Une méthode auto-supervisée pour la prédiction de mouvement en utilisant uniquement des nuages de points non étiquetés.
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La science de pointe expliquée simplement
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Techniques pour améliorer les performances du modèle face à des conditions d'image variées.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des données LiDAR pendant des conditions météorologiques difficiles.
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De nouvelles méthodes améliorent notre façon de repérer des motifs inhabituels dans les données.
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Découvre comment l'apprentissage auto-supervisé améliore l'apprentissage machine avec des données non étiquetées.
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Des chercheurs améliorent la détection des maladies dans les images OCT grâce aux étiquettes cliniques et à l'apprentissage par contraste.
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PESCO propose une classification de texte efficace en utilisant des méthodes d'apprentissage auto-supervisé.
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Une nouvelle approche améliore le traitement des signaux ECG en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.
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Cette méthode permet aux agents de mieux s'adapter à des tâches variées sans récompenses étiquetées.
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Combiner des méthodes basées sur des références et sans références pour améliorer l'évaluation des résumés.
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Une nouvelle méthode améliore les tâches de reconnaissance vocale en utilisant moins de données étiquetées.
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Une nouvelle approche réduit le temps de traitement des documents et les ressources pour les modèles linguistiques.
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DeepVAT améliore l'évaluation de clustering dans des jeux de données d'images complexes en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.
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Un nouveau standard pour évaluer les modèles de machine learning dans la compréhension de la parole à travers les langues.
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Cette étude examine comment le jeu des bébés aide à l'apprentissage visuel et informe l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle approche améliore les modèles d'apprentissage automatique pour une meilleure compréhension des images.
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Une nouvelle méthode pour que les véhicules évaluent la sécurité hors route sans intervention manuelle.
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Une nouvelle approche améliore l'apprentissage auto-supervisé en se concentrant sur les augmentations de données.
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Point-GCC améliore la compréhension des scènes 3D grâce à l'intégration de la géométrie et de la couleur.
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Une nouvelle méthode pour améliorer les systèmes de recommandation en utilisant les données d'interaction entre les utilisateurs et le contenu.
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InsectNet aide les fermiers à identifier les nuisibles avec précision pour mieux gérer leurs cultures.
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