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Un nouveau modèle qui améliore les recommandations basées sur les articles pour les utilisateurs.

Un aperçu de l'IA inspirée du cerveau et son rôle dans l'atteinte de l'AGI.

Une nouvelle méthode améliore comment les robots à pattes se déplacent dans des espaces complexes.

Présentation d'une méthode pour améliorer l'analyse des signaux cérébraux en utilisant des matrices de covariance.

De nouvelles méthodes pour le servoing visuel améliorent le contrôle des robots en utilisant des nuages de points 3D.

Des recherches montrent des méthodes pour améliorer la précision des modèles en segmentation d'images en prenant en compte les styles de labels.

CrowdCanary collecte des rapports de phishing en temps réel sur Twitter pour améliorer les efforts de cybersécurité.

Présentation d'un cadre pour générer des contrefactuels réalistes sans avoir besoin de connaître en détail le processus.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage à partir des données existantes en RL hors ligne.

HOICLIP améliore la détection des interactions humain-objet en utilisant des connaissances visuelles et linguistiques.

Cette recherche met en avant des méthodes améliorées pour reconstruire des objets et des scènes de manière efficace.

Découvrez comment le modèle DKE améliore l'efficacité et la précision de la détection de texte.

Exploration des améliorations de l'analyse de régression en utilisant des fonctions exponentielles, cosh, et sinh.

Un aperçu des techniques d'optimisation pour les programmes quadratiques complexes avec contraintes.

Un nouveau modèle améliore les systèmes de recommandation en analysant plusieurs comportements des utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour reconstruire avec précision des mains à partir d'images uniques.

Une nouvelle méthode réduit les besoins en données pour le diagnostic du cancer.

Une nouvelle méthode améliore la localisation d'actions vidéo sans intervention humaine.

Utiliser des profils de personnages pour améliorer les prédictions des modèles de langage dans les médias scénarisés.

Un nouveau modèle génère des expressions faciales et des animations 3D réalistes.

Cette méthode améliore la précision du clustering tout en évitant l'effondrement sans augmentation de données.

Examiner comment l'initialisation du poids impacte la performance des réseaux de neurones pendant l'entraînement.

Un nouveau système basé sur une base de données améliore la réponse automatique aux questions.

Explorer l'intersection entre l'informatique quantique et les matrices creuses pour résoudre des problèmes de manière efficace.

oBERTa améliore les modèles de langage pour la vitesse et l'efficacité sans perdre en précision.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'anomalies dans les images en utilisant des modèles VQVAE et des transformeurs.

C-SFDA améliore l'adaptabilité du modèle sans données originales en sélectionnant des pseudo-étiquettes fiables.

Présentation d'une nouvelle approche pour des techniques de compression de modèles efficaces pour les réseaux de neurones.

Ce travail améliore la récupération d'images grâce à une mise à jour adaptative des embeddings accumulés.

Une nouvelle méthode améliore la qualité de la traduction d'images et le contrôle des styles.

Des chercheurs proposent d'utiliser des états quantiques pour protéger les données d'image sensibles tout en gardant leur utilité.

Combiner l'informatique quantique et les algorithmes évolutifs pour améliorer la sélection de caractéristiques en IA.

Combiner l'apprentissage automatique et les EDP améliore la modélisation des systèmes physiques complexes.

Un aperçu de comment les TCNN améliorent la classification d'images et l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des images médicales avec peu de données étiquetées.

Une nouvelle méthode pour améliorer comment les voitures autonomes apprennent du comportement des experts.

Des chercheurs améliorent les mesures de jets dans les collisions d'ions lourds en utilisant des techniques avancées d'apprentissage automatique.

Une approche d'apprentissage machine améliore la détection des défauts dans les tissus biologiques.

Cet article présente une nouvelle mesure de similarité pour les représentations des réseaux de neurones en utilisant l'apprentissage contrastif.

Cet article parle du rôle de la F-théorie dans l'unification des forces fondamentales et l'analyse du comportement des particules.