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Les données syntétiques transforment la planification chirurgicale et la formation en neurochirurgie.

Une étude sur comment les minorités ethniques ont affronté des défis uniques pendant la pandémie.

HERTA améliore l'efficacité de l'entraînement des GNN dépliés tout en gardant la clarté et l'interprétabilité.

Examiner les biais dans la prédiction du prochain jeton et leur impact sur la performance du modèle.

Examiner comment les données influencent l'alignement des modèles d'IA avec les préférences humaines.

Cet article parle des méthodes pour entraîner efficacement des réseaux de neurones ReLU à deux couches.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage par renforcement pour élaguer les CNN pendant l'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore la précision contre les échantillons adverses dans la détection du cancer du sein.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des voitures autonomes grâce à une interaction semblable à celle des humains.

Examen des réseaux de neurones sans poids et leur rôle dans la sécurisation des données sensibles.

De nouveaux modèles améliorent les compétences de raisonnement dans différentes tâches, ce qui booste les performances de l'IA.

L'empilement améliore l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds en tirant parti des connaissances existantes.

Un aperçu des expériences de recherche des stagiaires en médecine en Australie et en Nouvelle-Zélande.

Cette étude examine comment la taille des lots influence la performance et l'entraînement des modèles de discours.

Apprends comment les modèles de diffusion transforment le bruit en données structurées comme des images.

De nouvelles méthodes permettent une personnalisation incroyable du style artistique dans la génération d'images.

Une nouvelle méthode prédit la pose relative à partir d'images sans info de profondeur.

Examiner les efforts pour améliorer les compétences en recherche médicale pendant le conflit syrien.

Le Set-Encoder améliore le classement des passages pour de meilleurs résultats de recherche.

Un nouveau cadre améliore la sécurité dans la création d'images à partir de descriptions textuelles.

Découvrez comment le déséquilibre linguistique peut améliorer la performance des modèles multilingues.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'entraînement pour les RNN en utilisant des méthodes d'optimisation avancées.

La recherche explore comment l'espace péripersonnel affecte les personnes atteintes de schizophrénie.

La recherche améliore l'efficacité et la précision de la prise de décision dans les réseaux de neurones à impulsions.

Examiner les stratégies d'échelle pour améliorer la performance des GNN dans les tâches de graphes moléculaires.

Une nouvelle méthode identifie rapidement des caractéristiques dans les images lunaires sans beaucoup d'intervention humaine.

Explorer le rôle des nouvelles technologies dans la transformation des pratiques RH.

HiVG améliore le lien entre les images et le texte pour une meilleure ancrage visuel.

Une étude sur comment l'IA peut améliorer le diagnostic de l'épilepsie dans les zones à faibles ressources.

Le domaine de proxy dynamique améliore l'exactitude de la localisation des foules dans divers scénarios.

Des recherches montrent que l'apprentissage des odeurs par les abeilles peut améliorer le développement de l'IA.

ScaleFold réduit drastiquement le temps de formation des modèles de repliement des protéines.

Lignes directrices pour que les chercheurs utilisent l'IA générative de manière éthique et efficace.

Des recherches montrent comment GPT-4 peut améliorer les retours pour les nouveaux tuteurs.

Les modèles DynaMo génèrent du texte plus vite et avec une meilleure qualité grâce à la prédiction multi-token.

Le cadre CALRec améliore les recommandations en utilisant des grands modèles de langage et des données séquentielles.

Cette étude examine la spécialisation précoce chez les jeunes footballeurs et les risques de blessure associés.

Cet article traite de l'utilisation des réseaux de neurones profonds pour prédire les propriétés des mésons.

Une nouvelle méthode améliore les performances de détection d'objets en utilisant des requêtes adaptatives.

Explorer les raisons des problèmes de précision dans l'entraînement de données synthétiques et les améliorations potentielles.