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Cet article explore le dataset TUMTraf-V2X et son impact sur la sécurité des voitures autonomes.

DeepTraderX utilise l'apprentissage profond pour améliorer les stratégies de trading sur les marchés financiers.

Une méthode pour enlever des compétences indésirables des modèles de langue tout en gardant les fonctions essentielles intactes.

L'échantillonnage par sonde améliore l'efficacité des tests de sécurité des modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision pour plusieurs agents dans des environnements incertains.

AcME-AD améliore l'interprétabilité des modèles de détection d'anomalies pour une meilleure prise de décision.

DiffSal améliore la façon dont les ordinateurs prédisent l'intérêt des spectateurs pour les vidéos.

Présentation d'une nouvelle méthode pour détecter des événements inhabituels dans la vidéosurveillance.

Examiner comment les réseaux de neurones graphiques prédisent efficacement des données invisibles.

Une nouvelle approche améliore les tests pour les modèles de grounding visuel en utilisant une analyse combinée de texte et d'image.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse d'apprentissage et la collaboration dans des environnements multi-agents.

FS-PLS simplifie les diagnostics en sélectionnant moins de caractéristiques biologiques clés.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage actif en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode simplifie l'élagage des réseaux de neurones pour améliorer les performances.

DyCE optimise les modèles d'apprentissage profond pour les appareils avec des ressources limitées.

Les robots apprennent à manipuler des objets en utilisant le toucher pour être plus adaptables.

DNABERT-S améliore l'analyse de l'ADN avec des méthodes d'embedding innovantes.

Explore comment les fonctions invariantes par permutation simplifient les défis en apprentissage machine et en statistique.

Une nouvelle méthode réduit les erreurs de syntaxe dans le code généré par de grands modèles de langage.

Un aperçu détaillé de l'évaluation des algorithmes et de l'évaluation des performances des modèles.

Cette recherche présente un modèle pour améliorer la clarté de la parole dans différentes conditions.

De nouveaux ensembles de données améliorent les modèles d'estimation de profondeur pour différents environnements.

Cet article parle des techniques d'échantillonnage à partir de modèles à champ moyen dans des systèmes complexes.

ReMatch améliore l'appariement de schémas en utilisant des modèles de langage améliorés par la récupération pour plus de précision.

Explorer les avancées dans le sous-titrage audio automatisé et son impact sur l'accessibilité.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de transformateurs pour s'adapter aux flux de données changeants.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de pose pour des objets jamais rencontrés auparavant.

Présentation du Directional Graph Attention Network pour améliorer l'apprentissage des nœuds dans des graphes complexes.

Une nouvelle approche pour l'adaptation de domaine de graphe sans avoir besoin de données étiquetées.

Un aperçu du rôle des circuits quantiques dans l'informatique et les perspectives d'avenir.

Une recherche dévoile une méthode efficace pour améliorer la clarté de la parole dans des environnements bruyants.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de charge énergétique tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode pour comparer efficacement des graphes temporels.

Ce boulot améliore la génération de structures 3D en utilisant l'invariance SE(3) dans les processus de diffusion.

Asyn2F améliore l'apprentissage fédéré asynchrone pour un meilleur entraînement des modèles et la protection des données.

Un nouveau cadre améliore le pré-entraînement des graphes en sélectionnant et en pondérant les tâches de manière efficace.

Un aperçu des méthodes RAG et de fine-tuning pour améliorer la performance des LLM sur des sujets rares.

Examen de l'impact de la corruption des données sur les stratégies d'apprentissage dans des jeux de Markov à somme nulle à deux joueurs.

Les modèles du monde aident les voitures autonomes à prédire les événements sur la route pour la sécurité.

Explore comment Adam améliore l'entraînement des modèles de deep learning et surpasse la descente de gradient.