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Une nouvelle méthode améliore les prévisions de la qualité de l'air en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

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Un nouveau cadre améliore la découverte des relations génétiques létales synthétiques dans le traitement du cancer.

PDGrapher prédit des cibles génétiques pour des stratégies de traitement médicamenteux efficaces.

Des chercheurs développent de nouvelles méthodes pour améliorer la précision des modèles même sans données de capteur.

BART est un outil puissant pour prédire des résultats dans divers domaines.

De nouvelles méthodes améliorent les estimations d'incertitude dans les GNN pour modéliser les énergies des matériaux.

L'analyse d'images avancée pourrait améliorer les choix de traitement pour les patientes atteintes de cancer de l'ovaire.

Apprends comment les données influencent les prévisions de pannes des éoliennes.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions pour la recherche sur la réponse immunitaire.

Un nouveau système vise à améliorer la prédiction de la sepsie malgré les défis liés aux données manquantes.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des maladies en utilisant des données de santé variées.

Un nouveau modèle aide à prédire les besoins en respirateurs, améliorant les soins aux patients en soins intensifs.

Le dé-biaisage sélectif vise à améliorer l'équité dans les prédictions des modèles de machine learning.

CPMGEM propose des prévisions de pluie haute résolution à prix cool pour aider à s'adapter au climat.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de la génération de texte en utilisant des modèles plus petits et plus grands.

Une méthode pour localiser et comprendre les faiblesses des modèles de langage pour une meilleure fiabilité.

Nouveau jeu de données et modèle améliorent les prévisions des mouvements d'avions dans les aéroports.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des interactions enzyme-substrat, aidant la recherche scientifique.

Explorer les avantages et applications de l'auto-distillation pour améliorer les modèles d'apprentissage machine.

Découvre comment l'ambiance et les visuels peuvent améliorer les prédictions de l'IA.

Un défi pour prédire les décès dans les conflits armés en mettant l'accent sur l'incertitude.

Présentation d'une méthode pour estimer la performance d'un modèle sans se fier aux données d'entraînement.

Un nouveau modèle améliore la gestion des données textuelles manquantes dans les ensembles de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'IRM pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer en utilisant les données individuelles des patients.

Explorer le rôle de l'IA dans la recherche de nouvelles utilisations pour des médicaments existants dans les maladies rares.

Explore le workflow bayésien en quatre étapes pour améliorer la modélisation écologique.

Orca améliore l'estimation de la hauteur des vagues en utilisant des données de bouées limitées et l'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore la modélisation prédictive en fusionnant différentes sources de données d'ingénierie.

AdapTable améliore les prévisions des modèles malgré les changements dans les données des tables sans avoir besoin de réentraîner.

Évaluer les biais dans l'apprentissage automatique peut conduire à des résultats plus équitables pour tous.

Des recherches montrent que des modèles prédictifs peuvent améliorer le traitement du Parkinson grâce à l'analyse des beta bursts.

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L'apprentissage automatique offre de nouvelles perspectives sur la sclérodermie systémique, améliorant le diagnostic et le traitement.

Apprends comment les prédictions peuvent améliorer les stratégies de recherche dans différents environnements.

Cette étude montre comment les croyances personnelles influencent les perceptions des prédictions de l'IA.

Un aperçu de comment l'informatique par réservoir optique améliore les prévisions des prix des actions.

HyperCAN utilise l'apprentissage automatique pour modéliser et prédire le comportement des métamatériaux de manière efficace.

Les petits modèles de langage améliorent la santé en intégrant des données variées sur les patients.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de trafic après des accidents pour une meilleure gestion.