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Nouvelles méthodes pour agrandir les modèles de transformateurs sans perdre les progrès d'entraînement précédents.

Le module de convolution par échelle spatiale améliore l'efficacité des modèles de reconnaissance d'images.

Graph-Segmenter améliore la segmentation d'image grâce à des techniques de transformateur innovantes.

Une nouvelle structure de réseau améliore la détection d'objets en utilisant des images RGB-D.

CASS combine des techniques d'IA pour améliorer l'analyse de la santé avec des données limitées.

Une nouvelle méthode améliore la détection des changements environnementaux grâce aux images de télédétection.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage machine en gardant des connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.

MatchXML améliore l'efficacité de la classification de texte en gérant des millions d'étiquettes.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions pour les systèmes chaotiques.

SyncTrack améliore le suivi d'objets 3D pour les applis en temps réel.

ACC-UNet améliore l'analyse des images médicales grâce à une intégration de modèle innovante.

GTR combine la localisation du regard et la détection d'objets pour des résultats plus rapides et plus précis.

Utiliser des compteurs intelligents pour détecter l'occupation des maisons tout en préservant la vie privée.

Analyser des méthodes efficaces pour prédire les tendances des cas de COVID-19.

DETRack propose une solution efficace pour le suivi visuel avec des stratégies d'entraînement avancées.

Delta-LoRA simplifie l'ajustement des gros modèles de langage avec de meilleures performances et moins de ressources.

La recherche améliore les modèles pour traduire le texte en langue des signes.

Une approche basée sur les Transformers améliore la précision de la reconnaissance des caractères manuscrits.

Cette étude examine des modèles d'apprentissage profond pour prévoir le nombre de visiteurs dans le tourisme.

Une nouvelle méthode utilisant des nuages de points améliore l'efficacité de la conception des implants crâniens.

SDLFormer combine des techniques avancées pour une meilleure qualité d'image IRM et un traitement plus rapide.

CATS v2 améliore la précision de la segmentation d'images médicales grâce à des approches hybrides.

Cet article parle des améliorations des méthodes de pooling pour les transformers dans l'apprentissage supervisé.

Radio2Text utilise des signaux mmWave pour la reconnaissance vocale en temps réel dans des environnements bruyants.

Explorer comment les transformateurs s'adaptent pour prédire des résultats dans des systèmes inconnus.

Une étude sur 13 modèles de transformateurs spécialement conçus pour la langue russe.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de la collecte des données 3D EBSD.

Cette recherche explore des techniques d'apprentissage profond pour améliorer les défenses contre les attaques par canaux auxiliaires.

Une nouvelle méthode traduit des descriptions textuelles en séquences vidéo.

Évaluer la performance des modèles Transformer en utilisant du matériel GAUDI spécialisé.

Explorer le développement et l'impact des modèles de langue modernes sur la communication.

Les transformers améliorent la planification de trajet et la cartographie cognitive dans des environnements complexes.

Examiner la relation entre les transformers et les RNN dans le traitement du langage.

GATS fusionne des modèles préentraînés pour un meilleur traitement des données multimodales.

ConvFormer améliore la précision de segmentation en imagerie médicale en combinant des CNN et des transformers.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage continu pour des tâches combinant vision et langage.

Cette étude examine l'ajout de récurrence aux Transformers pour améliorer les performances dans les tâches d'apprentissage machine.

Un aperçu de la façon dont les Transformers et les GSSMs gèrent les tâches de copie.

Cette recherche améliore les RNN en utilisant plusieurs perspectives pour un meilleur traitement du texte.

Un aperçu de la dysarthrie, sa détection et le rôle de la technologie.