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Examiner le rôle de la randomisation dans la création de systèmes de machine learning équitables.

Une méthode pour équilibrer la précision et le coût dans les modèles de classification d'images.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions météo en simulant plusieurs échelles.

Cette étude évalue la capacité des LLM à répondre efficacement aux questions médicales.

Cet article présente une nouvelle approche pour prédire des données de séries temporelles en finance.

Une étude évaluant la performance et la précision du format posit par rapport à l'IEEE 754.

M2CVD améliore la détection des vulnérabilités logicielles grâce à des approches de modèle collaboratif.

RE-RAG améliore les systèmes de QA en utilisant un estimateur de pertinence pour plus de précision.

Cette étude explore les limites de la précision et de la robustesse des modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la conversion des déclarations informelles en langues formelles.

RetiZero améliore l'identification des maladies oculaires grâce à des techniques d'IA avancées et à une grande quantité de données.

Une nouvelle approche pour la segmentation d'objets vidéo améliore la précision en limitant l'utilisation de la mémoire.

Comment les organisations peuvent garder les modèles d'IA pertinents et précis.

Un nouveau cadre pour créer des classificateurs d'apprentissage automatique fiables et précis.

Cet article examine le biais de genre dans les modèles de langage utilisés pour l'évaluation de la dépression.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'apprentissage automatique sur des données inédites.

Cette étude examine comment les fixations oculaires changent pendant les tâches de suivi visuel.

Un cadre pour améliorer la précision dans la mesure des réseaux tout en gérant l'utilisation des ressources.

Une nouvelle méthode améliore la transparence des modèles et la confiance dans des domaines critiques comme la santé.

Explorer des méthodes pour créer des tableaux structurés en utilisant des modèles de langage larges.

Un nouveau modèle d'IA améliore le diagnostic des radiographies thoraciques pour la pneumonie et le COVID-19.

Un aperçu des réseaux de neurones, de l'incertitude et de leur impact sur la prise de décision en IA.

Une nouvelle méthode améliore le partage de données pour un entraînement efficace des GNN.

Un cadre pour évaluer l'exactitude factuelle et la fiabilité des modèles linguistiques.

Méthodes efficaces pour identifier des drones en utilisant des réseaux de neurones convolutifs.

Une étude qui met en avant les faiblesses des évaluateurs de modèles de langage et leur impact sur les évaluations de la qualité des textes.

Cet article explore comment les adversaires impactent le travail d'équipe entre les modèles de langue.

QuickEd améliore la vitesse et la précision dans l'alignement des séquences d'ADN et de protéines.

Une étude révèle peu de lien entre l'expertise du département et la précision des logiciels.

Explorer comment les puits d'attention impactent la performance des modèles de langage et introduire une technique d'étalonnage.

La recherche évalue les capacités de vérification des affirmations des modèles de langage en utilisant un nouveau dataset.

La prédiction de chevauchement visuel améliore la précision et l'efficacité de la recherche d'images dans des environnements complexes.

S'attaquer aux biais dans la reconnaissance faciale grâce à des ensembles de données d'entraînement équilibrés.

De petits changements de design peuvent stimuler la pensée critique quand on utilise des modèles de langage.

Une nouvelle fonction de perte, Astral, améliore les performances des réseaux de neurones informés par la physique.

La nouvelle technologie de drones améliore le comptage des espèces animales menacées.

Une étude met en avant la technologie PPG pour un suivi efficace de la pression artérielle en temps réel.

Une étude montre le meilleur mélange de participants et de temps de scan pour des prédictions cérébrales précises.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des images de rétine pour le diagnostic des maladies.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision dans la vérification des informations générées par les modèles linguistiques.