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Esaminando i problemi con il test online dei modelli di machine learning.

T-SciQ migliora l'accuratezza dei piccoli modelli nelle domande di scienza usando dati di insegnamento avanzati.

I livelli bilineari semplificano l'analisi e migliorano l'interpretabilità nelle reti neurali.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione in spazi ad alta dimensione per vari settori.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e l'accessibilità del design delle CNN.

Nuove funzioni migliorano le previsioni delle differenze energetiche nei complessi dei metalli di transizione.

AGCSC offre un nuovo modo per raggruppare dati complessi in modo efficace.

Esplorare metodi migliori per l'apprendimento delle caratteristiche per migliorare le prestazioni del modello su dati fuori distribuzione.

Nuovi approcci per migliorare le prestazioni dei modelli su classi rare nel riconoscimento visivo.

Questo studio esamina la privacy, la robustezza e l'equità nei metodi di distillazione dei dataset.

I metodi di ricostruzione sollevano problemi di privacy nel machine learning, creando la necessità di protezioni più forti.

Un nuovo set di dati migliora le ricerche video includendo sia dati testuali che video.

Un nuovo modello prevede i dati mancanti nei flussi turbolenti usando il deep learning.

Nuovi metodi migliorano precisione ed efficienza nel riconoscere il testo nei video.

HiPool migliora come i modelli gestiscono documenti lunghi usando un metodo basato su grafi.

Il modello DDMM genera immagini e segmentazioni radiografiche di alta qualità usando dati etichettati e non etichettati.

Scopri il ruolo della quantificazione dell'incertezza nei modelli di machine learning.

Questo studio affronta come i PLM possano adattarsi ai cambiamenti degli ambienti di programmazione.

Un nuovo metodo collega le decisioni RL alle esperienze passate per una comprensione migliore.

Un nuovo metodo migliora la previsione del carico usando l'operatore di Koopman e tecniche di clustering.

Questo documento parla di come migliorare l'automazione nella creazione di modelli di processo aziendale a partire dal testo.

Esplorare come l'apprendimento attivo continuo migliora l'adattabilità delle macchine e la retention della conoscenza.

Scopri come il machine learning aiuta a organizzare le informazioni della blockchain.

K-SpecPart offre un nuovo approccio per la partizione efficiente degli ipergrafi.

Un nuovo modo per prevedere la copertura nuvolosa usando equazioni più semplici e comprensibili.

Il nuovo dataset UIT-OpenViIC migliora la generazione di didascalie per le immagini per i parlanti vietnamesi.

DAS-N2N usa il machine learning per migliorare la raccolta di dati sismici riducendo il rumore.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione degli elementi del grafico utilizzando il contesto.

Scopri come dFIL migliora la privacy nell'encoding delle istanze per dati sensibili.

EDGE offre un modo più efficiente per generare grafici complessi.

Questo progetto esplora metodi per migliorare la comprensione delle sentenze legali.

Nuovi metodi migliorano le capacità di ragionamento dei modelli linguistici con approcci strutturati.

Le tecniche di machine learning rivelano schemi insoliti nei dati della fisica della materia condensata.

PointCMP affronta le sfide nell'apprendere da video di nuvole di punti 3D in modo efficiente.

I satelliti adesso apprendono e analizzano i dati in modo autonomo con il machine learning a bordo.

Usando tecniche moderne per analizzare e prevedere le masse nucleari con precisione.

Nuovi metodi migliorano la rilevazione del COVID-19 usando dati dei sondaggi e machine learning.

Un metodo per i grandi modelli linguistici per perfezionare le risposte attraverso l'autoanalisi.

Esaminare come i bias nell'IA influenzano i risultati sanitari e modi per affrontarli.

Un nuovo modello migliora l'interazione umana nei sistemi di chat usando conversazioni reali.