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On vous présente un modèle qui combine des méthodes classiques avec du deep learning pour de meilleures prévisions d'assurance.

Cette étude examine l'utilisation de méthodes quantiques pour améliorer l'identification du boson de Higgs.

FAFA améliore l'estimation de pose 6D pour les véhicules sous-marins en utilisant des données synthétiques et réelles.

Explorer l'efficacité et les questions autour des réseaux de neurones récurrents dans le traitement de données séquentielles.

Améliorer la capacité des robots à s'adapter et à apprendre de leurs expériences.

Des recherches montrent que les petits modèles de langage et les étiquettes synthétiques peuvent aider à détecter des maladies.

Améliorer les prévisions de température pour une meilleure précision météorologique locale en utilisant des techniques avancées.

Un aperçu des méthodes de quantification dynamique pour améliorer la performance des LLM.

Un nouveau jeu de données pour améliorer les modèles de compréhension des graphiques et de la visualisation des données.

Un nouveau cadre améliore l'estimation de la pose de la caméra dans différents environnements.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de récupération en utilisant des requêtes synthétiques sans données étiquetées.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré hiérarchique et ses avantages pour la vie privée des appareils.

Explorer l'équilibre entre les menaces adversariales et les mesures proactives en apprentissage automatique.

Améliorer la précision de la traduction du langage naturel vers la logique du premier ordre.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en réduisant la transmission de données et la consommation d'énergie.

Une étude sur des techniques avancées pour améliorer l'analyse d'incertitude dans l'exploration sismique.

Un aperçu de l'utilisation de petits ajustements pour des grands modèles pré-entraînés.

Une nouvelle méthode donne des explications plus claires pour les décisions de l'apprentissage profond.

Une étude améliore la précision de la reconnaissance des gestes de la main en utilisant des données ultrasonores.

HEN améliore la récupération de mémoire dans les réseaux de neurones en renforçant la séparabilité des motifs.

Explorer comment les machines apprennent en continu à partir de flux de données en utilisant le PCMC.

Cet article présente un nouveau modèle qui combine la génération de texte et d'images en un seul système.

SMART améliore la segmentation à vocabulaire ouvert en optimisant les techniques de classification des masques.

De nouvelles techniques améliorent les mesures de masse atomique, aidant la physique nucléaire et la modélisation.

Un nouveau système de balisage améliore la reconnaissance des entités nommées discontinues.

Une nouvelle méthode pour améliorer la distillation des ensembles de données en utilisant des infos de labels améliorées.

SPECTRUM simplifie la création de modèles logiques probabilistes pour une meilleure prise de décision.

Un nouveau cadre simplifie le clustering en adaptant les solutions aux besoins spécifiques.

Nouveau jeu de données et méthodes améliorent la détection d'objets pour les petits robots dans des environnements changeants.

Une nouvelle méthode ASR aide la technologie à mieux comprendre la parole des enfants.

Apprends comment LoRA-LEGO fusionne des modèles pour mieux gérer les tâches.

Explore les préoccupations en matière de vie privée entourant les attaques d'inférence d'appartenance en apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de mouvement pour les voitures autonomes avec des ressources minimales.

Une étude des ensembles de données et des métriques dans la recherche sur le questionnement.

Apprends comment les hyperparamètres influencent la performance et la complexité des réseaux de neurones.

Combiner des réseaux de neurones graphiques et des autoencodeurs variationnels améliore la précision de la classification d'images.

Les étiquettes floues peuvent améliorer les performances des modèles de machine learning dans des situations de données incertaines.

Découvrez comment LTN combine l'apprentissage automatique avec des règles logiques pour des prédictions plus fiables.

Une nouvelle architecture de modèle améliore la précision et l'efficacité des prévisions.

RTAGrasp aide les robots à apprendre à saisir grâce à des vidéos de démonstration humaines.