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De nouvelles techniques améliorent l'imagerie médicale grâce à la tomographie par impédance électrique.

Une approche flexible pour s'attaquer efficacement aux problèmes d'optimisation non lisses et non convexes.

Une approche de pointe améliore l'identification des images altérées et recapturées.

dlordinal simplifie l'apprentissage profond pour les tâches de classification ordinale.

Une nouvelle approche améliore la façon dont les véhicules prédisent les actions des piétons.

Cet article examine comment l'apprentissage par renforcement aide à contrôler les vélos sans soutien supplémentaire.

Cet article explore comment les modèles de langage gèrent les termes ambigus et la cohérence de leurs réponses.

Le cadre EverAdapt traite de la reconnaissance des pannes dans des conditions de machine changeantes.

L'attention sparse améliore le suivi des connaissances en se concentrant sur les interactions passées pertinentes.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'anomalies en s'attaquant au clustering de texte dans les modèles.

Cet article parle de la prédiction des nombres de stabilité dans les graphes en utilisant des réseaux de neurones convolutionnels.

DEAPS améliore l'analyse des séries temporelles en se concentrant sur les motifs dynamiques sans comparaisons négatives.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles dans les réseaux temporels.

Techniques pour améliorer la précision des solutions numériques en science et ingénierie.

L'IA améliore la reconnaissance d'objets en comprenant les propriétés des matériaux pour une meilleure prise de décision.

Une étude comparant des modèles de machine learning pour évaluer les vulnérabilités dans le code C/C++.

Une nouvelle méthode accélère considérablement l'échantillonnage à partir de processus de Lévy non gaussiens.

Une étude sur comment les modèles de langage gèrent les informations contradictoires.

EAFormer améliore la précision pour isoler le texte des images en utilisant les informations de contours.

Le Transformateur de Fréquence Local offre une meilleure clarté dans la restauration d'images.

DreamCar transforme des images limitées en modèles de voitures 3D réalistes.

Examiner les complexités de l'échantillonnage du modèle d'Ising sous des contraintes spectrales.

Cet article parle d'améliorer la vitesse d'entraînement des réseaux de neurones en utilisant l'apprentissage par transfert à partir de superréseaux.

Découvrez comment la descente de gradient par mini-lots améliore l'optimisation dans divers domaines.

Une nouvelle approche pour échantillonner des modèles variés pour de meilleures insights en IA.

Cette recherche améliore les processus gaussiens en utilisant des caractéristiques de Fourier adaptatives pour de meilleures prédictions.

CoCN améliore l'apprentissage de la représentation des graphiques grâce à des techniques de passage de messages innovantes.

SinLG améliore les conversations avec les chatbots en intégrant des connaissances de fond pour une meilleure sélection des réponses.

Examiner des méthodes automatisées pour un meilleur contrôle qualité dans la production de tapis.

ARDT aide les agents IA à relever des défis plus difficiles efficacement.

Examiner comment les réseaux de croyance profonds peuvent apprendre des données et créer des représentations complexes.

Un nouveau test évalue les modèles sur leur capacité à reconnaître des objets rares.

Une nouvelle méthode convertit les UDF en maillages en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Un nouveau système booste la vitesse de l'inférence ML tout en préservant la confidentialité des données.

Techniques pour gérer les hyperparamètres et les poids du modèle pour une meilleure performance.

Un nouveau modèle de programmation vise à faciliter l'intégration de l'IA dans les domaines scientifiques.

Une nouvelle méthode améliore les mesures d'incertitude dans les potentiels interatomiques en apprentissage automatique.

Cette recherche améliore le suivi de plusieurs objets en utilisant les caractéristiques de DINOv2 pour booster FairMOT.

Cet article passe en revue les faiblesses des modèles multimodaux face à différents types d'attaques.

De nouvelles fonctions de perte visent à améliorer l'estimation du rapport de densité en apprentissage automatique.