Le dataset GUIDE améliore la performance des tâches machine sur les plateformes digitales.
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La science de pointe expliquée simplement
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Améliorer les modèles de génération de code pour gérer efficacement les petits changements d'entrée.
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Une nouvelle méthode qui améliore la qualité de génération d'images et la stabilité de l'entraînement.
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Un nouveau cadre améliore la fiabilité et l'estimation de l'incertitude dans la segmentation d'images médicales.
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Une nouvelle méthode pour le suivi oculaire en temps réel utilisant des caméras événementielles et des réseaux légers.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la prédiction des émotions en utilisant des techniques d'augmentation de données.
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L'apprentissage auto-supervisé améliore les performances des modèles avec moins de données étiquetées.
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Améliorer la sécurité des logiciels en détectant les vulnérabilités avant qu'elles ne soient exploitées.
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Une nouvelle méthode améliore la prédiction de liens en s'attaquant aux données bruyantes et incomplètes.
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Des fonctionnalités variées améliorent la capacité des modèles à identifier efficacement de nouvelles catégories de données.
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Explorer l'équilibre entre les données réelles et générées pour améliorer les performances du machine learning.
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Explorer l'état actuel et les futures directions de la technologie de reconnaissance des expressions mathématiques.
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Un nouveau cadre améliore le comportement des voitures autonomes grâce à des techniques d'apprentissage avancées.
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SynCellFactory génère des vidéos de cellules synthétiques pour améliorer les données d'entraînement pour un meilleur suivi.
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Une nouvelle méthode utilise des questions pour identifier les rôles d'événements dans les documents.
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Des chercheurs ont développé un système pour vérifier les hologrammes dans les documents d'identité en utilisant des smartphones.
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Une étude révèle des méthodes pour améliorer la clarté dans la rédaction des essais contrôlés randomisés.
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Une nouvelle méthode améliore les prévisions de séries temporelles grâce à une augmentation de données efficace.
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De nouvelles méthodes améliorent la détection des orateurs audio-visuels dans des environnements difficiles.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'images en imitant les ajustements visuels humains.
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De nouvelles méthodes d'augmentation de données améliorent la performance dans les applications de détection sans fil.
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Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage contrastif grâce à des techniques d'augmentation de données adaptatives.
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XDomainMix améliore la performance des modèles en renforçant la diversité des caractéristiques dans la généralisation de domaine.
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Les systèmes d'IA améliorent la précision du diagnostic en analysant les radiographies thoraciques.
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Apprends comment l'augmentation de données améliore la performance des modèles d'IA en élargissant la variété des données.
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Un nouveau parser améliore la clarté des notes cliniques grâce à des représentations structurées.
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RobustMVS améliore la reconstruction 3D en renforçant la généralisation du modèle.
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Un nouveau système améliore la détection des défauts dans les modules photovoltaïques grâce à l'IA.
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Améliorer l'équité en IA en associant des experts du domaine à la génération de données.
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Une nouvelle méthode améliore la précision et la clarté de la vérification des faits.
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S'attaquer aux problèmes d'augmentation de données pour une meilleure performance des Vision Transformers.
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Cet article parle du rôle de la propagation des étiquettes pour améliorer la précision de la classification d'images.
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Une nouvelle boîte à outils améliore la segmentation LiDAR pour des voitures autonomes plus sûres.
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Une nouvelle méthode améliore les prévisions en générant des données dynamiquement pendant l'entraînement.
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Explorer le mélange de l'apprentissage axé sur la confidentialité et des techniques de génération de données.
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TSER améliore la précision des prévisions en générant des échantillons synthétiques pour les séries temporelles sous-représentées.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'estimation de la profondeur en utilisant des données non étiquetées.
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SADA améliore la stabilité de l'entraînement dans l'apprentissage par renforcement visuel avec des techniques avancées d'augmentation de données.
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L'augmentation de trajectoire générative améliore la prise de décision en RL offline.
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Une nouvelle méthode améliore la précision du modèle avec des ajustements simples.
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