Денис Аветисян

За гранью ImageNet: Новый горизонт для машинного обучения в экологии

от

Большинство новых моделей демонстрируют стагнацию в улучшении показателей на BioBench, что указывает на необходимость переосмысления подходов к разработке и оценке биомедицинских систем искусственного интеллекта.

Исследователи представляют BioBench — комплексный набор данных, призванный оценить эффективность алгоритмов машинного обучения в реальных экологических задачах и выявить несоответствие между результатами на ImageNet и практической применимостью.

Квантовая связь и сенсорика: баланс между точностью и надежностью

от

Предлагаемый протокол QISAC предполагает генерацию состоянием-зондом из двух кудитов, распределяемых между Алисой и Бобом, где Алиса кодирует сообщение посредством унитарного преобразования, отправляя кудит по каналу с взаимодействием с параметром интереса, после чего Боб декодирует полученный кудит, измеряя его для получения выборок, используемых классическим декодером и оценщиком для восстановления исходного сообщения и оценки параметра, соответственно.

В новой работе исследователи предлагают вариационный квантовый протокол, позволяющий одновременно оптимизировать точность сенсорики и надежность передачи данных.

Как мы мыслим и почему нейросети – иначе?

от

Таблица представляет собой систематизацию когнитивных процессов, организованную по двум основным параметрам: стабильным внутренним ограничениям, определяющим когнитивные свойства, и контекстно-зависимым возможностям, формирующим когнитивные способности.

В новой работе исследователи предлагают когнитивную таксономию рассуждений и показывают, как использование человеческих моделей мышления может значительно улучшить способность искусственного интеллекта решать сложные задачи.

Искусственный интеллект и бухгалтерия: новые горизонты исследований

от

В статье предложен систематизированный подход к изучению влияния искусственного интеллекта на бухгалтерский учет и перспективы развития исследований в этой области.

Квантовый превосходство в игре доминирования на графах

от

Новое исследование демонстрирует, как использование квантовой запутанности позволяет добиться лучших результатов в стратегической игре на графах, чем при использовании классических подходов.