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De nouvelles méthodes améliorent la précision pour prédire les fonctions et les réactions des enzymes.

Ce cadre améliore la détection des mensonges dans les conversations lors des parties de Diplomacy.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les grands modèles de langage en s'attaquant au biais d'attestation.

Une étude sur l'utilisation de boîtes englobantes pour prédire le comportement des objets dans des environnements changeants.

NeuralMPM accélère les simulations de matériaux en utilisant des techniques de deep learning.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la complétion de tenseurs avec moins d'échantillons.

Combiner les données de recherche avec des rapports améliore les prédictions de dengue.

TG-PhyNN combine des réseaux de neurones et des lois physiques pour de meilleures prédictions.

Méthodes pour améliorer la confiance dans les prédictions de l'IA pour les images médicales.

Efforts pour améliorer les prédictions des épidémies de paludisme pour de meilleures réponses en santé publique.

L'apprentissage automatique améliore les prévisions et le suivi dans la fabrication biopharmaceutique.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de production éolienne à long terme en utilisant les emplacements des éoliennes et des données climatiques.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des données des réseaux sociaux pour de meilleures insights utilisateurs.

Combiner des images de tissus et des données génétiques pour améliorer les prédictions de survie au cancer.

Analyser les tendances de la violence armée pour améliorer les stratégies de sécurité dans la communauté.

Une nouvelle méthode améliore la classification des tissus cancéreux en utilisant des modèles de vision-langage.

Explorer les limites de la prédiction dans les systèmes chaotiques et leurs implications.

Une nouvelle approche améliore la précision des prévisions climatiques en prenant en compte des facteurs non observés.

Combiner l'apprentissage actif et la modélisation bayésienne améliore les prévisions dans les domaines de l'ingénierie où les données sont rares.

Une approche simple pour prédire la solubilité des composés chimiques dans l'eau.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des émotions humaines malgré les défis des données rares.

Les techniques d'apprentissage automatique améliorent les simulations de systèmes de spin quantique en utilisant des opérateurs neuronaux de Fourier.

Une nouvelle méthode pour améliorer la prise de décisions dans des systèmes en changement en utilisant des prévisions.

Un jeu de données pour prédire les résultats des affaires aux tribunaux de l'emploi au Royaume-Uni.

Une étude révèle une nouvelle méthode pour identifier les émotions en utilisant des vidéos, des sons et du texte.

Un nouveau modèle améliore la récupération de noms de fonction dans l'analyse de code binaire.

Un nouveau cadre améliore les prédictions en s'attaquant à l'incertitude dans les données.

Une étude évalue GPT-4 et clinalytix Medical AI pour prédire le risque de délire.

Une planification efficace dans les systèmes hydroélectriques améliore la production d'énergie et la gestion des ressources.

Une nouvelle approche améliore les prévisions de propagation des maladies en incluant du hasard.

RenderWorld utilise des données visuelles pour une technologie de conduite autonome plus sûre.

Une méthode qui combine l'apprentissage hors ligne et en ligne pour améliorer les prévisions de mouvement des piétons.

Des recherches montrent que le biais de récence améliore les prévisions de temps de lecture dans les modèles de langue.

Des modèles de base solides améliorent l'évaluation des systèmes d'IA dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode pour améliorer les prévisions dans les réseaux de capteurs en utilisant des données provenant de clusters.

Une méthode pour prédire les coups des adversaires dans les jeux de choix simultanés.

Un aperçu de comment on prédit et apprend des expériences.

Un nouveau modèle améliore les prédictions en révisant les suppositions précédentes.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des prédictions des modèles de séries temporelles.

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