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Gelato combine une structure de graphe et l'apprentissage pour améliorer la précision des prédictions de liens.

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Un nouveau modèle combine vitesse et efficacité pour l'analyse de données.

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CAREL améliore la façon dont les robots apprennent à suivre des instructions dans des situations réelles.

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Utiliser des technologies avancées pour prévoir des problèmes cardiaques à partir des données des patients.

Tester différents modèles pour détecter des activités inhabituelles dans les données vidéo.

Une méthode pour améliorer l'interaction entre des systèmes d'apprentissage machine variés.

Une nouvelle façon d'utiliser l'élan pour entraîner des réseaux de neurones.

CogACT combine le langage et l'action pour des robots plus malins dans les tâches quotidiennes.

Des chercheurs mélangent des étiquettes aléatoires avec de vraies pour étudier les processus d'apprentissage en IA.

Combiner des techniques pour une meilleure précision dans la prédiction des propriétés mécaniques des matériaux.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des sentiments pour les avis en bengali.

Le décalage KV de l'attention simplifie les prédictions des modèles de langage tout en améliorant l'efficacité.

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SkelMamba améliore l'analyse des mouvements pour la santé en utilisant des données de squelette.

Des méthodes innovantes visent à améliorer les modèles de langage IA tout en garantissant sécurité et efficacité.

RAGDiffusion aide à créer des images de vêtements réalistes en utilisant des techniques avancées de collecte de données et de génération d'images.

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Des chercheurs améliorent les prédictions du comportement des matériaux grâce à des techniques de machine learning innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la classification des crises en utilisant des données EEG et des connaissances d'experts.

Des méthodes innovantes améliorent le regroupement de données avec l'apprentissage profond et le clustering K-means.

Une nouvelle approche pour mieux comprendre les images et le texte avec l'IA.

FWA améliore la vitesse et la généralisation de l'apprentissage automatique grâce à un bon moyennage des poids.

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Des chercheurs trouvent de meilleures façons d'analyser les données cérébrales pour des insights plus clairs.

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TorchOptics simplifie la simulation du comportement de la lumière dans les systèmes optiques pour les chercheurs.

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