Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de cibles médicamenteuses en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les modèles linguistiques pour de meilleures performances et moins de consommation de ressources.

Une nouvelle approche pour étudier des systèmes socio-économiques complexes en utilisant l'apprentissage automatique et des modèles traditionnels.

Examiner le lissage quantique aléatoire et son rôle dans des prévisions fiables.

Cette étude vise à améliorer les prévisions de vent en utilisant des techniques innovantes d'apprentissage automatique.

Explore comment les données temporelles peuvent aider à prévenir les pannes de machines.

Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour l'analyse avancée des faisceaux.

Local-DSM améliore les modèles de diffusion pour gérer des données complexes et non linéaires.

Une étude compare l'efficacité des modèles de langue à relier la recherche aux ODD.

Cet article passe en revue les méthodes pour prévoir les prix de l'électricité dans l'I-SEM en Irlande.

L'indexation par peu d'exemples améliore la recherche d'infos en combinant efficacement les processus d'indexation et de récupération.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'extraction des modèles d'IA complexes en utilisant les valeurs SHAP.

Explorer le rôle des intuitions géométriques dans l'amélioration des méthodes d'apprentissage de la représentation.

Examiner les risques et les stratégies de détournement de modèles dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Explorer comment les valeurs influencent les choix dans les interactions sociales.

Ce papier explore l'impact du bruit sur les sorties softmax et la précision de classification.

Un cadre pour générer des notes cliniques synthétiques en santé.

Explorer l'intersection de la vie privée des données et des méthodes d'apprentissage continu.

Un aperçu de la méthode Enhanced Outlier Logit pour une meilleure reconnaissance des classes.

Aborder la contamination des données dans les prédictions avec des méthodes conformes avancées.

Analyser l'efficacité de SAM 2 dans la segmentation des polypes pour la détection du cancer colorectal.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage non supervisé grâce à l'auto-attention sur les images.

Améliorer la détection des menaces en utilisant des LLM pour analyser l'activité des points de terminaison.

MetaWearS améliore les appareils portables avec des mises à jour efficaces et moins de données.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des prototypes en utilisant des techniques de théorie du code.

Une nouvelle approche de l'apprentissage fédéré qui améliore la vie privée et l'efficacité.

Examiner les défis de routage et les solutions d'apprentissage automatique dans la communication par satellite.

Examiner comment l'IA apprend des biais humains à partir des impressions faciales.

Une nouvelle approche pour l'allocation des ressources dans les programmes sociaux met l'accent sur les besoins et l'évaluation.

Une nouvelle approche pour le regroupement d'images utilisant l'apprentissage auto-supervisé montre des résultats prometteurs.

Recherche sur l'utilisation des réseaux de neurones graphiques pour une estimation efficace de l'état des réseaux électriques.

Le cadre throttLL'eM réduit la consommation d'énergie tout en garantissant des réponses rapides.

Tapis améliore la planification des jobs en prédisant les temps d'attente pour des résultats plus rapides.

Les chercheurs poussent pour des environnements plus réalistes afin d'améliorer l'apprentissage automatique.

Les innovations en deep learning améliorent la précision des images médicales pour de meilleurs résultats en santé.

Réduire la taille des modèles et améliorer l'efficacité avec des formats de précision plus bas.

Cette étude met en lumière une nouvelle méthode pour ajuster efficacement les modèles de langue.

Une étude montre comment les paramètres environnementaux influencent la performance et les coûts des logiciels d'IA.

Une nouvelle méthode améliore la protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Cet article examine comment les données et la technologie peuvent aider à prédire les retards de vol.