Un aperçu des risques des attaques d'inférence d'appartenance sur la vie privée des données.
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La science de pointe expliquée simplement
Un aperçu des risques des attaques d'inférence d'appartenance sur la vie privée des données.
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Explore le fonctionnement et les applications des modèles de diffusion dans la génération de données.
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Une nouvelle méthode accélère l'entraînement de modèles complexes.
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Méthodes innovantes pour compter les sous-graphes en utilisant des noyaux de graphes pour diverses applications.
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Une méthode pour un transfert de données efficace et contrôlé entre différents domaines.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse des grandes données en utilisant des simulations.
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CACTUS combine des LLMs et de la chimiinformatique pour aider à la découverte de médicaments et à l'analyse moléculaire.
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Enquête sur des modèles de deep learning pour analyser les données MEG afin d'améliorer la compréhension des signaux cérébraux.
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Améliorer la prise de décision en intégrant le risque dans l'apprentissage par renforcement.
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Un aperçu de comment les modèles rares améliorent l'efficacité de l'apprentissage fédéré.
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Explore comment les choix de design influencent l'attention des utilisateurs dans les interfaces graphiques grâce à des modèles de saillance visuelle.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des RNN en utilisant des changements aléatoires et la décorélation des entrées.
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Revue des techniques et des obstacles pour créer des images de street view à partir d'images satellites.
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Une méthode pour améliorer la fiabilité des modèles de régression face aux attaques.
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Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage profond pour marquer des tumeurs cancéreuses dans des scans médicaux.
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De nouvelles méthodes améliorent la détection des données inconnues par le modèle en apprentissage automatique.
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Présentation d'une méthode pour optimiser efficacement des objectifs conflictuels.
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Utiliser la décomposition Tucker pour améliorer l'efficacité et l'accessibilité de l'imagerie médicale.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des GCN face aux changements adverses.
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L'apprentissage du jeu de Pareto conscient de la géométrie améliore l'efficacité dans la résolution de problèmes multi-objectifs.
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Examiner les risques et les opportunités de la technologie d'IA générative open source.
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Des recherches montrent que les robots peuvent mieux apprendre en combinant des données audio et visuelles.
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Apprends comment la confidentialité différentielle peut améliorer la sécurité des données dans la régression LLS.
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Une méthode pour réduire la complexité des données tout en améliorant la précision du modèle.
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Xiwu propose des solutions efficaces pour les chercheurs en physique des particules.
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TSLANet propose une nouvelle solution pour analyser les données de séries temporelles avec une meilleure précision.
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Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage automatique pour estimer les gradients géothermiques à travers la Colombie.
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Une nouvelle méthode améliore la gestion de la tension dans les réseaux avec des sources d'énergie renouvelable.
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Méthodes améliorées pour estimer les vitesses de vent des cyclones en utilisant des données satellites.
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Les autoencodeurs sparses améliorent l'interprétabilité des systèmes d'IA et leurs processus de prise de décision.
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