Az AI optimalizálja az útvonaltervezést, raktárautomatizálást, készletgazdálkodást és növeli a szállítási hatékonyságot.
SHARP-QoS tanulságok: hierarchiák, ritka adatok és többcélú AI stabilan. Mutatom, hogyan ültethető át telemedicinára és kórházi működésre.
Kis, finomhangolt LLM-ek ensemble-je 93,5% macro F1-et ér el érzelemfelismerésben. Mit jelent ez logisztikában és egészségügyben?
A reprodukálható AI nem extra, hanem feltétel. Megmutatom, mit ad a SPICE-szemlélet a logisztikai és egészségügyi folyamatok előrejelzéséhez.
Célzott low-rank tömörítéssel az LLM-ek gyorsabbak és olcsóbbak lehetnek egészségügyben és logisztikában is.
Szekvenciális, kauzális AI ajánlások kórházi folyamatokra: kevesebb torzítás, jobb KPI-ok, betegközpontú működés. Kezdési lépések is.
Nemkonvex optimalizálás és üzenetátadás: hogyan lehet kevesebb mérésből stabilabb rekonstrukciót elérni MRI/CT-ben és szenzoradatoknál.
GNN-ekkel a betegáramlás előrejelezhető, de az igazi érték a hirtelen események gyors felismerése. Mutatom az adaptív ritkítás és metrikák hasznát.
SCAFFLSA megmutatja, hogyan csökkenthető a kommunikációs teher federált tanulásnál heterogén adatok mellett. Egészségügyre és logisztikára fordítva is.
Térinformált transzformerek: geostatisztikai bias a self-attentionben. Pontosabb tér-idő előrejelzés logisztikában és egészségügyben.
A Rashomon-hatás szekvenciális döntéseknél is létezik: több policy viselkedhet ugyanúgy, mégis máshogy „gondolkodik”. Ez kulcs az egészségügyi AI-bizalomhoz.
LibriVAD segít zajos környezetben is pontos VAD-ot építeni. Mutatjuk, miért kritikus ez telemedicinában és hangalapú folyamatokban.
AI-alapú erőforrás-tervezés kórházakban: gyorsabb ütemezés, jobb kihasználtság, kevesebb várakozás. Indulj el 90 napos tervvel.
FlashMoBA és MoBA: gyorsabb, olcsóbb hosszú kontextusú AI egészségügyben és ellátási láncban. Nézd meg, hol hoz azonnali nyereséget.
Ritka neurális hálók (BumpNet) PDE-khez: kevesebb számítás, gyorsabb előrejelzés. Mit tanulhat ebből logisztika és egészségügy?
Súlyozott SDE-k és WFR geometria: miért lehet ez a következő lépés a diagnosztikai AI pontosságában és a kórházi ellátási lánc előrejelzésében?
A GPA módszer 24,22% tréninggyorsulást mutat LLM-en. Megnézzük, mit jelent ez egészségügyi AI és kórházi logisztika projektekben.
DualXDA: ritka, gyors és magyarázható adat-hozzárendelés. Egészségügyi és ellátási lánc AI-hoz bizalom, audit és hibakeresés.
Dion2: egyszerű mintavételezés a Muonban, ami csökkenti az ortonormalizálás költségét. Gyorsabb tréning egészségügyi és logisztikai AI-hoz.
AI-alapú frissítési stratégia telemedicinához és kórházi logisztikához: frissebb adatok, kevesebb költség, robusztus ML-tanács.
Prediktív I/O-modellezéssel percek alatt választható jó tárolókonfig. Gyorsabb AI-tréning = gyorsabb egészségügyi fejlesztési ciklus.
ReLU a PI szűk keresztmetszete. A DeepShare megosztja a DReLU-t csatornák és rétegek között, így gyorsabb, adatvédő AI jön telemedicinára és képalkotásra.
A vizuális promptok apró részletei (szín, méret, tömörítés) felboríthatják a VLM ranglistákat. Mutatom, mit jelent ez egészségügyben és logisztikában.