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Les données synthétiques offrent des solutions prometteuses aux problèmes d'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode pour mieux analyser le contenu des images et les transformations.

Une nouvelle approche pour gérer le déséquilibre de classes en utilisant SMOTE et des autoencodeurs variationnels.

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Un nouveau modèle relie l'apprentissage automatique et les neurosciences en utilisant des comptes de pics discrets.

Le nouveau modèle VPIDM améliore la clarté de la parole dans des environnements bruyants.

CV-VAE améliore l'efficacité et la qualité de la génération vidéo dans les modèles existants.

Cet article examine le potentiel de l'IA générative dans la génération de données de séries temporelles.

Une méthode pour améliorer la précision du positionnement WiFi en complétant les données de signal manquantes.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des tumeurs en imagerie médicale malgré les limitations de données.

Une nouvelle méthode améliore la détection des crises dans les données EEG en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche en apprentissage fédéré capte les dépendances des données tout en garantissant la confidentialité.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images sans ensembles de données appariés.

TimeAutoDiff propose de nouvelles solutions pour créer des données de séries temporelles synthétiques réalistes.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'alignement des phonèmes pour différentes applications de la parole.

Comment les explications contrefactuelles aident à prédire le comportement moléculaire et ses implications.

De nouvelles méthodes améliorent la conception moléculaire en mesurant l'incertitude des prévisions.

Un aperçu simple des modèles basés sur l'énergie et leur rôle dans la génération de données.

Une étude sur la façon dont les VAE se comportent selon différents groupes démographiques sous attaque.

V-VIPE améliore l'estimation de pose 3D à partir d'images 2D, en surmontant les défis d'angle.

Combinaison de l'optimisation topologique et de l'apprentissage machine pour un design efficace de composants photoniques.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre en observant les interactions humaines.

Une nouvelle approche pour optimiser les conceptions de circuits numériques en utilisant des méthodes d'apprentissage profond.

La diffusion latente sensible à la longueur crée des mouvements humains variés à partir de descriptions textuelles.

Cet article explore le mélange de concepts en utilisant des modèles de diffusion dans l'intelligence artificielle.

Wavespace propose des outils innovants pour mieux créer et contrôler le son.

ED-VAE améliore la génération de données en s'attaquant aux limites des VAEs traditionnels.

Un nouveau modèle améliore la génération de séquences en combinant les forces des VAE et des SSM.

Un aperçu des modèles génératifs, en mettant en avant les VAE, les GAN et la Stable Diffusion.

Des recherches montrent que les modèles génératifs améliorent l'apprentissage auto-supervisé dans la classification des séries temporelles.

Des recherches montrent comment des génomes réduits peuvent améliorer l'efficacité et la productivité des bactéries.

Cette recherche se concentre sur l'utilisation de l'IA pour générer de nouveaux trajets orbitaux en astrodynamique.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des variables d'état dans les systèmes dynamiques en utilisant des connaissances physiques.

DeepProfile améliore la compréhension de l'expression des gènes dans différents cancers pour aider à définir des stratégies de traitement.

De nouveaux modèles simplifient la gestion des données basées sur des fonctions dans divers domaines.

Soft-IntroVAE améliore les VAE avec un apprentissage préalable pour une meilleure génération de données.

Une nouvelle méthode améliore la qualité et l'efficacité de la génération de vidéos.

Une nouvelle méthode pour apprendre des concepts à partir d'exemples uniques en utilisant des modèles de mélange gaussien.

RevCD améliore l'apprentissage sans exécution en reliant les infos visuelles et sémantiques pour des catégories non vues.