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VINO unisce fisica e machine learning per soluzioni PDE efficienti.

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Esplorando come la dimensione del modello influisce sulle prestazioni nella rilevazione OOD.

Un nuovo approccio unisce il riconoscimento visivo e il ragionamento per una migliore comprensione delle immagini.

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Un plugin protegge i modelli di apprendimento federato da aggiornamenti dannosi senza compromettere la privacy dei pazienti.

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Esplorare la fusione tra il calcolo quantistico e i sistemi neuromorfici per algoritmi intelligenti.

Gli scienziati studiano come parlano i robot per migliorare le loro abilità di lavoro di squadra.

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Un nuovo metodo aiuta i LLM a gestire i numeri nei testi lunghi in modo efficace.

Un nuovo metodo aiuta a classificare le attività delle galassie in modo efficace.

La ricerca rivela come i Transformer gestiscono la memorizzazione nei compiti di linguaggio.

La segmentazione è fondamentale per un'imaging cerebrale e una diagnosi accurata.

Combinare radar e comunicazione migliora la consapevolezza del dispositivo e l'identificazione dell'utente.

Un nuovo metodo per migliorare il riconoscimento delle immagini combinando più visuali.

Nuovo metodo migliora la classificazione delle lesioni cutanee proteggendo i dati dei pazienti.

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DuSEGO migliora le GNN affrontando problemi di eccessiva levigatura e gradienti.

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Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione nella rilevazione delle frodi usando le reti neurali grafiche.

Un framework per migliorare la chiarezza e ridurre le spiegazioni contraddittorie nel machine learning.

Strategie efficienti per aumentare l'utilizzo della GPU nella formazione dei modelli di intelligenza artificiale.

Questo articolo esplora l'unlearning delle macchine e i vantaggi del metodo PruneLoRA.

Un nuovo metodo accelera l'elaborazione dell'IA senza perdere precisione.

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ElasTST migliora la previsione delle serie temporali su più orizzonti in modo efficiente.

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Un nuovo metodo aiuta i modelli di intelligenza artificiale a imparare senza dimenticare le conoscenze passate.

Un nuovo approccio aiuta le macchine a imparare da dati sconosciuti.

Usare il machine learning per valutare l’efficacia del feedback nella formazione chirurgica.

Un nuovo metodo aiuta le macchine a imparare dai loro errori in modo efficace.

ChannelDropBack migliora i modelli di deep learning riducendo l'overfitting durante l'allenamento.