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Une nouvelle méthode combine l'apprentissage automatique avec l'analyse par éléments finis pour la thermoélasticité.

CS-TRD simplifie la détection des cernes des arbres dans des images de sections transversales complètes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des modèles de prévision grâce à une sparsité adaptative.

Cet article explore la nécessité du composant de requête dans les modèles de transformateurs.

Trompt améliore les performances de deep learning sur les jeux de données tabulaires, réduisant l'écart avec les modèles basés sur les arbres.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des tâches sans oublier les connaissances précédentes.

Une nouvelle méthode éclaire les écarts dans les prédictions d'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore la génération de données à partir de plusieurs types d'entrée.

Un nouveau système faiblement supervisé améliore la catégorisation des transactions bancaires.

PITT combine la physique et l'apprentissage machine pour des solutions PDE efficaces.

Un cadre qui utilise des modèles causaux pour améliorer l'apprentissage à partir de récompenses retardées.

Présentation d'une nouvelle méthode pour mieux stocker lors du fine-tuning de gros modèles.

Une méthode pour utiliser les LLM de façon sécurisée et efficace tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

KARD améliore les petits modèles en intégrant des connaissances externes pour un meilleur raisonnement.

Examiner comment les classificateurs sélectifs préservent la vie privée et la précision des prédictions.

Une nouvelle méthode pour détecter des motifs inhabituels dans les données en utilisant l'apprentissage automatique.

L'apprentissage incrémental améliore l'apprentissage automatique, mais fait face à de grosses menaces avec les attaques par porte dérobée.

Cet article explore les défis et les méthodes pour mieux comprendre les pubs imagées.

Un nouveau cadre améliore la fiabilité et la précision des systèmes de NER.

Les robots apprennent à manipuler des objets délicats grâce à un apprentissage par renforcement sans modèle.

Un nouveau modèle pour générer des séquences biologiques et résoudre des énigmes compliquées.

Présentation de Tab-CoT pour améliorer le raisonnement dans les modèles de langage avec des tableaux.

T2FNorm améliore la capacité des réseaux de neurones à détecter des données inconnues.

Découvre le YOLO pour la détection d'objets en temps réel.

Apprends à créer un système qui identifie les roues de véhicules dans différentes conditions.

Apprends comment les GANs invariants aux groupes améliorent l'efficacité des données dans les modèles génératifs.

Les chercheurs utilisent des images pour apprendre aux robots comment interagir avec le monde.

Une nouvelle méthode améliore l'identification du Vim dans les scans cérébraux.

Les réseaux Jet Flow améliorent la classification des jets de particules en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore la précision de la localisation d'objets 3D avec une seule caméra.

Cet article examine des méthodes pour améliorer les modèles de langue pour des langues diverses.

Cette étude examine comment les modèles d'apprentissage profond interprètent la logique dans les diagrammes en utilisant des illusions visuelles.

Nouveau modèle améliore la résolution de coréférence grâce à des données multilingues parallèles.

Une nouvelle approche pour améliorer la détection d'anomalies en utilisant les k plus proches voisins de voisins.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage automatique pour classer rapidement les supernovas.

CardIndex combine l'indexation et l'estimation de cardinalité pour un traitement des données plus rapide et économe en ressources.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage profond pour améliorer l'efficacité de la recherche en dynamique des fluides.

Une nouvelle approche réduit le temps de traitement des documents et les ressources pour les modèles linguistiques.