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Une nouvelle approche de réseau de neurones prédit les changements dans des systèmes dynamiques en utilisant des données incomplètes.

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Comprendre les couches et les processus d'apprentissage du néocortex.

MoCo-SAS utilise l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer la reconnaissance d'objets sous-marins.

La méthode DEBS améliore la détection des problèmes cardiaques en utilisant des données de séries temporelles.

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De nouvelles méthodes améliorent la détection d'objets par temps difficile pour des technologies plus sûres.

De nouveaux jeux de données améliorent la classification des images alimentaires pour les habitudes alimentaires individuelles.

ProSMIN améliore la représentation des modèles sans données étiquetées, en s'attaquant aux défis clés de l'apprentissage auto-supervisé.

De nouvelles méthodes visent à améliorer l'imagerie des problèmes cardiaques fœtaux.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans les vidéos sans données étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'image et la détection d'objets en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

AtmoRep améliore les prévisions météo en utilisant l'IA et des données historiques.

Une nouvelle méthode utilise des images de rue pour améliorer les données sur le logement.

Examiner la séparation de la pose et de l'apparence dans les techniques récentes.

DimCL améliore l'apprentissage machine en renforçant la diversité des caractéristiques dans les représentations.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles grâce à un masquage guidé par la saillance.

Une nouvelle méthode améliore la classification de précision en utilisant la découverte de parties et l'apprentissage contrastif.

SINCERE améliore l'apprentissage contrastif supervisé avec une meilleure séparation des classes et représentation.

Graph-JEPA propose une nouvelle méthode pour analyser efficacement des données de graphes complexes.

De nouvelles techniques améliorent l'analyse des changements cellulaires en utilisant de grands ensembles de données.

De nouvelles méthodes pour sélectionner des données de discours minimisent l'étiquetage tout en améliorant la précision de reconnaissance.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de l'apprentissage profond sur des données tabulaires.

Une exploration des méthodes pour identifier des points de données inhabituels dans différents domaines.

Cet article parle de l'intégration de l'apprentissage auto-supervisé et des modèles basés sur l'énergie dans l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle pour de meilleures prédictions d'interaction dans les réseaux utilisateur-article.

De nouvelles techniques améliorent la performance des modèles en utilisant peu de données étiquetées.

Un aperçu des grands modèles de langage et leur impact sur la technologie de communication.

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Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer l'analyse des transactions financières.

Une nouvelle méthode pour ajuster de vrais vêtements sur des modèles 3D rend le shopping en ligne encore mieux.

Combiner des modèles 2D et 3D améliore la précision des prédictions des propriétés moléculaires.

Utiliser l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer les prédictions des mouvements de la parole dans la dysarthrie.

Cette étude améliore la reconnaissance d'activités en utilisant des techniques d'échantillonnage négatif dur.

Une nouvelle méthode d'IA améliore l'analyse des mammographies sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

Un nouveau modèle léger améliore l'estimation de la hauteur avec des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des ECG en utilisant le machine learning avec un minimum de données étiquetées.

Les ordis apprennent à séparer le rythme et l'harmonie dans la musique pour des applis créatives.

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