Esplorare nuovi modi per elaborare dati con la luce.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Esplorare nuovi modi per elaborare dati con la luce.
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HyTrel usa ipergrafi per migliorare la comprensione e l'elaborazione delle tabelle.
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Esplora il funzionamento e i miglioramenti dei Transformers in vari compiti di elaborazione dei dati.
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ReSample usa modelli di diffusione latente per migliorare la ricostruzione delle immagini in diverse applicazioni.
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Ada3D migliora l'efficienza della rilevazione di oggetti 3D per veicoli autonomi.
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Un metodo per migliorare l'accuratezza nelle letture dei sensori a maglia usando le reti neurali.
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Un nuovo metodo migliora l'efficienza e le prestazioni nei compiti di visione-linguaggio.
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Un nuovo metodo migliora la velocità e la precisione dei modelli nel machine learning.
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L'IA migliora l'elaborazione dei dati satellitari per decisioni più veloci e intelligenti nello spazio.
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L'eGPU migliora le capacità di elaborazione soft all'interno delle FPGA per diverse applicazioni.
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Un nuovo metodo migliora come i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono aggiornati e utilizzati.
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Ottimizzare gli stati iniziali migliora la precisione nella rilevazione dei sensori quantistici.
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Esaminare i rischi sociali ed etici nella generazione di immagini tramite machine learning.
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LW PLG-ViT offre prestazioni efficienti per compiti visivi su dispositivi con risorse limitate.
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Un metodo per trovare automaticamente teoremi e dimostrazioni negli articoli di matematica accademica.
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I miglioramenti ai circuiti ibridi potenziano la raccolta dati al rivelatore LHCb.
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Un nuovo metodo migliora le nuvole di punti per un'analisi 3D migliore.
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Nuove tecniche migliorano il recupero del segnale nel sensing compresso usando operatori prossimali.
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Esplorare come gli LLM possono semplificare le attività di Business Process Management.
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VF-Net migliora la modellazione e la ricostruzione delle forme dentali usando tecniche innovative.
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Uno sguardo all'impatto di AdjointDPM sull'efficienza dell'AI generativa.
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Scopri come XLDA gestisce in modo efficiente grandi set di dati e si adatta a nuove classi.
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Gestisce in modo efficiente grandi quantità di dati in applicazioni in tempo reale.
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Il calcolo approssimato bilancia qualità ed efficienza nel panorama tecnologico di oggi.
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Il computing approssimato migliora l'efficienza e fa risparmiare energia in diverse applicazioni.
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Uno sguardo a come BT-RvNN migliora l'uso della memoria e le prestazioni nelle reti neurali.
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Nuovi modelli lineari sfidano i metodi tradizionali nella lavorazione dei dati sequenziali.
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Uno studio su come migliorare i modelli di deep learning per sistemi IoT con risorse limitate.
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Un metodo che migliora le prestazioni del modello riducendo al contempo le esigenze di risorse.
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Un metodo per convertire nuvole di punti in griglie efficienti per un'analisi più veloce.
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RANSAC-NN propone un nuovo metodo per rilevare gli outlier nei set di dati di immagini senza dover pulire i dati prima.
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Questo articolo parla di un nuovo metodo per l'apprendimento incrementale nella rilevazione degli oggetti.
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Il framework MARS ottimizza le reti neurali profonde su sistemi multi-acceleratore.
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RRAML combina modelli linguistici con un recuperatore per migliorare la generazione di contenuti.
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Scopri come migliorare l'efficienza nel machine learning e nell'elaborazione dei dati.
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La ricerca si concentra sulla riduzione dei registri negli automi a registri pesati e a costo.
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Il computing neuromorfico offre nuovi modi per elaborare i dati ispirati al cervello umano.
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Nuove tecniche migliorano l'accuratezza dell'imaging radar e riducono il rumore grazie al deep learning.
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Un'analisi dei modelli di attenzione e del loro ruolo nel migliorare le performance.
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Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle immagini grazie a una gestione migliore degli attributi.
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