e coppie di immagini.

Esplorando come l'apprendimento semi-supervisionato combina dati etichettati e non etichettati per modelli di intelligenza artificiale migliori.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza del posizionamento per reti ultra-dense.

BEAR migliora la valutazione della conoscenza relazionale nei modelli di linguaggio.

Nuovi algoritmi migliorano l'addestramento del modello Maxent per prevedere le occorrenze di incendi boschivi.

Migliorando l'accuratezza del modello sistemando i problemi nei dati di ingresso.

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Esaminando i protocolli di apprendimento federato per migliorare la privacy e al contempo aumentare l'accuratezza del modello.

HNAM combina precisione e chiarezza per una previsione della domanda efficace.

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Un nuovo metodo migliora l'apprendimento in contesti multi-obiettivo usando dimostrazioni precedenti.

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Estendere le distanze Sliced-Wasserstein alle varietà di Cartan-Hadamard per migliorare il confronto dei dati.

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KGExplainer migliora la trasparenza nel completamento dei grafi di conoscenza attraverso spiegazioni significative.

Esplorando la fattibilità di modelli linguistici più piccoli per una pianificazione efficace dei compiti robotici.

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Nuove tecniche migliorano l'affidabilità dei codici polari usando il machine learning per la comunicazione digitale.

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Le Reti Neurali Strutturalmente Flessibili migliorano l'adattabilità per compiti diversi.

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