Une méthode pour améliorer les MLP en utilisant des connaissances fiables des GNN.
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La science de pointe expliquée simplement
Une méthode pour améliorer les MLP en utilisant des connaissances fiables des GNN.
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Une nouvelle méthode améliore la vérification des locuteurs en combinant la distillation de connaissances et le fine-tuning.
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Un nouveau cadre pour l'apprentissage continu dans des environnements de données en constante évolution.
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De nouvelles méthodes améliorent la détection des anomalies de texture pour le contrôle de qualité en fabrication.
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Des techniques pour réduire la taille des modèles tout en gardant la performance émergent.
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Un nouveau modèle réduit la taille tout en améliorant la reconnaissance vocale multilingue.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'entraînement de modèles neuronaux plus petits.
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LeakDistill améliore le parsing AMR en utilisant des informations structurelles et la distillation de connaissances.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans le traitement des images médicales.
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Une nouvelle méthode améliore la restauration des images satellites en séparant les distorsions pour plus de clarté.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la prédiction de trajectoire sans se baser sur des cartes haute définition.
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Explorer le cadre de classement de confiance pour de meilleures prévisions publicitaires.
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EfficientBioAI aide les chercheurs à optimiser les modèles d'IA pour un bio-imaging plus rapide et économe en énergie.
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TSKD améliore l'apprentissage automatique en utilisant le savoir passé pour renforcer l'entraînement actuel.
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Présentation de LWALM pour une reconnaissance efficace des attributs piétons sur des appareils à ressources limitées.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des modèles de langue sans compromettre la performance.
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Améliorer les prédictions moléculaires en utilisant des techniques de modèle efficaces.
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La recherche présente des modèles efficaces pour prédire l'orientation des navires en utilisant des techniques d'apprentissage profond.
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Cette recherche se concentre sur la reconnaissance d'actions efficace en utilisant uniquement des images vidéo.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance de texte financier dans différentes langues.
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Un cadre pour classifier les actions de foot efficacement en utilisant l'analyse vidéo.
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Une méthode pour le ancrage visuel 3D utilisant un minimum d'annotations.
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Utiliser des embeddings audio pré-entraînés permet d'avoir de meilleurs modèles de classification musicale.
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Examiner comment les méthodes SSL fonctionnent sous différentes conditions d'image.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré tout en préservant la vie privée des données des patients.
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De nouvelles méthodes améliorent la détection par IRM des blocages liés à l'endométriose dans le fond de cul-de-sac.
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Une nouvelle méthode améliore les résumés de réunions tout en protégeant les données sensibles.
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Platypus propose une solution rapide et abordable dans le domaine du traitement de la langue.
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Une nouvelle méthode améliore les détecteurs d'objets légers en utilisant plusieurs modèles enseignants.
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Améliorer l'apprentissage continu grâce à l'adaptation des enseignants et la distillation des connaissances.
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NAPA-VQ propose une solution pour garder les connaissances dans les systèmes d'IA tout en apprenant de nouvelles infos.
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De nouvelles méthodes améliorent les modèles compacts pour la détection d'objets 3D en utilisant la disparité de représentation.
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SpikingBERT combine des réseaux neuronaux à impulsions avec des tâches de langage pour une meilleure efficacité énergétique.
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Une nouvelle méthode permet d'adapter le focus des tâches dans les systèmes d'apprentissage multi-tâches.
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Un cadre pour un apprentissage fédéré efficace tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Améliorer comment TinyBERT apprend de BERT pour un meilleur traitement du langage.
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Un nouveau système pour la technologie d'essayage virtuel qui améliore le shopping en ligne.
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Le framework SynthDistill utilise des données synthétiques pour une reconnaissance faciale efficace sur des appareils plus petits.
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MuReNN combine des modèles paramétriques et non paramétriques pour une meilleure analyse audio.
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Un nouveau modèle améliore les prévisions de liaison TCR-antigène pour le traitement du cancer.
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