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Il deep learning migliora la ricostruzione 3D dell'ultrasuono per diagnosi e interventi chirurgici più precisi.

Un metodo per migliorare la comprensione del deep learning nel monitoraggio della salute delle macchine.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni nei metodi di screening per il cancro al seno.

Nuove ricerche mostrano come i modelli neurali imitano la corteccia visiva per elaborare le informazioni.

Gli agenti AI devono adattarsi per lavorare in modo efficace con nuovi partner in vari ambienti.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento OOD combinando rappresentazioni di dati globali e locali.

FedSIS migliora il rilevamento degli attacchi di presentazione facciale garantendo la privacy dei dati.

Quest'articolo parla degli attacchi di avvelenamento ai modelli di deep learning finanziari e dei loro rischi nascosti.

Esaminando i rischi di re-identificazione in sentenze anonime usando modelli linguistici.

Automatizzare la priorità dei bug report aumenta la sicurezza dei contratti smart e l'efficienza degli sviluppatori.

SpikingBERT combina reti neurali a impulsi con compiti di linguaggio per una migliore efficienza energetica.

Integrare i metadati migliora le performance nei compiti di parlato come l'identificazione della lingua.

Uno sguardo a come il tuning delle istruzioni migliora le risposte dei modelli di linguaggio.

Questo documento parla di come i robot possano identificare i partner di conversazione usando indizi visivi.

DiTTO combina il machine learning con i modelli di diffusione per risolvere le PDE in modo efficiente.

La ricerca rivela stereotipi dannosi nei modelli linguistici verso i gruppi emarginati.

Questo articolo parla delle capacità in tempo reale del modello Transducer e dei recenti miglioramenti.

Un nuovo approccio migliora il modo in cui i computer riconoscono i gesti nella comunicazione.

Questo articolo esplora le sfide del riconoscimento di concetti astratti nella visione artificiale.

Questo studio confronta PEFT e ICL nel migliorare la generazione di codice usando LLM.

Uno sguardo a come l'AI sfida le nostre opinioni su creatività e arte.

La ricerca mostra come le immagini influenzino le risposte nelle domande visive.

Un nuovo framework migliora l'efficacia degli attacchi avversariali sui modelli di codice.

Un nuovo approccio per migliorare i modelli di machine learning in diversi ambiti.

Gli scienziati usano il machine learning per classificare meglio i gruppi stellari nelle galassie vicine.

Un framework per valutare l'efficacia delle GNN nei sistemi di raccomandazione.

Un nuovo metodo per valutare i modelli di machine learning senza dati etichettati.

Un nuovo metodo per aiutare l'IA ad imparare continuamente senza perdere le conoscenze passate.

Un nuovo approccio migliora i compiti di localizzazione video usando modelli pre-addestrati.

La ricerca sul reservoir computing si concentra sull'ottimizzazione dei modelli di rete per migliorare il machine learning.

Esplorare il ruolo delle mappe di salienza nel migliorare l'accuratezza della segmentazione.

Analizzare come le diverse abilità degli agenti influenzano le interazioni e le strategie.

Nuovi metodi per la riduzione del rumore nelle immagini migliorano la qualità usando meno risorse.

Esplorando i vantaggi del split learning per l'addestramento di modelli sanitari sicuri.

Nuovo metodo migliora la privacy permettendo un utilizzo migliore dei dati sanitari.

Ricerca su come generare gesti realistici degli ascoltatori durante le conversazioni utilizzando modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione dei vasi sanguigni e l'estrazione della linea centrale nelle immagini mediche.

Evol-Q migliora l'accuratezza della quantizzazione nei Vision Transformers usando tecniche di ricerca evolutiva.

Un nuovo modo per migliorare le raccomandazioni agli utenti attraverso l'apprendimento adattivo.

DynED adatta modelli di insieme per le sfide dei flussi di dati in tempo reale.