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Un nouvel algorithme améliore la détection des enchevêtrements neurofibrillaires dans la maladie d'Alzheimer.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des discours de haine sur les réseaux sociaux arabes.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des petits objets en vision par ordinateur.

Présentation d'une méthode pour un meilleur contrôle dans l'édition de discours.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer la généralisation des domaines en apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore l'adaptabilité des modèles vision-langage grâce à un traitement de données intelligent.

Une méthode pour améliorer la détection des deepfakes audio grâce à l'augmentation des données.

Un nouveau cadre améliore les performances des modèles avec peu de données.

Des chercheurs veulent créer des sons qui vont avec des vidéos silencieuses, pour améliorer l'expérience des spectateurs.

La recherche se concentre sur la lutte contre la propagande en arabe grâce à des techniques de détection innovantes.

CGRclust propose une méthode innovante pour classer les séquences ADN sans étiquettes préalables.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation de l'orientation de la tête à partir d'images frontales uniques.

Des chercheurs améliorent les compétences de traduction pour plus de 100 langues, en se concentrant sur les langues à faibles ressources.

Un aperçu de l'apprentissage par transfert et de l'apprentissage auto-supervisé dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode améliore la synthèse avec peu de données d'entraînement.

Une nouvelle méthode teste la fiabilité des modèles d'apprentissage profond dans l'imagerie médicale.

Un projet pour améliorer la reconnaissance de texte pour les documents en espagnol en utilisant TrOCR.

CCL s'assure que les réseaux de neurones gardent leur précision tout en apprenant de nouvelles tâches.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des machines à isoler les conversations dans des environnements bruyants.

Une étude utilise des données de capteurs pour améliorer la prédiction des symptômes de la SLA.

L'intégration des données cliniques avec les images X-ray améliore la précision du diagnostic.

Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.

Une nouvelle méthode pour choisir les augmentations de données améliore les performances des modèles sur les tâches de séries temporelles.

Une nouvelle méthode renforce la sécurité des modèles d'apprentissage profond contre les menaces cachées.

Les chercheurs trouvent des moyens de réduire la taille des modèles de détection d'intention tout en gardant leur précision.

Examiner comment le déséquilibre des données affecte la performance des modèles d'apprentissage machine.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la segmentation d'images médicales à partir de sources de données variées.

L'augmentation de données améliore la précision de l'évaluation des vulnérabilités logicielles malgré le déséquilibre des données.

De nouvelles techniques améliorent la précision de localisation des robots dans les espaces intérieurs en utilisant l'apprentissage profond.

Cet article parle de l'utilisation des réseaux de neurones siamois pour le positionnement de robots mobiles.

Un aperçu des méthodes pour améliorer la qualité des images affectées par la brume.

De nouvelles méthodes de données améliorent les prévisions sur les comportements liés à la consommation de substances.

Un nouveau système améliore la classification des tissus grâce à des techniques d'apprentissage profond.

Un nouvel outil aide les utilisateurs à corriger les désalignements dans les embeddings multi-modaux.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de trajectoire pour les voitures autonomes dans des conditions variées.

MetaAug réduit le surapprentissage en PTQ grâce à des transformations de données innovantes.

Cette étude présente un cadre en deux étapes pour générer des données en recherche médicale.

Une nouvelle approche combine différentes modalités de détection pour une meilleure intégration des données.

Cette recherche présente un modèle CNN pour reconnaître la base et l'exposant des expressions mathématiques à partir d'images.

Mettre en avant les améliorations clés dans les techniques de génération d'arguments basées sur l'IA et les défis rencontrés.