Недавние эксперименты с крупномасштабными наборами данных трафика показывают, что предлагаемый новый метод прогнозирования может значительно снизить вычислительную сложность и потребление памяти при сохранении относительно высокой точности.
Ученые разработали модель, способную изучать 3D-объекты в открытом режиме, используя подход, основанный на глубоком переносе, в сочетании с динамически расширяемыми слоями, который также гарантирует, что эти побочные эффекты в значительной степени сведены к минимуму. Они доказали, что эта модель устанавливает новый современный стандарт не только в отношении точности, но и сложности вычислений.
Ученые представили новую модель для защиты памяти, которая может использоваться в любой операционной системе, независимо от архитектуры. Они показали, что она не только обеспечивает соблюдение свойств целостности системы, делает это без внутренних излишних расходов ресурсов, и даже поддается автоматизации посредством генерации кода из проверенных спецификаций оборудования.
Ученые решили решить проблему стандартизированного тестирования роботизированного зрения для обеспечения улучшения платформ, тесно связанных с людьми и взаимодействующими с ними при помощи сенсорного восприятия.
Новая параллельная и асинхронная архитектура машины Цетлина позволяет обрабатывать более массивные наборы данных и работать с большим количеством предложений для повышения точности вычислений.
Новый подход требует более короткого промежутка времени для обучения, чем аналогичные подходы с подкреплением, и потенциально может преодолеть ограничения ручного сбора данных, с которыми сталкиваются сопоставимые подходы к обучению.
В новом исследовании ученые представили ISA подход к изучению и использованию подцелей в задачах эпизодического обучения с подкреплением (RL).
Новая работа специалистов на шаг приближает к нас к роботам с прогрессивными манипуляторами, которые учатся, наблюдая, как люди используют объекты и не требуют никакой информации о действиях человеческого тела.
Специалисты в области искусственного интеллекта разработали новые способы интеллектуального анализа пользователей во время разговора. Они могут эффективно сократить количество раундов разговора, а также быстро и точно определят намерение пользователя.
Специалисты качественно и количественно продемонстрировали эффективность вариационного автоэнкодера Ланжевена по сравнению с современной структурой логического вывода, основанной на градиентах.
Новости из мира науки, технологий и авто