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Une approche unifiée améliore la précision dans l'estimation des petites zones.

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Utiliser l'apprentissage automatique pour repérer des amas de galaxies en pleine fusion.

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Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage automatique pour les prédictions de structures atomiques.

Des algorithmes innovants améliorent la précision des mesures quantiques en utilisant des réseaux de tenseurs.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de la vitesse de circulation grâce à une analyse causale et une adaptation des données.

Explorer des méthodes pour récupérer les paramètres du modèle à partir des scores de levier dans l'analyse de régression.

UPINN améliore notre capacité à modéliser et à prédire les effets des médicaments de chimiothérapie.

Une nouvelle approche de l'optimisation inverse qui intègre des données contextuelles pour de meilleures prédictions.

Apprends à maximiser les résultats dans des situations incertaines avec des contraintes budgétaires.

Un aperçu de comment différentes réseaux de neurones apprennent des images.

Une nouvelle méthode garantit la validité des explications contrefactuelles malgré les changements de modèle.

CUMAD détecte les appareils IoT piratés tout en minimisant les fausses alertes.

Présentation de FiLo : une méthode novatrice pour la détection et la localisation précise des anomalies.

Un modèle pour des suggestions de stocks personnalisées, en tenant compte des préférences et du timing.

Explore le rôle des mots tilde-isométriques dans les transformations de chaînes et leurs applications.

Une nouvelle méthode pour s'attaquer aux problèmes d'optimisation non lisses avec des contraintes.

Les avancées récentes améliorent la détection des ondes gravitationnelles et élargissent notre compréhension de l'univers.

G-HANet combine des images de tissus et des données génomiques pour améliorer les prédictions sur les résultats du cancer.

HistNetQ propose une nouvelle façon de quantifier les données en utilisant le deep learning.

Une nouvelle approche s'attaque à la désinformation qui se répand à travers des réseaux interconnectés.

Cette étude compare des méthodes pour évaluer la performance des modèles d'IA dans le secteur de la santé.

Les chercheurs améliorent les méthodes pour étudier les délais de temps dans les émissions de lumière des AGN.

Un nouveau système suit les mouvements des yeux pour identifier la dépression à travers l'utilisation quotidienne des smartphones.

Un nouveau cadre vise à réduire les accidents aux intersections urbaines en utilisant des véhicules connectés.

Un nouveau modèle qui explique comment la mémoire peut être organisée et récupérée.

Combiner des modèles variés améliore les prédictions dans l'analyse de données fonctionnelles.

Cet article présente une méthode basée sur des graphes pour améliorer les prédictions d'approbation des revendications de brevets.

Un nouveau modèle améliore la détection de la position à travers les langues sans exemples étiquetés.

Une nouvelle approche pour tester des hypothèses dans des contextes de données de haute dimension.

Le rôle de l'apprentissage automatique dans l'analyse des images médicales est en train de prendre de l'ampleur.

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Le défi NTIRE 2024 met en avant les progrès réalisés dans l'amélioration de la qualité des images en faible luminosité.

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