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FlowPacker améliore la précision de la prédiction des arrangements de chaînes latérales de protéines.

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Des études récentes remettent en question la fiabilité des prédictions de structures de protéines par ordinateur.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la capacité des réseaux de neurones à évaluer l'incertitude.

Un aperçu de la planification des jobs sans connaître leur taille.

Des méthodes innovantes améliorent la précision du suivi des satellites grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

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Un aperçu de comment la taille des ensembles de données impacte les biais de l'IA dans la classification de la race et du genre.

Une méthode pour évaluer la confiance des utilisateurs dans l'IA, surtout dans le domaine de la santé.

RoTHP améliore les prédictions dans la modélisation des événements grâce à l'encodage de position rotatif.

SeNMo analyse des données multi-omiques pour améliorer le traitement du cancer et les soins aux patients.

Une nouvelle méthode améliore le comportement réaliste des vêtements dans l'animation et les modèles numériques.

Explore comment les facteurs climatiques influencent les épidémies de dengue et les modèles de prévision.

Examiner les influences démographiques dans les prédictions médicales par machine learning.

Cette étude montre comment le contexte améliore la compréhension des images et des questions par les machines.

QComp améliore la précision de la complétion des données dans la découverte de médicaments, aidant à faire avancer la recherche plus rapidement.

Les agents prennent des décisions dans un environnement multi-agents en se basant sur des prévisions pour obtenir de meilleurs résultats.

PatWay-Net combine l'apprentissage automatique avec des prévisions claires pour les résultats des patients.

OptLLM aide les utilisateurs à choisir les meilleurs LLMs en fonction des budgets et des tâches.

LoRA-Ensemble combine des modèles pour de meilleures prédictions et une gestion de l'incertitude.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions tout en protégeant la vie privée des utilisateurs dans les modèles cloud.

Apprends comment combiner différents modèles améliore les processus de décision dans des scénarios complexes.

UniTraj s'attaque aux défis de la modélisation de trajectoires multi-agents avec une approche unifiée.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer les modèles d'état dans les systèmes dynamiques.

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Découvrez comment les SNN améliorent l'efficacité énergétique dans les systèmes de conduite autonome.

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TransCLIP améliore les prédictions en intégrant des données visuelles et textuelles dans les modèles de vision-langage.

L'outil SLANT examine l'influence des logos sur la précision et les biais du modèle.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des interactions entre objets en utilisant des vidéos et des images.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage zéro-shot grâce à de meilleures descriptions d'entités et de relations.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions et la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.

Un guide sur l'identifiabilité des paramètres et l'estimation dans la modélisation du monde réel.

Cet article parle de comment WALS améliore les prévisions dans l'analyse des données de comptage.

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