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Un nouveau modèle améliore la classification d'images pour les appareils à faible consommation.

Deux méthodes améliorent la façon dont les modèles analysent les images médicales pour un meilleur diagnostic.

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DP-BloGS améliore la confidentialité des données dans l'apprentissage automatique tout en gardant de bonnes performances.

Un nouveau système améliore l'imagerie rétinienne grâce à des techniques OCT et confocales.

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De nouveaux réseaux de neurones améliorent la modélisation du comportement des semi-conducteurs et la précision des prédictions.

Un paquet Python qui aide à l'analyse efficace des données de télescope pour les chercheurs.

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

Speech-MASSIVE vise à améliorer la compréhension de la langue parlée dans différentes langues.

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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des réseaux bayésiens dans des domaines critiques.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'entités nommées dans différents domaines.

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Les neurones quantiques à intégration et tirage fuyants offrent de nouvelles possibilités pour un traitement des données efficace.

PERSOMA utilise une gestion efficace de l'historique des utilisateurs pour une meilleure personnalisation des modèles de langage.

Un nouveau cadre s'attaque aux démarrages à froid dans le computing sans serveur grâce à des pools chauds partagés.

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Une approche basée sur les données pour améliorer le flux de trafic et la sécurité aux intersections de la ville.

Ce papier examine l'efficacité des méthodes actuelles de vérification de l'oubli machine.

Un nouveau cadre appelé CoRa améliore les performances des modèles pendant la quantification à faible bit.

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De nouvelles stratégies améliorent comment on récupère des produits en se basant sur les avis des utilisateurs.

Cet article parle de l'importance de détecter des anomalies dans les données de séries temporelles dans différents secteurs.

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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles d'IA interprètent les relations spatiales et temporelles.

Le cadre MAFT+ améliore la segmentation des objets grâce à l'optimisation collaborative de la vision et du texte.

Cet article parle des stratégies pour optimiser la performance des modèles linguistiques pendant l'inférence.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des décisions complexes des modèles de séries temporelles.

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Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer l'inversion d'onde complète pour de meilleures images souterraines.

Améliorer des modèles de langue plus petits comme MiniCPM grâce à des pratiques de fine-tuning efficaces.

Examen des problèmes et des avancées dans les méthodes de résumé multilingue.

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