Informatique - Apprentissage automatique

Explorer la fusion de l'apprentissage automatique et de la mécanique moléculaire pour de meilleures simulations.

AstroMAE utilise des autoencodeurs masqués pour améliorer les prévisions de décalage vers le rouge en astronomie.

Découvre de nouveaux outils pour modéliser des systèmes dynamiques grâce à l'apprentissage profond.

AQ-PINNs combine l'informatique quantique et l'IA pour des modélisations climatiques efficaces.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire la diffusion d'infos dans les systèmes quantiques.

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

Graffin améliore la classification des nœuds de queue dans des scénarios de données déséquilibrées.

La compétition met en avant des efforts pour des modèles de conduite plus sûrs dans des conditions difficiles.

Cette étude présente des méthodes pour l'optimisation bayésienne dans différents espaces de recherche.

Présentation de ERF-CondLaneNet pour une meilleure détection des voies dans des situations routières complexes.

GLARE améliore la classification des appels spéciaux dans le système juridique brésilien.

Cette étude présente un modèle qui apprend des simulations à partir de vidéos.

Une nouvelle méthode pour entraîner des CNN directement sur des appareils mobiles et des dispositifs de périphérie.

La détection d'anomalies est super importante pour garantir la sécurité et la fiabilité des véhicules.

PF-PPO améliore les modèles de langage en filtrant les récompenses peu fiables pour de meilleures réponses en code.

Une nouvelle méthode renforce la confidentialité tout en garantissant une bonne performance du modèle dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode améliore la capacité de la NAR à trouver plusieurs solutions aux problèmes.

Les avancées en IA rendent l'audio truqué courant, d'où le besoin de détection.

Nouveau modèle améliore les prévisions des effets des molécules sur le comportement cellulaire.

Les chercheurs ajustent les LLMs pour améliorer l'honnêteté et la fiabilité des résultats.

Une étude examine comment marcher en VR affecte la nausée et la performance cognitive.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des émotions humaines malgré les défis des données rares.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'anomalies en adaptant les tailles des atomes dans l'apprentissage par dictionnaire.

De nouveaux ensembles de données améliorent les applications d'apprentissage automatique en science des matériaux et en imagerie.

BIFURC aide le personnel médical à localiser rapidement les veines et les artères en cas d'urgence.

Une nouvelle méthode améliore la création de mouvements humains réalistes grâce à l'IA.

Une nouvelle technique améliore la clarté des images X des os, ce qui aide au diagnostic.

HybridFC combine des méthodes pour améliorer la vérification des faits dans les graphes de connaissances.

Meta Flow Matching améliore notre compréhension du comportement des cellules et des réponses aux traitements.

Les étiquettes de préférence souples améliorent l'alignement des modèles avec les choix humains.

PharmacoMatch utilise l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité du criblage des pharmacophores.

Un aperçu des relations entre les formes géométriques et leurs propriétés.

Examiner comment la responsabilité et l'assurance peuvent atténuer les risques liés à l'IA.

Les algorithmes font face à des biais et des délais dans les retours de préférence des utilisateurs.

Améliorer les capacités de Llama-3 avec un meilleur mélange de langues et des méthodes d'entraînement.

Un aperçu des méthodes d'échantillonnage efficaces pour les grands réseaux de neurones bayésiens.

Utiliser l'apprentissage auto-supervisé pour classer des images sous-marines dans un cadre hiérarchique.

RHyME améliore l'apprentissage des robots en leur permettant d'apprendre à partir de diverses démonstrations humaines.

Les robots peuvent apprendre des tâches complexes avec moins d'exemples grâce à une nouvelle méthode d'enseignement.

De nouvelles métriques aident à évaluer les méthodes SSL en utilisant des données non étiquetées de manière efficace.