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Un aperçu de l'importance de protéger les données personnelles dans la technologie.

Des chercheurs entraînent des robots à manipuler habilement des objets petits et fins.

NeAT améliore le transfert de style en retouchant les images pour une meilleure qualité et conservation des détails.

Une nouvelle méthode permet aux utilisateurs de protéger leur vie privée dans l'apprentissage fédéré.

Un nouveau cadre améliore la détection des émotions en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets avec une formation sur des données limitées.

CrowdSim2 propose un dataset synthétique pour améliorer les modèles de détection d'objets.

Explorer le potentiel de l'informatique quantique dans les techniques de modélisation générative.

Cette étude améliore les algorithmes de tagging de jets en utilisant un entraînement antagoniste pour plus de robustesse.

UPL améliore la précision et la stabilité des recommandations en utilisant des retours implicites.

Une nouvelle approche dans les mannequins de mode se concentre sur des attributs précis.

MUREN améliore la détection d'interaction humain-objet grâce à un meilleur partage de contexte.

FedShift s'attaque au déséquilibre des classes dans l'apprentissage fédéré pour améliorer la performance des modèles.

Une nouvelle manière de traduire des images panoramiques en utilisant des styles traditionnels.

KGS améliore la découverte de relations causales en intégrant des connaissances préalables dans le processus de recherche.

Cet article parle du cadre Phy-DRL pour prendre des décisions plus sûres dans des systèmes complexes.

Un aperçu de la méthode de la Heavy Ball en optimisation pour améliorer la convergence.

Apprends des techniques efficaces pour extraire des infos structurées à partir de sources de données non structurées.

En train d'explorer de nouvelles mesures pour améliorer la méthode de goulot d'étranglement d'information.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images tout en gardant les connaissances passées.

Une nouvelle méthode améliore le montage vidéo en séparant le contenu et le mouvement.

Explore le rôle de l'apprentissage fédéré pour améliorer l'efficacité de la communication par satellite MIMO.

Explorer le potentiel de l'apprentissage Few-Shot en segmentation sémantique.

PCA-Net combine PCA et les réseaux de neurones pour une meilleure analyse des données.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vocale en utilisant des données visuelles avec des modèles existants.

Cet article parle d'améliorer la robustesse des modèles face aux attaques adverses dans les données en streaming.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité et la précision dans l'annotation des nuages de points 3D.

Ce rapport évalue ChatGPT et GPT-3 pour dénicher des vulnérabilités dans le code Java.

Présentation d'une méthode simple pour une détection efficace des points clés en vision par ordinateur.

Examiner comment l'interpolation par noyau se comporte dans des situations de données bruitées.

Une étude montre que les réseaux neuraux imitent les processus du cerveau dans les tâches visuelles.

Découvre comment qEUBO améliore la prise de décision grâce aux préférences des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent l'entraînement des robots pour des tâches du monde réel en utilisant la stochastique intrinsèque en temps réel.

Une nouvelle méthode utilise la symétrie et des démonstrations pour aider les robots à apprendre plus vite.

Un nouveau défi vise à faciliter la recherche de modèles 3D d'animaux en utilisant des descriptions textuelles.

Un nouveau modèle améliore la précision dans l'analyse des données de spectres stellaires provenant des télescopes.

CLIP économe en ressources réduit les besoins en calcul tout en gardant de bonnes performances dans les tâches image-texte.

GPr-Net simplifie l'apprentissage par quelques exemples pour les nuages de points, en optimisant la précision et l'efficacité.

Une nouvelle méthode intègre les préférences humaines pour améliorer la génération d'images.

Angler aide les pros à prioriser les corrections dans les modèles de traduction automatique de manière efficace.