Le nouveau modèle DyGIS améliore l'apprentissage à partir de graphes dynamiques en utilisant des sous-graphes informatifs.
Pengfe Jiao, Xinxun Zhang, Mengzhou Gao
― 7 min lire
La science de pointe expliquée simplement
Le nouveau modèle DyGIS améliore l'apprentissage à partir de graphes dynamiques en utilisant des sous-graphes informatifs.
Pengfe Jiao, Xinxun Zhang, Mengzhou Gao
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Une nouvelle méthode améliore les systèmes ASR pour une meilleure communication en classe.
Ahmed Adel Attia, Dorottya Demszky, Tolulope Ogunremi
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Présentation de p-dLDS : Une nouvelle approche pour comprendre l'activité cérébrale complexe au milieu du bruit.
Yenho Chen, Noga Mudrik, Kyle A. Johnsen
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Un aperçu de comment TTDS améliore les recommandations personnalisées avec des grands modèles de langage.
Jun Yin, Zhengxin Zeng, Mingzheng Li
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ETAGE améliore les performances du modèle pendant les tests avec de nouveaux types de données.
Afshar Shamsi, Rejisa Becirovic, Ahmadreza Argha
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Exploiter les données pour des prévisions mieux ficelées dans des processus collaboratifs.
Daniel Calegari, Andrea Delgado
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Découvrez de nouvelles méthodes pour améliorer les modèles de langue grâce à un apprentissage équilibré.
Yi-Lin Tuan, William Yang Wang
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Exploration des réseaux de neurones épars et de leur performance avec des données d'entraînement difficiles.
Qiao Xiao, Boqian Wu, Lu Yin
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ProcessTBench améliore les capacités des LLM en planification de tâches et en extraction de processus.
Andrei Cosmin Redis, Mohammadreza Fani Sani, Bahram Zarrin
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Le Chili améliore ses prévisions d'énergie éolienne pour une meilleure gestion du réseau.
Dhruv Suri, Praneet Dutta, Flora Xue
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Techniques pour aider les machines à apprendre et à s'adapter dans des environnements dynamiques.
Panayiotis Panayiotou, Özgür Şimşek
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Un aperçu de la divergence de Kullback-Leibler à noyau et de ses applications pratiques.
Clémentine Chazal, Anna Korba, Francis Bach
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Une nouvelle méthode améliore le test des DNN en combinant la sélection de caractéristiques avec une priorisation basée sur l'incertitude.
Jialuo Chen, Jingyi Wang, Xiyue Zhang
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de données structurées et bruyantes en utilisant des principes de diffusion.
Qitian Wu, David Wipf, Junchi Yan
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Une nouvelle méthode améliore la détection des défauts de produits dans la fabrication en utilisant l'apprentissage profond.
Altaf Allah Abbassi, Houssem Ben Braiek, Foutse Khomh
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Les cellules amiboïdes utilisent des pseudopodes pour prendre des décisions de mouvement en se basant sur des signaux chimiques.
Albert Alonso, Julius B. Kirkegaard, Robert G. Endres
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Une nouvelle approche améliore la vitesse et la précision des prédictions dans plusieurs domaines.
Conor Heins, Hao Wu, Dimitrije Markovic
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Explorer des techniques de deep learning pour l'analyse de données de séries chronologiques continues.
Mansura Habiba, Barak A. Pearlmutter, Mehrdad Maleki
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Une nouvelle méthode améliore le clustering pour les gros datasets en utilisant la Quantification Stochastique.
Anton Kozyriev, Vladimir Norkin
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Présentation de S-STE, une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones clairsemés.
Yuezhou Hu, Jun Zhu, Jianfei Chen
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Découvre comment la PQC renforce l'apprentissage fédéré face aux menaces quantiques.
Pingzhi Li, Tianlong Chen, Junyu Liu
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Une nouvelle technique propose de meilleures mesures de pression artérielle en utilisant des données PPG.
Soumitra Kundu, Gargi Panda, Saumik Bhattacharya
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Nouveau modèle améliore la détection des intervenants en temps réel et l'efficacité de la communication.
Arnav Kundu, Yanzi Jin, Mohammad Sekhavat
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Une approche innovante utilise l'apprentissage profond pour révéler les caractéristiques des planètes non transitoires.
Chen Chen, Lingkai Kong, Gongjie Li
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Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions des éruptions solaires.
Anli Ji, Chetraj Pandey, Berkay Aydin
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Une nouvelle méthode propose des solutions efficaces pour les équations intégrales en utilisant des réseaux de neurones.
Alireza Afzal Aghaei, Mahdi Movahedian Moghaddam, Kourosh Parand
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SGFormer simplifie l'apprentissage des graphes pour plus d'efficacité et de scalabilité.
Qitian Wu, Kai Yang, Hengrui Zhang
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Un aperçu des méthodes de noyau quantique et leur impact sur l'apprentissage automatique.
Jan Schnabel, Marco Roth
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'échantillonnage en utilisant des fonctions d'énergie.
Dongyeop Woo, Sungsoo Ahn
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Examiner les facteurs qui influencent la confiance dans les voitures autonomes chez les jeunes adultes.
Robert Kaufman, Emi Lee, Manas Satish Bedmutha
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Découvrez comment FastVPINNs améliorent la modélisation de la dynamique des fluides avec des réseaux de neurones.
Thivin Anandh, Divij Ghose, Ankit Tyagi
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De nouvelles méthodes mélangent des réseaux neuronaux et des techniques d'éléments finis pour améliorer les simulations d'écoulement de fluide.
Franziska Griese, Fabian Hoppe, Alexander Rüttgers
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Examiner le rôle de la causalité d'ordre supérieur dans la compréhension des systèmes complexes.
Jakub Kořenek, Pavel Sanda, Jaroslav Hlinka
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Une nouvelle méthode améliore la sélection des nœuds pour l'adaptation de domaine en graphes.
Pengyun Wang, Yadi Cao, Chris Russell
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Une nouvelle méthode pour contrôler les double pendules montre des améliorations significatives en termes de stabilité et d'adaptabilité.
Jean Seong Bjorn Choe, Bumkyu Choi, Jong-kook Kim
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XSub exploite l'IA explicable pour améliorer les attaques adversariales, ce qui soulève des inquiétudes en matière de sécurité.
Kiana Vu, Phung Lai, Truc Nguyen
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Une nouvelle méthode améliore la création de rapports ECG et les réponses aux questions grâce à l'apprentissage automatique.
Jialu Tang, Tong Xia, Yuan Lu
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Un nouveau cadre améliore les prédictions en s'attaquant à l'incertitude dans les données.
Dingyi Zhuang, Yuheng Bu, Guang Wang
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Un aperçu des microbiomes et leur importance pour la santé grâce à la métagénomique.
Binghao Yan, Yunbi Nam, Lingyao Li
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Une étude sur l'efficacité des modèles de base dans l'analyse de données satellites.
Raul Ramos-Pollan, Freddie Kalaitzis, Karthick Panner Selvam
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