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De nouvelles méthodes visent à améliorer la vitesse et l'efficacité des modèles d'apprentissage profond.

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Cette approche améliore les modèles multimodaux sans avoir besoin de réentraînement intensif.

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Nouveau modèle s'attaque à l'effondrement des fonctionnalités en pathologie numérique grâce à la normalisation des teintures.

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