Informatique - Intelligence artificielle

La cartographie du bruit en temps réel utilise la tech pour améliorer la gestion du bruit urbain.

Explorer les biais humains et leur impact sur l'équité de l'IA.

Une étude sur les tendances de la criminalité et de la sécurité publique dans les quartiers de Calgary.

Cet article examine le biais racial dans l'imagerie cardiaque basée sur l'IA et propose des solutions.

ETHOS utilise l'IA pour prédire efficacement les changements de santé des patients.

Cet article montre comment les VLM reflètent les stéréotypes de genre dans des tâches du monde réel.

MoFO aide les grands modèles de langage à garder leur savoir pendant le fine-tuning sans perdre en performance.

Les explications de l'IA deviennent plus claires avec de nouvelles méthodes pour aider les utilisateurs à comprendre.

Découvrez comment la communication sémantique et les LLM améliorent les interactions entre les dispositifs IoT.

Apprends des stratégies pour gérer efficacement les données incomplètes dans les bases de données.

Une nouvelle méthode en une étape pour détecter avec précision les repères de la racine aortique dans l'imagerie médicale.

Une nouvelle approche offre des explications plus claires pour les décisions de classification d'images.

De nouvelles méthodes d'entraînement améliorent les LLM pour de meilleures suggestions de produits en ligne.

Une nouvelle approche de données synthétiques améliore la privacy dans l'apprentissage fédéré.

Un aperçu de comment on mesure l'intelligence des modèles de langage IA.

ARCLE aide les chercheurs à améliorer les compétences de résolution de problèmes de l'IA grâce à l'apprentissage par renforcement.

DAAG améliore l'apprentissage des robots en utilisant des expériences passées et des modèles avancés.

Un aperçu de comment les outils d'IA aident les programmeurs débutants à apprendre.

Combiner l'apprentissage automatique et les métaheuristiques pour de meilleures solutions de routage de véhicules.

Une nouvelle méthode améliore le processus d'entraînement pour des modèles d'IA complexes.

Une méthode basée sur les coûts s'attaque aux données conflictuelles dans les bases de connaissances.

JaColBERTv2.5 booste les performances de recherche en japonais avec moins de données.

SpikeYOLO améliore les SNN pour une efficacité et une précision de détection d'objets optimisées.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'apprentissage tout en préservant les connaissances dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Un modèle améliore efficacement la précision de la prédiction du regard en utilisant des signaux cérébraux.

Un guide clair sur les types de manuscrits et les défis de soumission.

RevGNN améliore le processus de recommandation des reviewers académiques en utilisant des techniques de données avancées.

Une nouvelle méthode améliore la représentation des phrases pour mieux détecter les catégories d'aspect.

La moyenne améliore la performance et la stabilité des KAN dans les tâches d'apprentissage machine.

Cette étude examine des méthodes pour améliorer les modèles de langue italienne dans des domaines spécialisés.

Un aperçu des méthodes améliorées pour ajuster les taux d'apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles de langage épars tout en minimisant la perte de performance.

Une méthode pour développer des politiques résilientes pour les drones dans des environnements incertains.

Un outil conçu pour améliorer la satisfaction des travailleurs grâce à la sensibilisation culturelle.

Découvre comment GPT-3 transforme des données non structurées en infos structurées.

Une technologie d'enregistrement innovante cherche à améliorer la compréhension de l'IA sur le comportement et les émotions humaines.

Le cadre RoCo s'attaque aux erreurs de pose pour améliorer la détection d'objets dans la collaboration entre véhicules.

Le regroupement multi-tâches améliore l'efficacité d'apprentissage et les perf' dans différentes applis d'IA.

Explorer de nouvelles méthodes pour s'attaquer aux défis des points selle en apprentissage automatique.

Présentation d'une approche flexible pour comprendre les relations en utilisant des données d'observation.