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De nouveaux outils améliorent la classification des étoiles, des quasars et des galaxies.

Examiner l'organisation et la spécialisation des neurones dans les modèles de transformeurs.

BALM utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la précision de la découverte de médicaments.

Ce papier explore les mécanismes derrière les activations des neurones et leur impact sur la performance du modèle.

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Présentation de l'identification du meilleur bras équitable avec des contraintes d'équité dans la prise de décision.

Améliorer les modèles de perception pour les voitures autonomes avec des méthodes d'entraînement d'images innovantes.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la diversité des mots tout en préservant le style dans les traductions littéraires.

Une nouvelle méthode améliore la détection des menaces persistantes avancées grâce à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour apprendre des concepts à partir d'exemples uniques en utilisant des modèles de mélange gaussien.

Améliorer la performance des apprentissages machine grâce à une interaction dynamique entre les données et les modèles.

Ce protocole améliore l'accessibilité et la sécurité pour les utilisateurs de l'informatique quantique.

Une nouvelle méthode pour gérer le déséquilibre des classes avec Whitening-Net améliore la performance de classification d'images.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de vitesse du vent pour une meilleure intégration énergétique.

Une nouvelle méthode améliore les performances de détection d'objets en s'attaquant aux défis de classification et de localisation.

Cette étude compare BERT et Bi-LSTM pour classifier les dossiers de santé électroniques.

Combiner Parareal et les réseaux de neurones permet de résoudre les EDO plus rapidement.

Une nouvelle méthode améliore la détection des ombres sans avoir besoin d'annoter plein de données.

Un nouveau dataset améliore la compréhension de l'intention des utilisateurs dans les requêtes de recherche.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images et l'efficacité des modèles génératifs.

Explore l'importance du taux d'acceptation dans l'algorithme de Metropolis pour l'échantillonnage.

Une nouvelle technique améliore l'entraînement des modèles de traitement d'images, en s'attaquant à des problèmes courants.

Des chercheurs améliorent l'apprentissage des modèles de langage avec des données fraîches et des méthodes innovantes.

Ce travail explore le modélisation générative pour des avancées dans les tâches et interactions en robotique.

Cette étude améliore la classification des séries temporelles en utilisant des techniques de lissage de labels doux.

Combiner la physique et l'apprentissage profond pour améliorer la modélisation du comportement des matériaux.

CoRA améliore l'efficacité de l'entraînement des grands modèles de langage en utilisant des connaissances partagées.

Examiner comment les dynamiques moyennes et le hasard améliorent les modèles d'apprentissage.

Une méthode pour nettoyer les graphes bruyants et améliorer les performances des GNN.

TSO améliore les modèles de langue en mettant l'accent sur la diversité, la validité et l'adaptabilité des données de préférence.

Un nouveau cadre améliore le dépouillement des données en se concentrant sur des modèles pré-entraînés pour des tâches moléculaires.

Une approche innovante pour compresser des modèles avancés efficacement sans perdre en performance.

Un nouveau réseau améliore la précision pour détecter les défauts de surface en fabrication.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots apprennent et s'adaptent aux tâches.

FADE détecte des défauts dans les images avec peu d'échantillons normaux en utilisant des modèles de vision-langage.

Ce papier propose de nouvelles métriques pour mesurer le désenchevêtrement dans des données complexes.

AGA améliore la formation de l'IA avec des origines diverses tout en gardant les sujets intacts.

Explorer le potentiel et les défis des algorithmes d'apprentissage machine quantique analogique.

COSINE-100 a réussi à réduire son seuil de détection, améliorant ainsi la recherche sur la matière noire.

Une étude sur la détection des plantes en utilisant des techniques d'analyse d'image innovantes.