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Cette étude analyse des problèmes dans les modèles de recherche d'arguments et la qualité des jeux de données.

Cette étude présente une technique pour générer des images PET à partir d'IRM.

Cette étude examine comment l'initialisation affecte le finetuning des modèles préentraînés en utilisant LoRA.

PosFormer améliore la reconnaissance des expressions mathématiques manuscrites en utilisant des infos de position.

Explorer la confidentialité différentielle au niveau des utilisateurs dans l'entraînement de grands modèles de langage.

Un aperçu des méthodes efficaces pour le déplacement des ressources dans différents domaines.

PaliGemma combine compréhension d'image et de texte pour des applications polyvalentes.

Découvre comment l'inférence active booste les capacités des voitures autonomes.

Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage actif pour améliorer les modèles DNN pour les équations de diffusion.

Un aperçu des outils clés de pipeline de données et de leurs rôles dans l'ingénierie des données.

Une étude sur l'utilisation de l'incertitude prédictive pour réduire l'oubli catastrophique dans les modèles d'apprentissage automatique.

Cet article explore des méthodes pour expliquer les similarités entre les nœuds dans les données de graphes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des VLM à partir d'étiquettes candidates ambiguës.

Une nouvelle méthode accélère la création de bibliothèques moléculaires pour de meilleurs médicaments.

Améliorer les images synthétiques pour booster les performances des systèmes de reconnaissance faciale.

Apprends comment la sélection aléatoire de graines influence la performance et la fiabilité des modèles d'IA.

Découvre comment l'apprentissage automatique prédit les résultats des interactions atomiques.

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Cette méthode améliore la représentation des formes et la prévision des performances dans le design.

Ce papier parle d'utiliser des projections aléatoires pour simplifier les problèmes de programmation semidéfinie.

Examiner l'impact de la contamination des données sur les évaluations de génération de code.

Une méthode pour détecter la surchauffe des moteurs marins dans des conditions changeantes.

Rendre la préparation des données et le code ML plus fluides pour améliorer la précision et l'efficacité.

DisMAE améliore la généralisation des modèles entre les domaines en utilisant des données non étiquetées.

Le DINO suisse améliore la reconnaissance des objets personnels dans les robots domestiques et les appareils mobiles.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage multi-tâches en agrégeant les cibles et les caractéristiques.

Une approche d'apprentissage méta pour améliorer la sélection des classificateurs et augmenter la précision.

Une nouvelle méthode pour combiner plusieurs scans afin d'améliorer la précision de l'enregistrement des nuages de points.

CHILLI améliore les explications de l'IA pour plus de confiance et de compréhension.

Un aperçu des avancées des GNN et de leur interprétabilité.

Des méthodes innovantes améliorent la classification des champignons toxiques grâce au deep learning.

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Une méthode pour améliorer l'entraînement des modèles en utilisant des images médicales partiellement étiquetées.

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EFVFL offre une méthode stable pour une communication efficace sans partager de données privées.

Une nouvelle méthode examine comment les données d'entraînement affectent les résultats des modèles d'IA.

Une nouvelle méthode réduit la dépendance aux annotations humaines dans la segmentation d'images.