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Une nouvelle méthode améliore la précision de classification et l'adaptabilité grâce à la détection d'erreurs.

De nouvelles méthodes améliorent la performance de CLIP dans différents domaines visuels.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'ajustement des hyperparamètres en utilisant les données des modèles précédents.

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Une nouvelle méthode pour identifier les vulnérabilités dans les systèmes DRL.

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Une nouvelle approche améliore la prise de décision chez les agents IA grâce à des méthodes d'enseignement.

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Un cadre qui permet aux propriétaires de données de vérifier l'utilisation non autorisée de leurs données dans le ML.

Une étude présente SeqMIA pour améliorer la protection contre les attaques d'inférence d'appartenance.

Des chercheurs proposent une méthode pour que les robots apprennent à manipuler avec moins d'intervention humaine.

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IVISIT aide les utilisateurs à simuler et visualiser divers systèmes de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des simulations d'électrons en utilisant des opérateurs neuraux de Fourier.

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Un regard profond sur le dataset InLUT3D de nuages de points intérieurs pour la recherche.

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De nouvelles techniques améliorent les prévisions météo locales en pleine crise climatique.

Une nouvelle architecture améliore l'analyse vidéo sur les petits appareils en utilisant plusieurs images.

DDK améliore la distillation des connaissances, rendant les petits modèles de langue plus efficaces.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision de la complétion des graphes de connaissances en utilisant de grands modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la classification des peptides anticancéreux pour de meilleurs traitements du cancer.

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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'activités grâce à des capteurs portables et à l'IA.

Une méthode en deux phases améliore la précision dans l'analyse des images du cœur.

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La recherche améliore la capacité des modèles de langage à traiter des infos liées au temps dans les tableaux.

Efforts pour réduire la confusion dans l'apprentissage de l'IA à partir des retours humains.

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