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Examiner de nouvelles méthodes pour représenter et analyser les états quantiques avec l'apprentissage automatique.

AVATAR améliore la performance des modèles dans des tâches d'adaptation de données compliquées.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'objets dans des images grand angle.

Cet article passe en revue des méthodes de fine-tuning efficaces en termes de paramètres pour les grands modèles de langage.

Un aperçu des méthodes pour interpréter des réseaux de neurones complexes.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des prédictions de l'IA avec des images et du texte.

Une étude détaillée sur l'accélération des ancres et son impact sur les techniques d'optimisation.

Une nouvelle approche améliore la détection des signaux dans des environnements bruyants avec peu de données.

Examen de la redondance dans les jeux de données KIE pour améliorer l'évaluation des modèles.

La recherche explore la fusion de modèles provenant de différents types de données pour améliorer les performances.

Ce papier présente un nouveau modèle qui combine des transformateurs avec des CNN pour les échecs.

Une nouvelle approche du renforcement sûr améliore la prise de décision dans des systèmes complexes.

Une nouvelle méthode améliore les modèles en utilisant les retours des utilisateurs tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle approche améliore la segmentation pour des cas difficiles dans des environnements 3D.

Explorer des méthodes efficaces pour la compréhension de documents multilingues en utilisant des embeddings de phrases.

Réduire la taille des graphiques améliore l'efficacité d'apprentissage dans des réseaux complexes.

Les réseaux de neurones améliorent l'analyse des états quantiques et des processus avec peu de données.

La recherche explore l'apprentissage automatique pour identifier les artistes à travers leurs œuvres.

Une méthode innovante améliore la génération de données en reliant le bruit avec des échantillons réels.

Examiner comment la préparation des données influence les modèles de divisibilité des nombres premiers.

Un aperçu des mécanismes derrière le stockage et la récupération des connaissances des modèles de langage.

Utiliser l'apprentissage automatique pour prédire les états fondamentaux dans les systèmes quantiques à plusieurs corps.

Des recherches montrent des promesses avec des tests sanguins et l'apprentissage automatique pour un diagnostic de la schizophrénie plus rapide.

FlowTransformer améliore les systèmes de détection d'intrusions en utilisant des modèles de transformateur.

Une nouvelle méthode optimise les agencements de capteurs de caméra pour de meilleures performances en deep learning.

Explorer la relation entre la microstructure et les propriétés dans les métamatériaux cellulaires.

X-RLflow utilise l'apprentissage par renforcement pour améliorer l'optimisation des graphes de calcul en deep learning.

Les agents bossent ensemble pour capter des signaux dans ce bruit qui change tout le temps.

Une stratégie pour choisir des hôpitaux améliore les modèles prédictifs dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles en se concentrant sur les caractéristiques du paysage de perte.

Le nouveau modèle GraphSANN gère super bien les défis de la classification de nœuds déséquilibrée.

Un nouveau cadre améliore la génération de légendes d'images pour les utilisateurs avec des déficiences visuelles.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions sans entraînement complexe.

Un nouveau jeu de données améliore l'entraînement du machine learning avec des annotations riches et un étiquetage intelligent.

Une nouvelle méthode améliore le raffinement de maillage dans les simulations en utilisant l'apprentissage par renforcement en essaim.

Une nouvelle méthode améliore les données d'entraînement pour les systèmes de récupération d'informations multilingues.

Nouveau jeu de données et systèmes améliorent l'analyse des interactions protéiques dans la littérature biomédicale.

FedGrad offre un mécanisme de défense pour l'apprentissage fédéré, combattant efficacement les attaques par porte dérobée.

Nouveau cadre optimise l'apprentissage fédéré pour la confidentialité, l'utilité et le coût.

HiDialog améliore la compréhension des conversations par les machines sans entraînement supplémentaire.