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Un nouveau modèle améliore l'apprentissage en s'attaquant à l'oubli dans le suivi des connaissances.

Apprends comment les régressions empilées améliorent la modélisation prédictive en combinant plusieurs approches.

Un modèle prédit la densité nutritive des menus de restos en utilisant les noms des plats.

Des chercheurs développent de nouvelles méthodes pour gérer le comportement des jets supersoniques en utilisant des données passées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de l'eczéma en utilisant moins d'exemples.

La recherche vise à aligner les processus de parsing des machines avec la compréhension du langage humain.

Un nouveau modèle améliore la précision des diagnostics de biopsie rénale en utilisant la segmentation d'instance.

Des recherches éclairent la transmission de la Peste Porcine Africaine (PPA) parmi les populations de sangliers.

Cette étude passe en revue la performance des modèles NER sur les livres d'aventure de Donjons et Dragons.

Exposer les vulnérabilités des modèles de langage dans le secteur de la santé et le danger des fausses informations.

Une étude sur les modèles de combustion révèle des solutions uniques pour les matériaux poreux multicouches.

CLASTER révèle de nouvelles dimensions de l'expression génique et des mécanismes de régulation.

GraphGPT traite les graphes de manière efficace, dépassant les modèles traditionnels dans diverses applications.

Nouveau cadre qui booste la performance des modèles avec des données de qualité.

Examiner comment la puissance de calcul affecte la recherche en IA dans le milieu académique et industriel.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des machines à créer des images à partir de descriptions textuelles.

Nouveau modèle améliore les recommandations pour les voyageurs en combinant des données textuelles et de localisation.

Un cadre utilisant l'apprentissage automatique pour prédire les charges de travail des requêtes de base de données pour de meilleures performances.

Un aperçu des matériaux viscoélastiques et de leur comportement sous contrainte.

Des recherches montrent des risques de manipulation cachés dans les méthodes de maximisation d'activation pour les DNN.

La recherche explore comment l'IA peut identifier quand les gens ont l'intention de parler en utilisant des données d'accéléromètre.

Un nouveau modèle utilise des données ECG pour prédire efficacement le risque de fibrillation auriculaire.

Présentation d'une nouvelle méthode pour réduire l'utilisation de la mémoire lors du finetuning de gros modèles.

Un accent sur le raffinement de l'estimation des paramètres améliore la précision du modèle de croissance des tumeurs.

Une nouvelle méthode relie les données d'expression génétique avec des infos sur la connectivité des neurones.

Une nouvelle méthode combine l'échocardiographie et les dossiers de santé pour évaluer la gravité de l'hypertension.

Une nouvelle méthode pour mettre à jour les modèles de langage de manière efficace et précise.

Un nouveau modèle révèle des infos sur comment les cellules migrent en réponse au flux de liquide.

Explorer des méthodes basées sur les patches pour améliorer les images dégradées.

Des chercheurs développent des méthodes pour analyser les données stellaires afin de mieux comprendre les étoiles massives.

RoDia fournit des échantillons audio essentiels pour identifier les dialectes roumains.

Un nouveau jeu de données renforce le lien entre la langue et les environnements 3D.

Un nouveau cadre optimise la sélection de modèles dans des environnements avec des contraintes de mémoire.

A-Eval évalue des modèles pour segmenter les organes abdominaux sur des ensembles de données variés.

Un nouveau jeu de données et un modèle améliorent la compréhension des vêtements en 3D.

Cette étude analyse l'objectification des personnages dans les films en utilisant une approche IA novatrice.

Cette approche vise à améliorer les estimations du VIH en utilisant des données régionales partagées.

Cette étude examine comment la structure du langage améliore les prédictions de mise en page dans les machines.

Une nouvelle méthode pour gérer des données biaisées dans différents domaines.

Combiner des modèles pour améliorer les prévisions des épidémies.