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Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour classer et suivre les astéroïdes pour la sécurité.

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Ce travail propose des lignes directrices pour mesurer efficacement la performance du contrôle de congestion.

Cet article examine les problèmes d'équité liés à la technologie de reconnaissance faciale.

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Une nouvelle approche améliore l'estimation de profondeur avec des données d'entraînement variées.

Des recherches montrent que des invites illogiques peuvent donner de bons résultats dans les modèles de langage.

Cette étude compare les algorithmes d'apprentissage et les algorithmes traditionnels pour les tâches de préhension des robots.

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Explorer de nouvelles stratégies pour améliorer les systèmes de contrôle grâce à la minimisation du regret.

Un nouveau design de réseau peut réduire les coûts de formation des grands modèles de langage tout en gardant des performances.

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Une nouvelle méthode pour concevoir des filtres sonores avec une plage de fréquences plus large.

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MorphStream améliore la gestion des flux de données pour les applications en temps réel.

Enquête sur l'équité dans les systèmes d'IA en tenant compte de plusieurs attributs protégés.

De nouvelles méthodes améliorent le marquage des textes générés par l'IA sans sacrifier la qualité.

Apprends comment l'apprentissage par ensemble améliore la précision des prédictions malgré le bruit.

Un nouvel outil IA montre des promesses dans le diagnostic et la précision du dépistage du cancer du col de l'utérus.

Un aperçu de comment k-means++ gère le bruit dans le clustering de données.

Présentation d'un cadre pour simplifier la régularisation sparse grâce à des techniques d'optimisation lisses.

Examen de la précision des prévisions de la grippe et des méthodes sur les saisons récentes.

Cet article examine comment les modèles de langage génèrent efficacement du code Verilog.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des trajets des agents en mouvement dans les transports.

Les dernières avancées améliorent l'efficacité du WPO pour prouver la termination des programmes.

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Enquête sur la fiabilité et la stabilité de sortie des ordinateurs quantiques face aux problèmes de bruit.

Utiliser plusieurs descriptions améliore les performances et la compréhension du graphe de connaissances.

De nouvelles méthodes améliorent la recherche de précédents juridiques pertinents en utilisant des comparaisons au niveau des paragraphes.

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Une approche structurée améliore la performance des modèles de langage financier grâce à des données de qualité.

RS-CNN propose une nouvelle façon de quantifier l'incertitude dans les prédictions du machine learning.

Un regard de plus près sur le comportement des modèles génératifs et ce que ça veut dire pour la recherche.