Derniers articles pour Intelligence Artificielle

Cette étude montre comment de grandes bases de données améliorent l'apprentissage profond dans les applications FWI.

Découvrez des mondes uniques façonnés par les choix des joueurs et la technologie avancée.

Apprends pourquoi les données de qualité sont super importantes pour des systèmes d'IA responsables.

Examiner des méthodes pour gérer les incohérences dans les systèmes relationnels flous.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'âge à partir d'images faciales tout en réduisant l'influence de l'identité.

Découvrez comment les LLM améliorent la gestion des données de table et des requêtes SQL.

Examiner comment les principes d'apprentissage du cerveau peuvent améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue spécialement pour le portugais.

LatentAugment améliore la diversité des données pour les modèles d'apprentissage machine en utilisant des GANs.

Apprends comment le refactoring du code de deep learning améliore la performance grâce à l'automatisation.

FATE améliore la détection des anomalies dans le texte en utilisant quelques exemples étiquetés et des techniques d'apprentissage innovantes.

Cet article se concentre sur la mesure et la réduction des inexactitudes dans les petits modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconnaissance dans les images floues en utilisant moins de ressources.

Une nouvelle méthode permet d'adapter le focus des tâches dans les systèmes d'apprentissage multi-tâches.

Une nouvelle approche pour de meilleurs systèmes de recommandations séquentielles.

Un modèle pour générer des dialogues naturels en temps réel est développé.

Explorer l'impact de l'apprentissage automatique automatisé dans le milieu médical.

Explore les stratégies de formation initiales dans l'apprentissage incrémental en classe sans garder les exemples passés.

TargetVAE vise à simplifier la découverte de médicaments en générant efficacement des composés médicamenteux potentiels.

De nouveaux modèles améliorent l'efficacité de la saisie robotique avec moins de ressources.

De nouvelles méthodes améliorent la navigation des drones en utilisant des instructions vocales et des données historiques.

Un nouveau modèle améliore la précision de récupération pour les vidéos avec plusieurs événements.

Examiner comment l'IA peut améliorer l'équité dans la détermination du statut de réfugié.

ELiOT améliore les méthodes d'odométrie LiDAR pour une meilleure localisation des robots.

Cette étude explore comment les représentations d'auteur capturent les styles d'écriture en utilisant des méthodes d'apprentissage profond.

Cette étude améliore les méthodes de détection OOD pour une meilleure fiabilité de l'apprentissage machine.

Explorer de nouvelles méthodes pour la reconnaissance d'objets en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

LtC optimise la transmission de données vidéo pour de meilleures analyses et une utilisation réduite de la bande passante.

Une méthode qui améliore le traitement d'image mobile grâce à une quantification optimisée.

Cette étude évalue des modèles de prédiction du mouvement des piétons dans des environnements bondés.

Une étude sur l'impact du contexte à long terme dans la segmentation d'action vidéo.

Explorer des modèles efficaces pour la correspondance de similarité en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage machine en gardant des connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.

L'équivariant permet aux réseaux de neurones de reconnaître les images de manière cohérente malgré les transformations.

Une nouvelle méthode pour mesurer la confiance dans les prédictions des modèles Transformer.

Utiliser l'IA pour créer des motifs batik innovants tout en respectant la tradition.

Une méthode pour prévoir les défauts internes du bois en se basant sur les formes extérieures.

LEAP améliore les tests adversariaux pour les logiciels de traitement du langage naturel.

HopPG améliore la précision des réponses en utilisant un raisonnement itératif pour des questions complexes.

Cette étude explore comment des champs réceptifs plus petits améliorent la reconnaissance des actions dans les vidéos.