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Ergebnisse für “multimodale Daten”
Forschung

<p>Neues MTP-Modell nutzt multimodale Daten zur präzisen Verkehrsprofilierung</p> <p>In einer Zeit, in der Städte immer dichter werden, spielt die Analyse von Verkehrssignalen eine entscheidende Rolle für sichere Mobilität und die Reduzierung von Staus. Traditionelle Ansätze konzentrieren sich meist ausschließlich auf die numerischen Messwerte der Sensoren, wodurch wichtige semantische Informationen aus anderen Datenquellen ungenutzt bleiben. Das neue MTP (Multimodal Traffic Profiling)-Framework adressiert

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>LLM- und GNN-Ansatz verbessert Multi-View Multi-Label Feature Selection</h1> <p>Die Auswahl informativer Merkmale aus heterogenen Datenansichten, bei denen jedes Beispiel mehreren abhängigen Labels zugeordnet ist, stellt eine zentrale Herausforderung in modernen Machine‑Learning‑Anwendungen dar. Besonders in Bereichen wie Social Media, Bioinformatik oder Empfehlungssystemen, wo hochdimensionale, multimodale Datensätze vorliegen, ist eine effiziente Feature‑Selection entscheidend für die Leistungsfähigke
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Vision‑Language‑Model für Polymer‑Eigenschaften feinjustiert</p> <p>Eine neue Studie, die auf arXiv veröffentlicht wurde, zeigt, dass Vision‑Language‑Modelle (VLMs) erfolgreich für die Vorhersage von Polymer‑Eigenschaften angepasst werden können. Forscher haben einen innovativen Ansatz entwickelt, der multimodale Daten – Bilder und zugehörige Textinformationen – nutzt, um die Leistungsfähigkeit von VLMs in der Materialwissenschaft zu steigern.</p> <p>Bislang haben VLMs vor allem in Aufgaben wie visueller
arXiv – cs.LG