Informatique - Apprentissage automatique

Le nouveau modèle DyGIS améliore l'apprentissage à partir de graphes dynamiques en utilisant des sous-graphes informatifs.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes ASR pour une meilleure communication en classe.

Présentation de p-dLDS : Une nouvelle approche pour comprendre l'activité cérébrale complexe au milieu du bruit.

Un aperçu de comment TTDS améliore les recommandations personnalisées avec des grands modèles de langage.

ETAGE améliore les performances du modèle pendant les tests avec de nouveaux types de données.

Exploiter les données pour des prévisions mieux ficelées dans des processus collaboratifs.

Découvrez de nouvelles méthodes pour améliorer les modèles de langue grâce à un apprentissage équilibré.

Exploration des réseaux de neurones épars et de leur performance avec des données d'entraînement difficiles.

ProcessTBench améliore les capacités des LLM en planification de tâches et en extraction de processus.

Le Chili améliore ses prévisions d'énergie éolienne pour une meilleure gestion du réseau.

Techniques pour aider les machines à apprendre et à s'adapter dans des environnements dynamiques.

Un aperçu de la divergence de Kullback-Leibler à noyau et de ses applications pratiques.

Une nouvelle méthode améliore le test des DNN en combinant la sélection de caractéristiques avec une priorisation basée sur l'incertitude.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de données structurées et bruyantes en utilisant des principes de diffusion.

Une nouvelle méthode améliore la détection des défauts de produits dans la fabrication en utilisant l'apprentissage profond.

Les cellules amiboïdes utilisent des pseudopodes pour prendre des décisions de mouvement en se basant sur des signaux chimiques.

Une nouvelle approche améliore la vitesse et la précision des prédictions dans plusieurs domaines.

Explorer des techniques de deep learning pour l'analyse de données de séries chronologiques continues.

Une nouvelle méthode améliore le clustering pour les gros datasets en utilisant la Quantification Stochastique.

Présentation de S-STE, une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones clairsemés.

Découvre comment la PQC renforce l'apprentissage fédéré face aux menaces quantiques.

Une nouvelle technique propose de meilleures mesures de pression artérielle en utilisant des données PPG.

Nouveau modèle améliore la détection des intervenants en temps réel et l'efficacité de la communication.

Une approche innovante utilise l'apprentissage profond pour révéler les caractéristiques des planètes non transitoires.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions des éruptions solaires.

Une nouvelle méthode propose des solutions efficaces pour les équations intégrales en utilisant des réseaux de neurones.

SGFormer simplifie l'apprentissage des graphes pour plus d'efficacité et de scalabilité.

Un aperçu des méthodes de noyau quantique et leur impact sur l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'échantillonnage en utilisant des fonctions d'énergie.

Examiner les facteurs qui influencent la confiance dans les voitures autonomes chez les jeunes adultes.

Découvrez comment FastVPINNs améliorent la modélisation de la dynamique des fluides avec des réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes mélangent des réseaux neuronaux et des techniques d'éléments finis pour améliorer les simulations d'écoulement de fluide.

Examiner le rôle de la causalité d'ordre supérieur dans la compréhension des systèmes complexes.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des nœuds pour l'adaptation de domaine en graphes.

Une nouvelle méthode pour contrôler les double pendules montre des améliorations significatives en termes de stabilité et d'adaptabilité.

XSub exploite l'IA explicable pour améliorer les attaques adversariales, ce qui soulève des inquiétudes en matière de sécurité.

Une nouvelle méthode améliore la création de rapports ECG et les réponses aux questions grâce à l'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore les prédictions en s'attaquant à l'incertitude dans les données.

Un aperçu des microbiomes et leur importance pour la santé grâce à la métagénomique.

Une étude sur l'efficacité des modèles de base dans l'analyse de données satellites.