Informatique - Intelligence artificielle

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.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes automatisés pour résoudre des problèmes de maths.

Un aperçu des approches d'apprentissage profond décentralisées qui mettent l'accent sur la confidentialité des données.

Explore la montée du besoin de clarté dans la prise de décision par l'IA.

Cet article examine comment l'IA peut aider à créer des assertions de sécurité pour le matériel.

Le modèle de neurone ELM simplifie la compréhension des fonctions cérébrales complexes avec moins de paramètres.

Examiner l'efficacité des données synthétiques dans les tâches de correction des erreurs grammaticales.

FLOWER aborde l'apprentissage avec peu d'exemples et l'oubli catastrophique dans les modèles d'apprentissage automatique.

Découvrez comment OtterTune simplifie la gestion des bases de données grâce à l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle s'adapte à l'hétérophilie dans les graphes, améliorant la performance et la précision.

Explorer comment le langage aide à inférer des objectifs dans des situations sociales.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la robustesse des systèmes de réponse aux questions sur les tables.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations e-commerce en comprenant les intentions d'achat des clients.

Une nouvelle méthode améliore la traduction des requêtes SQL en réduisant les schémas de base de données.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des effets causaux à partir de données observationnelles et interventionnelles.

Une nouvelle méthode restaure des fresques abîmées en utilisant une technologie innovante.

Examiner l'équilibre entre la vie privée et l'équité dans les modèles d'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes améliorent la précision en imagerie médicale en utilisant l'apprentissage profond et des fantômes imitant les tissus.

Un nouveau cadre améliore la sécurité et l'apprentissage par récompense dans les applis d'IA.

Une nouvelle méthode utilise le mining d'images pour s'entraîner sans annotations.

Découvre une méthode pour changer les styles d'images de manière créative et efficace.

Une nouvelle méthode combine des algorithmes et l'apprentissage par renforcement pour la conception de treillis.

Une nouvelle méthode améliore l'ajustement des paramètres S avec moins de mesures.