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Apprentissage automatique Faire avancer les prévisions de séries temporelles avec des données synthétiques

Un nouveau cadre améliore les prévisions de séries temporelles tout en garantissant la confidentialité des données.

Wei Yuan, Guanhua Ye, Xiangyu Zhao

― 13 min lire

Géométrie informatique Estimation des formes à partir de données limitées : une nouvelle approche

Des chercheurs développent des méthodes pour analyser des formes avec des échantillons de données limités.

Araceli Guzmán-Tristán, Antonio Rieser, Eduardo Velázquez-Richards

― 6 min lire

Informatique distribuée, parallèle et en grappes CAMA : Une approche plus verte de l'apprentissage fédéré

CAMA améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en réduisant la consommation d'énergie et les émissions.

M S Chaitanya Kumar, Sai Satya Narayana J, Yunkai Bao

― 7 min lire

Vision par ordinateur et reconnaissance des formes Améliorer la reconnaissance des émotions avec des données synthétiques

Utiliser des données synthétiques pour améliorer la précision de la reconnaissance des émotions faciales par les machines.

Arnab Kumar Roy, Hemant Kumar Kathania, Adhitiya Sharma

― 5 min lire

Apprentissage automatique Faire avancer les prévisions de séries temporelles avec des données synthétiques

Un nouveau cadre améliore les prévisions de séries temporelles tout en garantissant la confidentialité des données.

Wei Yuan, Guanhua Ye, Xiangyu Zhao

― 13 min lire

Vision par ordinateur et reconnaissance des formes Faire avancer les voitures autonomes avec une politique de diffusion tronquée

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans les voitures autonomes, renforçant la sécurité et l'efficacité.

Bencheng Liao, Shaoyu Chen, Haoran Yin

― 7 min lire