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De petits biais dans l'IA peuvent mener à de grosses injustices.

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Utiliser des modèles de langage pour créer des explications claires pour des solutions de programmation.

Une nouvelle méthode pour clarifier comment les GNN font des prédictions à travers la logique modale.

Un nouveau cadre de prévisions flexible améliore la précision dans la prédiction de la génération d'énergie.

La recherche explore l'analyse du son pour améliorer le tri des moustiques dans le cadre du contrôle des maladies.

De nouveaux algorithmes améliorent l'optimisation dynamique sous-modulaire en ligne pour une gestion efficace des systèmes électriques.

Explorer comment les données publiques peuvent améliorer les modèles d'apprentissage machine préservant la vie privée.

Cet article parle de comment l'estimation éparse améliore le krigeage pour de meilleures prévisions météorologiques.

La recherche relie le théorème de Turán avec des algorithmes efficaces pour trouver des cliques dans des graphes.

Une nouvelle méthode pour visualiser des clusters qui se chevauchent dans des graphes bipartites pour de meilleures perspectives.

Les chemins contrefactuels éclairent les prédictions de l'IA dans le secteur de la santé.

De nouveaux algorithmes garantissent des résultats stables dans les problèmes d'optimisation combinatoire.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité pour résoudre les jeux à gain moyen.

Explorer l'équité dans la sélection de représentants de groupes divers.

Un aperçu de la visualisation des graphes sur des surfaces complexes, en se concentrant sur la bouteille de Klein.

Une nouvelle approche pour rendre les voitures autonomes plus sûres et plus confortables.

Cette étude développe un algorithme pour prédire le risque de automutilation chez les détenues.

Découvre comment la division polynomiale tropicale améliore l'efficacité des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode permet aux drones de se suivre grâce à des caméras et des IMU.

Cette étude compare les algorithmes d'apprentissage et les algorithmes traditionnels pour les tâches de préhension des robots.

OMIGA améliore l'apprentissage multi-agent hors ligne en intégrant des stratégies d'apprentissage globales et locales.

Un aperçu de l'apprentissage structurel bayésien et de son rôle dans divers domaines.

Un nouvel algorithme améliore l'échantillonnage des points de lattices dans les polytopes.

Une étude sur la planification des jobs de manière efficace avec deux machines et un serveur.

AutoDRIVE combine des tests en conditions réelles avec des simulations pour des solutions de conduite plus intelligentes.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle de la tension dans les systèmes électriques complexes.

Un aperçu des points de flexion et de leur importance en maths.

Une approche de l'algèbre linéaire simplifie la conception des dispositifs optiques.

Un nouveau modèle améliore la clarté et la précision en imagerie médicale.

Un aperçu concis du Byte-Pair Encoding et son rôle dans le NLP.

Zespol simplifie l'étude des essaims robotiques grâce à une simulation flexible.

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Les robots souples améliorent le mouvement avec une planification de parcours en temps réel et des déplacements adaptatifs.

La matière programmable permet aux matériaux de changer de forme et de propriétés, offrant plein d'applications différentes.

Explorer le rôle des bosons dans l'amélioration des techniques de calcul quantique.

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Apprends à gérer les arbres couvrants minimum dans des ensembles de données complexes.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des hologrammes 3D en tenant compte du mouvement des yeux.

Des chercheurs développent libLEARNA pour améliorer la création de riboswitchs en utilisant des méthodes computationnelles.