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KI-Nachrichten

Aktuelle KI-Nachrichten

Diffusionsprachemodelle sind nachweislich optimale parallele Sampler

Diffusionsprachemodelle sind nachweislich optimale parallele Sampler

Jüngste Forschungen zeigen die Effizienz von Diffusions-Sprachmodellen (DLMs) bei der parallelen Token-Generierung und stellen damit die traditionellen autoregressiven Modelle in Frage. Durch die Formalisierung eines parallelen Sampling-Modells belegt die Studie, dass DLMs mit polynomial langer Ketten-Denkschule die optimalen sequenziellen Schritte paralleler Algorithmen erreichen können. Allerdings können DLMs ohne Anpassungen bei den offenbarten Tokens signifikante Zwischenablagen aufweisen. Die Einführung von Remasking- oder Überarbeitungsmethoden ermöglicht es DLMs, eine optimale räumliche Komplexität zu bewahren und ihre Ausdruckskraft zu erhöhen. Diese Forschung hebt das Potenzial von DLMs als überlegene parallele Sampler hervor und plädiert für die Integration von Überarbeitungsfähigkeiten.

arXiv
Hybrides Deep-Learning-Modell zur Prognose der Schiefergasproduktion basierend auf dem Prinzip der Dekonstruktion-Rekonstruktion

Hybrides Deep-Learning-Modell zur Prognose der Schiefergasproduktion basierend auf dem Prinzip der Dekonstruktion-Rekonstruktion

Ein neues hybrides Modell, CEEMDAN-SE-LSTM, kombiniert Deep Learning mit Zerfallstechniken, um die Vorhersage der Gasproduktion in Schieferreservoirs zu verbessern. Es adressiert die Herausforderungen, die durch nichtlineare und nichtstationäre Daten entstehen. Dieses Modell steigert die Vorhersagegenauigkeit erheblich und senkt gleichzeitig die Rechenkosten, was durch verschiedene Datensätze validiert wurde. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass es zur Entwicklung besserer Produktionsstrategien beitragen könnte.

Bentham Science Publishers Ltd.
Schlechte Schlafqualität beschleunigt das Altern des Gehirns

Schlechte Schlafqualität beschleunigt das Altern des Gehirns

Aktuelle Forschungen beleuchten die Beziehung zwischen Schlaf und Demenz und deuten darauf hin, dass schlechter Schlaf zur Entwicklung von Demenz beitragen könnte, anstatt nur ein frühes Symptom zu sein. Die Studie zeigt, dass gestörte Schlafmuster die Ansammlung von Amyloid-Plaques beschleunigen können, die eine wesentliche Rolle bei der Alzheimer-Krankheit spielen. Diese Erkenntnis unterstreicht das Potenzial von Schlafinterventionen als präventive Maßnahme gegen kognitive Abbauprozesse.

Wired
Nutzung von Machine-Learning-Modellen zur Bewertung von ADMET-Eigenschaften in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung

Nutzung von Machine-Learning-Modellen zur Bewertung von ADMET-Eigenschaften in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung

Jüngste Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens (ML) revolutionieren die ADMET-Vorhersagen (Absorption, Verteilung, Metabolismus, Exkretion, Toxizität) in der Arzneimittelentwicklung und tragen dazu bei, die hohen Abbruchraten bei Arzneimittelkandidaten zu verringern. ML-Modelle bieten im Vergleich zu traditionellen Methoden eine verbesserte Genauigkeit und Effizienz und finden Anwendung in der Bewertung von Löslichkeit, Permeabilität, Metabolismus und Toxizität. Trotz bestehender Herausforderungen wie der Datenqualität und der Akzeptanz durch Regulierungsbehörden könnte die Integration von ML in die Arzneimittelentdeckungsprozesse die frühzeitige Risikobewertung und die Priorisierung von Verbindungen erheblich verbessern.

Bentham Science Publishers Ltd.
Natural Language Processing-Pipeline für Bewertungsdaten: Ein R-basiertes Tutorial

Natural Language Processing-Pipeline für Bewertungsdaten: Ein R-basiertes Tutorial

Der Artikel beschreibt die Anwendung von Natural Language Processing (NLP) zur Analyse schriftlicher Antworten in Bildungsbewertungen. Er erläutert die wesentlichen Schritte der Textvorverarbeitung, Merkmalsgewinnung und Datenanalyse und wahrt dabei die Integrität der Syntax und Semantik der Prüflinge. Ein R-basiertes Beispiel, das die Latente Dirichlet-Zuweisung verwendet, veranschaulicht die Methodik und dient als praktischer Leitfaden für Forscher und Praktiker auf diesem Gebiet.

