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Une nouvelle approche pour le regroupement d'images utilisant l'apprentissage auto-supervisé montre des résultats prometteurs.

Le modèle TOGGL améliore la précision de la transcription dans les situations de discours qui se chevauchent.

LiPCoT transforme des données de séries temporelles pour des applications de modèles de langue.

Ce papier présente l'auto-supervision agrégée pour améliorer l'apprentissage incrémental.

PersonViT améliore l'identification individuelle à travers différents flux de caméras en utilisant des techniques innovantes.

Explorer les autoencodeurs masqués et leur impact sur l'analyse des données EEG.

Snuffy propose une solution de machine learning pour une analyse précise des WSI.

SPEED améliore le prétraitement des données EEG pour de meilleurs résultats en machine learning.

Une méthode pour étiqueter des objets dans des images sans formation détaillée.

MAT-SED utilise un nouveau modèle Transformer pour détecter efficacement les événements sonores.

Ce document décrit un plan pour l'intégration de l'IA dans la technologie des satellites.

Un nouveau standard améliore l'évaluation des systèmes de reconnaissance des émotions dans la parole, toutes langues et émotions confondues.

SSL-TTS simplifie la synthèse vocale en utilisant peu de données d'entraînement pour des résultats de haute qualité.

Un nouveau jeu de données améliore les applis de machine learning en imagerie hyperspectrale.

Une étude examine des méthodes de prédiction du cancer en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.

Un système innovant automatise la génération de son pour les films et les jeux.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des arbres géométriques dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent la segmentation des ganglions lymphatiques en utilisant des annotations partielles.

Découvre comment l'IA transforme le diagnostic en pathologie computationnelle avec des modèles de base et des modèles vision-langage.

NEST propose une approche plus rapide et efficace pour les tâches de parole auto-supervisées.

O-HuBERT améliore la reconnaissance vocale en séparant le contenu et l'information expressive.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision des modèles face au bruit des étiquettes.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des images sans données étiquetées.

Un aperçu des avancées en reconnaissance vocale grâce au défi VoxCeleb.

Explorer l'impact de l'apprentissage auto-supervisé sur l'analyse des données géospatiales.

Cet article examine comment les modèles reconnaissent le ton, l'accentuation et les accents de hauteur.

Examiner les biais dans les modèles de base et leur impact sur les résultats d'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles de discours dans différentes tâches.

Un nouveau modèle améliore la génération de séries temporelles en capturant des caractéristiques de données simples et complexes.

Un nouveau cadre d'IA améliore le diagnostic de la pneumonie chez les enfants en utilisant des données limitées.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des auteurs dans des documents historiques en utilisant des Vision Transformers.

La recherche met en avant des méthodes pour améliorer l'apprentissage automatique dans les véhicules autonomes en utilisant des données vidéo.

Utiliser l'apprentissage machine avancé pour améliorer efficacement la détection des défauts des égouts.

ViDiDi améliore l'apprentissage vidéo en utilisant efficacement des données non étiquetées.

AlignGroup améliore les recommandations de groupe en équilibrant le consensus et les goûts personnels.

Une nouvelle méthode combine le sens et le son pour une détection d’émotion améliorée dans la parole.

Cet article parle des méthodes d'entraînement efficaces pour les modèles de parole en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

UI-JEPA améliore la façon dont les systèmes prédisent les actions des utilisateurs à partir des interactions sur l'écran.

Explorer des méthodes pour améliorer la qualité des images affectées par la turbulence atmosphérique.

AstroMAE utilise des autoencodeurs masqués pour améliorer les prévisions de décalage vers le rouge en astronomie.