Informatique - Intelligence artificielle

Suis ce guide pour bien publier ton papier avec AAAI Press.

Un aperçu des dernières tâches de récupération vidéo et de leur importance.

Ce papier parle de l'importance de l'équité dans les systèmes de prise de décision automatisés.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage à partir des données existantes dans l'apprentissage par renforcement hors ligne.

Examiner l'équité dans les systèmes d'IA et leur impact sur la prise de décision.

Examiner l'impact de l'IA générative sur les menaces cyber et les défenses.

Voici PERM, une méthode pour améliorer les expériences d'apprentissage pour les robots et les humains.

Un aperçu de l'apprentissage sûr avec plusieurs agents dans des environnements contraints.

De nouvelles méthodes visent à réduire les valeurs aberrantes dans les modèles de transformateurs, améliorant l'efficacité de la quantification.

Deux méthodes améliorent le travail d'équipe des robots sans avoir besoin d'infos globales.

Apprends comment le diagnostic basé sur des modèles identifie et résout efficacement les problèmes système.

S'attaquer aux défis de la transparence dans les processus de prise de décision de l'IA.

Examen de la montée des réseaux neuronaux à pics dans l'intelligence artificielle.

SEEK améliore les prédictions et les explications dans les graphes de connaissances pour les applications biomédicales.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'entraînement de modèles neuronaux plus petits.

Un cadre pour améliorer les systèmes de dialogue en utilisant les retours des utilisateurs pour mieux répondre.

VCReg améliore l'apprentissage par transfert en favorisant des représentations de caractéristiques variées dans les modèles.

Un aperçu des MLLMs et de leurs applications en IA.

Conseils clés pour préparer des papiers de conférence clairs et pro.

Explorer l'Internet de l'énergie et ses technologies modernes.

Un nouveau système permet aux utilisateurs de rechercher dans Iconclass en utilisant à la fois du texte et des images.

Comprendre les modèles de machine learning est super important pour la confiance et la responsabilité.

Méthodes pour garantir que les Réseaux de Neurones Bayésiens sont fiables face aux attaques adversariales.

Cette recherche examine le fine-tuning dans les applications d'apprentissage par imitation avec peu d'exemples.

Cet article présente un modèle pour que les agents naviguent efficacement dans des environnements en forme de labyrinthe.

Ce travail montre les avantages de la communication décentralisée dans les jeux avec plein d'agents.

LeakDistill améliore le parsing AMR en utilisant des informations structurelles et la distillation de connaissances.

ShapeLinker optimise la conception des linkers pour une meilleure efficacité des médicaments grâce à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle technologie améliore la détection des lésions sur les feuilles de plantes pour un meilleur farming.

Un jeu de données conçu pour évaluer l'utilisation des outils externes par les LLMs pour répondre aux questions.

Améliorer l'interaction des utilisateurs avec des bras robotiques d'assistance pour aider les personnes avec des problèmes de mobilité.

Examiner comment le hasard influence les vulnérabilités en apprentissage automatique et le besoin de meilleures normes.

Explorer les avantages et les défis des méthodes de détection d'objets semi-supervisées.

Cet article parle d'utiliser des modèles linguistiques pour améliorer les prédictions sur des données tabulaires.

Des recherches examinent l'utilisation de médicaments connus pour de nouvelles options de traitement contre le COVID-19.

Un nouveau modèle utilise de l'audio, de la vidéo et du texte pour créer des résumés scientifiques concis.

Un nouveau G-CNN améliore l'analyse d'images médicales 3D et la précision.

Un nouveau cadre clarifie le comportement des agents autonomes en analysant le respect des règles.

Un nouveau jeu de données améliore la recherche sur la qualité de l'air avec des données fiables et une bonne couverture des capteurs.

Les trajectoires sémantiques améliorent notre compréhension des motifs de mouvement avec des insights contextuels.