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Voici POCON, une nouvelle méthode pour l'apprentissage non supervisé continu.

CToMP propose une nouvelle façon de protéger les systèmes non habités contre les attaques de corruption de mémoire.

Une nouvelle méthode qui utilise des TEE pour protéger les modèles d'apprentissage machine dans l'apprentissage fédéré.

Approche innovante pour des communications sécurisées dans des appareils IoT avec peu de ressources.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de mouvement humain pour les robots et les véhicules intelligents.

Une nouvelle méthode aide les robots à sauter avec précision sur un terrain irrégulier plus facilement.

Une nouvelle méthode combine les TEE et les circuits brouillés pour de meilleures performances dans les tâches cloud.

Une nouvelle technique aide les modèles de langage à générer des résultats variés au-delà du texte.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des robots dans diverses tâches.

i-Octree améliore la façon dont les robots gèrent et recherchent des données 3D.

Explore comment la mécanique quantique améliore la performance des moteurs en utilisant des oscillateurs q-déformés.

Une nouvelle approche utilise l'apprentissage par renforcement pour s'attaquer aux problèmes de démarrage à froid dans l'informatique sans serveur.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots explorent les environnements souterrains de manière efficace.

Une étude révèle les effets des obturateurs globaux et à rouleaux sur la détection des piétons.

Une nouvelle approche pour améliorer les systèmes Full Duplex et gérer efficacement les interférences de signal.

Nouvelle architecture qui améliore la communication à faible latence dans les réseaux cellulaires en utilisant des plans de données programmables.

QTOS simplifie la planification des mouvements pour les robots quadrupèdes, améliorant ainsi leurs performances.

ProToD améliore les dialogues orientés tâche en anticipant les besoins des utilisateurs pour une meilleure efficacité.

Un système qui améliore les performances du deep learning dans les applications web grâce à la génération de code en temps réel.

Une nouvelle méthode réduit la dépendance aux raccourcis dans les modèles de langage pour une meilleure compréhension.

Une nouvelle approche améliore la synchronisation dans les communications quantiques malgré la forte perte de données.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour gérer les données manquantes en utilisant l'apprentissage par contraste.

Améliorer la sécurité des modèles d'apprentissage automatique contre les attaques adverses grâce à une robustesse certifiée.

DeepliteRT simplifie l'apprentissage profond ultra low-bit pour un edge computing efficace.

De nouvelles méthodes permettent une gestion efficace de l'intrication dans les systèmes quantiques en utilisant des sphères YIG.

Des courants de boucle stables remettent en question les idées traditionnelles sur la radiation d'énergie.

Une nouvelle méthode pour prédire la durée de vie des machines en utilisant des techniques de données avancées.

Des recherches sur le ferrite de samarium montrent des perspectives intéressantes pour la technologie future en magnétisme.

L'apprentissage automatique booste la recherche de nouveaux matériaux, en améliorant les prédictions de stabilité.

Les SBOM sont super importantes pour suivre les composants logiciels et améliorer la sécurité.

Le design QSoC propose une approche évolutive pour faire avancer les technologies quantiques.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D pour des objets spécifiques en utilisant des techniques neuronales avancées.

ClusterFormer regroupe plusieurs tâches en un modèle polyvalent pour la vision par ordinateur.

Des recherches montrent comment les robots peuvent apprendre et s'adapter au fil des générations.

Le hexaferrite de type Y montre un bon potentiel pour des dispositifs mémoire écoénergétiques grâce à des comportements magnétiques uniques.

Explorer le rôle de la cohérence dans l'amélioration de l'efficacité des machines thermiques quantiques.

Découvrez SRSS, un schéma de chiffrement d'image simple mais efficace.

AsymFormer améliore la compréhension de l'environnement des robots grâce à un traitement RGB-D efficace.

Présentation de PFL-GAN : une solution sur mesure pour la variabilité des clients dans l'apprentissage fédéré.

Un nouveau système pour former rapidement et efficacement de gros modèles de langage.