Informatique - Apprentissage automatique

De nouveaux systèmes combinent audio et vidéo pour une meilleure détection de la violence dans les espaces publics.

xAI-Drop utilise l'explicabilité pour améliorer la performance et la clarté des réseaux de neurones graphiques.

Utiliser des méthodes d'attribution de données pour améliorer l'analyse de la physique des particules au LHC.

Découvre comment le deep learning relationnel transforme l'analyse de données pour les entreprises.

Un nouveau cadre améliore la classification et le regroupement des trajectoires d'avions.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la quantification des Vision Transformers sans données originales.

Un nouveau système utilise l'apprentissage automatique pour classifier les escargots Radomaniola rapidement et avec précision.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité dans le traitement des données visuelles.

Un aperçu de l'importance et des défis de la détection d'anomalies dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de la génération de texte en utilisant des modèles plus petits et plus grands.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de graphes malgré le bruit des données.

De nouvelles approches améliorent la sécurité et l'efficacité des systèmes de classement dans les services en ligne.

Un nouvel outil pour évaluer les méthodes d'explicabilité dans les systèmes d'IA.

OpenUAS donne un aperçu détaillé de l'utilisation des zones urbaines dans les grandes villes du Japon.

BackdoorBench propose une approche unifiée pour évaluer les méthodes d'apprentissage par backdoor dans les réseaux de neurones profonds.

Une nouvelle métrique pour évaluer la cohérence des prédictions de modèles dans des applications critiques.

Une méthode pour localiser et comprendre les faiblesses des modèles de langage pour une meilleure fiabilité.

Une nouvelle approche améliore le suivi des satellites en utilisant une technologie radar avancée.

Une nouvelle technique améliore l'apprentissage machine pour les données EEG provenant de diverses sources.

Un nouvel outil simplifie la création de surfaces d'énergie potentielle pour la recherche en chimie.

MM-RCR améliore la prédiction des conditions de réaction optimales en synthèse chimique.

NeuroSteiner utilise l'IA pour optimiser l'agencement des fils dans les puces informatiques.

Un système qui crée des rythmes de batterie uniques à partir de prompts écrits pour les musiciens.

Un nouveau système améliore les prévisions des mouvements des véhicules proches pour les voitures autonomes.

Une nouvelle approche met en avant des tokens surprenants pour évaluer les données de formation des modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la stabilité dans l'itération de valeur.

De nouvelles techniques améliorent la qualité des échantillons dans les modèles de diffusion discrets.

Cet article parle d'une méthode pour introduire des portes dérobées dans les réseaux de neurones pendant l'entraînement.

Une nouvelle méthode pour juger comment les morceaux audio s'accordent en musique.

Nouveau jeu de données et modèle améliorent les prévisions des mouvements d'avions dans les aéroports.

De nouvelles méthodes détectent et réagissent à la mémorisation dans le contenu généré par l'IA.

ETHOS utilise l'IA pour prédire efficacement les changements de santé des patients.

Explorer les capacités des réseaux sinusoïdaux pour gérer des données complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'interprétabilité de la classification des données en utilisant des arbres de décision et du STL.

Cet article montre comment les VLM reflètent les stéréotypes de genre dans des tâches du monde réel.

MoFO aide les grands modèles de langage à garder leur savoir pendant le fine-tuning sans perdre en performance.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de la vie privée pour estimer les U-statistiques avec précision.

Les explications de l'IA deviennent plus claires avec de nouvelles méthodes pour aider les utilisateurs à comprendre.

Une nouvelle méthode d'apprentissage profond améliore l'analyse des défauts de pores dans les poudres métalliques.

De nouvelles méthodes améliorent la segmentation sémantique en prenant en compte les relations entre les classes.