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BearingPGA-Net propose une méthode efficace pour diagnostiquer les pannes de roulements en utilisant la technologie FPGA.

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OKO améliore la précision des prédictions et la calibration en apprenant à partir d'ensembles de points de données.

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La recherche compare les méthodes d'apprentissage automatique pour l'efficacité de la détection de fausses nouvelles.

TIPICAL améliore l'inférence de type, en s'attaquant aux défis de la programmation avec une précision améliorée.

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Cet article parle de l'importance de prédire les mouvements des piétons pour la sécurité des véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de la reconnaissance vocale tout en réduisant l'utilisation des ressources.

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RMP-Loss s'attaque à l'erreur de quantification dans les réseaux de neurones à impulsions, améliorant la précision et l'efficacité.

Explorer comment l'élagage et les quaternions améliorent les performances des réseaux de neurones.

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