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Une étude sur la performance de SAM face à différents défis du monde réel.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données fonctionnelles complexes.

Cette étude évalue les modèles BERT pour le traitement du langage naturel sur des appareils à faibles ressources.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage actif et continu pour un entraînement de modèle efficace.

Une nouvelle approche combine des éléments visuels et des connaissances externes pour améliorer les réponses aux questions.

Une nouvelle méthode pour personnaliser les ressources éducatives en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision des graphes de connaissances avec un minimum d'intervention manuelle.

Une technique pour différencier les objets articulés et rigides pour la robotique.

Explorer comment les réseaux neuronaux peuvent améliorer la prédiction des performances en informatique quantique.

Une méthode en trois étapes pour obtenir des mises à jour en Bayésien variationnel.

Une méthode qui relie des images et du texte pour améliorer la compréhension et les applications.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement des modèles de langage et gère les éléments distracteurs de manière efficace.

Cet article parle des défis de mesure quand on utilise l'apprentissage automatique sur des données physiques.

Utiliser des interactions de saisie pour une segmentation d'instance efficace dans les robots.

Les techniques d'apprentissage automatique peuvent améliorer le processus de diagnostic de l'anémie.

Une méthode permettant aux robots d'apprendre des tâches à partir de vidéos de personnes.

Présentation d'une méthode pour une classification efficace des séries temporelles utilisant la technique LLT.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de valeur de soutien phylogénétique en utilisant l'apprentissage automatique.

Découvre comment les modèles pré-entraînés améliorent la technologie de reconnaissance des émotions dans la voix.

Une méthode pour une multiplication matrice-vecteur efficace dans les réseaux de neurones équivariants par groupe.

Apprends comment les agents RL peuvent s'adapter efficacement aux changements soudains.

Un nouveau modèle basé sur des transformateurs améliore la précision de l'odométrie visuelle monoculaire.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'actions à partir de vidéos limitées.

Le cadre XMI-ICU aide à prédire la mortalité des patients ayant subi une crise cardiaque en soins intensifs.

XTab améliore l'apprentissage machine pour des ensembles de données tabulaires variés, rendant les modèles plus flexibles.

Une méthode pour améliorer la performance des modèles dans l'analyse d'images de tissus.

Ce cadre clarifie les définitions et les processus dans l'IA explicable.

Examiner comment les avis divergents sur l'étiquetage du langage impactent la compréhension.

Une nouvelle méthode améliore la planification des mouvements des robots en prenant en compte les incertitudes dans leur environnement.

Comprendre le D-SVM et son rôle dans l'apprentissage automatique distribué.

Cet article parle d'améliorer les processus gaussiens en utilisant des réseaux de neurones et des caractéristiques d'induction sphériques.

Cet article examine comment les LLM gèrent les connaissances négatives et les défis qui vont avec.

Examiner comment les modèles de langage perdent des connaissances pendant l'entraînement continu.

Examiner comment les modèles de deep learning peuvent produire des résultats inattendus suite à de petits changements dans les entrées.

Un nouveau modèle améliore le regroupement de données entre sources liées.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'entraînement des GLMs en utilisant des techniques avancées.

Une nouvelle méthode améliore le démelage hyperspectral en intégrant des infos spatiales.

Une nouvelle méthode pour sélectionner des caractéristiques améliore la précision des modèles dans des environnements de données changeants.

Une nouvelle méthode améliore la performance de la classification visuelle dans des tâches difficiles.

Une étude sur l'impact des biais dans les grands modèles de langage pendant le questionnement.