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Un nouveau modèle combine les ConvNets et les Transformers pour améliorer la classification d'images.

FragLlama adapte des modèles de langage pour un design moléculaire innovant et la découverte de médicaments.

MambaVision combine Mamba et Transformers pour une meilleure reconnaissance d'image.

DeepGate3 améliore la compréhension et l'évolutivité de la conception de circuits grâce à une architecture de modèle innovante.

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Un nouveau modèle améliore la devinette de mots de passe et l'évaluation de leur force.

De nouvelles techniques améliorent la communication sous l'eau en utilisant la reconnaissance des gestes.

Les avancées en deep learning améliorent la précision du diagnostic des maladies de la peau.

Une nouvelle méthode musicale améliore l'expression émotionnelle grâce à une attention particulière aux tonalités.

Recherches sur comment les détails linguistiques sont représentés dans les embeddings de phrases générés par les transformers.

Un nouveau modèle améliore la classification du trafic IoT même avec des données limitées.

MorpMamba améliore l'efficacité et la précision de l'imagerie hyperspectrale grâce à une intégration de modèle innovante.

SegStitch améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation des images médicales.

Mamba propose une nouvelle architecture pour gérer efficacement des données complexes en IA.

DeMansia propose une solution efficace pour la classification d'images en deep learning.

Apprends des méthodes pour optimiser les grands modèles de langage pour une meilleure performance et efficacité.

Un aperçu du rôle des transformeurs dans le traitement du langage.

Exploration du rôle des Transformers et des LLMs dans l'amélioration de la sécurité des réseaux.

Cette étude explore comment les transformers apprennent grâce à l'attention multi-tête dans les tâches de régression.

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Cet article examine les avancées dans le suivi oculaire en utilisant des techniques d'EEG et d'apprentissage profond.

Nouveau modèle améliore la gestion et la qualité des données d'imagerie hyperspectrale.

MAT-SED utilise un nouveau modèle Transformer pour détecter efficacement les événements sonores.

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Un nouveau modèle améliore la prédiction de liens dans les graphes de connaissances en utilisant des descriptions textuelles.

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Combiner des modèles améliore les prédictions et la compréhension de l'incertitude en astronomie.

FourierKAN propose une nouvelle façon d'améliorer la précision et l'efficacité de la classification de texte.

Une nouvelle méthode simplifie la reconnaissance d'actions dans les vidéos en utilisant des modèles d'images existants.

Enquête sur l'interaction des transformateurs avec les données de Markov révèle des trucs sur l'efficacité des modèles.

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Utiliser des Transformers pour améliorer les modèles d'espace d'état pour une meilleure efficacité en traitement du langage naturel.

Cette méthode améliore la précision de la pose 3D à partir d'images 2D en utilisant un réseau de transformateurs.

Examiner la relation entre les Transformers et le modèle théorique de l'Induction de Solomonoff.

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Un modèle basé sur l'IA améliore la détection des pannes et le diagnostic des moteurs diesel.

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