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Combiner des modèles mécaniques et des modèles d'apprentissage automatique pour de meilleures prédictions de glucose.

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Une nouvelle approche améliore les stratégies de planification en utilisant des représentations graphiques et des méthodes d'apprentissage automatique traditionnelles.

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BGWSR améliore les prédictions dans l'analyse des données spatiales en utilisant des méthodes statistiques innovantes.

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Une nouvelle approche RNN améliore la réponse de vitesse moteur dans les véhicules électriques et les drones.

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LayoutFlow améliore la qualité et la vitesse des mises en page pour différentes tâches de design.

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DCC-Tree propose une nouvelle façon de gérer l'incertitude dans les prédictions des arbres de décision.

HERTA améliore l'efficacité de l'entraînement des GNN dépliés tout en gardant la clarté et l'interprétabilité.

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ELGC-Net améliore la précision dans la détection des changements à l'aide d'images satellites.

Le Data Mesh transforme la gestion des données en favorisant la propriété et la collaboration des équipes.

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Le dataset ChroniclingAmericaQA améliore la réponse aux questions en utilisant des textes de journaux historiques.

ArabicaQA améliore la réponse aux questions en arabe avec un ensemble de données à grande échelle.

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