Informatique - Apprentissage automatique

Améliorer la précision en radiothérapie grâce à des techniques avancées d'entraînement de modèles.

Cette étude évalue les GAN par rapport aux CNN pour segmenter des organes à partir de scans CT.

DDS propose une meilleure clarté et un meilleur contrôle dans les retouches d'images en utilisant des invites de texte.

Une nouvelle méthode combine la lumière visible et l'imagerie thermique pour améliorer la précision de classification.

TimelyFL améliore l'apprentissage fédéré en optimisant les contributions des appareils et en améliorant la précision du modèle.

FedLSM améliore la collaboration en imagerie médicale en s'attaquant aux problèmes de correspondance des étiquettes.

FedXGBllr améliore l'apprentissage fédéré en renforçant la confidentialité et l'efficacité de la communication.

L'apprentissage automatique améliore la précision des prévisions météorologiques grâce à des techniques de post-traitement affinées.

Une nouvelle méthode explique comment les caractéristiques des modèles de machine learning fonctionnent ensemble.

WakeNet améliore l'efficacité des parcs éoliens grâce à des techniques de modélisation avancées pour les ombres de turbines.

Une nouvelle méthode pour protéger les données de santé grâce à l'apprentissage fédéré et à la blockchain.

Tetra-AML facilite la création et l'utilisation de réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode pour classer les chiffres dans de grands flux de données améliore la précision et l'efficacité.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour stabiliser l'entraînement des hyperréseaux.

Six satellites pour détecter des événements cosmiques, améliorant notre compréhension de l'univers.

Combiner OCR et LSTM pour de meilleurs résultats de traduction.

De nouveaux circuits améliorent la vitesse et l'efficacité des tâches informatiques.

Présentation d'un nouveau modèle IRT qui améliore l'estimation des paramètres pour les évaluations.

Apprends à gérer les données de séries temporelles financières pour faire de meilleures prévisions.

Apprends à gérer les problèmes de démarrage à froid dans les services cloud sans serveur de manière efficace.

Explore les dernières tendances en classification multi-classe et apprentissage en ligne.

Un cadre pour mieux capter les signaux divers dans les données graphiques.

Cet article propose une approche efficace pour apprendre des embeddings de données en machine learning.

Cette étude améliore la précision de classification pour les dialogues de tutorat en utilisant des métriques AUC.

Une nouvelle approche dans l'entraînement des réseaux de neurones utilise des signaux aléatoires pour apprendre.

Un nouveau banc d'essai pour tester les systèmes ML sur la classification du langage courant.

Cette étude examine la traduction de questions en langage naturel en requêtes SPARQL en utilisant des modèles avancés.

Une nouvelle approche utilisant des empreintes digitales latentes améliore l'attribution de contenu tout en maintenant la qualité.

Le nouveau modèle CyFormer améliore les prédictions de santé des batteries lithium-ion pour les véhicules électriques.

Un nouvel algorithme de planification optimise les coûts de formation de l'IA et l'utilisation d'énergie.

Reclaimer optimise l'allocation des ressources pour les microservices grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

Apprends à utiliser l'apprentissage de représentation pour améliorer les prédictions à partir de données de haute dimension.

Une nouvelle approche garantit la confidentialité des données tout en gardant la performance du modèle.

Une méthode mathématique pour analyser des formes et structures de données complexes.

Une nouvelle méthode pour analyser efficacement des ensembles de données complexes en utilisant des cartes de transport sans collision.

Cette étude examine comment les modèles de langage améliorent les corrections de bugs automatisées grâce aux revues de code.

L'Abstractor améliore la façon dont les machines comprennent les relations dans le traitement des données.

Cette étude analyse les facteurs qui influencent la valeur des altcoins, en se concentrant sur les réseaux sociaux et les actifs traditionnels.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage automatique et l'analyse de graphes pour améliorer la détection des vulnérabilités dans le code.

Explore de nouveaux outils pour l'apprentissage décentralisé en machine learning.