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FedD2P propose une nouvelle façon pour l'IoT d'entraîner des modèles sans avoir besoin de grosses ressources.

Les modèles de base améliorent la reconnaissance des émotions et l'interaction dans l'informatique affective.

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Les modèles de base améliorent la précision pour identifier les cultures à travers le monde.

Une étude compare des CNN pré-entraînés et des modèles de base pour la récupération d'images médicales.

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MedCLIP-SAMv2 améliore la détection des tumeurs en utilisant des techniques de segmentation avancées et un minimum de données étiquetées.

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PerCo (SD) propose une méthode publique pour la compression d'images de haute qualité.

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Un guide pour comprendre la performance des modèles d'IA en utilisant le cadre FEET.

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Combiner le timing et les relations pour mieux comprendre l'EEG.

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L'apprentissage profond propulse la recherche en physique des particules avec l'énorme dataset AspenOpenJets.

Un kit d'outils révolutionnaire simplifie l'utilisation des modèles de base pour les développeurs.

Combiner des modèles de fondation et des capteurs abordables améliore la perception de la profondeur dans plusieurs applications.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour mieux comprendre la dynamique des fluides dans des applications concrètes.

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