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Presentiamo POCON, un nuovo metodo per l'apprendimento continuo non supervisionato.

CToMP offre un nuovo modo per proteggere i sistemi senza pilota dagli attacchi di corruzione della memoria.

Un nuovo metodo che usa le TEE per proteggere i modelli di machine learning nell'apprendimento federato.

Approccio innovativo per comunicazioni sicure in dispositivi IoT con risorse limitate.

Nuovo metodo migliora le previsioni del movimento umano per robot e veicoli intelligenti.

Un nuovo metodo aiuta i robot a saltare con precisione su terreni irregolari in modo più efficace.

Un nuovo metodo combina TEE e circuiti offuscati per migliori prestazioni nei compiti cloud.

Una nuova tecnica aiuta i modelli di linguaggio a generare output diversi oltre al testo.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni dei robot in vari compiti.

i-Octree migliora come i robot gestiscono e cercano dati 3D.

Esplora come la meccanica quantistica migliora le prestazioni dei motori usando oscillatori q-deformati.

Un nuovo approccio usa il Reinforcement Learning per affrontare le sfide del cold start nel computing serverless.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot esplorano in modo efficiente gli ambienti sotterranei.

Uno studio rivela gli effetti degli otturatori globali e rolling sui sistemi di rilevamento dei pedoni.

Un nuovo modo per migliorare i sistemi Full Duplex e gestire l'interferenza dei segnali in modo efficace.

Una nuova architettura migliora la comunicazione a bassa latenza nelle reti cellulari usando piani dati programmabili.

QTOS semplifica la pianificazione del movimento per i robot quadrupedi, migliorando le loro prestazioni.

ProToD migliora i dialoghi orientati ai compiti prevedendo le esigenze degli utenti per una maggiore efficienza.

Un sistema che migliora le prestazioni del deep learning nelle applicazioni web tramite generazione di codice in tempo reale.

Un nuovo metodo riduce la dipendenza dai scorciatoie nei modelli linguistici per una comprensione migliore.

Un nuovo approccio migliora la sincronizzazione nelle comunicazioni quantistiche nonostante l'alta perdita di dati.

Questo articolo parla di un nuovo modo per gestire i dati mancanti usando l'apprendimento per contrasto.

Migliorare la sicurezza dei modelli di machine learning contro gli attacchi avversari attraverso la robustezza certificata.

DeepliteRT semplifica l'apprendimento profondo a ultra bassa bit per un'edge computing efficiente.

Nuovi metodi permettono una gestione efficiente dell'intreccio nei sistemi quantistici utilizzando sfere di YIG.

Le correnti circolari stabili sfidano le idee tradizionali sulla radiazione di energia.

Un nuovo metodo per prevedere la durata delle macchine usando tecniche avanzate di dati.

La ricerca sul ferrite di samario mostra promesse per la tecnologia futura nel campo del magnetismo.

Il machine learning migliora la ricerca di nuovi materiali, rendendo più accurate le previsioni di stabilità.

Gli SBOM sono fondamentali per tenere traccia dei componenti software e migliorare la sicurezza.

Il design QSoC offre un approccio scalabile per far avanzare le tecnologie quantistiche.

Un nuovo metodo migliora la modellazione 3D per oggetti specifici usando tecniche neurali avanzate.

ClusterFormer unisce più compiti in un unico modello versatile per la visione artificiale.

La ricerca rivela come i robot possono imparare e adattarsi attraverso le generazioni.

Il hexaferrite di tipo Y mostra potenziale per dispositivi di memoria a basso consumo grazie a comportamenti magnetici unici.

Esplorando il ruolo della coerenza nel migliorare l'efficienza delle macchine termiche quantistiche.

Presentiamo SRSS, uno schema di crittografia delle immagini semplice ma efficace.

AsymFormer migliora la comprensione dell'ambiente da parte dei robot con un'elaborazione RGB-D efficiente.

Presentiamo PFL-GAN: una soluzione su misura per la variabilità dei clienti nell'apprendimento federato.

Un nuovo sistema per un addestramento veloce ed efficiente dei grandi modelli linguistici.