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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nei metodi a kernel usando dati grafici.

WELL semplifica la localizzazione dei bug usando metodi di apprendimento debolmente supervisionato.

Due metodi migliorano le prestazioni del modello linguistico nella conversione del linguaggio naturale in query SQL.

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Un nuovo metodo unisce l'apprendimento automatico con l'analisi agli elementi finiti per la termoelasticità.

CS-TRD semplifica la rilevazione degli anelli degli alberi nelle immagini di sezioni trasversali complete.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dei modelli di previsione attraverso la sparsità adattiva.

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Trompt migliora le prestazioni del deep learning su dataset tabulari, colmando il divario con i modelli basati su alberi.

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Un nuovo metodo fa luce sulle deviazioni nelle previsioni del machine learning.

Un nuovo modello migliora la generazione di dati da più tipi di input.

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PITT combina fisica e apprendimento automatico per soluzioni PDE efficienti.

Un framework che usa modelli causali per migliorare l'apprendimento da ricompense ritardate.

Presentiamo un nuovo metodo per migliorare lo stoccaggio nel fine-tuning di modelli grandi.

Un metodo per un uso sicuro ed efficiente dei LLM mantenendo la privacy degli utenti.

KARD migliora i modelli piccoli integrando conoscenze esterne per un ragionamento migliore.

Esaminando come i classificatori selettivi preservano la privacy e l'accuratezza delle previsioni.

Un nuovo metodo per rilevare modelli insoliti nei dati usando il machine learning.

L'apprendimento incrementale migliora il machine learning ma affronta seri minacce dagli attacchi backdoor.

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I robot imparano a maneggiare oggetti delicati tramite il rinforzo senza modello.

Un nuovo modello per generare sequenze biologiche e risolvere rompicapi complessi.

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Un nuovo metodo migliora l'identificazione del Vim nelle scansioni cerebrali.

Le Jet Flow Networks migliorano la classificazione delle particelle jet usando tecniche di machine learning.

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