Informatique - Intelligence artificielle

Techniques pour améliorer la précision des forêts aléatoires grâce à une régularisation post-hoc.

Un nouveau cadre améliore les graphes de connaissances en intégrant des infos variées sur les entités.

TestLab automatise les tests logiciels grâce à l'IA pour garantir la qualité et la sécurité.

Une méthode pour guider des systèmes autonomes tout en garantissant la sécurité et la conformité.

Des recherches montrent des parallèles dans l'acquisition du langage entre les enfants et les modèles de langage.

CIN++ améliore l'analyse des données dans des systèmes complexes, surtout en chimie.

Explore comment l'extraction de concepts améliore la fiabilité de l'IA dans la fabrication.

Un nouveau système améliore la compréhension et la confiance des modèles d'IA grâce à de meilleures explications.

Examiner le rôle de la communication sémantique dans les environnements de véhicules connectés.

GShot génère des graphes de haute qualité à partir de peu de données d'entraînement en utilisant des techniques d'apprentissage par méta.

Une étude sur comment ChatGPT gère les prompts et traite les biais dans ses réponses.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images en utilisant un minimum de vues d'objets.

L'encodage par décalage de nœud offre une meilleure approche au problème du voyageur de commerce.

Explorer des méthodes pour améliorer la prise de décision de l'IA grâce à la curiosité et à l'expérience.

G-CAME améliore la compréhension des prédictions des modèles de détection d'objets grâce à des cartes de saillance claires.

Un aperçu de ColdNAS et son impact sur les défis des utilisateurs au démarrage à froid.

Examiner comment le biais de popularité affecte la satisfaction des utilisateurs dans les systèmes de recommandation.

Une méthode utilisant des données historiques pour le développement de stratégies de basket en temps réel.

Cette étude examine les biais dans les modèles de langage en utilisant le tuning de soft-prompt.

Un nouveau cadre améliore la génération de données synthétiques pour les tâches de détection d'objets.

AGRA améliore l'entraînement des modèles en gérant dynamiquement les étiquettes bruyantes pendant le processus d'apprentissage.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des réponses dans les systèmes de dialogue grâce à une meilleure compréhension du contexte.

L'étude adapte des attaques adversariales des systèmes NLP anglais vers les systèmes chinois.

Comprendre les facteurs clés dans la sélection des clients pour améliorer l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode améliore le partitionnement des données spatiales pour un traitement plus rapide.

MindEye reconstruit des images à partir de l'activité cérébrale, révélant des trucs sur la pensée et la perception.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les GNN expliquent leurs prédictions.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des modèles de complétion de Graphes de Connaissances.

Stratégies innovantes pour améliorer la réponse de l'IA face aux situations inattendues.

Un nouveau cadre d'IA améliore la compréhension et la segmentation des images médicales 3D.

XInsight fournit des explications variées pour les décisions des GNN, améliorant la compréhension dans les applications critiques.

Une nouvelle méthode améliore les performances de l'apprentissage automatique en utilisant des graphes de connaissances dans des scénarios de données limitées.

Une nouvelle méthode pour améliorer la recherche d'infos dans la littérature académique.

Une nouvelle approche d'apprentissage automatique améliore la précision du diagnostic de la sténose aortique.

AutoML simplifie l'apprentissage automatique pour une meilleure analyse des images médicales.

ScienceBenchmark propose une nouvelle référence pour les bases de données scientifiques complexes.

Un atelier axé sur la protection de l'Amazonie grâce à des techniques basées sur les données.

Cet article présente un design modulaire pour améliorer l'efficacité et l'adaptabilité des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'objets dans des espaces 3D en utilisant des modèles 2D existants.

Un aperçu de l'évaluation des formes de clusters et de leur importance en science des matériaux.