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La recherche relie les réseaux neuronaux à des modèles mathématiques, améliorant leur conception et leur efficacité.

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TrustSQL évalue les modèles texte-vers-SQL pour leur fiabilité à gérer les questions auxquelles on peut répondre et celles auxquelles on ne peut pas répondre.

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Union simplifie la gestion des charges de travail hybrides dans les environnements de calcul haute performance.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'anomalies en gérant bien l'incertitude.

Cette étude met l'accent sur la qualité plutôt que sur la quantité dans les données d'entraînement pour la génération d'images.

Cette étude améliore la classification des cultures en utilisant la génération de données synthétiques pour une meilleure précision.

Une méthode pour améliorer comment les machines interprètent les questions complexes sur les graphiques.

Examen du rôle des fonctions de signal et des délais dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore la clarté du raisonnement et de la prise de décision de l'IA.

Un outil pour évaluer la fiabilité de ChatGPT parmi les développeurs de logiciels.

COPER simplifie le regroupement multi-vues en intégrant l'apprentissage de représentation et les tâches de regroupement.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de données de séries temporelles changeantes.

Cette méthode améliore les décisions de routage dans les réseaux Dragonfly en utilisant l'apprentissage automatique.

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Une nouvelle approche utilise des arbres de décision pour un planning de jobs plus clair dans l'informatique haute performance.

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De nouvelles méthodes d'IA améliorent la détection précoce de la rétinopathie diabétique.

Des techniques innovantes améliorent la modélisation des interactions et des dynamiques moléculaires.

Une nouvelle méthode réduit les besoins en données pour des prédictions précises en régression logistique.

FAC améliore l'efficacité d'apprentissage dans l'apprentissage par renforcement grâce à une gestion d'expérience unique.

Une nouvelle méthode pour détecter des repères sans données étiquetées en utilisant des techniques avancées.

ALoRA améliore l'ajustement des modèles de langue en allouant dynamiquement des paramètres.

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Une nouvelle méthode combine la physique et l'apprentissage automatique pour de meilleures prédictions.

Une nouvelle méthode améliore l'imputation des données dans différents domaines.

Cet article examine comment les grands modèles de langage simulent efficacement des codes logiques.

Les chercheurs utilisent des NeRFs pour améliorer les systèmes de conduite autonome grâce à des environnements simulés.

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Une méthode pour générer des données synthétiques en utilisant des réseaux bayésiens pour protéger la vie privée tout en permettant l'analyse.

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Des chercheurs créent un ensemble de données pour étudier comment les gens apprennent en imitant les autres.

ChapTER combine le contexte historique et les connaissances textuelles pour améliorer la performance de TKGR.

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Utiliser la symétrie pour améliorer l'apprentissage et la performance des robots dans des tâches du monde réel.

Des protocoles innovants améliorent l'apprentissage automatique tout en protégeant les données sensibles.