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Un nouveau cadre IA améliore la détection des maladies oculaires grâce à des techniques d'imagerie avancées.

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Une nouvelle méthode pour la segmentation non supervisée en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des candidats médicamenteux en utilisant des structures moléculaires 3D.

Une nouvelle approche améliore la précision et l'efficacité de la segmentation d'objets vidéo.

Un projet vise à améliorer le traitement de la parole en français grâce à l'apprentissage auto-supervisé.

RecDCL combine des techniques pour de meilleures recommandations centrées sur l'utilisateur dans des scénarios de données rares.

Une nouvelle méthode pour améliorer la compréhension des séquences d'événements en utilisant des techniques auto-supervisées.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de données non étiquetées dans divers domaines.

EnCodecMAE combine l'apprentissage auto-supervisé et les codecs audio pour améliorer les performances dans les tâches audio.

Une nouvelle approche pour prédire des événements en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Le KB-Plugin améliore la façon dont les LLM accèdent et utilisent des bases de connaissance moins connues.

COMPRER intègre plusieurs types d'imagerie pour un meilleur diagnostic des maladies.

De nouvelles méthodes en S2ST améliorent la qualité de la traduction tout en gardant l'identité du locuteur.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la segmentation d'images et la détection d'instances.

MedSASS améliore l'imagerie médicale en utilisant l'apprentissage auto-supervisé pour une meilleure précision.

Présentation d'OLS-OFU pour une adaptation efficace au décalage d'étiquettes en ligne.

La recherche combine l'apprentissage auto-supervisé et de nouvelles techniques de mesure pour améliorer l'inversion de la parole.

Une nouvelle méthode améliore les images 3D de mauvaise qualité en microscopie électronique en utilisant l'apprentissage profond.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle malgré une distribution de données inégale.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage contrastif grâce à des mesures de divergence variées.

MIM-Refiner améliore la performance du modèle MIM grâce à un apprentissage des caractéristiques affiné.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation des images satellites sans domaines prédéfinis.

Une nouvelle approche utilise l'apprentissage auto-supervisé pour relier l'audio et la partition.

Explorer les menaces posées par le empoisonnement de données indiscriminé dans l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle approche améliore les prédictions des propriétés des matériaux en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une étude montre que l'apprentissage auto-supervisé améliore l'identification des tumeurs lors des échographies mammaires.

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La recherche explore des améliorations pour adapter des modèles sans avoir accès aux données source.

Présentation d'une nouvelle méthode pour apprendre le comportement des objets dans des vidéos et des scènes 3D.

HIPI prédit les niveaux de protéines à partir d'images H&E, aidant au diagnostic du cancer.

WildECG propose des idées innovantes pour l'analyse des données ECG afin de mieux gérer la santé cardiaque.

La technologie SwitchLight améliore le réalisme des portraits humains grâce à des ajustements d'éclairage innovants.

Un aperçu des méthodes d'apprentissage profond dans la découverte de médicaments.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données en physique des hautes énergies en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore la détection des AU en utilisant des données non étiquetées.