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Cet article parle de l'utilisation de données agrégées en machine learning tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle méthode pour améliorer la performance en calcul scientifique en utilisant ytopt.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité du marketing en analysant le comportement des utilisateurs tout au long du processus.

DESI joue un rôle crucial dans la compréhension des décalages vers le rouge des galaxies et de l'expansion cosmique.

CATHODE propose une nouvelle façon de dénicher des particules dans les expériences de collisionneurs.

Examiner les complexités de la mesure des connexions dans des systèmes non linéaires.

Nouveau jeu de données permet de mesurer les signes vitaux sans contact en utilisant la technologie des caméras.

De nouveaux systèmes améliorent la traduction du texte en langage parlé sans intermédiaires.

Une nouvelle approche améliore la conception des flux de travail dans l'analyse de données grâce à l'automatisation et à la flexibilité.

Un regard de plus près sur la capacité des modèles multilingues à transférer des connaissances d'une langue à l'autre.

Des équipes ont rivalisé pour prédire l'impact des variantes génétiques ARSA pour de meilleurs résultats de santé.

Explorer des méthodes pour gérer efficacement les données manquantes dans les essais randomisés en grappes.

Utiliser des données de transport pour détecter tôt les maladies infectieuses au Brésil.

Cet article examine des méthodes pour évaluer les effets à long terme des politiques éducatives.

Un examen des ensembles de positions générales et leur signification en mathématiques.

CGLASSO propose des moyens améliorés pour étudier l'activité cérébrale et la connectivité.

Une étude révèle que les arbres de décision boostés excellent dans des environnements de données bruyantes pour la détection d'anomalies.

Une nouvelle méthode améliore l'explicabilité des GNN en utilisant des graphes proxy.

Cette recherche explore le potentiel des modèles de fondation de graphes polyvalents.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'analyse des données spatiales.

L'expérience ATLAS améliore la précision de la constante de couplage fort en physique des particules.

Cette recherche examine comment la taille du modèle et des données impacte la performance des modèles graphiques.

Ce papier évalue l'efficacité du code généré à partir de différents modèles.

COMPRER intègre plusieurs types d'imagerie pour un meilleur diagnostic des maladies.

L'apprentissage automatique améliore la précision des prédictions de décalage vers le rouge pour les noyaux galactiques actifs.

Un aperçu des méthodes d'extraction de règles pour améliorer l'interprétabilité des RNN.

De nouvelles découvertes remettent en question les idées reçues sur les sursauts gamma et leurs émissions très haute énergie.

Un nouveau modèle vise à améliorer les prévisions à travers différents types de données.

Ce papier parle d'une méthode pour réduire les faux positifs dans l'analyse de données.

Cette étude améliore les tâches d'optimisation en utilisant des oracles inexactes ajustables pour de meilleures performances.

Cette étude révèle des motifs clés dans l'écoulement de Kolmogorov et la dynamique turbulente.

Un nouveau modèle utilise l'IA pour mieux prédire les variants de COVID-19 et leur propagation.

Waterbear améliore l'analyse des écrans CRISPR FACS pour la recherche génétique.

Améliorer les méthodes d'inférence bayésienne pour les matrices ultramétriques dans l'analyse de données complexes.

Une étude sur les effets du bruit dans l'analyse des signaux et le comportement des valeurs propres.

Lamarr améliore les simulations de collisions de particules, permettant à LHCb de gérer des volumes de données plus importants efficacement.

Une nouvelle approche pour s'attaquer au changement de covariables dans les modèles d'apprentissage automatique.

MedSASS améliore l'imagerie médicale en utilisant l'apprentissage auto-supervisé pour une meilleure précision.

Une nouvelle méthode améliore la capacité de l'IA à séparer les caractéristiques des images de manière efficace.

Ce papier parle du rôle des LLM dans l'analyse des séries temporelles.