Informatique - Apprentissage automatique

Présentation de Wavelet-CLIP pour une détection améliorée des images deepfake.

SOAR améliore la précision de reconnaissance d'actions dans l'analyse de vidéos de drones.

Découvrez comment l'apprentissage automatique booste la compression des données en science.

WeatherFormer alimenté par l'IA améliore les prévisions météo tout en réduisant la consommation d'énergie.

SLIDE révolutionne la façon dont les ingénieurs simulent des systèmes mécaniques en utilisant des méthodes rapides et basées sur les données.

Présentation d'AdaGauss pour améliorer l'apprentissage sans garder les anciennes données.

Une nouvelle méthode améliore la création automatique de covers de piano en utilisant la technologie de transcription musicale existante.

De nouvelles approches améliorent la modélisation des comportements physiques dans des géométries variées.

Utiliser des réseaux de neurones implicites pour améliorer la mesure de la vitesse du son dans les tissus.

Une nouvelle méthode pour créer des distracteurs intéressants dans les évaluations éducatives.

Une étude propose un modèle pour mieux classer les nodules thyroïdiens et réduire les chirurgies inutiles.

Une nouvelle approche améliore la capacité de l'IA à gérer des données inhabituelles.

Des méthodes innovantes améliorent la détection des malwares grâce à l'inspection approfondie des paquets.

Une étude sur la façon dont les modèles suivent les instructions pendant des dialogues complexes.

Cet article aborde les préoccupations clés concernant la fiabilité des modèles de texte à image.

Cette recherche explore des méthodes d'apprentissage actif pour estimer efficacement la difficulté des questions.

Une nouvelle méthode suit les rhinos en utilisant les emplacements de leurs excréments pour lutter contre le braconnage.

MALPOLON propose des modèles de distribution des espèces faciles d'accès pour les chercheurs et les écologistes.

Une étude examine les méthodes d'apprentissage auto-supervisé pour améliorer l'imagerie cardiovasculaire.

OBSI améliore la prise de décision en se concentrant sur les caractéristiques pertinentes dans les environnements en ligne.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer les algorithmes d'optimisation pour prendre des décisions plus rapidement.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering en utilisant le bootstrap bayésien.

Combiner l'apprentissage automatique avec des méthodes traditionnelles améliore les prédictions de turbulence et l'efficacité.

Cette étude évalue la performance des LLM pour répondre à des questions et prédire les propriétés des matériaux.

Cet article explore l'intransitivité et son impact sur la prise de décision dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour analyser plusieurs résultats de classe en utilisant des mesures d'importance des variables.

Ce modèle améliore la navigation des véhicules en combinant des techniques de localisation et de planification d'itinéraires.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à adapter leurs mouvements sur différents terrains.

LSSDM propose une solution efficace pour combler les lacunes dans les données de séries temporelles multivariées.

Cet article présente une nouvelle façon de prédire des connexions dans des graphes dynamiques.

BEATS améliore la capacité des LLM à résoudre des problèmes de maths de manière claire et précise.

Le modèle ORGaNICs améliore la stabilité neuronale en utilisant la normalisation divisive.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des modèles avec moins de données.

Une étude montre que le pseudo-code améliore la performance des LLM sur les tâches de graphes.

Nouveau design qui améliore la fiabilité et la sécurité des appareils IoT grâce à la technologie PUF.

De nouvelles méthodes d'IA visent à améliorer la détection des pannes dans les systèmes de vaisseaux spatiaux.

Une nouvelle approche améliore la façon dont l'IA évalue l'incertitude dans ses prévisions.

LM-GC propose une nouvelle façon de compresser les gradients en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour créer des données ECG synthétiques réalistes améliore la détection des problèmes cardiaques.

Les FVNNs offrent une approche équitable pour l'analyse des données et les prédictions.