Informatique - Apprentissage automatique

Un aperçu de comment le CRM améliore les modèles de prédiction et gère l'incertitude.

Une nouvelle approche pour un recrutement équitable même avec des prédictions incertaines.

KULCQ améliore la découverte d'intentions en se concentrant sur les mots-clés dans les messages des utilisateurs.

Découvre comment l'apprentissage fédéré protège la vie privée des données sur les appareils connectés.

FedRewind améliore la collaboration entre les nœuds dans l'apprentissage fédéré tout en gardant les données privées.

SCP aide à prévoir les résultats tout en prenant en compte les changements de comportement stratégique.

Utiliser l'apprentissage automatique pour évaluer les mouvements des bébés pour des infos sur leur développement précoce.

Découvrez des méthodes pour réduire les réseaux neuronaux pour des appareils plus petits sans perdre en performance.

Cette étude évalue la fiabilité des caractéristiques pour la détection des URL de phishing à travers différents ensembles de données.

Découvre comment les scientifiques prédisent les mouvements en utilisant des méthodes intelligentes comme le filtrage de particules.

Comparer les outils d'IA et l'analyse statique pour repérer les mauvais usages de la cryptographie.

Apprends comment les attaques adversariales manipulent l'apprentissage profond grâce aux techniques de rendu différentiable.

G-SPARC propose des solutions pour les nœuds à démarrage à froid dans l'apprentissage par graphe.

NeuralDEM accélère la simulation de particules en utilisant l'apprentissage profond pour de meilleurs résultats en ingénierie.

Assurer la sécurité des astronautes en prédisant les niveaux de radiation pendant les missions spatiales.

MCCE propose des solutions pour les défis des données absentes dans les explications de modèle.

Les réseaux de neurones graphiques aident à dénicher des motifs dans la mutation de quivers pour des perspectives mathématiques plus profondes.

Les méthodes quantiques aident à analyser les données génétiques pour mieux comprendre les maladies.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'échantillonnage dans des ensembles de données complexes.

Le bruit actif améliore les modèles génératifs pour une meilleure création de données et précision.

Crée des modèles 3D facilement avec des simples invites de texte.

Utiliser des réseaux de neurones pour recréer le comportement des neurones à partir de données simples.

Un aperçu de comment les données manquantes impactent la prise de décision médicale avec l'apprentissage automatique interprétable.

Une nouvelle méthode révèle le mouvement des tissus en temps réel grâce à la technologie IRM.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour trouver de meilleurs matériaux pour les batteries à état solide.

Examen des défis et des avancées dans les Grandes Théories Unifiées.

Cette méthode améliore la détection d'anomalies visuelles dans des données en désordre.

Une nouvelle approche pour mesurer la facilité de synthèse des médicaments.

Apprends à tirer le meilleur parti des données limitées pour les modèles de langue.

Un aperçu de comment les méthodes informatiques améliorent la sécurité des bas de caisse de voiture.

ResidualDroppath améliore la réutilisation des caractéristiques dans les réseaux de neurones pour un meilleur apprentissage.

De nouvelles méthodes d'IA améliorent le diagnostic du carcinome à cellules rénales, ce qui booste les résultats des traitements.

Caravan MultiMet améliore les données sur l'eau pour une meilleure gestion et des prévisions plus précises.

Découvrez comment les approches de graphes doubles améliorent l'analyse de données et les prédictions.

Un nouveau modèle améliore la détection des fausses infos dans différents contextes.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des problèmes de santé futurs grâce à l'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode appelée AVA améliore l'alignement dans les modèles linguistiques pour des résultats plus sûrs.

POSH propose des recherches de similarité de protéines plus rapides et plus efficaces.

Un nouveau modèle pour une prédiction efficace des séries temporelles.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse de comparaison pour les données sphériques.