Informatique - Recherche d'informations

Explorer l'intégration des jumeaux numériques et du Métavers pour des expériences améliorées.

Un nouvel outil aide à vérifier les faits en connectant les utilisateurs à des avis d'experts.

L'IA aide les écoles à identifier rapidement les menaces potentielles à la sécurité des élèves.

Text2Cohort rend les données sur le cancer plus accessibles pour les chercheurs grâce à des requêtes en langage naturel.

Explore comment PALR améliore les recommandations en utilisant des grands modèles de langage.

Cet article parle d'une méthode pour analyser efficacement des données scientifiques non structurées.

Un projet qui améliore la récupération d'infos mathématiques pour les chercheurs.

Explore comment les CRSs utilisent le dialogue pour de meilleures recommandations de contenu.

Explorer le développement d'un modèle de génération automatique de questions pour l'éducation.

MV-ICTR améliore l'expérience utilisateur en améliorant les recommandations de films grâce aux caractéristiques des utilisateurs et des éléments.

FedAds propose une solution pour estimer le CVR de manière efficace tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Cet article examine les menaces dans les systèmes de recommandation fédérés utilisant des informations visuelles.

Cet article examine comment les grands modèles de langage peuvent améliorer les classements de recommandations.

Examiner l'impact et la gestion des biais dans les systèmes basés sur les données.

Une nouvelle méthode améliore la recherche entre les langues, rendant la récupération de documents plus efficace.

Cet article examine les effets de la rouille des feuilles de caféier en Colombie.

Un aperçu des défis d'équité dans les systèmes de recommandation et des solutions possibles.

Une étude sur comment traiter les biais dans les systèmes de classement pour améliorer l'expérience utilisateur.

LLM-URL utilise des grands modèles de langage pour améliorer la précision et l'efficacité de la recherche de documents.

HyHTM améliore les modèles de sujets hiérarchiques en utilisant la géométrie hyperbolique pour de meilleures relations entre les sujets.

BioAug améliore les données d'entraînement pour le NER biomédical, en s'attaquant aux problèmes de manque de données.

Les chercheurs utilisent des modèles avancés pour améliorer les méthodes de synthèse des nanorods en or.

Un nouveau cadre améliore les conversations de soutien émotionnel pour les utilisateurs en quête d'aide.

Les campagnes SMS personnalisées peuvent améliorer le respect des contrôles pour le cancer et les résultats de santé.

Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations en se concentrant sur plusieurs éléments pertinents.

Cette étude examine l'efficacité du QPP pour améliorer les systèmes de recherche conversationnels.

Une nouvelle méthode améliore la recherche de documents en affinant les représentations de requêtes grâce aux retours.

Examen de la performance de la récupération générative sur de grands ensembles de documents.

Explorer les difficultés uniques rencontrées par les acheteurs malvoyants en ligne.

Une nouvelle taxonomie pour améliorer la performance des LLM sur des tâches complexes.

Améliorer l’équité dans les systèmes de recommandation avec de nouveaux modèles et techniques.

Une méthode pour améliorer l'efficacité de la représentation des caractéristiques dans les systèmes d'apprentissage machine.

La recherche met en avant les avancées dans la compréhension et le traitement du langage grâce à différentes méthodes et ensembles de données.

Ce modèle améliore la façon dont les utilisateurs cherchent des infos dans de grandes collections de textes.

Une nouvelle méthode pour améliorer la clarté et la pertinence des requêtes de recherche.

Évaluer l'efficacité des systèmes de RI pour trouver des articles sur le COVID-19.

Cette étude explore le lien entre les structures d'arbre généalogique et la satisfaction relationnelle.

PINA améliore la classification multi-étiquettes extrême en intégrant des infos complémentaires.

Explorer comment les grands modèles de langage gèrent les structures de tableaux et leurs limites.

Analyser comment la dimensionnalité influence la personnalisation et la diversité dans les algorithmes de recommandation.