Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode améliore les prévisions du marché boursier après les rapports de résultats en utilisant l'IA.

PM-DMNet améliore la précision et l'efficacité des prévisions de trafic en utilisant des techniques avancées.

CROME rend les modèles multimodaux plus faciles à utiliser avec moins de formation nécessaire.

FlexMod améliore l'apprentissage fédéré en optimisant l'allocation des ressources pour des types de données variés.

L'intégration de l'informatique quantique et du lissage aléatoire renforce la sécurité des modèles d'apprentissage automatique contre les attaques.

Cet article parle de comment les agents utilisent l'info pour prendre des décisions dans des environnements incertains.

Un aperçu de comment l'informatique par réservoir optique améliore les prévisions des prix des actions.

Explorer des techniques pour améliorer la coordination des mains des robots et l'efficacité des tâches.

Examiner l'efficacité du recuit quantique pour des défis d'optimisation complexes.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations vidéo en se concentrant sur le bonheur à long terme des utilisateurs.

Les attaques par mélange révèlent des vulnérabilités dans les évaluations de l'équité de l'IA en utilisant des méthodes comme SHAP.

Une nouvelle approche utilisant des données EEG pourrait améliorer la détection précoce de l'Alzheimer.

Cette étude compare des techniques pour récupérer des invites textuelles à partir d'images générées par l'IA.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré grâce à des sous-modèles adaptés.

Malacopula remet en question la fiabilité des technologies de vérification automatique des locuteurs.

L'IA montre du potentiel pour automatiser le processus de recherche scientifique.

Nouvelle méthode améliore la communication patient-médecin grâce à des dialogues synthétiques.

ByCAN automatise l'ingénierie inverse des messages CAN pour améliorer la communication des véhicules.

Des méthodes innovantes améliorent l'alignement des LLMs avec les préférences humaines pour de meilleures performances.

CryoBench aide à améliorer l'évaluation des méthodes cryo-EM avec des jeux de données variés.

Une nouvelle méthode utilisant des GANs pour améliorer les tests en deep learning.

Une nouvelle technique améliore les modèles climatiques pour de meilleures prévisions des intempéries.

Une étude sur les modèles d'estimation de la richesse à travers l'Afrique subsaharienne.

Découvre comment les énormes ensembles améliorent la précision des prévisions météorologiques.

Cet article examine comment différents contextes influencent les résultats des tests d'équité en IA.

Une nouvelle stratégie améliore la prise de décision en utilisant des modèles de langage avancés.

MAPred combine les données de séquence et de structure pour de meilleures prédictions de la fonction des enzymes.

L'automatisation de la surveillance des lignes améliore la sécurité et l'efficacité dans les soins critiques.

Amélioration des techniques d'optimisation pour les fonctions à valeurs réelles en utilisant une méthode de Newton mixte modifiée.

A-BDD améliore l'entraînement ML pour les voitures autonomes par mauvais temps.

Une nouvelle méthode bayésienne améliore les processus gaussiens pour de meilleures prédictions et une meilleure gestion des incertitudes.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la rapidité dans la calibration des modèles de colonne vertébrale en utilisant l'apprentissage machine.

Cet article parle d'un nouveau modèle pour analyser des données spatio-temporelles.

Cet article présente une méthode pour inclure l'incertitude dans la visualisation des volumes afin d'améliorer l'analyse des données scientifiques.

De nouvelles séquences de confiance améliorent l'estimation de l'incertitude dans les modèles statistiques.

EggNet améliore la précision du suivi des particules en utilisant des techniques évolutives basées sur des graphes.

De nouveaux modèles améliorent les prédictions et explications en analyse de survie.

Une plongée profonde dans comment les joueurs prennent des décisions dans les jeux.

Explorer comment le RL améliore les modèles de diffusion pour des résultats ciblés.

Un regard sur comment les émotions influencent le comportement et les interactions des groupes.