Une nouvelle méthode pour classifier des images sonar avec moins d'étiquettes.
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La science de pointe expliquée simplement
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Nouveau jeu de données et méthodes améliorent la reconnaissance NER pour le dialecte bavarois.
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Une méthode pour créer un texte cohérent à partir de plusieurs points saillants de documents.
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Découvrez comment X-AMR transforme la résolution de la coreférence des événements avec une représentation graphique.
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Une étude montre que des étiquettes faibles améliorent la précision de la prédiction de brillance tout en réduisant l'effort manuel.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'actions dans des vidéos non montées en utilisant peu d'exemples.
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Une méthode pour améliorer l'extraction de mélodies à travers différents styles de musique avec un minimum d'efforts humains.
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Un corpus unique améliore la reconnaissance des entités nommées dans six langues slaves.
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Présentation d'un modèle pour améliorer la sécurité dans la génération de langage et réduire les risques.
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Ce travail se concentre sur l'identification des scènes importantes pour améliorer les résumés de scénarios de films.
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SportsHHI se concentre sur les interactions humaines dans les vidéos de basket et de volley pour une analyse améliorée.
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Un nouveau cadre pour des interactions plus sûres avec les grands modèles de langage.
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SPAM propose une manière plus intelligente de taguer les données vidéo efficacement.
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Une nouvelle approche améliore la segmentation dans les images médicales sans avoir besoin d'étiquettes détaillées.
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De nouvelles méthodes améliorent le suivi d'objets et l'efficacité de l'annotation dans le traitement vidéo.
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Une nouvelle méthode utilise des questions pour identifier les rôles d'événements dans les documents.
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Transformer un dataset MCQA pour des questions extractives dans plusieurs langues.
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Une nouvelle méthode améliore les descriptions d'images pour entraîner des modèles d'IA.
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Un aperçu des problèmes et des méthodes dans la segmentation cérébrovasculaire pour l'imagerie médicale.
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Ce cadre améliore la précision du suivi d'objets avec moins d'intervention humaine.
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ADSumm fournit des résumés essentiels pour une meilleure réponse aux catastrophes.
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Cet article parle du marquage salutaire, une méthode pour réduire l'intervention humaine dans le machine learning.
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Une nouvelle méthode utilise des points extrêmes pour une segmentation d'instance efficace avec un minimum d'annotation.
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Cette étude explore des méthodes avancées pour un étiquetage de données efficace en utilisant des techniques de réseaux de neurones.
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Cette étude explore comment créer des phrases qui gardent des significations spécifiques en utilisant FrameNet.
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Une étude présente un nouveau critère pour évaluer la performance des prompts dans la création et la récupération d'images.
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AGB-DE aide à évaluer la validité des clauses dans les contrats de consommation en Allemagne.
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SRFUND propose des annotations détaillées pour améliorer le traitement des documents dans plusieurs langues.
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Évaluer le rôle des LLM dans l'amélioration de la représentation structurée des articles scientifiques.
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MMScan améliore la capacité de l'IA à comprendre des environnements 3D complexes avec des annotations détaillées.
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La méthode ANNEAL réduit les coûts de labellisation tout en améliorant la performance de récupération d'images.
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WeCLIP améliore la segmentation faiblement supervisée en utilisant CLIP avec un effort de marquage minimal.
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Cette étude examine les biais dans les modèles d'IA lors de l'étiquetage des données de discours de haine.
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Un nouveau jeu de données pour améliorer l'interprétation des images de télédétection par les machines.
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Un nouveau réseau améliore la détection d'objets 3D en utilisant des étiquettes faibles.
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Cet article présente une méthode pour utiliser des LLMs afin d'annoter des données tabulaires avec un minimum d'effort humain.
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Cette étude examine les LLM comme une alternative rentable pour la classification de texte.
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Le modèle SAVE améliore la segmentation audio-visuelle avec efficacité et précision.
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Une nouvelle méthode réduit le besoin de données étiquetées dans les tâches de vision par ordinateur.
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