TryOffDiff améliore les expériences d'essayage virtuel, rendant les achats de vêtements en ligne plus simples.
Riza Velioglu, Petra Bevandic, Robin Chan
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La science de pointe expliquée simplement
TryOffDiff améliore les expériences d'essayage virtuel, rendant les achats de vêtements en ligne plus simples.
Riza Velioglu, Petra Bevandic, Robin Chan
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Un aperçu pour améliorer les connexions entre les prestataires de services et les clients.
Dan Nissim, Danny Segev, Alfredo Torrico
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ContextGNN améliore les recommandations de produits en combinant les préférences des utilisateurs et des tendances plus larges.
Yiwen Yuan, Zecheng Zhang, Xinwei He
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Découvrez comment la technologie personnalise ton expérience médiatique et de shopping.
Saloua Zammali, Siddhant Dutta, Sadok Ben Yahia
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Une nouvelle manière de voir comment les idées gagnent et perdent en popularité.
Piero Mazzarisi, Alessio Muscillo, Claudio Pacati
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Apprends comment la technologie trouve des avis utiles en ligne.
Emin Kirimlioglu, Harrison Kung, Dominic Orlando
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des effets causaux dans des données complexes.
Oriol Corcoll Andreu, Athanasios Vlontzos, Michael O'Riordan
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MDiFF propose une façon plus intelligente de prévoir les ventes de mode et de réduire le gaspillage.
Andrea Avogaro, Luigi Capogrosso, Franco Fummi
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Découvre comment les modèles prédictifs transforment la durabilité de la mode rapide.
Andrea Avogaro, Luigi Capogrosso, Franco Fummi
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Découvre comment les systèmes de recommandation ont évolué pour proposer des suggestions personnalisées aux utilisateurs.
Pablo Zivic, Hernan Vazquez, Jorge Sanchez
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Explore la flexibilité du marquage avec l'apprentissage par distribution d'étiquettes.
Daokun Zhang, Russell Tsuchida, Dino Sejdinovic
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Découvrez comment le biais de position influence votre expérience de shopping en ligne.
Andrii Dzhoha, Alexey Kurennoy, Vladimir Vlasov
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Découvrez comment MTP-COQE améliore l'extraction d'opinions à partir des avis sur les produits.
Hai-Yen Thi Nguyen, Cam-Van Thi Nguyen
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Apprends comment les modèles de choix de lot expliquent les décisions des consommateurs au moment du snack !
Tao Sun
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Découvrez comment LMAgent transforme le shopping en ligne avec des agents IA qui simulent le comportement réel des consommateurs.
Yijun Liu, Wu Liu, Xiaoyan Gu
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Explorer l'unicité des biens indivisibles et leurs implications sur le marché.
Ravi Jagadeesan, Alexander Teytelboym
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Découvrez comment les graphes de connaissances d'intention améliorent les expériences de shopping en ligne.
Jiaxin Bai, Zhaobo Wang, Junfei Cheng
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Une nouvelle technologie simplifie la recherche de produits précis en ligne.
Xinliang Zhu, Michael Huang, Han Ding
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Un énorme ensemble de données révélant les opinions des consommateurs en bengali, anglais et banglish.
Mohammad Nazmush Shamael, Sabila Nawshin, Swakkhar Shatabda
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Les habitudes de consommation d'alcool changent pendant la pandémie et les crises économiques.
Colin Angus, Jonas Schöley
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Découvre le rôle du topic modeling dans la recherche sur les réseaux sociaux.
Amandeep Kaur, James R. Wallace
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Découvre pourquoi trop d'options peuvent nous laisser perdus et insatisfaits.
Mojtaba Madadi Asl, Kamal Hajian, Rouzbeh Torabi
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SAFERec propose des recommandations plus intelligentes pour le prochain panier afin d'améliorer l'expérience d'achat.
Oleg Lashinin, Denis Krasilnikov, Aleksandr Milogradskii
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Explorer comment les algorithmes influencent les prix et la concurrence entre les vendeurs en ligne.
Martin Bichler, Julius Durmann, Matthias Oberlechner
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Découvre comment la tokenisation auto-améliorante transforme les achats en ligne.
Runjin Chen, Mingxuan Ju, Ngoc Bui
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Découvrez comment le regroupement de produits change votre expérience d'achat.
Ashutosh Nayak, Prajwal NJ, Sameeksha Keshav
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Découvrez comment les grands modèles de langage transforment les méthodes de recherche de marché.
Mengxin Wang, Dennis J. Zhang, Heng Zhang
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