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Une nouvelle méthode permet de mieux générer des images à partir de mises en page, améliorant le contrôle des objets.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité énergétique des DNN sur les architectures IMC.

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Des stratégies innovantes visent à réduire la consommation d'énergie dans les réseaux mobiles pour la durabilité.

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Une nouvelle architecture améliore l'efficacité des modèles de machine learning basés sur des arbres.

Explorer le rôle du DPTO dans l'amélioration de la coordination entre les agents.

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La recherche met en avant le rôle de l'IRS dans l'amélioration des systèmes de communication THz.

De nouvelles méthodes aident à identifier et à minimiser les pertes d'énergie dans les systèmes supraconducteurs.

Le P-Set améliore la gestion des données avec des ajouts et des suppressions flexibles.

Protocoles innovants pour identifier le contenu nuisible tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.

Des chercheurs allient apprentissage automatique et informatique quantique pour améliorer l’efficacité.

DPPD utilise des polygones pour une détection précise des formes d'objets dans des applis en temps réel.

Un nouveau cadre améliore la réponse aux questions multilingues grâce à des techniques d'intégration de connaissances.

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Utiliser les patterns de frappe pour améliorer la vérification des utilisateurs en ligne.

Cet article parle des principaux défis et des pistes de recherche en apprentissage profond.

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Helix++ renforce la sécurité des logiciels en utilisant le réécriture binaire et la technologie Docker.

SENeCA booste l'efficacité de SNN en révélant des infos sur l'énergie.

DetCLIPv2 améliore la reconnaissance d'objets en utilisant des paires image-texte pour plus de flexibilité.

Les méthodes d'apprentissage par renforcement optimisent de nouvelles molécules ressemblant à des médicaments pour les traitements de santé mentale.

FedShift s'attaque au déséquilibre des classes dans l'apprentissage fédéré pour améliorer la performance des modèles.

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TimelyFL améliore l'apprentissage fédéré en optimisant les contributions des appareils et en améliorant la précision du modèle.

WakeNet améliore l'efficacité des parcs éoliens grâce à des techniques de modélisation avancées pour les ombres de turbines.

Tetra-AML facilite la création et l'utilisation de réseaux de neurones.

SerPyTor simplifie l'informatique distribuée avec un cadre léger pour des configurations plus faciles.

RAELLA améliore la technologie PIM pour rendre l'inférence DNN plus efficace.

Une nouvelle méthode améliore les performances des systèmes de stockage pair à pair.

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