Informatique - Apprentissage automatique

Découvre comment les ordis aident à organiser et rechercher des données de manière efficace.

Apprends comment les chercheurs gèrent les RIS non coopératifs pour améliorer la sécurité des communications.

Topograph propose une méthode rapide pour la segmentation d'images tout en gardant les formes et les connexions intactes.

Les GNN transforment notre façon d'analyser et de comprendre les données sur la Terre.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité dans la classification multi-label extrême.

Les modèles d'IA aident les urbanistes à comprendre la chaleur urbaine et à améliorer la qualité de vie.

L'apprentissage automatique transforme la santé en améliorant les diagnostics et en intégrant des directives médicales.

Découvre comment la technologie aide à concevoir des protéines grâce à des méthodes innovantes.

Un aperçu de l'apprentissage de la justice en IA et de ses implications dans différents secteurs.

Présentation d'une méthode pour améliorer la vie privée sans sacrifier la précision du modèle.

Apprends comment fusionner des modèles peut améliorer les performances et économiser de l'espace.

Des chercheurs testent si les modèles de transformateurs peuvent prédire les perceptions humaines des odeurs.

Explorer une nouvelle approche pour améliorer la segmentation sémantique en utilisant des principes de compression.

DA-MoE adapte les GNN pour des tailles de graphes variées, améliorant les performances sur des tâches diverses.

Explorer l'Orchestre Hiérarchique des Politiques pour de meilleurs agents d'apprentissage.

Découvrez FraCOs, une nouvelle méthode pour que les agents IA apprennent et s'adaptent efficacement.

PV-faultNet propose une solution intelligente pour identifier efficacement les défauts des panneaux solaires.

Un nouveau cadre améliore les prédictions et la prise de décision en cas d'incertitude.

Utiliser des images satellite pour mieux comprendre la pauvreté grâce à une cartographie détaillée de l'utilisation des terres.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement des réseaux de neurones informés par la physique.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de la planification dans les systèmes NUMA pour un traitement des requêtes plus rapide.

Explorer de nouvelles façons de lutter contre le blanchiment d'argent grâce au partage de données et à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'apprentissage profond pour résoudre des EDP.

Explorer les attaques d'inférence d'adhésion pour protéger la vie privée des données dans les modèles avancés.

Une nouvelle approche pour une estimation des paramètres plus rapide dans des systèmes complexes en utilisant des simulations.

LLMSteer améliore l'optimisation des requêtes en utilisant des modèles de langage pour un accès aux données plus rapide et plus simple.

Des chercheurs utilisent des données satellites pour mieux analyser les niveaux de pauvreté dans le monde.

Un nouvel accélérateur améliore l'efficacité des réseaux de neurones à pics pour le traitement de données dynamiques.

Apprends comment les réseaux de neurones peuvent résoudre efficacement des équations différentielles partielles.

DroidSpeak accélère les interactions entre les agents IA pour une meilleure efficacité.

Un cadre pour équilibrer l'apprentissage par pseudo-labels en apprentissage automatique.

Un aperçu de l'apprentissage continu et des méthodes innovantes pour garder le savoir dans les modèles d'IA.

Comment l'IA peut soutenir les efforts de l'Afrique du Sud pour un avenir durable.

Une méthode pour améliorer la stabilité des prévisions tout en gardant la précision dans la planification des affaires.

Explorer le potentiel de l'apprentissage machine pour améliorer les services de santé mentale.

Méthodes innovantes pour améliorer les réseaux de neurones avec moins de puissance de calcul.

Découvre comment la maintenance prédictive empêche les pannes d'équipement en utilisant des données synthétiques.

Apprends comment la polarisation de précision neuronale augmente l’efficacité des appareils tout en gardant la précision.

FLEXtime offre des insights plus clairs sur les prévisions de données de séries temporelles.

DPNO améliore la précision et l'efficacité de la résolution des PDE complexes en utilisant le traitement parallèle.