Viele künstliche Intelligenzsysteme werden durch die Interaktion mit menschlichem Verhalten und menschengeschaffenen Informationen “trainiert”. Washington University-Forscher haben nun herausgefunden, dass Menschen ihr eigenes Verhalten ändern, wenn sie wissen, dass ihre Handlungen dazu dienen, KI zu trainieren. Diese Veränderungen können auch ...

Das NEURii-Konsortium unterstützt die SCAN-DAN-Projektgruppe bei der Entwicklung von digitalen Gesundheitswerkzeugen zur Vorhersage von Demenz. Die Forschungsteams erhalten sowohl finanzielle Unterstützung als auch Expertise, um Hindernisse bei der Markteinführung zu beseitigen. Durch die Nutzung einfacher Hirnscans sollen bessere Erkenntnisse über ...

In dieser Studie wurde gezeigt, dass Trainingsdaten, die aus natürlichen Videos (Inter4K) erstellt wurden, verwendet werden können, um eine Reihe von state-of-the-art iterativen und deep-learning-Artefaktunterdrückungsansätzen zu trainieren. Es wurden verschiedene Ansätze für Iterationen wie VarNet für kartesische Bildaufnahmen und komplexes ...

Materialwissenschaftler in Japan haben maschinelles Lernen angepasst, um die mechanischen Eigenschaften neuer Polymere vorherzusagen. Die Ärzte Ryo Tamura, Kenji Nagata und Takashi Nakanishi, die am National Institute for Materials Science in Tsukuba tätig sind, haben ihre Methode an Homopolypropylen-Polymeren entwickelt, ...

Endurance athletes often struggle to find a balance between pushing themselves in training and allowing for adequate recovery. Researchers at the University of Auckland’s Sports Performance Research Institute New Zealand conducted a study with 43 endurance athletes to determine factors ...

Language models (LMs) show improved performance with increased size and training data, but the relationship between model scale and hallucinations remains unknown. Defining hallucinations in LMs is challenging due to their varied manifestations. A study by Google Deepmind focuses on ...

Neuronale Netzwerke, die aus Lichtwellen aufgebaut sind, könnten viel vielseitigere, skalierbarere und energieeffizientere KI-Systeme ermöglichen. Bild generiert von Dall-E 3 über ChatGPT. Traditionelle KI-Systeme, die auf tiefen künstlichen neuronalen Netzwerken basieren und in Computern laufen, erfordern enorme Mengen an Rechenressourcen ...

In diesem Beitrag werden wir lernen, wie man ein Computer-Vision-Modell mit einem Convolutional Neural Network in PyTorch trainiert. Selbstfahrende Autos werden größtenteils von Computer Vision Algorithmen angetrieben. PyTorch ist derzeit eine der beliebtesten Bibliotheken im Bereich des Deep Learning und ...

Eine kürzlich in Südkorea durchgeführte Studie hat die Anwendung eines kryptografischen Schemas untersucht, das in sicheren Wahlen weit verbreitet ist, um Patientendaten zu schützen, die zur Schulung von KI-Modellen verwendet werden. Forscher des Asan Medical Centers haben homomorphe Verschlüsselung (HE) ...

Der Einfluss der Position auf das Erscheinungsbild, die Beleuchtung und den Kamerabstand/Brennweite eines Bildes wird in einer interdisziplinären Studie des Forschungsteams an der Penn State untersucht. Durch die Verwendung einer neuen, an der Entwicklung von Kindern inspirierten Methode zur Schulung ...