Informatique - Apprentissage automatique

Des nouvelles techniques améliorent la clarté audio dans des environnements bruyants.

Examiner les méthodes pour protéger la vie privée dans l'apprentissage automatique.

Une étude sur les couches d'incorporation et leur impact sur la performance des modèles linguistiques.

GraphGPT traite les graphes de manière efficace, dépassant les modèles traditionnels dans diverses applications.

De nouvelles méthodes améliorent la détection de mots-clés en utilisant les données de parole disponibles.

MSGNet améliore les prévisions en capturant des relations complexes dans les données de séries temporelles.

Examiner les attaques par backdoor et les erreurs de labellisation dans les modèles d'IA médicale.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des similitudes entre les nœuds par les GNN en utilisant la transitivité.

Un nouveau modèle offre des idées et du soutien pour la prise de décisions financières.

Une nouvelle technologie optimise la connectivité internet en utilisant des réseaux d'accès intégré et de retour.

Présentation de SAR-GNN : Une nouvelle méthode pour une classification de graphes efficace.

Une nouvelle approche pour booster l'efficacité de l'apprentissage automatique dans les communications par satellite.

Explore comment les modèles de diffusion améliorent la super-résolution dans différents domaines.

Le nouveau cadre SUDO aide à évaluer les systèmes d'IA sans données de vérité terrain.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité des Vision Transformers contre les attaques adverses.

Des chercheurs améliorent la découverte de médicaments en utilisant l'apprentissage automatique pour analyser les brevets chimiques.

Des chercheurs ont développé un système d'identification basé sur la respiration en utilisant des motifs d'écoulement d'air uniques.

Une étude révèle comment mettre en avant des éléments améliore la compréhension des réponses en programmation.

Un nouvel outil pour une analyse causale facile avec des données sans avoir besoin d'une expertise pointue.

Une nouvelle approche pour surveiller les réseaux de neurones pendant leur fonctionnement afin d'assurer leur fiabilité.

Un nouveau modèle améliore le changement de voie et le dépassement des véhicules autonomes.

Cette étude propose de nouvelles méthodes pour modéliser l'utilisation des sols et la couverture avec l'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes utilisent l'apprentissage automatique pour optimiser la production de soja face aux défis climatiques.

SelfExtend propose une nouvelle approche pour améliorer le traitement de longs textes par les LLMs.

Une méthode pour créer des applis qui équilibrent l'utilisation de l'énergie et la performance.

De nouvelles méthodes aident les agriculteurs à optimiser la gestion des engrais en pleine variabilité climatique.

Un nouveau modèle pour de meilleures prédictions d'interaction dans les réseaux utilisateur-article.

Un nouveau système automatisé améliore la précision des mesures fœtales pendant les échographies.

Une nouvelle méthode pour créer des exemples adversariaux ciblés de manière efficace et performante.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage profond et l'ELA pour améliorer l'analyse d'optimisation.

Découvre les avantages des Réseaux de Neurones Bayésiens pour faire des prédictions éclairées.

Un aperçu de la prise de décision en ligne et ses applications pratiques.

Présentation d'une approche flexible pour que les machines apprennent plusieurs tâches sans oublier.

Une bonne séparation des données améliore la précision de détection du cancer du poumon avec l'apprentissage profond.

La communication sémantique améliore le partage d'infos en se concentrant sur le sens, ce qui rend tout plus efficace.

Explorer des champs neuronaux hybrides pour une représentation efficace des scènes 3D.

GLIDE-RL améliore la capacité de l'IA à suivre des instructions en langage naturel grâce à un cadre multi-agent.

Une stratégie claire pour automatiser et gérer des maisons intelligentes avec plusieurs règles.

Cette étude propose une nouvelle approche de l'optimisation hors ligne en utilisant des modèles génératifs.

Une nouvelle approche d'apprentissage automatique améliore l'optimisation de la conception en ingénierie et en science.