Informatique - Apprentissage automatique

Un nouveau modèle analyse les signaux cérébraux pour interpréter efficacement les stimuli visuels.

IGNNet vise à fournir des explications claires pour les prédictions en apprentissage automatique.

De nouveaux designs de réacteurs améliorent le mélange et l'efficacité du transfert de chaleur.

Évaluer les méthodes d'attribution des caractéristiques via la solidité et la complétude pour de meilleures prédictions AI.

Les VLSTMs améliorent les prévisions de la volatilité des prix des actifs en utilisant des échelles de temps flexibles.

Un cadre pour évaluer les algorithmes de machine learning en utilisant la Théorie de la Réponse des Items.

Examiner comment les attaques adversariales impactent DeepReceiver dans les systèmes de communication sans fil.

Cet article explore comment la fusion de capteurs améliore la sécurité et l'efficacité des véhicules autonomes.

Une nouvelle approche améliore la prise de décision multi-objectifs pour les drones dans des environnements dynamiques.

Une méthode pour trouver des moyennes à partir de données utilisateurs variées sans compromettre la vie privée.

Ce boulot se concentre sur l'apprentissage des robots dans des environnements dynamiques pour améliorer leurs performances.

Un aperçu du contre-exemple de Baird et des algorithmes d'apprentissage qu'il impacte.

Explorer comment les outils d'IA peuvent aider les pros de la santé à prendre des décisions éclairées.

Apprends comment les arbres de décision optimaux améliorent la prise de décision dans des domaines clés.

Cet article parle des avancées dans l'analyse d'images de mammographie grâce aux techniques d'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour résoudre des équations différentielles partielles complexes.

Un nouveau cadre améliore la manière dont les recommandations s'alignent avec les préférences des utilisateurs.

Analyser des méthodes pour retrouver rapidement des rapports de bugs similaires pour les développeurs.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance vocale dans des domaines spécifiques sans avoir besoin de beaucoup de données.

Des outils d'IA avancés peuvent être mal utilisés pour créer des malwares, ce qui soulève des inquiétudes en matière de cybersécurité.

La génération de données synthétiques améliore la confidentialité tout en permettant une analyse de données précieuse.

Un nouveau jeu de données met en avant les interprétations créatives des pianistes de jazz sur des standards classiques.

Une nouvelle méthode améliore les détecteurs d'objets légers en utilisant plusieurs modèles enseignants.

Un nouveau référentiel vise à réduire les fausses informations dans les applications de LLMs en santé.

Découvrez comment le modèle d uplift influence le comportement des clients et améliore l'efficacité marketing.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité en optimisation discrète grâce à l'apprentissage par renforcement.

Explorer les vulnérabilités cachées des modèles de machine learning et les mesures contre.

Une nouvelle méthode pour simplifier la visualisation de données complexes.

Une nouvelle approche simplifie l'intégration des données pour améliorer l'efficacité de la recherche.

Cet article examine les faiblesses des méthodes de sélection de tests pour les systèmes d'apprentissage profond.

Ce cadre allie équité et robustesse pour des systèmes d'IA responsables.

La recherche met en avant de nouvelles façons d'améliorer les défenses des modèles contre les attaques adversariales.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'anomalies pour une meilleure fiabilité des logiciels.

Une nouvelle méthode améliore la reconstruction 3D à partir d'une seule image tout en préservant les formes apprises.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'IA dans des environnements variables en utilisant l'adaptation au changement de label.

Le nouveau modèle met l'accent sur la popularité des articles pour de meilleures recommandations.

Les modèles de langage montrent de nouvelles capacités à mesure qu'ils grandissent et apprennent à partir de données variées.

FlexiAST permet aux modèles de s'adapter efficacement à différentes tailles de patch audio.

EDNIL renforce la robustesse du modèle face aux changements de contextes de données.

La recherche explore l'équilibre dans les modèles de langue multilingues pour l'équité et la vie privée.