Utiliser les réseaux sociaux pour comprendre les besoins et les forces de la communauté.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode pour évaluer les grands modèles de langage avec moins d'exemples.
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Cet article examine les propriétés et la classification des étoiles RR Lyrae à double mode.
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Cette étude examine comment la gestion des risques d'entreprise peut fonctionner efficacement avec des modèles de données fluides.
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Un aperçu approfondi de comment les fonctionnalités fonctionnent ensemble dans différents modèles d'IA.
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Un aperçu de comment les blocs de transformateurs linéaires améliorent les modèles de langue grâce à l'apprentissage contextuel.
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Ce papier montre comment le NLP aide la recherche sur les matériaux énergétiques.
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Analyser les complications d'extrapoler des fonctions complètement monotones au milieu de données bruyantes.
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Un aperçu des méthodes pour améliorer les prédictions des modèles et réduire l'incertitude.
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Un guide pour comprendre la similitude musicale dans les modèles génératifs.
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Enquêter sur les défis de la régression linéaire creuse à travers des problèmes de réseau.
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Cet article explique des méthodes de clustering pour analyser les données longitudinales de manière efficace.
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Une étude examine comment les connexions manquantes affectent la précision des prédictions de liens à travers les réseaux.
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De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision en permettant aux apprenants de s'abstenir d'agir.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de l'analyse des données de santé provenant des dispositifs portables.
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Un projet qui regroupe des données pour améliorer les options de traitement du cancer pédiatrique.
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Des méthodes innovantes améliorent l'analyse de séries temporelles grâce à l'automatisation et à l'apprentissage automatique.
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Découvrez comment AutoCD facilite la recherche de relations causales dans les données.
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Une nouvelle méthode améliore l'identification des palettes en bois de chipboard et des plaques métalliques.
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Une nouvelle approche pour résoudre efficacement des PDE complexes en utilisant l'apprentissage automatique.
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TagS améliore la cybersécurité en utilisant la détection en temps réel et une gestion efficace des ressources.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'inférence variationnelle.
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Cette étude présente deux algorithmes pour récupérer avec précision les termes sources dans les problèmes de valeurs initiales.
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Améliorer l'efficacité dans Datalog grâce aux sémirings et aux techniques de grounding.
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L'enquête PGIR identifie et classe de nombreuses étoiles variables à longue période en utilisant le machine learning.
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Créer des outils visuels efficaces qui répondent aux besoins des personnes âgées.
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Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les Machines d'Apprentissage Extrême dans différentes applications.
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Présentation d'un algorithme pour prendre de meilleures décisions avec des récompenses incertaines dans des scénarios complexes.
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Une étude analyse les patients COVID-19 pour améliorer les stratégies de traitement au Liban.
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Comment l'apprentissage automatique améliore les méthodes d'échantillonnage d'audit dans des environnements riches en données.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision des modèles de maladies pour la prise de décision en santé publique.
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Cet article examine l'impact de l'emplacement sur l'équité dans les systèmes d'IA.
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Examiner comment les gros modèles apprennent efficacement à partir de peu de données.
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Une méthode complète pour choisir des contrefactuels efficaces dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Cette méthode aide à trouver des motifs cachés dans des données bruyantes.
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Rendre le processus d'étalonnage plus simple pour des simulations plus précises en informatique distribuée.
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Une étude montre comment les données photométriques améliorent les mesures de température et de gravité des étoiles.
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Une approche semi-supervisée améliore la classification de l'imagerie motrice à partir de données EEG.
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Une étude sur l'estimation des incertitudes de la puissance minière dans les systèmes blockchain.
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De nouvelles méthodes améliorent l'estimation d'état pour des systèmes complexes en situation d'incertitude.
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