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

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

Une étude sur l'utilisation de modèles de langue pour traduire les catégories de Wikipedia de l'anglais vers le vietnamien.

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.

Cette étude compare les Transformers de première génération avec les LLMs pour l'analyse des sentiments.

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.

Découvrez comment l'ajustement de prompts positionnels améliore le traitement des données 3D.

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

Découvre comment les transformers transforment les systèmes de reconnaissance vocale à travers le monde.

Une approche de machine learning simplifie la prédiction de structures moléculaires à partir des données NMR.

Une nouvelle méthode améliore les calculs de gradient, rendant les transformeurs plus efficaces en apprentissage automatique.

TalkLoRA améliore l'animation faciale des personnages en utilisant des techniques guidées par la parole.

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Un aperçu du développement des LLM et des défis pour les langues de l'UE.

SITransformer améliore notre façon de résumer des infos à partir de vidéos et de textes.

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Explorer la montée des outils d'IA et leur impact sur la technologie.

Cet article parle du lien entre les RvNN et les Transformers à travers les CRvNN et les NDR.

TBConvL-Net améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation d'images médicales.

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Une méthode innovante crée des modèles humains 3D à partir d'images uniques pour diverses applications.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des langues dans les modèles Transformer en utilisant des géométries non linéaires.

Une étude sur la manière dont Mamba s'en sort face aux Transformers pour les tâches image-texte.

Un nouveau cadre améliore la précision des images échographiques pendant le suivi du travail.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation des images sans références originales.

Un aperçu de comment l'apprentissage par opérateurs façonne la modélisation mathématique moderne.

ENACT améliore l'efficacité des modèles de transformateurs dans la détection d'objets tout en gardant la précision.

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Des recherches montrent les liens essentiels entre la santé humaine et le microbiome.

Des recherches montrent que le biais de récence améliore les prévisions de temps de lecture dans les modèles de langue.