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Une nouvelle approche encode et reconstruit des signaux sensoriels en utilisant des trains de pics.

NFE propose une façon efficace d'améliorer la performance des modèles sans coûter cher en calcul.

De nouvelles méthodes améliorent les traductions pour les langues peu courantes sans avoir besoin de beaucoup de données.

Une nouvelle méthode améliore l'empathie et la personnalité des machines dans la communication.

Un nouvel algorithme améliore le partage de données et l'efficacité de l'apprentissage machine en utilisant des ensembles de données synthétiques.

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Une nouvelle méthode améliore la vision par ordinateur avec des données RGB-D et un apprentissage par curriculum.

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Un nouveau cadre améliore la façon dont les modèles comprennent les relations spatiales dans les images.

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La recherche met en avant le besoin de sécurité solide dans les systèmes robotiques intégrant des LLM.

Des méthodes innovantes conservent des caractéristiques essentielles tout en compressant les données visuelles.

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Évaluation des modèles d'apprentissage profond pour la détection de la tuberculose à l'aide d'images de radiographies thoraciques.

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