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T-SciQ booste la précision des petits modèles pour les questions de science en utilisant des données d'enseignement avancées.

Les couches bilinéaires simplifient l'analyse et améliorent l'interprétabilité dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation dans des espaces de haute dimension pour différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et l'accessibilité de la conception des CNN.

Nouveau fonctionnel améliore les prédictions des différences d'énergie dans les complexes de métaux de transition.

AGCSC propose une nouvelle méthode pour grouper des données complexes efficacement.

Explorer des méthode améliorées pour l'apprentissage de caractéristiques afin d'améliorer la performance du modèle sur des données hors distribution.

Nouvelles approches pour améliorer la performance des modèles sur les classes rares en reconnaissance visuelle.

Cette étude examine la vie privée, la robustesse et l'équité dans les méthodes de distillation de datasets.

Les méthodes de reconstruction soulèvent des problèmes de confidentialité en apprentissage automatique, ce qui crée un besoin de protections plus solides.

Un nouveau dataset améliore les recherches vidéo en incluant à la fois des données textuelles et des données vidéo.

Un nouveau modèle prédit les données manquantes dans les flux turbulents en utilisant l'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité pour repérer du texte dans les vidéos.

HiPool améliore la façon dont les modèles gèrent les longs documents en utilisant une méthode basée sur des graphes.

Le modèle DDMM génère des images X de haute qualité et des segmentations en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.

Découvre le rôle de la quantification de l'incertitude dans les modèles de machine learning.

Cette étude traite de la manière dont les PLM peuvent s'adapter aux environnements de programmation qui évoluent.

Une nouvelle méthode relie les décisions RL aux expériences passées pour mieux comprendre.

Une nouvelle méthode améliore la prévision de la charge en utilisant l'opérateur de Koopman et des techniques de regroupement.

Ce document parle d'améliorer l'automatisation pour générer des modèles de processus métiers à partir de texte.

Explorer comment l'apprentissage continu actif améliore l'adaptabilité des machines et la rétention des connaissances.

Apprends comment l'apprentissage automatique aide à organiser les infos de la blockchain.

K-SpecPart propose une nouvelle approche pour un partitionnement efficace des hypergraphes.

Une nouvelle approche pour prédire la couverture nuageuse avec des équations plus simples et compréhensibles.

Le nouveau dataset UIT-OpenViIC améliore la légende d'images pour les locuteurs vietnamiens.

DAS-N2N utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la collecte de données sismiques en réduisant le bruit.

Une nouvelle méthode améliore la détection des éléments de graphique en utilisant le contexte.

Découvrez comment dFIL améliore la confidentialité dans l'encodage des instances pour les données sensibles.

EDGE propose une façon plus efficace de générer des graphes complexes.

Ce projet explore des méthodes pour mieux comprendre les jugements juridiques.

De nouvelles méthodes améliorent les capacités de raisonnement des modèles de langue avec des approches structurées.

Les techniques d'apprentissage automatique révèlent des motifs inhabituels dans les données de la physique de la matière condensée.

PointCMP s'attaque aux défis d'apprentissage à partir de vidéos de nuages de points 3D de manière efficace.

Les satellites apprennent et analysent maintenant des données de manière autonome grâce à l'apprentissage automatique à bord.

Utiliser des techniques modernes pour analyser et prédire les masses nucléaires avec précision.

De nouvelles méthodes améliorent la détection de la COVID-19 en utilisant des données d'enquête et l'apprentissage automatique.

Une méthode pour que les grands modèles de langage améliorent leurs réponses grâce à une auto-analyse.

Examiner comment les biais dans l'IA impactent les résultats de santé et les façons de les corriger.

Un nouveau modèle améliore l'interaction humaine dans les systèmes de chat en utilisant de vraies conversations.