Informatique - Intelligence artificielle

Analyser les différentes perspectives sur les menaces de l'IA pour l'humanité.

Une nouvelle méthode combine l'échocardiographie et les dossiers de santé pour évaluer la gravité de l'hypertension.

Explorer la collaboration entre les appareils mobiles et les serveurs de périphérie pour des assistants AI plus intelligents.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des voitures autonomes grâce à un meilleur modélisation des interactions.

Examiner comment des ensembles aléatoires et des fonctions de croyance influencent la prise de décision dans différents domaines.

De nouvelles méthodes ont été développées pour identifier les fausses chansons au milieu des préoccupations grandissantes.

Une nouvelle méthode pour mettre à jour les modèles de langage de manière efficace et précise.

Explore le rôle du NLP dans l'amélioration des processus éducatifs et la résolution des défis.

Cet article examine les problèmes d'équité dans les avis d'applications mobiles basées sur l'IA.

Nouveau modèle améliore la maintenance prédictive en s'attaquant aux défis des données.

LightTBNet est un modèle efficace pour détecter la tuberculose avec précision dans des environnements à faibles ressources.

CG4CTR transforme la pub en ligne en se concentrant sur les préférences des utilisateurs pour un meilleur engagement.

Explore le rôle des représentations dans l'amélioration des performances de l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche en apprentissage automatique pour séparer les facteurs d'influence sans connaissance préalable.

Nouveau modèle qui réduit les ressources nécessaires pour générer des images de haute qualité.

MultiPLY améliore les modèles de langage grâce à un traitement interactif de données multisensorielles dans des environnements 3D.

Une méthode pour améliorer l'apprentissage à travers différents types de données.

GATS fusionne des modèles préentraînés pour un meilleur traitement des données multimodales.

U-DIADS-Bib simplifie la segmentation des manuscrits anciens grâce à la collaboration d'experts.

RADIO crée des visages parlants réalistes à partir d'une seule image de référence.

Une méthode pour améliorer l'efficacité des modèles de Mixture of Experts.

Une nouvelle approche améliore la qualité des messages de commit en s'appuyant sur les meilleures pratiques.

Un aperçu des problèmes et des solutions pour les hallucinations dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les classificateurs de texte en générant des exemples multilingues trompeurs.

Une nouvelle méthode améliore la compression d'images en se concentrant sur les bandes de fréquence.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent les images de microscopie électronique pour une meilleure analyse du cerveau.

Une nouvelle méthode en apprentissage automatique améliore l'adaptabilité des modèles à différents types de données.

Explorer des méthodes pour améliorer la traduction des données sans paires étiquetées.

Le vlogger simplifie le vidéo blogging, rendant ça plus rapide et plus facile pour les créateurs.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction des formes moléculaires grâce à l'apprentissage automatique.

Un nouveau jeu de données renforce le lien entre la langue et les environnements 3D.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des ECG en utilisant le machine learning avec un minimum de données étiquetées.

La recherche améliore la prédiction de force en chirurgie robotique en utilisant des données visuelles et de l'apprentissage machine.

Un nouveau cadre améliore le classement des tumeurs au cerveau en utilisant plusieurs types d'IRM.

Développer des agents qui imitent des organismes vivants en utilisant des principes d'homéostasie.

Un nouveau cadre améliore les modèles d'apprentissage automatique pour les distributions de données inégales.

Un aperçu du mixage musical, qui combine compétences techniques et vision artistique.

Les GSANs améliorent le traitement des données dans des structures complexes comme les graphes et les complexes simpliciaux.

Un nouveau cadre améliore la précision dans la classification des nœuds avec des données étiquetées limitées.

L'entraînement efficace de bas rang améliore les modèles CNN pour les environnements avec peu de ressources.