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Cet article présente une méthode pour contrôler la forme d'objets flexibles en utilisant le RL hors ligne.

Une nouvelle approche de l'optimisation inverse qui intègre des données contextuelles pour de meilleures prédictions.

Un aperçu de comment différentes réseaux de neurones apprennent des images.

Une nouvelle méthode garantit la validité des explications contrefactuelles malgré les changements de modèle.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots cartographient leur environnement pour des tâches spécifiques.

CUMAD détecte les appareils IoT piratés tout en minimisant les fausses alertes.

Cet article parle de l'intégration de l'apprentissage profond bayésien dans les approches d'apprentissage fédéré.

Présentation de FiLo : une méthode novatrice pour la détection et la localisation précise des anomalies.

Explorer l'état actuel et les futures directions de la technologie de reconnaissance des expressions mathématiques.

VN-EGNN améliore le développement de médicaments en renforçant l'identification des sites de liaison sur les protéines.

HistNetQ propose une nouvelle façon de quantifier les données en utilisant le deep learning.

Cette méthode améliore la performance des DNN sur les appareils edge grâce à un élagage efficace.

Pegasus-1 permet aux utilisateurs d'interagir avec des vidéos en utilisant un langage naturel.

Cette étude explore comment les robots apprennent à marcher à travers l'expérience et la symétrie.

Cet article présente une nouvelle stratégie pour améliorer les tâches de régression grâce à l'apprentissage actif.

Une nouvelle méthode améliore le travail d'équipe entre les robots dans des environnements complexes.

Le Q-tuning améliore l'apprentissage dans les modèles de langue, en équilibrant les nouvelles tâches avec les connaissances acquises.

Cette étude compare des méthodes pour évaluer la performance des modèles d'IA dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode améliore la performance de la recherche de documents en utilisant des identifiants uniques.

L'apprentissage automatique s'attaque à la prise de décision avec des infos limitées en utilisant des méthodes innovantes.

Un nouveau cadre vise à réduire les accidents aux intersections urbaines en utilisant des véhicules connectés.

Un nouveau modèle qui explique comment la mémoire peut être organisée et récupérée.

Une étude explore le rôle de l'IA dans l'optimisation de la stabilité du plasma grâce à des prédictions efficaces des champs magnétiques.

Combiner des modèles variés améliore les prédictions dans l'analyse de données fonctionnelles.

SpaceByte propose une approche au niveau des octets pour améliorer la performance des modèles de langage.

DataTune améliore la génération de jeux de données synthétiques pour un meilleur entraînement des modèles de langue.

Un nouveau modèle améliore la détection de la position à travers les langues sans exemples étiquetés.

Nouvelle approche de simulation utilisant des agents d'apprentissage qui reflète les dynamiques réelles du marché.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour sécuriser les Réseaux de Neurones Quantiques contre le vol.

Cette étude analyse comment BERT encode les relations gouvernementales dans les phrases.

Une nouvelle approche utilisant des processus neuronaux pour des prévisions de performance d'équipement en temps réel.

Un aperçu sur comment identifier le contenu écrit par des humains et par des machines.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles en renforçant la détection OOD.

Une nouvelle méthode prédit les emplacements des protéines en utilisant des séquences et des images de cellules.

Une étude sur l'amélioration de la reconnaissance de localisation des robots mobiles en utilisant des réseaux de neurones avancés.

Une nouvelle méthode pour améliorer les performances des modèles en IA grâce au transfert de connaissances.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision des agents dans des environnements complexes.

Combiner l'informatique quantique et l'apprentissage fédéré pour renforcer la confidentialité des données.

Présentation des UGE, une nouvelle façon de garder les données sécurisées et utilisables.

Un cadre pour évaluer comment les données d'entraînement influencent le comportement des modèles d'IA.