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L'apprentissage fédéré permet d'améliorer l'utilisation des données de santé tout en protégeant la vie privée des patients.

Une nouvelle méthode utilise du texte pour améliorer la précision des colorisations d'images.

MRSN améliore la détection d'actions vidéo en intégrant les relations acteur-contexte et acteur-acteur.

Une exploration des performances de l'algorithme de Langevin ajusté de la métropole dans l'échantillonnage.

Un aperçu de comment les embeddings relationnels géométriques aident à analyser des données relationnelles.

Un nouvel algorithme améliore la gestion des tâches pour les dispositifs en périphérie dans l'apprentissage automatique.

De nouveaux algorithmes améliorent l'optimisation du consensus sans dépendre des retards d'information.

Un nouveau cadre améliore les prévisions d'apprentissage automatique en intégrant des connaissances d'experts.

L'analyse des jeux de données utilisés en biométrie vocale révèle des biais importants et des préoccupations en matière de confidentialité.

BSDE-Gen combine l'apprentissage profond avec les BSDE pour créer des images de haute qualité.

Analyser l'impact de l'homophilie et de la distinction des nœuds sur la performance des GNN.

Un aperçu des avancées et des méthodes dans la classification de séries temporelles.

Un nouveau type de neurone à spikes améliore l'apprentissage et la vitesse de l'IA.

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De nouvelles méthodes améliorent les approximations des réseaux de neurones gaussiens avec différentes largeurs.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des paramètres des réseaux de neurones après l'entraînement.

Un nouveau modèle améliore les prédictions d'absorption de gaz dans des matériaux poreux.

StepFormer automatise la détection des étapes clés dans les vidéos d'instruction en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une étude compare les invites de code et les invites de texte dans différentes tâches linguistiques.

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Une nouvelle approche pour améliorer la résilience des modèles face aux exemples adversariaux.

Un jeu de données innovant améliore les inspections de toits aériennes grâce à l'apprentissage automatique.

Cette étude améliore la précision de la segmentation sémantique en utilisant différentes architectures de modèles.

DiscoVars améliore l'analyse des données grâce à des méthodes de sélection de variables efficaces.

DoE2Vec propose une nouvelle façon d'analyser les problèmes d'optimisation en utilisant l'apprentissage automatique.

De nouvelles techniques s'attaquent aux faux négatifs dans les modèles d'apprentissage automatique en santé.

La taille structurée améliore les modèles préentraînés pour diverses tâches avec moins de besoins en calcul.

LAST propose une approche flexible et efficace pour construire des systèmes de reconnaissance vocale.

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Techniques pour améliorer les connexions entre les images et le texte en utilisant l'hypernymisation.

DQS3D améliore la détection d'objets 3D en utilisant l'apprentissage semi-supervisé et la prise en compte de la quantification.

PriorCVAE accélère l'inférence bayésienne tout en préservant les paramètres clés du modèle.

Découvre les bases, les avantages et les défis de l'apprentissage par ensemble en IA.

Une nouvelle base de données améliore la compréhension des liaisons chimiques dans les matériaux à l'état solide.

Ce projet examine la formation d'agents dans des environnements complexes pour une gestion efficace des ressources.

Un aperçu des complexités de l'apprentissage par renforcement inverse.