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Une nouvelle méthode utilise des images M-mode pour de meilleures prédictions de la fonction cardiaque.

Un nouveau cadre combine l'apprentissage automatique avec la conception de lentilles pour un meilleur contrôle de la lumière.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des cognats dans les langues apparentées.

Explorer comment l'entraînement adversarial améliore la robustesse des modèles grâce à la purification des caractéristiques.

Une plongée profonde dans les stratégies d'exploration et leur impact sur l'apprentissage par renforcement.

L'apprentissage automatique améliore le beamforming dans les systèmes de satellites multibéams pour une meilleure connectivité internet.

Nouvelles méthodes pour protéger les données sensibles contre l'accès non autorisé dans l'apprentissage automatique.

Les techniques de machine learning améliorent la détection des défauts dans les cellules solaires en utilisant des images d'électroluminescence.

Explorer l'efficacité des données réelles par rapport aux données synthétiques dans les modèles de séries temporelles.

Les systèmes industriels font face à des risques ; les IIDS visent à améliorer la cybersécurité mais rencontrent des défis de déploiement.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des relations entre les variables en utilisant des techniques d'apprentissage supervisé.

De nouvelles méthodes améliorent la détection du cancer grâce à l'IA sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

La recherche évalue des techniques auto-supervisées pour améliorer la robustesse face aux labels bruyants dans l'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des types de cellules inconnus sans étiquetage supplémentaire.

Améliorer la robustesse contre les attaques adversariales dans les modèles vision-langue.

Apprends comment les têtes de projection améliorent les modèles d'apprentissage automatique.

Une méthode en deux étapes améliore la performance du modèle à travers différents groupes de données.

Explorer comment l'apprentissage profond nous aide à étudier l'émergence du langage.

Découvre comment l'apprentissage supervisé aide à résoudre des équations complexes de manière efficace.

Explorer l'impact des données publiques sur la vie privée différentielle en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage automatique pour déduire des EDO à partir d'observations imparfaites.

Les techniques d'apprentissage améliorent la navigation autonome des robots et la collecte de données.

Explorer comment l'apprentissage automatique peut analyser les théories de champs effectives en physique.

Une méthode qui améliore les tâches de segmentation avec un minimum d'exigences en formation.

Comprendre les changements de forme de l'hippocampe aide dans la recherche neurologique et les traitements potentiels.

Explorer comment orienter les systèmes d'IA pour le bien de la société.

Cette étude évalue des méthodes pour améliorer les grands modèles de langage en utilisant les données de préférence des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse du flux sanguin cardiaque grâce à des algorithmes d'IA.

Une nouvelle méthode utilise des questions pour identifier les rôles d'événements dans les documents.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour analyser des mesures dans des systèmes quantiques.

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SegCLR améliore la segmentation des images oculaires en utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées.

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L'IA et l'apprentissage automatique transforment la façon dont les étudiants sont évalués en éducation scientifique.

Examiner comment les labels en distribution impactent la détection hors distribution en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la localisation des points de repère faciaux 3D en utilisant l'apprentissage semi-supervisé.

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