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Un coup d'œil dans le futur de la mesure de précision avec l'interférométrie atomique et les réseaux optiques.

Un guide sur comment l'analyse de sensibilité améliore la précision des modèles.

Une nouvelle technique vérifie l'exposition aux données d'entraînement dans les modèles de diffusion.

Une méthode pour améliorer les prévisions des réactions humaines en utilisant un échantillonnage de données sélectif.

De nouvelles méthodes améliorent l'accessibilité et l'efficacité de l'imagerie médicale.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'apprentissage en ligne et réduit le coût de calcul.

Une nouvelle méthode améliore la ré-identification des personnes en utilisant plusieurs modèles.

Une nouvelle méthode pour protéger les modèles génératifs contre le vol physique et fonctionnel.

De nouveaux modèles améliorent la génération de données et la précision scientifique.

Simplifie l'analyse des systèmes complexes avec des données et des techniques de modélisation avancées.

Un nouvel optimiseur améliore l'apprentissage avec peu de données dans des scénarios à quelques exemples.

Une nouvelle technique améliore la gestion de la température dans les batteries refroidies par liquide grâce à l'IA.

Explore comment l'IA en périphérie transforme les systèmes de communication sans fil pour plus d'efficacité et de précision.

Une nouvelle approche améliore la précision dans la prédiction de l'interaction des médicaments avec les protéines.

Optimiser efficacement des données dynamiques sous des règles de matroïde strictes.

Un aperçu des méthodes pour préparer des états de Gibbs en utilisant des algorithmes quantiques sur des dispositifs NISQ.

Un nouveau modèle améliore l'isolation vocale dans les environnements bruyants.

Un nouveau jeu de données révèle des infos sur la performance des encodeurs de phrases et les similitudes entre les langues.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction des changements de phase dans les matériaux en utilisant l'apprentissage automatique non supervisé.

Une nouvelle méthode améliore les Vision Transformers auto-supervisés avec des invites spécifiques à la tâche.

TimeDiff améliore les prévisions de séries temporelles à long terme grâce à des techniques avancées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données de température de l'océan affectées par la couverture nuageuse.

Un aperçu de Mixed-TD pour optimiser les réseaux de neurones sur du matériel.

EAMDrift améliore les prévisions en combinant plusieurs modèles pour plus de précision.

Une nouvelle approche améliore la classification de texte dans plusieurs langues.

FedSMOO améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant à la diversité des données et aux problèmes de communication.

Une nouvelle approche améliore la sélection de caractéristiques sans données étiquetées pour des ensembles de données déséquilibrés.

Une étude sur comment les réseaux de neurones identifient les formes abîmées par rapport aux humains.

Explorer l'intersection entre l'informatique quantique et l'apprentissage par renforcement.

Une étude sur comment les couches de backbone et de pooling affectent la performance de la classification des nuages de points.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de classification de graphes en utilisant l'adaptation de domaine non supervisée.

NCFA combine des méthodes traditionnelles avec du deep learning pour mieux comprendre les données.

FasterViT combine des CNN et des Vision Transformers pour un traitement d'image efficace.

Un nouveau cadre améliore la qualité de génération de voix dans la synthèse vocale.

Une nouvelle méthode améliore les stratégies de décision pour des applications concrètes.

Une étude évaluant les capacités d'inférence causale des grands modèles de langage.

Un nouveau modèle améliore les prévisions des mouvements des piétons en prenant en compte l'incertitude des capteurs.

Une nouvelle approche pour mieux comprendre les systèmes complexes en utilisant des réseaux de neurones.

Un cadre pour améliorer la qualité du logiciel dans les applications d'apprentissage automatique.

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