Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage profond pour marquer des tumeurs cancéreuses dans des scans médicaux.
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La science de pointe expliquée simplement
Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage profond pour marquer des tumeurs cancéreuses dans des scans médicaux.
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Un modèle conjoint améliore les prévisions de densité mammaire en utilisant des mammographies à faible dose.
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CinePile défie la compréhension des vidéos longues avec 305 000 questions variées.
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Une nouvelle approche améliore la classification des appels d'offres publics pour un meilleur accès et une meilleure efficacité.
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Des recherches montrent que les LLM peuvent améliorer leurs performances en apprenant d'autres tâches.
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Nouveau modèle prédit les traînées de turbines pour améliorer les performances des parcs éoliens.
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Un nouveau modèle améliore notre compréhension du comportement des membranes dans les systèmes vivants.
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Un aperçu des interactions des neutrinos et l'importance du déséquilibre cinématique transversal.
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Examiner l'engagement de la communauté et l'adoption de modèles dans le développement de l'IA open source.
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Une nouvelle méthode améliore la précision et la clarté de la vérification des faits.
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Examiner comment les vagues influencent le mouvement des sédiments dans les zones côtières.
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Les grains de poussière sont des éléments clés dans les processus de formation des étoiles et des galaxies.
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Le modèle DemoVAE a pour but d'améliorer l'analyse des données d'IRMf en prenant en compte les facteurs démographiques.
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Exploration de la méthode NatMU pour un unforgettage machine efficace et la protection des données.
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De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des modèles de langage tout en gardant la fonctionnalité intacte.
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Le cadre MindStar améliore efficacement les compétences de raisonnement dans les modèles de langage.
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ARC offre une solution flexible pour détecter des anomalies dans différents ensembles de données graphiques.
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Un nouveau modèle améliore les Transformers en combinant des infos sensorielles et relationnelles.
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Un aperçu des grands modèles de langage pour le codage et leur écosystème.
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La recherche montre comment les grands modèles de langage réagissent à différents types d'entrées.
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De nouveaux modèles améliorent les prévisions de la production d'ARN en génétique végétale.
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Une nouvelle technique d'élagage de couches améliore l'efficacité et la précision du modèle.
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Une nouvelle méthode pour interpréter les activations neuronales améliore la sécurité et le contrôle de l'IA.
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Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage automatique pour mesurer avec précision les niveaux de pauvreté.
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Une nouvelle méthode réduit les hallucinations dans les modèles de langage qui traitent des images et du texte.
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Fast-FedUL propose des méthodes rapides pour supprimer des données en apprentissage fédéré tout en garantissant la vie privée.
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Une étude révèle des infos sur la quasi-localité en mécanique quantique.
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Analyser les motifs de langage pour identifier le contenu négatif sur les réseaux sociaux.
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Cette étude évalue comment les modèles de langage gèrent les affirmations sur le changement climatique.
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Un nouveau modèle prédit les épidémies d'insectes dans les forêts européennes en se basant sur des facteurs environnementaux.
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Explorer comment les robots peuvent mieux comprendre et expliquer les conversations avec les gens.
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Ce travail améliore la génération de légendes d'images grâce à de meilleurs benchmarks et méthodes d'évaluation.
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Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la qualité des images avec un dataset diversifié.
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Une nouvelle méthode pour évaluer les explications des neurones dans les modèles d'apprentissage profond.
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Un modèle qui étudie les interactions gazeuses dans les galaxies et leur impact sur l'évolution.
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Présentation d'un modèle qui génère de l'audio et de la vidéo synchronisés avec des niveaux de bruit mélangés.
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Examiner des silicates cristallins éclaire la formation des planètes dans les disques protoplanétaires.
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Un nouveau standard pour évaluer les modèles de langue française améliore les capacités multilingues.
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Présentation de l'Averaging Dynamique Fédéré pour améliorer la communication dans l'apprentissage profond distribué.
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Recherche sur l'optimisation des modèles de deep learning avec des techniques de sparsité et de quantification.
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