Informatique - Apprentissage automatique

Présenter des solutions potentielles à des tâches d'imagerie complexes avec clarté.

Découvre comment les méthodes basées sur les données changent les mesures et la modélisation en métrologie.

Une méthode pour identifier les émotions et leurs causes dans des données non étiquetées.

LDMeta améliore la confidentialité et l'efficacité des méthodes d'apprentissage distribué.

SLOctolyzer automatise l'analyse d'images rétiniennes, aidant la recherche sur la santé des yeux.

Examiner comment les modèles de transformateur s'améliorent avec la taille et la complexité.

SHiRA améliore l'efficacité du changement de modèle en IA sans perdre les concepts clés.

APPL simplifie le développement avec des modèles de langage de grande taille en utilisant une syntaxe intuitive, semblable à Python.

Une étude sur la prédiction des pannes du réseau électrique grâce à l'analyse de l'apprentissage par renforcement profond.

Un aperçu de comment la calibration influence les prédictions et la fiabilité des modèles.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la segmentation des vaisseaux sanguins dans les images médicales.

Cet article examine des moyens d'améliorer les capacités de planification dans les grands modèles de langage.

Une étude analyse la généralisation et la performance de la régression ridge avec caractéristiques aléatoires en utilisant des valeurs propres.

PARADIGM intègre différentes données sur le cancer pour améliorer les prédictions de survie des patients.

Cette recherche examine le rôle des informations secondaires dans l'identification des structures communautaires.

LACPANet améliore l'analyse des tumeurs rénales grâce à l'imagerie CT multi-phases.

Explorer la synergie entre les modèles de base et l'apprentissage fédéré pour des applications IA améliorées.

Cet article présente une méthode pour réduire les coûts de calcul dans l'estimation de quantités inconnues.

Explorer les défis de sécurité posés par les attaques adversariales sur des agents multimodaux.

Découvrir des méthodes efficaces pour l'extraction de paramètres de modèle de semi-conducteurs.

Freya PAGE améliore l'efficacité dans le calcul distribué avec des vitesses d'ordinateur inégales.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de localisation des minéraux en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une approche d'apprentissage automatique pour évaluer et améliorer la productivité des travailleurs.

Le dataset BIOSCAN-5M offre des ressources précieuses pour étudier la biodiversité des insectes.

Une étude sur l'amélioration de l'entraînement des réseaux de neurones avec des fonctions d'activation non différentiables.

Un aperçu de la théorie des jeux et de l'évolution des stratégies au fil du temps.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en utilisant qu'une seule image pour l'entraînement.

Deux robots améliorent la navigation dans un labyrinthe grâce à des expériences d'apprentissage partagées tout en préservant la confidentialité des données.

Un aperçu du rôle de l'approximation de Bethe dans la prédiction des résultats dans des systèmes complexes.

Ce nouveau modèle améliore les prévisions et l'analyse de la diffusion grâce à la dynamique énergétique.

Une nouvelle méthode s'attaque au biais de sélection dans l'estimation de l'effet du traitement.

PromptDSI améliore la recherche de documents en gérant efficacement les nouvelles infos et celles déjà existantes.

Les environnements synthétiques améliorent l'efficacité et la performance de l'entraînement des agents RL.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des relations entre actifs pour de meilleures stratégies d'investissement.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré avec des modèles de diffusion pour générer des images en se concentrant sur la protection de la vie privée.

Explorer des méthodes quantiques pour un biclustering efficace dans des ensembles de données complexes.

Une nouvelle méthode améliore la traduction automatique pour les langues sous-représentées.

Explorer les avantages des données répétées dans l'entraînement des réseaux de neurones.

De nouveaux algorithmes améliorent les prédictions des états fondamentaux quantiques en utilisant des données limitées.

Un nouveau programme d'IA bat les conducteurs humains en utilisant seulement les données internes de la voiture.