Les scientifiques s'attaquent aux données brouillonnes en imagerie pour révéler des infos cachées.
Yutong Bu, Julianne Chung
― 8 min lire
La science de pointe expliquée simplement
Les scientifiques s'attaquent aux données brouillonnes en imagerie pour révéler des infos cachées.
Yutong Bu, Julianne Chung
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Découvrez comment les chercheurs gèrent l'incertitude des données pour améliorer les systèmes de détection d'objets.
Peng Cui, Guande He, Dan Zhang
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Examiner l'impact de la réduction du taux sparse sur la performance des modèles Transformer.
Yunzhe Hu, Difan Zou, Dong Xu
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Des chercheurs mélangent des étiquettes aléatoires avec de vraies pour étudier les processus d'apprentissage en IA.
Marlon Becker, Benjamin Risse
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FedGR améliore l'apprentissage fédéré en perfectionnant les étiquettes bruyantes pour une meilleure collaboration.
Yuxin Tian, Mouxing Yang, Yuhao Zhou
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Le cadre Cerbère améliore la reconnaissance des personnes dans différentes situations en utilisant des traits uniques.
Chanho Eom, Geon Lee, Kyunghwan Cho
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Un aperçu des valeurs zêta et de leurs relations en mathématiques.
Henrik Bachmann, Khalef Yaddaden
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Découvre comment les nouvelles méthodes de régularisation améliorent la performance des modèles de machine learning et réduisent le surapprentissage.
RuiZhe Jiang, Haotian Lei
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MAGMA améliore les Autoencodeurs Masqués pour un meilleur apprentissage et des performances au top.
Alin Dondera, Anuj Singh, Hadi Jamali-Rad
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Découvrez comment les méthodes de confidentialité améliorent l'analyse des données sans compromettre les informations individuelles.
Hillary Yang
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RoDyGS transforme des vidéos banales en scènes dynamiques réalistes.
Yoonwoo Jeong, Junmyeong Lee, Hoseung Choi
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Explore comment les équations de diffusion fractionnaire expliquent les mouvements complexes des particules.
Mohamed BenSalah, Salih Tatar
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DAWN-SI améliore les solutions aux problèmes inverses en s'attaquant au bruit et à l'incertitude.
Shadab Ahamed, Eldad Haber
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Explore la régression linéaire et comment la dépendance des covariables impacte les prédictions.
Behrad Moniri, Hamed Hassani
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Explore comment les réseaux de neurones passent de la mémorisation à une vraie compréhension.
Branton DeMoss, Silvia Sapora, Jakob Foerster
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Explore le rôle transformateur des UDEs dans la modélisation biologique.
Maren Philipps, Nina Schmid, Jan Hasenauer
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Apprends comment la vraisemblance partielle améliore les modèles basés sur des arbres en analyse de données.
Li Ma, Benedetta Bruni
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L'apprentissage fédéré permet de former des modèles tout en gardant les données des utilisateurs privées et sécurisées.
Ozgu Goksu, Nicolas Pugeault
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Un nouvel algorithme améliore la clarté des images par rayons X, révélant des détails matériels cachés.
Samantha J Alloo, Kaye S Morgan
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Découvrez comment la fonction zêta d'Epstein aide la recherche en physique et en science des matériaux.
Andreas A. Buchheit, Jonathan Busse, Ruben Gutendorf
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Les réseaux de neurones restaurent la clarté dans des problèmes inverses difficiles dans différents domaines.
Emilie Chouzenoux, Cecile Della Valle, Jean-Christophe Pesquet
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Améliorer la distance de Gromov-Wasserstein pour gérer efficacement les valeurs aberrantes dans des jeux de données variés.
Anish Chakrabarty, Arkaprabha Basu, Swagatam Das
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Découvre comment les chercheurs s'attaquent à des mystères complexes dans la science et l'ingénierie.
Abhishake, Nicole Mücke, Tapio Helin
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Explore la descente de gradient et ses variations pour une optimisation efficace.
Filip Nikolovski, Irena Stojkovska, Katerina Hadzi-Velkova Saneva
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Un ensemble de données qui teste les limites des algorithmes d'apprentissage automatique.
Albus Li, Nathan Bailey, Will Sumerfield
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