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Une étude sur la génération de HDMap en utilisant SDMap comme base et son évaluation de performance.

FeatUp améliore la résolution des caractéristiques d'image, boostant les performances dans les tâches de vision par ordinateur.

FuseFL améliore la localisation des pannes en combinant différentes sources de données pour des explications plus claires.

Présentation de DOPE : une méthode solide pour améliorer l'estimation des effets du traitement en utilisant des données d'observation.

Cet article passe en revue la robustesse de CLIP face à divers défis.

Cette étude examine des techniques d'apprentissage automatique pour prédire les éruptions solaires et leur impact sur la technologie.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la reconnaissance vocale brouillée en utilisant de grands modèles de langue.

Une nouvelle approche réduit le biais dans les modèles de machine learning avec déséquilibre de classes.

Cet article examine la structure et la représentation des propriétés numériques dans les modèles de langage.

Une nouvelle approche pour améliorer les compétences de résumé dans des modèles plus petits en utilisant des modèles plus grands.

Une étude montre comment la difficulté des tâches influence l'entraînement dans les modèles de diffusion.

Révolutionner le partage de données et la sécurité dans les réseaux de véhicules avec de nouveaux cadres d'apprentissage.

SCILLA propose une nouvelle façon de créer des modèles urbains 3D détaillés à partir d'images 2D.

Apprends comment la perte d'histogramme améliore les prédictions de régression en modélisant l'incertitude.

BOSS Net améliore l'étude des propriétés des étoiles en utilisant l'apprentissage automatique.

Nouveau modèle qui s'adapte aux menaces de poisoning de données en évolution en utilisant des stratégies de théorie des jeux interactifs.

Analyser les sons des poules aide à améliorer leur santé et la productivité de la ferme.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour dénicher des AGN obscurcis dans les galaxies.

HawkEye améliore les modèles vidéo-texte pour traiter les vidéos plus longues efficacement.

De nouveaux ensembles de données améliorent les prédictions et la compréhension des propriétés des nanomatériaux grâce à l'apprentissage automatique par graphe.

Une nouvelle méthode permet de nommer des objets sans catégories prédéfinies pendant les tests.

Un nouvel algorithme améliore la détection des facteurs interchangeables dans les graphes de facteurs.

Ce document parle d'améliorer les recommandations en utilisant des grands modèles de langage et l'apprentissage dans le contexte.

Un nouveau design améliore la sécurité des véhicules grâce à des systèmes avancés de détection d'intrusion.

Apprends comment les retours partiels peuvent simplifier l'estimation des modes dans de grands jeux de données.

Un cadre proposé renforce la sécurité de l'apprentissage fédéré contre les attaques adverses.

Une nouvelle méthode améliore la complétion de code en réduisant la recherche d'infos inutiles.

Examiner les problèmes de mémorisation dans les images générées par l'IA et ses implications.

Apprends comment SGD avec Clipping améliore l'estimation des gradients dans des environnements de données bruyantes.

RG-LCD améliore la génération d'images à partir de texte, s'alignant efficacement avec les préférences humaines.

PSASA propose une approche plus rapide pour la sélection de prototypes en apprentissage automatique.

N2F2 améliore l'interprétation des images par les machines grâce à une analyse multi-niveau et à l'intégration du langage.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des intentions des piétons pour les voitures autonomes.

Ce papier améliore l'adaptabilité des agents dans de nouveaux contextes grâce à l'apprentissage par renforcement contextuel.

Cet article passe en revue les forces et les faiblesses du modèle VMamba.

Une nouvelle méthode pour améliorer la qualité des images pendant les tests d'IA.

Une nouvelle méthode pour générer des vues à partir de moins d'images.

Nouvelles méthodes pour estimer des processus d'événements aléatoires à partir de données limitées.

Une méthode pour réduire la redondance dans les représentations de données multi-vues.

Apprends comment les ordis prennent des décisions grâce aux techniques et processus d'apprentissage par renforcement.