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Usando modelli avanzati per prevedere le popolazioni di zanzare in modo più preciso.

Il Twin-Merging migliora l'efficienza e l'adattabilità del merging dei modelli in vari compiti.

Tender offre una soluzione innovativa per l'uso efficiente dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

WeCLIP migliora la segmentazione debolmente supervisionata usando CLIP con il minimo sforzo di etichettatura.

Un nuovo approccio che usa l'energia per l'apprendimento automatico e la presa di decisioni.

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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del colore delle fotocamere digitali usando il machine learning.

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Un nuovo framework migliora il rilevamento delle lesioni cerebrali usando immagini sintetiche.

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La ricerca usa il machine learning per prevedere le proprietà chiave delle galassie.

Un metodo per una classificazione dei dati migliore usando modelli locali e rappresentazioni fuzzy.

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WeShap migliora la qualità delle etichette dei dati per i modelli di machine learning.

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Questo metodo rimuove effettivamente materiale protetto da copyright pur mantenendo le prestazioni del modello.

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Un nuovo metodo unisce feedback umano e machine learning per un monitoraggio efficace della qualità dei dati.

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DIPPER ottimizza l'apprendimento dei robot tramite il feedback umano, migliorando le prestazioni nei compiti.

Usare il machine learning per migliorare il accoppiamento della luce laser nelle fibre ottiche.

Un nuovo benchmark punta sulla composizionalità nella comprensione dei video e nei modelli linguistici.