Bentham Science Publishers Ltd.
Fehlerdiagnose und Wiederherstellung von Überwachungssignalen der Schiffsstruktur basierend auf maschinellem Lernen

Fehlerdiagnose und Wiederherstellung von Überwachungssignalen der Schiffsstruktur basierend auf maschinellem Lernen

Ein neues Verfahren zur Fehlersuche und -behebung in Schiffsüberwachungssystemen nutzt maschinelles Lernen und integriert Wellenletztransformationen sowie ein spezialisiertes neuronales Netzwerk. Mit über 98 % diagnostischer Genauigkeit an verschiedenen Positionen übertrifft es sowohl LSTM als auch Random Forest in der Geräuschresistenz. Die Methode verringert signifikant den RMSE für Verzerrungs-, Drift- und Impulsfehler, was die Zuverlässigkeit der strukturellen Gesundheitsüberwachung verbessert und eine sicherere, intelligente Navigation unterstützt.

Bentham Science Publishers Ltd.
Einsatz von OCR- und Deep-Learning-Technologie in mobilen Anwendungen zur automatisierten persönlichen Finanzaufzeichnung basierend auf Quittungen

Einsatz von OCR- und Deep-Learning-Technologie in mobilen Anwendungen zur automatisierten persönlichen Finanzaufzeichnung basierend auf Quittungen

Eine neue mobile App zur persönlichen Finanzverwaltung nutzt Optical Character Recognition (OCR) und Deep Learning, um die Erfassung und Klassifizierung von Ausgaben zu automatisieren. Die App wurde nach der Wasserfallmethode entwickelt und verarbeitet 900 lokale Transaktionsbelege, wobei eine Zeichenaccuracy von 97,05 % erreicht wird und die Eingabezeit im Vergleich zu manuellen Methoden um 62 % reduziert werden kann. Usability-Tests ergaben eine Bewertung von 70,069 und unterstreichen damit die Effektivität der App im Bereich der Finanzverwaltung in Indonesien.

Bentham Science Publishers Ltd.
Umfassende Analyse von Oversampling-Techniken zur Bewältigung von Klassenungleichgewicht bei der Anwendung von Machine-Learning-Modellen

Umfassende Analyse von Oversampling-Techniken zur Bewältigung von Klassenungleichgewicht bei der Anwendung von Machine-Learning-Modellen

Eine Studie bewertet Oversampling-Techniken (SMOTE, Borderline SMOTE, ADASYN), um das Problem der Klassenungleichheit im maschinellen Lernen zu beheben. Mithilfe von BERT zur Vorverarbeitung werden Modelle wie SVM, Entscheidungsbaum und logistische Regression analysiert. Besonders hervorzuheben ist, dass die SVM mit Borderline SMOTE eine Genauigkeit von 71,9 % und einen Matthews-Korrelationskoeffizienten (MCC) von 0,53 erreichte, was auf eine verbesserte Modellleistung hinweist.

Bentham Science Publishers Ltd.
Mobile-basierte Machine-Learning-Anwendung zur frühzeitigen Erkennung von Lungenkrebs

Mobile-basierte Machine-Learning-Anwendung zur frühzeitigen Erkennung von Lungenkrebs

Neue Forschungen vergleichen neun Klassifikationsalgorithmen zur Erkennung von Lungenkrebs mithilfe der NusaMiner-Anwendung. In einer Analyse mit einem Datensatz von 309 Datensätzen von Kaggle stellte die Studie fest, dass die Algorithmen Gradient Boosting und Random Forest eine Genauigkeit von bis zu 100 % erreichten. NusaMiner hat das Potenzial, die frühzeitige Erkennung von Lungenkrebs zu verbessern und bietet eine effektive sowie effiziente Lösung für den Gesundheitsdienst.

Bentham Science Publishers Ltd.
2025 war das Jahr, in dem Künstliche Intelligenz auf den Prüfstand gestellt wurde

2025 war das Jahr, in dem Künstliche Intelligenz auf den Prüfstand gestellt wurde

Anfang 2025 erlebte der KI-Sektor einen deutlichen Anstieg bei den Finanzierungen, als OpenAI 40 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 300 Milliarden Dollar einwarb. Doch bis zur Jahresmitte ließ die Begeisterung in der Branche nach, was auf mögliche Veränderungen bei den Investitionsprioritäten und dem Marktvertrauen hindeutet. Die Auswirkungen auf zukünftige Finanzierungs- und Innovationsstrategien im Bereich Künstliche Intelligenz sind erheblich.

TechCrunch
Stream-DiffVSR: Niedriglatenz-Streambare Video-Superauflösung durch auto-regressive Diffusion

Stream-DiffVSR: Niedriglatenz-Streambare Video-Superauflösung durch auto-regressive Diffusion

Stream-DiffVSR führt ein kausal bedingtes Diffusionsframework für die Video-Superauflösung ein, das eine Echtzeitverarbeitung ermöglicht, indem es ausschließlich auf vergangene Frames zurückgreift. Es umfasst einen vierstufigen destillierten Denoiser sowie ein Auto-regressives Temporal Guidance-Modul und erzielt eine Verarbeitung von 720p-Frames in nur 0,328 Sekunden auf einer RTX4090-GPU. Diese Methode reduziert die Latenz um über das 130-fache im Vergleich zu bestehenden, hochmodernen Verfahren und ist somit für Anwendungen mit niedriger Latenz geeignet. Weitere Informationen finden Sie auf der Projektseite.

arXiv