Informatique - Intelligence artificielle

Une nouvelle approche combine l'apprentissage machine et la physique pour améliorer les prédictions fluides.

PathOCL améliore la précision et l'efficacité de la génération d'OCL pour les modèles de classe UML.

PLEIADES améliore l'apprentissage automatique pour un traitement rapide et efficace des données basées sur des événements.

Examiner comment les boîtes peuvent partager des prévisions pour améliorer les résultats.

WISER améliore les prédictions de traitement du cancer grâce à des techniques de données innovantes.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement adversarial des réseaux de neurones profonds.

Présentation de PQAH pour mieux comprendre les cartes thermiques de l'IA et leur évaluation.

La détection compressée en temps réel améliore la transmission et le traitement des données dans les satellites miniaturisés.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de trajectoire pour des conduites autonomes plus sûres.

Un nouveau référentiel évalue les capacités des LLM dans les processus de modélisation mathématique.

Une nouvelle façon de créer des présentations à partir de documents longs de manière efficace.

Les chercheurs évaluent le rôle de l'IA dans l'analyse des données astronomiques et ses implications.

Cette étude examine comment les créateurs réagissent quand leurs œuvres sont utilisées pour la formation de l'IA.

Combiner les connaissances en physique avec des modèles basés sur les données améliore la performance de la modélisation générative.

ExES éclaire les décisions sur la recherche d'experts et la formation d'équipes.

Une nouvelle approche pour améliorer les réponses générées par l'IA dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode améliore la détection de données inhabituelles dans les modèles de machine learning.

Cette étude examine la performance des CLM et MLM dans la génération de texte.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation dans des problèmes coûteux à haute dimension.

Explorer une nouvelle méthode pour comprendre l'émergence dans les modèles de langage.

Un cadre qui améliore l'apprentissage par renforcement en intégrant des contraintes essentielles.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles à oublier des infos visuelles précises.

Une méthode rapide et efficace pour segmenter les couches rétiniennes en utilisant des images OCT.

Le cadre CDC-MMPG améliore la personnalisation et l'efficacité de l'IA pour les appareils intelligents.

Le modèle FAITH améliore les prédictions en séparant les tendances et les motifs saisonniers dans les données de séries temporelles.

Les robots apprennent des tâches rapidement à partir d'une seule démonstration humaine en utilisant de nouvelles techniques.

Une nouvelle méthode améliore la détection des valeurs aberrantes et réduit le temps d'entraînement.

Explorer le paysage réglementaire de l'IA générative et ses implications.

L'IA transforme la fabrication avec efficacité, contrôle qualité et maintenance prédictive.

Une étude sur l'amélioration de l'équité dans l'allocation des tâches pour les prestataires de services et les tâches.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle de la glycémie pour le diabète de type 1 en utilisant l'IA.

Examiner comment l'apprentissage social peut faire avancer l'intelligence artificielle vers des capacités humaines.

Explore comment DETAIL améliore la compréhension de l'apprentissage en contexte dans les modèles de langage.

Présentation d'une nouvelle approche pour apprendre sur les zones géographiques et leurs connexions.

AutoLINC automatise la conception de la fonction de perte pour mieux gérer le déséquilibre des classes dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour évaluer l'alignement des modèles de langage avec les valeurs humaines.

Un regard nouveau sur la façon dont les faits sont stockés dans les modèles de langage.

S'attaquer aux problèmes d'augmentation de données pour une meilleure performance des Vision Transformers.

Découvrez comment l'apprentissage par Q exclusif pénalisé améliore l'apprentissage et la performance en RL hors ligne.

Une nouvelle approche améliore la sécurité des réseaux de neurones contre les exemples adverses.