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

Una nuova prospettiva su come le reti neurali apprendono le caratteristiche attraverso percorsi simili a quelli degli esperti.

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.

Un nuovo modo per proteggere la privacy delle immagini nella tecnologia senza compromettere le performance del modello.

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.

Uno sguardo su come i grovigli aiutano nel raggruppamento e nell'analisi dei dati.

Un nuovo metodo flessibile per i tassi di mutazione migliora l'efficacia degli algoritmi evolutivi.

Un metodo per migliorare la retention della conoscenza nei modelli di machine learning durante l'addestramento su nuovi compiti.

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

Un framework per migliorare la selezione dei modelli pre-addestrati attraverso l'apprendimento dei grafi.

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

CLOUD offre una soluzione per le cause nascoste nell'analisi causale attraverso diversi tipi di dati.

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.

Questo articolo esplora l'integrazione del controllo PID nei trasformatore per migliorare la robustezza e la qualità dell'output.

Indagare su come i modelli di linguaggio interpretano i significati delle frasi complesse.

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

Impara sul trasporto ottimale condizionato e le sue applicazioni nella trasformazione dei dati.

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

Questo articolo esamina i metodi per generare domande per migliorare l'estrazione degli argomenti degli eventi.

Un nuovo modo per ridurre la complessità delle CNN mantenendo le prestazioni.

Valutare come il data poisoning influisce sui metodi di valutazione delle politiche.

Un approccio nuovo migliora la nostra conoscenza delle proprietà delle stelle di neutroni e delle equazioni di stato.

Nuovi algoritmi garantiscono equità e diversità nella selezione dei dati.

Un framework per migliorare le performance dei modelli in condizioni che cambiano.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini nella patologia digitale.

I ricercatori migliorano la sintesi dei programmi visivi grazie a metodi di allenamento e feedback più efficaci.

PLINDER migliora la scoperta di farmaci grazie a set di dati migliorati sulle interazioni proteina-ligando.

SportsHHI si concentra sulle interazioni umane nei video di basket e pallavolo per un'analisi migliore.

Quest'articolo parla dell'algoritmo Majority-of-Three per migliorare l'accuratezza dell'apprendimento.

La ricerca mette in evidenza come i grafici di disconnessione rivelano i punti di forza e le sfide delle macchine di Ising nell'ottimizzazione.

Approcci innovativi migliorano le prestazioni nei calcoli con tensori sparsi in diverse applicazioni.