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Cette étude examine la représentation des images africaines dans les ensembles de données de formation de l'IA.

Présentation des nœuds SNN réversibles pour un entraînement efficace et une utilisation optimale de la mémoire.

Une méthode pour du machine learning personnalisé dans des environnements d'apprentissage fédéré.

Examiner le rôle des descriptions définies dans la connaissance et le raisonnement.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans les modèles génératifs sans avoir besoin des ensembles de données originaux.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance des entités nommées dans le domaine biomédical.

Une nouvelle approche améliore les capacités logiques des modèles de langage grâce à une pensée structurée.

Une nouvelle méthode pour évaluer la qualité de génération d'images à partir de descriptions texte.

Un peintre transforme des invites textuelles en croquis en utilisant des grands modèles de langage.

Une nouvelle approche utilisant des réseaux de neurones quantiques pour mieux gérer le flux électrique dans les systèmes.

Les méthodes d'adaptation en période de test font face à des vulnérabilités dues aux attaques par empoisonnement, ce qui remet en question leur efficacité.

Une nouvelle méthode combine des traits visuels et des significations pour de meilleurs résultats de recherche d'images.

Examiner l'efficacité des réseaux de neurones à travers des principes thermodynamiques.

ALIP améliore les connexions image-texte en utilisant des légendes synthétiques pour un meilleur apprentissage.

Comprendre comment l'IA améliore la prédiction des risques cliniques et la confiance.

Nouveau modèle améliore la vitesse de reconnaissance vocale et l'utilisation de la mémoire.

AGER simplifie la détection d'interaction entre humains et objets pour des résultats plus rapides et plus précis.

Un système qui améliore la collaboration humaine dans la résumation de textes.

De nouvelles techniques améliorent le processus d'entraînement des réseaux de neurones à pics.

Des solutions innovantes améliorent les performances de l'apprentissage automatique dans des conditions d'image changeantes.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la qualité de l'imagerie par IRM avec moins de données.

Cette étude combine des cartes cognitives et l'inférence active pour améliorer la prise de décision.

Cet article examine comment les LLM améliorent la récupération de passages denses.

De nouvelles méthodes en logiques de description permettent une représentation et un raisonnement des connaissances plus riches.

CLLD améliore la détection de voies dans des conditions difficiles grâce à l'apprentissage auto-supervisé.

Explorer les avantages et les défis de l'apprentissage multitâche en NLP.

Un nouveau cadre améliore la planification des robots en utilisant une représentation de connaissance structurée.

Une nouvelle méthode augmente considérablement l'efficacité et la précision du comptage de sous-graphes.

Examiner l'impact de la prise de décision par l'IA sur les groupes et les résultats systémiques.

RSpell améliore la correction orthographique pour le chinois dans différents domaines.

Un nouveau cadre améliore les systèmes de dialogue en utilisant un module de cache et de récupération.

Cet article parle des problèmes de décalage dans les prédictions d'AI basées sur des images et propose des solutions.

Examiner comment la compression des modèles affecte les défenses contre les attaques adversariales.

Des recherches montrent que l'IA peut améliorer la précision des mesures de la circonférence de la tête du fœtus.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images à partir de texte en utilisant des mises en page sémantiques.

MarginMatch améliore l'entraînement des modèles avec des pseudo-étiquettes de haute qualité.

Un ensemble de données pour améliorer les systèmes de diagnostic différentiel automatique pour une meilleure interaction avec les patients.

SYENet propose des solutions en temps réel pour les tâches de vision de bas niveau sur les appareils mobiles.