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Apprentissage automatiqueAvancées dans les modèles génératifs pour les données de séries temporelles

Des recherches montrent que les modèles génératifs améliorent l'apprentissage auto-supervisé dans la classification des séries temporelles.

Audrey Der, Chin-Chia Michael Yeh, Xin Dai

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Calcul et langageÉvaluation des modèles de reconnaissance des émotions dans la parole avec un nouveau benchmark

Un nouveau standard améliore l'évaluation des systèmes de reconnaissance des émotions dans la parole, toutes langues et émotions confondues.

Mohamed Osman, Daniel Z. Kaplan, Tamer Nadeem

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Apprentissage automatiqueTraiter les données déséquilibrées dans l'apprentissage fédéré

Un nouveau cadre améliore la précision des modèles en s'attaquant au déséquilibre des données tout en garantissant la confidentialité.

Shunxin Guo, Hongsong Wang, Shuxia Lin

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Informatique neuronale et évolutiveNeurones LIF adaptatifs : Progrès dans les réseaux de neurones à spikes

Les innovations dans les neurones LIF adaptatifs améliorent les performances dans les tâches temporelles et spatiales.

Maximilian Baronig, Romain Ferrand, Silvester Sabathiel

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Interaction homme-machineAvancées dans les interfaces basées sur la vision pour une interaction utilisateur améliorée

La recherche se concentre sur l'amélioration de la prise de conscience du contexte dans les interfaces basées sur la vision en utilisant l'échelle, l'espace et le temps.

Yongquan Hu, Wen Hu, Aaron Quigley

― 8 min lire