Die Zukunft des menschlichen Roboters Lernens: Fortschritte, Anwendungen und Herausforderungen Die Zukunft des Human-Robot-Learning: Roboter, die von uns lernen Einführung In einer Ära, in der Automatisierung einen integralen Bestandteil unseres Alltags darstellt, ist die Fähigkeit, Robotern komplexe Aufgaben beizubringen, ein ...
Dynamische Modellierung in Netzwerken: Der Einfluss der Architekturauswahl auf die Vorhersagegenauigkeit von Graph Neural Networks Graphneuronale Vektorfelder: Ein neuer Ansatz zur Modellierung dynamischer Netzwerke Einleitung In der heutigen Zeit gewinnen grafbasierte Lernmethoden zunehmend an Bedeutung, insbesondere bei der Analyse komplexer ...
ResInf Framework: Ein innovativer Ansatz zur Analyse von Netzwerkresilienz durch dynamische und topologische Encoder Dynamischer Encoder: Verkehrsfluss von Knotendynamiken und deren Resilienz ResInf Framework: Eine Einführung in das Dynamics und Topology Encoder In der heutigen digitalen Welt stehen wir vor ...
Mein Interesse an der nuklearen Physik begann während meines Bachelorstudiums, als ich an Simulationen von schweren Ionenkollisionen arbeitete. Diese Simulationen bieten Einsichten in das Quark-Gluon-Plasma, eine exotische Phase der Materie, von der man glaubt, dass sie das frühe Universum gefüllt ...
Swift setzt Machine Learning ein, damit Unternehmen KI-gestützte Betrugsbekämpfungstools hinzufügen können, insbesondere im Bereich internationaler Zahlungen, die eine Vielzahl von Herausforderungen darstellen. AI wird bereits erfolgreich eingesetzt, um Betrugsfälle im Zusammenhang mit Zahlungen, E-Mail-Phishing, Identitätsprüfung, Dokumentenanalyse und anderen Bedrohungen zu ...
In den letzten Jahren haben Roboterexperten weltweit verschiedene Robotergreifer entworfen, die verschiedene Arten von Objekten aufnehmen und manipulieren können. Die Greifer, die am effektivsten sind, um reale manuelle Aufgaben zu handhaben, insbesondere komplexe Objektmanipulationen, sind oft von menschlichen Händen inspiriert. ...
Das Interesse an der Verwendung generativer künstlicher Intelligenz, um Ärzten bei der Dokumentation von Patientenbesuchen zu helfen, hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Technologieunternehmen behaupten, dass KI-Tools zur klinischen Dokumentation die Zeit und den Aufwand reduzieren, die Ärzte für ...
Audio als Medium birgt ein enormes Potenzial, komplexe Informationen zu vermitteln, was für die Entwicklung von Systemen, die Audioeingaben genau interpretieren und darauf reagieren können, unerlässlich ist. Das Feld zielt darauf ab, Modelle zu schaffen, die eine Vielzahl von Klängen ...
Eine Studie von MIT-Forschern zeigt, dass große Sprachmodelle (LLM) das Potenzial haben, effizientere Anomaliedetektoren für Zeitreihendaten zu sein. Durch ein Framework namens SigLLM können Zeitreihendaten in textbasierte Eingaben umgewandelt werden, die von einem LLM verarbeitet werden können. Dies ermöglicht es ...
Die meisten Organisationen wollen heute große Sprachmodelle (LLMs) nutzen und Proof of Concepts sowie KI-Agenten implementieren, um Kosten in ihren Geschäftsprozessen zu optimieren und neue kreative Benutzererfahrungen zu liefern. Allerdings sind die meisten dieser Implementierungen “Einmalprojekte”. Als Ergebnis haben Unternehmen ...