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Nouveau cadre améliore les prédictions en apprentissage multi-tâches malgré les limites de données.

Des méthodes innovantes visent à améliorer l'imagerie cérébrale pour la recherche sur la santé mentale.

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Une nouvelle technologie améliore la précision du diagnostic des maladies pulmonaires grâce à l'analyse sonore.

Cette étude relie l'analyse des mots dans les rapports à la performance ESG.

Une nouvelle méthode vise à améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique sans sacrifier la performance.

Une nouvelle méthode améliore la performance et l'efficacité des modèles de parole dans des environnements bruyants.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions dans la découverte de médicaments et la science des matériaux.

UniAV combine la localisation d'action, la détection de son et la localisation d'événements audio-visuels pour une meilleure compréhension des vidéos.

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drGAT utilise l'apprentissage automatique pour prédire comment les cellules réagissent aux médicaments.

Explore le rôle de la mémoire et du contexte dans l'amélioration de l'apprentissage machine.

SpeechVerse fait le lien entre la compréhension audio et le traitement du langage pour améliorer l'interaction humain-ordinateur.

Nouveau modèle améliore la précision des prédictions pour les zones hydrophobes dans les protéines.

VulLLM améliore la détection automatique des vulnérabilités logicielles grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

Cette étude améliore l'évaluation automatique des essais en se concentrant sur la grammaire.

Présentation de l'évolution du modèle pour améliorer les performances du modèle linguistique sans données d'entraînement supplémentaires.

MODA améliore les processus de décision dans les zones urbaines en utilisant des techniques d'apprentissage avancées.

Un nouveau modèle améliore les capacités d'appel de fonction des modèles linguistiques pour des tâches complexes.

VCHAR améliore la reconnaissance des activités humaines complexes grâce à des méthodes visuelles innovantes.

HydraGNN utilise l'apprentissage automatique pour accélérer la découverte et la modélisation des matériaux.

HyperLoader améliore l'entraînement de modèles multi-tâches avec des techniques innovantes et des hyperréseaux.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'extraction des routes en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Les modèles de traduction neuronale contextuels améliorent la précision grâce à l'apprentissage multitâche.

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Une nouvelle méthode utilise l'IA pour améliorer la précision du classement du cancer.

Une méthode pour améliorer le déploiement de l'apprentissage profond sur des appareils à ressources limitées.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage machine multitâche.

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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les voitures comprennent leur environnement.

CrowdMAC améliore les prévisions de densité de foule malgré des données incomplètes.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre et à s'adapter aux tâches efficacement.

MT-Diffusion génère efficacement plusieurs types de données en même temps, améliorant les applis IA.

Analyser comment les ensembles de données d'entraînement influencent l'équité de l'IA dans le diagnostic des lésions cutanées.

Une étude comparant des modèles de machine learning pour évaluer les vulnérabilités dans le code C/C++.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité dans l'apprentissage multitâche en utilisant des matrices de faible rang.

Le regroupement multi-tâches améliore l'efficacité d'apprentissage et les perf' dans différentes applis d'IA.