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Un nuovo sistema conta le azioni nei video con più persone in modo preciso.

AbGPT aiuta a creare sequenze di anticorpi efficaci usando tecniche avanzate di machine learning.

HOGraspNet offre dati preziosi per studiare le interazioni mano-oggetto nella robotica e nella visione artificiale.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza del machine learning negli ambienti mobili.

Real2Sim aiuta i bracci robotici a imparare in modo efficace attraverso simulazioni realistiche.

I processori ibridi migliorano l'efficienza e la precisione nei modelli Transformer.

Un nuovo metodo senza training per ricerche efficaci basate su immagini e testo.

BigCodec migliora la qualità del suono nella trasmissione audio a bassa bitrate.

Un nuovo metodo migliora la presa di decisioni in situazioni di incertezza attraverso l'apprendimento diretto delle caratteristiche.

Competere per migliorare il rilevamento delle particelle nelle immagini di crio-elettronica tomografia.

Nuovi metodi migliorano la creazione di immagini a partire da descrizioni testuali complesse.

Migliorare l'efficienza nelle decisioni in ambienti complessi usando un nuovo algoritmo.

Nuove tecniche migliorano la navigazione dei robot affrontando l'incertezza e la coerenza delle mappe.

Questo lavoro migliora i modelli visivi-linguistici con strategie di dati migliori e tecniche innovative.

Nuovo metodo migliora la cattura del suono usando microfoni circolari per una qualità audio migliore.

Un metodo che migliora la rete neurale convoluzionale concentrandosi sulle aree chiave dell'immagine per prendere decisioni migliori.

Nuove tecniche migliorano le prestazioni dei GCN spettrali nell'analisi dei dati grafici.

SSR migliora le prestazioni dei modelli linguistici mantenendo le loro abilità generali.

I ricercatori sviluppano metodi per standardizzare le immagini delle cellule sanguigne per diagnosi migliori.

Il progetto GRAND si concentra sul rilevamento di piogge d'aria da neutrini ad alta energia usando griglie autonome.

Il metodo Untie the Knots migliora la gestione di testi lunghi nei modelli linguistici.

Un metodo migliora l'accuratezza della segmentazione per diverse immagini mediche usando aggiustamenti di frequenza.

Esplorando i vantaggi delle macchine quantistiche di apprendimento estremo nelle attività di classificazione delle immagini.

La ricerca rivela come i vari strati nei LLM contribuiscono in modo uguale alle previsioni.

UAN migliora la stabilità e l'accuratezza dell'allenamento nei modelli di deep learning.

Esplorare nuove tecniche per una compressione delle immagini efficiente tramite modelli di reti neurali.

I ricercatori usano M3GNet per fare previsioni efficienti sul comportamento dei materiali.

Esplorare come i ranking degli autori possano migliorare la qualità della peer review nella ricerca.

Un modello che distingue le immagini reali da quelle generate al computer.

Questo studio adatta modelli esistenti per migliorare il rilevamento di oggetti a infrarossi.

La ricerca esamina come gli esseri umani confrontano le immagini usando modelli di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la comprensione del linguaggio nei modelli Transformer usando geometrie non lineari.

Un nuovo metodo migliora le reti neurali concentrandosi sul Jacobiano per output strutturati.

Questo articolo parla dei vantaggi di semplificare i modelli transformer per i compiti di riconoscimento vocale.

Un nuovo metodo basato su grafi migliora la scheletizzazione per l'analisi delle forme anatomiche.

Un framework per rendere più chiari e comprensibili gli insight nascosti delle reti neurali.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nelle approssimazioni kernel ad alta dimensione usando caratteristiche di Fourier.

Questa ricerca migliora il modo in cui i modelli rispondono alle domande usando le tabelle.

Questo studio si concentra sul miglioramento della stabilità dei robot che camminano attraverso approcci basati sull'apprendimento.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dei video ottimizzando la selezione dei fotogrammi.