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Des recherches montrent des défis dans l'apprentissage des distributions des circuits quantiques aléatoires en maçonnerie.

Une nouvelle méthode pour analyser des états quantiques approximatifs en utilisant des mesures aléatoires et de l'apprentissage machine.

L'apprentissage fédéré améliore l'efficacité des traductions tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des actions dans les vidéos en utilisant des prompts.

Les nouvelles technologies aident les robots à reconnaître des objets et à suivre des commandes efficacement.

Une nouvelle méthode améliore la NER basée sur des dictionnaires pour les textes biomédicaux.

Présentation d'un nouveau cadre pour mieux évaluer les réponses générées par l'IA.

Une nouvelle méthode améliore l'équité des modèles entre différents groupes d'utilisateurs en apprentissage automatique.

Cet article parle d'une méthode pour classer du texte avec un minimum d'intervention humaine.

LA-GCN améliore la reconnaissance d'actions basées sur des squelettes en utilisant des connaissances préalables et des structures de réseau avancées.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage d'images en utilisant le raisonnement spatial.

Un nouveau système pour analyser les changements émotionnels pendant les interactions.

L'IA améliore l'imagerie cardiaque et l'efficacité du diagnostic grâce à de nouveaux ensembles de données et modèles.

Voici Bi-ViT, un modèle entièrement binaire qui booste l'efficacité dans les tâches de vision.

Examiner la fiabilité de LIME pour fournir des explications stables pour les modèles de classification de texte.

PINA améliore la classification multi-étiquettes extrême en intégrant des infos complémentaires.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la flexibilité des modèles de langage.

Cet article examine comment réduire les fonctionnalités améliore la catégorisation humaine.

Une nouvelle méthode s'attaque à la ré-identification des personnes avec des changements de vêtements en utilisant des masques de silhouette.

Les modèles actuels galèrent avec les changements de noms, ça montre qu'il faut améliorer ça.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité énergétique dans les réseaux de technologies intelligentes.

Une nouvelle approche pour améliorer la performance des modèles face à divers changements d'entrée.

Utiliser un petit modèle pour peaufiner les résultats des grands modèles de langage montre des améliorations significatives.

Explorer l'apprentissage fédéré asynchrone multi-modèle pour une meilleure efficacité et confidentialité.

Une nouvelle méthode améliore la synchronisation des tâches GPU pour les modèles de machine learning.

Des recherches examinent des techniques de sollicitation pour améliorer la fiabilité des résultats des modèles linguistiques.

Optimiser la transmission de données pour une meilleure expérience utilisateur en utilisant MISO NOMA et l'apprentissage automatique.

Une méthode innovante améliore le raisonnement des modèles de transformateurs en utilisant des règles logiques probabilistes.

Un ensemble de données axé sur la reconnaissance des activités de basket avec des capteurs portés au poignet.

Explorer comment les grands modèles de langage gèrent les structures de tableaux et leurs limites.

Le modèle 3H-TH améliore les embeddings de graphes de connaissances en capturant des relations complexes.

Évaluer les préoccupations de confidentialité et les solutions dans les méthodes d'apprentissage partagé.

Une nouvelle méthode pour la classification précise des signaux en utilisant des réseaux LSTM.

Explorer des méthodes pour améliorer l'équité dans la détection de contenu toxique en ligne.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des données quantiques grâce à des techniques d'apprentissage innovantes.

Un nouveau cadre améliore le traitement des langues pour les langues sous-représentées.

Ce travail présente des tâches pour que les machines raisonnent sur des objets en utilisant le contexte visuel.

Apprends à classer les retours clients efficacement avec des modèles de langage et des expressions régulières.

REFinD s'attaque aux défis uniques de l'extraction de relations dans les textes financiers.

Un outil améliore les systèmes de positionnement intérieur basés sur le son grâce à une simulation efficace.