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L'IA améliore la reconnaissance d'objets en comprenant les propriétés des matériaux pour une meilleure prise de décision.

Une étude comparant des modèles de machine learning pour évaluer les vulnérabilités dans le code C/C++.

Une nouvelle méthode accélère considérablement l'échantillonnage à partir de processus de Lévy non gaussiens.

Une étude sur comment les modèles de langage gèrent les informations contradictoires.

EAFormer améliore la précision pour isoler le texte des images en utilisant les informations de contours.

Le Transformateur de Fréquence Local offre une meilleure clarté dans la restauration d'images.

DreamCar transforme des images limitées en modèles de voitures 3D réalistes.

Examiner les complexités de l'échantillonnage du modèle d'Ising sous des contraintes spectrales.

Cet article parle d'améliorer la vitesse d'entraînement des réseaux de neurones en utilisant l'apprentissage par transfert à partir de superréseaux.

Découvrez comment la descente de gradient par mini-lots améliore l'optimisation dans divers domaines.

Une nouvelle approche pour échantillonner des modèles variés pour de meilleures insights en IA.

Cette recherche améliore les processus gaussiens en utilisant des caractéristiques de Fourier adaptatives pour de meilleures prédictions.

CoCN améliore l'apprentissage de la représentation des graphiques grâce à des techniques de passage de messages innovantes.

SinLG améliore les conversations avec les chatbots en intégrant des connaissances de fond pour une meilleure sélection des réponses.

Examiner des méthodes automatisées pour un meilleur contrôle qualité dans la production de tapis.

ARDT aide les agents IA à relever des défis plus difficiles efficacement.

Examiner comment les réseaux de croyance profonds peuvent apprendre des données et créer des représentations complexes.

Un nouveau test évalue les modèles sur leur capacité à reconnaître des objets rares.

Une nouvelle méthode convertit les UDF en maillages en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Un nouveau système booste la vitesse de l'inférence ML tout en préservant la confidentialité des données.

Techniques pour gérer les hyperparamètres et les poids du modèle pour une meilleure performance.

Un nouveau modèle de programmation vise à faciliter l'intégration de l'IA dans les domaines scientifiques.

Une nouvelle méthode améliore les mesures d'incertitude dans les potentiels interatomiques en apprentissage automatique.

Cette recherche améliore le suivi de plusieurs objets en utilisant les caractéristiques de DINOv2 pour booster FairMOT.

Cet article passe en revue les faiblesses des modèles multimodaux face à différents types d'attaques.

De nouvelles fonctions de perte visent à améliorer l'estimation du rapport de densité en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche combine le mouvement et l'apparence pour une reconnaissance d'action efficace avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore les compétences en résolution de mathématiques dans des modèles linguistiques plus petits en utilisant le DPO et l'auto-formation.

Cette étude examine comment les littéraux numériques influencent la prédiction de liens dans les graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité dans la détection d'objets 3D en utilisant un RNN de groupe linéaire.

Évaluer les modèles d'apprentissage automatique pour garantir l'équité entre les différentes populations.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des maladies en utilisant des données de santé variées.

NCP simplifie l'apprentissage des probabilités conditionnelles pour une meilleure prise de décision dans différents domaines.

Le cadre scTransNet améliore la compréhension des interactions géniques à l'aide de données RNA de cellules uniques.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des mesures des taux de croissance du RMI en utilisant l'apprentissage automatique.

Le framework PianoMime forme des robots à jouer du piano en apprenant des performances humaines en ligne.

StraightLine optimise la gestion des ressources pour les applications de machine learning dans différents environnements.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones pour l'analyse des données groupées.

Recherches sur comment les détails linguistiques sont représentés dans les embeddings de phrases générés par les transformers.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision dans l'identification des individus occlus.