Informatique - Apprentissage automatique

Ce papier parle des méthodes pour prendre des décisions en évitant les risques en utilisant des Processus de Décision de Markov.

Examiner les effets des mises à jour sur la sécurité, le biais et l'authenticité dans la génération d'images.

Cette méthode évalue les chemins cellulaires en utilisant des données instantanées limitées.

Un guide sur les méthodes et applications du clustering de données catégorielles.

Cette étude examine comment le bruit peut renforcer la résilience de la reconnaissance vocale face aux défis.

Améliorer la performance des apprentissages machine grâce à une interaction dynamique entre les données et les modèles.

Ce protocole améliore l'accessibilité et la sécurité pour les utilisateurs de l'informatique quantique.

Les modèles d'apprentissage profond améliorent l'efficacité du contrôle des faisceaux dans les accélérateurs de particules.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de vitesse du vent pour une meilleure intégration énergétique.

SafeTail réduit dynamiquement la latence pour les applis qui dépendent des serveurs en edge.

Combiner Parareal et les réseaux de neurones permet de résoudre les EDO plus rapidement.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des réponses aux médicaments contre le cancer grâce à des explications plus claires.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la séparation des signaux dans diverses applications.

Cette étude examine comment BrainAge et MetaboAge prédisent les résultats de santé.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images et l'efficacité des modèles génératifs.

Cette étude améliore la classification des séries temporelles en utilisant des techniques de lissage de labels doux.

Cet article parle d'améliorer la cybersécurité en intégrant la blockchain et le machine learning dans les systèmes de détection d'intrusions.

Explorer comment l'informatique quantique peut améliorer les expériences d'apprentissage personnalisées dans l'éducation.

CoRA améliore l'efficacité de l'entraînement des grands modèles de langage en utilisant des connaissances partagées.

Une méthode pour nettoyer les graphes bruyants et améliorer les performances des GNN.

TSO améliore les modèles de langue en mettant l'accent sur la diversité, la validité et l'adaptabilité des données de préférence.

Une étude sur les faux refus dans les modèles de langage et leur impact sur l'expérience utilisateur.

Un nouveau cadre améliore le dépouillement des données en se concentrant sur des modèles pré-entraînés pour des tâches moléculaires.

Une approche innovante pour compresser des modèles avancés efficacement sans perdre en performance.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots apprennent et s'adaptent aux tâches.

Ce papier propose de nouvelles métriques pour mesurer le désenchevêtrement dans des données complexes.

AGA améliore la formation de l'IA avec des origines diverses tout en gardant les sujets intacts.

Ce projet améliore la correction de texte dans des documents historiques bulgares en utilisant la technologie OCR.

Les modèles d'attention améliorent la précision et la robustesse de la reconnaissance des cibles SAR.

Une nouvelle approche combine l'inférence variationnelle et l'échantillonnage d'importance tempéré pour l'analyse de données.

Une étude sur l'efficacité de Graphair dans les représentations de graphes équitables et la prédiction de liens.

De nouvelles méthodes améliorent la résilience de l'apprentissage par renforcement face aux entrées adversariales.

Utiliser l'imagerie hyperspectrale pour détecter les maladies des cultures de manière efficace.

Utiliser l'IA pour simuler des données afin d'analyser les connections émotionnelles en santé mentale.

L'extension NoPhish utilise l'apprentissage automatique pour lutter contre les menaces de phishing en ligne.

InfraLib améliore la gestion des infrastructures en utilisant des méthodes basées sur les données et des modèles réalistes.

Un nouveau système génère de la parole à partir de texte en utilisant un minimum de données.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour prédire le drainage acide des mines dans les zones minières.

Découvre comment l'apprentissage fédéré garde les données privées tout en permettant la collaboration dans l'IIoT.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la récupération de trajectoire pour une meilleure mobilité urbaine.