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Un système qui prévoit la demande de taxis tout en protégeant les données des passagers.

De nouvelles perspectives sur l'algorithme PDHG améliorent l'efficacité pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

CLIPNAL améliore l'apprentissage actif en réduisant les coûts et en améliorant la sélection des échantillons.

Explorer comment les embeddings transforment le traitement de l'information dans les machines.

Une nouvelle méthode améliore les motifs binaires locaux pour une meilleure précision dans la détection de visage et la reconnaissance des expressions.

Explorer la nécessité d'explications claires dans les décisions de l'IA.

Un cadre guide le choix des modèles pré-entraînés efficaces pour la détection de vulnérabilités.

On vous présente une nouvelle méthode pour s'attaquer à des défis d'optimisation compliqués dans plusieurs domaines.

Un nouveau cadre améliore le diagnostic des pannes en utilisant le traitement de données en temps réel.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des données.

Un nouveau cadre améliore la détection d'objets avec des exemples limités.

Eigen Attention améliore l'efficacité mémoire des grands modèles de langage traitant de longs textes.

Des recherches montrent comment rendre les modèles de discours plus petits et plus efficaces.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les systèmes de recommandation en utilisant le regroupement d'utilisateurs.

Un aperçu du transport optimal et de ses applications dans divers domaines.

Utiliser des concepts darwiniens pour améliorer les méthodes d'entraînement des réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'événements de conduite inhabituels pour des systèmes autonomes plus sûrs.

Une nouvelle méthode améliore la détection de l'émotion de 'Liking' à partir des données EEG.

Présentation de SHSADE-PIDS, une méthode efficace pour la recherche d'architecture neuronale dans les données de nuages de points.

BBATProt utilise l'apprentissage profond pour améliorer la précision de la prédiction des fonctions des protéines.

SWIFT simplifie la formation des modèles de langue et des modèles multi-modaux pour les développeurs.

Examen des raisons pour lesquelles les Transformers galèrent avec les tâches arithmétiques et des solutions possibles.

PointNCBW propose un moyen fiable de vérifier la propriété des jeux de données de nuages de points.

Un nouveau cadre améliore les tâches de planification en utilisant des modèles de langage visuel avec un minimum de données en entrée.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour classer des graphes en utilisant des caractéristiques structurelles de base.

Path-LLM propose de nouvelles façons de créer des embeddings de graphes significatifs pour diverses applications.

Un aperçu de comment la superposition améliore le calcul et l'efficacité des réseaux de neurones.

Un nouveau modèle améliore la prédiction du pronostic pour les patients avec hémorragie intracrânienne.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage multitâche et les réseaux antagonistes génératifs pour des tâches de traitement du langage naturel.

Examen de la confidentialité différentielle dans les données de transport spatiotemporelles pour protéger les utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore le calcul des ellipsoïdes de John tout en protégeant les données sensibles.

Un aperçu des modèles génératifs, en mettant en avant les VAE, les GAN et la Stable Diffusion.

Une étude révèle les défis que rencontrent les VLMs pour comprendre des motifs abstraits.

Cette recherche s'attaque aux défis de la classification des produits pour le commerce international en utilisant l'apprentissage automatique.

RINO propose une nouvelle méthode pour résoudre les équations différentielles partielles de manière efficace.

Cet article examine les défis que les modèles de langue rencontrent pour reconnaître leurs capacités.

SABER estime les positions des objets sans étiquettes de symétrie, améliorant les applications en robotique et en AR.

Des recherches montrent comment l'IA peut reproduire la mémoire humaine pour améliorer la prise de décision.

Apprends à améliorer la performance de livraison de la chaîne d'approvisionnement grâce à la découverte causale et à l'apprentissage par renforcement.