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Un cadre pour améliorer l'apprentissage en ligne en minimisant le regret de décision.

De nouvelles méthodes en simulation révèlent des infos sur comment les galaxies se forment et évoluent.

Une nouvelle approche améliore l'identification de la langue parlée en utilisant l'apprentissage auto-supervisé et des étiquettes.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage machine avec des paires positives sémantiques.

Cette étude passe en revue l'efficacité de l'apprentissage automatique pour dénicher les vulnérabilités logicielles grâce à des tests de données modifiés.

Cette étude évalue à quel point les modèles de récupération vidéo comprennent les sous-titres et le contenu vidéo.

Cette étude montre comment des données mixtes peuvent améliorer la précision des prévisions de blessures.

De nouvelles méthodes améliorent la communication MPI Alltoallv pour de meilleures performances FFT.

GLMMcosinor propose une modélisation flexible pour étudier des rythmes biologiques complexes.

Une nouvelle politique renforce les stratégies pour une prise de décision efficace dans le budget.

Les chercheurs améliorent les méthodes pour prédire les actions futures dans les contenus vidéo.

Exploration des ε-couvertures pour des requêtes efficaces dans l'analyse de données haute dimension.

Présentation de SANGEET, un jeu de données complet sur la musique classique hindoustanie.

Un nouveau cadre statistique améliore les prédictions des risques macroéconomiques pour les décideurs.

Examiner comment les techniques de prétraitement influencent les résultats de connectivité cérébrale dans les études rs-fMRI.

Un aperçu de la signification et de l'histoire des tests de randomisation en statistique.

La recherche explore l'analyse des messages Telegram pour détecter des signes de dépression.

Un aperçu des données Twitter et des sentiments publics pour la Coupe du Monde FIFA.

Cette étude explore l'utilisation de l'IA pour améliorer le suivi des activités humaines grâce à de meilleures données de capteurs.

Des modèles améliorés aident à mieux comprendre les fusions de trous noirs et les signaux des ondes gravitationnelles.

Découvrez comment les données synthétiques peuvent protéger la vie privée dans la recherche longitudinale.

Une nouvelle approche pour améliorer la génération de texte à partir de données structurées.

Une nouvelle approche pour améliorer les performances des modèles sur des ensembles de données déséquilibrés.

Une étude sur les méthodes artisanales et d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'objets 3D.

Une étude améliore la classification des galaxies grâce à des algorithmes avancés et de vastes ensembles de données.

Explorer des améliorations dans les méthodes de récupération de documents pour un meilleur accès à l'information.

Explorer des changements d'image subtils qui trompent les modèles d'apprentissage profond dans divers domaines.

Une étude révèle des groupes distincts d'étoiles dans notre galaxie.

Une nouvelle méthode pour analyser les données de qualité de l'électricité sans avoir besoin d'énormément d'étiquettes.

Comprendre comment la confidentialité différentielle protège les infos sensibles dans l'analyse de données.

Apprends comment la ptychographie électronique améliore l'imagerie des matériaux à l'échelle atomique.

La recherche sur les méthodes de regroupement améliore la compréhension des interactions climatiques extrêmes.

Une nouvelle approche pour améliorer la communication et le suivi dans les réseaux d'agents.

ALFFI propose une nouvelle façon de simplifier l'analyse de données complexes dans différents domaines scientifiques.

WAM vise à prédire les impacts des feux de forêt pour mieux répartir et gérer les ressources.

Cet article examine comment l'apprentissage profond prédit la volatilité financière à travers différents actifs.

Un aperçu de la correspondance de graphes et de ses applications dans les réseaux sociaux et au-delà.

Cet article parle du rôle de l'apprentissage automatique dans l'analyse des réactions nucléaires.

Une nouvelle approche pour améliorer les prédictions de séries temporelles multivariées en utilisant des GNN.

Cet article parle des approches d'apprentissage machine pour prédire les réactions de combustion de l'hydrogène.