Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode pour améliorer la prise de décisions dans des systèmes en changement en utilisant des prévisions.

Combiner des méthodes basées sur les données avec des connaissances d'experts améliore la précision de l'estimation spatiale.

Un nouveau cadre cherche à améliorer la génération d'images en utilisant des retours humains.

De nouveaux réseaux de neurones améliorent l'analyse des relations de données complexes et dirigées.

Utiliser l'apprentissage automatique pour de meilleures prévisions de scintillation GNSS.

Le pipeline SIG génère des jeux de données équilibrés pour évaluer les systèmes de reconnaissance faciale de manière éthique.

On vous présente SAL et LBN pour un suivi de santé fiable.

Découvre comment l'apprentissage par transfert améliore les résultats du machine learning avec des données limitées.

Exploiter l'IA pour booster l'efficacité des honeypots contre les menaces cybers.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches plus efficacement grâce aux modèles de langage.

La modélisation multi-fidélité optimise la précision des simulations tout en réduisant les coûts de calcul.

Une nouvelle méthode pour simplifier des données de haute dimension sans connaissances préalables.

Cet article examine comment la prévalence façonne l'apprentissage non supervisé et la classification dans les diagnostics.

Cet article examine l'impact du contexte sur l'efficacité de la lecture.

Un aperçu de l'approche Naive Bayes généralisée et son impact sur la classification des données.

Une nouvelle approche pour améliorer l'analyse du trafic réseau grâce à des modèles basés sur des graphes.

Un nouveau modèle combine la reconnaissance vocale et la reconnaissance d'entités pour de meilleurs résultats.

Une nouvelle méthode améliore la détection de la maladie de Parkinson grâce à l'analyse de la voix avec une technologie avancée.

HetSheaf améliore la représentation des données dans des graphes hétérogènes pour de meilleures performances des modèles.

Cette recherche simplifie l'apprentissage des graphes acycliques dirigés à partir des données en utilisant l'optimisation convexe.

Une méthode structurée pour évaluer la sécurité et l'efficacité de l'IA.

De nouvelles méthodes utilisant des vidéos classiques améliorent la qualité de modélisation 3D du visage.

Cette étude souligne l'efficacité des modèles fondamentaux pour améliorer la segmentation d'images médicales.

Explore comment combiner des factorisations de tenseurs et des représentations de circuits améliore la modélisation des données.

Une nouvelle approche améliore l'isolement vocal dans des environnements audio mixtes en utilisant des jetons discrets.

De nouvelles méthodes aident à comprendre comment les modèles réagissent aux changements de données.

Des chercheurs présentent une méthode pour mieux comprendre les réponses aux enquêtes et les perceptions individuelles.

Un aperçu de l'efficacité de l'entraînement dans les CNN et BCNN en utilisant MNIST et CIFAR-10.

Un nouveau modèle améliore la récupération de noms de fonction dans l'analyse de code binaire.

CrossGR améliore les recommandations de produits sur différents marchés en utilisant une technologie de graphes innovante.

Explorer comment l'IA gère les informations manquantes dans l'apprentissage multimodal.

Une étude sur l'amélioration des temps de réponse de la police grâce à des stratégies combinées de patrouille et de dispatch.

Une étude sur les enchères publicitaires collaboratives pour les commerçants et les marques.

De nouveaux ensembles de données synthétiques améliorent l'apprentissage automatique dans la santé tout en protégeant la vie privée des patients.

Présentation de FedHide pour un apprentissage fédéré sécurisé avec préservation de la vie privée.

XMOL optimise plusieurs propriétés moléculaires en même temps, améliorant la clarté et l'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la précision des évaluations de santé des batteries lithium-ion.

Méthodes pour améliorer la sécurité du modèle Falcon 11B pour de meilleurs résultats.

Découvre l'importance et les méthodes pour évaluer la clarté des images.

Explorer des algorithmes efficaces pour l'apprentissage décentralisé tout en préservant la confidentialité des données.