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Un nuovo framework migliora l'accuratezza dell'allenamento e l'efficienza energetica per le SNN.

Un nuovo framework per gli alberi decisionali si concentra su un apprendimento economico dai dati in streaming.

Un nuovo approccio usa il machine learning per velocizzare le simulazioni della materia oscura.

Gym-preCICE semplifica l'apprendimento per rinforzo per applicazioni di dinamica dei fluidi.

Un insieme di dati vario che supporta la crescita della tecnologia delle auto a guida autonoma.

Dataset più piccoli possono migliorare l'efficienza dell'addestramento del modello e preservare informazioni essenziali.

Questo studio esamina come la lunghezza del segnale influisce sulle prestazioni di separazione del parlato.

SeqAug migliora il machine learning potenziando l'augmentation dei dati per vari tipi di dati.

Il benchmark TempoSum valuta le performance dei modelli di sommario con informazioni che cambiano.

Uno sguardo alla stima delle distribuzioni di dati influenzate dal rumore.

Migliorare la sicurezza grazie alla rilevazione automatica di oggetti illegali nelle immagini a raggi X.

Un nuovo modello migliora il riconoscimento degli oggetti nei robot che affrontano immagini incerte.

Uno studio che mette a confronto metodi per rilevare eventi nel testo con esempi limitati.

Questo studio esamina e affronta il bias di genere nelle didascalie delle immagini nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle emozioni nonostante le etichette dei dati rumorose.

Usare classi di sfondo migliora l'accuratezza del modello nei compiti di classificazione delle immagini.

Un nuovo modello di machine learning prevede la progressione dell'Alzheimer in modo più preciso.

Un nuovo modo per unire modelli di deep learning senza doverli riaddestrare.

Affrontare la privacy e la valutazione dei dati nell'addestramento dei modelli di machine learning.

La ricerca si concentra sull'anonimizzazione del parlato mantenendo il contenuto emotivo.

Esaminare il contesto locale e globale per migliorare il riconoscimento delle entità nominate.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei robot tramite mappe elastiche, aumentando le prestazioni nei compiti.

Esplorando metodi innovativi nella correzione degli errori quantistici usando reti neurali quantistiche.

Uno studio su come migliorare le risposte delle macchine attraverso grafi di contesto dinamici.

Un nuovo metodo migliora l'adattabilità dei sistemi QA a diversi settori.

Questo articolo parla di nuovi modelli per classificare lunghi testi arabi.

VicunaNER migliora le prestazioni NER usando un approccio dialogico in due fasi.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle colonne di dati per un'analisi migliore.

Presentiamo NGT, un metodo che unisce i transformer con intuizioni biologiche per una comprensione del linguaggio migliore.

Presentiamo un modello che imita come il cervello impara dai dati sensoriali.

Questo articolo esplora come i modelli linguistici possano analizzare le prestazioni e i pregiudizi dei modelli di apprendimento automatico.

Un nuovo strumento aiuta a visualizzare i meccanismi di attenzione dei modelli transformer.

Studio sull'efficacia dei modelli di traduzione multilingue per le lingue indiane.

Esplorare gli insiemi convessi e il loro significato negli spazi ad alta dimensione.

Esplorare come l'accelerazione hardware migliori le prestazioni del computing edge.

Uno studio su come la rappresentazione del testo influisce sul raggruppamento delle recensioni di prodotti.

Esplorare come la larghezza influisce sulle prestazioni e sull'addestramento delle reti neurali.

Un metodo per aiutare i robot a imparare compiti osservando gli utenti.

Un nuovo metodo per valutare la qualità delle spiegazioni nei modelli di intelligenza artificiale.

Questo articolo esamina come la scelta del kernel influenzi l'accuratezza della stima modale in statistica.