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MLonMCU simplifie l'évaluation des modèles TinyML pour les microcontrôleurs, améliorant l'efficacité des développeurs.

Un nouveau cadre évalue comment les modèles de parole s'adaptent à des tâches spécifiques.

Cet article présente un nouveau cadre pour améliorer l'exécution des modèles linguistiques.

Apprends des méthodes pour réduire les réseaux de neurones tout en gardant leur précision.

Cet article parle d'une méthode pour améliorer la façon dont les robots interprètent les commandes des utilisateurs.

Une étude sur la détection des attaques par homoglyphes pour protéger les utilisateurs en ligne.

Un testeur miniaturisé améliore les connaissances sur les propriétés magnétiques de l'acier électrique.

DH-PTAM combine des caméras stéréo et des caméras d'événement pour une cartographie améliorée.

De nouveaux repères améliorent la capacité des robots à aider dans les tâches ménagères.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage supervisé avec des techniques de masquage efficaces.

Une méthode pour détecter les défaillances systémiques dans les modèles multimodaux avant leur utilisation dans le monde réel.

Ce document souligne l'importance des métriques d'évaluation explicables en traduction automatique.

Le prototype Mini FoCal améliore la recherche sur les collisions de particules au Grand Collisionneur de Hadrons.

Une nouvelle méthode réduit les micromouvements indésirables dans les systèmes d'ions piégés pour un meilleur contrôle des qubits.

Améliorer l'efficacité du design grâce à des méthodes d'optimisation collaboratives.

De nouvelles méthodes hybrides améliorent les solutions pour des problèmes combinatoires complexes grâce à l'informatique quantique.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des actes de parole en bengali grâce à l'analyse audio et textuelle.

Examiner les défis et les stratégies pour améliorer les défenses des modèles contre les attaques adversariales.

Des chercheurs étudient des dispositifs mémristifs pour créer une mémoire de travail semblable à celle des humains dans la technologie.

Un aperçu de l’évolution et de l’avenir de l’ingénierie des graphes de connaissances.

La recherche vise à améliorer les interactions entre les robots et les personnes âgées grâce à une meilleure communication.

Des chercheurs améliorent les techniques pour utiliser des molécules polaires dans les technologies quantiques.

Un nouvel optimiseur améliore l'instanciation et l'efficacité des circuits quantiques.

Un nouveau jeu de données améliore la capacité des robots à prédire les actions humaines à l'intérieur.

Un nouveau cadre aide les robots à apprendre de leurs échecs en utilisant des modèles de langage avancés.

Shikra permet des conversations naturelles sur des zones spécifiques dans les images.

ZeroGen génère du texte en utilisant à la fois des entrées visuelles et textuelles de manière efficace.

KITE améliore la capacité des robots à suivre des commandes linguistiques pour manipuler des objets.

Une étude introduit du bruit dans l'entraînement pour compresser les réseaux de neurones tout en gardant la performance.

Une méthode simple pour mesurer l'indice de Kerr sans détecteurs avancés.

Les améliorations des modèles de diffusion augmentent la vitesse et la précision dans la création de données.

Des chercheurs innovent des méthodes pour une meilleure optimisation quantique en utilisant des protocoles alimentés en courant alternatif.

NATv2 transforme la conception des réseaux de deep learning pour une meilleure efficacité et performance.

Des mesures répétées influencent le mouvement des particules dans des matériaux désordonnés.

Explorer le développement et la performance des résonateurs à rayons dans des projets de physique des particules.

Une plateforme pour améliorer le benchmarking dans la recherche en science des matériaux.

Des approches innovantes peuvent aider les chatbots à engager les utilisateurs plus efficacement.

Le bruit dans les systèmes quantiques peut créer de la lumière utile, remettant en question les idées traditionnelles.

De nouvelles plateformes ouvertes visent à améliorer l'apprentissage fédéré grâce à la collaboration des utilisateurs.

Combiner des modèles améliore la performance des recommandations séquentielles en prenant en compte les changements de préférences des utilisateurs.