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Présentation d'un nouveau modèle pour mieux prédire les mouvements des véhicules dans le trafic.

Nouveau jeu de données et méthode de prédiction boostent la recherche sur les interactions médicament-cible.

Un aperçu de comment les GNN analysent les graphes et s'adaptent aux changements.

XpertAI propose des infos sur mesure sur les prédictions de l'IA pour prendre de meilleures décisions.

Ce papier parle des méthodes basées sur l'apprentissage pour améliorer la prise de décision dans les tâches informatiques.

Une nouvelle méthode pour une collecte de données équitable dans la modélisation prédictive.

Une méthode pour évaluer l'impact de la suppression d'un utilisateur sur les opinions du réseau.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision en permettant aux apprenants de s'abstenir d'agir.

Nouveau cadre améliore les prédictions en apprentissage multi-tâches malgré les limites de données.

Examiner le potentiel des LLMs pour améliorer les prédictions en recherche en neurosciences.

Utiliser l'apprentissage automatique pour personnaliser les traitements des patients atteints de leucémie myéloïde aiguë.

Examiner les biais dans la prédiction du prochain jeton et leur impact sur la performance du modèle.

Une nouvelle méthode améliore la manière dont les modèles identifient les relations dans les images.

Des recherches montrent que des réservoirs plus simples améliorent la précision dans les prévisions de séries temporelles chaotiques.

Une nouvelle approche de réseau de neurones améliore la modélisation des systèmes dynamiques rapides-lents.

Des chercheurs améliorent les prévisions climatiques en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique pour plus de précision.

SuperdropNet améliore la modélisation microphysique des nuages pour de meilleures prévisions météo.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de mouvement pour les véhicules autonomes, en se concentrant sur la sécurité et l'incertitude.

De nouveaux modèles montrent comment l'agencement de l'ADN influence la régulation des gènes et les maladies.

Cet article parle de l'algorithme Majority-of-Three pour améliorer la précision d'apprentissage.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans la prise de décision de l'IA sans changer les modèles existants.

Une étude révèle que les images rétiniennes peuvent prédire efficacement divers risques pour la santé.

Des chercheurs révèlent des schémas dans des écosystèmes microbiens complexes pour de meilleures prévisions.

Un guide du package Environmental Insights pour les données de qualité de l'air.

EyeFormer prédit l'attention individuelle des utilisateurs pour améliorer la conception des interfaces.

Une nouvelle méthode résout des problèmes dans les modèles d'apprentissage automatique sans perdre en précision.

Une nouvelle approche améliore les prédictions dans les données tabulaires en utilisant des LLMs.

Kermut améliore la précision des prévisions de variantes de protéines en s'attaquant aux incertitudes des résultats.

De nouvelles méthodes améliorent la prévision des régions de protéines sans structure stable.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour prédire la taille des microgels en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore les modèles de protéines grâce à des annotations riches pour des prévisions précises.

Ce document discute d'améliorer les prévisions des effets de politiques en s'attaquant à la prévisibilité des erreurs.

Une nouvelle approche utilisant des processus neuronaux pour des prévisions de performance d'équipement en temps réel.

Une nouvelle méthode prédit les emplacements des protéines en utilisant des séquences et des images de cellules.

Un système qui identifie les infos clés dans les news financières pour les investisseurs.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage semi-supervisé pour de meilleures prédictions sur les images médicales.

StockGPT utilise des modèles avancés pour prédire les retours sur actions en se basant sur des données historiques.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage machine avec la modélisation bayésienne pour des prévisions plus précises.

Une étude révèle des infos sur l'équilibre entre les entrées visuelles et textuelles dans les VLMs.

Le cadre TG-ODE améliore l'analyse des systèmes complexes avec des données irrégulières.