Angler aide les pros à prioriser les corrections dans les modèles de traduction automatique de manière efficace.
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La science de pointe expliquée simplement
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Découvre comment l'augmentation de données améliore la performance des machines apprenantes avec des données déséquilibrées.
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Découvre des méthodes efficaces pour regrouper de gros ensembles de données grâce à de nouvelles techniques de calcul parallèle.
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Exploration de l'apprentissage fédéré dans la prise de décision avec des bandits contextuels et la préservation de la vie privée.
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NoisyTwins améliore les StyleGANs pour générer de meilleures images à partir de jeux de données limités.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation d'images médicales en utilisant des réseaux équivariants à échelle 3D.
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Une nouvelle méthode pour détecter des événements inhabituels dans des vidéos sans données étiquetées.
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Utiliser des données synthétiques améliore la détection des mains dans un cadre industriel.
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Découvrez les avancées de Proximity Forest 2.0 dans la classification des séries temporelles.
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Découvre comment Sparse Joint Shift gère efficacement les changements dans les distributions de données.
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La méthode FixFit simplifie les paramètres du modèle pour obtenir de meilleures idées scientifiques.
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Cette étude améliore les modèles de discours bilingues en utilisant un support linguistique solide.
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Découvrez SolverX, un solveur rapide pour les problèmes de contrôle des robots en utilisant des systèmes affines par morceaux.
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Un nouveau cadre améliore la capacité de l'IA à apprendre à partir de quelques exemples en médecine.
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Un nouveau modèle transforme les sons en images claires, reliant les infos audio et visuelles.
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Un nouveau cadre renforce la sécurité des appareils IoT à l'ère de la 6G.
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Une nouvelle approche de l'apprentissage par renforcement prend en compte le risque et l'incertitude dans la prise de décision.
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Une nouvelle méthode pour générer des sous-titres audio en utilisant des modèles de langage pré-entraînés.
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Évaluer la performance de ChatGPT dans différentes langues et tâches révèle des limites importantes.
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Explorer deux méthodes pour entraîner des MLP avec des données symétriques.
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Les systèmes CIM améliorent l'efficacité mais exposent à des vulnérabilités face aux attaques par canaux auxiliaires.
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SigSegment vise à améliorer la sécurité routière en détectant les distractions du conducteur en temps réel.
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Cette étude évalue les CNN pour classifier les états de percolation en physique.
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Une méthode novatrice pour identifier et classer des comportements de conduite inhabituels.
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Explorer comment l'apprentissage automatique prédit efficacement les taux de survie au cancer du sein.
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Dynamic Mobile-Former améliore l'efficacité et les performances de la vision par ordinateur grâce à la convolution dynamique.
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De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision du marquage des images.
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De nouvelles approches améliorent le contrôle prédictif pour des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'actions dans les vidéos de drones en sélectionnant des frames importantes.
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Une approche innovante pour aligner des vidéos sans exemples ou entraînement préalables.
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Les recherches montrent que la taille structurée améliore la performance des modèles de deep learning multi-tâches.
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KD-DLGAN améliore la qualité de génération d'images en utilisant la distillation de connaissances.
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Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer l'apprentissage avec peu de données.
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PointCLIMB permet aux machines d'apprendre à partir de nuages de points sans perdre leurs connaissances précédentes.
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Cette étude examine les avantages de la récupération pour améliorer la performance des modèles de langue.
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Le benchmark RoboBEV évalue les systèmes BEV face à des défis du monde réel.
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RLOR améliore l'apprentissage par renforcement profond pour des solutions de recherche opérationnelle adaptables.
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Utiliser des indices visuels comme des cercles rouges peut améliorer le traitement d'image par l'IA.
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Une nouvelle méthode améliore la classification des gestes, gérant aussi bien les gestes connus que ceux non entraînés de manière efficace.
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