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Utiliser des prototypes pour améliorer la comparaison des jeux de données en vision par ordinateur.

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Utiliser des méthodes auto-supervisées pour améliorer la segmentation sémANTIQUE LiDAR.

Des recherches montrent que l'apprentissage auto-supervisé est prometteur pour gérer les données limitées dans les tâches de GeoAI.

Une étude sur les chansons folkloriques coréennes en utilisant des méthodes d'analyse modernes.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconnaissance d'actions avec peu d'exemples sur différents types de données.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage auto-supervisé grâce à l'apprentissage par ensemble pour de meilleures prédictions.

Présentation d'une nouvelle méthode pour un clustering de graphes efficace en utilisant des infos relationnelles.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse ECG pour un meilleur diagnostic de la santé cardiaque.

SDLFormer combine des techniques avancées pour une meilleure qualité d'image IRM et un traitement plus rapide.

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

Un nouveau cadre améliore la précision de la prédiction des hyperarêtes en utilisant une agrégation consciente du contexte et un apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure de la déformation des gels pour les capteurs robotiques.

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.

Examiner l'efficacité des méthodes d'apprentissage auto-supervisé pour détecter des anomalies dans les données tabulaires.

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.

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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.

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

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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.

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

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

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