Informatique - Apprentissage automatique

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité en ingénierie des protéines grâce à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche de l'apprentissage profond avec des poids fixes pour plus d'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la capacité de l'IA à répondre aux questions ouvertes.

De nouvelles méthodes améliorent la détection précoce des maladies cardiovasculaires grâce à l'analyse des ECG.

Une nouvelle approche de la gestion des stocks combine adaptabilité et prise de décision claire.

EZtune simplifie l'ajustement des hyperparamètres pour les modèles de machine learning, aidant à améliorer la précision.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets en utilisant des techniques de mélange de données.

Cette étude se concentre sur la réduction du bruit des signaux de vibration des pas pour une analyse précise.

Un aperçu des capteurs capacitifs tricotés pour la reconnaissance de gestes dans les textiles du quotidien.

Découvrez comment les machines Ising améliorent l'entraînement des modèles génératifs.

Des étudiants ont utilisé des techniques de clustering pour analyser les données de la pandémie dans les comtés des États-Unis.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconstruction 3D pour les surfaces réfléchissantes.

Une étude sur l'amélioration de l'efficacité énergétique dans les piscines publiques grâce à l'analyse de données.

Une méthode pour améliorer la reconnaissance d'objets dans les images SAR avec un minimum de données étiquetées.

Combiner des méthodes bayésiennes avec des réseaux de neurones améliore l'adaptabilité et la performance.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'incertitude dans les classificateurs de réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode d'IA prédit la survie lors des dépistages du cancer du poumon.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des séries temporelles pour de meilleures performances dans différentes applications.

Une étude sur l'amélioration de l'estimation des effets causaux grâce à des méthodes de réglage et d'évaluation.

De nouvelles méthodes combinent les données avec des systèmes dynamiques pour une meilleure analyse.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images IRM FLAIR pour un meilleur diagnostic.

AutoEn simplifie la prévision du trafic en utilisant des techniques d'apprentissage automatique automatisées.

Un cadre de deep learning améliore l'efficacité dans la collecte de données EBSD.

TPGM améliore les performances du modèle lors du fine-tuning pour de nouvelles données.

Un aperçu des réseaux de neurones profonds avec pénalisation sparses et leurs applications.

Examen des techniques de normalisation et de la fréquence des mises à jour dans la performance de l'apprentissage fédéré.

SECAD-Net simplifie la création de modèles CAD modifiables à partir de données brutes en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Un aperçu de comment les ensembles de données publiques améliorent les insights des données privées tout en gardant la vie privée.

Explore comment la prise de décision fédérée renforce la vie privée tout en permettant l'intelligence collective.

Cette étude explore la vérification grammaticale en bangla en utilisant le modèle T5.

Améliorer les méthodes d'auto-formation avec de meilleures techniques de sélection de pseudo-étiquettes.

découvre comment l'apprentissage automatique améliore l'analyse des faisceaux en ingénierie.

De nouvelles transformations améliorent l'efficacité et la précision de l'entraînement des DNN sans ressources supplémentaires.

De nouvelles méthodes créent des ensembles de données compacts qui améliorent l'apprentissage machine tout en réduisant les coûts et l'impact environnemental.

Une nouvelle approche garantit une évaluation des politiques plus sûre dans les applications critiques.

Une nouvelle approche pour gérer les rumeurs sur différents sujets avec des techniques avancées.

Découvrez comment DyVeRG suit les connexions évolutives dans divers domaines.

Examiner comment les opérateurs de marché peuvent fixer des prix efficaces avec des données limitées sur les fournisseurs.

Apprends comment la compression de modèles optimise l'apprentissage profond pour des applications concrètes.

De nouvelles méthodes de contrôle du bruit améliorent l'expérience utilisateur et l'efficacité.