Un nouvel outil améliore la comparaison des modèles pour des prévisions d'énergie précises.
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La science de pointe expliquée simplement
Un nouvel outil améliore la comparaison des modèles pour des prévisions d'énergie précises.
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Cette recherche explore de nouvelles méthodes pour équilibrer plusieurs objectifs dans l'apprentissage par renforcement.
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Un nouveau standard pour tester les modèles visuels-linguistiques sur des changements minimaux dans les images et les légendes.
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GraphTP améliore l'apprentissage des graphes grâce à de meilleures stratégies de données.
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Une nouvelle méthode pour évaluer les capacités d'apprentissage des modèles de langue à long contexte grâce à Task Haystack.
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Une nouvelle plateforme améliore les tests pour les véhicules autonomes grâce à des simulations de course réalistes.
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Une nouvelle approche combine le clonage de comportement et l'apprentissage par renforcement pour un assemblage de robot précis.
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Un aperçu des forces et faiblesses des KAN et MLP en apprentissage automatique.
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Un nouvel algorithme améliore les embeddings hyperboliques pour une meilleure représentation des données hiérarchiques.
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Une étude sur les approches locales et globales dans les algorithmes d'apprentissage continu.
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Des modèles de deep learning analysent des enregistrements vocaux pour identifier une insuffisance respiratoire et estimer les niveaux d'oxygène.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des contraintes de sécurité en robotique.
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BONES simplifie l'estimation de la valeur de Shapley pour une meilleure interprétation de l'IA.
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BART est un outil puissant pour prédire des résultats dans divers domaines.
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Apprends comment les infos de sensibilité améliorent l'entraînement des réseaux de neurones en ingénierie.
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La coloration à l'hématoxyline et à l'éosine améliore l'évaluation des cellules immunitaires dans les tumeurs.
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KSGAN améliore les modèles génératifs avec une mesure de distance unique pour une meilleure génération d'échantillons.
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L'apprentissage fédéré propose une manière d'utiliser les données tout en préservant la vie privée des utilisateurs.
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Une nouvelle méthode réduit le temps perdu à cause des erreurs de mémoire en informatique.
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Un guide pour gérer les incertitudes dans la segmentation d'images médicales pour un meilleur diagnostic.
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Une nouvelle méthode améliore la prise de décision en optimisation avec des considérations de coût.
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De nouvelles méthodes améliorent les estimations d'incertitude dans les GNN pour modéliser les énergies des matériaux.
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Découvre comment les requêtes d'action optimale améliorent les résultats d'apprentissage en ligne et réduisent les pertes de prise de décision.
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Cet article analyse la performance des modèles sur différentes tâches et ensembles de données.
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Une nouvelle méthode simplifie la détection des facteurs commutatifs dans les graphes de facteurs.
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Un nouveau cadre pour analyser les politiques commerciales dans l'économie mondiale.
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Cette étude prouve la convergence globale pour le Gradient EM dans des modèles de mélanges gaussiens sur-paramétrés.
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Des modèles avancés prédisent des problèmes cardiaques en utilisant des signaux PPG et ECG.
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Un nouveau cadre améliore la génération de code RTL grâce à l'augmentation des ensembles de données et à l'auto-réflexion.
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Cette étude examine les contraintes pour la fonction ReLU répétée dans les réseaux de neurones.
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Présentation d'ODGR et de GATLing pour une reconnaissance de but flexible dans des environnements dynamiques.
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L'analyse d'images avancée pourrait améliorer les choix de traitement pour les patientes atteintes de cancer de l'ovaire.
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De nouvelles méthodes améliorent les compétences et la prise de décision des personnages animés au ping-pong.
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Améliorer les environnements d'entraînement est super important pour un apprentissage robotique efficace.
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Repenser les MDP à travers la géométrie pour une prise de décision efficace.
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Ce papier présente des modèles de garde-fous pour promouvoir une IA sûre dans l'éducation.
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De nouveaux modèles améliorent les prévisions d'efficacité des électrolytes de batterie.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse sécurisée des données tout en protégeant la vie privée.
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Découvrez comment les systèmes de recommandation par graphes et l'apprentissage contrastif améliorent les suggestions personnalisées.
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Explorer des techniques pour retirer efficacement des données des modèles d'IA.
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