Штучний інтелект
AgentHands враховує текст розмови, простір, положення співрозмовника й об’єкти поруч, щоб генерувати жести. Це робить XR-агента більш embodied:…
Штучний інтелект
GlucoFM попередньо навчається на довгих часових рядах continuous glucose monitoring. Після такого pretraining її можна адаптувати до прогнозування,…
Штучний інтелект
Earth AI намагається автоматизувати частину глобальних геопросторових прогнозів і переносити знання між задачами. Система може працювати з супутниковими…
Штучний інтелект
TimesFM-3 орієнтована на zero-shot multivariate forecasting без спеціального тренування для кожного нового набору. Модель враховує взаємозв’язки між кількома…
Штучний інтелект
Deep learning автоматизує пошук і класифікацію метанових шлейфів у супутникових спостереженнях. Глобальне картування може допомагати швидше знаходити великі…
Штучний інтелект
Explainable deep learning використали для пошуку складних нелінійних взаємодій між генетичними варіантами. Такі комбінації важко знаходити традиційними методами…
Штучний інтелект
iMML вчиться поєднувати різні модальності навіть тоді, коли для частини прикладів відсутні окремі канали. Це дозволяє не відкидати…
Штучний інтелект
WIEN-INR працює у багатомасштабному wavelet domain і створена спеціально для scientific data compression. У наукових масивах важливо зберігати…
Штучний інтелект
MAP інтегрує інформацію про молекули, клітинні стани й біологічні знання для прогнозу response на препарати. Мета — ранжувати…
Штучний інтелект
Модель не тільки пропонує наступний кандидат для перевірки, а й оцінює невизначеність свого прогнозу. Це допомагає балансувати між…
