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Des recherches montrent que l'apprentissage automatique peut aider à prédire efficacement les risques de syphilis congénitale.

Une étude sur les points forts et les faiblesses de deux modèles de traitement de graphes.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage par renforcement pour générer des exemples adverses efficaces.

Une nouvelle approche pour améliorer les cartes de profondeur sur différents capteurs.

Améliorer les applis de détection mobile grâce à un nouveau cadre pour gérer les données manquantes.

De nouvelles méthodes de regroupement de graphes permettent une flexibilité dans le groupement sans avoir besoin de connaître le nombre de clusters.

Les chambres causales fournissent des données réelles pour valider les méthodes d'IA à travers des expériences contrôlées.

Explore le rôle de la classification ordinale et l'impact des modèles de langage pré-entraînés.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage machine et la physique pour améliorer les prédictions fluides.

PLEIADES améliore l'apprentissage automatique pour un traitement rapide et efficace des données basées sur des événements.

Explorer les méthodes utilisées pour l'attribution de caractéristiques dans les réseaux de neurones.

HILL améliore la classification de texte hiérarchique en préservant l'intégrité et la structure des données.

WISER améliore les prédictions de traitement du cancer grâce à des techniques de données innovantes.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement adversarial des réseaux de neurones profonds.

Cette étude évalue des modèles d'apprentissage profond pour améliorer la classification des images médicales.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des graphes acycliques orientés malgré des niveaux de bruit variés.

Un aperçu des méthodes de seuil pour aborder les défis de la régression ordinale.

Présentation de PQAH pour mieux comprendre les cartes thermiques de l'IA et leur évaluation.

Une nouvelle approche améliore le processus d'entraînement des grands modèles de langage.

Un guide des méthodes d'audit éthique pour les technologies d'apprentissage automatique.

PatWay-Net combine l'apprentissage automatique avec des prévisions claires pour les résultats des patients.

Un nouveau matériel d'accélération améliore le traitement des données dans les réseaux de deep learning.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de trajectoire pour des conduites autonomes plus sûres.

Un aperçu des chaînes de Markov et du rôle des MCMC dans l'échantillonnage et l'optimisation.

Une nouvelle méthode pour l'approximation de fonctions dans des espaces courbes complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension et la prédiction des interactions entre protéines.

De nouvelles approches améliorent les méthodes de prise de décision, réduisant la dépendance à la connaissance antérieure et améliorant l'exploration.

De nouvelles techniques améliorent la détection des défauts dans les objets imprimés en 3D, garantissant la qualité.

Une nouvelle méthode améliore la clarté et la performance des prédictions de GNN.

L'attention croisée réduit les besoins en mémoire tout en maintenant la performance du modèle dans le traitement du langage.

Présentation d'une méthode pour améliorer la correspondance d'images à travers des données visuelles variées.

EchoAlign modifie les caractéristiques des données pour s'aligner avec des étiquettes bruyantes, ce qui améliore la performance de l'apprentissage automatique.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour identifier des exoplanètes potentielles et des naines brunes.

Combiner les connaissances en physique avec des modèles basés sur les données améliore la performance de la modélisation générative.

Une étude sur l'utilisation de modèles d'apprentissage profond pour prévoir des événements cruciaux.

Découvrez comment les SOMs aident à traiter d'énormes ensembles de données astronomiques de manière efficace.

Un nouveau cadre améliore la comparaison des candidats dans la récupération de données.

Une nouvelle méthode améliore l'inférence causale en intégrant des graphes causaux dans l'apprentissage automatique.

BIMM apprend le contenu vidéo en imitant les chemins neuronaux du cerveau humain.

Ce papier présente EFRAP, une défense contre les attaques par porte dérobée conditionnées par la quantification dans les modèles d'apprentissage profond.