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De nouveaux modèles aident les utilisateurs à se concentrer sur des concepts pertinents pour de meilleures prévisions.

Exploration des processus de Bessel rugueux et leur importance en finance et en physique.

Une étude examine comment les conducteurs humains interagissent avec les véhicules autonomes sur la route.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage par renforcement.

Un nouvel algorithme améliore les décisions de recrutement en se basant sur des prédictions de candidats.

Une nouvelle méthode améliore la précision du modèle face à des distributions de données inconnues.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance automatique de la parole pour les mots rares en utilisant le contexte.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de trafic malgré les lacunes de données et les réseaux routiers en évolution.

Une nouvelle méthode améliore le sensing compressé grâce à l'optimisation en nombres entiers mixtes.

Le dataset MMASD offre de nouvelles perspectives sur la communication et le comportement autistique.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance des cellules en utilisant moins d'exemples étiquetés.

Un nouveau logiciel simplifie l'optimisation des paramètres pour les modèles neuronaux, améliorant l'efficacité de la recherche.

Explore de nouvelles méthodes pour améliorer la prise de décision en situation d'incertitude.

Une étude sur la performance des modèles visuels fondamentaux face à des distorsions réelles dans les tâches de segmentation.

Des chercheurs développent de nouvelles méthodes pour observer le comportement des souris dans leur environnement naturel.

Une étude propose une formule à deux paramètres pour analyser le chaos des niveaux d'énergie et les données manquantes.

Le nouveau modèle PDNO améliore l'efficacité dans la résolution de PDE complexes.

Un nouveau cadre améliore la modélisation des mouvements humains.

BuDDI améliore les insights des données de séquençage d'ARN en combinant l'analyse en vrac et à cellule unique.

De nouvelles techniques de modélisation améliorent les prévisions et la gestion des incendies de forêt.

Des chercheurs ont développé stabJGL pour améliorer l'analyse des réseaux de données biologiques.

Le nouveau modèle SPARX H améliore les prévisions pour les événements de particules solaires à haute énergie.

L'apprentissage machine améliore l'analyse des effets de lentille du fond cosmique micro-ondes.

Cet article examine comment les retours d'information influencent la prise de décision et les regrets dans l'apprentissage en ligne.

La technologie AI améliore les exercices de réhabilitation grâce à l'analyse de données vidéo.

Un aperçu des quadricoptères, modélisation et méthodes de contrôle pour un meilleur rendement.

Cet article parle des méthodes pour extraire des données des rapports de radiologie de manière efficace.

Une étude sur les biais dans la représentation des biographies sur Wikipedia.

Les réseaux de convolution kriging améliorent les prédictions dans l'analyse des données spatiales.

Une méthode pour améliorer la fiabilité des supercalculateurs grâce à une analyse de données efficace.

Tester des modèles de langage pour identifier les sorties nuisibles avant leur utilisation dans le monde réel.

Présentation du Contrôle de Correspondance Synthétique pour de meilleures estimations des effets de traitement.

La recherche propose une nouvelle méthode pour évaluer la variance des effets des traitements dans les programmes.

Cet article parle de comment mesurer l'influence de l'entraînement sur les images.

Une nouvelle méthode améliore la séparation des voix en utilisant plusieurs micros sans données étiquetées.

Des techniques innovantes améliorent le suivi des mouvements des bébés pour des interventions de santé précoces.

OpenOOD v1.5 améliore les méthodes d'évaluation de la détection OOD pour des performances fiables.

Un nouveau cadre améliore la précision des données pour la prise de décisions en santé publique et en politique.

Les modèles SALT combinent les forces des ARHMM et des SLDS pour une analyse efficace des séries temporelles.

Cet article parle des méthodes pour prédire efficacement les besoins énergétiques futurs.