Informatique - Apprentissage automatique

Ce travail améliore la segmentation des images de fond d'œil en réduisant le bruit.

Une nouvelle approche des négociations cloud améliore l'allocation des ressources et réduit les coûts.

Cette étude compare les stratégies d'évolution et l'apprentissage par renforcement profond dans différentes tâches.

Une nouvelle approche de la reconnaissance vocale améliore l'interaction utilisateur avec des instructions flexibles.

Une méthode pour réaliser des tests bayésiens tout en protégeant la vie privée des individus.

Un aperçu de la façon dont les MLLMs traitent les petits détails dans les images.

Une nouvelle approche améliore la précision dans l'estimation des effets de traitement continu dans différents domaines.

Explorer les défis et les solutions du hacking de récompense dans l'entraînement des modèles d'IA.

Cette étude explore l'amélioration de la précision des graphes d'appels en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique.

Une étude met en avant des méthodes clés pour une détection d'anomalies efficace dans différents secteurs.

Suis ces étapes pour soumettre ton papier avec succès.

Une nouvelle méthode pour évaluer comment les modèles réagissent aux questions liées aux images.

Apprends comment IPRO gère efficacement plusieurs objectifs dans la prise de décision.

NLRL combine l'apprentissage par renforcement avec le langage naturel pour améliorer la prise de décision.

Les robots peuvent apprendre des compétences de manipulation grâce à des méthodes d'apprentissage basées sur la vidéo.

Ce papier présente un cadre pour valider des méthodes d'apprentissage profond dans l'analyse d'images médicales.

Des approches innovantes améliorent les prévisions climatiques grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

CEQR-DQN améliore la prise de décision en gérant efficacement les incertitudes dans l'IA.

L'optimisation des préférences relatives améliore l'alignement des modèles de langage avec les attentes des utilisateurs.

De nouvelles stratégies permettent aux attaques par Trojan de contourner efficacement les méthodes de détection.

HPLC améliore la prédiction de liens dans les graphes grâce à la sélection de points de repère et au clustering.

Un agent DRL gagne la compétition microRTS de l'IEEE, montrant le potentiel de l'IA dans le gaming.

Une étude révèle comment la contamination des données affecte la performance des LLM dans les tâches de traduction SQL.

Une méthode pour garder des connaissances dans les modèles d'IA tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des machines sur différents types de données.

Présentation du détournement de message pour une meilleure représentation des cycles de graphe.

Une comparaison simple entre les LLM et un jeu à deux joueurs révèle des idées sur leur entraînement.

Une méthode pour mieux générer du code en science des données en utilisant des spécifications d'entrée-sortie.

Une nouvelle méthode transforme les voix en utilisant les traits du visage pour diverses applications.

Amélioration de l'identification des événements grâce à l'apprentissage semi-supervisé et à la génération de données synthétiques.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines apprennent à suivre efficacement les commandes humaines.

Explorer des idées clés pour améliorer les VLM et leurs applications.

Intra-Fusion combine des neurones, rendant les réseaux de neurones plus petits et plus efficaces.

Combiner les statistiques bayésiennes et la théorie des décisions pour améliorer la prise de décision avec des données incertaines.

Une nouvelle méthode améliore les LLMs en intégrant des connaissances externes pour de meilleures performances.

Sourcerer maximise l'incertitude dans l'estimation de la distribution de source, ce qui améliore la précision des simulations.

Cette étude explore les réseaux de neurones pour l'estimation de la fonction de score dans les modèles de diffusion.

Explore le rôle crucial de l'étalonnage pour améliorer la fiabilité des modèles.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des dents dans les images dentaires 3D.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des interactions et des fonctions des protéines.