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De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des différents types de données.

Recherche sur l'amélioration des performances des modèles avec des jeux de données de nuages de points variés.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'actions dans les vidéos en utilisant des données de squelette.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles sur des données invisibles en vision par ordinateur.

Une approche de modèle joint améliore la détection d'intention et le remplissage de slots dans les systèmes vocaux.

Révolutionner la recherche sur la communication animale avec une intégration innovante de l'audio et du langage.

Un nouveau cadre améliore le diagnostic de l'Alzheimer en utilisant des sources de données combinées et l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des robots sur des scènes complexes en utilisant des données visuelles et de mouvement.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets en utilisant des descriptions textuelles.

La technologie de recherche vocale évolue, corrigeant les erreurs de reconnaissance vocale pour une meilleure expérience utilisateur.

Utiliser la traduction d'images non appariées pour améliorer la qualité des données de formation chirurgicale.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'intention avec peu d'exemples.

Cette étude examine comment améliorer la classification d'images médicales malgré les erreurs d'étiquetage.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots imitent les mouvements humains, rendant l'interaction meilleure.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'action en séparant les indices spatiaux et temporels.

Le modéle de langage sans tête propose des techniques d'entraînement efficaces pour mieux comprendre la langue.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour gérer les données manquantes en utilisant l'apprentissage par contraste.

RUEL améliore les suggestions d'articles en utilisant les journaux de navigateur Edge et des techniques avancées.

COLA fusionne l'apprentissage contrastif et l'apprentissage méta pour améliorer la classification des nœuds dans des scénarios de données limitées.

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.

Un nouveau modèle améliore la détection de stance en utilisant des données contrefactuelles et de l'apprentissage contrastif.

M 3D améliore la compréhension machine des données visuelles en utilisant des images et des infos de profondeur.

Une méthode pour améliorer la précision dans l'identification des images altérées.

Un cadre pour découvrir de nouvelles affections cutanées en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des caractéristiques dans les autoencodeurs variationnels.

Cette étude examine les difficultés d'utilisation de l'apprentissage contrastif pour comprendre les clips musicaux.

Un aperçu de comment l'apprentissage profond s'en sort avec les jeux de données tabulaires.

Un nouveau cadre améliore la performance des modèles sur des données non vues grâce à des changements ciblés.

Une nouvelle approche pour améliorer les performances de l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.

SFAVEL propose une approche auto-supervisée pour la vérification automatisée des faits.

Une méthode pour améliorer l'apprentissage à travers différents types de données.

Une nouvelle méthode en apprentissage automatique améliore l'adaptabilité des modèles à différents types de données.

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

Cet article parle de comment mieux représenter les croyances morales diverses dans l'IA.

Combiner l'apprentissage contrastif avec des complexes simpliciaux améliore la représentation et l'analyse des données.

L'apprentissage multi-similarité par graphe améliore la découverte de médicaments grâce à des relations moléculaires flexibles.

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

Présentation de FairEHR-CLP, un cadre pour des prédictions de santé justes et précises utilisant des données EHR.