Informatique - Apprentissage automatique

Un nouvel outil s'attaque aux défis de sécurité dans les systèmes énergétiques cyber-physiques.

Analyser les expressions faciales et les sons pour évaluer les réponses émotionnelles.

Diffsurv offre de meilleures prévisions en analyse de survie en gérant les données censurées.

Phylo2Vec propose une nouvelle manière d'analyser les relations évolutives entre les espèces.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la précision de la classification multi-label.

Cet article examine comment la segmentation en sous-mots affecte la performance des modèles de langue.

Découvre comment le Thompson Sampling améliore les choix dans des environnements incertains.

La recherche se concentre sur des modèles efficaces pour le repérage de mots-clés en utilisant des réseaux slimables.

Un gros pipeline de données améliore la détection des fleurs de coton pour de meilleures décisions agricoles.

Un aperçu des modèles génératifs et de leur rôle transformateur dans la génération de données.

Une nouvelle façon d'améliorer la cohérence dans la catégorisation des produits en ligne.

Une nouvelle approche améliore la stabilité des systèmes de contrôle avec des informations limitées.

Un aperçu complet des grands modèles de langage, de leurs utilisations et des défis.

Un aperçu du potentiel et des risques de l'apprentissage fédéré pour la vie privée des utilisateurs.

DCR améliore l'interprétabilité de l'IA tout en gardant une grande précision.

Cette étude examine à quel point les Capsule Networks captent les caractéristiques importantes des données.

Améliorations pour booster les performances des gros modèles de diffusion sur les appareils mobiles.

Des recherches montrent que la décomposition tensorielle améliore la performance des réseaux de neurones tout en réduisant leur taille.

Apprends comment les poids d'équilibrage augmentés améliorent l'analyse causale dans les études d'observation.

Une nouvelle approche des systèmes de dialogue proactifs améliore la qualité et la cohérence des conversations.

Des chercheurs étudient l'impact de différents types de bruit sur la génération de données.

DietCNN réduit la consommation d'énergie dans les CNN pour un traitement efficace sur de petits appareils.

Une nouvelle méthode améliore la classification des gestes de la main en utilisant des signaux cérébraux.

Les données synthétiques aident à protéger la vie privée des patients tout en permettant la recherche.

Un nouveau modèle améliore la précision du codage médical automatique à partir de textes cliniques.

Utiliser des séquences TCR et du codage sparse pour améliorer la précision de la classification des types de cancer.

Une nouvelle métrique améliore la précision des prévisions de consommation d'énergie en utilisant des facteurs externes.

Découvrez comment BPI améliore l'imputation pour les jeux de données avec des valeurs manquantes.

Une nouvelle approche améliore la vitesse, la précision et le coût des systèmes d'apprentissage machine.

Une méthode pour estimer des moyennes tout en respectant les besoins de vie privée des individus.

De nouvelles méthodes améliorent la gestion des systèmes quantiques, en s'attaquant aux défis de bruit et d'efficacité.

MoCoP combine des données moléculaires et cellulaires pour améliorer les prédictions de découverte de médicaments.

Cet article analyse comment ChatGPT se compare aux programmeurs humains dans une compétition mondiale.

Examiner la performance des modèles de langage pour comprendre les langues africaines.

Les modèles génératifs offrent de nouvelles perspectives pour des prévisions climatiques plus précises.

Ce cadre améliore la détection d'anomalies dans des graphes dynamiques en utilisant l'analyse topologique des données.

Un nouveau cadre d'IA relie les images et le langage pour mieux gérer les tâches.

Un nouveau cadre s'attaque aux données manquantes dans les systèmes de trafic en utilisant des techniques avancées.

Analyser comment les LLM prédisent efficacement les notes des utilisateurs.

Explore l'importance et les implications des processus de Bernoulli en statistique et en apprentissage automatique.