Informatique - Intelligence artificielle

Cette étude examine la synchronisation économique des contrôleurs SDN pour les demandes de RA et de RV.

De nouvelles méthodes améliorent le diagnostic du cancer grâce à des cadres d'apprentissage efficaces.

DTS améliore l'efficacité de la prise de décision en utilisant des réseaux de neurones dans des environnements où les données sont rares.

NECHO améliore les prévisions de problèmes de santé en utilisant une méthode d'intégration de données unique.

De nouvelles méthodes améliorent la vérification de sécurité des réseaux de neurones bayésiens contre les attaques.

Améliorer l'adaptabilité des modèles de langage grâce à la récupération sélective d'exemples.

Un aperçu de comment le scoring des arguments influence la prise de décision et les discussions.

Un nouveau système pour améliorer les récoltes grâce à de meilleures prévisions météo.

Apprends à concevoir des mécanismes de trading efficaces pour les petits acteurs du marché.

Améliorer l'apprentissage des robots grâce à une méthode axée sur le mouvement des objets.

Un nouveau système améliore la précision de l'appariement de schémas en utilisant des tags génératifs et des fonctionnalités avancées.

Une nouvelle méthode d'évaluation pour la perception en bord de route améliore la technologie des voitures sans conducteur.

Un nouveau cadre IA améliore la détection des maladies oculaires grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la qualité du design dans la synthèse logique en utilisant l'apprentissage automatique.

WARM vise à améliorer l'alignement des grands modèles de langage avec les valeurs humaines.

L'étude examine les neurones universels dans les modèles GPT-2 et leurs rôles.

Ce travail discute des stratégies naturelles et des logiques probabilistes pour les systèmes multi-agents.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage quantique pour de meilleures tâches de classification.

Une nouvelle méthode pour générer des données de préférence synthétiques améliore les modèles de récompense dans l'apprentissage par renforcement.

Un nouveau jeu de données et un modèle améliorent la compréhension des vêtements en 3D.

MINT améliore la collecte de données de l'IA pour un meilleur diagnostic médical.

Une étude sur comment les ordis peuvent créer des théorèmes géométriques intéressants.

Un nouveau framework améliore les GNN pour résoudre efficacement les problèmes de sur lissage.

Un aperçu des risques de sécurité auxquels sont confrontés les appareils IoT renforcés par l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode s'attaque au biais des ensembles de données dans la classification des images médicales.

Une nouvelle technologie améliore la détection et la classification des tumeurs au cerveau grâce à l'apprentissage profond.

Examiner comment les LLM préfèrent les contextes générés à ceux récupérés pour répondre aux questions.

Ce papier parle de comment l'IA peut apprendre des interactions humaines en langage.

Une nouvelle approche améliore les résultats des modèles linguistiques en se basant sur les retours humains.

Cet article présente une nouvelle méthode pour détecter les bateaux dans les images SAR.

Un aperçu du potentiel et des défis de l'apprentissage par renforcement offline dans la prise de décision.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la classification des images grâce à la correction des erreurs et à l'adaptation.

De nouvelles stratégies améliorent l'efficacité de la conception inverse dans différents domaines de l'ingénierie.

Découvrez le besoin de visibilité et de gouvernance dans les opérations des agents IA.

De nouvelles techniques améliorent les systèmes de réponse aux questions en arabe pour de meilleures performances.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour évaluer le risque rénal chez les patients diabétiques.

Techniques pour améliorer l'apprentissage automatique dans des environnements dynamiques.

Un nouveau système améliore la façon dont les robots collectent et apprennent des données du monde réel.

La suggestion Meta améliore la performance des modèles de langage en décomposant les tâches et en collaborant avec des experts.

Examiner les défis que rencontrent les modèles de transformateurs pour apprendre la récursion structurelle.