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Una panoramica dell'ASR e dei suoi progressi nelle applicazioni moderne.

Questo documento parla di algoritmi per migliorare il processo decisionale in scenari di banditi contestuali.

Usare modelli linguistici per semplificare l'etichettatura dei dati di movimento con i sensori.

Migliorare i modelli di generazione di codice per gestire efficacemente piccoli cambiamenti negli input.

Un metodo che migliora i compiti di segmentazione con minimi requisiti di addestramento.

Un nuovo modello migliora il rilevamento delle interruzioni del dialogo per i sistemi di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo migliora la previsione delle risposte dell'IA usando modelli grafici.

Scopri cosa sono gli attacchi avversariali e come influenzano i modelli di apprendimento automatico.

Nuovo metodo genera percorsi di movimento realistici per animali da dati limitati.

Esplorare nuovi metodi nella stima dei canali per migliorare l'accuratezza della comunicazione wireless.

Scopri come il dis equilibrio linguistico può migliorare le performance dei modelli multilingue.

Un nuovo metodo per comprimere dataset in modo efficiente usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Ricerca sulle funzioni polinomiali e il loro ruolo nell'approssimare le distribuzioni gaussiane ad alta dimensione.

Questo articolo esplora l'ottimizzazione minimax usando equazioni differenziali stocastiche per una comprensione migliore.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini degli anime usando tecniche e dataset specializzati.

Un'immersione profonda negli automi temporizzati e nei loro processi di apprendimento.

Un framework strutturato per valutare i metodi di generazione di dati sintetici.

Uno studio su come migliorare il few-shot learning tramite tecniche di training efficaci per il backbone.

Questo articolo parla di come migliorare il riconoscimento degli errori nell'ADS usando modelli di attivazione neurale precoci.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per rilevare oggetti sconosciuti in diversi contesti.

Uno sguardo ai classificatori scalabili e alla previsione conforme per risultati affidabili nell'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo che migliora la qualità della generazione delle immagini e la stabilità dell'addestramento.

Questo studio valuta ensemble di reti neurali efficienti per classificare parti industriali sotto incertezza.

Uno sguardo ai nuovi metodi HAR che usano sensori infrarossi a bassa risoluzione.

Esaminando come i LLM possono fare regressione senza allenamento aggiuntivo.

Un nuovo approccio rivela interazioni genetiche complesse in organismi vivi.

Uno sguardo a come l'ordine causale quantistico può migliorare il machine learning.

Scopri come il peso dell'importanza migliora le prestazioni del machine learning in diverse sfide.

Le CNN mostrano potenziale nell'estrarre parametri cosmologici dai dati di lente gravitazionale debole.

Una panoramica su come creare funzioni di ricompensa efficaci per le auto a guida autonoma.

PASA offre un nuovo metodo per rilevare campioni avversari nei modelli di deep learning.

La ricerca rivela metodi migliori per la quantizzazione in spazi geometrici complessi.

Un nuovo modello migliora le previsioni sulle prestazioni dei tensioattivi in base alla temperatura.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui le macchine apprendono dai feedback umani.

Esplorando l'impatto dell'IA e del ML sulla tecnologia MIMO nelle reti NextG.

Un nuovo sistema analizza i prompt di jailbreak per migliorare la sicurezza del modello.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del tracciamento in ambienti dinamici usando il filtraggio delle particelle.

FastLogAD migliora la velocità e l'accuratezza nella rilevazione delle anomalie nei log grazie a metodi innovativi.

Questo lavoro sviluppa un metodo per gestire meglio le sfide della classificazione di testi con più etichette.

COCONut offre una qualità e precisione migliorate nei dataset di segmentazione delle immagini.