محققان در مقاله جدید خود به سراغ چالش بزرگ «داده‌های ناقص» در یادگیری فدرال (Federated Learning) رفته‌اند. در بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی، نبود…

محققان به تازگی روشی نوآورانه برای تعمیم «شتاب‌دهنده نستروف» (Nesterov acceleration) به فضای اندازه‌های احتمالی (Probability Measures) ابداع کرده‌اند. این دستاورد علمی که در…

محققان در پژوهش جدیدی، فریم‌ورک «DeepScrub» را معرفی کرده‌اند که با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، به شکلی هوشمند و قابل‌تفسیر، سفارش‌های فیک…

محققان در یک مقاله جدید، معماری تازه‌ای از شبکه‌های عصبی را معرفی کرده‌اند که بهینه‌سازی سبد سهام را وارد فاز جدیدی می‌کند. این مدل…

محققان در مقاله‌ای جدید، مدل‌های «Operator Neural Jump ODEs» را معرفی کرده‌اند که گامی بزرگ برای هوش مصنوعی در فضاهای بی‌نهایت‌بعدی است! 🧠✨ تا…

محققان در مقاله‌ای پیشرو، روشی نوآورانه برای درک بهتر «هویت‌ناپذیری» (Identifiability) در مدل‌های مولد عمیق (DGMs) معرفی کرده‌اند. این پژوهش با استفاده از مفاهیم…

محققان در مقاله‌ای جدید، چارچوب قدرتمندی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی چندمتغیره (Multivariate Time Series) ارائه کرده‌اند که در مدیریت عدم قطعیت، عملکرد خیره‌کننده‌ای دارد.…

محققان در مقاله‌ای جدید، روشی نوآورانه برای تقریب «لاپلاسین اتصالی» (Connection Laplacian) روی داده‌های پیچیده (مانند ابر نقاط) ارائه کرده‌اند. این دستاورد علمی که…

محققان در پژوهشی جدید به سراغ «محاسبات مخزنی فوتونیک» (Photonic Reservoir Computing) رفته‌اند تا با استفاده از سرعت بالای نور، فرآیند پیش‌بینی سری‌های زمانی…

تیم‌های تحقیقاتی راهکار جدیدی به نام «TopoFE» معرفی کردند که با ترکیب قدرت LLMها و الگوریتم‌های تکاملی، فرآیند مهندسی ویژگی‌ها را در داده‌های جدولی…