La prédiction de l'utilisation des données mobiles avec l'apprentissage fédéré garantit efficacité et confidentialité.
Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Selim F. Yilmaz
― 12 min lire
La science de pointe expliquée simplement
La prédiction de l'utilisation des données mobiles avec l'apprentissage fédéré garantit efficacité et confidentialité.
Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Selim F. Yilmaz
― 12 min lire
Découvrez comment les modèles d'IA s'adaptent à des environnements variés avec la Généralisation de Domaine et SoRA.
Seokju Yun, Seunghye Chae, Dongheon Lee
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La méthode CNA améliore les GNN en s'attaquant à l'oversmoothing et en boostant les performances.
Arseny Skryagin, Felix Divo, Mohammad Amin Ali
― 7 min lire
Découvre comment HaKT aide les machines à s'adapter à de nouveaux environnements sans repartir de zéro.
Gaole Dai, Huatao Xu, Rui Tan
― 8 min lire
Découvre comment la fragmentation et l'apprentissage automatique transforment les prédictions moléculaires et leurs applications.
Xiao Zhu, Srinivasan S. Iyengar
― 18 min lire
Des scientifiques découvrent les secrets des bosons de Higgs en utilisant des techniques avancées et l'apprentissage automatique.
Haoyang Li, Marko Stamenkovic, Alexander Shmakov
― 9 min lire
Marco-LLM connecte différentes langues, rendant la communication plus facile pour tout le monde.
Lingfeng Ming, Bo Zeng, Chenyang Lyu
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RDES améliore la compréhension du texte par l'IA grâce à une sélection d'exemples variés.
Xubin Wang, Jianfei Wu, Yichen Yuan
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Découvrez l'impact du lissage de la courbure locale sur les modèles de diffusion basés sur les scores.
Genki Osada, Makoto Shing, Takashi Nishide
― 8 min lire
Un cadre révolutionnaire qui assure l’efficacité énergétique dans l’apprentissage fédéré pour les appareils IoT.
Zehao Ju, Tongquan Wei, Fuke Shen
― 10 min lire
Découvre comment les méthodes topologiques transforment des données en bazar en insights utiles.
Elvin Isufi, Geert Leus, Baltasar Beferull-Lozano
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Un nouveau jeu de données améliore la façon dont les modèles perçoivent la couleur et le contexte.
Ming-Chang Chiu, Shicheng Wen, Pin-Yu Chen
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Une nouvelle méthode pour repérer les défauts sur les lignes de production sans oublier les connaissances passées.
Yizhou Jin, Jiahui Zhu, Guodong Wang
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EAGLE prédit le comportement des gènes chez les champis, ce qui fait avancer les applications en biotechnologie.
Laura Weinstock, Jenna Schambach, Anna Fisher
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Une nouvelle méthode simplifie l'analyse des graphes en utilisant des modèles d'experts spécialisés.
Jingzhe Liu, Haitao Mao, Zhikai Chen
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Découvre comment le hashing transforme les systèmes de recommandation pour une expérience personnalisée.
Fangyuan Luo, Honglei Zhang, Tong Li
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Une nouvelle méthode améliore la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes de physique grâce aux retours des humains.
Avinash Anand, Kritarth Prasad, Chhavi Kirtani
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Utiliser des techniques d'apprentissage avancées pour améliorer les interventions en santé.
Karine Karine, Susan A. Murphy, Benjamin M. Marlin
― 7 min lire
Cet article parle des défis de la protection de la vie privée des patients et de l'équité dans la technologie de la santé.
Ali Dadsetan, Dorsa Soleymani, Xijie Zeng
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Découvre comment l'Unlearning Fédéré améliore la confidentialité des données tout en entraînant des modèles d'IA.
Jianan Chen, Qin Hu, Fangtian Zhong
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L'apprentissage en ensemble améliore les filtres de sécurité dans les systèmes de contrôle, rendant la prise de décision pour la technologie plus efficace.
Ihab Tabbara, Hussein Sibai
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Découvrez comment Flex Attention redéfinit l'attention des données dans le machine learning.
Juechu Dong, Boyuan Feng, Driss Guessous
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Découvre comment l'apprentissage automatique améliore l'étude des interactions atomiques.
Philip Loche, Kevin K. Huguenin-Dumittan, Melika Honarmand
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Explore la montée des données synthétiques dans l'apprentissage automatique et son impact significatif.
Abdulrahman Kerim, Leandro Soriano Marcolino, Erickson R. Nascimento
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions en prenant en compte des facteurs cachés dans les données.
Parjanya Prashant, Seyedeh Baharan Khatami, Bruno Ribeiro
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Découvrez le GB-TWKSVC innovant pour une classification efficace des données multi-classes.
M. A. Ganaie, Vrushank Ahire, Anouck Girard
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Découvrez comment l'inférence basée sur la prédiction aide les chercheurs à analyser efficacement des données incomplètes.
Jessica Gronsbell, Jianhui Gao, Yaqi Shi
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Des recherches montrent que la diversité dans les données d'entraînement est essentielle pour améliorer la performance des modèles.
Amir DN Cohen, Shauli Ravfogel, Shaltiel Shmidman
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des tâches des robots et leur adaptabilité.
Priya Sundaresan, Hengyuan Hu, Quan Vuong
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De nouvelles techniques améliorent la compréhension du langage des chatbots et la qualité des réponses.
Andy Rosenbaum, Pegah Kharazmi, Ershad Banijamali
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Apprends comment le clustering et la réduction de dimension simplifient l'organisation et l'analyse des données.
Araceli Guzmán-Tristán, Antonio Rieser
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De nouvelles recherches montrent comment des caractéristiques partagées peuvent prédire les vulnérabilités des modèles d'IA.
Ashley S. Dale, Mei Qiu, Foo Bin Che
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Explore les idées du modèle d'Ising sur les interactions de spin et les transitions de phase.
Ahmed El Alaoui
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L'apprentissage par transfert renforce les systèmes de contrôle, les rendant plus sûrs et plus efficaces.
Alireza Nadali, Bingzhuo Zhong, Ashutosh Trivedi
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Découvrez comment l'informatique quantique façonne l'apprentissage automatique grâce à des réseaux innovants.
Anderson Melchor Hernandez, Filippo Girardi, Davide Pastorello
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Combiner les Transformers avec des bases de données relationnelles ouvre de nouvelles voies pour l'analyse des données.
Jakub Peleška, Gustav Šír
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Apprends comment SSL et GMM améliorent l'apprentissage robotique à partir des données.
Xiaosi Gu, Tomoyuki Obuchi
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Apprends comment des algorithmes plus intelligents rendent la gestion de grosses données plus facile et rapide.
Salman Ahmadi-Asl, Naeim Rezaeian, Cesar F. Caiafa
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Des chercheurs améliorent les GNN pour mieux prévoir les relations complexes dans les données.
Victor M. Tenorio, Madeline Navarro, Samuel Rey
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MLQM transforme le mapping de circuits quantiques avec rapidité et efficacité.
Wenjie Sun, Xiaoyu Li, Lianhui Yu
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